基于RSEI的大熊猫国家公园生态环境评价

颜 科，刘 瑞*，杨远陶

（1.成都理工大学，四川 成都 610059）

目前国内外对于国家公园生态环境动态监测的相关研究已有大量，但针对大熊猫国家公园生态环境的研究还较少[1]。加拿大学者Fraser[2]通过景观格局变化、净初级生产力、重点物种分布等指标建立一个公园生态整体观测系统来监测大范围的国家公园生态系统。Yan[3]等分析了大熊猫粪便、土壤、竹子和水中的重金属在不同海拔和纬度下的空间分布，发现人类工农业生产活动对大熊猫国家公园内生态环境的影响。熵理论在生态系统研究中具有重要意义。有学者利用信息熵量化来评价大熊猫国家公园内各个县域的生态质量变化，发现大熊猫国家公园生态系统总熵流总体上为负，系统整体健康[4]。

在生态环境评价中，传统的调查方式在耗费大量人力物力的同时还得不到理想的效果，且因调查周期长，不能及时对实际情况做出反映，存在许多弊端。而遥感技术在生态环境评价领域具有诸多优势，如时效性高、连续性强、低成本等，而且对于研究区生态环境的空间差异尤其显著，利于分析空间差异。将遥感技术应用在国家公园的生态环境监测上可以高效、及时地反映国家公园的生态环境质量。基于以上背景，本文针对大熊猫国家公园的现状对其生态环境动态变化进行相关研究。

1 研究区概况

本次研究区域为大熊猫国家公园的邛崃山-大相岭片区，包括阿坝州、成都市、雅安市、眉山市、甘孜州的部分地区。邛崃山-大相岭片区地形以山地为主、高山峡谷较多，地形起伏大，近年来地震频发，地质运动活跃。气候以亚热带季风气候为基带的山地气候为主，年均温13.6℃，年降水量1 790 mm以上，雨热同期、冬季温暖干燥、夏季高温湿润。植被具有明显垂直地带性分异，从山麓向上依次为常绿阔叶林(1 500 m以下)、常绿与落叶阔叶混交林(1 500~2 100 m)、针阔混交林(2 100~2 600 m)、针叶林(2 600~3 100 m)、亚高山草甸(3 100 m以上)[5]。多样的环境和复杂的气候类型让该区域成为许多珍稀动植物的栖息地，再则该区域地广人稀，自然环境受人类影响小，所以该区域的生物具有多样性，研究区域如图1所示。

图1 研究区区位图(底图审图号：GS(2019)1822号)

2 研究方法及数据

一个区域的生态环境质量主要由温度、湿度、植被覆盖度、生物物种数等因素决定。这些生态因子彼此联系、相互促进、相互制约，某一生态因子的变化也会导致其他生态因子发生变化，从而影响整个生态环境。因此本文在研究方法上选取了生态遥感指数来评价研究区的生态环境，遥感生态指数(RSEI)能综合多种因素并能快速反映生态环境质量变化[6]。遥感生态指数(RSEI)综合了绿度、湿度、干度和温度4个指标来整体反映一个区域的生态环境质量，这几个指标都可从遥感影像上直接或间接提取。

本次研究对大熊猫国家公园的邛崃山-大相岭片区片区2013年和2016年2个年份的生态环境质量做评价。本文中所使用的遥感影像下载自地理空间数据云，因研究区的Landsat-8 OLI数据涉及多幅影像，所以要先将几幅影像进行拼接，然后利用大熊猫国家公园的矢量边界剪切得到。

遥感成像时，由于气溶胶、天气状态、卫星飞行状态等的影响，使得遥感影像存在一定的几何畸变、大气消光、辐射量失真等现象。这些畸变和失真现象影响了影像的质量和使用，必须对其进行预处理。数据预处理的过程包括辐射定标、大气辐射校正、图像镶嵌与裁剪几个步骤。

3 指标提取

3.1 绿度指标

植物生物量、植被覆盖度、动植物种类数量等是评价生态环境的重要指标。归一化植被指数（NDVI）又被称为标准化植被指数，是植物生长状态以及植被密度分布的最佳指示因子，被广泛应用于遥感图像研究植被及生态环境方面。因此本文选用NDVI代表绿度指标，其公式为：

式中，ρnir代表红外波段的像素值；ρred代表红光波段的像素值。

按照式（1）经过计算后得到2013年和2016年的NDVI值图，图2为2013年NDVI值图，图3为2016年NDVI值图。通过对比可以明显看出2016年的植被生长状况优于2013年，植被覆盖率有所上升，尤其体现在研究区南部的天全县、荥经县、洪雅县和东部的崇州市、大邑县。

图2 2013年NDVI

图3 2016年NDVI

3.2 湿度指标

缨帽变换是一种对数据压缩和去冗余的技术，其绿度、湿度、亮度分量与地表物理参数有直接关系，在生态环境监测中被广泛应用，湿度和植被紧密相联[7]。本文研究中的湿度指标采用Wet分量来表示，其计算方法如下：

式中，ρi代表相应波段的光谱反射率。

按照式（2）通过计算后得到2013年和2016年的WET值图，图4为2013年WET值图，图5为2016年WET值图。通过对比可以明显看出2016年的湿度大于2013年的湿度，研究区内的土壤和植被湿度有所下降，其中最明显的地区在宝兴县、汶川县。

图4 2013年WET

图5 2016年WET

3.3 热度指标

热度指标由地表温度（land surface temperature，LST）来表示。反演地表温度对城市热岛、自然灾害监测等方面有着重要意义，利用热红外遥感技术反演地表温度是获得地表温度的主要方式，本文采用大气校正法进行LST计算：

式（3）、（4）、（5）中，Lλ为热红外辐射亮度值；ε为地表比辐射率；LST为真实地表温度；B(LST)为黑体热辐射亮度；τ为透过率；L↑和L↓分别为大气向上、向下辐射亮度；Landsat OLI：K1=774.89 W/(m2*μm*sr)，K2=13 21.08 k[8]。

按照式（3）、（4）、（5）通过计算后得到2013年和2016年的LST值图，图6为2013年LST值图，图7为2016年LST值图。通过对比可以明显看出研究区2016年的热度大于2013年的热度，说明研究区内的总体地表温度有所上升，其中主要体现在崇州市、大邑县、芦山县、宝兴县。

图6 2013年LST

图7 2016年LST

3.4 干度指标

城市化进程的加快，使农田、林地等土地利用类型转变为具有不透水性质的建设用地。下垫面的改变也带来了诸多“城市病”问题，且裸露的土壤和建设用地等不透水面，会增加区域干燥程度。因此，在研究中以土壤指数SI和建筑指数IBI综合得到的干度指标NDBSI来反映干度的变化情况。

按照式（6）、（7）、（8）通过计算后得到2013年和2016年的NDBSI值图，图8为2013年NDBSI值图，图9为2016年NDBSI值图。通过对比可以明显看出研究区2016年的干度小于2013年的干度，研究区内的总体地表干度小幅度下降，主要体现在海拔较高的理县、小金县、康定市干度下降。从4个分指标来看，绿度指标和热度指标在增加，湿度指标和干度指标在减小。由于绿度指标对遥感生态指数的影响最大且是正相关，所以总体来说研究区的生态环境质量有一定提升。

图8 2013年NDBSI

图9 2016年NDBSI

4 综合分析结果

4.1 时空变化特征

将绿、湿、干和热度4个指标组成的RSEI模型，通过主成分分析确定指标权重，可定性定量地评价生态环境质量。在主成分分析之前需将4个指标归一化处理，使各指标值转化成无量纲且范围介于0~1之间的数值。进行主成分分析后综合计算，得到最终的遥感生态指数值。为了更好地分析研究区内生态环境质量状况，把位于[0,1]的生态环境质量指数RSEI计算结果以自然段点法划分为5个等级，如图10所示。[0,0.2）代表生态环境质量“差”、[0.2,0.4）代表生态环境质量“较差”、[0.4,0.6）代表生态环境质量“中等”、[0.6,0.8）代表生态环境质量“较好”、[0.8,1]代表生态环境质量“好”。

图10 2013年遥感生态指数值图

根据图10、11以及表1可以明显看出从2013—2016年生态环境质量总体水平有明显增加，其中生态环境质量好的部分增加了139.788 9 km2；生态环境质量较好的部分增加了947.229 3 km2；生态环境质量中等的部分减少了510.018 3 km2；生态环境质量较差的部分减少了984.518 1 km2；生态环境质量差的部分增加了407.518 2 km2。生态环境质量等级好、较好的地区和生态环境质量等级差的地区都增加了面积，生态环境质量等级中等、较差的地区面积在减少，这说明研究区内生态环境质量出现两级分化现象。

图11 2016年遥感生态指数值图

表1 生态环境水平变化统计表

从空间上可以看出研究区内都江堰市、崇州市、大邑县、芦山县、宝兴县中南部、天全县、荥经县、洪雅县这些地区的生态环境质量出现了提升。理县和汶川县交界处、小金县和宝兴县交界处、康定市和宝兴县交界处这几个地方的生态环境质量出现了下降。汶川县的生态环境质量基本不变。

4.2 成因分析

研究区的生态环境质量受到绿度、湿度、干度和温度4个指标的共同影响，在主成分分析确定权重过程中，绿度的权重最高，对最终的生态环境质量影响也是最大的。2013—2016年研究区的NDVI值上升了，使得生态环境的质量有所提高。在生态文明建设的政策影响下，各地区都更加重视生态环境保护。根据2013—2016年四川省国民经济和社会发展的统计公报数据，这4 a期间，四川省的森林覆盖率分别是35.5%、35.75%、36.02%和36.88%，森林覆盖率提高了1.38%，促进了生态环境质量提升。

5 不足与展望

本研究亦有不足之处：文中使用的卫星影像数据为Landsat系列，分辨率仅为30 m。所以在评价研究区生态环境质量变化时，未能够达到更加精细化的探讨；文中所建立的模型只能评价当时的情况，要想建立一个能够预测今后发展的模型，需要考虑4个指标的内部关联性变化以及区域内地表的覆被变化趋势；通过研究发现区域生态环境质量变化跟地表土地利用情况变化较高关联度，因此今后的研究可以从更高分辨率的数据源，以及考虑更加精准的城市结构发展趋势与土地利用信息等方面入手。希望在后续的研究中能够对RSEI方法做出一些改进来适应不同的研究区域。

根据目前的研究结果对大熊猫国家公园生态环境保护提出一些建议：①加快生态廊道建设，生态廊道能有效地增加栖息地斑块间的大熊猫种群交流，降低种群灭绝的风险。②在后续的研究中还可以建立动植物基因库，将国家公园内采集的野生动植物基因储存起来，以此保护生物的多样性。③建立国家公园内外入侵物种防御体系。