張洪敏， 張艷芳， 田 茂， 吳春玲

(陜西師范大學(xué)地理科學(xué)與旅游學(xué)院，西安 710119)

0 引言

生態(tài)環(huán)境質(zhì)量狀況與人類生活息息相關(guān)，正確認(rèn)識和評價(jià)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量狀況對生態(tài)環(huán)境保護(hù)具有十分重要的意義[1-3]。目前，區(qū)域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評價(jià)的常用方法是基于單一指標(biāo)的評測方法，例如相對指標(biāo)法[4]、模糊評價(jià)法[5]、指數(shù)評價(jià)法[6]和相關(guān)分析法[7]等。生態(tài)環(huán)境狀況指數(shù)(ecological index，EI)是反映區(qū)域生態(tài)環(huán)境整體質(zhì)量的重要指標(biāo)，包括生物豐度指數(shù)、植被覆蓋指數(shù)、水網(wǎng)密度指數(shù)、土地脅迫指數(shù)、污染負(fù)荷指數(shù)和環(huán)境限制指數(shù)等6個(gè)指數(shù)[8]。許多學(xué)者已應(yīng)用EI指數(shù)對區(qū)域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量進(jìn)行了評價(jià)，部分學(xué)者還對EI指數(shù)的權(quán)重進(jìn)行了調(diào)整[9-11]。鑒于遙感數(shù)據(jù)具有大面積同步觀測、時(shí)效性、綜合性[12]等特性，遙感生態(tài)指數(shù)(remote sensing ecological index，RSEI)[13-14]完全基于遙感數(shù)據(jù)反演獲得，排除了人為因素對于各指標(biāo)權(quán)重的影響，在區(qū)域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評價(jià)研究中應(yīng)用廣泛[15-16]，能夠揭示較大空間尺度的自然生態(tài)環(huán)境變化特征。

但是，迄今針對寶雞市生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的研究多基于單一指標(biāo)，利用綜合評價(jià)指標(biāo)對寶雞市生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的研究還較少。本文基于主成分分析法(principal component analysis，PCA)，集成綠度、濕度、干度和熱度4個(gè)遙感指標(biāo)，構(gòu)建了RSEI指標(biāo)體系，對寶雞市城區(qū)2002—2013年間的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變化進(jìn)行了綜合評價(jià)，并分析了變化原因，以期為寶雞市生態(tài)環(huán)境保護(hù)和建設(shè)提供科學(xué)依據(jù)。

1 研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)預(yù)處理

1.1 研究區(qū)概況

寶雞市為陜西省第二大城市，位于E106°18′～108°03′，N33°35′～35°06′之間，下轄3個(gè)區(qū)(陳倉區(qū)、金臺區(qū)和渭濱區(qū))和9個(gè)縣(扶風(fēng)縣、鳳翔縣、眉縣、千陽縣、麟游縣、太白縣、岐山縣、鳳縣和隴縣)，東鄰咸陽市和西安市，南鄰漢中市，西北部與甘肅省的天水市、平?jīng)鍪邢嗫?，是西北地區(qū)重要的交通樞紐，關(guān)中—天水經(jīng)濟(jì)區(qū)的副中心城市。市域內(nèi)地形地貌以山地、丘陵為主，南、西、北三面環(huán)山，平均海拔為618 m； 氣候?qū)儆诖箨懶耘瘻貛О霛駶櫺詺夂?，四季分明，夏季炎熱多雨，冬季寒冷干燥，年平均氣溫約為13 ℃，降雨量約為590～900 mm。本文研究區(qū)位于寶雞市的中部，為該市的3個(gè)城區(qū)，2002年10月8日Landsat5 TM 5(R)，4(G)，3(B)假彩色合成影像如圖1所示。

圖1 研究區(qū)遙感影像Fig.1 Image of the study area

1.2 數(shù)據(jù)源及其預(yù)處理

1.2.1 數(shù)據(jù)來源

遙感影像數(shù)據(jù)來源于地理空間數(shù)據(jù)云(http: //www.gscloud.cn/)，分別為2002年10月8日Landsat5 TM影像和2013年10月6日Landsat8 OLI和TIRS影像，獲取時(shí)間均為10月上旬，云量較少，大氣校正參數(shù)來自于Landsat影像的頭文件，大氣剖面參數(shù)由NASA提供(http: //atmcorr.gsfc.nasa.gov/)。其他數(shù)據(jù)主要包括寶雞市行政區(qū)劃圖、90 m DEM數(shù)據(jù)和土地利用現(xiàn)狀圖。

1.2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

利用遙感影像處理軟件ENVI5.1提供的定標(biāo)工具和FLAASH大氣校正工具將2景遙感影像數(shù)據(jù)的多光譜波段分別進(jìn)行輻射定標(biāo)和大氣校正，將DN值轉(zhuǎn)換為輻射亮度值并消除大氣、光照等因素對于地物反射的影響，獲得地物真實(shí)反射率。利用研究區(qū)域的矢量文件對大氣校正后的遙感影像數(shù)據(jù)分別采用二次多項(xiàng)式和最鄰近像元法進(jìn)行幾何校正和圖像裁剪。圖像配準(zhǔn)的均方根誤差小于等于0.5個(gè)像元。

2 生態(tài)環(huán)境質(zhì)量遙感評價(jià)體系建立

2.1 綠度指標(biāo)

歸一化植被指數(shù)(normalized difference vegetation index，NDVI)是指示植被生長狀況的最常用指數(shù)之一，與作物產(chǎn)量、植被覆蓋度和葉面積指數(shù)等關(guān)系密切[17]，被廣泛應(yīng)用于監(jiān)測植被長勢和生態(tài)環(huán)境質(zhì)量監(jiān)測等領(lǐng)域[18]。NDVI公式為

NDVI=(ρNIR-ρred)/(ρNIR+ρred),

(1)

式中ρi表示各對應(yīng)波段的反射率。

2.2 濕度指標(biāo)

濕度指標(biāo)采用纓帽變換中Wet分量，該分量反映了研究區(qū)地表土壤、植被等的濕度狀況。土壤濕度在大氣與地表的水分交換過程中起到了關(guān)鍵作用，是揭示土地退化的重要指標(biāo)[19]。2002年和2013年的Wet公式分別為

Wet2002=0.031 5ρblue+0.202 1ρgreen+0.310 2ρred+0.159 4ρNIR-0.680 6ρSWIR1-0.610 9ρSWIR2,

(2)

Wet2013=0.151 1ρblue+0.197 2ρgreen+0.328 3ρred+0.340 7ρNIR-0.711 7ρSWIR1-0.455 9ρSWIR2。

(3)

2.3 干度指標(biāo)

地表覆蓋大致分為水體、植被、建筑用地和裸地4類(嚴(yán)寒地區(qū)除外)[20]，建筑指數(shù)(index-based built-up index，IBI)和裸土指數(shù)(soil index，SI)指示了地表干度。采用IBI和SI合成地表干度指標(biāo)(normalized difference soil index，NDSI)，即

SI=(ρSWIR1+ρred-ρblue-ρNIR)/(ρSWIR1+ρred+ρblue+ρNIR),

(4)

(5)

NDSI=(IBI+SI)/2。

(6)

2.4 熱度指標(biāo)

地表溫度(land surface temperature，LST)是指示地表與大氣之間物質(zhì)能量交換的重要參數(shù)，基于遙感數(shù)據(jù)反演LST已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于監(jiān)測農(nóng)作物長勢、旱情等領(lǐng)域?；贚andsat TM/ETM+進(jìn)行LST的反演方法主要有大氣校正法、單窗算法[21]和分裂窗算法等，本研究采用大氣校正法反演LST。分別對2景影像的熱紅外波段(Landsat8 選擇第10波段)進(jìn)行輻射定標(biāo)后求得黑體輻射亮度B(LST)，再利用普朗克函數(shù)求出LST[22]，其公式為

LST=K2/ln[K1/B(LST)+1]，

(7)

B(LST)=[Lλ-Lu-τ(1-ε)Ld]/τε，

(8)

Lλ=[εB(LST)+(1-ε)Ld]τ+Lu，

(9)

式中：K1和K2為常數(shù)，在頭文件中獲??；Lλ為熱紅外輻射亮度值；τ為熱紅外波段的大氣透過率；ε為地表比輻射率；Lu和Ld分別表示大氣向上和向下的輻射亮度值；ε，Lu和Ld在NASA提供的大氣剖面參數(shù)網(wǎng)站獲得。

由于正規(guī)化處理具有削弱日照和大氣的影響以及減少不同時(shí)相遙感影像之間差異等優(yōu)點(diǎn)[23-24]，為避免指標(biāo)量綱不一致對計(jì)算結(jié)果造成影響，對以上各指標(biāo)進(jìn)行正規(guī)化處理，使數(shù)值處于(0，1)之間。正規(guī)化公式為

NIi=(Ii-Imin)/(Imax-Imin),

(10)

式中：NIi為正規(guī)化處理后各對應(yīng)指標(biāo)的數(shù)值；Ii為各對應(yīng)指標(biāo)的原始數(shù)值；Imax和Imin分別為對應(yīng)指標(biāo)的最大值和最小值。

2.5 RSEI構(gòu)建

構(gòu)建RSEI的關(guān)鍵在于既能反映各單一指標(biāo)，又能反映綜合情況，PCA可以把原來多個(gè)變量轉(zhuǎn)化為少數(shù)幾個(gè)綜合變量，既消除了各變量之間的相關(guān)性，又避免了人為因素的干擾[25]。為了避免大面積水體對PCA造成影響，首先將大片水體信息掩模； 然后將經(jīng)過正規(guī)化處理的NDVI，Wet，NDSI和LST這4個(gè)指標(biāo)進(jìn)行PCA運(yùn)算。各個(gè)指標(biāo)PCA運(yùn)算結(jié)果如表1所示。

表1 4個(gè)指標(biāo)PCA結(jié)果Tab.1 PCA results of four indexes

由表1可知，NDVI和Wet指標(biāo)對于PC1的荷載值為正值，說明這2個(gè)指數(shù)對于生態(tài)環(huán)境質(zhì)量起積極作用，而LST和NDSI對于PC1的荷載值為負(fù)值，說明這2個(gè)指數(shù)對于生態(tài)環(huán)境質(zhì)量起消極作用。將以上各指標(biāo)轉(zhuǎn)化為綜合評價(jià)體系，其公式[15]為

(11)

式中：m為主成分分量個(gè)數(shù)；ai為第i個(gè)主成分分量特征值的貢獻(xiàn)率；PCi表示第i個(gè)主成分分量。

同樣利用式(10)對RSEI正規(guī)化得到RSEINI，并對RSEINI以0.2為間隔劃分為1～5等級，分別為差、較差、中等、良和優(yōu)[14]。RSEINI越接近于1，表示生態(tài)環(huán)境質(zhì)量越好，反之，則表示生態(tài)環(huán)境質(zhì)量越差。

為了進(jìn)一步研究生態(tài)環(huán)境質(zhì)量綜合變化特征，計(jì)算生態(tài)環(huán)境質(zhì)量綜合指數(shù)(synthetical ecological index，ESI)，若ESI越大，表示生態(tài)環(huán)境整體狀況越好，反之，則表示生態(tài)環(huán)境質(zhì)量整體狀況越差，其公式為[15]

(12)

式中：n為生態(tài)環(huán)境質(zhì)量等級數(shù)；Ai為生態(tài)環(huán)境質(zhì)量等級i所占的面積；S為研究范圍總面積；Pi為等級i所對應(yīng)的量化等級值。

3 結(jié)果與分析

3.1 生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變化監(jiān)測

3.1.1 總體生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變化監(jiān)測

RSEINI空間分布及分級統(tǒng)計(jì)結(jié)果分別如圖2和表2所示，圖中白色部分為掩模掉的水體。

(a) 2002年 (b) 2013年

圖22002年和2013年RSEINI空間分布
Fig.2DistributionofRSEINIin2002and2013

表2 2002年和2013年RSEINI分級統(tǒng)計(jì)結(jié)果Tab.2 Leveled RSEINI statistics in 2002 and 2013

由圖2和表2可知，生態(tài)環(huán)境質(zhì)量等級為差和較差的區(qū)域主要分布于研究區(qū)東北部地區(qū)，而良和優(yōu)的地區(qū)主要位于研究區(qū)西北部和南部山區(qū)； 2002—2013年間研究區(qū)RSEINI平均值由0.56提高到0.61，ESI值由3.25提高到3.56，表明近10 a來生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的整體狀況有了較明顯改善。生態(tài)環(huán)境質(zhì)量等級為差、較差、中等和良的區(qū)域面積比例均在下降，而等級為優(yōu)的面積比例由5.19%上升到28.13%。RSEINI變化檢測及統(tǒng)計(jì)結(jié)果如圖3和表3所示。

圖3 2002—2013年間RSEINI變化檢測Fig.3 Change detection of RSEINI between 2002 and 2013

表3 2002年和2013年RSEINI等級變化Tab.3 Change of RSEINI between 2002 and 2013

通過對2期RSEINI數(shù)據(jù)進(jìn)行差值變化分析可以發(fā)現(xiàn)，生態(tài)環(huán)境質(zhì)量等級提升的面積比例遠(yuǎn)大于等級下降的面積比例，說明研究區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量整體狀況呈好轉(zhuǎn)趨勢。生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變差的面積為398.18 km2，占總面積的10.96%，主要分布在研究區(qū)東部和中部的建設(shè)用地和丘陵旱地； 49.54%的地區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量狀況沒有發(fā)生改變； 而生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變好的地區(qū)面積達(dá)到1 435.55 km2，占總面積的39.50%，主要分布在研究區(qū)西北部和南部山地。

3.1.2 各地區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變化監(jiān)測

各地區(qū)RSEINI分級及ESI統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表4所示。

表4 各地區(qū)RSEINI分級及ESI統(tǒng)計(jì)結(jié)果Tab.4 Statistics of leveled RSEINI and ESI in each district

ESI值越大，表明生態(tài)環(huán)境質(zhì)量狀況越好，由表4可知，3個(gè)地區(qū)中，生態(tài)環(huán)境質(zhì)量狀況由好到差依次為渭濱區(qū)、陳倉區(qū)和金臺區(qū)，2002—2013年間陳倉區(qū)和渭濱區(qū)ESI值分別增加了0.38和0.23，而金臺區(qū)ESI值降低了0.03，說明陳倉區(qū)和渭濱區(qū)生態(tài)環(huán)境整體狀況在改善，而金臺區(qū)生態(tài)環(huán)境整體狀況在惡化。

3.1.3 不同土地利用類型生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變化監(jiān)測

土地利用/覆被變化揭示了生態(tài)環(huán)境與人類活動之間的相互作用，是人類改造地球下墊面的結(jié)果之一[26]。土地利用面積和結(jié)構(gòu)的變化會引起生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值發(fā)生量的變化，進(jìn)而影響生態(tài)環(huán)境質(zhì)量狀況。利用監(jiān)督分類的方法，將研究區(qū)2個(gè)時(shí)期的遙感影像進(jìn)行解譯，分為耕地、林地、草地、水域、建設(shè)用地和未利用地6類(解譯精度均大于85%)，并與RSEINI分布進(jìn)行疊加分析，得到2002年和2013年各土地利用類型RSEINI各等級所占面積及比例，分別如表5和表6所示。

表5 2002年各土地利用類型RSEINI所占面積及比例Tab.5 Statistics of leveled RSEINI of land use types in 2002

表6 2013年各土地利用類型RSEINI所占面積及比例Tab.6 Statistics of leveled RSEINI of land use types in 2013

為了研究各土地利用類型的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變化特征，計(jì)算各土地利用類型的ESI值，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，2002—2013年間，耕地ESI值未發(fā)生明顯變化，生態(tài)環(huán)境整體狀況相對穩(wěn)定，但是RSEINI等級為差的耕地?cái)?shù)量出現(xiàn)明顯上升； 林地、草地和未利用地的ESI值均呈上升趨勢，表明生態(tài)環(huán)境質(zhì)量整體狀況得到改善； 水域和建設(shè)用地ESI值均呈下降趨勢，表明其生態(tài)環(huán)境質(zhì)量整體狀況變差； 各土地利用類型生態(tài)環(huán)境質(zhì)量狀況由高到低依次為林地、未利用地、草地、水域、耕地和建設(shè)用地。

3.2 生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變化原因分析

植被覆蓋度是指示地表植被狀況和生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變化的重要指標(biāo)之一，對于研究土壤和生態(tài)等方面具有十分重要的意義[27]。陳倉區(qū)西北部關(guān)山林區(qū)和整個(gè)研究區(qū)南部秦嶺山地生態(tài)環(huán)境質(zhì)量等級得到明顯提升。由表1可知，NDVI對于PC1的貢獻(xiàn)率最大，生態(tài)環(huán)境質(zhì)量整體狀況改善很大程度上取決于植被覆蓋的增加。研究區(qū)2013年NDVI對于PC1的荷載值較2002年出現(xiàn)較大提升，植被平均覆蓋度由0.63提升為0.66，研究區(qū)植被覆蓋增加。主要由于陜西省近年出臺的《陜西省秦嶺生態(tài)環(huán)境保護(hù)條例》和《寶雞市干雜果經(jīng)濟(jì)林發(fā)展規(guī)劃》，推進(jìn)了秦嶺和關(guān)山林區(qū)的植樹造林、退耕還林、封山育林等工作，增加了森林覆蓋率，提升了該地區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量。

生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變差的地區(qū)主要是研究區(qū)的丘陵旱地和建設(shè)用地，其原因可能有2個(gè)： ①人類不合理的耕作活動加劇了丘陵旱地的惡化； ②影像獲取時(shí)間正處于作物收獲之后，大部分耕地沒有植被覆蓋。而在全球氣候變暖背景下，研究區(qū)熱度和干度呈現(xiàn)上升趨勢，有研究表明，寶雞市21世紀(jì)初有向干旱發(fā)展的趨勢[28]，2013年濕度平均值較2002年出現(xiàn)了大幅度下降，濕度對于 PC1的荷載值也明顯下降，從而導(dǎo)致丘陵旱地生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變差。建設(shè)用地生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變差與近年來城市化過程中的人類活動有關(guān)。另外，各土地利用類型中，耕地?cái)?shù)量明顯減少，這與寶雞市近年來實(shí)行生態(tài)退耕政策以及城市化過程中建設(shè)用地占用耕地密切相關(guān)，這也表明研究區(qū)應(yīng)加強(qiáng)對于耕地的保護(hù)。

4 結(jié)論

1)2002—2013年間，研究區(qū)ESI值由3.25上升到3.56，表明近10 a來寶雞市城區(qū)退耕還林、植樹造林等生態(tài)建設(shè)工作取得了較顯著成效。

2)在空間分布上，生態(tài)環(huán)境質(zhì)量等級上升的區(qū)域主要分布在陳倉區(qū)西北部關(guān)山地區(qū)和南部秦嶺山區(qū)，這與退耕還林、封山育林等政策密切相關(guān)； 等級下降的地區(qū)主要分布在研究區(qū)丘陵旱地和建設(shè)用地集中區(qū)，與近年來人類活動以及氣候變化相關(guān)。

3)陳倉區(qū)和渭濱區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量整體狀況得到了改善，而金臺區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量整體狀況呈下降趨勢。

4)各土地利用類型生態(tài)環(huán)境質(zhì)量由高到低依次為林地、未利用地、草地、水域、耕地和建設(shè)用地。耕地生態(tài)環(huán)境質(zhì)量整體狀況較為穩(wěn)定，但是在城市化以及生態(tài)退耕背景下，耕地?cái)?shù)量明顯減少，加強(qiáng)對耕地的保護(hù)不容忽視； 林地、草地和未利用地的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量整體狀況得到改善，而水域和建設(shè)用地的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量整體變差。因此，城市化過程中應(yīng)加強(qiáng)對生態(tài)環(huán)境的保護(hù)。

RSEI較為全面地反映了寶雞市城區(qū)的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變化特征，而且利用主成分分析法確定各項(xiàng)指標(biāo)權(quán)重，克服了人為因素的干擾。但本研究也存在諸多不足之處： RSEI與影像時(shí)相密切相關(guān)，比如耕地在不同季節(jié)RSEI中存在較大差別； 人類活動以及全球氣候變化對于研究區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變化的具體影響較為復(fù)雜； 利用監(jiān)督分類的方法對遙感影像進(jìn)行分類，仍存在人為因素。這些原因都可能對數(shù)據(jù)精度造成一定程度的影響，從而導(dǎo)致誤差的產(chǎn)生。以上問題都有待今后進(jìn)行更深入研究。

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