《Geomorphology》：Quantifying the influencing factors on the spatiotemporal patterns of dune activity in the Tengger Desert, Northwestern China
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風沙活動時空特征及主導因素研究——基于COSI-Corr技術(shù)分析騰格里沙漠2014-2023年數(shù)據(jù)，揭示降水、風速、地形和植被覆蓋是影響沙丘遷移和輸運的主要因子，并探討不同降水區(qū)（<150mm/年）與高降水區(qū)（>150mm/年）沙丘行為的差異機制。
謝華澈|朱倫莉|董世培|羅杰|沈英一兵|薛鵬
中國西部環(huán)境系統(tǒng)重點實驗室（教育部），蘭州大學地球與環(huán)境科學學院，冰川與沙漠研究中心，中國蘭州
摘要
風成沙丘是一種對氣候變化特別敏感的沉積地貌。沙丘活動，包括沙丘遷移和沙粒輸送，會迅速響應(yīng)環(huán)境變化。然而，導致沙丘活動空間變化的環(huán)境因素的貢獻仍不明確。為了解決這個問題，我們量化了騰格里沙漠中的沙丘活動，并評估了主要影響因素，包括：沙源植被、地形和氣候。在這項研究中，我們利用Landsat影像和COSI-Corr技術(shù)，首先得出了2014年至2023年間騰格里沙漠沙丘遷移和沙粒輸送通量的時空特征，然后使用隨機森林（RF）模型確定了控制沙丘活動的主要因素。結(jié)果表明，騰格里沙漠的平均沙丘遷移速率為2.1–3.7米/年，遷移方向為東東南-東南偏南（ESE-SSE）。沙漠中的平均沙粒輸送通量為18.89±28.61立方米/米/年，受風能和沉積物可用性的共同影響。總體而言，降水量、風強度、地形起伏和植被覆蓋度是控制沙丘活動的主要因素。在年降水量低于150毫米的地區(qū)，降水量起主導作用；在降水量超過150毫米的地區(qū)，風強度和植被覆蓋度成為主要控制因素，導致形成了雙穩(wěn)態(tài)的沙丘景觀。本研究闡明了影響沙丘遷移和沙粒通量變化的主要因素，有助于理解沙漠對氣候變化的響應(yīng)。
引言
沙丘活動定義為遷移率的變化和/或沙丘表面沙量變化（Thomas, 1992），是環(huán)境狀況的重要指標（Wolfe和Hugenholtz, 2009; Ewing和Kocurek, 2010; Hoover等人, 2018; Baas和Delobel, 2022）。它塑造了地貌（Gunn, 2023; Zhang等人, 2020），反映了沉積物供應(yīng)（Xiao等人, 2023）、表面條件（Duran和Herrmann, 2006; Caster等人, 2024）以及氣候變化（Lancaster, 1988; Tsoar, 2005; Yizhaq等人, 2007, Yizhaq等人, 2009）。因此，準確估計區(qū)域沙丘活動的時空模式，探索其對各種環(huán)境因素的敏感性，以及闡明沙丘活動與邊界條件之間的區(qū)域尺度關(guān)系，是氣候變化和沙漠演化研究中的關(guān)鍵過程（Hugenholtz等人, 2012; Yang等人, 2019），對于荒漠化控制也至關(guān)重要（Ding等人, 2020）。
以往的研究主要集中在沙丘尺度上（Dong等人, 2011; Baird等人, 2019; Bryant和Baddock, 2022）。通過地面調(diào)查和衛(wèi)星影像，研究人員發(fā)現(xiàn)沙丘活動受到多種因素的不同影響，包括沙丘形態(tài)、地表風速、沙源、地形和植被覆蓋度（Bogle等人, 2015; Garès和Pease, 2014; Yang等人, 2019; D?rwald等人, 2023; Shao等人, 2024）。然而，確定控制沙丘遷移和沙粒通量變化的主要因素仍然具有挑戰(zhàn)性（Dong等人, 2011; Yang等人, 2021）。其中一個原因是這些變化在短時間內(nèi)通常幅度有限。此外，很難量化各種因素對單個沙丘短期變化的貢獻。為了解決這個問題，需要開展綜合區(qū)域研究，關(guān)注沙丘活動與區(qū)域環(huán)境的關(guān)系（Dong等人, 2011），盡管此類研究很少。因此，識別不同區(qū)域沙丘活動條件的相似性和差異性，明確其主要影響因素，并闡明其貢獻程度，將有助于定量確定控制沙丘活動的主要因素。
騰格里沙漠位于中國西北部的亞洲季風邊緣，季風和西風的強度變化放大了氣候變化的影響（Li等人, 2020a）。從植被覆蓋的沙丘到完全活躍的沙丘，多樣的沙丘活動遍布整個沙漠，尤其是在大型沙丘間盆地的干湖周圍（Zhu等人, 1980）。氣候、不均勻的沙源、植被覆蓋度和地形條件的綜合效應(yīng)被認為促成了這種地貌特征（Zhang等人, 2012）。這些特征使該沙漠成為探索反映在沙丘活動差異中的環(huán)境條件的理想?yún)^(qū)域。此外，由于綠化項目和氣候變化的共同作用，過去十年該沙漠經(jīng)歷了顯著的綠化（Wang等人, 2022a）。然而，尚未進行詳細研究來評估這種綠化趨勢是否有效限制了沙丘活動。因此，確定騰格里沙漠沙丘活動的時空模式及其主要影響因素至關(guān)重要。
光學傳感器影像配準和相關(guān)性（COSI-Corr）是一種亞像素相關(guān)算法，可用于估計一對正射校正影像之間的局部地面位移（Leprince等人, 2007; Ayoub等人, 2009）。該算法已成功應(yīng)用于沙丘遷移的自動制圖（Necsoiu等人, 2009; Hamdan等人, 2016; Ali等人, 2020）和沙粒輸送通量（Vermeesch和Drake, 2008; Sam等人, 2013; Ayoub等人, 2014）的測量，證明了其廣泛的準確性和成熟度（Baird等人, 2019; Davis等人, 2020; Zheng等人, 2022）。利用這項技術(shù)，可以量化區(qū)域沙丘活動，從而識別其行為的相似性和差異，并確定這些變化背后的控制因素。
為了全面評估騰格里沙漠沙丘活動的時空模式及其主要影響因素，我們首先使用Landsat衛(wèi)星影像和COSI-Corr技術(shù)測量了2014年至2023年間沙丘的遷移率、遷移方向和沙粒輸送通量。然后，我們討論了氣候（降水量和風速）、地形、植被、沙源和形態(tài)參數(shù)對沙丘遷移和沙粒輸送的影響。最后，我們使用機器學習（ML）技術(shù)量化了騰格里沙漠沙丘活動的主要影響因素。
研究區(qū)域
騰格里沙漠（北緯37°27′ - 40°00′，東經(jīng)102°15′ - 105°41′）位于中國西北部的阿拉善高原東南部，面積達427,000平方公里，是中國第四大沙漠（Zhu等人, 1980）。其東部與烏蘭布哈沙漠以黃河和賀蘭山為界，西北部與巴丹吉林沙漠以雅布賴山為界，西南部與祁連山脈相鄰。
光學影像
2014年至2023年間，使用Landsat-8/9 L1T1衛(wèi)星的六幅影像（路徑：130–132，行：32–34）覆蓋了整個沙漠。我們使用了Landsat-8/9 L1T1衛(wèi)星的彩色波段（第8波段），空間分辨率為15米，來測量沙丘遷移。為了獲得最無云的影像，并考慮到沙漠中的沙丘活動主要發(fā)生在冬季和春季，我們優(yōu)先選擇了1月左右的影像進行相關(guān)性分析，以盡量減少季節(jié)性差異。
沙丘遷移
COSI-Corr結(jié)果與手動提取結(jié)果之間的高度一致性（R2=0.84，信噪比>0.99）證實了提取方法的效率和可靠性（圖2）。
沙丘遷移結(jié)果（圖3和表2）顯示，移動沙丘區(qū)域約為184,439.4平方公里。主要的沙丘遷移方向為東東南（ESE）、東南（SE）和東南偏南（SSE）。沙粒輸送走廊內(nèi)的遷移率（平均3.8–5.9米/年）顯著高于沙漠其他區(qū)域的遷移率。
沙粒輸送對邊界條件的響應(yīng)
漂移潛力是評估和預測沙粒輸送潛力的常用指標（Bagnold, 1941; Fryberger和Dean, 1979; Baas和Delobel, 2022），表明了區(qū)域風蝕活動（Hoonhout和Vries, 2016）。研究表明，如果漂移潛力與實際沙粒輸送方向一致，則風是主導因素；否則，沉積物可用性也起著關(guān)鍵作用（Kocurek和Lancaster, 1999; Qian等人, 2020; Kolesar等人, 2022; Gunn, 2023）。
結(jié)論
騰格里沙漠的平均沙丘遷移速率為2.1至3.7米/年，主要遷移方向為東東南-東南偏南（ESE-SSE）。平均沙粒輸送通量為18.89±28.61立方米/米/年，但由于植被覆蓋的限制，這一通量與沙粒漂移潛力并不完全相關(guān)。
降水量、風強度（RDP）、地形起伏和植被覆蓋度是控制騰格里沙漠沙丘活動的主要因素。在降水量較高的地區(qū)，降水量對沙丘活動起主導作用。
作者貢獻聲明
謝華澈：撰寫——初稿、方法論、正式分析。
朱倫莉：撰寫——審閱與編輯、資源獲取、項目管理、方法論、資金籌集、概念構(gòu)思。
董世培：資源獲取、方法論、資金籌集、概念構(gòu)思。
羅杰：方法論。
沈英一兵：方法論。
薛鵬：方法論。
利益沖突聲明
作者聲明他們沒有已知的可能會影響本文工作的財務(wù)利益或個人關(guān)系。
致謝
作者感謝編輯和匿名審稿人的建設(shè)性意見，這些意見顯著提高了本文的質(zhì)量。本研究得到了國家自然科學基金（項目編號：42271003、42301001）、中央高校基本科研業(yè)務(wù)費（lzujbky-2022-ey09）、中國博士后科學基金（GZB20230275）、甘肅省科技計劃資助（24JRRA517）以及超級計算中心的支持。
