植被覆盖是衡量地表植被状况和生态系统稳定性的重要指标，应用谷歌地球引擎(GEE)平台获取Landsat-5/8系列遥感影像，构建2000—2020年青藏公路沿线植被覆盖度序列数据。采用曼-肯德尔(Mann-Kendall)趋势检验、森氏(Sen’s)斜率估计、Hurst指数、变异系数分析法，探讨青藏公路沿线近20 a植被覆盖时空变化特征及演变趋势。结果表明：(1)在时间尺度上，研究区植被覆盖度波动上升，多年均值为0.145 2,2015年达到0.181 1;在空间尺度上，其呈现“两端高，中间低”的态势。(2)青藏公路沿线较低植被覆盖等级的面积比例保持在36%以上，较高覆盖和高覆盖的面积占比变化明显，与2000年相比，两者分别上升了5.03%、12.76%。(3)该研究区研究时段植被变化趋势以改善趋势为主，短期内变化趋势不会发生较大逆转，未来变化趋势仍将以改善为主。
植被覆盖是衡量地表植被状况和生态系统稳定性的重要指标，应用谷歌地球引擎(GEE)平台获取Landsat-5/8系列遥感影像，构建2000—2020年青藏公路沿线植被覆盖度序列数据。采用曼-肯德尔(Mann-Kendall)趋势检验、森氏(Sen’s)斜率估计、Hurst指数、变异系数分析法，探讨青藏公路沿线近20 a植被覆盖时空变化特征及演变趋势。结果表明：(1)在时间尺度上，研究区植被覆盖度波动上升，多年均值为0.145 2,2015年达到0.181 1;在空间尺度上，其呈现“两端高，中间低”的态势。(2)青藏公路沿线较低植被覆盖等级的面积比例保持在36%以上，较高覆盖和高覆盖的面积占比变化明显，与2000年相比，两者分别上升了5.03%、12.76%。(3)该研究区研究时段植被变化趋势以改善趋势为主，短期内变化趋势不会发生较大逆转，未来变化趋势仍将以改善为主。
植被覆盖是衡量地表植被状况和生态系统稳定性的重要指标，应用谷歌地球引擎(GEE)平台获取Landsat-5/8系列遥感影像，构建2000—2020年青藏公路沿线植被覆盖度序列数据。采用曼-肯德尔(Mann-Kendall)趋势检验、森氏(Sen’s)斜率估计、Hurst指数、变异系数分析法，探讨青藏公路沿线近20 a植被覆盖时空变化特征及演变趋势。结果表明：(1)在时间尺度上，研究区植被覆盖度波动上升，多年均值为0.145 2,2015年达到0.181 1;在空间尺度上，其呈现“两端高，中间低”的态势。(2)青藏公路沿线较低植被覆盖等级的面积比例保持在36%以上，较高覆盖和高覆盖的面积占比变化明显，与2000年相比，两者分别上升了5.03%、12.76%。(3)该研究区研究时段植被变化趋势以改善趋势为主，短期内变化趋势不会发生较大逆转，未来变化趋势仍将以改善为主。
植被覆盖是衡量地表植被状况和生态系统稳定性的重要指标，应用谷歌地球引擎(GEE)平台获取Landsat-5/8系列遥感影像，构建2000—2020年青藏公路沿线植被覆盖度序列数据。采用曼-肯德尔(Mann-Kendall)趋势检验、森氏(Sen’s)斜率估计、Hurst指数、变异系数分析法，探讨青藏公路沿线近20 a植被覆盖时空变化特征及演变趋势。结果表明：(1)在时间尺度上，研究区植被覆盖度波动上升，多年均值为0.145 2,2015年达到0.181 1;在空间尺度上，其呈现“两端高，中间低”的态势。(2)青藏公路沿线较低植被覆盖等级的面积比例保持在36%以上，较高覆盖和高覆盖的面积占比变化明显，与2000年相比，两者分别上升了5.03%、12.76%。(3)该研究区研究时段植被变化趋势以改善趋势为主，短期内变化趋势不会发生较大逆转，未来变化趋势仍将以改善为主。
【目的】摸清青藏公路沿线土壤重金属空间分布特征并进行污染风险评价，为沿路生态环境保护提供依据。【方法】沿青藏公路（西宁-那曲段）选择37个典型路段进行实地调查与土壤采样，由路基向外采集0 m、50 m和100 m处的表土样品共122个，测定土壤中的镉（Cd）、铅（Pb）和砷（As）含量。分别采用内梅罗污染指数（Ip）、地累积污染指数（Igeo）和潜在生态风险指数（RI），依据国家《农用地土壤污染风险筛选值》进行重金属污染风险评价。【结果】青藏公路沿线土壤中Cd、Pb和As的平均含量分别为0.13±0.05、33.20±14.64和18.10±18.25 mg kg-1，均大于土壤环境背景值。从路域横向变化趋势来看，公路路基边坡底部（0 m）的土壤重金属含量显著大于50 m和100 m处，且随公路距离的增加而下降。内梅罗污染指数的范围为0.17～0.88，总体位于未超标的安全线以下，但在格尔木-唐古拉山段存在局部超警戒值的点位。三种不同重金属元素的地累积指数结果表明Cd在大多数点位为无污染到中度污染之间的范围，另外两种重金属为无污染；公路沿线的潜在生态风险指数整体上...
【目的】摸清青藏公路沿线土壤重金属空间分布特征并进行污染风险评价，为沿路生态环境保护提供依据。【方法】沿青藏公路（西宁-那曲段）选择37个典型路段进行实地调查与土壤采样，由路基向外采集0 m、50 m和100 m处的表土样品共122个，测定土壤中的镉（Cd）、铅（Pb）和砷（As）含量。分别采用内梅罗污染指数（Ip）、地累积污染指数（Igeo）和潜在生态风险指数（RI），依据国家《农用地土壤污染风险筛选值》进行重金属污染风险评价。【结果】青藏公路沿线土壤中Cd、Pb和As的平均含量分别为0.13±0.05、33.20±14.64和18.10±18.25 mg kg-1，均大于土壤环境背景值。从路域横向变化趋势来看，公路路基边坡底部（0 m）的土壤重金属含量显著大于50 m和100 m处，且随公路距离的增加而下降。内梅罗污染指数的范围为0.17～0.88，总体位于未超标的安全线以下，但在格尔木-唐古拉山段存在局部超警戒值的点位。三种不同重金属元素的地累积指数结果表明Cd在大多数点位为无污染到中度污染之间的范围，另外两种重金属为无污染；公路沿线的潜在生态风险指数整体上...
【目的】摸清青藏公路沿线土壤重金属空间分布特征并进行污染风险评价，为沿路生态环境保护提供依据。【方法】沿青藏公路（西宁-那曲段）选择37个典型路段进行实地调查与土壤采样，由路基向外采集0 m、50 m和100 m处的表土样品共122个，测定土壤中的镉（Cd）、铅（Pb）和砷（As）含量。分别采用内梅罗污染指数（Ip）、地累积污染指数（Igeo）和潜在生态风险指数（RI），依据国家《农用地土壤污染风险筛选值》进行重金属污染风险评价。【结果】青藏公路沿线土壤中Cd、Pb和As的平均含量分别为0.13±0.05、33.20±14.64和18.10±18.25 mg kg-1，均大于土壤环境背景值。从路域横向变化趋势来看，公路路基边坡底部（0 m）的土壤重金属含量显著大于50 m和100 m处，且随公路距离的增加而下降。内梅罗污染指数的范围为0.17～0.88，总体位于未超标的安全线以下，但在格尔木-唐古拉山段存在局部超警戒值的点位。三种不同重金属元素的地累积指数结果表明Cd在大多数点位为无污染到中度污染之间的范围，另外两种重金属为无污染；公路沿线的潜在生态风险指数整体上...
青藏公路是我国重要的交通线，其沿线生态环境质量受到学者的广泛关注，如何全面、快速和准确地对其生态环境质量进行评估极为重要。文中以GEE（Google earth engine）平台为技术支撑，以2010年青藏公路第五次改建工程为研究切入点，选取2005-2020年那曲至安多段中轴线两侧5km提取绿度（NDVI）、热度（LST）、干度（NDSI）和湿度（WET）四个指标，利用主成分分析法（PCA）构建遥感生态指数（RSEI）模型对青藏公路沿线生态环境质量进行评估，并使用变异系数对其波动性进行分析。结果表明：1)RSEI四个分指标中，热度是影响研究区生态环境质量的主要指标。2)2005-2020年，研究区生态环境质量波动上升，总体明显改善，改善面积达1424.34km2,占比99.71%,恶化区域主要集中在北部安多段附近。3)研究区生态环境质量等级由较差为主转变为以较好为主，等级为优和较好的区域占比明显增加；中等、差和较差区域占比有所降低，其中RSEI优和良的比例由2005年的0.21%和1.25%上升至2020年9.46%和88.31%。
青藏公路是我国重要的交通线，其沿线生态环境质量受到学者的广泛关注，如何全面、快速和准确地对其生态环境质量进行评估极为重要。文中以GEE（Google earth engine）平台为技术支撑，以2010年青藏公路第五次改建工程为研究切入点，选取2005-2020年那曲至安多段中轴线两侧5km提取绿度（NDVI）、热度（LST）、干度（NDSI）和湿度（WET）四个指标，利用主成分分析法（PCA）构建遥感生态指数（RSEI）模型对青藏公路沿线生态环境质量进行评估，并使用变异系数对其波动性进行分析。结果表明：1)RSEI四个分指标中，热度是影响研究区生态环境质量的主要指标。2)2005-2020年，研究区生态环境质量波动上升，总体明显改善，改善面积达1424.34km2,占比99.71%,恶化区域主要集中在北部安多段附近。3)研究区生态环境质量等级由较差为主转变为以较好为主，等级为优和较好的区域占比明显增加；中等、差和较差区域占比有所降低，其中RSEI优和良的比例由2005年的0.21%和1.25%上升至2020年9.46%和88.31%。
青藏公路是我国重要的交通线，其沿线生态环境质量受到学者的广泛关注，如何全面、快速和准确地对其生态环境质量进行评估极为重要。文中以GEE（Google earth engine）平台为技术支撑，以2010年青藏公路第五次改建工程为研究切入点，选取2005-2020年那曲至安多段中轴线两侧5km提取绿度（NDVI）、热度（LST）、干度（NDSI）和湿度（WET）四个指标，利用主成分分析法（PCA）构建遥感生态指数（RSEI）模型对青藏公路沿线生态环境质量进行评估，并使用变异系数对其波动性进行分析。结果表明：1)RSEI四个分指标中，热度是影响研究区生态环境质量的主要指标。2)2005-2020年，研究区生态环境质量波动上升，总体明显改善，改善面积达1424.34km2,占比99.71%,恶化区域主要集中在北部安多段附近。3)研究区生态环境质量等级由较差为主转变为以较好为主，等级为优和较好的区域占比明显增加；中等、差和较差区域占比有所降低，其中RSEI优和良的比例由2005年的0.21%和1.25%上升至2020年9.46%和88.31%。