生态环境质量状况与人类生活息息相关^[1]，当前社会经济的快速发展，人类的物质生活水平显著改善，对于环境质量的要求也不断提高，因此正确认识和评价流域生态环境状况对生态环境保护和水资源高效利用具有十分重要的意义^[2]。目前，基于单一指标的评价方法是区域生态环境质量评价的常用方法，如相对指标法^[3]、模糊评价法^[4]、指数评价法^[5]和相关分析法等^[6]。2006年国家环保总局提出了评价一个地区的生态环境质量状况的生态环境质量指数(EI, ecological index)^[7]。然而，EI指数往往只用单一数值表示研究区域整体的生态环境质量情况，且其指标权重的确定存在一定的主观性，对于反映其内部的生态环境状况的差异特征存在一定的复杂性。如何运用综合指标对区域内部生态环境状况进行准确监测已成为当前生态环境研究领域的热点。近年来，随着遥感技术的广泛应用，为区域生态环境研究提供了实时监测和准确评价的可能^[8]。徐涵秋^[9]提出了基于Landsat-TM影像的RSEI(remote sensing based ecological index)的概念，并通过耦合一个地区的地表湿度(WET)、干度(NDBSI)、热度(LST)和绿度(NDVI)4项与人类活动息息相关的生态环境指标，以福州市主城区为例，建立了区域生态环境质量评价体系，研究表明，新建立的生态指数能比单一指标更好地综合代表生态环境的变化情况。刘智才等^[10]采用遥感生态指数对杭州市的城市生态环境变化进行了分析，印证了建设用地是影响杭州市生态质量最重要的因素。Estoque等^[11]利用Landsat 8 OLI/TIRS探讨了大都市城区不透水表面和绿地的丰度和空间模式之间的关系，并发现不透水地表面与地表温度有显著相关性，对东南亚大城区的城市生态规划提供参考价值。Goward等^[12]利用遥感观测获取陆地土壤水分并结合地表温度，评估了生态土壤与温度随土壤湿度的变化而变化，研究结果可为后续土壤湿度条件在评估生态环境方面有着重要作用。Andrew等^[13]人利用VHRTIR数据在较低分辨率下识别地表温度(LST)，并用于定位城市热岛效应。Caccamo等^[14]人利用MODIS监测澳大利亚新南威尔士州悉尼盆地火灾易发区的森林植被类型的干旱情况，发现光谱指数能为物质植被类型提供最合适的干旱指标。总之，遥感技术应用于在城市生态环境领域的研究都取得了较好的成果^[15]，然而综合利用多评价指标进行的研究，尤其是针对于流域^[16]尺度的生态环境质量变化的研究更不多见。东江源流域作为粤港地区主要的饮用水源，流域的生态环境安全事关粤东尤其是港澳地区的饮用水安全和可持续发展，而如何监测流域的环境变化及对其生态环境进行保护显得尤为重要。因此，本文选择江西省东江源区作为研究区，采用Landsat影像集成耦合各时段的RSEI，对2000—2019年东江源区域生态环境变化进行长时间序列的分析，探讨了各指标重心偏移情况^[17]及研究区的社会经济发展^[18]状况，进而分析其生态环境的驱动因素，从而为东江源水源地的保护和利用提供合理的科学依据和数据支撑。

1 研究区概况

东江源位于江西省南部，主要包括寻乌水和定南水两条支流。研究区位置介于114°47′36″—115°52′36″E与24°33—25°12′18″N之间，涉及江西省寻乌和定南两县的大部分地区以及安远、龙南和会昌三县的小部分地区。地势地形以低山和丘陵为主，地势上东、北和西部高，南部低(图 1)。东江源区近似扇形，东西宽110.0 km，南北长95.5 km，江西省境内面积3 524.0 km²，约占东江流域总面积的13.0%。东江源区位于亚热带南缘，是典型的亚热带丘陵山区湿润季风气候区。

2 研究数据与方法 2.1 数据源及预处理

为了避免植被生长状况不同和下垫面要素各异造成的影响，同时使分析研究具有可比性，并考虑了云量和数据精度要素。本文选取2000，2004，2009，2014年和2019年秋季Landsat遥感影像作为主要的数据源(表 1)。同时，以东江源区的行政区划矢量文件、DEM图和重心偏移图以及东江源区社会经济发展等相关资料作为补充。运用ENVI遥感图像处理软件对5期影像进行预处理，主要包括：辐射定标、大气校正和几何校正。从而减少不同时相影像在地形、光照和大气等方面的差异以及保证影像间空间叠加分析的准确性^[19]。

2.2 研究方法 2.2.1 RSEI的计算

相比2006年国家环保总局颁发的《生态环境状况评价技术规范》中的生态环境状况指数EI，RSEI避免了人为因素的影响^[7]。RSEI除了可以定量评价区域的生态环境质量外，还可以对研究区的生态环境质量进行可视化，同时支持对研究区生态环境质量进行时空变化分析、建模和预测，从而弥补了现有技术存在的不足^[20]。其4项指标包括K—T变换的湿度分量(Wet)表征的湿度指标^[21-22]，植被指数(NDVI)表征的绿度指标^[23]，地表温度(LST)表征的热度指标^[24]，建筑—裸土指数(NDBSI)表征的干度指标(表 2)^[25-26]。

2.2.2 综合指标的构建

RSEI是运用第一主成分分析方法(PCA)来耦合湿度、绿度、热度和干度4项指标，并集成各指标的权重而得到的综合指数。为了避免主成分分析造成的结果偏差，在进行主成分分析前，需要对4项指标进行归一化处理，其计算公式为：

$ {\rm{N}}{{\rm{I}}_i} = \frac{{\left( {{I_i} - {I_{\min }}} \right)}}{{\left( {{I_{\max }} - {I_{\min }}} \right)}} $

(1)

式中：N_i为正规化后的某一指标值；I_i为该指标在像元i的值；I_max为该指标的最大值；I_min为该指标的最小值。

其次，为使湿度分量能够真实的表征地面的湿度条件，采用改进的归一化水体指数(MNDWI)^[27]实现水体信息的掩膜，从而避免大面积水体影响PCA的荷载分布。而后对新的影像进行主成分分析，并保留方差最大的第一主成分，即初始生态指数RSEI₀。

$ 1 - \left\{ {{\rm{P}}{{\rm{C}}_1}\left[ {f\left( {{\rm{Wet, NDVI, NDBSI, LST}}} \right)} \right]} \right\} $

(2)

最后，对RSEI₀进行归一化得到值域为[0, 1]之间的RSEI，其计算公式为：

$ {\rm{RESI = }}\frac{{{\rm{RES}}{{\rm{I}}_0} - {\rm{RES}}{{\rm{I}}_{\min }}}}{{{\rm{RES}}{{\rm{I}}_{\max }} - {\rm{RES}}{{\rm{I}}_{\min }}}} $

(3)

RSEI值越趋近于1，代表生态环境质量越优，反之越差。

3 结果与分析 3.1 生态环境的时间变化分析

通过各时段指标和RSEI统计指标(表 3)，可以发现：过去20 a东江源生态环境质量总体上呈现向好趋势。从不同时段来看，RSEI均值由2000年的0.356上升到2004年的0.538，2009年又下降到0.332，2019年又上升到0.637，20 a间上升了44.1%。从不同指标来看，绿度和湿度指标的均值是先降后升，而归一化后的干度和热度指标先升后降，这是符合实际情况的。结合研究区的行政区划和社会经济发展状况来看，定南县历市镇和寻乌县文峰乡的绿度变化最为明显，其次为寻乌县澄江镇、吉潭镇和留车镇以及安远县孔田镇。主要原因是这些区域属于城镇地区，植被覆盖度较低，导致NDVI值较低。湿度较低的区域主要集中在流域附近的居民地，而在植被覆盖度较高的区域，土壤含水量多，湿度分量较大。干度分量的变化主要受土壤和建筑物的影响，2000年地表多为裸土，造成地表严重干化。2004—2009年，开荒种地和建造房屋等城镇化的发展导致用地面积不断扩大，地表干化相较之前具有明显的升高。近年来为保护东江源的生态环境，当地政府采取了部分居民搬迁，使建筑用地和裸地面积减少，干化程度下降，生态环境好转。热度指标的高温区主要集中在寻乌县文峰乡和留车镇等城镇区和裸地区，而植被覆盖较多的地方，温度是适宜的。在东江源RSEI分布图(图 2)中也体现出相应的情况。相较于2000年，2004年表示生态环境差的红色区域随着城市建设用地的扩张而逐渐扩散，且分布范围较广。在2009年部分区域开始出现好转，主要在寻乌县文峰乡和安远县孔田镇与三百山镇。同时在2009—2014年定南县境内前期受山洪灾害影响导致历市镇的生态环境出现恶化趋势。而在2014年开始对山洪灾害区进行防护和整治工作，到了2019年橙红区域逐渐被蓝绿区域取代，使研究区的生态环境得到大大改善。从5期RSEI分布图来看，在20 a间东江源区的生态环境是逐渐好转的，尤其是在2014年之后，生态环境保护工作成效显著，大部分区域的生态环境质量明显提升。因此，所建立的RSEI生态指数得到的结果与4项指标所描述的结果相吻合，故可以综合反映研究区的生态环境质量。

依据统计的各等级生态指数面积比例(表 4)和生态指数分级(图 3)。在时间尺度上，2000—2019年优和良生态等级的面积比例上升了46.070 7%，表明20 a间研究区生态环境在不断好转。生态级别为优的面积逐年递增，2019年最大为1 953.435 6 km²，比例56.283 1%，2000年最小，比例0.000 3%。2000—2019年为中和良的生态等级呈现先上升后下降，2019年为中的生态等级最小，面积为230.913 km²，比例6.653 2%，2014年良等级比例最大为75.145 9%。20 a间生态级别为差和较差的面积比例明显降低，2014年比例最小0.308 7%，2000年最大74.254 9%。所述的实际数据验证了东江源生态环境状况呈现先下降后上升的趋势，其中2000—2009年是研究区生态恶化的10 a，此后，生态环境明显的改善。从生态指数分级图可以看出，研究区生态级别较优的地区位于东北部的桠髻钵山、东部的项山甑和西南部的岿美山等地。而以天然林地和植被覆盖为主的山区，湿度和绿度指标均较高。生态级别较差的地区主要位于寻乌县文峰乡、澄江镇和留车镇，定南县历市镇以及安远县孔田镇和三百山镇等主城区，植被覆盖度较低的城市建设用地属于典型的热岛区。2000年环境质量处于较差的等级，2000—2004年有所好转，而2004—2009年，主城区开始前期发展，城市扩张和道路建设以及高耗能生产企业快速发展等造成生态环境质量下降。2009年之后，当地政府环保部门意识到了环境保护的重要性，相继出台了一些生态环境保护的政策，如人口迁移和水源地保护等措施，使得东江源生态环境近些年来发生了明显的变化。

3.2 生态环境的空间变化分析

利用各项指标的重心偏移可以从宏观上分析东江源生态环境的空间变化，有利于分析4项指标在空间上的具体偏移量。由东江源4项指标重心偏移分析(表 5)可知，每项指标在不同的时段均存在着偏移。对于NDBSI和LST来说，总的重心偏移量较小，分别为1.616 km和1.482 km。而就NDBSI来说，2004—2009年和2009—2014年两个时段的偏移量较大，达到了5.0 km以上。而对于LST来说，只有2009—2014年的重心偏移量较大，达到了5.0 km以上。究其原因，2009年、2014年两个时段是城市化快速发展阶段，也是各种工业化产业崛起的时期，土地利用不断扩张，即造成重心偏移。对于NDVI和WET来说，总体上偏移量较大。而就NDVI来说，前10 a整体上偏移比较均衡。但在2014—2019年重心偏移减小很多，说明在上一时段的基础上植被覆盖未出现较大变化。而就WET来说，在2009—2014年重心偏移达到最大，为29.607 km。在2004—2009年重心偏移最小，为5.657 km。对于NDVI和WET的重心偏移变化可能的原因是：城镇化规模扩大，人口密度和开发密度不断增大，绿地分布和土壤含水量随着建设用地的开发而开始分散，从而使得植被和土壤含水量也随之变化，故存在上述的差异。

从重心偏移(图 4)也可以看出，绿度和湿度指标变化幅度较大，且规律性不强。对于绿度而言，NDVI主要向西部移动，但偏移量不大，这可能与东江源头保护区位置有关，作为水源地保护区，附近居民较少，植被生长良好；而湿度的变化主要向东部的城镇区靠近，城区的发展与居民生活都离不开水，且现在大力发展文明城市，城区绿化环境越来越好，土壤湿度增强。近几年，西南部的定南县经历洪灾后重建，建设用地增加，植被数量较少，导致干度和热度指标往西部移动。这4项指标变化主要与城镇地区每年的发展不同而存在差异，相较于绿度和湿度指标，干度和热度指标分布比较集中，且变化曲线较平缓。

3.3 生态环境的影响因素分析 3.3.1 主成分分析结果

PCA集成了单一指标的原始信息，并能够真实地反映生态环境状况，此方法更加符合生态学客观规律。因此，由主成分分析结果可知(表 6)，5个时段的4项指标对PC₁均有一定的荷载，且贡献度均达到85%以上，说明PC₁能够综合4项指标绝大部分的有用信息，其他分量(PC₂-PC₄)虽有部分贡献度，但是相对PC₁来说，PC₂-PC₄中的4项指标值存在忽大忽小的现象，从而可能忽略了某些重要的信息。而在PC₁中，代表湿度的WET和绿度的NDVI指标呈现正值，说明对生态环境起正面作用。代表干度的NDBSI和热度的LST指标呈现负值，说明对生态环境起负面作用。这与实际情况是相符的。但对于其他分量来说，其指标值有正有负，没有规律可循。因此，难以解释生态环境的实际状况。由此可见，相对于其他分量，PC₁能够集成4项指标的绝大部分信息，并具有明显的优势，即可用来创建生态指数。

3.3.2 生态环境质量的动态监测

对各时段的RSEI指数进行差值分析来表征研究区的环境变化幅度，并将变化幅度分为明显变差、略微变差、无明显变化、略微变好和明显变好5个等级，其空间分布如图 5所示。20 a间生态环境明显变差区域主要分布在定南县历市镇和寻乌县文峰乡中心城区以及安远县孔田镇周边城区，而明显变好区域主要分布在安远县孔田镇中心城区、寻乌县水源乡和澄江镇周边城镇区域以及文峰乡和留车镇主城区附近的环山区。说明20a间城镇周边随着城镇化扩张生态环境恶化的同时，其周边城区生态环境却在改善。其中，在2000—2004年，生态环境较好的区域主要是城镇周边的林地山区，而城镇中心的生态环境在不断恶化。在2004—2009年，生态环境改善区域分布在各主城区周边的县镇，说明人们已经开始意识到了生态环境保护的重要性。在2009—2014年和2014—2019年，由于其空间分布影像图受2014年影像云量的影响，明显变差区域除云层覆盖地区外，主要是城镇周边的建设用地和交通设施使得生态环境恶化。但总体上来看，从2009年之后，生态环境的保护措施已经开始显现成效，大部分区域的生态环境质量具有明显的改善。从2000—2019年的生态环境变化监测结果(图 5)可以明显看出，研究区生态环境较差区域为定南县历市镇和寻乌县文峰乡部分零碎地区以及安远县孔田镇附近的小区域。但是，3个县不管是城镇区还是周边林地区，生态环境质量均有明显的改善，特别是东江源头的桠髻钵山，说明东江源头生态环境保护工作取得了显著成效。

4 结论

(1) 从研究区生态环境的时空分布来看，在2000—2019年，研究区域的生态环境整体上呈现上升趋势。RSEI值由2000年的0.356上升到2004年的0.538，2009年又下降到0.332，2019年又上升到0.637，20 a间总体上升了44.1%，且后10 a比前10 a的上升幅度更大。东江源东北部的桠髻钵山、东部的项山甑和西南部的岿美山等地区生态环境级别优于其他地区。而生态环境较差的区域分布于西南部、中部和西部，主要为寻乌县文峰乡、澄江镇和留车镇，以及定南县历市镇与安远县孔田镇和三百山镇等主城区。

(2) 从研究区生态环境的各指标重心偏移来看，干度和热度指标偏移量较小，而湿度和绿度指标偏移量较大，主要与城市快速发展，城镇规模扩大，以及人口密度和开发密度不断增大。植被分布和土壤含水量随着土地利用开发开始分散，造成重心偏移差异较大。

(3) 从研究区生态环境的动态环境监测来看，在2000—2004年，城区周边林地和植被覆盖度较高，生态环境明显优于主城区。在2004—2009年，城镇区附近的乡镇生态环境开始改善。而在2009—2019年，除城市交通造成附近的生态环境质量下降外，其余地区都有明显的改善。由此看来，要改善整个区域的生态环境质量状况，需要处理好植被覆盖与城市用地的关系。

本文将东江源作为长时间序列研究的整体，不仅丰富了动态、快速监测生态环境质量变化过程的研究内容，且能为快速评估生态环境质量、构建生态环境质量模型以分析主要驱动力提供参考依据。但由于生态环境自身的复杂性，研究区范围涉及多幅影像，且较难获取分辨率高以及各月份相对应的影像，所以在评价研究区生态环境质量变化时，未能够达到更加精细化的探讨。与此同时，研究分析的时间步长也相对较长，忽略了年份及年内之间的细微变化。因此，在后期的研究中，可融合其他更高分辨率的数据源，优化生态环境质量评价指标，以便更好地分析生态环境质量的演变规律。