近30年巴音布鲁克遗产地景观格局遥感监测与分析

近30年巴音布鲁克遗产地景观格局遥感监测与分析 Remote sensing monitoring and analysis of landscape pattern in Bayanbulak Heritage Site for nearly 30 years 1 2 first-author 赵燕，1989年生，女，博士研究生，研究方向为自然遗产、农业遥感等。E-mail： zhaoyan_1230@aircas.ac.cn 赵燕，1989年生，女，博士研究生，研究方向为自然遗产、农业遥感等。E-mail： zhaoyan_1230@aircas.ac.cn zhaoyan_1230@aircas.ac.cn 1 3 corresp 骆磊，1988年生，男，副研究员，研究方向为空间考古、文化与自然遗产遥感应用、地理环境变化与文明演化。E-mail： luolei@aircas.ac.cn 骆磊，1988年生，男，副研究员，研究方向为空间考古、文化与自然遗产遥感应用、地理环境变化与文明演化。E-mail： luolei@aircas.ac.cn luolei@aircas.ac.cn 1 2 4 1 2 1 3 中国科学院空天信息创新研究院, 北京 100094 中国科学院空天信息创新研究院, 北京 100094 Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100094, China Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100094, China 中国科学院大学, 北京 100049 中国科学院大学, 北京 100049 University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China 联合国教科文组织国际自然与文化遗产空间技术中心, 北京 100094 联合国教科文组织国际自然与文化遗产空间技术中心, 北京 100094 International Centre on Space Technologies for Natural and Cultural Heritage (HIST) under the Auspices of UNESCO, Beijing 100094, China International Centre on Space Technologies for Natural and Cultural Heritage (HIST) under the Auspices of UNESCO, Beijing 100094, China 山东农业大学, 泰安 271018 山东农业大学, 泰安 271018 Shandong Agricultural University, Tai'an 271018, China Shandong Agricultural University, Tai'an 271018, China 本文以巴音布鲁克世界自然遗产地为研究对象，基于卫星遥感影像、气象站点观测信息、地面调查资料等多源数据，完成了1992年—2020年遗产地突出普遍价值OUVs（Outstanding Universal Values）关键要素空间制图，并从景观尺度分析OUVs关键要素及景观格局的时空变化特征，讨论影响其变化特征的主要驱动因子。结果表明：遗产地从中心向边缘呈水体—沼泽—高覆盖度草地—中覆盖度草地/滩地/沙地—低覆盖度草地/耕地—裸地/建设用地逐渐过渡的景观特征。1992年—2020年遗产地以沼泽和中覆盖度草地为主要OUVs表征要素，其年平均面积分别占遗产地总面积的29.51%和29.75%。整个遗产地景观则呈散布且复杂化分布特征，斑块密度（PD）、形状指数（LSI）由1992年的2.05个/km 2 、43.01分别增加到2020年的2.37个/km 2 、52.02，蔓延度指数（CONTAG）则由58.44降低为56.54。研究发现遗产地水体和沼泽受平均降水量影响最大， r 绝对值为0.884、0.929，低覆盖度草地受平均相对湿度影响最大， r 绝对值为0.931，说明自然因素是遗产地高寒湿地和高寒草地面积变化的主要因子。人口密度、土壤类型和高程为影响遗产地OUVs关键要素空间分异特征的主要因子，解释力在30%—45%；各因子的交互作用均高于单因子的影响，人口密度与土壤类型组合的解释力最大达47.8%；驱动因子对遗产地OUVs关键要素动态度的影响程度则均不高（最大 q 值仅为0.106）。巴音布鲁克自然遗产地景观格局变化及其驱动因素研究结果对高山湿地类自然遗产地保护、生态修复及可持续发展等具有重要意义。 The World Natural Heritage Sites has attracted worldwide focus because of their Outstanding Universal Values (OUVs). However, in recent years, fragile ecological environments have destroyed the structural and functional integrity of the ecological system of the heritage sites, seriously threatening the OUVS of the World Natural Heritage Sites. In this paper, on the basis of satellite remote sensing image, meteorological observation data, and ground survey data, taking Bayanbulak world natural heritage as a study case, we mapped the spatial key elements of OUVs in Bayanbulak heritage from 1992 to 2020. Combined with a dynamic degree and landscape pattern index, the temporal and spatial change characteristics of OUVs key elements and their landscape pattern were analyzed, and the main natural and human factors influencing their spatial distribution and change characteristics were discussed. Results show that a landscape characteristic of gradual transition of water-marsh-high coverage grassland-moderate coverage grassland/beach land/sandy land-low coverage grassland/farmland-barren/construction land was presented from the center of the heritage protection area to the edge. Moreover, the main representative elements were marsh and moderate coverage grassland, which accounted for 29.51% and 29.75% of the study area, respectively. Concerning the landscape pattern, it shows scattered and complicated development characteristics. PD and LSI increased from 2.05 and 43.01 in 1992 to 2.37 and 52.02 in 2020. The contagion index has also been reduced from 58.44% to 56.54%. The average precipitation was the key factor influencing the area of water and marsh, and their r values are 0.884 and -0.929, respectively. The area of low coverage grassland was most affected by the average relative humidity, with r value of -0.931. These indicate that natural factors were the main reasons for the area change of alpine wetland and alpine grassland in Bayanbulak. Population density, soil type, and elevation were the main factors driving the spatial distribution of OUVs key elements in Bayanbulak Heritage Site, and the maximum q value in Geodetector was 0.45. The interaction effect between any two factors was greater than that of individual factor, and the maximum detector power of 47.8% was in the combination of population density and soil type. However, the detector powers of factors on the dynamic degree of OUVs key elements in Bayanbuk site were not high (the maximum q value was only 0.106). The study of landscape pattern variation and its driving factors in natural heritage sites are highly significant for heritage protection, ecological restoration, and sustainable development. 遥感 自然遗产地 OUVs 景观格局 时空特征 驱动因素 巴音布鲁克 天山 remote sensing nature heritage OUVs landscape pattern spatial-temporal characteristic driving factors Bayanbulak Tianshan 1　引言 1 世界自然遗产地是地球演化过程中形成的具有全球突出普遍价值（OUVs）的自然生态环境重点区域（ 王昭国 等，2015 王昭国 等，2015 ； 刘红婴和王健民，2003 刘红婴和王健民，2003 ； Du和Wang，2018 Du和Wang，2018 ），其设立能够有效地保护全球最重要的生态系统、珍稀的濒危物种、典型的自然遗迹和绝美的自然景观（ Yang等，2010 Yang等，2010 ； 时卉 等，2013 时卉 等，2013 ）。在现代社会经济飞速发展、土地开发利用率极高的背景下，自然遗产地的生态环境脆弱问题变得更加突出，一经破坏难以自行恢复（李红海和王盟楠，2020）。截至2020年，全球已有53项世界遗产因OUVs受到威胁而被列入《濒危世界遗产名录》。因此，世界自然遗产OUVs关键要素（包括表征要素与干扰要素）的监测迫在眉睫，在此基础上针对其景观结构、功能的真实性/完整性评价不仅是遗产申报的基本要求，更是科学保护与管理的重要目标（ Hua，2010 Hua，2010 ），对促进自然遗产地保护与可持续发展、推动人与自然生命共同体建设具有重要意义（ Hua，2010 Hua，2010 ； Engels，2017 Engels，2017 ）。 世界自然遗产地作为脆弱生态系统的典型代表，其景观格局时空特征及对气候变化与人类活动的响应成为亟待解决的重大科学问题（ 朱长明等，2014 朱长明等，2014 ）。景观格局研究是景观生态学的关键问题，是景观异质性的具体体现（ Gustafson，1998 Gustafson，1998 ； Griffiths和Mather，2000 Griffiths和Mather，2000 ），也是各种生态过程在不同尺度上作用的结果，景观动态变化反映了多种自然和人为、生物和非生物因素及其作用的综合影响（ 乔志和，2012 乔志和，2012 ； 石英杰 等，2020 石英杰 等，2020 ）。自然遗产地景观格局及其时空演化规律与驱动因素的研究既是遗产真实性/完整性监测与评价的基础，亦能为决策者在世界自然遗产地管理保护、生态修复、可持续发展等方面提供合理而切实可行的依据（ 张珍珍，2017 张珍珍，2017 ）。 目前，国内已有多位学者基于多源遥感数据对自然遗产地的植被垂直带、生态风险性与脆弱性、景观健康状况与影响因素等进行了研究（ 冀欣阳 等，2018 冀欣阳 等，2018 ； 时卉 等，2013 时卉 等，2013 ， 2015 2015 ； Liu等，2019 Liu等，2019 ）。 吴强等（2020） 吴强等（2020） 在基于1992年—2017年Landsat卫星影像获取的绿度、湿度、干度和热度指标分量基础上，利用主成分分析方法构建遥感生态指数对黄山世界遗产地生态环境质量进行定量评价与动态分析。 游巍斌等（2011 游巍斌等（2011 ， 2012） 2012） 、 何东进等（2003） 何东进等（2003） 、 张春英等（2009 张春英等（2009 ， 2014） 2014） 、 陈传明（2015） 陈传明（2015） 利用GIS对福建武夷山遗产地开展了景观生态格局研究，实现该遗产地景观指数尺度效应、景观时空演变特征、景观生态安全及驱动机制的分析与评价。 张琦曼（2015） 张琦曼（2015） 和 Li（2012） Li（2012） 分别对云南三江并流世界自然遗产地生态连接度及空间分异、香格里拉景观格局动态变化与预测进行研究，基于景观格局指数、转移矩阵和改进的CLUE-S模型实现该遗产地景观结构、生态功能等变化特征的评价与分析。 综上可见，国内针对自然遗产地变化研究主要包括基于GIS的遗产地景观生态格局分析与基于遥感的生态环境变化监测两个方面，但两方面的融合不够，未能充分发挥遥感变化监测的数据优势和GIS景观格局分析的方法优势。同时，上述研究很少从世界自然遗产最核心要素OUVs角度出发，缺乏对OUVs及其关键要素的定量刻画与变化分析。 本研究以温带干旱区高寒湿地生态系统的典型代表——巴音布鲁克遗产地为研究对象，以世界自然遗产的OUVs为核心研究对象，利用1992年—2020年长时序Landsat卫星遥感影像，结合野外实地勘察数据，基于长时间序列遥感变化监测和景观格局分析方法揭示巴音布鲁克自然遗产地OUVs关键要素的类型、面积、空间分布与配置及时空动态变化特征，并在此基础上定量探析驱动其空间分布和动态变化的自然和人类活动因子。 2　研究区概况 1 巴音布鲁克遗产地（42°37'15″N—43°0'36″N，83°38'45″E—84°38'17″E）位于新疆维吾尔自治区巴音郭楞蒙古自治州和静县西北部、开都河上游（ 图1 图1 ）（ 杜卫平 等，2019 杜卫平 等，2019 ； 张明 等，2018 张明 等，2018 ），是新疆天山世界自然遗产地（2013年列入世界遗产名录）四片区之一，也是天山高位山间盆地的突出代表。该遗产地有典型的高山草甸和高寒湿地生态系统（ 时卉 等，2015 时卉 等，2015 ），满足世界自然遗产OUVs标准（Ⅶ）和标准（Ⅸ），具有极好的自然奇观，并且是全球温带干旱区正在进行的生物生态演化过程的杰出范例。 本研究定义的自然遗产OUVs关键要素为体现或影响自然遗产地突出普遍价值的景观要素，分为表征要素和干扰要素，表征要素是能够反映世界自然遗产OUVs及其真实性/完整性特征所必需的要素，干扰要素则是可能威胁或破坏其OUVs及真实性/完整性特征的要素。 不同世界自然遗产地OUVs具有唯一性，相应地其价值载体及干扰因素也具有一定的特殊性。本研究在对巴音布鲁克遗产地进行实地勘察和调研的基础上，选取该遗产地OUVs表征要素和干扰要素类型及对应的影像识别标志，为遥感变化监测和遗产地景观格局时空变化分析提供依据。通过利用高精度GPS仪对不同要素的分布及其类型进行定位、记录和拍照，共获得154个实地勘察点的位置、要素类型、空间分布及影像特征等信息（ 图1 图1 ），为室内OUVs关键要素的确定、影像识别标志的构建以及识别结果的精度验证奠定基础。 3　数据与方法 1 3.1　数据来源 2 研究主要使用了矢量数据、遥感数据和驱动因子数据。矢量数据包括国家基础地理信息中心（ www.ngcc.cn［2021-04-18］ www.ngcc.cn[2021-04-18] ）的中国行政区划和河流湖泊边界，以及野外实地勘察和Google Earth高分辨率影像获取的OUVs关键要素样本和识别结果精度验证的数据。遥感数据为研究区1992年、1996年、2000年、2006年、2010年Landsat 5 TM（30 m）和2015年、2020年Landsat 8 OLI（30 m）数据（ 图2 图2 ）。所采用的Landsat数据成像时间均处于7—9月，以便于更好地识别沼泽、草地和耕地等植被。 1,2,3,4;5,6,7; 遗产地OUVs关键要素空间分异和时间变化受特定自然因素和人为因素的影响，从巴音布鲁克自然遗产地本质属性和干旱区特征出发，参照前人研究结果，同时考虑数据的可获取性，选取气象（平均气温、平均降水量、平均相对湿度、日照时数、潜在蒸散发）、地形（高程、坡度、坡向）、土壤类型、水系、道路和人口密度作为影响遗产地OUVs关键要素时空分布格局的主要因子进行分析，为了减少数据时间差带来的误差，气象要素选择各期遥感影像成像时间往前3个月的平均值。驱动因子数据来源如 表1 表1 所示。 驱动因子 空间分辨率 预处理（重采样） 数据来源 选取时间 中国地面气候资料月值数据集 — — ：//data.cma.cn［2021-04-18］） 1992年、1996年、2000年、2006年、2010年、2015年和2020年5月、6月、7月、8月 平均降水量 3 1 km 3 双线性内插法 3 （http：//www.geodata.cn/［2021-04-18］） 3 1992年、1996年、2000年、2006年、2010年、2015年、2020年 平均气温 平均蒸散发 高程 3 30 m 3 — 3 tp：//www.gscloud.cn［2021-04-18］） 3 — 坡度 坡向 土壤类型 1 km 最邻近内插法 tp：//www.resdc.cn/［2021-04-18］） — 水系 2 — 2 双线性内插法 2 cts （https：//download.geofabrik.de/［2021-04-18］）、美国地质勘探局（www.usgs.gov［2021-04-18］） — 道路 1992年、1996年、2000年、2006年、2010年、2015年、2020年 人口密度 1 km 双线性内插法 tp：//www.resdc.cn/［2021-04-18］） 1990年、1995年、2000年、2005年、2010年、2015年 3.2　方法 2 3.2.1　自然遗产OUVs关键要素遥感识别 3 在实地勘察的基础上，基于遗产地满足的OUVs标准及其区域景观特征，参照《土地利用现状分类》信息，构建了巴音布鲁克遗产地OUVs关键要素的分类体系（ 表2 表2 ）。巴音布鲁克遗产地作为高山草甸和高寒湿地生态系统的典型代表，也是其OUVs的重要体现，因此表征要素包含了高寒湿地和高寒草地2个类型，干扰要素包含未利用地、耕地、建设用地3个类型（ 徐晓龙 等，2020 徐晓龙 等，2020 ； 温庆可 等，2011 温庆可 等，2011 ； 时卉 等，2013 时卉 等，2013 ）。高寒湿地包括水体、沼泽、滩地3个类型，高寒草地包括高覆盖度草地、中覆盖度草地、低覆盖度草地3个类型，未利用地包括沙地、裸地2个类型。研究采用支持向量机法SVM（Support Vector Machine）实现巴音布鲁克遗产地OUVs关键要素的识别，并在满足精度要求的基础上，完成1992年—2020年巴音布鲁克遗产地OUVs关键要素遥感制图。 注： 遥感影像特征为Landsat 5 TM和Landsat 8 OLI的SWIR1，NIR，Red波段的RGB组合。 关键要素 一级类型 二级类型 遗产自然景观特征 遥感影像特征 实地照片 6 表征要素 3 高寒湿地 水体 主要包括河流、湖泊，分布于平坦、低洼地区，无挺水植物 http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=23704483&type=small http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=23704483&type=middle 41.19033432 25.23066711 http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=23704483&type=small http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=23704483&type=middle 41.19033432 25.23066711 沼泽 地表有薄层积水或经常过湿并生长湿生植物或沼泽植物，土层有泥炭的湿地，包括沼泽和沼泽化草甸 http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=23704483&type=small http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=23704483&type=middle 41.19033432 25.23066711 http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=23704483&type=small http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=23704483&type=middle 41.19033432 25.23066711 滩地 因水体年际或季节性涨落而出露的土地，主要分布于河流边缘 http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=23704483&type=small http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=23704483&type=middle 41.19033432 25.23066711 http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=23704483&type=small http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=23704483&type=middle 41.19033432 25.23066711 3 高寒草地 低覆盖度草地 覆盖度在5%—20%的天然草地，草地水分缺乏，草被稀疏，牧业利用条件差，土壤常年处于干燥状态 http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=23704483&type=small http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=23704483&type=middle 41.19033432 25.23066711 http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=23704483&type=small http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=23704483&type=middle 41.19033432 25.23066711 中覆盖度草地 覆盖度在>20%—50%的天然草地和改良草地，草被较稀疏 http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=23704483&type=small http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=23704483&type=middle 41.19033432 25.23066711 http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=23704483&type=small http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=23704483&type=middle 41.19033432 25.23066711 高覆盖度草地 覆盖度>50%的天然草地、改良草地和割草地，此类草地水分条件较好，草被生长茂密，主要分布于沼泽边缘 http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=23704483&type=small http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=23704483&type=middle 41.19033432 25.23066711 http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=23704483&type=small http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=23704483&type=middle 41.19033432 25.23066711 4 干扰要素 2 未利用地 沙地 表层为沙覆盖、基本无植被的土地。主要分布于研究区东南部 http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=23704483&type=small http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=23704483&type=middle 41.19033432 25.23066711 http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=23704483&type=small http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=23704483&type=middle 41.19033432 25.23066711 裸地 主要为裸岩及小部分裸土，表层为岩石或土质，植被覆盖度在5%以下的土地 http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=23704483&type=small http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=23704483&type=middle 41.19033432 25.23066711 http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=23704483&type=small http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=23704483&type=middle 41.19033432 25.23066711 耕地 旱地 主要为旱作菜地 http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=23704483&type=small http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=23704483&type=middle 41.19033432 25.23066711 http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=23704483&type=small http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=23704483&type=middle 41.19033432 25.23066711 建设用地 道路 包括公路和景区游步道 http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=23704483&type=small http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=23704483&type=middle 41.19033432 25.23066711 http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=23704483&type=small http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=23704483&type=middle 41.19033432 25.23066711 3.2.2　自然遗产景观格局分析 3 基于1992年—2020年巴音布鲁克遗产地OUVs表征要素和干扰要素时空分布数据，从景观学角度，在体现自然景观完整性、多样性等的原则上，选取斑块密度（PD）、景观形状指数（LSI）、蔓延度指数CONTAG（Contagion）、和Shannon多样性指数SHDI（Shannon’s Diversity Index）分析该遗产地景观组成、结构和空间特征（ 朱刚 等，2021 朱刚 等，2021 ； 李书娟和曾辉，2002 李书娟和曾辉，2002 ）。 3.2.3　自然遗产OUVs关键要素动态变化分析 3 为实现巴音布鲁克自然遗产地OUVs监测及其真实性/完整性的评价，进一步为遗产地良好的保护管理提供科学依据，参照土地利用变化分析相关指数，研究选取转移矩阵（ 翟卫欣 等，2019 翟卫欣 等，2019 ； 朱金峰 等，2019 朱金峰 等，2019 ）和动态度指数对巴音布鲁克遗产地景观时空变化特征进行监测与分析。 研究采用动态度指数（包括单一要素动态度（ L ）和综合要素动态度（LC））评价巴音布鲁克遗产地关键要素的变化速率和强度（王生，2017； 温庆可等，2011 温庆可等，2011 ）。单一要素动态度公式为 <math display="block" id="M1"><mi>L</mi><mo>=</mo><mfrac><mrow><mo stretchy="false">(</mo><msub><mrow><mi>U</mi></mrow><mrow><mi mathvariant="normal">b</mi></mrow></msub><mo>-</mo><msub><mrow><mi>U</mi></mrow><mrow><mi mathvariant="normal">a</mi></mrow></msub><mo stretchy="false">)</mo></mrow><mrow><msub><mrow><mi>U</mi></mrow><mrow><mi mathvariant="normal">a</mi></mrow></msub></mrow></mfrac><mo>×</mo><mfrac><mrow><mn mathvariant="normal">1</mn></mrow><mrow><mi>T</mi></mrow></mfrac><mo>×</mo><mn mathvariant="normal">100</mn><mi mathvariant="normal">%</mi></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=23704489&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=23704488&type= 41.90999985 8.89000034 式中， L 为单一要素； U a 为研究开始某一要素面积（km 2 ）； U b 为研究末期某一要素面积（km 2 ）； T 为研究时段。 综合要素动态度（LC）公式为 <math display="block" id="M2"><mi mathvariant="normal">L</mi><mi mathvariant="normal">C</mi><mo>=</mo><mfrac><mrow><mstyle displaystyle="true"><munderover><mo largeop="true">∑</mo><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn mathvariant="normal">1</mn></mrow><mrow><mi>n</mi></mrow></munderover></mstyle><mrow><mi mathvariant="normal">Δ</mi><mi mathvariant="normal">L</mi><msub><mrow><mi mathvariant="normal">U</mi></mrow><mrow><mi>i</mi><mo>-</mo><mi>j</mi></mrow></msub></mrow></mrow><mrow><mn mathvariant="normal">2</mn><mstyle displaystyle="true"><munderover><mo largeop="true">∑</mo><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn mathvariant="normal">1</mn></mrow><mrow><mi>n</mi></mrow></munderover></mstyle><mrow><mi mathvariant="normal">L</mi><msub><mrow><mi mathvariant="normal">U</mi></mrow><mrow><mi>i</mi></mrow></msub></mrow></mrow></mfrac><mo>×</mo><mfrac><mrow><mn mathvariant="normal">1</mn></mrow><mrow><mi>T</mi></mrow></mfrac><mo>×</mo><mn mathvariant="normal">100</mn><mi mathvariant="normal">%</mi></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=23704497&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=23704494&type= 44.87333298 17.86466599 式中，LU i 为初期第 i 类要素面积（km 2 ）； <math id="M3"><mi mathvariant="normal">Δ</mi><mi mathvariant="normal">L</mi><msub><mrow><mi mathvariant="normal">U</mi></mrow><mrow><mi>i</mi><mo>-</mo><mi>j</mi></mrow></msub></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=23704503&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=23704500&type= 10.58333302 3.89466691 为研究时段内第 i 类要素转化为非 i 类要素面积的绝对值总和； T 为研究时段。通过构建500 m×500 m格网测度并分析巴音布鲁克自然遗产地OUVs关键要素动态变化的空间差异。 3.2.4　自然遗产OUVs关键要素变化驱动因子分析 3 本研究从自然因素和人为因素两个方面选取影响巴音布鲁克遗产地景观格局及其时空变化的主要驱动因素，分别基于Pearson相关性和地理探测器模型分析1992年—2020年研究区OUVs关键要素及景观格局演变的驱动机制。 （1）Pearson相关性分析。Pearson相关系数是针对两个或多个数据序列，研究其对象间变化特征相似性应用最为广泛的数据分析方法之一，又被称为 r 系数，其计算公式为 4 <math display="block" id="M4"><mi>r</mi><mo>=</mo><mfrac><mrow><mstyle displaystyle="true"><munderover><mo largeop="true">∑</mo><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn mathvariant="normal">1</mn></mrow><mrow><mi>n</mi></mrow></munderover></mstyle><mrow><mo 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http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=23704521&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=23704518&type= 1.69333339 3.97933316 为随机变量 x 和 y 的平均值； n 为序列个数。 r 为线性相关度，取值为［-1，1］，在满足显著性检验的基础上， r 绝对值越大，数据间线性相关性也越大。 （2）地理探测器模型。选取因子探测和交互作用探测进行分析。因子探测器，探测驱动因子的空间分异性多大程度上解释遗产地OUVs关键要素及其动态度的空间分异。用 q 值来度量， q 值值域为［0，1］， q 值越大，表明因子对OUVs关键要素及其动态度的影响力或者解释力越强（ Wang等，2016 Wang等，2016 ； 陈宽 等，2021 陈宽 等，2021 ）。表达式为 <math display="block" id="M7"><mi>q</mi><mo>=</mo><mn mathvariant="normal">1</mn><mo>-</mo><mfrac><mrow><mstyle displaystyle="true"><munderover><mo largeop="true">∑</mo><mrow><mi>h</mi><mo>=</mo><mn mathvariant="normal">1</mn></mrow><mrow><mi>L</mi></mrow></munderover></mstyle><mrow><msub><mrow><mi>N</mi></mrow><mrow><mi>h</mi></mrow></msub><msubsup><mrow><mi>δ</mi></mrow><mrow><mi>h</mi></mrow><mrow><mn mathvariant="normal">2</mn></mrow></msubsup></mrow></mrow><mrow><mi>N</mi><msup><mrow><mi>δ</mi></mrow><mrow><mn 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http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=23704542&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=23704539&type= 2.79399991 2.96333337 分别是第 h 层和全区 y 值的方差。SSW、SST分别为层内方差之和、全区方差之和。 交互作用探测器，识别不同因子两两交互作用对遗产地OUVs关键要素空间分布及其动态度的解释力度是增强还是减弱，或是相互独立。首先分别计算两种因子的 q 值；其次计算因子交互作用的 q 值，对 <math id="M11"><mi>q</mi><mo stretchy="false">(</mo><msub><mrow><mi>X</mi></mrow><mrow><mn mathvariant="normal">1</mn></mrow></msub><mo stretchy="false">)</mo></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=23704546&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=23704544&type= 8.55133343 4.74133301 、 <math id="M12"><mi>q</mi><mo stretchy="false">(</mo><msub><mrow><mi>X</mi></mrow><mrow><mn mathvariant="normal">2</mn></mrow></msub><mo stretchy="false">)</mo></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=23704557&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=23704552&type= 8.55133343 4.74133301 与 <math id="M13"><mi>q</mi><mo stretchy="false">(</mo><msub><mrow><mi>X</mi></mrow><mrow><mn mathvariant="normal">1</mn></mrow></msub><mo>⋂</mo><msub><mrow><mi>X</mi></mrow><mrow><mn mathvariant="normal">2</mn></mrow></msub><mo stretchy="false">)</mo></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=23704564&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=23704561&type= 16.93333435 4.74133301 进行比较，分析两因子之间的关系（ Cao等，2013 Cao等，2013 ； 王劲峰和徐成东，2017 王劲峰和徐成东，2017 ； 刘彦随和李进涛，2017 刘彦随和李进涛，2017 ）（ 表3 表3 ）。 交互作用类型 q 值关系 非线性减弱 <math id="M14"><mi>q</mi><mfenced separators="|"><mrow><msub><mrow><mi>X</mi></mrow><mrow><mn>1</mn></mrow></msub><mo>⋂</mo><msub><mrow><mi>X</mi></mrow><mrow><mn>2</mn></mrow></msub></mrow></mfenced><mo><</mo><mi>M</mi><mi>i</mi><mi>n</mi><mfenced separators="|"><mrow><mi>q</mi><mo 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24.12999916 4.40266657 <math id="M16"><mi>M</mi><mi>i</mi><mi>n</mi><mfenced separators="|"><mrow><mi>q</mi><mo stretchy="false">(</mo><msub><mrow><mi>X</mi></mrow><mrow><mn>1</mn></mrow></msub><mo stretchy="false">)</mo><mo>,</mo><mi>q</mi><mo stretchy="false">(</mo><msub><mrow><mi>X</mi></mrow><mrow><mn>2</mn></mrow></msub><mo stretchy="false">)</mo></mrow></mfenced><mo><</mo><mi>q</mi><mfenced separators="|"><mrow><msub><mrow><mi>X</mi></mrow><mrow><mn>1</mn></mrow></msub><mo>⋂</mo><msub><mrow><mi>X</mi></mrow><mrow><mn>2</mn></mrow></msub></mrow></mfenced><mo><</mo><mi>M</mi><mi>a</mi><mi>x</mi><mfenced separators="|"><mrow><mi>q</mi><mo stretchy="false">(</mo><msub><mrow><mi>X</mi></mrow><mrow><mn>1</mn></mrow></msub><mo stretchy="false">)</mo><mo>,</mo><mi>q</mi><mo stretchy="false">(</mo><msub><mrow><mi>X</mi></mrow><mrow><mn>2</mn></mrow></msub><mo stretchy="false">)</mo></mrow></mfenced></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=23704584&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=23704579&type= 64.26200104 4.40266657 双因子增强 <math id="M17"><mi>q</mi><mfenced separators="|"><mrow><msub><mrow><mi>X</mi></mrow><mrow><mn>1</mn></mrow></msub><mo>⋂</mo><msub><mrow><mi>X</mi></mrow><mrow><mn>2</mn></mrow></msub></mrow></mfenced><mo>></mo><mi>M</mi><mi>a</mi><mi>x</mi><mfenced separators="|"><mrow><mi>q</mi><mo stretchy="false">(</mo><msub><mrow><mi>X</mi></mrow><mrow><mn>1</mn></mrow></msub><mo stretchy="false">)</mo><mo>,</mo><mi>q</mi><mo stretchy="false">(</mo><msub><mrow><mi>X</mi></mrow><mrow><mn>2</mn></mrow></msub><mo stretchy="false">)</mo></mrow></mfenced></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=23704591&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=23704588&type= 39.03133011 4.40266657 独立 <math id="M18"><mi>q</mi><mfenced separators="|"><mrow><msub><mrow><mi>X</mi></mrow><mrow><mn>1</mn></mrow></msub><mo>⋂</mo><msub><mrow><mi>X</mi></mrow><mrow><mn>2</mn></mrow></msub></mrow></mfenced><mo>=</mo><mi>q</mi><mo stretchy="false">(</mo><msub><mrow><mi>X</mi></mrow><mrow><mn>1</mn></mrow></msub><mo stretchy="false">)</mo><mo>+</mo><mi>q</mi><mo stretchy="false">(</mo><msub><mrow><mi>X</mi></mrow><mrow><mn>2</mn></mrow></msub><mo stretchy="false">)</mo></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=23704596&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=23704594&type= 33.35866928 4.40266657 非线性增强 <math id="M19"><mi>q</mi><mfenced separators="|"><mrow><msub><mrow><mi>X</mi></mrow><mrow><mn>1</mn></mrow></msub><mo>⋂</mo><msub><mrow><mi>X</mi></mrow><mrow><mn>2</mn></mrow></msub></mrow></mfenced><mo>></mo><mi>q</mi><mo stretchy="false">(</mo><msub><mrow><mi>X</mi></mrow><mrow><mn>1</mn></mrow></msub><mo stretchy="false">)</mo><mo>+</mo><mi>q</mi><mo 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88.39 2 80.49 83.61 2 80.95 83.33 2 79.44 82.3 2 78.81 81 2 77.88 79.13 2 79.82 83.48 2 81.36 滩地 87.5 2 84.85 86.84 2 94.29 77.78 2 87.5 77.42 2 88.89 80.77 2 87.5 81.25 2 81.25 80 2 87.5 耕地 88.24 2 100 92.31 2 100 84.21 2 100 86.36 2 90.48 84.21 2 100 92 2 100 94.12 2 100 沙地 92 2 100 89.29 2 96.15 91.3 2 100 88.89 2 100 93.1 2 100 88.89 2 92.31 89.66 2 92.86 裸地 90.48 2 70.37 90.48 2 55.88 90.48 2 67.86 76.47 2 54.17 82.35 2 60.87 72.41 2 60 76.47 2 56.52 建设用地 89.47 2 94.44 95.65 2 95.65 85.71 2 90 89.47 2 89.47 91.67 2 95.65 88.46 2 88.46 85.19 2 95.83 低覆盖度草地 78.35 2 85.39 79.82 2 82.08 77.92 2 81.08 75.27 2 80.46 79.31 2 85.19 73.53 2 80.65 77.92 2 80 中覆盖度草地 84.16 2 80.95 81.08 2 78.95 84.48 2 83.05 84 2 80 83.16 2 79.8 82.76 2 76.6 84.3 2 83.61 高覆盖度草地 75.81 2 88.68 72.55 2 88.1 81.43 2 90.48 77.97 2 92 85.92 2 91.04 75.47 2 85.11 81.25 2 89.04 总体精度/% 3 84.39 3 82.71 3 84.01 3 81.78 3 84.57 3 80.3 3 82.9 Kappa系数 3 0.82 3 0.79 3 0.81 3 0.79 3 0.82 3 0.77 3 0.8 4.2　巴音布鲁克遗产地OUVs关键要素时空分布特征分析 2 1992年—2020年间研究区表征要素以沼泽和中覆盖度草地为主要特征（ 图3 图3 ），其中沼泽面积最大，占研究区总面积的29.51%，其次是中覆盖度草地。而干扰要素耕地、沙地和建设用地面积则占比较小，分别为0.35%、0.6%和0.45%。在空间分布上，研究区从中部-边缘呈水体-沼泽-高覆盖度草地-中覆盖度草地/滩地/沙地-低覆盖度草地/耕地-裸地/建设用地逐渐过渡的景观特征。 1,2;3,4;5,6;7; 1992年—2020年间巴音布鲁克遗产地不同OUVs关键要素呈不同的变化趋势（ 图4 图4 ），2015年表征要素面积最低，为1806.49 km 2 ，相应地干扰要素面积为最大。1992年—2020年高寒湿地面积有所减少，由1992年的728.26 km 2 降低为2020年的666.04 km 2 ，其中滩地面积相对稳定，1992年为19.3 km 2 ，2020年变化为14.27 km 2 ；高寒草地面积则呈波动增加趋势，由1992年的1094.58 km 2 增加为2020年的1162.84 km 2 。 1992年—2020年水体、沼泽、低覆盖度草地和中覆盖度草地波动较大，其分布面积主要随水体的变化而变化，水体面积增加，沼泽和低覆盖度草地面积减小、中覆盖度草地相对增加。2010年、2000年水体面积较大，达237.15 km 2 、199.83 km 2 ，沼泽、低覆盖度草地面积则较小，分别为468.29 km 2 、258.33 km 2 和528.79 km 2 、248.56 km 2 ，中覆盖度草地面积则相对较高，为575.23 km 2 和621.18 km 2 ；1993年水体面积最小，为73.15 km 2 ，沼泽、低覆盖度草地和中覆盖度草地面积为611.13 km 2 、322.51 km 2 和588.17 km 2 ；1992年—2020年干扰要素中建设用地呈显著增加的趋势，由1992年的4.88 km 2 增加到2020年的15.55 km 2 。裸地则波动较小，2015年面积最大，为54.99 km 2 ，2010年最小，为34.08 km 2 。 4.3　1992年—2020年巴音布鲁克遗产地OUVs关键要素动态变化特征 2 4.3.1　1992年—2020年巴音布鲁克遗产地OUVs关键要素转移矩阵分析 3 以巴音布鲁克遗产地OUVs关键要素发生较大变化的年份将研究时段划分为3段（1992年—2000年，2000年—2010年和2010年—2020年），依据马尔可夫模型绘制了不同时段OUVs关键要素转移矩阵桑基图（ 图5 图5 ）。 1992年—2020年表征要素中高覆盖度草地和中覆盖草地由其他要素转入的面积分别为134.69 km 2 、271.41 km 2 ，转入率为43.56%、54.32%，而低覆盖度草地面积则转出率高于转入率，转出面积为26.72 km 2 。2020年水体和沼泽面积较1992年也有降低，除了两者之间的相互转换，水体还部分转为滩地和高寒草地，沼泽则部分转出为中覆盖度草地和高覆盖度草地；干扰要素中建设用地转入率最大，其他要素转入的面积达12.03 km 2 ，占其总面积的77.59%，主要由中覆盖度草地转入。耕地面积也有一定程度增加，主要由低覆盖度草地和中覆盖度草地转入，转入率为38.02%，而裸地面积则呈小幅度降低，主要转出为建设用地和高寒草地。沙地最稳定，与其他要素之间的转化率均较低，未转换的面积占总面积的85.04%。 1992年—2000年间遗产地转换最活跃的要素为高寒湿地中的水体，其中有56.96%的水体由其他要素转入，转入面积总计114.85 km 2 ，相应地高寒草地之间及其与沼泽、裸地之间的转换也较活跃，与1992年—2020年呈现类似的转化特征。2000年—2010年OUVs关键要素转移的主要特征为高寒草地转为建设用地，建设用地转入率为50.44%。2010年—2020年则以水体转化成沼泽为主要特征，转出率达69.12%。各时段滩地、耕地、沙地与裸土的转移特征与1992年—2020年一致。 总体而言，表征要素中的水体、高寒草地是巴音布鲁克遗产地各时段转移较活跃的景观要素，这与该类要素对气候变化、人类活动的高敏感性密切相关，而干扰要素中沙地是研究区内最稳定的景观要素，耕地和建设用地则根据人类活动的需求与其他要素之间进行转换。 4.3.2　1992年—2020年巴音布鲁克遗产地OUVs关键要素动态变化特征 3 （1）单一要素动态变化特征。1992年—2020年间（ 图6 图6 ），巴音布鲁克遗产地OUVs关键要素中建设用地、高覆盖度草地、耕地和中覆盖度草地均呈增加趋势，建设用地动态度最高，为7.78，变化最明显；滩地、裸地、水体、沼泽、低覆盖度草地、沙地均呈轻微减少趋势，滩地动态度最低，为-0.93，沙地变化最小，动态度仅为-0.06。 较全时段而言，1992年—1996年、1996年—2000年、2000年—2006年、2006年—2010年、2010年—2015年和2015年—2020年6个时段则呈现出完全不同的变化趋势。其中1996年—2000年各景观要素动态度绝对值比其他时段较高，面积动态变化更明显，2015年—2020年各景观要素动态度绝对值则均低于8.85，年度间各类景观要素面积波动较小。 1996年—2000年，水体动态度最高，达43.29，呈显著增加趋势，2010年—2015年水体动态度最低，为-11.97，呈显著较少趋势，除2015年—2020年外，其余5个时段水体动态变化都较为强烈。耕地、裸土、建设用地在不同时段动态度的绝对值也相对较高，其中建设用地动态度在10左右，最高达22.46。沙地和滩地在6个时段动态度绝对值均较低，其中滩地低于4.81，沙地低于3.87。高寒草地动态度在整个研究区则处于中值水平，各年度间面积分布均有一定的变化，低覆盖度草地动态度相对较高，最高为11.46。 （2）综合动态变化特征。通过构建500 m×500 m格网研究获取不同时段OUVs关键要素综合动态度的空间分布特征。 巴音布鲁克遗产OUVs关键要素综合动态度呈现中南部低、四周高的空间分布特征（ 图7 图7 ）。1992年—2020年，综合动态度主要在［0，10%］和［20%，40%］区间，分别占研究区总面积的29.71%和21.52%，同时14.85%的区域综合动态度高于70%。1992年—1996年研究区OUVs关键要素综合动态度最低，54.03%的区域低于10%，86.68%的区域低于40%。2010年—2015年和2015年—2020年两个时段研究区OUVs关键要素综合动态度相对较高，综合动态度高于40%的区域分别占研究区总面积的34.37%和36.6%，在空间分布上大于其他研究时段，主要与2015年较2010年水体面积锐减及2020年较2015年中覆盖度草地面积显著增加密切相关。 1,2,3;4,5,6;7; 4.4　巴音布鲁克遗产地OUVs关键要素的景观格局特征 2 基于斑块密度（PD）、形状指数（LSI）、蔓延度指数（CONTAG）和Shannon多样性指数（SHDI）定量刻画了1992年—2020年巴音布鲁克遗产地OUVs关键要素在景观水平上的格局指数变化特征（ 图9 图9 ）。 1,2;3,4; 1;2;3;4;5;6;7;8;9;10;11; 1992年—2020年巴音布鲁克遗产地OUVs关键要素斑块密度（PD）在［1.85，2.37］范围内有小幅度的增加，表明区域内景观破碎状况有一定增强，虽未出现严重干扰与破坏，仍需加强遗产地及自然保护区的生态环境保护与建设。其中，斑块密度在2006年出现最低值，为1.85个/km 2 ，该年份研究区整体景观破碎度低，完整性较高。而在2020年出现最高值，为2.37个/km 2 ，景观破碎度为研究时段内的最高，这主要与该年份中覆盖度草地面积增加及高寒草地斑块密度升高相关。 1992年—2020年研究区景观形状指数（LSI）处于［43.01，52.02］范围内，有小幅度的升高，在2020年达到最高值，表明遗产地景观形状趋于不规则化和复杂化，各类型景观在整体景观中呈均衡化分布趋势。 蔓延度指数（CONTAG）是刻画不同景观类型间团聚程度或延展趋势的格局指数，包含空间信息。1992年—2020年研究区蔓延度指数在［588.8，55.6］范围内呈降低趋势，由1992年的58.44下降到2020年的56.54，表明区域内景观要素的散布格局逐渐变强，优势景观的聚集程度减弱，景观趋于破碎化。 Shannon多样性指数（SHDI）是度量景观内不同斑块类型复杂性和变异性的关键指标，对识别遗产地景观非均衡分布特征较为敏感。1992年—2020年巴音布鲁克遗产地OUVs关键要素Shannon多样性指数在［1.6，1.71］范围内波动变化，呈现小幅度增加，表明区域内景观的多样性和异质性在提升。 4.5　驱动因素分析 2 巴音布鲁克遗产地OUVs关键要素及景观格局的驱动因子比较复杂，是自然、社会经济活动与历史共同驱动形成，具有极强的综合性和特色性。气候、地形、地貌、水文等自然条件决定了遗产地OUVs关键要素的整体空间格局，并限制其变化发展方向；人类活动如畜牧业、旅游业、退耕还林还草政策等则影响了遗产地OUVs各关键要素的面积及分布。 4.5.1　巴音布鲁克遗产地OUVs各关键要素面积变化的影响因素分析 3 基于Person相关系数深入分析了巴音布鲁克遗产地OUVs不同关键要素的主要驱动因素（ 图9 图9 ）。根据研究区OUVs和影响其价值的关键因子，选择自然因素（平均降水量、平均气温、平均相对湿度、日照时数和潜在蒸散发）和人为因素（到道路距离和人口密度）对不同关键要素进行相关性分析，进而为遗产地完整性和原真性保护提供依据和指导，促进其生态环境及突出普遍价值的可持续发展。 1992年—2020年遗产地OUVs表征要素（高寒湿地和高寒草地）面积变化主要受自然因素的影响。水体和沼泽受平均降水量影响最大，并分别呈正相关、负相关关系， r 绝对值为0.884、0.929（在0.01水平上显著），平均相对湿度对其影响也较大；低覆盖度草地受平均相对湿度影响最大，两者呈负相关， r 绝对值为0.931（在0.01水平上显著），同时与平均降水量也呈高度负相关关系；高覆盖度草地则与到道路距离高度负相关， r 绝对值为0.845（在0.05水平上显著），说明道路的建设很不利于草地覆盖度的增加和草场的保护。 干扰要素（耕地、未利用地和建设用地）则受人类活动（到道路距离和人口密度）影响较大。耕地与人口密度息息相关， r 值为0.842（在0.05水平上显著），人口增长是促进耕地面积增加的主要影响因素之一；建设用地则受到道路距离影响最大， r 绝对值为0.788（在0.05水平上显著），道路的建设是刺激建设用地扩张的主要原因。 4.5.2　不同驱动因子对巴音布鲁克遗产地OUVs关键要素空间分异的影响分析 3 地理探测器可以用来衡量和解释各驱动因子对巴音布鲁克遗产地OUVs关键要素的影响强度，研究基于该模型探析了各驱动因子对其空间分异规律的解释能力。 q 值越大，说明驱动因子对OUVs关键要素空间分布现状的影响越强，对其空间分异规律的解释力越大。通过因子探测器模型计算各驱动因子每年的 q 值（ 图10 图10 ），再计算多年各驱动因子的平均 q 值（ 表5 表5 ），并基于交互探测器进一步评价两个因子共同作用对该遗产地OUVs关键要素空间分异格局的影响（ 图11 图11 ）。结果表明： 驱动因子 平均气温 平均降水量 潜在蒸散发 高程 坡度 坡向 土壤类型 到水系距离 到道路距离 人口密度 q 值 0.128 0.245 0.159 0.369 0.023 0.004 0.380 0.125 0.146 0.422 p 值 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 （1）各因子对巴音布鲁克遗产地OUVs关键要素空间分异格局影响程度排序为：人口密度 > 土壤类型 > 高程 > 平均降水量 > 潜在蒸散发 > 到道路距离 > 平均气温 > 到水系距离 > 坡度 > 坡向。其中人口密度、土壤类型、高程3个因子的影响能力相对较高（ q 值均大于0.3，最大解释力为42.2%），而坡度和坡向对其影响较弱，解释力仅为2.3%和0.4%。 （2）1992年—2020年各驱动因子巴音布鲁克遗产地OUVs关键要素空间分异格局解释能力呈现显著的差异。多年人口密度的 q 值最大，解释力大于40%（除2006年以外），最大程度上控制着巴音布鲁克遗产地OUVs关键要素的空间分布；高程和土壤类型的 q 值较大且接近，解释力在30%—40%；平均降水量的解释力波动较大，这与其活跃变化密切相关；平均气温、潜在蒸散发、到水系距离和到道路距离解释能力较为接近， q 值均在［0.06，0.2］范围内波动；坡度和坡向 q 值则均低于0.037，对巴音布鲁克遗产地OUVs关键要素空间分异格局影响最弱。 （3）在研究影响巴音布鲁克遗产地OUVs关键要素空间分异规律中，双驱动因子的交互作用呈现双因子增强、非线性增强和相互独立3种关系（ 图11 图11 ）。在这3种关系中主要为双因子增强效应，相互独立关系则仅存在于坡向与平均降水量、坡向与人口密度这2种组合。其中人口密度与其他因子间的组合影响力明显高于其他因子间的相互组合（ q 值均大于0.426，人口密度与土壤类型的组合解释力最大达47.8%）。表明巴音布鲁克遗产地OUVs关键要素空间分异受人口密度和土壤类型的双因子交互作用最强。 4.5.3　不同驱动因子对巴音布鲁克遗产地OUVs关键要素动态变化规律的影响分析 3 基于地理探测器进一步对1992年—2020年巴音布鲁克遗产地OUVs关键要素动态度的驱动因子进行了探析。以1992年—2020年OUVs关键要素动态度（ 图7 图7 ）为因变量，选取年际变化较为敏感的因子——平均气温、平均降水量、潜在蒸散发、到道路距离和人口密度的年际变化量作为影响OUVs关键要素动态度的驱动因子，基于因子探测器模型计算其 q 值（ 表6 表6 ），并获取其交互探测结果（ 图12 图12 ）。 驱动因子 平均气温 平均降水量 潜在蒸散发 到道路距离 人口密度 q 值 0.032 0.025 0.048 0.056 0.106 P 值 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 结果表明不同驱动因子对巴音布鲁克遗产地OUVs关键要素动态度的影响程度均不高（最大 q 值仅为0.106），但均呈显著性，影响程度排序为：人口密度 > 到道路距离 > 潜在蒸散发 > 平均气温 > 平均降水量。双因子交互作用主要为非线性增强关系，仅人口密度与平均气温、潜在蒸散发为双因子增强效应，最大 q 值为人口密度与到道路距离的组合，解释力增加至16.3%，说明两者交互作用对巴音布鲁克遗产地OUVs关键要素动态变化的影响最大。 5　结论 1 本研究基于1992年—2020年Landsat系列卫星遥感影像，辅以野外实地勘察数据、Google earth高清影像和驱动因子数据，完成了近30年共7期巴音布鲁克遗产地OUVs关键要素识别及空间制图，分析了1992年—2020年研究区OUVs关键要素及景观格局的时空变化特征，并基于地理探测器模型定量探析了影响遗产地OUVs关键要素时空分异规律的驱动因素。主要结论如下： （1）1992年—2020年巴音布鲁克遗产地OUVs关键要素识别总体精度均高于82%，Kappa系数大于0.79，其中耕地和沙地的用户精度和生产者精度最高，均在88%以上，分类结果准确性最高。2000年总体分类精度在各研究时段内最高，为86.43%，Kappa系数达0.86。能够满足后续研究的精度要求。 （2）1992年—2020年间遗产地以沼泽和中覆盖度草地为主要特征，分别占研究区总面积的29.51%和29.75%。在空间分布上，研究区从中部低海拔区域—边缘高海拔区域呈水体—沼泽—高覆盖度草地—中覆盖度草地/滩地/沙地—低覆盖度草地/耕地—裸地/建设用地逐渐过渡的景观特征。在时间尺度上，1992年—2020年间研究区沙地、耕地和滩地面积相对稳定，土地利用动态度为-0.06、0.72和-0.93，而中覆盖度草地、水体、低覆盖度草地和沼泽波动较大。1992年—2020年研究区建设用地转入率最高，面积达12.03 km 2 ，占建设用地总面积的77.59%，其中主要由中覆盖度草地转入，面积为6.57 km 2 。 （3）在景观水平上，斑块密度（PD）、形状指数（LSI）由1992年的2.05个/km 2 、43.01增加到2020年的2.37个/km 2 、52.02，蔓延度指数（CONTAG）由58.44%降低为56.54%，Shannon多样性指数（SHDI）由1.63增加到1.6，1992年—2020年巴音布鲁克遗产地景观向散布、复杂化及破碎化方向发展。 （4）基于Person相关系数可知：水体和沼泽受平均降水量影响最大， r 绝对值为0.884、0.929（在0.01水平上显著）；低覆盖度草地受平均相对湿度影响最大， r 绝对值为0.931（在0.01水平上显著）；高覆盖度草地则与到道路距离高度负相关， r 绝对值为0.845（在0.05水平上显著）。说明自然因素是巴音布鲁克遗产地OUVs表征要素（高寒湿地和高寒草地）面积变化的主要影响因子。 （5）驱动因子对巴音布鲁克遗产地OUVs关键要素空间分异规律影响程度排序为：人口密度>土壤类型>高程>平均降水量>潜在蒸散发>到道路距离>平均气温>到水系距离>坡度>坡向。其中人口密度的解释力最大（除2006年以外，均大于40%），而坡度和坡向较弱，解释力仅为2.3%和0.4%。各因子的交互作用均高于单因子的影响，人口密度与土壤类型组合的解释力最大达47.8%。 （6）驱动因子对巴音布鲁克遗产地OUVs关键要素动态度的影响程度均不高（最大 q 值仅为0.106），影响程度排序为：人口密度 > 到道路距离 > 潜在蒸散发 > 平均气温 > 平均降水量。交互探测中人口密度与到道路距离组合的解释力最大，为16.3%。 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