基于RSEI模型的玉溪市生態環境變化監測與評價

鐘欣呈, 許泉立

(1.云南師范大學 地理學部, 昆明 650500; 2.云南師范大學 西部資源環境GIS技術教育部工程研究中心, 昆明 650500;3.云南省地理空間信息技術工程技術研究中心, 昆明 650500; 4.云南省高校資源與環境遙感重點實驗室, 昆明 650500)

近年來，隨著我國城市化進程的不斷推進，生態環境保護和經濟的高質量發展之間矛盾日益突出并引起了社會的廣泛關注。及時準確地監測生態環境變化，評估城市化進程對生態環境的影響，為政府部門在推進城市化進程和發展經濟的同時兼顧生態環境效益，在實施生態環境治理措施方面提供一定的參考依據，促進生態環境保護與經濟社會可持續發展[1]。

隨著遙感技術的快速發展，其在生態環境監測與保護中得到了廣泛的應用[2]。目前，常用的生態環境監測與評價的方法主要分為兩類：一類是基于單一指標的生態環境評價法。如李應鑫等[3]以Landsat遙感影像及氣象數據為數據源，探究云南省九大高原湖泊流域NDVI時空演變特征及其與氣溫、降水的關系；謝啟姣等[4]基于Landsat遙感影像反演武漢主城區地表溫度，探討不同城市建設密度下熱島強度的變化；吳欣睿等[5]利用溫度植被干旱指數，探討松嫩平原土壤濕度變化對農作物產量的影響。另一類則是綜合多個指標的生態評價方法，如包蕊等[6]利用人均GDP、人口密度、植被覆蓋度、年降水量等28個指標構建生態承載力綜合評估指標體系，對錫林郭勒盟生態承載力水平進行動態評價；張沛等[7]從生物豐度、植被覆蓋、水網密度、土地脅迫、污染負荷5個方面構建EI模型對塔里木河干流生態環境變化進行評價。然而在以上生態環境質量評價方法中，單一指標評價方法未能全面反映區域的生態環境狀況，多指標評價方法中統計數據難以獲取，指標權重受人為因素干擾，存在一定的局限性。而徐涵秋[8]提出的基于Landsat數據利用主成分分析集成了植被指數、濕度分量、地表溫度和建筑指數4個指標的遙感生態指數，該指數完全基于遙感影像反演，計算簡便，無人為因素影響，具有客觀性、多指標、可視化和高精度等優點[9-11]，在生態環境監測和保護方面得到了廣泛應用。如茹克亞·薩吾提等[12]運用遙感生態指數對阜康市生態環境質量進行評價，分析得知干旱自然條件下超負荷開發是導致生態環境質量下降的重要因素；王勇等[13]基于遙感生態指數對丹江流域(河南段)生態質量動態變化監測，結果表明近20 a丹江流域(河南段)的生態質量得到明顯改善，且該區域生態質量狀況與植被覆蓋度的增加和建設用地的擴張關系密切。可見，基于遙感生態指數的城市生態環境質量監測已成為該領域的重點研究方向。

綜上所述，當前可用于生態環境質量監測的手段非常豐富，但遙感能為多指標體系提供數據支撐和分析手段。因此，基于遙感生態指數來監測和評價城市生態環境質量是當前的一種有效途徑。玉溪市位于云南省中部，是著名的高原水鄉。但是21世紀以來，玉溪市在自然、人口、經濟和政策等影響因素下生態環境狀況出現了一系列問題，如星云湖、杞麓湖水體富營養化，新平縣泥石流災害，元江縣滑坡嚴重以及氣候干旱等對玉溪市生態環境造成的威脅。因此科學開展生態環境質量監測與評價對促進該地區社會經濟的可持續發展具有重要意義。本文基于RSEI模型對玉溪市進行多尺度、全方位、長時間序列的生態環境狀況評價，分析其2005—2020年變化特征及趨勢，為玉溪市生態環境的保護與綜合治理提供科學依據。

1 材料與方法

1.1 研究區與數據

1.1.1 研究區概況 玉溪市位于云南省中部，云貴高原西部，地處滇中重要經濟區。地理坐標位于北緯23°19′—24°53′，東經101°16′—103°09′，地勢西北高，東南低，山地、峽谷、高原、盆地交錯分布，全市總面積15 285 km2。玉溪屬于亞熱帶半濕潤高原季風氣候，全年氣候溫和，年平均氣溫17.4～23.8℃，年降雨量670～2 412 mm。境內擁有撫仙湖、星云湖、杞麓湖3個高原湖泊，共有河流294條，水資源豐富。全市動植物種類繁多，植被主要以松林、常綠闊葉林為主，擁有2個國家森林公園，1個國家級自然保護區，1個省級自然保護區和4個市級自然保護區，植被覆蓋率達58%[14]。根據清華大學2017年全球10 m土地利用數據集可知，玉溪市土地利用類型主要以耕地、林地為主，建設用地占比較小，主要分布在東部紅塔區及三湖流域。隨著社會經濟的不斷發展，不合理的人類活動給生態環境帶來了一定的破壞，生物多樣性面臨著嚴峻挑戰，因此應深入了解生態環境動態變化，合理開展生態環境治理行動。

1.1.2 數據來源及預處理 研究所用遙感影像數據來源于美國地質勘測局(http:∥glovis.usgs.gov/)，分別選用2005年、2010年的Landsat-5 TM影像以及2015年、2020年的Landsat-8 OLI影像。為保證研究結果的可靠性，所選遙感影像云量均小于7%，主要集中在1—3月份，影像質量佳(表1)。在影像預處理方面，對遙感影像進行輻射定標和大氣校正，由于玉溪市需要4景影像才能完全覆蓋，因此，需要對大氣校正后的影像進行鑲嵌和裁剪等處理。為了能真實反映研究區生態環境狀況，需借助徐涵秋[15]提出的MNDWI掩膜掉大片的水體，得到研究區影像；氣象數據主要來源于云南省統計年鑒，主要收集了玉溪市2005年、2010年、2015年年平均氣溫與年降水量。

表1 遙感影像數據

1.2 基于RSEI的生態環境質量評價模型

1.2.1 綠 度 本文選用歸一化植被指數(NDVI)代表綠度，它與植被覆蓋度密切相關，是目前應用最廣泛的一種植被指數[16]，具體計算公式如下：

NDVI=(ρnir-ρred)/(ρnir+ρred)

(1)

式中：ρnir代表Landsat影像近紅外波段的反射率；ρred代表紅光波段的反射率。

1.2.2 濕 度 濕度是指地表中植被和土壤水分的含量，通過遙感纓帽變換所得的濕度分量能較好地反映生態系統中植被和土壤的濕度，已被廣泛應用于生態環境監測中[17-18]。由于本文所選遙感影像類型有所差異，計算公式也有所不同：

WetTM=0.0315ρblue+0.2021ρgreen+0.3102ρred+0.1594ρnir-0.6806ρswir1-0.6109ρswir2

(2)

WetOLI=0.1511ρblue+0.1973ρgreen+0.3283ρred+

0.3407ρnir-0.7117ρswir1-0.4559ρswir2

(3)

式中：WetTM，WetOLI分別代表TM和OLI遙感影像的濕度分量；ρi(i=blue,green，…，swir2)分別為Landsat TM和OLI影像藍、綠、紅、近紅外、短波紅外1和短波紅外2波段的光譜反射率。

1.2.3 干 度

SI=[(ρswir1+ρred)-(ρblue+ρnir)]/[(ρswir1+ρred)+(ρblue+ρnir)]

(4)

NDBSI=(SI+IBI)/2

(6)

1.2.4 熱 度 熱度是指地表溫度。采用大氣校正法反演地表溫度的變化，具有較強的可靠性，計算公式[19]如下：

Lλ=[εB(LST)+(1-ε)L↓]τ+L↑

(7)

T=[Lλ-L↑-τ(1-ε)L↓]/τε

(8)

(9)

式中：LST代表地表溫度(℃)；T代表黑體熱輻射亮度；Lλ為熱紅外輻射亮度值；ε代表地表比輻射率；τ為大氣透過率；L↑為大氣上行輻射亮度；L↓為大氣下行輻射亮度；K1，K2為常量，對于Landsat-5 TM傳感器，K1=607.76 W/(m2·sr·μm)，K2=1260.56 K，對于Landsat-8 TIRS傳感器，K1=774.89 W/(m2·sr·μm)，K2=1321.08K。

1.2.5 RSEI的構建 遙感生態指數采用主成分分析法集成植被指數、濕度分量、建筑指數和地表溫度4個生態評價指標，分別代表綠度、濕度、干度和熱度[8]。由于以上4個指標量綱不統一，直接進行主成分分析會對最終計算結果造成影響，因此需對各指標進行歸一化處理，使其值在[0，1]范圍內，歸一化公式為：

NI=(I-Imin)/(Imax-Imin)

(10)

式中：NI為指標歸一化后的的結果；I為指標值；Imax，Imin分別為該指標的最大值和最小值。

對歸一化后的4個指標進行主成分分析，得到第一主成分PC1，對PC1進一步處理得到的RSEI初始值進行歸一化處理后得到遙感生態指數，取值范圍[0，1]之間，值越大，說明生態環境狀況越好。

RSEI0=1-PC1

(11)

RSEI=(RSEI0-RSEI0_min)/(RSEI0_max-RSEI0_min)

(12)

式中：RSEI0為RSEI初始值；RSEI0_max，RSEI0_min分別為RSEI初始值的最大值和最小值。

1.3 生態環境質量變化分析方法

為了能直觀地反映玉溪市生態環境質量的空間分布及其變化情況，基于已有的分級標準[20]，將4期RSEI值以0.2為間隔劃分為差(0～0.2)、較差(0.2～0.4)、中(0.4～0.6)、良(0.6～0.8)、優(0.8～1.0)5個等級。并在此基礎上，參考《生態環境狀況評價技術規范》[21]中的生態質量變化分級標準，并結合本研究實際情況，對各時間段的RSEI進行差值處理，將變化類型分為顯著變差(-1，-0.3]、中等變差(-0.3，-0.15]、輕微變差(-0.15，-0.05]、基本不變(-0.05，0.05]、輕微變好(0.05，0.15]、中等變好(0.15，0.3]和顯著變好(0.3，1]7個等級。

2 結果與分析

2.1 玉溪市生態環境質量時空變化

根據上述公式計算綠度、濕度、干度、熱度及RSEI結果可分析玉溪市生態環境質量的變化情況(圖1)。在時間尺度上，2005—2020年玉溪市綠度指標NDVI和濕度指標Wet均呈現先下降后持續增長的趨勢，2020年NDVI平均值高達0.79，植被覆蓋狀況顯著改善；干度指標NDBSI呈上升—下降—上升的波動趨勢，但干度指標均值總體下降；熱度指標LST波動趨勢與RSEI呈反比，2015年出現低值0.31。16 a間玉溪市生態環境質量呈現出下降—上升—下降的趨勢，呈“S”型波動，2010年遙感生態指數達到最低點，生態環境質量相比2005年下降10.5%，與柳德江等[22]利用生態足跡分析方法研究玉溪市2000—2009年生態承載力動態變化結果相比，生態環境處于不安全狀態具有相似性。

圖1 2005-2020年單一指標和RSEI均值

為進一步驗證本文計算的各項指標的精度，本文選取2005年、2010年、2015年玉溪市年降水量和年平均氣溫(圖2)。2005—2015年玉溪市年平均氣溫呈倒“U”型波動，從17.76℃上升到17.9℃，年降水量呈先下降后上升的趨勢，由2005年的852.3 mm上升到2015年的938.7 mm。由此看出，2005—2015年玉溪市年平均氣溫與熱度指標LST、年降水量與濕度指標Wet變化趨勢基本一致。《玉溪市土地利用總體規劃(2006—2020年)》[23]中提到，玉溪市2006—2020年農用地面積增長473.61 km2，其中林地面積占58.3%，說明玉溪市植被覆蓋率有所上升，這與本文綠度指標NDVI變化規律基本一致；新增建設用地89.67 km2，但自然保留地面積下降563.28 km2，說明建設用地小面積增加的同時自然保留地大面積減少，側面反映出建筑指數IBI的小幅增加和裸土指數SI大幅下降，最終導致干度指標NDBSI小幅度下降，這與本文計算結果基本吻合。

圖2 2005-2015年玉溪市年平均氣溫與年降水量

由表2可知，從整體上來看，2005—2020年玉溪市的RSEI等級主要以中和良為主，不同等級所占比例分別為40.65%，48.64%，38.83%，42.61%和46.78%，33.96%，49.81%，40.97%，尤其在2015年兩者占比之和高達88.64%，差和優的占比較小，因此玉溪市的生態環境質量處于中等狀態；從單一年份來看，2005年和2015年生態環境狀況較好，優、良、中占比之和高達90%以上，差和較差占比很小，分別為0.06%,6.46%和0.01%，4.6%。2010年較差和中所占比例達到最高，分別為16.67%和48.64%，生態環境狀況相對較差。2020年，差和優占比仍然較低，中占比適中，良所占面積下降較多；從變化情況來看，2005—2020年，差所占比例呈現上升—下降—上升的趨勢，所占面積總體上升，但比例不大；較差和中所占比例同樣呈現上升—下降—上升的趨勢，但比例較大且均在上升，上升幅度分別為6.83%和1.96%；然而良和優所占比例呈現出與中和較差等級相反的變化趨勢，所占面積分別減少了857.75 km2和448.68 km2，說明RSEI等級由良和優向中和較差等級轉移。綜上所述，玉溪市在快速發展城市化進程中對生態環境的保護力度不夠，導致生態環境質量有所下降。

表2 玉溪市不同時期的生態等級面積及比例

從空間分布格局看(圖3)，RSEI等級為差和較差的區域主要分布在玉溪市的西南部，即元江縣境內。元江縣是云南三大火爐之一，也是我國最為典型的干熱河谷，常年高溫少雨，水土流失嚴重，是導致生態環境質量較差的主要原因；而等級為優的區域主要分布在哀牢山，生態環境質量較好，其主要原因是哀牢山為國家級自然保護區，其森林覆蓋率高達85.1%，生物種類繁多，生態系統較為穩定。RSEI等級為中和良的區域在全市境內均有分布，且分布面積較廣。2005—2010年，RSEI等級為優和良的區域顯著減少，等級為中和較差的區域明顯增多，生態環境急劇下降，其主要原因是2010年大旱，降雨減少，溫度上升，造成某些地區植被大面積死亡。2010—2015年，RSEI等級為差、較差和中的區域向等級為優和良轉移，說明生態環境質量得到明顯改善。2015—2020年，生態環境質量變化呈現出與2010—2015年相反的趨勢，玉溪市生態環境質量出現局部惡化，北部和西南部地區尤為明顯。總體上來看，16 a來玉溪市RSEI等級為優和良的區域減少，等級為中、較差和差的區域增多，研究區生態環境質量略有所下降。《玉溪市土地利用總體規劃(2006—2020年)》[23]指出，2006—2020年玉溪市新增建設用地8 967 hm2，大面積建筑用地的增加是生態環境退化的主要原因之一。

圖3 2005-2020年玉溪市RSEI等級分布

2.2 玉溪市生態環境質量的差值分析

由表3可以看出，2005—2010年玉溪市生態環境狀況變好的面積為454.39 km2，占總面積的3.08%，而生態環境狀況變差的面積為9 490.87 km2，占總面積的64.44%，其中，以降低1個等級為主。由此可見，玉溪市在2005—2010年生態環境質量有所下降，部分地區生態環境遭到了一定的破壞，因此需在治理生態環境質量差和較差區域的同時應該兼顧對生態環境的保護；2010—2015年，生態環境狀況變好的面積為10 360.68 km2，占總面積的70.34%，其中，以增加一個等級為主，變差的面積為736.92 km2，占總面積的5%。與前一階段相比，變好面積增加，變差面積減小，生態環境質量呈現持續好轉態勢。說明玉溪市在城市化進程中對生態環境的保護越來越重視，并且取得了一定的成效；2015—2020年，生態環境狀況變好的面積為1 261.32 km2，占總面積的8.57%，變差的面積為7 437.89，占總面積的50.54%，其中下降一個等級的占總面積41.27%，生態環境狀況出現了大面積的小幅降低。總的來說，玉溪市生態環境質量2005—2020年呈現出“下降—上升—下降”的趨勢，總體生態環境質量小幅度下降。

表3 2005-2020年玉溪市生態環境質量等級變化

從空間變化情況看(圖4)，2005—2010年玉溪市生態環境質量呈顯著下降趨勢，全市生態環境質量呈不同程度退化，但東部及西南部退化尤為明顯；2010—2015年，玉溪市生態環境得到了很大改善，但撫仙湖、星云湖、杞麓湖三湖流域及紅塔區生態環境質量出現小面積退化；2015—2020年，玉溪市生態環境質量略微下降，不變區域面積較大，顯著變差區域主要集中在玉溪市西北部及東部三湖流域。總的來看，玉溪市2005—2020年生態環境質量略微下降，變差的區域超過了總面積的40%，主要分布在東部三湖流域、新平縣西北部及紅塔區，玉溪市中部和西南部生態環境質量有所改善。《玉溪市城市總體規劃(2011—2030)》[24]明確指出玉溪市七縣兩區的發展規劃，城市化發展是必然趨勢，不透水面面積的增加導致了生態環境的惡化。

圖4 2005-2020年玉溪市生態環境變化圖

2.3 討 論

2.3.1 遙感生態指數敏感性分析 表4為各指標與遙感生態指數之間的相關性。由表4可以看出，2005—2020年，NDVI，WET，NDBSI，LST之間平均相關度最高的是干度指標NDBSI，4個年份的均值為0.64；平均相關度最低的是熱度指標LST，4個年份的均值為0.39。4個年份的RSEI與4個指標的相關系數均值為0.77，比單指標相關度最高的干度分量高0.15，比最低的熱度分量高0.38，比4個指標的平均值(0.52)高0.25。由此可見，RSEI與各指標之間敏感性較強，可構建RSEI模型來綜合反映玉溪市生態環境狀況。

表4 RSEI與各指標的相關系數矩陣

2.3.2 遙感生態指數適用性分析 為了分析各年份各指標參數與RSEI的關系，以RSEI為因變量，以NDVI，WET，NDBSI，LST為自變量進行逐步回歸分析，建立關系模型。本文采用3 km×3 km網格貫穿全影像的采樣方法，每幅影像采集10 000個樣點，足夠多的樣點可以避免少量樣點所帶來結果的不確定性。以下是4個年份的回歸模型(模型均通過了1%的顯著性檢驗)：

RSEI2005=0.4559x1+0.5083x2-0.3041x3-

0.3967x4+0.2674 (R2=0.987)

(13)

RSEI2010=0.3890x1+0.4665x2-0.3070x3-

0.2285x4+0.2521 (R2=0.997)

(14)

RSEI2015=0.6096x1+0.4256x2-0.3776x3-

0.4568x4+0.1871 (R2=1.000)

(15)

RSEI2020=0.6335x1+0.3108x2-0.0969x3-

0.6835x4+0.2789 (R2=1.000)

(16)

式中：x1，x2，x3，x4分別代表NDVI，WET，NDBSI，LST的值。

從各年份回歸模型中回歸系數的絕對值可以看出，NDVI對遙感生態指數的貢獻度最大，其次是WET，LST，NDBSI。其中NDVI和WET系數為正，說明對RSEI起正向作用，NDBSI和LST系數為負，說明對RSEI起負向作用。在逐年的回歸模型中，正向指標中NDVI系數逐年增加，說明植被覆蓋在生態質量的提升中愈發重要，而WET所表現出的影響力相對較弱。負向指標中，LST的絕對值大于NDBSI的絕對值，說明LST對生態質量的抑制更為明顯，側面反映出地表溫度的上升對生態環境質量的破壞程度越來越大。總的來說，NDVI系數在回歸模型中所占權重最大，說明玉溪市封山育林、植樹造林、退耕還林、退耕還草等政策實施結果較為顯著。

為了驗證上述回歸模型的可靠性，以2020年10 000個數據樣點為例，構建各指標的三維散點空間分布圖來考察各指標與RSEI的關系(圖5)。從左圖正向指標NDVI，WET的三維空間分布圖來看，RSEI高值區主要分布在植被覆蓋度較高且水分條件好的區域，說明植被覆蓋的增加以及充足的水分對生態環境質量的改善效果明顯；而右圖負向指標NDBSI，LST的三維空間分布表明生態環境質量隨NDBSI，LST的增加而逐漸下降，RSEI低值區主要集中在高密度建筑區和高地表溫度區。綜合來看，該結果與上述回歸模型結果相吻合，模型的適用性較強。

圖5 玉溪市生態環境質量三維散點特征

3 結 論

本文基于遙感影像數據采用主成分分析法集成綠度、濕度、干度、熱度4個指標構建RSEI模型，對玉溪市2005—2020年生態質量進行監測和評價，結果表明：

(1) RSEI回歸模型能較好地反映玉溪市生態環境質量時空變化特征，其中NDVI和WET對生態環境質量起正向作用，NDBSI和LST起負向作用。其中，NDVI系數的絕對值最大，說明植被覆蓋是玉溪市生態環境質量重要的影響因子。

(2) 2005—2020年，玉溪市生態環境質量呈現“下降—上升—下降”的趨勢，呈“S”型波動，RSEI平均值由0.605下降到0.568，生態環境質量差和較差的區域面積共增加了1 014.05 km2，而優和良的區域面積共減少了1 306.43 km2，生態環境質量小幅度下降，但總體生態環境質量處于中等水平。

(3) 2005—2020年，玉溪市生態環境質量退化區域面積大于改善區域面積，生態環境質量變差的面積為6 255.35 km2，占總面積的42.51%，變好的面積為2 514.26 km2，占總面積的17.08%，生態等級變化均以變化1個等級為主。

(4) 在空間格局方面，玉溪市生態環境質量較差的區域主要分布在玉溪市元江干熱河谷，生態質量較好的區域除元江干熱河谷及建城區外均有分布，但最好的位于哀牢山。2005—2020年玉溪市中部和西南部生態環境質量有所改善，但西北部和東部三湖流域及紅塔區生態環境質量均出現退化。

研究期間，生態環境質量小幅度下降，生態建設和保護還需進一步提高。城市化進程應合理配置土地資源，優化城市空間布局，提高植被覆蓋度。三湖流域內加快推進退田、退塘、退人、退房、還湖、還水、還濕地及生態濕地建設，流域內部湖周邊地區，應合理規劃綠化區域、完善建城區、工廠等污水處理系統，統籌推進“三湖”徑流區山水林田湖草系統治理。此外，還應該加強居民生態環境保護意識，優化生態環境，實現人與自然和諧共生。

本文運用遙感生態指數來監測與評價玉溪市生態環境質量，雖完全依賴遙感數據反演可避免人為因素造成的影響，可全方位、可視化及長時間序列的反映玉溪市近16 a來生態環境質量的變化，可為玉溪市生態環境的保護和治理提供科學依據，但仍存在不足之處：由于研究區范圍較大，所涉影像較多，難以獲取高分辨率、無云且月份相對集中的遙感影像數據；時間跨度較大，忽略了年份之間的細微變化，應縮短時間步長更好地分析生態環境質量的細微變化；生態系統的形成和發展受人為因素與自然因素的影響，應結合多種影響因素共同分析。后期的研究中應根據當前區域生態系統的復雜性，選擇更高精度的遙感影像數據，縮短時間步長，結合多種生態影響因素，優化生態評價模型，更好地對研究區生態環境質量進行監測與評價。