为了解河北武安国家森林公园的生态环境质量变化及驱动因子,选择2005年、2013年和2021年3期遥感数据对研究区的土地利用变化及生态环境质量进行评价.此外,讨论了园内2021年POI密度的空间分布,并在2021年遥感生态指数(remote sensing ecological index, RSEI)的基础上,采用地理探测器模型分析园内高程、坡度、坡向、人口密度、POI密度、绿度、湿度、干度、热度对RSEI值的影响程度,并进一步探究相关驱动因子对RSEI模型中4项指标的影响程度.结果表明:1)2005—2013年,区域内生态环境质量出现“两级化”趋势,2013—2021年,西南区域的环境质量大幅提升,但生态质量较好的区域(主要位于自然保护区内)占比大幅下降;2)旅游开发较好的景区POI密度最高,旅游环线及重点乡镇的POI密度次之;3)绿度、湿度、干度、热度及高程对公园内RSEI值影响较强,而坡向、坡度及人口密度影响较弱,POI密度对RSEI值无显著影响;4)绿度、湿度对高程、坡度、坡向及人口密度较为敏感,干度和热度则不敏感.本研究成果可为国家森林公园生态环境管护优化提供依据.
To understand the change in ecological environment quality and driving forces of Hebei Wuan national forest park, remote sensing data of the years 2005, 2013, and 2021 were utilized to investigate land use changes and ecological environment quality in the study area. Furthermore, the spatial distribution of POI density in the park in 2021 is discussed, and the geographic detector model is used to analyze the effects of elevation, slope, aspect, population density, POI density, greenness, wetness, dryness and heat based on the 2021 RSEI value is investigated, and the effects of relevant driving factor on- DOI:10.3969/j.issn.1000-1565.2023.02.012河北武安国家森林公园生态环境质量评价及驱动因子分析苏玉姣1, 张鹏1,张晓华2,赵艳丽2,李良涛1(1. 河北工程大学 园林与生态工程学院,河北 邯郸 056000;2.武安林业局,河北 武安 056300)摘 要:为了解河北武安国家森林公园的生态环境质量变化及驱动因子,选择2005年、2013年和2021年3期遥感数据对研究区的土地利用变化及生态环境质量进行评价.此外,讨论了园内2021年POI密度的空间分布,并在2021年遥感生态指数(remote sensing ecological index, RSEI)的基础上,采用地理探测器模型分析园内高程、坡度、坡向、人口密度、POI密度、绿度、湿度、干度、热度对RSEI值的影响程度,并进一步探究相关驱动因子对RSEI模型中4项指标的影响程度.结果表明:1)2005—2013年,区域内生态环境质量出现“两级化”趋势,2013—2021年,西南区域的环境质量大幅提升,但生态质量较好的区域(主要位于自然保护区内)占比大幅下降;2)旅游开发较好的景区POI密度最高,旅游环线及重点乡镇的POI密度次之;3)绿度、湿度、干度、热度及高程对公园内RSEI值影响较强,而坡向、坡度及人口密度影响较弱,POI密度对RSEI值无显著影响;4)绿度、湿度对高程、坡度、坡向及人口密度较为敏感,干度和热度则不敏感.本研究成果可为国家森林公园生态环境管护优化提供依据.关键词:国家森林公园;生态环境质量;驱动因子;地理探测器模型中图分类号:S7 文献标志码:A 文章编号:1000-1565(2023)02-0197-10Ecological environment quality evaluation and driving factor analysis of Wuan national forest park in Hebei provinceSU Yujiao1, ZHANG Peng1, ZHANG Xiaohua2, ZHAO Yanli2, LI Liangtao1(1.College of Landscape and Ecological Engineering,Hebei University of Engineering,Handan 056000,China;2.Wuan Forestry Bureau, Wuan 056300,China)Abstract: To understand the change in ecological environment quality and driving forces of Hebei Wuan national forest park, remote sensing data of the years 2005, 2013, and 2021 were utilized to investigate land use changes and ecological environment quality in the study area. Furthermore, the spatial distribution of POI density in the park in 2021 is discussed, and the geographic detector model is used to analyze the effects of elevation, slope, aspect, population density, POI density, greenness, wetness, dryness and heat based on the 2021 RSEI value is investigated, and the effects of relevant driving factor on- 收稿日期:2022-05-14 基金项目:河北省林业和草原科学技术研究项目(2001019);武安青崖寨国家级自然保护区建设项目(20180702);邯郸市科学技术研究与发展计划项目(1727201065) 第一作者: 苏玉姣(1994—), 女, 新疆阿克苏人,河北工程大学在读硕士研究生, 主要从事土地利用变化及生态环境评价研究.E-mail: 2506043414@qq.com 通信作者:李良涛(1978—), 男, 河北邯郸人, 河北工程大学副教授, 博士, 主要从事景观生态学研究.E-mail: liliangtao@hebeu.edu.cn第2期苏玉姣等:河北武安国家森林公园生态环境质量评价及驱动因子分析河北大学学报(自然科学版) 第43卷four indicators in the RSEI model were further explored. The results showed that: 1)From 2005 to 2013, the regions ecological environment quality displayed a “two-level” pattern; from 2013 to 2021, the southwest regions environmental quality grew dramatically, while the number of regions with greater ecological quality declined significantly, mostly in nature reserves;2)The POI density of scenic spots with better tourism development is the highest, followed by the POI density of tourist ring roads and key towns;3)Greenness, wetness, dryness, heat and elevation had strong effects on RSEI values of the park, whereas aspect, slope and population density have lower impact, POI density has no significant effect on RSEI value;4)While wetness and greenness are more sensitive to elevation, slope, aspect, and population density, dryness and heat are not. The findings of this study can be used to improve ecological environment management and protect national forest parks.
[1] 杨锐,曹越.论中国自然保护地的远景规模[J].中国园林,2018,34(7):5-12.DOI:10.3969/j.issn.1000-6664.2018.07.002.
[2] HJ 192—2015 中华人民共和国国家环境保护标准[S].
[3] 徐涵秋.区域生态环境变化的遥感评价指数[J].中国环境科学,2013,33(5):889-897.
[4] 徐涵秋.城市遥感生态指数的创建及其应用[J].生态学报,2013,33(24):7853-7862.DOI:10.5846/stxb201208301223.
[5] 江仕嵘,童亚文,刘耀华,等.秦岭国家植物园生态环境质量评价[J].林业资源管理,2020(3):85-88.DOI:10.13466/j.cnki.lyzygl.2020.03.016.
[6] 魏凌伟,兰思仁,熊慧锦, 等. 1988—2018年武夷山国家自然保护区生境质量评价[J].西南林业大学学报(自然科学), 2021, 41(4): 93-102. DOI: 10.11929/j.swfu.202004066
[7] 张华,宋金岳,李明,等.基于GEE的祁连山国家公园生态环境质量评价及成因分析[J].生态学杂志,2021,40(6):1883-1894.DOI:10.13292/j.1000-4890.202106.034.
[8] 王劲峰,徐成东.地理探测器:原理与展望[J].地理学报,2017,72(1):116-134.DOI:10.11821/dlxb201701010.
[9] 李沛.基于GIS的长武县土地利用时空变化特征及驱动力分析[D].西安:长安大学,2020.
[10] 任彦霓,周廷刚,李洪忠,等.基于遥感和POI数据的重庆市主城区城市生态环境格局研究[J].地球物理学进展,2021,36(2):766-778.DOI:10.6038/pg2021EE0499.
[11] 排日海·合力力,昝梅,阿里木江·卡斯木.乌鲁木齐市生态环境遥感评价及驱动因子分析[J].干旱区研究,2021,38(5):1484-1496.DOI:10.13866/j.azr.2021.05.31.
[12] 赵一凡.河北武安国家森林公园野生观赏植物资源调查与评价[D].邯郸:河北工程大学,2018.
[13] 梁世杰.青崖寨自然保护区景观格局动态分析及驱动因素研究[D].邯郸:河北工程大学,2020.
[14] NASA. Landsat 7 science data users handboo[EB/OL].[2012-08-05]. http://landsathandbook. gsfc.nasa.gov.
[15] CHANDER G, MARKHAM B L, HELDER D L. Summary of current radiometric calibration coefficients for Landsat MSS, TM, ETM+, and EO-1 ALI sensors[J]. Remote Sensing of Environment, 2009, 113( 5): 893-903.
[16] NICHOL J.Remote sensing of urban heat Islands by day and night[J].Photogramm Eng Remote Sensing,2005,71(5):613-621.DOI:10.14358/pers.71.5.613.
[17] 卢敏,杨柳,王金茵,等.基于核密度估计的点群密度制图应用研究[J].测绘工程,2017,26(4):70-74,80.DOI:10.19349/j.cnki.issn1006-7949.2017.04.013.
[18] 韩善锐,韦胜,周文,等.基于用户兴趣点数据与Landsat遥感影像的城市热场空间格局研究[J].生态学报,2017,37(16):5305-5312.DOI:10.5846/stxb201605301037. (
