基于衛(wèi)星遙感和氣象監(jiān)測的大渡河源水源涵養(yǎng)紅線區(qū)生態(tài)環(huán)境與功能評價(jià)

王博為，苑 躍，王晨丞，楊 杰

(四川省氣象災(zāi)害防御技術(shù)中心，成都 610072)

引 言

生態(tài)保護(hù)紅線是指在生態(tài)空間范圍內(nèi)具有特殊重要生態(tài)功能、必須強(qiáng)制性嚴(yán)格保護(hù)的區(qū)域，是保障和維護(hù)國家生態(tài)安全的底線和生命線。大渡河源水源涵養(yǎng)紅線區(qū)屬青藏高原東部，是長江支流岷江的最大支流，也是“中華水塔”的重要組成部分，同時(shí)是全球氣候變化的敏感區(qū)之一，具有極其重要的生態(tài)戰(zhàn)略地位。該區(qū)域生態(tài)環(huán)境總體良好，自然資源豐富，但因目前還存在對生態(tài)保護(hù)重要性認(rèn)識不足；生態(tài)保護(hù)的宏觀政策、機(jī)制、政策法規(guī)不健全等問題，當(dāng)?shù)厣鷳B(tài)環(huán)境仍然存在生態(tài)基礎(chǔ)效益不高，產(chǎn)業(yè)生態(tài)化程度低等現(xiàn)象。

生態(tài)環(huán)境的監(jiān)測手段主要分為地面監(jiān)測、航空監(jiān)測、衛(wèi)星監(jiān)測，衛(wèi)星遙感作為生態(tài)學(xué)研究從單點(diǎn)尺度向區(qū)域尺度擴(kuò)展的關(guān)鍵技術(shù)手段，為生態(tài)學(xué)研究帶來了一場技術(shù)革命，更為生態(tài)學(xué)帶來了新的機(jī)遇，已然成為生態(tài)學(xué)研究必不可少的工具和手段[1-2]。通過地面調(diào)查研究，黃翔等分析了大渡河流域干冷河谷不同立地條件下的植被分布特征及影響要素[3]；李霞等調(diào)查了大渡河中游干暖河谷區(qū)植被的物種組成并進(jìn)行分類、比較和排序，得到種間關(guān)系與群落穩(wěn)定性分析結(jié)果[4-5]。通過衛(wèi)星監(jiān)測，姚李基于GIS技術(shù)進(jìn)行大渡河流域地質(zhì)災(zāi)害危險(xiǎn)性評價(jià)，并考慮了強(qiáng)降雨和地震對地質(zhì)災(zāi)害的誘發(fā)影響[6]；成文東通過2000～2015年大渡河流域NDVI的變化趨勢，分析了氣象、地形和社會經(jīng)濟(jì)等地理因子與植被變化的關(guān)系[6]。利用衛(wèi)星遙感資料，針對大渡河源水源涵養(yǎng)紅線區(qū)的整體生態(tài)環(huán)境狀況和功能評價(jià)，還未有較為成熟的研究結(jié)果。因此，為深入了解大渡河源水源涵養(yǎng)紅線區(qū)的生態(tài)環(huán)境狀況和水源涵養(yǎng)生態(tài)功能的變化特征，本文利用多源衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)，采用遙感生態(tài)環(huán)境狀況指數(shù)(Remote Sensing Based Ecological Index, RSEI)、水源涵養(yǎng)能力指數(shù)(Water Conservation, WCI)，對2000～2019年該地區(qū)的生態(tài)環(huán)境狀況和水源涵養(yǎng)功能進(jìn)行動態(tài)分析與評價(jià)，對其的生態(tài)環(huán)境保護(hù)與發(fā)展提供科學(xué)依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

大渡河作為岷江的最大支流，是長江的二級支流，發(fā)源于青海玉樹境內(nèi)的巴顏喀拉山南麓，后依次流經(jīng)四川省內(nèi)多地，流域總面積超過7.7×104km2。流域內(nèi)溝谷縱橫，支流眾多，干支流之間組合呈羽狀水系，水力理論蘊(yùn)藏量豐富，大渡河水電基地已被列為中國水電能源基地之一。大渡河源水源涵養(yǎng)紅線區(qū)是大渡河的重要組成部分，具有極重要的水源涵養(yǎng)功能，該區(qū)位于四川省西北部，屬于川西北水源涵養(yǎng)與生物多樣性保護(hù)重要區(qū)，行政區(qū)涉及阿壩州的馬爾康市、阿壩縣、紅原縣、壤塘縣、金川縣。大渡河源水源涵養(yǎng)紅線區(qū)面積約為1.8×104km2，占四川省生態(tài)保護(hù)紅線總面積的9.3%，除地勢相對平緩的河谷平壩區(qū)外，基本全部為紅線分布區(qū)域。區(qū)內(nèi)主要河流有腳木足河、梭磨河、綽斯甲河、大金川等，建有省級自然保護(hù)區(qū)1個(gè)、城市集中式飲用水水源保護(hù)區(qū)2處，是大渡河發(fā)源地的重要組成部分，具有極重要的水源涵養(yǎng)功能(見圖1)。

圖1 大渡河源水源涵養(yǎng)紅線區(qū)范圍及其位置Fig.1 The scope and location of the headwater conservation red line area of the Dadu river

2 資料和方法

2.1 資料

本文所用數(shù)據(jù)為以衛(wèi)星產(chǎn)品為主的遙感資料和氣象數(shù)據(jù)。遙感數(shù)據(jù)來源于美國國家航空航天局的MODIS遙感產(chǎn)品和Landsat衛(wèi)星(表1)，所有衛(wèi)星產(chǎn)品通過質(zhì)量控制、格式轉(zhuǎn)換、投影變換、拼接、裁剪、合成等預(yù)處理后，形成相應(yīng)的2000～2019年研究區(qū)年值柵格數(shù)據(jù)集，空間分辨率為1 000m。另外，植被覆蓋度(FV)，利用MODIS NDVI計(jì)算獲得；土壤濕度指標(biāo)，即溫度植被干旱指數(shù)TVDI，是利用MODIS LST和NDVI指數(shù)計(jì)算得到；坡度(SLOPE)由數(shù)字高程(DEM)計(jì)算得到。

表1 衛(wèi)星資料列表Tab.1 Satellite data list

氣象資料為1990～2019年，位于研究區(qū)內(nèi)的國家級氣象站點(diǎn)觀測的氣溫、降水量、相對蒸散等逐日數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)缺測處理、質(zhì)量控制處理后，整理形成1990～2019年氣象要素?cái)?shù)據(jù)集。

2.2 主成分分析法

本文采用主成分分析法 (Principal component analysis, PCA)對生態(tài)環(huán)境狀況以及水源涵養(yǎng)能力進(jìn)行估算。PCA是一種通過數(shù)學(xué)建模、數(shù)學(xué)變換和統(tǒng)計(jì)分析將眾多關(guān)聯(lián)性較強(qiáng)的評價(jià)指標(biāo)轉(zhuǎn)換成相互間獨(dú)立、無關(guān)聯(lián)性的綜合指標(biāo)，可以客觀真實(shí)地反映原有信息。其主要公式如下：

RESULT=a1×P1+a2×P2+a3×P3+a4×P4+a5×P5+a6×P6

(1)

式(1)中，RESULT代表模型評估結(jié)果，ai(i=1，2……6)代表權(quán)重，Pi(i=1，2……6)代表評價(jià)指標(biāo)。

2.3 等級劃分

依據(jù)環(huán)保部對生態(tài)環(huán)境狀況的劃分等級[7]，采用等間距法對研究區(qū)生態(tài)環(huán)境狀況指數(shù)(RSEI)、水源涵養(yǎng)能力指數(shù)(WCI)以及變化趨勢斜率進(jìn)行等級劃分，具體的分級標(biāo)準(zhǔn)如表2。

表2 生態(tài)環(huán)境狀況分級Tab.2 Classification of ecological environment status

3 研究結(jié)果

3.1 遙感生態(tài)環(huán)境狀況指數(shù)(RSEI)時(shí)空格局變化

生態(tài)環(huán)境狀況指數(shù)(RSEI)通過耦合反映生態(tài)環(huán)境狀況的綠度、濕度、干度和熱度指標(biāo)建立模型，可以實(shí)現(xiàn)對研究區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的監(jiān)測與評價(jià)[8-18]，通過PCA分析得到其模型如下：

RSEI=0.15×GPP+0.17×GVI+0.16×LST+0.17×LUCC+0.19×NDVI+0.16×TVDI

(2)

其中，GPP為植被總初級生產(chǎn)力，GVI為綠度指數(shù)，LST為地表溫度，LUCC為土地利用類型指數(shù)，NDVI為歸一化植被指數(shù)，TVDI為由NDVI和LST得到的溫度植被干旱指數(shù)。

3.1.1 RSEI時(shí)間變化趨勢

2000～2019年，研究區(qū)RSEI最大值、最小值、平均值變化如圖2所示。最大值的變化范圍為0.77～0.83，其中2000年最高，2008年最低；最小值的變化范圍為0.08～0.17，2000年最高，2014年最低；研究區(qū)RSEI平均值為0.65，增長速率為0.06/10a，平均值的變化范圍為0.59～0.69，2017年最高，2000年最低。從時(shí)間變化來看，RSEI最大值和平均值變化波動較小，2008年存在一個(gè)較低值，此后呈先增長后減小的趨勢，整體上看生態(tài)環(huán)境狀況有所改善。

注：上下橫線分別為最大值、最小值，圓點(diǎn)為均值圖2 2000～2019年研究區(qū)RSEI變化趨勢圖Fig.2 Change trend of RSEI in the study area from 2000 to 2019

3.1.2 RSEI空間變化趨勢

根據(jù)RSEI分類標(biāo)準(zhǔn)，得到2000～2019年研究區(qū)生態(tài)環(huán)境狀況分級圖(圖3)，研究區(qū)生態(tài)環(huán)境狀況等級以一般及以上為主，主要位于研究區(qū)中部和北部大部分地區(qū)，較差和差以下的主要位于研究區(qū)的西部地區(qū)和東部邊緣地區(qū)。從整個(gè)研究區(qū)的生態(tài)環(huán)境狀況來看，北部優(yōu)于南部，阿壩縣中北部、壤塘縣東北部、金川縣東南部、紅原縣西部以及馬爾康縣中部地區(qū)生態(tài)環(huán)境狀況較好。RSEI縣域統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示：阿壩縣>紅原縣>馬爾康縣>壤塘縣>金川縣，各縣的RSEI都呈現(xiàn)增長趨勢，增長速率由高至低為：紅原縣>金川縣>壤塘縣>阿壩縣>馬爾康縣。

圖3 2000～2019年研究區(qū)RSEI等級空間分布圖Fig.3 Spatial distribution map of RSEI grades in the study area from 2000 to 2019

統(tǒng)計(jì)各年份生態(tài)環(huán)境評價(jià)等級的面積所占比例(表3)，從時(shí)間序列上看，研究區(qū)生態(tài)環(huán)境狀況等級為良的面積占比最大，其次等級為一般、優(yōu)、較差和差。等級為優(yōu)、良的面積占比明顯增長，從48.76%(2000年)波動增長至55.50%(2019年)；一般及以下等級中面積占比減少了6.74%。由此可以推斷，研究區(qū)局部生態(tài)環(huán)境狀況有所改善，提升了研究區(qū)整體的生態(tài)環(huán)境狀況。

表3 研究區(qū)生態(tài)環(huán)境狀況等級構(gòu)成及變化Tab.3 The grade composition and changes of RSEI in the study area (%)

3.2 水源涵養(yǎng)功能指數(shù)(WCI)時(shí)空格局變化

利用水源涵養(yǎng)能力指數(shù)(WCI)，將各因子(LAI、FV、RE、LST、TVDI、SLOPE)等導(dǎo)入模型中，通過PCA分析最終建立研究區(qū)水源涵養(yǎng)能力指數(shù)(WCI)模型：

WCI= 0.13×LAI+0.12×FV+0.13×RE+0.13×LST+0.12×TVDI+0.13×SLOPE

(3)

式(3)中，WCI為水源涵養(yǎng)生態(tài)功能評估指標(biāo)，LAI 為葉面積指數(shù)，F(xiàn)V是NDVI通過像元二分法轉(zhuǎn)換得到的植被覆蓋度，RE為相對蒸散，LST為地表溫度，SLOPE為坡度，TVDI為由NDVI和LST得到的溫度植被干旱指數(shù)。

3.2.1 WCI時(shí)間變化趨勢

根據(jù)WCI變化趨勢(圖4)：最大值、平均值、最小值變化區(qū)間為0.60～0.75、0.34～0.53、0.14～0.31，均在2000～2008年呈現(xiàn)不斷減小，2008～2019年逐漸增大的變化趨勢，且在2008年最小，2019年達(dá)到最大。2000～2019年研究區(qū)WCI均值為0.473，增長速率為0.20/10a，總體來看，研究區(qū)水源涵養(yǎng)能力不斷增強(qiáng)，但整體變化差異不大。

注：上下橫線分別為最大值、最小值，圓點(diǎn)為均值。圖4 研究區(qū)水源涵養(yǎng)WCI變化趨勢圖Fig.4 Change trend of WCI in the study area from 2000 to 2019

3.2.2 WCI空間變化趨勢

根據(jù)研究區(qū)水源涵養(yǎng)等級分類標(biāo)準(zhǔn)，評價(jià)等級為差和較差的區(qū)域主要分布在研究區(qū)中部和南部分地區(qū)，等級為一般的區(qū)域分布在研究區(qū)北部大部分地區(qū)，總體來看，研究區(qū)水源涵養(yǎng)生態(tài)功能保持良好，北部優(yōu)于南部，但空間分異較大，水源涵養(yǎng)功能較強(qiáng)的地區(qū)主要集中在阿壩縣中北部、壤塘縣北部、金川縣東南部、紅原縣西部以及馬爾康縣中南部地區(qū)(圖5)。WCI縣域統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示：阿壩縣>壤塘縣>紅原縣>馬爾康縣>金川縣，各縣的WCI都呈現(xiàn)增長趨勢，增長速率由高至低為：壤塘縣>紅原縣>阿壩縣>金川縣>馬爾康縣。

圖5 2000～2019年研究區(qū)WCI等級空間分布圖Fig.5 Spatial distribution map of WCI grades in the study area from 2000 to 2019

根據(jù)水源涵養(yǎng)不同等級所占的面積，進(jìn)一步統(tǒng)計(jì)WCI各等級所占的比例，結(jié)果如下表(表4)所示，從每年中不同等級所占比例可以看出，等級為一般和較差的所占面積百分比較大，可以達(dá)到69.86%以上，剩余部分等級為良、差和優(yōu)。從時(shí)間尺度上來看，較差等級所占比例在2008年取得最大值38.01%，等級為優(yōu)在2017年取得最大值4.09%。多年平均水源涵養(yǎng)所占比例依次為一般、較差、良、差和優(yōu)。總體上來看，2000～2019年研究區(qū)水源涵養(yǎng)功能等級為差和較差面積逐年減小，一般及以上面積波動增加，說明研究區(qū)水源涵養(yǎng)功能正逐漸改善。

表4 研究區(qū)水源涵養(yǎng)功能等級構(gòu)成及變化Tab.4 Grade composition and changes of WCI in the study area (%)

4 氣候變化

氣候因子對區(qū)域生態(tài)環(huán)境以及水源涵養(yǎng)功能的影響主要用氣溫、降雨量和蒸散量來表征。根據(jù)研究區(qū)內(nèi)1990～2019年的阿壩、紅原、馬爾康以及金川4個(gè)氣象站點(diǎn)的氣溫、降水量、蒸發(fā)量實(shí)測數(shù)據(jù)，以所有站點(diǎn)的年平均值代表整個(gè)研究區(qū)氣象要素值，對整個(gè)研究區(qū)進(jìn)行氣候變化分析。

4.1 氣溫

研究區(qū)1990～2019年、生長季平均氣溫分別為7.0℃、12.1℃，均以0.5℃/10a(通過99.9%的置信度檢驗(yàn))的速率升高，具有明顯的上升趨勢。氣溫在2000～2019年變化速率與1990～2019年相當(dāng)，2000～2019年研究區(qū)處于近30年以來最暖的階段，氣溫雖然呈現(xiàn)明顯的上升趨勢，但是處于一個(gè)較為穩(wěn)定的變化狀態(tài)(見圖6)。

圖6 1990～2019年研究區(qū)氣溫變化趨勢圖Fig.6 The temperature change trend of the study area from 1990 to 2019

4.2 降水量

研究區(qū)1990～2019年平均降水量為756.2mm，生長季平均降水量為661.0mm，總體呈上升趨勢，全年降水量變化速率為32.0mm/10a，生長季降水量變化速率為27.4mm/10a，通過了99.5%的置信度檢驗(yàn)，上升趨勢較強(qiáng)，年際變化波動較大。2000～2019年，研究區(qū)全年、生長季降水量變化速率明顯高于1990～2019年，說明該時(shí)段研究區(qū)降水量明顯且劇烈的增加，其中以年降水量的增多尤為明顯(見圖7)。

圖7 1990～2019年研究區(qū)降水量變化趨勢圖Fig.7 The trend of precipitation in the study area from 1990 to 2019

4.3 蒸發(fā)量

研究區(qū)1990～2019年平均蒸發(fā)量為1 389.1mm，氣候傾向率為-24.8mm/10a；生長季平均蒸發(fā)量為875.9mm，氣候傾向率為-28.7mm/10a。而在2000～2019年，全年、生長季蒸發(fā)量線性趨勢線分別具有92.4mm/10a、65.7mm/10a的負(fù)傾向率，呈現(xiàn)較劇烈的減少趨勢(見圖8)。

圖8 1990～2019年研究區(qū)蒸發(fā)量變化趨勢圖Fig.8 The trend of evaporation in the study area from 1990 to 2019

總的來講，2000～2019年，氣溫保持穩(wěn)定速度增加，降水量呈現(xiàn)明顯且較為劇烈的增加，蒸發(fā)量呈現(xiàn)較劇烈的減少趨勢。統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示，RSEI平均值在2017年取得最大值，同年氣溫取得最高值，蒸發(fā)量取得最小值；RSEI平均值在2000年取得最小值，同年氣溫取得最低值。WCI分別在2008年、2019年取得最小值、最大值，同年降水量也取得最小值、最大值。由此可以推斷，暖濕氣候條件利于研究區(qū)生態(tài)的恢復(fù)，蒸發(fā)量的減少有益于研究區(qū)的水分保持，使生態(tài)環(huán)境狀況和生態(tài)功能趨于好轉(zhuǎn)。生態(tài)環(huán)境狀況更偏向隨氣溫變化，水源涵養(yǎng)功能更偏向隨降水量變化。

5 結(jié) 論

5.1 研究區(qū)2000～2019年生態(tài)環(huán)境狀況有所改善，生態(tài)改善面積明顯大于生態(tài)惡化，研究區(qū)多年平均生態(tài)環(huán)境狀況等級所占比例：優(yōu)占5.88%、良占52.62%、一般占27.81%、較差占2.16%、差占0.27%，主要為良和一般，所占比例達(dá)80.43%。生態(tài)環(huán)境狀況等級以一般及以上為主，主要位于研究區(qū)中部和北部大部分地區(qū)，較差和差以下的主要位于研究區(qū)的西部地區(qū)和東部邊緣地區(qū)。從整個(gè)研究區(qū)的生態(tài)環(huán)境狀況來看，北部優(yōu)于南部，阿壩縣中北部、壤塘縣東北部、金川縣東南部、紅原縣西部以及馬爾康縣中部地區(qū)生態(tài)環(huán)境狀況較好。阿壩縣生態(tài)環(huán)境狀況最佳，生態(tài)環(huán)境改善速率最快的是紅原縣。

5.2 研究區(qū)2000～2019年水源涵養(yǎng)生態(tài)功能保持良好，研究區(qū)多年平均水源涵養(yǎng)所占比例優(yōu)占1.18%、良占20.09%、一般占49.77%、較差占27.37%、差占1.58%，主要為一般和較差，所占比例達(dá)77.14%.評價(jià)等級為差和較差的區(qū)域主要分布在研究區(qū)中部和南部分地區(qū)，等級為一般的區(qū)域分布在研究區(qū)北部大部分地區(qū)。總體來看，研究區(qū)水源涵養(yǎng)生態(tài)功能保持良好，但空間分異較大，水源涵養(yǎng)功能北部優(yōu)于南部，功能較強(qiáng)的地區(qū)主要集中在阿壩縣中北部、壤塘縣北部、金川縣東南部、紅原縣西部以及馬爾康縣中南部地區(qū)?？h域統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示：阿壩縣水源涵養(yǎng)功能最強(qiáng)，壤塘縣水源涵養(yǎng)功能改善速率最高。

5.3 研究區(qū)1990～2019年顯著增暖，降水顯著增多，蒸發(fā)量減少。多年平均氣溫為7.0℃，多年生長季平均氣溫為12.1℃，變化速率均約為0.5℃/10a；多年平均降水量為756.2mm，以32.0mm/10a的速率增加，多年生長季平均降水量為661.0mm，以27.4mm/10a的速率增加；研究區(qū)全年平均蒸發(fā)量為1389.1mm，變化速率為-24.8mm/10a；生長季平均蒸發(fā)量為875.9mm，變化速率為-28.7mm/10a。2000～2019年，氣溫保持穩(wěn)定速度增加，降水量呈現(xiàn)明顯且較為劇烈的增加，蒸發(fā)量呈現(xiàn)較劇烈的減少趨勢。暖濕氣候條件利于研究區(qū)生態(tài)的恢復(fù)，蒸發(fā)量的減少有益于研究區(qū)的水分保持，使生態(tài)環(huán)境狀況和生態(tài)功能趨于好轉(zhuǎn)。生態(tài)環(huán)境狀況更偏向隨氣溫變化，水源涵養(yǎng)功能更偏向隨降水量變化。

5.4 全球氣候變化帶來的氣溫升高、極端天氣頻發(fā)等事件，引起的凍土環(huán)境退化、地表徑流減少、生態(tài)水位的普遍下降，以及草場超載過度和鼠蟲害是研究區(qū)生態(tài)環(huán)境退化的主要成因。氣候變化對研究區(qū)生態(tài)環(huán)境狀況、水源涵養(yǎng)能力等有不同程度的影響。研究區(qū)作為大渡河發(fā)源地和黃河上游重要的水資源補(bǔ)給區(qū)，建議建立健全該區(qū)域的生態(tài)環(huán)境監(jiān)測體系，合理利用并保護(hù)水資源，值得注意的是，研究區(qū)南部生態(tài)環(huán)境狀況較差，進(jìn)行針對性生態(tài)環(huán)境保護(hù)的任務(wù)較為緊迫。