乌鲁木齐市遥感生态距离指数变化监测与评价

黄钰涵，闫浩文，李小军，吴小所，王卓

(1.兰州交通大学 测绘与地理信息学院，兰州 730070；2.地理国情监测技术应用国家地方联合工程研究中心，兰州 730070；3.甘肃省地理国情监测工程实验室，兰州 730070；4.兰州交通大学 电子与信息工程学院，兰州 730070)

0 引言

干旱区的面积在全球陆地总面积中，占比达30%。中国的干旱区大部分位于西北地区，山地、荒漠、绿洲为内陆干旱区的三大地理系统[1]。而干旱区绿洲是以荒漠为基质、围绕绿洲构成的特殊生态系统。绿洲景观因荒漠基质的包围而具有封闭性，且长期受干旱气候制约，表现出较明显的生态脆弱[2]。绿洲城市以绿洲为依托，保证人类社会的生产与生活，而各种生态问题如植被退化、土壤沙漠化、水资源短缺等，均对绿洲城市的可持续发展有着不同程度的影响。因此准确了解绿洲城市的生态状况，明确城市变化对生态环境质量的影响，对于绿洲城市的生态环境治理和保护意义重大。

当前在生态环境变化监测领域广泛应用遥感对地观测技术，但以单方面指标评价居多，如利用植被指数研究植被覆盖动态变化与人类活动的响应[3]；通过分析城市景观格局变化，评估城市热岛效应[4]；提取城市建设用地信息，定量分析城市扩展动态变化[5]等。然而单因子评价一般侧重于某个方面的变化对于环境的影响效应，评价结果略显片面。为了能集成多个指标综合客观地评价生态环境变化，也有学者提出了一些综合评价模型，如著名的“压力-状态-响应”概念模型[6]；利用主成分分析法综合各个指标构建的城市遥感生态指数模型[7]；基于“成因-结果”指标的生态脆弱性评价模型[8]等。综合评价模型解决了单一因子评价的片面性问题，使评价结果更加全面，但多个指标的权重如何确定才能保证评价结果的准确，又成为了环境评价研究中的一个重点。

乌鲁木齐市是中国西北区域典型的干旱区绿洲城市，因人口数量增长、城市空间不断扩张，加剧了生态环境压力。有学者从土地利用角度说明乌鲁木齐市生态环境变化，发现土地利用变化对绿洲环境造成的干扰逐年增加，城镇建设虽能取得社会经济效益，但是也导致了建设用地与绿化用地的矛盾[9-12]；王长建等研究发现城市化综合水平的提高，对环境造成了负面冲击效果[13]，作用十分明显。而目前对于乌鲁木齐市生态环境整体评价及其驱动因子方面的研究比较缺乏。

本研究在目前生态环境质量评价模型的基础上，以Landsat TM/OLI遥感影像为数据源，考虑干旱区绿洲城市的自然环境特征，选取评价指标，构建遥感生态距离评价指数，分析绿洲城市的生态环境演变趋势。该指数综合评价生态环境质量变化的同时，解决了单因子评价的片面性与指标权重确定的主观性问题，使得评价结果能够全面、客观地反映绿洲城市在研究期间内的生态环境变化趋势。

1 研究区概况及数据源

1.1 研究区概况

乌鲁木齐是新疆维吾尔自治区首府，位于亚欧大陆腹地，是世界上与海洋距离最远的内陆城市。乌鲁木齐年降水量约为380 mm，气温7、8月份较高，1月份较低，属于中温带大陆性干旱气候。近几年来随着我国“一带一路”政策的实施，乌鲁木齐市借助国家政策的支持，城区建设不断推进，城镇化水平不断提高，2018年城镇化率达90.2%。

1.2 数据源

本文选取2003年、2010年、2017年的Landsat TM/OLI遥感影像为数据源，基于中国科学院计算机网络信息中心地理空间数据云平台(http：//www.gscloud.cn)下载。为了获得更准确的研究区信息，成像时间选择了研究区植被生长状态较好的7月或8月，然后将遥感影像进行相关的预处理，包含辐射校正、几何校正、大气校正等步骤，最后依据乌鲁木齐市行政边界裁剪出研究区影像。

2 研究方法

2.1 遥感生态距离指数评价模型

生态环境质量评价结果能否体现评价区域真实的环境状况，关键在于评价指标选取的合理性。考虑到地区差异性，要针对研究区的自然环境特征选择具有代表性的评价指标，指标具有可操作性且易获取。乌鲁木齐市与准噶尔盆地接壤，盆地内的古尔班通古特沙漠气候干燥炎热、降雨极少，生态环境恶劣，对乌鲁木齐的城市生态环境造成了一定的影响，使得其脆弱且不稳定，极易受到外部因素的干扰。在气候条件先天不占优的情况下，植被显得尤为重要，对于干旱区城市来说植被可以保持水土、调节水循环、改善城市热岛效应，最能直接反映生态环境的变化趋势[3，14]，因此植被指数常常应用在生态环境评价中。干旱缺水是乌鲁木齐市重要的生态环境特征，不仅限制了城市的社会经济发展，还影响植被与农作物的生长，所以选择土壤湿度作为评价指标之一，代表研究区的土地干旱程度。绿洲城市是人类社会活动的体现，但因其水土条件较差，城镇建设等人类活动又比较集中，极易造成地表“干化”，主要表现为建筑不透水面与裸露的土地，影响了原本的地表生态环境，因此在城市生态环境评价中采用建筑裸土指数代表城市“干度”[15]。由于北部与准噶尔盆地相邻，乌鲁木齐市生态环境受其影响致使土地退化[16]，沙漠化程度日益加重，因此反演沙漠化指数作为评价指标，分析研究区的沙漠化趋势。针对研究区地理环境特征与主要的环境问题提出4个评价指标：绿度指标、湿度指标、干度指标、沙度指标。这些指标不仅影响干旱区绿洲城市环境的质量，还与人类的生产生活息息相关。

加权求和法是常用的指标评价方法，但在确定权重的过程中，不可避免主观人为因素的干扰，最后导致评价结果有失偏颇，因此拟构建遥感生态距离指数(remote sensing eco-environment distance index，RSEDI)[17]将以上4个指标耦合成单一变量，可解决加权求和法易受人为因素干扰的问题。

2.2 生态环境评价指标提取

1)沙度指标。通过分析沙漠化与地表定量参数之间的变化关系，曾永年等[18]提出了基于Albedo-NDVI特征空间的沙漠化遥感监测差值指数模型(difference index of desertification，DDI)，该指数简单明了、计算方便，能够对沙漠化程度进行定量分析与变化监测，揭示沙漠化变化趋势，因此利用该模型反演研究区沙漠化指数。先利用研究区遥感影像分别计算归一化植被指数(normalized difference vegetation index，NDVI)与地表反照率Albedo，将NDVI与的值进行统计后归一化处理，构建沙漠化差值指数模型。

2)干度指标。采用归一化建筑与裸土指数(normalized difference built-up index，NDBI)反映地表裸露特征[19]，对指标分析后表明，城镇与裸土的地表类型亮度值较高，其他类型的土地亮度值较低，可以反映裸露的地表，代表城市“干化”地表的分布。

3)绿度指标。应用遥感技术获取的植被指数，广泛应用于监测农作物生长、植被覆盖变化及空间分布等方面。研究发现，概括差值植被指数(generalized difference vegetation index，GDVI)在干旱低植被覆盖区，比归一化植被指数(NDVI)有更高的敏感度，可以更准确地反映干旱区植被的覆盖度变化[20]，因此在研究干旱区城市的环境变化时，选择概括差值植被指数。

4)湿度指标。由缨帽变换所得的3个特征分量，亮度分量、绿度分量、湿度分量分别表征了不同的地表物理参量，普遍应用于遥感生态环境变化检测[21]。本研究选取缨帽变换中的湿度分量用于计算干旱区土壤湿度，揭示土地旱情变化。

2.3 遥感生态距离指数计算

对于获取的以上4个指标，计算遥感生态距离指数。该指数以4个生态评价指标构成一个四维空间，空间中生态质量最差的点以沙度指标、干度指标的最大值，绿度指标、湿度指标的最小值表示，以此计算空间中其他点到最差点的距离来评价生态环境的优劣，距离越小，即指数越小，代表生态质量越差，反之则代表生态质量越好。计算公式为：

(1)

式中：DI、BI、GI、WI分别表示某一个像元的沙度值、干度值、绿度值和湿度值。该指数的优点在于根据各个像元自身的指标值确定与生态最差点的距离，以此判断该点的生态环境优劣，避免了人为确定各指标权重造成的结果不准确。将4个指标带入公式(1)计算得到各个年份的生态指数，将指数按照99%的置信区间归一化处理，减弱因季相不同造成的影响，即为所求遥感生态距离指数，指数值区间为0～1，值越高说明生态环境质量越好。

3 结果与分析

3.1 乌鲁木齐市生态环境质量总体评价

表1统计了研究区各年份指标值与计算获得的RSEDI指数的均值。根据表中各指标的变化可知，沙度指标均值在2003至2017年间不断上升，说明土地沙漠化趋势在研究区没有得到有效的控制，对整体的生态质量造成了消极影响，应该采取对应的沙化治理措施。干度指标揭示了研究区的地表类型变化，2003年到2017年研究区城镇建设面积增加，但同时随着造林工程的推进，裸露的土地被植被覆盖，正反效应相互抵消，所以反映建筑与裸土的干度指标均值在研究期间内变化不明显。绿度指标与湿度指标，在2003到2017年期间均值都有所提高，表明乌鲁木齐市的植被覆盖面积有所增加，土壤湿度提高，干旱情况有所缓解。

表1 2003年、2010年、2017年4个指标与RSEDI指数的均值

单个指标的变化，仅能反映出研究区某一方面的变化特征，整体的生态质量变化很难体现。本文构建RSEDI指数集成各个指标，不仅能体现单个指标之间的关联，而且可以综合监测城市生态质量变化水平，相比于单个指标的评价更加全面。如表2所示，从RSEDI指数与各指标之间的相关性来看，相关度均值都在0.8以上，相关性很强，表明RSEDI指数具有综合代表性，可以综合代表研究区生态环境的变化。

表2 4个指标与RSEDI指数的相关系数

研究期间内，乌鲁木齐市RSEDI均值从2003年的0.291上升到2010年的0.366，到2017年又进一步上升到0.405，14年来总体上升了39.18%，保持了持续增长的态势。

图1显示了乌鲁木齐市RSEDI指数空间分布情况。通过遥感影像能够看到乌鲁木齐市北部地区土地以荒漠为主，几乎没有植被覆盖，对应的RSEDI指数值也很低，生态环境质量极差。而南部区域有高大的山脉，自然地理条件较好，加上退耕还林、荒山绿化等环境保护政策的作用，在2003到2017年间南部山区的RSEDI指数逐步提高，环境质量呈上升趋势，使得乌鲁木齐市的生态质量空间分布存在明显的南北差异。整体上看2003年乌鲁木齐市的环境质量以中等较差为主，到了2017年环境质量改善，整体呈中等良好的分布状态。

图1 乌鲁木齐市遥感影像及对应RSEDI指数图像

3.2 乌鲁木齐市生态环境质量动态变化监测

将RSEDI指数值以0.2的等距离划分为5个级别，指数从小到大分别代表生态环境质量差、较差、中等、良、优。统计2003年、2010年、2017年中各个等级所占面积及其百分比如表3所示。统计结果显示，2003—2017年间乌鲁木齐市生态等级变化明显。生态环境质量等级为差和较差的区域面积所占百分比从32.4%和44.72%下降到2017年的16.04%和32.64%；中等级别区域面积明显上升，2003年仅为19.01%，2017年达到39.36%；良级别的面积比例在研究期间上升了8.61%，优级别的面积比例略微下降。研究期间内，低等级生态质量的区域向高等级转变，2017年中、良、优级别的土地增加了28.44%。

表3 2003—2017年间RSEDI各级别面积及其百分比

为了揭示乌鲁木齐市生态环境的空间变化特征，对乌鲁木齐市2003年到2017年的遥感生态距离指数进行差值计算，如图2所示。与2003年比较，2017年生态环境改善的地区主要为中心城区以及东部和南部的山区，北部与准噶尔盆地接壤的米东区，生态环境呈持续退化的状态。

图2 基于差值法的2003—2017年乌鲁木齐市RSEDI变化检测

表4统计了2003—2017年不同生态环境质量变化等级的区域面积及其占总面积的百分比。生态环境等级提高的地区面积为8 277.98 km2，占比达到58.23%；生态环境等级保持不变的地区面积为3 239.82 km2，占22.79%；生态环境等级降低的地区面积较少，仅占全区面积的18.98%。生态环境等级上升的地区面积占比高于生态环境等级下降的地区，揭示了研究区生态质量整体提高的趋势。

将提出的RSEDI综合指标用于乌鲁木齐市环境评价，分析后得出2003—2017年乌鲁木齐市遥感生态距离指数明显提高，表明城市生态环境正在不断改善。查阅乌鲁木齐市国民经济和社会发展统计公报可知，近年来乌鲁木齐市积极推进道路绿化、公共绿化和荒山绿化，2010年中心城区新增各类绿地30.667 km2；2017年全年新增绿地12 km2、退耕还林4 km2、裸露荒山绿化4.086 km2。可以看出以退耕还林、荒山绿化、城市环境改造等为主的环境保护措施，确实对改善生态环境有积极正面的影响。

表4 乌鲁木齐市2003—2017年变化检测

4 结束语

本研究选取能代表干旱区绿洲城市生态环境特点的沙度、干度、绿度、湿度作为评价指标，构建遥感生态距离指数，该指数完全基于遥感技术获取，可以大范围、快速、简便地监测生态环境质量变化。应用于乌鲁木齐城市生态变化评价中，分析了2003—2017年遥感生态距离指数的空间分布与动态变化。研究表明，乌鲁木齐市的RSEDI指数均值14年来持续增长，从整个研究区的RSEDI指数空间分布可以看出，乌鲁木齐的生态环境变化主要发生在中心城区以及东部和南部的山区，生态质量显著提高。

基于Landsat TM/OLI数据，利用生态距离函数耦合沙度、干度、绿度和湿度指标，建立RSEDI指数，可以实现对乌鲁木齐市城市生态变化监测与评价，得到的结论可作为乌鲁木齐今后环境治理工作的参考和依据。