小尺度潮间带生态系统遥感综合评估方法构建

李 营,陈云浩,陈 辉,肖如林,唐浩竣



小尺度潮间带生态系统遥感综合评估方法构建

李 营1,2,陈云浩1*,陈 辉2,肖如林2,唐浩竣3

(1.北京师范大学地表过程与资源生态国家重点实验室,北京 100875；2.环境保护部卫星环境应用中心,北京 100094；3.中国人民大学环境学院,北京 100872)

基于遥感技术,将生态系统格局、质量及服务功能等3方面集成起来,考虑尺度、受益者需求后,构建了小尺度潮间带生态系统遥感综合评估方法,解决了生态系统评估尺度转换及生态系统系统性评估弱的问题.基于构建的评估方法,以辽宁省双台子河口潮间带生态系统为研究区,定量评估了其在1990~2016年间的生态系统状况及变化趋势,结果表明研究区生态系统综合评估状况以差等级和中等级为主,有13.1%的像元呈显著减弱趋势,6.9%的像元呈显著增加趋势.综合评估结果能够定量反映研究区各地物类型的生态系统时空差异,符合受益者感受,并与前人研究成果一致,表明构建的生态系统综合评估方法具有可行性与应用潜力.

遥感技术；小尺度；潮间带生态系统；综合评估

世界主要国家已非常重视生态系统监测与研究,为监测评估本国生态系统动态变化,更好地保护与管理自然生态环境[1],切实需要全面开展生态系统综合评估研究,以分析其内在运行机理并掌握时空动态变化规律,创造更多的生态效益.

从国家层面研究角度来看,世界主要国家或经济体均开展了生态系统综合评估工作,具有代表性的工作包括:欧盟及英国的千年生态系统评估项目,美国的国家生态指标研究及生态系统综合评估项目[2-4],以及日本的生物多样性综合评价工作[5].迄今为止,我国开展了三次全国性的生态系统综合评估项目,分别是2000年的“中国西部地区生态环境现状遥感调查”项目[6],2011年和2017年的“全国生态环境十年变化(2000~2010年)遥感调查与评估项目”[7]和“全国生态状况变化(2010~2015年)调查评估项目”.

对比国家层面的生态系统综合评估技术方法发现,国外评估方法采用的指标体系较为全面,涵盖了动植物种类与数量、生态系统格局与功能、受益者诉求及管理者需求等指标,各指标相互关联且形成系统性,并构建了完整的生态系统综合评估指标体系,而国内评估体系主要围绕生态系统格局、质量、功能、胁迫、问题等方面构建,在动植物种类与数量、受益者诉求及管理者需求方面指标匮乏,系统性相对较弱;在研究方法方面,国内主要基于遥感技术,获取生态系统综合评估指标数据,而国外采用地面调查、资料收集、遥感等多项技术方法,综合性要高于国内.

从学者层面研究角度来看,国外学者在生态系统综合评估的研究深度与广度以及研究成果等方面要领先于国内,且发挥着主导作用.而国内研究则相对滞后,纵观国内学者生态系统综合评估,可分为三个阶段,一是“求索”阶段,此时期开展的生态系统综合评估主要从概念与内容介绍入手[8],概述生态系统综合评估的理论框架与评估内容;二是“学习借鉴”阶段,随着国内外相关评估项目与研究的不断推进,国内学者通过模仿国外的评估体系与方法,在国内开展相应评估研究,主要基于“压力-状态-响应”(PSR)模型及MA框架,通过模仿建立国内生态系统的评估方法及框架[9];三是“自主创新”阶段,国内学者通过分析所研究生态系统的特征,筛选、提炼生态系统环境、生物、能量等指标,有针对性地建立独立的综合评估指标体系,为区域尺度生态系统动态变化监测、生态保护提供数据与技术支持[10-11].

总结世界主要国家和学者的生态系统综合评估方法可知:各种评估项目或研究基本建立了生态系统评估技术体系,评估了生态系统时空动态变化特征,分析了生态系统服务功能对人类福祉的影响.然而,由于生态系统过于复杂,难以全面考虑到技术方法同化、时空尺度转换等问题[8,12].此外,国内外针对小尺度潮间带生态系统的综合评估研究相对较少,目前大部分生态系统综合评估研究将生态系统分成多个方面分别进行评估,并未将这些评估结果整合起来.同时,国内针对生态系统各方面特征的集成评估也并不多见,生态系统综合评估系统性较弱,因此,为拓展相关综合评估技术方法,有效整合生态系统各方面特征的综合评估,丰富国内小尺度潮间带生态系统评估研究,本文以小尺度潮间带生态系统为研究对象,以遥感技术[13-15]为技术手段,在综合考量区域、国家、全球等尺度不同受益者的需求后,通过整合生态系统格局、质量及生态系统服务功能等相关评价指标,构建一套基于遥感技术的生态系统综合评估方法,并以双台子河口潮间带生态系统为研究对象,评估、分析其在1990~2016年间的生态系统状况及变化趋势,以此验证所建立评估方法的可行性与应用潜力.

1 研究区与数据

1.1 研究区

图1 研究区示意

双台子河口潮间带湿地位于辽宁省盘锦市辽河三角洲的最南端,辽东湾北部的双台子河入海口处,南接渤海[16],是双台子河口湿地自然保护区的一部分.研究区(图1黄框范围内)属于温带大陆性半湿润季风气候,年均降水611.6~640.1mm,年均气温8.3~8.4℃,年蒸发量1392~1705mm[17],年均结冻日为155d,地貌为冲海积平原,海岸地带地势低洼,潮沟发达[16].研究区内芦苇沼泽覆盖面积大,潮滩长有翅碱蓬,此外,研究区具有河流、海水水域等多种湿地类型,这些湿地类型构成了适宜生境,为大量的鸟类、两栖类和鱼类等动物提供了栖息场所[18].自上世纪80年代以来,该区域农业开发与水产养殖发展迅速,致使区域景观格局变得复杂而不稳定[19].

1.2 数据及数据处理

数据包括卫星影像和地表参数等,其中,卫星影像包括1990年、1995年、2000年、2005年、2010年、2016年的9~10月期间的共6景数据,其中,2016影像为GF-1数据,其空间分辨率为16m,其余时期的影像均为Landsat TM数据,其空间分辨率为30m,1995年影像处于高潮期,而剩余影像处于低潮期;辽河口最大潮差约4m[20],通过对比6个时期卫星影像潮位,发现高潮期与低潮期的淹没范围差异并不太大,同时,淹没的地物类型主要为光滩,对于研究区的生态系统综合评估影响并不大;地表参数包括6个时期的归一化植被指数(NDVI)和净初级生产力(NPP)数据,研究区地物类型以非植被为主,且翅碱蓬、芦苇等植被覆盖密度不高,因此,NDVI不存在饱和问题.卫星影像用于提取6个时期的土地利用数据,影像经辐射校正、几何精校正、影像匹配等处理;影像匹配以1990年影像为基准,通过寻找道路交叉点、建筑等相对固定的控制点进行匹配.之后,采用监督分类方法,结合研究区土地利用特点,将研究区分为芦苇、翅碱蓬、裸土、水体、道路、光滩、人工设施、潮沟等8类,采用同时期高空间分辨率影像(SPOT和Quickbird影像)结合野外调查数据对分类结果进行验证,经过多次修改,确保土地利用分类精度优于90%;NDVI和NPP[21]通过6个时期6~9月的多光谱数据反演而来,通过最大值合成法,获取6个时期NDVI和NPP的年最大合成值,并经重采样处理后,使其与土地利用数据空间分辨率一致.最大值合成法能够有效减小云、大气、太阳高度角对地表参数的影响,并能很好地反映植被状况[22],其计算公式如下:

VI

i

= Max [VI

i

] (1)

式中:VI代表NDVI或NPP;表示VI在6~9月间的所对应的数据.

2 研究方法

构建的生态系统综合评估方法如下:首先,选取小尺度的潮间带生态系统作为研究区,明确评估尺度,以解决尺度转换问题;之后,选取基于遥感技术的评估指标并将其进行归一化处理,分别评估生态系统格局、生态系统质量、生态系统服务功能;最终,将三者评估结果集成起来,建立生态系统综合评估方法.基于该评估方法,计算研究区生态系统综合评估值(IEA值),分析6个时期生态系统综合状况,并借助Man-Kendall趋势检验方法,研究1990~2016年间的变化趋势.具体方法如下:

2.1 生态系统格局综合评估指数

景观格局是由自然或人为形成的一系列大小、形状各异,排列不同的景观要素共同作用的结果,也是各种复杂的物理、生物和社会因子相互作用的结果[23-24].景观格局指数是描述景观格局特征的主要方法之一,研究表明几个景观指数的组合能够描述景观格局[25].因此,选取景观格局指数用来评估生态系统格局.通过文献分析[26]并结合景观格局指数评估目的,最终选取景观破碎度(C)、Shannon多样性指数(SD)、Shannon均匀度指数()、聚集度指数(RC)等4个指标.

景观破碎度指数(C),用来表述整个景观或某一景观类型在给定时间和综合性上的破碎化程度,即在自然或人类干扰作用下,景观由单一均质和连续的整体趋向于复杂、异质和不连续的斑块镶嵌过程,此值越大,表明景观单元内部稳定性越低,对应的景观生态系统稳定性就越低[27].景观破碎度指数值域为[0,1],为获取正向结果,用1减去计算后的景观破碎度值.

式中:n为景观类型的斑块数;A为景观类型的总面积.

Shannon多样性指数(SD)是一种与信息理论相关的测量指数,能够反映景观异质性,特别对景观中各斑块类型非均衡分布状况较为敏感[28].

式中:SD为Shannon多样性指数;P为第个生态系统类型出现的频率.因SD³0,无上限,故参考文献将其进行归一化处理[27].

均匀度指数选取Shannon均匀度指数(),该指数描述景观中不同景观类型分配的均匀程度,其值越大,表明景观各组成成分分配越均匀[29].均匀度指数值域为[0,1].

式中:P个生态系统类型出现的频率;为景观类型的总数.

聚集度(RC)描述景观里不同生态系统的团聚程度,反映景观中不同斑块类型的聚集程度和延展趋势,也能反映景观组分的空间配置特征[30].聚集度指数值域为[0,1].

式中:RC为聚集度指数;为斑块类型总数;P为随机选择的两相邻像元属于景观类型与的概率.

综合4个景观格局指数,形成生态系统景观格局评估指数(ECS),因每个指标均能单独反映生态系统格局的构成特征,所以将每个指标的权重均设定为0.25,因此,生态系统景观格局评估结果取值为[0,1].生态系统格局综合评估公式如下:

ECS=

Ci

´

0.25+SD

´

0.25+

E

´

0.25+RC

´

0.25 (6)

2.2 生态系统质量评估指数

生态系统质量是指在一定时间、空间范围内生态系统的整体或部分组分的质量,具体表现在生态系统生产能力大小、受外界干扰后的演化,以及对人类生存和经济社会的持续发展所造成的影响[31].植被作为表征生态系统变化的综合指示器,对评价陆地生态系统质量、调节生态过程具有重要的理论和生态意义,因此,生态系统质量评估主要采用与植被因子相关的指数[32].在众多植被指数当中,NDVI是目前应用最为成熟也最为广泛的指数,其与植被生产力、植被覆盖度、叶面积指数等指标具有较高的相关性[33],能够表征植被的生长状况与质量.因此,选取NDVI作为生态系统质量综合评估的指标(EQS).NDVI值域为[-1,1],因生态系统质量不为负数,因此将小于-1的NDVI设定为0,因此EQS值域为[0,1].

2.3 生态系统服务功能评估指数

生态系统服务功能是指生态系统与生态过程所形成的及所维持的人类赖以生存的自然环境条件与效用[34].基于现有研究成果可知,生态系统具有多种多样的服务功能,但归根结底,这些服务功能主要以人类为核心,并关系到人类福祉,而不同类型、不同尺度的生态系统提供的服务功能也不尽相同,且不同受益者所注重的服务功能也存在差别.因此,依据孙宝娣[35]等不同尺度下受益者的研究,结合双台子河口潮间带生态系统的生态系统服务功能特征,选取物质生产、消浪护岸、休闲旅游、固碳等4种生态系统服务功能开展评估.这4种功能涵盖了研究区在区域、国家、全球等层次受益者的需求.

物质生产生态系统服务功能(MP)主要由植被通过光合作用提供,因净初级生产力(NPP)反映了生产者的生产能力,故选取NPP作为该功能的评估指标.由于研究区植被NPP值基本大于1g/(m2·a),为有效体现不同年份NPP的差异,因此,基于林毅等[36]研究成果,将NPP进行归一化处理.

消浪护岸生态系统服务功能(WP)主要由潮间带湿地植被提供,离海岸越近,发挥消浪护岸生态系统服务功能的效果就越强.研究区内翅碱蓬离河口最近,芦苇其次,这两种植被在消浪护岸功能中发挥重要作用,因此,根据其与河口的距离,设定翅碱蓬消浪护岸功能为1,芦苇为0.5,其它地物设定为0.

休闲旅游生态系统服务功能(LT)主要由红色的翅碱蓬提供,而其它地物难以吸引游客到来,因此,设定翅碱蓬休闲旅游功能为1,其它地物设定为0.

固碳生态系统服务功能(CS)是潮间带湿地生态系统的优势所在,其系统内各种地物类型均能提供固碳功能,结合索安宁[37]等固碳能力研究成果,对研究区8种地物类型固碳能力赋值并进行归一化处理.

通过比较4种生态系统服务功能,考虑各功能对生态系统的影响程度,并结合权重确定法的适用性,通过综合考虑4种生态功能的重要性,设定物质生产功能权重为0.3,消浪护岸功能为0.25,固碳功能为0.3,休闲旅游功能为0.15,因此,生态系统服务功能综合评估指数(EFS)计算公式为:

ECS=MP

´

0.3+WP

´

0.25+LT

´

0.3+CS

´

0.15 (7)

2.4 生态系统综合评估

整合生态系统格局、生态系统质量、生态系统服务功能等评估结果,将3个方面结果相加,获得研究区生态系统的综合评估值(IEA值),值域为[0,3].生态系统综合评估方法如图2所示:

为有效开展对比分析,按照IEA值大小将生态系统综合评估结果分为5个级别,分级标准如表1所示:

图2 生态系统综合评估技术方法流程

表1 IEA值分级标准

3 结果与讨论

3.1 IEA值评估等级时空变化分析

采用构建的生态系统综合评估技术方法,计算1990~2016年间6个时期研究区IEA值,根据分级标准将研究区生态系统综合评估结果进行成图(图3),并统计各评估等级所占研究区面积比例(表2).

结合统计结果,从评估等级空间分布角度来看,各时期的差等级(橘黄色)覆盖了研究区大部分面积,所占研究区比例最大,主要分布于研究区的中部与南部地区,比例最大时为2010年(80.1%),最小时为1990年(65.2%),中(浅绿色)与良(深绿色)等级面积相对较小,以条带或块状分布于研究区东部与西部,破碎程度较大,而研究区未出现劣和优等级;从评估等级时空变化角度来看,1990~2016年间,差等级始终占据绝对优势,奠定了研究区生态系统状况的基调,而中等级虽然变化面积不大,但形态上变化剧烈,分布呈现分散化,良等级在时间尺度上变化明显,仅在1990年、1995年、2005年覆盖研究区北部的小部分区域,其它时期却并未出现,表明其稳定性较差.

总体来看,研究区IEA值基本处于差和中等级,这主要与IEA值计算方法相关,因为生态系统质量与服务功能是IEA值的重要组成部分,同时,研究区潮间带湿地主要以光滩和水体为主,这两种土地利用类型生态系统质量和生态服务功能均较低,由此拉低了研究区IEA值.

基于各等级面积比例统计结果(表2)可知,在1990~2005年间,研究区IEA差等级基本呈现上升趋势,而中等级呈现下降趋势,说明这一时期研究区生态系统退化;在2005~2016年间,IEA差等级面积整体上比例降低,而中等级面积比例上升,说明这一时期研究区生态系统好转.造成这一变化的原因是2005年之前的海洋经济高速发展,大面积滨海湿地被农田、油田及海洋填海造地侵占,致使芦苇和翅碱蓬遭受严重萎缩,生态环境质量下降[18];之后,当地政府认识到翅碱蓬严重退化,并意识到翅碱蓬的旅游作用,由此开始制定措施恢复翅碱蓬与双台子河口潮间带湿地,在这些治理恢复措施的作用下,当地生态系统逐渐好转.

图3 1990~2016年间IEA值等级空间分布

表2 IEA值等级面积比例(%)

3.2 IEA均值分析差异分析

表3 基于土地利用类型的IEA均值统计

图4 基于土地利用类型的IEA均值变化曲线

以各土地利用类型为统计单元,统计6个时期每种土地利用类型内所有像元的IEA均值(表3),并将结果成图(图4).可以看出,在IEA均值大小方面,1990~2016年间,芦苇IEA均值最大,翅碱蓬其次,两者IEA均值明显大于其它土地利用类型,其它土地利用类型IEA均值较小,基本不超过0.8;在IEA均值年际波动方面,26a间芦苇与翅碱蓬IEA均值波动幅度较大,表明其生态系统脆弱性较强,而其它地物类型波动幅度相对较小,说明其系统状况相对稳定.

总结上述结果可知,各土地利用类型的IEA均值差异性大,植被(芦苇与翅碱蓬)IEA均值明显高于非植被,这与受益者的主观感受相一致.究其原因,植被较高的生态系统质量与多样化的生态系统服务功能,促进了较高的植被IEA均值.

3.3 IEA值变化趋势分析

为分析研究区每个像元IEA值动态变化情况,采用Mann-Kendall趋势分析法分析其变化趋势.相对于参数统计检验法,Mann-Kendall分析方法更适用于非正态分布、不完整或有少数异常值的资料[18].在验证Mann-Kendall趋势分析显著性时,设置置信度为95%,α=0.05为趋势检验的显著水平.

统计所有像元变化趋势发现,研究区内13.1%的像元生态系统综合状况呈现显著的减弱趋势,主要为芦苇与翅碱蓬等植被,6.9%的像元呈现显著的增加趋势,主要为光滩与人工设施,而剩余像元变化趋势不明显,说明研究区在1990~2016年间,生态系统综合状况以减弱趋势为主,可能与近年来加剧的人类干扰活动有关.

3.4 生态系统综合评估方法验证

在评估结果定性验证方面,检索双台子河口湿地生态系统评估文献[38-40]发现,上述研究采用“压力-状态-响应”模型或间接指标评估方法,对研究区近20a或30a间的生态系统变化进行动态监测,发现研究区芦苇、翅碱蓬及湿地面积减少,生态景观破碎化及生态系统退化等状况,与本文监测结果一致.

在评估结果定量分析方面,本文构建的潮间带生态系统综合评估方法计算得出的IEA值,国内外没有相关的研究用以借鉴,因此,只能通过类似的研究结论辅以定量验证.马睿[39]等利用遥感技术对双台子河口湿地景观生态健康进行研究,分析了该地区1987~2014年的湿地健康退化情况,其研究区范围与本文研究区的自然湿地范围基本一致,因此,用其研究成果进行定量验证具有可行性.马睿等的研究发现,双台子河口在30a间有16.32%的自然湿地转化为人工湿地,而本文通过趋势分析得出研究区有13.1%的像元呈显著减弱趋势,这些像元主要为芦苇和翅碱蓬,是自然湿地的重要组成部分.通过对比两项研究结果,本文精度达到80.27%,说明本文构建的生态系统综合评估方法结果精度较高,表明其具有可行性与应用潜力.

4 结论

4.1 通过整合生态系统格局、生态系统质量及生态系统服务功能,构建了基于遥感技术的小尺度潮间带生态系统综合评价方法,解决了生态系统评估中尺度转换、系统整合性弱的问题.

4.2 双台子河口潮间带湿地生态系统中,植被对生态系统综合评估状况贡献最大,非植被贡献较小;1990~2016年间, 双台子河口潮间带湿地生态系统综合评估状况波动较为明显,IEA值呈减弱趋势的像元数量明显高于增加趋势,表明研究区生态系统发生一定程度的退化.

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Construction of integrated ecosystem assessment method at the small-scale intertidal ecosystem based on remote sensing.

LI Ying1,2, CHEN Yun-hao1*, CHEN Hui2, XIAO Ru-lin2, TANG Hao-jun3

(1.State Key Laboratory of Earth Surface Processes and Resource Ecology, Faculty of Geographical Science, Beijing Normal University, Beijing 100875, China；2.Satellite Environment Center, Ministry of Environmental Protection of P. R. China, Beijing 100094, China；3.School of Environment & Natural Resources, Renmin University of China, Beijing 100872, China)., 2018,38(12)：4661~4668

An integrated ecosystem assessment method based on remote sensing technology at the small-scale intertidal ecosystem was proposed by integrating the ecosystem structure, quality and service function. The method solved the problem of scale conversion and weak systematic in ecosystem assessment. Taking Shuangtaizi estuary of Liaoning Province as the study area, the proposed method was used to assess the status and changing trend from 1990 to 2016. The results showed that the study area was dominated by poor and intermediate grade, 13.1% of pixels showed the significant weakening trend while 6.9% showed the significant growth trend. As a result, the assessment can reflect the spatial and temporal differences of the various land cover types quantitatively, which met beneficiary's experience and consistent with the previous research results. Therefore, the above conclusion showed that the constructed integrated ecosystem assessment method had the feasibility and application potential.

remote sensing；small-scale；intertidal ecosystem；integrated assessment

X87

A

1000-6923(2018)12-4661-08

李 营(1985-),男,北京通州人,工程师,硕士,主要从事生态环境遥感监测与评估研究.发表论文20余篇.

2018-05-07

国家重点研发计划重大自然灾害监测预警与防范重点专项(2017YFC1502406);国家自然科学基金资助项目(41501116;41401413; 51761135022)

* 责任作者, 教授, cyh@bnu.edu.cn