項(xiàng)曦明　丁詩雨　趙永華　康宏亮　韓磊　趙明　張鵬

摘 要：景觀生態(tài)質(zhì)量是衡量生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定度的重要指標(biāo)?；诰坝^穩(wěn)定性、景觀干擾度和恢復(fù)與重建力三個(gè)層面構(gòu)建景觀生態(tài)質(zhì)量評估模型，探究了陜北黃土高原２０ ａ 來景觀生態(tài)質(zhì)量及時(shí)空變化，并利用地理探測器進(jìn)行了驅(qū)動(dòng)力分析。結(jié)果表明：陜北黃土高原景觀生態(tài)質(zhì)量呈現(xiàn)中南部高、西部及北部低的分布特征，空間相關(guān)性和異質(zhì)性顯著；景觀生態(tài)質(zhì)量等級在中等及以上的區(qū)域面積占比由４０．０％上升至６３．５％，景觀生態(tài)質(zhì)量明顯改善，并呈現(xiàn)先下降后上升的變化趨勢；區(qū)域景觀生態(tài)質(zhì)量受自然因子和人為因子的共同作用，ＮＤＶＩ 和高程是主要驅(qū)動(dòng)因子，且與降水、氣溫、ＧＤＰ 和人口密度等因素交互后驅(qū)動(dòng)力增強(qiáng)。

關(guān)鍵詞：景觀生態(tài)質(zhì)量；時(shí)空分異；驅(qū)動(dòng)力；地理探測器；陜北黃土高原

中圖分類號：Ｐ９０１ 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：Ａ ｄｏｉ：１０．３９６９／ ｊ．ｉｓｓｎ．１０００－１３７９．２０２４．０４．０１５

引用格式：項(xiàng)曦明，丁詩雨，趙永華，等．陜北黃土高原景觀生態(tài)質(zhì)量時(shí)空分異及驅(qū)動(dòng)力分析［Ｊ］．人民黃河，２０２４，４６（４）：９２－９８，１１６．

近年來城鎮(zhèn)化進(jìn)程在驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的同時(shí)推動(dòng)了土地利用轉(zhuǎn)型［１］ ，對原有景觀生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)生沖擊，造成景觀破碎化、生物多樣性受損、植被覆蓋度銳減等問題［２－３］ ，威脅人類生存與發(fā)展。景觀生態(tài)質(zhì)量作為衡量生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定性的關(guān)鍵指標(biāo)，從景觀的角度研究區(qū)域環(huán)境質(zhì)量，對區(qū)域生態(tài)修復(fù)、資源優(yōu)化配置具有重要意義。國內(nèi)外學(xué)者對景觀生態(tài)質(zhì)量進(jìn)行了大量研究。Ｂａｒｂａｒａ［４］ 基于景觀多樣性、景觀結(jié)構(gòu)特征和土地覆被提出了景觀生態(tài)質(zhì)量評價(jià)指標(biāo)體系，探究了波蘭東部的景觀生態(tài)質(zhì)量；Ｇａｖｒｉｌｉｄｉｓ 等［５］ 借助城市景觀質(zhì)量指數(shù)對羅馬尼亞的城市景觀質(zhì)量進(jìn)行了評價(jià)，進(jìn)而分析了城市生活質(zhì)量水平；許洛源等［６］ 從景觀穩(wěn)定度、干擾度和產(chǎn)出功能等方面構(gòu)建評價(jià)指標(biāo)體系，對生態(tài)系統(tǒng)封閉的海壇島景觀生態(tài)質(zhì)量進(jìn)行了評價(jià)；馬守臣等［７］ 采用四象限模型以行政村為基本單元對煤糧復(fù)合區(qū)的景觀生態(tài)質(zhì)量進(jìn)行了綜合評價(jià)；Ｗｕ 等［８］ 基于巖溶生態(tài)環(huán)境特征，應(yīng)用空間異質(zhì)性和景觀格局基礎(chǔ)理論，從景觀穩(wěn)定性、景觀干擾度和恢復(fù)與重建力三個(gè)層面評價(jià)了華南喀斯特地區(qū)的生態(tài)質(zhì)量。以上研究為不同類型景觀的生態(tài)質(zhì)量評價(jià)提供了指導(dǎo)，但側(cè)重于景觀生態(tài)質(zhì)量評價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建，對其驅(qū)動(dòng)力因素的定量探究尚不充分。

陜北黃土高原作為“兩屏三帶”中“黃土高原—川滇生態(tài)屏障”的核心區(qū)域［９］ ，在區(qū)域生態(tài)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展中具有重要的戰(zhàn)略地位［１０］ 。同時(shí)，陜北黃土高原是我國生態(tài)脆弱區(qū)，水土流失嚴(yán)重，城鎮(zhèn)化發(fā)展與生態(tài)環(huán)境之間的矛盾突出［１１］ 。目前針對該區(qū)域的研究多側(cè)重于景觀格局演變［１２］ 、土地生態(tài)安全［１３］ 、水土流失敏感性［１４］ 、生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)［１５］ 等方面，雖然也有對該區(qū)域景觀生態(tài)質(zhì)量及其時(shí)空演變特征的研究［１６］ ，但研究尺度僅限于區(qū)域內(nèi)的市級行政區(qū)，缺少陜北黃土高原全域尺度的評價(jià)。本文以陜北黃土高原為研究對象，從景觀穩(wěn)定性、景觀干擾度和恢復(fù)與重建力三個(gè)層面建立景觀生態(tài)質(zhì)量評估模型，探究２０００—２０２０ 年景觀生態(tài)質(zhì)量及其時(shí)空演變，并借助地理探測器分析其驅(qū)動(dòng)因素，以期為陜北地區(qū)的生態(tài)景觀規(guī)劃和高質(zhì)量發(fā)展提供參考。

１ 研究區(qū)概況

陜北黃土高原總面積８０ ３３０．６ ｋｍ２，占黃土高原總面積的１２．６％，區(qū)域內(nèi)有２５ 個(gè)縣（市、區(qū)）。該地區(qū)屬于黃土高原典型丘陵區(qū)，地貌形態(tài)復(fù)雜，整體西北高東南低，海拔４００～２ ０００ ｍ，南北分別與毛烏素沙地和關(guān)中盆地毗鄰，屬于半濕潤氣候向半干旱氣候過渡區(qū)域。土地利用類型多樣，農(nóng)牧、農(nóng)林交錯(cuò)，南部林草資源相對豐富，整體生態(tài)環(huán)境脆弱。

２ 數(shù)據(jù)來源與研究方法

２．１ 數(shù)據(jù)來源與預(yù)處理

研究所需行政邊界、ＤＥＭ、歸一化植被指數(shù)（ＮＤ?ＶＩ）、土地利用、土壤類型、人口和ＧＤＰ 數(shù)據(jù)來自資源環(huán)境科學(xué)與數(shù)據(jù)中心（ｈｔｔｐ：／／ ｗｗｗ．ｒｅｓｄｃ．ｃｎ）。年降水量和年均氣溫根據(jù)國家氣象科學(xué)數(shù)據(jù)中心（ｈｔｔｐ：／／ｄａｔａ．ｃｍａ．ｃｎ）各氣象站點(diǎn)數(shù)據(jù)通過反距離插值得到。根據(jù)ＬＵＣＣ 分類體系，把土地利用類型劃分為耕地、林地、草地、水域、建設(shè)用地和未利用地６ 類。坡度由ＤＥＭ 數(shù)據(jù)通過ＡｒｃＧＩＳ 的表面分析工具計(jì)算獲得。結(jié)合研究區(qū)特點(diǎn)及相關(guān)文獻(xiàn)［１７－１８］ ，建立１０ ｋｍ×１０ ｋｍ 網(wǎng)格（共計(jì)９１４ 個(gè)網(wǎng)格）作為評價(jià)單元進(jìn)行空間化表達(dá)。

２．２ 研究方法

２．２．１ 景觀生態(tài)質(zhì)量評價(jià)

１）構(gòu)建評價(jià)指標(biāo)體系。景觀生態(tài)質(zhì)量指生態(tài)系統(tǒng)維持自身結(jié)構(gòu)與功能穩(wěn)定的能力，取決于生態(tài)系統(tǒng)自身的穩(wěn)定程度和受外界干擾程度［１９－２０］ 。穩(wěn)定程度主要指景觀能夠抵抗干擾、維持內(nèi)部生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定的能力，而干擾度指影響景觀生態(tài)系統(tǒng)的外部事件［２１］ 。景觀格局由不同生態(tài)系統(tǒng)構(gòu)成，結(jié)構(gòu)具有動(dòng)態(tài)性，當(dāng)受到小幅度的外界干擾時(shí)，有些干擾能被景觀生態(tài)系統(tǒng)消化吸收，保持系統(tǒng)相對穩(wěn)定［２２］ ?；謴?fù)與重建力作為景觀穩(wěn)定程度的一部分，側(cè)重于探究人類活動(dòng)對生態(tài)系統(tǒng)的影響，例如荒地開發(fā)、植樹造林等行為影響生態(tài)系統(tǒng)的運(yùn)轉(zhuǎn)速度，促進(jìn)生態(tài)恢復(fù)與重建［８］ 。黃土高原自２０００ 年實(shí)施退耕還林（草）工程，優(yōu)化生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，提升生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能。探究區(qū)域的恢復(fù)與重建力一定程度上為后續(xù)生態(tài)建設(shè)提供參考。因此，將恢復(fù)與重建力從生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定程度中分離出來，與景觀穩(wěn)定性和干擾度共同作為一級指標(biāo)構(gòu)建景觀生態(tài)質(zhì)量評價(jià)指標(biāo)體系。選取的二級指標(biāo)的含義及計(jì)算方法見表１，其中土地利用結(jié)構(gòu)指數(shù)計(jì)算時(shí)，林地、草地、耕地／ 水域、建設(shè)用地／ 未利用地的貢獻(xiàn)度分別為３、２、１、０；?。榈梅钟纱蟮叫∏埃?的地類采用加權(quán)求和法計(jì)算土地利用類型指數(shù)，其ωｉ 分別為０．４、０．３、０．２、０．１［２０］ 。根據(jù)土地利用類型將研究區(qū)分為６ 種景觀類型，分別為耕地景觀、森林景觀、草地景觀、水域景觀、建筑景觀和荒地，在Ｆｒａｇｓｔａｔｓ ４．０ 軟件中完成景觀指數(shù)計(jì)算。

２）評估模型的建立。選取熵權(quán)法確定各評價(jià)指標(biāo)權(quán)重，以避免不同指標(biāo)之間信息的重疊［２３］ ；采用極值法對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，消除指標(biāo)數(shù)據(jù)量綱不同對綜合評價(jià)結(jié)果的影響；確定評價(jià)指標(biāo)體系和權(quán)重后，計(jì)算景觀生態(tài)質(zhì)量評價(jià)指數(shù)。景觀生態(tài)質(zhì)量評價(jià)模型：

ＬＥＱ ＝ ＷｓＪｓ ＋ ＷｄＪｄ ＋ ＷｒＪｒ （１）

式中：ＬＥＱ 為景觀生態(tài)質(zhì)量評價(jià)指數(shù)；Ｗｓ、Ｗｄ、Ｗｒ 分別為景觀穩(wěn)定性、干擾度、恢復(fù)與重建力的權(quán)重；Ｊｓ、Ｊｄ、Ｊｒ分別為景觀穩(wěn)定性、干擾度、恢復(fù)與重建力指數(shù)，由二級指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化后按權(quán)重疊加計(jì)算得到。

２．２．２ 空間自相關(guān)分析

空間自相關(guān)分析能夠檢驗(yàn)?zāi)晨臻g要素的觀測值與相鄰空間觀測值的關(guān)聯(lián)性，認(rèn)為空間中鄰近數(shù)據(jù)的相關(guān)性高于間隔遠(yuǎn)的，以此判斷研究區(qū)內(nèi)空間變量是否顯著相關(guān)［２４］ ，通常用莫蘭指數(shù)Ｉ 衡量。本文利用ＧｅｏＤａ 軟件計(jì)算研究區(qū)２０００ 年、２０１０ 年、２０２０ 年景觀生態(tài)質(zhì)量的全局莫蘭指數(shù)和局部莫蘭指數(shù)，分析研究區(qū)景觀生態(tài)質(zhì)量的空間相關(guān)性和異質(zhì)性。

２．２．３ 地理探測器

地理探測器作為一種空間分析模型，能夠探測變量的空間異質(zhì)性，探究其與驅(qū)動(dòng)因子之間的關(guān)系，并對其顯著性進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)檢驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)對定性和定量數(shù)據(jù)的分析，包括因子探測、交互探測、生態(tài)探測及風(fēng)險(xiǎn)區(qū)探測［２５］ 。選取因子和交互探測探究陜北黃土高原景觀生態(tài)質(zhì)量影響因子的內(nèi)在機(jī)理。綜合研究區(qū)自然與社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r，選取包括自然因子（ＮＤＶＩ、高程、坡度、土壤類型、到河流的距離、年降水量、年均氣溫）和社會(huì)因子（到道路的距離、ＧＤＰ、人口密度）在內(nèi)的１０個(gè)因子作為潛在驅(qū)動(dòng)力，分析其對景觀生態(tài)質(zhì)量的影響程度。

３ 結(jié)果與分析

３．１ 景觀生態(tài)質(zhì)量時(shí)空演變特征

綜合２０００ 年、２０１０ 年和２０２０ 年研究區(qū)景觀生態(tài)質(zhì)量評價(jià)結(jié)果，按照自然斷點(diǎn)法將景觀穩(wěn)定性、干擾度、恢復(fù)與重建力、景觀生態(tài)質(zhì)量評價(jià)指數(shù)劃分為高、較高、中等、較低、低５ 個(gè)等級，其空間分布見圖１、圖２，各等級面積占比見圖３。景觀穩(wěn)定性等級和恢復(fù)與重建力等級越高，景觀生態(tài)質(zhì)量越好，為正向指標(biāo)；景觀干擾度等級越高，景觀生態(tài)質(zhì)量越差，為負(fù)向指標(biāo)。

在時(shí)間維度上，研究時(shí)段內(nèi)陜北黃土高原景觀生態(tài)質(zhì)量呈現(xiàn)先下降后上升變化趨勢。２０００—２０１０ 年，研究區(qū)景觀穩(wěn)定性、恢復(fù)與重建力上升，但景觀干擾度顯著增大導(dǎo)致整體景觀生態(tài)質(zhì)量稍有下降，景觀生態(tài)質(zhì)量等級為高的區(qū)域變化明顯，占比由３．１０％降至０．２６％，向中等及較高等級轉(zhuǎn)移，較低、低等級區(qū)域面積基本不變。２０１０—２０２０ 年，研究區(qū)景觀干擾度減小，恢復(fù)與重建力上升明顯，整體景觀生態(tài)質(zhì)量顯著提升，等級在中等及以上的區(qū)域面積占比由４０．０％增大至６３． ５％， 高等級區(qū)域面積占比從０． ２６％ 上升至７．８４％，低等級區(qū)域面積銳減。整體上，景觀生態(tài)質(zhì)量等級基本不變的區(qū)域面積占比５３．９０％，景觀生態(tài)質(zhì)量變好的區(qū)域面積占比４６．１０％，低、較低、中等等級區(qū)域都有向較高、高等級區(qū)域轉(zhuǎn)化的情況，表明陜北黃土高原地區(qū)生態(tài)治理取得明顯成效。

從空間分布看，陜北黃土高原景觀生態(tài)質(zhì)量整體呈現(xiàn)中南部高、西部及北部低的分布特征，等級以較低、中等為主，高等級區(qū)域面積占比最小。多年來景觀生態(tài)質(zhì)量等級為較高、高的區(qū)域主要集中在中南部，２０１０ 年后擴(kuò)散至北部榆陽區(qū)、神木市等區(qū)域。研究區(qū)中西部定邊縣、靖邊縣、吳起縣，西南部和東南部黃陵縣、富縣、黃龍縣部分區(qū)域景觀生態(tài)質(zhì)量始終較差。２０１０ 年，原景觀生態(tài)質(zhì)量等級高的洛川縣、富縣及周邊地區(qū)景觀干擾度明顯增大，景觀生態(tài)質(zhì)量等級由高降為較高，區(qū)域內(nèi)景觀生態(tài)質(zhì)量高等級區(qū)域銳減；景觀生態(tài)質(zhì)量基本不變的區(qū)域面積占比８８．３５％，主要分布于研究區(qū)中部廣大黃土高原溝壑區(qū)及南部部分植被覆蓋度高的區(qū)域；研究區(qū)北部府谷縣及神木市東北部景觀生態(tài)質(zhì)量等級由低、較低轉(zhuǎn)為中等。２０２０ 年，研究區(qū)整體景觀生態(tài)質(zhì)量明顯提升，景觀生態(tài)質(zhì)量變好的區(qū)域主要分布在研究區(qū)南部洛川縣、延長縣及北部榆陽區(qū)和神木市，景觀干擾度減小且恢復(fù)與重建力上升，景觀生態(tài)質(zhì)量狀況恢復(fù)明顯。

３．２ 空間異質(zhì)性

２０００ 年、２０１０ 年、２０２０ 年的全局莫蘭指數(shù)Ｉ 的計(jì)算結(jié)果為０．６０３、０．４９７、０．５１２，均大于０，說明研究區(qū)景觀生態(tài)質(zhì)量的空間分布具有正相關(guān)性，聚集效應(yīng)明顯。從景觀生態(tài)質(zhì)量聚集類型空間分布（見圖４）看，研究區(qū)景觀生態(tài)質(zhì)量的聚類以高高型、低低型為主。高高聚集區(qū)主要分布于研究區(qū)南部延安市洛川縣、寶塔區(qū)、延長縣及北部榆林市小部分地區(qū)，且北部高高聚集區(qū)的面積隨時(shí)間推移而增大。低低聚集區(qū)主要分布于研究區(qū)西部定邊縣和靖邊縣，南部黃陵縣、黃龍縣、富縣以及北部府谷縣零星區(qū)域，２０２０ 年低低聚集區(qū)的面積相對于２０００ 年增大、但相對２０１０ 年稍有減小。

３．３ 驅(qū)動(dòng)力分析

１）探測因子單因素分析。通過單因子探測得出２０００ 年、２０１０ 年、２０２０ 年各因子對研究區(qū)景觀生態(tài)質(zhì)量的影響程度，見圖５（其中Ｘ１、Ｘ２、…、Ｘ１０ 分別表示ＮＤＶＩ、高程、坡度、土壤類型、年降水量、年均氣溫、到道路的距離、到河流的距離、ＧＤＰ、人口密度）。結(jié)果顯示１０ 個(gè)驅(qū)動(dòng)因子在３ 個(gè)年份的Ｐ 值（因子顯著性）均為０，說明各因子對陜北黃土高原景觀生態(tài)質(zhì)量均有顯著影響。因子探測結(jié)果的ｑ 值代表各驅(qū)動(dòng)因子對研究區(qū)景觀生態(tài)質(zhì)量的影響程度，范圍為［０，１］，數(shù)值越大影響程度越大。各因子中，ＮＤＶＩ、高程、土壤類型和ＧＤＰ 對景觀生態(tài)質(zhì)量驅(qū)動(dòng)作用較大，坡度對其影響最小。２０００ 年主導(dǎo)驅(qū)動(dòng)因子為ＮＤＶＩ，其ｑ ＞０．３，ｑ 值在０．２ 以上的因子有ＧＤＰ、高程、年降水量和年均氣溫。２０１０ 年，ＮＤＶＩ、高程、年降水量仍是景觀生態(tài)質(zhì)量重要的影響因子，尤其是年降水量的ｑ 值上升至０．２５７，說明２０１０ 年降水量對陜北景觀生態(tài)質(zhì)量影響程度大。ＮＤＶＩ 和年降水量的ｑ 值在２０２０ 年明顯下降，且各因子的ｑ 值相差不大，表明２０２０ 年陜北景觀生態(tài)質(zhì)量受各驅(qū)動(dòng)因子的綜合影響，單個(gè)因子的驅(qū)動(dòng)作用不突出。

２）探測因子交互分析。各驅(qū)動(dòng)因子交互探測結(jié)果見圖６，驅(qū)動(dòng)因子間雙因子交互作用的影響力比單因子的顯著，類型以雙因子增強(qiáng)為主。ＮＤＶＩ 與其他因子的交互作用普遍較高，表明歸一化植被指數(shù)是影響景觀生態(tài)質(zhì)量的關(guān)鍵因子。從交互作用影響力排序（見表２）看，ＮＤＶＩ、高程分別與年降水量、ＧＤＰ、人口密度間的交互作用較強(qiáng)，說明自然因子與社會(huì)因子綜合影響推動(dòng)了陜北景觀生態(tài)質(zhì)量的變化。

４ 討論

從景觀生態(tài)學(xué)的角度探究了陜北黃土高原景觀生態(tài)質(zhì)量的時(shí)空演變。在時(shí)間維度上，本文研究結(jié)果與以往陜北地區(qū)研究結(jié)果相似［１６］ ，區(qū)域內(nèi)景觀生態(tài)質(zhì)量在研究時(shí)段內(nèi)呈現(xiàn)先下降后上升的變化趨勢。２０１０年的景觀生態(tài)質(zhì)量相較于２０００ 年的稍有退化，尤其是南部延安市寶塔區(qū)、洛川縣、富縣等，景觀干擾度增大，這可能與２０１０ 年前后該地區(qū)推進(jìn)工業(yè)園區(qū)建設(shè)以及畜牧科技園區(qū)發(fā)展密切相關(guān)。在空間維度上，本文研究景觀生態(tài)質(zhì)量的空間分布與劉燕等［２６］ 的研究結(jié)果基本一致，中南部景觀生態(tài)質(zhì)量狀況明顯高于西部及北部的。中南部景觀生態(tài)質(zhì)量高等級區(qū)，由于植被覆蓋度高且有水體存在，因此有利于生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定；研究區(qū)西部及西南部地處黃土溝壑區(qū)，抗干擾性差，生態(tài)環(huán)境脆弱，景觀生態(tài)質(zhì)量明顯較差。２０００ 年、２０１０ 年研究區(qū)北部景觀生態(tài)質(zhì)量相對較低，一方面榆林市北部地處毛烏素沙地南緣風(fēng)沙草灘區(qū)，沙灘地廣布，植被稀少，生態(tài)狀況惡劣［２７］ ；另一方面神木市作為陜北重要礦區(qū)所在地，煤炭開采導(dǎo)致的地表下沉、土壤污染等威脅當(dāng)?shù)厣鷳B(tài)環(huán)境，導(dǎo)致景觀干擾度增大。２０１０ 年以后，國家有針對性地進(jìn)行黃土高原綜合治理，將植被自然修復(fù)與退耕還林（草）政策相結(jié)合，針對黃土高原水土流失現(xiàn)狀，實(shí)施水土保持及土地整治措施，治理成效顯著，土地沙化和水土流失明顯減少，這與研究中２０２０ 年中北部景觀恢復(fù)與重建力提高、景觀生態(tài)質(zhì)量明顯提高的情況相符。在驅(qū)動(dòng)力分析方面，研究發(fā)現(xiàn)ＮＤＶＩ、高程、土壤類型和年降水量是驅(qū)動(dòng)景觀生態(tài)質(zhì)量變化的關(guān)鍵因素。這與前文中生態(tài)質(zhì)量的空間分布吻合，海拔越高且植被覆蓋度越低的黃土溝壑區(qū)生態(tài)質(zhì)量差。年降水量在２０００ 年、２０１０ 年的單因子探測中影響力顯著，在２０２０ 年與高程的交互作用影響力較突出。毛盛林等［２８］ 研究表明，黃土高原自２０００ 年以后降水量逐漸增加，林草占比的上升影響植被覆蓋變化與土地利用的分布格局，可能是驅(qū)動(dòng)景觀生態(tài)質(zhì)量發(fā)生轉(zhuǎn)變的原因。另外，ＧＤＰ 對景觀生態(tài)質(zhì)量的影響反映了快速城鎮(zhèn)化對地區(qū)生態(tài)環(huán)境產(chǎn)生干擾。

５ 結(jié)論

在時(shí)間維度上，陜北黃土高原景觀生態(tài)質(zhì)量明顯改善，并呈現(xiàn)先下降后上升的變化趨勢。２０１０ 年研究區(qū)景觀干擾度增大，南部和西部黃土溝壑區(qū)生態(tài)狀況稍有惡化，整體景觀生態(tài)質(zhì)量略有下降。２０２０ 年研究區(qū)景觀干擾度減小，恢復(fù)與重建力上升，景觀生態(tài)質(zhì)量顯著提高，景觀生態(tài)質(zhì)量高等級區(qū)域面積明顯增大。

在空間維度上，研究區(qū)景觀生態(tài)質(zhì)量空間差異明顯，呈現(xiàn)中南部高、西部及北部低的分布特征，景觀生態(tài)質(zhì)量較高的區(qū)域由南向北擴(kuò)散。研究區(qū)景觀生態(tài)質(zhì)量存在明顯的空間自相關(guān)性，局部空間聚集類型以高高型、低低型為主。

在驅(qū)動(dòng)力方面，自然因子對陜北黃土高原景觀生態(tài)質(zhì)量影響較大，社會(huì)因子在一定程度上起到驅(qū)動(dòng)作用。其中高程在２０００ 年、２０１０ 年、２０２０ 年的單因子影響力均較強(qiáng)，與陜北黃土高原特殊的地理?xiàng)l件相關(guān)。ＮＤＶＩ、高程與氣候因子（年降水量）、人文因子（ＧＤＰ、人口密度）的交互作用影響力較強(qiáng)，存在多因素協(xié)同作用。

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【責(zé)任編輯 呂艷梅】

基金項(xiàng)目：陜西省創(chuàng)新能力支撐計(jì)劃創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)項(xiàng)目（２０２４ＲＳＣＸＴＤ－５５）；自然資源部退化及未利用土地整治工程重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放基金資助項(xiàng)目（ＳＸＤＪ２０１９－０３）；中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)（３００１０２２７０２０６）