基于RSEI的河北省生态环境质量时空演变研究

[15]，为该地区生态环境治理、保护与制定的发展规划提供一定的参考。整体来看，相关研究主要从遥感生态指数原理和演变机制、区域生态环境质量评价与监测以及某流域环境变化的驱动因素等角度展开，但针对河北省遥感生态指数演变的研究不多。随着近年来政府不断开展工程修复，河北省生态环境质量已经有了很大程度的改善。在如此激烈的环境压力下，该文旨在为河北省地区生态环境保护与可持续发展提供科学依据和技术支持。1.2研究意义为加强河北省生态质量评估，基于遥感生态指数RSEI对河北省生态环境质量时空分布进行评估，整体把握河北省生态环境质量状况，明确生态环境保护质量的提升和恶化区域，探究河北省生态环境质量长时间序列变化规律，分析影响生态环境质量变化的驱动因素，为未来环境保护决策提供数据支撑和科学依据，为制定分县域/市生态环境质量监管政策提供数据支撑。研究结果对河北省生态文明建设有着重要的意义，同时也为河北省环保机构进行生态环境质量监管提供数据支撑与科学依据，为环保部门政策制定提供科学依据，为河北省生态环境质量的改善提供发展方向。1.3研究目的与研究内容1.3.1研究目的通过河北不同年份的遥感影像和生态参数的对比，可以了解到河北省的生态环境质量变化情况，明确退化和改善的区域，以便采取不同的生态治理措施。对于生态环境质量改善的区域，可以保持现有的生态环境保护措施，并结合实际情况进行适当调整；而对于生态环境质量退化的区域，则可以针对具体问题找出退化原因，采取有效措施尽快进行修复。这种方式可以更有针对性地开展生态保护工作，提高生态修复的效率和质量，充分发挥不同区域的生态功能。同时，这也有助于为河北省生态环境质量动态评估、生态环境的治理、干预及可持续发展提供数据支持。1.3.2研究内容本研究将河北省地区选为研究对象,通过遥感手段评估生态质量,研究采用MODIS卫星遥感影像解译GoogleEarthEngine(GEE)云平台数据,选取2000年、2010年、2020年3期生态环境指数数据,并划分不同等级,定量分析不同等级的规模和比重时空变化及其相互转换的时空模式,从而反映生态环境演化格局,找到变化程度较高的地区,探讨各质量等级空间分布的变化趋势以及生态指数海拔相关差异;为环境管理和生态环境保护提供科学依据,有利于明确生态环境变化趋势和成因,针对性地采取有效措施防治生态环境问题,促进当地生态系统健康可持续发展。

第2章数据源与研究方法2.1研究区概况河北省是中国华北地区的一个重要省份，地处华北平原的东部,东临渤海，内环京津，西临太行山，北临燕山，燕山以北为张北高原，河北省介于北纬36°00′到42°40′之间，东经113°20′到119°50′之间，地势呈环状，西北部为太行山地，北部为燕山山地，中部和东部为华北平原，东北部为山地、丘陵及少量平原。气候属暖温带半湿润大陆性气候，四季分明，河网密布，主要有海河水系等。截至2023年底，河北共有11个地级市，167个县级行政区，常住人口7361.5万人，是一个多民族省份。矿产、生物资源丰富，植被类型主要有温带落叶阔叶林、暖温带半干旱草原等。截至到2024年年底，河北省共计有城镇居民规模为7378万人，城镇化率为63.42%，地域差异明显，省会城市石家庄市的城镇化率达77.3%位居前列。河北省交通基础设施完备，拥有铁路、公路、航空、水路等多种交通方式，其中京广铁路和京九铁路横贯其中，南北向的京广铁路和东西向的京九铁路将南北方向与河北省及周边城市连接起来，是贯穿本省重要的交通动脉，北京和天津两大直辖市被河北省环绕，这为河北省的发展提供了良好的交通和物流条件（图2.1）。图2.1研究区区位图2.2数据源2.2.1数据源该研究以2000、2010、2020年三年的MODIS遥感影像作为原始数据。高质量影像产品采用GoogleEarthEngine（GEE）制作，主要数据包括MOD09A1、MOD11A2（地表温度、表面发射率）和MOD13A1（植被指数）数据。其中，MOD09A1产品将TerraMODIS的带1至带7表面辐射率定量于500m分辨率尺度，并大气条件校正。MOD11A2产品输出1000m分辨率下平均8d周期地表温度数据。期间，云像素被去除，MODIS官方的云掩膜算法用于去除云体。水体像素的识别和擦除则采用了MNDWI(改进型归一化差异水体指数)方法，满足时空要求。对该数据集进行了几何校正、辐射校正、大气校正等预处理措施。制作期选取6月1日至9月30日夏季无云影像，其目的是为了消除遥感生态指数受物候特征的影响。用以反映河北地区该时段内的生态环境质量状况。NASADEM是由NASA发布的全球DEM数据集。该数据集由2000年SRTM数据重处理数据和ASTERGDEM、ICESatGLAS数据等融合而成。目的是提高SRTMDEM数据精度和覆盖完整性。该数据的空间精度为1弧度(30m)数据，数据范围：南北纬60度之间的全球范围。河北省裁剪部分为130000_河北省_NASADEM2020.tif，用于高程数据。河北省的裁剪部分以130000_河北省_NASADEM2020.tif形式存在，主要用于研究高程数据。本研究所采用的中国标准行政区划数据GS（2024）0650号，是由国家基础地理信息中心发布的2024年行政区划矢量数据，该数据通过《2024版国家地理信息公共服务平台（天地图）》正式对外提供。表2.1数据源信息数据源空间分辨率时间分辨率简要描述MOD09A1500m8天包含1-7波段的地表反射率MOD11A21000m8天陆地表面温度MOD13A1500m16天研究区域植被指数130000_河北省_NASADEM2020.tif数据30m\用于研究高程对RESI指数的影响中国标准行政区划数据\\用于数据裁剪和空间矢量的分析2.3研究方法2.3.1遥感生态指数PrincipalComponentAnalysis(PCA)作为一种基础的数据降维技术，同时也是多元统计分析的关键组成部分，具有广泛的应用价值。遥感生态指数(RSEI)是由绿度(NDVI)、湿度(WET)、干度(NDBSI)、温度(LST)4个因子作为人类生态环境的表征因子，通过函数组合构造出来，能综合反映当地生态系统的综合状况。RSEI=f(NDVI,WET,NDBSI,LST)（2.1）通过遥感生态指数计算公式（式（2.2）-（2.7））的应用，可分别量化绿度、湿度以及绿度指标与干度的关系。NDVWET=0.1084×−0.2410×NDSBI=1RSEIXRSEI=ρXrescaleXmaxXminRSEIorigin2.3.2转移矩阵土地利用转移矩阵是应用土地利用的马尔科夫模型,在时间上的变化。该方法广泛运用于时间维度上的土地利用变迁分析之中。初始状态设定为特定时间节点的土地利用状况，该矩阵法能够有效预测后续时间节点可能出现的格局演化。马尔科夫模型具有更强的量度性，既可精确定量化土地利用类型间的转换联系，又可精确量化该转换过程中的具体比率。转移矩阵以系统具体的、状态可定量的数据作为对系统状态的描述。不同年份间植被覆盖的增减变化（转入与转出）通过该方法得以直观呈现。实例表明，植被覆盖动态变化的深入分析由此获得重要支撑。由此可见，在土地利用变化研究领域，转移矩阵确实展现出显著的方法学价值。2.3.3空间自相关空间自相关是测量某一位置处的变量与周围位置处变量的依赖程度。本文采用二值相邻矩阵指标进行空间权重赋值，当空间两单元距离相邻时取值为1，反之为0。如观测值是随着周围值的增减而增减，则称为空间正相关，反之为负相关。如果空间数据是随机分布的，则为非空间自相关。空间自相关通常按不同尺度分为局部空间自相关和整体空间自相关。莫兰指数(Moran’sI)是表示全局空间自相关最常用的指标之一，计算公式如下：(2.8)公式中，变量xi与xj分别是第i个及第j个单元变量的数值，其代表整体x值的均值；此外，Wij为空间权重矩阵的构建参数。全局莫兰指数的计算结果介于-1至1的区间内。局部Moran’sIi显著性检验的统计量为得分，具体计算公式为：.(2.9)式中：为局部莫兰指数，为的期望，为的方差。若满足Z(Ii)得分显著性水平，则可以利用以判断得分空间格局。当Ii为正时，表明空间邻近单元具有相同属性(或都是高值或都是低值)且呈现出集聚分布形态。当Z(Ii)为正时，表明单元i的局部Moran’sIi大于平均，形成高值区，呈现高高集聚分布形态。当Ii为正且Z(Ii)为负时，表明局部Moran’sIi小于平均值，形成低值区，呈现低低集聚分布形态。当Ii值为负时，表明相邻单元属性存在很大差异(高低或低高相间)，呈现出离散分布形态。当Z(Ii)为正，即使单元属性不高，但其局部Moran’sIi值超过临界值，也会被归为高低集聚单元;而当两者均为负，则形成低值区离散分布，也就是呈现低高集聚分布。Moran’sIi和LISA的统计数据使用GeoDa软件进行计算。LISA值使用ArcGIS软件可视化。第3章生态环境质量遥感监测3.1主成分分析采用主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）对逐年指数数据进行标准化处理（表3.1）。研究发现，在2000、2010、2020年分别采用遥感生态指数计算得到第一主成分（PC1）的累计贡献率分别为67.4%、66.6%、55.5%，表明第一主成分PC1已经包含了绿度、湿度、干度、热度四项指标的大部分特征。第二主成分PC2-PC4各指标荷载值变化无明显规律，无法揭示生态环境质量的本质属性和规律。第一主成分PC1可以将多个单一指标进行综合，具有总结众多特征的优势。通过对三个时间节点逐年指数数据进行分析，我们发现第一主成分PC1中绿度和湿度的特征向量为负值，干度和热度的特征向量为正值。一般来说，高湿度和植被指数（如NDVI）可以反映出植被覆盖较完全和地区含水量较高，反映更好的生态环境，而较高的干度和较高的热度则意味着植被稀疏和地面荒芜等负面现象，往往反映较差的生态环境。但目前的观测结果与我们的日常印象相反，为了使PC1真正反映良好的生态状况，通过求反1-PC1得到原始遥感生态指数RSEI0（表3.1）。表3.1各年份指标主成分分析结果指标2000年2010年2020年PC1PC2PC3PC4PC1PC2PC3PC4PC1PC2PC3PC4NDVI-0.5700.2600.6570.4190.686-0.5870.4030.1500.5240.508-0.6260.273WET-0.4070.309-0.7470.4260.3880.7950.4400.1540.3340.4740.7740.253NDBSI0.521-0.2870.0550.802-0.184-0.039-0.1080.976-0.240-0.283-0.0260.928LST0.4880.8690.087-0.012-0.588-0.1480.795-0.029-0.7460.661-0.0850.006特征值0.012880.003110.002760.000340.009340.002470.002180.000040.009370.005020.002410.0001特征值贡献率67.4％16.3％14.5％1.8％66.6％17.6％15.5％0.3％55.5％29.7％14.3％0.6％3.2生态环境时空分布特征对河北省地区的遥感生态指数（RSEI）栅格图进行重分类处理，我们将2000年、2010年和2020年的河北省生态环境的RSEI的值以0.2作为间隔划分为五个区间，即0至0.2、0.2至0.4、0.4至0.6、0.6至0.8以及0.8至1.0的区间。分别对应的生态环境质量等级为：差、较差、中、良、优。总体趋势：2000-2020年河北西部太行山地区生态环境等级发生一定变化。总体而言，“差”、“较差”、“中”生态环境等级的面积占比有所下降，而“良”等级的面积占比有所上升，但“优”级的面积比例基本保持不变。生态环境等级为“差”的面积和比例从2000年的6.05km2（0.73%）减少至2020年的2.95km2（0.36%），等级为“差”的生态区域面积比例在近20年里有减少趋势。生态环境等级为“较差”的面积和比例从2000年的146.59km2（19.87%）减少至2020年的76.24km2（9.20%），等级为“较差”的生态区域面积比例在近20年里有减少趋势。生态环境等级为“中”的面积和比例从2000年的449.95km2（54.25%）增加至2020年的387.63km2（46.79%），等级为“中”的生态区域面积比例在近20年里有增加趋势。但变化幅度不大，生态等级“优”的面积从1.92%降为1.88%，相对来说生态等级“优”的面积变少了。河北省生态环境质量20年总体呈减少趋势，其中，生态等级“差”的面积和百分比大幅度减小，生态等级“好”的面积和百分比大幅度增加，可能是由于生态环境保护与修复，导致生态等级“好”的面积相对减少，而“差”等级的区域有所增加，该区域仍存在一定问题需要解决(表3.2)。表3.2河北省生态等级和面积比例变化生态等级200020102020面积（km2）比例（%）面积（km2）比例（%）面积（km2）比例（%）差6.050.734.480.542.950.36较差146.5919.8763.267.6376.249.20中449.4554.25329.3839.75387.6346.79良192.4623.23396.2747.82346.0941.78优15.891.9235.324.2615.541.882000年河北张家口全境、承德西北部、沧州市东属于“差”和“较差”生态环境质量，属于“中级”生态环境质量的地区集中于河北省的中南部，但分布较为分散，属于“良”和“优”的生态环境质量的地区集中分布于唐山与承德交界处。2010年河北全省生态环境质量好转，特别是河北省西北部和东部部分地区生态环境质量等级由“差”向“差”和“中级”转化，但是张家口市西北部生态环境质量等级为“差”的比重依然很大。在河北中南部及张家口市东南部地区，"中级"生态环境质量区占据主导地位，同时"良"和"优"类生态区显著扩展，承德市与唐山市的部分区域生态环境质量等级呈现改善态势。2020年，“差”与“较差”级别的生态环境质量在张家口市西北部呈现零星分布，河北省中南部也有少量零散分布现象。“中级”生态环境质量区主要分布在河北省中部的部分地区。“良”和“优”等级生态环境质量多集中在承德市辖区，“良”和“优”等级生态环境质量分布较前两期研究更加零散，但总的来说生态环境质量呈现出向好发展的趋势(图3.1)。图3.12000—2020年河北省生态环境质量分布图3.3生态环境质量面积变化与2000年相比，2000-2010年“差”的等级面积减少1.66平方公里，减少比例为0.73%；“较差”等级面积减少101.40平方公里，减少比例为19.87%；“中”的等级面积减少120.03平方公里，减少比例为54.25%，说明生态环境质量保持相对稳定；良等级面积增加203.68平方公里，增加比例为23.23%，说明生态环境质量有明显提升；优等级面积有增加趋势，但较“良”等级变化不大。2010—2020年，生态等级为“差”的区域面积减少1.53km2，相应占比减少了0.54个百分点。生态等级为“较差”的区域面积显著增加，增长了12.97km2，相应占比提高了7.63%。生态等级为“中等”的区域面积持续增加，累计增加58.23km2，相应占比提高了39.75%。上述表明，区域生态环境整体以加剧的趋势为主；其中，生态等级为“良”和“优”的区域面积呈现下降趋势，分别减少49.92km2和19.75km2，对应占比分别下降47.82%和4.26%。2010—2020年，区域生态质量整体变差，环境质量问题突出。2000－2020年，等级为“差”的土地面积减少3.09km2，占研究区的0.36%，但是减少的绝对数量较大，减少了9.20%，整体还是以等级为“中”的动态变化为主，等级为“差”的土地面积变化较大，变化程度更为剧烈。等级为“良”的土地面积增加153.72km2，占总面积的41.78%，变化幅度最大，2000－2020年期间等级为“良”的土地面积变化最大。等级为“优”的土地面积减少0.35km2，占总面积的1.88%，整体变化趋势明显。2000－2020年研究区土地面积等级变化总体呈现为减少趋势，生态环境呈现整体转好的趋势。表3.3河北省环境质量面积变化生态等级2000—2010年变化2010—2020年变化2000—2020年变化面积增减（km²）百分比（%）面积增减（km²）百分比（%）面积增减（km²）百分比（%）差-1.660.73-1.530.54-3.090.36较差-101.4019.8712.977.63-88.499.20中-120.0354.2558.2339.75-61.7946.79良203.6823.23-49.9247.82153.7241.78优19.421.92-19.754.26-0.351.882000—2010年差级面积下降1.66km²，较差级面积大幅度下降101.40km²，中级面积下降120.03，良、优级面积则各自上升203.68km²、19.42km²，转出最大的是中等级，达232.24km²，转入最大的是良等级，达203.68km²（表3.4）。

表3.42000—2010年河北省生态环境等级转移矩阵年份等级2010差较差中良优总计转出2000差0.624.111.260.066.055.43较差3.7449.4595.7615.600.017164.57115.11中0.039.48217.10221.860.86449.34232.24良0.1215.04154.6722.53192.3737.70优0.00090.143.8511.9015.894.00总计4.3963.17329.30396.0435.31828.21转入3.7713.71112.20241.3723.41变化-1.66-101.40-120.03203.6819.42从2010年延续至2020年，生态质量被评为“差”、“良”与“优”的地块呈现出净迁出面积超过迁入面积的态势。在此期间，“良”级生态区的面积净减少值为-49.92km²，而“优”级生态区的面积净减少值为-19.75km²。与此形成对比的是，“较差”以及“中”等级的地域则表现出迁入面积大于迁出的现象，其面积净增量分别为12.97km²和58.23km²。其中，“中”级地段的面积净变化最为显著，反映出大量的区域生态环境遭受破坏，并降至“中”级标准（参见表3.5）。表3.52010—2020年河北省生态环境等级转移矩阵年份等级2020差较差中良优总计转出2010差1.852.540.090.004.482.63较差0.9243.6918.270.370.0063.2519.56中0.1528.84254.7145.540.06329.3074.59良0.031.15114.31277.243.23395.96118.72优0.000.000.1522.8912.2535.3023.05总计2.9576.21387.53346.0415.54828.29转入1.1032.53132.8268.803.29变化-1.5312.9758.23-49.92-19.752000-2020年间，不同等级生态环境质量变化只有等级“良”的转出面积有所上升，其他4个等级的转出面积均有所下降，尤其是等级“差”和等级“中”的转出面积下降趋势较为明显。其中等级“中”的转出面积绝对值最大，为192.78km2，等级“良”的转入面积绝对值最大，为193.75km2（表3.6）。表3.62000—2020年河北省生态环境等级转移矩阵年份等级2020差较差中良优总计转出2000差0.503.531.940.086.055.55较差2.2552.2796.9713.030.03164.55112.28中0.1819.49256.51172.560.57449.29192.78良0.020.7731.84152.307.41192.3340.03优0.010.010.258.097.5415.898.35总计2.9576.06387.51346.0515.54828.11转入2.4623.79131.00193.758.00变化-3.09-88.49-61.79153.72-0.353.4生态环境质量变化分析借助ArcGIS软件内嵌的栅格运算功能，本研究通过计算两个相邻年份RSEI值的差异，生成了反映生态指数演变特征的动态图，以此揭示目标时段内的生态指数波动规律。鉴于河北省数据的独特性，研究选用ArcGIS中自然断点分级算法对RSEI变化幅度进行分类，将其划分为五个区间，分别表征生态指数严重退化、退化、持平、优化及显著优化等五个状态。以下展示了2000-2010年、2010-2020年及2000-2020年三个阶段河北省地域范围内的生态状态演变细节（图3.2）。2000-2010年，河北中南部和唐山南部以及张家口南部退化最明显，张家口东部和北部退化最严重；河北东部和承德市植被恢复较明显。2010-2020年，京津冀区域遥感生态指数均呈现不同程度的下降趋势，大部分地区生态状况差，以河北省东部最为明显。虽然张家口市、邢台市和邯郸市的某些地区的生态指数有所好转甚至显著提高，但是也有地方出现严重恶化。2000-2020年，大多数河北省中南部和唐山市南部出现了生态恶化，然而，张家口市和承德市大部分地区出现了生态环境改善。图3.22000—2020年河北省生态环境质量变化3.5生态环境质量空间自相关分析其中，RSEI在2000年-2020年的全局莫兰指数依次为0.6602、0.3525、0.6065，表明RSEI的空间聚集效应经历了不同程度的减弱和增强的波动过程，整体呈下降趋势。从指数上看，RSEI尽管在2020年有所回升，但在2000—2020年仍然出现了较为明显的空间聚类效应的减弱。对2000年、2010年、2020年RSEI县级数据分别进行局部莫兰指数空间聚类分析，结果显示，2000年，聚类特征表现为高-高聚类类型集中分布于河北省中部（石家庄辛集市及其周边区域，以及衡水市的东部和中东部部分区域）、邢台市和邯郸市的东部及东北部区域，唐山市大部分地区以及承德市的东部和南部部分区域；低-低聚类类型主要分布在河北省西北部的张家口地区和中东部的沧州地区。到2010年，高-高集群类型主要分布在河北省北部承德市中北地区和河北省东南部的邯郸和邢台东部以及衡水东部的部分地区。而低-低集群类型相对分散，零散分布在河北省石家庄西侧山区，及石家庄市的阜平县、平山县和灵寿县地区，沧州东部地区，及黄骅市和海兴县地区、张家口市北部的康保县地区以及唐山市和秦皇岛市的东部沿海地区。到2020年，高-高集群类型的分布范围更为集中，主要位于京津冀地区的河北承德、唐山市东南部及周边河北省中部东南部地区。低-低聚集类型的分布则较为分散，主要位于京津冀地区的河北张家口、沧州东部和廊坊地区。石家庄市的新乐区、正定县及石家庄中心城区均有分布，此外在邢台—邯郸交界区也有零星分布。相比于2000年，低-低集群类型在承德市有所上涨，高-高集群类型在唐山市有所下降（图3.3）。图3.3河北省RSEI指数空间自相关分布图

第4章生态环境质量空间分异4.1生态环境质量市级分布差异表4.1河北省各市平均遥感生态指数地级市2000年2010年2020年石家庄市0.540.570.56唐山市0.580.610.57秦皇岛市0.590.650.59邯郸市0.550.620.58邢台市0.540.590.58保定市0.540.600.57张家口市0.430.490.49承德市0.540.670.66沧州市0.440.570.53廊坊市0.420.580.50衡水市0.540.630.612000年遥感生态指数平均值最小的为廊坊市，为0.42，2010和2020年平均值最小的为张家口市，为0.49和0.49，属于生态环境质量水平较低的市域；2000年RSEI最大的为秦皇岛市，最大值为0.59，2010和2020年平均RSEI最小的为承德市，最小值为0.67和0.66，属于生态环境质量水平较高的城市（表4.1）。与2000年相比，大多数市域生态指数均呈上升趋势，表明河北省生态环境质量整体转好。其中，承德市、沧州市、衡水市环境指标上升幅度最大，可能是因为这些市域的生态保护恢复政策落实较好。张家口市的平均遥感生态指数起始值较小，生态环境指数平均值上升较快，仍有较大的上升空间；唐山市的平均遥感生态指数有轻微下降趋势，生态环境略微恶化，需要加强管理，巩固改善（图4.1）。图4.12000—2020河北省各市年平均遥感生态指数4.2生态环境质量地形分异2000—2020年期间RSEI的平均指数值主要集中于海拔2000m以上的地区，平均RSEI最低的地区主要位于海拔1000~2000m的地区（图4.2）。河北省的生态环境质量指数RSEI在2000—2020年呈现出在不同海拔不同等级上的波动上升趋势；其中在中等和高海拔地区RSEI上升幅度较大，在2020年，RSEI又表现出一定的下降趋势；其波动原因可能是气候变化、土地利用变化与人类活动等复杂综合作用的结果。海拔2000m及以上地区RSEI在2020年略微下降，但其生态环境质量指数仍处于较高水平，表现出较好的自恢复能力。图4.2河北省2000—2020年不同高程平均生态遥感指数

结论本文基于GEE云平台，结合MODIS卫星数据，分析了2000、2010、2020年河北省生态环境质量状况。得到以下结论，（1）河北省生态环境整体改善，但局部恶化。2000—2020年“差”等级面积缩小3.09km2，占比降低0.36%；“良”等级面积增加153.72km2，占比增加41.78%。这可能与生态保护措施有关。井陉矿区附近区域生态质量有下降趋势，生态遥感评价分值分别减少18.65%、3.25%。（2）生态环境质量空间分布差异明显，“差”等级分布萎缩，“良”等级面积增加。2000年张家口市、承德市北部、沧州市东部等区域生态环境质量较低，唐山市与承德市交界处生态环境质量较高。2020年承德市“良”“优”区域集中，但整体较为分散。生态环境质量形成与演变是多种因素共同驱动的结果，且在不同行政单元中存在着异质性。（3）生态环境质量的动态演变呈现出明显的阶段性特征。2000—2010年，这一区域的生态环境质量显著改善，“差”的水平区域面积缩小了1.66km2，“良”的