趙 劍，鄧成軍，李文利，趙 金，公延明,2，李凱輝,2

（1.中國科學(xué)院新疆生態(tài)與地理研究所，新疆 烏魯木齊 830011；2.中國科學(xué)院新疆生態(tài)與地理研究所巴音布魯克草原生態(tài)系統(tǒng)研究站，新疆 巴音布魯克 841314；3.中國科學(xué)院大學(xué)，北京 100049；4.新疆巴音郭楞蒙古自治州草原工作站，新疆 庫爾勒 841000）

草原是我國陸地生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分，占國土面積的41.67%［1］，其中各類天然草地約有4×108hm2，可利用面積為3.9×108hm2，集中分布在中西部地區(qū)［2］。新疆是我國五大草原畜牧業(yè)省份之一，天然草地毛面積5.6×107hm2，可利用面積4.8×107hm2，位居全國第三位，草地面積約占新疆總面積的34.44%［3］。然而，受自然和人為因素影響，我國草原正發(fā)生不同程度的退化［1］。新疆天然草地已有85%出現(xiàn)不同程度的退化［4］，與20 世紀(jì)60 年代相比，巴音布魯克草原草地植被覆蓋度由原來89.4%下降到30%～50%［5］，巴音布魯克草原退化面積達到30.48×104hm2，占草地總面積的19.61%［5］。2000 年以來，我國實施了包括退牧還草和草原生態(tài)獎補機制在內(nèi)的一系列重大生態(tài)工程［6-7］，重點進行退化草原修復(fù)治理工作。

草原幅員遼闊，僅采用野外調(diào)查手段不能滿足大尺度評價要求，且監(jiān)測周期長工作量大，因此3S技術(shù)被廣泛應(yīng)用到草地監(jiān)測方面［8］。草原生態(tài)系統(tǒng)研究中，學(xué)者們大多選用植被指數(shù)、植被覆蓋度、植被生產(chǎn)力等指標(biāo)來評價草地狀況。吳曉全等［9］利用CASA 模型估算了新疆天山地區(qū)的植被凈初級生產(chǎn)力的時空分布并分析其驅(qū)動因素，結(jié)果表明天山地區(qū)植被-凈初級生產(chǎn)力空間上呈西高東低、由北向南遞減的特征；針對草原退化或健康狀況評價問題，杜自強等［10］選取植被覆蓋度、牧草地上生物量和牧草可食率3個指標(biāo)加權(quán)平均構(gòu)建了草地退化指數(shù)，通過TM 影像遙感監(jiān)測黑河中上游草地1986—2003 年的退化情況，結(jié)果表明草地退化加劇、局部改善、整體惡化的變化格局；趙玉婷等［11］基于“壓力-狀態(tài)-響應(yīng)”（PSR）模型，從壓力、狀態(tài)、響應(yīng)3個層面選取17 個指標(biāo)構(gòu)建了甘南藏族自治州高寒牧區(qū)草地生態(tài)系統(tǒng)健康評價體系，并表明13 a來該地區(qū)高寒草地健康狀況負向變化趨勢明顯；陸均等［12］通過CVOR 指數(shù)研究表明，巴音布魯克高寒草原生態(tài)系統(tǒng)健康狀況由2004 年的一般病態(tài)逐漸恢復(fù)為2012年健康狀態(tài)，且退化狀況由強度退化恢復(fù)為中度退化；吳志豐等［13］探究了一種基于遙感的參照覆蓋度提取及草地退化評價研究的方法，在一定程度上解決了目前大范圍草地退化評估過程中面臨的缺乏參照系統(tǒng)及遙感數(shù)據(jù)應(yīng)用誤區(qū)等問題；李霞等［14］選取蓋度、總產(chǎn)量和可食草產(chǎn)量3個指標(biāo)并結(jié)合GIS中的空間插值法反演甘肅省草地退化狀況，結(jié)果顯示甘肅省退化草原面積1.79×107hm2，占全省草原總面積的69.65%。草原退化程度反映在植被覆蓋度、地上生物量、可食草比例、草地退化指示物種以及土壤有機質(zhì)含量等指標(biāo)的變化上，諸多研究對不同指標(biāo)進行了分析，但退化表征指標(biāo)復(fù)雜且受限于各種調(diào)查技術(shù)，各個分指標(biāo)相互獨立，綜合評估指標(biāo)的建立是面臨的問題。

目前，對草原退化程度的分級方法種類繁多，各退化評價指標(biāo)差異大且難統(tǒng)一，缺乏綜合評價指標(biāo)體系，通過計算分指標(biāo)的權(quán)重值，實現(xiàn)不同指標(biāo)的有機綜合是提高草原監(jiān)測精度的關(guān)鍵［15］。因此，本研究選取植被覆蓋度、總產(chǎn)草量以及草層平均高度3 個指標(biāo)，并引入了Min-Max 標(biāo)準(zhǔn)化方法對分指標(biāo)進行處理，進一步構(gòu)建草地退化指數(shù)（Grassland Degradation Index，GDI），以1986年野外調(diào)查數(shù)據(jù)作為未退化參照，通過中高分辨率的Landsat影像反演并計算得出GDI 的變化率來表征草原退化情況，旨在建立草原退化遙感綜合評估指標(biāo)，解決草原退化大尺度監(jiān)測效率低的問題，評估20 世紀(jì)80 年代以來巴音布魯克草原的退化情況。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

巴音布魯克草原位于新疆維吾爾族自治區(qū)巴音郭楞蒙古自治州和靜縣西北天山南麓，東西長292 km，南北寬108 km，主要由大尤爾都斯盆地和小尤爾都斯盆地以及天山山脈中段組成，海拔為1624～4606 m。其氣候為典型高寒氣候類型，雨雪天氣多，冬季漫長夏季短暫，年均氣溫-4.8 ℃，全年積雪日約137 d，積雪深度45 cm［16］。草地類型以沼澤類、高寒草甸類和高寒草原類為主，地表優(yōu)勢植物有線葉嵩草（Kobresia capillifolia）、珠芽蓼（Polygonum viviparum）、紫花針茅（Stipa purpurea）、寒生羊茅（Festuca kryloviana）等。

地面調(diào)查樣地點數(shù)據(jù)共52個，其中建模集樣點35個，驗證集樣點17個（圖1）。

圖1 研究區(qū)位置及樣地點位Fig.1 Location and sample points of the study area

1.2 數(shù)據(jù)來源與處理

本文采用與研究相關(guān)的遙感數(shù)據(jù)和地面調(diào)查數(shù)據(jù)。其中20世紀(jì)80年代草原普查數(shù)據(jù)和2021年地面樣地調(diào)查數(shù)據(jù)均來自于中國科學(xué)院巴音布魯克草原生態(tài)系統(tǒng)研究站；選取的遙感影像為2000年7 月6 日Landsat ETM+、2009 年7 月31 日Landsat ETM+和2021 年7 月24 日Landsat OLI 共3 期影像，云量低于20%且與實地采樣時間最為接近，數(shù)據(jù)間隔控制在10 a 左右，保持一定的邏輯；數(shù)字高程DEM 數(shù)據(jù)來自于地理空間數(shù)據(jù)云（https://www.gscloud.cn）。

預(yù)處理：

（1）遙感影像（ENVI 5.3軟件）：Radiometric Calibration、QUAC、Seamless Mosaic、邊界裁剪。

（2）地面調(diào)查數(shù)據(jù)（ArcGIS 10.6）：Add Data 工具添加坐標(biāo)點，Extraction Values to Points模型構(gòu)建。

（3）數(shù)字高程數(shù)據(jù)（ArcGIS 10.6）：拼接、邊界裁剪和格式轉(zhuǎn)換。

1.3 統(tǒng)計學(xué)方法

1.3.1 回歸分析 回歸分析（Regression）是一種試圖以一個或多個自變量來解釋另一個因變量的統(tǒng)計方法，在非線性回歸模型中，一種類型是可以通過變量變換，化為線性模型進行分析，即曲線回歸（曲線擬合），一般形式為：

式中：yi為因變量（被解釋變量）；f(x,θ)為參數(shù)估計方程；ei為誤差的函數(shù)，擬合后取最小值。

1.3.2 Min-Max 標(biāo)準(zhǔn)化 由于不同的數(shù)據(jù)有不同的量綱，而進行綜合指標(biāo)構(gòu)建時需要有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，因此需要對數(shù)據(jù)首先進行標(biāo)準(zhǔn)化處理。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化可以消除不同數(shù)據(jù)之間不同量綱的影響，解決數(shù)據(jù)不匹配的問題，常用的標(biāo)準(zhǔn)化方法有Min-Max 標(biāo)準(zhǔn)化（Min-Max Normalization）［17］、z-score標(biāo)準(zhǔn)化方法等，考慮數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)處理的便捷性，本研究采用的方法為Min-Max 標(biāo)準(zhǔn)化方法，標(biāo)準(zhǔn)化處理之后數(shù)據(jù)在［-1,1］范圍內(nèi)。

式中：X*為歸一化處理后的數(shù)據(jù)；X為原始數(shù)據(jù)；Xmin為數(shù)據(jù)的最小值；Xmax為數(shù)據(jù)的最大值。

1.3.3 主成分分析法 指標(biāo)權(quán)重常用的確定方法有專家打分法［14］、主成分分析法［18］、聚類分析法［19］等。但專家打分法摻雜了太多的主觀意識，主成分分析（Principal Component Analysis，PCA），是一種通過正交變換將一組存在相關(guān)性的變量轉(zhuǎn)換為一組線性不相關(guān)變量的數(shù)學(xué)統(tǒng)計方法，將數(shù)據(jù)的大部分信息以貢獻程度靠前的變量集中表示。已有多項學(xué)者的研究表明，主成分分析法應(yīng)用于草地退化分指標(biāo)的權(quán)重確定具有一定的科學(xué)性和準(zhǔn)確性［20-21］。

1.3.4 精度評價 GDI 模型的精度采用驗證點位的遙感擬合值與地面點位實際計算值的均方根誤差結(jié)果來進行衡量，均方根誤差（RMSE）是用來衡量觀測值同真值之間的偏差，RMSE 對相差較大的數(shù)據(jù)相關(guān)性更高，所以其針對異常值更為敏感，計算公式為：

式中：RMSE 表示均方根誤差；n表示樣本的個數(shù)；GDIg表示地面調(diào)查點位實際計算值；GDIrs表示遙感擬合值。在用于評價反演模型的精度時，RMSE值越小表示模型的精度越好。

1.4 草原退化分級方法

1.4.1 植被指數(shù) 歸一化植被指數(shù)（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）是應(yīng)用最廣泛的植被指數(shù)，可以有效反映植被狀況，且計算簡單，研究也最深入［22］。此外，本文又引入了其他植被指數(shù)，差值植被指數(shù)（Difference Vegetation Index，DVI）、比值植被指數(shù)（Ratio Vegetation Index，RVI）、增強型植被指數(shù)（Enhanced vegetation index，EVI）、土壤植被指數(shù)（Soil-Adjusted Vegetation Index，SAVI）（表1），并給出其計算公式。

表1 植被指數(shù)及計算公式Tab.1 Vegetation index and calculation formula

1.4.2 草地退化指數(shù)（GDI）草地退化指數(shù)（Grassland Degradation Index，GDI）是大尺度上用于評價草原退化程度的常用指標(biāo)［15］。本文草地退化指數(shù)是植被覆蓋度、總產(chǎn)草量和草層平均高度3 個因子的加權(quán)綜合，是草原植被狀況的數(shù)字化表示，取值范圍為0～1，計算公式為：

式中：GDIg表示地面調(diào)查點位草地退化指數(shù)；n表示指標(biāo)的個數(shù)；vi表示i指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化值；wi表示i指標(biāo)的分權(quán)重。

1.4.3 草原退化分級標(biāo)準(zhǔn) 以1986 年草原樣方調(diào)查資料作為未退化參照標(biāo)準(zhǔn)，根據(jù)《天然草地退化、沙化、鹽漬化的分級指標(biāo)》（GB 19377-2003）［29］和前人的研究［21］，參考了植被覆蓋度減少率（未退化＜10%、輕度退化11%～20%、中度退化21%～30%、重度退化＞30%）,草層平均高度減少率（未退化＜10%、輕度退化11%～20%、中度退化21%～50%、重度退化＞50%）和總產(chǎn)草量減少率（未退化＜10%、輕度退化11%～20%、中度退化21%～50%、重度退化＞50%）的單指標(biāo)分級閾值，加權(quán)平均得到了綜合指標(biāo)草地退化指數(shù)的分級閾值，將研究區(qū)草原退化程度分為4 個等級：未退化（GDI 的減少率＜10%）、輕度退化（GDI的減少率為10%～20%）、中度退化（GDI的減少率為20%～40.8%）、重度退化（GDI 的減少率＞40.8%）。

2 結(jié)果與分析

2.1 20世紀(jì)80年代草地退化指數(shù)的計算結(jié)果

草原退化的參考基準(zhǔn)值根據(jù)20世紀(jì)80年代草原普查數(shù)據(jù)確定，新疆天山巴音布魯克草原分為高寒草甸類、高寒草原類、沼澤草地類3 種草地類，地表植被包含19種植物（表2）。

表2 主要植物種類Tab.2 Main plant species

結(jié)合遙感影像和野外實測樣地精細劃分29 個草地類型，計算20 世紀(jì)80 年代草原普查數(shù)據(jù)形成了退化背景的GDIg參考值（表3）。GDIg最大值出現(xiàn)在高寒草甸類的線葉嵩草、雜類草類型，表明該類型植被狀況最好，GDIg最小值出現(xiàn)在高寒草原類寒生羊茅、冰草，該類型植被狀態(tài)最差，整體來看，高寒草甸類和沼澤類植被要好于高寒草原類。

表3 20世紀(jì)80年代草原普查數(shù)據(jù)集Tab.3 Grassland census data set in 1980s

2.2 2021年草地退化指數(shù)的計算結(jié)果

2021年地面調(diào)查點位的70%作為建模集樣本，共35 個樣地點位，即高寒草甸類樣本點6 個，高寒草原類樣本點24個，沼澤類樣本點5個（表4），采樣時間為7月10—31日，植被覆蓋度主要通過目視估測法得到，每個樣地包含3個1 m×1 m的小樣方，通過刈割法獲取總產(chǎn)草量鮮重，草層平均高度是樣地內(nèi)多個物種的高度平均值。

表4 2021年建模樣地數(shù)據(jù)集Tab.4 Data set of construction points in 2021

2.3 草地退化指數(shù)的遙感模型

將歸一化處理后的植被覆蓋度、草層平均高度、總產(chǎn)草量3個變量通過SPSS提取出1個主成分，通過成分矩陣和分指標(biāo)的方差貢獻率計算得到綜合得分模型中的系數(shù)（表5），最后對其進行歸一化處理和求平均值。

表5 指標(biāo)權(quán)重系數(shù)Tab.5 Index weight coefficient

植被覆蓋度、草層平均高度、總產(chǎn)草量的權(quán)重分別為：0.46、0.30 和0.24（表5）。草地退化指數(shù)GDIg計算公式如下：

式中：GDIg表示地面調(diào)查點位的草地退化指數(shù)；Ci表示i群落標(biāo)準(zhǔn)化的植被覆蓋度；Hi表示i群落標(biāo)準(zhǔn)化的草層平均高度；Yi表示i群落標(biāo)準(zhǔn)化的總產(chǎn)草量。

建模樣地GDIg與6 種植被指數(shù)相關(guān)性最高的為NDVI，皮爾遜相關(guān)性系數(shù)為0.743，sig＜0.01，在0.01 水平上相關(guān)性顯著，優(yōu)于DVI 的0.694**、RVI的0.568**、EVI 的0.642**、SAVI 的0.637**及TGDVI的-0.435**，其中，*代表在0.05 級別（雙尾）相關(guān)性顯著，**在0.01 級別（雙尾）相關(guān)性顯著。在GDIg為因變量NDVI 為自變量的5 種回歸模型（線性、指數(shù)、對數(shù)、二次、冪函數(shù)）中，線性函數(shù)模型顯示出了最佳擬合（R2=0.553）。草地退化指數(shù)GDIrs的計算方程如下所示：

式中：GDIrs表示草地退化指數(shù)的遙感擬合值；NDVI2021表示2021年的NDVI值。

為了測試GDIrs回歸模型遙感擬合值的準(zhǔn)確性，采用剩余30%的樣地點位（17個樣地點位）用于模型精度驗證，GDIg與GDIrs之間RMSE 為0.140，RMSE值較小，說明反演模型精度較高，可用于草原退化程度評價。

2.4 巴音布魯克草原的退化現(xiàn)狀

相比于20 世紀(jì)80 年代，2021 年巴音布魯克草原退化分級以未退化為主，未退化面積占總面積的比例為60.51%，退化面積占總面積的比例為39.49%，其中重度退化面積、中度退化面積和輕度退化面積分別占總面積的比例為14.71%、12.55%和12.23%。

在3 種草地類型中，高寒草甸類草地面積最大。高寒草甸類重度退化面積占該類草地總面積的比例為21.19%，大于高寒草原類的0.67%和沼澤草地類的14.39%，高寒草原類未退化面積占該類草地總面積的91.54%，大于高寒草甸類的49.06%和沼澤草地類的41.61%。高寒草甸類草地退化現(xiàn)狀比高寒草原類和沼澤類更為嚴(yán)重，高寒草原類草地植被退化狀況最輕。

由于巴音布魯克草原山間盆地地形特殊，海拔相差大，草地主要集中分布在2347～2663 m、2663～2980 m、2980～3322 m 的3 個海拔梯度內(nèi)（圖2）。1624～2347 m、3698～4606 m海拔梯度內(nèi)重度退化草地面積占該梯度草地總面積的比例分別為63.03%、57.32%，山地和平原地區(qū)草地退化現(xiàn)狀嚴(yán)重；2347～2663 m、2663～2980 m 海拔梯度內(nèi)未退化草地面積占該梯度草地總面積的比例為75.03%、73.40%，中高海拔地區(qū)尤其是盆地內(nèi)草地退化狀況較輕。

圖2 不同海拔梯度退化面積Fig.2 Degradation area map of different altitude gradients

2.5 GDI模型的草原退化評價應(yīng)用

GDIrs模型可以應(yīng)用于前期年份的草原退化程度評價，由于缺乏歷史年份的地面調(diào)查數(shù)據(jù)，又不能將2021 年GDIrs模型直接應(yīng)用于其他年份，故需要通過2021 年NDVI 值對2000 年、2009 年的NDVI值做輻射配準(zhǔn)，提取2021 年52 個樣地點位對應(yīng)的2000 年、2009 年 和2021 年 的NDVI 值，通 過SPSS 25.0完成回歸分析獲得輻射配準(zhǔn)模型。

根據(jù)公式（7）、公式（8）對2000年和2009年NDVI 值進行波段運算，將計算結(jié)果代入公式（6）計算2 a 的GDIrs值，最后通過GDIrs的變化率分級確定2000年和2009年草原退化程度，評價近20 a的草原退化變化特征。

通過2000年、2009年和2021年3期退化結(jié)果明顯看出（表6），2000年以來，巴音布魯克退化情況有了一定的改善，2000—2009 年重度退化、中度退化和輕度退化面積占總面積的比例分別下降了5.58%、15.84%、4.4%，未退化面積占總面積的比例增加了25.82%，退化情況得到了明顯的改善；2009—2021 年變化幅度不大，重度退化、輕度退化面積占總面積的比例提高了3.82%、0.45%，中度退化的面積占總面積的比例下降了0.27%，未退化面積占總面積的比例降低了4%，草原退化程度有輕微波動，但未退化面積仍大于退化面積。

表6 2000年、2009年和2021年草原退化情況Tab.6 Vegetation degradation in 2000,2009 and 2021

3 討論

巴音布魯克草原海拔較高，通過遙感手段監(jiān)測時難以找到無云干擾的多期影像，長時間序列研究比較困難，本文盡量保證了每10 a 評估1 次的邏輯性。與其他學(xué)者草地退化遙感評估的區(qū)別在于本文形成了20世紀(jì)80年代草原背景值，以GDIrs的變化率來表征了退化程度。目前存在3點問題需要深入討論：

3.1 草原退化遙感評估的誤差分析

本研究中GDIrs模型擬合度為0.553，相關(guān)性一般，主要有3個方面的原因?qū)е拢海?）由于巴音布魯克遙感影像云量較大，選擇和地面采樣點時間最為接近的Landsat 數(shù)據(jù)，二者之間仍然存在時間異質(zhì)性，時間上不能做到完全匹配；（2）Landsat 影像分辨率為30 m，但樣方為1 m×1 m，空間異質(zhì)性會導(dǎo)致草原退化評估結(jié)果產(chǎn)生誤差；（3）樣方點位過少，過擬合現(xiàn)象會導(dǎo)致評估結(jié)果產(chǎn)生誤差。針對草原退化的本底參照系統(tǒng)，以評價指標(biāo)的最大值［30］或平均值作為理想樣地參數(shù)也是一種重要思路，但會有退化評估程度過低的問題，還有學(xué)者選取起始年份作為背景值［31］，但起始年份草原的退化情況難以準(zhǔn)確把握。為了更接近草原未退化實際情況，本研究的巴音布魯克參照系統(tǒng)按照20世紀(jì)80年代草地類型大類賦值，將退化背景值控制在合適范圍內(nèi)。

3.2 GDI模型草原退化評估的適用性

目前，應(yīng)用于草地生態(tài)系統(tǒng)的遙感應(yīng)用研究中，存在定量反演精度不高的問題［32］，本文構(gòu)建的GDI 模型可以解決草原退化定量評估的科學(xué)問題；并且通過輻射配準(zhǔn)可以完成GDI 模型在前期年份的應(yīng)用，填補由于歷史數(shù)據(jù)缺失導(dǎo)致連續(xù)時間序列研究的空白，時間尺度上模型更具優(yōu)勢，可以用于指導(dǎo)草原生態(tài)系統(tǒng)保護的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，對于長時間序列草原退化評估該模型普適性更高。并且通過引入權(quán)重可以實現(xiàn)多指標(biāo)的綜合，提高遙感草原退化評估的效率，滿足草原生態(tài)系統(tǒng)管理的應(yīng)用需要。

2000年未退化面積占總面積的比例為38.69%，2009年未退化面積占總面積的比例為64.51%，2021年未退化面積占總面積的比例為60.51%，本文結(jié)果與焦阿永等［33］通過NDVI值計算得出的2000—2019年北疆地區(qū)草地覆蓋顯著增加的結(jié)論相符；但其中2000—2009年草原退化程度相差較大，新疆草地植被-凈初級生產(chǎn)力與降水呈正相關(guān)關(guān)系［34］，通過輻射配準(zhǔn)方法完成前期年份的草原退化評估存在氣象背景值不統(tǒng)一的誤差，優(yōu)先完成研究區(qū)不同降水年份的分類，可以提高模型的精度［35］，后期工作需要把巴音布魯克草原分為降水平年、澇年和旱年，比較相同降水背景下的草原變化情況。

3.3 草原退化的影響因素

植被長勢好壞與氣候因素密切相關(guān)，F(xiàn)u等［36］研究顯示，1961—2009年新疆天山開都河流域氣溫以0.167 ℃·(10a)-1的趨勢增加，降水以0.167 ℃·(10a)-1的趨勢增加；劉濛濛等［37］對巴音布魯克氣候的研究結(jié)果表明，20 世紀(jì)90 年代中期以后，巴音布魯克氣溫升高、降水增多，因此本文研究時間段內(nèi)的1986—2015年巴音布魯克草原氣候總體呈現(xiàn)“暖濕化”；Gang 等［34］研究表明，新疆1981—2010 年的草地NPP 同降水和氣溫呈正相關(guān)關(guān)系，巴音布魯克草原溫度回暖和降水增加趨勢使得當(dāng)?shù)夭莸刂脖坏靡曰謴?fù)，這與趙鵬等［38］研究發(fā)現(xiàn)，1982—2015 年氣候要素導(dǎo)致新疆草地NPP增加的結(jié)果相似，與本文研究得出2000—2009 年草原退化程度明顯改善的結(jié)果相符，而對于2009—2021年草原退化程度輕微波動的結(jié)果，姚俊強等［39］研究結(jié)果指出，20 世紀(jì)90年代之后新疆氣候多呈暖濕配置，但在2022年時段內(nèi)有所減緩，“暖濕化”趨勢減緩導(dǎo)致了2021年草原植被狀態(tài)的非線性增加結(jié)果。此外，人類活動對草原的影響復(fù)雜多變，曹永香等［40］通過主成分分析法研究發(fā)現(xiàn)，人類活動是策勒綠洲-沙漠過渡帶植被變化的主導(dǎo)影響因素。除了牲畜量的增加導(dǎo)致草原退化外，退牧還草工程下的圍欄封育、季節(jié)性休牧、劃區(qū)輪牧、牧草補播等［41］是目前人類保護草原生態(tài)的主要措施，人類活動在草原退化程度改善中起到了多大的作用需要選取合適的科學(xué)方法進一步分析。

4 結(jié)論

本文通過構(gòu)建GDIrs模型和Landsat影像對巴音布魯克草原多年退化程度進行評價，提高了草原退化遙感監(jiān)測效率，主要結(jié)論有：

（1）GDIg綜合指標(biāo)為植被覆蓋度、草層平均高度、總產(chǎn)草量的加權(quán)平均，引入該指標(biāo)可以提高草原退化遙感評價的效率；GDIg與NDVI 的相關(guān)性最好，且GDIrs模型方程的擬合度為0.553，RMSE 為0.140，適用于巴音布魯克草原退化程度遙感評估。

（2）2021年巴音布魯克草原未退化面積占總面積的比例為60.51%，高寒草甸類草地退化最嚴(yán)重，高寒草原類草地退化狀況最輕，空間分布上表現(xiàn)為由盆地向山地退化加重的趨勢。

（3）利用輻射配準(zhǔn)方法對前期年份草原退化程度進行評估，研究的時間尺度更長，結(jié)果表明2000—2009年巴音布魯克草原退化程度明顯改善，2009—2021年草原退化程度輕微波動。