沙源控制着沙漠和沙漠化过程及风沙的危害程度，是风沙研究的主要内容之一。风动力系统是影响风沙灾害影响范围与程度的主要因子。受沙源和风动力系统空间差异的影响，同时也受社会经济的影响，风沙灾害具有明显的区域性 ^［1］。青藏高原的高峡深谷地区，广泛分布着江心洲、河漫滩和流动沙丘，是风沙灾害形成的潜在物源^［2-5］。而该地区的风动力系统受大气环流和局地气流的双重影响，沉积物的运动方向不同^［6］。因此，对风沙研究来讲，不仅要考虑沙源，而且要考虑局地气流的影响。

雅鲁藏布江流域中游（贡嘎县至乃东区）是整个流域风沙灾害最严重的区域^［6-9］。高峡深谷的特殊地形导致该地区的沙源和风动力条件与平原地区截然不同。雅鲁藏布江水位变化导致河道动态变化，引起江心洲和河漫滩在冬春季节裸露，形成季节性的沙源，但目前对江心洲和河漫滩时空变化规律以及其与风沙灾害之间关系的研究甚少。该地区冬春季节强烈的西风为风沙灾害形成提供动力，但目前研究程度也较低。为此，本文选择雅鲁藏布江中游为研究区，通过遥感影像解译和风动力条件分析，建立江心洲和河漫滩时空变化特征与风沙灾害之间的关系，为流域风沙灾害防治提供理论依据。

雅鲁藏布江中游是雅鲁藏布江流域最典型的宽谷段（图1），是雅鲁藏布江流域风沙灾害最严重的地区^［10］。风动力特点和广泛分布的江心洲和河漫滩是沙尘天气频发的主要原因。1981年以来平均风速明显降低，月平均风速2—4月最大。受河流-山地复合系统的影响，风向复杂且具有明显的空间差异性，贡嘎以西风和东风为主，泽当包括西风、南风和东北风。冬春季输沙势所占比例最大，扎囊地区输沙势最大（99 UV），其次为桑耶地区（56 UV），曲水地区最小（8 UV）^［6］。近年来，沙尘天气有增加的趋势。沙源是影响风沙活动的另外一个主要因子。雅鲁藏布江流域的沙源包括：①阶地上大量分布的第四纪松散沉积物；②冬春枯水季裸露的江心洲和河漫滩；③沿江分布的农田、撂荒地、沙地等。河床沙以极细沙为主（58%），为风沙灾害形成提供最主要的物源，并以就地起沙的方式在河道北岸、江心洲、河漫滩和山麓地带形成沙地^［8］。

选用的数据源主要为2019年11月、2020年3月、2020年5月和2020年8月共4期哨兵2号（Sentinel-2） 可见光（B2、B3、B4）和近红外（B8）波段，下载于欧洲航天局网站（https：//scihub.copernicus.eu/dhus/），空间分辨率为10 m。数据的具体时段选择根据信息提取时间和周期确定。如果图像在时间段和季相上均难以满足调查要求，采用其他信息源补充。

气象数据来源于山南市气象局，气象站点包括森布日、昌果、阿扎、桑耶寺和多颇章（图1，表1）。气象要素包括空气温湿度、风速、风向、降水量。气象数据时间为2019年9月至2020年8月。所有传感器安装在10 m高度，数据采集频率为10 min。风速数据根据10 min的数据进行统计分析，起沙风假定为6 m·s^-1。

遥感影像处理过程主要包括遥感影像纠正、易康平台影像分析和判读编辑等技术环节。遥感图像处理手段的规范化和产品质量直接影响整个遥感信息提取的进程和效果。遥感图像预处理主要包括精纠正处理与分区图像镶嵌。首先完成全部遥感图像整景图像的初步纠正，然后依分区图像完成精纠正，标准影像以2019年的8月数据为信息源，以此为依据纠正其他月份的数据。影像纠正完成后，地物点的相对位置误差不超过1—2个像元。首先对2019年8月哨兵影像在易康平台进行解译，得到丰水期土地利用/覆盖数据，然后进行其他月份的解译。本文采取阈值提取与目视解译法相结合的方法，对雅鲁藏布江河谷宽谷段风沙活动典型区域河床动态变化进行监测。

在完成整个研究区分类后，需要进行精度评价。采用混淆矩阵法对分类结果进行统计。混淆矩阵主要用于比较分类结果和地表真实信息，可以把分类结果的精度显示在一个混淆矩阵里面。混淆矩阵将每个地表真实地物的位置与分类图像中的相应位置和分类相比较进行计算。混淆矩阵的每一列代表了一个地表真实分类，每一列中的数值等于地表真实像元在分类图像中对应于相应类别的数量，有像元数和百分比两种表示。在混淆矩阵的基础上，计算总体分类精度、制图精度和用户精度，最后形成精度分析报告。定性判读一级类型精度都达到85%以上。

江心洲和河漫滩可能是沙丘的沙源^［11］。但目前对沙源的量化研究比较薄弱，难以直接引用已有的研究成果，为此，本文提出了江心洲面积与河道水域面积的比值（S）来衡量沙源的变化：

式中：S为沙源比；S_i为江心洲面积（km²）；S_r为河道水域面积（km²）。S值越大，意味着江心洲面积越大或者河道水域面积越小，可风蚀的沉积物越多。

为进一步探讨江心洲和河漫滩与风沙灾害的关系，将整个研究区按照地貌划分为5个区域——森布日、昌果、阿扎、桑耶寺和多颇章（图1）。5个区域均为河流-山地复合地貌类型，自西向东海拔逐渐降低，如森布日平均海拔为3 600 m，而多颇章为3 550 m。沙丘主要分布在雅鲁藏布江的北岸，且集中分布在昌果、阿扎、桑耶寺和多颇章的西部，河道宽度段亦分布在该段。

雅鲁藏布江中游气象要素年变化存在一定的空间差异。平均气温夏季为16 ℃，冬季为0 ℃，春季和秋季分别为8、10 ℃；最暖月（6月）气温为16.9±0.8 ℃，最冷月（1月）为-1±1.9 ℃，气温年较差可达17±2 ℃；气温从夏季到冬季的下降速率快于从冬季到翌年夏季的回升速率（图2A）。雅鲁藏布江中游偏干，且干、湿季明显。相对湿度7—9月（湿季）达到最大值（65%），随后降低，直到12月<20%（图2B）；夏季为55%，春季、秋季分别为41%、44%，冬季（干季）为23%，7月最大（62%），12月最小（22%），年较差大（40%）。年平均气温为6.7—9.5 ℃（平均8.7±0.9 ℃）。空气相对湿度为39.0%—41.8%（平均40.7%±1.4%）。

雅鲁藏布江中游降水量偏少，年内变化曲线呈典型的单峰型（图2C），季节分配不均，旱、雨季明显，年较差大。年降水量为338.7—408.3 mm（平均364.7±45.8 mm），夏季降水最多（145.6—343.8 mm，平均242.9±70.9 mm），春季、秋季次之（20.3—70.5 mm、40.5—98.2 mm），冬季最少（<2.3 mm）。7月降水最多（98.6—197.5 mm），占全年的31.9%—48.8%，12月最少（0.01 mm）。

昌果气象站由于距离河床较远和位于沟谷地区，年平均风速、起沙风平均风速和起沙风速频率均小于其他站点（图3）。雅鲁藏布江中游年平均风速为2.0—3.2 m·s^-1（平均2.7±0.5 m·s^-1，图3A）。起沙风平均风速为6.7—7.7 m·s^-1（平均7.2±0.3 m·s^-1）。起沙风频率为7.2%±3.9%，最大可达13%（森布日站），最小为昌果站（2%）。

四季平均风速和起沙风频率在5个区域具有相似的变化规律（图3B）。春季平均风速最大（7.3±0.4 m·s^-1），夏季最小（7.1±0.1 m·s^-1）。春季森布日最大（7.6 m·s^-1），昌果最小（6.8 m·s^-1）。春季起沙风频率最大（2.9%±1.4%），秋季最小（1.1%±0.6%）。春季起沙风频率森布日最大（4.9%），昌果最小（1.1%）。

白天年平均风速（2.6±0.3 m·s^-1）小于夜间年平均风速（3.0±0.7 m·s^-1）。起沙风年平均风速白天（6.9±0.3 m·s^-1）小于夜间（7.1±0.2 m·s^-1）。白天起沙风频率（2.1%±0.7%）小于夜间（5.0%±3.3%，图3C）。

雅鲁藏布江中游8月径流量为8.35×10⁹ m³，3月仅为0.93×10⁹ m³。河流水位季节变化控制江心洲和河漫滩的范围和面积（图4、表2）。3月是河道水域面积最小的月份（111.62 km²），江心洲和河漫滩面积最大（分别为222.95 km²和78.99 km²）。8月是河道水域面积最大的月份（287.53 km²），江心洲和河漫滩面积最小（分别为80.61 km²和45.45 km²，表2）。河漫滩面积冬春季节变化不大（73.67—78.99 km²），夏季最小，仅45.45 km²。沙源比3月最大（2.00），8月最小（0.28），3月是8月的7倍左右。

雅鲁藏布江不同区域海拔不同。森布日海拔3 578 m，而多颇章仅3 550 m，高差28 m。因此，不同区域的江心洲、河漫滩、河道水域面积和沙源比不同。

从3月到8月，5个区域江心洲面积变化不同（表3）。多颇章江心洲面积减少最小（4.33 km²），但变率最大（-87.12%）；昌果江心洲面积减少最多（49.17 km²），变率为-58.02%；森布日江心洲面积减少了14.82 km²，但变率最小（-44.76%）。由于江心洲面积变化，沙源比相应也发生了变化（表3），昌果变化最大（2.70），多颇章变化最小（1.26）。

由于河流水位变化，河漫滩面积也发生了相应的变化（表3）。昌果减少了5.48 km²，变率为 -34.66%；阿扎仅减少了1.90 km²，变率为-32.31%；多颇章仅减少了1.98 km²，但变率最大（-90.83%）。江心洲和河漫滩面积减少越小，沙源的变化量越小。

河流沉积物主要来源于河流的水力携沙。雅鲁藏布江携带的大量沉积物在流速降低时，形成大量江心洲和河漫滩（图4），为风沙活动提供物质来源。径流量8月最大，3月最小，且径流量与河道水域面积呈正相关，但与江心洲、河漫滩面积和沙源比呈负相关（图5，R²>0.98，P<0.05）。这种现象表明，径流量越大，河道水域面积越大，沙源越少。冬春季节（11月、3月、5月），沙源比>1，而夏季（8月），沙源比<1。

雅鲁藏布江流域降水量是径流量变化的主要因子，贡献比例约为66%^［12］，径流量与降水量呈正相关^［13］。2019年9月至2020年9月雅鲁藏布江流域降水量为339—404 mm（380±30 mm）。降水集中在6—9月（夏秋季），如森布日占95%。降水量的这种时间分布特征，导致雅鲁藏布江水位上升，江心洲和河漫滩淹没。因此，8月的沙源比仅为0.50。2019年11月至2020年10月，雅鲁藏布江羊村水文站8月径流量为8.35×10⁹ m³，3月仅为0.93×10⁹ m³。因此，径流量直接控制沙源的面积，径流量大导致沙源减少，风沙灾害减弱。

从物源的角度分析，尽管8月是江心洲和河漫滩面积最小的月份，但仍有81 km²的裸露江心洲，意味着江心洲和河漫滩8月仍能提供沙源，在风速大于起沙风时，也可能发生沙尘事件，这与我们在野外考察时所见相符（图6）。江心洲沉积物的粉沙和黏土含量为27.1%—71.3%，平均54.9%；河漫滩粉沙和黏土含量为19.3%—69.9%，平均41.7%。因此，夏季江心洲和河漫滩也会导致风沙灾害。在不考虑水位年际变化的情况下，假定8月裸露江心洲为永久裸露地，那么通过在永久裸露江心洲植树造林可以减少81 km²的沙源，而这个面积占最大裸露时江心洲面积的36%。值得一提的是，沙地面积在年内几乎没有变化，主要原因是沙地位于山麓地带，难以淹没。而沙地的沉积物以沙（粒度>63 µm）为主，含量为68.3%—90.9%（平均70.8%）。所以在相同的风速情况下，沙地释放粉尘物质的概率要比江心洲和河漫滩小得多。

不同区域江心洲、河漫滩、河道水域面积和沙源比与径流量呈线性关系，但相关系数明显不同（图7，P<0.05），反映了不同的水沙作用特征。

对于拟合方程y=-ax+b来说，系数a表征了江心洲和河漫滩的变化幅度，系数b表征江心洲和河漫滩的最大面积。森布日、昌果和阿扎江心洲面积变化不太明显（表3），对应的系数a相对较大（0.54—0.66），而桑耶寺和多颇章江心洲面积随径流量增加急剧减小，系数a为0.24—0.31，反映了江心洲和径流量之间的反相关关系。河漫滩面积与径流量的关系相似，森布日、昌果、阿扎和桑耶寺拟合系数a较大（1.85—6.41），而多颇章拟合系数a较小（0.56）。对沙源比来说，拟合系数b表征江心洲最大的状态，而系数a表征了江心洲淹没速率。a值越大，淹没的可能越小，a值越小，淹没的越少。

风是风沙灾害形成的动力条件。在不考虑地形对局地气流影响的情况下，雅鲁藏布江中游西部平均风速、起沙风平均风速和起沙风频率均大于东部。如森布日起沙风频率达13%，而东部多颇章最小，仅6%。因此，西部更容易发生风沙灾害。起沙风频率也表现为春季最大，其次为冬季、秋季和夏季（表4）。

降水能够增加土壤含水量，从而影响沙粒的起动过程。研究区2019年9月至2020年9月降水量为339—408 mm。沿江降水量明显高于沙地，如森布日降水量为408 mm，而桑耶寺仅为339 mm。江心洲和河漫滩距离河道较近，所以江心洲和河漫滩的土壤湿度有可能大于沙地。在不考虑风动力条件下，江心洲可能会比沙地难以形成风沙灾害。冬春季的降水量仅占全年的1%，导致冬春季节土壤含水量较低和沙尘容易起动而形成风沙灾害。尽管夏秋季节雨水充沛，但表层沉积物在高温（研究区平均气温是影响蒸散发的主要因子^［14］）的影响下，极易干燥，导致沉积物表层含水量小于1%，所以，夏秋季也能形成风沙灾害。

雅鲁藏布江流域河道水域、江心洲和河漫滩面积具有明显的季节变化。径流量控制河道水域、江心洲和河漫滩面积的变化，夏季径流量最大，河道水域面积最大，江心洲和河漫滩面积最小。冬春季节径流量最小，河道水域面积最小，江心洲和河漫滩面积最大。

径流量与河道水域、江心洲和河漫滩面积之间呈线性相关（P<0.05），但具有明显的空间差异性。

风和沙源是风沙灾害的主要控制因子。冬春季节是平均风速、起沙风频率最大的季节，也是江心洲和河漫滩面积最大的季节。因此，江心洲和河漫滩是风沙灾害的主要物源，而强劲的风力是风沙灾害形成的动力条件。

尽管夏季江心洲和河漫滩面积最小，但仍有部分江心洲和河漫滩裸露，为夏季局地沙尘暴提供物源。如果对夏季裸露江心洲植树造林，可以减少36%的沙源。