基于RSEI的靖安縣生態質量變化分析

韋 紅,鐘喬鵬

(1.福建農林大學 公共管理與法學院,福州 350002; 2.福州市倉山區國家稅務局臨江分局,福州 350007)

0 引言

生態環境質量與人類生活息息相關,良好的生態環境是最大的民生福祉。秉承“綠水青山就是金山銀山”的生態發展理念,各地普遍而廣泛地開展了縣域生態治理與建設,以實現人與自然的區域協調發展。監測區域生態時空變化,評價分析區域生態質量空間差異,能夠更科學合理地規劃并精細化指導縣域生態建設與治理,實現區域生態高質量發展。

傳統的生態評價方法往往以匯總的籠統指數為依據進行評價,或需人為確定各個評價因子的權重[1],在應用上具有很大局限性。2013年,徐涵秋等提出將遙感生態指數(RSEI)模型用于對區域進行生態指數評價[2],該模型能充分反映區域生態指數的空間分布情況,應用較為廣泛,研究對象涉及城市[3-6]、鄉村[7-8]、森林公園[9-10]、流域水體[11-13]、海島[14]、黃土地[15]、特殊區域[16-17]等各種不同尺度的地理環境,被證明能定量、快速、客觀地評價區域生態環境質量。鑒于不同研究區域生態條件的差異性、遙感影像的時點快照特性以及4個生態因子間的弱線性或非線性關系[18],對于使用RSEI進行區域生態質量評價還需更多實證探討。

靖安縣自2013年被評為國家級生態縣以來,依托本地生態資源,開創“一產利用生態,二產服從生態,三產保護生態”的區域生態經濟發展模式,構建了以大健康產業為首的現代經濟體系,走出一條生態建設與經濟發展的共贏之路。本研究選取2013年和2018年的Landsat8遙感影像,采用RSEI模型研究靖安縣生態指數在時空上的分布與變化特點,分析了在應用RSEI模型過程中遇到的問題,以為相關研究和實踐提供參考。

1 研究區域概況與研究方法

1.1 研究區域概況

靖安縣隸屬江西省宜春市,地處宜春市北部,總面積約1 377 km2,屬北亞熱帶地區濕潤氣候,四季較為分明;地勢東西長,南北窄,四周環山,中部山地間雜丘陵,東南偶有少量河谷平原,動植物資源豐富,森林覆蓋率高達84.25%[19]。2013年,靖安縣首次被評為國家級生態縣;2017年9月,靖安縣被環境保護部授予第一批國家生態文明建設示范縣稱號;2019年、2021年均入選中國最美縣域榜單,是著名的國家級生態縣。

1.2 數據來源及處理

為保證研究結果的精度和可靠性,選擇時間相近、云量小于5%的高質量影像作為數據源,最終選用2013年10月12日(靖安縣晴,17-32℃)與2018年11月27日(靖安縣晴,9-21℃)的Landsat 8 OLI/TIRS遙感影像圖[20],使用ENVI軟件對遙感數據進行必要的大氣校正和裁剪。

1.3 研究方法

RSEI模型選用的是區域濕度(Wetness)、綠度(Greenness)、干度(Dryness)和熱度(Heat)等4個可直觀感受的生態優劣指標,采用主成分分析法(PCA)集成這4個指標,以第一主成分構建RSEI指數,各指標對第一主成分的貢獻度為權重不需人為判斷決定。這4個指標在區域空間分布上是變化的,故RSEI的結果也是在區域上分布變化的表面,而非一組匯總的指數,可以較好地反映區域生態質量的分布與變化,用于區域生態環境質量的時空變化與分析研究。RSEI模型可簡略地表示為:

RSEI=PC1[F(Wetness,Greenness,Dryness,Heat)][2]

(1)

其中PC1為主成分分析得到的第一主成分。

基于遙感影像數據,濕度指標(WET)一般采用纓帽變換求得,綠度指標(NDVI)一般用歸一化植被指數代表,干度指標(NDSI)用建筑裸土指數表示,熱度指標(LST)通過地表溫度反演得到。具體的計算方法在眾多文獻中已有詳細說明[1,2,5,13,21,22]。本研究使用ArcGIS 10.8軟件進行指標的計算處理與PCA分析,對于區域內的異常噪音值一律使用Nibble工具處理,即使用最鄰近有效值來替換異常值。

在PCA分析之前,需要將各指標歸一化以消除量綱差異。為比較不同年度間的指標,對PCA分析計算得到的RSEI值也進行歸一化處理。研究中統一采用最小值最大值線性歸一化方法:

I’=(I-Imin)/(Imax-Imin)

(2)

2 研究結果

2.1 指標計算結果

遙感數據是地面某一時刻的快照,根據它計算得出的指標也具有明顯的時間快照特性,凡是影響到指標本身特性的外因在時間點、時間段上的差異都將影響到指標的計算結果。如表1所示,對比兩期遙感數據4個指標值的統計結果,綠度指標統計值差異變化較小。因NDVI本身具有歸一化效果,且靖安縣具有超過84%的穩定森林覆被率及北亞熱帶區域植被特性,其統計值相對穩定是可以預估的。在時間點差異、前期時段氣候差異等因素作用下,其它3個指標值差異較大,如兩期的平均溫度分別為20.62 ℃和12.46 ℃。根據靖安縣氣象數據,2013年10月12日前三天最高最低平均溫度分別為30.0 ℃和18.7 ℃,而2018年11月17日前三天則分別為19.7 ℃和8.0 ℃,天氣變化對溫度、濕度和干度的影響巨大,故直接對比這些指標的價值不大,需比照它們參與構成的生態指數的空間分布與差異。

表1 兩期遙感數據各指標統計Tab.1 Statistics of remote sensing data indicators of two periods

2.2 主成分分析結果

4個指標歸一化處理后,使用PCA分析合成的第一主成分PC1即為RSEI。2013年,RSEI包含的信息約為70.78%,而2018年約為64.06%,與主成分分析研究所要求的超過85%的特征值貢獻率相比較低。但從4個指標的特征向量構成來看,只有PC1中對生態有益的綠度、濕度的載荷值符號為正,對生態不利的干度、熱度的載荷值符號為負,表現出明顯的符合預期的生態意義。詳見表2。

表2 主成分分析結果Tab.2 Results of principal component analysis

從載荷值的絕對值來看,兩期數據中,對生態有利的綠度因子的載荷值遠大于濕度載荷值(均超過2.3倍),表明濕度對靖安縣生態的影響相對較小,符合北亞熱帶濕潤氣候的特點,濕度指標的載荷值也遠小于其它指標的載荷值。對生態不利的干度及熱度因子方面,2013年熱度載荷值大于干度,2018年干度載荷值大于熱度,符合當時的溫度特點,且差值均較小(2013年相差12.6%,2018年相差32.5%),絕對數值較大,反映出二者對靖安縣生態質量都有重要影響。詳見表2。

2.3 RSEI值的時空變化

為比較不同時間點的RSEI值,需將PCA分析得到的PC1進行歸一化處理,結果見圖1。統計后發現,區域RSEI均值在2013年為0.6668,2018年為0.6053,均在0.6以上,表明區域生態環境質量總體較好。空間分布上,東南河谷平原等人類活動密集區的RSEI值明顯低于西部山區和中部丘陵區。直接用平均值變化來判斷區域生態質量變化的研究方式有待商榷,線性歸一化處理并不改變數據的分布,但對數據的統計值,如均值會產生很大影響;且線性歸一化處理對于最大值和最小值都很敏感,而柵格運算中又容易出現噪音,也會影響到最大值和最小值。PCA分析得到的第一組各因子權重因時因地不同,即便排除了人為確定權重的干擾,結果值也只能反映當時生態指數的空間分布和差異;不同區域不同時間點的RSEI值不管是否歸一化,都缺乏直接比較的基礎,因此不能證明2018年靖安縣的生態質量相對2013年降低了。

圖1 靖安縣兩期RSEI值對比Fig.1 Comparison of RSEI of two periods in Jing’an County

盡管不能從時間上直接比較RSEI值的大小,但RSEI值確實能反映區域生態質量的分布與差異。對于靖安縣這樣生態系統優良且相對穩定的區域,可通過劃分生態等級的方式來研究區域生態指數等級的時空變化特征。參考以往文獻,以0.2為間隔將區域生態質量分為5等,從低到高分別表示“差”(0～0.2)“較差”(0.2～0.4)“一般”(0.4～0.6)“良”(0.6～0.8)及“優”(0.8～1.0),統計各級所占面積百分比[1,9,11,23]。

由表3可知,2013年和2018年,靖安縣生態環境“良”及以上的區域分別占80.74%和67.92%,表明區域生態環境保持良好的同時生態指數有所下降。盡管“等級差”的區域面積在2018年相對減少,但“較差”和“一般”等級的區域面積占比卻在擴大,尤其是生態指數為“一般”的區域面積占比從2013年的12.18%增加到2018年的23.38%,需引起重視,理清指數變化的原因。

表3 兩期RSEI值分級統計Tab.3 Statistics of RSEI classification of two periods

組合兩期RSEI分級數據,可獲得等級的轉移情況(數量及占總面積的百分比)。數據表明,從2013年“良”等級降級為2018年“一般”等級的單元,占總面積的13.18%,是導致研究區域生態指數降低的最大原因;其次是從2013年“優”等級降級為2018年“良”等級的單元,占總面積的4.36%。生態指數提升方面,從2013年“較差”等級提升至2018年“一般”等級的單元,占總面積的2.14%。詳見表4。

表4 兩期遙感數據RSEI等級轉移矩陣 [像元個數/占比(%)]Tab.4 RSEI level transfer matrix of remote sensing data of two periods [number of pixels/proportion(%)]

2.4 區域RSEI等級變化重點區域

對照2018年的合成遙感影像圖,可以看到靖安縣生態質量等級提升的區域基本發生在城郊和鄉鎮等人類活動密集區,而等級由“良”降為“一般”的區域除集中在縣域北部邊緣外,還散布于等級提升區外圍。等級由“優”降為“良”的區域則相對集中于縣域西南部及中北部山地向丘陵的過渡帶。詳見圖2。

圖2 靖安縣主要RSEI等級變化區與2018年遙感影像對比Fig.2 Comparison of main RSEI level variation areas in Jing’an County with remote sensing images in 2018

由表5可知,在靖安縣主要生態指數提升區內,對生態有利的綠度和濕度的均值都有所上升,對生態不利的干度和熱度均值有所下降;考慮到其分布主要與人類活動區相對應,可判定近年來靖安縣的生態建設活動取得一定成效,通過對土地利用方式進行調整和改變,提升了區域生態環境質量。對于生態等級降低的區域,可以看到最主要的變化來自綠度的降低及干度和熱度的上升,表達區域氣候濕潤狀況的WET因子均值變化相對較小;對此,首先要考慮到采用的遙感影像時間點,2018年的遙感影像時點比2013年晚一個半月,且處于秋冬季節變化期;靖安縣秋季降溫較快,冬季較寒冷,東部山區氣溫與西部相差較大,會導致山區林區發生季相演替,綠度顯著降低,這可以部分地解釋評價因子值變化的原因及區域RSEI指數降低的原因。故要準確評價一個區域的生態質量變化,需分析時點上更一致的數據,進一步研究評價因子的季節變化特點、穩定性等。

表5 主要RSEI等級變化區評價因子平均值變化統計Tab.5 Statistics of the average value changes of the evaluation factors in the main RSEI rating change area

3 結論

基于RSEI研究靖安縣2013年和2018年生態指數的空間變化表明,該縣遙感生態指數平均值在0.6以上,生態質量總體較好。盡管評價結果顯示靖安縣人口活動密集區域的RSEI指數較低,但在研究時段內其等級上有所提升,表明該縣生態建設活動符合生態發展要求,人口活動區域生態環境質量有所提升;在優化產業結構、實現經濟發展的同時注重生態保護和建設,實現了經濟與生態的共同發展。

靖安縣北部及西南部的部分區域遙感生態指數略有降低,但考慮時間點氣候條件不同因素,需使用更恰當的數據及對模型穩定性進行進一步研究。