汪東川,陳 星,孫志超,辛 燕,王海慶,柴 華,王鴻藝

1 天津城建大學(xué)地質(zhì)與測繪學(xué)院,天津 300384 2 天津城建大學(xué)/天津市土木建筑結(jié)構(gòu)防護(hù)與加固重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,天津 300384 3 天津綠茵景觀生態(tài)建設(shè)股份有限公司,天津 300384

資源型城市依托資源產(chǎn)業(yè)的開發(fā)而興建,由于資源的不可再生性,過度開發(fā)在帶來社會貢獻(xiàn)與經(jīng)濟(jì)效益的同時(shí)對生態(tài)環(huán)境造成破壞[1],監(jiān)測生態(tài)環(huán)境質(zhì)量分布與變化對生態(tài)環(huán)境保護(hù)有重要作用。生態(tài)系統(tǒng)為人類生產(chǎn)生活提供了重要的物質(zhì)基礎(chǔ)[2],也影響著居民的身心健康、社會的文明進(jìn)步、人才的吸引和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的長期穩(wěn)定性[3]。對生態(tài)環(huán)境進(jìn)行準(zhǔn)確、快速的評價(jià)與分析,能為城市環(huán)境治理與綠色發(fā)展提供可靠的科學(xué)依據(jù)[4]。

遙感技術(shù)的發(fā)展使長時(shí)序?qū)Φ赜^測研究得以實(shí)現(xiàn)[5—7],利用多時(shí)相遙感數(shù)據(jù)獲取土地利用類型或地表覆蓋因子等信息,對地表動態(tài)變化特征進(jìn)行量化表達(dá),快速、準(zhǔn)確、多尺度的分析變化規(guī)律。在長時(shí)間序列遙感的實(shí)際應(yīng)用中,學(xué)者常選擇3—10年相同間隔年份進(jìn)行分析[8],時(shí)間選擇缺少指向性,容易遺漏發(fā)生重要變化的年份。有研究通過觀察多年數(shù)據(jù)規(guī)律進(jìn)行人為分段[9]或基于梯度下降法自動分段擬合劃分?jǐn)帱c(diǎn)位置[10],利用主觀判斷或數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)分析方法選取特征時(shí)間節(jié)點(diǎn),對長時(shí)間序列進(jìn)行分段。本研究引用Mann-Kendall突變檢驗(yàn)法對格爾木RESI均值進(jìn)行非線性檢驗(yàn),根據(jù)突變點(diǎn)對長時(shí)間序列數(shù)據(jù)分段。

目前利用遙感數(shù)據(jù)研究生態(tài)環(huán)境多通過地表覆蓋類型[8]或植被覆蓋指數(shù)[11]、不透水面指標(biāo)[14]、地表溫度[12]、地表濕度[13]等生態(tài)指標(biāo)來表示或量化生態(tài)環(huán)境的優(yōu)劣情況[15]。然而生態(tài)環(huán)境是一個綜合動態(tài)系統(tǒng),單一因子無法全面反映其變化,因此如何構(gòu)建綜合評價(jià)指標(biāo)是監(jiān)測生態(tài)環(huán)境質(zhì)量研究的重要問題。近年來,有研究者計(jì)算多種指數(shù)均值[16]或以面積權(quán)重法構(gòu)建綜合模型[17],也有利用變異系數(shù)法[18]、層次分析法[19]等地學(xué)統(tǒng)計(jì)方法構(gòu)建綜合模型,但結(jié)果往往受人為主觀因素影響。2013年徐涵秋[20]綜合多方面生態(tài)因子提出新型遙感生態(tài)指數(shù)(Remote Sensing Ecological Index,RSEI),以主成分分析法綜合綠度、濕度、熱度和干度4個指標(biāo),根據(jù)各指標(biāo)對主分量的貢獻(xiàn)值確定權(quán)重,綜合、客觀的定量評價(jià)生態(tài)環(huán)境狀況。近年來,利用RSEI對不同空間尺度的生態(tài)環(huán)境進(jìn)行監(jiān)測與評價(jià)的研究證明RSEI具有可擴(kuò)展性、可視化和可比性[21—23]。由于RSEI指標(biāo)選取全面,在長時(shí)間序列研究中數(shù)據(jù)量多,處理工作重復(fù)繁瑣。谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)運(yùn)算功能可以批量、快速的處理影像數(shù)據(jù)集[24],因此使用GEE云平臺預(yù)處理并計(jì)算各項(xiàng)指標(biāo),不僅提高了效率,還可以進(jìn)行最小云量篩選以獲取質(zhì)量最優(yōu)的影像進(jìn)行研究[10,25]。

格爾木擁有豐富的礦產(chǎn)資源,以資源開采為主的人類活動造成生態(tài)環(huán)境嚴(yán)重破壞。近年來,學(xué)者們對格爾木地區(qū)的生態(tài)環(huán)境進(jìn)行了各方面的研究[26—27],但對格爾木全區(qū)綜合生態(tài)指數(shù)的研究較為少見。本文以格爾木為研究區(qū),通過GEE計(jì)算1990—2019年遙感生態(tài)指數(shù),進(jìn)一步分析格爾木生態(tài)環(huán)境時(shí)空變化并探討其影響因素。

1 研究區(qū)概況、數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)概況

格爾木地處青藏高原,位于青海省西部,是青藏高原的第三大城市,由柴達(dá)木盆地中南部和唐古拉山鎮(zhèn)兩塊互不相連的區(qū)域組成,唐古拉山區(qū)域內(nèi)有一級河流長江源頭沱沱河(圖1)。隨著全球氣候變化與人類活動的影響,區(qū)內(nèi)土地荒漠化日益嚴(yán)重,生態(tài)系統(tǒng)脆弱敏感。受地質(zhì)構(gòu)造作用,格爾木擁有眾多礦產(chǎn)資源,對礦產(chǎn)資源的粗獷式開采加劇了資源的破壞和環(huán)境的惡化[28]。格爾木是新疆、甘肅、四川、西藏、青海五省(自治區(qū))的中心樞紐地帶,是青海省兩個國家級交通樞紐站之一[29],該地區(qū)生態(tài)環(huán)境可持續(xù)發(fā)展關(guān)系到青藏地區(qū)的經(jīng)濟(jì)繁榮和社會穩(wěn)定。

圖1 研究區(qū)位置

1.2 數(shù)據(jù)來源及預(yù)處理

研究區(qū)矢量數(shù)據(jù)來自中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)與數(shù)據(jù)中心(https://www.resdc.cn/)。遙感數(shù)據(jù)利用GEE平臺編程(JavaScript API)在線調(diào)用經(jīng)過輻射校正、大氣校正的Landsat 5/8地表反射數(shù)據(jù)集,對6—9月影像進(jìn)行云量篩選,鑲嵌合成格爾木近30年(1990—2019年)最小云量影像。通過歸一化水體指數(shù)(Normalized Difference Water Index,NDWI)閾值法對水體掩膜處理,以減少水域?qū)穸戎笜?biāo)的影響[30]。在GEE平臺進(jìn)行波段運(yùn)算,得到各年份綠度、干度、熱度與濕度四種指數(shù),通過主成分分析得到遙感生態(tài)指數(shù)(RSEI),再利用ArcGIS與MATLAB等軟件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,本文技術(shù)路線(圖2)。

圖2 技術(shù)路線

2 研究方法

2.1 指數(shù)計(jì)算

根據(jù)徐涵秋提出的遙感生態(tài)指數(shù)(RSEI)[20],選擇歸一化差值植被指數(shù)(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)表示綠度指標(biāo),反映區(qū)域內(nèi)植被生長情況及其分布密度[11]；建筑指數(shù)(Index-based Built-up Index,IBI)與土壤指數(shù)(Soil Index,SI)求均值得到干度指標(biāo)(Normalized Difference Soil Index,NDSI),反映土地荒漠化與城鎮(zhèn)化光譜響應(yīng)[31]；單窗算法反演得到地表溫度(Land Surface Temperature,LST)表示熱度指標(biāo)[32],反映不透水面熱平衡[33]；纓帽變化計(jì)算濕度指標(biāo)(Wet),通過土壤含水量反映土地退化情況[34—35]。各因子計(jì)算公式見表1：

表1 指標(biāo)計(jì)算方法

由于各指標(biāo)在數(shù)值單位和大小上有差異,因此要進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理[20],再通過主成分分析計(jì)算初始遙感生態(tài)指數(shù)(RSEI0)。標(biāo)準(zhǔn)化公式如下：

(1)

式中，N表示標(biāo)準(zhǔn)化后的指標(biāo)值,I表示該指標(biāo)在某像元的值,Imin為該指標(biāo)的最小值,Imax為該指標(biāo)的最大值。

基于主成分分析法計(jì)算初始遙感生態(tài)指數(shù)(RSEI0)：

RSEI0=1-PC1[f(NDVI,NDSI,LST,Wet)]

(2)

式中，PC1為第一主成分；f是對各指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。同樣為便于指標(biāo)的度量和比較也要對RSEI0進(jìn)行歸一化處理,得到遙感生態(tài)指數(shù)(RSEI),值越大表示生態(tài)質(zhì)量越好,反之生態(tài)質(zhì)量越差。

2.2 生態(tài)指數(shù)動態(tài)變化分析

2.2.1Mann-Kendall突變檢驗(yàn)

Mann-Kendall突變檢驗(yàn)廣泛應(yīng)用于水文序列數(shù)據(jù)與氣象站點(diǎn)數(shù)據(jù),是常用的非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法,不受異常值干擾[36]。區(qū)域遙感生態(tài)指數(shù)均值常用來判斷區(qū)域生態(tài)總體變化趨勢,因此本研究對格爾木30年遙感生態(tài)指數(shù)均值序列進(jìn)行非參數(shù)檢驗(yàn),以獲取生態(tài)環(huán)境突變點(diǎn)對長時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行分段研究。

在Mann-Kendall檢驗(yàn)中,對長度為n的時(shí)間序列R(x1,x2,…,xn)構(gòu)造秩序列Sk：

(3)

假定時(shí)間序列隨機(jī)獨(dú)立的情況下,定義標(biāo)準(zhǔn)化統(tǒng)計(jì)量UFk：

(4)

式中,E(Sk)與var(Sk)為Sk的期望和方差。

再構(gòu)建逆時(shí)間序列,計(jì)算統(tǒng)計(jì)量定義為UBk,滿足UBk=-UFk。當(dāng)UFk>0時(shí),序列為上升趨勢；UFk<0,序列為下降趨勢,UFk、UBk在置信水平上有交點(diǎn),則該時(shí)刻為發(fā)生突變時(shí)間[37]。

2.2.2變化軌跡法

變化軌跡法利用代碼完整的表征時(shí)間維度的變化過程[37],有利于深入探討某一屬性動態(tài)變化規(guī)律,在土地利用變化的研究中有十分廣泛的應(yīng)用[38]。本研究基于遙感生態(tài)指數(shù)等級,引用變化軌跡法對格爾木RSEI變化軌跡進(jìn)行可視化。對變化軌跡編碼計(jì)算公式進(jìn)行簡化：

(5)

式中,Tt為變化軌跡代碼,研究節(jié)點(diǎn)共有n個,xi為第i個節(jié)點(diǎn)對應(yīng)的RSEI等級代碼(1為差、2為較差、3為中等、4為良、5為優(yōu))；從左至右,變化軌跡編碼首位數(shù)字為初始年份RSEI等級,第二位數(shù)字為第二節(jié)點(diǎn)年份RSEI等級,之后以此類推。

2.2.3Sen+Mann-Kendall趨勢分析

Sen+Mann-Kendall顯著性趨勢檢驗(yàn)是長時(shí)間序列趨勢判斷的重要方法[39],由于Sen氏趨勢分析本身不能判斷序列趨勢的顯著性,可以通過Mann-Kendall檢驗(yàn)Sen氏趨勢分析結(jié)果實(shí)現(xiàn)顯著性分析。Sen氏趨勢分析通過計(jì)算時(shí)間序列的中值,能較好的消除異常值的干擾,計(jì)算公式如下[40]：

(6)

式中,QRSEI表示時(shí)間序列數(shù)據(jù)趨勢的變化；mean為取中值函數(shù)；10.0005時(shí)趨勢上升,當(dāng)|QRSEI|≤0.0005時(shí)趨勢穩(wěn)定不變,當(dāng)QRSEI<-0.0005時(shí)趨勢下降。

Mann-Kendall檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量S的計(jì)算過程如下：

(7)

(8)

當(dāng)n≥10時(shí),S近似服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布,使用檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量Z進(jìn)行趨勢檢驗(yàn)：

(9)

其中var表示方差。采用顯著性水平α=0.05進(jìn)行顯著性檢驗(yàn),即|Z|≥1.96時(shí)發(fā)生顯著變化,|Z|<1.96時(shí)發(fā)生不顯著變化。

3 結(jié)果與分析

3.1 生態(tài)環(huán)境整體分析

根據(jù)格爾木RSEI主成分分析結(jié)果(表2)可知：(1)第一主成分(PC1)平均貢獻(xiàn)率達(dá)到73%以上,說明PC1集中了4個指標(biāo)的大部分特征信息,能夠表示區(qū)域內(nèi)生態(tài)環(huán)境情況。(2)綠度與濕度的載荷值為正,干度與熱度的載荷值為負(fù)。符合綠度和濕度越高,地表植被覆蓋越高,土壤水分越充足,生態(tài)環(huán)境質(zhì)量越好；干度和熱度越高,土壤沙化、巖石裸露等問題越嚴(yán)重的自然特征[41]。(3)對比PC1載荷值的變化,LST的絕對值遠(yuǎn)大于其他指標(biāo),且NDSI與LST載荷值的絕對值之和始終大于NDVI與Wet之和,說明格爾木土地荒漠化與不透水面熱平衡對生態(tài)環(huán)境的破壞作用大于植被和土壤濕度的優(yōu)化作用。綜上所述,RSEI指數(shù)可以綜合反應(yīng)格爾木生境質(zhì)量。

表2 主成分分析結(jié)果(第一主成分的載荷和貢獻(xiàn)率)

圖3為1990—2019年各指標(biāo)及RSEI均值變化情況,RSEI在0.31與0.43之間波動變化,RSEI由0.38下降至0.33,整體降低13%。從單一指標(biāo)來看綠度變化保持平穩(wěn),濕度明顯下降30%,干度下降17%,而熱度上升12%。綜合可知各指標(biāo)對格爾木RSEI的影響呈下降趨勢,這與格爾木市RSEI變化趨勢相一致。

圖3 生態(tài)指標(biāo)及遙感生態(tài)指數(shù)均值變化

3.2 格爾木市遙感生態(tài)指數(shù)突變分析

對1990—2019年的RSEI均值進(jìn)行Mann-Kendall突變檢驗(yàn),結(jié)果如圖4。UFk曲線從2001年之后持續(xù)低于0,表明格爾木生態(tài)質(zhì)量從2001年開始有變差趨勢；UFk曲線與UBk曲線在2006年存在有效突變點(diǎn),且統(tǒng)計(jì)量小于0；UFk曲線在2015年之后超出顯著性水平。這與年均RSEI變化趨勢基本相同,因此根據(jù)突變分析的結(jié)果,本研究決定以1990、2001、2006、2015、2019年為時(shí)間節(jié)點(diǎn),對格爾木長時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行分段。

圖4 RSEI突變檢驗(yàn)(1990—2019)

對RSEI進(jìn)行等級劃分,并統(tǒng)計(jì)各生態(tài)等級占比(圖5)。由圖可知：等級為優(yōu)的區(qū)域所占比例較為穩(wěn)定,且主要集中在區(qū)內(nèi)冰川積雪地帶；等級為良好的部分占比較少,從1990年的2.60%降至2019年的1.50%,主要位于唐古拉山區(qū)域,從均勻分布到只集中在唐古拉山地區(qū)西北部,中部的分布明顯減少；中等級的區(qū)域主要分布在柴達(dá)木盆地南部山區(qū)和唐古拉山區(qū)域,在2001年大幅度減少后占比基本穩(wěn)定；格爾木RSEI等級以較差為主,分別達(dá)到48.96%、46.91%、49.07%、59.04%和45.72%；而生態(tài)環(huán)境等級差的區(qū)域主要分布在柴達(dá)木盆地北部,1990年僅占12.27%,之后基本穩(wěn)定在25%上下浮動。

圖5 RSEI等級分布(1990—2019)

通過變化軌跡法得到軌跡代碼,表示RSEI等級變化過程。RSEI等級未發(fā)生變化的區(qū)域占格爾木總面積的61.94%,其中穩(wěn)定不變的軌跡占總面積的35.93%。根據(jù)軌跡代碼面積,保留發(fā)生變化的前15種軌跡代碼,占格爾木總面積的30.26%(圖6)。其中RSEI等級向好發(fā)展的區(qū)域僅占總面積的3.55%,主要為較差轉(zhuǎn)為中等,其分布范圍在柴達(dá)木盆地區(qū)域南部和唐古拉山地區(qū)東北部。RSEI等級降低的區(qū)域占總面積的27.25%,其中2001年發(fā)生變化后保持穩(wěn)定的區(qū)域占14.41%,結(jié)合等級變化百分比(表3),說明格爾木RSEI等級在2001年下降最為明顯；由較差轉(zhuǎn)向差的區(qū)域占13.50%,主要分布在柴達(dá)木地區(qū)北部；由中等轉(zhuǎn)為較差的區(qū)域占13.19%,主要分布在唐古拉山地區(qū)。根據(jù)相關(guān)研究,格爾木平均年氣溫在研究時(shí)段內(nèi)有增長趨勢[42],導(dǎo)致冰川融化速度加快,并且降水量上升。短期內(nèi)河流徑流量增加,周邊植被覆蓋增加,長期發(fā)展導(dǎo)致凍土地區(qū)植被退化,荒漠化加重,生境質(zhì)量下降[43]。工業(yè)發(fā)展對環(huán)境的污染也不可忽視,但結(jié)合表3結(jié)論,RSEI在2015年之后下降幅度有所減緩,說明格爾木城市發(fā)展在改善區(qū)域生態(tài)環(huán)境工作中做出了積極的貢獻(xiàn)。

表3 RSEI等級變化百分比/%

圖6 RSEI等級變化軌跡

3.3 格爾木市遙感生態(tài)指數(shù)趨勢分析

通過Sen+Mann-Kendall趨勢分析良好的反映了1990—2019年格爾木RSEI變化趨勢的空間分布特征。表4統(tǒng)計(jì)可知,格爾木生態(tài)環(huán)境質(zhì)量以下降為主,占區(qū)域總面積的89.73%,上升區(qū)域僅占3.24%,穩(wěn)定不變即沒有發(fā)生顯著變化的區(qū)域?yàn)?.03%。

表4 1990—2019年RSEI變化狀況統(tǒng)計(jì)

根據(jù)圖7變化趨勢分布特點(diǎn)選擇典型區(qū)域,對其變化原因展開討論。格爾木RSEI顯著上升區(qū)域僅有0.29%。近年來國家加快柴達(dá)木循環(huán)經(jīng)濟(jì)試驗(yàn)區(qū)建設(shè),對格爾木老工業(yè)基地進(jìn)行高新技術(shù)改造,促進(jìn)產(chǎn)業(yè)綠色發(fā)展,這一措施減緩了工業(yè)發(fā)展對地表溫度的影響,區(qū)域熱度指標(biāo)有所下降。另一方面,三北防護(hù)林工程、退耕還林、防沙治沙等項(xiàng)目的加速發(fā)展對土地荒漠化治理已有成效,干度指標(biāo)下降。在城市內(nèi)部推進(jìn)林草間作治理、建設(shè)農(nóng)田網(wǎng)格防護(hù)林等措施在顯著提高區(qū)域植被覆蓋度的同時(shí)也降低了土壤蒸散量[44],使綠度與濕度指標(biāo)同時(shí)上升。因此格爾木市區(qū)及烏圖美仁鄉(xiāng)RSEI主要受人類活動的積極影響顯著上升。RSEI不顯著上升區(qū)域占2.95%?，斍l(xiāng)位于可可西里自然保護(hù)區(qū),根據(jù)李睿等[45]的研究,這一地區(qū)氣溫升高、降水量增加使氣候向暖濕化轉(zhuǎn)變,有利于植被生長,區(qū)域綠度指標(biāo)上升明顯。而人類活動,如牧業(yè)生產(chǎn)和青藏公路、鐵路修建等,對該地區(qū)土地景觀也有一定影響,但整體影響較弱,干度指標(biāo)微弱下降。在氣候變化與人類活動的共同影響下該區(qū)域RSEI呈不顯著上升。大灶火溝位于東昆侖造山成礦帶,主要以黑色及有色金屬冶煉產(chǎn)業(yè)發(fā)展為主,2005年國務(wù)院批復(fù)建立柴達(dá)木地區(qū)循環(huán)經(jīng)濟(jì)試驗(yàn)區(qū)[46],促進(jìn)資源高效、循環(huán)利用實(shí)現(xiàn)區(qū)域可持續(xù)發(fā)展,有利于熱度指標(biāo)下降,對RSEI有積極影響,使得該區(qū)域RSEI不顯著上升。RSEI不顯著下降區(qū)域占43.05%。唐古拉山鎮(zhèn)處于長江源頭沱沱河流域,氣候暖濕化使得植被覆蓋逐步改善,減緩草地退化趨勢,但綠度指標(biāo)依然在下降。加之該地區(qū)土壤保持功能較差,降雨量增加也加劇了這一區(qū)域的土壤侵蝕[47],導(dǎo)致干度指標(biāo)上升,因此氣候變化是唐古拉山鎮(zhèn)RSEI不顯著下降的主要原因。RSEI顯著下降區(qū)域占46.68%。近年來,察爾汗鹽湖工業(yè)區(qū)發(fā)展迅速,并提出了一系列環(huán)保措施,但鹽田開采面積增大影響植被生長[48],不可避免地導(dǎo)致綠度下降。柴達(dá)木盆地區(qū)域近30年降雨量變化不明顯,但降水日數(shù)略有增加,年平均溫度有升高趨勢,導(dǎo)致蒸發(fā)量增加,土地沙漠化面積增加,整體干度上升[49]。在氣候與人類活動共同的負(fù)面影響下造成了察爾汗鹽湖工業(yè)區(qū)RSEI顯著下降。因氣候變暖,格拉丹東冰川地區(qū)導(dǎo)致冰川消融增加[50],易引發(fā)山洪等地質(zhì)災(zāi)害,植被受到嚴(yán)重破壞,綠度下降。氣候變暖導(dǎo)致次生災(zāi)害,使該地區(qū)RSEI顯著下降。

圖7 RSEI變化趨勢 (1990—2019年)

4 結(jié)論

本研究基于長時(shí)間序列遙感影像,構(gòu)建格爾木市1990—2019年遙感生態(tài)指數(shù)(RSEI)。通過檢測突變點(diǎn)對時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行分段研究,結(jié)合趨勢分析對格爾木生態(tài)環(huán)境進(jìn)行時(shí)空可視化分析,主要結(jié)論包括：

(1)1990—2019年間,各數(shù)據(jù)的第一主成份(PC1)貢獻(xiàn)率平均值達(dá)到73%以上,綠度與濕度指標(biāo)對生態(tài)環(huán)境有積極影響,干度與熱度指標(biāo)有消極影響,與自然環(huán)境特征一致,且熱度指標(biāo)對RSEI的影響最大,載荷值關(guān)系與RSEI均值變化趨勢相一致,說明RSEI可以綜合評價(jià)格爾木生態(tài)環(huán)境質(zhì)量。30年間格爾木RSEI均值從0.38下降至0.33,表明格爾木生態(tài)環(huán)境整體有退化趨勢。

(2)根據(jù)突變檢驗(yàn)結(jié)果,以1990、2001、2006、2015、2019年為節(jié)點(diǎn)對格爾木長時(shí)間序列數(shù)據(jù)分段研究。將RSEI劃分為5個等級,發(fā)現(xiàn)格爾木遙感生態(tài)指數(shù)等級分布以較差為主,占總面積的45%以上,主要分布在柴達(dá)木盆地北部地區(qū)。1990—2019年格爾木RSEI等級未發(fā)生變化的區(qū)域占61.94%,發(fā)生變化的軌跡中以等級下降為主,其中2001年下降最為明顯,而2015年之后下降幅度有所減緩。

(3)受不同程度的氣候與人類活動影響,格爾木遙感生態(tài)指數(shù)變化以下降為主。顯著上升區(qū)域集中分布在人類活動密集的格爾木市區(qū)及鄉(xiāng)鎮(zhèn)所在地；不顯著上升區(qū)域分布于唐古拉山中部瑪曲鄉(xiāng)及柴達(dá)木盆地南部成礦帶；不顯著下降區(qū)域大面積分布在唐古拉山鎮(zhèn)以及柴達(dá)木盆地南部地區(qū)；顯著下降區(qū)域主要分布在柴達(dá)木北部鹽湖工業(yè)區(qū)與唐古拉山南部冰川地帶。