內(nèi)蒙古自治區(qū)沙漠化敏感性時(shí)空演變格局和趨勢(shì)分析

姜旭海,韓 玲,*,白宗璠,劉惠群

1 長(zhǎng)安大學(xué)土地工程學(xué)院,西安 710054 2 長(zhǎng)安大學(xué)地質(zhì)工程與測(cè)繪學(xué)院,西安 710054

土地沙漠化作為干旱、半干旱地區(qū)土地退化的主要類型[1],是區(qū)域人類社會(huì)面臨的最嚴(yán)重的挑戰(zhàn)之一,不僅威脅當(dāng)?shù)厣鷳B(tài)環(huán)境安全,還是制約經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的最大阻力[2—3]。目前全球有超過(guò)10億人口直接受到沙漠化的威脅[4],造成每年12萬(wàn)km2可耕地流失[5]。沙漠化的調(diào)查和研究在干旱、半干旱地區(qū)可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略中到至關(guān)重要的作用[6],因此,沙漠化問(wèn)題及其變化、成因、防治等方面,一直以來(lái)是地理學(xué)、生態(tài)學(xué)等學(xué)科研究的熱點(diǎn)之一。

生態(tài)環(huán)境敏感性指生態(tài)環(huán)境對(duì)外界各種因素反應(yīng)的敏感程度,用來(lái)反映產(chǎn)生生態(tài)失衡與生態(tài)環(huán)境問(wèn)題的可能性大小[7],沙漠化敏感性作為生態(tài)敏感性評(píng)價(jià)的重要指標(biāo),是指土地發(fā)生沙漠化可能性的大小[8—9]。通過(guò)區(qū)域沙漠化敏感性的研究,有利于明辨在現(xiàn)狀條件下土地沙漠化的潛力,確定和保護(hù)土地沙漠化易發(fā)區(qū)和高敏感區(qū),合理開(kāi)發(fā)利用敏感性低的區(qū)域,為沙漠化防止和治理工作提供有力的科學(xué)依據(jù),以實(shí)現(xiàn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、生態(tài)環(huán)境的可持續(xù)發(fā)展[10—11]。沙漠化敏感性的研究工作源于90年代地中海沙漠化和土地利用項(xiàng)目(MEDALUS),以構(gòu)建環(huán)境敏感區(qū)指數(shù)(ESA)為代表,該方法以土壤、氣候、植被和管理4個(gè)方面選擇對(duì)沙漠化進(jìn)程影響的關(guān)鍵因子,進(jìn)而構(gòu)建環(huán)境敏感區(qū),在國(guó)外沙漠化敏感性評(píng)估中得到了廣泛運(yùn)用[11]。MEDALUS模型雖在國(guó)外被確定為研究沙漠化敏感區(qū)的最佳方法,但基于研究區(qū)域的具體情況,對(duì)MEDALUS模型進(jìn)行修正是非常有必要的[10]。國(guó)內(nèi)針對(duì)不同區(qū)域發(fā)生沙漠化潛力以及時(shí)空分異特征,基于MEDALUS模型,遵循“單指標(biāo)敏感性評(píng)價(jià)-綜合指標(biāo)敏感性評(píng)價(jià)”方式,開(kāi)展具體區(qū)域的沙漠化敏感性研究。如趙明月等[9]采用空間疊置分析對(duì)流域沙漠化敏感性進(jìn)行評(píng)價(jià)。對(duì)于沙漠化敏感性研究缺少框架指導(dǎo)以及描述各指標(biāo)層間關(guān)系的問(wèn)題中,田璐等[12]引入壓力-狀態(tài)-響應(yīng)(PSR)分析框架,定量評(píng)估了內(nèi)蒙古自治區(qū)沙漠化敏感性,郭澤呈等[13]采用空間距離指數(shù)模型定量描述各指標(biāo)層的關(guān)系。雖然這些方法也科學(xué)客觀的進(jìn)行了修正,但是只著重于一個(gè)方位點(diǎn),并不能綜合科學(xué)的反映沙漠化敏感性。同時(shí),以往對(duì)土地沙漠化敏感性的研究主要集中在對(duì)過(guò)去時(shí)空演變格局的分析,對(duì)自然、社會(huì)經(jīng)濟(jì)一體化、全方位研究沙漠化敏感性演變過(guò)程和發(fā)展趨勢(shì)以及未來(lái)沙漠化防治工作略顯不足[14]。

根據(jù)第五次全國(guó)荒漠化和沙化監(jiān)測(cè)結(jié)果,截至2014年底,內(nèi)蒙古自治區(qū)全區(qū)荒漠化土地面積約為60.9萬(wàn)km2,占全區(qū)面積的51.50%。雖然近年來(lái)實(shí)施了多項(xiàng)生態(tài)保護(hù)工程與政策,局部地區(qū)沙漠化治理成效顯著,但荒漠化和沙化狀況依然嚴(yán)重,防治形勢(shì)仍然嚴(yán)峻[15—16]。目前對(duì)于該區(qū)域沙漠化的研究主要集中于沙漠化本身的時(shí)空變化特征以及成因的分析,對(duì)于潛在沙漠化的研究較為欠缺。因此在現(xiàn)有研究基礎(chǔ)上構(gòu)建土地沙漠化敏感性評(píng)價(jià)體系,對(duì)內(nèi)蒙古自治區(qū)沙漠化敏感性時(shí)空演變格局和趨勢(shì)進(jìn)行分析,加快推進(jìn)區(qū)域沙漠化高敏感區(qū)的確立和保護(hù),是非常有必要的?；诖?本研究通過(guò)壓力-狀態(tài)-響應(yīng)分析框架耦合空間距離指數(shù)模型(PSR-SDIM)構(gòu)建土地沙漠化敏感性評(píng)價(jià)體系(LDSES)和利用元胞自動(dòng)機(jī)-馬爾科夫(CA-MARKOV)模型對(duì)內(nèi)蒙古自治區(qū)近30 a(2000年、2005年、2010年、2015年、2020年、2030年)沙漠化敏感性時(shí)空演變格局和趨勢(shì)進(jìn)行探討,在此基礎(chǔ)上引用地理探測(cè)器分析自然、社會(huì)經(jīng)濟(jì)等因素對(duì)區(qū)域沙漠化敏感性空間分異的影響,為該區(qū)域沙漠化防治和策略的制定提供一定依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概述

內(nèi)蒙古自治區(qū)位于中國(guó)北部邊疆地區(qū)(37°24′—53°23′N,97°12′—126°04′E),由東北向西南斜伸,呈狹長(zhǎng)形,東西長(zhǎng)約2400 km,南北最大跨度1700 km,與8省區(qū)相鄰,總面積118.3萬(wàn)km2(圖1)。內(nèi)蒙古全區(qū)基本上是一個(gè)高原型的地貌區(qū),大部分地區(qū)海拔1000 m以上,受地理位置和地形的影響,形成以溫帶大陸性季風(fēng)氣候?yàn)橹鞯膹?fù)雜多樣的氣候,全年降水量在100—500 mm之間,降水呈現(xiàn)由東北向西南遞減的趨勢(shì),溫度卻呈現(xiàn)由東北向西南遞增的趨勢(shì)[17],無(wú)霜期在80—150 d之間,年日照量普遍在2700 h以上,蒸發(fā)量很大,干旱問(wèn)題顯著,全區(qū)干旱、半干旱區(qū)占總面積的60%以上,是全球環(huán)境變化最為敏感的區(qū)域之一[18]。

圖1 2020年內(nèi)蒙古自治區(qū)土地利用類型空間分布圖Fig.1 Spatial distribution of land use types in the Inner Mongolia Autonomous Region in 2020

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

本研究采用的數(shù)據(jù)包括:MODIS產(chǎn)品數(shù)據(jù)、氣象、高程、土壤以及經(jīng)濟(jì)社會(huì)數(shù)據(jù)等。(1)MODIS產(chǎn)品數(shù)據(jù)為歸一化植被指數(shù)(NDVI)數(shù)據(jù)(MOD13A3產(chǎn)品)和地表溫度(LST)數(shù)據(jù)(MOD11A2產(chǎn)品),來(lái)自于NASA網(wǎng)站數(shù)據(jù)中心(http://ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov)；(2)氣象數(shù)據(jù)為以國(guó)家氣象科學(xué)數(shù)據(jù)中心(http://data.cma.cn/)下載的國(guó)家臺(tái)站的風(fēng)速、降雨、日照時(shí)數(shù)、相對(duì)濕度等日值數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),利用內(nèi)蒙古自治區(qū)周邊306個(gè)站點(diǎn),在ArcGIS 10.2 中采用克里金插值對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合,“以點(diǎn)代面”求得內(nèi)蒙古自治區(qū)的各類氣象數(shù)據(jù)；(3)高程數(shù)據(jù)來(lái)自于地理空間數(shù)據(jù)云(https://www.gscloud.cn/)SRTMDEM原始高程數(shù)據(jù)(90 m分辨率);(4)土壤數(shù)據(jù)來(lái)自于世界土壤數(shù)據(jù)庫(kù)(http://www.fao.org)；(5)經(jīng)濟(jì)社會(huì)數(shù)據(jù)由內(nèi)蒙古自治區(qū)統(tǒng)計(jì)局(http://tj.nmg.gov.cn/)和中國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)大數(shù)據(jù)研究平臺(tái)(http://data.cnki.net)整理得出。為了便于處理分析,將所有數(shù)據(jù)分辨率重采樣至1 km×1 km,采用統(tǒng)一的WGS_1984坐標(biāo)。

1.3 沙漠化敏感性評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

1.3.1壓力-狀態(tài)-響應(yīng)(PSR)分析框架

PSR(即壓力-狀態(tài)-響應(yīng)),是由加拿大統(tǒng)計(jì)學(xué)家于1979提出,后由經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織和聯(lián)合國(guó)環(huán)境規(guī)劃署于20世紀(jì)80年代共同發(fā)展起來(lái)的用于研究環(huán)境問(wèn)題[19]的框架體系,目前被廣泛應(yīng)用于生態(tài)系統(tǒng)評(píng)價(jià)[20]及沙漠化敏感性評(píng)估[12]中。PSR分析框架按照生態(tài)環(huán)境變化發(fā)展的因果邏輯[21]來(lái)確定評(píng)價(jià)的指標(biāo)體系:外界條件對(duì)生態(tài)系統(tǒng)造成壓力,改變了當(dāng)前環(huán)境的狀況,而當(dāng)前環(huán)境狀況的改變進(jìn)而影響環(huán)境內(nèi)生物的生存和發(fā)展,生物將進(jìn)一步對(duì)外界條件進(jìn)行反饋。沙漠化是自然和人為因素共同作用的結(jié)果,但對(duì)氣候因素的響應(yīng)尤為敏感[22],結(jié)合《全國(guó)生態(tài)功能區(qū)劃(修編版)》(2015年),本文從外界條件、本體狀態(tài)、適應(yīng)潛力等方面選取指標(biāo)構(gòu)建PSR分析框架(表1)。

表1 沙漠化敏感指標(biāo)體系Table 1 Desertification sensitive index system

1.3.2空間距離指數(shù)模型

常規(guī)的PSR分析框架構(gòu)建只是將各單因子評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行空間圖層等權(quán)疊加或加權(quán)疊加[12,26],并不能定量描述各因子之間相互影響、相互反饋的關(guān)系,而采用距離[13]來(lái)度量不同單因子,在構(gòu)建PSR分析框架中的作用是比較客觀和科學(xué)的。其中歐幾里得度量(也稱歐氏距離)是常采用的距離定義,指在多維空間中兩個(gè)點(diǎn)之間的真實(shí)距離,或者向量的自然長(zhǎng)度[27]。目前,基于歐幾里得度量提出的空間距離指數(shù)模型(SDIM)[28],其中每個(gè)指標(biāo)代表一個(gè)維度,即在空間中定義一個(gè)最低點(diǎn)(從每個(gè)維度來(lái)看,此處表示沙漠化潛力最低),然后計(jì)算每個(gè)點(diǎn)到該點(diǎn)的歐氏距離,以距離值的大小來(lái)表示沙漠化敏感程度的高低。距離值越大,該位置距離最低點(diǎn)越遠(yuǎn),即沙漠化敏感程度越高。空間距離指數(shù)模型已廣泛應(yīng)用于環(huán)境質(zhì)量監(jiān)測(cè)[29]、生態(tài)敏感性評(píng)價(jià)[30—31]、土地沙漠化評(píng)價(jià)[13]中。其公式為:

(1)

式中,distSDIM為空間中各點(diǎn)到最低點(diǎn)的歐氏距離,n為空間中維度數(shù)量,Xi為空間中的各點(diǎn),Xi_low為空間中各維度的最低點(diǎn)。

基于此,本研究引用空間距離指數(shù)模型修正PSR分析框架構(gòu)建土地沙漠化敏感性評(píng)價(jià)體系(LDSES)。在對(duì)單因子指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化后,依據(jù)以下公式計(jì)算沙漠化敏感性指數(shù)(EISDS),同時(shí)利用ArcGIS 10.2的分類工具,采用自然間斷點(diǎn)分級(jí)法(Jenks)將結(jié)果分為5個(gè)類型(不敏感、輕度敏感、中度敏感、高度敏感、極敏感)。

(2)

式中,EISDS為該點(diǎn)沙漠化敏感性指數(shù),P、S、R分別為外界條件、本體狀態(tài)、適應(yīng)潛力指標(biāo),Plow、Slow、Rlow為三者的最低值。

1.4 沙漠化敏感性時(shí)空演變圖譜分析

圖譜分析將時(shí)空變換研究復(fù)合為一體,普遍應(yīng)用于土地利用變化分析[32]、沙漠化監(jiān)測(cè)[13,33],是時(shí)空變化研究的有效途徑。為探究沙漠化敏感性時(shí)空變化,在空間、過(guò)程與屬性特征的地學(xué)分析基礎(chǔ)上,建立沙漠化敏感性圖譜(DSA),其中既包含了沙漠化敏感性的空間差異信息,又包含著沙漠化敏感性演變過(guò)程中的時(shí)序演變信息[34]。

依據(jù)郭澤呈、魏偉等[13,28,30]改進(jìn)的圖譜分析方法分別提取每一敏感類型斑塊,該類型賦值為1,其他類型賦值為0,然后將所有年份的相同敏感類型的柵格圖像進(jìn)行疊加。計(jì)算公式為:

(3)

式中,i為0,1,2,3,4,分別對(duì)應(yīng)敏感程度的5個(gè)類型；Codei為該類型20年內(nèi)的演變過(guò)程?hào)鸥駡D；code0, code1, code2, code3和code4分別為2020年、2015年、2010年、2005年和2000年該敏感性類型賦值柵格圖。本次研究得出 Codei像元值共32種,對(duì)其轉(zhuǎn)變本質(zhì)進(jìn)行分類歸納為9類,便于后續(xù)計(jì)算內(nèi)蒙古自治區(qū)土地沙漠化敏感性時(shí)空轉(zhuǎn)變特征,見(jiàn)表2。

將上述計(jì)算得出的研究區(qū)在研究期間5個(gè)類型的沙漠化敏感性柵格圖進(jìn)行空間疊加,用以獲取20年間內(nèi)蒙古自治區(qū)沙漠化敏感性時(shí)空變化特征,其計(jì)算公式如下:

(4)

式中,DSA為20年間內(nèi)蒙古自治區(qū)沙漠化敏感性時(shí)空變化圖譜,code0,code1, code2, code3, code4,為公式(3)計(jì)算得到的沙漠化敏感性的5個(gè)類型依次為:極敏感、高度敏感、中度敏感、輕度敏感、不敏感。DSA像元值共32種,對(duì)其轉(zhuǎn)變本質(zhì)進(jìn)行分類歸納為18類,表3,同時(shí)構(gòu)建沙漠化敏感性時(shí)空轉(zhuǎn)變特征及面積占比圖。

1.5 CA-MARKOV沙漠化敏感性預(yù)測(cè)

CA-Markov模型將CA模型和Markov模型二者優(yōu)勢(shì)結(jié)合[35—36],綜合了CA模型模擬空間變化的能力和Markov模型長(zhǎng)期預(yù)測(cè)的優(yōu)勢(shì)[37],目前廣泛應(yīng)用于土地利用變化預(yù)測(cè)[36—39]、沙漠化敏感性預(yù)測(cè)[40]。其模型主要如下:

Xt+1=Xt+Pij

(5)

式中,Xt+1為沙漠化敏感性在t+1時(shí)刻的狀態(tài),即Markov模型預(yù)測(cè)所得的結(jié)果；Xt為沙漠化敏感性在t時(shí)刻的狀態(tài)；Pij為沙漠化敏感性轉(zhuǎn)移矩陣。

表2 單一敏感性類型轉(zhuǎn)變分類Table 2 Classification of single sensitivity type transitions

表3 20年間內(nèi)蒙古自治區(qū)沙漠化敏感性時(shí)空變化圖譜特征Table 3 Characteristics of spatial and temporal transition map of desertification sensitivity in the Inner Mongolia Autonomous Region during 20 years

Yt+1=f(Yt,N)

(6)

式中,Y為元胞有限、離散的狀態(tài)集合；N為為元胞的鄰域；t和t+1表示不同時(shí)刻；f為局部空間元胞轉(zhuǎn)換規(guī)則。

預(yù)測(cè)精度驗(yàn)證[41—42],采用Kappa一致性檢驗(yàn),檢驗(yàn)完成后得到Kappa系數(shù),該系數(shù)是可以用來(lái)衡量預(yù)測(cè)結(jié)果精度。土地沙漠化敏感性預(yù)測(cè)驗(yàn)證精度計(jì)算公式如下:

(7)

式中,Kappa為計(jì)算得到的精度驗(yàn)證；Po為正確模擬的比例；Pc為模型隨機(jī)情況下的比例；Pp為理想情況下的正確預(yù)測(cè)比例。

1.6 地理探測(cè)器

地理探測(cè)器[43]是探測(cè)空間分異性,以及揭示其背后驅(qū)動(dòng)因子的一種新的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法。與傳統(tǒng)方法相比,其地理學(xué)含義清晰,統(tǒng)計(jì)結(jié)果具有明確的物理含義,有利于探測(cè)多因子交互作用于某一地理現(xiàn)象,度量地理要素的空間分異性,研究多個(gè)解釋變量的交互作用[44]。土地沙漠化敏感程度是多因子交互作用的結(jié)果,地理探測(cè)器模型可以有效揭示沙漠化敏感程度背后驅(qū)動(dòng)因子的交互作用,探測(cè)各因子對(duì)沙漠化敏感性空間分異的影響程度,可用q值[45]度量,各驅(qū)動(dòng)因子的交互作用[43]可使用地理探測(cè)器中探測(cè)針計(jì)算(表4)。其模型主要如下:

(8)

(9)

式中,q的取值范圍為[0,1],q值越大,表示該驅(qū)動(dòng)因子對(duì)沙漠化敏感性影響力越大；h=1,…,L為變量(Y)或因子(X)的分層；Nh和N分別為層h和全區(qū)的單元數(shù)；σh2和σ2分別是層h和全區(qū)的因變量Y值的方差；SSW和SST分別為層內(nèi)方差之和和全區(qū)總方差。

表4 驅(qū)動(dòng)因子交互作用類型Table 4 Types of driver interactions

沙漠化敏感性受各種因素的影響與制約[13],為探究沙漠化敏感性的主要驅(qū)動(dòng)因子,本文從氣象、社會(huì)經(jīng)濟(jì)兩方面選取驅(qū)動(dòng)力指標(biāo),分別選取選取氣象數(shù)據(jù)(降水 X1、風(fēng)速 X2)、社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)(人口X3、人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP) X4)、準(zhǔn)則層指標(biāo)(外界條件X5、本體狀態(tài)X6、適應(yīng)潛力X7)作為自變量,探究驅(qū)動(dòng)因子對(duì)沙漠化敏感性空間分異的解釋力。

2 結(jié)果與分析

2.1 單指標(biāo)空間分布特征

由表1各指標(biāo)層根據(jù)上述計(jì)算公式構(gòu)建外界條件(P)、本體狀態(tài)(S)、適應(yīng)潛力(R)準(zhǔn)則層,得到研究期間2020年研究區(qū)各準(zhǔn)則層空間分布圖(圖2—4)。結(jié)果顯示外界條件中,極敏感和高敏感地區(qū)主要位于阿拉善盟和西南地區(qū)的北部邊疆線附近,不敏感與輕度敏感則主要集中于呼倫貝爾市和興安盟中部地區(qū)；本體狀態(tài)中,極敏感和高度敏感地區(qū)分布于全區(qū)沙地和戈壁周邊,主要位于自治區(qū)西南部和錫林郭勒盟中南部沙地地區(qū),不敏感和輕度敏感主要位于呼倫貝爾市和興安盟林草地地區(qū),與土地利用狀態(tài)較為相似；適應(yīng)潛力中,各敏感性呈現(xiàn)聚集分布狀態(tài),極敏感和高度敏感地區(qū)分布于西部和中北部,不敏感和輕度敏感地區(qū)位于自治區(qū)東北部地區(qū)。具體來(lái)講,2020年各準(zhǔn)則層中沙漠化敏感性占比面積最大的敏感性類型是中度敏感,外界條件(P)、本體狀態(tài)(S)、適應(yīng)潛力(R)各面積占比分別為35.20%、31.30%、28.06%,極敏感面積占比分別為10.07%、16.14%、22.29%,而不敏感面積占比為15.80%、9.24%、11.83%。

圖2 2020年外界條件沙漠化敏感性Fig.2 Desertification sensitivity of external conditions in 2020

圖3 2020年本體狀態(tài)沙漠化敏感性Fig.3 Desertification sensitivity of ontology state in 2020

圖4 2020年適應(yīng)潛力沙漠化敏感性Fig.4 Desertification sensitivity of adaptation potential in 2020

2.2 沙漠化敏感性格局分布特征

通過(guò)土地沙漠化敏感性評(píng)價(jià)體系(LDSES)得出20 a內(nèi)蒙古自治區(qū)土地沙漠化敏感性格局分布圖(圖5—9)以及各敏感性類型面積占比及動(dòng)態(tài)度表(表5)。結(jié)果顯示,內(nèi)蒙古自治區(qū)沙漠化敏感性整體上呈現(xiàn)東北低敏感,西南高敏感分布狀態(tài),中部大部分地區(qū)為中度敏感地區(qū),即沙地、戈壁等未利用土地周邊沙漠化敏感性居高,甚至影響周邊林草地沙漠化敏感性類型,如:錫林郭勒盟和赤峰市中部沙漠化地區(qū)周邊林草地處于中度敏感類型區(qū)。從整體上來(lái)看,2000—2020年期間,內(nèi)蒙古自治區(qū)土地沙漠化敏感性類型主要為中度敏感,平均占總面積的24.67%,其次為高度敏感,平均占總面積的22.63%,不敏感類型區(qū)平均占總面積的13.45%。與2000年相比,2020年不敏感和低度敏感均有所增加,分別為2.87%和3.95%；極敏感和中度敏感均有所減少,分別為3.82%和3.01%；高度敏感變化不明顯。

表5 各敏感性類型面積占比及動(dòng)態(tài)度表Table 5 Area proportion and dynamic degree of each sensitivity type

圖5 2000年沙漠化敏感性格局Fig.5 Desertification sensitivity pattern in 2000

圖6 2005年沙漠化敏感性格局Fig.6 Desertification sensitivity pattern in 2005

圖7 2010年沙漠化敏感性格局Fig.7 Desertification sensitivity pattern in 2010

圖8 2015年沙漠化敏感性格局Fig.8 Desertification sensitivity pattern in 2015

圖9 2020年沙漠化敏感性格局Fig.9 Desertification sensitivity pattern in 2020

2.3 沙漠化敏感性時(shí)空演變特征

2.3.1沙漠化敏感性單一類型轉(zhuǎn)變特征

近20 a內(nèi)蒙古自治區(qū)單一敏感性類型轉(zhuǎn)變面積圖,見(jiàn)圖10。結(jié)果顯示,不敏感、中度敏感、高度敏感、極敏感中,穩(wěn)定類型占主導(dǎo)(48.96%、46.78%、59.03%、76.39%),輕度敏感以增加型為主導(dǎo)(41.83%)；敏感性轉(zhuǎn)入與轉(zhuǎn)出中,主要體現(xiàn)為由中度敏感、高度敏感和極敏感中轉(zhuǎn)出,轉(zhuǎn)入到不敏感和輕度敏感類型中；敏感類型顯著變化(連續(xù)多年敏感性類型持續(xù)變差或變壞)中,輕度敏感居多(8.55%),中度敏感中顯著減少居多(8.99%)；敏感性多年波動(dòng)轉(zhuǎn)變,主要表現(xiàn)為中度敏感(波動(dòng)減少型 13.34%)轉(zhuǎn)出至輕度敏感(波動(dòng)增加型 14.86%)。

2.3.2沙漠化敏感性時(shí)空轉(zhuǎn)變特征

圖10 單一敏感性類型轉(zhuǎn)變面積Fig.10 The transition area of a single sensitivity type

圖11 沙漠化敏感性時(shí)空轉(zhuǎn)變特征 Fig.11 Characteristics of temporal and spatial transition of desertification sensitivityA:一直為極敏感；B:一直為高度敏感；C:極敏感改善為高敏感；D:高度敏感惡化為極敏感；E:高度敏感和極敏感之間波動(dòng)轉(zhuǎn)變,同時(shí)維持在一個(gè)穩(wěn)定值；F:一直為中度敏感；G:高度敏感改善為中度敏感；H:中度敏感惡化為高度敏感；I:中度敏感和高度敏感之間波動(dòng)轉(zhuǎn)變,同時(shí)維持在一個(gè)穩(wěn)定值；J:一直為低度敏感；K:中度敏感改善為低度敏感；L:低度敏感惡化為中度敏感；M:中度敏感和低度敏感之間波動(dòng)轉(zhuǎn)變,同時(shí)維持在一個(gè)穩(wěn)定值；N:一直不敏感；O:中度敏感改善為不敏感；P:不敏感惡化為中度敏感；Q:低度敏感和中度敏感之間波動(dòng)轉(zhuǎn)變?yōu)椴幻舾校籖:低度敏感和不敏感之間波動(dòng)轉(zhuǎn)變,同時(shí)維持在一個(gè)穩(wěn)定值

近20 a內(nèi)內(nèi)蒙古自治區(qū)土地沙漠化敏感性發(fā)生變化的總面積達(dá)55.9萬(wàn)km2,占總面積的47.28%,產(chǎn)生了32類敏感性變化圖譜,歸納為18類(圖11—12,表3)。從轉(zhuǎn)變類型所占面積上來(lái)看,沙漠化敏感性處于穩(wěn)定型(52.72%)>敏感性類型降低(30.65%)>敏感性波動(dòng)變化(12.15%)>敏感性類型上升(4.48%),說(shuō)明研究期間整個(gè)自治區(qū)超50%面積的土地沙漠化敏感性處于一個(gè)穩(wěn)定的狀態(tài),未發(fā)生變化。沙漠化敏感性時(shí)空轉(zhuǎn)變特征中,中度敏感轉(zhuǎn)化為低度敏感占全區(qū)面積的12.09%,是除穩(wěn)定型中最主要的敏感性轉(zhuǎn)變類型,其主要位于呼倫湖和大興安嶺南端周邊,敏感類型由低敏感轉(zhuǎn)入高敏感的區(qū)域(即沙漠化潛力增加),占全區(qū)面積的4.48%,其轉(zhuǎn)變類型主要表現(xiàn)為不敏感類型轉(zhuǎn)入中度敏感類型,占全區(qū)面積的2.94%,主要位于東北部的右下角地區(qū)；敏感類型在低敏感與高敏感之間相互轉(zhuǎn)化,但其占比保持在一個(gè)穩(wěn)定值域的區(qū)域,占全區(qū)面積的12.15%,其轉(zhuǎn)變類型主要表現(xiàn)為中度敏感和高度敏感之間的轉(zhuǎn)變,占全區(qū)面積的4.49%,主要位于內(nèi)蒙古自治區(qū)中部的省界附近。研究期間全區(qū)沙漠化敏感性有所降低,說(shuō)明沙漠化潛力降低,生態(tài)效益有所提高,生態(tài)工程措施發(fā)揮了有效的作用。

圖12 沙漠化敏感性時(shí)空轉(zhuǎn)變特征面積占比Fig.12 The proportion of temporal and spatial transformation characteristic area of desertification sensitivity

2.4 沙漠化敏感性預(yù)測(cè)

為摸清沙漠化敏感性未來(lái)演變機(jī)制,有效防治沙漠化。本文在總結(jié)前20 a 內(nèi)蒙古自治區(qū)沙漠化敏感性時(shí)空變換的基礎(chǔ)之上,在IDRISI 17.0 中設(shè)置CA-Markov 模型中5×5的鄰域結(jié)構(gòu),循環(huán)次數(shù)設(shè)置為200次,相對(duì)誤差0.1,得出Kappa值為0.8224,根據(jù)Kappa系數(shù)分類標(biāo)準(zhǔn)[46—47],本次實(shí)驗(yàn)達(dá)到幾乎完全一致等級(jí),模擬結(jié)果可信。由此模擬2030年內(nèi)蒙古自治區(qū)土地沙漠化敏感性格局分異圖。

2.4.12030年與2020年沙漠化敏感性時(shí)空特征

利用Markov模型,進(jìn)行空間疊置分析獲得2020—2030年內(nèi)蒙古自治區(qū)土地沙漠化敏感性轉(zhuǎn)移概率矩陣(見(jiàn)表6),采用CA-Markov模型,得到2030年內(nèi)蒙古自治區(qū)土地沙漠化敏感性格局分布圖(圖13),同時(shí)利用圖譜分析(公式3)構(gòu)建未來(lái)10年土地沙漠化敏感性時(shí)空轉(zhuǎn)變圖譜特征(圖14,表7)。未來(lái)十年,即在自然環(huán)境因素不發(fā)生突變(以2010—2020年自然環(huán)境變化趨勢(shì)為參照),社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素保持在現(xiàn)有發(fā)展速度下2030年內(nèi)蒙古自治區(qū)沙漠化敏感性各敏感類型面積占比依次為:低度敏感(26.43%)>中度敏感(24.12%)>高度敏感(20.72%)>不敏感(15.55%)>極敏感(13.19%)。與2020年相比,2030年低度敏感區(qū)域有所增加,增加了4.82%,其中主要為中度敏感轉(zhuǎn)入低度敏感,占全區(qū)面積的4.79%,主要位于呼倫湖和大興安嶺南端周邊；由高度敏感轉(zhuǎn)入中度敏感占全區(qū)面積的4.69%,主要位于中度敏感地區(qū)周邊覆蓋有林草地的零星區(qū)域,主要集中在錫林郭勒盟中上部的蘇尼特左旗和通遼市右下部的科爾沁左翼后旗周邊；由極敏感轉(zhuǎn)入高度敏感占全區(qū)面積的2.99%,主要位于阿拉善盟地區(qū)極敏感與高度敏感接壤周邊,其土地利用類型主要為沙地和其他未利用地,其中仍有少量地區(qū)敏感性類型產(chǎn)生惡化現(xiàn)象,占全區(qū)面積的0.08%,其主要位于鄂溫克族自治旗中的未利用地周邊。整體上來(lái)看,未來(lái)十年內(nèi)蒙古沙漠化敏感性呈現(xiàn)好轉(zhuǎn)的局面,沙漠化潛力降低。

表6 2020—2030年沙漠化敏感性轉(zhuǎn)移概率矩陣Table 6 Desertification sensitivity transition probability matrix from 2020 to 2030

表7 2020—2030年間內(nèi)蒙古自治區(qū)沙漠化敏感性時(shí)空轉(zhuǎn)變圖譜特征Table 7 Characteristics of the spatial and temporal transition map of desertification sensitivity in the Inner Mongolia Autonomous Region from 2020 to 2030

圖13 2030年沙漠化敏感性格局Fig.13 Distribution of desertification sensitivity patterns in 2030

圖14 2020—2030年沙漠化敏感性時(shí)空變化圖譜特征 Fig.14 Characteristics of the spatial and temporal transition map of desertification sensitivity from 2020 to 203011:持續(xù)為不敏感類型；12:由不敏感惡化為低度敏感；13:由不敏感惡化為高度敏感；22:持續(xù)為低度敏感類型；23:由低度敏感惡化為中度敏感；32:由中度敏感改善為低度敏感；33:持續(xù)為中度敏感類型；34:由中度敏感惡化為高度敏感；43:由高度敏感改善為中度敏感；44:持續(xù)為高度敏感類型；45:由高度敏感惡化為極敏感；54:由極敏感改善為高度敏感；55:持續(xù)為極敏感類型

2.5 沙漠化敏感性空間分異的驅(qū)動(dòng)分析

地理探測(cè)器中要求因變量為數(shù)值量而自變量為類型量,因此,本文以沙漠化敏感性指數(shù)(EISDS)為因變量,采用自然間斷點(diǎn)分級(jí)法將氣象、社會(huì)經(jīng)濟(jì)和準(zhǔn)測(cè)層數(shù)據(jù)分級(jí),將數(shù)據(jù)離散化為類型值,采用均勻采樣的方式,利用漁網(wǎng)點(diǎn)在研究區(qū)內(nèi)取足量樣本點(diǎn)(共11582個(gè)樣本點(diǎn)),分別提取不用年份的自變量和因變量,運(yùn)用地理探測(cè)器,得出各自變量對(duì)沙漠化敏感性的影響程度(表8)。整體上來(lái)看,各驅(qū)動(dòng)因子q值排序較為相似,q值:降水(0.6773)>人均GDP(0.4247)>人口密度(0.3150)>風(fēng)速(0.2057),因此,2000—2020年,降水是影響內(nèi)蒙古自治區(qū)沙漠化敏感性分異的主要?dú)庀笠蛩?其解釋了67.73%的沙漠化敏感性分異。社會(huì)驅(qū)動(dòng)因子中,人均GDP對(duì)沙漠化敏感性分異影響程度高于人口密度,其對(duì)沙漠化敏感性分異解釋力為42.47%。

利用交互探測(cè)器探測(cè)驅(qū)動(dòng)因子之間影響沙漠化敏感性分異的交互關(guān)系(表9),除風(fēng)速∩人口密度(0.4139)、風(fēng)速∩人均GDP(0.6128)、風(fēng)速∩本體狀態(tài)(0.4977)為非線性增強(qiáng),其余因子交互時(shí)均為雙因子增強(qiáng)趨勢(shì),表明任何兩種驅(qū)動(dòng)因子對(duì)沙漠化敏感性分異的交互作用都比單一因子作用明顯,同時(shí)也表明沙漠化敏感性的分異是多種因素共同作用的結(jié)果,而非單因子起絕對(duì)作用。其中本體狀態(tài)∩適應(yīng)潛力交互作用解釋力最大,解釋了88.52%的沙漠化敏感性分異結(jié)果,表明壓力狀態(tài)和響應(yīng)狀態(tài)的交互作用對(duì)沙漠化敏感性的分異最強(qiáng),同時(shí)人口密度∩人均GDP(0.5444)高于單因子作用的結(jié)果,相比于其他交互作用,并未顯著的影響,說(shuō)明二者的交互作用僅僅作用于少部分地區(qū),并不是影響研究區(qū)沙漠化敏感性分異的主要因素,但二者主要通過(guò)干擾其他因子而對(duì)沙漠化敏感性分異產(chǎn)生作用,如人口密度∩適應(yīng)潛力解釋了82.54%的沙漠化敏感性分異和人均GDP∩適應(yīng)潛力對(duì)沙漠化敏感性分異解釋力為82.25%。

表8 沙漠化敏感性驅(qū)動(dòng)因子探測(cè)q值結(jié)果Table 8 The q-value results of detection of the driving factors of desertification sensitivity

表9 2020年沙漠化敏感性驅(qū)動(dòng)因子交互探測(cè)q值結(jié)果Table 9 The q-value results of the interactive detection of the driving factors of desertification sensitivity in 2020

3 討論與結(jié)論

3.1 討論

3.1.1沙漠化敏感性時(shí)空演變特征

圖15 內(nèi)蒙古自治區(qū)沙漠化治理分區(qū) Fig.15 Desertification control divisions of the Inner Mongolia Autonomous Region

本文將沙漠化敏感性按照自然間斷點(diǎn)分級(jí)法劃分為5個(gè)類型,其中極敏感和高度敏感地區(qū)主要位于區(qū)內(nèi)沙地、戈壁和其他未利用地周邊,不敏感和低度敏感地區(qū)主要位于大興安嶺山脈林草地周邊,空間分布呈現(xiàn)聚集狀態(tài),主要受到氣象因素的影響。利用圖譜分析構(gòu)建了18類前20 a內(nèi)沙漠化敏感性時(shí)空演變特征,以沙漠化敏感性時(shí)空演變特征建立沙漠化治理分區(qū)(圖15),其中生態(tài)屏障區(qū)屬于不敏感和低度敏感類型區(qū)域,該區(qū)域主要是大興安嶺森林帶林草地,植被覆蓋度高,森林和草原生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定,是林草高質(zhì)量發(fā)展的重點(diǎn)區(qū)域,該區(qū)作為自治區(qū)生態(tài)屏障,應(yīng)全面加強(qiáng)森林、草原資源保護(hù),完善林草合理配置的生態(tài)防護(hù),增強(qiáng)生態(tài)綠色屏障,改善周邊沙漠化潛力,促進(jìn)實(shí)現(xiàn)生態(tài)平衡、均衡發(fā)展。生態(tài)改善區(qū)屬于沙漠化敏感性類型改善,即沙漠化潛力降低的區(qū)域,位于大興安嶺森林帶南部,在近20 a內(nèi),沙漠化敏感性由高敏感轉(zhuǎn)入低敏感,沙漠化潛力降低,該區(qū)域受大興安嶺林草地影響,生態(tài)狀況有所好轉(zhuǎn),對(duì)于這類區(qū)域應(yīng)當(dāng)加強(qiáng)林草地種植,利用沙漠化潛力的降低來(lái)扭轉(zhuǎn)區(qū)域生態(tài)環(huán)境狀況,同時(shí)加強(qiáng)對(duì)退化草原的修復(fù),防止沙漠化敏感性再次惡化。生態(tài)修復(fù)區(qū)屬于沙漠化敏感性類型惡化的區(qū)域,沙漠化潛力有所提高,其主要位于自治區(qū)內(nèi)中部沙地周邊,意味著沙地的存在會(huì)對(duì)周邊生態(tài)環(huán)境產(chǎn)生擾動(dòng),是需要著重關(guān)注的地區(qū),對(duì)于該區(qū)域應(yīng)以人工修復(fù)為主,保護(hù)現(xiàn)有林草資源,對(duì)已墾林地草原退耕還林還草,加強(qiáng)生態(tài)恢復(fù)工程的實(shí)施力度,扭轉(zhuǎn)土地退化趨勢(shì),以期達(dá)到沙漠化潛力降低,實(shí)現(xiàn)生態(tài)修復(fù)。生態(tài)脆弱區(qū)屬于中度敏感以上的高敏感區(qū)域,屬于半干旱、干旱和極端干旱地區(qū),沙漠化土地分布廣泛,區(qū)域內(nèi)干旱缺水,土地荒漠化和沙漠化嚴(yán)重,土壤瘠薄,風(fēng)沙災(zāi)害頻繁,生態(tài)環(huán)境非常脆弱,對(duì)于這類區(qū)域應(yīng)該加大對(duì)現(xiàn)有植被的保護(hù),加強(qiáng)對(duì)天然草原、森林等資源的合理利用,在沙化和水土流失嚴(yán)重地區(qū)種灌種草,提升防風(fēng)固沙能力,減輕風(fēng)沙危害,降低沙漠化潛力,遏制沙漠蔓延,增強(qiáng)沙漠生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定性,提升生態(tài)服務(wù)功能。

3.1.2沙漠化敏感性未來(lái)演變機(jī)制

本文以CA-Markov模型構(gòu)建內(nèi)蒙古自治區(qū)2030年沙漠化敏感性格局分布圖。與2020年相比,在2030年內(nèi)蒙古自治區(qū)沙漠化低敏感性地區(qū)大幅增加,生態(tài)環(huán)境有一個(gè)較好的好轉(zhuǎn),但是仍然存在敏感性惡化問(wèn)題不容忽視。在敏感性變化類型中,以中度敏感轉(zhuǎn)入低度敏感為主導(dǎo),在未來(lái)的沙漠化防治工作應(yīng)該著重關(guān)注于該類地區(qū),根據(jù)區(qū)域本體情況,因地制宜采用生態(tài)修復(fù),從緩解水資源短缺等方面尋找突破口,在已有轉(zhuǎn)變面積的基礎(chǔ)上,力求將轉(zhuǎn)變面積擴(kuò)張以達(dá)到更好的生態(tài)修復(fù)效果。極敏感改善為高度敏感地區(qū)占全區(qū)面積的2.99%,其轉(zhuǎn)變地區(qū)土地類型主要是沙地和戈壁,表明在已有沙漠化改良工程的建設(shè)下,沙漠化潛力正在下降,生態(tài)狀況有所好轉(zhuǎn),應(yīng)當(dāng)進(jìn)一步在該類地區(qū)加大對(duì)沙漠化治理工程的建設(shè),防止沙漠化極敏感性回退現(xiàn)象的發(fā)生。沙漠化敏感性未來(lái)演變機(jī)制探究的根本目的是將未來(lái)演變的結(jié)果作為沙漠化治理和改善區(qū)域環(huán)境策略的重要依據(jù),制定更為精確、精準(zhǔn)的管理政策,為沙漠化防止和治理工作提供有力的科學(xué)依據(jù),以實(shí)現(xiàn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、生態(tài)環(huán)境的可持續(xù)發(fā)展。

3.2 結(jié)論

本文基于2000—2020年多源數(shù)據(jù),采用“PSR”分析框架,耦合空間距離指數(shù)模型構(gòu)建土地沙漠化敏感性評(píng)價(jià)體系,對(duì)內(nèi)蒙古自治區(qū)沙漠化敏感性時(shí)空演變與未來(lái)發(fā)展格局進(jìn)行定量評(píng)估,并對(duì)演變成因進(jìn)行分析。其主要得出以下結(jié)論:

(1)2020年內(nèi)蒙古自治區(qū)外界條件(P)、本體狀態(tài)(S)、適應(yīng)潛力(R)各準(zhǔn)則層沙漠化敏感類型分異格局相似,其中以中度敏感占據(jù)主導(dǎo),全區(qū)敏感性整體上呈現(xiàn)東北低敏感,西南高敏感分布狀態(tài)。

(2)從沙漠化敏感性時(shí)空分析來(lái)看,全區(qū)超50%的土地沙漠化敏感性居于一個(gè)穩(wěn)定的狀態(tài),即未發(fā)生敏感性類型轉(zhuǎn)變,在轉(zhuǎn)變類型中以中度敏感改善為低度敏感為主導(dǎo)。

(3)在構(gòu)建2030年內(nèi)蒙古自治區(qū)沙漠化敏感性分異格局中,結(jié)果顯示未來(lái)10年沙漠化敏感性占主導(dǎo)的類型為低度敏感(26.43%),但其中仍存在少量敏感性惡化地區(qū)。

(4)從單因子探測(cè)來(lái)看,降水對(duì)沙漠化敏感性的解釋力最強(qiáng),社會(huì)經(jīng)濟(jì)因子中,人均GDP對(duì)沙漠化敏感性分異影響程度高于人口密度。各驅(qū)動(dòng)因子結(jié)果表明沙漠化敏感性的分異是由多種因素共同作用的結(jié)果,而非單因子起絕對(duì)作用。