昆明市盘龙江流域生态质量评价与影响因素分析

李 娟，李开兵，张金辉，周伍光

(1．廊坊市生态环境局三河市分局，065200，河北，廊坊；2．泰州医药高新区(高港区)农业农村局，225300，江苏，泰州；3．四川省都江堰水利发展中心东风渠管理处，610051，成都)

0 引言

人类生存和发展离不开良好的生态环境，生态环境受人类活动影响非常大，因此对生态质量进行监测与评估非常必要[1]。遥感技术因具有能快速准确地获得大范围信息，且数据量大，不受地域限制等优点，在流域生态质量监测与评价中得到广泛应用[2-5]。但大多生态系统评价方法只能利用某一生态环境指标进行生态监测，如使用植被指数评价森林的生态情况[6-8]，利用温度指数评价城市热岛效应[9-10]，应用湿度指数评价河湖水质状况[11-13]，利用建筑指数监测城市扩张速率[14-15]等。生态质量评价如只应用单一遥感指数指标不能较全面地揭示生态质量的变化[16]。徐涵秋提出了耦合绿度、湿度、热度、干度4个指标的遥感生态指数(Remote Sensing Ecology Index，RSEI)，该方法完全基于遥感技术，采用主成分分析法确定权重，能够定量评价生态质量变化程度，被广泛使用[17]。遥感生态指数不但在城市生态质量评价中进行了大量的应用，如杨江燕[18]、杨永健等[19]基于遥感生态指数分别对雄安新区与遂宁市的城市生态质量变化进行了研究，也在流域生态质量评价中取得了长足进展，如任缓等[20]、彭丽媛等[21]利用遥感生态指数分别对石羊河流域、玛纳斯河流域生态质量进行了评价，为利用遥感生态指数在流域生态质量评价方面提供了参考。

盘龙江作为昆明市的母亲河，其生态质量随着城市化进程、经济发展、文化传承、政治政策等诸多因素的改变而上下波动[22]，因此非常有必要对盘龙江流域进行快捷、准确的生态质量的评价和演变分析。本研究利用遥感生态指数(RSEI)对盘龙江流域生态质量进行评价并对其影响因素进行分析，旨在从宏观上掌握盘龙江流域生态质量发展的动态变化，了解其影响因素，检验生态环境治理的效果，为盘龙江流域生态质量评价与精确治理提供参考。

1 研究区域与研究方法

1.1 研究区概况

盘龙江流域位于滇池流域北部(见图1)，属亚热带季风气候，流域内主要河流为盘龙江，盘龙江全长108 km，径流面积847 km2，是入滇池最大、最长的河道，贯穿整个昆明主城区，盘龙江流域内集中了昆明市的大部分成熟经济带。

图1 盘龙江流域地理位置

1.2 数据来源及预处理

本研究采用Landsat系列遥感影像为数据源，从“地理空间数据云”网站(http://www.gscloud.cn/)免费获取，其中1988年、2000年和2010年为Landsat 5 TM数据，2020 年为 Landsat 8 OLI 数据，均选用2月、云量较少且影像质量较好的影像。数据经过辐射定标、FLAASH大气校正和几何校正等预处理，配准的均方根误差控制在0.5个像元以内。

1.3 遥感生态指数构建方法

1.3.1 各指数的构建方法 绿度、湿度、热度、干度4个自然因子指标提取方法如下。

绿度指标采用归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index，NDVI)：

(1)

式中：ρNIR和ρRED分别代表近红外波段和红光波段的反射率。

湿度指标利用Landsat计算公式如下：

WET=c1ρ1+c2ρ2+c3ρ3+c4ρ4+c5ρ5+c6ρ6

(2)

式中：ρ1～ρ6分别表示蓝波段、绿波段、红波段、近红外波段、短波红外1波段及短波红外2波段的反射率，c1～c6是传感器参数。

热度指标利用地表温度(LST)来表示：

LST=T6/10/[1+(λ6/10*T6/10/ρ)lnε]

(3)

式中：T6/10采用Gyanesh Chander等修订参数(和Landsat用户手册的模型来计算，λ6/10为热红外波段的中心波长，λ6=11.5、λ10=10.9；ρ=1.438×10-2m·K，ε为地物的比辐射率，其值根据Sobrino的模型通过NDVI进行估算，具体计算方法参考文献[17]。

干度指标(NDSI)为裸土指数(SI)和建筑指数(IBI)两者共同合成，分别表示由裸土和建筑用地造成的干度。

NDSI=(SI+IBI)/2

(4)

其中SI计算如下：

SI=[(ρ5+ρ3)-(ρ4+ρ1)]/[(ρ5+ρ3)+(ρ4+ρ1)]

(5)

其中IBI计算如下：

IBI={2ρ5/(ρ5+ρ4)-[ρ4/(ρ4+ρ3)]-[ρ2/(ρ2+ρ5)]}/{2ρ5/(ρ5+ρ4)+[ρ4/(ρ4+ρ3)]+[ρ2/(ρ2+ρ5)]}

(6)

式中：ρ1～ρ5分别代表蓝光、绿光、红光、近红外、短波红外 1 波段的反射率。

1.3.2 RSEI 的计算方法 将绿度、湿度、干度和热度4个遥感指数经归一化处理后，在ENVI软件中合成新影像，再经过主成分分析，对其第一主成分经过进一步归一化处理得到遥感生态指数。

RSEI0=1-PC(f(NDVI,Wet,NDSI,LST))

(7)

RSEI=(RSEI0-RSEI0min)/(RSEI0max-RSEI0min)

式中：RSEI为遥感生态指数，RSEI值越大，表示生态质量越好；反之，越差。

2 结果与讨论

2.1 盘龙江流域各指数变化特征

各年份绿度、湿度、干度、热度及遥感生态指数的统计值见表1。统计结果表明，1988年、2000年、2010年及2020年，盘龙江流域的遥感生态指数平均值分别为0.533、0.481、0.462和0.451，1988―2020年间遥感生态指数下降了约15.4%。资料表明，昆明城区在1990年以来快速扩展，并给离城区较近的盘龙江流域生态质量造成了一定的影响。从表 1中的各指标变化情况来看，绿度和湿度对生态质量有利的指标平均值呈现下降的趋势，而热度和干度对生态质量不利的指标平均值逐渐上升。4个指标的变化趋势表明盘龙江流域的生态质量呈下降趋势，说明本研究构建的RSEI生态指数可以综合反映绿度、湿度、干度和热度4个指标结果。

表1 各年份 4个指标和遥感生态指数 RSEI 的统计值

2.2 盘龙江流域生态质量评价

为了对盘龙江流域生态质量进行分析评价，将RSEI值分为5个等级来表示5 种生态状况，即[0，0.2)、[0.2，0.4)、[0.4，0.6)、[0.6，0.8)和[0.8，1)，分别对应“差”“较差”“中”“良”和“优”等级。

从表2可知，1988―2020年盘龙江流域生态质量等级总体上以较差、中和良所占比例最高，85%以上的面积比例为此3个等级。自1988―2000年间，差与较差所占面积比例增加5.93%，但优和良所占比例大幅减少了21.29%；2000―2010 年，优和良所占比例下降3.56%，面积减少 21.44 km2，与此同时，差和较差等级所占比例增长7.48%；2010―2020年，差和较差等级所占比例增长0.73%，优和良所占比例增加1.39%。

表2 1988—2020年生态质量等级面积与比例表

由1988—2020年盘龙江流域生态质量空间分布图(图2)及现场调查可以看出，生态等级较高的区域主要是林地植被覆盖区，生态较差的区域主要是位于城镇生活区。1988—2000年盘龙江流域生态质量开始下降，其中南部地区有部分草地及耕地转化为建设用地；2000—2010年间，盘龙江流域南部地区生态质量变化不大，中部地区的生态质量变化较为明显；2010—2020年盘龙江流域生态质量体现在优良所占比例增大，差与较差比例也呈增加的趋势。

图2 1988—2020年盘龙江流域生态质量空间分布

2.3 盘龙江流域生态质量演变过程

为进一步揭示盘龙江流域生态质量的时空变化规律，通过ENVI软件，将相邻两期遥感生态指数值做格栅差值运算。并且将差值运算的结果按值量化为7级，即：1级[-1，-0.5)、2级[-0.5，-0.3)、3级[-0.3，-0.1)、4级[-0.1，0.1)、5级[0.1，0.3)、6级[0.3，0.5)、7级[0.5，1]。1～7级分别表示生态质量出现显著下降、明显下降、略微下降、基本不变、略微上升、明显上升、显著上升。

从时间上看(表3)，1988—2020 年，盘龙江流域总体生态质量不变的面积占比为 38.25%，生态退化的面积占比为42.84%，生态改善的面积占比为18.90%，表明随着城市建设进程的发展，盘龙江流域总体的生态质量与1988年相比质量变差。1)1988―2000年，生态不变的面积占比为20.91%，生态退化的面积占比为47.46%，生态改善的面积占比为 31.64%，表明生态质量明显下降；2)2000―2010年，生态不变的面积占比为62.93%，生态退化的面积占比为23.21%，生态改善的面积占比为13.86%，表明该流域的生态质量明显下降；3)2010―2020年，生态不变的面积占比为17.59%，生态改善与生态退化的面积占比分别为 38.61%与 43.80%，表明此10 a该流域生态质量略微退化。空间上(图3)，盘龙江流域在1988―2020年中，生态质量变好的区域主要集中在流域北部及东南部，生态质量变差的区域主要集中在流域西南部及中部。

图3 1988—2020年盘龙江流域生态质量变化图

表3 生态质量等级和面积变化统计表

2.4 盘龙江流域生态质量变化影响因素

2.4.1 土地利用方式 盘龙江流域不同土地利用类型的遥感生态指数情况如图4所示，不同土地利用类型其遥感生态指数有明显的差异，林地的遥感生态指数值最高，耕地与水域次之，未利用地相对最低。这一结论与宋慧敏等[24]的相关研究结论一致，因为耕地与林地具有较高的植被覆盖度、充足的水资源、丰富的生物量且较低的地表温度，生态质量较高；水域由于其较大的湿度与较低的地表温度，使其RSEI指数较高；而建设用地与未利用地植被覆盖度较低，缺少水资源，并且土地贫瘠，RSEI指数较低。

图4 盘龙江流域不同土地利用类型生态质量

2.4.2 高程与坡度 采用Spearman相关性分析方法，遥感生态指数与高程、坡度的相关系数分别为0.63和0.53(样本数n=2 406)，说明遥感生态指数与高程和坡度具有显著相关性(见图5和图6)。并且，因盘龙江流域高程低的区域为城镇居住区，多为建设用地，因此该流域总体表现出高程低的区域生态质量较差。高程一定程度上影响着环境的光照、水分等因素，同时也影响着人类的活动程度。海拔高的地区受人类活动的影响较小，植被处于相对原始的状态，低海拔地区受人类生产生活活动影响较大，地表覆盖类型发生明显的改变，多为建设用地或耕地。盘龙江流域坡度小的地区，生态质量也较差，坡度大的地区，生态质量也较好，这一结果与尹聪娴等的研究结果一致[25]。因为低坡度地区适合人类的开发、建设等生产活动，受人类干预程度较大，因此生态质量相对较差。坡度高的地区开发利用较小，受人类干预程度较小，生态质量较好。因为坡度在一定程度上也会影响水土流失的程度与植被的覆盖度，也存在着一些坡度较高的区域其生态质量较差。

图5 盘龙江流域高程和坡度分布图

图6 盘龙江流域高程、坡度与遥感生态指数关系

3 结论

1)利用Landsat遥感数据得到各时期盘龙江流域绿度、湿度、热度和干度指数数据，并采用遥感生态指数建立了生态质量评价模型，实现了盘龙江流域生态质量的监测和动态评估。

2)1988—2020年盘龙江流域生态质量等级总体上以较差、中和良为主，3个等级所占面积比例达到85%以上，土地利用方式为林地的其生态质量较高，城镇生活区生态质量一般较差。

3)1988—2020年盘龙江流域总体生态质量退化的面积比例最高，占42.84%，表明随着城市建设进程的发展，盘龙江流域总体的生态质量与1988年相比质量变差。

4)盘龙江流域不同土地利用类型之间的生态质量存在显著差异，表现为林地的遥感生态指数值最高，耕地与水域次之，未利用地相对最低；坡度小的地区，因易于开发受人类影响较大，生态质量较差，坡度大的地区，生态质量较好。