共和盆地生态环境遥感评价及驱动力分析

doi:10.7522/j.issn.1000-694X.2023.00029

摘要/Abstract

摘要：

科学评估区域生态环境质量是实现可持续发展的前提。基于2000—2020年Landsat遥感影像，构建遥感生态指数（RSEI）分析青藏高原典型高寒沙区共和盆地近20年的生态环境质量时空变化特征，并使用地理探测器量化该区生态环境的主要驱动因子。结果表明：（1）共和盆地RSEI均值在2000—2020年呈增加趋势，平均增幅为7.5%/10a，空间上呈东高西低、南北高中间低的分布特征；（2）2000—2020年，共和盆地生态环境改善区域占比为66.55%，主要分布在中部和东南部，保持不变的区域占比33.15%，退化区域占比0.29%；（3）降水是影响生态环境质量的关键因子，因子交互作用对生态环境质量的解释力更强，合理的土地资源配置能显著促进生态改善。

关键词: 共和盆地, 遥感生态指数, 地理探测器, 生态环境质量

Abstract:

Scientific assessment of regional ecological environment quality is a prerequisite for achieving sustainable development. In this paper， based on Landsat remote sensing images from 2000 to 2020， remote sensing ecological index （RSEI） was constructed to analyze the spatial and temporal variation characteristics of ecological environment quality in the typical alpine sand region of the Qinghai-Tibet Plateau in the past 20 years， and the main driving factors of ecological environment in this region were quantified using using geographic detectors. The results showed as follows：（1） The mean RSEI of Gonghe Basin increased from 2000 to 2020， with an average increase of 7.5%/10a， showing spatial distribution characteristics of high in the east and low in the west， high in the south and low in the middle. （2） From 2000 to 2020， the proportion of ecological environment improvement areas in Gonghe Basin was 66.55%， mainly distributed in the central and southeastern areas， the proportion of unchanged areas was 33.15%， and the proportion of degraded areas was 0.29%. （3） Precipitation is a key factor affecting ecological and environmental quality， and the interaction of factors has a stronger explanatory power for ecological and environmental quality. Reasonable allocation of land resources can significantly promote ecological improvement.

Key words: Gonghe Basin, remote sensing ecological index, geographical detector, ecological environment quality

中图分类号:

X835

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图/表 10

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判断依据	交互作用
q(X₁∩X₂)<Min(q(X₁),q(X₂))	非线性减弱
Min(q(X₁),q(X₂))<q(X₁∩X₂)<Max(q(X₁),q(X₂))	单因子非线性减弱
q(X₁∩X₂)>Max(q(X₁),q(X₂))	双因子增强
q(X₁∩X₂)=q(X₁)+q(X₂)	独立
q(X₁∩X₂)>q(X₁)+q(X₂)	非线性增强

判断依据	交互作用
q(X₁∩X₂)<Min(q(X₁),q(X₂))	非线性减弱
Min(q(X₁),q(X₂))<q(X₁∩X₂)<Max(q(X₁),q(X₂))	单因子非线性减弱
q(X₁∩X₂)>Max(q(X₁),q(X₂))	双因子增强
q(X₁∩X₂)=q(X₁)+q(X₂)	独立
q(X₁∩X₂)>q(X₁)+q(X₂)	非线性增强

年份	绿度NDVI	湿度WET	热度LST	干度SI	遥感生态指数RSEI
2000	0.65	0.41	0.61	0.66	0.40
2010	0.68	0.43	0.54	0.54	0.46
2020	0.70	0.44	0.62	0.41	0.55

年份	绿度NDVI	湿度WET	热度LST	干度SI	遥感生态指数RSEI
2000	0.65	0.41	0.61	0.66	0.40
2010	0.68	0.43	0.54	0.54	0.46
2020	0.70	0.44	0.62	0.41	0.55

年份	主成分	绿度NDVI	湿度WET	热度LST	干度SI	特征值贡献率/%
2000	PC1	-0.64	-0.36	0.44	0.52	69.39
2010	PC1	0.65	0.31	-0.36	-0.59	72.99
2020	PC1	0.77	0.18	-0.30	-0.53	78.64