Vol.38 No.6Nov. 2020
第 38 卷第 6 期2020 年 11 月干旱地区农业研究 Agricultural Research in the Arid Areas 文章编号：1000-7601 (2020)06-0200-09 doi ：10.7606/j.issn.l000-7601.2020.06.27
高宇婷1>2'3，于 洋，孙凌霄⑺，范留飞⑺，于瑞德1>3'4
(1.中国科学院新疆生态与地理研究所/荒漠与绿洲生态国家重点实验室，新疆乌鲁木齐830011；
2.新疆策勒荒漠草地生态系统国家野外科学观测研究站，新疆策勒848300；
中国兰寿网3.中国科学院大学，北京100049；
4.烟台大学环境与材料工程学院，山东烟台264005)
摘要：策勒绿洲是新疆典型的荒漠绿洲区，地下水是维持该绿洲及过渡带植被生长的关键因素，以绿洲灌区 为主体，以2008—2015年地下水时空变化为主线，采用遥感、GS+地统计学、优化K-means 聚类
法分析绿洲地下水和地表覆被的变化特征。结果表明:(1)绿洲地下水埋深变幅最大是11号井，为9.66 m ；变幅最 小是25号井，为0.1 m ；地下水埋深存在明显的空间自相关，相关距离为11.852 km ；绿洲东北部地下水埋深明显下
降，下降区域面积为184.85 km 2，占绿洲面积的72% ；( 2)对绿洲地下水埋深进行优化K-means 聚类分区，结果分为4 个子区，其中第一、第二聚类中心的地下水埋深均呈现下降趋势；(3) 2000—2015年绿洲土地覆盖类型发生较大转 变，林地面积显著性减少了 26.02 km 2，草地面积增加了 11.15 km 2，农田向东北部明显扩增；(4)绿洲不同地表覆被类
型的地下水埋深从深到浅依次为：农田〉林地〉草地。
关键词：地下水埋深；地表覆被；时空变化;K-means 聚类；叠加分析；荒漠绿洲中图分类号:S273.4；P641
文献标志码:A
Spatio-temporal variability of groundwater and
land coverage in Qira oasis
GAO Yuting 1,2,3, YU Yang 1，2, SUN Lingxiao 1,3, FAN Liufei 1,3, YU Ruide 1,3,4
(1. S£a£e 心y 厶abora£ory of Desert and Oas/s Ecology, X/n^/ang /ns£/£加e of Eco/ogy and Geography , CA/nese Academy of Sc/ences ,
X/n^/ang 830011, CA/na ； 2. Ce/e National Station of Observation and ResearcA for Desert-Grass/and
Ecosystems , Q/ra, X/n^/ang 848300, CA/na ； 3. /7n/vers/ty of CA/nese Academy of Sc/ences , Be///ng 100049, CA/na ；4. ScAoo/ of Env/ronmenta/ and Mater/a/ Eng/neer/ng , Yantai 〃n/vers/ty , Yantai , SAandong 264005, CA/na )
Abstract : Qira oasis is a typical desert oasis in Xinjiang and groundwater is the key factor to maintain vegeta tion growth in the oasis and transition zone. In this paper ， oasis irrigation area as the main body and spatio-temporal variations of groundwater from 2008 to 2015 were taken as the main line , remote sensing , GS+ geostatistics , opti mization K - means clustering and spatial overlay analysis were used to analyze the variations characteristics of
groundwater and land coverage in oasis. The results indicated that: ( 1 ) The maximum variation of groundwater depth in oasis was well 11 ( 9.66 m) . The minimum amplitude of variation was well 25 ( 0.1 m) . The groundwater depth had obvious spatial auto-correlation ， and the space-related distance was 11. 852 km. The groundwater depth
in the northeast of the oasis decreased significantly ， the area of the descending area was 184.85 km 2， accounting for 72% of the oasis area. ( 2) Through the K-means clustering on the groundwater depth of oasis ， it was divided into four sub-areas ， among which the groundwater depth of the first and second clustering center all decreases.
( 3) From 2000 to 2015， the land cover type of oasis changed greatly ， woodland area decreased significantly by
收稿日期：2020-03-12
修回日期：2020-05-02
基金项目：新疆维吾尔自治区高层次人才引进工程(Y942171)；中国科学院“西部青年学者”B 类(2018-XBQNXZ-B-017)；中国科学院百
人计划C 类(Y931201)
作者简介：高宇婷(1995-)，女，山西吕梁人，硕士研究生，研究方向为干旱区水文。E-mails :gaovuting18@ mails.ucas.ac 通信作者：于洋(1986-)，男，新疆乌鲁木齐人，副研究员，主要从事水文生态与建模研究。E-mails : *************.ac
第6期高宇婷等：策勒绿洲地下水和地表覆被时空变化的研究201
26.02km2,while the grassland area increased by11.15km2,farmland expanded significantly in the northeastern area.(4)The groundwater burial depth of different land coverage types in oasis was:farmland>woodland>grassland.
Keywords:groundwater depth；land coverage;spatio-temporal variability;K-means clustering；overlay analy-sis；desert oasis
干旱区水资源极其稀缺，存在水的地方就发育出绿洲，所以绿洲扩张的核心制约因素是水资源，然而大部分干旱区地表水供给不足，降水量小，因此绿洲对地下水的依赖愈发显著［1］。在新疆绿洲生态保障的关键问题也归根于水资源，我国绿洲60%以上分布在新疆，新疆绿洲面积只占其总面积的8%，却承载了90%以上的耕地、人口及经济生产总值［2］o在塔克拉玛干沙漠南缘，昆仑山积雪消
融发育为季节性河流，为下游提供丰沛的水资源，形成了具有典型代表的策勒绿洲［3］。策勒绿洲植被生存的水资源包括地表水、降水和地下水。由于地表水具有不均衡性和有限性，因此在很大程度上绿洲地表覆被主要利用降水和地下水来维持正常生长，但策勒绿洲降水对绿洲的补给作用微弱，且依据和田地区用水计划，策勒河季节变化性大，农田灌溉中须辅之于地下水的开采。策勒绿洲农业灌溉的水资源约18%从地下水中获取［4］，多年来策勒绿洲农田面积不断扩增，地下水的开采规模不断扩大，持续抽取地下水使得地下水位不断下降。带来的影响是绿洲边缘的天然植被面临生存的威胁、绿洲面临退化的风险［5-8］。
目前国内外有许多关于绿洲动态及地下水的研究，地理信息系统、地下水建模、数值模拟、趋势分析、地下水干旱指数等多种方法均已经应用于分析地下水的时空动态变化［9-11］。Langroodi等［12］结合GIS和ENVI分析了1987—2010年间伊朗绿洲地下水和地表覆被的时空变化。Ainiwaer等［13］应用地理加权回归和地统计网格法研究中国西北鄂尔多察河绿洲地下水位与地表覆被变化的时空动态，发现地下水位在绿洲大部分区域均呈现迅速下降趋势，且地下水位的下降与绿洲农田面积的扩增呈正相关。Liang等［14］为实现地下水的综合利用，设定一套同时考虑地下水质量、地下水开采引起的沉降以及地表覆被现状的管理方案，以确保安全、可持续地利用地下水，满足当地需求。国内对于绿洲和地下水的研究主要集中在新疆、甘肃、宁夏等省、自治区，杨光和杨怀德［15-16］利用地统计学分别分析了黑河下游和民勤绿洲的地下水埋深变化。金晓媚和席海洋［17-18］利用modfl
ow建模先后分析了黑河下游绿洲地下水的动态变化。艾启阳等［19］通过构建标准地下水指数分析了黑河中游多年地下水的时空变化。代述勇和蒙波［20-21］将地统计方法应用于对新疆策勒绿洲地下水空间变异的研究。这些研究揭示了不同地区地下水和地表覆被的变化，同时为分析绿洲和地下水的变化提供了许多成熟的方法，但目前对于绿洲地下水在一定时间范围内的空间上的埋深变化、不同地表覆被类型和地表覆被的地下水、地表水分配特征的分析较少。
本文依托策勒荒漠草地生态系统国家野外科学观察研究站长期监测资料，分析了策勒绿洲地下水的时空变化特征及绿洲不同地表覆被的地下水和地表水分配特征，为合理利用绿洲地下水和规划作物分布提供重要保证，同时为分析干旱区绿洲的地表覆被和水资源平衡提供了方法和科学依据，最终为绿洲水资源优化配置和可持续发展提供理论支撑。
1研究区概况
策勒绿洲地处塔克拉玛干沙漠南缘，地理坐标为北纬35°18,~39°18,，东经80。03,〜82。10，。绿洲主要位于冲洪积细土平原，该区域南部的潜水含水层较厚且富水性强，北部地区潜水含水层较薄且富水性一般，矿化度小于1.5g-L-1，水质较好。策勒地势南高北低，海拔在1296.5~1370.5m之间，中部发育山麓倾斜平原。策勒河发源于昆仑山北端，是策勒绿洲唯一灌溉来源，年均径流量为1.28X108 m3o策勒绿洲气候为暖温带干旱荒漠型，年均气温11.9C，多年极端最高气温为42.0C，极端最低气温
为-23.9C，年平均降水量仅为35.1mm，蒸发量接近2595.3mm，全年无霜期在230d左右，全年日照总时长在2686h以上。
2材料与方法
2.1数据来源
研究区建有策勒荒漠草地生态系统国家野外科学观察研究站，地理坐标80°43'45"E,37°00'57"N，海拔高度1318.6m，在绿洲范围内目前共设有244个灌溉井，并建立了25个监测井，获取到监测井
202干旱地区农业研究第39卷
2008—2015年的地下水位数据。绿洲土地利用数据来自中国科学院资源环境科学数据中心( sdc/)，策勒绿洲具体作物分布图通过遥感解译、实地勘测验证和ArcGIS软件生成。
2.2研究方法
基于多年地下水位数据，首先用W检验方法判断其正态性，用于半变异函数拟合，采用拟合的最优模型进行普通克里金插值分析得到地下水的时空变化图，并利用K-means方法对绿洲地下水埋深进行聚类分区，再进一步分析多年各聚类中心的变化趋势，最后利用ArcGIS进行叠加分析得出策勒绿洲不同地表覆被的地下水、地表水分配特征。
2.2.1W检验W检验全称Shapiro-Wilk检验［22］，适用于小样本容量(8WnW50)，计算可得到一个相关系数，越接近1就表明数据和正态分布拟合的程度越高。其检验步骤如下：
(1)将样本按从小到大顺序排列，使J1W J2^…;
(X心)2
(2)计算W=----------，其中y=(y{+…+
X(儿_刃2
,=1
t卩-1
y”)/n是样本的平均值h:-",V是有
(m V V m)
序统计量(y1，…,y”)的协方差矩阵,m是变量(y1,…,y n)的期望组成的向量；
(3)若W值小于判断临界值(可查标准正态分布表得知)，则舍弃正态性假设；若W>W a，接受正态性假设。
2.2.2半变异函数变异函数是指区域变量Z(x,)和Z(x,+h)之间增量平方的数学期望值，即区域变量间的方差差值。由于实测的数据量有限，因此通常应用半变异函数来分析空间格局。其表达式为：
1Mh)
Y(h)=CA"X［Z(x,)_Z(x,+h)］2(1)
金喜善裸照
2«(h),=1
式中,Y(h)为半变异函数,Z(x,)为区域化随机变量,h是滞后距即步长,Z(x,)是空间点为x，时的值, Z(x,+h)是在Z(x,)偏离空间点x，的h处的样本数据值,N(h)是样本数据对数。
通过半变异函数做出的曲线图反映了观测点与其附近观测点之间的空间关系，其函数曲线图涉及到4个重要参数，分别是：块金值(C0)、基台值(C)、变程(a)、基底效应(n)。块金值越大，表明该研究区域上由于随机因素引起的空间异质性越大；基台值越大则表明研究区空间变异程度越大；而块金值和基台值的比值被称为基底效应，该值能够定量地反映地下水埋深的空间相关性，数值越大，表明由于随机因素引起的空间异质性程度较高，反之，则是由于结构因素引起的空间异质性较高，若基底效应
值接近1，则表明该地区具有恒定的空间异质性。依据空间相关性的分级标准，当基底效应小于25%时，呈现为强烈的空间相关性，当基底效应为25%~75%时，呈现为中等的空间相关性，当基底效应大于75%时，变量之间的空间相关性很弱⑺-2"］。半变异函数最优理论模型的选择，主要是取决于决定系数用和残差平方和KSS，决定系数越大，残差平方和数值越小，表明半变异函数模型的拟合效果越好［25-26］。
2.2.3克里金插值法克里金插值是结合原始数据的区域特征和半变异函数原理对研究区域内未知点进行的无偏最优的地统计学估计方法。不仅考虑未知点位置与已知点的位置关系，还考虑了待估计点与周围已知点的空间相关性。本次研究采用的普通克里金插值认为区域化变量的期望值是未知的，通过确定待插点周围采样点的权重来求取待插点的近似值。适用于研究在空间分布上既有随机性又有结构性，或空间相关性的区域化变量［27-28］。
2.2.4K-means聚类聚类分析是依据样本之间的相似程度或差异性，对变量采样所获得的样本进行归组并类，本文采用的是动态聚类中的K-means 聚类，判别准则函数定义为［29-30］:
k
E=XX1x_x,I2(2)
,=0x E C,
式中,E为平方误差,k为聚类数目，原始数据分k类C={C］,C2,…，C k},x为类C，内的任意样本点，m，为类内C，所有样本点的平均值，即聚类中心，算法步骤如下：
(1)首先用拐点图来确定聚类的数目k，基本原理是随着聚类数目的增加组内误差平方和发生变化，关系图中存在的“肘点”即为最佳聚类数目。
(2)计算其余样本数据与各选定类别中心的欧式距离，按距离最短准则将样本数据划分为与其距离最短的聚类中心代表的类。
(3)使用每个聚类中样本的均值为新的聚类中心，重新计算各类别的聚类中心，计算各类内所有数据到新聚类中心的距离平方和聚类中心未改变且准则函数趋于最小。
(4)重复前两步，直到聚类中心不再变化。
第6期高宇婷等：策勒绿洲地下水和地表覆被时空变化的研究203
3结果与分析
3.1绿洲地下水埋深变化统计特征
策勒绿洲内25个监测井的地下水位数据统计分析如表1所示。地下水埋深最深的是1号井，为71.95m，最浅的是18号井，为1.4m。地下水埋深变幅最大的是11号井，为9.66m；变幅最小的是25号井，为0.1m。根据变异系数（CF）的划分等级为：弱变异性,CF<0.1；中等变异性0.1<CF<1；强变异性,CV>1。从表1可以看出有9个监测井位地下水位表现为中等变异性，其中变异系数最大的为7号井位（0.311），最小变异系数为25号井（0.004），说明绿洲地下水埋深动态变化在时间上存在差异性。
3.2绿洲地下水埋深时空变异性
将地下水埋深数据进行正态性检验，结果显示W=0.87207,P=0.0057<0.05，所以拒绝原假设，分布不符合正态性，进行对数变换，然后用于半变异函数分析，通过交叉验证指标选择最佳的函数模型。由表2可知，高斯模型的均方根最小，标准化均方根误差和决定系数最接近1，且模型的参数设定和趋势线的拟合效果均好，这与蒙波等人［21］的研究结果相符。因此选择高斯模型分析地下水埋深的空间异质性，从表2可以看出块金值和基台值的比值远小于25%，则说明地下水的埋深存在明显的空间自相关，且自相关距离为11.852km，表示在这个范围内地下水埋深的空间异质性由结构性部分引起，超过这个范围则不存在相关性。
利用半变异函数和交叉验证得到的高斯模型对绿洲地下水埋深进行普通克里金插值，发现策勒绿洲地
下水埋深呈现由南向北减小/变浅的趋势，与绿洲地形起伏变化较为吻合。分析2008—2015年绿洲地下水埋深空间变化特征，结果如下图1到图3所示。如图1所示,2008—2010年地下水埋深下降区域集中在绿洲东南部，表明在此时间段内该区域地下水的开采程度较大，下降最大值达到3.45 m。从图2可知，在2011—2015年期间地下水埋深下降区域占据绝大部分绿洲面积，下降最深处达到3.56m。如图3所示，在整个研究时段2008—2015年内地下水埋深下降最大值达到3.18m，下降区域的面积为184.85km2，占绿洲面积的72%，而在绿洲南部和西北部地下水埋深有所回升。
表12008—2015年地下水位描述性统计分析
Table1Descriptive statistical analysis of groundwater depth from2008to2015
井号Well number
变幅
Amplitude
最小值
Minimum
最大值
Maximum
均值
Average
标准差
Standard
deviation
方差
复旦论坛V a riance
变异系数
Coefficient of
variation
19.15062.80071.95066.702 3.26610.6670.049
2 3.07029.00032.07030.185 1.157 1.3380.038
四面墙内3 3.77036.08039.85037.830 1.829 3.3440.048
4 4.30038.95043.25041.028 1.633 2.6660.040
5 2.22038.50040.72039.8930.8380.7020.021
6 2.08018.07020.15019.0780.8410.7080.044 79.3509.82019.17011.750 3.65313.3430.311
8 3.10017.40020.50019.187 1.061 1.1260.055
9 2.47020.10022.57021.348 1.085 1.1770.051
10 3.55823.81327.37025.177 1.446 2.0910.057 119.66016.80026.46023.038 3.27110.7000.142
12 4.45011.55016.00014.275 1.479 2.1860.104
13 2.990 4.9207.910 6.723 1.239 1.5340.184
14 3.55018.35021.90020.082 1.388 1.9260.069
15 2.29014.80017.09015.8220.9150.8360.058
16 3.3408.60011.94010.593 1.195 1.4290.113
17 5.480 3.8509.330 6.048 1.825 3.3300.302 180.980 1.400 2.380 1.9150.4250.1810.222 19 2.02014.05016.07014.7410.7200.5180.049 200.850 4.400 5.250 4.8070.3470.1200.072
差分滤波器21 1.570 1.750 3.320 2.5180.5570.3100.221
22 3.680 4.8508.530 6.393 1.502 2.2560.235
23 1.3808.4209.8009.2980.5700.3250.061 240.550 4.300 4.850 4.4750.2600.0680.058 250.10011.95012.05012.0130.0480.0020.004
204
干旱地区农业研究
第39卷
表2地下水的半变异函数模型及其参数
Table 2 Semi-variogram model of groundwater and its parameters
模型
Model
块金值
Nugget 偏基台值
Partial sill
基台值
Sill
块金值/基台值
Nugget/Sill 变程
Range/km
决定系数
R 2
标准化均方根误差
RMSDE 球状模型 Spherical model 0.0010.1870.1880.005
11.8520.8090.541
高斯模型 Gaussian model
0.003
0.2530.2560.01211.8520.879
1.253指数模型 Exponential model 0.0010.169郑松岩
0.170
0.00611.852
0.727
0.505
2.5 5 km
地下水埋深变化/m
Groundwater depth variation
■ — 13.15 〜一9.00■ -9.00—6.00■ -6.00—3.00■ -3.00-0.00■0.00-3.45
图1
地下水埋深变化/m
Groundwater depth variation
■ -12.10—9.00■ —9.00-—6.00■ -6.00—3.00■ -3.00-0.00■ 0.00〜3.56
地下水埋深变化/m
Groundwater depth variation
■ — 13.92〜一9.00■ —9.00〜一6.00■ —6.00〜一3.00■ -3.00-0.00■ 0.00〜3.18
50
(B)地下水埋深变化/m
Groundwater depth variation
■ -13.15—9.00■-9.00—6.00
■ -6.00—3.00■ -3.00-0.00
■ 0.00-3.45
-13.15~-9.00 -9.00—6.00 -6.00—3.00 -3.00-0.00 0.00-3.45
地下水埋深区间 Groundwater depth interval/m
2008—2010年地下水埋深变化空间分布(A )和地下水埋深变化面积统计(B )Spatial distribution of groundwater depth variation (A ) and statistics of groundwater
depth variation area ( B ) from 2008 to 2010
2.5 5 km
50
00
50
(B)地下水埋深变化/m
Groundwater depth variation
■ -12.10—9.00• —9.00-—6.00
・一6.00〜一3.00
■ -3.00-0.00■ 0.00-3.56
-12.10—9.00 -9.00—6.00
地下水埋深区间 Groundwater depth interval/m
图2 2011—2015年地下水埋深变化空间分布(A )和地下水埋深变化面积统计(B )Fig.2 Spatial distribution of groundwater depth variation ( A ) and statistics of groundwater
depth variation area ( B ) from 2011 to 2015
N (A)2008—2015年
500050
(B)地下水埋深变化/m
Groundwater depth variation
■ -13.92—9.00■ -9.00—6.00
—6.00-—3.00■ -3.00-0.00
■ 0.00-3.18
-13.92—9.00 -9.00—6.00
-6.00—3.00 -3.00-0.000.00-3.18
e 土
v ^®
o
地下水埋深区间 Groundwater depth interval/m
图3 2008—2015年地下水埋深变化空间分布(A )和地下水埋深变化面积统计(B )
Fig.3 Spatial distribution of groundwater depth variation ( A ) and statistics of groundwater depth
variation area ( B ) from 2008 to
2015
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