基于遥感生态指数改进模型的沱江流域生态环境质量时空变化及驱动力研究

[目的]沱江流域面临严重的水土流失、水环境污染和土壤侵蚀等生态环境问题,开展流域生态环境质量评价对推动长江上游生态环境保护和流域社会经济高质量可持续发展具有重要意义。[方法]基于谷歌地球引擎平台,选取2000-2020年的Landsat遥感影像,以绿度、湿度、热度、干度、生物丰度指数构建生态环境质量评价模型,采用变异系数、一元线性回归和空间自相关分析方法对流域内生态环境质量的时空演变格局进行分析,并运用最优参数地理探测器模型(optimal parameter geographic detector model,OPGD)对其驱动力进行探测。[结果](1)2000-2020年,沱江流域生态环境质量多年平均值为0.66,等级以良为主,占比为63.01%。成都周边区县、内江、自贡、泸州等城镇地区生态环境质量较差,呈现南北低中间高的空间分布格局。(2)沱江流域生态环境质量总体呈下降趋势,生态环境质量变差的趋势显著,轻微退化和显著退化面积占比分别为19.75%和5.88%。人口密度大,社会经济发展水平高的城镇化地区,生态环境质量以较高波动为主,占比为18.15%。(3)2000-2020年沱江流域全局自相关莫兰指数范围为0.769~0.870,主要分布在第1象限和第3象限,局部自相关的高-高集聚区和低-低集聚区范围随时间呈显著变化,景观斑块破碎化明显。(4)OPGD结果表明,土地利用类型、坡度、高程、夜间灯光为流域生态环境质量变化的主要驱动因子,人口密度、气温和GDP为次要驱动因子,降水量和坡向因子影响较小。土地利用类型与其他因子交互作用增强对流域内生态环境质量变化的影响。[结论]改进的遥感生态指数模型对开展区域生态环境质量评价提供新方法,研究结果为生态环境保护提供参考。

基于遥感生态指数(RSEI)改进模型的祁连山国家级自然保护区生态环境质量评价

针对遥感生态指数(RSEI)模型特征向量方向不唯一性及光学影像存在坏死像元的问题,基于Google Earth Engine平台选择祁连山国家级自然保护区1986—2021年489景Landsat TM/SR可用性遥感影像,采用RSEI改进模型进行生态环境质量评价,并引入地理探测器中单因子分析和交互式探测分析对RSEI的绿度、湿度、热度、干度、土地利用类型、DEM和人口密度7个影响因子进行成因分析。结果表明:(1)与RSEI模型相比,改进模型避免了特征向量方向的干扰,可以较好地反映生态环境质量变化。1986—2021年保护区生态环境质量呈现先下降后上升的恢复趋势,空间分布呈现东高西低。(2)时空差异分析表明,35 a来保护区生态环境质量以轻度恶化、不变和轻度改善为主,恶化区域主要分布在张掖市肃南裕固族自治县北部以及张掖市与武威市交界处等地区。轻度改善区域在保护区分布零散,其中在核心区分布相对较多。(3)从生态环境质量成因分析来看,7个影响因子中绿度对RSEI的空间分异特征解释力最强,交互式探测结果表明绿度和干度是研究区生态环境质量的关键驱动因素。研究结果表明祁连山国家级自然保区生态环境质量近年来逐步改善,保护区的一系列环境保护举措是有效的。

耦合遥感生态指数模型的山西省及规划矿区生态环境评价

生态环境质量是评价宜居水平的重要指标,定量评价区域生态环境质量的变化规律可为地区生态环境保护和治理提供科学依据。以我国山西省及其规划矿区为研究区域,基于谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)平台和生态系统服务和权衡的综合评估(Integrated Valuation of Ecosystem Services and Tradeoffs,InVEST)模型,在原有的遥感生态指数(Remote Sensing Ecology Index,RSEI)加入植被净初级生产力(Net Primary Productivity,NPP)和生境质量(Habitat Quality,HQ),分别用来表征碳汇水平和生境适宜度水平。选取2000—2018年有代表性的3个年份进行分析,通过构建基于耦合NPP、HQ和RSEI的新型遥感生态指数模型(NH-RSEI),评价山西省生态环境质量的时空异质性,并结合缓冲区分析法、驱动力分析法,对规划矿区的环境变化进行分析。研究表明:2000—2018年,山西省的整体生态水平处于中等偏下但有所改善,改善程度要小于矿区;晋东部的矿区生态环境处于中等偏上且较为稳定,晋西部的矿区生态环境较差但明显改善;矿区对半径6 km以内缓冲区的生态环境质量有较大影响,对于缓冲重叠区的影响具有叠加效应,这种效应随着时间的推移正逐渐减小。NH-RSEI均值与高程、坡度具有很强的相关性,且具有明显的阶段性变化特征,二者是影响NH-RSEI分布的关键因素。本研究为评价大尺度、长序列的生态环境质量提供了一种可靠的途径,对山西省及其规划矿区的生态恢复以及可持续发展管理具有重要意义。

基于遥感生态指数的哈尔滨市区生态环境变化研究

以哈尔滨市区为研究区,基于2013年、2017年及2021年3期Landsat-8遥感数据,选取干度、热度、湿度和绿度四个指标作为体现生态环境质量的指标,利用RSEI,并结合生态质量等级差值运算法,对哈尔滨市区“十二五”至“十四五”期间生态环境的时空变化情况进行分析评价。结果表明:2013—2021年哈尔滨市区生态环境质量在逐渐上升,西部和南部整体的生态环境质量相对较差,北部的RSEI指数相对其他地区较高。

基于遥感生态指数和MCR模型的沙漠丘陵区生态网络构建

人类不合理的土地利用模式使沙漠丘陵区生态环境愈加恶化,构建生态网络对改善生态环境质量,维持生态系统稳定具有重要意义。本文以陕西省神木市为研究单元,引入耦合绿度、湿度、干度和热度四个指标的遥感生态指数(RSEI)进行生态环境质量评价,并以评价结果为依据识别生态源地;综合从地形因素、植被因素、人为因素和水资源因素四个方面选取出8个阻力因子,通过空间主成分分析法(SPCA)构建研究区的综合生态阻力面;运用最小累积阻力模型(MCR)和重力模型提取研究区潜在生态廊道与节点,构建起“点线面”相互交融的生态网络框架。结果显示:①2015、2018年神木市生态遥感指数均值分别为0.4733、0.5075,整体生态环境质量处于中等水平,具有略微好转趋势,呈现出“西北差东南优”的空间分布特征。②以研究期间生态环境质量稳定且优良的区域为依据,确定了31个生态源地,面积共316.59 km^(2),占神木市总面积的4.15%,大部分集聚在研究区东南部,中部和西北部的生态源地破碎分散;源地的主要土地类型为草地、耕地及河流。③提取出神木市潜在生态廊道34条,生态节点22个,廊道总长度634.12 km,其中重要廊道20条,占总长度的57.58%,主要分布在研究区东南部,结合区域特征及研究结果提出了“一环四区”的生态网络框架布局。研究结果可为神木市区域生态安全规划与沙漠丘陵区生态网络构建提供科学参考。

基于遥感生态指数模型的扬州生态环境质量时空变化分析

遥感影像技术在区域生态质量评测方面具有诸多优于传统方法的优势。基于2006、2013、2017、2020年的Landsat8-OLI影像数据,利用ENVI5.3软件数据处理模块,借助遥感生态指数(RSEI)模型,计算绿度(NDVI)、湿度(WET)、热度(LST)和干度(NDSI)4个生态指标,对江苏扬州市2006—2020年生态环境质量进行时空变化分析。结果表明:2006—2020年,扬州市RSEI均值从0.549(2006年)提升到0.555(2013年),再上升到0.585(2017年),最后升到0.612(2020年),整体生态水平等级稳步上升。在空间分布上,扬州市生态环境质量总体上农村区域优于城市建成区,市域范围内,生态等级较好的区域占比逐年上升,生态重心逐渐北移,至2020年,生态质量优势区域主要分布在扬州市域的北部,生态环境质量等级相对较弱的区域主要位于扬州市域南部片区,特别是扬州市区、沿江开发区以及仪征市、江都区等城市建成区的扩大,对区域整体生态环境质量等级产生负面影响。研究期内,扬州市各生态等级的时空波动较明显。总之,扬州市生态水平总体较优,但生态等级不稳定,城市建设对生态环境质量提升有负面效应,同时严格的保护和管理能保持并改善良好的生态环境。

基于多时相RSEI的生态环境质量评价——以新民市为例

以辽宁省新民市作为研究对象,基于2014年、2017年、2020年的相近月份(5—6月)Landsat 8 OLI_TRIS数据,提取4个生态因子[绿度(NDVI)、湿度(WET)、干度(NDBSI)、热度(LST)],采用主成分分析法构建遥感生态指数(RSEI),对研究区域生态环境质量时空演变特征进行评价。结果表明,2014年、2017年、2020年新民市RSEI的均值分别为0.397、0.348、0.506,呈先降后升的趋势。2014—2020年,生态环境质量等级为差和较差的区域主要分布在西北区域,面积占比由62.5%降至33.2%;生态环境质量等级为较好和好的区域主要分布在东南区域,面积占比呈明显的先降低后升高趋势,由21.3%先下降到18.4%后上升到37.0%。4个因子中绿度和湿度对生态环境质量起到正面作用,其中湿度的正面影响较为显著;干度和热度起到负面作用,其中干度的负影响较为显著。

应用遥感生态指数评价生态环境质量

遥感生态指数(RSEI)是一种可靠、高效的城市生态质量评价方法,本文利用Landsat8卫星数据提取湿度、绿度、热度以及干度信息,构建遥感生态指数评价模型,对宁波市生态质量进行研究。结果显示,宁波市2015、2017和2020年RSEI均值分别为0.84、0.83和0.78,评级在一般及以上的面积比例对应为85.94%、85.66%、85.19%,说明2015—2020年宁波市生态质量变化总体较为稳定,略微呈下降的趋势,RSEI类型变化检测以不变为主,变差为次。

基于遥感生态指数的岳阳市乡村旅游点生态环境变化研究

乡村旅游是实现乡村振兴的重要路径,良好的生态环境是乡村旅游可持续发展的前提。以岳阳市乡村旅游点为研究样本,聚焦乡村旅游点生态环境质量监测,探寻监测乡村旅游点生态环境质量变化的科学方法。运用遥感生态指数(RSEI)评估岳阳市生态环境变化等级,并将乡村旅游点的地理位置与遥感生态指数分级图进行GIS叠加,分析乡村旅游点生态环境变化区域分布特征及幅度。研究表明:(1)岳阳市乡村旅游点的生态环境保持较好,质量等级未发生变化、下降一级和下降两级的乡村旅游点分别为74、40和3个,分别占乡村旅游点总数(117个)的63.2%、34.2%和2.6%。(2)岳阳市乡村旅游点生态环境变化具有明显的区位性和异质性,生态环境质量呈现显著变差区域集中于乡村旅游点密集区,生态环境质量存在明显变差区域分布在平原水网地区,丘陵山地乡村旅游点生态环境质量变化不明显。(3)岳阳市乡村旅游点生态环境质量变化与旅游点管控级别、开发规模、旅游收入存在一定的相关性。研究结果可作为乡村旅游点生态环境质量等级的判定依据,实现生态环境质量的可控性预警,保障乡村旅游的可持续发展。

基于RSEI指数的泾惠渠灌区生态环境质量变化评价

生态环境问题是现代灌区高质量发展的重要内容,为探究泾惠渠灌区生态环境质量变化情况,究利用遥感生态指数(RSEI),评价了泾惠渠灌区2000-2020年的生态质量。结果表明,近20年泾惠渠灌区的RSEI值呈先降低后增大的特征;生态质量等级为优和良好的区域面积减少了30.19%,中等质量的区域面积增加了1.19倍,生态质量较差和差的区域上升了56.79%;灌区近20年生态退化区域占71.82%,无明显变化区域占15.61%,生态改善区域占12.56%;耕地RSEI值整体大于建设用地,耕地RSEI值下降了9.09%,建设用地RSEI值下降了9.26%。泾惠渠灌区自2010年以后,生态质量有所恢复,但总体水平依然不高,需要进一步大力改善。研究结果对泾惠渠灌区生态环境保护和农业可持续发展具有理论指导意义。

基于遥感生态指数的三亚市土地利用变化模拟

良好的生态环境有利于社会经济的健康发展。在城市发展过程中加强生态监测及约束,有利于城市的可持续发展。本研究通过遥感生态指数(RSEI)监测评估2014和2018年的海南省三亚市生态环境质量状况,将RSEI监测结果依据生态环境质量等级划分出不同生态约束条件,结合PLUS模型模拟2030年不同生态约束情景的三亚市土地利用变化。结果表明:2014—2018年间三亚市RSEI从0.656下降至0.632,整体生态环境质量变差,生态环境退化区域主要发生在经济开发热点区域。2030年的模拟显示,自然发展情景中建设用地扩张显著,同时侵占林地和耕地,对生态安全和耕地造成威胁;结合RSEI的2种生态约束情景模拟显示,建设用地扩张和林地下降趋势均得以控制,严格生态约束情景对生态空间的保护作用更为明显。研究结果表示加强生态约束可以有效抑制城市建设用地无序扩张以及维持森林数量,有助于可持续发展的实现。

基于RSEI和ANN-CA-Markov模型的伊宁市生态环境质量动态监测及预测研究

伊宁市位于中国新疆西北边陲伊犁河谷内,土地肥沃,水资源和生物资源丰富,具有发展农、林、牧业的优越自然条件,但由于城市化进程过快,导致生态遭受破坏,生态环境质量不断下降,因此依托遥感生态指数(Remote-sensing ecological index,RSEI)及ANN-CA-Markov模型,科学、合理地利用Landsat TM5/OLI-TIRS8遥感数据对开展伊宁市2006—2021年生态环境动态评价及预测具有重要意义。结果表明:(1)绿度和湿度对伊宁市生态水平具有正面影响,干度和热度对伊宁市生态水平具有负面影响,影响伊宁市生态环境质量的主要因素依次为绿度、热度、干度、湿度,符合伊犁河谷地区所表现出来的生态状况。(2)伊宁市RSEI平均值为0.451,总体处于中等水平,生态环境质量变化呈现两极逐渐缩小的趋势,但RSEI指标中等区域及较差区域的面积正在逐年增大,总体生态环境呈现稳中向差的发展趋势。(3)预计2026年和2031年伊宁市北坡地区生态得到一定程度改善,结合《新疆伊宁市城市2018—2035年总体规划》,城区在未来生态环境质量依旧保持在中等水平,城市将继续向外扩张,可耕地面积将继续减少。

基于MRSEI模型的阿勒泰市生态环境时空变化及驱动力分析

为及时、客观、定量地评估新疆阿勒泰市生态环境,研究基于多源遥感数据构建改进型遥感生态指数(MRSEI)结合标准差椭圆和重心迁移模型分析其时空变化特征,并使用地理探测器模型对绿度、干度、湿度、温度和空气质量5个指标进行因子探测。结果表明:(1)2015—2021年,阿勒泰市绿度和湿度指标对于区域内生态环境起显著正相关作用,温度、干度和空气质量这3个指标起显著负相关作用;(2)2015—2021年阿勒泰市MRSEI均值呈上升趋势,空间上,Ⅰ级和Ⅱ级生态指数区域的空间迁移能力较强,Ⅲ~Ⅴ级,即高生态指数区域在空间结构上相对较为稳定。Ⅰ~Ⅳ级生态指数重心总体向北移动,Ⅴ级生态指数重心整体向南移动,表明阿勒泰市南部高生态指数分布增长明显。(3)年份不同,造成生态环境质量改变的主导因子不同,阿勒泰市生态环境质量空间的演变是受到多个因素共同作用的结果。(4)MRSEI和RSEI(遥感生态指数)对阿勒泰市生态监测结果大致趋势一致,两者在空间分布和程度的差异与气溶胶光学厚度(AOD)的空间分布有关,表明了即使在空气质量较好的阿勒泰市AOD对其生态质量在空间分布上仍有影响。2015—2021年,阿勒泰市生态环境受多种因素影响有向南变好的趋势。

基于RSEI的长时序区域生态安全格局构建——以太行山区河北段为例

以太行山区河北段为研究对象,计算遥感生态指数(Remote Sensing Ecological Index,RSEI),进而识别生态源地,选取土地利用类型、归一化植被指数、高程、坡度等多源空间数据进行综合阻力评价,采用电路理论模型提取生态廊道和生态夹点,构建“源地-廊道-节点”的长时序区域生态安全格局。结果表明:(1)研究区2002年、2007年、2012年、2017年、2021年的RSEI均值分别为0.507、0.538、0.554、0.493、0.541,20年间RSEI呈现“上升-下降-上升”的变化趋势;(2)研究区源地总面积逐期增加,初期至末期面积增加5705 km^(2),面积占比由2.66%增加至18.56%,源地斑块RSEI均值由0.774上升为0.834;(3)研究区主要生态廊道呈现南北纵向分布,研究末期识别生态源地16个,生态廊道21条,生态夹点5个。

基于RSEI鄱阳湖生态经济区生态质量评价

本文以陆地卫星(Landsat)影像为基础,运用遥感技术提取绿度、湿度、干度和热度四个指标,通过主成分分析方法构建了2002—2022年的鄱阳湖生态经济区遥感生态指数(RSEI),全面评估了该地区生态质量的时空变化。研究表明:2002—2020年,鄱阳湖生态经济区RSEI指数呈增长趋势,大部分区域的RSEI等级为良和优,占比从76.86%提高到了82.46%,变化最明显的地区主要集中在鄱阳湖流域的湖泊湿地。本研究为进一步实现鄱阳湖生态经济区的生态环境和经济的协调发展提供了科学依据。

基于改进遥感生态指数的东港市生态环境变化分析

区域生态环境变化与土地利用和景观格局的变化有着直接的关系。以东港市为研究对象,选取1998~2018年Landsat影像作为数据源,通过耦合影像反演得到的绿度、湿度、干度、热度4个因子,构建改进的遥感生态指数对东港市1998~2018年生态环境质量进行了评价。同时借助景观格局指数揭示这20年间景观格局演变特征,研究了东港市土地利用类型的变化对东港市生态环境质量的影响。结果表明:①3个时期东港市RSEI均值先上升后下降,但生态环境质量总体上有所改善。生态环境质量以优良等级为主,变差的部分主要位于东港市的西北部、东北部和东南部;②景观指数分析表明,这20年间东港市的景观异质性增强,破碎化程度增高;③近20年东港市土地利用类型变化与生态环境质量变化的空间分布基本吻合,耕地、林地、草地的RSEI均值较高。

基于遥感生态指数(RSEI)的水电开发区生态环境变化分析:以清江中下游地区为例

为了快速监测水能开发过程中区域生态环境变化,协调水电开发与生态环境保护的关系。以清江水电梯级开发时间为节点,选取1987、2004和2015年Landsat TM/OLI影像,从绿度、湿度、热度和干度4个方面分别提取改进型土壤植被指数(MASVI)、湿度分量(WET)、地表温度(LST)和裸土指数(NDSI)4个评价指标,结合主成分分析,生成新型遥感生态指数(remote sensing ecological index,RSEI),对清江水电开发区生态环境进行评价。结果表明:(1)清江中下游地区1987、2004和2015年RSEI均值分别为0.443、0.664和0.515,呈先上升后下降趋势;(2)生态环境改善地区主要分布在低山丘陵区和平坦平原区,生态环境退化地区主要分布在水利枢纽中心及其附属库区、沿岸喀斯特山地及清江汇入长江口的丘陵区;(3)清江水电开发区生态环境与MASVI和NDSI关系最密切,3 a平均相关度分别为0.879和-0.916。认为提高植被覆盖度以及对裸露、干化地表进行治理是水利枢纽建设区环境恢复的关键。

基于遥感生态指数的阿什河流域生态环境质量动态监测

在碳中和及生态文明建设背景下,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。选取黑龙江省阿什河流域2000年、2010年Landsat5 TM影像和2023年Landsat8 OLI影像,采用主成分分析法构建遥感生态指数(RSEI)模型,对阿什河流域的生态状况及变化趋势进行监测与评价分析。结果表明:2000—2023年,研究区RSEI均值由0.684上升至0.733,增幅达7.00%,生态环境质量略有改善;生态等级为优和良的面积占比之和从2000年的62.72%上升到2023年的90.72%;2000—2023年,流域内RSEI等级变差、不变和变好的面积占比分别为5.61%、61.11%和32.06%;经预测,到2030年,RSEI值较2023年有所增大,但幅度较小,在未来仍应持续进行生态环境的保护与治理。

基于遥感生态指数的科左后旗双百万亩集中治理区生态环境质量评价

2014年,为了能够更好地改善科左后旗生态环境,促进林草共生、农牧林协调发展,科左后旗规划建设双百万亩集中治理项目区,即在沙化较为严重的地区,建设百万亩治沙示范工程;在沿河两岸,建设百万亩商品用材林基地。到2022年,治理区已完成建设面积200万亩,在科左后旗北部形成了一道坚实的绿色屏障。本研究借助Landsat系列卫星影像资料,通过遥感生态指数(RSEI)对项目区进行生态环境质量评价,结果显示:2006-2022年16年间生态环境质量整体呈现上升趋势,2006到2014年的8年间,生态环境质量上升0.3,而2014至2022年,生态环境质量上升0.5,说明双百万亩集中治理项目区生态治理效果明显。

基于遥感生态指数(RSEI)的濮阳市生态变化评估

以TM影像为数据源,在遥感和GIS技术的支持下,运用遥感生态指数(RSEI),对濮阳市城区生态环境质量进行监测和评价,并分析1990-2009年间生态环境的动态变化。