随着我国城市化的快速推进,人口呈现向城市集中的趋势,城市逐渐成为主要居住场所。适宜的人居生态环境是社会发展和人类追求的理想目标,也是城市经济持续发展的重要基础和载体。因此动态分析人居生态环境质量的时空演变规律,深入挖掘影响人居生态环境质量的驱动力因素尤为重要。但目前由于传统技术手段和人力资源等问题的限制,导致人居生态环境质量的评估工作在时空分析和驱动力挖掘等方面依旧不够深入。因此研究人居生态环境质量时空演变规律对于提高人居生态环境质量具有重要意义。基于此,本文借助Google Earth Engine平台强大的云计算能力,以2000-2018年30米的Landsat数据作为主要数据源,建立集自然要素、气象要素、人类活动要素和地形要素为一体的长时序人居生态环境质量评价模型,并引入地理分区概念,以多层次、多空间尺度为指导深入挖掘影响我国人居生态环境质量的主要驱动力因素,具体研究内容如下:(1)构建了集成粒子群寻优算法,结合变异系数法、决策试验与评估实验室法的长时序人居生态环境质量评估模型。模型结果与我国生态足迹和生态承载力总量的相关性分别达到0.823和0.820,表明模型可靠性较高。从时间发展角度进行分析,以长时间序列作为基础,研究全国人居生态环境质量变化趋势,结果表明:我国人居生态环境质量变化虽具有一定的波动性,但总体呈现上升趋势,城市的宜居性逐渐变好。从空间格局角度进行分析,通过引入胡焕庸线发现,胡焕庸线东南侧区域人居生态环境质量优于胡焕庸线西北侧区域人居生态环境质量。此外,我国中南、华东、东北和西南地区人居生态环境质量高于全国平均水平,华北和西北地区人居生态环境质量低于全国平均水平。(2)引入地理分区概念,从全国尺度和六大地理分区两个空间格局探讨主要驱动力因素,结果表明空间异质性作用导致相同指标要素在不同空间尺度下表征作用力不相同,指标要素在地理相似度较高的地理分区内对人居生态环境质量的解释力度高于以国家为单位对人居生态环境质量的解释力度。利用地理探测器来探究双指标要素交互作用对人居生态环境质量的影响,结果表明:在不同空间尺度下,双指标要素交互作用对人居生态环境质量的影响程度远高于单一指标要素的作用,其相关系数均可达到0.5以上。通过分析社会经济、人类活动要素对人居生态环境质量变化的影响,结果表明:人口数量是影响我国人居生态环境质量的主要驱动力要素,相关性高达0.97,人与环境的协调耦合发展对宜居城市建设十分重要。(3)对典型区域——长江经济带人居生态环境质量时空演变规律和驱动力因素进行探讨。其结果表明,2000-2018年成都、重庆、武汉、杭州、合肥和昆明的人居生态环境质量有明显上升趋势,居住适应性也在逐年增强。南昌、南京、长沙的人居生态环境质量没有明显上升趋势,而上海市的人居生态环境环境质量基本上趋平。在驱动力因素分析中,植被指数与长江上中下游典型城市成都、长沙和南京市之间的相关性呈现递增趋势,与地表湿度指数之间的相关性则呈现递减趋势。以长江经济带作为研究整体,发现坡度指数与其呈负相关。由于地理空间的差异性,上游城市成都市人居生态环境质量与坡度指数呈负相关,而下游城市南京市人居生态环境质量则与坡度指数成正相关。本文共有图43幅,表25个,参考文献121篇。