1、第 43 卷 第 2 期2023 年 3 月中国沙漠JOURNAL OF DESERT RESEARCHVol.43 No.2Mar.2023任雨，张勃，陈曦东.科尔沁沙地土地荒漠化敏感性评估 J.中国沙漠，2023，43（2）：159-169.科尔沁沙地土地荒漠化敏感性评估任雨1，张勃1，陈曦东2（1.西北师范大学 地理与环境科学学院，甘肃 兰州 730070；2.华北水利水电大学 测绘与地理信息学院，河南 郑州 450045）摘要：科尔沁沙地是中国四大沙地之一，也是京津冀风沙源的重要组成部分，其荒漠化加剧不仅直接对京津冀地区的气候环境产生了恶劣影响，还严重威胁了自然资源的可持续性。本文以M
2、EDALUS模型为基础，利用遥感和地理信息系统技术，对科尔沁沙地土地荒漠化风险进行了评估。利用土壤质量指数、植被质量指数、气候质量指数和管理质量指数，构建了科尔沁沙地土地荒漠化敏感指数图。结果表明：科尔沁沙地土地荒漠化敏感指数极高区域2 986.60 km2，占研究区总面积的2.02%；高区域6 678.00 km2，占4.52%；中等区域89 633.18 km2，占60.71%；低区域48 352.20 km2，占32.75%。评估发现：（1）MEDALUS模型适用于科尔沁沙地土地荒漠化敏感性评估，其中荒漠化敏感指数极高的区域集中在科尔沁沙地腹地老哈河两侧，以翁牛特旗中东部、奈曼旗西北部和
3、库伦旗中部为主；（2）土壤质量指数对荒漠化敏感性的影响高于植被质量指数、气候质量指数和管理质量指数，因此在科尔沁沙地防沙治沙工程中，可以从改善土壤质量入手，减轻科尔沁沙地的土地荒漠化风险；（3）以土地利用类型为主要驱动力，通辽市周边、长岭县西北部、科尔沁左翼中旗、双辽市、彰武县北部等地的荒漠化风险有所增加。地形坡度对科尔沁沙地荒漠化敏感性影响不大。关键词：科尔沁沙地；土地荒漠化；MEDALUS；GIS；质量指数；敏感指数文章编号：1000-694X（2023）02-159-11 DOI：10.7522/j.issn.1000-694X.2022.00084 中图分类号：P954 文献标志码：A
4、0 引言 荒漠化已经成为全球生态环境问题，各个国家均采取了防治措施。中国经过多年荒漠化防治实践，探索出一批具有中国特色的荒漠化防治模式1，并取得了显著治理成效。京津冀风沙源作为中国北方生态屏障的重要组成部分2，是典型的生态脆弱区3，其荒漠化程度对京津冀地区的气候环境有直接的影响。2000年以来，中国学者在治理京津冀风沙源工程的理论与实践方面取得了良好成果，这对保护和改善京津地区生态环境发挥了巨大作用4-6。中国从 2002年起相继颁布了 中华人民共和国防沙治沙法 京津冀协同发展规划纲要 关于进一步加强京津风沙源治理工程区宜林荒山荒地造林的若干意见 等一系列法律和政策文件，表明国家对京津冀风沙源
5、治理的高度重视7。科尔沁沙地作为京津冀风沙源的一部分，其荒漠化面积的扩张对京津冀地区的生态环境和国家整个生态系统产生了严重影响。在科尔沁沙地荒漠化评估与治理方面，中国于 1952 年成立了章古台固沙造林试验站，重在抵御科尔沁沙地的风沙危害8。后续诸多学者对科尔沁沙地荒漠化开展了大量研究工作，张佳华等9结合土地承载力，研究了人为活动对科尔沁沙地荒漠化的影响；常学礼等10分析了科尔沁沙地奈曼旗流动沙丘斑块动态与荒漠化的关系，并解释了流动沙丘斑块面积与斑块数量对荒漠化程度的影响；吕朋等11从放牧强度角度分析了对科尔沁沙地草地植被的影响；王涛等12结合气候波动与人类活动探讨了科尔沁沙地荒漠化驱动因素的
6、作用；段翰晨13基于 Landsat数据对科尔沁沙地进行了荒漠化评估，分析了荒漠化收稿日期：20220605；改回日期：20220727资助项目：国家自然科学基金项目（41561024）作者简介：任雨（1992），男，河北承德人，硕士研究生，研究方向为荒漠化。E-mail：rs_通信作者：张勃（E-mail：）中国沙漠第 43 卷驱动因素；李金亚14结合土地利用类型对科尔沁沙地土地荒漠化时空变化进行了监测；王永芳等15运用熵组合权重法、最优分割法、网格 GIS法和加权综合评估法对科尔沁沙地腹地奈曼旗荒漠化进行了评估。综上所述，前人对科尔沁沙地荒漠化评估从单一的影响因素向多源数据融合的方向迈进，
7、但仍需采用遥感监测技术，结合自然因素与人为因素，对科尔沁沙地全域进行系统的荒漠化风险评估。鉴于此，本文采用 MEDALUS模型，基于多源遥感数据，结合自然与人为因素对科尔沁沙地整体进行荒漠化敏感性评估。相比于前人对科尔沁沙地荒漠化的评估方法，MEDALUS 模型有以下优势：MEDALUS模型在欧洲地中海国家的荒漠化评估中方法成熟，已被广泛地运用到全球土地退化和荒漠化敏感性评估中16-20。科尔沁沙地春季大风日多且降水少，降水量年际间波动大且集中在夏季21，导致降水对防风固沙作用有限，这与地中海地区“夏季炎热干燥、冬季温和多雨，雨热不同期”导致降水难以限制风沙活动这一现象极为相似，因此将该模型运
8、用到科尔沁沙地荒漠化敏感性评估中是适宜的。MEDALUS模型框架灵活、模型参数可根据研究区自然与人文地理环境特征修订，适用于广泛的空间环境20，在宏观尺度上该模型的地形坡向参数对荒漠化敏感性的影响较弱17，20，本研究所采用的遥感监测数据空间分辨率为 1 km1 km，故未加入地形坡向参数，而在管理质量指数中加入土地利用类型参数。科尔沁沙地土地利用类型复杂，人类活动对荒漠化影响显著9。MEDALUS 模型能将上述几类关键性因素融合在一起，综合评价科尔沁沙地荒漠化风险，为以后有针对性、深层次地治理科尔沁沙地荒漠化提供科学依据。1 研究区域 科尔沁沙地位于中国东北平原的西部、内蒙古自治区的东南部（
9、4141 4605 N，11749 12342 E）22，为中国四大沙地之一，涉及 18个县（市、旗）23，总面积约12.29万 km2 24。科尔沁沙地主体位于半干旱区，年平均气温约5.5，年降水量300400 mm，集中在 68 月24-26。地貌类型为固定沙丘、半固定沙丘、半流动沙丘和流动沙丘，且农牧交错区较多24；地势西高东低，海拔多在 360 m 左右10，主要河流有乌尔吉木伦河、老哈河和西辽河27。本文在以科尔沁沙地为基础的前提下将科尔沁沙地涉及到的行政区全部纳入研究范围，共20个县（市、旗），总面积约14.77万km2，研究区域概况如图1所示。图1研究区概况Fig.1Overvi
10、ew of the study area160第 2 期任雨等：科尔沁沙地土地荒漠化敏感性评估2 研究方法 2.1数据来源本文所采用的数据包括土壤质地数据、土壤有机质含量数据、DEM坡度产品、植被覆盖率产品、土地利用分类数据、蒸散发数据、气温和降水数据、人口分布数据，数据详情如表1所列。2.2方法流程MEDALUS模型是将土壤、气候、植被与管理4个主要因素叠加融合成荒漠化风险综合指标17，其中的每个因素都有相应的指数衡量，每一个指数又由多个影响参数计算得来，最终将四大因素按其权重通过 ArcGIS栅格计算器叠加计算，生成荒漠化敏感指数图。土壤质量指数、植被质量指数、气候质量指数和管理质量指数越
11、高的区域对应的荒漠化敏感指数越低；反之，对应的荒漠化敏感指数越高18。本文所采用的 11 个参数均满足 MEDALUS 多时间分析的数据可用性20，对于不同空间分辨率的数据源，本文采用 ArcGIS最邻近法重采样到1 km的空间分辨率。而对于不同时间分辨率的数据源，地形坡度、土壤质地、土壤有机质含量采用从1990年持续更新至2018年的数据，DEM数据采用2008年数据，这4项指标是短时间内比较稳定的；为防止一年中极端气候的影响，气温和降水数据采用 20152017 年的均值；其余数据皆为 2020年数据源。参数的权重分配与指标分级参照MEDALUS 模型的分配方法17-20，具体流程如图 2
12、所示。2.2.1土壤质量指数土壤质量指数是由地形坡度、土壤质地、土壤有机质含量的栅格数据经ArcGIS中的栅格计算器取几何平均值后所得，如公式（1）所示。SQI=（TSOM）1/3（1）式中：SQI为土壤质量指数；T为土壤质地；S为地形坡度；OM为土壤有机质含量。所有变量都对应权值，且无量纲。地形坡度栅格、土壤质地栅格与土壤有机质含量栅格都是将现成的数据产品经投影、镶嵌、提取、分类等基础操作后所得。参数叠加计算之前需按各自设定的分类标准进行重分类，具体分类标准与其对应的权重如表2所列。2.2.2植被质量指数植被质量指数在干旱半干旱区的荒漠化评估中具有重要作用，较高的植被覆盖率丰富了土壤的有机物
13、含量，降低了土壤的侵蚀19。本研究通过抗旱性、侵蚀防护和植被覆盖率3个重要参数，叠加计算出科尔沁沙地植被质量指数，如公式（2）所示。VQI=（DRPEC）1/3（2）式中：VQI为植被质量指数；DR为抗旱性；PE为侵蚀防护；C为植被覆盖率。所有变量均对应权值，且无量纲，具体分类标准与其对应的权重如表 3所列。2.2.3气候质量指数气候是影响土地荒漠化极为重要的因素，良好的气候有利于植被生长，丰富土壤活性；反之，长期的高温、干旱会导致植被的生长功能障碍，增加区域的荒漠化风险28。本研究的气候质量指数由气温、降水量和蒸散发3个指标来衡量，如公式（3）所示。CQI=（TERETP）1/3（3）式中：
14、CQI为气候质量指数；TE为气温；R为降水量；ETP为蒸散发。所有变量均对应权值，且无量纲。气温与降水的原始数据为NetCDF格式的三维表1 科尔沁沙地土地荒漠化敏感性评估数据源Table 1 Data sources of land desertification sensitivity assessment in Horqin Sandy Land数据土壤有机质含量数据、土壤质地数据DEM数据土地分类数据植被覆盖率数据蒸散发数据（MODIS16A2）气温和降水数据人口分布数据时间19902018年2008年2020年2020年2020年20152017年2020年空间分辨率/m1 0009
15、0301 0001 0001 0001 000来 源国家科技资源共享服务平台（http:/）地理空间数据云（http:/）Zenodo数据共享平台（https:/zenodo.org/）中国科学院资源环境科学数据中心（https:/ Pop(https:/www.worldpop.org/)161中国沙漠第 43 卷科学数据，使用ArcGIS中的多维工具箱与模型构建器批量处理后，再根据其相应的权重进行重分类；蒸散发栅格数据则是由MODIS产品处理得来，具体分类标准与其对应的权重如表4所列。2.2.4管理质量指数人类活动对荒漠化程度的影响显著，大规模的砍伐、无止境的放牧、不当的管理等均会导致植被
16、减少、环境恶化。人类经济与生活质量的提高绝不能建立在给自然生态系统带来危害的基础上9。本研究从人口密度与土地利用类型两方面对管理质图2科尔沁沙地荒漠化敏感性评估流程Fig.2Workflow for methodology of desertification risk assessment in Horqin Sandy Land表2 土壤质量指标的分类及其相应权重Table 2 Classes and corresponding weights of soil sub-indexes指标地形坡度S土壤质地T土壤有机质含量OM类型非常平缓平缓陡峭非常陡峭优中等差极差优中等差极差描述坡度35%土壤类型L，SCL，SL，LS，CL土壤类型SC，SiL，SiCL土壤类型Si,C,SiC土壤类型S有机质含量3%有机质含量2%3%有机质含量1%2%有机质含量35%植被盖度10%35%植被盖度10%权重1.01.31.62.01.01.31.62.01.01.52.0162第 2 期任雨等：科尔沁沙地土地荒漠化敏感性评估量指数进行评估，如公式（4）所示。MQI=（PDLU）1/2（4）式中：MQ
