基于RSEI模型的砒砂岩区生态环境质量演变研究

刘林甫, 盛 艳,2, 秦富仓,2, 李 龙,2, 李 艳

(1.内蒙古农业大学 沙漠治理学院 内蒙古 呼和浩特 010018；2.荒漠生态系统保护与修复国家林业和草原局重点实验室 内蒙古 呼和浩特 010018)

砒砂岩区位于黄河流域鄂尔多斯高原，其水土流失极其严重，是中国典型的生态环境脆弱区，被誉为“世界水土流失之最”，黄河的粗泥沙主要来源于此[1]。当地水土流失、土壤侵蚀和土地荒漠化等生态问题不仅带来了不可预估的财产损失，还时时刻刻威胁着当地人的生命安全[2-4]。近些年来，黄河流域生态环境保护上升为重大国家战略，有关砒砂岩区水土流失治理与环境修复工作刻不容缓，同时，对当地生态环境质量变化进行监测和评价工作备受政府重视[5]。随着科学技术的不断发展进步，遥感影像操作简便，可以精准定位实现大范围监测的优势也逐渐进入了人们视野，被广泛应用于生态环境领域，成为监测区域生态环境的有效手段[6-8]。

2006年，国家环境保护总局发布了《生态环境状况评价技术规范(试行)》[9]，在规范中生态环境状况指数(ecological index, EI)被广泛应用于生态环境质量评估，但EI对数据要求较高，在数据采集上存在着很大难度，并且由于不同评价对象所造成的数据差异，使评价结果中存有指标合理性的问题，难以形成统一[10]。对此，徐涵秋[11-12]在2013年将4个与人类关系密切的生态指标进行耦合归一，集成遥感生态指数(remote sensing based ecological index, RSEI)模型，该模型利用第一主成分来代表各个指标，用来评价一个地区的生态环境。RSEI完全基于遥感信息，绿度、湿度、干度、热度这4项指标对于生态环境的影响取决于指标本身，可以避免人为的干扰，从而实现区域生态环境的快速监测与评价，具有一定的实践意义与较高的参考价值[13]。当前，很多学者也采用RSEI模型进行了生态环境质量评价工作，何盈利等[14]完整刻画了中国2000年来生态状况的时空变化格局；刘索玄等[15]通过RSEI模型得出对于长江水利枢纽建设区环境恢复的关键是提高植被覆盖度；李冠稳等[16]利用RSEI模型分析了整个黄河流域近20 a生态系统质量变化情况及变化趋势，得出黄河流域生态质量整体处于上升趋势。但是利用该模型进行砒砂岩区生态环境质量评价研究甚少，因此，本研究通过遥感生态指数(RSEI)快速、定量获取砒砂岩区近20 a来的生态环境质量状况及时空演变规律，开展生态环境质量监测与评价，有利于该区域进行生态环境治理，促进该地区社会经济可持续发展，为今后砒砂岩区生态环境修复与治理工作提供依据。

1 研究区概况

研究区位于晋陕蒙3省的交界地带，处于鄂尔多斯高原地区，位于北纬38°10′—40°10′,东经108°45′—111°31′，行政区划主要涉及3省10县，主要包括内蒙古自治区的达拉特旗、东胜区、康巴什区、伊金霍洛旗、准格尔旗、杭锦旗，陕西省的神木县、府谷县，山西的河曲县和保德县，总分布面积为1.67×104km2。研究区内的气候类型属中温带干旱气候，年降雨量相对较少，约为350 mm，且多以夏季(6—8月)暴雨出现，大陆性强。气温冬冷夏热，四季分明。土壤基岩为砒砂岩，此种岩石成岩程度低，结构为小颗粒状，pH值为8～9，有遇水成泥，遇风成砂，极易溃散的特点。由于当地频繁的暴雨风沙活动，致使水土流失严重，造成千沟万壑景象。砒砂岩区植被以耐旱性的草原植被以及部分乔灌木为主，主要人工植被有油松(Pinustabuliformis)、山杏(Armeniacasibirica)、柠条(Caraganakorshinskii)、沙棘(Hippophaerhamnoides)等。

2 数据来源及研究方法

2.1 数据来源

通过地理空间数据云(http:∥www.gscloud.cn)，选取2001，2007年的Landsat 5 TM和2014，2020年的Landsat 8 OLI共4期卫星遥感影像数据作为基础数据源，具体数据如表1所示。为了减少影像对实验结果的影响，使得实验结果具有可比性，影像的成像时期选择在6—10月，是自然植被生长茂盛的时期，且云量多为5%以下。遥感影像的空间分辨率为30 m，时间分辨率为16 d。

2.2 研究方法

将Landsat影像作为研究数据源(表1)，进行多波段合成、影像镶嵌、表观反射率定标。研究区裁剪等预处理操作，以得到的多光谱表观反射率数据。随后提取相关生态因子，通过运用较成熟的遥感生态指数(RSEI)，对研究区的生态环境质量进行评价。

表1 20001-2020年砒砂岩区遥感影像数据

2.2.1 绿度 绿度指标(NDVI)，选取与植物生物量、叶面积指数等有着密切关联的归一化植被指数[17]。因此，选用NDVI代表绿度指标。

NDVI=(Bnir-Bred)/(Bnir+Bred)

(1)

式中：Bnir与Bred为Landsat影像中的近红外波段与红波段。

2.2.2 湿度 湿度指标(WET)选取遥感缨帽变换所得的湿度分量，湿度分量与生态环境极为密切，它反映了土壤、植被和水体的湿度[18]。

WETTM=0.151 1Bblue+0.197 3Bgreen+

0.328 3Bred+0.340 7Bnir-

0.711 7Bswir1-0.455 9Bswir2

(2)

WETOLI=0.031 5Bblue+0.202 1Bgreen+

0.310 2Bred+0.159 4Bnir-

680 6Bswir1-0.610 9Bswir2

(3)

式中：Bblue，Bgreen，Bred，Bnir，Bswir1，Bswir2为Landsat影像中不同波段的光谱反射率。

2.2.3 干度 干度指标(NDSI)通常用来描述的是地表干化[19]，通过裸土指数SI和建筑指数IBI二者合成：

NDSI=(SI+IBI)

(4)

其中，

SI=[(Bswir1+Bred)-(Bblue+Bnir)]/[(Bswir1+Bred)+(Bblue+Bnir)]

(5)

2.2.4 热度 用地表温度(LST)代表热度指标。本文采用的是Landsat反演地表温度，它的工作原理是通过估计大气对地表热辐射的影响，然后用卫星传感器所观测到的热辐射总量中减去这部分大气影响，得到地表热辐射强度，再将这一热辐射强度转化为地表温度(Lλ)[20]。其计算公式为：

Lλ=[εB(TS)+(1-ε)L↓]τ+L↑

(7)

式中：ε为地表比辐射率；TS为地表真实温度(K)；B(TS)为黑体辐射亮度；L↓，L↑分别为大气向下，向上辐射亮度；τ为大气在热红外波段的透过率。其中，黑体辐射亮度B(TS的计算公式为：

B(TS)=[Lλ-L↑-τ(1-ε)L↓]/τε

(8)

式中：TS可以用普朗克公式的函数获取。

式中：定标系数K1，K2是从*_MTL.txt源数据文件中获取。

2.2.5 RSEI模型构建

(1) 指标归一化。各个评价因子生成之后，由于绿度、干度、热度、湿度4项指标项的量纲不同，因此需对它们进行归一化处理，使各项指标数值范围统一到(0～1)范围之间后再进行生态指数的计算[21]。归一化公式为：

Nli=(li-lmin)/(lmax-lmin)

(10)

式中：Nli为归一化之后某一指标的值；li为该指标在像元i的值；lmin和lmax表示该指标的最大值和最小值。

(2) 主成分分析。主成分分析(PCA)是将多个变量重新组合，得到几个综合变量来比较全面地反映整个数据集。本文采用主成分分析方法可以在一定程度上减少人工设定权重带来的误差。

(3) 遥感生态指数计算。主成分分析的结果第一波段即为RSEI′，加载显示主成分分析的第一分量，值越大，代表生态环境越好[22-23]。为了便于指标的度量与比较，对RSEI′进行归一化处理，得到遥感生态指数RSEI，其计算公式为：

3 结果与分析

3.1 砒砂岩区生态环境质量时空演变特征

由表2可知，在2001，2007，2014，2020年这4 a间第一主成分的特征值分别为0.326 4，0.324 1，0.338 2，0.316 0，其特征值贡献率分别为81.52%，79.69%，84.23%，79.22%，表明第一主成分集成了4个指标的大部分的信息特征[24]。因此，此次试验中主成分变换后的第一主成分分量可以代表各项生态质量指数。分析4个指标的特征分量，代表绿度和代表湿度的指标同为正值，表明绿度生态指标和湿度生态指标在改善砒砂岩区的生态环境质量过程中起到积极作用；代表干度的NDSI和代表热度的LST这两项指标均为负值，表明两者为砒砂岩区的生态环境质量共同起到了负面作用。从各项生态指标的第一主成分来看，在对区域生态环境起正面效果的绿度指标和湿度指标中，绿度指标的贡献率更高，可以说明植被恢复在对砒砂岩区生态环境质量变好过程中起到关键作用。

表2 2001-2020年砒砂岩区生态环境质量4个指标主成分分析

对计算得到的各个评价因子进行归一，使各项指标的数值范围统一到0～1之间(图1)，可以分析各项指标对砒砂岩区的生态环境质量的变化以及影响情况。2001—2020年，NDVI平均值呈现先下降后上升趋势，在2007年NDVI达到最低值0.132 4；热度指标LST与绿度指标NDVI波动趋势呈反向状况，在2007年达到峰值0.291 1;湿度指标WET也是先下降后上升的趋势，在2014年达到最低；干度指标NDSI总体呈现下降趋势。

图1 2001-2020年砒砂岩区各指数及遥感生态指数(RSEI)归一化均值

为了更直观地了解砒砂岩区生态环境质量分布情况，参考徐涵秋[11-12]的分级标准，结合2015年重新修订的《生态环境状况评价技术规范》，将研究结果分为极差[0，0.2]，差等(0.2，0.4]，中等(0.4，0.6]、良好(0.6，0.8]和优等(0.8，1]5个生态质量等级，并且根据上述分类，可以得到4期数据各个等级面积及其比例(表3)和面积分布特征(图2)。

表3 2001-2020年砒砂岩区遥感生态指数RSEI各等级面积比例

从时间格局上来看，在2001—2020的4期数据的生态等级中，生态质量主要以中与良为主，两项生态环境质量面积之和分别为87.28%，86.00%，83.9%，82.94%，都占到了总面积的80.00%以上，但可以明显看出，随着时间推移，生态中等面积比例正在不断降低，已经由2001年的12 755.40 km2减少至2020年的7 909.33 km2；与之相反，生态良好区域面积呈现逐渐提升趋势，在2001年砒砂岩区生态良好区域面积为2 084.94 km2，占总面积的12.26%；至2020年，砒砂岩区生态良好区域面积已达6 191.84 km2，占到了砒砂岩区总面积的36.42%。在4期数据中，生态质量极差在20 a间有小幅波动，在2007年达到峰值，生态质量极差面积为287.18 km2，占到总面积的1.69%。在近20 a间，生态质量优等级也有提升，共增加了817.65 km2。总体来看，近些年来砒砂岩区治理效果显著，生态质量得到提升。

从空间格局图2上来看，2001，2007年的生态质量分布中，研究区以质量中等为主，空间分布较为复杂，呈斑块状分散于整个研究区内；至2014年后，生态质量水平得以改善，整个范围内出现生态良好区域，生态中等与生态良好相伴穿插分布于整个研究区，且在2020年也出现零碎的生态优秀区域。在2001年，生态良好区域出现在研究区的西北侧以及南部区域，其主要原因为这两部分区域靠近河道，降雨充沛条件下，植物生长更有优势，对于生态质量较好。到了2007年，砒砂岩区的北部区域出现明显的生态质量良好区，经过人为改善，这一区域有了成片的林地、草地；南部区域出现较为明显的生态质量极差区域，部分生态环境遭到了破坏，表明在生态环境治理过程中也要兼顾生态环境的保护。至2014年，生态环境质量分布改善更为明显，生态环境良好区域已经分布于整个砒砂岩区域中。2020年生态质量环境相较2014年差别不大，但在砒砂岩区的西南部已经出现零碎生态环境优秀区域，原因是2020年间降雨较为充足，且西南部为砒砂岩区主要的水域以及耕地所在地。总体来看，20 a来砒砂岩区的生态环境改善已发生明显转变，RSEI等级已经由生态中等为主导转变为生态良好占主导部分。

图2 砒砂岩区2001-2020年RSEI等级空间分布

分析砒砂岩区在2001—2020年间RSEI不同等级移动路径(图3)，在近20 a间，RSEI等级为优的迁移幅度最大，在研究区北部向中南部迁移；“极差”、“差等”和“良好”迁移幅度适中，在小范围内活动，其中“极差”等级的运动范围也在中南部分，结合图3在2020年砒砂岩区中南部各种等级交错分布。RSEI等级为中的移动路径范围波动最不明显，在近20 a间只是小范围内迁移。

图3 砒砂岩区2001-2020年RSEI不同等级移动路径

3.2 砒砂岩区生态环境质量差值分析

为了直观表达砒砂岩区近20 a生态质量动态变化，基于砒砂岩区RSEI生态质量等级分布图，利用ArcGIS10.7对砒砂岩区生态环境质量做差值分析。根据生态质量RSEI变化，生态等级类型划分为明显改善、轻微改善、生态未变化、轻微退化和明显退化5个等级(表4)。

砒砂岩区20 a间各个等级RSEI面积及比例变化如表4所示。从表4中可以看出砒砂岩区在2001—2007年间生态质量变差区域为2 871.20 km2，占总面积的16.89%，其中轻微退化较多，面积为2 747.17 km2，占总面积的16.16%，明显退化区域较小，占总面积的0.73%；在这一阶段，生态质量不变区域为9 728.25 km2，占总面积的57.24%；生态轻微改善区域和明显改善区域共有4 397.28 km2，表明在这几年间，生态治理略有成效。在2007—2014年间，生态退化面积共为4 054.96 km2，共占总面积的23.85%，其中以轻微退化为主；生态未退化区域面积为5 828.59 km2，占总面积的34.28%；在这一阶段，生态改善较为明显，轻微改善面积为6 202.19 km2，明显改善区也大幅提高至916.45 km2，占到总面积的5.39%。在2014—2020年间，明显退化、轻微退化、生态未退化、轻微改善和明显改善面积分别为264.14,5 039.82,5 377.54,6 076.18,243.90 km2。在此20 a间生态改善区域与生态退化区域都在增加，但改善区域增长幅度均大于退化区域长势。

表4 砒砂岩区2001-2020年RSEI等级变化

图4为砒砂区20 a间生态质量总体变化图。从图4中可以看出研究区的东南部以及西北部分区域生态质量退化与改善间隔分布，结合砒砂岩区土地利用图(图5)，该区域多为建设用地，人为活动较多，在近20 a间，建设用地由2001年的193 km2上升至2020年的969 km2且多向中部以及南部靠拢，人为活动的不利影响是造成环境退化的主要原因；在砒砂岩区北部、东北部、西北部以及西南部为主要的生态改善区，这部分区域多为林地、草地，在北部及东北地区多为人工林，这部分区域受到当地的高度重视及严格保护，使得生态得到了一定程度的改善。

图4 砒砂岩区2001-2020年RSEI等级变化

图5 砒砂岩区2001-2020年土地利用类型变化

4 结 论

本文讨论了砒砂岩区作为中国水土流失最为严重的区域，其生态环境质量在近20 a间状况，采用遥感生态指数RSEI模型对砒砂岩区2001,2007,2014,2020年生态环境质量进行动态监测，分析生态环境质量优劣分布情况。

(1) 砒砂岩区在4期影像数据中提取的遥感生态指数RSEI均值分别为0.245 38, 0.204 68,0.284 32,0.308 64，呈现出先下降后上升趋势，但整体性的生态质量等级并不高，生态质量良好与生态质量优秀在4 a间分别为2 097.93,3 858.71,5 569.81,7 022.48 km2，占研究区面积的50%以下。表明在肯定已有工作的同时，砒砂岩区生态环境仍需治理，还需要政府重视。

(2) 通过生态指数各项分指标进行相关性分析，得出绿度生态指标与湿度生态指标对砒砂岩区生态质量起积极作用，干度生态指标与热度生态指标会起到负面作用。其中，绿度生态指标在砒砂岩区对生态环境质量的积极效应更大，表明在提高区域的生态质量，既要着眼于降低区域的干度和热度指标，同时也要做好水土保持措施，积极做好植被保护工作。

(3) 在2001—2020年间，生态质量改善区域共有6 253.05 km2，占到研究区总面积的36.79%；生态质量退化区共有2 665.07 km2，共占15.68%，生态退化区多为轻微退化。

(4) 人为活动会对砒砂岩区生态质量敏感性较高，重点保护治理区域生态质量发生了明显改善，但在建设用地区域也对生态质量产生一些负面影响，在改善生态环境的同时还需融入生态保护理念，以全球视野、长远眼光、系统思维看待生态环境问题，从而实现人与自然和谐共处。