李立 肖桂榮

摘 要：以1992-2018年的landsat系列遙感影像為數(shù)據(jù)源，分別計(jì)算綠度、濕度、熱度、干度等4個(gè)指標(biāo)，通過(guò)主成分分析法合成遙感生態(tài)指數(shù)（RSEI），研究分析武夷山國(guó)家公園生態(tài)環(huán)境質(zhì)量及變化特征，并對(duì)武夷山國(guó)家公園生態(tài)環(huán)境質(zhì)量進(jìn)行綜合分析評(píng)價(jià)。結(jié)果表明，綠度和濕度對(duì)區(qū)域生態(tài)環(huán)境起到正面作用，且濕度對(duì)環(huán)境的影響程度最大。研究區(qū)整體生態(tài)質(zhì)量呈現(xiàn)先下降后上升的趨勢(shì)，在2008年RSEI值達(dá)到最低，后來(lái)逐漸有所改善，但是整體生態(tài)環(huán)境質(zhì)量呈現(xiàn)略微下降的趨勢(shì)。

關(guān)鍵詞：武夷山國(guó)家公園;RSEI;主成分分析;生態(tài)環(huán)境質(zhì)量

中圖分類號(hào)：TU 986.52?? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A?? 文章編號(hào)：0253-2301（2021）05-0063-08

DOI： 10.13651/j.cnki.fjnykj.2021.05.012

Analysis on the Change of Ecological Environmental Quality in Wuyishan National Park Based on RSEI

LI Li， XIAO Gui-rong*

（Institute of Digital China， Fuzhou University， Fuzhou， Fujian 350003， China）

Abstract： By taking the landsat series of remote sensing images from 1992 to 2018 as the data source， four indicators of greenness， humidity， heat， and dryness were calculated respectively， and the remote sensing ecological index （RSEI） was synthesized through the method of principal component analysis to study and analyze the ecological environmental quality and change characteristics of Wuyishan National Park， and the ecological environmental quality of Wuyishan National Park was comprehensively analyzed and evaluated. The results showed that the greenness and humidity had positive effects on the regional ecological environment， and the humidity had the greatest effect on the environment. The overall ecological quality of the study area showed a downward trend and then an upward trend. The RSEI value reached the lowest in 2008 and then gradually improved， but the overall ecological environmental quality showed a slight downward trend.

Key words： Wuyishan National Park;RSEI;Principal component analysis;Ecological environmental quality

國(guó)家公園作為一種嚴(yán)格保護(hù)并合理利用自然文化資源的可持續(xù)發(fā)展理念和舉措在全球得到普遍認(rèn)可和蓬勃發(fā)展，建立國(guó)家公園體制試點(diǎn)也是我國(guó)生態(tài)文明制度建設(shè)的重要內(nèi)容[1-2]，對(duì)于促進(jìn)人與自然和諧相處，推進(jìn)美麗中國(guó)建設(shè)，具有極其重要的意義。武夷山國(guó)家公園是我國(guó)首批10個(gè)試點(diǎn)公園之一，但其原生生態(tài)系統(tǒng)比較脆弱，而且近年來(lái)受到人類活動(dòng)的干擾也在與日俱增，不合理的開(kāi)發(fā)建設(shè)活動(dòng)如茶園、竹林的開(kāi)采以及生態(tài)旅游的興起，造成了一系列的生態(tài)環(huán)境問(wèn)題，保護(hù)與發(fā)展矛盾日益突出，增加了對(duì)該區(qū)域的生態(tài)環(huán)境的壓力。此外，在近20年來(lái)，研究區(qū)受全球溫室效應(yīng)的影響，極端氣候事件頻發(fā)[3]，區(qū)域滑坡、泥石流以及洪水等自然災(zāi)害頻發(fā)。因此需要對(duì)武夷山國(guó)家公園生態(tài)環(huán)境質(zhì)量進(jìn)行客觀評(píng)價(jià)并掌握時(shí)空變化趨勢(shì)，從而為管理部門制定研究區(qū)域環(huán)境保護(hù)措施提供依據(jù)，以更好地實(shí)現(xiàn)區(qū)域可持續(xù)發(fā)展。

早期對(duì)生態(tài)系統(tǒng)的評(píng)價(jià)研究多集中在單一生態(tài)指標(biāo)上，如利用植被指數(shù)來(lái)評(píng)價(jià)生態(tài)環(huán)境狀況[4]、利用地表溫度來(lái)監(jiān)測(cè)城市熱島效應(yīng)[5]、利用水體指數(shù)來(lái)評(píng)估水環(huán)境質(zhì)量[6]等，這種評(píng)價(jià)方法往往只能反映研究區(qū)某一方面的生態(tài)特性，不能全面客觀地反映區(qū)域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量。徐涵秋等提出了新型遙感生態(tài)指數(shù)（remote sensing based ecology index，RSEI）[7-8]，克服了以往單一生態(tài)指標(biāo)的局限性，能夠更加客觀、全面地反映生態(tài)環(huán)境變化，目前已經(jīng)被大家廣泛運(yùn)用在城市[9]、流域[10]、礦區(qū)[11]、自然保護(hù)區(qū)[12]，作為快速、客觀、定量地評(píng)價(jià)研究區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的方法。

當(dāng)前人們對(duì)國(guó)家公園的生態(tài)環(huán)境的研究較少，多是針對(duì)單一指標(biāo)對(duì)生態(tài)環(huán)境的監(jiān)測(cè)，或者是針對(duì)其他某一特定區(qū)域如風(fēng)景名勝區(qū)或者是自然保護(hù)區(qū)，而對(duì)武夷山國(guó)家公園整體生態(tài)環(huán)境的研究較少。因此本文基于1992、1998、2003、2008、2013和2018年6期landsat系列遙感影像，對(duì)武夷山國(guó)家公園運(yùn)用主成分分析法構(gòu)建遙感生態(tài)指數(shù)（RSEI），對(duì)研究區(qū)的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變化情況進(jìn)行評(píng)價(jià)，旨在為武夷山國(guó)家公園的生態(tài)文明建設(shè)提供依據(jù)，提升“美麗中國(guó)”建設(shè)在國(guó)家公園試驗(yàn)區(qū)的生態(tài)服務(wù)價(jià)值。

1 研究區(qū)概況

武夷山國(guó)家公園位于武夷山脈的北部，涵蓋福建省的武夷山市、邵武市、建陽(yáng)區(qū)和光澤縣的9個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)（街道），29個(gè)行政村，范圍內(nèi)有人口約3000人，總面積1001.41 km2。試點(diǎn)范圍包括武夷山國(guó)家級(jí)自然保護(hù)區(qū)、武夷山國(guó)家級(jí)風(fēng)景名勝區(qū)和九曲溪上游保護(hù)地帶等。研究區(qū)內(nèi)群山起伏，北部的黃崗山海拔2160.8 m，是國(guó)家公園的最高處，也是大陸東南第一峰。研究區(qū)總體年均氣溫17～19℃，屬于典型的亞熱帶季風(fēng)氣候，年均降水量1684～1780 mm，年均相對(duì)濕度為78%～84%，擁有豐富的水文資源。獨(dú)特的地理位置和氣候條件，鑄就了武夷山豐富的森林資源、動(dòng)植物資源。公園內(nèi)保存了世界同緯度帶最完整、最典型、面積最大的中亞熱帶原生性森林生態(tài)系統(tǒng)，是全球生物多樣性保護(hù)的關(guān)鍵地區(qū)，也是珍稀、特有野生動(dòng)物的基因庫(kù)，具有極高的保護(hù)、科研和開(kāi)發(fā)價(jià)值。

2 數(shù)據(jù)來(lái)源與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源與處理

為盡可能降低不同時(shí)相數(shù)據(jù)對(duì)最終評(píng)價(jià)結(jié)果的干擾，選擇云量較少且植被生長(zhǎng)發(fā)育狀況較為良好的1992、1998、2003、2008、2013、2018年共6個(gè)年份的10月至11月份的landsat系列影像。遙感影像數(shù)據(jù)來(lái)源于美國(guó)地質(zhì)勘探局（https：∥www.usgs.gov），利用ENVI 5.3對(duì)影像進(jìn)行預(yù)處理操作，主要包括輻射校正（輻射定標(biāo)和大氣校正）、幾何校正以及影像裁剪，將波段的DN值轉(zhuǎn)換成反射率。具體步驟為：采用輻射定標(biāo)將影像的灰度值（Digital Number，DN）轉(zhuǎn)化為反射率;再利用ENVI自帶的大氣校正工具來(lái)進(jìn)行校正;最后對(duì)研究區(qū)影像進(jìn)行裁剪。

2.2 研究方法

遙感生態(tài)指數(shù)（RSEI）集成了歸一化植被指數(shù)、濕度指數(shù)、地表溫度以及建筑裸土指數(shù)，分別表示了綠度（NDVI）、濕度（WET）、熱度（LST）、干度（NDSI）。采用主成分分析法能夠自動(dòng)確定各指標(biāo)的權(quán)重值，減少人為因素的干擾，以此來(lái)構(gòu)建遙感生態(tài)指數(shù)，以定量表示區(qū)域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的時(shí)空分布特征。即：

RESI=f（NDVI，WET，LST，NDSI）（1）

2.3 指標(biāo)的構(gòu)建

（1）綠度指標(biāo)：采用最廣泛的歸一化植被指數(shù)（NDVI），能夠反映植被覆蓋度、葉面積指數(shù)以及植物生物量等[13]，其計(jì)算公式為：

NDVI=（ρNir-ρRed）/（ρNir+ρRed）（2）

其中，ρNir為近紅外波段，ρRed為紅波段，NDVI的值介于0～1。

（2）濕度指標(biāo)：通過(guò)纓帽變化（K-T變化）的濕度分量指標(biāo)計(jì)算，具有一定的代表性，能夠反映土壤和植被的濕度狀況，對(duì)于Landsat TM影像數(shù)據(jù)和OIL數(shù)據(jù)[14-15]，計(jì)算公式分別是：

WETTM=0.0315 ρBIue+0.2021 ρGreen+0.3102 ρRed + 0.1594 ρNir-0.6806 ρSWIR1-

0.3109 ρSWIR2（3）

WETOIL=0.1511 ρBIue+0.1972 ρGreen+0.3283 ρRed +0.3407 ρNir-0.7117 ρSWIR1-0.4559 ρ

SWIR2（4）

其中： ρBIue、ρGreen、ρRed、ρNir、ρSWIR1 、ρSWIR2 分別為遙感影像的藍(lán)、綠、紅、近紅外、短波紅外1波段、短波紅外2波段的反射率。

（3）熱度指標(biāo)：一般用地表溫度來(lái)表示熱度，本文采用簡(jiǎn)化的大氣校正法來(lái)反演地表溫度[16-17]，具體計(jì)算公式如下：

LST=T1+〔λT/ξ〕Lnε-273（5）

T=K2LnK1L6+1（6）

εsuface=0.9625+0.0614Fv-0.0461Fv2（7）

εbuilding=0.9589+0.0860Fv-0.0671Fv2（8）

Fv=（b1 gt 0.7）×1+（b1 lt 0.05）×0+（b1 ge 0.05 and b1 le 0.7）×（b1-0.05/0.7-0.05）（9）

其中：T為傳感器處溫度，L6為遙感影像熱紅外波段輻射定標(biāo)后的反射率，K1和K2是衛(wèi)星發(fā)射前預(yù)設(shè)的常量，對(duì)landsat TM影像以及l(fā)andsat-OIL影像來(lái)說(shuō)，K1和K2值是不同的，λ是熱紅外波段中心波長(zhǎng)，ξ為比輻射率[18]。

（4）干度指標(biāo)：干度因子NDSI，通常將建筑物指數(shù)[19]（Index-based Built-up Index， IBI）和裸土指數(shù)[20]相結(jié)合（Soil Index，SI），具體公式為：

IBI=

2ρSWIR1ρSWIR1+ρNIR-ρNirρNir+ρRed+ρGreenρGreen+ρSWIR1

2ρSWIR1ρSWIR1+ρNIR+ρNirρNir+ρRed+ρGreenρGreen+ρSWIR1（10）

SI=（ρNir+ρRed）-（ρNir+ρBlue）

（ρNir+ρRed）+（ρNir+ρBlue）（11）

NDSI=（IBI+SI）2（12）

其中，ρBlue、ρGreen、ρRed、ρNir、ρSWIR1、ρSWIR2 分別為遙感影像的藍(lán)、綠、紅、近紅外、短波紅外1波段、短波紅外2波段的反射率2.4遙感生態(tài)指數(shù)。

（5）RSEI指數(shù)：分別計(jì)算出上述4個(gè)分量以后，將其歸一化到[0，1]之間，對(duì)這4個(gè)分量指標(biāo)利用主成分分析法計(jì)算第一主成分（PC1），然后在對(duì)其進(jìn)行歸一化處理到[0，1]，得到最終所需的RSEI值，值越大，代表生態(tài)質(zhì)量越好，反之則越差，歸一化公式如下：

NI=（I-Imin）/（Imax-Imin） （13）

其中：NI為標(biāo)準(zhǔn)化后的指標(biāo)值;I為該指標(biāo)的數(shù)值大小;Imax/Imin分別表示該指標(biāo)的最大和最小值。

3 結(jié)果與分析

3.1 武夷山國(guó)家公園生態(tài)環(huán)境質(zhì)量時(shí)空變化

采用第一主成分法構(gòu)建的RSEI，圖1為1992-2018年武夷山國(guó)家公園的各項(xiàng)環(huán)境指標(biāo)以及RSEI值的變化情況。在時(shí)間尺度上，武夷山國(guó)家公園的RSEI值整體呈現(xiàn)先下降后上升的“V”字形分布，整體略有下降。研究區(qū)的RSEI值在1992-2008年間一直持續(xù)下降，2008年為最低值0.5849，2008年后RSEI值在持續(xù)增加，但截至2018年與1992年相比，還是略有降低，整體呈現(xiàn)下降的趨勢(shì)。綠度指標(biāo)NDVI在時(shí)間尺度上的變化規(guī)律與RSEI保持一致;而熱度指標(biāo)LST呈波動(dòng)上升后下降的趨勢(shì)，在2003年和2013年分別達(dá)到高值0.431和0.544;WET指標(biāo)與呈“上升-下降-上升”的“M”型軌跡，干度指標(biāo)NDSI指標(biāo)波動(dòng)變化不明顯，直到2018年數(shù)值才略有下降。

3.2 分級(jí)和變化檢測(cè)

為了進(jìn)一步分析研究區(qū)的RSEI的空間分布及變化情況，根據(jù)已有的生境質(zhì)量分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，將各個(gè)年份的RSEI值以0.2為間隔進(jìn)行等級(jí)劃分，分為極差[0，0.2）、差[0.2，0.4）、中等[0.4，0.6）、良[0.6，0.8）、優(yōu)[0.8，1）等5個(gè)等級(jí)，每個(gè)等級(jí)所占總面積比例如圖2所示。

從整體來(lái)看，武夷山國(guó)家公園1992-2018年的RSEI為優(yōu)和良等級(jí)，在不同年份占總面積的比例分別為81.3%、61.84%、58.8%、45.23%、67.95%和66.86%，在2008年降到最低值，整體呈現(xiàn)先下降后上升的趨勢(shì)。說(shuō)明在1992-2018年間研究區(qū)的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量先下降然后又緩慢回升，但是整體生態(tài)環(huán)境質(zhì)量仍然呈現(xiàn)略微下降的趨勢(shì)。

從單一年份上看，1992年研究區(qū)良和優(yōu)等級(jí)占總面積的80%以上，中等、差和極差所占比例較小，生態(tài)環(huán)境狀況較好。1998-2008年研究區(qū)RSEI中等、差和極差面積占比總和分別為38.16%、41.20%和54.77%，生態(tài)環(huán)境質(zhì)量呈下降的趨勢(shì)，到2008年中等及以下等級(jí)面積占比達(dá)到最高，生態(tài)環(huán)境狀況最差。2013年，中等級(jí)面積相比2008年面積占比下降15%，優(yōu)、良等級(jí)面積占比增加，總體生態(tài)環(huán)境狀況有所改善。2018年與2013年相比，優(yōu)等級(jí)的區(qū)域面積進(jìn)一步上升，良等級(jí)減少，其余等級(jí)面積與2013年相比變化不大，生態(tài)環(huán)境質(zhì)量進(jìn)一步提高，說(shuō)明武夷山在成為國(guó)家公園試點(diǎn)區(qū)后在環(huán)境保護(hù)方面的措施有明顯效果。從變化情況來(lái)看，1992-2018年，差和極差所占比例不大，但是一直處在上升趨勢(shì)，所占面積總體上升;優(yōu)和良所占比例較大，總體表現(xiàn)出先下降后上升的趨勢(shì);說(shuō)明武夷山國(guó)家公園的RSEI等級(jí)由良和優(yōu)向差和極差轉(zhuǎn)移，整體生態(tài)環(huán)境質(zhì)量有所下降。

從空間分布（圖3）來(lái)看，RSEI在不同的年份等級(jí)分布略有差異，在1992-2003年，研究區(qū)RSEI等級(jí)極差和差的區(qū)域主要分布在東南部，即武夷山風(fēng)景名勝區(qū)附近，主要是因?yàn)楫?dāng)?shù)鼐用裣胍l(fā)展經(jīng)濟(jì)，部分林地被開(kāi)發(fā)成旅游服務(wù)區(qū)、建設(shè)用地以及茶園，人類干擾活動(dòng)嚴(yán)重，因此造成了武夷山國(guó)家公園東南部生態(tài)環(huán)境差的空間格局[21];等級(jí)為優(yōu)的區(qū)域主要分布在自然保護(hù)區(qū)境內(nèi)，該區(qū)域植被覆蓋度較高，植被類型多樣且沒(méi)有人類干擾，是園內(nèi)核心部分，因此生態(tài)環(huán)境質(zhì)量較高[22-23];RSEI中等等級(jí)區(qū)域主要在分布在河流以及建筑物周圍。

同時(shí)，如圖3所示，在2008-2018年，RSEI等級(jí)為差和極差的區(qū)域在研究區(qū)范圍內(nèi)零散分布，主要分布在河流匯水區(qū)或者海拔較高的邊緣地帶。2008年研究區(qū)大面積呈現(xiàn)中等及以下等級(jí)，其主要原因是受到當(dāng)年百年一遇的冰雪災(zāi)害的影響，對(duì)園區(qū)內(nèi)植被特別是闊葉林和毛竹林產(chǎn)生嚴(yán)重影響和損害，尤其是在高海拔地區(qū)以及山坡的背面，受到雪災(zāi)的影響更為顯著[24-25]，因此2008年是生態(tài)質(zhì)境狀況是最差的一年。2008年以后，研究區(qū)整體生態(tài)環(huán)境狀況在逐漸恢復(fù)，RSEI等級(jí)極差和差的區(qū)域向自然保護(hù)區(qū)轉(zhuǎn)移，一方面，是因?yàn)檫@些區(qū)域受特殊地理環(huán)境的影響，造成區(qū)域降水量大;另一方面，是因?yàn)榈貏?shì)陡峭的地方容易受強(qiáng)降水的影響，造成山體滑坡以及泥石流，對(duì)區(qū)域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量產(chǎn)生負(fù)面影響，導(dǎo)致生態(tài)環(huán)境質(zhì)量下降[3]。

3.3 生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的差值分析

為了分析研究區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量隨時(shí)間的分布及變化情況，參照《生態(tài)環(huán)境狀況評(píng)價(jià)技術(shù)規(guī)范》[26]中的生態(tài)質(zhì)量變化分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，選取1992、2008和2018年的遙感生態(tài)指數(shù)進(jìn)行差值處理。將差值結(jié)果分為7個(gè)級(jí)別（表1），分別是1級(jí)顯著變差[-1.0，-0.3]、2級(jí)中等變差（-0.3，-0.15]、3級(jí)輕微變差（-0.15，-0.05]、4級(jí)基本不變（-0.05，0.05]、5級(jí)輕微變好（0.05，0.15]、6級(jí)中等變好（0.15，0.3]、7級(jí)顯著變好（0.3，1.0]。

從表4可以可看出，武夷山國(guó)家公園從1992-2008年，生態(tài)環(huán)境狀況變差的的面積為550.49 km2，總面積的54.97%，遠(yuǎn)高于生態(tài)環(huán)境變好的區(qū)域，整體上生態(tài)環(huán)境是往差的方向發(fā)展，生態(tài)環(huán)境有遭到一定的破壞。從2008-2018年的RSEI等級(jí)變化可以看出，生態(tài)環(huán)境變好的區(qū)域面積為578.52 km2，占總面積的57.77%，而生態(tài)環(huán)境變差的面積為131.88 km2，占總面積的13.17%。生態(tài)等級(jí)變好的區(qū)域面積比變差的面積多，說(shuō)明研究區(qū)生態(tài)環(huán)境在逐漸改善;研究區(qū)在1992-2018年，生態(tài)環(huán)境變好的區(qū)域與生態(tài)環(huán)境變差的區(qū)域面積差不多，但是等級(jí)為顯著變差的區(qū)域面積占比較多，因此在整體上生態(tài)環(huán)境質(zhì)量是略有下降。

從空間變化情況來(lái)看，如圖4所示，研究區(qū)在1992-2008年生態(tài)環(huán)境質(zhì)量退化明顯，尤其在西部和南部地區(qū);在2008-2018年，生態(tài)環(huán)境大幅度提高的原因是當(dāng)?shù)胤e極開(kāi)展環(huán)境保護(hù)工作有關(guān)，當(dāng)?shù)胤e極開(kāi)展九曲溪水源及源頭保護(hù)工作以及違規(guī)茶山的生態(tài)恢復(fù)工作等，頒布了《福建武夷山國(guó)家級(jí)自然保護(hù)區(qū)總體規(guī)劃（2011-2020）年》以及《武夷山國(guó)家公園體制試點(diǎn)區(qū)試點(diǎn)實(shí)施方案》（2016年）等政策，使得研究區(qū)的生態(tài)環(huán)境得以恢復(fù)。

總的來(lái)看，研究區(qū)從1992-2008年整體生態(tài)質(zhì)量略有下降，主要集中在自然保護(hù)區(qū)境內(nèi)，生態(tài)環(huán)境質(zhì)量下降的原因主要與自然保護(hù)區(qū)的生態(tài)系統(tǒng)脆弱性有關(guān)，自然氣候因素以及人類活動(dòng)的干擾容易對(duì)自然保護(hù)區(qū)造成長(zhǎng)久傷害，因此要格外重視保護(hù)自然保護(hù)區(qū)的生態(tài)環(huán)境。

4 建模與預(yù)測(cè)

為了進(jìn)一步描述和刻畫(huà)武夷山國(guó)家公園的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量，建立該區(qū)域的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量模型，用來(lái)模擬和預(yù)測(cè)該區(qū)域的生態(tài)環(huán)境變化。將研究區(qū)劃分成研究區(qū)500 m×500 m的小方格，選取4000個(gè)樣點(diǎn)，對(duì)其進(jìn)行分析。分別做RSEI的樣點(diǎn)關(guān)于正向指標(biāo)WET、NDVI以及負(fù)向指標(biāo)LST、NDBSI的三維坐標(biāo)展示，如圖5所示，其中靠近圖底端的區(qū)域代表生態(tài)質(zhì)量較差的樣點(diǎn)。頂端則代表了生態(tài)環(huán)境較好的樣點(diǎn)。將RSEI作為因變量，NDVI、WET、LST、NDBSI作為自變量進(jìn)行逐步回歸分析，得到回歸方程（R2=1）如下：

RESI=0.01+0.987 WET+0.019 NDVI-0.033 LST-0.02 NDBSI

從公式可以看出，所有的指標(biāo)都被保留，說(shuō)明所選指標(biāo)較為合理。其中WET、NDVI的系數(shù)都是正值，說(shuō)明對(duì)生態(tài)環(huán)境起了正面的促進(jìn)作用。而LST、NDBSI則相反，這與主成分分析的結(jié)果一致。而且正向指標(biāo)WET的占比較大，說(shuō)明武夷山國(guó)家公園在水源的重要性，應(yīng)用該模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，假定在其他指標(biāo)不發(fā)生變化的情況下，如果要使RSEI每提高1個(gè)單位，相應(yīng)的WET需要提高1.01個(gè)單位。

5 研究結(jié)論與政策建議

5.1 研究結(jié)論

本文通過(guò)利用1992-2018年的遙感影像，通過(guò)主成分分析法能夠客觀的反映區(qū)域生態(tài)質(zhì)量狀況，研究結(jié)果顯示：

（1）武夷山國(guó)家公園在1992-2018年，區(qū)域RSEI值從1992年0.6686下降到2008年最低值0.5849，再逐漸上升到2018年的0.6569，呈“V”字形分布規(guī)律，但是整體生態(tài)環(huán)境質(zhì)量仍然呈現(xiàn)略微下降的趨勢(shì)。

（2）綠度NDVI和濕度WET指標(biāo)對(duì)研究區(qū)的生態(tài)環(huán)境起到正面的促進(jìn)作用，而熱度LST和干度指標(biāo)NDBSI則對(duì)生態(tài)環(huán)境起到負(fù)向作用，且WET對(duì)環(huán)境的影響較大。

（3）研究區(qū)在1992-2018年間，引起武夷山生態(tài)環(huán)境變化的原因是不同時(shí)期也是不同的，在1992-2003年，人類活動(dòng)加劇是造成武夷山國(guó)家公園生態(tài)環(huán)境質(zhì)量下降的主要因素，因此在風(fēng)景名勝區(qū)附近生態(tài)質(zhì)量表現(xiàn)較差的水平，到2008年以后人們逐漸意識(shí)到保護(hù)環(huán)境的重要性，以及相關(guān)政策法規(guī)的實(shí)施，風(fēng)景名勝區(qū)的環(huán)境在逐漸改善，但是整體因?yàn)槭艿侥瓿跹?zāi)的影響，2008年是整體生態(tài)環(huán)境在所有年份中是最差的一年。2013-2018年生態(tài)環(huán)境質(zhì)量較差的區(qū)域轉(zhuǎn)移到自然保護(hù)區(qū)境內(nèi)，主要是受到區(qū)域氣候和地形條件的雙重影響，表現(xiàn)出慢慢退化的狀態(tài)，因此更要保護(hù)好生態(tài)環(huán)境。

（4）通過(guò)選取樣本點(diǎn)進(jìn)行逐步回歸分析，建立回歸模型可知，其中濕度WET對(duì)環(huán)境的影響作用最大，且起到正向促進(jìn)作用。

5.2 政策建議

對(duì)武夷山國(guó)家公園的生態(tài)環(huán)境進(jìn)行分析可知，生態(tài)環(huán)境質(zhì)量較差的區(qū)域分布在海拔較高的河道周圍，這些區(qū)域植被覆蓋度較低，地表裸露面積較大，因此要格外重視這些區(qū)域的生態(tài)環(huán)境保護(hù)工作。盡量避免不合理的人類活動(dòng)對(duì)這些區(qū)域生態(tài)環(huán)境的破壞，促進(jìn)研究區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的進(jìn)一步改善，完善研究區(qū)的開(kāi)發(fā)與管理制度，同時(shí)要切實(shí)推進(jìn)對(duì)這些區(qū)域生態(tài)環(huán)境的恢復(fù)與重建工作。在保護(hù)環(huán)境的同時(shí)，對(duì)武夷山國(guó)家公園的生態(tài)環(huán)境資源也要充分利用起來(lái)，真正做到綠水青山就是金山銀山。

參考文獻(xiàn)：

[1]寶榮，王毅，蘇利陽(yáng)，等.我國(guó)國(guó)家公園體制試點(diǎn)的進(jìn)展、問(wèn)題與對(duì)策建議[J].中國(guó)科學(xué)院院刊，2018，33（1）：76-85.

[2]陳耀華，黃丹，顏思琦.論國(guó)家公園的公益性、國(guó)家主導(dǎo)性和科學(xué)性[J].地理科學(xué)，2014，34（3）：257-264.

[3]魏凌偉，蘭思仁，熊慧錦，等.1988-2018年武夷山國(guó)家自然保護(hù)區(qū)生境質(zhì)量評(píng)價(jià)[J/OL].西南林業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），[2021-02-22].http：//kns.cnki.net/kcms/detail/53.1218.S.20201230.1306.002.html.

[4]UPTA K， KUMAR P， PATHAN S K，et al.Urban neighborhood green index： A measure of green spaces in urban areas[J].Landscape and Urban Planning，2012（105）：325-335.

[5]張東彥，尹勛，佘寶，等.多源衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)巢湖藍(lán)藻水華爆發(fā)研究[J].紅外與激光工程，2019，48（7）：303-314.

[6]徐涵秋.城市遙感生態(tài)指數(shù)的創(chuàng)建及其應(yīng)用[J].生態(tài)學(xué)報(bào)，2013，33（24）：7853-7862.

[7]徐涵秋.區(qū)域生態(tài)環(huán)境變化的遙感評(píng)價(jià)指數(shù)[J].中國(guó)環(huán)境科學(xué)，2013，33（5）：889-897.

[8]宋慧敏，薛亮.基于遙感生態(tài)指數(shù)模型的渭南市生態(tài)環(huán)境質(zhì)量動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)與分析[J].應(yīng)用生態(tài)學(xué)報(bào)，2016，27（12）：3913-3919.

[9]魏偉，周陶，郭澤呈，等.基于遙感指數(shù)的干旱內(nèi)陸河流域土地生態(tài)敏感性時(shí)空演變特征——以石羊河流域武威市為例[J].生態(tài)學(xué)雜志，2020，39（9）：3068-3079.

[10]岳輝，劉英，朱蓉.基于遙感生態(tài)指數(shù)的神東礦區(qū)生態(tài)環(huán)境變化監(jiān)測(cè)[J].水土保持通報(bào)，2019，39（2）：101-107，114.

[11]王士遠(yuǎn)，張學(xué)霞，朱彤，等.長(zhǎng)白山自然保護(hù)區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的遙感評(píng)價(jià)[J].地理科學(xué)進(jìn)展，2016，35（10）：1269-1278.

[12]林森，胡喜生，吳承禎，等.武夷山國(guó)家公園植被覆蓋演變的時(shí)空特征[J].森林與環(huán)境學(xué)報(bào)，2020，40（4）：347-355.

[13]GOWARD S N， XUE Y K， CZAJKOWSKI K P.Evaluating land surfacemoisture conditions from the remotely sensed temperature/vegetation index measurements-An exploration with thesimplified simple biosphere

mode[J].Remote Sensing ofEnvironment， 2002（79）：225-242.

[14]CRIST EP.A TM tasseled cap equivalent transformation for reflectance factor data[J].Remote sensing of Environ-ment， 1985（17）：301-306.

[15]BAIG MHA，ZHANG L，SHUAI T，et al.Derivation of atasselled cap transformation based on Landsat 8 at- satel-lite reflectance[J].Remote Sensing Letters，2014（5）：423-431.

[16]楊永健.基于遙感生態(tài)指數(shù)的生態(tài)質(zhì)量變化分析[D].西安：長(zhǎng)安大學(xué)，2019.

[17]CHANDER G， MARKHAM B L， HELDER D L.Summary of Curent Radiometric Calibration Coefficients for Landsat MSS， Tm， ETM+， and EO-1 Ali Sensors[J].Remote Sensing of Environment，2009，113（5）：893-903.[18]覃志豪，李文娟，徐斌，等.陸地衛(wèi)星TM6波段范圍內(nèi)地表比輻射率的估計(jì)[J].國(guó)土資源遙感，2004（3）：28-32.

[19]徐涵秋.一種基于指數(shù)的新型遙感建筑用地指數(shù)及其生態(tài)環(huán)境意義[J].遙感技術(shù)與應(yīng)用，2007，22（3）：301-308.

[20]RIKIAMARU A， ROY P S， MIYATAKE S.Tropical Forest Cover Density Mapping[J].International Society for Tropical Ecology， 2002，43（1）：39-47.

[21]游巍斌，何東進(jìn)，巫麗蕓，等.武夷山風(fēng)景名勝區(qū)景觀生態(tài)安全度時(shí)空分異規(guī)律[J].生態(tài)學(xué)報(bào)，2011，31（21）：6317-6327.

[22]林森，胡喜生，吳承禎，等.武夷山國(guó)家公園植被覆蓋演變的時(shí)空特征[J].森林與環(huán)境學(xué)報(bào)，2020，40（4）：347-355.

[23]楊繪婷，徐涵秋.基于遙感空間信息的武夷山國(guó)家級(jí)自然保護(hù)區(qū)植被覆蓋度變化與生態(tài)質(zhì)量評(píng)估[J].應(yīng)用生態(tài)學(xué)報(bào)，2020，31（2）：533-542.

[24]丁九敏，徐涵湄，劉勝，等.雪災(zāi)對(duì)武夷山常綠闊葉林土壤有效氮的影響[J].南京林業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2010，34（3）：136-140.

[25]劉勝，丁九敏，徐涵湄，等.雪災(zāi)對(duì)毛竹林土壤呼吸與微生物生物量碳的影響[J].南京林業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2010，34（3）：126-130.

[26]中華人民共和國(guó)環(huán)境保護(hù)部.生態(tài)環(huán)境狀況評(píng)價(jià)技術(shù)規(guī)范：HJ 192-2015[S].北京：中國(guó)環(huán)境科學(xué)出版社，2015.

（責(zé)任編輯：陳文靜）

收稿日期：2021-03-08

作者簡(jiǎn)介：李立，女，1996年生，碩士研究生，主要從事網(wǎng)絡(luò)地理信息共享與服務(wù)。

通信作者：肖桂榮，男，1972年生，博士，研究員，主要從事地理系信息系統(tǒng)、空間信息網(wǎng)絡(luò)服務(wù)研究（E-mail：xiaogr@fzu.edu）。

基金項(xiàng)目：中國(guó)科學(xué)院戰(zhàn)略性先導(dǎo)科技專項(xiàng)課題（XDA23100500）;中央引導(dǎo)地方科技發(fā)展專項(xiàng)（2020L3005）。