基于改进遥感生态指数的城市环境质量评估①

刘德胜， 连帅帅， 孙 悦， 王柳艳

(佳木斯大学信息电子技术学院,黑龙江 佳木斯 154007)

0 引 言

21世纪以来，卫星遥感技术以其获取信息范围广、速度快、周期短等特点广泛应用于城市环境监测领域[1]。遥感生态指数(remote sensing ecological index，RSEI)不再考虑单一的环境指标，而是将多个重要的生态参数组合成一个代表整体生态环境的指标[2]。RSEI不仅能综合直观地定量评价区域生态环境质量，还能从时空上对评价结果进行高精度的可视化分析。所以在很多地区得到了很好的应用，程琳琳等[3]评估雄安新区生态环境时发现白洋淀区域面积的不断减少和持续的城镇化建设造成了雄安新区的生态恶化。刘立冰等[4]对自然保护区生态环境状况评估时发现地表植被覆盖度是治理生态的关键。宋慧敏等[5]监测和分析渭南市生态时发现城市规划建设不仅影响其主城区的生态环境质量，还向周边城区辐射。然而采用主成分分析，以PC1归一化得到的RSEI作为评价区域生态的最终标准，其贡献率范围在50%[6-7]到90%[8-9]不等，不能较高的集成评价指标的信息。本研究考虑到生态指数权重的合理性、归一化系数的设置、相关指标的易获取性以及生态条件的可视化，利用主成分分析(principal components analysis,PCA)从绿、湿、干、热四个因子中提取主成分，以前三主成分的贡献率作为权重改进遥感生态指数(Modified remote sensing ecological index，MRSEI)。

1 研究区概况及数据源

嘉定区又名疁城，是上海西北郊的区，堆积型地貌，地势较为平坦，由西南向东北地势海拔逐渐升高。中心地理位置坐标为东经121°59'，北纬31°30'，属于亚热带季风气候，冬暖夏热，年平均气温16.2℃，雨量充沛，平均降雨量1086毫米。

研究选用Landsat系列卫星数据，分辨率为30m，其具有获取数据便捷、波段较多、数据时间跨度大等特点，因而被广泛地应用在长期监测地表这一方向。数据获取时间见表1，数据来源日期均在同一季节，时间较为接近，可以避免因植被生长状况而造成的差异。预处理阶段对原始影像分别进行辐射定标、FLAASH大气校正、图像裁剪等处理。

表1 遥感数据来源

2 研究方法

2.1 生态因子指标的选取

2.1.1 绿度指标

城市植被的覆盖不仅可以降低小气候的风速还有助于减轻热岛效应，它分别通过遮荫和蒸腾作用保持地表温度和环境空气温度较低[10]。除了降温之外，植树还通过固碳降低城市二氧化碳水平，降低冷却能源需求从而减少发电厂的电力需求和二氧化碳排放。因此树木往往能在很大程度上减少“烟雾”和空气中的污染物。本文选取NDVI作为绿色指标，用于研究城市的植被覆盖变化。

2.1.2 湿度指标

城市空气湿度对健康的影响一直存在争议，研究发现长期暴露在低湿度环境中对人体感知空气质量、工作表现、睡眠质量以及病毒存活等存在重大影响[11]。缨帽变换又称K-T变换，是多光谱、多时相遥感影像处理中最常见的一种变换，它抓住了地面景物，特别是土壤湿度和植被在多光谱空间中的特征，因此已经被广泛的应用在遥感领域，本文选取其变换后的湿度分量(wetness ,WET)作为评价城市湿度的指标。

2.1.3 干度指标

高密度的建筑作为城市发展的主要模式之一，对城市形态有着巨大的影响[12]。一方面，城市的密集发展在城市内部产生了大量的人为散热；另一方面，由混凝土、沥青等组成的城市下垫面增强了其吸收太阳辐射的能力，并减少了植被蒸腾带走的热量。此外，过度的建筑密度和建筑高度造成的阴影效应将减少向上的长波辐射和街道的通风能力。这些因素将导致城市内部的热量积累，从而导致热环境的恶化。因此本文选取建筑指数和裸土指数合成(normalized difference built-up and soil index，NDSI)以作为干度指标。

2.1.4 热度指标

城市化过程中建成区百分比的指数增长会导致城市气候剧烈变化。城市经历城市热岛效应，与周围农村地区相比，建成区的空气温度显著升高[13]。气温上升和城市热岛现象进一步加剧了城市环境和人类健康挑战，并给现有城市系统增加了负担。由于冷却需求的增加，城市的能源消耗急剧上升。因此地表温度的良性循环对于城市人口的生产生活具有决定性影响，本文所以选取LST作为评价城市热度的指标。

2.2 MRSEI的构建

评价城市的生态环境质量方法有很多，但是大多数对于指标权重的选择都是人为设定的，具有很大的主观性，因此本文选取主成分分析方法对选取的四个生态指标的权重进行客观的取值，从而避免人为因素而造成的不确定性。

2007、2013和2020年主成分分析结果如表2所示，可以发现2007年第一主成分PC1只有77.57%，而2013和2020年也只有80.79%和81.55%，并不能完好地覆盖四个生态指标的所有信息，此时仅以第一主成分的值代表生态状况不具有信服力。分析表2发现三个时间点的PC1、PC2和PC3它们的贡献率之和分别为98.71%、99.44%、99.58%，均大于95%，而第四主成分更多地代表噪声信息。因此本文选择前三主成分的贡献率作为权重，重新构建生态环境指数，计算公式如(1)。

表2 主成分分析指标

(1)

式(1)中：ek为第k主成分所对应的特征值贡献率,pck为第k主成分。

2.3 生态环境质量模型的建立

为模拟和预测上海市嘉定区的生态变化走向，本文建立MRSEI生态环境质量模型。选取贯穿全影像采样方法对嘉定区2007、2013和2020年三个时间点的MRSEI、NDVI、WET、NDSI、LST影像进行采样。充足的样点可以确保多元回归分析结果的客观性和正确性，因此每幅影像从全局选取22602个样点，以避免因样本小与局部性采样而带来的结果欠拟合。公式(2)、(3)、(4)为建立的嘉定区生态环境质量模型(均通过了1%的显著性检验)。

MRSEI2007=0.3082NDVI+0.0961WET-

0.1851NDSI-0.3146ST+

0.5452(R2=0.9069)

(2)

MRSEI2013=0.1979NDVI+0.1905WET-

0.1840NDSI-0.3195ST+

0.5658(R2=0.9077)

(3)

MRSEI2020=0.1575NDVI+0.1855WET-

0.1787NDSI-0.3789ST+

0.6005(R2=0.9178)

(4)

从嘉定区生态环境质量模型分析发现：NDVI、WET、NDSI、LST四个生态指标均未被剔除，这表明绿度、湿度、干度和热度均在城市生态中扮演着重要角色。由各指标的回归系数可以发现：绿度和湿度的系数为正，说明其有助于城市生态的发展；干度和热度的系数为负，说明其阻碍城市生态的进步。

2007-2020年，绿度的回归系数显著减小，说明城市绿植覆盖度大面积缩减；热度的回归系数不断上升，说明城市人类生产生活越来越密集，城市热岛现象愈发明显。湿度和干度的回归系数则相对平稳，起伏变化不大。此外，从对城市生态的正反影响来看，起消极作用的干度和热度的贡献率总值大于起积极作用的绿度和湿度的贡献率总值。

总的来说，基于最新的嘉定区生态环境质量模型(MRSEI),NDVI增加0.667个单位或WET增加0.539个单位与NDSI减少0.559个单位或LST减少0.263个单位效果一致，均可以使MRSEI改善0.1个单位。而由于城市建筑的既定布局，生态环境的改善应主要取决于湿度和绿度的增强，如灌溉和排水设施效率的提高和扩大植被覆盖度等。

3 结果与分析

2007、2013、2020年上海市嘉定区的MRSEI如表3所示均值分别为0.536、0.516、0.502，呈逐渐下降趋势。表明研究区的生态环境正在遭到破坏，但2013-2020年MRSEI减小幅度小于2007-2013年的减小幅度。为进一步分析2007-2020年上海市嘉定区生态环境质量的时空格局变化，三个时间点的MRSEI如图1所示。

表3 各年份4个指标和MRSEI的统计值

从时间上看，2007、2013、2020年，生态环境质量为中等及以上的面积所占比例分别为67.687%、66.289%、64.334%，呈递减趋势；生态环境质量为差和较差的面积所占比例分别为32.313%、33.711%、35.666%，呈递增趋势(表4)。这表明上海市嘉定区整体生态环境保持较好，但是生态环境质量仍在小范围地恶化。从空间上看，嘉定区北部和西部区域主要为华亭、娄塘和外冈三镇。三镇主要为农村区域，无高密度的建筑物，绿地覆盖度较为良好，空气温润适宜，生态环境较好。安亭镇、马陆镇(嘉定新城)、南翔镇和江桥镇位于嘉定南部，四镇多为老城区，由于历史原因，雨污合流，淤泥堵塞加之绿色景观单调和数量锐减，因此生态质量略差。宏观上看海市嘉定区北部的生态环境明显优于南部，然而不可否认的是即使在嘉定北部，也有小范围的空间生态在恶化，这主要是由上海市嘉定工业园等区域的不合理管理引起的。

表4 嘉定区2007—2020年各生态等级面积比例

4 总结与讨论

基于遥感技术，首先通过波段运算获得三个时间点的四个生态指标，然后对其进行归一化处理并组合成新图像，利用主成分分析客观地得到各个主成分对生态环境的贡献率，然后再以PC1、PC2、PC3的贡献率为权重，利用加权求和法改进RSEI指数。此指数可以集成所选生态指标的绝大部分信息，应用在上海市嘉定区的生态环境质量评估中，分析了上海市嘉定区2007至2020年14年的生态时空变化。

城市环境是一个复杂的生态综合变量，虽然本文较全面地选取了四个与生态联系密切的指标。但是还不能完美地定量评价本研究区域的生态环境。与其他区域相比，城市生态环境还与空气指数、雾霾指数等生态指标密切相关，因此在今后评估城市生态时，应根据研究城市的具体特点选取合理的新的生态指标。