Remote sensing evaluation and driving force analysis of ecological environment in Gonghe Basin

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

Journal of Desert Research ›› 2023, Vol. 43 ›› Issue (5): 74-84.DOI: 10.7522/j.issn.1000-694X.2023.00029

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Remote sensing evaluation and driving force analysis of ecological environment in Gonghe Basin

Wanfeng Su¹(), Guangzhao Han¹, Deli Ye², Guangchao Cao¹^,³()

^1.MOE Key Laboratory of Tibetan Plateau Land Surface Processes and Ecological Conservation / Qinghai Province Key Laboratory of Physical Geography and Environmental Process，College of Geographical Science，Qinghai Normal University，Xining 810008，China
^2.Huanghe Hydropower Development Co. ，Ltd. ，Xining 810008，China
^3.Academy of Plateau Science and Sustainability，People's Government of Qinghai Province & Beijing Normal University，Xining 810008，China

Received:2022-11-23 Revised:2023-04-12 Online:2023-09-20 Published:2023-09-27
Contact: Guangchao Cao

Abstract

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

CLC Number:

X835

Wanfeng Su, Guangzhao Han, Deli Ye, Guangchao Cao. Remote sensing evaluation and driving force analysis of ecological environment in Gonghe Basin[J]. Journal of Desert Research, 2023, 43(5): 74-84.

Figures/Tables 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

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RSEI等级	2000年		2010年		2020年
RSEI等级	面积/km²	比例/%	面积/km²	比例/%	面积/km²	比例/%
差	0.16	0.00	14.72	0.06	25.36	0.10
较差	15 255.90	59.02	9 920.83	38.38	1 914.97	7.41
一般	9 085.20	35.15	11 565.40	44.74	15 284.50	59.13
良好	1 505.88	5.82	4 329.24	16.74	8 173.21	31.61
优质	2.96	0.01	20.06	0.08	452.26	1.75

变化等级	2000—2010年		2010—2020年		2000—2020年
变化等级	面积/km²	占比/%	面积/km²	占比/%	面积/km²	占比/%
恶化	3.13	0.01	29.24	0.11	18.83	0.07
变差	185.00	0.72	168.45	0.65	58.10	0.22
不变	19 170.80	74.16	14 955.20	57.85	8 568.24	33.15
变好	6 380.38	24.68	10 615.50	41.07	15 774.10	61.02
优化	110.77	0.43	81.85	0.32	1 430.74	5.53

年份因子	2000年		2010年		2020年
年份因子	q值	排序	q值	排序	q值	排序
NDVI	0.773	2	0.811	2	0.843	2
WET	0.677	3	0.669	3	0.593	3
SI	0.871	1	0.879	1	0.887	1
LST	0.477	4	0.404	4	0.454	4
高程	0.390	5	0.307	5	0.187	7
坡度	0.171	8	0.099	9	0.057	9
气温	0.377	6	0.293	6	0.178	8
降水	0.217	7	0.230	7	0.325	5
夜间灯光强度	0.001	10	0.001	10	0.002	10
土地利用类型	0.091	9	0.163	8	0.192	6

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