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。     

可鲁克湖流域生态环境质量诊断

为查清可鲁克湖流域生态环境质量及其演化特征,依据环境生态学相关理论,运用综合调查、遥感解译与反演、统计分析等技术手段,选取自然地理、气象、土地利用/覆盖和社会经济4个方面的15个因子,采用因子分析和熵值法计算指标权重,建立流域土壤质量模型和生态环境质量诊断模型,分析2000、2005、2010和2015年可鲁克湖流域土壤与生态环境质量的变化特征。结果表明: 2000、2005、2010和2015年,可鲁克湖流域生态环境质量均值依次为21、47、54和72,呈稳定上升趋势,生态环境质量等级由较差转为良好,土壤质量整体处于中等水平;空间上,北部山区和流域下游湿地及河流周边区域的生态环境质量明显转好。流域生态环境质量变化是人类活动与自然因素共同作用的结果,土壤质量与湖泊面积是指示流域生态环境的关键因子,可鲁克湖最小生态需水量是维持流域生态环境良性发展的基本保障。     

基于SPCA和遥感指数的干旱内陆河流域生态脆弱性时空演变及动因分析——以石羊河流域为例

以石羊河流域为研究区,基于干旱内陆河流域生态特征和遥感数据快速、客观、大面积观测的特点,采用遥感模型计算湿度、绿度、干度和热度等指标,并构建石羊河流域生态脆弱性评价指标体系,在此基础上运用空间主成分分析法(SPCA)对石羊河流域2000和2016年生态脆弱性时空演变及动因进行了分析。研究结果表明:(1)从各遥感指数空间分布来看,湿度和绿度指标均值在17年间呈增长趋势,证明该流域水源涵养能力变好,植被覆盖率变大;干度指标均值有所下降,表明该流域地表裸露程度有所降低;而与植被和水资源关系密切的地表温度均值呈逐年上升趋势,说明该流域水热平衡差异进一步增加,对未来生态脆弱性影响显著;(2)从全流域生态脆弱性时空演变特征来看,该流域主要以强度和中度脆弱为主,17年间生态脆弱性整体上呈缓慢降低趋势;(3)从不同的海拔生态脆弱性分布来看,中山区(1000—2000m)最高,高中山区(2000—3000m)次之,高山区(3000m)最低,17年间中山区生态脆弱性有所下降,而高中山区与高山区却呈上升的趋势;(4)从不同的行政区划生态脆弱性来看,金川区、凉州区、永昌县、民勤县和古浪县整体上处于中度和强度脆弱水平,而天祝县和肃南县处于轻度和微度脆弱水平;(5)从生态脆弱性的演变动因来看,4个指标对石羊河流域生态脆弱性影响均为显著。2000年生态脆弱性的主导影响因子依次为热度湿度绿度干度,而2016年为热度干度绿度湿度。总的来看,石羊河流域生态脆弱程度近年来有所降低,但综合治理工作仍任重道远。本文的遥感方法和分析思路对该流域生态脆弱性保护及治理提供一定的理论基础和决策依据。     

基于GEE和RSEI的长三角一体化示范区生态环境质量动态评估

生态环境质量变化的及时监测与定量评估,可为区域生态环境协同治理与管控政策制定提供决策支持。本研究基于Landsat5/TM和Landsat8/OLI影像,利用Google Earth Engine(GEE)平台和遥感生态指数(RSEI),综合考虑湿度、绿度、干度和热度等多种生态环境要素,对长三角一体化示范区2000—2020年生态环境质量变化进行了评估,并结合GDP和人口数据分析了社会经济因子对生态环境质量的影响。结果表明：绿度是对研究区生态环境质量贡献率最大的指标,且具有正面效应,而热度指标是引起生态环境质量退化的主要因素;研究区生态环境质量总体上处于中等水平,且呈现平稳上升趋势,其中,青浦区生态环境质量上升趋势明显,而吴江区和嘉善县的生态环境质量略有下降;2000—2020年,研究区生态环境质量提高区域面积占比(30.45%)略高于下降区域(28.35%),良好和优等级区域占比由27.34%增至29.79%,在不同时段,区县间和街镇间差异较为显著;人口增长对生态环境质量具有明显的负面影响,而经济发展并未以牺牲生态环境为代价,二者之间表现为脱钩关系。     

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...     

鄱阳湖区生态环境质量的空间分异特征及其影响因素

本文基于Landsat 8 OLI/TIRS遥感影像数据,从绿度、湿度、干度和热度4方面分别选取归一化植被指数、湿度分量、干度指数、地表温度指标,采用主成分分析构建遥感生态指数(RSEI),分析了鄱阳湖区2014年生态环境质量空间分布特征.从不同尺度划分空间单元,运用空间自相关、半方差函数、最大信息系数和因子探测等方法定量分析了原始遥感生态指数(RSEI₀)的空间异质性及其影响因素.结果表明: 鄱阳湖区2014年生态环境质量总体处于中等水平,在空间上呈现由西南向东北逐渐好转的分布格局;经探索性空间数据分析得出,RSEI₀在2 km网格单元采样下的空间集聚性较强,空间异质性明显.RSEI₀块金效应为25.8%,属于中等空间变异,主要受结构性因素的影响.坡度与RSEI₀的相关性最强,呈正相关关系.坡度、高程、曲率、年均降雨量、年均温、园林地面积比例、耕地面积比例、建设用地面积比例、年均人口密度和年均GDP对RSEI₀的影响程度均显著,但对RSEI₀的影响程度不一.其中,坡度的独立解释力为57.1%,是影响鄱阳湖区RSEI₀空间变异的主要因素.研究结果可为鄱阳湖区的生态环境保护与治理提供参考依据.     

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...     

滇中湖泊流域生态环境质量监测与评价

九大高原湖泊流域在云南省经济发展中占有举足轻重的地位,其中,滇中五大湖泊流域(滇池、抚仙湖、星云湖、杞麓湖、阳宗海,下文称五湖流域)是云南工农业、旅游业等经济和社会发展最活跃的地区,与流域生态环境质量密切相关。本研究基于遥感生态指数(RSEI)对滇中五湖流域1988—2018年的生态环境质量进行监测和评价。结果表明: 尽管1988—2018年间研究区生态环境质量呈转好趋势,RSEI平均值由0.368增加到0.481,但流域整体生态环境质量欠佳;生态环境质量提高的面积占比57.6%,主要分布在湖泊之间的山地,下降区域主要为湖周的平地区;研究期间,滇池、抚仙湖、阳宗海的生态环境质量持续变好,但近10年,杞麓湖和星云湖的生态环境质量明显变差,各湖泊生态环境质量变化与湖泊水质变化存在一致性。未来生态环境质量的改善还需更多的社会关注和政府投入。     

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。     

疏勒河流域气候变化和人类活动对植被NPP的相对影响评价

气候变化和人类活动是对陆地生态系统碳循环产生重要影响的两个因素,定量评估气候变化与人类活动对植被净初级生产力(NPP)的相对影响,对深入理解其驱动机制和控制荒漠化发展具有重要意义。以疏勒河流域为研究区,利用遥感和气象数据计算潜在NPP(PNPP)及其与实际NPP(ANPP)之间的差值,分别衡量了气候变化和人类活动对流域NPP的相对影响。研究结果表明:(1)2001—2015年疏勒河流域年ANPP整体呈缓慢增加趋势,与全国和西北地区相比,普遍较低,流域植被整体生产力水平不高。流域年ANPP空间分布呈现上游祁连山区和中下游绿洲区ANPP较高,而中下游荒漠戈壁区ANPP较低的分布格局。(2)2001—2015年流域年PNPP的变化趋势表明,降水量的变化是导致疏勒河流域植被退化加剧或缓解的主要气候驱动因素,但气温的变化对植被的影响较为复杂。(3)2001—2015年流域大部分地区植被退化系人类活动造成的,但人类活动的负向影响力在减弱。(4)气候变化和人类活动对植被NPP的相对影响均表现出明显的空间异质性,其中人类活动是疏勒河流域植被变化的主要驱动因素。     

洋河流域土地利用时空变异及其对生态服务功能价值的影响

洋河流域位于我国北方典型的农牧交错地带,是首都重要水源涵养地和生态保护屏障,也是2022年冬奥会举办地之一。对流域土地利用变化及其生态服务功能价值影响的研究可为首都水源保护以及冬奥会场地环境质量的改善提供重要理论依据和决策支持。利用Arc GIS技术分析了洋河流域1990—2013年间的土地遥感数据,估算了这些变化对流域生态服务价值的影响。结果表明:1990—2013年洋河流域林地和未利用地面积呈增加,而水域、草地则呈减少的趋势。由单一土地类型利用动态绝对值说明,除林地以外2000—2013年洋河流域其他土地类型受人类或自然环境变化的影响明显高于1990—2000年。土地转移主要发生在流域西部的兴和县、阳高县、天镇县和下游的张家口市、宣化县和怀来县。近年来流域土地面积变化幅度和变化范围均增加。1990—2013年间洋河流域土地利用的年总生态服务价值经历先增加后减小、总体减少的过程,但林地和未利用地的生态服务价值却一直增加。由于林地面积增加从而导致1990—2013年流域的原材料生产、气候调节、气体调节、生物多样性保护和提供美学景生态功能占年总价值的比值增加。林地、草地和耕地是洋河流域生态服务的主要贡献者,也是生态服务价值变化的敏感因子。     

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。     

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.     

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。     

流域景观结构的城市化影响与生态风险评价

以南京市九乡河流域为研究区域,以2003、2009年两期遥感影像数据为基本信息,在构建生态风险指数的基础上,利用ARCGIS的空间分析功能,揭示了城市化对研究区景观结构的影响,生态风险的时空变化以及城市化与生态风险之间的关系。结果表明：2003-2009年,城市化过程使流域的景观结构发生较大变化,建设用地大幅增加,分离度降低,而耕地则大幅减少,耕地、水域、草地等景观类型的分离度、破碎度增加;流域生态风险程度从中度/低风险向中度/较高风险转变,生态风险有增加的趋势;生态风险的空间差异明显,生态风险较低的区域主要集中在流域南部青龙山一带,较高的区域主要集中在西北部地区,中度风险区集中在流域中部的平原农业区;城市化对生态风险的正效应明显,生态风险随着城市化水平的增加而升高。     

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。     

基于生态系统服务的青海湖流域生态风险评估及其空间异质性影响因素分析

青海湖流域是我国西北部的"气候调节器"和"空气加湿器",其生态风险管控对青藏高原乃至我国西部的生态保护和可持续发展都有着重要意义。基于InVEST模型对青海湖流域2005年、2010年、2015年、2020年产水量、土壤保持、生境质量和碳储存4项生态系统服务进行定量评估,借助熵权-TOPSIS法,以生态系统服务的相对损失量来构建区域生态风险指数,并运用地理探测器和地理加权回归模型分析自然-社会要素对青海湖流域生态风险空间异质性的影响。结果表明:(1)2005-2020年青海湖流域产水量、土壤保持、生境质量和碳储存均呈现波动增加的趋势,增幅分别为10.17%、18.36%、9.84%、3.47%,各项生态系统服务的高值区分布于河流上游的河源区和植被覆盖率高的林地区域;(2)2005-2020年青海湖流域生态风险较高,但呈现波动降低的趋势。高风险区主要位于湖区、环湖区、布哈河河谷以及流域西北部;(3)青海湖流域生态风险的空间格局受地形及高程因子主导,但人为干扰度的影响力呈逐年上升趋势。驱动因子交互作用的解释力显著高于单因子;(4)主要驱动因子对研究区生态风险的作用方向及强度存在明显的空间分异特征,坡度呈正相关,年平均气温呈负相关,归一化植被指数(NDVI)和人为干扰度呈现出正负两种效应,但以正向效应为主。研究结果对青海湖流域生态风险管控和高原生态环境保护有一定借鉴意义。     

干旱地区遥感生态指数的改进——以乌兰布和沙漠为例

干旱区以荒漠为主要背景,生态环境脆弱,极易受到自然和人为因素的影响。为了定量评价干旱区生态环境质量,基于遥感生态指数(RSEI),针对干旱区对其进行改进,构建了干旱遥感生态指数(ARSEI),该指数耦合了绿度、湿度、盐度、热度以及土地退化度信息。利用ARSEI和RSEI对乌兰布和沙漠2000—2019年生态环境质量进行动态监测和评价,分析两者的差别及在干旱区的适用性。同时分析乌兰布和沙漠生态环境质量时空变化特征及原因。结果表明: ARSEI比RSEI对干旱区生态环境质量具有更好的适用性,ARSEI增强了土地利用类型变化在生态环境质量评价中的作用。2000—2019年,乌兰布和沙漠生态环境质量整体上为差。等级为优、良、中的部分主要分布在沙漠北部,等级为差的部分主要集中在戈壁和沙地处,较差主要在低覆盖度植被区。2000—2019年,乌兰布和沙漠生态环境质量总体变好,沙漠北部城镇或农场生态环境质量变化复杂,变差和变好交替分布。生态农业和沙产业对生态环境质量有明显的改善作用,这是乌兰布和沙漠生态环境质量变化的主要原因。     

巢湖流域生态安全评价研究

目前,巢湖流域的生态安全问题非常突出,已严重影响流域社会经济的可持续发展。基于巢湖流域社会经济、水体环境质量及水生生态系统的数据资料,应用驱动力-压力-状态-影响-响应(DPSIR)模型,提出了基于水环境和水生态的巢湖流域生态安全评价框架模型和指标体系,并采用熵权物元模糊评价法进行巢湖流域生态安全评价研究。研究结果表明,2003和2007年巢湖流域整体处于生态安全中度风险状态,水体环境质量的变化和水生生态系统的演替将严重威胁巢湖流域的生态安全,水体中的TP浓度、NH-N浓度以及TN浓度是决定巢湖流域生态安全的最关键因子。