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        基于MRSEI模型的阿勒泰市生態(tài)環(huán)境時(shí)空變化及驅(qū)動力分析

        2023-06-28 03:37:24祁佳峰杜文玲張茹倩
        干旱區(qū)研究 2023年6期
        關(guān)鍵詞:綠度阿勒泰市干度

        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。

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