李冠穩(wěn)， 高曉奇， 肖能文*

1.中國(guó)環(huán)境科學(xué)研究院， 國(guó)家環(huán)境保護(hù)區(qū)域生態(tài)過程與功能評(píng)估重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 北京 100012 2.西北農(nóng)林科技大學(xué)林學(xué)院， 陜西 楊凌 712100

黃河流域是我國(guó)重要的生態(tài)功能區(qū)和經(jīng)濟(jì)建設(shè)區(qū)，在推動(dòng)?xùn)|、中、西部協(xié)調(diào)發(fā)展和國(guó)家生態(tài)安全方面具有十分重要的地位. 隨著黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展國(guó)家重大戰(zhàn)略的提出，黃河流域生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量變化受到越來越多的關(guān)注[1]. 生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量是生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)服務(wù)能力、抗干擾能力以及對(duì)人類生存與發(fā)展承載能力的具體體現(xiàn)，良好的生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量不僅關(guān)乎人類居住環(huán)境和物質(zhì)生活水平[2]，同時(shí)也是推進(jìn)我國(guó)生態(tài)文明建設(shè)進(jìn)程的重要舉措[3]. 因此，研究黃河流域生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量時(shí)空變化狀況、未來變化趨勢(shì)，有助于量化評(píng)估黃河流域生態(tài)保護(hù)恢復(fù)工程績(jī)效，對(duì)今后生態(tài)保護(hù)政策研究和制定城市發(fā)展戰(zhàn)略也具有重要意義.

生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量評(píng)估通常以數(shù)學(xué)模型為基礎(chǔ)，構(gòu)建評(píng)估指標(biāo)體系，進(jìn)而量化評(píng)估生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量. 原國(guó)家環(huán)境保護(hù)部頒布的HJ 192—2015《生態(tài)環(huán)境狀況評(píng)價(jià)技術(shù)規(guī)范》中運(yùn)用植被覆蓋度、生物豐度、土地脅迫指數(shù)、水網(wǎng)密度、污染負(fù)荷指數(shù)等構(gòu)建生態(tài)環(huán)境狀況指數(shù)(ecological index, EI)，該方法可較好地運(yùn)用于縣級(jí)以上區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量的定量評(píng)價(jià)；但存在無法空間可視化問題，而且很難實(shí)現(xiàn)對(duì)大范圍地區(qū)的快速評(píng)估[4-5]. 遙感信息能夠較好地反映生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的空間異質(zhì)性，可實(shí)現(xiàn)快速、定量、大范圍地評(píng)價(jià)區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量[6]，如歐陽(yáng)志云等[7]利用遙感數(shù)據(jù)和地面監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，基于生物量密度和植被覆蓋度評(píng)估了2000—2010年我國(guó)生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量及功能變化；茹克亞·薩吾提等[8]基于NDVI、LST、SWCI等指數(shù)，運(yùn)用主成分分析法評(píng)價(jià)阜康市2000年、2008年、2016年生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量變化，并發(fā)現(xiàn)超負(fù)荷開發(fā)活動(dòng)是導(dǎo)致生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量惡化的一個(gè)重要因素；Xu等[9]基于植被指數(shù)、生物量和凈初級(jí)生產(chǎn)力評(píng)估了京津冀地區(qū)2000年、2010年生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量變化，發(fā)現(xiàn)京津冀地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量的變化與“三北”防護(hù)林帶和京津沙塵暴防治項(xiàng)目呈正相關(guān)；周紫燕等[10]利用空間幾何原理構(gòu)建了植被綠度-濕度-地表溫度生態(tài)指數(shù)，分析新疆2000—2018年間生態(tài)質(zhì)量變化趨勢(shì). 但目前多數(shù)研究為根據(jù)兩個(gè)或多個(gè)時(shí)間點(diǎn)評(píng)估一段時(shí)間內(nèi)生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量的相對(duì)變化[11]，或采用不同方法評(píng)估區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量[12-13]，缺乏統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)和多年連續(xù)生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量評(píng)估. 徐涵秋[14]基于綠度、干度、熱度、濕度4個(gè)方面構(gòu)建了遙感生態(tài)指數(shù)(remote sensing ecological index, RSEI)，并采用主成分分析法確定各指標(biāo)權(quán)重，對(duì)研究區(qū)進(jìn)行生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量評(píng)價(jià)；該方法不僅與生態(tài)環(huán)境狀況指數(shù)(EI)有較好的可比性，還很好地解決了EI指標(biāo)不易獲取、評(píng)價(jià)時(shí)效性較差的缺點(diǎn)[15-16]，在全國(guó)[17-18]、區(qū)域[9-11,15]、自然保護(hù)區(qū)[19]、城區(qū)[8,16,20]等不同空間尺度區(qū)域得到很好的應(yīng)用，為高效、快速、高質(zhì)量連續(xù)評(píng)估區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量奠定基礎(chǔ).

黃河流域是我國(guó)重要糧食安全保障區(qū)和水源補(bǔ)給地，亦是生態(tài)脆弱區(qū)和全球水土流失最為嚴(yán)重的區(qū)域之一. 《黃河流域生態(tài)環(huán)境十年變化評(píng)估(2000—2010年)》[21]以及黃金亭等[22-23]分別從不同生態(tài)系統(tǒng)類型、土地利用/覆蓋變化和植被角度評(píng)價(jià)了黃河流域生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量變化；計(jì)偉等[24]從縣域生態(tài)質(zhì)量、生態(tài)系統(tǒng)功能、生態(tài)系統(tǒng)格局等方面分析了黃河流域生態(tài)質(zhì)量狀況及其變化特征. 目前在黃河流域采用多因子連續(xù)長(zhǎng)時(shí)間監(jiān)測(cè)生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量變化的研究較少. 植被是生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分，對(duì)生態(tài)系統(tǒng)變化較為敏感，其中歸一化植被指數(shù)(normalized difference vegetation index，NDVI)和葉面積指數(shù)(leaf area index，LAI)可以有效反映植被質(zhì)量和生長(zhǎng)狀況，被廣泛應(yīng)用于生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量評(píng)估[25-26]；表層水分含量指數(shù)(surface water content index，SWCI)可較好地反映地表植被、土壤的濕度狀況，與生態(tài)系統(tǒng)狀況緊密相關(guān)[27-28]；陸地表面溫度(land surface temperature，LST)與植被的生長(zhǎng)、分布等密切相關(guān)，是影響植被生長(zhǎng)的關(guān)鍵因子，也是生態(tài)系統(tǒng)變化的重要指示因子[29-31]. 因此，該研究選取能夠反映研究區(qū)生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量的NDVI、LAI、SWCI和LST關(guān)鍵指標(biāo)構(gòu)建RSEI，利用RSEI評(píng)價(jià)黃河流域近20年生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量時(shí)空分布特征，并結(jié)合Sen+Mann-Kendall檢驗(yàn)和Hurst指數(shù)分析揭示黃河流域生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量變化狀況和未來變化趨勢(shì)，以期為黃河流域生態(tài)環(huán)境保護(hù)及恢復(fù)提供參考.

1 研究區(qū)與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)概況

黃河發(fā)源于青海省巴顏喀拉山北麓海拔 4 500 m的約古列盆地，自西向東流經(jīng)青海、四川、甘肅、寧夏、內(nèi)蒙古、山西、陜西、河南、山東9個(gè)省區(qū)，全長(zhǎng)約 5 464 km，流域總面積為79.5×104km2，其中上、中游流域面積約占95%. 黃河流域地勢(shì)西高東低〔見圖1(a)〕，上游跨越青藏高原和內(nèi)蒙古高原兩大高原區(qū)，是黃河主要的來水區(qū)，該河段落差3 496 m，水能資源豐富；中游大部分地區(qū)為黃土地貌，海拔在 1 000～2 000 m之間，在自然因素和外部環(huán)境雙重作用下，土地沙化和水土流失較為嚴(yán)重；下游主要為沖積平原區(qū)，地勢(shì)平坦. 黃河流域?qū)俅箨懶詺夂?，區(qū)域氣候差異較為顯著，西北部干旱、中部半干旱、東南部半濕潤(rùn)；降水和氣溫呈自西向東、自南向北減少的趨勢(shì)，降雨多集中在7—10月. 黃河流域是我國(guó)農(nóng)業(yè)活動(dòng)較為強(qiáng)烈的地區(qū)之一，同時(shí)也是我國(guó)重要的能源和重化工產(chǎn)業(yè)基地.

黃河流域生態(tài)系統(tǒng)數(shù)據(jù)來源于中國(guó)科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心(http: //www.resdc.cn). 如圖1(b)所示，2015年黃河流域以草地生態(tài)系統(tǒng)為主，占流域總面積的47.6%，主要集中于黃河上游及中北部黃土高原；農(nóng)田面積占比為26.6%，主要集中在關(guān)中平原、華北平原、河套平原和寧夏平原等地；林地面積占比為12.9%，主要分布在東南部呂梁山系、太白山系、子午嶺、秦嶺及祁連山等地；濕地分布零散，流域上游分布有扎陵湖和鄂陵湖，下游主要分布在山東省.

圖1 黃河流域地形和生態(tài)系統(tǒng)分布(2015年)Fig.1 DEM of the study area and the distribution of ecosystem in 2015

1.2 技術(shù)方法與數(shù)據(jù)來源

一般情況下，生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)越多、涉及范圍越廣，越能真實(shí)反映生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量. 但在實(shí)際操作過程中，受指標(biāo)數(shù)據(jù)獲取、經(jīng)濟(jì)、可行性等因素影響，特別是在大區(qū)域或國(guó)家尺度，只能選擇部分具有代表性、可量化及操作性強(qiáng)的關(guān)鍵指標(biāo)來構(gòu)建評(píng)估指標(biāo)體系[4]. 該研究選取的NDVI、LAI、SWCI和LST關(guān)鍵指標(biāo)對(duì)應(yīng)的遙感數(shù)據(jù)源分別為2000—2018年MODIS陸地產(chǎn)品MOD13Q1、MOD15AH、MOD09A1和MOD11A2. MODIS數(shù)據(jù)產(chǎn)品具有時(shí)間跨度長(zhǎng)、時(shí)間分辨率高、覆蓋范圍廣、數(shù)據(jù)免費(fèi)易獲取等優(yōu)勢(shì)[10,23,29-30]. 利用MRT(MODIS reprojection tools)軟件進(jìn)行影像拼接和投影轉(zhuǎn)換，并統(tǒng)一分辨率為500 m，采用最大值合成法得到月尺度生態(tài)參數(shù)數(shù)據(jù)，生長(zhǎng)季(5—10月)取均值后進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化無量綱處理. RSEI借助ENVI 5.3主成分分析模塊計(jì)算[25]，其最大優(yōu)點(diǎn)是根據(jù)數(shù)據(jù)本身特征確定權(quán)重[8,19]. 為避免大面積水體對(duì)主成分分析的影響，在歸一化前對(duì)水體進(jìn)行掩膜處理. LAI、SWCI、LST和RSEI計(jì)算方法見式(1)～(5).

LAI=0.1×DNA

(1)

式中，DNA為MOD15A2H影像的像元灰度值.

SWCI=(B6-B7)/(B6+B7)

(2)

式中，B6、B7分別為MOD09A1影像第6、7波段的反射值. (B6-B7)能夠反映植被和土壤中的含水量，并能夠最大程度地降低大氣影響；(B6+B7)作為分母能夠使結(jié)果值限定在-1～1之間.

LST=0.02×DNs-273.15

(3)

式中，DNs為MOD11A2影像灰度值.

RSEI0=1-PC1{f(NDVI,LAI,LST,SWCI)}(4)

RSEI0標(biāo)準(zhǔn)化處理：

(5)

式中：RSEI為歸一化后的遙感生態(tài)指數(shù)，其值越大表示生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量越好，反之，表示生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量越差；RSEI0為原始遙感生態(tài)指數(shù)；RSEI0_max、RSEI0_min分別為原始遙感生態(tài)指數(shù)的最大值和最小值；PC1為第一主成分載荷值[32].

Theil-Sen Median趨勢(shì)分析和Mann-Kendall檢驗(yàn)結(jié)合，用于植被、氣候等時(shí)序變化狀況分析[33]，能夠有效減少數(shù)據(jù)誤差影響，成為判斷時(shí)序數(shù)據(jù)趨勢(shì)變化的重要方法，計(jì)算方法及其分類參考文獻(xiàn)[34]. Hurst指數(shù)是定量描述時(shí)間序列信息長(zhǎng)期依賴性的有效方法[35]，計(jì)算公式見文獻(xiàn)[34].

2 結(jié)果與分析

2.1 遙感生態(tài)指數(shù)檢驗(yàn)

相關(guān)系數(shù)是反映變量間關(guān)系密切程度的度量指標(biāo)，借助ArcGIS 10.3波段統(tǒng)計(jì)模塊分別統(tǒng)計(jì)了2000年、2010年和2018年各指標(biāo)間及各指標(biāo)與RSEI的相關(guān)性，相關(guān)系數(shù)越接近1，表示相關(guān)性越大，RSEI綜合代表信息程度越高. 從表1可以看出，各生態(tài)因子之間相關(guān)系數(shù)絕對(duì)值范圍為0.505～0.876，而RSEI與各生態(tài)因子的相關(guān)系數(shù)大部分在0.8以上. 就單個(gè)指標(biāo)而言，4個(gè)指標(biāo)中平均相關(guān)系數(shù)最高的為NDVI，3個(gè)年份的平均值為0.798；相關(guān)系數(shù)最低的為L(zhǎng)ST，3個(gè)年份的平均值為0.666. 3個(gè)年份RSEI與4個(gè)指標(biāo)相關(guān)系數(shù)平均值為0.856，比相關(guān)性最高的NDVI高6.8%，比相關(guān)性最低的LST高22.28%. 由此可見，RSEI集合了各生態(tài)因子信息，與各指標(biāo)保持了較好的相關(guān)性，可用RSEI指數(shù)來綜合反映黃河流域生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量.

表1 RSEI與各指標(biāo)相關(guān)性

2.2 生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量空間分布特征

通過計(jì)算獲取2000—2018年黃河流域遙感生態(tài)指數(shù)均值空間分布(見圖2). 從空間角度看，黃河流域RSEI值呈西部和東南部高、北部低的分布特征，這與黃河流域生態(tài)系統(tǒng)類型分布特征相符. 黃河流域上游阿尼瑪卿山、祁連山地區(qū)的植被類型主要為森林、草地及草本濕地，RSEI值較高；黃河源區(qū)因海拔較高，植被類型主要為草地，因此RSEI值相對(duì)較低. 黃河流域中部子午嶺、黃龍山、呂梁山、太行山、秦嶺等地植被類型主要為林地，屬半濕潤(rùn)氣候，RSEI值較高；黃河流域下游多為平原地帶，水熱條件好，農(nóng)作物分布較多，RSEI值也較高. 黃河流域北部地區(qū)多為山地、丘陵、荒漠，其中河套平原和寧夏平原有農(nóng)作物分布，RSEI值適中；而黃土高原和鄂爾多斯高原植被覆蓋較少，RSEI值較低.

圖2 黃河流域2000—2018年RSEI均值空間分布Fig.2 Spatial distribution of average RSEI from 2000 to 2018

2.3 生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量變化狀況

通過Sen+Mann-Kendall檢驗(yàn)對(duì)2000—2018年黃河流域生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量變化狀況進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析(見表2、圖3). 黃河流域生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量存在局部改善與退化并存的現(xiàn)象，但總體上改善面積大于退化面積. 其中，生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量明顯改善區(qū)域面積占30.78%，主要分布在青海湟水谷地、甘肅東南部及慶陽(yáng)市、寧夏南部、陜西延安市和榆林市、山西呂梁山脈；輕微改善區(qū)域面積占22.06%，主要集中于隴中黃土高原、鄂爾多斯高原的庫(kù)布齊沙漠和毛烏素沙地、河套平原、呼和浩特市、銅川市；保持不變區(qū)域占28.68%，主要分布在黃河流域西部、隴中黃土高原、陰山南麓；

表2 2000—2018年RSEI變化狀況統(tǒng)計(jì)

圖3 2000—2018年黃河流域RSEI變化狀況空間分布Fig.3 Spatial distribution of RSEI change characteristics from 2000 to 2018

輕微退化區(qū)域面積占14.17%，主要分布在祁連山脈、巴顏喀拉山脈和甘肅、青海、四川三省交界處；顯著退化區(qū)域面積占4.31%，主要位于寶雞市、渭南市、西安市和鄭州市；既有輕微退化又有嚴(yán)重退化的區(qū)域主要分布在阿尼瑪卿山、寧夏平原、運(yùn)城盆地、洛陽(yáng)盆地和山東省境內(nèi).

2.4 生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量變化可持續(xù)性分析

黃河流域RSEI的Hurst指數(shù)平均值為0.462，Hurst指數(shù)值大于0.5的區(qū)域面積占比為32.72%，小于0.5的區(qū)域面積占比為67.28%，表明黃河流域生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量變化反向持續(xù)性較強(qiáng).

將RSEI變化趨勢(shì)結(jié)果與Hurst指數(shù)結(jié)果疊加得到黃河流域RSEI變化可持續(xù)性，結(jié)果如表3和圖4所示. 生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量持續(xù)改善區(qū)面積占比為18.17%，主要分布在寧夏六盤山、陜西白于山、臨汾市呂梁山脈；未來有改善趨勢(shì)的區(qū)域面積占比為12.23%，主要分布在黃河流域西部青海省、四川省和甘肅省交匯處；持續(xù)性穩(wěn)定不變區(qū)域占比為8.3%，零星分布在隴中黃土高原、鄂爾多斯高原西部；持續(xù)性退化區(qū)域占比為6.25%，主要分布在關(guān)中盆地、運(yùn)城盆地、鄭州市；未來呈退化趨勢(shì)的區(qū)域面積占比為34.67%，主要分布在山西西北部、甘肅蘭州市東南部、陜西銅川市及榆林市；未來變化趨勢(shì)不確定區(qū)域占比為20.38%，主要分布在鄂爾多斯高原、陰山山脈、子午嶺、達(dá)坂山、黃南藏族自治州與甘孜藏族自治州. 其中，生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量未來變化趨勢(shì)不確定和持續(xù)性退化區(qū)域需要持續(xù)關(guān)注.

表3 RSEI變化可持續(xù)性

圖4 2000—2018年黃河流域RSEI變化可持續(xù)性Fig.4 Sustainability of RSEI change in the Yellow River Basin from 2000 to 2018

3 討論

遙感生態(tài)指數(shù)(RSEI)完全基于遙感信息和自然因素，集成了直觀反映生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量的多個(gè)指標(biāo)，與EI相比，不僅在生態(tài)意義上具有較強(qiáng)的可比性，同時(shí)在實(shí)際應(yīng)用中降低了指標(biāo)提取難度和主觀性，實(shí)現(xiàn)了研究區(qū)生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量的定量評(píng)價(jià)和可視化，在一定程度上優(yōu)化了評(píng)價(jià)結(jié)果[3]. 黃河流域近20年RSEI平均值呈西部和東南部高、北部低的分布規(guī)律，與《黃河流域生態(tài)環(huán)境十年變化評(píng)估》[21]中2000—2010年黃河流域生態(tài)系統(tǒng)格局分布特征一致，表現(xiàn)為高植被覆蓋區(qū)RSEI值較大. 計(jì)偉等[24]基于《生態(tài)環(huán)境狀況公報(bào)》統(tǒng)計(jì)了2017—2019年黃河流域各縣域生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量，其分布特征與RSEI值也具有較好的一致性.

近20年黃河流域生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量改善面積遠(yuǎn)大于退化面積，這一定程度上反映了近20年生態(tài)恢復(fù)工程取得了一定成效，但仍存在局部地區(qū)退化現(xiàn)象. 如黃河源區(qū)仍存在草地退化、草地質(zhì)量和生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)能力下降現(xiàn)象，甘南州部分地區(qū)植被覆蓋明顯減少，生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量下降[36-38]. 同時(shí)隨著黃河源區(qū)退牧還草工程、中西部地區(qū)退耕還林還草工程的實(shí)施，黃河源區(qū)在2000年以后草地退化速率不斷下降、草地產(chǎn)量及水源涵養(yǎng)能力得到顯著增強(qiáng)[39-40]；黃河中游植被明顯改善，如陜西延安市和榆林市、山西呂梁山脈、鄂爾多斯高原的庫(kù)布齊沙漠和毛烏素沙地，生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量改善較為明顯[41].

城市化進(jìn)程會(huì)對(duì)生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)生重大影響，如傳統(tǒng)快速城鎮(zhèn)化往往以植被破壞、污染加重和生態(tài)功能退化為代價(jià)，給城市生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展帶來較大壓力. 運(yùn)城盆地、關(guān)中盆地及經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展城市(蘭州市、銀川市、西安市、咸陽(yáng)市、鄭州市、洛陽(yáng)市)植被退化趨勢(shì)明顯[42]，城鎮(zhèn)化建設(shè)降低了生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量. 黃河下游鄭州黃河濕地由于城鎮(zhèn)化發(fā)展，濕地生態(tài)系統(tǒng)退化[43]；黃河三角洲亦因人工墾殖、水土富營(yíng)養(yǎng)化等影響，沼澤植被萎縮[44]，生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量亦呈退化趨勢(shì). 同時(shí)黃河流域中游農(nóng)業(yè)用地及地區(qū)工業(yè)發(fā)展用水增加，進(jìn)一步擠占生態(tài)用水，濕地面積縮減，加劇了生態(tài)環(huán)境的脆弱性[45]. 因此，建議重點(diǎn)關(guān)注黃河源區(qū)、鄂爾多斯高原、黃河內(nèi)蒙古段沿岸、經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的關(guān)中地區(qū)及省會(huì)(首府)城市(銀川市、西安市、鄭州市)的生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量監(jiān)測(cè)及生態(tài)保護(hù)工程績(jī)效評(píng)估，加強(qiáng)對(duì)寧夏平原、河套平原、關(guān)中盆地、下游平原等傳統(tǒng)農(nóng)耕區(qū)農(nóng)田生產(chǎn)力變化及農(nóng)業(yè)用水效率的研究，同時(shí)加大對(duì)鄂爾多斯、晉北、榆林、三門峽市等能源城市的生態(tài)監(jiān)管，推動(dòng)黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展.

采用RSEI指數(shù)定量評(píng)估黃河流域生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量變化，為區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量精準(zhǔn)評(píng)估和科學(xué)管理提供參考. 但RSEI也存在不足之處，如未將經(jīng)濟(jì)發(fā)展、污染負(fù)荷等因素融入評(píng)價(jià)指標(biāo). 如何從多角度定量分析自然因素、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、生態(tài)保護(hù)工程對(duì)生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量的影響，促進(jìn)黃河流域生態(tài)保護(hù)與高質(zhì)量發(fā)展還需要進(jìn)一步研究. 另外該文采用500 m中等空間分辨率的MODIS數(shù)據(jù)，在較大空間尺度和連續(xù)時(shí)間序列上評(píng)估研究區(qū)生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量具有一定優(yōu)勢(shì)，對(duì)較小區(qū)域尺度生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量評(píng)估可采用較高分辨率影像數(shù)據(jù)構(gòu)建遙感生態(tài)監(jiān)測(cè)指標(biāo).

4 結(jié)論

a) 該研究選取的NDVI、LAI、SWCI和LST 4個(gè)生態(tài)因子對(duì)黃河流域生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量評(píng)價(jià)均具有代表性，基于關(guān)鍵指標(biāo)的遙感生態(tài)指數(shù)實(shí)現(xiàn)了生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量的快速定量評(píng)價(jià)和可視化. 2000—2018年黃河流域生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量呈西部和東南部高、北部低的分布特征，與生態(tài)系統(tǒng)類型分布格局一致.

b) 黃河流域生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量存在改善與部分退化并存的現(xiàn)象，生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量改善面積占52.84%，退化面積占18.48%. 其中，生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量明顯改善區(qū)域面積占30.78%，主要分布在青海湟水谷地、甘肅東南部及慶陽(yáng)市、寧夏南部、陜西延安市和榆林市、山西呂梁山脈，這與黃河源區(qū)實(shí)施退牧還草、中西部地區(qū)退耕還林還草、天然林保護(hù)等生態(tài)工程息息相關(guān). 生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量退化區(qū)域面積占18.48%，主要分布于黃河流域上游和經(jīng)濟(jì)發(fā)展較快的關(guān)中地區(qū)及省會(huì)(首府)城市(銀川市、西安市、鄭州市)，城鎮(zhèn)建設(shè)、資源開發(fā)、濕地退化及水利用效率低是造成區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量下降的主要原因.

c) Hurst指數(shù)結(jié)果表明，黃河流域生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量變化逆向持續(xù)性較強(qiáng)，持續(xù)改善和未來改善面積占比分別為18.17%和12.23%，主要分布在黃河源區(qū)、寧夏六盤山、陜西白于山、呂梁山脈；持續(xù)性退化和未來呈退化趨勢(shì)的面積占比分別為6.25%和34.67%，主要分布在關(guān)中盆地、運(yùn)城盆地及省會(huì)(首府)城市(銀川市、西安市、鄭州市)；未來變化趨勢(shì)不確定區(qū)域面積占比20.38%，主要分布在鄂爾多斯高原、陰山山脈. 其中未來變化趨勢(shì)不確定、持續(xù)性退化區(qū)域和未來退化區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量需要持續(xù)關(guān)注，建議重點(diǎn)關(guān)注黃河源區(qū)、鄂爾多斯高原、黃河內(nèi)蒙古段沿岸、關(guān)中地區(qū)及省會(huì)(首府)城市(銀川市、西安市、鄭州市)的生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量監(jiān)測(cè)及生態(tài)保護(hù)工程績(jī)效評(píng)估，加強(qiáng)寧夏平原、河套平原、關(guān)中盆地、下游平原等傳統(tǒng)農(nóng)耕區(qū)農(nóng)田生產(chǎn)力變化及農(nóng)業(yè)用水效率研究，同時(shí)加大對(duì)鄂爾多斯、晉北、榆林、三門峽市等能源城市的生態(tài)監(jiān)管，推動(dòng)黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展.