黃河三角洲土地鹽漬化格局的遙感監(jiān)測(cè)及鹽漬化過(guò)程的空間分析與評(píng)價(jià).pdf

1、土地鹽漬化已對(duì)全球糧食安全和環(huán)境質(zhì)量造成了巨大威脅，而且，作為一類全球性土壤退化過(guò)程，土壤鹽漬化的發(fā)生致使土壤化學(xué)成分和土壤性質(zhì)發(fā)生改變，最終能在大尺度范圍內(nèi)改變植物生長(zhǎng)和溫室氣體(GHG)(如CO2、CH4、N2O、NO、H2S)排放格局。考慮到土壤鹽漬化在全球變化中是一個(gè)重要的環(huán)境議題及其導(dǎo)致的經(jīng)濟(jì)和生態(tài)后果，目前亟需對(duì)土壤鹽漬化分布范圍、惡化程度進(jìn)行精確、及時(shí)的監(jiān)測(cè)；對(duì)其造成的生態(tài)效應(yīng)進(jìn)行評(píng)價(jià)；以及需要對(duì)區(qū)域土壤鹽漬化潛在的驅(qū)動(dòng)因

2、子進(jìn)行探索和了解，用以促進(jìn)有效的管理，減緩?fù)寥劳嘶厔?shì)，提供可持續(xù)的土地利用方案，修改不恰當(dāng)?shù)墓芾矸绞交驅(qū)}漬區(qū)進(jìn)行修復(fù)等。然而，土壤鹽漬化區(qū)域分布范圍廣闊，由于復(fù)雜的環(huán)境因子和強(qiáng)烈的人類活動(dòng)干擾，土壤鹽度格局變化多端，呈現(xiàn)出高度的時(shí)空異質(zhì)性，顯然利用傳統(tǒng)的方法難以監(jiān)測(cè)其時(shí)空動(dòng)態(tài)、全面估計(jì)評(píng)價(jià)土壤鹽漬化的生態(tài)效應(yīng)、以及無(wú)法空間量化確定影響土壤鹽度的主要決定因子。為了解決這些問(wèn)題，需要采用更具操作性的方法進(jìn)行監(jiān)測(cè)、空間分析和模擬評(píng)價(jià)。

3、r>　　 利用遙感技術(shù)是目前監(jiān)測(cè)土壤鹽度分布和動(dòng)態(tài)最快速、便捷的方法。但是直接以土壤光譜作為監(jiān)測(cè)指標(biāo)存在諸多限制性因素，限制因素其中之一是土壤光譜受地表植被的強(qiáng)烈干擾。但與此同時(shí)，植被在鹽分脅迫下會(huì)產(chǎn)生相應(yīng)的光譜響應(yīng)，同樣具有監(jiān)測(cè)土壤鹽漬化的潛力。因此，以植被光譜作為間接指標(biāo)成為目前土壤鹽漬化監(jiān)測(cè)的一個(gè)新趨勢(shì)。在眾多遙感數(shù)據(jù)中，高光譜和高時(shí)相數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)明顯，前者能反映植被在環(huán)境脅迫下的生理信息，而后者能反映植被在環(huán)境變化下的物候信息，最

4、具監(jiān)測(cè)植被光譜響應(yīng)的特征。因此，本研究將采用這兩類遙感數(shù)據(jù)，藉此確定植物對(duì)鹽度脅迫最敏感的波段、構(gòu)造指示土壤鹽度的最優(yōu)植被指數(shù)，以便精確地監(jiān)測(cè)土壤鹽漬化的范圍及程度。
　　 在區(qū)域或全球尺度上，無(wú)法實(shí)現(xiàn)直接定點(diǎn)測(cè)量鹽漬化影響下植物生長(zhǎng)和土壤溫室氣體排放量的情況。若要進(jìn)行區(qū)域或全球尺度上的測(cè)量，需要開(kāi)辟一條新的思路，即發(fā)展生物地球化學(xué)過(guò)程模型來(lái)模擬控制溫室氣體產(chǎn)生的復(fù)雜生態(tài)系統(tǒng)。另外，溫室氣體的排放還受土壤類型、氣候情況以及管理方

5、式影響，測(cè)量時(shí)必須將這些因子考慮在內(nèi)。本研究將利用生態(tài)學(xué)中著名的生物地球化學(xué)過(guò)程模型DNDC，用以模擬不同鹽度梯度下植物生長(zhǎng)狀況、土壤碳(C)、氮(N)庫(kù)動(dòng)態(tài)及溫室氣體排放情況，這是采用DNDC模型評(píng)價(jià)土壤鹽漬化的生態(tài)效應(yīng)的首次嘗試。
　　 為了更好地理解土壤鹽度的異質(zhì)性及其形成的過(guò)程機(jī)制，我們需要能綜合環(huán)境、人類活動(dòng)和土地利用歷史等因子，以便進(jìn)行更加量化的評(píng)測(cè)?？臻g自回歸模型(SAR)，由于其具有處理土壤鹽度空間自相關(guān)的優(yōu)越性

6、，被用于精確定量空間上土壤鹽度的主要決定因子。
　　 本研究的主要結(jié)論如下：
　　 (1)植被高光譜具有在不同植被墊面下監(jiān)測(cè)土壤鹽度的潛力，利用鹽敏波段構(gòu)造指示土壤鹽度的最優(yōu)植被指數(shù)，使鹽漬化監(jiān)測(cè)有效范圍擴(kuò)大，監(jiān)測(cè)精度提高。我們探索了鹽漬化區(qū)域--黃河三角洲7種優(yōu)勢(shì)物種高光譜曲線對(duì)土壤鹽度脅迫的響應(yīng)，確定了植被最佳鹽敏波段，并構(gòu)建了一個(gè)新的土壤鹽度指數(shù)。通過(guò)測(cè)試已有的不同植被指數(shù)與土壤鹽度的關(guān)系，以及進(jìn)行高光譜波譜分析，

7、發(fā)現(xiàn)植物在鹽脅迫下產(chǎn)生的光譜響應(yīng)具有物種差異性，這解釋了為何現(xiàn)有的植被指數(shù)對(duì)土壤鹽度的指示度具有相當(dāng)大的變異性。這種變異性主要是由于鹽敏植物和鹽生植物對(duì)土壤鹽度敏感度不同所導(dǎo)致，鹽敏植物對(duì)土壤鹽度的敏感度(高R2)高于鹽生植物。除了土壤校正植被指數(shù)(SAVI)，所有的指數(shù)與土壤鹽度的相關(guān)性較差(R2均值為0.28)，并且植被指數(shù)的指示度有物種差異，較明顯的為光化學(xué)指數(shù)(PRI)和紅邊位置指數(shù)(REP)。這一結(jié)果確證了我們的假設(shè)：現(xiàn)有植被

8、指數(shù)并非土壤鹽度的最佳指數(shù)。通過(guò)不同高光譜方法的分析比較，光譜波段395-410nm、483-507nm、632-697nm、731-762nm、812-868nm、884-909nm和918-930nm被確定為黃河三角洲主要優(yōu)勢(shì)物種的最佳鹽敏波段。我們將最佳的鹽敏波段組合為SAVI的形式，構(gòu)造了新的土壤校正指數(shù)(SASI)。SASI指數(shù)與土壤鹽度(ECe)的相關(guān)性大大提高(優(yōu)勢(shì)物種R2范圍0.50-0.58)，尤其是SASI對(duì)鹽生物種

9、土壤鹽度指示度上的優(yōu)勢(shì)，使鹽漬化監(jiān)測(cè)有效范圍大為擴(kuò)大，監(jiān)測(cè)精度大為提高。
　　 (2)高時(shí)相遙感數(shù)據(jù)--MODIS時(shí)間序列數(shù)據(jù)及其物候參數(shù)(植被指數(shù)EVI在一年中的積分：EVI-SI)能有效地反映土壤鹽度程度(R2為0.47)，彌補(bǔ)寬波段遙感光譜分辨率及空間分辨率的不足，突破了在大尺度下便捷、精確監(jiān)測(cè)土壤鹽漬化的難題。植物在時(shí)間尺度上的物候參數(shù)EVI-SI與土壤鹽度的相關(guān)關(guān)系優(yōu)于在單一時(shí)間點(diǎn)內(nèi)所提取的植被指數(shù)與土壤鹽度的相關(guān)關(guān)系

10、，說(shuō)明高時(shí)相遙感時(shí)間序列數(shù)據(jù)能消除其它環(huán)境因子變化對(duì)植被的影響。另外，通過(guò)對(duì)不同的植被類型分類還可以提高兩者之間的相關(guān)性：農(nóng)用地中農(nóng)作物的生物量隨鹽度增加而線性減少，線性回歸擬合度高(R2為0.85)；荒地中EVI-SI和ECe有很好的二項(xiàng)式回歸關(guān)系，擬合度高達(dá)70％；在混合斑塊中，EVI-SI與ECe擬合度也較為滿意，R2為0.32。通過(guò)MODIS數(shù)據(jù)中所獲得的物候參數(shù)能區(qū)分不同地物，以及較好地指示不同鹽度梯度(EVI-SI與ECe之

11、間的高度相關(guān)性)，且MODIS數(shù)據(jù)是全球覆蓋并獲取便捷，這些優(yōu)勢(shì)使得MODIS數(shù)據(jù)在大尺度下監(jiān)測(cè)土壤鹽漬化方面十分具有競(jìng)爭(zhēng)力和潛力。
　　 (3)DNDC模型能較好地模擬黃河三角洲棉花及蘆葦生長(zhǎng)及溫室氣體排放情況，預(yù)測(cè)了在面臨土壤鹽漬化加重風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，加劇溫室效應(yīng)的主要環(huán)境和人為因子。利用由植被遙感植被指數(shù)估測(cè)得來(lái)的生物量校正和驗(yàn)證DNDC模型，結(jié)果顯示校正和模擬過(guò)程都取得了較好的結(jié)果。棉花、蘆葦樣點(diǎn)的年生物量模擬值與估算值之間最大

12、的相對(duì)偏差分別為6.37％、16.93％。在日尺度上，DNDC模型能較好地模擬植物生長(zhǎng)及GHG排放的趨勢(shì)。生長(zhǎng)季前中期，棉花和蘆葦生物量日變化模擬值和估算值之間的擬合度較高，r2大于0.95，兩者之間的偏差較小，低于30％。棉花樣點(diǎn)的CO2及N2O排放量、蘆葦樣點(diǎn)的NEE日變化實(shí)測(cè)值和模擬值之間盡管偏差偏大，但兩者之間的擬合度高，r2分別為0.76、0.94、0.88。因此，在年尺度和日尺度上，DNDC模型能較好地模擬棉花和蘆葦生長(zhǎng)及土

13、壤C、N變化，GHG排放量的模擬結(jié)果可信度較高。模擬結(jié)果顯示，隨著土壤鹽度的升高，棉花和蘆葦?shù)纳L(zhǎng)受到脅迫，年平均生物量呈下降趨勢(shì)(棉花：1900-1412 kg·C·ha-1，蘆葦：8184-5284 kg·C·ha-1)；年平均土壤有機(jī)碳總量變化(dSOC)顯著下降(棉花：4204-3783 kg·C·ha-1·y-1，蘆葦：2239-1469kg·C·ha-1·y-1)；但對(duì)土壤總氮庫(kù)以及對(duì)CO2、N2O排放量沒(méi)有明顯變化。然而，

14、通過(guò)一系列的敏感性分析，發(fā)現(xiàn)初始SOC值、黏土組分含量的變化、灌溉條件超出一定閾值范圍，將導(dǎo)致植物生物量、CO2、N2O排放量發(fā)生顯著變化，尤其在高度鹽漬化區(qū)域，這些變化的幅度明顯高于低鹽區(qū)。另外，與全球其它區(qū)域相比，黃河三角洲蘆葦樣地土壤N2O排放平均值偏高，為4.56kg·N·ha-1·y-1，產(chǎn)生這一現(xiàn)象部分原因可能是土壤鹽漬化所導(dǎo)致。
　　 (4)黃河三角洲的土壤鹽漬化被證實(shí)是一類空間自相關(guān)的生態(tài)過(guò)程，空間自相關(guān)回歸SA

15、R亞區(qū)模型分析土壤鹽漬化過(guò)程，具有以往評(píng)價(jià)性研究所忽略的優(yōu)勢(shì)：既不損失重要的空間信息又得到無(wú)偏差、定量的結(jié)果，有助于相關(guān)部門集中精力采取相應(yīng)的鹽漬化減緩措施。土壤類型、地形、土地利用歷史和一些人類活動(dòng)對(duì)土壤鹽漬化過(guò)程有重大的影響，這也說(shuō)明了在進(jìn)行因子分析時(shí)需要考慮到所有的因素。相對(duì)于全區(qū)模型，亞區(qū)模型的結(jié)果表明，在消除環(huán)境和土地利用歷史因子干擾的情況下，分析人類活動(dòng)對(duì)鹽漬化的影響能提供更為豐富的空間信息且人為決定因子影響的評(píng)價(jià)正確性更高

16、。另外，SAR空間統(tǒng)計(jì)回歸方法的應(yīng)用不僅能確定人為決定因子，并且能無(wú)偏量化其影響的大小及判定正負(fù)影響。SAR亞區(qū)模型模擬土壤鹽漬化過(guò)程，既不損失重要的空間信息又使得到無(wú)偏的結(jié)果，這些優(yōu)越之處得益于有效處理土壤鹽度自相關(guān)結(jié)構(gòu)，及消除均一化環(huán)境等非人為因子的干擾。所有模型結(jié)果顯示，破壞植被活動(dòng)或聚鹽行為都加重了鹽漬化過(guò)程，例如油井開(kāi)發(fā)和鹽水養(yǎng)殖，但是影響最大的區(qū)域僅在重度鹽漬化區(qū)(海濱區(qū)和土壤Ⅲ區(qū))。在合理的灌排條件下，農(nóng)業(yè)活動(dòng)基本都能減輕