近50 a 新疆风蚀气候侵蚀力迁移特征及影响因素研究

王雅琴， 杨海梅， 范文波， 许忠宇， 乔长录

（1.石河子大学水利建筑工程学院，新疆 石河子 832000；2.石河子大学现代节水灌溉兵团重点实验室，新疆 石河子 832000；3.石河子大学理学院，新疆 石河子 832000）

近年来，国际社会对气候变化背景下的土壤侵蚀给予了高度重视［1-2］，IPCC 历次评估报告中也直接或间接涉及了气候变化对荒漠化影响等方面的内容［3］。而土壤风蚀作为我国干旱半干旱地区风沙活动和土地沙漠化的首要环节，既是气候变化的响应者，同时也对生态系统产生反馈作用，是生态评价的重要指标［4］，新疆作为我国西北典型的干旱区，干旱少雨的气候条件和脆弱的生态环境，使其对气候变化的响应十分敏感［5］，此外，土壤风蚀是该区面临的主要环境问题，在此背景下，新疆地区的土壤风蚀如何响应区域气候变化则是一个需要深入探讨研究的科学问题。

目前，国际上采用风蚀气候侵蚀力（C值）来度量气候影响土壤风蚀的可能程度［6］，其计算模型和方法经过多次修订后被广泛应用于各地风蚀气候侵蚀力的评估及其对区域气候变化的响应研究。Zhao等［7］通过研究气候变化对非洲南部地区土壤风蚀的影响发现风速、平均气温和降水量对该地区的土壤风蚀影响程度分别为39.89%、18.96%和24.63%；Yang 等［8］通过研究我国北方气候侵蚀力对气候变化的敏感性发现风速变化1%会导致C值变化超过3%，降水量和相对湿度对C值的影响较风速次之，C值对平均气温变化不敏感。吴成永等［9］对青海省风蚀气候侵蚀力的驱动力分析发现柴达木盆地C值主要受降水影响，东昆仑山及江河源区西部地区C值主要受风速和平均气温的影响；韩柳［10］评估了风速对我国北方地区风蚀气候侵蚀力的影响发现平均风速的降低是导致我国北方风蚀区风蚀气候侵蚀力减小的直接因素；杨兴华、马茜茜等［11-12］对塔里木盆地和阿拉善高原风蚀气候侵蚀力的研究均指出C值主要受到风速的制约，降水的增加对C值的减弱作用甚微。祁栋林等［13］对青海省冬春季风蚀气候侵蚀力的研究指出东部农业区和环青海湖区C值主要受制于风速和降水量，三江源区C值则受风速、平均气温和降水量的共同作用。上述已有研究定性分析了不同区域风蚀气候侵蚀力的气候驱动力，但仅通过探究各要素的正负效应无法进行定量分析，还不足以揭示风蚀对气候变化的响应机理，因此本文基于重心迁移模型来分析风蚀气候侵蚀力年/月重心迁移规律，运用地理加权回归模型探究各气象因子对风蚀气候侵蚀力影响的空间非稳定性特征，并结合有效敏感指数及有效影响面积（EIA）来定量描述各解释变量对风蚀气候侵蚀力影响的强弱程度。研究结果以期更进一步揭示土壤风蚀对气侯变化的综合响应机理，为新疆地区环境保护及生态安全建设提供一定的背景支持。

1 数据与方法

1.1 研究区概况

新疆占地面积1.66×106km2，属典型大陆性干旱气候，干燥少雨，风力强劲，四季气温相差悬殊；境内地形地貌条件复杂，形成了山体、绿洲、盆地交替的地貌格局。受特有的地貌特征与大气环流的影响，大风日数和降水量的分布均形成了北疆多于南疆的格局；独特的地形特征使其生态类型复杂多样，干旱少雨加之境内风区广布使其区域生态环境脆弱，土壤风蚀、沙化等问题突出［14］，风蚀荒漠化土地广布于新疆两大盆地及周边平原地带，风蚀荒漠化占全疆荒漠化面积的75.86%［15］。

1.2 数据来源与处理

本研究选用的气象资料来源于国家气象科学数据共享服务平台（http://data.cma.cn/）提供的“中国地面气候资料日值数据集（V3.0）”剔除塔中站及乌鲁木齐牧试站等数据严重不连续台站，使用临近日平均值来代替补全单个值缺失数据，最终选定1969—2019 年62 个气象站点的气温、降水量、相对湿度、风速等指标作为计算初始值。DEM数据来自中科院寒区旱区科学数据中心（http://data.casnw.net/portal）分辨率90 m。

1.3 研究方法

1.3.1风蚀气候侵蚀力 本文利用联合国粮农组织（FAO）订正的计算公式［16］计算风蚀气候侵蚀力（C值）；月潜在蒸发量（ETPi）采用《生态保护红线划定指南》（环办生态［2017］48号）文件中提供的方法计算［17］；采用幂值指数法将风速数据修正到2 m 高度处：

式中：C为风蚀气候侵蚀力；-ui为2 m高处的平均风速（m·s-1）；ETPi为月潜在蒸发量（mm）；pi为月降水量（mm）；d为月天数（d）；Ti为月平均气温（℃）；ri为月平均相对湿度（%）；u1和u2分别为高度z1和z2处的风速，风速切变指数为1/7［18］。

1.3.2重心迁移模型 重心是引用人口地理学中常见的人口分布重心原理求得的，参考文献［19］给出重心计算公式：

式中：X和Y为风蚀气候侵蚀力的重心地理坐标［20］；n为研究区域气象站点的个数；Ci为该区第i个气象站点的风蚀气候侵蚀指数值；（xi，yi）为第i个气象站点的地理坐标；θ为第α年相对于第β年重心移动的角度（-180°≤θ≤180°）；（Xα，Yα）和（Xβ，Yβ）分别为第α年和第β年风蚀气候侵蚀力的重心地理坐标；d为第α年相对于第β年重心移动的距离；k为常数，其值为111.111，逆时针方向为正。

1.3.3地理加权回归模型（GWR） 地理加权回归模型［21］考虑了自变量的空间分异特征，是对全局回归模型的进一步扩展，具体计算方法为：

式中：yi为第i个样本点的因变量；β0为常数项；（ui，vi）为第i个样本点的坐标；βj（ui，vi）为第i个样本点第j个回归参数；xij为第i个区域第j个自变量的值；εi是服从均值为零的独立正态分布的误差。

本文选择C值作为因变量，气象因子作为解释变量，并采用0.3°×0.3°的格网对数据进行重采样，划分为2104个格网。运用正态QQ图法检验［22］及最小二乘法模型（OLS）［23］分别检验解释变量的正态性及共线性，最终选定气温、降水量、风速、相对湿度为满足地理加权回归的解释变量。

1.3.4解释变量的有效影响面积 GWR 回归系数的大小反映各解释变量对风蚀气候侵蚀力的影响程度。本文将每个格网点解释变量的回归系数通过自然断裂法分为5 级，取绝对值最大一级的回归系数作为有效敏感性指数（ESI）［9］，来反映解释变量对风蚀气候侵蚀力的敏感程度，并根据解释变量的有效敏感指数定义EIA来定量地描述气象因子影响风蚀气候侵蚀力的程度。

式中：EIA 为有效影响面积；Ai为第i个解释变量格网面积；ESIi为第i个解释变量有效敏感性指数；n为解释变量个数。

2 结果与分析

2.1 风蚀气候侵蚀力的重心迁移特征

风蚀气候侵蚀力的重心迁移特征（以迁移距离及迁移角度来表征）见图1。

图1 风蚀气候侵蚀力重心分布及迁移特征Fig.1 Distribution and migration characteristics of gravity center of wind erosion climate erosivity

据图1b 和表1，50 a 间风蚀气候侵蚀力的重心主要集中于南北东三疆交界处，主要在42°27′28″～43°42′50″N，87°08′59″～90°05′24″E 区域内移动，其中向西北方向平均移动4次，向东南方向移动8次，表明多年来风蚀气候侵蚀力的重心主要向东南方向移动。从具体的移动轨迹来看，重心的迁移主要经历了3个阶段，1969—1995年，风蚀气候侵蚀力重心向西北方向移动了191.34 km，平均移动速率为7.36 km·a-1；1995—2010年，风蚀气候侵蚀力重心以21.69 km·a-1的速度大幅度向东南方向移动325.33 km；在2010 年后重心出现向西北回迁的趋势但整体向东南移动了191.15 km。从3个阶段来看，新疆风蚀气候侵蚀力在50 a间整体呈现西北—东南—西北的迁移规律，但其向西北方向移动的距离近似于向东南方向移动距离，最终倾向于向高纬度地区移动。

表1 风蚀气候侵蚀力年重心迁移特征Tab.1 Characteristics of annual gravity center migration of wind erosion climate erosivity

据图1b 和表2，风蚀气候侵蚀力月重心在1—4月大幅向北移动，累计向西北方向移动了309.51 km；4—10 月重心变化幅度减小且位置变化范围相对集中，10 月—次年2 月风蚀气候侵蚀力重心以81.96 km·月-1的速度大幅度向东南方向移动，可以看出，在春夏季节来临之际新疆风蚀气候侵蚀力重心会由南向北，由西向东迁移，寒冷季节临近时重心则迁回天山西南部地区，出现这种趋势的主要原因与南北疆的气候条件有关，月重心发生大幅度变化的月份正是新疆地区气温大幅下降之际，而天山以北地区降水量大于天山以南地区，降水加之积雪覆盖致使冬季风蚀气候侵蚀力重心大幅度南移。从图表中可以看出，从4 月开始，至9 月结束，风蚀气候侵蚀力的重心徘徊在准噶尔盆地南缘及吐鲁番盆地与哈密盆地交界处，说明该区域为春夏季节新疆地区强风蚀区主要分布区。

表2 风蚀气候侵蚀力的月重心迁移特征Tab.2 Characteristics of monthly barycentric migration of wind erosion climate erosivity

2.2 风蚀气候侵蚀力的气候驱动力分析

2.2.1单因素对风蚀气候侵蚀力影响的空间非平稳性研究 通过解释变量回归系数的空间化表达，得出各影响因子对风蚀气候侵蚀力影响程度的空间特征（图2）。

从图2 可以看出，风速、平均气温、降水量及相对湿度的回归系数既有正值也有负值，正相关与负相关区域相互交错，表明各因子对风蚀气候侵蚀力的影响程度具有空间异质性。从回归系数绝对值的大小来看，气候因子对风蚀气候侵蚀力的影响程度表现为风速>平均气温>降水量>相对湿度。从具体影响特征来看：

图2 解释变量回归系数空间分布Fig.2 Spatial distributions of regression coefficients of explanatory variables

风速对C值的影响在97%的区域呈现出正相关效应，其回归系数在空间分布上呈现从西到东逐渐递增的趋势，整体上以85°E 为界，东西两极分化的对称分布状态，高值区和低值区均出现在北疆地区，其中北疆西北部地区C值受风速的影响最小，东疆地区C值对风速的变化最为敏感。

降水量对C值的影响呈现出明显的南北差异，其主要原因在于北疆地区平均降水量高于南疆地区，所以降水量对北疆地区C值的抑制作用明显高于南疆地区，从区域上看，北疆东北部地区C值受降水的影响最大，其中北疆阿勒泰地区C值对降水的变化最为敏感，南疆塔里木盆地东南缘及北疆博州及塔城一带降水对风蚀的抑制作用甚微。

气温对C值的影响呈现沿纬度变化的层状分布状态，南北差异显著，北疆地区气温对C值的影响表现为正相关效应，且相关性随纬度的增加而增大，其中阿勒泰地区平均气温对风蚀气候侵蚀力的促进作用最为显著，而南疆地区呈负相关效应，纬度越高敏感性越低，巴州东南角区域C值对气温变化最为敏感。

2.2.2气候变化驱动机理的阶段性差异及敏感性分析 为进一步综合分析各气象要素对风蚀气候侵蚀力的影响，根据有效敏感指数，将各气象因子的有效敏感区进行了可视化处理，分析气象因子有效敏感区的阶段性变化特征，从解释变量有效影响面积的大小来定量分析气候因子影响气候侵蚀力重要性程度。

据图3 可知，1969—1979 年相对湿度敏感区纵跨阿勒泰地区、乌鲁木齐以东地区及哈密地区北部，相对湿度的EIA 为13784.86 km2；降水量敏感区位于阿勒泰南部地区及昌吉州东部地区，降水量的EIA 为26790.43 km2；风速敏感区为哈密西北部地区、塔里木盆地西缘及巴州中南部地区，风速的EIA为275305.63 km2；气温敏感区位于阿勒泰地区与塔城地区北部，平均气温的EIA 为40898.3 km2。其中平均气温、相对湿度及降水量3 个因素的影响区域在空间上有重叠，重叠部分区域的面积为187549.95 km2，表明该区域风蚀气候侵蚀力受平均气温、相对湿度及降水量的共同影响。

图3 解释变量有效敏感区时空变化特征及有效影响面积统计图Fig.3 Spatial and temporal distribution characteristics of the effective sensitive areas of explanatory variables and statistical diagram of the effective affected area

1980—1989年4个解释变量的有效影响范围均有所扩大，其中风速的EIA 扩大了65942.40 km2，平均气温的EIA扩大了29387.97 km2，降水量的EIA扩大了817.80 km2，相对湿度的EIA 扩大了3474.30 km2，南疆塔克拉玛干沙漠南缘扩展为相对湿度敏感区，而风速、平均气温及降水量敏感区的重心位置较过去10 a未发生变化。平均气温、降水量及相对湿度敏感区在北疆西北部有重叠，说明该区域的风蚀气候侵蚀力受平均气温、降水量、相对湿度的共同作用，影响区面积为200366.85 km2。昆仑山与阿尔金山交界地区，风蚀气候侵蚀力受风速与平均气温的共同作用，作用面积为154418.60 km2。

1990—1999 年风速敏感区向北移动至巴州东南缘及吐鲁番和哈密地区，风速的EIA 为283768.56 km2，气温敏感区南移至南疆塔克拉玛干东南角区域，平均气温的EIA 为15596.83 km2，相对湿度及降水量敏感区的重心位置较过去10 a未发生较大变化，但二者的EIA 分别缩小了7088.80 km2、5624.18 km2，阿勒泰南部区域为降水量和相对湿度的共同作用区，其作用面积为56185.85 km2，阿尔金山及昆仑山脉交接部分区域的风蚀气候侵蚀力受平均气温与风速的共同作用，重叠区面积为89422.55 km2。

2000—2009 年风速敏感区持续上移，风速的EIA 缩小至161944.63 km2，南北疆均分布有气温敏感区，平均气温的EIA 为18843.66 km2，降水量敏感区向北扩展，覆盖整个阿勒泰地区，降水量的EIA为12077.92 km2，相对湿度敏感区重心位置未发生变化，但相对湿度的EIA 缩小了7844.86 km2。4 个解释变量在阿勒泰地区及昌吉州产生空间上的重叠，重叠区域面积为81509.05 km2，说明该部分区域风蚀气候侵蚀力受风速、降水量、相对湿度和平均气温的共同影响。

2010—2019年风速敏感区向西南方向扩展，风速的EIA 增大了54705.25 km2，气温敏感区分布在北疆北部，平均气温的EIA 扩大了448.67 km2，降水量的EIA 缩小了3096.80 km2，仅分布在阿勒泰南部区域，南疆阿尔金山与昆仑山交接部分区发展为相对湿度敏感区，其EIA扩大了3646.44 km2，4个解释变量的共同影响区域较过去10 a未发生较大变化。

区域上，北疆阿勒泰地区风蚀气候侵蚀力主要受相对湿度、降水量及平均气温的影响，2010 年以前风速和平均气温为影响南疆西南部地区风蚀气候侵蚀力的主导因素且影响面积逐年缩减。此后，相对湿度发展成为南疆东南部地区的主要影响因素，东疆地区风蚀气候侵蚀力主要受风速的影响。从EIA的大小来看，整体上，平均气温和风速为新疆地区风蚀气候侵蚀力主要影响因素。50 a间降水量及相对湿度的EIA 呈降低趋势，平均气温及风速的EIA呈波动下降的趋势。其中近30 a 风速的EIA减少了124598.15 km2，平均气温的EIA 减少了51891.28 km2，相对湿度的EIA减小了11287.12 km2，降水量的EIA 减少了18627.12 km2。从敏感区变化特征来看，50 a 间风速敏感区持续向北移动，南疆气温敏感区的范围逐年缩减，相对湿度及降水量敏感区多年未发生较大变化，主要集中在北疆北部地区。

3 讨论

目前关于风蚀气候侵蚀力时空变化特征的相关研究较多，本研究在此基础上拓展研究了风蚀气候侵蚀力重心的空间变化特征。研究结果指出，1969—2019 年风蚀气候侵蚀力重心变化范围主要集中在南疆、北疆和东疆交界处，说明该区域为风蚀高危区，这与杨光华等［24］的研究结果一致。道然·加帕依等［25］的研究指出近46 a来亚洲经向环流呈减弱趋势，而纬向环流呈加强趋势，20 世纪60—80 年代，亚洲环流经向度偏大以经向环流为主；80年代后期，经向环流减弱，转为纬向环流，本研究则发现风蚀气候侵蚀力年代际重心在此期间同样出现了经纬向迁移的趋势，且最终倾向于向高纬度地区移动，说明风蚀气候侵蚀力年代际重心的迁移可能与大气环流的经纬向迁移有关。此外，李耀辉等［26］研究指出，近40 a之前新疆西北部阿拉山口地区为大风频发区，高婧等［27］的研究结果则表示近50 a 新疆大风频发区的中心位于天山中东部地区，而本文的研究发现近50 a风蚀气候侵蚀力年际重心同样呈现东西向迁移的特征，说明风蚀气候侵蚀力的年际重心迁移还可能与大风频发区的此消彼长变化有关。

吴成永等［9,11,28］的研究指出风蚀气候侵蚀力与风速、气温呈正相关关系，与降水量及相对湿度呈负相关关系，风速为影响风蚀气候侵蚀力的主导因素，这与本研究结果一致，此外本研究在前人研究的基础上进一步量化了各气象因子对新疆风蚀气候侵蚀力的影响程度。研究结果显示，近50 a风速、平均气温、降水量及相对湿度的EIA 整体上均呈减小趋势，说明风蚀气候侵蚀力整体呈降低趋势，这可能与西风环流及冬季风的减弱以及北方冷空气活动强度与频率减弱有关，何毅等［29］研究发现，20世70 年代至21 世纪初，西风环流减弱致使地表风速呈下降状态，高婧等［30］指出近49 a北半球极涡强度和面积指数减弱导致新疆的冷空气活动强度和频率有所减弱，进而致使新疆大风日数显著减少，风速及大风日数的降低会直接减弱风蚀气候侵蚀力的大小，进而导致各解释变量的EIA减少。

4 结论

（1）近50 a新疆地区风蚀气候侵蚀力主要分布在南疆、北疆和东疆交界处，年风蚀气候侵蚀力重心呈西北—东南—西北的迁移规律；月重心迁移呈现3个阶段，1—4月重心向北迁移，4—10月重心分布集中未发生大幅度迁移，10—12月重心大幅度向东南方向移动，在春夏季节来临之际新疆风蚀气候侵蚀力重心会由南向北，由西向东迁移，寒冷季节临近时重心则迁回天山西南部地区。

（2）风蚀气候侵蚀力的变化受到风速、平均气温、降水量及相对湿度的空间非平稳影响，其中风蚀气候侵蚀力对风速变化最为敏感，其对平均气温的敏感性呈现出显著的南北差异，降水量和相对湿度对风蚀气候侵蚀力均呈现抑制作用，且其影响范围均分布在北疆阿勒泰地区。

（3）区域上，北疆阿勒泰地区风蚀气候侵蚀力主要受相对湿度及降水量的影响，南疆西南部地区风蚀气候侵蚀力主要受风速和平均气温的影响，东疆地区风蚀气候侵蚀力主要受风速的影响。50 a间降水量及相对湿度EIA 呈降低趋势，平均气温及风速的EIA呈波动下降的趋势，在近30 a风速、平均气温、相对湿度及降水量EIA 分别减少了124598.15 km2、51891.28 km2、11287.12 km2、18627.12 km2。