近十年遂宁市生态环境状况动态评价

许肖云，廖运文，杨永安，胡艳丽，蒋红斌

(1.西华师范大学 a.化学化工学院，b.环境科学与工程学院，四川 南充 637009；2.遂宁生态环境监测中心站，四川 遂宁 629000)

生态环境质量是指一定时空范围内的生态环境状况，是对生态环境性质及其变化结果的评价，直接影响着人类的生存、生活与发展。对特定区域开展特定时间和空间内的生态环境状况评价，不仅能客观判定生态系统的实体性和生态演替的程度，还可找寻内在规律，预判生态环境质量的发展方向，具有十分重要的理论与实践意义[1-2]。目前，生态环境状况评价尚处于研究与探索阶段，多采用定性描述和定量分析相结合的方法，且多数定量方法含有人为的主观因素，再结合生态环境本身固有的复杂且多变特性，形成了多种评价生态环境状况的方法[3-5]。喻良和伊武军[6]利用层次分析法基本原理，以福州市为例建立了城市生态环境质量评价模型；李洪义等[7]利用神经网络方法对生态环境遥感本底值进行预测研究；潘倩等[8]研究了不同的解译数据对生态环境质量评价的影响，并探讨了数据应用的可靠性；陈涛和徐瑶[9]依托RS与GIS技术，利用主成分分析法，开展了四川省生态环境质量评价。

近年来，遂宁市经济发展迅速，城镇化进程加快，土地利用类型和环境质量均发生着变化，及时掌握其生态环境状况和评估生态环境变化与趋势，显得愈加重要和紧迫，截至目前，尚未有该项研究的报道。本文利用遥感卫星影像数据，对2010—2019年遂宁市土地利用情况和生态环境状况进行综合分析和动态评价，研究其生态环境状况、变化趋势和影响因素，科学、系统地评估近10年来在人类和自然影响下，遂宁市生态环境的状况及其变化规律，以期为当地政府和行业主管部门的科学决策、统筹谋划、合理开发等提供参考。

1 监测指标和评价方法

1.1 研究区域概况

遂宁市位于四川盆地的腹心和嘉陵江右岸一级支流涪江的中游，总面积5 300 km2，是成渝双城经济圈的区域性中心城市。地势西北高东南低，地形以丘陵为主，占总面积的70%，河谷、台阶地占25%。气候温和，降水较充沛，但时空分布不均，集中在夏秋季节，且年内变幅大，属于亚热带湿润季风气候[10-11]。

1.2 数据来源

2010—2011年遥感影像数据来源于美国陆地卫星Landsat 5 TM影像，以中高分辨率、光谱对绿色植被比较敏感、空间分辨率为30 m左右的影像为主；2012年遥感影像数据来自中国资源一号卫星ZY-1-02C数据，空间分辨率为10 m；2013—2017年遥感影像数据为美国陆地卫星Landsat 8影像，空间分辨率为15 m；2018—2019年遥感影像数据源为中国GF-1/2和ZY-3卫星遥感影像，空间分辨率分别为8 m和5.8 m。

大气降水数据来自遂宁市环境质量报告书[12-13]，污染源数据来自遂宁市第二次全国污染源普查公报[14]。土地利用相关数据以生态遥感影像为数据源，对遥感影像进行几何校正和拼接，根据地物光谱特征，采用人机交互遥感解译获得[15]。

1.3 解译精度计算

由于存在同物异谱或同谱异物的现象，为了提高解译结果的精度，一般采用外业调查方法。外业调查主要内容有境界权属、线状地物、地类图斑、零星地物等[16]。土地利用遥感数据解译精度主要对地类图斑进行分析，本文采用抽样法[17]和混淆矩阵法[18]，选取研究区域内的老池乡，并抽样480个图斑、12种地类进行外业调查，12种地类名称及编码为：水田(011)、旱地(013)、果园(021)、有林地(031)、灌木林(032)、公路用地(102)、农村道路(104)、河流水面(111)、坑塘水面(114)、建制镇(202)、村庄(203)、采矿用地(204)。利用外业调查数据和解译结果建立混淆矩阵来定量分析解译结果的精度。计算公式为：总体精度(Pr)=∑(Aij/A)×100%，各地类精度(Pi)=(Aij/Ai)×100%，式中，Aij为i地类判读正确的图斑数，A为样区总图斑数，Ai为i地类的图斑数。

1.4 生态环境状况指数计算

利用标准[19]规定的公式，分别计算生态环境状况指数(EI)，生物丰度指数、植被覆盖指数、水网密度指数、土地胁迫指数、污染负荷指数5个二级分指数和1个环境限制指数，公式中涉及的数据来自当年的统计年鉴、水资源公报和环境统计。为了使年际间各指数具有可比性，统一采用2019年的归一化系数，经平均处理后获得。

1.5 评价方法

按照文献[19]中的方法，评价2019年的生态环境状况。为保持数据间的可比性，依据标准[20]计算2011—2019年生态环境状况指数并评价生态环境状况年际间变化(△EI)，为了表述一致，将环境质量指数转化为污染负荷指数。年际间变化公式为：△EI= EIN-EI(N-1)，式中N为年份。

1.6 分级标准

根据文献[19]，将生态环境划分为5级：优(EI≥75)、良(55≤EI<75)、一般(35≤EI<55)、较差(20≤EI<35)和差(EI<20)。同时根据生态环境状况的变化和波动程度进行了分级，详见表1。

表1 生态环境状况变化及波动分级

2 结果与讨论

2.1 解译精度分析

遥感影像解译数据精度是准确评价生态环境状况的基础，利用混淆矩阵对480个抽样图斑、12种地类属性进行判读。根据表2数据可知，判读错误的地类主要集中在灌木林地和有林地、水田和旱田、公路用地和农村道路。灌木林地误判主要因其空间位置大多位于林地和旱地之间，地界限不易勾绘；旱地误判因研究区存在旱地与水田相邻情况，区分过渡带光谱存在一定困难，旱地吻合度较低，易发生相互误判；随着扶贫力度加大和推进，农村道路变化较大，道路的长度和质量均明显提高，外业调查时发现新增道路不断出现，使得农村道路在内业预判时容易误判。

表2 各地类属性判读混淆矩阵

计算所得总体精度为94.2%。可见，采用人机交互解译，地类属性总体判读精度较高。12种地类属性判读精度如表3所示，除村庄、公路用地和有林地的精度不足90.0%外，其余的9种地类均在90.0%以上，其中村庄较低是因其基数较小所致，其余两种是判读错误数量较多和基数相对较小共同导致。

表3 各地类属性判读精度

2.2 土地利用状况

根据土地的自然属性和利用情况，分为耕地、林地、草地、水域湿地、建筑用地和未利用地6种土地利用类型。通过2010和2019年生态遥感解译，对土地利用现状进行了分类统计，结果见表4。全市土地利用类型以耕地和林地为主，10年间其结构组成没有发生根本性变化。从面积变化绝对量分析，发生变化的主要是耕地、林地、水域湿地和建筑用地，其中耕地和水域湿地分别下降了35.02和11.95 km2，林地和建筑用地分别上升了31.79 km2和11.22 km2，其余土地类型也有变化，但变化面积不大。从面积变化率分析，草地和未利用地的变幅较大，前者下降了9.09%，后者上升了18.30%，这2类土地面积较小，导致变化率较高；水域湿地下降了8.23%，建筑用地和林地分别上升了6.66%和2.55%，耕地的变化幅度最小，不足1%。

表4 遂宁市土地类型利用变化情况

土地利用变化主要受人类活动、经济社会发展、产业布局、城乡规划、自然因素等因素的影响。耕地和林地面积的变化主要受制于退耕还林政策的执行程度；水域湿地面积变化主要受自然因素影响，同时也影响着未利用地的面积；影响建筑用地面积的因素有城镇化程度、人口数量和经济发展水平等[21]。在评价期间，遂宁市各土地利用类型变化总体来看，林地、建筑用地和未利用地的面积在增加，其余类型土地的面积在减小，主要原因可能是遂宁市退耕还林制度落实效果较明显、城镇化水平和经济发展加快、自然因素尤其大气降水变化幅度较大所致。遂宁市统计年鉴进一步佐证了这一结论，数据显示，近10年来遂宁市退耕还林累计达5 500余公顷，2019年的城镇化率、国民生产总值和大气降水量分别较2010年增加了34.24%、172.00%和8.31%[22-23]。

2.3 生态环境状况评价

2019年，遂宁市及各县(市、区)生态环境状况如表5所示：全市生物丰度指数为42.86、植被覆盖指数为86.56、水网密度指数为36.05、土地胁迫指数为20.97、污染负荷指数为0.20，同时，全市没有出现严重影响人居生产生活安全的生态破坏和环境污染的突发环境事件，没有生态环境状况的约束性指标(环境限制指数)，因此生态环境状况级别不需要进行限制和调节。综合计算得到遂宁市生态环境状况指数是63.88，级别为良。5个县(市、区)的生态环境状况指数级别也均为良，其中射洪市生态环境状况指数最高(67.49)，其次为蓬溪县(66.71)，最低的是船山区(57.96)，较射洪市低了14.1个百分点，其原因可能是船山区是遂宁市主城区，工业集中、城市化建设快、人口密集度高，导致生物栖息地和植被覆盖程度较其他县(市、区)低，土地质量遭受胁迫程度和环境污染程度最高。

表5 2019年遂宁市各县(市、区)生态环境状况

就生态环境状况二级分指数分析，射洪市生物丰度指数最高，其次是蓬溪县，均高于全市水平，船山区生物丰度指数最低。

植被覆盖指数方面，蓬溪县最高，其次是射洪市，均高于全市水平，船山区植被覆盖指数最低，原因是船山区是主城区，快速的城镇化建设不仅影响了生物的栖息和多样性，而且降低了植被覆盖率。

水网密度指数方面，蓬溪县最高，因其拥有全市最大湖泊赤城湖和遂宁市饮用水备用水源地黑龙凼水库，湖面分别达330万m2和77万m2，而且境内还有涪江左岸一级支流芝溪河，其长度为83 km，多年平均流量为5.2 m3·s-1。其次为射洪市，这是由于嘉陵江右岸最大一级支流涪江和涪江最大支流梓江从其流过，境内河长分别75 km和33 km，多年平均流量分别为429.0 m3·s-1和53.9 m3·s-1。安居区水网密度指数最低，主要原因是安居区主要河流白安河、蟠龙河、西眉河年水资源量均较小，水网密度相对低，其中西眉河长度为28 km，多年平均流量不足1.0 m3·s-1，单位平方公里的水资源量也是最低的，仅为26.89万m3。

土地胁迫指数方面，安居区最低，其原因是安居区成立最晚(2003年成立)，城区常住人口不足4万人，城镇化建设速度和规模最低；其次是设立于1997年的大英县，城区常住人口约10万人；土地胁迫指数最高是船山区，其主城区建设用地占比最高，土地胁迫率相对高。

污染负荷指数方面，安居区及蓬溪县均低于全市水平，船山区和射洪市污染负荷指数较高，主要原因是船山区和射洪市工业较发达，城镇人口较多，主要污染物排放量位居前两位，环境污染压力较大，环境承载力相对低。遂宁市第二次全国污染源普查[14]结果显示，船山区工业源数量占全市的比例最高，高达38.06%；其次是射洪市，为23.81%；安居区和蓬溪县的工业源占比排在最后2位，分别为12.39%和12.27%。

2.4 生态环境状况变化分析

2010—2019年生态环境状况指数及其年际变化量情况如图1所示：遂宁市近10年EI值分布在62.50～63.90，整体呈“W”型，表现出向好趋势，2013年生态环境状况最好，其EI值为63.90。△EI值变化幅度在-1.13～1.38，△EI值累计变化量为0.88，生态环境状况稳定，年际变化量呈平稳态势。就具体△EI值分析，2011—2012年、2016—2017年、2017—2018年，这3个时间段间生态环境状况略微有所变化，生态环境状况有所波动，其中2016—2017年△EI值为-1.13，略微变差；另外2个时间段略微变好，△EI值分别为1.00、1.38。剩余的6个时间段生态环境状况均无明显变化，生态环境状况稳定。

二级分指数年际变化量的分析结果显示(图2)：近10年来遂宁市生物丰度指数变化量累计上升3.96，2010—2017年较平稳，2019年增长显著。植被覆盖指数变化量累计下降2.04，主要由2017年贡献。水网密度指数变化量累积上升3.65，说明遂宁市水资源量在增加。水网密度指数与河流长度、水域面积和水资源量有关，用于反映评价区域水资源的丰富程度，其中河流长度比较固定，水域面积和水资源量与当地大气降水密切相关，降水量的年际变化直接影响着水网密度指数的变化程度[24]。结合图3可知，2011年和2017年水网密度指数变化量最小是由于这两年大气降水量最少所致。从图1、图2可以看出，导致2017生态环境状况指数明显下降的主要原因为植被覆盖指数变化量和水网密度指数变化量较低，其值分别为-3.14和-2.33。曾光明等[25]研究发现，湿地植被在夏季易被淹没，使NDVI下降，同时韩沁哲等[26]研究也表明，植被覆盖程度与水体面积密切相关，其程度与降水量呈现高度负相关。据统计，2017年5—8月大气降水量均显著高于2016年和2018年的同期，大气降水的显著增加使得2017年的植被覆盖程度下明显下降，使其在图2中位于峰谷。2017年大气降水量时间比较集中且总降水量少，使得植被覆盖指数和水网密度指数的变化量较低。对比图2中水网密度指数变化量与图3中大气降水量这2条曲线，发现它们的变化趋势不完全一致，这是由于全年的降水量是由单次降水量和降水频次共同决定的，以2013年为例，尽管该年的降水量最大，但其降水频次较少，且30%以上的降水量是“6·30”特大暴雨所贡献[27]，导致该年的水网密度指数变化量(-1.2)尚不及2012年(4.2)的大。

土地胁迫指数变化量累计上升了3.87，这说明在评价时间内遂宁市土地质量遭受胁迫的程度呈现加重态势。土地遭受胁迫的原因，可能是由于城镇化程度加快和建设用地快速增加导致土地大量开发所致，前文中的土地类型变化量和城镇化率增加量进一步证实了这一推测，这与陈楠等[21]研究湖北省的生态环境状况一致。

污染负荷指数整体累计下降0.20，这与遂宁市近年来加大污染源治理和散乱污整治分不开，仅从大气环境数据上分析，遂宁市近年来空气质量优良率逐渐提升，污染物浓度逐渐下降[28-29]，其中2019年的优良率达93.4%，可吸入颗粒物、细颗粒、二氧化硫、氮氧化物、一氧化碳和臭氧6项监测指标年均值都达到了《环境空气质量标准》(GB 3095—2012)的二级标准[30]，迈入环境空气质量达标城市行列。

2.5 相关性分析

为了进一步分析生态环境状况指数、生态环境状况变化值与各二级指数之间关系，借用SPSS 19.0软件进行了分析，其结果见表6。生态环境状况指数与土地胁迫指数、污染负荷指数呈显著负相关，与生物丰度指数、植被覆盖指数呈显著正相关，这一现象与沈阳市的情况一致[31]。

表6 遂宁市生态环境状况与各指数相关性

生态环境状况变化值与土地胁迫指数、污染负荷指数、植被覆盖指数呈负相关，与生物丰度指数、水网密度指数呈正相关，但相关性均不显著。

3 结 论

本文利用遂宁市2010—2019年的遥感影像数据，根据《生态环境状况评价技术规范(HJ 192—2015)》中生态环境状况指数计算和评价方法，采用了人机交互遥感解译和野外调查相结合的方法，首次研究了该市近10年来土地利用类型变化和生态环境状况。结果发现，选用的解译方法效果较好，总体精度为94.2%。土地类型以耕地和林地为主且整体稳定。遂宁市及其各县(市、区)生态环境状况级别均为良，评价期间生态环境状况虽略有波动但总体平稳，从5个二级分指数角度分析了各县(市、区)生态环境状况产生差异的原因，并借助SPSS 19.0软件，探讨了生态环境状况指数及其变化值与二级分指数之间的相关性。由于未能获得研究区域污染数据，未分析生态环境状况指数及其变化值与污染物排放量之间的相关性，在一定程度上影响了评价的完整性，有待进一步完善。

致谢：在生态遥感数据解译中，四川省生态环境监测总站周春兰给予指导和帮助，在此表示感谢！