贛南于都縣遙感生態指數與地質建造空間相關性研究

楊玉龍,王 磊,雷天賜,何文熹

(中國地質調查局武漢地質調查中心(中南地質科技創新中心),武漢 430205)

隨著我國生態文明建設不斷向前推進，生態環境保護顯得尤為重要。與人類關系最密切的生態環境范圍被認為是地上與地下各延伸100米這部分空間，這是對生態環境影響最直接的區域[1]，即生態地質環境。生態地質環境問題是一個復雜的系統，其中，地表信息是生態環境的直觀表現，地質建造是生態環境的地下基礎信息。作為“地下”的地質建造相對穩定，人類主要通過地質調查結合物化遙勘查技術等手段獲取地質建造信息；地表信息易于獲取，但地表信息復雜多變，遙感（RS）技術[2]因其快速、高效、大范圍、周期性監測等優點，已被廣泛用于反演各類地表信息。遙感生態指數（RSEI）是常用的基于地表信息表達生態環境優劣程度的參數，該指數綜合四種與生態環境直接相關的指標。RSEI指數的評價因子全部通過遙感數據獲取，可減少評價指標本身受主觀因素的影響，具有可量化、可視化等優點[3]，在結果表達上便于理解和分析。

生態文明建設和地球關鍵帶概念的提出，促進了地球多圈層相互作用,尤其是地表與地下之間空間關系的研究。基于GIS技術研究地表地物要素空間位置和屬性的空間關系已有廣泛應用實例[4]，例如：研究表明覆冰與坡度、地貌、海拔、坡向四個地理環境因子存在一定的空間相關性[5]，夜間燈光強度和人口密度兩個數據與PM2.5濃度分布也有空間相關性[6]，不同碳酸鹽巖性基巖則有不同土地利用生態風險[7]等。但是，迄今關于地質建造與地表生態環境質量空間關系的研究相對較少。為此，本文以贛南于都縣為研究區，通過信息熵法[8]研究定性變量（地質建造）與定量變量（RSEI）之間的空間相關性，以期探索地表信息與地質條件存在的空間關系，為支撐服務生態地質環境監測和評價作參考。

1 研究區概況

1.1 地理位置

于都縣位于贛州北部、貢水中游，西連贛縣， 東臨會昌、瑞金，北連寧都縣，南接安遠縣，面積 約2893 km2，地理范圍介于東經115°11′00″～ 115°49′51″，北 緯25°35′48″～26°20′53″之 間（圖1）。本區地處南嶺山系武夷山的余脈地帶，地勢起伏較大，總體上屬中低山丘陵區，縣界周圍多山區，在南北側及東側地勢較高，中部和西部多為地勢較低的盆地。區內最高點海拔1312 m，位于南部屏坑山；最低點僅98 m，位于贛縣和于都縣西側相交的貢水河床。土壤受地形、成土母質與人為活動等影響，形成以紅壤為主，棕壤、褐土為輔的綜合土壤類型。于都縣屬亞熱帶東南季風氣候區，雨量充沛，氣候溫和、濕潤，歷年各月基本上都有降水，春季多梅雨、夏季多暴雨。縣域內植被覆蓋率較高，全縣森林覆蓋率為76.23%。

圖1 研究區地理位置圖Fig.1 Geographic location of the study area

1.2 地質背景和地質建造類型

于都縣在大地構造上位于南嶺東段隆起帶之寧（都）于（都）坳陷，地層分區上屬華南地層區武功山-雩山地層小區[9]。區內地層發育較齊全，主要包括震旦系、寒武系、泥盆系、石炭系、二疊系、三疊系、侏羅系、白堊系和第四系等。

根據中國地質調查局“固體礦產地質調查技術要求(1∶50 000)(DD 2019-02)”定義，地質建造是在同一時代、相同的構造環境和地質作用下形成的地質環境載體，一般是一套巖石組合。地質建造類型不同，其形成環境、巖石礦物組合、地球化學背景、水文地質、地質災害等基準特征和發育規律也不同[10]。地質建造與地表信息關系密切，相同類型的地質建造一般巖性相似，礦物和元素組分相近，在地表水和表層地下水運移中形成一定的元素遷移和富集規律，其形成的成土母質、土壤、植被具有相近的生態地質背景和生態功能特征[11]。按照地質建造定義，結合于都縣區域地質特征和野外實地勘查得到的地層巖性信息，根據巖性、時代及結構等特征，將于都縣共劃分為11類地質建造（表1，圖2）。

圖2 于都縣地質建造分布圖Fig. 2 Geological formation map of Yudu County

2 遙感數據來源與研究方法

2.1 數據源與預處理

為確保多期數據具有可比較性，本研究采用Landsat系列遙感數據計算RSEI。Landsat遙感數據從地理空間數據云(http://www.gscloud.cn/)免費獲取，共下載三期覆蓋于都縣全域的遙感數據。考慮到季節差異、云雨天氣等對數據質量的影響，以及數據可獲取性等客觀因素，研究選取覆蓋于都縣同一季度的影像數據。經過分析，最終選取2002年11月8日Landsat 5數據，2013年10月5日和2017年12月19日Landsat 8數據。三期影像在時間上同屬于一個季度，含云量極少，影像質量較好，滿足后期數據分析精度要求。數據預處理包括：先進行輻射定標，然后基于輻射傳輸模型的FLAASH大氣校正計算地表真實反射率，最后進行幾何校正以保證各年度數據空間位置的一致性。地質建造數據來源于江西省地質調查研究院1∶50000于都縣幅地質圖及其區域地質調查成果報告，并結合前人對該地區地層巖性的認識[12]與野外實地調查情況，根據時代及巖性特征（表1）劃分，得到于都縣地質建造數據。

表1 于都縣地質建造分類表Table 1 Geological formation subdivision in Yudu County

2.2 構建遙感生態指數

遙感生態指數（RSEI）是一種既能綜合多種因素又能通過遙感影像快速獲取的指數信息，目前已被廣泛用于表達生態環境的優劣。該指數綜合了四個與地表生態緊密相關的指標信息，分別為：與植被有關的歸一化植被指數（NDVI）、與水有關的地表濕度（LSM）、與裸土和建筑有關的干度指數（NDBSI）以及地表溫度（LST）[13]。植被指數可增強對綠色植被的探測，能定量反應植被部分生長狀態[14]，可清晰表達植被分布和覆蓋情況，對于研究生態環境意義重大[15]。濕度能夠影響環境的脆弱性，LSM作為濕度指標，對植被濕度和土壤信息非常敏感。LST為熱度指標，熱度不僅能直接影響生態環境，還與濕度和植被信息共同作用于生態環境[16]。 NDBSI由兩種表示干度信息指標組成，分別是歸一化裸土指數（SI）[17]和歸一化建筑指數（IBI）[18]。SI是對地表裸露土地“干化”的表達，IBI是對建設用地的表達。地表建筑物作為生態系統的一部分，建筑物形成的不透水面對自然環境也會產生“干化”作用。

四個指標均由遙感信息計算提取，NDVI計算公式如下：

LSM取自纓帽變化中的濕度分量，由于TM數據和OLI數據的傳感器存在一定的差別，因此針對TM數據[19]和OLI數據[20]的LSM計算公式稍有不同。兩者計算公式如下：

NDBSI由SI和IBI兩種表示“干度”指標組成，其計算公式如下：

式中：bB、bG、bR、bNIR、bSWIR1、bSWIR2分別代表影像中藍、綠、紅、近紅外、短波紅外1及短波紅外2的反射率。

常用的基于遙感數據地表溫度反演法有大氣校正法、單窗算法及劈窗算法等[21]。其中大氣校正法[22]反演地表溫度技術已十分成熟，且該方法同時對Landsat系列的TM和TIRS數據均有較好的反演效果，本文選用大氣校正法對研究區進行地表溫度反演。

RSEI采用主成分分析法（PCA）計算各指標貢獻度，并自動確定其權重。該方法可避免人為干擾，新生成指數既保留原指標主要信息，又最大程度減少原指標間相關性。因量綱和數值差異會影響RSEI計算結果，在進行PCA處理前對四個指標歸一化處理，然后選取保留所有指標大部分特征的PC1單波段影像構建初始RSEI0，最后對各時期初始RSEI0再進行歸一化生成最終的RSEI。RSEI值范圍在0至1之間，數值越高表示生態質量越好。

從于都縣2002年、2013年和2017三期數據四個指標的主成分分析結果(表2)可看出，三個時期第一主成分(PC1)特征貢獻率依次是63.93%、73.63%、72.34%，包含了各指標的大部分特征。其次，在各年度的PC1中，NDVI和LSM因子全為正數，表示兩者對生態環境質量有積極作用，LST和NDBSI全為負數，表示兩者對生態環境質量有消極作用。四個因子對生態環境質量的影響關系符合各因子實際影響作用。

表2 因子主成分分析結果Table 2 Results of principal component analysis

2.3 空間自相關分析

莫蘭指數（Moran’s I）是常用的空間自相關指標，表達區域各單元間的空間相關性和空間異質性。全局Moran’s I可反映全局內各單元間的自相關程度。計算公式[23]如下：

式中：n為樣本數量；wij為空間單元i和j的空間連接矩陣；xi和xj是各空間單元的RSEI值，x為平均值；S為標準差。Moran’s I值的范圍是[-1,1]，值大于零說明全局空間正相關，值越大表示空間相關性越強；值小于零說明全局空間負相關，值越小表示空間相關性越弱；值為零說明RSEI在空間上隨機分布。

2.4 基于信息熵法分析空間相關性

地質建造是定性變量，RSEI是定量變量，利用傳統的地理加權回歸模型難以分析二者之間的空間關系。信息熵能在不受變量定性或定量的限制下，定量分析任意兩個變量間的空間相關性[8]，信息熵計算公式為：

式中：X是變量的總體；P(xi)是發生事件xi的概率（本研究中是面積占比）；n是事件類型總數；對數的底α一般取2。當兩個變量X和Y是二維隨機變量時，它們的聯合分布概率是P(xi,yj)(i=1,2,3,...,n;j=1,2,3,...,m)，X和Y的聯合信息熵H(X,Y)[24]為：

為便于定量評價，使用指標K代表X和Y之間的空間相關性[25]：

根據X與Y發生的概率關系，一般有(X,Y)≤ H(X)+H(Y)，所以K值的范圍是[0,1]。當K＞0時，表示X和Y具有相關性，且K值越大，說明兩變量之間空間相關性越大；當K = 0時，說明X和Y不相關。

3 RSEI特征與地質建造空間關系分析

3.1 于都縣RSEI空間分布情況

按照2.2節所述，分別計算于都縣2002年、2013年和2017年四個指標因子，完成構建RSEI指數，得到于都縣三個年度RSEI空間分布（圖3）。從分布圖可知，2002年RSEI極好值主要出現在于都縣西南角，良好值在整個于都縣均有分布，差值主要分布在縣區內各鄉鎮人類活動較多地區，一般值和中等值呈包圍狀態分布在差值周圍。2013年RSEI極好值主要分布在于都縣西南角、西南邊緣以及東部邊緣地區，極差值呈點狀和帶狀分布在于都縣中部城鎮地區。2017年RSEI大部分為中等值和良好值，極好值主要在西南角山區，仍是呈點狀和帶狀分布在于都縣各城鎮。

圖3 2002、2013、2017年于都縣RSEI空間分布Fig. 3 RSEI spatial distribution of Yudu County in 2002，2013 and 2017

根據分布圖色彩從定性角度分析，于都縣在2002、2013和2017年的整體RSEI分布呈綠色偏黃，說明生態環境質量處于良好到中等之間，整體良好。2013年深綠色RSEI極好值范圍相對2002年有所增加，2017年黃色中等值相對于2002年和2013年明顯有擴張，紅色差值所在區域基本未變，但范圍有所減少。從定量角度分析，將RSEI等間距分為5個等級，分別是(0～0.2)、(0.2～0.4)、(0.4～0.6)、(0.6～0.8)、(0.8～1)，5個區間分別代表生態差、一般、中等、良好、極好5個等級。由表3看出，2002年于都縣RSEI占比最高的是良好等級，良好與極好等級占比57.57%，差到一般占比9.41%，表示2002年于都縣生態環境質量一般，仍有部分地區生態環境質量有待提高。2013年于都縣RSEI明顯有所改善，良好與極好等級占比增加至77.21%，尤其是極好等級增加了14.17%；中等與一般等級占比減少，減少比例分別為12.6%和7.02%，表示2013年于都縣生態環境質量得到顯著提升。2017年于都縣RSEI中等值占比最高，相比2013年中等增加35.88%，良好和極好依次減少15.55%和19.37%，表示2017年相比2013年生態環境質量有所下降。但2017年中等與良好占達97.59%，比2002和2013年同類占比都高，表示生態環境質量相對穩定，極端環境較少。從整體情況來看，各年度良好和中等占比較大，差等級占比非常小，說明于都縣整體生態環境質量處于中上等水平。

表3 2002、2013、2017年于都縣不同等級RSEI面積占比Table 3 Area and percentage of each RSEI level in 2002, 2013 and 2017

3.2 RSEI空間自相關分析

根據公式（7），在GIS軟件中分別計算于都縣2002、2013、2017年RSEI全局Moran’s I，得到于都縣三個年度RSEI全局Moran’s I相關信息（表4）。再利用GIS軟件分析各時期RSEI的空間集聚特征，得到三個年度RSEI空間聚集特征（圖4）。表4中不同年度Moran’s I值均在0.75以上，且通過了顯著性檢驗，說明各時期RSEI存在顯著的空間自相關，RSEI值在空間上有明顯聚類特征。對RSEI進行空間聚類分析，得到RSEI空間聚類特征（圖4）：三個年度中RSEI的高-高聚集和低-低聚集特征較為明顯，各年度聚集特征分布位置基本一致；2002年和2013年，高-高聚集主要分布在于都縣中南部、東部、西部邊界處，低-低聚集主要分布在于都縣中北部及東南角；2017年高-高聚集主要分布在于都縣西南角、西南邊界及中東部等地區，面積相對其他年度有所減少，低-低聚集主要分布于都縣中部、北部及東南角。2017年RSEI空間聚集特征變化較明顯，其中高-高聚集有所減少，低-低聚集有所增加。RSEI空間聚集特征變化同年度變化特征相呼應，表明2017年于都縣生態環境質量相對有所下降。

表4 于都縣各年度RSEI的全局Moran’s I值Table 4 The global Moran’s I value of RSEI in each year of Yudu County

圖4 于都縣各年度RSEI聚集特征Fig. 4 Characteristics of annual RSEI closter in Yudu County

3.3 RSEI與地質建造空間相關性

前文已對于都縣三個時期RSEI進行分析，結果表明：從2002年到2017年于都縣生態環境質量在整體較好的基礎上，經歷了先變好又變差的過程；各年度RSEI顯著空間自相關，且各年度空間聚集特征分布無較大差別。于是引入相對穩定的地質建造，采用信息熵的方法探索RSEI與地質建造的空間相關性。

利用GIS技術，統計5個等級的RSEI在不同地質建造中的面積占比，形成2002年、2013年和2017年RSEI與地質建造的聯合分布概率矩陣（表5、6、7）。表中P(xi)代表RSEI不同等級的概率分布，P(yi)代表不同地質建造的概率分布，聯合分布概率P(xi ,yi)則是表中除去P(xi)和P(yi)的部分。由表5根據公式（8）計算出2002年RSEI等級熵值H(X)為1.58，地質建造類型熵值H(Y)為2.85，根據公式（9）計算RSEI與地質建造兩者之間的聯合熵H(X,Y)為4.24。同理計算出2013年RSEI等級熵值H(X)為1.53，地質建造類型熵值H(Y)為2.85，RSEI與地質建造的聯合熵H(X,Y)為4.22；2017年RSEI等級熵值H(X)為1.14，地質建造類型熵值H(Y)為2.85，RSEI與地質建造的聯合熵H(X,Y)為3.84。最后根據公式（10），分別計算各年度RSEI值與地質建造的的空間相關系數，得出三個年度的RSEI值與地質建造的空間相關系數K均為0.04。

三個年度的空間相關系數K均為0.04，說明：（1）RSEI值與地質建造存在一定空間相關性。K值較小，說明地質建造不是影響RSEI變化的絕對或主要因素。（2）三個年度K值不變說明地質建造對RSEI影響較穩定。這種空間相關性如何體現在不同類地質建造對RSEI的影響有待進一步分析。

從表5到表6的變化可知，2002年到2013年RSEI等級良好和極好面積增長最多的有中生代紅色碎屑巖建造（6.88%）、第四紀松散堆積建造（4.18%）、新元古代變質碎屑巖建造（3.56%）、晚古生代碎屑巖建造（3.54%）、早古生代變質碎屑巖建造（3.22%）；RSEI基本無變化的有晚侏羅世花崗巖建造、南華紀變質巖建造、晚古生代碳酸鹽巖建造。從表6到表7的變化可知，2013年到2017年良好和極好減少最多的有中生代紅色碎屑巖建造（-11.81%）、新元古代變質碎屑巖建造（-7.09%）、第四紀松散堆積建造（-4.72%）、晚古生代碎屑巖建造（-4.44%）、早古生代變質碎屑巖建造（-4.15%）；RSEI基本無變化的有晚侏羅世花崗巖建造、南華紀變質巖建造、晚古生代碳酸鹽巖建造。

表5 2002年RSEI與地質建造聯合分布概率矩陣Table 5 United distributing probablility matrix between RSEI content in Geological formation in 2002

表6 2013年RSEI與地質建造聯合分布概率矩陣Table 6 United distributing probablility matrix between RSEI content in Geological formation in 2013

表7 2017年RSEI與地質建造聯合分布概率矩陣Table 7 United distributing probablility matrix between RSEI content in Geological formation in 2017

結合3.1節中RSEI的年度變化情況，可發現：2002年到2013年RSEI良好和極好值增加最多，對應本節中在此時段中生代紅色碎屑巖建造、第四紀松散堆積建造、新元古代變質碎屑巖建造、晚古生代碎屑巖建造、早古生代變質碎屑巖建造中RSEI良好和極好值占比增加最多；2013年到2017年RSEI良好和極好值減少最多，對應本節中在此時段中生代紅色碎屑巖建造、第四紀松散堆積建造、新元古代變質碎屑巖建造、晚古生代碎屑巖建造、早古生代變質碎屑巖建造中RSEI良好和極好值減少最多。因此推測在于都縣中生代紅色碎屑巖建造、第四紀松散堆積建造、新元古代變質碎屑巖建造、晚古生代碎屑巖建造、早古生代變質碎屑巖建造中的RSEI變化對整個于都縣RSEI變化有主要影響作用，也說明這5個地質建造中RSEI易發生變化，相對不穩定。另外，在2002年到2013年和2013年到2017年這兩次變化中，晚侏羅世花崗巖建造、南華紀變質巖建造、晚古生代碳酸鹽巖建造所在區域不同等級的RSEI占比基本無變化，說明此3類地質建造對RSEI變化影響不大，即RSEI值在此3類地質建造中相對穩定。其他幾類地質建造與RSEI無顯著空間關系，對RSEI的影響在中生代紅色碎屑巖建造等和晚侏羅世花崗巖建造等之間。

4 結論

（1）基于信息熵法發現于都縣RSEI與地質建造之間存在空間相關性。研究分析于都縣2002年、2013年和2017年RSEI與地質建造的空間相關關系，得出于都縣三個年度RSEI與地質建造的空間相關系數K均為0.04，表明地質建造與地表生態環境存在空間相關關系。

（2）于都縣中生代紅色碎屑巖建造、第四紀松散堆積建造、新元古代變質碎屑巖建造、晚古生代碎屑巖建造、早古生代變質碎屑巖建造中RSEI穩定性較差，晚侏羅世花崗巖建造、南華紀變質巖建造、晚古生代碳酸鹽巖建造中RSEI幾乎無較大變化。地質建造作為生態環境的基礎信息，是一個復雜的系統，地表生態也復雜多變，因此探索“地下”信息與“地表”信息之間的聯系仍需從多角度、多方法繼續研究。