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.     

中老铁路经济廊带生态质量及其与人类活动的关系

区域生态质量很大程度上受人类活动强度影响,制约着区域经济可持续发展。以中老铁路经济廊带为对象,重点研究区内人类活动强度对区域生态环境的影响。选取1999、2009、2019年遥感影像计算遥感生态指数(RSEI),采用空间自相关及局域G统计量探测研究区生态质量的时空演变规律,并结合同期人口密度构建地理加权回归模型,定量分析区内人类活动强度引起的生态效应。研究表明: 1999—2019年,区内生态质量经历了先升后降的变化,RSEI均值由1999年的0.645升为2009年的0.738,随后又降为2019年的0.721,中部地区生态质量波动较大;基于地理加权回归模型(GWR)拟合人口密度与生态质量的效果明显好于最小二乘法,基于GWR的不同时期R²均高于0.7且拟合效果稳定,2019年拟合度最好(R²为0.785),1999、2009年R²分别为0.726、0.754;中老铁路沿线南部万象一带的生态质量对人类活动较敏感,以中度敏感区为主。对高、中、低度敏感区而言,人口密度每增长10、100、1000倍将相应导致RSEI均值降低0.2、0.4、0.6。经济廊带发展会导致人口密度增加,在规划布局过程中应控制人类活动,防止潜在敏感区及现有敏感区生态质量进一步恶化。     

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.     

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℃。     

黔中喀斯特山地城市土地利用/覆被变化及其生态效应评价——以贵阳市花溪区为例

快速城市化发展对脆弱喀斯特山地城市生态环境造成严重威胁,系统监测评价城市土地利用/覆被格局变化及其生态效应,协调生态保护与城市发展的关系是新时期喀斯特山地城市生态文明示范城市建设的重要命题。以贵阳市花溪区为对象,以2013年和2018年Landsat ETM/OLI遥感影像为主要数据源,运用遥感和GIS技术,采用遥感生态指数（Remote Sensing Ecological Index,RSEI）模型,在系统分析研究区土地利用/覆被类型和生态环境质量时空动态变化的基础上,剖析土地利用/覆被变化的生态效应。结果表明：（1）2013-2018年花溪区土地利用/覆被格局发生明显变化,形成以林地、建设用地和耕地3种类型占优的格局态势,以耕地的大量减少（减少约15353.37 hm²）且90%转为建设用地或林地、灌木地为主要特征,并伴有局部林地退化（约2683.80 hm²）的现象;（2）5年间,花溪区生态环境质量呈下降趋势,RSEI从2013年的0.622下降到2018年的0.499,下降约20%,反映植被覆盖度和不透水建设用地的绿度指标和干度指标对花溪区生态环境质量的贡献最大;（3）土地利用/覆被与生态环境质量的分布和变化在空间上基本吻合;林地面积或林地与灌木地面积的增减对生态环境质量的变化具有显著影响,林地或林地与灌木地面积增加10%,可使生态质量好转面积增加约15%-20%,或减少生态质量恶化面积约4%;而林地的退化面积增加10%,可导致生态质量恶化面积增加约14%。研究可为喀斯特山地城市国土空间格局优化、城市生态环境改善、生态文明城市建设提供科学依据。     

城市遥感生态指数的创建及其应用

城市生态与人类生活息息相关,快速、准确、客观地了解城市生态状况已成为生态领域的一个研究重点。基于遥感技术,提出一个完全基于遥感技术,以自然因子为主的遥感生态指数（RSEI）来对城市的生态状况进行快速监测与评价。该指数利用主成分分析技术集成了植被指数、湿度分量、地表温度和建筑指数等4个评价指标,它们分别代表了绿度、湿度、热度和干度等4大生态要素。通过在福州主城区的应用表明,RSEI指数可以定量地评价和对比城市的生态质量,方便地进行时空动态变化分析。由于所选的指标完全基于遥感信息,容易获得,且计算过程无需人工干预,因此结果客观可靠、可比性强。     

基于遥感生态指数的新疆玛纳斯湖湿地生态变化评价

以2000、2006和2016年3期的Landsat遥感影像为基础数据源,结合前人研究成果和实地考察,借助RSEI指数,对玛纳斯湖湿地生态环境进行监测和评价。结果表明:利用主成分分析技术集成植被指数、湿度分量、地表温度和土壤指数建立的RSEI指数具有一定的适用性,可较好的对玛纳斯湖湿地生态环境质量状况及其时空变化进行监测和评价。2000、2006和2016年RSEI指数均值分别为0.227、0.183、0.234,对RSEI指数进行分级处理后,发现流域生态环境质量"较差"等级居于主导地位,"优"等级有所增加,湿地生态环境质量向好的方向发展。气候变化和人类活动共同作用于玛纳斯湖湿地产生的生态环境效应,日益增强的人类活动是湿地退化的主要原因,多年来粗放型的农业发展使玛纳斯河流域人口、经济与生态环境之间的关系严重失调。从优化水资源配置角度提出对主要源流流域水土资源大规模开发的同时,应重视尾闾湖泊湿地的生态价值与可持续发展。