中国南方喀斯特地区关键生态修复项目实施区生态环境质量的变化及其驱动因素

《Ecological Engineering》：Changes and driving of ecological environment quality in key ecological restoration projects implement zone in South China Karst

生态环境质量评估与喀斯特遥感指数应用研究：基于中国南方喀斯特地区（SCK）的实证分析，采用KRSEI模型结合Mann-Kendall与Hurst检验评估2001-2023年EEQ时空演变，通过PLS-SEM揭示喀斯特与非喀斯特区驱动机制差异，发现东部高西部低的空间格局、人类活动负面影响增强及喀斯特区生态脆弱性显著，为大规模生态治理提供新方法。

　　### 生态环境质量评估与喀斯特地区生态恢复的关联研究

生态环境质量（EEQ）评估在生态管理决策制定以及协调生态恢复与经济发展方面具有重要作用。特别是对于那些正在进行生态恢复的地区，EEQ的评估能够为政策制定者提供科学依据，帮助他们了解生态系统的现状和变化趋势，从而采取更有效的措施。喀斯特地貌因其独特的地质特征和生态环境，成为全球生态恢复的重要研究对象之一。作为世界上最大的连续喀斯特区域之一，中国南方喀斯特（South China Karst, SCK）不仅具有重要的生态价值，同时也是中国生态恢复的关键区域。然而，目前对于SCK生态环境质量的评估仍存在一定的模糊性，尤其是在大规模应用喀斯特遥感生态指数（Karst Remote Sensing Ecological Index, KRSEI）方面，相关研究尚不充分。

因此，本研究采用Google Earth Engine（GEE）平台构建KRSEI模型，并结合Mann-Kendall和Hurst检验方法，对SCK地区从2001年至2023年的生态环境质量变化趋势进行分析。通过这种方法，研究者不仅能够识别生态环境质量的改善情况，还能预测其未来可能的变化方向。此外，研究还引入了偏最小二乘结构方程模型（Partial Least Squares Structural Equation Model, PLS-SEM），用于揭示喀斯特与非喀斯特地区在生态环境质量变化中的驱动因素差异。研究结果表明，过去23年间，生态恢复项目（ERPs）在SCK地区取得了显著成效，改善的生态区域占总面积的57.24%，其中喀斯特区域改善面积占比高达68.78%。然而，这一改善趋势在未来可能面临生态退化的风险。

### 生态环境质量的空间分布与变化趋势

SCK地区的生态环境质量呈现出明显的空间分布特征，即“东部高、西部低”的格局。这一现象与区域内的自然条件、人类活动以及生态恢复措施密切相关。东部地区由于气候湿润、地形相对平缓，植被覆盖率较高，生态环境质量相对较好；而西部地区则由于地质条件复杂、人类活动频繁，生态环境质量相对较低。此外，研究还发现，SCK地区中“低-低”类型的生态环境质量区域正在逐渐减少，这一趋势在贵州省尤为明显。这表明，随着生态恢复项目的推进，某些生态环境质量较差的区域正在逐步改善，但改善的范围和速度仍存在差异。

从时间维度来看，SCK地区的生态环境质量在过去23年间呈现出整体上升的趋势，这一趋势在不同区域的体现有所不同。例如，贵州省作为SCK的核心区域之一，其生态环境质量的改善速度相对较快，而其他省份如云南省和四川省则表现出更为复杂的演变过程。这一变化趋势不仅受到生态恢复项目的影响，还与自然条件的变化密切相关。例如，气候的波动、降水模式的改变以及地形的稳定性都会对生态环境质量产生间接影响。

### 人类活动与生态环境质量的互动关系

人类活动对生态环境质量的影响是不可忽视的重要因素。研究发现，人类活动对SCK地区生态环境质量的直接负面影响正在增强，这种影响不仅体现在植被破坏、土地利用变化等方面，还通过改变地形结构间接削弱了生态环境质量的正向改善效果。尤其是在喀斯特地区，由于其生态系统本身的脆弱性，人类活动的影响更加显著。例如，过度的农业开发、矿产开采以及城市扩张等行为，都会导致生态环境质量的下降。然而，随着生态恢复项目的实施，这些负面影响在一定程度上得到了缓解，生态环境质量的改善速度也随之加快。

在非喀斯特地区，虽然生态环境质量的改善速度相对较慢，但其生态系统具有较强的抗干扰能力和恢复弹性。因此，这些地区的生态环境质量更多地受到不合理人类活动的威胁，例如无序的城市扩张和矿产开采。相比之下，喀斯特地区的生态环境质量更容易受到人类活动的干扰，因为其地质结构本身就较为脆弱，任何外部的干扰都可能对生态系统造成较大的影响。因此，在制定生态恢复策略时，必须充分考虑不同区域的生态脆弱性，采取有针对性的措施。

### 喀斯特遥感生态指数（KRSEI）的适用性与优势

为了更准确地评估喀斯特地区的生态环境质量，研究者提出了KRSEI模型。该模型在传统遥感生态指数（RSEI）的基础上，引入了床岩暴露率（Bedrock Exposure Rate, BER）作为关键指标。BER能够反映喀斯特地区地表裸露程度，从而更好地捕捉生态系统的变化趋势。研究结果表明，KRSEI模型在多个尺度上均表现出较高的适用性和准确性，特别是在喀斯特地区，该模型能够更敏感地反映生态环境质量的变化。

此外，KRSEI模型在处理大规模遥感数据时具有显著的优势。通过GEE平台，研究者可以快速获取和处理高分辨率的遥感数据，从而实现对生态环境质量的高效评估。与传统的统计方法相比，KRSEI模型不仅能够更全面地反映生态系统的综合状态，还能够通过多指标的组合，提高评估的客观性和科学性。因此，KRSEI模型的推广和应用对于提升生态环境质量评估的效率和准确性具有重要意义。

### 生态恢复项目的成效与挑战

生态恢复项目（ERPs）在SCK地区的实施，取得了显著的成效。研究数据显示，随着ERPs的推进，该地区的植被覆盖率和植被生长季节的NDVI值均有所提升，生态环境质量得到了明显改善。特别是在西南地区的喀斯特地区，植被覆盖率从1999年的69%提升至2017年的81%，NDVI值从0.73提升至0.79，成为全球植被覆盖增长最快的地区之一。这一变化不仅改善了区域内的生态环境，还对碳固存、土壤有机碳储存以及水土流失的控制等方面产生了积极影响。

然而，尽管ERPs在短期内取得了显著成效，但其长期效果仍需进一步关注。研究表明，尽管生态脆弱性在一定程度上有所下降，但喀斯特地区的生态脆弱性仍然高于非喀斯特地区，且其生态系统表现出更大的净生产力波动和较低的稳定性。因此，在未来，随着人类活动的持续增加，喀斯特地区的生态环境质量可能面临更大的挑战。尤其是在大规模生态恢复项目实施后，如何维持生态系统的稳定性，防止其再次退化，成为亟需解决的问题。

### 多尺度分析对生态环境质量评估的意义

生态环境质量的评估不仅需要关注单一时空尺度，还需要进行多尺度分析，以更全面地理解生态系统的演变过程。研究表明，RSEI模型在不同尺度上的表现具有一定的差异性，这种差异性可能源于不同尺度下生态系统的复杂性和多样性。例如，在省级、市级和县级尺度上，RSEI模型均表现出上升趋势，但其主导驱动因素在不同尺度上有所不同。因此，构建适用于多尺度的KRSEI模型，有助于更准确地识别不同区域生态环境质量的变化规律。

此外，多尺度分析还能够揭示同一指标在不同尺度下的变化特征。例如，某些生态指标可能在小尺度上表现出较强的正向效应，但在大尺度上则可能受到其他因素的干扰，导致其变化趋势发生改变。因此，通过多尺度分析，研究者可以更全面地理解生态环境质量的演变过程，为制定科学合理的生态恢复策略提供依据。

### 研究的意义与未来展望

本研究不仅为喀斯特地区生态环境质量的评估提供了新的视角，也为生态恢复项目的决策和管理提供了可行的建议。通过构建KRSEI模型，研究者能够更准确地反映喀斯特地区的生态环境质量变化，从而为生态恢复项目的实施提供科学支持。同时，研究还揭示了不同区域生态环境质量变化的驱动因素差异，这对于制定差异化的生态恢复策略具有重要意义。

未来，随着遥感技术的不断发展和生态环境质量评估方法的不断完善，KRSEI模型有望在更大范围内推广应用。特别是在全球气候变化和人类活动加剧的背景下，如何通过科学的评估方法，准确识别生态环境质量的变化趋势，并采取有效的生态恢复措施，成为当前生态学研究的重要课题。因此，进一步深化对KRSEI模型的研究，探索其在不同尺度和不同生态系统中的适用性，将是推动生态环境质量评估和生态恢复工作的重要方向。