白龙江流域生态环境质量动态监测与评价

[目的] 分析1990—2020年白龙江流域生态环境变化及驱动因素,为流域可持续发展提供科学依据和决策支持。[方法] 逐年筛选植被生长季6—9月的Landsat TM/OLI影像数据,计算绿度(NDVI)、湿度(WET)、热度(LST)、干度(NDSI)4个生态指标,采用主成分分析法(PCA)构建遥感生态指数(RSEI),对白龙江流域生态环境进行评价。[结果] 1990—2020年白龙江流域RSEI均值从0.531上升至0.675,生态环境质量总体好转;生态环境质量改善区域主要位于舟曲—武都段的白龙江两岸、宕昌县西北及岷江东岸,改善面积达8 393.97 km²,占总面积45.55%;各生态指标对于生态环境质量影响程度在1990年干度＞湿度＞热度＞绿度;2006年干度＞绿度＞湿度＞热度;2020年绿度＞湿度＞干度＞热度。[结论] 利用GEE平台实现RSEI模型扩展了在大范围尺度、长时间序列下对区域生态环境质量监测与评价,近年来白龙江流域生态环境质量整体呈改善态势,对于流域的保护治理工作仍需继续。     

闽江流域生态环境质量动态变化及其驱动力

[目的]探究闽江流域生态环境质量动态变化的驱动因子及相互作用,为该流域生态环境质量改善和实现人与自然和谐发展提供理论支持。[方法]选用2001—2020年的MODIS系列遥感数据,基于Google Earth Engine(GEE)平台计算闽江流域的遥感生态指数(RSEI),结合趋势分析研究闽江流域生态环境质量的时空变化,最后通过地理探测器探测RSEI的驱动因子。[结果](1)RSEI计算结果中4个生态指标的第一主成分平均贡献率达到69.01%,说明RSEI能够充分反映闽江流域生态环境质量状况。(2)闽江流域生态环境质量良好且向好发展。2001—2020年闽江流域的RSEI均值由0.618上升到0.701,生态环境质量等级优良的面积比例增加了19.16%,流域90.28%的地区生态环境质量有所改善。[结论]闽江流域生态环境质量受多个因子共同影响,其中海拔和夜间灯光对闽江流域生态环境质量解释度较高,是主要的影响因素和驱动力,因子间的相互作用均会加大对生态环境质量的影响。     

基于GEE的关中平原城市群植被时空演变及影响因素

[目的]探究2000—2020年关中平原城市群植被时空变化特征及驱动因素,为区域生态文明建设提供科学指导。[方法]基于Google Earth Engine(GEE)云平台,利用2000—2020年Landsat影像计算得到的增强型植被指数(enhanced vegetation index, EVI),结合趋势分析、热点分析、地理探测器模型等方法分析了关中平原城市群年最大EVI(EVI_max)变化格局及驱动因素。[结果](1)2000—2020年关中平原城市群年EVI_max整体呈上升趋势,未发生变化的土地利用/覆盖类型年EVI_max值均呈波动上升趋势,其中草地的上升速率最大。(2)空间上,关中平原城市群年EVI_max值呈由南向北递减的趋势,高值区主要位于南部的秦岭山地。趋势分析结果表明年EVI_max呈显著上升和显著下降的面积分别为70.16%和3.61%。(3)年EVI_max的空间集聚特征表现为热点和冷点数量呈轻微下降和显著下降趋势,冷点区域逐渐转化为次...     

基于GEE云计算的南宁市生态环境质量时空分异监测

[目的]利用遥感技术及时、动态、客观地监测和评估城市生态环境质量变化,为城市生态环境规划与管理提供参考。[方法]以南宁市为案例,利用Google Earth Engine(GEE)平台对2000—2020年Landsat系列遥感影像进行像元级融合、消除色彩、去云等预处理,计算绿度、湿度、干度和热度这4个遥感指标,并采用主成分分析法构建遥感生态指数,定量评价南宁市生态环境质量动态变化及空间分异特征。[结果]南宁市RSEI多年平均值为0.615,总体呈现“下降—上升—稳定”的波动上升趋好的态势。生态环境质量较好的区域主要是自然保护区、山林地、草地和水域,生态环境质量较差的区域则集中于人类活动频繁,土地利用强度较大的城镇及城乡交错区、农耕区。生态环境质量与植被绿度和湿度指标呈正相关,与干度和热度指标呈负相关,且干度指标因子对RSEI影响程度最大。[结论]南宁市2000—2020年生态环境质量总体处于良好水平且呈上升态势。结合GEE和RSEI指数能够较好地反映城市生态环境质量,为城市生态环境质量长时间序列监测提供计算平台。     

基于RSEI的漓江流域生态环境质量动态监测

漓江流域是桂林市旅游核心区域,地形地貌复杂,了解其生态环境质量及其变化情况对桂林市旅游可持续发展有重要的参考价值.为了快速准确获取漓江流域的历史生态环境动态变化情况,选取1991、2001、2009和2019年的Landsat系列遥感影像,采用主成分分析法提取遥感生态指数(RSEI),与绿度、湿度、干度和热度4个指标因...     

2010—2020年陕西省神木市生态环境质量时空演变及其驱动因素

[目的] 陕西省神木市是黄河流域生态保护建设的重要地区。分析该地区生态环境质量变化,为资源型城市神木市的生态环境治理、修复及绿色发展提供科学依据。[方法] 选取2010,2015与2020年共3期Landsat遥感影像,利用主成分分析方法构建遥感生态指数(RSEI)作为生态环境评价指标,分析神木市生态环境质量时空演变格局,并通过地理探测器探究该地区生态环境驱动机制。[结果] ①神木市生态环境质量持续恶化,RSEI指数下降幅度达到12.47 %,在2010-2015年间下降最快;神木市生态环境质量很差与较差的面积增加幅度达到15.29 %。②神木市生态环境质量恶化以西北部的风沙区率先增强,随后转向地势较低的东南部和东北部。同时,神木市生态环境质量以较差和一般为主,两者总和占据神木市总面积的67.09 %。③植被覆盖度与绿度、湿度、干度及热度4个指标因素均表现出显著的驱动性,其中植被覆盖度解释力最高(达到62.4 %),是神木市生态环境质量的主要驱动力;多因子交互也均表示出协同增强的作用,夜间灯光、人口密度、热度与植被覆盖度交互作用最强。[结论] 神木市生态环境质量总体仍在进一步恶化,尽管前期退化得到遏制,但恶化区域在逐渐扩大,提高植被覆盖度可以有效增强神木市生态环境质量。为此应进一步落实植被绿化等生态保护措施,提升神木市高品质生态环境质量。     

基于遥感生态指数的阿克苏地区生态质量时空变化及其驱动力

为及时全面地监测阿克苏地区生态环境质量的时空变化,基于谷歌地球引擎(GEE)平台,利用MODIS多光谱传感器2005年、2010年、2015年、2020年的遥感数据构建遥感生态指数(RSEI),运用Moran指数、地理探测器等方法探究阿克苏地区生态环境质量时空演变及影响因素检测。结果表明：(1)2005—2020年阿克苏地区RSEI由0.24增至0.27,生态环境质量呈波动上升趋势,RSEI高值区主要分布于阿克苏地区北缘以及中部绿洲区,低值区主要分布于沙漠、戈壁等地。(2)2005—2020年,RSEI全局Moran指数为0.80～0.87,表明阿克苏地区RSEI呈较强的正相关;其聚集分布以高—高(H—H)和低—低(L—L)分布为主。(3)各因子对空间异质解释力(q值)在2005—2020年存在不同程度变化,土地利用和降水为关键影响因素。同时,相比单因子,交互探测的影响力均大于单一因子的作用强度。研究结果可为当地生态环境保护提供数据支撑及方法借鉴。     

基于地理探测器模型的珠三角植被覆盖度时空变化驱动力分析

[目的]探究珠三角植被覆盖度空间分布和时空变化的驱动力,为该地区生态环境的保护提供科学参考。[方法]基于Landsat 5 TM和Landsat 8 OLI数据,利用像元二分模型反演珠三角2000,2005,2010,2015和2020年5个时期的植被覆盖度,分析珠三角植被覆盖度的空间格局和时空变化的过程。并结合5个时期的年降水量、年均温度、人口密度和土地利用,采用相关系数和地理探测器等方法开展研究。[结果](1)珠三角植被覆盖度在空间上表现为中部较低,边缘区域较高的分布格局,在佛山市、中山市、珠海市、广州市西南部、东莞市和深圳市较低,肇庆市、江门市和惠州市较高。植被覆盖度总体上表现为改善的趋势,改善的面积比例为64.99%,在时间上存在阶段性的差异,2010—2015年期间高植被覆盖度(80%以上)增长的面积最明显;(2)影响因素对植被覆盖度的驱动有明显的区域差异性,年降水量和土地利用程度起抑制作用的面积大于起促进作用的面积,年均温度和人口密度起促进作用的面积大于起抑制作用的面积;(3)植被覆盖度空间格局因子探测表明土地利用程度的解释力最强,交互探测表明年均温度与土地利用程度交互作用...     

1986—2021年彬长矿区植被覆盖度时空变化及其影响因子

[目的] 分析彬长矿区植被覆盖度变化特征及空间分布影响因素,判别矿区的生态状况断,为矿区复垦和生态恢复提供科学参考和理论依据。[方法] 基于Google Earth Engine云平台,获取1986—2021年30 m分辨率Landsat Surface Reflectance Tier 1 Data（地表反射率数据）,基于像元二分模型,采用趋势分析法、F检验等方法对彬长矿区植被覆盖度多年时空变化作出定量分析;在此基础上运用地理探测器对植被覆盖度的空间分异性进行地理因子解析。[结果] ①1986—2021年彬长矿区植被覆盖度改善状况较好,总体呈现增长趋势,平均增长率为0.64%/a;研究区多年平均植被覆盖度水平较高,中覆盖度及以上面积占87.14%,空间分布上呈现“东南高,西北低”的特点。②植被覆盖度变化趋势上,研究区以显著改善区域为主,其面积所占比例为56.65%,但仍有些许地区植被显著退化,主要集中在靠近城市河流道路区域。③各因子对植被覆盖度的影响大小排序为：坡度>高程>年降水>GDP>人口密度>年均温>植被类型>土壤类型,坡度与年降水交互作用对植被覆盖度空间分异性影响最强。[结论] 1986—2021年彬长矿区植被覆盖状况良好,整体呈现显著增长趋势,植被改善情况明显,坡度为影响研究区植被覆盖度空间分异性的主导因子。     

基于SPI指数的白洋淀流域干旱演变特征分析

为探究白洋淀流域在气候变化背景下的干旱时空演变特征,基于1979—2018年0.1°分辨率降水格点数据,采用年尺度和季节尺度的标准化降水指数(Standardized Precipitation Index,SPI),结合Mann-Kendall趋势检验法研究了白洋淀流域干旱频次、干旱面积的时空演变特征。结果表明:(1)研究区发生轻旱的频次最高,中旱、重旱、特旱发生的频次依序减少,春季和夏季是干旱频次发生较高的季节,但特旱主要分布在秋季和冬季。(2)研究区年尺度下干旱程度呈不显著减缓趋势,干旱面积略有减少; 春季和夏季干旱程度呈不显著增加趋势,干旱面积略有增加; 秋季和冬季干旱程度呈显著减缓趋势,秋季干旱面积显著减少。(3)轻旱和中旱在整个流域内分布广泛,下游平原区的发生频率高于上游山区,大清河山区的北部和西部以及流域的东南边缘是重旱和特旱的高发地带。综上,白洋淀流域整体呈干旱缓和趋势,但春夏季干旱情况在未来可能会加重。     

长江流域生态环境质量的时空演变特征及其驱动因素

[目的]探究2001—2021年长江不同子流域生态环境质量动态变化及其主导驱动因素,以期为长江流域生态环境保护与经济发展战略的协调发展提供理论依据。[方法]基于MODIS数据提取了2001—2021年5—11月长江流域遥感生态指数(remote sensing ecological index, RSEI),并基于RSEI分析了长江流域近21 a来生态环境质量动态及其驱动因素。[结果](1)长江流域中下游生态质量高于上游,南部高于北部。除2006年外,生态质量在中等级以上的面积占80%以上,整体生态水平较好。(2)生态环境质量变化整体以稳定变化为主,呈上升趋势的区域有乌江、太湖水系、宜宾至宜昌、宜宾至湖口、金沙江流域。(3)RSEI变化的主要驱动因素为湿度指标,其次为温度指数。(4)生态环境质量受到风速的正影响较大。气温升高会导致长江流域生态环境质量变差,但在金沙江流域、鄱阳湖流域、嘉陵江流域和湖口及以下干流地区气温升高有利于生态环境质量改善。(5)降水增多有利于大部分地区生态环境质量改善。[结论] 2001—2021年流域生态环境质量整体以不变趋势为主,但嘉陵江流域生态呈现退化现象需...     

长江上游不同降雨带水蚀特征空间分析

利用长江上游135个国家基准气象站1960-2009年的日降雨量统计得到的多年平均降水量,并对这些气象站的多年平均降雨量和该地区225个县多年平均降雨量数据进行空间分析处理,结合USLE模型计算得到长江上游土壤水蚀分布图,利用GIS技术手段对不同降雨带下的土壤水蚀状况进行了分析。研究表明：该区域水蚀量占土壤侵蚀总量的78%;水蚀程度分布与降雨带分布均呈自西向东递增趋势,局部存在差异。江源区及川西北部,多年平均降雨量小于900 mm,水蚀以微度为主;川中部地区降雨分布不均,水蚀区域差异较大;四川盆地与陕、甘交界地段,降雨等级在4-5之间、重庆北部降雨等级在7-8之间的地区,水蚀均较为严重,以强度以上为主;云南西北金沙江下游地区、重庆西南以及湖北秭归、宜昌等地降雨等级在7-8之间,水蚀以中、强度为主;当降雨等级为8时,土壤侵蚀指数达最大（160.5）。该结果与2000年长江上游土壤侵蚀遥感调查结果基本一致,为进一步揭示长江上游水土流失的空间分布及成因提供参考。     

长江上游定量遥感监测模型地形因子应用研究

以长江上游商南县为研究区,利用GIS软件平台建立研究区数字高程模型(DEM),选用水土流失定量监测模型(QRSM),用水土流失地形像元SL因子算法专用软件计算像元坡度与坡长因子值,对数字高程模型(DEM)进行了差错与精度评价,并对地形因子计算过程中水体边界坡度、坡度因子、坡长、坡长因子和凹点、回流问题等关键技术进行了处理。结果表明,15°~25°坡度面积为530.51km2,占总面积的22.93%,25°~45°坡度面积为1 083.32km2,占总面积的46.82%。15°~45°坡度面积合计接近70%,是造成商南县严重水土流失的主要区域,监测结果符合研究区实际现状。该研究将监测模型推广应用到长江流域上游地区,对逐步实现长江流域水土流失的监测预报具有前瞻性,并对其他小流域也有一定的理论和实践价值。     

长江上游水蚀区降雨侵蚀力的时空分布特征

降雨侵蚀力的时空分布特征对于分析和认识土壤侵蚀规律十分重要.根据长江上游7个省市的704个站点1981-2010年30 a的逐日降雨量资料计算了多年平均降雨侵蚀力R值,多年平均半月降雨侵蚀力及其占年降雨侵蚀力的比例,并分析了长江上游水蚀区降雨侵蚀力的空间分布规律.结果表明,长江上游水蚀区的降雨侵蚀力R值范围为273～11 394MJ·mm/(hm2·h· a);受地形的影响R值的空间分布有3个高值区,位于四川省峨眉山市、贵州省毕节地区和湖北省宜昌市附近;建立了多年平均降雨量和降雨侵蚀力R值的关系,相关系数R2达到0.80;研究区降雨侵蚀力的年内分布集中度较大,均值为69％,主要集中在5-10月.     

基于遥感生态指数的东江源区2000-2019年生态环境质量评价

[目的] 对2000—2019年东江源区域生态环境变化进行分析,从而为该区水源地的保护和利用提供科学依据。[方法] 以东江源为研究对象,选取2000,2004,2009,2014和2019年5期的Landsat影像数据,提取绿度（NDVI）、湿度（WET）、干度（NDBSI）和热度（LST）4项指标,采用主成分分析法与遥感生态指数（RSEI）法,对东江源生态环境质量进行了评价分析。[结果] 2000—2019年研究区的RSEI指数分别为0.356,0.538,0.332,0.608和0.637,生态环境质量呈现上升、下降和上升趋势,总体上生态环境质量明显改善。生态环境较好的区域主要分布在植被覆盖率较高的中部和东南部,较差的区域主要分布在人类活动密切的东部和西北部的城镇区。研究区内优良等级的生态环境质量占主导地位,其面积比例由2000年的0.204 9%上升到2019年的92.346 4%,生态环境明显变好。热度（LST）和干度指标（NDBSI）重心偏移变化较小,为1.616 km和1.482 km,而绿度（NDVI）和湿度指标（WET）受人口密度和开发程度的影响,绿地分布和土壤含水量随着建设用地的开发而开始分散,使偏移量增大。[结论] 在2000—2019年,除城市交通造成周边的环境质量下降外,其余地区较之前都有明显的改善。植被覆盖和城市用地之间的关系是造成东江源生态环境变化的主要成因。     

黑河流域生态环境演变研究综述

随着生态环境问题的日益突出,区域生态环境演变研究成为生态环境研究领域的热点.黑河流域位于河西走廊农牧交错带上,是典型的生态敏感区.近年来流域生态环境严重退化,成为我国区域生态环境演变研究的重点地区之一.分别从黑河流域生态环境退化状况、生态环境演变及驱动力等方面对已有的研究成果进行总结:在气候变化与人类活动的共同作用下,黑河流域生态环境以不同的时间尺度在发展演变.近年来,人类不合理的活动导致一系列生态环境问题的出现.指出当前研究中存在的不足:主要集中于黑河流域生态环境现状研究,缺乏历史时期流域生态环境演变研究.期望为今后黑河流域及其他内陆河流域生态环境演变研究的深入提供参考.     

长江中上游地区土壤入渗规律研究

利用双环法对长江中上游水土流失严重区的37个县（市）进行原位测试,对其典型土壤的入渗规律进行了系统的研究。结果表明．在长江中上游地区,利用蒋定生公式和Horton公式对土壤入渗过程拟合的精度高于Philip方程和Kostiakov经验公式;土壤稳渗速率与容重呈负相关,与孔隙度、〉0．25mm土壤水稳性团聚体含量、有机质含量以及粉／黏呈正相关关系;不同类型土壤特性不同．而使土壤稳渗速率随土类发生有规律变化．黄壤系列土类最大．然后是石灰土、紫色土．红壤系列土类稳渗速率最小;土壤稳渗速率住长江中上游地区呈现规律性的地域分异。四川盆地以及毕节地区是稳渗速率极高值区,陕南和陇南地区、三峡库区以及丹江口库区是稳渗速率高值区。金沙江下游地区以及湘东赣南红壤丘陵区是稳渗速率一般区．土壤稳渗速率的空间分异与长江流域目前的重点产沙区相对应。