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中国沙漠, 2021, 41(1): 183-194 doi: 10.7522/j.issn.1000-694X.2020.00089

半干旱典型风沙区植被覆盖度演变与气候变化的关系及其对生态建设的意义

王旭洋,, 李玉霖,, 连杰, 段育龙, 王立龙

中国科学院西北生态环境资源研究院 奈曼沙漠化研究站,甘肃 兰州 730000

Relationship between vegetation coverage and climate change in semi-arid sandy land and the significance to ecological construction

Wang Xuyang,, Li Yulin,, Lian Jie, Duan Yulong, Wang Lilong

Naiman Desert Research Station,Northwest Institute of Eco-Environment and Resources,Chinese Academy of Sciences,Lanzhou 730000,China

通讯作者: 李玉霖(E-mail: liyl@lzb.ac.cn

收稿日期: 2020-06-10   修回日期: 2020-09-03   网络出版日期: 2021-01-29

基金资助: 国家重点研发计划项目.  2016YFC0500907.  2019YFC0507602-3

Received: 2020-06-10   Revised: 2020-09-03   Online: 2021-01-29

作者简介 About authors

王旭洋(1990—),男,甘肃天水人,助理研究员,主要从事恢复生态学方面研究E-mail:xuyangwang@lzb.ac.cn , E-mail:xuyangwang@lzb.ac.cn

摘要

中国北方四大沙地(毛乌素沙地、浑善达克沙地、科尔沁沙地、呼伦贝尔沙地)是半干旱地区荒漠化发展的典型地区和荒漠化防治的重点区域。分析四大沙地植被覆盖度的时空演变规律及其对气候要素的响应机制,对保护北方生态脆弱区的生物多样性与生态安全具有重要意义。基于1998—2018年SPOT-VEGETATION的植被覆盖度指数(NDVI)数据,结合相应气候资料数据分析发现:四大沙地NDVI年际波动较大,毛乌素沙地和科尔沁沙地植被覆盖度总体趋于好转态势,分别有75.22%和42.06%的面积植被得到改善,而浑善达克沙地和呼伦贝尔沙地植被覆盖度呈非显著下降趋势,其发生植被退化的面积比例分别为60.04%和51.4%。结合极端气候指数分析表明,呼伦贝尔沙地NDVI与持续湿润指数(CWD)的正相关系数最高(r=0.429),而浑善达克沙地NDVI与持续干旱指数(CDD)的负相关系数最大(r=-0.264),表明呼伦贝尔沙地和浑善达克沙地植被分别对持续湿润和持续干旱事件响应最为敏感。基于不同沙地的植被变化驱动分区,建议在毛乌素沙地非气候驱动区域继续实施禁牧封育和飞播造林技术,而在气候驱动区域主要采取封育措施;在浑善达克沙地实施生态移民和“以地养地”模式;对科尔沁沙地的疏林草原应采取严格的封育措施;在呼伦贝尔沙地要坚持生物措施与工程措施相结合,形成“外围封禁、边缘治理、内部发展”的生态发展格局。

关键词: 沙地 ; 植被覆盖度 ; 时空演变

Abstract

The four major sandy lands in the north of China include the Mu Us Sandy Land, Hunshandake Sandy Land, Horqin Sandy Land and Hulunbuir Sandy Land, where are typical areas for desertification development and key areas for desertification control in semi-arid area. Analysis on the temporal and spatial evolution of vegetation coverage in these four sandy lands and their response mechanisms to climatic change is of great strategic and scientific importance to the protection of biodiversity and ecological security in ecologically fragile areas of north China. Based on the analysis of Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and the corresponding climate data during 1998-2018, it is found that the four major sandy land areas have large inter-annual fluctuations in NDVI. The vegetation coverage of the Mu Us Sandy Land and Horqin Sandy Land generally tend to improve, with 75.22% and 42.06% of the area vegetation being improved, respectively. The vegetation coverage of the Hunshandake Sandy Land and Hulunbeier Sandy Land showed a non-significant decline, the corresponding degraded proportions were 60.04% and 51.4%, respectively. As the four major sandy lands are mainly distributed in typical arid and semi-arid climate zones, the vegetation growth is mainly affected by precipitation, and the synergistic effect of temperature and precipitation cannot be ignored. In addition, the NDVI showed highest positive correlation with continuous humidity index (CWD) in Hulunbuir Sandy Land (r=0.429), while the highest negative correlation coefficient between NDVI and continuous drought index (CDD) was found in Hunshandake Sandy Land (r=-0.264), indicating that the vegetation growth in Hulunbuir Sandy Land and Hunshandake Sandy Land are most sensitive to the continuous humid and continuous drought events, respectively. In the end, based on the vegetation-driven zones of different sandy lands, we suggest that the enclosure and grazing prohibition and aerial seeding afforestation should continue to be implemented in the non-climate-driven areas of the Mu Us Sand Land, and the main measures of enclosure should be adopted in the climate-driven areas. Ecological migration and the “retaining land with land” model should be implemented in Hunshandake Sandy Land; Strict enclosure measures should be taken for the grassland with sparse forest in Horqin Sandy Land while taking into account the development of economic benefits; In the Hulunbuir Sandy Land, we must adhere to the combination of biological and engineering measures to establish an ecological development pattern of “peripheral closure, marginal governance, and internal development”.

Keywords: sandy lands ; vegetation coverage ; spatiotemporal evolution

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本文引用格式

王旭洋, 李玉霖, 连杰, 段育龙, 王立龙. 半干旱典型风沙区植被覆盖度演变与气候变化的关系及其对生态建设的意义. 中国沙漠[J], 2021, 41(1): 183-194 doi:10.7522/j.issn.1000-694X.2020.00089

Wang Xuyang, Li Yulin, Lian Jie, Duan Yulong, Wang Lilong. Relationship between vegetation coverage and climate change in semi-arid sandy land and the significance to ecological construction. Journal of Desert Research[J], 2021, 41(1): 183-194 doi:10.7522/j.issn.1000-694X.2020.00089

0 引言

荒漠化是全球性的环境问题,世界陆地总面积约30%的土地遭受荒漠化危害1。中国是世界上荒漠化面积较大、分布较广、受害严重的国家。中国荒漠化类型多样,程度严重,且发展迅速,北方主要的荒漠化类型是沙漠化。王涛等2通过在中国北方退化区域的长期研究与实践,认为沙漠化是干旱、半干旱及部分半湿润地区,由于人地关系不相协调所造成的以风沙活动为主要标志的土地退化。中国北方沙漠化土地面积在20世纪50年代为13.7万km2,80年代为20.1万km2[3,2000年达到了38.57万km2。沙漠化土地急剧扩张,引起了研究者的广泛关注。位于中国北方的四大沙地(毛乌素沙地、浑善达克沙地、科尔沁沙地、呼伦贝尔沙地)是中国荒漠化发展的典型地区和荒漠化防治的重点地区,也是中国农业生产条件最为严酷、生态环境最为脆弱、人地矛盾和人水矛盾最为突出、土沙转换最为频繁、防治难度最大的地区4,因此该地区成为众多学者研究关注的重点区域5-8。植被作为陆地生态系统主要的生物组成部分,在水土保持、调节大气成分和减缓温室气体浓度上升方面发挥着重要作用9,因此植被变化会对生态环境产生重大影响。植被归一化指数(NDVI)作为表征地表植被覆盖和植被生长状况、监测植被变化和解释气候/天气事件对生物圈影响的主要遥感参数,已在环境10、生态11-12、物候13-14和农业15-16等领域得到广泛应用,并且在湿润的温带或寒温带地区气温对植被覆盖有显著影响作用,而在干旱半干旱地区或干湿季差异明显的地区降水对植被生长的胁迫性更为明显10-16

土地沙化是环境退化的标志,是环境不稳定的正反馈过程,认识沙地气候变化对沙地植被的影响,对于指导沙地生态保护与建设具有重要的意义17。植被在沙地生态环境建设中具有极其重要的防风固沙功能,而建立持续稳定、优质高效的植被防护体系,是健康稳定生态系统建立与维系的基本前提和先决条件,并且在推动区域经济发展方面具有不可替代的巨大作用18。由于NDVI是表征植被覆盖度的有效指标19,NDVI已被广泛应用于干旱半干旱地区的荒漠化研究20-24。因此本文基于1998—2018年SPOT-VEGETATION的NDVI逐年数据,分析比较中国北方四大沙地的NDVI演变时空格局及其对气候要素的响应,从而为沙地环境改善、效益评估等方面提供可靠的背景资料。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

中国四大沙地包括毛乌素沙地(37°27′—39°22′N,107°20′—111°30′E)、浑善达克沙地(41°10′—42°58′N,111°27′—117°10′E)、科尔沁沙地(42°20′—44°28′N,113°30′—123°30′E)和呼伦贝尔沙地(47°20′—49°59′N,117°00′—121°10′E)25-28。本研究以行政区划为界划定了四大沙地(图1),毛乌素沙地位于鄂尔多斯高原东南部和黄土高原北部区域,总面积约8.71×104 km2(沙化土地面积为3.23×104 km2);浑善达克沙地位于中国内蒙古高原东南部,面积约14.99×104 km2(沙化土地面积为2.33×104 km2);科尔沁沙地位于西辽河中下游,面积约为12.47×104 km2(沙化土地面积为1.79×104 km2);呼伦贝尔沙地位于呼伦贝尔高原,面积约为8.36×104 km2(沙化土地面积为0.35×104 km2)。四大沙地属于典型的大陆性季风气候,由西部半干旱向东部半湿润逐渐转变2,西部毛乌素沙地气温较高,年均气温6—9 ℃,年降水量为250—420 mm,该沙地蒸发剧烈,年蒸发量是年降水量的4—5倍。浑善达克沙地天气寒冷、少雨且风大,年均气温0—3 ℃,降水分布不均,东南部地区年降水量(350—400 mm)高于西北部(100—200 mm)。科尔沁沙地年均温6.1—6.5 ℃,年降水量为351.70 mm,且70%—80%集中在6—8月29。呼伦贝尔沙地气候较寒冷,年平均气温较低,为-2—0 ℃,年降水量为235—380 mm30

图1

图1   研究区位置

Fig.1   Location of the study area


1.2 NDVI数据

本研究采用NDVI数据作为植被覆盖度的指示因子,NDVI数据的计算公式如下:

NDVI= NIR-RedNIR+Red

式中:RedNIR分别表示在红(可见)和近红外区域中获得的光谱反射率值31。本文所采用的NDVI数据为1998—2018年的SPOT-VEGETATION逐年数据,为了进一步消除云、大气和太阳高度角对植被数据的干扰,我们使用国际通用的最大值合成方法(Maximum Value Composites,MVC)进一步处理NDVI数据32

1.3 气象数据

本研究从国家青藏高原科学数据中心(http://data.tpdc.ac.cn/zh-hans/data/8028b944-daaa-4511-8769-965612652c49/)下载了中国区域地面气象要素驱动数据集,并从中获取了1998—2018年逐年的平均气温和降水量栅格化数据,该数据是基于全国2 400多个气象站的每日观测值,采用ANU-Spline统计进行插值的结果,然后使用ArcMap版本10.3(https://desktop.arcgis.com/en/arcmap/)的“按掩码提取”工具提取了研究区域的气象空间分布数据。另外,为了分析NDVI变化对干旱气候事件的响应,我们统计了1998年以来四大沙地区域内气象站点(图1)的持续干旱日数(CDD)和持续湿润日数(CWD),即一年内日降水量<1 mm和日降水量≥1 mm的最长连续日数。

1.4 趋势分析

趋势分析以像元为基本单位,通过最小二乘法拟合分析1998—2018年NDVI的动态特征,综合反映该地区植被的变化趋势。

Slope=ni=1niNDVIi-i=1nii=1nNDVIini=1ni2-i=1ni2

式中:n表示研究年份数(n=21);i代表从1998年开始的第i年;NDVIi表示某像元第i年的NDVI值,Slope表示1998—2018年某像元NDVI的变化趋势,若Slope值为正,表示随时间的变化NDVI升高,反之,表示随时间的变化NDVI降低,Slope的数值大小反映NDVI变化的程度。

1.5 相关性分析

偏相关分析也称净相关分析,能够控制其他变量的线性影响条件下分析两变量间的线性相关性。相关系数能够表征两个变量之间的相关程度,一般用r表示,本研究分析气候对空间尺度NDVI时空动态的影响采用偏相关分析,其计算公式为:

Rxy=i=1n(xi-x¯)(yi-y¯)i=1n(xi-x¯)2i=1n(yi-y¯)2

式中:xy分别表示两个已知变量;x¯y¯分别表示两个变量的均值;n为样本数,基于线性相关系数的计算结果,偏相关系数计算公式为:

Rxy,z=Rxy-RxzRyz(1-Rxz2)(1-Ryz2)

式中:Rxy,z为自变量z固定后因变量x与自变量y的偏相关系数。偏相关系数的显著性检验采用t检验法完成。其统计量计算公式为:

t=Rxy,z(1-Rx,yz2)n-m-1

式中:n为样本数(时间序列为1998—2018,即n=21);m为自变量个数。

实际上,一个要素的变化往往受多个因子的综合作用影响,而要素间又是相互影响、相互联系的,上述的单相关分析和偏相关分析都不能反映各要素的综合影响,所谓的某个变量固定条件是不成立的,这就需要采用复相关分析方法来解决。复相关的计算公式如下:

Rx,yz=1-1-Rxy21-Rx,yz2

式中:Rx,yz表示因变量x和自变量yz的复相关系数;Rxy表示xy的线性相关系数;Rxz,y表示固定自变量y之后因变量x与自变量z的偏相关系数。

本文采用F检验法对复相关系数进行显著性检验,其统计量计算公式如下:

F=Rx,yz21-Rx,yz2×n-k-1k

式中:n为样本数(时间序列为1998—2018,即n=21);k为自变量个数。

2 结果与分析

2.1 NDVI空间格局

从空间分布来看,浑善达克沙地NDVI呈西低东高的趋势(图2A),西部区域NDVI低于0.15,东部区域出现NDVI最大值(>0.40);毛乌素沙地NDVI自西北向东南呈增大趋势(图2B),最小值主要位于该沙地西北边缘,一般小于0.10,东部区域NDVI较大,为0.25—0.30;科尔沁沙地北部属于大兴安岭余脉,NDVI值较高(>0.40,图2C),中部沙地NDVI低于0.20,南部地区NDVI值高于中部沙地;呼伦贝尔沙地NDVI整体较高(红色区域为呼伦湖),自西向东呈逐渐增大趋势,西部区域NDVI值一般小于0.15,东部NDVI最大值高于0.50(图2D)。

图2

图2   中国半干旱典型风沙区1998—2018年平均NDVI空间分布特征

Fig.2   Spatial distribution of the multi-year mean normalized-difference vegetation index (NDVI) in semi-arid sandy land of China from 1998 to 2018


2.2 NDVI时空变化

2.2.1 NDVI时间变化特征

在1998—2018年,四大沙地NDVI年际波动较大(图3),表明沙地植被年际波动较强,抗干扰能力较差,四大沙地NDVI均在1998—2000年出现下降趋势,2000—2018年呈波动上升趋势。由于不同沙地水热条件和植物群落的不同,其植被覆盖度及其变化趋势具有一定的差异,四大沙地多年NDVI均值表现为科尔沁沙地(0.306)>呼伦贝尔沙地(0.275)>浑善达克沙地(0.205)>毛乌素沙地(0.191);在年际变化上,毛乌素沙地植被覆盖度趋于好转态势,其NDVI以0.0027的年变化率显著增大,科尔沁沙地NDVI呈非显著增加趋势,而浑善达克沙地和呼伦贝尔沙地NDVI呈非显著下降趋势,表明不同典型沙区植被覆盖变化趋势不均匀。

图3

图3   中国半干旱典型风沙区1998—2018年NDVI年际变化

Fig.3   The inter-annual variations of the normalized-difference vegetation index (NDVI) in semi-arid sandy land of China from 1998 to 2018


2.2.2 NDVI空间格局变化

1998—2018年浑善达克沙地和呼伦贝尔沙地植被发生了大面积退化,退化面积分别占各沙地总面积的60.04%和51.4%,而相应的植被改善区域面积比例为5.08%和10.41%,浑善达克沙地和呼伦贝尔沙地植被恢复的区域主要分布在东部边缘地区;毛乌素沙地有75.22%的面积植被改善,植被退化的面积仅占2.10%,植被退化的区域主要位于西北端;科尔沁沙地植被改善和退化的区域面积比例分别为42.06%和21.5%,植被退化的区域呈分散分布,植被退化的区域相对更集中,分布在科尔沁沙地西部,相反东部地区植被相对恢复较好(图4)。

图4

图4   中国半干旱典型风沙区1998—2018年NDVI空间格局变化

Fig.4   Spatial pattern change of the normalized-difference vegetation index (NDVI) in semi-arid sandy land of China from 1998 to 2018


2.3 NDVI与气温和降水量的相关分析

浑善达克沙地正、负相关的区域分别约占总面积的1/2,西部区域的植被与气温主要呈负相关,相关系数-0.5—0.0,而东部区域植被与气温主要呈正相关,相关系数0.0—0.5(图5);毛乌素沙地大部分区域植被与气温呈负相关,正、负相关的区域分别占总面积的31.04%、68.96;科尔沁沙地正、负相关的区域分别占研究区面积的67.09%、32.91%,呈正相关的区域主要分布在科尔沁沙地腹地和东部,负相关区域主要分布在科尔沁沙地南部;呼伦贝尔沙地正、负相关的面积比例分别为67.75%和32.25%,呈负相关的区域主要分布在呼伦贝尔沙地西部边缘,而其东部区域基本呈正相关。

图5

图5   中国半干旱典型风沙区1998—2018年NDVI与气温的偏相关系数空间分布

Fig.5   Spatial distribution of partial correlations between the multi-year mean normalized-difference vegetation index (NDVI) and the mean annual temperature in semi-arid sandy land of China from 1998 to 2018


四大沙地植被与降水量基本呈正相关,浑善达克沙地、科尔沁沙地和呼伦贝尔沙地植被与降水量的偏相关系数0.4—0.8,毛乌素沙地的偏相关系数较低,为0.0—0.4(图6)。此外,在浑善达克北部和呼伦贝尔沙地中部出现降水偏相关系数最大值,偏相关系数高于0.8。

图6

图6   中国半干旱典型风沙区1998—2018年NDVI与降水的偏相关系数空间分布

Fig.6   Spatial distribution of partial correlations between the multi-year mean normalized-difference vegetation index (NDVI) and the mean total annual precipitation in semi-arid sandy land of China from 1998 to 2018


浑善达克沙地NDVI与气温和降水复相关系数较大的区域主要分布在北部,为0.6—0.8,复相关系数较小的区域主要分布在沙地中部和东部地区;毛乌素沙地复相关系数整体较低,大部分区域的复相关系数为0.2—0.6,东部区域复相关系数较大(0.6—0.8);科尔沁沙地NDVI与气温和降水量的复相关系数表现出较强的空间异质性;呼伦贝尔沙地NDVI与气候因子的复相关系数整体较高,空间上呈中间高,两边低的分布趋势(图7)。

图7

图7   中国半干旱典型风沙区1998—2018年NDVI与气温-降水的复相关系数空间分布

Fig.7   Spatial distribution of the multiple-correlation coefficient between the multi-year mean normalized-difference vegetation index (NDVI) and the two climate drivers (temperature and precipitation) in semi-arid sandy land of China from 1998 to 2018


2.4 NDVI变化驱动分区

NDVI的动态变化主要受气候变化和人类活动影响。其中,气候变化特别是降水和温度的变化,对陆地植被的生长具有重要的影响33-34。本文参考国内外众多学者研究35-37,对植被覆盖变化驱动分区的原则38进行适当修正(表1),对中国北方四大沙地NDVI变化进行驱动分区研究。

表1   NDVI变化驱动力分区准则

Table 1  The criteria used for classification of the driving factors for dynamic changes of the normalized-difference vegetation index (NDVI).

NDVI变化驱动因子C1C2C3
气候因子[T+P]+P < 0.01P < 0.01P < 0.05
TP < 0.01P ≥ 0.01P < 0.05
PP ≥ 0.01P < 0.01P < 0.05
[T+P]P ≥ 0.01P ≥ 0.01P < 0.05
非气候因子NCP ≥ 0.01P ≥ 0.01P ≥ 0.05

C1:NDVI与气温偏相关的t显著性检验;C2:NDVI与降水偏相关的t显著性检验;C3:NDVI与气温、降水复相关的F显著性检验;[T + P]+:气温、降水强驱动;T:气温为主驱动;P:降水为主驱动;[T + P]:气温、降水弱驱动;NC:非气候驱动。

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从中国半干旱典型风沙区NDVI变化驱动力分区空间分布来看(图8),NDVI变化受降水驱动的面积比例较大:呼伦贝尔沙地(56.84%)>浑善达克沙地(38.64%)>科尔沁沙地(38.25%)>毛乌素沙地(22.90%),相反受气温驱动的面积比例相对较小,而受到非气候驱动的面积比例毛乌素沙地(67.34%)>浑善达克沙地(49.49%)>科尔沁沙地(41.12%)>呼伦贝尔沙地(36.65%)。这表明降水变化是中国四大沙地NDVI发生变化最主要的气候驱动力。分别来看,浑善达克沙地北部区域NDVI基本受降水驱动影响,而南部区域主要受非气候驱动(包括人类活动、自然灾害等)的影响,同时南部部分区域受气温、降水弱驱动的影响;毛乌素沙地西部区域主要受非气候驱动影响,东部边缘地区的植被变化主要受降水驱动影响;科尔沁沙地植被驱动分区的空间差异性较大,该沙地北部主要受到降水驱动影响,沙地靠近东部受气温、降水共同强驱动,西南区域主要受非气候驱动影响;呼伦贝尔沙地中部植被基本受降水驱动影响,而西端和东端植被主要受非气候驱动影响。

图8

图8   中国半干旱典型风沙区1998—2018年NDVI变化驱动力分区

Fig.8   Spatial distribution of the effects of the driving factors on changes in the multi-year normalized-difference vegetation index (NDVI) in semi-arid sandy land of China from 1998 to 2018


2.5 NDVI与极端降水指数的关系

不同沙地的NDVI均与CWD呈正相关,而与CDD呈负相关,表明持续湿润的气候对沙地植被生长具有正向促进作用,而持续干旱会抑制沙地植被生长(表2)。其中呼伦贝尔沙地NDVI与CWD的正相关系数最高(r=0.429),而浑善达克沙地NDVI与CDD的负相关系数最大(r=-0.264),表明呼伦贝尔沙地和浑善达克沙地植被分别对持续湿润和持续干旱事件响应最为敏感,相对而言,科尔沁沙地植被受极端降水事件的影响较小。

表2   NDVI与极端降水指数的相关关系

Table 2  Correlation between normalized-difference vegetation index (NDVI) and extreme precipitation index

指数呼伦贝尔沙地浑善达克沙地科尔沁沙地毛乌素沙地
CWD0.429**0.362**0.0680.138
CDD-0.225-0.264**-0.004-0.189*

CWD:持续湿润日数(日降水量≥1 mm 的最大持续日数);CDD:持续干旱日数(日降水量<1 mm的最长连续日数);**表示在0.01水平(双尾检验)上显著相关,*表示在0.05水平(双尾检验)上显著相关。

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3 讨论与结论

已有研究认为,干旱、半干旱区NDVI的变化主要受降水量和蒸散发的影响,而与气温关联性较小39-40。王涛等41发现榆林地区NDVI与气温以负相关为主,而与降水以正相关为主,反映出干旱、半干旱地区水分是植物生长的主导因子。不同学者在中国北方沙地的研究也证实了这一观点,即植被对热量的响应不如降水敏感42-43。而杜加强等44研究表明新疆植被的生长受到水热条件的共同限制,尤其受气温的影响更为显著,与相关研究结果不一致主要与研究时段不同有关,因为基于有限时间序列的趋势分析,常常会发生在不同的起点、结束点、突变点,产生不同结果的现象45-46。部分研究结果显示,过去几十年中国北方强劲的气温上升趋势可能会抑制植被的生长4447,本研究发现中国北方四大沙地在年际尺度上NDVI主要受降水驱动的影响,同时也受到气温和降水的协同作用,而受气温影响较小,这说明四大沙地NDVI对气温的响应不敏感。这一方面是由于四大沙地地处干旱、半干旱地区,水分是限制植物生长的主导因子,另一方面与该区域植被的主要类型有关,草地和灌丛等植被类型受降水量的影响较大,与降水的相关性更高48

1998—2018年植被覆盖变化的年际波动较大,其中毛乌素沙地和科尔沁沙地植被覆盖度总体趋于好转态势,而浑善达克沙地和呼伦贝尔沙地植被覆盖度呈非显著下降趋势,但2000—2018年沙地植被覆盖度整体呈波动上升趋势。从NDVI变化驱动分区结果来看,降水驱动在一定程度上促进了沙区植被的恢复,同时自21世纪以来中国实施的退耕还林还草、禁牧休牧轮牧等生态恢复工程已初见成效,沙地植被整体处于稳定状态,但也存在局部恶化的现象。近几十年来,人工植被大幅度增加,促进了沙区的生态恢复49,然而,在水资源受限的沙区,植被持续扩张会导致区域水资源进一步短缺50,进而加剧人类与生态系统之间的用水矛盾51。因此,在水分条件较差的沙区开展植被恢复活动,应充分考虑气候变化对当地植被变化的影响,考虑其对区域水资源安全的影响,依据气候变化对沙区植被的驱动分区,适地、适量地增加和恢复植被。

总体来看,四大沙地植被发生严重退化的面积比例很小,说明沙地植被发生严重退化的问题有所缓解,但浑善达克沙地和呼伦贝尔沙地植被发生了大面积的轻微退化,因此有必要在该区域加强自然植被的保护管理和开发工作,为各类动植物生存和繁衍提供必要条件。自1998年以来,毛乌素沙地大部分面积(75.22%)的植被得到改善,而其植被变化主要受非气候变化因素(包括人类活动、自然灾害等)驱动,这表明大量的植被恢复措施已取得较好效果,如在流动沙丘设置草方格沙障辅以灌木固沙造林、在己经具备植物生长条件且草地承载力低的区域釆取适当禁牧封育和在人烟稀少、偏远的不宜人工造林的大面积沙区进行飞播造林。建议在毛乌素沙地非气候驱动区域继续推行现有植被恢复模式,而在气候驱动区域主要采取封育措施,尤其应对植被覆盖度为20%以上的半固定、半流动沙地且具备植物生长条件的沙区采取封育措施52。但封育时间过短,物种多样性增加不明显,封育时间过长,也不利于植被的生长和发育,而适当的人为干扰能够增加群落的物种多样性53。因此,应该适当利用封育措施,釆取轮封轮牧制度。飞播造林是一项快速而有效的治沙造林措施,应在实施飞播的过程中提高各个环节的科技水平,从而提高飞播模式的成效,如通过在播区设置沙障、种子处理和地面处理等提高种子覆土的成功率54。此外,必须重视植被恢复的经济效益,可在飞播区养殖蜜蜂,利用蜜蜂为林草传粉,从而提高林草种子产量,同时也能通过蜂蜜、蜂王浆等副产增加农民收入;在飞播区和封育区打贮青干草,为附近牧民提供饲草;沙柳、柠条等灌木既可以用做编制材料,也是优良的薪炭林树种,因此,在沙区可以适度发展薪炭林从而解决农村能源的问题,同时大力发展灌木林加工产业,使生态恢复与农民经济发展结合起来,有助于加快脱贫攻坚进程。

浑善达克沙地是环北京风沙带的主要组成部分,是距离北京最近的沙地,也是北京沙尘暴的主要策源地,近些年来,由于过度垦殖、超载放牧和乱砍滥伐等活动,区域土地沙化、退化严重55。本研究发现浑善达克沙地植被退化趋势依然严峻,植被保护任务紧迫,由于人为活动是浑善达克沙地退化的最主要驱动因素,欲彻底解决该沙地植被退化的问题,必须要从解决人为因素入手。因此有效解决人的生存困境与出路问题以及生产生活方式是治本,而其他措施是治末,两者互相结合,可以确保沙地植被尽快取得恢复。首先应大力实施生态移民战略,即将住在自然保护区、生态环境严重破坏地区、生态脆弱区以及自然环境条件恶劣、基本不具备人类生存条件地区的人口搬离原来的居住地,在另外的地方定居并重建家园,从根本上解决牧民的生存、生活和生态保护的矛盾。为了保证生态移民工程的顺利实施,必须先对搬迁牧民进行思想教育和技能培训,改变他们长期形成的自由放牧思想,提高其文化素质,以便开展集约化生产55。其次在土地利用模式方面,应采取“以地养地”模式,即在水、电能源充沛、肥料充足的丘间低地和低湿地等条件较好的地区建立高效饲草料地,实行集约化生产,以便腾出大量的退化土地进行封育治理。在集约化生产过程中一定要注意水资源的合理利用,并防止水土流失造成新的土地退化,确保水土资源可持续利用56

科尔沁沙地植被在过去20年恢复良好,植被变化主要受降水驱动和非气候驱动的综合影响。科尔沁沙地的原生植被为疏林草原,即由稀疏的耐旱乔木以及旱生灌木和草本组成的植被类型57,疏林草原具有良好的防风功能,能有效降低草层的风速,有效控制起沙风速。同时疏林草原具有改善土壤水分物理特性的功能,群落内土壤孔隙状况、通气状况以及土壤饱和含水量、田间持水量等土壤水分物理特性均有不同程度的改善。因此疏林草原在科尔沁沙地具有历史悠久、分布广泛、生态效益突出等特点,已成为维持科尔沁沙地生态平衡的重要植被类型。天然疏林草原主要包括散生的白榆疏林草原、团块状榆树疏林草原和榆树+山杏疏林草原,该类型的疏林草原由于过牧、滥伐破坏严重,种群结构极不正常,难以长期保存和发展。对于此类疏林草原类型应采取严格的封育措施,严格划定封育边界,进行围栏封育,杜绝一切人、畜破坏行为。封育期最少应为5年,前期以打草为主,5年后可以适度放牧58。人工疏林草原植被的建设应该参照天然疏林草原的结构,因地制宜的选用当地乡土树种,根据立地条件并结合生产经营的历史状况,建设上述3种类型的疏林草原植被,加强管理,定向培育,追求最大的生态效益。没有经济效益的生态是难以维持的,必须考虑生态恢复以后的经济效益。例如以榆树和山杏、山里红等共同构成群落的主体,榆树为山杏和牧草的生长创造了良好的条件,不仅可以生产优质牧草,同时还可以生产木材和山杏果,经济结构多样,效益稳定,利用价值较大。

呼伦贝尔沙地生态修复一直以来都在强调应该遵循自然规律,以封育恢复天然植被为主,人工措施为辅,而人工措施主要包括围栏封育、沙地樟子松造林、草方格、条播与插条间作、穴播和人工漫撒技术固定流动沙地等59-63。但本研究发现以降水驱动为主的呼伦贝尔沙地植被发生了大面积的轻微退化,表明该沙地的植被恢复不能继续将人工措施只是作为“辅助”,而是需要直视气候驱动与“人工措施为辅”条件下植被改善不足的问题。首先应科学评估呼伦贝尔沙地草地承载力,依据承载力大小划分不同等级的生态功能保护区,大力依托退耕还林还草和“三北”防护林工程等重大生态工程,针对不同功能区的主要生态问题,采取相应的恢复模式。坚持生物措施与工程措施相结合,以生物沙障、机械沙障、治沙造林示范基地、人工促进天然更新容器苗栽植等技术为支撑,突出生态脆弱区和薄弱环节的重点治理,带动面上保护。形成“点、线、面”相结合,“带、网、片”相配套,结构合理,防护效益高的生态屏障和“外围封禁、边缘治理、内部发展”的生态发展格局。

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