雄安新區(qū)地表覆蓋變化及其新區(qū)規(guī)劃的生態(tài)響應(yīng)預(yù)測(cè)

徐涵秋,施婷婷,王美雅,林中立

1 福州大學(xué)環(huán)境與資源學(xué)院,福州 350116 2 空間數(shù)據(jù)挖掘與信息共享教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,福州 350116 3 福州大學(xué)遙感信息工程研究所,福州 350116

雄安新區(qū)地表覆蓋變化及其新區(qū)規(guī)劃的生態(tài)響應(yīng)預(yù)測(cè)

徐涵秋1,2,3,*,施婷婷1,3,王美雅1,3,林中立1,3

1 福州大學(xué)環(huán)境與資源學(xué)院,福州 350116 2 空間數(shù)據(jù)挖掘與信息共享教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,福州 350116 3 福州大學(xué)遙感信息工程研究所,福州 350116

雄安新區(qū)是新近設(shè)立的國(guó)家級(jí)新區(qū),如何在新區(qū)建設(shè)中堅(jiān)持生態(tài)優(yōu)先、綠色發(fā)展,是即將開(kāi)展的新區(qū)規(guī)劃必須考慮的問(wèn)題。綠色生態(tài)規(guī)劃離不開(kāi)對(duì)規(guī)劃區(qū)生態(tài)本底的清楚認(rèn)識(shí),離不開(kāi)對(duì)規(guī)劃結(jié)果的準(zhǔn)確預(yù)判。因此基于2004、2015年的Landsat影像,采用遙感信息反演技術(shù)和RSEI遙感生態(tài)指數(shù),評(píng)估了該區(qū)近11年來(lái)的地表不透水面、植被和水體三大覆蓋類型的變化,并預(yù)測(cè)新區(qū)建設(shè)的生態(tài)效應(yīng)及其對(duì)熱環(huán)境的影響。結(jié)果表明,雄安新區(qū)近11年地表不透水面、植被和水體的面積雖互有增減,但變化強(qiáng)度都小于5%,總體開(kāi)發(fā)強(qiáng)度不大,本底生態(tài)質(zhì)量較好,穩(wěn)中略升。定量分析表明,在該區(qū)的三大地表覆蓋類型中,不透水面對(duì)區(qū)域生態(tài)和地表溫度的影響最大。根據(jù)所獲得的關(guān)系模型預(yù)測(cè),新區(qū)的人口規(guī)劃和面積方案將對(duì)區(qū)域生態(tài)質(zhì)量和熱環(huán)境產(chǎn)生影響，如果按新增不透水面面積占新區(qū)面積25%的比例來(lái)預(yù)測(cè)，它將使生態(tài)質(zhì)量下降10%，地表溫度上升1.1℃；但如果將不透水面比例控制在20%，則新區(qū)的生態(tài)質(zhì)量反而上升3.6%，地表溫度下降0.3℃。

雄安新區(qū)；遙感生態(tài)指數(shù)；地表覆蓋；區(qū)域規(guī)劃；預(yù)測(cè)

河北省保定市的雄縣、安新和容城3個(gè)縣及其周邊部分地區(qū)于2017年4月1日被設(shè)立為國(guó)家級(jí)新區(qū)——雄安新區(qū)。該區(qū)地處北京、天津、保定三城市腹地,它的成立將為疏解北京市的非首都功能,優(yōu)化京津冀地區(qū)城市空間布局和結(jié)構(gòu)做出重大貢獻(xiàn)。

由于中國(guó)早期的城市規(guī)劃往往缺乏生態(tài)環(huán)境理念,因此,中國(guó)的城市經(jīng)過(guò)幾十年的發(fā)展,已暴露出原有規(guī)劃的不合理性。當(dāng)前我國(guó)城市普遍存在著嚴(yán)重的城市病,城市擁堵、城市內(nèi)澇、城市熱島效應(yīng)、城市空氣污染已成為各大城市的常見(jiàn)問(wèn)題。因此,在雄安新區(qū)建設(shè)中堅(jiān)持生態(tài)優(yōu)先、綠色發(fā)展已被國(guó)家擺在首要位置,是即將開(kāi)展的新區(qū)規(guī)劃必須考慮的首要問(wèn)題。而綠色生態(tài)規(guī)劃離不開(kāi)對(duì)規(guī)劃區(qū)生態(tài)本底的清楚認(rèn)識(shí),離不開(kāi)對(duì)規(guī)劃結(jié)果的準(zhǔn)確預(yù)判。因此有必要對(duì)雄安新區(qū)的基本生態(tài)狀況開(kāi)展調(diào)查,并籍此對(duì)即將進(jìn)行的新區(qū)規(guī)劃所產(chǎn)生的生態(tài)效應(yīng)進(jìn)行預(yù)測(cè),這對(duì)保障雄安新區(qū)的綠色生態(tài)建設(shè)具有重要的現(xiàn)實(shí)意義,對(duì)我國(guó)城市的綠色規(guī)劃具有重要的科學(xué)意義。

當(dāng)前,以遙感對(duì)地觀測(cè)技術(shù)為代表的空間信息技術(shù)已被廣泛應(yīng)用于生態(tài)環(huán)境領(lǐng)域[1],無(wú)論是國(guó)際或國(guó)內(nèi),遙感技術(shù)都被應(yīng)用于各種尺度的生態(tài)調(diào)查和評(píng)價(jià)中。如美國(guó)的全美自然保護(hù)區(qū)生態(tài)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)[2]、我國(guó)環(huán)保部開(kāi)展的“全國(guó)生態(tài)環(huán)境十年變化(2000—2010)遙感調(diào)查與評(píng)估”,以及目前正在開(kāi)展的國(guó)家生態(tài)保護(hù)紅線劃定工作,都是以遙感作為重要的支撐技術(shù)。近年來(lái),也有越來(lái)越多的遙感技術(shù)被應(yīng)用于區(qū)域[3-4]和城市[5-8]規(guī)劃建設(shè)的生態(tài)監(jiān)測(cè)與評(píng)估中,應(yīng)用遙感生態(tài)指數(shù)來(lái)評(píng)價(jià)生態(tài)效應(yīng)也逐漸增多[3,7]。

由于規(guī)劃質(zhì)量的優(yōu)劣將直接影響區(qū)域的生態(tài)環(huán)境,因此能否對(duì)規(guī)劃所產(chǎn)生的生態(tài)效應(yīng)進(jìn)行科學(xué)的預(yù)測(cè)就顯得非常重要。但是當(dāng)前無(wú)論是傳統(tǒng)方法或者是遙感技術(shù),都缺乏對(duì)規(guī)劃所產(chǎn)生的潛在生態(tài)影響進(jìn)行預(yù)測(cè)的有效方法,迄今仍未見(jiàn)相關(guān)的研究報(bào)道。因此本文將利用遙感信息技術(shù)對(duì)雄安新區(qū)近年來(lái)的地表覆蓋類型和生態(tài)質(zhì)量變化進(jìn)行調(diào)查,并結(jié)合新區(qū)的規(guī)劃建設(shè)目標(biāo)對(duì)其潛在的地表覆蓋變化及其生態(tài)響應(yīng)進(jìn)行預(yù)測(cè),研究結(jié)果將為即將到來(lái)的新區(qū)規(guī)劃提供重要的決策支持。

1 技術(shù)方法

1.1 研究區(qū)

圖1 雄安新區(qū)位置圖Fig.1 Location map of Xiong′an New Area

雄安新區(qū)主要包含河北省保定市的雄縣、安新縣和容城縣,地理位置為：38°43′—39°10′ N,115°38′—116°20′ E (圖1)。該區(qū)距北京、天津、保定三城市的距離僅為數(shù)十至百余公里,因此具有明顯的區(qū)位優(yōu)勢(shì)。區(qū)內(nèi)地勢(shì)基本平坦,土壤肥沃,地表覆蓋以農(nóng)田為主,其中耕地占農(nóng)用地的93%,林地占3.4%[9],境內(nèi)分布有華北平原最大的湖泊——白洋淀。該區(qū)屬暖溫帶大陸季風(fēng)型氣候,四季分明,年平均氣溫12.1℃,年平均降雨量560mm,無(wú)霜期173 d。雄安新區(qū)3個(gè)縣的總面積為1566km2,總?cè)丝?13.09萬(wàn)人,城鎮(zhèn)化率42.74%,人均地區(qū)GDP 1.88萬(wàn)元[9]。

1.2 遙感數(shù)據(jù)源及其預(yù)處理

研究采用Landsat系列衛(wèi)星遙感影像以保持?jǐn)?shù)據(jù)源的一致性,選用了2004年9月8日的Landsat 5 TM影像和2015年8月22日的Landsat 8 OLI/TIRS影像。影像季相相近,無(wú)云,質(zhì)量完好(圖2)。

圖2 研究區(qū)Landsat遙感影像 (RGB: 752波段)Fig.2 Landsat images of the study area (RGB: bands 7, 5, 2)

影像下載于美國(guó)地質(zhì)調(diào)查局(USGS) Landsat官方網(wǎng)站的Level 1T產(chǎn)品。該產(chǎn)品已經(jīng)過(guò)幾何校正,經(jīng)檢查,2景影像疊加準(zhǔn)確,因此無(wú)需幾何校正。影像的預(yù)處理主要為輻射校正,采用Landsat用戶手冊(cè)的模型和Chavez的COST大氣校正模型[10]將2幅影像的亮度值(DN)轉(zhuǎn)換為傳感器處反射率(at-sensor reflectance)。

對(duì)于2004年的TM影像,采用以下公式進(jìn)行輻射校正：

L=gain·Q+ bias

(1)

ρ=[π(L-Lh)d2]/ (ESUN ·cosθZ.τ)

(2)

式中：Q為DN值；gain和bias分別為增益與偏置值；Lh為大氣影響修正值,可以通過(guò)最暗像元法獲得[10]；ESUN為大氣頂部平均太陽(yáng)輻照度；d為日-地天文單位距離；θZ為影像中心的太陽(yáng)天頂角。以上參數(shù)可以從Landsat用戶手冊(cè)或影像頭文件中獲得。τ為基于θZ估算的大氣透射率,可用下式計(jì)算[10]：

τ= cos [(90-θZ)π/ 180]

(3)

但由于這種計(jì)算經(jīng)常造成τ的高估,特別是在晴空無(wú)云、太陽(yáng)天頂角很大或北方高緯度地區(qū)這3種情況,因此在實(shí)際應(yīng)用中τ常被忽略[11]。

對(duì)于2015年的OLI影像,采用以下公式進(jìn)行輻射校正：

ρ=[M(Q-Qh) +A]/ (cosθZ.τ)

(4)

式中：M和A分別為調(diào)整因子和調(diào)整參數(shù),可以從影像頭文件中獲得；Qh為大氣影響修正值,同樣通過(guò)最暗像元法獲得。

1.3 地表溫度反演

Landsat 5 TM傳感器具有1個(gè)熱紅外波段(TM 6), Landsat 8 TIRS傳感器則具有2個(gè)熱紅外波段(TIRS 10、11)。但由于TIRS 11波段定標(biāo)參數(shù)誤差迄今未能解決,Landsat 8官方網(wǎng)站建議只用TIRS 10單波段來(lái)反演地表溫度[12]。因此,采用Jiménez-Muoz等的單通道算法[13-14]來(lái)反演TM 6波段和TIRS 10波段的地表溫度。該方法在大氣水汽含量小于3g/cm2時(shí),可以獲得小于1.5K的精度[12],因此被廣泛應(yīng)用。本次使用的2幅影像當(dāng)天的大氣水汽含量分別為1.32g/cm2和2.89g/cm2,因此可以采用該算法來(lái)反演地表溫度,其主要公式為：

LST=γ[ε-1(ψ1L+ψ2) +ψ3]+δ

(5)

(6)

式中：LST為地表溫度；對(duì)于TM 6波段和TIRS 10波段,參數(shù)bγ分別為1256和1324；ε為地表比輻射率,對(duì)于TM 6波段采用Sobrino等提出的基于植被覆蓋度的算法[15],對(duì)于TIRS 10波段,可通過(guò)ASTER光譜庫(kù)和Nichol的研究成果[16]計(jì)算出林、草、土壤、建筑物和水體在TIRS 10波段的比輻射率,分別為：0.9813、0.9823、0.9722、0.9212和0.9908；ψ1、ψ2、ψ3可用下式計(jì)算：

ψ1= 1/τ,ψ2=-L↓-L↑/τ,ψ3=L↓

(7)

式中：τ為大氣透過(guò)率,L↑和L↓為大氣上行和下行輻射強(qiáng)度,可根據(jù)影像的時(shí)間以及所處地理位置和季相,通過(guò)MODTRAN模擬得到；T為傳感器處的亮溫,公式為：

T=K2/ln(K1/L+ 1)

(8)

式中：K1和K2分別為TM 6波段或TIRS 10波段的定標(biāo)常數(shù)(可從影像的頭文件中獲得)。L為TM 6波段或TIRS 10波段的傳感器處光譜輻射值,對(duì)于TM 6波段,L可以從公式(1)求取,對(duì)于TIRS 10波段；L可以用下式求?。?/p>

L=ML·Q+AL

(9)

式中：ML和AL分別為TIRS 10波段的調(diào)整因子和調(diào)整參數(shù)(可從影像的頭文件中獲得)。

1.4 地表主要參數(shù)反演

雄安新區(qū)的地表主要覆蓋物有以不透水面為代表的建筑用地,以農(nóng)田為主的植被和以白洋淀為代表的水體,因此本文重點(diǎn)討論這3種主要地表覆蓋類型。

1.4.1 不透水面反演

不透水面是指阻止水流下滲的地表,通常由屋頂、鋪設(shè)路面和停車場(chǎng)等組成。大面積的不透水面會(huì)誘發(fā)一系列生態(tài)負(fù)效應(yīng),如造成流域水質(zhì)污染、城市熱島效應(yīng)、破壞自然生境、阻斷生物遷徙等,因此早在1990年代就被作為反映生態(tài)環(huán)境的重要指標(biāo)。研究采用歸一化不透水面指數(shù)NDISI[17]來(lái)反演不透水面信息,其公式為：

NDISI=[TIR-(VIS1+NIR+MIR1)/3] / [TIR+(VIS1+NIR+MIR1)/3]

(10)

式中: TIR、NIR、MIR1和VIS1分別為影像的熱紅外、近紅外、中紅外1波段和可見(jiàn)光3個(gè)波段中的某一波段。當(dāng)水體較混濁時(shí),也可采用MNDWI水體指數(shù)[18](見(jiàn)公式12)替代VIS1。

由于NDISI能較好地區(qū)別不透水面和裸土信息,且不必預(yù)先掩膜水體,同時(shí)還可以量化象元的不透水面比例[17,19],因此被評(píng)價(jià)為創(chuàng)新技術(shù)[20-21],或相對(duì)簡(jiǎn)便高效的技術(shù)[22]。

1.4.2 植被和水體信息反演

植被和水體信息的反演采用NDVI植被指數(shù)和MNDWI水體指數(shù),公式為：

NDVI=(NIR-Red) / (NIR + Red)

(11)

MNDWI=(Green-MIR1)/(Green + MIR1)

(12)

式中: Red和Green分別為影像的紅光和綠光波段。

1.5 遙感生態(tài)指數(shù)反演

遙感生態(tài)指數(shù)RSEI (Remote Sensing-based Ecological Index)[23]是近年提出的完全基于遙感信息的生態(tài)評(píng)價(jià)指數(shù)。該指數(shù)耦合了與生態(tài)密切相關(guān), 且人類能夠直接感知的綠度、濕度、熱度和干度4大指標(biāo)。該指數(shù)不采用人為主觀賦值的加權(quán)求和來(lái)集成指數(shù),而是采用主成分分析來(lái)自動(dòng)量化各個(gè)指標(biāo)對(duì)生態(tài)的貢獻(xiàn)度,據(jù)此集成的指數(shù)的計(jì)算結(jié)果與國(guó)家環(huán)保部提出的生態(tài)狀況指數(shù)EI具有很好的可比性[24-25],并具有可視化功能,因此提出以來(lái)已被應(yīng)用于數(shù)十個(gè)城市與地區(qū)[24-30]。RSEI指數(shù)可表示為以上4個(gè)指標(biāo)的函數(shù),即:

RSEI=f(Greenness, Wetness, Heat, Dryness)

(13)

式中：Greenness為綠度,Wetness為濕度,Heat為熱度, Dryness為干度。它們分別由NDVI植被指數(shù)、纓帽變換的Wet濕度分量、地表溫度LST和裸土指數(shù)NDSI來(lái)代表。NDVI和LST的公式見(jiàn)公式(5)、(11),Wet和NDSI的公式分別為[31-32]：

Wet=w1Blue+w2Green+w3Red+w4NIR+w5MIR1+w6MIR2

(14)

NDSI=(MIR1-NIR) / (MIR1 + NIR)

(15)

式中,Blue為藍(lán)光波段,MIR2為中紅外2波段,wi(i= 1,...,6)為纓帽變換中Wet分量各波段的系數(shù),TM影像和OLI影像的系數(shù)可分別在文獻(xiàn)[31]和[33]中查到。采用NDSI指數(shù)代表干度是因?yàn)樵撝笖?shù)可以增強(qiáng)包括裸土和建筑在內(nèi)的裸露地表信息,而正是這些裸露地表造成了地表的“干化”。由于以上4個(gè)指標(biāo)的量綱不盡相同,因此在計(jì)算RSEI之前,必須對(duì)它們進(jìn)行歸一化,將它們的值都統(tǒng)一到[0, 1]之間。

RSEI采用主成分分析來(lái)集成以上4個(gè)指標(biāo),而不是采用傳統(tǒng)的方法將4個(gè)指標(biāo)加權(quán)求和。主成分分析最大的優(yōu)點(diǎn)就是各指標(biāo)的權(quán)重不是人為確定,而是根據(jù)各指標(biāo)對(duì)各主成分分量的貢獻(xiàn)度來(lái)客觀確定,從而避免了因人而異的權(quán)重設(shè)定所造成的誤差。在主成分分析中,第一主成分(PC1)最大程度地集成了各變量的信息,因此,可用PC1來(lái)耦合以上4個(gè)指標(biāo)變量,構(gòu)建RSEI指數(shù),即：

RSEI= PC1[f(NDVI, Wet, LST, NDSI)]

(16)

為了便于比較,可將RSEI進(jìn)行歸一化,使其值介于[0, 1]之間。為了使大的值代表好的生態(tài)狀況,在歸一化之前,可先用1減去RSEI。這樣RSEI值越接近1,生態(tài)越好,反之,越差。

2 結(jié)果與分析

圖3 雄安新區(qū)不透水面、植被、水體分布圖Fig.3 Maps showing distribution of impervious surface, vegetation and water in Xiong′an New Area

采用以上方法分別反演出雄安新區(qū)2004和2015年的不透水面、植被和水體3個(gè)專題信息,然后采用人工調(diào)試閾值的方法進(jìn)行提取。由于研究區(qū)面積較大,每個(gè)專題都無(wú)法只用1個(gè)閾值來(lái)提取,而是采用分區(qū)閾值來(lái)提取。對(duì)各專題提取結(jié)果再進(jìn)行適當(dāng)?shù)娜斯ば薷?圖3)。利用同期的Google Earth高分影像,采用535個(gè)隨機(jī)樣點(diǎn)對(duì)反演出的不透水面、植被和水體信息進(jìn)行精度驗(yàn)證,結(jié)果表明所提取的信息具有很高的精度(表1)。同時(shí)利用同日的MODIS地表日溫度產(chǎn)品(MOD11A1), 獲得研究區(qū)的地表溫度均值,然后與本文反演出的地表溫度均值對(duì)比。以均值對(duì)比可以最大限度地避免二者空間分辨率不同引起的差異。對(duì)比結(jié)果表明二者比較接近(表2),有一定差距的原因可能是由于兩種衛(wèi)星的過(guò)空時(shí)間不完全相同所致。

表1 精度驗(yàn)證表

表2 地表溫度反演精度對(duì)比

2.1 地表主要參數(shù)變化

對(duì)所提取的不透水面、植被和水體信息進(jìn)行統(tǒng)計(jì)獲得研究區(qū)地表主要覆蓋類型在近11年的變化情況。結(jié)果表明,雄安新區(qū)近11年地表主要覆蓋類型的變化強(qiáng)度不大,大致在5%以內(nèi)(表3)。其中不透水面和水體表現(xiàn)為增加,以農(nóng)用地為主的植被表現(xiàn)為減少。11年間不透水面增加了65.2km2,水體增加了38.47km2,而植被則減少了46.55km2。

表3 雄安新區(qū)2004—2015年地表主要覆蓋類型變化/km2

變化強(qiáng)度(%)=(A2-A1)/(A1·Y)100; 其中A1為起始年面積,A2為結(jié)束年面積,Y為年數(shù)

通過(guò)屏幕矢量化繪制出研究區(qū)內(nèi)3個(gè)縣的建成區(qū),并統(tǒng)計(jì)其面積。結(jié)果表明,3個(gè)縣的建成區(qū)在這11年內(nèi)變化不大,面積增加最多的雄縣也才增加了2.54km2,增加最少的容城縣只有1.53km2。但3個(gè)縣的不透水面比例都很高,基本都大于70% (表4)。

表4 雄縣、安新縣、容城縣2004—2015年建成區(qū)及不透水面變化/km2

2.2 生態(tài)環(huán)境變化

表5是RSEI遙感生態(tài)指數(shù)的主成分分析數(shù)據(jù)。從中可知,在4個(gè)主成分分量中,PC1的特征值最大,其所占比例(貢獻(xiàn)度)在兩年份中都超過(guò)了85%,說(shuō)明用PC1可以很好地代表4個(gè)指標(biāo)變量。4個(gè)指標(biāo)對(duì)PC1的貢獻(xiàn)根據(jù)符號(hào)可以分為2組,濕度和綠度為同一符號(hào),干度和熱度為同一符號(hào),說(shuō)明這兩組指標(biāo)對(duì)生態(tài)的貢獻(xiàn)是相反的,濕度與綠度起正向作用,干度和熱度則相反,這完全符合自然生態(tài)情況。

表5 主成分分析數(shù)據(jù)

表6是基于RSEI的相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。從表中可知,雄安新區(qū)兩年份的RSEI均值都在0.63左右,表明生態(tài)狀況較為穩(wěn)定,生態(tài)質(zhì)量以良好為主。這主要是該區(qū)的植被以耕地為主,林地僅占3.4%[9],且耕地常因收割、休耕而造成地表裸露,直接影響了生態(tài)質(zhì)量。從兩年份來(lái)看,2015年的RSEI均值略高于2004年,說(shuō)明這11年間,該區(qū)的生態(tài)有一定改善。從表6來(lái)看,這主要得益于濕度的增加,干度和熱度的下降,而綠度雖有降低但幅度很小。

表6 研究區(qū)RSEI指數(shù)和4個(gè)指標(biāo)分量的均值

圖4為基于RSEI生態(tài)指數(shù)反演的研究區(qū)2004、2015年生態(tài)狀況圖,圖中顏色從藍(lán)到紅代表生態(tài)從差到優(yōu)。不透水面主要呈藍(lán)色調(diào),農(nóng)用地為主的植被呈紅色調(diào),水體根據(jù)渾濁程度呈綠黃到橙色調(diào),休耕地、裸地等呈藍(lán)綠色調(diào)。RSEI圖客觀顯示了研究區(qū)生態(tài)狀況的空間分布差異,這一可視化優(yōu)點(diǎn)是其它生態(tài)評(píng)價(jià)指標(biāo)所不具備的,因?yàn)樗鼈兌际且砸粋€(gè)籠統(tǒng)的數(shù)值來(lái)抽象地代表一個(gè)區(qū)的生態(tài)狀況,不直觀且難以理解[25]。

圖4 雄安新區(qū)2004、2015年RSEI生態(tài)狀況圖Fig.4 RSEI maps of Xiong′an New Area in 2004 and 2015

兩個(gè)研究年份的生態(tài)差異在圖4中也可以清楚地體現(xiàn)出來(lái)。與2015年相比,2004年RSEI圖的黃綠色調(diào)較多,直觀表現(xiàn)出其生態(tài)質(zhì)量不及2015年。究其原因有二：(1) 2004年影像的日期為9月8日,比2015年的8月22日的影像遲了半個(gè)多月,因此在該區(qū)中北部有許多耕地已收割,地表裸露(圖2),在圖4中多呈黃綠色調(diào)；(2) 中部的白洋淀在2004年被大量占用,水體大面積消失,淤積嚴(yán)重,水質(zhì)較差,因此生態(tài)不佳。2015年經(jīng)環(huán)保部約談限期治理后,水體面積增多,水質(zhì)明顯改善,從而提高了淀區(qū)的生態(tài)質(zhì)量。圖5是利用Kloiber等[34]和徐涵秋[35]的模型反演的白洋淀水質(zhì)圖,從圖中可以看出,2015年水質(zhì)圖的顏色以藍(lán)色為主,而2004年則有許多綠黃色,甚至紅色出現(xiàn),這說(shuō)明白洋淀在2004年無(wú)論是水體的懸浮物和葉綠素含量都明顯高于2015年,這與當(dāng)?shù)氐沫h(huán)境年報(bào)公布的結(jié)果是一致的[36]。

圖5 白洋淀水體懸浮物、葉綠素含量圖Fig.5 Maps showing suspended sediment and chlorophyll concentrations in Baiyangdian Lake

2.3 地表參數(shù)與生態(tài)環(huán)境的互動(dòng)關(guān)系分析

研究地表覆蓋類型與生態(tài)環(huán)境的互動(dòng)關(guān)系是預(yù)測(cè)雄安新區(qū)開(kāi)發(fā)對(duì)生態(tài)環(huán)境影響的重要前提。本研究基于最新的2015年提取數(shù)據(jù),采用統(tǒng)計(jì)回歸方法,通過(guò)定量分析地表覆蓋類型與生態(tài)環(huán)境的互動(dòng)關(guān)系來(lái)預(yù)測(cè)即將開(kāi)展的新區(qū)建設(shè)可能對(duì)區(qū)域生態(tài)與熱環(huán)境產(chǎn)生的影響。

首先對(duì)2015年的遙感生態(tài)指數(shù)、地表溫度以及經(jīng)歸一化的不透水面、植被、水體專題影像采用1010的網(wǎng)格進(jìn)行采樣,共獲得32319個(gè)樣點(diǎn)。將遙感生態(tài)指數(shù)(RSEI)作為因變量,并與三大地表覆蓋類型——不透水面(NDISI)、植被(NDVI)和水體(MNDWI)進(jìn)行逐步回歸分析,獲得以下關(guān)系方程：

RSEI=-0.011NDISI + 0.006NDVI + 0.002MNDWI + 0.524 (R=0.999)

(17)

以上方程表明,3個(gè)地表覆蓋類型在逐步回歸分析中都通過(guò)了P<0.001的顯著性檢驗(yàn),保留了下來(lái),說(shuō)明它們都是影響區(qū)域生態(tài)質(zhì)量的重要因子,整個(gè)方程也具有高度的吻合性(R接近1)。

從各因子系數(shù)的符號(hào)來(lái)看,NDISI為負(fù)號(hào),說(shuō)明不透水面對(duì)生態(tài)起負(fù)作用,而NDVI和MNDWI為正號(hào),說(shuō)明植被和水體對(duì)生態(tài)起正面影響。從各變量系數(shù)的絕對(duì)值來(lái)看,NDISI為0.011大于NDVI和MNDWI之和(0.006+0.002),說(shuō)明不透水面對(duì)生態(tài)的影響最明顯,其影響力大于植被和水體之和。將遙感生態(tài)指數(shù)和對(duì)其影響最大的不透水面、植被的采樣點(diǎn)構(gòu)成三維散點(diǎn)圖(圖6),可以發(fā)現(xiàn)散點(diǎn)聚集性高,不分散,說(shuō)明各因子高度相關(guān)。散點(diǎn)粗細(xì)相對(duì)均一,呈上細(xì)下粗的棒狀形態(tài),但沒(méi)有像其它地區(qū)出現(xiàn)顯著的楔形形態(tài)[17],這說(shuō)明整個(gè)地區(qū)生態(tài)相對(duì)均衡。散點(diǎn)圖下部較粗,說(shuō)明生態(tài)差的地區(qū)略多于生態(tài)優(yōu)的地區(qū)。

圖6 三維特征散點(diǎn)圖Fig.6 3D scatter plot

圖7 不透水面(NDISI)和地表溫度(LST)的回歸分析 Fig.7 Relationship of NDISI with LST

根據(jù)公式(17)推算,當(dāng)不透水面的面積比例每增加10%,植被和水體的面積按9:1的比例做相應(yīng)減少(因?yàn)檠芯繀^(qū)的植被面積大大超過(guò)水體,不透水面的增加將主要占用植被),則RSEI指數(shù)將會(huì)下降24.76%,也就是說(shuō),在新區(qū)的開(kāi)發(fā)中,當(dāng)不透水面比例上升10%,即由2015年的21%上升到31%,其生態(tài)指數(shù)會(huì)從原來(lái)的0.639大幅下降到0.481。

區(qū)域地表開(kāi)發(fā)建設(shè)會(huì)引起區(qū)域的熱環(huán)境變化,大范圍的城市擴(kuò)張誘發(fā)的城市熱島效應(yīng)已引起了全世界的廣泛關(guān)注。國(guó)家環(huán)保部在2015年正式頒發(fā)的國(guó)家環(huán)保標(biāo)準(zhǔn)《生態(tài)環(huán)境狀況評(píng)價(jià)技術(shù)規(guī)范》中,首次引入城市熱環(huán)境指標(biāo),將其與水質(zhì)、空氣、噪聲等一起作為評(píng)價(jià)城市生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的重要指標(biāo)。許多研究表明,不透水面是增加地表溫度的最重要因子[37-39],因此進(jìn)一步采用回歸分析研究了不透水面和地表溫度的關(guān)系,結(jié)果發(fā)現(xiàn),該區(qū)不透水面和地表溫度并不是簡(jiǎn)單的線性關(guān)系,而是二次多項(xiàng)式關(guān)系(圖7)。這表明高比例不透水面地區(qū)的升溫幅度會(huì)明顯大于低比例不透水面地區(qū),根據(jù)圖7中的二次多項(xiàng)式方程(P<0.001)計(jì)算,在不透水面比例小于30%的地區(qū),每增加10%的不透水面,其升溫幅度小于1℃,但在不透水面大于60%的高比例地區(qū),其升溫幅度可達(dá)2—3℃ (表7)。因此高比例不透水面地區(qū)的升溫效應(yīng)必須引起足夠的重視。雄安新區(qū)3個(gè)縣建成區(qū)的不透水面比例在2015年都大于70% (表4),在8月22日10點(diǎn)54分衛(wèi)星過(guò)空時(shí),3個(gè)建成區(qū)的地表平均溫度達(dá)到37.51℃,高出當(dāng)時(shí)該區(qū)地表平均溫度(31.36℃)達(dá)5.15℃之多,因此夏季的熱島效應(yīng)不容小覷。

由于溫度是受地表三大覆蓋類型的綜合影響,因此為考察它們對(duì)地表溫度的綜合影響,進(jìn)一步將地表溫度與不透水面、植被和水體進(jìn)行逐步回歸分析,獲得以下關(guān)系方程：

LST=0.176NDISI-0.108NDVI-0.021MNDWI+33.528 (R=0.828)

(18)

式中,NDISI和NDVI通過(guò)了P<0.001的檢驗(yàn),MNDWI通過(guò)了P<0.003的檢驗(yàn),說(shuō)明它們都是影響地表溫度的重要參數(shù)。從各因子的系數(shù)來(lái)看,NDVI和MNDWI為負(fù)號(hào),說(shuō)明植被和水體起降溫作用,而NDISI為正號(hào),代表不透水面起著升溫作用。從系數(shù)的絕對(duì)值來(lái)看,不透水面對(duì)地表溫度的影響同樣大于植被和水體之和。顯然,不透水面是導(dǎo)致地表溫度上升的最重要因子。

根據(jù)公式(18)推算,當(dāng)不透水面的面積比例增加10%,植被和水體的面積同樣按9:1作相應(yīng)減少,則地表溫度會(huì)上升2.78℃,因此新區(qū)的開(kāi)發(fā)同樣會(huì)面臨嚴(yán)峻的區(qū)域升溫挑戰(zhàn)。

3 雄安新區(qū)規(guī)劃的生態(tài)與熱環(huán)境效應(yīng)預(yù)測(cè)

即將開(kāi)展的新區(qū)建設(shè),將使該區(qū)的地表發(fā)生重大變化,并由此對(duì)區(qū)域生態(tài)環(huán)境產(chǎn)生影響。因此在規(guī)劃中融入生態(tài)環(huán)境理念,是未來(lái)新區(qū)規(guī)劃的重要前提。而采用遙感空間信息技術(shù)對(duì)新區(qū)的規(guī)劃影響進(jìn)行預(yù)測(cè),將為新區(qū)的綠色生態(tài)規(guī)劃建設(shè)提供科學(xué)的依據(jù)。

由于目前雄安新區(qū)尚在規(guī)劃階段，媒體披露的新區(qū)規(guī)劃方案只有人口指標(biāo)和新區(qū)面積，因此本文主要通過(guò)人口指標(biāo)和新區(qū)面積來(lái)間接估算不透水面增加面積來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)。根據(jù)方案，新區(qū)的規(guī)劃人口最高將達(dá)到250萬(wàn)人，人口密度達(dá)到1250人/km2，遠(yuǎn)景規(guī)劃面積達(dá)到2000 km2。而該區(qū)現(xiàn)有人口為113.09萬(wàn)人，人口密度為728人/km2[9]。可見(jiàn)，新區(qū)的建設(shè)將使得該區(qū)的人口和密度都大幅上升，這勢(shì)必給該區(qū)的生態(tài)環(huán)境帶來(lái)影響。為此，本節(jié)以該區(qū)2015年的人口、人口密度、以及本次研究查明的生態(tài)現(xiàn)狀、地表溫度均值和不透水面面積為基準(zhǔn)，根據(jù)新區(qū)面積和預(yù)計(jì)不透水面比例來(lái)計(jì)算出可能增加的不透水面面積，然后分別利用公式(17)和(18)對(duì)新增不透水面面積所產(chǎn)生的生態(tài)與熱環(huán)境效應(yīng)進(jìn)行預(yù)測(cè)，表8為預(yù)測(cè)結(jié)果。

從表8的預(yù)測(cè)結(jié)果來(lái)看，如果按新區(qū)不透水面面積占總面積25%的比例來(lái)預(yù)測(cè)，則新區(qū)的不透水面面積將大幅上升至500km2，凈升170 km2，升幅達(dá)52%，這勢(shì)必對(duì)該區(qū)的生態(tài)和熱環(huán)境產(chǎn)生明顯的影響。預(yù)測(cè)結(jié)果表明，這將導(dǎo)致該區(qū)的生態(tài)質(zhì)量下降10%，RSEI從現(xiàn)有的0.639下降到0.576，即生態(tài)質(zhì)量等級(jí)從良好降為中等[23]；而地表平均溫度則會(huì)上升1.1℃，從現(xiàn)有的31.4℃上升到32.5℃。如果不透水面占新區(qū)的面積比例進(jìn)一步升高，生態(tài)下降和地表溫度上升的幅度還會(huì)進(jìn)一步加大。近期，中國(guó)社科院預(yù)測(cè)了該區(qū)的人口上限為500萬(wàn)[40]，比現(xiàn)有規(guī)劃方案的250萬(wàn)人口上限高了1倍，這勢(shì)必造成該區(qū)不透水面面積的更進(jìn)一步上升，并對(duì)生態(tài)質(zhì)量和地表溫度產(chǎn)生更大的負(fù)面影響。反之，如果將新區(qū)不透水面面積占總面積的比例控制在20%，加大舊城改造，集約利用土地資源，則新區(qū)的生態(tài)質(zhì)量反而有所上升，地表溫度有所下降。按此方案，生態(tài)質(zhì)量將上升2.5%，溫度下降0.3℃，這主要得益于20%的不透水面比例低于3縣現(xiàn)有的21.04%的比例(表3)。

以上預(yù)測(cè)是在該區(qū)現(xiàn)有的地表覆蓋分布格局上進(jìn)行的,從2015年影像上看,該區(qū)無(wú)論是城市建成區(qū)或農(nóng)村居民地,其不透水面密度都很高。由此可見(jiàn),如果要改善模型預(yù)測(cè)的結(jié)果,雄安新區(qū)可采用低影響度的綠色生態(tài)技術(shù)來(lái)進(jìn)行科學(xué)的規(guī)劃。

表7 不透水面升溫幅度

表8雄安新區(qū)規(guī)劃人口目標(biāo)的生態(tài)與熱環(huán)境效應(yīng)預(yù)測(cè)

Table8PredictionofecologicalqualityandthermalenvironmentchangesrespondingtothepotentialpopulationgrowthinXiong′anNewArea

人口Population/萬(wàn)人人口密度Populationdensity/(人/km2)預(yù)增不透水面面積Increasedareaofimpervioussurface/km2RSEILST/℃預(yù)測(cè)值Predictedvalue下降Decline下降比例/%Percentage預(yù)測(cè)值/℃Predictedvalue上升/℃Increse上升比例/%Percentage25012505000.576-0.063-9.7932.481.123.5825012504000.6550.0162.4931.06-0.30-0.94

*：按照當(dāng)前面積計(jì)算；**：按照遠(yuǎn)景規(guī)劃面積計(jì)算

4 結(jié)論

雄安新區(qū)的建設(shè)是國(guó)家的重大舉措,合理規(guī)劃和建設(shè)綠色生態(tài)新區(qū),是新區(qū)建設(shè)成功與否的重要標(biāo)志。本次研究表明,雄安新區(qū)近11年地表三大覆蓋類型的面積雖然互有消長(zhǎng),但變化強(qiáng)度不大。雄安新區(qū)的生態(tài)狀況總體也較穩(wěn)定,11年來(lái)穩(wěn)中略升。因此,該區(qū)總體開(kāi)發(fā)強(qiáng)度不大,生態(tài)質(zhì)量較好。但由于區(qū)內(nèi)地表綠被主要以耕地為主,少有林地,因此生態(tài)狀況易受農(nóng)作物季節(jié)變化的影響。另外, 區(qū)內(nèi)建設(shè)用地的不透水面比例很高,3個(gè)縣城的不透水面比例都超過(guò)70%,導(dǎo)致建成區(qū)地表平均溫度超過(guò)整個(gè)研究區(qū)地表平均溫度達(dá)5.2℃之多,城市熱環(huán)境不容樂(lè)觀。

雄安新區(qū)地表三大覆蓋類型都是影響區(qū)域生態(tài)質(zhì)量和熱環(huán)境的主要因子,其中尤以不透水面影響最大, 其影響力超過(guò)植被和水體之和,且表現(xiàn)為負(fù)面影響。由于新區(qū)的建設(shè)將會(huì)有大量不透水面增加,因此控制不透水面的比例和密度將是新區(qū)規(guī)劃需要考慮的首要問(wèn)題。本研究揭示了該區(qū)不透水面與地表溫度呈二次多項(xiàng)式關(guān)系,高不透水面比例地區(qū)的升溫會(huì)數(shù)倍高于低不透水面比例地區(qū),因此新區(qū)的規(guī)劃要嚴(yán)控高不透水面比例地區(qū)。

根據(jù)研究所獲得的地表三大覆蓋類型與區(qū)域生態(tài)質(zhì)量和熱環(huán)境的定量關(guān)系模型預(yù)測(cè)，新區(qū)規(guī)劃的人口規(guī)模與新增面積將會(huì)對(duì)該區(qū)的生態(tài)質(zhì)量和熱環(huán)境產(chǎn)生影響，如果按新增不透水面面積占新區(qū)面積25%的比例來(lái)預(yù)測(cè)，它將導(dǎo)致該區(qū)的生態(tài)質(zhì)量下降10%，地表溫度上升1.1℃。但如果將不透水面比例控制在20%，則新區(qū)的生態(tài)質(zhì)量反而上升3.6%，地表溫度下降0.3℃。

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LandcoverchangesintheXiong′anNewAreaandapredictionofecologicalresponsetoforthcomingregionalplanning

XU Hanqiu1,2,3, *, SHI Tingting1,3, WANG Meiya1,3, LIN Zhongli1,3

1CollegeofEnvironmentandResources,FuzhouUniversity,Fuzhou350116,China2KeyLaboratoryofSpatialDataMining&InformationSharingofMinistryofEducation,FuzhouUniversity,Fuzhou350116,China3InstituteofRemoteSensingInformationEngineering,FuzhouUniversity,Fuzhou350116,China

The Xiong′an New Area is a recently established state-level new area in Baoding, Hebei province, China. Green construction and development are the most important issues to be considered and must be given priority by area planners during forthcoming construction of the new area. Green ecological planning cannot be implemented without a clear understanding of an area′s ecological status and an accurate prediction of an area′s ecological status responding to forthcoming regional planning. Therefore, using Landsat images of 2004 and 2015, feature inversion and extraction techniques, and the remote sensing-based ecological index (RSEI), this study investigated changes in three main land cover types (impervious surface, vegetation, and water) in the Xiong′an New Area over the last 11 years from 2004 to 2015 and predicted the ecological and thermal effects responding to the upcoming regional construction on the new area. The results show that the areas of impervious surface, vegetation, and water covers have changed over the 11-year study period, but the change intensity was less than 5%. In addition, the ecological status was stable during the study period as the RSEI increased only slightly from 0.629 in 2004 to 0.639 in 2015. Therefore, the overall development intensity was relatively low, and the area′s current ecological quality is good. Quantitative analysis indicates that the area of impervious surface has the strongest influence on both ecological quality and land surface temperature among the three main land cover types of the area. The area′s ecological responses to upcoming regional planning were predicted using regression relationship models of RSEI and land surface temperature with the three main land cover types. The prediction, based on the known goal of population and area development, revealed that the increase of population to 2.5 million with a 25% of impervious surface cover in the new area would have noteworthy effects on regional ecological conditions, potentially decreasing the area′s RSEI by 10 % and increasing land surface temperature by 1.1 ℃. Alternatively, if the proportion of impervious surface could be controlled within 20%, the area's RSEI would increase by 3.6%, and land surface temperature would decrease by 0.3 ℃.

Xiong′an New Area; Remote Sensing-based Ecological Index (RSEI); land cover; regional planning; model prediction

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目 (41501469)

2017- 05- 21;

2017- 07- 17

*通訊作者Corresponding author.E-mail: hxu@fzu.edu.cn

10.5846/stxb201705210941

徐涵秋,施婷婷,王美雅,林中立.雄安新區(qū)地表覆蓋變化及其新區(qū)規(guī)劃的生態(tài)響應(yīng)預(yù)測(cè).生態(tài)學(xué)報(bào),2017,37(19):6289- 6301.

Xu H Q, Shi T T, Wang M Y, Lin Z L.Land cover changes in the Xiong′an New Area and a prediction of ecological response to forthcoming regional planning.Acta Ecologica Sinica,2017,37(19):6289- 6301.