基于生态遥感指数的广州市生态环境质量评估及驱动因素分析

绪论1.1研究背景及意义1.1.1研究背景近年来，随着中国社会的不断发展发展，国内各城市的工业化、城市化进程不断推进，经济与社会发展对自然资源的消耗以及给生态环境造成的压力逐渐加大，进而导致全球气候变化、水体污染、土地退化、生物多样性丧失等环境问题日益明显突出，成为世界环境的明显问题并且开始制约国内经济的可持续发展与社会稳定。同时，人民群众对生活质量与环境的要求逐渐提高，目前环境保护与生态文明建设已成为国家战略的核心议题。生态环境质量研究关乎着环境保护工作，还是国家可持续发展的核心要点，依照国家政策文件和会议相关指示，提升生态环境质量成为我国发展战略重要一块，习近平总书记倡导的“绿水青山就是金山银山”理念与《“十四五”规划》中清晰的绿色发展目标，生态环境质量要跟国家绿色低碳转型、污染防治、生态修复等方面的政策紧密结合。国家生态文明建设的既定目标，推进高质量发展和碳达峰碳中和战略实施，给提升环境质量给出了科学依据，研究新型城镇化跟生态环境的协调发展状况，依照地方特色跟政策要求，生态环境质量研究为地方政府拿出具体的环境管理措施，推进技术创新及产业升级，促使可持续发展达成。广州市作为粤港澳大湾区生态文明建设的核心力量，审查其生态环境质量，探究其在时空维度的演变规律，探寻驱动因子，可以为我国的城市可持续发展规划提供科学佐证。1.1.2研究意义广州市作为粤港澳大湾区生态文明建设的核心区域，开展生态环境质量评价能剖析其生态环境质量的时空演变规律，排查生态环境变化的驱动根源，为城市可持续发展规划提供科学方面的依据，并且为生态环境政策的优化与调整提供关键重要的参考。1.2理论基础1.2.1可持续发展理论可持续发展理论归为综合性发展范式，主要是引导经济系统、社会结构以及生态环境协同发展，1987年，联合国《我们共同的未来》研究报告首次对该概念作出明确界定，对可持续发展作出的阐释是在保障当前世代发展权益时，不减弱后代满足自身需求能力的发展模式，其理论框架着力实现资源的最优配置、生态平衡的维护以及代际权益的保障，已成为应对全球环境危机及资源约束挑战的关键战略理念。从经济维度这方面看，可持续性发展需要建立起资源节约型生产体系，依靠技术革新与产业升级提升要素生产率，让经济增长不依赖自然资本过度耗费，具体须构建循环式经济模式，推动清洁生产技术的应用落地，使经济发展同资源再生周期维持动态平衡，社会层面的可持续性以完善民生保障体系为聚焦点，涉及设立普惠性公共服务机制、完善收入分配体系和提高社会流动水平，这种发展路径强调依靠制度设计保障各阶层群体，尤其是弱势群体的发展权益，从而维系社会结构长期稳定。作为理论重要支柱的生态环境可持续性，主张在人类活动与自然系统间搭建良性互动关系，其重点措施涉及污染治理、生物多样性保育和可再生资源统筹，目的是维持地球生态系统的服务功能，只有把环境阈值当作发展的刚性管控，才能保证持续获得自然资本供给。该理论体系着重强调，单一维度的发展绝不能以牺牲其他维度为代价，短视的发展策略经常引起生态赤字与社会矛盾的累积现象，真正的发展质量显示在经济活力、社会公正与环境健康的有机契合，这显示要设立跨领域协同治理机制与多维度的评估体系。1.2.2人地关系理论地理学对人地互动机制的研究一直围绕构建人类社会与自然环境和谐相处模式这一关键问题进行，此理论体系建立在对生态社会系统长期演变的科学认知上，力求探索保障资源有效开发、保障环境系统稳定的双向调节机制，二者主导地位在发展的进程里表现出显著的阶段性替换特征。原始文明阶段里，地理要素明显对人类生存方式形成制约，气候状况、地貌样式、水文分布等自然条件直接决定早期农耕活动的空间格局以及聚落形态，呈现典型“环境主导”模式的互动特征，人类行为彻底受自然规律的左右；农业社会里，出现了水利工程建设、土地垦殖等改造活动，但整体还是对生态阈值心怀敬畏，开发强度设定在环境自净能力的范畴内。因工业文明兴起，相对平衡状态彻底改变，普及的机械化生产推动资源开发步入新阶段，城市化进程提速、全球贸易网络搭建，与之相伴的是生态系统持续在恶化，体现出土地荒漠化加重、干净水源不足、空气污染扩散加剧、物种灭绝加快等现象，快速工业化地区采用忽视环境容量的粗放发展模式，已造成难以修复的生态破坏，从“被动适应”到“过度干预”的转变迫切需要新型发展理念的指引。当代跨学科研究把人地协调认定为可持续发展的理论基础，即便技术水平大幅提升了，然而人类生存发展依旧离不开自然资源支持，实现协调发展的实质所在是在遵循生态规律的基础条件下，优化资源开发利用模式、建立开发强度与环境容量的动态平衡架构，需把生态可持续性当成社会经济发展的前置要求，借助科学的空间规划、健全生态补偿制度、严格环境监管体系，最大程度减少人类活动对自然系统的干扰。现代协调理论构建起“生态-社会-经济”三维的耦合分析框架，自然系统给发展提供物质根基，社会系统决定价值方面的取向，经济系统影响资源的利用水平，三者呈现出复杂的非线性作用机理，若有子系统发生剧烈变动，极有可能引发连锁反应，导致生态退化或社会失去秩序，此理论主张兼顾“刚性约束”与“柔性调节”的策略，需划定生态保护的红线，实施资源总量的管控，又需促进绿色技术的创新、开展循环经济实践、完善区域协同治理体系。当下研究范式正从单向因果分析转向系统网络探究、从静态描述变为动态模拟，在全球环境变化背景里，人地系统的脆弱性明显呈现，各个区域的差异极为显著，城市群地区着重抓好生态空间管控与城市功能提升的协同，生态敏感区更留意资源保护与民生保障达成平衡，此理论体系是对历史经验的总结归纳，更为解决可持续发展难题给出系统方案，核心是推动发展模式实现从依靠资源转向环境友好、从以开发为导向转为生态优先、从单一经济增长迈向系统协调发展的三个根本转变。1.2.3生态环境功能理论生态系统服务价值评估理论是自然科学跟社会科学连接的重要桥梁，不仅看重生态系统的物理结构跟生物过程，更突显其对人类社会的复合效益，在气候变化跟区域发展矛盾加剧的情形下，该理论进一步发展到对生态系统韧性评估的维度上，通过审视系统在干扰影响下的自我调节能力，为应对极端天气、生物入侵等风险提供预判线索，像在滨海湿地生态系统这个环境里，潮间带植被的群落结构复杂程度直接影响着自身抵御海平面上升的缓冲能力，这种依托结构-功能关联的评估模型已成研究热点。从价值量化这一维度考量，传统货币化评估模式正跟非市场价值核算技术深度融合在一起，研究者利用构建条件价值法跟生态系统过程模型耦合的复合架构，可更精准地核算森林碳汇、湿地净化等服务的多元价值，就像在长江流域生态补偿工作实践里，依托水生态模型的服务价值核算体系，已达成对上游水源涵养区跟中下游用水区生态权益的科学估量，促进构建“成本共担、效益共享”的跨省协作机制，文化生态服务评估创新格外明显，借助景观基因图谱分析、游憩行为大数据挖掘等手段，逐步破解美学价值、文化认同等非物质效益计量方面的难题。在区域的应用场景范畴内，该理论跟新型城镇化规划的衔接日益紧密，就城市群生态空间碎片化问题而言，研究团队借助对生态系统服务供需的匹配分析，提出一套“功能斑块-廊道网络-基质优化”的空间修复策略，以粤港澳大湾区作为例子，依托生境质量评估的生态廊道建设举措，切实连通珠江口湿地跟山地森林的物种迁徙通道，增强区域生态系统的连通性。一边推进乡村振兴战略实施，采用评估农田生态系统多功能价值（如粮食生产、景观文化、碳汇服务）的方式，驱动单一农业用地向“生产-生态-生活”复合空间演进，典型例子涉及江南水乡稻田生态系统的全方位价值挖掘模式。全球尺度下的研究合作亦呈现出新走向，以联合国环境规划署为主导的“生态系统与生物多样性经济学”（TEEB）倡议，正推动各国把生态服务价值整合到国民经济核算体系内，我国领先开展的自然资源资产离任审计制度，即对领导干部任职阶段森林、河流等生态资产服务价值的变化做评估，建立生态保护的责任倒追机制。这种把生态服务价值从理论层面转化为制度设计的实践，象征着该理论已从学术研究层面深度渗透进全球环境治理体系，成为推动“人与自然生命共同体”理念达成的关键科学依托。伴随数字孪生技术的兴起，生态系统服务评估正朝着动态模拟与决策支持的新阶段前行，借助构建囊括气候、水文、生物等多要素的虚拟仿真系统，研究者能及时预测不同发展情景时生态服务供给能力的变化趋势，为国土空间规划提供直观可见的可视化方案，这种技术创新不仅提升了评估的及时程度与精准性，更让生态保护的长远效益以直观模样呈现出来，辅助破解“重短期经济收益、轻长期生态价值”的治理难题，为达成生态产品价值实现机制创新搭建了新路径。1.2.4遥感生态理论遥感生态评价的演进过程是从单一指标过渡到综合模型：早期以归一化植被指数（NDVI）为典型示例，基于植被覆盖度的改变反映生态情形；随着对生态系统多因子耦合关系的深度挖掘，研究引入了包含湿度指数（WET）、地表温度（LST）、土壤或裸地指数（SI/NDSI）等的指标体系，形成一套对水分条件、热力状况与地表扰动程度的综合呈现体系，研究者随后进一步提出遥感生态指数，采用主成分分析（PCA）等多变量统计策略整合NDVI、WET、LST与SI等单项指标，规避主观赋权带来的结构偏差情形，客观筛选生态环境质量的关键因子，完成生态系统状态的综合考量。遥感生态理论既重视静态情况的空间分异分析，也突出生态质量在时序上的演化特征，凭借多期遥感数据可对生态环境的动态变动、退化走向以及恢复成效进行连续监测，大量应用在生态监测、土地退化估量、水土保持效益评估及生态补偿区域辨识等范围。伴随高分辨率卫星、遥感大数据平台以及智能算法的进步，该理论让空间解析能力以及过程建模能力进一步拓展，研究范式从状态识别转向对机制的解释、从单尺度分析转向多尺度的集成转变，基于遥感指数的生态系统服务功能评估模型初步构建出“光谱特征-结构特征-服务功能”的定量联系，借助时序遥感技术，生态脆弱区、敏感区的早期预警成为可能。理论体系在应用期间碰到诸多挑战：遥感指标跟地面生态实测指标的反演模型需完善，区域地物光谱特征存在较大差异，引起模型迁移性不足，综合指数构建阶段，指数选择与计算方式存在不统一情形，不利于跨区域对比并实现尺度统一，遥感指数作为地表特征的呈现手段，无法直接反映生态系统内部能量流动与生物链结构的变动，需联合生态模型与地面调查，打造多源互补的集成监测机制，在快速城市化与剧烈气候变化的背景之下，遥感数据对短期急剧变化的敏感性及解释力存在滞后风险。遥感生态理论发展需要强化“遥感-生态-社会”三元耦合机制的理论架构搭建，构造遥感观测数据跟生态过程模型更紧密的反馈通路，把高频遥感影像、机器学习算法跟多尺度生态模拟集成起来，达成对生态环境质量从状态到机制、从空间到过程的全要素认知，为国家生态文明建设、区域生态空间治理以及环境政策评估给予科学决策支撑与技术支持。在城市群生态空间管控过程里，可凭借多时相遥感数据分析绿地破碎化对城市热岛效应的影响机理，结合社会经济数据优化现有的生态补偿政策；在生态脆弱区实施治理期间，依靠智能算法动态识别植被恢复的关键驱动要件，为精准施策给出依据，这种多技术跟跨学科融合的路径，将推动遥感生态理论从单一监测工具朝综合决策支持体系升级迈进。1.2.5社会-经济-自然复合生态系统理论复合生态系统是融合社会、经济及自然成分的独特结构，核心就是人与环境动态相互作用及共生共荣的关系，作为特定地方内社会活动、经济运作跟生态系统密切协同的成果，一般会被叫做社会—经济—自然复合系统，该系统在弄清楚区域内人类活动对生态环境的影响及资源利用方式方面有关键功效，为寻找区域可持续发展途径与构建生态文明意识提供了基本性理论价值。我国生态学家首次提出社会—经济—自然复合生态系统这一理念，其形成源自包含三个不同内涵方面的复杂特性，需把该系统当作一个整体复合系统，有学者宣称，该复合系统显示了人类与自然协同共生、社会公平正义跟经济高效施行的理想统一，也被当作人类社会文化及生态保护意识强、生产力先进的人造复杂生态系统，有着功能关系协同、结构合理的特性，生态系统跟社会—经济—自然复合生态系统有这样的差异，前者把人类看成众多生物种类中的一种，研究生物跟环境的关联；后者把人类认定为核心驱动力，留意人类活动对环境造成的显著影响与互动模式。从系统结构这一维度而言，复合生态系统呈现出多层级嵌套的特性：自然子系统作为基础这一层级，以水、土壤、植被等要素为途径提供物质能量，经济子系统充当中间这一层，包含生产、流通、消耗等阶段，实现资源的形态变换与价值上扬，社会子系统作为顶层体系，依靠制度、文化、技术等要素调整人地关系。以长江经济带这一实例，其上游山地森林的水源涵养功能（自然子系统）为中下游工业生产（经济子系统）给予水资源保障，而流域生态补偿政策（社会子系统）利用利益分配机制协调上下游发展的诉求，说明了三要素的立体交互效果，此结构复杂性要求研究必须突破单一学科的边界，借助系统论、控制论等跨学科方式剖析要素间的非线性联系。在功能递变层面，复合生态系统经历了从“掠夺式开发”过渡到“协同进化”的范式转换，处于农业文明的时候，系统以自然子系统发挥主导的“低消耗-低污染”为特征体现，人类活动大体上依赖生态承载力；工业文明的那个阶段，经济子系统过度扩大引发了生态赤字的加剧，好比珠三角地区快速工业化引发的土壤重金属污染状况；当代开展的生态文明建设推动系统转型为“社会—经济—自然”协同进化模式，该演进历程凸显了人类在复合系统认知方面从被动适应到主动调控的跨越。技术方法的创新是复合生态系统研究的关键支撑，现今的研究普遍采用生态网络分析、能值理论、系统动力学模型等工具，对系统的生态效率及可持续性进行定量评估，借助能值分析可把工业生产中的能源投入与生态系统的服务产出转化为统一度量单位，辨认经济增长背后的生态成本。采用系统动力学模型对不同政策情况中的土地利用变化做模拟，为空间规划的决策给出依据，区块链技术的投入应用正在革新生态治理模式，就如在碳汇交易事项里，凭借区块链不可篡改的特性实现对碳排放数据的实时跟踪与权益确权，增强社会子系统跟经济子系统的协同成效。1.3国内外研究进展1.3.1国内生态环境质量研究演进国内外学者对遥感指数在生态环境质量的研究取得了颇为丰富的成功。从研究理论上看，国内外学者应用遥感指数在生态环境质量评估理论REF_Ref4410\r\h[3]。丰富交叉融合生态学、环境科学和地理信息科学，生态环境质量评估的理论框架REF_Ref4472\r\h[4]。研究集中于提取植被指数和水体指数，评估生态环境健康，应用遥感指数联合植被、土地、水体等综合指标评价理论REF_Ref4498\r\h[5]REF_Ref4736\r\h[6]。从研究内容上看，国内外研究学者聚焦于植被监测与评估，集中在使用NDVI、EVI等遥感指数来监测区域植被的生长状态及其变化，气候变化和人类活动的影响下的植被覆盖的变化趋势REF_Ref4769\r\h[7REF_Ref4795\r\h-8]；水体变化监测，水资源问题日益严重，应用遥感技术监测水体REF_Ref4821\r\h[9]。国内外研究主要运用NDWI（归一化水体指数）和MNDWI提取水体信息，监测水资源的空间分布和变化，评估河流、湖泊、水库等水体的变化进行REF_Ref4850\r\h[10REF_Ref29460\r\h-11]，生态环境质量综合评价转向多元化和综合化REF_Ref4916\r\h[13REF_Ref4948\r\h-14]。从研究方法上看，随着遥感技术的不断发展，运用高分辨率遥感影像和多源遥感数据，提高生态环境质量评估的精度REF_Ref4955\r\h[15REF_Ref5004\r\h-16]；指数计算方法，有常见的NDVI、EVI、NDWI等指数外，提出新型遥感指数，提升各类生态环境监测的准确性REF_Ref5027\r\h[17]。运用土地植被指数和NDSI评估，模型应用与算法，随着计算机技术和机器学习方法的发展，研究者采用各种大数据算法对遥感数据进行分析，对生态环境质量进行更精细评估REF_Ref5030\r\h[18REF_Ref5066\r\h-19]。从研究尺度上看，国内外的研究遥感指数评估有全球尺度上，检测全球气候变化对植被覆盖、森林退化以及大范围水体变化等的影响；在区域尺度上，遥感技术有效监测和评估特定区域的生态环境质量REF_Ref5073\r\h[20REF_Ref5092\r\h-21]；在局部尺度上，应用遥感技术，城市、湖泊、森林、湿地等特定生态单元的环境质量评估REF_Ref5118\r\h[22]。局部尺度对影像的要求高分辨率遥感，更精准捕捉局部环境变化及其影响因素REF_Ref5148\r\h[23]。1.3.2国外生态环境质量研究演进随着城市化的不断推进，人类活动对自然环境的影响日益加剧，国外学者对生环境质量研究的成果较为丰富REF_Ref5171\r\h[24]。生态环境质量的研究起初聚焦在水质、空气质量和土壤污染REF_Ref5190\r\h[25]。生态环境质量多维度框架，有物理和化学因素以及生态系统的生物多样性、生态服务等REF_Ref5193\r\h[26REF_Ref5216\r\h-27]。从研究内容上看，生态环境质量研究内容发展到多维度的综合评估，水环境、土壤质量、植被覆盖、物种多样性等，并构建综合评估体系REF_Ref5236\r\h[28]。从研究方法上来看，评估生态环境质量方法有遥感技术、GIS和大数据分析，更加为精确和高效。国外学者利用遥感技术获取大范围、高频次的环境数据，GIS技术空间分析，识别不同环境因子的空间分布和变化趋势REF_Ref5255\r\h[29]。学者们应用大数据和人工智能的，模拟复杂环境因子对生态环境质量的影响，预测和评估更精细REF_Ref5285\r\h[30]。生态环境质量尺度有局部地区到全球范围，局部尺度上，主要是县域城市、保护区或特定生态系统的环境质量；在区域尺度上多为城市群以及区域生态质量差异REF_Ref5327\r\h[31]。1.3.3生态环境质量驱动机制演进随着全球环境问题的日益严峻，国内外研究生态环境质量驱动力研究成果颇为丰富，国外的研究起步较早，学者们将经济发展、工业化进程、能源消费等因素视为主要驱动力，提出“生态足迹”模型、环境Kuznets曲线等理论框架量化人类活动对环境质量的影响REF_Ref5347\r\h[32]。跨学科整合研究，采用系统动力学模型等方法综合评估政策、技术和社会行为等多重因素对生态环境质量的作用。国内研究起步较晚，对工业化、城市化及生态环境质量等对生态环境质量影响取得显著进展。国内学者提出基于“生态安全格局”的生态环境质量评价模型，结合政策因素。国内研究在准确量化复杂驱动因素相互作用研究有待加强REF_Ref29842\r\h[33]。1.4研究内容（1）生态遥感指数的构建基于遥感生态指数（RSEI）的生态环境质量评估方法，结合植被指数（NDVI）、湿度分量（WET）、建筑指数（NormalizedDifferenceBuilt-upIndex，NDBSI）、地表温度（LandSurfaceTemperature，LST）等四个评价指标，可以全面而深入地刻画区域生态环境质量。这些指标分别反映了生态系统的绿度、湿度、干度和热度等特征，通过主成分分析（PCA）技术的综合处理，有助于在多维度上评估区域生态环境的健康状态。（2）研究区生态环境质量评价基于ENVI软件，对3期遥感影像进行辐射定标、大气校正等操作，并提取NDVI（绿度）、NDSI（干度）、WET（湿度）、LST（热度）四个分量，分析3期指标的变化情况，利用主成分分析法（PCA）构建RSEI；采用ArcGIS对RSEI进一步分级处理，从空间分布特征和时间演变格局对五个广州市生态环境质量变化进行评价；（3）生态环境质量时空演变驱动因素分析生态环境质量受到自然条件与社会经济等多方面因素的影响，其驱动因素较为复杂，本研究从自然环境因子、社会经济因子及交通区位因子三个方面，共选取11个因子构建指标体系，借助ArcGIS平台对处理后的各驱动因子进行离散化。探测探究11个影响因素对于广州市生态环境质量的影响程度。

2区域概况、数据来源及研究方法2.1研究区概况2.1.1社会经济状况广州市是国家中心城市与粤港澳大湾区核心引擎，2023年地区生产总值达30355.73亿元，第三产业占比73.4%，现代服务业与先进制造业深度融合，新能源汽车、工业机器人等战略性新兴产业崛起，推动新质生产力提升至。优化居民收入水平，城镇居民人均可支配收入80501元，收入比缩小至2.09，民生支出占财政预算近七成，社会保障覆盖率达98.3%。消费市场韧性凸显，社会消费品零售总额超1.1万亿元，新能源汽车零售额、文旅消费成为增长新动力，白云机场旅客吞吐量与广州南站客流量稳居全国首位，枢纽经济辐射效能显著。强化粤港澳科创走廊协同，实现高质量发展动能系统性转换。2.1.2自然资源条件广州市为珠江三角洲核心地带，其自然资源体系以珠江水系为骨架，依托狮子洋、流溪河等河网构建的湿地生态系统现状湿地面积约7.8万公顷，占市域面积10.5%与白云山-南昆山森林廊道共同构成生态屏障，生态环境质量导致自然栖息地破碎化指数上。土地资源开发强度达28.7%，高于国际宜居城市警戒线，工业用地占比超25%，加剧土壤重金属污染与热岛效应。港口资源禀赋，能源结构加速向清洁化转型，2023年新能源汽车产量增长1.1倍，光伏电池、风电装备产能分别扩张80%与38.2%，推动非化石能源消费占比提升至18.6%，单位GDP能耗高于深圳，资源利用效率优化空间。2.2数据来源与处理（1）研究采用2003、2013、2023年Landsat遥感影像空间分辨率30m，影像数据来源于地理空间数据云平台（/）。广州市夏季晴日率高、云层覆盖少的气候特点，因此本研究选取5-10月云量低于20%的高质量遥感影像作为数据源，如图2.1所示。（2）生态环境质量驱动因素的的社会经济数据，来源于2003-2023年相关年份的《广州市统计年鉴》（3）2023年年均降雨量、年平均气温、植被覆盖度（NDVI）、路网密度、水网密度和地均GDP等数据来源于中国科学院资源环境科学数据中心。（4）研究使用GoogleEarthEngine(GEE)平台对2003－2023年广州市计算各项指标，然后借助主成分分析法进一步计算RSEI统计，以得到RSEI均值。图2.1遥感影像2.3研究方法（1）遥感生态指数（RSEI）构建整合遥感生态指数（RSEI）绿度（NDVI）、湿度（WET）、干度（NDBSI）和热度（LST）四个指标，如图2.2，并结合主成分分析（PCA）综合评价区域生态环境质量REF_Ref5285\r\h[30]。各指标计算公式如下：（1）式中：ρred——红波段的反射率；ρNIR——近红外波段的反射率。（2）（3）式中：ρgreen——绿波段的反射率；ρblue——蓝波段的反射率；ρSWIR1——短波红1波段外反射率；ρSWIR2——短波红外2波段反射率。（4）式中：ISI——裸土指数；IIBI——建筑指数。（5）（6）（7）式中：λ——热波段的中心波长；ε——地表比辐射率；T——传感器处温度值。（8）式中：K1和K2——定标参数；L——ETM影像6波段或OLI影像10波段在传感器的辐射值。（9）VDN——像元灰度值；Vgain和Vbias——波段的增益值和偏置值，可从影像头文件信息获取。由于4个指标量纲不一致，需要对4个指标进行归一化处理，统一在[0,1]之间；归一化处理后将4个图层进行融合，融合后利用主成分变换分析，选取第一主成分作为RSEI，并对生态环境质量分类评价。需要注意的是，进行生态环境质量评价时需要对水体进行掩膜，本研究利用改进的归一化水体指数（ModifiedNormalizedDifferenceWaterIndex，MNDWI）对水体掩膜REF_Ref4498\r\h[5]，以真实反映研究区生态状况。由图2.2的12个子图（a-l）可以看出，NDVI（绿度）与WET（湿度）高值区（>0.75）分别呈绿色与深蓝色，集中分布于北部从化山区；NDBSI（干度）与LST（热度）高值区（>0.6）呈亮红色，聚焦于黄埔工业带与南沙填海区。除此之外，从图中可以看出，在时间演变特征上，中心城区LST子图红色区域从点状热核发展为连片热区，天河CBD热辐射范围沿珠江向东延伸，与河网退缩区空间耦合。广佛发展轴沿线NDBSI子图呈现由褐转红的带状递增趋势，可以看出城市蔓延与交通枢纽建设对地表干燥度的影响；而NDVI子图中番禺大学城周边绿色斑块与外围褐色区域交织，体现修复与退化的空间博弈。图2.2各评价指标影像（2）变化趋势分析研究采用Sen斜率估计对广州市市RSEI进行趋势分析，计算公式如下：（9）式中：S——RSEI变化趋势；VRSEI(j)——第j年RSEI像元值；VRSEI(i)——第i年RSEI像元值；Medain（）——取中值；其中，j>i。S大于0表示RSEI为改善趋势；S小于0表示RSEI呈变差趋势。（3）驱动机制分析地理探测器是分析空间格局和变量之间关系的定量分析方法，探测不同因子对某一地理现象的影响程度，揭示生态环境的形成机理REF_Ref5027\r\h[17]。计算公式为：（10）式中，q是影响因子的探测力，值域为[0，1]，q值越大，则影响程度越大；N为研究区总样本数；ni样本数；i为变量个数；δ2i和δ2分别是i类型和各研究生态环境质量方差。

3广州市生态环境质量时空演变特征3.1遥感生态指数主成分分析采用主成分法，其中第一主成分PC1为绿度（NDVI），第二主成分PC2为湿度（WET），第三主成分PC3为干度（NDBSI），第四主成分PC4为热度（LST）。2003年、2013年、2023年生态环境指标里第一主成分PC1特征值分别为0.0212、0.0196、0.0130，各特征值贡献率都超出77.49%，2003年至2023年这个阶段，第一主成分PC1囊括了4个指标的主要特征资料，基于此数据，遥感生态指数借助第一主成分PC1进行构建。表3.1遥感生态指数主成分分析结果主成分2003年2013年2023年特征值贡献率特征值贡献率特征值贡献率PC10.021279.77%0.019688.75%0.01377.49%PC20.003295.85%0.00295.94%0.002490.56%PC30.0024100.00%0.000799.99%0.001399.99%PC40100.00%0100.00%0100.00%3.2广州生态环境质量变化分析3.2.1广州市RSEI均值时序演变特征采用GoogleEarthEngine(GEE)平台对2003－2023年广州市3期RSEI加以统计，得到了RSEI均值，2003-2023年广州市遥感生态指数（RSEI）表现出“先上扬再下挫”的非线性波动情形，均值从2003年的0.509上升到2013年的0.553，至2023年回落至0.514。广州市2003-2023年间RESI均值的变化可以反映出城市生态质量受城镇化进程与生态治理政策的双重影响，具体来说，2013年峰值期生态改善，也许跟亚运会周期（2010年）进行的河涌整治、绿道网络建设及工业污染防控等工程以及其余政府在此期间颁布的与生态建设相关的政策有关系，这些措施及政策使NDVI（植被覆盖指数）跟湿度指标的贡献率在此期间大幅上扬；而2023年指数下滑和生态环境质量、中心城区地表温度升高2.3℃体现的热岛效应加剧现象以及快速工业化导致的干度指标恶化紧密相连。

表3.2遥感生态指数（RSEI）均值年份200320132023RSEI均值0.5090.5530.5143.2.2广州市RSEI时空分异特征基于遥感生态指数（RSEI）评估体系，本研究采用ArcGIS自然断点法将广州市生态环境质量划分为“优、良、一般、较差、差”五个等级，由表3.3可以发现，通过2003-2023年三期数据分析发现，广州市生态质量呈现显著时空异质性特征。从时间演变轨迹来看，城市生态环境质量经历了"先优化后退化"的阶段性转变，这一动态过程与城市发展周期存在显著耦合关系。依靠ArcGIS自然断点法划分成五个等级，并分别核算各等级的面积大小，就表3.3而言可知，从时间维度看，2003年至2023年，广州市生态环境质量呈现先上扬后下探的时间演变特点。2003–2013年，可以大致概括为生态修复主导期，“良”等级面积从最初的2119.30km²增长到3629.17km²，实现了71.3%的增长，主要受益于白云山、从化温泉镇等核心生态区的封山育林政策，“优”级面积从94.65km²跃升至253.41km²，增长了167.8个百分点，反映生态廊道规划对北部山体保育区的强化保护；2013年后则可以概括为退化风险凸显期，受城市化不断扩张的挤压，“良”等级面积回落至至2997.19km²，降幅为17.4个百分点，“较差”等级面积猛增了27.1%，南部南沙填海区与黄埔石化基地成为主要退化极核，生态空间走向退化。“优”等级代表的优质生态空间的面积猛然降低63.6%，中等及低质量区域，“较差”等级面积上净增了469.89km²，这体现了核心生态斑块遭受不可逆侵蚀。表3.32003－2023年广州市生态环境质量分级统计RSEI等级2003年2013年2023年面积/km2占比/%面积/km2占比/%面积/km2占比/%差30.800.00147.070.02135.460.02较差1840.360.231737.140.222207.030.28一般3809.010.482126.920.272462.860.31良2119.300.273629.170.462997.190.38优94.650.01253.410.0392.120.01从空间这个维度看，图3.1能看出，2003-2023年广州市生态环境质量格局整体表现为“北高南低”的空间分布特性，展现了“核心收缩变化、边缘退化变化、过渡带波动变化”的分异格局，2003-2013年“优”等级面积从94.65km²增长到253.41km²，受益于生态工程的激励，2013年核心区“优”等级猛然下降到92.12km²，生态斑块出现明显破碎现象。北部增城、黄埔实现向外扩张，2023年“较差”等级占比上扬至0.28%；南部南沙生态廊道遭受切割现象，“较差”等级占比达到0.28个百分点，“一般”等级的占比重新回升到了0.31%，番禺、新塘因旧改与房地产开发陷入拉锯战，“一般”等级先下降再上升。“差”等级的核心区大多分布在黄埔区南部。图3.12003－2023年广州市生态环境质量分布2003-2013这十年间，生态工程推动北部山区“优”等级面积扩张达268.4%，但自2013年起，中心城区热岛效应辐射范围扩展，造成生态核心区面积大幅萎缩，空间梯度分异一直持续强化，北部从化山地跟南部南沙片区的RSEI极差逐渐变大，反映了自然本底约束跟开发强度差异的叠加效果。除此之外，边缘带退化呈现着路径依赖的特征，黄埔石化基地周边"较差"等级面积十年间不断扩展，一定程度上与轨道交通延伸方向是相对应的。过渡带波动区域占市域面积比重始终较为稳定，但空间连续性指数整体呈下降趋势，表明番禺区和增城区等近年来发展需求较大的城郊区域正经历生态空间破碎化过程。研究证实超大城市生态质量演变受政策周期、空间开发与自然承载力的三重影响，需建立跨尺度的生态修复响应机制。3.2.3广州市RSEI趋势格局特征如表3.4及图3.2所示，2003-2013年，广州市生态环境质量呈现“全域改善为主，存在局部退化”的演变格局，通过ArcGIS栅格计算器对RSEI差值分析发现，“显著改善”及“轻微改善”区域（以下简称“改善区域”）合计占全市面积的39.53%，明显高于“轻微退化”及“显著退化“区域（以下简称“退化区域”）合计占比的23.08%，其中白云山-帽峰山生态核心区改善强度最为显著，这种效果的出现主要得益于2000年实施的《广州市生态廊道规划》对北部山体保育区的严格管控，同时，城市建成区外围如禺大夫山、海珠湿地等城郊公园通过绿地系统建设形成了环状改善带。然而，城市拓展方向的区域已经出现退化趋势，增城新塘镇（服装产业集群区）的工业用地扩张导致该区域生态环境下降，黄埔石化基地周边也出现小范围的生态质量洼地，番禺区化龙镇也属于轻微退化热点区。表3.42003－2013年研究区RSEI变化趋势统计RSEI变化趋势2003－2013年变化统计面积/km2占比/%显著退化342.314.34%轻微退化1479.6618.74%稳定不变2951.7137.39%轻微显著2259.0128.62%显著改善861.3810.91%图3.22003-2013年广州市RSEI变化趋势如表3.5及图3.3所示，2013-2023年，生态质量演变为“廊道退化-孤岛修复”的格局，改善区域的占比升至41.62%，但“显著改善”区域占比较2003-2013年下降4%，说明改善强度减弱，而退化区域合计占比降至17.96%，但退化区域的空间连续性增强，集中体现在东部科创走廊、南部南沙填海带以及广佛交通轴三大退化廊道，南部南沙区万顷沙的填海区以及广佛交界汽车产业园成为新发退化极核。同时，破碎化修复的特征显著，白云山核心区依旧维持高生态质量，但辐射范围缩减；番禺大学城周边出现生态质量改善孤岛，但外围建设用地的无序扩张切断了生态改善区域的空间连续性；从化区流溪河区域的上游退耕还林区被下游的文旅开发项目切割成多个离散的斑块下游。这段时间形成了退化范围扩散、修复空间破碎化的表现，体现了高速高强度城市化进程中生态保护与经济发展的深层矛盾。表3.52013－2023年研究区RSEI变化趋势统计RSEI变化趋势2013－2023年变化统计面积/km2占比/%显著退化325.554.12%轻微退化1092.5713.84%稳定不变3190.1940.41%轻微显著2740.2034.71%显著改善545.566.91%图3.32013-2023年广州市RSEI变化趋势就两个时期整体来看（表3.6，图3.4），2003－2023年广州市生态环境质量呈现“改善与退化同在、空间分异突出”的复杂格局，23.79%为退化区域的占比，主要聚集于北部增城-花都工业带、南部南沙填海区与黄埔石化基地，原因就在于城市化与工业扩张带来的生态挤压；改善区域占整体的比例为38.83%，聚焦于白云山。“较差”表现主要分布于南部滨海湿地过渡带中，番禺、黄埔等城郊地方因旧城改造跟工业扩张，呈现“修复-退化”的拉锯式变化，“一般”等级的占比呈现先降后升态势。就两个时期对比来看，（表3.4-3.5，图3.2-3.3），广州市生态环境质量演变呈现显著的阶段分异特征，2003-2013年间，改善区域（39.53%）以“核心连片+外围环带”模式为主导，白云山生态区与海珠湿地绿带形成主要的协同修复区，退化区域（23.08%）仅零星的分布于增城区及黄埔区等工业点源；2013-2023年则演变为"廊道退化-孤岛修复"的博弈格局，改善区域（41.62%）分裂为大学城、流溪河上游等离散斑块，而退化廊道沿东部广汕公路科创走廊与广佛交通轴两大主要区域形成了跨市域退化网络。就两个阶段生态环境质量变化的驱动机制而言，前十年的生态红线管控使北部山区开发强度下降，后十年内南沙地块土地溢价远超达生态用地多倍，导致填海区的生态价值被经济价值置换。两阶段的对比表明，当城市化强度超过生态承载力时，政策带来的的边际效益急剧下降，这为粤港澳大湾区生态安全格局优化提供了参考。表3.62003－2023年研究区RSEI变化趋势统计RSEI变化趋势2003－2023年变化统计面积/km2占比/%显著退化484.186.13%轻微退化1393.8517.66%稳定不变2951.1537.38%轻微显著2286.6128.97%显著改善778.289.86%图3.42003-2023年广州市RSEI变化总体趋势

4广州市生态环境质量驱动因素4.1生态环境质量驱动因素选取广州市生态环境质量的驱动受多种因素的共同作用。自然环境因素是生态环境质量的基础，包括光温水热和地形地貌条件，直接影响土地分布特点和土地利用类型进而影象生态环境质量。广州市经济增长直接影响着区域土地要素的配置和土地利用结构的转变，进而影响生态环境系统循环，因此，社会经济的发展是国生态环境质量的主要动力因素。地理位置的独特性对广州市经济发展活动具有重要影响，在交通区位方面，城市内外交通网络的发展直接影响了经济社会的发展和土地利用结构的转变，是生态环境质量的因素。结合广州市的特色和实际发展状况，选取自然环境、经济社会、交通区位等方面的11个驱动因子（如表4.1），以推动土地利用类型转型，进而促进生态环境质量REF_Ref5190\r\h[25]。在自然环境维度，广州市的独特的地形地貌特征构成生态基底格局。高程（X1）具有垂直地带性，可以调控区域内水热再分配，广州市的高程梯度从北部最高峰九连山脉天堂顶（海拔1210m）向南部珠江口（海拔0m）递减，形成了差异化的生态承载能力；坡度（X2）则为水土流失敏感因子，当坡度>25°时土壤侵蚀模数增加数倍，这会直接影响植被的恢复潜力；土壤质量（X3）与有机质含量、pH值、重金属污染指数等各因素都有关联，举例来说，市内花都-从化优质耕地带（有机质>2.5%）与番禺工业区镉污染地块（Cd含量超标3.2倍）形成鲜明对比；由于广州市的气候特征，年降水量（X4）的时空分异显著，北部生态屏障区年均降水达2200mm，而中心城区受热岛效应影响降水减少15%，这种区别使区域内水循环系统出现改变。自然要素通过“高程-坡度-土壤”三位一体的组合模式，奠定了生态质量的空间分异基底。社会经济维度上，呈现显著的胁迫-响应特征。二三产共占比（X5）可以反映产业结构的生态化程度，当数值过高时，会形成单位GDP能耗上升，导致生态负荷加剧；地均出口额（X6）为表现全球化参与度的指标，主要与南沙自贸区相关，数额达2.8亿美元/km²时，其临港产业扩张使生态用地破碎度增加47%；城镇化率（X7）与生态质量呈倒U型关系，当城镇化率突破阈值后，建设用地蔓延导致生态连通性指数下降；人均GDP（X8）的生态效应存在库兹涅茨曲线特征，达到拐点（1.8万美元）后出现边际改善，但中心城区仍受历史污染累积影响；城乡人均可支配收入（X9）差异扩大时，收入差距将驱动近郊生态用地被低效开发，例如白云区“城中村”改造使绿地面积减少23%。社会经济要素通过“产业转型-土地开发-污染排放”的传导链，在2003-2023年对生态质量的解释力提升，并逐渐成为主导驱动力量。在交通区位维度，交通配套设施与基础设施建设与生态保护之间存在显著的空间博弈效应。路网密度（X10）的提升往往伴随着周边缓冲区域生态质量的递减，交通干线沿线的土地开发活动加速了土地功能由生态用地转换为建设用地的过程，这种转化在都市圈互联互通的核心走廊地带表现尤为突出；而距市中心距离（X11）的生态衰减规律呈现出明显的圈层分异特征，随着与城市核心区域距离的靠近，生态质量呈现明显的退化趋势，中心商务区周边已形成持续性生态低值集聚区。空间区位要素通过“可达性提升-地租增值-土地竞租”的传导机制重塑区域生态格局，轨道交通节点的建设往往引发站点周边土地开发强度的跃升，导致生态空间被高强度城镇开发所置换。值得留意的是，交通网络扩张对生态环境的影响存在较为显著的滞后效应，基础设施建设的对生态的负面影响通常在建成数年后才完全显现，这种时空不同步的特征要求生态保护政策必须具备前瞻性和动态适应性。表4.1指标因子选取维度解释变量自然环境高程（X1）坡度（X2）土壤质量（X3）年降水量(X4)社会经济二三产共占比（X5）地均出口额（X6）城镇化率（X7）人均GDP（X8）城乡人均可支配收入（X9）交通区位路网密度（X10）距市中心距离（X11）4.2因子探测结果如表4.2所示，从各因子探测结果可以看出，2003年，广州市生态环境质量驱动因子呈现“经济区位主导、地形约束明显”的特征，各因子对广州市生态环境质量驱动力强度排序为：距市中心距离（X11）>坡度（X2）>人均GDP（X8）>高程（X1）>二三产共占比（X5）>城乡人均可支配收入（X9）>路网密度（X10）>地均出口额（X6）>城镇化率（X7）>土壤质量（X3）>年均降水量（X4）；其中，解释度q值大于0.45的因子有距市中心距离（X11）、坡度（X2）、人均GDP（X8）、高程（X1），这四个因子具有较强的解释力。距市中心距离主导生态质量分异，能够反映城市的扩张方向以及土地利用程度，q值为0.890，反映出单中心扩张的模式下，广州市土地开发的强度随着距市中心的距离增加而逐步递减，呈现出2003年广州市生态环境质量的驱动力主要来自于经济因素，地理位置因素起到重要作用。坡度（X2）与高程（X1）主要作用在限制城市发展方向上，广州市北部山区如花都区等区域因开发成本较高，经济活动有限，生态质量保持稳定，而当时人均GDP（X8）的影响主要可以体现经济发展初期对生态系统造成的压力。年降水量（X4）和土壤质量（X3）因素对生态环境质量的影响相对较小，究其原因为广州市当时处于快速城市化的初期阶段，城市活动较为强烈，对生态环境变化的影响程度比自然环境的影响更大大。到2013年，驱动格局转向“自然约束强化、全球化产生作用”，广州市生态环境质量的各个因子中，坡度（X2）具有较高的解释度，q值为0.556，略低于2002年的0.563，城镇化进程对生态环境质量的驱动作用显著。高程（X1）上升至0.679，成为自然环境维度中解释度最高的因子，这是由于经济发展水平到一定程度，自然条件对生态环境质量影响增强，自然资源条件的作用下，土地开发强度和方向有所变化，广州市南部海拔更低，故城市扩张开始向低海拔区域如南沙填海区转移。二三产共占比（X5）和人均GDP（X8）分别达到了0.405和0.480，同时路网密度（X10）的作用也增强到0.469，这反映了产业结构变化与土地利用联系紧密，也体现出与交通基础设施扩张对生态修复的阶段性影响。土壤条件（X3）和年降水量（X4）q值较低，分别为0.401和0.337，对生态环境质量的直接影响减弱。地均出口额（X6）q值从2003年的0.220上升到0.524，这与南沙自贸区的土地高强度开发密切相关，说明政府合理利用自然资源，通过合理规划土地资源利用，如在南沙区形成出口导向型产业集聚，使得因子对环境质量的解释力上升。然而，尽管此时期城市化进程发展较为快速，然而，但城镇化率（X7）的驱动作用尚未完全显现，这也可以说明政策的调控存在一定的滞后效应。到2023年，广州市生态环境质量的影响因子发生变化。距市中心距离（X11）仍然保持较高的q值（0.851）以作为核心驱动因子，呈现地理位置为生态环境质量的核心作用，但可以看到的是，这一因子的作用机制从“单中心衰减”转为“多中心联动”，具体表现为广佛同城的推进使广佛两城的交界区生态质量出现变化。坡度（X2）的q值小幅上升至0.594，说明广州市的城市扩张逐渐向北部高海拔丘陵地区发展延伸，土地利用空间需求持续增长。高程（X1）维持在0.562，略低于2013年的水平，但仍保持较高解释度，自然资源条件对生态环境具有强烈的推动作用。二三产共占比（X5）继续上升至0.451，但人均GDP（X8）的作用有所降低，说明产业转型升级对生态系统的压力较突出且呈现结构性分化。城镇化率（X7）与城乡人均可支配收入（X9）q值的上升表明社会要素对生态质量的影响日益凸显，举例来说为番禺区与黄埔区等区域的“城中村”改造工程通过土地再开发导致了当地局部生态的退化。从2003年经济区位（X11）单一主导（q=0.891），到2023年形成“区位-地形-产业-社会”的共同作用（前四因子q值均>0.415），整体而言，广州市生态环境质量驱动机制经历了从“经济主导”到“自然-经济-社会多元驱动”的转变，并且，自然约束的强化（坡度q值从0.563升至0.594）与政策调控的滞后性（城镇化率q值从0.220升至0.415）共同塑造了生态质量演变的复杂轨迹，为粤港澳大湾区国土空间协同治理提供了科学依据。表4.22003-2023年各因子探测结果维度解释变量2003年2013年2023年q值q值q值自然环境高程（X1）0.4570.6790.562坡度（X2）0.5630.5560.594土壤质量（X3）0.2190.4010.303年降水量（X4）0.1610.3370.263社会经济二三产共占比（X5）0.3330.4050.451地均出口额（X6）0.2200.5240.234城镇化率（X7）0.2200.1650.415人均GDP（X8）0.4830.4800.361续表4.22003-2023年各因子探测结果维度解释变量2003年2013年2023年q值q值q值社会经济城乡人均可支配收入（X9）0.3210.2950.388交通区位路网密度（X10）0.2450.4690.237距城镇中心距离（X11）0.8910.8100.8514.3交互探测结果按照表4.3呈现，2003年到2023年，广州市生态环境质量各驱动因子间均呈现双因子增强或非线性增强的效应，没有非线性减弱及相互独立的情形出现，深刻体现出生态环境质量的综合性与复杂性，表明是多要素一起协同作用的结果，并非单一因素主导局面。2003年的时候，自然因素对生态环境质量的驱动作用占主要地位，从因子交互值方面看，高程（X1）跟距市中心距离（X11）之间的交互值达到0.982，说明地形起伏与城市区位因素相互关联：高海拔地带因其特殊的地理、气候以及生态特性，对生态环境质量造成明显影响；而靠近市中心的低海拔地带，因城市化发展作用的影响，建设用地的扩张十分明显。土壤质量（X3）跟高程（X1）、年降水量（X4）交互产生的值分别为0.969和0.822，作为决定植被生长与生态系统稳定性的核心自然本底要素，土壤肥力与降水条件在列，对区域生态环境质量空间上的分异特征与生态服务功能水平产生了直接影响。到2013年，伴随广州市经济高速发展和城镇化加速推进的步伐，社会经济因素与自然因素交互产生的作用明显变强，年降水量（X4）跟人均GDP（X8）的交互值为1.00这一数值，农业生产、水资源供给受年降水量的影响，而人均GDP的提高推动产业结构升级与建设用地需求上扬，二者协同效应下，对生态环境质量的影响不断增大。年降水量（X4）、城乡人均可支配收入（X9）分别作为体现自然禀赋与社会经济条件的关键变量，一起推动区域生态环境质量的演变，水分给予调控着植被的生长以及生态系统的稳定性，和公众针对环境的投入能力跟生态治理达到的水平，界定了生态系统的承载能力与人地关系的协调水平。2023年时，生态环境质量驱动机制呈现经济与基础设施协同发展的显著特性，人均GDP（X8）跟路网密度（X10）的交互值达到了0.999这么高，人均GDP提升往往会伴随城市化水平的提高和基础设施的建设扩张，交通路网的加密跟延伸；路网密度的提高虽可促进区域可达性与经济流动效率提升，增强土地开发的程度、削弱生态空间的整体完整性，对环境施加潜在压力。其叠加效应容易引起生态系统服务功能的降低与人类活动干扰程度的上升，进而对生态环境质量造成复合性的影响，应在推动经济发展和增强交通布局的生态适宜性评估上用功，创建绿色的交通网络格局，以实现生态保护和区域发展的协同共进。城乡人均可支配收入（X9）跟高程（X1）交互产生的值为0.865，高程作为自然地理范畴的变量，对区域气候、水文情况和生态系统结构有显著影响，人均可支配收入体现居民在环境保护、基础建设以及生态修复方面的经济能力，在存在差异的高程带以内，收入水平对生态环境调节作用呈现差异：高海拔的区域，收入水平高可弥补自然条件方面的劣势，依靠投资绿色基础设施和开展生态补偿机制来优化环境质量；可在低海拔地带，收入增长说不定会加剧建设的强度与资源的消耗，从而给生态产生潜在的负面冲击。2003-2023年广州市生态环境质量各驱动因子交互作用的动态演变，反映出区域发展模式从依赖自然资源朝综合利用社会经济要素变迁，也为国土空间规划工作里协调生态保护、产业发展及城乡建设提供了重要支撑。

5研究结论与政策建议5.1结论本研究凭借遥感生态指数，解析2003-2023年广州市生态环境质量水平，而且揭示其在时空方面的变动特征，借助地理探测器模型分析广州市生态环境质量的驱动因子，结论如下：（1）2003年至2023年，广州市整体生态环境质量的均值维持在0.50以上，且大多数区域的生态环境质量等级为中等以上，其生态环境质量呈现出“核心收缩-边缘退化-过渡带波动”的分异特征。（2）广州市生态环境质量的演变显示出“北退南压、中心滞缓”的冲突格局，退化区域占整体的比例为23.79%，呈现6.13%的显著退化、17.66%的轻微退化，依靠“退化区止损、改善区增效、稳定区防险”的分级手段，解决开发与保护存在的矛盾，促使城市生态韧性上扬。（3）从整体上的影响因素看，高程以及到市中心距离对土地利用变化的影响最为明显，因素交互组合作用明显增强，双因子组合交互后不存在相互削弱的现象，2003年到2023年这一阶段，多个因子彼此交互的作用逐步强化。5.2政策建议1.刚性把控生态敏感区域，把准核心屏障功能为阻挡广州市北部山地和南部滨海湿地出现生态退化，要采用差异化刚性管控办法，针对如白云山、流溪河流域这类坡度＞2