基于關鍵指標的黃河流域近20年生態(tài)系統(tǒng)質量的時空變化

李冠穩(wěn)， 高曉奇， 肖能文*

1.中國環(huán)境科學研究院， 國家環(huán)境保護區(qū)域生態(tài)過程與功能評估重點實驗室， 北京 100012 2.西北農林科技大學林學院， 陜西 楊凌 712100

黃河流域是我國重要的生態(tài)功能區(qū)和經濟建設區(qū)，在推動東、中、西部協(xié)調發(fā)展和國家生態(tài)安全方面具有十分重要的地位. 隨著黃河流域生態(tài)保護和高質量發(fā)展國家重大戰(zhàn)略的提出，黃河流域生態(tài)系統(tǒng)質量變化受到越來越多的關注[1]. 生態(tài)系統(tǒng)質量是生態(tài)系統(tǒng)生產服務能力、抗干擾能力以及對人類生存與發(fā)展承載能力的具體體現(xiàn)，良好的生態(tài)系統(tǒng)質量不僅關乎人類居住環(huán)境和物質生活水平[2]，同時也是推進我國生態(tài)文明建設進程的重要舉措[3]. 因此，研究黃河流域生態(tài)系統(tǒng)質量時空變化狀況、未來變化趨勢，有助于量化評估黃河流域生態(tài)保護恢復工程績效，對今后生態(tài)保護政策研究和制定城市發(fā)展戰(zhàn)略也具有重要意義.

生態(tài)系統(tǒng)質量評估通常以數(shù)學模型為基礎，構建評估指標體系，進而量化評估生態(tài)系統(tǒng)質量. 原國家環(huán)境保護部頒布的HJ 192—2015《生態(tài)環(huán)境狀況評價技術規(guī)范》中運用植被覆蓋度、生物豐度、土地脅迫指數(shù)、水網密度、污染負荷指數(shù)等構建生態(tài)環(huán)境狀況指數(shù)(ecological index, EI)，該方法可較好地運用于縣級以上區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)質量的定量評價；但存在無法空間可視化問題，而且很難實現(xiàn)對大范圍地區(qū)的快速評估[4-5]. 遙感信息能夠較好地反映生態(tài)環(huán)境質量的空間異質性，可實現(xiàn)快速、定量、大范圍地評價區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)質量[6]，如歐陽志云等[7]利用遙感數(shù)據(jù)和地面監(jiān)測數(shù)據(jù)，基于生物量密度和植被覆蓋度評估了2000—2010年我國生態(tài)系統(tǒng)質量及功能變化；茹克亞·薩吾提等[8]基于NDVI、LST、SWCI等指數(shù)，運用主成分分析法評價阜康市2000年、2008年、2016年生態(tài)系統(tǒng)質量變化，并發(fā)現(xiàn)超負荷開發(fā)活動是導致生態(tài)系統(tǒng)質量惡化的一個重要因素；Xu等[9]基于植被指數(shù)、生物量和凈初級生產力評估了京津冀地區(qū)2000年、2010年生態(tài)系統(tǒng)質量變化，發(fā)現(xiàn)京津冀地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)質量的變化與“三北”防護林帶和京津沙塵暴防治項目呈正相關；周紫燕等[10]利用空間幾何原理構建了植被綠度-濕度-地表溫度生態(tài)指數(shù)，分析新疆2000—2018年間生態(tài)質量變化趨勢. 但目前多數(shù)研究為根據(jù)兩個或多個時間點評估一段時間內生態(tài)系統(tǒng)質量的相對變化[11]，或采用不同方法評估區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)質量[12-13]，缺乏統(tǒng)一標準和多年連續(xù)生態(tài)系統(tǒng)質量評估. 徐涵秋[14]基于綠度、干度、熱度、濕度4個方面構建了遙感生態(tài)指數(shù)(remote sensing ecological index, RSEI)，并采用主成分分析法確定各指標權重，對研究區(qū)進行生態(tài)系統(tǒng)質量評價；該方法不僅與生態(tài)環(huán)境狀況指數(shù)(EI)有較好的可比性，還很好地解決了EI指標不易獲取、評價時效性較差的缺點[15-16]，在全國[17-18]、區(qū)域[9-11,15]、自然保護區(qū)[19]、城區(qū)[8,16,20]等不同空間尺度區(qū)域得到很好的應用，為高效、快速、高質量連續(xù)評估區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)質量奠定基礎.

黃河流域是我國重要糧食安全保障區(qū)和水源補給地，亦是生態(tài)脆弱區(qū)和全球水土流失最為嚴重的區(qū)域之一. 《黃河流域生態(tài)環(huán)境十年變化評估(2000—2010年)》[21]以及黃金亭等[22-23]分別從不同生態(tài)系統(tǒng)類型、土地利用/覆蓋變化和植被角度評價了黃河流域生態(tài)系統(tǒng)質量變化；計偉等[24]從縣域生態(tài)質量、生態(tài)系統(tǒng)功能、生態(tài)系統(tǒng)格局等方面分析了黃河流域生態(tài)質量狀況及其變化特征. 目前在黃河流域采用多因子連續(xù)長時間監(jiān)測生態(tài)系統(tǒng)質量變化的研究較少. 植被是生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分，對生態(tài)系統(tǒng)變化較為敏感，其中歸一化植被指數(shù)(normalized difference vegetation index，NDVI)和葉面積指數(shù)(leaf area index，LAI)可以有效反映植被質量和生長狀況，被廣泛應用于生態(tài)系統(tǒng)質量評估[25-26]；表層水分含量指數(shù)(surface water content index，SWCI)可較好地反映地表植被、土壤的濕度狀況，與生態(tài)系統(tǒng)狀況緊密相關[27-28]；陸地表面溫度(land surface temperature，LST)與植被的生長、分布等密切相關，是影響植被生長的關鍵因子，也是生態(tài)系統(tǒng)變化的重要指示因子[29-31]. 因此，該研究選取能夠反映研究區(qū)生態(tài)系統(tǒng)質量的NDVI、LAI、SWCI和LST關鍵指標構建RSEI，利用RSEI評價黃河流域近20年生態(tài)系統(tǒng)質量時空分布特征，并結合Sen+Mann-Kendall檢驗和Hurst指數(shù)分析揭示黃河流域生態(tài)系統(tǒng)質量變化狀況和未來變化趨勢，以期為黃河流域生態(tài)環(huán)境保護及恢復提供參考.

1 研究區(qū)與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)概況

黃河發(fā)源于青海省巴顏喀拉山北麓海拔 4 500 m的約古列盆地，自西向東流經青海、四川、甘肅、寧夏、內蒙古、山西、陜西、河南、山東9個省區(qū)，全長約 5 464 km，流域總面積為79.5×104km2，其中上、中游流域面積約占95%. 黃河流域地勢西高東低〔見圖1(a)〕，上游跨越青藏高原和內蒙古高原兩大高原區(qū)，是黃河主要的來水區(qū)，該河段落差3 496 m，水能資源豐富；中游大部分地區(qū)為黃土地貌，海拔在 1 000～2 000 m之間，在自然因素和外部環(huán)境雙重作用下，土地沙化和水土流失較為嚴重；下游主要為沖積平原區(qū)，地勢平坦. 黃河流域屬大陸性氣候，區(qū)域氣候差異較為顯著，西北部干旱、中部半干旱、東南部半濕潤；降水和氣溫呈自西向東、自南向北減少的趨勢，降雨多集中在7—10月. 黃河流域是我國農業(yè)活動較為強烈的地區(qū)之一，同時也是我國重要的能源和重化工產業(yè)基地.

黃河流域生態(tài)系統(tǒng)數(shù)據(jù)來源于中國科學院資源環(huán)境科學數(shù)據(jù)中心(http: //www.resdc.cn). 如圖1(b)所示，2015年黃河流域以草地生態(tài)系統(tǒng)為主，占流域總面積的47.6%，主要集中于黃河上游及中北部黃土高原；農田面積占比為26.6%，主要集中在關中平原、華北平原、河套平原和寧夏平原等地；林地面積占比為12.9%，主要分布在東南部呂梁山系、太白山系、子午嶺、秦嶺及祁連山等地；濕地分布零散，流域上游分布有扎陵湖和鄂陵湖，下游主要分布在山東省.

圖1 黃河流域地形和生態(tài)系統(tǒng)分布(2015年)Fig.1 DEM of the study area and the distribution of ecosystem in 2015

1.2 技術方法與數(shù)據(jù)來源

一般情況下，生態(tài)系統(tǒng)質量評價指標越多、涉及范圍越廣，越能真實反映生態(tài)系統(tǒng)質量. 但在實際操作過程中，受指標數(shù)據(jù)獲取、經濟、可行性等因素影響，特別是在大區(qū)域或國家尺度，只能選擇部分具有代表性、可量化及操作性強的關鍵指標來構建評估指標體系[4]. 該研究選取的NDVI、LAI、SWCI和LST關鍵指標對應的遙感數(shù)據(jù)源分別為2000—2018年MODIS陸地產品MOD13Q1、MOD15AH、MOD09A1和MOD11A2. MODIS數(shù)據(jù)產品具有時間跨度長、時間分辨率高、覆蓋范圍廣、數(shù)據(jù)免費易獲取等優(yōu)勢[10,23,29-30]. 利用MRT(MODIS reprojection tools)軟件進行影像拼接和投影轉換，并統(tǒng)一分辨率為500 m，采用最大值合成法得到月尺度生態(tài)參數(shù)數(shù)據(jù)，生長季(5—10月)取均值后進行標準化無量綱處理. RSEI借助ENVI 5.3主成分分析模塊計算[25]，其最大優(yōu)點是根據(jù)數(shù)據(jù)本身特征確定權重[8,19]. 為避免大面積水體對主成分分析的影響，在歸一化前對水體進行掩膜處理. LAI、SWCI、LST和RSEI計算方法見式(1)～(5).

LAI=0.1×DNA

(1)

式中，DNA為MOD15A2H影像的像元灰度值.

SWCI=(B6-B7)/(B6+B7)

(2)

式中，B6、B7分別為MOD09A1影像第6、7波段的反射值. (B6-B7)能夠反映植被和土壤中的含水量，并能夠最大程度地降低大氣影響；(B6+B7)作為分母能夠使結果值限定在-1～1之間.

LST=0.02×DNs-273.15

(3)

式中，DNs為MOD11A2影像灰度值.

RSEI0=1-PC1{f(NDVI,LAI,LST,SWCI)}(4)

RSEI0標準化處理：

(5)

式中：RSEI為歸一化后的遙感生態(tài)指數(shù)，其值越大表示生態(tài)系統(tǒng)質量越好，反之，表示生態(tài)系統(tǒng)質量越差；RSEI0為原始遙感生態(tài)指數(shù)；RSEI0_max、RSEI0_min分別為原始遙感生態(tài)指數(shù)的最大值和最小值；PC1為第一主成分載荷值[32].

Theil-Sen Median趨勢分析和Mann-Kendall檢驗結合，用于植被、氣候等時序變化狀況分析[33]，能夠有效減少數(shù)據(jù)誤差影響，成為判斷時序數(shù)據(jù)趨勢變化的重要方法，計算方法及其分類參考文獻[34]. Hurst指數(shù)是定量描述時間序列信息長期依賴性的有效方法[35]，計算公式見文獻[34].

2 結果與分析

2.1 遙感生態(tài)指數(shù)檢驗

相關系數(shù)是反映變量間關系密切程度的度量指標，借助ArcGIS 10.3波段統(tǒng)計模塊分別統(tǒng)計了2000年、2010年和2018年各指標間及各指標與RSEI的相關性，相關系數(shù)越接近1，表示相關性越大，RSEI綜合代表信息程度越高. 從表1可以看出，各生態(tài)因子之間相關系數(shù)絕對值范圍為0.505～0.876，而RSEI與各生態(tài)因子的相關系數(shù)大部分在0.8以上. 就單個指標而言，4個指標中平均相關系數(shù)最高的為NDVI，3個年份的平均值為0.798；相關系數(shù)最低的為LST，3個年份的平均值為0.666. 3個年份RSEI與4個指標相關系數(shù)平均值為0.856，比相關性最高的NDVI高6.8%，比相關性最低的LST高22.28%. 由此可見，RSEI集合了各生態(tài)因子信息，與各指標保持了較好的相關性，可用RSEI指數(shù)來綜合反映黃河流域生態(tài)系統(tǒng)質量.

表1 RSEI與各指標相關性

2.2 生態(tài)系統(tǒng)質量空間分布特征

通過計算獲取2000—2018年黃河流域遙感生態(tài)指數(shù)均值空間分布(見圖2). 從空間角度看，黃河流域RSEI值呈西部和東南部高、北部低的分布特征，這與黃河流域生態(tài)系統(tǒng)類型分布特征相符. 黃河流域上游阿尼瑪卿山、祁連山地區(qū)的植被類型主要為森林、草地及草本濕地，RSEI值較高；黃河源區(qū)因海拔較高，植被類型主要為草地，因此RSEI值相對較低. 黃河流域中部子午嶺、黃龍山、呂梁山、太行山、秦嶺等地植被類型主要為林地，屬半濕潤氣候，RSEI值較高；黃河流域下游多為平原地帶，水熱條件好，農作物分布較多，RSEI值也較高. 黃河流域北部地區(qū)多為山地、丘陵、荒漠，其中河套平原和寧夏平原有農作物分布，RSEI值適中；而黃土高原和鄂爾多斯高原植被覆蓋較少，RSEI值較低.

圖2 黃河流域2000—2018年RSEI均值空間分布Fig.2 Spatial distribution of average RSEI from 2000 to 2018

2.3 生態(tài)系統(tǒng)質量變化狀況

通過Sen+Mann-Kendall檢驗對2000—2018年黃河流域生態(tài)系統(tǒng)質量變化狀況進行統(tǒng)計分析(見表2、圖3). 黃河流域生態(tài)系統(tǒng)質量存在局部改善與退化并存的現(xiàn)象，但總體上改善面積大于退化面積. 其中，生態(tài)系統(tǒng)質量明顯改善區(qū)域面積占30.78%，主要分布在青海湟水谷地、甘肅東南部及慶陽市、寧夏南部、陜西延安市和榆林市、山西呂梁山脈；輕微改善區(qū)域面積占22.06%，主要集中于隴中黃土高原、鄂爾多斯高原的庫布齊沙漠和毛烏素沙地、河套平原、呼和浩特市、銅川市；保持不變區(qū)域占28.68%，主要分布在黃河流域西部、隴中黃土高原、陰山南麓；

表2 2000—2018年RSEI變化狀況統(tǒng)計

圖3 2000—2018年黃河流域RSEI變化狀況空間分布Fig.3 Spatial distribution of RSEI change characteristics from 2000 to 2018

輕微退化區(qū)域面積占14.17%，主要分布在祁連山脈、巴顏喀拉山脈和甘肅、青海、四川三省交界處；顯著退化區(qū)域面積占4.31%，主要位于寶雞市、渭南市、西安市和鄭州市；既有輕微退化又有嚴重退化的區(qū)域主要分布在阿尼瑪卿山、寧夏平原、運城盆地、洛陽盆地和山東省境內.

2.4 生態(tài)系統(tǒng)質量變化可持續(xù)性分析

黃河流域RSEI的Hurst指數(shù)平均值為0.462，Hurst指數(shù)值大于0.5的區(qū)域面積占比為32.72%，小于0.5的區(qū)域面積占比為67.28%，表明黃河流域生態(tài)系統(tǒng)質量變化反向持續(xù)性較強.

將RSEI變化趨勢結果與Hurst指數(shù)結果疊加得到黃河流域RSEI變化可持續(xù)性，結果如表3和圖4所示. 生態(tài)系統(tǒng)質量持續(xù)改善區(qū)面積占比為18.17%，主要分布在寧夏六盤山、陜西白于山、臨汾市呂梁山脈；未來有改善趨勢的區(qū)域面積占比為12.23%，主要分布在黃河流域西部青海省、四川省和甘肅省交匯處；持續(xù)性穩(wěn)定不變區(qū)域占比為8.3%，零星分布在隴中黃土高原、鄂爾多斯高原西部；持續(xù)性退化區(qū)域占比為6.25%，主要分布在關中盆地、運城盆地、鄭州市；未來呈退化趨勢的區(qū)域面積占比為34.67%，主要分布在山西西北部、甘肅蘭州市東南部、陜西銅川市及榆林市；未來變化趨勢不確定區(qū)域占比為20.38%，主要分布在鄂爾多斯高原、陰山山脈、子午嶺、達坂山、黃南藏族自治州與甘孜藏族自治州. 其中，生態(tài)系統(tǒng)質量未來變化趨勢不確定和持續(xù)性退化區(qū)域需要持續(xù)關注.

表3 RSEI變化可持續(xù)性

圖4 2000—2018年黃河流域RSEI變化可持續(xù)性Fig.4 Sustainability of RSEI change in the Yellow River Basin from 2000 to 2018

3 討論

遙感生態(tài)指數(shù)(RSEI)完全基于遙感信息和自然因素，集成了直觀反映生態(tài)系統(tǒng)質量的多個指標，與EI相比，不僅在生態(tài)意義上具有較強的可比性，同時在實際應用中降低了指標提取難度和主觀性，實現(xiàn)了研究區(qū)生態(tài)系統(tǒng)質量的定量評價和可視化，在一定程度上優(yōu)化了評價結果[3]. 黃河流域近20年RSEI平均值呈西部和東南部高、北部低的分布規(guī)律，與《黃河流域生態(tài)環(huán)境十年變化評估》[21]中2000—2010年黃河流域生態(tài)系統(tǒng)格局分布特征一致，表現(xiàn)為高植被覆蓋區(qū)RSEI值較大. 計偉等[24]基于《生態(tài)環(huán)境狀況公報》統(tǒng)計了2017—2019年黃河流域各縣域生態(tài)系統(tǒng)質量，其分布特征與RSEI值也具有較好的一致性.

近20年黃河流域生態(tài)系統(tǒng)質量改善面積遠大于退化面積，這一定程度上反映了近20年生態(tài)恢復工程取得了一定成效，但仍存在局部地區(qū)退化現(xiàn)象. 如黃河源區(qū)仍存在草地退化、草地質量和生態(tài)系統(tǒng)服務能力下降現(xiàn)象，甘南州部分地區(qū)植被覆蓋明顯減少，生態(tài)系統(tǒng)質量下降[36-38]. 同時隨著黃河源區(qū)退牧還草工程、中西部地區(qū)退耕還林還草工程的實施，黃河源區(qū)在2000年以后草地退化速率不斷下降、草地產量及水源涵養(yǎng)能力得到顯著增強[39-40]；黃河中游植被明顯改善，如陜西延安市和榆林市、山西呂梁山脈、鄂爾多斯高原的庫布齊沙漠和毛烏素沙地，生態(tài)系統(tǒng)質量改善較為明顯[41].

城市化進程會對生態(tài)系統(tǒng)產生重大影響，如傳統(tǒng)快速城鎮(zhèn)化往往以植被破壞、污染加重和生態(tài)功能退化為代價，給城市生態(tài)保護和高質量發(fā)展帶來較大壓力. 運城盆地、關中盆地及經濟快速發(fā)展城市(蘭州市、銀川市、西安市、咸陽市、鄭州市、洛陽市)植被退化趨勢明顯[42]，城鎮(zhèn)化建設降低了生態(tài)系統(tǒng)質量. 黃河下游鄭州黃河濕地由于城鎮(zhèn)化發(fā)展，濕地生態(tài)系統(tǒng)退化[43]；黃河三角洲亦因人工墾殖、水土富營養(yǎng)化等影響，沼澤植被萎縮[44]，生態(tài)系統(tǒng)質量亦呈退化趨勢. 同時黃河流域中游農業(yè)用地及地區(qū)工業(yè)發(fā)展用水增加，進一步擠占生態(tài)用水，濕地面積縮減，加劇了生態(tài)環(huán)境的脆弱性[45]. 因此，建議重點關注黃河源區(qū)、鄂爾多斯高原、黃河內蒙古段沿岸、經濟快速發(fā)展的關中地區(qū)及省會(首府)城市(銀川市、西安市、鄭州市)的生態(tài)系統(tǒng)質量監(jiān)測及生態(tài)保護工程績效評估，加強對寧夏平原、河套平原、關中盆地、下游平原等傳統(tǒng)農耕區(qū)農田生產力變化及農業(yè)用水效率的研究，同時加大對鄂爾多斯、晉北、榆林、三門峽市等能源城市的生態(tài)監(jiān)管，推動黃河流域生態(tài)保護和高質量發(fā)展.

采用RSEI指數(shù)定量評估黃河流域生態(tài)系統(tǒng)質量變化，為區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)質量精準評估和科學管理提供參考. 但RSEI也存在不足之處，如未將經濟發(fā)展、污染負荷等因素融入評價指標. 如何從多角度定量分析自然因素、經濟發(fā)展、生態(tài)保護工程對生態(tài)系統(tǒng)質量的影響，促進黃河流域生態(tài)保護與高質量發(fā)展還需要進一步研究. 另外該文采用500 m中等空間分辨率的MODIS數(shù)據(jù)，在較大空間尺度和連續(xù)時間序列上評估研究區(qū)生態(tài)系統(tǒng)質量具有一定優(yōu)勢，對較小區(qū)域尺度生態(tài)系統(tǒng)質量評估可采用較高分辨率影像數(shù)據(jù)構建遙感生態(tài)監(jiān)測指標.

4 結論

a) 該研究選取的NDVI、LAI、SWCI和LST 4個生態(tài)因子對黃河流域生態(tài)系統(tǒng)質量評價均具有代表性，基于關鍵指標的遙感生態(tài)指數(shù)實現(xiàn)了生態(tài)系統(tǒng)質量的快速定量評價和可視化. 2000—2018年黃河流域生態(tài)系統(tǒng)質量呈西部和東南部高、北部低的分布特征，與生態(tài)系統(tǒng)類型分布格局一致.

b) 黃河流域生態(tài)系統(tǒng)質量存在改善與部分退化并存的現(xiàn)象，生態(tài)系統(tǒng)質量改善面積占52.84%，退化面積占18.48%. 其中，生態(tài)系統(tǒng)質量明顯改善區(qū)域面積占30.78%，主要分布在青海湟水谷地、甘肅東南部及慶陽市、寧夏南部、陜西延安市和榆林市、山西呂梁山脈，這與黃河源區(qū)實施退牧還草、中西部地區(qū)退耕還林還草、天然林保護等生態(tài)工程息息相關. 生態(tài)系統(tǒng)質量退化區(qū)域面積占18.48%，主要分布于黃河流域上游和經濟發(fā)展較快的關中地區(qū)及省會(首府)城市(銀川市、西安市、鄭州市)，城鎮(zhèn)建設、資源開發(fā)、濕地退化及水利用效率低是造成區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)質量下降的主要原因.

c) Hurst指數(shù)結果表明，黃河流域生態(tài)系統(tǒng)質量變化逆向持續(xù)性較強，持續(xù)改善和未來改善面積占比分別為18.17%和12.23%，主要分布在黃河源區(qū)、寧夏六盤山、陜西白于山、呂梁山脈；持續(xù)性退化和未來呈退化趨勢的面積占比分別為6.25%和34.67%，主要分布在關中盆地、運城盆地及省會(首府)城市(銀川市、西安市、鄭州市)；未來變化趨勢不確定區(qū)域面積占比20.38%，主要分布在鄂爾多斯高原、陰山山脈. 其中未來變化趨勢不確定、持續(xù)性退化區(qū)域和未來退化區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)質量需要持續(xù)關注，建議重點關注黃河源區(qū)、鄂爾多斯高原、黃河內蒙古段沿岸、關中地區(qū)及省會(首府)城市(銀川市、西安市、鄭州市)的生態(tài)系統(tǒng)質量監(jiān)測及生態(tài)保護工程績效評估，加強寧夏平原、河套平原、關中盆地、下游平原等傳統(tǒng)農耕區(qū)農田生產力變化及農業(yè)用水效率研究，同時加大對鄂爾多斯、晉北、榆林、三門峽市等能源城市的生態(tài)監(jiān)管，推動黃河流域生態(tài)保護和高質量發(fā)展.