大尺度生态质量遥感评价方法构建及应用研究

大尺度生态质量遥感评价方法构建及应用研究 A new framework for large scale ecological quality evaluation and application research using remote sensing data 1 corresp first-author 高吉喜，主要研究方向为区域生态学研究，E-mail：gjx@nies.org. 高吉喜，主要研究方向为区域生态学研究，E-mail：gjx@nies.org. gjx@nies.org 1 1 2 1 1 1 生态环境部卫星环境应用中心,北京,100094 生态环境部卫星环境应用中心,北京,100094 Ministry of Ecology and Environment Center for Satellite Application on Ecology and Environment, Beijing 100094 Ministry of Ecology and Environment Center for Satellite Application on Ecology and Environment, Beijing 100094 首都师范大学资源环境与旅游学院,北京,100048 首都师范大学资源环境与旅游学院,北京,100048 生态系统是人类生存和经济社会可持续发展的基础，开展生态质量评价为制定生态保护修复政策和服务于生态文明建设提供科学依据。本文从国家尺度生态质量评价年度业务化运行需求出发，以生态学理论为基础，构建了一套表征“功能-稳定-胁迫”三个维度的生态质量评价体系，利用植被参量和土地利用等遥感数据，对2000-2018年陆地区域生态质量进行了监测和评价。结果表明2018年全国生态质量整体状况良好，生态质量中等以上比例达到了36.98%，差等生态质量仅占4.33%。福建、海南、广西等地生态质量最优；2000-2018年全国53.97%的区域生态质量呈改善趋势，其中2011年之后改善趋势更为明显；全国部分区域生态质量形势仍然严峻，生态系统功能低、生态系统稳定度差，生态系统胁迫处于较高水平。从全国生态质量评价的应用结果来看，构建的生态质量评价体系方法科学、简单快速、经济可行，能满足区域或国家生态系统质量快速评估的需求。 Objective Ecosystem is the foundation of human survival and sustainable development. Ecological quality evaluation will provide a scientific basis for formulating ecological protection and restoration policies which promote the construction of ecological civilization. Starting from the annual operational needs of national-scale ecological quality assessment.Method We constructed a remote sensing evaluation framework for ecological quality which consist of "function-stability-stress" in three dimensions. Then we used remote sensing data such as vegetation parameters and land use to monitor and evaluate the ecological quality of terrestrial from 2000 to 2018.Result The results showed that, the overall ecological quality of the country was in good condition in 2018, about 36.98% of the ecological quality above average, and only 4.33% of poor ecological quality. Fujian, Hainan, Guangxi and other province showed the best ecological quality; From 2000 to 2018, 53.97% of the area ecological quality showed an improvement trend, and the improvement trend was more obvious after 2011. The ecological quality situation in some regions of the nationwide is still severe. These areas the ecosystem function is low, the ecosystem stability is poor, and the ecosystem stress is at a high level.Conclusion Summarizing from the results of the national ecological quality assessment, we can see ecological quality evaluation framework is scientific, simple, fast, and economically feasible. So it can meet the needs of rapid assessment of regional or national ecosystem quality. 生态质量遥感评价 生态功能 生态稳定 生态胁迫 全国质量评估 ecosystem quality remote sensing ecosystem function ecosystem stability ecosystem pressure 1　引 言 1 生态系统质量指在一定时间、空间范围内生态系统的整体或部分组分的健康状况和整体质量（ 王文杰等，2001 王文杰等，2001 ；Martinez等，2015； 陈强等，2015 陈强等，2015 ； 潘竟虎等，2016 潘竟虎等，2016 ），生态质量评价是根据特定目的，对区域内生态质量的优劣程度进行定性或定量的分析或判别（ Paetzold等，2010 Paetzold等，2010 ； 田佳良，2013 田佳良，2013 ； Ding等，2020）。在当前我国大力推进生态文明建设的背景下，生态质量评价是掌握生态状况、治理生态的基础，同时也是一项系统性、综合性的研究工作。定期开展生态质量评价可及时了解区域生态变化情况并发现存在的问题，为科学制定生态保护和修复政策提供科学依据。 当前，国内外在不同的空间尺度上开展生态质量评价的研究较多，生态质量评价已成为地理学、生态学研究的热点（潘竟虎和潘发俊，2018）。在框架体系方面，较为成熟的有联合国环境规划署和经济合作与发展组织部门发展的压力-状态-响应（PSR）模型，该模型是反映可持续发展机理的概念框架，具有非常清晰的因果关系（Subhasis Das等，2020 Das等，2020 ）；也有学者认为生态系统质量评价的目标就是实现生态健康，Cosstanza（1992）提出的活力-组织-恢复力模型（VOR）考虑结构组织和活力，以反映生态系统结构和功能，而恢复能力对于反映从扰动中恢复的能力，在不同区域尺度的生态健康评价中得到广泛应用（ Li等，2013 Li等，2013 ；Lu等，2016； Xiao等，2019 Xiao等，2019 ）。在综合多指标评价方法方面，应用较多的有主成分分析、模糊评判法、层次分析法，综合指数法等方法（ 李崧等，2006 李崧等，2006 ； 厉彦玲，2007 厉彦玲，2007 ； Wang等，2018 Wang等，2018 ），这些方法为不同区域类型的生态质量评价提供了更多思路。 遥感技术作为一种对地观测手段，在描述宏观生态状况方面，具有客观、直观、一致性强等优势。充分利用遥感观测的指标对生态系统进行监测和评价，对于提高评价结果质量具有重要意义。在2003年联合国启动的“千年生态系统评估”项目（Moushani等，2021），以及美国、欧盟、日本等国家尺度的生态系统质量评估（ Palmer等，2009 Palmer等，2009 ； Jackson等，2016 Jackson等，2016 ； Schröter等，2016 Schröter等，2016 ）等工作中，遥感技术均提供了土地利用/土地覆盖等重要的监测指标。在我国开展的几次生态环境状况调查评估工作中，包括全国生态环境监测与评价（EI）（国家环保总局，2006）、中国西部/中东部生态状况遥感调查（ 王桥等，2003 王桥等，2003 ）、全国生态环境十年变化（2000—2010年）遥感调查与评估中（ 欧阳志云等，2014 欧阳志云等，2014 ），构建了以遥感数据为主体的生态系统综合调查和评估技术体系，遥感数据起到了更为重要的作用。同时，随着定量遥感技术的发展，遥感参数提取的精度和规范性也在加强，国内外相关产品日渐增多（ Wang等，2010 Wang等，2010 ； Kuenzer等，2014 Kuenzer等，2014 ； 梁顺林等，2016 梁顺林等，2016 ； 吴炳方等，2017 吴炳方等，2017 ； Pettorelli等，2018 Pettorelli等，2018 ）。有学者提出了基于定量遥感参数的新型遥感生态指数（RSEI）（ 徐涵秋，2012 徐涵秋，2012 ），国家气象局利用植被覆盖度和净初级生产力构建了气象植被质量指数，对全国、重要生态系统及重点生态工程和建设区域的植被生态质量进行评价（ 中国气象局，2017 中国气象局，2017 ），这些应用显示了定量遥感产品在区域生态环境质量评价中的巨大潜力。 可见，面向不同需求，国内外已建立大量生态质量评估技术体系，而且随着定量遥感技术和产品精度的不断提高，定量遥感参数在生态质量评价中发挥着越来越重要的作用。但目前生态质量评价指标相对复杂，缺乏快速简单且能在宏观尺度上的生态质量评价技术体系。本文充分发挥定量遥感数据优势，基于目前已比较成熟的土地利用和植被参量遥感数据产品，构建了一套表征“功能-稳定-胁迫”三个维度的生态质量遥感评价体系，并对2000-2018年我国陆地区域（不含港澳台）生态质量进行了监测和评价，以期为区域或国家尺度生态质量评估和科学管理提供参考。 2　数据和方法 1 2.1　生态质量遥感指数构建思路 2 2.1.1　评价指标选择 3 生态系统质量反映了一定时间、空间范围内生态系统的整体或部分组分的健康状况和整体质量，具体表现在生态系统功能大小、生态系统稳定性状况、受到外界干扰后的演化，以及对人类的生存和经济社会的持续发展所造成的影响（ 王文杰等，2001 王文杰等，2001 ； 陈强等，2015 陈强等，2015 ； 潘竟虎等，2016 潘竟虎等，2016 ）。生态系统功能指的是生态系统是通过物种之间、物种与环境之间，实现正常运转的能力，生态系统的功能包括能量流动、物质循环和信息传递，生产功能是生态系统基本功能，是维持生态系统自身稳定和生态系统服务的基础（ 冯剑丰，2009 冯剑丰，2009 ），因此生产能力可反映生态系统功能；生态系统稳定性指生态系统所具有的保持或恢复自身结构和功能相对稳定的能力，主要包括抵抗力稳定性和恢复力稳定性（ 柳新伟等，2004 柳新伟等，2004 ）。生态胁迫是指人类活动对自然资源和生态环境构成的压力，是影响生态质量的主要因素（ 苗鸿等，2001 苗鸿等，2001 ）。 目前生态质量评价多以植被状况、水网密度等自然指标为主，我国优等生态区域多分布在南部地区，这虽然符合生态系统的实际状况，但更多衡量的是自然禀赋，难以反映各地保护生态的贡献。生态系统是一个整体，各地生态系统有其本身的功能，如阿拉善地区，虽然植被生产力很低，但该区域有独特的生物多样性，因此不能仅考虑生态系统功能指标，还需要考虑是否保持原有生态系统稳定性，这对于评价一个地区生态质量及保护行为或投入也极为重要。此外，生态功能和稳定性来表征生态质量有一定的滞后性，为了更早的对生态质量进行预警，所以我们还需要了解生态胁迫的状况。 因此，本文基于以上考虑和生态学的理论提出了基于“功能-稳定-胁迫”三个维度的生态质量综合指标体系。笔者认为，生态功能是基础，质量的好坏归根结底要对生态功能进行评价；其次，对于生态功能较低的区域，并不代表质量一定差，应考虑其稳定性；最后，对生态质量的评价应考虑人类的影响，有助于及时采取保护修复措施。 2.1.2　评价指数构建 3 基于以上思路，本文构建的生态质量指数，主要由3部分组成：生态功能指数，全面反映区域生态功能状况；生态稳定指数，反映生态系统变化的状况；生态胁迫指数，反映区域人类活动所带来的压力状况，具有预警意义。在计算生态质量指数前，对三个分指数利用方差膨胀系数（VIF）进行共线性分析，结果表明3个指数VIF均小于5，不存在明显共线性。生态质量计算公式见 式（1） 式（1） ： <math display="block" id="M1"><mi>E</mi><mi>Q</mi><mi>I</mi><mo>=</mo><msub><mrow><mi>W</mi></mrow><mrow><mn mathvariant="normal">1</mn></mrow></msub><mo>×</mo><mi>E</mi><mi>F</mi><mi>I</mi><mo>+</mo><msub><mrow><mi>W</mi></mrow><mrow><mn mathvariant="normal">2</mn></mrow></msub><mo>×</mo><mi>E</mi><mi>S</mi><mi>I</mi><mo>+</mo><mo stretchy="false">(</mo><mn mathvariant="normal">1</mn><mo>-</mo><msub><mrow><mi>W</mi></mrow><mrow><mn mathvariant="normal">3</mn></mrow></msub><mo>×</mo><mi>E</mi><mi>T</mi><mi>I</mi><mo stretchy="false">)</mo></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315751&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315750&type= 70.78133392 4.74133301 式中， <math id="M2"><mi>E</mi><mi>Q</mi><mi>I</mi></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315753&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315752&type= 6.01133299 3.38666677 为生态质量指数， <math id="M3"><mi>E</mi><mi>F</mi><mi>I</mi></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315755&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315754&type= 5.75733376 2.62466669 为生态系统功能指数， <math id="M4"><msub><mrow><mi>W</mi></mrow><mrow><mn mathvariant="normal">1</mn></mrow></msub></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315757&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315756&type= 4.06400013 3.72533321 为生态系统功能指数权重； <math id="M5"><mi>E</mi><mi>S</mi><mi>I</mi></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315759&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315758&type= 5.41866684 2.62466669 为生态系统稳定指数， <math id="M6"><msub><mrow><mi>W</mi></mrow><mrow><mn mathvariant="normal">2</mn></mrow></msub></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315761&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315760&type= 4.06400013 3.72533321 为生态系统稳定指数权重； <math id="M7"><mi>E</mi><mi>T</mi><mi>I</mi></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315822&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315821&type= 5.58799982 2.62466669 为生态系统胁迫指数， <math id="M8"><msub><mrow><mi>W</mi></mrow><mrow><mn mathvariant="normal">3</mn></mrow></msub></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315771&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315770&type= 4.06400013 3.72533321 为生态系统胁迫指数权重。生态功能、生态稳定和生态胁迫是决定生态质量的三个重要方面，根据专家建议，本文中， <math id="M9"><msub><mrow><mi>W</mi></mrow><mrow><mn mathvariant="normal">1</mn></mrow></msub></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315767&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315766&type= 4.06400013 3.72533321 、 <math id="M10"><msub><mrow><mi>W</mi></mrow><mrow><mn mathvariant="normal">2</mn></mrow></msub></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315769&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315768&type= 4.06400013 3.72533321 、 <math id="M11"><msub><mrow><mi>W</mi></mrow><mrow><mn mathvariant="normal">3</mn></mrow></msub></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315771&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315770&type= 4.06400013 3.72533321 均设为 <math id="M12"><mfrac><mrow><mn mathvariant="normal">1</mn></mrow><mrow><mn mathvariant="normal">3</mn></mrow></mfrac></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315773&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315772&type= 2.62466669 7.36600018 。基于遥感数据计算生态质量指数时，可逐像元进行计算，并按照不同的统计单元进行统计分析。逐年开展生态质量评价时，生态干扰指数主要用2000、2010、2018年三期土地利用数据，逐年计算用相近年份替代，2000-2006年用2000年土地利用数据，2007-2012年用2010年土地利用数据，2013-2018年用2018年的土地利用数据。 2.2　各指标计算方法与遥感数据源选取 2 2.2.1　生态功能指数 3 遥感目前有多个常用来反映植被生长状况的指标，如归一化植被指数（NDVI）、植被覆盖度（FVC）、叶面积指数（LAI）、光合有效辐射比例（FPAR）、净初级生产力（NPP）、总初级生产力（GPP）等。结合指标物理意义和可获取性，选取FVC、LAI和GPP的年均值作为指标，分别代表了植被水平方向、垂直方向的长势和光合作用的强弱。 考虑到不同区域不同生态系统类型生产力差异带来的影响，本文提出采取分区分生态系统类型选取参照值的方法构建生态系统功能指数，分区内参照值一定程度代表该分区内生态系统顶级群落的参数值。分区以242个生态功能区作为边界，具体见 图1 图1 。该分区来自2015年环境保护部和中国科学院联合发布的《全国生态功能区划（修编版）》，该区划包括 3 大类、9 个类型和 242个生态功能区。根据生态重要性评估，在全国范围内确定了63个重点生态功能区，占陆地总面积的49.4%（环境保护部和中国科学院，2015）。 参照值以每个分区内每个植被生态系统类型的生态参数顶级值（10%）的均值作为参照值，通过计算其他值与参照值的比值，值域范围在0-1之间，越接近1代表该像元生态参数越接近参照值。依照此方法，对FVC、LAI和GPP分区分类型选取参照值进行计算。第 <math id="M13"><mi>i</mi></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315814&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315813&type= 1.10066664 2.62466669 年份第 <math id="M14"><mi>j</mi></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315816&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315815&type= 0.84666669 3.47133350 像元的生态功能指数（EFI）计算公式见 式（2） 式（2） 。 <math display="block" id="M15"><mi>E</mi><mi>F</mi><msub><mrow><mi>I</mi></mrow><mrow><mi>i</mi><mtext> </mtext><mo>,</mo><mi>j</mi></mrow></msub><mo>=</mo><mfrac><mrow><mn mathvariant="normal">1</mn></mrow><mrow><mn mathvariant="normal">3</mn></mrow></mfrac><mfrac><mrow><mi>F</mi><mi>V</mi><msub><mrow><mi>C</mi></mrow><mrow><mi>i</mi><mo>,</mo><mi>j</mi></mrow></msub></mrow><mrow><mi>F</mi><mi>V</mi><msub><mrow><mi>C</mi></mrow><mrow><mi mathvariant="normal">参</mi><mi mathvariant="normal">照</mi><mi mathvariant="normal">值</mi></mrow></msub></mrow></mfrac><mo>+</mo><mfrac><mrow><mn mathvariant="normal">1</mn></mrow><mrow><mn mathvariant="normal">3</mn></mrow></mfrac><mfrac><mrow><mi>L</mi><mi>A</mi><msub><mrow><mi>I</mi></mrow><mrow><mi>i</mi><mo>,</mo><mi>j</mi></mrow></msub></mrow><mrow><mi>L</mi><mi>A</mi><msub><mrow><mi>I</mi></mrow><mrow><mi mathvariant="normal">参</mi><mi mathvariant="normal">照</mi><mi mathvariant="normal">值</mi></mrow></msub></mrow></mfrac><mo>+</mo><mfrac><mrow><mn 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http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315814&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315813&type= 1.10066664 2.62466669 年份第 <math id="M18"><mi>j</mi></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315816&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315815&type= 0.84666669 3.47133350 像元的生态系统功能指数； <math id="M19"><mi>F</mi><mi>V</mi><msub><mrow><mi>C</mi></mrow><mrow><mi>i</mi><mo>,</mo><mi>j</mi></mrow></msub></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315790&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315789&type= 8.72066593 3.72533321 、 <math id="M20"><mi>L</mi><mi>A</mi><msub><mrow><mi>I</mi></mrow><mrow><mi>i</mi><mo>,</mo><mi>j</mi></mrow></msub></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315792&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315791&type= 7.28133297 3.72533321 和 <math id="M21"><mi>G</mi><mi>P</mi><msub><mrow><mi>P</mi></mrow><mrow><mi>i</mi><mo>,</mo><mi>j</mi></mrow></msub></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315794&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315793&type= 8.97466660 3.72533321 分别为第 <math id="M22"><mi>i</mi></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315814&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315813&type= 1.10066664 2.62466669 年份第 <math id="M23"><mi>j</mi></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315816&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315815&type= 0.84666669 3.47133350 像元的FVC、LAI、GPP年均值； <math id="M24"><mi>F</mi><mi>V</mi><msub><mrow><mi>C</mi></mrow><mrow><mi mathvariant="normal">参</mi><mi mathvariant="normal">照</mi><mi mathvariant="normal">值</mi></mrow></msub></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315800&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315799&type= 12.69999981 3.72533321 、 <math id="M25"><mi>L</mi><mi>A</mi><msub><mrow><mi>I</mi></mrow><mrow><mi mathvariant="normal">参</mi><mi mathvariant="normal">照</mi><mi mathvariant="normal">值</mi></mrow></msub></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315802&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315801&type= 11.26066685 3.72533321 、 <math id="M26"><mi>G</mi><mi>P</mi><msub><mrow><mi>P</mi></mrow><mrow><mi mathvariant="normal">参</mi><mi mathvariant="normal">照</mi><mi mathvariant="normal">值</mi></mrow></msub></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315818&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315817&type= 12.86933327 3.72533321 分别为每个分区内每个植被生态系统类型的植被覆盖度（FVC）、叶面积指数（LAI）、总初级生产力（GPP）的参照值。本文的FVC、LAI和GPP参数数据集采用全球陆表特征参量数据产品（GLASS产品）中的2000-2018年全国500米叶面积指数数据集（LAI）、植被覆盖度数据集（FVC）、总初级生产力数据集（GPP）进行计算。该产品基于多源遥感数据和地面实测数据，反演得到的长时间序列、高精度的全球地表遥感产品（ Liang等，2013 Liang等，2013 ； 向阳等，2014 向阳等，2014 ； 马培培等，2019 马培培等，2019 ），该数据产品由北京师范大学全球变化处理与分析中心发布。 2.2.2　生态稳定指数 3 可通过测量偏离平均态的程度来反映系统稳定度(Keersmaecker等, 2014; Lu等, 2019 Lu等, 2019 )，常用生态系统某个变量的变异程度来反映生态系统稳定程度，也可通过设定系统相对稳定状态作为参照状态，通过测量其他状态偏离稳定状态程度来反映系统稳定性。本文以1982-1986年为参照值选取时间范围，主要考虑到这个时期我国生态系统受到干扰相对较少，生态系统相对稳定，且为遥感最早可获取生态系统参量的时期。故本文的稳定性指数以1982-1986年平均GPP作为参照值，2000-2018年GPP均值分别与参照值相减，偏离值越大则稳定性越差。第 i 年份第 j 像元的生态稳定指数计算公式见 式（3） 。 <math display="block" id="M27"><mi>E</mi><mi>S</mi><msub><mrow><mi>I</mi></mrow><mrow><mi>i</mi><mo>,</mo><mtext> </mtext><mi>j</mi></mrow></msub><mo>=</mo><mn mathvariant="normal">1</mn><mo>-</mo><msub><mrow><mi>A</mi></mrow><mrow><mi>i</mi><mo>,</mo><mtext> </mtext><mi>j</mi></mrow></msub><mo>×</mo><mo stretchy="false">(</mo><mi>G</mi><mi>P</mi><msub><mrow><mi>P</mi></mrow><mrow><mi>i</mi><mo>,</mo><mtext> </mtext><mi>j</mi></mrow></msub><mo>-</mo><mi>G</mi><mi>P</mi><msub><mrow><mi>P</mi></mrow><mrow><mi mathvariant="normal">参</mi><mi mathvariant="normal">照</mi><mi mathvariant="normal">值</mi></mrow></msub><mo stretchy="false">)</mo></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315806&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315805&type= 55.71067047 4.57200003 式中， <math id="M28"><mi>E</mi><mi>S</mi><msub><mrow><mi>I</mi></mrow><mrow><mi>i</mi><mo>,</mo><mtext> </mtext><mi>j</mi></mrow></msub></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315808&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315807&type= 7.87400007 3.72533321 为第 i 年份第 j 像元的生态稳定指数， <math id="M29"><msub><mrow><mi>A</mi></mrow><mrow><mi>i</mi><mo>,</mo><mtext> </mtext><mi>j</mi></mrow></msub></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315810&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315809&type= 4.65666676 3.72533321 为归一化系数，将结果归一化值0-1范围内； <math id="M30"><mi>G</mi><mi>P</mi><msub><mrow><mi>P</mi></mrow><mrow><mi>i</mi><mo>,</mo><mtext> </mtext><mi>j</mi></mrow></msub></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315812&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315811&type= 9.39799976 3.72533321 为第 <math id="M31"><mi>i</mi></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315814&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315813&type= 1.10066664 2.62466669 年份第 <math id="M32"><mi>j</mi></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315816&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315815&type= 0.84666669 3.47133350 像元的GPP值； <math id="M33"><mi>G</mi><mi>P</mi><msub><mrow><mi>P</mi></mrow><mrow><mi mathvariant="normal">参</mi><mi mathvariant="normal">照</mi><mi mathvariant="normal">值</mi></mrow></msub></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315818&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315817&type= 12.86933327 3.72533321 为GPP参照值。 2.2.3　生态胁迫指数 3 人类对各种生态系统的利用程度不同，可对生态系统产生不同的扰动程度，因此采用遥感所得到的不同土地利用类型来计算生态胁迫指数。具体计算见 公式（4） 公式（4） ： <math display="block" id="M34"><mtext>                    </mtext><mi>E</mi><mi>T</mi><mi>I</mi><mo>=</mo><mfrac><mrow><msubsup><mo>∑</mo><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn mathvariant="normal">1</mn></mrow><mrow><mi>n</mi></mrow></msubsup><mrow><msub><mrow><mi>A</mi></mrow><mrow><mi>i</mi></mrow></msub><msub><mrow><mi>P</mi></mrow><mrow><mi>i</mi></mrow></msub></mrow></mrow><mrow><mi>T</mi><mi>A</mi></mrow></mfrac></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315820&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315819&type= 40.97866440 8.72066593 <math id="M35"><mi>E</mi><mi>T</mi><mi>I</mi></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315822&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315821&type= 5.58799982 2.62466669 为生态胁迫指数， n 为土地利用类型的数量， <math id="M36"><msub><mrow><mi>A</mi></mrow><mrow><mi>i</mi></mrow></msub></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315824&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315823&type= 2.79399991 3.72533321 为第 i 种土地利用面积， <math id="M37"><msub><mrow><mi>P</mi></mrow><mrow><mi>i</mi></mrow></msub></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315826&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315825&type= 3.04800010 3.72533321 为第 i 种土地利用生态胁迫系数， <math id="M38"><mi>T</mi><mi>A</mi></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315828&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315827&type= 4.14866638 2.62466669 为总面积。关于土地利用生态胁迫系数参照已有研究的Lohani清单法、Leopold矩阵法、Delphi法（ 陈浮等，2001 陈浮等，2001 ；荣益等，2017； 刘世梁等，2018 刘世梁等，2018 ），将以上方法确定的系数求平均值作为本文不同土地利用类型对应的生态胁迫系数，如 表1 表1 所示。采用的2000、2010和2018年三期土地利用数据来自于中国科学院地理科学与资源研究所的全国范围陆地区域多时相土地利用数据集，该数据集空间分辨率为30米，将全国土地利用划分为6个一级类、25个二级类（徐新良等，2014）。 土地利用类型 耕地 林地 园地 草地 湿地 建设用地 盐碱地 裸地 其他用地 生态胁迫指数 0.61 0.1 0.12 0.09 0.12 0.94 0.1 0.08 0.03 2.3　生态质量分级和变化趋势分析方法 2 根据生态质量指数计算结果，采用等间距法将生态质量分为优（0.8~1.0）、良（0.6~0.8）、中（0.4~0.6）、低（0.2~0.4）、差（0.0~0.2）五个等级。 采用泰尔森（Theil-Sen Median）趋势分析方法和曼-肯德尔（Mann-Kendall）检验方法。由于通过线性回归计算趋势度是要求时间序列数据符合正态分布，且容易受噪音干扰，而sen趋势度可以很好的减少噪音的干扰，并结合Mann-Kendall检验能很好的判断长时间序列数据的变化趋势。Sen趋势度的计算方法如 公式（5） 公式（5） ： <math display="block" id="M39"><mi>β</mi><mo>=</mo><mi mathvariant="normal">m</mi><mi mathvariant="normal">e</mi><mi mathvariant="normal">a</mi><mi mathvariant="normal">n</mi><mfenced separators="|"><mrow><mfrac><mrow><msub><mrow><mi>x</mi></mrow><mrow><mi>j</mi></mrow></msub><mo>-</mo><msub><mrow><mi>x</mi></mrow><mrow><mi>i</mi></mrow></msub></mrow><mrow><mi>j</mi><mo>-</mo><mi>i</mi></mrow></mfrac></mrow></mfenced><mo>,</mo><mo>∀</mo><mi>j</mi><mo>></mo><mi>i</mi></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315832&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315831&type= 38.09999847 9.31333351 式中 <math id="M40"><msub><mrow><mi>x</mi></mrow><mrow><mi>j</mi></mrow></msub></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315834&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315833&type= 2.28600001 3.72533321 和 <math id="M41"><msub><mrow><mi>x</mi></mrow><mrow><mi>i</mi></mrow></msub></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315836&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315835&type= 2.37066650 3.72533321 为时间序列数据。 β 大于0表示时间序列呈现上升趋势； β 小于0表示时间序列呈现下降趋势， β 等于0表示较为稳定。 Mann-Kendall是一种非参数检验方法，无需样本服从一定的分布，也不易受异常值的干扰，在长时间序列数据趋势显著检验中得到十分广泛的应用。对于序列 X =（ x 1 ， x 2 ，…，x n ），检验统计量 S 计算如 公式（6） 公式（6） ： <math display="block" id="M42"><mi>S</mi><mo>=</mo><mstyle displaystyle="true"><munderover><mo largeop="true">∑</mo><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn mathvariant="normal">1</mn></mrow><mrow><mi>n</mi><mo>-</mo><mn mathvariant="normal">1</mn></mrow></munderover></mstyle><mrow><mstyle displaystyle="true"><munderover><mo largeop="true">∑</mo><mrow><mi>j</mi><mo>=</mo><mi>j</mi><mo>+</mo><mn mathvariant="normal">1</mn></mrow><mrow><mi>n</mi></mrow></munderover></mstyle><mrow><mi>s</mi><mi>g</mi><mi>n</mi><mo stretchy="false">(</mo><msub><mrow><mi>x</mi></mrow><mrow><mi>j</mi></mrow></msub><mo>-</mo><msub><mrow><mi>x</mi></mrow><mrow><mi>i</mi></mrow></msub><mo stretchy="false">)</mo></mrow></mrow></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315838&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315837&type= 35.64466476 8.80533314 <math display="block" id="M43"><mi>s</mi><mi>g</mi><mi>n</mi><mfenced separators="|"><mrow><msub><mrow><mi>x</mi></mrow><mrow><mi>j</mi></mrow></msub><mo>-</mo><msub><mrow><mi>x</mi></mrow><mrow><mi>i</mi></mrow></msub></mrow></mfenced><mo>=</mo><mfenced open="{" close="" separators="|"><mrow><mtable><mtr><mtd><mn mathvariant="normal">1</mn><mo>,</mo><mtext>   </mtext><msub><mrow><mi>x</mi></mrow><mrow><mi>j</mi></mrow></msub><mo>-</mo><msub><mrow><mi>x</mi></mrow><mrow><mi>i</mi></mrow></msub><mo>></mo><mn mathvariant="normal">0</mn></mtd></mtr><mtr><mtd><mn mathvariant="normal">0</mn><mo>,</mo><mtext>   </mtext><msub><mrow><mi>x</mi></mrow><mrow><mi>j</mi></mrow></msub><mo>-</mo><msub><mrow><mi>x</mi></mrow><mrow><mi>i</mi></mrow></msub><mo>=</mo><mn mathvariant="normal">0</mn></mtd></mtr><mtr><mtd><mo>-</mo><mn mathvariant="normal">1</mn><mo>,</mo><mtext> </mtext><msub><mrow><mi>x</mi></mrow><mrow><mi>j</mi></mrow></msub><mo>-</mo><msub><mrow><mi>x</mi></mrow><mrow><mi>i</mi></mrow></msub><mo><</mo><mn mathvariant="normal">0</mn></mtd></mtr></mtable></mrow></mfenced></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315840&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315839&type= 45.38133240 14.73200035 当n > 10时， S 近似正态分布，方差 <math id="M44"><mi mathvariant="normal">V</mi><mi mathvariant="normal">a</mi><mi mathvariant="normal">r</mi><mfenced separators="|"><mrow><mi>S</mi></mrow></mfenced><mo>=</mo><mi>n</mi><mo stretchy="false">(</mo><mi>n</mi><mo>-</mo><mn mathvariant="normal">1</mn><mo stretchy="false">)</mo><mo stretchy="false">(</mo><mn mathvariant="normal">2</mn><mi>n</mi><mo>+</mo><mn mathvariant="normal">5</mn><mo stretchy="false">)</mo><mo>/</mo><mn mathvariant="normal">18</mn></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315842&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315841&type= 46.65133286 3.72533321 ，使用检验统计量Z进行趋势检验，Z值计算如 公式（8） 公式（8） ： <math display="block" id="M45"><mi mathvariant="normal">Z</mi><mo>=</mo><mtext> </mtext><mfenced open="{" close="" separators="|"><mrow><mtable><mtr><mtd><mrow><mrow><mi>S</mi></mrow><mo>/</mo><mrow><mroot><mrow><mi mathvariant="normal">V</mi><mi mathvariant="normal">a</mi><mi mathvariant="normal">r</mi><mo stretchy="false">(</mo><mi>S</mi><mo stretchy="false">)</mo></mrow><mrow/></mroot><mtext>   </mtext><mo stretchy="false">(</mo><mi>S</mi><mo>></mo><mn mathvariant="normal">0</mn></mrow></mrow><mo stretchy="false">)</mo></mtd></mtr><mtr><mtd><mtext>    </mtext><mn mathvariant="normal">0</mn><mtext>               </mtext><mo stretchy="false">(</mo><mi>S</mi><mo stretchy="false">)</mo></mtd></mtr><mtr><mtd><mfrac><mrow><mi>S</mi><mo>+</mo><mn mathvariant="normal">1</mn></mrow><mrow><mroot><mrow><mi mathvariant="normal">V</mi><mi mathvariant="normal">a</mi><mi mathvariant="normal">r</mi><mo stretchy="false">(</mo><mi>S</mi><mo stretchy="false">)</mo></mrow><mrow/></mroot></mrow></mfrac><mtext>     </mtext><mo stretchy="false">(</mo><mi>S</mi><mo><</mo><mn mathvariant="normal">0</mn><mo stretchy="false">)</mo></mtd></mtr></mtable></mrow></mfenced></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315844&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315843&type= 40.47066879 23.96066666 采用双边检验，在给定的显著性水平下， <math id="M46"><msub><mrow><mi>Z</mi></mrow><mrow><mn mathvariant="normal">1</mn><mo>-</mo><mi>α</mi><mo>/</mo><mn mathvariant="normal">2</mn></mrow></msub></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315846&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315845&type= 8.46666718 3.72533321 为临界值，当 <math id="M47"><mfenced open="|" close="|" separators="|"><mrow><mi>Z</mi></mrow></mfenced><mo>≤</mo><msub><mrow><mi mathvariant="normal">Z</mi></mrow><mrow><mn mathvariant="normal">1</mn><mo>-</mo><mi>α</mi><mo>/</mo><mn mathvariant="normal">2</mn></mrow></msub></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315848&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315847&type= 17.35666656 4.14866638 时，接受原假设，即趋势不显著；若 <math id="M48"><mfenced open="|" close="|" separators="|"><mrow><mi>Z</mi></mrow></mfenced><mo>></mo><msub><mrow><mi mathvariant="normal">Z</mi></mrow><mrow><mn mathvariant="normal">1</mn><mo>-</mo><mi>α</mi><mo>/</mo><mn mathvariant="normal">2</mn></mrow></msub></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315850&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315849&type= 17.27199936 4.14866638 时，则拒绝原假设，即认为趋势显著。 本文中逐像元计算sen趋势度并采用检验统计量Z来进行趋势检验，检验中显著性水平 <math id="M49"><mi>α</mi><mo>=</mo><mn mathvariant="normal">0.05</mn></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315852&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315851&type= 13.12333298 2.70933342 ， <math id="M50"><msub><mrow><mi>Z</mi></mrow><mrow><mn mathvariant="normal">1</mn><mo>-</mo><mi>α</mi><mo>/</mo><mn mathvariant="normal">2</mn></mrow></msub><mo>=</mo><mn mathvariant="normal">1.96</mn></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315854&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315853&type= 19.47333336 3.80999994 。当 <math id="M51"><mi>β</mi><mo>></mo><mn mathvariant="normal">0</mn></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315860&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315859&type= 8.29733276 3.38666677 且 <math id="M52"><mfenced open="|" close="|" separators="|"><mrow><mi mathvariant="normal">Z</mi></mrow></mfenced><mo>></mo><mn mathvariant="normal">1.96</mn></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315858&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315857&type= 15.07066536 3.80999994 则表明序列呈显著增加，当 <math id="M53"><mi>β</mi><mo>></mo><mn mathvariant="normal">0</mn></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315860&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315859&type= 8.29733276 3.38666677 且 <math id="M54"><mfenced open="|" close="|" separators="|"><mrow><mi mathvariant="normal">Z</mi></mrow></mfenced><mo>≤</mo><mn mathvariant="normal">1.96</mn></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315862&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315861&type= 15.15533447 3.80999994 则表明序列增加但不显著，为轻微增加；当 <math id="M55"><mi>β</mi><mo><</mo><mn mathvariant="normal">0</mn></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315868&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315867&type= 8.29733276 3.38666677 且 <math id="M56"><mfenced open="|" close="|" separators="|"><mrow><mi mathvariant="normal">Z</mi></mrow></mfenced><mo>></mo><mn mathvariant="normal">1.96</mn></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315866&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315865&type= 15.07066536 3.80999994 则表明序列呈显著减少，当 <math id="M57"><mi>β</mi><mo><</mo><mn mathvariant="normal">0</mn></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315868&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315867&type= 8.29733276 3.38666677 且 <math id="M58"><mfenced open="|" close="|" separators="|"><mrow><mi mathvariant="normal">Z</mi></mrow></mfenced><mo>≤</mo><mn mathvariant="normal">1.96</mn></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315870&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315869&type= 15.15533447 3.80999994 则表明序列减少但不显著，为轻微减少；当 <math id="M59"><mi>β</mi><mo>=</mo><mn mathvariant="normal">0</mn></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315872&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=25315871&type= 8.29733276 3.38666677 则表明序列较为稳定。 3　全国生态质量评价应用 1 3.1　生态质量状况 2 生态质量指数反映了生态系统整体质量状况，2018年全国生态质量指数为0.63（ 图2a） 图2a） ，全国生态质量以中低级为主，其中全国优等生态质量占比为17.65%，良级生态质量占比为19.24%，中级生态质量占比为29.55%，低级生态质量占比为29.23%，差级生态质量占比为4.33%（ 图2（b） 图2（b） ）。 生态质量高值（优级）主要分布在大小兴安岭、长白山、秦岭、六盘山-子午岭、南方丘陵地区、云南和西藏南部部分地区。从生态功能、生态稳定和系统胁迫来看（ 图3 图3 ），生态质量高值区生态功能较高，生态质量指数与生态功能指数、生态稳定指数为正相关关系，相关系数为0.64和0.44，和生态胁迫指数为负相关，相关系数为0.70。生态质量高值区大多为国森林生态系统主要分布区且大部分为重要生态屏障区，是维护国家生态安全的关键区域，因此，在这些区域需持续开展生态保护修复，保持生态功能稳定，减少人类活动干扰，提高生态质量。 1,2; 1,2;3; 生态质量低值（差级）区域主要分布在华北、华东、关中、兰州-西宁、珠江三角洲以及新疆北部城镇集中区域（ 图2 图2 ），平均生态质量指数为0.12，这些区域生态系统生产力较低，生态功能指数仅为0.12，生态胁迫程度较高，胁迫指数达到了0.79，生态系统稳定性较差，为0.42（ 图3 图3 ）。生态质量低值区域基本上与我国主要城市群分布基本一致，城镇化发展挤占生态空间，生态质量相对较低，因此这些区域要维持生态质量稳定提升，要合理管控国土空间开发，防止城镇化无序扩张，提升人居环境。 生态质量中级主要分布在我国干旱、半干旱区，处于农牧、林牧、农林等复合交错带（ 图2（b） 图2（b） ），为我国主要生态脆弱区，这些区域受自然环境限制，为生态功能相对较低，为0.52，生态系统稳定性较差，对环境变化反应相对敏感，容易受到外界干扰发生退化演替，而且生态系统自我修复能力较弱，生态恢复时间较长，因此需要以生态脆弱区资源禀赋和生态环境承载力为基础，因地制宜，科学规划，采取合适的保育措施，加强生态保护监督管理，减少人为活动无序扩张对生态系统干扰，稳固提升生态质量。 从全国各省生态质量状况来看（ 图4（a） 图4（a） ），生态质量指数排名前5位的省（市）主要分布我国长江以南地区，分别为福建、海南、广西、云南和江西，生态质量指数均在0.7以上，生态功能指数在0.6以上（ 图4（b） 图4（b） ），生态稳定指数在0.7以上（ 图4（c） 图4（c） ），生态胁迫指数低于0.3（ 图4（d） 图4（d） ），由此可见，这几个省生态系统功能稳定、生态系统所受人类活动影响较小，生态质量整体为优。生态质量指数排名靠后的5个省（市）为上海、天津、江苏、山东和宁夏（ 图4（a） 图4（a） ），生态质量指数分别为0.44、0.51、0.52、0.56、0.56，生态系统功能指数低于0.45（ 图4（b） 图4（b） ），生态胁迫指数除宁夏外，均高于0.5（ 图4（d） 图4（d） ）。 1;2;3;4; 3.2　生态质量变化 2 从2000-2018年全国生态质量变化来看（ 图5（a） 图5（a） ），全国生态质量指数呈明显波动上升趋势，2000-2011年生态质量指数变化较为平缓，2011年之后生态质量指数呈明显上升趋势。全国53.97%的区域生态质量呈增加趋势，其中25.65%区域生态质量呈明显上升趋势，主要分布在黄土高原、青海东部和甘肃河西、河北张家口和承德、云贵高原等地区（ 图5（b） 图5（b） ）。全国28.12%区域生态质量呈退化趋势，主要分布在华东、华中城市群、东北等地区（ 图5（b） 图5（b） ）。从2000-2018年各省份生态质量变化趋势来看（ 表2 表2 ），生态质量呈上升趋势占比超过70%的省（市）为海南、云南、广西、广东、福建、贵州、江西、重庆、山西，其中海南、云南、广西上升趋势占比超过80%，说明这些省份生态质量改善趋势明显；江苏、上海、天津、吉林生态质量呈下降趋势比例超过50%，其中江苏生态质量呈下降趋势比例超过60%。 2 省份 5 变化趋势等级比例（%） 明显下降 轻微下降 稳定不变 轻微升高 明显升高 安徽省 16.71 26.34 0.07 33.16 23.73 北京市 14.32 22.47 0.20 29.60 33.42 福建省 6.94 16.25 0.12 37.48 39.20 甘肃省 9.01 12.59 39.79 16.45 22.16 广东省 6.55 14.44 0.74 34.30 43.97 贵州省 5.85 17.79 0.04 24.56 51.76 河南省 11.47 25.01 0.03 35.81 27.68 湖北省 19.30 29.59 0.02 27.64 23.44 湖南省 14.08 27.73 0.32 33.63 24.22 吉林省 26.63 26.57 1.02 24.09 21.70 江苏省 35.42 27.79 0.12 21.28 15.40 江西省 7.96 17.31 0.92 35.96 37.85 辽宁省 24.43 25.28 0.20 24.25 25.84 宁夏回族自治区 16.72 18.84 10.55 20.57 33.31 青海省 7.44 13.28 33.16 24.69 21.43 山东省 18.63 22.13 0.57 27.24 31.43 山西省 10.13 18.28 0.53 22.50 48.56 陕西省 10.20 19.16 1.30 20.83 48.52 上海市 25.36 34.50 0.06 26.05 14.03 四川省 5.21 22.42 3.18 42.20 26.98 浙江省 16.15 19.88 0.10 34.87 29.00 重庆市 7.55 20.73 0.04 31.93 39.75 海南省 1.63 3.58 0.52 20.05 74.21 天津市 27.06 27.08 1.43 23.79 20.65 内蒙古自治区 8.57 18.99 21.86 31.05 19.53 新疆维吾尔自治区 6.91 10.71 54.22 17.32 10.84 西藏自治区 6.38 23.64 9.90 39.59 20.48 云南省 3.87 11.73 0.50 24.74 59.17 广西壮族自治区 4.20 13.17 0.30 31.67 50.66 黑龙江省 16.88 26.93 0.27 31.27 24.65 河北省 15.58 23.02 0.30 29.54 31.57 1,2; 从生态功能指数变化来看（ 图6（a） 图6（a） ），2000-2018年全国生态系统功能呈现改善趋势，明显改善的地区主要为华中地区和西南地区，明显退化的地区主要为华东地区、华中地区以及东北地区。其中，功能明显改善的区域占19.76%，轻微改善的区域占29.37%，稳定不变的区域占21.59%，轻微退化的区域占21.30%，明显退化的区域占7.98%。 从生态稳定指数变化来看（ 图6（b） 图6（b） ），全国65%的区域生态系统稳定在增强，其中13%的区域显著增强，稳定增强区域主要分布在南方热带亚热带森林区、东北温带落叶阔叶林区和华北地区农田区，生态系统稳定减弱区域主要分布在黄土高原、北方农牧交错带和城镇化水平较高的区域。从各省稳定指数变化来看，稳定指数增强占比较高的省（市）为河南、浙江、福建、安徽和黑龙江，这些省份稳定性增强比例超过70%，稳定性减弱趋势占比较高的省（市）为宁夏、北京、山西、陕西甘肃，减弱趋势占比超过50% 从生态胁迫变化来看（ 图7 图7 ），2000年、2010年全国生态系统胁迫指数为0.205、0.208，相比2018年生态系统胁迫指数呈轻微增加。全国13个省（市、区）生态系统胁迫呈增长趋势，增长最为明显为城市化进程较快的上海、江苏、天津和山东等省（市），而广大西部地区生态系统胁迫指数相对稳定。 1,2; 4　结论与讨论 1 4.1　结论 2 （1）本文从大尺度生态质量快速评价的需求出发，构建了以遥感数据为主要数据源的生态质量评价体系。该指标体系依据生态学理论，从生态系统功能、稳定、胁迫三个维度对生态系统质量进行评价，并且利用目前成熟的植被遥感参量和土地利用数据，计算方法相对简单易操作，可实现国家和区域尺度生态质量的快速评价。 （2）该指标体系在我国陆地区域（不含港澳台）生态质量评价应用结果显示，2018年全国生态质量整体状况良好，生态质量中等以上比例达到了36.98%，差等生态质量仅占4.33%；福建、海南、广西等省（市）生态质量为优，而上海、天津、江苏等省（市）的生态质量较差。从生态功能来看，全国2018年功能指数为0.23，各省（市）平均功能指数最高的为海南，功能指数为0.65，功能指数最低的为新疆，功能指数为0.03。从生态稳定度来看，全国生态系统总体稳定，平均稳定指数为0.94，不稳定区域主要集中分布黄土高原植被恢复区、华北平原农业区、长江三角等城市聚集区。从生态系统胁迫来看，2018年全国平均生态系统胁迫指数为0.21，胁迫最为明显区域主要分布在华北平原、长三角、珠三角、华中、关中平原、成都平原等主要城市群。 从生态质量变化来看，2000-2018年全国53.97%的区域生态质量呈改善趋势，2011年之后改善趋势更为明显，28.12%区域生态质量呈下降趋势。2000-2018年全国60.25%区域生态功能指数呈增加趋势，65%的区域生态系统稳定性在增强，生态系统胁迫指数整体呈增强趋势，部分区域所下降。 4.2　讨论 2 本文提出的生态质量遥感评价体系可服务于面向业务化运行的国家尺度生态质量遥感评价工作，但是，该评价指标体系涉及的指标均为基于遥感数据获取的指标，也存在一些不足，主要体现在以下几个方面：1）反映生态系统功能指标只用了植被方面的指标，并未考虑生态系统其它相关指标，如生态系统环境相关指标，未来可根据评价需求，进一步补充生态系统调节功能的指标；2）从生态学的角度来看，生态系统稳定性是一个多维概念，它反映生态系统稳定状态和从环境干扰中恢复的能力。目前生态系统稳定性通常从生态系统阻力、弹性和变异三个方面测度，本文稳定性方法只考虑生态系统变异性，还需进一步完善生态系统稳定测量的指标和方法；3）生态系统功能指数采取分区生态系统类型选取参照值的方法，目前参照值基于遥感数据而来，随着地面数据收集和积累，可联合地面观测数据选取分区更具有代表的顶级群落值作为生态系统功能评估的参照值；4）生态干扰指数目前主要人为干扰，对于自然干扰考虑不是很足，为更全面反映生态系统受到干扰，在数据和方法成熟条件下两方面均应在评价体系中考虑；5）生态系统功能、稳定和胁迫共同决定生态系统质量的高低，三个在生态质量中的贡献大小目前还没有定论，本文根据专家建议，认为三个方面对生态质量同等重要，随着后续相关理论和技术发展，三个指数的构成及权重可进一步优化。 未来随着遥感数据产品的发展，未来将陆续将成熟的遥感产品应用于生态质量的评价，进一步加强天地协同，开展基于大数据的生态质量评价，服务于生态文明建设。 参考文献 Paetzold A , Warren P H , & Maltby L L . 2010 . 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