社會-生態系統視角下沙漠化逆轉定量評價
——以寧夏鹽池縣為例

侯彩霞,周立華,文 巖,趙敏敏,陳 勇

1 中國科學院西北生態環境資源研究院,沙漠與沙漠化重點實驗室, 蘭州 730000 2 中國科學院科技戰略咨詢研究院,北京 100190 3 中國科學院大學,北京 100049 4 北京師范大學 資源學院,北京 100875

社會-生態系統視角下沙漠化逆轉定量評價
——以寧夏鹽池縣為例

侯彩霞1,3,周立華1,2,*,文 巖4,趙敏敏1,3,陳 勇1,3

1 中國科學院西北生態環境資源研究院,沙漠與沙漠化重點實驗室, 蘭州 730000 2 中國科學院科技戰略咨詢研究院,北京 100190 3 中國科學院大學,北京 100049 4 北京師范大學 資源學院,北京 100875

對沙漠化逆轉區進行有效管理是沙漠化治理至關重要的環節,研究沙漠化逆轉區社會-生態系統的干擾狀況可以為沙漠化逆轉區的管理提供理論支持。基于MODIS NDVI產品數據,用移動窗口法則計算了不同空間尺度上鹽池縣社會-生態系統的干擾強度和干擾連通度,并分析了2000—2015年間不同時間段內寧夏鹽池縣社會-生態系統干擾的空間分布。結果表明：①鹽池縣不同時間段內社會-生態系統干擾的空間分布具有較大差異,2000—2004年強干擾主要集中于鹽池縣的南部；2004—2008年強干擾在北部、中部均有表現；2008—2012年強干擾分別位于東、中、西3個小區域,并沒有集中于一個區域,且北部強干擾區域進一步增強；2012—2015年強干擾的區域主要集中于縣域的北部、中西部和西北部。②不同空間尺度上社會-生態系統干擾強度和連通度有很大差異,隨著移動窗口的增大,不同集群的干擾類型也發生了變化,主要表現為低干擾離散型向低干擾集聚型轉變,高干擾集聚型向低干擾離散型轉變。③總體上看,除了個別區域社會-生態系統干擾強度和連通度較大以外,鹽池縣大部分地區社會-生態系統受干擾的強度和連通度并不大,沙漠化逆轉程度較低,還有待進一步加強沙漠化治理力度。

沙漠化地區；生態恢復；社會-生態系統；干擾強度；干擾連通度

沙漠化是人類社會面臨的重要問題之一,如何預防和治理沙漠化也成為當前國際研究的重點和熱點[1,2]。中國作為世界上受沙漠化影響最為嚴重的國家之一,高度重視對沙漠化問題的研究和治理。近年來,中國的沙漠化治理取得了顯著成效[3],但沙漠化是干旱半干旱區特殊的自然環境和長期以來不合理的人類活動共同作用所致[4,5],沙漠化的威脅仍會長期存在,因此如何對沙漠化逆轉區進行有效合理的管理成為亟需解決的問題。以往對沙漠化研究大多從生態系統或社會經濟的某一方面進行研究,較少把兩者結合起來,從整體的角度分析問題[6]。2009年Elinor Ostrom在Science上發表論文提出社會-生態系統的理論分析框架[7],為從社會-生態系統整體性角度研究沙漠化治理提供了理論基礎。

恢復力是社會-生態系統的重要屬性[8-9],Holling將恢復力正式引入社會-生態系統,將恢復力定義為系統經受干擾并可維持其功能和控制的能力[10]；Adger認為恢復力是在社會-生態系統進入到一個由其它過程集合控制的穩態之前系統可以承受干擾的大小[11]；Carpenter等將恢復力定義為系統能夠承受且可以保持系統的結構、功能、特性以及對結構、功能的反饋在本質上不發生改變的干擾大小[12]。因此,干擾理論也被認為是社會-生態系統最主要的理論之一[9,13],是測量社會-生態系統恢復力的重要方法[13]。植被變化是區域社會-生態系統變化的最直接反應,遙感技術為區域植被變化的監測提供了數據支持,基于NDVI數據的多尺度社會-生態系統干擾分析,可以評價當前社會-生態系統受干擾的強度及其周圍環境受干擾的可能性,為社會-生態系統的管理提供數據支持。

寧夏回族自治區鹽池縣是典型的沙漠化地區,生態環境十分脆弱。自2000年來,國家在鹽池縣持續實施了退耕還林工程和禁牧政策,致力于抑制和逆轉當地的沙漠化,已取得了一定成效。如何科學合理的維持當地社會-生態系統的正常運轉,保護沙漠化治理成果,成為當前研究的重點。本文選擇2000、2004、2008、2012和2015年5個時期的MODIS NDVI產品,用移動窗口法則計算了不同空間尺度下鹽池縣社會-生態系統的干擾強度(PD)和干擾連通度(PDD),并根據社會-生態系統的干擾強度、干擾連通度分析了鹽池縣在禁牧政策實施期間社會-生態系統受干擾狀況,旨在為沙漠化逆轉區社會-生態系統的管理提供科學依據。

1 研究區概況

鹽池縣位于寧夏回族自治區東部(北緯37°04′—38°10′,東經106°30′—107°41′),總面積約6744km2,海拔1295—1951m,北鄰毛烏素沙漠,東南與黃土高原相連,地勢南高北低,自東南向北由黃土丘陵向鄂爾多斯臺地(沙地)過渡,氣候從半干旱區向干旱區過渡,植被從干草原植被向荒漠草原植被過渡,屬于典型的過渡地帶,這種地理上的過渡性造成了自然資源多樣性和脆弱性的特點。鹽池縣年平均氣溫8.1℃,年降水僅250—350mm,并從東南向西北遞減,年蒸發量為降水量的5倍,年平均風速2.8m/s,年平均大風日24.2d,沙暴日數20.6d,屬于典型的溫帶大陸性氣候。植被類型以灌叢、草原、草甸、沙地植被和荒漠植被為主,其中灌叢、草原、沙地植被數量較大,分布廣,社會-生態系統脆弱,易受干擾。

圖1 研究區概況圖Fig.1 The study area

鹽池縣現轄花馬池鎮,大水坑鎮,惠安堡鎮,高沙窩鎮,王樂井鄉,馮記溝鄉,青山鄉,麻黃山鄉四鎮四鄉,總人口17.1萬人,其中農業人口13.7萬人,占全縣人口的79.1%,少數民族人口4094人,以回族為主。全縣有耕地88886hm2,人均0.52hm2,其中水澆地13534hm2。2015年完成造林面積11275hm2,年末實有封山育林面積20444hm2。2015年農林牧漁及其服務業總產值1.2×109元,其中農業4.6×108元,牧業5.8×108元,林業9.7×107元,漁業7.6×105元。2015年鹽池縣工業總產值5.4×109元,其中絕大部分來自石油開采[10]。鹽池縣經濟以畜牧業和農業為主,素有“甘草之鄉”和“灘羊之鄉”之稱,工業則以粗放的礦產采掘業為主。

2 數據來源及研究方法

2.1 數據來源

MODIS NDVI產品數據以其高時間分辨率的特點被廣泛應用于植被變化的研究中,本文選擇2000、2004、2008、2012、2015年6、7、8三個月份的MODIS NDVI產品數據(下載自http://glovis.usgs.gov/,空間分辨率為250m,時間分辨率為16d)來表征鹽池縣的植被變化,利用MRT(MODIS Reprojection Tool)軟件對數據進行投影變換,并用最大值合成法MVC(Maximum Value Composites)對數據進行合成[14]。Zurlini等認為4a作為一個時間窗口可以反映如農業生產、干旱、疾病火災和城市化等引起的NDVI的變化[15],若間隔時間太長,可能忽略中間的干擾變化,若間隔時間太短,則干擾變化可能無法形成。為了評估鹽池縣社會-生態系統干擾在時間和空間上的變化,基于當地的實際情況及數據的可得性,本文選擇2000—2004,2004—2008,2008—2012,2012—2015年四個時間段的NDVI數據計算不同時期鹽池縣社會-生態系統的干擾值和干擾連通度。

2.2 研究方法

(1)干擾測算

Petraitis等研究認為,某地不同年份相同或相近時間上NDVI的極端變化稱為干擾[16],當NDVI數值變的很大時,說明植被覆蓋增加明顯；當NDVI變得很小時,則說明植被退化嚴重,甚至成為裸地。干擾有正、負之分,正面的干擾(NDVI數值增大)可能來自諸如退耕還林/還草等人類活動導致的植被生長良好；過度放牧、連年旱災都可能導致植被退化,出現負面的干擾(NDVI數值降低)[17]。無論干擾的正負,它都會影響當地社會-生態系統的穩定性。本文通過計算兩個時期NDVI的差異來辨識干擾,計算方法采用Zurlini.G使用的公式[18]：

(1)

公式(1)的計算結果為一幅灰度圖像,其直方圖基本呈正態分布,根據Petraitis有關NDVI極端變化的論述,NDVI是一個連續的變量,為了界定干擾有必要定義一個閾值,當觀測到的變化超過閾值時,該像元便可以視作變化的或受干擾的像元[16]。閾值是根據標準差主觀設定的,選擇不同的閾值,灰度圖中受干擾的像元數是不一樣的。在本文中,參考前人的研究,將D(x,y)經驗分布的固定比率(10%)設置為干擾的閾值,獲取鹽池縣的干擾二值圖。這種選擇降低了在高比率分析時出現的“背景噪聲”或低比率時對少數極值的過分強調[19]。

(2)多尺度干擾模型

圖2 社會-生態系統干擾像元示意圖Fig.2 Example of the computation of Pd and Pdd for a landscape represented, where disturbed pixels are shaded灰色表示干擾,白色表示不干擾;因此中心像元的干擾值PD=6/9；窗口任意相鄰的兩個像元兩兩組合共有12對,其中至少有一個像元為干擾像元的組合為11對,兩個像元同時為干擾像元的組合有5對,因此中心像元的干擾連通度PDD=5/11

通過設置不同大小的移動窗口,可以定量計算像元在不同大小窗口內的干擾值(PD),并討論該像元在不同大小窗口內干擾連通度(PDD),從而綜合表達該像元自身及其周圍環境的受干擾狀況。本文借鑒Zurlin和楊新軍等[17,19]的研究成果并根據研究區的實際情況,選取了10組不同大小的移動窗口計算每個像元的PD和PDD。窗口的大小分別為3×3(0.56km2),5×5(1.56km2),7×7(3.06km2),9×9(5.06km2),15×15(14.06km2),21×21(27.56km2),27×27(45.56km2),33×33(68.06km2),39×39(95.06km2),45×45(126.56km2)。對每個窗口,統計像元及其周圍像元的干擾像元的數量,計算中心像元的干擾值和干擾連通度[17,20]。以3×3窗口為例,具體的算法如圖所示：

對于一個固定的像元,其PD和PDD隨著窗口大小的變化趨勢可以解釋該像元在不同空間范圍內干擾的變化,如當像元在小窗口內PD值很高而在相同位置大窗口內PD值很低,說明該像元為高干擾的小窗口鑲嵌在低干擾的大窗口內。

3 結果分析

3.1 社會-生態系統干擾的空間分析

根據公式(1)計算2000—2004、2004—2008、2008—2012、和2012—2015年4個時期的NDVI變化,并取像元經驗分布的10%作為干擾像元,用圖(2)所示PD的計算方法分別計算10個窗口下的干擾值。空間聚類的方法可以研究不同干擾類別在空間上的差異,而類別內部差異較小。分別將各個時期10個窗口生成的PD圖層聚為7類,其空間分布如圖3所示,集群C1-C7的PD逐漸增加。

圖3 社會-生態系統干擾聚類圖Fig.3 Social-ecological system disturbance distribution of seven clusters

研究結果顯示,不同時間段內鹽池縣社會-生態系統干擾的空間分布具有較大差異,2000—2004年強干擾主要集中于縣域南部；2004—2008年強干擾在北部、中部均有出現,南部的強干擾消失；2008—2012年強干擾的空間分布與2000—2004年類似,但南部的強干擾分別位于東、中、西3個小區域,并沒有集中于一個區域,且北部強干擾區域進一步增強；2012—2015年強干擾的區域主要集中于縣域的北方、中西部和西北部(圖3)。

統計結果(表1)顯示,2000—2004年期間,鹽池縣社會-生態系統受干擾最強的集群C6和C7所占面積分別為329.43km2和123.09km2,主要分布于南部山區(圖3)。主要是因為南部地區地勢較高,以山地為主,從2000年國家實施退耕還林工程后[21],人們開始積極在南部山區進行退耕還林工程,通過對NDVI的分析發現南部山區的植被變化較大且以增加為主,說明采取沙漠化治理措施之后,鹽池縣南部地區社會-生態系統受到正向的干擾。

2004—2008年期間,鹽池縣社會-生態系統受干擾面積進一步擴大,受干擾最強的C6和C7分別為437.38km2和247.20km2,比上個階段增加了232.06km2(表1)。從空間上來看,受干擾最強的C7從南部轉移到了中部和北部地區,北部地區的干擾集群出現連續分布的特征,而中部地區的干擾集群則呈現孤島式的分布特征(圖3)。這主要和人類活動有關,由于前一階段人們活動主要是在南部山區進行,經過一段時間的退耕還林工程后,南方山區生態環境得到恢復。這個時期人們活動的焦點主要是北部和中部的草地和荒漠區,對該地區實施了禁牧封育政策,使得該區域草地得到很好的恢復。同時2008年降水量減少,對農作物的生長造成了很大的影響,而農業用地主要在中部和北部地勢平坦的地區,同時也對草地和林地的恢復造成一定的影響,綜合正向干擾和負向干擾的結果,北部和中部的草地和農田受到了強烈干擾。

2008—2012期間,鹽池縣社會-生態系統受干擾最強的C6和C7面積有所減少,分別為224.56km2和210.64km2,比上個階段減少了249.38km2(表1)。從空間上來看,主要受干擾的地區出現在西部和南部,而且分布較分散(圖3)。這些地區主要是草原和荒漠區,由于禁牧政策以及其他防沙治沙工程的繼續實施,使得草地和荒漠地區生態環境得到了恢復。而且受到2008年降水減少的影響,南部山區受到了一定影響[22],與草地相比,林地的恢復較滯后。因此,在這個時期南部地區也受到很強的干擾。

2012—2015期間,鹽池縣社會-生態系統受到的干擾進一步增強,受干擾最強的C6和C7面積進一步擴大,達到386.96km2和397.87km2,尤其是C7的面積,遠遠超過了前3個時期(表1)。從空間上來看,這個時期干擾主要集中分布在鹽池縣的西北、東北和中西部地區,且呈現聚集分布的態勢,說明在此期間社會-生態系統受到的干擾更為聚集(圖3)。這主要是由于2011年開始實施的草原生態保護補助獎勵機制,而這些受干擾強烈的地區大都是草原和荒漠區,在政策和利益的驅動下,使得當地的草原得到了很好的保護,荒漠化地區得到很大程度的恢復。

由此可見,沙漠化逆轉區社會-生態系統比較脆弱,很容易受到干擾,而影響干擾的原因主要是人類活動和自然環境共同作用的結果,尤其是政策和降水對當地的影響比較強烈。通過分析植被NDVI的變化可知,鹽池縣社會-生態系統受到的干擾以正向干擾為主,當地植被得到了很好的恢復,但是也有一部分是負向干擾,比如降水減少,土壤結皮以及當地偷牧現象的存在,對植被恢復造成了一定影響。

表1 社會-生態系統受干擾面積/km2

3.2 社會-生態系統干擾的強度和連通度分析

3.2.1 社會-生態系統干擾的強度分析

分別計算了每個時期各集群在不同移動窗口下干擾的平均值(圖4),可以對各集群在不同空間尺度上的受干擾狀態進行分析。結果顯示,在4個階段中,C1和C2不論在小窗口還是在大窗口,PD的平均值都在0—0.1之間,很少發生變化或保持不變,說明C1和C2受到的干擾很小,他們包含了所有幾乎未受干擾的區域。2000—2004年,C7在最小窗口上的PD值接近0.9,隨著窗口的增大,PD值不斷減小,但是最小值也大于0.6,說明C7在該時期受干擾強度最大。其他3個時期的C7在最小窗口上干擾值接近0.8,隨著窗口的擴大,PD值不斷減小,最小值在0.3左右。C6干擾強度隨窗口擴大而逐漸減小,2000—2004年,C6的PD值在0.3到0.8之間,其他3個時期PD值在0.2到0.6之間。C6和C7幾乎包含了所有受干擾比較強的區域。C3、C4、C5干擾值有很大的差異,代表了干擾的不同類型,反映了干擾的空間變化。比如,2000—2004年期間的C3,在小的區域內不受干擾,但是它鑲嵌在一個受干擾嚴重的大區域內；C4在小區域內受干擾嚴重,但是他鑲嵌在一個不受干擾的大區域內。除2004—2008年期間,剩余3個時期的C5,干擾值隨著窗口的增加先增加后減小,說明C5在小區域和大區域都是相對不受干擾的區域,但在中間大小的窗口內該區域更容易受干擾(圖4)。

圖4 社會-生態系統干擾值(PD),氣泡大小代表移動窗口的大小Fig.4 Social-ecological system disturbance intensity (PD),bubbles size represent the size of the moving windows

3.2.2 社會-生態系統干擾的連通度分析

社會-生態系統干擾的連通度(PDD)對于社會-生態系統恢復力的研究有重要的作用。它反映了不同干擾集群隨著窗口的增大社會-生態系統受干擾可能性的大小。本文運用移動窗口計算法則進一步分析了社會-生態系統的連通度(圖5)。研究結果顯示,2000—2004期間,隨著窗口的擴大,C7的干擾連通度略有所降低,最終PDD趨于0.8附近,受干擾的可能性遠遠高于其他集群。C1上升速度較慢,PDD值趨于0.2附近,說明C1受干擾的可能性很小。C3和C5隨著窗口的擴大,PDD值快速上升,最終趨于0.6附近,說明C3和C5受干擾的可能性較大。C2和C4的PDD最終趨于0.4。2004—2008,2008—2012,2012—2015年3個期間,隨著窗口的擴大,C1到C5的PDD值逐漸增大,C6和C7的PDD值不斷減小,最終PDD值大都趨于0.3到0.5之間(圖5),可見這3個時期社會-生態系統受干擾的幾率較小。

圖5 鹽池縣社會-生態系統的連通度(PDD)Fig.5 Social-ecological system disturbance connectivity (PDD)

3.3 社會-生態系統干擾的空間結構

PD和PDD的值均與同樣大小窗口內的干擾像元的數量有關,因此在一個窗口內二者必然存在一定的關聯,弄清楚這種關聯有助于探索干擾的空間結構。圖6顯示了不同PD-PDD值干擾的空間結構,當PD>PDD時,干擾和非干擾呈離散分布(圖7a和c),稱高干擾離散型(圖6a)和低干擾離散型(圖6c),當PD

圖6 社會-生態系統干擾類型示意圖[19]Fig.6 A example of social-ecological system disturbance type

研究結果顯示,隨著窗口的不斷擴大,每個集群的軌跡最終將會收斂于某一個點,4個時期的收斂點分別為PD=0.1,PDD=0.431、PD=0.1,PDD=0.396、PD=0.1,PDD=0.407、PD=0.1,PDD=0.4。這些點都在PD=0.1,PDD=0.4周圍(圖7)。事實上,C1(最小干擾)和C7(最大干擾)在PD-PDD空間上是兩條簡單的曲線,這兩條曲線是沿著PD=PDD為軸線的一個橢圓的一部分,我們把這條曲線定為干擾的基線,在這條曲線上系統所有的結構都可能發生。由此便可以分析每個集群的運動軌跡。

四個時期的C2和C3都幾乎平行于這條基線,并且隨著窗口的擴大PD值和PDD值不斷增大,可見這些集群運動軌跡是由低干擾離散型向低干擾集聚型轉變,干擾幾率不斷增大。說明這些集群的干擾強度將會隨著窗口的增大而增加。C6在這條基線之上并平行于它,隨著窗口的擴大PD值和PDD值不斷減小,可見C6的運動軌跡是由高干擾集聚型向低干擾離散型轉變,說明C6的干擾強度將會隨著窗口的增大而減小。C4和C5在基線之上但不平行于該基線,他們的PD值和PDD值一開始是增加,但是接著當軌跡接近基線時PD值和PDD值開始減小。可見,隨著窗口的擴大,C4和C5運動軌跡是由低干擾離散型向高干擾集聚型轉變,隨后又向低干擾集聚型轉變,最終趨于當地的平均值(圖7)。

4 結論

4.1 結論

(1)不同時間段內社會-生態系統的干擾值空間分布差異較大,2000—2004年強干擾主要集中于鹽池縣南部；2004—2008年強干擾在北部、中部均有表現,南部的強干擾消失；2008—2012年南部的強干擾分別位于東、中、西3個小區域,并沒有集中于一個區域,且北部強干擾區域進一步增強；2012—2015年強干擾的區域則主要集中于縣域的北方、中西部和西北部。

圖7 鹽池縣社會-生態系統受干擾類型圖Fig.7 Social-ecological system disturbance type in Yanchi

(2)不同空間尺度上社會-生態系統干擾強度和連通度不同,不同的集群包含了干擾強度不同區域,C1和C2幾乎包含了所有幾乎未受干擾的區域,且隨著窗口擴大,干擾值和連通度都明顯增大,干擾曲線運動軌跡由低干擾離散型向低干擾集聚型轉變；C6和C7包含了干擾強度最大的區域,且隨著窗口擴大,干擾值和連通度都明顯減小,干擾曲線運動軌跡由高干擾集聚型向低干擾離散型轉變。

(3)總體上看,除了個別區域社會-生態系統干擾強度和連通度較大以外,鹽池縣大部分地區社會-生態系統干擾強度和連通度并不大,可見鹽池縣沙漠化雖有逆轉,但逆轉程度較低,還有待進一步加強沙漠化治理力度。

4.2 討論

2000—2004,2004—2008,2008—2012和2012—2015年四個時期段鹽池縣的社會-生態系統干擾強度和連通度在空間上存在很大差異,2000—2004年期間的社會-生態系統干擾強度和連通度最大,這主要是因為鹽池縣作為沙漠化逆轉區,社會-生態系統比較脆弱,容易受到干擾,且正值退耕還林和全縣禁牧政策實施的初始階段,對當地的生態環境影響較大,是生態環境的轉折點,沙漠化逆轉效果明顯；2004—2008年期間,鹽池縣社會-生態系統受干擾面積比上個時期有所增長,但干擾強度和連通度不高,這主要是因為隨著禁牧政策繼續實施,鹽池縣生態環境變化逐漸減小,趨于一個穩定的狀態,但由于2007年和2008年降雨量減少,當地植被普遍受到影響,干擾面積增大,沙漠化逆轉受到阻礙；2008—2012年期間,社會-生態系統的干擾面積有所減少,干擾強度和連通度也較小,主要干擾區位于西部和南部山區,這主要是因為鹽池縣禁牧政策的實施已有一段時間,沙漠化逆轉達到了一定程度后,社會-生態系統變化不再明顯；2012—2015年期間,社會-生態系統的干擾強度和連通度沒有明顯的變化,但干擾面積卻有所增加,主要原因是2011年國家實施新的草原生態保護補助獎勵機制,在新利益的驅動下,人們對于保護草原和治理沙漠化的熱情高漲,沙漠化逆轉效果更加明顯,但隨著禁牧封育時間的增加,禁牧封育區土壤得不到牲畜的踐踏,結皮厚度不斷的增加,限制了當地植被對降水的利用率,導致草地質量下降[23],沙漠化逆轉受到了限制,這一時期鹽池縣社會-生態系統在正向干擾和負向干擾共同作用下,干擾面積達到了最大。另外,由于全縣禁牧政策實施,大部分農戶失去了經濟來源,雖有國家對禁牧進行補償,但是相較于放牧帶來的經濟利益,補償太低,在利益的驅動下,偷牧行為成為普遍現象,對沙漠化逆轉帶來了一定的負面影響。由此可見,影響沙漠化逆轉的原因主要是人類活動和自然環境共同作用的結果,尤其是政策和降水對當地的影響比較強烈。在未來的研究中,將對影響沙漠化逆轉區社會-生態系統的因素進行詳細研究。

4.3 政策建議

社會-生態系統受干擾的原因主要是人類活動與自然環境的共同作用的結果,合理的政策實施有助于減小社會-生態系統負向干擾,增加正向干擾,促進沙漠化逆轉。研究結果顯示,除了個別區域社會-生態系統干擾強度和連通度較大以外,鹽池縣大部分地區社會-生態系統受干擾的強度和連通度并不大,沙漠化逆轉程度低,還有待進一步加強沙漠化治理力度。首先,根據沙漠化治理政策實施的效果和存在的問題,不斷調整沙漠化治理政策,使其更加適合鹽池縣的實際情況,如對普遍存在的偷牧行為,政府要加大管理和監督力度,同時還要創造條件幫助農戶轉變生產方式,合理利用當地的土地資源,加強對更易受到干擾的土地利用類型的管理；其次,對于長期禁牧政策引起的土壤結皮、草地退化現象,可以適當的進行開牧,如輪牧或者季節性放牧,這不僅有助于草地進一步恢復,還可增加農戶收入,使當地社會-生態系統進入良性循環；最后,政府需加大沙漠化治理政策的實施力度,充分發揮人類的主觀能動性,積極的應對可能出現的問題,促使鹽池縣社會-生態系統良性發展,鞏固沙漠化治理成果的同時,促進鹽池縣沙漠化治理工作的進一步推進。

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Quantitativeevaluationofdesertificationrestorationbasedonthesocial-ecologicalsystemAcasestudyinYanchi,NingxiaHuiAutonomousRegion

HOU Caixia1,3, ZHOU Lihua1,2,*, WEN Yan4,ZHAO Minmin1,3, CHEN Yong1,3

1KeyLaboratoryofDesertandDesertification,NorthwestInstituteofEco-EnvironmentandResources,ChineseAcademyofSciences,Lanzhou730000,China2InstitutesofScienceandDevelopment,ChineseAcademyofSciences,Beijing100190,China3UniversityofChineseAcademyofSciences,Beijing100049,China4BeijingNormalUniversity,CollegeofResourcesScience&Technology,Beijing100875,China

The assessment of socio-ecological systems can reflect the effects of nature, social economics, and human activities on the ecological environment, which is helpful to understand the context of complex social-ecological systems. Desert areas are ideal for socio-ecological system assessments because the land cover of deserts seriously influences the improvement of the local ecological environment and social economy. Yanchi County in the Ningxia Hui Autonomous Region is a typical desertification area where the ecological environment is very fragile. The government has implemented the Grain for Green Project and a prohibited-grazing policy to suppress and reverse desertification since 2000,and these ecological policies have positive effects on ecological restoration of desert areas. Therefore, it is very important to control desertification and maintain the normal function of local social-ecological systems. In this paper, the social-ecological system disturbance in Yanchi County was analyzed to understand the changes of the local social-ecological system. The MODIS (Moderate resolution Imaging Spectrometer) normalized difference vegetation index (NDVI) data of the study region was applied to investigate the spatial distribution of the existing social-ecological system disturbance during 2000—2015. In addition, moving window computational algorithms were used to calculate social-ecological system disturbance intensity and connectivity at different spatial scales. The results showed that (1) the disturbance had different spatial distributions over different periods, and strong disturbances were mainly distributed in southern Yanchi County during 2000—2004, whereas strong disturbances were distributed in the northern and central areas during 2004—2008. Furthermore, strong disturbances were detected in three small areas: southeastern, central, and western Yanchi County during 2008—2012. Moreover, the proportion of strong disturbances in the North showed an increasing trend. Strong disturbances were mainly distributed in the north, mid-west, and northwest of the county during 2012—2015. (2) There was a significant difference of disturbance intensity and connectivity of social-ecological systems at multi-scale levels. The types of clusters changed with the increase in the study window: lower disturbance discrete types converted to lower disturbance concentration types, and higher disturbance concentration types converted to lower disturbance discrete types. (3) Overall, except in some small areas, the disturbance intensity and connectivity of social-ecological systems were generally not large in most regions of Yanchi County. However, the desertification management is still insufficient, and the government should implement additional active policies to control desertification in the future.

desertification region; ecological restoration; social ecological system; disturbance intensity; disturbance connectivity

國家自然科學基金項目(41471436,41471436,41601587);國家科技支撐計劃項目(2015BAC06B01)

2016- 06- 30; < class="emphasis_bold">網絡出版日期

日期:2017- 04- 25

*通訊作者Corresponding author.E-mail: lhzhou@lzb.ac.cn

10.5846/stxb201606301309

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