基于多源數(shù)據(jù)的泰國生態(tài)環(huán)境遙感評(píng)估

楊勝瑋, 陳博偉, 閆敏, 張麗,*, 劉長星

基于多源數(shù)據(jù)的泰國生態(tài)環(huán)境遙感評(píng)估

楊勝瑋1, 陳博偉2,3, 閆敏2,3, 張麗2,3,*, 劉長星1

1. 西安科技大學(xué)測繪學(xué)院, 西安 710054 2. 中國科學(xué)院空天信息創(chuàng)新研究院數(shù)字地球重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 北京 100094 3. 海南省地球觀測重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 三亞 572000

針對(duì)國家層次的生態(tài)環(huán)境狀況開展評(píng)估與分析對(duì)于生態(tài)保護(hù)和環(huán)境治理意義重大, 而遙感技術(shù)應(yīng)用于生態(tài)環(huán)境評(píng)估已經(jīng)顯示出大范圍、多尺度、高時(shí)效的優(yōu)勢?；贛ODIS、燈光數(shù)據(jù)等遙感產(chǎn)品及社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù), 建立泰國生態(tài)環(huán)境評(píng)估指標(biāo)體系, 采用層次分析法(AHP)確定各指標(biāo)層權(quán)重, 利用“壓力-狀態(tài)-響應(yīng)”(PSR)模型開展了泰國2005—2015年生態(tài)環(huán)境在壓力、狀態(tài)、響應(yīng)各層和綜合狀況的時(shí)空變化分析。結(jié)果表明, 泰國整體生態(tài)環(huán)境綜合狀況處于健康等級(jí)的中(Ⅲ)級(jí), 呈逐步退化趨勢, 2010年至2015年退化程度較大。泰國七個(gè)主要地區(qū)中, 曼谷地區(qū)從生態(tài)狀況中(Ⅲ)級(jí)退化為差(Ⅱ)級(jí); 南部地區(qū)生態(tài)狀況最優(yōu), 處于良(Ⅳ)級(jí); 中部和東北部地區(qū)生態(tài)狀況處于差(Ⅱ)級(jí); 北部、西部和東部地區(qū)生態(tài)狀況處于中(Ⅲ)級(jí)。泰國生態(tài)環(huán)境遙感綜合評(píng)估結(jié)合使用了多源遙感數(shù)據(jù)和社會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù), 對(duì)泰國近十年的生態(tài)環(huán)境進(jìn)行評(píng)估, 得到了泰國2005年、2010年和2015年三期1 km×1 km象元尺度的生態(tài)環(huán)境時(shí)空變化結(jié)果, 可以為區(qū)域生態(tài)保護(hù)戰(zhàn)略提供科學(xué)依據(jù)。

生態(tài)環(huán)境; 遙感評(píng)估; PSR模型; 泰國; 時(shí)空變化

0 前言

生態(tài)環(huán)境是人類賴以生存和發(fā)展的重要保障, 建設(shè)優(yōu)良的生態(tài)環(huán)境是整個(gè)人類社會(huì)存在和發(fā)展的基礎(chǔ)條件。作為世界的新型工業(yè)國家和世界新興市場經(jīng)濟(jì)體之一, 泰國的第十二個(gè)國家經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展計(jì)劃(2017—2021)表明, 近年來隨著社會(huì)的快速進(jìn)步和經(jīng)濟(jì)的蓬勃發(fā)展, 泰國的自然資源和生態(tài)環(huán)境在不斷退化[1], 城市擴(kuò)張[2]、森林砍伐[3]和空氣污染[4–5]等成為了泰國主要的生態(tài)環(huán)境問題。隨著全球諸多環(huán)境問題的出現(xiàn), 評(píng)估國家層次的整體生態(tài)環(huán)境狀況亟待落實(shí)。

國內(nèi)外生態(tài)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系以相對(duì)成熟的“壓力-狀態(tài)-響應(yīng)”( Pressure-State-Response, PSR)概念框架模型為主, 此外還有聯(lián)合國可持續(xù)發(fā)展委員會(huì)(UNCSD)的“驅(qū)動(dòng)力-狀態(tài)-響應(yīng)”(DSR)評(píng)價(jià)體系, 歐洲環(huán)境署在PSR模型上增加了“驅(qū)動(dòng)力”和“影響”兩類指標(biāo)的DPSIR評(píng)價(jià)體系[6]等。PSR模型使用“原因-效應(yīng)-響應(yīng)”這一思維邏輯體現(xiàn)了人類與環(huán)境之間的相互作用關(guān)系, 反映生態(tài)環(huán)境的自然、經(jīng)濟(jì)和社會(huì)因素之間的關(guān)系, 為生態(tài)評(píng)估指標(biāo)構(gòu)造提供了一種邏輯基礎(chǔ), 其理論與方法已經(jīng)廣泛應(yīng)用于區(qū)域、流域等宏觀層面和農(nóng)業(yè)、水土資源、能源利用等微觀層面的生態(tài)評(píng)價(jià)研究[7]。目前, 生態(tài)環(huán)境評(píng)估工作多在小區(qū)域尺度展開, 如: 魏興萍[8]基于PSR模型對(duì)三峽庫區(qū)重慶段進(jìn)行了生態(tài)安全動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià); Sun等[9]利用遙感和統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)對(duì)杭州灣濕地生態(tài)系統(tǒng)各個(gè)地區(qū)的健康狀況進(jìn)行時(shí)空格局分析; Weterings[10]將遙感數(shù)據(jù)與調(diào)查問卷數(shù)據(jù)結(jié)合, 建立了泰國濤島珊瑚礁生態(tài)環(huán)境狀態(tài)與脅迫因素評(píng)估模型; 林媚珍[11]、虞繼進(jìn)[12]、任寧[13]分別對(duì)中山市、龍巖市、張家口市的生態(tài)安全進(jìn)行了評(píng)價(jià)。綜上所述, 大區(qū)域和國家尺度的生態(tài)環(huán)境評(píng)估研究較為局限。

為了評(píng)估國家層次生態(tài)環(huán)境時(shí)空變化, 發(fā)展生態(tài)評(píng)估方法與模型在國家層次的應(yīng)用, 本研究綜合多源遙感數(shù)據(jù)及社會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù), 利用PSR模型對(duì)泰國2005—2015年的生態(tài)環(huán)境狀況進(jìn)行評(píng)估, 分析泰國近十年來生態(tài)環(huán)境在時(shí)間和空間上的變化情況, 旨在提高社會(huì)大眾的生態(tài)環(huán)境保護(hù)意識(shí), 并指引政府制定可持續(xù)發(fā)展的生態(tài)環(huán)境保護(hù)政策與戰(zhàn)略。

1 研究區(qū)與數(shù)據(jù)源

1.1 研究區(qū)概況

泰國位于亞洲大陸中南半島中南部, 東南臨泰國灣, 西南瀕臨安達(dá)曼海, 國境大部分為低緩的山區(qū)和高原。泰國大部分地區(qū)屬于熱帶季風(fēng)性氣候, 常年溫度不下18 ℃, 平均年降水量約1000毫米, 全年分為熱、雨、涼三季, 熱季每年從3月到5月, 雨季從6月到9月, 涼季從10月到次年2月。泰國地處熱帶, 植被覆蓋率高, 2005年土地覆蓋分類數(shù)據(jù)(MCD12Q1)顯示, 泰國境內(nèi)多作物(38.75%)、常綠闊葉林(17.98%)和多數(shù)的草原(13.74%)。泰國共76個(gè)行政區(qū), 可劃分為7個(gè)主要地區(qū), 包括北部、東北部、西部、中部、東部、南部、曼谷及周邊地區(qū), 研究區(qū)地理位置與七個(gè)分區(qū)2005年均NDVI分級(jí)如圖1所示。

1.2 數(shù)據(jù)來源

本文選取2005年、2010年和2015年三個(gè)時(shí)間點(diǎn)對(duì)泰國2005—2015年的生態(tài)環(huán)境狀況進(jìn)行評(píng)估, 主要采用的遙感數(shù)據(jù)如表1所示。統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)有人均國內(nèi)生產(chǎn)總值、二氧化碳排放量、人口增長率和可再生能源發(fā)電量數(shù)據(jù), 均獲取于世界銀行公開數(shù)據(jù)(https://data.worldbank.org.cn/)。

本研究用到的邊界數(shù)據(jù)來源于全球行政區(qū)域數(shù)據(jù)庫(Global Administrative Areas, GADM)3.6版本數(shù)據(jù)(https://gadm.org/index.html), 包含國家邊界和行政區(qū)劃邊界。為開展區(qū)域生態(tài)環(huán)境分析, 本研究中所有數(shù)據(jù)均投影為WGS 1984 UTM Zone 47N, 其中柵格數(shù)據(jù)分辨率統(tǒng)一重采樣為1 km×1 km。

圖1 研究區(qū)及其分區(qū)

Figure 1 Study area and distribution of its subregions

表1 多源遙感數(shù)據(jù)

2 研究方法

2.1 評(píng)估方法與指標(biāo)體系構(gòu)建

指標(biāo)體系的構(gòu)建需要充分考慮指標(biāo)數(shù)據(jù)的可獲取性、指標(biāo)體系的科學(xué)性和指標(biāo)間的相互影響, 本研究基于由經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織(OECD)和聯(lián)合國環(huán)境規(guī)劃署(UNEP)共同發(fā)展起來的用于研究環(huán)境問題的壓力-狀態(tài)-響應(yīng)(Pressure-State-Response, PSR)框架[14–15], 構(gòu)建了一套評(píng)估泰國生態(tài)環(huán)境的指標(biāo)體系, 指標(biāo)體系分為4級(jí), 由目標(biāo)層、準(zhǔn)則層, 因素層和指標(biāo)層組成, 共12個(gè)指標(biāo), 各指標(biāo)及其在生態(tài)環(huán)境評(píng)估中的作用如表2所示。

2.2 指標(biāo)與權(quán)重計(jì)算

對(duì)生態(tài)環(huán)境進(jìn)行客觀準(zhǔn)確的評(píng)估需要確定指標(biāo)權(quán)重, 層次分析法(AHP)是一種定性分析與定量分析相結(jié)合的決策方法, 廣泛應(yīng)用于計(jì)算評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的權(quán)重, 能使復(fù)雜問題層次化, 是一種靈活的多維目標(biāo)決策統(tǒng)計(jì)方法[16]。本研究為更客觀地量化生態(tài)環(huán)境評(píng)估指數(shù), 采用層次分析法和PSR模型相結(jié)合的方法。經(jīng)計(jì)算, 各準(zhǔn)則層和指標(biāo)層的權(quán)重如表3所示, 且各判斷矩陣的隨機(jī)一致性比例均小于0.1, 判斷矩陣具有滿意的一致性。

其中, 植被校正的歸一化城市指數(shù)(Vegetation Adjusted Normalized Urban Index,)能夠較好地反映城市區(qū)域的空間格局和城市化強(qiáng)度[17], 計(jì)算公式為:

表2 各因素層及其作用

表3 指標(biāo)及其權(quán)重

=(1–)×

式中,為歸一化植被指數(shù), 數(shù)據(jù)來源于美國國家航空航天局(National Aeronautics and Space Administration, NASA)的MOD13A3數(shù)據(jù)產(chǎn)品, 由于負(fù)值區(qū)域一般為水體或裸地, 所以賦值為零;為標(biāo)準(zhǔn)化的夜間燈光年際數(shù)據(jù), 其中2005年(由于缺失2005年數(shù)據(jù), 選用2006年數(shù)據(jù)集代替)和2010年數(shù)據(jù)選用已經(jīng)過飽和校正的DMSP-OLS全球輻射校正數(shù)據(jù)集, 2015年數(shù)據(jù)選用NPP-VIIRS數(shù)據(jù)。根據(jù)公式, 城市建成區(qū)有著更高的值, 當(dāng)值趨近1, 為城市核心區(qū), 幾乎無植被覆蓋; 相反, 當(dāng)值趨近于0時(shí), 說明該區(qū)域?yàn)橹脖幻^(qū), 幾乎沒有城市建筑。

植被覆蓋度(Fractional Vegetation Cover,)計(jì)算選用象元二分模型, 其假設(shè)像元只由植被與非植被覆蓋地表兩部分構(gòu)成[18], 基于的象元二分模型反演植被覆蓋度估算公式為:

=(–NDVI)/(NDVI–NDVI)

式中,NDVI代表純土壤覆蓋像元的NDVI值;NDVI代表純植被覆蓋像元的 NDVI值。本研究選取積累百分?jǐn)?shù)為0.5%和99.5%為置信區(qū)間, 認(rèn)為積累百分比小于0.5%的區(qū)域?yàn)榧兺寥栏采w區(qū)植被指數(shù), 作為NDVI,積累百分比大于99.5%的區(qū)域?yàn)榧冎脖桓采w區(qū)植被指數(shù), 作為NDVI。

土地覆蓋類型(Land Use/Cover Change,)數(shù)據(jù)為來源于NASA的MCD12Q1數(shù)據(jù)產(chǎn)品, 并選用該產(chǎn)品中的國際地圈生物圈計(jì)劃(International Geosphere Biosphere Program, IGBP)土地覆蓋分類數(shù)據(jù)集。

地表溫度(Land surface temperature,)數(shù)據(jù)為來源于NASA的全球0.05°地表溫度/發(fā)射率月均合成L3產(chǎn)品MOD11C3數(shù)據(jù)產(chǎn)品, 由于傳感器自身、云層遮擋等原因造成的數(shù)據(jù)質(zhì)量較低, 因此選擇云量較低的涼季即10月至1月的MOD11C3數(shù)據(jù)產(chǎn)品作為數(shù)據(jù)源。根據(jù) MODIS 數(shù)據(jù)說明[19], 地表溫度數(shù)據(jù)單位為開爾文, 到攝氏度的轉(zhuǎn)換公式為:

(×0.02)–273=

式中(MODIS Pixel Value in Kelvin)是 MODIS 開爾文像元值,(MODIS Pixel Value in Celsius)是攝氏度像元值。

2.3 評(píng)估模型計(jì)算

由于得到的指標(biāo)因子量綱不統(tǒng)一, 不具有可比性。因此需要對(duì)原始數(shù)據(jù)指標(biāo)因子進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理, 使所有指標(biāo)因子的值在標(biāo)準(zhǔn)化后都在［0—1］范圍內(nèi)。

對(duì)于正向評(píng)價(jià)因子, 標(biāo)準(zhǔn)化方式如公式:

P=(X–Xmin)/(max–min)

對(duì)于負(fù)向評(píng)價(jià)因子。標(biāo)準(zhǔn)化方式如公式:

P=1–(X–Xmin)/(max–min)

式中,X為指標(biāo)原始值,X為指標(biāo)的最小值,X為指標(biāo)的最大值,P為標(biāo)準(zhǔn)化后的指標(biāo)值,取值為1—12。

在得到各指標(biāo)層和各指標(biāo)的權(quán)重后, 利用綜合評(píng)價(jià)方法對(duì)各指標(biāo)加權(quán)計(jì)算。泰國生態(tài)系統(tǒng)環(huán)境評(píng)分計(jì)算方法如公式:

式中,S為評(píng)估得分,取值2005、2010、2015,q為指標(biāo)象元值,取值1—12,w為該指標(biāo)權(quán)重。

3 結(jié)果與分析

為了直觀反映泰國生態(tài)系統(tǒng)健康評(píng)估狀況, 根據(jù)評(píng)分計(jì)算結(jié)果, 在參考相關(guān)科研文獻(xiàn)和專家咨詢的基礎(chǔ)上, 對(duì)評(píng)分結(jié)果等間距劃分為五個(gè)等級(jí), 并對(duì)每個(gè)等級(jí)的生態(tài)系統(tǒng)健康特征進(jìn)行總結(jié)(表4)。

3.1 分層結(jié)果與分析

3.1.1 生態(tài)環(huán)境評(píng)估壓力層

壓力層反映了生態(tài)環(huán)境受到的外界壓力, 2005年、2010年和2015年三期壓力層分?jǐn)?shù)分別為0.996、0.938、0.8578, 其三期逐期降低的年均分值體現(xiàn)了泰國整體的生態(tài)環(huán)境壓力逐期遞增。

壓力層各指標(biāo)變化趨勢如圖2。根據(jù)WorldPop數(shù)據(jù), 泰國三期平均人口密度分別約為119.1 人·km–2、124.6 人·km–2、131.9 人·km–2, 而在全國人口密集區(qū)曼谷及周邊地區(qū), 三期平均人口密度分別達(dá)到了1526.7 人·km–2、1837.7人·km–2、2228.0 人·km–2; 泰國三期值分別為0.00238、0.00252、0.00291, 代表泰國整體城市化水平越來越高; CO2排放量以每年1.9%的速度增, 從其三個(gè)要素層中可以看出壓力遞增的原因有日益遞增的人口密度、CO2排放量和日益嚴(yán)重的城市化。

3.1.2 生態(tài)環(huán)境評(píng)估狀態(tài)層

狀態(tài)層作為最能反映一個(gè)地區(qū)或生態(tài)系統(tǒng)的環(huán)境狀況的準(zhǔn)則層, 一直也在被學(xué)者作為單獨(dú)的課題進(jìn)行研究[20–21]。標(biāo)準(zhǔn)化后的狀態(tài)層各指標(biāo)變化趨勢如圖3, 作為正向評(píng)價(jià)因子, 植被覆蓋度呈逐年遞減趨勢, 降水量呈先增后減趨勢; 作為負(fù)向評(píng)價(jià)因子, 土地覆蓋類型、PM2.5呈先增后減趨勢, 地表溫度呈逐年遞增趨勢。經(jīng)代入模型計(jì)算, 狀態(tài)層計(jì)算結(jié)果如圖4。實(shí)驗(yàn)表明, 泰國整體生態(tài)環(huán)境狀態(tài)在2005年、2010年和2015年三期的評(píng)分值分別為0.5181、0.5299、0.5187, 呈先增后減趨勢, 即泰國整體在2005—2015年的生態(tài)環(huán)境狀態(tài)是先改善后退化的。

表4 生態(tài)環(huán)境分值、等級(jí)和特征

圖2 壓力層指標(biāo)年均值變化

Figure 2 Changes in the mean value of pressure layer indicators

圖 3 狀態(tài)層指標(biāo)年均值變化

Figure 3 Changes in the mean value of state layer indicators

圖4 泰國三期生態(tài)環(huán)境狀態(tài)時(shí)空變化(a, b, c分別表示2005, 2010, 2015年)

Figure 4 Spatio-temporal changes of the ecological environment in the three times of Thailand (a, b, and c respectively represent 2005, 2010, and 2015)

泰國七個(gè)分區(qū)三期狀態(tài)計(jì)算結(jié)果如圖5。根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果, 在泰國七個(gè)分區(qū)中, 東北部、中部和曼谷周邊地區(qū)生態(tài)狀態(tài)較差, 其分區(qū)內(nèi)各府城市化水平較高, 經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá), 土地覆蓋類型以作物、城市和建成區(qū)用地為主, 城市熱島效應(yīng)嚴(yán)重, 植被覆蓋度低, 例如曼谷及周邊地區(qū)三期植被覆蓋度分別為0.541、0.450、0.401, 逐期遞減; 南部地區(qū)生態(tài)狀態(tài)三期都為最優(yōu), 2005年其土地覆蓋類型有28.782%的常綠闊葉林和40.564 %的多樹草原, 植被覆蓋度高, 三期分別達(dá)到0.813、0.830、0.843, 且逐期遞增。

3.1.3 生態(tài)環(huán)境評(píng)估響應(yīng)層

響應(yīng)層反映了針對(duì)生態(tài)環(huán)境退化, 人類社會(huì)制定一定的生態(tài)保護(hù)政策進(jìn)行響應(yīng), 來保持一個(gè)城市和國家的生態(tài)可持續(xù)發(fā)展。三期響應(yīng)層在2005年、2010年和2015年三期的評(píng)分值分別為0.002、0.374、0.774, 變化極其明顯, 說明人類社會(huì)針對(duì)生態(tài)環(huán)境變化做出了積極響應(yīng)。

圖5 七個(gè)分區(qū)生態(tài)環(huán)境狀態(tài)變化分析(曼谷*表示曼谷及其周邊地區(qū))

Figure 5 Analysis of changes in ecological environment status in seven subregions (Bangkok * indicates Bangkok and surrounding areas)

響應(yīng)層各指標(biāo)變化趨勢如圖6。人均GDP和夜間燈光為社會(huì)經(jīng)濟(jì)響應(yīng)因素, 可以表征社會(huì)發(fā)展水平, 側(cè)面反映社會(huì)能投入生態(tài)環(huán)境保護(hù)的經(jīng)濟(jì)能力。夜間燈光可以客觀的評(píng)估和預(yù)測區(qū)域的GDP, 分析人類的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)[22–23]。人均GDP逐年遞增, 同時(shí), 2005年、2010年和2015年三期標(biāo)準(zhǔn)化后的夜間燈光平均值分別為0.00553、0.00596和0.00655, 也在逐年遞增, 表明社會(huì)對(duì)于生態(tài)環(huán)境治理的經(jīng)濟(jì)能力逐漸提高?？稍偕Y源使用力度逐年加大, 人口增長率逐年降低, 顯示了人類社會(huì)制定并實(shí)施環(huán)保響應(yīng)政策帶來的成效。

3.2 綜合狀況時(shí)空變化

經(jīng)過計(jì)算得出最終的泰國生態(tài)系統(tǒng)環(huán)境評(píng)估結(jié)果如圖7, 2005年、2010年和2015年三期評(píng)估結(jié)果整體分?jǐn)?shù)分別為0.5650、0.5649、0.5490, 整體均處于健康等級(jí)的中(Ⅲ)級(jí), 生態(tài)系統(tǒng)環(huán)境質(zhì)量一般, 且處于退化階段。環(huán)境績效指數(shù)(EPI)是一套針對(duì)全球各國應(yīng)對(duì)空氣質(zhì)量、水資源管理和氣候變遷等敏感環(huán)境問題能力的評(píng)估體系[24], 根據(jù)環(huán)境績效指數(shù)報(bào)告, 泰國在2006年、2010年和2014年EPI指數(shù)分別為66.8、62.2、52.83, 本研究的評(píng)估結(jié)果與EPI指數(shù)具有一致性, 均顯示泰國生態(tài)環(huán)境的退化趨勢, 能夠較好地反映泰國生態(tài)環(huán)境變化。

根據(jù)評(píng)估結(jié)果, 各個(gè)健康等級(jí)占國土面積的百分比如圖8所示, 占國土面積較大的等級(jí)為差(Ⅱ)級(jí)和中(Ⅲ)級(jí), 說明泰國整體健康等級(jí)中等偏差。在2005年至2010年, 泰國生態(tài)環(huán)境綜合狀況有50.97%的地區(qū)呈退化趨勢, 49.03%改善; 而在2010年至2015年, 泰國生態(tài)環(huán)境綜合狀況有73.22%的地區(qū)呈退化趨勢, 26.78%的地區(qū)改善。研究結(jié)果表明, 隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展, 泰國存在經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境治理不平衡的問題, 伴隨而來的是整體生態(tài)環(huán)境在逐步退化。

七個(gè)分區(qū)三期評(píng)估分值如圖9, 可以看出各分區(qū)除曼谷地區(qū)外在三期中都處于固定的等級(jí), 沒有較大變動(dòng), 但是都有退化的情況, 而曼谷地區(qū)在2005年和2010年處于良(Ⅳ)級(jí), 在2015年退化為中(Ⅲ)級(jí)。七個(gè)分區(qū)中, 和泰國整體變化趨勢一致, 在逐期退化的有北部地區(qū)、西部地區(qū), 其他五個(gè)地區(qū)都為先改善后退化。其中, 根據(jù)各區(qū)三期的評(píng)估分值, 2005年至2015年變化最大的為北部地區(qū), 評(píng)估分值降低了5.1%, 其次是評(píng)估分值降低了3.7%的中部地區(qū), 而南部地區(qū)由于經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)和得天獨(dú)厚的森林資源, 評(píng)估分值增加了0.2%。近年來, 泰國經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的地區(qū)往往伴隨著生態(tài)環(huán)境的破壞, 環(huán)境問題中森林砍伐、城市熱島效應(yīng)、霧霾天氣增多等比較突出, 而在經(jīng)濟(jì)落后的地區(qū)則生態(tài)環(huán)境人為破壞較少, 生態(tài)評(píng)估分值也較高。針對(duì)生態(tài)環(huán)境問題, 盡管泰國政府和社會(huì)已經(jīng)做出積極的響應(yīng), 但目前對(duì)生態(tài)環(huán)境的干擾程度還是遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于生態(tài)恢復(fù)的力度[1]。

圖 6 響應(yīng)層指標(biāo)年均值變化

Figure 6 Changes in the mean value of response layer indicators

圖 7 泰國三期生態(tài)環(huán)境綜合狀況時(shí)空變化(a, b, c分別表示2005, 2010, 2015年)

Figure 7 Spatio-temporal variations of the comprehensive ecological environment in the three times of Thailand(a, b, and c respectively represent 2005, 2010, and 2015)

圖 8 各個(gè)健康等級(jí)占國土面積的百分比

Figure 8 The percentage of territory by each health grade

圖9 七個(gè)分區(qū)三期生態(tài)環(huán)境綜合狀況變化(a, b, c分別表示2005, 2010, 2015年)

Figure 9 Changes in the comprehensive status of the ecological environment in the three times of seven subregions

根據(jù)評(píng)估結(jié)果, 泰國在發(fā)展經(jīng)濟(jì)的同時(shí), 應(yīng)注重實(shí)施可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略, 在環(huán)境治理工作中應(yīng)著重提高森林覆蓋率和建城區(qū)綠化率, 降低城市的人口密度, 解決城市住房和交通擁擠問題, 減少廢氣排放, 控制空氣中可吸入顆粒物含量。

4 討論與結(jié)論

本研究基于PSR模型和層次分析法, 使用了多源遙感數(shù)據(jù)和社會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)相結(jié)合, 對(duì)泰國近十年的生態(tài)環(huán)境進(jìn)行評(píng)估, 得到了泰國2005年、2010年和2015年三期1 km×1 km尺度的生態(tài)環(huán)境時(shí)空變化結(jié)果, 根據(jù)結(jié)果分析得到的主要結(jié)論為如下幾個(gè)方面。(1)泰國在2005—2015年間, 整體生態(tài)環(huán)境壓力呈遞漲趨勢, 生態(tài)環(huán)境狀態(tài)先改善后退化, 生態(tài)環(huán)境響應(yīng)遞增。泰國三期的生態(tài)環(huán)境綜合狀況整體處于健康等級(jí)的中(Ⅲ)級(jí), 且呈退化趨勢, 在2010年至2015年間退化程度最大。(2)泰國七個(gè)分區(qū)中, 東北部、中部和曼谷及其周邊地區(qū)生態(tài)環(huán)境綜合狀況三期都較差(處于健康等級(jí)中的差(Ⅱ)級(jí)), 且東北部和中部地區(qū)生態(tài)逐期退化, 曼谷及周邊地區(qū)生態(tài)先改善后退化; 南部地區(qū)生態(tài)環(huán)境綜合狀況最優(yōu)(處于健康等級(jí)中的良(Ⅳ)級(jí)), 北部、西部東部地區(qū)綜合狀況一般(處于健康等級(jí)中的中(Ⅲ)級(jí)), 且三個(gè)地區(qū)生態(tài)環(huán)境整體呈現(xiàn)先改善后退化趨勢。(3)隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和城市化水平的提高, 泰國對(duì)生態(tài)環(huán)境的保護(hù)和整治能力逐漸提高, 開始建立環(huán)境保護(hù)區(qū), 使用新型能源代替不可再生能源。同時(shí), 針對(duì)人口增長速度過高, 泰國政府通過教育和經(jīng)濟(jì)發(fā)展支持計(jì)劃生育政策來控制人口。本研究內(nèi)容可以為泰國針對(duì)區(qū)域性生態(tài)環(huán)境治理提供技術(shù)參考。

由于本研究選用社會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)是國家尺度的數(shù)據(jù), 會(huì)降低評(píng)估結(jié)果分辨率并增大評(píng)估誤差。在后續(xù)或其他評(píng)估研究中, 應(yīng)選用分區(qū)或分省的更小尺度的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù), 來提高評(píng)估結(jié)果精度。

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Remote sensing assessment of ecological environment in Thailand based on multi-source data

YANG Shengwei1, CHEN Bowei2, YAN Min2, ZHANG Li2,3,*, LIU Changxing1

1. College of Geomatics, Xi’an University of Science and Technology, Xi’an 710054, China 2. Key Laboratory of Digital Earth Science, Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100094, China 3. Key Laboratory of Earth Observation of Hainan Province, Sanya 752000, China

The assessment and analysis of the state of the ecological environment at the national level are of great significance for ecological protection and environmental policymaking. Recent advances in the application of remote sensing technology have enabled a more accurate and estimation in large-scale ecological assessment compared with the conventional methods. In this paper, we used a combination of the remote sensing products including MODIS and night-time light date, together with socio-economic data, to establish an evaluation system to assess ecological environment in Thailand. We further implemented an Analytic Hierarchy Process (AHP) to determine the weights of each of the layer, which was expected to serve as the inputs for the pressure-state-response (PSR) model. Finally, we analyzed the spatio-temporal changes of ecological environment in stress, state, response levels and overall conditions in Thailand from the year of 2005 to 2015. Results showed that the overall state of Thailand in the three periods was in the fair (Ⅲ) level of health grade with a tendency of gradually decreasing, of which the most significant drop was from the year of 2010 to 2015. In the seven subregions, the health score in Bangkok area declined from fair(Ⅲ) level to poor(Ⅱ) level, the ecological condition in the southern region was the best and was in the good (IV) level, and the ecological situation in the central and northeast regions was in the poor (II) level. In addition, the ecological conditions in the northern, western, and eastern regions were in the middle (III) level. Our proposed methods for the ecological environment assessment in Thailand for nearly a decade by using multi-source remote sensing data in combination with social and economic statistical data showed the results of Thailand’s spatio-temporal changes of ecological environment in three phases of 2005, 2010 and 2015 for Thailand at 1 km x 1 km pixel scale. It can provide technical and scientific reference for the comprehensive development of Thailand and provide scientific guidance for the regional environmental protection.

Ecological environment; remote sensing assessment; PSR model; Thailand; Spatio-temporal changes

楊勝瑋, 陳博偉, 閆敏, 等. 基于多源數(shù)據(jù)的泰國生態(tài)環(huán)境遙感評(píng)估[J]. 生態(tài)科學(xué), 2021, 40(4): 47–56.

YANG Shengwei, CHEN Bowei, YAN Min, et al. Remote sensing assessment of ecological environment in Thailand based on multi-source data[J]. Ecological Science, 2021, 40(4): 47–56.

10.14108/j.cnki.1008-8873.2021.04.006

X87, X835

A

1008-8873(2021)04-047-10

2020-01-07;

2020-02-29

中國科學(xué)院戰(zhàn)略性先導(dǎo)科技專項(xiàng)(A類)(XDA13020506); 海南省重大科技計(jì)劃項(xiàng)目(ZDKJ2019006)

楊勝瑋(1994—), 男, 碩士研究生, 主要從事生態(tài)環(huán)境遙感監(jiān)測研究, E-mail: ysw1126434@163.com

張麗, 女, 研究員, 主要從事全球生態(tài)和海岸帶遙感研究, E-mail: zhangli@aircas.ac.cn