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

    2022-04-02 06:14:08劉林甫秦富倉
    水土保持通報 2022年1期
    關(guān)鍵詞:綠度砂巖區(qū)域

    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。

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