粤港澳大湾区生态环境质量时空演变特征及其驱动机制研究

《Scientific Reports》：Research on ecological quality drivers based on RSEI and machine learning a case study of the Guangdong-Hong Kong-Macao Greater Bay Area

　　

摘要

粤港澳大湾区（GBA）在快速经济增长和城市化加速扩张的驱动下，经历了强烈的人为干扰，导致生态过程的空间异质性不断加剧，生态风险日益分化。本研究采用遥感生态指数（RSEI）评估了2015—2024年粤港澳大湾区生态环境质量的时空演变特征；利用Hurst指数刻画生态变化的时间持续性特征，并借助Moran's I指数识别空间聚类模式与空间异质性；同时，将置换重要性（PI）和偏依赖图（PDP）与随机森林模型相结合，量化主导驱动因子及其非线性效应。结果表明，研究期内粤港澳大湾区整体生态环境质量保持稳定，RSEI的年度间波动幅度较小（Slope = ?0.00104，R2 = 0.0288）。空间上，RSEI高值区主要分布于外围山地地区，而低值聚集区则集中于广州、佛山、东莞和深圳等核心城市群。全局Moran's I值介于0.6562至0.7063之间，表明存在显著且稳定的正向空间自相关性。Hurst指数分析显示，大部分地区呈现持续演化的特征，而核心城市区域则表现出较强的反持续性行为及未来生态趋势的较大不确定性。机制分析表明，高程（PI = 0.3283）和地表温度（PI = 0.2898）为主导驱动因子，其次是人口密度（PI = 0.2569）和夜间灯光强度（PI = 0.2114），这些因素对生态环境质量表现出显著的非线性与阈值效应。本研究为高度城市化地区生态环境质量的时间持续性、空间异质性及非线性驱动机制提供了新的认识视角，可为生态治理和区域可持续发展提供科学支撑。