基于2000-2020年Landsat影像和数字高程模型等数据,采用面向对象的方法进行绿洲分类,使用趋势分析、重心迁移及地理探测器等方法对西北干旱区绿洲时空特征及其驱动力进行研究.结果表明:2000-2020年,西北干旱区绿洲面积呈线性增加趋势,绿洲面积年均增速为1079.66 km2·a-1.绿洲面积增长率由高到低依次为阿拉善、南疆、河西走廊和北疆地区.西北干旱区绿洲主要呈带状或点状分布在天山南北麓、昆仑山、祁连山北麓和阿拉善高原,北疆绿洲面积变化表现为北部增加、南部减少;南疆绿洲主要沿河流扩张,但部分绿洲边缘出现退缩;河西走廊绿洲的扩张与退缩均发生在西北部河流沿岸;阿拉善绿洲呈散点状扩张,无明显退缩区域.北疆和南疆绿洲的重心大体上向东北方向移动,河西走廊绿洲重心沿西北方向迁移,阿拉善绿洲重心呈南北向波动迁移.农田生产潜力对北疆绿洲和河西走廊绿洲空间分异的解释能力最强,分别为43.6％和45.3％;影响阿拉善绿洲分布变化最敏感的因子是降水(解释能力为27.6％);南疆绿洲分布响应最敏感的环境因子是土壤类型(解释能力为44.9％).西北干旱区绿洲中,人类活动因子之间的交互作用以双因子增强为主,自然因子之间的交互作用为双因子增强和非线性增强.

高寒湿地是青藏高原典型的湿地类型,具有重要的生物多样性维持和水源涵养作用,了解其景观格局变化及其影响因素对我国高寒湿地的保护与恢复具有重要意义.本研究基于GEE和Landsat卫星影像,采用随机森林分类方法提取了1987-2022年12期四川南莫且湿地国家级自然保护区沼泽湿地分布信息,分析了沼泽湿地景观格局时空变化及其影响因素.结果表明:(1)保护区沼泽湿地面积先减少再增加,整体减少了10.29％;(2)沼泽湿地与草甸的面积转换最剧烈,沼泽湿地累计向草甸转移4349.44 hm2;(3)沼泽湿地重心先向东北再向西南方向迁移,沼泽湿地分布范围整体向西南方向迁移;(4)沼泽湿地景观格局表现为破碎化程度先下降再升高,连通性先升高再下降,斑块形状趋于复杂,湿地景观趋向离散化发展;(5)生长季累积降水量、生长季均温是影响保护区沼泽湿地变化的主要影响因素.研究结果可为保护区高寒湿地的保护与恢复以及青藏高原高寒湿地生态安全建设提供科学依据.

高原城市湿地是高原城市生态系统的重要组成部分,对维护高原城市的经济发展和生态环境建设具有重要作用,但目前针对高原城市湿地植被状况及其影响因素的研究较为缺乏.植被指数是评估植被状况的关键指标之一,通过比较高原城市湿地生态系统中不同植被指数评估地表植被状况,进而探究其对气候变化的响应,可为全球变化背景下高原城市湿地的修复和保护提供重要的参考价值.本研究以青藏高原拉鲁湿地国家级自然保护区为对象,利用Landsat系列影像数据计算2000-2020年植被生长季(5-9月)的归一化植被指数(NDVI)、增强型植被指数(EVI)、比值植被指数(RVI)和植被覆盖度(FVC),通过趋势回归分析揭示过去20年拉鲁湿地3种植被指数和植被覆盖度的时空变化特征,并结合降雨量与温度数据探讨不同植被指数与二者之间的相关性.结果表明:(1)拉鲁湿地FVC整体水平较高,2000-2020年平均FVC为0.57,中部和南部FVC高于北部边缘区域,拉鲁湿地FVC增加区域的面积大于减少区域的面积,且以轻微增加(面积占比32.38％)的变化趋势为主;(2)拉鲁湿地NDVI和RVI反演结果相关性较高(R2=0.92,P＜0.01),且在监测拉鲁湿地FVC方面优于EVI,EVI对高植被覆盖度区域的植被生长状况变化更敏感,NDVI在反演拉鲁湿地植被覆盖中的效果最佳,适应性最高;(3)NDVI、EVI和RVI均与温度呈负相关,而与降雨量呈正相关,且温度对植被指数的影响更大.综上,拉鲁湿地国家级自然保护区2000-2020年FVC呈略微上升趋势,植被指数在空间上均表现为拉鲁湿地中部和南部数值高于北部边缘,NDVI在拉鲁湿地植被反演中的适应性优于RVI与EVI,温度对植被指数的影响大于降雨量,研究结果可为拉鲁湿地国家级自然保护区的保护与修复提供有效的科学依据和数据支撑.

吐鲁番市和哈密市是我国盐渍化危害最严重的地区之一,明晰其生态环境变化趋势和驱动机制对吐鲁番-哈密地区生态文明建设具有重要意义.基于Google earth engine(GEE)平台,筛选2005-2020年6-9月Landsat影像,选取绿度(SVAI)、湿度(Wet)、热度(LST)、干度(NDBSI)和盐度(NDSI)构建改进型遥感生态指数(SRSEI)对吐鲁番-哈密地区生态环境进行评估.结果表明:(1)SRSEI使用SAVI代替NDVI并加入盐度指标(NDSI),与RSEI相比有着更高的第一主成分贡献率,能更全面客观地评价吐鲁番-哈密地区生态环境质量.(2)时间尺度上,2005-2020年吐鲁番-哈密地区SRSEI先下降后上升,均值0.49,并在2020年均值达到0.5575,较差和良的面积占比变化显著,较差占比减少了 11.54％,良占比增加了 30.15％.且未来生态环境变化趋势还将以改善为主;空间尺度上,北部西山台原和中部莫钦乌拉山生态质量多为优和良,较差区域主要集中在南部噶顺戈壁.(3)年均降水量、年均气温和经济生产总值是驱动SRSEI变化的主要控制因子,q值均大于0.092;与单因子对生态环境影响力相比,双因子交互产生的影响力更强,年均降水量∩经济生产总值是驱动吐鲁番-哈密地区生态环境发生变化的最强交互因子.

红树林是全球重要的生态系统,了解红树林的时空变化特征及演变趋势对开展红树林的保护、恢复及可持续管理具有重要意义.基于谷歌地球工程(Google Earth Engine,GEE)云平台,利用全球红树林分布数据和陆地卫星(Landsat)系列光学影像特征指数数据,结合Theil-Sen中值趋势分析、Mann-Kendall检验、Hurst指数等方法,分析了全球红树林的时空分布特征、时空演变趋势及其可持续特征.结果表明:1990-2020年全球红树林面积呈先下降后上升趋势,总面积减少52174.18km2,年平均流失率达1.2％,红树林面积减少最多的地区为东南亚,其次为澳大利亚和新西兰、南美洲和东南非洲;红树林呈退化趋势变化的面积(81.44％)明显多于改善区域的面积(17.43％),其中澳大利亚和新西兰的退化趋势最为明显;2015-2020年全球红树林变化趋势有所改善,有73.85％的区域在未来是可持续的,持续改善区域面积(38.58％)大于持续退化区域面积(33.06％),且改善区域的可持续性明显高于不可持续性,表明2020年之后全球红树林整体上呈改善趋势变化.全球红树林时空变化特征和演变模式,可为生物多样性保护、沿海经济发展、生态环境的可持续改善提供重要支撑,对评估联合国2030可持续发展目标实现的状况具有重要影响.

海岸线和海岸带景观对于维系河口海岸带生态系统稳定意义重大.利用遥感(remote sensing,RS)和地理信息系统(geographic information system,GIS)技术,获取辽河口海岸线1985-2017年Landsat遥感影像数据,对海岸线长度变化、岸线属性变化以及海岸带景观类型演变特征进行分析.结果表明:(1)1985-2017 年辽河口海岸线呈淤积的趋势,海岸线总体向海迁移,海岸线类型由天然岸线向人工岸线转变.海岸线长度减少 5.09 km,海岸线蜿蜒形态无明显变化.人类活动是辽河口海岸线迁移和转变的主要因素.(2)辽河口潮滩的边缘密度整体下降;道路的斑块密度总体 PD上升 0.15,最低值为 0.01(1985);自然景观斑块所占面积比例逐渐下降,农田的PLAND值逐渐升高;人为景观的面积加权平均斑块分维数指数逐渐变小表明人类活动对辽河口海岸带景观的干扰逐渐变强.(3)1985-2017 年间,泥滩和河流面积减少,养殖、城镇、水库、油井、农田、道路等用地面积增长 7975.42 hm2,增长占比为 11.37%.1994 年出的现农田和水库岸线,且均由自然岸线转化而来.

随着气候变化及人类活动,原本脆弱的荒漠草原迎来更大的荒漠化风险,其景观格局演变受到众多学者关注.选取 1990-2019 年Landsat影像数据为信息源,采用景观指数研究方法和GIS空间分析、格网技术手段,研究苏尼特右旗景观格局时空变化特征.结果表明:(1)研究区以草地为主题景观,其中天然草地景观为优势景观类型.1990-2005年主要是天然草地景观与沙地景观、盐碱地景观相互转化;2005-2019 年天然草地景观大范围转出为封育草地景观.(2)1990-2019 年景观破碎度增大,基质景观所占比例不断减少,斑块形状趋于复杂,丰富度增加,异质性增强,聚集连片度下降.(3)研究区中北部浑善达克沙地分布带 1990-2005 年沙化严重,破碎程度加大.干燥剥蚀层状高平原2005-2019 年受人类活动影响大,基质景观优势度下降,景观破碎程度增高,空间异质性增强.南部低山丘陵区除东南部耕地景观不断被分割,整体景观保持完整连续.研究结果可为苏尼特右旗的资源环境保护、利用与管理提供科学、合理的参考依据.

及时准确评估草地产草量对草地资源的科学管理和可持续发展具有重要意义.青藏高原自然环境特殊,气候差异显著,地形复杂,仅依靠遥感信息准确监测草地地上生物量(Aboveground Biomass,AGB)变化有较大限制.基于青藏高原草地AGB野外实测数据与Landsat遥感影像,探索了植被指数表征草地AGB信息的有效性,评估了气象和地形信息对准确估算草地AGB的影响,综合利用气象、地形和遥感信息,在新一代地球科学数据和分析应用平台(Google Earth Engine)上构建了梯度增强回归树草地AGB估算模型,绘制了青藏高原多年草地AGB空间分布图.结果表明:(1)基于单因素遥感因子的线性回归模型仅能解释 8%—40%的草地AGB变化情况,其中绿色归一化植被指数(Green Normalized Difference Vegetation Index,GNDVI)对草地AGB解释能力较强(40%).(2)基于遥感因子构建的梯度增强回归树模型测试集R2为0.57.分别添加气象、地形信息,模型对草地AGB的估测准确性有所提升,测试R2为 0.62 和 0.63.(3)基于气象、地形和遥感因子的多因素估测模型能够提高草地AGB估测精度,经递归特征消除法优选后,基于 13 个特征变量的梯度增强回归树模型拟合效果最好(训练数据集R2 =0.79,RMSE=43.42 g/m2,P＜0.01;测试数据集R2=0.66,RMSE=53.64 g/m2,P＜0.01),可以解释66%草地AGB变化情况.(4)2010 年青藏高原平均AGB为 94.58 g/m2,2015 年 93.63 g/m2,2020 年 100.78 g/m2.青藏高原西北部草地AGB较低,东南部草地AGB较高,整体呈现自西北向东南逐渐增加的分布格局.研究结果为准确估算青藏高原草地产草量和碳储量等研究提供重要参考.

区域植被生物量及其与水文连通之间的定量关系对于湿地保护和管理具有重要意义.基于多期Landsat-8 遥感影像和野外实地调查数据,提取了新疆科克苏湿地生长季不同月份的湿地水体斑块,反演并分析了湿地植被地上生物量及时空分布特征,量化了水文连通与科克苏湿地植被地上生物量和植被碳库的关系.结果表明:6 月新疆科克苏湿地水体斑块面积最大,占保护区面积的 63.12%,之后湿地水体斑块面积逐渐减少,8 月水体斑块面积仅占保护区面积的 6.27%,水体斑块分布具有明显的季节性特征.科克苏湿地植被生物量呈现聚集分布的空间分布模式,额尔齐斯河及克兰河河道两侧以及支流两侧湿地为高生物量区域,北部阿热勒齐及阔克苏村和东南部萨尔胡松乡为低生物量区域.7 月地上生物量达到生长季最高值,该时段科克苏湿地的植被总生物量为 1.09×109 kg,最大总生物量为 4832 g/m2,地上生物量较高区域分布在西部的阿克铁热克村及东部的巴勒喀木斯村.水文连通与植被地上生物量及植被碳库呈现抛物线关系,水文连通度为 0.6 左右时,植被地上生物量及植被总碳库最大,植被总碳库达到 4.5×1011 kg C.研究揭示了科克苏湿地植被生物量的时空分布特征,建立了科克苏湿地水文连通度与植被地上生物量及植被碳库的量化关系,明确了适宜的水文连通度对植被生物量积累存在促进作用,可为湿地水文连通调控和植被碳储存功能提升提供有效参考.

为揭示区域发展与生态环境质量之间的关系,在黄河流域生态保护和高质量发展的背景下,以小清河流域作为研究区,选取2009年、2015年和2021年的Landsat影像为数据源,耦合绿度、湿度、干度和热度4个指标,运用主成分分析得到遥感生态指数(remote sensing-based ecological index,RSEI),对研究区生态环境进行时空变迁分析.同时,在RSEI的基础上引入社会属性的兴趣点(point of interest,POI)数据构建改进遥感生态指数(modified RSEI,MRSEI),与RSEI进行对比分析.结果表明:该区域RSEI总体上呈现先下降后上升的趋势,2009年、2015年和2021年的RSEI均值分别为0.51、0.41和0.60,变好区域面积为3842.69 km2,占比达44.70％,变好区域主要为中部和北部地区;半生态用地变化最明显,有16.70％的半生态用地转变为生态用地,14.38％的半生态用地转变为非生态用地;相比于RSEI,MRSEI更接近生态环境指数(ecologi-cal index)值,能够更准确分析该区域生态环境变化与人类活动的关系,具有较好的区域适用性.