摘 要 為了量化高速鐵路建設(shè)對沿線區(qū)域生態(tài)質(zhì)量影響的時(shí)空變化特征及趨勢,基于谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)平臺(tái)和遙感生態(tài)指數(shù)(Remote Sensing Ecological Index,RSEI),研究了張吉懷高鐵建設(shè)對沿線不同緩沖區(qū)(50、100、300、1 000 m)生態(tài)環(huán)境的影響。結(jié)果表明:1)施工建設(shè)使得沿線區(qū)域溫度和干度上升、濕度和植被覆蓋度下降,RSEI值隨之下降,且除溫度外,各指標(biāo)的變化都有滯后效應(yīng)。2)受施工建設(shè)的影響,沿線50 m范圍內(nèi)生態(tài)質(zhì)量下降27%以上,100 m范圍內(nèi)生態(tài)質(zhì)量下降10%以上,300 m以上的范圍幾乎不受影響。3)施工建設(shè)的影響具有一定的持續(xù)性,受影響區(qū)域的生態(tài)質(zhì)量雖有恢復(fù)趨勢,但在短期內(nèi)無法恢復(fù)至建設(shè)前的水平。4)通過GEE編程實(shí)現(xiàn)的RSEI計(jì)算,可以批量運(yùn)用于其他區(qū)域,省去了繁雜的影像預(yù)處理、計(jì)算過程,能夠?yàn)楦哞F建設(shè)過程中的環(huán)境保護(hù)措施的設(shè)計(jì)和保護(hù)政策提供科學(xué)支持。
關(guān)鍵詞 生態(tài)質(zhì)量監(jiān)測;GEE;RSEI;長時(shí)間序列;張吉懷高鐵
中圖分類號(hào):S181;X82 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A DOI:10.19415/j.cnki.1673-890x.2024.09.008
當(dāng)前,我國的高速鐵路處于快速、全面發(fā)展階段,到2021年高速鐵路運(yùn)營總里程已突破4萬km[1]。鐵路網(wǎng)加速了人類社會(huì)的物質(zhì)循環(huán)、能源和信息交流,但也使得沿線區(qū)域土地覆蓋、地貌等發(fā)生了變化[2-3],帶來了植被破壞、溫度升高、濕度降低等一系列生態(tài)問題[4-5]。因此,迫切需要監(jiān)控和量化線性工程建設(shè)引起的生態(tài)干擾在不同的距離、強(qiáng)度和持續(xù)時(shí)間范圍內(nèi)的變化。
原環(huán)境保護(hù)部(現(xiàn)為生態(tài)環(huán)境部)最早在2006年將生態(tài)環(huán)境狀況評(píng)價(jià)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)作為行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)發(fā)布,并在2015年進(jìn)一步完善細(xì)化[6],推出了以遙感技術(shù)為主的生態(tài)環(huán)境狀況指數(shù)(Ecological Index,EI),為我國縣級(jí)以上生態(tài)環(huán)境評(píng)價(jià)提供了年度綜合標(biāo)準(zhǔn)。但采用的生態(tài)因子還較單一,如植被指數(shù)[7-8]、地表溫度[9]、干旱指數(shù)[10]等,且傳統(tǒng)評(píng)價(jià)技術(shù)只能通過一定數(shù)量的樣點(diǎn)實(shí)地測量數(shù)據(jù)反映整體區(qū)域的情況,容易受到聚落效應(yīng)的影響,精準(zhǔn)度難以保證[11-12]。在此基礎(chǔ)上,有學(xué)者提出利用遙感技術(shù)獲取生態(tài)指標(biāo)對生態(tài)環(huán)境進(jìn)行監(jiān)測和評(píng)價(jià),即遙感生態(tài)指數(shù)(Remote Sensing Ecological Index,RSEI)[13],能有效地提升大面積尺度下區(qū)域評(píng)價(jià)的準(zhǔn)確度,可以快速精準(zhǔn)地掌握鐵路建設(shè)引起的生態(tài)干擾在不同時(shí)間、空間范圍內(nèi)的變化程度。
為了提高RSEI的準(zhǔn)確性和可靠性,研究者不斷改進(jìn)指標(biāo)計(jì)算方法和模型算法[14-15],并通過野外調(diào)查、實(shí)地驗(yàn)證[16-17]等手段進(jìn)行結(jié)果的驗(yàn)證和校正。到如今生態(tài)遙感指數(shù)RSEI在數(shù)據(jù)源、指標(biāo)體系、空間尺度、模型和應(yīng)用方面都相對完善[18-19],為生態(tài)環(huán)境評(píng)估和保護(hù)提供了重要的科學(xué)工具。但從時(shí)間尺度上看,目前大部分研究的取值間隔都為3~5年[20],難以體現(xiàn)研究區(qū)的連續(xù)變化情況。
為了量化高速鐵路建設(shè)對沿線區(qū)域生態(tài)質(zhì)量影響的時(shí)空變化特征及趨勢,本研究基于谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)平臺(tái)[21],通過構(gòu)建連續(xù)時(shí)間序列,探究了高鐵建設(shè)不同階段沿線區(qū)域生態(tài)環(huán)境在生長季和非生長季的變化趨勢、受影響范圍及恢復(fù)情況。
1" 材料與方法
1.1" 研究區(qū)概況
張吉懷鐵路位于湖南省西部地區(qū)(109°36′~110°27′ E,27°29′~29°12′ N),屬亞熱帶季風(fēng)氣候,年均降水量1 687.97 mm,地形總體呈西高東低的趨勢,沿線地質(zhì)構(gòu)造復(fù)雜、地形地貌多變、起伏較大,是典型的山區(qū)鐵路。同時(shí),線路沿線風(fēng)景名勝區(qū)、森林公園、自然保護(hù)區(qū)分布范圍廣、等級(jí)高,對施工安全、環(huán)境保護(hù)、水土保持等要求高,工程施工的技術(shù)、組織、協(xié)調(diào)難度較大。張吉懷高鐵全長246 km,共有7個(gè)車站、168座橋梁、124座隧道。
1.2" 緩沖區(qū)設(shè)立
在研究線路周邊設(shè)立緩沖區(qū),根據(jù)《環(huán)境影響評(píng)價(jià)技術(shù)導(dǎo)則 生態(tài)影響》(HJ 19—2022)[22]、《鐵路工程建設(shè)項(xiàng)目環(huán)境影響評(píng)價(jià)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)》(TB 10502—1993)[23]的相關(guān)要求和標(biāo)準(zhǔn),沿鐵路線路300 m處設(shè)立緩沖區(qū)。同時(shí),在沿線50、100、1 000 m處額外設(shè)置3個(gè)緩沖區(qū),以比較鐵路建設(shè)在不同范圍內(nèi)的影響程度差異。
1.3" 生長季與非生長季劃分
通過云處理平臺(tái)(GEE)使用CHIRPS Daily全球降雨數(shù)據(jù)集計(jì)算出研究區(qū)的月均降水量(如表1所示),將每年4—9月劃分為生長季,將10月至次年3月劃分為非生長季,每半年觀測1次,構(gòu)建連續(xù)時(shí)間序列。
1.4" "建設(shè)階段劃分
根據(jù)張吉懷高鐵建設(shè)的相關(guān)文書及招標(biāo)文件,結(jié)合生長季與非生長季的劃分,確定2016年4月至2017年3月劃分為“建設(shè)前”階段,2017年4月至2021年3月為“建設(shè)中”階段,2021年4月至2022年3月為“建設(shè)后”階段。
1.5" 數(shù)據(jù)集選擇
本研究主要通過GEE平臺(tái)進(jìn)行研究區(qū)遙感影像的處理??紤]到SR數(shù)據(jù)集已經(jīng)過輻射定標(biāo)和大氣校正,更加適合進(jìn)行地面反演,故本研究主要選用2016—2021年的Landsat 8 SR數(shù)據(jù)集,數(shù)據(jù)集代碼為“LANDSAT/LC08/C02/T1_L2”,時(shí)間分辨率為16 d,空間分辨率為30 m,各波段信息如表2所示。
表2" Landsat 8衛(wèi)星波段信息
[波段名稱 帶寬/μm 分辨率/m Band 2 Blue 0.45~0.51 30 Band 3 Green 0.53~0.59 30 Band 4 Red 0.64~0.67 30 Band 5 NIR 0.85~0.88 30 Band 6 SWIR 1 1.57~1.65 30 Band 7 SWIR 2 2.11~2.29 30 Band 8 Pan 0.50~0.68 15 Band 9 Cirrus 1.36~1.38 30 ]
1.6" 生態(tài)指標(biāo)的計(jì)算
通過GEE平臺(tái)計(jì)算NDVI、NDBSI、Wet、LST,分別作為研究區(qū)的綠度、干度、濕度、熱度指標(biāo),經(jīng)主成分分析后,得到遙感生態(tài)指數(shù)RSEI,以反映研究區(qū)的生態(tài)狀況。各指數(shù)的計(jì)算方法見表3。
由于圖像是在不同的時(shí)間點(diǎn)獲得,可能會(huì)因氣候條件差異過大而導(dǎo)致數(shù)據(jù)失去可比性,故需對各指標(biāo)進(jìn)行歸一化處理[26-27]。然后,進(jìn)行主成分分析,選擇方差最大的作為第一主成分。為方便不同研究時(shí)期的時(shí)間比較,將得到的RSEI值再次歸一化,使其介于[0,1]之間[28]。
RSEI0=1-{PC1[?(NDVI,Wet,NDBSI,LST)]} (1)
RSEI=(RSEI0-SEI0_min)/(RSEI0_max-RSEI0_min)
(2)
式中,RSEI0為RSEI初始值,PC1為主成分分析得到的第一主成分;RSEI0_max、RSEI0_min分別為RSEI0的最大、最小值。
最后,根據(jù)RSEI值的大小,將高鐵沿線區(qū)域分為優(yōu)(0.8<RSEI<1)、良(0.6<RSEI<0.8)中(0.4<RSEI<0.6)、較差(0.2<RSEI<0.4)、差(0<RSEI<0.2)5個(gè)等級(jí)[29-30]。RSEI值越趨近于1,代表區(qū)域內(nèi)的生態(tài)狀況越好,反之代表生態(tài)狀況越差。
采用主成分分析法(PCA)進(jìn)行數(shù)據(jù)降維,構(gòu)建遙感生態(tài)指數(shù)RSEI。相對于層次分析法和德爾菲法[31],PCA能夠更好地避免主觀經(jīng)驗(yàn)影響權(quán)重的分配,以及個(gè)體特征導(dǎo)致的權(quán)重定義的誤差[32]。
2" 結(jié)果與分析
2.1" 生態(tài)條件的變化
由表4可知,張吉懷高鐵建設(shè)前,生長季各因子在不同緩沖區(qū)內(nèi)的值都較為接近。建設(shè)開始后,RSEI各指標(biāo)在300 m和1 000 m緩沖區(qū)內(nèi)的值依舊保持穩(wěn)定,在50 m和100 m緩沖區(qū)則出現(xiàn)了較為顯著的變化。1)LST在50 m緩沖區(qū)內(nèi)的值相對與建設(shè)前上升了0.8%,在建設(shè)中與建設(shè)后穩(wěn)定高于其他緩沖區(qū)。2)NDBSI在50 m和100 m緩沖區(qū)內(nèi)的值在建設(shè)開始一年后開始上升,50 m緩沖區(qū)的值相對于2017年增加了11.1%,100 m緩沖區(qū)的值相對于2017年增加了4.6%,而后趨于穩(wěn)定。3)NDVI、Wet變化趨勢則相反,在建設(shè)開始一年后,50 m和100 m緩沖區(qū)的值迅速下降。相對于2017年,50 m緩沖區(qū)內(nèi)NDVI值下降12.2%,且還在持續(xù)下降,Wet下降5.6%;100 m緩沖區(qū)內(nèi)NDVI值下降4.9%,Wet下降2.0%,而后趨于穩(wěn)定。
由表5可知,張吉懷高鐵建設(shè)前,非生長季各因子在不同緩沖區(qū)內(nèi)的值都比較接近。建設(shè)開始后,各因子在300 m和1 000 m緩沖區(qū)內(nèi)的值依舊保持穩(wěn)定;50 m和100 m緩沖區(qū)內(nèi)NDBSI在建設(shè)開始1年后迅速上升,NDVI和Wet在建設(shè)開始1年后迅速下降。相對于2017年,50 m緩沖區(qū)內(nèi)NDBSI的值增加8.6%,NDVI值下降12.9%,Wet下降3.3%;100 m緩沖區(qū)內(nèi)NDBSI的值相對增加3.3%,NDVI值下降4.5%,Wet下降1.6%。
2.2" 遙感生態(tài)指數(shù)RSEI的時(shí)間變化
由表6可知,張吉懷鐵路沿線各緩沖區(qū)在建設(shè)前RSEI值都比較接近,在建設(shè)開始1年后出現(xiàn)變化,50 m緩沖區(qū)尤為明顯,相對于2017年在生長季下降29.6%,非生長季下降27.2%;相對于2017年,100 m緩沖區(qū)在生長季下降12.1%,非生長季下降10.1%。建設(shè)完成后,各緩沖區(qū)RSEI值依舊保持穩(wěn)定,暫無明顯的恢復(fù)趨勢。
2.3" 遙感生態(tài)指數(shù)RSEI的空間變化
由表7可知,1)高鐵線路施工建設(shè)前,各緩沖區(qū)不同生態(tài)質(zhì)量的區(qū)域面積相差僅1%~2%,生態(tài)狀況非常接近。2)建設(shè)開始后,50 m緩沖區(qū)內(nèi)生態(tài)質(zhì)量為差的區(qū)域占比從建設(shè)前的2%增加至9%,較差區(qū)域從9%上升至16%,生態(tài)質(zhì)量為中的區(qū)域從31%下降至23%,生態(tài)質(zhì)量為良的區(qū)域從55%下降至50%;100 m緩沖區(qū)內(nèi)不同生態(tài)質(zhì)量的區(qū)域面積相對于建設(shè)前變化幅度均不超過2%,變化相對較??;300 m和1 000 m緩沖區(qū)生態(tài)質(zhì)量較為穩(wěn)定,不同生態(tài)質(zhì)量的區(qū)域面積相對于建設(shè)前變化幅度均不超過1%。3)建設(shè)結(jié)束后,50 m緩沖區(qū)內(nèi)生態(tài)質(zhì)量為差的區(qū)域從9%下降至7%,生態(tài)質(zhì)量較差的區(qū)域從16%上升至20%;在100、300、1 000 m緩沖區(qū),生態(tài)質(zhì)量為優(yōu)的區(qū)域減少1%,生態(tài)質(zhì)量良的區(qū)域增加了2%,生態(tài)質(zhì)量為中的區(qū)域下降1%~2%,生態(tài)質(zhì)量較差的區(qū)域下降1%。
張吉懷高鐵在建設(shè)開始后,生態(tài)質(zhì)量較差的區(qū)域明顯增多,且沿高鐵線路分布,主要集中在50 m緩沖區(qū)內(nèi);建設(shè)完成后為差的區(qū)域減少,生態(tài)質(zhì)量為良和較差的區(qū)域增多。高鐵沿線區(qū)域生態(tài)質(zhì)量的變化在空間分布上與高鐵線路本身具有一定的相關(guān)性,但不具有連續(xù)性。
3" 討論與結(jié)論
張吉懷鐵路沿線區(qū)域在生長季與非生長季各指數(shù)在建設(shè)前后的變化趨勢大體一致,說明植被生長狀況、氣候等因素的變化對該區(qū)域的生態(tài)質(zhì)量影響較小,施工建設(shè)才是生態(tài)質(zhì)量變化的主導(dǎo)因素。
高鐵建設(shè)對沿線環(huán)境的影響與線路垂直距離成負(fù)相關(guān),高鐵建設(shè)對沿線50 m范圍內(nèi)造成了較大的影響,相對與2017年下降了近30%。在100 m范圍內(nèi)也有輕微的影響,而在300 m和1 000 m范圍內(nèi)則幾乎沒有影響,說明高速鐵路的影響范圍在300 m范圍內(nèi)。進(jìn)一步驗(yàn)證了《鐵路工程建設(shè)項(xiàng)目環(huán)境影響評(píng)價(jià)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)(TB 10502—1993)》中“鐵路建設(shè)對環(huán)境影響的評(píng)價(jià)距離為300 m”的合理性。不同緩沖區(qū)在高鐵建設(shè)前后波動(dòng)差異體現(xiàn)了施工對沿線生態(tài)環(huán)境造成的影響,具體影響包括溫度和干度上升,濕度降低,植被覆蓋減少,RSEI也隨之降低。且干度、濕度、植被覆蓋度、RSEI都在建設(shè)開始一年后才出現(xiàn)變化,具有一定的滯后效應(yīng)。建設(shè)完成后,生態(tài)質(zhì)量為優(yōu)和差的區(qū)域面積減少,生態(tài)質(zhì)量為良和較差的面積增加,說明施工建設(shè)的影響具有一定的持續(xù)性,受影響區(qū)域的生態(tài)質(zhì)量雖有恢復(fù)趨勢,但在短期內(nèi)無法恢復(fù)至建設(shè)前的水平。
GEE云平臺(tái)自帶豐富的數(shù)據(jù)源,通過編寫腳本完成RSEI的計(jì)算以評(píng)估研究區(qū)的生態(tài)質(zhì)量,相比與傳統(tǒng)的遙感方法能夠省去繁雜的影像預(yù)處理、計(jì)算過程,能夠批量應(yīng)用于其他區(qū)域,具有成本低、效率高的優(yōu)點(diǎn),在大面積、長時(shí)間尺度上具有較好的應(yīng)用前景[33-34],可以準(zhǔn)確獲取研究區(qū)內(nèi)的實(shí)時(shí)生態(tài)狀況,為高鐵建設(shè)過程中的環(huán)境保護(hù)措施的設(shè)計(jì)和保護(hù)政策提供科學(xué)支持。
對比高速公路建設(shè)對環(huán)境的影響研究[35-36],張吉懷鐵路施工建設(shè)的影響距離相對更近,主要原因是鐵路本身占地面積遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于高速公路。此外,鐵路的路基修建相對于高速公路的柏油路,沒有形成不透水面,對土壤及周邊植被影響相對較小[37]。從RSEI的空間分布圖上可以發(fā)現(xiàn),即使在沿線50 m范圍內(nèi),生態(tài)質(zhì)量的變化在空間上也不具有連續(xù)性,原因是張吉懷高鐵沿線地形地貌以山地丘陵為主,需要通過隧道的方式鋪設(shè)鐵路,對地表生態(tài)環(huán)境質(zhì)量產(chǎn)生的影響較小,體現(xiàn)了鐵路建設(shè)對沿線環(huán)境的影響程度及距離在不同地形上也具有較大的差異。同樣的建設(shè)內(nèi)容在平原地區(qū)對沿線生態(tài)環(huán)境的影響應(yīng)該會(huì)更大,遙感影像上的空間分布也會(huì)更為連續(xù),這將在后續(xù)的研究中進(jìn)一步對比驗(yàn)證。
建設(shè)完成后建議重點(diǎn)做好沿線50 m緩沖區(qū)范圍內(nèi)的林草植被恢復(fù)措施及水土保持綜合治理,其中生態(tài)質(zhì)量為差的區(qū)域,應(yīng)在建設(shè)完成后定期進(jìn)行實(shí)地勘察,結(jié)合具體的地形地貌特點(diǎn),因地制宜、因害設(shè)防、防治結(jié)合。300 m緩沖區(qū)范圍內(nèi)受到的施工建設(shè)影響較小,且沿線區(qū)域以森林生態(tài)系統(tǒng)為主,具有較強(qiáng)的自我調(diào)控能力,可以采取消極的保護(hù)恢復(fù)措施,任其自然恢復(fù)。
參考文獻(xiàn):
[1] 閆國強(qiáng).城市高鐵樞紐配套集散設(shè)施改造提升設(shè)計(jì)研究[J].未來城市設(shè)計(jì)與運(yùn)營,2023(8):63-66.
[2] 劉喆.地鐵隧道施工擾動(dòng)及其對鄰近高速鐵路橋樁和線路影響的研究[D].北京:北京交通大學(xué),2018.
[3] 杜德林,黃潔,張洋,等.川藏鐵路建設(shè)的空間影響效應(yīng)研究[J].地理科學(xué),2023,43(10):1710-1719.
[4] CLARKE R T," LILEY D, SHARP J M, et al. Building development and roads: implications for the distribution of stone curlews across the brecks[J]. Plos One,2013,8(8):e72984.
[5] CLEMENTS G R, LYNAM A J, GAVEAU D, et al. Where and how are roads endangering mammals in Southeast Asia's forests?[J].Plos One,2014,9(12):e115376.
[6]" 環(huán)境保護(hù)部.生態(tài)環(huán)境狀況評(píng)價(jià)技術(shù)規(guī)范:HJ 192—2015[S].北京:中國環(huán)境科學(xué)出版社,2015.
[7]" YUAN F, BAUER M E. Comparison of impervious surface area and normalized difference vegetation index as indicators of surface urban heat island effects in landsat imagery[J].Remote Sensing of environment,2007,106(3):375-386.
[8]" WRIGHT C K, DE BEURS K M, HENEBRY G M. Combined analysis of land cover change and NDVI trends in the northern eurasian grain belt[J].Frontiers of Earth Science,2012,6(2):177-187.
[9]" IMHOFF M L, ZHANG P, WOLFE R E, et al. Remote sensing of the urban heat island effect across biomes in the continental USA[J].Remote Sensing of environment,2010,114(3):504-513.
[10] SANDHOLT I, RASMUSSEN K, ANDERSEN J. A simple interpretation of the surface temperature/vegetation index space for assessment of surface moisture status [J].Remote Sensing of environment,2002,79(2-3):213-224.
[11] 尹新,龔思婷,孫一民.建成環(huán)境使用后評(píng)價(jià)(POE)研究綜述[J].山東建筑大學(xué)學(xué)報(bào),2018,33(4):62-69.
[12] 劉耀彬,李仁東,宋學(xué)鋒.城市化與城市生態(tài)環(huán)境關(guān)系研究綜述與評(píng)價(jià)[J].中國人口·資源與環(huán)境,2005(3):55-60.
[13] 徐涵秋.城市遙感生態(tài)指數(shù)的創(chuàng)建及其應(yīng)用[J].生態(tài)學(xué)報(bào),2013,33(24):7853-7862.
[14] 李晶,李生財(cái),郭偉,等.基于改進(jìn)遙感生態(tài)指數(shù)的山西省及煤炭礦區(qū)生態(tài)環(huán)境分析[J].金屬礦山,2023(1):30-39.
[15] 馮平,楊妮娟,李建柱.灤河流域遙感生態(tài)指數(shù)改進(jìn)及生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)[J].應(yīng)用生態(tài)學(xué)報(bào),2023,34(12):3195-3202.
[16] 劉建濤.黃河三角洲典型地表類型遙感協(xié)同提取方法及生態(tài)環(huán)境遙感評(píng)價(jià)研究[D].中國科學(xué)院大學(xué)(中國科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所),2018.
[17] 敖春來,呂光輝,梁棟,等.阿里高原遙感綜合調(diào)查野外驗(yàn)證評(píng)價(jià)[J].西部探礦工程,2017,29(3):124-126,130
[18] 熊麗君,袁明珠,吳建強(qiáng).大數(shù)據(jù)技術(shù)在生態(tài)環(huán)境領(lǐng)域的應(yīng)用綜述[J].生態(tài)環(huán)境學(xué)報(bào),2019,28(12):2454-2463
[19] 馮榮榮,張凱莉,韓佳寧,等.灃河流域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的遙感評(píng)價(jià)及影響因子分析[J].生態(tài)與農(nóng)村環(huán)境學(xué)報(bào),2022,38(7):860-871
[20] 吳海毓,王橋,王昌佐,等.遙感在大型工程生態(tài)環(huán)境影響評(píng)價(jià)中的應(yīng)用[J].環(huán)境與可持續(xù)發(fā)展,2009,34(1):48-49.
[21] 郝斌飛,韓旭軍,馬明國,等.Google Earth Engine在地球科學(xué)與環(huán)境科學(xué)中的應(yīng)用研究進(jìn)展[J].遙感技術(shù)與應(yīng)用,2018,33(4):600-611.
[22] 生態(tài)環(huán)境部.環(huán)境影響評(píng)價(jià)技術(shù)導(dǎo)則 生態(tài)影響:HJ 19—2022[S].北京:中國標(biāo)準(zhǔn)出版社,2022.
[23] 中華人民共和國鐵道部.鐵路工程建設(shè)項(xiàng)目環(huán)境影響評(píng)價(jià)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn):TB 10502—1993[S].北京:中國標(biāo)準(zhǔn)出版社,1994.
[24] 王正興,劉闖,HUETE Alfredo.植被指數(shù)研究進(jìn)展:從AVHRR-NDVI到MODIS-EVI[J].生態(tài)學(xué)報(bào),2003(5):979-987.
[25] 徐涵秋.城市遙感生態(tài)指數(shù)的創(chuàng)建及其應(yīng)用[J].生態(tài)學(xué)報(bào),2013,33(24):7853-7862.
[26] FLUET-CHOUINARD E, LEHNER B, REBELO L M, et al. Development of a global inundation map at high spatial resolution from topographic downscaling of coarse-scale remote sensing data[J].Remote Sensing of Environment,2015,158(1):348-361.
[27] FENG S L, LIU S G, HUANG Z H, et al. Inland water bodies in China: Features discovered in the long-term satellite data[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America,2019,116(51):25491-25496.
[28] 農(nóng)蘭萍,王金亮.基于RSEI模型的昆明市生態(tài)環(huán)境質(zhì)量動(dòng)態(tài)監(jiān)測[J].生態(tài)學(xué)雜志,2020,39(6):2042-2050.
[29] GOU R K, ZHAO J.Eco-environmental quality monitoring in Beijing, China, using an RSEI-based approach combined with random forest algorithms[J].IEEE Access,2020,8:196657-196666.
[30] HU X S, XU H Q. A new remote sensing index for assessing the spatial heterogeneity in urban ecological quality: A case from Fuzhou City, China[J].Ecological Indicators,2018,89:11-21.
[31] SAIEDLUE S, HOSSEINI S B, YAZDANFAR S A, et al. Enhancing quality of life and improving living standards through the expansion of open space in residential complex[J].Procedia-Social and Behavioral Sciences,2015,201:308-316.
[32] 徐涵秋.區(qū)域生態(tài)環(huán)境變化的遙感評(píng)價(jià)指數(shù)[J].中國環(huán)境科學(xué),2013,33(5):889-897.
[33] 李星媚,嚴(yán)軍.基于GEE和PLSR的2001—2020年長三角地區(qū)植被覆蓋時(shí)空變化及驅(qū)動(dòng)力分析[J].西北林學(xué)院學(xué)報(bào),2023,38(6):219-227.
[34] 宗慧琳,張曉倫,袁希平,等.利用GEE進(jìn)行1990—2022年小江流域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量時(shí)空格局與演變趨勢分析[J/OL].環(huán)境科學(xué),1-21[2024-07-01].https://doi.org/10.13227/j.hjkx.202308061.
[35] FENG S L, LIU S G, JING L, et al. Quantification of the environmental impacts of highway construction using remote sensing approach[J].Remote Sensing,2021,13(7):1340.
[36] 汪濤,袁飛云,宋陽,等.基于RSEI的近30年來瀘石高速公路路域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)[J].公路,2023,68(8):355-363.
[37] 張婧,黃玲,李曉超.鐵路電氣化工程對森林生態(tài)型自然保護(hù)區(qū)生態(tài)影響評(píng)價(jià)[J].皮革制作與環(huán)??萍?,2021,2(7):110-111.
(責(zé)任編輯:敬廷桃)