基于RSEI指數的長江上游流域生態環境質量時空演變及影響因子研究

章程焱, 楊少康, 董曉華, 趙程銘, 薄會娟, 劉 冀

(1.三峽大學 水利與環境學院, 湖北 宜昌 443002; 2.三峽庫區生態環境教育部工程研究中心,湖北 宜昌 443002; 3.水資源安全保障湖北省協同創新中心, 武漢 430072)

生態環境是關系到社會和經濟可持續發展的復合生態系統，包括影響人類生存與發展的水資源、土地資源、生物資源等[1]。我國高度重視生態環境保護，相繼推出退耕還林還草工程及三北防護林等一系列生態修復工程。這一系列工程使我國的生態狀況格局發生了巨大變化[2]。但如何科學地針對區域生態狀況建立客觀的生態評價模型，是值得深入探究的問題，且評價模型的建立對于認識區域生態保護與建設具有重要的理論及現實意義。

隨著3S技術的發展，目前國內外眾多學者結合三者間的優勢，分別從不同角度評估區域生態狀態開展了一系列研究，也提出很多評價指數構成的評價模型。Sfriso等[3]從生態安全角度構建出MaQI指數，并對意大利的海洋生態環境進行了評價；Kim等[4]提出評價城市溪流生態健康的評估方法，該方法主要利用生理水平生物標志物及生物指示劑等來進行建立；國內學者對生態環境的研究起步較晚，且大多數研究是通過遙感衛星信息提取單一的指標對生態環境進行評價，如姚曉潔[5]利用地表熱度(LST)來評估城市熱島效應；劉珞丹等[6]利用NDVI對長江經濟帶的生態環境進行了評價；其余一些研究者也嘗試使用多個指標對生態環境進行綜合評價：如厲彥玲等[7]利用指數評價法對區域生態進行了環境質量評估；傅伯杰[8]對我國各省區的生態狀況也做了定量的分析與評估；但國內對生態環境的研究主要是根據2006年國家環保局頒布的《生態環境評價技術規范》中的生態環境狀況指數EI來開展[9]，但EI指數計算中各指標權重值固定，且以城市為評價單元，數據來源于統計數據，存在數據更新慢及獲取難的問題，因此難以在大空間尺度下對生態環境進行評估。

衛星遙感數據具有大面積覆蓋、可快速獲取等特點，在生態評價中得到了廣泛應用。Yang等[10]基于遙感數據并結合環境因素建立數學模型以實現對濕地生態的評價。徐涵秋[11]2013年提出了遙感生態環境指數RSEI，RSEI為生態環境質量的評估提供了新方法，且由于RSEI的構建完全基于遙感影像，指標獲取容易且能夠全面、快速、客觀地反映區域生態環境質量狀況，因此在區域生態環境評價中獲得了大量的應用[12-16]。但由于RSEI的計算需要處理大量的遙感影像數據，對于計算機的配置要求較高，為解決這個問題，陳煒[17]及張華[18]等基于Google Earth Engine平臺，對三江源地區及祁連山地區的生態環境質量進行了動態監測及分析，證明GEE平臺對于大區域的生態環境評價具有明顯的優勢[19]。

因此本文基于GEE平臺，利用MODIS遙感影像數據，以整個長江上游流域作為研究區域，構建出2000—2020年RSEI指數，并利用計算出的RSEI對長江上游流域生態環境質量的時空演變進行研究，以期為長江上游流域的生態環境保護及高質量發展提供依據。

1 研究區概況

長江上游流域位于24°46′—35°91′N，90°47′—113°31′E，長江源頭至湖北宜昌江段，流域面積約為100萬km2。長江上游是長江流域重要的生態安全屏障和水源涵養地，承載著西部大開發和長江經濟帶等重大國家戰略，然而，由于多年來的無序利用和過度開發，長江上游生態環境惡化，生態功能一度不堪重負，傳統落后產能呈現出體量大、風險高等特征，動能疲軟，可持續發展面臨極大挑戰，因此黨的十八大以來，習近平總書記公開強調要加強長江上游生態環境修復[20]。長江上游流域自然地理條件差異顯著，橫跨我國第1，2級階梯，海拔呈現為東南低西北高，流域地形復雜，河系眾多，主要包括金沙江、岷江、嘉陵江、烏江等著名河流。流域氣候復雜，東部為中亞熱帶濕潤季風氣候和北亞熱帶季風氣候，流域西北部為高原氣候且橫斷山脈為亞熱帶高原季風氣候，不僅受西南、東南季風影響，又受青藏高原影響。流域內多年平均降水量為850 mm左右，多年平均氣溫為11.4℃左右，均表現為東部向西南和西北方向遞減[21]。

2 數據來源及研究方法

2.1 數據來源

本研究遙感影像數據來自于GEE平臺提供的美國國家航空航天局的MODIS系列數據，分別是MOD09A1數據、MOD11A2數據及MOD13A1數據。MOD09A1影像數據提供了Terra MODIS波段1至7的500 m分辨率8 d合成的表面光譜反射率估計值；MOD11A2影像數據提供了1 km空間分辨率的8 d平均陸面溫度，為與其他遙感數據空間分辨率統一，將該遙感數據進行重采樣至500 m；MOD13A1影像數據使用500 m分辨率16 d內的最優像素，進而計算出每個像素位置的植被指數Vegetation Indices(Ⅵ)。通過GEE編程調用研究區域所需年份生長季(5—10月)的影像數據并使用平臺官方提供的云掩膜算法去除云像元的干擾，同時為剔除水體的干擾，采用MNDWI水體指數剔除水體信息。

2.2 遙感生態指數計算

選用長江上游流域生長季綠度(NDVI(Normalized Difference Vegetation Index))、熱度(LST(Land surface temperature))、濕度(WET)、干度(NDSI)4個指標作為構建生態指數的評價指標，這4個因素與人類的生存環境息息相關，同時也是人類能夠直觀感覺生態條件優劣的重要指標，因此選用以上4個指標來構建RSEI遙感生態指數對長江上游流域生態環境進行評價。通過GEE平臺，采取主成分分析(PCA(Principal Component Analysis))法[22]構建遙感生態指數(RSEI)來反映長江上游流域的生態環境質量。在計算遙感生態指數時，需先將4個指標進行正向歸一化處理[23](MMS(Min Max Scaler))，計算方法如下：

(1)

式中:I為指標值;Imin、Imax分別代表計算年份該指標的最小值、最大值。經過MMS處理后，用4個歸一化處理后的指標構建RSEI，RSEI計算如公式為:

RSEI=PC1[f(NDVI,WET,LST,NDSI)]

(2)

式中:RSEI為遙感生態指數；PC1是主成分分析中第1主成分；f表示對指標進行MMS處理。NDVI代表綠度,數據來源于MOD13A1遙感影像數據;LST代表熱度,數據選取MOD11A2遙感數據;WET代表濕度,計算公式如式(3)所示[24];NDSI代表干度,計算公式如式(4)所示。

WET=A1ρ1+A2ρ2+A3ρ3+A4ρ4+A5ρ5+A6ρ6+A7ρ7

(3)

式中:WET代表濕度,A1—A7分別取值為0.114 7,0.248 9,0.240 8,0.313 2,-0.311 2,-0.641 6,-0.508 7;ρ1—ρ7分別代表MOD09A1的1—7波段的地表反射率。

NDSI=(SI+IBI)/2

(4)

式中:NDSI代表干度；SI代表裸土指數,其計算公式如式(5)所示；IBI表示城市建筑指數,計算公式如式(6)所示。

(5)

(6)

式中:ρ1—ρ7分別代表MOD09A1的1—7波段的地表反射率。

最后，將初步得到的遙感生態指數RSEIo進行MMS處理，其值處于[0，1]之間得到最終的RSEI值，RSEI值越接近于1，說明該區域生態環境質量越好，反之，越接近0，則說明該區域生態環境質量越差。根據《生態環境評價技術規范》[25]生態環境分級標準，將RSEI劃分為5個等級，具體分級標準見表1。

同時為了進一步分析長江上游流域生態環境變化的影響因素，引入了地理探測器作為分析工具進行分析。地理探測器是一組探測空間分異性及揭示其背后驅動力的統計學方法，其核心思想為假設兩個變量之間有重要的影響關系，那么這兩個變量也應該具有相似的空間分布[26]。地理探測器包括：因子探測器、交互作用探測器、風險探測器和生態探測器4個探測器，其中因子探測器可以探測某個因子是否是形成生態環境質量的主導因子[27]。

3 結果與分析

3.1 長江上游流域生態環境質量指數構建

對長江上游流域2000年、2005年、2010年、2015年及2020年生長季綠度(NDVI)、濕度(WET)、熱度(LST)及干度(NDSI)進行主成分分析，其結果見表2，由表2可知，4個指標中，綠度和熱度的載荷多年均呈正值，說明兩者對RSEI具有正效應，兩者多年平均載荷值分別為0.648 3及0.675 5，表明熱度對RSEI比綠度的貢獻要高。濕度及干度兩者的多年平均載荷值為-0.004 6及-0.000 1，均為負值，說明兩者對RSEI是負效應，且兩者對RSEI的貢獻很小。另外，4個指標在第1主成分(PC1)上的貢獻率最高達到76.2%(2020年)，最低為62.5%(2000年)，多年平均貢獻率為71%，可見PC1集中了各指標主要的特征信息，表明依據PC1利用4個指標構建RSEI在長江上游流域是可行的，具備一定的科學性及合理性，因此遙感生態指數是通過PC1將4個指標整合而成的。

表1 遙感生態指數等級劃分

表2 4個指標第1主成分分析結果

3.2 長江上游流域生態環境質量時空格局

3.2.1 長江上游流域生態環境質量時間變化 長江上游流域年際RSEI均值變化趨勢如圖1所示，由圖1可知，2000—2020年長江上游流域RSEI總體呈顯著波動緩慢增長趨勢(p<0.05)，增長速率為1.1×10-3/a，表明長江上游流域整體呈現生態環境變好態勢。長江上游流域多年RSEI均值為0.58，其中，RSEI最大值出現在2005年，其值為0.643，最小值為0.512，出現在2007年。流域RSEI在2002—2010年經歷了劇烈上升—下降—上升波動，時間節點分別為2002年、2005年、2007年及2010年。對于2002—2005年RSEI持續增長的原因可能是由于我國2002年前后在長江上游流域全面啟動退耕還林工程及天然林保護工程，這兩項工程的實施，在一定程度上改善了流域的生態環境質量[28]。2005—2007年RSEI呈現急劇下降態勢，原因可能在于2005年以來，長江上游流域暖干化趨勢顯著，表現出干旱頻次、程度更為劇烈的現象，進而導致流域生態環境質量退化[29]。2007—2010年長江上游流域RSEI為持續增長態勢，主要是由于前面兩項工程中的人造林不斷生長，進而有效提高了長江上游流域綠度，使得生態環境得到改善。長江上游流域按照RSEI增長速率的不同，可劃分為兩個階段，第1個階段是2000—2010年的快速增長期，其增長速率為5.9×10-3/a，第2個階段是2011—2020年增速放緩期，相較于2000—2010年的快速增長期，其增長速率較緩，具體速率為3.9×10-3/a。

圖1 長江上游流域RSEI均值年際變化特征及不同時間的擬合關系

3.2.2 長江上游流域生態環境質量空間變化 長江上游流域2000—2020年的RSEI的空間分布如圖2所示，選擇2000年、2005年、2010年、2015年、2020年進行分析，所選年份RSEI均值分別為0.563，0.643，0.625，0.557及0.612，長江上游流域近21年生態環境質量呈現“改善—退化—改善”趨勢，總體呈現改善的趨勢。在空間分布上，長江上游流域生態環境質量以優和良為主，面積之和占比均超過47%，其中，生態質量為優的面積占比最多的是2005年，其值達到29.3%，面積占比最少的是2000年，比例為12%，其表現態勢與總體變現態勢一致，均是“改善—退化—改善”態勢，生態質量為良的面積比例均在33%以上，在2010年達到最大值為46.8%，在2005年為最低值，達到33.6%。長江上游生態環境質量表現為差的面積占比在7%以下，2000年其值最大為6.8%，在2020年達到最小為0.19%。在2000—2010年，長江上游流域生態質量為優的地區主要分布在嘉陵江流域下游，生態質量為差的地區主要分布在金沙江流域中上游，整體呈現為南部地區優于北部地區，東部地區優于西部地區。在2010—2020年，生態環境質量退化地區主要集中在嘉陵江下游流域，但整體生態質量呈現持續改善趨勢。

圖2 2000-2020年長江上游流域生態環境質量等級分布

3.3 長江上游流域生態環境質量演變趨勢

3.3.1 生態環境質量等級演變 按照長江上游流域RSEI增長速度，以2010年為界，分為2000—2010年的快速增長期及2010—2020年的增速放緩期。2000—2010年長江上游流域生態環境質量等級轉移矩陣如表3所示。由表3可知，2010年，長江上游流域生態質量以良為主，占流域總面積的46.96%，一般及優占比相近，均在17%左右，生態環境為差的面積僅占比3.3%。2000—2010年期間，長江上游流域生態環境質量演變趨勢以不變為主，生態環境質量改善的面積為351 727 km2，占長江上游流域總面積的34.7%，生態環境質量退化的面積為86 934 km2，僅占流域總面積的0.09%，改善的面積比退化的面積多出264 793 km2，由此可見，在2000—2010年長江上游流域生態環境質量在快速變好，主要原因在于生態質量由差轉為較差面積42 171 km2，較差轉為一般面積69 846 km2，一般轉為良面積118 749 km2及良轉為優面積99 607 km2的貢獻較大，其總占比達32.59%。

表3 2000-2010年長江上游流域生態環境質量等級轉移矩陣

2010—2020年長江上游流域生態環境質量等級轉移矩陣如表4所示。由表4可知，2020年，長江上游流域生態質量依然以良為主，占流域總面積的38.1%，生態環境質量為一般的面積占比由2010年的17.61%增加到26.9%，增加面積最多，生態環境質量為差的面積由3.3%減少到0.16%。生態環境質量為優的面積變化不大，僅下降了0.69%。在2010—2020年期間，長江上游流域生態環境質量改善的面積為220 422 km2，占流域總面積的21.7%，生態環境質量退化的面積為206 897 km2，占流域總面積的20.4%，改善的面積比退化的面積僅多出13 525 km2，由此可見在2000—2010年長江上游流域生態環境質量處于一個緩慢變好時期，在該時期生態質量由較差轉為差面積660 km2，一般轉為較差面積18 512 km2，良轉為一般面積63 378 km2及優轉為良面積61 852 km2的貢獻較大，總占比達14.24%。

表4 2010-2020年長江上游流域生態環境質量等級轉移矩陣

3.3.2 生態環境質量變化趨勢 長江上游流域多年平均RSEI變化趨勢及顯著性空間分布如圖3所示，由圖3A—3B可知，2000—2020年長江上游流域RSEI整體呈現改善趨勢，RSEI變化趨勢為正的像元面積占長江上游流域總面積的64.7%，其中以變化趨勢以大于0.003/a為主，其像元面積占流域總面積的32.8%，在各子流域均有分布。在顯著性變化趨勢檢驗中，長江上游流域16.3%的區域呈現顯著改善趨勢(p<0.05)，呈現顯著改善的區域主要集中在嘉陵江上游流域。48.4%的區域呈現不顯著改善趨勢(p<0.05)。長江上游流域35.3%的區域RSEI呈現退化趨勢，其中8.8%的區域呈顯著退化趨勢(p<0.05)，26.5%的區域呈現不顯著退化趨勢(p<0.05)，呈現不顯著退化的區域主要分布在金沙江上游，呈現顯著退化的區域主要分布在嘉陵江下游。通過分析發現嘉陵江上下游RSEI具有明顯的差異性，上游生態環境持續改善、下游生態環境卻表現出相反的趨勢，呈現出顯著退化趨勢。針對嘉陵江上游生態環境持續改善現象，原因在于嘉陵江上游各級政府大力實施天然林資源保護、退耕還林、生態修復等措施，全力保障嘉陵江上游流域生態建設[30]。嘉陵江下游生態持續退化的原因在于下游流域周邊的城市擴張和人類劇烈活動導致了植被覆蓋度的下降[31]，加上人口居住量的不斷增多，導致土地出現緊缺現象，且由于當地居民生態意識淺薄，存在土地利用不當，盲目破壞生態環境現象[32]，進而導致嘉陵江下游流域生態環境質量呈現退化趨勢。

3.4 長江上游流域生態環境質量演變影響因素

為了進一步分析影響長江上游流域生態環境質量變化的自然因素，本文引入了地理探測器用于揭示生態環境質量變化的主導因素。操作步驟為：將RSEI作為因變量，選取NDVI，WET，LST，NDSI作為自變量因子，將2000年、2010年、2020年各指標量轉換為類型量并通過自然斷裂法分成5類，之后使用10 km×10 km的漁網均勻生成長江上游流域的9 952個點并通過這些點將因變量與自變量匹配，然后進行因子探測分析，得出4個指標因子對RSEI的影響力值(q值，q值越大表示某個指標因子對RSEI的影響力越大)和因子解釋力值(p值，p值越小表示某個指標因子對RSEI的解釋力越高)[33]。分析結果如表5所示：NDSI在2000年和2020年的p值均大于0.05，說明NDSI在這兩年對長江上游生態環境質量的影響不大，其余3個指標在2000年、2010年、2020年的p值均為0，說明這3個指標對長江上游生態環境質量的解釋力充足。q值均有不同程度的變化，從主導因子來看，2000年、2010年、2020年對RSEI影響最大的因子是熱度和綠度；2010年與2000年相比，各項指標的q總體波動較大，綠度和濕度的q值明顯增大，表明2000—2010年長江上游生態環境質量改善的原因是受到植被覆蓋度增大和濕度變化的影響；2020年與2010年相比，綠度的q值增加而其他3個指標的q值減少，表明長江上游流域生態環境質量變好的原因是植被覆蓋度的增加。2000—2019年長江上游流域年平均氣溫和累計降水量呈上升趨勢(圖4)，年平均氣溫上升顯著(p<0.05)，因此長江上游流域生態環境質量發生變化可能與溫度的升高有關，年累積降水量雖然呈上升趨勢，但顯著性不強，后續的研究中需要結合土地利用類型等其他相關因子進行綜合分析。

圖3 長江上游流域多年平均(2000-2020年)RSEI變化趨勢及顯著性空間分布

表5 長江上游流域4個影響因子探測結果

圖4 長江上游年降水量和平均氣溫變化

4 結 論

本文通過GEE平臺編寫程序直接訪問并調用數據庫中的數據進行處理，利用4個指標快速構建出長江上游流域遙感生態指數RSEI，并對其時空演變進行探究，得出結論如下：

(1) 4個指標PC1上的多年平均貢獻率為71%，PC1集中了大部分各指標特征信息，表明依據PC1利用4個指標構建RSEI在長江上游流域是可行的。其中對生態環境質量呈正向作用的指標為綠度指標和熱度指標，而干度和濕度指標對生態環境質量有負面影響。

(2) 2000—2020年長江上游流域RSEI呈顯著增長趨勢(p<0.05)，其增長速率為1.1×10-3/a，其多年平均RSEI為0.58。2000—2010年為RSEI快速增長期，其增長速率為5.9×10-3/a，2010—2020年為RSEI增速放緩期，其增長速率為3.9×10-3/a。

(3) 長江上游流域生態環境質量呈現“改善—退化—改善”趨勢，主要以優和良為主，面積之和占比超過47%，在空間上，生態質量表現為南部優于北部，東部優于西部。

(4) 長江上游流域RSEI趨勢為正占總流域面積的64.7%，其中32.8%的變化趨勢大于0.003/a。嘉陵江流域生態質量上下游差異明顯，上游地區主要表現為顯著改善趨勢，但其下游地區表現為顯著退化趨勢。

(5) 從成因分析來看，生態環境質量主導自然影響因子在2000年為熱度>綠度>濕度>干度；2010年依次為綠度>熱度>濕度>干度；2020年依次為綠度>濕度>熱度>干度。