基于RSEI模型的砒砂巖區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量演變研究

劉林甫, 盛 艷,2, 秦富倉,2, 李 龍,2, 李 艷

(1.內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學 沙漠治理學院 內(nèi)蒙古 呼和浩特 010018；2.荒漠生態(tài)系統(tǒng)保護與修復國家林業(yè)和草原局重點實驗室 內(nèi)蒙古 呼和浩特 010018)

砒砂巖區(qū)位于黃河流域鄂爾多斯高原，其水土流失極其嚴重，是中國典型的生態(tài)環(huán)境脆弱區(qū)，被譽為“世界水土流失之最”，黃河的粗泥沙主要來源于此[1]。當?shù)厮亮魇?、土壤侵蝕和土地荒漠化等生態(tài)問題不僅帶來了不可預估的財產(chǎn)損失，還時時刻刻威脅著當?shù)厝说纳踩玔2-4]。近些年來，黃河流域生態(tài)環(huán)境保護上升為重大國家戰(zhàn)略，有關(guān)砒砂巖區(qū)水土流失治理與環(huán)境修復工作刻不容緩，同時，對當?shù)厣鷳B(tài)環(huán)境質(zhì)量變化進行監(jiān)測和評價工作備受政府重視[5]。隨著科學技術(shù)的不斷發(fā)展進步，遙感影像操作簡便，可以精準定位實現(xiàn)大范圍監(jiān)測的優(yōu)勢也逐漸進入了人們視野，被廣泛應用于生態(tài)環(huán)境領(lǐng)域，成為監(jiān)測區(qū)域生態(tài)環(huán)境的有效手段[6-8]。

2006年，國家環(huán)境保護總局發(fā)布了《生態(tài)環(huán)境狀況評價技術(shù)規(guī)范(試行)》[9]，在規(guī)范中生態(tài)環(huán)境狀況指數(shù)(ecological index, EI)被廣泛應用于生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評估，但EI對數(shù)據(jù)要求較高，在數(shù)據(jù)采集上存在著很大難度，并且由于不同評價對象所造成的數(shù)據(jù)差異，使評價結(jié)果中存有指標合理性的問題，難以形成統(tǒng)一[10]。對此，徐涵秋[11-12]在2013年將4個與人類關(guān)系密切的生態(tài)指標進行耦合歸一，集成遙感生態(tài)指數(shù)(remote sensing based ecological index, RSEI)模型，該模型利用第一主成分來代表各個指標，用來評價一個地區(qū)的生態(tài)環(huán)境。RSEI完全基于遙感信息，綠度、濕度、干度、熱度這4項指標對于生態(tài)環(huán)境的影響取決于指標本身，可以避免人為的干擾，從而實現(xiàn)區(qū)域生態(tài)環(huán)境的快速監(jiān)測與評價，具有一定的實踐意義與較高的參考價值[13]。當前，很多學者也采用RSEI模型進行了生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評價工作，何盈利等[14]完整刻畫了中國2000年來生態(tài)狀況的時空變化格局；劉索玄等[15]通過RSEI模型得出對于長江水利樞紐建設(shè)區(qū)環(huán)境恢復的關(guān)鍵是提高植被覆蓋度；李冠穩(wěn)等[16]利用RSEI模型分析了整個黃河流域近20 a生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量變化情況及變化趨勢，得出黃河流域生態(tài)質(zhì)量整體處于上升趨勢。但是利用該模型進行砒砂巖區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評價研究甚少，因此，本研究通過遙感生態(tài)指數(shù)(RSEI)快速、定量獲取砒砂巖區(qū)近20 a來的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量狀況及時空演變規(guī)律，開展生態(tài)環(huán)境質(zhì)量監(jiān)測與評價，有利于該區(qū)域進行生態(tài)環(huán)境治理，促進該地區(qū)社會經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展，為今后砒砂巖區(qū)生態(tài)環(huán)境修復與治理工作提供依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

研究區(qū)位于晉陜蒙3省的交界地帶，處于鄂爾多斯高原地區(qū)，位于北緯38°10′—40°10′,東經(jīng)108°45′—111°31′，行政區(qū)劃主要涉及3省10縣，主要包括內(nèi)蒙古自治區(qū)的達拉特旗、東勝區(qū)、康巴什區(qū)、伊金霍洛旗、準格爾旗、杭錦旗，陜西省的神木縣、府谷縣，山西的河曲縣和保德縣，總分布面積為1.67×104km2。研究區(qū)內(nèi)的氣候類型屬中溫帶干旱氣候，年降雨量相對較少，約為350 mm，且多以夏季(6—8月)暴雨出現(xiàn)，大陸性強。氣溫冬冷夏熱，四季分明。土壤基巖為砒砂巖，此種巖石成巖程度低，結(jié)構(gòu)為小顆粒狀，pH值為8～9，有遇水成泥，遇風成砂，極易潰散的特點。由于當?shù)仡l繁的暴雨風沙活動，致使水土流失嚴重，造成千溝萬壑景象。砒砂巖區(qū)植被以耐旱性的草原植被以及部分喬灌木為主，主要人工植被有油松(Pinustabuliformis)、山杏(Armeniacasibirica)、檸條(Caraganakorshinskii)、沙棘(Hippophaerhamnoides)等。

2 數(shù)據(jù)來源及研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

通過地理空間數(shù)據(jù)云(http:∥www.gscloud.cn)，選取2001，2007年的Landsat 5 TM和2014，2020年的Landsat 8 OLI共4期衛(wèi)星遙感影像數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)源，具體數(shù)據(jù)如表1所示。為了減少影像對實驗結(jié)果的影響，使得實驗結(jié)果具有可比性，影像的成像時期選擇在6—10月，是自然植被生長茂盛的時期，且云量多為5%以下。遙感影像的空間分辨率為30 m，時間分辨率為16 d。

2.2 研究方法

將Landsat影像作為研究數(shù)據(jù)源(表1)，進行多波段合成、影像鑲嵌、表觀反射率定標。研究區(qū)裁剪等預處理操作，以得到的多光譜表觀反射率數(shù)據(jù)。隨后提取相關(guān)生態(tài)因子，通過運用較成熟的遙感生態(tài)指數(shù)(RSEI)，對研究區(qū)的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量進行評價。

表1 20001-2020年砒砂巖區(qū)遙感影像數(shù)據(jù)

2.2.1 綠度 綠度指標(NDVI)，選取與植物生物量、葉面積指數(shù)等有著密切關(guān)聯(lián)的歸一化植被指數(shù)[17]。因此，選用NDVI代表綠度指標。

NDVI=(Bnir-Bred)/(Bnir+Bred)

(1)

式中：Bnir與Bred為Landsat影像中的近紅外波段與紅波段。

2.2.2 濕度 濕度指標(WET)選取遙感纓帽變換所得的濕度分量，濕度分量與生態(tài)環(huán)境極為密切，它反映了土壤、植被和水體的濕度[18]。

WETTM=0.151 1Bblue+0.197 3Bgreen+

0.328 3Bred+0.340 7Bnir-

0.711 7Bswir1-0.455 9Bswir2

(2)

WETOLI=0.031 5Bblue+0.202 1Bgreen+

0.310 2Bred+0.159 4Bnir-

680 6Bswir1-0.610 9Bswir2

(3)

式中：Bblue，Bgreen，Bred，Bnir，Bswir1，Bswir2為Landsat影像中不同波段的光譜反射率。

2.2.3 干度 干度指標(NDSI)通常用來描述的是地表干化[19]，通過裸土指數(shù)SI和建筑指數(shù)IBI二者合成：

NDSI=(SI+IBI)

(4)

其中，

SI=[(Bswir1+Bred)-(Bblue+Bnir)]/[(Bswir1+Bred)+(Bblue+Bnir)]

(5)

2.2.4 熱度 用地表溫度(LST)代表熱度指標。本文采用的是Landsat反演地表溫度，它的工作原理是通過估計大氣對地表熱輻射的影響，然后用衛(wèi)星傳感器所觀測到的熱輻射總量中減去這部分大氣影響，得到地表熱輻射強度，再將這一熱輻射強度轉(zhuǎn)化為地表溫度(Lλ)[20]。其計算公式為：

Lλ=[εB(TS)+(1-ε)L↓]τ+L↑

(7)

式中：ε為地表比輻射率；TS為地表真實溫度(K)；B(TS)為黑體輻射亮度；L↓，L↑分別為大氣向下，向上輻射亮度；τ為大氣在熱紅外波段的透過率。其中，黑體輻射亮度B(TS的計算公式為：

B(TS)=[Lλ-L↑-τ(1-ε)L↓]/τε

(8)

式中：TS可以用普朗克公式的函數(shù)獲取。

式中：定標系數(shù)K1，K2是從*_MTL.txt源數(shù)據(jù)文件中獲取。

2.2.5 RSEI模型構(gòu)建

(1) 指標歸一化。各個評價因子生成之后，由于綠度、干度、熱度、濕度4項指標項的量綱不同，因此需對它們進行歸一化處理，使各項指標數(shù)值范圍統(tǒng)一到(0～1)范圍之間后再進行生態(tài)指數(shù)的計算[21]。歸一化公式為：

Nli=(li-lmin)/(lmax-lmin)

(10)

式中：Nli為歸一化之后某一指標的值；li為該指標在像元i的值；lmin和lmax表示該指標的最大值和最小值。

(2) 主成分分析。主成分分析(PCA)是將多個變量重新組合，得到幾個綜合變量來比較全面地反映整個數(shù)據(jù)集。本文采用主成分分析方法可以在一定程度上減少人工設(shè)定權(quán)重帶來的誤差。

(3) 遙感生態(tài)指數(shù)計算。主成分分析的結(jié)果第一波段即為RSEI′，加載顯示主成分分析的第一分量，值越大，代表生態(tài)環(huán)境越好[22-23]。為了便于指標的度量與比較，對RSEI′進行歸一化處理，得到遙感生態(tài)指數(shù)RSEI，其計算公式為：

3 結(jié)果與分析

3.1 砒砂巖區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量時空演變特征

由表2可知，在2001，2007，2014，2020年這4 a間第一主成分的特征值分別為0.326 4，0.324 1，0.338 2，0.316 0，其特征值貢獻率分別為81.52%，79.69%，84.23%，79.22%，表明第一主成分集成了4個指標的大部分的信息特征[24]。因此，此次試驗中主成分變換后的第一主成分分量可以代表各項生態(tài)質(zhì)量指數(shù)。分析4個指標的特征分量，代表綠度和代表濕度的指標同為正值，表明綠度生態(tài)指標和濕度生態(tài)指標在改善砒砂巖區(qū)的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量過程中起到積極作用；代表干度的NDSI和代表熱度的LST這兩項指標均為負值，表明兩者為砒砂巖區(qū)的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量共同起到了負面作用。從各項生態(tài)指標的第一主成分來看，在對區(qū)域生態(tài)環(huán)境起正面效果的綠度指標和濕度指標中，綠度指標的貢獻率更高，可以說明植被恢復在對砒砂巖區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變好過程中起到關(guān)鍵作用。

表2 2001-2020年砒砂巖區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量4個指標主成分分析

對計算得到的各個評價因子進行歸一，使各項指標的數(shù)值范圍統(tǒng)一到0～1之間(圖1)，可以分析各項指標對砒砂巖區(qū)的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的變化以及影響情況。2001—2020年，NDVI平均值呈現(xiàn)先下降后上升趨勢，在2007年NDVI達到最低值0.132 4；熱度指標LST與綠度指標NDVI波動趨勢呈反向狀況，在2007年達到峰值0.291 1;濕度指標WET也是先下降后上升的趨勢，在2014年達到最低；干度指標NDSI總體呈現(xiàn)下降趨勢。

圖1 2001-2020年砒砂巖區(qū)各指數(shù)及遙感生態(tài)指數(shù)(RSEI)歸一化均值

為了更直觀地了解砒砂巖區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量分布情況，參考徐涵秋[11-12]的分級標準，結(jié)合2015年重新修訂的《生態(tài)環(huán)境狀況評價技術(shù)規(guī)范》，將研究結(jié)果分為極差[0，0.2]，差等(0.2，0.4]，中等(0.4，0.6]、良好(0.6，0.8]和優(yōu)等(0.8，1]5個生態(tài)質(zhì)量等級，并且根據(jù)上述分類，可以得到4期數(shù)據(jù)各個等級面積及其比例(表3)和面積分布特征(圖2)。

表3 2001-2020年砒砂巖區(qū)遙感生態(tài)指數(shù)RSEI各等級面積比例

從時間格局上來看，在2001—2020的4期數(shù)據(jù)的生態(tài)等級中，生態(tài)質(zhì)量主要以中與良為主，兩項生態(tài)環(huán)境質(zhì)量面積之和分別為87.28%，86.00%，83.9%，82.94%，都占到了總面積的80.00%以上，但可以明顯看出，隨著時間推移，生態(tài)中等面積比例正在不斷降低，已經(jīng)由2001年的12 755.40 km2減少至2020年的7 909.33 km2；與之相反，生態(tài)良好區(qū)域面積呈現(xiàn)逐漸提升趨勢，在2001年砒砂巖區(qū)生態(tài)良好區(qū)域面積為2 084.94 km2，占總面積的12.26%；至2020年，砒砂巖區(qū)生態(tài)良好區(qū)域面積已達6 191.84 km2，占到了砒砂巖區(qū)總面積的36.42%。在4期數(shù)據(jù)中，生態(tài)質(zhì)量極差在20 a間有小幅波動，在2007年達到峰值，生態(tài)質(zhì)量極差面積為287.18 km2，占到總面積的1.69%。在近20 a間，生態(tài)質(zhì)量優(yōu)等級也有提升，共增加了817.65 km2。總體來看，近些年來砒砂巖區(qū)治理效果顯著，生態(tài)質(zhì)量得到提升。

從空間格局圖2上來看，2001，2007年的生態(tài)質(zhì)量分布中，研究區(qū)以質(zhì)量中等為主，空間分布較為復雜，呈斑塊狀分散于整個研究區(qū)內(nèi)；至2014年后，生態(tài)質(zhì)量水平得以改善，整個范圍內(nèi)出現(xiàn)生態(tài)良好區(qū)域，生態(tài)中等與生態(tài)良好相伴穿插分布于整個研究區(qū)，且在2020年也出現(xiàn)零碎的生態(tài)優(yōu)秀區(qū)域。在2001年，生態(tài)良好區(qū)域出現(xiàn)在研究區(qū)的西北側(cè)以及南部區(qū)域，其主要原因為這兩部分區(qū)域靠近河道，降雨充沛條件下，植物生長更有優(yōu)勢，對于生態(tài)質(zhì)量較好。到了2007年，砒砂巖區(qū)的北部區(qū)域出現(xiàn)明顯的生態(tài)質(zhì)量良好區(qū)，經(jīng)過人為改善，這一區(qū)域有了成片的林地、草地；南部區(qū)域出現(xiàn)較為明顯的生態(tài)質(zhì)量極差區(qū)域，部分生態(tài)環(huán)境遭到了破壞，表明在生態(tài)環(huán)境治理過程中也要兼顧生態(tài)環(huán)境的保護。至2014年，生態(tài)環(huán)境質(zhì)量分布改善更為明顯，生態(tài)環(huán)境良好區(qū)域已經(jīng)分布于整個砒砂巖區(qū)域中。2020年生態(tài)質(zhì)量環(huán)境相較2014年差別不大，但在砒砂巖區(qū)的西南部已經(jīng)出現(xiàn)零碎生態(tài)環(huán)境優(yōu)秀區(qū)域，原因是2020年間降雨較為充足，且西南部為砒砂巖區(qū)主要的水域以及耕地所在地?？傮w來看，20 a來砒砂巖區(qū)的生態(tài)環(huán)境改善已發(fā)生明顯轉(zhuǎn)變，RSEI等級已經(jīng)由生態(tài)中等為主導轉(zhuǎn)變?yōu)樯鷳B(tài)良好占主導部分。

圖2 砒砂巖區(qū)2001-2020年RSEI等級空間分布

分析砒砂巖區(qū)在2001—2020年間RSEI不同等級移動路徑(圖3)，在近20 a間，RSEI等級為優(yōu)的遷移幅度最大，在研究區(qū)北部向中南部遷移；“極差”、“差等”和“良好”遷移幅度適中，在小范圍內(nèi)活動，其中“極差”等級的運動范圍也在中南部分，結(jié)合圖3在2020年砒砂巖區(qū)中南部各種等級交錯分布。RSEI等級為中的移動路徑范圍波動最不明顯，在近20 a間只是小范圍內(nèi)遷移。

圖3 砒砂巖區(qū)2001-2020年RSEI不同等級移動路徑

3.2 砒砂巖區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量差值分析

為了直觀表達砒砂巖區(qū)近20 a生態(tài)質(zhì)量動態(tài)變化，基于砒砂巖區(qū)RSEI生態(tài)質(zhì)量等級分布圖，利用ArcGIS10.7對砒砂巖區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量做差值分析。根據(jù)生態(tài)質(zhì)量RSEI變化，生態(tài)等級類型劃分為明顯改善、輕微改善、生態(tài)未變化、輕微退化和明顯退化5個等級(表4)。

砒砂巖區(qū)20 a間各個等級RSEI面積及比例變化如表4所示。從表4中可以看出砒砂巖區(qū)在2001—2007年間生態(tài)質(zhì)量變差區(qū)域為2 871.20 km2，占總面積的16.89%，其中輕微退化較多，面積為2 747.17 km2，占總面積的16.16%，明顯退化區(qū)域較小，占總面積的0.73%；在這一階段，生態(tài)質(zhì)量不變區(qū)域為9 728.25 km2，占總面積的57.24%；生態(tài)輕微改善區(qū)域和明顯改善區(qū)域共有4 397.28 km2，表明在這幾年間，生態(tài)治理略有成效。在2007—2014年間，生態(tài)退化面積共為4 054.96 km2，共占總面積的23.85%，其中以輕微退化為主；生態(tài)未退化區(qū)域面積為5 828.59 km2，占總面積的34.28%；在這一階段，生態(tài)改善較為明顯，輕微改善面積為6 202.19 km2，明顯改善區(qū)也大幅提高至916.45 km2，占到總面積的5.39%。在2014—2020年間，明顯退化、輕微退化、生態(tài)未退化、輕微改善和明顯改善面積分別為264.14,5 039.82,5 377.54,6 076.18,243.90 km2。在此20 a間生態(tài)改善區(qū)域與生態(tài)退化區(qū)域都在增加，但改善區(qū)域增長幅度均大于退化區(qū)域長勢。

表4 砒砂巖區(qū)2001-2020年RSEI等級變化

圖4為砒砂區(qū)20 a間生態(tài)質(zhì)量總體變化圖。從圖4中可以看出研究區(qū)的東南部以及西北部分區(qū)域生態(tài)質(zhì)量退化與改善間隔分布，結(jié)合砒砂巖區(qū)土地利用圖(圖5)，該區(qū)域多為建設(shè)用地，人為活動較多，在近20 a間，建設(shè)用地由2001年的193 km2上升至2020年的969 km2且多向中部以及南部靠攏，人為活動的不利影響是造成環(huán)境退化的主要原因；在砒砂巖區(qū)北部、東北部、西北部以及西南部為主要的生態(tài)改善區(qū)，這部分區(qū)域多為林地、草地，在北部及東北地區(qū)多為人工林，這部分區(qū)域受到當?shù)氐母叨戎匾暭皣栏癖Ｗo，使得生態(tài)得到了一定程度的改善。

圖4 砒砂巖區(qū)2001-2020年RSEI等級變化

圖5 砒砂巖區(qū)2001-2020年土地利用類型變化

4 結(jié) 論

本文討論了砒砂巖區(qū)作為中國水土流失最為嚴重的區(qū)域，其生態(tài)環(huán)境質(zhì)量在近20 a間狀況，采用遙感生態(tài)指數(shù)RSEI模型對砒砂巖區(qū)2001,2007,2014,2020年生態(tài)環(huán)境質(zhì)量進行動態(tài)監(jiān)測，分析生態(tài)環(huán)境質(zhì)量優(yōu)劣分布情況。

(1) 砒砂巖區(qū)在4期影像數(shù)據(jù)中提取的遙感生態(tài)指數(shù)RSEI均值分別為0.245 38, 0.204 68,0.284 32,0.308 64，呈現(xiàn)出先下降后上升趨勢，但整體性的生態(tài)質(zhì)量等級并不高，生態(tài)質(zhì)量良好與生態(tài)質(zhì)量優(yōu)秀在4 a間分別為2 097.93,3 858.71,5 569.81,7 022.48 km2，占研究區(qū)面積的50%以下。表明在肯定已有工作的同時，砒砂巖區(qū)生態(tài)環(huán)境仍需治理，還需要政府重視。

(2) 通過生態(tài)指數(shù)各項分指標進行相關(guān)性分析，得出綠度生態(tài)指標與濕度生態(tài)指標對砒砂巖區(qū)生態(tài)質(zhì)量起積極作用，干度生態(tài)指標與熱度生態(tài)指標會起到負面作用。其中，綠度生態(tài)指標在砒砂巖區(qū)對生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的積極效應更大，表明在提高區(qū)域的生態(tài)質(zhì)量，既要著眼于降低區(qū)域的干度和熱度指標，同時也要做好水土保持措施，積極做好植被保護工作。

(3) 在2001—2020年間，生態(tài)質(zhì)量改善區(qū)域共有6 253.05 km2，占到研究區(qū)總面積的36.79%；生態(tài)質(zhì)量退化區(qū)共有2 665.07 km2，共占15.68%，生態(tài)退化區(qū)多為輕微退化。

(4) 人為活動會對砒砂巖區(qū)生態(tài)質(zhì)量敏感性較高，重點保護治理區(qū)域生態(tài)質(zhì)量發(fā)生了明顯改善，但在建設(shè)用地區(qū)域也對生態(tài)質(zhì)量產(chǎn)生一些負面影響，在改善生態(tài)環(huán)境的同時還需融入生態(tài)保護理念，以全球視野、長遠眼光、系統(tǒng)思維看待生態(tài)環(huán)境問題，從而實現(xiàn)人與自然和諧共處。