M-4高速公路Shorkot-Khanewal段生態環境與社會經濟監測分析

高許淼，鄔明權，賈戰海，牛錚，蔣瑜

(1.中國科學院空天信息創新研究院，北京 100094；2.中國科學院大學，北京 100049；3.四川省地質工程勘察院集團有限公司，成都 610072；4.湘潭大學 土木工程與力學學院，湖南 湘潭 411105)

0 引言

基礎設施的互聯互通是“一帶一路”倡議中優先考慮與建設的領域。過去幾年，中國企業在“一帶一路”沿線區域投資建設的工程項目達到3 120個，其中承建的高速公路已達到101條。基礎設施的建設促進了沿線國家的長遠發展和民生改善，提高了該區域經濟環境的發展水平[1]。但是公路的修建往往占用了耕地、林地、草地等土地利用類型，給當地的生態環境帶來挑戰。因此要加大公路工程建設對周邊環境的分析力度[2]。王橋等[3]提出用環境減災衛星監測地區生態環境，通過環境減災衛星和超光譜成像儀對水體環境進行監測；呂廣亮[4]開展了高速公路建設對生態環境的沖突分析，指出高速公路建設對植被生態的影響，但缺乏一定的數據支撐；李德仁等[5]從夜間遙感影像燈光變化量方面評估“一帶一路”沿線國家和地區的經濟社會發展情況。以上均為從單一方面研究工程建設對生態環境和地區經濟發展帶來的影響，鮮有通過綜合性的指標評估高速公路的修建對當地產生的影響。

巴基斯坦M-4高速公路Shorkot-Khanewal段為亞洲基礎設施投資銀行敲定的第一個聯合融資工程項目，故該項目受到各方廣泛關注。本文基于Landsat 8遙感衛星影像、NPP-VIIRS夜間遙感影像、高分辨率遙感影像以及Worldpop人口格網等數據，利用植被覆蓋度、生態資源分類、夜間燈光值、建筑物面積以及人口數，從生態、經濟兩方面綜合評價巴基斯坦M-4高速公路Shorkot-Khanewal段帶來的影響。本研究可為闡明中國“一帶一路”區域在建和待建工程的社會經濟影響提供方法，為加強中國“一帶一路”區域在建和待建工程的生態環境保護提供更加科學的指導。

1 研究區和數據

1.1 M-4高速公路Shorkot-Khanewal段概況

巴基斯坦M-4高速公路Shorkot-Khanewal段位于巴基斯坦境內，全長64 km，為四車道、高等級通道控制的國家高速公路。該項目道路施工工程內容主要包括土方工程、瀝青混凝土路面、橋梁施工、交叉結構(地下通道和管道涵洞)、立交橋、收費廣場和服務區域，以及路邊改善和安全工程等。

1.2 數據及預處理

本文利用了Landsat 8遙感衛星影像、NPP-VIIRS夜光遙感影像、高分辨率遙感影像以及Worldpop人口空間格網數據。Landsat 8遙感衛星是美國陸地衛星計劃的系列衛星之一，截至目前該計劃共發射Landsat 1至Landsat 9共9組衛星。由于該系列衛星時間跨度久，數據質量好，已經被廣泛應用于農業、林業、空間規劃、生態監測、土地利用分類制圖、全球變化分析等眾多研究領域。Landsat 8遙感衛星發射于2013年，至今仍在服役，共有兩組傳感器11個波段，其中全色波段分辨率15 m，可以很好地區分植被和無植被特征[6]，除此之外，還有分辨率100 m的熱紅外波段，本文使用的為30 m波段的光譜信息。對Landsat 8影像的預處理主要包括輻射定標、大氣校正[7]等方面。

夜間燈光遙感數據的開發利用始于20世紀70年代，源于美國軍事氣象衛星計劃的線性掃描業務系統。夜光影像數據可通過亮度值反映人類活動情況[8]，目前主流的夜光數據為NPP/VIIRS和DMSP/OLS。DMSP/OLS數據空間分辨率為1 000 m，影像時間覆蓋1992—2013年。其傳感器獲取的夜光影像的亮度值范圍僅為0～63，這導致了在燈光亮度較高的區域存在燈光值過飽和問題。此外，DMSP數據由不同年代的衛星拍攝，數據間存在一些差異，需要進行連續性校正。NPP/VIIRS作為第二代夜光影像，在繼承DMSP數據特點的情況下數據質量得到顯著提升。NPP/VIIRS數據不存在過飽和問題，其空間分辨率為500 m，影像時間覆蓋2012年至今。相比于DMSP/OLS數據，NPP/VIIRS數據在各方面的應用效果更好，故本文選擇利用該數據進行相關研究。

Worldpop人口空間格網數據來源于Worldpop項目。該項目啟動于2013年，旨在為中南美洲、非洲和亞洲提供可開放訪問的空間人口數據集，以支持災害響應等應用。該項目通過隨機森林模型生成100 m空間分辨率的人口密度網格預測值[9]，不需要進行預處理。高分辨率遙感影像來源于91衛圖，在本研究中主要應用于土地利用分類中訓練樣本的輔助選取與分類精度驗證。

2 研究方法

本文以我國在巴基斯坦修建的M-4高速公路Shorkot-Khanewal段為例，從社會經濟影響和生態環境影響兩個方面提出了監測和評估方法。生態環境影響從植被覆蓋度、10 km緩沖區土地利用分類、生態占用3個指標評價該路段修建對周圍環境的影響；社會經濟影響從緩沖區內人口分布、新增建筑面積和拆除建筑面積、夜間燈光值三方面評估該高速公路修建的影響。在公路項目的建設周期中，對生態環境的占用最為嚴重，此時的生態占用包括臨時性生態占用與永久性生態占用。為了更好地監測到該項目建設中的臨時性生態占用，對生態環境影響評價部分主要采用項目建設前和建設中的數據。由于在項目建設中會有大量的建設人員聚集在道路兩側，故本文在進行該路段附近人口數據變化的研究時用到了項目建設前、項目建設中與項目建設后三部分的數據。項目建設后的人口數據更能反映項目的建設對人口聚集帶來的影響。

2.1 生態環境現狀遙感監測方法

1)植被覆蓋度(vegetation fractional coverage，VFC)計算方法。歸一化植被指數(normal difference vegetation index，NDVI)通過對遙感圖像的不同波段進行數學運算，增強植被覆蓋信息在遙感影像中的表達，從而可以較為輕松地獲得某區域的植被覆蓋信息。NDVI由來已早，已廣泛應用于植被覆蓋的監測與生態環境的評估中[10]。NDVI可以有效地檢測出植被覆蓋區域的變化[11]。

植被覆蓋度用來反映土地上植被覆蓋的程度，指的是植被面積占土地總面積的比重。其值位于0到1之間，根據研究區域的植被覆蓋度特征，本文將研究區的植被覆蓋度劃分為五級：劣蓋度植被(0～0.2)、低蓋度植被(0.2～0.4)、中蓋度植被(0.4～0.6)、中高蓋度植被(0.6～0.8)和高蓋度植被(0.8～1)。

2)土地利用分類。本文地物分類采用最大似然法，將研究區地物分為6類：水域、草地、林地、耕地、建設用地、未利用土地。最大似然法分類中的樣本選取通過目視解譯高分辨率遙感影像來獲得，從而保證了樣本的準確性。通過這樣的方法，在研究區隨機均勻地選取每種地物類型的70個樣本作為訓練樣本進行監督分類。本文在分類結果圖上對每種地物隨機均勻選取30個樣本，通過高分辨率遙感影像進行分類結果的精度評價。

3)生態占用(ecological footprint)與損失。生態占用最初由生態學家William提出，由于其可以較好地反映人類社會發展中對生態環境的影響，逐漸成為一種在研究人類社會可持續發展中重要的衡量方法[12]。本文基于生態占用這一理論對研究區域公路建設造成的生態損失進行評估。利用 Landsat 8遙感數據，通過監督分類的方法對M-4高速公路Shorkot-Khanewal段沿線10 km緩沖區內的2015年(工程開工前)和2018年(工程開工后)的生態資源分布情況進行分類統計。將研究區生態資源類型劃分為林地、草地、水域、耕地。基于M-4 高速公路Shorkot-Khanewal段路基寬度及施工范圍寬度估算該路段的施工建設占用的該區域生態資源，從而評估該區域的直接與間接生態損失。

2.2 社會經濟影響監測方法

1)夜間燈光結果統計方法。由于夜間燈光影像可以體現人類社會的經濟活動信息，其漸漸成為了衡量社會經濟發展狀況的重要指標[13]，往往夜光越亮的區域經濟越發達。本文利用2013、2015、2018共3個年份的NPP/VIIRS夜光影像數據對研究區內的燈光值增長進行計算。夜間燈光值的增長率(e)的計算如式(1)所示。

(1)

式中：Pa表示較大年份的夜間燈光值；Pb表示較小年份的夜間燈光值。

2)M-4高速公路Shorkot-Khanewal段助力實現可持續發展目標的研究方法。聯合國的193個成員國在2015年共同簽署了聯合國可持續發展目標(sustainable development goals，SDGs)，旨在確保到2030年實現17個宏大的人類可持續發展目標[14]，這些目標主要關乎經濟、社會和資源環境三大領域。M-4高速公路Shorkot-Khanewal段可以助力巴基斯坦實現可持續發展目標SDG9.1.1。SDG9.1.1是指居住在道路2 km之內的農村人口所占比例。目前，該指標只有定義，沒有確切的計算方法和數據產品。針對這一問題，本文基于地球大數據技術，對道路建設中的人口進行監測，通過ArcGIS區域統計分析功能，利用Worldpop人口空間格網數據，計算區域內的人口數量變化。

3 M-4高速公路Shorkot-Khanewal段遙感監測分析結果

3.1 生態環境影響遙感監測結果

1)植被覆蓋度結果。通過對Landsat 8衛星圖像的解譯，計算出2014年10月和2018年9月M-4高速公路Shorkot-Khanewal段10 km緩沖區內的NDVI值，通過植被覆蓋度計算公式得到了緩沖區內的植被覆蓋度情況，從而分析工程施工對當地生態環境狀況的影響。

結果表明，2014年M-4 高速公路Shorkot-Khanewal段緩沖區內的自然環境狀況較好。通過表1可以發現，植被覆蓋度占比最大的區間為0.8～1.0，占比84.69%；其次是0.6～0.8的區間，占比9.41%；植被覆蓋度大于0.4的區域占比為99.26%。

2018年緩沖區內的自然環境狀況基本良好，植被覆蓋度占比最大的區間同樣在0.8～1.0區間，占比為68.39%；植被覆蓋度在0.6～0.8區間的面積占比為8.96%；植被覆蓋度大于0.4的區域面積占比為86.14%。

表1 2014年和2018年不同植被覆蓋度的面積及其占比

經過對比發現，2018年的植被覆蓋度比2014年的植被覆蓋度整體偏低，變化最大的地方主要集中在Shorkot和Khanewal兩個城市和沿線達爾哈爾市，偏低的主要原因是由于城鎮經濟的不斷發展、住房面積的增加和人口增長導致的。2014年植被覆蓋度主要集中在0.8～1.0區間，面積為1 394.48 km2，占比為84.69%，比2018年高16.3%。在0～0.6區間內，2018年植被覆蓋度比2014年高。

2)10 km緩沖區土地利用分類結果。M-4 高速公路Shorkot-Khanewal段開工前，公路沿線主要生態資源類型為草地資源和耕地資源，二者在空間上呈現交錯分布的狀態。如表2所示，二者面積分別為950.36 km2、343.78 km2，分別占緩沖區內總面積的58.00%、20.98%；林地資源分布較少，面積僅有18.82 km2，占緩沖區內總面積的1.15%。開工建設后截至2018年，草地資源迅速減少，建設用地和林地資源大幅度增加，其中草地資源由原來的343.78 km2減少為73.07 km2，建設用地由原來的210.25 km2增加到現在的436.14 km2。

表2 2015年和2018年M-4 Shorkot-Khanewal段高速公路沿線10 km緩沖區生態資源狀況

3)路基生態占用與損失分析結果。在監測分析路基生態占用與損失時，本文將生態損失分為兩類。其中建設公路路基所占用的生態資源被認為是無法修復的損失，即永久性生態損失；除永久性生態損失以外，其他施工占用造成的生態損失在項目完工后可以修復，即為臨時性生態損失。如表3所示，通過本文監測分析得出截至2018年2月，M-4高速公路Shorkot-Khanewal段建設一共使得林地資源永久性生態損失約0.03 km2，僅占10 km緩沖區內林地資源總面積的0.16%；使得草地資源永久性生態損失面積約1.03 km2，僅占10 km緩沖區內草地資源總面積的0.3%；使得耕地資源永久性生態損失面積約2.02 km2，僅占10 km緩沖區內耕地資源總面積的0.21%。三類資源中，耕地資源的永久性生態損失面積最大，但占比較小；林地資源的永久性生態損失占比最小，占比不足0.2%。平均每公里的生態占用面積為0.176 km2，其中，臨時生態占用面積為0.128 km2。因此，M-4 高速公路Shorkot-Khanewal段建設對當地自然生態環境的影響極小，沒有對當地自然生態環境整體格局造成破壞性擾動。

表3 路基生態占用與損失分析結果

4)精度評定。本部分主要對M-4高速公路Shorkot-Khanewal段土地利用分類結果進行精度評定。在土地利用分類結果圖中隨機均勻選取各類地物30個樣本點，通過高分辨率遙感影像目視判別分類的準確性，最后得到混淆矩陣如表4所示。計算得到分類的總體精度為92.2%，Kappa系數為0.91，分類精度較高。

表4 土地利用分類結果混淆矩陣

3.2 社會經濟影響監測結果

1)該路段10 km緩沖區內燈光值監測分析結果。M-4高速公路Shorkot-Khanewal段大部分區域燈光值位于0～5之間，整體來說燈光值普遍較高。其中公路兩端的哈內瓦爾市和紹爾果德市，以及處于公路沿線的達爾哈爾市燈光值最高。2013年1月M-4高速公路Shorkot-Khanewal段10 km緩沖區內燈光值高于7的區域面積有6.4 km2，到2015年燈光值高于7的面積增加至6.6 km2。如表5所示，2013—2015年大于7的區域面積增加幅度為3.13%，年平均增量為0.06 km2。從燈光值增長率的角度分析，M-4 高速公路Shorkot-Khanewal段10 km緩沖區內，增長率大于90%的區域主要分布在哈內瓦爾市、紹爾果德市和沿線的達爾哈爾市。增長率為負值的區域的面積較大，有156.94 km2，增長率為正值的總面積為390.52 km2。其中，面積最大的增長率區間為0～30%，面積為124.9 km2；其次為增長率區間為-30%～0的區域，面積為109.21 km2。2015—2018年燈光值的增長率發生了變化，增長率為負值的區域的年均面積大幅度減少到39.51 km2，增長率為正值的年均面積為371.1 km2。

表5 M-4 Shorkot-Khanewal段高速公路緩沖區內燈光值的增長率及相應面積

2)M-4高速公路Shorkot-Khanewal段助力實現可持續發展目標結果。拆遷和新增住宅面積的統計主要是根據遙感影像的對比發現[15]。通過遙感衛星解譯發現，M-4高速公路Shorkot-Khanewal段的修建促進了當地經濟的發展，工程建設后公路1 km緩沖區內建筑面積明顯增加。2016年至2018年2月，監測到高速公路1 km緩沖區兩旁新增建筑物面積為171 812 m2。同時解譯發現截至2018年2月，高速公路1 km緩沖區內原有建筑物面積為3 745 713 m2，現有建筑物面積為3 811 819 m2。此外，農村建筑物面積較大，為3 224 821 m2，所占比重為84.6%，城鎮建筑物面積較小，為586 999 m2，所占比重為15.4%。

人口數統計采用Worldpop人口柵格數據。本文發現隨著年份的增加，人口數也在不斷地發生變化，其中高速公路附近最大的城市木爾坦，人口增加較為明顯。表6顯示了2016—2019年巴基斯坦總人口數變化(前4行)與M-4高速公路2 km緩沖區內人口變化(后4行)。從表中可知，巴基斯坦人口數從2016年的147 623 869人增加到2019年的157 349 489人，道路2 km緩沖區內的人口數從2016年的141 895人增加到2019年的151 381人，新增居民9 486人。

表6 巴基斯坦及M-4高速公路2 km緩沖區建設前、建設中和建設后人口分統計表

4 結束語

本文從社會經濟和生態環境兩個方面綜合評價了我國在巴基斯坦修建的M-4高速公路Shorkot-Khanewal段產生的影響，提出的監測和評估方法可為相關研究提供方法借鑒。本文的主要結論如下。

1)M-4高速公路Shorkot-Khanewal段的修建考慮了對生態環境的保護，植被覆蓋度變化較小；平均每公里的生態占用面積為0.176 km2，臨時生態占用面積為0.128 km2。這樣低數值的生態占用對該路段區域自然生態環境的影響極小，不會對當地的自然生態環境整體格局造成破壞性擾動。

2)夜間燈光值監測分析結果表明，該路段修建對經濟發展具有促進作用。在將燈光值大于7的區域劃定為經濟高度發展區的情況下，2013年該路段10 km緩沖區內燈光值高于7的面積為6.4 km2，2015年高于7的面積為6.6 km2，2018年這一面積增加至9.4 km2，增幅依次為3.13%和42.42%。沿線節點城鎮同樣增長明顯，2013—2015年燈光值的増長率最大區間在0～30%，年均增長面積為124.9 km2；2015—2018年燈光值的増長率最大區間在90%～120%，年均增長面積為108.43 km2。

3)M-4高速公路Shorkot-Khanewal段可以助力巴基斯坦實現可持續發展目標SDG9.1.1。監測結果表明，該路段1 km緩沖區新增建筑物面積為171 812 m2，2 km緩沖區內新增居民人口為9 486人。