基于遙感模型SDI的土壤鹽漬化臨界水位研究

王慶明，張 越，鄭榮偉，李恩沖

（1.河海大學 水文水資源與水利工程科學國家重點實驗室，南京 210024；2.中國水利水電科學研究院，北京 100038；3.水利部水利水電規劃設計總院，北京 100120；4.浙江同濟科技職業學院，杭州 311215）

基于遙感模型SDI的土壤鹽漬化臨界水位研究

王慶明1,2，張 越3*，鄭榮偉4，李恩沖2

（1.河海大學 水文水資源與水利工程科學國家重點實驗室，南京 210024；2.中國水利水電科學研究院，北京 100038；3.水利部水利水電規劃設計總院，北京 100120；4.浙江同濟科技職業學院，杭州 311215）

【目的】基于遙感模型快速識別大尺度空間土壤鹽漬化程度并及時預警，以防止土壤鹽漬化。【方法】通過分析歸一化植被指數（NDVI）、鹽分指數（SI）和地下水埋深之間的響應關系，探討了一種基于遙感模型SDI（Salinization Detection Index）的土壤鹽漬化臨界地下水位確定方法，并應用于民勤綠洲區。【結果】①植被NDVI與土壤鹽漬化程度具有指數關系，鹽漬化遙感監測指數SDI可以綜合反映區域植被長勢和土壤鹽漬化程度。②SDI和地下水埋深在空間分布上呈顯著負相關關系，說明SDI能夠較好地反應土壤鹽漬化程度。【結論】民勤綠洲區輕度鹽漬化、中度鹽漬化和重度鹽漬化對應的地下水埋深分別為4.7、3.2、1.8 m。

土壤鹽漬化；民勤綠洲；遙感模型；臨界地下水位

0 引 言

【研究意義】土壤鹽漬化過程是指土壤底層或地下水的鹽分隨毛管水上升到地表，水分蒸發后，鹽分積累在表層土壤的過程[1]。我國鹽漬化土壤分布廣泛，主要存在于蒸發強烈、地下水位高且含有較多的可溶性鹽類地區，如西北的甘新漠境鹽漬區、濱海海侵鹽漬區等。另外，由于不合理的耕作措施，如灌排系統不配套導致排水受阻，引起地下水位上升，從而產生土壤次生鹽漬化[2]。土壤鹽漬化是導致作物產量下降、生態環境惡化的重要原因之一，也是影響我國西北綠洲農業發展的主要障礙之一[3]。根據植被響應識別西北綠洲區土壤鹽漬化的臨界地下水位，為綠洲區的地下水修復提供科學依據，對西北生態建設具有重要的意義。【研究進展】我國關于土壤鹽漬化的研究已有較長的歷史，對鹽漬土類型的分布、鹽漬化發生、演化機理與趨勢都有了比較系統的認識，并在20世紀70年代開始啟動了多項旱澇鹽堿綜合治理相關的國家科技攻關項目，將理論上升到實踐，取得顯著的成效[4-5]。20世紀90年代以來，隨著人類用水需求的激增，大規模超采地下水導致地下水位劇烈下降，部分傳統的鹽漬化區域得以有效改良[6]。地下水位下降減輕了土壤鹽漬化的危害，但同時也帶來了嚴重的生態問題，尤其在我國西北綠洲區域，非灌溉區的生態植被大規模枯死，主要原因就是地下水位下降[7-9]。2006年以來，民勤綠洲生態退化問題得到廣泛關注，地下水修復成為綠洲區域重點解決的問題之一，通過壓減地下水灌溉、生態補水等措施，地下水位逐步恢復[10-11]。隨著地下水位回升，西北部分綠洲區植被重新煥發生機，生態質量明顯提高，但西北地區仍是降雨稀少、蒸發強烈的干旱內陸區氣候特征，地下水位抬升極易形成土壤鹽漬化[12]，適宜的地下水位恢復水平是一個值得探討的問題。

傳統的土壤鹽漬化數據多來自野外調查，人力成本高、組織困難，隨著衛星遙感技術的發展，觀測資料越來越豐富，為土壤鹽分分級制圖、定量反演和動態監測奠定了基礎。遙感數據以其監測范圍大，獲得資料速度快、信息量大、周期短、成本較低、受地面條件限制少等優勢[13-14]，在區域土壤鹽漬化研究中得到廣泛應用。在遙感數據的支持下，已經發展了多種土壤鹽分反演方法，遙感反演的基礎是電磁波與介質之間的相互作用，可見光近紅外波段、熱紅外波段和微波波段均被用于土壤鹽分反演。通常認為遙感圖像紅和藍波段確定的SI指數能較好地反映土壤鹽漬化程度[15-16]。Khan等[17]發現Landsat-ETM+第三波段對土壤鹽分程度具有較強的敏感性響應，在不同的研究區域也證實了鹽漬化指數可以較好的反映土壤鹽漬化程度。史曉艷等[18]在瑪納斯河流域農灌區應用遙感數據，分析了歸一化鹽分指數指標（NDSI）等10個指標之間的關系，構建了不同鹽漬化程度土壤的函數表達式。國內外研究表明植被覆蓋度、優勢度、多樣性及其分布與土壤含鹽量具有高度相關性[19]。王飛等[20]綜合分析了歸一化植被指數（NDVI）和鹽分指數（SI）二者的關系，并構建了NDVI-SI特征空間概念。陳實等[15]基于MODIS數據，利用歸一化植被指數和鹽分指數的二維特征空間關系建立了土壤鹽漬化遙感監測模型，對北疆農區鹽漬化狀況進行監測分析。王爽等[21]篩選了敏感性光譜波段與Landsat-TM多光譜遙感影像進行結合構建了最佳的土壤鹽漬化監測模型。

【切入點】自20世紀90年代開始，民勤綠洲地下水嚴重超采，導致區域生態系統瀕臨崩潰[22]，民勤綠洲面積減少了289萬km2，兩大沙漠幾近合攏。2006年國務院通過《石羊河流域重點治理規劃》后，經過長達十余年的治理修復，民勤綠洲重新煥發生機，青土湖重現水面，地下水位止跌回升，部分保護區域內溢出自流泉，未來隨著綠洲生態進一步好轉，是否會重現土壤鹽漬化等問題逐漸受到關注。【擬解決的關鍵問題】選取我國西北地區民勤綠洲為研究區，分析民勤綠洲植被生態、土壤鹽漬化程度和地下水埋深的關系，提出民勤綠洲地下水位恢復的適宜臨界水位識別方法，既服務于民勤綠洲的生態修復規劃，也為西北干旱內陸區類似問題提供參考借鑒。

1 材料與方法

1.1 研究區概況

民勤綠洲（東經103°02′—104°02′E，北緯38°05′—39°06′N）地處石羊河流域下游，河西走廊東北段，東西北三面被騰格里和巴丹吉林兩大沙漠包圍（圖1）。民勤縣年均降水量119.45 mm，年均蒸發量2 675.6 mm，晝夜溫差15.5 ℃，年均氣溫2.53 ℃，日照時間3 142.2 h，無霜期152 d，屬于典型的干旱內陸氣候，在地下水埋深淺的區域極易形成土壤鹽漬化。民勤縣總面積為1.59×104km，其中綠洲面積僅占9.66%，其余均為沙漠或荒漠化土地[23]。民勤綠洲以灌溉農業為主，根據位置分布劃分為4個主要灌區，分別是昌寧灌區、環河灌區、南湖灌區和民勤灌區。

1.2 數據來源及方法原理

以2019年成像的Landsat-ETM+遙感數據進行鹽漬化研究，空間分辨率為30 m，遙感圖像參照民勤綠洲1∶10 000地形圖進行幾何精校正，幾何校正誤差在半個像元內，采用6S模型對研究區進行大氣校正。根據影像成像月份用算術平均法合并到月尺度。地下水埋深數據來自2019年民勤綠洲63眼地下水位觀測井的逐月觀測數據，為和遙感數據進行匹配對比，將地下水埋深數據按反距離加權差值法在綠洲范圍內插值后重分類位30 m×30 m的網格數據。

圖1 民勤縣行政區及民勤綠洲邊界Fig.1 Minqin county administrative region and Minqin oasis boundary

王飛等[20]提出一種基于歸一化植被指數（Normalized Difference Vegetation Index,NDVI）和鹽分指數（Salinization Index,SI）的特征空間，并用鹽漬化監測指數（Salinization Detection Index,SDI）表示，很好的反應了區域的鹽漬化程度，本研究借鑒這一思路，首先建立民勤綠洲的SDI，然后和綠洲的地下水埋深進行匹配分析，定義出不同鹽漬化程度的臨界地下水埋深。

根據遙感波段計算歸一化植被指數（NDVI）和鹽分指數（SI）計算式為：

式中：ρ1、ρ3、ρ4分別為Landsat-ETM+相應波段反射率值。

為方便數據比較，將初步得到植被指數和鹽分指數進行歸一化處理，歸一化方法如下：

式中：Y為變量X歸一化后的數值；X為需要歸因的變量；Xmax和Xmin分別為研究區X變量的最大值和最小值。

式中：SDI為鹽漬化遙感監測指數。

參考已有研究的SDI可將土壤鹽漬化程度進行分類[18-19]，當SDI＜0.399時，為非鹽漬化土壤；當0.399≤SDI＜0.763時，為輕度鹽漬化土壤；當0.763≤SDI＜0.974時，為中度鹽漬化土壤；當0.974≤SDI時，為重度鹽漬化土壤。

2 結果與分析

2.1 NDVI-SI特征空間分布

選用2019年9月成像的Landat-ETM+進行鹽漬化分析，這一時期植被的生物量最大，且在作物灌溉后期，停止灌溉后鹽分開始向地表富集。民勤綠洲NDVI空間分布如圖2所示，植被在民勤綠洲灌區內外均有分布，灌區內植被質量顯著優于灌區外圍，環河灌區植被NDVI最大，民勤灌區植被NDVI由西南向東北遞減，與灌溉渠系的走向一致。SI指數空間分布如圖3所示，由于昌寧灌區部分區域成像質量不高，計算的SI指數出現缺失值，因昌寧的地下水埋深較大，鹽漬化發生的可能性較低，本研究未做分析。SI指數與NDVI在空間分布上呈相反關系，NDVI較小的區域，SI指數較大，即鹽漬化程度較高，說明植被NDVI和土壤鹽漬化負相關。

圖2 民勤綠洲NDVI分布Fig.2 NDVI distribution in Minqin oasis

圖3 民勤綠洲SI分布Fig.3 SI distribution in Minqin oasis

在民勤綠洲均勻抽取2 000個樣點，通過值提取的方式獲取空間上對應的NDVI和SI值，如圖4所示，NDVI和SI呈現出較好的指數函數關系，相關系數達到0.79。式（4）中SDI物理含義如圖5所示，由于B點的NDVI最優、土壤鹽漬化程度最弱，任何一點離B點越遠表示土壤含鹽量越高，植被質量越差。在特征空間上某點C，C點能綜合反映植被質量和土壤鹽漬化信息，C點到B點距離即SDI，故可通過SDI反映區域植被和土壤鹽漬化程度。

圖4 民勤綠洲NDVI-SI關系Fig.4 NDVI-SI Relationship in Minqin Oasis

圖5 SDI示意圖及分類Fig.5 SDI index schematic and classification

2.2 地下水埋深空間分布及年內變化

民勤綠洲地下水埋深分布如圖6所示，民勤綠洲4個主要灌區中，昌寧灌區和南湖灌區屬于2個獨立灌區，無地表水系，不受上游來水影響，地下水補給來源為降雨和地下側向補給，地下水灌溉是主要排泄項。其中昌寧灌區平均地下水埋深在35 m左右，且無地表水補給，地下水埋深仍呈上升趨勢，鹽漬化威脅較低；南湖灌區地下水埋深較淺，目前平均地下水埋深低于6 m，且有上升趨勢，有可能出現鹽漬化問題。環河灌區目前平均地下埋深在5 m左右，是上游來水進入民勤綠洲（紅崖山水庫）的主要通道，河道來水通過沿途滲漏補給地下水，地下水埋深較淺，也是發生鹽漬化的高風險區域。民勤灌區是民勤綠洲的主要灌區，民勤灌區地勢由西南到東北逐漸降低，地下水埋深在西南地區超過30 m，而在東北地區最淺處僅為5 m左右，未來隨著民勤灌區地下水修復，地下水流場依然由西南向東北，因此，東北部地區地下水位上升速度更快，遭受鹽漬化的風險也更大。從地下水埋深年內分布來看（圖7），1—4月地下水埋深最淺，5月開始隨著灌溉開始，地下水位逐漸下降，由于民勤綠洲降雨量遠小于抽取地下水灌溉用水量，汛期對地下水的補給也微乎其微，因此7—9月地下水埋深最大，10月后隨著灌溉期的結束以及青土湖的生態補水的實施地下水位開始回升[23]。環河和南湖灌區地下水埋深較淺，且地下水補給較多，7—9月份地下水埋深變化幅度小于其他灌區。

圖6 民勤綠洲2019年綠洲區地下水埋深分布Fig.6 Groundwater depth distribution in Minqin oasis in 2019

圖7 民勤綠洲地下水埋深年內變化Fig.7 Annual variation of groundwater depth in Minqin oasis

圖8 不同采樣點SDI和地下水埋深關系Fig.8 Relationship between SDI index of different sampling points and groundwater depth

2.3 地下水埋深與SDI關系

根據觀測井位置分布選擇了48個采樣點抽取地下埋深和鹽漬化遙感監測指數（SDI）值，用來驗證SDI值和地下水埋深如圖8所示。在48個采樣點比較中，SDI值和地下水埋深具有顯著的負相關關系，SDI不斷增加，地下水埋深越來越淺，圖8中A、B、C分別對應民勤灌區西北部和東北部地區，3個點SDI和地下水埋深有較好的響應關系，鹽漬化分布與實地調查結果基本一致。根據采樣點的分布，土壤鹽漬化空間分布表現為灌區外圍土壤鹽漬化程度高于灌區內部，民勤灌區東北部地勢較低土壤鹽漬化程度高于灌區西部，環河灌區因灌溉渠系滲漏形成一定的壓鹽效果，雖然地下水位較高，但土壤鹽漬化并不嚴重。不同地下水埋深和SDI臨界值對應關系見表1，民勤綠洲區輕度鹽漬化、中度鹽漬化和重度鹽漬化對應的地下水埋深分別為4.7、3.2 m和1.8 m。

表1 SDI與地下水埋深關系Table 1 Simulation of soil surface mechanical parameter

3 討 論

土壤鹽漬化是制約西北綠洲區生態健康發展的主要因素之一，建立考慮植被生長質量的土壤鹽漬化評價指標，通過遙感數據快速識別大范圍土壤鹽漬化程度是目前研究的熱點。鹽分指數SI是最常見的反映土壤鹽漬化程度的指標，但是SI指數僅考慮土壤信息，不能反映地表植被的特征，在評價耐鹽植被豐富的區域時，結果可能與實際不符。許多學者利用與土壤鹽分密切相關的植被建立特征空間來提取土壤鹽漬化信息，提高了評價的精度。盧晶等[24]建立SI和改進型土壤調節植被指數（MSDI）特征空間；丁建麗等[25]構建了土壤調節植被指數（MSDI）和濕度指數（WI）的特征空間；哈學萍等[26]選取SI和地表反射率構建特征空間等。上述研究均表明基于特征空間理論建立的模型能夠更好地應用于干旱區土壤鹽漬化監測。本研究采用歸一化植被指數（NDVI）和鹽漬化指數（SI）構建了反映旱區土壤鹽漬化的指標SDI，在方法體系上與前人研究是一致的。在此基礎上，本研究將SDI和地下水埋深建立聯系，綜合考慮了植被生長狀態、土壤鹽漬化程度等信息，作為合理調控地下水位的一個參考依據，適合在大尺度空間快速識別土壤鹽漬化中應用。

文中建立了SDI和地下水埋深之間的關系，確定了民勤綠洲區輕度、重度和重度鹽漬化對應的地下水埋深臨界值，經實地采樣點的驗證，結果大致合理，但研究中并未考慮土壤空間異質性的影響，即便在民勤綠洲區內部，不同地方土壤性質、植被類型等條件不同，土壤鹽漬化的臨界埋深也會發生變化。另外，地下水位監測井的密度、遙感影響的分辨率不同也會對結果產生一定影響，增加了研究的不確定性。盡管如此，本研究提出的土壤鹽漬化臨界地下水埋深，能夠代表民勤綠洲大部分區域的土壤鹽漬化特點，可為民勤綠洲區調控地下水位帶來有價值的參考。

受遙感影像質量、精度和野外采樣點數量的限制，本文研究確定民勤綠洲土壤鹽漬化與地下水埋深的定量關系是否適用于其他區域還有待進一步驗證。但本文探討的方法對我國西北內陸綠洲區適宜地下水埋深的確定有積極的意義，可對西北地區生態修復提供一定的科學依據。

4 結 論

1）干旱綠洲植被質量與土壤鹽漬化有較好的相關關系，SI越大，NDVI越小，二者關系可以用指數函數擬合，通過SI和NDVI的特征空間建立鹽漬化遙感監測指數SDI能夠綜合反映區域植被和土壤鹽漬化程度。

2）民勤綠洲地下水埋深在0.9～40 m之間，不同地區地下水埋深差異很大，環河灌區、南湖灌區和民勤灌區東北部地區地下水埋深較淺，土壤鹽漬化風險較大，地下水埋深年內分布主要受灌溉影響，7—9月地下埋深最大。

3）鹽漬化遙感監測指數SDI與地下水埋深有明顯的響應關系，通過SDI可劃分出不同程度土壤鹽漬化對應地下水埋深，民勤綠洲區輕度、中度和重度鹽漬化對應的地下水埋深分別為4.7、3.2 m和1.8 m。本研究基于遙感和地面監測數據分析了植被質量、土壤鹽分和地下水埋深三者關系，提出不同鹽漬化程度對應的地下水埋深，可為民勤綠洲制定合理地下水位恢復閾值提供科學依據。

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A Remote Sensing Model to Determine the Critical Groundwater Depth for Soil Salinization

WANG Qingming1,2,ZHANG Yue3*,ZHENG Rongwei4,LI Enchong2
(1.State Key Laboratory of Hydrology-water Resources and Hydraulic Engineering,Hohai University,Nanjing 210024,China;2.China Institute of Water Resources and Hydropower Research,Beijing 100038,China;3.General Institute of Water Conservancy and Hydropower Planning and Design,Ministry of Water Resources,Beijing 100120,China;4.Zhejiang Tongji Vocational College of Science And Technology,Hangzhou 311215,China)

【Objective】Evaporation of groundwater via capillary rise could result in solute accumulation in the proximity of the soil surface,which increases steadily when the groundwater table rises above a critical depth.Knowing this critical depth is crucial for water and salt management but difficult to determine in situ as it depends not only on groundwater depth but also on soil textures and other factors.The purpose of this paper is to propose a remote-sensing method to estimate this critical depth.【Method】Based on remote sensing images and ground-truth data,we first calculated the relationship between the normalized difference vegetation index (NDVI),soil salinization index (SI) and groundwater depth.We then proposed a salinization detection index (SDI) to determine the critical groundwater depth and validated it against data measured from a field at Minqin oasis.【Result】①There was an exponential relationship betweenNDVIandSI;SDIcorrectly described the relationship between vegetation health and soil salinization across the studied region.②The spatial distribution ofSDIand groundwater depth were inversely correlated,indicating thatSDIcan be used as a proxy of soil salinization.Critical groundwater depth associated with mild,moderate and severe soil salinization was 4.7 m,3.2 m and 1.8m respectively.【Conclusion】We proposed a remote sensing model to estimate soil salinity and the critical groundwater depth,above which a further rise in groundwater table would cause soil salinization.Application of the model to field data showed that it is accurate and reliable to predict soil salinization and the critical groundwater depths associated with different levels of soil salinization.

soil salinization; Minqin oasis; remote sensing model; critical groundwater depth

TV62；TV882.1

A

10.13522/j.cnki.ggps.2021160

OSID：

王慶明,張越,鄭榮偉,等.基于遙感模型SDI的土壤鹽漬化臨界水位研究[J].灌溉排水學報,2022,41(3):98-104.

WANG Qingming,ZHANG Yue,ZHENG Rongwei,et al.A Remote Sensing Model to Determine the Critical Groundwater Depth for Soil Salinization[J].Journal of Irrigation and Drainage,2022,41(3):98-104.

1672-3317（2022）03-0098-07

2021-04-16

水文水資源與水利工程科學國家重點實驗室“一帶一路”水與可持續發展科技基金資助項目（2018491011）

王慶明（1987-），河北邯鄲人。高級工程師，主要從事水文水資源研究。

張越（1991-），女，河南鄭州人。工程師，主要從事水利規劃研究。E-mai:zhangyue@giwp.org.cn

責任編輯：白芳芳