生态环境通过资源供给、气候调节及文化支持等功能，构成社会经济运行的基础支撑系统[1-2]。生态环境质量状况影响自然生态系统的稳定性，是衡量区域可持续发展的重要指标之一[3]。因此，科学监测与评估生态环境质量，明晰其变化趋势和影响因素，对推动区域生态环境建设与保护、促进社会经济可持续发展具有重要意义[4]。
常规生态监测方法受限于时空分辨率低与观测成本高等因素，难以在大尺度空间和时间范围上揭示生态演变规律。为此，相关学者探索了利用遥感数据构建生态指数的方法，进行大尺度、长时序的区域生态环境质量监测评估。目前，应用较广的模型是徐涵秋[5]通过综合绿度、热度、干度、湿度4个指标构建的遥感生态指数（RSEI）。为适应不同地区生态特性的空间异质性特征，相关学者对RSEI模型进行了改进[6-8]。例如，李琪等[6]基于干旱半干旱区土地盐碱化普遍特征，将盐度指标纳入RSEI模型，构建了适用于干旱区生态环境特征的RSEI指数，取得了良好的应用效果。
祖厉河流域位于黄河上游干旱半干旱地区，是黄河流域上游重要的生态屏障区和水源涵养区，其生态系统的稳定性对区域可持续发展及黄河中下游生态安全具有重要影响[9-10]。随着退耕还林（草）、水土保持等生态工程的实施，祖厉河流域地表植被覆被格局发生显著改变，生态环境逐步改善[11-13]。然而，受制于干旱气候条件、人类活动和黄土高原特殊的地质地貌特征，区域内仍面临着局部水土流失加剧、植被覆盖度波动等问题，生态环境呈现脆弱性与敏感性交织的特征[14-16]。目前，有关祖厉河流域长时序生态环境变化的相关研究报道较少，且尚未见应用基于干旱区生态环境特征改进的RSEI模型进行该流域生态环境变化特征分析的有关研究报道。为此，本研究基于2001—2021年的Landsat系列卫星影像数据，结合祖厉河流域生态环境特征，通过集成绿度、湿度、干度和盐度等遥感指标，构建了契合干旱、半干旱地区生境特征的生态环境质量评价模型，旨在揭示2001—2021年该流域生态环境演变规律及其空间异质性特征，为优化黄河流域生态保护与生态治理策略提供参考。
1 材料与方法
1.1 数据来源
本研究选用的遥感影像数据来源于地理空间数据云（https://www.gscloud.cn/）。分别获取2001年（Landsat5-TM）、2007年（Landsat5-TM）、2014年（Landsat8-OLI）、2021年（Landsat8-OLI）的遥感影像数据，为避免物候变化等因素对分析结果的影响，各年份影像时间均选择6月（植被生长期），云量低于0.1。使用ENVI 5.6软件对影像进行辐射校正、大气定标、裁剪等预处理。
1.2 研究方法
1.2.1 遥感生态指标计算
NDVI=（ρ nir-ρ red）/（ρ nir+ρ red）
式中，ρ nir、 ρ red为近红外波段和红波段反射率。
WETTM=0.031 5 ρ blue+0.202 1 ρ green+0.310 2 ρ red+0.159 4 ρ nir-0.680 6 ρ swir1-0.610 9 ρ swir2
WETOLI=0.151 1 ρ blue+0.197 3 ρ green+0.328 3 ρ red+0.340 7ρ nir -0.711 7ρ swir1 -0.455 9ρ swir2
式中，ρ blue、ρ green、ρ red、ρ nir、ρ swir1、ρ swir2分别为蓝波段、绿波段、红波段、近红外波段、短波红外1和短波红外2的反射率。
NDSI=（SI+IBI）/2
SI=[（ρ swir1+ρ red）－（ρ nir+ρ blue）]/[（ρ swir1+ρ red）+（ρ nir+ρ blue）]
IBI=
SI-T=100×（ρ red/ρ nir）
1.2.2 遥感生态指数计算
先将上述4个指标进行归一化处理，使其统一为无量纲，消除不同指标之间量纲的影响。然后采用主成分分析方法确定特征值累计贡献率大于80%的主成分（PC），即为初始的RSEI0。将RSEI0进行归一化处理得到最终的RSEI，其值越大，说明生态质量越好，可以在宏观上反映区域生态环境质量，计算如式（8 ）～（9 ）。
RSEI0=PC1 ƒ（VNDVI，VWET，VNDSI，VSI-T）
RSEI=（RSEI0－RSEImin）/（RSEImax－RSEImin）
NDVI和WET指标对生态环境质量有正面影响，因此其在PC1的载荷值符号为正，而对生态环境起负面影响的NDSI和SI-T指标的符号则相反。如计算的NDVI和WET载荷值是负值，而NDSI和SI-T为正值，则采用“1－PC1”进行还原运算[26]。
1.2.3 生态环境质量分级
2 结果与分析
2.1 指标主成分分析
绿度、湿度、干度和盐度4个指标的主成分分析结果（表1）显示，2001年、2007年、2014年和2021年第一主成分的特征值分别为0.014 3、0.016 7、0.008 5和0.001 6，方差贡献率均超过80%，说明2001—2021年第一主成分均可承载4个指标的大部分特征信息。因此，采用第一主成分PC1构建遥感生态指数。
表1 主成分分析结果 |
| 主成分 | 2001年 | 2007年 | 2014年 | 2021年 | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 特征值 | 贡献率/% | 特征值 | 贡献率/% | 特征值 | 贡献率/% | 特征值 | 贡献率/% | |
| PC1 | 0.014 3 | 85.63 | 0.016 7 | 85.38 | 0.008 5 | 89.27 | 0.001 6 | 83.45 |
| PC2 | 0.001 7 | 10.42 | 0.001 6 | 8.24 | 0.000 8 | 8.77 | 0.000 2 | 10.76 |
| PC3 | 0.000 6 | 3.78 | 0.001 2 | 6.18 | 0.000 2 | 1.90 | 0.000 1 | 5.36 |
| PC4 | 0 | 0.17 | 0 | 0.20 | 0 | 0.06 | 0 | 0.43 |
2.2 研究区生态环境的时间变化特征
使用ENVI 5.6软件对2001年、2007年、2014年和2021年研究区的RSEI值进行统计分析，得到RSEI均值（表2）。研究时段内该流域的RSEI值呈先降后增变化的趋势，其中2001—2007年RSEI均值由0.316降至0.307，降幅为2.85%；2007—2021年RSEI均值逐步增长至0.662，其中2007—2014年增幅为52.44%，2014—2021年增幅为41.45%。这表明研究期间该流域生态环境明显趋于改善。
表2 2001—2021年研究区遥感生态指数（RSEI）均值 |
| 年份 | RSEI均值 |
|---|---|
| 2001 | 0.316 |
| 2007 | 0.307 |
| 2014 | 0.468 |
| 2021 | 0.662 |
2.3 研究区生态环境的空间变化特征
由图1可知，不同时期该流域生态环境质量变化较小，等级为“优”“良”及“中等”的区域主要分布在流域河谷沿岸和西南部上游山区地带。形成这一分布的原因可能是河谷沿岸人类活动密集，农业发展和城市绿化对生态环境有一定的促进作用；流域西南部海拔相对较高，且降水较多，生态环境质量相对较好。从2014年以后，该流域生态环境质量明显改善，等级为“较差”的区域主要集中于流域北部山区，等级为“中等”及以上的面积占流域总面积的88%以上；2021年流域生态质量持续改善，总体生态环境质量等级为“良”。综上，2001—2021年20年间该流域生态环境质量明显得到改善。
由表3可知，2001年和2007年各等级面积占比相差不大，其中等级为“较差”的面积占比分别为83.66%和87.70%。2014年各等级占比变化明显，其等级为“中等”的面积由2007年的1 060.76 km2增至8 842.61 km2，占比达83.06%，表明生态环境质量得到了大幅改善。2021年“中等”等级的面积由2014年的8 842.61 km2降至218.73 km2，而等级为“良”的面积则从618.63 km2增至10 299.78 km2，占比达96.75%；尤其等级为“较差”的面积减少明显，面积占比从2007年的87.70%降低至2021年的0.01%。这表明研究区生态环境质量持续改善且逐步趋于稳定。
表3 2001—2021年研究区生态环境质量分级统计 |
| RSEI 等级 | 2001年 | 2007年 | 2014年 | 2021年 | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 面积/km2 | 占比/% | 面积/km2 | 占比/% | 面积/km2 | 占比/% | 面积/km2 | 占比/% | |
| 差 | 191.73 | 1.80 | 43.09 | 0.40 | 1.88 | 0.02 | 1.34 | 0.01 |
| 较差 | 8 906.50 | 83.66 | 9 336.29 | 87.70 | 1 160.46 | 10.90 | 0.69 | 0.01 |
| 中等 | 1 371.84 | 12.89 | 1 060.76 | 9.96 | 8 842.61 | 83.06 | 218.73 | 2.05 |
| 良 | 159.02 | 1.49 | 176.95 | 1.66 | 618.63 | 5.81 | 10 299.78 | 96.75 |
| 优 | 16.44 | 0.15 | 28.44 | 0.27 | 21.95 | 0.21 | 124.99 | 1.17 |
3 结论与讨论
本研究利用Landsat系列卫星影像数据，通过集成绿度、湿度、干度和盐度等遥感指标，构建遥感生态指数，分析2001—2021年祖厉河流域生态环境演变规律及空间异质性特征，得出以下结论。
（1）在2001年、2007年、2014年和2021年，该流域遥感生态指数均值分别为0.316、0.307、0.468和0.662，呈先降后增变化趋势。
（2）2001—2021年间，该河流域生态环境质量等级为“良”的面积逐渐增加，等级为“较差”“差”的面积逐渐减少，流域生态环境质量明显提升。
（3）从空间角度来看，该流域的河谷沿岸和西南部上游山区地带生态环境质量最优，流域北部山区的生态环境质量相对较差；流域整体生态环境在研究期间有显著改善。
本研究结果显示，研究期内该流域的RSEI值呈先降后增变化趋势，流域生态环境质量总体趋于改善向好态势，这与廖洪圣等[30]的研究结果基本一致。研究区实施大规模退耕还林还草以及天然林保护工程等措施，有效促进了区域植被恢复，生态环境呈持续良性发展态势[31]。然而，该流域生态环境质量在空间分布上存在差异，这主要是受南高北低的地理空间差异和呈明显纬度地带分布的降水量影响。郑凯[11]在气候变化和人类活动对祖厉河流域植被覆盖的影响研究中得出，该流域NDVI指数的增加主要得益于退耕还林还草工程对草地的保护和植树造林及农田植被覆盖的增加。这说明科学合理的人类活动对生态环境产生积极作用，同时从侧面反映出农业发展对生态环境的影响。如何平衡自然生态系统和农业生态系统的关系，确保生态保护与农业协调发展，提升生态系统的稳定性，是今后亟需研究解决的重要课题之一。