2000–2023年平陆运河区域环境时空变化特征数据集 - 中国科学院计算机网络信息中心

广西及东盟区域可持续发展目标数据集 I 区论文（评审中） • 版本 ZH1

2000–2023年平陆运河区域环境时空变化特征数据集

Spatial and temporal variation characteristic datacube of the Pinglu Canal region from 2000 to 2023

甘镇，邱玉宝，贾国强，刘建明

Gan Zhen, Yubao Qiu, Guoqiang Jia, Liu Jianming

DOI: 10.11922/11-6035.csd.2024.0010.zh
CSTR: 32001.14.11-6035.csd.2024.0010.zh
: 10.57760/sciencedb.j00001.01036

： 2024 - 01 - 11

： 2024 - 01 - 16

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5027 36 0

摘要&关键词

摘要：运河是区域发展的重要水运通道，不仅是物资运输流通的走廊，也是区域社会、经济和环境可持续发展的核心纽带。运河的建设和运行直接关联着沿线地区发展，平陆运河是西部陆海新通道的重要工程，其社会和经济效益潜力巨大，而环境要素是区域可持续发展的关键。为开展运河流域环境评估，满足区域时空变化监测需求，论文以平陆运河区流域和行政区划为研究范围，结合公开发布的社会、经济和环境等多要素数据，采用标准格网，构建公里级多维、时空一致的运河数字环境数据集。本数据集包括水文气象、生态环境、大气环境和社会经济四类参数，总计涵盖了23套参数数据。通过采用土地利用动态度指标和趋势检验等时空特征分析方法，分析了环境变化特征与信息。本数据集可支撑平陆运河区域数据可视化、运河综合环境评估以及数字孪生应用等，为未来运河管理和可持续发展研究提供数据基础。

关键词：环境数据集；平陆运河；时空特征分析；数字环境

Abstract & Keywords

Abstract: The canal is a crucial water transportation channel for regional development, serving not only as a corridor for the circulation of goods but also as a vital link for the sustainable development of regional society, economy, and environment. The construction and operation of the canal are directly related to the development of the areas along its route. The Pinglu Canal is one of the significant projects in the Western Land-Sea New Channel, holding enormous potential for social and economic benefits, with environmental factors being key to regional sustainable development. To conduct an environmental assessment of the canal basin and meet the requirements for regional spatio-temporal characteristic change monitoring, the paper defines the basin and administrative divisions of the Pinglu Canal region as the scope of study area. Combining currently available data on various factors such as social, economic, and environmental aspects, a standardized grid is adopted to construct a kilometer-level multidimensional, spatiotemporally consistent digital environmental dataset for the canal. The environmental datacube includes four categories of parameters: hydro-meteorological, ecological environment, atmospheric quality, and socio-economic development, totaling 23 parameter types. Through the utilization of spatio-temporal feature analysis methods such as the dynamic attitude index of land use and trend analysis, the paper analyzes environmental change characteristics and information. This datacube can support regional data visualization, comprehensive environmental assessments of the canal region, digital twinning of the applications, and provide a data foundation for future canal management and sustainable development research in the region.

Keywords: environmental datacube; Pinglu Canal; spatio-temporal analysis; digital environmental

数据库（集）基本信息简介

数据库（集）名称	2000–2023年平陆运河区域环境时空变化特征数据集
数据通信作者	邱玉宝（qiuyb@aircas.ac.cn）
数据作者	甘镇，邱玉宝，贾国强，刘建明
数据时间范围	2000–2023年
地理区域	地理范围为21°50′31″–22°45′46″N，108°32′46″–109°18′60″E，涉及流域主要为钦江流域绝大部分及郁江流域西津水库段，其中运河沿线流经莲塘镇、南乡镇、新福镇、沙埠镇、向阳街道、久隆镇、鸿亭街道、子材街道、长田街道、尖山街道、文峰街道、水东街道、旧州镇、沙坪镇、陆屋镇、平吉镇、青塘镇17个乡镇街道。
数据量	15.3 MB
数据格式	.shp、.tif
数据服务系统网址	https://doi.org/10.57760/sciencedb.j00001.01036
基金项目	广西创新驱动发展专项（桂科AA20302022）；国家重点研发计划（2022YFC3800700）。
数据库（集）组成	平陆运河区域环境时空变化特征数据集分别包括流域的自然生态要素和乡镇街道的社会经济要素，其中：（1）Study area.zip是平陆运河研究区域基础数据，数据量7.36 MB，包括广西壮族自治区边界矢量数据、平陆运河线矢量数据、运河区地表水体矢量数据、运河区数字高程栅格数据、运河沿线流域矢量数据和运河沿线乡镇街道矢量数据共6个数据文件；（2）Basin.zip是流域环境数据，数据量0.86 MB，包括降水量、地表温度、植被指数、陆地生态系统等17个矢量数据文件；（3）Town.zip是乡镇街道环境数据，数据量2.45 MB，包括不透水、人居建筑、夜间灯光、人口等7个矢量数据文件；（4）Grid.zip是格网尺度各环境参数的变化趋势特征，数据量4.67 MB，包括12个矢量数据文件。

Dataset Profile

Title	Spatial and temporal variation characteristic datacube of the Pinglu Canal region from 2000 to 2023
Data corresponding author	QIU Yubao (qiuyb@aircas.ac.cn)
Data authors	GAN Zhen, QIU Yubao, JIA Guoqiang, LIU Jianming
Time range	2000–2023
Geographical scope	The geographical range is 21°50'31"N–22°45'46"N, 108°32'46"E–109°18'60"E. The basins involved mainly include the most of the Qinjiang River basin and the Xijin reservoir section of the Yujiang River basin. The canal runs through 17 township streets including Liantang Town, Nanxiang Town, Xinfu Town, Shabu Town, Xiangyang Street, Jiulong Town, Hongting Street, Zicai Street, Changtian Street, Jianshan Street, Wenfeng Street, Shuidong Street, Guzhou Town, Shaping Town, Luwu Town, Pingji Town, and Qingtang Town.
Data volume	15.3 MB
Data format	.shp、.tif
Data service system	<https://doi.org/10.57760/sciencedb.j00001.01036>
Sources of funding	China-ASEAN Big Earth Data Platform and its Pilot Applications, CADA (GuikeAA20302022); National Key R&D Program of China (Project No. 2022YFC3800700).
Dataset composition	The datacube incorporates both the natural ecological elements of the basin and the socio-economic elements of townships along the Pinglu Canal. The datacube is organized into four subsets: Study area.zip, Basin.zip, Town.zip and Grid.zip. Study area.zip is the basic data for the Pinglu Canal research area, with a data size of 7.36 MB. It includes vector data for the boundaries of the Guangxi Zhuang Autonomous Region, vector data for the Pinglu Canal line, vector data for surface water bodies along the canal, raster data for digital elevation in the canal area, vector data for the basins along the canal, and vector data for towns along the canal, totaling 6 data files. Basin.zip is the environmental data of the basin with a file size of 0.86 MB. It includes 17 vector data files related to precipitation, land surface temperature, vegetation index, terrestrial ecosystem, and more. Town.zip is the environmental data of townships, with a file size of 2.45 MB. It comprises 7 vector data files related to impermeable layers, residential buildings, nighttime lights, population, and other factors. Grid.zip contains the trend characteristics of environmental parameters at grid scale, with a data size of 4.67 MB, encompassing 12 vector data files.

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引言

国内对于平陆运河的现有研究和专题报告主要聚焦在工程船舶通航^[1]和局地环境影响^[2-3]等分析，本研究依托广西创新驱动专项“中国–东盟地球大数据平台与应用示范（CADA）”项目组研发的基础数据产品，汇总有关平陆运河的各类环境要素参数，覆盖运河沿线乡镇行政区和流域范围，面向区域环境构建了2000–2023年间的时空变化特征数据集。平陆运河区域环境时空变化特征数据集包含多源、多时空参数数据，具体包括2001–2020年的气象水文参数、2000–2021年的生态环境参数和大气环境参数、2000–2023年的社会经济发展参数。

各类环境参数结合行政区划及流域范围形成多参数时空数据集，可有效开展区域环境变化特征评估。例如，有研究^[4]在构建区域环境长时序降水数据的基础上，分析包括运河、水库等水体在英国工业运河网络中的水资源供应能力，了解运河供水与干旱事件间的响应。对印度恒河运河区域的温度数据作趋势检验分析研究^[5]，可分析地区人类活动、社会经济发展同区域环境温度变化的关联性。现有研究基于美国雷鸟湖流域区的地表覆盖类型数据，结合土地利用动态度指标，研究了土地覆盖变化与河道长度损失间的相互作用^[6]。同样，有研究人员开展了南水北调中段颗粒污染物变化分析，可帮助了解沿线流域大气环境质量，也可为区域生态环境保护提供新的理论支持^[7]。

运河广泛分布于全球，对区域内自然生态流域和社会经济发展的变化产生重要影响。作为供水、通航和水力发电的关键基础设施，综合管理运河区流域环境数据尤为重要^[8]。平陆运河是西部陆海新通道的重大工程之一，分析区域环境的时空变化可为运河流域环境和社会经济可持续发展研究、数字孪生运河构建等提供动态化、长时序的数据基础。

1 数据采集和处理方法

1.1 数据采集

为构建平陆运河区域环境数据集，研究覆盖了运河所涉及的行政和流域范围，获取了共23套参数数据（参数具体信息可见表1），数据收集的参数涵盖气象水文、生态环境、大气环境和社会经济四大类数据。本研究为深入了解区域环境信息，进行了多角度、多参数的数据采集。此外，数据集具有可扩展性，能够在后续过程不断添加新的时序或新的参数，以适应不断变化的研究需求。通过整合不同来源、不同格式以及不同分辨率的参数数据，构建一体化的区域环境时空变化特征数据集，实现对运河区的长期监测。

表1 平陆运河区域环境参数一览表

类别	数据名称	数据时间	空间分辨率	时间分辨率	数据预处理	数据来源
气象水文	地表水体类型分布数据	2020年	10 m	/	数据拼接	[9]
	降水量数据	2001–2020年	1 km	每年	/	[10]
	平均地表温度数据	2001–2020年	1 km	每年	/	[11]
生态环境	湿地类型分布数据	2020年	30 m	/	/	[12]
	地表覆盖类型数据	2000–2020年	30 m	十年	/	[13]
	陆地生态系统空间分布数据	1980–2020年	1 km	五年	/	[14]
	数字高程数据	2020年	30 m	/	计算坡度	[15]
	地貌类型空间分布数据	2009年	1 km	/	数据重分组	[16]
	土壤类型分布数据	1995年	1 km	/	/	[17]
	植被类型分布数据	1990年	1 km	/	/	[18]
	植被指数数据	2000–2021年	250 m	每年	/	[19]
	物种丰富度数据	2017/2018年	10 km	/	/	[20]
大气环境	近地表PM_2.5浓度数据	2000–2021年	1 km	每年	格式转换	[21]
	近地表PM₁₀浓度数据	2000–2021年	1 km	每年	格式转换	[22]
	近地表SO₂浓度数据	2013–2020年	10 km	每年	/	[23]
	近地表NO₂浓度数据	2013–2018年	10 km	每年	/	[23]
社会经济	人口网格数据	2000–2020年	1 km	每年	/	[24]
	国内生产总值（GDP）数据	2014–2020年	1 km	每年	/	[25]
	人居建筑分布数据	1975–2020年	1 km	五年	/	[26]
	不透水空间分布数据	2000–2020年	30 m	五年	/	[27]
	夜间灯光数据	2000–2020年	1 km	每年	/	[28]
	铁路线矢量数据	2014–2023年	/	每年	/	Open Street Map (http://download.geofabrik.de/)
	道路线矢量数据	2014–2023年	/	每年	/	Open Street Map (http://download.geofabrik.de/)

气象水文包括地表水体类型分布数据、降水量数据和平均地表温度数据。地表水体类型分布数据^[9]使用2020年Sentinel影像，借助遥感大数据云平台，采用基于形状和基于淹没频率的分类方法，获得30 m空间分辨率的水体类型数据。降水数据^[10]以GPM Level-3降水产品为输入，结合一系列解释变量进行降尺度，得到可有效反映1 km分辨率下的逐年降水时空数据。平均地表温度数据^[11]基于每8天MODIS地表温度数据（MOD11A2）计算得到逐年、1 km分辨率年度数据产品。后两套长时序数据的时间范围是2001年至2020年。

生态环境包括湿地类型分布数据、地表覆盖类型数、陆地生态系统空间分布数据、数字高程数据、地貌类型空间分布数据、土壤类型分布数据、植被类型分布数据、植被指数数据和物种丰富度数据。湿地类型分布数据^[12]结合谷歌地球引擎平台，使用提出的湿地制图新方法，制成2020年30米湿地数据产品。地表覆盖类型数据^[13]是基于三套土地利用/覆盖产品（CLCD、LC_FCS 30和GLC 30）融合而成的高空间分辨率（30 m）产品，反映区域2000年至2020年期间每十年的地表变化。陆地生态系统数据是精度为1 km、每五年一期的栅格数据集。数字高程数据^[15]为NASA重新处理并发布的2020年30米分辨率DEM数据。地貌类型空间分布数据、土壤类型分布数据和植被类型分布数据分别呈现区域地貌、土壤及植被的空间分布情况，补充流域生态环境方面的基础相关信息。植被指数数据^[19]对MOD13Q1数据进行重采样，生成了逐年、250 m分辨率的数据产品。物种丰富度数据记录了地区2017年两栖动物和2018年哺乳动物在10 km分辨率下的丰富程度。

大气环境包括近地表PM_2.5浓度数据、近地表PM₁₀浓度数据、近地表SO₂浓度数据和近地表NO₂浓度数据。考虑空气污染的时空异质性，基于地面测量、卫星遥感产品、大气再分析和模型模拟等，重建格网尺度、高空间分辨率的近地表大气环境参数数据^[21-23]。近地表PM_2.5浓度数据和PM₁₀浓度数据为2000年至2021年的逐年1 km分辨率数据，近地表SO₂浓度数据为2013年至2020年的逐年10 km分辨率数据，近地表NO₂浓度数据为2013年至2018年的逐年10 km分辨率数据。

社会经济包括人口网格数据、生产总值数据、人居建筑分布数据、不透水空间分布数据、夜间灯光数据、铁路线矢量数据和道路线矢量数据。其中，人口数据为2000年至2020年逐年、1 km分辨率的栅格数据；生产总值栅格数据利用夜间影像和经济调查数据进行估算^[25]，包含2014年至2020年中国公里级年度GDP（地区生产总值）估计值；建筑分布数据为1980年至2020年间每五年的人居建筑分布面积的公里级空间信息；不透水空间分布产品为2000年至2020年间每五年的高空间分辨率（30 m）数据产品；夜间灯光数据经过一致性处理^[28]，表征2000年至2020年逐年的区域人类活动强度，空间分辨率为1 km；Open Street Map（http://download.geofabrik.de/）道路和铁路数据提供了2014年至2023年逐年1 km分辨率下的交通路网时空分布信息。

1.2 数据预处理及制备

1.2.1 研究区域确定

基于两个矢量数据（即全国乡镇街道行政区划和全球水文数据HydroSHEDS的Hybas_as_lev12_v1c），分别对平陆运河沿线流经的边界区域进行裁剪，得到如图1的平陆运河研究区域地理位置图。其中乡镇尺度范围包括17个乡镇街道，流域尺度范围包括12个子流域。

图1 平陆运河研究区域地理位置图（图片送审中）

1.2.2 参数数据的预处理

为解决多源参数数据中存在的数据格式不统一、参数属性不清晰等问题，同时为满足后续按掩膜裁剪、统计分析等需求，对采集到的参数数据进行数据预处理。其中，对地表水体类型分布数据进行数据拼接，以覆盖整个研究区域的流域范围；对数字高程数据计算坡度值，定量化识别区域地势特征；重分组地貌类型空间分布数据，更清晰地掌握区域地貌种类和海拔的分布情况；近地表PM_2.5浓度数据及PM₁₀浓度数据从nc格式转为tif格式，便于后续处理。

1.2.3 坐标系统一及掩膜裁剪

通过栅格投影方式统一不同来源数据的坐标系统。为减少地理坐标系统栅格大小尺度变化的影响，研究统一采用WGS_1984_UTM_Zone_49N投影坐标系（中央经线为111°E）。坐标系统统一后，数据集中的气象水文、生态环境和大气环境参数数据按流域边界裁剪，数据集中的社会经济参数数据按乡镇街道行政区划边界裁剪。

1.2.4 空间分辨率统一

采用重采样方式，对不同栅格数据格网位置及大小进行匹配。研究创建1 km分辨率大小的格网，采用临近像元法进行重采样处理。针对土地利用/土地覆盖等高空间分辨率栅格数据，考虑不同地物类型在格网中的面积占比，采用面积制表方法统计格网范围内不同地物类型的面积，计算其面积占比。对于道路等矢量参数数据，利用计算几何工具计算矢量数据的长度或不同类型的面积等。最终形成格网位置及大小统一的平陆运河环境参数数据集。

1.2.5 关联流域或行政单元

将收集到的环境参数数据通过上述步骤分配属性给相应的格网单元后，考虑流域及行政单元的不规则，采用面积加权方式进行数据提取。具体如下：以人口数据为例，将行政区划数据与格网进行叠加。针对某一行政单元，对其边界上的格网重新按照行政边界统计面积，其各个内部格网的面积仍为1 km²，行政单元的总人口按照内部格网及边界网格的面积加权进行求和计算得到。随后，将面积加权计算得到的各参数的属性数据值关联到运河沿线具体的子流域或乡镇街道单元。最终，整理形成平陆运河区域环境时空变化特征数据集，并将制备好的数据存储为相应的Shapefile格式，以便后续的分析和数据可视化等操作。

具体流程如图2。

图2 平陆运河区域环境时空变化特征数据集制备流程图

1.3 数据集时空变化特征分析

数据集时空变化特征分析主要包括变化率分析、趋势分析以及针对土地利用数据的动态度分析。采用最小二乘法对长时序数据变化情况进行分析，计算其变化率；采用Mann-kendall（M-K）对长时序数据变化趋势进行分析；采用土地利用动态度表征土地利用类型用地面积的变化程度。

1.3.1 M-K趋势检验法

M-K趋势检验法对独立的、随机变量同分布的n个时间序列数据样本(x₁, x₂, …, x_n)，作数据变化趋势计算，统计量S和Z的计算公式如下：

\[S={\sum }_{i=2}^{n}{\sum }_{j=1}^{i-1}sign\left({X}_{i}-{X}_{j}\right)\]

\[Z=\left\{\begin{array}{c}\left(S+1\right)\sqrt{n\left(n+1\right)\left(2n+5\right)/18}，S<0\\ 0，S=0\\ \left(S-1\right)\sqrt{n\left(n+1\right)\left(2n+5\right)/18}，S>0\end{array}\right\\]

在给定的置信水平上计算出的Z为正值表示增加趋势,负值表示减少趋势，Z的绝对值在大于等于1.28、1.64、2.32时表示分别通过了置信度90%、95%、99%显著性检验。

1.3.2 土地利用动态度指标

（1）土地综合利用动态度公式如下：

\[L_{C} =\left ( \sum_{i=1}^{n}\bigtriangleup LU_{i-j}/2\sum_{i=1}^{n} LU_{i} \right ) \times \frac{1}{T}\times 100\% \]

式中，LU_i 表示研究时段T内第i地类的面积；ΔLU_i-j 表示研究时段内第i地类转为非i地类的土地利用类型面积；L_c 表示研究时段内区域沿线流域综合土地利用类型动态度。

（2）各单一土地利用类型的动态度计算公式为：

\[{K}_{u}=\frac{{U}_{b}-{U}_{a}}{{U}_{a}}×100\%\]

式中，K_u 为研究时段T内某种土地利用类型动态度；U_a 为研究初期某种土地利用类型的数量；U_b 为研究末期某种土地利用类型的数量。

2 数据样本描述

本数据集为平陆运河区域环境时空变化特征数据，包括运河研究区域基础数据、运河沿线流域或乡镇区划范围的各类环境要素，可为平陆运河研究提供数据支撑。数据集分为Study area、Basin、Town和Grid四个文件夹，其中Study area文件夹是平陆运河研究区域的边界、数字高程等基础数据，共6个文件；Basin文件夹是平陆运河区2000–2020年沿线流域环境数据，共17个文件；Town文件夹是运河区2000–2023年沿线乡镇街道环境数据，共7个文件；而Grid文件夹是运河区沿线格网长时序参数变化特征，共12个文件。数据集共计15.3 MB，文件名含义见表2。

表2 平陆运河区域环境时空变化特征数据集的文件名含义

序号	文件名	中文含义
1	Study area	平陆运河研究区域
2	Basin	沿线流域环境参数
3	Town	沿线乡镇街道环境参数
4	Grid	沿线格网长时序参数变化趋势
5	Guangxi	广西壮族自治区边界
6	Pinglu Canal	平陆运河
7	Regional surface water bodies	区域地表水体分布
8	Basins along the Canal	运河沿线流域边界
9	Towns along the Canal	运河沿线乡镇行政边界
10	Regional DEM	区域数字高程分布
11	Hydrographic type	各水体类型面积占比
12	Precipitation	年降水量
13	Land surface temperature	年平均地表温度
14	Slope	平均坡度
15	Altitude	海拔分布
16	Geomorphology	地貌类型分布
17	Soil type	土壤类型分布
18	Vegetation type	植被类型分布
19	Wetland type	湿地类型分布
20	Land cover type	各地表类型覆盖率
21	Vegetation index	植被指数
22	Terrestrial ecosystem	不同陆地生态系统的面积百分率
23	Richness	区域哺乳动物及两栖动物物种丰富度
24	PM_2.5	年平均细颗粒物浓度
25	PM₁₀	年平均可吸入颗粒物浓度
26	SO₂	年平均二氧化硫浓度
27	NO₂	年平均二氧化氮浓度
28	Population	人口数
29	Gross Domestic Product	地区生产总值
30	Residential floor building	人居建筑面积比例
31	Impervious surface	不透水覆盖度
32	Night light	夜间灯光指数
33	Railway	铁路长度
34	Road	道路长度

数据为带参数属性的矢量格式，数据样本展示如图3及图4。其中，图3中a–f分别为2020年平陆运河区域沿线流域的年降水量分布图、平均地表温度分布图、植被指数分布图、二氧化硫浓度分布图、PM_2.5浓度分布图和PM₁₀浓度分布图，图4中a–g分别为2020年平陆运河区域沿线乡镇街道的人口分布图、生产总值分布图、人居建筑面积分布图、不透水面积分布图、夜间灯光强度分布图、铁路长度分布图和道路长度分布图。

图3 2020年运河区沿线流域各环境参数空间分布图

（a）年降水量分布；（b）年平均地表温度分布；（c）植被指数分布；（d）SO2浓度分布；（e）PM2.5浓度分布；（f）PM10浓度分布

图4 2020年运河区沿线乡镇街道各环境参数空间分布图

（a）人口分布；（b）生产总值分布；（c）人居建筑面积分布；（d）不透水面积分布；（e）夜间灯光指数分布；（f）铁路长度分布；（g）道路长度分布

3 数据质量控制和评估

3.1 数据质量控制

数据集选用MODIS卫星重采样数据、中国高空气污染物CHAP数据以及WorldPop人口数据等公开数据源及广西创新驱动专项CADA项目组的数据产品（降水量数据和地表覆盖类型数据），数据集的参数均为公开可获取参数，得到严格的数据质量评估，参数的数据质量评估结果如表3所示。

表3 平陆运河区域环境参数数据质量信息表

类别	数据名称	参数数据质量
气象水文	地表水体类型分布数据	数据的总体精度为85.6 %，kappa系数为0.83；且选取了7个相关数据产品进行比较，结果具有高度一致性^[9]。
	降水量数据	利用2001年至2020年2679个台站的地面观测数据进行验证，相关系数、均方根误差和偏差分别为0.792、74.610 mm和-0.122 %^[10]。
	平均地表温度数据	该数据基于MODIS地表温度数据每8天、1 km数据产品（MOD11A2）计算得到年平均地表温度值^[11]。
生态环境	湿地类型分布数据	经过25708个验证样本的验证，数据的总体精度为86.44 %，kappa系数为0.822^[12]。
	地表覆盖类型数据	2020年地表覆盖类型数据与同期地区统计年鉴数据相关系数大于0.94^[13]。
	陆地生态系统空间分布数据	从各期综合数据质量的评价结果看，中国土地利用一级类型综合评价精度达到 94.3 %以上，二级类型分类综合精度达 91.2 %以上^[14]。
	植被指数数据	本数据基于每16天的MOD13Q1数据产品，重采样得到1 km空间分辨率、逐年植被指数^[19]。
大气环境	近地表PM_2.5浓度数据	2000年至2018年的逐日数据同地面监测站点结果较为一致（交叉验证确定系数在0.86-0.90之间）^[21]。
大气环境	近地表PM₁₀浓度数据	2015年至2019年的逐日PM₁₀浓度数据同观测结果吻合（交叉验证确定系数在0.83-0.87之间）^[22]。
社会经济发展	人口网格数据	该数据采用经联合国官方人口统计数调整的数据版本^[24]。
社会经济发展	不透水空间分布数据	与全球现有的五个30 m不透水表面产品的交叉比较，在空间分布和时空动态方面最佳。使用23322个全球时间序列验证样本做验证，总体精度达到90.1 %，kappa 系数为0.865^[27]。

3.2 环境参数时空变化趋势

数据集时空变化特征分析发现：

（1）平陆运河区域年平均地表温度呈显著下降趋势，从2001年的26℃下降到2020年的24.8℃，平均每年下降约0.06℃（图5a）；区域2001年降水量明显高于其他年份，区域内2002-2020年的年降水量则呈现显著上升趋势（MK检验Z = 1.47，90%置信度）。

（2）运河区大气环境近年来有稳步向好的变化趋势，四类近地表大气污染物浓度长期达到国家二级标准，且均呈显著下降趋势。2016–2021年近地表PM_2.5浓度优于标准、2009–2021年近地表PM₁₀浓度优于标准、近地表SO₂浓度和近地表NO₂浓度在其监测时间内浓度均优于标准（图5b）。

（3）运河区陆地生态系统分布弦图（图5c）显示，2000年至2020年期间，农田、森林及草地生态系统的面积略微下降，但保持相对稳定。与此同时，水体与湿地生态系统、聚落生态系统的面积有所增加，这反映了自然生态环境中水域系统的恢复和人类生存空间的扩张。

（4）社会经济方面，中部和南部乡镇街道的GDP呈现增长趋势，运河沿岸地区的人口数逐渐增加。整体而言，沿线所有乡镇街道的人居建筑面积均略有增加，但不透水面积显著上升及夜间灯光指数大幅增加的区域主要集中在南部地区（图5d–h）。

图5 2000年至2020年运河区数据集参数的时序变化图

（a）年降水量及地表温度变化；（b）四类大气污染物浓度变化；（c）陆地生态系统面积转变；（d）生产总值变化趋势；（e）人口变化趋势；（f）不透水面积占比变化趋势；（g）人居建筑面积占比变化趋势；（h）夜间灯光指数变化趋势

（5）运河区2000–2020年间土地利用变化显著（见表4），特别是在2010–2020年期间，土地利用的变化更为剧烈，主要体现在建设用地和草地的变化速率大幅上升。

表4 2000–2020年平陆运河区域流域土地利用类型的动态度

分河段	时间	单一土地利用类型的动态度						综合土地利用度
分河段	时间	耕地	林地	草地	水域湿地	建设用地	未利用地	综合土地利用度
全流域	2000–2010	-0.09%	0.03%	0%	0%	-0.26%	0%	0.11%
	2010–2020	-0.56%	0.19%	10.00%	-4.55%	11.30%	-10.00%	1.13%
	2000–2020	-0.32%	0.11%	5.00%	-2.27%	5.38%	-5.00%	0.56%

4 数据价值

平陆运河是地区重要的供水、通航和水力发电基础设施，构建形成的运河区域环境时空变化特征数据集提供了关于区域环境综合、动态及长时序的数据信息，可支持对运河沿线区域尤其是水文流域边界的可持续发展分析。本文将各类参数数据标准化统一到相同的流域或行政单元，同时对区域公里尺度下的参数变化趋势进行分析。平陆运河区域环境数据集是一个综合多源、多尺度、多参数的多维数据框架，旨在深入了解运河区域的环境状况，并为建立有效的开发建设模式或运营管理方案提供数据支持。从地理空间维度出发，可获取地貌类型分布、土地类型转变、陆地生态系统结构等信息，这有助于更准确地定位区域环境的潜在风险。同时，通过结合时间维度，能高效追踪区域环境变化的趋势和强度。

[1]

谭雨田. 广西平陆运河未来发展船型论证研究[D]. 武汉: 武汉理工大学, 2021.