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自然资源遥感  2023, Vol. 35 Issue (4): 244-254    DOI: 10.6046/zrzyyg.2022371
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长株潭城市群生态环境质量时空演变及影响因素分析
李光哲1,2(), 王浩1,2(), 曹银璇2, 张晓宇2, 宁晓刚1,2
1.山东科技大学测绘与空间信息学院,青岛 266590
2.中国测绘科学研究院,北京 100036
Spatio-temporal evolution and influencing factors of ecological environment quality in the Changsha-Zhuzhou-Xiangtan urban agglomeration
LI Guangzhe1,2(), WANG Hao1,2(), CAO Yinxuan2, ZHANG Xiaoyu2, NING Xiaogang1,2
1. College of Geodesy and Geomatics, Shandong University of Science and Technology, Qingdao 266590, China
2. Chinese Academy of Surveying & Mapping, Beijing 100036, China
全文: PDF(5047 KB)   HTML  
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摘要 

准确把握新型城市群生态环境质量的演变趋势,识别其影响因素,对科学引导城市化并实现可持续发展具有重大意义。在目前新型城市群生态环境质量时空演变特征评价研究中,缺乏多因素对生态环境质量的交互影响的相关研究,针对此问题,该文基于Google Earth Engine(GEE)平台,以长时序 Landsat TM/OLI遥感影像为基础数据源,采用遥感生态指数(remote sensing ecological index, RSEI),结合Sen斜率估计和Mann-Kendall检验方法,探究1990—2020年长株潭城市群生态环境质量的时空变化特征,并运用地理探测器定量测度不同因素对长株潭城市群生态环境空间异质性的影响。研究表明,长株潭城市群生态环境质量总体较好,空间分布总体上遵循“边缘地区较好,核心区较差”的格局。长株潭城市群生态环境质量等级为“优”和“良”的面积平均占比超过60%。可持续发展理念转变了长株潭城市群城市无序扩张的发展模式,使得RSEI呈现先下降后上升的趋势,并在2000年出现拐点。1990—2020年长株潭城市群中心城区生态环境质量退化严重,非中心城区生态环境质量变化以提升为主。自然地理条件是显著影响长株潭城市群早期生态环境质量的主要因素,但随着社会经济发展,夜间灯光等社会经济因素对生态环境质量影响逐渐增强,并逐步发挥主导性作用; 各因子在交互作用下对生态环境质量的影响显著增强,2010年前人文因素和自然因素间的交互作用对生态环境影响较强,而2015年后人文因素间的交互作用对生态环境质量影响较强。该研究结果可为推进长株潭城市群一体化高质量发展提供科学依据,同时也为其他同类型城市群发展提供参考。

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李光哲
王浩
曹银璇
张晓宇
宁晓刚
关键词 长株潭城市群Google Earth Engine遥感生态指数地理探测器生态环境质量    
Abstract

Accurately identifying the evolutionary trend and influencing factors of ecological environment quality in new urban agglomerations holds crucial significance for scientifically guiding urbanization and achieving sustainable development. Existing research on the spatio-temporal evolutionary characteristics of ecological environment quality in new urban agglomerations ignored the interactions of multiple factors on ecological environment quality. Based on the Google Earth Engine (GEE) platform, and long-time-series Landsat TM/OLI remote sensing images as the fundamental data source, this study delved into the spatio-temporal variations of ecological environment quality in the Changsha-Zhuzhou-Xiangtan urban agglomeration from 1990 to 2020 using methods including the remote sensing ecological index (RSEI), Sen’s slope estimator, and Mann-Kendall test. Moreover, the geographical detector was employed to quantitatively measure the effects of various factors on the urban agglomeration’s spatial heterogeneity. The results indicate that the Changsha-Zhuzhou-Xiangtan urban agglomeration exhibited generally high ecological environment quality, with a spatial distribution pattern of higher quality in marginal areas and lower quality in core areas. The average proportion of areas with ecological environment quality graded as “excellent” and “good” exceeds 60% in the urban agglomeration. The sustainable development strategy altered the urban sprawl in this urban agglomeration, leading to a decline followed by an increase in RSEI, with an inflection point in 2000. From 1990 to 2020, the ecological environment quality significantly deteriorated in central urban areas while improvement was observed in non-central urban areas. Physical and geographical conditions significantly influenced the ecological environment quality of the urban agglomeration in the early stages. With socio-economic progression, the influence of socio-economic factors like nighttime lighting on ecological environment quality gradually intensified, assuming a dominant role over time. Besides, the interactions among factors significantly enhanced the effects of individual factors on ecological environment quality. Before 2010, the interactions between human and natural factors exerted considerable influences on the ecological environment. After 2015, the interactions among human factors yielded more pronounced effects on ecological environment quality. These findings serve as a foundational guide for the integrated high-quality development of the Changsha-Zhuzhou-Xiangtan urban agglomeration and a reference for the advancement of other comparable urban agglomerations.

Key wordsChangsha-Zhuzhou-Xiangtan urban agglomeration    Google Earth Engine    remote sensing ecological index    geographical detector    ecological environment quality
收稿日期: 2022-09-19      出版日期: 2023-12-21
ZTFLH:  TP79  
基金资助:中央级公益科研院所基本科研业务费“国土空间规划背景下的城市认知-监测-体检关键技术及示范”(AR2117);自然资源规划及管理项目“国土空间规划专项监测”(A2214)
通讯作者: 王浩(1985-),男,博士,副研究员,研究方向为城市遥感、城市体检评估。Email: wanghao@casm.ac.cn
作者简介: 李光哲(1999-),男,硕士研究生,研究方向为城市遥感与城市体检评估。Email: liguangzhe1213@163.com
引用本文:   
李光哲, 王浩, 曹银璇, 张晓宇, 宁晓刚. 长株潭城市群生态环境质量时空演变及影响因素分析[J]. 自然资源遥感, 2023, 35(4): 244-254.
LI Guangzhe, WANG Hao, CAO Yinxuan, ZHANG Xiaoyu, NING Xiaogang. Spatio-temporal evolution and influencing factors of ecological environment quality in the Changsha-Zhuzhou-Xiangtan urban agglomeration. Remote Sensing for Natural Resources, 2023, 35(4): 244-254.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/zrzyyg.2022371      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2023/V35/I4/244
Fig.1  研究区地理位置
数据名称 时间 分辨率 数据来源
影像数据 以1990年、1995年、2000年、2005年、2010年、2015年、2020年为中心年份(4—10月) 30 m Landsat5/8(Google Earth Engine)
土地利用数据 1990年、1995年、2000年、2005年、2010年、2015年、2020年 30 m CNLUCC (http://www.resdc.cn)
人口密度数据 1990年、1995年、2000年、2005年、2010年、2015年、2019年 1 km 中国人口空间分布公里网格数据集(http://www.resdc.cn)
夜间灯光数据 1990年、1995年、2000年、2005年、2010年、2015年、2020年 1 km 中国长时间序列逐年人造夜间灯光数据集(http://data.tpdc.ac.cn)
降水数据 1990年、1995年、2000年、2005年、2010年、2015年、2020年 1 km 中国1 km分辨率逐月降水量数据集(http://data.tpdc.ac.cn)
气温数据 1990年、1995年、2000年、2005年、2010年、2015年、2020年 1 km 中国1 km分辨率逐月平均气温数据集(http://data.tpdc.ac.cn)
DEM数据 30 m ASTER GDEM V2(http://www.gscloud.cn)
Tab.1  数据来源及预处理
β 趋势 Z 显著性 趋势特征
β>0 提升 Z>1.96 显著 显著提升
0<Z≤1.96 不显著 不显著提升
β=0 无变化 Z 无变化
β<0 退化 0<Z≤1.96 不显著 不显著退化
Z>1.96 显著 显著退化
Tab.2  生态环境质量变化等级
交互关系 与单因子
q值相比
单因子
较小值
单因子
较大值
两因子
之和
非线性减弱 交互作用q < < <
单因子非线性减弱 交互作用q > < <
双因子增强 交互作用q > > <
独立 交互作用q > > =
非线性增强 交互作用q > > >
Tab.3  交互作用q值与单因子q值对比关系表
Fig.2  长株潭城市群生态环境质量空间分布
Fig.3  生态环境质量分类的面积占比
Fig.4  长株潭城市群生态环境质量变化趋势空间分布
Fig.5  1990—2020年长株潭城市群县区生态环境质量变化情况
Fig.6  1990年生态环境质量影响因子空间分布
年份 土地利用(X1) 人口密度(X2) 夜间灯光(X3) 海拔(X4) 降水(X5) 温度(X6)
1990年 0.112 3*** 0.105 3*** 0.082 4*** 0.296 1*** 0.168 2*** 0.277 7***
[4] [5] [6] [1] [3] [2]
1995年 0.164 0*** 0.172 0*** 0.142 6*** 0.217 7*** 0.092 9*** 0.190 4***
[4] [3] [5] [1] [6] [2]
2000年 0.291 6*** 0.136 0*** 0.164 1*** 0.267 9*** 0.171 7*** 0.239 4***
[1] [6] [5] [2] [4] [3]
2005年 0.283 8*** 0.205 0*** 0.293 5*** 0.257 6*** 0.156 8*** 0.211 2***
[2] [5] [1] [3] [6] [4]
2010年 0.367 9*** 0.226 5*** 0.324 0 0.254 6 0.154 1 0.220 3
[1] [4] [2] [3] [6] [5]
2015年 0.292 3*** 0.179 3*** 0.335 1*** 0.191 1*** 0.138 7*** 0.169 8***
[2] [4] [1] [3] [6] [5]
2020年 0.339 7*** 0.142 6*** 0.274 4*** 0.176 1*** 0.088 8*** 0.162 8***
[1] [5] [2] [3] [6] [4]
Tab.4  分异及因子探测结果的q
年份 交互因子
1990年 0.349 6 0.338 2 0.337 1 0.324 8 0.321 1 0.309 0 0.306 1 0.305 6 0.302 3 0.296 2
X1X4 X3X4 X1X6 X2X4 X3X6 X4X5 X2X6 X4X6 X5X6 X1X2
1995年 0.329 1 0.310 3 0.308 3 0.289 9 0.285 7 0.281 1 0.258 1 0.256 7 0.242 5 0.236 3
X1X4 X1X6 X3X4 X1X2 X2X4 X3X6 X1X5 X2X6 X2X5 X3X5
2000年 0.426 6 0.415 2 0.389 1 0.362 6 0.356 0 0.349 3 0.323 3 0.320 0 0.291 1 0.284 4
X1X4 X1X6 X1X5 X1X2 X1X3 X3X4 X2X4 X3X6 X2X6 X4X5
2005年 0.437 5 0.434 6 0.420 4 0.412 8 0.393 6 0.386 0 0.383 6 0.377 3 0.369 5 0.334 3
X1X4 X3X4 X1X3 X1X6 X3X6 X1X5 X1X2 X2X4 X3X5 X2X6
2010年 0.502 7 0.482 2 0.477 2 0.463 9 0.449 7 0.445 5 0.428 3 0.412 4 0.385 7 0.351 3
X1X4 X1X6 X1X3 X3X4 X1X5 X1X2 X3X6 X3X5 X2X4 X2X6
2015年 0.427 2 0.411 6 0.393 9 0.387 5 0.377 1 0.368 5 0.363 5 0.349 6 0.348 5 0.335 2
X1X3 X3X4 X3X6 X1X4 X1X6 X3X5 X1X5 X1X2 X2X3 X2X4
2020年 0.410 5 0.404 7 0.410 5 0.382 6 0.369 3 0.354 1 0.342 8 0.339 7 0.321 6 0.293 3
X1X3 X1X6 X1X4 X1X5 X1X2 X3X4 X3X6 X2X6 X3X5 X2X3
Tab.5  因子交互作用探测结果的q
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