黃河中下游影響區(qū)生態(tài)空間和生態(tài)指數(shù)變化評估

劉小燕,崔耀平,*,董金瑋,史志方,閏亞迪

1 黃河中下游數(shù)字地理技術(shù)教育部重點實驗室(河南大學(xué)), 開封 475004

2 河南省大氣污染綜合防治與生態(tài)安全重點實驗室, 開封 475004

3 河南大學(xué)地理與環(huán)境學(xué)院, 開封 475004

4 中國科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所, 北京 100101

黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展已經(jīng)上升為國家重大戰(zhàn)略,黃河生態(tài)保護(hù)與治理勢在必行[1]。良好的流域生態(tài)環(huán)境是實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的前提條件,但是黃河流域,特別是黃河中下游影響區(qū)人地關(guān)系非常復(fù)雜,尤其是近年來隨著社會的不斷發(fā)展,城市化進(jìn)程不斷加快等人類活動疊加自然干擾造成的生態(tài)環(huán)境問題日益突出[2]。因此,監(jiān)測黃河中下游影響區(qū)生態(tài)狀況、評估生態(tài)環(huán)境變化特征也成為當(dāng)前迫切需要面對的問題[3]。

生態(tài)環(huán)境監(jiān)測和評估方法較多,但缺乏利用遙感作為全數(shù)據(jù)鏈評估黃河中下游影響區(qū)生態(tài)狀況的相關(guān)研究[4]。遙感技術(shù)具有快速、時實、大面積等優(yōu)點已經(jīng)被廣泛地應(yīng)用于生態(tài)環(huán)境領(lǐng)域[5],成為監(jiān)測和評估區(qū)域生態(tài)環(huán)境的有效手段[6]。特別是遙感大數(shù)據(jù)平臺的出現(xiàn),能夠?qū)Ａ繑?shù)據(jù)進(jìn)行快速處理和分析,對生態(tài)環(huán)境的實時監(jiān)測和評估提供幫助。

21世紀(jì)以來國內(nèi)外研究學(xué)者利用遙感技術(shù),通過構(gòu)建指數(shù)模型對區(qū)域生態(tài)環(huán)境的監(jiān)測和評估開展了大量研究,指數(shù)模型主要包括：EI指數(shù)[7]、DPSIR-TOPSIS模型[8]和AHP-Grey的動態(tài)生態(tài)環(huán)境評價模型[9]等,豐富了生態(tài)環(huán)境監(jiān)測和評估的方法。但是以往這些研究存在影響因子選擇單一或模型構(gòu)建受到人為因素的影響等問題,對生態(tài)環(huán)境的監(jiān)測和評估的精度有一定影響。而徐涵秋[10]提出的一種包含濕度、綠度、干度和熱度等因素綜合反映的遙感生態(tài)指數(shù)(Remote Sensing Ecological Index,RSEI),避免人為因素對研究結(jié)果產(chǎn)生的影響,提高了研究結(jié)果的客觀性。近幾年該指數(shù)在漓江流域[11]、長三角城市群[12]以及整個中國區(qū)[13]都有相應(yīng)研究,因此,RSEI指數(shù)是一種普遍接受的可以在大范圍內(nèi)進(jìn)行對比的方法,適宜進(jìn)行大尺度,也適宜進(jìn)行與他人做橫向比較。但目前對黃河中下游影響區(qū)生態(tài)環(huán)境的研究更多關(guān)注某一影響因子對生態(tài)環(huán)境的影響[14]及早期黃河流域生態(tài)環(huán)境狀況[15- 16],缺少對近些年黃河故道等地區(qū)生態(tài)空間變化及生態(tài)狀況的整體監(jiān)測和評估,此外,對黃河有記載以來所流經(jīng)地區(qū)的近20年生態(tài)狀況及其差異性仍不得而知。

本研究基于遙感大數(shù)據(jù)平臺、遙感數(shù)據(jù)以及土地利用分類數(shù)據(jù),利用生態(tài)空間分類體系和RSEI模型,分析2000年以來黃河中下游影響區(qū)生態(tài)空間類型及生態(tài)指數(shù)的時空變化規(guī)律,并對該地區(qū)的生態(tài)環(huán)境進(jìn)行監(jiān)測和評估。

1 數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.1 研究區(qū)界定

本研究涉及到的黃河中下游影響區(qū)是指包括黃河中下游流域在內(nèi)的五省一市,即河南、河北、山東、安徽、江蘇以及天津的部分地區(qū)[17]。研究區(qū)選擇主要是依據(jù)有記載以來,黃河所流經(jīng)區(qū)域(圖1)。2600多年來[18],黃河下游河道經(jīng)歷了從北到南,又從南到北的大循環(huán)擺動。下游故道略呈折扇形,最北經(jīng)由今河北霸州市、天津海河入海,最南經(jīng)由安徽、江蘇奪淮河入海(在江蘇省經(jīng)過中山河與黃河故道在濱?？h入海)。因此,研究區(qū)不僅僅局限于黃河當(dāng)前的流域范圍,更多關(guān)注為黃河流域的影響范圍,既包括當(dāng)前的黃河河道及黃河流域范圍,還考慮歷史的黃河故道及其流域波及范圍。研究區(qū)地理位置在32°25′—39°21′N和119°25′—110°10′E,研究區(qū)總面積26.72萬km2,該區(qū)域位于華北平原,地勢平坦,屬于暖溫帶半干旱季風(fēng)氣候,夏季溫暖多雨,冬季寒冷干燥。

圖1 黃河中下游影響區(qū)Fig.1 Affected area in the middle and lower reaches of the Yellow River

1.2 研究數(shù)據(jù)

土地利用遙感觀測數(shù)據(jù)。本研究土地利用類型數(shù)據(jù)來自于中國科學(xué)院資源與環(huán)境數(shù)據(jù)中心[19],涉及2000年和2020年的兩期影像,空間分辨率為1km。原始數(shù)據(jù)來主要來自Landsat影像,選取影像時盡量避免云霧干擾,以無云或者少云的準(zhǔn)備生長季影像為主[20]。對遙感影像進(jìn)行幾何校正和圖像增強(qiáng)處理,建立圖像解譯標(biāo)志[21]。土地利用類型分為耕地、林地、草地、水域、建設(shè)用地、未利用地等6個一級類。兩期遙感影像分類準(zhǔn)確度為92.4%和93.2%,滿足本研究要求[22]。

MODIS影像數(shù)據(jù)。采用空間分辨率為500m、時間分辨率為8d的MOD09A1地面反射率數(shù)據(jù),對該數(shù)據(jù)進(jìn)行輻射定標(biāo)和幾何校正等基本處理,其消除大氣散射、吸收、反射引起的部分誤差,為地表實際反射率[23- 24]。本研究同時利用MOD11A2 V6 數(shù)據(jù)提供的空間分辨率為1km的8d平均地表溫度數(shù)據(jù)。

1.3 研究方法

1.3.1生態(tài)空間定義及變化分析

《生態(tài)保護(hù)紅線劃定指南》中對生態(tài)空間定義為指具有自然屬性、以提供生態(tài)服務(wù)或生態(tài)產(chǎn)品為主體功能的國土空間,包括森林、草原、濕地等。這一定義更多的是從國土空間規(guī)劃或生態(tài)紅線的角度,早前學(xué)術(shù)界就生態(tài)空間展開過深入研究,但目前并未對生態(tài)空間的概念與分類達(dá)成共識。而本研究從生態(tài)評估角度參考最新學(xué)者[25]對生態(tài)空間的定義,該生態(tài)空間的界定不僅考慮了國土資源的生態(tài)空間定義,還包括了建設(shè)用地和耕地等受到人為干擾強(qiáng)烈的土地范圍,即本研究涉及的生態(tài)空間不僅是把生產(chǎn)和生活用地也看作承載著城鎮(zhèn)和農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)的空間范圍統(tǒng)一加以考慮。因此,本研究基于土地利用類型衍生出三種生態(tài)用地類型：生態(tài)用地、半生態(tài)用地和弱生態(tài)用地(表1)。

表1 生態(tài)空間分類及與土地利用類型的映射關(guān)系Table 1 Ecological space classification system and its corresponding land use/land cover classification

本研究基于土地利用類型衍生的生態(tài)空間分類體系,通過疊加運算實現(xiàn)圖譜融合對研究區(qū)生態(tài)空間類型變化進(jìn)行統(tǒng)計分析[26]。具體步驟為：1)對經(jīng)過分類后的土地利用數(shù)據(jù)集進(jìn)行重分類,設(shè)置生態(tài)用地、半生態(tài)用地和弱生態(tài)用地三類編碼分別為1、2、3；2)將前一時刻的柵格單元的編碼作為十位數(shù),后一時刻的柵格單元的編碼作為個位數(shù),生成一個兩位數(shù)編碼的生態(tài)空間圖譜單元。最終得到2000—2020年黃河中下游影響區(qū)生態(tài)空間變化圖譜。

1.3.2RSEI指標(biāo)計算及變化分析

RSEI是一種完全基于遙感數(shù)據(jù)得到的綜合分析區(qū)域生態(tài)環(huán)境的方法,可以客觀反映區(qū)域的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量[27-28]。該方法選擇濕度(Wet)、綠度(NDVI)、干度(NDSI)、熱度(LST)等4個生態(tài)因子[29- 30]。其中,熱度指標(biāo)LST數(shù)據(jù)利用同源的MODIS地表溫度產(chǎn)品插補(bǔ)得到完整的LST數(shù)據(jù)[31],其余指標(biāo)公式如下:

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

(1)

Wet=0.10839ρ1+0.0912ρ2+0.5065ρ3+0.4040ρ4-0.2410ρ5-0.4658ρ6-0.5306ρ7

(2)

NDVI=(ρ2-ρ1)/(ρ2+ρ1)

(3)

NDSI=(IBI+SI)/2

(4)

(5)

(6)

式中,ρ1—7代表MODIS第1—7波段的地表反射率。SI表示土壤指數(shù),IBI表示建筑指數(shù)。由于四個指標(biāo)量綱不統(tǒng)一,為了減小對研究結(jié)果的影響,最終是將各指標(biāo)的值進(jìn)行歸一化處理,使其變換到0—1之間[32],公式如下：

(7)

式中,NI為歸一化指標(biāo),I為原始指標(biāo),Imin為指標(biāo)I最小值,Imax為指標(biāo)I最大值。

之后對四個指標(biāo)通過主成分分析方法進(jìn)行合成,并選取得到的第一主成分作為RSEI指數(shù)[13]。根據(jù)RSEI模型計算出研究區(qū)2000—2020年RSEI值,RSEI值越高,表示生態(tài)空間狀況越好。為了更直觀地反映研究區(qū)生態(tài)空間狀況,根據(jù)《生態(tài)環(huán)境評價技術(shù)規(guī)范》中生態(tài)環(huán)境分級標(biāo)準(zhǔn)[3],進(jìn)一步將RSEI值以0.2為間隔劃分為5個等級,分別代表生態(tài)狀況差(0—0.2)、較差(0.2—0.4)、中等(0.4—0.6)、良(0.6—0.8)、優(yōu)(0.8—1)5個等級。

2 研究結(jié)果

2.1 生態(tài)空間演變的時空特征

通過對研究區(qū)2000年和2020年土地利用分布變化進(jìn)行統(tǒng)計,獲得研究區(qū)不同時段各土地利用類型分布及其變化情況(圖2,圖3)。結(jié)果表明研究區(qū)主要土地利用類型是耕地,且分布較廣泛,2000年和2020年耕地面積分別占研究區(qū)總面積的71.37%和67.91%,近20年間面積共減少9849km2,減少速度為469km2/a；研究區(qū)林地分散度較小,集中分布在河南省西南一帶,與2000年林地面積相比,2020年面積共減少805km2；研究區(qū)草地主要分布在林地外圍,此外山東省北部和南部也分布大量草地,草地面積同樣有所減少,共減少1878km2,減少速度為減少89km2/a；水域主要包括黃河、天津市的北大港水庫和團(tuán)泊洼水庫、山東省微山湖以及江蘇省的洪澤湖和高郵湖,面積共增加1662km2,增速為79km2/a；2000年建設(shè)用地只集中在城區(qū),2020年可以明顯看到建設(shè)用地以各自為中心向外擴(kuò)大,近20年建設(shè)用地面積共增加11146km2,增速為531km2/a,其中河南省鄭州市、山東省濟(jì)南市以及天津市建設(shè)用地面積明顯增大；未利用地主要包括自然保護(hù)區(qū)和濕地公園等,主要分布在河北省北部邊界和山東省北部邊界,自2000年至2020年面積共減少1175km2,增速為56km2/a。

圖2 2000年和2020年土地利用類型變化統(tǒng)計Fig.2 Statistics of land use type change in 2000 and 2020

圖3 2000年和2020年土地利用類型分布Fig.3 Distribution of land use types in 2000 and 2020

2000—2020年研究區(qū)生態(tài)空間用地發(fā)生了不同程度的變化(圖4)。“半生態(tài)用地→弱生態(tài)用地”占比最大,占總變化面積的41.78%,面積為32452km2,即平均每年有1545km2地區(qū)由耕地轉(zhuǎn)為建設(shè)用地；其次為“弱生態(tài)用地→半生態(tài)用地”、“生態(tài)用地→半生態(tài)用地”和“半生態(tài)用地→生態(tài)用地”,面積分別為21927km2、10154km2和8927km2,占比分別為28.21%、13.06%和11.48%。山東省和河南省生態(tài)空間類型轉(zhuǎn)換的面積較多,轉(zhuǎn)換面積分別為23455km2和24513km2,且多以“半生態(tài)用地→弱生態(tài)用地”為主,天津市生態(tài)空間類型轉(zhuǎn)換面積較少,共轉(zhuǎn)換1920km2；“弱生態(tài)用地→生態(tài)用地”類型主要集中在天津市和山東省北部邊界,“生態(tài)用地→半生態(tài)用地”主要集中在黃河入?？趨^(qū)域(山東省東營市),而河南省主要以“半生態(tài)用地→弱生態(tài)用地”和“半生態(tài)用地→生態(tài)用地”為主,其中“半生態(tài)用地→弱生態(tài)用地”主要集中在河南省的鄭州市和洛陽市,而“半生態(tài)用地→生態(tài)用地”主要分布在河南省黃河流域一帶,呈狹長分布。

圖4 生態(tài)空間類型轉(zhuǎn)換Fig.4 Ecological space type transformation

2.2 生態(tài)指數(shù)時空變化

統(tǒng)計研究區(qū)2000—2020年RSEI分布變化情況并進(jìn)行趨勢線分析和顯著性檢驗。從圖5中可以看出,生態(tài)級別為“優(yōu)”主要分布在河南省、江蘇省和安徽省周邊；研究區(qū)中部生態(tài)級別主要為“中等”和“良”；研究區(qū)北部生態(tài)級別以“較差”為主,只有北部邊界一帶生態(tài)級別為“差”。通過利用線性趨勢分析法了解研究區(qū)時空變化趨勢,分析結(jié)果表明生態(tài)指數(shù)變化較小的地區(qū)主要集中在研究區(qū)中部,而研究區(qū)北部和南部生態(tài)狀況變化較大,且通過了0.01顯著性檢驗。

圖5 2000—2020年研究區(qū)RSEI變化分析Fig.5 Change analysis of RSEI from 2000 to 2020

統(tǒng)計研究區(qū)各生態(tài)級別面積,以便對研究區(qū)生態(tài)質(zhì)量進(jìn)行評估。結(jié)果表明：研究區(qū)2000—2020年生態(tài)級別為“中等”、“良”的研究區(qū)面積整體呈上升趨勢,2000—2020年兩者面積分別增加52956km2和39296km2,從2000年占比36.60%和8.94%增加至2020年的52.77%和20.94%,而生態(tài)級別為“較差”呈下降趨勢,面積共減少41593km2,由2000年的32.92%減少至2020年的20.21%；生態(tài)級別為“差”的研究區(qū)面積整體呈下降趨勢,由2000年的5.93%減少至2020年的2.80%；生態(tài)級別為“優(yōu)”的研究區(qū)面積整體處于緩慢增長狀態(tài),近20年共增加9979km2,由2000年的0.23%增加至2020年的3.28%(圖6)。

圖6 2000—2020年不同生態(tài)等級面積動態(tài)變化 Fig.6 The dynamics of various ecological grades from 2000 to 2020

2000—2020年研究區(qū)內(nèi)各省市生態(tài)空間類型發(fā)生不同程度變化,但RSEI整體呈穩(wěn)健增長趨勢。2005年RSEI均值達(dá)到最小(0.39),生態(tài)級別為“較差”,而2018年RSEI均值達(dá)到最大(0.52),生態(tài)級別為“中等”,說明研究區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量有所提高(圖7)。統(tǒng)計研究區(qū)五省一市每年RSEI變化,結(jié)果顯示各省市RSEI均呈現(xiàn)緩慢增長趨勢,其中江蘇省和河南省生態(tài)環(huán)境較好,生態(tài)級別整體處于“中等”,RSEI分別為0.54、0.49,山東省、安徽省和河北省生態(tài)級別由“較差”轉(zhuǎn)為“中等”,RSEI分別增長0.14、0.05和0.17,2000—2015年天津市的RSEI在0.3之間平穩(wěn)波動,但2015年之后,天津市RSEI急劇上升,RSEI由2015年的0.26上升為0.56。

圖7 研究區(qū)各個省市生態(tài)空間類型RSEI變化圖Fig.7 RSEI changes in various provinces and ecological space types in the study area

統(tǒng)計研究區(qū)黃河流域內(nèi)外2000—2020年RSEI變化情況(圖8),得到黃河流域內(nèi)外RSEI均呈波動上升趨勢,RSEI整體介于0.4—0.5之間,生態(tài)級別整體為“中等”。圖8可以看出流域內(nèi)外RSEI平均值變化波動情況大體類似,2003年流域內(nèi)外RSEI最小,RSEI分別為0.40和0.38,而2018年達(dá)到最大值(0.56和0.54)；多年來流域內(nèi)外的RSEI變化趨勢值均較小(0.007)且?guī)缀鯚o差異。就2000—2020年流域內(nèi)外RSEI多年平均而言,黃河流域的RSEI為0.479,大于流域之外的0.469。這說明了黃河流域內(nèi)的生態(tài)狀況雖然整體略好于流域之外,但是流域內(nèi)外的變化值均很小且變化趨勢并無明顯差異。

圖8 黃河流域內(nèi)外年RSEI平均值年際變化 Fig.8 Annual change of RSEI in and outside the Yellow River basin

2.3 不同生態(tài)空間類型內(nèi)生態(tài)指數(shù)變化分析

2000—2020年各生態(tài)空間類型的生態(tài)狀況整體均有所提升。圖9表明2000—2020年期間3種生態(tài)空間類型的RSEI均呈上升趨勢,表明生態(tài)用地區(qū)域的生態(tài)保持整體向好、耕地生態(tài)功能增強(qiáng)及城市等人居生態(tài)環(huán)境均有所好轉(zhuǎn)。3種生態(tài)空間類型的RSEI主要集中在0.4—0.6之間,生態(tài)級別整體為“中等”,2003年RSEI達(dá)到近20年最小,而2018年RSEI達(dá)到最大。從圖9中可以看出2015年之前各生態(tài)空間類型RSEI整體變化平穩(wěn),整體波動幅度為0.04,2015年之后RSEI急劇上升,上升幅度為0.2。

圖9 研究區(qū)各生態(tài)空間類型的RSEI變化Fig.9 Annual RSEI change of various ecological space types

3 結(jié)論與討論

3.1 結(jié)論

本研究利用土地利用數(shù)據(jù)衍生出的生態(tài)空間,并分析黃河中下游影響區(qū)生態(tài)空間類型變化；進(jìn)一步,基于Google Earth Engine平臺合成無云MODIS數(shù)據(jù)并通過主成分分析生成遙感生態(tài)指數(shù)RSEI[33],進(jìn)一步對研究區(qū)生態(tài)指數(shù)的變化進(jìn)行分析。本研究得到以下幾點基本結(jié)論：

(1)生態(tài)空間用地類型變化中,“半生態(tài)用地→弱生態(tài)用地”占比最大,占總變化面積的41.78%,表明近20年城市的擴(kuò)張主要以侵占農(nóng)田為主,其次為“弱生態(tài)用地→半生態(tài)用地”,占比為28.21%,表明在城市擴(kuò)張侵占農(nóng)田的同時也會伴隨著少部分其他生態(tài)類型轉(zhuǎn)換為農(nóng)田。

(2)研究區(qū)2000—2020年生態(tài)狀況整體有所改善,生態(tài)級別為“中等”、“良”和“優(yōu)”的研究區(qū)面積整體呈上升趨勢,而生態(tài)級別為“較差”和“差”的面積呈下降趨勢；研究區(qū)各省份的生態(tài)狀況也在持續(xù)改善,特別是山東省、安徽省和河北省生態(tài)級別由“較差”轉(zhuǎn)為“中等”。研究區(qū)黃河流域內(nèi)外區(qū)域的RSEI均呈上升趨勢且趨勢基本一致,說明了黃河流域內(nèi)外的生態(tài)狀況幾乎沒有區(qū)別。

(3)研究區(qū)生態(tài)用地、半生態(tài)用地和弱生態(tài)用地RSEI主要分布在0.4—0.6之間,生態(tài)級別整體為“中等”。2000—2020年RSEI整體均呈現(xiàn)線性上升趨勢,對應(yīng)生態(tài)空間可知,研究區(qū)林草地等生態(tài)用地的生態(tài)狀況持續(xù)向好、耕地的生態(tài)功能有所增強(qiáng),城市等人居生態(tài)環(huán)境亦有所好轉(zhuǎn)。

3.2 討論

在整個研究過程中,本研究完全利用了遙感手段和對應(yīng)逐柵格的算法完成了數(shù)據(jù)處理與運算,而沒有任何人為的權(quán)重設(shè)置、參數(shù)賦值等步驟。本研究搭建的研究框架能夠快速地對2000—2020年來黃河中下游影響區(qū)的生態(tài)狀況進(jìn)行定量評估,且本研究所用RSEI與其他評估方法相比[34-35],數(shù)據(jù)更容易獲取和運算分析,也使評估結(jié)果更為客觀。

就結(jié)果而言,雖然研究區(qū)整體的生態(tài)狀況持續(xù)改善,他人的研究也發(fā)現(xiàn)了在研究時段研究區(qū)植被具有增強(qiáng)的趨勢[36-37],但要注意的是,在逐柵格分析生態(tài)指數(shù)的變化趨勢時,發(fā)現(xiàn)在局部區(qū)域,尤其是研究區(qū)中部還存在很多地方生態(tài)指數(shù)下降。因此,我們有必要審慎對待這段時期的生態(tài)好轉(zhuǎn)狀況,尤其是植被綠度,在全國范圍內(nèi)均持續(xù)提升的大背景下[38],對生態(tài)空間的轉(zhuǎn)換驅(qū)動因子及其對生態(tài)狀態(tài)的影響因素與穩(wěn)定性等方面仍需進(jìn)一步探索。

研究區(qū)生態(tài)狀況復(fù)雜多樣,氣候變化、人類行為[39]以及政策變化[40]都會對生態(tài)環(huán)境產(chǎn)生一定的影響,本研究RSEI指數(shù)雖考慮濕度、綠度、干度和熱度等四種因素,但并未考慮氣候因子等對生態(tài)環(huán)境的影響。因此在今后研究中,應(yīng)結(jié)合實際情況,在現(xiàn)有研究的基礎(chǔ)上添加氣候因子等多種影響因素,更加精確的對研究區(qū)的生態(tài)環(huán)境狀況進(jìn)行監(jiān)測和評估。