融合多感知的乡镇生态环境质量综合评价*

余 鸽 李 妍 刘玉琴 李方芳 杨叶群 张国钦

0 引言

《中共中央国务院关于实施乡村振兴战略的意见》指出，建设和维持良好的生态环境是农村最大优势和宝贵财富[1]，是决胜全面建成小康社会、全面建设社会主义现代化国家的重大历史任务[2]。因此，在我国推进乡村振兴战略的大背景下，面向乡村生态宜居状态与建设要求，借鉴先进生态学理论，融合多种感知手段特点，构建适合乡村聚落特点的简便快捷的乡村聚落生态环境监测与体系，对乡村生态环境状况的变化趋势和影响因素进行分析、预测和评估，识别造成生态环境质量恶化的原因，提出相应的政策和建议，不仅可以为当地乡村相关部门的生态规划和建设提供科学依据，对改善和维持良好的乡村人居环境、促进我国乡村可持续发展和生态文明建设也有重要意义。

然而，我国的乡村生态环境评价工作起步较晚[3]，前期相关学者开展了相关研究。但是最初的研究大多套用城市、省域等较大尺度的评价模式[4]，另外部分研究则针对全国、全省或全市等较大尺度整体农村环境质量进行评价[5-10]。尽管有学者提出了农村环境质量综合评价的指标体系并开展了针对单个乡镇或村庄生态环境质量综合评价的研究，但也存在评价周期长、评价指标繁多、数据获取难度大、缺乏居民参与、难于大面积推广等问题[11-12]。同时，不同学科所采用的手段与方法也存在较大差异，地理学者偏重于应用遥感和地理信息系统等手段进行大范围的空间分析[13-15]；生态环境学者则偏重于在一定数量的点位进行采样并实验分析或布设传感器采集典型乡村的生态环境要素数据[16-17]；社会学者则偏重于对典型乡镇进行抽样调查或田野访谈，以此获取对乡村生态环境的主观评价[18-20]。基于遥感的方法尽管可以对大范围生态状况进行分析，但是缺乏对典型环境要素和居民环境感知的深入研究；而环境学和社会学的方法尽管可以对环境要素和居民环境感知进行深入调查，但是其样本量小、覆盖范围小，又难于进行大范围的推广[21-22]。

因此，对于乡镇生态环境状况的评价与管理需要融合多学科的多种感知手段，充分利用各个学科的优势与现代互联网等新兴信息技术，才能实现对乡镇生态环境质量及其较大范围内空间分布特征的分析。本研究试图通过多种感知的手段构建融合多源数据的乡镇生态环境评价体系，以天津市蓟州区为例对乡镇生态环境状况进行全面的评价与分析，为乡村振兴中生态宜居要求的实现提供更为精准和系统的信息支撑和决策依据。

1 研究区概况

本文以蓟州区26个乡镇为基本研究单元（如图1所示，不包含于桥水库和青甸洼泄洪区）。蓟州区，原为天津市蓟县，2016年撤县设区。全区总面积1590 km2，位于天津市最北部，地处北京市、承德市、唐山市、廊坊市中央，位于39°45′N～40°15′N，117°05′E～117°47′E，地势北高南低，呈阶梯分布，北部主要为山地，南部主要为平原，农耕发达[23]。蓟州区下辖25个镇、1个乡，949个行政村。根据天津市第七次全国人口普查主要数据公报，蓟州区总户数28.68万户，户籍人口87.85万人，常住人口80万人，其中乡村人口60.97万人，乡村人口占全部人口的69%。

图1 蓟州区和行政区划图Fig.1 administrative map of Jizhou District

作为京津冀地区重要的生态功能区和美丽乡村建设的重要基地，蓟州区在十三五期间建成美丽乡村595个，人居环境示范村52个，西井峪、小穿芳峪、郭家沟等12个村入选全国乡村旅游重点村名录，成为首批国家全域旅游示范区，游客数量和旅游收入年均增长10%以上。乡村旅游业等经济产业的快速发展，对蓟州区维护和改善乡村生态环境质量、推动生态农村建设提出了更高的要求，选择蓟州区开展融合多感知的乡村生态环境质量综合评价具有较强的示范意义[24]。

2 研究方法与数据

2.1 乡镇遥感生态指数

遥感技术由于其快速、便捷、准确和数据获取相对容易的特性[25]，可以大大缩短工作周期，近年来开始频繁地与传统评价手段相结合，应用在生态环境评价工作中[26]。遥感生态指数（remote sensing ecological index, RSEI）由徐涵秋教授提出[27]，用4个指标来表示生态环境质量变化，即绿度、湿度、热度、干度，这4个指标的信息都可以通过遥感影像获取[28-29]，再通过主成分分析得到综合指数。由于计算过程避免了人为主观因素的影响，最终得到的结果比较客观[30]，可以比较客观地对研究区生态环境质量进行评价。

本文所用遥感数据为从美国地质勘探局官网上获取的研究区2020年的Landsat-8遥感影像数据，基于该数据的遥感生态指数计算公式及说明如表1所示。

表1 Landsat遥感生态指数计算公式Tab.1 remote sensing ecological index calculation equation based on Landsat

2.2 乡镇传感生态指数

基于研究区及周边区域2020年现有传感器监测站点的空气质量数据，运用数据易获取、模拟精度较高的土地利用回归模型（LUR）模拟研究区空气质量空间分布数据。北京、天津、唐山、承德和廊坊五市2020年的省控空气质量监测站点的二氧化氮（NO2）年均浓度数据来源于真气网，从该网站上获得2020年该五市84个省控空气质量监测站点的空气质量年均值浓度数据，经过筛选获得蓟州区周边33个站点的空气质量监测数据用于本文的土地利用回归模型模拟。模型中自变量土地利用数据来源于中科院资源环境科学数据中心，电子地图兴趣点数据和路网数据来源于高德地图，高程数据、夜晚灯光等遥感数据均来源于美国地质勘探局。

经过前期对各项空气质量监测站点的相关分析、共线性诊断以及模型验证，在各项颗粒物、臭氧、一氧化碳、二氧化硫、二氧化氮空气质量指标中仅有二氧化氮（NO2）模拟效果较好（最终模型R2=0.607，回归方程，其中LIGHT是指去除了月光、云、光火和油气燃烧等偶然噪声的影像，NYD指站点所在网格内的水田和旱地所占的面积，POIE1类电子地图兴趣点指以站点所在的网格内的小学和幼儿园的数量）。根据上述模型模拟了蓟州区级周边2020年NO2浓度数据集和该区域2020年高分辨率的NO2浓度空间分布。

2.3 乡镇人感生态指数

生态环境评价需要引入不同的主体。在评价工作中，应通过民意调查、问卷发放、平台收集等方式，将居民对周边生态环境的感知融入到生态环境研究中[28]，让居民参加到整个工作中来，使评价工作更贴合当地实际情况，更具有重要的现实意义。由于调查难度、样本回收等各种条件限制，大部分生态环境评价工作中存在居民参与性不足的问题。在乡镇生态环境评价中，可以通过与当地政府合作，开展问卷调查和回收工作，获取居民满意度和感知度数据。根据李克特量表[31]设计满意度和感知度等级以及相应的分值（表2），所有选项分值相加后除以总调查样本数，得到单项分值。每一大项的分值为所有下属单项问题分值的平均值。乡镇居民生态环境感知指数为两项感知度和满意度指数的平均值。

表2 乡镇生态环境满意度和感知度调查结果计分标准Tab.2 scores of satisfaction and perception survey results of ecological environment in villages and towns

图2 基于土地利用回归模型的空气质量空间分布模拟技术路线图Fig.2 roadmap for spatial distribution simulation of air quality based on land-use regression model

图3 蓟州区周边传感监测站点分布图Fig.3 distribution of sensing monitoring sites around Jizhou District

本文突出“人感”在乡镇生态环境评价中的重要性和作用，通过互联网问卷调查平台在天津市蓟州区全区范围内的行政村投放问卷，获取样本共847份，以此收集生态环境评价人感数据。以蓟州区乡镇问卷调查中对村里周边生态环境质量相关部分计算生态环境质量评价指数，包括生态环境质量水平（水体环境、土壤环境、空气环境、生态状况、空气质量主观感知）和污染源污染排放水平（农业面源、生活污水、生活垃圾、畜禽养殖、乡村工业）。

乡镇人感生态指数最终指数值为乡镇生态环境质量水平人感指数和乡镇居民生态环境感知指数的均值。计算公式（1）如下：

式中：Q3为乡镇人感生态指数；Q31为乡镇居民生态环境满意度指数；Q32为乡镇居民环境质量感知度指数；Q33为乡镇居民污染排放感知度指数。

2.4 综合指数计算与分级方法

由于本文研究的基本单元为蓟州区26个乡镇，对上述三种感知指数进一步统一空间尺度，其中遥感和传感手段获取的两类指数为栅格数据，在ArcGIS空间分析模块中使用分区统计工具计算每个乡镇的平均值；对于人感手段获取的问卷调查数据，则计算每个乡镇内所有调查行政村的平均值。

由于不同指标的量纲和数值范围有差异，为消除指标量纲影响和便于比较，对各指标值进行归一化处理，使每一个指数值都处于[0,100]之间。其中，遥感生态指数和人感生态指数为正向指标，按公式（2）标准化：

传感生态指数为负向指标，按公式（3）标准化：

式中，NX为各指数归一化值；X为各指数原始值；Xmax为各指数所有原始值的最大值；Xmin指数所有原始值的最小值。

根据各指标在乡镇生态环境评价中的重要程度，设置指标权重。通过文献计量法和专家咨询法，确定各指标权重为：乡镇遥感生态指数0.4，乡镇传感生态指数0.4，乡镇人感生态指数0.2，并以各指标值数值及其权重按照公式（4）进行加权计算得到乡镇生态环境质量综合指数：

式中：Q为乡镇生态环境质量综合指数；wi为基于传感、遥感、人感的乡镇生态指数分别对应的权重；Qi为基于传感、遥感、人感的乡镇生态分指数。

由于各分指数经标准化后数值都在0～100之间，且数值越大，该生态指数所代表的生态环境要素质量越好。

3 研究结果与分析

3.1 乡镇遥感生态指数

如图5所示，2020年蓟州区遥感生态指数介于55～87之间，生态环境质量好的区域集中在北部山区、泄洪区、水库等水域区域以及南部的农业用地；而生态环境质量相对较差的区域集中在中部和水库周边的人口密集区域，尤其是人口最多且分布较为集中的渔阳镇附近。总体上来看，乡镇生态遥感指数呈现为以蓟州区中部渔阳镇、洇溜镇、邦均镇为中心向南北两部降低的趋势。

图4 蓟州区乡镇2020年遥感生态四指数空间分布图Fig.4 spatial distribution of four remote sensing indexes of towns in Jizhou District in 2020

图5 蓟州区乡镇2020年遥感生态指数空间分布图Fig.5 spatial distribution of remote sensing ecological index of towns in Jizhou District in 2020

图6 蓟州区2020年NO2模拟浓度空间分布图Fig.6 spatial distribution map of NO2 simulated concentration in Jizhou District in 2020

3.2 乡镇传感生态指数

从NO2浓度均值来看，2020年蓟州区26个乡镇NO2污染状况整体上较为轻微，各乡镇NO2年均浓度未见超标现象；26个乡镇中，洇溜镇NO2平均浓度最高，为34 ug/m3；浓度最低的为下营镇，NO2平均浓度为14 ug/m3，国家级重点保护区于桥水库NO2平均浓度为17 ug/m3，为蓟州区除下营镇外浓度最低的区域；其次，从各镇的NO2浓度最值来看，渔阳镇内存在本次模拟的浓度最大值，为52 ug/m3；NO2浓度最低值出现在州河湾镇，为13 ug/m3。蓟州区内对NO2浓度分布影响最大的是城镇人类活动和农用地的使用。总体上来看，北部山区乡镇的空气环境质量优于南部平原地区的乡镇，同时渔阳镇和洇溜镇的空气质量为较低水平的中心。

3.3 乡镇人感生态指数

从乡镇人感生态指数上来看，总体上蓟州区各项人感生态指数基本在65分以上，生态环境主观感知水平和满意度水平均相对较高。渔阳镇以北的山区以及于桥水库周边的生态环境质量感知度、污染排放感知度和生态环境满意度总体上均高于蓟州区南部各乡镇。与另外两类指数的空间分布对比可以发现，通过客观手段感知的乡镇生态环境质量水平不尽一致，总体上来看北部山区的三种感知手段的评价结果基本一致，但是中部的渔阳镇、官庄镇、许家台镇等遥感生态指数相对较低的乡镇其主管感知的生态环境质量和满意度反而较高；而南部杨津庄镇、下仓镇和桑梓镇等遥感生态指数相对较高的乡镇其人感生态指数反而较低。

3.4 融合多感知的蓟州区2020年乡镇生态环境综合评价

融合上述三类指数计算得到蓟州区2020年各乡镇生态环境综合指数（以下简称多感知指数，如图8所示）。从图上来看，洇溜镇、渔阳镇、邦均镇和礼明庄镇的多感知指数均低于27，与这四个镇以南与之接壤的乡镇多感知指数稍高但均低于50，蓟州区南部的乡镇基本在50～60之间，多感知指数60～75之间的乡镇有穿芳峪镇、官庄镇、许家台镇和洲河湾镇，高于75的仅有下营镇和罗庄子镇。各乡镇的多感知指数总体上呈现出以洇溜镇为中心向外围逐步增高的趋势。

图7 蓟州区乡镇2020年人感生态指数空间分布图Fig.7 spatial distribution of human sensing ecological index in Jizhou District Townships in 2020

图8 融合多感知的蓟州区2020年乡镇生态环境综合指数分布图Fig.8 distribution of the comprehensive eco-environment index integrating multiple perceptionsof townships in Jizhou District in 2020

总体上来看，这种分布趋势与蓟州区各乡镇的人口活动与产业分布有关。渔阳镇等中部地区为蓟州区新城地区，是人口集中和产业活动较为频繁的地区，经济相对发达，尽管客观的生态环境遥感指数和传感指数相对较低，但是可能由于生态环境基础设施相对较为完善，因此环境满意度相对较高；而南部地区尽管客观感知的生态环境相对较好，但是经济发展水平相对较低，基础设施环境可能难与中部地区相比拟，导致其满意度相对较低。

4 结论与讨论

本文以天津市蓟州区乡镇为研究对象，融合多感知手段进行乡镇生态环境质量综合评价。结果表明，融合多种感知手段特点，将遥感、传感和人感三种感知手段融合构建生态环境质量综合评价体系，可以很好地实现三种手段的时空互补和属性互补，构建适合乡镇特点的简便快捷的乡镇生态环境监测与体系，实现快速、全面、科学的乡镇生态环境质量评价。同时，通过上述结合客观与主观感知的评价我们可以发现，主观感知和客观感知存在不一致的现象，在生态环境管理与乡镇人居环境整治中需要进一步分析其原因，在改善生态环境质量的同时提高居民对生态环境的满意度；此外，也不能因为乡镇居民的满意度较高而忽视了客观存在的乡镇生态退化的现象。

上述模式可以总结为基于“三感六度天地人一体化”的乡镇生态环境质量评价体系（图9）。在这种评价模式中，“三感”即遥感手段基于多光谱遥感影像计算遥感生态指数；传感手段通过传感器获取环境要素监测数据；人感手段通过问卷调查获取居民生态环境满意度与感知度数据。“六度”即遥感手段中的干度、湿度、绿度、热度，传感手段中的气度和人感手段中的感知度。其中“气度”指物联网传感器的空气质量监测结果，为了与遥感中的干度、湿度、绿度、热度和人感中的感知度对应，故简称为“气度”。

图9 融合多感知的乡镇生态环境质量评价模式Fig.9 eco-environment quality of villages and towns evaluation model integrating multiple perceptions

同时，本文存在以下不足：第一，由于各种现实因素限制，传感手段中只考虑了空气质量，没有考虑乡镇声环境、水环境、土壤环境等因素的监测。更加全面、完善的传感评价应该考虑到乡镇生态环境要素的各个方面，后续可以考虑适当补充这部分内容并尝试将景观指数和生态系统服务价值评估纳入评价体系。第二，对于空气质量的模拟采用了生态环境部门公布的传感器监测数据，作者所在团队在蓟州区布设的环境物联网监测设备数据采集稍有滞后，从2020年12月才开始数据采集，今后可将这部分实际监测数据与生态环境管理部门发布的数据结合起来进行空气质量空间分布的模拟。第三，在确定乡镇生态环境质量多感知综合指数各分指数指标的权重中，采用了文献计量法和专家咨询法，存在一定的主观性。

未来通过丰富传感器监测数据的种类和数量，逐步完善多感知评价体系，并尝试将此模式逐步推广到其他乡镇的生态环境质量评价工作中，为我国乡镇生态环境质量监测与评价工作提供新的视角和科学支撑。同时，本文也可为其他地区和尺度的分析提供借鉴，未来相关研究可以进一步纳入对乡镇自然资源占用、生态环境基础设施等方面的评价，并开展相关环境要素对乡镇生态环境影响机制机理的实证调查与研究，为乡村生态文明建设和乡村振兴提供科学支撑。融合多感知的乡镇生态环境质量评价经过不断补充和完善，在未来会有广阔的应用前景。

图表来源：

图1-9：作者绘制

表1：李妍, 张国钦, 吝涛, 等. 乡镇遥感生态指数时空变化及影响因子研究——以天津市蓟州区为例[J]. 生态学报, 2022, 42(2): 474-486.

表2：作者绘制