戈壁地表土壤顆粒的空間變異特征研究①

高君亮，高 永，吳 波，羅鳳敏，黨曉宏，蒙仲舉，梁愛民

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戈壁地表土壤顆粒的空間變異特征研究①

高君亮1,2，高 永3*，吳 波1*，羅鳳敏2，黨曉宏3，蒙仲舉3，梁愛民4

(1 中國林業科學研究院荒漠化研究所，北京 00091；2 中國林業科學研究院沙漠林業實驗中心，內蒙古磴口 015200；3 內蒙古農業大學沙漠治理學院，呼和浩特 010019；4中國科學院西北生態環境資源研究院，蘭州 730000)

研究戈壁地表土壤顆粒粒度特征及空間變異可為戈壁地區風蝕監測、評價及制定科學的防沙治沙對策提供參考。以吉蘭泰鹽湖西北部的堆積型細礫質戈壁為研究對象，基于數字圖像技術計算了地表不同粒級顆粒的質量分數，并分析了顆粒空間變異特征。結果表明，圖像處理技術提取戈壁地表土壤顆粒的效果較好，3個粒級顆粒質量分數總和為93.12%，粒徑>0.84 mm、0.84 ~ 0.42 mm和<0.42 mm顆粒質量分數分別為69.81%、14.99% 和8.32%，變異系數分別為14.12%、40.02% 和55.06%，變異函數模型分別為高斯模型、高斯模型和指數模型，空間異質性尺度分別為632、691和1 875 m。3個粒級顆粒均呈斑塊狀分布，且/(0+) 介于72.79% ~ 79.37%，說明結構因素和隨機因素共同影響戈壁地表顆粒的空間分布格局，但結構性因素(戈壁形成過程、地勢、風蝕及植被分布格局等)是造成顆粒分布格局差異的主要驅動力。

數字圖像；地表顆粒；空間分異；戈壁

戈壁是指地表由礫石覆蓋的一類荒漠景觀，也是我國西北干旱區的典型景觀類型之一[1]。戈壁地區大規模的開發建設破壞戈壁風蝕面后，下伏可蝕性顆粒上翻，風沙活動出現并加劇[2]，使戈壁同沙漠一樣為西北和華北地區的沙塵源區[3]。研究戈壁地表顆粒粒度特征及空間分布特征可用來評價戈壁風蝕面的空氣動力學穩定性、解釋沙塵源、分析戈壁造成自然災害的原因，進而指導防沙治沙工程建設[4-5]。地表顆粒粒度組成在很大程度上決定了土壤抗風蝕性的強弱，是影響風蝕發生與發展的關鍵因子[6-12]。因此，地表顆粒粒度特征與風蝕強度的關系一直是國際風沙學界的研究熱點[7, 9, 13-14]。準確獲取地表不同粒級顆粒的百分比是進行準確的風蝕監測與評價的首要條件[6-9]。以往的研究主要是通過現地取樣，然后對樣品篩分稱重計算各粒級顆粒的百分含量，費時費力，破壞原始地表，且不適于大量、長期定點監測。隨著圖像處理技術的發展，一些學者開始應用數字圖像處理技術來計算風蝕地表顆粒的百分含量[15-20]，這樣可以不破壞原地表，實現現地非接觸、長期連續監測。

吉蘭泰鹽湖位于烏蘭布和沙漠西南緣的賀蘭山與巴音烏拉山之間的沖積洪積扇上，是內蒙古重要的鹽礦生產基地。由于區域氣候干旱，加之鹽湖外圍過度的人為干擾，使鹽湖周邊生態環境出現整體退化，風沙災害威脅著鹽湖鹽業生產和鹽湖壽命。為使鹽湖正常生產，國家及地方政府也頒布了一些保護性政策，開展了一些研究，同時也建立了一系列防護措施，使鹽湖周邊風蝕得到了一定遏制[21]。然而，為更進一步保護鹽湖生產與運營壽命，亟待了解鹽湖周邊風蝕地表(戈壁、沙地等)顆粒粒度特征及其空間分布，進而建立更加科學、合理的保護與治理措施。本文以吉蘭泰鹽湖西北方向(主害風方向)的堆積型細礫質戈壁為研究對象，基于數字圖像處理技術提取地表不同粒級(>0.84 mm、0.84 ~ 0.42 mm和<0.42 mm)顆粒的質量分數，并結合地統計學分析探討顆粒的空間分布格局，以期為鹽湖周邊的防沙治沙工程建設提供理論基礎與科學數據。

1 材料與方法

1.1 研究區概況

研究區行政區劃隸屬內蒙古阿拉善左旗吉蘭泰鎮。據吉蘭泰氣象站1955—2000年的氣象數據顯示：區域年均氣溫8.96 ℃，降水量107.8 mm，蒸發量2 956.8 mm；風速3.4 m/s，最大24 m/s；大風日數33.9 d，揚沙天數85.4 d，風沙流出現頻率為112.9次/年。常年以東北風出現次數最多，西南風次之；10 m/s以上大風出現次數最多的是西風和西北風。因此，區域主風向為東北風和西南風，而主害風為西風與西北風[21]。

天然植被以旱生和超旱生的荒漠植被和鹽生植被為主，如：白刺(Bobror.)、梭梭((C.A. Mey.) Bunge.)、沙冬青((Maxim.)Cheng f.)、阿拉善沙拐棗(A. Los.)、刺葉柄棘豆(Ledeb.)、駱駝蓬(L.)、油蒿(krasch.)和鹽爪爪((Pall.) Moq.)等。

1.2 樣地選擇與采樣點布設

在吉蘭泰鹽湖西北方向(主害風方向)距離湖邊約5 km的地方設置長期監測樣地(樣地中心地理坐標39°47′41″ N，105°40′04″ E，海拔1 040 m)，樣地面積為250 000 m2(500 m × 500 m)。地貌類型為巴音烏拉山山前堆積型戈壁，地勢為西北高于東南。樣地內不同區域植被生長狀況差異明顯，東部生長有白刺、沙冬青等，且形成了灌叢堆；而西部僅散生草本和小灌木，如駱駝蓬、刺葉柄棘豆等(圖1)。

圖1 樣地狀況

樣地選定后，以樣地西南角作為樣地的原點位(0, 0)，然后向正東方向布設500 m長的樣線，在樣線上每隔50 m設一個采樣點；從南往北依次每50 m布設1條樣線。此外，為滿足地統計學分析中尺度分析需要，在從西向東、南向北方向居中的樣線上加密采樣點，以組成不同尺度的樣點距離，采樣點共計141個(圖2)。在布設采樣點的過程中，為了保證每條樣線的走向端直，采用經緯儀和100 m卷尺相結合的方式來精確布設采樣點。

圖2 采樣點布設示意圖

1.3 圖像采集

數字圖像的采集使用機身為Canon Eos 5D-Mark Ⅱ，鏡頭為Canon EF 24 ~ 105 mm f/4L ISUSM的數碼相機，分辨率為5 616 × 3 744，有效像素為21 026 304 pixel。在選定樣點上放置已貼標簽的標尺框；將相機固定在三腳架上，調節三腳架高度；調焦使拍攝區域恰好對準標尺框，用遮光布遮蔽陽光；全自動拍攝，每個樣點拍攝3張圖像[15-16]。

1.4 圖像處理及顆粒大小換算

應用Erdas Imagine 9.0遙感圖像處理軟件對圖像處理，提取圖像中顆粒的基本信息(面積、周長等)。具體提取流程參考課題組及筆者前期研究結果[15-19]。地表顆粒大小的分級參照Chepil劃分風蝕顆粒的標準：不可蝕(>0.84 mm)、半可蝕(0.84 ~ 0.42 mm)和高度可蝕顆粒(<0.42 mm)[7]。

用等效直徑來表示顆粒大小[22-23]，通過公式(1)和表1中的具體參數來計算。

= 2×(/π)1/2(1)

式中：：圖像中單個顆粒的等效直徑(mm)，：圖像中單個顆粒的面積(mm2)。

不同粒級顆粒質量分數采用公式(2)計算：

(X)= ((X)所占像元數/圖像總像元數)×100 (2)

式中：(X)：某一粒級顆粒在圖像中的像元總數。

從深圳一路北上，尋訪團來到北京，所到企業，無不被同一個問題困擾——人才流失。和郭健聊天，發現利豐雅高雖也存在這一問題，但并不突出。

表1 顆粒大小轉換關系

1.5 數據處理

采用SAS 9.0軟件進行回歸分析和經典統計學分析，GS+ 7.0軟件進行變異函數分析和Moran’s系數分析，Surfer 8.0軟件進行克立格空間插值繪圖。

2 結果與分析

2.1 地表顆粒經典統計特征分析

對粒徑>0.84 mm、0.84 ~ 0.42 mm和<0.42 mm顆粒的質量分數進行分析，其基本統計特征值如下(表2)。

表2 地表顆粒質量分數統計特征

從理論上講，一幅地表圖像中不同粒級顆粒的質量分數之和應接近于100%，但圖像處理過程中，由于在區分顆粒主體與其邊緣顏色灰度值時會造成一定程度顆粒面積損失，而使顆?？偤臀催_到100%[20]。本研究用圖像處理技術提取的3個粒級顆粒的質量分數之和為93.12%(表2)。不同粒級顆粒質量分數的均值可反映出樣區內地表不同粒級顆粒的集中趨勢，>0.84 mm、0.84 ~ 0.42 mm和<0.42 mm顆粒質量分數的均值分別為69.81%、14.99% 和8.32%，表明采樣區地表物質組成以粒徑>0.84 mm的顆粒為主。3個粒級顆粒均為中等變異，>0.84 mm、0.84 ~ 0.42 mm和<0.42 mm顆粒的變異系數分別為14.12%、40.02% 和55.06%，說明地表顆粒越小，其空間分布的變異性越大，即采樣區內細顆粒的空間異質性遠大于粗顆粒。

2.2 地表顆粒分布特征的變異函數分析

經K-S檢驗發現，3個粒級顆粒的質量分數數據均呈一定的偏態分布，但考慮到其原始數據偏態值較小，可近似視其為正態分布，可進行變異函數分析[24]。

表3 不同粒級顆粒的變異函數理論模型及有關參數

2.3 地表顆?？臻g自相關分析

圖3表明，>0.84 mm、0.84 ~ 0.42 mm和<0.42 mm顆粒在采樣尺度上值最大值與最小值分別為0.54和–0.22、0.50和–0.22、0.42和–0.18，三者差異不顯著(>0.05)。3個粒級顆粒的值隨間隔距離增大整體上均呈線性下降趨勢(2分別為0.93、0.88、0.92)，表明研究區地表顆粒呈現一定的空間結構性。在0 ~ 230 m范圍內均表現出正相關；隨著距離增大，其值逐漸向負方向增長，從正空間自相關到達負空間自相關，但負相關增加幅度較小。自相關圖的變化趨勢表明地表不同粒級顆粒的空間分布格局均呈斑塊狀。這與在研究區所調查的情況相一致，采樣區西部地表植被分布較少，粗顆粒較多，為一種性質的斑塊；采樣區東部植被覆蓋度增加，粗顆粒減少而細顆粒相對增多，為另一種性質斑塊。此外，自相關圖的變化趨勢說明了研究區地表顆粒的變異主要由結構性因素引起，即地表顆粒的空間異質性主要與成土過程及區域氣候因素等有密切的關系。

2.4 戈壁地表顆?？臻g分布格局分析

根據變異函數模型，采用普通克里格法空間插值，用Surfer 8.0軟件繪制顆粒空間分布等值線圖(圖4)。

圖3 不同粒級顆粒Moran’s I系數

圖4 不同粒級顆粒質量分數空間分布等值線圖

從圖4中可知，3個粒級顆粒均呈斑塊狀分布。0.84 ~ 0.42 mm和<0.42 mm顆粒的空間分布狀況較一致，>0.84 mm顆粒分布與其他二者相反。>0.84 mm顆粒的含量在采樣區北部較南部高，西部較東部高，西北部顯著高于東南部，而其他二者的高值區與低值區的分布狀況正好與之相反。這主要是因為在地表同一個采樣斑塊中(同一圖像中)，3個粒級顆粒的質量分數總和理論上約為100%，因此三者之間存在此消彼長的現象，即同一圖像中粗顆粒物含量高的地方細顆粒含量則相對低。此外，等值線圖中的斑塊狀很好地解釋了上述自相關圖中的系數值的波動現象。地表顆粒的斑塊狀分布可能主要與地表微地形及灌木空間分布格局有關。即大風發生時，表層較輕的細顆粒物質會被氣流吹蝕而發生位移，而當遇到植被時則會沉積在植被背風區域，使區域內地表顆粒的分布格局成斑塊狀[27]。

此外，為了定量揭示采樣區內3個粒級顆粒的空間分布及變化情況，將采樣區內南北走向的11條樣線，每條樣線上所有樣點的同一粒級顆粒質量分數平均，分析地表不同粒級顆粒從東向西的分布及變化情況；同樣的方法，分析不同粒級顆粒從南向北的分布及變化情況(圖5)。從采樣區西部到東部，>0.84 mm顆粒極顯著減少(<0.01)，而0.84 ~ 0.42 mm和<0.42 mm顆粒極顯著增加(<0.01)；從南到北，>0.84 mm顆粒增加，0.84 ~ 0.42 mm和<0.42 mm顆粒減少，但均未達到顯著水平(>0.05)。

3 討論

研究區地表物質組成中以>0.84 mm顆粒為主，<0.42 mm顆粒的變異系數大于其他二者，說明顆粒越小，其空間分布變異性越大。這主要是由于地表細顆粒物質更易受到外界條件(風蝕、踐踏、碾軋等)的影響，其分布格局更易發生變化而使其空間變異性增大，所占比例的穩定性也降低[10, 28]。

圖5 顆粒質量分數與距離之間的回歸關系

不同粒級土壤顆?？臻g異質性是由結構性因素(土壤母質類型?地形?降水?熱量等)和隨機性因素(人為因素與土壤微變異等)共同作用的結果[29-30]。本研究也得到同樣的結果，>0.84 mm、0.84 ~ 0.42 mm和<0.42 mm顆粒的0/(0+) 分別為27.21%、20.63% 和24.43%。由此說明吉蘭泰堆積型戈壁地表顆粒的空間變異特征也是由結構因素(戈壁形成、地形地勢、主風向及主害風向等)和隨機因素(人工挖沙、樵采、車輪碾軋及牲畜踐踏等)共同作用的結果。其中，自然成土過程中的相關因子(地形地勢、土壤母質、土壤類型)和氣候因子(主風向及主害風向等)等非人為的區域因素是導致地表顆?？臻g變異的主要內在驅動力，它有利于地表顆粒屬性空間變異結構性的加強和相關性的提高，尤其是在較大尺度水平上表現更明顯；而人為過程(放牧、樵采、挖沙、車輪碾軋等)則是地表顆粒特性空間變異的外在影響因素，表現為較大的隨機性，它可以削弱顆?？臻g變異的結構性和相關性，使顆粒特性的空間分布較均一化，這種情況在小尺度水平上表現得尤為強烈。

干旱區斑塊植被區表層土壤顆粒的分布格局與植被的分布格局均為斑塊狀分布，且在研究空間上具有明顯的差異性。植被較多且覆蓋面積大的區域內，植被通過改變近地表氣流，使細砂和粉砂沉積在植被周圍，進而影響了樣區內土壤顆粒組成的分布格局[27]。我們的研究結果也類似，樣地內地表顆?？臻g分布與灌叢分布均為斑塊狀分布，簡單對比可發現二者具有較好的吻合性，因此認為植被分布狀況對地表顆粒的空間分布產生了很重要的影響。研究區大風日數較多，主害風為西風與西北風，土壤風蝕強烈。但是，由于灌叢能夠有效地降低風速，使細粒物質在灌叢周圍出現沉積，進而使地表不同位置不同粒級顆粒的含量發生變化，進而促使地表顆?？臻g分布發生變化。地表顆粒空間分布的變化進一步導致養分、水分發生變化，最終形成了以灌木為優勢種的荒漠灌叢堆(“沃島”)[31]，隨著灌叢堆的自身發育，灌叢堆內部相對于其外部對于土壤養分及細顆粒物質的富集程度均不斷增強[32-33]，即在多風地區，灌叢“沃島”效應可能與大風的作用結合，共同促進沙化進一步發展[34]。此外，課題組在前期的研究中對該區域白刺和沙冬青灌叢堆周邊的地表顆粒進行了探討[18,20]，認為白刺和沙冬青灌叢堆周邊地表<0.42 mm顆粒的水平空間異質性尺度分別為8.41 m和14.91 m，結果闡明了灌叢堆對地表顆?？臻g分布所產生的影響，也可以很好地解釋本研究中地表不同粒級顆粒出現斑塊狀分布的原因。

4 結論

基于圖像處理技術提取戈壁地表顆粒信息的效果較好，可實現在現地非接觸、無破壞、長期性、定點監測戈壁地表風蝕情況。研究區3個不同粒級(>0.84 mm、0.84 ~ 0.42 mm和<0.42 mm)顆粒的空間分布格局是由結構因素和隨機因素共同作用的結果，戈壁形成過程、地勢、風蝕及植被分布狀況是造成顆粒分布格局出現差異的主要內在驅動力，人為過程在一定程度上影響了顆粒的再分布。地表細顆粒由于更易受到外界條件(風蝕、踐踏、碾軋等)的影響，分布格局更容易發生變化而使其空間變異性增大。

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Spatial Heterogeneity of Topsoil Particles in Jartai Gobi, Inner Mongolia

GAO Junliang1,2, GAO Yong3*, WU Bo1*, LUO Fengmin2, DANG Xiaohong3, MENG Zhongju3, LIANG Aimin4

(1 Institute of Desertification Studies,Chinese Academy of Forestry, Beijing 100091, China; 2 Experimental Center of Desert Forestry,CAF, Dengkou, Inner Mongolia 015200, China; 3 Desert Science and Engineering College, Inner Mongolia Agricultural University, Hohhot 010019, China; 4 Northwest Institute of Eco-Environment and Resources, CAS, Lanzhou 730000, China)

The grain size characteristics and spatial distribution of topsoil particles could provide references for the monitoring and evaluation of surface wind erosion. The stacked fine gravel Gobi in the northwest of Jartai Salt Lake was selected as the research objective. Based on the digital image processing technique, the percentage contents of different size particles were obtained for the Gobi surface. The spatial heterogeneities of different size particles were analyzed through both classical statistics and geostatistics. The results showed that the digital image processing technique was an effective approach to extract the information of surface particle composition, the total percentage of three size particles of non-erodible, semi-erodible and high-erodible was 93.12%, the mean contents of them were 69.81%, 14.99% and 8.32% with the variation coefficients of 14.12%, 40.02% and 55.06%, respectively. The variation functions of non-erodible and semi-erodible particle contents were classified as Gaussian model, while that of high-erodible particle content as Exponential model. The spatial heterogeneity scale of the three size particles were 632 m, 691 m and 1 875 m, respectively. All the above three indices indicated that the smaller the particle size, the larger the spatial variability. All the three size particles were distributed as patches, and the value of/(0+) varied from 72.79% to 79.37%, indicated that the spatial pattern of surface particles of Gobi was the combined effect of structural factors and random factors, but the structural factors, such as the forming process of Gobi, terrain, the distribution of wind erosion and vegetation, were the dominant driving forces of the spatial distribution of surface particles.

Digital image;Surface soil particles; Spatial heterogeneity; Gobi

國家自然科學基金項目(51769019，41471151)資助。

通訊作者(13948815709@163.com；wubo6821@163.com)

高君亮(1985—)，男，甘肅靜寧人，博士，工程師，主要從事荒漠化防治研究。E-mail: gaojunliang1985@163.com

S158.2

A

10.13758/j.cnki.tr.2019.01.019