顾及干旱区特征的敦煌市生态环境质量动态监测与评价
2022-09-09徐景丰窦世卿韦凯耀
徐景丰,周 磊,窦世卿,韦凯耀
(桂林理工大学 测绘地理信息学院,广西 桂林 541006)
0 引言
2021年1月20日媒体报道了敦煌防护林被毁事件,引起了全国人民的高度关注。敦煌市是我国西北的历史文化名城,气候环境干燥,年平均降水量仅39.9 mm,生态脆弱,易受到人类活动的影响,对其进行生态环境质量动态监测和评价工作十分紧迫。
遥感生态指数(Remote Sensing Ecological Index,RSEI)可以定量地评价和对比城市生态环境质量与时空动态变化分析[1]。应用非常广泛,茹克亚·萨吾提等[2]、任彦霓等[3]、陈晓辉等[4]和杭鑫等[5]利用RSEI模型分别探究阜康、昆明、南京和福州等城市的生态环境质量变化。潘洪义等[6]引入增强型建筑指数和增强型裸土指数构建RSEI,评价汶川“5·12”地震对生态环境质量的破坏程度。王志杰等[7]基于RSEI模型监测评价城市土地利用/覆被格局变化及其生态效应。目前利用RSEI指数进行生态环境评价主要适合城市区域,西北干旱区大部分是沙漠和裸岩,基于RSEI指数对干旱区的生态环境质量的评价不够准确。为此,本文顾及敦煌市研究区的干旱特征,拟对现有的RSEI进行改进,在绿度、湿度和热度的基础上进一步耦合盐度和温度植被干旱指数,基于熵权法确定权重构建新的干旱遥感生态指数(Arid Remote Sensing Ecological Index,ARSEI),基于2000—2020年的Landsat5/TM和Landsat8_OLI遥感影像对敦煌市生态环境质量的时空变化特征进行分析与评价,以期为敦煌市的生态环境综合治理和科学协调发展提供依据。
1 研究区概况与数据源
敦煌市位于甘肃省西北部(92°13′~95°30′E,39°40′~41°35′N),平均海拔约1 139 m,南部和北部地势高,中间低,从西南至东北倾斜,呈西南高、东北低的趋势,其地貌大致分为走廊平原、丘陵和山地,属于典型的温带干旱性气候,因地处戈壁深处、日照时间长,年平均降水量42.2 mm,蒸发量2 505 mm,常年极度干旱,最高气温41.7 ℃。全市土地总面积31 200 km2,但绿洲占比仅为4.5%,约为1 400 km2,被称为敦煌生态之肺的草原面积只有1 500 km2。由于敦煌市大部分是沙漠,故选择敦煌市人口较为密集的区域进行研究。
本文使用的遥感数据包括2000,2005,2010,2015和2020年共5期的Landsat5/TM和Landsat 8_OLI影像,空间分辨率30 m,影像集中在6—7月,云量值2%以内,数据来源于地理空间数据云(http:∥www.gscloud.cn),预处理过程主要包括辐射定标、大气校正和裁剪等。
2 顾及干旱特征的遥感生态指数改进
干旱区主要以沙漠和裸岩等为主,绿化地带较少,通过耦合盐度和温度植被干旱指数对RSEI进行改进,构建更加凸显干旱特征的ARSEI。
2.1 绿度指标
采用归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)作为绿度指标,计算公式为:
NDVI=(ρnir-ρred)/(ρnir+ρred),
(1)
式中,ρnir和ρred分别为近红外和红波段的反射率。
2.2 湿度指标
采用缨帽变换[8-10]进行图像处理。针对Landsat OLI和TM数据,湿度的计算公式分别为:
WetOLI=(0.151 1ρblue+0.197 3ρgreen+0.328 3ρred+
0.340 7ρnir-0.711 7ρswir1-0.455 9ρswir2),
(2)
WetTM=(0.031 5ρblue+0.202 1ρgreen+0.310 2ρred+
0.159 4ρnir-0.680 6ρswir1-0.610 9ρswir2),
(3)
式中,WetOLI为Landsat OLI数据的湿度指数;WetTM为 Landsat TM数据的湿度指数;ρblue,ρgreen,ρred,ρnir,ρswir1和ρswir2分别为蓝、绿、红、近红、中红外波段1和2等波段。
2.3 盐度指标
干旱地区地表土壤或地下水所拥有的盐分不能顺利地通过地表径流的方式进行释放或流出,导致土壤盐碱化,使地表植被覆盖率的增长速率受到限制[11],对干旱地区的生态环境质量产生重要影响[12]。因此在研究中增加衡量土壤盐碱化程度的盐度指数(SI-T)[13]为:
SI-T=100×(ρred/ρnir),
(4)
式中,ρred和ρnir分别为红波段和近红波段。
2.4 热度指标
选取地表温度来反映研究区热辐射变化的程度[14],并采用大气校正法来反演地表温度(Land Surface Temperature,LST)[15],计算公式如下:
L=[εB(LST)+(1-ε)L↓]·τ+L↑,
(5)
T=[L-L↑-τ(1-ε)·L↓]/τε,
(6)
(7)
式中,T为黑体热辐射亮度;LST为地表温度(℃);L为热红外辐射亮度值;τ为大气透过率;ε为地表比辐射率;L↑和L↓为大气上行辐射亮度和大气下行辐射亮度。对于Landsat5/TM传感器,K1=607.76 W·m-2·μm-1·sr-1,K2=1 260.56 K,对于Landsat8_OLI传感器,K1=774.89 W·m-2·μm-1·sr-1,K2=1 321.08 K。
2.5 温度植被干旱指标
温度植被干旱指数(Temperature Vegetation Dryness Index,TVDI)是以地表温度(LST)和植被指数(NDVI)作为基础,通过构建NDVI-LST特征空间,来反映研究区地表土壤水分含量的重要参数[16],适用于间接监测干旱地区的土地相对干旱程度[17]。计算公式为:
TVDI=(LST-LSTmin)/(LSTmax-LSTmin),
(8)
LSTmin=a+b×NDVI,
(9)
LSTmax=c+d×NDVI,
(10)
式中,LST为地表温度;LSTmin表示地表的最低温度,为TVDI的湿边;LSTmax表示地表的最高温度,为TVDI的干边;a,b和c,d分别为湿、干边拟合系数。
2.6 干旱遥感生态指数构建
基于NDVI,WET,LST,SI-T和TVDI五个指数构建ARSEI,以像元累计2%作为最小值,累计98%作为最大值对5个指标进行归一化处理。计算公式为:
(11)
式中,Nli为某一指标归一化后的值;li为该指标在像元i的值;lmin,lmax分别为该指标的最小和最大值。
为避免指标权重计算的主观性,本文选用熵权法[10]来确定每个指标因子的权重,通过构造各年份的5个指标权重形成判断矩阵,根据式(12)得到不同年份研究区的ARSEI:
ARSEI=NDVI×ω1+WET×ω2+(SI-T)×ω3+
LST×ω4+TVDI×ω5,
(12)
式中,ARSEI为不同年份的干旱遥感生态指数;ω1,ω2,ω3,ω4和ω5分别对应绿度、湿度、盐度、热度和温度植被干旱指标的权重。
为了能够直观、定量地分析研究区的生态环境,可将最终得到的ARSEI指数再次进行归一化处理,通过等间隔法将其分为0~0.2为差、0.2~0.4为较差、0.4~0.6为中、0.6~0.8为良和0.8~1.0为优5个等级[9]。同时对各年份的遥感生态指数进行差值计算,将得到的结果划分为明显退化(<-0.3)、略微退化(-0.3~-0.1)、无明显变化(-0.1~0.1)、略微改善(0.1~0.3)和明显改善(>0.3)五个等级。
3 结果分析
3.1 ARSEI模型的适用性检验
为了验证ARSEI模型在敦煌干旱区生态环境监测中的有效性,以2015年为例对改进的ARSEI模型与RSEI模型对生态环境质量的评价结果进行对比,如图1和表1所示。
(a) ARSEI
(b) RSEI
表1 2015年RSEI与ARSEI的评价结果
由图1和表1可知,2个指数进行生态环境评价整体上无明显变化,沙漠地区出现较大面积略微改善,而退化的区域主要分布在城市,主要原因是改进的RSEI指数替换了原有的干度指数,增加了更适合评价沙漠环境的SI-T和TVDI。改进的ARSEI指数在沙漠环境更突出,更能精确地表明敦煌市干旱这一特殊生态环境状况。
采用熵权法确定5个指标因子的权重,结果如表2所示,各指标因子对干旱遥感生态指数ARSEI的贡献度有所差异。
表2 2000—2020年ARSEI五个指标的熵权法权重
2000—2020年,正向因子中湿度的贡献度最大,主要原因是沙漠地区湿地面积的变化会影响耐旱灌木和草本植被的生长,进而影响生态环境质量;在负向因子中热度的贡献度要大于其他2个指标,主要原因是热度通过影响水分的蒸发量来影响土地的干旱程度,敦煌市常年干旱少雨,蒸发量大,证明熵权法结果的合理性。
3.2 敦煌市生态环境质量空间分布特征
通过ArcGIS对各年份的遥感生态指数进行差值计算,敦煌市生态环境质量变化特征如图2和表3所示。
表3 敦煌市不同时期的生态等级面积及比例
由图2和表3可以看出,2000—2020年生态质量优和良的比重基本在5%以内,而生态质量较差和差的比重在80%左右,这表明敦煌市整体生态环境质量十分恶劣,生态质量好的区域分布在西北部。2010年生态质量差的比重从2005年的12.91%增长到44.79%,而生态质量优的比重达历史最高5.08%。已有资料显示,2010年林地的变化率大,草地的面积也有所增长[18],说明政府已经意识到环境恶化的趋势,2010年的绿化措施取得一定效果,改善区域集中分布在西北部区域。二十年间西南部区域呈现差与较差交替变化,2005年南部生态环境整体略微改善,西北部城市较为集中的区域生态环境保持良好状态,但北部区域环境状况由较差变为差,2010年中北部生态差的区域出现较大面积的略微改善,而且2015—2020年南部区域生态环境渐渐改善,生态环境差的区域逐渐减少,北部区域生态优的区域面积逐渐增加,总体上得到有效改善。
3.3 敦煌市生态环境质量时间变化特征
2000—2020年单一指标和ARSEI变化特征如图3所示。从图3可以看出,ARSEI值呈现先下降后上升的趋势,其中2010—2020年ARSEI值持续增长,SI-T和WET指数始终保持着非常稳定的状态,且SI-T值高,WET值低,这也符合敦煌市沙漠地带的地理环境特征,LST和TVDI指数呈现先增后减的趋势。NDVI和WET指数对生态遥感指数产生正面影响,LST,SI-T和TVDI指数对生态遥感指数产生负面影响。
3.4 敦煌市生态质量变化监测
敦煌市各年份生态环境质量面积变化如表4所示。ARSEI空间演变特征如图4所示。由表4和图4可知,近二十年来敦煌市生态质量总体无明显变化。2000—2005年研究区略微退化的面积为2 397.020 km2,占比52.49%,略微改善的面积为343.890 km2,占比7.52%,总体生态质量下降。2005—2010年研究区明显改善的区域与前5年相比有所下降,降到9.566 km2,明显退化区域面积增加。2010—2015年改善区域略大于退化区域,生态环境得到好转。2015—2020年改善的区域与前5年相比有所上升,退化的区域略微增加,说明在最近的5年对生态环境的治理取得了明显效果,在治理较差和差的区域时,注意到对环境的防护。2000—2020年生态质量改善的区域面积为1 289.524 km2,退化的区域面积为1 198.270 km2,生态质量改善的区域面积略大于生态质量退化的面积,研究区的生态质量整体相对得到了改善,但并不明显。
表4 敦煌市各年份生态环境质量面积变化
图4 2000—2020年敦煌区ARSEI空间演变特征Fig.4 Spatial evolution characteristics of ARSEI in Dunhuang district from 2000 to 2020
4 讨论
敦煌市的自然环境是典型的干旱区,干旱区多为沙漠和裸岩,城市建设用地面积比较少,徐涵秋[1]构建了RSEI耦合的干度指数,其中包含的建筑指数不适用评价沙漠类型的生态环境;盐度指数能衡量土壤盐碱化程度,温度植被干旱指数反映研究区地表土壤水分含量,引入盐度指数及温度植被干旱指数的改进遥感生态指数ARSEI更能有效地分析敦煌市干旱这一特征。
从各项指数的变化趋势可看出,ARSEI值呈现先下降后上升的趋势,其中2010—2020年ARSEI值持续增长,主要是敦煌市围绕《敦煌生态环境和文化遗产保护近期工作方案》展开城市环境的整治工作,加大了对生态环境的保护力度。在2000—2010年敦煌市生态环境是呈逐渐恶化的趋势,由于人口的增加以及不合理的地下水开采导致生态环境恶化,据资料显示敦煌市湿地逐年递减,据2007年甘肃沙漠研究所报道库姆塔格沙漠年均以1 m以上的速度向东扩展,沙化程度加剧;2010—2020年敦煌市生态环境有所好转,表明相关政府部门的工作力度加大,重视植被的防护,这与敦煌市同期实施《敦煌市水资源合理利用与生态保护综合规划(2011—2020)》[19],提高了用水比重,以及封滩育林、湿地保护等天然林保护工程有直接关系,有效地改善了敦煌市生态环境。但研究区是以沙漠戈壁为主的干旱土地,受自然因素影响较大,整体生态环境质量变化提升仍不明显。
环境建设对敦煌市整体的生态环境有着至关重要的影响,因此相关部门应积极落实到生态防护的建设中,加大对生态环境的保护力度,合理调控和利用该地区的水资源,以进一步改善敦煌市的生态环境质量。
5 结束语
本研究通过构建基于绿度、湿度、盐度、热度和温度植被干旱5个指标的改进遥感生态指数ARSEI,分析敦煌市2000—2020年的生态环境质量的变化趋势。具体结论如下:
① 通过ARSEI与RSEI的对比分析,表明改进的ARSEI指数更能精确地评价干旱区生态环境质量。耦合盐度指数和温度植被干旱指数更能有效地反映敦煌市的自然环境特征。
② 湿度和绿度对生态质量具有促进作用,盐度、热度和温度植被干旱指数对生态质量有负面影响,其中湿度和热度是影响敦煌市生态环境质量的主要因素,基于熵权法所得的权重计算的ARSEI指数能够准确地表征敦煌市沙漠环境演变特性。
③ 基于ARSEI对敦煌市2000—2020年生态环境质量进行评价,结果表明敦煌市大部分区域生态质量为较差和差,而生态质量优和良的比重基本在5%以内,整体上生态环境较差,西北部的城镇密集地带生态质量为优和良,南部戈壁和沙漠地带生态质量差。
④ 近二十年来敦煌市生态环境质量无明显变化,生态质量改善的区域面积为1 289.524 km2,退化的区域面积为1 198.270 km2,退化区域和改善区域面积比重基本一致,敦煌市南部生态环境质量得到有效改善。研究区的生态质量整体相对得到了改善,但并不明显。
本文所做的工作都是基于中等尺度分辨率的遥感影像数据,今后的研究中可以考虑提高影像分辨率,缩小时间序列跨度,同时加入气候变化等因子对研究区进行综合评价。