新疆博乐市生态环境变化对城市建设用地扩张的响应

约日古丽卡斯木，孜比布拉·司马义，王 蕾，肖合来提·巴义



新疆博乐市生态环境变化对城市建设用地扩张的响应

约日古丽卡斯木1,3，孜比布拉·司马义1,2,3※，王 蕾1,3，肖合来提·巴义1,2,3

（1. 新疆大学资源与环境科学学院，乌鲁木齐 830046；2. 新疆大学资源与环境科学学院智慧城市与环境建模普通高校重点实验室，乌鲁木齐 830046；3. 新疆大学绿洲生态教育部重点实验室，乌鲁木齐 830046）

城市化进程不断加快带来一系列的环境问题，其中，以城市生态恶化为表现形式的“城市病”越来越受到政府和社会的关注。因此，及时、准确、快速地探究生态环境演变对城市扩张的响应显得尤为重要。该研究基于遥感生态指数（remote sensing ecological index, RSEI）分析博乐市2000―2016年生态环境变化情况并通过引入城市扩张强度、重心位移模型等方法，对博乐市城市空间扩张强度与形态进行分析，揭示城市生态环境变化对城市用地扩张的响应。结果表明：1）RSEI不仅适用于城市主城区的环境监测而且以行政边界为界限的整个城区的生态环境监测中同样可行；2）2000―2016年间博乐市生态环境质量有一定程度的恶化趋势，即RSEI均值从2000―2011年下降4.97%；从2011―2016年下降15.4%；3）生态环境变好的区域主要分布在山前平原区，老城区及其周围；生态环境恶化的区域主要分布在主城区的外围地区，沿博尔塔拉河两岸带状分布；4）城市扩张的区域与RSEI评价结果显示的生态环境状况恶化的区域基本重合。

土地利用；生态；环境；建设用地；城市扩张；RSEI；博乐市；新疆

0 引 言

自20世纪起，全球城市化呈现快速发展趋势。伴随着经济建设的快速发展，城市人口持续增长，城市建筑群规模不断扩大，城市气候、环境问题日益突出[1]。为响应国家的经济战略，在20世纪90年代起实行“西部大开发”战略以来，中国西部地区社会经济发展迅速，为此推动了中国西部干旱区工业化和城市化的发展进程。因工业化及城市化发展引起的大量建设用地的增多会导致剧烈的土地利用/土地覆被（LUCC）变化，这种现象在城市扩张过程中较为普遍，且当其作为关键因素集中作用于某一区域时会对当地的生态环境变化带来重大影响，如：生物多样性、全球变暖、城市热岛效应和水资源供应紧张等[2-4]。随着城市化水平的提高，中国西部内陆干旱绿洲也成为人地关系较紧张的区域之一，干旱的自然环境决定了其生态系统的敏感性，而脆弱的生态环境及突出的生态问题己成为制约西部地区经济发展的瓶颈[5]。要实现可持续发展，必须对生态状况和变化进行监测和评估，以发现这些复杂的问题，从而保护生态完整性[6]；但遥感技术和GIS技术的日益发展为解决此问题提供了快速识别环境时空变化的工具[7-8]。

经济飞速发展的今天，人类改变地球表面的速度、幅度和空间范围是史无前例的。随着国家对新疆地区的各种优惠政策的实施，中国西部地区土地利用发生了巨大的变化，如环塔里木地区绿洲城市、天山北坡经济带、吐鲁番哈密绿洲城市等。这些地区在经济改革之后，工业化、城市化进程的加快和人口的增加，通过建成区和城市扩张对土地利用变化产生很大的影响。

近年来，城市生态环境遥感监测的研究也有很大发展，主要侧重于利用遥感技术从土地利用变化[9-10]、城市热岛效应[11-12]、不透水面盖度[13-14]、植被径流变化[15]、等生态因子角度开展城市生态效应影响评价。与其他数据相比，遥感(RS)数据具有记录完全覆盖陆地表面时空数据的独特能力。它已经被广泛应用于多种领域[16]。以往的研究中，这些应用主要集中在单方面的单个生态因子的生态状况，如：归一化植被指数（NDVI）[16]、地表温度（LST）、净初级生产量（NPP）、归一化差异水体指数(MNDWI)等。由于生态系统的复杂性，要较全面、准确的监测生态环境动态变化，需要用综合指标全面考虑各种因素。国内外学者在利用遥感生态指数（RSEI）进行生态环境评价方面开展了大量研究工作[17-21]。在此基础上，Reza等[22]开发了一个综合的区域生态完整性的方法； Gupta等[23]提出城市邻里绿色指数（UNGI），通过监测城市绿地质量来反映城市生态环境。这些大多数为定性研究，或者基于单个生态因子的研究[24]，同时主要侧重于经济发达的大城市的生态环境研究，而在干旱绿洲小城市开展遥感生态变化研究基本没有。本研究选取新型综合生态指数RSEI法，对典型绿洲小城市博乐市生态环境动态变化及其对城市建设用地扩张的响应进行分析，为干旱绿洲小城市生态环境保护提供科学依据。

1 研究区与数据来源

1.1 研究区概况

博乐市位于新疆维吾尔自治区西北部（图1），东临艾比湖，天山西段北麓，东北与准噶尔盆地相接，即（44.57°N，82.08°E）。其为博尔塔拉蒙古自治州首府，是丝绸之路上的要塞，行政区面积7 790 km2，有“中国西部第一门户”之称[25]。博乐市城镇化率达到55.64%，城镇化水平已达全国平均城市化水平，在西北地区具有发展潜力。

图1 研究区示意图

1.2 数据来源与预处理

本研究选取轨道号为146/29和147/29的2景Landsat遥感影像数据为主要数据源（地理空间数据云网站http://glovis.usgs.gov，如表1所示），数据获取日期分别为：2000年8月17日（TM），2011年9月23日（ETM）和2016年8月16日（OLI）（表1）。数据质量完好，满足研究需要。

根据解译需要，对获取的影像数据进行辐射定标、几何校正、大气校正、波段组合、图像镶嵌等预处理工作。对Landsat8OLI发布的数据已经进行了几何校正，无需重复操作，误差控制在0.5个像元内。为了减少误差，将所有数据以墨卡托投影（UTM）和世界大地测量系统（WGS-1984）为基准。结合室内判读与野外调查的方法，参考中国土地利用二次分类方案，按照研究区实际情况，将经过几何校正的TM/OLI影像，经过波段的最优化处理，把TM543和OLI652生成标准加彩色合成，组合后使影像上的地物具有代表性[26]。

表1 遥感影像数据来源

建设用地的提取，结合研究区遥感数据和研究目标，将其土地利用分为林草地、水域、耕地、城镇用地和裸地5类。通过野外调查建立解译标志，进而在ENVI5.3软件平台上采用最大似然法监督分类，完成对遥感数据的解译，得到博乐市（2000―2016年）三期的土地利用变化图。三期影像监督分类结果精度分别为88.7%、84.3%、82.9%，Kappa系数值为0.87、0.837、0.809可满足研究需求。再运用ArcGIS软件，提取博乐市城镇用地类型，以便在空间上准确识别其空间动态变化过程。研究区生态环境的评价指标）的提取，采用ENVI5.3软件的Band math功能实现（计算公式及过程见图2）。

2 研究方法

2.1 遥感生态评价指标

针对城市生态环境监测，本研究使用基于遥感信息的且集成多种指标因素的遥感综合生态指数RSEI。其获取指标的过程及方法参考文献[27-31]。RSEI计算流程如图2所示。

图中，B、G、R、NIR、SWIR1、SWIR2分别代表TM的1、2、3、4、5、7波段以及OLI的Blue、Green、Red、NIR、SWIR1、SWIR2波段的反射率。具体计算系数参考文献[32-34]。

2.2 综合指数的构建

本研究监测博乐市生态环境，参考徐涵秋指出的遥感综合生态指数（RSEI），综合指数中提出的这4种指标是人类直观感觉生态质量好坏的典型因素，因此，这综合指数常被用在生态环境评价中[35]，而且这4个指标可以从遥感图像中快速提取出来。计算综合生态指数的公式和具体步骤参考文献[36-37]。

注：RSEI表示遥感生态指数，NDVI表示绿度，WET表示湿度，NDBSI表示热度，LST表示地表温度。DN 为像元灰度值，gain和 bias 分别为波段增益值和偏置值，L6/10分别为 TM/TIRS 热红外波段像元在传感器处的辐射值，SI表示裸地指数，IBI表示建筑指数，T表示传感器处温度值，K1,K2表示定标参数，λ表示热红外波段的中心波长，e为地物的比辐射率。B、G、R、NIR、SWIR1、SWIR2分别代表TM的1、2、3、4、5、7波段以及OLI的Blue、Green、Red、NIR、SWIR1、SWIR2波段的反射率。

2.3 城市扩展特点评价指数

2.3.1 扩展强度指数

年均城市用地扩展面积/土地总面积。通过计算城市扩展强度，能揭示不同时期城市扩张的强弱及趋势[38]。

式中AGR代表城市年均扩张强度，UA+i和UA分别代表第+年和第年城市土地面积(km2)，以年为单位。

2.3.2 城市重心转移模型

1）城市重心坐标

本文运用ArcGIS10.3软件对博乐市在不同时期的建设用地图层进行融合分析，计算出重心坐标，进而分析重心转移情况[39]。计算公式如下

式中X、Y分别为时城市用地重心坐标；X、Y为第块城市用地的几何中心坐标；C为第个片区面积(km2)。

2）重心转移距离

根据城市重心坐标，计算2个不同时期内的城市建设用地重心的转移距离，然后对城市重心转移特点进行定量描述。计算公式如下

式中是城市重心之间的转移距离；1、1是城市建设用地初期的重心坐标；2、2是城市建设用地后期的重心坐标[40]。

3 结果与分析

3.1 博乐市生态环境时空动态变化分析

从表2（各年份指标及RSEI均值、PC1荷载值）可知，博乐市的RSEI均值从2000年0.703到2011年的0.688，下降4.97%；从2011年的0.668再到2016年的0.565，下降15.4%，最近几年下降的幅度较大。在过去的16a间，博乐市RSEI指数呈现下降的趋势。相应地，这种情况在图3（博乐市遥感生态指数RSEI影像图）有所体现，2000―2016年，城市生态环境较差的区域面积逐渐在扩大，继而取代生态环境优的区域。

表2 各年份指标及RSEI均值、PC1荷载值变化

同时，从表2中各年不同指标的PC1载荷值进行对比可知，湿度（WET）和绿度（NDVI）值为正值，表明二者对生态环境有促进作用，干度（NDSI）和热度（LST）载荷值为负值，这两者对生态环境有阻碍作用，该结果与实际情况相符。本研究进一步对各年份各指标的PC1的绝对值进行对比发现，干度和热度对结果的贡献都较大，并呈现逐年增长的趋势，这表明建设用地的变化对生态环境监测结果影响较大。

为了更明确的体现RSEI的生态效应，对其进行定量化、可视化分析，将各年份的结果以0.2为间隔分为5个等级[41]：差、较差、中、优、良（如图4）。同时，对2000年、2011年、2016年的每个等级所占面积比例进行统计分析（表3）。由表3可知，从2000—2016年，博乐市生态环境具有明显的变化，2000年博乐市生态环境中、良、优的区域占总面积的81.78%；2011年占比为76.8%；到2016年占比降到64.15%；在这17a间下降了17.63个百分点。说明博乐市的生态环境质量每年平均下降1个百分点，生态质量逐年下降。同时，研究区生态环境状况为差、较差的区域面积比例从2000年的18.22%上升到2011年的23.15%和2016年的35.85%，可以说明博乐市生态质量逐渐下滑的趋势。

图3 博乐市遥感生态指数图

从图4可知，2000年表示博乐市生态环境良和中的区域占研究区总面积的比例较大，包括林草地、耕地等土地利用类型，生态环境较差的区域主要集中在以人民公园和南城区为中心的居民住宅及建设用地，这时博乐市生态差的区域面积不大。2011年开始随着博乐市城镇建设用地的逐步扩大，生态质量差和较差的面积逐渐扩大，主要分布在博尔塔拉河两岸。这时期出现生态质量较差的面积明显比2000年增加，主要受政府政策的影响，扩大城市规模，随之出现生态质量下降的趋势。这时，博乐市生态状况差的区域面积扩散而不集中。

图4 RSEI结果等级图

表3 博乐市生态环境等级面积与比例

到2016年，生态差和较差的区域面积明显增加，主要分布在博尔塔拉河东西两岸，尤其河流东岸扩张面积明显增加，受政策的影响建设大规模的城市新区，新增化工业、轻工制造业等不同类型的企业。博乐市生态差的区域面积较大且集中。

为了更明确博乐市17 a间的生态环境动态变化，基于以上5种等级的划分，对博乐市各年份RSEI结果两两进行差值变化监测。

由表4可知，2000—2016年间，生态环境变好的面积为1 051.65 km2（占比13.50%）；生态环境变差的面积为3 064.59 km2（占比39.34%）。这说明这17a间，博乐市生态环境总体呈现恶化的趋势，但仍有部分区域生态环境改善。从图4可知，生态环境优良的区域主要分布在山前平原区，博乐老城区及周围，因为受政府政策的影响山前平原和老城区大量植树还林、园林绿化，因此，此地环境有改善的趋势；其中，从2012年开始博乐市以创建国家园林城市和全国文明城市为目标，实施“种大树、大种树”，见缝插针、见空插绿，不断增加城市绿量；党的十八大把生态文明建设纳入到中国特色社会主义伟大事业之后，博尔塔拉蒙古自治州启动“生态立州”计划，因此，优化了主城区的生态环境；生态环境基本稳定的区域主要集中在阿拉套山和岗吉格山等山地、丘陵地区和赛里木湖及周围的区域以及分布在博乐市北部的农田区域，这些区域因为其植被覆盖率高，生态没被严重破坏；生态环境恶化的区域主要分布在主城区的外围地区，沿博乐河两岸带状分布，其主要原因是博乐市大规模的城镇建设与扩张。

表4 博乐市生态等级与面积比例变化

3.2 博乐市城市扩张动态分析

3.2.1 博乐市建成区面积变化

按城市发展速度博乐市的发展过程可以分为2个阶段：2000—2011年，低中速发展阶段：这个阶段博乐市的建设用地面积有了较稳步地增加。2000年和2011年从遥感影像提取的建设用地面积分别13.1和15.23 km2，12a间建成区占总面积的比例分别为和0.17%和0.21%。从计算结果看，博乐市建设用地一直保持持续增长趋势，2000年到2011年博乐市建成区面积增加了2.13km2，增加幅度不大。2011—2016年，快速发展阶段：博乐市建设用地面积分别为15.23 km2和24.14 km2，6a间博乐市建成区面积占总面积的比例分别为0.21%和0.39%。这说明仅仅5 a的时间里博乐市建成区面积有明显增加的趋势，从2011年到2016年建成区面积增加了8.91 km2，增长速度较快。17 a间博乐市建成区面积共增加了11.04 km2。相应地，从图5可知，从2000—2016年博乐市建设用地面积变化呈现出逐渐扩张的趋势。

3.2.2 博乐市建成区重心转移分析

城市重心位移结果如图5所示，从2000—2011年博乐市以带状方式扩张，城市重心向东南方向（SE）位移了2.13 km；2011—2016年，城市重心向东北方向（NE）位移了5.17 km，城市以面状方式扩张；2000—2016年，城市除了往南北方向小幅度扩张外，更多的是大幅度地向东、小幅度的向西以面状方式扩张。

城市重心转移的主要驱动因素为：自然因素、老城区的改造和建设。博乐市城市重心的转移也是由多因素共同作用下产生的。其中起主导作用的是国家对新疆的土地和产业政策的扶持。政策推动下博乐市增加了城市用地类型，即一些荒地纳入到建设用地范围内，这导致博乐市城市建设向多方向扩张。

3.3 生态环境对城市扩张的响应

近年来，随着城市化进程的加快，城市不透水面的快速扩展，导致极具生态价值的植被和水体等生态资源用地日渐缩小和破碎[41-43]。从2016年开始博乐市实施“城市更新”运动，增强主城区中心继续向周边城镇辐射的影响力。在政策引导下，伴随博乐市近16余年来经济建设飞速发展，城市扩张展现出一定的规模性和方位性。如图5所示，博乐市以主城区为中心向东南扩张，以南城区为中心向东北扩张，向东北扩张的区域主要沿着交通干线和博尔塔拉河扩展。

图5 博乐市建设用地扩张趋势与重心位移图

从图3、4、5看出，博乐市生态环境变化对城市扩张的响应，这种响应总体上呈现出一种“胁迫”的趋势。如图5所示的博乐市城市扩张在以小幅度的往南北方向逐步扩张的同时以较大幅度的往东和西方向扩张，其中往东扩展的区域面积较大。图3所示的综合生态指数RSEI呈现的生态环境差的区域面积逐步扩大，其中往东扩张的幅度较大。图4所示的综合生态指数RSEI等级中，在博乐市中部和东部表示差和较差的区域面积最大。总之，图5所示的城市用地扩张的区域和方位与图3、4所示的遥感生态指数RSEI及等级，生态环境动态监测结果显示的生态环境差、恶化的区域基本吻合。这说明建设用地扩张导致城市植被绿地降低、地表温度升高等问题，从而造成城市生态环境日益恶化。

4 结 论

采用Landsat遥感数据，基于遥感生态指数RSEI方法，提取NDVI（绿度）、LST（热度）、Wet(湿度)、NDBSI（干度）等城市生态系统典型的4个指标；客观、定量的评价博乐市生态环境17 a间的生态环境变化情况。同时，引入城市扩张强度、重心位移模型等方法，对博乐市城市空间扩张强度与形态进行分析。本研究的主要结果如下：

1）2000—2016年间，博乐市生态环境质量整体上呈逐年下降趋势。研究区内生态状况为优、良的区域占总面积的比例在2000—2016年间下降了17.63个百分点。

2）2000—2016 年间，博乐市生态环境变好的区域主要分布在山前平原区；生态环境变差的区域沿博尔塔拉河两岸带状分布，主要分布在主城区的外围地区；山地、林草地和耕地等地类分布的区域生态环境保持稳定。

3）2000—2011年为博乐市建成区面积的缓慢增长期；2011—2016年为快速增长期。从2000—2011年，博乐市以带状方式扩张，城市重心向东南方向位移；2011—2016年，城市重心向东北方向（NE）位移，城市以面状方式扩张。

4）2000—2016年，博乐市城市扩张方向、形态和区域等与遥感生态指数RSEI评价结果显示的生态环境状况恶化的区域基本吻合，表明该研究区建设用地增加是导致城市生态环境恶化的主要驱动。

[1] 韩瑞丹，张丽，郑艺，等. 曼谷城市扩张生态环境效应[J]. 生态学报，2017，37(19)：6322－6334. Han Ruidan, Zhang Li, Zheng Yi, et al. Urban expansion and its ecological environment effects in Bangkok Thailand[J]. Acta Ecological Sinica, 2017, 37(19): 6322－6334. (in Chinese with English abstract)

[2] Xu H, Ding F, Wen X. Urban expansion and heat island dynamics in the Quanzhou Region, China[J]. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations & Remote Sensing, 2009, 2(2): 74－79.

[3] Hansen M C, Potapov P V, Moore R. High-resolution global maps of 21st-century forest cover change[J]. Science, 2014, 344(6187): 850－853.

[4] Hu X, Wu Z, Wu C, et al. Effects of road network on diversiform forest cover changes in the highest coverage region in China: An analysis of sampling strategies[J]. Science of the Total Environment, 2016, 565: 28－39.

[5] Bohnet I, Pert P. Patterns, drivers and impacts of urban growth: A studyfrom Cairns, Queensland, Australia from 1952 to 2031[J]. Landsc. Urban Plann, 2010, 97(4): 239–248.

[6] Lin T, Ge RB, Huang J, et al. A quantitative method to assess the ecological indicator system’s effectiveness: A case study of the ecological province construction indicators of China[J]. Ecol Ind,2016, 62: 95－100.

[7] Huang J, Jr R G P, Li Q, et al. Use of intensity analysis to link patterns with processes of land change from 1986 to 2007 in a coastal watershed of southeast China[J]. Applied Geography, 2012, 34(3): 371－384.

[8] Kerchove V D, Goossens, Lhermitte, et al. Spatio-temporal variability in remotely sensed land surface temperature and its relationship with physiographic variables in the Russian Altay Mountains[J]. International Journal of Applied Earth Observation & Geoinformation, 2013, 20(2): 4－19.

[9] 史培军，潘耀忠，陈晋.深圳市土地利用/覆盖变化与生态环境安全分析[J]. 自然资源学报，1999，14(4)：293－299. Shi Peijun, Pan Yaozhong, Chen Jin. Land use/cover change and environmental security in Shenzhen region[J]. Journal of Natural Resources, 1994, 14(4): 293－299. (in Chinese with English abstract)

[10] 尹占娥，许世远. 上海浦东新区土地利用变化及其生态环境效应[J]. 长江流域资源与环境，2007，16(4)：430－430. Yin Zhan e, Xu Shiyuan. Changes in land-use and land cover and their effect on eco-environment in Pudong new area of Shanghai[J]. Resources and Environment in the Yangtze Basin, 2007, 16(4): 430－439. (in Chinese with English abstract)

[11] 陈命男，张浩，唐靖寅，等. 上海城市地表热环境多时期遥感研究[J]. 中国环境科学，2011，31(7)：1143－1151. Chen Mingnan, Zhang Hao, Tang Jingyan, et al. Study on the thermal environment of land surface in Shanghai with multi- temporal remote sensing images[J]. China Environmental Science, 2011, 31(7): 1143－1151. (in Chinese with English abstract)

[12] 张杨，江平，陈奕云，等. 基于Landsat TM影像的武汉市热岛效应研究[J]. 生态环境学报，2012，21(5)：884－889. Zhang Yang, Jiang Ping, Chen Yiyun, et al. Study on heat island effect in Wuhan city based on Landsat TM remote sensing[J]. Ecology and Environmental Science, 2012, 21(5): 884－889. (in Chinese with English abstract)

[13] 崔秋洋，潘云，杨雪. 基于Landsat 8遥感影像的北京市平原区不透水层盖度估算[J]. 首都师范大学学报(自然科学版)，2015，36(2)：89－92. Cui Qiuyang, Pan Yun, Yang Xue. Beijing plain area of remote sensing images based on Landsat 8 impermeable layer coverage estimates[J]. Journal of Capital Normal University: Natural Science Edition, 2015, 36(2): 89－92. (in Chinese with English abstract)

[14] 任鹏飞，甘淑，谢显奇，等. 基于ETM+遥感探测山地城市不透水面及其动态分析[J]. 水土保持通报，2013，33(5)：109－112. Ren Pengfei, Gan Shu, Xie Xianqi, et al. Dynamic analysis of mountain city impervious surface based on ETM+fused images[J]. Bulletin of Soil and Water Conservation, 2013, 33(5): 109－112. (in Chinese with English abstract)

[15] 李佩武，李贵才，陈莉，等. 深圳市植被径流调节及其生态效益分析[J]. 自然资源学报，2009，24(7)：1223－1233. Li Peiwu, Li Guicai, Chen Li, et al. Analysis of Shenzhen vegetation: flood control and ecological benefit[J]. Journal of Natural Resources, 2009, 24(7): 1223－1233. (in Chinese with English abstract)

[16] Zhang J Q, Zhu Y Q, Fan F L. Mapping and evaluation of landscape ecological status using geographic extracted from remote sensing imagery of the Pearl River Delta, China, between 1998 and 2008[J]. Environ.Earth Sci, 2016, 75: 327－342.

[17] 江振蓝，沙晋明，杨武年.基于GIS的福州市生态环境遥感综合评价模型[J]. 国土资源遥感，2004(3)：46－48. Jiang Zhenlan, Sha Jinming, Yang Wunian. Multiple factores: Based remote sensing evaluation of ecological environment in FUzhou[J]. Remote Sensing for Land & Resources, 2004(3): 46－48. (in Chinese with English abstract)

[18] 安静，刘红玉，郝敬锋，等.南京仙林新市区景观生态质量变化研究[J].水土保持研究，2012(2)：231－235. An Jing, Liu Hongyu, Hao Jingfeng, et al. Study on the change of landscape ecological quality in Xianlin new city of Nanjing[J]. Research of Soil and Water Conservation, 2012(2): 231－235. (in Chinese with English abstract)

[19] 周静，管卫华. 基于生态足迹方法的南京可持续发展研究[J]. 生态学报，2012(20)：6471－6480. Zhou Jing, Guan Weihua. Study on sustainable development in Nanjing based on ecological footprint model[J]. Acta Ecological Sinica, 2012(20): 6471－6480. (in Chinese with English abstract)

[20] 刘洪岐.基于RS和GIS的北京市生态环境评价研究[D]. 北京：首都师范大学，2008. Liu Hongqi. Evaluation of Beijing's Ecological Environment Based on RS and GIS[D]. Beijing: Capital Normal University, 2008. (in Chinese with English abstract)

[21] 徐涵秋. 城市遥感生态指数的创建及其应用[J]. 生态学报，2013，33(24)：7853－7862. Xu Hanqiu. A remote sensing urban ecological index and its application[J]. Acta Ecological Sinica, 2013, 33(24): 7853－7862. (in Chinese with English abstract)

[22] Reza M I H, Abdullah S A. Regional index of ecological integrity: A need for sustainable management of natural resources[J]. Ecological Indicators, 2015, 11(2): 220－229.

[23] Gupta K, Kumar P, Pathan S K, et al. Urban neighborhood green index :A measure of green spaces in urban areas[J]. Landscape & Urban Planning, 2012, 105(3): 325－335.

[24] 刘智才，徐涵秋，李乐，等. 基于遥感生态指数的杭州市城市生态变化[J]. 应用基础与工程科学学报，2015(4)： 728－739. Liu Zhicai, Xu Hanqiu, Li Le, et al.Ecological change in the Hangzhou area using the remote sensing based ecological index[J]. Journal of Basic Science and Engineering, 2015(4): 728－739. (in Chinese with English abstract)

[25] 赵顺阳，王文科，乔冈，等.艾比湖流域生态环境质量评价[J].干旱区资源与环境，2007，21(5)：63－67. Zhao Shunyang, Wang Wenke, Qiao Gang, et al. Eco- environmental quality assessment of Ebinur watershed[J]. Journal of Arid Land Resources and Environment, 2007, 21(5): 63－67. (in Chinese with English abstract)

[26] 王萍，郑永果，张继贤，等.基RS的土地利用/土地覆盖变化信息提取方法：以甘肃石羊河流域为例[J]. 资源开发与市场，2003，19(6)：387－389. Wang Ping, Zheng Yongguo, Zhang Jixian, et al. Extraction method of land use/land cover Information change based on RS:taking Gansu Shiyanghe valley as an example[J]. Resource Development & Market, 2003, 19(6): 387－389. (in Chinese with English abstract)

[27] 王俊祺，潘文斌. 生态环境变化遥感评价指数的应用研 究：以敖江流域为例[J]. 环境科学与管理，2014，39(12)：186－190. (in Chinese with English abstract) Wang Junqi, Pan Wenbin. Application of remote sensing index in assessing ecological change of Aojiang watershed[J]. Environmental Science and management, 2014, 39(12): 186－190. (in Chinese with English abstract)

[28] Xu H. A New Index for DelineatingBuilt-up Land Features in satellite imagery[J]. International Journal of Remote Sensing, 2008, 29(14): 4269－4276.

[29] Rikimaru A, Roy P S, Miyatake S. Tropical forest cover density mapping [J]. Tropical Ecology, 2002, 43: 39－47.

[30] Nasa. Landsat 7 science data user’s handbook[J]. General Interest Publication, 1998. Doi：10.3133/7000070.

[31] Nasa. Landsat8 Data Users Handbook[Z]. General Interest Publication, 2011.

[32] Baig M H A, Zhang L, Tong S, et al. Derivation of a tasseled cap transformation based on Landsat 8 at-satellite reflectance [J]. Remote Sensing Letters, 2014, 5(5): 423－431.

[33] Sobrino J A, Jiménez-Muñoz J C, Paolini L. Land surface temperature retrieval from LANDSAT TM 5[J]. Remote Sensing of Environment, 2004, 90(4): 434－440.

[34] 王海波，马明国. 基于遥感的湖泊水域动态变化监测研究进展[J]. 遥感技术与应用，2009，24(5)：674－684. Wang Haibo, Ma Mingguo. Research progress on monitoring of lake water dynamic changes based on remote sensing[J]. Remote Sensing Technology and Application, 2009, 24(5): 674－684. (in Chinese with English abstract)

[35] 徐涵秋. 基于压缩数据维的城市建筑用地遥感信息提取[J]. 中国图象图形学报，2005，10(2)：223－229. Xu Hanqiu. Remote sensing information extraction of urban build up land based on a data dimension compression technique [J]. Journal of Image and Graphics, 2005, 10(2): 223－229. (in Chinese with English abstract)

[36] Chavez P S J. Image-based atmospheric corrections: Revisited and improved[J]. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, 1996, 62(9): 1025－1036.

[37] 徐涵秋.利用改进的归一化差异水体指数(MNDWI)提取水体信息的研究[J]. 遥感学报，2005，9(5)：589－595. Xu Hanqiu. A study on information extraction of water body with the modified normalized difference water index (MNDWI)[J]. Journal of Remote Sensing, 2005, 9(5): 589－595. (in Chinese with English abstract)

[38] 茹克亚·萨吾提，阿里木江·卡斯木，玉苏普江·艾麦提. 基于多遥感数据的喀什市1972—2010年城市扩展研究[J]. 冰川冻土，2014，36(3)：732－739. Rukiya Sawut, A limujiang·kasimu, Yu supujiang·aimaiti. Analyzing the urban expansion in Kashgar city Xinjiang during 1972—2010 based on multi-source remote sensing images[J]. Journal of Glaciology and Geocryology, 2014, 36(3): 732－739. (in Chinese with English abstract)

[39] 秦鹏，董玉祥，李裕梨. 广州市城镇用地扩展及预测分析[J]. 资源科学，2012，34(10)：1881－1890. Qin Peng, Dong Yuxiang, Li Yuli. Urban land use expansion and prediction analysis in Guangzhou[J]. Resource Science, 2012, 34(10): 1881－1890. (in Chinese with English abstract)

[40] 张浩，杜培军，罗洁琼，等. 基于遥感生态指数的南京市生态变化分析[J]. 地理空间信息，2017，15(2)：58－62. Zhang Hao, Du PeiJun, Luo Jieqiong, et al. Ecological change analysis of Nanjing city based on remote sensing ecological index[J]. Geospatial Information, 2017, 15(2): 58－62. (in Chinese with English abstract)

[41] 纪晓华.基于遥感的城市群扩张模式及其驱动力研究[D]. 北京：中国地质大学，2014. Ji Xiaohua. Research on Urban Agglomeration Expansion Model and Its Driving Forces Based on Remote Sensing[D]. Beijing: China University of Geosciences, 2014. (in Chinese with English abstract)

[42] 刘珍环，王仰麟，彭建.不透水表面遥感监测及其应用研究进展[J]. 地理科学进展，2010，29(9)：1143－1152. Liu Zhenhuan, Wang Yanglin, Peng Jian. Remote sensing impervious surface and its application: A review [J]. Progress in Geography, 2010, 29(9): 1143－1152. (in Chinese with English abstract)

[43] 林冬凤，徐涵秋. 厦门城市不透水面及其热环境效应的遥感分析[J]. 亚热带资源与环境学报，2013，8(3)：78－84. Lin Dongfeng, Xu Hanqiu. Urban impervious surface and its thermal environments in Xiamen: An analysis based on Remote sensing technology[J]. Journal of Subtropical Resources and Environment, 2013, 8(3): 78－84. (in Chinese with English abstract)

Response of ecological environment change to urban construction land expansion in Bole City of Xinjiang

Yueriguli Kasimu1,3, Zibibula Simayi1,2,3※, Wang Lei1,3, Xohrat Bayi1,2,3

(1.830046,; 2.830046,; 3.830046,)

At present, China is in the rapid development stage of urbanization, while urbanization is exerting its positive effect, and it inevitably brings negative effects. The “urban social problems” in the form of urban ecological deterioration is becoming more and more concerned by the government and the society. Therefore, it is very important for timely, accurately and quickly detecting the ecological changes which caused by the urban expansion. Four evaluation indices, such as humidity (Wet), green degree (NDVI), dry degree (NDBI) and heat degree (LST) were extracted from Landsat remote sensing images (2000—2016), and the integrated index method was used to deal with the normalized environmental factors, and the final evaluation results of the ecological environment of Bole City were obtained. And the spatial expansion pattern of Bole City was analyzed by using the urban expansion intensity index and the gravity center displacement model. The results showed that the ecological environment quality of Bole City had deteriorated to some extent during 2000—2016. The remote sensing ecological index (RSEI)values of the Bole city decreased from 0.703 in 2000 to 0.688 in 2011 and 0.565 in 2016. The RSEI level of the ecosystem ranged from 81.78% in 2000 to 76.8% in 2011, and then to 64.15% in 2016. During 2000—2016, the area of improved ecological environment was 1 051.65 km2(accounting for 13.50%), and the area of deteriorated ecological environment was 3 064.59 km2(accounting for 39.34%). It indicated that the ecological environment of Bole City was deteriorating during 2000—2016, but some parts of the ecological environment was improved. Spatial analysis showed that, the areas where had healthy ecological environment were mainly distributed in the front of the mountain plain, the old city and its surrounding areas; the ecological environment poor region was mainly distributed in the outlying areas of the main urban area and along the banks of Bortala River. Further analysis showed that the built-up area had increased by 11.04 km2, showing a trend of gradual expansion. During the entire study period (2000—2016), gravity center of Bole City had shifted to different directions; During 2000—2011, the gravity center of the city was moved to the southeast direction (SE) by 2.13 km; During 2011—2016, the gravity center of the city was shifted to the Northeast (NE) direction about 5.17 km; The city expanded in a planar distribution during 2000—2016, the gravity center of the city moved to the east in a large scale, as well as showed small scale transformation to the north, south and westward in a planar distribution. The areas where were affected by urban expansion, characteristic of extension and RSEI results further indicated city expansion was a predominate factor of ecological environment deterioration in the study area. In a word, this paper used remote sensing ecological index to comprehensively evaluate the ecological changes of Bole with multi-index, large-scale and multi-phase, and discussed the response of ecological environment to the urban land expansion. On the one hand, it can serve the ecological environment monitoring and ecological city construction of Bole city; on the other hand, it can test the applicability and effectiveness of RSEI in arid areas.

land use; ecology; environment; construction land; urban expansion; RSEI; Bole City; Xinjiang

2018-05-08

2018-10-12

国家自然科学基金项目“艾比湖稀缺资料流域水文变化分析与水资源利用安全范式”（批准号：U1603241)

约日古丽卡斯木，博士生，研究方向：干旱区土地利用与资源环境。Email：1005818758@qq.com

孜比布拉·司马义，教授，主要从事资源利用与城乡规划研究。Email：zibibulla3283@sina.cn

10.11975/j.issn.1002-6819.2019.01.031

P327

A

1002-6819(2019)-01-0252-08

约日古丽卡斯木，孜比布拉·司马义，王 蕾，肖合来提·巴义. 新疆博乐市生态环境变化对城市建设用地扩张的响应[J].农业工程学报，2019，35(1)：252－259. doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2019.01.031 http://www.tcsae.org

Yueriguli Kasimu, Zibibula Simayi, Wang Lei, Xohrat Bayi. Response of ecological environment change to urban construction land expansion in Bole City of Xinjiang[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2019, 35(1): 252－259. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2019.01.031 http://www.tcsae.org