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

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(lǐng)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(shè)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(chǔ)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(shè)的前提工作，同時也是北京市發(fā)展建設(shè)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(yīng)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(yīng)[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(shè)，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(yīng)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(shè)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。