基于遙感生態指數的水土流失防治區生態環境時空變化評價
——以寶雞市為例

張揚洋，李浩洲，俱戰省，3*

（1.寶雞文理學院 地理與環境學院，陜西 寶雞 721013；2.麟游縣水土保持工作站，陜西 麟游 721500；3.陜西省災害監測與機理模擬重點實驗室，陜西 寶雞 721013）

生態環境變化評估不僅是聯合國可持續發展目標的重要內容［1］，也是建設美麗中國的重要依據。目前，利用遙感生態指數(Remote Sensing based Ecology Index，RSEI)［2-3］對城市（群）［4-6］、礦區［7-8］、自然保護區［9］和流域［10］等生態環境的變化情況進行評估，已成為生態遙感領域的研究熱點之一?；赗SEI的水土流失區研究主要集中在南方紅壤區和東北黑土區［11］，較少涉及黃土高原區和秦嶺山區，鮮有研究劃分到水土流失重點防治區單元，而后者對水土流失的防治具有重要意義。

根據《寶雞市人民政府關于劃分水土流失重點防治區的公告》（寶政發〔2022〕8號），寶雞市水土流失重點預防區和重點治理區的面積分別為14602.13、3243.80 km2，共占土地總面積的98.5%。該劃分結果主要是基于中國土壤流失方程(Chinese Soil Loss Equation，CSLE)以及寶雞市土壤侵蝕強度（輕度及以上）的土地面積確定。當前，寶雞市正在加快建設成為關中平原城市群的副中心城市，如何在水土資源限制的背景下，更有針對性地開展水土流失區的生態變化監測和環境保護工作，是黃土高原和秦嶺山區的生態文明建設的一個重要議題。

在陜西省生態監測方面，有學者利用RSEI對2000—2020年陜西省和西安市生態環境變化進行了研究，得出在鄉村振興背景下，陜西省的環境質量有所改善，改善程度呈先快后慢的變化趨勢［12］，而西安市的生態環境先惡化后好轉［13］的結論。在寶雞市生態監測方面，盡管已有研究采用RSEI評估了寶雞市主城區的生態環境變化［14］，但評估面積僅占寶雞市總土地面積的20.01%，也未耦合基于CLSE的水土流失防治區劃分結果。基于此，本研究耦合寶雞市水土流失重點防治區的劃分結果，利用RSEI定量評估了2010和2022年寶雞市的生態環境狀況，系統分析了寶雞市的生態環境變化特征，以期為政府部門在水土流失防治領域提供參考依據。

1 研究區概況

寶雞市地處陜西省關中西部，位于106°18′～108°03′E和33°35′～35°06′N之間，總面積為18117.00 km2。其中山地、丘陵和平原的面積分別占土地總面積的56.0%、26.5%和17.5%。寶雞市以秦嶺為界，北部屬于黃土高原區、南部則以秦嶺山區為主，近50 a的年平均降水量為666 mm。根據水利部2022年全國水土流失動態監測成果，寶雞市水土流失面積為4998.96 km2。

圖1 寶雞市的縣域分布

2 材料與方法

2.1 數據來源

本文使用數據來自美國地質調查局網站的遙感影像(https://glovis.usgs.gov/)，選取了2010年5月23日和2022年6月1日總共4景Landsat遙感影像作為主要數據源（表1）。為確保本研究具有較好的可比性，所選遙感影像的季相相同，自然下墊面要素狀態相似，研究區范圍內的云量少，數據精確性較高。此外，使用寶雞市行政區劃的矢量文件作為底圖，應用ENVI 5.3、Arcgis 10.8軟件對遙感影像進行處理。

表1 遙感影像數據信息

2.2 數據預處理

利用遙感影像處理軟件ENVI 5.3提供的輻射定標工具和FLAASH大氣校正工具將2010年2景遙感影像數據的多光譜波段分別進行輻射定標和大氣校正，Landsat 9影像無須輻射定標與大氣校正。將DN值轉換為輻射亮度值并消除大氣、光照等因素對于地物反射的影響，從而獲得地物的真實反射率。對大氣校正后的遙感影像數據分別采用直方圖匹配法無縫拼接，再利用研究區域的矢量文件進行圖像裁剪。

2.3 研究方法

2.3.1 分量指標構建 遙感生態指數選取了對人類生存環境極為重要的綠度、濕度、干度、熱度等指標。采用通過纓帽變換后的濕度分量(WET)代表濕度指標，計算公式為：

式（1）～式（2）中：各系數為TM/OLI 的濕度系數［15］；ρred為紅波段的反射率；ρblue為藍波段的反射率；ρgreen為綠波段的反射率；ρnir為近紅外段的反射率；ρswir1為短波紅外1波段的反射率；ρswir2為短波紅外2波段的反射率。

歸一化植被指數(NDVI)常用于評估區域的植物生物量、植被覆蓋度，選用NDVI代表綠度指標，計算公式為：

式（3）中：ρnir為近紅外波段反射率；ρred為紅波段反射率。

干度指標選用裸土指數(SI)，由于在真實環境中包含建筑用地，因此使用SI和建筑指數(IBI)合成干度指數(NDSI)，計算公式為：

式（4）～式（6）中：SI為裸土指數；IBI為建筑指數；ρswir1為短波紅外波段1的反射率；ρred為紅波段的反射率；ρblue為藍波段的反射率；ρnir為近紅外波段；ρgreen為綠波段的反射率。

采用地表溫度(LST)代表溫度指標，本文通過Landsat反演地表溫度(Lλ)，計算公式為：

式（7）～式（9）中：ε為地表比輻射率；Ts為地表真實溫度；B(Ts)為黑體輻射亮度；L↑、L↓分別為大氣向下、向上輻射亮度；τ為大氣在熱紅外波段的透過率；定標系數K1、K2從遙感影像文件中獲??；對于2010年的TM，K1=607.76 W/(m2·sr·μm)、K2=1260.56 K；對于2022年TIRS，K1=799.03 W/(m2·sr·μm)、K2=1329.24 K。

色彩元素有兩個分類，直接城市色彩與間接城市色彩，直接城市色彩指對天津濱海新區具象的城市色彩元素進行提煉；間接色彩指通過對能夠表現天津符號的抽象元素進行視覺分析而得到的具有代表性的色彩。根據自然環境及城市發展理念，天津濱海新區的色彩可以概括為藍色、白色、淺灰色。

2.3.2 遙感生態指數的綜合構建 本研究采用主成分分析法(PCA)提取4個指標中的主要因素，對影響生態的主要因素進行遙感生態指數解譯?？紤]到4個指標的量綱不一致，在主成分變換前對各指標進行歸一化處理，計算公式為：

式（10）中：NIi為歸一化后的指標數值；Indexi為該指標在區域像元i上的數值；Indexmin、Indexmax分別為該指標的最小值和最大值。

對歸一化后的4個指標進行波段合成并掩膜水體以免影響最終結果，在ENVI軟件中進行主成分分析，得到主成分的數值，其中PC1所含信息量最大，其余主成分包含的信息量少，且數值與符號較為混亂。因此，本文中只采用PC1構建RSEI，分析PC1圖像后，對2010年數據用1減去PC1得到原始生態指數RSEI0，計算公式為：

RSEI0=1-{PC1[f(NDVI,WET,NDSI,LST)]} （11）

考慮到多期指標的度量和比較，對RSEI0進行歸一化處理并構建遙感生態指數RSEI，計算公式為：

式（12）中：RSEI的值域為0～1，其值越大，表示該區域的生態環境越好，反之，則表示該區域的生態環境越差。

3 結果與分析

3.1 寶雞市生態質量總體評價

利用ENVI軟件計算得到主成分分析結果（表2），并制得2010、2022年寶雞市RSEI生態等級變化圖（圖2）。

表2 各分量指標的主成分分析結果

圖2 2010、2022年寶雞市RSEI生態等級及其變化情況

第1主成分PC1集中了85%左右的特征信息，在每個年份的PC1中，WET和NDVI為正值，NDSI和LST為負值，符合生態質量的反饋情況，表明濕度和植被覆蓋度對生態環境質量具有正面影響，而裸土建筑與地表溫度對生態環境質量具有負面影響。依據第1主成分構建RSEI。由表2可知，寶雞市在2010和2022年的RSEI值分別為0.7171和0.7696，生態質量有所上漲，漲幅為7.32%。為了進行可視化和定量化分析，將2期RSEI的結果以0.2為間隔劃分為5個等級，得到RSEI等級轉移矩陣（表3）。

由圖2和表3可知，2010—2022年寶雞市等級“優”的區域的比例提升了37.26%，等級“差”的區域面積增加了10.38%，大部分地區的生態等級維持不變；生態環境優化的區域主要集中在寶雞市北部；而生態變差的區域則主要在渭河平原人口密集區域、由陳倉區向隴縣延伸的西北—東南走向的條帶狀區域以及太白山周邊區域；生態環境產生消極變化的區域存在向渭河平原收縮聚集的特征，并且出現了團塊狀的RSEI等級減少的區域。

通過分析轉移矩陣可知，“優”等級維持不變的比例超過了90%，“較差”“中”和“良”等級向上優化的幅度超過了維持不變的幅度，“差”和“良”等級向上一級優化的比例均超過了50%，“差”等級維持不變的比例最小，僅為19%，其他等級則在23%～35%之間。這說明寶雞市生態環境基礎較好的區域優化的幅度更大，且對生態環境優異的地區有著較為完善的保護。寶雞市生態等級下滑的比例不大，但仍需要不斷被關注。

3.2 寶雞市生態質量縣域變化情況分析

由圖3可知，2010年所有縣區的評級都在“良”及以上，有6個縣區RSEI值在0.6～0.7之間，太白縣和鳳縣為“優”；截至2022年，僅有4個縣區的RSEI值在0.7以下，其中僅扶風縣低于0.6；12 a間有5個縣區的變化率超過14%，其中麟游縣、千陽縣、隴縣的RSEI值的漲幅超過15%，而扶風縣和岐山縣跌幅大于14%。

寶雞市生態等級降低的區域主要集中在中東部，其中扶風縣、岐山縣、金臺區全境、眉縣和渭濱區北部、鳳翔區南部、陳倉區西部形成了關中平原集聚性的生態環境消極變化。此外，在寶雞市西北部和東南部的太白山景區一帶存在生態負面情況，需要在景區及其周邊地區加大環境保護力度、規范游客行為、宣揚綠色旅游。寶成線沿線、鳳縣鳳州鎮至太白縣咀頭鎮一線、磻溪釣魚臺及周圍的生態環境穩中向好。在關中平原聚集性生態環境消極區，眉縣北部的生態狀況變化情況明顯好于周圍縣區，出現了成塊的環境優化區。渭濱區與太白縣、鳳縣交界處區域生態狀況有大幅改善。

3.3 寶雞市生態質量水土流失重點防治區分析

水土流失是我國最嚴重的環境問題之一，嚴重制約了經濟的可持續發展［16-17］。目前水土流失在寶雞市范圍內仍然頻發且影響重大［18］，全市水土流失面積12060.8 km2。截至2017年年底，寶雞市已累計治理水土流失面積6130 km2，但水土流失治理工作仍然任重道遠［19］。

為了更好地治理水土流失，寶雞市政府于2022年5月進行了水土流失重點防治區劃分，未標注地區占全市總面積3.07%。圖4為鄉鎮區劃圖結合水土流失重點防治區劃分的可視化結果，表4匯總了RSEI值最高和最低的前5個鎮街及其所屬的防治區。高值區的鎮街多屬于秦嶺山地預防區，低值區的鎮街則全部屬于未標注地區。

表4 2010、2022年寶雞市RSEI值最高和最低的鎮街

圖4 寶雞市水土流失重點防治區劃分

由圖5可知，渭北丘陵溝壑防治區與關山山地預防區的RSEI值漲幅較大，而關中階地、臺塬重點預防區和治理區則有所下降。

圖5 寶雞水土流失重點防治區RSEI變化情況

將RSEI下降區域2022年的RSEI值和12 a變化單獨提?。▓D6）可以發現，該防治區內“差”等級的區域零星分布，且12 a間有較大范圍的生態環境在變差，大多沿新建主干道路分布。

圖6 2022年寶雞市水土流失重點防治區RSEI值及變化情況

在前20 位RSEI值下降的鎮街中，關中階地臺塬的治理區占11 個，預防區占6 個。表4 中低值鎮街均被劃分在未標注地區中，2022 年低值鎮街與關中階地、臺塬水土流失重點防治區均位于渭河平原。由圖6c、圖6d 可知，生態是由西向東逐漸惡化。此處為寶雞市發展的中心，也是對外溝通的要道，經濟發展、人口增加、工程建設增多，對生態環境的穩定十分不利。此外，寶雞市政府持續推進秦嶺“五亂”治理工作與秦嶺區域的復綠工作，對秦嶺山地預防區的生態環境優化起到了積極作用。

4 結論

本文基于遙感生態指數對2010—2022年寶雞市的生態環境質量進行了評估，結果表明：寶雞市總體RSEI值上漲了7.32%，生態質量變好的主要原因是植被覆蓋度的增加和城市熱度的減少；2022年，寶雞市“優”等級面積占比提升了37.26%，達到了全市面積的62.35%，生態質量變好地區主要分布于寶雞市北部的縣區；12 a間寶雞市生態環境面積變化轉移矩陣中“優”等級地區維持不變的比例超過90%，僅有2個縣區的RSEI值負增長，鎮街極值也有所上升，表明全市生態等級整體提升；在水土流失重點防治區中，渭北丘陵溝壑重點治理區的生態狀況維持得最好，關中階地、臺塬防治區及部分未標注地區由于地處人口稠密地區，生態情況有所變差，且生態環境的消極方向呈現向心性、集聚性等特點，需要依據水土流失預防區與治理區的特性，有針對性地進行生態保護和修復。總體來看，12 a間寶雞市的生態環境質量總體上有所改善，但部分區域的生態質量仍有較大的改善空間。

本文所使用的遙感數據僅涵蓋了2010、2022年2個時間點，未能對寶雞市生態環境變化進行逐年分析。此外，城市生態環境的變化受多重因素的影響，未來還需要進一步拓展數據來源，深入挖掘數據內涵，揭示生態環境變化的機理，以實現科學、高效的生態環境建設，從而為城市生態環境的改善提供理論依據。