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天津市西青区生态质量气象评价及其动态变化分析

2020-05-06王静

现代农业科技 2020年8期
关键词:遥感天津市

王静

摘要    生态环境的优劣关乎到全人类的生存,当前经济发展对生态环境的破坏严重影响了社会的可持续发展。本文着眼于天津市西青区的生态质量,参考《生态质量气象评价规范(试行)》标准,利用卫星遥感数据,结合优势性地面观测气象数据,采用遥感图像处理、统计分析、目视解译、实地检验等方法,对西青区生态质量的气象评价方法进行了研究。通过遥感数据和气象数据,计算K(湿润指数)、NDVI(植被覆盖指数)、水体密度指数、土地退化指数、DIS(灾害指数)等参数,构建了西青区生态质量气象评价指数模型,对西青区生态环境现状和变化进行气象评价与分析,为西青区生态监测的全面开展和生态评估系统的建立提供了一定的技术方法和理论参考。

关键词    遥感;生态质量;气象评价;天津市;西青区

中图分类号    X823        文献标识码    A

文章编号   1007-5739(2020)08-0186-03                                                                                     开放科学(资源服务)标识码(OSID)

生态环境的优劣与人类的生存质量好坏密切相关。随着全球经济的快速发展、人类活动范围的迅速扩张,生态环境遭受到了严重的破坏,危害到了全人类的生存。因此,保护和改善生态环境成为全人类面临的共同挑战之一[1]。生态环境的保护离不开高质量的监测和评价手段,利用遥感数据耦合气象数据对生态质量进行监测和评价是中国气象局的重点工作之一。

近年来,天津市西青区在大力发展经济的同时,也高度重视生态环境建设,相继开展了大绿、快绿工程和城市绿化提升工程。2015—2018年,植被覆盖度年均增幅达到2%以上,并建成了天津市首个国家级生态区。5年的气象数据显示,全球气候变暖对天津市小气候影响明显,降水量总体呈显著增加趋势,温湿度明显增加。为监测和评估生态质量,提前预防生态异常变化,提高群众生活环境宜居度,保证生态环境安全和健康发展,促进生态文明建设,本文拟利用高质量长时间序列的气象数据和卫星遥感数据等,对天津市西青区生态环境各参数进行精细化监测,做好西青区生态环境气象服务。

利用卫星遥感数据和气象数据对生态环境质量的监测和评价已有广泛的研究。王  利等[2]利用黑龙江省气象数据、EOS/MODIS遥感资料、DEM数据及相关统计数据,基于GIS技术对黑龙江省2009年的生态质量进行综合评价。李立纯等[3]基于模糊综合评价方法,利用地面观测气象数据和遥感土地利用数据,对2007—2010年福建省的年际生态质量变化状况进行了评价和分析。陈兴鹃等[4]耦合气象和遥感数据,采用统计分析和资料调查等方式,对江西省的生态质量进行了气象评价。天津市气象卫星遥感中心利用EOS/MODIS卫星制作了天津市2018年春季生态质量气象评价报告。上述研究为利用卫星遥感数据和气象数据进行生态质量气象的评价提供了参考,但研究大多以省级为单位,空间尺度较大,所使用的低分辨率遥感图像难以满足西青区小尺度的研究工作。因此,本研究拟利用30 m分辨率的遥感图像,充分发挥高分辨率卫星数据优势,并结合西青区气象局的地面观测数据,对西青区的生态质量进行动态评价。

1    资料与方法

1.1    研究区概况

西青区位于天津市西南部,东部为城市密集区,南部与郊区相邻,减河贯穿西青区。自然地势为西高东低,南北长东西宽,全区总面积545 km2 [5]。气候上属于暖温带半湿润大陆性季风气候,季节分明,全年自然降水总量586.1 mm,其中夏季443.2 mm;冬季较为寒冷,植被主要生长季在夏季。

1.2    数据来源

本次研究所用的气象数据包括2015—2018年西青全区国家基本气象站和区域站的地面氣象观测数据。对气温、降水量、10 m风速、相对湿度、气压、饱和水汽压等6个气象参数进行统计,计算2015—2018年共计48个月均值,进一步计算季度均值,作为西青区生态质量气象评价参数。

卫星遥感数据来自美国NASA发射的Landsat 8-TM传感器,Landsat 8卫星发射于2013年,空间分辨率30 m,重返周期16 d。根据西青区空间坐标范围,获取覆盖西青全境的遥感资料,选取2015—2018年每季度一幅晴朗无云的Landsat 8-TM图像数据作为数据源,使用ENVI 5.1进行图像拼接、裁剪和遥感特征参数计算。其他数据包括西青国家基本气象站年报、区农委统计的灾害数据、西青区行政区划图以及西青区土地利用类型图。

1.3    研究方法

1.3.1    生态质量气象评价模型。本文根据《生态质量气象评价规范(试行)》标准[6],利用卫星遥感数据耦合气象数据进行生态质量气象评价。基于30 m空间分辨率Landsat 8卫星遥感观测数据计算植被覆盖指数、水体密度指数、土地退化指数,利用西青区域站的气象观测数据计算湿润指数,利用区农委获得的统计资料计算灾害指数,从而构建生态质量气象评价指数模型[7],对西青区生态环境状况进行气象评价。

研究区域生态质量评价模型采用公式如下。

式中,Mi为i区域的生态质量评价指数,Wij为i区域第j项指标的权重值,Yij为i区域第j项指标值。生态质量M分为5级:Ⅰ级为100~70(优),Ⅱ级为70~55(良好),Ⅲ级为55~30(一般),Ⅳ级为30~15(较差),Ⅴ级为15~0(差)。按照《生态质量气象评价规范(试行)》中各指标的权重取值公式如下[7]。

生态质量指标=100×[湿润指数×0.25+植被覆盖指数×0.3+水体密度指数×0.2+(1-土地退化指数)×0.15+(1-灾害指数)×0.1](2)

1.3.2    生态质量气象评价时空分析。根据2015—2018年生态质量气象评价结果,分析湿润指数、植被覆盖指数、水体密度指数等指标的变化对生态质量气象评价指数年际间变化的影响,结合本地特点对西青区及各街镇因地制宜开展生态环境保护工作提供技术支持。

2    结果与分析

2.1    湿润指数的变化情况

由图1可以看出,2015—2018年西青区季度湿润指数呈现明显的夏季高冬季低的趋势,这与西青区气候上属于暖温带半湿润大陆性季风气候,季节分明、夏季降水较多有关。湿润指数最大值出现在2018年夏季,为1.31,最小值在2018年冬季,为0.04,对应当季度降水量的平均值分别为388.9、4.1 mm。由线性拟合结果看出,西青区的湿润指数自2015年开始总体呈现出下降趋势。

2.2    植被覆盖指数的变化情况

由图2可以看出,2015—2018年西青区植被覆盖指数在0.15~0.46之间变化,呈现明显的季节性变化。整体看,西青区植被覆盖度不高,且近几年植被覆盖状况没有明显变化,但每年9月植被覆盖度有小幅上升的趋势,且9月的植被覆盖指数值平均最高。主要是因为西青区属副热带气候,在夏季植被都处于旺盛生长阶段,植被与作物均处于全生长期,植被活动频繁,植被覆盖度增幅明显;北半球冬季气温降至0 ℃以下,西青区植被类型以白杨、刺槐和农作物为主,冬季低温温带植被进入冬眠时期停止活动,农作物停止生长,覆盖指数值平均最低,植被覆盖度降低。

2.3    水体密度指数变化情况

西青区水域情况丰富,共有3条一级河道流经西青区,即中亭河、子牙河、减河,其中减河为独流,此外西青区内还有14条区属二级河道,河道丰富、水体密度较高。西青区境内还有较多大型水库和湖泊,王稳庄水稻种植区域也有部分水域,水体密度高值区主要集中在以上这些水域附近。卫星遥感监测结果表明,2015—2018年西青区水体密度指数总体呈现上升趋势,幅度变化较为稳定,维持在0.06~0.1之间(图3)。季度时序变化可以看出,西青区水体密度季节变化比较明显,夏季水体密度较高,冬季较低,这主要与西青区气候类型有关,降水量夏季多、冬季少,对水体密度影响较大。

2.4    土地退化指数

土地退化指数是评价该区域内因为水蚀、重力侵蚀、风力侵蚀和工程侵蚀等影响从而造成土地恶化的面积占评价区域总面积的比重[8],是生态系统退化的重要表征之一。由于西青区海拔较低,且土地均被建筑和植被覆盖,因而不存在风蚀、水体流失等土地退化现象。

2.5    灾害指数

灾害指数是指被评价区域内农田、草地等生态系统遭受气象灾害的面积占被评价区域面积的比重[9]。本研究所用的数据来自国家基本气象站的年报和区农委统计的灾害数据。西青区的灾害主要是夏季短时强降水和暴雨产生的农田渍涝及大风天气导致的农田作物倒伏。例如2018年的夏季暴雨致使西青区杨柳青镇1 810 hm2农田和蔬菜大棚受灾,其中农田水淹面积达到452.7 hm2。

2.6    生态质量气象评价结果分析

通过计算上述参数,构建生态质量气象评价指数模型,对西青区生态环境状况进行气象评价[10]。动态评价结果表明,2015—2018年西青区生态质量综合指数变化范围为22~65,呈现较为明显的季节变化,冬季指数较低,夏季指数较高。生态质量夏季较好,植被覆盖度较高,生物多样性良好,较适合人类活动。2015年以来西青区生态质量综合指数随时间变化不大,有略微下降的趋势,季度变化没有异常出现,说明总体气候和生态质量较为稳定,没有极端气候或灾害发生(图4)。

3    结论

2015—2018年西青区生态质量综合指数年际变化不大,整体属于一般水平,植被覆盖指数变化区间为0.15~0.46,植被覆盖度整体较为稳定,近几年植被覆盖状况没有明显变化,但每年9月由于降水增多呈现小幅上升的趋势。在年尺度上湿润指数呈现小幅下降趋势,主要由于年平均降水量有所下降。灾害指数主要是夏季降水造成的农业气象灾害。例如2016年造成西青区87 km2农田受灾,2017年西青区14 km2农田受灾,2018年西青区32 km2农田受灾。本文研究基于高精度气象数据以及30 m空间分辨率卫星遥感数据,对比了2015—2018年的湿润指数、植被覆盖指数、土地退化指数、灾害指数及生态质量状况,真实地反映了区域内的生态质量状况,研究方法首次基于30 m空间分辨率卫星数据对生态环境的变化进行监测,可运用在气象业务化系统中,对区县小尺度生态质量进行气象评价,为各级部门进行生态环境建设决策提供数据支持和科学依据。

4    参考文献

[1] 龔林儿,冯馨.论中国城市生态健康与环境污染修复[J].气象与减灾研究,2008,31(4):24-27.

[2] 王利,于成龙.基于GIS和GS的黑龙江省生态质量气象评价[J].黑龙江气象,2010,27(3):21-23.

[3] 李丽纯,潘卫华,陈家金,等.福建省2007—2010年年度生态质量气象评价及其时空分布特征[J].中国农业气象,2011,32(增刊1):55-58

[4] 陈兴鹃,祝必琴.江西省生态质量气象评价及其动态变化分析[J].气象与减灾研究,2014,37(1):67-72

[5] 任毅.天津地区温室生产晚香玉切花可行性论证[J].现代园艺,2013(8):18-19

[6] 中国气象局.生态质量气象评价规范(试行)[S].北京:中国气象局,2005.

[7] 肖继东,李聪,陈爱京,等.基于3S技术的生态环境质量监测与评价方法研究[J].沙漠与绿洲气象,2009,3(1):4-8

[8] 刘勇洪,吴春艳,李慧君,等.基于卫星数据的北京市生态质量气象评价方法研究[J].气象,2007,33(2):42-47.

[9] 刘少军,张京红,李天富,等.基于GIS组件技术的生态质量气象评价系统[J].气象与环境学报,2006,22(3):51-53.

[10] 彭贵康,康宁,李志强,等.青藏高原东坡一座生态优异四季舒适的城市:雅安市生物气象指标和生态质量气象评价[J].高原山地气象研究,2010,30(3):36-42.

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