何亮, 杜清, 崔麗洋, 關(guān)力偉, 郭帥, 蔣磊*
(1.中國地質(zhì)調(diào)查局烏魯木齊自然資源綜合調(diào)查中心,新疆 烏魯木齊 830026; 2.新疆維吾爾自治區(qū)林業(yè)規(guī)劃設(shè)計院,新疆 烏魯木齊 830049)
改革開放以來,隨著我國經(jīng)濟飛速發(fā)展,人口數(shù)量也在不斷增加,導(dǎo)致人口、資源、環(huán)境三者之間的矛盾越來越顯著,生態(tài)環(huán)境問題已是各級政府和眾多學(xué)者們關(guān)注的重點。堅持綠水青山就是金山銀山理念,構(gòu)建人與自然和諧共存的生態(tài)文明體系已是我國“十四五”期間的發(fā)展戰(zhàn)略。因此,及時有效地監(jiān)測生態(tài)環(huán)境狀況,評價各類因子對生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的影響,對決策者準(zhǔn)確把握生態(tài)環(huán)境現(xiàn)狀并采取針對性的治理措施有著重要意義[1]。
遙感技術(shù)在獲取大區(qū)域監(jiān)測數(shù)據(jù)方面具有速度快、成本低、效率高的優(yōu)勢,利用遙感技術(shù)來監(jiān)測林地[2]、濕地[3]、草地[4]、耕地[5]及城市[6]等生態(tài)系統(tǒng)已得到學(xué)術(shù)界廣泛認(rèn)可。目前,政府主要以生態(tài)環(huán)境狀況指數(shù)[7]來評價某區(qū)域的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量,該方法獲得的EI指數(shù)介于0~100之間,只能用單一數(shù)值來表示區(qū)域生態(tài)環(huán)境狀況的好壞,無法表示區(qū)內(nèi)不同生態(tài)環(huán)境狀況的空間分布情況[8]。徐涵秋[8]提出以與人類生存息息相關(guān)且最能反映生態(tài)質(zhì)量,同時也方便獲取的綠度指標(biāo)、濕度指標(biāo)、干度指標(biāo)和熱度指標(biāo)為基礎(chǔ),可構(gòu)建新型遙感生態(tài)指數(shù)(RSEI),該指數(shù)不但與EI具有相同的量化評分,而且能表達區(qū)域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量在時間、空間上的變化情況。自遙感生態(tài)指數(shù)提出后,諸多研究表明[9-13],該方法能夠快速、有效地評價高植被覆蓋區(qū)的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量,但未見該方法運用在低植被覆蓋區(qū)及干旱區(qū)的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評價中。
第二師塔里木墾區(qū)作為塔里木河下游綠色長廊的保衛(wèi)者,自流域水利管理體制改革后,塔里木河下游生態(tài)輸水量得到保障,塔里木墾區(qū)生態(tài)環(huán)境的變化更加受到當(dāng)?shù)卣蛯W(xué)者們的關(guān)注。從塔里木河管理局公布數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn),塔里木河生態(tài)輸水量從2010年開始下降,2015年后逐年提高。因此,選擇2010年、2015年生態(tài)輸水改善前,以及2020年生態(tài)輸水改善后的三期遙感數(shù)據(jù),利用RSEI模型評價塔里木墾區(qū)近十年生態(tài)環(huán)境的變化情況,以期為塔里木墾區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展和生態(tài)格局規(guī)劃提供參考,同時對遙感生態(tài)指數(shù)在干旱地區(qū)的推廣應(yīng)用提供依據(jù)。
塔里木墾區(qū)位于塔里木盆地東部,塔克拉瑪干沙漠東北部(86°34′—88°00′E,40°30′—41°05′N),北倚孔雀河,南瀕塔里木河,地勢平坦,海拔大部分在855 m以下,西高東低,南高北低,主要由河流沖積平原以及大片風(fēng)蝕地組成,荒漠地帶多沙丘和古河道分布。墾區(qū)屬大陸性荒漠氣候,日照豐富,年平均氣溫10.8 ℃,最高氣溫7月,最低氣溫1月,年均降水量34.7 mm,最大降水量為96.8 mm,平均年蒸發(fā)量為2 408.6 mm。當(dāng)?shù)刂脖簧L稀疏,以胡楊、沙棗、梨樹、紅柳、梭梭、黑枸杞、蘆葦、駱駝刺為主。塔里木墾區(qū)隸屬新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團第二師管轄,轄區(qū)內(nèi)設(shè)立3個團場,總面積2 207.69 km2,區(qū)內(nèi)建有兩個水庫,恰拉水庫位于墾區(qū)西北部,大西海水庫位于墾區(qū)中南部,水源補給為孔雀河和塔里木河。
為構(gòu)建RESI指數(shù),研究選取三期Landsat遙感數(shù)據(jù),其中2010年為Landsat5 TM數(shù)據(jù),2015年、2020年為Landsat8 OLI數(shù)據(jù)。塔里木河生態(tài)輸水大多發(fā)生在每年8月左右,如2010年8月,2015年7月,2020年8月,此月份中塔里木墾區(qū)水域面積較大,植被長勢最好,生態(tài)環(huán)境質(zhì)量達到峰值。三期數(shù)據(jù)獲取時間分別為2010年8月13日、2015年7月26日、2020年8月8日。遙感數(shù)據(jù)來自美國地質(zhì)調(diào)查局官網(wǎng)(http://earthexplorer.usgs.gov/)以及地理空間數(shù)據(jù)云(http://www.gscloud.cn/),大氣剖面數(shù)據(jù)來自NASA官網(wǎng)(https://atmcorr.gsfc.nasa.gov/)。數(shù)據(jù)預(yù)處理方面,采用 ENVI 5.3 軟件進行輻射定標(biāo)、大氣校正、鑲嵌、裁剪等,得到研究區(qū)三期Landsat反射率數(shù)據(jù)。
徐秋涵[8]提出的RSEI模型包含4個與人類生存環(huán)境密切相關(guān)的指標(biāo),分別為綠度指標(biāo)、濕度指標(biāo)、干度指標(biāo)和熱度指標(biāo),為方便數(shù)據(jù)獲取和評價,通常用歸一化植被指數(shù)(NDVI)代表綠度指標(biāo),纓帽變換后的濕度分量(WET)[14,15]代表濕度指標(biāo),裸土指數(shù)(SI)[16]和建筑指數(shù)(IBI)[17]共同組成干度指標(biāo)(NDBSI),熱輻射反演地表溫度(LST)代表熱度指標(biāo),其表達式為:
RSEI=f(NDVI,WET,NDBSI,LST)
(1)
式中:RSEI表示遙感生態(tài)指數(shù);NDVI為歸一化植被指數(shù);WET為濕度分量;NDBSI為干度指標(biāo);LST為地表溫度。
1.3.1 綠度指標(biāo)
歸一化植被指數(shù)(NDVI)能夠較好地反映區(qū)域內(nèi)植物生長狀態(tài)及分布規(guī)律,故采用NDVI來代表綠度指標(biāo),其公式為:
NDVI=(ρnir-ρred)/(ρnir+ρred)
(2)
式中:NDVI為歸一化植被指數(shù);ρnir為近紅外波段;ρred為紅光波段。
1.3.2 濕度指標(biāo)
以Landsat TM和OLI數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),采用Crist[14]和Baig[15]提出的計算方法,通過纓帽變換得到濕度分量,計算公式如下:
WETTM=0.0315ρ1+0.2021ρ2+0.3102ρ3+
0.1594ρ4-0.6806ρ5-0.6109ρ7
(3)
WETOLI=0.1511ρ2+0.1973ρ3+0.3283ρ4+
0.3407ρ5-0.7117ρ6-0.4559ρ7
(4)
式中:ρi(i=1,…,6,7)為TM和OLI數(shù)據(jù)各波段的反射率。
1.3.3 干度指標(biāo)
地表干度表現(xiàn)在兩方面,一是裸土,二是人工建筑,因此采用裸土指數(shù)(SI)和建筑指數(shù)(IBI)平均的方法代表干度指標(biāo)(NDBSI),計算公式為:
(5)
(6)
NDBSI=(SI+IBI)/2
(7)
式中:ρblue為藍光波段;ρgreen為綠光波段;ρred為紅光波段;ρnir為近紅外波段;ρswir1為短波紅外波段。
1.3.4 熱度指標(biāo)
熱度指標(biāo)的直觀表現(xiàn)是地表溫度,本文采用熱輻射傳導(dǎo)方程來反演地表溫度,具體步驟如下:
(1)計算植被覆蓋度,公式為:
Fv=(NDVI-NDVIs)/(NDVIv-NDVIs)
(8)
式中:Fv為植被覆蓋度;NDVI為歸一化植被指數(shù);NDVIs為無植被覆蓋的NDVI值;NDVIv為完全植被覆蓋的NDVI值。本文根據(jù)研究區(qū)植被特點,取NDVIs=0.05,NDVIv=0.70。
(2)計算地表比輻射率,水體的比輻射率取值0.995 0[18],植被和建筑的比輻射率計算公式如下:
εplant=0.9625+0.0614Fv-0.0461Fv2
(9)
εbuilding=0.9589+0.0860Fv-0.0671Fv2
(10)
(3)計算黑體輻射亮度值,公式如下:
B(Ts)=[Lλ-L↑-τ(1-ε)L↓]/τε
(11)
式中:B(Ts)為黑體在Ts溫度時的熱輻射亮度值;Lλ為熱紅外波段的輻射亮度值;L↑、L↓分別為大氣向上、向下輻射亮度值;τ為大氣在熱紅外波段的透過率,ε為比輻射率。L↑、L↓、τ數(shù)值取自大氣剖面官網(wǎng)。
(4)根據(jù)普朗克公式計算地表溫度:
LST=K2/ln(K1/B(Ts)+1)
(12)
式中:LST為地表溫度;K1、K2為Landsat衛(wèi)星定標(biāo)參數(shù);對于TM:K1=607.76 W/(m2·um·sr),K2=1 260.56 K;對于OLI:K1=774.89 W/(m2·um·sr),K2=1 321.08 K。
1.3.5 遙感生態(tài)指數(shù)構(gòu)建
對4個指標(biāo)進行主成分分析,可有效避免主觀意識對指標(biāo)權(quán)重的干擾,使結(jié)果精確可靠[9]。為避免水庫、湖泊等大面積水域?qū)χ鞒煞州d荷分布的影響,利用歸一化水體指數(shù)[19]將水域信息從4個指標(biāo)中去除。由上文公式計算得到的4個指標(biāo)量綱不同,需將其正規(guī)化,公式如下:
(13)
式中:NIi為正規(guī)化后的某指標(biāo);Ii為指標(biāo)在像元i的值;Imax為該指標(biāo)的最大值;Imin為該指標(biāo)的最小值。
正規(guī)化后的4個指標(biāo)通過ENVI波段融合形成一幅含有4個波段信息的遙感數(shù)據(jù),對其進行主成分分析,得到第一主成分(PC1)。當(dāng)植被覆蓋度高、生態(tài)質(zhì)量好的區(qū)域PC1為負(fù)值時,為使PC1值越高代表生態(tài)質(zhì)量越好,需用1減去PC1得到初始RSEI0,公式如下:
RSEI0=1-PC1[f(NDVI,WET,NDBSI,LST)]
(14)
在自然環(huán)境中,水域面積是衡量一個區(qū)域生態(tài)質(zhì)量好壞的重要指標(biāo)。由上式得到RSEI0缺少水域信息,為更完整地評估生態(tài)環(huán)境質(zhì)量,將水域的MNDWI進行正規(guī)化處理,壓縮到0.8~1的區(qū)間內(nèi),通過ArcGIS中的鑲嵌功能填補RSEI0中缺失的水域信息。計算公式如下:
RSEIwater=MNDWI(1-0.8)+0.8
(15)
為了方便不同時期遙感生態(tài)指數(shù)的量化對比,對RSEI0進行正規(guī)化處理:
(16)
根據(jù)PCA統(tǒng)計,結(jié)果如表1。三期生態(tài)指標(biāo)中,PC1的特征貢獻率均超過93%,說明PC1包含了4個指標(biāo)的主體信息,其中NDVI和WET為負(fù)值,NDBSI和LST為正值,說明研究區(qū)PC1中以干度、熱度指標(biāo)為主,且干度指標(biāo)對PC1的影響大于熱度指標(biāo),原因是塔里木墾區(qū)超過一半的面積為干旱炎熱的荒漠地。綠度、濕度指標(biāo)與PC1呈負(fù)相關(guān),說明綠度指標(biāo)、濕度指標(biāo)不是研究區(qū)的主體,且綠度指標(biāo)對PC1的影響大于濕度指標(biāo),原因是塔里木墾區(qū)植被覆蓋度較低,濕地面積小。
表1 不同年份4個生態(tài)指標(biāo)PCA結(jié)果Table 1 PCA analysis of four ecological indexes in different years
計算不同年份各指標(biāo)的均值,結(jié)果如表2。綠度和濕度指標(biāo)的均值逐年增長,2020年達到最高,分別為0.395和0.635,說明塔里木墾區(qū)植被覆蓋面積和土壤濕度逐年增加。干度指標(biāo)呈現(xiàn)逐年降低的趨勢,這與兵團開荒種田、滴灌技術(shù)運用密切相關(guān)。熱度指標(biāo)變化幅度不大,保持在0.673左右。從遙感生態(tài)指數(shù)來看,無水體信息的RSEI指數(shù)均值分別為0.287、0.277和0.303,通過ArcGIS鑲嵌水體信息后的RSEI指數(shù)分別為0.301、0.292和0.315,表明塔里木墾區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量處于較差等級。RSEI數(shù)值呈現(xiàn)先降低后升高、總體升高的趨勢,說明塔里木墾區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量略有改善。對比兩種方法,鑲嵌水體信息的RSEI均值都高于無水體信息的均值,說明將MNDWI壓縮、鑲嵌至原始RSEI,該方法對研究區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評價具有積極影響。
表2 不同年份各指標(biāo)歸一化均值結(jié)果Table 2 Results of normalized mean and standard deviation of each index in different years
根據(jù)徐涵秋[8]提出的等級劃分標(biāo)準(zhǔn),將RSEI分為極差(0~0.2)、較差(0.2~0.4)、一般(0.4~0.6)、良好(0.6~0.8)、優(yōu)秀(0.8~1)這5個等級,結(jié)果如圖1。塔里木墾區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量總體較差,極差和較差的RSEI分布面積廣,主要地類為沙漠和荒地。西部生態(tài)環(huán)境質(zhì)量明顯高于東部,因為西部恰拉水庫常年蓄水,人口密集,耕地面積大,農(nóng)業(yè)發(fā)展條件優(yōu)越,且近年來在政府的大力支持下,梨、棗果業(yè)發(fā)展迅猛,不僅促進了當(dāng)?shù)亟?jīng)濟發(fā)展,還提供了防風(fēng)固沙生態(tài)功能,改善了當(dāng)?shù)厣鷳B(tài)環(huán)境質(zhì)量。東部34團場由于沙漠占地面積大,風(fēng)沙侵蝕嚴(yán)重,人口較少,且大西海水庫蓄水能力不足,導(dǎo)致該區(qū)域植被長勢較差,農(nóng)業(yè)發(fā)展受限。
圖1 塔里木墾區(qū)各期RSEI等級分布圖Figure 1 Distribution of RSEI grades in different periods in Tarim Reclamation Area
計算RSEI各等級所占面積,結(jié)果如表3。2010—2020年,塔里木墾區(qū)不同生態(tài)環(huán)境等級所占面積變化差異明顯。極差等級所占面積為50%左右,且呈現(xiàn)逐年增加的趨勢,由2010年的48.69%增長到2020年的58.90%,增幅達到20.96%,原因是塔里木墾區(qū)位于兩大沙漠之間,氣候干旱,水源不足,導(dǎo)致該地區(qū)土地沙化嚴(yán)重。較差、一般、良好等級占地面積呈減少趨勢,其中較差、良好等級占地面積減幅逐漸減小,一般等級占地面積減幅保持穩(wěn)定。優(yōu)秀等級占地面積從2010年的5.73%增長到2020年的14.62%,一方面是塔里木河生態(tài)輸水量增加,從2010年的3.6×108m3增加到2020年的4.6×108m3,墾區(qū)水庫面積從60.45 km2增加到89.74 km2;另一方面是開荒及荒地復(fù)墾增加了耕地面積,耕地面積從415.50 km2增加到439.10 km2。
表3 塔里木墾區(qū)不同等級RSEI面積變化表Table 3 Area changeTable of different grade RSEI in Tarim Reclamation Area
將不同時期的RSEI做空間差值,以數(shù)值表示生態(tài)環(huán)境變化情況,將其分為5類:惡化(<-0.6)、變差(-0.6~-0.2)、不變(-0.2~0.2)、改善(0.2~0.6)、優(yōu)化(>0.6),結(jié)果如圖2。2010—2015年間,生態(tài)環(huán)境改善的區(qū)域分布在團場內(nèi)部農(nóng)作區(qū),優(yōu)化的區(qū)域集中在大西海水庫南側(cè);生態(tài)環(huán)境變差和惡化的區(qū)域較小,變差的區(qū)域呈星點狀分布在團場耕作區(qū)及恰拉水庫一帶,惡化的區(qū)域集中在大西海水庫西側(cè),環(huán)境惡化的原因是2015年塔里木河流量減小,水庫蓄水量低。2015—2020年間,生態(tài)環(huán)境變化劇烈的區(qū)域集中在水庫周邊,恰拉水庫大面積生態(tài)環(huán)境改善,大西海水庫北側(cè)生態(tài)環(huán)境改善明顯,而南側(cè)發(fā)生大面積惡化,原因是2020年生態(tài)輸水效用顯著,恰拉水庫和大西海水庫蓄水量增加,由于大西海水庫南側(cè)維修加固,使水庫干涸。十年間,塔里木墾區(qū)生態(tài)環(huán)境優(yōu)化的區(qū)域集中在大西海水庫中部,改善和變差的區(qū)域星點狀分布在團場農(nóng)作區(qū),惡化的區(qū)域集中在大西海水庫西側(cè)。
圖2 塔里木墾區(qū)2010—2020年RSEI變化監(jiān)測圖Figure 2 Variation of RSEI in Tarim Reclamation Area from 2010—2020
計算各類變化所占面積,結(jié)果如表4。2010—2015年間,塔里木墾區(qū)生態(tài)環(huán)境改善和優(yōu)化的面積分別占到6.57%和0.20%,生態(tài)環(huán)境變差和惡化的面積達到2.59%和0.09%。2015—2020年,改善和優(yōu)化的面積分別占到4.01%和0.50%,生態(tài)環(huán)境變差和惡化的面積達到1.82%和0.15%。十年間,塔里木墾區(qū)生態(tài)環(huán)境改善和優(yōu)化的面積占比9.10%,變差和惡化的面積為2.32%,說明塔里木墾區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量有所改善,這與塔里木河生態(tài)輸水工程密切相關(guān)。
表4 塔里木墾區(qū)RSEI變化監(jiān)測表Table 4 Monitoring Table of RSEI change in Tarim Reclamation Area
(1)對塔里木墾區(qū)4個指標(biāo)進行主成分分析,綠度、濕度指標(biāo)與PC1呈負(fù)相關(guān),干度、熱度指標(biāo)與PC1呈正相關(guān),其中干度指標(biāo)的貢獻度最大,其次是熱度、綠度、濕度,說明干度指標(biāo)是影響塔里木墾區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的主要因子。主成分分析得到的結(jié)果與南方高植被覆蓋區(qū)的研究結(jié)果[9,12-13]相反,原因是塔里木墾區(qū)荒漠占地面積大,植被覆蓋度較低。
(2)通過查閱相關(guān)文獻,基于遙感生態(tài)指數(shù)的評價方法大多運用在高植被覆蓋區(qū),在干旱區(qū)未見運用。本研究選擇典型干旱區(qū)運用遙感生態(tài)指數(shù)模型進行生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評價,結(jié)果顯示塔里木墾區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量總體處于較差等級,RSEI保持在0.3左右,較差和極差區(qū)域占比達到72%,生態(tài)環(huán)境優(yōu)秀、良好和一般的區(qū)域集中在恰拉水庫、大西海水庫和團場農(nóng)業(yè)區(qū)。RSEI呈現(xiàn)先降低后升高的趨勢,生態(tài)環(huán)境改善、優(yōu)化的面積大于變差、惡化的面積,說明塔里木墾區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量有所改善。以上評價結(jié)果均有數(shù)據(jù)支撐,說明遙感生態(tài)指數(shù)模型在干旱區(qū)適用。
(3)基于前人研究,RSEI模型在使用中為避免水體對主成分分析的影響,通常刪除了水體區(qū)域,而水體對生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的貢獻卻是不可忽視的。本研究對水域內(nèi)的MNDWI進行正規(guī)劃處理,將其壓縮到0.8~1區(qū)間內(nèi),通過ArcGIS鑲嵌功能填補RSEI缺失的水域信息。結(jié)果表明,鑲嵌水域信息的RSEI值高于一般方法得到的結(jié)果,且鑲嵌后的RSEI在空間分布上完整,便于多期數(shù)據(jù)空間分析。但是,將正規(guī)化后的MNDWI值壓縮至0.8~1,區(qū)間閾值選擇是否合適,有待進一步研究證明。
選取2010年、2015年和2020年三期Landsat遙感數(shù)據(jù),通過RSEI模型展現(xiàn)塔里木墾區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量分布及變化情況。結(jié)果表明,塔里木墾區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量總體處于較差等級,較差和極差面積占比達到72%,生態(tài)環(huán)境質(zhì)量優(yōu)秀、良好、一般的區(qū)域集中在恰拉水庫、大西海水庫和團場農(nóng)業(yè)區(qū),周邊地區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量較差。RSEI呈現(xiàn)先降低后升高的趨勢,生態(tài)環(huán)境改善、優(yōu)化的面積大于變差、惡化的面積,說明塔里木墾區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量得到改善,近年來環(huán)境治理得到一定成效,但不能放松警惕,需積極進行生態(tài)環(huán)境規(guī)劃治理,處理好農(nóng)業(yè)發(fā)展和生態(tài)保護之間的關(guān)系。