周玄德，竇文章,,，李國(guó)棟

(1.新疆大學(xué)資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院，新疆 烏魯木齊 830046；2.北京博雅方略旅游研究院，北京 100044；3.北京大學(xué)軟件與微電子學(xué)院，北京100871；4.北京大學(xué)戰(zhàn)略研究所，北京 100871)

能源是人類歷史發(fā)展過(guò)程中不可或缺的要素之一，其中煤炭資源發(fā)揮著極其重要的作用。在我國(guó)發(fā)展過(guò)程中，煤炭資源助推了社會(huì)經(jīng)濟(jì)等各方面的發(fā)展，然而伴隨著煤炭能源的枯竭以及在使用過(guò)程中帶來(lái)的生態(tài)環(huán)境等問(wèn)題，日益引起人們的重視。大量的煤炭開(kāi)采區(qū)，均面臨著大氣污染嚴(yán)重、空氣質(zhì)量差等問(wèn)題，給人們的生活帶來(lái)極大的影響。很多學(xué)者展開(kāi)了對(duì)煤炭區(qū)域的生態(tài)環(huán)境治理對(duì)策等研究工作。劉佳駿等[1]對(duì)中國(guó)主要煤炭基地生態(tài)環(huán)境脆弱度進(jìn)行了判別，分析了生態(tài)環(huán)境的約束因子，給出了不同煤炭綠色開(kāi)采的措施;張海娜等[2]從煤炭資源型城市入手，對(duì)引發(fā)生態(tài)環(huán)境問(wèn)題的原因進(jìn)行了分析，提出了改善煤資源型城市生態(tài)環(huán)境問(wèn)題的對(duì)策。在對(duì)煤炭開(kāi)發(fā)區(qū)生態(tài)環(huán)境問(wèn)題定性分析的同時(shí)，很多學(xué)者也展開(kāi)了大量的定量評(píng)價(jià)性的研究，其中主要以煤炭開(kāi)發(fā)區(qū)的生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)體系的構(gòu)建及實(shí)證分析為主[3]。萬(wàn)倫來(lái)等[4]通過(guò)系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)原理構(gòu)建了煤炭開(kāi)發(fā)對(duì)生態(tài)系統(tǒng)的脅迫模型，并對(duì)淮南市進(jìn)行分析；張思鋒等[5]通過(guò)半定量研究給出榆林煤炭開(kāi)采區(qū)的風(fēng)險(xiǎn)源區(qū)域；路蘋[6]、王廣成等[7]構(gòu)建了煤炭區(qū)生態(tài)環(huán)境的評(píng)價(jià)體系并展開(kāi)研究。關(guān)于煤炭開(kāi)發(fā)區(qū)的工作還包括對(duì)土壤修復(fù)、生態(tài)修復(fù)等方面的研究[8]，生態(tài)修復(fù)技術(shù)體系為我國(guó)煤炭基地的可持續(xù)發(fā)展提供了建議。

隨著科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步，多源遙感數(shù)據(jù)可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)生態(tài)監(jiān)測(cè)，操作相對(duì)簡(jiǎn)單、成本較低，可以很好地用于煤炭開(kāi)發(fā)區(qū)生態(tài)環(huán)境的監(jiān)測(cè)[9]。基于此，本文將選取山西省太原市西山煤田作為研究區(qū)，通過(guò)遙感方法對(duì)生態(tài)環(huán)境變化進(jìn)行監(jiān)測(cè)，分析時(shí)空變化特征，揭示生態(tài)指數(shù)的變動(dòng)規(guī)律。

1 研究區(qū)概況

西山煤田位于山西省中部，太原市西側(cè)，主要以煉焦煤為主，是山西省六大煤田之一。本文選取了西山煤田的東部主要區(qū)域，范圍為東經(jīng)111°58′4″～112°30′0″，北緯37°24′0″～38°2′24″，面積3 250.71 km2，主要涵蓋了古交礦區(qū)，還包括大量的人類活動(dòng)較頻繁的居住區(qū)，其中北部主要是古交礦區(qū)，南部為居住區(qū)，中間區(qū)域主要是地形相對(duì)復(fù)雜的過(guò)渡區(qū)域，人類活動(dòng)較少。

2 數(shù)據(jù)來(lái)源與研究方法

數(shù)據(jù)選取2004年9月22日、2010年9月23日的Landsat TM影像，2016年9月23日Landsat8 OLI影像，行列號(hào)為125/034，分辨率30 m，日間數(shù)據(jù)，云量較少。數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)科學(xué)院計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息中心地理空間數(shù)據(jù)云平臺(tái) (http:∥www.gscloud.cn)。

生態(tài)指數(shù)的評(píng)價(jià)選用徐涵秋等人提取的遙感生態(tài)指數(shù)(RSEI)的計(jì)算方法[10-12]。該方法主要是由綠度、濕度、熱度、干度四個(gè)指標(biāo)構(gòu)成，即通過(guò)這四個(gè)指標(biāo)的合成構(gòu)建遙感生態(tài)指數(shù)。其中，綠度指標(biāo)是指植被指數(shù)，濕度指標(biāo)是指濕度分量，熱度是通過(guò)熱紅外波段反演的地表溫度，干度是由建筑指數(shù)和裸土指數(shù)構(gòu)成，詳見(jiàn)公式(1)～(11)。

NDVI=(ρNIR-ρR)/(ρNIR+ρR)

(1)

WET=C1ρB+C2ρG+C3ρR+C4ρNIR+

C5ρSWIR1+C6ρSWIR2

(2)

NDBSI=(IBI+SI)/2

(3)

IBI=

(4)

(5)

式中：NDVI、WET、NDBSI分別為綠度、濕度、干度，主要通過(guò)波段運(yùn)算計(jì)算得到；ρB、ρG、ρR、ρNIR、ρSWIR1、ρSWIR2分別為Blue、Green、Red、NIR、SWIR1、SWIR2波段的反射率；C1、C2、C3、C4、C5、C6依次為計(jì)算濕度的系數(shù)，在TM影像中，C1=0.0315、C2=0.2021、C3=0.3102、C4=0.1594、C5=-0.6806、C6=-0.6109，在OLI影像中，C1=0.1511、C2=0.1973、C3=0.3283、C4=0.3407、C5=-0.7117、C6=-0.4559。

LST=T/[1+(λT/ρ)lnε]

(6)

(7)

L6/10=gain×DN+bias

(8)

式中：LST為地表溫度;T為傳感器溫度值;K1、K2為定標(biāo)系數(shù)；L6/10為TM/TIRS的熱紅外波段的輻射值，對(duì)應(yīng)B6、B10波段；DN為像元灰度值;gain、bias依次為波段增益值、偏置值；λ為熱紅外波段的中心波長(zhǎng)；ρ為波爾茲曼常數(shù)；ε為地表比輻射率，取值參見(jiàn)文獻(xiàn)[11]。在TM影像中，K1=607.76 W/(m2·sr·μm)，K2=1 260.56 K，gain=0.055,bias=1.18243，λ=11.4350 μm；在TIRS影像中，K1=774.89 W/(m2·sr·um)，K2=1 321.08 K，gain=3.342，bias=0.1,λ=10.9000 μm；ρ=1.438×10-2m·K。

RSEI=f(G,W,T,D)

(9)

RSEI0=

(1-{PCA{[f(NDVI,WET,LST,NDBSI)]}})

(10)

(11)

式中：RSEI為遙感生態(tài)指數(shù)，是通過(guò)四個(gè)指標(biāo)綜合得到；PCA為主成分分析，PC1、PC2、PC3、PC4依次為主成分分析后得到的第一、第二、第三、第四主成分；RSEI0為遙感生態(tài)指數(shù)初始值，即對(duì)PCA進(jìn)行正規(guī)化處理后的值；RSEI為RSEI0歸一化后的值；RSEI0-min、RSEI0-max分別為RSEI0的最小值、最大值。

表1顯示，在對(duì)綠度、濕度、熱度、干度四個(gè)指標(biāo)進(jìn)行主成分分析發(fā)現(xiàn)，PC1、PC2的累計(jì)貢獻(xiàn)率都在85%以上，能夠包含反應(yīng)遙感生態(tài)指數(shù)的主要信息，因此選用PC1、PC2根據(jù)其貢獻(xiàn)率，加權(quán)求和得到研究年份的遙感生態(tài)指數(shù)，見(jiàn)圖1。

表1 各主成分特征值Table 1 Characteristic values of principal components

圖1 生態(tài)指數(shù)空間分布圖(2004年、2010年和2016年)Fig.1 Spatial distribution map of ecological indices in 2004,2010,2016

3 結(jié)果分析

3.1 生態(tài)指數(shù)的基本統(tǒng)計(jì)特征

根據(jù)式(1)～(11)，分別計(jì)算了2004年、2010年、2016年綠度、濕度、熱度、干度、遙感生態(tài)指數(shù)的相關(guān)統(tǒng)計(jì)值，見(jiàn)表2。研究發(fā)現(xiàn)，各類指標(biāo)均表現(xiàn)為一定程度的波動(dòng)變化。綠度指標(biāo)2004年為0.345，2010年為0.476，增長(zhǎng)了0.131，2016年為0.435，相比2010年下降了0.041，整體上表現(xiàn)為先上升后下降的倒“V”型；濕度指標(biāo)2004年為-0.095，2010年為-0.09，2016年為-0.03，相比2004年增長(zhǎng)了67.87%，保持著持續(xù)增長(zhǎng)的趨勢(shì)；地表溫度指標(biāo)在2004年、2010年、2016年的值依次為25.068、19.903、26.868，整體表現(xiàn)為先下降后上升的“V”型變化趨勢(shì)；干度指數(shù)也由2004年的0.096下降到2010年的0.075，2016年相比2010年上升了0.0128，達(dá)到0.088，與地表溫度的變化趨勢(shì)相一致，也表現(xiàn)為“V”型變化趨勢(shì)。

2004年遙感生態(tài)指數(shù)為0.639，2010年該指數(shù)為0.694，增長(zhǎng)了0.056，2016年為0.655，相比2010年下降了0.039，總體表現(xiàn)為倒“V”型態(tài)勢(shì)。通過(guò)四個(gè)指標(biāo)共同作用產(chǎn)生的體現(xiàn)的生態(tài)環(huán)境狀況的遙感生態(tài)指數(shù)也表現(xiàn)一定程度的波動(dòng)性。研究區(qū)遙感生態(tài)指數(shù)的變化特征也剛好是四個(gè)指標(biāo)變化特征的體現(xiàn)。綠度、濕度對(duì)遙感生態(tài)指數(shù)起到正向的促進(jìn)作用，它們兩者的上升一定程度的促進(jìn)遙感生態(tài)指數(shù)的上升，反之，綠度、濕度的下降也會(huì)帶動(dòng)遙感生態(tài)指數(shù)的下降；熱度、干度指標(biāo)對(duì)遙感生態(tài)指數(shù)起到反向的抑制作用，即它們兩者的變動(dòng)方向與遙感生態(tài)指數(shù)的變動(dòng)方向相反，因此它們兩者的“V”型變化特征會(huì)對(duì)遙感生態(tài)指數(shù)起到倒“V”型的作用。因此，遙感生態(tài)指數(shù)的變化是四個(gè)指標(biāo)的綜合體現(xiàn)，只是相互作用的強(qiáng)度有所差別。

3.2 生態(tài)指數(shù)的空間分布特征

在生態(tài)指數(shù)的空間分布中，將研究區(qū)遙感生態(tài)指數(shù)按照0.2等間隔進(jìn)行分割，依次構(gòu)成了差、較差、中、良、優(yōu)，共五個(gè)等級(jí)，也構(gòu)成了生態(tài)指數(shù)的不同類型，為深一步的分析構(gòu)建基礎(chǔ)。下面的分析所指的不同類型的遙感生態(tài)指數(shù)，就是劃分的五類生態(tài)指數(shù)。為了引用方便，分別給予編號(hào)，依次為A、B、C、D、E。分析中給出了5種不同類型遙感生態(tài)指數(shù)的空間分布圖，然后對(duì)各類型的區(qū)域面積構(gòu)成及級(jí)別變化情況進(jìn)行分析。

從圖2和表3可以發(fā)現(xiàn)，研究區(qū)不同等級(jí)遙感生態(tài)指數(shù)變動(dòng)較明顯。E級(jí)生態(tài)指數(shù)區(qū)域面積增長(zhǎng)較明顯， 2004年該區(qū)域面積僅89.23 km2， 2010年為295.40 km2，2016年達(dá)到了341.32 km2，由總面積的2.76%增長(zhǎng)到10.54%，該類生態(tài)指數(shù)由相對(duì)分散向集聚式條帶分布，主要集中在古交主礦區(qū)與南部人類密集區(qū)之間的過(guò)渡區(qū)。D級(jí)生態(tài)指數(shù)在整個(gè)區(qū)域中一直占主導(dǎo)，占總面積的一半以上，2004年、2010年、2016年依次分別占總面積的63.74%、75.94%、58.77%，該類區(qū)域東南部區(qū)域減少明顯。C級(jí)生態(tài)指數(shù)的區(qū)域面積中，2004年1 080.02 km2，主要集中分布在西北部的古交礦區(qū)；2010年下降到481.31 km2，主要分布在京昆高速沿線區(qū)域；2016年達(dá)到了919.64 km2，主要分布在東南區(qū)域，該區(qū)域?qū)儆诿芗幼^(qū)。A級(jí)、B級(jí)生態(tài)指數(shù)所占區(qū)域面積較少，比重較低，整體變化不大。研究區(qū)生態(tài)指數(shù)等級(jí)的變化過(guò)程，主要體現(xiàn)在西北區(qū)域的主礦區(qū)生態(tài)的好轉(zhuǎn)、東南居住區(qū)域生態(tài)惡化的狀態(tài)。

表2 生態(tài)指數(shù)的基本統(tǒng)計(jì)值Table 2 Basic statistical values of the ecological index

圖2 生態(tài)指數(shù)的空間等級(jí)分布圖Fig.2 Spatial level distribution map of the ecological index

為了進(jìn)一步細(xì)化不同類型遙感生態(tài)指數(shù)的轉(zhuǎn)化情況，分別統(tǒng)計(jì)不同時(shí)間段的級(jí)差變化情況。表4中，分別給出了2004～2010年、2010～2016年、2004～2016年三個(gè)時(shí)間段的遙感生態(tài)指數(shù)的等級(jí)變化情況。研究遙感生態(tài)指數(shù)等級(jí)變化中，主要以保持原狀態(tài)為主，2004～2010年不變區(qū)域占總面積的66.86%，2010～2016年不變區(qū)域占總面積的73.27%，2004～2016年不變區(qū)域占總面積的56.27%。2004～2010年，遙感生態(tài)指數(shù)升級(jí)的區(qū)域面積達(dá)941.2974 km2，降級(jí)區(qū)域的面積為131.7852 km2，生態(tài)指數(shù)改善明顯；2010～2016年，遙感生態(tài)指數(shù)升級(jí)的區(qū)域面積達(dá)186.3162 km2，降級(jí)區(qū)域的面積為679.0941 km2,生態(tài)指數(shù)下降明顯；2004～2016年，遙感生態(tài)指數(shù)升級(jí)的區(qū)域面積達(dá)871.6842 km2，降級(jí)區(qū)域的面積為544.4631 km2,生態(tài)指數(shù)升級(jí)趨勢(shì)較明顯。同時(shí)，不同類型生態(tài)指數(shù)升級(jí)、降級(jí)過(guò)程中，主要一個(gè)級(jí)差變化為主，跳級(jí)的區(qū)域極少。

3.3 不同類型遙感生態(tài)指數(shù)的重心偏移

為較準(zhǔn)確地把握不同類型遙感生態(tài)指數(shù)的移動(dòng)方向，主要采用ArcGIS10分別測(cè)算各類遙感生態(tài)指數(shù)的重心坐標(biāo)、偏移距離及方位角，見(jiàn)表5和表6。

表3 遙感生態(tài)指數(shù)各等級(jí)面積及占比Table 3 Area and proportion of each level of remote sensing ecological index

表4 遙感生態(tài)指數(shù)等級(jí)變化統(tǒng)計(jì)Table 4 Statistics on the level change of remote sensing ecological index

表5 不同類型遙感生態(tài)指數(shù)重心坐標(biāo)Table 5 Center of gravity coordinates of different types of remote sensing ecological indices

表6 不同類型遙感生態(tài)指數(shù)重心偏移量及變動(dòng)方位角Table 6 Center of gravity offset and variable azimuth of different types of remote sensing ecological index

2004～2010年，各類型生態(tài)指數(shù)的偏移距離差異較大。A級(jí)、B級(jí)生態(tài)指數(shù)的偏移距離較大，分別為37.172 km、31.255 km，其次是C級(jí)生態(tài)指數(shù)，偏移距離為13.594 km，D級(jí)、E級(jí)生態(tài)指數(shù)的偏移距離相對(duì)較小，分別為4.293 km和3.492 km。2010～2016年，各類型生態(tài)指數(shù)的偏移量相比上一階段均表現(xiàn)為縮小的趨勢(shì)。其中，A級(jí)、B級(jí)生態(tài)指數(shù)的中心偏移量依然最高，分別為15.270 km、18.814 km,C級(jí)以上的偏移量均較小，E級(jí)的重心偏移量?jī)H2.495 km。

從兩個(gè)不同時(shí)段各類生態(tài)指數(shù)偏移距離的大小來(lái)看，總體上體現(xiàn)了生態(tài)指數(shù)越差偏移距離越大的規(guī)律性。主要是由于低級(jí)別類型的生態(tài)指數(shù)相對(duì)較小，很小的變化都會(huì)帶來(lái)重心較大的偏移量。同時(shí)也說(shuō)明了研究區(qū)的生態(tài)持有一定程度的穩(wěn)定性。特別是2010年以來(lái)，生態(tài)系統(tǒng)的穩(wěn)定性有所加強(qiáng)。

為了比較直觀的展示不同等級(jí)遙感生態(tài)指數(shù)的具體重心位置及轉(zhuǎn)移方向，繪制了重心轉(zhuǎn)移變動(dòng)圖，見(jiàn)圖3。研究發(fā)現(xiàn)，各級(jí)生態(tài)指數(shù)的重心的集聚性明顯。其中，A級(jí)生態(tài)指數(shù)的重心先由北部的礦區(qū)移動(dòng)到南部的居住區(qū)，2016年又開(kāi)始向北移動(dòng)，但仍在人類居住區(qū)范圍內(nèi)；B級(jí)生態(tài)指數(shù)的重心，最初位于古交市中心，2010年該重心向南移動(dòng)，2016年繼續(xù)向南移動(dòng)，達(dá)到人類居住相對(duì)密集的區(qū)域；C級(jí)生態(tài)指數(shù)重心由北向南一直移動(dòng)，2016年位于京昆高速邊緣；D級(jí)生態(tài)指數(shù)的重心，表現(xiàn)為由南向北移動(dòng)，2016年位于古交礦區(qū)與南部村莊密集區(qū)域的過(guò)渡地帶；E級(jí)生態(tài)指數(shù)的重心，也表現(xiàn)為由南向北的移動(dòng)，與D級(jí)重心區(qū)域的位置較接近。A級(jí)、B級(jí)、C級(jí)生態(tài)指數(shù)的重心總體表現(xiàn)為由北向南移動(dòng)，2016年的重心基本位于居民相對(duì)密集的村莊，說(shuō)明了2004年礦區(qū)的生態(tài)較差，后來(lái)逐漸向人類居民密集分布的南部移動(dòng)，該區(qū)域生態(tài)環(huán)境變差明顯。D級(jí)、E級(jí)為生態(tài)較好的區(qū)域，均表現(xiàn)為由南向北的移動(dòng)方向，而且始終位于主礦區(qū)和居民密集分布的過(guò)渡地帶，說(shuō)明了生態(tài)優(yōu)質(zhì)區(qū)域在遠(yuǎn)離人類活動(dòng)區(qū)，向北轉(zhuǎn)移，該區(qū)域主要由于地形較復(fù)雜，人類活動(dòng)干擾相對(duì)較少。

圖3 不同類型遙感生態(tài)指數(shù)重心偏移Fig.3 Center of gravity shift of different types of remote sensing ecological index

3.4 生態(tài)指數(shù)與四個(gè)指標(biāo)的相關(guān)性

在城市遙感生態(tài)指數(shù)的評(píng)價(jià)體系中，為了量化四個(gè)指標(biāo)對(duì)遙感生態(tài)指數(shù)的作用，通過(guò)計(jì)算兩兩之間的相關(guān)系數(shù)進(jìn)行分析，見(jiàn)表7。

結(jié)果顯示，綠度、濕度與遙感生態(tài)指數(shù)的相關(guān)系數(shù)大于0， 表現(xiàn)為正相關(guān)； 熱度、干度指標(biāo)與遙感生態(tài)指數(shù)的相關(guān)系數(shù)小于0，表現(xiàn)為負(fù)相關(guān)。在正相關(guān)的指標(biāo)中，綠度指標(biāo)的相關(guān)系數(shù)總體高于濕度指標(biāo)的相關(guān)性，說(shuō)明在促進(jìn)遙感生態(tài)指數(shù)升級(jí)過(guò)程中，綠度指標(biāo)的貢獻(xiàn)度更大。在負(fù)相關(guān)指標(biāo)中，熱度指標(biāo)的相關(guān)性絕對(duì)值一致高于干度指標(biāo)的相關(guān)性，說(shuō)明了在阻礙遙感生態(tài)指數(shù)的升級(jí)過(guò)程中，熱度的影響更明顯。通過(guò)計(jì)算，得到四個(gè)指標(biāo)在三年中與遙感生態(tài)指數(shù)相關(guān)系數(shù)的平均值。

通過(guò)對(duì)平均作用強(qiáng)度取絕對(duì)值發(fā)現(xiàn)，對(duì)遙感生態(tài)指數(shù)的作用強(qiáng)度中，熱度的作用最顯著，相關(guān)度高達(dá)0.859，植被的作用次之，相關(guān)系數(shù)為0.799，干度的作用強(qiáng)度0.707，濕度的作用最小，相關(guān)系數(shù)為0.596。由此說(shuō)明，在優(yōu)化升級(jí)生態(tài)指數(shù)過(guò)程中，降低溫度的作用比較明顯，其次提高植被覆蓋度也可以很好的調(diào)整生態(tài)環(huán)境，同時(shí)也降低了裸土的面積，弱化了裸土的負(fù)面作用。

表7 遙感生態(tài)指數(shù)與各指標(biāo)的相關(guān)系數(shù)Table 7 Correlation coefficient between remote sensing ecological index and each indicator

4 結(jié) 論

1) 2004～2016年西山煤田區(qū)域遙感生態(tài)指數(shù)及其相關(guān)指標(biāo)均表現(xiàn)為波動(dòng)變化趨勢(shì)。遙感生態(tài)指數(shù)、綠度、熱度、干度均表現(xiàn)為先上升后下降的倒“V”變化趨勢(shì)，濕度則表現(xiàn)為持續(xù)的增長(zhǎng)。

2) 西山煤田生態(tài)指數(shù)以良為主，其中優(yōu)級(jí)生態(tài)指數(shù)區(qū)域增長(zhǎng)明顯。在不同類型的遙感生態(tài)指數(shù)中，良級(jí)區(qū)域的面積2004年為2 063.87 km2，占總面積的63.74%，2010年面積為2 459.03 km2，占總面積的75.94%，2016年面積為1 903.16 km2，占總面積的58.77%，一致處于主導(dǎo)地位。E級(jí)生態(tài)指數(shù)區(qū)域面積增長(zhǎng)較明顯，由總面積的2.76%增長(zhǎng)到10.54%。

3) 2004～2016年西山煤田生態(tài)指數(shù)的變化體現(xiàn)在西北區(qū)域主礦區(qū)生態(tài)好轉(zhuǎn)、東南居住區(qū)域生態(tài)惡化。研究區(qū)不同類型的生態(tài)指數(shù)變化中，一半以上的區(qū)域仍保留原來(lái)的狀態(tài)，2004～2010年不變區(qū)域占總面積的66.86%，2010～2016年不變區(qū)域占總面積的73.27%，2004～2016年不變區(qū)域占總面積的56.27%。

4) 2004～2016年不同類型的遙感生態(tài)指數(shù)重心均發(fā)生偏移。重心偏移距離較大的為A級(jí)、B級(jí)，其中，2004～2010年偏移距離分別為37.172 km、31.255 km，2010～2016年偏移距離分別為15.270 km、18.814 km。其他類型的生態(tài)指數(shù)重心偏移較少。

5) 西山煤田生態(tài)指數(shù)評(píng)價(jià)系統(tǒng)中，熱度的作用最強(qiáng)，綠度次之。遙感生態(tài)指數(shù)與構(gòu)成指標(biāo)的相關(guān)系數(shù)分析中，熱度與遙感生態(tài)指數(shù)的平均相關(guān)強(qiáng)度為0.859，植被與遙感生態(tài)指數(shù)的相關(guān)強(qiáng)度為0.799，干度、濕度的作用強(qiáng)度依次分別是0.707、0.596。