基于層次分析法的宜興市生態(tài)敏感性評價

摘 要：開展生態(tài)敏感性評價是判斷生態(tài)環(huán)境狀況的手段之一，其評價結(jié)果對于區(qū)域生態(tài)環(huán)境保護(hù)及可持續(xù)發(fā)展具有重要的意義。以宜興市為研究區(qū)，采用層次分析法，選用高程、坡度、坡向、土地利用類型和植被指數(shù)，對2007—2020年當(dāng)?shù)厣鷳B(tài)敏感性進(jìn)行評價分析。結(jié)果表明：①2007—2020年，宜興市生態(tài)敏感性以不敏感和低敏感為主，占比近70%，高敏感區(qū)和極高敏感區(qū)集中分布于西南部；②轉(zhuǎn)移矩陣顯示不敏感區(qū)面積增加主要由低敏感區(qū)轉(zhuǎn)變而來，中敏感區(qū)增加主要由低敏感區(qū)減少導(dǎo)致，極高敏感區(qū)增加以高敏感區(qū)減少為代價；③敏感性降級面積小于升級面積，生態(tài)敏感性向更高級別轉(zhuǎn)移的趨勢明顯。研究結(jié)果可為宜興市后續(xù)開展生態(tài)環(huán)境保護(hù)和管理規(guī)劃工作提供一定的參考。

關(guān)鍵詞：生態(tài)敏感性；層次分析法；宜興市

中圖分類號：X24 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號：1674-7909（2025）5-127-7

DOI：10.19345/j.cnki.1674-7909.2025.05.027

0 引言

隨著社會經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長，人類活動對自然環(huán)境的沖擊日益顯著，全球變暖、水資源短缺、土壤沙漠化及生物多樣性銳減等生態(tài)環(huán)境問題嚴(yán)重威脅著人類生存與發(fā)展，成為影響民生的焦點問題［1］。生態(tài)敏感性是指生態(tài)系統(tǒng)對自然和人類活動干擾的敏感程度，其揭示了區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)在遇到干擾時，生態(tài)環(huán)境變化的難易程度及可能性大?。?-4］。生態(tài)敏感性分析及評價是綜合考慮多種環(huán)境影響因素來評估區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)的穩(wěn)定性的重要方法與手段［5］?？茖W(xué)合理的生態(tài)敏感性評價能夠為區(qū)域資源開發(fā)利用及生態(tài)環(huán)境保護(hù)治理提供基礎(chǔ)性參考［6］。

國外在生態(tài)敏感性評價研究方面起步較早，研究視角更為寬廣，不僅關(guān)注當(dāng)前環(huán)境問題，還致力于未來風(fēng)險的預(yù)測與應(yīng)對策略研究，強(qiáng)調(diào)人類活動與自然環(huán)境的動態(tài)平衡。其研究方法從單一元素向整體生態(tài)系統(tǒng)轉(zhuǎn)變，如ROSHANI等［7］通過構(gòu)建森林生態(tài)系統(tǒng)脆弱性指數(shù)（FEVI），來評估印度某保護(hù)區(qū)的脆弱性；ROLFHUS等［8］則聚焦于美國大河谷國家紀(jì)念碑的汞污染生態(tài)敏感性，為未來環(huán)境風(fēng)險管理提供參考。而國內(nèi)研究則主要圍繞地區(qū)生態(tài)環(huán)境問題及特色生態(tài)系統(tǒng)展開。例如，針對水土流失［9］、土地利用變化［10］、自然災(zāi)害［11-13］等具體問題進(jìn)行敏感性分析，為環(huán)境治理提供支撐；針對具有獨特生態(tài)、人文和景觀價值的生態(tài)系統(tǒng)，如森林公園［14-15］、自然保護(hù)區(qū)［16］等進(jìn)行生態(tài)敏感性評估，以促進(jìn)綠色發(fā)展。

該研究以宜興市為研究區(qū)，運用GIS技術(shù)，結(jié)合層次分析法，綜合考量地形、土地利用及植被狀況等因素，研究宜興市的生態(tài)敏感性空間分布特征及時空演變規(guī)律，以期望為宜興市的生態(tài)環(huán)境建設(shè)和可持續(xù)發(fā)展工作提供一定的建議。

1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)概況

宜興市坐落于江蘇省西南端，是滬寧杭三角的中心地帶，享有“中國陶都”的美譽(yù)。宜興市地勢南高北低，西南部為低山丘陵，東部為太湖瀆區(qū)，北部和西部分別為平原區(qū)和低洼圩區(qū)（見圖1）。氣候上屬于亞熱帶季風(fēng)氣候，全年氣溫偏高，降水與日照均屬正常。境內(nèi)水系發(fā)達(dá)，河流縱橫交錯，為灌溉和運輸提供了便利。宜興市總面積為1 996.6 km2，城市化率達(dá)64.75%。2022年，宜興市實現(xiàn)地區(qū)生產(chǎn)總值2 236.72億元。此外，宜興地區(qū)植被豐富，森林覆蓋率高，生物多樣性豐富，是江蘇省重要的生態(tài)功能區(qū)。

1.2 數(shù)據(jù)來源及處理

1.2.1 數(shù)據(jù)來源

1.2.1.1 遙感影像數(shù)據(jù)

這些數(shù)據(jù)來源于地理數(shù)據(jù)云。該研究擬基于4月的遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。由于影像數(shù)據(jù)獲取的局限性，選擇最接近4月的遙感影像數(shù)據(jù)，此時植物葉綠素含量高，對紅光波段吸收顯著，而對近紅外波段反射強(qiáng)烈，具體信息詳見表1。

1.2.1.2 DEM數(shù)據(jù)

該研究采用了GDEMV2提供的30 m分辨率數(shù)字高程數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)來源于地理空間數(shù)據(jù)云。

1.2.1.3 土地利用數(shù)據(jù)

該研究使用的土地利用數(shù)據(jù)來源于武漢大學(xué)楊杰、黃昕教授制作的中國30 m土地覆蓋數(shù)據(jù)集。

1.2.2 數(shù)據(jù)處理

將試驗所需的數(shù)字高程數(shù)據(jù)進(jìn)行鑲嵌、裁切、投影轉(zhuǎn)換等處理后，利用ArcGIS10.2提取坡度、坡向等數(shù)據(jù)；利用ENVI軟件將遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)進(jìn)行輻射定標(biāo)、大氣校正等處理后，提取植被指數(shù)（NDVI）數(shù)據(jù)，并裁切所得試驗數(shù)據(jù)；將土地利用數(shù)據(jù)進(jìn)行拼接裁剪等處理后得到研究區(qū)數(shù)據(jù)。

2 研究方法

2.1 植被指數(shù)

植被指數(shù)（NDVI）是一種用于評估植被生長狀況的指標(biāo)［17］，可反映植被生長狀況及植被覆蓋度變化。其計算方法見式（1）。

式（1）中，NIR代表近紅外波段的反射值，R代表紅光波段的反射值。

2.2 構(gòu)建評價指標(biāo)體系

由于區(qū)域差異性的存在，對于不同的研究區(qū)域，往往需要根據(jù)當(dāng)?shù)氐纳鷳B(tài)環(huán)境狀況、社會經(jīng)濟(jì)和地形地貌等實際情況因地制宜地選取評價因子［18-19］。高程的變化會引起溫度、濕度等氣候因子的變化，進(jìn)而影響生物分布及生態(tài)系統(tǒng)類型；坡度是描述地勢平緩或陡峭的指標(biāo)之一，坡度越小，地勢越平緩，生態(tài)敏感性越低；坡向影響植被類型與分布特征；土地利用類型能夠直觀反映人類活動對生態(tài)環(huán)境的影響；NDVI能反映植被覆蓋狀況和生長狀況，是評估生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的重要指標(biāo)。因此，該研究的評價指標(biāo)參考部分學(xué)者［6， 20， 21］已有研究成果并結(jié)合研究區(qū)域?qū)嶋H情況，選擇高程、坡度、坡向、NDVI和土地利用類型等5項指標(biāo)來構(gòu)建評價體系，將其敏感性等級劃分為不敏感、低敏感、中敏感、高敏感和極高敏感5個等級，并分別賦值1、2、3、4、5，具體分級結(jié)果如表2所示。

2.3 層次分析法

層次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）是美國運籌學(xué)家托馬斯·塞蒂于20世紀(jì)70年代提出的對方案的多指標(biāo)系統(tǒng)進(jìn)行分析的一種層次化、結(jié)構(gòu)化決策方法。應(yīng)用這種方法時，決策者按支配關(guān)系將復(fù)雜問題分解為多個層次和若干因素，通過兩兩比較的方式確定諸要素的相對重要性，然后綜合判斷諸要素相對重要性的順序［22］。其計算步驟如下。

①建立層次結(jié)構(gòu)模型。

②構(gòu)建判斷矩陣。各評價指標(biāo)之間兩兩進(jìn)行比較，給定其量化值1（同樣重要）、3（較為重要）、5（較強(qiáng)重要）、7（強(qiáng)重要）、9（非常重要），按其重要程度評定等級，根據(jù)兩兩比較結(jié)果構(gòu)成判斷矩陣。

③根據(jù)判斷矩陣可計算出各評價因子的權(quán)重值，為檢驗權(quán)重值是否具有科學(xué)性，還需對判斷矩陣進(jìn)行一致性檢驗。該研究在確定各因子權(quán)重時，借鑒了陸藝杰［21］在層次分析法上的研究成果，并結(jié)合研究區(qū)實際，最終確定各因子權(quán)重，如表3所示。

2.4 疊加分析

疊加分析是在同一地理空間參照系下，將多個地理因子數(shù)據(jù)圖層進(jìn)行疊加［23］，按照一定的權(quán)重值進(jìn)行邏輯運算，形成新的空間屬性數(shù)據(jù)圖層。其計算公式如式（2）所示，最終得到宜興市生態(tài)敏感性分布情況。

式（2）中，F(xiàn)表示加權(quán)疊加的結(jié)果，i為評價單元編號，k為評價因子編號，n為評價因子總數(shù)，Wk為第k個評價因子的權(quán)重，[Ci（k）]為第i個評價單元中第k個評價因子敏感程度評價值。

3 結(jié)果與分析

3.1 生態(tài)敏感性分布

借助ArcGIS空間分析功能，將表3所列各單因子權(quán)重進(jìn)行疊加，得到宜興市2007—2020年的生態(tài)敏感性分布圖（見圖2）及各敏感等級面積占比（見表4）。結(jié)果顯示，宜興市的生態(tài)敏感性主要表現(xiàn)為不敏感和低敏感，這2類區(qū)域的面積占比合計接近70%。其中，高敏感和極高敏感區(qū)域主要集中于研究區(qū)西南部的低山丘陵地帶，涵蓋張渚鎮(zhèn)、湖父鎮(zhèn)、太華鎮(zhèn)及新街街道，不敏感區(qū)域主要分布在研究區(qū)北部的官林鎮(zhèn)、和橋鎮(zhèn)及中部的宜城街道、丁蜀鎮(zhèn)一帶。

由表4可知，在2007—2020年，宜興市的生態(tài)不敏感區(qū)和低敏感區(qū)面積發(fā)生了顯著變化，而其他敏感等級區(qū)域的變化相對較小。具體而言，不敏感區(qū)面積占比從30.59%增至37.72%，面積擴(kuò)大了141.95 km2；低敏感區(qū)面積占比從40.45%降至32.07%，面積減少了166.67 km2；中敏感區(qū)域面積占比從15.37%降至13.03%，面積縮小了46.48 km2；而高敏感區(qū)面積占比從8.16%微降至7.57%，面積減少了11.83 km2；極高敏感區(qū)面積占比也從5.43%增加到9.61%，面積擴(kuò)大了83.03 km2。

3.2 生態(tài)敏感性時空演變特征

為了深入探究宜興市2007—2020年生態(tài)敏感性各強(qiáng)度類型之間的轉(zhuǎn)變關(guān)系，以及進(jìn)一步了解宜興市生態(tài)敏感性在不同時間段的變化趨勢，筆者以研究區(qū)2007年、2013年、2020年生態(tài)敏感性評價結(jié)果為基礎(chǔ)，生成宜興市生態(tài)敏感性變化區(qū)域分布圖，并分別建立宜興市2007—2013年、2013—2020年和2007—2020年等3個時間段的生態(tài)敏感性轉(zhuǎn)移矩陣，如表5、表6、表7所示。

宜興市生態(tài)不敏感區(qū)增加的面積主要來源于低敏感區(qū)減少的面積，這一轉(zhuǎn)變表明部分原本生態(tài)敏感性較低的區(qū)域逐漸變得更為穩(wěn)定，生態(tài)壓力有所降低。同時，生態(tài)低敏感區(qū)增加的面積主要來源于不敏感區(qū)和中敏感區(qū)減少的面積，這反映了宜興市生態(tài)環(huán)境質(zhì)量有所提升。此外，生態(tài)中敏感區(qū)增加的面積來源于低敏感區(qū)減少的面積，顯示生態(tài)敏感性有向更高級別轉(zhuǎn)移的趨勢。生態(tài)極高敏感區(qū)增加的面積主要來源于高敏感區(qū)減少的面積，表明極高敏感區(qū)的擴(kuò)張在一定程度上是以高敏感區(qū)的縮減為代價的，這些變化的區(qū)域主要分布于宜興市北部和西南部，這些地區(qū)的生態(tài)狀況變化尤為顯著。

在2007—2013年，生態(tài)不敏感區(qū)向低敏感區(qū)的轉(zhuǎn)移最為明顯，同時也有少部分的高敏感區(qū)和極高敏感區(qū)轉(zhuǎn)變?yōu)椴幻舾袇^(qū)。這一時期，生態(tài)不敏感區(qū)面積增加122.682 km2，其中105.902 km2的低敏感區(qū)轉(zhuǎn)變?yōu)椴幻舾袇^(qū)；低敏感區(qū)面積減少206.911 km2，表明生態(tài)敏感程度有所降低。而在2013—2020年，生態(tài)低敏感區(qū)面積持續(xù)減少，減少了375.343 km2，其中109.016 km2的區(qū)域轉(zhuǎn)化為中敏感區(qū)，249.762 km2的區(qū)域轉(zhuǎn)化為不敏感區(qū)。這一轉(zhuǎn)變趨勢進(jìn)一步證明了宜興市部分區(qū)域的生態(tài)敏感性正在發(fā)生變化。

從2007—2020年的變化看出，宜興市生態(tài)不敏感區(qū)面積增加302.863 km2，而低敏感區(qū)面積減少419.999 km2，低敏感區(qū)轉(zhuǎn)變?yōu)椴幻舾袇^(qū)的區(qū)域主要分布于宜興市坡度較低的區(qū)域，這些地區(qū)的土地利用類型主要為耕地，地形相對平坦。生態(tài)敏感性保持不變的面積為1 080.369 km2，然而也有468.330 km2的區(qū)域生態(tài)敏感性升高，439.895 km2的區(qū)域生態(tài)敏感性降低。綜合來看，生態(tài)敏感性降級的面積小于敏感升級的面積，這表明宜興市的生態(tài)敏感性總體上呈現(xiàn)上升趨勢。

4 結(jié)論與討論

4.1 結(jié)論

該研究以宜興市為研究對象，基于GIS平臺，利用空間統(tǒng)計和層次分析法，對地形因子、用地類型和NDVI植被指數(shù)等因素進(jìn)行綜合分析評價，分析宜興市生態(tài)敏感性時空分布，得到如下結(jié)論。

①2007—2020年，宜興市生態(tài)敏感性以不敏感和低敏感為主，占比近70%。高敏感和極高敏感區(qū)域主要集中于研究區(qū)西南部的低山丘陵地帶。主要變化趨勢是不敏感區(qū)面積擴(kuò)大，低敏感區(qū)面積縮小，其他敏感等級區(qū)域面積變化較小。

②2007—2020年的生態(tài)敏感性轉(zhuǎn)移矩陣進(jìn)一步顯示，宜興市生態(tài)不敏感區(qū)增加的面積主要來源于低敏感區(qū)減少的面積，而低敏感區(qū)增加的面積則主要來自不敏感區(qū)和中敏感區(qū)減少的面積，這反映了部分區(qū)域生態(tài)壓力的降低和穩(wěn)定性的提升。中敏感區(qū)增加的面積主要來源于低敏感區(qū)減少的面積，顯示生態(tài)敏感性向更高級別轉(zhuǎn)移的趨勢。極高敏感區(qū)面積的增加以高敏感區(qū)面積的減少為代價，其主要分布于宜興市北部及西南部。

③2007—2020年，宜興市生態(tài)低敏感區(qū)面積顯著減少，而不敏感區(qū)面積有所增加，生態(tài)敏感性總體上呈現(xiàn)下降趨勢，且生態(tài)敏感性降級的面積小于升級的面積，說明宜興市的生態(tài)環(huán)境整體有所改善，但改善范圍較為有限。這一結(jié)論對于宜興市未來的生態(tài)保護(hù)和可持續(xù)發(fā)展具有重要的指導(dǎo)意義。

4.2 討論

該研究通過對宜興市2007—2020年的生態(tài)敏感性進(jìn)行評價，選取高程、坡度、坡向、土地利用類型和NDVI等5個指標(biāo)，分析了該地區(qū)生態(tài)敏感性的空間分布特征及其時空演變規(guī)律。盡管研究取得了一定的成果，但仍存在不足。首先，在時間尺度上，盡管該研究覆蓋了2007—2020年這一相對較長的時間段，但生態(tài)系統(tǒng)的變化是一個長期過程，未來研究可以進(jìn)一步延長研究時間序列，以更準(zhǔn)確地捕捉生態(tài)敏感性的長期變化趨勢。其次，該研究在指標(biāo)選擇上可能存在局限性，雖然所選指標(biāo)能夠反映生態(tài)敏感性的主要因素，但是未能考慮氣候變化、環(huán)境污染等其他重要因素。未來的研究可以增加更多影響生態(tài)敏感性的指標(biāo)，以提升評價體系的全面性。最后，空間分辨率可能限制了研究的精細(xì)度。該研究使用的數(shù)據(jù)可能不足以揭示小尺度上的生態(tài)敏感性變化。展望未來，可以采用更高分辨率的數(shù)據(jù)進(jìn)行更細(xì)致的分析。

參考文獻(xiàn)：

［1］陳萬旭，李江風(fēng)，曾杰，等.中國土地利用變化生態(tài)環(huán)境效應(yīng)的空間分異性與形成機(jī)理［J］.地理研究，2019，38（9）：2173-2187.

［2］蔣俊祎，沈成，宋艷偉，等.基于GIS和AHP的生態(tài)敏感性評價：以萬寧市為例［J］.現(xiàn)代信息科技，2022，6（15）：84-87，92.

［3］許偉，施玉麒，魯鳳，等.上海市土地生態(tài)環(huán)境敏感性評價［J］.環(huán)境科學(xué)與技術(shù)，2011，34（9）：178-182.

［4］劉金興，劉曉川.基于GIS的上思縣土地利用生態(tài)敏感性評價［J］.安徽農(nóng)業(yè)科學(xué)，2010，38（11）：5747-5749.

［5］喬育，種培芳.天水市生態(tài)敏感性分析研究［J］.甘肅農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報，2021，56（5）：137-143，152.

［6］劉杰，宋國偉，張小玉.甘肅省生態(tài)敏感性評價［J］.綠色科技，2023，25（24）：1-7.

［7］ROSHANI，SAJJAD H，RAHAMAN M H，et al.Vulnerability assessment of forest ecosystem based on exposure，sensitivity and adaptive capacity in the Valmiki Tiger Reserve，India：A geospatial analysis［J］.Ecological Informatics，2024，80：102494.

［8］ROLFHUS K R，WIENER J G，HARO R J，et al.Mercury in streams at Grand Portage National Monument （Minnesota，USA）：Assessment of ecosystem sensitivity and ecological risk［J］.Science of the Total Environment.2015，514：192-201.

［9］譚瑋頤，周忠發(fā)，朱昌麗，等.喀斯特山區(qū)地形起伏度及其對水土流失敏感性的影響：以貴州省荔波縣為例［J］.水土保持通報，2019，39（6）：77-83.

［10］劉樂怡，楊雙娜，張龍，等.基于土地利用演變的生態(tài)敏感性評價：以香格里拉市為例［J］.西部林業(yè)科學(xué)，2021，50（6）：124-131.

［11］祁靚雯.基于GIS技術(shù)的紫陽縣山洪災(zāi)害風(fēng)險評價［D］.西安：長安大學(xué)，2017.

［12］張恩偉，彭雙云，馮華梅.基于GIS和RUSLE的滇池流域土壤侵蝕敏感性評價及其空間格局演變［J］.水土保持學(xué)報，2020，34（2）：115-122.

［13］趙鴻雁，顏長珍，李森，等.黃河流域2000—2020年土地沙漠化遙感監(jiān)測及驅(qū)動力分析［J］.中國沙漠，2023，43（3）：127-137.

［14］邱雯，黃啟堂.基于生態(tài)敏感性評價的森林公園生態(tài)保護(hù)及利用研究：以福州國家森林公園為例［J］.林業(yè)調(diào)查規(guī)劃，2023，48（6）：34-40.

［15］蔣曉威，孫兆海，辛玉婷，等.基于生態(tài)敏感性評價的山水型旅游度假區(qū)保護(hù)性開發(fā)建設(shè)與調(diào)控對策：以南京市國家級老山森林公園東區(qū)為例［J］.環(huán)境保護(hù)科學(xué)，2024，50（1）：50-58.

［16］孫苑苑，王琳，王晉.黃河三角洲自然保護(hù)區(qū)生態(tài)敏感性評價［J］.中國海洋大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版），2017，47（11）：96-102.

［17］張云峰.氣候變化背景下湖南省植被NDVI時空變化與未來預(yù)估［D］.長沙：中南林業(yè)科技大學(xué)，2024.

［18］楊藝苑，楊存建.基于GIS的東川區(qū)生態(tài)環(huán)境敏感性分析［J］.測繪通報，2022（3）：7-12.

［19］張正國，徐銀健，劉利霞，等.內(nèi)蒙古自治區(qū)敕勒川乳業(yè)開發(fā)區(qū)生態(tài)敏感性綜合評價及分析［J］.中南農(nóng)業(yè)科技，2023，44（11）：147-150，176.

［20］亞庫普·約麥爾，阿里木江·卡斯木.喀什市土地利用變化下的生態(tài)敏感性研究［J］.生態(tài)科學(xué)，2016，35（2）：19-25.

［21］陸藝杰.江蘇省生態(tài)敏感性時空分布及其響應(yīng)研究［J］.農(nóng)業(yè)與技術(shù)，2021，41（16）：91-94.

［22］曹議丹.河北昌黎灤河口濕地景觀格局演變及生態(tài)系統(tǒng)健康評價研究［D］.石家莊：河北師范大學(xué)，2017.

［23］李春霞.北川縣都壩河流域生態(tài)環(huán)境敏感性評價［D］.綿陽：綿陽師范學(xué)院，2018.

Ecological Sensitivity Evaluation of Yixing City based on Analytic

Hierarchy Process

XUAN Menghao1 XIA Jianping2 LYU Mingming2 ZHANG Ning3

1.School of Surveying， Mapping and Land Information Engineering， Henan Polytechnic University， Jiaozuo 454000，China;2. Guangzhou Zhonghaida Surveying and Mapping Technology Co.， Ltd. Henan Branch， Zhengzhou 450000，China;3. Liberation Service Center， Jiaozuo Natural Resources and Planning Bureau， Jiaozuo 454000， China

Abstract： Ecological sensitivity is one of the means to measure the status of the ecological environment， and its evaluation results are of great significance for the protection and sustainable development of the regional ecological environment. Taking Yixing City as the study area， this paper used analytic hierarchy process to evaluate and analyze the ecological sensitivity of Yixing City from 2007 to 2020 by using elevation， slope， aspect， NDVI， and land use. The results showed that：①From 2007 to 2020， the ecological sensitivity of Yixing City was mainly insensitive and low-sensitive， accounting for nearly 70%， and the high-sensitive areas and extremely high-sensitive areas were concentrated in the southwest;②The transition matrix shows that the increase in the area of insensitive areas in Yixing City is mainly due to the transformation from low-sensitive areas， the increase in medium- sensitive areas is mainly due to the decrease in low-sensitive areas， and the increase in extremely sensitive areas comes at the cost of the decrease in high-sensitive areas;③The downgraded sensitivity area is smaller than the upgraded area， and there is a clear trend of ecological sensitivity shifting to higher levels." The results of this study can provide a certain reference for the follow-up ecological environmental protection and management planning in Yixing City.

Key words： ecological sensitivity; analytic hierarchy process; Yixing City

基金項目：河南省科技攻關(guān)項目（242102320198）；自然資源部礦山時空信息與生態(tài)修復(fù)重點試驗室開放基金（KLM202307）。

作者簡介：軒孟豪（2001—），女，碩士生，研究方向：攝影測量與遙感；呂明明（2000—），男，本科，助理工程師，研究方向：測繪遙感；張寧（1993—），男，本科，助理工程師，研究方向：城市規(guī)劃與管理。

通信作者：夏建平（1994—），男，本科，工程師，研究方向：測繪遙感。