1990—2020年阿拉尔垦区生态环境质量动态监测与评价

[目的]借助遥感生态指数(RSEI)对阿拉尔垦区生态环境质量进行动态监测与评价,分析1990—2020年研究区生态环境变化及驱动因素,为阿拉尔垦区发展和生态保护提供科学参考。[方法]选取1990,2000,2011和2020年4期Landsat TM/ETM~+/OLI影像数据,耦合绿度指标(NDVI)、湿度指标(WET)、干度指标(NDSI)、热度指标(LST)构建RSEI,结合研究区气候、人口、经济等驱动因素探究阿拉尔垦区生态环境质量动态变化。[结果] 1990—2020年阿拉尔垦区RSEI均值从0.344上升至0.468,生态环境质量总体好转;1990—2020年阿拉尔垦区生态环境质量变好区域主要位于垦区北部和南部地区,改善面积达1 756.36 km~2,占总面积45.92%;生态环境质量受自然因素和社会经济因素影响,社会经济因素对阿拉尔垦区生态环境质量变化起主导作用。[结论]近30 a来阿拉尔垦区生态环境得到有效改善。遥感生态指数(RSEI)在一定程度上可以快速、有效地反映1990—2020年阿拉尔垦区生态环境质量变化。     

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。     

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RSEI的黄河中游地区生态环境质量时空演化特征及驱动因素——以延安市为例

[目的]生态环境质量评价是开展黄河中游地区生态环境保护和生态文明建设的重要基础，探究其生态环境质量动态及不同主导因子对其影响，可为生态环境保护战略与经济发展战略的协调发展提供理论依据。[方法]基于遥感生态指数(remote sensing ecological index, RSEI)并辅以Sen趋势分析、Manna-Kendall突变点检验、变异系数、Hurst法对黄河中游地区延安市1990—2020年的生态环境过去和未来演化特征进行了分析，并利用随机森林和结构方程模型探究了不同阶段RSEI对不同驱动因素的敏感性。[结果](1)延安市近31年生态环境质量整体呈变好趋势。其中，绿度和湿度指标均呈增加趋势，热度指标和干度指标均呈减小趋势，各指标共同促进了延安市的生态环境质量变化。(2) 1995年前RSEI为上升趋势，1995—2001年RSEI为下降趋势，2001年后RSEI呈增加趋势。(3) 1990—1995年RSEI变化属于较高波动变化，1996—2001年以高波动变化为主，2002—2020年属于较低波动变化。RSEI在未来一段时间内会出现大面积的下降趋势。(4) 1990—1...     

太原城市群生态环境质量监测及驱动力分析

[目的] 研究太原城市群2002—2021年生态环境质量变化状况,为城市可持续发展及绿色转型提供科学建议。[方法] 基于GEE平台与MODIS影像,利用主成分分析法耦合绿度、湿度、热度、干度构建生态遥感指数(RSEI),结合稳定性分析、空间自相关分析研究太原城市群生态环境质量变化的空间性质,并利用地理探测器量化分析多种因子对RSEI的影响。[结果] 各年份第一主成分贡献率均高于75%,表明基于第一主成分提取RSEI能够综合表征研究区生态环境质量;2002—2021年,太原城市群生态环境质量总体呈现上升趋势,从0.433提高到0.488,增长率约为0.002 9/a。生态改善面积所占比例为17.1%,主要分布在西北部的岚县、静乐县;研究区生态环境质量变化存在明显空间自相关,Moran’I指数为0.729,高高集聚与低低集聚区域与生态改善、退化区域基本重合;太原城市群生态环境质量与气候因子中的相对湿度、气温、潜在蒸散量有显著相关性。[结论] 2002—2021年太原城市群生态环境质量得到改善,植被覆盖和城市扩张因素影响较大,RSEI能够有效监测研究区生态环境质量变化。     

科尔沁沙地生态环境质量遥感动态监测——以奈曼旗为例

由于科尔沁沙地的生态文明建设和城镇化的快速推进,及时的对生态环境质量进行监测显得尤为重要。利用2000年、2006年、2012年、2018年奈曼旗的Landsat-5 TM\\8 OLI数据,计算绿度(NDVI)、湿度(WET)、干度(NDSI)和热度(LST)4个生态指数,基于主成分分析方法构建RSEI生态指数模型,对奈曼旗18年来生态环境质量变化进行了动态监测与评价。结果表明:绿度和湿度对奈曼旗生态环境质量起正面作用,干度和热度起负面作用;2000—2018年RSEI均值增长0.232 6,涨幅76.49%;生态环境质量差和较差的区域面积共减少了1 654.06 km~2,优等级的区域面积增长高达1 048.17 km~2,其中差和较差区域主要分布在中部沙区;研究期间生态环境质量改善区域面积均大于退化区域,改善面积在2000—2006年达到峰值,面积高达5 327.6 km~2,占总面积的65.77%,退化区域主要集中在中部沙区;奈曼旗生态环境整体呈逆转趋势,并趋于稳定,但局部仍会出现退化现象。     

基于遥感生态指数的元谋干热河谷生态环境动态监测及其驱动力分析

[目的] 探究元谋干热河谷2000-2020年生态环境变化现状，对该区域生态进行动态监测及其驱动力分析，为干热河谷的生态环境保护和可持续发展提供理论依据。[方法] 选取3期Landsat TM/OIL影像数据计算绿度(NDVI)、湿度(WET)、干度(NDBSI)、热度(LST)4个指标来构建遥感生态指数(RSEI)评价体系，并通过地理探测器对影响区域的生态环境因素进行量化分析。 [结果] ①2000，2010和2020年元谋干热河谷的RSEI均值分别为0.628，0.609和0.684，呈先降后升的变化趋势。 ②在2000-2020年这20 a间，区域内生态环境改善面积占29.58%，主要分布河谷两侧；生态恶化面积占21.45%，主要散布在农耕区和居民区周围。 ③对影响元谋干热河谷RSEI的10个因子进行驱动力分析发现，绿度指标和土地利用对RSEI的空间分异特征解释力最强。 [结论] 多因子交互结果显示，元谋干热河谷的生态环境现状是多重因素共同作用的结果，所有因子在交互作用下均有协同增强的作用；绿度指标和土地利用是研究区生态环境质量的主要驱动因子。因此，在探究元谋干热河谷生态环境恢复与保护，应合理规划利用土地资源，落实植被保护及修复政策及措施。     

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。     

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RSEI指数的长江上游流域生态环境质量时空演变及影响因子研究

为准确、及时地获取长江上游生态环境质量的变化趋势以及演变格局,基于Google Earth Engine(GEE)平台的MODIS系列遥感数据,通过计算长江上游流域生长季5—10月的绿度(NDVI)、湿度(WET)、热度(LST)及干度(NDSI)4个指标,采用主成分分析法(PCA)构建出遥感生态环境指数RSEI,并对长江上游流域生态环境进行评价。结果表明：(1) 4个指标在第1主成分(PC₁)上的平均贡献率为71%,表明依据这4个指标在长江上游流域构建RSEI是可行的;(2)长江上游流域RSEI整体呈现显著增加趋势(p<0.05),增加速率为1.1×10^-3/a,具体可细分为两个阶段,分别是快速增长期(2000—2010年),其速率为5.9×10^-3/a,以及增速放缓期(2010—2020年),其速率为3.9×10^-3/a;(3)长江上游流域生态环境质量以优和良为主,且表现为南部比北部好及东部比西部好的空间分布格局;(4) 2000—2010年流域生态环境质量改善明显,改善面积占34.7%,...     

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。     

水土流失区生态变化的遥感评估

水土流失是世界面临的一个严峻问题,它已给全球的生态造成了严重的威胁,及时快速地监测水土流失区的生态变化已显得尤为重要。为此,该文提出遥感生态指数(RSEI)来监测水土流失区的生态变化。该指数选取了绿度、湿度、热度和干度作为四大生态指标,并分别以遥感植被指数、湿度分量、地表温度和土壤-建筑指数为代表。同时采用主成分变换技术来集成各个指标,使各指标的权重是由数据本身的性质来决定,而不是人为的设定。将RSEI应用于福建长汀水土流失区的结果表明,RSEI指数可以定量地评价水土流失区生态修复的效果。数据显示,该区经过20多年的水土流失治理,RSEI生态指数值上升了17%,生态为优良的等级所占的面积比例从33.9%上升到52.3%,总体反映了该区的生态质量有了较明显的提高。     

基于遥感生态指数的黄山世界遗产地生态环境评价

[目的]定量评价黄山世界遗产地的生态环境质量,为有关部门制定规划和管理决策提供科学依据。[方法]以黄山世界遗产地核心区和缓冲区共同作为研究区,基于Landsat卫星影像提取绿度、湿度、干度、热度指标分量,并利用主成分分析方法构建遥感生态指数(RSEI)。结合地理信息系统空间分析和统计方法对研究区内生态环境质量进行定量评价。[结果] 1992—2017年研究区内RSEI指标数值由0.573上升为0.638,生态环境质量呈明显上升趋势。在3期数据中,RSEI等级为中和良的比例均达到了65%以上,占主导地位,保护区内整体生态环境质量较好。RSEI等级为差和较差的土地中,有近63.6%的土地转变为RSEI等级更高的土地,保护区内生态环境质量明显改善。[结论]黄山世界遗产地生态环境质量稳步提升,有关部门的保护措施初见成效,需进一步协调发展与保护的关系,实现黄山世界遗产地的可持续发展。     

荒漠草原金属矿区NDVI时空动态变化与生态质量评价

[目的]采用遥感技术明确草原金属矿山开采的影响范围,综合评价矿区及影响区生态质量,为草原矿山及周边区域的生态修复与环境保护提供科学依据。[方法]以地处生态脆弱区荒漠草原的金矿区为研究对象,基于长时间序列遥感数据分析研究区植被指数动态变化特征,采用遥感生态指数(RSEI)对研究区生态质量进行综合评价。[结果]研究确定荒漠草原金矿开采影响区为矿区边界向外半径5 km范围内;矿山开采期间(2009—2021年)研究区NDVI值呈波动性增加,井工开采运行期矿区内NVDI年平均值比露天开采运行期提高了51.9%,露天开采对研究区植被影响更大;矿区及影响区遥感生态指数表现出先增加后减小随后趋于稳定的变化规律,整体以不显著增加为主;根据遥感生态指数的空间分布,矿区及影响区生态环境质量较差的区域主要为排土场及周边区域。[结论]荒漠草原金矿开采对周边植被的影响主要集中在5 km范围内。采取边开采边治理的生态修复方式能使矿区及影响区的生态环境逐步得到改善。荒漠草原金矿生态建设过程中,应重点加强排土场及周边区域的生态修复与环境治理。     

川西北土地沙化区生态环境质量遥感动态监测

为了分析防沙治沙工程的实施对区域生态环境质量的影响,以川西北沙化土地为研究对象,选取沙化土地治理前(2004年)和治理后(2014年)的Landsat影像,基于ENVI平台,从绿度、湿度、干度、热度4方面分别提取归一化植被指数(NDVI)、湿度指数(WET)、建筑物—裸土指数(NDBSI)和地表温度(LST),并对这4个指数进行主成分分析,选择信息量较多的主成分贡献率为权重,建立遥感生态指数(RSEI)评价模型,对研究区的生态环境质量进行了评价。结果表明:2004—2014年,研究区的RSEI均值由-0.059 8下降为-0.068 6,降幅为14.72%,生态环境质量总体下降; 较2004年,2014年优和良等级比例分别增加0.70%和1.77%,增加区域位于川西北防沙治沙工程的实施区; 10年间共有1.25%的区域生态得到改善,1.96%的区域生态发生了退化,生态环境改善区域主要分布于石渠县的防沙治沙工程实施区。因此,川西北防沙治沙工程的实施对改善区域生态环境质量起到了重要的作用。     

黄河流域生态保护和高质量发展规划区水土流失特征与防治对策

[目的] 研究黄河流域生态保护和高质量发展规划区水土流失特征及其防治对策,为该区水土流失综合治理、生态环境建设和流域高质量发展提供科学参考。[方法] 基于2020年全国水土流失动态监测成果,分析水土流失面积、分布、特点等,提出水土流失综合防治对策。[结果] 规划区水土流失面积占土地总面积的33.97%,水土流失分布主要集中在黄河中游多沙区、腾格里—阴山北麓沙漠草原风沙区、湟水洮河黄土丘陵区和黄河源高地草原区等区域,沙地、旱地（6°以上）、天然牧草地和其他草地为水土流失重点发生地类,水土流失呈现面广量大、分布集中、侵蚀类型多样、高侵蚀强度面积较大等特点。[结论] 水土流失依然是黄河流域生态保护和高质量发展规划区面临的主要生态问题之一,水土流失防治应结合区域水土流失特点,科学布局,精细配置各类措施,推进规划区水土流失治理绿色发展。     

汉江流域水源涵养功能的关键生态修复区识别与植被优化配置

[目的]识别汉江流域水源涵养关键生态修复区,进行植被优化配置和生态修复效果的验证,为生态修复工程实施范围提供科学依据。[方法]主要利用InVEST模型,估算2020年水源涵养量,通过水源涵养功能强弱识别关键生态修复区,将水源涵养弱功能区内有林地、灌木林、草地、未利用地和25°坡以上的耕地区域作为修复区,对修复区进行林地适宜性评价,依据林地适宜性评价结果完成各土地覆盖类型之间的优化配置,模拟完成配置后修复区的水源涵养功能,并与配置前进行比较。[结果]植被优化配置后,修复区产水量降低了6.97%,水源涵养总量提高了14.96%。[结论]汉江流域通过植被优化配置手段提升水源涵养功能具有一定的潜力,未来应在水源涵养功能的基础上同时考虑其他生态服务功能,进行汉江流域修复区识别,以便采取更全面的修复措施来解决汉江流域的生态问题。     

太湖流域河网水体生态修复工程及其效果

[目的]对太湖流域河网水体生态修复工程及其效果进行对比分析,为该流域环境管理及水质改善提供基础。[方法]以太湖流域的夏庄浜、洛西河、凤沟河三条河流为例,通过在河道中分别实施复合塔式生物滤池处理工艺、五级负荷削减治理工艺、生态景观修复工艺,对3个工程的运行效果进行比较,研究出适用于流域河网地区的生态修复技术。[结果]三条河流生态修复工程的处理效果由强到弱依次为:夏庄浜洛西河凤沟河,由此可得3种生态修复工艺的去除污染物能力顺序为:复合塔式生物滤池处理工艺五级负荷削减治理工艺生态景观修复工艺。[结论]污染物去除效果表明,3种工艺对河道中氮、磷等污染物质的去除效果均较好,并具有良好的生态景观效果,通过进一步优化,可形成适用于河网地区的水质改善关键技术。     

徐州市区的土地利用变化及其生态环境效应

[目的]研究徐州市区的土地利用变化及其生态环境效应,为土地的合理规划以及区域经济与生态环境的平衡提供理论支持和参考依据。[方法]以土地利用转移矩阵和叠加分析为工具,分析徐州市中心城区的土地利用类型的动态变化特征和空间格局演变规律,并通过NDVI和区域生态环境质量指数分析土地利用变化的生态环境效应。[结果]基于多源遥感数据的分类回归树(CART)分类结果,其Kappa系数均大于0.90;整个研究区耕地面积大幅减少,建筑用地迅速增加。郊区较多土地类型转变为建筑用地,在2004—2016年期间,研究区NDVI低值区域逐步扩大,但生态环境质量先由0.323增加为0.360,后下降至0.320。[结论]2004—2016年徐州城市扩张导致耕地大面积较少,景观破碎化加剧,但城市建设过程中绿地面积增加,整体生态环境质量稍有提升。建议进一步加强徐州城区景观格局的合理规划,降低城市化进程给生态环境带来的负面影响。