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        基于RSEI模型的玉溪市生態(tài)環(huán)境變化監(jiān)測與評價

        2021-06-17 11:15:44鐘欣呈許泉立
        水土保持研究 2021年4期
        關(guān)鍵詞:玉溪市面積指標(biāo)

        鐘欣呈, 許泉立

        (1.云南師范大學(xué) 地理學(xué)部, 昆明 650500; 2.云南師范大學(xué) 西部資源環(huán)境GIS技術(shù)教育部工程研究中心, 昆明 650500;3.云南省地理空間信息技術(shù)工程技術(shù)研究中心, 昆明 650500; 4.云南省高校資源與環(huán)境遙感重點實驗室, 昆明 650500)

        近年來,隨著我國城市化進(jìn)程的不斷推進(jìn),生態(tài)環(huán)境保護(hù)和經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展之間矛盾日益突出并引起了社會的廣泛關(guān)注。及時準(zhǔn)確地監(jiān)測生態(tài)環(huán)境變化,評估城市化進(jìn)程對生態(tài)環(huán)境的影響,為政府部門在推進(jìn)城市化進(jìn)程和發(fā)展經(jīng)濟(jì)的同時兼顧生態(tài)環(huán)境效益,在實施生態(tài)環(huán)境治理措施方面提供一定的參考依據(jù),促進(jìn)生態(tài)環(huán)境保護(hù)與經(jīng)濟(jì)社會可持續(xù)發(fā)展[1]。

        隨著遙感技術(shù)的快速發(fā)展,其在生態(tài)環(huán)境監(jiān)測與保護(hù)中得到了廣泛的應(yīng)用[2]。目前,常用的生態(tài)環(huán)境監(jiān)測與評價的方法主要分為兩類:一類是基于單一指標(biāo)的生態(tài)環(huán)境評價法。如李應(yīng)鑫等[3]以Landsat遙感影像及氣象數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源,探究云南省九大高原湖泊流域NDVI時空演變特征及其與氣溫、降水的關(guān)系;謝啟姣等[4]基于Landsat遙感影像反演武漢主城區(qū)地表溫度,探討不同城市建設(shè)密度下熱島強(qiáng)度的變化;吳欣睿等[5]利用溫度植被干旱指數(shù),探討松嫩平原土壤濕度變化對農(nóng)作物產(chǎn)量的影響。另一類則是綜合多個指標(biāo)的生態(tài)評價方法,如包蕊等[6]利用人均GDP、人口密度、植被覆蓋度、年降水量等28個指標(biāo)構(gòu)建生態(tài)承載力綜合評估指標(biāo)體系,對錫林郭勒盟生態(tài)承載力水平進(jìn)行動態(tài)評價;張沛等[7]從生物豐度、植被覆蓋、水網(wǎng)密度、土地脅迫、污染負(fù)荷5個方面構(gòu)建EI模型對塔里木河干流生態(tài)環(huán)境變化進(jìn)行評價。然而在以上生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評價方法中,單一指標(biāo)評價方法未能全面反映區(qū)域的生態(tài)環(huán)境狀況,多指標(biāo)評價方法中統(tǒng)計數(shù)據(jù)難以獲取,指標(biāo)權(quán)重受人為因素干擾,存在一定的局限性。而徐涵秋[8]提出的基于Landsat數(shù)據(jù)利用主成分分析集成了植被指數(shù)、濕度分量、地表溫度和建筑指數(shù)4個指標(biāo)的遙感生態(tài)指數(shù),該指數(shù)完全基于遙感影像反演,計算簡便,無人為因素影響,具有客觀性、多指標(biāo)、可視化和高精度等優(yōu)點[9-11],在生態(tài)環(huán)境監(jiān)測和保護(hù)方面得到了廣泛應(yīng)用。如茹克亞·薩吾提等[12]運(yùn)用遙感生態(tài)指數(shù)對阜康市生態(tài)環(huán)境質(zhì)量進(jìn)行評價,分析得知干旱自然條件下超負(fù)荷開發(fā)是導(dǎo)致生態(tài)環(huán)境質(zhì)量下降的重要因素;王勇等[13]基于遙感生態(tài)指數(shù)對丹江流域(河南段)生態(tài)質(zhì)量動態(tài)變化監(jiān)測,結(jié)果表明近20 a丹江流域(河南段)的生態(tài)質(zhì)量得到明顯改善,且該區(qū)域生態(tài)質(zhì)量狀況與植被覆蓋度的增加和建設(shè)用地的擴(kuò)張關(guān)系密切??梢?,基于遙感生態(tài)指數(shù)的城市生態(tài)環(huán)境質(zhì)量監(jiān)測已成為該領(lǐng)域的重點研究方向。

        綜上所述,當(dāng)前可用于生態(tài)環(huán)境質(zhì)量監(jiān)測的手段非常豐富,但遙感能為多指標(biāo)體系提供數(shù)據(jù)支撐和分析手段。因此,基于遙感生態(tài)指數(shù)來監(jiān)測和評價城市生態(tài)環(huán)境質(zhì)量是當(dāng)前的一種有效途徑。玉溪市位于云南省中部,是著名的高原水鄉(xiāng)。但是21世紀(jì)以來,玉溪市在自然、人口、經(jīng)濟(jì)和政策等影響因素下生態(tài)環(huán)境狀況出現(xiàn)了一系列問題,如星云湖、杞麓湖水體富營養(yǎng)化,新平縣泥石流災(zāi)害,元江縣滑坡嚴(yán)重以及氣候干旱等對玉溪市生態(tài)環(huán)境造成的威脅。因此科學(xué)開展生態(tài)環(huán)境質(zhì)量監(jiān)測與評價對促進(jìn)該地區(qū)社會經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。本文基于RSEI模型對玉溪市進(jìn)行多尺度、全方位、長時間序列的生態(tài)環(huán)境狀況評價,分析其2005—2020年變化特征及趨勢,為玉溪市生態(tài)環(huán)境的保護(hù)與綜合治理提供科學(xué)依據(jù)。

        1 材料與方法

        1.1 研究區(qū)與數(shù)據(jù)

        1.1.1 研究區(qū)概況 玉溪市位于云南省中部,云貴高原西部,地處滇中重要經(jīng)濟(jì)區(qū)。地理坐標(biāo)位于北緯23°19′—24°53′,東經(jīng)101°16′—103°09′,地勢西北高,東南低,山地、峽谷、高原、盆地交錯分布,全市總面積15 285 km2。玉溪屬于亞熱帶半濕潤高原季風(fēng)氣候,全年氣候溫和,年平均氣溫17.4~23.8℃,年降雨量670~2 412 mm。境內(nèi)擁有撫仙湖、星云湖、杞麓湖3個高原湖泊,共有河流294條,水資源豐富。全市動植物種類繁多,植被主要以松林、常綠闊葉林為主,擁有2個國家森林公園,1個國家級自然保護(hù)區(qū),1個省級自然保護(hù)區(qū)和4個市級自然保護(hù)區(qū),植被覆蓋率達(dá)58%[14]。根據(jù)清華大學(xué)2017年全球10 m土地利用數(shù)據(jù)集可知,玉溪市土地利用類型主要以耕地、林地為主,建設(shè)用地占比較小,主要分布在東部紅塔區(qū)及三湖流域。隨著社會經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展,不合理的人類活動給生態(tài)環(huán)境帶來了一定的破壞,生物多樣性面臨著嚴(yán)峻挑戰(zhàn),因此應(yīng)深入了解生態(tài)環(huán)境動態(tài)變化,合理開展生態(tài)環(huán)境治理行動。

        1.1.2 數(shù)據(jù)來源及預(yù)處理 研究所用遙感影像數(shù)據(jù)來源于美國地質(zhì)勘測局(http:∥glovis.usgs.gov/),分別選用2005年、2010年的Landsat-5 TM影像以及2015年、2020年的Landsat-8 OLI影像。為保證研究結(jié)果的可靠性,所選遙感影像云量均小于7%,主要集中在1—3月份,影像質(zhì)量佳(表1)。在影像預(yù)處理方面,對遙感影像進(jìn)行輻射定標(biāo)和大氣校正,由于玉溪市需要4景影像才能完全覆蓋,因此,需要對大氣校正后的影像進(jìn)行鑲嵌和裁剪等處理。為了能真實反映研究區(qū)生態(tài)環(huán)境狀況,需借助徐涵秋[15]提出的MNDWI掩膜掉大片的水體,得到研究區(qū)影像;氣象數(shù)據(jù)主要來源于云南省統(tǒng)計年鑒,主要收集了玉溪市2005年、2010年、2015年年平均氣溫與年降水量。

        表1 遙感影像數(shù)據(jù)

        1.2 基于RSEI的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評價模型

        1.2.1 綠 度 本文選用歸一化植被指數(shù)(NDVI)代表綠度,它與植被覆蓋度密切相關(guān),是目前應(yīng)用最廣泛的一種植被指數(shù)[16],具體計算公式如下:

        NDVI=(ρnir-ρred)/(ρnir+ρred)

        (1)

        式中:ρnir代表Landsat影像近紅外波段的反射率;ρred代表紅光波段的反射率。

        1.2.2 濕 度 濕度是指地表中植被和土壤水分的含量,通過遙感纓帽變換所得的濕度分量能較好地反映生態(tài)系統(tǒng)中植被和土壤的濕度,已被廣泛應(yīng)用于生態(tài)環(huán)境監(jiān)測中[17-18]。由于本文所選遙感影像類型有所差異,計算公式也有所不同:

        WetTM=0.0315ρblue+0.2021ρgreen+0.3102ρred+0.1594ρnir-0.6806ρswir1-0.6109ρswir2

        (2)

        WetOLI=0.1511ρblue+0.1973ρgreen+0.3283ρred+

        0.3407ρnir-0.7117ρswir1-0.4559ρswir2

        (3)

        式中:WetTM,WetOLI分別代表TM和OLI遙感影像的濕度分量;ρi(i=blue,green,…,swir2)分別為Landsat TM和OLI影像藍(lán)、綠、紅、近紅外、短波紅外1和短波紅外2波段的光譜反射率。

        1.2.3 干 度

        SI=[(ρswir1+ρred)-(ρblue+ρnir)]/[(ρswir1+ρred)+(ρblue+ρnir)]

        (4)

        NDBSI=(SI+IBI)/2

        (6)

        1.2.4 熱 度 熱度是指地表溫度。采用大氣校正法反演地表溫度的變化,具有較強(qiáng)的可靠性,計算公式[19]如下:

        Lλ=[εB(LST)+(1-ε)L↓]τ+L↑

        (7)

        T=[Lλ-L↑-τ(1-ε)L↓]/τε

        (8)

        (9)

        式中:LST代表地表溫度(℃);T代表黑體熱輻射亮度;Lλ為熱紅外輻射亮度值;ε代表地表比輻射率;τ為大氣透過率;L↑為大氣上行輻射亮度;L↓為大氣下行輻射亮度;K1,K2為常量,對于Landsat-5 TM傳感器,K1=607.76 W/(m2·sr·μm),K2=1260.56 K,對于Landsat-8 TIRS傳感器,K1=774.89 W/(m2·sr·μm),K2=1321.08K。

        1.2.5 RSEI的構(gòu)建 遙感生態(tài)指數(shù)采用主成分分析法集成植被指數(shù)、濕度分量、建筑指數(shù)和地表溫度4個生態(tài)評價指標(biāo),分別代表綠度、濕度、干度和熱度[8]。由于以上4個指標(biāo)量綱不統(tǒng)一,直接進(jìn)行主成分分析會對最終計算結(jié)果造成影響,因此需對各指標(biāo)進(jìn)行歸一化處理,使其值在[0,1]范圍內(nèi),歸一化公式為:

        NI=(I-Imin)/(Imax-Imin)

        (10)

        式中:NI為指標(biāo)歸一化后的的結(jié)果;I為指標(biāo)值;Imax,Imin分別為該指標(biāo)的最大值和最小值。

        對歸一化后的4個指標(biāo)進(jìn)行主成分分析,得到第一主成分PC1,對PC1進(jìn)一步處理得到的RSEI初始值進(jìn)行歸一化處理后得到遙感生態(tài)指數(shù),取值范圍[0,1]之間,值越大,說明生態(tài)環(huán)境狀況越好。

        RSEI0=1-PC1

        (11)

        RSEI=(RSEI0-RSEI0_min)/(RSEI0_max-RSEI0_min)

        (12)

        式中:RSEI0為RSEI初始值;RSEI0_max,RSEI0_min分別為RSEI初始值的最大值和最小值。

        1.3 生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變化分析方法

        為了能直觀地反映玉溪市生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的空間分布及其變化情況,基于已有的分級標(biāo)準(zhǔn)[20],將4期RSEI值以0.2為間隔劃分為差(0~0.2)、較差(0.2~0.4)、中(0.4~0.6)、良(0.6~0.8)、優(yōu)(0.8~1.0)5個等級。并在此基礎(chǔ)上,參考《生態(tài)環(huán)境狀況評價技術(shù)規(guī)范》[21]中的生態(tài)質(zhì)量變化分級標(biāo)準(zhǔn),并結(jié)合本研究實際情況,對各時間段的RSEI進(jìn)行差值處理,將變化類型分為顯著變差(-1,-0.3]、中等變差(-0.3,-0.15]、輕微變差(-0.15,-0.05]、基本不變(-0.05,0.05]、輕微變好(0.05,0.15]、中等變好(0.15,0.3]和顯著變好(0.3,1]7個等級。

        2 結(jié)果與分析

        2.1 玉溪市生態(tài)環(huán)境質(zhì)量時空變化

        根據(jù)上述公式計算綠度、濕度、干度、熱度及RSEI結(jié)果可分析玉溪市生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的變化情況(圖1)。在時間尺度上,2005—2020年玉溪市綠度指標(biāo)NDVI和濕度指標(biāo)Wet均呈現(xiàn)先下降后持續(xù)增長的趨勢,2020年NDVI平均值高達(dá)0.79,植被覆蓋狀況顯著改善;干度指標(biāo)NDBSI呈上升—下降—上升的波動趨勢,但干度指標(biāo)均值總體下降;熱度指標(biāo)LST波動趨勢與RSEI呈反比,2015年出現(xiàn)低值0.31。16 a間玉溪市生態(tài)環(huán)境質(zhì)量呈現(xiàn)出下降—上升—下降的趨勢,呈“S”型波動,2010年遙感生態(tài)指數(shù)達(dá)到最低點,生態(tài)環(huán)境質(zhì)量相比2005年下降10.5%,與柳德江等[22]利用生態(tài)足跡分析方法研究玉溪市2000—2009年生態(tài)承載力動態(tài)變化結(jié)果相比,生態(tài)環(huán)境處于不安全狀態(tài)具有相似性。

        圖1 2005-2020年單一指標(biāo)和RSEI均值

        為進(jìn)一步驗證本文計算的各項指標(biāo)的精度,本文選取2005年、2010年、2015年玉溪市年降水量和年平均氣溫(圖2)。2005—2015年玉溪市年平均氣溫呈倒“U”型波動,從17.76℃上升到17.9℃,年降水量呈先下降后上升的趨勢,由2005年的852.3 mm上升到2015年的938.7 mm。由此看出,2005—2015年玉溪市年平均氣溫與熱度指標(biāo)LST、年降水量與濕度指標(biāo)Wet變化趨勢基本一致?!队裣型恋乩每傮w規(guī)劃(2006—2020年)》[23]中提到,玉溪市2006—2020年農(nóng)用地面積增長473.61 km2,其中林地面積占58.3%,說明玉溪市植被覆蓋率有所上升,這與本文綠度指標(biāo)NDVI變化規(guī)律基本一致;新增建設(shè)用地89.67 km2,但自然保留地面積下降563.28 km2,說明建設(shè)用地小面積增加的同時自然保留地大面積減少,側(cè)面反映出建筑指數(shù)IBI的小幅增加和裸土指數(shù)SI大幅下降,最終導(dǎo)致干度指標(biāo)NDBSI小幅度下降,這與本文計算結(jié)果基本吻合。

        圖2 2005-2015年玉溪市年平均氣溫與年降水量

        由表2可知,從整體上來看,2005—2020年玉溪市的RSEI等級主要以中和良為主,不同等級所占比例分別為40.65%,48.64%,38.83%,42.61%和46.78%,33.96%,49.81%,40.97%,尤其在2015年兩者占比之和高達(dá)88.64%,差和優(yōu)的占比較小,因此玉溪市的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量處于中等狀態(tài);從單一年份來看,2005年和2015年生態(tài)環(huán)境狀況較好,優(yōu)、良、中占比之和高達(dá)90%以上,差和較差占比很小,分別為0.06%,6.46%和0.01%,4.6%。2010年較差和中所占比例達(dá)到最高,分別為16.67%和48.64%,生態(tài)環(huán)境狀況相對較差。2020年,差和優(yōu)占比仍然較低,中占比適中,良所占面積下降較多;從變化情況來看,2005—2020年,差所占比例呈現(xiàn)上升—下降—上升的趨勢,所占面積總體上升,但比例不大;較差和中所占比例同樣呈現(xiàn)上升—下降—上升的趨勢,但比例較大且均在上升,上升幅度分別為6.83%和1.96%;然而良和優(yōu)所占比例呈現(xiàn)出與中和較差等級相反的變化趨勢,所占面積分別減少了857.75 km2和448.68 km2,說明RSEI等級由良和優(yōu)向中和較差等級轉(zhuǎn)移。綜上所述,玉溪市在快速發(fā)展城市化進(jìn)程中對生態(tài)環(huán)境的保護(hù)力度不夠,導(dǎo)致生態(tài)環(huán)境質(zhì)量有所下降。

        表2 玉溪市不同時期的生態(tài)等級面積及比例

        從空間分布格局看(圖3),RSEI等級為差和較差的區(qū)域主要分布在玉溪市的西南部,即元江縣境內(nèi)。元江縣是云南三大火爐之一,也是我國最為典型的干熱河谷,常年高溫少雨,水土流失嚴(yán)重,是導(dǎo)致生態(tài)環(huán)境質(zhì)量較差的主要原因;而等級為優(yōu)的區(qū)域主要分布在哀牢山,生態(tài)環(huán)境質(zhì)量較好,其主要原因是哀牢山為國家級自然保護(hù)區(qū),其森林覆蓋率高達(dá)85.1%,生物種類繁多,生態(tài)系統(tǒng)較為穩(wěn)定。RSEI等級為中和良的區(qū)域在全市境內(nèi)均有分布,且分布面積較廣。2005—2010年,RSEI等級為優(yōu)和良的區(qū)域顯著減少,等級為中和較差的區(qū)域明顯增多,生態(tài)環(huán)境急劇下降,其主要原因是2010年大旱,降雨減少,溫度上升,造成某些地區(qū)植被大面積死亡。2010—2015年,RSEI等級為差、較差和中的區(qū)域向等級為優(yōu)和良轉(zhuǎn)移,說明生態(tài)環(huán)境質(zhì)量得到明顯改善。2015—2020年,生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變化呈現(xiàn)出與2010—2015年相反的趨勢,玉溪市生態(tài)環(huán)境質(zhì)量出現(xiàn)局部惡化,北部和西南部地區(qū)尤為明顯??傮w上來看,16 a來玉溪市RSEI等級為優(yōu)和良的區(qū)域減少,等級為中、較差和差的區(qū)域增多,研究區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量略有所下降?!队裣型恋乩每傮w規(guī)劃(2006—2020年)》[23]指出,2006—2020年玉溪市新增建設(shè)用地8 967 hm2,大面積建筑用地的增加是生態(tài)環(huán)境退化的主要原因之一。

        圖3 2005-2020年玉溪市RSEI等級分布

        2.2 玉溪市生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的差值分析

        由表3可以看出,2005—2010年玉溪市生態(tài)環(huán)境狀況變好的面積為454.39 km2,占總面積的3.08%,而生態(tài)環(huán)境狀況變差的面積為9 490.87 km2,占總面積的64.44%,其中,以降低1個等級為主。由此可見,玉溪市在2005—2010年生態(tài)環(huán)境質(zhì)量有所下降,部分地區(qū)生態(tài)環(huán)境遭到了一定的破壞,因此需在治理生態(tài)環(huán)境質(zhì)量差和較差區(qū)域的同時應(yīng)該兼顧對生態(tài)環(huán)境的保護(hù);2010—2015年,生態(tài)環(huán)境狀況變好的面積為10 360.68 km2,占總面積的70.34%,其中,以增加一個等級為主,變差的面積為736.92 km2,占總面積的5%。與前一階段相比,變好面積增加,變差面積減小,生態(tài)環(huán)境質(zhì)量呈現(xiàn)持續(xù)好轉(zhuǎn)態(tài)勢。說明玉溪市在城市化進(jìn)程中對生態(tài)環(huán)境的保護(hù)越來越重視,并且取得了一定的成效;2015—2020年,生態(tài)環(huán)境狀況變好的面積為1 261.32 km2,占總面積的8.57%,變差的面積為7 437.89,占總面積的50.54%,其中下降一個等級的占總面積41.27%,生態(tài)環(huán)境狀況出現(xiàn)了大面積的小幅降低??偟膩碚f,玉溪市生態(tài)環(huán)境質(zhì)量2005—2020年呈現(xiàn)出“下降—上升—下降”的趨勢,總體生態(tài)環(huán)境質(zhì)量小幅度下降。

        表3 2005-2020年玉溪市生態(tài)環(huán)境質(zhì)量等級變化

        從空間變化情況看(圖4),2005—2010年玉溪市生態(tài)環(huán)境質(zhì)量呈顯著下降趨勢,全市生態(tài)環(huán)境質(zhì)量呈不同程度退化,但東部及西南部退化尤為明顯;2010—2015年,玉溪市生態(tài)環(huán)境得到了很大改善,但撫仙湖、星云湖、杞麓湖三湖流域及紅塔區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量出現(xiàn)小面積退化;2015—2020年,玉溪市生態(tài)環(huán)境質(zhì)量略微下降,不變區(qū)域面積較大,顯著變差區(qū)域主要集中在玉溪市西北部及東部三湖流域??偟膩砜矗裣?005—2020年生態(tài)環(huán)境質(zhì)量略微下降,變差的區(qū)域超過了總面積的40%,主要分布在東部三湖流域、新平縣西北部及紅塔區(qū),玉溪市中部和西南部生態(tài)環(huán)境質(zhì)量有所改善?!队裣谐鞘锌傮w規(guī)劃(2011—2030)》[24]明確指出玉溪市七縣兩區(qū)的發(fā)展規(guī)劃,城市化發(fā)展是必然趨勢,不透水面面積的增加導(dǎo)致了生態(tài)環(huán)境的惡化。

        圖4 2005-2020年玉溪市生態(tài)環(huán)境變化圖

        2.3 討 論

        2.3.1 遙感生態(tài)指數(shù)敏感性分析 表4為各指標(biāo)與遙感生態(tài)指數(shù)之間的相關(guān)性。由表4可以看出,2005—2020年,NDVI,WET,NDBSI,LST之間平均相關(guān)度最高的是干度指標(biāo)NDBSI,4個年份的均值為0.64;平均相關(guān)度最低的是熱度指標(biāo)LST,4個年份的均值為0.39。4個年份的RSEI與4個指標(biāo)的相關(guān)系數(shù)均值為0.77,比單指標(biāo)相關(guān)度最高的干度分量高0.15,比最低的熱度分量高0.38,比4個指標(biāo)的平均值(0.52)高0.25。由此可見,RSEI與各指標(biāo)之間敏感性較強(qiáng),可構(gòu)建RSEI模型來綜合反映玉溪市生態(tài)環(huán)境狀況。

        表4 RSEI與各指標(biāo)的相關(guān)系數(shù)矩陣

        2.3.2 遙感生態(tài)指數(shù)適用性分析 為了分析各年份各指標(biāo)參數(shù)與RSEI的關(guān)系,以RSEI為因變量,以NDVI,WET,NDBSI,LST為自變量進(jìn)行逐步回歸分析,建立關(guān)系模型。本文采用3 km×3 km網(wǎng)格貫穿全影像的采樣方法,每幅影像采集10 000個樣點,足夠多的樣點可以避免少量樣點所帶來結(jié)果的不確定性。以下是4個年份的回歸模型(模型均通過了1%的顯著性檢驗):

        RSEI2005=0.4559x1+0.5083x2-0.3041x3-

        0.3967x4+0.2674 (R2=0.987)

        (13)

        RSEI2010=0.3890x1+0.4665x2-0.3070x3-

        0.2285x4+0.2521 (R2=0.997)

        (14)

        RSEI2015=0.6096x1+0.4256x2-0.3776x3-

        0.4568x4+0.1871 (R2=1.000)

        (15)

        RSEI2020=0.6335x1+0.3108x2-0.0969x3-

        0.6835x4+0.2789 (R2=1.000)

        (16)

        式中:x1,x2,x3,x4分別代表NDVI,WET,NDBSI,LST的值。

        從各年份回歸模型中回歸系數(shù)的絕對值可以看出,NDVI對遙感生態(tài)指數(shù)的貢獻(xiàn)度最大,其次是WET,LST,NDBSI。其中NDVI和WET系數(shù)為正,說明對RSEI起正向作用,NDBSI和LST系數(shù)為負(fù),說明對RSEI起負(fù)向作用。在逐年的回歸模型中,正向指標(biāo)中NDVI系數(shù)逐年增加,說明植被覆蓋在生態(tài)質(zhì)量的提升中愈發(fā)重要,而WET所表現(xiàn)出的影響力相對較弱。負(fù)向指標(biāo)中,LST的絕對值大于NDBSI的絕對值,說明LST對生態(tài)質(zhì)量的抑制更為明顯,側(cè)面反映出地表溫度的上升對生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的破壞程度越來越大??偟膩碚f,NDVI系數(shù)在回歸模型中所占權(quán)重最大,說明玉溪市封山育林、植樹造林、退耕還林、退耕還草等政策實施結(jié)果較為顯著。

        為了驗證上述回歸模型的可靠性,以2020年10 000個數(shù)據(jù)樣點為例,構(gòu)建各指標(biāo)的三維散點空間分布圖來考察各指標(biāo)與RSEI的關(guān)系(圖5)。從左圖正向指標(biāo)NDVI,WET的三維空間分布圖來看,RSEI高值區(qū)主要分布在植被覆蓋度較高且水分條件好的區(qū)域,說明植被覆蓋的增加以及充足的水分對生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的改善效果明顯;而右圖負(fù)向指標(biāo)NDBSI,LST的三維空間分布表明生態(tài)環(huán)境質(zhì)量隨NDBSI,LST的增加而逐漸下降,RSEI低值區(qū)主要集中在高密度建筑區(qū)和高地表溫度區(qū)。綜合來看,該結(jié)果與上述回歸模型結(jié)果相吻合,模型的適用性較強(qiáng)。

        圖5 玉溪市生態(tài)環(huán)境質(zhì)量三維散點特征

        3 結(jié) 論

        本文基于遙感影像數(shù)據(jù)采用主成分分析法集成綠度、濕度、干度、熱度4個指標(biāo)構(gòu)建RSEI模型,對玉溪市2005—2020年生態(tài)質(zhì)量進(jìn)行監(jiān)測和評價,結(jié)果表明:

        (1) RSEI回歸模型能較好地反映玉溪市生態(tài)環(huán)境質(zhì)量時空變化特征,其中NDVI和WET對生態(tài)環(huán)境質(zhì)量起正向作用,NDBSI和LST起負(fù)向作用。其中,NDVI系數(shù)的絕對值最大,說明植被覆蓋是玉溪市生態(tài)環(huán)境質(zhì)量重要的影響因子。

        (2) 2005—2020年,玉溪市生態(tài)環(huán)境質(zhì)量呈現(xiàn)“下降—上升—下降”的趨勢,呈“S”型波動,RSEI平均值由0.605下降到0.568,生態(tài)環(huán)境質(zhì)量差和較差的區(qū)域面積共增加了1 014.05 km2,而優(yōu)和良的區(qū)域面積共減少了1 306.43 km2,生態(tài)環(huán)境質(zhì)量小幅度下降,但總體生態(tài)環(huán)境質(zhì)量處于中等水平。

        (3) 2005—2020年,玉溪市生態(tài)環(huán)境質(zhì)量退化區(qū)域面積大于改善區(qū)域面積,生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變差的面積為6 255.35 km2,占總面積的42.51%,變好的面積為2 514.26 km2,占總面積的17.08%,生態(tài)等級變化均以變化1個等級為主。

        (4) 在空間格局方面,玉溪市生態(tài)環(huán)境質(zhì)量較差的區(qū)域主要分布在玉溪市元江干熱河谷,生態(tài)質(zhì)量較好的區(qū)域除元江干熱河谷及建城區(qū)外均有分布,但最好的位于哀牢山。2005—2020年玉溪市中部和西南部生態(tài)環(huán)境質(zhì)量有所改善,但西北部和東部三湖流域及紅塔區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量均出現(xiàn)退化。

        研究期間,生態(tài)環(huán)境質(zhì)量小幅度下降,生態(tài)建設(shè)和保護(hù)還需進(jìn)一步提高。城市化進(jìn)程應(yīng)合理配置土地資源,優(yōu)化城市空間布局,提高植被覆蓋度。三湖流域內(nèi)加快推進(jìn)退田、退塘、退人、退房、還湖、還水、還濕地及生態(tài)濕地建設(shè),流域內(nèi)部湖周邊地區(qū),應(yīng)合理規(guī)劃綠化區(qū)域、完善建城區(qū)、工廠等污水處理系統(tǒng),統(tǒng)籌推進(jìn)“三湖”徑流區(qū)山水林田湖草系統(tǒng)治理。此外,還應(yīng)該加強(qiáng)居民生態(tài)環(huán)境保護(hù)意識,優(yōu)化生態(tài)環(huán)境,實現(xiàn)人與自然和諧共生。

        本文運(yùn)用遙感生態(tài)指數(shù)來監(jiān)測與評價玉溪市生態(tài)環(huán)境質(zhì)量,雖完全依賴遙感數(shù)據(jù)反演可避免人為因素造成的影響,可全方位、可視化及長時間序列的反映玉溪市近16 a來生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的變化,可為玉溪市生態(tài)環(huán)境的保護(hù)和治理提供科學(xué)依據(jù),但仍存在不足之處:由于研究區(qū)范圍較大,所涉影像較多,難以獲取高分辨率、無云且月份相對集中的遙感影像數(shù)據(jù);時間跨度較大,忽略了年份之間的細(xì)微變化,應(yīng)縮短時間步長更好地分析生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的細(xì)微變化;生態(tài)系統(tǒng)的形成和發(fā)展受人為因素與自然因素的影響,應(yīng)結(jié)合多種影響因素共同分析。后期的研究中應(yīng)根據(jù)當(dāng)前區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)的復(fù)雜性,選擇更高精度的遙感影像數(shù)據(jù),縮短時間步長,結(jié)合多種生態(tài)影響因素,優(yōu)化生態(tài)評價模型,更好地對研究區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量進(jìn)行監(jiān)測與評價。

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