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2010—2019年间洞庭湖流域生态环境状况时空动态特征及影响因素 被引量:3
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作者 李世杰 冯徽徽 +2 位作者 王珍 杨卓琳 王姝 《自然资源遥感》 CSCD 北大核心 2024年第1期179-188,共10页
洞庭湖流域是长江中下游重要生态区,开展其生态环境状况定量监测与评价是进行区域生态保护、修复及治理的先决条件。该文采用2010—2019年MODIS遥感数据产品,基于绿度、湿度、干度和热度4个生态指标构建了洞庭湖流域遥感生态环境指数(re... 洞庭湖流域是长江中下游重要生态区,开展其生态环境状况定量监测与评价是进行区域生态保护、修复及治理的先决条件。该文采用2010—2019年MODIS遥感数据产品,基于绿度、湿度、干度和热度4个生态指标构建了洞庭湖流域遥感生态环境指数(remote sensing ecological index,RSEI),并在此基础上研究了流域生态环境状况时空动态特征及其影响因素。结果表明:①2010—2019年洞庭湖流域绿度指标呈增长趋势,湿度指标呈下降趋势,而干度和热度指标变化较为平稳;②洞庭湖流域整体生态环境状况较好,RSEI多年均值为0.58,并呈波动增长,空间上则表现为西部优于东部、四周优于中部的分布格局;③降水、气温、高程以及土地覆盖与RSEI均具有较强相关性。其中,林地RSEI(0.65)最高,建筑用地RSEI(0.31)最低;在流域2种主要土地转化类型中(草地→林地、耕地→草地),“草地→林地”转化有助于促进区域生态环境(ΔRSEI=0.0025,贡献率为46.3%),而后者则有可能导致生态环境恶化(ΔRSEI=-0.0004,贡献率为44.44%)。研究结果有助于深刻把握流域生态环境时空特征及其内在驱动机制,辅助开展科学的土地规划与生态环境治理,因而具有较强的理论与实践意义。 展开更多
关键词 遥感生态环境指数 MODIS数据 土地利用/覆盖变化 洞庭湖流域
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基于RSEI指数的长江上游流域生态环境质量时空演变及影响因子研究 被引量:22
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作者 章程焱 杨少康 +3 位作者 董晓华 赵程铭 薄会娟 刘冀 《水土保持研究》 CSCD 北大核心 2023年第1期356-363,共8页
为准确、及时地获取长江上游生态环境质量的变化趋势以及演变格局,基于Google Earth Engine(GEE)平台的MODIS系列遥感数据,通过计算长江上游流域生长季5—10月的绿度(NDVI)、湿度(WET)、热度(LST)及干度(NDSI)4个指标,采用主成分分析法(... 为准确、及时地获取长江上游生态环境质量的变化趋势以及演变格局,基于Google Earth Engine(GEE)平台的MODIS系列遥感数据,通过计算长江上游流域生长季5—10月的绿度(NDVI)、湿度(WET)、热度(LST)及干度(NDSI)4个指标,采用主成分分析法(PCA)构建出遥感生态环境指数RSEI,并对长江上游流域生态环境进行评价。结果表明:(1) 4个指标在第1主成分(PC1)上的平均贡献率为71%,表明依据这4个指标在长江上游流域构建RSEI是可行的;(2)长江上游流域RSEI整体呈现显著增加趋势(p<0.05),增加速率为1.1×10^(-3)/a,具体可细分为两个阶段,分别是快速增长期(2000—2010年),其速率为5.9×10^(-3)/a,以及增速放缓期(2010—2020年),其速率为3.9×10^(-3)/a;(3)长江上游流域生态环境质量以优和良为主,且表现为南部比北部好及东部比西部好的空间分布格局;(4) 2000—2010年流域生态环境质量改善明显,改善面积占34.7%,2010—2020年改善面积与退化面积接近,两者仅差1.3%左右;(5) 2000—2020年长江上游流域RSEI变化趋势为正的像元面积占长江上游流域总面积的64.7%,其中显著退化的区域主要集中在嘉陵江下游地区;(6)生态环境质量主导自然影响因子在2000年为热度>绿度>湿度>干度;2010年依次为绿度>热度>湿度>干度;2020年依次为绿度>湿度>热度>干度。综上,利用GEE平台能快速、准确地监测长江上游流域生态环境质量,近21年来流域生态环境质量整体呈改善态势,但针对嘉陵江下游生态退化现象需要引起政府重视,尽快提出一系列生态修复措施,防止其生态环境进一步恶化。 展开更多
关键词 遥感生态环境指数 长江上游流域 时空特征 Google Earth Engine 地理探测器
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寻乌水流域景观格局演变及其生态环境效应 被引量:39
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作者 叶晶萍 刘士余 +3 位作者 盛菲 刘政 杨敏 李俊 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第14期4737-4748,共12页
土地利用变化引起的景观格局演变及其生态环境效应研究已成为诸多学者广泛关注的研究热点。为正确认识和评价土地利用变化对景观格局和生态环境的影响,以寻乌水流域为研究对象,选取1995、2005年Landsat5 TM影像和2015年Landsat8 OLI影... 土地利用变化引起的景观格局演变及其生态环境效应研究已成为诸多学者广泛关注的研究热点。为正确认识和评价土地利用变化对景观格局和生态环境的影响,以寻乌水流域为研究对象,选取1995、2005年Landsat5 TM影像和2015年Landsat8 OLI影像进行遥感解译,得到3期的土地利用数据,借助ArcGIS10.2和Frgstats4.2软件,分析土地利用动态变化与景观格局演变特征。同时运用遥感生态指数(RSEI)对寻乌水流域1995—2015年期间生态环境质量时空演变进行评价。结果表明:(1)近20年寻乌水流域园地(增加40.14%)和林地(减少33.91%)面积占比变化幅度最大,水域(减少0.1%)变化幅度最小。土地利用变化单向转换频繁,园地"涨势"和林地"落势"十分明显,整体处于不平衡状态。(2)景观水平上,流域的香农多样性指数(SHDI)、修正Simpon均匀度指数(MSIEI)分别由1995年的0.7083、0.2423上升至2015年的1.114、0.5247,景观聚集度指数(CONTAG)由1995年的72.93下降至2015年的58.13。流域的景观异质性增强,破碎化程度提高。(3)寻乌水流域1995、2005和2015年RSEI均值分别为0.554、0.544和0.550,呈先下降后上升趋势,生态环境状况恶化后得到改善。寻乌果业发展引起的园地快速扩张对林地的占用是生态环境恶化的主因,后期退果(耕)还林、保护生态林及植树造林等是生态环境改善的主因。研究成果可为流域的土地利用规划、良好的生态格局建立和生态环境保护提供重要科学依据。 展开更多
关键词 景观格局 生态环境质量 遥感生态环境指数(RSEI) 寻乌水流域
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基于RSEI的黄河流域生态环境质量监测与驱动因素分析 被引量:25
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作者 杜高奇 李自强 +1 位作者 赵勇 杨凯 《水利水电技术(中英文)》 北大核心 2022年第12期81-93,共13页
生态环境质量评价是开展黄河流域生态环境保护和生态文明建设的重要基础。针对现有研究多利用统计数据或者单一指标探讨黄河流域生态环境状况难以揭示黄河流域内部生态系统的复杂性和整体性这一问题,为了快速、系统地监测黄河流域的生... 生态环境质量评价是开展黄河流域生态环境保护和生态文明建设的重要基础。针对现有研究多利用统计数据或者单一指标探讨黄河流域生态环境状况难以揭示黄河流域内部生态系统的复杂性和整体性这一问题,为了快速、系统地监测黄河流域的生态环境质量,利用谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)遥感大数据处理平台提供的MODIS产品反演得到了2001—2021年黄河流域遥感生态指数(Remote sensing ecological index,RSEI),并基于Theil-Sen斜率估计和Mann-Kendall(MK)趋势分析探究了黄河流域生态质量演变趋势,并探究了21 a间黄河流域土地利用变化情况和温度、降水和风速对RSEI影响情况。结果表明:(1)绿度、热度、湿度、干度的第一主成分贡献率均高于75%,即基于第一主成分提取的RSEI能较好地表征黄河流域生态环境状况。(2)黄河流域生态环境空间分布异质性较大,整体表现为改善、变差和改善的过程。其中,2001—2010年间黄河流域3.09%区域为退化趋势,50.01%区域变化不明显,46.79%区域为轻微改善趋势。2011—2021年黄河源区、河套平原、壶口和三门峡地区均呈轻微改善趋势,黄土高原中部地区为轻微退化趋势。(3)2000—2005年耕地面积减少主要归结于草地、建设用地和未利用地的增加;2005—2015年间草地面积减少,林地和耕地面积分别增加;2015—2020年草地、林地和建设用地面积增加,耕地和未利用地面积减少。(4)RSEI与风速为正相关区域集中在海拔较高的刘家峡以西地区,为负相关性的区域在黄土高原地带。气温与RSEI主要以正相关为主,但在黄河流域的内蒙古地区和陕西以负相关为主。降水与RSEI主要以正相关为主,仅在约古宗列渠和龙羊峡部分区域为负相关。研究成果可为黄河流域生态环境质量的评估和改善提供实践参考和理论支撑。 展开更多
关键词 遥感生态环境指数 时空变化 谷歌地球引擎 土地利用变化 黄河流域 黄河 气候变化 人类活动
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Ecological environmental quality evaluation and driving factor analysis of the Lijiang River Basin,based on Google Earth Engine 被引量:2
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作者 WEI Xi YANG Dazhi +2 位作者 CAI Xiangwen SHAO Ya TANG Xiangling 《中国生态农业学报(中英文)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期1592-1608,共17页
For regional ecological management,it is important to evaluate the quality of ecosystems and analyze the underlying causes of ecological changes.Using the Google Earth Engine(GEE)platform,the remote sensing ecological... For regional ecological management,it is important to evaluate the quality of ecosystems and analyze the underlying causes of ecological changes.Using the Google Earth Engine(GEE)platform,the remote sensing ecological index(RSEI)was calculated for the Lijiang River Basin in Guangxi Zhuang Autonomous Region for 1991,2001,2011,and 2021.Spatial autocorrelation analysis was employed to investigate spatiotemporal variations in the ecological environmental quality of the Lijiang River Basin.Furthermore,geographic detectors were used to quantitatively analyze influencing factors and their interaction effects on ecological environmental quality.The results verified that:1)From 1991 to 2021,the ecological environmental quality of the Lijiang River Basin demonstrated significant improvement.The area with good and excellent ecological environmental quality in proportion increased by 19.69%(3406.57 km^(2)),while the area with fair and poor ecological environmental quality in proportion decreased by 10.76%(1860.36 km^(2)).2)Spatially,the ecological environmental quality of the Lijiang River Basin exhibited a pattern of low quality in the central region and high quality in the periphery.Specifically,poor ecological environmental quality characterized the Guilin urban area,Pingle County,and Lingchuan County.3)From 1991 to 2021,a significant positive spatial correlation was observed in ecological environmental quality of the Lijiang River Basin.Areas with high-high agglomeration were predominantly forests and grasslands,indicating good ecological environmental quality,whereas areas with low-low agglomeration were dominated by cultivated land and construction land,indicating poor ecological environmental quality.4)Annual average precipitation and temperature exerted the most significant influence on the ecological environmental quality of the basin,and their interactions with other factors had the great influence.This study aimed to enhance understanding of the evolution of the ecological environment in the Lijiang River Basin of Guangxi Zhuang Autonomous Region and provide scientific guidance for decision-making and management related to ecology in the region. 展开更多
关键词 Ecological environmental quality Remote sensing ecological index Driving factor Google Earth Engine Lijiang River Basin
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