基于遙感信息的呂梁山貧困區生態安全評價

孫從建,李曉明,張文強,陳 偉,王佳瑞

基于遙感信息的呂梁山貧困區生態安全評價

孫從建1*,李曉明1,張文強2,陳 偉1,王佳瑞1

(1.山西師范大學地理科學學院,山西 臨汾 041000；2.中國科學院新疆生態與地理研究所,荒漠與綠洲生態國家重點實驗室,新疆 烏魯木齊 830011)

本文基于四個時段的遙感影像光譜信息計算了呂梁山連片貧困區的遙感生態指數(RSEI)及植被覆蓋度(FVC),分析了其生態環境時空變化規律.結果表明:(1)1993~2018年間研究區FVC整體呈下降趨勢,FVC由1993年0.65下降到2018年0.55;而RSEI整體上亦呈下降趨勢,由1993年的0.47下降到2018年的0.40.(2)研究區整體生態環境呈退化趨勢,其中北部、南部退化最為嚴重,除黃河沿岸外,其他河道沿線區域的FVC及生態環境退化明顯.(3)研究區RSEI值整體偏低且區域差異性顯著,其中部地區是生態環境最為脆弱,北部忻州及南部臨汾地區近年來生態環境退化尤為顯著.(4)FVC變化趨勢與RSEI變化趨勢基本一致,FVC的增加對生態環境產生積極影響,而經濟快速發展帶來的道路、建筑用地、農田的增加對生態環境產生消極影響.區域扶貧發展的過程中應注意平衡經濟發展與生態環境保護間的關系,避免進一步損害該區脆弱的生態環境.

呂梁山連片貧困區；遙感生態指數；植被覆蓋度(FVC)；定量評估

呂梁山連片貧困區是我國14個集中連片貧困區之一,該區氣候干旱、災害頻發、水土流失嚴重、生態環境惡劣[1].為實現區域經濟可持續發展,十分有必要對區域生態環境進行系統的認識和安全評價.

現有的生態安全評價方法主要包括數學模型法[2]、生態模型法[3]、景觀格局法[4]、計算機評價法[5],這些方法在中西部銜接城市[2]、遼河三角洲濕地[4]、喀斯特地區[5]等地區的生態安全評價中得到了廣泛推廣應用.近年來隨著遙感技術的快速發展,其實時、快速、數據可靠等優勢被研究者所肯定,并開始利用遙感監測指標開展相應的生態安全評價[6-7].傳統的遙感生態安全評價方法大多基于單一監測指標,具有計算簡易、易于解讀等優點,但其難以較好的全面揭示生態環境的系統性變化[8-9].徐涵秋等[8-11]利用人類可直觀感知生態條件優劣的植被指數、干度指數、地表溫度、濕度分量構建了一種新型遙感生態評價方法,該方法具有指標獲取簡易、無人為權重、結果可視化佳等優勢,可以對區域生態環境的時空變化進行系統分析,亦可有效彌補單一指標法的不足[8-15].目前該方法已在我國東南丘陵水土流失區[9]、北方農牧交錯帶[15]及雄安新區[11]等代表區域的生態安全評價中廣泛使用,并取得了顯著成效.

呂梁山連片貧困區處于黃土高原腹地,生態環境十分脆弱,相關生態安全評價開展較少,而系統、全面、定量的評價區域生態環境的時空變化特征的工作在呂梁山區仍是空白[16].本研究基于多期遙感影像數據開展該區域生態環境安全的系統評價,所得結果對呂梁山區的災害防治、水土流失治理、生態環境建設等提供參考.

1 研究區概況

圖1 呂梁山連片貧困區示意

研究區地處黃土高原東部,西以黃河為界,東北接大同盆地,東南為臨汾盆地,地理位置為110°22′~112°37′E,35°53′~39°24′N,面積約為3.3萬平方公里,涵蓋13個國家級貧困縣:神池縣、五寨縣、岢嵐縣、靜樂縣、興縣、嵐縣、臨縣、石樓縣、吉縣、大寧縣、隰縣、永和縣、汾西縣,7個臨近縣:柳林縣、蒲縣、交口縣、中陽縣、離石市、方山縣、寧武縣(圖1).呂梁山連片貧困區溝壑縱橫、地形切割、植被稀少、水土流失嚴重、土壤貧瘠;屬于半干旱大陸性季風氣候,年平均氣溫6~13℃,降水300~700mm,四季分明,雨熱同期,降水多集中在夏季.呂梁山連片貧困區城鎮化進程緩慢,就業率低,同時由于該區域資源匱乏、環境惡劣、交通不便、生產力水平低,導致社會經濟發展能力不足,各產業發展受限,農村勞動力大量流失,使得該區日益貧困[16].此外獨特的地理環境導致該區水土流失嚴重、生態系統脆弱,生態安全問題已成為該區域扶貧開發過程中的亟待解決問題.

2 數據來源及方法

2.1 遙感影像獲取

本文選取了覆蓋研究區的3個時段的Landsat TM以及Landsat OLI遙感數據計算RSEI分別為:1993年9月15日(TM)、2000年9月2日(TM)、2009年9月27日(TM)、2018年9月12(OLI).數據獲取時間皆為初秋,保證了研究結果的可比性,亦可有效消除農作物干擾誤差.數據預處理步驟包括鑲嵌、裁剪、輻射定標以及大氣校正等,具體步驟為:計算不同年份的綠度(NDVI)、熱度(LST)、濕度(Wet)、干度(NDSI)等4個指標、對4個指標進行歸一化處理、分別合成一幅影像、對新影像進行主成分轉換、得到遙感生態指數(RSEI)影像、計算植被覆蓋度(FVC).

2.2 遙感生態指數計算

本文利用人類可直觀感知生態條件優劣的歸一化植被指數(代表NDVI)、濕度分量(代表Wet)、裸地指數(代表NDSI)、地表溫度(代表LST)來構建RSEI[8],實現區域生態環境的整體變化評價.

(1)NDVI

歸一化植被指數是檢測植被生長以及FVC的廣泛使用的指數,為近紅外波段與紅外波段反射值之差與和的比,公式為:

式中:nir、r分別對應近紅外、紅色波段的反射率.

(2)Wet

濕度采用纓帽變換中的Wet指數[8],該指數明確反映了植被生長過程中的水分變化,不同傳感器的公式不同.

式中:B分別為對應波段的反射率.

(3)NDSI[11]

基于研究區裸地與建筑用地并存的條件,綜合裸地指數(SI)和建筑指數(IBI)形成干度指數:

式中:i為對應波段反射率.

(4)LST

計算研究區熱度采用了兩種算法,第一種基于影像的反演算法[13](IB算法),第二種輻射傳輸通道算法[14](RTE法),此兩種算法均可以利用遙感影像反演地表溫度.

IB算法如下:

式中:rad6為絕對亮溫(K);=11.5mm為熱紅外波段中心波長);=×/(1.438×10-2mK),其中普朗克常數=6.626×10-34J/K;光速=2.998×108m/s;玻爾茲曼常數e=1.38×10-23J/K;為地表比輻射率.

RTE法如下:

式中:t是衛星高度上傳感器測得的輻射強度[W/(m2?sr?um)];為地表比輻射率;(S)為黑體熱輻射亮度;S為地表溫度(K);u-和dˉ分別是大氣上行下行的熱輻射強度;為大氣透射率,此3個指數均可通過NASA網站獲取.

S可以根據普朗克公式函數計算:

式中:1,2為常量,對于Landsat TM,1=607.76 [W/ (m2?sr?um)];2= 1260.56K;對于Landsat OLI,1= 774.89[W/(m2?sr?um)];2=1321.08K.

由于以上4個指標的量綱不同,必須進行正規化處理后將量綱統一到[0,1]之間再進行主成分變換,各指標正規化公式如下:

式中:NI為某一像元歸一化后的值,maxmin分別為該指標的最大值與最小值.

南海爭端由來已久，爭端所涉及的各方利益錯綜復雜。幾十年來，南海爭端的起起伏伏表明，南海各方達成全面和永久性的解決非常困難，非一朝一夕可以完成。然而，南海的和平穩定與繁榮發展事關沿岸數億人的生產生活，因此在全面和永久解決爭議之前，各方積極推進南海海洋合作，是維護海洋和平、增進地區共同福祉的有效途徑，也有利于培育各方合作互信的氛圍，為實現爭端的最終解決做好必要鋪墊。

經過正規化后的四個指標就可以進行主成分變換,得出RSEI值,然后再對RSEI進行正規化得出最終結果,歸一化后RSEI值越接近1表示生態環境越好.

2.3 FVC計算

為區分RSEI指數中NDVI對FVC的影響,采用三次梯度法計算FVC[17].三次梯度法是根據植被光譜特點,利用紅、綠、近紅外三個波段的反射率及波長計算得出,具體公式如下:

式中:ir、r、g分別為近紅外、紅、綠波段的反射率;irrg分別為近紅外、紅、綠波段的中心波長;為梯度差指數;FVC為植被覆蓋度.通過計算FVC對研究區地物進行分類,觀測植被的變化趨勢,進而分析生態環境的變化趨勢.

2.4 RSEI、FVC時空變化計算

首先利用ENVI采用Band math方法分別用后一年的RSEI、FVC值減去前一年對應的RSEI、FVC值:

式中:C為對應年份計算結果,1為后一年對應指數所有波段,2為前一年對應指數所有波段.計算后得到的結果值在[-1,1]區間,為使結果便于觀察對比,將結果進行5等分,分別對應顯著退化[-1,-0.2)、輕微退化[-0.2,-0.05)、穩定[-0.05,0.05)、輕微改善[0.05,0.2)、顯著改善[0.2,1]等5個等級.

3 結果與分析

3.1 呂梁山連片貧困區FVC變化特征

由圖2可知,研究區的NDVI、FVC以及歸一化后FVC均呈先上升再下降趨勢,整體呈下降趨勢.其中FVC在1993~2000年從0.65上升為0.73,在2000~2009年下降了0.07,至2018年下降至0.55,過去25a來總體下降了0.1.FVC在1993~2000年整體呈上升趨勢,這與同期開展的黃土高原生態恢復措施有密切關系,從1990年開始,呂梁山區在“三北防護林工程”、“四荒”治理及黃土高原封山禁牧等生態工程的治理下區域FVC得到了有效的提高[18].但隨著2000年以來呂梁山區的城鎮化建設、開荒建地及礦產資源的大規模開發,區域植被的恢復速度受到了抑制,同時逐漸硬化的下墊面更加劇了區域水土流失,導致區域生態環境日益惡化[19],這也引起3個植被指標在2000年以后均呈微弱下降趨勢.

圖2 1993~2018年研究區FVC變化

圖3b顯示,1993~2000年間研究區北部除寧武縣FVC降低外,其他縣FVC均升高,鄰近黃河的興縣FVC增加尤為明顯;中部的臨縣和方山縣大面積FVC較差等級轉為較好等級,其他縣變化不明顯;南部地區FVC整體變化不大.總體來看,FVC良好及優秀等級的面積占比明顯增大,FVC較差的面積減小并且集中在南部黃河沿岸.這一變化趨勢與三北防護林建設工程實施有密切關系,該工程前三期(至2000年完成)將呂梁山中北部作為重點建設區域[21-22],在防護林體系建設下,中北部林地增加(圖3a),FVC顯著提高.在2000~2009年間,研究區中北部地區FVC出現下降趨勢,其中部分河道區域FVC降低較為明顯,這與同時期城鎮建設(多分布于地勢平坦的河谷,如圖3a所示)有一定關系.與北部和中部不同,南部地區各縣的FVC均呈上升趨勢,其中以黃河沿岸區域尤為顯著,這與2001年開始的三北防護林建設四期工程實施的晉陜峽谷防護林體系建設項目有密切關系[22].在2009~2018年間,研究區大部分區域FVC呈現降低趨勢,其中北部、南部FVC差等級的面積較為集中.近年來,在人口增長、經濟發展的壓力下,濫墾、濫伐、濫牧、濫挖草坯現象更加頻繁,林木資源受到嚴重破壞,森林植被減少明顯,農田、建筑面積快速增加(圖3a),這是2009~2018年間FVC降低的重要原因.

分析呂梁山連片貧困區四時段各級FVC面積比重變化可知(表1所示),在1993~2000年間,FVC中等及以下等級的面積比重呈減小趨勢(負值),FVC較高以上等級的面積比重增加明顯,增幅為12.33%.2000~2009年,FVC低等級和FVC較高等級區域變化不明顯,但是中等的區域增加了8.31%, FVC高等級區域減少了10.65%,說明這一時期區域植被破壞較為嚴重.2009~2018年間,FVC中等及以下等級的面積比重呈增加趨勢,較高及高FVC面積比重呈下降趨勢,表明該區域FVC降低趨勢在這一時期仍未改善.

3.2 呂梁連片貧困區生態環境變化分析

從表2可知,4個時段內,前兩個成分PC1與PC2累計貢獻率均達88%以上,其PC1貢獻率分別為82.81%、83.05%、77.22%、71.85%,表明主成分1已經集成了4個指標的大部分特征值,同時不同時期4個指數對主成分的貢獻率相對穩定.觀察4個指數在主成分1中的值,發現干度與熱度值的符號相同且與綠度及濕度值的符號正好相反,說明這兩對指數在生態環境指數中的作用是相反的,其中綠度與濕度對生態環境起積極作用,干度與熱度指數起消極作用,這與實際情況相對應.除2009年外的其余時間段,不同指數的PC1值均表現為:熱度與干度為正值,濕度與綠度為負值.為了使RSEI研究圖結果一致,(值越接近1生態環境越好),對這3a進行反向處理,用1減去這3a的值,則PC1結果越大表明生態環境越好.

圖3 研究區各年LUCC及FVC、RSEI、NDVI、Wet、LST和NDSI各等級區域時空變化

表1 不同等級FVC面積比重表

表2 研究區遙感生態指數主成分分析表

由表3可知:(1)25a來濕度從0.57降低到0.48,除1993年到2000年升高外,濕度持續下降; (2)1993~2009年綠度增大,在2009~2018年下降,但整體呈下降趨勢;(3)干度1993~2018年先下降再上升,整體上升了0.1,說明研究區在這一時段研究區有變干趨勢;(4)熱度指數較為穩定,表明區域溫度變化不顯著.總體而言,1993~2018年對生態環境起積極作用的綠度、濕度指標降低,而對生態環境指數起消極作用的干度、熱度指標升高,表明呂梁山連片貧困區的FVC降低,地面硬化趨勢增加,且遙感生態指數從0.47下降到0.40,整體下降明顯,說明研究區生態環境變差.

進一步分析在研究時段內4個指標不同等級區域的時空變化特征可知(圖3d、e、f、g),在1993~2018年間,NDVI指數中等以上等級面積整體呈增加趨勢,尤其以研究區北部和黃河沿岸最為顯著(圖3d).Wet指數變差的區域主要集中于北部地區,其他區域基本保持穩定(圖3e).盡管在過去25a間,LST指數整體均值并未明顯波動,但其不同等級區域空間變化卻較顯著,其中北部地區LST指數低等級區域呈增加趨勢,而南部地區及黃河沿岸LST指數高等級區域增長顯著(圖3f).研究區NDSI指數較高以上等級區域增加顯著,其中北部地區基本全部變為高等級區域.

表3 研究區各時段主要指數及RSEI均值變化表

基于研究區遙感生態指數(RSEI)不同等級區域時空分布圖(圖3c)可知,在1993~2000年間研究區RSEI整體呈上升趨勢,其中北部地區神池縣、寧武縣、岢嵐縣生態環境趨于好轉,其西部地區由優秀等級降低為中等或較差等級,嵐縣南部由良好降低為較差.中部地區RSEI由差、較差轉為中等、較好等級,柳林、離石、中陽縣所在區域的三川河河道環境轉好,這與三北防護林前三期工程的實施具有密切聯系.研究區南部地區隰縣的RSEI變化較為顯著,其較差面積擴大.

對比2000年與2009年發現,研究區生態環境明顯變差,特別是中北部、中部及南部河谷區域,包括岢嵐縣所在的漪嵐河河道,方山縣、柳林縣、離石區、中陽縣區域內的三川河、昕水河及其支流所在河道,以及隰縣、交口縣境內河谷地區.上述區域地勢相對平坦、適于開發居住,由于城鎮化的發展,沿河布局了大量道路、建筑物及新開農田(圖3a),其NDSI指數顯著升高(表3)導致生態環境變差.

在2009~2018年間,研究區生態環境呈現進一步變差趨勢,2009年分布于中北部岢嵐縣、靜樂縣等縣境內河谷地區的RSEI差等級的區域已擴大為面狀區域,上述區域的城鎮化進程及新開農田(圖3a)已經嚴重威脅區域生態安全.此外,研究區東北部寧武縣、靜樂縣、嵐縣的RSEI優秀、良好等級的面積急劇減小,而較差、差的面積顯著增加;興縣、吉縣、汾西縣的生態環境也趨于退化,這些變化均說明2009~2018年呂梁山區的生態環境呈退化趨勢.

3.3 RSEI與FVC的時空變化分析

圖4 呂梁山連片貧困區RSEI與FVC時空變化

由圖4可知,1993~2000年研究區大部分地區生態環境得到改善,生態退化區域主要分布于東北部地區和南部臨黃河地區.二十世紀90年代山西省開啟“四荒”治理、三北防護林建設是這一時段生態環境變好的主要原因;而黃河沿岸在這一時段由于盲目大規模旅游開發帶來的地面硬化、水土流失加劇,是該區域生態環境惡化主要原因.在2000~2009年,研究區南部地區及黃河沿岸生態環境得到改善,2001年開始的三北防護林四期工程將黃河沿岸定為重點治理區域,有效提高了黃河中游河道附近的FVC[23],并提高了該區域的生態安全指數.但是中北部地區環境在這一時段顯著變差,人類活動可能是導致該區域生態環境變化的主要因素.在2009~2018年間,研究區中部環境得到改善,但呂梁山區北部、南部地區生態環境卻呈退化趨勢,這可能與上述區域城鎮化進程及經濟快速發展有一定關系,北部忻州及南部臨汾地區相較于研究區其他區域發展速度較快,同時環境退化也較為明顯[20].對比RSEI與FVC時空變化圖發現,不同時間段的RSEI變化與FVC變化區域基本重合,植被退化區則為RSEI退化區,植被恢復區的RSEI也顯著升高,說明植被對生態環境的變化具有顯著的影響.

整體上,呂梁山連片貧困區的RSEI值一直偏低,這與區域地形破碎、自然環境惡劣、水土流失嚴重有一定關系[20-21].植被恢復措施(如三北防護林工程)在呂梁山連片貧困區的實施[22]對研究區生態環境保護有積極的促進作用,但經濟發展帶來的城鎮化建設、開墾種植活動嚴重威脅了區域生態安全.在區域脫貧攻堅過程中,應平衡經濟發展與生態環境保護的關系,對于生態退化顯著的忻州地區及臨汾地區應加強生態治理投入,限制無需開墾農地、推進退耕還林還草工程;此外對于分布于河谷地區的鄉鎮應合理規劃其城鎮化建設,加大對小城鎮生態環境建設的投入,改善河谷地區的生態環境.

4 結論

4.1 在1993~2018年間,呂梁山連片貧困區在高原生態恢復工程及經濟快速發展的聯合影響下,FVC呈現先升后降,整體下降的趨勢,而RSEI呈現下降趨勢,由1993年的0.47下降為2018年的0.40,表明研究區整體生態環境呈惡化趨勢.

4.2 呂梁山區RSEI整體偏低,區域差異性顯著,其中自然環境惡劣的中部地區RSEI波動最顯著,生態環境最脆弱;受經濟快速發展影響,北部忻州及南部臨汾地區近年來生態環境退化尤為顯著.

4.3 研究區FVC與RSEI變化趨勢相近,關系密切,FVC增高的區域生態環境趨于好轉,FVC降低的區域生態環境惡化.

4.4 國家生態恢復工程的布局建設與區域經濟發展是影響區域生態環境的兩個重要因素.三北防護林工程建設帶來的森林、草地面積的增加對研究區北部及黃河沿岸的生態環境產生積極影響;而區域經濟的快速發展帶來道路、建筑用地、農田的增加對研究區內部河谷地區及臨汾忻州等地的生態環境產生消極影響.區域扶貧發展的過程中要注意平衡經濟發展與生態環境保護間的關系,限制大規模的農地開墾及河谷區城鎮建設,加強忻州、臨汾等生態脆弱區、河谷地區的生態建設投入,避免進一步損害該區脆弱的生態環境.

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Evaluation of ecological security in poverty-stricken region of Lüliang Mountain based on the remote sensing image.

SUN Cong-jian1*, LI Xiao-ming1, ZHANG Wen-qiang2, CHEN Wei1, WANG Jia-rui1

(1.School of Geographical Sciences, Shanxi Normal University, Linfen 041000, China；2.State Key Laboratory of Desert and Oasis Ecology, Xinjiang Institute of Ecology and Geography, Chinese Academy of Science, Urumqi 830011, China)., 2019,39(12)：5352~5360

Based on the spectral information of remote sensing images during four periods, the remote sensing ecological index (RSEI) and fractional vegetation cover (FVC) were calculated for the poverty-stricken region of the Lüliang Mountains (PSLM), the temporal and spatial variation of regional ecological environment was subsequently evaluated. The results showed that: (1) The FVC in the research area decreased from 0.65 in 1993 to 0.55 in 2018, and the RSEI decreased from 0.47 in 1993 to 0.40 in 2018. (2) The overall ecological environment of the PSLM showed a trend of degradation during the research period, with the most serious degradation happened in the north and south part of the PSLM. Except for the region of Yellow River valley, all the other river valleys experienced the significant degradation in FVC and ecological environment. (3) The RSEI value in the PSLM region was generally lower and showed substantial spatial variations. The ecological environment in the central part of the study area was the most vulnerable and the part of northern Xinzhou and southern Linfen area was deteriorated particularly significantly. (4) The variation pattern of FVC was generally consistent with that of RSEI. The improvement of FVC has a positive influence on the local ecological environment, while the rapid economic development (increasing in roads, construction land and farmland) has negative impacts on the local ecological environment. In the process of regional poverty alleviation and development, more attention should be paid to balance the needs of regional economic development and ecological environment protection in order to avoid further damage to the fragile regional ecological environment.

poverty-stricken region of the Lüliang Mountain；remote sensing ecological index；fractional vegetation cover；quantitative evaluation

X826

A

1000-6923(2019)12-5352-09

孫從建(1986-),男,河北滄州人.博士,副教授,主要從事自然地理及自然資源學的研究.發表論文42篇.

2019-05-29

山西省哲社規劃課題(2019B202);山西省研究生教學改革課題(2019JG123)

* 責任作者, 副教授, suncongjian@sina.com