楊玉龍,王 磊,雷天賜,何文熹

(中國(guó)地質(zhì)調(diào)查局武漢地質(zhì)調(diào)查中心(中南地質(zhì)科技創(chuàng)新中心),武漢 430205)

隨著我國(guó)生態(tài)文明建設(shè)不斷向前推進(jìn)，生態(tài)環(huán)境保護(hù)顯得尤為重要。與人類(lèi)關(guān)系最密切的生態(tài)環(huán)境范圍被認(rèn)為是地上與地下各延伸100米這部分空間，這是對(duì)生態(tài)環(huán)境影響最直接的區(qū)域[1]，即生態(tài)地質(zhì)環(huán)境。生態(tài)地質(zhì)環(huán)境問(wèn)題是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)，其中，地表信息是生態(tài)環(huán)境的直觀表現(xiàn)，地質(zhì)建造是生態(tài)環(huán)境的地下基礎(chǔ)信息。作為“地下”的地質(zhì)建造相對(duì)穩(wěn)定，人類(lèi)主要通過(guò)地質(zhì)調(diào)查結(jié)合物化遙勘查技術(shù)等手段獲取地質(zhì)建造信息；地表信息易于獲取，但地表信息復(fù)雜多變，遙感（RS）技術(shù)[2]因其快速、高效、大范圍、周期性監(jiān)測(cè)等優(yōu)點(diǎn)，已被廣泛用于反演各類(lèi)地表信息。遙感生態(tài)指數(shù)（RSEI）是常用的基于地表信息表達(dá)生態(tài)環(huán)境優(yōu)劣程度的參數(shù)，該指數(shù)綜合四種與生態(tài)環(huán)境直接相關(guān)的指標(biāo)。RSEI指數(shù)的評(píng)價(jià)因子全部通過(guò)遙感數(shù)據(jù)獲取，可減少評(píng)價(jià)指標(biāo)本身受主觀因素的影響，具有可量化、可視化等優(yōu)點(diǎn)[3]，在結(jié)果表達(dá)上便于理解和分析。

生態(tài)文明建設(shè)和地球關(guān)鍵帶概念的提出，促進(jìn)了地球多圈層相互作用,尤其是地表與地下之間空間關(guān)系的研究?；贕IS技術(shù)研究地表地物要素空間位置和屬性的空間關(guān)系已有廣泛應(yīng)用實(shí)例[4]，例如：研究表明覆冰與坡度、地貌、海拔、坡向四個(gè)地理環(huán)境因子存在一定的空間相關(guān)性[5]，夜間燈光強(qiáng)度和人口密度兩個(gè)數(shù)據(jù)與PM2.5濃度分布也有空間相關(guān)性[6]，不同碳酸鹽巖性基巖則有不同土地利用生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)[7]等。但是，迄今關(guān)于地質(zhì)建造與地表生態(tài)環(huán)境質(zhì)量空間關(guān)系的研究相對(duì)較少。為此，本文以贛南于都縣為研究區(qū)，通過(guò)信息熵法[8]研究定性變量（地質(zhì)建造）與定量變量（RSEI）之間的空間相關(guān)性，以期探索地表信息與地質(zhì)條件存在的空間關(guān)系，為支撐服務(wù)生態(tài)地質(zhì)環(huán)境監(jiān)測(cè)和評(píng)價(jià)作參考。

1 研究區(qū)概況

1.1 地理位置

于都縣位于贛州北部、貢水中游，西連贛縣， 東臨會(huì)昌、瑞金，北連寧都縣，南接安遠(yuǎn)縣，面積 約2893 km2，地理范圍介于東經(jīng)115°11′00″～ 115°49′51″，北 緯25°35′48″～26°20′53″之 間（圖1）。本區(qū)地處南嶺山系武夷山的余脈地帶，地勢(shì)起伏較大，總體上屬中低山丘陵區(qū)，縣界周?chē)嗌絽^(qū)，在南北側(cè)及東側(cè)地勢(shì)較高，中部和西部多為地勢(shì)較低的盆地。區(qū)內(nèi)最高點(diǎn)海拔1312 m，位于南部屏坑山；最低點(diǎn)僅98 m，位于贛縣和于都縣西側(cè)相交的貢水河床。土壤受地形、成土母質(zhì)與人為活動(dòng)等影響，形成以紅壤為主，棕壤、褐土為輔的綜合土壤類(lèi)型。于都縣屬亞熱帶東南季風(fēng)氣候區(qū)，雨量充沛，氣候溫和、濕潤(rùn)，歷年各月基本上都有降水，春季多梅雨、夏季多暴雨?？h域內(nèi)植被覆蓋率較高，全縣森林覆蓋率為76.23%。

圖1 研究區(qū)地理位置圖Fig.1 Geographic location of the study area

1.2 地質(zhì)背景和地質(zhì)建造類(lèi)型

于都縣在大地構(gòu)造上位于南嶺東段隆起帶之寧（都）于（都）坳陷，地層分區(qū)上屬華南地層區(qū)武功山-雩山地層小區(qū)[9]。區(qū)內(nèi)地層發(fā)育較齊全，主要包括震旦系、寒武系、泥盆系、石炭系、二疊系、三疊系、侏羅系、白堊系和第四系等。

根據(jù)中國(guó)地質(zhì)調(diào)查局“固體礦產(chǎn)地質(zhì)調(diào)查技術(shù)要求(1∶50 000)(DD 2019-02)”定義，地質(zhì)建造是在同一時(shí)代、相同的構(gòu)造環(huán)境和地質(zhì)作用下形成的地質(zhì)環(huán)境載體，一般是一套巖石組合。地質(zhì)建造類(lèi)型不同，其形成環(huán)境、巖石礦物組合、地球化學(xué)背景、水文地質(zhì)、地質(zhì)災(zāi)害等基準(zhǔn)特征和發(fā)育規(guī)律也不同[10]。地質(zhì)建造與地表信息關(guān)系密切，相同類(lèi)型的地質(zhì)建造一般巖性相似，礦物和元素組分相近，在地表水和表層地下水運(yùn)移中形成一定的元素遷移和富集規(guī)律，其形成的成土母質(zhì)、土壤、植被具有相近的生態(tài)地質(zhì)背景和生態(tài)功能特征[11]。按照地質(zhì)建造定義，結(jié)合于都縣區(qū)域地質(zhì)特征和野外實(shí)地勘查得到的地層巖性信息，根據(jù)巖性、時(shí)代及結(jié)構(gòu)等特征，將于都縣共劃分為11類(lèi)地質(zhì)建造（表1，圖2）。

圖2 于都縣地質(zhì)建造分布圖Fig. 2 Geological formation map of Yudu County

2 遙感數(shù)據(jù)來(lái)源與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)源與預(yù)處理

為確保多期數(shù)據(jù)具有可比較性，本研究采用Landsat系列遙感數(shù)據(jù)計(jì)算RSEI。Landsat遙感數(shù)據(jù)從地理空間數(shù)據(jù)云(http://www.gscloud.cn/)免費(fèi)獲取，共下載三期覆蓋于都縣全域的遙感數(shù)據(jù)?？紤]到季節(jié)差異、云雨天氣等對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量的影響，以及數(shù)據(jù)可獲取性等客觀因素，研究選取覆蓋于都縣同一季度的影像數(shù)據(jù)。經(jīng)過(guò)分析，最終選取2002年11月8日Landsat 5數(shù)據(jù)，2013年10月5日和2017年12月19日Landsat 8數(shù)據(jù)。三期影像在時(shí)間上同屬于一個(gè)季度，含云量極少，影像質(zhì)量較好，滿足后期數(shù)據(jù)分析精度要求。數(shù)據(jù)預(yù)處理包括：先進(jìn)行輻射定標(biāo)，然后基于輻射傳輸模型的FLAASH大氣校正計(jì)算地表真實(shí)反射率，最后進(jìn)行幾何校正以保證各年度數(shù)據(jù)空間位置的一致性。地質(zhì)建造數(shù)據(jù)來(lái)源于江西省地質(zhì)調(diào)查研究院1∶50000于都縣幅地質(zhì)圖及其區(qū)域地質(zhì)調(diào)查成果報(bào)告，并結(jié)合前人對(duì)該地區(qū)地層巖性的認(rèn)識(shí)[12]與野外實(shí)地調(diào)查情況，根據(jù)時(shí)代及巖性特征（表1）劃分，得到于都縣地質(zhì)建造數(shù)據(jù)。

表1 于都縣地質(zhì)建造分類(lèi)表Table 1 Geological formation subdivision in Yudu County

2.2 構(gòu)建遙感生態(tài)指數(shù)

遙感生態(tài)指數(shù)（RSEI）是一種既能綜合多種因素又能通過(guò)遙感影像快速獲取的指數(shù)信息，目前已被廣泛用于表達(dá)生態(tài)環(huán)境的優(yōu)劣。該指數(shù)綜合了四個(gè)與地表生態(tài)緊密相關(guān)的指標(biāo)信息，分別為：與植被有關(guān)的歸一化植被指數(shù)（NDVI）、與水有關(guān)的地表濕度（LSM）、與裸土和建筑有關(guān)的干度指數(shù)（NDBSI）以及地表溫度（LST）[13]。植被指數(shù)可增強(qiáng)對(duì)綠色植被的探測(cè)，能定量反應(yīng)植被部分生長(zhǎng)狀態(tài)[14]，可清晰表達(dá)植被分布和覆蓋情況，對(duì)于研究生態(tài)環(huán)境意義重大[15]。濕度能夠影響環(huán)境的脆弱性，LSM作為濕度指標(biāo)，對(duì)植被濕度和土壤信息非常敏感。LST為熱度指標(biāo)，熱度不僅能直接影響生態(tài)環(huán)境，還與濕度和植被信息共同作用于生態(tài)環(huán)境[16]。 NDBSI由兩種表示干度信息指標(biāo)組成，分別是歸一化裸土指數(shù)（SI）[17]和歸一化建筑指數(shù)（IBI）[18]。SI是對(duì)地表裸露土地“干化”的表達(dá)，IBI是對(duì)建設(shè)用地的表達(dá)。地表建筑物作為生態(tài)系統(tǒng)的一部分，建筑物形成的不透水面對(duì)自然環(huán)境也會(huì)產(chǎn)生“干化”作用。

四個(gè)指標(biāo)均由遙感信息計(jì)算提取，NDVI計(jì)算公式如下：

LSM取自纓帽變化中的濕度分量，由于TM數(shù)據(jù)和OLI數(shù)據(jù)的傳感器存在一定的差別，因此針對(duì)TM數(shù)據(jù)[19]和OLI數(shù)據(jù)[20]的LSM計(jì)算公式稍有不同。兩者計(jì)算公式如下：

NDBSI由SI和IBI兩種表示“干度”指標(biāo)組成，其計(jì)算公式如下：

式中：bB、bG、bR、bNIR、bSWIR1、bSWIR2分別代表影像中藍(lán)、綠、紅、近紅外、短波紅外1及短波紅外2的反射率。

常用的基于遙感數(shù)據(jù)地表溫度反演法有大氣校正法、單窗算法及劈窗算法等[21]。其中大氣校正法[22]反演地表溫度技術(shù)已十分成熟，且該方法同時(shí)對(duì)Landsat系列的TM和TIRS數(shù)據(jù)均有較好的反演效果，本文選用大氣校正法對(duì)研究區(qū)進(jìn)行地表溫度反演。

RSEI采用主成分分析法（PCA）計(jì)算各指標(biāo)貢獻(xiàn)度，并自動(dòng)確定其權(quán)重。該方法可避免人為干擾，新生成指數(shù)既保留原指標(biāo)主要信息，又最大程度減少原指標(biāo)間相關(guān)性。因量綱和數(shù)值差異會(huì)影響RSEI計(jì)算結(jié)果，在進(jìn)行PCA處理前對(duì)四個(gè)指標(biāo)歸一化處理，然后選取保留所有指標(biāo)大部分特征的PC1單波段影像構(gòu)建初始RSEI0，最后對(duì)各時(shí)期初始RSEI0再進(jìn)行歸一化生成最終的RSEI。RSEI值范圍在0至1之間，數(shù)值越高表示生態(tài)質(zhì)量越好。

從于都縣2002年、2013年和2017三期數(shù)據(jù)四個(gè)指標(biāo)的主成分分析結(jié)果(表2)可看出，三個(gè)時(shí)期第一主成分(PC1)特征貢獻(xiàn)率依次是63.93%、73.63%、72.34%，包含了各指標(biāo)的大部分特征。其次，在各年度的PC1中，NDVI和LSM因子全為正數(shù)，表示兩者對(duì)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量有積極作用，LST和NDBSI全為負(fù)數(shù)，表示兩者對(duì)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量有消極作用。四個(gè)因子對(duì)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的影響關(guān)系符合各因子實(shí)際影響作用。

表2 因子主成分分析結(jié)果Table 2 Results of principal component analysis

2.3 空間自相關(guān)分析

莫蘭指數(shù)（Moran’s I）是常用的空間自相關(guān)指標(biāo)，表達(dá)區(qū)域各單元間的空間相關(guān)性和空間異質(zhì)性。全局Moran’s I可反映全局內(nèi)各單元間的自相關(guān)程度。計(jì)算公式[23]如下：

式中：n為樣本數(shù)量；wij為空間單元i和j的空間連接矩陣；xi和xj是各空間單元的RSEI值，x為平均值；S為標(biāo)準(zhǔn)差。Moran’s I值的范圍是[-1,1]，值大于零說(shuō)明全局空間正相關(guān)，值越大表示空間相關(guān)性越強(qiáng)；值小于零說(shuō)明全局空間負(fù)相關(guān)，值越小表示空間相關(guān)性越弱；值為零說(shuō)明RSEI在空間上隨機(jī)分布。

2.4 基于信息熵法分析空間相關(guān)性

地質(zhì)建造是定性變量，RSEI是定量變量，利用傳統(tǒng)的地理加權(quán)回歸模型難以分析二者之間的空間關(guān)系。信息熵能在不受變量定性或定量的限制下，定量分析任意兩個(gè)變量間的空間相關(guān)性[8]，信息熵計(jì)算公式為：

式中：X是變量的總體；P(xi)是發(fā)生事件xi的概率（本研究中是面積占比）；n是事件類(lèi)型總數(shù)；對(duì)數(shù)的底α一般取2。當(dāng)兩個(gè)變量X和Y是二維隨機(jī)變量時(shí)，它們的聯(lián)合分布概率是P(xi,yj)(i=1,2,3,...,n;j=1,2,3,...,m)，X和Y的聯(lián)合信息熵H(X,Y)[24]為：

為便于定量評(píng)價(jià)，使用指標(biāo)K代表X和Y之間的空間相關(guān)性[25]：

根據(jù)X與Y發(fā)生的概率關(guān)系，一般有(X,Y)≤ H(X)+H(Y)，所以K值的范圍是[0,1]。當(dāng)K＞0時(shí)，表示X和Y具有相關(guān)性，且K值越大，說(shuō)明兩變量之間空間相關(guān)性越大；當(dāng)K = 0時(shí)，說(shuō)明X和Y不相關(guān)。

3 RSEI特征與地質(zhì)建造空間關(guān)系分析

3.1 于都縣RSEI空間分布情況

按照2.2節(jié)所述，分別計(jì)算于都縣2002年、2013年和2017年四個(gè)指標(biāo)因子，完成構(gòu)建RSEI指數(shù)，得到于都縣三個(gè)年度RSEI空間分布（圖3）。從分布圖可知，2002年RSEI極好值主要出現(xiàn)在于都縣西南角，良好值在整個(gè)于都縣均有分布，差值主要分布在縣區(qū)內(nèi)各鄉(xiāng)鎮(zhèn)人類(lèi)活動(dòng)較多地區(qū)，一般值和中等值呈包圍狀態(tài)分布在差值周?chē)?013年RSEI極好值主要分布在于都縣西南角、西南邊緣以及東部邊緣地區(qū)，極差值呈點(diǎn)狀和帶狀分布在于都縣中部城鎮(zhèn)地區(qū)。2017年RSEI大部分為中等值和良好值，極好值主要在西南角山區(qū)，仍是呈點(diǎn)狀和帶狀分布在于都縣各城鎮(zhèn)。

圖3 2002、2013、2017年于都縣RSEI空間分布Fig. 3 RSEI spatial distribution of Yudu County in 2002，2013 and 2017

根據(jù)分布圖色彩從定性角度分析，于都縣在2002、2013和2017年的整體RSEI分布呈綠色偏黃，說(shuō)明生態(tài)環(huán)境質(zhì)量處于良好到中等之間，整體良好。2013年深綠色RSEI極好值范圍相對(duì)2002年有所增加，2017年黃色中等值相對(duì)于2002年和2013年明顯有擴(kuò)張，紅色差值所在區(qū)域基本未變，但范圍有所減少。從定量角度分析，將RSEI等間距分為5個(gè)等級(jí)，分別是(0～0.2)、(0.2～0.4)、(0.4～0.6)、(0.6～0.8)、(0.8～1)，5個(gè)區(qū)間分別代表生態(tài)差、一般、中等、良好、極好5個(gè)等級(jí)。由表3看出，2002年于都縣RSEI占比最高的是良好等級(jí)，良好與極好等級(jí)占比57.57%，差到一般占比9.41%，表示2002年于都縣生態(tài)環(huán)境質(zhì)量一般，仍有部分地區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量有待提高。2013年于都縣RSEI明顯有所改善，良好與極好等級(jí)占比增加至77.21%，尤其是極好等級(jí)增加了14.17%；中等與一般等級(jí)占比減少，減少比例分別為12.6%和7.02%，表示2013年于都縣生態(tài)環(huán)境質(zhì)量得到顯著提升。2017年于都縣RSEI中等值占比最高，相比2013年中等增加35.88%，良好和極好依次減少15.55%和19.37%，表示2017年相比2013年生態(tài)環(huán)境質(zhì)量有所下降。但2017年中等與良好占達(dá)97.59%，比2002和2013年同類(lèi)占比都高，表示生態(tài)環(huán)境質(zhì)量相對(duì)穩(wěn)定，極端環(huán)境較少。從整體情況來(lái)看，各年度良好和中等占比較大，差等級(jí)占比非常小，說(shuō)明于都縣整體生態(tài)環(huán)境質(zhì)量處于中上等水平。

表3 2002、2013、2017年于都縣不同等級(jí)RSEI面積占比Table 3 Area and percentage of each RSEI level in 2002, 2013 and 2017

3.2 RSEI空間自相關(guān)分析

根據(jù)公式（7），在GIS軟件中分別計(jì)算于都縣2002、2013、2017年RSEI全局Moran’s I，得到于都縣三個(gè)年度RSEI全局Moran’s I相關(guān)信息（表4）。再利用GIS軟件分析各時(shí)期RSEI的空間集聚特征，得到三個(gè)年度RSEI空間聚集特征（圖4）。表4中不同年度Moran’s I值均在0.75以上，且通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明各時(shí)期RSEI存在顯著的空間自相關(guān)，RSEI值在空間上有明顯聚類(lèi)特征。對(duì)RSEI進(jìn)行空間聚類(lèi)分析，得到RSEI空間聚類(lèi)特征（圖4）：三個(gè)年度中RSEI的高-高聚集和低-低聚集特征較為明顯，各年度聚集特征分布位置基本一致；2002年和2013年，高-高聚集主要分布在于都縣中南部、東部、西部邊界處，低-低聚集主要分布在于都縣中北部及東南角；2017年高-高聚集主要分布在于都縣西南角、西南邊界及中東部等地區(qū)，面積相對(duì)其他年度有所減少，低-低聚集主要分布于都縣中部、北部及東南角。2017年RSEI空間聚集特征變化較明顯，其中高-高聚集有所減少，低-低聚集有所增加。RSEI空間聚集特征變化同年度變化特征相呼應(yīng)，表明2017年于都縣生態(tài)環(huán)境質(zhì)量相對(duì)有所下降。

表4 于都縣各年度RSEI的全局Moran’s I值Table 4 The global Moran’s I value of RSEI in each year of Yudu County

圖4 于都縣各年度RSEI聚集特征Fig. 4 Characteristics of annual RSEI closter in Yudu County

3.3 RSEI與地質(zhì)建造空間相關(guān)性

前文已對(duì)于都縣三個(gè)時(shí)期RSEI進(jìn)行分析，結(jié)果表明：從2002年到2017年于都縣生態(tài)環(huán)境質(zhì)量在整體較好的基礎(chǔ)上，經(jīng)歷了先變好又變差的過(guò)程；各年度RSEI顯著空間自相關(guān)，且各年度空間聚集特征分布無(wú)較大差別。于是引入相對(duì)穩(wěn)定的地質(zhì)建造，采用信息熵的方法探索RSEI與地質(zhì)建造的空間相關(guān)性。

利用GIS技術(shù)，統(tǒng)計(jì)5個(gè)等級(jí)的RSEI在不同地質(zhì)建造中的面積占比，形成2002年、2013年和2017年RSEI與地質(zhì)建造的聯(lián)合分布概率矩陣（表5、6、7）。表中P(xi)代表RSEI不同等級(jí)的概率分布，P(yi)代表不同地質(zhì)建造的概率分布，聯(lián)合分布概率P(xi ,yi)則是表中除去P(xi)和P(yi)的部分。由表5根據(jù)公式（8）計(jì)算出2002年RSEI等級(jí)熵值H(X)為1.58，地質(zhì)建造類(lèi)型熵值H(Y)為2.85，根據(jù)公式（9）計(jì)算RSEI與地質(zhì)建造兩者之間的聯(lián)合熵H(X,Y)為4.24。同理計(jì)算出2013年RSEI等級(jí)熵值H(X)為1.53，地質(zhì)建造類(lèi)型熵值H(Y)為2.85，RSEI與地質(zhì)建造的聯(lián)合熵H(X,Y)為4.22；2017年RSEI等級(jí)熵值H(X)為1.14，地質(zhì)建造類(lèi)型熵值H(Y)為2.85，RSEI與地質(zhì)建造的聯(lián)合熵H(X,Y)為3.84。最后根據(jù)公式（10），分別計(jì)算各年度RSEI值與地質(zhì)建造的的空間相關(guān)系數(shù)，得出三個(gè)年度的RSEI值與地質(zhì)建造的空間相關(guān)系數(shù)K均為0.04。

三個(gè)年度的空間相關(guān)系數(shù)K均為0.04，說(shuō)明：（1）RSEI值與地質(zhì)建造存在一定空間相關(guān)性。K值較小，說(shuō)明地質(zhì)建造不是影響RSEI變化的絕對(duì)或主要因素。（2）三個(gè)年度K值不變說(shuō)明地質(zhì)建造對(duì)RSEI影響較穩(wěn)定。這種空間相關(guān)性如何體現(xiàn)在不同類(lèi)地質(zhì)建造對(duì)RSEI的影響有待進(jìn)一步分析。

從表5到表6的變化可知，2002年到2013年RSEI等級(jí)良好和極好面積增長(zhǎng)最多的有中生代紅色碎屑巖建造（6.88%）、第四紀(jì)松散堆積建造（4.18%）、新元古代變質(zhì)碎屑巖建造（3.56%）、晚古生代碎屑巖建造（3.54%）、早古生代變質(zhì)碎屑巖建造（3.22%）；RSEI基本無(wú)變化的有晚侏羅世花崗巖建造、南華紀(jì)變質(zhì)巖建造、晚古生代碳酸鹽巖建造。從表6到表7的變化可知，2013年到2017年良好和極好減少最多的有中生代紅色碎屑巖建造（-11.81%）、新元古代變質(zhì)碎屑巖建造（-7.09%）、第四紀(jì)松散堆積建造（-4.72%）、晚古生代碎屑巖建造（-4.44%）、早古生代變質(zhì)碎屑巖建造（-4.15%）；RSEI基本無(wú)變化的有晚侏羅世花崗巖建造、南華紀(jì)變質(zhì)巖建造、晚古生代碳酸鹽巖建造。

表5 2002年RSEI與地質(zhì)建造聯(lián)合分布概率矩陣Table 5 United distributing probablility matrix between RSEI content in Geological formation in 2002

表6 2013年RSEI與地質(zhì)建造聯(lián)合分布概率矩陣Table 6 United distributing probablility matrix between RSEI content in Geological formation in 2013

表7 2017年RSEI與地質(zhì)建造聯(lián)合分布概率矩陣Table 7 United distributing probablility matrix between RSEI content in Geological formation in 2017

結(jié)合3.1節(jié)中RSEI的年度變化情況，可發(fā)現(xiàn)：2002年到2013年RSEI良好和極好值增加最多，對(duì)應(yīng)本節(jié)中在此時(shí)段中生代紅色碎屑巖建造、第四紀(jì)松散堆積建造、新元古代變質(zhì)碎屑巖建造、晚古生代碎屑巖建造、早古生代變質(zhì)碎屑巖建造中RSEI良好和極好值占比增加最多；2013年到2017年RSEI良好和極好值減少最多，對(duì)應(yīng)本節(jié)中在此時(shí)段中生代紅色碎屑巖建造、第四紀(jì)松散堆積建造、新元古代變質(zhì)碎屑巖建造、晚古生代碎屑巖建造、早古生代變質(zhì)碎屑巖建造中RSEI良好和極好值減少最多。因此推測(cè)在于都縣中生代紅色碎屑巖建造、第四紀(jì)松散堆積建造、新元古代變質(zhì)碎屑巖建造、晚古生代碎屑巖建造、早古生代變質(zhì)碎屑巖建造中的RSEI變化對(duì)整個(gè)于都縣RSEI變化有主要影響作用，也說(shuō)明這5個(gè)地質(zhì)建造中RSEI易發(fā)生變化，相對(duì)不穩(wěn)定。另外，在2002年到2013年和2013年到2017年這兩次變化中，晚侏羅世花崗巖建造、南華紀(jì)變質(zhì)巖建造、晚古生代碳酸鹽巖建造所在區(qū)域不同等級(jí)的RSEI占比基本無(wú)變化，說(shuō)明此3類(lèi)地質(zhì)建造對(duì)RSEI變化影響不大，即RSEI值在此3類(lèi)地質(zhì)建造中相對(duì)穩(wěn)定。其他幾類(lèi)地質(zhì)建造與RSEI無(wú)顯著空間關(guān)系，對(duì)RSEI的影響在中生代紅色碎屑巖建造等和晚侏羅世花崗巖建造等之間。

4 結(jié)論

（1）基于信息熵法發(fā)現(xiàn)于都縣RSEI與地質(zhì)建造之間存在空間相關(guān)性。研究分析于都縣2002年、2013年和2017年RSEI與地質(zhì)建造的空間相關(guān)關(guān)系，得出于都縣三個(gè)年度RSEI與地質(zhì)建造的空間相關(guān)系數(shù)K均為0.04，表明地質(zhì)建造與地表生態(tài)環(huán)境存在空間相關(guān)關(guān)系。

（2）于都縣中生代紅色碎屑巖建造、第四紀(jì)松散堆積建造、新元古代變質(zhì)碎屑巖建造、晚古生代碎屑巖建造、早古生代變質(zhì)碎屑巖建造中RSEI穩(wěn)定性較差，晚侏羅世花崗巖建造、南華紀(jì)變質(zhì)巖建造、晚古生代碳酸鹽巖建造中RSEI幾乎無(wú)較大變化。地質(zhì)建造作為生態(tài)環(huán)境的基礎(chǔ)信息，是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)，地表生態(tài)也復(fù)雜多變，因此探索“地下”信息與“地表”信息之間的聯(lián)系仍需從多角度、多方法繼續(xù)研究。