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.     

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。     

基于GEE平台的黄河源区生态环境质量动态评价

黄河源区为我国生态脆弱区之一,近年来其生态环境问题备受关注。基于Google Earth Engine (GEE)平台并结合1990—2021年黄河源区Landsat遥感影像,本文综合6个指标(热度、干度、空气质量、绿度、湿度和叶面积指数)构建了遥感生态指数,对该区域生态环境质量动态进行了评价。结果表明：黄河源区热度、干度和空气质量指标对其生态环境质量呈负反馈作用;绿度、湿度和叶面积指数对生态环境质量呈正反馈作用,其中绿度为最关键的影响因素;黄河源区生态环境质量改善区占74.51%,总体呈“南优北劣”的空间格局,1990—2021年生态环境质量总体持续向好;1990—2021年,黄河源区89.75%的生态环境质量变化幅度较小,稳定性较好;Hurst指数分析表明,66.36%的黄河源区生态环境质量具有中强持续性,未来该区生态环境质量将会持续得到改善。     

基于GEE的黄河上游生态环境质量动态监测与评价：以龙羊峡至积石峡段为例

为了解黄河上游龙羊峡至积石峡段生态环境质量的动态变化,本研究基于GEE(Google Earth Engine)遥感大数据平台,以Landsat TM/OLI遥感影像作为数据源,构建遥感生态指数(remote sensing ecological index, RSEI),评价黄河上游龙羊峡至积石峡段流域2000—2020年期间生态环境质量变化特征并探讨其影响因子。结果表明：2000—2020年龙羊峡至积石峡段流域生态环境质量呈现先恶化后改善的变化趋势;2000—2010年区内生态环境质量处于轻微退化和中等退化状态,而2010—2020年区内生态环境质量处于轻微改善和中等改善状态;地理探测器显示,区内2000—2020年单因子解释力由大至小依次为干度、绿度、湿度、热度,其中绿度和湿度之间的双因子相互作用在2000—2020年期间对区内生态环境质量的影响程度相对最大。本研究结果可为黄河上游开展生态环境治理、植被恢复和生态监测,以及实现有效保护黄河上游生态环境等,提供理论支撑和实际指导。     

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.     

基于谷歌地球引警和改进型遥感生态指数的西安市生态环境质量动态监测

近年来,在经济全球化的背景下,西安市经济迅速增长,生态环境问题日益突出,快速全面地定量监测生态环境质量的时空变化,对指导生态环境保护具有重要意义。基于谷歌地球引警(GEE)平台,筛选2000、2004、2010、2015、2020年及其前后各一年的四季Landsat影像,利用主成分分析基于绿度(NDVI)、热度(LST)、干度(NDSI)、湿度(Wet)和气溶胶光学厚度(AOD)构建改进型遥感生态指数(ARSEI),实现西安市2000—2020年生态环境质量的动态监测,并运用莫兰指数(Moran′s I)探讨西安市生态环境质量的空间自相关。以主成分效果最好的夏季为例,结果表明：(1)构建的ARSEI将大气污染因素考虑在内,第1主成分(PC1)贡献度在83%以上,能较好地集中各指标特征,有助于更加全面地评价研究区生态环境质量;(2)西安市2000—2020年平均ARSEI分别为0.565、0.521、0.572、0.644、0.695,生态环境质量总体呈现先退化后转好的趋势。20年来,生态环境质量较差和极差等级的面积减少了1339.08 km²,主要分布在秦岭以北地...     

基于遥感生态指数的河套灌区生态环境质量变化研究

河套灌区是黄河中游的大型灌区,也是我国设计灌溉面积最大的灌区,2019年被列入世界灌溉工程遗产名录。为探究河套灌区在近十年来的生态变化情况,基于Landsat系列卫星2010年TM及2016年和2020年OLI/TIRS数据,利用绿度、湿度、干度、热度构建了遥感生态指数等指标,分析了河套灌区的近年来的生态环境变化情况。研究结果表明:从2010年至2020年,研究区的植被覆盖区域的绿度水平显著提高,湿度增加变化明显,干度和热度两大指标均有所下降,遥感生态指数由0.45上升到0.57,生态水平有所提高。沙漠及盐碱化地区的生态水平有变好的趋势,部分区域完成了从无植被到有植被覆盖的转换,人为影响因素显著,极大提高了区域生态环境水平。本次研究通过多种环境因子、遥感生态指数等手段研究河套灌区的生态变化情况,探讨人为因素对生态环境的影响,以期为河套区域生态保护提供理论参考和科学依据。     

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...     

四川省九寨沟县地震前后区域生态环境质量评价

基于地理信息系统和遥感数据处理软件平台,对四川省阿坝藏族羌族自治州九寨沟县在2017年8·8地震前后的生态环境质量进行了监测和分析。利用Landsat 8 OLI卫星传感器所获得的2016年(震前)和2017年(震后)的遥感影像数据,提取归一化植被指数、湿度分量、地表温度、归一化土壤指数分别作为绿度、湿度、热度、干度等4个指标,进行主成分分析得到遥感生态指数。根据该指数,可将九寨沟县生态环境质量状况分为优、良、中等、较差和差级。2016年九寨沟县有24.8%处于生态环境质量状况优,2017年震后则下降到19.84%,2017年生态环境质量状况较差和中等的面积占比呈增加趋势,分别占17.99%和33.93%;震中15.5 km缓冲区内生态环境质量状况优的面积占比下降最多,为5.01%;2017年8·8九寨沟地震对震中15.5 km缓冲区的生态环境质量状况有较明显的影响,县界内的三个自然保护区中九寨沟国家级自然保护区受到冲击最大。本研究可为九寨沟地区生态环境监测、灾害评价和恢复重建提供科学依据。     

气候变暖背景下柴达木盆地生态环境质量遥感监测

柴达木盆地为典型的高寒荒漠区, 生态环境脆弱, 快速全面地了解其在气候变暖背景下生态环境质量变化具有重要意义。以2000年、2010年和2020年Landsat TM/OLI遥感影像为数据源, 提取绿度、湿度、干度、热度和盐度作为评价指标, 在主成分分析法的基础上, 提出了柴达木盆地生态环境质量评价方法, 并对其时空变化规律进行了探讨。结果表明: (1)柴达木盆地生态环境质量整体较为脆弱, 区域差异明显, 呈东南优西北差的分布格局, 自东南向西北环状递减; (2)2000—2020年间, 柴达木盆地生态质量总体呈现改善的趋势, 遥感生态指数均值由2000年的0.330上升到2020年的0.383; (3)生态环境质量改善、退化的区域占比分别为23.97%和5.81%, 改善的地区主要分布在盆地东部、东北部和西部的山地, 退化的地区主要分布在盆地南侧的昆仑山, 以及盆地内部的都兰—诺木洪—格尔木—乌图美仁一线冲洪击扇前缘的绿洲核心区, 盆地内部的沙漠戈壁和盐碱地变化不明显。     

基于遥感生态指数的雄安新区生态质量评估

城镇化建设的持续推进给生态环境带来的压力日益增加,多方位、客观、准确、快速测算区域生态环境质量是生态学研究的一个重点.本研究从绿度、湿度、热度、干度4方面分别提取了归一化植被指数(NDVI)、湿度指数(WET)、地表温度(LST)、归一化建筑-土壤指数(NDBSI)4个分量指标,采用基于ENVI平台的主成分分析技术集成所选指标,基于新型遥感生态指数(RSEI)对1995—2015年雄安新区生态质量进行评估.结果表明: 1995、2004和2015年,雄安新区的RSEI均值分别为0.724、0.710、0.682,生态质量总体呈下降趋势;1995—2015年间,研究区RSEI主要由4、5级向1、2、3级转变,生态质量改善和恶化的面积分别占总面积的8.9%和20.9%,生态改善区域主要位于雄县东部和南部,主要原因在于该区域大面积的林地和园地受到当地政府的高度重视和严格保护,生态质量恶化区域主要位于城镇外围以及白洋淀周边,原因在于白洋淀水域面积的锐减和城市化的不断推进;RSEI与各分量指标的平均相关系数为0.804,均高于各分量指标间的平均相关系数,表明RSEI能较好地综合各分量指标信息,全面准确反映研究区生态质量状况.     

黄土高原神府资源开采区生态环境质量时空格局特征

煤炭的开采促进了地区经济发展,同时也影响了当地的生态环境。因资源开采区在监测研究中常忽视了生态环境质量的长时间影响和时空变化。以神府开采区为例,基于Landsat系列遥感数据,使用遥感生态指数、Mann-Kendall检验法、R/S分析法等,对该区2000—2020年间生态环境质量时空格局特征进行时间序列分析和空间格局特征研究。结果表明：研究区域20年的RSEI均值为0.469,生态环境质量多年平均属于中等等级。2000—2020年间神府矿区生态环境质量总体上看有所改善,20年前后波动变化维持在0.523;同时建设用地也不断增加,从107.09km²增加至273.53km²。变化趋势上生态环境质量趋势变优、不显著和变差的面积比例分别约为56.1%、16.3%和27.6%。研究区生态环境可持续性整体上不强,大量区域显示反持续性特征。资源开采活动引发的地质环境问题致使生态环境退化,表现为直接影响区生态环境质量低于间接影响区,平均低2.68%。研究揭示了矿区长时间序列的变化状况与未来变化趋势及可持续性特征,探讨工矿业对生态环境质量的影响,为神府矿区...     

乡镇遥感生态指数时空变化及影响因子研究——以天津市蓟州区为例

进行乡镇生态环境质量评价和其空间分异性的影响因子分析,探讨其自身发展及对环境影响的机理,有助于相关部门有针对性地进行政策调整,对实现乡村生产生活与生态环境协调发展,实现乡村振兴的生态文明建设目标有重要意义。本文以天津市蓟州区乡镇为评估单元,利用遥感数据、统计数据和社会调查数据相结合的方法,使用遥感生态指数(RSEI)对其2000—2020年的生态环境质量进行评价,并选取四大类型共九个影响因子,通过地理探测器对蓟州区2020年乡镇生态环境质量的空间分异性影响因素进行了分析。结果表明,蓟州区2000年到2020年乡镇生态环境质量整体有所提升,生态环境质量等级为差和极差的区域明显减少,生态环境质量等级为好的区域面积增加;其变化趋势可分为持续上升型、波动上升型和波动下降型,除礼明庄镇外,其他评估单元生态环境质量都在向好的方向发展。在单因子探测中,地形因子的影响力大于社会因子和经济因子,即蓟州区乡镇生态环境质量的空间分布受海拔影响要大于其他社会经济因素的影响;在交互作用探测中,任意两个影响因子交互之后的作用强度都要大于单一影响因子,其中干度指数与绿度指数的交互作用解释力最高;说明土地利用变化和城...     

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.     

四川省九寨沟县地震前后区域生态环境质量评价

基于地理信息系统和遥感数据处理软件平台,对四川省阿坝藏族羌族自治州九寨沟县在2017年8·8地震前后的生态环境质量进行了监测和分析。利用Landsat 8 OLI卫星传感器所获得的2016年(震前)和2017年(震后)的遥感影像数据,提取归一化植被指数、湿度分量、地表温度、归一化土壤指数分别作为绿度、湿度、热度、干度等4个指标,进行主成分分析得到遥感生态指数。根据该指数,可将九寨沟县生态环境质量状况分为优、良、中等、较差和差级。2016年九寨沟县有24.8%处于生态环境质量状况优,2017年震后则下降到19.84%,2017年生态环境质量状况较差和中等的面积占比呈增加趋势,分别占17.99%和33.93%;震中15.5 km缓冲区内生态环境质量状况优的面积占比下降最多,为5.01%;2017年8·8九寨沟地震对震中15.5 km缓冲区的生态环境质量状况有较明显的影响,县界内的三个自然保护区中九寨沟国家级自然保护区受到冲击最大。本研究可为九寨沟地区生态环境监测、灾害评价和恢复重建提供科学依据。     

土地利用变化的生态环境效应及其时空演变特征——以河西走廊为例

基于河西走廊地区1980—2020年的土地利用数据,运用ArcGIS空间分析方法,计算生态环境质量指数,对1980—2020年长时间序列土地利用类型变化及其生态环境质量的时空演变特征、变化频次、模式、圈层分布和空间聚集特征等进行分析。结果表明: 1980—2020年间,未利用地是研究区主要的土地利用类型,其中,建设用地、林地、草地和水域面积变化较多,土地利用类型之间转换明显。研究区生态环境质量恶化和改善的趋势同时发生,并在一定条件下相互抵消,生态环境质量指数呈先降后升的“U”型演变过程,整体生态环境质量波动变化不大。生态环境质量的空间集聚特征明显,总体分布特征为东南地区较高、西北地区较低,没有出现高频率、大变化;研究区东南象限的生态环境质量最差,西南和西北象限次之,东北象限的生态环境质量最好;生态环境质量类型转换持续下降区的面积大于持续上升区的面积,说明研究期间河西走廊的生态环境保护取得了一定成效。生态环境质量变化热点区域主要分布在河西走廊中部以及西南部,冷点区域主要分布在河西走廊西北部。     

黄河流域生态环境质量时空格局与演变趋势

黄河流域是我国重要的生态功能区，在我国经济社会发展和生态安全方面的作用举足轻重。如何及时、准确的获取黄河流域生态环境质量的时空格局与演变趋势，对黄河流域生态环境保护和建设具有重要意义。利用Google Earth Engine（GEE）平台，筛选目标年份及其前后各1年的夏季（6-9月）Landsat遥感影像，去除有云像元，掩膜水体信息，采取中值合成提取绿度、湿度、热度和干度4个生态指标，通过主成分分析快速构建遥感生态指数（RSEI）。结果表明：（1）绿度（NDVI）、湿度（Wet）、热度（LST）和干度（NDSI）4个指标在第1主成分（PC1）上的平均贡献率为89.60%，依据PC1构建遥感生态指数（RSEI）在黄河流域是可行的。（2）1990-2019年，黄河流域RSEI总体呈现出"快速变好→缓慢转好"2个阶段，1990-2000年增长趋势平均为0.005/a，增长率为11.69%，生态环境质量等级由差转为较差（10.18万km²）、较差转为中等（5.69万km²）、中等转为良（7.08万km²）贡献较大；2000-2019年增长趋势平均为0.001/a，增长率仅为3.86%，生态环境质量等级由较差转为差（6.10万km²）、良转为中等（4.09万km²）贡献较大。（3）1990-2019年，黄河流域生态环境质量提升的面积占黄河流域总面积的76.38%，其中显著提升的面积占26.14%；生态环境质量降低的面积占黄河流域总面积23.62%，其中显著降低的面积仅占1.46%。30年来黄河流域生态环境质量整体向好，实施生态工程的黄河上中游地区生态环境质量提升最快，而一些国家重点经济开发区生态环境质量有所恶化，使用GEE平台可以及时、准确的获取黄河流域生态环境质量的时空格局与演变趋势。     

东北虎豹国家公园生态环境质量动态评价及其气候响应

人类活动及气候变化对东北虎豹国家公园生态环境产生深刻的影响,探究该地区生态环境质量的时空演变规律对园区可持续发展具有重要意义。在原有遥感生态指数基础上,选用增强型植被指数代替原绿度指标中的归一化植被指数,构建2001—2020年植被生长季遥感生态指数,探讨园区内核心保护区、虎豹潜在栖息地及主要人口聚集区三大管控区生态环境质量时空变化特征,并基于像元尺度分析其对气候因素的响应。结果表明：(1)近20年虎豹公园生态环境质量呈波动微弱下降趋势,2015年后生态环境质量逐步提升,2020年达到良好水平;(2)园区内各管控区生态环境质量具有明显的空间分异性,东部核心保护区中部及虎豹潜在栖息地中部以南地区生态环境质量较好,主要人口聚集区相对较差。(3)近20年虎豹公园生态环境质量稳定性较差。未来生态环境质量变化趋势为上升的面积占60.86%,表明未来生态环境趋势总体向好,但局部地区仍存在持续恶化态势。(4)虎豹公园生态环境质量主要受降水的影响,与降水呈显著正相关关系,与气温及日照的相关性较弱。     

海峡两岸生态环境质量差异性评价及港口发展对其的影响

21世纪以来,中国城市化进程不断加快,大量人口涌入沿海地区,海峡两岸经贸活动也越来越频繁,导致脆弱的沿海地区面临较大的生态风险,因此动态监测并评价两岸生态质量对推动两岸城市生态文明建设及促进两岸和谐统一发展具有重要意义。利用谷歌地球引擎(GEE)平台调用2000-2022年Landsat及MODIS数据集,采用主成分分析法构建遥感生态指数的基础上,运用差值分析、空间自相关分析评价两岸生态环境质量的差异性,并在建立两岸主要港口多环缓冲区的基础上探讨港口规模及其周边城市建设对生态环境质量的影响。结果表明:(1)2000-2010年海峡两岸生态环境质量呈"西升东降"的特征,2010-2022年海峡两岸生态环境质量均呈波动上升趋势,新冠疫情期间呈先增后减的趋势,两岸生态环境质量差距逐渐缩小。(2)东岸生态环境质量优于西岸,生态环境质量优良等级区域主要分布在太姥山、玉山山脉等山地区域,较差等级区域主要分布在湖里区和晋江市等城市工业聚集区,2000-2010年生态环境质量等级显著退化的区域主要为东岸的山地区域,2010-2020年等级显著退化的区域主要为西岸的沿海区域。(3)两岸生态环境质量具有较强的空间自相关性,处于山地区域的城市呈高值聚集,西岸的厦漳泉、福州市和莆田市以及东岸近海岸城市呈低值聚集。(4)海峡两岸港口规模及其周边城市建设对生态环境质量的影响具有相似性,离港口距离越远,城市建设用地面积占比越小,生态环境质量越好,班轮运输阶段港口规模越大其周边生态环境质量也越差;直航运输阶段港口规模对生态环境质量的影响减弱并逐步改善。(5)受新冠疫情影响,港口周边生态环境质量稍有转好,且西岸港口规模较大的厦门港和福州港较东岸港口更注重生态建设。研究可为海峡两岸城市生态文明建设提供基础数据支撑,也为生态港口规划提供科学决策依据,同时为促进两岸和谐发展提供助力。     

基于改进遥感生态指数的吐鲁番-哈密地区生态环境质量评价及驱动机制分析

吐鲁番市和哈密市是我国盐渍化危害最严重的地区之一,明晰其生态环境变化趋势和驱动机制对吐鲁番-哈密地区生态文明建设具有重要意义。基于Google earth engine(GEE)平台,筛选2005-2020年6-9月Landsat影像,选取绿度(SVAI)、湿度(Wet)、热度(LST)、干度(NDBSI)和盐度(NDSI)构建改进型遥感生态指数(SRSEI)对吐鲁番-哈密地区生态环境进行评估。结果表明:(1) SRSEI使用SAVI代替NDVI并加入盐度指标(NDSI),与RSEI相比有着更高的第一主成分贡献率,能更全面客观地评价吐鲁番-哈密地区生态环境质量。(2) 时间尺度上,2005-2020年吐鲁番-哈密地区SRSEI先下降后上升,均值0.49,并在2020年均值达到0.5575,较差和良的面积占比变化显著,较差占比减少了11.54%,良占比增加了30.15%。且未来生态环境变化趋势还将以改善为主; 空间尺度上,北部西山台原和中部莫钦乌拉山生态质量多为优和良,较差区域主要集中在南部噶顺戈壁。(3) 年均降水量、年均气温和经济生产总值是驱动SRSEI变化的主要控制因子,q值均大于0.092;与单因子对生态环境影响力相比,双因子交互产生的影响力更强,年均降水量∩经济生产总值是驱动吐鲁番-哈密地区生态环境发生变化的最强交互因子。