1990-2015年贵州省乌江流域生态环境质量变化评价

[目的]通过对贵州省乌江流域生态环境质量动态变化特征分析,为山地流域生态可持续发展及长江流域水环境生态文明建设等提供参考。[方法]基于1990,2000及2015年3期Landsat系列遥感影像和ASTER GDEM数据提取贵州省乌江流域植被盖度、土壤指数、土壤湿度等基础数据,利用专家咨询法确定各指标权重并构建综合指数评价模型后对贵州省乌江流域生态环境质量时空变化特征展开分析。[结果]①1990-2015年间贵州省乌江流域生态环境质量以"优"、"良"为主,占比超过65%,总体生态环境质量呈上升趋势。②3期数据表明贵州省乌江流域生态环境质量空间差异逐渐增大,生态环境改善地区主要分布于乌江下游,生态环境退化地区主要集中于乌江中上游,总体生态环境质量表现为下游优于中上游。③研究区生态环境质量受城市化水平影响较大,25 a间研究区内各市州主城区生态环境质量下降明显,主要受建成区面积增加影响。[结论]高精度长时段的生态环境质量评价能很好反映区域生态环境质量变化特征。未来应进一步加强贵州省乌江流域中上游生态环境治理,尤其注重引导研究区内各市州城市化进程与生态环境协调可持续发展。     

开都-孔雀河流域土地利用转型及其功能变化特征

[目的]探讨开都—孔雀河流域(以下简称"开孔河流域")土地利用功能转型特征及生态环境效应,揭示土地利用转型对区域生态环境造成的影响,为该区生态环境保护和可持续发展提供科学参考。[方法]基于1990,2000,2010和2015年开孔河流域土地利用遥感解译数据,根据"生产—生态—生活"用地(以下简称"三生用地")的主导功能分类,通过土地利用转移矩阵、区域生态环境质量指数和土地利用转型的生态贡献率等方法定量分析开孔河流域土地利用转型、时空格局特征以及生态环境效应。[结果](1)1990—2015年,开孔河流域的土地利用转型表现为生产用地、生活用地的快速增加,生态用地的迅速减少。(2)1990—2000年开孔河流域生态环境质量指数从0.465 4下降为0.453 9,2010—2015年上升到0.455 9。生态环境质量保持相对平衡,并呈现先下降后上升的发展趋势;(3)1990—2015年,开孔河流域上游生态环境质量较高但存在恶化趋势,中游地区生态环境质量持续得到改善,流域下游主要为低质量区和较低质量区。[结论]农业生产用地、城乡生活用地面积增加与草地退化和水域生态用地被占用是造成流域生态环境退化的主要原因,中游地区生态环境质量持续得到改善的原因是大量其他生态用地转型为林地生态用地。     

基于RS和GIS的河南省生态环境质量动态评价

[目的]揭示近年来河南省生态环境质量时空变化特征,为生态环境的监测、保护和管理提供科学依据和技术支持。[方法]以多源、多时相数据为基础,参考生态环境状况评价技术规范和模型方法,采用1km格网作为评价单元,提取生物丰度、植被覆盖、水网密度、土地胁迫、污染负荷5个指标,来计算生态环境质量总指数,定量评估河南省生态环境质量时空变化。[结果](1)河南省生态环境质量以"一般"为主,其所占比例接近80%,其他类型面积较少,生态环境质量的基本空间分布格局明显受地形地貌、土地利用及区域发展战略影响;(2)2000—2013年,河南省生态环境质量年际间变化较小,呈现出"单峰型"的变化特征,但生态环境质量为较差和优、良的区域面积都有所增长;(3)生态环境质量变化与区域发展关系密切,13a来,河南省生态环境质量总体上存在微弱变差趋势,变差区域在空间上由中西部向东南部迁移,主要与城市建设用地扩张有关。[结论]基于1km格网的生态环境质量评价方法更能反映区域生态环境空间特征及影响因素。为了持续提升研究区生态环境质量,区域发展战略必须要与生态文明建设相协调。     

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...     

基于遥感生态指数模型的杨凌农业高新技术产业示范区生态环境评价

[目的]定量揭示杨凌农业高新技术产业示范区(简称"杨凌区")生态环境质量的空间分布与变化特征,为该区及类似地区生态环境建设的规划和管理提供科学依据。[方法]本文基于Landsat8卫星影像,利用主成分分析的遥感生态模型进行分析。[结果]2013—2018年,杨凌区生态环境质量总体呈上升趋势,遥感生态指数均值由0.45升至0.50,呈上升趋势的面积为50.77km~2,占全区总面积的38%;杨凌区生态环境状况的空间分布具有向西北优而东南城区差两极扩散的趋势;干度分量对生态指数模型整体影响最大。[结论]杨凌区生态环境质量较差的区域主要集中在城区人为活动密集区和大型工业园区,体现出高度聚集的特点。在杨凌区未来规划和发展中,应控制并有效减小裸地和建设用地面积,重视生态景观和城区绿化。     

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模型的砒砂岩区生态环境质量演变研究

[目的]探究砒砂岩区生态环境质量状况，为当地生态环境治理工作提供科学依据。[方法]基于GIS和RS技术，利用遥感生态指数RSEI模型，分析砒砂岩区2001—2020年生态环境质量时空演变。[结果](1)基于砒砂岩区4期影像数据提取的遥感生态指数RSEI呈现先下降后上升的趋势，表明生态环境质量在缓慢改善；(2)绿度生态指标与湿度生态指标对砒砂岩区生态环境质量起正向作用，干度生态指标与热度生态指标会起到负面作用，并且绿度生态指标对生态环境质量改善的贡献率更高；(3)在2001—2020年间，生态环境质量改善区域占到研究区总面积的36.79%;生态环境质量恶化区域占15.68%,多为轻度退化。[结论]砒砂岩区2001—2020年间生态环境质量总体呈现出上升趋势，且生态环境质量对人为活动高度敏感，因此在改善生态环境的同时还需融入生态保护理念，做到人与自然和谐共生。     

西藏尼洋河流域土地景观格局演变的生态风险分析

针对青藏高原流域生态景观格局的演变所引起的生态风险问题,选取青藏高原生态脆弱区的尼洋河流域为研究区域,以1980年、1995年、2010年、2020年4期土地利用数据为基础,根据景观生态学理论将尼洋河流域划分为814个生态风险评价单元,构建景观生态风险评价模型,对尼洋河流域景观生态风险的时空动态演变特征进行了评价和分析。结果表明：(1)尼洋河流域近40年来的6种土地利用类型面积皆发生了改变,其中水域和建设用地变化幅度最明显;(2) 1980—2020年流域内高生态风险区与中生态风险区面积增加,流域内总体景观生态风险呈增加的趋势,生态恶化的区域主要发生在尼洋河干流河谷区和高海拔区;尼洋河流域各期景观生态风险等级以尼洋河干流为轴线呈现对称式分布,跟随海拔高程的上升生态风险等级增加;(3)尼洋河流域景观生态风险空间分布呈逐年上升的正相关性,在空间上表现为集聚效应。综上,1980—2020年尼洋河流域生态风险总体呈上升的趋势,人类活动和气候变化是驱动生态恶化的重要因素。     

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。     

湟水河流域景观格局与生态风险时空特征及驱动因子探测

[目的] 分析景观格局变化特征及景观生态风险时空演变规律与影响驱动因子,为流域综合治理,生态系统管理和可持续发展提供理论依据。[方法] 基于湟水河流域2000,2010,2020年3期土地利用数据,采用景观指数法构建流域景观生态风险评价模型,耦合ArcGIS 10.6,Fragstats 4.2,GeoDa 1.20讨论景观格局与生态风险的时空动态特征,利用地理探测器识别驱动景观生态风险空间分异的主导因子。[结果] ①草地和耕地是湟水河流域的优势地类,土地转移主要发生在耕地、草地和建设用地之间,城市扩张是近20 a土地利用变化的主要特征。②2000—2020年景观生态风险先增后减小,生态服务价值与景观生态风险表现出负相关性。③景观生态风险空间分布主要呈现“高—高”和“低—低”集聚,高程是导致景观生态风险空间格局分异的主导因子,因子交互作用对景观生态风险空间分异有增强效应。④景观生态风险空间格局具有明显的海拔梯度效应。可根据海拔梯度将湟水河流域划分为重点管控区、严格管控区和一般管控区。[结论] 生态治理和生态修复是湟水河流域景观生态风险指数下降的主要原因,不同生态风险空间管控区应采取差异化调控措施,土地利用优化管理与用途管制在生态风险调控中需高度关注。     

西藏尼洋河流域土地利用变化对生态敏感性的影响

[目的]以西藏尼洋河流域作为高原生态脆弱区的典型代表,对流域1995—2020年土地利用变化影响下的生态敏感性进行探索分析,为该流域土地利用规划和生态环境保护提供理论依据。[方法]通过计算流域土地利用强度指数和生态系统服务价值,构建土地利用变化下的生态敏感性指数,基于土地利用强度指数和生态系统服务价值在各子流域内的时空变化,利用GIS空间分析技术获得尼洋河流域生态敏感性空间分布状况。[结果] 1995—2020年尼洋河流域林地和建筑用地面积呈增加的趋势,而未利用地和水域面积呈下降趋势;土地利用强度指数由1.725 5上升到1.725 9,土地利用生态系统服务价值减少了约3 000万元。土地利用强度指数上升的区域分布在下游流域;流域生态敏感性指数由0.3增加到9.4,流域中、高敏感区主要分布在中下游流域,且高敏感区面积呈扩增趋势。[结论]流域内区域生态敏感性变化由土地利用类型间的转移流动的方向所决定。总体而言,近25 a来流域生态敏感性对生态系统中土地利用变化的响应较为明显,中下游区域生态敏感性呈恶化的趋势。     

2000-2020年滇中城市群生态环境质量动态监测及空间格局演变

[目的] 分析生态环境质量时空变化规律及其异质性,为政府及相关部门制定生态环境保护政策提供科学依据。[方法] 采用GEE(google earth engine)平台选取滇中地区2000—2020年Landsat影像,逐年提取遥感生态指数RSEI(remote sensing ecological index),运用冷热点分析、标准差椭圆、生态环境重心转移等空间分析方法探索生态环境质量的时空演变规律。[结果] ①滇中城市群整体生态环境质量总体呈不断下降趋势,RSEI均值从2000年的0.51下降到2020年的0.46。②从空间分布上看,除个别年份外总体上滇中东部地区生态环境质量明显好于西部地区,生态环境质量较好的区域大多森林覆盖率较高。③近20 a来滇中城市群生态环境空间分布呈南—北方向,同时城市群生态环境质量整体呈现出一定的聚集性。[结论] 滇中城市群生态环境变差与城市群建成区高速扩展,气候异常,植被破坏,水土流失加剧等有着密切的关系,为此应加强生态建设,提升滇中城市群生态环境质量。     

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。     

湖南省湘西州重点生态功能区贫困县生态脆弱性评价

[目的]开展湖南省湘西州生态脆弱性评价,在此基础上规划适宜开发区、限制开发区,为实现研究区绿色可持续发展提供参考。[方法]依据湘西州生态环境特点,利用2015—2018年社会经济统计数据,采用遥感影像、数字高程模型(DEM)等基础数据,运用GIS空间分析法,综合分析了湘西州各县生态脆弱性的时空演变特征。[结果]①生态脆弱性空间格局呈现出西高东低的分布特征,微度和轻度脆弱区主要分布在湘西东部永顺县和古丈县,重度和极度脆弱区成片分布在西部龙山县、保靖县和吉首市;②生态脆弱性总体表现出向高脆弱等级方向发展的趋势,微度脆弱区面积急速减少,重度脆弱区面积急速上升,生态环境逐年恶化。[结论]应注重人类活动对生态系统的积极影响,在加大扶贫力度的同时,因地制宜地开展生态环境保护工作。     

1990—2019年澄碧河流域NDVI时空动态及驱动因素分析

为了解西南喀斯特流域的植被恢复状况及其驱动因子,以澄碧河流域为例,基于GEE平台和1990—2019年研究区Landsat遥感影像,采用Sen+Mann-Kendall趋势、偏相关等方法,分析了澄碧河流域归一化植被指数(NDVI)时空演变特征与驱动力。结果表明:1990—2019年澄碧河流域NDVI总体呈波动上升趋势,年平均增速为0.004 6,植被呈显著改善的区域占87.09%; 不同土地利用类型下,NDVI均值排序为常绿灌木地>常绿阔叶林>常绿针叶林>落叶阔叶林>旱地>草地>水田; NDVI随海拔上升呈先增加再缓慢下降再缓慢上升的趋势,随坡度的增加呈先缓慢上升再缓慢下降的趋势; 澄碧河流域88.88%区域NDVI与气温具有正相关关系,其中显著正相关占20.75%,与降水量变化相关性较小,仅有1.14%区域通过p<0.05显著性水平检验。总体而言,澄碧河流域植被得到显著改善,温度变化和人类活动一定程度上促进了流域植被的生长。     

甘肃省白龙江流域生态承载力的时空变化

[目的]从土地利用角度开展甘肃省白龙江流域生态承载力时空变化研究,为该流域生态环境治理和可持续发展提供科学依据。[方法]基于生态足迹理论,利用1990,2002,2010,2014年4期土地利用数据与GIS空间分析技术,对近25a来该流域生态承载力时空变化进行空间可视化表达和定量分析。[结果](1)时间尺度上,25a来流域生态承载力呈现"降—升—降"的波动变化趋势,各地类生态承载力变化趋势不同。(2)空间尺度上,流域生态承载力总体呈现西北与西南部高,东北部低,随海拔和坡度增加而递增的不均匀分布格局;随时间推移,流域不同区域和坡度范围的生态承载力变化趋势各异。(3)1990—2002年,2002—2010年,2010—2014年间流域各地类生态承载力转换频繁,转变趋势明显,导致近25a来流域生态承载力及其内部组成变化较大。[结论]近25a来流域生态承载力在波动中上升,流域生态质量有所改善;受地形地貌和土地利用/覆被变化的影响,流域生态承载力具有明显的空间异质性。退耕还林还草政策是流域生态承载力变化的主要影响因素之一。     

重庆市黔江区土地生态安全评价及时空变化分析

[目的]揭示重庆市黔江区土地生态安全的时空变化特征,为黔江区土地资源的可持续利用提供科学依据。[方法]从生态负荷、生态保护、生态功能及生态经济4个方面构建黔江区土地生态安全评价指标体系,采用主客观组合赋权和综合指数法对该区土地生态安全状况进行分析。[结果](1)研究区土地生态安全水平呈上升趋势,但总体水平不高,有待进一步改善;(2)黔江区土地生态安全空间差异显著,呈现"区中心土地生态安全水平低,四周土地生态安全水平较高"的土地生态安全格局。[结论]主客观组合赋权有助于克服单一的主观赋权及单一客观赋权的不足;将"压力—状态—响应(PSR)"模型和"自然—经济—社会"模型有机结合构建的基于生态负荷、生态保护、生态功能及生态经济的评价指标体系较好地反映了黔江区土地生态安全的时间变化及空间差异状况。     

伊洛河流域土壤保持生态服务功能动态变化

[目的]分析河南省伊洛河流域土壤保持生态服务功能的动态变化特征,为流域水土保持和生态管理建设提供参考。[方法]采用修正通用水土流失方程(RUSLE)和统计学方法,分析2010—2020年伊洛河流域土壤保持功能时空变化特征以及影响因素。[结果](1)2010—2020年伊洛河流域土壤保持功能呈递减趋势;空间分布基本一致,整体呈西南高,东北低的分布格局。(2)不同生态系统类型的土壤保持功能差异较大,2010—2020年森林和灌丛生态系统土壤保持总量较高,农田生态系统面积最大,但土壤保持功能较弱。(3)不同海拔和坡度的土壤保持功能随海拔和坡度的增加不断加强。(4)2010—2020年伊洛河流域土壤保持功能空间差异性主要受地形因素的控制,时间变化主要受降雨侵蚀力的影响。[结论]应注重和维护土壤保持功能较强的森林和灌丛生态系统,增强农田生态系统的水土保持措施,从而提高流域土壤保持功能,有助于提升伊洛河流域的生态安全。     

基于遥感生态指数的神东矿区1995-2020年生态环境质量的时空变化特征分析

[目的] 分析神东矿区1995—2020年生态环境质量时变化特征,为改善该区域生态环境提供科学依据。[方法] 基于1995—2020年6期Landsat 5 TM及Landsat 8 OLI数据,利用主成分分析法,选用干度指标（NDSI）、绿度指标（NDVI）、热度指标（LST）、湿度指标（WET）构建遥感生态指数（RSEI）。运用重分类将RSEI分为5级,按照重心迁移方法分析RSEIⅠ—Ⅴ等级的重心迁移情况,并分析RSEI的空间变化规律,实现利用RSEI对神东矿区的生态环境质量的动态监测和评价。[结果] ①神东矿区在1995—2020年生态环境状况明显提升,其中呈上升趋势的面积占矿区总面积的42.22%,绿度、干度指标对矿区生态环境质量影响较大。②矿区生态环境质量各级土地利用类型以草地、耕地为主,且生态环境质量变化受耕地、草地面积变化影响较大。③矿区生态环境质量主要以Ⅱ,Ⅲ级为主,Ⅰ级、Ⅱ级和Ⅴ级迁移幅度较大且重心整体向矿区西南、西北方向迁移。[结论] 1995—2020年神东矿区生态环境质量呈现总体上升态势,受植被生长情况和人类活动因素影响较大。     

基于生态服务价值的沱江流域土地景观生态风险时空分异研究

[目的]探究沱江流域基于生态服务价值的生态风险时空分异的特征,为基于生态服务价值的沱江流域生态风险管控决策提供一定依据。[方法]借助ArcGIS,GeoDa,GS~+和Conefor Sensinode等软件,以沱江流域为研究区,基于2000,2005,2010和2015年4期遥感土地利用数据,计算研究区生态服务价值,对生态风险计算方法进行改进,构建基于生态服务价值的生态风险评价指标体系,运用空间自相关分析和地统计分析方法,探讨位于快速城市化地区的沱江流域生态风险的时空分异规律。[结果]①沱江流域土地利用动态变化显著,用地类型以耕地转建设用地和林地转耕地为主。②沱江流域生态服务价值总量先增后降,耕地、林地对生态服务价值的贡献最大。③生态风险值总体呈上涨趋势,生态风险等级由以较低、中等生态风险为主向以中等生态风险为主转移,中等生态风险区域面积大幅增加。④研究区生态风险等级分布差异明显,高风险区和较高风险区主要分布在研究区北部,中等和较低风险区分布在研究区中部和南部,生态风险总体北大于南。[结论]土地利用变化会对生态服务价值产生重要影响,进而对沱江流域的生态风险产生影响。