王博为 , 苑 跃 , 王 姝 , 杨 杰

（四川省气象灾害防御技术中心, 成都 610072）

引言

面对全球气候变化和快速城市化进程，自然生态环境承载力和生态安全面临着严峻考验。生态环境受诸多因子影响，应用常规手段开展监测评估难度极大，而卫星遥感技术能提供较大时空尺度的多要素动态观测，进而快速科学地实现生态功能评价。气象因子作为生态系统的重要自然属性，很大程度上影响着区域生态环境背景和生态环境适宜度。结合卫星遥感和气象观测，建立科学全面的生态功能评价模型，对生态环境系统的优劣程度进行定性描述与定量分析，对于全面认识生态环境现状并制定科学合理的保护和修复措施具有重要意义。

20世纪以来，诸多学者在生态环境变化、安全及修复方面做了大量工作，不仅有针对植被指数、植被覆盖度、植被生产力等生态系统单因子的时空变化格局研究[1−15]，也有从生态系统安全、价值核算、质量等角度对长江、黄河流域生态环境进行综合评估，并提出科学的生态治理措施[16−21]。但是，针对我国第二大阶梯过渡地带，特别是单个生态保护红线区域，尚未形成完善的研究模型，鲜见与雅砻江源生态保护红线区相关的遥感生态研究。雅砻江源是原生植物栖息地和具有丰富原生群落的金沙江流域的最大支流，在全球变暖大背景下，气候的剧烈变化与人类的不合理开发导致雅砻江源流域的生态环境面临着更大的压力。针对雅砻江源生态保护红线区生态环境状况和水源涵养能力，本文从生态格局、植被、干旱情况、植被生产力、地形地貌等方面选取10个遥感反演指数，建立态环境状况指数（Remote Sensing Ecological Environment Index，RSEI）和水源涵养能力指数（Water Conservation Index，WCI），评估2000～2019年雅砻江源生态保护红线区生态状况，以期为该区域的生态安全管理和保护、生态环境红线调整等生态气象保障工作提供科学依据。

1 研究区概况

研究区雅砻江源流域范围介于32°～34°N、97°～101°E，位于四川省西北部边缘，除石渠县北部黄河流域区属于三江源水源涵养与生物多样性保护区以外，其余区域均属于川西北水源涵养与生物多样性保护区。行政区涉及甘孜州甘孜县、德格县、石渠县、色达县，总面积2.23万km2，占生态保护红线区总面积的15.06%，占四川省幅员面积的4.58%。区内建有国家级自然保护区1个、省级自然保护区2个，除石渠县北段、色达县东部属于黄河流域和大渡河流域外，其余大部均属于雅砻江源流域，是雅砻江的主要发源地和重要水源补给区，具有极重要的水源涵养功能（图1）。

图1 研究区位置及其土地覆盖类型

2 资料与方法

2.1 资料来源及预处理

本文所用资料包括气象观测资料和卫星产品为主的遥感数据。生态环境对气候变化的响应有滞后性，因此采用1990～2019年研究区内国家级气象站逐日气温和降水数据，通过缺测数据处理和质量控制处理，整理形成气象要素数据集，以各要素区域平均值代表研究区整体气象要素值。卫星遥感数据来源于美国国家航空航天局（National Aeronautics and Space Administration，NASA）的MODIS和Landsat卫星产品（表1），均通过质量控制、格式转换、投影变换、拼接、裁剪、合成等预处理，再重采样统一分辨率，形成2000～2019年研究区栅格数据集，空间分辨率为1000 m。另外，利用MODIS卫星反演的NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）计算获得植被覆盖度（Fractional Vegetation，FV）；利用MODIS卫星反演的地表温度（Land Surface Temperature，LST）和NDVI计算得到土壤湿度指标，即温度植被干旱指数（Temperature Vegetation Dryness Index，TVDI）；坡度（SLOP）由数字高程（Digital Elevation Model，DEM）计算得到。

表1 卫星资料

2.2 评估方法

2.2.1 评估指标

由于部分卫星产品直接使用不能满足模型的需求，因此利用NDVI和LST衍生出TVDI，利用NDVI通过像元二分法得到FV。具体计算公式如下：

式中：NDVIsoil为完全裸土或无植被覆盖区域的NDVI值，取0.05；NDVIveg为完全被植被所覆盖像元的NDVI值，取0.95。

此外，使用DEM数据通过ArcGIS的坡度工具得到SLOPE。除上述指标以外，其余指标均直接使用相关卫星产品。

2.2.2 主成分分析法

本文采用主成分分析法（Principal Component Analysis，PCA）对生态环境状况以及水源涵养能力进行估算。PCA是一种通过数学建模、数学变换和统计分析将众多关联性较强的评价指标转换成相互间独立、无关联性的综合指标，可以客观真实地反映原有信息。具体公式如下：

式中：RESULT代表模型评估结果，ai（i= 1，2···6）代表权重，Pi（i= 1，2···6）代表评价指标。

2.2.3 分级标准

生态环境状况指数（RSEI）模型是通过主成分分析法（PCA）将代表环境状况的绿度、湿度、干度和热度分量进行组合，得到一个能代表整体生态环境状况的综合性指数。同理，水源涵养能力指数（WCI）是通过整合代表环境水分含量的因子，如叶面积指数（Leaf Area Index，LAI）、植被覆盖度（FV）、相对蒸散量（Relative Evapotranspiration，RE）、地表温度（LST）、植被干旱指数（TVDI）、地貌坡度（SLOPE），将多维因子降维，从而获得一个代表环境水源涵养能力的指示性指数。

依据环保部对生态环境状况的划分等级[22]，采用等间距法对研究区生态环境状况指数（RSEI）、水源涵养能力指数（WCI）以及变化趋势进行等级划分，具体的分级标准见表2～3。

3 结果分析

3.1 生态环境状况评价

利用生态环境状况指数（RSEI），将植被总初级生产 力（Gross Primary Productivity，GPP）、绿 度 指 数（Green Vegetation Index，GVI）、地表温度（LST）、土地利用类型（Land Use and Land Cover Change，LUCC）、归一化植被指数（NDVI）和温度植被干旱指数（TVDI）共6个因子导入模型中，通过PCA分析得到研究区生态环境状况指数模型，具体公式如下：

式中各因子均为归一化值。为了直观表示各项指标对生态环境影响程度的差异，在数据处理时采用极值法对原始数据进行标准化处理，处理后的数据与生态环境状况均为正相关，不同权重值则表示不同指标对环境的影响程度。

3.1.1 RSEI空间变化特征

根据研究区的分类标准（表2），2000～2019年研究区生态环境状况等级主要为一般及以上，较差和差以下等级零散分布在东北部和南部。整体上看，生态环境状况较好区域分散分布在研究区内，没有明显的聚集性，东部略好于西部（图2a）。研究区多年平均RSEI分级结果显示：评价等级优的区域面积占15.96%、良占51.28%、一般占27.61%、较差占5.13%。

图2 2000～2019年雅砻江源生态保护红线区RSEI空间分布（a）及其变化趋势（b）

表2 指数分级

基于2000～2019年研究区生态环境状况指数，以时间为自变量，RSEI为因变量，逐像元计算生态环境状况变化趋势，按表3标准分为6个等级（图2b）。如图所示，RESI变化趋势以轻度改善和退化为主，面积比例分别为52.96%、45.07%，有明显的空间差异，东北部轻度改善区域明显大于轻度退化区域，东部以轻度退化为主，极显著退化区域零星分布在研究区内。

表3 斜率分级

3.1.2 RSEI时间变化特征

如图3所示，2000～2019 年RSEI最大值和平均值总体呈波动增加趋势；RSEI最大值的变化范围是0.830～0.880，其中峰值出现在2006年（0.880），谷值出现在2000年（0.830）；RSEI平均值的变化范围是0.626～0.677。

图3 2000～2019年雅砻江源生态保护红线区RSEI逐年变化

分析2000～2019年研究区RSEI不同等级面积占比可知：2000～2019年等级差所占比例波动较小，最小值为0.008，多年平均所占比例为0.008%，除2017年以外，其余年份等级差所占比例均高于多年平均；较差比例呈减小趋势，多年平均较差等级所占比例为5.131%，2006年、2017年和2019年较差等级所占比例低于多年平均，2000年、2003年、2011～2014年高于多年平均；一般及以上所占比例大体呈波动增加趋势，多年平均所占比例为27.616%，除2006年外一般比例低于多年平均，其余年份均高于多年平均；良和优等级所占比例较大且呈波动增加趋势，多年平均为66%，2017年达到最大值（67%），其中良等级所占比例最大值出现在2019年（51%）。

综上所述，2000～2019年研究区生态环境差异明显，部分地区生态环境改善面积明显大于恶化面积，生态环境状况日益改善。

3.2 水源涵养生态功能评价

利用水源涵养能力指数（WCI），将叶面积指数（LAI）、植被覆盖度（FV）、相对蒸散量（RE）、地表温度（LST）、温度植被干旱指数（TVDI）、坡度（SLOPE）共6个相关因子导入模型中，通过PCA分析最终建立研究区水源涵养能力指数模型，具体公式如下：

3.2.1 WCI空间变化特征

根据研究区水源涵养等级分类标准（表2），分析研究区WCI空间分布（图4a）可知，研究区北部水源涵养能力优于南部，水源涵养能力评价等级为差、较差和一般的区域主要分布在中部和南部部分地区，比较零散。总体来看，研究区水源涵养生态功能保持良好，但空间差异较大。研究区多年平均WCI分级结果显示：评价等级优的区域面积占43.22%、良占35.71%、一般占17.45%、较差占3.47%、差占0.02%。

图4 同图3，但为WCI

基于2000～2019年研究区水源涵养能力指数，以时间为自变量，WCI为因变量，逐像元计算水源涵养能力变化趋势，按表3标准分为6个等级（图4b）。如图所示，2000～2019年研究区WCI总体上以轻度改善为主，面积比例为57.99%，其中南部局地水源涵养能力改善显著；WCI变化趋势在西北部空间差异较大，轻度改善面积明显大于轻度退化面积。

3.2.2 WCI时间变化特征

分析研究区水源涵养能力指数的逐年变化（图5）可知：水源涵养指数最高值介于0.8～1，平均值介于0.680～0.778，最小值介于0.3～0.4。水源涵养最大值在2000～2006年不断减小，2006～2019年持续增大，其中2011～2014年略有减小。平均值和最小值在2000～2019年逐渐增大，表明2000～2019年水源涵养能力不断增强。总体来看，2000～2019年研究区水源涵养能力不断增强。

图5 同图3，但为WCI

分析2000～2019年研究区WCI不同等级所占面积可知：优和良等级占比较大，达到70%以上，其余为一般、较差和差等级。从时间尺度上看，较差等级所占比例在2003年最大（0.047%），优等级在2008年最大（51%）。从多年平均来看，WCI各等级所占比例由大到小依次为良、一般、较差、优和差。

综上所述，2000～2019年研究区水源涵养能力差和较差等级面积逐年减小，一般及以上等级面积呈波动增加趋势，水源涵养功能逐步改善。

3.3 气候变化特征

生态环境的变化是一个长期过程，其对气候变化的响应有滞后性，因此将气象资料的时间范围扩大为1990～2019年，研究该段时间气候变化对生态环境的影响。

1990～2019年，研究区年平均气温及植被生长季（4～9月）平均气温具有明显的上升趋势，每10年分别升高0.6℃、0.1℃，均通过了99.9%的置信度检验。气温在1990～2000年变化波动大，变化趋势不明显，2000～2019年研究区年平均气温及生长季平均气温均有一个较为明显的上升趋势（图6a）；降水量及植被生长季降水量总体呈上升趋势，年降水量每10年增加27.7 mm，生长季降水量每10年增加83.5 mm，均通过了99.5%的置信度检验。年降水量及生长季降水量在1990～2000年变化波动较小，在2000～2019年变化波动增大（图6b）。研究区气候往暖湿化发展，植被受暖湿气候的影响呈恢复趋势，环境水分得到补充，植被覆盖度增加，从而促进生态环境的改善与恢复，同时提升该区域的水源涵养能力。[23]

图6 1990～2019年雅砻江源生态保护红线区气候要素逐年变化及趋势

4 结论

利用卫星遥感数据和气象观测资料，建立态环境状况指数（RSEI）和水源涵养能力指数（WCI），评估了2000～2019年雅砻江源生态保护红线区生态状况，并探讨其与气候变化的关系，得到以下主要结论：

（1）2000～2019年研究区生态环境状况整体呈变好趋势，生态改善面积明显大于生态恶化面积，多年平均生态环境状况以一般和良等级为主，所占比例达78%，差和较差等级主要位于南部局地。RSEI各等级所占比例分别为优15.962%、良51.283%、一般27.616%、较差5.131%、差0.008%。RESI变化趋势以轻度改善或退化为主，面积比例分别为52.96%，45.07%，有明显的空间差异。东北部生态环境状况轻度改善面积明显大于轻度退化面积，东部生态环境状况以轻度退化为主，极显著退化区域分布零散。

（2）2000～2019年研究区水源涵养生态功能保持良好，但空间差异较大，西北部优于东南部。WCI各等级所占比例分别为优43.2%、良35.709%、一般17.448%、较差3.474%、差0.015%，以优和良等级为主，所占比例达78.9%，差和较差等级零星分布在南部。

（3）1990年以来，研究区多年平均气温为3.4℃，升温速率为0.56℃/10 a，多年生长季平均气温为9.3℃，生长季升温速率为0.1℃/10 a；多年平均降水量为647.2 mm，增长速率为27.7 mm/10 a，多年生长季平均降水量为576.6 mm，增长速率为83.5 mm/10 a。暖湿的气候变化特征，有利于研究区的水分保持，使生态环境状况和生态功能得以持续改善。