代云豪, 管 瑤, 劉孟琴, 張欽凱, 賀興宏

(1.塔里木大學(xué) 水利與建筑工程學(xué)院, 新疆 阿拉爾 843300; 2.西南科技大學(xué) 環(huán)境與資源學(xué)院, 四川 綿陽(yáng) 621000)

南疆干旱區(qū)沙塵天氣較多，年降雨量少，生態(tài)環(huán)境十分脆弱[1]。生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的優(yōu)劣將直接影響干旱區(qū)人類生存、生活和生產(chǎn)[2-3]。準(zhǔn)確了解干旱區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量狀況，探究區(qū)域發(fā)展對(duì)生態(tài)變化的影響，對(duì)保護(hù)區(qū)域的生態(tài)環(huán)境，維護(hù)新疆社會(huì)穩(wěn)定和實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)治久安，加快絲綢之路經(jīng)濟(jì)帶建設(shè)具有重大意義[4]。

遙感技術(shù)具有高效性、快速性、實(shí)時(shí)性監(jiān)測(cè)等優(yōu)點(diǎn)，多年來被廣泛應(yīng)用于生態(tài)環(huán)境質(zhì)量動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)[5-10]。早期國(guó)外Carlson等[11]、Mozumder等[12]分別利用遙感指數(shù)評(píng)價(jià)城市氣候環(huán)境和自然區(qū)環(huán)境。2006年我國(guó)環(huán)?？偩痔岢觥渡鷳B(tài)環(huán)境狀況評(píng)價(jià)技術(shù)規(guī)范》規(guī)范生態(tài)環(huán)境狀況指數(shù)(EI)，2013年徐涵秋教授提出遙感生態(tài)指數(shù)(RSEI)并對(duì)福州城市進(jìn)行生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)[13-14]，結(jié)果表明RSEI對(duì)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)可行性較強(qiáng)。隨后RSEI被眾多學(xué)者作為對(duì)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)的常用指數(shù)，并不再局限于城市生態(tài)環(huán)境質(zhì)量監(jiān)測(cè)，張乃明等[15]基于RSEI對(duì)新疆干旱區(qū)博樂市生態(tài)變化分析，結(jié)果表明近20 a來博樂市生態(tài)環(huán)境質(zhì)量明顯改善；王麗春等[16]基于RSEI并結(jié)合自然因素、人類生活因素對(duì)新疆瑪納斯湖濕地生態(tài)變化進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)；劉立冰等[17]基于RSEI對(duì)自然保護(hù)區(qū)龍溪—虹口的生態(tài)環(huán)境狀況進(jìn)行評(píng)估。目前RSEI對(duì)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)廣泛應(yīng)用在城市[18-23]、流域[24-25]、濕地[26]、干旱區(qū)等[27-30]研究區(qū)域，眾多研究表明RSEI耦合了生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的重要指標(biāo)因子，對(duì)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)性較高，具有普遍適用性，能對(duì)研究區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量做出實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，對(duì)研究區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量保護(hù)和生態(tài)環(huán)境質(zhì)量治理具有重要意義。

2014年新疆環(huán)保廳印發(fā)《貫徹落實(shí)第二次中央新疆工作座談會(huì)精神支持新疆生態(tài)環(huán)境保護(hù)的實(shí)施細(xì)則》明確“三條紅線”護(hù)駕南疆，2021年新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)提出加強(qiáng)“三線一單”生態(tài)環(huán)境分區(qū)管控，對(duì)南疆三地州片區(qū)提出加強(qiáng)綠洲邊緣生態(tài)保護(hù)與修復(fù)，統(tǒng)籌推進(jìn)山水林田湖草沙治理。阿拉爾墾區(qū)作為南疆地區(qū)重要的農(nóng)業(yè)地之一，緊鄰塔克拉瑪干沙漠，生態(tài)環(huán)境十分脆弱，是南疆推進(jìn)綠洲邊緣沙漠治理的重點(diǎn)地區(qū)之一。

本研究選取1990—2020年Landsat系列四期影像數(shù)據(jù)，耦合綠度指標(biāo)(NDVI)、濕度指標(biāo)(WI)、干度指標(biāo)(NDSI)、熱度指標(biāo)(LST)構(gòu)建遙感生態(tài)指數(shù)(RSEI)，分析阿拉爾墾區(qū)近30 a來生態(tài)環(huán)境質(zhì)量時(shí)空格局變化，結(jié)合驅(qū)動(dòng)因素分析阿拉爾墾區(qū)生態(tài)質(zhì)量變化規(guī)律，為阿拉爾墾區(qū)生態(tài)環(huán)境保護(hù)和可持續(xù)發(fā)展提供科學(xué)依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

阿拉爾墾區(qū)(東經(jīng)80°30′—81°58′，北緯40°22′—40°57′)位于我國(guó)新疆維吾爾自治區(qū)南部，是新疆維吾爾自治區(qū)直轄縣級(jí)市，緊鄰塔克拉瑪干沙漠。阿拉爾墾區(qū)總?cè)丝?0.9萬(wàn)人，總面積4 197.58 km2[31]，截至2020年末墾區(qū)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值已達(dá)332億元。墾區(qū)地勢(shì)由西北向東南傾斜，屬暖溫帶極端大陸性干旱荒漠氣候，年均氣溫10～12 ℃，年均降水量為40.1～82.5 mm，年均蒸發(fā)量1 876.6～2 558.9 mm，墾區(qū)生產(chǎn)總值主要依靠農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，主要農(nóng)作物以棉花、紅棗、蘋果、香梨為主[31-32]。

1.2 數(shù)據(jù)來源

數(shù)據(jù)來源地理空間數(shù)據(jù)云(http:∥www.gscloud.cn)，選取1990年8月2日的Landsat 5TM，2000年8月5日和2011年8月1日的Landsat 7ETM+，2020年9月5日的Landsat 8 OLI遙感影像4景。經(jīng)濟(jì)狀況、人口數(shù)據(jù)等來源于阿拉爾墾區(qū)和新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)統(tǒng)計(jì)年鑒。

1.3 方 法

1.3.1 數(shù)據(jù)處理 原始影像利用ENVI 5.3進(jìn)行幾何校正、輻射定標(biāo)、大氣校正等預(yù)處理工作。其中Landsat 7機(jī)載掃描行校正器在2003年5月發(fā)生故障，導(dǎo)致影像出現(xiàn)數(shù)據(jù)條帶丟失，故2011年影像數(shù)據(jù)利用ENVI 5.3中的Landsat_gapfill插件去條帶再預(yù)處理。

1.3.2 生態(tài)指數(shù)因子

(1) 綠度指標(biāo)。NDVI(歸一化植被指數(shù))，常作為植物生長(zhǎng)狀況監(jiān)測(cè)與生態(tài)環(huán)境應(yīng)用等[13]，NDVI負(fù)值表示地面覆蓋為云、水、雪等；0表示有巖石或裸土等；NDVI正值表示有植被覆蓋。計(jì)算公式為：

(1)

(2) 濕度指標(biāo)。WET。通過遙感纓帽變換獲取濕度指標(biāo)，該指標(biāo)與生態(tài)密切相關(guān)，可反映水體和植物、土壤的濕度情況[13,16]。計(jì)算公式為：

WET=C1·ρblue+C2·ρgreen+C3·ρred+

C4·ρnir+C5·ρswir1+C6·ρswir2

(2)

(3) 干度指標(biāo)。NDSI(干度指數(shù))由IBI(建筑指數(shù))和SI(裸土指數(shù))構(gòu)建[13]。計(jì)算公式為：

(3)

(4)

NDSI=(IBI+SI)/2

(5)

式中：ρblue，ρgreen，ρred，ρnir，ρswir1，ρswir2分別為藍(lán)光波段、綠光波段、紅光波段、近紅外波段、短紅外波段1和短紅外波段2反射率。Landsat TM/ETM+中C1=0.031 5,C2=0.202,C3=0.310 2,C4=0.159 4,C5=-0.680 6,C6=-0.610 9； Landsat OLI中C1=0.151 1,C2=0.197 2,C3=0.0.328 3,C4=0.340 7,C5=-0.711 7,C6=-0.455 9。

(4) 熱度指標(biāo)。LST(地表溫度)，本研究中Landsat TM/ETM+將灰度值(DN)轉(zhuǎn)換成相應(yīng)的熱輻射強(qiáng)度，然后根據(jù)熱輻射強(qiáng)度推算相應(yīng)的地表亮度溫度值[30]。Landsat OLI采用大氣校正法反演LST[33]。計(jì)算公式分別為：

Landsat TM/ETM+：

Lλ=Lmin(λ)+〔Lmax(λ)-Lmin(λ)〕Qdn/(Qmax-Qmin)，

T=K2/ln[K1/Lλ+1]， LST=T-273.15

(6)

式中：Lλ為傳感器所接收到的輻射強(qiáng)度；Qdn為像元灰度值；Qmax為最大DN值；Qmin為最小DN值；Lmax(λ)為接收到最大輻射強(qiáng)度；Lmin(λ)為接收到最小輻射強(qiáng)度；T為黑體在熱紅外波段的輻射亮度,式中各參數(shù)可分別從Landsat TM/ETM+影響數(shù)據(jù)頭文件中讀??； Landsat TM中K1=60.776 MW/(cm2·sr·μm)，K2=1 260.56K。Landsat ETM+中K1=66.609 3 MW/(cm2·sr·μm)，K2=1 282.710 8K。

Landsat OLI：

Lλ=〔εB(LST)+(1-ε)L↑〕τ+L↓，

B(LST)=〔Lλ-L↓-τ(1-ε)L↑〕/τε，

LST=K2/ln〔K1/B(LST)+1〕

(7)

式中：Lλ為熱紅外輻射亮度值；ε代表地表比輻射率；L↑為大氣向上輻射亮度；L↓為大氣向下輻射亮度；B(LST)是黑體熱輻射亮度； LST則是地表真實(shí)溫度(K)；τ指大氣在熱紅外波段的透過率；K1=774.89 MW/(cm2·sr·μm)，K2= 1 321.08K。

1.3.3 遙感生態(tài)指數(shù) 考慮水體對(duì)濕度指標(biāo)的影響，阿拉爾墾區(qū)內(nèi)多浪水庫(kù)、勝利水庫(kù)、上游水庫(kù)及塔里木河水域面積較大，故將其研究區(qū)水域掩膜處理，不再考慮水體面積變化[21]。考慮到4個(gè)指標(biāo)的量綱不統(tǒng)一，將綠度指標(biāo)、濕度指標(biāo)、干度指標(biāo)、熱度指標(biāo)歸一化處理后耦合進(jìn)行主成分分析，獲取PC1做減法運(yùn)算得到初始RSEI0。RSEI0歸一化處理后數(shù)值介于0～1，當(dāng)遙感生態(tài)指數(shù)值越高，則表明生態(tài)環(huán)境質(zhì)量越好。

(8)

RSEI=f(NDVI,WET,NDSI,LST)

(9)

RSEI0=1-{PC1〔f(NDVI,

WET,NDSI,LST)〕}

(10)

RSEI=(RSEI0-RSEImin)/

(RSEImax-RSEImin)

(11)

式中：Xi為各指標(biāo)歸一化后值；X為各個(gè)指標(biāo)；Xmin，Xmax分別代表各指標(biāo)的最小值和最大值；f(NDVI,WET,NDSI,LST)為4個(gè)指標(biāo)合成； PC1〔f(NDVI,WET,NDSI,LST)〕表示第一主成分； RSEI0為遙感生態(tài)指數(shù)初始值； RSEImin表示遙感生態(tài)初始值中的最小值； RSEImax表示遙感生態(tài)初始值中的最大值。

2 結(jié)果與分析

2.1 遙感生態(tài)指數(shù)主成分分析

遙感生態(tài)指數(shù)進(jìn)行主成分分析(表1)，由分析結(jié)果可知，1990—2020年P(guān)C1，PC2，PC3，PC4貢獻(xiàn)率依次降低，1990—2020年P(guān)C1的特征值貢獻(xiàn)率分別為91.53%，89.41%，91.17%和84.00%，平均89.03%。由此可見PC1涵蓋了超過85%的4類指標(biāo)信息，表明PC1適用于構(gòu)建遙感生態(tài)指數(shù)且可對(duì)阿拉爾墾區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià)。

2.2 阿拉爾墾區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變化分析

2.2.1 遙感生態(tài)指數(shù)均值 ENVI 5.3中統(tǒng)計(jì)1990—2020年4期遙感生態(tài)指數(shù)均值(表2)，1990—2000年RSEI均值上升了0.027，增長(zhǎng)幅度較小。2000—2011年RSEI均值上升趨勢(shì)明顯，2000—2011年RESI均值從0.371增加到0.468，上升了0.105，增長(zhǎng)率為22.06%。2011—2020年RSEI均值降低了0.008，略有下降。1990—2020年期間，RSEI均值呈現(xiàn)“上升→上升→下降”過程，整體表現(xiàn)為增長(zhǎng)狀態(tài)，增長(zhǎng)率達(dá)到26.49%，但RSEI均值均低于0.5，生態(tài)環(huán)境質(zhì)量有待繼續(xù)保持和提升。由此，近30 a阿拉爾墾區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變化可從1990—2011年和2011—2020年2個(gè)階段分析。

2.2.2 生態(tài)環(huán)境質(zhì)量空間分布 為了直觀反映阿拉爾墾區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變化，將RSEI劃分為差(0～0.2)、較差(0.2～0.4)、中(0.4～0.6)、良(0.6～0.8)和優(yōu)(0.8～1)5個(gè)等級(jí)[13]，繪制1990—2020年阿拉爾墾區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量等級(jí)分布圖(圖1)，統(tǒng)計(jì)1990—2020年各年份阿拉爾墾區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量等級(jí)面積(表3)。結(jié)合奧維地圖和實(shí)地考察，阿拉爾墾區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量等級(jí)中差等級(jí)主要為沙漠區(qū)域，較差等級(jí)主要為重度鹽堿地，中等級(jí)主要為稀疏草地和城市居民地，良等級(jí)主要是水域附近和部分耕地，優(yōu)等級(jí)主要為林地、耕地。1990年阿拉爾墾區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量以差等級(jí)和較差等級(jí)為主，差、較差等級(jí)面積所占比例達(dá)到近65%，墾區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量中等級(jí)以上區(qū)域均勻分布在塔里木河兩岸；2000年生態(tài)環(huán)境質(zhì)量分布變化不大，但優(yōu)等級(jí)面積增加193.5 km2，較1990年上升4.96%；2011年阿拉爾墾區(qū)的RSEI均值上升，差、較差等級(jí)面積較2000年分別下降14.35%和4.89%，中等級(jí)以上面積大幅度增加，中優(yōu)良等級(jí)增幅分別達(dá)6.85%和5.65%，墾區(qū)西北部地區(qū)分布變化最為明顯，表明生態(tài)環(huán)境質(zhì)量得到較大改善；2020年較2011年良等級(jí)面積增加6.29%，優(yōu)等級(jí)面積下降5.34%。1990—2011年，阿拉爾墾區(qū)生態(tài)質(zhì)量分布發(fā)生明顯變化，中等級(jí)以上面積占比超過58%；2011—2020年中等級(jí)以上面積超過56%。以2011年為分界點(diǎn)，1990—2020年阿拉爾墾區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量中，差等級(jí)變化為“升—降—降”，較差等級(jí)為“降—降—升”，中等級(jí)為“降—升—降”，良等級(jí)為“升—升—升”，優(yōu)等級(jí)為“升—升—降”，良等級(jí)面積增幅12.91%，增加面積499.03 km2，優(yōu)等級(jí)面積增幅6.54%，增加面積253.39 km2。綜上所述，阿拉爾墾區(qū)近30 a生態(tài)環(huán)境質(zhì)量整體得到改善，生態(tài)保護(hù)和發(fā)展取得較好成績(jī)。

2.2.3 生態(tài)環(huán)境質(zhì)量時(shí)空變化 對(duì)阿拉爾墾區(qū)1990，2011和2020年RSEI指數(shù)進(jìn)行差值變化檢測(cè)[16]，得到圖2和表4。

圖2 阿拉爾墾區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變化

由圖2和表4可以得出，1990—2011年期間，阿拉爾墾區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變好區(qū)域分布廣泛，生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變差區(qū)域較小，變差區(qū)域主要位于墾區(qū)中部地區(qū)和西北地區(qū)。2011—2020年期間，阿拉爾墾區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變化以變差為主，主要集中在墾區(qū)中部區(qū)域，生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變好區(qū)域則主要位于墾區(qū)北部、東南和東北地區(qū)?？傮w分析，1990—2020年期間，阿拉爾墾區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變優(yōu)主要在墾區(qū)的北部、南部、東北和東南地區(qū)，生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變差主要集中在墾區(qū)中部和西北地區(qū)。生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變化中3類面積比例從大到小依次為：變好、不變、變差，由此分析得到，墾區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量改善面積達(dá)1 756.36 km2，占總面積45.92%，墾區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量不變面積達(dá)1 534.09 km2，占總面積的40.10%，墾區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變差面積達(dá)534.69 km2，占總面積的13.98%。生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變好面積比變差面積多出近3倍，由此可知，近30 a來阿拉爾墾區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量總體得到提升，區(qū)域生態(tài)環(huán)境得到有效改善。

表4 阿拉爾墾區(qū)1990-2000年生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變化面積統(tǒng)計(jì)

2.3 驅(qū)動(dòng)因素分析

2.3.1 社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素 遙感生態(tài)指數(shù)能較好反映阿拉爾墾區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量，但生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變化影響受多因素影響。查閱阿拉爾墾區(qū)和新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)統(tǒng)計(jì)年鑒[32]，由歷年人口、經(jīng)濟(jì)變化可知(見圖3)，墾區(qū)人口數(shù)量在2 000年前總體增長(zhǎng)趨勢(shì)較大，但在2000—2011年總體增長(zhǎng)趨勢(shì)也開始放緩，2011—2020年人口數(shù)量總體增長(zhǎng)趨勢(shì)變大。1990—2011年阿拉爾墾區(qū)GDP總體趨勢(shì)為緩慢增長(zhǎng)，2011—2020年阿拉爾墾區(qū)GDP總體增長(zhǎng)趨勢(shì)較大。由交通因素可知，2005年后阿拉爾墾區(qū)開始修建公路，截至2012年建成“阿塔”“玉阿”“夏攔”“阿圖”“阿和”“阿沙”公路等，極大改善墾區(qū)交通，帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，同時(shí)GDP增長(zhǎng)帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式轉(zhuǎn)變，墾區(qū)由農(nóng)業(yè)化轉(zhuǎn)向工業(yè)化城鎮(zhèn)發(fā)展，進(jìn)一步推進(jìn)兵團(tuán)“三化”建設(shè)，對(duì)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量產(chǎn)生一定影響。

2.3.2 自然因素 為研究氣候、降水等自然條件對(duì)阿拉爾墾區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量影響。查詢農(nóng)業(yè)農(nóng)村部規(guī)劃設(shè)計(jì)研究院設(shè)施農(nóng)業(yè)研究所溫室數(shù)據(jù)共享平臺(tái)(http:∥data.sheshiyuanyi.com/)獲取阿拉爾墾區(qū)近30 a氣候數(shù)據(jù)，分析年均氣溫和年降水量可知(見圖4)，年均氣溫波動(dòng)范圍在10～12 ℃之間，年降水量波動(dòng)范圍在20～100 mm左右，近30 a來阿拉爾墾區(qū)年均氣溫、年降水量處于一個(gè)區(qū)間波動(dòng)?？傮w變化趨勢(shì)表現(xiàn)為，1990—2011年，阿拉爾墾區(qū)年平氣溫降低，年降水量增長(zhǎng)；2011—2020年，阿拉爾墾區(qū)年均氣溫上漲，年降水量降低。綜上所述，年均氣溫相對(duì)穩(wěn)定和降雨量增多對(duì)阿拉爾墾區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量起積極作用，年均氣溫波動(dòng)大和降雨量減少對(duì)阿拉爾墾區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量產(chǎn)生一定影響。結(jié)合遙感生態(tài)指數(shù)均值變化分析，1990—2011年阿拉爾墾區(qū)遙感生態(tài)指數(shù)均值均為上升趨勢(shì)，2011—2020年阿拉爾墾區(qū)遙感生態(tài)指數(shù)均值略有下降。由上述分析得知，生態(tài)環(huán)境質(zhì)量受自然因素和人為因素影響，阿拉爾墾區(qū)自然因素對(duì)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量影響較小，社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素對(duì)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量影響較大，社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素中GDP又是生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變化的主要驅(qū)動(dòng)因素。

圖3 阿拉爾墾區(qū)1990-2020年人口與GDP變化趨勢(shì)

圖4 阿拉爾墾區(qū)1990-2020年氣溫和降水變化趨勢(shì)

3 討 論

(1) 生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變化趨勢(shì)。宋奇等[34]對(duì)阿拉爾墾區(qū)近30植被覆蓋情況做出研究，表明墾區(qū)30 a植被覆蓋度面積增加。通過遙感生態(tài)指數(shù)RSEI分析，阿拉爾墾區(qū)30 a來生態(tài)環(huán)境質(zhì)量總體變好，根據(jù)奧維地圖顯示，改善區(qū)域主要為林地、草地和開墾荒地等。墾區(qū)30 a來治沙防沙，不斷開墾荒地和植樹造林，一定程度改善了墾區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量。未來，可加大對(duì)墾區(qū)東北地區(qū)和東南地區(qū)生態(tài)保護(hù)力度，進(jìn)一步提升區(qū)域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量。

(2) 驅(qū)動(dòng)因素。通過對(duì)自然因素和社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素分析，近30 a來阿拉爾墾區(qū)生態(tài)環(huán)境受自然因素和社會(huì)經(jīng)濟(jì)共同影響，自然因素中年均氣溫、年降水量始終保持在一個(gè)區(qū)間范圍波動(dòng)，對(duì)墾區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量影響較?。簧鐣?huì)經(jīng)濟(jì)因素人口變化和GDP變化較為明顯，對(duì)墾區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量影響較大，與王麗春等[16]分析驅(qū)動(dòng)因素對(duì)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量影響結(jié)果基本一致。社會(huì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)在一定時(shí)期下對(duì)阿拉爾墾區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量產(chǎn)生一定影響，阿拉爾墾區(qū)后續(xù)經(jīng)濟(jì)發(fā)展要注重協(xié)調(diào)生態(tài)環(huán)境保護(hù)。

(3) 模型選取。研究選取常用4類指標(biāo)NDVI，WET，NDSI，LST構(gòu)建遙感生態(tài)指數(shù)RSEI對(duì)阿拉爾墾區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià)，較單一指標(biāo)反映研究區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量更具有說服性。遙感技術(shù)近年來在生態(tài)領(lǐng)域研究日益增多，眾多學(xué)者考慮研究區(qū)地形、氣候條件不一致，在RSEI基礎(chǔ)上引入新指標(biāo)構(gòu)建新的遙感生態(tài)指數(shù)，如RSEDI[23]、ARSI等[28]對(duì)其研究區(qū)域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)也可行。今后，對(duì)阿拉爾墾區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量監(jiān)測(cè)中，可添加新的指標(biāo)如PM 2.5等，以5類信息構(gòu)建新的遙感生態(tài)指數(shù)，進(jìn)行充分對(duì)比，選取最優(yōu)遙感生態(tài)指數(shù)對(duì)研究區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量作出最優(yōu)評(píng)價(jià)。

4 結(jié) 論

(1) 構(gòu)建遙感生態(tài)指數(shù)(RSEI)在一定程度上可以快速、有效地反映1990—2020年阿拉爾墾區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變化，能為阿拉爾墾區(qū)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展與生態(tài)環(huán)境保護(hù)提供一定參考。

(2) 通過對(duì)阿拉爾墾區(qū)四期影像處理，耦合綠度指標(biāo)、濕度指標(biāo)、干度指標(biāo)、熱度指標(biāo)構(gòu)建遙感生態(tài)指數(shù)(RSEI)，1990，2000，2011和2020年RSEI均值分別為0.344，0.371，0.476和0.468，表明阿拉爾墾區(qū)近30 a來整體生態(tài)環(huán)境質(zhì)量得到有效改善。

(3) 根據(jù)遙感生態(tài)環(huán)境質(zhì)量動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)可知，1990—2011年阿拉爾墾區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量提升，2011—2020年阿拉爾墾區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量略有下降，1990—2020年期間，阿拉爾墾區(qū)的整體生態(tài)環(huán)境質(zhì)量改善區(qū)域面積不斷擴(kuò)大，明顯改善區(qū)域分布在西部、北部、西北和東南地區(qū)。

(4) 生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變化一定程度上受氣候、經(jīng)濟(jì)、人口等驅(qū)動(dòng)因素影響，阿拉爾墾區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量需考慮多方面因素。結(jié)合阿拉爾墾區(qū)氣象數(shù)據(jù)和新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)統(tǒng)計(jì)年鑒可知，自然因素和社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素對(duì)阿拉爾生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變化有一定影響，其中社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素對(duì)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變化起主導(dǎo)作用。

阿拉爾墾區(qū)屬于干旱區(qū)，生態(tài)環(huán)境脆弱，如何在生態(tài)環(huán)境保護(hù)和經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展中找到平衡點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展和生態(tài)環(huán)境改善“共贏”是阿拉爾墾區(qū)可持續(xù)發(fā)展的重點(diǎn)。基于遙感生態(tài)指數(shù)(RSEI)實(shí)現(xiàn)阿拉爾墾區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)和評(píng)價(jià)，可為墾區(qū)今后的社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、生態(tài)環(huán)境保護(hù)提供重要參考和依據(jù)。