神農架林區人類活動與生境質量的空間關系

周 婷,陳萬旭,李江風,*,梁加樂

1 中國地質大學(武漢)公共管理學院,武漢 430074 2 中國地質大學(武漢)地理與信息工程學院,武漢 430078 3 中國地質大學(武漢)空間規劃與人地系統模擬研究中心,武漢 430078

全球范圍內生態環境的變化預示著人類世的到來,工業化、城市化進程不斷加快,人類改造自然界的規模和力度不斷增強,人類活動對區域生態系統功能、結構和空間變化產生了深遠影響,嚴重干擾了區域生境質量[1-2]。在此背景下,探索區域人類活動與生境質量間的關系,逐漸成為相關研究領域的熱點議題[3-4]。

生境是指提供物種生存繁育資源與條件的空間。生境質量則是指生態環境在一定的時間和空間能夠提供物種生存繁衍適宜條件的能力,其作為生態系統服務的一項重要功能,是提升人類福祉的關鍵環節[5-7]。評估區域生境質量,不僅可以識別該區域生態環境的變化及驅動力,還可以為改善區域生態系統服務提供科學依據[8]。關于生境質量的評價方法,一方面根據生態系統類型屬性進行評價,如Homyack運用生理度量法對野生脊椎動物的生境質量進行評價,Billionnet等運用數學優化法對自然保護區景觀破碎化、遺傳多樣性維持等方面進行研究[9]；一方面根據研究尺度進行評價,對于大尺度區域,如祝萍等采取遙感技術識別全國典型自然保護區的土地利用變化和植被覆蓋等因素[10],對于中小尺度區域,如王瓊等采用層次分析法對蒲河流域生境質量進行綜合評價[11]；此外,隨著3S技術和生態模型的發展,區域生境質量評估趨于定量化、模型化和空間化,如王玉等運用SolVES模型分析濕地森林公園生態系統服務[12],劉振生等運用MAXENT模型結合土地利用、地形等驅動因子對賀蘭山巖羊生境適宜性進行了探討[13]。根據以往研究發現,InVEST模型的生境質量模塊(Habitat Quality Model),在對區域生境質量動態評估和時空變化分析方面更具代表性[14-15],是當前較為成熟且應用廣泛的生態系統服務評估模型[16]。

人類活動是指一切人類行為觸及生物圈的過程[3],其通過改變生境退化度,繼而影響生境質量[17]。關于人類活動與生境質量關系研究,部分學者基于人類活動引起的相關效應,由狀態視角側面評價人類活動,如以土地利用變化[18-19]、生態系統服務變化[20]、多因子狀態變化[21-22]等展現人類活動強度；部分學者由壓力視角正面刻畫人類活動,包括基于權重的多指標疊加分析方法和生態足跡方法[23-25]等。其中多指標疊加分析方法運用較多,通過建立研究區人類活動評價體系,由層次分析法[26]、變異系數法[27-28]等主客觀方法確定指標權重,最后加權計算人類活動強度。人類足跡指數(Human footprint index,HFI)的概念是在2002年由Sanderson等提出[18],提供全球尺度上人類活動對陸地生態環境影響的分布信息,在人類活動影響評價等方面得到了廣泛的應用[3,29]。以人類足跡指數表征人類活動,能夠彌補以往研究中僅以景觀組分變化或土地利用變化單一指標計算的缺陷[23,30],更適用于自然保護區監測和管理等方面[3]。關于人類足跡指數的測度,Li等通過對人口密度、土地利用強度、放牧強度等指標的影響分數在0—10范圍內進行分配與求和,得出西藏地區人類足跡指數[1]；Buckley等在野生動物保護學會和國際地球科學信息網絡中心推導的人類足跡指數參數的基礎上,選取人口密度、建成區、夜間人工照明、土地覆蓋、道路等指標,在0—100范圍內計算中國大陸自然保護區的人類足跡指數[17]。以往研究表明,該方法較適用于繪制重點生態保護區域的人類足跡指數。

神農架林區擁有全球30°N地區唯一保持完好的亞熱帶森林系統,具有極高的生物多樣性價值。先后建立了國家級自然保護區、國家森林公園等,并于2016年成為國家公園試點之一,在生態文明建設中走在全國前列。近年來,經濟社會快速發展,尤其是以旅游業為主體的第三產業發展迅速,人類活動的日益頻繁對神農架林區的生境質量和生態安全構成一系列威脅,包括城鎮化進程中生態系統結構變化、生物多樣性喪失、大量基礎設施建設下生產、生活污染等。探討自然環境與人類社會生存與發展的相互作用,對于神農架林區人地關系協調與可持續發展具有重要意義[31-33]。1995—2015年神農架林區人類活動與生境質量狀況如何？神農架林區人類活動與生境質量是否存在空間相關性？人類活動如何影響林區生境質量？本研究針對上述問題,將神農架林區視為生境,采用1km×1km的格網作為評估神農架林區人類活動與生境質量的基本單元,借助InVEST模型,定量評估1995—2015年神農架林區生境質量的時空變化,通過多指標疊加分析法繪制1995—2015年神農架林區人類足跡指數,最后利用雙變量空間自相關和地理加權回歸模型,探測神農架林區人類活動與生境質量的空間關系以及人類活動對生境質量的影響,旨在為神農架林區保護區管理、生態環境保護以及可持續發展提供數據支撐和科學依據。

1 研究區概況與數據來源

1.1 研究區概況

神農架林區地處湖北省西部(109°56′—110°58′E、31°15′—31°75′N)(圖1),土地總面積3253km2。其屬于北亞熱帶季風性氣候,四季分明,降水充沛,氣候水平、垂直分帶明顯。年日照時數1858.3h,年降水量800—2500mm,年蒸發量500—800mm。神農架林區生物資源豐富,處于東亞東、西兩大植物區系的交匯地,原始森林保存較完好,涵蓋3700余種植物類型,森林覆蓋率達90%左右；動物種類達1000余種,其中金錢豹、金絲猴等國家重點保護動物達79種,占湖北全省數量的72%。由于神農架林區在生物多樣性、生態價值等方面具備世界獨特性,成為中國第一個榮膺“聯合國教科文組織世界自然遺產”、“世界地質公園”、“人與生物圈自然保護區”三個名錄的遺產地。

圖1 神農架林區地區位置與高程圖

1995—2015年神農架林區國內生產總值(GDP)平均年增長率超過9%,至2015年,神農架林區旅游接待人數為878.3萬人次,城鎮化率達48.31%。隨著經濟快速發展,城鎮化進程加速,土地利用也隨之改變,人類活動給區域生境質量帶來巨大影響。神農架林區作為中國乃至世界重要的生態屏障,探索其人類活動與生境質量的空間關系以及人類活動對生境質量的影響程度,對于生態環境與經濟社會的協同發展具有重要的借鑒和指導意義。

1.2 數據來源

研究涉及到的神農架林區1995、2000、2005、2010、2015年共5期的土地利用現狀遙感監測數據(空間分辨率為30m×30m)以及1995、2000、2005、2010、2015年共5期的人口、道路、夜間燈光數據(空間分辨率為1km×1km)來源于中國科學院資源環境科學與數據中心(http://www.resdc.cn/)。神農架林區旅游景點數據來源于神農架林區政府門戶網站(http://www.snj.gov.cn/)。基礎地理數據來源于國家基礎地理信息系統全國1∶400萬數據庫。本文采用ArcGIS 10.2中漁網工具(Fishnet)生成1km×1km的格網,作為測度神農架林區人類活動與生境質量的基本單元。

2 研究方法

2.1 生境質量

InVEST模型生境質量模塊是結合區域景觀類型信息,以土地利用數據為基礎,對威脅因子影響和土地利用類型對威脅因子的敏感性進行評估,以表征區域生境質量的優劣[6],計算公式如下：

(1)

式中,Qxj表示土地利用類型j中柵格x的生境質量指數；Hj表示土地利用類型j的生境適應度；Dxj表示土地利用類型j中柵格x的受威脅度；k常數為半飽和常數,z為常數2.5,受威脅度Dxj由以下公式計算可得：

(2)

式中,r為威脅因子；y是r威脅柵格總數；Yr為r威脅因子中的一組威脅柵格數；wr為威脅因子r的權重；ry為柵格y的威脅因子值；irxy為威脅柵格y的威脅因子ry對柵格x的威脅度；βx為柵格x的可達性水平；Sjr是土地利用類型j對于威脅因子r的敏感度；dxy為柵格x與y的直線距離；drmax為威脅因子r的最大作用距離,irxy由以下公式計算可得：

(3)

(4)

根據神農架林區實際狀況,結合陳妍等[7]、南箔等[34]、馮舒等[35]在相關研究中共同選取的耕地、交通用地、居民點、裸地等相關威脅因子,最終確定了水田、旱地、道路、城鎮、農村居民點、其他建設用地和未利用地為研究區生境質量的威脅因子,并參照專家建議確定威脅因子最大影響距離、權重以及衰減類型(表1)。

表1 神農架林區威脅因子及其最大影響距離、權重及衰減類型

基于景觀生態學當中維持生物多樣性的基本原則,結合InVEST模型推薦的參考值以及包玉斌等[5]、劉春芳等[6]、許學工等[36]學者的研究成果,確定將研究區土地利用類型的生境適宜度取值范圍設置為0—1,在該范圍內數值越大,表示該環境的生態系統越穩定,對應的生境質量值越高(表2)。

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表2 神農架林區土地利用類型生境適宜度及其對威脅因子敏感性

2.2 人類足跡指數

基于人類足跡指數方法,根據神農架林區區域發展特征,結合數據可得性,最終選取了人口密度、土地利用轉變、通達性、旅游景點(區)、電力基礎設施5種類型的人類活動表征因子,并將每種因子影響力的分數值設置在0—1范圍內。同時參照胡志斌等[27]對人類活動強度的計算方法,依據各因子對不同距離環境擾動程度的差異建立多環緩沖區,根據專家打分對每個緩沖區分別進行影響力賦值。以旅游景點(區)因子為例,以表1中其他建設用地的最大影響距離4.0km為依據,分別建立0km,0—1km,1—2km,2—3km和3—4km緩沖區,綜合專家打分對其影響力賦值分別為0.9,0.7,0.5,0.3和0.1,最后進行加權求和。按照上述過程分別計算土地利用指數、人口密度、夜間燈光以及交通通達度,將處理后的各個因子進行疊加處理,計算得出1995—2015年神農架林區人類足跡指數,以顯示該時間序列區域性的人類活動。

HFI(i)=landuse(i)+popden(i)+tourismpoint(i)+nightlight(i)+road(i)

(5)

式中,HFI(i)代表人類足跡指數,landuse(i)代表土地利用指數,popden(i)代表人口密度,tourismpoint(i)代表賦值量化后的旅游景點(區)指數,nightlight(i)代表賦值量化后的夜間燈光指數,road(i)代表賦值量化后的交通通達度。

2.3 雙變量空間自相關分析

空間自相關分析的核心功能是探索某屬性在空間上的分布特征以及變量間的聚集程度,一般通過全局空間自相關和局部空間自相關對空間關聯進行度量和檢驗。全局Moran′sI指數是驗證相關屬性值在研究區域的空間分布集聚趨勢的全局自相關計量[37-38]。計算公式如下：

(6)

式中,xi和xj為協調效率的觀測值；Wij為i和j的權重連接矩陣；全局Moran′sI取值一般為-1—1,若其小于0,則表明空間單元不具備相似屬性,分布離散；若其趨于0,則表明空間單元隨機分布；若其大于0,則表明空間單元屬性呈正相關。

根據Anselin等的研究，基于雙變量空間自相關探索人類活動與生境質量的空間關系[38]。雙變量空間自相關分析得出的Moran′sI指數的計算公式如下：

(7)

根據Local Moran′sI指數,計算結果中高-高類型表示高生境質量和高人類活動類型區,低-低類型表示低生境質量和低人類活動類型區,高-低類型表示高生境質量和低人類活動類型區,低-高類型表示低生境質量和高人類活動類型區。

2.4 地理加權回歸模型分析

研究采用地理加權回歸模型以測度1995—2015年神農架林區1km格網尺度下的人類活動對生境質量的影響程度。地理加權回歸模型作為一種局域回歸模型,是建立在傳統回歸模型(OLS)基礎上的對參數進行估計的一種空間分析技術,能夠允許研究過程中直接模擬不同空間的非平穩性,反映不同地理位置變量對該區域的影響程度[39]。其模型結構計算公式如下：

yi=β0(ui+vi)+∑kβk(ui+vi)xik+εi

(8)

3 結果與分析

3.1 生境質量時空特征

運用InVEST模型的生境質量模塊,得到神農架林區生境質量分級表(表3)和神農架林區生境質量分布圖(圖2),利用ArcGIS 10.2的自然斷點法對研究結果進行5個等級的劃分,即低、較低、中等、較高、高。

表3 1995—2015年神農架林區生境質量分級表/%

圖2 1995—2015年神農架林區生境質量空間分布圖

從時間尺度上看,1995—2015年間神農架林區生境質量整體較高,且大部分地區生境質量相對穩定,少見大面積的顯著變化,但研究區中西部(紅坪鎮)、東北部(陽日鎮)、東部(新華鎮)等區域均存在小面積范圍的波動。如1995—2015年間,由于城鎮化程度加深和旅游業的發展,道路及建設用地逐漸增多,導致陽日鎮部分區域生境質量逐漸降低；2010—2015年間,紅坪鎮神農架機場的建設導致周邊區域生境質量顯著降低。

從空間尺度上看,神農架林區生境質量等級以中、高等級為主,總體上分布較為零散。60%以上的區域都處于較高等級和高等級生境質量,多分布在研究區中部海拔較高的林地和草地；約20%的區域處于中等級生境質量,以道路用地沿線為主及部分耕地,多呈條帶狀分布；約13%的區域處于較低等級和低等級生境質量,主要是以農村居民點和城鎮用地為主的建設用地。

3.2 人類足跡指數時空特征

在ArcGIS 10.2中利用自然斷點法將人類足跡指數結果分為5個等級,即低、較低、中等、較高、高,得到神農架人類足跡指數分級表(表4)和神農架人類足跡分布圖(圖3)。

圖3 1995—2015年神農架林區人類足跡指數空間分布圖

表4 1995—2015年神農架林區人類足跡指數分級表/%

從時間尺度上看,1995—2015年間神農架林區人類足跡指數呈現“兩極分化”的趨勢,高人類足跡區域不斷擴大,占比從3.68%波動增加至5.52%,而低人類足跡區域也不斷增加,占比從10.77%增加至26.07%。以人類活動強度最大的松柏鎮、陽日鎮兩個鎮區為例,1995—2015年間人類足跡指數逐漸升高,且呈現擴張態勢,表明這兩個鎮區作為林區的中心城鎮,伴隨著城鎮化進程加快,人類活動強度越來越大。相反地,研究區西部,即以神農架自然保護區為主體的區域,隨著對自然保護區管理力度的不斷加強,人類足跡指數呈萎縮態勢。

從空間尺度上看,神農架林區西部區域人類足跡指數偏低,東部區域人類足跡指數偏高,主要道路沿線人類足跡指數偏高。高人類足跡區域占比較少，在3%—5%左右,主要分布在松柏、陽日、木魚三鎮,其中松柏鎮是林區政府所在地,木魚鎮是林區旅游接待服務中心,人類活動相對密集。較高人類足跡區域占比在13%—18%左右,主要分布在九湖鎮、下谷坪鎮以及林區主要道路沿線。中等人類足跡區域占比在20%左右,主要是林區主要道路沿線緩沖區。較低人類足跡區域和低人類足跡區域占比最高,保持在50%以上,以林區的林地、草地等為主,尤其是神農架自然保護區及其周邊區域。

3.3 人類活動與生境質量空間相關性分析

基于GeoDa 095i軟件,采用queen contiguity空間矩陣,測度出1995—2015年間神農架林區1km格網尺度下人類活動與生境質量的雙變量全局空間自相關Moran′sI指數,分別為-0.179、-0.212、-0.213、-0.216和-0.215,且在0.001水平上顯著。1995—2015年間,研究區人類活動與生境質量之間具有顯著的空間負相關,表明人類活動強度的加大會導致生境質量的惡化。雙變量空間自相關檢驗表明人類活動與生境質量之間具有顯著的空間依賴效應,1995—2015年間產生了顯著負向外部性。這表明研究期間神農架林區人類活動強度的加大,包括建設用地的擴張、旅游活動的增多等,對于林區生境質量產生了劇烈的擾動。

1995—2015年間,高-低類型(高生境質量和低人類活動類型區)是神農架林區最主要的關系類型(圖4)。其主要分布在神農架林區中西部的高海拔地區,尤其是神農架自然保護區和神農架生物保護區分布較顯著,相關的保護與管理政策為維持高生境質量奠定了重要基礎；低-高類型(低生境質量和高人類活動類型區)分布范圍也相對較大。其主要分布在林區地勢較為平緩的地區,包括主要行政區(如松柏鎮、陽日鎮、木魚鎮和新華鎮)周邊；高-高類型(高生境質量和高人類活動類型區)和低-低類型(低生境質量和低人類活動類型區)在神農架林區也有出現,但數量相對較少。其中,高-高類型主要分布在高生境質量邊緣地區,如自然保護區沿邊道路附近,在道路交通的建設過程中,盡管沿線附近的生境質量受到一定的影響,但在邊坡綠化等相應的保護措施下,生境質量得到了較為充分的維持和保護。

圖4 1995—2015年神農架林區1km格網尺度人類足跡指數與生境質量空間LISA聚類圖

3.4 人類活動對生境質量影響的空間分異特征

研究利用ArcGIS 10.2分別進行了最小二乘法模型和地理加權回歸模型的分析,得到的AICc值分別為-2124.328和-4217.234。當最小二乘法模型和地理加權回歸模型AICc值的差值大于3時,表示地理加權回歸模型的模擬結果更加合理[39],本研究中二者差值為2092.906,表明地理加權回歸模型的結果優于最小二乘法模型的結果。同時地理加權回歸模型的R2也明顯增加至0.552,進一步表明選取地理加權回歸模型擬合結果更適用于本次研究(圖5)。

圖5 1995—2015年神農架林區1km格網尺度人類足跡指數回歸系數空間分布圖

從時間尺度上看,1995—2015年間神農架林區人類足跡指數對生境質量的負面影響愈加顯著,回歸系數從1995年的0.017波動降低至2015年的-0.027,負面影響區域占比從1995年的61.266%逐漸升至2015年的71.095%,表明隨著人類活動強度和廣度的增加,神農架林區的生境質量受到的負面影響程度逐漸加深。然而下谷坪東北部,即神農頂旅游景區周邊,從1995—2015年一直保持正相關關系,且正相關效應逐漸加深,回歸系數分布在0.032—0.093之間,說明該區域人類活動影響下的生境質量呈上升趨勢,由于該旅游景區作為神農架的“王牌”景區,對周邊環境的水平要求較高,開發建設過程中人為地進行生態環境的改善,包括林地草地恢復、居住區移民搬遷等,對生境質量起到了一定的保護作用。

從空間尺度上看,人類活動對生境質量影響的空間差異較大,系數值整體上呈現出中間低邊緣高的特征,且中間大范圍區域為負值,邊緣及中間部分小范圍區域為正值,表明人類活動對生境質量的影響以負面效應為主。這主要由于神農架林區中部地區的地類以林地和草地為主,而林草地自然本底較為脆弱,對于人類活動的影響更為敏感,導致中部地區負相關關系更為顯著。其中紅坪鎮西部,即塔坪原始森林周邊區域的負面效應較明顯,回歸系數分布在-0.528—-0.399之間,說明在該區域人類活動引起的生境質量下降幅度更大,由于該地區農業活動較頻繁,煙葉種植等人類活動因素對于林地的干擾較為明顯。

4 討論與結論

4.1 討論

神農架林區擁有世界級生態資源,生態環境本底良好,然而在社會經濟發展、產業結構不斷轉變的背景下,人類活動成為影響區域生境質量的主要驅動力[40]。神農架林區GDP從1995年的10670萬元增長至2015年的209513萬元,社會經濟活動強度愈發顯著。直到2015年底,神農架林區三次產業比重為9.4∶36.9∶53.7,以旅游業為主的第三產業投資額同比增長23.2%,生產總值達到103075萬元。神農大道、坪阡古鎮等大量旅游基礎設施和服務設施的開發建設與投入使用,導致建設用地增加、人類活動密集,影響區域生境質量。

1995—2015年間神農架林區60%以上區域生境質量較高,這與神農架林區的主要用地類型為林草地有關。林區中部植被覆蓋率和海拔均較高,人跡罕至,生態環境保護較好,生物多樣性較豐富,該部分區域則生境質量較高；13%左右的區域生境質量較低,即林區中南部和東北部,包括人口數量最多的松柏鎮、陽日鎮和木魚鎮三個主要鎮區,產業活動密集且強度大,對于生態環境的影響破壞程度最為劇烈,導致生境質量等級較低。1995—2015年間林區人類足跡指數西低東高,呈現兩極化趨勢,西部以神農架自然保護區為主,主要由于被劃定為受嚴格保護的區域,明令禁止耕種、放牧等人類活動；而東部區域,特別是東北部區域,城鎮較集中,各類開發建設活動逐漸擴張,人類活動強度不斷加強,人類足跡指數則隨之增加。

1995—2015年間神農架林區人類活動與生境質量雙變量全局空間自相關Moran′sI指數分析顯示,林區人類活動與生境質量具有顯著的空間負相關,隨著人類活動強度的加大,對生境質量產生了劇烈的擾動。高-低和高-高類型區表明生態環境管理和保護意義顯著,而低-低類型區則需要加強生態修復,未來可考慮納入嚴格管理范圍,低-高類型區可通過適度減少旅游活動,提高土地集約利用度,以提高生境質量水平。最后研究引入地理加權回歸模型,將1995—2015年間人類活動對生境質量影響進行空間分異分析,得出林區人類活動對生境質量的影響空間差異較大,以負面效應為主,且負面影響程度不斷加深。神農架林區中部大范圍區域,人類活動與生境質量大致負相關,主要由于該區域以林地和草地為主,而且保有大面積的原始森林,然而純天然的環境更容易受到人類活動的干擾和破壞,開山伐木,墾荒種地等開發性活動嚴重造成了生態退化,降低了神農架林區的生境質量；同時也有少數區域人類活動對生境質量顯示正相關效應,這與神農架林區人為進行生態環境保護有關,人工建設生態廊橋、生態移民搬遷等人類“退”生物“進”的管理政策,對于林區生境質量的保護與提高提供了保障。未來對神農架林區生境質量的保護與提高可在此回歸分析的基礎上,注意關注不同區域的特點與功能,有針對性地進行開發與保護,對負面效應顯著區域進行嚴格管理把控,通過退耕、集約利用建設用地等方式,在保持生境質量穩定的同時,借助人為保護手段增強生境適宜度,提高區域生境質量。

本研究基于InVEST模型對神農架林區生境質量進行分析,既能得出定量分析結果,也能將生境質量結果可視化分析,對神農架林區20年長時間序列生境質量變化做出快速評價；同時采用人類足跡指數的方法,在前期研究的基礎上,增加了神農架林區的旅游景點(區)的影響,有利于更加全面地表征研究區的人類活動；最后研究1km格網尺度下1995—2015年間神農架林區人類活動與生境質量的空間關系以及人類活動對生境質量的影響,便于綜合考慮自身格網單元要素及鄰近格網單元或者是更遠格網單元要素的影響,對于相關保護區的邊界設定具有指導意義。研究的不足及未來需要改進的方面主要有：(1)對于人類足跡指數的測度,在指標疊加過程中的權重確定方法較為主觀,未來研究可以將主客觀方法相結合則更為嚴謹；(2)對于研究尺度設定,未來可采取多樣化的格網尺度分別對研究區進行對比研究,以探索多尺度下不同變量的相關關系,科學協調人類活動與生態保護間的關系,提高生態保護規劃的實施效果。

4.2 結論

基于神農架林區1995—2015年5期土地利用遙感監測數據,借助InVEST模型進行1995—2015年神農架林區的生境質量評估,采用多指標疊加分析進行1995—2015年人類足跡指數測度,運用雙變量空間自相關與地理加權回歸模型,分析并揭示了神農架林區人類活動與生境質量的空間關系以及人類活動對生境質量的影響程度。研究結果如下：

(1)1995—2015年間,神農架林區生境質量水平保持較穩定,無劇烈變化,但是等級分布總體呈零散狀。神農架林區生境質量水平從1995年的0.849降至2015年的0.835,但是在2005—2010年間有略微上升,其中超過60%的區域處于較高生境質量和高生境質量類。

(2)1995—2015年間,神農架林區人類足跡指數變化較大,呈現“兩極化”的發展趨勢,呈現“西部低,東北高”的空間分布特征,主要道路沿線人類足跡指數偏高。

(3)1995—2015年間,神農架林區人類活動與生境質量之間存在顯著的空間依賴效應,二者具有顯著的空間負相關,表明人類活動強度的加大會導致生境質量的惡化。其中，神農架林區中部人類活動對生境質量的影響以負面效應為主且愈加顯著,局部小范圍區域顯示正相關效應。