淤地坝建设对黄土高原植被恢复的促进作用
吴润祺
1
,
赵莹
2,
任宗萍
3,
王训诗
4,
张春娜
5,
徐向舟
1
1. 大连理工大学建设工程学院，116024，辽宁大连;
2. 山东省水利科学研究院，250013，济南;
3. 西安理工大学水利水电学院，710048，西安;
4. 山东省海河淮河小清河流域水利管理服务中心，250100，济南;
5. 高密市水利局，261500，山东高密
收稿日期：2023-09-18; 修回日期：2024-08-08
项目名称：国家自然科学基金面上项目“黄土高塬沟壑区植被对沟坡重力侵蚀作用机制研究”（52379060）；省部共建西北旱区生态水利国家重点实验室开放基金“黄土高原淤地坝建设与水资源的远程耦合关系”（2020KFKT-1）
摘要：为研究退耕还林草工程中黄土高原淤地坝建设对植被恢复的影响及成因，基于Landsat 的归一化植被指数（NDVI）遥感影像及土地利用数据集，以榆林市为例，利用线性回归分析和Mann-Kendall检验，分析各区（县）在不同淤地坝建设密度下的植被时空变化规律和不同坡度坡面上植被的恢复趋势。结果显示：1）淤地坝建设密度大的东南部区（县）植被恢复更快。各区（县）淤地坝建设密度与2003—2018年NDVI回归方程斜率间呈显著线性相关（R2 = 0.84, P < 0.001），米脂、绥德和佳县的淤地坝建设密度分别为0.976、1.393和1.217座/km2，对应的NDVI回归直线斜率分别为0.0189、0.0183和0.0205；2）东南部区（县）NDVI极显著改善区域主要出现在坡地。2008—2013年佳县、米脂和绥德NDVI涨幅分别比2003—2008年高出0.068、0.087和0.028，佳县、米脂和绥德 > 15°坡NDVI极显著改善面积比例分别达到50%、41%和38%；3）淤地坝建设促进了周边区域坡耕地退耕。2006年起榆林市规划了60万亩以上新增坝地以应对粮食减产，在保障粮食安全的同时实现了坡耕地持续退耕。坡地NDVI的极显著改善是东南部区（县）植被恢复更快的主要原因。淤地坝建设通过促进坡耕地退耕加快了其植被恢复进程，保障了退耕还林草工程的可持续发展。
关键词：NDVI 植被恢复 淤地坝 坡耕地 退耕还林草
Constructing check-dam accelerates restoration of vegetation on the Loess Plateau of China
1. School of Infrastructure Engineering, Dalian University of Technology, 116024, Dalian, Liaoning, China;
2. Water Resources Research Institute of Shandong Province, 250013, Jinan, China;
3. School of Water Resources and Hydropower , Xi'an University of Technology, 710048, Xi'an, China;
4. Haihe River, Huaihe River and Xiaoqinghe River Basin Water Conservancy Management and Service Center of Shangdong Province, 250100, Jinan, China;
5. Gaomi Water Resources Bureau, 261500, Gaomi, Shandong, China
植被不但是人类赖以生存的物质基础，而且在维护区域生态平衡、保持地表稳定性方面发挥着不可估量的重要作用。黄土高原作为退耕还林草工程的核心区之一，自1999年退耕还林草工程实施以来，区域植被覆盖显著改善，由1999年的32%提高到了2017年的65%[1]，有效控制了水土流失，改善了生态环境。淤地坝作为黄土高原地区水土流失防治的有效工程措施之一，具有良好的水土保持功效，在促进植被恢复和改善生态环境方面均发挥了重要作用。近年来国内学者对淤地坝的研究多集中在其拦沙减沙效益上[2−3]，在植被方面研究则多集中于探讨气候因素对植被覆盖的影响[4−5]。然而黄土高原植被覆盖变化是气候因素和人类活动因素共同作用的结果，人类活动因素主要表现在土地利用的变化上[6−7]，特别是退耕还林工程的实施，对植被恢复的促进起到了主导作用[8]。淤地坝坝地作为一种潜在的土地资源，能够改善农业生产条件，加快地区土地利用结构转变，对陡坡耕地退耕起到了良好促进作用[9−10]，由此产生的对地区植被恢复的影响不容忽视。
本研究基于遥感技术手段，借助归一化植被指数（normalized difference vegetation index，NDVI）数据和土地利用数据，以淤地坝分布较为密集的陕北榆林市各区（县）为研究靶区，定量分析淤地坝建设对各区（县）不同坡度植被恢复的影响，并对其促进植被恢复的原因进行了分析，以期为黄土高原地区退耕还林建设和生态恢复可持续发展提供理论依据和科学支撑。
1 研究区概况
榆林市位于陕西省北部，在E 107°15'～111°14'和N 36°57'～39°35'之间，地势西北高，东南低。地貌总体上以长城为界，北部为风沙草滩区，南部为黄土丘陵沟壑区，分别占总面积的42%和58%。北部地势平缓，为草原土壤地带，风蚀沙化较严重，但地下水资源丰富，后备资源开发潜力较大，属中温带半干旱大陆性季风气候，年平均气温8.6 °C，平均降水量371 mm，年平均风速2.5 m/s，年平均无霜期167 d，年平均扬沙天数37 d。南部沟壑纵横，梁峁起伏，为森林草原地带，水土流失严重，属北暖带半干旱大陆性季风性气候，年平均气温9.9 °C，年平均降水量427 mm，年平均风速1.8 m/s，年无霜期178 d，年平均扬沙时间为17.2 d。
2 数据与方法
NDVI是由近红外区与红光区的反射率差值比近红外区与红光区的反射率和值得到，用于分析榆林市各区（县）的植被变化情况，数据来源于国家生态科学数据中心（http://www.nesdc.org.cn/）。该数据集基于Google Earth Engine云计算平台，利用全年所有Landsat 5/7/8遥感数据，通过系列数据预处理和数据平滑等方法，得到2000—2020年每个像元一年中的NDVI最大值，数据集的空间分辨率为30 m[11]。土地利用数据来源于武汉大学的杨杰和黄昕教授团队发布的中国逐年土地覆盖数据集[12]，包含1985—2019年中国逐年土地覆盖信息。该数据基于Google Earth Engine上33万5709景Landsat影像制作而成，分类总体精度达80%。淤地坝空间分布数据来源于西北农林科技大学水土保持研究所制作的中国黄土高原淤地坝数据集[13]，该数据集基于谷歌地球上所有可获取的2016—2020年中国黄土高原影像生成，提供了中国黄土高原淤地坝的空间分布信息。
利用ArcGIS10.7对获得的遥感数据进行解译，提取榆林市2003—2018年的NDVI数据，将各像元全年最大化NDVI进行加和平均作为各个区县当年的NDVI，从而反映区域植被年际变化。通过土地利用数据对榆林市土地类型进行分类并提取耕地数据，利用榆林市DEM栅格数据对各区（县）坡度进行分类，共分为0 ~ 2°、> 2° ~ 5°、> 5° ~ 15°、> 15° ~ 25°、> 25° ~ 35°及 > 35° 6类，将榆林市耕地数据与坡度数据叠加，计算得到榆林市不同坡度耕地的年际变化和空间分布。通过淤地坝数据集对研究区域各区（县）淤地坝数量进行统计，用淤地坝数量和土地面积的比值来表征各区（县）的淤地坝建设密度。
采用Theil-Sen Median法对榆林市各区（县）每个像元的NDVI数据进行趋势计算，并用Mann-Kendall法对每个像元的趋势显著性进行检验[14]。该方法的计算公式为：
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$ {S_{ {\text{NDVI}}}} = {\rm median} \Bigg({\frac{{{{N}_j} - {N_i}}}{{j - i}}}\Bigg)。$
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(1) |
式中：SNDVI为NDVI的Theil-Sen中位数；Nj和Ni分别为第j和i年的NDVI值。
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$ Z=\left\{ \begin{array}{*{20}{l}} & \dfrac{S-1}{\sqrt{\mathrm{v}\mathrm{a}\mathrm{r}\left(S\right)}},\; \; & S\ge0 \\ & 0,\; \; & S=0 \\ & \dfrac{S+1}{\sqrt{\mathrm{v}\mathrm{a}\mathrm{r}\left(S\right)}},\; \; & S < 0\end{array}\right.。$
|
(2) |
式中：Z为标准化检验统计量；$S = \sum\nolimits_{i = 1}^{n - 1} \sum\nolimits_{j = i + 1}^n $${ \rm{sgn}}\left({N}_j-{N}_i\right)；$
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$\begin{aligned}[b]
& \mathrm{s}\mathrm{g}\mathrm{n}\left({N}_{j}-{N}_{i}\right)= \left\{ \begin{array}{*{20}{l}}
&1, &{N}_{j}-{N}_{i} > 0\\
&0,& N_{j}-{N}_{i} = 0\\
&-1,& N_{j}-{N}_{i} < 0\end{array}\right.；\\
&\mathrm{V}\mathrm{a}\mathrm{r}\left(S\right)= \frac{n(n-1)(2n+5)}{18} 。\end{aligned} $
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(3) |
式中：n为时间序列的长度；给定的显著性水平下，|Z| > u1-α/2，则拒绝原假设，即认为趋势显著。本研究中选择α = 0.05和0.01作为置信度为95%和99%的显著性检验。
3 结果与分析
3.1 淤地坝数量与分布特征
21世纪初期是榆林市淤地坝建设的高峰期，建设主要集中在2003—2008年间。截止2008年底，榆林市大中型淤地坝数量达到9 123座，其中大型淤地坝2 048座，中型淤地坝7 075座[15]。各区（县）的淤地坝建设密度用地区单位面积上的淤地坝数量来表征，通过计算研究区域各区（县）淤地坝数量与其土地面积的比值得到单位为“座/km2”（图1）。由于淤地坝建设密度越大的地区能够提供用于生产的坝地越多，因此这一数量的多少能够客观反映各地区坝地资源的情况。
东南部黄土丘陵沟壑区是淤地坝建设的主要地区，其土地面积仅占全市21%，而大中型淤地坝数量占据全市60%。淤地坝建设密度总体上表现为由东南地区向西部地区递减的格局。如图1和图2所示，淤地坝建设密度较高的区（县）主要集中在东南部的米脂、绥德和佳县等区（县），分别为0.976、1.393和1.217座/km2；而淤地坝建设密度较低的区县主要集中在西部的靖边和定边县，仅为0.094和0.015座/km2。
3.2 榆林市各区（县）NDVI时空间变化
通过对NDVI数据集进行时间和空间分析，发现2003—2018年间榆林市各区（县）NDVI值总体呈现上升趋势，但淤地坝建设密度较大的东南部地区NDVI在时空上变化更为明显。如表1所示，对地处黄土丘陵沟壑区的各区（县）2003—2018年间NDVI时间序列进行一元回归分析，可以看出淤地坝建设密度较高的米脂、绥德和佳县NDVI回归直线斜率较大，分别为0.0189、0.0183和0.0205，而淤地坝建设密度最低的定边县斜率最小，仅为0.0093。各区（县）淤地坝建设密度与回归斜率之间呈显著线性相关（R2 = 0.84, P < 0.001），说明淤地坝建设密度高的地区NDVI的上升幅度更快，植被恢复更好。
表 1(Tab. 1)
表 1 各区（县）NDVI年际变化的线性回归分析
Tab. 1 Linear regression of NDVI from different districts (counties)
区（县）
District （County） |
淤地坝建设密度
Density of check dams/（Check dams·km–2） |
线性回归方程
Linear regression equation |
R2 （n = 16） |
P |
| 佳县 Jiaxian |
1.217 |
y = 0.0205x − 40.7 |
0.91 |
0.001 |
| 米脂 Mizhi |
0.976 |
y = 0.0189x − 37.6 |
0.88 |
0.001 |
| 绥德 Suide |
1.393 |
y = 0.0183x − 36.3 |
0.82 |
0.001 |
| 子洲 Zizhou |
0.851 |
y = 0.0166x − 33.0 |
0.75 |
0.001 |
| 清涧 Qingjian |
0.569 |
y = 0.0160x − 31.6 |
0.80 |
0.001 |
| 横山 Hengshan |
0.549 |
y = 0.0161x − 32.0 |
0.83 |
0.001 |
| 府谷 Fugu |
0.317 |
y = 0.0146x − 28.8 |
0.70 |
0.001 |
| 靖边 Jingbian |
0.094 |
y = 0.0122x − 24.2 |
0.83 |
0.001 |
| 定边 Dingbian |
0.015 |
y = 0.0093x − 18.3 |
0.67 |
0.001 |
| 注：线性回归方程中的x为年份，y为对应年份的NDVI值。Notes: In the linear regression equation, x refers to the value of year, and y refers to that of NDVI for that corresponding year. |
|
表 1 各区（县）NDVI年际变化的线性回归分析
Tab. 1 Linear regression of NDVI from different districts (counties)
|
如图3所示，2003年时各区（县）NDVI差异不显著，佳县、米脂、绥德和定边的NDVI值分别为0.309、0.347、0.329和0.349；到2018年时，各区（县）NDVI则出现了明显差异，NDVI较高的区县主要集中在淤地坝建设密度较大的佳县、米脂县、绥德县等东南部地区，分别为0.618、0.654、0.637，而淤地坝建设密度较低的西部定边县NDVI最低，仅为0.465。
各区（县）淤地坝建设密度与2018年的平均NDVI表现出较高的相关性，两者相关性达到显著水平（R2 = 0.72, P < 0.001）（图4），各区（县）NDVI值总体上呈现出从东南地区向西部地区递减的格局，坝地资源丰富的地区植被覆盖情况相对更好。这种差异主要来源于2008—2013年时期东南部区县NDVI的快速增长，相较于淤地坝建设高峰时期（2003—2008年），建设期后（2008—2013年）的东南部地区NDVI增长幅度更大，这一时期东南部的佳县、米脂和绥德NDVI增长幅度均超过0.150。
3.3 各区（县）不同坡度NDVI趋势分析
气候因素和人类活动是影响黄土高原植被变化的主要驱动因素。研究表明，在较长时间尺度中NDVI变化更易受到长期气候变化的影响，但在较短时间尺度下NDVI变化与人类活动的关系更密切[16]。在陕北黄土高原地区年降水无显著变化的情况下[17−18]，整个研究时期内NDVI的持续上升表明退耕还林草工程对这一时期植被变化起到主要作用。对2001—2018年榆林市不同坡度耕地利用变化情况进行统计，可以看到（图5a）全市坡耕地面积变化主要分为2个阶段，2001—2008年间坡耕地面积先下降后上升，总体变化不大；2008年以后坡耕地面积持续下降，10年间 > 15° ~ 25°坡耕地面积由2 656.8 km2减少到1 235.3 km2，下降幅度达54%；> 25° ~ 35°陡坡耕地则由656.5 km2锐减至211 km2，下降68%。坝地资源丰富的东南部黄土丘陵沟壑区是坡耕地退耕的主要贡献地区，仅用21%的土地面积完成了全市65%的 > 15°坡耕地退耕（图5b）。
对各区（县）NDVI时序变化进行趋势分析，并统计坡耕地持续退耕这一时期不同坡度NDVI改善比例，如图6所示，淤地坝建设密度较大的东南部米脂、绥德和佳县等区（县）的坡地NDVI极显著改善面积比例较高，呈现出从东南地区向西部地区递减的格局。
随着坡度增大，米脂、绥德和佳县的NDVI极显著改善面积比例增长较为明显。在 > 5° ~ 15°区间，米脂、绥德和佳县的NDVI极显著改善面积比例分别为37%、34%和44%，相比0 ~ 2°区间分别高出16%、15%和16%；在 > 25° ~ 35°区间，米脂、绥德和佳县的NDVI极显著改善面积比例分别为46%、41%和53%，相比 > 5° ~ 15°区间分别高出10%、7%和9%。同时东南部各区（县） > 15°坡地NDVI几乎没有出现退化，而西部区县出现一定程度的退化情况，定边县和靖边县 > 15°坡地NDVI分别有13%和5%比例的轻微退化。这表明大量坡耕地退耕还林草，土地利用结构发生显著改变是这一时期东南部区县植被快速变化的主要原因，这与Zheng等[19]对黄土高原地区植被变化因素的分析结果较为一致。
总体来看，地处黄土丘陵沟壑区的各区（县）淤地坝建设密度大小与 > 15°坡地的NDVI极显著改善面积之间存在较为显著的正相关（图7），> 15°坡地NDVI极显著改善面积比例佳县最高，为50%；米脂和绥德面积比例分别为41%和38%。而靖边和定边县植被极显著改善面积比例相应最小，分别为16%和3%。这表明淤地坝建设集中的地区坡耕地退耕还林草取得的植被恢复效果更好。
3.4 淤地坝对植被恢复影响的成因
坡耕地是黄土高原退耕还林草的目标区域，主要集中在贫困的黄土丘陵沟壑区，大规模的退耕引发了农林矛盾和粮食安全问题[20]。据调查，陕北地区半数以上的低收入农户认为退耕还林项目影响生计，并表示在项目结束后会再次复垦。2001—2008年间米脂、绥德和佳县等区县农户的年收入均低于2000元，考虑到陕西黄土丘陵沟壑区坡耕地对区域粮食总产量的贡献比例较大，这一时期坡耕地的退耕明显会威胁到当地农户的生计；同时退耕还林草工程初期坡耕地的下降，使榆林市粮食产量在2004—2006年间出现了下滑，如图8a所示，全市秋粮年产量占全省比例由0.17下降到0.14，同时期单位面积粮食产量由301 t/km2下降至220 t/km2左右（图8b）。区域粮食产量的下降阻碍了坡耕地退耕的持续性，粮食产量下降后，全市坡耕地面积出现明显回升，2001—2008年间耕地流向草地的面积为3 174 km2，同时有2 826 km2草地流向耕地。由于0 ~ 5°耕地面积未发生明显变化，说明这一时期坡耕地的复垦相当严重，表明农户生计和区域粮食供应问题是导致2008年以前坡耕地退耕出现明显反弹的重要原因。
为了应对这一状况，榆林市政府在黄土丘陵沟壑区加大了以坝地和梯田为主的基本农田建设。在2006—2020年间榆林市分别规划68万亩（1亩 = 666.67 m2）新增坝地和63万亩新增梯田以应对退耕带来的粮食减产问题，这一措施起到了较为显著的效果，全市单位面积粮食产量和秋粮年产量比例在退耕过程中开始呈现持续上升的态势。2008—2018年间耕地流向草地的面积为4155 km2，且未出现复垦现象，东南部丘陵沟壑区耕地面积由42%下降到24%，林草地面积由56%上升到75%，2008—2013年时期东南部米脂、绥德和佳县NDVI涨幅分别比2003—2008年时期高0.087、0.028和0.068，后一时期NDVI变化相比前一时期有较为明显的增长，表明土地利用结构的顺利转变加快了植被恢复的进程。通常淤地坝的粮食单产是梯田的2到3倍，是坡耕地的6到10倍，如果按照粮食等量替换的原则进行计算，则新增坝地和坡改梯工程一共可使4 200 km2坡耕地退耕，远高于到2018年时退耕的3 150 km2坡耕地，其中坝地建设的贡献比例达70%。说明淤地坝的建设能够提供更多优质农田，对黄土丘陵沟壑区退耕的粮食保障起到重要作用。
东南部黄土丘陵沟壑区是坡耕地退耕的主要贡献地区，2008年以后坡耕地大量退耕（表2）并未引起该地区粮食产量的下降，淤地坝建设密度较高的米脂、绥德和佳县2008—2013年时期平均粮食单产相比前一时期分别增长25%、60%和57%。
表 2(Tab. 2)
表 2 不同时期粮食单产和总产量变化
Tab. 2 Changes in grain yields and total productions in different periods
| 区（县） District （County） |
平均粮食单产 Average grain yields per unit area /（t·km–2） |
|
平均粮食总产量 Average grain total productions/t |
| 2003—2008 |
2008—2013 |
|
2003—2008 |
2008—2013 |
| 米脂 Mizhi |
249.4 |
313.2 |
|
51894 |
84543 |
| 绥德 Suide |
207.0 |
331.9 |
|
64946 |
86338 |
| 佳县 Jiaxian |
179.7 |
281.3 |
|
55107 |
70680 |
|
表 2 不同时期粮食单产和总产量变化
Tab. 2 Changes in grain yields and total productions in different periods
|
淤地坝建设增加了地区粮食产量并且改善了农村粮食生产条件，有效弥补了坡耕地退耕带来的粮食减产，逐渐改变了农户过去广种薄收的坡地耕种方式，使退耕还林工程顺利开展，植被恢复效益显著。
选取了榆林市东南部黄土丘陵沟壑区具有代表性的韭园沟流域，通过目视解译标识出流域内大、中型淤地坝的位置，对流域2008和2018年坝控区域坡耕地的变化情况进行比对。整个流域的大中型淤地坝建设密度约为1.2座/km2。如图9所示，退耕区域主要集中在坝控沟道2侧 > 15°坡地，10年间流域内 > 15°坡耕地减少69%，坝地面积仅占耕地面积的15%，产量达到流域粮食总产的67%；林草面积由48%上升到78%，并且 > 15°坡地NDVI极显著改善面积比例达到49%。除了大面积坡耕地退耕之外，淤地坝建设能够减轻沟谷重力侵蚀和拦蓄降雨形成土壤水库，小流域下垫面和保水能力的改善可为退耕坡地植被恢复提供良好的水土条件，也在一定程度上促进了退耕后坡地NDVI极显著改善面积比例的增加。这表明淤地坝建设明显促进了流域植被恢复，为地区的生态环境建设起到了重要作用。
4 讨论
榆林市的山区（县）均坐落于黄土丘陵沟壑区，为了满足陕西省黄土高原退耕还林草工程的要求，推行政策的榆林政府必然需要向当地退耕农民即生态资源提供者给予一定的生态补偿。退耕后农用地面积降低会导致农户粮食收入蒙受损失，并且以单个农户的管理经验和人力投入很难弥补由退耕政策带来的生产限制。而补偿期限结束后，粮食和现钱补贴一旦停止，植被恢复增加了弱势群体的生存风险，已经恢复的土地则面临复耕的可能。退耕还林草工程造成的区域粮食短缺和农户补贴期后复耕则可能是2005—2008年间榆林市坡耕地回升的重要原因。退耕还林工程的顺利运行，粮补是关键要素。据调查，坝地以占黄土高原9%的耕地面积提供了20%的粮食总产量。这增加了农户的粮食收入并且极大降低了农户对陡坡农业的依赖，促进了大规模植被恢复计划的有效实施。2006—2020年间榆林市规划的新增坝地能够有效应对坡地退耕带来的粮食减产，米脂、绥德和佳县2008—2013年时期平均粮食单产相比前一时期分别增长25%、60%和57%，这或许是2008年以后榆林市坡耕地退耕顺利开展的重要原因之一。该时期也是东南部黄土丘陵沟壑区NDVI增长最快的时期，米脂、绥德和佳县NDVI的涨幅分别比前一时期高出104%、22%和70%，这很好地展现了淤地坝建设对植被恢复的贡献。高产坝地使退耕农户粮食问题得到解决，除此之外，依托淤地坝发展而成的农牧渔林支柱产业可促进乡镇经济，一定程度上减轻了政府后期的潜在补助成本。这种双向激励可以促进退耕还林政策下生态补偿的完善，使补偿的形式多元化，进而改善补偿的执行方式并提高其效率，有利于加强退耕还林草成果的巩固。
5 结论
1）淤地坝建设密度大的东南部区县植被恢复更快。各区（县）淤地坝建设密度与NDVI回归斜率之间呈显著线性相关（R2 = 0.84, P < 0.001），淤地坝建设密度较高的米脂、绥德和佳县为NDVI回归直线斜率最高的区县，分别为0.0189、0.0183和0.0205，而淤地坝建设密度最低的定边县斜率最小，仅为0.0093；2003年时各区（县）NDVI的空间差异不显著，到2018年时淤地坝建设密度大的区县NDVI更高，米脂、绥德和佳县的NDVI分别为0.654、0.637、0.618，定边县仅为0.465。
2）淤地坝通过促进周边区域坡耕地退耕加快植被恢复。退耕初期榆林市坡耕地的下降导致粮食产量明显下降，这一时期坡耕地复耕使得NDVI增长较慢；2006年坝地建设的开展加快了土地利用结构转变，2008—2013年时期东南部米脂、绥德和佳县NDVI的涨幅分别比前一时期高出0.087、0.028和0.068，淤地坝建设密度较大的佳县、米脂和绥德15°坡以上NDVI极显著改善面积比例分别达到50%、41%和38%。
3）淤地坝建设保障了退耕还林草工程的可持续发展。淤地坝建设可以减轻榆林市政府生态补偿成本，稳定高产的坝田保障了农户退耕坡地的粮食损失，有效协调了林农矛盾。
2025, Vol. 23 
