冉茂瑩，王衛(wèi)紅,3，王雪麗，劉晨陽，朱鵬飛

(1.西南科技大學(xué) 環(huán)境與資源學(xué)院，四川 綿陽 621010;2.國家遙感中心綿陽科技城分部，四川 綿陽 621010;3.四川航遙智測(cè)科技有限公司,四川 綿陽 621010)

0 引言

金川被譽(yù)為中國的“鎳都”，金川鎳礦經(jīng)歷60余年的開發(fā)建設(shè)，已經(jīng)成為世界級(jí)大型多金屬硫化銅鎳礦之一[1]。近十年來，隨著該鎳礦資源的大規(guī)模、高強(qiáng)度開采，在支撐當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展的同時(shí)，給礦區(qū)周圍的生態(tài)環(huán)境造成了不利影響[2-3]。

生態(tài)環(huán)境質(zhì)量動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)和評(píng)價(jià)的方法較多，其中遙感技術(shù)具有速度快、監(jiān)測(cè)范圍廣、實(shí)效性強(qiáng)及周期性重復(fù)觀測(cè)等優(yōu)勢(shì)[4-10]。使用遙感技術(shù)在城市、森林、農(nóng)田、流域、濕地等區(qū)域采用單一的生態(tài)質(zhì)量指數(shù)能很好地反映其某一方面的生態(tài)特征，但對(duì)整體生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的評(píng)價(jià)缺少客觀性和全面性[11-14]。徐涵秋[15]首次提出了遙感生態(tài)指數(shù)(Remote Sensing Ecology Index,RSEI)，利用主成分分析法集成了綠度、濕度、干度和熱度4個(gè)因素，用于快速監(jiān)測(cè)評(píng)價(jià)區(qū)域的生態(tài)質(zhì)量。此后，遙感生態(tài)指數(shù)被廣泛應(yīng)用于礦區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)中[16-21]，如：吳志杰等[22]利用遙感生態(tài)指數(shù)對(duì)永定礦區(qū)的生態(tài)變化進(jìn)行了監(jiān)測(cè)與評(píng)價(jià)；李蕊等[23]采用遙感生態(tài)指數(shù)對(duì)神州礦區(qū)進(jìn)行了生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的時(shí)空變化特征分析。

甘肅省河西走廊為中國半漠內(nèi)陸鹽土分布地帶，研究區(qū)位于其東端，土壤多為沙土，實(shí)地考察結(jié)果顯示，研究區(qū)內(nèi)土壤多含鹽堿，因此在選擇生態(tài)因子指標(biāo)時(shí)，增加了鹽度因子，以監(jiān)測(cè)研究區(qū)內(nèi)鹽堿地的變化趨勢(shì)以及對(duì)生態(tài)環(huán)境的影響。本文對(duì)RSEI進(jìn)行了改進(jìn)，采用綠度、濕度、干度、熱度和鹽度5個(gè)因子進(jìn)行耦合分析，據(jù)此對(duì)金川礦區(qū)進(jìn)行生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)。

1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)概況

研究區(qū)位于甘肅省河西走廊東端，金昌市北部，龍首山北麓，阿拉善臺(tái)地南緣，地理坐標(biāo)為東經(jīng)101°07′45″～102°18′32″、北緯38°27′00″～38°32′18″。研究區(qū)屬大陸性溫帶干旱氣候，降水量少，光照充足，蒸發(fā)量大，晝夜和四季溫差顯著。研究區(qū)內(nèi)植被稀少,植物大多數(shù)為駱駝蓬、豬尾草、虎尾草、披針葉野決明，多分布于干旱地區(qū)及鹽堿沙地，人工植被多為細(xì)葉結(jié)縷草、櫸樹以及一些耕地作物。研究區(qū)內(nèi)有金川鎳礦開采區(qū)、礦物堆放場(chǎng)、一般固廢填埋場(chǎng)、金川國家礦山公園以及一些植被。研究區(qū)范圍如圖1所示。

圖1 研究區(qū)范圍

1.2 數(shù)據(jù)來源與處理

本研究遙感數(shù)據(jù)使用 2000-2020年的Landsat 5 TM、Landsat 8 OLI數(shù)據(jù)?？紤]金川礦區(qū)處于西北干旱區(qū)，本研究主要以夏季的遙感影像數(shù)據(jù)為主，主要集中在6月附近，包括2000年6月8日、2005年6月6日、2010年6月4日的Landsat 5 TM，2015年6月18日和2020年5月30日的Landsat 8 OLI共5期數(shù)據(jù)，空間分辨率為30 m，云量均低于7%，影像質(zhì)量佳。使用ENVI軟件對(duì)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。

2 研究方法

2.1 遙感生態(tài)指數(shù)構(gòu)建

1)綠度因子

歸一化植被指數(shù) (NDVI) 是植物生長狀態(tài)的最佳指示因子，能夠較好地反映植被的覆蓋和生長情況，其與植被分布密度呈線性相關(guān)，對(duì)生態(tài)起正面作用。NDVI監(jiān)測(cè)植被的生長狀態(tài)，間接反映該地區(qū)的生態(tài)脆弱性[24]，計(jì)算公式為

NDVI=(b4-b3)/(b4+b3)，

(1)

式中：b4、b3分別表示TM和OLI影像近紅外、紅波段的反射率值。

2)濕度因子

濕度因子是反映地表含水率的指標(biāo)，纓帽變換后的濕度分量與植被、土壤密切相關(guān)[25]。不同傳感器下的計(jì)算公式不同，Landsat 5 TM和Landsat 8 OLI的計(jì)算公式分別為

WETTM=[b1×0.031 5+b2×0.202 1+b3×0.301 2+b4×0.159 4+b5×(-0.680 6)+b7×(-0.610 9)],

(2)

WETOLI=[b1×0.151 1+b2×0.197 3+b3×0.328 3+b4×0.340 7+b5×(-0.711 7)+b7×(-0.455 9)],

(3)

式中：WETTM和WETOLI分別代表Landsat 5和 Landsat 8的濕度分量，b1、b2、b5、b7分別表示TM和OLI影像的藍(lán)波段、綠波段、中紅外波段1、中紅外波段2的反射率值。

3)干度因子

裸露的土壤如巖石、沙地、裸土和城市用地會(huì)出現(xiàn)土壤干化，從而對(duì)生態(tài)系統(tǒng)帶來負(fù)面影響。因?yàn)檠芯繀^(qū)存在部分裸土和城區(qū)建筑物，因此采用以裸土指數(shù)(SI)和建筑指數(shù)(IBI)的均值為代表的NDBSI表示干度因子，計(jì)算公式分別為

SI=[(b11×1.0+b4)-(b8+b2)]/[(b11×1.0+b4)+(b8+b2)],

(4)

(5)

NDBSI=(SI+IBI)/2,

(6)

式中：b8、b11分別代表TM和OLI影像的中紅外1、中紅外2波段的反射率值。

4)鹽度因子

干旱地區(qū)降水少，日照時(shí)間長，土壤中水分稀少，鹽堿不斷累積于土壤表層，導(dǎo)致土壤鹽堿化嚴(yán)重。礦區(qū)開挖破壞植被表層，土壤鹽堿化后進(jìn)一步抑制植物生長，導(dǎo)致植被類型向鹽生植物和荒漠類型轉(zhuǎn)變，最終導(dǎo)致生態(tài)環(huán)境惡化[26]。因此加入鹽度指數(shù)(SI-T)[27]作為構(gòu)建RSEI的指標(biāo)之一，以此定量分析礦區(qū)土壤鹽漬化對(duì)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的影響，計(jì)算公式為

SI-T=100×(b3/b4)。

(7)

5)熱度因子

熱度指標(biāo)代表地表溫度。本文使用大氣矯正法對(duì)Landsat影像數(shù)據(jù)進(jìn)行溫度反演，首先估計(jì)大氣對(duì)地表熱輻射的影響,然后把這部分熱輻射從衛(wèi)星傳感器所觀測(cè)到的熱輻射總量中減去,從而得到地表熱輻射強(qiáng)度,再將其轉(zhuǎn)化為相應(yīng)的地表溫度[28]。計(jì)算公式如下：

L=gain×DN+bias，

(8)

T=K2/ln(K1/L+1) ，

(9)

LST=T/[1+(λT/ρ)ln∈]，

(10)

式中，L為 TM 熱紅外波段在傳感器處的輻射值，T為傳感器處溫度，LST為地表溫度，gain、bias和DN分別代表熱紅外波段的增益值、熱紅外波段的偏置值與像元的灰度值，K1和K2為定標(biāo)參數(shù)，λ為熱紅外波段中心波長，ρ=1.438×10-2m·K，∈為地表比輻射率。

2.2 RSEI的構(gòu)建

由于5個(gè)生態(tài)因子的指數(shù)量綱不同，需對(duì)其作歸一化處理；然后將5個(gè)因子耦合進(jìn)行主成分分析，獲取PC1～PC5,進(jìn)一步計(jì)算PC1生成遙感生態(tài)指數(shù)RSEI，對(duì)PC1進(jìn)行正負(fù)轉(zhuǎn)置處理得到初始值RSEI0,再對(duì)RSEI0進(jìn)行歸一化處理得到最終的遙感生態(tài)指數(shù)RSEI，其值越大，表明生態(tài)環(huán)境質(zhì)量越好，反之表示生態(tài)環(huán)境質(zhì)量越差。

RSEI0=1

-{PC1[f(NDVI,WET,NDBSI,LST,SI-T)]},

(11)

(12)

式中：RSEI0-max、RSEI0-min分別為RSEI初始值的最大值和最小值。

3 結(jié)果分析

3.1 質(zhì)量評(píng)價(jià)分析

表1是不同年份的各指標(biāo)第一主成分分析結(jié)果。

表1 不同年份的各指標(biāo)第一主成分分析結(jié)果

由表1可知：每年的第一主成分貢獻(xiàn)率都大于90%，說明較好地集中了5個(gè)指標(biāo)中的大部分屬性特征；NDVI和WET對(duì)RSEI的貢獻(xiàn)度為正，LST、NDBSI和SI-T對(duì)RSEI的貢獻(xiàn)度為負(fù)，即綠度和濕度對(duì)遙感生態(tài)指數(shù)起正向作用，干度、熱度和鹽度對(duì)遙感生態(tài)指數(shù)起負(fù)向作用。

表2是不同年份的各指標(biāo)均值。由表2可知：綠度指數(shù)一直在增加，表明研究區(qū)植被覆蓋率變大；干度指數(shù)呈波動(dòng)狀態(tài)，在2010年達(dá)到最大值0.367，之后呈下降趨勢(shì)；濕度指數(shù)在2005年時(shí)最大，為0.244，之后總體呈下降趨勢(shì)；熱度指數(shù)變化不大，均為0.3左右；而鹽度指數(shù)總體呈增加趨勢(shì)，到2020年時(shí)達(dá)到最大值0.051，相較其他指數(shù)，其所占比重較小。RSEI從0.366增至0.596，表明研究區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量在逐漸提升。

表2 不同年份的各指標(biāo)均值

3.2 金川礦區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的時(shí)空變化

根據(jù)參考文獻(xiàn)[28]的生態(tài)等級(jí)劃分方法，對(duì)金川礦區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量做進(jìn)一步劃分，將RSEI以0.2為間隔分為5個(gè)等級(jí)，分別表示5種生態(tài)狀況，即：差(1級(jí)，0.1～0.2)，代表生態(tài)環(huán)境惡劣；較差(2級(jí)，0.2～0.4)，代表有較低植被覆蓋率，生物多樣性差；中等(3級(jí)，0.4～0.6)，代表有一定的植被覆蓋率，有限制活動(dòng)因素但適宜人類生活；良好(4級(jí)，0.6～0.8)，植被覆蓋率高，生物多樣性良好，適宜人類生活；優(yōu)(5級(jí)，0.8～1.0)，植被覆蓋率較高，非常適宜人類生活。圖2是生態(tài)環(huán)境分級(jí)圖，表3為各等級(jí)面積及其占比。

圖2 2000-2020年生態(tài)環(huán)境分級(jí)圖

表3 生態(tài)環(huán)境質(zhì)量等級(jí)統(tǒng)計(jì)

由圖2可知，生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變化較大的有生態(tài)公園、固廢處理廠及人工植被，其中生態(tài)環(huán)境質(zhì)量差的區(qū)域主要是礦物加工廠及固廢處理廠，生態(tài)環(huán)境良好的主要是一些綠化區(qū)。2000年以來，金川鎳礦產(chǎn)量呈遞增趨勢(shì)，2000-2005年期間礦石產(chǎn)量增加了3倍以上，但是生態(tài)環(huán)境基本無變化。2000-2005年，金川礦區(qū)的生態(tài)環(huán)境恢復(fù)治理處于起步階段，生態(tài)環(huán)境質(zhì)量一般；2005-2010年，生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變化不大。2009年開始，金川集團(tuán)針對(duì)礦山恢復(fù)治理投入了23.18億元，實(shí)施了“藍(lán)天碧水”工程，2010年對(duì)礦區(qū)的露天礦和廢石場(chǎng)進(jìn)行了綠化，生態(tài)環(huán)境有了明顯改善，礦區(qū)還建設(shè)了礦山公園，并對(duì)已關(guān)閉的礦坑和尾礦庫進(jìn)行復(fù)墾，這都對(duì)生態(tài)環(huán)境起到了正向作用。

由表3可知：從2010年起，生態(tài)環(huán)境質(zhì)量較差的區(qū)域面積逐漸減小，中等及以上區(qū)域面積增大；2020年與2000年相比，生態(tài)環(huán)境質(zhì)量中等及以上的面積增加了16.3個(gè)百分點(diǎn)，質(zhì)量較差的面積減小了22.8個(gè)百分點(diǎn)，質(zhì)量優(yōu)良的面積增加了2.4個(gè)百分點(diǎn)。由此可見，礦山生態(tài)環(huán)境的保護(hù)和恢復(fù)治理效果顯著，金川礦區(qū)周圍的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量明顯改善。

3.3 RESI的建模與分析

為進(jìn)一步定量分析礦區(qū)生態(tài)環(huán)境變化，以RSEI為因變量，NDVI、NDBSI、LST、WET、SI-T為自變量建立多元回歸方程。在研究區(qū)隨機(jī)采樣，共采集3 800個(gè)點(diǎn)。各年份的回歸模型分別為

RSEI2000=0.785 9+0.020 1X1-0.248 0X2+0.400 4X3-0.481 1X4-0.006 1X5(R2=0.979),

(13)

RSEI2005=0.561 4+0.021 1X1-0.208 9X2+0.436 5X3-0.532 0X4-0.012 2X5(R2=0.999),

(14)

RSEI2010=0.792 6+0.030 6X1-0.523 0X2+0.234 9X3-0.482 8X4-0.001 2X5(R2=0.998),

(15)

RSEI2015=1.042 0+0.174 0X1-0.421 6X2+0.013 8X3-0.588 8X4-0.001 8X5(R2=0.998),

(16)

RSEI2020=0.885 2+0.203 3X1-0.582 0X2+0.168 2X3-0.803 7X4-0.011 2X5(R2=0.999),

(17)

式中：X1、X2、X3、X4、X5分別代表NDVI、NDBSI、WET、LST、SI-T的值。

式(13)-式(17)的R2均大于0.9，擬合度較好。NDVI和WET為正向指標(biāo)，SI-T、NDBSI和LST為負(fù)向指標(biāo)。從回歸方程可以看出：正向指標(biāo)中，NDVI在逐年增大，WET在波動(dòng)，2010年后NDVI所占比重大于WET；負(fù)向指標(biāo)中，LST所占比重最大，NDBSI次之，SI-T相對(duì)影響較弱?？傮w上，LST指標(biāo)系數(shù)絕對(duì)值最大，其次是NDVI和NDBSI。根據(jù)回歸模型預(yù)測(cè)，RSEI升高，可提高NDVI或者降低LST、NDBSI。因此在后續(xù)的礦區(qū)生態(tài)環(huán)境治理中，增加植被、降低裸土面積或者減少土壤硬化均可以改善環(huán)境。

以2020年為例，圖3是各指標(biāo)的散點(diǎn)在三維特征空間的分布狀況，以此分析各指標(biāo)與RSEI之間的關(guān)系。

圖3 生態(tài)環(huán)境質(zhì)量三維關(guān)系

從圖3(a)可以看出，NDVI和WET的值越大，RSEI也增大，表明NDVI和WET對(duì)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量起正向作用，植被覆蓋率越大、水分越多的區(qū)域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量越高；從圖3(b)、圖3(c)可以看出，NDBSI、LST和SI-T越大，RSEI值越低，表明這3個(gè)指標(biāo)對(duì)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量起負(fù)向作用，建筑物多或者裸土多、土壤鹽度高以及溫度較高的地區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量較差。

4 結(jié)論

基于遙感影像數(shù)據(jù)，采用主成分分析法耦合綠度、濕度、干度、熱度、鹽度5個(gè)因子構(gòu)建改進(jìn)的RSEI模型，對(duì)2000-2020年的金川鎳礦區(qū)及周圍生態(tài)環(huán)境質(zhì)量進(jìn)行了評(píng)價(jià)，得到如下主要結(jié)論：

a.本文采取的5個(gè)指標(biāo)中，NDVI和WET對(duì)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量起正向作用，LST、NDBSI和SI-T對(duì)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量起負(fù)向作用，2000-2020年金川鎳礦區(qū)RSEI均值從0.366增至0.596，表明生態(tài)環(huán)境質(zhì)量逐漸提高。

b.2020年與2000年相比，生態(tài)環(huán)境質(zhì)量中等及以上的面積增加了16.3個(gè)百分點(diǎn)，質(zhì)量較差的面積減小了22.8個(gè)百分點(diǎn)，質(zhì)量優(yōu)良的面積增加了2.4個(gè)百分點(diǎn)，生態(tài)環(huán)境質(zhì)量有了顯著改善。

c.多元回歸分析結(jié)果表明，植被、地表溫度、裸土和建筑物是影響礦區(qū)生態(tài)環(huán)境的重要因素，而地表溫度起決定性作用，未來應(yīng)從減少裸土面積、增加植被面積等方面來持續(xù)改善生態(tài)環(huán)境質(zhì)量。