青土湖地处甘肃省民勤县城东北方向西渠镇境内, 腾格里沙漠西缘、巴丹吉林沙漠东南缘(图1), 地理位置为39° 04'-39° 09' N、103° 36'-103° 39' E, 海拔1 292~1 310 m。该区年平均气温为7.8 ℃, ≥ 10 ℃的有效积温3 289.1 ℃· d; 年降水量110 mm 左右, 且降水多集中于7-9月, 占全年降水总量的73%, 蒸发量2 640 mm, 是降水量的24倍^[18]; 无霜期168 d, 光照3 181 h, 太阳辐射630 kJ· cm^-2; 全年盛行西北风, 夏秋季盛行东风, 有害风主要为西北风, 年均风速4.1 m· s^-1; 属典型温带大陆性干旱荒漠气候。区域地形地貌为湖相沉积基质上分布3~10 m高的流动、半固定、固定沙丘与丘间低地相互交错分布^{[3, 4, 5]}。地带性土壤为灰棕漠土, 非地带性土壤为草甸沼泽土和风沙土^[19]。研究区植被类型为荒漠植被, 主要植物为白刺、芦苇、柽柳(Tamarix ramosissima)、黑果枸杞(Lycium ruthenicum)、盐爪爪(Kalidium foliatum)、猪毛菜(Salsola collina)、砂蓝刺头(Echinops gmelinii)、碟果虫实(Corispermum patelliforme)等。

图1

Fig.1

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	图1 研究区位置Fig.1 The location of study area

1.2.1 植被群落样地分布及调查方法 以水面边缘为中心, 分别在其东、西和北3个方向设置样带, 在距水面0、50、100、150、200、250、300 m等距离设置观测样地。每个样地设置两个20 m× 20 m的样方, 共设样方42个, 在每个大样方内调查灌木; 草本植物调查采用1 m× 1 m小样方, 在20 m× 20 m样方内按5点法, 设置5个1 m× 1 m小样方, 共设小样方210个, 测定物种频度。

频度是指某种植物在全部调查样方中出现的百分率。它是某种植物在群落中分布是否均匀一致的测度, 从而说明植物与环境或植物之间的某些关系, 是种群结构分析特征之一, 其计算见公式(1)、(2) :

(1)频度

D=SiY×100%(1)

式中, D为频度, S_i指所有调查样方中第i个植物出现的样方数, Y为调查样方总数。

(2)相对频度

DS=D∑inDi(2)

式中, DS为相对频度, D为某种植物频度, D_i调查样方第i个植物的频度, ∑in为调查样方内所有植物频度总和。

1.2.2 卫星影像来源及其处理分类 采用2008年11月、2010年11月、2011年3月、2012年4月、2013年3月、2014年12月不同年份的卫星影像进行对比分析。卫星影像分别为2008年11月的美国QuickBird卫星影像, 2010年11月的美国GeoEye-1卫星影像、2011年3月的美国WorldView-2卫星影像、2012年4月、2013年3月和2014年12月的法国Pleiades卫星影像。其中QuickBird于2001年发射升空, 成功地将图像的空间分辨率提高到0.61 m^[20], GeoEye-1卫星发射于2008年9月, 以0.41 m的超高分辨率进一步刷新了商业卫星影像分辨率的记录, 且具有更好的稳定性^[21], WorldView-2卫星于2009 年 10月发射升空, 能够提供0.5 m全色图像和1.8 m分辨率的多光谱图像, 且卫星响应速度快, 图像周转时间短^[22], Pleiades-1卫星经过地面处理系统的加工处理, 可以实现全色波段0.5 m和多光谱波段2 m的空间分辨能力^[23]。

首先对影像进行预处理, 包括图像的融合, 大气校正和几何精校正。本研究运用ENVI 4.8对遥感影像进行预处理, 将多光谱影像和全色影像采用基于GramSchmidt变换的遥感影像融合算法进行影像融合; 其中大气校正选用ENVI软件自带的基于MODTRAN模型的FLAASH大气校正模块进行大气校正, 几何精校正采用经过校正的其他时期的影像底图, 通过在已校正的底图上选取地面控制点(GCP)进行影像到影像的校正。将经过预处理卫星影像进行区域裁剪, 得到一幅2 516像素× 4 146像素的影像, 面积约40 km²。

遥感影像分类方法采用面向对象分类技术^[24], 其具有很好的应用前景, 可以提高分类提取的效率, 显著提高对象提取的精度。研究中使用ENVI软件中的面向对象空间特征提取模块(Feature Extraction, FX)进行遥感影像分类^[25]。

1.2.3 遥感影像分类后的精度评价 对青土湖高分辨率卫星影像进行基于面向对象分类方法的目标地物分类后, 直接对分类后的图像进行矢量输出, 可得到研究区的水面、白刺和芦苇群落的格局图像, 应用不同颜色表示水面(图2)和主要植被群落(图3)。对卫星影像判读的水面和植被类型及其边界和位置进行实地验证, 校对和对比水面区域、面积和不同植被类型的位置与面积, 确定水面及植被分布格局。分类后运用ENVI 4.8软件对分类结果通过建立混淆矩阵进行精度评价。由此精度评价结果可看出(表1), 运用面向对象分类方法取得较好的分类效果保证了数据的准确性和高精度。

图2

Fig.2

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	图2 2010-2014年青土湖水面积变化Fig.2 Water areas of Qintu Lake from 2010 to 2014

表1

Table 1

表1(Table 1)

表1 面向对象分类方法精度评价统计表 Table 1 Accuracy assessment statistic of the object-oriented classification 年份 Year 总体精度 Overall Accuracy/% Kappa系数 Kappa coefficient 2008 90.89 0.683 0 2010 93.26 0.702 1 2011 94.60 0.801 0 2012 95.40 0.803 5 2013 93.43 0.732 2 2014 95.20 0.783 4

表1 面向对象分类方法精度评价统计表 Table 1 Accuracy assessment statistic of the object-oriented classification

1.2.4 数据统计分析 应用Excel 2007软件对研究数据进行统计与分析, 青土湖水面积和植被分布图用Arcgis10.2软件绘制。

对分类后的矢量图像进行输出, 得到了研究区的湖面面积的示意图(图2)。

青土湖形成的水面面积与红崖山水库的下泄水量以及通过沿途渗漏之后的实际入湖量有着紧密的联系, 不同年份的下泄水量跟实际入湖量不尽相同, 加上地面渗漏和地下水补充之后, 形成了存在明显年际差异的水面面积(图2)。据统计, 2010年形成水面面积195.827 hm², 但2011年形成水面面积只有2010年的66%, 到2012年形成水面面积是2011年的1.8倍。随着连续5年的不断输水, 2013年形成水面面积607.126 hm², 水面急剧扩大, 是2010-2012年形成的水面面积的总和的1倍多, 至2014年形成水面达到最大规模, 水面面积约是2010-2013年4年的水面面积之和。

青土湖水面的形成对该地区的地下水位和地下埋深也产生了一定的影响, 促使该地区地下水位逐年上升和地下埋深的逐渐减小(表2)。甘肃省民勤县水文局资料显示, 输水前该区域的地下水平均埋深3.91 m。首次输水后即2010年青土湖区域的地下水埋深上升了13 cm, 2011年地下水埋深较输水前下降了31 cm, 较2010年下降了18 cm且2011年水面面积小于2010年的, 但地下水位还是上升了7 cm。第3次输水后即2012年, 与输水前相比地下水埋深上升了43 cm, 较2011年地下埋深减少了12cm, 地下水位上升了23 cm。2011年水面面积小于2010年的, 但地下水位还是上升了7 cm。2013年地下水埋深较输水前下降了45 cm, 地下水位较2011年和2010年分别上升了16和23 cm, 但同2012年相比地下水埋深下降不明显。截止到连续输水4年后即2014年, 地下水埋深与输水前比较下降深度高达70 cm, 较2013年下降深度也高达25 cm。随着连续注入青土湖水量增加, 地下水位持续上升。

表2

Table 2

表2(Table 2)

表2 2008-2014年青土湖水面面积及地下水水位变化 Table 2 Water area and groundwater table of Qintu Lake from 2008 to 2014 年份 Year 水面面积 Water area/ hm2 平均埋深 Average depth of water/m 平均水位 Average depth of water level/m 2008 0 3.91 1 296.44 2010 195.83 3.78 1 296.57 2011 130.37 3.60 1 296.64 2012 241.12 3.48 - 2013 607.13 3.46 1 296.80 2014 1 082.90 3.21 - Note: “ -” indicate data no detected. 注:“ -” 表示未测得数据。

表2 2008-2014年青土湖水面面积及地下水水位变化 Table 2 Water area and groundwater table of Qintu Lake from 2008 to 2014

通过对样方内植被的调查, 可得出生态输水前后植被物种(表3)以及芦苇和白刺的频度变化(图3)。生态输水前后, 植物种总计为16种。其中输水前10种, 主要是沙旱生和盐生植物; 输水后为12种, 新增多年生草本和一年生草本植物多种。输水后样方内的部分植物继续存在, 而有些植物则消失, 其中有两种灌木消失, 占种数的33%, 新增加了红砂。多年生草本总计两种, 输水后样方内的黄花补血草消失。一年生草本植物总计6种, 增加了3种, 占总数的50%, 相对变化最大。

表3

Table 3

表3(Table 3)

表3 青土湖输水前与输水后植物种变化 Table 3 Change of plant species on the delivering water or without water in Qingtu Lake 生活型 Life form 输水前 Species occuring before water delivery 科名 Family name 输水后 Sepcies occuring after water delivery 灌木 Shrub 梭梭Haloxylon ammodendron 藜科Chenopodiaceae - 柽柳Tamarix chinensis 柽柳科Tamaricaceae * 白刺Nitraria tangutorum 蒺藜科Zygophyllaceae * 黑果枸杞Lycium ruthenicum 茄科 Solanaceae - 小灌木 Dwarf shrub - 柽柳科Tamaricaceae 红砂Hololachna soongarica 多年生草本 Perennial herb - 蒺藜科Zygophyllaceae 驼蹄瓣Zygophyllum fabago 芦苇Phragmites australis 禾本科Gramineae * 黄花补血草Limonium aureum 白花丹科 Plumbaginaceae - 半灌木 Subshrub 盐爪爪Kalidium foliatum 藜科Chenopodiaceae * - 菊科 Compositae 沙蒿Artemisia arenaria 一年生草本 Annual herb 猪毛菜Salsola 藜科Chenopodiaceae * 盐生草Halogeton 藜科Chenopodiaceae * - 藜科Chenopodiaceae 雾冰Bassia - 藜科Chenopodiaceae 虫实Corispermum - 藜科Chenopodiaceae 灰绿藜Chenopodium 画眉草Eragrostis pilosa 禾本科Gramineae - Note: “ * ” , plant species occurs after water delivery; “ -” , plant species does not appear before or after water delivery. 注: “ * ” 表示输水后继续出现, “ -” 为输水前、后未出现植物。

表3 青土湖输水前与输水后植物种变化 Table 3 Change of plant species on the delivering water or without water in Qingtu Lake

图3

Fig.3

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	图3 2011-2014年芦苇和白刺的种群频度随样地距水面边缘距离的变化Fig.3 Change of population frequency of Nitraria tangutorum and Phragmites australis with the distance to water margin from 2011 to 2014

调查结果分析表明(图3), 芦苇出现的频度在距离水面50 m范围的所有样方内都在10%以上, 甚至部分高达29%, 在距离水面200~300 m的范围内芦苇出现的频率相对较低, 但呈逐年增长的趋势, 连续输水使得芦苇的相对频率逐年增加。白刺出现的频度恰恰与芦苇相反, 在距离水面150~300 m的范围内白刺出现的频率均在18%以上, 但在距水面50~100 m的范围内白刺出现的频度相对较少且逐年减少。连续输水使得白刺出现的相对频率逐年较少, 截止到2014年调查时, 白刺频度共减少了8.5%。

2.3.1 芦苇种群空间变化 在进行生态输水前, 芦苇种群的总体格局为零星分布, 在靠近渠道出水口的地方和研究区的东南部呈少数连片分布, 研究区中央也有部分零星分布的芦苇种群。输水后芦苇种群的总体分布格局为:2010年, 输水从南部开始, 芦苇呈零星片状分布, 相对于其他年份, 靠近水面岸边的浅水区域的芦苇分布较少。芦苇主要散落在水面形成区域内, 如临近注水渠道周围和输水廊道的出水口附近。在2011年, 虽然芦苇种群的面积相较于2010年有所减少(图4), 但其分布区域扩大, 开始大量成片镶嵌在水边, 在输水廊道出水口即水面南部连续成片分布。到2012年, 随着两年连续输水, 芦苇开始大面积成片分布。2013年芦苇种群的面积继续扩大, 集中区域仍以过水区域和渠道注水口附近为主, 但呈连续片状分布且片状面积迅猛增加。至2014年, 随着水面面积达到最大值芦苇面积也达到最大值, 是2013年芦苇种群面积的1.28倍且被淹没于水面周围及其水域内部。从芦苇的逐年变化上看, 芦苇种群的消涨与水面大小的变化有直接的关系, 且在水面的东南和西南的注水渠道和出水口区域周围呈大面积连续分布, 其他方位大面积镶嵌于水域边缘。随着水面的变化, 芦苇种群沿着水面扩展方向, 蔓延到水面西北部, 并且呈连年递增趋势。芦苇不仅在湖边成片分布, 在来水方向和距离水面较远方向连片分布且面积逐年增加。

图4

Fig.4

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	图4 2008-2014年青土湖芦苇和白刺分布图Fig.4 Distribution of Nitraria tangutorum and Phragmites australis in Qingtu Lake from 2008 to 2014

天然植被的生长与衰败与地下水埋深和地下水位有直接的关系, 研究表明, 干旱区天然植被的组成和分布对土壤和水文条件的变化响应明显。连续输水使得青土湖地下水埋深逐年下降, 地下水位逐年上升; 截至2014年地下埋深共下降70 cm, 地下水位共上升23 cm。输水前后对比发现, 芦苇种群由最初的零星分布到成片镶嵌于水域周围并广布于研究区。

2.3.2 白刺种群空间变化 生态输水前流沙不断前移埋压湖区绿洲, 沙生植物建群种白刺大量发育且总体分布趋势为广布于研究区内部, 且呈连续分布。2009年进行输水后, 白刺种群依然广布于整个青土湖地区, 在水面周围全部有白刺分布(图4), 部分区域的白刺被水面淹没。在2010年, 白刺伴水分布, 水面的东北和西南方位白刺连续成片分布。相较于2010年, 2011年水面面积减小, 但白刺的分布区域增加。在输水形成的水域干涸后, 白刺的密度增大, 但临接水面的0~200 m的白刺密度减小, 区域白刺呈点状零星分布。2012年随着水面面积的扩大, 白刺种群的面积缩小到与2009年的规模相当。从白刺的年际变化来看, 输水前两年的白刺分布格局变化不大, 在过水区域白刺增加, 位于水面东北部的白刺明显增多。经过多年的连续输水白刺种群在2013年和2014年大规模减少, 临近水面的白刺大面积被水淹没消失, 特别是水面西部和西北方向的白刺种群被芦苇种群所取代, 只零星点缀于芦苇种群之中。东北方位的白刺也在逐年递减, 并在2014年达到最小值。

对青土湖生态输水前后芦苇和白刺两种植被的面积进行对比发现, 芦苇和白刺的面积变化与水面面积有关(图5)。

图5

Fig.5

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	图5 2008, 2010-2014年青土湖植被面积与水面面积变化关系Fig.5 Change of Nitraria tangutorum and Phragmites australis vegetation area and the water surface area in 2008, 2010-2014

输水前芦苇和白刺群落的面积以2008年该区域的芦苇和白刺群落面积为参照可发现, 2010年形成水面195.827 hm²后, 芦苇群落面积比2008年增加了1.9倍, 白刺群落面积较2008年减少了13%; 2011年形成水面面积减少了33.42%, 水面退缩后, 过水区域的白刺露出水面生长, 白刺面积增加, 水面减少区域的地表有渍盐现象, 使得原本喜湿环境而不耐盐的芦苇生存环境缩小, 造成芦苇面积减少。芦苇群落面积相较2008年增加了1.64倍, 白刺群落较2008年减少了2.89%, 面积与2008年大体相当; 2012年形成水面241.12 hm², 芦苇群落面积相较2008年增加了2.46倍, 白刺群落较2008年减少了12.83%, 面积与2010年大体相当; 2013年形成水面607.126 hm², 约为2010年水面面积的3倍, 芦苇群落面积相较2008年增加了5.61倍, 白刺群落较2008年减少了18.01%; 2014年形成水面1 082.902 hm², 水面面积达到最大值, 芦苇群落面积相较2010年增加了8.44倍, 白刺群落较2008年减少了31.32%, 水域面积扩大, 地下水位逐渐上升, 芦苇的生境条件得到大幅度改善, 使得芦苇面积急剧扩大。