基于無(wú)人機(jī)技術(shù)黃河沿岸沙丘移動(dòng)速度監(jiān)測(cè)及影響因素分析

李錦榮，王 健，王 茹，郭建英，羅祥英，李映坤，崔萬(wàn)新

·農(nóng)業(yè)航空工程·

基于無(wú)人機(jī)技術(shù)黃河沿岸沙丘移動(dòng)速度監(jiān)測(cè)及影響因素分析

李錦榮1，王 健1，王 茹2，郭建英1，羅祥英2，李映坤2，崔萬(wàn)新2

（1. 中國(guó)水利水電科學(xué)研究院，內(nèi)蒙古陰山北麓草原生態(tài)水文野外科學(xué)觀測(cè)研究站，北京 100038；2. 內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué)，沙漠治理學(xué)院，呼和浩特 010018）

為更便捷地監(jiān)測(cè)烏蘭布和沙漠黃河沿岸沙丘移動(dòng)速度并解析其影響因素，該研究以烏蘭布和沙漠沿黃段沙丘為研究對(duì)象，應(yīng)用無(wú)人機(jī)航拍技術(shù)開(kāi)展沿岸沙丘的季節(jié)性地貌過(guò)程和影響因素研究。結(jié)果表明：1）研究區(qū)沙丘年移動(dòng)速率1.08～2.27 m/a，多年平均輸沙勢(shì)為78.82 VU，年合成輸沙勢(shì)為25.92 VU，處于低風(fēng)能環(huán)境，8～12 m/s等級(jí)風(fēng)輸沙勢(shì)是年輸沙勢(shì)的主要部分，約占73.24%。方向變率（合成輸沙勢(shì)（Resultant Drift Potential，RDP）與輸沙勢(shì)（Drift Potential，DP）的比值）RDP/DP 保持在0.30～0.46之間，屬于中等變率。合成輸沙方向RDD為57.83°～107.39°，與沙丘移動(dòng)方向較為一致，西風(fēng)組占全年輸沙勢(shì)的52.09%，是沙丘年移動(dòng)的主要驅(qū)動(dòng)力。2）沙丘移動(dòng)速率具有明顯的季節(jié)特征，整體呈現(xiàn)春季移動(dòng)速率快，冬末-春初次之，秋季與秋末-冬末相近，夏季移動(dòng)速率最慢。其中，秋末-冬末、春季和秋季輸沙勢(shì)DP 8.48～20.49 VU，合成輸沙勢(shì)方向在90.02°～95.54°之間，RDP/DP值均在0.3～0.8之間，屬于中等變率，西風(fēng)組作用顯著，這與年合成輸沙方向及沙丘走向較為一致；冬末-春初和春末-夏季分別受東北風(fēng)（NE）和南風(fēng)組（SSE、S、SSW）作用，沙丘通過(guò)形態(tài)變化適應(yīng)風(fēng)向，移動(dòng)速度降緩。季節(jié)輸沙勢(shì)主要集中在8～10 m/s風(fēng)速等級(jí)，約占整個(gè)季節(jié)輸沙勢(shì)的40.76%～56.93%。3）綜合各季節(jié)和年際輸沙勢(shì)與沙丘移動(dòng)距離呈線性正相關(guān)，擬合方程為=1.02+0.006 62（2=0.339，=5.616，=0.045），方程總體顯著，輸沙勢(shì)可以表征該地區(qū)沙丘移動(dòng)距離?；跓o(wú)人機(jī)監(jiān)測(cè)的沙丘運(yùn)動(dòng)研究綜合顯示，風(fēng)況是該地區(qū)影響該地區(qū)沙丘移動(dòng)的主要?jiǎng)恿?，其中西風(fēng)組8 m/s以上風(fēng)速是研究區(qū)沙丘移動(dòng)的主要驅(qū)動(dòng)力。風(fēng)向變率和合成輸沙勢(shì)方向與沙丘移動(dòng)方向一致時(shí)沙丘移動(dòng)則快，不一致時(shí)則緩；無(wú)人機(jī)可在較大尺度上為沙丘移動(dòng)提供更為便捷的監(jiān)測(cè)服務(wù)，研究結(jié)果可為同類地區(qū)沙丘移動(dòng)的無(wú)人機(jī)監(jiān)測(cè)提供參考依據(jù)。

無(wú)人機(jī)；沙丘移動(dòng)；起沙風(fēng)；輸沙勢(shì)；烏蘭布和沙漠

0 引 言

沙丘移動(dòng)是沙物質(zhì)搬運(yùn)、沉積的宏觀表現(xiàn)，沙丘迎風(fēng)坡和頂部的沙物質(zhì)不斷被風(fēng)吹蝕并降落在背風(fēng)坡形成滑移面，使整個(gè)沙丘向前移動(dòng)[1-2]。監(jiān)測(cè)沙丘的移動(dòng)速度對(duì)理解與掌握風(fēng)蝕系統(tǒng)動(dòng)態(tài)機(jī)制及其對(duì)自然氣候變化與人為干擾因素的響應(yīng)具有重要的意義[3-4]。研究表明，沙丘移動(dòng)受制于風(fēng)況（風(fēng)速、風(fēng)向）、沙丘形態(tài)（高度、體積）、周圍環(huán)境（植被覆蓋、沙面土壤水分狀況）等因素，其中風(fēng)況是沙丘移動(dòng)的原動(dòng)力[5]。輸沙勢(shì)（Drift Potential，DP）是衡量區(qū)域風(fēng)沙活動(dòng)強(qiáng)度及風(fēng)沙地貌演變的重要指標(biāo)，而合成輸沙勢(shì)（Resultant Drift Potential，RDP）與合成輸沙方向（Resultant Drift Direction，RDD）可以反映一個(gè)區(qū)域內(nèi)的凈輸沙能力和凈輸沙方向[6]，但這些指標(biāo)特別是輸沙勢(shì)能否用來(lái)直接表達(dá)沙丘移動(dòng)距離尚未有研究。

關(guān)于沙丘的移動(dòng)速率，短期（幾個(gè)月和幾年）的研究主要通過(guò)野外測(cè)量[7-8]和觀測(cè)[9]等手段，而長(zhǎng)期的（十幾年或幾十年）沙丘移動(dòng)速率、位置和形態(tài)變化研究，遙感影像數(shù)據(jù)更有優(yōu)勢(shì)[10-13]。近年來(lái)，隨著現(xiàn)代測(cè)繪技術(shù)和空間數(shù)據(jù)分析技術(shù)的快速發(fā)展，監(jiān)測(cè)技術(shù)由傳統(tǒng)的地面測(cè)繩測(cè)量轉(zhuǎn)變基于GPS RTK測(cè)量技術(shù)，在地貌學(xué)研究中應(yīng)用，可精確監(jiān)測(cè)風(fēng)沙地貌演變[14-17]。無(wú)人機(jī)航空攝影技術(shù)是近年來(lái)發(fā)展起來(lái)的新型測(cè)量方法，具有高效率、高精度、非接觸、大范圍等優(yōu)點(diǎn)，被應(yīng)用在沙丘形態(tài)測(cè)量，結(jié)合地面控制點(diǎn)，可實(shí)現(xiàn)沙丘群移動(dòng)及三維形態(tài)的精確測(cè)量[18]。

黃河三盛公至烏海水利樞紐段緊鄰烏蘭布和沙漠，全長(zhǎng)約89.6 km。其中，劉拐沙頭段和閻王背段沙丘前移直接進(jìn)入黃河河道。研究表明，該段風(fēng)沙入黃的主要方式是風(fēng)沙流和沙丘移動(dòng)[19]，進(jìn)入河道的沙丘在夏季河水上漲后隨水流沖涮帶走[20]。入黃風(fēng)沙使得該段河床淤積，行洪、行凌能力降低，嚴(yán)重威脅人民生命財(cái)產(chǎn)安全[21]。當(dāng)黃河流量減小，黃河主河槽遠(yuǎn)離西岸沙丘，河流輸沙能力減弱[22]，但沙丘的移動(dòng)并未停止。冬春季節(jié)在西風(fēng)和西北風(fēng)的作用下沙丘進(jìn)入河邊灘涂，冬凌夏汛時(shí)期，河水水面擴(kuò)張[23]，沙丘在洪水侵蝕下坍塌進(jìn)入河床，導(dǎo)致河床泥沙含量迅速增加。烏蘭布和沙漠沿岸風(fēng)沙活動(dòng)，成為黃河粗沙的主要策源地之一，其中烏海至磴口段淤積泥沙（粒徑>0.1 mm）有17.71%來(lái)自烏蘭布和沙漠[24]。因此，精準(zhǔn)地開(kāi)展烏蘭布和沙漠沿岸沙丘的移動(dòng)速度、方向及其影響因素的研究，對(duì)厘清入黃風(fēng)沙量尤為重要。

綜上，本文以烏蘭布和沙漠沿岸段沙丘為研究對(duì)象，通過(guò)無(wú)人機(jī)快速獲取沿岸沙丘的影像數(shù)據(jù)，監(jiān)測(cè)沙丘移動(dòng)，結(jié)合風(fēng)沙通量塔多年起沙風(fēng)速的定位觀測(cè)，開(kāi)展沿岸沙丘的季節(jié)性地貌過(guò)程和影響因素研究，揭示沙丘、起沙風(fēng)速、輸沙勢(shì)等季節(jié)性運(yùn)動(dòng)規(guī)律，解析其影響因素，對(duì)于估算入黃風(fēng)沙量、控制沙丘移動(dòng)和沿岸風(fēng)沙治理有極其重要的意義。

1 研究區(qū)概況

研究區(qū)劉拐沙頭風(fēng)蝕觀測(cè)場(chǎng)位于烏蘭布和沙漠沿黃段，地處內(nèi)蒙古烏海市烏達(dá)區(qū)與巴彥淖爾市磴口縣之間，39°35′～40°19′N、106°46′～107°02′E，右與鄂爾多斯杭錦旗相鄰。該區(qū)屬于典型的中溫帶大陸性干旱季風(fēng)氣候，氣候干燥，年平均降水量142.7 mm，年平均氣溫8.0 ℃，年均蒸發(fā)量2 258.8 mm，光照3 181 h，太陽(yáng)輻射627.60 kJ/cm2，≥10 ℃的有效積溫3 289.1 ℃。多年平均風(fēng)速3.7 m/s，大風(fēng)和風(fēng)沙一年四季均有出現(xiàn)，多集中于3－5月份；年均大風(fēng)日數(shù)10～32 d，平均揚(yáng)沙日數(shù)75～79 d，沙塵暴日數(shù)19～22 d。研究區(qū)流動(dòng)沙丘廣布，沙丘高度4～10 m，土壤為典型風(fēng)沙土；流沙上無(wú)植被或僅有植被稀疏，蓋度＜3%。植被主要分布于丘間地，蓋度達(dá)15%～40%，植物種有白沙蒿（）、白刺（）灌叢；草本植物以沙米（）、豬毛菜（）、霧冰藜（）、沙旋覆花（）、沙鞭（）、拂子茅（）等。

2 研究方法

2.1 樣地設(shè)置

選擇劉拐沙頭風(fēng)蝕觀測(cè)場(chǎng)內(nèi)500 m×500 m區(qū)域的流動(dòng)沙丘樣地作為研究對(duì)象，沿平行于黃河河岸風(fēng)沙活動(dòng)強(qiáng)烈的流動(dòng)沙丘段500 m作橫向監(jiān)測(cè)斷面，垂直于沿岸向內(nèi)延伸500 m作縱向監(jiān)測(cè)斷面，由此圍成的區(qū)域作為流沙移動(dòng)監(jiān)測(cè)區(qū)域（圖1），監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)分布有流動(dòng)沙丘67個(gè)，多以沙丘鏈形式存在，沙丘平均高度4.86 m，平均密度2.68 hm2，監(jiān)測(cè)時(shí)主要以沿岸橫向監(jiān)測(cè)斷面沙丘的移動(dòng)距離與速度作為對(duì)象，通過(guò)eBee固定翼無(wú)人機(jī)航拍獲取不同年份和不同季節(jié)的沙丘正射影像（Digital Orthophoto Map，DOM）和數(shù)字表面模型（Digital Surface Model，DSM）數(shù)據(jù)。

2.2 數(shù)據(jù)獲取

1）無(wú)人機(jī)航拍參數(shù)

由于無(wú)人機(jī)航拍需要晴朗無(wú)風(fēng)天氣，所以影像獲取時(shí)間選擇11:00－15:00，以避免光照強(qiáng)度差異對(duì)影像質(zhì)量造成影響。設(shè)置航高120 m，航向重疊度75%，旁向重疊度70%，以保證地物成像清晰，以及足夠的影像重疊用于航帶拼接。影像傳感器采用數(shù)碼相機(jī)，型號(hào)為SONY WX-220，4∶3模式，每期獲取航攝影像約300張。在航拍區(qū)域內(nèi)均勻布設(shè)地面像控點(diǎn)，利用RKT差分GPS測(cè)量控制點(diǎn)坐標(biāo)及高程，進(jìn)行不同時(shí)期航拍影像校準(zhǔn)。獲得航拍照片后，利用Pix4d后處理軟件完成影像拼接。

2）航拍時(shí)間節(jié)點(diǎn)劃分及依據(jù)

年沙丘移動(dòng)航拍時(shí)間節(jié)點(diǎn)以沙丘移動(dòng)觀測(cè)場(chǎng)建立后的第一次航拍2015年10月為起點(diǎn)，監(jiān)測(cè)結(jié)束時(shí)間大致保持一年的前后一個(gè)月之內(nèi)，避開(kāi)大風(fēng)、降雨等惡劣天氣。沙丘季節(jié)性移動(dòng)觀測(cè)，以2017年秋至2018年秋為例，從風(fēng)沙運(yùn)動(dòng)的影響因素差異性（風(fēng)速、降水、植被、地溫和氣溫），將沙丘移動(dòng)觀測(cè)時(shí)段分為秋末-冬末（2017年11月11日至2018年1月20日）、冬末-春初（2018年1月20日至3月20日）、春季（2018年3月21至5月20日）、春末-夏季（2018年5月21至9月20日）和秋季（2018年9月21日至11月20日）。秋末-冬末,沙漠氣溫和土壤溫度開(kāi)始低于0℃，土壤開(kāi)始出現(xiàn)凍結(jié)，空氣相對(duì)濕度增加，在沙丘表層10～20 cm干沙層下形成約50cm的凍土層。冬末-春初季沙丘經(jīng)歷凍結(jié)消融過(guò)程，氣溫和地溫開(kāi)始回升，相對(duì)濕度開(kāi)始降低，沙丘凍土層消融，轉(zhuǎn)變?yōu)闈裆硨樱淮杭撅L(fēng)速逐漸增強(qiáng)大風(fēng)日增多，風(fēng)力強(qiáng)勁，地溫和氣溫波動(dòng)較大且逐漸回升，開(kāi)始出現(xiàn)降雨，風(fēng)沙活動(dòng)強(qiáng)烈；春末-夏季植被蓋度增加，雨水增多，且風(fēng)速減少，風(fēng)沙活動(dòng)較少；秋季植被開(kāi)始枯萎，降雨開(kāi)始減少，相對(duì)濕度受降雨影響變化較大，風(fēng)速開(kāi)始增大。其中風(fēng)速、降水是影響沙粒運(yùn)動(dòng)的主要因素，凍結(jié)土壤凍結(jié)和空氣相對(duì)濕度的增加土壤抗蝕性和沙粒粘結(jié)力，對(duì)沙粒的運(yùn)移有影響[25-27]?；诖?，研究將季節(jié)沙丘移動(dòng)速度觀測(cè)，按照上述氣象、土壤、植被因子的變化大致分為以上5個(gè)時(shí)間段觀測(cè)（圖2）。

3）沙丘移動(dòng)的測(cè)算

經(jīng)ArcGIS對(duì)影像上的像控點(diǎn)進(jìn)行多期二次校準(zhǔn)，選擇影像數(shù)據(jù)中沙丘邊界明顯區(qū)域的沙丘作為研究對(duì)象，矢量化航拍影像的沙丘落沙坡邊界，作為沙丘移動(dòng)速度計(jì)算的依據(jù)。沙丘移動(dòng)距離的測(cè)量規(guī)則：以兩次觀測(cè)期沙丘移動(dòng)邊界為基準(zhǔn)，將前一期邊界線按4 m等分，將等分點(diǎn)首尾兩兩相連形成直線，畫(huà)直線的垂直平分線與兩期沙丘落沙邊界相交，兩點(diǎn)之間相交線段長(zhǎng)度即為沙丘在該點(diǎn)處的移動(dòng)距離，求取整個(gè)沙丘邊界線上相交線段長(zhǎng)度，取平均值即為沙丘的平均移動(dòng)距離，具體計(jì)算見(jiàn)公式（1）和（2）。

式中為沙丘移動(dòng)距離，cm/m；為沙丘移動(dòng)速度，cm/d或m/a；d為第次觀測(cè)時(shí)沙丘落沙邊界第個(gè)測(cè)量點(diǎn)長(zhǎng)度，cm/m；為測(cè)量點(diǎn)個(gè)數(shù)；為兩次觀測(cè)時(shí)期的時(shí)間間隔，a或d。

2.3 起沙風(fēng)況觀測(cè)及輸沙勢(shì)統(tǒng)計(jì)

在風(fēng)沙觀測(cè)場(chǎng)設(shè)置通量塔、氣象觀測(cè)站和風(fēng)蝕粒子撞擊棒（美國(guó)Sensit公司，型號(hào)Hi14-LIN）。氣象站與風(fēng)蝕粒子撞擊棒設(shè)置在沿岸沙丘迎風(fēng)坡位置，用于觀測(cè)沙丘2 m高風(fēng)速及沙粒的啟動(dòng)。通量塔位于氣象站下風(fēng)向200 m處，以2 m高為間距，采集2～10 m高度風(fēng)速，并在10 m高處測(cè)定風(fēng)向。氣象站觀測(cè)與通量塔觀測(cè)同步進(jìn)行，采樣間隔10 s，記錄間隔5 min。

根據(jù)烏蘭布和風(fēng)沙觀測(cè)場(chǎng)的風(fēng)蝕粒子撞擊棒及氣象站，測(cè)得起動(dòng)風(fēng)速為4.9 m/s（2 m高處）。由氣象站2 m處風(fēng)速的起沙風(fēng)速與通量塔10 m風(fēng)速關(guān)系=1.02 ln()+ 4.05（2=0.96）可知，10 m處的臨界風(fēng)速為6.4 m/s。利用研究區(qū)風(fēng)沙通量塔2015－2020年氣象觀測(cè)10 m高度的風(fēng)速，分析區(qū)域主導(dǎo)風(fēng)向、起沙風(fēng)況和輸沙勢(shì)等風(fēng)動(dòng)力環(huán)境特征，按16個(gè)方位10 m高風(fēng)速統(tǒng)計(jì)起沙風(fēng)風(fēng)速特征，計(jì)算月平均風(fēng)速及起沙風(fēng)頻率，分析不同季節(jié)起沙風(fēng)向特征。同時(shí)計(jì)算研究區(qū)內(nèi)沙丘移動(dòng)觀測(cè)期內(nèi)的輸沙勢(shì)，分析輸沙勢(shì)等相關(guān)指標(biāo)與沙丘移動(dòng)速度的數(shù)量關(guān)系。輸沙勢(shì)采用Fryberger[28]對(duì)Lettau[29]輸沙方程修正后計(jì)算公式（3）：

DP=2(?V)（3）

式中DP為輸沙勢(shì)，在數(shù)值上用矢量單位（Vector Unit，VU）表示；為大于臨界起動(dòng)值的風(fēng)速（10 m高度），m/s；V為臨界起動(dòng)風(fēng)速，m/s；為起沙風(fēng)作用的時(shí)間，一般以頻率表示。根據(jù)矢量合成法則將16個(gè)方位輸沙勢(shì)進(jìn)行合成，得到合成輸沙勢(shì)（Resultant Drift Potential，RDP）（公式（4））和合成輸沙方向（Resultant Drift Direction，RDD），它可以反映一個(gè)地區(qū)凈輸沙能力的大小。合成輸沙勢(shì)與輸沙勢(shì)的比值稱為方向變率指數(shù)（RDP/DP），用來(lái)反映一個(gè)地區(qū)風(fēng)向組合情況。以航拍時(shí)間段為基準(zhǔn)，分時(shí)間段統(tǒng)計(jì)年和季節(jié)輸沙勢(shì)，以便分析沙丘移動(dòng)與輸沙勢(shì)的關(guān)系。

3 結(jié)果與分析

3.1 沙丘移動(dòng)速度變化

對(duì)無(wú)人機(jī)2015－2020年航拍數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，計(jì)算得到沙丘的年平均移動(dòng)速度分別為（2.27±1.41）、（1.37±0.93）、（1.37±1.35）、（1.53±1.14）和（1.08±0.91）m/a，多年平均移動(dòng)速度1.52 m/a，且呈逐年遞減趨勢(shì)。其中，2017年11月至2018年9月沙丘各觀測(cè)點(diǎn)的移動(dòng)速度值離散程度較大，變異系數(shù)0.99，與起沙風(fēng)風(fēng)向多變相關(guān)。其他年份移動(dòng)速度離散程度0.62～0.84，大部分移速度離數(shù)值在平均值附近波動(dòng)。

不同季節(jié)由于下墊面植被蓋度、風(fēng)力大小、主風(fēng)向以及降水量的差異，沙丘的移動(dòng)速度也存在差異。不同季節(jié)內(nèi)沙丘移動(dòng)距離表現(xiàn)為：秋末-冬末期間沙丘平均移動(dòng)（1.18±0.96）m，沙丘的移動(dòng)速度達(dá)到1.6 cm/d；冬末-春初期間沙丘平均移動(dòng)（1.05±0.92）m，沙丘的移動(dòng)速度達(dá)到1.9 cm/d；春季期間沙丘平均移動(dòng)（1.09±1.17）m，沙丘的移動(dòng)速度達(dá)到2.0 cm/d；春末-夏季期間沙丘平均移動(dòng)（1.19±1.38）m，沙丘的移動(dòng)速度為0.9 cm/d；秋季期間沙丘平均移動(dòng)（1.20±1.44）m，沙丘的移動(dòng)速度達(dá)到1.7 cm/d。秋末至春初變異系數(shù)不大，與年變異系數(shù)相似；而春季、春末-夏季和秋季變異系數(shù)變化較大，屬?gòu)?qiáng)變異。沙丘移動(dòng)表現(xiàn)為春季沙丘移動(dòng)最快，冬末-春初較快，其次為秋季、秋末-冬初相近，春末-夏季沙丘移動(dòng)相對(duì)緩慢。

3.2 沙丘移動(dòng)期內(nèi)輸沙勢(shì)變化

2015－2020年烏蘭布和沙漠地區(qū)對(duì)應(yīng)沙丘移動(dòng)航拍期內(nèi)的年平均輸沙勢(shì)為78.82 VU，年平均合成輸沙勢(shì)為25.92 VU，烏蘭布和沙漠地區(qū)均處在低風(fēng)能環(huán)境，合成輸沙方向?yàn)?7.83°～107.39°，對(duì)比沙丘移動(dòng)航拍圖綜合分析，合成輸沙方向與沙丘移動(dòng)方向基本一致。方向變率指數(shù)RDP/DP保持在0.30～0.46，屬于中等風(fēng)向變率（圖3）。經(jīng)統(tǒng)計(jì)，西風(fēng)組（WSW、W、WNW、NW）平均輸沙勢(shì)為40.46 VU，約占全年輸沙勢(shì)的52.09%，東風(fēng)組（NE、ENE）平均輸沙勢(shì)為9.97 VU，約占全年輸沙勢(shì)的14.18%。各風(fēng)速等級(jí)輸沙勢(shì)所占總輸沙勢(shì)比例不同，8～10和10～12 m/s兩個(gè)風(fēng)速等級(jí)分別占總輸沙勢(shì)的45.46%和27.79%，合計(jì)占比73.24%，是年輸沙勢(shì)的主要部分。

季節(jié)輸沙勢(shì)分布呈現(xiàn)較為明顯的季節(jié)性特征。春季輸沙勢(shì)和合成輸沙勢(shì)分別為20.49和11.14 VU，輸沙勢(shì)顯著大于其他季節(jié)（圖4）。秋末-冬末、春季和秋季輸沙勢(shì)DP 8.48～20.49 VU，合成輸沙勢(shì)方向90.02°～95.54°，這與年合成輸沙方向及沙丘走向較為一致（圖4a、4c、4e）；RDP/DP值均在0.3～0.8，屬于中等比率，西風(fēng)組作用顯著。冬末-春初輸沙勢(shì)10.02 VU，合成輸沙勢(shì)2.61 VU，合成輸沙勢(shì)方向142.61°，東風(fēng)組輸沙勢(shì)為3.96 VU，占該時(shí)段輸沙勢(shì)的39.55%，其中東北風(fēng)作用較為明顯，其輸沙勢(shì)占29.50%。合成輸沙勢(shì)與沙丘移動(dòng)風(fēng)向有約49°夾角。方向變化指數(shù)RDP/DP值0.26，屬于低比率（RDP/DP<0.3），高變率（圖4b）。春末-夏季沙勢(shì)和合成輸沙勢(shì)分別為31.02和14.33VU，夏季主要受到以南風(fēng)組（SSE、S、SSW）起沙風(fēng)作用，其合成輸沙方向?yàn)?.41°，與沙丘移動(dòng)方向夾角約89°，RDP/DP值為0.46，合成輸沙方向與其他季節(jié)差異較大（圖4d）。經(jīng)統(tǒng)計(jì)，季節(jié)輸沙勢(shì)主要集中在8～10 m/s風(fēng)速等級(jí)，約占整個(gè)季節(jié)輸沙勢(shì)的40.76%～56.93%。

綜合各季節(jié)、年輸沙勢(shì)與沙丘移動(dòng)距離發(fā)現(xiàn)，輸沙勢(shì)與沙丘移動(dòng)距離呈線性相關(guān)，方程為=1.02+0.006 62（2=0.339，=5.616，=0.045），總體顯著，與沙丘移動(dòng)距離擬合相關(guān)性強(qiáng)（圖5）。可見(jiàn)，輸沙勢(shì)表征沙丘移動(dòng)的動(dòng)力條件；擬合方程截距判斷，當(dāng)輸沙勢(shì)為0時(shí)，沙丘仍然會(huì)移動(dòng)較大距離，因此風(fēng)作用下沙粒的輸送只是影響沙丘移動(dòng)的因素之一，沙丘的移動(dòng)還受到其他因素的影響。

4 討 論

在干旱半干旱區(qū)，沙丘的移動(dòng)是一個(gè)各種環(huán)境因素綜合作用下的結(jié)果[30]，受風(fēng)況、風(fēng)向變率、沙丘形態(tài)、密度、高度、發(fā)育狀況，下墊面土壤水分、植被等多種因素影響。區(qū)域風(fēng)況是影響沙丘形成演化的重要因子[31-32]，決定了沙丘的類型和空間分布，能控制沙丘的形成和演化速度[25]。在同一區(qū)域小范圍內(nèi)，沙丘形態(tài)相似、高度相近，密度相對(duì)穩(wěn)定，風(fēng)況和下墊面條件變化是影響沙丘移動(dòng)的主要因素。特別是風(fēng)況與下墊面季節(jié)性變化，是沙丘移動(dòng)速度季節(jié)性變化重點(diǎn)關(guān)注對(duì)象。本研究結(jié)果表明春季移動(dòng)速率最大（2.0 cm/d），其次是冬末-春初（1.9 cm/d）、秋季（1.7 cm/d）和秋末-冬末（1.6 cm/d），春末-夏季最?。?.9 cm/d）?？梢?jiàn)，春季沙丘移動(dòng)速率明顯大于其他季節(jié)，與庫(kù)魯克沙漠的研究發(fā)現(xiàn)沙丘移動(dòng)速率春季最高研究結(jié)果一致[33]。春末-夏季進(jìn)入雨水充沛期，土壤濕度增加，沙粒啟動(dòng)較困難，整體表現(xiàn)為沙丘移動(dòng)最慢，與庫(kù)魯克沙漠冬季沙丘移動(dòng)速率最低不同。研究區(qū)冬季環(huán)境較為特殊，12月至1月中旬沙丘干沙層下存在一定的凍結(jié)土層，表面干沙層吹蝕后，凍土層裸露，在一定層度上限制風(fēng)蝕的進(jìn)一步發(fā)展，進(jìn)而限制沙物質(zhì)向下風(fēng)向輸移[34]，但本研究中冬末春初時(shí)段，氣溫已開(kāi)始回升，沙丘凍土層出現(xiàn)日融夜凍，所以沙丘移動(dòng)速度并未受到太大影響。關(guān)于沙丘冬季移動(dòng)速度受凍結(jié)層影響程度及機(jī)理，尚需要進(jìn)一步研究。

風(fēng)向和風(fēng)速作用復(fù)雜，一般采用RDP/DP即方向變率指數(shù)表示，風(fēng)向變率與輸沙勢(shì)的大小與沙丘類型有一定的對(duì)應(yīng)關(guān)系[28]。各地區(qū)研究綜合表明沙丘的形態(tài)與復(fù)雜的風(fēng)況顯著相關(guān)[6]，新月形沙丘RDP/DP平均值為0.68；線形沙丘為0.45；星狀沙丘為0.19[35-38]。黃河烏蘭布和沙漠段沿岸沙丘主要為新月形沙丘鏈，多年平均方向變率處于中等風(fēng)向變率0.34，小于新月形沙丘平均方向變率（<0.68），且差異較大。沙丘受到西風(fēng)組和東風(fēng)組的共同作用形成了新月形沙丘鏈，其形態(tài)較新月形沙丘更為復(fù)雜，所以研究結(jié)果的風(fēng)向變率顯著小于新月形沙丘。根據(jù)石唯康等[39]在撒哈拉沙漠的研究，沙丘主要在中風(fēng)向變率下發(fā)育，合成輸沙方向與沙丘走向一致。當(dāng)風(fēng)況改變，與沙丘走向不一致時(shí)，首先要改變沙丘形態(tài)以適應(yīng)新的風(fēng)向[40]，同時(shí)會(huì)消耗大量的風(fēng)能來(lái)改變沙丘形態(tài)，風(fēng)況變化越大，RDP/DP值就越小，消耗的風(fēng)能也就越多，沙丘移動(dòng)變得更為緩慢[2]。從本研究的結(jié)果來(lái)看，春末-夏季雖輸沙勢(shì)在季節(jié)中表現(xiàn)為最大，冬末-春初輸沙勢(shì)僅次于春季，但二者的RDD與沙丘移動(dòng)主方向夾角分別為89°和49°，且RDP/DP值在幾個(gè)季節(jié)中較小，表明這兩個(gè)季節(jié)，風(fēng)向的變化及風(fēng)能消耗主要用以改變沙丘的形態(tài)來(lái)適應(yīng)風(fēng)向，而在一定程度影響了沙丘移動(dòng)速度，使得沙丘在移動(dòng)速度表現(xiàn)為緩慢。依據(jù)風(fēng)沙物理學(xué)關(guān)于沙丘移動(dòng)速率、輸沙率與風(fēng)速的關(guān)系可知，在沙丘體積不變的情況下，沙丘移動(dòng)速度與輸沙勢(shì)成正比[41]。將輸沙勢(shì)、方向變率和沙丘移動(dòng)速度綜合分析進(jìn)行判斷，沙丘移動(dòng)速度與方向變率相關(guān)性不顯著，與輸沙勢(shì)呈顯著相關(guān)。輸沙勢(shì)與沙丘移動(dòng)距離呈極顯著正相關(guān)，與其他學(xué)者研究結(jié)論一致[33]。

5 結(jié) 論

1）2015－2020年，黃河烏蘭布和沙漠段沿岸沙丘年移動(dòng)速度分別為2.27、1.37、1.37、1.53和1.08 m/a。研究區(qū)處于低風(fēng)能環(huán)境，方向變率為中等風(fēng)向變率；合成輸沙方向與沙丘移動(dòng)方向較為一致，西風(fēng)組為主導(dǎo)輸沙方向，其次為東風(fēng)組；8～12 m/s等級(jí)風(fēng)輸沙勢(shì)是年輸沙勢(shì)的主要部分，約占73.24%。

不同季節(jié)沙丘移動(dòng)存在差異，沙丘季節(jié)性移動(dòng)速度表現(xiàn)為春季（2.0 cm/d）＞冬末-初春（1.9 cm/d）＞秋季（1.7 cm/d）＞秋末-冬末（1.6 cm/d）＞春末-夏季（0.9 cm/d）。秋末-冬末、春季和秋季合成輸沙勢(shì)與年合成輸沙方向及沙丘走向較為一致，RDP/DP值屬于中等比率，西風(fēng)組是沙丘移動(dòng)的主要驅(qū)動(dòng)力；冬末-春初、春末-夏季的合成輸沙勢(shì)與沙丘走向夾角由49°逐漸增大至春末-夏季的最大值89°，前者RDP/DP值屬于低比率、后者屬于中等比率，前者以東北風(fēng)作用較為明顯，后者則受南風(fēng)組的控制。當(dāng)季節(jié)合成輸沙勢(shì)與年輸沙方向、沙丘走向一致時(shí)，沙丘移動(dòng)速度快，而三者不一致時(shí)，沙丘移動(dòng)速度因適應(yīng)形態(tài)調(diào)整與修飾而變緩。季節(jié)輸沙勢(shì)主要集中在8～10 m/s風(fēng)速等級(jí)，約占整個(gè)季節(jié)輸沙勢(shì)的40.76%～56.93%。

輸沙勢(shì)與沙丘移動(dòng)距離呈線性正相關(guān)關(guān)系，擬合方程為=1.02+0.006 62（2=0.339，=5.616，=0.045），方程總體顯著，表明輸沙勢(shì)可以表征該地區(qū)沙丘移動(dòng)距離。無(wú)人機(jī)航拍測(cè)量沙丘移動(dòng)可以在大尺度上更為便捷地為沙丘移動(dòng)監(jiān)測(cè)提供服務(wù)。

[1] 鄒桂香，高宏智，邊慶策，等. 沙丘移動(dòng)速度的觀測(cè)與計(jì)算[J]. 干旱區(qū)資源與環(huán)境，1988(3)：38-44.

Zou Guixiang, Gao Hongzhi, Bian Qingce, et al. Measurement and computation of desert dune movement speed[J]. Resources and Environment in Arid Regions, 1988(3): 38-44. (in Chinese with English abstract)

[2] Livingstone I, Warren A. Aeolian Geomorphology: An introduction[M]. Singapore: Longman, 1996: 211.

[3] 嚴(yán)應(yīng)存，高貴生，劉寶康，等. 青海湖周邊地區(qū)沙丘移動(dòng)監(jiān)測(cè)及其氣候驅(qū)動(dòng)力分析[J]. 中國(guó)沙漠，2009，29(4)：617-622.

Yan Yingcun, Gao Guisheng, Liu Baokang, et al. Monitoring of aeolian dunes movement in surrounding Qinghai Lake areas and climate-driven forces analysis[J]. Journal of Desert Research, 2009, 29(4): 617-622. (in Chinese with English abstract)

[4] Hansen E, Devries-Zimmerman S, Dijk D V, et al. Patterns of wind flow and aeolian deposition on a parabolic dune on the southeastern shore of Lake Michigan[J]. Geomorphology, 2009, 105(1/2): 147-157.

[5] 劉乘麟. 黃河內(nèi)蒙河段泥沙來(lái)源分析[D]. 蘭州：蘭州大學(xué)，2015.

Liu Chenglin. Sediment Source Analysis of the Inner Mongolia Reach of the Yellow River[D]. Lanzhou: Lanzhou University, 2015. (in Chinese with English abstract)

[6] 杜會(huì)石，哈斯額爾敦，雷軍，等. 基于3S技術(shù)的庫(kù)布齊沙漠拋物線形沙丘形態(tài)變化研究[J]. 水土保持通報(bào)，2013，33(3)：165-169.

Du Huishi, Haselden, Lei Jun, et al. A study of morphological change of parabolic dune in Hobp desert based on 3S technology[J]. Bulletin of Soil and Water Conservation, 2013, 33(3): 165-169. (in Chinese with English abstract)

[7] 董玉祥，黃德全. 河北昌黎翡翠島海岸沙丘移動(dòng)的初步觀測(cè)[J]. 中國(guó)沙漠，2013，33(2)：486-492.

Dong Yuxiang, Huang Dequan. Measurements of coastal dune movement in Feicuidao of changli, Hebei province[J]. Journal of Desert Research, 2013, 33(2):486-492. (in Chinese with English abstract)

[8] 郭建英，董智，李錦榮，等. 黃河烏蘭布和沙漠段沿岸沙丘形態(tài)及其運(yùn)移特征[J]. 水土保持研究，2016，23(6)：40-44.

Guo Jianying, Dong Zhi, Li Jinrong, et al. Dune morphology and migration characteristics in the Ulanbuh desert[J]. Research of Soil and Water Conservation, 2016, 23(6): 40-44. (in Chinese with English abstract)

[9] Kilibarda Z, Kilibarda V. Seasonal geomorphic processes and rates of sand movement at Mount Baldy dune in Indiana, USA[J]. Aeolian Research, 2016, 23: 103-114.

[10] 王靜璞，劉連友，沈玲玲. 基于Google Earth的毛烏素沙地新月形沙丘移動(dòng)規(guī)律研究[J]. 遙感技術(shù)與應(yīng)用，2013，28(6)：1094-1100.

Wang Jingpu, Liu Lianyou, Shen Lingling. Research of the barchan dunes movement in the Mu Us Sandy Land on Google earth software[J]. Remote Sensing Technology and Application, 2013, 28(6): 1094-1100. (in Chinese with English abstract)

[11] 胡曉剛，王苗苗，劉勇. 基于多源高分辨率遙感影像的騰格里沙漠沙丘移動(dòng)分析[J]. 中國(guó)科技博覽，2016(2)：337-337.

Hu Xiaogang, Wang Miaomiao, Liu Yong. Dune movement analysis in Tengger Desert based on multi-source high-resolution remote sensing image[J]. China Science and Technology Expo, 2016(2): 337-337. (in Chinese with English abstract)

[12] Kilibarda Z, Shillinglaw C. A 70 year history of coastal dune migration and beach erosion along the southern shore of Lake Michigan[J]. Aeolian Research, 2014, 17(12): 263-273.

[13] Yao Z Y, Ta W Q, Jia X P, et al. Bank erosion and accretion along the Ningxia-Inner Mongolia reaches of the Yellow River from 1958 to 2008[J]. Geomorphology, 2011, 127: 99-106.

[14] 趙蕾，曹議丹，高偉明. 基于GPS-RTK技術(shù)對(duì)大圩頂沙丘動(dòng)態(tài)變化監(jiān)測(cè)及成因分析[J].干旱區(qū)資源與環(huán)境，2017，31(1)：108-114.

Zhao Lei, Cao Yidan, Gao Weiming. To monitor and study the Daweiding coastal dunes movements based on GPS-TRK measuring technology[J]. Journal of Arid Land Resources and Environment, 2017, 31(1): 108-114. (in Chinese with English abstract)

[15] 劉國(guó)君，高偉明，李晶.基于GPS RTK技術(shù)的海岸沙丘動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)[J]. 海洋測(cè)繪，2010，30(1)：56-58.

Liu Guojun, Gao Weiming, Li Jing. Analysis of parameters relevancy in fixing calibration of multi-beam system[J]. Hydrographic Surveying and Charting, 2010, 30(1): 56-58. (in Chinese with English abstract)

[16] 董玉祥，黃德全.海岸新月形沙丘移動(dòng)與形態(tài)變化的典型研究[J]. 地理科學(xué)，2014，34(1)：863-869.

Dong Yuxiang, Huang Dequan. Typical research on the movement and topographic change of coastal crescent dune[J]. Scientia Geographica Sinica, 2014, 34(7): 863-869. (in Chinese with English abstract)

[17] 李愛(ài)敏，韓致文，鐘帥，等. 基于CASS和ArcGIS的新月形沙丘屬性參數(shù)提取[J]. 中國(guó)沙漠，2018，38(3)：484-491.

Li Aimin, Han Zhiwen, Zhong Shuai, et al. Attributive parameter extraction on of the Barchan dune based on CASS and ArcGIS[J]. Journal of Desert Research, 2008, 38(3): 484-491. (in Chinese with English abstract)

[18] 錢廣強(qiáng)，楊轉(zhuǎn)玲，董治寶，等.基于多旋翼無(wú)人機(jī)傾斜攝影測(cè)量的沙丘三維形態(tài)研究[J]. 中國(guó)沙漠，2019，39(1)：18-25.

Qian Guangqiang, Yang zhuanling, Dong Zhibao, et al. Three-dimensional morphological characteristics of barchan dunes based on photogrammetry with a multi-rotor UAV[J]. Journal of Desert Research, 2019, 39(1): 18-25. (in Chinese with English abstract)

[19] 楊根生，劉陽(yáng)宣，史培軍.黃河沿岸風(fēng)成沙入黃沙量估算[J]. 科學(xué)通報(bào)，1988，(13)：1017-1021.

Yang Gensheng, Liu Yangxuan, Shi Peijun. Estimation of the inflow of aeolian sand into yellow sediment along the Yellow River[J]. Chinese Science Bulletin, 1988, (13): 1017-1021. (in Chinese with English abstract)

[20] 舒安平，高靜，李芳華. 黃河上游沙漠寬谷河段塌岸引起河道橫向變化特征[J]. 水科學(xué)進(jìn)展，2014，25(1)：77-82.

Shu Anping, Gao Jing, Li Fanghua. Lateral variation properties in river channels due to bank failure along the desert valley reach of upper Yellow River [J]. Advances In Water Science, 2014, 25(1): 77-82. (in Chinese with English abstract)

[21] 楊根生，拓萬(wàn)全，戴豐年，等.風(fēng)沙對(duì)黃河內(nèi)蒙古河段河岸泥沙淤積的影響[J]. 中國(guó)沙漠，2003，23(2)：54-61.

Yang Gensheng, Tuo Wanquan, Dai Fengnian, et al. Contribution of sand sources to the silting of riverbed in Inner Mongolia section of Huanghe River[J]. Journal of Desert Research, 2003, 23(2): 54-61. (in Chinese with English abstract)

[22] 李永山，彭文昌，任亮，等.近50年黃河烏蘭布和沙漠段辮狀河道演變[J]. 中國(guó)沙漠，2016，36(6)：1689-1694.

Li Yongshan, Peng Wenchang, Ren Liang, et al. Evolution of Ulan Buh desert braided channel of the yellow river in recent 50 years[J]. Journal of Desert Research, 2016, 36(6): 1689-1694. (in Chinese with English abstract)

[23] 李錦榮，郭建英，董智，等. 黃河烏蘭布和沙漠段凌汛期河岸動(dòng)態(tài)變化及影響因素[J]. 水土保持研究，2016，23(2)：117-122.

Li Jinrong, Guo Jianying, Dong Zhi, et al. Dynamics change of river bank and factor analysis in Ulan Buh desert section of the yellow river[J]. Research of Soil and Water Conservation, 2016, 23(2): 117-122. (in Chinese with English abstract)

[24] Lancaster N. Dunes of the Gran Desiterto sand sea，Sonora，Mexico[J]. Earth Surface Processes and Landforms, 1987, 12: 277-288.

[25] Wang L, Shi Z, Wu G, et al.Freeze/thaw and soil moisture effects on wind erosion[J]. Geomorphology, 2014, 207(3): 141-148.

[26] Barchyn T E, Hugenholtz C H. Winter variability of aeolian sediment transport threshold on a cold-climate dune[J]. Geomorphology, 2012, 177/178(12): 38-50.

[27] Ravi S, D'Odorico P , Over T M, et al .On the effect of air humidity on soil susceptibility to wind erosion: The case of air-dry soils[J]. Geophysical Research Letters, 2004, 31(9): 1-4

[28] Fryberger S G. Dune forms and wind regime[M]//Mckee E D. A Study of Global Sand Seas.Washington D C: US: USGS Professional Paper, 1979, 1052: 137-169.

[29] Lettau K, Lettau H.Expermental and micrometeorological field studies of dune migration[C]∥Lettau K，Lettau H, eds. Exporing the World’s Driest Climate. Madison: University of Wisconsin Madison, 1977, 101: 110-147.

[30] 朱震達(dá)，郭恒文，吳功成.塔克拉瑪干沙漠西南地區(qū)綠洲附近沙丘移動(dòng)的研究[J]. 地理學(xué)報(bào)，1964(1)：35-50.

Zhu Zhenda, Guo Hengwen, Wu Gongcheng. Study on dune movement near oasis in southwest of Taklimakan Desert[J]. Arid Land Geography, 1964(1): 35-50. (in Chinese with English abstract)

[31] 俎瑞平，張克存，屈建軍，等. 塔克拉瑪干沙漠風(fēng)況特征研究[J]. 干旱區(qū)地理，2005，28(2)：167-170.

Zu Ruiping, Zhang Kecun, Qu Jianjun et al. Study on wind regime characteristics in the Taklimakan Desert[J]. Arid Region Geography, 2005, 28(2): 167-170. (in Chinese with English abstract)

[32] 劉陶，楊小平，董巨峰，等. 巴丹吉林沙漠沙丘形態(tài)與風(fēng)動(dòng)力關(guān)系的初步研究[J]. 中國(guó)沙漠，2010，30(6)：1285-1291.

Liu Tao, Yang Xiaoping, Dong Junfeng et al. A preliminary study of relation between mega dune shape and wind regime in the badain Jaran desert[J]. Journal of Desert Research, 2010, 30(6): 1285-1291. (in Chinese with English abstract)

[33] 楊軍懷，董治寶，劉錚瑤，等. 庫(kù)魯克沙漠風(fēng)沙地貌與沙丘移動(dòng)[J]. 中國(guó)沙漠，2019，39(4)：1-8.

Yang Junhuai, Dong Zhibao, Liu Zhengyao, et al. Aeolian geomorphology and dune migration in the Quruq Desert, China[J]. Journal of Desert Research, 2019, 39(4): 1-8. (in Chinese with English abstract)

[34] 李錦榮，郭建英，趙納祺，等. 烏蘭布和沙漠流動(dòng)沙丘風(fēng)蝕空間分布規(guī)律及其影響因素[J]. 中國(guó)沙漠，2018，38(5)：928-935.

Li Jinrong, Guo Jianying, Zhao Naqi, et al. The spatial and temporal variability of sand erosion and Its influences factors across a coastal dune in Ulan Buh Desert, China[J]. Journal of Desert Research, 2018, 38(5): 928-935.

[35] Wasson R J, Hyde R. Factors determining desert dune type[J]. Nature, 1983, 304: 337-339.

[36] Lancaster N. Linear dunes of the Namib sand sea[J]. Zeitschriftfür Geomorphologie,1983, 45: 27-49.

[37] 李振山，倪晉仁. 國(guó)外沙丘研究綜述[J]. 泥沙研究，2000(5)：73-81.

Li Zhenshan, Ni Jinren. A review of desert dune geomorphology[J] Journal of Sediment Research, 2000(5): 73-81. (in Chinese with English abstract)

[38] 郭洪旭，王雪芹，蔣進(jìn)，等. 古爾班通古特沙漠腹地輸沙風(fēng)能及地貌學(xué)意義[J]. 干旱區(qū)研究，2011，28(4)：580-585.

Guo Hongxu, Wang Xueqin, Jiang Jin, et al. Wind regime and its geomorphologic significance in the hinterland of Gurbantonggut Desert[J] Arid Zone Research, 2011, 28(4): 580-585. (in Chinese with English abstract)

[39] 石唯康，董治寶，陳國(guó)祥，等. 新月形沙丘與線形沙丘共生現(xiàn)象探討：以撒哈拉沙漠為例[J]. 中國(guó)沙漠，2020，40(3)：135-144.

Shi Weikang, Dong Zhibao, Chen Guoxiang, et al. Discussion on the symbiosis of barchan dune and linear dune: A case study from Sahara Desert[J]. Journal of Desert Research, 2020, 40(3): 135-144. (in Chinese with English abstract)

[40] Dong Z B, Wang X M ,Chen G T. Monitoring sand dune advance in the Taklimakan Desert[J]. Geomorphology, 2000, 35(3): 219-23.

[41] Bagnold R A．The Physics of Blown Sand and Desert Dunes[M]. London, UK: Methuen, 1941.

Monitoring and influencing factors of dune movement speed along the Yellow River using UAV technology

Li Jinrong1, Wang Jian1, Wang Ru2, Guo Jianying1, Luo Xiangying2, Li Yingkun2, Cui Wanxin2

(1.-,,100038,; 2.,,010018,)

A highly urgent need has been concerned to more conveniently monitor the moving speed of dunes along the Yellow River in the Ulan Buh Desert. Taking the coastal dune in Ulan Buh Desert as the research object, the seasonal geomorphological process and influencing factors were investigated using image data acquisition through UAV in this study. Results showed that: 1) The annual movement speed of dune was 1.08-2.27 m/a, the multi-year average sand Drift Potential (DP) was 78.82 VU, and the annual Resultant Drift Potential (RDP) was 25.92 VU. It indicated that the study area was in a low wind energy environment. The 8-12 m/s level of sand DP accounted for 73.24% of annual sand DP. The intermediate directional wind variability (i.e.RDP/DP) was around 0.30-0.46. The average Resultant Drift Direction (RDD) was 57.83°-107.39°, which was consistent with the dune movement direction. The westerly wind contributed 52.09% of the variation of the annual sand DP, indicating the main driving force for the annual movement of dunes. 2) The dune movement speed presented obvious seasonal characteristics. Specifically, the fastest was observed in spring, followed by late winter to early spring, and the slowest in summer. In late autumn to late winter, spring and autumn, the sand DP was around 8.48-20.49 VU, the RDD was 90.02°-95.54°, and the RDP/DP was 0.3-0.8, indicating an intermediate rate of directional wind variability. The westerly wind presented a significant effect on dune movement, particularly compatible with the annual RDD and dune movement direction. In late winter to early spring and late spring to summer, the dune with a relatively low movement speed usually adapted to the wind direction through morphological changes under the northeasterly wind (NE) and southerly wind (SSE, S, and SSW). The seasonal sand DP was mainly composed of 8-10 m/s level wind speed, accounting for 40.76%-56.93% of the whole season. 3) Overall, the seasonal and inter-annual sand DP was linearly positively correlated with dune movement distance. The fitting equation was=1.02+0.006 62(2=0.339,=5.616,=0.045). The fitting equation reached a significant level, indicating that the sand DP can be used to characterize the dune movement distance in the area. The comprehensive landscape was achieved for the dune movement monitored by UVA. Consequently, the wind speed above 8 m/s in the Westerly Group was the main driving force for dune movement in the study area. When the wind direction variability and the RDP were consistent with the movement direction of dunes, the dunes moved faster, otherwise, the dunes moved slowly. Anyway, UAVs can provide more convenient monitoring services for the movement of dunes on a larger scale. This finding can also provide a strong reference for UVA monitoring of dune movement in similar areas.

unmanned aerial vehicle; dune movement; sand-driving wind; drift potential; Ulan Buh Desert

李錦榮，王健，王茹，等. 基于無(wú)人機(jī)技術(shù)黃河沿岸沙丘移動(dòng)速度監(jiān)測(cè)及影響因素分析[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2021，37(19)：57-64.doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2021.19.007 http://www.tcsae.org

Li Jinrong, Wang Jian, Wang Ru, et al. Monitoring and influencing factors of dune movement speed along the Yellow River using UAV technology[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2021, 37(19): 57-64. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2021.19.007 http://www.tcsae.org

2021-04-22

2021-09-26

內(nèi)蒙古自然基金（2019MS04001）；國(guó)家自然基金面上項(xiàng)目（42071021）

李錦榮，博士，正高級(jí)工程師，研究方向?yàn)榛哪乐巍mail：lijinrong918@126.com

10.11975/j.issn.1002-6819.2021.19.007

P931.3

A

1002-6819(2021)-19-0057-08