查重版气候变化对三江源地区沙漠化影响与风险评价

1985～1995年不断向东南方向扩展，1995～201555%；沙化总面积不断减少，重度沙漠化、中度与轻度沙漠化面1985三江源地区1981年至2010年的年降水量、年积体呈增加的趋势NDVI与年降水量、年积温与年平均风速相关性分析发现三种气候要素与NDIV每十的相关NDVI与年降水NDVI的影响程度更大。RCP6.0RCP8.5在两个时间段内表现较高的相似性；RCP2.6情景下的沙漠化风险情况是四种情境下较好的，总体风险等级较低；RCP8.5情景下沙漠化风险RCP2.6RCP8.5情境下最大。ImpactsandriskassessmentofclimatechangeondesertificationinSanjiangyuanInrecentyears,theglobalclimatechangeandhumanactivitieshaveaffectedthedevelopmentofdesertificationofThree-RiverHeadwatersRegion,whichputforwardnewchallengestotheprotectionoftheecologicalenvironmentandspeciesdiversityinThree-RiverHeadwatersRegion.Thestudyontherelationshipbetweenclimatechangeanddesertificationandtheimpactoffutureclimatechangeondesertificationandriskassessmentarebothdifficultandhotspots.Basedonthis,thispapertooktheYellowRiversourceregionofThree-RiverHeadwatersRegionasthestudyarea,underthesupportof3Stechnology,reconstructedspatio-temporalevolutionprocessofdesertificationinThree-RiverHeadwatersRegionoverthepastthirtyyears,yzedtherelationshipbetweenclimatechangeanddesertification,establishedamethodtopredictdesertificationanddoriskassessmentandyzeddesertificationriskmaybecausedbyclimatechangeinthefuturethirtyyearsindifferentscenarios.Themainconclusionsofthispaperare:From1985to1995desertificationofThree-RiverHeadwatersRegiontoextendtothesoutheast,from1995to2015graduallyreducedfromthenorthwest;non-desertificationareamanlydistributesinthesoutheast;Fromthesoutheasttothenorthwest,desertification muchmoreandmoreserious.SeveredesertificationmainlydistributesinthenorthwestofDulanCounty,GongheCounty,GuinanCountyandMaduocounty.Inrecenttwentyyears,theareaofdesertificationaccountedmorethan55%oftotalarea.After1985,severe,mildsevereandlightseveredesertificationdecreasingindicatesthatdesertificationbegantogeteffectiveernancewithremarkableresults.TheannualprecipitationandannualaccumulatedtemperatureofThree-RiverHeadwatersRegionshowedanoverallincreasingtrendfrom1981to2010,whiletheannualaveragewindspeedshowsadecreasingtrendinDulanCounty,GongheCounty,YushuCounty,GuinanCounty,otherregionshaveincreased,andthemagnitudeoftheincreaseissignificantlygreaterthanthedecreasingamplitude.AfteryzingcorrelationbetweenNDVIandannualprecipitation,annualaccumulatedtemperatureandannualaveragewindspeed,wefoundthattherearegoodanddifferentcorrelationsbetweenthethreeclimaticfactorsandNDIVineverytenyears,butthecorrelationsinthethirtyyearscalearelow,andthecorrelationsbetweenNDVIandtheprecipitationandannualaccumulatedtemperaturearehigherthanthecorrelationwiththeannualaveragewindspeed,whichshowsthatprecipitationandtemperaturehaveagreaterimpactontheNDVIinThree-RiverHeadwatersRegion.Inthefutureyearsfrom2015to2045,underdifferentclimatechangescenarios,thefutureriskofdesertificationinThree-RiverHeadwatersRegionshowsspatiallydistributed:RCP2.6andRCP4.5showedahighersimilarity,andRCP6.0andRCP8.5intwoperiodsshowedhighsimilarity;thelightestdesertificationriskscenarioisRCP2.6inthefoursituations,theoverallrisklevelislowest;undertheRCP8.5scenarioriskishighest.Underdifferentscenarios,thedevelopmentofdifferentriskofdesertificationlandisdifferent,andthenon-risklandareaisthelargestundertheRCP2.6scenario,andthehighest-risklandareaisthelargestintheRCP8.5

:desertification;Three-RiverHeadwatersRegion;climatechange;。之一的耕地地区、十分之三的森林地区和十分之一的草原地区正在2027年，非洲、亚。，其中沙漠化土地面积为172.1，占面积的400顷、草场面积有500顷，沙漠化形式不容乐观（，2016。沙漠化会1989谭志海，2005“Desertification”即荒漠化首次被Lavauden使用以解释撒哈拉地区的土地荒漠化现象；1949年，森林管理员Aubrevile观察并研究了年降水量为700至1500mm的非洲热带森林地区，这些地区的环境因森林砍伐、火烧遭到破坏，森来指示这一地区的土地过程。1968年至1972年，非洲地区气候干旱（UNCOD ，受荒漠化影响地区的地图（M.MAINGUET，1997。1994年《防治荒漠化的公2015194150年代末兰可遭到破坏而变成沙漠。1977年，提倡对沙化地区的风蚀现象进行研究，（，1989，41%38%以上的人口受到这些al，2007，1982，4560km2，占全球陆地面积的三分之一以上，其中非洲的荒漠和荒漠化左右，欧洲较少。全球每年约有7万km2土地处于荒漠化过程中，发展最为据不完全统计，我国北方沙漠化每年的扩张速度仍达到3340平。沙漠化200970年代，国外就利用航空影像对沙漠化进行研究；80国外学者利用遥感技术对沙漠化进行了大量的研究（Susan，1987；TanserF.C.，1999，2012MS（MultiSpectralScannerT（thematicmapper（SVI中指标使用显得较为单一，如李宝林和虎（2002）等利用NOAA-AVHRR通过反照率、NDVI数据、土壤侵蚀速率和土壤水分四个指标，基于多光谱扫描仪MSS（MultiSpectralScanner）和资源IRS（ResourceSalite）数据，对土地荒漠化进行评价；RocioBecerrilPina等（2015）在植被、土壤、气WDVI、SI指数对墨西哥中部地区的沙漠化进行评价。并且，高光谱、高光谱卫（200930年的沙漠化动态信息，重建了该地区，2003监督分类。RingroseS（1990）等就采用了自动分类法中的监督分类法，对博茨境内近10年内的草原情况进行了分析研究并划分了相应的土地类型。M1997据存勇，2006，2010DawellbaitM（2012）等采用光谱混合分析（SMA）对苏丹中心区的沙漠化信息NDVI（归一化植被指数、SI（盐分指数、NDBI（归一化露指数、NDWI（归一化水体指数）和GSI（表土粒度指数）五个指标。在与沙漠化监测研究相关的植被指数中，NDVI是最常用的2013；Mengetal，2013；Ozdemir，2014。经验模型需要大量的实测数据，使。1977年荒漠化会议后，Berry和Ford提出了包含地表反射率、降雨、Reining进一步建立了由物理、生物及社会组成的指标体系，是荒漠化相80年代，我国一些专门推动了我国荒漠化土地监测与研究先生（1984）提出了一套指标体系来区情况，提出了不同的沙漠化评价体系（，1992；高尚武等1998，。全等，2001花婷，2014NDVI等数据与气候要柏菊、闫峰（2016）MODIS20012012年毛乌素沙地的荒漠化发展过程及驱动力因素进行了分析与研究，认NDVI程度更大；植被生长对温度与降水量的滞后效应存在明显的差异。WeixinXu（2011）NDVI与旋转经验正交函数法（REOF）对三江源地区的植被覆盖60-90年现年降水量对中亚植被影响范围（49.00%）NDVI影响范围（17.78%Sahel1982-2003年NDVI2001的影响关系。（2005）利用多元逐步回归模型研究了上个世纪88年至97年民勤地区荒漠化与社会经济的关系；XuX.L.等（2005）利用简单的线性6，200111.19%19812004年时段内人为因素解66.19%8.11%的沙漠化过程，人为和自然14.88%的沙漠化过程；Li等（2007）用因子分析法研究了1959-2003海南岛西部土地沙漠化的变化过程发现自然与人文因素贡献23.7%41%。该方法同样使用的数据为该地区的整体单一的数因素对荒漠化过程的影响。DuanyangXu等（2014）对农牧交错区的华北地区过NPP作为公共指标，运用CASANPP之间的差值定量分析气候因素和非气候因EvansJ（2004）NDVI建立NDVI变化即植被生长变化的预Wessels等（2007）人在该研究思路的基础上，比较了南非地区1985-2003年水分率用率(NDVI与降雨量的比值)，运用回归残差法从降雨的年际变化中预测了人类活动引起的土地的程度比较理论与实际生长季NDVI总和差值的变化来识别人类活动的影响。Geerken等（2004）利用该方法针对叙利亚沙漠化NDVI、NPP等指标表征沙漠化的变化过程，为研究沙漠化过程中气3S技术的支持下，沙漠化预测模型及风险评估得到一定的开发与运用。整理相。灰色关联分析（GreyRelationalysis）可以根据各因间的灰色关联模型对内奈曼旗沙区的人口、牲畜与沙漠化土地面积进行分析，预测2000年该地区的人口与牲畜压力情况。康定国（1995）GM。（1，1）1986-199119922000年人口及沙漠化土地面积的变化情况。他认为该地区的认可增长过快对土（2）科夫预测模（20102006年的遥感影像为基础，获取了该地区这十年来的沙漠化动态变化相关MoniaSantini等（2010）基于多种与土地相关的模型，建立了一种能够5个等级，modeling（the学模型解释与监测分析与土地过程中生态、经济的影响，并使用2dRUE这DuanyangXu等（2016）运用空间系统动态模拟模型（SSD，SpatialSystemmodel83%。.2，90°36'～103°24'E。本文研究区主要指三江源区的源区地区（下同），行政碌曲县、玛曲县以及省的若尔盖县、红原县、阿坝县，共计20个县，总面25.22km2，分布着我国最大的天然湿地。，5000至6000米左右，雪山冰川广布，冰川的主要集中地。而三江源区的河流域。三江源区的内陆河流域及长江、的段分布着近1800个湖泊，km2气候特征得到广泛地关注和研究。近年来研究表明：1965～2004年三江源区气第三章三地区过去三十年沙漠化时空演三地区沙漠化主要以草地现象为主，上世纪70年代后期，0110年植被生长良好、植被覆盖增加，这些与水热条件及人为保护源区草地是最为严重的区域之一，沙漠化研究得到广泛地研究和关目前分布着面积达1.61，占这个天然草场面积的十分之七，其中重度面积0.92万km2，中度面积0.56万km2，轻度面积0.13万km2，分别占草地面积的40.1%、24.2%和5.7%。草场造成不同区域单位面30%～80%（摆万奇，2002）。已被广泛用于检测植被覆盖和健康状况，植被物候和生态系统变化（ChenC，2012；DeBeursetal，2004；Glennetal，2008；GongP，2012(NIR-R)/(NIR+R)。NDVI也能反映出地表是否为土壤、水体、雪、枯叶等。归一化植被指数（NDVI）的值在-11之间，正值表示有植被覆盖，且随着植被覆NDVI的值增大，沙地因波段的发射特殊性，NDVI值偏小；负值说说明地表有岩石或土等。NDVI相对于其他植被指数如比值植被指数（RVI（GVI射干扰、噪音等影响（Brownetal，2006；VanLeeuwenetal，2006；Hadjimitsisetal，2010，在植被检测方面具有灵敏度高、监测范围广等优势，更有利于监NDVI是这些能够反演植被覆盖度精度最高的植被指（2014）NDVI19912009年澳大利亚大陆土壤湿NDVINDVI通常滞后于土壤湿度变化一个月。LuisC.Alatorre等（2016）对加利福尼亚东南NDVI在研究红树林覆盖度评价中的适用性。可见，NDVI与气候、土壤湿度的相关关系反映了气候、土壤湿度的变化对地表植被覆盖状况的影响。在植被覆盖变化研究中，NDVI能很好地反映植被覆盖、生物量及生态系统参数的变化（，2009。因此，NDVI适用于干旱区植NDVI来表征土地沙漠化的变化情况，2008NDVI，那么纯植被所占的面积百分比就是这个像元内的的植被覆盖度（201279.4%。基于像元二分模型，获取的植被覆盖度fc的基本为S表示基于遥感监测获得的所有信息，Ssoil代表纯植被信息，Sveg代表纯土壤信息。将归一化植被指数NDVI代入：其中NDVIsoil为纯土壤像元的NDVI值表明地表为土或无植被覆盖区域；NDVIvegNDVI值。基于此，获取了植被覆盖度与NDVI的转换关系。Landsat系列免费提供的遥感影像数据精度高、范围大，得到国内学者的广泛使用。TM/ETM包含七个波段的影像数据，每个波段数据量大且时译效果往往受到遥感影像的影像影响因此一般选取夏季即78月份NDVI1995年、20052015年遥感影像数据，借用ENVI、GIS等软件工具，解译了过去三十年三地区沙漠化信息，获得了院寒旱区科学数据中心的“中国1:10万沙漠（沙地）.2FLAASH大气校正、影像边界裁剪、影像镶嵌（基于地理坐标进行掩膜处理）ENVI5.2。在此基础之上，获得合适的反NDVINDVI信息。ArcGIS对水体、农田和居民的NDVI数据中的这些图层进行擦除。，2004，20014-1所示。 重度沙漠 地、沙地、戈壁等，地表几乎无植本文对三地区1995、2005、2015年的遥感影像进行目视解译、植被覆 三地区不同时间沙漠化分布1985～1995年不断向东南方向扩展，1995～2015年逐渐向西北方向退缩；从地域分布上看，三地区西北部沙漠县、玛多县，1985年重度沙漠化面积最大的时候，中部的兴海县、玛沁县、甘4949比例0比例4比例1985-951995-052005-151985至1995突增到4.04万km2之后迅速下降到2015年只有1.11万19851995年后又有所反弹；因此三地区沙漠化从1985年后开始得到有效治理，成效本文选用了时间序列连续的1981-2015的NDVI数据该数据由航空航天局全球监测与模型研究组（GlobalInventorModelingandMapStudies,覆盖良好上旬和下旬数据，时间序列为1981年至2012年，并用对原始数据进行相关处理。在此基础之上，利用最大值合成法（umValueComposite）NDVI最大合成数据集。经过几何校正等预处理，减少区1985-2015年三十的NDVI数据集。NDVI说明。数据集主要由ISI-MIP提供，中国农业农业环境与可持续发展研70.25°-140.25°15.25°-55.25°5套全球气候模式，分别为为了研究NDVI与各个气候要间的关系，实现像元尺度关系的拟合，必须通过重采样技术将所有的栅格数据的分辨率保持相同首先借助工具，0℃的每日温度数据进行累加，得到每个NDVI0.5°*0.5°的气象栅格数据进行重8km*8km的分辨率，以此来进行气候要素的相关分析。候变化特征，本文通过算术平均法，对三地区1981年至2012年的年积温式中，a为回归曲线的截距项，b为回归曲线的斜率，Y为各个年份的气候一定时期内的倾向率，单位为℃/a。本文基于工具对每一个栅格每一图4-1 三地区1981年-2010年年降水量变化表4-1 三地区1981年-1990年年降水量变 三地区1991年-2000年年降水量变 三地区2001年-2010年年降水量变 三地区2001年至2010年的年降水量总体呈增加的趋势达日县及玉树 三地区1981年-2010年年积温变化 三地区1981年-1990年年积温变化 3.49，表明空间差异不大。 三地区1991年-2000年年积温变化 1991年至2000年三地区的年积温相比较上个十年上升的趋势更加明12.24℃，并且各个地区增加的情况不同，增加幅度最大的在 三地区2001年-2010年年积温变化 三地区1981年-2010年平均风速变化 00三地区过去三十年的年平均风速变化趋势如图所示年平均风速在大部共和县、贵南县、玉树县的年平均风速明显降低。以下为每个十的年平均风 三地区1981年-1990年平均风速变化 图4-11 三地区1991年-2000年平均风速变化图表4-11 1991年至2000，该地区的年平均风速变化情况分布不同。总体来说， 三地区2001年-2010年平均风速变化 值为-0.03913，减少的幅度明显大于增加的幅度，因此近十该地区的年平均本文选取了归一化植被指数NDVI与植被盖度转换作为沙漠化的表征，因 0.00—±0.30—±0.50—±0.80— 1981-2010年年降水量与NDVI相关 1981-1990年年降水量与NDVI相关 1991-2000年年降水量与NDVI相关 2001-2010年年降水量与NDVI相关有部分地区出现相关性显著情况。而每十三地区的年降水量与NDVI1981199019912000 1981-2010年年积温与NDVI相关 1981-1990年年积温与NDVI相关 1991-2000年年积温与NDVI相关 2001-2010年年积温与NDVI相关 1981-2010年年平均风速与NDVI相关 1981-1990年年平均风速与NDVI相关 1991-2000年年平均风速与NDVI相关 2001-2010年年平均风速与NDVI相关NDVI19811990年相关性分布比较均匀；而1991年至2000年相关性高的区域分布在三东部地区；2001年至2010年整体相关性最高，分布较为均匀。 1981-2010年相关性面积比例 1981-1990年相关性面积比例 1991-2000年相关性面积比例 2001-2010年相关性面积比例以上表格显示了三地区1981年至2010年及每十年降水量年积温、年平均风速与NDVI相关性面积比例，可以发现，每十NDVI与气候要NDVINDVI，因此在对未来沙漠化风险NDVI数据有较好地时间连续性，NDVI数据与气候数据与前一章相同，这里不再赘述。未来气候情景PCC第五次报告提出了21世纪代表性碳排放路径（RCPs）4个新的评估情景，分RCP2.6、RCP4.5、RCP6.0RCP8.5，四种代表性浓度路径的碳排放量从小到大依次为RCP2.6<RCP4.5<RCP6.0<RCP8.5评估报告中假设21世纪全径，2051~2100年全球平均地表温度相比过去五十年在四种模式下分别上升了0.3~1.7℃，1.1~2.6℃，1.43~3.12.6~4.8210021002.6W/m24.5W/m26.OW/m228.5W/m2。并且四个情景中，RCP2.622℃。2010NDVI2015-2025NDVI的变化进行分析：NDVIfutureNDVI预测值；Tfuturetime为未来不同气候变化情景下的不同时段即每十年、二十年、三十年；K为回归曲线的斜率；bK>0NDVI是随着时间K<0NDVIbNDVI的值。根据各个像元的回归结果，本文将不同结果与沙漠化风险5-15.25.2 三地区2015-2025年沙漠化风险分析图 三地区2015-2035年沙漠化风险分 三地区2015-2045年沙漠化风险分由图可见不同气候变化情景下三地区未来沙漠化风险空间分布表现特征不同：RCP2.6RCP4.5RCP6.0RCP8.5在三个总体风险等级较低；RCP8.5情景下沙漠化风险最大。整体来看，四种模式在未10年、20年、30年的沙漠化风险都呈现相似性，即沙漠化风险在空间分布大：表5-2 RCP