过去10年华北农牧交错区的荒漠化动态及其与气候变化和人类活动的关系外文翻译资料

英语原文共 12 页，剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料

过去10年华北农牧交错区的荒漠化动态及其与气候变化和人类活动的关系

许端阳^a，李春雷^b，肖松^c，任红艳^d

a中国科学技术信息研究所，北京100038，中国

b中国林业科学研究院森林生态环境与保护研究所，北京100091

c河南农业大学，郑州450002，中国

d中国科学院地理科学与资源研究所，北京100101

摘 要：华北农牧区是发生严重荒漠化的地区，该地区的多重过渡性特征使荒漠化进程与其背后的驱动力之间的相互联系变得十分复杂。 本文主要关注过去10年的荒漠化动态及其与气候变化和人类活动的关系。 根据2000年和2010年的MODIS图像，过去10年中农牧区的荒漠化动态变化显著。 发生荒漠化逆转和扩张的地区面积分别为186,240Km²和199,525Km²，这些地区的空间分布表现出很大的异质性。 通过气候变化和人类活动导致的NPP变化的比较，对荒漠化动态及其驱动力之间的关系进行了研究，比较了由人类活动和气象变化发生荒漠化逆转和扩张的每个像素。 从2000年到2010年，气候变化与人类活动的耦合是荒漠化逆转背后的主要因素。 但是，人类活动是控制2000年至2010年荒漠化扩张进程的主导因素。荒漠化的驱动过程也具有相当大的空间异质性，各子区域荒漠化逆转和扩张背后的主导因素并不完全相同。 因此，在解释类似研究的结果时必须考虑尺度效应。

关键词：荒漠化；气候变化；人类活动 ；农牧区

1.介绍

华北农牧区是一个生态脆弱的地区。 由于人口迅速增加而造成的干旱气候条件和长期过度的人类活动，使该地区的荒漠化成为影响区域和国家经济社会发展的严重环境问题（Jiang等人，2005; Liu等人，2011; Qi等人，2012; Tang和Zhang，2003; Wang等人，2005）。华北农牧区是一个生态脆弱的地区。 由于过度放牧，过度种植和过度砍伐等人口迅速增加而造成的干旱气候条件和长期过度的人类活动，使该地区的荒漠化成为影响区域和国家经济社会发展的严重环境问题（Jiang等人，2005; 刘等人，2011; 齐等人，2012; 唐和张，2003; Wang等人，2005）。不同驱动力的相互作用使得该地区不同类型的荒漠化状态之间的荒漠化土地发生了很大变化（本研究将其定义为荒漠化动态），这可能对国家规模的荒漠化模式和进展产生重大影响，包括干旱和亚干旱地区的碳和氮生物地球化学循环（彼得斯和哈夫斯塔德，2006年; Sivakumar，2007; Su等人，2007）。 虽然荒漠化的动态可以通过使用不同尺度的遥感影像精确监测，但由于缺乏可区分气候影响的可靠和空间明确的方法，将荒漠化动态和其驱动力与荒漠化的变化和人类活动系起来仍然很困难（格尔肯和伊莱维， 2004; Prince，2002年）。 因此，探索荒漠化的潜在机制和发起对策是非常困难的。

退化土地的植被状况一直被视为是一个很好的指标，可用于定量检测不同尺度的生态系统过程（Asner和Heidebrecht，2005; Hana和Jauffret，2008; Prince，2002; Veron等，2006）。 因此，很多研究试图利用遥感影像中的植被指数，特别是归一化植被指数（NDVI）和净初级生产力（NPP，它与NDVI有很强的相关性），通过比较来区分人为土地退化或荒漠化植被的潜在和实际状况（埃文斯和格尔肯，2004年; Geerken和Ilaiwi，2004; 赫尔曼等人， 2005; Holm等人，2003; Wessels等人，2004,2007; Xu等人，2009， 2010） 雨用途效率（RUE）定义为NPP或NDVI与降雨的比率，这已被证明是一个强有力的指标，可以反映荒漠化过程及其潜在的驱动机制。 例如，与RUE的潜在价值的偏差可以被视为识别人为降解的有用指标（Holm等人， 2003; Nicholson等，1998; Prince等人，1998,2007）; 并且可以利用RUE（全部和极端时期）与干旱指数的组合来确定土地退化动态并缓解气候影响（Del Barrio等人，2010; Hill等人， 2010）。 RESTREND（残差趋势）方法是另一个有用的工具，可以有效识别人类引发的土地退化，并且可以将剩余值的负向趋势（使用每个像素计算的回归，通过降雨预测的观测NDVI和NDVI之间的差异）作为人类引起的退化的标志（Wessels等人，2004,2007）。 虽然这些方法可以利用遥感技术识别像素尺度上的人为退化，但它们仍然不能用于评估荒漠化动态与其驱动力之间的关系，因为在分析过程中忽略了气候变化的影响。 另外，这些方法中的一些问题或争议可能会限制它们的进一步应用。 例如，最近的研究表明，RUE随着生态系统退化和年降水量的变化而变化， 并可能导致荒漠化原因的偏倚估计，假定RUE在没有退化的情况下是一个常数值（Hein和de Ridder，2006年）。 由Prince提出的(2002) LNS（本地NPP缩放）方法克服了植被潜在状态不稳定引起的问题; 计算LNS方法中潜在的NPP为每个土地能力分类Sigma;NDVI的频率分布的第90百分位（Prince等人，2009; Wessels等人，2008）。 但是，这种方法无法区分气候变化和人类活动在特定时期的影响。

基于上述方法的优点，特别是鉴定人为土地退化的想法等人 （2009,2010），开发出来一种新的方法可以被用来评估荒漠化动态与其驱动力之间的关系。 在这种方法中，首先确定在一段时间内经历过荒漠化逆转和扩张的地区，然后选择在不同的荒漠情景下潜在的农牧区与实际农牧区之间的差异作为评估气候变化和人类活动的相对作用的指标。 所有这些计算都基于网格数据，这可以将荒漠化动态与其在太空中的驱动力联系起来。 但是，这种方法仅在城市范围内得到应用和证明是可行的，并且需要进一步进行更大范围的检查。

根据卫星遥感记录，华北农牧区的荒漠化动态变化明显; 特别是近10年来，城市化快速发展，资源大规模开采和各种生态保护措施增加了该地区荒漠化动态及其驱动机制的空间异质性。然而，很少有研究评估过去10年中国北方农牧交错地区的荒漠化动态，并通过将过程与气候变化和人类活动联系起来分析其驱动机制。 利用 Xu 等人 （2009,2010）提出的方法评估气候变化和人类活动在荒漠化中的相对作用。 本研究的目的是：（1）通过检索MODIS图像，监测2000年至2010年中国北方农牧交错区的荒漠化动态;（2）分析它们与气候变化和人类在太空中的活动的关系。

2.材料与方法

2.1研究区域

华北农牧区位于中国内蒙古高原东南部和黄土高原西北部，范围是从36°05至50°15N和106°10至124°05E（图1）。 华北农牧交错带是一个典型的生态过渡带，在农业生产和气候条件方面表现出多重的过渡性特征，使生态环境更加脆弱。（Chen等人，2008; Liu， 2011; Tang 和Zhang ，2003）。 华北农牧区年降水量在200-400毫米之间。 在6月至8月期间降水量占60-70％，而且该地区的降水一直存在较高的年际间波动。 华北农牧区温度范围为0〜10℃， 该地区的海拔高度一般为1000米。 华北农牧交错区由东向西逐渐增大，使该地区的植被和土壤具有明显的地带性特征。

农牧业是华北农牧区当地农村居民的两种主要生产方式。 人口压力，特别是长期以来农村人口的增长，由于大面积的开垦和放牧，土壤已经暴露，已经破坏了植被。 此外，近年来，该地区的城市扩张和采矿业的发展使得地表更加脆弱（Hao和 Ren，2009）。 这些因素以及恶劣的气候条件，尤其是风力侵蚀，使荒漠化在过去几十年中迅速发展，并已成为地方和国家政府的严重环境问题。 根据前人研究中提到的华北农牧区特点和该地区沙漠化土地的分布情况（Wang， 2004; Wang等人，2005），本研究根据辽宁，内蒙古，河北，山西，陕西，宁夏，甘肃等21个城市和89个县（旗）划分的行政区域划分研究区域边界。

2.2数据收集和预处理

本研究选取分辨率为500 mtimes;500 m的MODIS 16日合成NDVI（MOD13A1），陆地表面反照率（MCD43A3）和7号带（MCD43A4）的反射率作为监测2000年到2010年荒漠化动态的三个关键指标，这分别代表了植被覆盖，地表能量平衡和土壤含水量（Ji等人，2009; Zarco-Tejada等人，2003）。 这些用于荒漠化监测的数据是在2000年和2010年在秋分时获得的。其主要实基于考虑到当时图像中丰富的植被信息适合荒漠化监测。 此外，还收集了2000年从MDA Federal Inc.获得的7场，7场，4场，2场合成Landsat ETM 图像和2010年获得的18场Aster影像作为辅助数据，以支持荒漠化监测和精确性检查的参考点选择。 通过选择Landsat ETM 图像作为参考地图来完成每个Aster图像的几何校正，并且精度公差小于1个像素。

为了分析荒漠化动态与驱动力之间的关系，NPP是一个关键指标。 在这项研究中从2000年到2010，同一月的MODIS 16日合成NDVI数据通过使用最大值复合材料（MVC）方法进行进一步合成产生每月NPP，年产生每月NPP。共有132个（11年12个月）研究期间每月的NDVI和NPP数据，并且仅使用每年NPP（一年所有月NPP的总和）来分析荒漠化动态与驱动力之间的关系。 此外，还收集了农牧区气象数据，植被和土壤信息以进行计算。 由中国中央气象台获取了研究区内及周边162个气象站2000 - 2010年月平均气象资料，如降水量，温度，日照时数，风速等。 1：10000000矢量植被图和土壤图，以及地图中每个单元的相关属性是从中国科学院资源与环境科学数据中心获得的，通过将整个地图与研究区域边界截断来生成华北农牧区植被和土壤图。为了统计分析数据，本研究中使用的所有数据都重新采样或转换为1 kmtimes;1 km分辨率的网格数据。 对于气象数据，采用反距离加权（IDW）方法产生网格数据; 并且对于矢量数据，例如从植被图导出的植被最大光利用效率，使用最大面积法来设置网格数据的新值。 在这项研究中，这些数据的投影坐标系全部设置为Clarke 1866 Albers。

图1华北农牧区的地理位置

2.3荒漠化动态监测

本研究采用中国国家基础课程荒漠化分级制度，将研究区土地划分为非荒漠化，低荒漠化，中度荒漠化，高荒漠化和严重荒漠化（Wang，2004; Wang等人，2004a，2004b）。 在这项研究中，用决策树（DT）模型通过结合上述指标来确定荒漠化的等级。 考虑到陆面异质性对大规模荒漠化监测的影响，根据以往的研究，将研究区划分为8个具有均匀环境的亚区域（Wang，2004），分别是呼伦贝尔沙地，浑善达克沙地，科尔沁沙地，察哈尔沙地，坝上和乌兰察布沙地，塔木特和晋西北沙区，毛乌素沙地和宁夏东河沙区（图1）。 在建立典型荒漠化地区与遥感影像特征之间的对应关系的基础上，通过参考现场选取了8个分区的每个荒漠化等级的25个训练点，调查和遥感影像的视觉解译结果。 利用这些训练点提取每个分区的每个荒漠化等级的三个指标的值，然后根据这些提取的不同荒漠化等级指标值的频率分布统计构建DT模型的主要规则集。 在调整不同荒漠化等级的指标阈值直到达到可接受的准确度后，才获得最终规则集。 在现场调查过程中，参照国家基准计划使用的分类标准，利用1 kmtimes;1 km范围内的植被，土壤，景观和地形特征，判断荒漠化等级。

2.4评估荒漠化动态与气候变化和人类活动之间的关系

核动力源一直被认为是衡量驱动力对荒漠化影响的一个很好的共同指标，它不仅反映了荒漠化的生态过程，而且还能够将荒漠化动态与其在太空中的驱动力联系起来Prince，2002; Xu等，2009）。 在这项研究中，潜在的NPP（CNPP）和潜在与实际NPP（HNPP）之间的差异被用来分别评估气候变化和人类活动对荒漠土地农牧区的影响。 这些值在一个固定周期内的变化可以用来反映它们在荒漠化逆转和扩张中的相对作用。 根据经历荒漠化逆转（2000年至2010年之间荒漠化国家向轻质类型转变）和扩张（2000年至2010年之间荒漠化国家向更严重的阶段转变）的区域，荒漠化动态与气候变化之间的关系和可以通过比较CNPP和HNPP的变化趋势来映射像素级的人类活动，这可以通过计算时间序列的线性回归系数来完成。 这些分别定义为SlopeCNPP和SlopeHNPP。 当SlopeCNPP为正值或SlopeHNPP为负时，表示气候变化或人类活动影响植被生长和荒漠化逆转; 相反，这意味着气候变化或人类活动会导致植被退化和荒漠化扩大。

HNPP = CNPPminus;NPP (1)

Slope = (2)

此时：n=11,x=年份(2000,2001......,2010)

y=CNPP 或 HNPP

对于每个发生沙漠化逆转的电网：如果SlopeCNPP 大于 0和SlopeHNPP 小于0，那么气候变化和人类活动都会改善植被生长和主导沙漠化逆转。

如果SlopeCNPP大于0和SlopeHNPP 大于 0，则气候变化是植被生长和荒漠化逆转的主导因素。 如果SlopeCNPP 小于 0和SlopeHNPP 小于0，则人类活动是植被生长和荒漠化逆转的主导因素

剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料

资料编号：[22539]，资料为PDF文档或Word文档，PDF文档可免费转换为Word