鄱阳湖流域生态环境动态评估及驱动因子分析

鄱阳湖流域生态环境是我国南方地区生态文明建设的重要组成部分.基于Landsat卫星遥感影像,利用主成分分析方法构建遥感生态指数(RSEI)作为生态环境质量评价指标,引入地理探测器模型定量剖析不同影响因素对生态环境空间分异性的影响,分析鄱阳湖流域1990～2020年生态环境质量变化及不同驱动因子的影响程度.结果表明：(1)流域内生态环境质量存在明显的区域性差异,生态质量等级为差和较差地区主要分布在流域中北部的低海拔平原与台地,质量等级为优和良地区主要分布在流域西南部的丘陵山地区域;(2)近30年鄱阳湖流域生态环境整体呈改善趋势,改善地区主要位于低海拔平原区域;(3)人口密度是鄱阳湖流域生态环境质量变化中驱动力最大的影响因子,与城市化发展密切相关的夜间灯光指数因子q值多年来呈升高趋势,鄱阳湖流域生态环境质量受城市化发展的影响越来越大.结果可为鄱阳湖流域生态环境保护工作提供理论依据.     

基于遥感生态指数的淮河流域生态环境质量时空演化及其驱动因素分析

厘清流域生态环境质量的时空演化特征及其对自然环境和人为因素的响应,对流域生态环境政策实施至关重要. 利用谷歌地球引擎建立遥感生态指数（RSEI）,结合趋势分析、变异系数和Hurst指数对淮河流域2002~2022年的生态质量时空变化进行评价,并运用地理探测器探究RSEI空间分异性的主要驱动因子. 结果表明：①近21年淮河流域RSEI总体上改善,但呈阶段性上升-下降趋势,其中差和较差等级面积呈减小趋势,中等级面积呈增加趋势,良和优等级面积呈增加趋势. 改善面积占比为55.93%,退化面积占比为22.01%. ②空间分布上,RSEI整体呈现自东向西逐渐变差的分布特征（西北和西南边缘山区除外）. 东部稳定性较好,西部和中部稳定性较差. 未来流域生态质量变化为反持续性,以改善为主. ③因子探测结果显示,淮河流域RSEI空间分异主要受到植被因子的驱动作用,其次为海拔. 双因子间的交互作用增强了对RSEI空间分异的驱动力,其中植被因子和海拔的交互作用对RSEI空间分异的驱动力最强,达到86.3%.     

基于AWRSEI的岱海流域生态环境质量时空演变及驱动因子分析

流域是重要的生态安全屏障和社会经济发展区域,为了更加客观准确地评价干旱和半干旱区流域生态环境质量,基于遥感生态指数（RSEI）引入盐度指标构建适用于干旱和半干旱区流域的遥感生态指数（AWRSEI）并以岱海流域为例分析其适用性.基于AWRSEI模型,采用4期Landsat TM/OLI合成影像,对2001~2020年岱海流域的生态环境质量进行定量评价,通过变异系数和空间自相关分析岱海流域生态环境质量时空演变规律,并通过地理探测器进行成因分析和驱动因子解释力分析.结果表明：①AWRSEI与各生态因子的平均相关系数为0.860,比单个指标分量更具代表性;第一主成分的荷载正负值和排序与RSEI一致,特征值贡献率比RSEI高3.69%,评价结果与真实地表情况更为接近,适合用于干旱区流域的生态环境质量评价.②岱海流域2001~2020年AWRSEI指数的年均值为0.427,生态环境质量基础较差,期间AWRSEI的均值呈现波动上升的趋势,并且在2020年均值达到最高0.502.整体生态环境质量明显好转,恶化区域减少了20.51%,改善区域增加了12.71%.空间分布上,岱海流域南部和西北部高海拔地区的林地生态环境质量优,北部和南部中海拔地区生态环境质量较差,湖区北侧生态环境质量优于南侧.③岱海流域AWRSEI变异系数平均值为0.280,生态环境质量状况稳定,整体变化波动较小,高波动主要集中在湖区南侧和居民点区域.岱海流域生态环境质量存在显著的空间自相关性,高-高集聚区主要分布在高海拔的林地区域和低海拔耕地区域;低-低集聚区零星分布在中海拔区域.④2001~2020年岱海流域生态环境的提升主要由于NDVI提高,NDBSI和NDSI降低.NDVI和NDBSI是交互作用最强的组合,对生态环境的解释力最强.土地利用是AWRSEI的主导因子,解释力最强.土地利用和气象因子的组合是交互作用最强,且各驱动因子之间均为增强关系.     

东北黑土水土流失区生态环境遥感动态监测

为及时快速地监测水土流失地区的生态环境变化状况,以拜泉县为例,选取1985年、1996年、2006年和2015年Landsat影像,反演得到能反映生态环境的绿度、湿度、热度和干度指标,利用主成分分析方法,依据RSEI（遥感生态指数）对拜泉县1985—2015年的生态环境进行评价.结果表明:1985—2015年拜泉县RSEI从0.645增至0.851,增幅为31.94%,生态环境质量改善地区面积高于退化区域面积,总体上生态质量向好的方向发展;拜泉县整体生态环境质量综合指数由3.78升至4.87,各乡镇的生态环境质量综合指数均呈现不同程度的增加,从空间分布来看,西南部和南部乡镇的变幅大于北部,中部基本保持不变,水土流失重点区域生态环境质量显著提高;逐步回归分析结果表明,所选的指标均为生态环境质量的关键指标;绿度逐渐成为研究区生态环境质量正向作用的重要指标,说明植树造林等生态治理措施对环境质量的改善起到主导作用.研究显示,RSEI能够综合刻画水土流失区生态环境质量,同时拜泉县生态环境质量整体不断改善,水土流失治理成效明显.      

滹沱河流域生态环境动态遥感评价

滹沱河流域横跨山西和河北两省,自2000年以来由于经济发展,城市扩建,滹沱河一度断流,但随着国家对生态文明建设的重视和南水北调工程的实施,滹沱河流域生态保护成效显著提升.基于GEE平台选取MODIS数据、Landsat数据和夜光遥感数据等,利用生态环境指数（EI）中的生物丰富度指数、植被覆盖指数、土地胁迫指数和污染负荷指数以及遥感生态指数（RSEI）中的湿度指数相结合生成新的评价指标体系,利用变异系数法和熵权法对指标赋权并构建生态环境评价模型,对2000~2020年滹沱河流域进行生态环境质量评价和分级,并运用地理探测器对其驱动因子进行解释.结果表明：①时间尺度上,2000~2015年滹沱河流域的生态环境处于“衰退期”,2015~2020年滹沱河处于“恢复期”.从格网尺度上看,流域内中部地区生态环境质量呈现逐年提高的状态;流域内西部和东部地区,“衰退期”生态环境质量逐年降低,“恢复期”生态环境质量有所提高.②热点分析表明,滹沱河流域的生态环境质量呈现“中间高两侧低”的空间分布状态.冷点区域集中分布于东部和南部的城市乡镇地区,零星分布于西侧河谷地区.③地理探测分析表明,单因子探测驱动因子主要为人口密度、植被净初级生产力（NPP）、植被覆盖度（FVC）和地貌类型.交互探测的主导因子为“地貌类型+FVC”.随着生态文明建设不断深入和《滹沱河保护条例》的颁布实施,结合流域内不同的自然环境和社会特征等因子,滹沱河流域生态环境评价研究可为因地制宜地改善生态环境政策提供数据支持.     

1990～2020年黄河流域典型生态区生态环境质量时空格局及驱动力分析

科学评估生态环境质量是实现区域生态可持续发展的前提.基于1990～2020年Landsat遥感影像,采用熵值法构建遥感生态指数(E-RSEI),结合Mann-Kendall趋势检验、Sen倾斜度、Hurst指数和稳定性分析,在多时空尺度下分析黄河流域典型生态区的生态环境质量时空变化格局,并利用地理探测器量化了环境和人为等8个因子对E-RSEI时空分布的影响.结果表明：(1) 31年间E-RSEI均值为67.5%,时间尺度上呈增加趋势,平均增幅为0.066·(10 a)^-1,空间尺度上呈东低西高、南高北低的分布特征;(2)研究区生态环境质量未来变化趋势将以持续性改善为主,但仍有9.33%的区域存在退化的潜在风险.(3)降水是影响该区域E-RSEI空间分布的关键环境因子,人为因子的影响力较低,同单因子相比,因子交互作用对生态环境质量的解释力更强,降水与其他因子的交互作用处于主导地位.研究结果可为黄河流域生态区生态环境质量的可持续发展提供科学参考.     

利用GEE进行1990~2022年小江流域生态环境质量时空格局与演变趋势分析

云南省小江流域是长江上游生态修复示范区,评估和监测该区的生态环境质量是该区生态文明建设中一项非常重要的基础工作. 选取1990年、1995年、2000年、2005年、2010年、2014年、2018年和2022年的Landsat遥感影像数据,提取了绿度（NDMVI）、湿度（WET）、干度（NDBSI）和热度（LST）这4个指标,采用主成分分析法构建了遥感生态指数（RSEI）,利用GEE平台、ArcGIS 10.7平台和Python平台,结合地学信息图谱、变异系数、Mann-Kendall趋势检验、Sen''s斜率估计和Hurst指数等分析方法,对1990~2022年间小江流域的生态质量时空格局和变化趋势进行分析. 结果表明：①研究区生态质量空间上具有较明显的地理分异性,到2022年生态质量等级为优、良的区域主要分布在高山植被覆盖较好的区域,生态质量较差的区域主要分布在地势相对较低的泥石流沟谷区域;时间尺度上,1990~2022年研究区的RSEI指数从1990年的0.41增长到2022年的0.55,生态环境质量整体呈波动改善趋势,平均增幅为0.048（10 a）^-1,这与近些年该区大力开展的退耕还林、泥石流防治和水土保持、重金属污染治理等一系列生态建设工程密不可分. ②相较于NDVI指标,NDMVI对地形起伏区域的植被信息更加敏感,尤其是在阴影区域,能更准确定量描述植被信息,更适合用于高山峡谷区的绿度信息表达,从而使得RSEI更适用于高山峡谷区的生态质量评价;③小江流域RSEI变异系数平均值为0.202,生态环境质量整体的波动性较小,高波动主要集中在沿小江断裂带两侧的泥石流沟谷区域中,这些区域地表由裸露岩石、泥沙构成,容易受季节、气候和人为活动的影响;④该区生态环境质量上升面积占85.72%,下降面积占10.15%,未来变化趋势将以持续改善和未来退化为主,占比分别为44.75%和39.97%,因此,需要紧密监测处于退化潜在风险的区域. 研究结果可为小江流域进一步开展生态环境保护、治理和可持续发展工作提供理论依据.     

红河流域（云南段）土地生态安全的时空演变及驱动因素分析

土地生态安全分析是维护区域生态安全和保障土地资源可持续利用的关键,对于区域生态环境保护和生态文明建设具有重要的意义.基于DPSIR基础框架构建了红河流域(云南段)土地生态安全评价体系,在明晰其在2010—2020年间土地利用类型时空变化特征的基础上,利用突变理论、空间自相关分析和地理探测器等方法,揭示了其土地生态安全时空演变规律和驱动因素,并在此基础上提出了对应的措施.结果表明：2010—2020年,红河流域(云南段)以耕地、林地和草地为主,占据了研究区总面积的98%以上,其中,耕地和林地年均增长率分别为167.11 km²·a^-1和758.19 km²·a^-1,而草地面积缩减了9445.54 km²;土地生态安全综合值在2010—2020年期间呈现出波动减小的趋势,且呈现出持续上升、持续降低、先升后降和先降后升态势的县区所占比例分别为6.98%、25.58%、34.88%和32.56%;土地生态安全热点区域的面积比例在研究期间(2010、2015、2020年)不断增加,其占比...     

基于遥感的黑河流域生态环境变化特征及成因分析

使用2001~2017年MODIS-EVI产品和2001,2009,2017年Landsat数据提取的湿度指数（WI）、沙漠化指数（DI）、改进归一化水体指数（MNDWI）,并结合气象数据及其它数据,揭示黑河流域生态环境变化特征.结果显示：近17a来,研究区低、中高和高植被覆盖区的面积分别以36,29,132km²/a的速率增加,无植被、中植被覆盖区面积以185,11km²/a的速率递减,且夏季和上游植被覆盖度最高;2001~2009年流域水域面积扩大至3854.5km²,2009~2017年减少至2628.9km²,上游地区水体较多,水量由山岭向山麓递减,由西向东递增;流域湿度指数由2001年0.55上升到2017年0.65,高值中心主要位于上游地区和中游民乐县、山丹县以及金塔县;流域沙漠化程度先逆转后扩展,沙漠化土地主要分布于中游高台县、临泽县、金塔县和下游额济纳旗;流域气温、降水、潜在蒸散量和地区生产总值、第一产业、建成区面积及耕地面积是影响黑河流域生态环境变化的主要驱动因素.     

中国西北地区生态需水研究(2)——基于遥感和地理信息系统技术的区域生态需水计算及分析

在西北干旱、半干旱地区,随着人口增长和经济发展,国民经济需水与生态环境需水成为水资源开发利用和生态环境保护的主要矛盾。因此,合理量化生态环境需水是西北水资源优化配置亟待解决的问题。论文着重研究两方面的内容:一是基于植被生长需水的区域分异规律,采用遥感和地理信息系统技术实现生态的空间分区,以生态分区和流域水平衡为基础量化生态需水;二是基于可持续发展的生态模式,确定生态保护目标和生态建设规模,并预测生态需水。     

基于遥感技术的淋溪河流域生态环境质量现状研究

利用卫星数据监测生态环境质量的动态变化,是一种快速、有效评价生态环境质量的方法。文章运用遥感技术对淋溪河流域2005年的卫片进行遥感解译,依照《生态环境状况评价技术规范(试行)》有关要求,计算出该流域生态环境各项指数:生物丰度、植被覆盖指数、水网密度指数、环境质量指数均为最大值,土地退化指数28.27,生态环境状况指数85.65,表明该流域生态环境质量为优,生物丰度高,实施天然林保护工程对促进流域生态环境质量改善起到了重要作用。     

基于遥感技术的区域生态脆弱性评价方法研究——以黄山市黄山区为例

基于SPOT_VGTNDVI时序数据和LandsatTM数据,提出了生态脆弱性遥感评价方法,获取了黄山区植被覆盖和土地覆被信息,分析了黄山~2001—2008年生态脆弱性动态变化情况,结果表明,黄山区在这一时期生态脆弱性呈现波动性,但总体上趋于平稳。此外,利用黄山区统计年鉴数据,采用层次分析法对黄山区生态脆弱性进行评价,结果与基于遥感技术的方法基本一致,证明所提出的遥感方法在生态脆弱性研究中具有可行性。     

晋西南黄土高原区植被覆盖度变化及其生态效应评估

水土流失和生态退化是黄土高原区面临的严峻问题,已经严重制约了经济发展。基于TM和OLI数据,分别估算晋西南黄土高原区的植被覆盖度（FVC）和遥感生态指数（RSEI）,定量分析了晋西南黄土高原区的植被和生态恢复效果,并提出需要重点治理的区域。研究结果表明：（1）15年间晋西南黄土高原区的植被覆盖度和遥感生态指数都呈现增加的趋势,FVC指数从2002年的42.69%增加至2017年的47.67%,RSEI指数由2002年的45%增加至2017年的52.5%,反映出研究区生态质量有了明显提高;（2）除研究区内芝河流域、汾河谷地和沁河流域的生态质量出现严重退化外,研究区大部分区域的FVC指数和RSEI指数都呈改善趋势,因此需对芝河流域、汾河谷地和沁河流域加大生态治理力度;（3）除研究区汾河谷地外,其余地区植被覆盖度和遥感生态指数的变化趋势基本吻合,汾河谷地由于冬小麦大面积种植,植被覆盖度得到一定程度改善,但遥感生态指数并没有明显改善。     

海南龙沐湾砂质海岸变化与生态环境研究

文章先利用遥感技术进行砂质海岸线提取,确定了砂质海岸线的遥感解译标志和解译方法,完成了龙沐湾砂质海岸线遥感信息解译工作,最后提出将TM影像提取的特大高潮线利用野外海滩测量数据改进到平均大潮高潮位线的新思路.这样利用TM影像提取的岸线可以和地形图的海岸线叠加分析,得到海南龙沐湾1937年近百年以来海岸线变化的特征,为选择哪个岸段进行海岸建设、生态环境修复等提供重要科学依据,也对区域海岸环境保护和防护管理提供一定的基础研究.     

基于多项植被指数的景观生态类型遥感解译与分类——以额济纳天然绿洲景观为例

基于研究区2001年Landsat7ETM+遥感影像数据,运用遥感与GIS技术手段,在对遥感影像的边界裁定、几何校正、辐射校正等预处理的基础之上,根据绿洲景观生态类型分类体系,通过综合应用非监督分类、植被指数与波段比值指数聚类、监督分类以及类型叠加与图像整合等方法,进行绿洲景观生态类型的遥感解译与分类,生成研究区2001年的景观生态类型图。为尽可能利用到遥感影像的所有原始数据信息,论文选取5种植被指数(NDV I、DV I、RV I、IPV I、SA VI)和9种波段比值指数(Index1I-ndex9)参与到遥感影像的解译与分类当中,结果表明:NDV I、DV I、IPV I、SAV I、R VI、Index5、Index6具有较大的相似性,能够明显地将具有植被信息的类别分离出来,利于划分具有植被信息的景观类型;Index1-Index4具有较好的类别空间分离性,利于不同类别间的聚类与区分;而Index7-Index9的类别分离性则较差,不利于类别聚类与划分。因此,在实际的应用中,选取多项植被指数参与景观分类,不仅能够发现新的信息,而且也会明显提高景观生态类型、尤其是干旱区绿洲景观生态类型的遥感解译与分类能力。     

生态环境综合评价与动态监测的空间信息定量分析方法及应用

通过建立指标体系,专题数据采集和管理,数字环境模型,提出了一种基于遥感和地理信息系统技术的环境综合评价及其动态监测的定量化研究方法。同时提出利用环境综合指数反区域环境状况的思路。