崔亚君，顾娟，王淼，武润泽，杨旭东，王永国

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

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Fig.1 Administrative divisions of Beijing

图2 北京市海拔分布Fig.2 Elevation map 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9～10 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

1)NDVI

NDVI 与植物生物量、叶面积指数及植被覆盖度密切相关（Goward 等，2002)，表达式为

式中，ρNIR、ρRED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

式中，ρBLUE、ρGREEN、ρSWIR1、ρSWIR2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

其中：

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（Lγ)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

其中：

式中，K1、K2分别为定标参数，K1=774.8853 W/(m2·sr·μm)，K2=1321.0789 K ；Lλ为Landsat 8 TIRS1 进行辐射定标后传感器处的辐射值；L↑、L↓、γ分别为大气上行、下行辐射亮度、大气透过率；ε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)：

式中，ρMIR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：

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。

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，2013～2017年RSEI 增加了0.0209，2017～2020 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

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0～0.2（差)、二级0.2～0.4（较差)、三级0.4～0.6（中等)、四级0.6～0.8（良)、五级0.8～1（优)（徐涵秋，2013)，遥感生态指数等级分布如图3 所示。

图3 2013～2020 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。2013～2020 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。

2013～2020 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。2013～2017 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%；2017～2020 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2017～2020 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，增加幅度约为2013～2017 年的2～3 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%

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2013～2020 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。2013～2020 年北京市生态环境质量空间变化，如图4 所示。

图4 2013～2020 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

从变化分布来看，2013～2017 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；2017～2020 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2013～2020 年生态环境质量整体变好。

2013～2020 年北京市生态环境质量变化比例情况，如表 3 所示。2013～2020 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，2013～2017 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。2017～2020 年生态环境质量变差的区域约占全市面积的5.05%，较2013～2017 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2013～2017 年有明显增加。

表 3 2013～2020 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%

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 2013～2020 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。

图6 EI 与RSEI 关系Fig. 6 Scatter plot of EI and RSEI

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。

表 4 EI 与RSEI 相关性表Tab.4 Correlation of EI and RSEI

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)2013～2020 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)2013～2020 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2017～2020 年北京市生态环境质量转优速度明显，增加幅度约为2013～2017 年的2～3 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。