生态修复工程对黄土高原流域生境质量的影响机制研究——以延河流域为例

《Ecological Indicators》：Impact of ecological restoration projects on watershed habitat quality in the Loess Plateau of China: a case study of the Yanhe River Basin

本研究针对黄土高原生态修复工程对生境质量(HQ)的驱动机制不明确的问题，采用InVEST模型、OPGD模型和SEM方法，系统分析了延河流域1980-2020年HQ的时空演变规律。研究发现HQ呈"S"型增长趋势，与林地草地扩张呈正相关，与耕地和建设用地呈负相关；人口密度(POP)和GDP是主要负向驱动因子(路径系数分别为-0.23和-0.41)，而NDVI和坡度是显著正向驱动因子。降水通过增强NDVI间接改善HQ，更高降水、更陡坡度和更高GDP会放大NDVI的积极效应。该研究为流域生态保护提供了科学依据。

　　

在全球气候变化和经济社会快速发展的双重压力下，生物多样性和生态系统健康正面临严峻挑战。作为衡量生态系统为生物生存提供适宜条件能力的重要指标，生境质量(Habitat Quality, HQ)不仅关系到生态系统服务的供给，更是区域生态健康的关键指示器。黄土高原作为我国典型的生态脆弱区，近年来通过实施三北防护林、天然林保护、退耕还林还草等重大生态修复工程，土地利用格局发生了显著变化，植被绿化率大幅提升。然而，这些生态工程究竟如何影响流域生境质量？其背后的自然和 socioeconomic 驱动因素如何相互作用？这些问题尚未得到系统解答。

为了揭开这一谜题，延安大学的研究团队选择黄土高原腹地的典型流域——延河流域作为研究对象，在《Ecological Indicators》上发表了最新研究成果。该研究创新性地整合了InVEST模型、最优参数地理探测器(OPGD)和结构方程模型(SEM)三种方法，系统分析了1980-2020年间延河流域生境质量的时空演变规律及其驱动机制。

研究团队运用了多项关键技术方法：利用30米分辨率土地利用数据，通过InVEST模型的生境质量模块计算HQ指数；采用空间自相关分析(Moran's I)揭示HQ的空间聚集特征；应用OPGD模型量化各驱动因子的解释力及交互作用；构建SEM解析因子间的直接/间接影响路径。数据来源包括中国科学院资源环境科学数据中心的土地利用数据、国家青藏高原科学数据中心的降水数据，以及Google Earth Engine的NDVI数据等。

3.1.1. 生境质量指数的时间变化

研究发现，延河流域HQ在40年间呈"S"型曲线增长，从0.453升至0.505。时间上可分为三个阶段：1980-1990年相对稳定，1990-1995年出现下降，2000年后显著改善，2010年达到峰值(0.509)。空间上，上游和下游地区改善明显，而中游地区因建设用地扩张导致HQ下降。县域尺度上，靖边县、志丹县和安塞区从1995年开始HQ逐步提升，宝塔区和延长县则从2000年开始上升。

3.1.2. 生境质量的空间格局与异质性

HQ空间分布呈现显著聚集特征(P < 0.001)，上游和下游形成高-高聚集区，中游为低-低聚集区。到2020年，优质生境面积占比达42.12%，较198年增加10.06%，而劣质生境占比降至32.11%。宝塔区的优质生境比例最高(1.35%)，延长县最低(0.02%)。

3.2.1. 土地利用变化的时空特征

草地是流域主导土地利用类型(占45.36%)。40年间最显著的变化是耕地减少(从43.07%降至31.56%)，林地和草地增加，其中2000-2010年变化最为剧烈。建设用地自2010年后快速扩张，2020年较1980年增长212.61%，主要集中在中游河岸区域。

3.2.2. 土地利用与生境质量的相关性

空间叠加分析显示，新增林草地与HQ改善区域高度重合，而建设用地扩张区与HQ退化区完全对应。相关性分析表明，草地变化与HQ呈极显著正相关(P < 0.001)，耕地、建设用地和裸地与HQ呈极显著负相关。

3.3.1. 基于OPGD的生境质量驱动因子

因子探测显示，人口密度(POP)和GDP是主导驱动因子(q值分别为0.21和0.17)，其次是坡度(0.12)、NDVI(0.09)和降水(PRE)(0.09)。交互探测发现，任意两因子交互均呈增强效应，其中POP与NDVI交互的解释力最强(q=0.32)。

3.3.2. 基于SEM的路径分析

SEM结果显示，坡度和NDVI对HQ有显著正向影响(路径系数分别为0.23和0.17)，POP和GDP有显著负向影响(-0.23和-0.41)。PRE通过影响NDVI间接作用于HQ。调节效应分析发现，较高PRE、较陡坡度和较高GDP会增强NDVI对HQ的积极效应，而低PRE会加剧人类活动的负面影响。

研究结论表明，生态修复工程驱动的"退耕还林还草"是延河流域HQ改善的主要因素，而建设用地扩张是HQ退化的关键威胁。自然因素(坡度、降水)和社会经济因素(人口、GDP)通过复杂交互网络共同影响HQ，其中GDP表现出双重性：一方面直接负向影响HQ，另一方面在高GDP条件下通过增强环境治理能力间接促进植被恢复。这一发现为理解生态修复工程的效应机制提供了新视角，强调未来生态保护需要综合考虑自然本底条件与社会经济背景的耦合关系，制定差异化的生态补偿和空间管控策略。研究结果对黄土高原及类似生态脆弱区的可持续发展具有重要指导意义。