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鄂爾多斯高原風蝕氣候侵蝕力時空演變
——以1999—2018年為例

2023-11-29 11:04:22黃成肖作林劉睿姜金戈
農業與技術 2023年22期
關鍵詞:風速

黃成 肖作林 劉睿 姜金戈

(重慶師范大學地理信息系統應用研究重慶高校市級重點實驗室,重慶 401331)

風力侵蝕指風力剝蝕、搬運和聚積土壤及其松散母質的過程,是土地荒漠化的主要原因。科學探索并明晰風力侵蝕的作用機理和機制,對風蝕所導致荒漠化的預防和治理、踐行綠色地球發展理念具有重大的意義[1]。

風蝕模型是土壤風蝕研究的重要方法。20世紀60年代以來,根據影響風蝕量的各個因子參數而建立的風蝕方程(wind erosion equation,WEQ)、打破土壤糙度系數局限性的修正風蝕方程(revised wind erosion equation,RWEQ)和風力侵蝕預報系統(wind erosion prediction system,WEPS)等土壤風蝕模型相繼誕生,雖都有成功的應用案例,但對空間尺度變化的適應性不足。Chepil等通過風洞試驗,將氣候因子單獨從風蝕方程中提取出來,研究了地表粗糙度、干土塊結構等與土壤風蝕的關系[2],從而提出了適用于多種空間和時間尺度的風蝕氣候侵蝕力計算公式。20世紀70年代末,FAO[3]在Chepil提出的計算公式基礎上進行了修正,大大提高了該計算公式的適用性和精確性。

我國水利部發布的水土流失動態監測顯示,截至2021年我國風力侵蝕面積占水土流失總面積的58.65%,多年呈現增加趨勢。干旱半干旱地區是風力侵蝕發生的主要地區[4],受到眾多國內學者的關注。20世紀90年代,董玉祥等[5]和楊逢渤等[6]先后利用FAO改進的風蝕氣候侵蝕力模型計算了我國干旱半干旱區的風力氣候侵蝕指數,均發現風蝕力有明顯的季節分布特征,春季的風蝕氣候侵蝕力最強。李達凈等[7]運用多情景和敏感性分析法研究了近30年我國北方植被變遷和風力氣候侵蝕指數的相互影響,結果表明,多數沙區的植被面積與風力氣候侵蝕指數呈負相關性。除上述大尺度研究外,小尺度上的研究也有相應進展。如牛清河等[8]、劉慧等[9]和馬茜茜等[1]分別對甘肅敦煌雅丹地質公園、青海省、雅魯藏布江流域和阿拉善高原進行了風蝕氣候侵蝕力研究,支撐了當地的風蝕災害預防和評估。在干旱和半干旱區的研究表明,風速是影響土壤風蝕的決定性因子,而在存在風蝕的濕潤地區,風力和降雨則可能共同作用,產生風水復合侵蝕。同時,地理位置的不同和局部地形的差異也會通過影響風速的分布間接作用于風力氣候侵蝕指數[7,12]。

鄂爾多斯高原是我國干旱半干旱地區的典型區域,同時也是我國生態安全戰略格局“北方防沙帶”的重點區域。目前尚未有關于鄂爾多斯高原風蝕氣候侵蝕力時空演變特征的定量研究。本文通過FAO改進的風蝕氣候侵蝕力公式,計算鄂爾多斯市風蝕氣候因子指數,再對其時空變化特征進行分析,以期為鄂爾多斯高原“北方防沙帶”建設以及落實生態安全戰略格局提供一定參考

1 研究區和方法

1.1 研究區概況

鄂爾多斯高原位于黃河流域中游,地理坐標N37°20′~40°50′,E106°24′~111°28′,是我國半干旱區向干旱區的過渡帶。西北起賀蘭山和桌子山,向東和向南分別延伸至陜北和山西北部黃土丘陵溝壑區,地勢從西北向東南微微傾斜且起伏和緩,大部分海拔在1300~1500m。高原集中了毛烏素沙地和庫布奇沙漠,充足的沙源再結合強勁且持續的風力,致使其成為中國荒漠化最嚴重的地區之一。鄂爾多斯市地處鄂爾多斯高原核心地帶,全市約占整個高原面積的67%,轄2個市轄區和7個旗。地處溫帶季風區,年平均氣溫6~8℃,1月份平均氣溫-14~-8℃,7月氣溫最高,平均氣溫23℃。降水稀少且變率大,1999—2018年的年均降水量在160~470mm,集中于7—9月,整體降水量自東南緣向西北緣依次下降。烏審旗以南的廣大沙漠和戈壁年均風速較大,定邊站年均風速最大,高達2.1m·s-1;西柳溝以西(如包頭市站)是風速的低值區,為1.4m·s-1。

1.2 數據來源

本文共計20個氣象站的氣象資料,來自于國家地球系統科學數據中心(http://gre.geodata.cn/)和國家氣象科學數據中心(http://data.cma.cn/)。鄂爾多斯市內9個氣象站(臨河站、烏拉特前旗站、包頭市站、托克托縣站、杭錦旗站、東勝站、鄂托克旗站、烏審旗站和鄂托克前旗站),其時間序列均為1999—2018年,是本文的主要數據來源。本文同時選取了鄂爾多斯市周邊站點,如寧夏回族自治區境內的鹽池站和惠農站、陜西省境內的神木站、榆林站、橫山站、靖邊站、定邊站以及內蒙古境內的呼和浩特站和五原站等11個站作風蝕力的空間分布等值線圖,數據時間跨度均為1999—2018年。另外,在《中國氣象災害年鑒》上獲取了1999—2018年的沙塵天氣數據。

1.3 研究方法

1.3.1 風蝕氣候侵蝕力計算方法

本文風蝕氣候因子指數C值的計算選用FAO提出的模型[2],該模型彌補了原計算模型在干旱地區使用存在的局限性[10-12],并得到廣泛應用。

(1)

式中,C為風蝕氣候因子指數值;ū為2m處的月均風速,m·s-1;ETPi為第i月的潛在蒸散量,mm;Pi為第i月的降水量,mm;di為第i月天數,d;降水量接近于0時,風速主導;降水量接近ETP時,基本不發生風蝕[1]。

式(1)中的風速為2m高處的風速,因此從氣象站通常所獲取的10m風速需轉換成2m高處風速,兩者之間的換算公式[9]:

(2)

式中,ū為2m高處風速;u10為10m高處風速;z為已知風速的高度,z=10。

月潛在蒸散量計算選擇采用程天文等[13]提出的氣溫相對濕度公式:

ETPi=0.19(20+Ti)2(1-ri)

(3)

式中,Ti為月平均氣溫,℃;ri為月相對濕度。

1.3.2 敏感度系數

本文通過敏感度系數(SAF)分析植被變化對風蝕氣候侵蝕力變化的敏感程度。

(4)

式中,ΔNDVI/NDVI表示NDVI值的變化率;ΔC/C表示C值的變化率。

1.3.3 分析方法

運用非參數方法Mann-Kendall(M-K),將C值按照季節和年份的不同進行檢驗,分析C值的年際變化趨勢、季節變化趨勢以及所存在的突變特征。采用距離倒數乘方法對鄂爾多斯高原所在的氣象站C值進行插值,分析其時空分布特征。

2 結果與分析

2.1 風蝕氣候侵蝕力空間分布

鄂爾多斯市近20年的平均風蝕氣候因子指數介于15~31。正北和西北方向上有2個低值區,毛布拉格孔兌河為2個低值區的分界線。正北部低值區的大致范圍在卜爾色太溝以東、哈什拉川流域以西的廣大區域,主要地貌為陰山山脈的大青山和烏拉山,以包頭市站為中心向四周逐漸增大,范圍為15.6~16.4;西北部的低值區在地貌上主要為黃河沖積平原,地面開闊平坦,以臨河站為中心向四周遞增,C值低至15.6~17.8。東勝站相較于高原的其他區域是強風蝕中心,最高處C值可達30.7,以東勝站為中心向四周遞減,在東北方向上進入托克托縣范圍,C值的遞減趨勢開始轉為遞增;以鄂托克旗站為中心的區域也是相對高值區,中心C值可達25.9。烏審旗站以南和鄂托克前旗站以西的區域是大范圍低值區,C值低至15.6,見圖2。

圖2 1999—2018年鄂爾多斯市風蝕氣候侵蝕指數空間分布

2.2 風蝕氣候侵蝕力時間變化

2.2.1 風蝕氣候侵蝕力年代際變化

1999—2018年不同年代際鄂爾多斯市風力侵蝕C值在空間分布上的差異明顯,見圖3。1999—2003年C值介于8.6~42.3,有東勝站、鄂托克前旗站2個相對高值區,C值分別為40.6和32.6,見圖3a。2004—2008年C值介于4.1~30.9,相較于前1周期整體上有明顯的減緩趨勢,東南部分區域有略微增加的趨勢,見圖3b。東勝站(30.1)是此期鄂爾多斯市C值的最高點,但相較于前一周期,惠農站的減少量最大(超過30)。包頭市站(4.1)是此期鄂爾多斯市C值的最低點,并且鄂爾多斯市南部的大部分地區C值大于20。2009—2013年C值介于8.4~30.1。西北部臨河站一帶以及中部鄂托克旗站一帶相較于前1周期有明顯的增加趨勢,見圖3c,臨河站增加量接近15,鄂托克旗站增加量接近10;而西南部鄂托克前旗站一帶有明顯的減少趨勢,減少量超過5。東勝站保持為高值區,相較于前1周期C值沒有明顯的變化。2014—2018年是鄂爾多斯市平均C值最高的5年,C值介于10.6~56.2。鄂爾多斯市整個北部區域呈明顯的增加趨勢,見圖3d,高值區的中心點由東勝站轉移到托克托縣站,東勝站的減少量為10,托克托縣站的增加量高達34,同時中部鄂托克旗站一帶C值也明顯增加,增加量超過15。

2.2.2 風蝕氣候侵蝕力季節變化

隨著季節的更替鄂爾多斯市C值的變化非常明顯,總體特征是春季最大,秋季最小,見圖4。雖然呼和浩特站春季風蝕氣候侵蝕力最強與中國干旱半干旱地區季節風蝕趨勢吻合,但是秋季(4.8)和冬季(5.6)都大于夏季(4.4),與其它站不同。這種情況的可能原因與呼和浩特全年受大型天氣系統(如西北太平洋高壓、西伯利亞高壓等)以及地方性環流(如蒙古地高壓等)的控制密切相關,1999—2018年秋冬季節受該控制減弱,夏季受該控制增強,秋冬季風速和起風頻次相較于夏季有所增強。

烏拉特前旗站全年、夏季、秋季、冬季的C值都呈增加趨勢,增幅分別為2.77/5a、0.73/5a、0.71/5a、0.40/5a,且春季增加趨勢不顯著,見表1。托克托縣站春、夏、秋、冬4季增幅速率較大,增幅分別為4.49/5a、2.73/5a、3.38/5a、2.75/5a,與該站的年變化趨勢一致。包頭市站的上升速率僅次于托克托縣站,和其年變化趨勢吻合。鄂托克旗站、臨河站、烏拉特前旗站全年、夏季、秋季和冬季C值上升趨勢顯著且速率依次減小,但鄂托克旗站和烏拉特前旗站的春季C值變化趨勢未通過顯著性檢驗,而東勝站和鄂托克前旗站在全年、季節變化上都呈顯著下降趨勢。從年際變化分析,包頭市站、托克托縣站C值上升趨勢顯著,增幅分別為9.94/5a、14.35/5a。

表1 1999—2018年鄂爾多斯市風蝕氣候因子指數變化趨勢

圖3 1999—2018年鄂爾多斯市風蝕氣候因子指數年代際空間分布

2.2.3 風蝕氣候侵蝕力月際變化

鄂爾多斯市C值月際變化規律明顯。1—5月呈增加趨勢,大多數臺站的最大值發生在4月,而包頭市站和定邊站發生在5月,見圖5。5—9月C值都呈下降的趨勢,臺站的最小值基本上都出現在9月或10月,但橫山站的最小值出現在11月,經分析這可能與橫山區從西北向東南,從西向東傾斜的地勢有關。毛烏素沙漠南緣朝東南向擴移的流沙自西北部向東南進發,使橫山區西北部變為毛烏素沙漠南緣地段,風蝕作用極其強烈,從而導致其風蝕最小值月份與其他站相比推后了2個月。

2.3 突變檢驗

圖6 1999—2018年鄂爾多斯市風蝕氣候因子指數突變檢驗

利用M-K檢驗方法對鄂爾多斯市風蝕氣候侵蝕力指數進行突變檢驗。根據圖6a可知,UF從2004年開始超過信度線y=-1.96,說明鄂爾多斯市的風力侵蝕C值以2004年為起始點開始進入下降階段,下降趨勢十分顯著;春夏秋冬4季與年際情況類似,都存在一個顯著下降期,顯著下降的起點分別為2004年,見圖6b,2006年,見圖6c,2006年,見圖6d和2004年,見圖6e。UF和UB交點對應的年份即為突變年份,表明該年份或其對應的季節存在顯著的突變特征。從圖6可知,春季的突變年份發生在2002年,而夏季有多個突變年份,分別為2001年、2014年和2016年,秋季和冬季的突變年份都發生在2017年。

3 討論

董玉祥等研究結果表明,中國的干旱半干旱地區的季節變化特征存在差異,但基本上以夏季最弱,秋冬逐漸增強,春季達到最強風蝕氣候侵蝕力[5]。鄂爾多斯高原的季節變化特征明顯,與整個干旱半干旱地區的基本季節特征略有不同,但與牛清河等[8]所研究的敦煌地區和馬茜茜等[1]所研究的阿拉善高原相似,即呈現春夏兩季風蝕氣候侵蝕力強而秋冬兩季弱的特點。其主要原因在于春夏兩季鄂爾多斯高原處于西風和北偏西風的主導作用下,由于起風頻次較高,導致氣流的活躍程度增加。而秋冬兩季,鄂爾多斯高原受西伯利亞高壓控制,西風和北偏西風的強度明顯減弱,從而導致起風頻次明顯減少。

鄂爾多斯高原發生沙塵暴的頻次和揚沙日數年際變化規律性不強,并均與C值的線性擬合度較低,見圖7,這與董玉祥[5]在中國干旱半干旱地區的研究結果具有一致性。但也有學者取得了較高的擬合度,如馬茜茜研究得到的沙塵暴頻次和揚沙日數與C值的擬合決定系數分別為0.64和0.78,相關程度較高;李晉昌等[14]將沙塵暴頻次與氣象要素進行相關性分析,表明氣溫、降水和風速等氣象要素的綜合效應(即風蝕氣候侵蝕力)與沙塵暴頻次的相關程度遠高于單一氣候要素。

我國南方地區和北方地區的風力侵蝕情況存在著明顯差異,植被覆蓋度的不同是重要的影響因素。達拉特旗、鄂托克前旗和準格爾旗的年風蝕氣候侵蝕力與植被變化存在極強的相關性,見表2。春季是鄂爾多斯高原的主要風蝕季節,秋冬兩季植被更多受日照時數、氣溫、降水以及人類活動的影響,并且植被動態會對氣候變化產生遲滯效應,因此可能造成其他行政區的年C值與NDVI值的相關程度不高。通過敏感度系數(SAF)分析,達拉特旗、準格爾旗和鄂托克前旗的植被變化對風蝕氣候侵蝕力的影響為一般敏感。其中達拉特旗和準格爾旗表現為同向敏感,鄂托克前旗則表現為反向敏感,因此植被變化對風蝕氣候侵蝕力的影響存在空間異質性。本文所利用的風蝕氣候侵蝕力公式沒有考慮植被變化的影響,若能進一步將不同自然地區的植被動態納入模型中,風蝕氣候侵蝕力的計算精度將有望進一步得到提高。

表2 植被變化對風蝕氣候侵蝕力的相關性分析和敏感度分析

圖7 1999—2018年鄂爾多斯市揚塵天氣與風蝕氣候侵蝕力的關系

4 結論

鄂爾多斯市近20年的平均風力氣候侵蝕指數介于15.6~30.7,從整體上看,風力氣候侵蝕指數以東盛為中心分別向正北、西北和西南減小。在季節尺度上呈下降趨勢,在逐年尺度上呈先下降后上升的趨勢。季節的規律變化明顯,整體上春季的風力氣候侵蝕指數最大,夏季次之,冬季僅次于夏季,秋季最小。

M-K突變檢驗結果顯示,年際與四季的風力氣候侵蝕指數都存在一個顯著下降期,年際、春季和冬季的顯著下降的起點都為2004年,夏秋兩季的下降起點為2006年。年C值和春季分別在2001年和2002年發生突變,秋冬季都在2017年、2014年和2016年。

鄂爾多斯高原發生沙塵暴的頻次和揚沙日數年際變化規律性不強,并均與C值的線性擬合度較低。植被覆被變化對風蝕氣候侵蝕力的影響存在顯著空間異質性。

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