三峽庫(kù)區(qū)人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度與景觀格局的耦合響應(yīng)

黃孟勤,李陽(yáng)兵,2,*,李明珍,陳 爽,曾晨岑,張 冰,夏春華

1 重慶師范大學(xué)地理與旅游學(xué)院, 重慶 401331 2 三峽庫(kù)區(qū)地表過(guò)程與環(huán)境遙感重慶市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 重慶 401331

隨著全球環(huán)境問(wèn)題的日漸突出和21世紀(jì)初“人類(lèi)世”[1]概念的提出,人類(lèi)活動(dòng)已成為全球變化研究的重點(diǎn)與熱點(diǎn)[2]。同時(shí)土地利用對(duì)人類(lèi)活動(dòng)的響應(yīng)也始終是區(qū)域可持續(xù)發(fā)展與生態(tài)安全的研究熱點(diǎn)[3],而土地利用變化會(huì)導(dǎo)致景觀格局的相應(yīng)改變。因此,深入揭示在人類(lèi)活動(dòng)演變背景下的景觀耦合響應(yīng)對(duì)區(qū)域生態(tài)安全的構(gòu)建、三生空間的優(yōu)化和人與環(huán)境關(guān)系的調(diào)控改善具有重要意義。

人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度是指在一定區(qū)域內(nèi)受到人類(lèi)活動(dòng)影響的擾動(dòng)程度[4—5],人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度的定量化和空間化是研究人類(lèi)活動(dòng)對(duì)生態(tài)環(huán)境影響的基礎(chǔ)[6],也是建立二者之間定量關(guān)系的重難點(diǎn)[7]。當(dāng)前主要從兩個(gè)角度定量人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度：一是基于人類(lèi)活動(dòng)的壓力變化提出的綜合指標(biāo)加權(quán)分析法[8]和生態(tài)足跡指數(shù)法[9]等；二是基于人類(lèi)活動(dòng)擾動(dòng)引起的自然環(huán)境狀態(tài)響應(yīng)變化,如土地利用變化[4]、生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)變化[10]、和多狀態(tài)因子變化[11]等提出的方法。目前應(yīng)用較廣的方法是綜合指標(biāo)法和基于土地利用變化定量人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度[6]。其中,以土地利用變化定量人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度較簡(jiǎn)單[12],普適性強(qiáng),但評(píng)價(jià)結(jié)果的準(zhǔn)確性有待商榷,而綜合指標(biāo)法的評(píng)價(jià)結(jié)果較準(zhǔn)確,但存在空間精細(xì)度不足等問(wèn)題[13]。因此,如何建立一種能簡(jiǎn)單、精細(xì)、準(zhǔn)確地定量分析人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度的方法是目前亟待解決的問(wèn)題。

近年來(lái)各種形式的人類(lèi)活動(dòng)對(duì)地表覆被的擾動(dòng)直接或間接地改造著景觀格局,這一現(xiàn)象已經(jīng)引起國(guó)內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注,而大多研究都是基于特定的研究區(qū)域,如半城市化地區(qū)、山區(qū)、煤礦區(qū)或旅游區(qū)等區(qū)域,反映特定人類(lèi)活動(dòng)如城市化、旅游等對(duì)景觀格局的影響[14—17],忽略了人類(lèi)活動(dòng)的多樣性、空間異質(zhì)性和相互干擾性。此外,目前對(duì)景觀格局和人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度關(guān)系的研究大多將人類(lèi)活動(dòng)作為輔助信息進(jìn)行定性分析,缺乏定量分析。因此,建立區(qū)域綜合人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度及景觀格局對(duì)其耦合響應(yīng)的定量分析尤為重要。

三峽水庫(kù)是世界上容量最大的水庫(kù)之一,庫(kù)區(qū)包括長(zhǎng)江干流河道約568km[18],位于中國(guó)中西部過(guò)渡地帶。該區(qū)域水土流失嚴(yán)重,生態(tài)環(huán)境脆弱,是對(duì)人類(lèi)活動(dòng)高度敏感的山區(qū)[19]。近年來(lái)為了改善三峽庫(kù)區(qū)山區(qū)人居環(huán)境和生態(tài)環(huán)境,生態(tài)移民、退耕還林還草等政策相繼出臺(tái),使得庫(kù)區(qū)的人口分布和人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度在空間上發(fā)生了明顯的變化[20],農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)也發(fā)生了轉(zhuǎn)型[21]。因此,本文旨在通過(guò)研究三峽庫(kù)區(qū)腹地人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度與景觀格局的耦合變化過(guò)程,揭示三峽庫(kù)區(qū)腹地人地關(guān)系演變狀況,主要研究?jī)?nèi)容有：(1)建立綜合顯性—隱性人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度指數(shù),(2)定量評(píng)估三峽庫(kù)區(qū)腹地人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度變化下景觀格局的耦合響應(yīng),(3)揭示景觀格局對(duì)人類(lèi)活動(dòng)耦合響應(yīng)的驅(qū)動(dòng)機(jī)制。本文的研究結(jié)果將有助于三峽庫(kù)區(qū)腹地各種生態(tài)政策的調(diào)整和優(yōu)化,可為中國(guó)中西部庫(kù)區(qū)、山區(qū)及發(fā)展中國(guó)家類(lèi)似地區(qū)的可持續(xù)發(fā)展研究提供典型范例。

1 研究區(qū)概況

三峽庫(kù)區(qū)是典型的山區(qū),地質(zhì)結(jié)構(gòu)復(fù)雜,地貌以山地丘陵為主。奉節(jié)縣(30°29′19″—31°22′33″N,109°01′17″—109°45′58″E)位于三峽庫(kù)區(qū)腹地的核心地區(qū),占地面積約4087km2(圖1)。奉節(jié)縣第七次全國(guó)人口普查公報(bào)表示,至2020年底,奉節(jié)縣的常住人口有74.48萬(wàn)人,居住在鄉(xiāng)村的人口占50.48%。長(zhǎng)江流經(jīng)奉節(jié)縣中段,地勢(shì)南北高中間低。受亞熱帶季風(fēng)氣候和山地地形的影響,氣候溫暖濕潤(rùn),年均降水量為1132mm,日照時(shí)間長(zhǎng),是典型的三維立體氣候。三峽工程移民和退耕還林等生態(tài)工程導(dǎo)致了奉節(jié)縣內(nèi)人類(lèi)活動(dòng)形式和強(qiáng)度的明顯變化,區(qū)域景觀格局變化明顯。奉節(jié)縣的地理位置、地形特征和土地利用方式等自然和社會(huì)背景使其成為三峽庫(kù)區(qū)腹地的典型代表[20—22],因此,本文以奉節(jié)縣為研究對(duì)象,將有助于揭示三峽庫(kù)區(qū)腹地人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度與景觀格局耦合響應(yīng)的一般規(guī)律。

圖1 研究區(qū)概況Fig.1 Location map of the study area

2 數(shù)據(jù)來(lái)源與研究方法

2.1 山區(qū)人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度與景觀格局耦合模型

2.1.1山區(qū)人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度與景觀格局耦合模型構(gòu)建

本文以人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度為x軸,景觀格局為y軸,根據(jù)人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度與景觀格局的耦合關(guān)系劃分4個(gè)象限,構(gòu)建四象限模型。不同象限反映了人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度與景觀格局的不同耦合特征(圖2),分別為：

圖2 山區(qū)人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度與景觀格局耦合演變模型Fig.2 The coupling transformation model of human activity intensity and landscape pattern in mountainous area

第一象限：表示較高強(qiáng)度的人類(lèi)活動(dòng)及對(duì)應(yīng)的高斑塊密度、高多樣性、低聚集度、小斑塊、形狀復(fù)雜的景觀格局,如在近城區(qū),鄉(xiāng)村聚落、城鎮(zhèn)聚落、果園、耕地和生態(tài)用地構(gòu)成的景觀格局；

第二象限：表示較低強(qiáng)度的人類(lèi)活動(dòng)及對(duì)應(yīng)的高斑塊密度、高多樣性、低聚集度、小斑塊、形狀復(fù)雜的景觀格局,如山區(qū)地形起伏度較小的區(qū)域,林地、鄉(xiāng)村聚落、坡耕地、撂荒地和小規(guī)模果園構(gòu)成的景觀格局；

第三象限：表示較低強(qiáng)度的人類(lèi)活動(dòng)及對(duì)應(yīng)的低斑塊密度、低多樣性、高聚集度、大斑塊、形狀簡(jiǎn)單的景觀格局,如山區(qū)高海拔地區(qū)集中連片的林地構(gòu)成的景觀格局；

第四象限：表示較高強(qiáng)度的人類(lèi)活動(dòng)及對(duì)應(yīng)的低斑塊密度、低多樣性、高聚集度、大斑塊、形狀簡(jiǎn)單的景觀格局,如河谷平壩等自然本地條件好的區(qū)域,集中連片的城鎮(zhèn)聚落、果園、坡耕地等構(gòu)成的景觀格局。

本文將一、三象限視為人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度與景觀格局耦合的協(xié)調(diào)狀態(tài),二、四象限視為兩者耦合的拮抗?fàn)顟B(tài)。將兩個(gè)時(shí)期的人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度與景觀格局耦合特征進(jìn)行空間對(duì)照,可得到四種人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度與景觀格局耦合變化類(lèi)型,各個(gè)類(lèi)型的特征如表1所示。

2.1.2人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度和景觀格局指標(biāo)選取

人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度是度量人類(lèi)改造自然力度的有效指標(biāo)。當(dāng)前以建設(shè)用地當(dāng)量評(píng)價(jià)人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度的方法運(yùn)用較廣泛[23]。但以相同土地利用基礎(chǔ)的兩個(gè)變量做耦合分析,其結(jié)果將會(huì)存在明顯的自相關(guān)性。為了避免此種情況,本文參考相關(guān)文獻(xiàn)[24]和研究區(qū)數(shù)據(jù)獲取的實(shí)際情況,選取了景觀開(kāi)發(fā)強(qiáng)度指數(shù)、人口密度、經(jīng)濟(jì)密度和道路密度四個(gè)指標(biāo)來(lái)確定綜合人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度指數(shù)。

借鑒土地利用轉(zhuǎn)型的顯性和隱性形態(tài)相關(guān)表述[25—26],本文認(rèn)為人類(lèi)活動(dòng)與土地利用一樣有直觀顯性的結(jié)果,也有間接造成隱性結(jié)果,即人類(lèi)活動(dòng)具有隱性和顯性?xún)煞N表現(xiàn)。人類(lèi)活動(dòng)對(duì)環(huán)境的改造往往通過(guò)土地利用的變化直接表現(xiàn)出來(lái),土地利用是人類(lèi)活動(dòng)結(jié)果的顯性表現(xiàn)。另一方面,人是人類(lèi)活動(dòng)的執(zhí)行者,經(jīng)濟(jì)效益是人類(lèi)活動(dòng)的目標(biāo),因此單位面積土地利用類(lèi)型的產(chǎn)出和功能定位可在一定程度上間接反映出人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度的狀況,是人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度的隱性表現(xiàn),并可通過(guò)人口密度和經(jīng)濟(jì)密度的時(shí)空變化表現(xiàn)出來(lái)。

因目前無(wú)可綜合反映景觀格局特征的指標(biāo),而景觀格局指數(shù)可以反映出豐富的景觀格局信息[27]。有學(xué)者指出景觀規(guī)模、形態(tài)、數(shù)量、類(lèi)型和空間配置對(duì)生態(tài)安全具有重要影響,在人類(lèi)活動(dòng)影響較弱的時(shí)期,生態(tài)安全主要與景觀面積有關(guān),隨著人類(lèi)活動(dòng)的增強(qiáng),景觀形態(tài)、破碎化和連通性發(fā)生了較大變化,從而導(dǎo)致了生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和組成的變化,進(jìn)而影響生態(tài)安全[28]。因此本文參照相關(guān)研究[27, 29]選取了香濃多樣性指數(shù)(SHDI)、聚集度指數(shù)(AI)、斑塊密度(PD)、最大斑塊指數(shù)(LPI)和景觀形狀指數(shù)(LSI),這些景觀指標(biāo)通常用以反映景觀格局如大小、距離、形狀、集聚性和多樣性等主要特征。各指數(shù)的生態(tài)學(xué)意義及相關(guān)算法詳見(jiàn)參考文獻(xiàn)[27]。

在指標(biāo)選取的基礎(chǔ)上,本文對(duì)人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度與景觀格局耦合響應(yīng)的分析如圖3所示。首先,基于奉節(jié)縣的經(jīng)濟(jì)密度、人口密度、景觀開(kāi)發(fā)強(qiáng)度和道路密度數(shù)據(jù),我們運(yùn)用層次分析法和指數(shù)和法定量分析人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度。第二,我們利用移動(dòng)窗口法分析奉節(jié)縣景觀格局指數(shù)的空間分布。最后基于雙變量空間自相關(guān)模型分析人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度和景觀格局的耦合變化類(lèi)型,并以二元邏輯回歸模型探討耦合變化類(lèi)型的驅(qū)動(dòng)機(jī)制。

表1 人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度與景觀格局耦合類(lèi)型的特征

2.2 數(shù)據(jù)來(lái)源與處理

數(shù)據(jù)來(lái)源及其說(shuō)明見(jiàn)表2,其中研究區(qū)的土地利用如圖4所示。

表2 數(shù)據(jù)來(lái)源及說(shuō)明

圖3 研究框架Fig.3 The framework of the study

2.3 指標(biāo)計(jì)算

2.3.1研究單元?jiǎng)澐?/p>

根據(jù)研究區(qū)實(shí)際情況,生成1000m×1000m的格網(wǎng)作為人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度的評(píng)價(jià)單元。

2.3.2景觀開(kāi)發(fā)強(qiáng)度指數(shù)

景觀開(kāi)發(fā)強(qiáng)度指數(shù)由Brown等提出[30],該方法將土地利用類(lèi)型與單位面積能耗的開(kāi)發(fā)強(qiáng)度相結(jié)合,計(jì)算各土地利用類(lèi)型的景觀開(kāi)發(fā)強(qiáng)度系數(shù),最后累加研究區(qū)各土地利用類(lèi)型面積及其景觀開(kāi)發(fā)強(qiáng)度系數(shù),得到景觀開(kāi)發(fā)強(qiáng)度綜合指數(shù):

LDIindex=∑LU(%)×LDIi

(1)

式中,LDIindex為區(qū)域景觀開(kāi)發(fā)強(qiáng)度綜合指數(shù)；LU(%)為第i種土地利用類(lèi)型的面積占比；LDIi為第i種土地利用類(lèi)型的景觀開(kāi)發(fā)強(qiáng)度系數(shù)(表3)。

表3 不同土地利用/覆被的景觀開(kāi)發(fā)強(qiáng)度系數(shù)

2.3.3層次分析法和指數(shù)和法

本文采用層次分析法得到各項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重,其中顯性指標(biāo)道路密度和景觀開(kāi)發(fā)強(qiáng)度指數(shù)的權(quán)重分別為0.073和0.432,隱性指標(biāo)人口密度和經(jīng)濟(jì)密度的權(quán)重分別為0.167和0.328。然后利用指數(shù)和法對(duì)各指標(biāo)及其權(quán)重進(jìn)行綜合,其計(jì)算公式如下:

(2)

式中,CHAI為綜合顯性—隱性人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度,簡(jiǎn)稱(chēng)為綜合人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度,Xj為指標(biāo)j的標(biāo)準(zhǔn)化；Aj為指標(biāo)j的權(quán)重。

2.3.4雙變量空間自相關(guān)模型

一般來(lái)說(shuō),簡(jiǎn)單的耦合關(guān)系也可以用相關(guān)性來(lái)描述[32],因此,本文采用雙變量空間自相關(guān)模型確定綜合人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度與景觀格局耦合之間的空間關(guān)系,并檢驗(yàn)二者關(guān)系的有效性。雙變量空間自相關(guān)模型[33]的計(jì)算公式如下:

(3)

2.3.5二元邏輯回歸模型

二元邏輯回歸模型是分析變量關(guān)系的有用工具,在土地利用驅(qū)動(dòng)力分析中得到了廣泛的應(yīng)用[34]。本文采用二元邏輯回歸模型確定影響因素、景觀格局與綜合人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度空間耦合變化類(lèi)型之間的定量關(guān)系。相關(guān)的回歸模型如下。

將測(cè)量對(duì)象是否發(fā)生定義為因變量Y,測(cè)量對(duì)象發(fā)生時(shí)用1表示,反之用0表示。因變量的n個(gè)影響因素分別記為x1,x2,x3…xn。因變量Y在n個(gè)自變量作用下的發(fā)生概率定義為P,其值在0—1之間,表達(dá)式為:

(4)

對(duì)式(4)進(jìn)行l(wèi)ogit變換,得到一個(gè)線性公式：

(5)

式中,α為常數(shù)項(xiàng),β1,β2,…,βn為回歸系數(shù),若βn為正,表示相關(guān)的自變量Xn,i能增加事件i的發(fā)生率,反之則減少,且βn的絕對(duì)值越大,表示自變量Xn,i對(duì)事件i的發(fā)生率的影響越大。

本文利用ArcGIS 10.2提取景觀格局與綜合人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度的耦合變化類(lèi)型以及在各驅(qū)動(dòng)因子?xùn)鸥駡D中具有變化值的10%(2138個(gè))樣本值作為變量。最后將提取的樣本值導(dǎo)入邏輯回歸模型診斷景觀格局與綜合人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度的耦合變化的驅(qū)動(dòng)因子,提取出顯著的影響因子。

3 結(jié)果分析

3.1 人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度的時(shí)空分布規(guī)律

由圖5可知,2000—2020年,奉節(jié)縣的人口密度逐年遞減,經(jīng)濟(jì)密度逐年遞增,兩者在空間上逐漸向城區(qū)聚集,整體上長(zhǎng)江北岸大于長(zhǎng)江南岸,由奉節(jié)城區(qū)向南北山區(qū)逐漸遞減；從顯性人類(lèi)活動(dòng)的道路密度和景觀開(kāi)發(fā)強(qiáng)度指數(shù)角度來(lái)看,兩者逐年遞增,空間分布規(guī)律與隱性因子大體一致；從綜合人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度看,奉節(jié)縣在農(nóng)戶(hù)生計(jì)方式的轉(zhuǎn)型的背景下,區(qū)域經(jīng)濟(jì)產(chǎn)值得到明顯的增長(zhǎng),綜合人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度在時(shí)間上整體無(wú)明顯變化,由2000年的11.59%增加為2020年的12.48%,在空間上表現(xiàn)為南北部的山區(qū)向中部低海拔的河谷地區(qū)收縮。

無(wú)論是從隱性、顯性和綜合的角度看,奉節(jié)縣的人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度的時(shí)空分布特征表現(xiàn)為：局部增強(qiáng),空間上整體向局部地區(qū)收縮。由于地形地貌的差異,2000—2020年,奉節(jié)縣的人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度分布與當(dāng)?shù)氐牡匦翁荻忍卣饕恢?即人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度分布表現(xiàn)為南北山區(qū)低,中間長(zhǎng)江河谷高,且長(zhǎng)江北岸的人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度整體高于南岸,這與長(zhǎng)江北岸的河網(wǎng)相對(duì)密集、奉節(jié)縣的經(jīng)濟(jì)和行政中心位于長(zhǎng)江北岸等因素有關(guān)。此外,長(zhǎng)江南岸的海拔較高,石灰?guī)r占地面積較廣,自然環(huán)境的限制較強(qiáng)。

圖5 奉節(jié)縣人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度的時(shí)空分布Fig.5 Spatial and temporal distribution of human activity intensity in Fengjie County

3.2 景觀格局的時(shí)空特征

2000年奉節(jié)縣以灌木林地為景觀基質(zhì),林地和耕地占地面積較大。到2010年在退耕還林工程的推進(jìn)下,林地的主導(dǎo)性增強(qiáng),且耕地明顯減少,果園有了一定程度的擴(kuò)張。而到2020年,生態(tài)農(nóng)業(yè)的生態(tài)經(jīng)濟(jì)效益逐漸突顯,以及在鄉(xiāng)村振興和耕地紅線等政策的引導(dǎo)下,奉節(jié)縣果園面積明顯擴(kuò)張,在地理位置較好的區(qū)域出現(xiàn)了一定程度的耕地復(fù)墾和開(kāi)荒(圖4)。

奉節(jié)縣景觀格局指數(shù)的時(shí)空變化表明(表4、圖6),2000—2020年,奉節(jié)縣景觀的聚集度呈先減后增、整體呈減小趨勢(shì),景觀形狀指數(shù)和斑塊密度呈先增后減、整體呈增加趨勢(shì),最大斑塊指數(shù)持續(xù)增加,多樣性持續(xù)減小。在空間上,奉節(jié)縣景觀的聚集度隨著高程、坡度、距道路距離、距居民點(diǎn)距離和距河流距離的增加均逐漸增強(qiáng)；最大斑塊指數(shù)隨高程、坡度的增加先減后增,隨距道路距離、距居民點(diǎn)距離和距河流距離的增加呈波動(dòng)性增強(qiáng)；景觀形狀指數(shù)隨高程、坡度的增加先增后減,隨距道路距離、距居民點(diǎn)距離和距河流距離的增加呈波動(dòng)性減小,在高程800—1100m、坡度15°—35°范圍內(nèi)的景觀形狀最復(fù)雜；斑塊密度和多樣性隨著高程、坡度、距道路距離、距居民點(diǎn)距離和距河流距離的增加均逐漸減小。

綜上,奉節(jié)縣的景觀格局隨著區(qū)域內(nèi)退耕還林、經(jīng)果林經(jīng)濟(jì)發(fā)展等措施的實(shí)施,在地理?xiàng)l件較差的區(qū)域,景觀單一,斑塊較大,林灌草等的優(yōu)勢(shì)性較強(qiáng)且持續(xù)加強(qiáng)。而在地理?xiàng)l件較好的區(qū)域,景觀多樣性較高,斑塊逐漸破碎,密度較高。

表4 2000—2020年奉節(jié)縣景觀水平上的景觀格局指數(shù)

圖6 奉節(jié)縣景觀格局時(shí)空特征Fig.6 Temporal and spatial characteristics of landscape pattern in Fengjie county高程分級(jí)為1：0—300m,2：300—500m,3：500—800m,4：800—1100m,5：1100—1400m,6：1400—1400m,7：>1700m；坡度分級(jí)為1：0—6°,2：6°—15°,3：15°—25°,4：25°—35°,5：>35°；距道路距離分級(jí)為1：0—1km,2：1—2km,3：2—3km,4：3—4km,5：4—5km,6：5—6km,7：6—7km,8：>7km；距河流距離分級(jí)為1：0—500m,2：500—1000m,3：1000—1500m,4：1500—2000m,5：2000—2500m,6：2500—3000m,7：3000—3500m,8：3500—4000m,9：4000—4500m,10：4500—5000m,11：>5000m；距聚落距離分級(jí)為1：0—100m,2：100—200m,3：200—300m,4：300—400m,5：400—500m,6：500—800m,7：>800m

3.3 人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度與景觀格局空間耦合特征

本文采用GeoDa軟件的雙變量局部空間自相關(guān)分析模塊,來(lái)檢驗(yàn)山區(qū)人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度與景觀格局的耦合模型,并以此來(lái)探討奉節(jié)縣景觀格局與綜合人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度之間的空間相關(guān)關(guān)系。其中聚集度指數(shù)、最大斑塊指數(shù)與綜合人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度的低—高聚類(lèi)對(duì)應(yīng)模型中的第一象限,低—低聚類(lèi)對(duì)應(yīng)第二象限,高—低聚類(lèi)對(duì)應(yīng)第三象限,高—高聚類(lèi)對(duì)應(yīng)第四象限。景觀形狀指數(shù)、斑塊密度和香濃多樣性指數(shù)與綜合人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度的高—高聚類(lèi)對(duì)應(yīng)模型中的第一象限,低—高聚類(lèi)對(duì)應(yīng)第二象限,低—低聚類(lèi)對(duì)應(yīng)第三象限,高—低聚類(lèi)對(duì)應(yīng)第四象限。由于從顯性、隱性和綜合角度分析的人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度在空間分布上具有一致性,因此3種人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度與景觀格局耦合的空間分布具有一致性。

圖7表明,2000年,各景觀格局指數(shù)與綜合人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度的高—高聚類(lèi)和低—高聚類(lèi)聚集分布于研究區(qū)的河流溝谷地區(qū),到2020年長(zhǎng)江北岸區(qū)域各景觀格局指數(shù)與綜合人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度的高—高聚類(lèi)和低—高聚類(lèi)逐漸向城區(qū)收縮,而在長(zhǎng)江南岸山區(qū)沿溝谷逐漸擴(kuò)張。各景觀格局指數(shù)與綜合人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度的低—低聚類(lèi)和高—低聚類(lèi)聚集于奉節(jié)縣的高海拔山區(qū)。2000—2020年,景觀形狀指數(shù)、斑塊密度和香濃多樣性指數(shù)與綜合人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度的低—低聚類(lèi)呈擴(kuò)張態(tài)勢(shì),高—低聚類(lèi)被壓縮,而聚集度指數(shù)和最大斑塊指數(shù)與綜合人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度的高—低聚類(lèi)明顯擴(kuò)張。這是由于研究區(qū)南北部高海拔地區(qū)的景觀基質(zhì)為生態(tài)景觀類(lèi)型,且隨著城鎮(zhèn)化和生態(tài)恢復(fù)的進(jìn)一步推進(jìn),山區(qū)生態(tài)景觀的主導(dǎo)性加強(qiáng),斑塊密度與多樣性逐漸降低,聚集度和最大斑塊指數(shù)值逐漸變大；而河谷低海拔地區(qū)人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度加強(qiáng),耕地功能發(fā)生轉(zhuǎn)型,建設(shè)用地?cái)U(kuò)張,導(dǎo)致景觀破碎,多樣性高,斑塊面積小,分布均衡,聚集性指數(shù)低。

圖7 奉節(jié)縣景觀格局與綜合人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度的聚類(lèi)圖Fig.7 Clustering maps of Fengjie County′s landscape pattern and comprehensive human activity intensity index AI：聚集度指數(shù),Aggregation index；LPI：最大斑塊指數(shù),Largest patch index； LSI：景觀形狀指數(shù),Landscape shape index；PD：斑塊密度指數(shù),Patch density；SHDI：香濃多樣性指數(shù),Shannon′s diversity index；CHAI：綜合人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度指數(shù),Comprehensive Human Activity Intensity Index

根據(jù)人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度和景觀格局的耦合模型,將2000年和2020年各景觀格局指數(shù)與綜合人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度的聚類(lèi)圖進(jìn)行空間疊加分析。如圖8所示,研究區(qū)的人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度與景觀格局耦合變化類(lèi)型是以逐漸協(xié)調(diào)型為主,其次是協(xié)調(diào)型和逐漸拮抗型,其中協(xié)調(diào)型和逐漸協(xié)調(diào)型主要位于研究區(qū)南北部海拔較高、坡度較大的山區(qū)和近城區(qū)。拮抗型和逐漸拮抗型主要分布在南北部坡度、地形起伏度較小的石灰?guī)r山區(qū),以及河谷溝谷地區(qū)。

圖8 奉節(jié)縣2000—2020年景觀格局與人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度的耦合變化特征Fig.8 Coupling change characteristics between landscape pattern and human activity intensity in Fengjie County from 2000 to 2020

4 討論

4.1 人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度與景觀格局耦合變化的驅(qū)動(dòng)因素分析

奉節(jié)縣景觀格局與綜合人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度耦合變化的各類(lèi)型較為重要的解釋變量為距聚落距離、距縣行政中心距離、高程、距河流距離、距道路距離(圖9)。其中距聚落距離是最重要的影響因素,其次是距縣行政中心距離和高程,這間接反映了城鎮(zhèn)化是影響山區(qū)人類(lèi)活動(dòng)和景觀格局演變的重要因素[15]。另外海拔差異作為山區(qū)獨(dú)特的地形特征,也是影響山區(qū)的社會(huì)生態(tài)系統(tǒng)演變的重要因素。整體上社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素的影響作用大于自然因素,說(shuō)明社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素逐漸成為影響研究區(qū)社會(huì)生態(tài)系統(tǒng)發(fā)展的主要因素,這與眾多學(xué)者對(duì)山區(qū)近幾十年土地利用變化驅(qū)動(dòng)研究的結(jié)論一致[35—36]。另一方面,社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展同時(shí)加速和擴(kuò)大了地形地貌對(duì)山區(qū)社會(huì)生態(tài)系統(tǒng)的影響,因此對(duì)于山區(qū)來(lái)說(shuō),自然環(huán)境仍是制約人類(lèi)活動(dòng)的重要因素。

圖9 景觀格局與綜合人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度耦合變化的邏輯回歸結(jié)果Fig.9 Logistic regression results of the coupling changes of landscape pattern and CHAI圖中紅色數(shù)字表示概率P通過(guò)0.05的顯著性檢驗(yàn)

4.2 山區(qū)人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度變化與景觀格局耦合響應(yīng)

由于地形優(yōu)勢(shì)以及經(jīng)濟(jì)發(fā)展快速等原因,平原以及沿海地區(qū)的人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度大多呈逐年增強(qiáng)趨勢(shì)[37—38]。而近年來(lái)三峽庫(kù)區(qū)腹地的人類(lèi)活動(dòng)在時(shí)間上并無(wú)明顯變化,在空間上呈局部增強(qiáng),整體收縮,區(qū)域差異擴(kuò)大的趨勢(shì)。同時(shí)千年以來(lái)黃土高原的社會(huì)生態(tài)系統(tǒng)演變歷程表明[39],從長(zhǎng)時(shí)間序列來(lái)看,山區(qū)人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度在逐漸增強(qiáng)。但山區(qū)人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度增加的幅度與全國(guó)的平均水平比較,整體上仍然偏低[40]。

山區(qū)地形地貌破碎,這是導(dǎo)致其社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展落后于平原地區(qū)的根本原因,但其垂直地形所包括的地理、生態(tài)信息豐富,使得山區(qū)景觀格局對(duì)人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度的耦合響應(yīng)具有一定的多樣性和特殊性。如圖10所示,隨著地形梯度的增加,山區(qū)的人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度逐漸降低,景觀的異質(zhì)性降低,生態(tài)導(dǎo)向性增強(qiáng)。另外,不同地形梯度上的景觀格局對(duì)人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度耦合響應(yīng)也揭示了山區(qū)社會(huì)生態(tài)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)過(guò)程,即隨社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,山區(qū)農(nóng)戶(hù)生計(jì)呈多樣化,其人類(lèi)活動(dòng)逐漸向低海拔地區(qū)聚集,因此山區(qū)內(nèi)部的社會(huì)生態(tài)系統(tǒng)逐漸分異,從全區(qū)域的相對(duì)拮抗轉(zhuǎn)向整體更加協(xié)調(diào),而局部更加拮抗。而人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度與景觀格局的耦合表現(xiàn)為,隨時(shí)間的變化,兩者由單一相對(duì)拮抗逐漸變成拮抗和協(xié)調(diào)隨地形梯度多樣波動(dòng)變化的模式。在地形梯度小的區(qū)域,逐漸集約化的土地利用與逐漸增強(qiáng)的人類(lèi)活動(dòng)越來(lái)越協(xié)調(diào),而地形梯度大的區(qū)域,生態(tài)逐漸恢復(fù)的景觀與減弱的人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度也更加協(xié)調(diào),這將有益于區(qū)域生態(tài)安全。

近年來(lái),奉節(jié)縣在生態(tài)恢復(fù)的同時(shí),區(qū)域經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)總值快速增加,這說(shuō)明區(qū)域土地的生態(tài)-經(jīng)濟(jì)效益明顯提高,這是由于農(nóng)戶(hù)生計(jì)發(fā)生轉(zhuǎn)型、耕地向果園大面積的轉(zhuǎn)換而導(dǎo)致的[41]。人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度在低海拔區(qū)域局部增加,說(shuō)明通過(guò)局部地區(qū)的土地集約化來(lái)?yè)Q取大面積山區(qū)生態(tài)恢復(fù)的模式,使區(qū)域在整體上達(dá)到了生態(tài)經(jīng)濟(jì)的雙贏。

圖10 山區(qū)內(nèi)部景觀格局對(duì)人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度耦合響應(yīng)的差異Fig.10 Differences in the coupling responses of inner mountain landscape patterns to human activity

4.3 研究不足與展望

由于研究區(qū)域?yàn)榭h級(jí)單元,能獲得的以鄉(xiāng)鎮(zhèn)為單元的社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)有限。另外本文區(qū)分了人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度的顯性和隱性特征,但隱性指標(biāo)的選取具有主觀性、區(qū)域限制性和空間精度較粗等不足,因此本文結(jié)合了土地利用狀況,可有效減少不足。另一方面,由于2000年的土地利用為遙感解譯獲得的分辨率為30m的柵格數(shù)據(jù),低于2010年和2020年人工交互解譯所得的土地利用數(shù)據(jù)精度,這可能會(huì)影響2000年人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度的定量評(píng)價(jià),但本文揭示的規(guī)律仍符合近年來(lái)三峽庫(kù)區(qū)腹地人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度的總體變化趨勢(shì)。而山區(qū)小地形梯度上土地利用的優(yōu)化應(yīng)是以后研究的重點(diǎn)。

5 結(jié)論

本文構(gòu)建了山區(qū)人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度與景觀格局的耦合模型,定量評(píng)價(jià)了三峽庫(kù)區(qū)奉節(jié)縣2000—2020年的人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度,并通過(guò)雙變量空間自相關(guān)模型研究了人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度與景觀格局的空間耦合特征。主要研究結(jié)果如下：

(1)2000—2020年,奉節(jié)縣的綜合人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度在時(shí)間上增加了0.89%,空間變化較明顯,表現(xiàn)為整體收縮,局部增強(qiáng)的特點(diǎn),且其空間分布具有聚集性,與奉節(jié)縣的地形梯度有較高的相關(guān)性,即地形梯度較大的區(qū)域生態(tài)景觀的主導(dǎo)性較強(qiáng),斑塊密度與多樣性較小且逐漸降低,而聚集度和最大斑塊指數(shù)值較大且逐漸增大,人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度較低。而河谷區(qū)域耕地功能轉(zhuǎn)型,建設(shè)用地?cái)U(kuò)張,導(dǎo)致景觀破碎,多樣性高,斑塊面積小,人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度較高,且呈逐年增加的趨勢(shì)。

(2)奉節(jié)縣的人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度與景觀格局空間耦合變化表現(xiàn)出協(xié)調(diào)型、拮抗型、逐漸協(xié)調(diào)型和逐漸拮抗型四種類(lèi)型,而對(duì)這4種耦合變化類(lèi)型較為重要的影響因子為距聚落距離、距縣行政中心距離、高程、距河流距離、距道路距離,其中距聚落距離是最重要的影響因素,其次是距縣行政中心距離和高程,整體上社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素的影響程度大于自然因素,說(shuō)明社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素逐漸成為研究區(qū)社會(huì)生態(tài)系統(tǒng)發(fā)展的主要因素。

(3)三峽庫(kù)區(qū)腹地山區(qū)人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度與景觀格局存在耦合響應(yīng),且其耦合響應(yīng)具有一定的多樣性和特殊性。隨時(shí)間的變化,人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度與景觀格局的耦合表現(xiàn)為由單一相對(duì)拮抗逐漸變成拮抗和協(xié)調(diào)隨地形梯度多樣波動(dòng)變化的模式。且隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,不同地形梯度上的景觀格局對(duì)人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度耦合響應(yīng)也揭示了山區(qū)社會(huì)生態(tài)系統(tǒng)逐漸分異的演變過(guò)程。

(4)三峽庫(kù)區(qū)山區(qū)采用溝谷地區(qū)的土地集約化來(lái)?yè)Q取大面積山區(qū)的生態(tài)恢復(fù),以局部的不協(xié)調(diào)換取整體的協(xié)調(diào),整體上達(dá)到了生態(tài)經(jīng)濟(jì)的共贏。另外,本文提出的綜合顯性—隱性人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度指數(shù)具有簡(jiǎn)單、普適性和空間精細(xì)度高的優(yōu)點(diǎn),同時(shí)又保證了評(píng)價(jià)結(jié)果的準(zhǔn)確性,這為山區(qū)人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度演變的研究提供了新的思路。