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        基于遙感生態(tài)指數(shù)的北京市生態(tài)環(huán)境質(zhì)量動態(tài)監(jiān)測

        2020-11-05 11:07:16喬敏張永彬宇林軍
        關(guān)鍵詞:干度濕度北京市

        喬敏,張永彬,宇林軍

        (1.華北理工大學 礦業(yè)工程學院,河北 唐山 063210;2.中國科學院空天信息創(chuàng)新研究院,北京 100094)

        0引言

        近年來,北京市城鎮(zhèn)化速度不斷加快,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化,道路交通更加便利,但環(huán)境問題仍然是影響社會經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展的重要因素,作為發(fā)展中國家的“領頭羊”,不斷提高城市國際化水平,樹立良好的大國形象,優(yōu)化生態(tài)環(huán)境,加速污染治理,是至關(guān)重要的[1]。黨的十八大以來,在生態(tài)文明建設決策的不斷推動下,加快將生態(tài)資源轉(zhuǎn)換為經(jīng)濟資源,這一理念給北京市生態(tài)環(huán)境保護帶來了更大的機遇[2]。在國家一系列生態(tài)環(huán)境保護政策出臺的基礎上,能夠及時客觀地監(jiān)測生態(tài)變化,是北京市生態(tài)城市建設的前提工作,同時也是北京市發(fā)展建設規(guī)劃的迫切需求[3]。遙感技術(shù)因其快速可靠,可實現(xiàn)大范圍監(jiān)測等優(yōu)勢,在評價區(qū)域生態(tài)環(huán)境中應用廣泛[4]。諸多學者在環(huán)境評價問題上進行了大量研究,如李柏延等利用地表溫度估測城市熱島效應[5]、Sullivan CA等選取植被指數(shù)監(jiān)測森林生態(tài)系統(tǒng)[6]、彭擎等利用歸一化植被指數(shù)和地表溫度進行干旱監(jiān)測[7]。但是生態(tài)環(huán)境復雜多樣,僅用1種或2種生態(tài)因子不能客觀的反映生態(tài)環(huán)境變化。遙感生態(tài)指數(shù)(Remote Sensing Based Ecological Index,RSEI) 是2013年徐涵秋提出的一種新型遙感指數(shù),綜合考慮綠度、熱度、濕度、干度4種自然因子指標對生態(tài)環(huán)境的影響,更全面地實現(xiàn)區(qū)域生態(tài)環(huán)境進行演變分析和客觀定量評價[8]。目前針對北京市,基于RSEI模型開展的較大范圍與較長時間序列的區(qū)域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量動態(tài)變化研究較少,該項研究采用主成分分析方法,利用遙感生態(tài)指數(shù)模型,對北京市生態(tài)環(huán)境狀況進行評價,從宏觀上掌握北京市生態(tài)環(huán)境發(fā)展動態(tài)變化,驗證現(xiàn)行環(huán)境保護政策的成效,為北京市生態(tài)環(huán)境規(guī)劃和污染治理提供有益借鑒。

        1 研究地區(qū)與研究方法

        1.1 研究區(qū)概況

        北京市位于華北平原北端,地形地貌和生態(tài)環(huán)境復雜多樣。新中國成立以來,北京市的生態(tài)環(huán)境由昔日的黃土漫天、水土干旱逐漸轉(zhuǎn)變成如今綠樹成蔭、水清天藍的綠色家園,生態(tài)環(huán)境的巨大變化給人們帶來了更多的幸福感和歸屬感。尤其是黨的十八大以來,在政府決策上加大大氣污染治理和水環(huán)境污染治理的力度,不斷出臺各種政策加強生態(tài)文明建設,探索出了一條以生態(tài)優(yōu)先綠色發(fā)展為導向的高質(zhì)量發(fā)展新路子。隨著“綠水青山就是金山銀山”發(fā)展理念的深入人心,北京基本形成了山區(qū)綠屏、平原綠海、城市綠景的生態(tài)景觀。

        1.2 數(shù)據(jù)來源

        該項研究選用來自地理空間數(shù)據(jù)云的北京市2009年9月、2013年10月和2017年10月3期Landsat系列遙感影像為數(shù)據(jù)源,進行輻射定標、大氣校正和幾何校正等預處理,提取遙感生態(tài)環(huán)境指數(shù),對北京市生態(tài)環(huán)境質(zhì)量進行分級評價,并通過差值法進行生態(tài)環(huán)境動態(tài)變化分析。

        1.3 研究方法

        遙感生態(tài)指數(shù)(RSEI)是一個新型的可以快速監(jiān)測和評價生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的指標,它是由與人類密切相關(guān)的綠度、濕度、熱度、干度4項指標通過主成分分析變換得到。在遙感定義中,用歸一化植被指數(shù)(NDVI)代替綠度,以纓帽變換的濕度分量(Wet)作為濕度,把遙感影像反演得到的地表溫度(LST)作為熱度,以建筑指數(shù)和裸土指數(shù)共同作用的結(jié)果作為干度(NDSI)。RSEI的遙感定義為如(1)所示。

        RSEI=f(NDVI,Wet,LST,NDSI)

        (1)

        (1)綠度指標:歸一化植被指數(shù)NDVI與植物生物量、葉面積指數(shù)以及植被覆蓋度都密切相關(guān)[9],其表達式如(2)所示。

        NDVI=(NIR-R)/(NIR+R)

        (2)

        式中:NIR和R分別是遙感影像中近紅外和中紅外波段的反射值。

        (2) 濕度指標:濕度指標能較好地反映地表水體、植被和土壤的濕度狀況。濕度Wet的計算公式TM影像和Landsat-8影像略有不同,公式如下。

        TMWet=0.031 5*b1+0.202 1*b2+0.310 2*b3+

        0.159 4*b4-0.680 6*b5-0.610 9*b7

        (3)

        Landsat-8Wet=0.151 1*b2+0.197 2*b3+0.328 3*b4+0.340 7*b5

        -0.711 7*b6-0.455 9*b7

        (4)

        式中:bi(i= 1,…,5,7)為影像數(shù)據(jù)各波段的反射率。

        (3)熱度指標:熱度指標由遙感影像反演地表溫度表示。首先要計算傳感器處的輻射值L6/10和黑體輻射亮度值B(LST),再將黑體輻射亮度值B(LST)通過比輻射率糾正轉(zhuǎn)換為地表溫度LST[10],過程如下所示。

        L6/10=gain×DN+bias

        (5)

        Pv=(NDVI-NDVIsoil)/(NDVIvrg-NDVIsoil)

        (6)

        ε=0.004×Pv+0.986

        (7)

        B(LST)=[L6/10-L↑-T×(1-ε)L↓]/T×ε

        (8)

        LST=K2/ln[K1/B(LTS)+1]-273

        (9)

        式中:L6/10分別為 TM 影像第 6 波段或landsat-8影像第10波段進行輻射定標后傳感器處的輻射值,DN為像元灰度值; gain和bias分別為波段增益值和偏置值,在影像頭文件中查詢;Pv表示植被覆蓋度,ε為地表比輻射率;NDVIsoil取經(jīng)驗值0.05,表示無植被覆蓋區(qū)域的NDVI值,NDVIveg取經(jīng)驗值0.7,表示純植被覆蓋區(qū)域NDVI值;B(LST) 為黑體輻射亮度值;L↑、L↓、T 分別為大氣向上、向下輻射亮度和在熱紅外波段的透過率,在NASA公布的網(wǎng)站查詢,K1和K2分別為定標參數(shù),TM影像中取值為607.76 W/(m2.Μm.sr)和1 260.56 K,landsat-8 影像取值為480.89 W/(m2.Μm.sr)和1201.14 K。

        (4) 干度指標:干度指標由裸土指數(shù)SI和建筑指數(shù)IBI共同表示。

        NDSI=(SI+IBI)/2

        (10)

        SI=[(ρ5+ρ3)-(ρ4+ρ1)]/[(ρ5+ρ3)+(ρ4+ρ1)]

        (11)

        IBI=[2ρ5/[(ρ5+ρ4)-[(ρ4/(ρ4+ρ3)+ρ2/(ρ2+ρ5)])/

        [2ρ5/(ρ5+ρ4)+[(ρ4/(ρ4+ρ3)+ρ2/(ρ2+ρ5))]]

        (12)

        應用ENVI軟件平臺分別提取上述4個指標,由于研究區(qū)有密云水庫和大量水域的存在,會對纓帽變換的濕度分量造成影響,進而影響主成分分析濕度分量的荷載值,故對研究區(qū)水體做掩膜處理。為保證量綱的統(tǒng)一,進行主成分分析之前對各個指標進行正規(guī)化處理。最后將4項指標進行影像合成和主成分分析,獲得遙感生態(tài)環(huán)境指數(shù),傳統(tǒng)的分析方法由人為主觀確定各指標的權(quán)重值,導致評價結(jié)果因人而異,主成分分析的優(yōu)點是由軟件根據(jù)數(shù)據(jù)特點自動確定各指標的貢獻度,客觀性更強,貢獻率越大,該主成分所包含的原始變量信息越多。

        2 結(jié)果與分析

        2.1 生態(tài)環(huán)境指標主成分分析結(jié)果

        表1~表3分別是北京市2009年、2013年、2017年遙感影像綠度、濕度、干度和熱度4個指標的主成分分析結(jié)果。從荷載值方面看,第一主成分PC1的NDVI和Wet2項指標為正值,而代表干度和熱度的2項指標為負值,說明NDVI和Wet對生態(tài)環(huán)境起正面作用,NDSI和LST對生態(tài)環(huán)境起負面作用,這與實際生態(tài)環(huán)境發(fā)展規(guī)律相符;2009年和2017年,綠度指數(shù)(NDVI)和濕度指數(shù)(Wet)荷載值之和大于干度(NDSI)和熱度(LST)荷載值絕對值之和,說明這2年北京市植被和濕度對生態(tài)環(huán)境的優(yōu)化作用大于溫度、土壤干化和建筑用地對環(huán)境的破壞作用;2013年干度和熱度的荷載值絕對值之和略大于綠度和濕度之和,說明2013年生態(tài)環(huán)境存在一定程度的惡化現(xiàn)象;第二、三、四分量各項指標的正負值沒有規(guī)律,難以解釋生態(tài)現(xiàn)象。從各主成分貢獻率來看,第一主成分和第二主成分的累積貢獻率都達到了87%以上,其中2009年、2013年、2017年P(guān)C1對RSEI的貢獻率分別為71.18%、67.66%、74.88%,明顯集中了各指標的大部分特征信息,可以用來構(gòu)建遙感生態(tài)指數(shù)。RSEI代表研究區(qū)域生態(tài)環(huán)境狀況,且值越大,說明生態(tài)環(huán)境質(zhì)量越好;2009年、2013年、2017年RSEI均值分別為0.579、0.602、0.709,數(shù)值越來越大,說明從2009年到2017年,北京市的生態(tài)環(huán)境在不斷變好。

        表1 2009年指標主成分分析

        表2 2013年指標主成分分析

        表3 2017年指標主成分分析

        2.2 研究區(qū)生態(tài)質(zhì)量時空分析

        對主成分分析后的第一主成分PC1進行正規(guī)化處理,并以0.2為間隔將北京市生態(tài)環(huán)境劃分為5個等級,即一級0 ~ 0.2 (極差),二級0.2 ~ 0.4 (差),三級0.4 ~ 0.6 (中等),四級0.6 ~ 0.8 (良好),五級0.8 ~ 1 (優(yōu)),遙感生態(tài)指數(shù)等級分布見圖1。

        圖1 2009年、2013年和2017年生態(tài)指數(shù)等級分布圖

        由圖1可知,總體來看,北京市山區(qū)環(huán)境比平原區(qū)好,2009~2017年生態(tài)環(huán)境逐年優(yōu)化,且2013~2017年優(yōu)化效果更為明顯,這與RSEI均值所體現(xiàn)的結(jié)果相同;生態(tài)環(huán)境等級為一級的區(qū)域非常少,說明北京市生態(tài)環(huán)境極差的區(qū)域非常少;相對于2009年,2013年北京北部山區(qū)生態(tài)環(huán)境明顯變好;2017年北京市山區(qū)的生態(tài)環(huán)境等級基本上都達到良好和優(yōu)的狀態(tài),平原區(qū)生態(tài)環(huán)境等級為四級的區(qū)域相比于2013年明顯增多。對各年份生態(tài)環(huán)境等級面積占比進行統(tǒng)計,統(tǒng)計結(jié)果見圖2。

        圖2 研究區(qū)2009年、2013年和2017年生態(tài)環(huán)境等級面積占比

        由圖2可知,2009~2017年,生態(tài)環(huán)境極差的區(qū)域面積占比由0.1%減少到0.00001%,可見生態(tài)環(huán)境極差的狀況基本消失;生態(tài)環(huán)境等級為二、三級的區(qū)域面積逐年減少,四級、五級的區(qū)域面積逐年增加;生態(tài)環(huán)境為中等的面積占比由48.70%減少到17.57%,生態(tài)環(huán)境在向良好和優(yōu)的等級迅速轉(zhuǎn)變;2009年和2013年北京市的生態(tài)環(huán)境以中等和良好為主,2017年的生態(tài)環(huán)境以良好和優(yōu)為主,且2017生態(tài)環(huán)境為優(yōu)的面積占比29.02%,約是2009年的14.5倍,約是2013年的5.8倍。

        2.3 研究區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量動態(tài)變化分析

        為了分析研究區(qū)近10年生態(tài)質(zhì)量時空差異變化,對北京市2009年、2013年和2017年生態(tài)環(huán)境指數(shù)RSEI進行差值變化檢測,結(jié)果如圖3所示。2009~2013年,北京市平原區(qū)的北部和南部部分區(qū)域生態(tài)環(huán)境有惡化的趨勢,山區(qū)大部分區(qū)域生態(tài)環(huán)境處于不變的狀態(tài),且山區(qū)的北部生態(tài)環(huán)境有明顯好轉(zhuǎn)的跡象;2013~2017年,整個北京市的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量整體變好,只有平原區(qū)少量的區(qū)域出現(xiàn)環(huán)境惡化的情況。

        圖3 生態(tài)環(huán)境指數(shù)變化檢測圖

        對北京市2009~2017年環(huán)境變化面積進行統(tǒng)計,統(tǒng)計結(jié)果見表4。2009~2013年,生態(tài)環(huán)境變差的面積有1 882.26 km2,占總面積的11.6%,約是2013~2017年環(huán)境惡化面積的5倍;生態(tài)環(huán)境變好的區(qū)域面積有3 310.78 km2,占總面積的20.4%;生態(tài)環(huán)境不變的面積占比最大為68%;2013~2017年,生態(tài)環(huán)境變好的面積有8 304.70 km2,占總面積的53.6%,約是2009~2013年環(huán)境變好面積的2.5倍。

        表4 2009~2017年RSEI變化面積統(tǒng)計表

        3 結(jié)論

        (1) 2009年、2013年和2017年北京市的RSEI均值分別為0.579,0.602,0.709;將遙感生態(tài)環(huán)境指數(shù)劃分為5個等級,并進行差值分析和生態(tài)等級面積統(tǒng)計,結(jié)果表明,北京市生態(tài)環(huán)境逐年向好,尤其是2013年到2017年之間生態(tài)環(huán)境變化巨大,2009年到2017年,北京市大部分地區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量等級由中等和良好躍升到了良好和優(yōu)。

        (2) 2009年和2017年,北京市的植被和濕度對生態(tài)環(huán)境的優(yōu)化作用大于溫度、土壤干化和建筑用地建設對環(huán)境的破壞作用。而2013年溫度和干度對生態(tài)環(huán)境的破壞影響略大于植被和濕度對生態(tài)環(huán)境的優(yōu)化作用,這也是2009年到2013年北京市生態(tài)環(huán)境向好變化不如2013年到2017年明顯的原因。

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