1. 引言
风蚀气候侵蚀力是潜在风力侵蚀强度的重要表征 [1],是对气候影响风蚀的可能程度的量度,是土地沙化和农田风蚀评判的重要指标 [2] [3] [4],通常用风蚀气候因子指数表示,也是广泛应用的风蚀方程5组变量之一 [2] [5]。风蚀气候因子的计算最早由Chepil等提出 [2] [6],公式在干旱地区使用时存在一定的局限性 [2]。随后,FAO等又提出了新的风蚀气候因子指数计算模型,改进了Chepil计算方法中的不足,该公式一经提出,就得到了广泛的应用 [2] [7]。
近些年来国内学者分别对不同地区的风蚀气候侵蚀力进行了相关的分析研究,均得出了相应的研究成果。20世纪90年代董玉祥等 [8] [9] 利用FAO公式计算和分析了中国干旱、半干旱区风蚀气候侵蚀力指数。其结论为风蚀气候侵蚀力有明显的季节分布特征,春季的风蚀气候侵蚀力最强 [2]。在风蚀气候侵蚀力较大的地方容易发生风沙危害和农田风蚀现象 [2]。风蚀气候侵蚀力主要受风速的制约,近几十年来,随着中国风速的减少,风蚀气候侵蚀力呈减少趋势 [10] [11]。方祖光等 [9] [10] 对福建沿海地区风蚀气候侵蚀力的基本特征研究得出沿海地区风蚀气候侵蚀力一般发生在冬秋季节,主要影响因子是风速和降水。王永等 [9] [12] 和朱丽等 [9] [13] 分别对阴山北麓地区风蚀气候侵蚀力和土壤侵蚀驱动机制进行分析研究,得出春季是风蚀气候侵蚀发生的主要季节,冬春季风力强劲的气候条件是土壤侵蚀的内在驱动力,风蚀气候侵蚀因子与沙尘暴日数的变化具有较好的对应关系。冯伟等 [9] [14] 分析西气东输管道施工建设对干旱荒漠化土壤的影响主要表现为土壤地表的扰动破坏,容易造成风蚀。何清等 [9] [15] 通过一次沙尘暴天气过程和野外试验,得出摩擦速度与风速成正相关,并影响着风蚀期沙量变化。蒋冲等对黄土高原风蚀和水蚀复合区的风蚀气候侵蚀力分析研究,表明整体呈现明显的较少趋势。杨兴华等 [8] 对塔里木盆地风蚀气候侵蚀力分析研究,结果显示整体呈明显的较少趋势,主要影响因子是风速。总的来说,此项工作在中国的开展尚少 [8]。
本文利用FAO风蚀气候因子指数拟对新疆达坂城风区风蚀气候侵蚀力的变化特征进行分析研究,阐述风区风蚀气候侵蚀力强度特征、时间分别特征及相关气象要素的关系等变化特征,为风区生态环境治理、旅游资源开发利用等提供一定的参考。
2. 数据来源和方法
2.1. 研究区概况
研究区位于东西天山的交汇处,南面的西天山和北面的东天山使风区的地形为一个较大的U型谷地,地理坐标为北纬42˚55'34''~43˚51'40'',东经87˚11'37''~88˚58'44'',面积4772平方公里,平均海拔2114米,最高海拔高达5412米,位于博格达峰周边,最低海拔约791米,位于G30高速公路后沟谷低处,东和吐鲁番接壤,东南与托克逊为邻,西南与乌鲁木齐县为界,西与天山区相连,西北与米东区、天池紧挨,北和阜康、吉木萨尔接壤。
达坂城风区属于中温带大陆性干旱气候,昼夜温差大,寒暑变化剧烈,气候干燥,降水少,无霜期短。年平均气温为6.7℃,昼夜温差大,多年平均日较差13.2℃,年较差为32.3℃,降水量71.0毫米,年平均大风日数133天。
2.2. 数据来源
资料来源于乌鲁木齐市达坂城区气象局,时间序列为1960年到2019年,气象要素包括逐月的平均气温、平均风速、降水量和平均相对湿度。
2.3. 计算及分析方法
文中计算方法采用联合国粮农组织提出的风蚀气候因子指数计算公式:
(1)
式(1)中C为风蚀气候因子指数;
为第i月2米处的平均风速(m/s);ETPi为第i月潜在蒸散量,Pi为第i月的降水量,d为第i月的日数。
式(1)中的
为2米处的平均风速,气象站观测到的风速为10米处的平均风速,其换算公式为:
(2)
蒸散量ETPi的计算方法较多,本文中采用程天文等人研究的气温相对湿度公式 [2] [7] [8] 来计算蒸散量ETPi,其计算公式为:
(3)
式(3)中Ti为第i月的平均气温(单位:℃),ri为第i月的平均相对湿度(单位:%)。
文中采用一元线性回归模型和Mann-Kendall(M-K)检验方法分析风蚀气候因子指数的变化趋势和突变特征,对公式模型及使用方法不再赘述,众多文献中均有详细描述 [16] [17]。
3. 结果与分析
3.1. 风蚀气候因子指数时间变化
3.1.1. 年及年代际变化
图1为达坂城风区1960~2019年风蚀气候侵蚀力变化情况,从图中可以看出,近60年风区风蚀气候侵蚀力整体上趋于明显地减少趋势,减少的趋势为−54.19/10a,并通过P = 0.001的显著性检验,1960年~2019年风蚀气候侵蚀力指数平均值为292.6,最大值出现在1979年,高达601.7,比新疆塔里木盆地的最大值395.5高出206.2,且出现峰值的年份也比塔里木盆地推迟了整整10年,最小值出现在2019年,其值为38.9。近60年整体上减少的趋势虽然十分显著,但在不同的年份又表现出较大的波动,从1960年到1971年风蚀气候侵蚀指数值呈现快速上升的趋势,1971年到1985年又表现为剧烈波动的趋势,1989年到1996年又出现逐年较弱的上升趋势,1996年之后的24年除2003年有较大的增加外,其余23年均呈现显著减小的趋势。

Figure 1. Annual variation trend of wind erosion climate factor index from 1960 to 2019
图1. 1960~2019年风蚀气候因子指数变化趋势
表1为1960年~2019年各年代风蚀气候因子指数变化趋势和显著性检验表,从表中可以看出,20世纪60年代指数变化趋势最大,倾向率为261.4/10a,即10年内上升了261.4,且通过了置信水平为0.001的检验,70年代波动较大,倾向率仅为−5.6/10a,呈微弱的较少趋势,10年内略较少了5.61,并未通过置信水平为0.05的检验,80年代和90年代倾向率分别为−83.9/10a和−32.4/10a,减少的趋势相对70年代较为明显,但均未通过置信水平为0.05的检验,21世纪的00年代倾向率为−184.3/10a,较少的趋势更加显著,10年内指数减少了−184.3,通过置信水平为0.05的检验,21世纪10年代倾向率为−40.8/10a,且逐年减少的趋势较为一致,并通过置信水平为0.05的检验。

Table 1. Interdecadal tendency rate and significance test of wind erosion climate factor index
表1. 各年代指数倾向率及显著性检验
注:***表示通过该置信水平检验,未标注***者为未通过该置信水平检验。
3.1.2. 月际及季节变化
图2为风区风蚀气候因子指数月际变化,从图中可以看出,风蚀气候因子指数5月达到峰值,多年均值高达38.7,4月份紧随其后,其值为36.1,12月和1月也保持相对较高的水平,多年均值分别为30.9和29.7,3月、6月和11月下降较明显,7~10月下降更加显著,且在10月份达到最小值14.4。

Figure 2. Mean monthly change of wind erosion climate factor index from 1960 to 2019
图2. 1960~2019年风蚀气候因子指数平均月际变化
图3(a)为风蚀气候因子指数季节变化趋势图,从图中看出,春夏秋冬四个季节的风蚀气候因子指数变化趋势非常一致,且峰值出现的时间除夏季有明显的提前外,春秋冬三个季节峰值出现的时间均比较吻合,夏季峰值时间为1971年,春节和秋季均出现在1979年,冬季出现在1978年,风蚀气候因子指数峰值大小依次为春季、冬季、夏季和秋季,其峰值大小分别为227.9、224.6、154.5和120.1。1960年~2019年四个季节的风蚀气候因子指数最低值均出现在2019年,且指数值均较小,春季和冬季略大,分别为13.6和10.2,夏季和秋季仅为5.7和4.9。
图3(b)为各季节风蚀气候因子指数1960~2019年的平均值,从图中明显地看出,春季和冬季风蚀气候因子指数最强,其值分别为99.9和80.9,夏季和秋季明显较弱,其值分别为58.8和52.5,这一结果和内蒙古阴山北麓农牧交错带风蚀气候侵蚀力的计算结果完全吻合 [13],只是在风蚀气候侵蚀力的程度上要明显高于内蒙古阴山北麓。

Figure 3. Seasonal variation trend and seasonal multi-year mean value of wind erosion climate factor index
图3. 风蚀气候因子指数季节变化趋势和季节多年均值
3.2. 风蚀气候因子指数突变检验
图4为风区1960年~2019年风蚀气候因子指数Mann-Kendall检验图,从图中看出UF从1960~1980年出现幅度较大的上升趋势,说明此阶段风蚀气候因子指数升高的趋势显著,从1980年之后出现了转折性的变化,风蚀气候因子指数一直呈现缓慢下降的趋势,UF线和UB线于2009年出现交点,但交点在置信区间之外,因此在60年的变化过程中没有突变。

Figure 4. Annual mutation test of wind erosion climate factor index
图4. 风蚀气候因子指数年突变检验
图5(a)~(d)分别为春夏秋冬风蚀气候因子指数的Mann-Kendall检验图,图中四季的变化趋势和图4中年的变化趋势一致,且UF线和UB线均在置信区间内没有出现交点,故四季的风蚀气候因子指数也均未发生突变。
3.3. 气象因子与风蚀气候因子指数的相关分析
表2给出了风蚀气候因子指数和气象因子的单相关关系,从表中明显地看出,风蚀气候因子指数和平均风速的相关关系最显著,除秋季的相关性略低外,年和其它三季高度相关,相关系数均在0.90以上,而其它气象因子只有平均气温在春季的相关性略高外(−0.61),其余相关性均很低。尤其是降水量在达坂城干旱区对风蚀气候侵蚀力的影响更加不明显,这和祁栋林等人 [9] 研究青海省风蚀气候侵蚀力变化的结果非常相似。可见平均风速是影响达坂城风区风蚀气候侵蚀力最关键的气象因子。

Figure 5. Seasonal mutation test of wind erosion climate factor index
图5. 风蚀气候因子指数季节突变检验

Table 2. Correlation coefficients between wind erosion climatic factor index and meteorological factors
表2. 风蚀气候因子指数与气象因子的相关系数
4. 结论
1) 新疆达坂城风区1960~2019年风蚀气候因子指数的变化大致呈开口向下的抛物线形状,形成了显著上升期→剧烈波动期→明显下降期的总变化过程,但总的趋势是显著下降。
2) 1979年达到了历史极高值,风蚀气候因子指数高达601.7,平均值为292.6,从目前国内研究的结果中还没有出现这么高的指数值,可见达坂城风区风蚀气候侵蚀力非常严重。
3) 风蚀气候因子指数具有明显的月际和季节变化特征,4~5月最大,9~10月最小,春季最大,冬季次之,夏季和秋季较小,年和季节均呈现显著减少的趋势。
4) 风蚀气候因子指数减少的趋势很显著,通过Mann-Kendall检验分析后,并未出现突变点。
5) 风速是影响风蚀气候因子指数的关键因子,而平均气温、降水量和相对湿度对其影响并不显著。
基金项目
新疆高校重点项目(XJEDU2019I020);国家自然科学基金项目(31660167)。
NOTES
*通讯作者。