陕西秦岭山区留坝县生态质量时空特征及影响因素分析

胡克宏，张 震

(安徽理工大学空间信息与测绘工程学院，安徽 淮南 232001)

良好的生态环境是人类赖以生存的基础，与人类生产、生活密不可分。近年来，人口的增长和经济的快速发展进一步加剧了人类、资源和环境之间的矛盾。沙漠化、环境污染、水土流失、森林资源缺乏和生物物种加速灭绝等生态环境问题日益突出，正确评价生态环境质量并探测其影响因素，对于评估环境保护政策的实施成效，加强生态环境保护，建设生态文明至关重要[1]。

遥感生态指数(remote sensing based ecological index, RSEI)通过主成分变换耦合绿度、湿度、热度和干度[2]，且各指标权重不受人为因素的影响，具有指标多样性、权重客观性、结果可视化和时空分析等优点[3-4]。RSEI已广泛应用于快速监测并评价城市、干旱区、贫困区和黄土高原沟壑区等区域的生态环境质量，可有效反映区域生态环境质量的时空特征。

当前关于RSEI的研究主要侧重于分析生态环境质量的时空特征，定量化研究生态环境质量的影响因素相对缺乏[5]，因此，有必要对生态环境质量空间分异进行归因，从而为区域生态建设提供科学建议。地理探测器模型(geographical detector model, GDM)用于探测空间分异性并揭示其背后的驱动力[6]，不仅能够探测单个影响因素对因变量的影响，并且可以探测不同影响因素之间的交互作用对因变量的驱动。其研究区大到国家尺度[7]，小到村域尺度[8]，在生态环境质量[9]、植被变化[10]等方面应用广泛。

秦岭山区被认为是中国东部重要的南北生态分界线[11]，境内拥有丰富的水资源、矿产资源和动物资源，具有涵养水源、维持水土等功能，是我国生态环境建设的重点区域。自2003年1月20日起施行《退耕还林条例》、2008年3月1日起实施《陕西省秦岭生态环境保护条例》以来，秦岭生态环境保护工作取得明显进展，有序实施退耕还林、还草和天然林保护等生态修复工程。此外，《中华人民共和国环境保护法》《中华人民共和国土地管理法》和《陕西省森林管理条例》的实施也有利于改善生态环境，推进生态文明建设。秦岭山区有广义和狭义之分，该研究主要分析狭义秦岭山地区域，即陕西省境内的秦岭腹地区域。

已有学者基于遥感技术分析秦岭地区的景观格局、土地利用和植被覆盖变化，认为1984—2014年秦岭地区耕地的分离度呈增加趋势，主要原因为实施退耕还林等环境保护政策[12]；2000—2010年秦岭地区土地利用变化总趋势为耕地和未利用土地逐渐减少，林地和建筑用地不断增加[13-14]，且2000—2016年植被覆盖状况总体变好[15]。鲜有研究评估该地区生态环境质量，并综合考虑地形、气候和人为因素对生态环境质量的影响。因此，选取秦岭南麓腹地留坝县为研究对象，利用多时相遥感数据，采用RSEI综合分析留坝县1990—2020年生态环境质量时空特征；结合已有研究及数据的可获得性，基于GDM探测地形、气候和人为因素对陕西秦岭山区生态环境质量的影响，以期为陕西秦岭山区生态建设提供理论方法和科学建议。

1 研究区概况与数据源

1.1 研究区概况

留坝县(33°17′42″～33°53′29″ N，106°38′05″～107°18′14″ E)位于陕西省西南、汉中市北部，地处秦岭南麓腹地，汉江上游，辖7个镇、1个街道办，即玉皇庙镇、江口镇、留侯镇、武关驿镇、火烧店镇、马道镇、青桥驿镇和紫柏街道办事处(图1)。

县内最低海拔594 m，最高海拔2 627 m，平均海拔1 483 m，西、北、东三面山岭环抱，中、南地势较低。留坝县属亚热带北缘山区暖温带湿润季风气候区，冬长夏短，春秋近半，夏无酷暑，冬无严寒，年均日照1 804.4 h，年均降雨量为886.3 mm，平均气温11.5 ℃[16]。留坝县是国家重点生态功能区水源涵养地和大秦岭生态保护限制开发区，素有“绿色宝库”、“天然氧吧”之美誉，生态基础较好，经济条件较差，其地理环境在陕西秦岭山区具代表性。县内2015年土地利用类型主要为林地、草地和耕地，且林地面积约为总面积的54%。

1.2 数据源及预处理

该研究采用的数据及其预处理如表1所示。航天飞机雷达地形测绘使命(SRTM)、气象数据和人类活动数据集用于探讨生态环境质量的影响因素，由于来源和空间分辨率均不一致，研究结合GDM的运算能力和研究精度要求，基于最近邻法对数据进行重采样[17]，统一分辨率为1 km，统一投影为WGS_1984_UTM_Zone_48N，并去除缺失值。在ArcGIS 10.2软件中以1 km×1 km的网格划分研究区，取格网中心为采样点[18]，使采样点完全均匀分布于研究区，共计1 960个。根据空间位置关联性，提取RSEI及各影响因素数据至采样点，并生成属性表。基于R语言“GD”包中的“optidisc”函数对影响因素进行离散化处理[19]，从而生成影响因素类型数据。

表1 数据来源及预处理[20-21]

2 研究方法

2.1 遥感生态指数(RSEI)

2.1.1RSEI的构建

(1)计算分量指标

RSEI(IRSE)采用多指标综合评价生态环境质量，通过主成分变换耦合绿度、湿度、热度和干度，并且分别用归一化植被指数(NDVI，INDV)、湿度分量(WET，TWE)、地表温度(LST，TLS)和干度指数(NDBSI，INDBS)代替，表达式为

IRSE=f(INDV,TWE,TLS,INDBS)。

(1)

各分量指标计算如下：

①绿度指标

INDV=(ρNIR-ρred)/(ρNIR+ρred)。

(2)

式(2)中，ρNIR和ρred分别为各影像近红外波段和红波段的反射率。

②湿度指标

TWE,TM=0.031 5ρblue+0.202 1ρgreen+0.310 2

ρred+0.159 4ρNIR-0.680 6ρSWIR1-0.610 9ρSWIR2，

(3)

TWE,OLI=0.151 1ρblue+0.197 3ρgreen+0.328 3

ρred+0.340 7ρNIR-0.711 7ρSWIR1-0.455 9ρSWIR2。

(4)

式(3)～(4)中，TWE,TM和TWE，OLI分别为基于Lansat 5 TM和Lansat 8 OLI影像计算的湿度指标;ρblue、ρgreen、ρSWIR1和ρSWIR2分别为各影像蓝波段、绿波段、短波红外1波段和短波红外2波段的反射率。

③热度指标

TLS=T/[1+(λT/ρ)lnε]，

(5)

T=K2/ln (K1/L+1)，

(6)

εsurface=0.962 5+0.061 4Fv-0.046 1Fv2，

(7)

εbuilding=0.958 9+0.086 0Fv-0.067 1Fv2，

(8)

(9)

式(5)～(9)中，T为传感器处温度值；λ为热红外波段的中心波长，λTM= 11.45 μm，λTIRS= 10.90 μm；ρ= 1.438×10-2mK；K1和K2为定标参数，对于Landsat 5 TM传感器:K1= 607.76 W·m-2·sr-1·μm-1，K2=1 260.56 K，对于Landsat 8 TIRS传感器:K1=774.89 W·m-2·sr-1·μm-1，K2= 1 321.08 K；L为辐射定标后的热红外波段反射率；ε为地表比辐射率[22]，εsurface和εbuilding分别为自然表面和城镇区像元比辐射率，水体像元比辐射率取0.995；Fv为植被覆盖度；INDV,s为无植被覆盖区域的NDVI值，取经验值0；INDV,v为纯植被像元的NDVI值，取经验值0.7。

④干度指标

INDBS=(IS+IIB)/2，

(10)

IS=[(ρSWIR1+ρred)-(ρblue+ρNIR)]/[(ρSWIR1+ρred)+(ρblue+ρNIR)]，

(11)

IIB=[2ρSWIR1/(ρSWIR1+ρNIR)-ρNIR/(ρNIR+ρred)-

ρgreen/(ρgreen+ρSWIR1)]/[2ρSWIR1/(ρSWIR1+ρNIR) +ρNIR/(ρNIR+ρred) +ρgreen/(ρgreen+ρSWIR1)]。

(12)

式(10)～(12)中，IS为裸土指数；IIB为建筑指数。

(2)正规化分量指标

由式(2)～式(12)计算的4个指标量纲不统一，为避免对计算结果造成影响，需在主成分变换前，对各指标进行正规化，使其值在[0,1]，转化成无量纲。正规化公式为

IN=(Ii-Imin)/(Imax-Imin)。

(13)

式(13)中，IN为正规化后某一指标的值；Ii为对应指标像元i处的值；Imax和Imin为对应指标的最大值和最小值。

(3)掩膜水体

水域的存在会影响主成分载荷分布，需对研究区内的水域进行掩膜处理。采用改进的归一化水体指数(MNDWI，IMNDW)去除水体信息，计算公式为

IMNDW=(ρgreen-ρMIR)/(ρgreen+ρMIR)。

(14)

式(14)中，ρMIR为各影像中红外波段的反射率。

(4)构建RSEI

将正规化处理及水体掩膜后的4个指标合成一幅新影像，采用ENVI 5.3中的主成分分析模块对新影像进行主成分分析，并计算初始遥感生态指数(IRSE0)：

IRSE0=1-PC1。

(15)

式(15)中，PC1为第一主成分的载荷值。采用式(13)对IRSE0进行正规化处理得到IRSE，取值为[0,1]，其值越接近于1，表明生态环境质量越好。

2.1.2RSEI定量分析

参考已有分级标准，以0.2为间隔将正规化后的RSEI分为5个等级，即差(0～0.2)、较差(>0.2～0.4)、中等(>0.4～0.6)、良(>0.6～0.8)和优(>0.8～1)，统计各年份RSEI不同等级的面积和比例。由于陕西秦岭山区2003年起施行《退耕还林条例》等环境保护措施，因此，以2003年为节点，将研究时段分为1990—2003年和2003—2020年2个阶段。以分级后的RSEI为基础，利用ENVI 5.3软件中的Change detection模块对留坝县1990—2020年RSEI等级进行差值变化检测，得到1990—2003年、2003—2020年的RSEI等级变化。根据差值结果，将-5～-1、0和1～5依次划分为生态环境质量变差、不变和变好。

以ArcGIS 10.2为平台，将高程、坡度和坡向分别重分类为6类、5类和8类，统计每个分区的RSEI均值，从而分析RSEI在不同高程、不同坡度和不同坡向上的分布情况。其中，高程根据留坝县高程范围分为< 1 000、1 000～1 300、>1 300～1 600、>1 600～1 900、>1 900～2 200和> 2 200 m共6类，坡度根据中国农业区划委员会1984年颁发的《土地利用现状调查技术规程》分为< 2°、2°～6°、>6°～15°、>15°～25°和>25 °共5类，坡向按照地理八方向分为东、南、西、北、东北、东南、西北和西南共8类。

2.2 地理探测器模型

GDM假设：若某个自变量对因变量有重要影响，则因变量与该自变量的空间分布具有相似性，即假设生态环境质量受某一影响因素的作用而变化，则生态环境质量的空间分布与该影响因素的空间分布类似。GDM采用q值衡量影响因素对生态环境质量的解释力，q值计算公式为

(16)

式(16)中，SSW和SST分别为层内方差之和及区域总方差；i为自变量X或因变量Y的分层；Ni和N分别为层i和全区的单元数；σi2和σ2分别为层i和全区Y值的方差。

GDM主要包括因子探测器、风险探测器和交互探测器，因子探测器通过计算各影响因素的q值,探究各影响因素对生态环境质量是否有影响以及解释力的大小；风险探测器可确定不同影响因素促进生态环境发展的最佳范围或特征，置信度为95%；交互探测器用于分析两影响因素是否存在交互作用或是否独立，通过比较单个影响因素的q值和2个影响因素交互作用的q值可将交互作用的类型分为5类，如表2所示。

表2 交互作用类型

3 结果与分析

3.1 生态环境质量的时空特征

3.1.1生态环境质量的时间特征

1990、2003、2008和2020年留坝县生态环境质量等级为良、优的区域总面积分别为1 822.38、1 654.27、1 867.67和1 915.46 km2，均超过研究区总面积的80%(表3)。1990—2003年留坝县生态环境质量等级为差、较差和中等的区域总面积增加，所占比例从7.65%上升至16.14%，表明该阶段生态环境质量有所退化。2003—2008年，生态环境质量等级为良、优的区域总面积增加213.4 km2，对应比例上升10.75%。2008—2020年，差、较差和中等等级区域总面积及所占比例下降，与之相反，良、优等级区域总面积及所占比例上升。并且2003—2020年期间良、优等级区域总面积所占比例上升13.16%，表明留坝县2003—2020年生态环境质量呈改善趋势。

表3 各年份遥感生态指数(RSEI)等级面积和比例

1990—2003年留坝县生态环境质量变差的面积为1 490.39 km2，占研究区总面积的75.44%，其中，生态环境质量等级下降1级和2级的面积分别占退化总面积的96.47%和3.19%(表4)。2003—2020年生态环境质量以改善为主，环境变好的区域面积为1 913.24 km2，占研究区总面积的96.85%，其中，生态环境质量等级增加1级和2级的区域面积分别占改善总面积的89.73%和9.63%。由此可见，1990—2003年留坝县生态环境质量呈现大面积的小幅退化，2003—2020年则呈现大面积的小幅改善。

表4 遥感生态指数(RSEI)等级变化检测

1990—2020年RSEI均值呈先降后升趋势(图2)，且上升幅度(34.35%)大于下降幅度(18.95%)，表明2020年生态环境质量较1990年有所改善。通过对比各年份4个指标均值可知，1990—2020年与生态环境质量呈正相关关系的绿度和湿度指标均值先降后升，而与生态环境质量呈负相关关系的热度和干度指标均值先升后降，并且绿度和湿度指标均值升高的幅度大于降低的幅度，热度和干度指标均值降低的幅度大于升高的幅度，进一步表明2020年留坝县生态环境质量相较于1990年有所改善。

3.1.2生态环境质量的空间特征

1990—2020年留坝县生态环境质量等级空间分布整体呈中等及以上，呈差和较差等级的区域较少，且主要分布于留侯镇西部裸地处和低山丘陵地区的居民地(图3)。1990、2003、2008和2020年生态环境质量等级为差和较差的区域总面积分别为36.43、67.79、32.42和22.05 km2，均低于研究区总面积的5%。1990和2020年留坝县生态环境质量等级主要为良和优，2003年良等级占比最大，而2020年优等级几乎遍布整个研究区。1990—2003年留坝县生态环境质量等级变化空间分布主要为变差(图4)，该阶段内生态环境质量的变化主要为原本是优等级的区域转变为良等级。与之相反，2003—2020年生态环境质量的变化主要为原本是良等级的区域转变为优等级，变差的区域主要为各居民地集中处。

各年份RSEI均值均随高程升高显示出先升后降趋势〔图5(a)〕，留坝县高程小于1 300 m的地区主要为人类活动区域，因而RSEI均值相对较低。1 300～2 200 m区间内植被分布逐渐茂盛，生态环境质量逐渐变好，1990、2003、2008和2020年RSEI均值在>1 900～2 200 m高程区分别达最大值0.831、0.683、0.804和0.884。高程超过2 200 m的区域主要为山脊和裸地，RSEI均值较前一高程区有所下降。

1990、2003、2008和2020年RSEI均值均随坡度增加显示出上升的趋势〔图5(b)〕，并在坡度大于25 °区间内分别达最大值0.809、0.652、0.780和0.873。《中国人民共和国水土保持法》规定，坡度大于25 °为开荒限制坡度，对于已开垦为耕地的区域，需逐步退耕还林、还草。留坝县坡度大于15 °的区域主要为植被，生态环境质量较好，而坡度小于15 °的区域受人类活动影响较大，因而RSEI均值较低。

各年份RSEI均值随坡向变化具有相同的变化特征：正北>正南、正西>正东、西北>东南、西南>东北〔图5(c)〕。1990、2003、2008和2020年RSEI均值在不同坡向的最大值与最小值之差分别为0.06、0.05、0.03和0.02，表明不同坡向对生态环境质量的影响存在一定差异，但RSEI均值随坡向变化幅度较小，即坡向不是影响留坝县生态环境质量的主要因素。

3.2 生态环境质量的影响因素

影响留坝县生态环境质量空间分异特征的各影响因素因子探测结果如表5所示，其q值并不高，但仍可以反映不同影响因素对留坝县生态环境质量的作用差异，其解释力排序为：高程>年均温>农业生产>年降水>道路>人口密度>坡向>坡度>基础设施>畜牧业生产。其中，农业生产和畜牧业生产分别采用耕地面积和牧场面积表征。从解释力角度来看，高程、年均温和农业生产是留坝县生态环境质量的主要影响因素，解释力均超过10%；年降水和道路为次要影响因素，解释力在5%以上；其余因素的解释力相对微弱，且人口密度、坡度、基础设施和畜牧业生产的P值过大，影响不显著。

留坝县生态环境质量的主要影响因素和次要影响因素的风险探测结果如图6(a)所示，RSEI均值随高程、年均温和年降水的增加呈现出先升高后降低的趋势。高程在1 920～2 230 m之间(分区5)时RSEI均值达最大值0.795，分区6主要为山脊和裸地，因而RSEI均值较前一分区有所下降。年均温和年降水均具有有利于生态环境发展的适宜范围，RSEI均值分别在8.35～9.45 ℃(分区2)和881～927 mm(分区5)达最大值。RSEI均值随着农业生产和道路的增多而降低，侧面反映了过度的人类活动不利于改善生态环境。交互探测结果表明高程和年降水是交互作用最强的组合〔图6(b)〕，交互类型为非线性增强，交互作用的q值为0.232，即高程的变化显著增加了年降水作为自变量对生态环境质量的解释力。此外，年均温与其他影响因素结合均产生了较高的q值。其余组合交互作用类型均为双因子增强，表明2个影响因素间存在交互作用且不是简单的叠加作用，不存在独立作用的影响因素。

4 讨论

4.1 自然因素对生态环境质量的影响

自然因素中的高程和年均温是留坝县生态环境质量的主要影响因素，年降水是次要影响因素。留坝县森林覆盖率达90.8%，其植被覆盖状况主导生态环境质量，而海拔是秦岭地区植被分布的主导生态梯度[23]，这与笔者研究结论相对一致。有学者认为秦岭地区植被对降水的敏感度高于气温[24-25]，亦有学者认为该地区植被生长受气温的影响强于降水[26]。研究表明，年均温对留坝县生态环境质量的影响强于年降水，由于陕西秦岭山区降水量相对丰富，热量条件对于植被生长可能更为重要。

表5 因子探测结果

4.2 人为因素对生态环境质量的影响

除自然因素外，人为因素也是影响留坝县生态环境质量的重要驱动因素，其影响分为正面效应(如退耕还林、保护天然林等)和负面效应(如城市化、采伐森林等)。研究表明，人为因素中的农业生产是影响留坝县生态环境质量的主要因素，道路是次要因素。究其原因，陕西秦岭山区与人口密集的城市生态环境不同，其土地利用存在明显的高低指向性，围绕耕地的人类活动是该地区土地利用变化的主导因子[14]。

1990—2003年留坝县生态环境质量变差的面积占总面积的75.44%，生态环境质量等级转为差的居民地区域逐渐扩大，部分优等级的植被区域转为良等级。最主要的原因可能是该阶段内陕西秦岭山区毁林开荒、围湖造田，致力于发展经济，推动城市化进程。1990年后中央及地方政府允许并鼓励个人和集体开垦土地，1990—2000年秦岭地区土地利用变化主要为落叶阔叶林转变为耕地，两者相互转变的过程中耕地净增长225 599 hm2[14]，且该阶段内建设用地面积有一定的增加[27]。2003—2020年留坝县生态环境质量以改善为主，大部分良等级转为优等级，部分差等级的居民地生态环境也逐渐改善。自2003年起实施《退耕还林条例》、2007年发布《陕西秦岭生态环境保护纲要》、2008年起实施《陕西省秦岭生态环境保护条例》等一系列生态建设措施以来，陕西秦岭山区各级政府和相关单位投入了大量的人力、物力和财力改善生态环境，有序开展退耕还林、封山育林、植树造林和天然林保护等生态工程。2000—2010年秦岭地区土地利用变化主要为耕地转变为落叶阔叶林，两者相互转变的过程中落叶阔叶林净增785 614 hm2，耕地面积显著减少。因此，2003—2020年生态环境质量变好可能得益于生态保护政策的实施和水热条件的耦合作用。

5 结论

基于RSEI对秦岭南麓腹地留坝县1990—2020年生态环境质量的时空特征分析，并采用GDM探讨了陕西秦岭山区生态环境质量的影响因素。结果表明：(1)1990—2020年间留坝县生态环境质量先退化后改善，RSEI均值从0.788(1990年)下降至0.639(2003年)，再上升至0.858(2020年)。(2)各年份留坝县生态环境质量等级为良、优的区域总面积分别为1 822.38、1 654.27、1 867.67和1 915.46 km2，均超过研究区的80%，呈差和较差等级的区域较少，且主要分布于留侯镇西部裸地处和低山丘陵地区的居民地。(3)高程、年均温和农业生产是留坝县生态环境质量的主要影响因素，解释力均超过10%；年降水和道路为次要影响因素，解释力在5%以上。(4)陕西秦岭山区实施退耕还林等环境保护政策成效显著，今后应根据不同高程范围内生态环境的空间分布特点，合理利用土地和自然资源，减小乡镇发展和人类破坏对生态环境质量的负面效应，加强生态建设工程对环境的正面效应。