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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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RSEI的疏勒河流域生态质量综合评价及其成因分析

基于1987年、2007年和2017年Landsat遥感数据，通过绿度、湿度、干度和热度4个指标，应用主成分方法计算遥感生态指数（RSEI），再结合当地土地利用/覆被变化（LUCC）及社会经济统计资料，对1987 ~ 2017年疏勒河流域的生态环境质量进行综合评价及驱动力分析。结果表明:1987年至2017年，疏勒河流域RSEI总体呈下降趋势，分别由1987年的0.286、2007年的0.263降至2017年的0.215，下降了24.8%；生态环境质量等级较差面积比例也由1987年的83.39%、2007年62.36%下降至2017年31.96%，相对应等级差面积比例由11.57%、32.37%增加至61.54%，优等级面积比例由2.12%下降到0.48%至0.02%，显然，生态环境质量主要是差和较差，且整体在变差。气候变暖变干，林地和草地不断减少，耕地、建设用地显著增加，GDP快速增长和第一产业、第二产业和第三产业迅速发展是影响研究区生态环境质量变化的主要原因。     

基于土地利用的三峡库区生态屏障带生态风险评价

[目的]揭示三峡库区生态屏障带生态风险,为库区生态风险评估及土地利用优化提供理论依据。[方法]基于遥感影像数据,运用RS与GIS技术,计算土地利用相对合理性指数,同时构建生态风险评价模型,划分高程/坡度带定量评价三峡库区生态屏障带的生态风险情况,划分生态风险等级,并对生态风险进行空间自相关分析。[结果]较低生态风险区占比例最大,为36.77%,高生态风险区及较高生态风险区主要分布在沿长江两岸建设用地及耕地较为集中的区域,土地利用相对合理性指数随高程增高逐渐变大,随坡度增大逐渐减小,研究区生态风险空间自相关分析呈现出十分显著的局部自相关性。[结论]研究区内生态风险总体呈现较低值,沿江高值区需对土地利用进行重点优化。     

基于LUCC的汤浦水库流域生态价值变化过程研究

[目的]探究水库开发建设及管理活动对汤浦水库流域土地利用及生态环境效应的影响,为水源地水库污染防治及运行管理提供参考。[方法]通过ENVI遥感解译水库流域从建库前至今5个不同时期的土地利用状况,分析水库流域LUCC转移矩阵和生态价值指数,并基于ArcGIS空间分析,对流域内主要污染监测控制区进行识别,同时对水库流域内现有居民搬迁后流域生态价值指数变化趋势进行预测。[结果]流域主要LUCC表现为林地—草地—林地;近20 a流域生态价值指数呈N字形趋势,在2008年达到最高,流域中部山地林区的生态价值指数高于其他区域且生态价值较为稳定;流域重点监控区应设在沿S212省道东西走向一段及王坛镇区域;逐步实施流域生态搬迁以后,流域相对生态价值指数上升趋势先慢后快。搬迁地的生态价值指数由0.015增加至0.081,相应的,全流域的生态价值指数提高11.2%。[结论]水库流域近20 a生态环境保护良好,退耕还林工程的实施以及人类活动是影响水源地水库保护区生境质量变化的主要原因。     

基于DPSIR-灰色关联模型的重庆市土地生态安全评价

[目的]对重庆市土地生态安全定量化评价做出初步探索,为重庆土地生态安全研究和生态环境建设提供方法借鉴和理论参考。[方法]构建基于驱动力—压力—状态—影响—响应(DPSIR)概念框架的土地生态安全评价指标体系,借助灰色关联模型进行赋权,构建土地生态安全指数对重庆市1997—2012年土地生态安全指数进行评价。[结果]1997—1998年重庆土地生态安全处于敏感状态,1999—2002年处于较安全状态,2003—2009年处于敏感状态,2010,2011年为不安全状态,2012年为敏感状态。重庆市土地生态安全整体呈现缓慢的下降趋势,形势不容更乐观;重庆市土地生态安全的驱动力生态安全指数和压力生态安全指数呈现出轻微波动的整体下降趋势;状态指数和响应指数呈现整体增长趋势;影响安全指数呈现波动变化状态。[结论]通过产业结构的调整、环境保护力度及资金投入的加大以及技术的提高,农业生产技术改进,提高森林覆盖率,加强对土地生态安全的响应力度,是重庆市土地生态安全的根本保障。该评价模型和指标体系适用性较强,评价结果较为客观,是土地生态安全评价的可用方法。