基于改進遙感生態指數的西安市長安區生態環境評價研究

張雪穎，競 霞

(1.自然資源部陜西基礎地理信息中心，陜西 西安 710054；2.西安科技大學 測繪科學與技術學院，陜西 西安 710054)

0 引言

鄉鎮作為城市的細小單元，其生態環境和社會經濟發展之間的矛盾體現了城市發展環境和發展之間的協調性，為推進鄉村生態文明建設，黨的十九大題出了《鄉村振興戰略規劃(2018—2022年)》方案，該文件中提出了“建設生態宜居鄉村，推進綠色發展”，明確表明鄉村經濟發展應考慮生態環境保護，構建自然和社會協調共生的鄉村發展新格局[1]。受到城市化進程影響，鄉鎮也會朝著這一進程發展，必將受到自然和社會的共同影響，鄉鎮生態環境質量也隨之受到不同程度的干擾，致使鄉鎮生態環境和社會發展之間的矛盾更加突出[2]。社會經濟發展所帶來的生態環境問題引起各界學者的廣泛關注，為緩解生態與經濟發展之間的矛盾，為區域生態和經濟發展規劃調控提供參考資料，學者們利用不同方法對不同區域的生態環境質量進行了評價[3-5]。國內外對于生態環境質量的評價大致可以分為2個階段，第一個階段是構建指標評價體系，如RAPPORT[6]等選取8個危害生態環境的指標因子，結合研究區實際情況構建評價體系，探究研究區的生態系統狀況，指標體系的構建也具有多樣化，灰色關聯法，綜合評價法和模糊評價法等都是常用的指標體系構建方法[7]；隨著地理信息和遙感技術的發展，生態環境質量的第二個發展階段則體現在遙感手段的運用，大量學者利用遙感技術對生態環境質量進行評價[8-9]。RSEI指數是國內學者徐涵秋[10]提出的新型遙感生態指數，RSEI耦合從遙感影像中提取的濕度、綠度、干度和熱度，其不僅考慮了植被覆蓋，還考慮了氣候和建設用地擴張指標，所計算的生態指數具有較強的說服力，RSEI也被大量學者運用到不同區域的生態環境評價中，如鐘欣呈等[11]利用遙感生態指數對玉溪市16年的生態環境質量進行了監測和評價。各個從遙感影像中提取的指標都經過主成分耦合，而第一主成分貢獻率在60%～90%不等[12]，以此得到的結果不能保證較高的貢獻率，因此結合層次分析法和熵權法確定組合權重，從主觀和客觀角度確定各成分貢獻度，進而加權求和得到改進的遙感生態指數，可更全面，客觀的反映生態環境質量。其次，長期以來的生態環境評價都集中在城市和流域尺度上[13-15]，少有研究鄉鎮尺度。以長安區為研究區，從4期的Landsat影像中提取綠度、濕度、干度、熱度指標，通過組合權重和加權求和構建改進的遙感生態指數，探究研究區生態環境質量時空變化，并選取地形、人口密度和土地利用等影響因子，通過地理探測器計算自然和社會因子對改進的遙感生態指數的解釋值，進一步探究引起長安區生態環境質量時空分異的影響因子，為鄉鎮生態環境保護、生態格局提供科學依據，同時也可為其它類似鄉鎮尺度的生態環境質量評價提供參考。

1 研究區概況和數據來源

1.1 研究區概況

西安市長安區位于108°38′E～109°14′E，北緯33°47′N～34°18′N，在關中平原腹地，西安市南部、秦嶺北麓，東部與藍田縣接壤，南部與柞水縣相連，西北與咸陽市毗鄰，北接雁塔區、灞橋區和未央區，西靠鄠邑區。長安區的地形是東有平原，西南有山脈，境內最低海拔330 m，最高海拔2 880 m。地形北低南高、東高西低平，東西長55 km、南北寬52 km。長安區南部以秦嶺山地為主，北部以渭河斷陷谷地沖積平原區為主，其中平原以西以渭河沖積平原為主，秦嶺北麓以洪積扇群為主，北部以黃土平原和川道溝壑為主。長安區屬于暖溫帶半濕潤大陸性季風氣候，雨量適中，四季分明，氣候溫和，年均氣溫15.5 ℃，降水約600 mm左右，境內多以耕地和林地為主，林地主要分布在南部，耕地則主要以北部旱地為主。

圖1 研究區概況圖

1.2 數據來源

研究所用數據主要分為2個部分，一是遙感影像數據，包括Landsat TM/OLI系列數據和DEM數據，Landsat TM/OLI系列數據源于美國地質勘測局(http：//glovis.usgs.gov/)，分別選用2006年、2009年的Landsat-5TM影像以及2013年、2019年的Landsat-8OLI影像。為保證研究結果的可靠性，所選遙感影像云量均小于2%，主要集中在6～9月份，影像質量佳，對所獲取的影像進行輻射定標和大氣校正，再以研究區矢量裁剪影像獲取所需影像集。DEM數據來源于地理空間數據云平臺(http：//www.gscloud.cn)的ASTGTMV 3高程數據集。第2部分則為可獲取的柵格數據集，包括土地利用和人口密度，均來源中國科學院資源環境科學與數據中心(http：//www.resdc.cn/)，通過矢量數據裁剪土地利用和人口密度數據獲得本文研究所用數據集，為減少誤差，采用統一的投影坐標系統。

2 研究方法

2.1 指標提取

遙感生態指數RSEI(Remote Sensing Based Ecological Index，RSEI)最先由徐涵秋[10]提出，是基于遙感技術、以自然因子為主、可以對鄉鎮的生態環境質量進行高效監測與評價的新型生態評價指數，其耦合了綠度、濕度、干度、和熱度4個表征生態環境的指標，共同構成一個指標，高效的反映了區域生態環境質量。在此基礎上進行改進，首先從所處理得到的遙感影像中提取綠度、濕度、干度和熱度指標，其具體所反映的生態學意義在此不做過多贅述，指標計算和相關參數含義可參考相關文獻[16-19]，在進行下一步實驗前，采用極差法對所計算的指標進行標準化[20]。

2.2 遙感生態指數構建

2.2.1 組合權重計算

1)層次分析法。層次分析法(AHP)主要是根據人們的主觀判斷進行定量分析，對將要求解的問題按層次加以分解，一個較大的問題被分解為不同層次上的較小的問題。通過賦值求矩陣特征向量來處理不同的問題，獲得各小問題優先級權重，再加權求和層層歸并出各備選方案在總目標達成過程中所占有的比重，其中比重最大者即是最終解決方案[21]。使用Yaahp 12.7軟件進行層次分析法確定主觀權重W1j，并通過了一致性檢驗，表明所選取指標的權重計算結果合理，可用于下一步的研究。

2)熵權法。熵權法作為一種比較客觀的定權方法，主要是根據各個指標提供的信息量的大小賦予權重，信息熵與權重之間呈現反向關系，信息熵越大，在評價體系中給予的權重越小；信息熵越小，在評價體系中給予的權重越大[22]。計算步驟如下。

計算第j個評價指標的信息熵

(1)

計算第j個指標的權重W2j

(2)

組合權重計算。利用最小信息熵原理和拉格朗日中值定理把層次分析法得到的權重W1j和熵權法得到的權重W2j進行重組[21]，最終得到的指標權重Wj，見表1，計算公式為

表1 權重計算結果

(3)

2.2.2 遙感生態指數計算

將計算所得的組合權重帶入加權求和公式中，得到改進的遙感生態指數，計算公式如下

RSEI=ω1×NDVI+ω2×WET+ω3×NDBSI+ω4×LST

(4)

式中：ω1,ω2,ω3,ω4為NDVI,WET,NDBSI,LST的權重。將計算結果進行標準化，使其值在0～1范圍內，RESI的值越接近“1”，表明生態環境質量越好；RSEI值越接近“0”，表明生態環境質量越差。

2.3 地理探測器

針對風險探測、因素分析和因素交互探測，常通過統計學方法地理探測器來實現。地理探測器的4個探測器分別對應4種功能：因子探測通過解釋力大小判別主要影響因素；交互探測通過協同作用等探測因子交互作用的大小；生態探測比較方差判斷各因子的顯著性差異；風險探測對比差異性從而找出風險的主要因素[23]。研究主要涉及因子探測器和交互探測器，用于揭示改進RSEI時空分異的主要影響因子，并分析各因子交互作用下生態環境質量變化的主導因素。

(5)

(6)

SST=Nσ2

(7)

3 結果分析

通過ArcGIS 10.5平臺，將計算好的權重和各個已經標準化后的指標進行加權求和得到改進的遙感生態指數，以此結果作為評價研究區生態環境質量的指標，并作為因變量帶入地理探測器探究其時空分異的影響因素。

3.1 長安區遙感生態指數時間變化特征

利用Arcgis 10.5將每一期Landsat影像提取出的綠度指標、濕度指標、干度指標和熱度指標通過組合所得到的權重進行加權求和處理，得到改進RSEI指數，計算所得到的各期RSEI值均經過歸一化處理，使其值介于[0，1]范圍之間。

2006年、2009年、2013年和2019年長安區RSEI均值分別為0.594 1、0.573 7、0.471 8和0.639 1(圖2)，呈現出先減小，后大幅上升的趨勢，其中2006—2013年指數持續下降，而2013—2019年指數上升非常明顯，上升了0.045，總體而言，研究的13年期間，長安區RSER值出現好轉趨勢，表明長安區的生態環境近年來逐漸變好。

圖2 2006—2019年長安區遙感生態指數均值時間變化特征

3.2 長安區遙感生態指數空間變化特征

從RSEI空間分布圖來看(圖3)，圖中綠色代表生態環境為優和良的區域，其中2006年和2019年綠色區域明顯要高于2009、2013年。圖中紅色區域代表生態環境為差和較差的區域，重要集中在高橋街道、韋曲街道、郭杜街道和大兆街道等長安區北部地區。從2009年開始由于經濟發展與城鄉建設而導致長安區環境有所惡化，而從2013年之后開始注重生態環境保護，RSEI指數上升明顯。

圖3 長安區生態環境質量時空分異圖

3.3 長安區生態遙感指數驅動因素分析

3.3.1 因子探測分析

選取長安區各時期地形因子、社會因子和模型因子3個類型共9個變量作為自變量，分別探測2006、2009、2013和2019年各個因子對遙感生態指數RSEI的影響。同時，以2006—2019年平均值從靜態的角度進一步分析各因子對遙感生態指數的影響。從靜態角度(表2)來看，不同的地理因子和人為因子對遙感生態指數空間分異性解釋有著很大差異。各個因子的解釋力大小依次為：綠度指數(0.904)>干度指數(0.891)>熱度指數(0.858)>土地利用(0.726)>高程(0.704)>濕度指數(0.699)>人口密度指數(0.626)>坡度(0.535)>坡向(0.006)。其中，綠度指數、干度指數、熱度指數和土地利用對遙感生態指數空間分異性解釋力較大，是影響遙感生態指數的主要因子，高程、濕度、人口密度和坡度次之，坡向影響最小。整體來看，植被覆蓋指數對生態指數的分異性解釋力最大，解釋力最高可達0.952；坡向因素則最小，解釋力最低為0.004。

表2 2006—2019年長安區因子探測結果

從動態角度而言(圖4)，各個因子對遙感生態指數的分異性解釋力表現出了不同的變化趨勢，但是主導因子相對而言是一致的。2006—2009年除坡向外，其余因子的解釋力均呈現上升趨勢；2009—2013年，熱度和高程的解釋力呈現上升趨勢，而其余因子的解釋力均表現為下降的趨勢；2013—2019年間，綠度指數、濕度指數和干度指數對遙感生態指數的解釋力有明顯的增強趨勢，其余因子都有不同程度解釋力的降低。總體而言，綠度指數、濕度指數、土地利用和干度為主導因子，而坡向影響力最低。

圖4 影響因子解釋力值

3.3.2 交互探測分析

分別探測2006年、2009年、2013年和2019年各個地理因子和社會因子相互交互作用的影響時，進一步探測每個影響因子平均值對遙感生態指數的交互作用。交互探測結果顯示(表3)，2006—2019年長安區遙感生態指數第一主導因子為干度指數∩熱度指數，第二主導因子為綠度指數∩熱度指數，第三主導因子為干度指數∩高程，第四主導因子為綠度指數∩高程，綜合程度來看，自然-自然復合為第一主導，自然-社會復合影響力也較大，其q平均值分別為0.866 5和0.819 0。研究表明，植被覆蓋度對遙感生態指數具有非常重要的影響作用，而地區溫度又對植被覆蓋度有著直接影響，當研究區內的地表溫度無論是高于還是低于植物生長最適溫度時，都會在很大程度上影響植物生長，甚至會導致植物的死亡；而第三四主導因子中的高程則會影響研究區局部區域的人口密度進而對植被覆蓋度產生影響。總之，在2006—2019年間，長安區的影響因子交互作用對遙感生態指數的解釋力不是獨立增強或減弱的，也并非簡單的相互疊加，而是各種因子相互作用的結果。

表3 2006—2019年長安區交互探測結果

4 結論與討論

4.1 結果

利用層次分析法和熵權法耦合得到遙感生態指數，再通過地理探測器模型分析綠度、濕度、干度和熱度4個模型因子，海拔、坡度、坡向3個地形因子，人口密度和土地利用2個社會因子，共9個因子對遙感生態指數的影響情況與作用機制。

1)2006—2019年長安區遙感生態指數等級為“優”、“良”的面積呈現波動增長的趨勢，有2個比較明顯的階段，第1階段是從2006—2013年，生態質量為“優”“良”的總面積占比由54.22%降到32.05%；第2階段2013—2019年間，32.05%又迅速回升到64.99%，生態環境有所改善。

2)2006—2019年長安區空間生態質量指數差異明顯，但生態質量好壞聚集區較為集中且變化不大，呈現較明顯的南北分布格局。生態環境為優和良的區域主要集中在長安區南部秦嶺及周邊地區，生態環境為差和較差的區域，主要集中在高橋街道、韋曲街道、郭杜街道和大兆等長安區北部地區。

3)影響因子探測結果表明不同的地理因子和人為因子對遙感生態指數空間分異性的解釋力有著很大差異。各因子的解釋力大小前五為綠度指數(0.904)>干度指數(0.891)>熱度指數(0.858)>土地利用(0.726)>高程(0.704)。

4)2006—2019年自然∩自然交互因子為區域第一主導交互因子，其次為自然∩社會交互，其平均值分別為0.866 5和0.819 0。

4.2 討論

對2006—2019年長安區遙感生態指數時空變化和影響因素的探究，在一定程度上分析出了長安區的生態質量狀況以及模型因子、環境因子和社會因子對于長安區生態環境的作用機制與影響程度。生態環境是一個復雜的綜合體，各因素的影響也是動態過程，因此，此次研究也有很多改善的空間，例如將生物多樣性也加入影響因子之中，在研究生態隨時間變化時，可以選擇更多的年份進行分析，構建更加合理、科學的模型。對于研究區而言，盡管近年來長安區生態環境質量有了較大提升，但仍存在諸多問題，因此對所取得的研究成果結合著眼今后的發展，根據長安區區域現狀提出一些有針對性的意見。對于那些發展比較成熟的地區，比如核心區等，這些地區的特征就是受到了很大的空間約束，沒有太大的發展潛力，因此這些地方在有限的地面覆蓋范圍內，盡量將建筑面積和綠地都集中起來，但要將建筑面積和綠化范圍均勻分布在城市中；對于那些需要開發的地區，例如在城市郊區、鄉村等，這些地區的地面覆蓋特征表現為發展不夠成熟、發展潛力大、具有很高的可塑性，對此類地區進行地面覆蓋改造，則既要保證地區的發展，又要把裸露土地盡量還原成植物，以保證區域整體的生態安全。