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。     

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...     

抚仙湖流域生态用地时空演变及其驱动因素

[目的] 研究生态用地时空演变规律及形成机制,为维持区域生态平衡和保障生态文明建设提供科学参考。[方法] 运用土地利用变化幅度、洛伦兹曲线、基尼系数、回归分析及GIS技术等方法,分析2010-2018年抚仙湖流域生态用地时空演变特征及其形成机理。[结果] ①抚仙湖流域生态用地以耕地、林地和水域及水利设施用地为主。8 a来,耕地面积减少5.15 km²,林地面积减少1.94 km²,草地面积减少0.81 km²,园地面积减少0.19 km²,其他土地面积减少1.40 km²,水域及水利设施用地面积增加0.03 km²。②流域各种生态用地空间分布差异较大,耕地、林地空间分布较均匀,洛伦兹曲线比较靠近绝对均匀线,基尼系数居0~0.25之间。草地、园地、水域及水利设施用地和其他土地分布相对集中,洛伦兹曲线下凹程度较大,基尼系数多处于0.5之上。生态用地空间分布不均的趋势有所加强。③从驱动机制来看,导致流域生态用地时空变化的主要驱动因素为人口密度、城镇化水平、政策、到主要公路距离、到水域距离、到城镇建成区距离。[结论] 研究时段内,抚仙湖流域生态用地时空变化较显著,其变化是自然条件、社会经济条件及空间区位条件多种因素协同作用的结果。     

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(RSE...     

浙江省生态安全格局时空演变特征及其影响因素

[目的] 研究浙江省生态安全格局时空演变特征及影响因素，为该省生态安全建设提供科学参考，以保障长江经济带经济、社会、生态的全局发展。[方法] 以2009-2018年浙江省各市经济、社会、环境资料和"压力-状态-响应（PSR）"生态安全评价指标体系为基础，采用熵值法从时间维度和空间维度对浙江省2009-2018年生态安全格局时空演变特征进行了分析，并结合PSR分项指数和因子分析法提取关键因素，揭示关键因素对生态安全的影响。[结果] ①2009-2018年浙江省生态安全综合指数呈小幅波动状态；②从空间来看，浙江省各市生态安全指数已经达到了预警状态，呈现由"南高北低"向"北高南低"转变的空间格局；③从时间节点来看，浙江省生态安全状况最好的年份为2016年（0.123），最差的年份为2011年（0.077），分别处于较安全状态和临界安全状态；④城镇化、经济发展、社会发展、工业发展和资源条件是影响浙江生态安全格局的重要因素。[结论] 国家和区域的规划与政策对浙江省生态安全指数具有显著影响，为了全面保障浙江省生态安全健康发展，需要不断加大生态安全建设的投入，持续推进"五水共治"，促进制造业智能化，绿色化，在古村落、特色小镇等培育一批生态文明典型示范点，改善生态环境质量。     

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。     

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。     

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%,...     

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。     

黄河流域与长江流域生态环境建设的差异与重点

在分析说明黄河流域和长江流域生态环境建设现代成就的基础上,比较了两流域生态环境建设的差异,对两流域生态环境建设的重点提出了一些看法。     

2000年以来长江流域水沙情势变化及成因分析

基于长江干流屏山、朱沱、寸滩、宜昌、汉口、大通6个水文站的实测水沙资料,采用线性回归、Mann-Kendall趋势分析和突变检验、Sen’s估计以及累积距平法,分析长江干流2001—2018年径流输沙年际、年内变化趋势及其成因。结果表明:2000年以来长江干流各水文站年输沙量较2000年前显著降低,降幅高于56%;年径流量下降不明显,降幅低于8%;输沙量变异程度高于径流量变异程度。2001—2018年,长江流域平均月径流量为718108 m^3,平均月输沙量为1247104 t,且主要分布在6—9月。趋势分析显示,年降雨量和径流量变化趋势不明显,年输沙量呈极显著减小趋势,其中屏山、朱沱、寸滩站分别在2010年和2012年左右发生突变,宜昌、汉口、大通站在2005年发生突变;屏山站月径流量无明显变化趋势,大通站1月径流量显著增加,其他4个水文站均在1—4月呈显著增加趋势;各水文站月输沙量主要在6—10月呈显著减少趋势。水利工程和水土保持生态环境建设等人类活动是长江流域输沙减少的主要原因。     

黄河中上游流域生态综合评价研究

选择黄河中上游流域72.31万km2为研究区,通过遥感信息提取、常规资料分析和野外调查研究,将研究区分为青藏高原东北部生态区、鄂尔多斯高原-河套平原生态区、黄土高原生态区和24个生态亚区.在此基础上,选择指标因子,建立数学模型,利用ArcInfo系统对黄河中上游流域生态质量进行了定量综合评价和分析,实现了大区域生态质量的定量评价和质量的可比性.     

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。