基于遙感生態(tài)指數(shù)的贛江新區(qū)生態(tài)質(zhì)量評價

李萬鈺， 陳曉勇， 易 潔， 鐘 濱， 李 婷

(1.東華理工大學(xué) 測繪工程學(xué)院，江西 南昌 330013；2.流域生態(tài)與地理環(huán)境監(jiān)測國家測繪地理信息局重點實驗室，江西 南昌 330013；3.江西省基礎(chǔ)地理信息中心，江西 南昌 330209；4.江西省測繪地理信息工程技術(shù)研究中心，江西 南昌 330209)

伴隨工業(yè)化和城鎮(zhèn)化快速發(fā)展而來的是生態(tài)環(huán)境問題，生態(tài)環(huán)境質(zhì)量影響著人類社會可持續(xù)發(fā)展。國家環(huán)保總局2006年發(fā)布的《生態(tài)環(huán)境狀況評價技術(shù)規(guī)范》確定使用生態(tài)環(huán)境質(zhì)量指數(shù)(EI)來反映被評價區(qū)域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量狀況。生態(tài)環(huán)境質(zhì)量指數(shù)是一系列指數(shù)的綜合(程晉南等，2008；Goward et al.，2002)，但其指標(biāo)在數(shù)據(jù)可獲取性、權(quán)重合理性和評價結(jié)果時空分析等方面仍存有弊端(Chander et al.， 2009；問青春，2016)。徐涵秋(2013)提出了完全基于遙感信息的遙感生態(tài)指數(shù)(RSEI)，由綠度、濕度、熱度和干度構(gòu)成指標(biāo)體系，該指數(shù)不僅數(shù)據(jù)易獲得、權(quán)重?zé)o人為設(shè)定，而且既可量化分析、時空分析，還能可視化表達(dá)，比EI指數(shù)更具優(yōu)勢。

近年來，遙感生態(tài)指數(shù)(RSEI)在生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評價研究中得到較為廣泛的運用，取得一定的研究成果。首先，研究區(qū)域選擇具有多樣性，其包括干旱荒漠區(qū)(蔣超亮等，2019)、自然保護(hù)區(qū)(劉盼等，2018)、農(nóng)業(yè)區(qū)(夏積德等，2019)、雄安新區(qū)(楊江燕等，2019；徐涵秋等，2017)和礦區(qū)(吳志杰等，2016)等區(qū)域，但對比發(fā)現(xiàn)，這些區(qū)域均具有較高的生態(tài)環(huán)境關(guān)注度和生態(tài)敏感度特點。其次，更多研究是停留于遙感生態(tài)指數(shù)的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評價，而將評價結(jié)果進(jìn)一步運用于區(qū)域發(fā)展規(guī)劃和生態(tài)環(huán)境規(guī)劃等領(lǐng)域的研究少(程朋根等，2015；王麗春等，2019；郭澤呈等，2019)。

目前對新一批國家級新區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量狀況的研究較少，而這些新區(qū)在經(jīng)濟(jì)增長動能轉(zhuǎn)換的新時期面臨著更高的生態(tài)環(huán)境保護(hù)要求。贛江新區(qū)屬中部地區(qū)第2個、全國第18個國家級新區(qū)，戰(zhàn)略定位中承擔(dān)著打造美麗中國“江西樣板”的生態(tài)建設(shè)要求。因此，本研究以贛江新區(qū)為研究區(qū)域采用RSEI來評估2007—2017年間所屬區(qū)域范圍內(nèi)的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量，分析其空間格局演化特征，有利于厘清生態(tài)環(huán)境的時空變化及變化趨勢，為贛江新區(qū)的生態(tài)環(huán)境保護(hù)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供理論依據(jù)。

1 研究區(qū)域概況

贛江新區(qū)位于江西省南昌市北部的贛江之濱，由南昌市經(jīng)濟(jì)技術(shù)開發(fā)區(qū)、南昌臨空經(jīng)濟(jì)區(qū)和共青城、永修縣部分街道、鄉(xiāng)鎮(zhèn)組成，規(guī)劃面積為465 km2，其中屬南昌市境內(nèi)267 km2、九江市境內(nèi)198 km2(圖1)。贛江新區(qū)的氣候類型是亞熱帶季風(fēng)氣候，冬夏兩季氣溫差異大，年平均氣溫17.7 ℃。贛江新區(qū)的發(fā)展格局為“兩廊一帶四組團(tuán)”，屬于中部地區(qū)具有較好發(fā)展基礎(chǔ)、發(fā)展?jié)摿^大的區(qū)域，同時也具備促進(jìn)新型工業(yè)化和新型城鎮(zhèn)化融合發(fā)展的優(yōu)越條件。據(jù)統(tǒng)計資料顯示，新區(qū)2016年常住人口約60.2萬人，地區(qū)生產(chǎn)總值為582.3億元，財政總收入為101.2億元，固定資產(chǎn)投資為1 070.8億元。

2 研究方法與數(shù)據(jù)來源

2.1 研究方法

2.1.1 遙感生態(tài)指數(shù)分量指標(biāo)的測算

遙感生態(tài)指數(shù)(RSEI)是完全基于遙感信息反映區(qū)域生態(tài)環(huán)境狀況的指數(shù)，其耦合了綠度、濕度、干度和熱度指標(biāo)，簡便快速得到區(qū)域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評價結(jié)果，與EI指數(shù)相比更具有優(yōu)勢。其中，各分量指標(biāo)內(nèi)涵及計算式為：

(1)濕度指標(biāo)(Wet)：遙感纓帽變換所獲得的亮度、綠度、濕度分量已被廣泛地應(yīng)用在生態(tài)環(huán)境監(jiān)測中(Crist，1985；Huang et al.，2002；Todd et al.，1998)。其中，濕度分量反映了水體和土壤、植被的濕度，與生態(tài)密切相關(guān)。因此，用濕度分量表示濕度指標(biāo)。濕度指標(biāo)計算式因Landsat傳感器的不同而不同，具體為：

專題制圖儀(TM)數(shù)據(jù)：

Wet=0.0315ρ1+0.2021ρ2+0.3102ρ3+0.1594ρ4-0.6806ρ5-0.6109ρ7

(1)

式中，ρ表示相應(yīng)波段的光譜反射率。

陸地成像儀/熱紅外傳感器(OLI/TIRS)數(shù)據(jù)：

Wet=0.1511ρ1+0.1973ρ2+0.3283ρ3+0.3407ρ4-0.7117ρ6-0.4559ρ7

(2)

(2)綠度指標(biāo)：歸一化植被指數(shù)(NDVI)是應(yīng)用最廣泛的植被指數(shù)，能很好的反映植物生物量、葉面積指數(shù)以及植被覆蓋度情況(Goward et al.，2002)，因此綠度指標(biāo)選用NDVI來表示，其計算公式為：

NDVI=(ρ4-ρ3)/(ρ4+ρ3)

(3)

(3)熱度指標(biāo)：熱度指標(biāo)用地表溫度(LST)來表示，計算式為：

L6/10=gain*DN+bias

(4)

式中，L6/10表示TM影像第6波段或者是OLI/TIRS第10波段像元在傳感器處的輻射值，其數(shù)值可用ENVI5.3.1軟件的輻射定標(biāo)功能獲得；DN表示像元灰度值；gain表示波段的增益值，bias表示波段的偏置值。

Pv=(NDVI-NDVIsiol)/(NDVIveg-NDVIsiol)

(5)

式中，Pv表示植被覆蓋度；NDVIsiol表示無植被覆蓋區(qū)域的NDVI值，取經(jīng)驗值0.05；NDVIveg表示純植被像元的NDVI值，取經(jīng)驗值0.7。

εsurface=0.9625+0.0614Pv-0.046Pv2

εbuilding=0.9589+0.086Pv-0.0671Pv2

(6)

式中，εsurface表示自然表面像元的比輻射率，εbuilding表示城鎮(zhèn)區(qū)表面像元的比輻射率。

B(TS)=[L6/10-L↑-T·(1-ε)L↓]/T·ε

(7)

式中，B(TS)表示黑體輻射亮度；L↑表示大氣向上輻射亮度，L↓表示大氣向下輻射亮度，T表示大氣在熱紅外波段的透過率。

LST=K2/ln[K1/(B(TS)+1)]-273

(8)

式中，LST表示地表溫度；K1和K2表示定標(biāo)參數(shù)。

(4) 干度指標(biāo)：研究中常用裸土指數(shù)(SI)(Rikiruaru et al.，2002)表示干度指標(biāo)，但在區(qū)域環(huán)境中，還有相當(dāng)一部分的建筑用地，均會造成地表的“干化”，因此干度指標(biāo)由兩部分組成，即裸土指數(shù)(SI)和建筑指數(shù)(IBI)合成歸一化建筑-裸土指數(shù)(NDSI)(Xu，2008)，具體計算公式為：

NDSI=(SI+IBI)/2

SI=[(ρSEIR1+ρR)-(ρNIR+ρB)]/[(ρSEIR1

+ρR)+(ρNIR+ρB)]

IBI=[2ρSWIR1/(ρSWIR1+ρNIR)-ρNIR/(ρNIR+ρR)-ρG/(ρG+ρSWIR1)]/[2ρSWIR1/(ρSWIR1+ρNIR)+ρNIR/(ρNIR+ρR)+ρG/(ρG+ρSWIR1)]

(9)

式中，ρNIR、ρR、ρB、ρG和ρSWIR1表示波段地表反射率。

2.1.2 構(gòu)建遙感生態(tài)指數(shù)評價模型

為消除Wet、NDVI、NDSI和LST等4個指標(biāo)因量綱不一致和不同時相影像帶來的計算誤差，需要先做標(biāo)準(zhǔn)化處理。利用經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化處理后的4個指標(biāo)波段合成新影像，為避免人為確定權(quán)重對結(jié)果準(zhǔn)確性的影響，本研究根據(jù)數(shù)據(jù)本身特征確定權(quán)重，即運用主成分分析計算RSEI。最終歸一化后得到的RSEI值域為[0，1]，RSEI數(shù)值越大表示該處生態(tài)質(zhì)量越好，反之越差。

2.2 數(shù)據(jù)來源與處理

數(shù)據(jù)來源于從地理空間數(shù)據(jù)云網(wǎng)站下載的Landsat TM、OLI/TIRS遙感影像圖，分辨率為30 m。為避免季節(jié)差異、植被生長狀態(tài)不同等因素影響，選取不同年份同一季節(jié)的影像圖，同時考慮遙感影像數(shù)據(jù)的可獲取性，最終選擇時間分別為2007年10月和2017年9月。首先對影像進(jìn)行輻射定標(biāo)、大氣校正、影像配準(zhǔn)、幾何校正、影像裁剪等預(yù)處理得到研究區(qū)域內(nèi)影像圖，然后計算提取遙感生態(tài)指數(shù)各分量指標(biāo)數(shù)據(jù)。在影像裁剪中為了保證區(qū)域空間上集中連片，本研究不考慮經(jīng)開區(qū)和臨空區(qū)少量飛地的影響。各分量指標(biāo)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化后進(jìn)行主成分分析，根據(jù)第一主成分結(jié)果計算遙感生態(tài)指數(shù)。同時分析功能分析其具有怎樣的生態(tài)質(zhì)量空間格局演化特征，并將遙感生態(tài)指數(shù)等指標(biāo)空間格局進(jìn)行可視化表示。

3 結(jié)果分析

3.1 贛江新區(qū)遙感生態(tài)指數(shù)時空變化特征

贛江新區(qū)2007年和2017年的NDVI、Wet、NDSI、LST和RSEI統(tǒng)計信息如表1所示。從表1可知，贛江新區(qū)2007年的NDVI 、Wet、NDSI、LST和RSEI均值分別為0.44、0.84、0.03、0.52和0.74，該月份的濕度水平較高，干度水平較低；2017年的NDVI、Wet、NDSI、LST和RSEI均值分別為0.55、0.04、0.92、0.45、0.76，該月份的濕度水平較低，干度水平較高。因此，與2007年相比，2017年遙感生態(tài)指數(shù)和各分量指標(biāo)的均值都發(fā)生了變化，NDVI、NDSI、RSEZ的均值增加，而Wet和LST的均值減小，贛江新區(qū)的綠度和干度水平在一定程度上有所提高，濕度和熱度水平在一定程度上有所降低，其總體生態(tài)質(zhì)量有所提高。

表1 贛江新區(qū)NDVI、Wet、NDSI、LST和RSEI統(tǒng)計信息

從圖2可知，2007年和2017年贛江新區(qū)的RSEI空間整體分布呈現(xiàn)“一多一少”的特點，即較高值的RSEI占多數(shù)、較低值的RSEI占少數(shù)，表明贛江新區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量整體水平較好。其中，2007年，較低值的RSEI主要分布在西南方向，從原始真彩色遙感影像圖可知西南方向的土地集中開發(fā)密集，導(dǎo)致生態(tài)環(huán)境遭到一定破壞。而在2017年，較低值的RSEI則分布更為零散。

在具有共性的同時，2007年和2017年兩者之間也存在差異。位于最北方向的區(qū)域，與2007年相比，2017年的RSEI值有所下降，中部往北方向的區(qū)域也出現(xiàn)了同樣的情況。此外，位于西南方向的區(qū)域，與2007年相比，2017年的RSEI值則有所增加，位于東北方向區(qū)域的RSEI值也同樣有所增加。此外，西南少數(shù)區(qū)域的RSEI值從2007年較高水平變?yōu)?017年更低水平。因此，2007—2017年，贛江新區(qū)的生態(tài)環(huán)境整體質(zhì)量仍保持較高水平，但局部區(qū)域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量出現(xiàn)增強(qiáng)和降低不一的變化情況。

通過自然斷點法將RSEI分為“很差—差—中等—良—優(yōu)”五個等級，各等級具體情況如圖3所示。此外，將2007年和2017年的RSEI等級做差處理，得到2007—2017年RSEI等級變化情況，其結(jié)果如圖4。從圖3和圖4可知，贛江新區(qū)大部分區(qū)域的RSEI等級變化不太明顯或基本不變，表明這些區(qū)域的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量保持較好。少數(shù)區(qū)域的RSEI等級變化較為明顯，如北方向的部分區(qū)域的RSEI從2007年的良等級降為2017年很差和差等級，表明該區(qū)域的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量有所降低；西南方向的部分區(qū)域的RSEI從2007年的很差等級上升為2017年良等級，表明該區(qū)域的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量有所提高?？偟膩碚f，贛江新區(qū)的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量在2007—2017年期間，整體生態(tài)環(huán)境質(zhì)量保持在較好水平范圍內(nèi)，少數(shù)區(qū)域的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量發(fā)生升降變化；空間分布整體格局變化少，北方向和西南方向等少數(shù)區(qū)域發(fā)生明顯變化。

3.2 贛江新區(qū)各組團(tuán)區(qū)域生態(tài)質(zhì)量變化特征

雖然贛江新區(qū)總體RSEI均值變化不大，但從圖2和圖4都可以看出，贛江新區(qū)四個組團(tuán)特別是一南一北的經(jīng)開區(qū)和共青組團(tuán)的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變化明顯。通過統(tǒng)計得到各區(qū)域的RSEI等級面積變化信息，如表2所示。

由表2可知，2007—2017年間，贛江新區(qū)四個組團(tuán)的生態(tài)等級大部分都往生態(tài)好的等級變化。其中，經(jīng)開區(qū)變化最明顯，由很差、差、中等變?yōu)榱嫉燃壍恼急冗_(dá)52.77%；其次是臨空區(qū)由差、中等變?yōu)榱嫉燃壍恼急葹?9.34%；然后是永修組團(tuán)和共青組團(tuán)由差、中等變?yōu)榱嫉燃壍姆謩e占比28.35%和26.08%。由此可見，贛江新區(qū)在此十年間生態(tài)整體呈現(xiàn)良好的發(fā)展趨勢，在開發(fā)建設(shè)的同時也越來越注重環(huán)境保護(hù)，對已開發(fā)建設(shè)完成的區(qū)域生態(tài)恢復(fù)良好，其中經(jīng)開區(qū)由原先以第二產(chǎn)業(yè)為主的工業(yè)園區(qū)定位向新型產(chǎn)業(yè)城區(qū)轉(zhuǎn)型。此外，臨空區(qū)、永修組團(tuán)和共青組團(tuán)在很差這一等級微有增加，分別占比1.41%、3.84%和3.15%，結(jié)合圖3及原始真彩色遙感影像圖可以發(fā)現(xiàn)等級變很差的區(qū)域主要是水域影響。而四個組團(tuán)在優(yōu)等級的占比都極少且沒有變化。

表2 贛江新區(qū)各組團(tuán)RSEI等級面積變化

4 結(jié)論

基于遙感生態(tài)指數(shù)，運用主成分分析法集成NDVI、LST、Wet、NDSI四個評價指標(biāo)，充分利用遙感和地理信息系統(tǒng)科學(xué)的信息豐富、空間分析和可視化等優(yōu)勢，對贛江新區(qū)近10年的生態(tài)質(zhì)量及其空間演化格局進(jìn)行定性和定量分析，結(jié)論如下：

(1)2007—2017年贛江新區(qū)RSEI均值增加，其均值由2007年的0.74增加到2017年的0.76，表明贛江新區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量保持較好水平。

(2)從RSEI空間分布變化來看，與2007年相比，贛江新區(qū)2017年的生態(tài)質(zhì)量分布格局整體沒有很大的變化，依舊是值較高的生態(tài)質(zhì)量占多數(shù)、值較低的生態(tài)質(zhì)量占少數(shù)，但北方向和西南方向等局部區(qū)域則發(fā)生較為明顯的變化。

(3)從RSEI等級變化來看，贛江新區(qū)大多數(shù)區(qū)域由差、中等等級變?yōu)榱嫉燃墸f明贛江新區(qū)在城鄉(xiāng)建設(shè)的同時也注重生態(tài)環(huán)境的保護(hù)與生態(tài)恢復(fù)。

(4)從贛江新區(qū)四個組團(tuán)生態(tài)質(zhì)量來看，經(jīng)開區(qū)由原環(huán)境較差的工業(yè)園區(qū)向環(huán)境友好的新型城區(qū)轉(zhuǎn)型有一定成效，臨空區(qū)建設(shè)成現(xiàn)代空港區(qū)的同時注重生態(tài)文明的建設(shè)，永修組團(tuán)具備建設(shè)新型工農(nóng)示范區(qū)的良好生態(tài)基礎(chǔ)，共青組團(tuán)在建設(shè)高新產(chǎn)業(yè)科教區(qū)的同時需加強(qiáng)生態(tài)保護(hù)。