基于衛(wèi)星遙感技術(shù)的綠色發(fā)展指標(biāo)
——以中國(guó)西部地區(qū)為例

李志忠,孫萍萍*,陳霄燕,王建華,劉 拓,賈 俊

(1. 中國(guó)地質(zhì)調(diào)查局西安地質(zhì)調(diào)查中心,陜西 西安 710054; 2. 中國(guó)地質(zhì)調(diào)查局西部綠色發(fā)展研究院,陜西 西安 710054; 3. 中國(guó)科學(xué)院空天信息創(chuàng)新研究院,北京 100094)

0 引 言

《地球生命力報(bào)告》顯示：人類(lèi)活動(dòng)正在不斷地給地球施加壓力，資源、能源供給日趨緊張，生態(tài)環(huán)境惡化，全球性環(huán)境問(wèn)題頻發(fā)。這些問(wèn)題促使人類(lèi)開(kāi)始反思傳統(tǒng)發(fā)展觀的弊端，綠色發(fā)展逐漸成為各國(guó)解決資源環(huán)境多重挑戰(zhàn)、應(yīng)對(duì)氣候變化和金融危機(jī)的共同方案。2019年12月，歐盟委員會(huì)公布了應(yīng)對(duì)氣候變化、推動(dòng)可持續(xù)發(fā)展的“歐洲綠色協(xié)議”，希望能夠在2050年前實(shí)現(xiàn)歐洲地區(qū)的“碳中和”；美國(guó)通過(guò)加大新能源領(lǐng)域的投入、出臺(tái)相關(guān)法案，帶動(dòng)綠色發(fā)展；日本政府發(fā)布了“綠色增長(zhǎng)戰(zhàn)略”；韓國(guó)提出“綠色增長(zhǎng)經(jīng)濟(jì)振興戰(zhàn)略”；印度尼西亞、南非等發(fā)展中國(guó)家也紛紛制定了綠色經(jīng)濟(jì)戰(zhàn)略計(jì)劃。在中國(guó)，黨的十八屆五中全會(huì)明確提出“創(chuàng)新、協(xié)調(diào)、綠色、開(kāi)放、共享”五大發(fā)展理念；十九屆五中全會(huì)進(jìn)一步強(qiáng)調(diào)要推動(dòng)綠色發(fā)展，促進(jìn)人與自然和諧共生，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)社會(huì)全面綠色轉(zhuǎn)型；2021年政府工作報(bào)告提到“扎實(shí)做好碳達(dá)峰、碳中和各項(xiàng)工作”。因此，走綠色發(fā)展之路，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)全面綠色轉(zhuǎn)型已成為全社會(huì)的共識(shí)。

實(shí)時(shí)掌握資源環(huán)境、社會(huì)經(jīng)濟(jì)等指標(biāo)，開(kāi)展定量動(dòng)態(tài)變化趨勢(shì)分析，明確區(qū)域綠色發(fā)展水平與進(jìn)程，作出科學(xué)應(yīng)對(duì)，是改善生態(tài)環(huán)境、實(shí)現(xiàn)生態(tài)文明建設(shè)的有效途徑。2016年，國(guó)家發(fā)展和改革委員會(huì)制定并發(fā)布了《綠色發(fā)展指標(biāo)體系》，相關(guān)專(zhuān)家學(xué)者從資源利用、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、生態(tài)保護(hù)等多個(gè)方面選取綠色發(fā)展指標(biāo)，構(gòu)建綠色發(fā)展評(píng)價(jià)體系，開(kāi)展了基于省、市、縣的評(píng)價(jià)工作。但是，綠色發(fā)展涵蓋的內(nèi)容豐富，影響因素眾多，快速、準(zhǔn)確、動(dòng)態(tài)地獲取各項(xiàng)指標(biāo)成為評(píng)價(jià)中的重點(diǎn)和難點(diǎn)。在綠色發(fā)展評(píng)價(jià)中，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)來(lái)源主要依靠各類(lèi)調(diào)查與統(tǒng)計(jì)分析數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)往往來(lái)源各異、尺度不同，客觀性與時(shí)效性受限于數(shù)據(jù)可獲取的難易程度，從而在一定程度上影響了評(píng)價(jià)的內(nèi)容與精度。衛(wèi)星遙感技術(shù)因具有瞬時(shí)成像、遠(yuǎn)程傳輸、信息綜合、動(dòng)態(tài)更新、受地面條件限制少等優(yōu)點(diǎn)，可以實(shí)現(xiàn)大范圍快速成像覆蓋，已在地質(zhì)、氣象、海洋、環(huán)境、減災(zāi)等眾多領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。近年來(lái)，基于衛(wèi)星遙感技術(shù)的人居環(huán)境質(zhì)量定性和定量化研究逐漸豐富，評(píng)價(jià)體系也不斷更新與完善，主要集中于利用遙感生態(tài)指數(shù)的生態(tài)環(huán)境遙感監(jiān)測(cè)及評(píng)價(jià)。遙感數(shù)據(jù)具有的綜合性、動(dòng)態(tài)性和客觀性，使其有望成為快速動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)區(qū)域綠色發(fā)展的有效手段，但目前國(guó)內(nèi)外將其應(yīng)用于綠色發(fā)展相關(guān)方面的研究仍較少。

中國(guó)西部地處“一帶一路”倡議建設(shè)的核心帶、黃土高原和青藏高原的生態(tài)屏障區(qū)、秦嶺生態(tài)環(huán)境保護(hù)的主戰(zhàn)場(chǎng)和美麗中國(guó)“中脊帶”的關(guān)鍵區(qū)段，是實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)社會(huì)全面綠色轉(zhuǎn)型的重要區(qū)域。本文立足建設(shè)美麗中國(guó)、推進(jìn)綠色發(fā)展的大背景，在系統(tǒng)梳理和總結(jié)國(guó)內(nèi)外綠色發(fā)展指標(biāo)獲取、評(píng)價(jià)方法和評(píng)價(jià)體系構(gòu)建等的基礎(chǔ)上，提出應(yīng)用衛(wèi)星遙感技術(shù)構(gòu)建綠色發(fā)展指標(biāo)的流程、方法和關(guān)鍵技術(shù)，將其應(yīng)用于西部地區(qū)兩個(gè)典型城市(榆林和延安)，深入探討了衛(wèi)星遙感技術(shù)在中國(guó)西部綠色高質(zhì)量發(fā)展評(píng)估應(yīng)用中的效果，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步分析了基于衛(wèi)星遙感技術(shù)開(kāi)展綠色發(fā)展程度評(píng)價(jià)的目標(biāo)、方向和展望。

1 綠色發(fā)展的科學(xué)內(nèi)涵與評(píng)價(jià)指標(biāo)

1.1 科學(xué)內(nèi)涵

2002年，聯(lián)合國(guó)開(kāi)發(fā)計(jì)劃署發(fā)表《中國(guó)人類(lèi)發(fā)展報(bào)告2002：綠色發(fā)展，必選之路》，首次提出綠色發(fā)展是中國(guó)的必由之路，是可持續(xù)發(fā)展理念與戰(zhàn)略的實(shí)現(xiàn)方式。

綠色發(fā)展理念的內(nèi)涵在實(shí)踐中不斷豐富和深化，已不再是生態(tài)和經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)兩者之間的協(xié)調(diào)關(guān)系與共同發(fā)展，而是拓展至經(jīng)濟(jì)、生態(tài)、社會(huì)、生活、政治等多個(gè)方面，強(qiáng)調(diào)多系統(tǒng)之間的共同可持續(xù)發(fā)展。關(guān)于綠色發(fā)展內(nèi)涵的界定，國(guó)外學(xué)者主要聚集于“綠色經(jīng)濟(jì)”(Green Economy)、“綠色增長(zhǎng)”(Green Growth)等概念，以應(yīng)對(duì)氣候變化和資源環(huán)境保護(hù)、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)并兼顧社會(huì)進(jìn)步，國(guó)內(nèi)學(xué)者則主要立足于經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、生態(tài)、可持續(xù)發(fā)展等多個(gè)不同視角，本質(zhì)都是追求資源、環(huán)境、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)之間的協(xié)調(diào)發(fā)展，在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的同時(shí)減少對(duì)資源環(huán)境的影響。

1.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)

綠色發(fā)展涉及經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、環(huán)境等多個(gè)要素，各要素之間相互影響、相互制約。科學(xué)選擇綠色發(fā)展指標(biāo)，是定量反映區(qū)域綠色發(fā)展進(jìn)程和水平的重要環(huán)節(jié)。國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)此進(jìn)行了大量研究，根據(jù)不同研究區(qū)的資源、環(huán)境、經(jīng)濟(jì)情況，針對(duì)性地開(kāi)展了指標(biāo)篩選。在全國(guó)范圍內(nèi)，北京師范大學(xué)、西南財(cái)經(jīng)大學(xué)與國(guó)家統(tǒng)計(jì)局聯(lián)合構(gòu)建了中國(guó)綠色發(fā)展指數(shù)，其涵蓋經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)綠化度、資源環(huán)境承載潛力和政府政策支持度3個(gè)方面的55個(gè)指標(biāo)，對(duì)全國(guó)30個(gè)省(自治區(qū)、直轄市)的綠色發(fā)展水平進(jìn)行了評(píng)價(jià)。通過(guò)對(duì)國(guó)家發(fā)展和改革委員會(huì)《綠色發(fā)展指標(biāo)體系》進(jìn)行調(diào)整，郝淑雙等選取44個(gè)指標(biāo)對(duì)全國(guó)30個(gè)省(自治區(qū)、直轄市)進(jìn)行了綠色發(fā)展綜合評(píng)價(jià)。向書(shū)堅(jiān)等基于綠色生產(chǎn)指數(shù)、綠色消費(fèi)指數(shù)和綠色健康指數(shù)3個(gè)維度，篩選77個(gè)指標(biāo)構(gòu)建中國(guó)綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。在區(qū)域尺度上，吳傳清等基于資源利用、環(huán)境治理、增長(zhǎng)質(zhì)量和綠色生活4個(gè)維度，選取28個(gè)指標(biāo)構(gòu)建長(zhǎng)江中游城市群綠色發(fā)展指標(biāo)評(píng)價(jià)體系；任嘉敏等以東北老工業(yè)基地11個(gè)城市為研究對(duì)象，從資源利用、產(chǎn)業(yè)綠色化、經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量、環(huán)境保護(hù)、綠色人居5方面構(gòu)建指標(biāo)體系,分析東北老工業(yè)基地綠色發(fā)展水平時(shí)空演變特征。在省域尺度上，于成學(xué)等基于資源環(huán)境、自然資源、環(huán)境政策與投資3個(gè)維度，選取49個(gè)指標(biāo)構(gòu)建遼寧省綠色發(fā)展水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系；張歡等基于綠色美麗家園、綠色生產(chǎn)消費(fèi)、綠色高端發(fā)展3個(gè)維度，選取24個(gè)指標(biāo)構(gòu)建湖北省地級(jí)及以上城市、自治州綠色發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。

本研究對(duì)國(guó)內(nèi)外代表性的綠色發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)體系進(jìn)行了匯總(表1)。從表1可以看出，雖然這些指標(biāo)均具有較強(qiáng)的權(quán)威性和代表性，但種類(lèi)繁多且影響程度不一。將這些影響因素全部列入進(jìn)行實(shí)證評(píng)價(jià)分析的操作難度較大，難以很好地反映評(píng)價(jià)對(duì)象的綠色發(fā)展水平，有必要結(jié)合區(qū)域?qū)嶋H選取可量化、易操作的指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià)。

表1 綠色發(fā)展指標(biāo)評(píng)價(jià)體系匯總Table 1 Summary of Index Evaluation System of Authoritative Green Development

2 基于衛(wèi)星遙感技術(shù)的綠色發(fā)展評(píng)價(jià)

衛(wèi)星遙感技術(shù)已在地表覆被信息提取、生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)等方面得到較多應(yīng)用。通過(guò)衛(wèi)星遙感技術(shù)，一方面可以獲取長(zhǎng)時(shí)間序列的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)區(qū)域綠色發(fā)展的綜合動(dòng)態(tài)分析；另一方面可以通過(guò)多時(shí)相遙感影像變化檢測(cè)或分類(lèi)比較，實(shí)現(xiàn)對(duì)小尺度特定指標(biāo)的監(jiān)測(cè)與變化分析。

2.1 評(píng)價(jià)流程

基于衛(wèi)星遙感技術(shù)的綠色發(fā)展評(píng)價(jià)流程包括指標(biāo)篩選、指標(biāo)體系確立、指標(biāo)數(shù)據(jù)獲取、綠色發(fā)展水平評(píng)價(jià)與分級(jí)、綜合分析等(圖1)。

圖1 基于衛(wèi)星遙感技術(shù)的綠色發(fā)展指標(biāo)評(píng)價(jià)流程圖Fig.1 Flow Chart of Green Development Index Evaluation Based on Satellite Remote Sensing Technology

(1)指標(biāo)篩選。其主要有兩種方式：一種是基于經(jīng)驗(yàn)的主觀篩選；另一種是定量的客觀篩選。兩者相比，前者過(guò)多依賴(lài)先有經(jīng)驗(yàn)，主觀性較強(qiáng)，缺乏數(shù)理支撐；后者依據(jù)數(shù)學(xué)方法進(jìn)行指標(biāo)篩選，易忽略指標(biāo)本身的現(xiàn)實(shí)意義。在考慮指標(biāo)現(xiàn)實(shí)意義的基礎(chǔ)上又保持指標(biāo)篩選的客觀性，推薦采用定量與定性相結(jié)合的方式篩選指標(biāo)。

(2)指標(biāo)體系確立。篩選指標(biāo)后，確立由不同層級(jí)指標(biāo)構(gòu)成的綠色發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并對(duì)各指標(biāo)權(quán)重進(jìn)行賦值。現(xiàn)有的指標(biāo)權(quán)重賦值方法主要為主觀賦值法和客觀賦值法。主觀賦值法主要基于專(zhuān)家的主觀判斷和經(jīng)驗(yàn)，常見(jiàn)的有層次分析法、模糊綜合評(píng)價(jià)法、專(zhuān)家評(píng)判法等；客觀賦值法是基于數(shù)學(xué)的定量數(shù)據(jù)分析方法，如主成分分析法、因子分析法、熵權(quán)法等。

(3)指標(biāo)數(shù)據(jù)獲取。遙感監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)來(lái)源多以中高空間分辨率的光學(xué)衛(wèi)星數(shù)據(jù)為主，如國(guó)外的Landsat、SPOT、QuickBird、IKONOS、MODIS、HY-PERION、DMSP/OLS、NPP-VIIRS衛(wèi)星等，以及國(guó)內(nèi)的環(huán)境(HJ)、資源(ZY)、高分(GF)系列衛(wèi)星等，特別是高分五號(hào)、六號(hào)衛(wèi)星的高光譜、多光譜數(shù)據(jù)等在生態(tài)資源監(jiān)測(cè)中將會(huì)發(fā)揮重要作用。

(4)綠色發(fā)展水平評(píng)價(jià)與分級(jí)。在指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化處理和權(quán)重計(jì)算的基礎(chǔ)上，測(cè)算各層級(jí)評(píng)價(jià)值和綜合評(píng)價(jià)值，通常采用指標(biāo)加權(quán)求和計(jì)算。其計(jì)算公式為

(1)

式中：為綠色發(fā)展指數(shù)；為第個(gè)指標(biāo)的個(gè)體指數(shù)；為指標(biāo)個(gè)數(shù)，=1,2,…,55；為指標(biāo)的權(quán)數(shù)。

(5)綜合分析。結(jié)合研究區(qū)特點(diǎn)，對(duì)區(qū)域綠色發(fā)展水平進(jìn)行綜合分析與評(píng)價(jià)。

2.2 指標(biāo)體系構(gòu)建

光學(xué)傳感器在高空記錄地表反射的光譜信息，這些信息受地物種類(lèi)、特征、環(huán)境的影響呈現(xiàn)出明顯差異，可以較好地反映區(qū)域綠色發(fā)展的指標(biāo)變化。

本文綜合已有的綠色發(fā)展指標(biāo)研究成果(表1)，以代表性強(qiáng)、易于遙感提取為條件，從生態(tài)環(huán)境保護(hù)與人文經(jīng)濟(jì)兩方面篩選出12項(xiàng)綠色發(fā)展指標(biāo)及其對(duì)應(yīng)的遙感參數(shù)(表2)。指標(biāo)選取的原則為：①綜合性原則，盡可能考慮多方面因素進(jìn)行整體分析和評(píng)價(jià)的指標(biāo)；②目標(biāo)性原則，指標(biāo)既能客觀反映評(píng)價(jià)對(duì)象，各指標(biāo)間又相互獨(dú)立；③定量與定性相結(jié)合；④可操作性原則，即指標(biāo)有準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)來(lái)源。

表2 基于衛(wèi)星遙感技術(shù)的綠色發(fā)展指標(biāo)Table 2 Green Development Index Based on Satellite Remote Sensing Technology

3 應(yīng)用實(shí)例

本文選擇位于中國(guó)西部陜北黃土高原的兩個(gè)典型城市(延安和榆林)為研究對(duì)象。其北部的黃土高原和毛烏素沙漠交界多為侵蝕沙丘和丘間草地，南部為黃土高原丘陵溝壑區(qū)，是中國(guó)水土流失最為嚴(yán)重的區(qū)域(圖2)。

圖2 陜北地區(qū)位置及數(shù)字高程模型Fig.2 Location and DEM of the Northern Shaanxi

3.1 區(qū)域綠色發(fā)展指標(biāo)體系構(gòu)建

針對(duì)延安—榆林地區(qū)地理環(huán)境特征及主要環(huán)境地質(zhì)問(wèn)題，基于前述評(píng)價(jià)指標(biāo)的選取原則，綜合考慮植被、氣候、環(huán)境質(zhì)量、土地利用程度、經(jīng)濟(jì)發(fā)展等要素，構(gòu)建了該地區(qū)區(qū)域綠色發(fā)展指標(biāo)評(píng)價(jià)體系(表3)。

表3 延安—榆林地區(qū)多源遙感數(shù)據(jù)的區(qū)域綠色發(fā)展指標(biāo)體系Table 3 Index System of Green Development Based on Multi-source Remote Sensing Data in Yan’an-Yulin Area

3.2 數(shù)據(jù)處理

(1)人均林地面積、土地利用程度兩個(gè)指標(biāo)由中國(guó)土地利用/土地覆被遙感監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)庫(kù)(CNLUCC)獲得，本文選取2018年數(shù)據(jù)進(jìn)行信息提取及分析。該數(shù)據(jù)以美國(guó)陸地衛(wèi)星Landsat遙感影像作為主要信息源。按照土地利用類(lèi)型(LUCC)對(duì)生態(tài)環(huán)境影響的大小，依次對(duì)植被、耕地、水域、建設(shè)用地、未利用地進(jìn)行土地利用程度分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)化賦值(表4、圖3)。人均林地面積指標(biāo)提取基于土地利用類(lèi)型數(shù)據(jù)，結(jié)合2018年延安及榆林地區(qū)年鑒人口統(tǒng)計(jì)計(jì)算生成(圖4)。

圖3 2018年延安—榆林地區(qū)土地利用類(lèi)型和土地利用程度分布Fig.3 Land Use Type and Degree of Yan’an-Yulin Area in 2018

圖4 2018年延安—榆林地區(qū)人均林地面積分布Fig.4 Distribution of Per Capita Forest Land Area of Yan’an-Yulin Area in 2018

表4 土地利用類(lèi)型分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)化取值Table 4 Standardized Values of Land Use Type Classification

(2)植被覆蓋度數(shù)據(jù)來(lái)源于MOD13A1 MODIS植被指數(shù)產(chǎn)品，采用最大合成法合成2018年延安—榆林地區(qū)歸一化植被指數(shù)(NDVI)；凈初級(jí)生產(chǎn)力數(shù)據(jù)為MOD17A3H MODIS凈初級(jí)生產(chǎn)力產(chǎn)品，年度凈初級(jí)生產(chǎn)力(NPP)來(lái)自給定年份的所有8 d凈光合作用(PSN)產(chǎn)品(MOD17A2H)的總和；蒸散量(ET)為2018年MOD16-ET MODIS地表蒸散量數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)空間分辨率均為500 m。借助于美國(guó)航空航天局(NASA)提供的MRT投影轉(zhuǎn)換工具，得到2018年研究區(qū)歸一化植被指數(shù)、蒸散量及凈初級(jí)生產(chǎn)力(圖5、6)。

圖5 2018年延安—榆林地區(qū)年均PM2.5和蒸散量分布Fig.5 Distributions of Average PM2.5 and ET of Yan’an-Yulin Area in 2018

圖6 2018年延安—榆林地區(qū)植被覆蓋度和凈初級(jí)生產(chǎn)力分布Fig.6 Distributions of Vegetation Coverage and NPP of Yan’an-Yulin Area in 2018

(3)PM數(shù)據(jù)來(lái)源于加拿大Dalhousie大學(xué)大氣成分分析組織(Atmospheric Composition Analysis Group)利用美國(guó)航空航天局提供的MODIS等衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)反演得出的柵格數(shù)據(jù)集(https:∥sites.wustl.edu/acag/datasets/surface-pm2-5/)，空間分辨率為0.01°×0.01°，本文選取2018年數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

(4)年均降水量和年均氣溫?cái)?shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)地面氣候資料年值數(shù)據(jù)集。本文選取2018年延安—榆林地區(qū)各氣象站點(diǎn)每日降水和氣溫?cái)?shù)據(jù)，基于ArcGIS軟件經(jīng)反距離權(quán)重插值法，生成500 m分辨率柵格降水量和氣溫的年均值數(shù)據(jù)(圖7)。

圖7 2018年延安—榆林地區(qū)年均降水量和年均氣溫分布Fig.7 Distributions of Average Annual Precipitation and Temperature of Yan’an-Yulin Area in 2018

(5)土地沙化程度數(shù)據(jù)由2018年延安—榆林地區(qū)7月和8月Landsat-8 遙感影像預(yù)處理、拼接、裁剪后，利用曾永年等提出的基于Albedo-NDVI特征空間的沙漠化遙感監(jiān)測(cè)差值指數(shù)模型(Difference Index of Desertification)計(jì)算生成(圖8)。

圖8 2018年延安—榆林地區(qū)土地沙化程度分布Fig.8 Distribution of Land Desertification Degree of Yan’an-Yulin Area in 2018

(6)夜間燈光指數(shù)數(shù)據(jù)由2018年NPP-VIIRS夜間燈光數(shù)據(jù)處理獲得(圖9)，來(lái)源于2000～2018年全球500 m分辨率的“類(lèi)NPP-VIIRS”夜間燈光數(shù)據(jù)集(https:∥doi.org/10.7910/DVN/YGIV-CD)。已有研究表明，夜間燈光數(shù)據(jù)與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在相關(guān)關(guān)系。

圖9 2018年延安—榆林地區(qū)夜間燈光指數(shù)分布Fig.9 Distribution of Night Lighting Index of Yan’an-Yulin Area in 2018

3.3 計(jì)算指標(biāo)權(quán)重

在上述指標(biāo)構(gòu)建的基礎(chǔ)上，對(duì)表3中目標(biāo)層A下各層之間的因素兩兩比較，得出重要性賦值，構(gòu)造判斷矩陣(表5)。根據(jù)判斷矩陣計(jì)算各因素權(quán)重，并進(jìn)行歸一化處理和一致性檢驗(yàn)，最終得到各指標(biāo)的綜合權(quán)重(表6)。

表5 判斷矩陣基本形式Table 5 Basic Form of Judgment Matrix

表6 綠色發(fā)展指標(biāo)綜合權(quán)重Table 6 Comprehensive Weight of Green Development Index

3.4 綜合評(píng)價(jià)

以500 m柵格為評(píng)價(jià)單元，計(jì)算各評(píng)價(jià)指標(biāo)后，以柵格運(yùn)算的方式結(jié)合各評(píng)價(jià)指標(biāo)屬性，對(duì)其加權(quán)求和得到2018年延安—榆林地區(qū)綠色發(fā)展指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)指數(shù)，并對(duì)其分級(jí)顯示(圖10)。由圖10可以看出，延安—榆林地區(qū)綠色發(fā)展程度由南向西北逐漸降低，延安地區(qū)整體高于榆林地區(qū)。綠色發(fā)展最高等級(jí)區(qū)域主要分布于延安南部，黃龍縣綠色發(fā)展程度為總體最高，富縣、宜川縣、黃陵縣次之，該地區(qū)植被覆蓋度較高，且人均林地面積較大；中部的寶塔區(qū)為延安中心城區(qū)所在地，土地利用類(lèi)型主要為建設(shè)用地，雖然反映其經(jīng)濟(jì)發(fā)展的夜間燈光指數(shù)顯著高于其他區(qū)域，但因其綠色植被與氣候環(huán)境、土地利用程度均較低，所以綠色發(fā)展水平總體較低。綠色發(fā)展3級(jí)、4級(jí)區(qū)域主要分布于延安北部以及榆林東部。榆林西北部為毛烏素沙漠南緣風(fēng)沙草灘區(qū)，生態(tài)環(huán)境脆弱，綠色發(fā)展程度等級(jí)最低；東南部是黃土高原腹地，峁梁縱橫交錯(cuò)，溝谷深切，是中國(guó)水土流失的主要分布區(qū)，綠色發(fā)展等級(jí)處于整個(gè)研究區(qū)中下級(jí)。

圖10 2018年延安—榆林地區(qū)綠色發(fā)展指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)及分級(jí)評(píng)價(jià)Fig.10 Comprehensive and Grading Evaluations of Green Development Index of Yan’an-Yulin Area in 2018

本文主要采用衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)和產(chǎn)品進(jìn)行綠色發(fā)展評(píng)價(jià)，結(jié)合研究區(qū)城市發(fā)展現(xiàn)狀和地貌、地質(zhì)條件等實(shí)際進(jìn)行對(duì)比，表明了評(píng)價(jià)結(jié)果的有效性和優(yōu)越性。在綠色發(fā)展指標(biāo)體系設(shè)計(jì)方面，本次研究在借鑒已有成果的基礎(chǔ)上結(jié)合遙感數(shù)據(jù)的特點(diǎn)進(jìn)行了完善，應(yīng)用該方法可對(duì)多期次遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析，評(píng)價(jià)區(qū)域綠色發(fā)展變化，同時(shí)在應(yīng)用中可進(jìn)一步結(jié)合研究區(qū)域尺度和范圍的不同，對(duì)指標(biāo)體系進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整。

4 基于衛(wèi)星遙感技術(shù)的綠色發(fā)展評(píng)價(jià)展望

4.1 基于衛(wèi)星遙感技術(shù)的綠色發(fā)展指標(biāo)監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)建設(shè)

通過(guò)搭建綠色發(fā)展指標(biāo)監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)一步拓展數(shù)據(jù)源?；谛l(wèi)星遙感技術(shù)的綠色發(fā)展指標(biāo)一方面要充分運(yùn)用高分辨率光學(xué)影像、航空影像、衛(wèi)星InSAR、高光譜影像、激光雷達(dá)(Lidar)等對(duì)地觀測(cè)手段，另一方面要和地球物理探測(cè)、地面常規(guī)探測(cè)和觀測(cè)手段有機(jī)結(jié)合，在西部地區(qū)典型的黃河流域、秦嶺山區(qū)等建設(shè)“空-天-地”多源立體監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)。結(jié)合已建設(shè)的農(nóng)/牧/林/草業(yè)科技站網(wǎng)、國(guó)家或行業(yè)野外監(jiān)測(cè)站網(wǎng)、水文等，共同構(gòu)建綠色發(fā)展指標(biāo)監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)，搭建物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，采用北斗、移動(dòng)通訊、ZigBee無(wú)線組網(wǎng)技術(shù)進(jìn)行通訊和數(shù)據(jù)傳輸，形成協(xié)同觀測(cè)、技術(shù)交流、資料交換、數(shù)據(jù)共享、設(shè)施聯(lián)網(wǎng)、開(kāi)發(fā)利用等合作機(jī)制，將各類(lèi)觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行無(wú)縫銜接和有機(jī)融合，實(shí)現(xiàn)綠色發(fā)展指標(biāo)的綜合實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。

4.2 綠色發(fā)展分析與評(píng)價(jià)大數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)

大規(guī)模環(huán)境評(píng)估數(shù)據(jù)的高效利用將在促進(jìn)環(huán)境保護(hù)決策方面發(fā)揮巨大的潛力。傳統(tǒng)的處理技術(shù)缺少大數(shù)據(jù)量、實(shí)時(shí)、多樣和全量數(shù)據(jù)的供給及完善的處理能力，大數(shù)據(jù)分析與遙感監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的結(jié)合則使得大規(guī)模、高精度的綠色發(fā)展評(píng)價(jià)成為可能。在“空-天-地”一體化多源綠色發(fā)展指標(biāo)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，針對(duì)初始數(shù)據(jù)開(kāi)展提取、歸類(lèi)，充分發(fā)揮現(xiàn)有數(shù)據(jù)最大價(jià)值，不斷補(bǔ)充新數(shù)據(jù)，完善數(shù)據(jù)庫(kù)信息，并得出基于完整數(shù)據(jù)證據(jù)鏈的結(jié)論。從復(fù)雜的數(shù)據(jù)集中創(chuàng)建數(shù)據(jù)分析模型，并通過(guò)使用算法、建模、查找相關(guān)性(如化學(xué)污染和航空照片中的位置、遙感的表現(xiàn)形式等)得出可信的結(jié)論，并獲得支撐決策的有用信息，這將為大范圍快速開(kāi)展綠色發(fā)展程度評(píng)估提供有效途徑。

5 結(jié) 語(yǔ)

本文立足建設(shè)美麗中國(guó)、推進(jìn)綠色發(fā)展的大背景，對(duì)綠色發(fā)展內(nèi)涵和國(guó)內(nèi)外評(píng)價(jià)指標(biāo)及方法進(jìn)行了系統(tǒng)梳理，提出了應(yīng)用衛(wèi)星遙感技術(shù)開(kāi)展綠色發(fā)展指標(biāo)體系構(gòu)建的流程、方法和關(guān)鍵技術(shù)，并開(kāi)展了實(shí)證研究，以期為區(qū)域綠色發(fā)展水平的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)與科學(xué)響應(yīng)提供技術(shù)參考。

(1)綠色發(fā)展水平評(píng)價(jià)涉及領(lǐng)域廣，影響因素多，對(duì)數(shù)據(jù)要求高，需結(jié)合區(qū)域?qū)嶋H情況選取適宜的指標(biāo)，從而對(duì)區(qū)域綠色發(fā)展進(jìn)行科學(xué)測(cè)度。本文結(jié)合中國(guó)西部地區(qū)典型特點(diǎn)，從自然條件、生態(tài)保護(hù)、人類(lèi)活動(dòng)及社會(huì)經(jīng)濟(jì)等方面選擇了與遙感技術(shù)相關(guān)的10項(xiàng)指標(biāo)，應(yīng)用構(gòu)建的評(píng)價(jià)方法對(duì)延安—榆林地區(qū)年度綠色發(fā)展水平進(jìn)行了評(píng)價(jià)，通過(guò)與區(qū)內(nèi)城市發(fā)展現(xiàn)狀和地貌、地質(zhì)條件等實(shí)際進(jìn)行對(duì)比，表明了該方法的有效性和優(yōu)越性。

(2)延安—榆林地區(qū)綠色發(fā)展程度由南向西北逐漸降低，延安地區(qū)總體高于榆林地區(qū)。延安南部綠色發(fā)展等級(jí)普遍較高，其中黃龍縣最高。榆林西北部和東南部的綠色發(fā)展水平呈現(xiàn)明顯不同：西北部的毛烏素沙漠南緣風(fēng)沙草灘區(qū)生態(tài)環(huán)境脆弱，綠色發(fā)展程度等級(jí)最低；東南部黃土高原丘陵溝壑區(qū)峁梁縱橫，溝谷深切，綠色發(fā)展等級(jí)處于整個(gè)研究區(qū)中下級(jí)。

(3)西部地區(qū)幅員遼闊，能源資源豐富，生態(tài)環(huán)境脆弱，區(qū)域發(fā)展不平衡，決定了該地區(qū)必須堅(jiān)持綠色發(fā)展理念、走可持續(xù)發(fā)展的道路。衛(wèi)星遙感技術(shù)的進(jìn)步和航天技術(shù)的發(fā)展可以很好地滿足區(qū)域大范圍環(huán)境和生態(tài)監(jiān)測(cè)的需求。基于衛(wèi)星遙感技術(shù)的綠色發(fā)展指標(biāo)提取和評(píng)價(jià)在中國(guó)特別是西部地區(qū)具有廣闊的應(yīng)用前景，可以通過(guò)開(kāi)展以遙感為主的多種技術(shù)相結(jié)合的“空-天-地”一體化監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)、大數(shù)據(jù)和分析平臺(tái)等建設(shè)，為大范圍快速開(kāi)展綠色發(fā)展評(píng)價(jià)提供更加有效的途徑。

西安地質(zhì)調(diào)查中心是自然資源部中國(guó)地質(zhì)調(diào)查局直屬的正局級(jí)公益一類(lèi)事業(yè)單位，是全國(guó)六大區(qū)中心之一，其前身是1962年成立的國(guó)家地質(zhì)部西安地質(zhì)礦產(chǎn)研究所，主要承擔(dān)西北地區(qū)地質(zhì)調(diào)查、科技創(chuàng)新、科學(xué)普及等工作。六十年來(lái)，西安地質(zhì)調(diào)查中心不斷弘揚(yáng)“李四光精神”和“三光榮精神”，踐行“責(zé)任、創(chuàng)新、合作、奉獻(xiàn)、清廉”的新時(shí)代地質(zhì)文化，守護(hù)大秦嶺，監(jiān)測(cè)黃土地，勘探戈壁灘，支撐西北城市群規(guī)劃，服務(wù)美麗中國(guó)“中脊帶”建設(shè)，聚焦西部綠色發(fā)展，著力破解制約西北地區(qū)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的資源環(huán)境重大問(wèn)題，支撐國(guó)家能源、礦產(chǎn)、水和其他戰(zhàn)略資源安全保障。六十年來(lái)，西安地質(zhì)調(diào)查中心始終秉持“勘探西北、地質(zhì)報(bào)國(guó)”的情懷，辛勤耕耘、埋頭苦干，實(shí)現(xiàn)了1∶250 000區(qū)調(diào)大幅提升，達(dá)到150×10km，全面提高了對(duì)西北地區(qū)的地質(zhì)認(rèn)知；1∶50 000區(qū)調(diào)達(dá)到95×10km，1∶50 000礦調(diào)達(dá)到73×10km，實(shí)現(xiàn)重點(diǎn)成礦區(qū)帶的全覆蓋；先后為國(guó)家提交了各類(lèi)靶區(qū)120個(gè)，為實(shí)現(xiàn)“兩個(gè)一百年”的奮斗目標(biāo)，創(chuàng)造了輝煌業(yè)績(jī)。六十年的發(fā)展，凝聚了創(chuàng)業(yè)者的心血、探索者的智慧、開(kāi)拓者的足跡，離不開(kāi)歷代品德優(yōu)良、基礎(chǔ)扎實(shí)、知識(shí)廣博、專(zhuān)業(yè)精深的地質(zhì)工作者堅(jiān)持不懈的努力。本專(zhuān)輯將收錄和反映西安地質(zhì)調(diào)查中心及各兄弟單位支撐服務(wù)國(guó)家重大戰(zhàn)略的工作成果，特別是在西部大開(kāi)發(fā)中做出的貢獻(xiàn)和成績(jī)，衷心感謝全力支持本次專(zhuān)輯工作的專(zhuān)家學(xué)者。本文構(gòu)思和編寫(xiě)過(guò)程中，得到彭蘇萍院士、郭華東院士、彭建兵院士、王焰新院士、杜培軍教授、陳圣波教授等專(zhuān)家學(xué)者的指導(dǎo)幫助，在此表示真誠(chéng)感謝！