基于遥感生态指数模型的渭南市生态环境质量动态监测与分析

本文基于1995和2015年的Landsat系列遥感影像,利用主成分分析法确定绿度、湿度、干度、热度4个指标的权重,采用遥感生态指数(RSEI)评价模型,对渭南市1995—2015年的生态环境质量进行监测与分析.结果表明: 1995—2015年,渭南市的生态环境质量总体呈上升趋势,RSEI均值由0.489上升至0.556;生态环境改善的地区主要分布在渭南市中部,占总面积的49.6%;生态环境退化的地区主要分布在韩城市部分矿区和渭南市南部区县(秦岭北麓渭南段),仅占总面积的15.4%.研究区生态环境质量受城市规划建设影响较大,但总体上其生态环境质量有所改善,得益于近年来该市对生态环境的关注与投入.     

南瓮河自然保护区生态环境质量遥感评价

运用遥感技术,科学、快速地评价区域生态环境质量,能够为区域生态环境的保护、治理和规划等提供科学依据.本研究以1990、2000和2015年的Landsat TM/OLI/TIRS为数据源,使用主成分分析方法确定湿度分量、归一化植被指数、地表温度和干度指数4个指标的权重,运用遥感生态指数(RSEI)评价模型,对南瓮河自然保护区1990—2015年的生态环境进行评价.结果表明: 遥感生态指数能够较好地反映研究区生态环境质量状况及其时空分异;1990—2015年,保护区 RSEI均值由0.55上升至0.83,生态环境质量优良以上区域面积所占百分比逐年增加,这与该等级中森林所占比例增加有关;保护区生态环境质量变好的区域所占比例高达91.4%,这与保护区的建立及相关工程与非工程防护措施的实施密切相关;核心区、缓冲区北部生态环境质量下降的主要原因是火灾的发生导致森林植被遭到破坏,而道路附近和试验区的东南部生态环境质量的下降与人类活动的干扰密不可分.     

新区开发建设及其生态效应——以雄安新区为例

雄安新区自2017年设立为国家级新区以来，已进行了大量的开发建设，但迄今尚未见对开发建设所产生的生态效应的研究报道。因此，选取2017年和2020年的Landsat 8影像，分别代表雄安新区未开始建设和建设3年后的两个时期来对此进行对比。利用遥感空间信息技术反演出2017—2020年雄安新区开发建设以来主要地表覆盖类型的变化，并采用遥感生态指数(RSEI)对这些地表覆盖类型变化产生的生态效应进行评估。结果表明：(1)雄安新区2017—2020年间的开发建设已使建筑用地面积增加了60.01 km²,水体面积增加了8.95 km²,植被面积减少了69.29 km²。雄安新区现阶段的开发建设主要集中在区内的容城县和雄县，而安新县的开发强度较小。(2)雄安新区2017—2020年间开发建设的生态效应体现在生态改善面积大于退化面积，生态等级良好以上的面积占比有所提升。因此，新区的生态质量总体略有上升，RSEI均值从0.668上升到0.677。但3个县的表现不一，雄县和安新县的生态有所提升，而容城县则略有下降。(3)雄安新区虽经开发...     

区域综合生态风险评价框架——以雄安新区为例

构建区域生态风险评价框架有助于清晰地识别、评估、模拟、预测与管理区域生态风险,进而为区域生态安全网络构建和生态安全格局保障提供支撑。雄安新区的建设,使该区域面临巨大的土地利用变化,对区域生态系统的结构和功能产生不可忽视的影响,洪涝和干旱灾害对雄安新区及其周边区域生态系统具有显著的威胁。以雄安新区为例,构建包含暴露-响应关系、人为源和自然源相结合的区域综合生态风险评价框架,分别对城市化和气候变化背景下的雄安新区土地利用变化、洪涝灾害、干旱灾害三类胁迫引起的区域生态风险进行了评价和预测,确定其生态风险空间分布特征及变化趋势。结果表明：(1)从时间序列上来看,由于气候变化导致洪涝、干旱等自然灾害的影响,加上雄安新区的土地利用变化,雄安新区的生态风险在2025年后有所上升,但有序的规划和良好的地类配置使得雄安新区起步区在2025年后生态风险程度下降;(2)从空间上看,雄安新区风险高值区主要集中在白洋淀区以西和以南,以及新区东北部部分区域。最后,从土地利用管理、洪涝和干旱灾害预防等角度提出了生态风险防控对策：(1)雄安新区应坚持对土地利用的合理规划和严格管理,切实防止土地的无序利用,密切关注景观...     

干旱荒漠区生态环境质量遥感动态监测——以古尔班通古特沙漠为例

利用遥感生态指数(RSEI)对区域生态变化进行评价,可以快速、高效、客观地获取研究区生态环境变化状况.本研究以两期Landsat数据为数据源,计算研究区绿度、湿度、热度、干度4个生态因子的遥感生态指数,并基于主成分分析法确定其权重,对古尔班通古特沙漠2006—2017年间的生态环境时空格局进行定性和定量评价.结果表明: 湿度和绿度对古尔班通古特沙漠生态环境质量起正面作用,而热度和干度对生态环境质量起负面作用,其中代表绿度指标的归一化植被指数(NDVI)的贡献最大.2006—2017年间,古尔班通古特沙漠的RSEI有所下降,其均值从0.294下降至0.243,降幅达20.1%,研究区的生态环境状况呈现整体变差的趋势.古尔班通古特沙漠中部生态环境较为稳定,东北部植被覆盖密集区及南缘灌溉区生态环境质量变好,沙漠南部及西北部区域生态环境质量变差.     

陕西省生态环境质量长时序动态监测

生态环境质量可以反映人类社会可持续发展对人类生存环境的影响程度。利用GEE(Google Earth Engine)平台,通过对陕西省的1999—2018年20年的遥感生态指数(Remote Sensing Ecological Index, RSEI)的计算,分析了各指标因子与遥感生态指数的相关性,并对研究区生态环境质量空间变化状况进行了评价。得到以下结论：(1)建立RSEI的模型中,热度指数与地表干度指数与遥感生态指数呈现负相关,植被指数与湿度指数呈现正相关,干度的平均值在遥感生态指标中占比最大,热度最小。(2)陕西省整体的生态环境遥感指数呈现出来升一降一升一降波动上升趋势,分别于1999年上升,2003年下降,再到2005上升,2012年下降。(3)陕西省的生态环境质量主要呈现出,从北到南不断上升,陕北南部的黄龙山与子午岭森林公园高于关中地区,城市地区低于周边地区。(4)1999—2003年,生态环境质量提升与降低面积占比大约都是12%,降低区域主要分布在关中平原。2003—2005年生态环境质量降低面积占比达到了23.8%,其主要分布在陕北毛乌素沙漠地带。2005—2012年生...     

基于RSEI模型的昆明市生态环境质量动态监测

利用遥感技术进行生态环境监测有利于快速了解生态环境的变化过程。以昆明市为研究区,以Landsat TM和OLI影像为数据源,采用主成分分析法,运用集成于绿度、湿度、干度和热度4个指标的遥感生态指数(remote sensing ecological index,RSEI),对昆明市2000—2018年生态环境质量进行了评价。结果表明:RSEI指数能较好地指示区域生态环境状况,研究区RSEI主要是受干度的影响,其次是湿度和绿度,热度对RSEI模型的影响最小; 2000—2018年,昆明市RSEI 5年平均值为0.51,生态环境质量处于一般状态(0.4～0.6),生态环境质量呈现"上升-下降-上升-下降"的波动变化趋势。其中,2010年受干旱因素影响,生态环境质量较其他年份相对较低;昆明市生态环境质量西部优于东部,其中以西南角的生态环境质量最佳。     

雄安新区生态承载力评价指标体系研究

通过分析雄安新区的生态状况,基于绿色治理、绿色生产与绿色生活三个维度,选择环保投入占财政支出的比重、白洋淀水质达标率等30个基础性评价指标,在运用SPSS的相关性分析消除信息重复评价指标进行初步筛选的基础上,基于主成分分析提炼新区生态承载力的主要影响因子进一步筛选评价指标,确定最终的14个基础性评价指标,构建更加真实、准确地反映新区生态系统与社会经济活动之间协调发展程度的生态承载力评价指标体系,并运用模糊综合评价法对2014—2018年新区的生态承载力进行了评价,最后提出了雄安新区生态承载力提升的主要对策:实施白洋淀环境治理与生态修复工程,充分发挥白洋淀的生态功能;调整优化产业结构,严格控制污染排放,形成绿色生产方式;推广“绿色交通+清洁能源”的绿色生活方式。     

雄安新区地表覆盖变化及其新区规划的生态响应预测

雄安新区是新近设立的国家级新区,如何在新区建设中坚持生态优先、绿色发展,是即将开展的新区规划必须考虑的问题。绿色生态规划离不开对规划区生态本底的清楚认识,离不开对规划结果的准确预判。因此基于2004、2015年的Landsat影像,采用遥感信息反演技术和RSEI遥感生态指数,评估了该区近11年来的地表不透水面、植被和水体三大覆盖类型的变化,并预测新区建设的生态效应及其对热环境的影响。结果表明,雄安新区近11年地表不透水面、植被和水体的面积虽互有增减,但变化强度都小于5%,总体开发强度不大,本底生态质量较好,稳中略升。定量分析表明,在该区的三大地表覆盖类型中,不透水面对区域生态和地表温度的影响最大。根据所获得的关系模型预测,新区的人口规划和面积方案将对区域生态质量和热环境产生影响,如果按新增不透水面面积占新区面积25%的比例来预测,它将使生态质量下降10%,地表温度上升1.1℃;但如果将不透水面比例控制在20%,则新区的生态质量反而上升3.6%,地表温度下降0.3℃。     

重庆南川区生态环境变化及其对城市不透水面的响应

城市建筑物的扩张使得不透水面挤占了大量的自然生态空间, 利用遥感技术对生态环境进行监测有助于快速掌握区域生态变化过程。以重庆市生态典型示范区南川为研究区, 利用2002、2011、2016年3期多时相Landsat影像, 通过耦合绿度、湿度、干度、热度四个因子, 计算各个时期的遥感生态指数(RSEI), 并采用归一化不透水面指数提取各个年份的不透水面信息, 借助景观格局指数揭示不透水面时空变化对区域生态的影响, 最后结合人类活动范围以及经济、政策等多角度对区域生态环境变化进行分析。结果表明: (1)研究期内南川区的RSEI均值由0.6791下降至0.5712, 再上升到0.6669, 生态环境总体有所恢复。构成RSEI的四个因子中, 对区域生态影响最大的是绿度指数, 其次为干度指数。(2)2002—2016年间研究区不透水面扩张主要以内部填充为主, 不透水面年增长率约为6.31%。(3)不透水面斑块面积较大、聚集度高、结合度强的区域RSEI值低, 生态等级为优的区域相较生态质量差的区域聚集度低12%左右。(4)生态环境与人类活动范围、生态政策具有一定的相关性, 与道路距离每增大100 m, RSEI值提高约0.0149; 积极的生态政策对区域生态环境具有促进作用。总的来说, 合理利用现有不透水面进行建设, 增加不透水面形态的复杂性和分散性, 保护已有植被, 注重经济增长与生态保护相协调是改善区域生态环境的关键。     

基于遥感生态指数的阜新市生态质量评估

城市化建设的不断推进及发展给生态环境带来了日益增加的压力,如何多方位、客观准确并且快速地对区域生态环境质量进行评估是目前研究的一个重要方向。以辽宁省阜新市为研究区域,选取2000年、2008年和2016年的遥感影像作为基础研究数据,借助ENVI5.1软件作为数据处理平台,再结合主成分分析方法,借助遥感生态环境质量评价指数RSEI对阜新市的生态质量进行评估。结果表明:2000年、2008年和2016年,阜新市的生态质量总体呈上升趋势;2000—2016年间,研究区RSEI主要由1、2级向3、4、5级转变,生态质量变好和变坏的面积分别占总面积的53.28%和2.38%,生态质量变差的区域主要集中在阜新市东北的风沙区和西南部盆地区;而阜新市西南部盆地区主要是市区,该区生态环境质量变差主要在于近年来的城市快速发展,东北部的风沙区与科尔沁沙地接壤,该区的环境变差在于所处地理位置以及防风固沙林中部分林木出现退化现象等,因此能否在快速城市化建设的同时重视生态环境的保护与修复,成为阜新市生态环境质量变化的重要决定因素。     

上海和纽约城市不透水面时空变化及其对生态质量影响的对比

城市空间的扩展使得大量的不透水面取代了以植被为主的自然地表景观,尤其是在规模较大的城市,其高比例的不透水面很大程度上影响了城市生态质量.本研究以中、美2个人口规模最大的城市——上海和纽约为研究区,基于上海1989、2002和2015年和纽约近同期的1991、2001和2015年的Landsat影像,利用归一化不透水面指数(NDISI)提取研究区各年份的不透水面信息,通过遥感生态指数(RSEI)评价城市不透水面大幅增长导致的城市生态质量变化,并借助景观指数分析上海和纽约两种不透水面空间分布格局对城市生态质量的影响.结果表明: 20世纪90年代初到2015年,上海和纽约的城市不透水面增长速率和空间变化模式存在显著差异.研究期间,上海不透水面的总增加面积是纽约的17.4倍,年均增长速率是纽约的62.2倍.上海的城市扩张方式主要表现为由城市中心向周边乡村扩展,而纽约的城市无明显扩张,不透水面以填充的方式在城市内部增加.2种不同的不透水面变化模式和空间分布格局对城市生态质量产生了不同影响.上海的RSEI均值从1989年的0.717下降到2015年的0.453,总体降幅达 36.8%;而1991和2015年纽约的RSEI分别为0.552和0.514,下降6.9%,其幅度远小于上海.在不透水面斑块面积大、斑块内部高度连通和聚集的区域,城市生态质量较差.     

基于RSEI模型的生态质量评估及城镇化影响——以南京市为例

利用2000和2017年Landsat5/TM和Landsat8/OLI影像,基于遥感生态指数(RSEI)模型,结合2000—2017年南京市气象观测数据和社会经济数据,对南京及其特色生态区域的生态环境变化进行分析与评估,结果表明: 2000—2017年,南京市RSEI平均值由0.626降至0.618;将RSEI值分成差、较差、一般、良和优5个等级,良好以上面积占比由61.0%降至57.1%,较差以下等级面积占比略有上升;与2000年相比,2017年南京市生态质量变好的面积占比为34.5%,变差的为34.7%,30.8%的面积基本不变,其中,主城区的生态质量明显好转,生态质量好转的面积超过了变差的面积,而新城区和郊区生态质量明显恶化,生态质量变差的面积超过了好转的面积;在3个生态保护区中,紫金山生态质量明显好于老山和江心洲;城镇化率与RSEI呈极显著负相关关系,相关系数达-0.91。城市化进程总体上会对生态环境产生负面影响,但严格的保护和管理措施可以使良好的生态环境得以保持甚至改善。     

基于Google Earth Engine云计算的城市群生态质量长时序动态监测——以粤港澳大湾区为例

人类活动对生态环境的影响日益强烈，及时动态地监测生态现状及其变化信息对城市生态的管理和保护以及可持续发展具有重大意义。遥感生态指数（RSEI）是一种客观、快速和简便的生态质量监测和评价技术，已被广泛应用于生态学研究领域，但在进行大范围长时间监测时往往面临云遮挡和拼接困难的问题。因此，本文基于Google Earth Engine （GEE）平台，对1988-2018年来粤港澳大湾区共3530景Landsat遥感影像进行批量去云，采用中值合成法逐年计算绿度、湿度、干度和热度等遥感指标并利用主成分分析法构建遥感生态指数，评价了该区域近30年生态质量的时空变化。该方法改善了遥感生态指数在大范围长时序监测中数据缺失和拼接困难等问题，增加了时间序列的可比性。研究表明：（1）遥感生态指数能够较好地表征粤港澳大湾区的生态质量，其中绿度和湿度指标与其呈正相关，干度和热度指标与其呈负相关；（2）时间上，三十年间粤港澳大湾区生态质量呈"上升-下降-上升-下降"的波动下降趋势，空间上，生态质量具有明显的空间异质性，主要呈现西北和东北部高和中部低的状态。重度和中度退化区主要集中在区域中部，总体改善区域主要位于西部和东北部，基本不变区域主要包括北部区域以及香港，轻度退化区分布较为分散；（3）基于GEE云计算的图像处理可以较好的改善遥感数据缺失、色差和时间不一致等问题，极大的提高影像处理的效率，扩展了遥感生态指数在大范围长时间序列生态监测中的应用。研究结果可以为提升遥感生态指数适用范围和准确度提供参考，并为快速城市化背景下生态保护和土地管理提供理论依据。     

白洋淀区域景观格局动态变化及趋势分析

湿地景观格局的动态变化研究是构建区域生态安全格局的重要基础。利用1980、1990、2000、2010、2017年等5期土地利用数据,分析了白洋淀区域景观类型的时空变化过程及其主要驱动因素,并结合相关规划探讨了白洋淀未来景观格局变化及影响。结果表明,白洋淀区域景观规模和结构在1980-2000年期间变化不显著。2000-2017年期间,滩地向耕地、建设用地和湖泊大面积转换,湿地景观面积占比从78%下降到60%。2017-2030年期间,耕地和建设用地向湖泊转换,湿地景观面积占比将会达到90%;1980-2017年期间,滩地景观优势度最大,分布集中,但形状也最为复杂,各景观连通性走势较为平稳。景观尺度的破碎度不断升高,连通性和丰富度分别在1990年和2017年达到最大值。未来2030年,湖泊会成为优势景观类型,斑块分布集中且连通性增强,但复杂性增大。区域景观尺度的连通性变小,空间分布不均匀,丰富度降低;白洋淀景观格局历史演变主要受社会经济因素的影响,主成分分析结果表示其解释度为62.00%。未来气候条件下,白洋淀湿地生态系统存在退化的风险,但规划实施的环境治理和生态修复措施会对白洋淀的景观格局变化起主导作用。研究成果可为白洋淀湿地的规划管理和雄安新区的生态安全格局构建提供参考。     

寻乌水流域景观格局演变及其生态环境效应

土地利用变化引起的景观格局演变及其生态环境效应研究已成为诸多学者广泛关注的研究热点。为正确认识和评价土地利用变化对景观格局和生态环境的影响,以寻乌水流域为研究对象,选取1995、2005年Landsat5 TM影像和2015年Landsat8 OLI影像进行遥感解译,得到3期的土地利用数据,借助ArcGIS10.2和Frgstats4.2软件,分析土地利用动态变化与景观格局演变特征。同时运用遥感生态指数(RSEI)对寻乌水流域1995—2015年期间生态环境质量时空演变进行评价。结果表明:(1)近20年寻乌水流域园地(增加40.14%)和林地(减少33.91%)面积占比变化幅度最大,水域(减少0.1%)变化幅度最小。土地利用变化单向转换频繁,园地"涨势"和林地"落势"十分明显,整体处于不平衡状态。(2)景观水平上,流域的香农多样性指数(SHDI)、修正Simpon均匀度指数(MSIEI)分别由1995年的0.7083、0.2423上升至2015年的1.114、0.5247,景观聚集度指数(CONTAG)由1995年的72.93下降至2015年的58.13。流域的景观异质性增强,破碎化程度提高。(3)寻乌水流域1995、2005和2015年RSEI均值分别为0.554、0.544和0.550,呈先下降后上升趋势,生态环境状况恶化后得到改善。寻乌果业发展引起的园地快速扩张对林地的占用是生态环境恶化的主因,后期退果(耕)还林、保护生态林及植树造林等是生态环境改善的主因。研究成果可为流域的土地利用规划、良好的生态格局建立和生态环境保护提供重要科学依据。