王麗霞， 趙 蕊， 劉 招， 張雙成， 孔金玲， 楊 耘

（1.長(zhǎng)安大學(xué)地質(zhì)工程與測(cè)繪學(xué)院，陜西西安 710054；2.長(zhǎng)安大學(xué)水利與環(huán)境學(xué)院，陜西西安 710054）

生態(tài)環(huán)境作為人類生存的基本保障和社會(huì)賴以發(fā)展的物質(zhì)基礎(chǔ)，其狀態(tài)會(huì)直接影響人類生活的質(zhì)量［1］。黨的十九大報(bào)告將“美麗”作為社會(huì)主義現(xiàn)代化強(qiáng)國(guó)的基本特征，把“堅(jiān)持人與自然和諧共生”納入新時(shí)代堅(jiān)持和發(fā)展中國(guó)特色社會(huì)主義方略。在未來(lái)，我國(guó)將繼續(xù)重點(diǎn)實(shí)行經(jīng)濟(jì)與生態(tài)環(huán)境可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略，大力加強(qiáng)生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)工作［2］。

生態(tài)環(huán)境質(zhì)量測(cè)評(píng)方法主要包括兩類：一類是單因子變化分析，例如分析土地利用變化［3］、植被凈初級(jí)生產(chǎn)力變化［4］和植被覆蓋度變化［5］等與生態(tài)環(huán)境密切相關(guān)的因子變化。另一類是多因子變化綜合分析，與單因子分析相比，多因子綜合分析更加全面和準(zhǔn)確，學(xué)者們也為此提出了多種評(píng)價(jià)指標(biāo)體系［6-7］。目前，應(yīng)用最廣泛的是我國(guó)于2006 年發(fā)布的《生態(tài)環(huán)境狀況評(píng)價(jià)技術(shù)規(guī)范》中提出的EI（Ecological Index）指數(shù)［8］和徐涵秋［9］于2013 年提出的RSEI（Remote Sensing Ecological Index）指數(shù)。

RSEI 是將可以反映生態(tài)問(wèn)題的綠度指標(biāo)（NDVI）、濕度指標(biāo)（Wet）、干度指標(biāo)（NDBSI）和熱度指標(biāo)（LST）通過(guò)主成分分析方法進(jìn)行耦合，是一個(gè)可以量化的生態(tài)質(zhì)量指數(shù)。相比于EI，它解決了權(quán)重設(shè)置合理性問(wèn)題和生態(tài)環(huán)境質(zhì)量可視化問(wèn)題［10］。目前，RSEI 多用于評(píng)價(jià)城市和礦區(qū)的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量［11-13］，而針對(duì)流域系統(tǒng)開(kāi)展生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)研究相對(duì)較少。同時(shí)，對(duì)影響生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的驅(qū)動(dòng)力分析，也多基于區(qū)域整體性，而缺乏區(qū)域內(nèi)部之間的差異性對(duì)比，特別是對(duì)于流域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的預(yù)測(cè)研究鮮見(jiàn)報(bào)道。

鑒于此，本文基于Landsat 遙感影像、DEM 數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)和人口經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)等，采用RSEI 評(píng)價(jià)指數(shù)，對(duì)延河流域1998—2016年的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量進(jìn)行時(shí)空測(cè)評(píng)，對(duì)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量下降的區(qū)域進(jìn)行驅(qū)動(dòng)力探究，并嘗試?yán)肅A-Markov模型，對(duì)延河流域2022年和2028年的生態(tài)環(huán)境發(fā)展格局進(jìn)行模擬和預(yù)測(cè)，為流域生態(tài)安全規(guī)劃重點(diǎn)和環(huán)境治理保護(hù)的制定提供科學(xué)依據(jù)。

1 研究區(qū)概況與方法

1.1 研究區(qū)概況

延河流域（108°45′～110°28′E，36°23′～37°17′N）位于我國(guó)西北內(nèi)陸半濕潤(rùn)向半干旱過(guò)渡地區(qū)（圖1），屬于我國(guó)黃土丘陵溝壑區(qū)第二副區(qū)。延河是黃河的一級(jí)支流，干流河長(zhǎng)約為286.9 km，發(fā)源于榆林市靖邊縣天賜灣鄉(xiāng)的周山，流經(jīng)延安市的志丹縣、安塞縣、寶塔區(qū)和延長(zhǎng)縣，最終匯入黃河［14-15］。延河流域地勢(shì)西北高東南低，屬暖溫帶向中溫帶過(guò)渡的大陸性季風(fēng)氣候區(qū)，多年平均氣溫為9.2 ℃，降水量為500 mm，土壤類型主要為黃綿土。流域水土流失較為嚴(yán)重，多年的輸沙量高達(dá)0.83×108t，侵蝕模數(shù)約為1.12×104t·km-2［16］。

圖1 延河流域地理位置Fig.1 Geographical location of Yanhe River Basin

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源及預(yù)處理

研究選用云量低于10%且季節(jié)相同的Landsat影像數(shù)據(jù)，輔以DEM、降雨、溫度、人口和GDP 數(shù)據(jù)。各數(shù)據(jù)處理的具體方法如表1 所示。其中，輻射定標(biāo)是為了將遙感影像的DN值轉(zhuǎn)換為傳感器處的反射率，而大氣校正則為了消除大氣和光照等因素對(duì)地物反射的影響。

表1 研究數(shù)據(jù)和處理方法Tab.1 Research data and processing methods

1.3 水體掩膜獲取

獲取遙感生態(tài)指數(shù)需要使用主成分變換方法，將代表環(huán)境狀態(tài)的4 個(gè)指標(biāo)干度（NDBSI）、濕度（Wet）、綠度（NDVI）和熱度（LST））進(jìn)行耦合［17］。由于大面積水域會(huì)對(duì)真實(shí)地面濕度以及主成分的載荷產(chǎn)生影響，因此需先剔除大面積水域再進(jìn)行主成分變換［9］。

研究選用改進(jìn)的歸一化差異水體指數(shù)（MNDWI）獲取流域內(nèi)的水體掩膜。該指數(shù)是將歸一化差異水體指數(shù)公式中的近紅外波段改為了中紅外波段，以此來(lái)提高水體和建筑物的分類精度［18］。

式中：Green 為綠波段反射率；MIR 為中紅外波段反射率。分別對(duì)應(yīng)Landsat5 TM 的第2、5 波段反射率和Landsat8 OLI的第3、6波段反射率。

1.4 RSEI計(jì)算

RSEI選用主成分分析方法，將綠度、濕度、干度和熱度4 個(gè)指標(biāo)的信息集中到第一主成分上，其是根據(jù)各指標(biāo)在主成分上的貢獻(xiàn)度和自身的性質(zhì)來(lái)確定權(quán)重值，減少了人為賦值的誤差。為了避免水體對(duì)主成分載荷的影響和指標(biāo)量綱不統(tǒng)一對(duì)權(quán)重的影響，在進(jìn)行主成分分析之前需對(duì)各指標(biāo)進(jìn)行如下兩步處理：（1）利用水體掩膜去除水體。（2）對(duì)4個(gè)指標(biāo)進(jìn)行歸一化。

指標(biāo)歸一化公式如下：

式中：NIi為各指標(biāo)的歸一化結(jié)果；Ii為各指標(biāo)在第i像元的值；Imax和Imin分別為各指標(biāo)的最大值和最小值。

RSEI計(jì)算公式如下：

式中：PC1 為4 個(gè)歸一化后的指標(biāo)通過(guò)主成分分析方法所得到的第一主成分結(jié)果，為了方便分析，對(duì)其進(jìn)行正負(fù)值轉(zhuǎn)置［9］，RSEI0為轉(zhuǎn)置后結(jié)果，4個(gè)指標(biāo)分別參考徐涵秋［9,19-21］等的研究成果，具體計(jì)算公式如表2所示。RSEI0max和RSEI0min分別為RSEI0的最大值和最小值。

表2 各指標(biāo)公式Tab.2 Calculation formula of each index

1.5 CA-Markov模型

CA-Markov是一個(gè)可以基于像元進(jìn)行時(shí)空演變模擬預(yù)測(cè)的模型，它集成了元胞自動(dòng)機(jī)（CA）模型的空間模擬優(yōu)勢(shì)和馬爾科夫（Markov）模型的時(shí)間預(yù)測(cè)優(yōu)勢(shì)。此模型普遍適用于土地利用變化的模擬和預(yù)測(cè)，因生態(tài)環(huán)境質(zhì)量也是具有高度空間自相關(guān)性的柵格數(shù)據(jù)，因此研究嘗試使用CA-Markov 模型對(duì)延河流域的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量進(jìn)行預(yù)測(cè)。

CA模型是一種時(shí)間、空間和狀態(tài)均離散的局部網(wǎng)格動(dòng)力學(xué)模型，該模型具有模擬復(fù)雜系統(tǒng)時(shí)空演化過(guò)程的能力［22］。其公式如下：

式中：S為元胞狀態(tài)；f為局部空間的元胞轉(zhuǎn)化規(guī)則；t、t+1為各元胞時(shí)刻；n為2個(gè)時(shí)刻的間隔時(shí)間。

Markov 模型認(rèn)為事物的變化服從馬爾可夫過(guò)程，其認(rèn)為事物的后一個(gè)狀態(tài)僅與前一時(shí)刻狀態(tài)和轉(zhuǎn)移概率矩陣有關(guān)，其公式如下：

式中：X(t+1)、X(t)分別為t+1、t時(shí)刻的狀態(tài)；Pij為轉(zhuǎn)移概率矩陣。

2 結(jié)果與分析

2.1 各指標(biāo)主成分分析

由表3可知，4期的第一主成分特征值貢獻(xiàn)率均在80%左右，且各指標(biāo)的貢獻(xiàn)率均僅在第一主成分上有著相同的正負(fù)分布，具體為代表植被覆蓋度的NDVI 和代表生態(tài)環(huán)境濕度的Wet 在第一主成分上的貢獻(xiàn)率為正值，代表地表溫度的LST 和代表建筑和裸土所用地硬化程度的NDBSI 為負(fù)值，表明NDVI 和Wet 對(duì)生態(tài)環(huán)境的改善起促進(jìn)作用，LST 和NDBSI 對(duì)生態(tài)環(huán)境的改善起抑制作用［23］，這與現(xiàn)實(shí)中4 個(gè)指標(biāo)對(duì)生態(tài)環(huán)境的影響相符合。因此，將選用第一主成分的結(jié)果進(jìn)行RSEI計(jì)算。

表3 1998年、2004年、2010年和2016年各指標(biāo)主成分分析結(jié)果Tab.3 Principal component analysis results of each index in 1998,2004,2010 and 2016

2.2 流域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量時(shí)空變化

在時(shí)間尺度上，對(duì)各年份4個(gè)指標(biāo)和RESI進(jìn)行統(tǒng)計(jì)（表4），由表4 可以看出：（1）RSEI 指數(shù)均值不斷增加，從1998 年的0.392 增長(zhǎng)為2016 年的0.530，表明流域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量整體有所改善，特別是2010—2016年期間，RSEI指數(shù)均值增長(zhǎng)了20.24%，生態(tài)環(huán)境質(zhì)量提升較快。（2）1998—2016 年，NDVI均值呈增長(zhǎng)趨勢(shì)，與韓磊等［24］的研究成果相符。Wet均值整體呈上升趨勢(shì)。LST均值僅在2016年有所降低。NDBSI 呈下降趨勢(shì)，可能是由于近幾年延安市實(shí)行了退耕還林政策，大面積耕地轉(zhuǎn)化為林地使得裸土指數(shù)有所降低。（3）對(duì)比各指數(shù)在PC1 上荷載的絕對(duì)值，發(fā)現(xiàn)NDVI、Wet 和NDBSI 近似相等且大于LST，表明該流域生態(tài)環(huán)境易受NDVI、Wet和NDBSI的影響。

表4 各年份4個(gè)指標(biāo)和RSEI的統(tǒng)計(jì)值Tab.4 Statistical values of 4 indicators and RSEI for each year

參考《生態(tài)評(píng)價(jià)技術(shù)規(guī)范》中的生態(tài)環(huán)境分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)和以往學(xué)者的研究成果［9］，將計(jì)算得到的RSEI值以0.2 為間隔劃分為很差、較差、中等、良好和優(yōu)良5 個(gè)等級(jí)（圖2），并對(duì)各等級(jí)面積進(jìn)行統(tǒng)計(jì)（表5），由表5 可以看出：（1）空間尺度上，流域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量基礎(chǔ)較差，總體分布特點(diǎn)表現(xiàn)為南部?jī)?yōu)于北部，主要原因是南部水熱條件組合較好。生態(tài)環(huán)境質(zhì)量以較差和中等等級(jí)為主，主要分布于河流兩旁的山谷地帶，平均面積占比為62.4%。優(yōu)良等級(jí)面積占比最少，主要分布于流域南部的山區(qū)地帶，平均面積占比僅為8.1%。（2）生態(tài)環(huán)境質(zhì)量從東南向西北逐漸改善。較差和良好等級(jí)的面積占比變化顯著，其中較差等級(jí)面積占比減少了19.3%，良好等級(jí)面積占比增加了16.5%。（3）2012年4月流域開(kāi)展的“治溝造地”工程［25］，對(duì)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量影響較大，圖2中顯示，到2016年流域中部新區(qū)的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量等級(jí)變?yōu)楹懿睢?/p>

圖2 延河流域1998年、2004年、2010年和2016年遙感生態(tài)指數(shù)Fig.2 Remote sensing ecological index of Yanhe River Basin in 1998,2004,2010 and 2016

表5 流域1998—2016年遙感生態(tài)指數(shù)各等級(jí)面積統(tǒng)計(jì)Tab.5 Area statistics of each grade of remote sensing ecological index in watershed from 1998 to 2016

2.3 延河流域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)

為了定量研究4期延河流域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變化的時(shí)空分布特征和變化趨勢(shì)，采用差值法對(duì)4 期的RSEI 進(jìn)行空間對(duì)比，并劃分為變好、不變和變差3個(gè)類別（圖3）。由表6可以看出，流域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量保持穩(wěn)定的面積占比較大，同時(shí)有所改善。而且差值的等級(jí)數(shù)為1 的面積最大，說(shuō)明流域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量總體表現(xiàn)為循序漸進(jìn)地向高一等級(jí)轉(zhuǎn)變。

表6 延河流域生態(tài)等級(jí)變化統(tǒng)計(jì)Tab.6 Statistics on the change of ecological grades in Yanhe River Basin

由圖3 可以看出，1998—2004 年，安塞縣、寶塔區(qū)和志丹縣等區(qū)域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量惡化，其余各縣的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量均有較大程度的改善；主要因前者多位于城市周邊，建設(shè)用地?cái)U(kuò)張一定程度上影響了生態(tài)環(huán)境質(zhì)量，后者生態(tài)退耕政策的實(shí)施起到了積極的作用。2004—2010年，流域西部和中部區(qū)域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量有所改善，西北部以及南部區(qū)域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變差，可能與這個(gè)時(shí)期流域土壤侵蝕強(qiáng)度增加有關(guān)［26］。2010—2016年，流域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量得到全面改善。這也表明，政策因素對(duì)于生態(tài)環(huán)境的質(zhì)量具有重要的驅(qū)動(dòng)作用。

圖3 延河流域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變化時(shí)空分布Fig.3 Spatiotemporal distribution of the change of ecological environmental quality in Yanhe River Basin

2.4 驅(qū)動(dòng)力因子分析

2.4.1 影響生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變差的因素分析 RSEI的4個(gè)指標(biāo)分別代表著流域植被覆蓋、土地退化、土壤濕度和地表溫度情況，是指征生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的重要指標(biāo)。因此，針對(duì)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量惡化區(qū)域，分析各指標(biāo)變化對(duì)RSEI變化的驅(qū)動(dòng)力，有助于更加清晰地了解生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變差的原因，以便為流域生態(tài)環(huán)境改善提供科學(xué)依據(jù)。

使用GIS 的空間分析方法，可視化表達(dá)各指標(biāo)1998—2016 年的變化情況（圖4），劃分生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變差區(qū)域，由圖4可以看出，其主要分布于a、b、c、d 和e 區(qū)域，并采用SPSS 工具建立各區(qū)域的多元線性回歸模型（表7），由表7可以看出，各區(qū)域?qū)SEI等級(jí)降低起重要作用的指標(biāo)存在差異。其中a、b和c區(qū)域主要受Wet和NDBSI變化的影響，d區(qū)域主要受Wet、NDBSI 和LST 變化的影響，而e 區(qū)域主要受NDVI 和Wet 變化的影響。影響土壤濕度的因素有很多，但起重要作用的為降水量、蒸發(fā)量和土壤類型［27］，土地退化則與氣候變化和土壤侵蝕有著密切的關(guān)系［28］。分析流域多年的氣候變化情況（圖5），可以發(fā)現(xiàn)氣溫和降水量多年變化幅度較大，這在一定程度上會(huì)加劇流域的水土流失問(wèn)題，從而導(dǎo)致生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變差。因此，a、b、c和d區(qū)域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變差較多受自然因素影響。植被覆蓋度的變化與人為因素和自然因素都有著密切的關(guān)系，而延河流域人地矛盾問(wèn)題突出，人口數(shù)量和經(jīng)濟(jì)收入多年呈增長(zhǎng)趨勢(shì)（圖5），加速了流域城市的開(kāi)發(fā)，并且e區(qū)域?yàn)檠影彩行聟^(qū)，因此該區(qū)域生態(tài)質(zhì)量變差較多受人為因素影響。

圖4 1998—2016年延河流域各指標(biāo)變化Fig.4 Changes of indicators in Yanhe River Basin from 1998 to 2016

表7 多元線性回歸方程Tab.7 Multiple linear regression equation table

圖5 延河流域多年氣候和社會(huì)經(jīng)濟(jì)情況Fig.5 Climatic and socio-economic conditions in Yanhe River Basin

2.4.2 DEM 與生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的關(guān)系 基于GIS 空間統(tǒng)計(jì)功能分析DEM 與RSEI 等級(jí)之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)海拔低于600 m的區(qū)域，生態(tài)環(huán)境質(zhì)量為很差、較差和中等的等級(jí)面積占比超過(guò)90%，優(yōu)良等級(jí)占比幾乎為0（圖6）。在海拔600～1800 m，隨著海拔的升高，流域很差等級(jí)面積占比增加，海拔1600～1800 m很差和較差等級(jí)面積占比超過(guò)了80%。參考《生態(tài)環(huán)境狀況評(píng)價(jià)技術(shù)規(guī)范》中對(duì)各等級(jí)的描述，以具備人類居住條件的中等、良好和優(yōu)良等級(jí)為劃分標(biāo)準(zhǔn)，發(fā)現(xiàn)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量以1200 m 為分界點(diǎn)，473～1200 m 隨著海拔的升高具備人類居住條件的面積占比增加，1200～1800 m 隨著海拔的升高面積占比減少，表明延河流域在較高和較低海拔區(qū)域的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量較差，在海拔800～1200 m區(qū)域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量較好，大面積適宜人類居住。

圖6 不同海拔不同等級(jí)生態(tài)質(zhì)量所占比Fig.6 Proportions of different levels of ecological quality at different altitudes

2.5 CA-Markov模型預(yù)測(cè)

基于1998 年、2004 年和2010 年的RSEI 等級(jí)計(jì)算結(jié)果，運(yùn)用CA-Markov 模型，模擬2010 年和2016年的RSEI 等級(jí)，并評(píng)價(jià)模型的適用性。經(jīng)過(guò)計(jì)算，2010 年和2016 年的模擬結(jié)果與計(jì)算結(jié)果之間的Kappa 系數(shù)分別為0.6863 和0.6102，屬于高度一致，表明該模型在延河流域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的預(yù)測(cè)中具有一定的適用性。因此，應(yīng)用此模型對(duì)流域2022年的生態(tài)環(huán)境情況進(jìn)行模擬，并基于模擬結(jié)果對(duì)2028年進(jìn)行預(yù)測(cè)（圖7）。

圖7 2022年(a)模擬與2028年(b)預(yù)測(cè)結(jié)果Fig.7 Simulated results in 2022(a)and predicted results in 2028(b)

經(jīng)統(tǒng)計(jì)，2022 年等級(jí)很差、較差、中等、良好和優(yōu)良面積各占比為6%、15%、24%、30%和25%，2028年為5%、11%、18%、31%和35%。相比于2016 年，很差、較差和中等等級(jí)面積減少，其余各等級(jí)面積均增加，其中等級(jí)較差、優(yōu)良面積變化最大。到2028 年延河流域生態(tài)環(huán)境的改善會(huì)持續(xù)向西北方向延伸，但由于流域西北部地處半干旱地區(qū)，降水稀少、植被覆蓋度較低、生態(tài)環(huán)境本底值較差。因此，未來(lái)對(duì)流域生態(tài)環(huán)境治理的重點(diǎn)仍應(yīng)為西北部地區(qū)。

3 討論

目前，遙感生態(tài)指數(shù)主要應(yīng)用于對(duì)城市和礦區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的評(píng)價(jià)，對(duì)流域生態(tài)環(huán)境的監(jiān)測(cè)，多集中于半濕潤(rùn)區(qū)和濕潤(rùn)地區(qū)，在半濕潤(rùn)區(qū)向半干旱區(qū)過(guò)度地帶的應(yīng)用較少。因此，應(yīng)用RSEI對(duì)生態(tài)環(huán)境本底脆弱、人地關(guān)系矛盾較為突出的延河流域進(jìn)行生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)評(píng)價(jià)具有一定挑戰(zhàn)。研究表明，RSEI 值估算結(jié)果與延河流域環(huán)境治理工程實(shí)施前后，流域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的改善狀況相吻合。同時(shí)，一些學(xué)者的研究結(jié)果表明，延安市植被覆蓋度增加的總體遷移趨勢(shì)是向北向西，北部植被覆蓋度仍比較低［24］，這也與本研究所監(jiān)測(cè)的結(jié)果一致，表明RSEI對(duì)延河流域具有較好的適用性。

基于此，研究利用RSEI對(duì)延河流域近20 a的生態(tài)環(huán)境進(jìn)行遙感監(jiān)測(cè)，結(jié)果表明延河流域的生態(tài)環(huán)境本底較弱，但發(fā)展較好。海拔較高地區(qū)的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變差主要是受自然因素影響，其中土壤干濕度和地表溫度的影響較為突出，而海拔適宜地區(qū)的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變差主要是受人類活動(dòng)影響，例如城市建設(shè)用地發(fā)展等?？落J鵬等［29］研究發(fā)現(xiàn)，當(dāng)城鎮(zhèn)化發(fā)展進(jìn)入高級(jí)階段，城鎮(zhèn)化可以保持甚至改善生態(tài)環(huán)境質(zhì)量，這就需要人們對(duì)城市進(jìn)行合理規(guī)劃。因此，需要注重流域西北部地區(qū)生態(tài)環(huán)境的綜合治理以及中部地區(qū)城市規(guī)模的適度發(fā)展。

文中根據(jù)各個(gè)指標(biāo)的變化情況，分析了流域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變差區(qū)域的驅(qū)動(dòng)因子，但研究中著重考慮了各分區(qū)的主導(dǎo)驅(qū)動(dòng)因素，缺乏對(duì)各因子之間的交互作用的綜合考慮，也未實(shí)現(xiàn)各驅(qū)動(dòng)因子的定量研究。因此，后續(xù)的研究中，擬采用地理探測(cè)器方法，對(duì)流域的生態(tài)環(huán)境變化的驅(qū)動(dòng)因子進(jìn)行定量分析。同時(shí)，在對(duì)CA-Markov 模型的可適用性進(jìn)行檢驗(yàn)時(shí)，2 期模擬結(jié)果的Kappa 系數(shù)雖符合高度一致性，但也存在一定誤差，這與影像本身的不確定性以及因素選取的全面性都有關(guān)系，也期望后續(xù)能得到改進(jìn)。

4 結(jié)論

利用Landsat 影像數(shù)據(jù)，輔以DEM、氣象數(shù)據(jù)和人口經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，對(duì)延河流域1998 年、2004 年、2010年和2016年的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量進(jìn)行分析和評(píng)價(jià)，并使用CA-Markov 模型對(duì)2022 年和2028 年的生態(tài)環(huán)境進(jìn)行預(yù)測(cè)。得到如下結(jié)論：

（1）RSEI 在延河流域的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)中具有較好的適用性，在半干旱半濕潤(rùn)區(qū)的流域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量監(jiān)測(cè)中可進(jìn)行推廣應(yīng)用。

（2）延河流域生態(tài)基礎(chǔ)較差，但近20 a 來(lái)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量在不斷提升。RSEI均值從1998年的0.392增長(zhǎng)到2016 年的0.530，且空間上生態(tài)環(huán)境質(zhì)量從東南向西北逐漸改善。

（3）自然因素和人為因素對(duì)流域生態(tài)環(huán)境變化的影響存在空間差異性。其中海拔1200～1800 m的區(qū)域，生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變差主要受降雨量、氣溫變化等自然因素的影響；低于1200 m 的區(qū)域，主要受城市擴(kuò)張等人類活動(dòng)的影響。在海拔800～1200 m，受自然因素、人類活動(dòng)的影響均較少，生態(tài)環(huán)境質(zhì)量普遍高于其他區(qū)域。因此，高海拔地區(qū)土地資源的合理優(yōu)化以及中低海拔地區(qū)城市化進(jìn)程的適度發(fā)展是值得關(guān)注的問(wèn)題。

（4）CA-Markov 模型的預(yù)測(cè)結(jié)果表明，2028 年延河流域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量會(huì)得到大面積改善，良好和優(yōu)良等級(jí)面積占比總和可達(dá)到66%，但西北部還是以很差和較差等級(jí)為主。因此，未來(lái)對(duì)于生態(tài)本底脆弱的西北部地區(qū)仍需加強(qiáng)保護(hù)和治理。