黄河流域遥感生态环境指数RSEI数据集（2000-2021年）

中文名称

英文名称

RSEI of the Yellow River Basin

CSTR

CSTR:11738.11.NCDC.NIEER.DB6977.2025

DOI

10.12072/ncdc.nieer.db6977.2025

数据共享方式

离线申请

数据分类

生态

来源站点

平台服务中心

数据贡献者

何振芳

数据集摘要

基于2000-2021年的MODO9A1、MOD11A2、MOD13A1数据产品，选取7-9月份云量小于5%的数据，基于WET,NDVI,LST,NDBSI指标计算遥感生态环境指数RSEI，采用平均值的方法获取2000-2021年逐年RSEI指数。

基本信息

采集时间	2000/01/01 - 2021/12/31
采集地点	黄河流域
数据量	4.7 GiB
数据格式	*.tif
数据空间分辨率(/米)	250m
数据时间分辨率	年
坐标系	WGS84
投影	Albers_Conic_Equal_Area

数据源描述

数据来源：

MODO9A1 500m GEE ( https://developers.google.cn/earth-engine)

MOD11A2 1000m GEE ( https://developers.google.cn/earth-engine)

MOD13A1 500m GEE ( https://developers.google.cn/earth-engine)

数据加工方法

GEE平台

数据质量描述

基于GEE平台，2000-2021年的MODO9A1、MOD11A2、MOD13A1数据产品，选取7-9月份云量小于5%的数据，基于WET,NDVI,LST,NDBSI指标计算遥感生态环境指数RSEI，去除水体部分，采用平均值的方法获取2000-2021年逐年RSEI指数,数据采用重采样的方法，分辨率为250m。

引用和标注

为保障平台科技资源的权益、扩展平台中心的服务、提升科技资源的应用潜力，请资源使用者在使用资源所产生的研究成果中（包括公开发表的论文、论著、数据产品和未公开发表的研究报告、数据产品等成果），请按以下方式规范标注和引用。

中文发表的成果中参考以下规范注明：数据来源于黄河数据中心 (http://huanghe.ncdc.ac.cn)。

英文发表的成果中参考以下规范注明： The dataset is provided by Yellow River Data Center. (http://huanghe.ncdc.ac.cn).

数据引用

何振芳. 黄河流域遥感生态环境指数RSEI数据集（2000-2021年）. 黄河数据中心(http://huanghe.ncdc.ac.cn), 2025. https://cstr.cn/CSTR:11738.11.NCDC.NIEER.DB6977.2025.

何振芳. 黄河流域遥感生态环境指数RSEI数据集（2000-2021年）. 黄河数据中心(http://huanghe.ncdc.ac.cn), 2025. https://www.doi.org/10.12072/ncdc.nieer.db6977.2025.

Endnote中 Bibtex中 RIS中 GBT7714中 EndnoteEN BibtexEN RISEN

许可协议

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#	数据集标题
1	甘南高寒草地遥感生态系统健康空间分布数据集（2000-2020年）
2	青藏高原遥感生态指数数据集（2000-2022年）
3	2018-2019年黄河流域近几年生态环境受灾情况统计数据
4	海上风电场生态环境综合调查数据集（2020年9月20-25日）
5	青藏公路昆仑山-唐古拉山南坡近25生态环境调查数据
6	1976-1982年哈萨克斯坦生态环境数据集
7	黄河流域土壤风蚀数据集（2000-2018年）
8	黑河流域生态水文综合地图集：2010年黑河流域遥感镶嵌图
9	黑河流域生态水文综合地图集：2011年黑河流域遥感镶嵌图
10	泾河流域MCD15A2叶面积指数LAI（2002-2021年）

#	标题	文件大小
1	2000.tfw	95 Bytes
2	2000.tif	159.6 MiB
3	2000.tif.aux.xml	2.3 KiB
4	2000.tif.ovr	56.9 MiB
5	2001.tfw	95 Bytes
6	2001.tif	159.6 MiB
7	2001.tif.aux.xml	2.2 KiB
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9	2002.tfw	95 Bytes
10	2002.tif	159.6 MiB

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#	时间	姓名	用途
1	2025/11/02 18:39	杨*慧	Paper title：基于机器学习的长江经济带生态安全格局时空演变特征与驱动机制 Paper abstract：利用智能算法刻画复杂生态系统的生态安全格局时空演变特征与驱动机制，对流域生态安全评估具有重要意义。以长江经济带为研究区域，基于多源遥感数据、气象与社会经济数据，构建“机器学习—生态系统服务评估—生态网络分析”集成框架，首先利用In VEST模型定量进行生态系统服务评估，在此基础上，构建生态安全指数（ESI）；应用随机森林（RF）模型识别生态安全主导因子并预测生态系统安全ESI空间分布；并结合形态空间格局分析（MSPA）识别生态源地，Zonation模型确定优先保护等级，再基于电路理论（Circuit scape）构建生态廊道与关键节点；最后通过地理探测器分析驱动因子交互对生态安全格局的复合驱动效应，并在历史与SSP2–4.5情景下开展动态演化与不确定性分析。结果表明：（1）2000—2025（预测）年，长江经济带生态系统服务功能总体提升7.8%，生态安全空间格局呈“上游显著提升、中游相对稳定、下游局部下降”特征。（2）生态源地总面积由685,200 km²增至761,800 km²（+11.2%），生态廊道总长度由4237 km增至5129 km（+17.1%），生态网络连通度（PC）与整体连接指数（IIC）分别提高17.1%与12.5%。（3）随机森林结果表明，降水（贡献率19.3%）、NDVI（16.7%）、建设用地比例（11.4%）和人口密度（9.5%）为主要驱动因子；其中气候因子与人类活动因子存在显著非线性增强效应，PRE∩BUL与URB∩NDVI交互q值分别达0.412和0.435。（4）在SSP2–4.5气候情景下，生态阻力面较现状提高12.4%，中下游生态网络脆弱性增加约9%，生态连通性下降3.6%。综合来看，长江经济带生态安全格局整体趋于优化，但区域差异显著，上游生态屏障功能增强，中下游城镇化压力仍然突出。研究构建的“机器学习—生态网络”集成框架能有效识别生态安全格局的动态演变规律与复合驱动机制，突破传统线性模型的局限，为长江流域生态红线划定、生态廊道优化与“生态安全—高质量发展”协同提供科学支撑。 Paper type：研究型论文 Tutor：李季