范雄周， 廉 育， 肖首在， 王俊杰， 廖小平， 刘智才

(1.中铁二十四局集团福建铁路建设有限公司，福建 三明 365000; 2.三明莆炎高速公路有限责任公司，福建 三明 365000；3.福州大学 环境与资源学院，福建 福州 350108)

随着改革开放与国民经济的快速发展，中国公路建设的水平逐步走向世界前列[1]。公路建设作为长间距、大规模的人造地物，在带来经济与民生效应的同时，产生的不可逆生态环境影响也不可忽视。地形起伏区的生态环境往往更加复杂而脆弱，公路工程的地表扰动会带来极大的生态不稳定性[2-3]。因此，开展山地公路的生态影响效应分析有着不可忽视的重要性。

在公路路域生态质量变化领域的探索中，以遥感技术为主体的地球空间信息技术的优势是传统定性分析及粗放的计量方式难以比拟的[4]。近年来运用遥感技术进行高速公路生态质量监测与评价的研究手段与思路不断涌现[5-7]，学者们利用多源遥感数据从针对单个生态因子到路域综合生态评价都开展了不少研究[8-11]。但是目前大部分研究由于指标参数的主观性、评价结果的不确定性，导致评价体系的可移植程度与普适性较差；且选取的遥感数据空间分辨率基本为30 m及以上，评价结果较粗糙。本文以莆田—炎陵高速公路(以下简称“莆炎高速”)YA12标段为研究对象，使用哨兵卫星影像与Landsat-8数据，将区域遥感生态指数(Remote Sensing Based Ecological Index,RSEI)应用于山地高速公路建设的生态质量影响效应分析，并探寻路域沿线高程与RSEI的内在联系。

1 研究区与研究方法

1.1 研究区概况

莆炎高速YA12标段路线长8.12 km，项目在2018年11月6日正式开工，工期计划为24个月。该项目位于福建省三明市境内，处于闽浙丘陵区，地势波状起伏。该区域气候温和，雨热同季，沿线生态环境优美，峰峦叠嶂。但是由于近年来社会发展与土地开发利用，区域内生物多样性锐减，因此，工程生命周期的生态维护显得更为重要。在分析研究莆炎高速中仙—里心段YA12标段建设过程中带来的具体生态问题、充分考虑研究区域复杂的地形地貌条件的基础上，通过实地调查研究、结合高清卫星像片与数字化处理，将路域生态环境影响边界确定为公路周边缓冲区1 000 m(如图1)。

图1 研究区概况图Fig.1 Overview of the research area

1.2 数据来源

选取有10 m空间分辨率波段的哨兵2号(sentinel-2)卫星影像计算地表参数，采用时相匹配的Landsat-8影像进行地表温度反演。影像数据均从美国地质调查局USGS网站(https://earthexplorer.usgs.gov/)下载。根据莆炎高速中仙—里心段YA12标段的未建设期、建设前期、建设中期三个阶段对应时相进行影像选择，见表1。所获取的Sentinel level-1C级影像提供的是大气顶部的反射信号，需经大气校正得到提供地表反射率的level-2A级数据。欧空局专门为Sentinel系列卫星提供进行大气校正的插件Sen2Cor，处理过程包括场景分类和卷云与大气纠正两部分。此外，使用欧空局的Snap软件进行Sentinel-2A/B数据的重采样、镶嵌、去云等处理，得到分辨率10 m的多光谱影像。Landsat-8数据的预处理在ENVI5.3环境下进行，包括辐射定标和大气校正。

表1 卫星影像数据Table 1 Satellite image data

本研究地形数据来自于使用无人机实测的路域等高线地形数据(dwg格式)，并于地理空间数据云(http://www.gscloud.cn/)下载覆盖研究区域的ASTER GDEM第一版本(V1)空间分辨率为30 m的数字高程数据产品,对等高线未覆盖区域进行补全。

1.3 研究方法

本研究选取新型区域遥感生态指数(RSEI)对高速公路建设的生态影响效应进行探究，其指标优点包括可获得性较高、权重自由、基本象元单位可视化，还可通过数学模型对生态质量进行时空维度的分析预测[12-13]。RSEI方法已被广泛应用于综合治理、城市规划、水土流失等生态质量研究中[14-16]。

1.3.1参数反演

RSEI指数的评价指标分别是与人类生产生活及自然环境息息相关的绿度、湿度、干度及热度指标。绿度指标通过地表植被生长状态反映，植被对区域生态质量状况的变化极为敏感，常用来表示区域生态优良情况；湿度指标由土壤湿度表示，其是度量土壤退化等生态环境研究的重要指示；干度指标代表原有自然系统因人类改造而被裸地与不透水取代的“干化”程度，说明了生态质量的恶化情况；热度指标由地表温度代表，是反映地表生态质量不可缺少的参数。各指标所选指数见表2，使用Sentinel-2影像进行绿度、湿度与干度指标计算，同期的Landsat-8影像进行热度指标计算。

表2 各指标对应指数Table 2 Corresponding indexes of each index

1.3.2RSEI指数构建

对标准化后的各指标进行主成分分析，以主成分的方差贡献率为权重，各年份研究区RSEI可以表示为：

RSEI2017=0.688 6PC1+0.161 8PC2+0.098 2PC3+
0.051 3PC4
=0.299NDVI+0.337Wet-0.194LST-
0.521NDSI

RSEI2018=0.657 0PC1+0.168 9PC2+0.106 2PC3+
0.067 9PC4
=0.285NDVI+0.337Wet-0.190LST-
0.495NDSI

RSEI2019=0.675 3PC1+0.188 7PC2+0.079 2PC3+
0.056 8PC4
=0.375NDVI+0.367Wet-0.203LST-
0.450NDSI

代表绿度的NDVI和代表湿度的Wet变量系数为正值，它们协同对生态起正面的贡献;代表热度和干度的LST、NDSI变量系数为负值，说明它们从负面作用于生态变化，可见RSEI指数对路域的生态质量评价有其适用性，可用于进行下一步的分析。

1.3.3ESI指数

由于研究路域地形复杂，土地利用类型分布不均，因此无法简单地用RSEI均值来描述路域某一时相的生态质量。为了客观描述和定量分析研究路域的生态质量变化，采用RSEI等级面积加权的形式来计算各个时相的生态质量[29]。公式如下：

式中：n为RSEI的等级数;Ai为分析单位中等级i所占面积;Sj为分析单位j所占的面积;Pi为等级i的量化等级值。ESI数值越高，说明生态质量改善越好。

2 结果分析

2.1 全路域生态质量的时空变化分析

以0.2为间隔进行断点，将RSEI按照数值由小到大划分为差(1)、较差(2)、中等(3)、良(4)和优(5)五个生态等级，如图2。

图2 各年份RSEI分级图Fig.2 RSEI grading charts for each year

三个年份区域内生态优良的面积占比均达65%以上，而生态较差及以下的面积比例均低于20%，表明区域生态质量本底较佳，整个研究区内受到高速公路工程建设影响范围较小。各年份生态质量较差的部分集中分布于区域东西两端与中间段，并向外逐渐依等级变高而扩散。原因主要有两个：一方面自东向西分布着漈头村、璞溪村与沧州村三个村庄居民点，人工建筑和居民活动的密集对这些区块的生态质量起负面作用；另一方面，高速线路出露于地表的桥梁和路基部分紧贴璞溪村平行延伸，工程建设产生的影响叠加于原来的居民扰动上，生态质量差的部分虽逐年外扩，但未产生明显的空间转移。生态质量优良的区域分布于人类干扰活动少、地表硬化程度低的地块；并且区域内生态质量本底较好的部分主要为植被覆盖度多的高处，其工程建设类型主要为穿山而过的隧道，线路本体产生的地表生态扰动程度小。

2.1.1研究区生态质量时间变化分析

将2017和2019年的RSEI等级分布图进行差值运算，以更好地分析路域的生态质量变化。2017—2019年研究区生态质量优化的区域占总面积的19.23%，生态质量改善以增加一级为主；生态质量恶化的区域面积占总面积的12.41%，以降低一级为主，如图3。

图3 研究区路域RSEI等级变化空间分布图(2017—2019)Fig.3 Spatial distribution diagram of RSEI grade change in research road area

高速公路建设产生的生态质量负面影响范围较小，生态质量下降区块明显集中于高速公路线路两侧：线路中段和东西端的红色区域呈条带延伸，其主要是由桥梁及路基工程与临时占地建设带来的地表硬化以及植被的损失所导致；而隧道建设段工程穿山而过，地表生态质量受到线路本身建设的影响较小，主要的负面影响来自于隧道出口处设置的弃渣场和施工便道，以及拌合站等加工占地带来的低植被覆盖度、地表裸露区，其降低了生态质量。

2.1.2研究区生态空间变化分析

为研究高速公路在建设、施工过程中对路域范围生态质量影响的空间变化特征，对路域生态质量影响边界范围内的高速公路ESI值进行统计分析。以100 m为间距，对高速公路中线两侧逐层建立缓冲区，得出1 km缓冲区范围内ESI数值变化，如图4。

图4 各年份多级缓冲区ESI值Fig.4 Multilevel buffer ESI values for each year

2017年的曲线变化反映了研究区域的本地生态情况，由于工程未开工，影响区域生态质量的因素主要为村庄居民点人类活动的干扰，而居民点的布局并非完全与高速公路走向平行，ESI值随道路中线距离呈现上下波动。从2018、2019年的ESI数值分布明显可见，高速公路建设对路域生态质量的影响程度随缓冲区半径的增大而减小，即距离公路核心区越远，受其影响就越小。公路建设期两个时相的ESI指数在300 m缓冲距离处均出现明显拐点，在300 m缓冲距离内，ESI增速随缓冲距离增大而迅速上升，但超过300 m后增速明显放缓，表明公路两侧300 m范围内生态质量受到工程建设与人为影响最为显著，为生态影响的核心区域。

2.2 地形对生态质量的影响分析

在300 m影响核心区内将路域高程以10 m间隔为间距逐层划定分析缓冲区，通过建立分析缓冲区内高程与RSEI均值的定量关系来考察二者之间的相互影响。高程均值与对应RSEI均值的关系如图5。

图5 各年份高程均值和RSEI均值关系图Fig.5 Relation diagram of mean values of elevation and RSEI in each year

总体而言，高程变化对地表生态产生了梯度效应，各年份RSEI均值总体随高度升高而增大。地势低处，由于人类活动密集与施工布点的集中，人工构筑物替代了原本的自然地表，造成植被覆盖少、土地裸露多、环境破坏明显，生态受到影响程度大。从2019年的数据分布可看出，高程<300 m的区域RSEI均值比之前降低，可见工程建设带来的影响随着施工推进逐渐占主导地位，主要因为低处地势平坦，为路基、桥梁工程以及各类临时占地点的集中布局处，生态质量受建设工程项目的影响较大；而>500 m的高度处一方面由于人类活动难以触及，生态系统稳定，脆弱性降低，受到的破坏程度随之减小，另一方面该工程主要采取挖山隧道的建设方式，其所造成的环境影响难以通过遥感数据探测，因此RSEI未有较大波动。

3 结论

本文基于Sentinel-2多光谱数据与Landsat-8 TIRS传感器热红外遥感数据，通过构建RSEI来对以莆炎高速中仙—里心段YA12标段未建设期、建设前期与建设中期三个阶段的路域生态质量进行动态监测分析，结果表明通过RSEI对路域的生态质量进行快速评价具有一定的科学性和实用性。计算发现高速公路对生态质量的影响随着与公路垂直距离的增加而逐渐降低，公路两侧300 m范围内为生态质量影响的核心区，尤其是路基与桥梁建设段、隧道口的堆土区、弃渣场及临时占地等地表扰动区，应重点给予关注和保护。垂直方向上高程对生态质量变化产生梯度效应，这与人类活动范围及工程施工特性有关。较高空间分辨率数据的应用与遥感信息指数的提取可为通过空间分析技术进行路域生态质量监测及生态环境影响评价提供技术参考。该评价方法指标参数和权重取值较为客观，具有良好的可移植性，有助于道路建设方及时调整本项目建设后期不同路段的建设策略，以满足生态质量要求，也能对其他类似项目的建设提出可行性的意见和建议。然而，RSEI采用的指标没有进一步针对公路工程的地表扰动特性完善指标体系，比如扬尘等大气污染的影响，今后可尝试在多指标的耦合方面深入研究。