基于RSEI的河北省森林城市生態環境質量變化分析

魏安琪 楊宗記 王莎 王莉

摘要 以青龍滿族自治縣為研究對象，基于GEE平臺2013—2022年生長季的Landsat 8 OLI遙感影像構建遙感生態指數（RSEI），對區域生態環境質量變化進行了評估。結果表明：近10年來，青龍縣生態環境質量總體向好，其中優等區域（RSEI等級為優或良）面積增長了21%，占全縣面積6.6%的區域呈顯著上升趨勢（P<0.05）。西部地區雖然多年RSEI均值較低，但上升趨勢較快；東部地區的祖山鎮、三星口鄉、龍王廟鄉等部分區域雖然多年RSEI均值較高，但呈不顯著的下降趨勢。

關鍵詞 遙感生態指數；生態環境質量；綠色發展

中圖分類號：X321 文獻標識碼：B 文章編號：2095–3305（2023）07–0242-03

隨著遙感對地觀測技術的高質量發展，基于遙感數據的生態環境監測和評價技術應運而生。其中，遙感生態指數（remote sensing based ecological index， RSEI）以其數據開放性、權重客觀性和成果可視性等優點，被廣泛應用于森林、草原、濕地、城市等多種地理環境[1-4]。

青龍滿族自治縣（以下簡稱青龍縣）是革命老區、國家重點生態功能區。近年來，青龍縣堅持建設與保護并重，有效利用田園風光和山水資源，形成旅游產業鏈，以鄉村旅游提質鄉村振興，成為以綠色發展助推鄉村振興的范本。本研究以青龍縣為例，基于RSEI進行森林城市生態環境研究，以期為定量掌握區域生態環境質量狀況，加強地區生態文明建設，實現綠色發展提供理論參考。

1 數據來源與研究方法

1.1 數據來源

GEE云平臺在線提供2013—2022年的Landsat 8 OLI遙感影像存檔數據，各年份分量指標的計算與歸一化，主成分分析和長時間序列的RSEI回歸分析均在云平臺上進行[5]。為避免季節差異對數據處理結果的影響，本研究使用數據的時間范圍均為4—10月；此外，使用改進的歸一化水體指數（MNDWI）去除水體信息以避免水域對濕度指標的影響。圖件的制作和分區統計通過Arc Map 10.3軟件實現。

1.2 研究方法

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

2 結果與分析

2.1 遙感生態指數模型的構建

由主成分分析結果可知（表1），第1主成分（PC1）的特征值貢獻率最高可達80.5%（2017年），最低為66.87%（2013年），多年平均貢獻度為75.45%，說明PC1集中了4個要素的大部分特征。在PC1中，NDVI（綠度）和WET（濕度）呈正值，表明這2個要素對研究區生態環境質量起正向作用；NDSI雖為正，但數值較小，表明干度指標起的作用較小；LST呈負值，表明熱度指標起負向作用。

2.2 青龍縣生態環境質量概況

為明確研究區生態環境質量的空間分布特征，對區域內多年RSEI求取平均值（圖1a），結果表明，青龍縣RSEI具有空間差異性，總體呈現東部高、西部低的格局，生態環境狀況良好的區域主要分布于祖山林場、都山林場附近以及大石嶺鄉北部，而青龍鎮、婁杖子鎮、馬圈子鎮東南部等人口密集或環境惡劣地區生態環境相對較差。以0.2為間隔將RSEI劃分為5個等級：差（0，0.2）、較差[0.2，0.4）、一般[0.4，0.6）、良[0.6，0.8）、優[0.8，1.0）。研究區生態環境質量以中等（一般）最多，面積占比49.5%，優等（優和良）區域次之，為43%（圖1b）。

為進一步量化不同區域生態環境質量的差異，對各區多年RSEI平均值進行分區統計（表2）。從平均值上看，婁杖子鎮、肖營子鎮、朱杖子鄉的RSEI較低，祖山林場、都山林場的RSEI較高；從最小值上看，青龍鎮、八道河鎮、土門子鎮、馬圈子鎮的RSEI較低；從最大值上看，祖山林場、隔河頭鎮、都山林場的RSEI較高。

2.3 青龍縣生態環境質量的變化趨勢

青龍縣RSEI多年平均值變化（圖2）表明，2013—2022年RSEI總體呈現波動上升趨勢，多年平均值為0.57；其中高峰值出現在2020年，為0.63；低谷值為0.48，出現在2016年。近10年，RSEI增長速率為0.0035/年，表明生態環境質量呈向好趨勢。生態環境質量分級統計結果亦可證明：（1）中等和優等生態環境區域所占面積波動中增長且占比較大，除2016年（70.28%）和2017年（81.65%）以外，均在85%以上；（2）優等區域呈現增加趨勢，面積占比由2013年的48.53%增加至2022年的58.91%，增幅為21%，優、良等級的占比在2022年分別達到最大值7.21%、51.7%；（3）差等生態環境區域呈現減少趨勢，在2016年出現高值，之后快速下降。

對青龍縣2013—2022年長時間序列RSEI數據進行逐像元線性回歸分析。縣區RSEI變化率介于-0.083～0.064/年，平均值為0.003/年；全縣有54.7%的區域RSEI呈上升趨勢，主要集中在中南部地區（圖3a）。在顯著水平α=0.05下，趨勢檢驗結果見圖3b，近10年青龍縣RSEI具有顯著變化趨勢的區域共317.81 km2，占全縣面積9%；其中，生態環境質量顯著上升的區域約230.31 km2，主要分布在朱杖子鄉、平方子鄉附近；顯著下降區域約87.5 km2，主要分布于東部地區。

近10年，不同區域RSEI變化有所不同（表3）。對各區域歷年RSEI值進行分區統計，都山林場、祖山林場生態環境質量始終為優等；朱杖子鄉、八道河鎮、婁杖子鎮、肖營子鎮生態環境質量始終為中等及以下。干溝鄉、三星口鄉、龍王廟鄉、鳳凰山鄉、祖山鎮、祖山林場6個區域10年趨勢值為負，但均未通過顯著性檢驗。

3 結論與討論

本研究基于GEE云平臺和遙感生態指數，對青龍縣2013—2022年生態環境質量進行定量評估分析，從空間和時間角度揭示區域生態的動態變化，主要結論為：研究區多年RSEI平均值總體呈現東部高、西部低的空間分布格局，區域生態環境質量以中等（一般）居多。

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

近10年間，朱杖子鄉、茨榆山鄉、草碾鄉多年RSEI均值排名雖靠后，但隨著生態改善工作的推進，高標準造林工程的開展，RSEI上升趨勢較快。祖山鎮、三星口鄉、龍王廟鄉多年RSEI均值排名靠前，但呈下降趨勢，未通過顯著性檢驗，仍需多加關注。

參考文獻

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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