云南省植被覆盖时空变化特征及影响因素研究

云南省物种资源丰富但生态系统十分脆弱,生态环境脆弱性保护与植被覆盖联系紧密。为此,该文采用2000—2022年MOD13Q1数据集的归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI),利用最大值合成法(maximum value composite,MVC)、Theil-Sen中位数趋势分析、Mann-Kendall显著性检验方法动态监测植被的时空格局变化。利用相关分析方法探讨植被对地形地貌、气候变化及土地覆被等影响因素的响应。研究表明:2000—2022年,云南省整体植被覆盖度较高,年均NDVI值在0.74~0.90之间,呈波动上升趋势,其中增加趋势的面积占91.17%,滇东北增长速率最快;植被覆盖在地域上存在差异,滇东南、滇西南的植被覆盖高于滇西北、滇中、滇东北;在海拔3900 m以下,云南省NDVI值比较稳定,3900 m以上随海拔升高而NDVI值呈减少趋势;坡度<3°时,NDVI值最低,随着坡度增加,NDVI值先增加后降低;平面坡向的NDVI值最低,除平面坡向外,其余坡向对植被生长影响较小;2000—2022年,滇中、滇东南、滇东北的植被覆盖与降水呈正相关,表明降水有利于植被生长;而滇西南、滇西北与降水呈负相关。全区及各区域的植被覆盖与气温呈正相关,表明气温有利于植被生长。研究结果可为加强云南省生态环境建设和生态管理提供科学依据。

云南省生态环境质量与生态修复区识别

[目的]分析云南省生态环境时空变化,识别生态修复优先序,为该省低碳的可持续发展提供科学依据。[方法]基于遥感生态指数(RSEI)研究生态环境质量时空变化及空间相关性,与区域生态系统碳储量及生态保护红线结合识别云南省生态修复优先序。[结果]①22 a间云南省RSEI均值呈S形变化趋势,分别以2005年和2011年作为上升和下降的拐点。②2000—2022年空间上生态环境质量均表现为“西高东低”的态势,西部地区生态环境质量较好,而中部城市群及东部喀斯特地区生态环境质量较差。③2000—2005年受退耕还林政策的影响生态环境质量变好。2005—2011年则因旱灾和建设用地的剧烈扩张导致生态环境质量大幅下降。2011—2016年是旱灾后恢复时段,除中部城市化快速发展地区外,其他地区生态环境质量在逐渐恢复。2016—2022年受国家政策的影响,生态环境质量进一步变好。④云南省生态环境质量在空间上表现出明显的空间全局与局部自相关。⑤2000—2022年云南省碳储量呈先增加后减少的趋势,22 a间总碳储量减少2.38×10^(7)t,在空间上总体表现为“南北高,中间低”的地带性分布特征。⑥云南省生态修复极优先区主要分布在北部及东部地区,约占总面积的18.08%,生态修复优先区及中等优先区则分布较为广泛,约占总面积的70.17%。生态修复一般优先区主要位于普洱市等地,约占总面积的11.76%。[结论]云南省2000—2022年生态环境质量在时空上均呈现一定规律,在此基础上进行生态修复区划分,因地制宜地治理生态环境,推进云南省生态及低碳的可持续发展。

基于夜光遥感的东南亚国家经济发展时空特征研究

东南亚地区是中国“一带一路”倡议的必经通道,也是我国发展对外经贸的重要节点区域,具有重要的战略地位.基于NPP/VIIRS夜间灯光数据,运用重心、标准差椭圆以及莫兰指数等空间分析方法,分析2012—2021年东南亚国家经济发展的时空特征.结果表明:东南亚国家GDP与夜间灯光数据之间存在显著相关性;从东南亚经济发展方向特征来看,东南亚经济重心整体向西北迁移,大部分灯光集中的中心已向东南亚的西北方向,即向中国的陆地边界移动了476 km,经济重心移动和“一带一路”倡议有关;东南亚总体经济体量增大,经济发展向区域内聚集,东南亚经济发展方向性愈发明显;从东南亚经济发展空间聚集性特征来看,高高聚集和低低聚集是东南亚经济发展最显著的两种空间聚集特征,高高聚集地区起到了很好的辐射作用,带动周边地区的经济发展,低高聚集区的发展潜力较大.研究时间段内,东南亚北部低低聚集区大幅度减少.

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。

基于综合遥感识别方法的藏南错那地区地质灾害识别研究

以藏南错那地区为研究区,利用光学遥感影像解译与PS-InSAR识别技术等综合遥感识别方法获取研究区地质灾害隐患区数量及分布特征,分析典型隐患区在其时间序列上的形变特征。结果表明:(1)光学遥感影像识别地质灾害隐患区共135处,整体识别率76.3%,识别正确率93.1%;PS-InSAR技术识别地质灾害隐患区共47处,整体识别率26.6%,识别正确率97.9%;综合遥感识别方法共识别地质灾害隐患区137处,其中崩塌76处、滑坡30处、泥石流18处、冰湖溃决13处,整体识别率为77.4%;(2)光学遥感影像和PS-InSAR技术在识别地质灾害方面都有各自的优势,二者均能较好地识别出崩塌与滑坡灾害;对于泥石流与错那地区典型的冰湖溃决地质灾害,基于光学遥感影像识别比基于PS-InSAR技术识别具有更好的效果;(3)通过综合利用光学遥感影像与InSAR技术识别地质灾害,分析典型地质灾害隐患区发育规律,可为藏南错那地区防灾减灾工作提供理论参考与技术支持。

云南澜沧铅矿老厂矿区深部水文地质特征

云南澜沧铅矿老厂矿区位于云南省澜沧县北西约30 km,主要深部矿体位于当地侵蚀基准面以下,属澜沧江流域南朗河水系。为解决矿山生产实际水害问题,通过水文地质填图、坑道(钻孔)编录、水文地质钻探、抽水试验、物探测试、水文点的长期动态监测、数值模拟等多种技术手段,对矿区水文地质特征进行研究分析,通过各项水文地质试验,采用比拟法对矿井未来的1480 m中段以及深部规划设计开采中段进行涌水量预测。结果表明:矿区处于老厂云山地下水系统补给区,矿床水文地质类型属以岩溶含水层充水为主的中等至复杂类型矿床;矿区内近南北向断层F_(1)、F_(3)、F_(11)透水性好,具有较强的导水性,形成矿区深部地下水的主要补给通道;通过比拟法预测矿坑未来涌水量,其中:老厂矿区深部1000~1480 m水平正常涌水量为6027~18826 m^(3)/d,最大涌水量为11769~36757 m^(3)/d。通过本次各项技术手段及综合研究的开展,查明了老厂矿区深部水文地质特征,为矿山深部继续生产中的防治水措施提供有效设计依据。

利用夜间灯光影像的云南省县域光污染研究

为了量化云南省各区县光污染对区域物种丰度与生态安全带来的威胁,基于夜间灯光数据计算了各县域单元的总夜光值和夜光平均值,分析了其时空转移、空间聚集与重心迁移特征,并结合县域哺乳类、两栖类和爬行类物种密度分析了夜间灯光威胁性。结果表明:从光污染程度来看,云南省整体呈以昆明主城区为中心向四周减弱的分布格局;从光污染时空特征来看,2000—2020年间所有县域均经历了光污染的增加,且光污染增长具有明显的空间聚类特征;从光污染威胁性来看,整体受光污染威胁不大,但一些光污染程度的最大增长发生在3类物种密度最大的地方,亟需采取科学合理的政策与措施来预防和缓解这些区域内人类活动可能带来的不良生态效应。

福贡县生态环境质量遥感动态变化研究

以怒江傈僳族自治州福贡县为研究区,选取2000—2020年间10期遥感影像数据源,利用主成分分析法将反演得到的绿度、湿度、热度、干度4个指标进行加权生成RSEI指数,以小流域为评价单元,对福贡县2000—2020年的生态环境质量进行评价。结果表明:福贡县RSEI均值在2000—2020年呈曲折上升趋势,生态环境质量在中等以上的比例总体呈上升趋势;2000—2020年,生态环境质量退化、不变、改善的比例分别为1.17%、56.57%、42.26%,生态环境质量在总体保持稳定的基础上变好,其生态环境质量变好区域主要集中于研究区东、西两侧;研究区气象因素影响植物生长进而对生态环境产生影响,海拔与坡向是影响生态环境质量的主要自然因素,而林地、建设用地及耕地是影响生态环境质量的主要土地利用方式。

基于GIS的瑞丽市地质灾害易发性研究

以云南省瑞丽市为研究区,基于GIS空间分析功能,选取高程、坡度、坡向、距断裂带距离、降雨等评价指标,用信息量模型和确定性系数模型进行地质灾害易发性评价,通过ROC检验评价模型精度,确定瑞丽市地质灾害易发性分区。

基于夜间灯光影像的云南省建成区时空演变及影响因素分析

利用2012年、2015年、2018年和2020年的夜间灯光数据与统计数据,在4期建成区提取结果相对误差均小于5%的基础上,采用局部空间自相关、标准差椭圆、地理探测器等方法进行建成区时空格局与影响因素分析。结果表明:建成区扩张速度分布由2012—2015年的从中央到四周递减转变为2015—2020年的四周增速较高而中央较低,2012—2020年扩张强度有所提升,中强度及以上州市占比由2012—2015年的31.25%增加到2018—2020年的50%;建成区扩张速度的高高聚集区与热点区域均分布在滇中与滇东北,且建成区3个时间段内重心呈西北—东北—东南迁移趋势;扩张速度演变的主导单因子为路网密度、用水总量和人口密度,且因子间的交互作用均大于单因子作用。因此,需采取多管齐下、因地制宜的合理调控与正向激励政策来促进平衡发展。

高山峡谷地区地质灾害易发性评价——以怒江州为例

高山峡谷地区地质灾害频发,目的为探究地质灾害易发性空间分布状况,方法以怒江州为研究区,综合地质条件、气象水文、植被覆盖等因素,筛选高程、坡度、坡向、曲率、起伏度等12个共线性低的评价因子,构建区域易发性评价指标体系,并基于栅格单元采用信息量(information value,IV)模型、信息量-BP神经网络(information value-back propagation neural networks,IV-BPNN)耦合模型和信息量-支持向量机(information value-support vector machine,IV-SVM)耦合模型进行地质灾害易发性评价。结果结果表明:(1)用实际地质灾害点验证易发性结果,灾害点与3种易发性结果在空间分布上具有较好的一致性;(2)将易发性指数划分为低、中、高和极高易发4个等级,其中IV模型、IV-BPNN耦合模型与IV-SVM耦合模型的高+极高易发区面积占比分别为37.12%,32.36%,23.08%,高与极高易发区呈线状分布,主要集中在怒江、澜沧江、独龙江等水系沿岸地区、道路附近和地质构造活跃的区域;(3)IV模型、IV-BPNN耦合模型与IV-SVM耦合模型的受试者曲线(receiver operating characteristic curve,ROC)的曲线下面积(area under the curve,AUC)分别为0.884,0.889,0.901。结论3种地质灾害易发性评价模型均有较高的预测精度,其中IV-SVM耦合模型准确率最高,分区结果较可靠,可为当地政府制定地质灾害防治措施提供参考。

基于PS-InSAR技术的昆明地铁4号线沿线地面沉降监测研究

随着城市化进程加快,地表形变问题日益严重,逐渐威胁到城市基础设施的安全和健康发展。永久散射体合成孔径雷达干涉技术(persistent scatterer interferometric synthetic aperture radar,PS-InSAR)在监测城市基础设施地表形变领域有着独特的优势。针对地铁运营中引发的地面沉降,本研究基于30景Sentinel-1A卫星影像数据,利用PS-InSAR技术对昆明4号地铁线进行地表形变监测,并用地理加权回归对沉降结果进行插值处理,得到连续的沉降速率。研究结果表明,地铁4号线运营以后,研究区内的抬升速率由53 mm/a提升到85 mm/a;沉降速率由74 mm/a提升到137 mm/a,4号线运营后年累计沉降值约为运营前的两倍,最大累计沉降值高达171 mm,最大累计抬升量为106 mm。研究发现监测区的地表形变均与形变区的地质条件和工程施工有关。

普朗斑岩型铜矿区矿化蚀变特征矿物填图及找矿潜力分析:来自资源一号02D遥感卫星的证据

随着近年来取得重要找矿突破的普朗斑岩型铜矿的规模化开采,进一步摸清首采区外围资源潜力任务紧迫。遥感技术尤其是国产卫星资源一号02D星等高光谱卫星成功发射,为我国高海拔艰苦地区快速精准识别与矿化相关的蚀变矿物提供了可能。针对以往对植被覆盖区高光谱矿物识别有效性方法探索不足,本文选取普朗铜矿区为研究,采用资源一号02D高光谱遥感数据,使用比值植被指数划分植被覆盖区及非植被覆盖区。基于实测波谱,分层次构建了植被覆盖区及非植被覆盖区与普朗铜矿矿化密切相关的绢云母、绿泥石、绿帘石蚀变特征矿物波谱曲线,并采用匹配滤波方法开展了蚀变矿物填图示范应用。野外验证表明:该方法可有效探测普朗斑岩型铜矿外围尤其是首采区东侧植被覆盖区绢云母等蚀变特征矿物分布信息,结果显示普朗首采区东侧具有较大找矿潜力。

基于遥感技术的不透水面动态变化研究:以瑞丽市为例

不透水面指数可以有效地衡量一个地区城市化水平.城市规模扩大使更多的不透水面取代了以植被为代表的自然透水面景观,导致城市暴雨涝灾和生态环境等安全隐患,引发了社会和学界的普遍关注.如何精准快速地掌握不透水面的时空分布,是城市管理规划、环境保护亟待解决的现实问题.随着遥感技术的发展,其速度快、范围大、多尺度、可重复的对地观测优势为解决不透水面信息的提取提供了较好的解决方案.遥感技术提取不透水面信息可以快速了解城市的动态变化发展.以瑞丽市为研究区,采用V-H-L-S模型对透水面进行掩膜,较为准确、快速地提取2014年和2018年的不透水面信息,检验正确率达到92%以上,Kappa系数>0.8.结果表明,V-H-L-S模型可以有效地评估瑞丽市的城市发展速度,该市4年来不透水面呈现出扩大的趋势,面积扩大了40.11%;瑞丽市不透水面分布不均匀,主要分布在该市的南部.

云南省瑞丽市景观生态风险及其与COVID-19疫情分布的耦合关系

[目的]探究生态风险时空演变和其与COVID-19疫情空间分布关系,为区域的生态环境保护、可持续发展和疫情管控提供理论参考。[方法]以云南省瑞丽市为研究区,基于Landsat遥感影像,提取2000,2010,2015和2021年4期景观类型数据,运用景观人工干扰强度、景观生态风险评价模型和GWR模型等方法,定量研究2000—2021年瑞丽市景观类型和生态风险时空变化,进而研究景观人工干扰强度和生态风险分别与COVID-19疫情空间分布的关系。[结果](1)2000—2021年瑞丽市景观类型主要以林地和园地为主;林园地面积相对稳定,耕地面积出现波动,建设用地不断扩张;(2)2000—2021年瑞丽市景观人工干扰强度以低强度为主,以点状向外缓慢增加,整体趋势向西北—东南方向扩张,中高强度区域面积不断增大,南部沿瑞丽江区域强度逐渐加深;(3)瑞丽市景观生态风险等级以低和较低风险为主,并呈现由低等级向高等级转移趋势;低风险区主要分布在中部;中等级及以上风险区主要分布在西北和东南部。各时期景观生态风险在空间上以高—高和低—低聚集,有较强的自相关性;(4)2021年瑞丽市COVID-19疫情空间分布呈现“一主两次”中心的聚集特征,疫情空间分布与景观生态风险指数和景观人工干扰强度均存在关联。[结论]研究期间瑞丽市景观类型变化明显,生态风险升高,生态环境出现恶化趋势;COVID-19疫情空间分布与景观格局具有相关性,城市建设用地和生态用地对病毒传播有空间聚集和阻碍的作用。

基于斜坡单元的怒江州滑坡易发性研究

开展滑坡易发性分析是制定合理的地质灾害防治规划的基础,对防灾减灾工作具有重要意义。以怒江州为研究区,斜坡单元为评价单元,选取高程、坡度、坡向、NDVI、距河流距离、降雨量、岩性、距断层距离和距道路距离9个因素为评价因子,采用信息量(I)模型、确定性系数(CF)模型以及I-LR、CF-LR耦合模型进行滑坡易发性评价,并对4种模型进行精度验证。结果表明:(1)CF-LR模型中滑坡点落入高、极高易发区占比最大,为88.77%,且滑坡点密度(0.3092)最大,高于I模型(0.2854)与C F模型(0.2776)单一模型;(2)极高、高易发区主要发育于怒江、独龙江、澜沧江和通甸河4条河流一带;中易发区主要分布于研究区东部;低和极低易发区主要分布在研究区的北部、中部以及西部边缘地区;(3)根据基于Sridevi Jadi经验概率法和ROC曲线的结果均表明,CF-LR模型预测精度高于其他3个模型。

中越边境防控设防区部署研究——以红河州为例

运用GIS技术,以云南省红河州段中越边境地区为研究区,从地理学视角出发考虑国内外环境,分别构建了红河州中越边境设防区部署评价指标体系和境外偷渡风险评价体系,并综合分析了边境设防区的部署情况。结果表明,红河州边境线上的设防区主要分布在红河和李仙江附近,设防区内可设立65个观察点;综合国内外地理环境和重点部署边境线区域分布,部署重要程度按县域由高到低为金平县、绿春县、河口县。

基于PS-InSAR技术的地表形变监测与驱动力分析

以昆明市官渡区为研究区,基于PS-InSAR技术,结合2019年1月—2021年12月覆盖官渡区的36幅Sentinel-1A升轨数据和36幅Sentinel-1A降轨数据,提取研究区内沿雷达视线向地表形变速率,并结合地理探测器对坡度、坡向、高程、降雨量、土地覆被类型、道路密度、距铁路的距离以及距地铁的距离进行单因子和多因子交互的驱动力分析。结果表明,升轨形变速率范围为-30.67~18.27 mm/a,降轨形变速率范围为-24.58~24.36 mm/a,共识别出4个沉降漏斗;通过升降轨数据的交叉验证,证明了利用PS-InSAR技术监测地表形变的可行性;距铁路的距离对官渡区地表形变空间分异的影响最强,同时多因子交互作用增强了地表形变的空间分异。

基于ASTER与Sentinel-2A融合数据的云南普朗铜矿化蚀变信息提取

云南普朗铜矿区是我国提高战略性金属矿产铜矿资源的主要潜力地段,该矿区位于多云多雨山地高原区,采用传统地面调查方法开展找矿勘查工作受限较大,而遥感技术可在其中发挥重要作用。鉴于此,本研究选取ASTER和Sentinel-2A多光谱遥感数据,在光谱协同统一两种数据源的地表反射率基础上,采用高通滤波(High-Pass Filtering,HPF)的融合方法兼顾两种数据在短波红外波段和可见光近红外波段的优势,获取了具有高空间分辨率和高光谱保真度的ASTER-Sentinel-2A融合数据集;进而利用“比值+主成分分析法”与“主成分分析+能谱-面积法”,开展了普朗铜矿区矿化遥感蚀变信息识别,并通过深入分析及野外验证,提出了对普朗铜矿蚀变信息分布特征及找矿潜力地带的新认识:(1)在原蚀变填图工作中判定为青磐岩化带的东部区域,重新进行了蚀变带的划分;(2)东部区域中新划分的钾化硅化带和绢英岩化带,具有较大找矿潜力。本研究可为普朗铜矿找矿勘查提供参考。

退耕还林背景下泸水市生态环境质量遥感动态变化

为了深入了解退耕还林工程实施背景下的生态环境质量时空变化规律,基于2001—2018年Landsat TM/OLI遥感影像,选用遥感生态指数评价模型(RSEI),开展泸水市生态环境质量动态变化研究,并在此基础上分析了生态环境质量变化与退耕还林工程的相互关系。结果表明:(1)2001年、2006年、2013年、2018年泸水市RSEI均值分别为0.750,0.759,0.667,0.683,生态环境质量总体波动下降。分级处理后,当地生态环境质量由“较差”、“中”、“良”等级主导,占比之和达97%以上。(2)泸水市生态环境质量空间分布与高山峡谷的地形特征吻合,怒江两岸RSEI等级区域表现出东西对称性。在变化上,怒江水系河谷地带生态环境显著恶化,中高山地区则有所改善,叠加人类活动空间分布发现人类活动是导致当地生态环境质量整体下降的重要原因。(3)泸水市退耕还林工程效果显著,2001—2018年耕地减少了24%,其中又有64.74%坡度大于25°。两轮退耕还林工程期间的各乡镇退耕还林率与RSEI变化的相关性较高,相关系数分别达到0.767,0.817,表明退耕还林对当地生态环境产生着积极影响。