基于价值评估的川滇生态屏障区生境质量时空演变及其影响因素

郑可君，李 琛，吴映梅①，高彬嫔，武 燕，李 婵

(1.云南师范大学地理学部，云南 昆明 650500；2.云南省社会科学院，云南 昆明 650034)

随着气候变化、人口剧增和资源的开发利用，土地利用类型不断被解构与重构，区域生境面临严峻挑战。生境是生物的居住场所，即生物个体、种群或群落能在其中完成生命过程的空间[1]。生境质量指一个地区为生命有机体提供栖息所需资源和条件的能力，其水平反映了区域生态安全和生态文明程度[2-3]。研究区域生境质量的时空演变特征及影响因素，掌握生境质量变化规律，是解决巨大人口压力和长期生态系统开发利用背景下一系列生态环境问题的基础[4]。中国正处在快速发展阶段，生态文明建设面临诸多难题，在《生物多样性公约》缔约方大会第十五次会议以“生态文明：共建地球生命共同体”为主题的背景下，为实现2050年生物多样性可持续利用和惠益分享、“人与自然和谐共生”美好愿景的目标，以绿色可持续为发展理念，评估生境质量对保障生态系统服务功能最大化发挥作用，维护自然生态系统平衡与可持续具有重要意义[5]。

生境质量评估为考量人类活动与生境质量互动关系提供了新视角，作为全球生态环境研究的重要领域和生态系统服务的重要内容，生境质量的空间量化及影响因素分析成为学术界关注的热点之一。1917年美国GRINNEL首次提出“生境”[1]，随后众多学者开始对区域生境优劣进行研究，并出现大量生境质量评价成果。早期，国内外生境质量研究主要集中在运用实地调研[6]、GIS数据处理和空间分析[7]等方法就某一生物的生存环境质量[8]展开研究。随着信息技术不断发展，生境质量研究朝着以下2个方向开展：(1)对大熊猫[9]、狍[10]等重点保护动物、野生动物和濒危物种开展的以了解物种生存环境、改善物种生存状况为目的的小尺度生境质量探究；(2)以生境质量评估方法探究[11]、区域生境质量时空演变规律[12]、生境质量影响因素[13]和提升生境质量[14]等内容为主，研究尺度涉及自然保护区[15]、流域[16]和行政区[17]等。生境质量研究方法以系统样方调查[6]、植被覆盖度[18]、生物完整性指数(IBI)评估[19]、MaxEnt模型[20]和InVEST模型[21]等为主，其中的InVEST生境质量模型为常用研究方法。也有学者提出基于价值评估的生境质量模型，围绕土地利用条件下本底生境质量价值和外部威胁下的生境质量主题，并采用植被净初级生产力(NPP)和归一化植被指数(NDVI)构建生境自身活力指标[22]。但鲜有结合多种生境质量评估模型对大区域尺度生态功能区生境质量进行评估的研究。鉴于此，在前人研究基础上，对基于价值评估的生境质量模型进行修正，从多方位考量生态功能区生境质量时空演变特征并进一步探究其影响因素。

川滇生态屏障区是“黄土高原—川滇生态屏障”的重要组成部分，是国家重要生态功能区，也是国家生态安全格局的重要组成部分，战略地位突出，维护其生境质量对人与自然和谐发展具有重要意义。以生态环境保护与区域可持发展为导向，采用2000、2010和2018年土地利用数据，构建基于价值评估的生境质量评估模型，在系统分析生境质量时空演变特征的基础上，探究影响生境质量的主要因素，以揭示生境质量与自然环境、人类活动的内在联系，以期为维护生态屏障区生态系统服务功能、资源开发利用和分区管控提供决策依据，为丰富“两屏三带”全国生态系统保护和修复重大工程、建设美丽中国提供理论与实践参考。

1 研究区概况与数据处理

1.1 研究区概况

川滇生态屏障区(图1)是国家重要生态功能区，总面积为23.67万km2，包括四川省中部76个区(县、市)和云南省西北部17个区(县、市)，地理坐标为26°32′～34°19′ N、98°03′～104°58′ E。研究区以高原山地温带、亚热带季风性气候区为主，气温及海拔差异较大，植被类型随海拔具有明显垂直带谱，景观类型多样。同时，研究区生物资源丰富，是全球生物多样性热点区域，有国家重点保护动物——大熊猫、滇金丝猴、绿尾虹雉、苏门羚、黑鹳和雪豹以及多种药用、香料、观赏植物和各类昆虫。除此之外，研究区经济社会发展差异较大，同时存在经济发达和欠发达地区，是典型自然景观与人文景观兼具的复合型生态功能区。

审图号：GS(2022)4738号

1.2 数据来源与处理

研究区土地利用数据来源于中国科学院资源环境科学数据中心(http:∥www.resdc.cn)，空间分辨率为100 m。NPP和NDVI数据来源于MODIS数据集(https:∥modis.gsfc.nasa.gov/data)，其中，NDVI采用MOD13A2数据集，为8—9月植物生长季16 d合成数据集，空间分辨率为250 m；NPP采用MOD17A3年数据集，空间分辨率为500 m。粮食作物播种面积和粮食产量数据来源于《云南统计年鉴》《四川统计年鉴》及各地方经济和社会发展统计公报，粮食价格数据来源于《全国农产品成本收益资料汇编—2019》。高程数据来自地理空间数据云(http:∥www.gscloud.cn)，并采取移动窗口法提取最佳地形起伏度；年降水量、年均温、GDP和人口密度空间分布数据来源于中国科学院资源环境科学与数据中心(http:∥www.resdc.cn)；夜间灯光强度数据来源于类NPP-VIIRS夜间灯光数据集(https:∥doi.org/10.7910/DVN/YGIVCD)，土壤数据来源于中国科学院南京土壤研究所中国土壤数据库(http:∥vdb3.soil.csdb.cn)；路网和水域数据来源于1∶100万全国基础地理数据库(https:∥www.webmap.cn)。将以上数据的空间分辨率统一为100 m。

2 研究方法

2.1 生境质量评估

根据生境质量的内涵，基于栅格地类斑块构建综合生境质量评估模型，考虑基于本底价值的生境质量评估、基于活力的生境质量评估和基于威胁的生境质量评估3个层面因素构建综合生境质量评估模型[22]。

2.1.1基于本底价值的生境质量评估

生态系统服务价值高的地类是优质生境[23]，因此以地类生态系统服务价值作为本底价值开展生境质量评估。生态系统服务价值采用价值当量评估法，结合研究区域具体情况，参考COSTANZA等[24]和谢高地等[25]的研究成果，采用农田单位面积产粮的实际价值进行修正。考虑到区域之间的差异，对云南和四川生态系统服务价值系数分别进行修正。参考前人研究成果[26]对建设用地生态系统服务价值参数进行修正，得到不同地类单项生态系统服务价值系数(表1)。

表1 研究区不同土地利用类型生态系统服务价值(ESV)系数

按照1 km的网格尺度分别计算网格单元内各土地利用类型的生态系统服务价值和生态系统服务功能价值强度(即每个网格的生态系统服务功能价值/网格总面积，单位为元·km-2)，最后采用克里金插值法得到空间分辨率为100 m的生态系统服务价值强度空间分布。

2.1.2基于活力的生境质量评估

不同区域气候等环境差异导致同种地类提供的生物生存环境不同[22]。生态系统活力可以用于表征生物生存的环境质量，描述生态系统的新陈代谢和初级生产力[27]，其中，采用NDVI表征植被生长状况，采用NPP表征植物生产能力。以NDVI和NPP构建的基于生态系统活力的生境质量评估模型，可用于更加准确地判断区域为物种提供适宜生存环境的能力[3]。为统一单位，对NPP和NDVI进行归一化处理。由NPP和NDVI构建的生态系统活力指数模型为

(1)

式(1)中，Qi为由研究区生态系统活力指数模型得到的生境质量；SNPPi和SNDVIi分别为栅格i的归一化植被净初级生产力和植被覆盖度。

2.1.3基于威胁的生境质量评估

人类活动是威胁生境质量的一个主要因素。人类活动强度越大，生境所受到的威胁越大，生境质量越低，生物多样性水平越低；反之，区域受到人类活动的干扰越小，生境质量越好，生物多样性水平越高[28]。InVEST生境质量模型基于不同土地利用类型对威胁因子的敏感度和对外界的威胁强度计算生境质量退化程度，并进一步计算生境质量。因此，InVEST生境质量模型可作为基于威胁的生境质量评估模型。生境退化度(Dxj)[29]计算公式为

(2)

生境质量计算公式为

(3)

式(2)～(3)中，wr为不同威胁因子权重；ry为威胁因子强度；βx为生境抗干扰水平；Sjr为不同生境对不同威胁因子的相对敏感程度；irxy为栅格y中威胁因子r对栅格x的影响；Qxj为栅格x中土地利用类型j的生境质量；Dxj为栅格x中土地利用类型j的生境退化度；Hxj为栅格x中土地利用类型j的生境适应性；k为半饱和常数。生境质量值在0～1之间。参照文献[11,14,29-30]，结合区域实际情况，将水田、旱地、城镇用地、农村居民点用地、其他建设用地、未利用地、公路和铁路设为威胁因子，并设置相应的胁迫强度(表2)和土地利用类型对生境威胁因子的敏感度(表3)。

表2 威胁因子及其威胁强度

表3 不同土地利用类型对各威胁因子的敏感度

2.1.4综合生境质量模型

综合基于本底价值的生境质量评估、基于活力的生境质量评估和基于威胁的生境质量评估得到最终的生境质量[22]，其计算公式为

Q=Q1×Q2×Q3。

(4)

式(4)中，Q1为基于本底价值的生境质量评估值；Q2为基于活力的生境质量评估值；Q3为基于生境所受威胁的生境质量评估值；Q为生境质量，其值越大表明生境质量越好。

以2000年川滇生态屏障区综合生境质量为基础，采用几何间隔法[3]将2000、2010和2018年生境质量值分为5个等级：低(Q<7.16)、较低(7.16≤Q<56.11)、中等(56.11≤Q<156.63)、较高(156.63≤Q<363.05)和高(Q≥363.05)生境质量，并得到生境质量等级空间分布。

2.2 基于地理探测器的生境质量影响因素探测

地理探测器是王劲峰等[31]提出的一种适用于测量空间分层异质性程度的空间分析方法，目前已应用在多个领域，并取得很好的效果。参照文献[2,4]，结合川滇生态屏障区人文、自然和社会属性，并充分考虑研究区地处2大阶梯交接处、地势高差较大的特性，从自然环境、社会经济和区域可达性3个方面选取12个影响因子：气温(X1)、降水(X2)、高程(X3)、坡度(X4)、地形起伏度(X5)、土壤有机质(X6)、GDP(X7)、人口密度(X8)、夜间灯光强度(X9)、距道路距离(X10)、距城镇距离(X11)和距水域距离(X12)。不同因子与生境质量相关程度的计算公式为

(5)

式(5)中，q为某个因子对生境质量空间差异的解释力；Nh和N分别为层h和研究区单元数；σh2和σ2分别为层h和研究区生境质量的方差[31]；L为生境质量或影响因子X的分类或分区。q值范围为0～1，且q值越大，影响因子解释力就越大，反之亦然。交互作用探测用来识别因素之间的相互作用关系，并评估它们的组合效应以观察任何一对因素共同作用是否会增加或降低其对生境质量空间分异的解释力。两个因子间的关系可分为5类(表4[31])。

表4 双因子交互作用结果类型[31]

3 结果与分析

3.1 生境质量等级总体分布特征

2000、2010和2018年研究区生境质量值平均为91.74、103.95和127.35，研究期内生境质量增加35.61，生境质量总体向好发展。进一步对生境质量等级划分发现，研究期间研究区以中等、较高和较低生境质量为主，高、较高和低生境质量面积总体增加，中等和较低生境质量面积总体减少(表5)。研究区低生境质量区域主要集中分布在东北部成都平原、中部甘孜藏族自治州和西南部迪庆藏族自治州(图2)，这一方面是由于成都平原城镇分布密集，人口集中度高，以建设用地为主的土地利用类型不断扩大，破坏了生态景观的联通性和完整性导致生态环境失去平衡，生境质量差；另一方面，甘孜藏族自治州和迪庆藏族自治州海拔相对较高，空气稀薄，降水少，气温低，自然环境较为恶劣，影响了植物和生物生长繁殖，导致生境质量较差。较低生境质量区域主要分布在低生境质量区域周围，区域面积持续减少，发生变化区域集中在研究区南部。中等生境质量区域主要分布在研究区东北部和西南部地区，区域面积先增加后减少，发生变化区域主要分布在研究区南部。较高和高生境质量区域均主要分布在研究区南部地区。总体上看，研究区南部地区生境质量较好且提高明显，这表明国家“天然林保护工程”“退耕还林还草工程”“退耕还湖工程”等一系列生态文明建设工程在川滇生态屏障区生态环境保护和生物多样性维护中发挥了积极作用。

表5 2000—2018年川滇生态屏障区生境质量等级面积及其占比

图2 2000—2018年川滇生态屏障区生境质量等级变化

3.2 生境质量等级转移特征

如图3所示，2000—2018年川滇生态屏障区约有39%的区域生境质量等级发生转移，以中等生境质量转为较高生境质量为主，转移面积为43 748 km2；其次为较低生境质量转为中等生境质量，转移面积为31 216 km2。分等级来看，除等级保持稳定的区域外，低生境质量向较低生境质量转移、较高生境质量向中等生境质量转移和高生境质量向较高生境质量转移明显。

图3 2000—2018年生境质量等级转移桑基图

为进一步分析生境质量等级空间转移特征，根据2000—2010年(研究前期)和2010—2018年(研究后期)2个时间段研究区生境质量变化情况将时空转移分为9种类型(图4)：保持稳定型(生境质量等级不变)、持续上升型(生境质量等级持续上升)、前期上升型(生境质量等级前期上升后期不变)、后期上升型(生境质量等级前期不变后期上升)、先升后降型(生境质量等级前期上升后期下降)、先降后升型(生境质量等级前期下降后期上升)、前期下降型(生境质量等级前期下降后期不变)、后期下降型(生境质量等级前期不变后期下降)和持续下降型(生境质量等级持续下降)。

图4 2000—2018年川滇生态屏障区生境质量等级空间转移

生境质量向好发展的类型有持续上升型、前期上升型、后期上升型和先降后升型，区域面积为102 839 km2，占总面积的43.46%，持续上升型、前期上升型和后期上升型区域主要集中分布在研究区南部凉山彝族自治州、攀枝花市、怒江傈僳族自治州、大理市、丽江市和保山市等地，先降后升型区域主要集中分布在研究区北部绵阳市、德阳市和成都市等地。这些地区植被覆盖度高，森林资源总面积占比大，草地生态系统保护较好，为自然恢复创造了条件，同时水源涵养功能得到提升，增强了生态系统循环能力，促使生境质量向好发展。

生境质量向差发展的类型有先升后降型、前期下降型、后期下降型和持续下降型，区域面积为25 023 km2，占总面积的10.57%。先升后降型区域主要分布在研究区西部迪庆藏族自治州、凉山彝族自治州和甘孜藏族自治州等地，2010年之后由于城镇化快速扩张，土地利用类型改变，加之干旱、火灾等灾害的综合影响，区域环境承载力不断面临挑战，生态系统遭到破坏，导致生境质量下降。前期下降型和后期下降型区域主要分布在研究区北部成都市、阿坝藏族自治州、德阳市、绵阳市和广元市以及南部保山市。受各地社会经济发展政策和速度差异的影响，生境质量变化情况有所不同，首先步入快速城镇化的城市，其生境质量在研究前期就表现出明显下降，如成都市、保山市，但在2010年之后，这些区域加强了生态环境保护，避免了生境质量进一步恶化。随着快速城镇化区域不断扩大，雅安市、成都市双流区等地区生境质量在研究后期出现下降。持续下降型区域主要分布在大理市、丽江市和阿坝藏族自治州等地，由于人类活动加剧，这些地区生态环境质量逐渐变差且没有得到有效保护，出台的生态保护政策存在滞后性，生态系统失去平衡，导致生境质量不断下降。应在这类区域加强生态保护政策的针对性，防止生境质量进一步下降，为自然修复创造条件。

生境质量保持稳定的区域面积最大，为108 783 km2，占总面积的45.97%，分布范围广泛。这表明这些地区生态功能区环境保护和管理工作卓有成效，严格控制开发强度、加强产业发展引导、全面划定生态红线、加强生态功能评估、强化生态环境监管、健全生态补偿机制等措施的逐步推进，促使较高和高生境质量区域保持稳定的同时，保障低和较低生境质量区域生态环境得到及时修复，提升整体生境质量。

3.3 生境质量时空分异的影响因素

3.3.1影响因子驱动力探测

因子探测结果(表6)显示，研究期间影响因子X3、X1和X5解释力较大，这说明高程、气温和地形起伏度始终是影响生境质量的重要因子。

表6 川滇生态屏障区生境质量影响因子探测结果

川滇生态屏障区地处1、2级阶梯过渡区，高山峡谷南北纵列，高差巨大，地形起伏明显。受地形控制，区域气候特征垂直分异明显，土壤、植被也表现出显著垂直地带性。不同的地形地貌和不同的气候类型，对植物群落结构、分布、生长和演替产生长期影响，从而导致NPP、NDVI和生态系统服务价值空间分异显著，最终影响生境质量。随着研究区人类活动不断加剧，影响因子X8、X7、X11、X9和X10解释力逐渐增大，这表明区域生境质量所受的外部威胁不断增大，其中，夜间灯光强度、距城镇距离和距道路距离的解释力变化较为明显，分别增加为研究期初的10.7、3.3和3.2倍，这反映人类活动对生境质量的影响在不断增强。总体来看，研究区生境质量虽仍以自然因素为主导，但在快速城镇化背景下，人类活动对区域生态环境的威胁逐渐增加，人为因素对区域生境质量变化的影响逐渐凸显。

3.3.2影响因子交互探测

交互探测可以用来反映2个因子对生境质量影响的共同作用与单因子的差异。如图5所示，研究期驱动因子间交互探测结果均表现为非线性增强和双因子增强。2000年，对生境质量影响较大的交互因子为X2∩X3，反映受区域地形地势的影响，高程对研究区生境质量空间分异起着重要作用；而降水能改善区域水循环，从而增加水资源以提升区域植被覆盖度，使得生境质量得到明显改善，高程与降水叠加后对生境质量的影响更为显著，高程较低且降水较充沛的区域更利于植被生长，NPP和NDVI值越大，生境质量也越好。与2000年相比，2010年X3∩X5和X3∩X8解释力上升明显，是该时期生境质量的主要影响因素之一，反映出人为影响因素与高程的共同作用对植被生长的影响在不断增强。高程作为影响研究区生境质量的主要影响因子，与人类活动表征之一的距道路距离叠加成为威胁生境质量的主要因子，道路破坏了景观联通性，使得景观破碎度提高，对生境质量有较大负向影响。2018年交互影响解释力提升较大的为X3∩X11，表明随着经济社会快速发展，表征人类活动的影响因子与表征自然环境的影响因子叠加后对生境质量的解释力逐渐增加。

X1为气温，X2为降水，X3为高程，X4为坡度，X5为地形起伏度，X6为土壤有机质，X7为GDP，X8为人口密度，X9为夜间灯光强度，X10为距道路距离，X11为距城镇距离，X12为距水域距离。

4 讨论与结论

4.1 讨论

4.1.1基于价值评估的生境质量模型构建

生境质量被视为区域生物多样性和生态服务水平的重要表征，是区域生态安全保障和人类福祉提升的关键环节，对其进行评估有助于保护生物多样性，构建生态安全格局，因此，亟需选择更加科学的方法进行评估。目前生境质量评估多采用InVEST等单一模型，但单一模型无法全面客观地反映区域生境状况。与综合评估模型相比，InVEST模型基于土地利用格局和人为赋值，导致对同一地类进行评估时的差异性很小且较为主观，生境质量空间格局与土地利用格局高度相似[16]。另一方面，在生境质量时序评估中，部分主要自然地类变化较小，导致生境质量变化较小[29]。而由于研究区建设用地不断扩大，建设用地又是主要的威胁源和生境较不适宜地类，因此，采用InVEST模型进行评估时通常得到整个研究区生境质量持续下降。以笔者研究为例，仅使用InVEST模型对研究区生境质量进行评估得到2000、2010和2018年生境质量指数分别为0.7693、0.7687和0.7671，变化趋势与综合评估模型结果相反。因此，仅以InVEST模型评估生境质量存在一定局限性，不能完全反映研究区实际情况，容易夸大人类活动对生境质量下降的影响[10,13]，忽视人类在生态环境保护和生境质量提高中所做的努力。基于InVEST模型构建生境质量综合评估模型能更准确反映研究区真实生境情况，一方面，生态系统可以持续为人类提供服务，这是生态环境保护的意义所在，也是绿水青山就是金山银山的重要体现，因此，利用生态系统服务价值反映生态系统服务情况是生境质量的重要表征之一。另一方面，NPP和NDVI作为生境生产力的一种表现形式，被用来优化生境质量评估，已逐渐成为解决不同区域同种地类生态系统服务能力不同问题的方法之一。除此之外，已有研究结果[4,32]均表明川滇生态屏障区生态环境逐渐得到改善，笔者研究发现生境质量整体水平持续上升，生态状况总体向好的结果与之一致。综上所述，笔者研究结果科学客观，可有效反映研究区实际情况。

4.1.2生境质量等级转移特征

研究生境质量变化过程是掌握生境质量变化规律、提出科学合理生态环境保护策略的前提。目前，从时间维度来看，对生境质量演变的研究以对研究时间节点的分析为主，该方法能在一定程度上反映生境质量在研究期间的时空分布，但缺乏对生境质量中间过程的分析，而中间波动变化过程对分析生境质量变化规律至关重要。在前人研究的基础上，笔者研究借鉴土地利用变化时空转移分类[33]的分析方法，将生境质量中间变化过程通过等级转移变化分类的方式表示出来并加以分析。结合研究区实际情况，将2000—2018年分为2个时期，2000—2010年为前期，2010—2018年为后期，得到川滇生态屏障区生境质量在2个时间段的变化类型，共分为3大类、9小类。

4.1.3人类活动对生境质量的影响

川滇生态屏障区生境质量总体有所提升，但低生境质量区域面积不断扩大，生境质量向差发展的区域面积也较大，生态环境仍面临较大威胁。究其原因，虽然研究区加大了生态建设投入，通过推进退耕还林(草)和天然林保护等生态工程，使得生境质质量总体有所提升。但由于快速城镇化影响，人类活动加剧，土地利用类型改变，生态保护政策滞后，加上干旱、火灾等灾害的综合影响，区域环境承载力不断面临挑战，导致部分区域生境质量变差。这些区域应进一步加强管控，防止生境质量进一步恶化，以生态系统综合整治和自然修复为基础，以解决人地矛盾为目标，全面加强生境质量保护工作：(1)加强林地、草地和耕地的整体性保护，加强景观连通性，对破碎景观斑块加以修复；(2)立足横断山区生物多样性保护，继续实施天然林保护工程和退耕退牧还林还草工程；(3)构建城市生态廊道，开发湿地公园以形成生态安全网络，促进生境质量向好发展。对生境质量向好发展的区域，应进一步加强生态环境建设，严格控制开发强度，重视国土空间用途管制，制定有针对性的区域发展政策，因地制宜、合理布局，保持生境质量向好发展趋势。对生境质量持续不变的区域，根据不同生境质量等级和不同区域主体功能定位，科学统筹，分类施策，进行差别化的规划引导，避免盲目发展、经营管理不善、监督不力等问题，践行“两山”发展理念，推动生境质量整体向好发展。

4.2 结论

以川滇生态屏障区为例，引入NPP和NDVI作为生境质量评估的重要参数，对基于InVEST模型的研究区生境质量评估进行修正，分析2000—2018年研究区生境质量等级分布及空间转移特征，并采用地理探测器从自然环境、经济社会和区域可达性3个方面选取12个影响因子探测研究区生境质量空间分异的影响机制，形成以下结论：

(1)2000—2018年川滇生态屏障区生境质量均值持续上升，生态状况总体向好。研究区以中等、较高和较低生境质量区域为主，高、较高和低生境质量区域面积有所增加，中等和较低生境质量区域面积有所减少。

(2)研究区生境质量等级转移过程较为复杂，表现出以较低生境质量转为中等生境质量、中等生境质量转为较高生境质量为主的转移规律。从生境质量空间转移特征来看，生境质量相对稳定区域面积>生境向好发展区域面积>生境质量向差发展区域面积，今后需重点关注生境质量向差发展区域，避免其生境质量进一步恶化。

(3)研究区生境质量时空分异特征受自然因素与人为因素的共同作用。从单因子探测结果来看，生境质量空间分异以自然因素为主导，其中，高程、气温、地形起伏度和距水域距离等因子的影响程度较强；随着城镇化进程发展，人为因素对生境质量的影响程度不断增强，其中，人口密度、GDP、距城镇距离和夜间灯光强度等因子对生境质量的影响程度较强。从因子交互探测结果来看，两两因子交互均呈现为非线性增强和双因子增强，研究期间高程与其他因子交互影响程度最大，随着时间推进，气温与其他因子的交互后影响程度明显增强。