基于RSEI的北京市生态环境质量分析及验证.pdf

2097-3012(2023)03-0442-08 Journal of Spatio-temporal Information 时空信息学报 收稿日期:2022-11-01；修订日期:2023-06-30 作者简介:崔亚君，研究方向为自然资源调查监测及应用。 基于 RSEI 的北京市生态环境质量分析及验证 崔亚君1,2，顾娟1,2，王淼1,2，武润泽1,3,4，杨旭东1,2，王永国1,2 1.北京市测绘设计研究院，北京 100038；2.城市空间信息工程北京市重点实验室，北京 100038；3.北京市技能大师工作室，北京 100038；4.工匠创新工作室，北京 100038 摘 要：开展北京市生态环境质量动态监测，全面掌握首都生态环境变化情况，明确未来发展趋势，是优化首都功能、打造和谐宜居生态之都的重要支撑及实现新时期首都生态文明建设的关键依据。遥感生态指数作为一种生态综合环境指数，能够快速监测与评价区域生态环境质量，但目前针对北京市的遥感生态指数分析以区域性变化研究为主，缺少北京市生态环境质量的趋势分析和基于遥感生态指数的生态环境质量评价的验证分析。本文基于遥感生态指数模型分析了北京市 20132020 年生态环境质量变化情况，并利用全市生态环境质量指数进行了研究验证。结果表明：20132020 年，北京市生态环境质量不断变好，特别是 2017 年生态保护红线划定后，生态环境质量变化明显，其中，20172020 年生态环境质量转优速度明显，增加幅度约为 20132017 年的 23 倍；平原区生态环境质量逐步由差、较差向中等、良转变；山区生态环境质量持续提升，由中等、良向优转变，等级为优的区域明显扩大。遥感生态指数的大小能够用来快速反映生态环境质量状况。关键词：北京市；生态环境质量；遥感生态指数；双变量相关性分析 引用格式：崔亚君,顾娟,王淼,武润泽,杨旭东,王永国.2023.基于 RSEI 的北京市生态环境质量分析及验证.时空信息学报,30(3):442-449 Cui Y J,Gu J,Wang M,Wu R Z,Yang X D,Wang Y G.2023.Analysis and verification of ecological environment quality in Beijing based on RSEI.Journal of Spatio-temporal Information,30(3):442-449,doi:10.20117/j.jsti.202303017 1 引 言 划定生态保护红线是提升生态功能、改善环境质量的重要举措。2018 年 2 月，国务院正式批准了包括北京市在内的 15 个省（市、区）生态保护红线划定方案，标志着生态保护红线初具成果（崔亚君等，2021）。随着生态保护红线的划定，首都生态空间局部变化，生态环境持续改善。北京作为首善之区，实现生态环境质量的动态监测，全面掌握北京市生态环境变化情况，明确未来发展趋势，是优化首都功能、建设国际一流和谐宜居之都的基本条件，是打造和谐宜居生态之都的重要支撑及实现新时期首都生态文明建设的关键依据。关于生态环境质量分析的研究，部分学者通过不同的指标进行区域生态环境质量评价。例如，李 瑶和潘竟虎（2017）通过地表温度反演分析了城市热岛效应空间分布及动态变化特征；邢龙飞等（2019）基于归一化植被指数（normalized difference vegetation index,NDVI）分析了胜利矿区植被覆盖度变化情况。单一指标只能解释某一方面的生态特征（李婷婷等，2021）。徐涵秋（2013）提出耦合植被指数、湿度分量、地表温度和土壤指数四个指标的遥感生态指数（remote sensing ecological index,RSEI）以快速监测与评价区域生态质量。随后，基于 RSEI 对城市、河流、矿区等区域的生态环境质量变化开展了大量研究。例如，刘智才等（2015）利用 RSEI 对杭州市的生态变化进行分析，结果表明建设用地对杭州市生态环境影响最大；汪涛等（2023）基于 RSEI 分析了高速公路陆域生态环境质量；刘浦东等（2023）通过 RSEI 研究流域生态环 崔亚君 等：基于 RSEI 的北京市生态环境质量分析及验证 443 境时空变化。在北京市生态环境质量评价方面，苏朔等（2022）基于植被覆盖度和 RSEI 开展北运河流域生态环境质量评价和两者时空变化规律及相关性探究；程琳琳等（2021）采用熵权法计算权重，并用指数和法计算 RSEI 来研究门头沟区生态环境质量变化及其原因，预测未来变化趋势。目前针对北京市的 RSEI 分析以区域性变化研究为主，缺少全市生态环境质量的趋势分析和基于 RSEI 的生态环境质量评价的验证分析。本文基于 RSEI 对 2013 年、2017 年、2020 年北京市生态环境质量状况变化进行分析，研究了生态保护红线提出、划定前、划定后北京市生态环境质量的变化特征及趋势；并结合发布的全市生态环境质量指数，利用 Pearson 相关系数法对基于 RSEI的北京市生态环境质量结果进行分析，验证了 RSEI对北京市生态环境质量评价的可靠性。这可为今后北京市生态环境质量评价、保护及修复提供技术参考。2 研究区概况及数据 北京市位于华北平原北部，地势西北高、东南低。西部、北部和东北部三面环山，东南部是一片缓缓向渤海倾斜的平原。北京市行政区划如图 1 所示，海拔分布如图 2 所示。图 1 北京市行政区划 来源：天地图北京，https:/ Administrative divisions of Beijing 本文分别选取北京市 2013 年、2017 年、2020年三期 Landsat 8 OLI 遥感影像作为数据源，进行辐射定标、大气校正等预处理。为保证研究结果可靠性，所选的遥感影像云量均小于 0.5%，时间集中在910 月，影像质量佳。3 研究方法 3.1 遥感生态指数 RSEI 是以自然因子为主，基于遥感信息技术以快速检测与评价区域生态质量的指标，可以定量评价区域的生态质量，并可分析时空动态变化（徐涵秋，2013）。该指数耦合了 NDVI、湿度分量（wetness,WET）、地表温度（land surface temperature,LST）、建筑和裸土指数（normalized difference built-up and soil index,NDBSI）四个评价指标，分别代表了绿度、湿度、热度和干度等四大生态要素，即 RSEI=NDVIWETNDBSILSTf，（1）1）NDVI NDVI 与植物生物量、叶面积指数及植被覆盖 444 Journal of Spatio-temporal Information 时空信息学报 2023,30(3)图 2 北京市海拔分布 Fig.2 Elevation map of Beijing 度密切相关（Goward 等，2002），表达式为 NIRREDNIRREDNDVI （2）式中，NIR、RED分别为近红外波段、红波段的反射率。2）WET WET可以反映土壤和植被的湿度，基于Landsat 8 OLI影像的湿度分量表达式为 BLUEGREENREDNIRSWIR1SWIR2WET0.15110.19730.32830.34070.71170.4559 （3）式中，BLUE、GREEN、SWIR1、SWIR2分别为蓝波段、绿波段、短波红外1、短波红外2的反射率。3）NDBSI NDBSI由建筑指数（index-based built-up index，IBI）和土壤指数（soil index，SI）合成，其表达式为 IBI+SINDBSI2 （4）其中：SWIR1NIRGREENSWIR1NIRNIRREDGREENSWIR1SWIR1NIRGREENSWIR1NIRNIRREDGREENSWIR12IBI2（5）SWIR1REDBLUENIRSWIR1REDBLUENIRSI （6）4）LST LST由Landsat 8 TIRS反演地表温度表示。首先，要计算热红外辐射亮度（L）和黑体辐射亮度值（T）；其次，将 T 通过比辐射率纠正转换为LST（Nichol，2005），其表达式为 21LST273ln/1KKT （7）其中：1LLLT （8）式中，K1、K2分别为定标参数，1=774.8853 W/K 2(msr m)，2=1321.0789 KK；L为Landsat 8 TIRS1进行辐射定标后传感器处的辐射值；L、L、分别为大气上行、下行辐射亮度、大气透过率；为地表比辐射率，其值根据Sobrino模型通过NDVI进行估算（Sobrino等，2004；丁凤和徐涵秋，2006）。由于密云水库和大量水域的存在，会使水的比重加大，WET不能真正反映植被和土壤的湿度，需要利用改进归一化水体指数（modified normalized difference water index，MNDWI）掩膜（徐涵秋，2005）：GREENMIRGREENMIRMNDWI （9）式中，MIR为中红外波段的反射率，在Landsat 8 OIL影像中为第6波段。以上四个指标经归一化处理后，通过主成分分析获得RSEI：RSEI 1 PC1NDVIWETNDBSILSTf，（10）为了便于指标的度量和比较，对RSEI进行归一化，使其值介于0,1。RSEI值越接近1，生态越好，反之越差（徐涵秋，2013）。3.2 双变量相关性分析 双变量相关性分析可以用来分析两变量间相关联系的密切程度和方向。利用Pearson相关系数（杨丰玮等，2022）分析RSEI与生态环境质量指数（ecological index,EI）之间的关系。相关系数，表示两个变量之间的密切程度，其值为1,1，绝对值越接近1，两者之间的关系越密切。崔亚君 等：基于 RSEI 的北京市生态环境质量分析及验证 445 相关性分析采用t检验方法，显著性水平a代表相关性可置信程度的高低，一般假设检验的显著性水平a为0.05。4 结果与分析 4.1 北京市生态环境质量概况 2013年、2017年、2020年主成分分析结果如 表 1所示。2013年、2017年、2020年第一主成分贡献率分别为70.45%、76.09%、75.33%，均大于70%，集中了各指标的大部分特征信息，可以用来代表RSEI。从各年份的RSEI均值来看，20132017年RSEI增加了0.0209，20172020年RSEI增加了0.0706，说明北京市生态环境质量不断变好。特别是2017年北京市生态保护红线划定后，生态环境质量大幅度提升。表 1 主成分分析结果 Tab.1 Principal component analysis results 2013 年 2017 年 2020 年 指标 PC1 PC2PC3 PC4 PC1 PC2 PC3 PC4 PC1 PC2 PC3 PC4 特征值 0.062 0.0160.009 0.001 0.070 0.014 0.007 0.001 0.058 0.012 0.006 0.001 特征值贡献率/%70.45 18.1810.23 1.14 76.09 15.21 7.61 1.09 75.33 15.58 7.79 1.30 RSEI 均值 0.54 0.56 0.63 以第一主成分构建遥感生态指数，针对三个年份的RSEI以0.2为间隔将北京市生态环境质量划分为五个等级，即一级00.2（差）、二级0.20.4（较差）、三级0.40.6（中等）、四级0.60.8（良）、五级0.81（优）（徐涵秋，2013），遥感生态指数等级分布如图3所示。图 3 20132020 年北京市 RSEI 等级分布 Fig.3 Distribution of RSEI grades in Beijing from 2013 to 2020 从空间上看，生态质量较差和差的区域多集中于平原区，生态质量良和优的区域主要集中于山区。20132020年，平原区经调整用地结构、拓展生态空间，生态环境质量逐步由差、较差向中等、良转变；山区生态环境质量持续提升，由中等、良向优转变，等级为优的区域明显扩大。20132020年北京市不同生态等级区域占比如表 2所示。从数量上看，2013年、2017年生态等级为差的占比最少，为优的次之；占比最多的为良，其次为中等。至2020年，生态环境质量等级为优的区域面积已超过中等、较差，仅次于等级为良的区域。20132017年生态质量优、良的区域增多，分别增加了约1.85%、3.91%，生态质量中等、较差和差的区域减少，分别减少了约3.20%、2.43%、0.13%；20172020年生态质量优、良区域分别增加了约8.55%、8.93%，中等、较差和差的区域分别减少了约9.46%、5.79%、2.23%。整体上北京市生态质量中等、较差和差向良、优转变，特别是20172020年随着北京市生态保护红线划定和北京城市总体规划（2016年2035年）发布，北京市加大保护和修复自然生态系统力度，大幅度提高生态规模和质量，生态环境质量转优速度明显，增446 Journal of Spatio-temporal Information 时空信息学报 2023,30(3)加幅度约为20132017年的23倍。表 2 不同时期北京市生态等级比例 Tab.2 Proportion of ecological grade in Beijing during different periods%等级 年份 优 良 中等 较差 差 2013 9.49 33.00 32.49 20.05 4.97 2017 11.34 36.91 29.29 17.62 4.84 2020 19.89 45.84 19.83 11.83 2.61 4.2 北京市生态质量时空变化分析 遥感变化检测是对比不同年份生态状况时空变化的有效手段（徐涵秋，2013）。为了分析北京市20132020年生态环境质量变化，分别对2013年、2017年、2020年的RSEI等级图做差值计算，将变化类别划分为变差、不变、变好三种类型。20132020年北京市生态环境质量空间变化，如图4所示。从变化分布来看，20132017年北京市平原地区的南部和东北部部分区域生态环境质量有退化的趋势，中心城区基本保持不变，部分山区生态质量好转；20172020年北京市生态环境质量得到了很大改善，基本呈现好转的趋势，特别是房山区、大兴区、门头沟区西部、延庆区西部、怀柔区北部环境改善明显；各地区仅有零星的地块有略微下降的现象。总体来看，北京市20132020年生态环境质量整体变好。图 4 20132020 年北京市生态环境质量空间变化 Fig.4 Spatial changes in the ecological environment quality of Beijing from 2013 to 2020 20132020年北京市生态环境质量变化比例情况，如表 3所示。20132020年北京市生态环境质量以不变和变好为主，分别约占全市面积的48.81%、44.83%，质量变差的最少，约为6.36%。其中，20132017年生态环境质量变差的区域约占全市面积的12.12%，等级的变化以下降一个等级为主；不变的区域约有66.82%，变好的区域约有21.06%，以上升一个等级为主。20172020年生态环境质量变差的区域约占全市面积的5.05%，较20132017年有明显减少，等级变化以下降一个等级为主；不变的区域约有58.59%，变好的区域约有36.36%，以上升一个等级为主，较20132017年有明显增加。4.3 RSEI 的北京市生态环境质量结果验证 北京市生态环境局每年度发布的北京市生态 表 3 20132020 年北京市生态环境质量变化比例 Tab.3 Proportion of changes in the ecological environment quality of Beijing from 2013 to 2020%类别等级差20132017 年20172020 年 20132020 年4 0.01 0.01 0.01 3 0.20 0.13 0.12 2 1.18 0.60 0.78 1 10.73 4.30 5.45 变差总计12.12 5.05 6.36 不变0 66.82 58.59 48.81 1 18.98 32.38 37.99 2 1.69 3.30 5.45 3 0.35 0.56 1.18 4 0.03 0.13 0.21 变好总计21.06 36.36 44.83 等级差为后时相等级与前时相等级之差；4 表示下降 4 个等级，0 表示没有变化，4 表示上升 4 个等级 崔亚君 等：基于 RSEI 的北京市生态环境质量分析及验证 447 环境状况公报（简称公报）中，依据生态环境状况评价技术规范（试行）（HJ/T 192-2006）公布了全市生态环境质量指数值。根据已公布的2013年、2017年、2020年全市各区EI值，得到EI分布，如图5所示（2020年数据暂缺）。公报中指出，2013年全市EI为66.6，北部的怀柔区、密云区等区县生态环境质量最好；2017年EI为67.8，北部山区生态环境状况好于其他区域，其中怀柔区生态环境状况最好；2020年EI为70.2。由此可知，北京市生态环境质量逐年向好，与前文所述基于RSEI方法的北京市生态环境质量分析结果一致。图 5 20132020 年北京市生态环境质量指数 Fig.5 Ecological environment quality index of Beijing from 2013 to 2020 由于2020年未公布各区EI的具体数值，本文以2013年、2017年各区EI值数据集作为y轴，RSEI值数据集作为x轴，建立关系，如图6所示。可以看出，RSEI与EI存在一定的正相关关系，决定系数为0.8443。经计算，相关系数为0.9189，呈高度相关。研究分别以2013年、2017年为例，利用双变量相关性分析的方法分析各区EI与RSEI之间的相关性，结果如表 4所示。2013年EI和RSEI的相关系数等于0.906，相关性显著；2017年EI和RSEI的相关系数等于0.938，相关性显著。因此，RSEI的大小一定程度上能够反映EI的大小。由于RSEI数据获取较易、处理速率快、时效性高，可以用来 快速反映生态环境质量状况。图 6 EI 与 RSEI 关系 Fig.6 Scatter plot of EI and RSEI 表 4 EI 与 RSEI 相关性表 Tab.4 Correlation of EI and RSEI EI2013 RSEI2013 EI2017 RSEI2017 Pearson 相关性 1 0.906*Pearson 相关性 1 0.938*显著性 0 显著性 0 EI2013 EI2017 Pearson 相关性 0.906*1 Pearson 相关性 0.938*1 显著性 0 显著性 0 RSEI2013 RSEI2017 *表示在置信度（双侧）为 0.01 时，相关性是显著的 448 Journal of Spatio-temporal Information 时空信息学报 2023,30(3)5 结 论 研究选取了2013年、2017年、2020年三期的Landsat 8 OIL遥感影像数据，通过RSEI和双变量相关性分析的方法，得到了北京市近10年的生态环境质量变化情况。（1）20132020年北京市生态环境质量不断变好，特别是2017年北京市生态保护红线划定后，生态环境质量变化明显。（2）20132020年，北京市约44.83%市域的生态环境质量变好，48.81%保持不变。北京市通过城区疏解建绿、留白增绿、口袋公园及小微绿地建设等措施，平原区生态环境质量逐步由差、较差向中等、良转变；通过山区废弃矿山修复、封山育林等工程，山区生态环境质量持续提升，由中等、良向优转变，等级为优的区域明显扩大。特别是20172020年北京市生态环境质量转优速度明显，增加幅度约为20132017年的23倍。（3）RSEI的大小一定程度上能够反映EI的大小，可以用来快速反映生态环境质量状况。本文应用遥感生态指数分析了北京市生态环境质量概况及其变化情况，可为北京市生态环境保护和修复提供数据参考。同时，生态环境质量还受到人口、政策、重大工程等影响，今后的研究中还应考虑多种因素对生态环境质量变化的驱动作用。参考文献 程琳琳,王振威,田素锋,柳亚彤,孙梦尧,杨玉曼.2021.基于改进的遥感生态指数的北京市门头沟区生态环境质量评价.生态学杂志,40(4):1177-1185 崔亚君,杨伯钢,陈品祥,刘博文,王淼,张译,谢燕峰.2021.国土空间规划视角的北京市生态保护红线建设.测绘科学,46(1):184-188,202 丁凤,徐涵秋.2006.TM 热波段图像的地表温度反演算法与实验分析.地球信息科学,8(3):125-130,135 李婷婷,马超,郭增长.2021.基于 RSEI 模型的贺兰山长时序生态质量评价及影响因素分析.生态学杂志,40(4):1154-1165 李瑶,潘竟虎.2017.西安市夏季热环境时空格局及公园减热效应.环境科学与技术,40(3):15-26 刘浦东,王远轲,张冬,刘建涛.2023.基于多源数据的小清河流域生态环境时空变化分析.生态学杂志,1-13 刘智才,徐涵秋,李乐,唐菲,林中立.2015.基于遥感生态指数的杭州市城市生态变化.应用基础与工程科学学报,23(4):728-739 苏朔,宫兆宁,张文静,张园,王一飞.2022.北运河流域植被覆盖度变化及其生态环境质量评估.环境科学学报,42(1):19-27 汪涛,袁飞云,宋阳,严贤春,刘华峰,陈亚梅,胥晓.2023.基于RSEI 的近 30 年来泸石高速公路路域生态环境质量评价.公路,68(8):355-363 邢龙飞,黄赳,雷少刚,曹志国.2019.锡林浩特市胜利矿区近 30 a植被覆盖度变化研究.河南理工大学学报(自然科学版),38(3):61-69 徐涵秋.2005.利用改进的归一化差异水体指数(MNDWI)提取水体信息的研究.遥感学报,9(5):589-595 徐涵秋.2013.区域生态环境变化的遥感评价指数.中国环境科学,33(5):889-897 杨丰玮,崔秀萍,赵冰洁,刘宇.2022.基于 Pearson 相关系数的西部城市群土地演变与社会经济发展研究.自然资源情报,(12):22-29 Goward S,Xue Y,Czajkowski K.2002.Evaluating land surface moisture conditions from the remotely sensed temperature/vegetation index measurements:An exploration with the simplified simple biosphere model.Remote Sensing of Environment,79:225-242 Nichol J.2005.Remote sensing of urban heat islands by day and 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the citys ecological environment,helping to clarify its future development trends.It is vital support for optimizing citys functions and building a harmonious and livable urban environment.It also serves as a crucial fundation for advancing Beijings ecological civilization construction in the new era.This paper employs the remote sensing ecological index model(RSEI)to analyze changes in ecological environment quality for the years 2013,2017,and 2020.It examines the characteristics and trends in ecological environment quality in Beijing.Then combining the ecological environment index(EI)published by Beijing Municipal Ecology and Environment Bureau,this study utilizes the Pearson correlation coefficient method to evaluate the results of RSEI and validate its reliability as an indicator for assessing ecological environment quality in Beijing.These findings can provide data reference for the evaluation of ecological environment quality,ecological protection,and restoration in Beijing in the future.The results show that the RSEI value can represent that of the EI to some certain extent,which can be used to quickly reflect the ecological environment quality.The ecological environment quality in Beijing has improved continuously from 2013 to 2020,especially following the delineation of the ecological protection red line in 2017.In terms of ecological quality levels,the areas with excellent and good ecological quality increased by 1.85%and 3.91%between 2013 and 2017,and the areas with excellent and good ecological quality increased by 8.55%and 8.93%between 2017 and 2020.Regarding changes in ecological quality,the ecological environment of Beijings plain have transitoned from poor to medium and good quality over time.In mountainous areas,the ecological environment quality has been improved continuously,from medium and good to excellent,with a significant expansion of areas achieving an excellent grade from 2013 to 2020.The area where the ecological environment quality has improved in the city accounts for 44.83%of the total area.Among them,the areas with improved ecological environment quality from 2013 to 2017 accounted for 21.06%of the total area of the city,and the areas with improved ecological environment quality from 2017 to 2020 accounted for 36.36%of the total area of the city.Key words:Beijing;ecological environment quality;remote sensing ecological index;bivariate correlation analysis