Evaluation of ecological environment in the Dulan County based on the Modified Remote Sensing Ecological Index Model

doi:10.7522/j.issn.1000-694X.2020.00127

Journal of Desert Research ›› 2021, Vol. 41 ›› Issue (2): 181-190.DOI: 10.7522/j.issn.1000-694X.2020.00127

Previous Articles Next Articles

Evaluation of ecological environment in the Dulan County based on the Modified Remote Sensing Ecological Index Model

Haowei Jia¹^,²(), Changzhen Yan¹^,³(), Xuegang Xing¹^,², Jiali Xie¹, Kun Feng¹^,²

^1.Northwest Institute of Eco-Environment and Resources，Chinese Academy of Sciences，Lanzhou 730000，China
^2.University of Chinese Academy of Sciences，Beijing 100049，China
^3.National Earth System Science Data Center，Beijing 100020，China

Received:2020-08-08 Revised:2020-12-21 Online:2021-03-20 Published:2021-03-26
Contact: Changzhen Yan

Abstract

Abstract:

Based on the Landsat TM/ETM+/OLI images in 1995， 2005 and 2015， and using MRSEI index， this research monitored and quantitatively evaluated the ecological environment of Dulan County， Qinghai Province over the past 20 years. The results showed that：（1） From 1995 to 2015， the average MRSEI of Dulan County increased from 0.300 to 0.381， showing an ascending trend year by year. Combined with MRSEI differential analysis， the proportion （41.76%） of areas with increased ecological grades was greater than that （9.14%） of areas with decreased ecological grades from 1995 to 2015， showing that the degree of environmental improvement was greater than that of environmental deterioration. （2） The ecological environment of Dulan County was affected by climate change and human activities. The areas with increased MRSEI levels were mainly concentrated in the east of the county benefiting from the government's ecological protection policy and the warm-humid climate conducive to vegetation growth， while the areas with decreased MRSEI levels were mainly concentrated in the northwest and southwest of the county mainly due to the over-exploitation and over-grazing for the salt lake resources. （3） In the future economic development， we should follow the natural law， and rationally develop and utilize natural resources on the basis of effectively preserving the existing forest and grass vegetation.

Key words: Modified Remote Sensing Ecological Index （MRSEI）, land use, principal component analysis, Dulan County

CLC Number:

X171.1

Haowei Jia, Changzhen Yan, Xuegang Xing, Jiali Xie, Kun Feng. Evaluation of ecological environment in the Dulan County based on the Modified Remote Sensing Ecological Index Model[J]. Journal of Desert Research, 2021, 41(2): 181-190.

Figures/Tables 11

References 38

1	赵其国，黄国勤，马艳芹.中国生态环境状况与生态文明建设［J］.生态学报，2016，36（19）：6328-6335.
2	马明东，江洪，刘世荣，等.森林生态系统立地指数的遥感分析［J］.生态学报，2006，26（9）：2810-2816.
3	岳辉，刘英，朱荣.基于遥感生态指数的神东矿区生态环境变化监测［J］.水土保持通报，2019，39（2）：101-107.
4	王丽春，焦黎，来风兵.基于遥感生态指数的新疆玛纳斯湖湿地生态变化评价［J］.生态学报，2019，39（8）：2963-2972.
5	张晓东，刘湘南，赵志鹏，等.农牧交错区生态环境质量遥感动态监测：以宁夏盐池为例［J］.干旱区地理，2017，40（5）：1070-1078.
6	蒋超亮，吴铃，刘丹，等.干旱荒漠区生态环境质量遥感动态监测：以古尔班通古特沙漠为例［J］.应用生态学报，2019，30（3）：877-883.
7	张乃明，陈冬花，邢菲，等.基于遥感生态指数的新疆干旱区博乐市生态变化分析［J］.水土保持通报，2019，39（1）：154-159.
8	姚尧，王世新，周艺，等.生态环境状况指数模型在全国生态环境质量评价中的应用［J］.遥感信息，2012，27（3）：93-98.
9	徐涵秋.区域生态环境变化的遥感评价指数［J］.中国环境科学，2013，33（5）：889-897.
10	宋美杰，罗燕云，段利民.基于改进遥感生态指数的锡林郭勒草原生态环境评价［J］.干旱区研究，2019，36（6）：1521-1527.
11	曹荣龙，李存军，刘良云，等.基于水体指数的密云水库面积提取及变化监测［J］.测绘科学，2008，33（2）：158-160.
12	赵冰茹，刘闯，王晶杰，等.锡林郭勒草地MODIS植被指数时空变化研究［J］.中国草地，2004，26（1）：1-8.
13	王文杰，申文明，刘晓曼，等.基于遥感的北京市城市化发展与城市热岛效应变化关系研究［J］.环境科学研究，2006，19（2）：44-48.
14	王丽春，焦黎，来风兵，等.新疆精河县生态变化评价及驱动力研究［J］.生态与农村环境学报，2019，35（3）：316-323.
15	刘索玄，袁艳斌，赵皞，等.基于遥感生态指数（RSEI）的水电开发区生态环境变化分析：以清江中下游地区为例［J］.生态与农村环境学报，2019，35（11）：1361-1368.
16	全国生态功能区划［N］.中国环境报，2015-12-01（6）.
17	费东红.都兰县生态环境的主要问题与治理对策［J］.青海农林科技，2010，39（2）：87-89.
18	王春兰.都兰县林业建设现状及生态环境保护的对策思考［J］.青海环境，2007，17（1）：31-33.
19	曹永翔.青海都兰绿洲生态防护评价［D］.北京：北京林业大学，2010.
20	陈利珍，丁文广，耿怡颖，等.1975-2015年都兰县沙漠化动态变化趋势研究［J］.沙漠与绿洲气象，2016，10（5）：64-71.
21	欧阳志云，张路，吴炳方，等.基于遥感技术的全国生态系统分类体系［J］.生态学报，2015，35（2）：219-226.
22	.土地利用现状分类［S］.
23	于海达，杨秀春，徐斌，等.草原植被长势遥感监测研究进展［J］.地理科学进展，2012，31（7）：885-894.
24	王娟，李宝林，余万里.近30年内蒙古自治区植被变化趋势及影响因素分析［J］.干旱区资源与环境，2012，26（2）：132-138.
25	Huang C，Wylie B，Yang L，et al.Derivation of a tasseled cap transformation based on landsat 7 at-Satellite reflectance［J］.International Journal of Remote Sensing，2002，23（8）：1741-1748.
26	Rikimaru A，Roy P S.Miyatake S.Tropical forest cover density mapping［J］.Tropical Ecology，2002，43（1）：39-47.
27	Xu H Q.A new index for delineating built‐up land features in satellite imagery［J］.International Journal of Remote Sensing，2008，29（14）：4269-4276.
28	周玄德，郭华东，孜比布拉·司马义，等.干旱区绿洲城市遥感生态指数变化监测［J］.资源科学，2019，41（5）：1002-1012.
29	覃志豪，李文娟，徐斌，等.陆地卫星TM6波段范围内地表比辐射率的估计［J］.国土资源遥感，2004，15（3）：28-32.
30	徐涵秋.利用改进的归一化差异水体指数（MNDWI）提取水体信息的研究［J］.遥感学报，2009，9（5）：589-595.
31	李艳双，曾珍香，张闽，等.主成分分析法在多指标综合评价方法中的应用［J］.河北工业大学学报，1999，28（1）：94-97.
32	潘立新.基于主成分分析的都市圈城市旅游竞争力评价［J］.统计与决策，2016，31（14）：44-46.
33	宋佳佳.基于遥感生态指数的拜泉县土地利用生态环境评价研究［D］.哈尔滨：东北农业大学，2019.
34	高星，刘泽伟，李晨曦，等.基于“三生空间”的雄安新区土地利用功能转型与生态环境效应研究［J］.生态学报，2020，40（20）：1-10.
35	李子君，刘金玉，姜爱霞，等.基于土地利用的祊河流域生态系统服务价值动态变化［J］.水土保持研究，2020，27（2）：269-283.
36	吴娟娟.近20年柴达木盆地主要盐湖湖水面积变化及原因分析［D］.北京：中国科学院研究生院，2014.
37	杨利林，梁泽胜.青海省都兰县天然草地动态监测报告［J］.畜牧与饲料科学，2012，33（7）：74-76.
38	徐涵秋.城市遥感生态指数的创建及其应用［J］.生态学报，2013，33（24）：7853-7862.

年份	指标	PC1	PC2	PC3	PC4
1995年	WET	0.464	0.487	-0.656	0.342
	NDVI	0.583	-0.165	0.576	0.548
	NDSI	-0.475	-0.447	-0.306	0.693
	TSL	-0.468	0.732	0.379	0.319
	特征值	0.134	0.057	0.044	0.010
	特征值贡献率/%	54.617	23.118	18.026	4.239
2005年	WET	0.526	0.601	-0.588	0.131
	NDVI	0.379	0.164	0.649	0.639
	NDSI	-0.280	-0.380	-0.473	0.744
	TSL	-0.708	0.684	0.098	0.145
	特征值	0.106	0.036	0.026	0.003
	特征值贡献率/%	62.072	21.064	15.378	1.485
2015年	WET	0.514	0.551	0.633	0.178
	NDVI	0.544	-0.054	-0.568	0.616
	NDSI	-0.498	-0.201	0.367	0.760
	TSL	-0.438	0.808	-0.379	0.109
	特征值	0.160	0.045	0.031	0.008
	特征值贡献率/%	65.368	18.491	12.827	3.314

年份	指标	PC1	PC2	PC3	PC4
1995年	WET	0.464	0.487	-0.656	0.342
	NDVI	0.583	-0.165	0.576	0.548
	NDSI	-0.475	-0.447	-0.306	0.693
	TSL	-0.468	0.732	0.379	0.319
	特征值	0.134	0.057	0.044	0.010
	特征值贡献率/%	54.617	23.118	18.026	4.239
2005年	WET	0.526	0.601	-0.588	0.131
	NDVI	0.379	0.164	0.649	0.639
	NDSI	-0.280	-0.380	-0.473	0.744
	TSL	-0.708	0.684	0.098	0.145
	特征值	0.106	0.036	0.026	0.003
	特征值贡献率/%	62.072	21.064	15.378	1.485
2015年	WET	0.514	0.551	0.633	0.178
	NDVI	0.544	-0.054	-0.568	0.616
	NDSI	-0.498	-0.201	0.367	0.760
	TSL	-0.438	0.808	-0.379	0.109
	特征值	0.160	0.045	0.031	0.008
	特征值贡献率/%	65.368	18.491	12.827	3.314

年份	指标	WET	NDVI	NDSI	LST	MRSEI
1995	WET	1.000	0.267	-0.543	-0.288	0.667
	NDVI	0.267	1.000	-0.641	-0.484	0.840
	NDSI	-0.543	-0.641	1.000	0.147	-0.906
	LST	-0.288	-0.484	0.147	1.000	-0.401
	平均相关度	0.366	0.464	0.444	0.306	0.703
2005	WET	1.000	0.390	-0.500	-0.437	0.784
	NDVI	0.390	1.000	-0.841	-0.507	0.821
	NDSI	-0.500	-0.841	1.000	0.283	-0.772
	LST	-0.437	-0.507	0.283	1.000	-0.751
	平均相关度	0.442	0.579	0.541	0.409	0.782
2015	WET	1.000	0.510	-0.640	-0.350	0.876
	NDVI	0.510	1.000	-0.825	-0.524	0.826
	NDSI	0.640	-0.825	1.000	0.421	-0.875
	LST	0.350	-0.524	0.421	1.000	-0.606
	平均相关度	0.500	0.620	0.629	0.432	0.796
3年内平均相关度		WET=0.436，NDVI=0.554，NDSI=0.538， LST=0.383，MRSEI=0.760

年份	指标	WET	NDVI	NDSI	LST	MRSEI
1995	WET	1.000	0.267	-0.543	-0.288	0.667
	NDVI	0.267	1.000	-0.641	-0.484	0.840
	NDSI	-0.543	-0.641	1.000	0.147	-0.906
	LST	-0.288	-0.484	0.147	1.000	-0.401
	平均相关度	0.366	0.464	0.444	0.306	0.703
2005	WET	1.000	0.390	-0.500	-0.437	0.784
	NDVI	0.390	1.000	-0.841	-0.507	0.821
	NDSI	-0.500	-0.841	1.000	0.283	-0.772
	LST	-0.437	-0.507	0.283	1.000	-0.751
	平均相关度	0.442	0.579	0.541	0.409	0.782
2015	WET	1.000	0.510	-0.640	-0.350	0.876
	NDVI	0.510	1.000	-0.825	-0.524	0.826
	NDSI	0.640	-0.825	1.000	0.421	-0.875
	LST	0.350	-0.524	0.421	1.000	-0.606
	平均相关度	0.500	0.620	0.629	0.432	0.796
3年内平均相关度		WET=0.436，NDVI=0.554，NDSI=0.538， LST=0.383，MRSEI=0.760

年份	参量	WET	NDVI	NDSI	LST	MRSEI
1995	均值	-0.221	0.134	0.060	34.041	0.300
1995	标准差	0.074	0.130	0.065	7.335	0.225
2005	均值	-0.241	0.158	0.069	35.396	0.324
2005	标准差	0.066	0.195	0.095	7.510	0.227
2015	均值	-0.238	0.213	0.076	36.578	0.381
2015	标准差	0.064	0.137	0.068	7.261	0.250

Evaluation of ecological environment in the Dulan County based on the Modified Remote Sensing Ecological Index Model

RichHTML

PDF

Knowledge

Abstract

Cite this article

share this article

Figures/Tables 11

References 38

Related Articles 15

Recommended Articles

Metrics

Comments

级别	1995年		2005年		2015年
级别	面积/km²	占比/%	面积/km²	占比/%	面积/km²	占比/%
差	18 587.700	41.32	15 044.80	33.49	12 084.600	26.90
较差	15 211.600	33.81	16 632.50	37.02	13 924.500	30.99
中	6 169.120	13.71	7 450.49	16.58	10 413.400	23.18
良	2 726.350	6.06	3 610.51	8.04	5 044.290	11.23
优	2 291.110	5.09	2 188.24	4.87	3 458.560	7.70
总计	44 985.880	100.00	44 926.54	100.00	44 925.350	100.00

类别	级差	级面积/km²	类面积/km²	占比/%
等级降低	-4	6.01	4 087.86	9.14
	-3	46.19
	-2	410.29
	-1	3 625.37
等级不变	0	21 955.60	21 955.60	49.10
等级增加	1	14 484.50	18 675.53	41.76
	2	3 722.52
	3	443.30
	4	25.21

时期	参量	森林	草地	农田	湿地	建设用地	荒漠
1995年	面积/km²	726.91	20 148.73	339.45	358.09	85.50	23 538.71
1995年	比例/%	1.61	44.58	0.75	0.79	0.19	52.08
2005年	面积/km²	727.34	20 158.48	342.37	373.94	211.33	23 383.93
2005年	比例/%	1.61	44.60	0.76	0.83	0.47	51.74
2015年	面积/km²	734.43	20 130.09	403.10	302.56	385.88	23 241.34
2015年	比例/%	1.62	44.54	0.89	0.67	0.85	51.42
1995—2005年	面积变化/km²	0.43	9.75	2.92	15.85	125.83	-154.78
2005—2015年	面积变化/km²	7.09	-28.39	60.73	-71.38	174.55	-142.59
1995—2015年	面积变化/km²	7.52	-18.64	63.65	-55.53	300.38	-297.37

[1]	Mengzhu Liu, Yanfang Wang, Hongwei Pei. The changes of land use and carbon storage in the northern farming-pastoral ecotone under the background of returning farmland to forest （grass） [J]. Journal of Desert Research, 2021, 41(1): 174-182.
[2]	Yabin Chang, Rui Zhu, Shengchun Xiao, Yapei Li. Sandy land change from 1980 to 2015 in Alxa League， China and its driving factors [J]. Journal of Desert Research, 2020, 40(6): 82-90.
[3]	Wang Ying, Zhao Wen, Zhang Qiang. Evaluation of Agricultural Drought Vulnerability in Northern China [J]. Journal of Desert Research, 2019, 39(4): 149-158.
[4]	Wang Xiaoyan. Hydrochemical Characteristics of Groundwater in Heihe River Basin, Shaanxi, China [J]. Journal of Desert Research, 2019, 39(4): 168-176.
[5]	Kong Junqia, Du Zeyu, Yang Rong, Su Yongzhong. Prediction of Land Use Change and Its Influence on Carbon Stocks in the Middle Reaches of Heihe River [J]. Journal of Desert Research, 2019, 39(3): 87-97.
[6]	Wang Guoling, Su Zhizhu, Mao Li, Zhang Qiuhua, Ma Yijuan. Characteristics of Soil Surface Grain Size in Ordos Plateau along the Agro-pastoral Ecotone of North China [J]. Journal of Desert Research, 2019, 39(3): 183-190.
[7]	Reyilai Kadeer, Yusufu Maimaiti, Yusufujiang Rusuli, Adilai Wufu, Aizezitiyuemaier Maimaiti, Jiang Hong. Spatio-temporal Variation of Land Surface Temperature in the Ili River Valley during 2001-2014 [J]. Journal of Desert Research, 2018, 38(3): 637-644.
[8]	Feng Kun, Yan Changzhen, Xie Jiali, Qian Dawen. Spatial-temporal Evolution of Aeolian Desertification Process in Ordos City during 1975-2015 [J]. JOURNAL OF DESERT RESEARCH, 2018, 38(2): 233-242.
[9]	Zhang Zhidong, Chang Chunping, Guo Zhongling, Wang Rende, Xing Chunyan. Soil Wind Erodibility of Farmland, Abandonded Farmland and Glassland in the Bashang Area of Hebei, China [J]. JOURNAL OF DESERT RESEARCH, 2018, 38(1): 85-91.
[10]	Chai Wenmin, Li Yi, Su Shiping, Shan Lishan, Chong Peifang. Early Selection of Superior Families with High Drought-resistance in Nitraria tangutorum Based on the Physiological Indices [J]. JOURNAL OF DESERT RESEARCH, 2017, 37(6): 1158-1170.
[11]	Sun Chuanlong, Zhang Zhuodong, Qiu Qianqian, Liu Liang. Fractal Characteristics of Surface Soils in the Xilinguole Grassland Landscape System and Its Relationship to Wind Erosion [J]. JOURNAL OF DESERT RESEARCH, 2017, 37(5): 978-985.
[12]	Zhao Minmin, Zhou Lihua, Chen Yong, Gu Menghe, Guo Xiuli, Wang Rui. The Effect of Prohibiting Grazing Policy on Peasant Households'Land Use Behaviors in the Hobq Desert of China [J]. JOURNAL OF DESERT RESEARCH, 2017, 37(4): 802-810.
[13]	Qiao Hongqiang, Cheng Wenshi, Qiao Weidong, Liu Xuelu. Evaluation of Ecological Risk of Land Use Change Based on the RRM Model:a case in the Shiyanghe River Basin [J]. JOURNAL OF DESERT RESEARCH, 2017, 37(1): 198-204.
[14]	Wang Ying, Zhang Qiang, Wang Jinsong, Zhang Lei. Appling SWAT Model to Explore the Impacts of Land Use and Climate Changes on the Hydrological Characteristics in Taohe River Basin [J]. JOURNAL OF DESERT RESEARCH, 2017, 37(1): 175-185.
[15]	Tian Shimin, Yao Wenyi, Guo Jianying, Ma Tao, Li Jinrong. Variation of Impact Factors on the Aeolian Sand blown into the Yellow River in the Ulanbuh Desert Area [J]. JOURNAL OF DESERT RESEARCH, 2016, 36(6): 1701-1707.