福贡县生态环境质量遥感动态变化研究

以怒江傈僳族自治州福贡县为研究区,选取2000—2020年间10期遥感影像数据源,利用主成分分析法将反演得到的绿度、湿度、热度、干度4个指标进行加权生成RSEI指数,以小流域为评价单元,对福贡县2000—2020年的生态环境质量进行评价。结果表明：福贡县RSEI均值在2000—2020年呈曲折上升趋势,生态环境质量在中等以上的比例总体呈上升趋势;2000—2020年,生态环境质量退化、不变、改善的比例分别为1.17%、56.57%、42.26%,生态环境质量在总体保持稳定的基础上变好,其生态环境质量变好区域主要集中于研究区东、西两侧;研究区气象因素影响植物生长进而对生态环境产生影响,海拔与坡向是影响生态环境质量的主要自然因素,而林地、建设用地及耕地是影响生态环境质量的主要土地利用方式。     

融合多传感器时序数据的济南市生态环境时空变化监测及影响因素分析

快速的经济发展和城市化进程对区域生态环境造成了较大的影响。鉴于遥感可以实现大面积同步观测的优点,以遥感为手段评价区域生态环境,探究生态环境时空差异性,对城市的生态文明建设具有重要意义。本文以山东省济南市为例,通过构建基于绿度（NDVI）、湿度(WET)、热度(LST)、干度(NDSI)的遥感生态指数(RSEI),评价了1984年到2018年研究区生态环境的时空变化特征。结果表明：RSEI能较好的反映济南市生态环境质量状况及时空差异;1984—2018年济南市RSEI由0.619 8上升至0.808 0,增幅为30.36%;环境质量等级由以中等和良为主变为以良和优为主,变好的区域主要分布在济南南部丘陵地区,占总面积82.229%,这与济南市积极推进环境保护、鼓励植树造林有关;1984—2018年济南市中心城区RSEI由0.588 2上升至0.729 6,增幅为24.04%;但其中心位置生态环境质量变差趋势明显,城市扩张、建设用地增加、绿化面积缩减是影响环境质量变差的主要原因。     

基于RSEI的巢湖流域生态环境质量时空变化分析

[目的]分析巢湖流域生态环境质量时空变化。[方法]利用巢湖流域2006年和2017年2个时相的Landsat系列卫星影像,采用新型的遥感生态指数(RSEI)对研究区这11年间的生态环境质量变化进行分析。[结果]随着城市建成区的不断扩展,巢湖流域生态质量总体出现下降趋势,研究时间内RSEI均值从0.562下降至0.500;生态环境较差和差的区域面积增加了2.63%,生态环境优良区域面积减少了18.79%。在空间分布上,合肥市区及舒城县生态质量相对较差,流域西南的岳西县部分地区和庐江县生态质量较好,且研究时间内合肥市区生态变差,肥西县北部和庐江县生态逐渐变好。[结论]总体来看,植被覆盖的减少和建筑用地的扩张是导致巢湖流域生态质量下降的重要因素。     

基于遥感生态指数的阜新市生态环境变化分析

以阜新市为研究区域，利用主成分分析法对影响生态环境的因素进行单因素分析和多重因素的交互作用分析。选取阜新市2007、2013年和2019年的Landsat遥感影像对湿度、绿度、干度和热度4个生态环境影响因素进行提取，并结合主成分分析将多重影响因素耦合为遥感生态指数RSEI，从而对阜新地区进行生态环境质量评价。结果表明，2007-2019年，阜新市RSEI指数总体呈上升趋势，由2007年的0.671增加到2019年的0.687，生态环境指数上升2.32%；研究区域内大部分RSEI等级为中和良的地区，面积占比提高到90.58%；总体来看，生态环境整体向好发展。对于阜新市与RSEI指数相关度最高的是干度分量，因此应重点关注干度分量中建筑指数和土壤指数协同作用对生态环境的影响。     

近30年唐山市生态服务价值空间分异及地理探测研究

为定量研究生态系统服务价值（ESV）空间分异演变及驱动因子耦合性作用。以沿海资源城市——唐山市为研究区域,基于1990—2015年土地覆被变化数据,在网格尺度下运用当量因子法、空间相关性分析和地理探测器探讨ESV空间演变特征。结果表明：从时间尺度看,唐山市ESV呈先下降再上升的趋势,近30年ESV共增加8.34亿元,城镇化是其波动的主要原因;耕地、林地和水域是ESV的主要组成部分,研究期间水域ESV增加23.13亿元。从空间尺度来看,唐山市ESV呈现中部低、南北高的空间分布特征,中部矿区生态系统功能脆弱,南部沿海湿地生态系统功能得到提高; ESV空间分布具有明显的正向空间聚集性和相关性。地理探测器结果表明：自然环境因子对ESV空间分异影响显著,土地利用程度解释力在30%以上,是空间分异的主要原因;高程和坡度解释力在20%以上,也发挥重要作用;交互作用类型主要为双因子交互增强和非线性增强,多因子交互作用相对单因子解释力明显增强。     

河南省生境质量时空演变特征及影响因素

为评估和分析河南省生境质量及其时空演变特征,基于1980—2018年5期土地利用数据,采用InVEST模型和Moran＇s I指数,并借助地理探测器模型揭示驱动生境质量时空分异的影响因素。结果表明：（1）河南省生境质量整体处于中等水平。1980—2018年平均生境质量由0.420 9下降为0.401 0,生境退化度从0.117 1上升至0.149 4,省域内生境质量整体呈下降趋势。（2）生境质量较高的区域集中于省域西南部山地丘陵区,空间上呈现“西高东低、南高北低”的分布特征,生境退化热点区集中于中东部城镇建设用地。（3）生境质量和生境退化Moran＇s I指数均表现出正空间自相关,但空间聚集性逐年下降。（4）土地利用类型是驱动生境质量变化的主导因素,解释力（q值）达96.87%。任意两个因子的交互作用对生境质量空间分异影响均大于单因子的作用,土地利用与NDVI、高程、降水、坡度、气温和夜晚灯光强度的交互作用结果均大于0.97。     

基于遥感生态指数的上海南汇东滩海岸带湿地生态格局变化评价

海岸带湿地作为海陆系统的交错地带,生态功能日益凸显。然而,近年来沿海发达城市为满足经济的高速发展,大规模围垦开发严重挤压了海岸带区域的生态空间。以上海南汇东滩湿地为研究对象,取2000、2006、2012和2018年共4期的Landsat遥感影像,借助遥感生态指数(remote sensing based ecological index,RSEI)对研究区生态格局进行客观、定量、可视化的监测与评价。结果表明:(1)2000、2006、2012和2018年RSEI指数均值分别为0.295、0.227、0.405和0.489,进一步分级处理后,发现研究区生态环境质量主体由"较差"上升为"良好","优"与"较优"等级均有所增加,湿地生态环境质量略向好的方向发展;(2)对2000—2018年间RSEI指数进行差值变化检测,研究区内生态环境状况"变差"、"不变"、"变好"的面积占比分别为12.41%、53.32%和34.27%,以"不变"为主;(3)RSEI可以较好地反映2000—2006与2012—2018年间人类活动造成的海岸带生态频繁变化的现象,具体表现在RSEI指数明显减小与增大,该结果显示RSEI指数对南汇东滩湿地生态分析具有一定适用性。通过生态格局变化的可视化表达,可以较好揭示城市海岸带湿地生态演化进程,避免生态风险,实现城市可持续发展和科学管理。     

洞庭湖生态经济区土地功能评价与影响因素分析

以洞庭湖生态经济区25个县(市、区)为研究地域单元,构建土地功能评价指标体系,测算洞庭湖生态经济区2018年土地功能值,分析其地域分异特征,运用地理探测器中的因子探测模型分析土地功能影响因素。结果表明:(1)洞庭湖生态经济区土地功能在各县(市、区)之间存在较为显著的差异,地势平坦的湖区地带土地生产功能较强,社会功能与生产功能在空间分布上存在一定的空间耦合性,生态功能较强区域沿洞庭湖流域呈带状分布。(2)自然区位条件是影响土地功能地域分异的基础性因素,社会经济水平是影响土地功能地域分异的决定性因素,区域环境状况是影响土地功能地域分异的关键因素,在各因素类型中对土地功能影响最大的因子分别是地均固定资产投资、距地级市中心距离和水土流失治理面积。     

洞庭湖生态经济区土地功能评价与影响因素分析

以洞庭湖生态经济区25个县(市、区)为研究地域单元,构建土地功能评价指标体系,测算洞庭湖生态经济区2018年土地功能值,分析其地域分异特征,运用地理探测器中的因子探测模型分析土地功能影响因素.结果表明:(1)洞庭湖生态经济区土地功能在各县(市、区)之间存在较为显著的差异,地势平坦的湖区地带土地生产功能较强,社会功能与生产功能在空间分布上存在一定的空间耦合性,生态功能较强区域沿洞庭湖流域呈带状分布.(2)自然区位条件是影响土地功能地域分异的基础性因素,社会经济水平是影响土地功能地域分异的决定性因素,区域环境状况是影响土地功能地域分异的关键因素,在各因素类型中对土地功能影响最大的因子分别是地均固定资产投资、距地级市中心距离和水土流失治理面积.     

河南省县域土地利用适宜度空间格局特征及分区调控

伴随社会经济快速发展,区域发展差异日趋凸显,探讨土地利用分区及影响因素,可为区域寻求自身发展优势和平衡国土空间布局提供科学依据.构建土地利用适宜度指标,以河南省县域单元为例划定主体土地利用类型区并诊断其障碍因子.首先采用熵值法和指标体系评价法建立评价模型测算县域土地利用适宜度并分析其交互作用,随后运用三维魔方法、障碍度模型进行分区域障碍因子诊断.研究结果表明：(1)河南省土地利用适宜度呈现出明显空间分异特征,城镇建设高值区呈点状分布,农业发展高值区集中连片分布于河南省东部,生态利用高值区则集中分布于河南省西部地区;(2)河南省多数县域在适宜度交互作用分析中为单一土地利用优势区,且不同类型土地利用适宜度间具有明显负相关性;(3)基于土地利用适宜度与交互关系可将河南省县域土地利用类型划分为单一导向区、复合导向区共7种类型,城镇建设障碍因子主要围绕人口密度、固定资产投入等指标,农业发展障碍因子则包含土地垦殖率、人均粮食产量等指标,生态利用障碍因子则集中于森林覆盖率与生态旅游资源质量指标.研究结果能够为县域社会经济发展及土地利用优化提供定量参考和决策依据.     

杨凌示范区城市化进程中城市森林建设模式探析

对杨凌示范区城市环境问题以及城市绿化现状进行了分析,并对示范区城市森林建设模式进行了探讨。     

杨凌示范区可持续发展能力评价

对杨凌示范区人口结构、素质状况,环境状况、污染源、污染治理状况,经济和社会发展状况进行了调查和分析,并依据层次性、完备性、可行性和动态性原则,初选了47个指标,通过聚类分析将指标体系精简为17个,利用主成分分析的方法从指标体系中提炼出2个主因子,对2008～2010年杨凌示范区的发展状况进行了纵向分析比较,得出了杨凌示范区可持续发展能力逐年提高的结论。     

城乡统筹发展视角下的杨凌示范区农村剩余劳动力转移探析

对陕西省杨凌示范区的农村人力资源开发现状进行了调查,结果表明,西部农村人力资源开发是西部地区城乡统筹发展的首要任务,而转移农村剩余劳动力则是农村人力资源开发的重中之重。杨凌示范区在转移农村剩余劳动力时,要充分开拓农村内部就业空间,让农民就近就地实现就业;以加强农业基础设施建设为突破口增加农民就业岗位;建立统一的劳动力市场,实现城乡劳动力统筹;结合杨凌示范区本地实际通过发展特色农业开拓就业新领域;推进工业化和城镇化,全力打造杨凌示范区的规模化效应,加大乡镇企业结构调整力度,扩大就业机会。     

基于改进遥感生态指数的海南岛生态环境质量动态变化

为定量分析海南岛生态环境质量，基于耦合绿度、湿度、干度、热度4项指标的遥感生态指数（Remote sensing ecologicalindex，RSEI），考虑土地利用强度、人口聚集度与坡度对海岛生态系统的影响，增加土地利用、人口分布、地形3项指标，利用主成分分析法构建了改进遥感生态指数（Improved remote sensing ecological index，IRSEI）模型。利用RSEI与IRSEI分别对海南岛2000—2020年的生态环境质量进行动态监测，分析IRSEI的合理性以及两者与生态环境状况指数（Ecological index，EI）的相似性。结果表明：与RSEI相比，IRSEI与EI指数更接近，且具有很好的合理性，IRSEI突出土地利用、人口分布与地形地貌对生态环境质量的影响，可以对海南岛生态环境质量进行准确、客观的评价。2000—2020年间海南岛生态环境质量呈现“下降-上升-下降”的变化趋势，但整体来说，IRSEI均值从0.721上升至0.766，其生态环境质量得到提升。生态环境质量等级为优、良的土地各年份占比均超过89%，等级为差、较差的土地占比极少，二者之和在各年份所占比例均低于1.48%；海南岛中南部地区的生态环境质量高于东部、北部以及环岛地区，生态环境质量总体处于优良水平。生态环境质量提升的区域覆盖面积为12 278.00 km²，占比47.5%，生态环境质量有所下降的区域覆盖面积为3 124.07 km²，占比12.1%；改善地区主要分布在北部和东部，退化地区主要分布在人口密集的环岛沿海城市带。研究构建了适用于海南岛的生态质量评估体系，为海南省生态环境的治理保护和相关政策法规的制定提供科学依据。     

用循环经济理念建设生态型城镇--以杨凌农业高新技术产业示范区为例

针对我国城镇化发展中存在的生态环境问题,结合杨凌示范区的自然资源条件和社会经济条件,探讨了建设生态型城镇的必要性,并提出了以循环经济为指导,构建循环经济产业体系、城镇基础设施体系、生态环保体系和社会事业体系的生态型城镇的构想.     

通径分析、决策系数在杨凌示范区三次产业发展分析中的应用

对杨凌示范区三次产业产值的发展状况进行通径分析,并计算出各次产业相应的决策系数,得出如下结论:示范区三次产业均有较大的发展空间,并且如果在保持第一、三产业产值目前发展水平的基础上,第二产业产值每增加1亿元,杨凌示范区的人均GDP就可以提高850.16元.     

遥感在生态环境质量监测与评价中的应用现状研究

遥感具有快速、实时、监测范围广等特点,在生态环境质量监测与评估方面发挥了重要作用。对国内外1993—2020年间该领域相关文献进行研究。结果表明：在指数方面,能表征植被状况的植被指数（如NDVI等）、能表征城市化状况的建筑指数（如NDBSI等）,以及能表征区域人类活动的地表温度（LST）被广泛应用于生态环境质量监测与评价;在模型方面,更能综合反映生态环境质量的综合指数模型（如RSEI等）是当前生态环境质量监测与评价中常用的模型;在评价方法方面,以主成分分析法为代表的客观赋权法是当前生态环境质量评价的主流方法。结合多源遥感数据和综合指数模型多视角定量评估区域生态环境质量和利用长时间序列数据动态监测生态环境质量变化是当前研究的热点。     

Google Earth Engine平台支持下的南流江流域生态环境质量动态监测

为探究南流江流域2000—2019年生态环境质量的时空变化,利用Google Earth Engine（GEE）平台对2000—2019年南流江流域Landsat影像进行优化重构,并耦合植被绿度、湿度、地表温度、土壤干度等生态环境指标,构建遥感生态指数（RSEI）模型对南流江流域生态环境质量进行监测和评价。结果表明：2000—2019年南流江流域生态环境质量呈现逐年好转的态势,RSEI均值从2000年的0.543 4增长至2019年的0.636 4;南流江流域生态环境质量面积变化主要以中等生态风险等级向良生态等级转移为主,其中流域上游的中生态等级面积占比减少29.90个百分点,下游的良生态等级面积占比增加28.11个百分点。研究表明,使用GEE平台重构年度无云影像,可以对常年多云覆盖区的生态环境质量进行长时序的监测和评价。     

林火灾区生态环境时空恢复格局分析——以凉山州为例

森林火灾严重影响生态系统及景观风貌，利用遥感技术定量评价受灾区生态环境质量恢复程度对促进灾后重建工作及社会经济可持续发展具有重要意义。利用GEE(Google earth engine)平台获取凉山州2000、2010、2020年Landsat系列遥感影像并提取绿度(NDVI)、湿度(WET)、热度(LST)和干度(NDBSI)4个生态指标，通过主成分分析耦合上述指标构建遥感生态指数模型(RSEI)对研究区生态环境质量进行评价，同时使用地理探测器对凉山州生态环境质量变化进行驱动因子分析。结果表明：1)2000-2020年凉山州生态环境质量呈“先降后升”趋势，RSEI均值从0.53(2000年)下降到0.51(2010年),后上升至0.55(2020年),生态等级为一般及以上的面积占比为68.12%;2)凉山州生态环境质量呈差和较差的区域多集中于西部的盐源县，南部的会理县、会东县，中部的越西、喜德、昭觉、美姑、普格、布拖、金波、西昌8县等；3)生态环境质量最佳区域多集中于海拔3 831～4 624 m、坡度39°～51°和正北坡向等地；4)单因子探测结果为干度指标>绿度指标>...