Ecological environment quality and driving forces in the Beijing-Tianjin Sandstorm Source Control Project area

doi:10.7522/j.issn.1000-694X.2025.00116

Journal of Desert Research ›› 2025, Vol. 45 ›› Issue (4): 139-152.DOI: 10.7522/j.issn.1000-694X.2025.00116

Ecological environment quality and driving forces in the Beijing-Tianjin Sandstorm Source Control Project area

Weiguo Wang(), Huan Xie, Guoqing Feng, Shuzhen Jia

College of Geographical Sciences，Shanxi Normal University，Taiyuan 030031，Shanxi，China

Received:2025-05-15 Revised:2025-07-10 Online:2025-07-20 Published:2025-08-18

Abstract

Abstract:

The Beijing-Tianjin Sandstorm Source Control Project area （BTSSCPA） serves as a crucial ecological barrier in northern China， which has long been subjected to ecological pressures including sandstorms， desertification， and vegetation degradation. There is an urgent need to conduct scientific assessments of the spatiotemporal evolution patterns and driving mechanisms of ecological environment quality in the BTSSCPA. This study monitored and analyzed the ecological environment quality in the BTSSCPA based on the remote sensing ecological index （RSEI）. Leveraging the Google Earth Engine （GEE） platform， we constructed four indicators-heat， greenness， wetness， and dryness-using MODIS datasets to characterize the spatiotemporal patterns of ecological environment quality from 2000 to 2020. The Optimal Parameters-based Geographical Detector （OPGD） was employed to identify key influencing factors. Results were showed on the following：（1） The ecological environment quality of the BTSSCPA demonstrated a significant upward trend from 2000 to 2020. Analysis of ecological environment quality grading revealed a notable reduction in areas classified as "poor" and "relatively poor"， accompanied by a simultaneous expansion of regions categorized as "moderate"， "good"， and "excellent". Distinct spatial heterogeneity was observed in environmental quality distribution， manifesting a clear geographical pattern： superior ecological conditions predominated in southeastern sectors， while northwestern regions exhibited comparatively inferior environmental status. （2） Different factors， classification methods （e.g.， natural breaks vs. quantile） and the number of classification strata critically impacted the explanatory power of ecological environment quality assessments. （3） The influence of factors varied substantially， with annual precipitation and vegetation net primary productivity （NPP） demonstrating the most significant effects on ecological environment quality.

Key words: remote sensing ecological index, optimal parameters-based geographical detector, MODIS, Beijing-Tianjin Sandstorm Source Control Project area

CLC Number:

U418.5+6

Weiguo Wang, Huan Xie, Guoqing Feng, Shuzhen Jia. Ecological environment quality and driving forces in the Beijing-Tianjin Sandstorm Source Control Project area[J]. Journal of Desert Research, 2025, 45(4): 139-152.

Figures/Tables 12

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指标	时间(年份)	时空分辨率	数据名	数据来源
NDVI	2000—2020	500 m	MOD09A1	GEE
WET
NDBSI
LST		500 m	MOD11A2
人口		1年，1 000 m	LandScan Global	美国橡树岭实验室
GDP	2000	5年，1 000 m	中国GDP空间分布公里网格数据集	中国科学院资源环境科学与数据中心
土地利用	2005	5年，30 m	中国多时期土地利用遥感监测数据集
	2010
	2015
	2020
年均气温	2000—2020	1年，1 000 m	中国气象要素年度空间插值数据集
年降水量		1年，1 000 m	中国气象要素年度空间插值数据集
NPP		5年，500 m	MOD17A3	美国地质调查局
高程	—	30 m	ASTER GDEM 30 m分辨率数字高程数据	地理空间数据云平台
土壤有机质含量	2023	1000 m	HWSD	联合国粮农组织

指标	时间(年份)	时空分辨率	数据名	数据来源
NDVI	2000—2020	500 m	MOD09A1	GEE
WET
NDBSI
LST		500 m	MOD11A2
人口		1年，1 000 m	LandScan Global	美国橡树岭实验室
GDP	2000	5年，1 000 m	中国GDP空间分布公里网格数据集	中国科学院资源环境科学与数据中心
土地利用	2005	5年，30 m	中国多时期土地利用遥感监测数据集
	2010
	2015
	2020
年均气温	2000—2020	1年，1 000 m	中国气象要素年度空间插值数据集
年降水量		1年，1 000 m	中国气象要素年度空间插值数据集
NPP		5年，500 m	MOD17A3	美国地质调查局
高程	—	30 m	ASTER GDEM 30 m分辨率数字高程数据	地理空间数据云平台
土壤有机质含量	2023	1000 m	HWSD	联合国粮农组织

年份		NDVI	LST	WET	NDBSI	特征值	贡献率/%
2000	PC1	0.56	-0.42	0.46	-0.55	0.16	84
	PC2	0.51	-0.15	-0.84	-0.07	0.02	9
	PC3	-0.38	-0.89	-0.08	0.23	0.01	5
	PC4	0.54	-0.04	0.27	0.80	0.00	2
2005	PC1	0.55	-0.40	0.51	-0.52	0.22	91
	PC2	0.37	-0.38	-0.83	-0.13	0.01	5
	PC3	-0.33	-0.82	0.16	0.44	0.01	3
	PC4	0.67	0.14	0.12	0.72	0.00	1
2010	PC1	0.55	-0.41	0.51	-0.52	0.20	90
	PC2	0.39	-0.30	-0.85	-0.18	0.01	5
	PC3	-0.23	-0.83	0.08	0.49	0.01	3
	PC4	0.70	0.21	0.11	0.67	0.00	2
2015	PC1	0.56	-0.42	0.49	-0.53	0.22	89
	PC2	0.34	-0.39	-0.85	-0.11	0.01	6
	PC3	-0.17	-0.75	0.20	0.61	0.01	3
	PC4	-0.74	-0.33	-0.07	-0.58	0.00	2
2020	PC1	0.56	-0.39	0.50	-0.53	0.21	90
	PC2	-0.33	0.56	0.76	-0.06	0.01	5
	PC3	-0.27	-0.65	0.41	0.58	0.01	4
	PC4	-0.71	-0.33	-0.12	-0.62	0.00	1

年份		NDVI	LST	WET	NDBSI	特征值	贡献率/%
2000	PC1	0.56	-0.42	0.46	-0.55	0.16	84
	PC2	0.51	-0.15	-0.84	-0.07	0.02	9
	PC3	-0.38	-0.89	-0.08	0.23	0.01	5
	PC4	0.54	-0.04	0.27	0.80	0.00	2
2005	PC1	0.55	-0.40	0.51	-0.52	0.22	91
	PC2	0.37	-0.38	-0.83	-0.13	0.01	5
	PC3	-0.33	-0.82	0.16	0.44	0.01	3
	PC4	0.67	0.14	0.12	0.72	0.00	1
2010	PC1	0.55	-0.41	0.51	-0.52	0.20	90
	PC2	0.39	-0.30	-0.85	-0.18	0.01	5
	PC3	-0.23	-0.83	0.08	0.49	0.01	3
	PC4	0.70	0.21	0.11	0.67	0.00	2
2015	PC1	0.56	-0.42	0.49	-0.53	0.22	89
	PC2	0.34	-0.39	-0.85	-0.11	0.01	6
	PC3	-0.17	-0.75	0.20	0.61	0.01	3
	PC4	-0.74	-0.33	-0.07	-0.58	0.00	2
2020	PC1	0.56	-0.39	0.50	-0.53	0.21	90
	PC2	-0.33	0.56	0.76	-0.06	0.01	5
	PC3	-0.27	-0.65	0.41	0.58	0.01	4
	PC4	-0.71	-0.33	-0.12	-0.62	0.00	1

年份	差		较差		一般		良		优
年份	面积 /万km²	比例 /%	面积 /万km²	比例 /%	面积 /万km²	比例/%	面积 /万km²	比例/%	面积 /万km²	比例 /%
2000	22.9	31.4	24.0	32.9	14.6	20.0	7.1	9.7	4.4	6.0
2005	21.9	30.0	18.8	25.8	16.5	22.6	8.9	12.2	6.9	9.4
2010	19.5	26.7	25.2	34.5	14.1	19.3	7.9	10.8	6.3	8.7
2015	19.6	26.8	20.3	27.8	16.4	22.5	9.3	12.7	7.4	10.2
2020	15.7	21.5	19.5	26.7	18.8	25.8	11.0	15.1	8.0	10.9

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探测指标	2000年		2010年		2020年		2000—2020年平均
探测指标	q值	排序	q值	排序	q值	排序	q值	排序
年降水量	0.593	1	0.574	2	0.502	2	0.556	2
NPP	0.567	2	0.796	1	0.825	1	0.729	1
生境质量指数	0.421	3	0.406	4	0.242	6	0.356	4
坡度	0.355	4	0.376	5	0.326	4	0.352	5
土地利用强度	0.341	5	0.410	3	0.376	3	0.376	3
GDP	0.328	6	0.279	6	0.267	5	0.291	6
水土流失指数	0.247	7	0.262	7	0.241	7	0.250	7
人口密度	0.239	8	0.154	10	0.143	9	0.179	9
土壤有机质含量	0.218	9	0.239	8	0.231	8	0.229	8
高程	0.151	10	0.156	9	0.134	10	0.147	10
年均气温	0.063	11	0.079	11	0.072	11	0.071	11

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