劉 笑， 郭 鵬， 祁佳峰， 杜文玲， 張茹倩， 張 坤

（1.石河子大學(xué)理學(xué)院，新疆 石河子 832003；2.綠洲城鎮(zhèn)與山盆系統(tǒng)生態(tài)兵團(tuán)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，新疆 石河子 832003）

生態(tài)環(huán)境是人類生存和發(fā)展的基礎(chǔ)［1-2］，更是實(shí)現(xiàn)區(qū)域社會經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵［3-4］。因此，科學(xué)準(zhǔn)確地認(rèn)識區(qū)域生態(tài)環(huán)境狀況十分必要［5-6］。城市作為一個(gè)地區(qū)乃至一個(gè)國家人口、經(jīng)濟(jì)、文化的集中點(diǎn)是進(jìn)行生態(tài)環(huán)境研究的重要對象。然而，隨著城鎮(zhèn)化進(jìn)程的快速推進(jìn)［7］，加快了人類活動對地表環(huán)境的破壞，使得城市生態(tài)系統(tǒng)面臨著嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)［8］。因此，客觀、定量、及時(shí)地分析城市生態(tài)環(huán)境時(shí)空變化特征及其驅(qū)動因子，已經(jīng)成為保護(hù)生態(tài)環(huán)境的必要途徑和熱門研究內(nèi)容［9］。

相較于傳統(tǒng)評估生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的方法，遙感以其快速、實(shí)時(shí)、大規(guī)模監(jiān)測以及數(shù)據(jù)的開放獲取等優(yōu)勢，在生態(tài)環(huán)境領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用［10-12］。目前，國內(nèi)外遙感生態(tài)環(huán)境監(jiān)測與評價(jià)常用模型研究主要有兩大類：一類是單一指數(shù)模型；另一類是綜合指數(shù)模型［13］。基于遙感的單一指數(shù)模型雖然具有簡易的特點(diǎn)，但由于影響因子的多樣性和復(fù)雜性，僅僅依靠單一指標(biāo)難以較好的全面揭示生態(tài)環(huán)境的系統(tǒng)性變化［14-15］。徐涵秋［16］以城市生態(tài)系統(tǒng)為例，通過主成分分析，耦合綠度、濕度、干度、熱度4個(gè)指標(biāo)構(gòu)建城市遙感生態(tài)指數(shù)（RSEI），此指數(shù)不僅完全基于遙感信息而且綜合考慮多種因素，能夠?qū)^(qū)域生態(tài)環(huán)境的時(shí)空變化進(jìn)行系統(tǒng)分析，已被廣泛地應(yīng)用于城市生態(tài)環(huán)境質(zhì)量狀況評價(jià)［17］。但由于每個(gè)研究區(qū)都有其特定的生態(tài)環(huán)境，分析的側(cè)重點(diǎn)也有所差別［18］，因此不斷有學(xué)者對其進(jìn)行改善［19-24］。如王杰等［25］加入土地退化度信息指標(biāo)，構(gòu)建了適用于干旱區(qū)的遙感生態(tài)指數(shù)（ARSEI)；范德芹等［26］引入植被凈初級生產(chǎn)力（NPP），對礦區(qū)生態(tài)環(huán)境狀況進(jìn)行了系統(tǒng)評價(jià)；劉英等［27］引入空氣質(zhì)量指標(biāo)，以北京市為例構(gòu)建改進(jìn)型遙感生態(tài)指數(shù)（MRSEI），對比分析發(fā)現(xiàn)MRSEI更適用于城市生態(tài)質(zhì)量評價(jià)。

在生態(tài)環(huán)境領(lǐng)域，地理探測器模型因其探測空間分異性并能揭示其背后驅(qū)動力的強(qiáng)大能力被廣泛應(yīng)用［3,28］。如：朱增云等［29］采用地理探測器模型對伊犁谷地生境質(zhì)量的空間分布和變化趨勢進(jìn)行驅(qū)動因子探測、交互作用探測以及生態(tài)探測分析；排日?！ず狭αΦ龋?］使用地理探測器中單因子分析和多因子交互作用分析法對烏魯木齊RSEI 的8 個(gè)影響因子進(jìn)行影響程度的定量探測。阿勒泰市處于干旱區(qū)，生態(tài)環(huán)境十分脆弱，相關(guān)生態(tài)環(huán)境研究開展較少，而系統(tǒng)、全面、定量的評價(jià)生態(tài)環(huán)境時(shí)空變化特征及驅(qū)動因子工作在阿勒泰市相對較少。本研究利用MRSEI 模型，結(jié)合時(shí)間序列遙感影像數(shù)據(jù)，探究了2015—2021年阿勒泰市的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量時(shí)空動態(tài)變化特征,并應(yīng)用地理探測器模型，分別對綠度、干度、濕度、溫度和空氣質(zhì)量5 個(gè)指標(biāo)進(jìn)行了單因子探測與多因子交互探測，分析其對研究區(qū)生態(tài)環(huán)境指數(shù)的影響程度。

1 研究區(qū)與方法

1.1 研究區(qū)概況

阿勒泰市（86°53′～88°27E′,47°14′～48°39′N）位于阿爾泰山南麓，準(zhǔn)葛爾盆地北緣（圖1）。南北長146 km，東西寬84 km，總面積1.15×104km2。阿勒泰市自北向南呈明顯的梯降式垂直分布，自上而下可分為北部山區(qū)、南部丘陵區(qū)、山間沖積平原區(qū)3個(gè)自然地貌單元。屬中溫帶亞干旱大區(qū)、干旱大區(qū)氣候帶，南北氣候差異較大。據(jù)監(jiān)測資料顯示，該市空氣質(zhì)量較好達(dá)到國家二級標(biāo)準(zhǔn)，主要污染物為可吸入顆粒物（PM10）和細(xì)顆粒物（PM2.5）［30-31］。

圖1 研究區(qū)示意圖Fig.1 Location of the study area

1.2 數(shù)據(jù)來源與處理

本文使用的數(shù)據(jù)包括行政區(qū)劃數(shù)據(jù)、Landsat8 OLI 影像數(shù)據(jù)、MCD19 產(chǎn)品數(shù)據(jù)、DEM 數(shù)據(jù)（表1）。數(shù)據(jù)處理過程包括利用ENVI 5.6對Landsat8 OLI數(shù)據(jù)進(jìn)行輻射定標(biāo)、FLAASH大氣校正、圖像鑲嵌與裁剪、指標(biāo)計(jì)算、歸一化以及主成分分析，MODIS MCD19數(shù)據(jù)利用MCTK工具進(jìn)行處理。

表1 數(shù)據(jù)來源Tab.1 Data source

2 研究方法

2.1 MRSEI和RSEI模型構(gòu)建

遙感生態(tài)指數(shù)（RSEI）模型利用主成分分析耦合了綠度——?dú)w一化差值植被指數(shù)NDVI、熱度——地表溫度LST、干度——建筑和裸土指數(shù)NDB-SI、濕度——纓帽變化的濕度分量WET，函數(shù)表達(dá)式為：

改進(jìn)型遙感生態(tài)指數(shù)（MRSEI）是在RSEI 的基礎(chǔ)上引入空氣質(zhì)量指標(biāo)——AOD 氣溶膠光學(xué)厚度所構(gòu)建的新指數(shù)［27］，與RSEI相比更適用于城市生態(tài)質(zhì)量評價(jià)。改進(jìn)型遙感生態(tài)指數(shù)函數(shù)表達(dá)式為：

（1）綠度指標(biāo)

NDVI能夠反映植被覆蓋度［32］。因此，選用NDVI代表綠度指標(biāo)，公式為：

（2）熱度指標(biāo)

熱度指標(biāo)用地表溫度代替，公式為［33-34］：

式中：T為傳感器處溫度值；λ為Landsat8 OLI 第10波段的中心波長（λ=10.895 μm）；ρ=1.438×10-2；ε為地表比輻射率，其取值參考文獻(xiàn)［35］；Lλ為Landsat8 OLI的熱紅外10波段在傳感器處光譜輻射值；DN值為像元灰度值；gain和bias分別為第10 波段的增益和偏置值；K1和K2分別為774.89 W·（M2·sr·μm）-1和1321.08 K。

（3）濕度指標(biāo)

濕度指標(biāo)用纓帽變化的濕度分量WET表示，公式為［27］：

（4）干度指標(biāo)

由IBI 建筑指數(shù)［36］和裸土指數(shù)SI［37］兩者合成代表干度指標(biāo)，公式為：

式中：ρi（i=2，3，4，5，6，7）分別為Landsat8 OLI 影像對應(yīng)波段的反射率。

（5）空氣質(zhì)量指標(biāo)

AOD 數(shù)據(jù)是根據(jù)多角度大氣校正算法MAIAC反演的MODIS新氣溶膠產(chǎn)品MCD19［38］，空間分辨率為1 km。據(jù)文獻(xiàn)［39-46］研究表明，AOD 能夠準(zhǔn)確反應(yīng)一定地區(qū)范圍內(nèi)顆粒物空氣質(zhì)量，并且AOD與PM2.5與PM10濃度具有較高的相關(guān)性，而根據(jù)新疆生態(tài)環(huán)境狀況公報(bào)［30］表明，阿勒泰市空氣質(zhì)量首要污染物以PM10和PM2.5為主。綜上分析，AOD可以較好地表征阿勒泰市的空氣質(zhì)量。

為了消除不同指標(biāo)之間量綱不同所帶來的影響，對各個(gè)指標(biāo)進(jìn)行正規(guī)化，將量綱統(tǒng)一到［0,1］公式為：

式中：NIi為第i個(gè)指標(biāo)正規(guī)化后的值；Ii為第i個(gè)指標(biāo)值；Imin為第i個(gè)指標(biāo)的最小值；Imax為第i個(gè)指標(biāo)的最大值。

利用主成分分析法確定各個(gè)指標(biāo)所占的權(quán)重，選取主成分分析后，特征貢獻(xiàn)率最高的第一主成分PC1，此成分不僅很好的集成了每個(gè)指標(biāo)的信息，并能夠進(jìn)行合理的解釋，因此，PC1可用于創(chuàng)建綜合指數(shù)。為了使PC1 值與所代表的生態(tài)環(huán)境成正比，采用1-PC1作為初始的改進(jìn)型遙感生態(tài)指數(shù)MRSEI0：

為了指標(biāo)間的度量和比較更加便捷，需對MRSEI0進(jìn)行正規(guī)化處理：

式中：P代表MRSEI0；NP代表歸一化的變量，取值范圍是［0，1］，值越大表示生態(tài)越好，反之，越差。

2.2 MRSEI分等定級

通過計(jì)算MRSEI，對阿勒泰市生態(tài)環(huán)境進(jìn)行區(qū)域分異和時(shí)間變化分析。根據(jù)《生態(tài)環(huán)境評價(jià)技術(shù)規(guī)范》中生態(tài)環(huán)境狀況分級標(biāo)準(zhǔn)，以0.2 為間隔，將MRSEI 分成5 個(gè)等級，等級越高代表生態(tài)環(huán)境越好。具體劃分情況如表2。

表2 MRSEI分級Tab.2 MRSEI classification

2.3 標(biāo)準(zhǔn)差橢圓及重心遷移模型

將側(cè)重于經(jīng)濟(jì)、人口、產(chǎn)業(yè)研究的重心遷移法引入到生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評價(jià)中［47］，揭示阿勒泰市生態(tài)環(huán)境質(zhì)量同一等級不同時(shí)期的重心遷移方向、遷移距離以及聚散程度等空間動態(tài)變化規(guī)律。借助于ArcGIS 10.7 計(jì)算重心并繪制重心移動路徑圖。阿勒泰市生態(tài)環(huán)境質(zhì)量各級的重心計(jì)算公式為：

式中：和分別為重心經(jīng)度、緯度；Cti為第t年第i等級生態(tài)環(huán)境指數(shù)的面積；Xi、Yi分別為第i等級生態(tài)環(huán)境指數(shù)幾何中心經(jīng)緯度；n為該等級生態(tài)環(huán)境指數(shù)面積總數(shù)。

2.4 地理探測器

地理探測器不僅能夠探測空間分異現(xiàn)象而且可以揭示其背后驅(qū)動力。在基于遙感的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評價(jià)中該方法被應(yīng)用的越來越廣泛。地理探測器共有4 個(gè)探測器［48］，本文選用因子探測和交互作用探測2個(gè)。

（1）因子探測

因子探測器能夠探測屬性的空間分異性，以及探測某因子多大程度上解釋了屬性的空間分異，用q值度量，公式如下：

式中：h表示因子的分級；Nh表示分級h研究對象的個(gè)數(shù)；N表示整個(gè)研究區(qū)對象的個(gè)數(shù)；Nσ2表示分級h的方差；σ2和分別表示整個(gè)研究區(qū)和分級h的方差。

（2）交互作用探測

能夠探測2個(gè)因子共同作用時(shí)對于Y的作用是增強(qiáng)或者減弱，探測結(jié)果可以分為以下幾種（表3）。

表3 兩因子交互作用結(jié)果［29］Tab.3 Two-factor interaction results

3 結(jié)果與分析

3.1 阿勒泰市RSEI與MRSEI對比分析

基于阿勒泰市2015—2021 年的MRSEI 和RSEI計(jì)算結(jié)果進(jìn)行等級劃分，結(jié)果如表4 所示。阿勒泰市生態(tài)環(huán)境質(zhì)量等級以差、較差和中等為主，生態(tài)環(huán)境質(zhì)量良好和優(yōu)秀的區(qū)域面積較小。生態(tài)環(huán)境質(zhì)量差的區(qū)域占研究區(qū)總面積的26%以上，主要分布在建成區(qū)、農(nóng)村居民點(diǎn)和工業(yè)區(qū)。生態(tài)環(huán)境質(zhì)量較差的區(qū)域占研究區(qū)面積的25%以上，主要分布在研究區(qū)北部的裸地區(qū)域。生態(tài)環(huán)境質(zhì)量中等的區(qū)域占研究區(qū)面積的17%以上，主要分布在研究區(qū)北部的林地、南部部分草地及部分濕地。生態(tài)環(huán)境質(zhì)量良好的區(qū)域占研究區(qū)面積的9%以上，主要分布在北部及南部的部分林地。而生態(tài)環(huán)境質(zhì)量優(yōu)秀的區(qū)域主要分布在部分耕地覆被區(qū)、部分林地及濕地，占研究區(qū)面積的4%以上。

表4 生態(tài)質(zhì)量各級比例Tab.4 Percentage of ecological quality levels

將MRSEI 與RSEI 結(jié)果對比分析發(fā)現(xiàn)，盡管兩者在空間分布和程度上存在差異，但其對阿勒泰市生態(tài)監(jiān)測結(jié)果大致趨勢一致。由圖2a 和圖2b 及表4 可知，2015 年MRSEI 結(jié)果中生態(tài)差和較差的比例分別為26.88%、34.31%，而RSEI中生態(tài)差和較差的比例為29.81%、38.52%，分別增加2.93%和4.21%，但在中等、良好和優(yōu)秀等級中，RSEI 相較于MRSEI為減少趨勢，分別減少3.86%、0.74%和2.54%。2017—2021 年間，MRSEI 和RSEI 在不同等級之間也有差別，但總體變化不大。由圖2可知，生態(tài)環(huán)境惡化或轉(zhuǎn)好部分與AOD 嚴(yán)重程度的空間分布較為一致，表明城市生態(tài)質(zhì)量受空氣質(zhì)量指標(biāo)的影響。分析圖2c、圖2g、圖2k、圖2o 可知，阿勒泰市建成區(qū)AOD 較為嚴(yán)重，對應(yīng)的圖2b、圖2f、圖2j、圖2n 中此區(qū)域生態(tài)環(huán)境差和較差面積相較于圖2a、圖2e、圖2i、圖2m 有所增加，而中等、良好和優(yōu)秀則有所減少，整體圖2b、圖2f、圖2j、圖2n 中此區(qū)域生態(tài)環(huán)境差于圖2a、圖2e、圖2i、圖2m。反映了阿勒泰市MRSEI 與RSEI 的差異與AOD 的空間分布有關(guān)，表明了即使在空氣質(zhì)量較好的阿勒泰市AOD 對其生態(tài)質(zhì)量在空間分布上仍有影響。

圖2 RSEI和MRSEI等級分布、AOD、MRSEI與RSEI差值分布Fig.2 RSEI and MRSEI grade distribution,AOD,MRSEI and RSEI difference distribution

3.2 阿勒泰市生態(tài)環(huán)境時(shí)空變化分析

3.2.1 改進(jìn)型遙感生態(tài)指數(shù)時(shí)空變化分析 2015—2021 年阿勒泰市的生態(tài)環(huán)境整體較好（圖3），生態(tài)環(huán)境質(zhì)量差的地區(qū)大部分集中在南部丘陵區(qū)、山間沖積平原區(qū)，由于這些地區(qū)土地利用類型較為豐富、氣候條件適宜，人口密集且經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)，人類活動過于頻繁造成了生態(tài)環(huán)境質(zhì)量總體比較差。塘巴湖、克蘭河、烏魯木齊蓋提河附近以及北部山區(qū)由于植被覆蓋率較高、水資源相對較為充足，再加上北部地區(qū)擁有自然保護(hù)區(qū)的優(yōu)勢條件，因此，這些地區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的總體狀況較好。

圖3 改進(jìn)型遙感生態(tài)指數(shù)空間分布Fig.3 Spatial distribution of MRSEI

2015 年、2017 年、2019 年、2021 年阿勒泰市改進(jìn)型遙感生態(tài)指數(shù)均值分別為0.3707、0.3525、0.3846、0.3850，整體呈上升趨勢，說明2015—2021年間阿勒泰市生態(tài)環(huán)境質(zhì)量總體變好。從圖4可以看出，NDVI 均值由0.4256 提升至0.4900；WET 均值由0.2209 提升至0.2359；NDBSI 均值由0.7665 下降至0.7062；AOD均值由0.3538下降至0.2287。NDVI值的升高代表植被覆蓋度的增加，WET值的升高代表土壤濕度的增加，而NDBSI和AOD值的下降則代表建筑或裸土面積的減少以及空氣質(zhì)量的好轉(zhuǎn)，盡管在全球氣候變暖大背景下LST均值由0.5865提升至0.6436，但并不影響阿勒泰市生態(tài)環(huán)境質(zhì)量整體提高的趨勢。這7 a 中，阿勒泰市生態(tài)環(huán)境質(zhì)量整體穩(wěn)步提高得益于自2000 年來新疆啟動的公益林建設(shè)、林國產(chǎn)業(yè)發(fā)展、退耕還林等 一系列林業(yè)生態(tài)工程。

圖4 2015—2021年5大指標(biāo)空間分布Fig.4 Spatial distribution of five major indicators from 2015 to 2021

3.2.2 不同等級MRSEI 時(shí)空特征分析 對2015—2021 年間不同等級生態(tài)指數(shù)的空間變化進(jìn)行分析結(jié)果表明（表5），重心平均偏移距離最大為Ⅰ級生態(tài)指數(shù)達(dá)2.598 km，Ⅱ級第二，為1.759 km，其他三級偏移距離在1 km 之內(nèi)，分別為Ⅲ級0.243 km、Ⅳ級0.661 km、Ⅴ級0.874 km。其中，2015—2017 年，Ⅰ級重心偏移距離最大為9.720 km，Ⅴ級偏移距離最小，偏移1.393 km，其余偏移距離由大到小為：Ⅲ級、Ⅳ級和Ⅱ級，分別偏移3.747 km、3.044 km 和2.429 km；2017—2019 年，Ⅴ級偏移距離最大，且遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過其他等級，高達(dá)9.892 km，說明該時(shí)間段內(nèi)，此類生態(tài)指數(shù)在空間位置上跨度較大，與之相反，Ⅰ級生態(tài)指數(shù)重心偏移距離反而由2015—2017 年偏移最大變?yōu)榱似谱钚?，僅有0.808 km，其余三級偏移距離也并不集中，分別為6.887 km、2.342 km、2.667 km，總體來看，該段時(shí)間內(nèi)生態(tài)指數(shù)重心空間跨度較大；2019—2021 年，生態(tài)指數(shù)重心距離偏移最大的仍為Ⅴ級，為6.048 km，其次為Ⅰ級偏移5.434 km，其他三級由高到低為：Ⅳ級偏移3.435 km、Ⅱ級偏移3.127 km、Ⅲ級偏移1.799 km。綜上分析，阿勒泰市不同等級MRSEI指數(shù)重心在空間位置上的變化較為穩(wěn)定，Ⅰ級和Ⅱ級區(qū)域的空間遷移能力較強(qiáng)，Ⅲ～Ⅴ級區(qū)域的空間遷移能力相對較弱，即高生態(tài)指數(shù)區(qū)域在空間上相對穩(wěn)定。

表5 重心偏移距離與方位角統(tǒng)計(jì)Tab.5 Center of gravity offset distance and azimuth statistics

對比分析2015—2021年間Ⅰ～Ⅴ級生態(tài)指數(shù)重心遷移方向發(fā)現(xiàn)（圖5），Ⅰ～Ⅳ級生態(tài)指數(shù)重心總體北移，Ⅴ級重心則整體南移，表明阿勒泰市南部生態(tài)質(zhì)量逐漸好轉(zhuǎn)。其中，Ⅰ級生態(tài)指數(shù)重心從2015—2021 年先向東北，再向西北，最后向東北偏移，偏移過程復(fù)雜，但都在切木爾切克鄉(xiāng)內(nèi)偏移；Ⅱ級生態(tài)指數(shù)重心這7 a間則呈現(xiàn)出持續(xù)向北的偏移特征，整體偏移角度不大；Ⅲ級生態(tài)指數(shù)重心2015—2017年向西南偏移，2017—2021年一路向東北蔓延，空間上跨越巴里巴蓋鄉(xiāng)和切木爾切克鄉(xiāng)；Ⅳ級生態(tài)指數(shù)重心則呈現(xiàn)出類“V”型偏移，先向西南，再持續(xù)向東北偏移；Ⅴ級生態(tài)指數(shù)重心偏移趨勢則呈現(xiàn)出南移趨勢，2015—2019 年持續(xù)南移，雖在2019—2021 年間有北移趨勢，但仍在2015 年重心位置的南面，反映了阿勒泰市南部Ⅴ級生態(tài)指數(shù)明顯增長。分析2015—2021 年阿勒泰市MRSEI 指數(shù)重心遷移距離與方向發(fā)現(xiàn)，Ⅴ級重心圍繞阿葦灘鎮(zhèn)與181 團(tuán)變動，該區(qū)域相對其他地區(qū)農(nóng)田與林地相對較多，對Ⅴ級生態(tài)指數(shù)的重心影響較大，也反映出了此種地類對于阿勒泰市生態(tài)環(huán)境優(yōu)化起著非常重要的作用。

圖5 各等級MRSEI標(biāo)準(zhǔn)差橢圓及重心遷移軌跡Fig.5 MRSEI standard deviation ellipse and gravity center migration trajectory of each grade

分析2015—2021 年不同生態(tài)指數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差橢圓半軸長可以發(fā)現(xiàn)，Ⅰ級生態(tài)指數(shù)的長軸先由47.2 km增長至58.1 km，再縮短至57.7 km，但整體仍為增長趨勢，短軸則持續(xù)縮短，由42.3 km縮至33.8 km。扁率也在不斷增大，表明Ⅰ級空間分布的方向性先增強(qiáng)后減小而離散程度在逐步增大；Ⅱ級生態(tài)指數(shù)長軸持續(xù)縮短，扁率也持續(xù)減小，但短軸卻與兩者呈現(xiàn)出完全相反的變化趨勢，即持續(xù)增長，表明Ⅱ級空間分布的方向性呈減少趨勢，離散程度也逐步減少。分析表6中其他三級空間標(biāo)準(zhǔn)差橢圓參數(shù)可以得出：Ⅲ～Ⅴ級空間分布的方向性總體呈減少趨勢，空間分布更加集中。

表6 2015—2021年不同等級遙感生態(tài)指數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差橢圓參數(shù)Tab.6 Standard deviational ellipse parameters for different levels of remote sensing ecological indice from 2015 to 2021

3.3 阿勒泰市生態(tài)環(huán)境質(zhì)量影響因子探測分析

3.3.1 單因子探測分析 單因子探測結(jié)果表明（圖6），5個(gè)因子均具有顯著性差異，可以作為影響因子對阿勒泰市生態(tài)環(huán)境質(zhì)量空間異質(zhì)性進(jìn)行分析。q值度量這5個(gè)因子對于MRSEI的影響程度有多大，q值越大表示對MRSEI 的影響程度越大，反之亦然。2015—2021 年整體上看，濕度、溫度、空氣質(zhì)量3 個(gè)指標(biāo)對于阿勒泰市生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的影響程度相對較大。其中，2015年的影響程度依次為：濕度＞溫度＞空氣質(zhì)量＞綠度＞干度，而濕度指標(biāo)、溫度指標(biāo)和空氣質(zhì)量指標(biāo)q＞0.8，是2015 年阿勒泰市改進(jìn)型遙感生態(tài)指數(shù)的主導(dǎo)因子；2017 年影響程度依次為：濕度＞空氣質(zhì)量＞綠度＞干度＞溫度，相較于2015年，濕度和空氣質(zhì)量（q＞0.8）依然是2017 年的主導(dǎo)因子，而上一年主導(dǎo)因子之一的溫度，在2017年影響程度q值僅為0.309；2019年影響程度依次為：干度＞綠度＞濕度＞溫度＞空氣質(zhì)量，其中，干度和綠度是主導(dǎo)因子，但其影響程度相較于2015 年和2017 年也有所下降，q值僅為0.585和0.582，2021年影響程度依次為：綠度＞干度＞濕度＞空氣質(zhì)量＞溫度，其中綠度為主導(dǎo)因子（q=0.515）。分析各指標(biāo)對PC1 的貢獻(xiàn)度（載荷值）（表7）發(fā)現(xiàn)，溫度、干度和空氣質(zhì)量這3個(gè)指標(biāo)為負(fù)值，說明它們對阿勒泰市生態(tài)環(huán)境共同起負(fù)面作用；而綠度和濕度指標(biāo)均為正值，說明它們起積極作用，且這5 個(gè)指標(biāo)對于阿勒泰市生態(tài)環(huán)境狀況的貢獻(xiàn)度大小與單因子探測結(jié)果相一致。綜上所述，在不同時(shí)間段，這5個(gè)因子對于阿勒泰市生態(tài)環(huán)境指標(biāo)的影響程度有所不同。3.3.2 交互作用分析 利用5類影響因子與阿勒泰市2015年、2017年、2019年和2021年生態(tài)環(huán)境指數(shù)進(jìn)行交互探測分析，共計(jì)產(chǎn)生10 項(xiàng)結(jié)果，如圖7 顯示，任意2 個(gè)因子的交互結(jié)構(gòu)均呈現(xiàn)出雙因子增強(qiáng)或者是非線性增強(qiáng)，并不存在獨(dú)立或者減弱的關(guān)系，也就是說任意2 個(gè)因子的交互作用對于生態(tài)環(huán)境指數(shù)的作用都要大于單個(gè)因子，即阿勒泰市生態(tài)環(huán)境質(zhì)量空間的演變是受到多個(gè)因素共同作用的結(jié)果，交互作用q值與2個(gè)因子之間的交互作用對于生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的影響程度成正比。2015 年雙因子增強(qiáng)有9項(xiàng)，非線性增強(qiáng)有1項(xiàng)，對MRSEI交互作用影響最強(qiáng)的是AOD∩LST、LST∩WET 以及WET∩NDBSI 的交互作用，q值均為1，且q值都很高，均在0.8以上。2017年雙因子增強(qiáng)有6項(xiàng)，非線性增強(qiáng)有4 項(xiàng)，LST∩WET 和WET∩NDBSI 的交互作用最強(qiáng)，q值仍為1，其余因子交互探測與2015 年相同，q值也均在0.8 以上。2019 年和2021 年交互作用與2015年和2017 年不同，呈現(xiàn)出非線性增強(qiáng)項(xiàng)多，雙因子增強(qiáng)項(xiàng)少的規(guī)律，2019年空氣質(zhì)量與其他因子交互探測值相對較低，2021 年交互作用最強(qiáng)的2 個(gè)因子是AOD∩NDVI（q=0.971）。結(jié)果表明，任意雙因子的交互探測作用相較于單因子對于阿勒泰市MRSEI的影響程度均有大幅提高。

表7 指標(biāo)主成分分析PC1載荷Tab.7 Index principal component analysis PC1 load

圖6 單因子探測影響程度Fig.6 Impact of single factor detection

圖7 多因子交互作用探測結(jié)果Fig.7 Multi-factor interaction detection results

4 結(jié)論

本研究基于改進(jìn)的遙感生態(tài)環(huán)境質(zhì)量MRSEI模型，探究了2015—2021年阿勒泰市的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的時(shí)空動態(tài)變化特征并將其結(jié)果與RSEI 進(jìn)行對比,應(yīng)用地理探測器模型，分別對綠度、干度、濕度、溫度和空氣質(zhì)量5個(gè)指標(biāo)進(jìn)行了單因子探測與多因子交互探測，分析其對研究區(qū)生態(tài)環(huán)境指數(shù)的影響程度，主要結(jié)論如下：

（1）2015—2021 年，阿勒泰市綠度和濕度指標(biāo)對于區(qū)域內(nèi)改進(jìn)型遙感生態(tài)指數(shù)起正相關(guān)作用，而溫度、干度和空氣質(zhì)量這3 個(gè)指標(biāo)對此起負(fù)相關(guān)作用。其中干度和綠度對于指數(shù)的影響較大，主要得益于一系列林業(yè)生態(tài)工程。

（2）阿勒泰市整體生態(tài)質(zhì)量有變好的趨勢?？臻g上，Ⅰ和Ⅱ級區(qū)域的空間遷移能力較強(qiáng)，Ⅲ～Ⅴ級，即高生態(tài)指數(shù)區(qū)域在空間上相對穩(wěn)定。Ⅰ～Ⅳ級重心總體北移，Ⅴ級重心總體南移，表明阿勒泰市南部生態(tài)環(huán)境質(zhì)量逐漸好轉(zhuǎn)。

（3）綠度、干度、濕度、溫度和空氣質(zhì)量5 個(gè)因子具有顯著性差異且作用強(qiáng)度隨時(shí)間而變，2015年造成生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變化的主導(dǎo)因子分別為濕度、溫度和空氣質(zhì)量，2021 年主導(dǎo)因子為綠度。任意2 個(gè)因子的交互作用對于生態(tài)環(huán)境指數(shù)的作用都要大于單個(gè)因子，即阿勒泰市生態(tài)環(huán)境質(zhì)量空間的演變是受到多個(gè)因素共同作用的結(jié)果。

（4）MRSEI 和RSEI 在空間分布和程度上存在差異，但其對阿勒泰市生態(tài)監(jiān)測結(jié)果大致趨勢一致，兩者差異與AOD 的空間分布有關(guān)，表明了即使在空氣質(zhì)量較好的阿勒泰市AOD 對其生態(tài)質(zhì)量在空間分布上仍有影響。