随着全球气候变化以及人类活动的不断加剧，生态环境问题逐渐成为威胁区域生态安全和经济社会可持续发展的主要因素之一^[1]。海南是我国“一带一路”重要战略支点，摸清经济发展背景下全岛生态资源现状与变化趋势，对其落实“五位一体”的战略布局具有重要意义。新形势下加强生态环境保护、遏制生态环境破坏，对于维护生态环境安全、保障国民经济和社会可持续发展意义重大^[2-3]。随着人口规模的不断扩大、城市化的加速推进和以房地产为代表的资源消耗性产业的快速发展，经济发展与资源环境的结构性矛盾日益显现，人类扰动下的生态环境问题就显得尤为突出，有必要对海南岛的区域生态环境质量进行评价。因此，亟需建立生态评价模型和定量表达方法，并在此基础上提出生态综合评价的技术标准和规范。

为了定量评价区域生态环境质量，2015年环境保护部开发并发布了生态环境质量指数(EI)模型^[4]，但该模型需要收集大量统计数据，数据收集工作较为困难，且在不同区域进行评价时对各个生态指标权重的确定存在较大主观性，所得结果为一个数值，数据无法可视化分析^[5]。为了解决这些问题，徐涵秋^[6]和HU等^[7]提出遥感生态指数(RSEI)法进行福州市生态质量评价，对绿度、湿度、干度、温度4个基于遥感影像获取的指标采用主成分分析法进行集成分析，用来快速评估区域生态环境质量。此方法计算简单，既可以定量表示生态质量高低，又可以进行可视化分析，在多个地区得到广泛应用^[8-12]。缪鑫辉等^[12]基于遥感生态指数法对甬江流域生态环境变化进行分析，得知甬江流域生态质量整体下降，绿度指标对生态质量影响最大。由于研究地区的不同，许多学者对RSEI进行改进，来适应不同区域的实际情况^{[3, 13-15]}。如王杰等^[15]基于乌兰布和沙漠干旱区的实际情况，利用盐度指标代替干度指标并增加土地退化指标改进RSEI指数，以此反映干旱区的生态质量状况。本研究以海南岛作为研究区，考虑到RSEI是基于城市尺度建立的，其中干度指标考虑的是人类干预的建筑指数，对于海南岛来说，城市和乡村建筑仅占人类活动对生态环境质量影响的小部分，而地形地貌在海岛生态系统中发挥着重要作用，对植被、土壤的分布具有重要影响^[16]，因此需要改进遥感生态指数来使其更适用于海南岛的特殊地理环境，并对其应用于大型海岛类生态系统的合理性和准确性进行论证。

目前国内鲜有针对大型海岛地区的遥感生态指数评估方法，因此为了填补大型海岛地区生态环境质量评估的空缺，本研究在现有遥感生态指数的基础上增加了土地利用指数、人口分布指数以及地形指数，构建了改进遥感生态指数(IRSEI)模型，并以海南岛为例，探索IRSEI的合理性和代表性，对海南岛的生态环境质量进行时空演变分析，以期为海南岛生态环境的治理与保护及相关政策法规的制定提供科学依据。

1 材料与方法 1.1 研究区概况

海南岛(18°09′~20°10′N，108°37′~111°03′E，图 1)位于中国南部，全岛面积约为33 920 km^{2 [17]}。岛上气候为热带季风气候，夏季受到来自西太平洋的东南季风、冬季受到来自印度洋的西南季风影响，5月至10月为湿季，11月至次年4月为干季^[18]。海南岛的地形复杂，中部地区以丘陵山区为主，沿海地区以平原为主。其植被分布与地形高度相关，岛上的森林位于海南岛中部和南部，该地区的地形主要是中低山和丘陵；人工林主要分布在山脉周围的平原上；农作物主要种植在沿海的平原地区^[19]。由于海南省人口急剧增加(从1974年的488万增加到2020年的934万)，当地政府建立了总面积为27 023 km²的保护区，以保护自然环境免受人类活动的剧烈干扰。

1.2 数据来源

由于海南岛地处热带、云量较多、范围较大，研究区无云影像获取需要多幅Landsat影像拼接，故选取海南5—10月的湿季Landsat影像数据，结合Google earth engine平台，基于GEEAPI编程，筛选成像区间为当年5月1日—10月31日且云量小于10% 的Landsat SR影像进行无云影像拼接，获得2000、2005、2010年Landsat TM影像和2015、2020年Landsat OLI影像的五期无云影像，空间分辨率为30 m。水体会对主成分分析结果造成较大影响，为了能真实反映研究区生态环境质量，借助改进的归一化差异水体指数(Modified NDWI，MNDWI)^[20]将水体掩膜，得到研究区影像。数字高程模型(Digital elevation model，DEM)数据为地理空间数据云平台(http://www.gscloud.cn)所提供ASTER GDEM 30 m分辨率数据。五期空间分辨率为30 m的海南岛土地利用数据来源于资源环境科学与卫星中心(http://www.resdc.cn)，分类精度超过85%。人口空间分布数据集来源于资源环境科学与卫星中心(http://www.resdc.cn)，该数据综合考量了土地利用类型、夜间灯光亮度、居民点密度。涉及海南省各市(县) 行政边界的矢量数据，来源于地理国情监测云平台(http://www.dsac.cn)，主要用于研究区遥感影像裁剪。

1.3 改进遥感生态指数模型构建

本研究以海南岛为研究区域，考虑土地利用的改变与人口聚集程度对生态质量的影响，以及坡度对海岛生态系统内的植被、土壤分布的重要作用，构建包含绿度指标、湿度指标、干度指标、热度指标、土地利用指标、人口分布指标以及地形指标的改进遥感生态指数(IRSEI)模型。

1.3.1 生态指标计算

归一化植被指数(Normalized vegetation index，NDVI)与植物生物量、叶面积指数和植被盖度密切相关，因此本研究采用NDVI来表示绿度指标^[21]。缨帽变换(K-T变换)湿度分量可较好地反映植物、土壤的水分状态，因此湿度指标(Land surface moisture，LSM)通过K-T变换可得，基于Landsat系列不同卫星数据反演的湿度分量具有不同的经验公式^[22]。干度指标以土壤指数(Soil index，SI)和建筑指数(Impervious building index，IBI)综合得到的干度指数(NDBSI) 表示^[23]。以陆地表面温度(Land surface temperature，LST)来表示热度指标^[24-25]。土地利用类型反映了生态系统的状态，是人类活动对自然界的反映，因此土地利用指标以土地利用强度(Land use intensity，LUI) 来表示^[26-27]。海南岛人口数量增长迅速，对生态质量影响较大，因此以人口空间分布数据来表示人口分布指标(POP)。地形地貌对海岛生态系统影响较大。坡度(Slope)表示地表单元的陡缓程度，可以改变土壤稳定性与渗透能力，对土壤侵蚀和植被长势有较大影响，因此以Slope来表示地形指标^[16]。各指标计算公式均参考相关文献。

1.3.2 IRSEI指数

本研究采用主成分分析法(Principal component analysis，PCA)，根据各个因子对主成分的贡献率自动客观分配权重，可以减少主观经验赋权造成的偏差，将7项单一指标耦合成一项综合指数。由于各指标维度不同，量纲不统一，为了减小不同指标的数值的影响，所有指标都应该进行归一化处理^[28]，公式如下:

(1)

式中: I_N是标准化后的指标值；I是该指标的数值；I_max和I_min分别是指标的最大值和最小值。

在进行主成分分析前需要利用MNDWI对水体进行掩膜处理，避免影响PCA的载荷分布。

指标标准化后，通过主成分分析可以得到初始生态指数，由表 1可见，主成分分析后的前两个主成分包含了影像大部分信息，且各个指标在前两个主成分的载荷正负与大小基本一致，故本研究选取第一、第二主成分构建IRSEI模型，其公式为^[13]:

(2)

式中: I_IRSEI为IRSEI的值；ω_i为第i主成分的贡献率；P_Ci为第i主成分。

为了便于不同研究时期之间的比较，所得IRSEI值再次进行归一化处理。IRSEI的值越高，代表研究区的生态状况越好，反之说明生态状况越差。

为了定量、直观地分析生态环境质量及其变化情况，考虑到IRSEI结果与EI结果极为相近(表 2)，本研究依据《生态环境状况评价技术规范》，将归一化后的IRSEI分为差(0~0.2)、较差(0.2~0.35)、中(0.35~ 0.55)、良(0.55~0.75)、优(0.75~1)共5个生态环境质量等级^[4]；并对各时间段的IRSEI值进行差值处理，将变化类型分为明显变差(-1，-0.1]、轻度变差(-0.1，-0.05]、基本不变(-0.05，0.05)、轻度变好[0.05，0.1)、明显变好[0.1，1)5个等级。

2 结果与讨论 2.1 主成分分析结果

表 1展示了不同年份7个生态指标在不同主成分中的载荷以及各指标的特征值贡献率。从表 1中可以看出，第一主成分特征值贡献率在50% 左右，两个主成分的特征值贡献率之和均超过70%，说明前两个主成分集成了7个指数的绝大部分特征。而且各个指数对PC1与PC2的载荷大小规律性明显，两个主成分的载荷值正负基本一致，而PC3~PC7中的载荷大小与正负均无规律性，因此使用前两个主成分依据其特征值比例构建IRSEI模型，能够对生态环境质量做出合理反映。

并且绿度指标(NDVI)、湿度指标(LSM)以及地形指标(Slope)在PC1与PC2中的特征向量均为正数，干度指标(NDBSI)、热度指标(LST)、土地利用指标(LUI)、人口分布指标(POP)在PC1与PC2中的特征向量均为负数，只有LST在PC2中的特征向量为正数，但依照特征值比例所构建的IRSEI模型中LST的特征向量仍为负数，说明绿度指标、湿度指标以及地形指标对生态质量具有正面影响，干度指标、热度指标、土地利用指标以及人口分布指标对生态质量具有负面影响，符合生态学客观规律。

2.2 IRSEI指数的科学性 2.2.1 合理性分析

为了证明IRSEI的合理性，将2010—2015年的RSEI与IRSEI归到与EI一致的0~100，使用三项指数对海南岛的生态环境进行对比。

图 2展示了RSEI与IRSEI 2000—2020年的均值变化。从图 2中可以看出，在2000—2020年，海南岛的RSEI与IRSEI的变化趋势一致，呈现先下降后上升再下降的变化趋势，总体呈上升趋势；海南岛整体IRSEI在各年份均大于0.71，说明海南岛整体生态环境质量较好；IRSEI在2005年最小，为0.717，在2015年达到最大，为0.778；IRSEI从2000年的0.721上升至2020年的0.766，增加了6.24%。由表 2可知，IRSEI比RSEI高，IRSEI更接近EI，表明IRSEI在海南岛应用具有准确性和优越性。

选择2005年的海南岛IRSEI与RSEI数据进行差异性分析，由图 3可以看出，大部分区域IRSEI数据略高于RSEI数据，这些地区一般是土地利用强度较低的园地、林地、草地、湿地等生态系统，人口分布比较稀疏，环境质量较高，生态较稳定；IRSEI数据低于RSEI数据的区域多为城市带及其周边地区，一般分布在土地利用强度高的建设用地，还包括中部山区部分区域，这些地区坡度非常高，导致土壤稳定性与渗透能力减弱，进而影响植被生长，这符合人类活动降低生态质量的一般规律。综上，相较于RSEI，IRSEI提高了土地利用、人口分布与地形在海南岛生态环境质量评估中的表达能力。

2.2.2 代表性分析

表 3展示了不同年份IRSEI与7项生态指标的平均相关度。可以看出，在各个生态指标中，NDVI的平均相关度在各个年份均最大，最大值出现在2000年，为0.68，5年平均相关度均值为0.66；IRSEI与各个生态指标在各年的平均相关度均在0.67以上，5年平均相关度均值为0.69，比单项指标中最大的NDVI高出3%，比各项指标合起来的5年平均相关度均值0.577高出11.3%。由此可见，IRSEI不仅集成了各项指数的信息，而且比每项单个指标的代表性都强，可以更加综合、准确、客观地反映海南岛生态环境质量状况。

2.3 生态环境质量时空变化

表 4为海南岛不同时期生态环境质量等级的面积与比例，由于生成IRSEI时对水体进行掩膜处理，所以各期面积略有差异。

从表 4中可以看出，在各个年份海南岛生态环境质量为良、优级别的总面积占比均超过89%，生态环境质量为差与较差的总面积占比均低于1.48%，海南岛生态环境质量很好。2000、2005年与2010年，海南岛的生态环境质量级别分布情况大致相同，等级为优的土地占比最多，约为47%，其次是等级为良的土地，约为44%，等级为中的土地约占8%，等级为较差和差的土地占比极少，约为1%。2000—2010年，等级为优的面积先减少后增加，等级为中和较差的面积先增加后减少，等级为良和差的面积一直增加，各个等级变化较少，证明海南岛生态环境质量较为稳定。2010— 2015年，海南岛生态环境质量级别发生变化，等级为优的面积大幅上升，升幅约50%，等级为良的面积大幅下降，降幅约50%，其他等级的土地面积变化较小，可见海南岛生态保护举措颇见成效，大量等级为良的土地生态环境质量得到提升。2015年与2020年的生态环境质量级别分布相似，等级为优的土地占据绝大部分比例，平均约占68%，其次为等级为良的土地，平均约占25%，等级为中的土地约占5%，等级为较差和差的面积占比约为1.3%。2015—2020年，等级为优、中与较差的面积减少，等级为良和差的面积增加，其中等级为优、中、较差的土地减少面积与等级为良的土地增加面积相近，说明2015—2020年间海南岛IRSEI下降的原因是部分优等级的土地生态环境质量下降至良等级。综上所述，海南岛20年间生态环境质量有所提升，尤其是近10年间，等级为优的土地面积明显增加，但是近5年来海南岛生态环境质量有所降低，需要制定更科学的生态保护策略，更好地维护生态质量。

从空间上看(图 4)，海南岛中南部地区的生态环境质量高于东部、北部以及环岛地区。中南部地区生态环境质量等级主要为优，少部分等级为良和中，这些地区的土地利用以森林、灌木、园地、草地为主，生态环境质量很好；而在海南岛东部、北部地区生态环境质量等级主要为良与中，这些地区的土地利用以农田、园地、草地为主，生态环境质量较好；在海南岛环岛地区生态环境质量等级主要为良与中，还存在一些等级为较差与差的地区，这些地区的土地利用以农田、建设用地为主，生态环境质量相对较低，等级为较差与差的地区主要分布在城区周边。

2.4 生态环境质量时空差异

为了分析2000—2020年间海南岛生态环境质量的变化情况，对各年份海南岛IRSEI值进行差值处理，并对处理结果进行分级统计。表 5为20年间海南岛生态环境质量面积变化，分阶段来看，2000—2005年，海南岛生态环境质量有61.5% 的面积基本不变，轻度变好和明显变好的比例为11.2%和6.4%，轻度变差和明显变差的比例为11.8%和9.1%，变差的比例高于变好的比例，但差距较小，说明海南岛生态环境质量在此期间略有下降；2005—2010年，有60.9% 的面积基本不变，轻度变好和明显变好的比例为12.6%和9.4%，轻度变差和明显变差的比例为10.3% 和6.8%，变差的面积小于变好的面积，两者差距也较小，说明海南岛生态环境质量在此期间略有上升；2000—2010年间海南岛生态环境质量先下降后上升，但变幅较小，生态系统稳定；2010—2015年间，海南岛生态环境质量以变好为主，达到56.9%，轻度变好和明显变好的比例分别为28.2% 和28.7%，只有33.8% 的面积基本不变，轻度变差和明显变差的比例为4.0% 和5.3%，变好的面积远大于变差的面积，说明海南岛生态环境质量在此期间得到显著提升；2015—2020年间，有55.5% 的面积基本不变，轻度变好和明显变好的比例为8.4% 和7.9%，轻度变差和明显变差的比例为16.8%和11.4%，变差的比例高于变好的比例，但差距较小，说明海南岛生态环境质量在此期间略有下降。总体来说，在2000—2020年间，海南岛生态环境质量以变好为主，面积占比为47.5%，轻度变好和明显变好的比例为25.3% 和22.2%，基本不变的比例为40.4%，轻度变差和明显变差的比例为5.4% 和6.7%，说明海南岛20年来的生态环境质量得到显著提升。

从空间上来看(图 5)，2000—2005年，大部分地区生态环境质量未发生变化；海南岛生态环境质量恶化主要发生在东北部地区以及环岛城市带，变差区域集中分布在文昌市、琼海县、万宁市，在海南岛中部地区也有零星分布；生态环境质量好转主要发生在海南岛的北部、西南地区，变好区域集中分布在琼中县、白沙县、保亭县，在中部地区也有一些聚集分布。2005—2010年间，大部分地区生态环境质量未发生变化；海南岛生态环境质量恶化主要发生在北部地区以及西南环岛城市带，变差区域集中分布在海口市、三亚市、东方市；生态环境质量好转主要发生在海南岛的东北部、北部地区，变好区域集中分布文昌市、澄迈县、屯昌县。2010—2015年，大部分地区生态环境质量得到提升，主要分布在东部、北部地区；海南岛生态环境质量不变的区域主要在中部地区；生态环境质量变差的区域零星分布在东北部、西南沿海等建设用地地区。2015— 2020年，大部分地区生态环境质量未发生变化；海南岛生态环境质量恶化主要发生在北部地区以及东部环岛城市带，变差区域集中分布在海口市、琼海县；生态环境质量好转主要发生在海南岛的东北部、西南部地区，变好区域集中分布在文昌市、乐东县。总的来看，2000— 2020年间大部分地区生态环境质量发生好转，生态环境质量不变的区域主要分布在中部山区，生态系统较为稳定，生态环境质量恶化的区域主要分布在以建设用地和耕地为主的环岛沿海城市带，受人类活动影响较大的区域生态环境质量降低的概率更大。

2.5 IRSEI变化成因

为了分析各年份IRSEI的变化原因，利用回归分析方法^[14]，对研究区进行随机采样，在研究区生成30 000个随机点，并根据水体掩膜剔除无效采样点，提取每个采样点的7项指标与IRSEI值，以IRSEI为因变量，7项指标为自变量构建回归模型如下:

(3)

式中: x₁、x₂、x₃、x₄、x₅、x₆、x₇分别代表NDVI、LSM、NDBSI、LST、LUI、POP、Slope的值；表 6展示了各年份回归模型系数值和决定系数值。

从表 6可知，各个方程的R²均为1，表现出极好的拟合性。NDVI、LSM、Slope为正向指标，NDBSI、LST、LUI、POP为负向指标。在正向指标中，各个年份NDVI的贡献度均最高，说明海南岛植被覆盖对生态环境质量的提升至关重要，LSM相对较弱，Slope贡献度最低，NDVI与LSM对生态质量升高起主导作用；在负向指标中，各指标贡献度的绝对值大小排序依次为POP>LUI>NDBSI>LST，其中POP和LUI的贡献度最高，远高于NDBSI和LST，说明土地利用与人类活动限制了生态环境质量的提升，POP与LUI对生态质量降低起主导作用。由于本次评估的对象是整个海南岛的生态环境质量，大部分地区不属于城市区域，所以NDBSI与LST的贡献度较低。

近年来，NDVI、LSM的贡献度有所降低，LUI、POP的贡献度绝对值明显升高，说明土地利用与人类活动对生态环境质量的干扰程度越来越大。

图 6展示了海南省各生态指数20年来的归一化值，由回归模型可以看出，在2000—2020年间，NDVI、LSM、LUI与POP均呈现升趋势，NDVI和LSM对IRSEI的正向贡献率高于LUI和POP的负向贡献率，因此虽然NDVI和LSM的升幅略小于LUI和POP，但是海南岛整体IRSEI得到提升。从表 6中可以看出，在2015—2020年间，由于人类活动对自然环境影响作用越来越大，LUI和POP的负向贡献率急速升高，NDVI与LSM的正向贡献率急速降低，且LSM和NDVI呈现下降趋势，LUI和POP绝对值持续升高，说明2015— 2020年间生态环境质量降低。因此，要稳定优化海南岛生态环境质量，应实施严格有效的政策来控制建设用地扩张，继续推进植树造林活动，持续改善海南岛植被覆盖状况；减少城市不透水层材料的使用；开发新型灌溉技术，增加土壤湿度。

3 结论

本研究以海南岛为研究区，提出改进遥感生态指数(IRSEI)，融合绿度、干度、湿度、热度、土地利用、人口分布与地形地貌指标，构建了适用于海南岛的生态环境质量评估体系，改善了遥感生态指数(RSEI)在大型海岛的应用。研究结论如下:

(1) IRSEI前两个主成分的贡献率约为70%，集成了绝大部分有效信息。绿度指标、湿度指标、地形指标对生态环境质量起积极的促进作用，干度指标、热度指标、土地利用指标、人口分布指标对生态环境质量具有消极的负面作用。相较于RSEI，IRSEI指数综合考虑人类活动与自然生态的影响，更能准确反映大型海岛地区的生态环境质量。

(2) 海南岛在2000—2020年间的生态环境质量呈现“下降-上升-下降”的波段趋势，整体呈上升趋势；总体来看，海南岛生态环境质量较高，等级为优的土地占比最高，在2015年之后整体生态环境质量提升为优等级。由于海南省大部分地区主要分布有土地利用强度较低的森林、草地等生态系统，这些区域生态环境质量更易得到提升；生态环境质量恶化的区域主要分布在土地利用强度较高、以建设用地和耕地为主的环岛沿海城市带。

(3) 植被覆盖度和湿度的提高是海南岛20年来整体生态环境质量提升的主要原因，土地利用强度和人口聚集程度的提升是海南岛局部生态环境质量下降的主要原因。