Analysis on Eco-environmental Effects and Driving Factors of Ecological-production-living Spatial Evolution in Harbin Section of Songhua River Basin

GAI Zhaoxue; CHEN Xufei; DU Guoming; WANG Hongyan

doi:10.13870/j.cnki.stbcxb.2022.01.017

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Analysis on Eco-environmental Effects and Driving Factors of Ecological-production-living Spatial Evolution in Harbin Section of Songhua River Basin

更新时间：2025-03-12

- Analysis on Eco-environmental Effects and Driving Factors of Ecological-production-living Spatial Evolution in Harbin Section of Songhua River Basin
- Vol. 36, Issue 1, Pages: 116-123(2022)
- 作者机构：
  
  东北农业大学公共管理与法学院,哈尔滨,150030
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13870/j.cnki.stbcxb.2022.01.017
  CLC： F301.24
- Published：2022
- 稿件说明：
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GAI Zhaoxue, CHEN Xufei, DU Guoming, et al. Analysis on Eco-environmental Effects and Driving Factors of Ecological-production-living Spatial Evolution in Harbin Section of Songhua River Basin[J]. 2022, 36(1): 116-123.
DOI：

GAI Zhaoxue, CHEN Xufei, DU Guoming, et al. Analysis on Eco-environmental Effects and Driving Factors of Ecological-production-living Spatial Evolution in Harbin Section of Songhua River Basin[J]. 2022, 36(1): 116-123. DOI： 10.13870/j.cnki.stbcxb.2022.01.017.

摘要

探索三生空间演变的生态环境效应及驱动因素

可为国土空间优化及生态环境保护的实施提供科学依据。以松花江流域哈尔滨段为例

运用网格单元法

结合生态环境质量指数、全局自相关模型、核密度函数等方法分析1986—2016年三生空间演变的生态环境效应时空分异特征

并借助地理探测器模型揭示生态环境质量空间分异的驱动因素。结果表明: (1)1986—2016年研究区三生空间以生产空间为主

其中农业生产空间和林业生态空间所占比重最大

呈现生产空间和生态空间减少、生活空间增加的变化趋势; (2)研究期内生态环境质量基本稳定

整体上略呈下降趋势

预示着生态环境质量有所恶化。空间分布上

生态环境质量指数存在显著的、正向的空间自相关性

总体呈现"南密北疏""边密中疏"的空间格局

且在空间上出现集聚现象; (3)生态环境质量空间分异的主控因子为到水域距离和到乡级以上道路距离

各因子之间的交互作用以非线性增强为主

且社会经济因子内部的交互作用明显强于自然因子和社会经济因子之间的交互作用。多因子共同作用导致了研究区生态环境质量的空间分异差异。

Abstract

In order to explore the eco-environmental effects and formation mechanism of land spatial transformation

taking Harbin section of Songhua River Basin as an example

the grid element method was used to analyze the temporal and spatial differentiation characteristics of eco-environmental effects of land spatial transformation by combining eco-environmental quality index

global autocorrelation model and kernel density function

The driving mechanism of spatial differentiation of eco-environmental quality was revealed with the geographic detector model from 1986 to 2016. The results showed that: (1) Ecological-production-living space was mainly production space

in which agricultural production space and forestry ecological space accounted for the largest proportion. The production space and ecological space decreased

and the living space increased in study area from 1986 to 2016; (2) During the study period

the eco-environmental quality was basically stable and showed a slight downward trend as a whole

indicating that the eco-environmental quality had deteriorated. In terms of spatial distribution

the eco-environmental quality index had significant and positive spatial autocorrelation

showing a spatial pattern of "dense in the South and sparse in the north"

"dense in the edge and sparse in the middle"

and there was a phenomenon of agglomeration in space; (3) The main controlling factors of spatial differentiation of eco-environmental quality were the distance to water area and the distance to roads above township level. The interaction between various factors was mainly nonlinear enhancement

and the interaction within socio-economic factors was obviously stronger than that between natural factors and socio-economic factors. The combined action of multiple factors leaded to the spatial differentiation of eco-environmental quality in the study area.

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