准确监测和评估地震扰动下生态环境质量变化,对区域生态环境恢复和保护具有重要意义.本研究针对九寨沟县2017年"8·8"地震,利用高精度遥感影像分析地震对区域植被破坏情况,基于GEE平台测算地震前、后及3年恢复期的遥感生态指数(RSEI),分析地震扰动下四川省九寨沟县生态环境时空变化特征,并采用地理探测器揭示生态质量恢复时空差异的影响因素.结果表明:九寨沟县植被覆盖度由震前的0.71减少到震后的0.69,高覆盖区面积减少310.78 km2,其余区域面积增加.RESI均值由震前0.50下降为震后0.42,3年恢复期后上升到0.45;震前、震后、恢复期的生态环境质量均以良和中等为主,主要分布在中部南部山脉和东部河谷地区.年降雨量、高程、湿度、绿度是九寨沟县生态质量恢复分异的主控因子,各因子间交互增强会影响区域生态环境质量恢复的空间分异.

目的:了解我国≥60岁居民经常锻炼情况，并探讨其潜在影响因素。方法:2018年中国慢性病及危险因素监测在全国31个省（自治区、直辖市）的298个县（区），采用多阶段分层整群随机抽样方法抽取≥18岁常住居民194 779名，利用包含全球身体活动问卷的调查问卷，采用面对面调查获取调查对象的人口学信息，业余时间中高强度锻炼频率和时间，以及其他慢性病及危险因素相关信息。通过MODIS、OMI、AIRS等卫星遥感数据资料，反演获取2018年298个监测县（区）的每日气温，高德POI数据库获取2017年公园数量。本研究将完成调查且锻炼相关变量、气温和公园信息完整的68 379名≥60岁居民作为调查对象，按性别以年龄组、城乡、文化程度、地区等分组计算经常锻炼率和平均每周锻炼时间。采用多因素logistic回归模型，分析经常锻炼率的个体和环境影响因素。结果均进行复杂加权调整。结果:2018年我国≥60岁居民经常锻炼率为13.1%（95% CI：12.1%~14.0%），男性［13.6%（95% CI：12.6%~14.7%）］略高于女性［12.5%（95% CI：11.5%~13.5%）］；城市［17.5%（95% CI：15.9%~19.1%）］显著高于农村［9.6%（95% CI：8.8%~10.4%）］；华东地区［15.1%（95% CI：13.3%~16.9%）］高于其他地区；所在县（区）公园数量≥28个［17.3%（95% CI：15.3%~19.2%）］的老年居民经常锻炼率较高。我国老年居民平均每周锻炼时间为68.3（95% CI：63.5~73.2）min；其中男性［74.3（95% CI：68.1~80.5）min］高于女性［62.5（95% CI：57.8~67.2）min］；城市［89.8（95% CI：82.0~97.7）min］高于农村［51.4（95% CI：46.8~56.1）min］。多因素logistic回归分析结果显示，居住在农村、文化程度和家庭人均年收入较低、自评健康状况较差，以及居住区域缺少公园与老年居民更低的经常锻炼率相关。 结论:我国老年居民的经常锻炼率仍处于较低水平，锻炼时间有待提高。应加大“全民健身”宣传力度，关注弱势老年群体，提供更多适宜的活动场所，以促进更多老年居民参与锻炼。

近年来，慢性病致病因素的研究从专注行为生活方式等非空间因素逐渐向地理环境等空间因素延伸。空间全生命周期流行病学是健康地理学的分支方向。作为全生命周期流行病学和空间流行病学的融合，空间全生命周期流行病学结合先进的地理信息、测绘遥感、移动定位、人工智能等技术，对个体的全生命周期暴露史（暴露组）进行精准回溯、测量及模拟，采用累积风险模型和关键期/敏感期风险模型等全生命周期模型研究暴露史在个体全生命周期不同阶段对健康的影响。本文对空间全生命周期流行病学在慢性病研究中的理论基础、分析策略及重点研究内容进行综述，旨在促进其在慢性病领域的致病因素研究中的应用，为后续研究提供参考和建议，推动健康地理学的发展，最终实现全生命周期精准健康管理。

目的:精确估计2015年京津冀地区长期PM 2.5暴露的死亡负担及其经济损失。 方法:选取美国国家航空航天局（NASA）提供的遥感PM 2.5数据与人口数据，空间分辨率为1 km×1 km，基于全球-暴露死亡模型评估2015年京津冀地区PM 2.5长期暴露的归因死亡人数，并利用统计寿命价值法估计其对应的健康经济损失。 结果:2012-2014年京津冀地区3年平均PM 2.5浓度为46.25 μg/m 3，平均有56.6%的人口居住在年均PM 2.5浓度超过国家二级空气质量标准（35 μg/m 3）的地区；2015年京津冀地区归因于PM 2.5长期暴露的早死人数为19.38（95 %CI：14.09~23.33）万人，其中排名前5的城市分别为北京市、天津市、保定市、石家庄市和邯郸市；京津冀地区健康经济损失总计359.34（95 %CI：260.99~432.55）亿元，占2015年该地区生产总值的0.70%（95 %CI：0.51%~0.85%），其中排名前5的城市分别为北京市、天津市、保定市、石家庄市和沧州市。 结论:PM 2.5污染造成了严重的疾病与经济负担，其空间分布提示针对重点城市的污染防控政策显得尤为必要。

目的:通过基于遥感技术的静脉穿刺角度监测仪，测量不同熟练度人群在进行静脉穿刺时的进针角度，探究其熟练度、进针角度和穿刺成功率之间的关系。方法:招募无静脉穿刺经验的本科二年级学生和有3年以上临床工作经验的护士各30人，在手臂橡胶穿刺模型上进行穿刺，记录2组穿刺时的预估角度，读取监测仪给出的穿刺实际角度，记录其穿刺成功结果，进行分析。结果:护士组穿刺成功率为96.7%（58/60），学生组的穿刺成功率为51.7%（31/60），差异有统计学意义（ χ2值为29.4， P<0.05）；护士组角度预估平均差异为（5.2 ± 1.9）°，学生组角度预估平均差异为（8.9 ± 2.6）°，差异有统计学意义（ Z值为-7.10， P<0.05）；最适合初学者的静脉穿刺角度范围是（31.6 ± 6.4）°。 结论:穿刺的成功率和穿刺的角度存在着相关关系，对于初学者来说，最适宜角度范围在（31.6 ± 6.4）°；操作者对角度的预估值偏大普遍存在；基于遥感技术的角度监测仪使得静脉穿刺的精准研究成为可能。

鼠害型秃斑是反映草地鼠害的重要表征.利用无人机遥感技术识别高原鼠兔危害型秃斑对于评价其危害情况具有重要意义.本研究基于无人机可见光影像,使用最小距离(MinD)、最大似然(ML)、支持向量机(SVM)、马氏距离(MD)和神经网络(NN)5种监督分类算法对高原鼠兔危害地特征进行分类识别,并采用混淆矩阵对5种分类方法精度进行评价.结果表明:相较于其他3种方法,NN和SVM对高原鼠兔危害地特征进行识别分类的效果更好.其中,NN对草地与秃斑2种目标地物的制图精度分别为98.1％和98.5％,用户精度分别为98.8％和97.7％,模型总体精度为98.3％,Kappa系数为0.97,像元错分、漏分现象较低.经实践验证,NN表现出较好的稳定性.综上,神经网络方法是高寒草甸鼠害型秃斑识别的优选方法.

实时评估干旱半干旱区的生态环境质量,对我国干旱半干旱区生态环境可持续发展具有至关重要的意义.本研究以阴山北麓典型地区内蒙古武川县为研究区,利用谷歌地球引擎,耦合绿度、湿度、干度、表土粒度、热度5个指标,构建表土遥感生态指数(TRSEI),对武川县1990-2020年生态环境质量进行评价,并采用一元线性回归、多元回归残差分析以及Hurst指数等方法揭示生态环境质量的时空演变及其驱动因素.结果表明:研究区TRSEI的第1主成分贡献度超过70％,特征值均值达0.148,表明TRSEI能有效集成各生态指标信息,引入的表土粒度指标对干旱半干旱区生态环境质量评价有重要意义.1990-2020年,研究区TRSEI波动范围在0.289～0.458,整体呈轻微恶化趋势;耕地及退耕区生态环境质量有所改善,改善区域面积占总面积的47.9％,而草地、裸地、城建区恶化,恶化区域面积占总面积的52.1％.未来,36.9％区域的生态环境质量将持续改善,而41.4％区域可能持续恶化.人类活动是研究区生态环境质量变化的主要驱动因素,面积占比88.6％;气候变化同样有显著影响,面积占比11.4％.TRSEI能够有效评估干旱半干旱区生态环境质量,可为干旱半干旱区生态保护建设提供科学依据.

全球气候变化导致极端气候发生频率和强度增加,探究植被对极端气候的响应与适应是评估区域植被脆弱性和制定适应性经营策略的重要前提.以2008年中国南方极端冰冻事件为例,利用2003-2009年日光诱导叶绿素荧光(SIF)遥感数据提取植被物候,探讨了极端冰冻事件对不同植被类型物候的影响,并采用地理探测器分析各环境因子及其交互作用对植被物候变化的贡献度.结果表明:(1)极端冰冻事件导致植被生长季开始期(SOS)提前2.96 d、生长季结束期(EOS)推迟10.47 d和生长季长度(LOS)延长12.79 d,其中常绿阔叶林物候变化趋势最大,而落叶阔叶林物候变化趋势最小.(2)研究区水热条件的空间分异性影响了植被物候空间变化格局,如东南部水热条件充足区的物候变化趋势更明显,而西北部山区植被物候变化与整体变化趋势相反,即呈现SOS推迟和EOS提前趋势.(3)降水、气温、相对湿度、土壤类型和植被类型是影响植被物候的主导因子,其中气温和降水对植被EOS的解释力最高,分别为0.6522和0.5280.(4)各因子交互作用结果均表现为双因子增强或非线性增强效应,其中气候因子间的交互作用最强,而气候因子与土壤类型、植被类型、冰冻天数的交互效应次之.

应用无人机近地面遥感技术估算草地生物量是目前较热门的方法,但构建的反演模型类型、变量、算法差异较大.通过在内蒙古锡林郭勒获取的无人机多光谱影像提取出波段反射率、植被指数等变量,与实际获取的地面样方调查数据结合,构建并对比了 8种最常用的参数与非参数方法构建的草地地上生物量预测模型,评估不同模型的精度和建模变量,以期能够优化得到最佳预测模型.研究结果表明8种模型中参数模型精度相对较低,非参数模型具有更高精度;参数模型中多变量的广义线性模型优于线性、对数和指数这3个参数模型;非参数模型中K近邻、支持向量机、极端梯度提升和随机森林4种模型的决定系数R2都大于0.7,但随机森林模型相对更稳健,且模型变量数最少.建模变量中归一化植被指数和红波段反射率变量对生物量估算作用较大.综上,随机森林模型是较适用于内蒙古锡林郭勒地区草原无人机近地面遥感技术估算草地生物量的模型,然而在超参数调整、算法优化,以及植被多源变量筛选等方面还需要更深入的研究.

河流湿地是非常重要的湿地类型,其中河流湿地土壤能够有效维持河流湿地生态系统的稳定性.土壤碳氮磷是支撑湿地土壤质量和植被生长的关键营养元素,利用高光谱遥感数据对其进行估算对实现湿地土壤养分信息的快速和准确检测具有重要意义.土壤粒径作为土壤最重要的属性之一,对土壤样本的光谱反射率有着重要影响,并且是影响土壤结构、阳离子交换能力、植物养分可用性等的重要因素.以陕西黄河湿地省级自然保护区为研究区,于2022年8-9月采集477份湿地表层土壤样本,经过室内过筛处理后得到1.0 mm、0.3 mm、0.2 mm、0.1 mm四种不同粒径的土壤样本.基于原始光谱数据及一阶微分转换光谱数据对土壤碳、氮、磷含量建立不同粒径的偏最小二乘回归、随机森林、高斯过程回归3种预测模型,比较建模R2以及RMSR选择最优模型,并筛选敏感波段构建模型进行评价.研究结果显示:(1)光谱反射率数值随土壤粒径的减小而增大,0.1 mm粒径的预测模型相比于其他粒径始终有着更好的精度;(2)基于一阶微分光谱建立的土壤有机碳、全氮、全磷含量估算模型均具有更高的精度;(3)基于敏感波段建立的偏最小二乘回归模型,建模R2范围0.62-0.98,验证R2范围0.36-0.94,相比其他模型具有更优秀更稳定的反演效果.研究结果表明通过控制土壤粒径建立土壤碳、氮、磷含量的估算模型是可行的,选择合适的粒径大小能够提高反演模型估算精度.而偏最小二乘回归作为具有较高精度的反演模型可以帮助提高模型的稳定性和预测能力,从而更准确地估算土壤中的碳、氮、磷含量.研究结果为基于高光谱遥感的不同粒径处理的湿地表层土壤碳、氮、磷定量反演提供坚实的理论支撑与技术支持.