楊 悅,趙 雨,員學(xué)鋒①,高雪梅

(1.長安大學(xué)土地工程學(xué)院,陜西 西安 710064;2.陜西省土地整治重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,陜西 西安 710064)

生態(tài)環(huán)境作為人類賴以生存的基礎(chǔ),其質(zhì)量好壞是人類社會(huì)能否實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵所在[1]。城鎮(zhèn)化、工業(yè)化進(jìn)程的快速推進(jìn)在帶給人類福祉的同時(shí),生態(tài)環(huán)境問題也逐漸顯現(xiàn)。城市地區(qū)主要表現(xiàn)為大氣污染、水污染等環(huán)境污染。與城市地區(qū)不同,鄉(xiāng)村地區(qū)主要表現(xiàn)為生態(tài)破環(huán),如水土流失、土地鹽堿化以及水土環(huán)境污染等。2021年聯(lián)合國環(huán)境規(guī)劃署指出生態(tài)環(huán)境的退化已經(jīng)影響到約32億人(占世界總?cè)丝诘?0%)的福祉,由此看來,扭轉(zhuǎn)生態(tài)環(huán)境退化的趨勢已迫在眉睫[2]。近年來,生態(tài)文明建設(shè)以及生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的提升愈加成為我國的工作重點(diǎn)[3],研究地域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變化趨勢,對指導(dǎo)當(dāng)前生態(tài)文明建設(shè)工作具有重要作用。

衛(wèi)星遙感具有快速、實(shí)時(shí)、尺度大等優(yōu)點(diǎn)[4],借助衛(wèi)星遙感技術(shù)對生態(tài)環(huán)境質(zhì)量進(jìn)行監(jiān)測和評(píng)價(jià)已成為近年來研究的熱點(diǎn)。徐涵秋[5]以遙感技術(shù)為基礎(chǔ),選取綠度、濕度、熱度和干度4個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo),借助主成分分析法綜合計(jì)算遙感生態(tài)指數(shù)(remote sensing environment index,RSEI),以表征研究區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量。隨后,大量學(xué)者借助遙感生態(tài)指數(shù)對生態(tài)環(huán)境質(zhì)量展開研究,主要包括對經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展區(qū)[6-8]、生態(tài)環(huán)境脆弱區(qū)[1,9]、礦區(qū)[10]、災(zāi)后重建區(qū)[3]和流域[11-12]生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的監(jiān)測與評(píng)價(jià)。關(guān)于生態(tài)環(huán)境影響因素的研究多從自然條件、社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展[1,13-14]角度出發(fā),較少關(guān)注鄉(xiāng)村發(fā)展對生態(tài)環(huán)境造成的影響。除水土流失、土地鹽堿化以及水土環(huán)境污染等生態(tài)環(huán)境問題以外,鄉(xiāng)村人口老齡化、土地荒廢化和產(chǎn)業(yè)低效化亦是當(dāng)前鄉(xiāng)村地區(qū)面臨的主要問題。為有效解決此類問題,中共十九大提出鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略,聚焦人、地、業(yè)等多種發(fā)展要素的協(xié)同發(fā)展,致力于鄉(xiāng)村的全面振興[15]。鄉(xiāng)村地區(qū)作為生態(tài)文明建設(shè)的重要組成部分,探明鄉(xiāng)村發(fā)展對生態(tài)環(huán)境的影響方式及影響程度,對于響應(yīng)生態(tài)文明建設(shè)和鄉(xiāng)村振興的時(shí)代要求,實(shí)現(xiàn)生態(tài)與鄉(xiāng)村的高質(zhì)量發(fā)展以及區(qū)域的可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。基于此,該文以陜西省為研究對象,以縣域?yàn)檠芯繂卧?借助遙感生態(tài)指數(shù)對生態(tài)環(huán)境質(zhì)量進(jìn)行測度,分析其時(shí)空演變差異,探究鄉(xiāng)村發(fā)展對生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的影響,以期為區(qū)域鄉(xiāng)村振興、人地關(guān)系協(xié)調(diào)和區(qū)域可持續(xù)發(fā)展提供科學(xué)依據(jù)。

1 研究區(qū)域概況

陜西省位于31°42′ N～39°35′ N、105°29′ E～111°15′ E之間,地處西北內(nèi)陸區(qū),地勢南北高、中間低,呈現(xiàn)出明顯的空間差異性(圖1)。

陜西省是西部地區(qū)的經(jīng)濟(jì)大省之一,經(jīng)濟(jì)發(fā)展快速,國內(nèi)生產(chǎn)總值由2000年的1 410億元增長至2020年末的26 181.86億元,第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值達(dá)2 264.57 億元,2020年末陜西省鄉(xiāng)村人口1 477萬人,占常住人口數(shù)的37.34%,第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員數(shù)占從業(yè)人員總數(shù)的30.02%,農(nóng)村居民人均可支配收入達(dá)13 316元。1999年以來,陜西省大力實(shí)施以退耕還林為主的重點(diǎn)林業(yè)生態(tài)工程,森林覆蓋率由1999年的30.92%增長到2020年末的46.39%,生態(tài)環(huán)境得到較大改善。城鄉(xiāng)收入差距大、農(nóng)業(yè)收益低、土地荒廢化和農(nóng)業(yè)面源污染等問題依然存在,如何響應(yīng)生態(tài)文明建設(shè)與鄉(xiāng)村振興的要求,踐行“綠水青山就是金山銀山”的理念,將生態(tài)治理和發(fā)展特色產(chǎn)業(yè)結(jié)合起來,探索出一條生態(tài)和鄉(xiāng)村經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展、人與自然和諧共生之路成為當(dāng)前陜西省發(fā)展面臨的主要問題之一。

2 數(shù)據(jù)來源與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

遙感數(shù)據(jù)來源于Google Earth Engine(GEE),GEE將PB(petabyte)級(jí)的衛(wèi)星圖像和地理空間數(shù)據(jù)集與云計(jì)算技術(shù)相結(jié)合,提供了30多年的歷史圖像數(shù)據(jù),包括Landsat系列、MODIS系列和Sentinel系列等數(shù)據(jù)集,可以高效即時(shí)地在web端實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的處理和計(jì)算。考慮到遙感生態(tài)指數(shù)的季節(jié)性波動(dòng)特點(diǎn),選取2000年以來5—8月MODIS數(shù)據(jù)計(jì)算遙感生態(tài)指數(shù)。社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)來源于《陜西統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國縣域統(tǒng)計(jì)年鑒》、10個(gè)地級(jí)市統(tǒng)計(jì)年鑒與社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)以及各個(gè)縣(區(qū))的政府網(wǎng)站等。

2.2 生態(tài)環(huán)境質(zhì)量測度

2.2.1遙感生態(tài)指數(shù)構(gòu)建

遙感生態(tài)指數(shù)是由綠度(NDVI)、濕度(WET)、干度(NDBSI)和熱度(LST)4個(gè)分量通過主成分分析后提取第1主成分(PC1)來表征,與綠度、濕度呈正相關(guān),與干度和熱度呈負(fù)相關(guān)[5,16]。NDVI使用MOD13A1 V6產(chǎn)品,分辨率為500 m;WET使用MOD09A1 V6產(chǎn)品通過纓帽變換得到,分辨率為500 m;NDBSI通過MOD09A1 V6產(chǎn)品計(jì)算得到,分辨率為500 m;LST使用MOD11A2 V6產(chǎn)品,重采樣至分辨率為500 m。具體計(jì)算方法見表1,單位年份的指數(shù)采用均值合成方法來表征。

表1 指數(shù)計(jì)算方法

上述4個(gè)指標(biāo)存在量綱不統(tǒng)一的情況,已有研究多采用歸一化方法對指標(biāo)進(jìn)行無量綱處理,但該方法受到極值的干擾比較嚴(yán)重,用于時(shí)序建模時(shí)往往導(dǎo)致PC1的載荷系數(shù)在時(shí)間序列上出現(xiàn)明顯波動(dòng)[9,11]?；诖?對每個(gè)指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理后發(fā)現(xiàn)載荷系數(shù)的波動(dòng)較為穩(wěn)定,由此采用標(biāo)準(zhǔn)化方法對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行無量綱處理[16]。歸一化與標(biāo)準(zhǔn)化去量綱結(jié)果對比見表2。

表2 歸一化與標(biāo)準(zhǔn)化去量綱結(jié)果對比

X為變量初始值,Xmin為變量最小值,Xmax為變量最大值,Xmean為變量均值,σ為變量標(biāo)準(zhǔn)差。數(shù)據(jù)以平均值±標(biāo)準(zhǔn)差形式表示。

提取4個(gè)指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化后第1主成分(PC1),通過歸一化處理得到遙感生態(tài)指數(shù)。計(jì)算公式為

IRSE=(IRSE0-IRSE0_min)/(IRSE0_max-IRSE0_min)。

(1)

式(1)中,IRSE為歸一化后的遙感生態(tài)指數(shù),其值介于[0,1]之間,遙感生態(tài)指數(shù)值越接近于1,表明研究區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量越好,反之,生態(tài)環(huán)境質(zhì)量越差。

2.2.2遙感生態(tài)指數(shù)動(dòng)態(tài)變化分析

(1)趨勢分析法

趨勢分析可以對長時(shí)間序列的變量進(jìn)行線性回歸分析以預(yù)測總體變化趨勢[17]。采用一元線性回歸分析法對陜西省2000—2020年生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變化趨勢(s)進(jìn)行分析,計(jì)算公式為

(2)

(2)Theil-Sen Median趨勢分析和Mann-Kendall(MK)檢驗(yàn)

Theil-Sen趨勢分析和Mann-Kendall檢驗(yàn)結(jié)合被廣泛用于柵格尺度植被長時(shí)間序列分析[18],采用Sen趨勢分析和MK檢驗(yàn)相結(jié)合方法判斷遙感生態(tài)指數(shù)長時(shí)間序列數(shù)據(jù)的變化趨勢[17,19]。

Sen趨勢分析中數(shù)據(jù)無需服從特定的分布特征,受離群值影響較小。Sen趨勢分析計(jì)算公式為

(3)

式(3)中,Q表示IRSE的變化趨勢;median為中值函數(shù);IRSEi、IRSEj分別為i、j時(shí)間序列IRSE值。

根據(jù)陜西省IRSE的分布特征,當(dāng)Q>0.000 5時(shí)表示趨勢上升,當(dāng)|Q|≤0.000 5時(shí)表示趨勢穩(wěn)定不變,當(dāng)Q<-0.000 5時(shí)表示趨勢下降[20]。

Mann-Kendall檢驗(yàn)法是一種非參數(shù)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn),它不要求樣本遵循一定的分布,不受少數(shù)異常值的干擾,Mann-Kendall檢驗(yàn)計(jì)算公式為

(4)

(5)

(6)

式(4)～(6)中,S為統(tǒng)計(jì)值;sign為符號(hào)函數(shù);n為時(shí)間序列長度;Z為標(biāo)準(zhǔn)化統(tǒng)計(jì)值;var為方差。在給定的顯著性水平α=0.05上進(jìn)行顯著性檢驗(yàn),即|Z|≥1.96時(shí)表示IRSE發(fā)生顯著變化,|Z|<1.96時(shí)表示IRSE未發(fā)生顯著變化。

2.3 影響因素分析

2.3.1影響因素指標(biāo)體系構(gòu)建

參照已有研究成果[21-22],立足于陜西省鄉(xiāng)村發(fā)展現(xiàn)狀,依據(jù)鄉(xiāng)村地域系統(tǒng)內(nèi)部要素構(gòu)成和鄉(xiāng)村振興內(nèi)涵,確定人口、土地和產(chǎn)業(yè)3個(gè)因素共11個(gè)因子(表3),探究鄉(xiāng)村振興背景下鄉(xiāng)村發(fā)展對生態(tài)環(huán)境的影響。

表3 生態(tài)環(huán)境質(zhì)量影響因子選取

2.3.2回歸模型

時(shí)空地理加權(quán)回歸模型(geographically and temporally weighted regression,GTWR)在地理加權(quán)回歸模型(geographically weighted regression,GWR)的基礎(chǔ)上將時(shí)間維度嵌入回歸參數(shù)中,可同時(shí)測度解釋變量對被解釋變量在空間和時(shí)間上的影響方式和程度。鑒于此,采用HUANG等[23]在2010年提出的GTWR模型,研究陜西省生態(tài)環(huán)境質(zhì)量影響因素的空間異質(zhì)性。

(7)

式(7)中,Yi為被解釋變量;X為解釋變量;i為研究區(qū);ui、vi和ti為研究區(qū)經(jīng)度、緯度和時(shí)間;βo(ui,vi,ti)為截距;βk(ui,vi,ti)為決定系數(shù);k為自變量序號(hào);p為自變量總個(gè)數(shù);若β>0,則解釋變量與被解釋變量呈正相關(guān),反之呈負(fù)相關(guān);εi為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

3 結(jié)果與分析

3.1 陜西省生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)

依據(jù)陜西省遙感生態(tài)指數(shù)的年際變化趨勢(圖2),陜西省2000—2020年生態(tài)環(huán)境質(zhì)量整體呈變好趨勢。2000—2010年期間,陜西省生態(tài)環(huán)境質(zhì)量呈現(xiàn)“快速上升—快速下降—緩慢上升”的波動(dòng)變化,快速上升期為2000—2002年,遙感生態(tài)指數(shù)由0.483 3上升至0.598 4,增長率為23.82%;而在2010—2020年期間,陜西省生態(tài)環(huán)境質(zhì)量呈波動(dòng)式上升,由0.624 5上升至0.651 2,增長率為4.28%,增長較緩慢。依據(jù)前文分析結(jié)果,將陜西省生態(tài)環(huán)境質(zhì)量空間分布情況分為2000—2010和2010—2020年2個(gè)時(shí)期進(jìn)行分析。

圖2 2000—2020年陜西省遙感生態(tài)指數(shù)(RSEI)年際變化趨勢

3.1.1模型檢驗(yàn)

依據(jù)陜西省遙感生態(tài)指數(shù)主成分分析結(jié)果(表4),在第1主成分(PC1)上綠度、熱度、濕度和干度4個(gè)指標(biāo)特征值貢獻(xiàn)率較高,介于91.53%～92.56%之間,在PC1上集中了90%以上的4個(gè)指標(biāo)的特征信息。在2000、2010和2020年的PC1上,綠度(NDVI)和濕度(WET)指標(biāo)的荷載值為正,介于0.479 3～0.508 6之間;熱度(LST)和干度(NDBSI)荷載值為負(fù),介于-0.514 6～-0.495 2之間,與實(shí)際情況相吻合,即植被覆蓋度越高,土壤濕度越高,生態(tài)環(huán)境質(zhì)量就越好;地表溫度和地表裸露程度越高,人為建筑面積越大,生態(tài)環(huán)境質(zhì)量就越差。因此,以 PC1 構(gòu)建陜西省遙感生態(tài)指數(shù)。

表4 陜西省遙感生態(tài)指數(shù)各指標(biāo)主成分分析結(jié)果

3.1.2陜西省生態(tài)環(huán)境質(zhì)量時(shí)空格局

基于已有研究成果[24],利用等間隔斷點(diǎn)法將陜西省生態(tài)環(huán)境質(zhì)量分為0～0.2(差)、>0.2～ 0.4(較差)、>0.4～0.6(中等)、>0.6～0.8(較好)和>0.8～1(好)5個(gè)等級(jí)。由圖3可知,陜西省生態(tài)環(huán)境質(zhì)量等級(jí)為差、較差的區(qū)域隨時(shí)間變化呈縮小態(tài)勢,由集中分布在榆林市以及延安市的志丹、安塞、子長等縣域轉(zhuǎn)變?yōu)榧蟹植荚谟芰质?面積占比由38.01%下降至19.24%;生態(tài)環(huán)境質(zhì)量等級(jí)為中等的區(qū)域集中分布在關(guān)中地區(qū)以及延安市的富縣、洛川等縣域,零星分布在陜南地區(qū)的洛南、漢濱、洋縣等縣域,面積占比由21.85%下降至17.32%;生態(tài)環(huán)境質(zhì)量等級(jí)為好、較好的區(qū)域集中分布在陜南山區(qū)以及延安市的黃龍、黃陵等縣域,面積占比由40.14%上升至63.43%。

圖3 陜西省生態(tài)環(huán)境質(zhì)量等級(jí)分布

3.1.3陜西省生態(tài)環(huán)境質(zhì)量演變趨勢

借助和弦圖表征陜西省生態(tài)環(huán)境質(zhì)量等級(jí)演變情況(圖4),2000—2010年期間,68.95%的區(qū)域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量等級(jí)提高,主要表現(xiàn)為較差轉(zhuǎn)為中等(13.68%)、中等轉(zhuǎn)為較好(16.92%);生態(tài)環(huán)境質(zhì)量退化區(qū)域面積占陜西省總面積的1.68%。2010—2020年期間,19.80%的區(qū)域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量等級(jí)提高,主要表現(xiàn)為中等轉(zhuǎn)為較好(6%)、較好轉(zhuǎn)為好(9.25%);生態(tài)環(huán)境質(zhì)量退化區(qū)域面積占陜西省總面積的5.81%。生態(tài)環(huán)境質(zhì)量等級(jí)提高的面積仍高于退化的面積,但與2000—2010年這一時(shí)期相比,生態(tài)環(huán)境質(zhì)量轉(zhuǎn)好速度明顯放緩;原因在于經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展地區(qū)的生態(tài)環(huán)境呈退化趨勢,關(guān)中地區(qū)以西安市,陜北地區(qū)以榆林市資源開發(fā)區(qū)神木市、府谷縣,陜南山區(qū)以城中區(qū)商州區(qū)、漢濱區(qū)、漢臺(tái)區(qū)最顯著,這些區(qū)域人類活動(dòng)頻繁,對生態(tài)環(huán)境造成較大影響。

圖4 陜西省生態(tài)環(huán)境質(zhì)量轉(zhuǎn)移矩陣

借助Sen斜率+MK檢驗(yàn)反映陜西省近20年來RSEI變化趨勢,將分級(jí)結(jié)果進(jìn)行疊加,參考已有研究[20],劃分出5種變化類型(表5)。由表5可知,陜西省生態(tài)環(huán)境質(zhì)量總體以改善為主,改善區(qū)域面積占總面積的93.33%,其中77.94%為明顯改善區(qū)域;穩(wěn)定不變即沒有發(fā)生顯著變化區(qū)域僅占2.91%;植被退化區(qū)域占3.76%。由圖5可知,生態(tài)環(huán)境質(zhì)量改善區(qū)域呈片狀分布在陜北地區(qū)、陜南地區(qū);生態(tài)環(huán)境質(zhì)量保持穩(wěn)定不變的區(qū)域呈現(xiàn)零散分布,主要集中在關(guān)中城市群的邊緣地區(qū);輕微退化以及嚴(yán)重退化區(qū)域集中分布在關(guān)中平原區(qū),此外,在漢臺(tái)區(qū)、漢濱區(qū)以及經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的縣域也有分布。由此看來,陜西省生態(tài)環(huán)境雖有明顯改善,但在經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展區(qū)域仍存在生態(tài)環(huán)境退化的片區(qū),如何在保障經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展的同時(shí)實(shí)現(xiàn)對生態(tài)環(huán)境的保護(hù)與改善仍是今后需重點(diǎn)關(guān)注的問題。

表5 遙感生態(tài)指數(shù)(RSEI)變化趨勢統(tǒng)計(jì)

圖5 2000—2020年陜西省遙感生態(tài)指數(shù)(RSEI)變化趨勢

3.2 生態(tài)環(huán)境的影響因素分析

在建立回歸模型之前,采用方差膨脹因子對生態(tài)環(huán)境影響因子進(jìn)行共線性檢驗(yàn),發(fā)現(xiàn)影響因子的VIF值均小于5,表明因子之間不存在高度共線性[25]。GTWR回歸結(jié)果的相關(guān)參數(shù)帶寬(bandwidth)值為0.190 4,殘差平方和(residual squares)為0.171 3,殘差的估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)差(sigma值)為0.028 3,小樣本校正后的赤池信息量(AIC)為-776.862,R2為0.873 2,調(diào)整R2為0.866 3,時(shí)空距離比(spatio-temporal distance ratio)為0.814 9。從擬合優(yōu)度來看,R2與調(diào)整R2均高于0.85,表明 GTWR 模型能更好地在空間上解釋各影響因子對陜西省生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的影響方式與影響程度。

不同時(shí)期各驅(qū)動(dòng)因素對陜西省生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的影響力存在空間分異。從人口因子的回歸系數(shù)(圖6)來看,鄉(xiāng)村從業(yè)人員比例(X1)對生態(tài)環(huán)境改善具有積極影響,影響力逐漸減弱,回歸系數(shù)值由0.051 0降低至0.032 6。作用強(qiáng)度由2000—2010年由北向南逐漸增強(qiáng)轉(zhuǎn)變?yōu)?010—2020年由北向南逐漸減弱,高值區(qū)(>0.060 0～0.075 0)由2000—2010年集中分布在寶雞市轉(zhuǎn)變?yōu)?010—2020年集中分布在榆林市和延安市且縣域數(shù)量增加。2000—2020年鄉(xiāng)村非農(nóng)就業(yè)比例(X2)對生態(tài)環(huán)境影響力的空間分布格局無較大變化,以負(fù)向影響為主,負(fù)向作用區(qū)域由69.16%擴(kuò)大至86.92%,高值區(qū)(-0.050 0～-0.033 0)主要分布在陜北地區(qū)。農(nóng)村勞動(dòng)力生產(chǎn)率(X3)對生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的影響以正向作用為主,影響力有所減弱,由0.026 9下降至0.021 6;負(fù)向作用范圍由14.95%縮小至3.74%,區(qū)域由集中在榆林市轉(zhuǎn)移至延安市的黃龍縣、宜川縣,渭南市的韓城市、合陽縣。

X1～X3含義見表3。

從土地因子的回歸系數(shù)(圖7)來看,耕地面積占比(X4)對生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的影響以正向作用為主,影響范圍呈縮小趨勢,受影響縣域面積占比由85.05%下降至51.40%,區(qū)域由2000—2010年集中分布在關(guān)中、陜南地區(qū)轉(zhuǎn)變?yōu)?010—2020年集中分布在關(guān)中、陜北地區(qū);負(fù)向作用區(qū)由集中分布在榆林市轉(zhuǎn)為集中分布在陜南地區(qū)。林地面積占比(X5)對生態(tài)環(huán)境的影響由2000—2010年以正向作用為主轉(zhuǎn)變?yōu)?010—2020年以負(fù)向作用為主,作用強(qiáng)度整體呈降低趨勢,回歸系數(shù)均值由0.113 5降低至0.026 3,負(fù)向作用區(qū)由集中分布在榆林市轉(zhuǎn)變?yōu)榧蟹植荚谖靼?、渭南、銅川、商洛以及咸陽、安康的少數(shù)縣域。草地面積占比(X6)對生態(tài)環(huán)境的影響以正向作用為主,影響力整體呈下降趨勢,回歸系數(shù)均值由0.287 9下降至0.061 2。農(nóng)村居民點(diǎn)面積占比(X7)對生態(tài)環(huán)境的影響由2000—2010年以正向作用為主轉(zhuǎn)變?yōu)?010—2020年以負(fù)向作用為主,影響范圍由集中分布在延安、榆林市擴(kuò)展至陜西省,影響程度加深,回歸系數(shù)均值由-0.002 7下降至-0.114 6。

X4～X7含義見表3。

從產(chǎn)業(yè)因子的回歸系數(shù)(圖8)來看,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(X8)對生態(tài)環(huán)境的影響以負(fù)向作用為主,區(qū)域由2000—2010年集中分布在關(guān)中地區(qū)和陜南地區(qū)轉(zhuǎn)變?yōu)榧蟹植荚诎部?、商洛、渭南等?影響力逐漸減弱,由-0.026 8提升至-0.000 2。單位面積糧食產(chǎn)量(X9)對生態(tài)環(huán)境的影響以正向作用為主,影響力逐漸減弱,回歸系數(shù)均值由0.056 4降低至0.016 0,影響范圍由陜西省(榆林市神木、佳縣等縣域除外)縮小為集中分布在陜北地區(qū)、渭南市、銅川市以及咸陽、寶雞的少數(shù)縣域。單位面積化肥使用量(X10)對生態(tài)環(huán)境的影響由2000—2010年以正向作用為主轉(zhuǎn)變?yōu)?010—2020年以負(fù)向作用為主,回歸系數(shù)均值由0.011 5下降至-0.030 7,作用區(qū)域由集中在榆林市、延安市的志丹、子長等縣域擴(kuò)大至陜西省。單位面積機(jī)械總動(dòng)力(X11)對生態(tài)環(huán)境的影響由2000—2010年以負(fù)向作用為主轉(zhuǎn)變?yōu)?010—2020年以正向作用為主,影響力增強(qiáng),回歸系數(shù)均值由-0.029 9提升至0.041 8,區(qū)域由集中分布在榆林市、延安市的少數(shù)縣域擴(kuò)展至陜西省。

X8～X11含義見表3。

4 討論與結(jié)論

4.1 討論

在明晰陜西省生態(tài)環(huán)境質(zhì)量時(shí)空特征與演變趨勢的基礎(chǔ)上,基于鄉(xiāng)村振興背景,對陜西省生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變化的影響因素展開研究。各因素對生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的作用方式與作用強(qiáng)度存在明顯的空間差異性。

城鎮(zhèn)化、工業(yè)化進(jìn)程的推進(jìn),加快了城鄉(xiāng)間資本、技術(shù)和土地等要素的流動(dòng),農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平明顯提升,耕地生產(chǎn)向規(guī)?；?、集約化經(jīng)營方向發(fā)展,農(nóng)戶勞動(dòng)生產(chǎn)率得以提高,有益于生態(tài)環(huán)境質(zhì)量改善。廣泛使用農(nóng)藥、化肥和塑料薄膜等在短期內(nèi)有益于糧食產(chǎn)量的提高,長期來看易造成農(nóng)業(yè)面源污染、土壤鹽漬化[26],進(jìn)而造成生態(tài)環(huán)境退化。農(nóng)村居民點(diǎn)是農(nóng)戶生活的主要場所,其擴(kuò)張主要是占用耕地、林地和草地等,導(dǎo)致生物多樣性退化[27]。陜北黃土高原區(qū)生態(tài)環(huán)境脆弱,隨著生態(tài)修復(fù)工程的開展與推進(jìn),林地、草地面積逐漸擴(kuò)大,生態(tài)環(huán)境得到改善,耕地逐步轉(zhuǎn)換為草地和林地,農(nóng)戶生產(chǎn)生活受到?jīng)_擊,更多勞動(dòng)力選擇外出務(wù)工,導(dǎo)致鄉(xiāng)村地區(qū)出現(xiàn)空廢化現(xiàn)象,對生態(tài)環(huán)境造成負(fù)向影響。關(guān)中平原區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展快速,鄉(xiāng)村人口獲得了更多就近就業(yè)的機(jī)會(huì),收入的增加使農(nóng)戶對土地使用的壓力減小,對生態(tài)環(huán)境的改善具有促進(jìn)作用。陜南山區(qū)耕地資源有限,土地破碎化程度高,追求耕地效益而忽略生態(tài)環(huán)保的約束對生態(tài)環(huán)境造成一定的負(fù)面影響。

由此看來,制定鄉(xiāng)村振興政策時(shí)需要考慮不同區(qū)域人口、土地和產(chǎn)業(yè)的現(xiàn)實(shí)情況,因地制宜,制定出區(qū)域化、科學(xué)合理的鄉(xiāng)村振興政策。需要指出的是,該文從縣域尺度探究陜西省鄉(xiāng)村發(fā)展對陜西省整體生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的影響,受自然地理?xiàng)l件、經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度的影響,縣域內(nèi)部仍存在較大差異。下一步將從多尺度、多地域角度出發(fā),探究鄉(xiāng)村轉(zhuǎn)型發(fā)展過程對生態(tài)環(huán)境的作用機(jī)理,為改善地域內(nèi)部生態(tài)環(huán)境質(zhì)量、實(shí)現(xiàn)鄉(xiāng)村振興提供更細(xì)致的參考意見與科學(xué)依據(jù)。

4.2 結(jié)論

以陜西省107個(gè)縣域?yàn)檠芯繂卧?基于長時(shí)間序列遙感影像,構(gòu)建陜西省2000—2020年遙感生態(tài)指數(shù),借助相關(guān)數(shù)學(xué)方法對陜西省生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變化驅(qū)動(dòng)因素展開研究,主要結(jié)論如下:

(1)2000—2020年間,陜西省RSEI均值從2000年的0.483 3增長到2020年的0.651 2,表明陜西省生態(tài)環(huán)境整體有轉(zhuǎn)好趨勢。陜西省生態(tài)環(huán)境質(zhì)量等級(jí)為差、較差區(qū)域及中等區(qū)域面積占比呈下降趨勢,分別由38.01%下降至19.24%,由21.85%下降至17.32%;生態(tài)環(huán)境質(zhì)量等級(jí)為好、較好的區(qū)域面積占比呈上升趨勢,由40.14%上升至63.43%。

(2)陜西省生態(tài)環(huán)境質(zhì)量總體呈現(xiàn)出“快速變好—緩慢轉(zhuǎn)好”的演變趨勢。2000—2010年期間,生態(tài)環(huán)境質(zhì)量等級(jí)提高面積占陜西省總面積的68.95%,2010—2020年期間,生態(tài)環(huán)境質(zhì)量等級(jí)提高面積占陜西省總面積的19.80%。

(3)各因子對生態(tài)環(huán)境的影響呈現(xiàn)出明顯的空間差異性,以正向作用為主的因子有鄉(xiāng)村從業(yè)人員比例、農(nóng)村勞動(dòng)力生產(chǎn)率、耕地面積占比、草地面積占比和單位面積糧食產(chǎn)量;以負(fù)向作用為主的因子有鄉(xiāng)村非農(nóng)就業(yè)比例和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu);研究期內(nèi)影響方式發(fā)生轉(zhuǎn)變的因子有林地面積占比、農(nóng)村居民點(diǎn)面積占比、單位面積化肥使用量和單位面積機(jī)械總動(dòng)力。