長三角生態(tài)綠色一體化發(fā)展先行啟動區(qū)生態(tài)環(huán)境現(xiàn)狀分析

彭倩， 軒潤禾， 吳林峰， 孫偉華

長三角生態(tài)綠色一體化發(fā)展先行啟動區(qū)生態(tài)環(huán)境現(xiàn)狀分析

彭倩， 軒潤禾， 吳林峰， 孫偉華*

（上海師范大學 環(huán)境與地理科學學院，上海 200234）

以長三角生態(tài)綠色一體化發(fā)展示范區(qū)先行啟動區(qū)為研究對象，利用2013—2019年Landsat 8遙感影像，基于遙感生態(tài)指數(shù)（RSEI）模型定量分析研究區(qū)生態(tài)環(huán)境特征，并結合氣候數(shù)據(jù)和統(tǒng)計數(shù)據(jù)對研究區(qū)的生態(tài)環(huán)境變化進行分析與評估.結果表明：2013—2019年先行啟動區(qū)RSEI均值為0.71，生態(tài)環(huán)境質量整體較好；將結果分為差、較差、一般、良、優(yōu)5個等級，優(yōu)良區(qū)域面積平均超過60%，而一般區(qū)域面積平均占比約25%，差和較差區(qū)域平均占比約15%，生態(tài)環(huán)境質量還有很大的提升空間；RSEI在空間上呈南高北低分布，時間上呈上升-下降-上升趨勢，導致區(qū)域生態(tài)環(huán)境質量整體下降的主要影響因子是植被覆蓋率和濕度的下降，2019年生態(tài)環(huán)境質量得到明顯改善，這與區(qū)域水系面積不斷提高和植被覆蓋總面積增加帶來的生態(tài)效應直接相關.從整體上來看，研究區(qū)生態(tài)環(huán)境質量變壞區(qū)域減少，好轉趨勢明顯，為區(qū)域生態(tài)綠色一體化發(fā)展打下了良好的基礎.

長三角； 遙感生態(tài)指數(shù)（RSEI）； 生態(tài)環(huán)境評價； 生態(tài)綠色一體化發(fā)展

0 引言

我國一體化發(fā)展的理論和實踐研究起步晚、規(guī)模小，且主要是由國家政府主導.長三角生態(tài)綠色一體化發(fā)展的提出是解決區(qū)域生態(tài)環(huán)境問題、踐行綠色發(fā)展的積極探索.2019年5月，中共中央、國務院出臺《長江三角洲區(qū)域一體化發(fā)展規(guī)劃綱要》，針對2025—2035年提出長三角生態(tài)綠色一體化發(fā)展的規(guī)劃目標，突出強調“一體化”和“高質量”兩個關鍵詞［1］.同年10月，國務院正式批復了《長三角生態(tài)綠色一體化發(fā)展示范區(qū)總體方案》，明確了一體化示范區(qū)和先行啟動區(qū)建立的目標和意義，至此，長三角生態(tài)綠色一體化發(fā)展取得了重大突破［2］.2020年6月，《長三角生態(tài)綠色一體化發(fā)展示范區(qū)國土空間總體規(guī)劃（2019—2035年）》形成規(guī)劃草案并開始公示，突出示范區(qū)生態(tài)綠色特征，構建“一心、兩廊、三鏈、四區(qū)”的生態(tài)格局.同年7月，《關于支持長三角生態(tài)綠色一體化發(fā)展示范區(qū)高質量發(fā)展的若干政策措施》印發(fā)，圍繞改革賦權、財政金融支持、用地保障等提出了22條具體政策措施，示范區(qū)建設由此步入快車道.長三角生態(tài)綠色一體化發(fā)展按照規(guī)劃方案穩(wěn)步推進，迄今為止已在經(jīng)濟、環(huán)境、教育、交通、醫(yī)療等多方面取得一定成效，但在規(guī)劃過程中，“區(qū)域瓶頸”和“制度障礙”仍不可避免［3］，需要及時根據(jù)發(fā)展狀況做出相應的改正和調整.因此，準確及時地掌握該區(qū)域的生態(tài)環(huán)境現(xiàn)狀，可為區(qū)域一體化發(fā)展管理制度創(chuàng)新提供數(shù)據(jù)支撐.

傳統(tǒng)的生態(tài)環(huán)境評價通常使用統(tǒng)計數(shù)據(jù)，并以行政區(qū)劃為基礎單元進行分析和比較.自1957年第一顆人造衛(wèi)星發(fā)射后，遙感技術迅速發(fā)展，憑借其實時、快速、大范圍的優(yōu)勢，在生態(tài)環(huán)境領域得到了廣泛的應用［4］.目前，利用遙感技術對長三角生態(tài)綠色一體化發(fā)展示范區(qū)的植被覆蓋情況已有研究報道［5］，但單一的遙感指標只能表征某一方面的生態(tài)特征，尚缺少對生態(tài)環(huán)境現(xiàn)狀較全面的評估研究.本文作者以長三角生態(tài)綠色一體化發(fā)展示范區(qū)先行啟動區(qū)為對象，選用了遙感生態(tài)指數(shù)（RSEI）［6］，根據(jù)區(qū)域生態(tài)情況，集成植被指數(shù)、濕度分量、地表溫度和建筑指數(shù)等評價指標，可以較為全面地評價該區(qū)域的生態(tài)環(huán)境質量.該方法數(shù)據(jù)均由遙感圖像分析所得，易于獲取，且不受人工干預，結果客觀可靠，同時也可以對城市生態(tài)質量進行定量評價和比較，便于實時監(jiān)測時空的動態(tài)變化.在不破行政隸屬的同時，突破行政邊界的限制，既能落實相關責任，又能做到真正的共商、共建、共管、共享，為長三角生態(tài)綠色一體化發(fā)展提供一定的理論依據(jù).

1 研究區(qū)概況和數(shù)據(jù)來源

1.1　研究區(qū)概況

長三角生態(tài)綠色一體化發(fā)展示范區(qū)包括上海市青浦區(qū)、江蘇省蘇州市吳江區(qū)和浙江省嘉興市嘉善縣，面積近2 300 km2.本文作者以先行啟動區(qū)為研究區(qū)，即青浦區(qū)金澤鎮(zhèn)和朱家角鎮(zhèn)、吳江區(qū)黎里鎮(zhèn)、嘉善縣西塘鎮(zhèn)和姚莊鎮(zhèn)［7］，約占整個示范區(qū)面積的30%（圖1）.先行啟動區(qū)是長三角高質量一體化發(fā)展的戰(zhàn)略先行區(qū)、全面深化改革系統(tǒng)集成的標桿區(qū)、新發(fā)展理念集中落實的樣板區(qū)［8］，它整合各方資源，率先將生態(tài)優(yōu)勢轉化為經(jīng)濟社會發(fā)展優(yōu)勢.評估先行啟動區(qū)的生態(tài)環(huán)境質量并了解其發(fā)展情況，對加快推進我國生態(tài)文明建設，深入探索生態(tài)綠色一體化發(fā)展的新模式具有重要意義.

圖1　長三角生態(tài)綠色一體化發(fā)展先行啟動區(qū)

1.2　數(shù)據(jù)來源

由于圖像處理過程中需要多波段合成，選用Landsat 8系列遙感影像，遙感數(shù)據(jù)來源于美國地質勘探局網(wǎng)站（https：//earthexplorer.usgs.gov/），下載了先行啟動區(qū)2013—2019年云量低于5%的遙感影像（表1）.氣候數(shù)據(jù)、耕地林地面積、建成區(qū)面積等統(tǒng)計數(shù)據(jù)均來自各市縣級統(tǒng)計年鑒.

表1　選用的遙感圖像

2 研究方法

RSEI在生態(tài)環(huán)境狀況指數(shù)基礎上改進而來［9-10］，包括綠度、濕度、干度、熱度等指標.由于水體的綠度、濕度、干度和溫度和陸地部分均有明顯差異，會影響模型最終分類，在研究過程中需先去除水體部分［11］.利用改進的歸一化水體指數(shù)（NDWI）計算水域面積，并去除研究區(qū)的大型湖泊以及水庫區(qū)域［12］：

NDWI=（green-mir1）/（green+mir1） （1）

其中，green和mir1分別表示綠光波段和中紅外波段1的光譜反射率.

綠度指標為研究區(qū)的植被分布情況，一般采用歸一化植被指數(shù)（DVI）來表示：

DVI=（nir-red）/（nir+red）， （2）

其中，nir及red分別表示近紅外波段和紅外波段的光譜反射率.

濕度（ET）與土壤的濕度和植被密切相關：

ET=1blue+2green+3red+4nir+5mir1+6mir2， （3）

其中，blue和mir2分別表示藍光波段和中紅外波段2的光譜反射率；1～6是傳感器參數(shù)，分別為0.151 1，0.197 3，0.328 3，0.340 7，-0.711 7和-0.455 9.

干度指標（DSI）主要用來衡量土壤的干化程度，包括裸露的土壤（如巖石、沙地、裸地等）和城區(qū)建設用地兩個部分［14］，由城市建筑指數(shù)（BI）和裸土指數(shù)（I）的平均值表示.DSI為［-1，1］，值越大，表示越干燥.

I=［（mir+red）-（nir+blue）］/［（mir+red）+（nir+blue）］， （4）

DSI=（I+BI）/2， （6）

熱度指標［14］由地表溫度（ST）表示，表達式為：

=2/ln［1/（×N+）+1］， （7）

ST=/［1+（/）ln］， （8）

其中，為傳感器處溫度值；1和2為定標參數(shù)；N為象元灰度值；和分別為紅外波段的增益值與偏置值；為紅外波段的中心波長；為地表比輻射率；=1.438×10-2mK.

為了方便各指標之間的比較，需將指標結果進行標準化處理，計算公式如下［15］：

Ii=（I-min）/（max-min）， （9）

其中，Ii為標準化處理后指標值；I為對應指標在像元處的值；max，min分別為對應指標的最大值和最小值.將標準化后的指標重新組合成一幅新的多波段影像并計算主成分：

SEI=（SEI0-SEI0-min）/（SEI0-max-SEI0-min）， （10）

SEI0=1-C1， （11）

其中，SEI為標準化處理后遙感生態(tài)指數(shù)值，其值范圍為［0，1］，越接近1代表生態(tài)環(huán)境質量越好；SEI0為像元處的原始生態(tài)指數(shù)值；SEI0-max，SEI0-min分別為原始生態(tài)指數(shù)最大值和最小值；C1為第一主成分載荷值.

3 結果與討論

3.1　先行啟動區(qū)生態(tài)環(huán)境質量總體變化趨勢

先行啟動區(qū)2013—2019年RSEI均值為0.71，生態(tài)環(huán)境質量整體較好.數(shù)值變化在一般水平范圍內波動，總體較為穩(wěn)定并呈上升-下降-上升的趨勢（圖2）.將RSEI值平均分為5個等級（優(yōu)，良，一般，較差，差）［16］，研究區(qū)生態(tài)環(huán)境質量主要集中在一般、良和優(yōu)，其中又以良所占面積比例最大，約為35%，而優(yōu)和一般各占25%左右，差和較差占比較少.

圖2　先行啟動區(qū)生態(tài)環(huán)境質量變化趨勢

生態(tài)環(huán)境界定為優(yōu)和良的區(qū)域主要集中于浙江省西塘和姚莊的大片耕地地區(qū)；生態(tài)環(huán)境質量為一般的區(qū)域主要分布在各區(qū)村鎮(zhèn)附近，包括少量耕地、城市綠化、城鎮(zhèn)基礎設施、未開發(fā)土地等；生態(tài)環(huán)境質量為差和較差的區(qū)域則主要分布在江蘇省黎里鎮(zhèn)，這里集中了較多的工業(yè)區(qū)，建筑密集，植被相對較少，導致其生態(tài)環(huán)境水平不高，此外還有一些未完全去除的水域，如圖3（a）所示.將5鎮(zhèn)RSEI均值從高到低排序，分別標記為1～5，2013，2017和2019年西塘生態(tài)質量最好，姚莊次之，黎里、金澤和朱家角三鎮(zhèn)生態(tài)質量較差；2015年金澤和朱家角生態(tài)質量最好，黎里、西塘、姚莊次之，如圖3（b）所示.

圖3　先行啟動區(qū)生態(tài)環(huán)境質量分布情況.（a） 整體分級；（b） 各鎮(zhèn)排序

為對研究區(qū)生態(tài)環(huán)境變化進行定量分析，將優(yōu)、良、一般、較差、差5個生態(tài)環(huán)境質量級別分別賦值為5、4、3、2、1，并對不同的年份進行疊加差值分析，將先行啟動區(qū)生態(tài)環(huán)境狀況變化程度分為3個類別：變差（級差：-4，-3，-2，-1）、不變（級差：0）、變好（級差：1，2，3，4），最終得到研究區(qū)2013—2019年生態(tài)環(huán)境質量變化程度圖（圖4）：2013—2019年先行啟動區(qū)RSEI指數(shù)呈波動變化，但變化幅度不大，主要集中在［-1，1］，保持不變的面積約為50%.

圖4　2013—2019年生態(tài)環(huán)境質量變化程度圖

2013—2015年研究區(qū)生態(tài)環(huán)境質量變差、變好和不變的面積分別為117.28，179.90和231.81 km2，生態(tài)環(huán)境質量呈微弱的上升趨勢，變好的區(qū)域主要集中在朱家角、金澤和黎里的東部地區(qū)，即環(huán)淀山湖流域；變差的區(qū)域主要為西塘和姚莊.2015—2017年研究區(qū)生態(tài)環(huán)境質量變差、變好和不變的面積分別為193.07，108.74和227.19 km2，生態(tài)環(huán)境質量有下降趨勢，盡管整體質量依舊保持在優(yōu)良等級，但朱家角、金澤等地區(qū)生態(tài)環(huán)境遭到一定程度的破壞.2017—2019年研究區(qū)生態(tài)環(huán)境質量變差、變好和不變的面積分別為70.26，187.34和271.40 km2，生態(tài)質量變壞區(qū)域大幅減少，好轉趨勢明顯，從圖4可以看出，紅色部分已零散分布在少數(shù)地區(qū).2018年，長三角一體化發(fā)展上升為國家戰(zhàn)略，并且正式進入全面施工期［17］，2019年國家明確提出長三角生態(tài)綠色一體化發(fā)展，先行啟動區(qū)作為最先開始實行綠色發(fā)展的地區(qū)，生態(tài)環(huán)境質量大幅提高，這說明長三角一體化發(fā)展戰(zhàn)略已開始在生態(tài)環(huán)境保護方面初見成效.

3.2　先行啟動區(qū)各生態(tài)環(huán)境因子變化趨勢

3.2.1區(qū)域植被變化趨勢

2013—2019年研究區(qū)NDVI均值先下降后上升.先行啟動區(qū)NDVI值較高的地區(qū)在淀山湖以東，而西部和南部NDVI值較低.5鎮(zhèn)中，NDVI均值總體上表現(xiàn)為：朱家角>金澤>姚莊>黎里，西塘的NDVI值在2013年位列第四，2015年下降到第五，2017和2019年上升至第三，如圖5（a）所示.研究區(qū)植被主要包括耕地和林地兩部分，2013—2019年耕地面積呈下降趨勢，變化比例分別為-19.69%，-10.26%和-9.16%；林地面積呈上升趨勢，變化比例分別為18.27%，4.45%和29.75%.2013—2017年耕地減少的面積大于林地增加的面積，2017—2019年林地增加的面積大于耕地減少的面積，與NDVI變化趨勢一致，如圖5（b）所示.這與水源地的保護政策有關，由于一體化示范區(qū)內各行政區(qū)近幾年重點實施防護林、生態(tài)廊道、濕地公園等一系列生態(tài)恢復工程的建設，加強了生態(tài)保護力度，實行了退耕還林、加大綠林地面積等政策，保護了當?shù)厣鷳B(tài)環(huán)境.

圖5 各鎮(zhèn)綠度年變化情況及原因.（a） NDVI年變化；（b） 耕地、林地面積年變化

3.2.2區(qū)域濕度變化趨勢

濕度主要和土壤濕度、植被面積、水系面積等因素有關.2013—2019年研究區(qū)WET均值呈下上升-下降-上升趨勢.先行啟動區(qū)WET南低北高；5鎮(zhèn)WET均值相差不大，金澤鎮(zhèn)濕度最高，其次為黎里鎮(zhèn)及朱家角鎮(zhèn)，除2017年外，姚莊和西塘均位列第四和第五，總體來說水系較多的地區(qū)濕度相對較大，如圖6（a）所示.研究區(qū)2015，2017和2019年年降水量變化分別為367.32，-382.90和193.23 mm，變化趨勢與WET一致，如圖6（b）所示.但由于降水量并非濕度的直接影響因素，WET指數(shù)變動幅度較小.

圖6　各鎮(zhèn)濕度年變化情況及原因：（a） WET年變化；（b） 年降水量變化

3.2.3區(qū)域干度變化趨勢

干度指數(shù)主要由裸土指數(shù)和建筑指數(shù)兩部分構成，與裸土面積和建筑面積有關，植被、水系等因素也會對其產(chǎn)生一定的影響.如圖7（a）所示，研究區(qū)NDSI總體上呈下降趨勢，且南高北低，這與WET相反.5鎮(zhèn)中，西塘鎮(zhèn)干度最高，其次為姚莊和黎里，最后為金澤和朱家角，2013，2015和2019年朱家角干度最低，2017年金澤干度最低.一般綠度和濕度越高，干度越低.2013—2019年研究區(qū)建筑施工面積和建成區(qū)面積呈上升趨勢，與NDSI趨勢完全相反，如圖7（b）所示.NDSI指數(shù)逐年減少主要受到裸土面積影響，長三角地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展迅猛，居民用地、道路交通用地等迅速增加，中心城區(qū)急速擴張，裸土面積大幅度減少，導致NDSI指數(shù)下降.

圖7　各鎮(zhèn)干度年變化情況及原因.（a） NDSI年變化；（b） 建筑施工、建成區(qū)面積年變化

3.2.4區(qū)域熱度變化趨勢

熱度為地表輻射溫度，一般情況下高于氣溫.如圖8所示，2013—2017年研究區(qū)LST均值呈先下降后上升趨勢.先行啟動區(qū)LST分布年變化較為明顯，除2015年朱家角LST位于第二名外，2013，2017和2019年西部和南部的西塘、姚莊、黎里等鎮(zhèn)LST相對較高，處于前三位.研究區(qū)年平均氣溫和年日照時數(shù)如圖8（b）所示.2013—2019年平均氣溫和日照均呈先下降后上升趨勢，與LST變化趨勢一致.2015，2017和2019年年平均氣溫變化分別為-0.48，0.7和0 ℃；年日照時數(shù)變化分別為-514.22，64.17和111.53 h.從年平均氣溫看，變化不是很明顯，但結合年日照強度后可以看出趨勢基本相符.此外，影響研究區(qū)地表溫度變化的還有地表濕度、土地類型、海拔高度、人口密度、工業(yè)發(fā)展程度及森林覆蓋度等因素.

圖8　各鎮(zhèn)熱度年變化情況及原因.（a） LST年變化；（b） 年平均氣溫、年日照時數(shù)變化

4　先行啟動區(qū)生態(tài)環(huán)境一體化發(fā)展建議

本文研究了十八大以來長三角生態(tài)綠色一體化先行啟動區(qū)的生態(tài)環(huán)境變化，實現(xiàn)了生態(tài)綠色一體化高效檢測，直觀全面地了解了先行啟動區(qū)生態(tài)環(huán)境現(xiàn)狀，量化了自然和人為環(huán)境，可為生態(tài)空間的合理管控提供參考.因地理條件、環(huán)境等影響因素的差異，先行啟動區(qū)在不同生態(tài)要素方面存在不同程度的短板和優(yōu)勢，需要有針對性地進行管理和規(guī)劃.

首先，在地理位置上，先行啟動區(qū)所涉及的“吳嘉青”3個區(qū)域處于長三角交界處，隸屬于3個不同的省市，區(qū)域瓶頸仍是一體化發(fā)展需要克服的主要困難.但該地區(qū)地理區(qū)域相連、資源稟賦相近、區(qū)域開發(fā)強度和密度基本相似.因此，需要各地建立好政府間的工作協(xié)調機制，統(tǒng)一環(huán)境監(jiān)測治理體系和標準，加強信息共享，建立天地空一體化的生態(tài)環(huán)境監(jiān)控體系，實現(xiàn)互助互惠，共同開發(fā)綠色生態(tài)產(chǎn)業(yè).

其次，先行啟動區(qū)包括了長三角重要的水源涵養(yǎng)地區(qū)和江南水鄉(xiāng)古鎮(zhèn)集聚地區(qū)，生態(tài)環(huán)境和生態(tài)文化資源優(yōu)勢明顯，蘊含著較大的生態(tài)經(jīng)濟發(fā)展空間.但同時，區(qū)域水系面積的增加對區(qū)域水環(huán)境質量的聯(lián)防聯(lián)控提出了更高的要求，加強區(qū)域農業(yè)面源污染和集散式排污的綜合管理和整治是加速區(qū)域高質量發(fā)展的重要途徑.接下來應當緊扣生態(tài)綠色一體化發(fā)展，通過各級“河長-湖長-林長”生態(tài)管理網(wǎng)絡聯(lián)動，保證先行啟動區(qū)水質安全.

最后，植被區(qū)域是提高先行啟動區(qū)整體環(huán)境質量的重要保障，包括林地、農田、濕地、草地以及住宅區(qū)內規(guī)劃的植被等均對環(huán)境改善有一定的積極影響.要想實現(xiàn)“生態(tài)優(yōu)先”的原則，首先需規(guī)劃好該區(qū)域內植被面積，探索可持續(xù)的生態(tài)保護機制，通過生態(tài)產(chǎn)品價值轉化實現(xiàn)區(qū)域發(fā)展.與此同時，隨著生態(tài)綠色一體化示范區(qū)建設的推進，先行啟動區(qū)生態(tài)環(huán)境狀況可能會發(fā)生顯著改變，定期對區(qū)域生態(tài)環(huán)境現(xiàn)狀進行整體分析，有助于驗證建設成效和優(yōu)化管理手段.

5 結論

本文作者基于Landsat 8遙感影像，以長三角生態(tài)綠色一體化先行啟動區(qū)為研究對象，借助RSEI模型，定量分析了先行啟動區(qū)2013—2019年的生態(tài)環(huán)境質量變化，得到如下結論：長三角先行啟動區(qū)生態(tài)環(huán)境質量較好，RSEI均值在0.7以上，研究區(qū)內RSEI南高北低.生態(tài)環(huán)境質量等級主要集中在優(yōu)、良和一般，總面積占比大于82%，生態(tài)環(huán)境質量為差和較差的區(qū)域占比較少.先行啟動區(qū)內RSEI呈上升-下降-上升趨勢，特別是近3年生態(tài)質量變壞區(qū)域逐漸減少，好轉趨勢明顯.其中，區(qū)域植被覆蓋率和降雨量減少是導致生態(tài)環(huán)境變差的主要原因，水域面積和植被覆蓋總面積的增加是改善當?shù)厣鷳B(tài)環(huán)境質量的主要因素.區(qū)域開發(fā)強度和密度相對較低，蘊含著較大的生態(tài)經(jīng)濟發(fā)展空間.

［1］ LIU X Y， HU J， SHEN A P. Study on the ecological and environmental management mechanism of the Yangtze River Delta ecological green integrated development demonstration area ［J］. China Development， 2019，19（6）：1-5.

［2］ LI Q. Proposal of the CPC Shanghai municipal committee on formulating the fourteenth five-year plan for national economic and social development of shanghai and the visionary goals for 2035 ［N］. Jiefang Daily， 2020-12-10（005）.

［3］ ZHANG Z A. New opportunities and challenges for the integrated development of the Yangtze River Delta ［J］. People’s Forum， 2021（11）：64-67.

［4］ CHEN P G， TONG C Z， NIE Y J， et al. Design and application of urban ecological environment monitoring and evaluation system based on RS and GIS technology ［J］. Journal of Donghua University of Science and Technology （Natural Science Edition）， 2015，38（3）：314-318.

［5］ LIU Y Y， ZENG P， ZHANG R， et al. Vegetation cover changes in the Yangtze River delta ecological green integrated development demonstration area from 1984-2019 based on GEE and BRT ［J］. Journal of Applied Ecology， 2021，32（3）：1-14.

［6］ XU H Q. Creation of urban remote sensing ecological index and its application ［J］. Journal of Ecology， 2013，33（24）：7853-7862.

［7］ ZHANG J Y. Evaluation of resource and environmental carrying capacity of Yangtze River Delta integration demonstration area under ecological green objectives ［J］. Low Carbon World， 2020，10（8）：1-3.

［8］ ZHU Z M. Advancing the synergistic development of industries in integrated demonstration zones ［J］. Zhejiang Economy，2019（22）：29-32.

［9］ WANG L C， JIAO L， LAI F B， et al. Evaluation of ecological changes in wetlands of Manas Lake， Xinjiang based on remote sensing ecological index ［J］. Journal of Ecology， 2019，39（8）：2963-2972.

［10］ WANG X H. Ecological impact assessment of roads in Tibetan areas based on remote sensing index ［D］. Tianjin： Tianjin Normal University， 2020.

［11］ NONG L P， WANG J L. Dynamic monitoring of ecological environment quality in Kunming based on RSEI model ［J］. Journal of Ecology， 2020，39（6）：2042-2050.

［12］ XU H Q. Extraction of water body information using modified normalized difference water index （MNDWI） ［J］. Journal of Remote Sensing， 2005（5）：589-595.

［13］ ZHU Z R. Evaluation of ecological environment quality in Nanchang City based on remote sensing ecological index （RSEI） ［D］. Hong Kong： Tung Wah University of Technology， 2017.

［14］ XU H Q. Remote sensing evaluation index of regional ecological environment change ［J］. China Environmental Science， 2013，33（5）：889-897.

［15］ HAO Y L， WANG Q J， CHEN Q L， et al. Research on spatial and temporal variation of ecological environment quality in forest and fruit special plantation areas of Kucha County based on RSEI ［J］. Xinjiang Geology， 2020，38（2）：257-261.

［16］ WU K R， GAO Q， WANG R H， et al. Ecological environment quality evaluation of Shijiazhuang based on RSEI model ［J］. Advances in Geophysics， 2021，36（3）：1-10.

［17］ LI Z Q， LIU H B. Regional cooperation on green development in the Yangtze River Delta： theory and practice ［J］. Business Economics， 2020，39（8）：48-55.

Analysis of ecological environment status in antecedent promoter region of green and integrated ecological development of the Yangtze River Delta

PENGQian， XUANRunhe， WULinfeng， SUNWeihua*

（School of Environmental and Geographical Sciences， Shanghai Normal University， Shanghai 200234， China）

A rapid grasp of the ecological environment quality and change trend has an important reference value for detection and management of regional ecological environment. Based on Landsat 8 remote sensing images from 2013 to 2019，the eco-green integration antecedent promoter region of Yangtze River Delta was taken as a research object. Ecological environment characteristics were studied by quantitative descriptive analysis with the help of the remote sensing ecological index（RSEI） model. Combined with climate data and statistical data，the ecological environment change in the study area was analyzed and evaluated. The results showed that the average RSEI was 0.71 and the ecological environment quality of research area from 2013 to 2019 was generally good. The RSEI values could be divided into five grades：bad，poor，general，good and excellent. Areas with good or excellent ecological environment quality exceeded 60% on average. However，the general regions accounted for 25%，which distributed near the districts and villages，and the poor and bad regions accounted for 15%. That meant there was still plenty of room for improvement in the ecological environment quality. In space，the data was higher in the south and lower in the north and in time it showed an upward-downward-upward trend. The main factors that led to the overall decline of regional ecological environment quality were the decline of vegetation coverage and humidity. In 2019，the ecological environment quality has been significantly improved，which was directly related to the ecological effect brought by continuous improvement of regional water system area and the increase of total vegetation cover. Generally speaking，the areas with deteriorating ecological quality were reduced and have an obvious improvement trend. It laid a good foundation for the development of eco-green integration.

Yangtze River Delta； remote sensing ecological index（RSEI）； ecological environmental assessment； green and integrated ecological development

10.3969/J.ISSN.1000-5137.2022.04.017

2022-06-22

彭 倩（1995—）， 女， 博士研究生， 主要從事區(qū)域可持續(xù)評價方面的研究. E-mail： 545972099@qq.com

孫偉華（1983—）， 男， 副教授， 主要從事水質科學與技術和區(qū)域可持續(xù)發(fā)展方面的研究. E-mail： swh@shnu.edu.cn

彭倩， 軒潤禾， 吳林峰， 等. 長三角生態(tài)綠色一體化發(fā)展先行啟動區(qū)生態(tài)環(huán)境現(xiàn)狀分析 ［J］.上海師范大學學報（自然科學版）， 2022，51（4）：517?525.

PENG Q， XUAN R H， WU L F， et al. Analysis of ecological environment status in antecedent promoter region of green and integrated ecological development of the Yangtze River Delta ［J］. Journal of Shanghai Normal University（Natural Sciences）， 2022，51（4）：517?525.

X 87； X 821

A

1000-5137（2022）04-0517-09

（責任編輯：包震宇）