毛乌素沙地降水和气温变化特征及其与植被因子的关系

高建伦, 王晶晶, 任永庆, 魏孝荣,4, 谢佰承

(1.陕西省榆林市气象局, 陕西 榆林 710014; 2.西北农林科技大学资源环境学院, 陕西 杨凌 712100; 3.陕西省水利厅 河湖运行处, 西安 710004; 4.中国科学院 水利部水土保持研究所, 陕西 杨凌 712100; 5.气象防灾减灾湖南省重点实验室, 长沙 410118)

人类活动导致的土地利用/覆被变化(LUCC)已经成为大气环境系统变化的重要驱动因子。LUCC通过地表覆盖的改变影响蒸散发、地表反射率以及潜热通量等因素，导致大气与地表之间的能量交换、热量平衡和水文过程发生变化，从而对区域和全球气候环境系统产生影响[1-3]。LUCC与区域气候变化关系的研究也因此成为目前研究人类活动与全球气候变化之间相互作用的热点，受到不同领域研究者的关注[4]。

目前关于LUCC对气候变化驱动的研究主要集中在东北、华南、华北地区，而对于沙地/沙漠区域研究的较少[5-6]。毛乌素沙地位于我国黄土高原与鄂尔多斯高原交界区域，也是我国北方农牧交错带的重要组成区域，生态环境极其脆弱[7]。过去40 a来，受大规模植被恢复措施的影响，毛乌素沙地LUCC发生明显改变，沙漠化得到遏制，20世纪90年代末沙漠化进程出现逆转[8-10]，该区也因此成为研究沙地LUCC与气候变化关系的理想平台。

早期的研究结果表明，毛乌素沙地温度呈显著升高的趋势，平均升高速率为0.054℃/a[11-12]，降水变化不显著[13-14]。目前研究者已经分析了毛乌素沙地气象要素、植被覆盖度动态变化及其对气候变化响应[15-17]，但较少有研究关注这一地区土地利用/覆被变化引起的气候效应。而且前期的气候要素分析以整体年序列为主，未考虑LUCC导致沙漠化逆转前后时期气象要素的差异，而对这方面的认识是辨析该区气候变化驱动因子的基础。

本研究选取毛乌素沙地周边9个气象站点1980—2016年不同时间尺度的降水和温度数据，借助1999年退耕还林政策的实施所造成的地表植被大幅变化，分析该区LUCC和气候条件的关系，同时区分这种关系在沙地和非沙地的差异，以期从土地利用/覆被变化角度揭示毛乌素沙地气候变化的驱动机制，为深入认识沙区气候变化提供科学依据。

1 研究区概况和数据方法

1.1 研究区概况

毛乌素沙地位于36°48′—40°12′N，106°11′—110°56′E，总面积约9.5万km2，年平均气温为6.0～8.5℃。该区属于温带半干旱大陆性季风气候，降水主要集中在7—9月份，年均降水量250～400 mm。毛乌素沙地是中国四大沙地之一，处于北方农牧交错带中段，生态环境极度脆弱。由于自然气候变化和不合理的土地利用，该区流沙不断扩大，加速毛乌素荒漠化进程。20世纪70年代，该区域进行植物治沙研究，实施防沙治沙措施。尤其1999年以后，实行退耕还林(草)，通过人为治理和保护，毛乌素沙地植被覆盖度显著增加[18]。

1.2 气象要素变化趋势分析

本文选择毛乌素沙地及周边的9个气象站点1980—2016年的年均降水和气温数据，数据来源于中国气象数据网(http:∥data.cma.cn/)，其中缺失数据采用缺失日期所对应的前后两年同一时期数据的平均值进行插补。根据土地利用变化特征，将气象数据分为退耕前后两个时期(1980—1999年和2000—2016年)进行分析。本文采用Mann-Kendall非参数检验法对气象数据时间序列的变化趋势进行显著性检验，Thiel-Sen斜率估计法计算气象数据在时间序列的变化率β。

1.3 观测资料减去再分析法(OMR)

观测资料减去再分析法(OMR)是由Kalnay等[19]提出，主要利用美国国家环境预报中心(NCEP)的再分析资料在同化时没有使用地面观测数据的特点，导致再分析资料对土地利用和植被覆盖度的变化不敏感。因此，观测资料减去再分析资料的差值能够反映LUCC变化对气象数据的影响。该方法已经广泛运用于LUCC对区域气候影响的研究[20-21]。本文利用观测资料减去再分析(OMR)方法研究LUCC对气温的影响，OMR气温是指气象站点气温减去再分析资料地面2 m气温。本研究选择时间序列为1980—2016年的再分析资料地面2 m气温数据，该数据来源于NCEP气候预报系统，分辨率为0.2°(https:∥rda.ucar.edu/datasets/ds094.0/)。

1.4 土地利用转移矩阵和NDVI变化率

土地利用类型转移矩阵可以定量表征某一时期土地利用类型之间的转变情况[22]。本研究基于ArcGIS软件，对1980—2000年和2000—2015年土地利用类型数据分别进行矢量交叉分析(Intersect)，获取1980—2000年和2000—2015年的土地利用转变情况。1980年、2000年、2015年的30 m栅格的土地利用数据，根据不同时期 Landsat TM和ETM+影像目视解译获取。

归一化植被指数(NDVI)能够表征区域植被覆盖的状况。NDVI作为植被覆盖度指标被运用于植被变化的研究。NDVI数据分别来源于AVHRR(1981—1985年)、Landsat 5(1986—1999年)、MODIS/Terra传感器(2000—2016年)。NDVI的变化率代表植被覆盖度随时间的变化趋势，其公式为：

(1)

式中:s为NDVI的变化率;n为时间跨度;i为时间排列序号;NDVIi为第i年的NDVI。当s>0时，NDVI随时间呈增加趋势，反之,为减少趋势。

2 结果与分析

2.1 降水和温度变化

通过分析毛乌素沙地及周边气象站点年降水量变化趋势发现，退耕还林草措施显著改变了毛乌素沙地降水和温度的变化趋势，但是这种影响与下垫面物质组成(沙地和非沙地)无关(表1)。1980—1999年，除盐池站外，8个气象站点的年降水量变化均不显著，该时段沙地与非沙地的年降水量变化无明显差异。2000—2016年，榆林、神木、盐池和横山站的年降水量呈显著增加趋势，其余站点增加不显著。而且，2000—2016年降水量年增幅大于1980—1999年，沙地和非沙地的年降水量变化无明显差别(表1)，表明植被恢复显著促进了该区降水量的增加，而且这种促进作用在神木、榆林、盐池和横山显著大于其他站点。

1980—1999年，毛乌素沙地及周边地区的平均气温、最高和最低气温均显著升高(表1)，3个气温指标在9个气象站点之间的增长速率分别介于0.083～0.119，0.077～0.114，0.077～0.127℃/a。2000—2016年，仅有2个气象站(东胜和神木)的平均气温变化显著，3个气象站(陶乐、榆林和神木)的最高气温变化显著，6个气象站(鄂托克旗、东胜、榆林、神木、定边、靖边)的最低气温变化显著，其余气象站的其他气温指标变化均不显著。毛乌素沙地及周边气象站点的最高气温和最低气温的变化不一致，而且沙地与非沙地之间无明显差异。

毛乌素沙地及周边2000—2016年的平均气温和最高气温增加速率小于1980—1999年，而且鄂托克旗和神木的平均气温以及榆林和神木的最高气温呈现降低趋势(表1)。除盐池和榆林站外，其他站点2000—2016年的最低气温变化幅度均小于1980—1999年，而且鄂托克旗、神木和陶乐呈现下降趋势(表1)。这些结果表明，毛乌素沙地的植被恢复显著抑制了该区气温的升高。

表1 毛乌素沙地及周边降水和温度变化趋势

2.2 降水和温度变化的驱动因子

1980—2016年毛乌素沙地OMR平均气温、最高和最低气温分别与该区平均气温、最高和最低气温之间呈显著正相关(图1)。OMR气温指标与该区气温指标标准化回归系数分别为0.639(最低气温)，0.623(最高气温)，0.504(平均气温)，表明毛乌素沙地LUCC对气温的影响程度为最低气温>最高气温>平均气温。因此，LUCC对毛乌素沙地的气温变化具有重要的驱动作用，而且最高和最低气温对于LUCC的响应相比平均气温敏感。

毛乌素沙地降水量与蒸散发之间呈极显著正相关关系(R2=0.35,n=333,p<0.001)。2000—2016年毛乌素气温的降低以及植被恢复导致蒸散发增强，大气中水汽含量增加，进一步增加该区的降水量。因此，植被恢复对蒸散发的正效应是该区降水量增加的主要因素。

2.3 毛乌素沙地土地利用和覆被变化

毛乌素沙地土地利用变化特征在1980—1999年、2000—2015年期间显著不同。1980—1999年期间，土地利用变化方式主要为草地和未利用地(其他)转变为耕地，沙地转变为草地。其中，耕地和低覆盖度草地分别增加561.8，1 575.1 km2，中、高覆盖度草地分别减少554.1，757.8 km2(表2)。2000—2015年期间，主要为耕地转变为林地和草地，未利用地(其他和沙地)和水体转变为草地。耕地、未利用地、水体面积分别减少481.1，1 131.5，169.9 km2，高覆盖度草地减少2 974.9 km2，林地和建设用地分别增加392.9，845.3 km2，中、低覆盖度草地分别增加2 465.4，1 053.8 km2(表3)。

植被恢复显著增加了毛乌素沙地及周边地区NDVI值。1981—1999年、2000—2016年期间NDVI平均值分别为0.108，0.161。此外，植被恢复前(1980—1999年)，NDVI随时间变化趋势不显著，然而，植被恢复后(2000—2016年)，NDVI随时间呈显著增加趋势(图2A)。

图1 观测资料减去再分析(OMR)气温与气温的关系

3 讨 论

本研究中，1980—2016年气候变化与LUCC呈阶段性变化特征。1980—1999年毛乌素沙地及周边气象站的降水量无显著变化，然而，2000—2016年榆林、神木、盐池、横山的年降水量变化趋势显著增加。该时期降水量显著增加的气象站位于毛乌素沙地NDVI年增长速度较高的区域。2000—2016年土地利用方式以林、草植被增加为主，林草引起潜热通量增加，感热通量减少，地表温度降低[16]。同时，植被覆盖度的增加引起土壤湿度增加[17]。气温和植被的共同作用增强了区域蒸散发，使得大气中的水汽含量增加，造成2000—2016年降水量增加。全球陆面数据同化系统(GLDAS)获取的该区蒸散发数据也表明，与1980—1999年相比，2000—2016年该区各气象站的蒸散发显著增强(图2B)。

土地利用和覆被变化引起地表生物物理属性改变，导致地表热量平衡和地气间能量交换的改变，从而引起气温变化。毛乌素沙地LUCC主要变化为：1980—2000年以草地和沙地转为耕地，高、中覆盖度草地转为低覆盖度草地为主；2000—2015年以耕地转为林、草地和沙地转变为草地为主，植被覆盖度明显增加。耕地转为林、草地，反射率增加，地面净辐射减少，温度降低[23]。与林地和草地比，沙地潜热通量低，感热通量高[24]。沙地转变为草地和林地后，地表温度和区域气温降低[25-26]，与之相反，沙地扩张则会增加区域温度[27]。因此，该区2000—2016年气温增长低于1980—1999年，并且退耕后66.67%的气象站点气温随时间的变化不显著。全球陆面数据同化系统(GLDAS)获取的该区反照率数据也表明，该区2000—2016年各气象站点的平均反照率显著高于1980—1999年(图2C)。

表2 毛乌素沙地及周边1980-2000年土地利用转移矩阵 km2

表3 毛乌素沙地及周边2000-2015年土地利用转移矩阵 km2

图2 毛乌素沙地归一化植被指数(NDVI)、气象站蒸散发和反照率变化

本研究虽然分析了毛乌素沙地主要气候因子与植被恢复之间的关系，但是尚未详细区分不同土地利用方式对气候影响的内在机制，因此，未来研究需加强沙地与林、草、建设用地相互转变对气候变化影响的生物地球物理机制研究。

4 结 论

(1) 1980—1999年，毛乌素沙地及周边降水量变化不显著，升温明显；2000—2016年，该区域降水量呈逐渐增加趋势，升温趋势变缓。

(2) 该区降水和温度变化及其对退耕措施的响应在沙地与非沙地差异较小，因此，大的空间尺度上，气象模型构建可以忽略下垫面物质的差异。

(3) 该区温度变化是地表覆盖、反射率、净辐射量等变化的综合效应，最高和最低气温对退耕的响应比平均气温的响应更敏感。退耕后降水增加是植被覆盖度增加和地表温度降低所造成的水文小循环过程加剧造成的。