区域土地生态因子遥感监测—以京津冀城市群和北方农牧交错区为例

李金鹿 王琳 郝继坤

（河北省国土资源利用规划院，石家庄，050051）

技术应用

区域土地生态因子遥感监测—以京津冀城市群和北方农牧交错区为例

李金鹿 王琳 郝继坤

（河北省国土资源利用规划院，石家庄，050051）

面向业务化区域土地生态评估的需求，基于全国土地利用现状调查基础和遥感技术现状，考虑城市建成区和区域整体的差异，本文提出一套区域土地生态因子体系。基于该指标体系，对京津冀城市群和北方农牧交错区两个典型的区域的2010年和2015年的土地生态状况进行了评估。评估结果能够正确反映两个研究区的生态状况和变化趋势的差异，初步验证了本文提出的区域土地生态因子体系的科学性，以及在全国土地利用现状调查工作基础上的高效率开展土地生态评估的可行性。

区域土地生态因子；全国土地利用现状调查；遥感；京津冀城市群；北方农牧交错区

一、引言

社会经济的飞速发展，人们对土地资源开发利用的强度越来越大。土地资源的高强度利用，为社会发展带来了巨大的经济效益，同时诸如水土流失、土地污染、土地沙漠化等土地生态环境问题也越来越严重【曹志平，2001】。因此，开展土地生态状况调查监测与评估，加强土地生态功能保护，增强生态环境现状的监测和管理力度，为区域经济开发和环境保护提供科学依据和决策支持，是促进地区经济和环境的和谐发展的必然要求。

随着遥感技术的发展和《全国生态环境十年变化（2000-2010）遥感调查与评估》专项及相关研究的开展，遥感在区域生态评价得到了越来越广泛的应用，已经成为区域生态监测和评价中不可缺少的技术手段【欧阳志云等，2014】。

十八届三中全会提出的“深化生态文明体制改革”理念，更加强调生态文明建设的重要性，区域土地生态监测和评估工作将常态化和业务化。尽管目前就如何利用遥感评价区域生态已经进行了研究性工作【欧阳志云等，2016；宋慧敏和薛亮，2016；陈强等，2015；罗春等，2014；滕明君等，2014】，但如何基于已有的技术手段和成果，规范、高效，且以较低成本开展区域土地生态监测和评估的业务工作，是目前亟需解决的关键问题。

植被状况和土地利用类型是进行区域生态评估的核心数据。目前在植被方面，利用遥感获取植被指数，定量反演植被覆盖度、叶面积指数等参量，评估植被覆盖和生长状况的技术基本成熟，影像数据也有了一定保障。在土地利用分类方面，我国定期开展的全国土地调查土地分类，并且每年更新全国土地利用现状变更调查数据。这些数据为我国区域土地生态监测和评估业务的开展提供了坚实的基础。本文将探讨如何基于上述数据构建区域土地生态因子，并以京津冀城市群和北方农牧交错区为例验证其可行性。

二、区域土地生态因子

面向业务化运行的，指定基于遥感技术的区域土地生态因子的指标体系需要同时考虑三个方面的需求和约束：1）能够反映区域的重点土地生态问题；2）有足够的遥感数据支撑，并且信息提取的技术方法成熟；3）尽量与现有的业务相结合，提高效率，降低成本。

由于城市建成区与整个地区的生态问题的关注重点有所不同，因此需要在两个尺度，从不同的侧面评价区域土地生态。城市建成区的生态环境与人居密切相关，此外人工建设的非透水面对城市的水、热循环有重要的影响【徐永明和刘勇洪，2013】，因此本文提出三类城市建成区的土地生态指标：建成区面积及分布、非渗透地表面积及分布、人居生态环境。

在区域整体上，不同的土地利用类别很大程度上能够反映出人类活动对区域生态的影响。植被分布和生长状况对环境的变化响应敏感，并且提供关键生态服务功能。耕地是一种特殊的人工植被，不仅关系到国家的粮食安全，而且对区域生态环境有重要影响。因此本文提出四类区域整体的土地生态指标：各土地利用类型面积与分布、植被状况及生态服务功能、耕地数量和质量、耕地潜力及风险。

第二次全国土地调查将土地利用现状分为12类：耕地、园地、林地、草地、商服用地、工矿仓储用地、住宅用地、公共管理与公共服务用地、特殊用地、交通运输用地、水利及水利设施用地，以及其他土地。目前在现有的相关土地调查业务的支撑下，上述土地利用现状数据每年更新。全国土地调查的分类体系，在很大程度上能够满足城市建成区与整个区域的土地生态评估所需要的土地利用信息。至于植被生长信息，目前遥感已经有足够的数据和成熟的方法能够提供植被覆盖范围和生长状况的信息，在较大尺度甚至有成熟的遥感定量反演产品。

基于上述考虑，面向业务化生态评估的需求，立足全国土地调查工作的基础和遥感技术现状，本文提出如下27个区域土地生态因子（表1）。

三、研究区

3.1 京津冀城市群

京津冀城市群位于11304E～11953E，3601 N～4237N，包括北京市、天津市和河北省3个省市，北京市、天津市以及河北省11个地级市，共计164个县级行政单位，土地总面积21.6万km2。该区地势由西北向东南倾斜，地貌类型多样，西部有坝上高原、燕山和太行山地，中部和东南部有广阔的山麓平原、低平原和滨海平原。该区属于典型的温带半湿润半干旱大陆性气候，降水量自东南向西北递减。区域土地利用类型也呈现自东南种植业用地向西北林牧业用地过渡的空间格局。该区面临的主要生态问题有水资源短缺，太行山、燕山土壤侵蚀和坝上高原荒漠化加剧，平原洼淀萎缩及消失，海岸及河口生态系统退化等。

3.2 北方农牧交错区

北方农牧交错区位于10320E～12351E，3327 N～4801N，主要分布于降水量300～450mm，干燥度1～2的内蒙古南缘和长城沿线。北方农牧交错区呈条带状分布，跨越黑龙江省、吉林省、辽宁省、北京市、河北省、山西省、陕西省、甘肃省、宁夏回族自治区、内蒙古自治区等10个省（自治区、直辖市），占地面积16.8万km2。

北方农牧交错区受自然不利因素、人为活动、沙漠化、现代农牧交错带错位和经济地理等因素的影响，致使该区域的生态环境恶化，主要体现为沙漠化急剧发展、可利用土地资源锐减；草地退化、沙化、盐渍化严重，承载力下降。

四、数据与提取方法

如表1所示，除了建成区总面积及空间分布、耕地灌溉保证率、耕地后备资源数量及分布和后备耕地资源立地条件等4个因子之外，其它23个因子均基于遥感数据计算。由于全国土地利用现状调查的保密性，本文的结果是基于遥感数据独立提取出来的。其中区域整体的植被状况及生态服务功能5个因子采用MODIS的数据产品，其它14个因子均基于Landsat系列的遥感影像数据进行目视解译。耕地数量质量特征中的4个指标是在目视解译结果的基础上通过如下方法计算得到。

耕地集中连片度（破碎度）采用斑块密度（PD）和斑块平均面积（MPS）表征耕地破碎度。其中PD是指100公顷单位耕地面积所具有的斑块个数，能够反映区域耕地空间结构的复杂程度及人类活动对景观的干扰程度。值越大，单位面积耕地含有的斑块个数越多、平均斑块面积越小，破碎化程度就越高。斑块平均面积（MPS）是指在斑块级别上等于某一斑块类型的总面积除以该类型的斑块数目，单位为个/公顷（ha）。在景观结构分析中，一般认为MPS值越小的斑块类型越破碎。

农田防护林网密度采用如下方法估算：对耕地作200米缓冲区，提取缓冲区范围与相交的林地，该部分林地视为农田防护林，该部分林地面积占总耕地面积的比值即为农田防护林网密度。河网密度定义为河流水面面积与耕地面积的比值。农田道路通达性定义为与耕地相连通的交通用地的面积与耕地面积的比值。

五、结果分析

5.1 城市建成区

5.1.1 非渗透地表

京津冀城市群建成区的非渗透地表的比例显著大于北方农牧交错区建成区。其中，京津冀城市群建成区人工建筑用地占比超过25%，而北方农牧交错区不足8%；京津冀城市群建成区的道路用地占比约4%，而北方农牧交错区不足1%。2015年北方农牧交错区的人工建筑用地占比相对2010年上升约1.2%，京津冀城市群的变化不显著。两个区域建成区的非渗透地表的差异与两者的城市化水平的差距吻合。

下图2和图3为京津冀城市群和北方农牧交错区2010年和2015年度城市建成区地表覆被状况：

5.1.2 人居生态环境

京津冀城市群和北方农牧交错区的建成区中植被占比均最高，分别超过60%和80%。2015年植被占比相对2010年京津冀城市群建成区上升约1.5%，而北方农牧交错区建成区则下降了约1.5%，在一定程度上说明前者的生态在改善，而后者在退化。研究中获取的Landsat影像有限，影像之间的季相可对比性不够，因此不能从植被指数和覆盖度方面进行可靠的分析和比较。

京津冀城市群建成区水体占比比北方农牧交错区建成区高1%，这表明前者的水资源状况略好于后者，这与两个区的所处地带水分条件差异相符。此外，两个区的建成区的水体占比均下降了大约0.5%，这说明两者的湿地和水资源都可能在退化。

5.2 区域整体

5.2.1 土地利用类型

京津冀城市群的建设用地和交通用地的比例明显高于北方农牧交错区，反映出了两个区的城市化水平的差距。京津冀城市群的耕地比例略高于北方农牧交错区，但草地显著低于北方农牧交错区，反映京津冀城市群以农业为主，而北方农牧交错区农牧并重。水利和水利设施用地的占比京津冀城市群高于北方农牧交错区约0.5%，说明前者的水利条件略好于后者。

相对2010年，2015年京津冀城市群的耕地占比下降2.38%，林地占比上升1.72%，这可能与退耕还林有关，说明生态环境有所改善。2015年北方农牧交错区耕地占比下降0.45%，林地占比下降0.35%，但草地占比上升0.99%，说明北方农牧交错区草地在恢复。下图5和图6是京津冀城市群和北方农牧交错区2010年及2015年区域整体土地利用现状分布图：

5.2.2 耕地

如表2所示，两个研究区的耕地集中连片度均上升，破碎度均下降，且北方农牧交错区的变化幅度大于京津冀城市群。北方农牧交错区的农田防护林网密度显著升高，京津冀城市群却明显下降，由于时间跨度短，防护林密度变化不可能如此大。此外，农田道路通达性两个区都大幅下降。这两个指标的变化可能与耕地集中连片度上升有关。两个研究区河网密度相当，但是北方农牧交错区2015年明显下降，这可能与2015年该区域的干旱有关。

5.2.3 植被状况及生态服务功能

植被指数与绿度

由于MODIS相关产品2015年存在较多异常值，因此本文只分析两个区2010年植被指数与绿度的年度变化规律。津冀城市群和北方农牧交错区的植被指数（NDVI）和绿度（GDVI）年变化曲线均单峰形态，先升后降，最高值集中在7～9月。京津冀城市群的NDVI和GDVI均略高于北方农牧交错区，说明京津冀城市群的植被长势较好（图7、8）。

植被覆盖度

根据NDVI和GDVI的分析可以看出8月份的NDVI值较高，植被生长茂盛，可以代表全年的植被生长状况，因此本部分中基于8月份植被覆盖度反演结果分析2个区域两年的植被覆盖度变化情况，并对计算的结果采用等间距重分类为5级，即低（0～20%），较低（20%～40%），中等（40%～60%），较高（60%～80%），高（80%～100%）。

京津冀城市群高植被覆盖度区域占比高达60%以上，这部分区域可能对应着该区的耕地和林地，同时也反映了该区林地的植被覆盖度较好，防水土流失能力较强。北方农牧交错区的主要为高、较高和中等植被覆盖度区，且三者比重相当，可能对应着林地、耕地和草地。总体而言北方农牧交错区的植被覆盖度较京津冀城市群差，这与两区的植被状况相符。在北方农牧交错区高植被覆盖度区下降，较高植被覆盖度区上升，可能与2015年的干旱有关。

叶面积指数

本文基于MODISLAI 8天时间分辨率的产品合成月平均LAI。由于2010年部分LAI数据缺失，因此本文仅分析2015年LAI数据。如图10所示，京津冀城市群和北方农牧交错区LAI月均值的变化曲线形态类似，均呈现出先升后降的趋势，其中在7～8月时间段内LAI达到最大值，说明两个区域植被的季节变化规律基本一致。两个地区的LAI均值有较大的差异，京津冀城市群的LAI月均值显著高于北方农牧交错区，这是可能是由于北方农牧交错区的植被覆盖以草本植物为主，而京津冀城市群的植被覆盖以耕地和林地较多。

生物量

本文以净初级生产力NPP数据代替生物量。由于MODIS数据官网提供的2015年NPP数据有限，因此本文仅以2010年NPP分析2个研究区的生物量。如表3所示，尽管由于面积较小，京津冀城市群的总生物量仅为北方农牧交错区约60%，但是单位面积生物量却是后者的1.8倍，这与京津冀城市群水、热条件优于北方农牧交错区的情况相符。

六、结论

本文面向业务化区域土地生态评估的需求，基于全国土地利用现状调查基础和遥感技术现状，提出了一套区域土地生态因子体系。基于该指标体系，在城市建成区尺度包含非渗透地表和人居生态环境，在区域整体尺度包含土地利用类型、耕地数量和质量，以及植被状况及生态服务功能等关键土地生态信息。基于该指标体系，对京津冀城市群和北方农牧交错区两个典型的区域的2010年和2015年的土地生态状况进行了评估。本文没有采用全国土地利用现状调查结果，遥感影像人工判读和定量反演结果在精度有一定局限性。但评估结果依然能够正确反映两个研究区的生态状况和变化趋势的差异，初步验证了本文提出的区域土地生态因子体系的科学性，也说明在全国土地利用现状调查工作基础上的高效率开展的可行性。

今后可以在本文提出的土地生态因子的基础上进一步完善，例如增加可以反映土壤状况的因子，并土地生态因子与生态环境评价模型【薛惠敏等，2016】，从而实现区域土地生态定量综合评估。

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