1994-2014年连云港市赣榆区生态变化评估

利用遥感生态指数(RSEI)进行区域生态变化评估,可以及时、快速地获取水土流失区生态环境变化状况.以赣榆为研究区,采用1994年的Landsat TM 5影像和2014年的Landsat 8OLI影像,评估指标选择可以反映生态质量条件的绿度、湿度、热度及干度4个生态因子,运用主成分分析方法集成上述指标,分析研究区域20 a间生态状况时空变化.结果表明:研究期间,赣榆区RSEI从1994年的0.577上升到2014年的0.639,增幅为10.75％;生态为优良等级所占的面积比例从1994年的42.7％上升到2014年的50.41％,增幅为18.06％,主要发生在西北部丘陵山区.通过对赣榆区的调查分析,以植树造林为主的小流域综合治理措施对生态质量的改善起到了重要作用.     

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。     

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。     

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。     

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。     

山西省生态环境质量动态评价研究

根据山西省生态环境的特点 ,按照代表性、可操作性、层次性、主导因子原则 ,并通过专家咨询 ,建立了评价指标体系 ,利用双基点法对 1997～ 2 0 0 1年间生态环境综合质量的动态变化进行了系统评价。结果表明 ,山西省生态环境综合质量、社会经济条件、抗逆水平在 1997～ 2 0 0 1年间呈现出渐好的态势 ,但自然条件、环境水平呈现出下降趋势。在得出结论的基础上 ,提出了山西省生态环境整治的对策与建议。     

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的漓江流域生态环境质量动态监测

漓江流域是桂林市旅游核心区域,地形地貌复杂,了解其生态环境质量及其变化情况对桂林市旅游可持续发展有重要的参考价值.为了快速准确获取漓江流域的历史生态环境动态变化情况,选取1991、2001、2009和2019年的Landsat系列遥感影像,采用主成分分析法提取遥感生态指数(RSEI),与绿度、湿度、干度和热度4个指标因...     

云南省生态环境质量与生态修复区识别

[目的] 分析云南省生态环境时空变化,识别生态修复优先序,为该省低碳的可持续发展提供科学依据。 [方法] 基于遥感生态指数(RSEI)研究生态环境质量时空变化及空间相关性,与区域生态系统碳储量及生态保护红线结合识别云南省生态修复优先序。 [结果] ①22 a间云南省RSEI均值呈S形变化趋势,分别以2005年和2011年作为上升和下降的拐点。 ②2000—2022年空间上生态环境质量均表现为“西高东低”的态势,西部地区生态环境质量较好,而中部城市群及东部喀斯特地区生态环境质量较差。 ③2000—2005年受退耕还林政策的影响生态环境质量变好。2005—2011年则因旱灾和建设用地的剧烈扩张导致生态环境质量大幅下降。2011—2016年是旱灾后恢复时段,除中部城市化快速发展地区外,其他地区生态环境质量在逐渐恢复。2016—2022年受国家政策的影响,生态环境质量进一步变好。 ④云南省生态环境质量在空间上表现出明显的空间全局与局部自相关。 ⑤2000—2022年云南省碳储量呈先增加后减少的趋势,22 a间总碳储量减少2.38×10⁷ t,在空间上总体表现为“南北高,中间低”的地带性分布特征。 ⑥云南省生态修复极优先区主要分布在北部及东部地区,约占总面积的18.08%,生态修复优先区及中等优先区则分布较为广泛,约占总面积的70.17%。生态修复一般优先区主要位于普洱市等地,约占总面积的11.76%。 [结论] 云南省2000—2022年生态环境质量在时空上均呈现一定规律,在此基础上进行生态修复区划分,因地制宜地治理生态环境,推进云南省生态及低碳的可持续发展。     

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。     

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。     

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。     

2010—2020年陕西省神木市生态环境质量时空演变及其驱动因素

[目的] 陕西省神木市是黄河流域生态保护建设的重要地区。分析该地区生态环境质量变化,为资源型城市神木市的生态环境治理、修复及绿色发展提供科学依据。[方法] 选取2010,2015与2020年共3期Landsat遥感影像,利用主成分分析方法构建遥感生态指数(RSEI)作为生态环境评价指标,分析神木市生态环境质量时空演变格局,并通过地理探测器探究该地区生态环境驱动机制。[结果] ①神木市生态环境质量持续恶化,RSEI指数下降幅度达到12.47 %,在2010-2015年间下降最快;神木市生态环境质量很差与较差的面积增加幅度达到15.29 %。②神木市生态环境质量恶化以西北部的风沙区率先增强,随后转向地势较低的东南部和东北部。同时,神木市生态环境质量以较差和一般为主,两者总和占据神木市总面积的67.09 %。③植被覆盖度与绿度、湿度、干度及热度4个指标因素均表现出显著的驱动性,其中植被覆盖度解释力最高(达到62.4 %),是神木市生态环境质量的主要驱动力;多因子交互也均表示出协同增强的作用,夜间灯光、人口密度、热度与植被覆盖度交互作用最强。[结论] 神木市生态环境质量总体仍在进一步恶化,尽管前期退化得到遏制,但恶化区域在逐渐扩大,提高植被覆盖度可以有效增强神木市生态环境质量。为此应进一步落实植被绿化等生态保护措施,提升神木市高品质生态环境质量。