能源资源开发区域大气CO_(2)时空变化及影响因素分析

分析能源资源开发区域大气碳浓度的时空变化和影响因素,对于探索“碳达峰”“碳中和”背景下能源资源开发高质量发展路径至关重要。新疆维吾尔自治区是我国重要的能源和战略资源基地,本文面向新疆维吾尔自治区的能源资源开发现状,采集并预处理了2015—2021年轨道碳观测卫星-2(Orbiting Carbon Observatory-2,OCO-2)二氧化碳L3数据产品,分析研究区大气碳浓度的时间变化趋势和空间分布格局,构建深度森林回归模型,并分析各影响因素对碳浓度时空变化的驱动作用。结果表明:(1)新疆维吾尔自治区、准噶尔盆地、吐哈盆地和塔里木盆地XCO_(2)浓度在2015—2021年均呈周期性上升趋势,增长率呈“先减后增”,且季节变化趋势呈现明显的“春季高冬季低”;(2)在春、秋和冬季,新疆XCO_(2)浓度空间格局呈现“北高南低”的趋势,在盆地区域及能源资源开发区域出现XCO_(2)高浓度积聚现象,夏季则呈现“北低南高”趋势;(3)地形起伏、风场流速、NDVI、地表温度、降水量、10 mV风、10 mU风和能源开发强度对区域XCO_(2)浓度时空分布有显著影响,各因素呈现明显的空间异质性和显著差异。研究结果有助于理解能源资源开采区域的大气碳浓度时空演变机制,在国家碳减排目标的实现、指导碳中和策略、追踪碳减排效果等方面具有深远意义。

生态带共建视域下京津冀地区减污降碳协同效应研究

京津冀地区碳污(大气中碳排放和污染物排放)排放量与环境承载力极不匹配,区域环境协同治理虽可以从排放端缓解碳污超排压力,但减排潜能不足仍需引入“自然适应”方式提升环境治理效率。基于此,该研究在测度碳污排放量基础上,使用Copula模型对京津冀地区碳污协同风险进行识别,并结合区域生态带类型及其碳污吸收特征,对碳污排放和吸收匹配关系进行动态分析;同时以京津冀地区共建度为主要影响因素,逐渐增加京津冀地区生态带规模,分别设置基准、保守、折中、激进共4类10个情景进行模拟,分析不同共建水平下绿色生态带与净碳污排放量间的互动博弈关系。结果表明:①2011-2019年,京津冀地区大气中碳排放量波动上升并在2018年达到最大值(1323.164 Mt),污染物排放量波动下降并在2015年达到最大值(402.9×10^(4) t)。尽管京津冀地区污染物排放风险有所降低,但碳排放风险并未随之降低。②京津冀地区13个城市碳污排放量大于生态带碳污吸收量,其中保定市、张家口市、承德市符合减污降碳发展方向,唐山市、天津市、石家庄市、邯郸市、北京市与减污降碳方向相反,秦皇岛市、沧州市、廊坊市、衡水市、邢台市属于“低排低吸”类型。③各情景模拟中,激进情景下碳污排放综合风险值最小,为0.055;S0情景下碳污排放综合风险值最大,为0.648,情景模拟发现绿色生态带共建可以有效提高减污降碳效能,从而降低京津冀地区净排放量,且共建水平越高越符合减污降碳发展目标。研究显示,京津冀地区13个城市碳污平衡匹配关系不稳定,虽然京津冀地区生态带共建可以在一定程度上缓解碳污超排问题,但加大协同治理力度仍是减污降碳的重要途径。

乡村振兴背景下农村人居环境质量评价及优化策略研究

农村人居环境质量提升是实施乡村振兴战略的重要任务,是农村居民的深切期盼,科学合理评价农村人居环境是环境整治建设的首要工作。本文以湖南省益阳市赫山区油草塘村为例,采用层次分析法建立农村人居环境建设质量评价指标体系,并与其他7个同类型村对比,采用区间赋值法对农村人居环境建设质量水平展开定量比较研究。研究结果表明:油草塘村具有良好的生态环境,居住条件较好,但依然存在不足,如公共服务设施中严重缺乏休闲互动场地;基础设施中需补齐道路黑化和亮化的短板;经济发展困难,缺乏产业支撑。本文研究成果有助于开展农村人居环境的优劣分析,为有的放矢推进农村人居环境整治工作提供参考。

1990-2020年长三角地区生境质量与夜间灯光的空间关系

基于1990-2020年长三角地区的土地利用数据和夜间灯光数据,运用InVEST生境质量评估模型、双变量空间自相关、相关系数对生境质量与夜间灯光的时空关系进行研究,并应用地理加权回归和归纳法分析两者的响应规律,结果表明:(1)浙江省总体上生境最优且城镇发展最快,安徽省在城镇快速发展的同时生境相对下降最少,生境质量和夜间灯光空间分布格局呈现出与区位、地形等因素的空间耦合性。(2)长三角地区生境质量与夜间灯光指数随着时间的发展空间上的依赖性越来越强,聚类模式主要为高-低、低-高及低-低3种。高-低聚类区域主要分布在浙江省和安徽省的南部、西部的山地丘陵,研究期内呈现缩小的趋势;低-高聚类区域在长三角东部平原区呈集聚分布、北部平原丘陵区呈零散分布,呈现扩张趋势。(3)不同年份各省份生境质量与夜间灯光指数呈显著负相关,且经济越发达的省份,生境质量与夜间灯光指数的负相关关系越强;生境质量与夜间灯光指数呈高度负相关的区县主要分布在长江下游沿岸和浙江省东部,相关性不显著的区县主要分布在安徽省、江苏省的北部,变化类型以负相关关系持续增强型占比最高。(4)生境质量与夜间灯光指数的相关关系随着城市发展呈U型变化,即随着城市发展,生境质量与夜间灯光指数的负相关关系先增强后下降。研究结果可为长三角城市可持续发展、生境调控提供前期基础。

安徽省“水-土-能”系统安全评价及联合风险概率测算

水、土、能是人类生存和发展的重要自然资源。基于稳定性(S)、协调性(H)、可持续性(F)构建安徽省“水-土-能”系统安全评价指标体系,利用“单指标量化-多指标综合-多准则集成”(Single index quantification-multi-index comprehensive-multi-criteria integration,SMI-P)法测算各子系统指数及其系统安全水平,引入Copula函数分别探究S-H、S-F、H-F和S-H-F等不同组合的联合概率分布,测算其联合风险概率。结果显示:2012—2021年,安徽省“水-土-能”(“Water-Land-Energy”,WLE)系统安全水平波动上升,均值为0.5685,其中稳定性对系统安全水平影响最大;S-H、S-F、H-F分别呈弱正相关、强正相关、较强负相关关系,S-F联合风险概率最大,为0.2807;S-H-F系统联合风险概率为0.0712。当S、H、F其中一个固定时,另外两个的值越大,相应的联合风险概率越大。探究“水-土-能”系统安全水平及风险发生频率,有利于保障区域可持续发展,提高风险分析精度,为决策部门提供有效信息。

TimeGAN-Informer长时机场能见度预测

能见度的预测对机场的业务决策、保障飞机的安全起降具有重要的意义。针对现有能见度预测模型预测时间较短的问题,提出一种基于TimeGAN Informer(Time Generative Adversarial Network-Informer)的机场能见度预测方法。利用2018—2022年气象和污染物数据,通过相关系数法和递归特征消除法提取出能见度的主要影响因素,使用TimeGAN时间序列生成对抗网络对数据进行扩充,并将Informer长时间序列预测模型应用于能见度预测。结果显示:当预测步长为1 d、2 d、3 d时,TimeGAN Informer的绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)分别为2.42、3.13、3.57,比Informer分别降低了0.29、0.27、0.28,比长短时记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)分别降低了0.28、0.49、0.63;均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)分别为3.03、3.7、4.09,比Informer分别降低了0.38、0.22、0.24,比长短时记忆网络(LSTM)分别降低了0.3、0.5、1.04;百分误差小于30%的分别占测试样本集的78.07%、70.68%、63.84%。尽管随着步长的增加预测效果变差,但在预测步长为3 d时,多数样本的预测误差仍小于30%,实现了对机场区域较为准确的长时能见度预测。

合流制排水系统的位置和面积比对径流污染影响的研究

为了研究和控制合流制排水系统中径流污染对城市水环境的影响,采用InfoWorks ICM软件对广州市猎德涌流域的合流制排水系统进行水力水质建模,分析流域在3场降雨事件下合流制区域的不同位置和合流制汇水面积比对径流污染的影响,同时结合M(V)曲线分析管内径流的初期冲刷效应。结果显示,径流中固态悬浮物(Suspended Solids,SS)质量浓度总体呈现先快速上升然后下降的变化势态,而且径流初期的SS质量浓度高于后期。随着位置逐渐远离末端排口,径流污染的峰值逐渐向后推移,初期冲刷效应被削弱,M(V)曲线中前30%的累积径流比例所包含的累积污染负荷分别为44.2%~80.5%、46.3%~81.0%和16.9%~74.2%;随着合流制面积比值从0上升到50%,超标排放的持续时间、体积占比和排污量占比均逐渐提升,分别由28 min上升至126 min、15.64%上升至67.75%和28.38%上升至81.49%,初期冲刷效应越不明显,M(V)曲线散度以面积比值为0~10%的情况最大;降雨形成的管内径流对管渠末端沉积物的冲刷是溢流初期SS质量浓度激增的主要原因。

基于景观生态风险评价的景观格局优化研究——以嘉陵江流域为例

为了促进嘉陵江流域生态系统的健康发展,采用空间主成分分析法、加权叠加分析法和最小累积阻力模型对流域景观生态风险进行了研究.结果表明:嘉陵江流域高与较高生态风险区主要位于嘉陵江流域上游局部地区,中、下游的西南部地区.遴选出22个生态源地、构建出15条生态廊道、辨识出17个生态节点,形成点—线—面多层次生态网络优化格局;对比嘉陵江流域景观格局优化前后的连通性指数发现,优化后的整体景观连通性提高了87.35%.建议该区域在今后的建设中,应加强生态源地的保护、生态廊道及生态节点的建设以形成稳定的、物种丰富的生态系统.

内蒙古黄河流域1990—2020年生境质量评估

内蒙古黄河流域是中国重要的生态区域,探究其生境质量变化能够为区域生态环境保护提供重要基础信息。本研究基于1990—2020年土地利用/覆盖数据,采用InVEST模型和地理探测器分析方法,揭示内蒙古黄河流域生境质量时空格局及其驱动力。结果表明:(1)内蒙古黄河流域生境质量总体呈现北低南高的空间分布格局,具有显著的空间聚集性。生境质量等级为低的区域面积占比为23.50%,主要分布在库布齐沙漠以及研究区东南部;(2)1990—2020年,研究区生境质量呈现先降低后小幅回升的变化趋势。生境质量退化的区域面积占比为11.97%,主要集中在研究区北部和黄河两岸附近,是耕地扩张和沙地分布区域;(3)地形、植被和土壤类型等自然因子是生境质量空间分异特征的主要驱动因子,任意两种进行交互探测的因子对生境质量空间分异的解释力都要大于其单一因子的解释力。建议未来生态治理和恢复工作应重点关注研究区北部生境质量发生退化的区域,研究结果可为区域生物多样性的保护和生态环境的恢复提供借鉴和参考。

基于电力大数据的钢铁企业大气污染物排放核算模型构建及应用

近年来,各级生态环境部门与国家电网公司积极签署战略合作协议,促进电力大数据在生态环境管理信息化平台的应用.本研究通过梳理电力大数据在大气污染防治中的应用,以唐山市钢铁行业为例构建基于电力大数据的大气污染物高时间精度排放核算模型,进一步挖掘电力大数据在大气污染排放控制中的应用潜力.结果表明:①模型核算的2019年唐山市17家钢铁企业的大气污染物排放量与2019年唐山市大气污染物排放清单(简称“城市清单”)结果一致性较好,SO_(2)、NOx和PM_(2.5)排放量分别为1017.90、2047.75、1141.81t,误差介于-0.46%~4.27%之间.②基于工序而言,以PM_(2.5)为例,模型预测结果与城市清单结果的相对误差在-17.34%~10.60%之间.③唐山某钢铁企业2022年SO_(2)、NOx、PM_(2.5)月排放量受钢铁市场价格影响较大,1月和6月分别为最高和最低污染物排放月,而其日排放受行业特征影响较为平稳,小时排放可能受电价波动影响较大.研究显示,基于电力大数据的大气污染物核算模型阐明了电力大数据和污染排放的动态响应关系,一定程度上提升了排放核算的时间精细度,实证了基于电力大数据核算大气污染物排放的研究意义和可行性.

渭河陕西段干支流多环芳烃分布特征及潜在生态风险研究

【目的】为研究渭河陕西段干支流多环芳烃的时空分布特征,分析其来源与潜在的生态风险,【方法】采用气相色谱-质谱法(GC-MS)连续2 a对研究区内30个采样点水体的15种多环芳烃进行了定量检测分析,使用异构体比值法解析其来源种类及贡献程度,并运用苯并(a)芘毒性当量生态风险评价(TEQBap)和终生致癌风险评价(ILCR)分析其潜在风险。【结果】结果显示:渭河陕西段水体中ΣPAHs范围为0~93.00 ng·L^(-1),检出平均值为9.67 ng·L^(-1);单体浓度范围为0~30.50 ng·L^(-1),其中苯并蒽和芴的检出浓度最高,检出平均值分别为3.25 ng·L^(-1)、2.83 ng·L^(-1);在环数占比上,多环芳烃主要以三环、四环和五环的中高环形态存在。【结论】结论表明:渭河陕西段平水期各多环芳烃浓度相比丰水期有所增加,丰水期各多环芳烃种类分布相比平水期较为单一;各采样点处多环芳烃小于轻污染水平,与国内外其他河流相比处于较低水平;多环芳烃主要来源为煤等化石燃料及生物质的燃烧,并具有一定的生态风险,致癌风险不容忽视。

黄河流域氨氮水生生物生态风险时空分异特征

分析揭示黄河流域氨氮水生生物生态风险时空分异特征,对黄河流域氨氮风险管控和水生态环境保护工作的开展以及氨氮水环境质量标准的细化和修订具有重要意义.本文基于生态环境部颁布的《淡水水生生物水质基准-氨氮》国家生态环境基准,应用统计学方法和风险商法,研究了2022年黄河流域氨氮风险的时空分布特征并识别出重点关注时段和区域.同时,通过变异系数建立了对比氨氮风险时空差异性的方法,并采用Spearman相关性分析识别出黄河流域氨氮风险主要影响因素.结果表明:(1)黄河流域氨氮长期毒性基准和风险商的空间差异性分别为时间差异性的3.3和2.1倍.(2)时间上,冬季氨氮浓度和风险商显著升高,有风险的断面由春季的2.3%增至13.6%,冬季情况亟需额外关注.(3)空间上,黄河流域91%的断面无氨氮风险或风险较低,但渭河、汾河等黄河支流部分断面,特别是汇流河段氨氮长期毒性风险问题较为突出.(4)黄河流域氨氮风险除氨氮浓度外,主要受水体pH影响,水温对氨氮风险影响较小.研究显示,制定区域性氨氮水质标准和排放标准比季节差异化标准更为重要,需要重点关注支流和干支流汇流河段并建立水质监控和预警机制.除控制氨氮污染物的排放外,还应重点关注pH较高的水体.

中国西南山地城市生态环境质量长时序变化及其评价——以重庆市为例

为研究中国西南地区山地城市的生态环境质量,选择以重庆市为例,利用遥感技术和Google Earth Engine(GEE)平台,构建遥感生态指数(RSEI,remote sensing ecological index),评价重庆市2000年~2021年的生态环境质量及其长时序变化。为探讨山地城市生态环境质量的主要影响因素,选取海拔、坡度、气温和降水四个影响因子,得到RSEI的海拔依赖性与坡度依赖性以及RSEI与气候因子的响应关系。结果表明:①遥感生态指数RSEI总体呈上升趋势,生态质量为“优”的面积增加了130.27%,生态质量为“差”的面积减少了65.68%,生态环境有明显的改善;②从RSEI随海拔、坡度变化曲线可以看出,0 m~1800 m范围内RSEI缓慢增加,1800 m~2800 m范围内开始减小,RSEI随坡度增加而增长,坡度>40°之后RSEI趋于平稳;③从RSEI与气候因子的响应曲线可以看出,温度和RSEI呈负相关,温度越高,RSEI越低;随着降水的增加,RSEI指数逐渐上升。研究表明,使用GEE平台可以对多云雾、植被覆盖度高的西南山地城市的生态环境质量进行长时序的监测和评价。研究结果可为中国西南地区山地城市的生态环境保护提供精细化管理,从而根据区域特色进行环境治理,实现生态环境与经济的协调发展。

碳排放视角下武汉市土地生态风险时空格局演变

[目的]探究土地利用碳排放对土地生态安全的不利影响,揭示不同因素的演变情况。[方法]引入碳足迹压力指数,并结合植被覆盖度、降水距平百分比指数、土壤侵蚀程度和土地利用混合度一同构建土地生态风险评价模型。使用熵权法确定风险指标权重并计算了综合风险指数。最后,利用空间分析方法,探究了武汉市2010年、2015年、2020年土地生态风险及空间集聚效应的时空演化规律。[结果]武汉市生态风险整体呈降低态势但幅度较小,各行政区风险指数差值大,中心城区植被覆盖度低、土地利用混合度低、碳排放压力高、土地生态安全状况堪忧;土地生态风险指数呈较强的空间集聚状态,冷热点集聚程度先增强后减弱,热点主要集中在中心城区和汉南区内。[结论]土地利用碳排放量的激增造成了土地生态风险的进一步加剧和风险来源的多样化,引入碳足迹压力指数能更全面地评估区域土地生态风险情况,为降低土地生态风险提供依据。

北方农牧交错区生态环境质量动态评价及影响因素分析——以河北坝上地区为例

[目的]农牧交错区是我国典型的生态脆弱区,精准评估农牧交错区生态环境质量与影响因素对地区的生态环境保护及治理有重要作用,可以为区域生态文明建设与实现可持续发展提供科学参考。[方法]本文基于Google earth engine(GEE)平台,利用2000-2020年Landsat遥感影像、土地利用数据、植被净初级生产力数据,根据河北坝上地区的生态特点,构建新型遥感生态指数(new Remote Sensing Ecological Index,nRSEI),评估了河北坝上地区2000—2020年的生态环境质量动态变化特征,并引入地理探测器分析了影响生态环境质量变化的自然因素和社会经济因素。[结果](1)2000—2020年河北坝上地区nRSEI均值经历了“上升—下降—上升”的过程,总体表现为增加。研究区东侧生态环境质量较高,西部区域的生态环境质量略低;(2)2000—2020年期间河北坝上地区生态环境质量变化中改善的面积占比较高,占研究区总面积的76.16%,生态环境质量改善主要发生在研究区西部;恶化的面积占比为8.20%,生态环境质量下降主要发生在研究区东部;(3)2000—2020年期间河北坝上地区生态环境质量空间分布呈现出显著的空间自相关性,局部聚集以“高-高”和“低-低”为主:(4)2000—2020年,单因子中对生态环境质量影响较大的为自然因素中的温度、降水量和坡度以及社会经济因素中距一级、三级道路距离、距县政府距离;2000年和2010年与距一级、三级道路距离、距县政府距离交互的组合交互作用值较高;2005年、2015年和2020年则是与降水量交互的组合交互作用值较高。[结论]河北坝上地区的生态环境质量虽近年有所好转,但其仍处在生态脆弱地区,应重视其生态环境的保护及治理,减少气候变化和人类活动对生态环境造成的破坏。

基于AHP的海南岛生态地质环境质量综合评价与分析

为判定海南岛总体生态地质环境脆弱性与生态适宜性,在对前人研究总结和对海南岛的生态地质环境特征分析的基础上,从生态要素、地质要素、地理要素、人为要素4个方面选取了湿润指数、地层岩性、地貌、土地利用、人口密度类型等12个主要影响要素,构建了海南岛生态地质环境质量综合评价模型。运用层次分析法(AHP)计算各要素的权重,利用ArcGIS软件对其叠加计算得到综合评价结果,并利用自然间断分级法将结果按优、良、中、差划分为4个评价分区。结果表明:海南岛总体的生态地质环境质量较好,同时基于空间相关性分析,各评价分区在区域尺度上存在一定的空间相关性。其中生态地质环境质量优良区占15%,良好区占59%,中等区占22%,较差区占4%。通过综合评价可以较客观地认识海南岛的生态地质环境质量状况,同时基于此为各个分区制定了与该区域环境承载能力相适应的经济发展模式以及生态地质环境保护措施。可为海南岛的国土空间管控、生态环境保护等方面提供参考。

基于组合权重的文一路地下空间开发适宜性评价

对地下空间开发适宜性进行科学、合理的评价,是避免地下空间资源浪费,保证其健康可持续发展的前提。基于地形地貌、工程地质、水文地质、不良地质作用和建设现状构建地下空间开发适宜性评价指标体系,通过数值模拟确定盾构隧道施工的影响范围,完成建设现状评价指标分级量化;分别采用层次分析法和熵权法计算评价指标主观和客观权重,通过博弈论确定组合权重。在此基础上,利用综合指数法对杭州市文一路地下空间开发适宜性进行评价。通过评价结果对比分析和学院路地下工程实例,验证了评价模型的可靠性,为地下空间开发规划提供指导和借鉴。

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。

河南省沿黄地区“三生”空间生态环境效应及驱动因素

文章基于“三生”空间视角,通过生态环境质量指数和生态贡献率等方法,测度2000-2020年河南省沿黄8个地市多尺度土地利用转型的生态环境效应,并运用地理探测器模型揭示生态环境质量变化的驱动因素。结果表明:(1)2000-2020年河南省沿黄地区“三生”空间用地结构呈现出生态、生产用地总体减少,生活用地持续增加的态势,以各类生活用地和工矿生产用地的增加和农业生产用地的减少最为显著。(2)2000-2020年研究区在生态环境正效应和负效应的共同影响下,生态环境质量呈现先下降后上升的“U”型变化特征,农业生产用地转变为生态用地是生态环境改善的主要原因;“三生”空间变化图斑呈现明显聚集性,黄河干流沿线以正效应贡献图斑为主,郑州市、三门峡市以负效应贡献图斑为主;济源市贡献率经历了由正到负的转变,开封市和洛阳市经历了由负到正的转变,其他地市贡献率无质的变化。(3)夜间灯光、经济发展水平和人口密度是影响生态环境质量的主要驱动因子;因子的交互作用大于单因子对生态环境效应的影响,以夜间灯光和碳排放量的交互作用最为显著。研究结果可为河南省沿黄地区统筹社会经济发展与生态环境保护提供参考。

2000—2021年图木舒克市生态环境质量动态监测与评价

为客观评价新疆图木舒克市驱动因素对其生态环境质量的影响,选取图木舒克市2000、2011年和2021年3期Landsat影像数据,耦合归一化植被指数(NDVI)、土壤湿度(WET)、干度(NDSI)、地表温度(LST)4个指标,分析主成分构建遥感生态指数(RSEI),结合研究区自然因素和社会经济因素,对图木舒克市近22 a来生态环境质量进行动态监测与评价。结果表明:(1)图木舒克市近22 a来RSEI均值从0.406升至0.476,生态环境质量变好面积远大于变差面积,改善区域主要分布在研究区中部、东南、西北地区,近22 a生态环境质量得到有效改善。(2)通过对图木舒克市驱动因素进行分析,当地生态环境质量受人口、国内生产总值(GDP)、耕地面积、气候等因素影响,在驱动因素中社会经济因素对当地生态环境质量有显著影响。(3)通过构建RSEI并分析其驱动因素对生态环境质量的影响,可以高效、准确地对当地生态环境质量进行动态监测与客观评价。