矿产资源型区域生态脆弱性评价及其驱动机制

来源：环境科学杂志2025年第1期北京时间：

作者：郭楠,农宇,杨校辉,李安民,李富强

单位：兰州理工大学土木工程学院, 兰州 730050,兰州理工大学土木工程学院, 兰州 730050,兰州理工大学土木工程学院, 兰州 730050,甘肃地质灾害防治工程勘查设计院有限公司, 兰州 730030,甘肃地质灾害防治工程勘查设计院有限公司, 兰州 730030

摘要：定西市作为矿产资源丰富及地貌复杂区，生态环境与经济发展矛盾突出，深入研究定西市生态脆弱性评价及驱动机制，对区域生态环境的保护、管理与矿山修复的等级划分和评价方法都具有重要意义. 基于4种筛选方法与4种机器学习预测模型分别组合，从自然与社会环境因子中，选取19个基础环境因子，运用训练和测试的预测模型，对比分析定西市生态脆弱性的空间分布特征，并利用筛选方法原理，对选取的基础环境因子进行相关性、主成分分析、回归分析及重要性分析，揭示其驱动机制. 结果表明：①基于筛选方法的预测模型预测精度均在80%以上，满足生态脆弱性评价精度要求，因此，组合模型可作为生态脆弱性评价及其驱动机制分析的一种新方法；②定西市生态脆弱区呈“东北高、中间低、西南高”的空间分布格局，中西、东南部生态环境优于东北、西南部；③研究区内年均降水量、公路密度及河网密度是生态脆弱性的主要驱动因子，是气候、人类活动及复杂地形地貌共同作用影响的结果. ④历史遗留矿区是生态脆弱严重区，其他类型矿区也与区域内生态脆弱性息息相关. 因此，对矿区的及时治理与修复是生态环境保护的关键一环.

关键词：矿产资源型区域,生态脆弱性,机器预测模型,筛选方法,驱动因子分析,