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。     

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。     

2000—2020年漳河上游生态环境质量动态监测及驱动因素分析

[目的]探究漳河上游生态环境质量时空变化特征及其驱动因素,为该区域生态环境建设与治理提供科学依据。[方法]优化重构2000—2020年漳河上游Landsat影像,基于遥感生态指数(RSEI),引入坡度(slope)、归一化山地植被指数(NDMVI)、颗粒物浓度(DI)3项指标,构建考虑地形和颗粒物影响的改进型遥感生态指数(advanced RSEI,ARSEI)模型,辅以多种空间分析和统计方法对研究区生态环境质量进行定量评价。[结果](1)ARSEI具有较好适用性,能够准确地表征漳河上游生态环境质量状况。NDMVI对ARSEI影响最大,DI最小。(2)研究区生态环境质量整体呈“西南差、东北优”的空间格局,等级以较差和中等为主;研究期内,35.94%的区域表现为改善,并以改善1个等级为主,其中2010—2020年改善最为显著,变化格局呈“整体稳定,局部改变”的特点。(3)不同类型因子的影响力排序为：模型因子>地形因子>气象因子>社会因子>经济因子;所有影响因子均表现为协同增强作用,NDSI,NDMVI和slope的共同作用下对ARSEI空间异质性的影响最大。[结论...     

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。     

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...     

基于长时序MODIS的陕西省近20年生态质量时空变化及其驱动力研究

人口激增和随之带来的气候变化对区域生态环境产生胁迫，生态环境质量的动态定量评估可为地区生态环境保护战略部署和区域生态文明建设提供研究支撑。陕西省现有生态质量评价的研究多基于区县尺度的统计数据，但普遍存在时间跨度小且难以揭示其内在驱动力的问题。基于2001—2018年MODIS数据计算陕西省生长季遥感生态指数(RSEI),运用趋势分析法、Hurst指数法、偏相关分析法于像元尺度探究陕西省2001—2018年生态质量时空演变规律及其对气候和人类活动的响应。结果表明：(1)陕西省近20年来生态质量持续改善，RSEI值以0.34%/a的速率增长，生态质量极好的区域不断增加。(2)RSEI变化趋势较为显著且以明显改善趋势为主，总体呈“南高北低”的空间分布格局，通过M—K检验的像元占77.89%(p<0.05),明显改善的像元占66.75%,主要分布在陕北地区的延安市和榆林市，而显著退化的像元占11.08%,主要分布在关中平原和秦巴山区等地。Hurst指数表明，RSEI未来变化趋势以反持续性为主，46.04%的像元将由改善转为未来退化，29.33%的像元将持续改善。(3)RSEI与气温和降水...     

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。     

2000—2021年锡林郭勒草原生态环境质量变化及其驱动因素

[目的] 对内蒙古自治区锡林郭勒盟草原生境质量动态变化及其影响因素进行研究,为该地区生态环境保护政策的制定和高质量发展提供科学理论依据。[方法] 利用Google Earth Engine(GEE)平台和MODIS数据构建生态遥感指数(RSEI)评价研究区的生境质量,并运用Moran指数和地理探测器分析遥感生态指数(RSEI)的空间异质性和影响因素。[结果] ①2000-2021年研究区的生境质量经历了先恶化后改善的过程。生态环境得到了较大程度的改善,中部的典型草原和东部的草甸草原生境质量较好,而西部的荒漠草原区生境质量较差。② 5个年份的全局莫兰指数(global Moran''s I)均大于0.935,表明研究区内RSEI的空间分布呈高度正相关,主要呈现高高和低低聚类分布。③地理探测器结果显示,绿度是影响RSEI的主要因素,模型因子与自然因子之间的交互作用最为显著,其次是模型因子与社会经济因子的耦合。[结论] 锡林郭勒盟东部的生境质量高值区应继续加强对生态环境的保护力度,西部的生境质量低值区要注重对荒漠草原的修复与治理,遏制沙漠向东扩张。     

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。     

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%,...     

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。     

基于多源遥感数据的土地整治生态环境质量动态监测

土地整治生态转型是土地整治发展的必然趋势,在项目区尺度进行科学合理、客观直接、长期全面的生态环境质量监测评估具有重要意义。该研究基于多源遥感数据,选取典型土地整治项目,运用主成分分析法构建RSEI(remote sensing ecological index)模型,反演得到湿度、绿度、热度、干度指标以及RSEI指数,实现对项目区整治过程中生态环境质量变化的监测与分析。研究结果表明:1)湿度和绿度指标对项目区生态环境质量具有正向作用,而热度和干度指标起负向作用,且干度指标的影响最大;2)RSEI总均值在整治前、中、后分别为0.652、0.572和0.605;RSEI等级中的优良等级在整治前、中、后所占比例分别为78.73%、39.55%和63.29%;RSEI变差、不变和变好的比例分比为42.55%、46.25%和11.20%;3)项目区生态环境质量呈现"先下降-后上升-整体下降"的态势,表现为"整治期变差-恢复期变好-全过程变差"的总体特征,土地整治对项目区生态环境的扰动具有持续性,区域生态环境恢复与改善存在滞后期,在项目竣工5年后项目区的生态环境质量水平仍低于整治前。     

基于遥感生态指数的新疆干旱区博乐市生态变化分析

[目的]结合遥感方法分析新疆维吾尔自治区博乐市生态变化,为该区生态保护提供理论依据。[方法]以博乐市1997年、2007年和2016年3期Landsat系列影像为数据源,提取绿度、湿度、干度和热度4个指数,通过主成分分析耦合出遥感生态指数(RSEI),对博乐市生态环境质量进行了监测和评价。[结果]研究区属于MODS(山地—绿洲—荒漠)系统,总体RSEI指数较低,由差和较差主导;1997—2016年博乐市的生态环境质量呈明显改善趋势,遥感生态指数RSEI从0.250提高到0.422,等级为优和良的比例从11.24%上升到26.20%;改善的区域面积明显大于变差的面积,改善的区域主要分布在北部山地、中部绿洲和南部天山西部北麓荒漠区域。生态环境恶化的区域主要集中在中部绿洲的耕地和城镇建设用地区域。[结论]荒漠生态建设和扩大绿洲面积对生态环境的改善有积极影响,同时也要合理配置资源和土地利用。     

基于GIS和模糊数学的川西地区生态安全评价

[目的] 对川西生态安全进行评价研究，以期为该地区生态环境建设、社会经济发展规划提供科学依据。[方法] 基于GIS和遥感技术，从自然和人为影响两个方面构建评价指标体系，通过模糊数学模型对川西地区2000，2005，2010，2015年和2018年的生态安全状况进行评价。[结果] 川西40%的区域生态安全状况处于较危险状态，呈现出“东高西低”的空间分布格局。川西生态安全2000—2018年总体变化趋势为“上升—小幅度下降—上升”。川西地区生态安全Moran’s I指数在0.5左右，西部白玉、巴塘、理塘一带生态安全状况好转，东部九龙、雅江、木里和若尔盖一带生态安全质量有所下降。地形植被是川西生态安全最主要的影响因子。[结论] 川西整体生态安全状况偏差，但呈现出改善趋势，具有较强的空间聚集性，对川西生态安全状况的治理要充分考虑其空间分异特征。     

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。     

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。     

黄河下游自然保护地时空分布特征与高质量发展建议——以山东省为例

[目的]自然保护地建设是促进生态文明建设和生态环境高质量发展的重要手段,研究自然保护地的时空特征能够深化对其历史进程、资源禀赋、功能定位等的认识,对自然保护地高质量发展具有重要的指导意义。[方法]采用全局莫兰指数、标准差椭圆、核密度估计等方法,对黄河下游1980—2020年设立的自然保护地的时空分布特征进行了深入分析研究。[结果]在发展历程上,研究区自然保护地建设经历了起步探索、稳步发展、规范发展3个阶段,由注重数量增长逐渐转向质量提升。在空间分布上,自然保护地呈东北—西南方向展布,40年来分布重心总体向西南方向迁移了88.199 km,自然保护地整体聚集程度不断提高,以鲁中南山地丘陵区与鲁东低山丘陵区最为聚集,分别形成类似除号“÷”和“双峰形”的两个高密度片区。在影响因素上,地形地貌、水热条件、物种多样性、植被覆盖等是影响自然保护地空间分布、资源禀赋等的重要因素;政策导向、生态保护意识的提高等是导致自然保护地数量增加、质量提高的重要因素。[结论]为促进自然保护地高质量发展,黄河下游地区应依据自然保护地分布格局规划“生态城”,发展特色生态旅游,由点及面地整合全域生态资源。研究结果可为黄...