基于遙感生態(tài)指數(shù)與土地利用轉(zhuǎn)移矩陣的沈陽市2003一2023年生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評價(jià)

中圖分類號(hào)：X821 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：ADOI：10.19345/j.cnki.1674-7909.2025.14.024文章編號(hào)：1674-7909（2025）14-118-7

0 引言

生態(tài)環(huán)境質(zhì)量緊密關(guān)聯(lián)著人類日常的生產(chǎn)經(jīng)營和生活起居，對社會(huì)經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)步發(fā)展以及自然環(huán)境的動(dòng)態(tài)演變有著深遠(yuǎn)影響。生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評價(jià)旨在定量評估生態(tài)環(huán)境優(yōu)劣及其變化，為環(huán)境保護(hù)、資源管理與可持續(xù)發(fā)展決策提供關(guān)鍵依據(jù)。生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評價(jià)具有多樣性和復(fù)雜性，目前，生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評價(jià)領(lǐng)域常見的評價(jià)方法包括層次分析法[2]、主成分分析法[3]、灰色關(guān)聯(lián)度分析法[4]、模糊評價(jià)法[5]、專家咨詢法[等方法，其特點(diǎn)是多樣化、立體化、成熟化。

遙感技術(shù)具有觀測范圍廣、獲取信息速度快、受地面條件限制小等特點(diǎn)[7。遙感生態(tài)指數(shù)（Re-moteSensingEcologicalIndex，RSEI）是一個(gè)集合了多種遙感信息的綜合生態(tài)指數(shù)，即通過綠度、濕度、干度、熱度等4個(gè)因素來生成生態(tài)指數(shù)，從而對生態(tài)環(huán)境進(jìn)行綜合性分析[8]。

2003年10月，中共中央、國務(wù)院印發(fā)了《關(guān)于實(shí)施東北地區(qū)等老工業(yè)基地振興戰(zhàn)略的若干意見》。2023年9月，習(xí)近平總書記在主持召開新時(shí)代推動(dòng)?xùn)|北全面振興座談會(huì)時(shí)強(qiáng)調(diào)，2018年9月在沈陽召開深入推進(jìn)東北振興座談會(huì)以來，東北三省及內(nèi)蒙古在推動(dòng)?xùn)|北振興方面取得新進(jìn)展新成效，國家糧食安全\"壓艙石\"作用進(jìn)一步夯實(shí)，產(chǎn)業(yè)安全基礎(chǔ)不斷鞏固，能源安全保障作用不斷強(qiáng)化，生態(tài)安全屏障不斷筑牢，國防安全保障能力穩(wěn)步提升，改革開放呈現(xiàn)新氣象[9]。

因此，研究基于Landsat5TM數(shù)據(jù)、Landsat8OLI數(shù)據(jù)和遙感生態(tài)指數(shù)，選取2003、2008、2013、2018和2023年等5期遙感影像數(shù)據(jù)：時(shí)間上，分析2003一2023年的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變化；空間上，分析不同地理位置生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的差異。

1研究區(qū)域概況

沈陽市位于遼寧省中部，北緯 41^°48^′～11.75\" 7東經(jīng) 123^°25^′～31.18\" 之間，總面積為 12860km² 。

截至2023年末，沈陽全市常住人口920.4萬人。沈陽市地處遼東山地與下遼河平原的交界地帶，地勢總趨勢由東北向西南逐漸降低，地面平均海拔為 45m ○沈陽市屬溫帶大陸性季風(fēng)氣候，主要特點(diǎn)是冬冷夏暖，寒冷期長；春秋短促多風(fēng)；南濕北干，雨量集中；日照充足，四季分明。年平均氣溫為 8.1^°C 。冬季寒冷，平均氣溫為 -9.1^°C ，極端最低氣溫為 -30.6^°C ；夏季平均氣溫為 22.3^°C ，極端最高氣溫為 38.3^°C 。

2數(shù)據(jù)來源與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

研究的時(shí)間范圍為2003—2023年，所使用的Landsat系列遙感數(shù)據(jù)來自地理空間數(shù)據(jù)云（Geo-spatialData Cloud）與 USGS（United States Geologi-calSurvey）。其中，2003年與2008年采用Landsat5影像數(shù)據(jù)，2013、2018和2023年采用Landsat8影像數(shù)據(jù)。為了減少各時(shí)期數(shù)據(jù)之間的差異，增強(qiáng)可比性，各個(gè)影像的獲取時(shí)間均集中在植被生長旺盛的6一9月。此外，為了降低干擾，各影像的云含量均低于 5% 。

為了減少不同時(shí)期影像在地形、光照、大氣等方面的影響，保證分析的準(zhǔn)確性，對影響進(jìn)行輻射定標(biāo)[10]、FLAASH大氣校正[]、圖像融合裁剪及水體掩膜處理[12]。

2003、2008、2013、2018和2023年的土地利用現(xiàn)狀圖來源于武漢大學(xué)楊杰、黃昕 30m annual landcoverand itsdynamicsin China from1990 to 2019^[13] 和中國科學(xué)院LUCC地理科學(xué)與資源研究所（資源環(huán)境科學(xué)與數(shù)據(jù)中心）發(fā)布的中國多時(shí)期土地利用遙感監(jiān)測數(shù)據(jù)集（CNLUCC），空間分辨率均為 30m 。

2.2 研究方法

2.2.1 遙感生態(tài)指數(shù)構(gòu)建

遙感生態(tài)指數(shù)（Remote SensingEcological Index，RSEI）是徐涵秋[8]在生態(tài)環(huán)境指數(shù)（EcologicalIndex，EI）的基礎(chǔ)上構(gòu)建的，即通過綠度、濕度、干度、熱度等4個(gè)因素來生成生態(tài)指數(shù)。遙感生態(tài)指數(shù)定義見式（1）。

RSEI=f （NDVI，WET，NDBSI，LST）（1）

式（1）中：RSEI為遙感生態(tài)指數(shù)，NDVI為綠度指標(biāo)，WET為濕度指標(biāo)，NDBSI為干度指標(biāo)，LST為熱度指標(biāo)。

RSEI的綠度、濕度、干度、熱度指標(biāo)可以根據(jù)以下公式求取。

① NDVI是基于影像近紅外波段和紅色波段的反射率值得到的[14]，見式（2）。

式（2）中：NIR為近紅外波段的反射值； R 為紅光波段的反射值。

② 纓帽變換得到的濕度指標(biāo)（WET）可以有效反映水體和土壤的濕度狀況[15]。Landsat 5和Land-sat8具有不同的傳感器，因此，其分別對應(yīng)式（3）和式（4）。

0.1594b₄-0.6806b₅-0.6109b₇）/10000

WET-OLT=（ 0.151 1b_?1+ 0.197 3b_?2+ 0.328 3b_?3+

0.3407b₄-0.7117b₅-0.4559b₇）/10000

式（3）和式（4）中， b₁、b₂、b₃、b₄、b₅、b₇ 分別代表藍(lán)波段、綠波段、紅波段、近紅波段、短波紅外1波段、短波紅外2波段。

③ 干度指標(biāo)NDBSI主要用于評估地表覆蓋類型，特別是建筑區(qū)和土壤的分布情況[16]。NDBSI通過結(jié)合城市建筑指數(shù)（IndexofBuildingIntensity，IBI）和土壤指數(shù)（SoilIndex，SI）來計(jì)算，反映了地表覆蓋的主要成分及其比例。干度指標(biāo)公式見式（5）。

NDBSI=（SI+IBI）/2

其中， SI 和IBI的公式分別為式（6）和式（7）。

式（5）至（7）中， b₁，b₂，b₃，b₄，b₅ 分別代表藍(lán)波段、綠波段、紅波段、近紅波段、短波紅外1波段。

④ LST熱度指數(shù)是指地表溫度的指數(shù)[17]，將遙感數(shù)據(jù)熱紅外波段反演為亮溫，經(jīng)過比輻射率校正即可得到，具體可以表示為式（8）。

L_λ=τ_λB（λ，T_s）+（1-τ_λ）B（λ，T_a）+L_λ^up （8）

式（8）中， τ_λ 是大氣在波長 λ 處的透過率， T_s 是地表溫度， T_a 是大氣溫度， L_λ^up 是大氣向上的輻射亮度。

對以上求出的4個(gè)指標(biāo)進(jìn)行歸一化處理，經(jīng)波段合成構(gòu)成一個(gè)影像，經(jīng)過主成分（PCA）分析之后，得到第一主成分PC1。為使PC1大的數(shù)值代表生態(tài)環(huán)境好的地區(qū)，用1減去PC1，得到初始遙感生態(tài)指數(shù) RSEI₀ 。為了便于將各個(gè)時(shí)期的RSEI進(jìn)行比較，對RSEI進(jìn)行歸一化處理，具體公式見式（9）。

式（9）中： RSEI 為遙感生態(tài)指數(shù)； RSEI_0-max 為RSEI₀ 的最大值； RSEI_0-min 為 RSEI₀ 的最小值。

2.2.2 土地利用轉(zhuǎn)移矩陣

土地利用轉(zhuǎn)移矩陣又稱土地利用變化矩陣，是一種用于分析土地利用類型在不同時(shí)期之間轉(zhuǎn)換情況的工具，在土地資源管理、生態(tài)環(huán)境研究等領(lǐng)域應(yīng)用廣泛[18-19]。

土地利用轉(zhuǎn)移矩陣基于土地利用類型在不同時(shí)期的變化情況構(gòu)建。其以矩陣形式呈現(xiàn)某一區(qū)域內(nèi)土地利用類型在初始時(shí)刻到結(jié)束時(shí)刻之間的相互轉(zhuǎn)換關(guān)系，能直觀反映各類土地利用類型的轉(zhuǎn)出和轉(zhuǎn)入情況，進(jìn)而分析土地利用變化的方向和幅度。

一般設(shè)研究區(qū)在前期 （t₁） 的土地利用類型為 A_i （i=1，2，…，n，n 為土地利用類型總數(shù)），后期 （t₂） 的土地利用類型為 B_j（j=1，2，…，n，n 為土地利用類型總數(shù)），土地利用轉(zhuǎn)移矩陣的表達(dá)式見式（10）。

式（10）中， a_ij 表示在 t_?1 時(shí)期為 i 類型土地利用，在 t₂ 時(shí)期轉(zhuǎn)變?yōu)?j 類型土地利用的面積。矩陣的行表示初始時(shí)刻 t_?1 各土地利用類型的面積，行和 表示在 t₁ 時(shí)期 i 類型土地利用的總面積；列表示結(jié)束時(shí)刻 t₂ 各土地利用類型的面積，列和 表示 t₂ 時(shí)期 j 類土地利用的總面積。主對角線元素 a_ij 表示從t₁ 到 t₂ 時(shí)期內(nèi)沒有發(fā)生轉(zhuǎn)移，仍保持為i類型的土地面積。

3結(jié)果與討論

3.1RSEI均值時(shí)空變化

表1是各時(shí)期4個(gè)分量指標(biāo)與RSEI的均值。從結(jié)果來看，2003—2013年，NDVI從0.812下降至0.694，呈現(xiàn)出明顯的下降趨勢，表明該時(shí)段內(nèi)植被覆蓋狀況有所降低。由于城市化進(jìn)程加快、土地開發(fā)利用強(qiáng)度增大等原因，植被面積減少或植被健康狀況變差。2013—2023年，NDVI又逐步回升至0.760，說明在這之后生態(tài)環(huán)境建設(shè)或植被恢復(fù)工作取得了一定成效，植被覆蓋情況有所改善。

2003—2013年，WET值從0.646下降到0.592，反映出該區(qū)域的濕度狀況呈下降趨勢，是水體面積減少、蒸發(fā)量增加等因素導(dǎo)致的。2013—2023年，WET值在0.592～0.616之間波動(dòng)，整體變化幅度較小，說明濕度狀況趨于相對穩(wěn)定，但仍未恢復(fù)到2003年的水平。

表1各時(shí)期分量指標(biāo)與RSEI均值

結(jié)合NDVI均值與WET均值來看，2003—2013年，NDVI和WET數(shù)據(jù)均呈現(xiàn)下降趨勢，區(qū)域生態(tài)環(huán)境存在一些負(fù)面干擾因素。例如，城市化進(jìn)程加快、建設(shè)用地?cái)U(kuò)張導(dǎo)致植被覆蓋減少，同時(shí)地表濕度也因植被減少、地面硬化等因素而降低。2003—2013年，NDVI回升趨勢相對明顯且持續(xù)上升，而WET在2013—2018年變化幅度很小，2018—2023年才回升到2008年水平。這表明在生態(tài)恢復(fù)過程中，植被恢復(fù)措施取得了較好效果，植被覆蓋增加，但濕度恢復(fù)相對滯后。

2003—2008年，NDBSI從0.134急劇上升到0.462，顯示出這5a建設(shè)用地?cái)U(kuò)張迅速，城市化發(fā)展速度加快，大量土地被用于城市建設(shè)。2008一2023年，NDBSI值有所波動(dòng)但總體呈下降趨勢，降至0.146，表明后期城市建設(shè)速度放緩，或者開始注重生態(tài)與建設(shè)平衡，對建設(shè)用地的擴(kuò)張進(jìn)行了一定控制。

2003—2008年，LST從0.828上升到0.838，溫度略有升高，可能是城市熱島效應(yīng)逐漸增強(qiáng)，與同期建設(shè)用地的快速擴(kuò)張有關(guān)。2008—2023年，LST大幅下降至0.340，說明后期一系列生態(tài)環(huán)境保護(hù)措施，如增加綠化面積、改善水體環(huán)境等，有效緩解了城市熱島效應(yīng)，降低了地表溫度。

結(jié)合NDBSI均值與LST均值來看，NDBSI和LST大致呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系，表現(xiàn)為趨勢上多有同步變化，即歸一化建筑指數(shù)降低，意味著城市可能更多地進(jìn)行了生態(tài)修復(fù)、綠化等工作，減少了建筑等不透水面積占比，使得地表溫度降低；而當(dāng)歸一化建筑指數(shù)升高時(shí)，城市建設(shè)擴(kuò)張等原因，導(dǎo)致地表溫度升高。

2003—2008年，RSEI從0.766略微下降到0.765，變化不大，說明這一時(shí)期生態(tài)環(huán)境質(zhì)量基本保持穩(wěn)定。2008—2013年，RSEI大幅下降至0.605，表明該階段生態(tài)環(huán)境質(zhì)量下降明顯，可能是前期建設(shè)用地?cái)U(kuò)張、植被覆蓋減少等多種因素綜合作用的結(jié)果。2013—2023年，RSEI雖有所回升，但僅為0.638，說明雖然生態(tài)環(huán)境質(zhì)量有所改善，但尚未恢復(fù)到之前較高的水平。

圖1為根據(jù)公式（2）一公式（9）獲得的沈陽市5期遙感生態(tài)指數(shù)RSEI影像。從圖1中可以看出，在2003年，優(yōu)等級(jí)的區(qū)域分布較為廣泛，幾乎覆蓋了大部分地區(qū)，說明該時(shí)期沈陽市整體生態(tài)環(huán)境質(zhì)量較好。隨著時(shí)間的推移，優(yōu)等級(jí)的區(qū)域逐漸減少，尤其是在一些中心區(qū)域或特定地點(diǎn)，深綠色區(qū)域明顯縮小，表明這些地方的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量有所下降。良好等級(jí)的區(qū)域在后期圖中有所增加，可能是由于原本優(yōu)等級(jí)的區(qū)域生態(tài)環(huán)境變差而轉(zhuǎn)變?yōu)榱己玫燃?jí)，顯示出生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的退化。一般等級(jí)區(qū)域覆蓋變化明顯，呈現(xiàn)出先縮減然后急劇擴(kuò)大再縮減的趨勢，2023年與2003年相比面積擴(kuò)大明顯，顯示出生態(tài)環(huán)境退化。2003年，較差和差等級(jí)的區(qū)域較少且較為分散。隨著時(shí)間的推移，這些等級(jí)的區(qū)域逐漸增多，尤其是在一些城市建設(shè)密集、工業(yè)活動(dòng)頻繁的地區(qū)，差和較差區(qū)域明顯擴(kuò)大，反映出這些地方的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量下降較為明顯。

從5期圖綜合來看，沈陽市整體上生態(tài)環(huán)境質(zhì)量處于良好及以上水平的區(qū)域占比較大，說明沈陽市生態(tài)環(huán)境基礎(chǔ)相對較好。但各期圖中均存在少量差和較差等級(jí)區(qū)域，反映出城市發(fā)展過程中仍存在局部生態(tài)環(huán)境問題，需要在城市規(guī)劃和生態(tài)保護(hù)工作中重點(diǎn)關(guān)注這些區(qū)域，采取針對性的生態(tài)修復(fù)和保護(hù)措施。

3.2 土地利用時(shí)空變化

為探討沈陽市2003—2023年土地利用類型間的轉(zhuǎn)移特征，對2003、2008、2013、2018和2023年的土地利用現(xiàn)狀數(shù)據(jù)，利用Arcgis10.8空間分析能力，構(gòu)建土地利用轉(zhuǎn)移矩陣（見表2）。最終得到2003—2008年、2008—2013年、2013—2018年、2018—2023年等4個(gè)土地利用轉(zhuǎn)移矩陣，展示研究區(qū)不同年份土地利用類型的轉(zhuǎn)移方式和數(shù)量。

從數(shù)據(jù)整體來看，2003—2023年，沈陽市土地利用變化顯著，建設(shè)用地?cái)U(kuò)張明顯，主要以占用耕地為代價(jià)；水體和未利用地面積增加，而林地面積有所減少。這種土地利用變化反映了區(qū)域發(fā)展過程中城市化、農(nóng)業(yè)與生態(tài)用地之間的相互轉(zhuǎn)換關(guān)系受到經(jīng)濟(jì)發(fā)展、人口增長、政策導(dǎo)向等多種因素影響。

圖1沈陽市五期RSEI空間分布圖

表2各時(shí)期土地利用轉(zhuǎn)移矩陣

單位： km²

將耕地、林地、草地和水體劃歸生態(tài)用地，建設(shè)用地和未利用地劃歸生產(chǎn)和生活用地。從各個(gè)時(shí)間段來看，2003—2008年，生態(tài)用地轉(zhuǎn)出 196.91km² 到生產(chǎn)、生活用地，同時(shí)有 164.89km² 轉(zhuǎn)進(jìn)生態(tài)用地，生態(tài)環(huán)境質(zhì)量指數(shù)略有下降，但基本保持不變，生態(tài)環(huán)境無明顯變化；2008一2013年，生態(tài)用地轉(zhuǎn)出 289.45km² 到生產(chǎn)、生活用地，同時(shí)有 191.40km² 轉(zhuǎn)進(jìn)生態(tài)用地，生態(tài)環(huán)境質(zhì)量指數(shù)由0.765下降到0.605，降幅為 20.92% ，此時(shí)段為20a間生態(tài)環(huán)境質(zhì)量指數(shù)變化最大的時(shí)段；2013一2018年，生態(tài)用地轉(zhuǎn)出 123.52km² 到生產(chǎn)、生活用地，同時(shí)有 137.43km² 轉(zhuǎn)進(jìn)生態(tài)用地，生態(tài)環(huán)境質(zhì)量指數(shù)由0.605上升到0.663，升幅為 9.59% ，生態(tài)環(huán)境有所改善；2018—2023年，生態(tài)用地轉(zhuǎn)出 329.22km² 到生產(chǎn)、生活用地，同時(shí)有 313.84km² 轉(zhuǎn)進(jìn)生態(tài)用地，生態(tài)環(huán)境質(zhì)量指數(shù)從0.663下降到0.638，降幅為 3.77% ，生態(tài)環(huán)境質(zhì)量略有下降（見圖2）。

4結(jié)論

研究利用2003、2008、2013、2018年和2023年的遙感影像和土地利用數(shù)據(jù)，通過構(gòu)建遙感生態(tài)指數(shù)與土地利用轉(zhuǎn)移矩陣分析沈陽市2003一2023年生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變化及土地利用類型的改變對生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的影響。結(jié)果表明： ① 2003—2023年，沈陽市遙感生態(tài)指數(shù)呈波動(dòng)下降趨勢。與2003年相比，2023年RSEI均值下降了約 16.71% ，表明在這20a間，沈陽市生態(tài)環(huán)境質(zhì)量有所下降，整體呈現(xiàn)變差的趨勢。 ② 沈陽市5期RSEI空間分布顯示，優(yōu)和良好等級(jí)廣泛分布，多在自然植被豐富及生態(tài)本底好的區(qū)域；一般等級(jí)在城市周邊及農(nóng)城過渡地帶；較差和差等級(jí)呈零星斑塊狀，主要在城市密集開發(fā)、生態(tài)受擾區(qū)域，反映局部生態(tài)問題。 ③2003-2023 年，沈陽市建設(shè)用地面積擴(kuò)張明顯，以侵占耕地面積為主，其他土地利用類型各有增減。生態(tài)用地面積從2003年的 11233.16km² 縮減到2023年的10499.35km² ，減少了約 6.53% 。 ④ 沈陽市生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的改善與惡化同時(shí)存在，在2013一2018年的改善程度高于惡化程度，其他時(shí)期惡化程度高于改善程度。

圖22003一2023年沈陽市生態(tài)環(huán)境質(zhì)量指數(shù)變化折線圖

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Evaluation of the Ecological Environment Quality in Shenyang City from 2003 to 2023 Based on the Remote Sensing Ecological Index

HANWenjuan LI Zhidong ZHANGYa'nan GAOXimei

Shenyang Normal University，Shenyang11Oo34，China

Abstract： Using remote sensing image data and current land-use maps of Shenyang City from 2003，2008，2013，2018 and 2023 as data sources，this study analyzes the spatiotemporal changes in ecological environment quality and the impact of land-use type conversion on ecological environment quality from the perspective of the Remote Sensing Ecological Index （RSEI），combined with the landuse transfer matrix.The results are as follows： ① Temporally，the ecological environment quality of Shenyang City showed a fluctuating downward trend.Both improvement and deterioration occurred simultaneously，with the degree of deterioration higher than that of improvement. ② Spatially，areas with ecological environment quality at a good level or above accounted for a relatively large proportionin Shenyang City overall.Poor and relatively poor-grade areaswere mainly distributed in densely-populated urban regions. ③ Among the land-use transfer types，the expansion of constructionland area was significant，primarily encroaching on cultivated land.The area of ecological land decreased over the 20-year period.

Key words：remote sensing ecological index;land-use transfer matrix;ecological environment quality evaluation