生态环境变化遥感评价指数的应用研究——以敖江流域为例

利用1994年5月12日与2009年6月6日的Landsat TM和2001年5月23日的Landsat ETM＋卫星影像,选用遥感生态指数（RSEI）,结合流域的植被覆盖度状况,定量评价了15年间敖江流域的生态环境变化与植被覆盖度变化情况,并对二者的关系进行了简要分析.结果表明：15年间,敖江流域生态等级为优所占的面积比例从13.48％上升到24.90％,增加了304.29 km2;植被覆盖度等级为极高的面积增加比例为29.31％.总体看来,敖江流域生态环境状况和植被覆盖状况均有明显的提高,两者具有较好的对应关系.     

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.     

区域生态环境变化的遥感评价指数

基于遥感信息技术提出一个新型的遥感生态指数(RSEI),以快速监测与评价区域生态质量.该指数耦合了植被指数、湿度分量、地表温度和土壤指数等4个评价指标,分别代表了绿度、湿度、热度和干度等4大生态要素.与常用的多指标加权集成法不同的是,本研究提出用主成分变换来集成各个指标,各指标对RSEI的影响是根据其数据本身的性质来决定,而不是由人为的加权来决定.因此,指标的集成更为客观合理.将RSEI应用于福建长汀水土流失区,并与国家环境保护部《生态环境状况评价技术规范》中的生态指数EI的计算结果相比较,发现二者的结果具有可比性.不同的是,RSEI不仅可以作为一个量化指标,而且还可以对区域生态环境变化进行可视化、时空分析、建模和预测.因此,可弥补EI指数在这些方面的不足.     

基于退耕还林工程的生态环境质量动态变化研究—以云南兰坪县为例

2014年云南省怒江傈僳族自治州（简称怒江州）正式启动新一轮退耕还林还草工程,为探讨该轮退耕还林工程对怒江州兰坪白族普米族自治县（简称兰坪县）生态环境质量的影响,选择退耕还林工程实施前（2013年）、实施中（2017年）和实施末期（2020年）3个时间,基于遥感生态指数模型,选取绿度、干度、湿度和热度4个指标,运用主成分分析法对兰坪县2013—2020年的生态环境质量动态变化进行研究。结果表明：1）2013—2020年兰坪县生态环境质量处于上升趋势,中排乡、石登乡和河西乡的生态环境质量改善较为明显;2）2013—2020年,75%以上区域的生态环境质量等级保持不变,其他区域的生态环境质量等级呈小幅度变化,生态环境质量变好的区域面积要大于生态环境质量变差的区域面积;3）退耕还林斑块的生态环境质量提升程度要高于退耕还林2 km缓冲区以及整个研究区的生态环境质量提高程度,退耕还林工程对生态环境质量的改善具有显著影响,可通过进一步推进退耕还林工程来改善兰坪县的生态环境质量;4）研究区潜在的退耕区主要分布在中排乡、石登乡、营盘镇和兔峨乡4个乡镇,其可作为进一步退耕还林的重点区域。

     

2000年来中国生态状况时空变化格局

21世纪以来,我国在经济快速发展的同时高度重视生态环境保护,一系列生态修复工程和空间管控措施使生态状况发生了巨大变化;然而目前对于全国生态状况宏观格局的认识仍十分有限。借助 Google Earth Engine（GEE）遥感云计算平台,采用主成分分析方法和MODIS数据构建的绿度NDVI、热度LST、湿度WET和干度NDSI四个指标,生成长时间序列的遥感生态指数RSEI数据集,完整刻画了中国2000年来生态状况的时空连续变化格局。研究发现:在空间格局上,东南沿海地区生态状况优于西北地区;变化趋势上,全国生态状况除上海、西藏和澳门之外均显著改善,RSEI增长最多的三个省份为山西、陕西和河北。进一步采用遥感云计算定量评价了2000年来生态状况变化的宏观格局,以期为国土空间管控和生态保护提供科学支持。     

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.     

基于改进遥感生态指数的青藏公路那（曲）安（多）段生态环境评估及驱动机制分析

青藏公路沿线生态环境是西藏地区生态文明建设的重要组成部分,目前研究青藏高原独特的地理环境普遍存在数据获取困难、时效性过低及未考虑研究区独特的“高寒盐碱”环境状况等问题.基于GEE平台及研究区独特地理环境,对遥感生态指数（RSEI）进行改进,采用主成分分析法构建一种新的适用于高寒盐碱地区的盐碱遥感生态指数（SRSEI）作为生态环境质量评价指标,利用ArcGIS 10.3平台、地理探测器等方法在多时空尺度下分析青藏公路那曲至安多段沿线生态环境质量空间分布格局与时间变异趋势,并探究自然和人为等8个控制因子对SRSEI时空变化的驱动机制.结果表明：①相较于RSEI,SRSEI对植被更加敏感,对植被稀疏和盐碱化严重地区的分辨能力更强,适合高寒盐碱区生态质量评价.②研究区生态环境质量空间尺度上存在明显的地理分异性,生态质量较差的区域主要集中在北部安多县城,质量等级为优和良地区主要分布在中西部和东南部那曲地区;时间尺度上32年间研究区生态环境整体呈改善趋势,中西部和东南部植被覆盖度明显增加,对生态环境有很强的改善作用,改善面积1 425.98 km²,占比99.82%.SRSEI均值为0.49,总体呈波动上升趋势,平均增幅为0.015 7 a^-1.③土地利用方式是研究区生态环境质量变化中驱动力最大的影响因子,多年份平均q值0.1576,环境因子的影响力较低;多因子交互结果显示,研究区的生态环境现状是多重因素共同作用的结果,所有因子在交互作用下均有协同增强的作用,且人为因素的影响力在逐步上升,植被净初级生产力（NPP）和土地利用方式交互作用是研究区生态环境质量的主要交互控制因子.该研究可为那曲至安多段沿线生态环境保护和可持续发展提供理论依据.     

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.     

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。     

南方红壤典型水土流失区植被覆盖度变化及其生态效应评估——以福建省长汀县为例

南方红壤典型水土流失区--福建省长汀县曾因生态破坏导致严重的水土流失.经过多年以植树为主的生态修复,该县生态面貌有了明显的改观.论文首先采用线性光谱混合分析模型计算植被覆盖度,并在此原始模型的基础上提出了对地形阴影进行修正的方法来获取植被覆盖度.精度验证表明,在线性光谱混合分析模型中加入山地指数(NDMVI)波段能够削弱地形阴影问题,提高植被覆盖度反演精度.在此基础上利用多时相遥感影像分析了长汀2001-2013 年植被覆盖度的时空变化,并利用遥感生态指数(RSEI)定量评价了长汀水土流失生态修复的效果.结果表明,经过13 a 的水土流失治理,长汀的植被覆盖度有了明显的升高,从2001 年的75.1%上升到2013 年的86.5%.RSEI 生态指数值也随之上升,生态等级为优良的面积比例从85.83%增加到90.59%,反映了长汀县生态质量整体有了明显的提高.植被的生态效应定量研究表明,长汀县的植被覆盖度每增加10%,RSEI 生态指数值至少提高10%,植被覆盖度的生态提升效应显著.