基于RSEI的生态环境质量评价及驱动力分析——以闽江流域(福州段)为例

生态环境对社会经济可持续发展至关重要。为了研究闽江流域(福州段)生态环境的变化情况,本文以2010、2015和2021年的遥感影像为基础,通过主成分分析构建遥感生态指数(RSEI),对闽江流域(福州段)近12年的生态环境质量进行评价和监测,并结合地理探测器对其变化原因进行分析。结果表明：(1)闽江流域(福州段)2010、2015和2021年的RSEI指数分别为0.62、0.70和0.68。(2)大部分地区的RSEI指数等级为良和优;生态变好的面积大于生态变坏的面积,生态环境整体向好发展。(3)干度和热度是生态环境质量时空变化的关键驱动因子。     

基于地理探测器的合肥市热岛效应影响因素分析

地表温度是城市热岛效应的重要指标。本文利用合肥市2018年4月10日的Landsat-8 OLI影像数据,经过预处理后,采用大气校正法反演地表辐射温度,并提取研究区域的归一化差分植被指数(NDVI)、归一化差分水体指数(NDWI)。通过地理探测器模型,探测地表温度和海拔、NDVI、NDWI等因子之间的影响关系。结果表明：合肥市存在热岛效应。通过分析地理探测器模型的探测结果可知：从单一因子探测角度分析,影响合肥市地表温度的主导因子为NDVI和NDWI;从两因子交互作用影响角度分析,NDVI对因子交互作用的影响最强。研究结果有利于分析合肥市热岛效应的影响因素,为城市规划、生态环境保护提供科学依据。     

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。     

基于地理探测器的济南市历城区土地利用变化及其驱动力分析

以济南市历城区为研究区域,分别研究2009～2014年期间与2014～2019年期间研究区内土地利用变化特点,借助土地利用结构表、单一土地利用动态度与土地利用转移矩阵等方法描述研究区土地利用各地类的变化特点,通过地理探测器对研究区内建设用地变化内在驱动机制进行分析,揭示自然、社会经济等因素合力作用下对建设用地变化的影响...     

青岛市生态环境变化遥感监测与分析

城市化进程不断加快带来一系列生态环境问题,本文利用植被指数、湿度指数、地表温度、建筑物—裸土指数定量表征绿度、湿度、热度、干度4个生态要素指标,通过主成分分析法,建立遥感生态指数模型,并从时间和空间两个维度对比分析2013、2019年两个时期遥感生态指数。结果表明,青岛市生态环境呈局部优化改进、整体下降趋势;同时,将青岛市遥感生态指数与人类活动相关的地表覆盖变化数据、路网交通数据、夜光数据进行耦合性分析,进一步分析探寻生态环境变化的影响因子。     

贵阳市花溪区城市生态环境变化研究

遥感因为其具有大面积的同步观测、时效性、数据的综合性和可比性的特点,在城市生态环境评价与监测方面得到了广泛应用。通过选取贵阳市花溪区1997年、2005年和2013年3个时相的Landsat系列卫星影像,提取湿度、干度、绿度、热度4个评价指标,经过主成分分析后组成新型的遥感生态指数(RESI)来研究贵阳市花溪区16年间的生态环境变化。研究发现花溪区的生态环境逐渐变好,自1997年到2013年RESI均值从0.439 039上升到0.597 317,RESI均值上升了约36%,增幅较大。其中NDVI的荷载值逐年增加,呈现了与RESI很好的对应关系,表明了植被覆盖度是影响生态环境的关键性因素。     

改进遥感生态指数的宜宾市三江汇合区生态环境评价

城市扩张是宜宾市近年来的主要特征,研究其对生态环境的影响,对城市发展与生态保护具有重要意义.为了更好地评价城市扩张对生态的影响,基于遥感生态指数(remote sensing ecological index,RSEI),构建归一化不透水面和裸土指数替代原有建筑指数作为干度指标,建立了改进型遥感生态指数(improve...     

基于地理探测器的四川地区冰川面积变化影响因素探究

结合GIS和RS技术,应用地理探测器方法分析四川区域2007—2017年冰川面积变化空间分异特征及其影响因素,选取坡度、坡向、海拔等7个影响因子,通过权重叠加作出该区域冰川脆弱性示意图。结果表明：(1)10年间东南向冰川占比减少,北向冰川占比增加;东向冰川减退面积较大,西向冰川面积整体持平。(2)期间,影响四川地区冰川面积变化区域空间差异的主要因素是冰川规模,小型冰川（面积小于或等于1 km2）的面积变化主要受夏季温度和降水变化影响;而中型冰川（面积大于1 km2）不仅受夏季温度和降水变化影响,还受地形因子的影响。(3)四川冰川脆弱性示意图显示区域内冰川均呈不同程度的脆弱性,总体上为轻-强度脆弱。     

基于遥感数据的新生态环境指数评价

针对生态环境评价指数获取困难、评价标准各异的问题,本文提出了新生态环境指数（NEI）,即以生物丰度指数、植被覆盖指数、干度指标、湿度指标及空气质量指数综合反映区域生态环境状况,并利用主成分分析法客观确定权重。结果表明,NEI的指标选取和结果均与《生态环境状况评价技术规范》中的生态环境指数（EI）具有较强可比性。但NEI指数具有结果量化、可视化及实时化的特点,对于评价区域生态环境状况具有较好的应用前景。     

干旱区绿洲城市生态变化遥感评价--以武威市凉州区为例

利用主成分分析法耦合4个生态评价指标(绿度、湿度、干度和热度)构建遥感生态指数(RSEI),对干旱区绿洲城市武威市凉州区2000年~2016年的生态环境质量进行评价。结果表明:基于主成分分析的遥感生态指数能客观定量揭示区域生态变化,RSEI均值由从0.447提高到0.458,整体提高了2.46%;武威市凉州区生态环境质量整体稍有改善但变化不大,生态环境质量等级由中等向两极化发展,东北荒漠区大面积开垦耕地使得生态环境有所改善,中部地区城市扩展和新区建设使生态环境质量下降,西南部山区受人为扰动少,生态状况基本不变。     

宝鸡市生态环境质量评价研究

以宝鸡市为研究区域,选取宝鸡地区2014年、2017年、2020年的Landsat8 OLI遥感影像,利用ENVI5.3软件对遥感影像进行处理,耦合了绿度（NDVI）、湿度（Wet）、热度（LST）及干度（NDBSI） 4个指标建立遥感生态指数（RSEI）评价模型,对宝鸡市的生态环境质量进行评价与分析。结果表明：宝鸡市的生态环境质量总体呈上升趋势,初始生态环境指数（RSEI0）从0.76增长为0.81,标志着宝鸡市近7 a生态环境情况有所改善。     

基于遥感生态指数的神府矿区生态环境评价

采用遥感技术对矿区生态环境进行监测与评价,对矿区生态环境的保护和可持续发展具有重要意义.本文首先提出了一种遥感生态指数(RSEI)改进方案,除了采用原模型的绿度指标、湿度指标、热度指标及干度指标4个生态指标外,引入植被净初级生产力(NPP)指标,并对矿区生态环境进行各单生态指标评价分析,然后采用改进后的遥感生态指数,对...     

天津市生态环境质量评价与时空演变分析

生态环境质量是衡量一个区域宜居水平的关键指标,动态监测区域的生态环境质量变化,可为保护生态环境提供科学依据和决策支持。为探究天津市近年来生态质量变化,利用天津市2014、2017和2020年的遥感影像,在遥感生态指数(RSEI)指标的基础上,加入人口密度(PD)、气溶胶光学厚度(AOD)两种指标,利用主成分分析法构建改进型遥感生态指数(MRSEI),对天津市的生态环境质量变化进行分析。结果表明：(1)MRSEI有一定合理性,可更加全面地评价生态环境质量。(2)绿度(NDVI)和湿度(WET)与MRSEI呈正相关,而热度(LST)、干度(NDBSI)、PD、AOD与MRSEI呈负相关。(3)天津市2014、2017和2020年的MRSEI分别为0.59、0.54和0.67。(4)天津市生态质量向南扩展。南部生态环境偏差,北部生态环境偏好,但差距正逐渐缩小。(5)林地的MRSEI均值为0.75,灌木为0.73,耕地为0.68,草地为0.57,不透水面为0.43,荒地为0.28。综上,本文基于改进型遥感生态指数更加全面地评价了天津市2014—2020年的生态环境质量,为区域的生态治理提供了参...     

黄河流域乡村社会经济与生态环境耦合协调测度及影响因素分析

基于黄河流域2008、2010、2012、2014年136个区县面板数据,本文运用熵权TOPSIS分析法、耦合协调度模型和地理探测器模型对其耦合协调水平和影响因素进行了分析。结果表明:①研究期内黄河流域社会经济发展和生态环境质量耦合协调度变化趋势呈“U”形曲线,总体处于高度耦合低级协调阶段。区域间差异变化趋势呈倒“U”形曲线。从相对发展度模型来看,2010—2014年乡村生态环境质量相对滞后。②空间格局上存在显著的空间分异特征,耦合协调度呈“上游>中游>下游”的分布格局。③自然环境因素是影响耦合协调度空间分异的主导因素,其次是社会经济因素。其中,乡村人口密度、PM_2.5年均浓度、人均耕地面积、地形起伏度、高程和年均气温是主要因子,并且两个因子的交互作用明显大于单一因子的影响。基于此,建议黄河流域以协调发展理念为指引,重点提高生态环境的保护和修复,采用差异化、特色化的发展策略,以期早日实现黄河流域生态保护和高质量发展。     

一种基于地理探测器的城镇扩展影响机理分析法

城市化是全球范围内普遍存在的重要现象,尤其发展中国家和地区正经历着快速城市化的过程。快速城市化导致了城市地区的大规模扩张,从而加重了土地资源的压力,带来了一系列的环境和社会问题。定量分析城镇扩展的空间驱动力能更好地辅助城市规划与管理。本文提出了一种量化城镇扩展的指数——城镇扩展密度,并通过地理探测器方法分析了1990—2000年北京市城镇扩展的时空特征及形成机理。研究表明:北京市城镇扩展沿交通干线呈线性扩张,其城镇扩展受到社会经济和地理的共同影响和制约作用,城镇固定资产投资对城镇扩展影响力最大,区域条件次之。这些发现可以为城镇扩展模拟和预测提供更好的改进空间。     

基于Google Earth Engine的巢湖流域生态环境质量时空动态变化及影响因素分析

本文以巢湖流域为研究区,基于2000—2020年Landsat TM/OLI系列遥感数据,通过Google Earth Engine云计算平台构建遥感生态指数(RSEI),采用空间自相关与地理探测器等方法对巢湖流域生态环境质量进行大尺度、长时序动态监测分析与评价。结果表明：(1)研究区RSEI均值由2000年的0.70提升至2020年的0.74,整体上呈现改善趋势,研究区生态环境等级以优、良为主。(2)研究区全局Moran’s I指数均大于0,巢湖流域生态环境质量在全局自相关上呈现聚类趋势,具有显著的空间正相关性,20年间“低-低”聚集区呈现先增加后减少趋势。(3)研究区生态环境受多因子影响,其中人为因素对2010年巢湖流域生态环境影响较大,进而导致生态环境质量下降。     

融合地理探测器和地理加权回归的太原市建设用地变化因素研究

准确地识别城市化进程中建设用地的变化情况及其背后的驱动力,对城市后续的可持续发展具有重要意义。本文首先以2000—2020年遥感影像为基础,对太原市建设用地空间分布变化进行研究,然后结合地理探测器模型和地理加权回归模型,对研究区建设用地的空间分布影响驱动力因子进行研究,得到以下结论:除政策因素外,现有的城市建设用地空间分布变化还受到高程、交通、GDP、人口等因素的显著作用。太原市城市建设用地变化的布局不单是GDP变化、人口变化、海拔高度、公路网密度4个显著性因子均匀、独立、直接作用的结果,而是具有空间异质性的各因子两两交互作用后增效的产物。本文成果有望为城市建设用地驱动力研究提供一种新思路。     

基于地理探测器的广西泥石流地质灾害驱动因子分析

基于广西地质灾害管理信息系统中的泥石流地质灾害数据与地质资料,综合选取高程、坡度、坡向、地形起伏度、降雨、断裂、岩性、人类活动8个因子,运用地理探测器的方法剖析了广西泥石流地质灾害空间格局与相关影响因子之间的关系。研究结果表明：1)广西的泥石流灾害具有空间分异性,由西向东依次表现为低聚集、高聚集、低聚集的模式;2)地理探测器显示广西泥石流灾害的发生是高程、坡度、坡向、地形起伏度、降雨、断裂、岩性、人类活动8个因子共同作用的结果;3)研究区泥石流灾害影响因子交互作用的解释力均大于单因子作用的解释力,大部分因子交互作用结果显示为非线性增强。     

大南昌都市圈景观破碎化及驱动因素分析

为了探究景观破碎化的驱动机制,该文运用景观格局指数、主成分分析、地理探测器和多尺度地理加权回归模型(MGWR)等方法,定量分析了大南昌都市圈景观破碎化分布特征,探究了驱动因子与景观破碎度间的空间相互作用。结果表明：研究区整体的景观破碎度在研究期内呈增加趋势,各县市和格网尺度上景观破碎度的空间分布差异较为显著;地理探测器结果显示,各因素均不同程度影响着研究区景观破碎化程度,且各驱动因素间的交互作用均有所增强;与地理加权回归模型(GWR)相比,MGWR模型的拟合效果显著提高,同时,由于空间位置的不同,影响研究区景观破碎化程度变化的主导因素也有所差异。研究结果可为区域土地利用合理规划和生态环境保护提供理论依据和决策参考。     

改进型遥感生态指数与RSEI的对比分析

为了更好对城市生态质量进行监测和评价,构建一个更精确的城市遥感生态指数十分必要。本文结合绿度、湿度、干度、热度和空气质量指标采用主成分分析PCA（Principal Component Analysis） 构建改进型遥感生态指数MRSEI（Modified Remote Sensing Ecological Index）;利用熵权法计算压力—状态—响应模型PSR （Pressure State Response Model）中各指标的权重,通过加权法获得生态环境指数EI（Eco-environmental Index）与MRSEI和RSEI进行比较。同时,综合绿度、热度、湿度、干度指标利用核主成分分析KPCA（Kernel Principal Component Analysis）构建非线性遥感生态指数NRSEI（Nonlinear Remote Sensing Ecological Index）;最后将MRSEI、NRSEI分别与常用的遥感生态指数RSEI（Remote Sensing Ecological Index）进行对比和分析。结果表明,MRSEI可体现空气质量空间分布对城市生态质量的影响,2014年和2017年MRSEI与EI的相关系数分别是0.829和0.857（P<0.01）,比RSEI与EI的相关系数分别提高0.035和0.055。在主城区MRSEI和RSEI与EI比较结果表明,MRSEI的平均绝对误差、均方根误差和平均相对误差均小于RSEI,表明MRSEI更适用于城市生态质量评价,空气质量指标对北京市生态环境监测、评价是非常重要的。同时,在实验区KPCA第一主成分贡献率比PCA提高了11.94%—21.45%;各个指标与NRSEI相关系数比与RSEI提高了0.128—0.198;NRSEI可体现生态等级间的过渡,RSEI对生态环境差的区域有时低估,对生态环境优的区域有时高估,NRSEI与遥感影像定性反映的生态状况更加相符。在监测空气质量严峻的北京市生态质量方面,MRSEI优于RSEI;顾及各指标间的弱线性或非线性问题的NRSEI监测生态环境质量效果优于利用线性变换的RSEI。