基于改進的M指標的庫布齊沙漠沙丘潛在活性評價

管　超，哈斯額爾敦，陶彬彬，劉　丹，周炎廣

基于改進的M指標的庫布齊沙漠沙丘潛在活性評價

管超，哈斯額爾敦，陶彬彬，劉丹，周炎廣

（北京師范大學資源學院，北京100875）

定量評估沙丘的潛在活性程度是沙漠及沙地動態研究的基礎工作。目前對于沙丘潛在活性的研究主要是通過Lancaster給出的M指標（M=W/（P/ET）），然而針對我國地形復雜、氣候多變，尤其西北干旱地區，此方法與實際情況有較大出入。本文以庫布齊沙漠為例采用SEBS模型代替Thornthwaite方法計算蒸散量，并將年蒸散分為4部分代表4個季節計算，以提高蒸散量的精度，并結合地表粗糙度、NDVI、降水、風速等數據利用模糊模型提取各季沙丘潛在活性指數的區域分異，最后結合地貌分類圖給出潛在活性的新分級標準。經驗證明基于模糊模型的沙丘潛在活性評價可以綜合多種影響因素，符合我國氣候、地形條件下的真實狀況，提高評價精度，同時也指出Lancaster的M指標并不適合我國的自然條件。

沙丘潛在活性；SEBS模型；模糊模型

管超，哈斯額爾敦，陶彬彬，等.基于改進的M指標的庫布齊沙漠沙丘潛在活性評價[J].沙漠與綠洲氣象，2016，10（3）：21-29.

“沙丘潛在活性”是沙丘潛在動態變化的能力，是沙丘動態變化研究的基礎，也是沙漠沙地景觀響應于未來氣候變化的重要指標之一[1]。關于沙丘潛在活性指標，Fryberger提出RDP/DP指標[2]（總輸沙勢DP=U2（U-Ut）t/100，U和Ut分別是10 m高度處的風速和臨界起動風速，t為觀測期間大于臨界起動風速的頻率，RDP為合成輸沙勢），但輸沙勢只能表示大尺度區域潛在輸沙能力，對于精確到單位像元的評估，其精確度不夠。Lancaster提出沙丘潛在活性指標[3]（M=W/（P/ET），W為每年超過起動風速的天數占全年的百分比；P和ET分別為年平均降水量和潛在蒸發量）將區域蒸散量、降水和風速作為主要變量表征沙丘潛在活性。由于該方法是根據美國東部濕潤氣候條件下的滲透計觀測資料建立而成，與我國地形復雜、氣候多變的西北干旱區自然條件差距甚大[4]。同時公式中對年潛在蒸散量的計算采用Thornthwaite的溫度解析法[5]，雖已給出完整的計算公式與應用實例，但作為主要變量的溫度源自空氣溫度，并不是影響地表蒸散的直接原因，對大氣蒸發的極端情況反映也不敏感，因而對于我國沙漠沙丘潛在活性評價是否適用有待考證。客觀且中小尺度的評價沙丘潛在活性，需要綜合考慮所涉及的諸多變量包括近地表沙土干燥度、下地表起伏度、植被覆蓋度、近地表風速以及降水量等。就蒸散量而言，羅建等以Penman-Monteith公式為標準，對華北地區依據平均偏差、相關系數和t統計量等3種指標分別對溫度法和輻射法估算蒸散量做出評價，認為輻射法整體上優于溫度法[6]。表面能量平衡模型SEBS（Surface Energy Balance System）[7]是近年來應用較為廣泛的利用輻射法估算蒸散量的方法之一，它根據地表能量平衡方程，利用衛星遙感影像收集到的近紅外、可見光波段和熱紅外波段信息對大尺度區域范圍的蒸散量進行反演計算，在高原地區遙感蒸發估算方面有較高精度[8]。因此本文以庫布齊沙漠為例采用 SEBS模型代替 Lancaster的Thornthwaite方法估算蒸散量，并將年蒸散分為4部分代表4個季節計算，以提高蒸散量的精度；另一方面，各個變量對于沙丘潛在活性既有正相關又有負相關難以將多變量綜合評價，因此本文考慮將模糊模型引入沙丘潛在活性評價中，結合地表粗糙度、NDVI、降水、風速等數據，通過模糊聚類與疊加提取各季節沙丘潛在活性指數的區域分異，最后給出潛在活性的新分級標準。

1　研究區域及數據來源

1.1研究區域概況

庫布齊沙漠是我國八大沙漠之一，位于鄂爾多斯高原北部、黃河以南地區（圖1）。呈東西向長帶分布，其西、北、東3面均由黃河環繞，地勢南高北低，東西長約400 km，南北寬15~50 km，面積約為1.87×104km2，占全國沙漠（沙地）面積的2.1%[9]。隸屬內蒙古鄂爾多斯市的杭錦旗、達拉特旗和準格爾旗。該區大致以“包頭—杭錦旗”一線為界，東部處于半干旱草原地帶，西部屬于半干旱荒漠（荒漠草原）地帶。從地質地貌角度看，沙漠位于鄂爾多斯地臺北緣，構造屬鄂爾多斯臺向斜。庫布齊沙漠地勢南高北低，由北向南依次分為三大地貌：北部為黃河河漫灘地，中部為風成沙覆蓋的黃河階地，南部為片狀流動沙丘和灌叢相間的構造臺地[10]。

圖1　研究區域位置

關于庫布齊沙漠范圍的界定，文獻中的介紹尚不一致[10]。從自然地理的角度來講，庫布齊沙漠邊緣與周圍地區并無明確界限，加之各研究所依據的資料和量算方法不同，使得以往對庫布齊沙漠范圍的界定存有差異[11]。本文采用1980年Landsat MSS（空間分辨率80 m），1990年、2000年、2010年Landsat TM/ ETM+多光譜影像（空間分辨率30 m）圖像解譯數據并參照《中華人民共和國地貌圖集（1:100萬）》[12]以及實地調研得出30 a庫布齊沙漠的地貌分類圖，確定庫布齊沙漠的平均范圍以及各類型沙丘范圍（圖2）。

通過30 a遙感數據解譯，庫布齊沙漠風沙地貌總體特征是：風沙地貌類型與規模自西向東趨于簡單。西部分布有拋物線形沙丘、格狀沙丘、新月形沙丘及沙丘鏈、復合型沙丘等沙丘類型，而東部僅以新月形沙丘和灌草叢沙丘為主。

圖2　庫布齊沙漠地貌（a）與沙漠范圍（b）

1.2數據來源及預處理

1.2.1遙感圖像數據

采用NASA數據中心（http://modis.gsfc.nasa.gov/）提供的MODIS數據對2008年4月、7月、10月、1月中庫布齊沙漠地區天氣晴朗且無云的衛星圖片進行研究。并且從中選取春（4月23日）、夏（7月12日）、秋（10月16日）、冬（1月7日）各一副遙感影像為代表進行數據分析，數據預處理主要包括幾何校正、輻射定標、大氣校正等。

1.2.2氣象資料

獲取2008年國家基礎氣象站中國地面氣候資料（http://cdc.cma.gov.cn/home.do）中東勝、包頭、呼和浩特、臨河、鄂托克旗、伊金霍洛旗和杭錦后旗等國家氣象站的氣象數據并插值到整個庫布齊沙漠以及NASA數據中心提供的氣象數據。日期與遙感影像相對應，主要包括：2008年4月23日、7月12日、10 月16日、1月7日的日平均氣壓、日最大風速、日平均風速、日照時數、日臭氧含量、日水汽含量、日氣溶膠光學厚度以及月平均降水量等氣象資料。

1.2.3DEM

數字高程模型采用國際科學數據服務平臺（http://datamirror.csdb.cn/）提供的庫布齊沙漠地區30 m分辨率的SRTM-DEM數據。

2　研究方法

2.1地表能量平衡系統SEBS模型

地表能量平衡系統 SEBS（Surface Energy Balance System）模型是根據地表能量平衡系統估算地表蒸散量方法，即地球表面所獲得的凈輻射能等于土壤熱通量、感熱通量和潛熱通量之和，該方法有較強的物理基礎[13]，其利用衛星遙感影像收集到的近紅外、可見光波段和熱紅外波段信息對大尺度區域范圍的蒸散量湍流顯熱通量；為湍流潛熱通量；為汽化潛熱；為實際水分蒸發總量。

2.1.1地表凈輻射通量

凈輻射通量是地球表面所獲得的各種輻射之和，其計算公式如下：

式中，α為反射率，Rswd為短波輻射，Riwd為長波輻射，ε為地表發射率，σ為Stefan-Bolzmann常數，T0為遙感觀測的地表輻射溫度。α、ε、T0可由遙感數據的可見光至熱紅外波段得到[14-18]。

2.1.2土壤熱通量G0

土壤熱通量是地表能量平衡方程中的一項，SEBS模型假定土壤熱通量與凈輻射及植被覆蓋率的關系為[19]：

式中，Rn為凈輻射通量；Γc為植被完全覆蓋條件下土壤熱通量與凈輻射的比值；Γs為裸土條件下土壤熱通量與凈輻射的比值；fc為植被覆蓋率，由下式計算：

式中，NDVI為歸一化植被指數，其中NDVImin為裸地的NDVI值，NDVImax為植被完全覆蓋區的NDVI值。

2.1.3顯熱通量H

在SEBS模型中，顯熱通量H是由“干限”和“濕限”的顯熱通量確定約束條件，通過求解一系列非線性方程得來的。為確定蒸發比，需先對極限條件下的能量平衡進行計算[20]。

在“干限”條件下，由于受土壤含水量的限制，蒸散量為0，潛熱為0，顯熱最大：

在“濕限”條件下，蒸散量僅受地表和大氣條件所決定的蒸發能力約束，顯熱最小：

故相對蒸發率（relative evaporation）為：

蒸發比（evaporative fraction）為實際蒸散與可用能量的比值，即：

上述公式構成了SEBS模型的基礎，通過求解“干限”Hdry和“濕限”Twet兩種極端情況約束下的一系列非線性方程，可得到實際的顯熱通量[21-22]。

2.1.4瞬時蒸散與日蒸散

衛星遙感影像提供的是瞬時掃描的信息，所以SEBS模型只能計算瞬間的ET，然后通過蒸發比可將其轉換計算為當天的蒸散量。公式如下[23]：瞬時的顯熱通量和潛熱通量為：

當蒸發比已知時，全天的蒸散量可由下式計算：

式中，ETdaily為全天的實際蒸散量（mm/d）；Λ204為全天平均蒸發比，由于蒸發比守恒，SEBS可近λ是蒸發潛熱（J/kg）；ρw為水的密度（kg/m）。

2.2模糊評價模型

對于沙丘潛在活性的影響因素主要涉及近地表沙土干燥度、下地表起伏度、植被覆蓋度、近地表風速以及降水量，其各沙丘潛在活性的影響方式（表1）。

表1　沙丘潛在活性影響因素

對于沙丘潛在活性評價，判斷一個沙丘是高潛在活性還是低潛在活性，表1中變量并沒有明確的判定界線，同時各個變量有正相關也有負相關且量綱不同，因此模糊評價模型的引入就解決了多因素綜合的問題以及評價邊界模糊的問題[24]。

模糊評價過程主要分為3步：①數據歸一化；②模糊分類；③模糊疊加。將原始輸入值變換為0~1的隸屬可能性范圍的過程稱為歸一化過程，也就是去量綱過程，模型中的每個條件都將被歸一化，將變量中具體數值轉變為相對兩端極值的相對隸屬度，也就是相對概率。

級別a與b構成對立模糊概念，根據對立統一定理[25]有：

式中：μ（iau）、μi（bu）分別為待評對象u指標i對級別a與b的相對隸屬度。

設待評對象u指標i的特征值xi落入級別a與b相對隸屬度為1的標準值區間[yia，yib]內，則xi對h級的相對隸屬度為：

這里認為μi（au）、μi（bu）分別為沙丘潛在活性u（待評價對象）對于變量i最小值a與最大值b的相對隸屬度。如果變量i相對于沙丘潛在活性為正相關，則i越大潛在活性越高，那么i對于沙丘潛在活性為“越大越優型”變量，采用模糊較大值模型（表1）進行模糊分類，對于μia（u）或μib（u），它距離1越近，其影響沙丘潛在活性的概率越高，相反影響越低，模糊較大值模型定義中點用于確定交叉點（分配的分類為0.5），大于中點的值成為集合1的概率較高，小于中點的值較低。同理如果為負相關，則i越小潛在活性越高，那么i對于沙丘潛在活性為“越小越優型”變量，采用模糊較小值模型（表1）進行模糊分類。當所有變量均轉化為影響沙丘潛在活性的概率之后，將變量疊加求和，求出概率最大區域，該區域即為綜合所有變量的影響最大的區域。

圖3　庫布齊沙漠日蒸散量（ET）季節對比（單位：mm·d-1）

3　研究應用

3.1日蒸散量（ET）估算

基于SEBS模型，利用瞬時潛熱通量以及衛星過境瞬間提供的各個參量，通過計算得到蒸發比并通過日照時數等地表參數的引入，最終獲得當天的實際日蒸發蒸騰量，蒸散量反演結果見圖3。

蒸散量為地面上植物的葉面散發（蒸騰）與植株間沙土蒸發量之和[7]。反演結果表明，春季ET整體蒸散值適中（圖3a），西部地區3.5~4.0 mm，東部及其邊緣地區蒸散量較高，最大值接近5.0 mm；夏季ET值達到年最大值，由于氣溫上升，雨水充沛，植被茂密，沙土蒸發與植物蒸騰作用加強，除東部部分地區蒸散值較小外，其余大部分地區在5.0 mm以上，極值可達8.1 mm（圖3b）；秋季氣溫下降，降水減小，沙土蒸發與植物蒸騰作用均減弱，ET值也隨之降低，東西部差異較為明顯，西部ET值下降較快，平均在2.5~3.5 mm之間，東部相對較高，在4 mm左右；冬季ET值進一步降低，受氣溫的影響，一年生植物大量死亡，沙土蒸發能力達到一年中最弱，西部ET逐漸降至最低，不到1 mm，中東部相對較高但是整個庫布齊沙漠蒸散量均較低。總之，時間尺度上庫布齊沙漠一年內蒸散量呈“夏季>春秋季>冬季”的趨勢，空間尺度上結合庫布齊沙漠地貌分類圖（圖2）可知西部為沙漠腹地，多為流動沙丘，東部為灌草叢沙丘，植被覆蓋度較高，年蒸散量東西部存在空間分異，全年普遍東部高于西部。

魏雅芬等[26]利用位于庫布齊沙漠中部的渦度觀測塔以及凈輻射儀、時域反射儀、熱通量板等設備測定凈輻射通量、土壤熱通量等參數并基于SEBS模型分析了庫布齊沙漠年潛在蒸散量的變化特征（圖4），文章指出庫布齊沙漠潛在蒸散量有明顯的季節變化特征，夏季蒸散量高，冬季低，整體趨勢亦呈“夏季>春秋季>冬季”。

圖4　庫布齊沙漠年蒸散量變化[26]

盧娜等[27-28]也利用SEBS模型結合NOAA/AVHRR遙感影像數據，計算了鄂爾多斯北部盆地地表年蒸發量，文章認為鄂爾多斯盆地北部沙漠區蒸散量存在東西差異，其年蒸散量東部高于西部，究其原因主要是該區流動沙丘沙粒分選度高，透水性好，降水可迅速轉換為地下水，而沙土水分在無降水時期，表層開始失水干燥，沙層毛管水斷裂，表面形成較厚的干沙層[29]，干沙層抑制了層下土壤水和地下水的蒸發，而蒸發量大的地區主要是在干濕沙層的界面進行，在地表面蒸發很小，因此西部流動沙丘蒸散量小于東部。

以上結論與本文用SEBS模型反演的蒸散量值在時間尺度的年內變化、空間尺度的分異變化以及其數值大小都具有較好的一致性，SEBS反演的2008年日蒸散量最大值也出現在夏季，且季節變化顯著，空間差異顯著。因此利用SEBS模型反演庫布齊沙漠地區蒸散量具有一定的準確性，可以作為干旱區大面積蒸散量計算的一種有效方法。

3.2模糊M指標計算

根據Lancaster的M指標公式（M=W/（P/ET））來看，M值與ET值成正相關，因而蒸散值會決定M值區域分異，而沙丘潛在活性的區域分異不能完全由蒸散決定，應該結合近地表風力大小、地表粗糙度等多因素來綜合評定。基于此本文提出“模糊M”指標，采用SEBS模型反演蒸散值來表征地表蒸發狀況，并利用地表粗糙度和NDVI來表征下伏地面起伏狀況和近地表風速狀況，蒸散值越大地區，其沙丘移動較快，屬于“越大越優型”；地表粗糙程度大的地區，地表對流動沙丘有阻礙作用，沙丘移動慢，因此粗糙度越小潛在活性越高，屬于“越小越優型”；近地表風速用NDVI來表征，由于沙丘表面油蒿、沙柳等植被的存在削弱了近地表風速，沙土的吹蝕量減小，導致沙丘潛在活性降低，因此NDVI值較高區域，近地表風速小，沙丘整體潛在活性應較低，而無植被覆蓋的流動沙丘，沙丘潛在活性較高，因此NDVI（近地表風速）屬于“越小越優型”。

將ET值、地表粗糙度和NDVI三者進行模糊分類與疊加，計算出影響沙丘潛在活性概率最大的區域，具體過程為：首先利用ArcGIS10.1的Raster Calculator工具將ET值、地表粗糙度和NDVI進行歸一化處理，公式為“（柵格數據-最小值）/（最大值-最小值）”，得到0~1分布的柵格數據；之后利用ArcGIS10.1空間分析中的Fuzzy Membership工具將歸一化的ET值、地表粗糙度和NDVI進行模糊分類，ET值采用模糊較大值模型，地表粗糙度和NDVI采用模糊較小值模型求得相對概率；然后利用Fuzzy Overlay工具將模糊分類的3個條件進行模糊疊加，模糊疊加是要針對疊加模型中的多個條件分析所有集合之間的關系和交互，模糊疊加方法以集合論為基礎，疊加方法選擇Fuzzy Sum，它表示當組合柵格的重要性高于任何單個柵格時求得組合柵格的最大概率；最后結合季度風速與降水數據計算出的沙丘潛在活性分布，公式如下：

式中,M為沙丘潛在活性指標；W為每季度超過起動風速的天數占該季度總天數的百分比；P為季平均降水量；Roughness為地表粗糙度；NDVI為季歸一化植被指數；ET為季潛在蒸散量；Fuzzy（）為模糊分類與疊加模型函數。利用“模糊M”指標計算庫布齊沙漠沙丘潛在活性的區域分異見圖5。

結合庫布齊沙漠平均四季降水、風速數據（圖6），“模糊M”指標的春季沙丘潛在活性高值區位于沙漠西部，結合地貌分類圖（圖2）可知該地區包含大量新月形沙丘及沙丘鏈，植被相對較少，沙源較為豐富，同時該區域蒸散值較高且春季降水量較少可導致近地表沙土相對干燥，春季超過起動風速的日數為58 d，在多風、干燥、低植被覆蓋的環境下西部地區沙丘潛在活性相對較高；低值區位于東部灌草叢沙丘地帶，該區域沙流較少，植被生長狀況較好，可削弱地表風速，同時大量沙子堆積于灌叢基部，導致沙丘被固定，最終使得東部灌草叢沙丘潛在活性較低。

夏季由于降水量增大，全季處于濕潤狀態，土壤含水量增多，沙子粘滯性和團聚作用加強，沙土不易被吹蝕，同時植被生長茂盛，相對春季風速變小，因此夏季整體沙丘潛在活性較春季變小。

圖5　庫布齊沙漠“模糊M”指標四季分異

圖6　庫布齊沙漠四季平均降水與風速數據

秋季降水量減少，沙土干燥度增大，西部新月形沙丘及沙丘鏈、拋物線形沙丘等重新活化，東部灌草叢沙丘植被開始減少，近地表風速加大，沙土裸露導致東部沙丘潛在活性加大。

冬季由于氣溫降低，植被大量減少，東部灌草叢沙丘尤為明顯，大量沙丘裸露，相比西部大型沙丘而言，裸露的灌草叢沙丘體積小、高度低，在高潛在活性下更易移動，因此冬季植被消亡后東部的灌草叢沙丘潛在活性反而增大，超過西部沙丘，沙漠西部沙丘中除部分處于沙漠邊緣的新月形沙丘及沙丘鏈和拋物線形沙丘仍有潛在活性外，整體潛在活性均較小。

3.3模型對比與討論

通過求取四個季度的蒸散平均值以及模糊模型平均值得到兩個沙丘潛在活性公式年均結果。如圖7所示，a為Lancaster[3]的年均M指標，b為年均“模糊M”指標。圖8a中高值區位于沙漠中南部和東部，低值區出現在西部流動沙丘，因此M指標表征沙丘潛在活性為“東高西低”，與蒸散量空間分布一致；“模糊M”指標高值區主要集中于西部新月形沙丘及沙丘鏈、復合型沙丘、格狀沙丘等，中東部相對較低，整體與M指標相反。

Lancaster[3]的M指標是主要依賴于氣象參數獲得的綜合指標，僅涉及到蒸散、降水、風況，與Fryberger的輸沙勢一樣是表征沙丘形變需要的外部動力條件，其高值區僅代表外部環境的對沙物質的遷移具有高的能量輸送，而討論潛在沙丘活性的真正驅動力，不僅需要外在環境的條件，沙丘本身的植被狀況、下墊面的起伏度也是影響其形變的原因。模糊M指標綜合了沙丘形變的內外影響因素，給出沙丘形變的綜合驅動力，該驅動力直接導致了沙丘的移動，是沙丘移動和形變的潛在動力基礎，即為沙丘潛在活性。因此沙丘實際移動狀況和形變狀況可以直觀的反映沙丘潛在活性大小。

表2為基于庫布齊沙漠1980—2010年Landsat MSS和TM/ETM+遙感影像30 a解譯數據，通過GIS軟件統計出各類沙丘的平均移動速度。由表可知庫布齊流動沙丘移動速率相對較大，西部新月形沙丘及其沙丘鏈平均移動速率可達12.6 m/a；拋物線形沙丘為10.0 m/a，接近杜會石等[29]測定的11.69 m/a；格狀沙丘及復合型沙丘由于結構復雜移動速度相對較緩，這與陳芳等[30]研究的結論相一致；灌草叢沙丘由于植被覆蓋率較高，長時間被植被固定，近地表風速較弱，導致年均移動不明顯，平均1.48 m/a，從沙丘的移動速度上看庫布齊沙漠遵循“西高東低”，符合“模糊M”指標的空間分異。

3.4新分級標準與精度驗證

結合像元頻數分布直方圖（圖8），根據分布拐點將指標值分為5類：0~10；10~20；20~30；30~40；40~50，分別表示：極低潛在活性；低潛在活性；中潛在活性；高潛在活性；極高潛在活性。通過像元統計，庫布齊沙漠由10%高潛在活性沙丘、40%中潛在活性沙丘和50%低潛在活性沙丘組成。

圖7　庫布齊沙漠兩指標結果對比

表2　庫布齊沙漠30 a主要沙丘類的平均移動速度/（m/a）

圖8　“模糊M”指標像元直方圖（a）與新分級標準（b）

表3　庫布齊沙漠30 a主要沙丘類型面積/km2

表3為庫布齊沙漠1980—2010年各類沙丘的面積變化，其中灌草叢沙丘占總面積的42.9%，接近“模糊M”指標的低潛在活性沙丘比例，同時57.1%的新月形沙丘及沙丘鏈和拋物線形沙丘也接近沙丘潛在活性的中高值區，通過“模糊M”的像元統計和沙丘面積比例計算其精度為85.5%；相比M指標，利用Natural Breaks（Jenks）法分出相對應5類并結合沙丘面積計算其精度僅為60.4%，同比提高29.4%。由此可知“模糊M”指標在庫布齊沙漠的空間分異特征以及數值大小都具有較好的一致性，可以作為計算沙丘潛在活性的一種有效方法。

4　結論

以庫布齊沙漠為例采用 SEBS模型代替Thornthwaite方法估算蒸散量，并將年蒸散分為4部分代表4個季節計算，同時將模糊模型引入沙丘潛在活性評價中，結合地表粗糙度、NDVI、降水、風速等數據，提取各季節沙丘潛在活性指數的區域分異，最后與M指標進行對比分析得到如下結論：

（1）庫布齊沙漠由10%高潛在活性沙丘、40%中潛在活性沙丘和50%低潛在活性沙丘組成。高潛在活性沙丘主要位于沙漠西部，包括少量新月形沙丘及沙丘鏈、拋物線形沙丘、格狀沙丘以及復合型沙丘；中潛在活性沙丘包括其余大部分新月形沙丘、格狀沙丘等；低潛在活性沙丘主要位于沙漠中東部，包括大量灌草叢沙丘以及植被覆蓋率較高的新月形沙丘。高潛在活性的原因主要是近地表沙土較為干燥，植被覆蓋率低，風沙地貌演變程度相對劇烈，中低潛在活性沙丘植被覆蓋率高，近地表風速較低，沙丘相對固定。

（2）相比M指標，模糊模型更適用于沙丘潛在活性評價。通過模糊分類將各個條件變量轉化為影響概率，再通過模糊疊加將多個條件變量結合，得到影響沙丘潛在活性的最大概率區域，經驗證該區域包含沙漠西部新月形沙丘和拋物線形沙丘等，符合我國自然條件下的沙漠狀況，同時也可揭示出氣候—植被—沙丘（地形）的作用關系，因此“模糊M”指標更符合實際情況。

[1]Thomas D S G.Arid zone geomorphology：process,form Mand change in drylands[M].Wiley-Blackwell，2011.

[2]Fryberger S G，Dean G.Dune forms and wind regime[J].A Study of Global Sand Seas，1979，1052：137-169.

[3]LancasterN.Developmentoflineardunesinthe southwestern Kalahari[J].Journal of Arid Environments，1988，14：233-244.

[4]黃鵬展，阿部都熱西提·阿布都外力，趙建平.沙丘移動的研究現狀與未來研究思路 [J].沙漠與綠洲氣象，2010，4 （1）：1-5.

[5]Thornthwaite C W.Anapproachtoward a rational classificationofclimate[J].GeographicalReview，1948，38：57-94.

[6]羅健，榮艷淑.幾種潛在蒸散量經驗公式在華北地區的應用評價[N/OL].中國科技論文在線，2007.

[7]金曉媚，萬力.Su Z B.遙感與區域地面蒸散量估算方法[M].北京：地質出版社，2008.

[8] 拉巴，除多，德吉央宗.基于SEBS模型的藏北那曲蒸散量研究[J].遙感技術與應用，2012，27（6）：919-926.

[9] 鐘德才.中國沙海動態演化[M].蘭州：甘肅文化出版社，1998.

[10] 吳正.中國沙漠及其治理[M].北京：科學出版社，2009.

[11] 李朝生.鄂爾多斯高原北部沙區植被—環境關系與生態建設對策[D].北京：中國林業科學研究院，2005.

[12] 中華人民共和國地貌圖集編輯委員會.中華人民共和國地貌圖集[M].北京：科學出版社，2009.

[13]SandholtI,AndersenHS.Derivationofactual evapotranspiration in the Senegalese Sahel,using NOAAAVHRR data during the 1987 growing season[J].Remote sensing of environment,1993，46（2）：164-172.

[14] 段愛旺，孫景生，劉鈺，等.北方地區主要農作物灌溉用水定額[M].北京：中國農業科學技術出版社，2004.

[15]Parlange M B,Katul G G.Anadvection-aridity evaporation model[J].WaterResourcesResearch，1992，28（1）：127-132.

[16]De Bruin H A R,Keijman J Q.The Priestley-Taylor evaporation model applied to a large,shallow lake in the Netherlands[J].Journal of Applied Meteorology，1979，18 （7）：898-903.

[17]Menenti M,Choudhury B J.Parameterization of land surface evaporation by means of location dependent potential evaporation and surface temperature range[J]. 1993.

[18] 李新，黃春林，車濤，等.中國陸面數據同化系統研究的進展與前瞻[J].自然科學進展，2007，17（2）：163-173.

[19] 劉紹民，孫睿，孫中平，等.基于互補相關原理的區域蒸散量估算模型比較[J].地理學報，2004，5（3）：331-340.

[20]孫菽芬.陸面過程的物理、生化機理和參數化模型[M].北京：氣象出版社，2005.

[21]Hill R J.Review of optical scintillation methods of measuring the refractive-index spectrum,inner scale and surface fluxes[J].Waves in Random Media，1992，2（3）：179-201.

[22] 辛曉洲，田國良，柳欽火.地表蒸散定量遙感的研究進展[J].遙感學報，2003，7（3）：233-240.

[23] 雷慧閩，楊大文，沈彥俊，等.黃河下游灌區水熱通量的觀測與分析[J].清華大學學報，2007，47（6）：801-804.

[24]曹菡，陳軍，杜道生.模糊邊界地理現象的建模方法[J].西北大學學報：自然科學版，2001，2：108-114.

[25] 陳守煜，王子茹.基于對立統一與質量互變定理的水資源系統可變模糊評價新方法[J].水利學報，2011，42（3）：253-261.

[26]魏雅芬，郭柯，陳吉泉.降雨格局對庫布齊沙漠土壤水分的補充效應[J].植物生態學報，2008，32（6）：1346-1355.

[27]盧娜，萬力.基于RS的鄂爾多斯北部盆地地表蒸發量計算[J].地質通報，2008，27（8）：1165-1167.

[28]盧娜.基于遙感的鄂爾多斯盆地蒸發量計算及植被指數分析[D].北京：中國地質大學，2006.

[29]李品芳，李保國.毛烏素沙地水分蒸發和草地蒸散特征的比較研究[J].水利學報，2000，03：26-30.

[30]杜會石，雷軍，楊越.基于3S技術的庫布齊沙漠拋物線形沙丘形態變化研究 [J].水土保持通報，2013，33（3）：165-169.

[31]陳芳，劉勇.巴丹吉林沙漠典型地域沙丘多年變化的遙感動態分析[J].遙感技術與應用，2011，26（4）：501-507.

Evaluation of Dunes Potential Activity Based on Improved M Index:A Case Study of Hobq Desert

GUAN Chao，HASI Erdun，TAO Binbin，LIU Dan，ZHOU Yanguang
（College of Resources Science and Technology，Beijing Normal University，Beijing 100875，China）

That quantifiable assess of the dunes activity is essential of the dynamic research of desert.At present,using the index M（M=W/（P/ET））given by Lancaster is a primary study method of dunes activity.However,considered complicated landforms and variable climate,especially in the arid environment in the northwest of China,this method has great gap to the actual situation.Taking the Hobq Desert as an example,we replace SEBS model of Thornthwaite model to calculate the surface evapotranspiration.In order to improve accuracy we classified the annual evapotranspiration into four parts based on four seasons.Meanwhile taking advantage of the fuzzy model containing a range of factors,such as surface roughness,NDVI,precipitation,wind speed and other data,we extracted the regional differentiation of dunes activity index in those seasons.Finally,combining with geomorphologic map,we complished a new activity grading standard.It has been proven that this model standard,based on fuzzy model can composite a series of influence factors,is gearing to China actual situation.In a word,the fuzzy model improves the accuracy of assessment and the Lancaster’s M Index is not suitable for China.

dunes activity；SEBS model；fuzzy model

X144

B

1002-0799（2016）03-0021-09

10.3969/j.issn.1002-0799.2016.03.004

2015-03-06；

2015-04-25

國家自然科學基金“拋物線形沙丘的動態變化研究”（41171002）；國家“十二五”科技支撐計劃項目（2012BAD16B0202）。

管超（1989-），男，博士研究生，主要研究方向：干旱區研究與地理數值模擬。E-mail：gc471603869@126.com