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《复旦大学》 2011年
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黄河三角洲土地盐渍化格局的遥感监测及盐渍化过程的空间分析与评价

张婷婷  
【摘要】:土地盐渍化已对全球粮食安全和环境质量造成了巨大威胁,而且,作为一类全球性土壤退化过程,土壤盐渍化的发生致使土壤化学成分和土壤性质发生改变,最终能在大尺度范围内改变植物生长和温室气体(GHG)(如C02、CH4、N2O、NO、H2S)排放格局。考虑到土壤盐渍化在全球变化中是一个重要的环境议题及其导致的经济和生态后果,目前亟需对土壤盐渍化分布范围、恶化程度进行精确、及时的监测;对其造成的生态效应进行评价;以及需要对区域土壤盐渍化潜在的驱动因子进行探索和了解,用以促进有效的管理,减缓土壤退化趋势,提供可持续的土地利用方案,修改不恰当的管理方式或对盐渍区进行修复等。然而,土壤盐渍化区域分布范围广阔,由于复杂的环境因子和强烈的人类活动干扰,土壤盐度格局变化多端,呈现出高度的时空异质性,显然利用传统的方法难以监测其时空动态、全面估计评价土壤盐渍化的生态效应、以及无法空间量化确定影响土壤盐度的主要决定因子。为了解决这些问题,需要采用更具操作性的方法进行监测、空间分析和模拟评价。 利用遥感技术是目前监测土壤盐度分布和动态最快速、便捷的方法。但是直接以土壤光谱作为监测指标存在诸多限制性因素,限制因素其中之一是土壤光谱受地表植被的强烈干扰。但与此同时,植被在盐分胁迫下会产生相应的光谱响应,同样具有监测土壤盐渍化的潜力。因此,以植被光谱作为间接指标成为目前土壤盐渍化监测的一个新趋势。在众多遥感数据中,高光谱和高时相数据优势明显,前者能反映植被在环境胁迫下的生理信息,而后者能反映植被在环境变化下的物候信息,最具监测植被光谱响应的特征。因此,本研究将采用这两类遥感数据,藉此确定植物对盐度胁迫最敏感的波段、构造指示土壤盐度的最优植被指数,以便精确地监测土壤盐渍化的范围及程度。 在区域或全球尺度上,无法实现直接定点测量盐渍化影响下植物生长和土壤温室气体排放量的情况。若要进行区域或全球尺度上的测量,需要开辟一条新的思路,即发展生物地球化学过程模型来模拟控制温室气体产生的复杂生态系统。另外,温室气体的排放还受土壤类型、气候情况以及管理方式影响,测量时必须将这些因子考虑在内。本研究将利用生态学中著名的生物地球化学过程模型DNDC,用以模拟不同盐度梯度下植物生长状况、土壤碳(C)、氮(N)库动态及温室气体排放情况,这是采用DNDC模型评价土壤盐渍化的生态效应的首次尝试。 为了更好地理解土壤盐度的异质性及其形成的过程机制,我们需要能综合环境、人类活动和土地利用历史等因子,以便进行更加量化的评测。空间自回归模型(SAR),由于其具有处理土壤盐度空间自相关的优越性,被用于精确定量空间上土壤盐度的主要决定因子。 本研究的主要结论如下: (1)植被高光谱具有在不同植被垫面下监测土壤盐度的潜力,利用盐敏波段构造指示土壤盐度的最优植被指数,使盐渍化监测有效范围扩大,监测精度提高。我们探索了盐渍化区域一一黄河三角洲7种优势物种高光谱曲线对土壤盐度胁迫的响应,确定了植被最佳盐敏波段,并构建了一个新的土壤盐度指数。通过测试已有的不同植被指数与土壤盐度的关系,以及进行高光谱波谱分析,发现植物在盐胁迫下产生的光谱响应具有物种差异性,这解释了为何现有的植被指数对土壤盐度的指示度具有相当大的变异性。这种变异性主要是由于盐敏植物和盐生植物对土壤盐度敏感度不同所导致,盐敏植物对土壤盐度的敏感度(高R2)高于盐生植物。除了土壤校正植被指数(SAVI),所有的指数与土壤盐度的相关性较差(R2均值为0.28),并且植被指数的指示度有物种差异,较明显的为光化学指数(PRI)和红边位置指数(REP)。这一结果确证了我们的假设:现有植被指数并非土壤盐度的最佳指数。通过不同高光谱方法的分析比较,光谱波段395-410nm、483-507nm、632-697nm、731-762nm、812-868nm、884-909nm和918-930nm被确定为黄河三角洲主要优势物种的最佳盐敏波段。我们将最佳的盐敏波段组合为SAVI的形式,构造了新的土壤校正指数(SASI)。SASI指数与土壤盐度(ECe)的相关性大大提高(优势物种R2范围0.50-0.58),尤其是SASI对盐生物种土壤盐度指示度上的优势,使盐渍化监测有效范围大为扩大,监测精度大为提高。 (2)高时相遥感数据——MoDIS时间序列数据及其物候参数(植被指数EVI在一年中的积分:EVI-SI)能有效地反映土壤盐度程度(R2为0.47),弥补宽波段遥感光谱分辨率及空间分辨率的不足,突破了在大尺度下便捷、精确监测土壤盐渍化的难题。植物在时间尺度上的物候参数EVI-SI与土壤盐度的相¨关关系优于在单一时间点内所提取的植被指数与土壤盐度的相关关系,说明高时相遥感时间序列数据能消除其它环境因子变化对植被的影响。另外,通过对不同的植被类型分类还可以提高两者之间的相关性:农用地中农作物的生物量随盐度增加而线性减少,线性回归拟合度高(R2为0.85);荒地中EVI-SI和ECe有很好的二项式回归关系,拟合度高达70%;在混合斑块中,EVI-SI与ECe拟合度也较为满意,R2为0.32。通过MODIS数据中所获得的物候参数能区分不同地物,以及较好地指示不同盐度梯度(EVI-SI与ECe之间的高度相关性),且MODIS数据是全球覆盖并获取便捷,这些优势使得MODIS数据在大尺度下监测土壤盐渍化方面十分具有竞争力和潜力。 (3) DNDC模型能较好地模拟黄河三角洲棉花及芦苇生长及温室气体排放情况,预测了在面临土壤盐渍化加重风险时,加剧温室效应的主要环境和人为因子。利用由植被遥感植被指数估测得来的生物量校正和验证DNDC模型,结果显示校正和模拟过程都取得了较好的结果。棉花、芦苇样点的年生物量模拟值与估算值之间最大的相对偏差分别为6.37%、16.93%。在日尺度上,DNDC模型能较好地模拟植物生长及GHG排放的趋势。生长季前中期,棉花和芦苇生物量日变化模拟值和估算值之间的拟合度较高,r2大于0.95,两者之间的偏差较小,低于30%。棉花样点的C02及N20排放量、芦苇样点的NEE日变化实测值和模拟值之间尽管偏差偏大,但两者之间的拟合度高,r2分别为0.76、0.94、0.88。因此,在年尺度和日尺度上,DNDC模型能较好地模拟棉花和芦苇生长及土壤C、N变化,GHG排放量的模拟结果可信度较高。模拟结果显示,随着土壤盐度的升高,棉花和芦苇的生长受到胁迫,年平均生物量呈下降趋势(棉花:1900-1412kg·C·ha-1,芦苇:8184-5284kg·C·ha-1);年平均土壤有机碳总量变化(dSOC)显著下降(棉花:4204-3783kg·C·ha-1-y-1,芦苇:2239-1469kg·C·ha-1-y-1);但对土壤总氮库以及对CO2、N20排放量没有明显变化。然而,通过一系列的敏感性分析,发现初始SOC值、黏土组分含量的变化、灌溉条件超出一定阂值范围,将导致植物生物量、CO2、N20排放量发生显著变化,尤其在高度盐渍化区域,这些变化的幅度明显高于低盐区。另外,与全球其它区域相比,黄河三角洲芦苇样地土壤N20排放平均值偏高,为4.56kg·N·ha-1·y-1,产生这一现象部分原因可能是土壤盐渍化所导致。 (4)黄河三角洲的土壤盐渍化被证实是一类空间自相关的生态过程,空间自相关回归SAR亚区模型分析土壤盐渍化过程,具有以往评价性研究所忽略的优势:既不损失重要的空间信息又得到无偏差、定量的结果,有助于相关部门集中精力采取相应的盐渍化减缓措施。土壤类型、地形、土地利用历史和一些人类活动对土壤盐渍化过程有重大的影响,这也说明了在进行因子分析时需要考虑到所有的因素。相对于全区模型,亚区模型的结果表明,在消除环境和土地利用历史因子干扰的情况下,分析人类活动对盐渍化的影响能提供更为丰富的空间信息且人为决定因子影响的评价正确性更高。另外,SAR空间统计回归方法的应用不仅能确定人为决定因子,并且能无偏量化其影响的大小及判定正负影响。SAR亚区模型模拟土壤盐渍化过程,既不损失重要的空间信息又使得到无偏的结果,这些优越之处得益于有效处理土壤盐度自相关结构,及消除均一化环境等非人为因子的干扰。所有模型结果显示,破坏植被活动或聚盐行为都加重了盐渍化过程,例如油井开发和盐水养殖,但是影响最大的区域仅在重度盐渍化区(海滨区和土壤Ⅲ区)。在合理的灌排条件下,农业活动基本都能减轻土壤盐渍化程度,但减缓作用最明显的为中度盐渍化区。亚区范围内的决定因子量化分析主要集中在人类活动上,其精确的结果显示了能指示土壤盐渍化风险区的优势,并有助于相关部门集中注意力在这些区域采取减缓盐渍化的措施。
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