緱少偉 劉昭華 顧盼盼
(江西理工大學(xué) 土木與測繪工程學(xué)院, 江西 贛州 341099)
生態(tài)環(huán)境是自然、經(jīng)濟(jì)、社會等要素相互作用、相互影響的有機(jī)整體,是人類賴以生存和發(fā)展的基礎(chǔ)。21世紀(jì)以來,人類活動對自然環(huán)境的作用不斷增強(qiáng),人文過程逐漸成為驅(qū)動地表各類生態(tài)環(huán)境和環(huán)境演變的主要力量[1],隨著科技水平的進(jìn)步和環(huán)保理念的加深,使得人類活動在生態(tài)環(huán)境的發(fā)展中占據(jù)主導(dǎo)地位[2]。新時期中國生態(tài)文明建設(shè)、新型城鎮(zhèn)化與鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略持續(xù)推進(jìn),人地系統(tǒng)與國土空間治理格局正在經(jīng)歷著歷史性變革,人地系統(tǒng)協(xié)調(diào)與區(qū)域發(fā)展面臨的問題愈加復(fù)雜[3],以犧牲資源、環(huán)境為代價的粗放式經(jīng)濟(jì)增長將導(dǎo)致發(fā)展模式的不可持續(xù)和逐步惡化。充分認(rèn)識人類活動對生態(tài)環(huán)境重要驅(qū)動影響,以可持續(xù)發(fā)展為目標(biāo),實(shí)現(xiàn)自然資源空間配置的優(yōu)化協(xié)調(diào),具有重要的研究意義[4]。
衛(wèi)星遙感對地觀測技術(shù)具有大面積同步觀測、綜合性、時效性、周期性等優(yōu)勢,已在城市生態(tài)環(huán)境監(jiān)測方面被廣泛地應(yīng)用[5],為區(qū)域尺度的生態(tài)環(huán)境監(jiān)測和人類活動評估提供了新的方向[6]。2013年,徐涵秋提出一種基于遙感的生態(tài)質(zhì)量評估模型——遙感生態(tài)指數(shù)(remote sensing based ecological index, RSEI)[7],其通過主成分變換,將綠度、濕度、干度與熱度進(jìn)行耦合,計(jì)算無須人工干預(yù),避免了多指標(biāo)評價中人為確定權(quán)重的主觀性,能夠較為全面地反映某一地區(qū)的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量水平[8],被廣泛應(yīng)用與區(qū)域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量監(jiān)測和質(zhì)量評價中。
近年來各種形式的人類活動直接或間接地改造著生態(tài)環(huán)境,是除了氣候變化以外影響生態(tài)環(huán)境的一個主要因素。人類活動強(qiáng)度的定量化和空間化是研究人類活動和生態(tài)環(huán)境相互作用的基礎(chǔ)[9]。目前主要的量化研究方法有以下四種:凈初級生產(chǎn)力人類占用法、土地類型變化法、全球干擾指數(shù)法和人類足跡指數(shù)法,人類足跡指數(shù)法一經(jīng)提出,便在全球范圍內(nèi)不同尺度下得到應(yīng)用和修正[10]。慕號偉[11]等采用反映人類壓力的8個變量(建筑環(huán)境,人口密度,夜間燈光,耕地,牧場,道路,鐵路和通航水路),開發(fā)了長時間跨度內(nèi)具有時空一致性的人類足跡數(shù)據(jù)集(human footprint dataset ,HFP),為定量化分析長時間跨度內(nèi)的人類活動強(qiáng)度提供了機(jī)會。
本文以徐涵秋提出的RSEI模型為基礎(chǔ),對贛州市生態(tài)環(huán)境質(zhì)量進(jìn)行量化評估并分析其變化趨勢;此外,本研究使用慕號偉等人開發(fā)的人類足跡數(shù)據(jù)集,以贛州市2001—2015年15年的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),通過耦合協(xié)調(diào)度模型,分析贛州市人類活動和生態(tài)環(huán)境的耦合響應(yīng)關(guān)系。
贛州市位于江西省的南端,陸地面積約為3.9×104km2,是江西省面積最大、人口最多的城市。地勢四周高、中間低,南高于北,中部丘陵起伏,小盆地散布,河流匯聚,山多地少。礦產(chǎn)資源豐富,素有“世界鎢都”“稀土王國”的美譽(yù)。贛州市屬于亞熱帶丘陵山區(qū)濕潤季風(fēng)氣候,水資源豐富,生態(tài)環(huán)境良好,是“中國優(yōu)秀旅游城市”之一。
本研究使用的數(shù)據(jù)包括行政區(qū)劃數(shù)據(jù)、Modis影像數(shù)據(jù)、人類足跡數(shù)據(jù)集,如表1所示。本研究中的數(shù)據(jù)處理過程包括對Modis影像數(shù)據(jù)的拼接、裁剪,處理過程是在谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)平臺進(jìn)行。
表1 數(shù)據(jù)源詳細(xì)說明
遙感生態(tài)指數(shù)選取了常用的綠度、熱度、干度和濕度這4個人類能夠直觀感受生態(tài)優(yōu)劣的指標(biāo),具有良好的代表性[7]。RSEI采用主成分變換對4個指標(biāo)進(jìn)行集成,由第一主成分(PC1)來構(gòu)建RSEI,各指標(biāo)的權(quán)重通過他們對PC1的貢獻(xiàn)度來客觀確定,貢獻(xiàn)度又取決于研究區(qū)數(shù)據(jù)的特性,而不是人為的主觀因素,因此模型具有較強(qiáng)的魯棒性,可以適用于各種不同地理?xiàng)l件的地區(qū)[12]。
RSEI值RSEI的構(gòu)建方法如下:
RSEI=PCA(NDVI,Lst,NDBSI,Wet)
(1)
式中,PCA為主成分分析法(principal component analysis,PCA);NDVI為歸一化植被指數(shù)(norma-lized difference vegetation index,NDVI);Lst為熱度指數(shù)LST;NDBSI為干度指標(biāo),即歸一化差異裸土指數(shù)(normalized difference bare soil index,NDBSI);Wet為濕度指標(biāo)WET,全部可由遙感數(shù)據(jù)計(jì)算獲得,計(jì)算平臺為GEE。
人類活動評價往往通過其引發(fā)的相關(guān)效應(yīng)進(jìn)行間接評估。中國農(nóng)業(yè)大學(xué)使用表征人類壓力的八個變量(即建筑環(huán)境、人口密度、夜間燈光、農(nóng)田、牧場、道路、鐵路和通航水道),開發(fā)了2000—2018年全球人類足跡數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)集在長時間跨度內(nèi)具有較強(qiáng)的時空一致性,為表征全球和區(qū)域范圍內(nèi)的人類活動強(qiáng)度提供了機(jī)會。因此,文章選用人類足跡數(shù)據(jù)集來表征2001—2015年贛州市人類活動。
本研究利用一元線性回歸分析法研究像元尺度上贛州市2001—2015年人類活動強(qiáng)度和生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的時空變化趨勢。
計(jì)算公式如下:
(2)
式中,Slope為x指標(biāo)在某一時間段內(nèi)的變化趨勢;n總的研究年數(shù);i為年份;xi為指標(biāo)x在第i年的值。
運(yùn)用耦合協(xié)調(diào)度模型分析人類活動強(qiáng)度與生態(tài)環(huán)境質(zhì)量之間的關(guān)系。耦合協(xié)調(diào)度常用來測度不同系統(tǒng)的協(xié)調(diào)發(fā)展程度,廣泛應(yīng)用于城鎮(zhèn)化、經(jīng)濟(jì)發(fā)展和生態(tài)環(huán)境等系統(tǒng)。耦合度反映了雙方相互作用的強(qiáng)弱程度,不分利弊;協(xié)調(diào)度反映雙方耦合關(guān)系的良性程度,可以表征各系統(tǒng)之間是在高水平上相互促進(jìn)還是低水平上相互制約。耦合度高說明雙方存在較強(qiáng)的相互作用關(guān)系,而協(xié)調(diào)度高則說明兩者存在良性的、高水平的相互促進(jìn)作用。
國內(nèi)耦合度模型應(yīng)用廣泛,相關(guān)文獻(xiàn)研究中存在多個類似但略有差異的公式。本研究采用雙系統(tǒng)的耦合度模型,計(jì)算公式如下:
(3)
式中,S1、S2分別為人類活動強(qiáng)度與生態(tài)環(huán)境質(zhì)量;C為人類活強(qiáng)度與生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的耦合度,C越大,子系統(tǒng)間離散程度越小,說明人類活動與生態(tài)環(huán)境相互作用越強(qiáng)。
耦合協(xié)調(diào)度計(jì)算方法為
(4)
式中,R為耦合協(xié)調(diào)度;T為系統(tǒng)間綜合協(xié)調(diào)指數(shù);α、β為特定權(quán)重且α+β=1。根據(jù)已有研究,權(quán)重α、β的相對大小值對耦合協(xié)調(diào)度的總體趨勢不會產(chǎn)生影響[15],并且人類活動和生態(tài)環(huán)境在系統(tǒng)中的地位平等,本文選取α=β=0.5
四個時相的主成分分析結(jié)果如表2所示,對生態(tài)有益的綠度和濕度在第一主成分PC1中的載荷值具有相同的符號且均為正值,對生態(tài)不利的干度和熱度的載荷值則具有與綠度和濕度相反的符號,這表明第一主成分PC1具有明確的生態(tài)意義。但4個指標(biāo)在PC2和PC3的在載荷符號沒有明顯的規(guī)律變化,說明其沒有明顯的生態(tài)意義,這與現(xiàn)有的研究結(jié)果一致。
表2 各指標(biāo)主成分分析結(jié)果
在2001—2015年這15年間,贛州市的年平均RSEI數(shù)值由2001年的0.657上升為2015年的0.67,而具體到各年份可以看出,數(shù)值變化表現(xiàn)為4個階段。如圖1(a)所示,2001—2005年,RSEI值先下降而后穩(wěn)步上升,而在 2005—2007年RSEI的值又呈現(xiàn)出下降趨勢,在2007—2013年,RSEI值先是由2007年的0.554震蕩上升到2010年的0.733,而后又呈現(xiàn)出震蕩下降的趨勢,下降到2013年的0.558,2013—2015年又呈現(xiàn)出穩(wěn)步上升趨勢。通過擬合得到2001—2015年贛州市RESI的年際變化趨勢線,由擬合曲線的斜率發(fā)現(xiàn)2001—2015年贛州市的年平均RSEI整體呈現(xiàn)上升趨勢,這表明近15年間贛州市的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量在不斷提高。
為進(jìn)一步探究贛州市行政區(qū)劃內(nèi)RSEI的時空變化差異,本研究統(tǒng)計(jì)了2001—2015年贛州市各市縣的年均RSEI的變化情況,見圖1(b)。結(jié)果表明,各區(qū)縣的RSEI在時間上的變化趨勢不明顯,而在空間上卻存在著顯著的差異。贛州市中西部和南部的三個區(qū)縣全南縣、龍南縣和崇義縣多年平均RSEI值最高。其中全南縣多年平均值為0.694(標(biāo)準(zhǔn)差為0.067),龍南縣為0.686(標(biāo)準(zhǔn)差為0.056),崇義縣為0.659(標(biāo)準(zhǔn)差為0.081)。這三個區(qū)縣森林覆蓋率均在80%以上,區(qū)域內(nèi)受人類活動影響較小,從多年RSEI均值可以反映出這三個地區(qū)的生態(tài)環(huán)境保持在較優(yōu)的水平,但近年來建成區(qū)的不斷擴(kuò)張,對該地區(qū)的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量造成了負(fù)面影響。
(a)RSEI年均值變化趨勢
利用趨勢分析法計(jì)算贛州市15年內(nèi)的RSEI時空變化趨勢圖2(a),結(jié)果表明贛州市大部分區(qū)域RSEI呈增長趨勢,較為明顯的增長主要集中在大余縣、上猶縣、興國縣、信豐縣和贛縣;但在贛州市中部和南部地區(qū),RSEI呈現(xiàn)出了下降趨勢,其中深色區(qū)域如全南縣、龍南縣、南康區(qū)、章貢區(qū)、安遠(yuǎn)與尋烏縣交界處RSEI降低趨勢較為明顯。
注:本圖基于自然資源部標(biāo)準(zhǔn)地圖服務(wù)系統(tǒng)下載的標(biāo)準(zhǔn)地圖制作
人類活動強(qiáng)度(HFP)的增長主要分布在各市縣的中心城區(qū),圖2(b)顯示,章貢區(qū)、南康區(qū)和瑞金市的人類足跡指數(shù)呈現(xiàn)出大面積增加趨勢,興國縣、信豐縣、于都縣、寧都縣、石城縣、信豐縣、尋烏縣的中心城區(qū)也表現(xiàn)出明顯的增加趨勢。贛州是全國著名的革命老區(qū),近年來國家一系列幫扶贛南中央蘇區(qū)振興發(fā)展的政策,為贛州吸引了大量投資,帶動了區(qū)域內(nèi)的經(jīng)濟(jì)增長,也為城市化帶來了動力和資源。同時,區(qū)域內(nèi)的經(jīng)濟(jì)活動對生態(tài)環(huán)境質(zhì)量也造成了極大的影響,如經(jīng)濟(jì)活躍度較高的章貢區(qū),多年RSEI平均值最低,為0.518(標(biāo)準(zhǔn)差為0.125)。作為贛州市的中心城區(qū),章貢區(qū)近年來發(fā)展迅速,人類活動強(qiáng)度不斷增加,轄區(qū)內(nèi)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量受人類活動影響較為明顯。
3.2.1 耦合度時空變化分析(特征)
利用式(3)、式(4),本研究從像元尺度分析了RSEI與人類活動強(qiáng)度之間的耦合度,并從縣域尺度進(jìn)行分析。研究表明,贛州市中心城區(qū)章貢區(qū)、南康區(qū)以及于都縣三個地區(qū)的耦合度較高,年平均電荷耦合器件(charge coupled device,CCD)在0.45~0.58之間。其他各縣域的耦合協(xié)調(diào)度較低,處于磨合階段。崇義縣和全南縣兩地耦合度最低,表明這兩個地區(qū)受人類活動影響較小,這與其多年RSEI年平均值最高相一致。章貢區(qū)等其他中心城區(qū)雖然生態(tài)環(huán)境質(zhì)量受人類活動影響較大,但其仍舊相對處于高水平耦合階段,這表明現(xiàn)階段的人類活動并沒有對該區(qū)域的耦合協(xié)調(diào)發(fā)展造成重大影響。由圖2(c)可以發(fā)現(xiàn),市中心經(jīng)濟(jì)活躍度較高的區(qū)域耦合協(xié)調(diào)度呈下降趨勢,表明人類活動的提高不會一直對區(qū)域的協(xié)調(diào)發(fā)展產(chǎn)生積極影響;市中心周邊區(qū)域的耦合協(xié)調(diào)度呈上升趨勢,表明贛州市正在由中心向外發(fā)展。
3.2.2RSEI、HFP與耦合協(xié)調(diào)度之間的關(guān)系
由人類活動強(qiáng)度和生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的擬合關(guān)系圖3(a)~圖3(c)可以看出,人類活動強(qiáng)度和生態(tài)環(huán)境質(zhì)量之間呈線性負(fù)相關(guān),人類活動強(qiáng)度的不斷增加,會在一定程度上導(dǎo)致地區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量降低,隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展和城市規(guī)模的不斷擴(kuò)大,越來越多的建設(shè)用地占據(jù)了城市中的生態(tài)用地,導(dǎo)致植被覆蓋度下降,區(qū)域蓄水能力降低,地表溫度升高,對生態(tài)環(huán)境產(chǎn)生了很大的影響,這與現(xiàn)實(shí)情況一致;從圖3(d)~圖3(f)可以發(fā)現(xiàn),人類活動強(qiáng)度對耦合協(xié)調(diào)度的影響分為2個階段,人類活動強(qiáng)度的增加先是促進(jìn)了地區(qū)耦合協(xié)調(diào)度的發(fā)展,表明城市化在一定程度上會促進(jìn)區(qū)域的協(xié)調(diào)發(fā)展,為區(qū)域人地關(guān)系的協(xié)調(diào)產(chǎn)生積極影響。而過度的城市化則對耦合協(xié)調(diào)度的發(fā)展不利,在城市發(fā)展的過程中忽視對生態(tài)環(huán)境的保護(hù),會對地區(qū)的協(xié)調(diào)發(fā)展產(chǎn)生極為不利的影響。因此,在發(fā)展的過程中,應(yīng)重視對生態(tài)環(huán)境的保護(hù),在考慮區(qū)域環(huán)境承載能力的前提下,促進(jìn)區(qū)域的協(xié)調(diào)發(fā)展。
圖3 人類活動強(qiáng)度與生態(tài)環(huán)境質(zhì)量、耦合協(xié)調(diào)度的散點(diǎn)擬合圖
本研究以贛州市為例,將遙感數(shù)據(jù)與多源時空數(shù)據(jù)結(jié)合,進(jìn)行城市生態(tài)環(huán)境質(zhì)量和人類活動強(qiáng)度時空變化分析,并對生態(tài)環(huán)境質(zhì)量和人類活動強(qiáng)度之間的耦合機(jī)制進(jìn)行探討,結(jié)論如下:
(1)在2001—2015年,贛州市的總體生態(tài)環(huán)境質(zhì)量呈明顯上升趨勢,但在經(jīng)濟(jì)活躍度較高的中心城區(qū)則有所下降。
(2)區(qū)域內(nèi)的人類活動強(qiáng)度和耦合協(xié)調(diào)度呈現(xiàn)由中心向四周擴(kuò)散的趨勢,表明人類活動的區(qū)域正在不斷向外擴(kuò)張。
(3)人類活動強(qiáng)度與生態(tài)環(huán)境質(zhì)量之間表現(xiàn)出負(fù)相關(guān)關(guān)系,而人類活動的持續(xù)增強(qiáng),使得耦合協(xié)調(diào)度呈現(xiàn)出先增后減的趨勢,表明人類活動強(qiáng)度的提高不會對區(qū)域環(huán)境一直產(chǎn)生積極影響。因此,在城市發(fā)展的過程中需要協(xié)調(diào)好生態(tài)環(huán)境與人類活動之間的關(guān)系,在不破壞生態(tài)環(huán)境的前提下,實(shí)現(xiàn)地區(qū)的科學(xué)可持續(xù)發(fā)展。