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环境影响后评价导则-DB65-T3016—2009环境影响后评价导则-DB65-T3016—2009ICS13.020.01Z00备案号：DB65新疆维吾尔自治区地方标准DB65/ T3016—2009环境影响后评价技术导则Technical Guideline for Post Environmental ImpactAssessment2009-09-25 发布2009-11-01 实施新疆维吾尔自治区质量技术监督局发布DB65/ T3016—2009前言本标准依据《中华人民共和国标准化法》、《中华人民共和国环境保护法》、《中华人民共和国环境影响评价法》、《建设项目环境保护管理办法》等制定。
本标准附录 A 为资料性附录。
本标准由新疆环境工程评估中心提出。
本标准由新疆维吾尔自治区环境保护厅归口。
本标准起草单位：新疆环境工程评估中心。
本标准主要起草人：马志成，白雁斌，贾广成，党新群，柳军荣，王琳，李扬旗。
IDB65/T3016-2009环境影响后评价技术导则1 范围本标准规定了环境影响后评价的术语和定义、工作程序、评价内容和报告书的编写等。
本标准适用于环境影响后评价。
2 规范性引用文件下列文件中的条款通过本标准的引用而构成本标准的条款，凡是注日期的引用文件其随后所有的修改单或修订版（不包括勘误的内容）均不适用与本标准，然而，鼓励根据本标准达成协议的各方研究是否可使用这些文件的最新版本。
HJ/T 2.1 《环境影响评价技术导则总纲》HJ/ 2.2 《环境影响评价技术导则大气环境》HJ/T 2.3 《环境影响评价技术导则地面水环境》HJ/T 2.4 《环境影响评价技术导则声环境》HJ/T 19 《环境影响评价技术导则非污染生态影响》HJ/T 169 《建设项目环境风险评价技术导则》GB/T14848《地下水质量标准》3 术语和定义下列术语和定义适用于本标准环境影响后评价（Post Environmental Impact Assessment）指对建设项目实施后的环境影响以及防范措施的有效性进行跟踪监测和验证性评价，并提出补救方案或措施，以实现项目运行与环境相协调的方法与制度。
第23卷第1期2024年1月杭州师范大学学报(自然科学版)J o u r n a l o f H a n g z h o uN o r m a l U n i v e r s i t y(N a t u r a l S c i e n c eE d i t i o n )V o l .23N o .1J a n .2024收稿日期:2022-05-24 修回日期:2022-07-16基金项目:国家自然科学基金项目(42101387);实景地理环境安徽省重点实验室开放基金项目(2022P G E 004);国家级大学生创新创业训练项目(202110377004).通信作者:李 楠(1990 ),女,讲师,博士,主要从事生态环境遥感研究.E -m a i l :l i n a n @c h z u .e d u .c nD O I :10.19926/j.c n k i .i s s n .1674-232X.2022.05.241文献引用:姜祥乐,吴天振,李代伟,等.基于改进遥感生态指数的金寨县生态环境质量评价[J ].杭州师范大学学报(自然科学版),2024,23(1):75-85.J I A N G X i a n g l e ,WU T i a n z h e n ,L ID a i w e i ,e t a l .E v a l u a t i o no f e c o -e n v i r o n m e n t a l q u a l i t y i nJ i n z h a iC o u n t y ba s e do n m o d i f i e d r e m o t e s e n s i n g e c o l o g i c a l i n d e x [J ].J o u r n a l o fH a n g z h o uN o r m a lU n i v e r s i t y(N a t u r a l S c i e n c eE d i t i o n ),2024,23(1):75-85.基于改进遥感生态指数的金寨县生态环境质量评价姜祥乐1,吴天振1,李代伟1,李伟涛1,2,李龙伟1,2,李 楠1,2(1.滁州学院地理信息与旅游学院,安徽滁州239000;2.实景地理环境安徽省重点实验室,安徽滁州239000)摘 要:为定量评价区域生态环境质量,客观反映生态环境的变化过程,为区域生态环境保护㊁治理及发展规划提供科学依据,该研究基于2014㊁2016㊁2018和2020年4个时期的L a n d s a t 8卫星影像,引入归一化山地植被指数,集成绿度㊁湿度㊁热度和干度4个指标构建改进型遥感生态指数(M R S E I ),进行生态环境质量时空分布制图与动态变化分析,探究金寨县周期生态环境状况及变化原因.结果表明:1)M R S E I 具有一定的科学性,能较全面地反映研究区生态环境质量情况及时空分异特征;2)研究周期内,金寨县全域生态环境质量较高,生态质量 优 和 良 区域占比持续上升,东北部的经济开发区及其周边生态质量较差;3)研究区M R S E I 从2014年的0.668持续提升到2020年的0.869,生态环境质量持续提高.关键词:生态环境质量;改进遥感生态指数;遥感;动态监测;金寨县中图分类号:P 237 文献标志码:A 文章编号:1674-232X (2024)01-0075-11近年来,社会经济的迅速发展与人口的急剧增长导致人类活动与生态环境间的矛盾日益凸显.因生态环境被破坏而导致森林退化㊁水土流失㊁土壤污染㊁植被破坏等一系列生态环境问题已成为人们广泛关注的热点[1],正确评价生态环境质量并评估其影响因素,对于评估环境保护政策的实施成效,维护可持续发展和生态平衡都至关重要[2].目前,国内外关于生态环境质量监测的研究方法较为丰富,主要分为两个阶段.第一阶段是基于多指标评价体系进行生态环境质量评价[3-4].第二阶段是基于G I S 和遥感技术结合的方法对生态环境质量进行评价,其以快速㊁实时及范围广等监测特点,已被广泛应用于生态环境研究领域[5],使生态环境质量方面的研究逐渐从定性评价过渡到定量评价.国内外学者在进行生态环境质量评价方面开展了大量研究工作,尤其是在城市[6]㊁森林[7]㊁矿区[8]㊁草地[9]等方面的环境动态监测和质量评估,但生态环境由复杂的生态系统组成,受到多种自然和人文因素的制约,选取单一的生态因子难以客观且全面地反映生态系统的综合特征.67杭州师范大学学报(自然科学版)2024年基于此问题,徐涵秋[10-11]提出了遥感生态指数(r e m o t e s e n s i n g e c o l o g i c a l i n d e x,R S E I),通过采用主成分分析法集成植被指数(n o r m a l i z e d d i f f e r e n c e v e g e t a t i o n i n d e x,N D V I)㊁湿度分量(w e t n e s s c o m p o n e n t o f t h e t a s s e l e d c a p t r a n s f o r m a t i o n,W e t)㊁地表温度(l a n ds u r f a c et e m p e r a t u r e,L S T)和土壤指数(n o r m a l i z e d d i f f e r e n c eb u i l t-u p a n d s o i l i n d e x,N D S I)4个指标,综合评价生态环境质量,该指数相比E I指数有更好的可比性,可从自然资源㊁生态安全㊁景观格局等维度综合测度区域生态环境变化[12-13],同时以指标易于提取㊁权重确定客观㊁结果空间可视化,避免人工干预等优势被广泛应用于生态环境质量研究.J i n g等[14]通过计算R S E I,对艾比努尔湖湿地保护区进行生态环境质量评价及空间分布特征分析.张浩等[15]利用R S E I进行南京市生态环境质量变化分析,指出其研究区生态环境质量的下降与不透水面的大幅增加密切相关,程琳琳等[16]采用熵权法计算权重并用指数和法计算遥感生态指数(R S E I),研究北京市门头沟区的生态环境质量变化及其原因,并指出采矿活动是导致该区域R S E I下降的主要原因.上述研究区域主要集中在湿地㊁城市与矿区,且R S E I是针对城市环境提出的,应用到地貌结构复杂㊁具有一定地形起伏的山地生态系统的合理性和准确性尚需论证.由于在复杂山地区域中,地形效应扭曲反映地表实体特征的信息,使得遥感影像有着大量阴影区域分布,对植被信息提取准确性造成很大的影响[17],导致采用N D V I作为R S E I中的绿度评价指标估算复杂地形区域植被覆盖度时存在误差[18].因此,本研究基于归一化差值山地植被指数(n o r m a l i z e dd i f f e r e n c e m o u n t a i nv e g e t a t i o n i n d e x,N D MV I)作为绿度评价指标,与湿度㊁热度㊁干度指标结合建立改进遥感生态指数(m o d i f i e d r e m o t e s e n s i n g e c o l o g i c a l i n d e x,M R S E I),以位于大别山区的安徽省金寨县为例,探究金寨县2014 2020年生态环境的时空演变特征,并分析其变化原因.该研究成果可为金寨县践行生态文明建设理念提供参考,同时可为山地区域生态质量快速评价提供方法和科学依据.1研究区概况与数据源1.1研究区概况金寨县地处安徽省西部边陲(31ʎ06'41ᵡ 31ʎ48'51ᵡN,115ʎ22'19ᵡ 116ʎ11'52ᵡE),县域面积3917.67k m2,户籍人口68.44万人.金寨县属于北亚热带湿润季风气候,季风明显㊁四季分明,年平均气温15.6ħ.境内地势自西南向东北方向呈阶梯状下降,地貌类型以丘陵为主,其次为低山,平原面积最少,三者分别占全县总面积的78.17%,13.55%和2.76%.金寨县农业及自然资源丰富,截至2019年,耕地面积为450.67k m2,农289.14k m2(图1).作物种植面积为371.59k m2,图1研究区空间分布图F i g.1S p a t i a l d i s t r i b u t i o no f s t u d y a r e a1.2 数据源与数据预处理本研究数据包括遥感数据和辅助数据两部分.遥感数据为2014㊁2016㊁2018和2020年L a n d s a t 8O L I 影像,通过地理空间数据云(h t t p ://w w w.g s c l o u d .c n )和U S G S 平台(h t t p ://g l o v i s .u s g s .g o v /)进行下载,4期数据均选用夏季影像,质量较好,保证了数据的一致性和结果的可比性.基于E N V I 5.3软件平台对原始遥感影像进行辐射定标㊁大气校正㊁几何校正㊁裁剪等预处理操作.通过辐射定标将像元灰度值(D N )转换为辐射亮度值,采用F L A A S H 大气校正模块进行大气校正,以消除因大气㊁光照等引起的辐射畸变.采用几何校正消除遥感影像成像时因地形起伏㊁大气折光等因素导致原始图像各地物的几何位置㊁形状㊁尺寸㊁方位等特征与参照系统中的表达不一致时产生的变形.辅助数据中,金寨县数字高程模型(D E M )来源于地理空间数据云,分辨率为30mˑ30m ,采用了投影变换及影像裁剪操作.金寨县行政区划矢量数据下载于全国地理信息资源目录服务系统(h t t p ://w w w.w e b m a p.c n )中的1ʒ100万全国基础地理数据库.研究所使用的各类型用地数据主要来源于‘金寨县统计年鉴“(2014 2020年).金寨县气象数据来自中国气象数据网(h t t p://d a t a .c m a .c n /),本研究选取金寨气象站(31ʎ24'36ᵡN ,115ʎ31'48ᵡE )2014㊁2016㊁2018和2020年的年平均降水量和年平均气温数据,分析研究区降水和气温演变规律对生态环境产生的影响.2 研究方法2.1 新型遥感生态指数的构建应用广泛的归一化植被指数(N D V I)常作为生态质量评价中的绿度指标.因研究区地形起伏大,山体阴影多,导致N D V I 受复杂地形因素的影响,无法正确揭示阴影处的植被信号,常常使遥感影像呈现出 同物异谱 的特征,给植被生物量估算带来较大误差[19].吴志杰等[20]提出的归一化差值山地植被指数(N D MV I )具有较强的消除复杂地形影响的能力,相比于N D V I,该指数更适用于地势较高的山地区域,具有更宽的动态变化范围,使城镇建筑区㊁水体㊁裸土和植被等地物在影像中具有更强的区分度[21].因此本研究采用N D MV I 作为绿度指标,对比N D MV I 和N D V I 在不同年份下的主成分分析结果,基于N D MV I构建改进遥感生态指数M R S E I .同时本研究采用平均相关度检验和显著性检验对M R S E I 的适宜性进行验证,平均相关系数接近于1,可说明M R S E I 模型的综合代表程度越高,适用性越强.基于遥感影像提取绿度(N D MV I )㊁湿度(W e t )㊁热度(L S T )和干度(N D S I )4个指标,构建新型遥感生态指数(M R S E I),综合体现区域生态环境质量.1)绿度指标:选择归一化差值山地植被指数N D MV I 作为绿度指标,其公式为I N D MV I=(ρN I R -N m i n )-(ρR -R m i n )(ρN I R -N m i n )+(ρR -R m i n ),(1)式中:ρN I R 为O L I 传感器中的近红外波段,ρR 为红光波段,R m i n 为红光波段表观反射率的最小值;N m i n 为近红外波段表观反射率的最小值,R m i n ㊁N m i n 值均采用汇总统计获取.2)湿度指标:缨帽变换中的湿度分量与土壤和植被的湿度密切相关[22],故选择湿度分量(W e t )作为湿度指标,基于L a n d s a t 8O L I 数据提取,湿度的计算公式为 I W e t =0.1511ˑρB +0.1973ˑρG +0.3283ˑρR +0.3407ˑρN I R -0.7117ˑρS W I R 1-0.4559ˑρS W I R 2,(2)式中:ρB ㊁ρG ㊁ρR ㊁ρN I R 分别为O L I 传感器中的蓝光波段㊁绿光波段㊁红光波段㊁近红外波段,ρS W I R 1及ρS W I R 2分别为短波红外1波段和短波红外2波段.3)热度指标:选用地表温度(l a n ds u r f a c e t e m p e r a t u r e ,L S T )作为热度指标[23].本研究使用基于大气校正的地温反演方法计算L S T ,即利用传感器记录的热辐射总量减去所估计大气对地表热辐射的影响,可得到地表热辐射强度,最后将其转换为相应的地表温度,计算公式为T s =K 2l n K 1B (T s)+1[],(3)77 第1期姜祥乐,等:基于改进遥感生态指数的金寨县生态环境质量评价B (T s )=[L λ-L ʏ-τ(1-ε)L ˌ]τε,(4)I L S T =K 2l nK 1B 10(T s )+1[],(5)式中:B (T s )为黑体辐射亮度,ε为地表比辐射率,τ为大气透射率,L λ为图像辐射定标,L ʏ为大气上行辐射强度,L ˌ为大气下行辐射强度,K 1和K 2为定标系数,B 10(T s )与T s 相同的黑体辐射亮度.4)干度指标:干度指标(I N D S I )由建筑指数(I B I )和裸土指数(S I )合成所得[24],其公式为I B I =2ρS W I R 1ρS W I R 1+ρN I R -ρN I R ρN I R +ρR -ρG ρG +ρS W I R 12ρS W I R 1ρS W I R 1+ρN I R +ρN I R ρN I R +ρR +ρG ρG +ρS W I R 1éëêêêêùûúúúú,(6)S I =(ρS W I R 2+ρR )-(ρN I R +ρB )[](ρS W I R 2+ρR )+(ρN I R +ρB )[],(7)I N D S I =I B I +S I2,(8)式中:ρB ㊁ρG ㊁ρR ㊁ρN I R 分别为O L I 传感器中的蓝光波段㊁绿光波段㊁红光波段㊁近红外波段,ρS W I R 1及ρS W I R 2分别为短波红外1波段和短波红外2波段;分别计算得到4个指标后,对其进行主成分分析,主要信息集中在第一主成分中(P C 1).为了便于结果的对比分析,对P C 1再次进行归一化处理,结果即作为生态环境评价的新型遥感生态指数(I M R S E I ).I M R S E I ={P C 1[f (I N D MV I ,I W e t ,I N D S I ,I L S T )]}.(9)2.2 生态环境质量时空分析为刻画不同时间下研究区的生态质量状况,对研究区生态质量进行定量分级,将I M R S E I 以0.2为间隔划分为 优 (0.8ɤI M R S E I <1)㊁ 良 (0.6ɤI M R S E I <0.8)㊁ 一般 (0.4ɤI M R S E I <0.6)㊁ 较差 (0.2ɤI M R S E I <0.4)和 差 (0ɤI M R S E I <0.2)共5个等级.对2014㊁2016㊁2018和2020年各等级所占面积与比例进行统计.为了更进一步了解金寨县生态环境质量的时空演变情况,依据‘生态环境状况评价技术规范“(H J 192 2015)中生态环境状况变化度分级表,根据研究实际情况,将M R S E I 指数值的变化值X 按照变化幅度分为5级,|X |ɤ0.02为无明显变化㊁0.02<|X |ɤ0.05为略微变化(好或差)㊁0.05<|X |ɤ0.1明显变化(好或差)㊁|X |>0.1显著变化(好或差).基于以上5个等级的划分,对金寨县M R S E I 进行变化检测.此外,为了体现研究区生态质量的总变化,对第一期和最后一期M R S E I 结果同样进行差值和分级处理,同时分别统计M R S E I 各变化等级的面积及占比.3 结果与分析3.1 M R S E I 与R S E I 对比分析本研究通过计算同时期MR S E I ㊁N D MV I ㊁W e t ㊁L S T ㊁N D S I 之间的相关系数(图2)来检验模型的适用性.其中,M R S E I 与其他各指标均具有较好的相关性,绿度指标N D M V I ㊁湿度指标W e t ㊁热度指标L S T ㊁干度指标N D S I 与改进遥感生态指数MR S E I 的平均相关度排序为N D MV I (0.943)>N D S I (-0.774)>W e t(0.629)>L S T (-0.573),说明绿度指标是金寨县M R S E I 构建中尤为重要的因素,同时也说明了地表干度情况对研究区具有较大影响.2014 2020年M R S E I 与各指标的相关系数均值大于0.60,表明M R S E I 在金寨县的适用性较好.在构建M R S E I 和R S E I 过程中,各监测年份的主成分分析结果如表1所示.由表1可以看出,M R S E I 和R S E I 的4个指标对P C 1贡献率均值分别为72.3%和71.7%,表明P C 1最大限度地集中了4个指标的大部分特征,能够合理地对生态状况进行解释.在两种生态质量指数中的绿度分量(N D MV I ㊁N D V I )和湿度分量(W e t )在P C 1中呈正值,说明其对生态环境起正面作用,而热度分量(L S T )与干度分量(N D S I)在87杭州师范大学学报(自然科学版)2024年P C 1中呈负值,说明其对生态环境的作用是负面的.这与实际情况相符.说明M R S E I 可以较好地综合金寨县的生态质量.通过对比两种生态质量指数的P C 1结果,可发现2014㊁2016㊁2018和2020年M R S E I 中各指标对P C 1的贡献率分别为74.0%㊁74.5%㊁64.3%㊁76.5%,而各年份R S E I 中各指标对P C 1的贡献率分别为73.7%㊁74.3%㊁62.5%㊁76.3%,各年份M R S E I 中各指标对P C 1的贡献率均高于R S E I ,这表明M R S E I 的4个指标比R S E I 的4个指标更具有代表性,即采用M R S E I 更能反映该研究区的实际生态情况.综合4个监测年份,M R S E I 和R S E I 中4个指标分量对P C 1的荷载值排序为N D M V I (0.8393)>W e t (0.0475)>N D S I (-0.2620)>L S T (-0.4298)和N D V I (0.5728)>W e t (0.1403)>N D S I (-0.4058)>L S T (-0.6780),绿度分量对P C 1贡献度最大,且贡献程度高于N D V I ,基于绿度指标是金寨县M R S E I 构建中最重要因素,故采用N D MV I 作为评价生态环境质量的影响因子的效果优于R S E I .综上所述,第一主成分P C 1可以很好地集成4个指标分量的信息,本研究通过采用M R S E I 能够全面客观地反映金寨县生态环境的综合状况,适用性较强图研究区年各指标与的相关系数热力图F i g .2 T h e r m a lm a p o f t h e c o r r e l a t i o n c o e f f i c i e n t s o f v a r i o u s i n d i c a t o r s a n dM R S E I i n t h e s t u d y ar e a f r o m2014t o 202097 第1期姜祥乐,等:基于改进遥感生态指数的金寨县生态环境质量评价表1指标主成分对比分析T a b.1C o m p a r a t i v e a n a l y s i s o f p r i n c i p a l c o m p o n e n t s o f f o u r f a c t o r年份主成分M R S E IN D MV I W e t L S T N D S I特征值贡献率/%R S E IN D V I W e t L S T N D S I特征值贡献率/%2014P C10.7340.095-0.622-0.2580.01574.00.4860.172-0.771-0.3740.01373.7 P C20.670-0.2480.6140.3350.00617.90.4350.2100.621-0.6180.00318.3P C3-0.084-0.341-0.4830.8020.0037.4-0.7350.455-0.124-0.4880.0017.3P C4-0.075-0.902-0.052-0.4220.0000.70.1880.8480.0700.4900.0000.7 2016P C10.7740.054-0.584-0.2400.01574.50.4850.168-0.786-0.3440.01274.3 P C2-0.6180.246-0.728-0.1670.00518.80.5030.2270.608-0.5700.00319.0P C30.012-0.485-0.3570.7980.0026.2-0.6720.574-0.090-0.4600.0016.3P C40.1380.8370.0450.5270.0000.50.2470.7680.0590.5870.0000.5 2018P C10.9090.033-0.256-0.3260.01764.30.7160.116-0.482-0.4910.00862.5 P C20.1600.020-0.941-0.2970.00427.3-0.215-0.040-0.8380.4990.00430.0P C30.378-0.250-0.204-0.8680.0027.70.663-0.2010.2440.6790.0016.8P C40.0700.967-0.081-0.2290.0000.60.0430.9720.0730.2200.0000.7 2020P C10.9400.008-0.257-0.2240.02176.50.6040.105-0.673-0.4140.01076.3 P C2-0.3120.131-0.901-0.2730.00518.8-0.469-0.117-0.7340.4770.00219.0P C3-0.1170.2900.350-0.8830.0024.40.628-0.3970.0930.6630.0014.4P C4-0.071-0.948-0.020-0.3100.0000.30.1440.9040.0240.4010.0000.3 3.2金寨县生态环境质量时空格局2014 2020年金寨县生态环境质量如图3所示.从空间格局上来看,东北部的金寨经济开发区生态环境质量较差,西南部山区生态环境质量较好,南部的生态质量整体上高于北部地区.生态环境质量的空间分布特征与湿度和绿度指标分布特征相近,与热度和干度指标分布特征相反,即湿度㊁绿度值越高而热度㊁干度值越低的区域,其生态环境质量值越高,区域的生态环境质量越好,反之生态环境质量越差.从时间格局上来看,2014 2020年间研究区生态质量持续上升,生态质量等级处于 良 以上的区域规模占比始终不低于80%,表明研究区的生态质量始终保持较高水平.图32014—2020年金寨县M R S E I分布图F i g.3M R S E I d i s t r i b u t i o no f J i n z h a i C o u n t y f r o m2014t o2020从具体的生态等级变化情况(表2)来看,2014年研究区的生态质量等级主要为 良 ,其规模占比高达75.7%;其次为 中 等级,占比为17.3%,主要分布于金寨县北部的经济开发区及中部的南溪镇㊁槐树湾乡和桃岭乡,生态质量为 差 和 较差 等级的斑块较少,占比之和仅为1.6%,主要为建设用地和未利用地,分布在金寨县经济开发区及周边区域.2016年研究区生态质量等级处于 中 以下的斑块面积减少,其中在经济开发区有明显缩减态势;生态质量等级为 良 和 优 的斑块面积增多,占比之和达86%,相较之前略微增长,整体的生态质量有所上升.2018年研究区生态等级为 中 以下斑块面积持续减少,占比仅为08杭州师范大学学报(自然科学版)2024年3.6%, 优 和 良 等级占比分别为59.7%和36.9%,部分等级为 良 的区域,其生态质量相较之前有较大增幅.2020年,研究区生态等级为 中 以下的斑块面积只占1.9%,而研究区处于 优 和 良 等级的斑块规模占比呈明显的 此消彼长 态势, 优 等级斑块占比由2018年的59.7%上升为88.6%, 良 等级斑块占比在两年间由36.9%下降至9.6%,生态质量显著变好.表2 生态等级和面积比例变化T a b .2 E c o l o g i c a l g r a d e a n da r e a p r o p o r t i o n c h a n ge M R S E I 等级2014年面积/k m2百分比/%2016年面积/k m2百分比/%2018年面积/k m2百分比/%2020年面积/k m2百分比/%差0.50.00.00.02.20.10.00.0较差62.31.649.81.31.50.00.30.0中658.217.3481.212.6123.83.370.61.9良2884.275.73052.280.11407.236.9364.39.6优203.95.4225.85.92274.559.73374.088.63.3 金寨县生态质量变化监测金寨县2014㊁2016㊁2018㊁2020年的M R S E I 均值分别为0.668㊁0.684㊁0.795㊁0.869,7年内生态环境质量持续提升,提升幅度高达30%,至2020年,金寨县整体生态环境质量优异.金寨县生态环境质量变化等级的空间分布如图4所示.从中可以看出,在2014 2016年间研究区内M R S E I 无明显变化和变差(包括略微变差㊁明显变差㊁显著变差)的斑块主要集中在金寨县经济开发区及研究区东部的张冲乡㊁燕子河镇,M R S E I 变好(包括显著变好㊁明显变好和略微变好)的斑块主要分布在研究区北部的经济开发区及其周边区域.2016 2018年间,M R S E I 变差趋势最为明显的斑块分布在研究区南部的天堂寨镇及北部的经济开发区,M R S E I 变好的斑块多于其变差的斑块,交错分布于整个研究区,显著变好的斑块比例为79.41%,相较前一阶段增幅明显.2018 2020年,M R S E I 变好的斑块分布于整个研究区,而经济开发区由于受到城市化及工业化的冲击,建筑用地及居民用地增多,存在生态质量变差的趋势,但总体生态质量依然呈明显上升趋势.在整个研究周期中(2014 2020年),M R S E I 变好的斑块在研究区广泛分布,M R S E I 变差的斑块则主要聚集分布于县北部的经济开发区.金寨县自2011年以来就实施了全域造林工程[25],生态公益林达到2000k m2以上,从而提升了局部生态质量.图4 金寨县生态环境变化监测图F i g .4 E c o l o g i c a l g r a d e c h a n g e o f J i n z h a i C o u n t y从研究区整体上看,生态环境质量的变化等级主要集中于显著变好㊁明显变好和略微变好,三者占比在2014 2016年达53.40%(表3),在其他时间段则处于88%~97%之间.根据金寨县生态建设历程,2016 2018年金寨县开展了以土地整治为主的生态环境恢复工程[26],在项目建设过程中,M R S E I 略微变差㊁明显变差㊁显著变差占比之和均低于10%.在2016年土地整治活动持续开展后,随着腾退房屋面积的18 第1期姜祥乐,等:基于改进遥感生态指数的金寨县生态环境质量评价增加,土地资源得到了高效且合理的应用,研究区内MR S E I 变好的斑块显著增多,M R S E I 不变和变差的斑块相应减少,研究区内的生态质量渐渐恢复.在整个研究周期内(2014 2020年),研究区内大部分斑块的生态质量都有变化,且提升的斑块明显多于退化的斑块,特别在2016年后,提升斑块完全分布于整个研究区,表明研究区内的生态环境状况有所好转.表3 金寨县生态状况差值变化T a b .3 V a r i a t i o na n a l y s i s o f e c o l o g i c a l s t a t u s d i f f e r e n c e s i nJ i n z h a i C o u n t y类别级差2014 2016年面积/k m 2百分比/%2016 2018年面积/k m 2百分比/%2018 2020年面积/k m 2百分比/%2014 2020年面积/k m 2百分比/%变好3197.25.03109.379.41534.439.23711.194.82688.917.6385.69.91427.436.559.21.511206.730.8119.63.1520.113.313.40.3总计2092.853.43614.592.43481.989.03783.796.6无明显变化01440.136.8200.95.1340.28.7115.63.0变差3267.46.842.61.136.90.94.00.1277.72.035.70.927.70.75.00.1137.81.022.10.629.10.77.50.2总计382.99.8100.42.693.72.316.50.44 讨 论4.1人类活动对生态环境的影响a ,b ,c 分别为经济开发区㊁古碑㊁天堂寨镇的遥感影像;R G B :543合成,红色代表植被.图5 3个典型区遥感影像F i g .5 R e m o t e s e n s i n g i m a g e s o f t h r e e t y pi c a l a r e a s 28杭州师范大学学报(自然科学版)2024年从生态环境变化幅度较大的典型地区(经济开发区㊁古碑镇㊁天堂寨镇)时空变化分析中可以看到,人类活动对生态环境变化影响明显.例如,2014 2020年间,金寨县经济开发区的建筑用地面积明显增加,呈集中面状分布(图5a ),尤其是在2016 2020年间,更多的草地㊁林地被居民区取代,致使建筑区域面积增速明显,对生态环境产生较大的负面影响;开发区东部有部分建筑用地随土地复垦后生态环境转优,植被在此区域大范围分布,一定程度上减弱了经济开发区生态质量的衰减程度,这也印证了3.2中对经济开发区的变化分析.古碑镇的生态质量在7年间变化明显(图5b ),在2014 2016年其生态环境变化不明显,土地整治大规模实施后(2016 2018年),区域建筑密度明显下降,部分建筑用地从原来的 面 状缩减成为 点 状分布,这也与上述研究区在2016 2020年间M R S E I 增速明显的分析结果一致.古碑镇在2020年用地规模达12506.25k m 2,随着农用地㊁农村建设用地㊁城镇工矿建设用地㊁未利用地开发与土地复垦等综合整治的不断深入,规划2035年其用地规模可达18442.55k m2,生态质量将会得到显著提升.天堂寨镇在2014 2020年间,红色斑块的面积显著增加(图5c ),2016 2018年间,该区域的白色斑块面积有所上升,在2018 2020年间,可发现部分致密建筑区已被许多代表植被的红色斑块和条带所穿插,建筑面积明显下降,绿地面积相应增加,其总体变化趋势与上述分析中天堂寨周边M R S E I 明显提高相符合.这主要归功于土地整治在此区域的合理实施.作为金寨县旅游重点的天堂寨镇,其造林面积从2014年的6950.14k m 2上涨至2020年的9604.8k m2,可见政府在集中精力推动旅游事业发展的同时,也时刻保证生态质量的长足进步.4.2 气温和降水对生态环境的影响由于绿度和干度是生态环境的重要组成部分之一,且N D MV I 和N D S I 与M R S E I 之间的相关性最高(图2),说明金寨县的环境质量对绿度和干度的依赖性较高.在2014 2020年间,金寨县年降水量呈持续上升的趋势,年平均气温先上升后趋于平稳(图6),气候表现为暖湿倾向,N D MV I 均值从2014年的0.742增加至2020年的0.796,表明暖湿倾向的气候变化对金寨县的绿度指标存在正面影响;干度指标N D S I 由2014年的0.417逐步下降至2020年的0.319,干化下降程度较大,主要取决于未利用地面积的大幅度下降及土地整治带来的显著受益,金寨县在2014 2020年间未利用地面积减少,常用耕地面积增长了54.322k m 2[27],增长速率为13%,说明金寨县气候向暖湿方向变化,且人为因素将干度控制在合理范围内.因此,需要持续推进金寨县的环境提升政策,如土地整治政策㊁金寨县森林与湿地发展保护等,保证当地生态环境质量朝着稳中有进的方向发展图6 金寨县年平均气温和年降水量变化F i g .6 C h a n g e o f a n n u a lm e a n t e m p e r a t u r e a n da n n u a l p r e c i p i t a t i o n i nJ i n z h a i C o u n t y4.3 生态环境质量后续研究本研究选取4类与生态环境相关性较强的生态因子,通过集合后生成的改进生态指数MR S E I 高效解释了金寨县生态环境质量在2014 2020年的空间分布规律与主要变化特征,但是生态环境是一个极为复杂的综合变量,选取多种环境影响因子才能进行全面的定量评价.金寨县地形差异明显,且梅山镇等地38 第1期姜祥乐,等:基于改进遥感生态指数的金寨县生态环境质量评价48杭州师范大学学报(自然科学版)2024年区在汛期经常出现山体塌方㊁河道堵塞等灾害,从而造成水土严重流失.因此在今后的研究中,可在生态指数中添加如灾害因子㊁气象因子等生态指标,以便实现生态环境变化的精准预测.5结论本研究从遥感的角度,探究了2014 2020年研究区的生态质量评价的理论及方法,并以金寨县研究区为例,分析了当地生态质量变化及影响因素,得出以下结论:1)本研究通过平均相关度检验和显著性检验方法,验证了M R S E I模型的适用性较强,通过主成分结果及贡献度对比分析,得出M R S E I比R S E I更适合用于山区生态环境研究.2)2014 2020年间,金寨县生态环境质量整体呈显著提升趋势,研究区内生态状况为优㊁良的区域占总面积的比例由2014年的81.1%增加到2020年的98.2%,7年间共提高了21.09%.在北部经济开发区及周边区域,生态等级为 中 及以下的区域面积有明显缩减态势.3)MR E S I均值由2014年的0.668上升到2020年的0.869,整体上升了30%.通过对金寨县生态质量的变化检测,表明生态环境变好的区域比例在逐年扩大,从2014年的53.4%增至2020年的96.6%.林地㊁农田等地类生态质量保持稳中有进的上升趋势,而生态环境变差的区域受城市扩展及土地整治影响,分布在南部天堂寨镇与北部经济开发区附近.参考文献:[1]茹克亚㊃萨吾提,阿不都艾尼㊃阿不里,李虎,等.基于遥感生态指数模型的阜康市生态环境动态变化监测与评价[J].水土保持研究, 2020,27(1):283-289.[2]胡克宏,张震.陕西秦岭山区留坝县生态质量时空特征及影响因素分析[J].生态与农村环境学报,2021,37(6):751-760.[3]王兵,张光辉,刘国彬,等.黄土高原丘陵区水土流失综合治理生态环境效应评价[J].农业工程学报,2012,28(20):150-161.[4]Z E B A R D A S TL,S A L E H IE,A F R A S I A B I H.A p p l i c a t i o no fD P S I Rf r a m e w o r kf o r i n t e g r a t e de n v i r o n m e n t a l a s s e s s m e n to fu r b a na r e a s:a c a s e s t u d y o fT e h r a n[J].I n t JE n v i r o nR e s,2015,9(2):445-456.[5]L IN,WA N GJY,Q I NF.T h e i m p r o v e m e n t o f e c o l o g i c a l e n v i r o n m e n t i n d e xm o d e lR S E I[J].A r a bJG e o s c i,2020,13(11):1-14.[6]HU XS,X U H Q.An e wr e m o t e s e n s i n g i n d e x f o r a s s e s s i n g t h e s p a t i a l h e t e r o g e n e i t y i nu r b a n e c o l o g i c a l q u a l i t y:a c a s e f r o mF u z h o uC i t y,C h i n a[J].E c o l I n d i c,2018,89:11-21.[7]潘明慧,袁轶男,王亚蕾,等.基于R S E I的福州旗山国家森林公园生态环境质量变化研究[J].山东农业大学学报(自然科学版),2020, 51(1):57-63.[8]吴志杰,王猛猛,陈绍杰,等.基于遥感生态指数的永定矿区生态变化监测与评价[J].生态科学,2016,35(5):200-207.[9]V A N K L I N KR,V A ND E RP L A SF,V A N N O O R D W I J KCGET,e t a l.E f f e c t s o f l a r g e h e r b i v o r e s o n g r a s s l a n d a r t h r o p o d d i v e r s i t y[J].B i o lR e vC a m bP h i l o sS o c,2015,90(2):347-366.[10]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.[11]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.[12]徐涵秋.水土流失区生态变化的遥感评估[J].农业工程学报,2013,29(7):91-97.[13]单薇,金晓斌,孟宪素,等.基于多源遥感数据的土地整治生态环境质量动态监测[J].农业工程学报,2019,35(1):234-242.[14]J I N G Y Q,Z H A N GF,H EYF,e t a l.A s s e s s m e n t o f s p a t i a l a n d t e m p o r 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 q u a l i t y i nE b i n u rL a k eW e t l a n dN a t i o n a lN a t u r eR e s e r v e,X i n j i a n g,C h i n a[J].E c o l I n d i c,2020,110:105874.[15]张浩,杜培军,罗洁琼,等.基于遥感生态指数的南京市生态变化分析[J].地理空间信息,2017,15(2):58-62.[16]程琳琳,王振威,田素锋,等.基于改进的遥感生态指数的北京市门头沟区生态环境质量评价[J].生态学杂志,2021,40(4):1177-1185.[17]闻建光,柳钦火,肖青,等.复杂山区光学遥感反射率计算模型[J].中国科学(D辑:地球科学),2008,38(11):1419-1427.[18]徐爽,沈润平,杨晓月.利用不同植被指数估算植被覆盖度的比较研究[J].国土资源遥感,2012,24(4):95-100.[19]吴志杰,徐涵秋.卫星影像数据构建山地植被指数与应用分析[J].地球信息科学学报,2011,13(5):656-664.[20]吴志杰,何国金,王猛猛,等.南方丘陵区植被覆盖度遥感估算与时空变化研究:以福建省永定县为例[J].遥感技术与应用,2016,31(6):1201-1208.[21]陈学兄,常庆瑞,毕如田,等.基于山地植被指数估算临县植被覆盖度[J].应用基础与工程科学学报,2020,28(2):310-320.。
扬州市五年土壤质量监测结果分析及改善建议近年来，土壤质量问题引起了广泛关注。
作为扬州市土地资源的重要组成部分，土壤质量的监测和改善对于城市的可持续发展至关重要。
本文将对扬州市近五年的土壤质量监测结果进行分析，并提出相应的改善建议，以期为扬州市土壤保护和可持续利用提供参考。
扬州市土壤质量监测结果分析根据扬州市近五年的土壤质量监测数据，可以得出以下几点分析结果：1. 全市土壤氮、磷、钾含量普遍偏低。
扬州市土壤普遍缺乏养分，特别是氮、磷、钾等重要元素。
其中，农用土壤的养分含量更是明显偏低，这导致了农作物产量的下降，对粮食生产造成了一定的影响。
2. 部分地区土壤酸碱度不均衡。
扬州市部分地区土壤酸碱度超过了合理范围，这会影响土壤中各种微生物和根系的生长繁殖，影响农作物的生长发育。
同时，酸碱度不均衡也会导致土壤中重金属的释放，对环境和人体健康构成潜在威胁。
3. 重金属超标问题值得重视。
部分监测点土壤中存在铅、镉等重金属超标的情况，这与工业发展和农业使用化肥、农药等因素有关。
重金属超标不仅会对生态环境造成污染，还可能通过农产品进入人体，对健康产生潜在风险。
土壤质量改善建议针对以上分析结果，下面给出一些建议，以改善扬州市土壤质量，推动可持续发展：1. 实施科学施肥，提高土壤养分含量。
加强对农民科学施肥的指导，鼓励有机肥的使用，优化农业生产方式，提高农业生产效益的同时，减少对土壤的污染。
2. 加强土壤酸碱度调控。
通过调整土壤pH值，提高土壤的肥力和适应性。
对于酸性土壤，可以采用石灰或有机碱进行改良；对于碱性土壤，可采取沙化处理等方法，提高土壤透水性和通气性。
3. 控制工业废弃物的排放。
严格限制工业废弃物的随意倾倒和排放，加强工业企业的环境监管，防止重金属等有害物质对土壤的污染。
同时，积极推动工业企业进行资源化利用，减少环境污染的产生。
4. 加强土壤保护宣传教育。
通过开展土壤保护知识宣传教育活动，提高公众对土壤保护的意识和重视程度。
酸雨监测情况报告模板一、背景介绍酸雨指富含酸性物质的雨水，对环境和人类健康都有重大影响。
为了了解我国酸雨的监测情况，及时发现并采取措施，需要进行酸雨监测。
本报告旨在总结我国酸雨监测情况，提供一个报告模板供参考。
二、监测方法我国酸雨监测主要采用以下两种方法：1.大气降水监测法：监测降水前后雨水的PH值，来判断是否为酸性降水。
2.树叶监测法：通过调查树叶上的雨淋水PH值及营养元素含量，来反映大气环境酸碱度，判断是否存在酸雨。
三、监测结果根据最近10年的监测数据显示，我国酸雨情况总体有所好转，但仍存在一些问题。
主要表现为：1.酸性降水的总量有所减少，但酸雨的分布范围仍然广泛。
2.一些重点区域仍然存在严重的酸雨问题，如长江中下游、华南和华北地区。
3.酸雨对土壤、水质和大气环境的影响仍然相当显著。
四、建议措施为了应对酸雨问题，我们需要采取下列措施：1.加强降雨水的PH值监测，了解酸雨的总体趋势和分布情况，及时采取措施。
2.开展生态环境补偿机制，支持保护重点区域的生态环境，降低酸雨的危害程度。
3.深入推行清洁能源，降低燃煤、燃油等常规能源的使用量。
4.坚持环境保护法律的执行，保障生态环境的健康持续发展。
五、结论经过对我国酸雨监测情况的总结，我们可以得出以下结论：1.我国酸雨问题总体上仍然存在，但已经出现一定的改善趋势。
2.酸雨对环境和人类健康的影响非常大，需要采取措施应对。
3.加强监测和环境管理体制建设，是解决酸雨问题的重要途径。
本报告所提供的酸雨监测情况报告模板，可供相关领域的专业人员进行参考，提高酸雨监测和治理的效率。
环境质量综合评价技术导则(讨论稿)中国环境监测总站2003年9月5日目录1．概述 (1)1.1 综合分析概念 (1)1.2 综合分析的目的 (1)1.3 适用范围 (1)1.4 名词术语 (1)2．基本原则 (3)2.1 科学性原则 (3)2.2 代表性原则 (3)2.3 可行性原则 (3)2.4 与国际先进水平接轨的原则 (3)3．地表水质量评价 (4)3.1 现状评价 (4)3.2 质量趋势分析 (14)3.3 水质变化原因分析 (18)参考资料： (24)4．空气质量评价 (24)4.1 评价项目 (24)4.2 评价标准 (25)4.3 现状评价 (25)4.4 污染趋势分析 (43)附：例表、例图 (51)5．声环境质量评价 (51)5.1 基本评价量 (51)5.2 现状评价 (51)5.3 定性评价 (53)5.4 趋势分析 (53)6．地下水水质评价 (54)6.1 监测频次 (54)6.2 监测项目 (54)6.3 评价标准 (55)6.4 地下水质量评价 (55)6.5 质量趋势分析 (58)7．酸雨评价 (59)7.1 评价项目(监测项目) (59)7.2 评价标准 (59)7.3 酸雨现状评价 (60)7.4 趋势分析 (65)7.5 原因分析 (67)8．近岸海域海水水质评价 (68)8.1 监测点位 (68)8.2 评价指标 (68)8.4 海洋环境质量现状评价 (69)8.5 质量趋势分析 (71)9．生态质量评价 (74)生态环境质量评价方法及分级技术规定 (74)一．评价指标及计算方法 (74)二．生态环境质量指数计算方法及评价分级 (77)三．术语解释(含义、数据来源、获取方法、计算单位) (78)四．实例 (84)环境质量报告书编写大纲 (85)说明 (85)一．年度环境质量报告书编写大纲 (85)㈠编制年度环境质量报告书的目的 (85)㈡年度环境质量报告书的基本内容 (86)㈢年度环境质量报告书的编写原则及技术要求 (86)㈣年度环境质量报告书编写大纲 (87)第一部份环境监测工作概况 (87)第二部份环境质量现状 (87)第三部份总结 (90)二．五年环质量报告书编写大纲 (91)㈠五年环境质量报告书的编制目的 (91)㈡五年环境质量报告书的基本内容 (91)㈢五年环境质量报告书的编制原则 (91)㈣五年环境质量报告书编写大纲 (92)第一部份环境概况 (92)第二部份环境质量状况 (92)第三部份总结 (95)三．环境质量报告书出版规定 (95)㈠《环境质量报告书》封皮格式 (95)㈡内封字号 (96)㈢内容 (96)㈣插图、表 (96)㈤《报告书》尺寸规格 (97)1．概述1.1 综合分析概念综合评价技术系指在科学掌握环境质量监测数据的基础上，通过对数据的深度处理加工，结合污染源排放情况、社会经济发展情况、区域自然状况、环境管理措施实施等信息的综合分析，客观地评价环境质量状况及其变化规律的技术。
第25卷第1期2012年2月环境科技Environmental Science and TechnologyVol．25No ．1Feb ．2012云龙湖水体中有机类污染物污染特征与评价刘浩，甘志永，邹塞，王海棠（徐州市环境监测中心站，江苏徐州221006）摘要：通过液液萃取-气相色谱/质谱法对云龙湖4个代表性点位水样中23种半挥发性有机物（SVOC ）和16种多环芳烃（PAHs)进行定性和定量分析，共计检测出15种有害污染物，其中包括10种多环芳烃（PAHs ）、3种三氯苯和2种酞酸酯类。
参考地表水环境质量要求[1]，其污染物浓度均在安全范围内。
与其他地区湖库水质比较，云龙湖水体中PAHs 污染处于较高水平，从PAHs 污染物检出数量以及各组份间分配关系来看，该湖主要的污染途径为地表径流、雨水沉降以及人类活动等。
关键词：水样；有机类污染物；云龙湖；污染现状；中图分类号:X8文献标识码:B 文章编号:1674-4829（2013）01-0036-03收稿日期：2012-09-19作者简介：刘浩（1979-），男，江苏徐州人，本科，工程师，从事环境中有机类污染物分析及研究工作.Contamination and Comment of Organic Pollutions in the Surface Water of Yunlong LakeLIUHao,GANZhi-yong,ZOU Sai,WANGHai-tang（Xuzhou Municipal Environmental Monitoring Center Station,Xuzhou 221006,China ）Abstract ：4representative water samples from Yunlong Lake was examined using liquid-liquid extraction/GC method.23kinds of semi -volatile organic compounds (SVOCs)and 16kinds of polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs)were determined both qualitatively and quantitatively.10polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs),3kinds of trichlorobenzene,two kinds of phthalate esters were detected in these samples.According to the Surface Water Environmental Quality Standards,the pollution level is in a relatively safe pared with other lake water samples,the PAHs pollution in Yunlong Lake is in the high pollution levels.In the view of the amount and distribution relations among PAHs pollution,the chief pathways of pollution are surface runoff,rainfall precipitation and human activities.Key words ：Water sample;Organic pollution;Yunlong Lake;Pollution status0引言云龙湖位于徐州市区西南，水面面积约5.8km 2,平均水深约1.7m ，以湖中路为界，分成东、西2湖，东湖周长约8.1km ，西湖周长约7km ，全湖周长约12km ，其平水期库容约970万m 3，是该市重要的景观生态湖。
环境检测质量主要影响因素及改进措施随着环境污染日益严重，环境检测质量越来越受到社会的重视。
在实施环境监测工作时，如何提高环境检测质量是值得探讨的问题。
本文将从以下几个方面分析环境检测质量主要影响因素以及相应的改进措施。
一、设备和技术的影响1.检测仪器设备的质量：环境检测仪器设备是检测结果的保证，仪器设备的准确性对检测结果起着决定性的影响。
因此，要提高环境检测质量，必须采用高质量、先进的检测仪器设备。
2.检测方法的准确性：检测方法的准确性直接决定检测数据的可靠性，选择适当的检测方法，准确掌握操作技能，是确保环境检测数据准确可靠的关键。
改进措施：加强检测仪器设备的维修保养，检测设备必须定期检查，确保其准确度和可靠性，以确保环境检测数据的准确性和可靠性。
建立健全的检测方法和标准规范，确保检测过程中严格按照规范要求进行，提高环境检测数据的准确性和可靠性。
二、环境影响因素1.采样点选择：采样点的选择是影响环境检测数据的一个重要因素。
不同的采样点所反映的环境状况可能有很大的差异，直接影响环境检测数据的准确性。
2.样品的处理方法：样品的处理方法对环境检测数据也有着重要的影响。
例如，有机污染物的检测需要使用不同的处理方法和分析技术。
合理选择采样点，避免采样点因环境因素等原因导致检测数据失真。
建立完善的样品处理流程，严格按照标准操作规程进行处理，以保证样品的处置能够反映实际情况，减小检测误差。
三、人为因素1.人员素质和操作技能水平：环境检测是一项复杂的工作，需要专业的技术人员进行操作。
人员素质和操作技能水平是影响环境检测质量的重要因素。
如果人员素质低下、操作技能水平不够、离散性和人为的操作误差等问题都将会导致环境检测数据的失真。
2.人员的工作态度：环境检测工作需要的是严谨、负责、认真、细致的工作态度，如果人员没有这些工作态度，工作质量就无法保证。
加强对环境检测从业人员的培训和教育，提高其技术水平和工作素质。
对环境检测从业人员进行规范的考核和监督，同时对工作状态进行严格的把控，确保其工作认真、细致、负责。
