本研究以中国黄河中游地区为研究区域，探讨了影响生态系统健康的因素和调控途径。通过引入空间权重系数和修正的空间邻近效应系数，改进了VORS模型，用于评估生态系统健康水平。研究发现，地形、气候、人口城市化、经济城市化、土地城市化、农业活动、环境污染等因素对生态系统健康产生显著影响，但影响存在空间异质性。潜在蒸散发对城市集聚区的影响显著高于其他地区。规则而紧凑的城市形态有利于城市生态系统健康。研究还验证了环境库兹涅茨曲线(EKC)在黄河中游地区的适用性。基于空间叠加分析方法，将研究区域划分为多个生态管理区，提出了多尺度调控策略。本研究拓展了生态系统健康驱动机制和多尺度调控途径的理论研究，为生态脆弱地区的环境管理和城市规划提供了科学依据。
研究主要分为三部分：
文章基于多源数据的生态系统健康评估方法，并分为三个主要部分进行探讨。第一部分利用改进的VORS模型对生态系统健康指数进行了动态评估。第二部分系统地分析了地形、气候、城市化、农业活动、环境污染和区域政策等因素对生态系统健康的影响，并考虑了气候和人类活动的时空因素。第三部分在多尺度调控生态系统健康的框架指导下，定量划分了生态系统健康管理区，并从多尺度的角度提出了生态系统健康的调控策略。
1、基于改进 VORS 方法的生态系统健康评价
文章基于改进的VORS（活力-组织-恢复-生态系统服务）方法的生态系统健康评估。通过引入空间权重系数和改进的空间邻近效应系数，对生态系统健康进行评估。
生态系统活力（EV）。生态系统活力描述了区域生态系统的代谢或初级繁殖能力，本研究选择使用NDVI来表示生态系统活力水平。生态系统组织（EO）指的是复合生态系统元素组成和过程的多样性，即区域生态系统结构和功能的完整性和复杂性，生态系统组织可以通过景观异质性（LH）、整体景观连通性（LC）和重要生态系统的连通性（CIE）来表征。其中，景观异质性通过Shannon's多样性指数（SHDI）和面积加权斑块分形维数（AWMPFD）来表征。景观划分指数（DIVISION）和景观传染指数（CONTAG）通常用于表征整体景观连通性。对于林地、草地和流域，使用斑块分裂指数（PFN）和斑块连通性指数（CON）来代表重要生态系统的连通性。根据它们的相对重要性，将LH、LC和CIE的权重分别分配为0.35、0.35和0.3。生态系统恢复力（ER）指的是区域生态系统在应对压力过程中克服内部和外部压力（抵抗力），以及在压力消失后恢复自身结构和功能的能力（恢复力），文章使用抵抗力系数和恢复力系数来衡量抵抗值和恢复值。
2、变异系数、泰尔指数和泰尔分解指数
变异系数（CV）和泰尔指数（Theil）这两个指标可以用来衡量数据集的离散程度和地区差异水平。在本研究中，作者采用CV和Theil来评估生态系统健康的区域差异。另外，泰尔分解指数被用来分解总体差异，以分析区域内部和区域间的差异。改进的泰尔分解指数被用于区域差异的分析。
3、影响因素的测量
本部分介绍了影响因素的测量方法，强调生态脆弱人地系统的复杂性和人地矛盾的重要性。通过构建气候和人类活动对生态系统健康影响的概念框架，将各种影响因素进行整合和分类，并假设这些因素会影响生态脆弱区域的生态系统健康。然后，作者列举了19个不同类型的影响因素，包括气候因素、人类活动因素、地形因素等，用于后续的数据分析和研究。
4、多线性回归模型、地理加权回归模型
文章使用多线性回归模型用于分析生态系统健康与气候和人类活动之间的关系。该模型将生态系统健康水平作为被解释变量，气候和人类活动因素作为解释变量，通过回归分析来探讨它们之间的影响程度。由于传统的线性回归模型在考虑自变量的空间特征时存在一定局限性，因此采用GWR模型来分析气候和人类活动对生态系统健康的影响时更为合适。GWR模型允许在不同地理位置上考虑不同的回归参数，从而能够更好地反映区域生态系统健康的空间异质性。通过该模型，可以更准确地揭示气候和人类活动对不同地区生态系统健康的影响程度，为生态保护和可持续发展提供科学依据。
5、生态系统健康的多尺度调控框架
文章使用了多尺度生态调控框架，包括概念框架和技术框架。该框架旨在解决生态脆弱人地系统面临的生态环境和可持续发展之间的矛盾。该方法综合考虑了多维数据的空间分布特征，通过多尺度生态管理划分和有针对性的调控，促进生态脆弱人地系统的可持续发展。多尺度生态调控框架为生态保护和区域发展提供了科学依据和方法。
研究结果：
1、生态系统健康的时空特征
研究结果表明，生态活力和生态服务对生态系统健康具有重要影响，生态组织和生态复原力呈波动趋势。生态系统健康指数在2005年达到拐点，这是由于生态环境保护政策的实施，特别是退耕还林和水土保持政策的落实。研究区域的生态系统健康在时间和空间上都存在较大差异。西部地区的差异最大，而东部地区的差异最小。通过Theil分解指数的分析，文章发现区域间差异和区域内差异在时间上都经历了一定的变化。
研究将EHI划分为五个等级，包括低水平、较低水平、中等水平、较高水平和高水平区域。从1990年到2020年，该地区的生态系统健康水平呈现出交替的低值区和高值区的层次结构。高水平区主要位于南部山区县，而较高水平区主要分布在北陕高原的中部和各大山脉地区。同时，低水平和较低水平区主要位于沙漠和平原地区。城市化和农业活动的扩展导致了部分地区生态系统健康水平下降。整体上，该地区的生态系统健康水平表现出空间不平衡和时间非稳态性。
2、气候和人类活动对生态系统健康的时空影响
通过多元线性回归模型分析发现，很多因素对生态系统健康产生显著影响。然而，有些因素的估计系数方向与理论期望不一致，可能是因为影响因素的空间不稳定性。采用GWR模型进行分析，选择了13个显著变量作为自变量。通过比较GWR模型和OLS模型的分析结果，发现GWR模型在1990年到2020年的AICc和RSS显著降低，拟合优度显著提高，并且残差没有显著的空间自相关性。因此，GWR模型更好地解释了因素对生态系统健康的空间异质性影响。论文中涉及的因素包括地表起伏度、气候因素（潜在蒸散发、标准化降水蒸发指数和降水量）、经济城市化和人口城市化、土地城市化、农业活动、环境污染和区域政策。研究发现这些因素在不同地区和不同时期对生态系统健康产生着复杂多样的影响。部分因素对生态系统健康的影响与理论预期一致，而有些因素则存在与预期相反的情况。这表明了生态系统健康的影响因素具有明显的空间异质性和时空变化性。
3、生态系统健康的多尺度调控途径
研究将区域和县级尺度上的管理分区进行了定量划分，以考虑生态系统健康及其主要影响因素的空间差异。在区域尺度上，研究区域被划分为西部、中部和东部三个管理分区，而在县级尺度上，244个县被划分为10类管理分区。这些管理分区的划分为进一步的区域生态调控奠定了基础。
在区域尺度上，根据不同地区生态系统健康水平及其限制因素，提出了西部、中部和东部三个地区的调控策略。西部地区需推进生态修复，协调粮食安全，关注生态走廊和生态网络，加强土地防治和减缓气候变化影响。中部地区需推进适度、集约、绿色的城市化，加强水土保持和气候变化风险防治，并建立城市间环境污染控制机制。东部地区需推进适度型、集约型、绿色型和共享型的城市化，建立生态环境保护和生态产业发展引导机制，改善农业景观和大气污染物沉降。这些调控策略有助于实现多尺度生态系统健康的可持续发展。
结论
本文采用改进的VORS模型对中黄河流域的生态系统健康水平进行了系统评估，并探讨了气候和人类活动对生态系统健康的影响。通过多尺度的视角划分管理区域，并提出了相应的生态系统健康调控策略。研究发现中黄河流域不同地区存在着空间结构和时空交互过程上的差异，不同因素对生态系统健康的影响也呈现出明显的空间异质性。气候和人类活动共同驱动了区域生态系统健康的演变，但不同演变阶段和地区，主要驱动力和驱动机制是不同的。
原文请见：Shen W, Li Y, Qin Y. Research on the influencing factors and multi-scale regulatory pathway of ecosystem health: A case study in the Middle Reaches of the Yellow River, China[J]. Journal of Cleaner Production, 2023, 406: 137038.
转自：“生态遥感前沿”微信公众号
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