基于RSEI的河北省森林城市生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變化分析

魏安琪 楊宗記 王莎 王莉

摘要 以青龍滿(mǎn)族自治縣為研究對(duì)象，基于GEE平臺(tái)2013—2022年生長(zhǎng)季的Landsat 8 OLI遙感影像構(gòu)建遙感生態(tài)指數(shù)（RSEI），對(duì)區(qū)域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變化進(jìn)行了評(píng)估。結(jié)果表明：近10年來(lái)，青龍縣生態(tài)環(huán)境質(zhì)量總體向好，其中優(yōu)等區(qū)域（RSEI等級(jí)為優(yōu)或良）面積增長(zhǎng)了21%，占全縣面積6.6%的區(qū)域呈顯著上升趨勢(shì)（P<0.05）。西部地區(qū)雖然多年RSEI均值較低，但上升趨勢(shì)較快；東部地區(qū)的祖山鎮(zhèn)、三星口鄉(xiāng)、龍王廟鄉(xiāng)等部分區(qū)域雖然多年RSEI均值較高，但呈不顯著的下降趨勢(shì)。

關(guān)鍵詞 遙感生態(tài)指數(shù)；生態(tài)環(huán)境質(zhì)量；綠色發(fā)展

中圖分類(lèi)號(hào)：X321 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：B 文章編號(hào)：2095–3305（2023）07–0242-03

隨著遙感對(duì)地觀測(cè)技術(shù)的高質(zhì)量發(fā)展，基于遙感數(shù)據(jù)的生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)和評(píng)價(jià)技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。其中，遙感生態(tài)指數(shù)（remote sensing based ecological index， RSEI）以其數(shù)據(jù)開(kāi)放性、權(quán)重客觀性和成果可視性等優(yōu)點(diǎn)，被廣泛應(yīng)用于森林、草原、濕地、城市等多種地理環(huán)境[1-4]。

青龍滿(mǎn)族自治縣（以下簡(jiǎn)稱(chēng)青龍縣）是革命老區(qū)、國(guó)家重點(diǎn)生態(tài)功能區(qū)。近年來(lái)，青龍縣堅(jiān)持建設(shè)與保護(hù)并重，有效利用田園風(fēng)光和山水資源，形成旅游產(chǎn)業(yè)鏈，以鄉(xiāng)村旅游提質(zhì)鄉(xiāng)村振興，成為以綠色發(fā)展助推鄉(xiāng)村振興的范本。本研究以青龍縣為例，基于RSEI進(jìn)行森林城市生態(tài)環(huán)境研究，以期為定量掌握區(qū)域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量狀況，加強(qiáng)地區(qū)生態(tài)文明建設(shè)，實(shí)現(xiàn)綠色發(fā)展提供理論參考。

1 數(shù)據(jù)來(lái)源與研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

GEE云平臺(tái)在線提供2013—2022年的Landsat 8 OLI遙感影像存檔數(shù)據(jù)，各年份分量指標(biāo)的計(jì)算與歸一化，主成分分析和長(zhǎng)時(shí)間序列的RSEI回歸分析均在云平臺(tái)上進(jìn)行[5]。為避免季節(jié)差異對(duì)數(shù)據(jù)處理結(jié)果的影響，本研究使用數(shù)據(jù)的時(shí)間范圍均為4—10月；此外，使用改進(jìn)的歸一化水體指數(shù)（MNDWI）去除水體信息以避免水域?qū)穸戎笜?biāo)的影響。圖件的制作和分區(qū)統(tǒng)計(jì)通過(guò)Arc Map 10.3軟件實(shí)現(xiàn)。

1.2 研究方法

參考前人研究，用綠度、濕度、干度、熱度4個(gè)要素構(gòu)建RSEI指數(shù)[6-7]。為避免量綱失衡，先將各指標(biāo)歸一化處理再進(jìn)行主成分分析，獲得初始系數(shù)：RSEIi=1-{PC1[ f（NDVI，WET，LST，NDBSI ）]}，為了便于指標(biāo)的度量和比較，對(duì)RSEIi進(jìn)行歸一化RSEI=（RSEIi-RSEIi_min）/（RSEIi_max-RSEIi_min）。

2 結(jié)果與分析

2.1 遙感生態(tài)指數(shù)模型的構(gòu)建

由主成分分析結(jié)果可知（表1），第1主成分（PC1）的特征值貢獻(xiàn)率最高可達(dá)80.5%（2017年），最低為66.87%（2013年），多年平均貢獻(xiàn)度為75.45%，說(shuō)明PC1集中了4個(gè)要素的大部分特征。在PC1中，NDVI（綠度）和WET（濕度）呈正值，表明這2個(gè)要素對(duì)研究區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量起正向作用；NDSI雖為正，但數(shù)值較小，表明干度指標(biāo)起的作用較小；LST呈負(fù)值，表明熱度指標(biāo)起負(fù)向作用。

2.2 青龍縣生態(tài)環(huán)境質(zhì)量概況

為明確研究區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的空間分布特征，對(duì)區(qū)域內(nèi)多年RSEI求取平均值（圖1a），結(jié)果表明，青龍縣RSEI具有空間差異性，總體呈現(xiàn)東部高、西部低的格局，生態(tài)環(huán)境狀況良好的區(qū)域主要分布于祖山林場(chǎng)、都山林場(chǎng)附近以及大石嶺鄉(xiāng)北部，而青龍鎮(zhèn)、婁杖子鎮(zhèn)、馬圈子鎮(zhèn)東南部等人口密集或環(huán)境惡劣地區(qū)生態(tài)環(huán)境相對(duì)較差。以0.2為間隔將RSEI劃分為5個(gè)等級(jí)：差（0，0.2）、較差[0.2，0.4）、一般[0.4，0.6）、良[0.6，0.8）、優(yōu)[0.8，1.0）。研究區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量以中等（一般）最多，面積占比49.5%，優(yōu)等（優(yōu)和良）區(qū)域次之，為43%（圖1b）。

為進(jìn)一步量化不同區(qū)域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的差異，對(duì)各區(qū)多年RSEI平均值進(jìn)行分區(qū)統(tǒng)計(jì)（表2）。從平均值上看，婁杖子鎮(zhèn)、肖營(yíng)子鎮(zhèn)、朱杖子鄉(xiāng)的RSEI較低，祖山林場(chǎng)、都山林場(chǎng)的RSEI較高；從最小值上看，青龍鎮(zhèn)、八道河鎮(zhèn)、土門(mén)子鎮(zhèn)、馬圈子鎮(zhèn)的RSEI較低；從最大值上看，祖山林場(chǎng)、隔河頭鎮(zhèn)、都山林場(chǎng)的RSEI較高。

2.3 青龍縣生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的變化趨勢(shì)

青龍縣RSEI多年平均值變化（圖2）表明，2013—2022年RSEI總體呈現(xiàn)波動(dòng)上升趨勢(shì)，多年平均值為0.57；其中高峰值出現(xiàn)在2020年，為0.63；低谷值為0.48，出現(xiàn)在2016年。近10年，RSEI增長(zhǎng)速率為0.0035/年，表明生態(tài)環(huán)境質(zhì)量呈向好趨勢(shì)。生態(tài)環(huán)境質(zhì)量分級(jí)統(tǒng)計(jì)結(jié)果亦可證明：（1）中等和優(yōu)等生態(tài)環(huán)境區(qū)域所占面積波動(dòng)中增長(zhǎng)且占比較大，除2016年（70.28%）和2017年（81.65%）以外，均在85%以上；（2）優(yōu)等區(qū)域呈現(xiàn)增加趨勢(shì)，面積占比由2013年的48.53%增加至2022年的58.91%，增幅為21%，優(yōu)、良等級(jí)的占比在2022年分別達(dá)到最大值7.21%、51.7%；（3）差等生態(tài)環(huán)境區(qū)域呈現(xiàn)減少趨勢(shì)，在2016年出現(xiàn)高值，之后快速下降。

對(duì)青龍縣2013—2022年長(zhǎng)時(shí)間序列RSEI數(shù)據(jù)進(jìn)行逐像元線性回歸分析。縣區(qū)RSEI變化率介于-0.083～0.064/年，平均值為0.003/年；全縣有54.7%的區(qū)域RSEI呈上升趨勢(shì)，主要集中在中南部地區(qū)（圖3a）。在顯著水平α=0.05下，趨勢(shì)檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)圖3b，近10年青龍縣RSEI具有顯著變化趨勢(shì)的區(qū)域共317.81 km2，占全縣面積9%；其中，生態(tài)環(huán)境質(zhì)量顯著上升的區(qū)域約230.31 km2，主要分布在朱杖子鄉(xiāng)、平方子鄉(xiāng)附近；顯著下降區(qū)域約87.5 km2，主要分布于東部地區(qū)。

近10年，不同區(qū)域RSEI變化有所不同（表3）。對(duì)各區(qū)域歷年RSEI值進(jìn)行分區(qū)統(tǒng)計(jì)，都山林場(chǎng)、祖山林場(chǎng)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量始終為優(yōu)等；朱杖子鄉(xiāng)、八道河鎮(zhèn)、婁杖子鎮(zhèn)、肖營(yíng)子鎮(zhèn)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量始終為中等及以下。干溝鄉(xiāng)、三星口鄉(xiāng)、龍王廟鄉(xiāng)、鳳凰山鄉(xiāng)、祖山鎮(zhèn)、祖山林場(chǎng)6個(gè)區(qū)域10年趨勢(shì)值為負(fù)，但均未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。

3 結(jié)論與討論

本研究基于GEE云平臺(tái)和遙感生態(tài)指數(shù)，對(duì)青龍縣2013—2022年生態(tài)環(huán)境質(zhì)量進(jìn)行定量評(píng)估分析，從空間和時(shí)間角度揭示區(qū)域生態(tài)的動(dòng)態(tài)變化，主要結(jié)論為：研究區(qū)多年RSEI平均值總體呈現(xiàn)東部高、西部低的空間分布格局，區(qū)域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量以中等（一般）居多。

2013—2022年全縣RSEI波動(dòng)中上升，增長(zhǎng)速率為0.0035/年，表明生態(tài)環(huán)境質(zhì)量呈向好趨勢(shì)。其中，約230.31 km2的區(qū)域呈顯著上升趨勢(shì)（P<0.05），占全縣的面積6.6%，主要分布于朱杖子鄉(xiāng)、平方子鄉(xiāng)附近；顯著下降區(qū)域面積約87.5 km2，主要分布于縣城東部。

近10年間，朱杖子鄉(xiāng)、茨榆山鄉(xiāng)、草碾鄉(xiāng)多年RSEI均值排名雖靠后，但隨著生態(tài)改善工作的推進(jìn)，高標(biāo)準(zhǔn)造林工程的開(kāi)展，RSEI上升趨勢(shì)較快。祖山鎮(zhèn)、三星口鄉(xiāng)、龍王廟鄉(xiāng)多年RSEI均值排名靠前，但呈下降趨勢(shì)，未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，仍需多加關(guān)注。

參考文獻(xiàn)

[1] 徐涵秋，李春強(qiáng)，林夢(mèng)婧.RSEI應(yīng)使用主成分分析或核主成分分析？[J].武漢大學(xué)學(xué)報(bào)（信息科學(xué)版），2023，48（4）：506-513.

[2] 潘明慧，袁軼男，王亞蕾，等.基于RSEI的福州旗山國(guó)家森林公園生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變化研究[J].山東農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2020，51（1）：57-63.

[3] 柯麗娜，徐佳慧，王楠，等.基于遙感生態(tài)指數(shù)的濱海濕地生態(tài)質(zhì)量變化評(píng)價(jià)：以遼東灣北部區(qū)為例[J].生態(tài)環(huán)境學(xué)報(bào)，2022，31（7）：1417-1424.

[4] 吳可人，高祺，王讓會(huì)，等.基于RSEI模型的石家莊生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)[J].地球物理學(xué)進(jìn)展，2021，36（3）：968-976.

[5] 鄭子豪，吳志峰，陳穎彪，等.基于Google

Earth Engine的長(zhǎng)三角城市群生態(tài)環(huán)境變化與城市化特征分析[J].生態(tài)學(xué)報(bào)， 2021，41（2）：717-729.

[6] 徐涵秋.區(qū)域生態(tài)環(huán)境變化的遙感評(píng)價(jià)指數(shù)[J].中國(guó)環(huán)境科學(xué)，2013，33（5）：889-897.

[7] 何天星，田寧，周銳，等.基于GEE和RSEI的長(zhǎng)三角一體化示范區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量動(dòng)態(tài)評(píng)估[J].生態(tài)學(xué)雜志，2023，42（2）： 436-444.

Eco-environmental Quality Assessment of Forest City in Hebei Province based on RSEl

—A Case of Qinglong Manchu Autonomous County

Wei An-qi et al（Qinhuangdao Meteorologital Bureau， Qinhuangdao， Heibei 066000）

Abstract Taking Qinglong Manchu Autonomous County as the research object， the remote sensing ecological index （RSEI） was constructed based on the Landsat 8 OLI remote sensing image of the GEE platform in the growth season from 2013 to 2022， and the changes in regional ecological environment quality were assessed. The results show that in the past 10 years， the overall ecological environment quality of Qinglong County has improved， with an increase of 21% in the area of excellent areas （RSEI level of excellent or good）， and a significant upward trend in the area that accounts for 6.6% of the entire county area （P<0.05）. Although the average RSEI in the western region has been low for many years， the upward trend is fast; Although some areas in the eastern region， such as Zushan Town， Sanxingkou Township， and Longwangmiao Township， have had relatively high average RSEI over the years， they have shown an insignificant downward trend.

Key words Remote sensing ecological index; Eco-environmental quality; Green development