本文摘要：摘要：未来城市发展更加需要依托城市群这一载体，区域生态环境的变化是其能否保持可持续发展的重要基
摘要：未来城市发展更加需要依托城市群这一载体，区域生态环境的变化是其能否保持可持续发展的重要基础。本研究基于2000年—2020年三期MODIS遥感数据，通过划分城市绿色空间及构建遥感生态指数RSEI模型，辅以趋势分析等方法，定量分析城市化背景下京津冀地区土地生态环境的时空动态变化和演变规律。结果表明：(1)京津冀地区主要绿色空间为中、高植被密度区并呈逐年增加的趋势。随着城市灰色空间以及人造绿色空间增加，转换为无植被覆盖区和低植被覆盖区的面积占13.58%;(2)植被密度整体呈上升趋势并可划分为个梯度，第一梯度为张家口、承德和保定个城市，占整个上升区的61%。植被密度减少的转换类型主要存在于较高城市化水平的城市;(3)研究区东部和南部生态状况改善明显，中西部、北部以及部分城市中心呈缓慢下降趋势。不同绿色空间生态指数发生正向转换时生态状况呈提升状态，发生负向转换时生态状况呈下降趋势，下降速率(0.0385/a)高于提升速率(0.0261/a)。研究结果可以为京津冀地区合理发展和科学治理绿色空间提供科学数据和理论依据，对区域经济、社会和环境的可持续协调发展具有实践意义。
关键词：城市绿色空间;RSEI;时空演变;城市化
1引言
中国被认为是目前城市化速度最快的发展中国家，城市人口数量庞大，能源消耗量及碳排放量仍处于“双上升”阶段[1]。中国城市人口在2016年已经相当于世界平均水平，达到57.35%;预计2030年将达到75%[2]。绿色可持续发展和生态文明建设已经成为我国城市化发展的主流，随着城镇化的迅速推进和城市用地的快速扩张，原有的城市绿色空间遭受大幅度的破坏，空间格局变化巨大。绿色空间作为城市评判生态环境的重要指标，被广泛化地认为一定程度上反映了该地区的自然条件和人类活动的变化。
20世纪后半期，国内外开始广泛开展人类活动与生态环境之间响应关系的定性与定量研究，并从单一角度、单一因子发展为多角度、多因子、多尺度的研究[35]。遥感技术因其快速、实时、长时序观测、覆盖范围广等优点被广泛应用[6,7]，通过遥感技术实现对城市化进程中土地生态环境动态监测分析，可以探索城市化建设与生态环境发展之间的同步性与关联性[8]，进而促进城市化进程中社会、经济与生态的健康可持续发展。
近30年来，京津冀地区在推进城乡经济社会高速发展的同时，遭遇了一系列资源环境问题和国土生态安全威胁，生态环境治理需求极为迫切[9,10]。随着国家的一系列有关生态环境保护政策的出台，京津冀地区也在迫切的给出相应措施，2015年批准实施《京津冀协同发展生态保护规划》，首次规定了京津冀地区生态环保红线，并规定了环境质量底线和资源消耗上线。
面对国家在京津冀地区部署的重大战略，客观并及时地对生态环境的动态变化实时监测，这不仅是对国家政策的支持，更是京津冀地区生态环境建设工作得以顺利开展的前提，是整个京津冀地区发展建设规划的迫切需求。本研究基于遥感生态指数(RSEI)以及城市绿色空间数据，对京津冀地区生态环境进行监测和评估，分析和研究城市化背景下该地区土地生态环境的时空动态变化和演变规律，可以为京津冀地区城市化更加合理的发展和科学治理绿色空间提供数据和依据，对区域经济、社会和环境的可持续协调发展具有重要意义。
2数据和方法
2.1研究区概况
京津冀地区包括北京、天津两个直辖市以及河北11个地级市，地处北纬36°05′42°40′，东经113°27′119°50′之间。该城市群位于华北平原北端，整体地势呈现出西北高东南低的地形特点，地貌类型多样包括平原、山地、丘陵等，西部有京北第一草原(坝上草原)、燕山和太行山山系，属温带大陆性季风气候。近年来，京津冀地区人口大量集中，人类活动的程度和范围不断扩大，城市建设用地不断扩张，经济增长快速。
2.2数据来源与处理
在本次研究所采用的卫星遥感影像是由美国国家航空航天局NASA的EOS/MODIS提供的，其中Modis数据类型包括：MOD09A1(8天最大反射率合成，空间分辨率500m)，MOD11A2(地表温度数据，空间分辨率1km)，MOD13A1(16天植被覆盖指数，空间分辨率500m)。影像数据时间跨度为2000年7月—2020年八月，七八月份是全年内植被覆盖度极高的月份，所下载的影像数据尽量挑选研究区域影像云量少，数据反映度最佳的。
2.3研究方法
2.3.1城市绿色空间定义
城市绿色空间(UrbanGreenspace,UGS)在景观学中的广义概念中是城市环境中所覆盖的任何一种植被[11]。随着对城市绿色空间研究的进一步发展，其研究区域主要指城市内部环境与周边环境所覆盖植被的区域，是城市中自然或者半自然的土地利用状态[12,13]。归一化植被指数(NDVI)可以很好地反映植物生长状态以及区域土地生态状况，特别是在受到人类活动扰动强烈的城市地区[14]。通过NDVI阈值划分，可以将城市的绿色空间划分为四个类型[15,16]：
1)无植被覆盖地表：主要为城市灰色空间，包括裸地、不透水面等;2)低植被密度区：主要为城市及周边的人造城市绿色空间如公园、道路防护林及荒草地、疏林地等;3)中植被密度区：主要为半自然城市绿色空间，如新造林地、植物园、城市社区林地、草地等;4)高植被密度区：包括自然城市绿色空间如森林、苗圃和连片的耕地等。
对照2000—2020年全球地表覆盖成果，选取研究区范围内的30m分辨率地表覆盖数据，叠加后进行随机采样，判断京津冀地区2000年、2010年和2020年个年份不同地表覆盖类型，最终得到表中用于划分绿色空间的NDVI阈值。根据不同植被密度分别设置像元编码无植被覆盖区、低植被密度区、中植被密度区、高植被密度区4];将研究期分为2000—2010、2010—2020及2000—2020三个阶段，前一时刻与后一时刻的像元编码以十位数和个位数的组合形式成为绿色空间变化的像元编码，因此得到京津冀地区城市绿色空间变化时空图谱。
2.3.2RSEI模型构建
遥感生态指数RESI，是反映被评价区域生态环境质量状况的一系列指数的综合评价方法，本文利用MODIS数据提取的是绿度(NDVI)、湿度(WET)、干度(NDSI)、热度(LST)这种生态因子来生成遥感生态指数[6,7,18]。
2.3.3空间生态变化趋势分析
采用一元线性回归分析模拟2000—2020年研究区每个栅格单元RSEI的变化趋势，该方法基于最小二乘法逐栅格拟合年像元值的斜率，可以综合反映其变化趋势。
3结果与讨论
3.1城市绿色空间时空演变分析
3.1.1城市绿色空间时间变化特征
京津冀地区主要绿色空间为中、高植被密度区并呈逐年增加的趋势，无植被覆盖区和低植被覆盖区呈现逐年递减趋势。通过对研究区土地植被密度进行统计，获得不同时段植被密度区的分布及其变化情况，2000年、2010年和2020年京津冀地区不同植被密度下的绿色空间分布。
研究区主要绿色空间为中、高植被密度区，分布在东北及东南地区。2000年中、高植被密度区占整个区域面积的比例为78.34%，中植被密度区为主要区域，占41.30%;到2010年中、高植被密度区的占比上升到86.41%，且高植被密度区呈现快速增长的趋势并超过中密度区达到57.33%;而2020年两个区域占整个地区的90.01%，中、高植被密度区的面积差距进一步加大，高植被密度区进一步增加至65.12%。
根据2002年—2020年的全国城乡建设统计年鉴，随着城市化的发展京津冀地区的城市建成区面积从2570.62km增加到4802.19km，本研究中无植被覆盖区和低植被密度区主要在水域、城市建设区及其周边区域，呈现出逐年递减的趋势，这一结果主要受到城市发展过程中对城市绿地的建设与保护的影响。
2000—2020年间研究区的绿色空间发生了不同程度的变化。中植被密度区向高植被密度区的转换面积占比最大，占总变化的54.92%，且在不同城市均为主要转换类型;其次为低植被密度向中、高植被密度转换，分别为18.80%和9.21%;而植被密度下降的主要类型为高植被密度向中植被密度转换和中植被密度向低植被密度转换，分别占总变化量的6.28%和4.43%;由其他密度类型中转为无植被覆盖区和低植被覆盖区的比例为9.15%，这部分转换量主要受城市扩张过程中灰色空间及人造绿色空间产生的影响，主要集中在中部、东部及东南地区。
分阶段来看，2000—2010年间植被密度有所改善的区域主要分布在张家口、承德、天津、沧州等地，2010—2020年植被密度有所改善的地区主要为西北部——张家口、承德、石家庄和保定及北京、天津的城市中心地带;植被密度减少的空间分布在2000—2010主要为保定、石家庄、邢台和邯郸及北京、天津的城市中心地带，2010—2020主要为东部和东南地区，尤其是沿海城市。
20年的时间里研究区的植被密度整体呈上升趋势，表统计了研究区不同阶段中各个城市植被密度提升的面积，结果表示2000—2010阶段和2010—2020阶段不同城市的植被密度有提升也有下降，结合图所反映京津冀不同城市绿色空间转换的主要类型统计结果，可以将研究区划分为个变化梯度，第一梯度为张家口、承德和保定个城市，占整个上升区的61%，第二梯度为北京、天津、石家庄、唐山和沧州，第三梯度为秦皇岛、邯郸、邢台、廊坊和衡水。张家口和承德位于京津冀地区的西北部与保定的北部地区一起承担着区域的水源涵养与水土保持功能，通过太行山绿化、北方防沙带等工程，使得公益林和天然林得到很好保护与修复。
北京、天津、石家庄、唐山等城市作为城市化程度较高地区，植被密度改善的区域相对集中在城市中心，这类城市更加注重已有的绿色空间的建设和保护;东部天津、沧州沿海地区受滨海湿地生态修复和退化林修复工程的影响，临海地区的植被密度改善明显，主要为无植被覆盖区向中植被密度区转化及低植被密度区向高植被密度区转化。衡水、邯郸、邢台等城市位于华北农业生态区，植被受人类活动如农作物的夏收和秋收等影响会呈现植被密度变化的波动，但整体表现比较平稳，城市的西部、北部区域植被密度呈逐年递增的趋势。在两种主要植被密度减少的转换类型中，各个城市所占的比例主要为较高城市化水平的城市如北京、天津、石家庄、唐山等。
3.2京津冀地区生态环境质量综合评价
2000年、2010年以及2020年第一主成分的贡献率均在90%上，包含了项指标中多数与生态环境质量相关的主要信息，可以用于分析研究区生态环境质量。研究区的生态状况总体呈上升趋势，其SEI均值由2000年的0.4109上升至2020年的0.6845，上升了66.59%，反映京津冀地区整体生态环境得到改善，其中2000—2010年RSEI改善速率为0.0143/a，2010—2020年间为0.0131/a。为反映2000—2020年京津冀地区RSEI的空间分布情况，将RSEI值划分为个等级，每个等级间隔0.2，分别代表生态状况差[0,0.2]，较差(0.2,0.4]，中等(0.4,0.6]，良(0.6,0.8]和优(0.8,1]。
2000年生态状况高值区主要分布在北京、承德、唐山、廊坊、保定等地，RSEI>0.6的区域占比为29.58%;2010年生态状况高值区在2000年的基础上向周边扩大，主要为区域的东部和南部，以及承德和张家口的南部地区，RSEI>0.6的区域占比为60.74%;2020年生态指数高值区主要分布在地区的东部和南部，面积占比较2010年有所减少，RSEI>0.6的区域占比为49.38%。京津冀地区的生态指数中等及以下的区域总体来看呈逐渐减少的趋势，2000年、2010年和2020年分别占比为70.42%、39.26%和50.62%，空间分布从环中心区域发展为主要集中在北部、西北山区及北京、天津等城市中心。
为进一步分析京津冀RSEI的空间变化，基于一元线性回归模型，在像元尺度上进一步分析了20年来该值的变化趋势，并将RSEI的变化趋势分为快速下降区(slope≤0.1)、缓慢下降区(0.1
3.3不同绿色空间遥感生态指数变化分析
2000—2020年不同绿色空间生态指数呈现波动变化，2000—2010年间整体呈上升趋势，2010—2020年间为下降趋势。无植被覆盖区2020年RSEI值达到近20年最低，有植被覆盖的城市绿色空间的RSEI均值为0.40.65之间。低植被密度区生态指数在2020年达到最低，中植被密度区2010年生态指数最高，2020年与2000年生态状况基本持平;高植被密度区面积逐年增加，其生态状况总体呈上升趋势，2020年与2010年区域生态状况均处于良好等级。对其中主要绿色空间变化区域的生态状况进行统计可知，2000年至2020年绿色空间无变化区域以及各正向转换的变化区域RSEI均值平均增加了10.19%，增加速率为0.0261/a;各负向转换的变化区域RSEI均值平均减少了12.59%，减少速率为0.0385/a。
4结论
京津冀地区作为北方的重要经济区，人类活动强烈，城市扩张在很长一段时期都将是该城市群发展的主要趋势[21]，生态环境的变化是其能否保持可持续发展的重要基础。本文基于不同植被密度划分城市绿色空间，并分析京津冀地区绿色空间的时空变化，运用MODIS数据通过主成分分析构建遥感生态指数，对京津冀地区20年的生态环境状况时空变化特征进行分析。
结论如下：
(1)总体来看，京津冀地区城市绿色空间分布表现为从西北部、南部的平原区向北部丘陵区逐渐增加的趋势，特别是燕山山脉和太行山脉地区，以森林植被类型为主，受人类活动影响较小，植被质量常年较好。以城市灰色空间和人造绿色空间为主的无植被覆盖区域和低植被密度区呈现逐年递减的趋势，向高植被密度区的转换在不同城市均为主要转换类型，而不同城市的变化仍存在差异。
(2)研究区的植被密度整体呈上升趋势并可划分为个梯度，第一梯度为张家口、承德和保定个城市，占整个上升区的61%，通过推进太行山绿化、北方防沙带建设等系列绿化工程，使得西北部地区植被提升程度明显。在城市化较高的城市如北京、天津、石家庄、唐山等地，其城市中心植被密度等级上升的面积逐年增加，环城区域的植被密度等级则在下降，这类城市更加注重已有的绿色空间的建设与保护，这与赵安周等人在进行研究区的不透水表面覆盖率的相关研究中得出的结论相近[2。
(3)京津冀地区RSEI等级主要为良好和中等，生态改善状况地区存在显著差异，区域的东部和南部生态状况改善明显，中西部、北部以及部分城市中心呈缓慢下降趋势。
(4)研究期内不同植被密度空间转换会对生态指数的变化产生影响，总体来说，植被密度较低一级的绿色空间向较高密度绿色空间转换其生态状况整体呈提升状态，在转换为高植被密度的区域尤为明显;较高密度绿色空间转向较低密度绿色空间其生态状况整体呈下降趋势，且下降速率要高于生态状况处于提升状态时的速率。
(5)区域生态状况是自然、经济和社会多项活动综合影响的结果，即使SEI模型综合考虑了四种因素，仍然要进一步考虑自然条件如高程、气候，农业种植结构，产业结构等对区域生态的影响。在今后的研究中可以在此基础上结合典型区域，根据区域特点分析城市发展中的自然因素和人类活动对于土地生态所产生的影响及耦合关系。
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作者：孙琦1,2，陈宇灿3，鲁峻铭1，赵玉玲
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