矿业开发密集区地表热环境分异效应遥感评价模型构建研究

矿产资源的开发推动了社会经济的迅速发展,但同时也使矿区成为地表高温聚集区,对生态环境带来不利影响。基于2000~2018年研究区的Landsat卫星遥感影像,利用辐射传输方程法(Radiative Transfer Equation,RTE)反演地表温度(Land Surface Temperature,LST);基于NDVI-DFI像元三分模型反演植被覆盖度(Vegetation Fractional Coverage,VFC);借助回归分析法定量分析4个陆表生物物理指标(光合植被覆盖度(Fractional Cover of Photosynthetic Vegetation,fPV),土壤湿度(Normalized Difference Moisture Index,NDMI),建筑指数(Normalized Difference Build-Up Index,NDBI),裸土指数(Bare Soil Index,BSI))对地表温度的驱动机制;利用主成分分析方法(Principal Component Analysis,PCA)耦合以上4个生态参数,提出一种能够综合分析矿业开发密集区地表热环境分异效应的遥感综合生态模型(Remote Sensing Integrated Ecological Index,RSIEI),利用时空分析法定量化和可视化分析矿业开发密集区地表热环境时空分异的影响机理;借助热场变异指数(Heat Index,HI)分析研究区地表热环境分异效应与生态环境质量之间的关系。结果表明:4个生态参数对地表热环境分异效应具有不同的驱动作用,定量回归分析表明,fPV和NDMI与LST均呈线性负相关关系,并通过了p<0.01的显著性检验,说明光合植被覆盖度和土壤湿度的增加,对地表均具有降温效应;NDBI和BSI与LST均呈线性正相关关系,并通过了p<0.01的显著性检验,说明建筑用地和裸地面积的增加,对地表起升温效应。4个镇域矿业开发密集区RSIEI影像与LST影像的空间光谱分布特征表明,二者具有空间逆关联特点,即RSIEI值高(生态环境质量好)的像元对应于LST值低的像元,反之亦然。对4个镇域矿业开发密集区3个年份的RSIEI与LST的定量回归分析表明,RSIEI的值每上升10%,LST的值相应下降0.67~0.77°C。经验证基于主成分分析方法建立的RSIEI模型适用于矿业开发密集区地表热环境分异效应的综合评估。