李肖遙,岳春芳*,王慶杰,張 琴

(1.新疆農(nóng)業(yè)大學(xué) 水利與土木工程學(xué)院,新疆 烏魯木齊 830052;2.新疆水利工程安全與水災(zāi)害防治重點實驗室,新疆 烏魯木齊 830052)

生態(tài)環(huán)境質(zhì)量是社會經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展的基礎(chǔ)[1]。推進生態(tài)優(yōu)先,實施生態(tài)系統(tǒng)保護,推動人與自然和諧發(fā)展,是亟待解決的問題。我國西北干旱地區(qū)生態(tài)基礎(chǔ)脆弱,變化環(huán)境及日益頻繁的人類活動,使得生態(tài)環(huán)境明顯退化[2]?，斠篮Ｗo區(qū)是我國西北干旱地區(qū)珍貴的湖泊濕地生態(tài)系統(tǒng),地處克拉瑪依市綠洲區(qū)與古爾班通古特沙漠的過渡帶,是克拉瑪依市東部重要生態(tài)屏障和瑪納斯河下游重要的生態(tài)單元[3-4]。中華人民共和國成立后,流域上游農(nóng)業(yè)生產(chǎn)等經(jīng)濟用水?dāng)D占生態(tài)用水,導(dǎo)致河道斷流,下游濕地退化和消亡,加之瑪依湖保護區(qū)內(nèi)及周邊油氣開采井場密度的增加,使得部分生態(tài)功能區(qū)退化,修復(fù)其生態(tài)環(huán)境刻不容緩[5]。鑒于瑪依湖保護區(qū)特殊的地理位置和生態(tài)作用,探究其生態(tài)環(huán)境質(zhì)量時空變化特征,分析驅(qū)動因素,對保護區(qū)核心區(qū)和緩沖區(qū)的設(shè)立、生態(tài)修復(fù)和推動生態(tài)文明建設(shè)具有重要意義。

20世紀(jì)60年代,國外學(xué)者開始對生態(tài)環(huán)境質(zhì)量進行評估與分析,近年來,隨著3S技術(shù)的發(fā)展與進步,生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評價手段趨于多元化[6]。我國學(xué)者基于植被覆蓋度[7]、水體指數(shù)[8]和地表溫度[9]等單一指標(biāo)從不同維度對區(qū)域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量進行了評價研究,然而單一指標(biāo)難以全面評價復(fù)雜的生態(tài)系統(tǒng)。2013年,徐涵秋[10]基于遙感技術(shù),提出遙感生態(tài)指數(shù)(RSEI),該指數(shù)無人為權(quán)重設(shè)定,能夠快速、定量、客觀地評價區(qū)域生態(tài)環(huán)境。此后,RSEI在國內(nèi)相關(guān)保護區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評價中取得了眾多成功應(yīng)用,褚馨德等[11]、王士遠等[12]、楊繪婷等[13]分別將RSEI應(yīng)用于我國祁連山國家自然保護區(qū)、長白山自然保護區(qū)和武夷山國家自然保護區(qū)的生態(tài)質(zhì)量變化評價中。

當(dāng)前,關(guān)于生態(tài)環(huán)境質(zhì)量影響因素的分析上,大多為定性研究,也有應(yīng)用相關(guān)分析和回歸模型等方法定量分析地形、氣候和降水等因素的影響[1,14]。不管是定性研究還是定量分析,都忽略了影響因素之間的交互作用對生態(tài)環(huán)境質(zhì)量額外的解釋力。因此,近年來眾多學(xué)者引用地理探測器模型,快速有效地揭示了單一因素及不同因素之間的交互作用,對生態(tài)環(huán)境質(zhì)量空間分異的驅(qū)動力[15]。

目前,國內(nèi)外學(xué)者大多針對瑪依湖保護區(qū)土壤鹽漬化[16]和生物多樣性[4,17]等單一指標(biāo)進行分析評價,難以反映區(qū)域整體生態(tài)特征。本研究以干旱內(nèi)陸河典型流域—瑪依湖保護區(qū)為對象,構(gòu)建遙感生態(tài)指數(shù),借助Mann-Kendal檢驗確定RSEI演化的時間節(jié)點,從而獲取研究期間的典型年份,引入空間自相關(guān)分析與地探測器模型,分析生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的空間相關(guān)性,探究驅(qū)動生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變化過程空間異質(zhì)性的關(guān)鍵因素,以期為實現(xiàn)瑪依湖保護區(qū)生態(tài)環(huán)境可持續(xù)發(fā)展提供理論支持與決策依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

瑪依湖保護區(qū)(85°7′-85°26′E,45°14′-45°35′N)是新疆克拉瑪依市的市級保護區(qū),位于克拉瑪依市東南部、瑪納斯河下游古河道區(qū),湖區(qū)下游為瑪納斯河尾閭湖-瑪納斯湖[17]。區(qū)內(nèi)包括上湖區(qū)、中湖區(qū)和下湖區(qū)(圖1)。其中上湖區(qū)水源來自上游瑪納斯河上的夾河子水庫下泄;中湖、下湖區(qū)的水源主要是克拉瑪依市的城市外排中水,年排放量約為0.49×108m3[4]。

圖1 研究區(qū)概況

該區(qū)域位于中緯度內(nèi)陸地區(qū),屬于典型的溫帶大陸性氣候,年平均氣溫為8.6 ℃,最低溫度低至-40.5 ℃,最高溫度可達46.2 ℃,年降水量108.9 mm,年蒸發(fā)量1 492.0 mm。區(qū)內(nèi)大部分為沙漠或荒漠,土質(zhì)較低劣、土壤含鹽量高,部分區(qū)域泉水溢出、土壤條件好,保護區(qū)內(nèi)生長著各種荒漠植被以及濕生植物類群。在保護區(qū)中央分布著大大小小的濕地,是生物多樣性的極重保護對象。

2 材料與方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

遙感數(shù)據(jù)和DEM數(shù)據(jù)源于地理空間數(shù)據(jù)云(http:∥www.gscloud.cn),其中遙感數(shù)據(jù)包括Landsat7ETM+、Landsat5TM和Landsat8OLI數(shù)據(jù)。由于2003年、2004年和2012年Landsat7ETM+遙感影像數(shù)據(jù)有條帶狀缺失,數(shù)據(jù)通過一元回歸方法進行修復(fù)。選擇的數(shù)據(jù)具體包括:2000-2004年和2012年的Landsat7ETM+影像、2005-2011年的Landsat5TM影像、2013-2020年的Landsat8OLI影像。所有數(shù)據(jù)均集中在7-8月份植被生長旺盛且研究區(qū)云量小于5%的影像資料,利用envi5.3軟件對收集到的遙感影像數(shù)據(jù)進行輻射定標(biāo)、大氣校正、裁剪和拼接等預(yù)處理。土地利用數(shù)據(jù)采用envi5.3軟件對Landsat影像數(shù)據(jù)監(jiān)督分類而得,鹽度通過波段運算而得[6]。

瑪納斯河年徑流量等水文數(shù)據(jù)來源于肯斯瓦特水文站,瑪依湖保護區(qū)氣象數(shù)據(jù)采用最近的克拉瑪依氣象站點數(shù)據(jù)代替。

2.2 指數(shù)計算及突變檢驗方法

2.2.1 遙感生態(tài)指數(shù)計算 基于遙感技術(shù),通過主成分變換,耦合集成綠度(NDVI)、濕度(WET)、干度(NDBSI)和熱度(LST)4個指標(biāo),得到遙感生態(tài)指數(shù)。由于集成的這4個生態(tài)因子是自然生態(tài)系統(tǒng)的重要評價指標(biāo),可以綜合反映、定量刻畫生態(tài)質(zhì)量及其變化,因此可以用來評價生態(tài)環(huán)境質(zhì)量[10]。4個指標(biāo)計算公式見表1。

表1 指標(biāo)計算公式

為了避免各個指標(biāo)量綱的不統(tǒng)一,對各個指標(biāo)進行標(biāo)準(zhǔn)化處理,然后利用主成分分析方法,耦合4個指標(biāo),得到第一主成分,對第一主成分同樣進行正規(guī)化等處理得到遙感生態(tài)指數(shù)(RSEI)[10]。主成分分析計算方法如下

RSEI0=PC1[F(NDVI0,Wet0,LST0,NBSI0)]

(1)

(2)

式中:RSEI0為經(jīng)主成分變換(PC1)后的初始遙感生態(tài)指數(shù),NDVI0、LST0、Wet0和NDBSI0為各個指標(biāo)的正規(guī)化結(jié)果,RSEImin、RSEImax和RSEI分別為初始遙感生態(tài)指數(shù)的最小值、初始遙感生態(tài)指最大值和遙感生態(tài)指數(shù)。

2.2.2 Mann-Kendall檢驗法 Mann-Kendall突變檢驗法是被廣泛應(yīng)用于氣象參數(shù)、水文序列的相關(guān)時間序列數(shù)據(jù)趨勢檢驗方法,具有排除異常值干擾的特點[18]。因此,本研究引入該方法對遙感生態(tài)指數(shù)均值展開趨勢分析和突變性檢驗,以獲取遙感生態(tài)指數(shù)突變典型年份,進行分段研究。具體方法詳見參考文獻[19]。

2.3 空間自相關(guān)分析

空間自相關(guān)是檢驗?zāi)骋粏卧奶卣鲗傩院团c其相鄰單元的特征屬性的相關(guān)程度,以及揭示相互作用現(xiàn)象[20]。本研究借助Geado軟件,根據(jù)遙感生態(tài)指數(shù)空間分布數(shù)據(jù),計算莫蘭特指數(shù)(Moran'sI),進行生態(tài)環(huán)境質(zhì)量全局自相關(guān)分析以及局部自相關(guān)分析[21]。

2.4 GDM地理探測器

王峰勁等[22]提出的地理探測器可用于探究空間分異性的驅(qū)動因素以及揭示各個因子之間的交互作用。本研究利用該方法中的因子探測和交互探測,分析研究區(qū)內(nèi)遙感生態(tài)指數(shù)驅(qū)動因子的影響力。具體計算公式如下

(3)

3 結(jié)果與分析

3.1 遙感生態(tài)指數(shù)時間變化特征

瑪依湖保護區(qū)RSEI主成分分析等結(jié)果見表2,由表2可知,2000-2020年第1主成分貢獻率均超過了79%,涵蓋了研究區(qū)生態(tài)環(huán)境的大部分信息,可用于構(gòu)建RSEI;NDVI和WET荷載值>0,對RSEI有正向驅(qū)動作用,NDBSI和LST荷載值<0,對RSEI起負向驅(qū)動作用,符合客觀事實,說明構(gòu)建的RSEI較為合理,可用于評價瑪依湖保護區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變化。

表2 主成分分析結(jié)果及RSEI均值

RSEI均值變化趨勢見圖2(a),圖2(a)清晰顯示RSEI均值總體上呈波動上升趨勢,結(jié)合表2可知:在2016年和2018年達到了最大值,為0.48;最小值年份出現(xiàn)在2009年,為0.28。

圖2 2000-2020年瑪依湖保護區(qū)RSEI年際變化趨勢及突變性檢驗

利用Mann-Kendall 法對年序列RSEI均值進行突變性檢驗,結(jié)果如圖2(b)所示。圖中UFK曲線超過了0.05顯著水平且與UBK曲線在0.05顯著水平內(nèi)存在交點,交點處于2013年,表明RSEI均值在2013年存在有效突變點;UFK值在2007-2012年呈現(xiàn)負值,表明期間生態(tài)環(huán)境質(zhì)量有下降趨勢,且RSEI均值在2009年達到了最小值。因此結(jié)合年際RSEI均值變化趨勢與Mann-Kendall 突變性檢驗結(jié)果,選擇2000、2009、2013年和2020年為典型年份,對瑪依湖保護區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量時空變化情況進行分段分析。

3.2 遙感生態(tài)指數(shù)空間變化特征

3.2.1 遙感生態(tài)指數(shù)空間變化分析 根據(jù)參考文獻分類標(biāo)準(zhǔn)[19],對RSEI進行等級劃分,并對面積占比分別進行統(tǒng)計,如圖3所示。

圖3 RSEI等級分布

從圖3可知,整個研究期間,生態(tài)環(huán)境質(zhì)量等級為“差”的區(qū)域所占比例最大,大多分布于湖區(qū)四周的荒漠地帶;等級為“較差”的區(qū)域所占比例由2000年的11.75%逐年下降至2020年的7.71%,主要分布在等級差和等級中的過渡區(qū)域,處于湖區(qū)的邊緣;等級為中等的區(qū)域所占比例呈增長趨勢,特別是由2013年的12.20%增長至2020年的21.46%;等級為良的區(qū)域所占比例在12%上下浮動,變化幅度不大;等級為優(yōu)的區(qū)域主要分布在湖區(qū)中央,植被生長旺盛的地區(qū),歷年所占比例分別為14.22%、4.75%、20.34%和18.19%,呈現(xiàn)波動上升趨勢。

3.2.2 生態(tài)環(huán)境質(zhì)量動態(tài)變化分析 為了進一步分析保護區(qū)2000-2020年生態(tài)環(huán)境質(zhì)量時空變化情況,對研究區(qū)遙感生態(tài)指數(shù)進行差值變化檢測,結(jié)果見圖4和表3,由圖4和表3可知:2000-2009年,生態(tài)環(huán)境惡化和變差的面積合計69.04 km2,占比19.16%,主要分布在下湖區(qū)和中湖區(qū);2009-2013年,生態(tài)環(huán)境質(zhì)量惡化和變差的面積合計3.8 km2,占比1%左右,生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變好的面積合計188.35 km2,占比52.28%,說明整個保護區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量得到極大改善;2013-2020年,生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變好和優(yōu)化的面積占比維持在50%左右,說明整個區(qū)域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量穩(wěn)定向好發(fā)展;從2000-2020年,生態(tài)環(huán)境質(zhì)量優(yōu)化和變好面積占比超過60%,遠超生態(tài)環(huán)境質(zhì)量惡化和變差面積占比總和,說明近20 a來保護區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量有變好的趨勢。

表3 瑪依湖保護區(qū)2000-2020年RSEI面積變化

圖4 瑪依湖保護區(qū)2000-2020年RSEI變化檢測

下湖區(qū)和中湖區(qū)的水源主要來自克拉瑪依市城市外排中水,后期下湖區(qū)和中湖區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的改善,可能與克拉瑪依市經(jīng)濟的發(fā)展、外排中水量的增加有關(guān),進而改善保護區(qū)的濕度條件以及植被生長環(huán)境,生態(tài)環(huán)境得到恢復(fù)[17];同時2017年以來,克拉瑪依市政府開展了瑪依湖保護開發(fā)行動計劃,促進了后期整個區(qū)域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量穩(wěn)步發(fā)展[23]。

3.3 遙感生態(tài)指數(shù)空間自相關(guān)分析

為了更好地了解生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的時空變化和空間分異特征,基于研究區(qū)實際情況,同時為保證尺度內(nèi)信息的完整性和定量評價的準(zhǔn)確性,采用300 m×300 m網(wǎng)格進行圖像重采樣,從每個圖像中收集的4 005樣本點,借助Geoda軟件,進行空間自相關(guān)分析。結(jié)果顯示,Moran'sI散點基本匯集在一、三象限,全局 Moran'sI值分別為:0.64,0.70,0.66和0.71,均大于0,且都通過P=5%顯著性檢驗,說明各年研究區(qū)內(nèi)RSEI具有一定的空間正相性,存在集聚效應(yīng),同時全局Moran'sI值呈現(xiàn)先上升后下降再上升的趨勢,說明后期聚集效應(yīng)逐漸增強。

進一步對瑪依湖保護區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量進行局部自相關(guān)分析,得到局部自相關(guān)LISA聚類圖(圖5),從圖5可知,2000-2020年,低-低聚集區(qū)大多分布在保護區(qū)外圍,所在區(qū)域荒漠化程度高,生態(tài)脆弱,生態(tài)環(huán)境質(zhì)量差;高-高聚集區(qū)面積呈現(xiàn)波動上漲,主要集中在保護區(qū)湖區(qū)中央,該區(qū)域為保護區(qū)的核心區(qū)域,水資源條件較好,植被覆蓋度高,植被凈生產(chǎn)力較強。

圖5 瑪依湖保護區(qū)2000-2020年RSEI的LISA聚類圖

3.4 驅(qū)動因素分析

應(yīng)用地理探測器GDM進一步揭示生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變化的主要因素。具體操作步驟如下,將監(jiān)測年份的指標(biāo)圖像重新采樣為300 m×300 m,并在每個圖像中生成4 005個點;以RSEI為自變量,并選取8個指標(biāo)作為因變量;通過將RSEI點與8個指標(biāo)因子(NDVI、WET、NDBSI、 LST、鹽度、土地利用、高程、坡度)進行因子檢測和交互檢測分析。

3.4.1 因子探測分析 因子探測結(jié)果表明,8個探測因子均在1%水平上顯著相關(guān),表明所選的探測因子對RSEI的空間分異特征均有顯著影響。單因子探測結(jié)果見表4。

表4 單因子探測結(jié)果

由表4可知,歷年4個模型因子都體現(xiàn)出對生態(tài)環(huán)境質(zhì)量空間分異特征有較強的解釋力,綜合來看,其中最強的為干度(NDBSI),最弱的為熱度(LST),濕度(WET)和綠度(NDVI)解釋力相當(dāng),介于綠度(NDVI)和熱度(LST)之間;地形因子坡度和高程,從歷年排序來看,兩者解釋力都較弱;鹽度因子相對于地形因子解釋力明顯更強。

總體上看,各個因子歷年排序變化不大,而土地利用的q不斷增大,排序由第5上漲至第2,說明土地利用對研究區(qū)的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量分異性影響在增強,是影響生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變化的重要因素。

3.4.2 交互作用探測分析 為了進一步分析任意2個影響因子共同作用后對RSEI空間分布的解釋程度,對各因子進行交互探測。將瑪依湖保護區(qū)歷年RSEI與8個因子進行交互探測共產(chǎn)生36項交互作用結(jié)果。

由探測結(jié)果圖6可知,相比單因子,雙因子的交互作用增強了對生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的解釋力,更能促進瑪依湖保護區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的變化。其中,歷年所有雙因子交互作用結(jié)果中,綠度和干度交互結(jié)果q均達到最大,對保護區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變化影響最大;雖然2個地形因子解釋力十分弱,但與其他因子的共同作用下表現(xiàn)出的非線性增強效果顯著,說明地形因子是影響生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的間接因素;除去模型因子之間交互作用結(jié)果后,土地利用與干度交互作用影響力最大,且在4個年份因子交互結(jié)果中也均為最大。

圖6 雙因子交互作用結(jié)果

結(jié)合單因子檢測結(jié)果,2000-2020年,綠度、干度和土地利用對保護區(qū)生態(tài)質(zhì)量變化影響效果均較為顯著,特別是土地利用因子的解釋力在逐年增強,近年來,人類活動改變了保護區(qū)土地利用狀況,在保護區(qū)內(nèi)攔河建堤蓄水,草地、濕地植被生長越發(fā)旺盛,生態(tài)環(huán)境質(zhì)量改善[23];而勘探和開采石油,少部分區(qū)域植被破壞、地表裸露,干化嚴重,進而改變了局部區(qū)域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量[24]。

3.4.3 生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變化對自然因素和人類活動的雙重響應(yīng) 濕度(WET)和綠度(NDVI)作為生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評價的組成部分,直接影響著生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的優(yōu)劣。從時間上看,由圖7(a)可以看出,1990-2020年,瑪納斯河徑流量的增長以及保護區(qū)降水的增加一定程度上改善了保護區(qū)的土壤濕度條件;人類活動對生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的影響不僅表現(xiàn)在土地利用的變化上,同時也影響著流域內(nèi)水資源的分配,從圖7(b)可以看出,夾河子水庫歷年泄水量波動較大,由于保護區(qū)植被生長水源主要來源于夾河子水庫生態(tài)輸水,而年際生態(tài)環(huán)境質(zhì)量出現(xiàn)波動,可能與保護區(qū)上游夾河子水庫歷年生態(tài)輸水水量不穩(wěn)定有關(guān)。

圖7 瑪納斯河年徑流量及瑪依湖年降水量變化與夾河子水庫歷年泄水量變化

4 討論

4.1 評價指標(biāo)合理性分析

2000-2020年,各數(shù)據(jù)的第1主成分貢獻率超過了78%,綠度和濕度的荷載值呈現(xiàn)負值,具有正向驅(qū)動力,干度和溫度的荷載值呈現(xiàn)負值,起負向驅(qū)動力,符合實際,說明構(gòu)建的遙感生態(tài)指數(shù)可以用于評價瑪依湖保護區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變化。

4.2 瑪依湖保護區(qū)與下游瑪納斯湖的生態(tài)用水矛盾

瑪依湖保護區(qū)中,生態(tài)環(huán)境質(zhì)量較好的高-高聚集區(qū)域多集中在保護區(qū)中央,該區(qū)域水資源狀況較好,蘆葦(Phragmitesaustralis)等植被生長旺盛,進而表現(xiàn)出生態(tài)環(huán)境質(zhì)量較高。干旱地區(qū)水分條件是植被生長的決定性因子,而瑪依湖保護區(qū)近年來在各類水源的補給下,特別是克拉瑪依工業(yè)園區(qū)外排中水對下湖區(qū)和中湖區(qū)的影響,一定程度提高了湖區(qū)水資源狀況。然而,近年來隨著流域生態(tài)環(huán)境治理力度的加強,禁止園區(qū)排放中水,未來該區(qū)域植被有退化的風(fēng)險。未來,湖區(qū)主要水源將來自瑪納斯河上游夾河子水庫下泄,而保護區(qū)內(nèi)攔河建堤增加湖區(qū)儲存水量的同時,也破壞了流域的河湖連通性,影響湖區(qū)下游瑪納斯湖的入湖水量,瑪納斯湖及其周邊生態(tài)環(huán)境恐受影響。

瑪依湖保護區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變化是人類活動和自然因素共同作用的結(jié)果,因此,未來在流域環(huán)境治理背景下,需加大對生態(tài)修復(fù)的投入,以削弱由于保護區(qū)水源減少和土地利用改變帶來的不利影響,特別是針對保護區(qū)開展穩(wěn)定的生態(tài)輸水,協(xié)調(diào)與瑪納斯湖的生態(tài)用水矛盾,以維持保護區(qū)基本的生態(tài)功能,促進經(jīng)濟與生態(tài)的和諧發(fā)展。

5 結(jié)論

基于2000-2020年序列的瑪依湖保護區(qū)遙感數(shù)據(jù),構(gòu)建遙感生態(tài)指數(shù)(RSEI),對長時間序列的遙感生態(tài)指數(shù)均值進行突變檢測,進而分段研究生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的時空變化特征,引入空間自相關(guān)分析方法和地理探測器,探討了生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的空間相關(guān)性和驅(qū)動因素。

整個研究期間遙感生態(tài)指數(shù)均值呈波動上升趨勢,其中最小值為2009年0.28;對其進行突變檢驗結(jié)果表明,2013年要遙感生態(tài)指數(shù)均值發(fā)生了突變;以2000、2009、2013年和2020年為典型年份,進行分段研究表明,總體上瑪依湖保護區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量空間上呈現(xiàn)“中間高、四周低”的格局;雖然在2000-2009年,上湖區(qū)和下湖區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量出現(xiàn)惡化,但從總體上看,近20 a來保護區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量得到了改善。

從全局莫蘭特指數(shù)(Moran'sI)分析表明,瑪依湖保護區(qū)中生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的空間分布是聚類的,而不是隨機的。低-低聚集區(qū)域主要分布在保護區(qū)四周,而高-高聚集區(qū)域主要集中在湖區(qū)中央,并且近20 a來高-高聚集區(qū)域面積有擴張的趨勢。

地理探測器(GDM)的結(jié)果揭示了4個模型因子中干度(NDBSI)、綠度(NDVI)為瑪依湖保護區(qū)生態(tài)環(huán)境變化的主要驅(qū)動因子,而保護區(qū)土地利用的改變對生態(tài)環(huán)境質(zhì)量影響越來越大,說明人類活動對生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變化影響越發(fā)顯著。