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基于生态环境质量指数的生态环境承载力评价——以德州市主城区为例 认领 引用
1
作者 杨昭颖 赵君 +4 位作者 李恭馨 路文嘉 蒋校 许宁 高菡 《自然资源遥感》 CSCD 北大核心 2026年第1期162-171,共10页
生态环境承载力评价是促进区域可持续发展、保护生态环境、优化资源配置等的重要手段。该文基于卫星遥感数据,辅以现场调查,结合生物丰度指数、植被覆盖指数、水网密度指数、土地胁迫指数、污染胁迫指数和生态环境综合指数构建生态指数... 生态环境承载力评价是促进区域可持续发展、保护生态环境、优化资源配置等的重要手段。该文基于卫星遥感数据,辅以现场调查,结合生物丰度指数、植被覆盖指数、水网密度指数、土地胁迫指数、污染胁迫指数和生态环境综合指数构建生态指数模型,对山东省德州市主城区2015年、2020年的生态环境承载力进行了评价。结果表明,2015年主城区生态环境质量指数(ecological index,EI)值为64.93,2020年主城区EI值为66.27,生态环境状况均为“良”;2015—2020年期间,德州市主城区生态环境状况总体呈现略有上升的趋势,质量整体上保持较好,无过度恶化现象,但仍有部分乡镇(街道)生态状况出现质量下降的情况,需引起重视。该研究可以为德州市未来城市发展和生态环境保护提供重要的决策参考和数据支持。 展开更多
关键词 生态环境质量指数 德州市主城区 生态环境承载力 评价指标
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基于RSEI模型的泰顺县生态环境质量评价及驱动力分析 认领 引用
2
作者 邬枭楠 方婷轩 +2 位作者 孟森 伊力塔 王剑武 《西南林业大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心 2026年第2期100-107,共8页
基于2016—2020年Landsat 8遥感影像、DEM与森林资源一张图数据,构建遥感生态指数,结合主成分分析与回归模型,定量评估生态环境质量的动态变化及驱动机制。结果表明:RSEI指数呈先升后降趋势,2018年达到峰值0.711,2020年回落至0.697,总... 基于2016—2020年Landsat 8遥感影像、DEM与森林资源一张图数据,构建遥感生态指数,结合主成分分析与回归模型,定量评估生态环境质量的动态变化及驱动机制。结果表明:RSEI指数呈先升后降趋势,2018年达到峰值0.711,2020年回落至0.697,总体增幅1.2%。生态环境质量等级以“优”“良”为主(年均占比71%),但“较差”“差”等级面积占比由11.5%增至13.1%,退化风险显著。生态环境质量变化集中于坡度5°~30°与海拔500~1000 m区域,南坡退化面积显著高于北坡。建设用地扩张与气候干热化是主要负向驱动因子,植被覆盖与湿度为正向调控因素。泰顺县生态环境质量呈现“整体稳定、局部退化”特征,需加强建设用地管控与生态修复工程,重点关注南坡及高海拔区域。 展开更多
关键词 生态环境 遥感生态指数 时空分异 地形效应 驱动因素
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基于生态质量指数的南京市生态质量评价及驱动力研究 认领 引用
3
作者 王芬 赵广华 +2 位作者 郭金金 孙洁梅 闻欣 《环境科学与管理》 CAS 2026年第6期150-155,共6页
基于土地利用、地理信息和遥感影像等数据对2020年-2023年度南京市生态质量进行分析,并利用地理探测器分析不同探测因子对生态质量的驱动力。结果表明:期间南京市生态质量指数逐年上升,由53.02提升至53.44,生态质量类型为“三类”,11个... 基于土地利用、地理信息和遥感影像等数据对2020年-2023年度南京市生态质量进行分析,并利用地理探测器分析不同探测因子对生态质量的驱动力。结果表明:期间南京市生态质量指数逐年上升,由53.02提升至53.44,生态质量类型为“三类”,11个市辖区的生态质量等级主要为“二类”和“三类”;南京市土地利用类型变化是造成南京市各辖区生态质量时空差异的主要原因;年末常住人口、坡度对南京市生态质量的驱动力较大,各探测因子交互作用表现均为非线性增强或双因子增强,双因子的交互作用驱动力均强于单因子驱动力。 展开更多
关键词 生态质量指数 遥感 地理探测器 南京市
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基于CA-Markov模型和改进型遥感生态指数的内蒙古生境质量评价及预测 认领 引用
4
作者 赵岳冀 姜湖园 +2 位作者 张言博 李丹 夏泽宇 《中国农学通报》 2026年第2期171-183,共13页
内蒙古生态环境敏感脆弱,且地处华北上游,其生态环境质量对区域影响重大。针对近年来气候变化和经济快速增长带来的日益突出的生态问题,本文基于GEE平台,融合气溶胶光学厚度(AOD)和荒漠化差值指数(DDI),构建改进型遥感生态指数ARSEI,动... 内蒙古生态环境敏感脆弱,且地处华北上游,其生态环境质量对区域影响重大。针对近年来气候变化和经济快速增长带来的日益突出的生态问题,本文基于GEE平台,融合气溶胶光学厚度(AOD)和荒漠化差值指数(DDI),构建改进型遥感生态指数ARSEI,动态监测了2000-2023年内蒙古的生态环境质量,并分析了其空间自相关性。利用CA-Markov模型预测未来内蒙古生态环境质量。结果表明:(1)ARSEI指数的PC1贡献度超过87%,能够有效整合生态指标特征,与传统RSEI相比,更能准确反映内蒙古生态环境质量,具有较强的适用性。(2)2000-2023年,内蒙古地区的生态环境质量以较差和中等为主,空间上呈现自东向西递减分布趋势;2000-2005年退化较重,退化面积占比为21.18%,改善面积占比为8.11%,之后逐渐改善。(3)空间自相关分析显示,内蒙古生态环境质量具有显著的空间集聚性(Moran's I > 0.606),以高-高、低-低集聚为主;空间分布上各等级生态环境质量重心整体呈现自东向西、自北向南改善趋势。(4)预测结果显示,未来内蒙古中西部地区生态环境质量恶化风险高于改善潜力,应关注并采取有效措施遏制退化趋势。 展开更多
关键词 内蒙古 改进型遥感生态指数 生境质量 空间自相关 CA-Markov模型
基于遥感指标的宁波市不同尺度生态环境质量评价 认领 引用
5
作者 胡尊英 陶慧 +3 位作者 潘淑萍 刘劲松 李红 宋开山 《环境与发展》 2026年第3期46-57,共12页
为评价我国沿海发达城市近年来的生态环境质量,本文构建了一种新的生态质量指数(RHT_EQI)。本文以宁波市为研究区,利用遥感生态指数(RSEI)、生境质量(HQ)和水体营养状态指数(TSI)从栅格像元、乡镇及区/县这3个尺度来评价2020年和2023年... 为评价我国沿海发达城市近年来的生态环境质量,本文构建了一种新的生态质量指数(RHT_EQI)。本文以宁波市为研究区,利用遥感生态指数(RSEI)、生境质量(HQ)和水体营养状态指数(TSI)从栅格像元、乡镇及区/县这3个尺度来评价2020年和2023年宁波市的生态环境质量并分析其变化特征。结果表明:通过2020年和2023年RHTEQI综合评价发现,处于中等、较高及高等级的乡镇或区/县的数量占比均在70%以上,虽然在不同尺度下RHTEQI有上升和下降趋势,但变化幅度主要在-0.1~0.1之间,属于基本稳定类型。在空间分布上,高值区集中在宁波市的南部和西南部区域,低值区主要集中在宁波市北部和东北部区域。在研究期内,宁波市不同地区间生态环境质量的动态变化主要受到了人类活动的影响,一部分耕地、林地、水域和草地面积均下降且主要转出为建设用地,但也有部分耕地转出为林地和草地。 展开更多
关键词 生态质量指数 生态环境质量 时空特征 影响因素 宁波市
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基于URSEI的南昌城区生态环境质量评价及时空演化分析 认领 引用
6
作者 聂欣然 吴小建 +4 位作者 张一帆 赵敏菲 谌秋 何隆玺 张雯心 《上海国土资源》 2026年第2期129-140,共12页
为揭示城市复杂生态系统下生态环境质量的时空演变规律,本研究针对南昌城区高植被覆盖与高污染胁迫并存的典型生态特征,选取1988年、2001年、2013年和2024年四个关键年份的Landsat影像,采用主成分分析法,耦合核归一化植被指数、湿度分... 为揭示城市复杂生态系统下生态环境质量的时空演变规律,本研究针对南昌城区高植被覆盖与高污染胁迫并存的典型生态特征,选取1988年、2001年、2013年和2024年四个关键年份的Landsat影像,采用主成分分析法,耦合核归一化植被指数、湿度分量、归一化差异建筑裸土指数、核地表温度及颗粒物差值指数,构建城市遥感生态指数(URSEI),开展南昌城区生态环境质量评价与时空演化分析。结果表明:(1)URSEI模型能有效集成多种生态指标,各时期第一主成分贡献度均高于60%,与各指标的平均相关度高达0.833,在表征高植被区的生态差异和颗粒物污染影响方面优于经典的RSEI模型。(2)1988—2024年,南昌城区生态环境质量总体呈轻微退化趋势,URSEI均值从0.5137降至0.5081,“差”和“较差”等级的面积占比由36.22%上升至38.41%,该类区域在空间上表现为前期由中部向外围扩张,后期外围小幅收缩的空间特征。(3)动态监测显示,生态环境质量改善区、退化区和不变区的面积占比分别为29.58%、41.70%和28.72%,其中退化区主要分布于中部建成区、东部农田区、西北部及梅岭核心区。针对退化区,应推行“分区治理、精准施策”的生态保护策略,以提升城市国土空间生态品质,为实现城市的高质量发展提供科学支撑。 展开更多
关键词 城市遥感生态指数 生态环境质量 主成分分析 时空演化 南昌城区
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基于遥感生态指数的高陵区生态环境质量评估 认领 引用
7
作者 蔡惠文 董立凡 +3 位作者 周孟樵 金丽娜 薛文华 杨睿 《陕西气象》 2026年第2期70-77,共8页
基于长时序Landsat系列卫星遥感影像,计算绿度、湿度、干度及热度指标,构建遥感生态指数(remote sensing based ecological index,RSEI),定量评估了高陵区2013—2024年生态环境质量时空变化。结果表明:高陵区RSEI均值从2013年的0.570增... 基于长时序Landsat系列卫星遥感影像,计算绿度、湿度、干度及热度指标,构建遥感生态指数(remote sensing based ecological index,RSEI),定量评估了高陵区2013—2024年生态环境质量时空变化。结果表明:高陵区RSEI均值从2013年的0.570增加至2024年的0.632,增幅10.8%。生态环境质量优良区主要分布于西北和偏东部地区(农田与湿地区域),较差区域集中在西南部工业与建筑用地区域以及东北偏中部的主城区。2013—2024年影响高陵区RSEI的分指标植被指数(normalized difference vegetion dex,NDVI)、湿度指数(wetness component of the tasseled cap trans-formation,WET)和建筑-裸土指数(normalized difference built-up and soil index,NDBSI)均呈减小趋势,地表温度(land surface temperature,LST)呈微弱增大趋势,NDBSI显著下降(下降速率分别为NDVI和WET的4.6倍和1.1倍)是生态质量向好的主要原因。高陵区生态环境质量在降水增加和气温升高的气候因子与人类活动共同驱动下整体呈改善趋势,但局部仍存在退化现象,需进一步加强土地利用规划与农田、湿地资源保护,以协调经济发展与生态平衡。 展开更多
关键词 Landsat卫星 遥感生态指数 生态环境质量 高陵区
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北部湾港口区生态环境质量时空演化特征及驱动因素分析 认领 引用 被引量：3
8
作者 冯榆晓 何文 +2 位作者 王金叶 刘丹 姚月锋 《环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第3期1805-1818,共14页
生态环境质量评价和生态变化原因分析是区域生态管理的重要内容.在绿度(NDVI)、湿度(WET)、热度(LST)和干度(NDBSI)因子基础上,引入盐度指数(SI)构建了改进型生态遥感指数(MRSEI),基于GEE平台和ArcGIS软件,对2000~2024年北部湾港口区的... 生态环境质量评价和生态变化原因分析是区域生态管理的重要内容.在绿度(NDVI)、湿度(WET)、热度(LST)和干度(NDBSI)因子基础上,引入盐度指数(SI)构建了改进型生态遥感指数(MRSEI),基于GEE平台和ArcGIS软件,对2000~2024年北部湾港口区的生态环境质量时空分布格局和驱动机制进行分析.结果表明:(1)2000~2024年研究区生态环境质量整体呈缓慢改善态势,MRSEI等级以中等水平为主,其多年均值在0.25~0.68间,空间上呈现西高东低的分布格局.(2)研究区生态环境质量存在较强的空间自相关性,其空间聚集形态以H-H和L-L为主.其中H-H聚集区以林地、山地为主,L-L聚集区以农用地和建设用地为主.(3)2000~2024年研究区内生态环境质量改善面积显著大于退化面积,其中不显著改善区域面积最广,其未来变化趋势以未来退化为主.(4)研究区生态环境质量受自然和人为因素双重作用.其中,年均温度解释力最强,蒸散发、NPP、坡度及到人工表面距离次之.所有因子交互作用均有一定程度提升,年均温度和蒸散发的交互效应最强. 展开更多
关键词 生态环境质量 改进型遥感生态指数(MRSEI) 时空演变 地理探测器 北部湾港口区
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资源型城市人居环境质量评价及障碍因子分析——以神木市为例 认领 引用
9
作者 刘选卫 易文利 《绿色科技》 2026年第3期158-164,共7页
城市人居环境是衡量城市居民生活质量和满意度的重要因素。为评价神木市人居环境质量,选取28个评价指标,构建了以环境、居住、人类、社会和支撑系统为子系统的人居环境质量评价指标体系。应用熵值法、耦合协调度模型对神木市2010—2022... 城市人居环境是衡量城市居民生活质量和满意度的重要因素。为评价神木市人居环境质量,选取28个评价指标,构建了以环境、居住、人类、社会和支撑系统为子系统的人居环境质量评价指标体系。应用熵值法、耦合协调度模型对神木市2010—2022年的人居环境质量进行综合评价,并利用障碍度模型探究了影响该市人居环境质量的主要障碍因子。研究结果表明:①2010—2022年神木市人居环境质量整体呈上升趋势,综合评价指数由2010年的0.243升至2022年的0.751,年均增长率为10.62%,但存在阶段性波动;②五大子系统评价指数变化差异显著,年增长率表现为:支撑系统(24.61%)>社会系统(12.93%)>居住系统(11.77%)>环境系统(9.24%)>人类系统(5.33%);③五大子系统的耦合度和耦合协调度均呈上升趋势,耦合度始终处于高水平耦合阶段,耦合协调度由勉强协调发展为良好协调;④支撑系统和社会系统是制约人居环境质量的主要障碍因素,人口自然增长率、城镇失业率、全社会固定资产投资、养老床位数、医疗卫生支出占财政支出比重和人口密度是影响人居环境质量的主要障碍因子。 展开更多
关键词 熵权法 人居环境质量 耦合协调度 障碍度 神木市
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基于RSEI的菏泽市生态环境质量评估及提升路径 认领 引用
10
作者 杜朝正 杨智园 +1 位作者 李朋 史磊 《绿色科技》 2026年第9期167-173,共7页
为科学评估菏泽市生态环境质量及其演变特征,基于Google Earth Engine平台,选取2013—2025年Landsat 8遥感数据,计算绿度、湿度、热度和干度四个指标,构建遥感生态指数(RSEI),定量评价菏泽市生态环境质量,并分析其时空变化特征。结果表... 为科学评估菏泽市生态环境质量及其演变特征,基于Google Earth Engine平台,选取2013—2025年Landsat 8遥感数据,计算绿度、湿度、热度和干度四个指标,构建遥感生态指数(RSEI),定量评价菏泽市生态环境质量,并分析其时空变化特征。结果表明:(1)2013—2025年菏泽市生态环境质量总体处于“良”等级,RSEI均值为0.725;(2)研究时段内,菏泽市生态环境质量呈先改善后下降的总体变化趋势,2016年达到峰值;菏泽市62.4%区域的生态环境质量等级保持不变,菏泽市南部(尤其东南部)生态环境质量退化较为明显;(3)城镇化盲目推进、土地利用变化及粗放式生产活动是生态环境质量下降的原因之一。研究结果可为菏泽市生态环境治理提供科学依据。 展开更多
关键词 遥感生态指数(RSEI) 生态环境质量 时空演变 菏泽市
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基于GEE和改进遥感生态指数的杭州都市圈生态环境质量评价及驱动因素研究 认领 引用 被引量：1
11
作者 陈卫岳 金星星 应泽庭 《浙江师范大学学报（自然科学版）》 CAS 2026年第3期349-360,共12页
系统评估杭州都市圈生态环境质量的时空演变,可为都市圈未来的空间优化与可持续发展规划提供重要的科学依据.基于Google Earth Engine平台,改进遥感生态指数(improved remote sensing based ecological index,IRSEI)评价杭州都市圈生态... 系统评估杭州都市圈生态环境质量的时空演变,可为都市圈未来的空间优化与可持续发展规划提供重要的科学依据.基于Google Earth Engine平台,改进遥感生态指数(improved remote sensing based ecological index,IRSEI)评价杭州都市圈生态环境质量,探讨典型城市区域的生态环境质量格局,并运用地理探测器探究影响杭州都市圈生态环境质量发展的关键因素.结果表明:1)2014—2024年杭州都市圈IRSEI均值为0.661,时间上整体呈波动上升趋势,空间上呈“东低西高”的格局,较差和差的区域镶嵌式分布于东部平原和山间谷地中;2)2014—2024年杭州都市圈IRSEI等级整体向良和优转移,退化区域集中于东部平原和绍兴南部山地,区县尺度上呈“西高东低”格局,乡镇尺度上呈“C”形格局,空间差异显著;3)土地利用类型是杭州都市圈IRSEI的主导驱动因子,夜间灯光、高程等是重要驱动因子,人类活动因子解释力强度逐渐加强,多因子相互作用强于单因子.目前杭州都市圈生态环境质量整体有所改善,但仍需立足本地自然环境特征,优化产业布局和土地利用格局,以实现生态保护与经济发展的协调统一. 展开更多
关键词 生态环境质量 Google Earth Engine 时空演变 驱动因素 杭州都市圈
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雄安新区高速城市化生态效应遥感评价研究 认领 引用
12
作者 李坤 张雪红 +6 位作者 吴娟 谢涛 李建 白淑英 章鸣 甄晓菊 袁建锋 《生态与农村环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2026年第7期881-891,共11页
为探究雄安新区高速城市化的生态效应,以雄安新区周围12个区县为参照,从绿度、热度、湿度、干度和气溶胶光学厚度5个维度构建改进型遥感生态指数(ARSEI),分析雄安新区建设前后生态环境质量变化及城市化进程并评价高速城市化生态效应。... 为探究雄安新区高速城市化的生态效应,以雄安新区周围12个区县为参照,从绿度、热度、湿度、干度和气溶胶光学厚度5个维度构建改进型遥感生态指数(ARSEI),分析雄安新区建设前后生态环境质量变化及城市化进程并评价高速城市化生态效应。结果表明:(1)雄安新区建设(2017年)前,雄安新区及其周围区县生态环境质量稳步提升,其ARSEI均值分别从0.606、0.572上升到0.628;雄安新区建设后,其生态环境质量变化呈先降后升趋势,2020年ARSEI均值下降至0.595,2023年恢复到0.622,雄安新区周围区县则相对稳定。(2)城市化进程方面,雄安新区建设前,其城市化速度显著低于周围区县,前者夜间灯光总强度仅为后者的51.2%;雄安新区建设后,其夜间灯光总强度为周围区县的176.7%;雄安新区建设用地面积年均增速放缓,由2017年前的8.7%(和周围区县持平)降至2017年后的5.1%(为周围区县1.4倍)。(3)基于地理探测器分析发现,2013和2023年土地利用变化的q值均最大,分别达到0.2756和0.4956,成为影响雄安新区生态环境质量的主导因子。(4)2017年前雄安新区生态环境质量优于周围区县,此后雄安新区进入高速城市化发展阶段,其生态环境质量产生显著波动与变化,一方面大面积的城市基础建设导致其生态环境质量急剧下降;另一方面,“千年秀林”工程正面生态效应在雄安新区建设中期则开始显现,与周围地区差距越来越小。 展开更多
关键词 雄安新区 高速城市化 生态质量 改进型遥感生态指数 地理探测器
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农村人居生态环境质量评价体系构建研究 认领 引用
13
作者 刘丽媛 曹昊宇 +6 位作者 王佳锐 王维翰 罗良国 耿兵 朱洁 朱昌雄 郑向群 《中国沼气》 CAS 2026年第2期72-77,共6页
目前我国农村人居生态环境质量亟待改善,而现有的评价指标体系和方法仍不完善。因此,构建适用于我国农村人居生态环境质量评价的指标体系与方法,对农村人居生态环境质量提升具有重要意义。该研究首先利用压力-状态-响应(PSR)模型构建了... 目前我国农村人居生态环境质量亟待改善,而现有的评价指标体系和方法仍不完善。因此,构建适用于我国农村人居生态环境质量评价的指标体系与方法,对农村人居生态环境质量提升具有重要意义。该研究首先利用压力-状态-响应(PSR)模型构建了农村人居生态环境质量评价体系,进一步运用层次分析法确定了各指标权重。PSR模型结果表明,构建的农村人居生态环境质量评价指标体系包含5个农村人居生态环境环境压力指标,5个农村人居生态环境环境状态指标,以及4个农村人居生态环境环境响应指标。层次分析法结果表明,压力指标、状态指标与响应指标的权重分别为0.154、0.573和0.273,因此,状态指标为影响农村人居生态环境质量的主要指标。在指标层中,绿化覆盖率、卫生厕所普及率与生活污水治理率对农村人居生态环境环境的影响较大,3种指标的指标权重分别为0.197、0.124和0.104。为农村人居生态环境质量评价提供了理论依据。 展开更多
关键词 农村 人居生态环境 评价体系 压力-状态-响应模型 层次分析法
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Evaluation of ecological environmental quality and its driving factors in a mountain basin:A case study of the Manas River Basin,China 认领 引用
14
作者 QI Wenwen LI Yuanyuan SHI Xiang 《Journal of Arid Land》 SCIE CAS CSCD 2026年第4期608-631,共24页
In recent years,intensified land use change driven by climate change and human activities have markedly impacted the ecological environmental quality of the arid inland river basins.The implementation of forestry proj... In recent years,intensified land use change driven by climate change and human activities have markedly impacted the ecological environmental quality of the arid inland river basins.The implementation of forestry projects,coupled with continuous population growth,has increased the need for systematic assessments of ecological effects to ensure sustainable development in arid inland river basins.This study generated a 22-a(2000-2021)remote sensing ecological index(RSEI)data series for the Manas River Basin,a typical arid inland river basin in China,utilizing Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS)data and the Google Earth Engine(GEE)platform.We examined the spatiotemporal patterns of ecological environmental quality in the Manas River Basin through the Theil-Sen estimator,Mann-Kendall trend test,coefficient of variation(CV),and Hurst index.Furthermore,we employed the Optimal Parameter-based Geographical Detector(OPGD)method to quantify the influence of seven key drivers:elevation,slope,temperature,precipitation,gross domestic product(GDP),population density,and land use change.The key findings revealed that the basin's ecological environmental quality showed significant improvement(mean RSEI of 0.38,with a range of 0.34-0.41),with areas exhibiting good and excellent grades increasing by 16.71%,particularly in the midstream oasis region and upstream mountainous region,while areas exhibiting poor and relatively poor grades decreased by 11.52%in the downstream desert region.Spatial heterogeneity of ecological environmental quality was pronounced,with 32.23%of the areas showing localized degradation,the midstream oasis region exhibiting sustainable recovery potential(Hurst index>0.50),and only 36.67%of the areas maintaining stable and highly stable conditions(primarily in the upstream mountainous region).The OPGD analysis revealed that temperature(q-value=0.496-0.780),land use change(q-value=0.705-0.782),and elevation(q-value=0.245-0.637)were dominant factors,with the influence of land use change increasing during 2000-2020.Strong interaction effects emerged between land use change and temperature(q-value>0.705)and between land use change and elevation(q-value=0.751 in 2020),highlighting intensified human-nature coupling.These findings provide vital perspectives for ecosystem management in arid inland river basins under both climate and anthropogenic pressures. 展开更多
关键词 ecological environment quality land use change remote sensing ecological index(RSEI) Google Earth Engine(GEE) Optimal Parameter-based Geographical Detector(OPGD) mountain-oasis-desert system
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张掖市生态环境质量评价及其影响因素分析 认领 引用
15
作者 周刘妮 杨林海 +1 位作者 胡光印 王浩 《地球环境学报》 CSCD 2026年第2期467-481,共15页
张掖市是河西走廊地区典型的绿洲型城市,降水稀少、气候干旱,生态环境较为脆弱。文章基于1990—2020年的土地利用数据,利用区域生态环境质量指数(EV)模型对张掖市生态环境质量空间分布和变化情况进行评价,并借助地理探测器对影响生态环... 张掖市是河西走廊地区典型的绿洲型城市,降水稀少、气候干旱,生态环境较为脆弱。文章基于1990—2020年的土地利用数据,利用区域生态环境质量指数(EV)模型对张掖市生态环境质量空间分布和变化情况进行评价,并借助地理探测器对影响生态环境质量变化的因素进行分析。结果表明:(1)1990—2020年张掖市耕地面积和建设用地面积持续增加,未利用地和草地主要转换为耕地;(2)1990—2020年,张掖市区域生态环境质量指数维持在0.2779—0.2807,呈现出“先下降,再上升”的变化特征,生态环境质量整体较为稳定且有好转趋势;(3)张掖市生态环境质量变化受社会经济因素与自然因素的共同驱动,并以社会经济因素为主导,根据解释力排序为:人口密度变化>国内生产总值(GDP)变化>高程>粮食产量变化。 展开更多
关键词 张掖市 土地利用 生态环境质量 地理探测器
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基于遥感生态指数的张家口市生态环境质量评价及驱动因素分析 认领 引用
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作者 喇果涛 褚荣浩 +2 位作者 周芳成 李裕赫 郝宏业 《北京测绘》 2026年第7期922-931,共10页
开展张家口市生态环境质量评估可为张家口市生态环境治理和修复提供科学依据。本研究采用美国陆地卫星(Landsat)数据构建出了张家口市2000年、2008年、2016年、2024年遥感生态指数模型。运用莫兰指数、地理探测器等方法探究了张家口市... 开展张家口市生态环境质量评估可为张家口市生态环境治理和修复提供科学依据。本研究采用美国陆地卫星(Landsat)数据构建出了张家口市2000年、2008年、2016年、2024年遥感生态指数模型。运用莫兰指数、地理探测器等方法探究了张家口市生态环境变化的驱动力因素。结果表明:(1)2000—2024年张家口市遥感生态指数(RSEI)均值呈现逐渐上升的趋势,生态环境质量整体向好,东部生态质量较好,其他地区相对略差;(2)张家口市生态环境质量在全局自相关上呈现集聚状态,具有显著的空间正相关性,并非随机分布,“高-高”集聚区与“低-低”集聚区的空间分布情况与RSEI高值区、低值区的空间分布基本相当,二者呈现出明显的关联;(3)张家口市生态质量评估主要影响因素排序为干度、绿度、湿度、植被覆盖、热度、气温、降水量、坡度、土地利用、高程、夜间灯光,且干度与其他因子的交互影响程度较大。因此,张家口市在开展改善生态环境的工程及措施时,要综合考虑多因子的共同作用。 展开更多
关键词 生态环境质量 遥感生态指数 莫兰指数 地理探测器
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改进遥感生态指数的小兴安岭生态环境质量评价 认领 引用
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作者 张玥 张红华 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2026年第3期118-128,共11页
针对传统遥感生态指数(RSEI)在高植被覆盖区NDVI饱和、生态梯度响应不敏感等问题,融合Landsat和MODIS多源遥感数据,采用核植被指数(KNDVI)作为绿度指标,构建改进型遥感生态指数(MRSEI),并结合Sen斜率估计和M-K趋势检验法,评估小兴安岭地... 针对传统遥感生态指数(RSEI)在高植被覆盖区NDVI饱和、生态梯度响应不敏感等问题,融合Landsat和MODIS多源遥感数据,采用核植被指数(KNDVI)作为绿度指标,构建改进型遥感生态指数(MRSEI),并结合Sen斜率估计和M-K趋势检验法,评估小兴安岭地区2000—2024年生态环境质量的时空演变特征。研究结果表明:MRSEI年均值由0.597上升至0.627,生态质量呈稳步提升趋势;主成分分析结果显示,绿度因子的载荷值最高(0.871),表明区域生态变化主要受植被覆盖变化的驱动;KNDVI相较于传统NDVI与EVI,在高植被覆盖区能更有效反映生态细微变化;空间上,生态优等区持续扩展,退化区域逐渐收缩,呈现“整体均衡提升”的格局。研究验证了MRSEI在复杂生态系统下的适用性,为森林生态系统生态保护管理提供了科学支持。 展开更多
关键词 遥感生态指数 生态环境质量评价 小兴安岭 趋势分析
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基于RSEI的木兰溪流域生态环境质量评价及驱动因素分析 认领 引用
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作者 林彦予 傅文杰 罗范颖 《莆田学院学报》 2026年第2期94-100,共7页
基于谷歌地球引擎(GEE)计算木兰溪流域的遥感生态指数(RSEI),同时对RSEI的时空变化特征进行分析,并使用地理探测器探究导致RSEI发生变化的驱动因子。结果表明:1)2003—2023年间研究区RSEI呈上升趋势,空间分布特征表现为西北高东南低;2)... 基于谷歌地球引擎(GEE)计算木兰溪流域的遥感生态指数(RSEI),同时对RSEI的时空变化特征进行分析,并使用地理探测器探究导致RSEI发生变化的驱动因子。结果表明:1)2003—2023年间研究区RSEI呈上升趋势,空间分布特征表现为西北高东南低;2)研究区以RSEI等级良好、优秀的区域为主,历年面积占比均超过了68.54%;3)土地利用类型、夜间灯光强度、人口密度因子的驱动力不断增强,土地利用类型和人口密度因子交互后的驱动强度最高。探究导致木兰溪流域生态环境质量发生变化的驱动因素,能够为后续的生态治理提供理论依据。 展开更多
关键词 RSEI 生态环境质量 地理探测器 驱动因素
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基于遥感生态指数的黄冈市生态环境质量评价及驱动机制分析 认领 引用
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作者 李雪 李国华 《环境生态学》 2026年第6期31-40,108,共10页
本研究基于2000—2020年3期Landsat(美国陆地卫星)遥感影像,综合运用遥感生态指数(RSEI)、主成分分析和地理信息系统方法,系统评估了黄冈市生态环境质量的时空演变特征及其驱动机制。结果显示:黄冈市生态质量总体呈“先升后降”趋势,RSE... 本研究基于2000—2020年3期Landsat(美国陆地卫星)遥感影像,综合运用遥感生态指数(RSEI)、主成分分析和地理信息系统方法,系统评估了黄冈市生态环境质量的时空演变特征及其驱动机制。结果显示:黄冈市生态质量总体呈“先升后降”趋势,RSEI均值由2000年0.637升至2010年0.699,2020年略降至0.684,整体改善幅度为7.38%;在空间上呈现“总体改善、局部退化”特征,优良等级面积占比始终超过85%,但差等区域由0.68%增至1.76%,退化区域集中分布于沿江和城市周边。驱动机制分析表明,在自然因子方面,湿度与热度分别为关键正、负向驱动因子,其与RSEI分别呈显著正相关(r=0.68)与负相关(r=-0.62);在人类活动方面,区别于工业化城市,黄冈作为农业城市,其生态退化主要源于农业高强度化学投入(化肥施用强度增长约57%)与水资源系统性人工调控(农田水利建设面积扩张约17.4%)的叠加效应。本研究建议后续重点加强沿江和城市周边生态脆弱区的系统治理,协调农业生产、城镇化扩张与生态保护关系。 展开更多
关键词 生态环境质量 遥感生态指数 驱动机制 主成分分析
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基于污染因子叠加效应的石化园区环境质量综合评价研究 认领 引用
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作者 吴小钢 孙佳杰 +1 位作者 潘旭 陈延庆 《石油石化物资采购》 2026年第14期127-129,共3页
石化园区多种污染因子在大气、水体和土壤中迁移叠加,传统单因子评价难以反映环境风险。本文从污染因子叠加效应出发,构建涵盖多介质的环境质量综合评价指标体系,提出叠加效应表征方法与加权综合指数模型,并引入不确定性和敏感性分析,... 石化园区多种污染因子在大气、水体和土壤中迁移叠加,传统单因子评价难以反映环境风险。本文从污染因子叠加效应出发,构建涵盖多介质的环境质量综合评价指标体系,提出叠加效应表征方法与加权综合指数模型,并引入不确定性和敏感性分析,将评价结果用于识别环境高风险区域,形成环境质量评价与管理衔接的方法框架,期望为石化园区环境精细化管理提供参考。 展开更多
关键词 石化园区 污染因子叠加效应 环境质量综合评价 评价指标体系
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