

SCI期刊:Environmental and Sustainability Indicators英文题目:Spatiotemporal variations and driving factors of ecosystem health in Anhui Province, China中文题目:中国安徽省生态系统健康的时空变异及驱动因素发表时间:2025年9月19日文章链接:https://doi.org/10.1016/j.indic.2025.100935

🌿 研究背景


📈 研究意义

深入理解生态系统健康的时空动态与驱动机制,有助于制定科学的生态管理策略,推动生态保护修复,为实现区域可持续发展目标提供科学依据。

🎯 研究目的

本研究旨在:(1)揭示1990–2020年安徽省生态系统健康的时空变化特征;(2)识别影响生态系统健康的关键驱动因素,为区域生态政策制定提供依据。

🗺️ 研究区概况

安徽省地处中国东部,气候属亚热带与暖温带过渡带,面积约14万平方公里。地形自北向南逐渐升高,分为淮北平原、江淮平原、皖西大别山区、沿江平原和皖南山区五大地理单元。南部山区是重要的水源涵养与生物多样性保护区。


📊 数据概况

研究采用1990、2000、2010、2020年四期土地利用数据(30米分辨率),来源于资源环境科学数据云平台。另使用NDVI、地形、气候、社会经济等多源数据,统一处理为一致的空间坐标系和分辨率。

🛠️ 研究方法



📉 研究结果

1990–2020年,安徽省生态系统健康整体呈下降趋势,从0.666降至0.633,处于“亚健康”水平。
空间上呈现“南高北低”格局,南部山区健康水平较高,北部平原较低。
不同土地利用类型中,森林 > 耕地 > 草地 > 水域 > 建设用地。
仅宿州、亳州、蚌埠、阜阳四市生态系统健康有所提升,铜陵、合肥、安庆、芜湖下降最显著,贡献全省下降总量的47%。
驱动因素中,城市化水平逐渐成为主导因素,地形因素(高程、坡度)影响逐渐减弱。







💬 主要讨论

城市化进程通过侵占生态空间、改变景观格局、加剧环境污染(如PM2.5)等方式显著影响生态系统健康。中海拔(750–1000米)地区生态系统健康最佳,低海拔区域受人为干扰强烈。研究结果支持了“退耕还林”“湿地恢复”等政策的实施效果,也揭示了城市扩张与生态保护之间的紧张关系。

✨ 创新点

首次在省级尺度集成VORS模型与XGBoost-SHAP框架,实现生态系统健康评估与驱动机制解析的结合。
揭示了城市化进程中驱动因子影响力的动态演变,为差异化生态管控提供了量化依据。

⚠️ 不足与展望

指标权重设定存在一定主观性。
十年间隔数据可能掩盖政策与极端气候的短期效应。
未来可开展更高时空分辨率的动态模拟,结合多情景预测,提升生态健康预警能力。

✅ 总结




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