姜雨璇,查小春,紀(jì)惠文
陜西師范大學(xué)地理科學(xué)與旅游學(xué)院,陜西 西安 710119
隨著社會經(jīng)濟的發(fā)展,生態(tài)環(huán)境在人類的影響下,發(fā)生著巨大的變化,因此客觀評價生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的敏感程度,對于生態(tài)環(huán)境保護和合理開發(fā)利用具有重要的科學(xué)意義。我國生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評價開始于20 世紀(jì)80 年代末,評價工作最初側(cè)重于大氣、土壤等的污染以及災(zāi)害方面[1-3]。隨著評價理論、評價方法不斷的涌現(xiàn),生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評價逐漸涉及到區(qū)域生態(tài)環(huán)境、流域生態(tài)環(huán)境[4]、社會環(huán)境等更多領(lǐng)域,同時評價內(nèi)容也涉及到生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值[5]、生態(tài)安全指數(shù)[6]、生態(tài)適宜性[7]、生態(tài)敏感性[8]、生態(tài)脆弱性[9]等方面。其中,生態(tài)敏感性評價不僅具有很強的實際操作性,可以實現(xiàn)定性與定量相結(jié)合,評價結(jié)果也更為客觀、準(zhǔn)確。特別是隨著全球定位系統(tǒng)、地理信息系統(tǒng)以及遙感科學(xué)與技術(shù)的飛速發(fā)展,在短時間內(nèi)快速、大量地提取影響生態(tài)敏感性的因素成為可能。已有的研究常采用的層次分析法、壓力-狀態(tài)-響應(yīng)模型(PSR)[10]等方法,選擇合適的參與敏感性評價因素,然后依據(jù)熵值法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評價法[11]、生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值系數(shù)法[12]等確定評價因素的權(quán)重并對評價指標(biāo)分級,最后利用地理探測器[13]對所選指標(biāo)的影響程度進行定量分析,進而建立綜合評價指標(biāo)體系。
作為我國南北地理分界線的秦巴山區(qū),具有高度的環(huán)境復(fù)雜性、生物多樣性和氣候敏感性,生態(tài)環(huán)境非常脆弱。劉迪等[14]結(jié)合重力模型,從地貌分區(qū)的視角,對陜南秦巴山區(qū)生態(tài)風(fēng)險的時空遷移進行研究;王麗霞等[15]采用層次分析法,對陜南秦巴山區(qū)各地市的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量進行了評價;楊楠等[16]還選用生物豐度、植被覆蓋、水網(wǎng)密度、土地退化和環(huán)境質(zhì)量指數(shù)5個指標(biāo),在專家打分的基礎(chǔ)上,采用層次分析法對陜南秦巴山區(qū)單一年份的生態(tài)環(huán)境狀況進行了綜合評價等。這些研究成果對于認(rèn)識秦巴山區(qū)的生態(tài)建設(shè)與管理決策具有重要的指導(dǎo)作用,但是這些研究在研究區(qū)域上具有一定的局限性,研究方法上以專家打分來設(shè)置權(quán)重,人為主觀性較強,時間尺度上缺乏長時間序列的評價,而且選擇評價的因素主要集中在自然條件方面,缺乏考慮人類活動的因素。為此,本文選取秦巴山區(qū)中部的漢中、安康、商洛3 市,以2000、2005、2010、2015 和2018 年5個年份的DEM 數(shù)據(jù)、土地利用數(shù)據(jù)、人口密度數(shù)據(jù),依據(jù)PSR 模型選取指標(biāo)、熵值法確定權(quán)重來評價秦巴山區(qū)中部生態(tài)敏感性的時空演變特征,并結(jié)合地理探測器對其影響因素進行分析,以了解秦巴山區(qū)中部生態(tài)敏感性的變化趨勢和規(guī)律,為秦巴山區(qū)資源開發(fā)利用、社會經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展及生態(tài)環(huán)境保護提供科學(xué)依據(jù)。
秦巴山區(qū)包括秦嶺、大巴山及其毗鄰地區(qū),地跨陜西、河南、湖北、重慶、四川、甘肅5 省1市。因其獨特的地理位置,秦巴山區(qū)不僅是我國重要的生態(tài)功能區(qū),也是我國目前經(jīng)濟發(fā)展的重要區(qū)域,但隨著社會經(jīng)濟的發(fā)展,秦巴山區(qū)人口、資源與環(huán)境問題日益加劇,生態(tài)環(huán)境問題突出,已影響和阻礙了該山區(qū)經(jīng)濟社會的持續(xù)發(fā)展。位于秦巴山區(qū)中部的漢中、安康、商洛3市,北靠秦嶺、南依巴山,西側(cè)有嘉陵江水系,中為漢江盆地,東部有丹江水系,這里山地眾多,終南山、蟒嶺、光霧山、化龍山等森林覆蓋率較高,豐富的森林資源養(yǎng)育著無數(shù)的動植物資源。而且水資源極為豐富,96%的區(qū)域?qū)儆陂L江流域,其中漢江和嘉陵江均為長江的一級支流,成為了我國南水北調(diào)中線工程的重要水源涵養(yǎng)地以及生態(tài)功能的限制開發(fā)區(qū)(圖1)。但由于區(qū)域資源開發(fā)和城鎮(zhèn)化發(fā)展等因素的影響,導(dǎo)致秦巴山區(qū)中部生態(tài)環(huán)境和社會發(fā)展的矛盾比較突出。因此,選擇秦巴山區(qū)中部的漢中、安康、商洛3市,來探討秦巴山區(qū)中部生態(tài)敏感性時空演變及其影響因素,了解其生態(tài)敏感性的變化趨勢和規(guī)律,具有重要的科學(xué)和現(xiàn)實意義。
圖1 研究區(qū)位置Fig.1 Location of study area
研究區(qū)域的基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù),包括行政邊界、道路、河流等矢量數(shù)據(jù),來源于國家基礎(chǔ)地理信息中心(http://www. ngcc. cn/)提供的1∶400 萬基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)。研究區(qū)的DEM 為ASTER GDEM V3 數(shù)據(jù)(分辨率為30 m),下載自NASA EARTH DATA(http://earthdata. nasa. gov/),經(jīng)投影轉(zhuǎn)換、鑲嵌融合、重采樣、裁剪獲得。研究區(qū)2000、2005、2010、2015 和2018 年的土地利用數(shù)據(jù)、歸一化植被指數(shù)數(shù)據(jù)(NDVI),是在中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)與數(shù)據(jù)中心(http://www.resdc.cn/)下載,經(jīng)投影轉(zhuǎn)換、裁剪獲得,分辨率為1 000 m。研究區(qū)2000、2005、2010、2015 和2018 年的人口密度數(shù)據(jù)下載自全球高分辨率人口計劃項目(http://www.worldpop.org),分辨率為3 弧度,單位為每個像素的人數(shù)。
2.2.1 PSR(壓力-狀態(tài)-響應(yīng))模型PSR 模型(pressure-state-response 模型)是20 世紀(jì)80 年代由國際經(jīng)濟合作與發(fā)展組織、聯(lián)合國環(huán)境規(guī)劃署共同提出的,廣泛應(yīng)用于生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評價中的多因素綜合評價模型。該模型突出了對生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評價的綜合性、層次性、客觀性和可比性,是目前最為常用的評價方法[17]。
在生態(tài)環(huán)境敏感性評價中,由于生態(tài)敏感性是由壓力、狀態(tài)和響應(yīng)3 個子系統(tǒng)共同作用的結(jié)果,因此P代表生態(tài)系統(tǒng)受到的外部壓力,S代表自然資源的變化狀況,R代表為改善生態(tài)敏感性程度人類所采取的措施。生態(tài)狀態(tài)良好、生態(tài)修復(fù)投入大就有益于降低其生態(tài)敏感程度;而人為或天然力量造成的破壞,即生態(tài)壓力越大,生態(tài)敏感程度就會增加。因此,可將PSR模型表示為[18]
式中E為生態(tài)敏感性指數(shù),P為生態(tài)系統(tǒng)壓力指數(shù),S為生態(tài)系統(tǒng)狀態(tài)指數(shù),R為生態(tài)系統(tǒng)響應(yīng)指數(shù),α、β、γ為權(quán)重。
2.2.2 熵值法熵值法從整體出發(fā)來綜合考慮模型各指標(biāo)提供的信息熵,以合理分配權(quán)重。如果某個指標(biāo)信息熵的值越小,說明其指標(biāo)值的變異范圍越大,提供的信息量越豐富,在生態(tài)敏感性評價中起的作用越大,其權(quán)重應(yīng)該越大,否則相反。因此,可根據(jù)信息熵值大小,計算出指標(biāo)相應(yīng)的權(quán)重,其計算公式為[19]
式中q統(tǒng)計量用來探測空間分異性。q值越大,自變量對因變量的驅(qū)動力越大;h=1,2,3,…,L(L為指標(biāo)的類別數(shù));Nh和N分別為指標(biāo)類型h和全區(qū)的單元數(shù);σh2和σ2分別是指標(biāo)類型h和全區(qū)的方差。SSW 和SST分別為指標(biāo)的方差之和以及全區(qū)的總方差。
基于PSR 模型,結(jié)合秦巴山區(qū)中部漢中、安康、商洛3市的實際情況,選取的生態(tài)敏感性的評價指標(biāo)如表1 所示。壓力指標(biāo)P 主要考慮人類對生態(tài)環(huán)境所造成的影響,選取了人口密度、距水源距離和距道路距離3 個指標(biāo);狀態(tài)指標(biāo)S 主要從地形狀態(tài)、植被狀態(tài)出發(fā),選取坡度、曲率、高程和地勢起伏度4個指標(biāo);響應(yīng)指標(biāo)是指生態(tài)受到環(huán)境壓力時所產(chǎn)生的反應(yīng),選取了歸一化植被指數(shù)、林地最大斑塊指數(shù)和耕地破碎化程度3個指標(biāo)。
表1 秦巴山區(qū)中部生態(tài)敏感性評價指標(biāo)體系Table 1 Evaluation index system of ecological sensitivity in the central Qinling-Daba Mountain area
根據(jù)熵值法計算公式(2),計算得到11 個評價指標(biāo)的權(quán)重值(見表2)。
由表2 可知,基于PSR 模型選取的指標(biāo)在不同的年份其權(quán)值大小不同。其中,人口密度所占的比重有所下降,2000 年為0.252,2018 年為0.229;距道路距離所占的比重也有所下降,2000年為0.171,2018年為0.155;NDVI權(quán)重值則隨年份的變化有所增加,2000 年為0.059,2018 年為0.143;而其他指標(biāo)的權(quán)重則變化幅度較小。
表2 秦巴山區(qū)中部生態(tài)敏感性評價指標(biāo)權(quán)重值Table 2 The weight value of ecological sensitivity evaluation index in the central Qinling-Daba Mountain area
根據(jù)秦巴山區(qū)中部的實際情況,采用公式(4),對各評價指標(biāo)線性加權(quán)求和,并結(jié)合國內(nèi)生態(tài)敏感性等級的劃分方法[20-21],確定了秦巴山區(qū)中部生態(tài)敏感性的等級評價標(biāo)準(zhǔn),其分級標(biāo)準(zhǔn)見表3。秦巴山區(qū)中部以縣為統(tǒng)計單元的生態(tài)敏感性綜合指數(shù)為
其中t=1,2,3,…,u;u為縣的個數(shù);yj為第j個評價指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化值;wj為第j個評價指標(biāo)的權(quán)重。
將各指標(biāo)規(guī)范化處理后的監(jiān)測值進行加權(quán)疊加,按照秦巴山區(qū)中部生態(tài)環(huán)境敏感性分級標(biāo)準(zhǔn)(表3),即可得到秦巴山區(qū)中部生態(tài)敏感性等級變化分區(qū)圖(圖2)。
表3 秦巴山區(qū)中部生態(tài)敏感性綜合指數(shù)分級標(biāo)準(zhǔn)Table 3 Classification standard of comprehensive index of ecological sensitivity in the central Qinling-Daba Mountain area
由圖2可知,在空間上位于秦巴山區(qū)中部的漢中市,除漢臺區(qū)在2015 和2018 年生態(tài)敏感性等級為極度敏感區(qū)之外,其余縣區(qū)的敏感性等級大部分處于輕度敏感區(qū)及其以下。如勉縣僅在2000 年生態(tài)敏感性等級為輕度敏感區(qū),敏感性指數(shù)為0.32,其他研究年份的生態(tài)敏感性等級均為不敏感區(qū);留壩縣2000~2015年的生態(tài)敏感性等級為輕度敏感區(qū),在2018 年生態(tài)敏感性等級降為不敏感區(qū),說明漢中市生態(tài)環(huán)境質(zhì)量逐漸改善。
圖2 秦巴山區(qū)中部生態(tài)敏感性等級變化分區(qū)圖Fig.2 Zonation map of ecological sensitivity level change in the central Qinling-Daba Mountain area
對于秦巴山區(qū)中部的安康市,在研究的5年中鎮(zhèn)坪縣生態(tài)敏感性等級均為極度敏感區(qū),但是其生態(tài)敏感性指數(shù)呈現(xiàn)下降趨勢,敏感性指數(shù)分別為0.52、0.49、0.49、0.47、0.46。而嵐皋縣,僅2000 年的生態(tài)敏感性等級為極度敏感區(qū),其余研究年份的生態(tài)敏感性等級從2005 年的高度敏感區(qū),下降至2018 年的中度敏感區(qū)。白河縣在研究年份內(nèi)生態(tài)敏感性等級為不敏感區(qū),總體表明安康市的環(huán)境質(zhì)量呈現(xiàn)逐漸改善趨勢。
秦巴山區(qū)中部的商洛市,生態(tài)敏感性指數(shù)變化較大。其中,洛南縣除2000 年、2010 年生態(tài)敏感性等級為極度敏感區(qū)之外,其余3年均為高度敏感區(qū);而柞水縣在2000 年生態(tài)敏感性等級為極度敏感區(qū),其余4 年生態(tài)敏感性等級降為高度敏感區(qū);丹鳳縣在研究年份內(nèi)生態(tài)敏感性等級由輕度敏感區(qū)轉(zhuǎn)變?yōu)椴幻舾袇^(qū);而商南縣的敏感性指數(shù)較小,在這5年均為不敏感區(qū),說明商洛市的生態(tài)環(huán)境也呈現(xiàn)逐漸改善趨勢。
為進一步分析秦巴山區(qū)中部各個敏感區(qū)的變化規(guī)律,圖3 中計算了不同敏感區(qū)面積所占的比例。由圖3可見,在時間變化上,秦巴山區(qū)中部的極度敏感區(qū)、高度敏感區(qū)和中度敏感區(qū)的占比,總體上呈下降趨勢,2000 年分別為12.35%、14.88%和30.45%,2018 年分別為2.91%、7.47%和25.90%,其中極度敏感區(qū)的占比下降較多,在研究年份內(nèi)下降了近10 個百分點;而且,至2018年的極度敏感區(qū)和高度敏感區(qū)面積總占比總和已下降為10.38%。
圖3 秦巴山區(qū)中部不同等級敏感區(qū)面積變化趨勢圖Fig.3 Area change trend map of different grade sensitive areas in the central Qinling-Daba Mountain area
同時,秦巴山區(qū)中部的中度敏感區(qū)占比有小幅下降,2000 年為30.45%,2018 年為25.90%;而輕度敏感區(qū)面積變化較小,在33%左右變動。但是秦巴山區(qū)中部的不敏感區(qū)面積占比則有很大幅度增加,2000 年為9.06%,2018 年為30.03%,說明近年來相關(guān)環(huán)境保護政策的實施以及治理污染的措施,切實改善了秦巴山區(qū)中部的生態(tài)環(huán)境。
基于公式(3),利用地理探測器的因子探測計算得到不同年份的各評價指標(biāo)對生態(tài)敏感性的驅(qū)動程度q值(見圖4),其顯著性通過地理探測器的檢驗。
從圖4(a)可見,漢中市壓力指標(biāo)中人口密度的q值較大,自2000 年的0.86 增大到2018 年的0.94,這是由于漢中盆地面積大,人口高度集中所致。特別是漢臺區(qū),2017 年人口密度高達996人/km2[22],因此其生態(tài)敏感性等級明顯高于周邊區(qū)域(圖2)。狀態(tài)指標(biāo)中,高程、地勢起伏度在這幾年的q值均較大(圖4(a)),說明高程小、起伏平緩的區(qū)域,人類改造環(huán)境的能力較強,生態(tài)環(huán)境質(zhì)量較差,尤其是位于漢中盆地中心的漢臺區(qū)。但是,在響應(yīng)指標(biāo)中,林地最大斑塊指數(shù)q值在這5 年呈增加趨勢,與狀態(tài)指標(biāo)NDVI 的q值變化趨勢一致,說明雖然漢中市人口密度大、高程小、地勢平緩對漢中市生態(tài)敏感性會產(chǎn)生負(fù)面的影響,但是由NDVI 和林地最大斑塊指數(shù)的驅(qū)動作用,漢中市生態(tài)環(huán)境改善明顯,其生態(tài)敏感性等級呈下降趨勢。
圖4(b)中,安康市的距水源距離在這5 年中q值較大,為生態(tài)敏感性壓力指標(biāo)的主導(dǎo)因素,說明安康地區(qū)水力資源豐富,尤其是山谷型地區(qū)嵐皋縣,嵐河、大道河、洞河等河流流經(jīng),居民大多生活在河谷區(qū)域,對水資源依賴較強,生態(tài)環(huán)境受到的外部壓力較大,因此其在研究年份的敏感性等級較高。狀態(tài)指標(biāo)中,高程q值也較大,說明該指標(biāo)的變化是影響安康市生態(tài)敏感性狀態(tài)指標(biāo)的主要驅(qū)動因子,分析發(fā)現(xiàn)鎮(zhèn)坪縣在這5 年中,生態(tài)敏感性等級均為極度敏感區(qū),這與劉迪等[14]研究的秦巴山區(qū)生態(tài)風(fēng)險重心躍向東南,即安康地區(qū)的結(jié)果一致。近年來,安康市結(jié)合防災(zāi)和扶貧兩個因素,當(dāng)?shù)厝嗣翊罅堪徇w,造成耕地破碎化程度的q值有小幅度變化(2000年為0.52,2018年為0.54)。由于安康市重視生態(tài)環(huán)境保護,使得NDVI 的q值有小幅增長,環(huán)境質(zhì)量呈現(xiàn)逐漸改善趨勢,其生態(tài)敏感性等級也在下降。
圖4 秦巴山區(qū)中部生態(tài)敏感性指標(biāo)的驅(qū)動程度q值變化圖Fig.4 q value of driving degree of ecological sensitivity index in the central Qinling-Daba Mountain area
圖4(c)中,商洛市的壓力指標(biāo)人口密度q值較大,2000 和2005 年的q值分別為0.62 和0.61。人口數(shù)量增多,會加大資源環(huán)境的負(fù)擔(dān),對生態(tài)敏感性的影響程度較大,但是從圖4(c)中,商洛市的人口密度q值有小幅下降,在2018 年降至0.58,說明商洛市的人口壓力對生態(tài)環(huán)境的影響降低。狀態(tài)指標(biāo)高程的q值較大,但變化較小,這與商洛市盆地面積小、山區(qū)占據(jù)面積大的地理環(huán)境相對應(yīng),但NDVI的q值逐漸增大,由2000年的0.30增加到2018 年0.95,說明商洛市植被覆蓋度的不斷增大,生態(tài)敏感性等級下降;特別是柞水縣在2000、2005 和2010 年生態(tài)敏感性等級為極度敏感區(qū),但在2015 和2018 年降為高度敏感區(qū)。響應(yīng)指標(biāo)林地最大斑塊指數(shù)q值較大,作用顯著,這與NDVI的q值變化一致。
對于秦巴山區(qū)中部總的生態(tài)敏感性驅(qū)動因子,從圖4(d)可見,壓力指標(biāo)中距道路距離的q值較大,為主要的驅(qū)動因子,表明秦巴山區(qū)中部進行了一項大規(guī)模的避險移民工程,道路交通隨之發(fā)展,同時也對生態(tài)環(huán)境帶來了影響,使得壓力指標(biāo)距道路距離、人口密度成為影響秦巴山區(qū)中部生態(tài)敏感性的重要因素[23],但是q值在研究年份中呈減少趨勢,說明交通條件的改善,有利于減輕生態(tài)環(huán)境壓力。狀態(tài)指標(biāo)中坡度、地勢起伏度的q值較大,為狀態(tài)指標(biāo)中的驅(qū)動因子,但變化較小,這與秦巴山區(qū)中部山地眾多的地理環(huán)境相一致,是造成生態(tài)敏感程度變化的重要因素。而對于響應(yīng)指標(biāo),林地最大斑塊指數(shù)以及耕地破碎化程度的q值很小,變化幅度也較小,二者對生態(tài)環(huán)境的響應(yīng)程度不明顯。但是從狀態(tài)指標(biāo)NDVI 的變化情況來看,在研究年份里,秦巴山區(qū)中部的NDVI 的q值逐漸增大,2000 年為0.18,2018 年為0.33,說明秦巴山區(qū)中部植被覆蓋面積呈增加趨勢,這與前人的研究相符[24],表明秦巴山區(qū)中部生態(tài)環(huán)境質(zhì)量逐漸改善,敏感性等級呈下降趨勢,這與前文的研究結(jié)果一致。
本文綜合利用ArcGIS 的空間分析工具,應(yīng)用PSR 模型,對秦巴山區(qū)中部漢中、安康、商洛3 市的DEM 數(shù)據(jù)、土地利用數(shù)據(jù)以及人口密度數(shù)據(jù)等進行提取,根據(jù)熵值法計算了各個評價指標(biāo)在2000、2005、2010、2015和2018年所占的權(quán)重值,然后加權(quán)疊加得到秦巴山區(qū)中部這5年的生態(tài)敏感性,并基于地理探測器分析了不同年份生態(tài)環(huán)境影響的驅(qū)動因子q值的變化情況,得到如下結(jié)論:
1)整體上秦巴山區(qū)中部生態(tài)敏感程度呈下降趨勢。在空間上,秦巴山區(qū)中部的漢中市,除漢臺區(qū)在2015 和2018 年生態(tài)敏感性等級為極度敏感區(qū)之外,漢中市其余縣區(qū)的敏感性等級大部分處于輕度敏感區(qū)及其以下;而安康市、商洛市的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量則呈現(xiàn)逐漸改善的趨勢。在時間上,秦巴山區(qū)中部的極度敏感區(qū)、高度敏感區(qū)和中度敏感區(qū)的占比,總體上呈下降趨勢,而不敏感區(qū)的面積占比則有很大幅度增加,說明秦巴山區(qū)中部的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量隨時間持續(xù)向好發(fā)展。
2)基于地理探測器分析不同年份秦巴山區(qū)中部PSR 模型各指標(biāo)對生態(tài)敏感性驅(qū)動程度的變化情況,結(jié)果表明漢中市壓力指標(biāo)人口密度、狀態(tài)指標(biāo)高程、響應(yīng)指標(biāo)林地最大斑塊指數(shù)q值較大,對生態(tài)敏感性影響較為顯著。安康市的距水源距離為生態(tài)敏感性壓力指標(biāo)的主導(dǎo)因素,狀態(tài)指標(biāo)的主要驅(qū)動因子為高程,耕地破碎化程度q值較大,成為安康市生態(tài)敏感性響應(yīng)指標(biāo)的主要影響因子。商洛市的壓力指標(biāo)人口密度、狀態(tài)指標(biāo)高程、響應(yīng)指標(biāo)林地最大斑塊指數(shù)的q值較大,占據(jù)主導(dǎo)地位。秦巴山區(qū)中部的壓力指標(biāo)距道路距離、狀態(tài)指標(biāo)中坡度、地勢起伏度、NDVI 的q值較大,為主要的驅(qū)動因子,而林地最大斑塊指數(shù)以及耕地破碎化程度的響應(yīng)程度不明顯,說明秦巴山區(qū)中部及各縣市生態(tài)敏感性驅(qū)動因子在不同的時空上,起主導(dǎo)驅(qū)動作用的因子差異較大,但是壓力、狀態(tài)和響應(yīng)指標(biāo)之間相互制約、相互影響,共同驅(qū)動和影響秦巴山區(qū)中部生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變化。
中山大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)(中英文)2022年2期