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    基于改進(jìn)RSEDI的典型喀斯特地區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量時(shí)空變化

    2022-05-06 12:01:52晏紅波楊志高盧獻(xiàn)健韋晚秋黎振寶
    科學(xué)技術(shù)與工程 2022年11期
    關(guān)鍵詞:綠度干度濕度

    晏紅波, 楊志高, 盧獻(xiàn)健*, 韋晚秋, 黎振寶

    (1.桂林理工大學(xué)測(cè)繪地理信息學(xué)院, 桂林 541004; 2.廣西空間信息與測(cè)繪重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 桂林 541004)

    近年來,隨著人類活動(dòng)與工業(yè)化建設(shè)加快,全球的生態(tài)環(huán)境形勢(shì)日趨嚴(yán)峻,并引發(fā)了廣泛關(guān)注。準(zhǔn)確、及時(shí)地監(jiān)測(cè)與評(píng)價(jià)地區(qū)生態(tài)環(huán)境變化狀況,對(duì)環(huán)境資源的保護(hù)與社會(huì)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展都十分重要[1]。當(dāng)前,國(guó)內(nèi)外監(jiān)測(cè)與評(píng)價(jià)生態(tài)環(huán)境的方法眾多。其中,衛(wèi)星遙感技術(shù)以其快速、實(shí)時(shí)、高效、大面積觀測(cè)等優(yōu)點(diǎn),成為應(yīng)用最為廣泛的環(huán)境保護(hù)管理手段之一,為中國(guó)環(huán)境可持續(xù)發(fā)展發(fā)揮了重要作用[2]。

    在早期進(jìn)行遙感監(jiān)測(cè)生態(tài)環(huán)境的研究中,大多采用單一遙感指數(shù)進(jìn)行評(píng)價(jià),如干旱指標(biāo)[3]、水體指標(biāo)[4]、地表溫度[5]、植被指數(shù)[6]等。單一指標(biāo)評(píng)價(jià)方法存在對(duì)遙感影像數(shù)據(jù)利用不充分、無法全面反映區(qū)域生態(tài)環(huán)境狀況等問題[7]。2006年,中國(guó)環(huán)境保護(hù)總局推出生態(tài)環(huán)境指數(shù)(ecological index, EI),該指數(shù)對(duì)多個(gè)指標(biāo)進(jìn)行定權(quán)賦值,進(jìn)而對(duì)區(qū)域生態(tài)環(huán)境進(jìn)行較為全面的評(píng)價(jià)[8]。然而EI指數(shù)存在指標(biāo)選用不合理、權(quán)重分配主觀性較強(qiáng)、無法可視化等問題[9],這就使得EI指數(shù)通用性較差。針對(duì)以上問題,徐涵秋[10]在2013年創(chuàng)立了一種新型遙感生態(tài)指數(shù)(remote sensing ecological index, RSEI)作為區(qū)域生態(tài)環(huán)境評(píng)價(jià)指標(biāo)。RSEI指數(shù)集成綠度、濕度、干度、熱度于一體,并使用主成分分析法(principal component analysis, PCA)賦予各指標(biāo)權(quán)重,進(jìn)而構(gòu)建綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)。RSEI指數(shù)由于各指標(biāo)易獲取、采用客觀權(quán)重法、綜合評(píng)價(jià)能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)獲得了廣泛應(yīng)用。眾多學(xué)者的研究表明,RSEI中各指標(biāo)通用性較強(qiáng),適用于大多數(shù)地區(qū)的生態(tài)環(huán)境評(píng)價(jià)[11]。但在以往的研究中,多是以主成分分析結(jié)果中的第一主成分或全部主成分構(gòu)建遙感生態(tài)指數(shù)[12]。如果僅使用第一主成分,會(huì)使遙感信息利用不夠充分[13];考慮全部主成分則會(huì)涵蓋許多噪聲信息[14]。針對(duì)主成分分析法的缺陷問題,張娟[15]利用距離函數(shù)創(chuàng)建了遙感生態(tài)距離指數(shù)(remote sensing ecological distance index, RSEDI)。RSEDI指數(shù)選用了適于沙漠干旱地區(qū)生態(tài)環(huán)境評(píng)價(jià)的沙度、綠度、鹽度、濕度四個(gè)指標(biāo)??紤]到不同區(qū)域的生態(tài)環(huán)境具有顯著差異,評(píng)價(jià)指標(biāo)也要因地制宜,因此,需要對(duì)遙感生態(tài)距離指數(shù)模型進(jìn)行改進(jìn)。

    廣西河池都安縣是十分典型的喀斯特地貌區(qū)域,石漠化現(xiàn)象突出,水土流失迅速。目前國(guó)內(nèi)外還鮮有基于遙感影像數(shù)據(jù)對(duì)都安縣生態(tài)環(huán)境質(zhì)量進(jìn)行定量化綜合監(jiān)測(cè)與評(píng)價(jià)的研究。本研究基于遙感技術(shù),選用與喀斯特地區(qū)生態(tài)環(huán)境特征密切相關(guān)的綠度、干度、濕度、熱度四個(gè)生態(tài)因子,采用距離函數(shù)法構(gòu)建改進(jìn)的遙感生態(tài)距離指數(shù)(modified remote sensing ecological distance index, MRSEDI),建立基于MRSEDI的都安縣生態(tài)環(huán)境評(píng)價(jià)模型,對(duì)都安縣近20年生態(tài)環(huán)境變化情況進(jìn)行監(jiān)測(cè)與評(píng)價(jià),以期為都安縣生態(tài)環(huán)境治理及可持續(xù)發(fā)展提供科學(xué)依據(jù)。

    1 研究區(qū)及數(shù)據(jù)源

    1.1 研究區(qū)概況

    都安瑤族自治縣(下稱“都安縣”),位于廣西壯族自治區(qū)中部偏西,地理坐標(biāo)為107°45′E~108°30′E,23°47′N~24°35′N(圖1)。都安位于云貴高原與廣西盆地交接的斜坡地帶,西北部地勢(shì)較高、東南偏低,地形錯(cuò)綜復(fù)雜,峰叢洼地及峰林谷地遍布全境,主要地貌為山地、谷地及丘陵[16]。都安境內(nèi)礦產(chǎn)資源十分豐富,目前已探明的有煤、鋁土、水晶等礦物,且各類礦產(chǎn)開發(fā)力度較大。都安屬中亞熱帶季風(fēng)氣候,日照時(shí)間長(zhǎng)、雨量充足,但主要集中于夏季。境內(nèi)地下水系發(fā)育但埋藏較深,地表水含量少,且水土流失現(xiàn)象嚴(yán)重,是典型的喀斯特地貌區(qū),生態(tài)環(huán)境十分脆弱。

    圖1 研究區(qū)區(qū)位圖Fig.1 Location map of the study area

    1.2 數(shù)據(jù)源及預(yù)處理

    本研究所用遙感影像數(shù)據(jù)來自于地理空間數(shù)據(jù)云(http://www.gscloud.cn),分別選用2000、2004、2010年的Landsat-5 TM影像以及2014年、2019年的Landsat-8 OLI影像。為了保證數(shù)據(jù)的可靠性,所選影像數(shù)據(jù)云量均小于5%,且主要集中于10—12月,成像時(shí)間較為接近,可對(duì)比性強(qiáng)。數(shù)據(jù)預(yù)處理方面,使用ENVI5.5軟件對(duì)遙感影像的可見光及熱紅外波段進(jìn)行輻射定標(biāo),將原始像元亮度值(digital number, DN)轉(zhuǎn)變成輻射值,然后進(jìn)行Flaash大氣校正,得到真實(shí)的地面表光反射率,最后再利用研究區(qū)的矢量文件進(jìn)行裁剪。

    表1 遙感影像數(shù)據(jù)

    2 研究方法

    2.1 生態(tài)環(huán)境評(píng)價(jià)指標(biāo)

    2.1.1 濕度指標(biāo)

    通過遙感穗帽變換所獲得的濕度分量能夠較為準(zhǔn)確地反映地表土壤及植被的濕度信息,在生態(tài)環(huán)境的監(jiān)測(cè)與評(píng)估中應(yīng)用十分廣泛[17],本研究選用Wet指標(biāo)代表濕度。對(duì)于Landsat-TM及Landsat-OLI影像,其計(jì)算公式[18]分別為

    WTM=0.031 5ρblue+0.202 1ρgreen+0.310 2ρred+0.159 4ρnir-0.680 6ρswir1-0.610 9ρswir2

    (1)

    WOLI=0.151 1ρblue+0.197 3ρgreen+0.328 3ρred+0.340 7ρnir-0.711 7ρswir1-0.455 9ρswir2

    (2)

    式中:WTM、WOLI分別為L(zhǎng)andsat-TM及Landsat-OLI的濕度分量;ρblue、ρgreen、ρred、ρnir、ρswir1、ρswir2分別為L(zhǎng)andsat-TM/OLI影像的藍(lán)、綠、紅、近紅、短波紅外1、短波紅外2波段的反射率。

    2.1.2 綠度指標(biāo)

    歸一化植被指數(shù)(normalized difference vegetation index, NDVI)是與植被綠度相關(guān)性最高的植被指數(shù),因此選用NDVI表示綠度。計(jì)算公式[19]為

    NDVI=(ρnir-ρred)/(ρnir+ρred)

    (3)

    2.1.3 干度指標(biāo)

    干度指標(biāo),NDBSI(normalized difference building and soil index)選用裸土指數(shù)(soil index, SI)與建筑物指數(shù)(index of building integrity, IBI)共同表示[20],計(jì)算公式為

    NDBSI=(SI+IBI)/2

    (4)

    (5)

    (6)

    2.1.4 熱度指標(biāo)

    由地表溫度(land surface temperature, LST)表示熱度,采用大氣校正法,將影像熱紅外波段的原始DN值經(jīng)過輻射定標(biāo)后轉(zhuǎn)化為輻射亮度值,再通過普朗克函數(shù)計(jì)算地表溫度[21]。表達(dá)式為

    Lλ=[εTLS+(1-ε)L↓]τ+L↑

    (7)

    T=[Lλ-L↑-τ(1-ε)L↓]/(τε)

    (8)

    (9)

    式中:Lλ為熱紅外輻射亮度值;T為黑體輻射亮度值;ε為地表比輻射率;τ、L↑、L↓分別為大氣上/下輻射亮度;TLS為地表溫度,℃;K1、K2為常數(shù),對(duì)于Landsat-5 TM,K1=607.76,K2=1 260.56;對(duì)于Landsat-8 OLI,K1=774.89,K2=1 321.08。

    2.2 MRSEDI模型的構(gòu)建

    對(duì)于上述獲取的濕度、綠度、干度、熱度四個(gè)生態(tài)因子,由于指標(biāo)量綱不統(tǒng)一,若直接使用距離函數(shù)法構(gòu)建生態(tài)環(huán)境評(píng)價(jià)模型,會(huì)造成各指標(biāo)權(quán)重失衡[22],因此需要將各指標(biāo)歸一化。本研究基于生態(tài)因子圖像的噪點(diǎn)狀況,采用98%的置信區(qū)間進(jìn)行歸一化處理,使得數(shù)值都在[0,1]范圍內(nèi)。歸一化公式[23]為

    IN=(I-Imin)/(Imax-Imin)

    (10)

    式中:IN為歸一化后的指標(biāo)值;I為各生態(tài)因子對(duì)應(yīng)的指標(biāo)值;Imax為該指標(biāo)置信區(qū)間內(nèi)最大值;Imin為該指標(biāo)置信區(qū)間最小值。

    對(duì)歸一化后的濕度(Wet)、綠度(NDVI)、干度(NDSI)、熱度(LST)4個(gè)指標(biāo)利用距離函數(shù)構(gòu)建MRSEDI模型,計(jì)算公式為

    MRSEDI=[(W-Wmin)2+(NDVI-NDVImin)2+

    (11)

    該指數(shù)的意義為:4個(gè)生態(tài)因子構(gòu)成一個(gè)四維空間,濕度、綠度的最小值及干度、熱度的最大值代表四維空間中生態(tài)最差點(diǎn)?;诖耍?jì)算空間中其他點(diǎn)到生態(tài)最差點(diǎn)的距離,評(píng)估生態(tài)環(huán)境的優(yōu)劣[24]。改進(jìn)的遙感生態(tài)距離指數(shù)越小,表示區(qū)域生態(tài)環(huán)境越差;反之,則表示區(qū)域生態(tài)環(huán)境較好。

    為便于比較不同年份的MRSEDI,進(jìn)而評(píng)估區(qū)域生態(tài)環(huán)境隨時(shí)間的變化情況,需要再次對(duì)MRSEDI進(jìn)行歸一化處理,處理后即得到各年份真實(shí)的遙感生態(tài)指數(shù),取值范圍為[0,1],值越大,表明生態(tài)環(huán)境狀況越好。

    2.3 生態(tài)環(huán)境質(zhì)量分級(jí)方法

    為便于直觀反映都安縣生態(tài)環(huán)境質(zhì)量空間分布及變化情況,采用等間距法將MRSEDI值從小到大以0.2為間距分為差(0.0~0.2)、較差(0.2~0.4)、中(0.4~0.6)、良(0.6~0.8)、優(yōu)(0.8~1.0)5個(gè)生態(tài)等級(jí)[25],表2反映了各生態(tài)等級(jí)的特點(diǎn)。

    表2 各生態(tài)等級(jí)特點(diǎn)

    2.4 斯皮爾曼相關(guān)性分析

    在統(tǒng)計(jì)學(xué)中,斯皮爾曼相關(guān)性系數(shù)常用于評(píng)估兩個(gè)變量之間的相關(guān)程度。它的特點(diǎn)是不需要考慮變量之間的總體分布特性和樣本容量大小,評(píng)價(jià)結(jié)果既快捷又穩(wěn)健。在n維數(shù)據(jù)的兩個(gè)向量X、Y中,兩變量的第i個(gè)值分別為Xi、Yi(0≤i≤n)。將X和Y按照同樣的方法進(jìn)行升序或降序排列,組成新的數(shù)據(jù)集合x、y。其中,xi為Xi在X中的排列位置,yi為Yi在Y中的排列位置。將x、y中相應(yīng)的元素相減,獲得一個(gè)排列差分集合d,有di=xi-yi,則定義隨機(jī)變量X、Y之間斯皮爾曼相關(guān)系數(shù)[26]為

    (12)

    式(12)中:ρ為斯皮爾曼等級(jí)相關(guān)系數(shù);n為序列數(shù)。

    2.5 GM(1,1)灰色預(yù)測(cè)模型

    (13)

    按照最小二乘原理,令

    (14)

    (15)

    式中:參數(shù)a、b為待解系數(shù),分別稱為發(fā)展因子和灰色模型因子;k為時(shí)間序列位置數(shù),則有第k年的預(yù)測(cè)值為

    (16)

    3 數(shù)據(jù)處理及結(jié)果分析

    3.1 MRSEDI數(shù)據(jù)處理

    通過遙感反演方法,計(jì)算出綠度、濕度、干度、溫度等一系列地表參數(shù),利用距離函數(shù)構(gòu)建遙感生態(tài)距離指數(shù),再結(jié)合斯皮爾曼相關(guān)系數(shù)與GM(1,1)預(yù)測(cè)模型對(duì)都安縣生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的時(shí)空變化狀況進(jìn)行分析。數(shù)據(jù)處理流程如圖2所示。

    3.2 MRSEDI與各指標(biāo)相關(guān)性分析

    為了驗(yàn)證改進(jìn)型遙感生態(tài)距離指數(shù)(MRSEDI)在環(huán)境評(píng)估中的綜合代表性,本研究計(jì)算了各時(shí)期的Wet、NDVI、NDSI、LST與MRSEDI指數(shù)之間的相關(guān)性,并計(jì)算了相關(guān)度均值。如表3所示,各指數(shù)與MRSEDI的相關(guān)性平均值都在0.7之上,MRSEDI與各生態(tài)指標(biāo)顯著相關(guān),表明MRSEDI指數(shù)具有綜合代表性,能夠作為區(qū)域生態(tài)環(huán)境評(píng)價(jià)指標(biāo)。

    表3 4個(gè)指標(biāo)與MRSEDI指數(shù)的相關(guān)系數(shù)

    3.3 都安縣生態(tài)環(huán)境質(zhì)量總體評(píng)價(jià)

    根據(jù)上述公式所計(jì)算的濕度(Wet)、綠度(NDVI)、干度(NDBSI)、熱度(LST)4個(gè)指標(biāo)及MRSEDI的結(jié)果可分析都安縣生態(tài)環(huán)境質(zhì)量總體變化情況(圖2)。如圖3所示,2000—2019年,都安縣濕度指標(biāo)(Wet)先上升后下降再持續(xù)上升,總體呈現(xiàn)上升趨勢(shì);綠度指標(biāo)(NDVI)的波動(dòng)趨勢(shì)為先下降后持續(xù)猛增,至2019 年NDVI均值高達(dá)0.74,植被覆蓋度顯著提高;干度指標(biāo)(NDSI)開始略有上升后持續(xù)下降,總體為下降趨勢(shì),結(jié)合濕度指標(biāo)變化趨勢(shì),表明地表干旱狀況有所緩解;熱度指標(biāo)(LST)呈現(xiàn)下降—上升—下降趨勢(shì),但變化趨勢(shì)較為平緩,溫度狀況較為穩(wěn)定;研究期間都安縣生態(tài)環(huán)境質(zhì)量先下降后持續(xù)上升,且總體呈現(xiàn)上升趨勢(shì),表明都安縣生態(tài)環(huán)境狀況在持續(xù)改善。

    圖2 數(shù)據(jù)處理流程Fig.2 Flow chart of data processing

    圖3 2000—2019年各指標(biāo)與MRSEDI均值Fig.3 Each index and the mean value of MRSEDI from 2000 to 2019

    3.4 生態(tài)環(huán)境質(zhì)量時(shí)空變化及分析

    為了進(jìn)一步對(duì)都安縣生境質(zhì)量做定量化及可視化分析,將五期MRSEDI以0.2為間距劃分為5個(gè)等級(jí),從低到高分別為差、較差、中、良、優(yōu),各個(gè)等級(jí)對(duì)應(yīng)的面積及比例如表4所示。

    由表4可知,從整體上看,2000—2019年,都安縣生境狀況均以中和良為主,各年份中與良累計(jì)占比分別為73.59%、67.72%、77.41%、67.01%、68.09,表明都安縣生態(tài)環(huán)境主要處于中等狀況;各年份比較來看,2010年生態(tài)環(huán)境質(zhì)量較好,優(yōu)、良、中占比之和高達(dá)91.53%,且差與較差比例之和最低,僅為8.47%。2004年差、較差、中占比之和超過50%,生態(tài)環(huán)境狀況相對(duì)較差;各等級(jí)變化上看,2000—2019年,等級(jí)為優(yōu)的比例持續(xù)提升,從13.29%上升至19.41%。除2004年以外,從2000年到2019年,優(yōu)與良比例之和逐漸增加,由50.27%增加到65.23%,表明都安縣生態(tài)環(huán)境狀況正在逐步改善。

    表4 都安縣2000—2019年各生態(tài)等級(jí)面積與占比

    從空間分布看(圖4),MRSEDI等級(jí)差與較差的區(qū)域主要位于研究區(qū)西南部,即都安縣城市中心建設(shè)區(qū)。城市區(qū)域植被覆蓋度較低,多為不透水面,人類活動(dòng)導(dǎo)致區(qū)域溫度較高,是生態(tài)環(huán)境狀況較差的主要原因。2010—2019年,等級(jí)為差與較差的區(qū)域面積顯著增加,《廣西壯族自治區(qū)都安瑤族自治縣土地利用總體規(guī)劃(2006—2020年)調(diào)整完善方案》指出,2006—2020年,全縣新增建設(shè)用地1 723 hm2,表明大面積建設(shè)用地增加是區(qū)域生態(tài)環(huán)境變差的主要原因之一??傮w上看,2000—2004年都安縣MRSEDI等級(jí)為差、較差的面積明顯擴(kuò)大,生態(tài)環(huán)境質(zhì)量有所退化;2010—2019年,除都安縣城建設(shè)區(qū)以外,研究區(qū)內(nèi)MRSEDI等級(jí)優(yōu)與良的面積區(qū)域顯著增加,生態(tài)環(huán)境質(zhì)量持續(xù)改善。根據(jù)《都安瑤族自治縣礦山地質(zhì)環(huán)境保護(hù)與治理規(guī)劃》,截至2019年底,都安縣關(guān)閉大小礦山40余座,且進(jìn)行了較為完善的礦區(qū)治理與土地復(fù)墾工作。另外,根據(jù)都安縣土地利用規(guī)劃方案,政府加大了對(duì)石漠化地區(qū)的治理和保護(hù),實(shí)施了一系列的植被恢復(fù)工程。這些措施使得植被覆蓋度大大增加,有效地改良了區(qū)域生態(tài)環(huán)境。都安縣的礦區(qū)治理、土地復(fù)墾及治理石漠化等措施是生態(tài)環(huán)境質(zhì)量改善的重要原因。

    圖4 2000—2019年都安縣MRSEDI等級(jí)空間分布Fig.4 Spatial distribution of MRSEDI grades in Du’an County from 2000 to 2019

    3.5 基于GM(1,1)模型的MRSEDI預(yù)測(cè)

    GM(1,1)模型是根據(jù)少量已知或未知信息,構(gòu)建灰色預(yù)測(cè)模型,從而確定研究對(duì)象發(fā)展變化態(tài)勢(shì)的一種方法。其在中短期預(yù)測(cè)中效果較好,具有較強(qiáng)的適用性[28]。2000—2004年,都安縣城市擴(kuò)張及采礦活動(dòng)對(duì)區(qū)域生態(tài)環(huán)境狀況造成了顯著影響,而2004年之后,礦區(qū)治理與土地復(fù)墾極大改善了區(qū)域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量。為預(yù)測(cè)都安縣生態(tài)環(huán)境未來的發(fā)展趨勢(shì),基于2004—2019年的MRSEDI,采用GM(1,1)預(yù)測(cè)模型計(jì)算2024年的MRSEDI。

    根據(jù)式(14)、式(15),計(jì)算出a=-0.018 55,b=0.595 6。因此,MRSEDI的預(yù)測(cè)方程可以表示為[29]

    (17)

    計(jì)算得2024年的MRSEDI預(yù)測(cè)均值為0.647 1,高于2019年的0.636 2,表明都安縣生態(tài)環(huán)境質(zhì)量將會(huì)持續(xù)改善。

    4 結(jié)論

    研究選取了能代表喀斯特地區(qū)生態(tài)環(huán)境特點(diǎn)的濕度、綠度、干度、熱度作為評(píng)價(jià)指標(biāo),基于距離函數(shù),構(gòu)建改進(jìn)的遙感生態(tài)距離指數(shù)(MRSEDI),對(duì)都安縣近20年的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量進(jìn)行監(jiān)測(cè)與評(píng)估,并使用GM(1,1)模型對(duì)MRSEDI的未來發(fā)展變化趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)。研究表明:

    (1)MRSEDI與濕度、綠度、干度、熱度各指標(biāo)相關(guān)系數(shù)均值都在0.7以上,MRSEDI在區(qū)域生態(tài)環(huán)境評(píng)價(jià)中具有綜合代表性。其次,在區(qū)域生境質(zhì)量變化過程中,綠度指標(biāo)(NDVI)與MRSEDI波動(dòng)趨勢(shì)趨于一致,表明植被覆蓋度是都安縣生態(tài)環(huán)境的重要影響因子。

    (2)2000—2019年,都安縣生態(tài)環(huán)境質(zhì)量呈現(xiàn)先下降后持續(xù)上升的趨勢(shì),MRSEDI均值從0.598 9上升到0.636 2。主要原因是都安縣近20年先后關(guān)閉各類生產(chǎn)礦山,并進(jìn)行了較為完善的礦區(qū)治理與土地復(fù)墾工作。盡管都安縣的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量有所改善,但總體而言仍是處于中等狀況,且整體生態(tài)較為脆弱,易于遭到破壞。都安縣近20年的生態(tài)環(huán)境治理經(jīng)驗(yàn)表明,喀斯特地區(qū)生態(tài)環(huán)境恢復(fù)速度緩慢,治理難度較大。在今后的發(fā)展過程中,應(yīng)當(dāng)遵循可持續(xù)發(fā)展原則,合理開發(fā)與利用自然資源。

    (3)GM(1,1)模型適用于中短期預(yù)測(cè),通過GM(1,1)模型預(yù)測(cè)都安縣2024年的MRSEDI均值為0.647 1,后驗(yàn)差比值C=0.0037,小誤差概率P=1,預(yù)測(cè)結(jié)果表明都安縣生態(tài)環(huán)境質(zhì)量將會(huì)持續(xù)改善。

    研究所構(gòu)建的遙感生態(tài)距離指數(shù)(MRSEDI)較好地反映了都安縣生態(tài)環(huán)境變化狀況,但生態(tài)環(huán)境作為一個(gè)復(fù)雜的綜合系統(tǒng),后續(xù)研究將考慮加入石漠化、地形等因子對(duì)喀斯特地區(qū)進(jìn)行更為全面和準(zhǔn)確的定量研究。

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