李益敏，李盈盈，劉師旖，吳博聞，趙娟珍

1.云南大學(xué)地球科學(xué)學(xué)院

2.云南省高校國(guó)產(chǎn)高分衛(wèi)星遙感地質(zhì)工程研究中心

隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，人類為了滿足自身不斷增長(zhǎng)的物質(zhì)利益需求，對(duì)自然進(jìn)行無(wú)限制的索取，對(duì)生態(tài)系統(tǒng)造成了嚴(yán)重的破壞[1-2]。為了緩解生態(tài)環(huán)境問(wèn)題，1999年國(guó)家正式啟動(dòng)了退耕還林還草工程，在四川、甘肅、陜西3省進(jìn)行試點(diǎn)，2000年在全國(guó)范圍內(nèi)進(jìn)行推廣。云南省怒江傈僳族自治州（簡(jiǎn)稱怒江州）蘭坪白族普米族自治縣（簡(jiǎn)稱蘭坪縣）成為退耕還林工程試點(diǎn)示范縣，2000——2001年完成退耕還林28.67 km2，并從2002年起全面展開退耕還林還草工程，到2006年，累計(jì)完成退耕還林62.67 km2，不僅增加了蘭坪縣的林草覆蓋率，而且使水土流失、泥石流等自然災(zāi)害得到有效遏制。2014年，第二輪退耕還林還草工程正式啟動(dòng)[3]。怒江州在此背景下，提出了以公路沿線、江河兩岸、城鎮(zhèn)面山和湖庫(kù)周圍等生態(tài)脆弱區(qū)與重要生態(tài)區(qū)位作為全州第二輪退耕還林還草工程實(shí)施的重點(diǎn)，截至2019年，蘭坪縣完成退耕還林153.6 km2。

2020年6月30日，國(guó)家林業(yè)和草原局發(fā)布了《中國(guó)退耕還林還草二十年（1999——2019）》白皮書。白皮書顯示，20年來(lái)我國(guó)實(shí)施退耕還林還草34.33萬(wàn)km2，成林面積占全球同期增綠面積的4%以上，全國(guó)退耕還林還草當(dāng)年產(chǎn)生的生態(tài)效益總價(jià)值量為1.38萬(wàn)億元[4]。學(xué)者們針對(duì)退耕還林在生態(tài)環(huán)境方面的成效開展了大量研究。2003年，羅海波等[5]對(duì)貴州省退耕還林工程與土壤養(yǎng)分流失情況的相關(guān)性進(jìn)行了研究；2004年，李蕾等[6]引入土壤保持功能價(jià)值的評(píng)價(jià)方法，對(duì)退耕還林工程的土壤保持效益進(jìn)行評(píng)價(jià)，開啟了基于退耕還林工程對(duì)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能影響的研究；2007年，高國(guó)雄等[7]基于退耕還林不同配置方式，對(duì)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能進(jìn)行了評(píng)價(jià)；2010年，李莉等[8]引入了《生態(tài)環(huán)境狀況評(píng)價(jià)技術(shù)規(guī)范（試行）》規(guī)定的生態(tài)環(huán)境狀況評(píng)價(jià)指標(biāo)體系和計(jì)算方法，對(duì)奈曼旗在退耕還林工程實(shí)施初期以及實(shí)施5年后的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量進(jìn)行了評(píng)價(jià)；2016年，高鳳杰等[9]構(gòu)建了牡丹江地區(qū)土地生態(tài)安全評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，定量分析了牡丹江地區(qū)在退耕還林工程期間土地生態(tài)安全的時(shí)空演變情況；2020年，王靜等[10]將自然和人為因素分離開，探討了寶雞地區(qū)年際和季節(jié)尺度上退耕還林工程的生態(tài)效果。

目前，對(duì)于生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的評(píng)價(jià)方法主要有壓力-狀態(tài)-響應(yīng)（PSR）模型[11-12]、驅(qū)動(dòng)力-壓力-狀態(tài)-影響-響應(yīng)（DPSIR）模型[13-14]、綜合指數(shù)法[15]、多變量海洋生物指數(shù)（M-AMBI）模型[16-17]、生態(tài)環(huán)境狀況指數(shù)（EI）模型[18-19]、遙感生態(tài)距離指數(shù)（RSEDI）模型[20]、遙感生態(tài)指數(shù)（RSEI）模型[21-22]等，但這些模型主要應(yīng)用于對(duì)特定行政區(qū)域或流域的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià)，以此來(lái)反映研究區(qū)內(nèi)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的變化，對(duì)于模型的應(yīng)用價(jià)值還有待挖掘。退耕還林工程作為國(guó)家的重大生態(tài)建設(shè)工程，對(duì)其在生態(tài)環(huán)境方面的成效進(jìn)行研究，不僅可以推動(dòng)工程的實(shí)施，還可以為工程實(shí)施提出建設(shè)性意見(jiàn)。因此，將生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的評(píng)價(jià)模型應(yīng)用于退耕還林工程是理論與實(shí)踐的有機(jī)結(jié)合，既可以促進(jìn)退耕還林工程的實(shí)施，又可以使模型發(fā)揮其現(xiàn)實(shí)意義，但目前相關(guān)研究較少。蘭坪縣作為高山峽谷地區(qū)，地質(zhì)災(zāi)害頻發(fā)，水土流失嚴(yán)重，生態(tài)環(huán)境較為脆弱，對(duì)該區(qū)域開展生態(tài)環(huán)境質(zhì)量動(dòng)態(tài)研究可以為其生態(tài)建設(shè)工程提供基礎(chǔ)，對(duì)其生態(tài)修復(fù)具有重要意義。

RSEI模型由徐涵秋[23]在2013年提出，該模型利用主成分分析法自動(dòng)分配評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重，與EI模型相比具有可視化、能進(jìn)行時(shí)空分析、易于建模等優(yōu)點(diǎn)。筆者以怒江州第二輪退耕還林工程為背景，將RSEI模型應(yīng)用于蘭坪縣在退耕還林工程實(shí)施前（2013年）、實(shí)施過(guò)程中（2017年）以及實(shí)施末期（2020年）的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量動(dòng)態(tài)變化研究，并從基本農(nóng)田、坡度、生態(tài)環(huán)境質(zhì)量3個(gè)方面考慮，確定了蘭坪縣潛在退耕區(qū)域，以期為退耕還林工程實(shí)施效果評(píng)價(jià)提供方法參考，同時(shí)對(duì)其他退耕區(qū)的退耕效果評(píng)價(jià)和今后退耕區(qū)的確定具有借鑒意義。

1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來(lái)源

蘭坪縣位于怒江州東部、云南省西部，全縣總面積為4 371.2 km2（圖1）。蘭坪縣地處“三江并流”世界自然遺產(chǎn)腹地，全縣森林覆蓋率達(dá)71.47%?？h境內(nèi)礦產(chǎn)資源豐富，分布著220多個(gè)礦床、礦點(diǎn)，擁有儲(chǔ)量1 100萬(wàn)個(gè)金屬噸的世界級(jí)鳳凰山鉛鋅礦，長(zhǎng)時(shí)間、高強(qiáng)度的礦產(chǎn)開發(fā)以及修路等經(jīng)濟(jì)建設(shè)活動(dòng)使得縣內(nèi)自然災(zāi)害頻發(fā)、水土流失嚴(yán)重，有200多個(gè)地質(zhì)災(zāi)害隱患點(diǎn)，水土流失面積占全縣面積的20%左右，導(dǎo)致蘭坪縣生態(tài)環(huán)境較為脆弱。

圖1 研究區(qū)行政區(qū)劃Fig.1 Administrative division of the study area

本研究所需的數(shù)據(jù)包括Landsat 8遙感影像、數(shù)字高程模型（DEM）數(shù)據(jù)以及行政區(qū)劃、水體和積雪區(qū)、退耕還林、基本農(nóng)田矢量數(shù)據(jù)。其中Landsat8遙感影像、DEM數(shù)據(jù)來(lái)源于地理空間數(shù)據(jù)云；行政區(qū)劃數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家科技基礎(chǔ)條件平臺(tái)——國(guó)家地球系統(tǒng)科學(xué)數(shù)據(jù)中心；水體和積雪區(qū)依據(jù)遙感影像目視解譯得到；基本農(nóng)田矢量數(shù)據(jù)來(lái)源于怒江州自然資源局；2014——2016年退耕還林矢量數(shù)據(jù)來(lái)源于怒江州林業(yè)和草原局。2017——2020年退耕還林?jǐn)?shù)據(jù)由遙感影像提取，先運(yùn)用監(jiān)督分類與目視解譯相結(jié)合的方法提取2013年、2020年2期耕地?cái)?shù)據(jù)，然后通過(guò)空間分析得到退耕還林?jǐn)?shù)據(jù)，用2014——2016年退耕還林矢量數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證，精度達(dá)86.20%。

2 研究方法

RSEI模型包含綠度、干度、濕度和熱度4個(gè)指標(biāo)，首先基于Landsat 8遙感影像，運(yùn)用ENVI5.3提取出單個(gè)指標(biāo)，然后運(yùn)用主成分分析法進(jìn)行降維處理，將第一主成分的值作為RSEI 的初始值，并據(jù)此計(jì)算出RSEI ，具體計(jì)算過(guò)程如下。

2.1 RSEI單一指標(biāo)計(jì)算

（1）綠度

歸一化植被指數(shù)（NDVI）能夠反映植被生長(zhǎng)狀況、植被覆蓋度以及時(shí)空分布特征[24]，因此將NDVI作為反映綠度的指標(biāo)，其計(jì)算公式如下：

式中：ρNIR為近紅外波段的反射率；ρRed為紅波段的反射率。

（2）干度

隨著城市化進(jìn)程的加快，不透水面性質(zhì)的建設(shè)用地迅速擴(kuò)張，不透水面和裸露的土壤加劇了區(qū)域的干燥程度。選取建筑指數(shù)（IBI）和裸土指數(shù)（SI）作為干度指標(biāo)，其計(jì)算公式如下：

式中：ρSWIR1、ρGreen分別代表短波紅外1、綠波段的光譜反射率；NDBSI為干度指標(biāo)。

（3）濕度

在生態(tài)環(huán)境檢測(cè)中，濕度指標(biāo)與土壤濕度和植被緊密相關(guān)[25]，能夠反映生態(tài)環(huán)境質(zhì)量狀況，其計(jì)算公式如下：

式中：WET 為濕度指標(biāo)；b1、b2、b3、b4、b5、b6分別為藍(lán)波段、綠波段、紅波段、近紅外波段、短波紅外1和短波紅外2的光譜反射率。

（4）熱度

地表溫度反映熱度指標(biāo)。采用大氣校正法進(jìn)行地表溫度反演，計(jì)算公式如下：

式中：L為OLI/TIRS影像第10波段像元在傳感器處的輻射值；DN為像元灰度值；gain、bais分別為像元增益值和偏置值，可在遙感影像的頭文件中獲??；B（LST）為黑體輻射亮度；L↑、L↓、T分別為大氣向上、向下的輻射亮度和在熱紅外波段的透過(guò)率，可在網(wǎng)站https://atmcorr.gsfc.nasa.gov/查詢；LST為熱度指標(biāo)；K1、K2為定標(biāo)參數(shù)，在OLI/TIRS影像中分別為 480.89、1 204.14 W/(m2·sr·μm)；ε為地表輻射率，參考吳映曈等[26]的相關(guān)研究依據(jù)NDVI獲取。

2.2 RSEI計(jì)算

（1）主成分分析

由于評(píng)價(jià)指標(biāo)的量綱不同對(duì)于主成分分析結(jié)果的影響較為明顯[27]，因此需要對(duì)NDVI、NDBSI、WET、LST 這4個(gè)指標(biāo)進(jìn)行歸一化處理〔式（9）〕，然后在ENVI5.3軟件中進(jìn)行主成分分析，將方差最大的第一主成分的值作為RSEI的初始值〔式（10）〕。

式中：NI為指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化后的值；I為指標(biāo)的數(shù)值；Imin、Imax分別為指標(biāo)的最小值與最大值。

式中：RSEI0為遙感生態(tài)指數(shù)的初始值；PC1為4個(gè)指標(biāo)經(jīng)過(guò)主成分分析后提取的第一主成分信息。

（2）RESI的計(jì)算與分級(jí)處理

將RSEI0進(jìn)行歸一化處理，得到最終的RSEI〔式（11）〕，然后采用等間隔法將 RSEI分為差（0～0.2）、較差（0.2～0.4）、一般（0.4～0.6）、良（0.6～0.8）、優(yōu)（0.8～1）5 個(gè)等級(jí)。

式中：RSEI0-min、RSEI0-max分別為RSEI0的最大值和最小值。

3 結(jié)果與分析

3.1 蘭坪縣2013——2020年生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變化

3.1.1 主成分分析法結(jié)果

由于瀾滄江穿過(guò)蘭坪縣，且蘭坪縣西南部有積雪，為避免水域、積雪對(duì)RSEI模型的影響，在進(jìn)行主成分分析時(shí)將水域和積雪淹沒(méi)掉。由主成分貢獻(xiàn)率及特征值（表1）可知，2013年、2017年、2020年P(guān)C1的貢獻(xiàn)率分別為93.01%、92.78%、93.24%，均高于90%，說(shuō)明合成的PC1信息可以代表綠度、干度、濕度和熱度4個(gè)指標(biāo)所包含的所有信息。

表1 主成分貢獻(xiàn)率及特征值Table 1 Principal component contribution rate and characteristic value

3.1.2 生態(tài)環(huán)境質(zhì)量空間變化

由蘭坪縣2013年、2017年、2020年RSEI分級(jí)圖（圖2）可知，蘭坪縣生態(tài)環(huán)境質(zhì)量以良、優(yōu)2個(gè)級(jí)別為主，生態(tài)環(huán)境質(zhì)量差、較差的區(qū)域主要分布在瀾滄江兩岸。2013——2017年，蘭坪縣的RSEI變化不明顯，變化區(qū)域主要在瀾滄江南段、西岸，兔峨鄉(xiāng)中部地區(qū)，RSEI為差、較差的區(qū)域面積減少。2017——2020年，蘭坪縣的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量明顯提高，瀾滄江兩岸RSEI為差、較差的區(qū)域面積明顯減少（如中排鄉(xiāng)的西岸），研究區(qū)北部和中部RESI為良、優(yōu)的區(qū)域面積明顯增加。從RSEI的平均值來(lái)看，從2013年的0.587 22變?yōu)?017年的0.598 471再變?yōu)?020年的0.623 225，2013——2017年RSEI提高了1.92%，而2017——2020年提高了4.14%。總體來(lái)講，2013——2020年蘭坪縣的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量不斷提高。

圖2 蘭坪縣2013——2020年RSEI分級(jí)Fig.2 RSEI grading map of Lanping County in 2013-2020

3.1.3 生態(tài)環(huán)境質(zhì)量時(shí)間變化

由蘭坪縣2013——2020年RSEI各等級(jí)面積及占比（表2）可知，2013年、2017年和2020年，蘭坪縣RSEI為優(yōu)的區(qū)域面積占比最大，為差的區(qū)域面積占比最小。2013——2017年，蘭坪縣RSEI各等級(jí)面積變化較小，等級(jí)為良、優(yōu)的區(qū)域面積占比增加，而等級(jí)為差、較差和一般的區(qū)域面積占比均下降，其中，等級(jí)為一般的區(qū)域面積占比減少了1.01%，其他2個(gè)等級(jí)的面積占比減少均小于1%。2017——2020年，RSEI各等級(jí)的面積變化規(guī)律與2013——2017年的變化規(guī)律相同，但變化幅度增加，RSEI等級(jí)為優(yōu)的區(qū)域面積占比增加了3.17%，等級(jí)為較差的區(qū)域面積占比減少了1.96%，其他各等級(jí)面積占比變化為1%～1.5%。因此， 2013——2020年，蘭坪縣的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量呈上升趨勢(shì)，RSEI等級(jí)為良、優(yōu)的區(qū)域面積增加，等級(jí)為差、較差和一般的區(qū)域面積呈減少趨勢(shì)。

表2 蘭坪縣2013——2020年RSEI各等級(jí)面積及占比Table 2 Area and proportion of RSEI grades in Lanping County from 2013 to 2020

3.1.4 生態(tài)環(huán)境質(zhì)量等級(jí)變化

由蘭坪縣RSEI等級(jí)變化統(tǒng)計(jì)結(jié)果（表3）可知，2013——2020年，蘭坪縣內(nèi)75%以上的區(qū)域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量處于不變狀態(tài)，生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變化幅度較小，RSEI的等級(jí)差主要集中在-1和1這2個(gè)級(jí)別上，生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變好的區(qū)域面積遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變差的區(qū)域面積。2013——2017年，蘭坪縣生態(tài)環(huán)境質(zhì)量不變的區(qū)域面積占76.29%，等級(jí)差為-1和1的區(qū)域面積分別為350.122 5、635.800 5 km2，分別占總面積的8.15%、14.80%，生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變好的區(qū)域面積是生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變化變差的區(qū)域面積的1.7倍。2017——2020年，蘭坪縣生態(tài)環(huán)境質(zhì)量不變的區(qū)域面積為3 232.883 7 km2，占研究區(qū)總面積的75.25%，生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變好的區(qū)域面積占比達(dá)18.31%，是生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變差的區(qū)域面積占比的2.8倍?？梢?jiàn)，蘭坪縣的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量在2013——2020年處于上升趨勢(shì)，且上升幅度增加。

由蘭坪縣2013——2017年、2017——2020年RSEI等級(jí)變化（圖3）可以明顯看出，2013——2020年蘭坪縣生態(tài)環(huán)境質(zhì)量等級(jí)以保持不變?yōu)橹鳌?013——2017年，蘭坪縣生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變好的區(qū)域分布比較均勻，較為集中地分布在中排鄉(xiāng)中部、通甸鎮(zhèn)中部以及啦井鎮(zhèn)北部；而生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變差的區(qū)域有2個(gè)集中分布區(qū)，分別為營(yíng)盤鎮(zhèn)的西北部以及東部，其次在研究區(qū)的西部高海拔區(qū)域均勻分布。2017——2020年，蘭坪縣的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量以保持不變和質(zhì)量等級(jí)提高為主，生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變差的區(qū)域極少且分布不明顯，生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變好的區(qū)域主要分布在瀾滄江兩岸，以西岸為主，在中排鄉(xiāng)、石登鄉(xiāng)、營(yíng)盤鎮(zhèn)分布面積較大。

圖3 蘭坪縣2013——2017年、2017——2020年RSEI等級(jí)變化Fig.3 RSEI grade changes in Lanping County from 2013 to 2017 and from 2017 to 2020

3.2 蘭坪縣退耕還林區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變化

3.2.1 生態(tài)環(huán)境質(zhì)量時(shí)空變化

以退耕還林斑塊數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，探究退耕還林區(qū)的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變化。通過(guò)對(duì)比研究區(qū)、退耕還林2 km緩沖區(qū)以及退耕還林斑塊內(nèi)的RSEI平均值（表4）可以發(fā)現(xiàn)，在3個(gè)研究尺度下，雖然退耕還林斑塊的RSEI最小，生態(tài)環(huán)境質(zhì)量最差，但其RSEI的增加值最大，生態(tài)環(huán)境質(zhì)量改善速度最快。2013——2020年，研究區(qū)內(nèi)的RSEI增加了6.13%，退耕還林2 km緩沖區(qū)內(nèi)的RSEI提升了10.33%，但退耕還林斑塊內(nèi)的RSEI卻提升了22.42%，因此退耕還林工程對(duì)于生態(tài)環(huán)境質(zhì)量改善具有直接且顯著的影響。

表4 研究區(qū)、退耕還林2 km緩沖區(qū)以及退耕還林斑塊內(nèi)的RSEI平均值Table 4 RSEI mean values in the study area, 2 km buffer zone and patches of converting cropland to forests

由于退耕還林斑塊較小，且生態(tài)環(huán)境中沒(méi)有嚴(yán)格的分界線，退耕還林工程對(duì)周圍環(huán)境也會(huì)產(chǎn)生一定的影響，因此以退耕還林2 km緩沖區(qū)范圍內(nèi)的區(qū)域作為退耕還林區(qū)開展進(jìn)一步研究。由蘭坪縣2013——2020年退耕還林區(qū)RSEI分級(jí)圖（圖4）可知，2013——2020年，退耕還林區(qū)內(nèi)的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量顯著提升，RSEI等級(jí)為差、較差的區(qū)域面積減少，而等級(jí)為良、優(yōu)的區(qū)域面積明顯增加，其中中排鄉(xiāng)與兔峨鄉(xiāng)的變化尤為明顯。

圖4 蘭坪縣2013——2020年退耕還林區(qū)RSEI分級(jí)Fig.4 RSEI grading diagram of converting cropland to forests in Lanping County in 2013-2020

由蘭坪縣退耕還林區(qū)2013——2017年、2017——2020年RSEI等級(jí)轉(zhuǎn)移矩陣（表5、表6）可知，2013——2017年、2017——2020年2個(gè)時(shí)段，退耕還林區(qū)RSEI等級(jí)為差、較差和一般的區(qū)域面積減少，等級(jí)為良、優(yōu)的區(qū)域面積增加，各等級(jí)中RSEI等級(jí)提高的區(qū)域面積要大于等級(jí)變差的區(qū)域面積。由此可知，在第二輪退耕還林工程實(shí)施期間，蘭坪縣生態(tài)環(huán)境質(zhì)量明顯提升。

表5 蘭坪縣退耕還林區(qū)2013——2017年RSEI等級(jí)轉(zhuǎn)移矩陣Table 5 RSEI grade transfer matrix of converting cropland to forests in Lanping County in 2013-2017

表6 蘭坪縣退耕還林區(qū)2017——2020年RSEI等級(jí)轉(zhuǎn)移矩陣Table 6 RSEI grade transfer matrix of converting cropland to forests in Lanping County in 2017-2020

3.2.2 蘭坪縣潛在的退耕還林區(qū)

由上述研究結(jié)果可知，在第二輪退耕還林工程實(shí)施期間，蘭坪縣生態(tài)環(huán)境質(zhì)量有了較大幅度的提升，尤其是退耕還林斑塊內(nèi)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量提升更為明顯。退耕還林工程對(duì)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量改善的內(nèi)因主要表現(xiàn)在以下2個(gè)方面：1）蘭坪縣退耕還林區(qū)主要位于坡度大于25°的區(qū)域，布局合理，該區(qū)域是自然災(zāi)害高發(fā)區(qū)，退耕后水土流失、土壤侵蝕等自然災(zāi)害明顯減弱，對(duì)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量改善具有直接作用；2）在退耕還林工程實(shí)施的過(guò)程中會(huì)優(yōu)化農(nóng)村產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、調(diào)整生產(chǎn)生活方式，對(duì)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的改善具有間接作用。

相關(guān)研究表明，退耕還林率與生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變化的相關(guān)性較高[28]。蘭坪縣作為以山地為主的生態(tài)環(huán)境脆弱區(qū)，縣域內(nèi)現(xiàn)有耕地分布還存在一定的不合理性，因此可進(jìn)一步推進(jìn)退耕還林工程以促進(jìn)蘭坪縣生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的改善。首先，基本農(nóng)田是耕地中最精華的部分，保護(hù)耕地最重要的就是對(duì)基本農(nóng)田的保護(hù)[29]，因此可將基本農(nóng)田區(qū)作為退耕還林區(qū)的限制條件；其次，坡度對(duì)土地利用具有一定的限制性，坡度大于25°的耕地水土流失問(wèn)題比較嚴(yán)重，因此可將25°以上的耕地作為優(yōu)先考慮的退耕區(qū)；最后，從生態(tài)環(huán)境質(zhì)量改善的角度出發(fā)，可優(yōu)先在RSEI等級(jí)為差和較差的區(qū)域?qū)嵤┩烁€林工程。依據(jù)以上3個(gè)條件，將基本農(nóng)田、坡度和2020年RSEI等級(jí)圖進(jìn)行疊加分析，確定蘭坪縣潛在退耕還林區(qū)，結(jié)果如圖5所示。蘭坪縣潛在退耕區(qū)主要分布在中排鄉(xiāng)、石登鄉(xiāng)、營(yíng)盤鎮(zhèn)和兔峨鄉(xiāng)4個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)，其中分布面積最大的是中排鄉(xiāng)（11.451 1 km2），其次為兔峨鄉(xiāng)（8.693 3 km2），而在啦井鎮(zhèn)、金頂鎮(zhèn)和通甸鎮(zhèn)的分布面積較少。

圖5 蘭坪縣潛在退耕區(qū)Fig.5 Potential abandoned farmland areas in Lanping County

4 結(jié)論

（1）蘭坪縣的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量以良、優(yōu)2個(gè)級(jí)別為主，生態(tài)環(huán)境質(zhì)量等級(jí)在2013——2020年由一般轉(zhuǎn)為良，2013——2017年RSEI提升了1.92%，2017——2020年提升了4.14%，生態(tài)環(huán)境質(zhì)量處于上升趨勢(shì)。

（2）2013——2017年、2017——2020年2個(gè)時(shí)期內(nèi)，75%以上的區(qū)域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量保持不變，生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變化幅度較小，生態(tài)環(huán)境質(zhì)量等級(jí)差主要處于- 1、0、1這 3個(gè)級(jí)別上，生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變好的區(qū)域面積遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于變差的區(qū)域面積。

（3）2013——2020年，蘭坪縣退耕還林區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量等級(jí)顯著提升，遙感生態(tài)指數(shù)由2013年的0.540 166變?yōu)?020年的0.595 963，提升了10.33%。生態(tài)環(huán)境質(zhì)量等級(jí)為差、較差和一般的區(qū)域面積減少，而等級(jí)為良、優(yōu)的區(qū)域面積增加。

（4）蘭坪縣的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量在整個(gè)第二輪退耕還林工程中一直處于上升趨勢(shì)，2017——2020年的提升幅度大于2013——2017年，退耕還林斑塊生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的提升幅度明顯大于研究區(qū)和退耕還林2 km緩沖區(qū)，退耕還林工程有力地促進(jìn)了蘭坪縣生態(tài)環(huán)境質(zhì)量提升。

本研究將RSEI模型應(yīng)用于退耕還林區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量動(dòng)態(tài)變化研究，使退耕還林工程的生態(tài)效果更為直觀。研究結(jié)果可以為后期退耕還林工程的實(shí)施提供參考，如生態(tài)環(huán)境質(zhì)量等級(jí)為差的區(qū)域可以優(yōu)先實(shí)施退耕還林工程。退耕還林工程的規(guī)劃期限往往較長(zhǎng)，由于RSEI模型的效果較好，因此可以在退耕還林區(qū)進(jìn)行推廣。