中国北方地区生态环境质量时空变化及其对气候变化与人类活动的响应
王宇白1
1. 南京工业大学测绘科学与技术学院，江苏 南京 211816;
2. 三亚学院国际酒店管理学院，海南 三亚 572022;
3. 美国爱荷华州立大学地质与大气科学系，埃姆斯 50011;
4. 北京理工大学前沿交叉研究院, 北京 100081;
5. 浙江省气象中心，浙江 杭州 310017;
6. 三亚学院翟明国院士工作站，海南 三亚 572022;
7. 中国地质大学(武汉)地理与信息工程学院，湖北 武汉 430074;
8. 北京师范大学遥感科学国家重点实验室，北京 100875
基金项目：浙江省气象局2021年度科技计划(2021YB07)；浙江省自然科学基金青年基金(LQ21D060001)；风云卫星先行计划(FY-APP-2021.0105)；浙江省静止卫星林火监测系统项目；中国气象局创新发展专项(CXFZ2022J040)
关键词：生态环境质量 CHEQ 气候变化 人类活动 中国北方
引文格式：王宇白, 耿佳, 周宇宇, 等. 中国北方地区生态环境质量时空变化及其对气候变化与人类活动的响应[J]. 测绘通 ，2022(8)：14-21,35. DOI:
10.13474/j.cnki.11-2246.2022.0226.
摘要
正文
生态环境是人类活动的重要物质基础，对人类的生产、生活具有重要意义[1]。自21世纪以来，随着人口的快速增长及城市的不断扩张，生态环境问题日益突出[2]。中国近几十年的城市化速率是世界同期平均水平的两倍，但同时也面临着严重的生态环境问题，如生物多样性丧失、水土流失、自然灾害频发等[3]。在《生物多样性公约》缔约方大会第十五次会议上，联合国各成员一致认为全力推进全球生态文明建设，强调尊重自然、顺应自然和保护自然，对实现“人与自然和谐共生”的美好愿景具有重要意义[4]。
作为典型的气候变化敏感区与生态环境脆弱区，中国北方地区近几十年的生态环境受到了气候变化与人类活动的剧烈影响。研究表明，近50年来，北方地区的平均气温呈显著上升趋势，而年降水量则明显减少，干旱区不断扩大，给地区的生物多样性与人居环境带来了巨大威胁[5]。另外，以北京、天津为首的京津冀城市群的快速发展促进了城市的大规模扩张，严重影响着地区的生态系统服务[6]。因此，迫切需要科学的手段揭示北方地区生态环境质量对气候变化与人类活动的响应机制，从而为政府部门制定普适性的地区发展战略提供科学参考，缓解未来城市化加速发展及可能的气候变化带来的潜在生态风险。
近些年，遥感技术的快速发展，极大地推动了大尺度的生态环境质量监测研究[7]。如文献[8]提出了一种基于遥感的生态指数(remote sensing ecological index，RSEI)，RSEI耦合绿度、湿度、热度、干度4个指标，并采用主成分分析法进行指标定权，避免了人为定权的不确定性。然而，针对某些特定区域的研究发现，RSEI的评价指标不能满足研究区内主导的生态系统服务因素，且RSEI仅利用第一主成分，无法确保大部分信息的合理使用。因此，学者们根据研究区域的生态系统特征，对RSEI进行了改进。如文献[9]针对露天矿区构建了基于移动窗口模型的改进RSEI(MW-RSEI)，获得了更准确的露天矿特征细节。文献[10]将干旱区的绿度指数、盐度指数、湿度指数、热度指数、土地退化指数相结合，构建了干旱区的大尺度干旱遥感生态指数(ARSEI)，对咸海流域进行了生态环境质量动态监测。综上，虽然不同学者针对各自研究区独有的生态系统特征对生态环境指数进行了改进，但均未对模型的适用性进行综合评价。
研究区域为中国北方地区(秦岭、淮河以北)的13个省、自治区和直辖市[12]。在生态系统方面，中国北方地区地物覆盖类型丰富，如位于新疆中部的塔克拉玛干沙漠(中国面积最大的沙漠)、位于内蒙古高原的呼伦贝尔大草原(中国面积最大的草原)等。整体而言，中国北方地区的植被覆盖度呈东多西低、南北多中部少的分布状况[13]。
1.2 数据源及处理
表 1 数据源详细说明
表选项
2 研究方法2.1 人类活动评价
2.2 Theil-Sen Median趋势分析和Mann-Kendall检验
Theil-Sen Median趋势分析是一种稳健的非参数统计的趋势计算方法[17]。利用其分析像元尺度的北方地区2001—2018年CHEQ的时空变化趋势，公式为
(1)
式中，β为CHEQ变化趋势；CHEQj为第j年的CHEQ值；CHEQi为第i年的CHEQ值。若β>0，表明18年来生态环境质量在提高或改善；若β< 0，表明生态环境质量在降低或恶化。
Mann-Kendall检验是一种基于秩的非参数检验方法，能够检验线性或非线性趋势[18-19]。利用其对CHEQ变化趋势进行显著性检验，统计值S与标准化检验统计值ZMK公式分别为
(2)
(3)
(4)
(5)
2.3 变异系数分析
利用变异系数分析法衡量年际CHEQ的离散程度[20]，公式为
(6)
式中，CV为CHEQ值的变异系数；CHEQ为中国北方地区2001—2018年的平均CHEQ。
2.4 偏相关分析
利用逐像元的偏相关分析法分析了CHEQ与气温、降雨、夜间灯光的相关性。首先，计算CHEQ与各因子间的相关系数，公式为
(7)
式中，Rxy为x、y变量间的相关系数；xi为第i年的CHEQ值，x为2001—2018年的平均CHEQ；yi为气候因子或人类活动指标的像元值；y为2001—2018年对应指标的平均值。
利用偏相关系数表示剔除其余因子只考虑其中两个要素的相关性，公式为
(8)
(9)
式中，Rxy·z为x、y之间的偏相关系数；Rxy、Rxz、Ryz分别为x与y、x与z、y与z之间的相关系数；Rxy·zw为剔除z与w变量后x与y之间的偏相关系数。
2.5 指标贡献度分析
(10)
(11)
式中，bj由最小二乘法计算得出；Xj为气温(或降雨、夜间灯光)24年的像元值；Zj为各因子的标准化回归系数；SXj为各因子的标准差；SCHEQ为CHEQ的标准差。
2.6 未来变化分析
Hurst指数[22]被广泛应用于评估时间序列数据在长时期内变化的持久性[23]，计算公式如下。
定义时间序列CHEQ(t)(t=1, 2, …,n)，对于任意正整数τ，定义均值序列为
(12)
计算累积离差
(13)
计算极差
(14)
计算标准差
(15)
计算Hurst指数
(16)
式中，H为Hurst指数，采用最小二乘法计算H值。
3 结果与分析3.1 CHEQ时空变化分析3.1.1 CHEQ的时间变化特征
2001—2018年北方地区CHEQ年均值整体呈先上升后下降趋势，大致分3个阶段：第1阶段为缓慢上升期(2001—2003年)、第2阶段为U形上升期(2004—2010年)、第3阶段为快速下降期(2011—2018年)，且CHEQ在3个阶段的变化率分别为5.2‰、8.3‰、-11.5%(如图 1所示)。
图 1北方地区CHEQ均值年际变化
北方地区的土地利用结构变化特别是林草地的增减对生态环境质量的影响较大。21世纪初，北方地区林地与草地增长明显，使得生态环境质量有明显上升。而2010年以后，大面积的林地与草地转为城镇用地，人为导致的城市下垫面的重塑使得CHEQ快速下降。林地与草地对生态系统的自我修复能力具有重要作用。因此，林地与草地资源的减少是导致这一时期生态环境持续恶化的主要原因。
3.1.2 CHEQ的空间变化特征
2001—2018年北方地区CHEQ格局呈东高西低、南北高中部低的分布特征(如图 2所示)。东北地区与陕南地区森林资源丰富，具有丰富的生物多样性，且充足的森林资源增强了地区的水土保持能力与水源涵养能力，因此这些地区的CHEQ均值较高。相反，CHEQ低值区主要分布在新疆中部与南部、甘肃、青海西北部及内蒙古西部，这些地区分布着中国面积最大的沙漠及荒漠化较为严重的土地，且植被类型较单一，生物多样性薄弱。近18年来，CHEQ值处于0.05~0.17的区域面积最广，约为146.0万km2，占北方地区总面积的27.56%；处于0.44~0.52与0.52~0.61的区域次之，分别占北方地区总面积的20.56%与18.59%；其余区间段占比较小且面积大致相同。
图 2 2001—2018年北方地区CHEQ均值空间分布及像元特征
图选项
图 3为北方地区2001—2018年CHEQ空间变化趋势图，表 2统计了CHEQ不同变化类型的面积占比。由图 3与表 2可以看出，北方地区大部分区域的生态环境质量保持稳定态势，占北方地区总面积的78.30%；而严重退化、轻微退化、轻微改善、明显改善4种类型共占研究区面积的21.70%。其中，生态环境质量明显改善区域与轻微改善区域的面积比例为9.43%，主要分布在京津冀北部、黄土高原、东北平原、小兴安岭及长白山山脉等地区；轻微退化与严重退化区域的面积比例为12.27%，主要集中在新疆天山山脉、内蒙古中北部及东北少部分区域。
图 3 2001—2018年北方地区CHEQ变化趋势
图选项
表 2 北方地区CHEQ变化趋势分级面积占比
表选项
3.1.3 CHEQ稳定性分析
2001—2018年北方地区CHEQ稳定性总体呈高低波动并存、低波动占比高的分布特征(如图 4所示)。空间变化格局为：最低波动区(0≤CVCHEQ≤0.05)与较低波动区(0.05 < CVCHEQ≤ 0.09)占北方地区总面积的81.94%，生态环境变化较小，集中分布在东北三省、内蒙古东部、黄土高原、京津冀及青海南部等地区；适中波动区(0.09 < CVCHEQ≤0.18)的面积占比为16.14%，在区域中形成新疆3大盆地的内部轮廓，且延伸至内蒙古西部；较高波动区(0.18 < CVCHEQ≤0.38)的面积占比为1.52%，表现为生态环境质量的轻微退化或严重恶化，并环簇于适中波动区轮廓向四周延伸；最高波动区(CVCHEQ>0.38)的面积占比仅为0.40%，呈斑块状分布于昆仑山脉、祁连山脉、天山山脉、贺兰山脉等山地地区(见表 3)。
图 4 2001—2018年北方地区年均CHEQ变异程度
图选项
表 3 北方地区CHEQ变异系数分类
表选项
3.2 CHEQ与气候因子、人类活动的相关性
利用式(7)—式(9)，从像元尺度上探究2001—2018年中国北方地区生态环境质量与气候因子、人类活动的相关性，并采用t检验法进行显著性检验。由表 4可以看出，北方地区整体CHEQ与降水呈正相关，偏相关系数为0.417，而与气温、人类活动呈负相关，偏相关系数分别为-0.392、-0.029。其次，CHEQ与降水的平均相关系数大于与气温的相关系数，且CHEQ与人类活动的平均相关系数较小。
表 4 2001—2018年北方地区CHEQ与气候因子、人类活动的平均相关系数
表选项
从相关系数的空间分布来看(如图 5所示)，CHEQ与气温呈显著相关地区(P< 0.05)以负相关为主，且主要集中在东北部及南部，其中东北平原和黄土高原的负相关最为明显；CHEQ与降水呈显著相关区域面积高于气温因子，且显著相关区域主要以正相关为主，主要集中在内蒙古地区东部及青海地区。
图 5 CHEQ与气温、降水及夜间灯光的偏相关分布
图选项
如图 5(c)所示，CHEQ与夜间灯光的关系相对复杂。CHEQ与夜间灯光在东北三省、黄土高原南部，以及北京、天津主城区存在显著正相关的关系，表明该区域人类活动促进了生态环境质量的提高。1999年，我国实施了世界上投资最大、涉及面最广、群众参与程度最高的退耕还林还草生态工程，为我国的生态文明建设作出了突出贡献[24]。其中，作为工程重点建设区，黄土高原、京津冀风沙源区在近20年的生态修复过程中取得了显著的生态效益，西北部分区域的土地沙化得到有效遏制，野生动物栖息环境得到有效修复[25]。2001—2018年正处于“三北防护林”工程实施的第2阶段，东北林区(防护林)作为中国3大林区，在近18年改变了单一生态型防护林建设模式，做到农林牧、土水林、带片 、乔灌草、多林种、多树种、林工商7个结合，这些措施也使得东北地区的生态环境质量得到显著改善[26]。另外，CHEQ与夜间灯光在天山山脉、昆仑山脉及黄土高原北部等地区呈明显的负相关关系，主要原因为这些地区矿产资源丰富，长期形成的经济发展模式与过度自然资源开采导致生态环境持续恶化[27]。
3.3 贡献度分析
为进一步量化气候变化与人类活动对中国北方地区生态环境质量时空变化的相对重要性，采用逐像元的多元线性回归探究2001—2018年中国北方地区气温、降水、夜间灯光对生态环境质量变化的贡献程度。如图 6所示，各影响因子的贡献度在空间上存在较大差异。其中，夜间灯光起主导作用的区域主要集中在城市化水平较高的东北三省、京津冀地区以及生态文明建设核心区的黄土高原，其余部分零散分布于新疆山地区域，与3.2节的结论一致；气温与降水起主导作用的区域则集中在西部与西北部地区，主要原因为这些地区人口密度较低，人类活动较稀疏。同时，所有影响因子中降水起主导作用的面积最大，达到283万km2，气温因子起主导作用的面积次之，达到196.9万km2。作为两个重要的气候因子，气温与降水共同主导了北方地区90.2%面积的CHEQ变化。而作为表征人类活动指标的夜间灯光面积最少，仅为52.1万km2，约占北方地区面积的9.8%。这表明，近20年内中国北方地区的生态环境质量变化对气候因子的响应最为明显，而只有地势较为平坦、人居适宜度高的地区受人类活动影响较高。
图 62001—2018年中国北方地区气温、降水、夜间灯光对CHEQ的影响贡献度空间分布
图选项
4 讨论
表 5中国北方地区未来变化类型
表选项
图 7 北方地区CHEQ未来变化
图选项
由表 5可以看出，未来生态环境质量提高的区域达290.8万km2，占北方地区总面积的54.66%，而未来生态环境质量下降的区域面积约为238.5万km2，占总面积的44.83%，这表明未来北方地区大部分区域生态环境质量将得到改善。由图 7可知，淡黄色区域(即过去生态环境质量降低，未来生态环境质量提高)面积最大，占北方地区总面积的36.78%，淡蓝色区域(即过去生态环境质量降低，未来生态环境质量也降低)面积次之，占总面积的32.52%；这两类变化类型占最大比例，表明过去北方地区大部分区域的生态环境质量处于下降状态，这与3.1.2节的结论一致。
图 7中，绿色与淡蓝色区域代表过去与未来的生态环境质量变化一致；黑龙江、吉林及陕西出现了大面积的深蓝色区域(即过去生态环境质量上升，而未来生态环境质量下降)，尤其在哈尔滨、长春、延安表现明显；淡黄色区域主要集中于新疆3大盆地和黄土高原并向外延伸，部分呈带状分布于内蒙古高原及青海南部。
5 结论
(1) 在年际尺度上，北方地区的CHEQ指数呈多阶段波动变化，总体呈小幅下降趋势。在空间分布上，呈东高西低、南北高中部低的分布特征。
(2) 2001—2018年，中国北方地区大部分区域的生态环境质量保持稳定不变的态势(78.30%)，轻微退化与严重退化区域的面积比例为12.27%，明显改善与轻微改善区域的面积比例仅为9.43%。且近18年来，北方地区CHEQ稳定性总体呈高低波动并存、低波动占比高的分布特征。
(3) 北方地区整体CHEQ与降水呈正相关，与气温、人类活动呈负相关，且CHEQ与降水的相关系数大于与气温的相关系数，CHEQ与人类活动的相关系数较小。
(4) 近18年来，中国北方地区的生态环境质量变化对气候因子的响应最为明显(90.20%的区域面积)，只有地势平坦、经济发展快速的地区受人类活动影响较高。
初审：杨瑞芳
复审：宋启凡
终审：金 君
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