基于AWRSEI的岱海流域生态环境质量时空演变及驱动因子分析

流域是重要的生态安全屏障和社会经济发展区域，为了更加客观准确地评价干旱和半干旱区流域生态环境质量，基于遥感生态指数（RSEI）引入盐度指标构建适用于干旱和半干旱区流域的遥感生态指数（AWRSEI）并以岱海流域为例分析其适用性.基于AWRSEI模型，采用4期Landsat TM/OLI合成影像，对2001~2020年岱海流域的生态环境质量进行定量评价，通过变异系数和空间自相关分析岱海流域生态环境质量时空演变规律，并通过地理探测器进行成因分析和驱动因子解释力分析.结果表明：①AWRSEI与各生态因子的平均相关系数为0.860，比单个指标分量更具代表性；第一主成分的荷载正负值和排序与RSEI一致，特征值贡献率比RSEI高3.69%，评价结果与真实地表情况更为接近，适合用于干旱区流域的生态环境质量评价.②岱海流域2001~2020年AWRSEI指数的年均值为0.427，生态环境质量基础较差，期间AWRSEI的均值呈现波动上升的趋势，并且在2020年均值达到最高0.502.整体生态环境质量明显好转，恶化区域减少了20.51%，改善区域增加了12.71%.空间分布上，岱海流域南部和西北部高海拔地区的林地生态环境质量优，北部和南部中海拔地区生态环境质量较差，湖区北侧生态环境质量优于南侧.③岱海流域AWRSEI变异系数平均值为0.280，生态环境质量状况稳定，整体变化波动较小，高波动主要集中在湖区南侧和居民点区域.岱海流域生态环境质量存在显著的空间自相关性，高-高集聚区主要分布在高海拔的林地区域和低海拔耕地区域；低-低集聚区零星分布在中海拔区域.④2001~2020年岱海流域生态环境的提升主要由于NDVI提高，NDBSI和NDSI降低.NDVI和NDBSI是交互作用最强的组合，对生态环境的解释力最强.土地利用是AWRSEI的主导因子，解释力最强.土地利用和气象因子的组合是交互作用最强，且各驱动因子之间均为增强关系.

Spatial-temporal Evolution and Driving Factors Analysis of Ecological Environment Quality in Daihai Basin based on AWRSEI