王志杰,代 磊

貴州大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院, 貴陽 550025

生態(tài)環(huán)境是人類生存的基本保障和社會(huì)發(fā)展的物質(zhì)基礎(chǔ),隨著社會(huì)的發(fā)展,人類活動(dòng)與生態(tài)環(huán)境的關(guān)系日益密切,由此也給全球生態(tài)系統(tǒng)造成了很大破壞,生態(tài)環(huán)境問題日趨嚴(yán)重[1]。特別是近年來快速城市化發(fā)展,加速了人類活動(dòng)對(duì)地表環(huán)境造成的破壞程度,導(dǎo)致城市生態(tài)環(huán)境問題日益凸顯,嚴(yán)重威脅城市生態(tài)安全[2- 3]。因此,科學(xué)監(jiān)測和評(píng)價(jià)人類活動(dòng)對(duì)城市生態(tài)環(huán)境狀況的影響及其時(shí)空變化,并針對(duì)其關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素,優(yōu)化國土空間格局,已成為保護(hù)生態(tài)環(huán)境的重要手段和熱點(diǎn)研究內(nèi)容,對(duì)于協(xié)調(diào)人類活動(dòng)與生態(tài)環(huán)境的關(guān)系,促進(jìn)人與自然和諧,推動(dòng)社會(huì)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義[4]。

近年來,利用遙感技術(shù)對(duì)生態(tài)系統(tǒng)進(jìn)行監(jiān)測和評(píng)價(jià)以成為生態(tài)遙感領(lǐng)域的重要組成部分[4]。如利用歸一化植被指數(shù)進(jìn)行植被覆蓋度變化的監(jiān)測[5]、利用水體指數(shù)進(jìn)行水環(huán)境評(píng)估[6]、以及利用熱紅外遙感地表溫度反演評(píng)價(jià)城市熱環(huán)境問題[7-8]等等,也有學(xué)者基于壓力-狀態(tài)-響應(yīng)模型[9]、綜合指數(shù)法[10]、模糊評(píng)價(jià)法[11]、生態(tài)環(huán)境狀況指數(shù)[12]等眾多方法進(jìn)行生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的評(píng)價(jià)。但單一的遙感指數(shù)往往不能完全反應(yīng)區(qū)域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量狀況[4,13],而綜合評(píng)價(jià)方法也存在指標(biāo)選取和權(quán)重分配的主觀性和隨意性,或部分指標(biāo)代表性不強(qiáng)、適用范圍受限、評(píng)價(jià)結(jié)果難以實(shí)現(xiàn)空間可視化等問題[14]。2013年,徐涵秋[4,13]利用主成分分析技術(shù)集成了反映生態(tài)環(huán)境最直觀的、以自然因子為主的綠度、濕度、熱度和干度4個(gè)因子所建立的遙感生態(tài)指數(shù)(Remote Sensing Ecological Index,RSEI),因具有指標(biāo)獲取的便利性、評(píng)價(jià)過程的快捷性、評(píng)價(jià)結(jié)果的客觀可靠性、以及生態(tài)質(zhì)量時(shí)空分析的可視化等優(yōu)點(diǎn),已被廣泛應(yīng)用于城市[15]、濕地[16]、礦區(qū)[17]、自然保護(hù)區(qū)[14,18]等的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量狀況評(píng)價(jià),但運(yùn)用遙感和GIS技術(shù)開展喀斯特地區(qū)生態(tài)環(huán)境狀況評(píng)價(jià)的研究報(bào)道鮮見。

黔中地區(qū)的貴陽市花溪區(qū)地處我國西南喀斯特山區(qū)腹地,屬國家級(jí)生態(tài)示范區(qū)和首批國家全域旅游示范區(qū),具有自然生態(tài)環(huán)境優(yōu)良和生態(tài)脆弱的雙重特征。長期以來,城市發(fā)展水平與國內(nèi)發(fā)達(dá)城市相比較為落后,城市擴(kuò)張和經(jīng)濟(jì)發(fā)展一度成為縮小差距的主要途徑[19]。有研究表明,21世紀(jì)以來,花溪區(qū)成為貴陽市城市化及經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的典型區(qū),并隨著城市化進(jìn)程不斷加快,導(dǎo)致城市土地利用景觀格局發(fā)生劇烈變化,城市建設(shè)用地面積激增,原有的喀斯特自然景觀被不斷蠶食、割裂或包圍,城市化快速發(fā)展給生態(tài)環(huán)境帶來的促進(jìn)作用有限,并且脆弱的喀斯特生態(tài)環(huán)境與有限的資源也難以承受城市化快速發(fā)展帶來的壓力[20- 21]。因此,如何協(xié)調(diào)好生態(tài)環(huán)境保護(hù)建設(shè)和城市發(fā)展的關(guān)系成為當(dāng)前喀斯特山地城市生態(tài)學(xué)和景觀生態(tài)學(xué)亟待解決的科學(xué)問題。近年來,在貴州省大生態(tài)戰(zhàn)略行動(dòng)的指導(dǎo)下,花溪區(qū)通過裸地綜合整治和林地建設(shè)等一系列生態(tài)環(huán)境保護(hù)與建設(shè)工程先后實(shí)施,植被覆蓋得到顯著提高,林地面積也得到極大提高[22]。當(dāng)前,運(yùn)用遙感和GIS技術(shù)開展土地利用變化對(duì)生態(tài)環(huán)境的影響及生態(tài)效應(yīng)評(píng)價(jià)已引起了學(xué)者們的廣泛關(guān)注,如張文強(qiáng)等[23]運(yùn)用RSEI指數(shù)對(duì)晉西南黃土高原區(qū)生態(tài)恢復(fù)導(dǎo)致的植被覆蓋變化的生態(tài)效應(yīng)進(jìn)行了評(píng)價(jià)；施婷婷等[24]對(duì)福建省敖江流域貴安開發(fā)區(qū)項(xiàng)目開發(fā)建設(shè)引發(fā)的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變化進(jìn)行了系統(tǒng)評(píng)價(jià),得出建設(shè)用地的增長造成區(qū)域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量顯著下降,并且建筑用地面積比例每增加10%,其RSEI值將下降0.041的研究成果。然而,在喀斯特地區(qū)的研究主要體現(xiàn)在喀斯特山地城市擴(kuò)張過程與驅(qū)動(dòng)機(jī)制[25-26],以及由此導(dǎo)致的城市土地利用變化及其對(duì)生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)[27]、生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的影響[28]等方面,蔡振饒等[19]運(yùn)用協(xié)調(diào)發(fā)展度模型揭示了黔中喀斯特城市化與生態(tài)環(huán)境耦合協(xié)調(diào)的演化軌跡,關(guān)于科學(xué)客觀地評(píng)價(jià)城市土地利用變化對(duì)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的影響,揭示土地利用變化的生態(tài)效應(yīng)依然是喀斯特山地城市相關(guān)研究的薄弱點(diǎn)。尤其是,在當(dāng)前生態(tài)文明示范城市建設(shè)和快速城市化發(fā)展的雙重驅(qū)動(dòng)下,喀斯特山地城市土地利用格局發(fā)生什么樣的變化？對(duì)生態(tài)環(huán)境狀況產(chǎn)生什么樣的影響？這些科學(xué)問題的解析對(duì)于優(yōu)化黔中喀斯特山地城市國土空間格局,推動(dòng)生態(tài)文明城市建設(shè)具有重要的科學(xué)和現(xiàn)實(shí)意義。

本文以黔中喀斯特山地貴陽市城市化快速發(fā)展和生態(tài)環(huán)境優(yōu)勢突出且二者矛盾突出的典型區(qū)——花溪區(qū)為研究對(duì)象,以2013年和2018年Landsat遙感影像為主要數(shù)據(jù)源,運(yùn)用遙感和GIS技術(shù),在系統(tǒng)分析2013—2018年花溪區(qū)土地利用/覆被格局時(shí)空變化特征的基礎(chǔ)上,利用RSEI模型,評(píng)價(jià)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的時(shí)空特征與變化規(guī)律,剖析土地利用/覆被變化對(duì)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的影響,揭示土地利用/覆被變化的生態(tài)效應(yīng),以期為喀斯特山地城市生態(tài)環(huán)境保護(hù)與改善、城市國土空間格局優(yōu)化和生態(tài)文明城市建設(shè)提供科學(xué)依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

圖1 研究區(qū)示意圖Fig.1 Schematic diagram of study area

貴陽市花溪區(qū)(東經(jīng)106°27′—106°52′,北緯26°11′—26°34′),地處黔中腹地,位于貴陽市南部,國土面積825.26 km2,屬云貴高原苗嶺山脈中段,貴州高原的第二臺(tái)階上,長江流域和珠江流域的分水嶺帶,地勢呈明顯的東西高、中間低特征。東南部最高,海拔1400 m以上,中部海拔在1100 m左右。全區(qū)地貌以山地和丘陵為主,剝蝕丘陵與盆地、谷地、洼地相間,地貌破碎。氣候類型屬于亞熱帶濕潤溫和型氣候,冬無嚴(yán)寒,夏無酷熱,無霜期長,雨量充沛,濕度較大,年平均氣溫為14.9℃,無霜期平均246 d,年降雨量1178.3 mm,空氣優(yōu)良天數(shù)341 d?；ㄏ獏^(qū)也是貴陽市重要的水源保護(hù)區(qū),區(qū)內(nèi)有大小河流51條、總長390 km,松柏山水庫、花溪水庫兩座中型水庫總庫容達(dá)7140萬m3。2000年貴州省全面啟動(dòng)天然林保護(hù)工程,加之貴陽環(huán)城林帶生態(tài)防護(hù)林建設(shè)的需要,花溪區(qū)成為天然林保護(hù)工程實(shí)施的重點(diǎn)地區(qū),森林覆蓋率達(dá)41.53%。

1.2 數(shù)據(jù)源與數(shù)據(jù)預(yù)處理

采用Landsat遙感影像為主要數(shù)據(jù)源,分別為2013年4月14日Landsat 7 ETM+影像和2018年3月3日Landsat 8 OLI影像,影像行列號(hào)為127/42,空間分辨率為30 m×30 m,影像時(shí)相基本一致,含云量均小于1%,圖像質(zhì)量好,避免了因影像時(shí)相差異對(duì)處理結(jié)果造成的影響,保證了數(shù)據(jù)的一致性和結(jié)果的可比性,兩期影像均來源于地理空間數(shù)據(jù)云網(wǎng)站(http://www.gscloud.cn/)。基于ENVI 5.3軟件平臺(tái)對(duì)獲取的原始遙感影像進(jìn)行幾何校正、輻射定標(biāo)、大氣校正、裁剪等預(yù)處理操作。其中:幾何校正以研究區(qū)1 ∶1萬地形圖為參照,運(yùn)用二次多項(xiàng)式校正法進(jìn)行校正,校正中誤差(RMS)小于1個(gè)像元；通過輻射定標(biāo)將像元灰度值(DN)轉(zhuǎn)換為輻射亮度值；采用FLAASH大氣校正模塊進(jìn)行大氣校正,以消除因大氣、光照等引起的輻射畸變。

1.3 研究方法

1.3.1土地利用/覆被類型解譯

依據(jù)全國土地利用現(xiàn)狀分類標(biāo)準(zhǔn)(GB/T21010—2017),結(jié)合研究區(qū)土地利用現(xiàn)狀特征,基于ENVI 5.3軟件平臺(tái),采用支持向量機(jī)法(Support Vector Machine,SVM)監(jiān)督分類方法,將研究區(qū)土地利用/覆被類型劃分為林地、灌木地、草地、建設(shè)用地、水體、耕地和未利用地7類,得到研究區(qū)2013年和2018年土地利用/覆被類型空間分布圖(圖2),并對(duì)分類結(jié)果依據(jù)野外實(shí)地驗(yàn)證點(diǎn)進(jìn)行分類精度評(píng)價(jià),兩期影像監(jiān)督分類結(jié)果的各類型分類精度和總體精度均達(dá)到90%以上,kappa系數(shù)在0.85以上,分類結(jié)果精度滿足研究需求。

1.3.2遙感生態(tài)指數(shù)計(jì)算

遙感生態(tài)指數(shù)(RSEI)集成了綠度、濕度、干度和熱度4個(gè)指標(biāo)因子來衡量生態(tài)環(huán)境質(zhì)量,分別對(duì)應(yīng)歸一化植被指數(shù)、遙感影像濕度分量、干度指數(shù)和地表溫度,并且具有指標(biāo)獲取的便利性、評(píng)價(jià)過程的快捷性、評(píng)價(jià)結(jié)果的客觀可靠性、以及生態(tài)質(zhì)量時(shí)空分析的可視化等特點(diǎn)[4,13],本研究采用遙感生態(tài)指數(shù)進(jìn)行研究區(qū)生態(tài)質(zhì)量動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)。各指標(biāo)的計(jì)算方法如下:

(1)綠度指標(biāo)

遙感生態(tài)指數(shù)選用歸一化植被指數(shù)(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)來代表綠度指標(biāo),計(jì)算公式為:

(1)

式中,ρNIR為近紅外波段地表反射率,ρred為紅光波段地表反射率。

(2)濕度指標(biāo)

濕度指標(biāo)采用生態(tài)監(jiān)測中廣泛應(yīng)用的纓帽變換濕度分量來衡量,其與植被和土壤的濕度緊密相關(guān)。Landsat 7 ETM和Landsat 8 OLI遙感影像的表達(dá)式分別為:

WETETM=0.1509ρblue+0.1973ρgreen+0.3279ρred+0.3406ρNIR-0.7112ρSWIR1-0.4272ρSWIR2

(2)

WETOLI=0.1511ρblue+0.1972ρgreen+0.3283ρred+0.3407ρNIR-0.7117ρSWIR1-0.4559ρSWIR2

(3)

式中,ρblue、ρgreen、ρred、ρNIR、ρSWIR1和ρSWIR2分別為ETM遙感影像第1、2、3、4、5、7波段的反射率和OLI數(shù)據(jù)第2、3、4、5、6、7波段的反射率,WETETM表示Landsat 7 ETM遙感影像的濕度分量,WETOLI表示Landsat 8 OLI遙感影像的濕度分量。

(3)干度指標(biāo)

干度指標(biāo)利用土壤指數(shù)和建筑指數(shù)合成干度指標(biāo)(Normalized Difference Built-up and Soil Index,NDBSI)來代表研究區(qū)土壤干化程度,計(jì)算公式為:

(4)

(5)

NDBSI=(SI+IBI)/2

(6)

式中,ρblue、ρgreen、ρred、ρNIR、ρSWIR1和ρSWIR2分別為ETM遙感影像第1、2、3、4、5、7波段的反射率和OLI數(shù)據(jù)第2、3、4、5、6、7波段的反射率,SI表示土壤指數(shù),IBI表示建筑指數(shù),NDBSI為干度指標(biāo)

(4)熱度指標(biāo)

熱度指標(biāo)由經(jīng)過比輻射率校正的遙感影像熱紅外波段反演的地表溫度來代替。計(jì)算公式如下:

L6/10=gain×DN+bias

(7)

(8)

(9)

式中,L6/10為Landsat 7 ETM遙感影像熱紅外6波段或Landsat 8 OLI遙感影像熱紅外10波段的輻射值,DN為像元灰度值；gain和bias分別為6波段或10波段的增益值和偏置值,K1和K2分別為輻射定標(biāo)參數(shù),λ為熱紅外6波段或熱紅外10波段的中心波長,這些參數(shù)可從影像頭文件獲得；T6/10為傳感器處的溫度值,LST6/10為地表溫度；ρ=1.438×10-2mK,ε為地表比輻射率。ε根據(jù)Valor等提出的植被指數(shù)混合模型提取,計(jì)算公式如下:

(10)

(11)

式中,Pv為植被覆蓋度,dε為地表幾何形狀系數(shù),對(duì)于粗糙表面,其可取值為0.015。

(5)遙感生態(tài)指數(shù)構(gòu)建

遙感生態(tài)指數(shù)的構(gòu)建通過對(duì)上述4個(gè)指標(biāo)通過空間主成分分析耦合變化后的第一主成分因子生成。然而,由于遙感數(shù)據(jù)提取的4個(gè)指標(biāo)量綱不同,需對(duì)各指標(biāo)進(jìn)行歸一化處理,同時(shí),為了避免大量水域分布影響主成分分析的載荷分布,采用水體指數(shù)(Normalized Difference Water Index,NDWI)將各指標(biāo)中的水體掩膜處理后,再進(jìn)行指標(biāo)歸一化處理和主成分分析。指標(biāo)歸一化方法如下:

(12)

式中,NIi為第i種指標(biāo)歸一化后的值,取值范圍為[0,1],Imin為該指標(biāo)的最小值,Imax為該指標(biāo)的最大值。

對(duì)歸一化后的4個(gè)指標(biāo)基于ArcGIS 10.5軟件的空間主成分分析工具進(jìn)行主成分分析,提取第一主成分因子(PC1),并通過1減去PC1獲得初始的生態(tài)質(zhì)量指數(shù)RSEI0,以保證數(shù)值越大,生態(tài)質(zhì)量越好；進(jìn)而對(duì)RSEI0進(jìn)行歸一化處理,以方便指標(biāo)之間的對(duì)比和生態(tài)質(zhì)量的比較。最后,運(yùn)用等間距分級(jí)方法,對(duì)生態(tài)質(zhì)量指數(shù)(RSEI)劃分為5個(gè)等級(jí),即0.0—0.2、0.2—0.4、0.4—0.6、0.6—0.8和0.8—1.0等5個(gè)等級(jí),分別對(duì)應(yīng)生態(tài)質(zhì)量差、較差、中等、良和優(yōu)。

RSEI0=1-PC1(NDVI,WET,LST,NDBSI)

(13)

(14)

1.3.3土地利用/覆被變化對(duì)生態(tài)質(zhì)量的影響分析

為揭示土地利用/覆被變化對(duì)喀斯特山地城市生態(tài)質(zhì)量變化的影響,定量分析土地利用/覆被變化的生態(tài)效應(yīng),利用2013年和2018年兩期土地利用/覆被類型空間分布數(shù)據(jù)和遙感生態(tài)質(zhì)量等級(jí)空間分布數(shù)據(jù),基于ArcGIS 10.5軟件的疊加分析工具,得到研究區(qū)2013—2018年土地利用/覆被類型變化圖和生態(tài)質(zhì)量等級(jí)變化圖,并根據(jù)不同等級(jí)生態(tài)質(zhì)量的變化特征將生態(tài)質(zhì)量等級(jí)分布圖劃分為好轉(zhuǎn)區(qū)、惡化區(qū)和不變區(qū)3個(gè)區(qū)；然后,采用Fishnet工具,將研究區(qū)按1km×1km的大小劃分網(wǎng)格(剔除研究區(qū)邊緣的碎小網(wǎng)格),共716個(gè)網(wǎng)格,分別統(tǒng)計(jì)各網(wǎng)格內(nèi)土地利用/覆被類型的主要變化(轉(zhuǎn)移)方式及其占網(wǎng)格的面積比例(NIij)、好轉(zhuǎn)面積比例(AEIj)和惡化面積比例(AEDj)。

(15)

(16)

(17)

式中,NIij為第j個(gè)格網(wǎng)內(nèi)第i種土地利用/覆被類型轉(zhuǎn)移方式占格網(wǎng)面積的比例,ALUij為第j個(gè)格網(wǎng)內(nèi)第i種土地利用/覆被類型轉(zhuǎn)移方式面積,AEIj為第j個(gè)格網(wǎng)內(nèi)生態(tài)質(zhì)量好轉(zhuǎn)面積占格網(wǎng)面積的比例,ArEIj為第j個(gè)格網(wǎng)內(nèi)生態(tài)質(zhì)量好轉(zhuǎn)面積,AEDj為第j個(gè)格網(wǎng)內(nèi)生態(tài)質(zhì)量惡化面積占格網(wǎng)面積的比例,ArEDj為第j個(gè)格網(wǎng)內(nèi)生態(tài)質(zhì)量惡化面積,SNj為第j個(gè)格網(wǎng)的面積。

進(jìn)而,運(yùn)用相關(guān)與回歸分析方法,分析顯著影響生態(tài)質(zhì)量好轉(zhuǎn)(惡化)的土地利用/覆被變化(轉(zhuǎn)移)方式,進(jìn)而擬合二者之間的關(guān)系,揭示土地利用/覆被變化的生態(tài)質(zhì)量響應(yīng)與生態(tài)效應(yīng)。

YAEI=f(NIm) 或YAED=f(NIn)

(18)

此外,本研究運(yùn)用土地利用動(dòng)態(tài)度和土地利用程度變化量、變化率指數(shù)來分析研究區(qū)各類和整體土地利用/覆被類型變化速度與特征。計(jì)算公式如下:

單一土地利用動(dòng)態(tài)度:

(19)

土地利用程度變化量:

(20)

土地利用程度變化率:

(21)

式中,K2為研究時(shí)段內(nèi)某一具體土地利用類型的土地利用動(dòng)態(tài)度；Ua、Ub分別為研究初期及研究末期該土地利用類型的數(shù)量。T為研究時(shí)段長。ΔLi為土地利用程度變化量,R為土地利用程度變化率,Ai為第i級(jí)土地利用程度分級(jí)指數(shù),Cia和Cib分別為研究期始末第i級(jí)土地利用/覆被類型面積百分比,Lia和Lib分別為研究期始末土地利用程度綜合指數(shù),n為土地利用程度分級(jí)數(shù)。各土地利用程度分級(jí)指數(shù)取值見表1。

表1 花溪區(qū)不同土地利用/覆被類型分級(jí)指數(shù)表[29]

2 結(jié)果與分析

2.1 土地利用/覆被結(jié)構(gòu)時(shí)空變化特征

統(tǒng)計(jì)分析2013—2018年花溪區(qū)不同土地利用/覆被類型面積特征可以看出(表2,圖2):5年間花溪區(qū)土地利用結(jié)構(gòu)發(fā)生明顯變化,傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)用地占主導(dǎo)的土地利用格局被打破,優(yōu)勢土地利用/覆被類型由耕地轉(zhuǎn)為林地、耕地和建設(shè)用地的“三足鼎立”之勢。具體而言,2013年花溪區(qū)土地利用/覆被類型以耕地為主,約占研究區(qū)總面積的44.29%,其次為林地,約占38.02%。到2018年,耕地面積減少到約22429.53 hm2,僅占27.19%；而林地、灌木和草地面積得到快速增加,三者約占55%,成為花溪區(qū)的主導(dǎo)土地利用/覆被類型,與此同時(shí),建設(shè)用地面積也有快速增加,占研究區(qū)總面積的約15%。從土地利用/覆被類型的變化速度來看,5年間增速最快的是未利用地,單一動(dòng)態(tài)度(年增速)達(dá)44.48%,其次為灌木地和建設(shè)用地,單一動(dòng)態(tài)度分別為17.20%和10.63%,土地利用程度的變化量和變化率分別為-8.38和-3.19%,研究區(qū)土地利用格局進(jìn)入調(diào)整期。

圖2 花溪區(qū)2013年和2018年土地利用/覆被類型空間分布圖Fig.2 Spatial distribution map of land use/cover types of Huaxi District in 2013 and 2018

表2 花溪區(qū)2013—2018年土地利用/覆被類型面積比例及變化

疊加分析花溪區(qū)2013—2018年土地利用的空間變化特征,可以看出(圖3):2013—2018年間,花溪區(qū)土地利用空間變化面積達(dá)24379.92 hm2,占研究區(qū)總面積的29.56%,表現(xiàn)出耕地的大量轉(zhuǎn)出(轉(zhuǎn)出面積15353.37 hm2)和林地、灌木地與建設(shè)用地的大量轉(zhuǎn)入(轉(zhuǎn)入面積分別為8725.59 hm2、7229.79 hm2和5006.61 hm2)的特征。其中:耕地主要轉(zhuǎn)出為林地、建設(shè)用地和灌木地,分別占耕地總轉(zhuǎn)出面積的37.50%、28.19%和25.07%。林地主要由耕地和灌木地轉(zhuǎn)入,分別轉(zhuǎn)入5757.30 hm2和2466.99 hm2；灌木地主要由耕地和林地轉(zhuǎn)入,分別占灌木地總轉(zhuǎn)入面積的59.86%和37.12%,林地向灌木地的大面積轉(zhuǎn)入在一定程度上反映出研究區(qū)在林地面積總體增大的同時(shí),存在林地的局部退化現(xiàn)象；建設(shè)用地主要由耕地轉(zhuǎn)入,轉(zhuǎn)入面積約3849.30 hm2,占建設(shè)用地總轉(zhuǎn)入面積的76.88%。其他土地利用類型之間也有不同程度的轉(zhuǎn)入轉(zhuǎn)出,但轉(zhuǎn)換率均相對(duì)較低。

圖3 花溪區(qū)2013—2018年土地利用/覆被類型轉(zhuǎn)移圖譜Fig.3 Transfer map of land use/cover types in Huaxi District from 2013 to 2018

2.2 生態(tài)環(huán)境質(zhì)量時(shí)空變化特征

從遙感生態(tài)指數(shù)的4個(gè)指標(biāo)主成分分析結(jié)果可以看出(表4):2013年和2018年第一主成分因子(PC1)對(duì)RSEI的貢獻(xiàn)率分別為87.15%和73.83%,表明第一主成分因子已集成了4個(gè)指標(biāo)的主要特征信息。并且,對(duì)生態(tài)質(zhì)量具有正效應(yīng)的濕度指標(biāo)和綠度指標(biāo)均為正值,對(duì)生態(tài)質(zhì)量具有負(fù)效應(yīng)的干度指標(biāo)和熱度指標(biāo)均為負(fù)值,這與實(shí)際情況吻合。同時(shí),兩個(gè)時(shí)期各指標(biāo)對(duì)PC1的貢獻(xiàn)度均表現(xiàn)出綠度指標(biāo)大于濕度指標(biāo),干度指標(biāo)大于熱度指標(biāo)的特征,說明綠度指標(biāo)和干度指標(biāo)對(duì)研究區(qū)生態(tài)質(zhì)量的優(yōu)劣具有較大的影響。此外,2013—2018年第一主成分因子中濕度指標(biāo)和綠度指標(biāo)均值均表現(xiàn)為下降,而干度指標(biāo)和熱 度指標(biāo)均表現(xiàn)為上升；并且,RSEI均值從2013年的0.622下降到2018年的0.499,下降了約19.77%,說明5年間花溪區(qū)生態(tài)質(zhì)量總體有所下降。

表4 花溪區(qū)2013年和2018年遙感生態(tài)指數(shù)主成分分析結(jié)果及各指標(biāo)與RSEI均值統(tǒng)計(jì)

進(jìn)一步分析不同生態(tài)質(zhì)量等級(jí)的變化情況可以發(fā)現(xiàn)(圖4,表5):2013年生態(tài)質(zhì)量以良為主,約占48%；而2018年以中等為主,約占45.58%。2013—2018年間,生態(tài)質(zhì)量中等及以下等級(jí)面積明顯增加,其中差、較差和中等分別增加466.65 hm2、14482.80 hm2和11749.41 hm2,而優(yōu)、良等級(jí)面積大幅減少,減幅分別達(dá)80.83%和50.10%。結(jié)合研究區(qū)土地利用/覆被類型空間分布圖(圖2),可以直觀地看出生態(tài)質(zhì)量好的區(qū)域主要以林地、灌木地和草地為主,而生態(tài)質(zhì)量差的區(qū)域則以建設(shè)用地和未利用地為主,表現(xiàn)出生態(tài)質(zhì)量的優(yōu)劣與土地利用/覆被類型的格局基本符合的特征。

圖4 花溪區(qū)2013年和2018年生態(tài)質(zhì)量等級(jí)分布及其變化分布Fig.4 Grade distribution and change distribution of eco-environmental quality of Huaxi District in 2013 and 2018

表5 花溪區(qū)2013年和2018年生態(tài)質(zhì)量等級(jí)面積和比例

通過對(duì)2013年和2018年花溪區(qū)RSEI指數(shù)進(jìn)行差值變化檢測,可以發(fā)現(xiàn)(圖4,表6):2013—2018年間,花溪區(qū)生態(tài)質(zhì)量等級(jí)下降(惡化)區(qū)域面積達(dá)44929.71 hm2,占總面積的54.95%,而生態(tài)質(zhì)量等級(jí)上升(好轉(zhuǎn))的區(qū)域面積僅4922.01 hm2,僅占到6.02%,表明花溪區(qū)生態(tài)質(zhì)量發(fā)生明顯的惡化或下降。但生態(tài)質(zhì)量等級(jí)好轉(zhuǎn)或惡化的級(jí)差主要以±1級(jí)的變化為主,面積分別為4692.96 hm2和35506.35 hm2,均占好轉(zhuǎn)或惡化總面積的80%以上,說明花溪區(qū)生態(tài)質(zhì)量變化尚以輕微變動(dòng)為主。并且,生態(tài)質(zhì)量惡化的區(qū)域主要分布在研究區(qū)周邊鄉(xiāng)鎮(zhèn),與研究期間建設(shè)用地的擴(kuò)張區(qū)域和林地轉(zhuǎn)為灌木地或草地的退化區(qū)域在空間分布上基本吻合,而生態(tài)質(zhì)量有所好轉(zhuǎn)的區(qū)域則主要零星分布與研究區(qū)中南部和西北部的部分鄉(xiāng)鎮(zhèn)內(nèi),與這些區(qū)域林地面積的增長有明顯的對(duì)應(yīng)關(guān)系。

表6 花溪區(qū)2013—2018年生態(tài)質(zhì)量(RSEI)變化檢測

2.3 土地利用/覆被變化對(duì)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的影響

2.3.1生態(tài)質(zhì)量好轉(zhuǎn)區(qū)土地利用/覆被變化的生態(tài)效應(yīng)

2013—2018年花溪區(qū)生態(tài)質(zhì)量好轉(zhuǎn)區(qū)土地利用/覆被類型發(fā)生的轉(zhuǎn)移面積約786.15 hm2,其中以耕地轉(zhuǎn)為建設(shè)用地、林地、灌木地,以及建設(shè)用地轉(zhuǎn)為耕地為主要轉(zhuǎn)移方式,轉(zhuǎn)移面積約635.13 hm2,占好轉(zhuǎn)區(qū)土地利用/覆被類型總轉(zhuǎn)移面積的80.79%。因此,選取發(fā)生主要變化的耕地轉(zhuǎn)建設(shè)用地、耕地轉(zhuǎn)林地、耕地轉(zhuǎn)灌木地和建設(shè)用地轉(zhuǎn)耕地4種土地利用/覆被類型變化方式,分析好轉(zhuǎn)區(qū)生態(tài)質(zhì)量好轉(zhuǎn)面積比例與4種主要土地利用轉(zhuǎn)移方式的相關(guān)性,可以發(fā)現(xiàn)(表7):好轉(zhuǎn)區(qū)生態(tài)質(zhì)量好轉(zhuǎn)面積比例(AEI)與林地凈增加面積比(NIw)呈極顯著正相關(guān)關(guān)系(R=0.300,P<0.01),與林灌用地凈增加面積比例(NIws)呈極顯著正相關(guān)關(guān)系(R=0.260,P<0.01),與建設(shè)用地凈增加面積比例(NIc)和灌木地凈增加面積比例(NIs)分別呈負(fù)相關(guān)和正相關(guān)關(guān)系,但相關(guān)性不顯著(P>0.05)?；貧w方程顯示出在當(dāng)前水平和1 km空間尺度下,林地面積增加10%,生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的好轉(zhuǎn)面積約增加21%；而林灌復(fù)合的生態(tài)用地面積增加10%時(shí),生態(tài)環(huán)境質(zhì)量好轉(zhuǎn)面積可增加約15%。

表7 好轉(zhuǎn)區(qū)生態(tài)質(zhì)量好轉(zhuǎn)面積比例與主要土地利用/覆被類型轉(zhuǎn)移方式相關(guān)分析結(jié)果

yAEI=2.089xNIw+5.259(R=0.300,P=0.000) (22)

yAEI=1.489xNIws+5.414(R=0.260,P=0.000) (23)

2.3.2生態(tài)質(zhì)量惡化區(qū)土地利用/覆被變化的生態(tài)效應(yīng)

2013—2018年花溪區(qū)生態(tài)質(zhì)量惡化區(qū)發(fā)生轉(zhuǎn)移變化的面積達(dá)16820.64 hm2,其中以耕地轉(zhuǎn)為林地、灌木地、建設(shè)用地或未利用地、以及林地與灌木地之間的互轉(zhuǎn)為主(占總轉(zhuǎn)移面積的82.58%),并存在明顯的林地退化特征(即林地轉(zhuǎn)為灌木地,轉(zhuǎn)移面積約2466.09 hm2)。因此,分析5種主要土地利用/覆被類型空間轉(zhuǎn)移方式和惡化面積比例的關(guān)系,可以發(fā)現(xiàn)(表8):惡化區(qū)生態(tài)質(zhì)量惡化面積比例(AED)與林地退化面積比例(ADw)呈極顯著正相關(guān)關(guān)系(R=0.462,P<0.01),與林地凈增加面積比例(NIw)呈極顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系(R=-0.180,P<0.01),而與林灌綜合凈增加面積比例(NIws)呈負(fù)相關(guān)關(guān)系、與建設(shè)用地凈增加面積比例(NIc)和未利用地凈增加面積比例(NIu)呈正相關(guān)關(guān)系,但均未達(dá)到顯著性水平(P>0.05)。從回歸方程來看,林地是影響生態(tài)質(zhì)量惡化與否的關(guān)鍵因子,林地退化面積每增加10%,生態(tài)質(zhì)量惡化面積可增大約14%,而林地的凈增加面積增大10%,只能減少生態(tài)質(zhì)量惡化面積比例約4%。

表8 惡化區(qū)生態(tài)質(zhì)量惡化面積比例與主要土地利用/覆被類型轉(zhuǎn)移方式相關(guān)分析結(jié)果

yAED=1.403xADw+49.967(R=0.462,P=0.000)

(24)

yAED=-0.424xNIw+55.150(R=-0.180,P=0.000)

(25)

3 結(jié)論

(1)花溪區(qū)2013—2018年間土地利用/覆被格局發(fā)生明顯變化,表現(xiàn)為耕地的大量減少,林灌地與建設(shè)用地的大量增加,并伴有林地局部退化的特征,土地利用格局變化進(jìn)入調(diào)整期,傳統(tǒng)的以耕地為主導(dǎo)地位的土地利用空間格局被打破,形成以林地、建設(shè)用地和耕地3類用地占優(yōu)的基本態(tài)勢。土地利用時(shí)空格局的變化體現(xiàn)出生態(tài)保護(hù)與城市化發(fā)展雙重驅(qū)動(dòng)的結(jié)果,以耕地轉(zhuǎn)為林地、耕地轉(zhuǎn)為建設(shè)用地為主要特征。

(2)2013—2108年花溪區(qū)生態(tài)環(huán)境狀況呈明顯退化趨勢,RSEI均值由2013年的0.622下降到2018年的0.499,總體下降了約20%,在空間上呈“總體惡化、局部好轉(zhuǎn)”的特征。綠度和干度對(duì)花溪區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變化的貢獻(xiàn)最大,這與花溪區(qū)地處喀斯特地區(qū),區(qū)內(nèi)山地分布廣泛、植被覆蓋度相對(duì)較高,加之近年來城市化快速發(fā)展導(dǎo)致城市建設(shè)用地不斷增加有關(guān),同時(shí),一定程度上說明研究區(qū)生態(tài)環(huán)境狀況的優(yōu)劣與植被覆蓋度和建設(shè)用地等不透水面的變化有密切關(guān)系[15]。

(3)生態(tài)環(huán)境狀況空間分布及其變化與土地利用/覆被類型的分布變化在空間上基本吻合。生態(tài)質(zhì)量較好區(qū)域主要分布在研究區(qū)林地、灌木地和草地等生態(tài)用地的分布區(qū),生態(tài)質(zhì)量的惡化與林地面積的退化減小和建設(shè)用地的增加在空間上有直觀的對(duì)應(yīng)關(guān)系。建設(shè)用地的增加在一定程度上促進(jìn)了生態(tài)環(huán)境狀況的惡化,但不及林地面積的變化對(duì)生態(tài)質(zhì)量的影響顯著,林地或林地與灌木地面積增加10%,可使生態(tài)質(zhì)量好轉(zhuǎn)面積增加約15%—20%,可減少生態(tài)質(zhì)量惡化面積約4%；而林地的退化面積增加10%,可導(dǎo)致生態(tài)質(zhì)量惡化面積增加約14%。這說明對(duì)于喀斯特山地城市而言,生態(tài)環(huán)境保護(hù)與建設(shè)是保障生態(tài)環(huán)境狀況的關(guān)鍵因素,植被的恢復(fù)與建設(shè)對(duì)于生態(tài)質(zhì)量的好轉(zhuǎn)具有積極的促進(jìn)作用,而林地的破壞也導(dǎo)致生態(tài)質(zhì)量的快速惡化。因此,在今后的生態(tài)保護(hù)與城市發(fā)展過程中,還需最大限度的減少對(duì)原有植被為主的自然生態(tài)的破壞,繼續(xù)大力加強(qiáng)植被恢復(fù)與建設(shè),并在城市發(fā)展過程中,合理控制建筑用地面積,有效保護(hù)綠水青山,合理優(yōu)化國土空間格局。