2000—2020年滇中城市群生态环境质量动态监测及空间格局演变.pdf
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1、第4 3卷第3期2 0 2 3年6月水土保持通报B u l l e t i no fS o i l a n dW a t e rC o n s e r v a t i o nV o l.4 3,N o.3J u n.,2 0 2 3 收稿日期:2 0 2 2-0 3-0 8 修回日期:2 0 2 2-1 1-0 9 资助项目:国家重点研发计划政府间国际科技创新合作重点专项“利用地理空间技术监测和评估土地利用/土地覆被变化对区域生态安全的影响”(2 0 1 8 Y F E 0 1 8 4 3 0 0);云南省自然科学基金项目(2 0 2 1 0 1 A T 0 7 0 0 5 2);云南省教育厅
2、项目(2 0 2 2 J 0 1 3 9);云南师范大学博士研究生创新基金重点项目(Y J S J J 2 1-A 0 8)第一作者:丁雪(1 9 8 3),男(汉族),云南省陆良县人,博士研究生,研究方向为资源环境遥感、遥感智能信息处理。E m a i l:d i n g x u e_1 9 8 31 6 3.c o m。通信作者:王金亮(1 9 6 3),男(汉族),云南省武定县人,博士,教授,主要从事遥感与G I S在资源环境方面的应用研究。E m a i l:1 3 7 4 3 4 9 7 5 2q q.c o m。水保监测与应用技术2 0 0 02 0 2 0年滇中城市群生态环境质量
3、动态监测及空间格局演变丁 雪1,2,3,冯婧文4,黄园园4,施骏骋1,2,3,王金亮1,2,3(1.云南师范大学 地理学部,云南 昆明6 5 0 5 0 0;2.云南省高校资源与环境遥感重点实验室,云南 昆明6 5 0 5 0 0;3.云南省 地理空间信息工程技术研究中心,云南 昆明6 5 0 5 0 0;4.云南师范大学 信息学院 云南 昆明6 5 0 5 0 0)摘 要:目的分析生态环境质量时空变化规律及其异质性,为政府及相关部门制定生态环境保护政策提供科学依据。方法采用G E E(g o o g l e e a r t he n g i n e)平台选取滇中地区2 0 0 02 0 2
4、0年L a n d s a t影像,逐年提取遥感生态指数R S E I(r e m o t es e n s i n ge c o l o g i c a l i n d e x),运用冷热点分析、标准差椭圆、生态环境重心转移等空间分析方法探索生态环境质量的时空演变规律。结果滇中城市群整体生态环境质量总体呈不断下降趋势,R S E I均值从2 0 0 0年的0.5 1下降到2 0 2 0年的0.4 6。从空间分布上看,除个别年份外总体上滇中东部地区生态环境质量明显好于西部地区,生态环境质量较好的区域大多森林覆盖率较高。近2 0a来滇中城市群生态环境空间分布呈南北方向,同时城市群生态环境质量整体
5、呈现出一定的聚集性。结论滇中城市群生态环境变差与城市群建成区高速扩展,气候异常,植被破坏,水土流失加剧等有着密切的关系,为此应加强生态建设,提升滇中城市群生态环境质量。关键词:G E E;遥感生态指数(R S E I);滇中城市群;时空特征;空间格局演变文献标识码:B 文章编号:1 0 0 0-2 8 8 X(2 0 2 3)0 3-0 0 9 6-0 9 中图分类号:F 3 0 1,X 2 4文献参数:丁雪,冯婧文,黄园园,等.2 0 0 02 0 2 0年滇中城市群生态环境质量动态监测及空间格局演变J.水土保持通报,2 0 2 3,4 3(3):9 6-1 0 4,1 2 8.D O I:
6、1 0.1 3 9 6 1/j.c n k i.s t b c t b.2 0 2 3.0 3.0 1 3;D i n gX u e,F e n gJ i n g w e n,H u a n g Y u a n y u a n,e ta l.D y n a m i c m o n i t o r i n go fe c o l o g i c a le n v i r o n m e n t a lq u a l i t ya n ds p a t i a lp a t t e r ne v o l u t i o no fu r b a na g g l o m e r a t i o ni
7、 nC e n t r a lY u n n a nf r o m2 0 0 0t o2 0 2 0J.B u l l e t i no fS o i la n dW a t e rC o n s e r v a t i o n,2 0 2 3,4 3(3):9 6-1 0 4,1 2 8.D y n a m i cM o n i t o r i n go fE c o l o g i c a lE n v i r o n m e n t a lQ u a l i t ya n dS p a t i a lP a t t e r nE v o l u t i o no fU r b a nA
8、g g l o m e r a t i o n i nC e n t r a lY u n n a nf r o m2 0 0 0t o2 0 2 0D i n gX u e1,2,3,F e n gJ i n g w e n4,H u a n gY u a n y u a n4,S h i J u n c h e n g1,2,3,W a n gJ i n l i a n g1,2,3(1.F a c u l t yo fG e o g r a p h y,Y u n n a nN o r m a lU n i v e r s i t y,K u n m i n g,Y u n a n6 5
9、 0 5 0 0,C h i n a;2.K e yL a b o r a t o r yo fR e s o u r c e sa n dE n v i r o n m e n t a lR e m o t eS e n s i n gf o rU n i v e r s i t i e s i nY u n n a n,K u n m i n g,Y u n a n6 5 0 5 0 0,C h i n a;3.C e n t e r f o rG e o s p a t i a l I n f o r m a t i o nE n g i n e e r i n ga n dT e c
10、h n o l o g yo fY u n n a nP r o v i n c e,K u n m i n g,Y u n a n6 5 0 5 0 0,C h i n a;4.S c h o o l o fI n f o r m a t i o nS c i e n c ea n dT e c h n o l o g y,Y u n n a nN o r m a lU n i v e r s i t y,K u n m i n g,Y u n a n6 5 0 5 0 0,C h i n a)A b s t r a c t:O b j e c t i v eT h e t e m p o
11、r a l a n ds p a t i a l v a r i a t i o no f e c o l o g i c a l e n v i r o n m e n t a l q u a l i t ya n d i t sh e t e r o g e n e i t yw e r ea n a l y z e d i no r d e r t op r o v i d eas c i e n t i f i cb a s i s f o r t h eg o v e r n m e n t a n dr e l e v a n td e p a r t m e n t s t o
12、f o r m u l a t ee c o l o g i c a l e n v i r o n m e n t a l p r o t e c t i o np o l i c i e s.M e t h o d sT h eg o o g l e e a r t he n g i n e(G E E)p l a t f o r mw a su s e d t os e l e c tL a n d s a t i m a g e so f c e n t r a lY u n n a nP r o v i n c e f r o m2 0 0 0 t o2 0 2 0,a n d t
13、h e r e m o t e s e n s i n ge c o l o g i c a l i n d e x(R S E I)w a se x t r a c t e dy e a rb yy e a r.S p a t i a la n a l y s i sm e t h o d ss u c ha sh o t s p o ta n a l y s i s,s t a n d a r dd e v i a t i o ne l l i p s e,a n d e c o l o g i c a l e n v i r o n m e n t g r a v i t y c e n
14、 t e r s h i f tw e r e u s e d t oe x p l o r e t h e t e m p o r a l a n ds p a t i a l e v o l u t i o no fe c o l o g i c a l e n v i r o n m e n t a lq u a l i t y.R e s u l t s T h eo v e r a l le c o l o g i c a le n v i r o n m e n t a lq u a l i t yo ft h ec e n t r a lY u n n a nu r b a na
15、 g g l o m e r a t i o ns h o w e dad e c l i n i n gt r e n d,a n dt h ea v e r a g eR S E Id r o p p e df r o m0.5 1i n2 0 0 0t o0.4 6i n2 0 2 0.T h ee c o l o g i c a l e n v i r o n m e n t a l q u a l i t y i nC e n t r a l a n dE a s t e r nY u n n a nP r o v i n c ew a so b v i o u s l yb e t
16、 t e r t h a n i n t h ew e s t e r nr e g i o n,e x c e p t f o ra f e wy e a r s.M o s to f t h ea r e a sw i t hb e t t e re c o l o g i c a le n v i r o n m e n t a lq u a l i t yh a dg r e a t e r f o r e s t c o v e r a g e.I n t h e p a s t 2 0y e a r s,t h e s p a t i a l d i s t r i b u t i
17、 o no f t h e e c o l o g i c a l e n v i r o n m e n to ft h eC e n t r a lY u n n a nu r b a na g g l o m e r a t i o ns h o w e dan o r t h-s o u t hd i r e c t i o n,a n dt h eo v e r a l le c o l o g i c a le n v i r o n m e n t a l q u a l i t yo f t h eu r b a na g g l o m e r a t i o ns h o
18、w e dac e r t a i nd e g r e eo fa g g r e g a t i o n.C o n c l u s i o nT h ed e t e r i o r a t i o no f t h ee c o l o g i c a l e n v i r o n m e n t o f t h eC e n t r a lY u n n a nu r b a na g g l o m e r a t i o nw a s c l o s e l yr e l a t e d t ot h er a p i de x p a n s i o no f t h eb
19、u i l t-u pa r e a s o f t h eu r b a na g g l o m e r a t i o n,c l i m a t i ca n o m a l i e s,v e g e t a t i o nd e s t r u c t i o n,a n da g g r a v a t i o no f s o i l e r o s i o n.K e y w o r d s:g o o g l ee a r t he n g i n e;R S E I;C e n t r a lY u n n a nu r b a na g g l o m e r a t
20、i o n;s p a t i o t e m p o r a l f e a t u r e s;s p a t i a lp a t t e r ne v o l u t i o n 良好的生态环境事关人民的福祉,是区域社会经济可持续发展的重要保障,其重要意义不言而喻。快速准确地监测生态环境质量的变化,可为提前采取有效的保护和预防措施提供必要的技术支撑和决策支持。遥感技术因为具有监测面积广,数据获取方便,时效性好等优势,已被大量学者应用于快速城市化地区土地 利 用/覆 被 变 化 监 测1-2、城 市 热 岛 效 应 监测3-4和城市化分析等5-6方面。然而,传统的遥感生态评价方法大部分是
21、基于单一监测指标进行的,难以全面揭示生态环境的系统性变化7,而遥感生态指数(r e m o t es e n s i n gb a s e de c o l o g i c a l i n d e x,R S E I)8通过耦合绿度、干度、湿度、热度4个指标可快速、全面评价区域生态环境质量,已成为当前生态环境质量监测研究的重要方法9-1 2。同时,在处理方法上,传统方法不仅存在影像缺失、多云以及由于季节、年份差异导致的拼接色差问题,而且处理流程复杂、工作量繁重、处 理 结 果 不 精 确。谷 歌 地 球 引 擎(G o o g l eE a r t hE n g i n e,G E E)云平台
22、由于充分集成了G o o g l eE a r t h海量的地理和遥感数据资源,并拥有强大云端计算能力,很好的解决了传统方法的弊端1 3-1 4。借助G E E遥感云计算平台不但能够快速获取相同季节,少云,长时序的影像数据,而且能有效改善影像数据缺失,色差和时间不一致的问题1 5,免去了繁杂的数据处理工作1 6,可快速获得处理结果1 7。因此,与传统R S E I建模相比,G E E平台更适合作为大区域范围生态环境质量监测与评价的计算平台1 8。滇中城市群位于“一带一路”和长江经济带的交汇区域,是全国“两横三纵”城镇化战略格局的重要组成部分,是西部大开发的重点区域,也是云南省建设民族团结进步示
23、范区、生态文明建设排头兵、面向南亚东南亚辐射中心的核心区,在国家开发开放格局中具有重要的战略地位1 9。伴随着城市化的快速发展,生态环境状况的日益下降,全面掌握滇中城市群生态环境质量状况的演变规律与特征,对于实现区域可持续发展有着十分重要的意义和价值。因此,本文借助G E E平台提取2 0 0 02 0 2 0年滇中城市群长时间序列的绿度(N D V I)、热度(L S T)、湿度(WE T)和干度(N D S I)4个指标,构建遥感生态指数R S E I模型对滇中城市群近2 0a的生态环境质量进行监测2 0,定量分析生态环境质量时空变化规律及其异质性,以期为政府及相关部门制定生态环境保护政策
24、提供科学依据和技术支撑。1 研究区概况滇中城市群(1 0 0 4 5 1 0 4 4 8 E,2 3 2 0 2 7 0 2 N)位于云南省中东部地区,由昆明市、曲靖市、玉溪市和楚雄彝族自治州及红河哈尼族彝族自治州北部的蒙自市、个旧市、建水县、开远市、弥勒市、泸西县、石屏县7个县市组成,共计4 9个市县,是云南省经济最发达,人口最集中的区域,常住人口20 0 0余万人,G D P占云南省一半以上,是过去2 0a来云南省经济发展最为迅速的区域。2 数据来源与研究方法2.1 数据来源遥感数据采用G E E平台提供的L a n d s a t影像,分辨率为3 0 m,数据采集时间为2 0 0 02
25、0 2 0年的39月。其 中,2 0 0 02 0 1 1年 为L a n d s a t5数 据,2 0 1 32 0 2 0年 为L a n d s a t8数 据,由 于2 0 1 2年L a n d s a t 7的数据在G E E平台未查询到完整数据,故缺失2 0 1 2年数据。2.2 研究方法2.2.1 遥感生态指数 R S E I主要指标及计算模型如下2 1:R S E IO=1-P C Af(N D V I,WE T,N D B S I,L S T)R S E I=R S E IO-R S E IOm i nR S E IOm a x-R S E IOm i n(1)79第3期
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