摘要：本数据集基于《HJ 1172-2021》国家标准，生成了2000-2024年中国陆域500米分辨率的逐年生态系统质量指数（EQI）。通过反演植被覆盖度、叶面积指数和总初级生产力三个关键参数，并分区、分生态系统类型计算相对密度后合成EQI，最终将生态系统质量划分为优、良、中、低、差五个等级。该数据集时间序列完整、空间覆盖全面、方法规范统一，经过严格质量控制，能够可靠反映近二十五年来中国生态系统质量的宏观时空动态，为生态状况评估、保护成效监测和环境管理决策提供了重要的空间信息支撑。

引  言

在全球变化和人类活动加剧的背景下，准确、客观地监测与评估大尺度生态系统质量的时空动态，是理解区域生态安全状况、评估生态保护修复成效的关键前提，也是环境管理与可持续发展决策的核心数据基础。遥感技术以其宏观、快速和周期性的观测优势，已成为区域乃至全球生态系统质量监测不可替代的手段。在此领域中，构建能够综合反映生态系统结构和功能状况的量化指标，并生产长期、一致的高质量数据产品，是数据科学驱动生态学研究与应用的重要方向。

中国政府对生态环境监测与保护高度重视，并致力于推动评估工作的标准化与规范化。在此背景下，中华人民共和国国家生态环境标准《HJ 1172-2021》应运而生，为生态系统质量评估提供了统一的技术框架。该标准明确了以植被覆盖度（FVC）、叶面积指数（LAI）和总初级生产力（GPP）这三个分别表征植被水平结构、垂直结构与光合作用能力的遥感生态参数为核心，通过构建生态系统质量指数（EQI）来综合衡量生态系统自然植被的优劣程度。

本工作旨在严格遵循《HJ 1172-2021》国家标准，生产一套具有长时间序列、空间连续且方法一致的“500米分辨率2000-2024逐年生态系统质量指数(EQI)数据集”。本数据集是对现有生态参数产品（如MODIS LAI/FPAR、GPP产品）的深度集成与标准化再加工，其核心价值在于将多源遥感参数转化为一个可直接用于生态质量评判的标准化指数。数据集覆盖了中国陆域范围，时间跨度达25年，能够有效支持从国家到省级尺度的生态状况趋势分析和对比研究。

本数据集具有巨大的潜在重用价值。它不仅可用于分析中国近二十五年来生态系统质量的时空演变规律，服务于“美丽中国”建设与生态保护红线监管的成效评估，还可作为驱动生态模型、验证模拟结果的基础数据，并为生物多样性保护、碳循环研究以及气候变化响应等领域提供重要的空间信息支撑。

1  数据采集和处理方法

1.1  数据采集方法

本数据集依靠GEE（Google Earth Engine）平台，使用了多种MODIS遥感数据集，包括MOD13A1、MOD15A2H、MOD17A2H、MCD15A3H、MOD17A3HGF。产品是根据经过大气校正的双向地表反射率计算得出的，这些反射率已针对水、云、重气溶胶和云阴影进行了遮盖。

1.2  数据处理

生态系统质量评估以遥感生态参数（植被覆盖度、叶面积指数、总初级生产力）作为指标，三个参数计算方法见附录B，采取分区分生态系统类型选取参照值的方法构建生态系统质量指数，分区参照《全国生态功能区划》的242个生态功能区边界。生态系统类型参见附录A。具体过程如下：以每个生态功能区内森林、灌丛、草地和农田四类植被类型生态系统的生态参数最大值作为参照值，依次计算分区内每个植被类型生态系统参数值与其参照值的比值，得到该分区内该生态参数的相对密度，相对密度越接近1代表该区域无生态参数越接近参照值。具体计算方法按公式：

式中：RVI_i,j,k为第i年第j分区第k类植被生态系统生态参数的相对密度；为第i年第j分区第k类植被生态系统生态参数值；为第i年第j分区第k类植被生态系统生态参数最大值。

依据此方法，对植被覆盖度、叶面积指数、总初级生产力分区分类型选取参照值计算相对密度，将结果归一化到0~1之间，归一化方法如下：

指数归一化是将各指数值域转换到0～1之间，归一化具体方法按公式：

式中：x′ 为归一化处理后指数；x为原指数。

生态系统质量反映区域生态系统质量整体状况，由植被覆盖度、叶面积指数和总初级生产力的相对密度来构建，具体计算方法按公式（3）：

式中：EQI_i,j为第i年第j分区生态系统质量；为第i年第j分区叶面积指数相对密度；为第i年第j分区植被覆盖度相对密度；为第i年第j分区总初级生产力相对密度。

通过GEE（Google Earth Engine）平台编写代码，实现日期筛选，裁剪，导出功能。根据植物生长的特性，每年统一选取1月1日至12月31日作为起止时间。通过上传的矢量边界筛选影像范围。并逐年导出至谷歌云空间。投影统一采用WGS84投影。下载后的数据使用ARCGIS 10.6软件根据各省边界进行裁剪。

根据生态系统质量评估结果，将生态系统质量分为5级，即优、良、中、低、差，具体可参照HJ 192实施，见下表：

表1  生态系统质量分级

2  数据样本描述

本数据集包含2000-2024共25年的500米分辨率的EQI的TIFF影像全国影像，命名格式EQI_2024.tif，分省命名格式例如anhui_EQI_2024.tif。

图1  500米分辨率EQI示例图

3  数据质量控制和评估

为确保本数据集的可靠性与科学性，我们实施了一套系统的数据质量控制流程，并对其最终产品进行了独立的精度验证。

对用于计算FVC、LAI和GPP的原始遥感数据进行严格的质控筛选，仅采用质量标识为“良好”的像元，有效排除云、雪、冰及大气气溶胶厚度较高等低质量观测值的影响。

在反演三个关键生态参数时，采用《HJ 1172-2021》附录B推荐的主流算法（如像元二分模型估算FVC），并利用年度合成技术以进一步消除残余噪声，确保参数值的生态学合理性。

在计算相对密度和合成EQI的步骤中，通过程序自动检查数值范围，确保所有中间结果位于0至1的理论区间内，最终EQI值位于0至100的有效范围内。对计算过程中出现的异常值进行识别与剔除。

利用覆盖中国典型生态系统的长期生态研究站提供的叶面积指数实测数据、基于高分辨率影像解译的植被覆盖度数据，与本数据集对应的LAI和FVC组分进行空间匹配与统计分析。验证结果显示，LAI和FVC的估算值与实测值之间存在显著相关性。

将本数据集的总初级生产力（GPP）组分与国际上公认的MODIS GPP产品（MOD17）以及多个通量塔上行尺度得到的GPP数据在相同区域和时段内进行对比。结果表明，本数据集GPP在年际变化趋势和空间格局上与参考数据具有高度一致性，能够可靠反映生态系统的生产力动态。

综合上述参数验证结果，并结合历史遥感影像与生态调查报告进行案例分析，证实本数据集产生的EQI空间分布与我国主要的生态地理分区（如东南森林区、北方草原区、青藏高原高寒区）格局高度吻合，其年际变化能够合理捕捉到已知的大规模生态工程（如“三北”防护林）区域的改善趋势。

在个别年份的特定区域，因持续的云覆盖或传感器故障，导致无法获取高质量的原始遥感影像。对于上述缺失，我们采用时空插值方法（如使用相邻年份或相邻像元的均值）进行填补，并在数据集的元数据中对该像元进行明确标识，以便用户根据研究需求决定是否使用。

综上所述，通过严格的质量控制与多源验证，本数据集具有可靠的精度和良好的连续性，能够满足大尺度、长时间序列的生态系统质量评估与研究需求。

4  数据价值

本数据集（500米分辨率2000-2024逐年生态系统质量指数(EQI)数据集）的价值，通过与国内外相关数据集的比较，体现在其规范性、集成性与应用潜力等多个方面。

与国内外多数基于单一植被指数（如NDVI）或单一生态参数（如GPP）的生态系统监测产品相比，本数据集的核心创新在于其严格遵循国家权威标准《HJ 1172-2021》。这不仅确保了数据生产的规范性和评估结果的可比性，更关键的是，它通过多参数集成的方法，将分别表征植被水平结构（FVC）、垂直结构（LAI）和生态功能（GPP）的三大关键指标融合为一个综合性的EQI。相较于单一指数，EQI能够更全面、稳健地反映生态系统的整体质量状况，避免了单一指标可能存在的片面性。

在数据加工过程中，采用的 “分区-分类型”选取参照值的方法，有效消除了不同生态功能区本底差异带来的干扰，使得评估结果更符合区域生态学规律，这是对简单全域归一化方法的重要改进。本数据集提供了覆盖中国全陆域范围、时间跨度达25年（2000-2024） 的逐年EQI数据。这一长时间序列、空间连续的数据产品，在国内尚属少见。国际上虽有类似长时间序列的植被指数产品（如GIMMS NDVI3g）或初级生产力产品（如MODIS GPP），但它们均非直接服务于中国生态系统质量分级评估的标准化指数。

本数据集填补了符合中国国家标准、兼具长时间序列和全国覆盖的生态系统质量综合指数产品的空白，为分析中国生态系统质量的长期演变规律提供了不可多得的数据基础。作为国家与省级尺度生态保护红线监管、天然林保护、退耕还林还草等重大生态工程成效量化评估的直接依据。为国土空间规划、生态功能区划调整、区域生态补偿等政策制定提供科学的数据支撑。服务于全球变化生态学、生物地理学等领域，可用于研究气候变化和人类活动对生态系统的影响，驱动和验证生态模型。可与社会经济数据、污染源数据等进行跨领域融合分析，探索人与自然耦合系统的相互作用，衍生出更广阔的应用价值。

综上所述，本数据集以其标准化的加工方法、多参数的综合集成、长期的时空覆盖以及与国家需求的紧密对接，展现出独特的创新性和重要的应用价值。

参考文献

[1] 生态环境部. 全国生态状况调查评估技术规范——生态系统质量评估: HJ 1172—2021[S]. 北京: 中国环境科学出版社, 2021.