柯麗娜，徐佳慧*，王楠，侯俊軒，韓旭, ，陰曙升,

1.遼寧師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院，遼寧 大連 116029；2.遼寧師范大學(xué)海洋可持續(xù)發(fā)展研究院，遼寧 大連 116029

濱海濕地是海陸交錯(cuò)地帶，具有豐富的生物多樣性，是許多珍稀動(dòng)物的棲息和繁殖地，同時(shí)在控制海洋污染、調(diào)節(jié)氣候、平衡碳收支等方面起著十分重要的作用（Altieri et al.，2012；Alvarado-Aguilar et al.，2012）。近幾十年以來(lái)，在人類(lèi)活動(dòng)和氣候變化的共同影響下，濱海濕地的生態(tài)質(zhì)量面臨著嚴(yán)峻的問(wèn)題（周昊昊等，2019）。因此對(duì)濱海濕地生態(tài)質(zhì)量及其變化驅(qū)動(dòng)因素進(jìn)行研究具有十分重要的意義。

近年來(lái)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)于濱海濕地生態(tài)質(zhì)量評(píng)價(jià)、時(shí)空分異及其影響機(jī)制等方面的研究都取得了顯著成果（Wang et al.，2021；金宇等，2017），在全球范圍內(nèi)對(duì)典型濱海濕地的生態(tài)質(zhì)量進(jìn)行了探討（Thakur et al.，2017；Zhang et al.，2021）。當(dāng)前主要以生境質(zhì)量評(píng)價(jià)、生態(tài)指數(shù)法、生態(tài)價(jià)值評(píng)估法等方法來(lái)評(píng)估濱海濕地生態(tài)環(huán)境質(zhì)量。如張華兵等（2020）基于InVEST模型對(duì)江蘇鹽城國(guó)家級(jí)珍禽自然保護(hù)區(qū)核心區(qū)開(kāi)展生境質(zhì)量評(píng)估，模擬了區(qū)域生境質(zhì)量時(shí)空變化；吳建芳等（2022）運(yùn)用熵權(quán)法與綜合評(píng)價(jià)法，結(jié)合灰色預(yù)測(cè)模型，建立了基于 PSR模型的長(zhǎng)樂(lè)閩江河口國(guó)家濕地公園生態(tài)系統(tǒng)健康評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并預(yù)測(cè)閩江口國(guó)家濕地公園2022、2024年的健康狀況，為濕地公園的保護(hù)與管理提供了支持；李楠（2020）結(jié)合遙感和生態(tài)系統(tǒng)價(jià)值評(píng)估法對(duì)杭州灣濱海濕地信息監(jiān)測(cè)及生態(tài)質(zhì)量評(píng)估；Montocchio et al.（2021）利用3個(gè)生態(tài)指標(biāo)水質(zhì)指數(shù)（WQI）、濕地大型植物指數(shù)（WMI）和濕地魚(yú)類(lèi)指數(shù)（WFI），以評(píng)估近20年來(lái)人類(lèi)活動(dòng)對(duì)格魯吉亞灣（休倫湖）東部和北部沿海沼澤生態(tài)系統(tǒng)健康的影響。以上研究分別從不同角度對(duì)特定區(qū)域的濱海濕地生態(tài)質(zhì)量展開(kāi)了評(píng)價(jià)，但都具有其局限性，缺少遙感生態(tài)指數(shù)的相關(guān)研究。遙感可對(duì)地進(jìn)行長(zhǎng)時(shí)間同步觀測(cè)，相對(duì)于傳統(tǒng)地面觀測(cè)節(jié)省大量人力物力，對(duì)濱海濕地進(jìn)行長(zhǎng)時(shí)間序列的生態(tài)質(zhì)量變化監(jiān)測(cè)提供了便利。以往學(xué)者利用單一的生態(tài)指標(biāo)對(duì)區(qū)域生態(tài)環(huán)境進(jìn)行評(píng)估，如利用歸一化植被指數(shù)對(duì)區(qū)域植被覆蓋情況進(jìn)行探討，反演地表溫度來(lái)反映區(qū)域熱環(huán)境。國(guó)家環(huán)境環(huán)?？偩痔岢鰝鹘y(tǒng)生態(tài)指數(shù)EI（Ecological Environment Index），選取生物豐度指數(shù)、植被覆蓋指數(shù)、水網(wǎng)密度指數(shù)、土地退化指數(shù)環(huán)境質(zhì)量指數(shù)、但是局限于各系數(shù)其權(quán)重的設(shè)置合理性以及可操作性。因此徐涵秋（2013）提出了遙感生態(tài)指數(shù)模型（Remote Sensing Based Ecological Index，RSEI），該模型基于遙感技術(shù)耦合了與人類(lèi)生存息息相關(guān)的綠度、干度、濕度、熱度4種生態(tài)因子，該模型能夠快速監(jiān)測(cè)和評(píng)價(jià)區(qū)域生態(tài)質(zhì)量，并在不同區(qū)域得到了驗(yàn)證和應(yīng)用（農(nóng)蘭萍等，2020；李婷婷等，2021）。

遼東灣北部區(qū)域是渤海灣北部濱海濕地的主要分布區(qū)，特有的紅海灘以及蘆葦沼地，同時(shí)是丹頂鶴繁殖的最南線，以及世界珍稀鳥(niǎo)類(lèi)黑嘴鷗（Larussaundersi）的重要棲息繁衍地，具有重要的生態(tài)功能，這些特點(diǎn)使其在維持區(qū)域生態(tài)平衡起著重要的作用。近年來(lái)，已有諸多學(xué)者對(duì)遼東灣北部區(qū)濱海濕地開(kāi)展研究，目前主要集中在遼東灣濱海濕地景觀格局及其動(dòng)態(tài)變化（閆曉露等，2019），生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值評(píng)價(jià)（韓增林等，2020）等相關(guān)方面。然而，尚未利用遙感生態(tài)指數(shù)對(duì)遼東灣北部區(qū)濱海濕地生態(tài)質(zhì)量變化展開(kāi)探究，從而很難定性的描述遼東灣北部區(qū)濱海濕地生態(tài)質(zhì)量變化。為了準(zhǔn)確獲取遼東灣北部區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變化，本研究擬利用1995、2002、2009、2018、2021年 Landsat遙感數(shù)據(jù)，利用遙感生態(tài)指數(shù)（Remote Sensing Based Ecological Index，RSEI），耦合綠度（NDVI）、濕度（Wet）、干度（NDBSI）、熱度（LST）4種生態(tài)因子，利用熵權(quán)法計(jì)算權(quán)重并定量反映遼東灣北部區(qū)濱海濕地生態(tài)質(zhì)量變化，對(duì)濱海濕地的生態(tài)保護(hù)具有重要意義，以期對(duì)區(qū)域環(huán)境監(jiān)測(cè)提供參考。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)概況

遼東灣北部區(qū)地處121°14′—122°9′E 和40°32′—41°12′N(xiāo) 之間（圖 1）。研究區(qū)土地利用/覆被類(lèi)型劃分為自然濱海濕地、人工濱海濕地及非濕地，其中自然濱海濕地包括水域、灘涂、草地（蘆葦），人工濱海濕地包括水田和水產(chǎn)養(yǎng)殖，非濕地包括旱地、裸地及建設(shè)用地。研究區(qū)行政地跨錦州市、盤(pán)錦市沿海多縣，總面積約為1612.32 km2，屬于暖溫帶大陸性半濕潤(rùn)季風(fēng)氣候，四季分明、雨熱同期，河流分布密集，其北部地區(qū)是遼寧省小凌河、大凌河、雙臺(tái)子河、大遼河四大入海河流的河口海岸地帶，也是遼河三角洲的中心區(qū)域，占據(jù)重要的地理位置。遼東灣北部區(qū)是渤海灣濱海濕地的主要分布區(qū)，同時(shí)也是許多珍稀動(dòng)物棲息地，具有典型的生態(tài)價(jià)值，成為濱海濕地研究的重要區(qū)域。

圖1 研究區(qū)位置Figure 1 Location of study area

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源與處理

本文為準(zhǔn)確探究區(qū)域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變化，選取近 30年來(lái)研究區(qū)數(shù)據(jù)質(zhì)量較好且時(shí)間間隔合適的年份，采用 1995、2002、2009、2018、2021 年 Landsat遙感影像作為數(shù)據(jù)源（表 1），本文數(shù)據(jù)來(lái)源于美國(guó)地質(zhì)勘探局網(wǎng)站（United Stated Geological Survey，USGS；http://glovis.usgs.gov/），為準(zhǔn)確反映植被信息，同時(shí)考慮精度和云量要求，故選取7、8、9月質(zhì)量較好的遙感影像。利用ENVI5.3軟件對(duì)原始影像進(jìn)行預(yù)處理過(guò)程如下，（1）對(duì)原始影像進(jìn)行輻射校正，將圖像亮度灰度值轉(zhuǎn)換為輻射亮度或輻射反射率，以降低輻射誤差。（2）為了消除大氣影響，使用FLASSH大氣校正工具對(duì)其進(jìn)行大氣校正。（3）利用 MNDWI水體指數(shù)掩膜掉水體信息（徐涵秋，2005），最終圖像拼接、裁剪得到遼東灣北部研究區(qū)影像。

表1 遙感影像信息Table 1 Image information of remote sensing

1.3 研究方法

1.3.1 遙感生態(tài)指數(shù)

遙感生態(tài)指數(shù)（Remote Sensing Based Ecological Index，RSEI）是指利用綠度（NDVI）、濕度（WET）、干度（NDBSI）、熱度（LST）4個(gè)指標(biāo)建立遙感綜合生態(tài)指數(shù)評(píng)價(jià)生態(tài)系統(tǒng)的方法，其中指標(biāo)值分別用VNDVI、VWET、VNDBSI、VLST表示。本研究利用熵權(quán)法將綠度、濕度、熱度、干度4個(gè)指標(biāo)設(shè)置權(quán)重，并加權(quán)求和構(gòu)建遙感生態(tài)指數(shù)，以評(píng)價(jià)遼東灣北部區(qū)生態(tài)質(zhì)量。

1.3.1.1 綠度指標(biāo)

綠度指標(biāo)由植被指數(shù)代表，用于定量的反映植被生長(zhǎng)狀況、植被覆蓋度及生物量等信息（劉海等，2021），公式為：

式中：

N——Landsat數(shù)據(jù)的近紅外波段；

R——紅色波段。

1.3.1.2 濕度指標(biāo)

濕度指標(biāo)由濕度分量代表，通過(guò)纓帽變換得到3個(gè)分量，分別為亮度、綠度和濕度，其中濕度分量反映了植被、水體、土壤中的濕度，是生態(tài)研究中體現(xiàn)生境變化的重要指標(biāo)。不同衛(wèi)星傳感器其表達(dá)式不同（Baig et al.，2014），本文選用公式為：

式中：

B1、B2、B3、B4、B5、B7——TM 數(shù)據(jù)的第1、2、3、4、5、7波段反射率和OLI數(shù)據(jù)的2、3、4、5、6、7波段反射率；

VWET(TM)——Landsat TM數(shù)據(jù)的濕度分量；

VWET(OLI)——Landsat 8數(shù)據(jù)計(jì)算出的濕度分量

1.3.1.3 熱度指標(biāo)

熱度指標(biāo)由地表溫度代表，通過(guò)Landsat遙感數(shù)據(jù)熱紅外波段的輻射值和最新修訂的定標(biāo)參數(shù)（Nichol，2005），得到表達(dá)式為：

式中：

T——傳感器處溫度；

λ——熱紅外波段的中心波長(zhǎng)（11.5 μm）；

ρ=1.438×10-2mK；

ε——地物的比輻射率；

K1、K2——定標(biāo)參數(shù)，其數(shù)值可通過(guò)影像源數(shù)據(jù)獲??；

Ltir——熱紅外波段的輻射值。

1.3.1.4 干度指標(biāo)

干度指標(biāo)由建筑指數(shù)和土壤指數(shù)代表，由于研究區(qū)中相當(dāng)一部分灘涂裸地會(huì)造成地表干化，因此選用兩個(gè)指數(shù)的平均值（徐涵秋，2008），表達(dá)式為：

式中：

Ib——建筑指數(shù)；

Is——土壤指數(shù)；

B1、B2、B3、B4、B5——TM 數(shù)據(jù)的第1、2、3、4、5波段反射率和OLI數(shù)據(jù)的2、3、4、5、6波段反射率。

1.3.1.5 指標(biāo)歸一化

為統(tǒng)一各指標(biāo)的單位和范圍，消除時(shí)相差異，增強(qiáng)指標(biāo)的可比性，對(duì)各指標(biāo)進(jìn)行歸一化。

式中：

xi——圖像的像元值；

xmax——圖像的最大像元值；

xmin——圖像的最小像元值。

式（9）為正向指標(biāo)歸一化公式，式（10）為逆向向指標(biāo)歸一化公式。為了消除異常像元的影響，用直方圖統(tǒng)計(jì)像元值，取2%處的值作為最小值，98%處的值作為最大值。依據(jù)前人的研究（王麗春等，2019）得知4個(gè)指標(biāo)中，綠度和濕度是正向指標(biāo)，熱度和干度是逆向指標(biāo)。

1.3.1.6 構(gòu)建遙感生態(tài)指數(shù)

（1）計(jì)算權(quán)重以NDVI、WET、NDBSI和LST的均值作為結(jié)果來(lái)計(jì)算權(quán)重。具體步驟如下：

第一步，定義熵。有4個(gè)指標(biāo)，每個(gè)指標(biāo)有5個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象，則第i個(gè)指標(biāo)的熵為：

其中：

Hi——熵，k=1/ln5，，當(dāng)Yi=0時(shí)，YilnYi=0。

第二步，計(jì)算權(quán)重。計(jì)算出第i個(gè)指標(biāo)的熵，則第i個(gè)指標(biāo)的權(quán)重為：

式中：

Wi——第i個(gè)指標(biāo)的權(quán)重，Wi在0—1之間且。

（2）指數(shù)和法計(jì)算RSEI

式中：

w1、w2、w3、w4——分別為 WET、NDVI、LST、NDBSI的權(quán)重；

VRSEI——最終構(gòu)建的遙感生態(tài)指數(shù)值，其值介于[0, 1]之間，越接近1，表示生態(tài)環(huán)境質(zhì)量越好。

2 結(jié)果與分析

2.1 遼東灣北部區(qū)生態(tài)質(zhì)量時(shí)空變化分析

依據(jù)表2中各指標(biāo)均值，采用熵權(quán)法計(jì)算各指標(biāo)權(quán)重，得到NDVI、WET、NDBSI、LST指標(biāo)權(quán)重分別為0.234、0.257、0.257、0.251，其中表明對(duì)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量起正向作用的指標(biāo)中，WET的影響大于 NDVI。在對(duì)生態(tài)環(huán)境起負(fù)向作用的指標(biāo)中，NDBSI的影響大于LST。

表2 各年份指標(biāo)及遙感生態(tài)指數(shù)（RSEI）均值Table 2 4 indicators of each year and the statistical value of remote sensing ecological index RSEI

通過(guò)加權(quán)求和各指標(biāo)計(jì)算得到RSEI圖（圖2）。遼東灣北部區(qū) 1995、2002、2009、2018、2021年RSEI均值分別為 0.407、0.593、0.510、0.592、0.556，總體上，1995—2021年遼東灣北部區(qū)生態(tài)質(zhì)量呈波動(dòng)上升趨勢(shì)。RSEI均值由1995年的0.407上升到2002年的0.593，再下降到2009年的0.510，再上升到2018年的0.592，最后下降到2021年的0.556。1995—2002年間上升了45.70%，2002—2009年間下降了14.00%，2009—2018年間上升了16.08%，2018—2021年間下降了6.08%。總體而言，1995—2021年遼東灣北部區(qū) RSEI的均值由 1995年的0.407上升到2021年的0.556，26年間RSEI上升了36.61%。

圖2 遼東灣北部區(qū)1995—2021年遙感生態(tài)指數(shù)（RSEI）圖Figure 2 Remote sensing ecological Index (RSEI) map of northern Liaodong Bay from 1995 to 2021

為了便于細(xì)化研究，將歸一化后的RSEI進(jìn)一步分為5個(gè)等級(jí)：差（0—0.2），較差（0.2—0.4），中等（0.4—0.6），良（0.6—0.8），優(yōu)（0.8—1.0）。制圖得到遼東灣北部區(qū) 1995—2021年生態(tài)指數(shù)分級(jí)圖（圖 3），分別計(jì)算各年份各生態(tài)等級(jí)的面積及比例（表3）。

圖3 遼東灣北部區(qū)1995—2021年生態(tài)等級(jí)分級(jí)圖Figure 3 Ecological grading map of northern Liaodong Bay from 1995 to 2021

表3 各年份生態(tài)等級(jí)所占面積和比例Table 3 Area and proportion of ecological grade in each year

從表3可知，1995年遼東灣北部區(qū)生態(tài)質(zhì)量以中等為主，面積為837.01 km2，達(dá)到了51.93%，其次為較差，面積為688.31 km2（42.71%）。2002年遼東灣北部區(qū)生態(tài)質(zhì)量以良等級(jí)為主，面積為848.21 km2，達(dá)到了 52.61%；中等等級(jí)面積減至606.64 km2，所占比例減至32.89%；差及較差面積分別占1.33 km2（0.08%）、3.87 km2（0.25%）。生態(tài)質(zhì)量整體上升，生態(tài)環(huán)境質(zhì)量為中等的區(qū)域面積明顯減少，生態(tài)質(zhì)量為良和優(yōu)的面積有所增加。2009年遼東灣北部區(qū)生態(tài)等級(jí)為中等面積為1055.04 km2（65.43%），良的面積為 301.72km2（18.71%），優(yōu)的面積為0.28 km2，僅占比0.02%。2018年生態(tài)質(zhì)量以良為主，面積達(dá)到 914.65 km2（58.66%），居各時(shí)期首位。2021年以中等為主面積為793.25 km2，達(dá)到了49.20%。綜合而言，1995、2009、2021年生態(tài)質(zhì)量相似，研究區(qū)生態(tài)等級(jí)以中等為主；2002年和2018年生態(tài)質(zhì)量相似，均以良為主；差和較差等級(jí)面積及所占比例呈逐年減小趨勢(shì)。總體上，遼東灣北部區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量有所改善。

在空間上（圖3），1995年生態(tài)等級(jí)以較差和中等為主，其中興隆臺(tái)區(qū)生態(tài)質(zhì)量以較差為主，大洼區(qū)以中等為主。2009年研究區(qū)整體生態(tài)質(zhì)量以中等為主。2002、2018、2021年研究區(qū)生態(tài)等級(jí)呈現(xiàn)北部及兩翼低、中間高分布的空間格局，生態(tài)等級(jí)優(yōu)和良出現(xiàn)在研究區(qū)中部，這一區(qū)域?yàn)殡p臺(tái)子河口國(guó)家自然保護(hù)區(qū)，此區(qū)域生態(tài)質(zhì)量較好。與此相反，生態(tài)等級(jí)差和較差集中出現(xiàn)在研究區(qū)北部的城鎮(zhèn)分布區(qū)及兩側(cè)的沿海地區(qū)，北部的城鎮(zhèn)分布區(qū)主要分布在盤(pán)山縣的石新鎮(zhèn)東部、東郭鎮(zhèn)北部及大洼區(qū)的新興鎮(zhèn)北部，兩側(cè)的沿海地區(qū)，主要分布在建業(yè)鎮(zhèn)南部濱海地區(qū)、四八千鎮(zhèn)南部濱海地區(qū)及遼東灣新區(qū)的南部濱海地區(qū)。1995—2021研究區(qū)生態(tài)等級(jí)的空間格局變化說(shuō)明人類(lèi)活動(dòng)對(duì)濱海濕地生態(tài)質(zhì)量有著很大的影響，同時(shí)這些區(qū)域生態(tài)質(zhì)量容易受到氣候變化及政策變更的影響。究其原因，自上個(gè)世紀(jì) 90年代設(shè)立遼河口國(guó)家級(jí)自然保護(hù)區(qū)以來(lái)，生態(tài)得到了一定程度的保護(hù)，但遼東灣北部區(qū)自2002年以來(lái)，大量自然濱海濕地轉(zhuǎn)化為人工濕地和非濕地（閆曉露等，2019），一定程度上加劇了該區(qū)域生態(tài)質(zhì)量退化，至 2009年研究區(qū)生態(tài)等級(jí)以中等為主。近年來(lái)，由于《遼寧省海洋環(huán)境保護(hù)辦法》及《遼寧省濕地保護(hù)條例》等相關(guān)政策、措施相繼出臺(tái)，生態(tài)質(zhì)量有所恢復(fù)。

2.2 遼東灣北部區(qū)生態(tài)質(zhì)量時(shí)空差異分析

為了分析 26年來(lái)研究區(qū)生態(tài)質(zhì)量時(shí)空差異變化，在基于 RSEI指數(shù)的基礎(chǔ)上，對(duì)遼東灣北部區(qū)1995—2021年RSEI指數(shù)進(jìn)行差值變化檢測(cè)，并根據(jù)極差將變化幅度分為明顯變差、略微變差、無(wú)明顯變化、略微變好、明顯變好5類(lèi)，得到圖4和表4。

表4 遼東灣北部區(qū)1995—2021年RSEI檢測(cè)Table 4 RSEI detection in the northern Liaodong Bay from 1995 to 2021

圖4 1995—2021年遼東灣北部區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變化空間分布圖Figure 4 Spatial distribution of eco-environmental quality changes in the northern Liaodong Bay from 1995 to 2021

遼東灣北部區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變化主要呈現(xiàn)為“變好”，其面積為1418.76 km2（88.03%），其中“略微變好”面積占比最大，為1403.53 km2，達(dá)到了87.08%，說(shuō)明遼東灣北部區(qū)設(shè)立國(guó)家級(jí)自然保護(hù)區(qū)，生態(tài)得到了較好的恢復(fù)，“明顯變好”面積為15.23 km2，占比0.95%，其原因是濱海濕地植被的增長(zhǎng)，土地利用類(lèi)型由灘涂和水域轉(zhuǎn)換為蘆葦（Phragmitescommunis）和翅堿蓬（Suaedaglauca），使生態(tài)質(zhì)量有所好轉(zhuǎn)。生態(tài)質(zhì)量“變差”區(qū)域在研究區(qū)分布較少，其面積為192.85 km2（11.97%），其中“略微變差”面積為192.17 km2，占比11.93%，主要分布在研究區(qū)近海圍墾區(qū)以及研究區(qū)北部的城鎮(zhèn)分布區(qū)。近海圍墾區(qū)這一區(qū)域在研究期間，土地利用類(lèi)型變化主要為灘涂和水域轉(zhuǎn)化為建筑用地和養(yǎng)殖塘以及水稻田，翅堿蓬轉(zhuǎn)化為蘆葦和建筑用地和養(yǎng)殖塘，其中灘涂面積的下降主要是由于盤(pán)錦港的建設(shè)，因此人類(lèi)活動(dòng)及其帶來(lái)的土地利用變化是這一區(qū)域生態(tài)質(zhì)量下降的主要原因（彭劍偉，2021）。

3 結(jié)論

本文基于1995—2021年遼寧灣北部區(qū)Landsat遙感數(shù)據(jù)，利用熵權(quán)法，借助遙感生態(tài)指數(shù)（Remote Sensing Based Ecological Index，RSEI），定量研究了 26年來(lái)遼東灣北部區(qū)生態(tài)質(zhì)量變化情況。主要結(jié)論如下：

（1）1995—2021年間，遼東灣北部區(qū)生態(tài)質(zhì)量呈現(xiàn)波動(dòng)上升的趨勢(shì)，1995、2002、2009、2018和2021年RSEI均值分別為0.407、0.593、0.510、0.592、0.556，26年間RSEI總體上升了36.61%。生態(tài)優(yōu)良區(qū)域主要集中在雙臺(tái)子河河口兩岸，生態(tài)差和較差區(qū)域主要出現(xiàn)在濱海地區(qū)。

（2）通過(guò)對(duì)生態(tài)指數(shù)進(jìn)行差值分析，1995—2021年研究區(qū)生態(tài)環(huán)境呈現(xiàn)改善現(xiàn)象，生態(tài)質(zhì)量主要以“變好”為主；26年間遼寧灣北部區(qū)略微變好的面積為1403.53 km2，達(dá)到了87.08%；“變差”的面積僅為192.85 km2（11.97%）。

4 討論

本文基于Landsat遙感數(shù)據(jù)，借助于遙感生態(tài)指數(shù)，耦合了綠度、濕度、干度、熱度4個(gè)環(huán)境指標(biāo)，對(duì) 26年間遼東灣北部區(qū)生態(tài)環(huán)境進(jìn)行定量化的時(shí)空變化研究，評(píng)估結(jié)果在一定程度上可呈現(xiàn)遼東灣北部區(qū)近 23年生態(tài)質(zhì)量狀況及其變化。但同時(shí)本文還有很多不足：本文僅在 1995—2021年間選取了5個(gè)年份進(jìn)行研究，未能逐年對(duì)遼東灣北部區(qū)生態(tài)質(zhì)量變化展開(kāi)深入分析，對(duì)研究區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量發(fā)生突變的關(guān)鍵年份的把握不夠精準(zhǔn)。另一方面，生態(tài)質(zhì)量與遼東灣北部區(qū)的氣候條件及社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素有一定相關(guān)性，本研究未能對(duì)其相關(guān)方面進(jìn)行分析。未來(lái)可考慮借助于遙感云計(jì)算平臺(tái)，對(duì)遼東灣北部區(qū)生態(tài)環(huán)境開(kāi)展長(zhǎng)時(shí)間序列深入分析，并對(duì)研究區(qū)自然地理?xiàng)l件及社會(huì)經(jīng)濟(jì)驅(qū)動(dòng)因素進(jìn)行分析，從而為研究區(qū)生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)提供參考。