三峽庫區人類活動強度與景觀格局的耦合響應

黃孟勤,李陽兵,2,*,李明珍,陳 爽,曾晨岑,張 冰,夏春華

1 重慶師范大學地理與旅游學院, 重慶 401331 2 三峽庫區地表過程與環境遙感重慶市重點實驗室, 重慶 401331

隨著全球環境問題的日漸突出和21世紀初“人類世”[1]概念的提出,人類活動已成為全球變化研究的重點與熱點[2]。同時土地利用對人類活動的響應也始終是區域可持續發展與生態安全的研究熱點[3],而土地利用變化會導致景觀格局的相應改變。因此,深入揭示在人類活動演變背景下的景觀耦合響應對區域生態安全的構建、三生空間的優化和人與環境關系的調控改善具有重要意義。

人類活動強度是指在一定區域內受到人類活動影響的擾動程度[4—5],人類活動強度的定量化和空間化是研究人類活動對生態環境影響的基礎[6],也是建立二者之間定量關系的重難點[7]。當前主要從兩個角度定量人類活動強度：一是基于人類活動的壓力變化提出的綜合指標加權分析法[8]和生態足跡指數法[9]等；二是基于人類活動擾動引起的自然環境狀態響應變化,如土地利用變化[4]、生態系統服務變化[10]、和多狀態因子變化[11]等提出的方法。目前應用較廣的方法是綜合指標法和基于土地利用變化定量人類活動強度[6]。其中,以土地利用變化定量人類活動強度較簡單[12],普適性強,但評價結果的準確性有待商榷,而綜合指標法的評價結果較準確,但存在空間精細度不足等問題[13]。因此,如何建立一種能簡單、精細、準確地定量分析人類活動強度的方法是目前亟待解決的問題。

近年來各種形式的人類活動對地表覆被的擾動直接或間接地改造著景觀格局,這一現象已經引起國內外學者的廣泛關注,而大多研究都是基于特定的研究區域,如半城市化地區、山區、煤礦區或旅游區等區域,反映特定人類活動如城市化、旅游等對景觀格局的影響[14—17],忽略了人類活動的多樣性、空間異質性和相互干擾性。此外,目前對景觀格局和人類活動強度關系的研究大多將人類活動作為輔助信息進行定性分析,缺乏定量分析。因此,建立區域綜合人類活動強度及景觀格局對其耦合響應的定量分析尤為重要。

三峽水庫是世界上容量最大的水庫之一,庫區包括長江干流河道約568km[18],位于中國中西部過渡地帶。該區域水土流失嚴重,生態環境脆弱,是對人類活動高度敏感的山區[19]。近年來為了改善三峽庫區山區人居環境和生態環境,生態移民、退耕還林還草等政策相繼出臺,使得庫區的人口分布和人類活動強度在空間上發生了明顯的變化[20],農業生態系統也發生了轉型[21]。因此,本文旨在通過研究三峽庫區腹地人類活動強度與景觀格局的耦合變化過程,揭示三峽庫區腹地人地關系演變狀況,主要研究內容有：(1)建立綜合顯性—隱性人類活動強度指數,(2)定量評估三峽庫區腹地人類活動強度變化下景觀格局的耦合響應,(3)揭示景觀格局對人類活動耦合響應的驅動機制。本文的研究結果將有助于三峽庫區腹地各種生態政策的調整和優化,可為中國中西部庫區、山區及發展中國家類似地區的可持續發展研究提供典型范例。

1 研究區概況

三峽庫區是典型的山區,地質結構復雜,地貌以山地丘陵為主。奉節縣(30°29′19″—31°22′33″N,109°01′17″—109°45′58″E)位于三峽庫區腹地的核心地區,占地面積約4087km2(圖1)。奉節縣第七次全國人口普查公報表示,至2020年底,奉節縣的常住人口有74.48萬人,居住在鄉村的人口占50.48%。長江流經奉節縣中段,地勢南北高中間低。受亞熱帶季風氣候和山地地形的影響,氣候溫暖濕潤,年均降水量為1132mm,日照時間長,是典型的三維立體氣候。三峽工程移民和退耕還林等生態工程導致了奉節縣內人類活動形式和強度的明顯變化,區域景觀格局變化明顯。奉節縣的地理位置、地形特征和土地利用方式等自然和社會背景使其成為三峽庫區腹地的典型代表[20—22],因此,本文以奉節縣為研究對象,將有助于揭示三峽庫區腹地人類活動強度與景觀格局耦合響應的一般規律。

圖1 研究區概況Fig.1 Location map of the study area

2 數據來源與研究方法

2.1 山區人類活動強度與景觀格局耦合模型

2.1.1山區人類活動強度與景觀格局耦合模型構建

本文以人類活動強度為x軸,景觀格局為y軸,根據人類活動強度與景觀格局的耦合關系劃分4個象限,構建四象限模型。不同象限反映了人類活動強度與景觀格局的不同耦合特征(圖2),分別為：

圖2 山區人類活動強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：表示較高強度的人類活動及對應的高斑塊密度、高多樣性、低聚集度、小斑塊、形狀復雜的景觀格局,如在近城區,鄉村聚落、城鎮聚落、果園、耕地和生態用地構成的景觀格局；

第二象限：表示較低強度的人類活動及對應的高斑塊密度、高多樣性、低聚集度、小斑塊、形狀復雜的景觀格局,如山區地形起伏度較小的區域,林地、鄉村聚落、坡耕地、撂荒地和小規模果園構成的景觀格局；

第三象限：表示較低強度的人類活動及對應的低斑塊密度、低多樣性、高聚集度、大斑塊、形狀簡單的景觀格局,如山區高海拔地區集中連片的林地構成的景觀格局；

第四象限：表示較高強度的人類活動及對應的低斑塊密度、低多樣性、高聚集度、大斑塊、形狀簡單的景觀格局,如河谷平壩等自然本地條件好的區域,集中連片的城鎮聚落、果園、坡耕地等構成的景觀格局。

本文將一、三象限視為人類活動強度與景觀格局耦合的協調狀態,二、四象限視為兩者耦合的拮抗狀態。將兩個時期的人類活動強度與景觀格局耦合特征進行空間對照,可得到四種人類活動強度與景觀格局耦合變化類型,各個類型的特征如表1所示。

2.1.2人類活動強度和景觀格局指標選取

人類活動強度是度量人類改造自然力度的有效指標。當前以建設用地當量評價人類活動強度的方法運用較廣泛[23]。但以相同土地利用基礎的兩個變量做耦合分析,其結果將會存在明顯的自相關性。為了避免此種情況,本文參考相關文獻[24]和研究區數據獲取的實際情況,選取了景觀開發強度指數、人口密度、經濟密度和道路密度四個指標來確定綜合人類活動強度指數。

借鑒土地利用轉型的顯性和隱性形態相關表述[25—26],本文認為人類活動與土地利用一樣有直觀顯性的結果,也有間接造成隱性結果,即人類活動具有隱性和顯性兩種表現。人類活動對環境的改造往往通過土地利用的變化直接表現出來,土地利用是人類活動結果的顯性表現。另一方面,人是人類活動的執行者,經濟效益是人類活動的目標,因此單位面積土地利用類型的產出和功能定位可在一定程度上間接反映出人類活動強度的狀況,是人類活動強度的隱性表現,并可通過人口密度和經濟密度的時空變化表現出來。

因目前無可綜合反映景觀格局特征的指標,而景觀格局指數可以反映出豐富的景觀格局信息[27]。有學者指出景觀規模、形態、數量、類型和空間配置對生態安全具有重要影響,在人類活動影響較弱的時期,生態安全主要與景觀面積有關,隨著人類活動的增強,景觀形態、破碎化和連通性發生了較大變化,從而導致了生態系統結構和組成的變化,進而影響生態安全[28]。因此本文參照相關研究[27, 29]選取了香濃多樣性指數(SHDI)、聚集度指數(AI)、斑塊密度(PD)、最大斑塊指數(LPI)和景觀形狀指數(LSI),這些景觀指標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。各指數的生態學意義及相關算法詳見參考文獻[27]。

在指標選取的基礎上,本文對人類活動強度與景觀格局耦合響應的分析如圖3所示。首先,基于奉節縣的經濟密度、人口密度、景觀開發強度和道路密度數據,我們運用層次分析法和指數和法定量分析人類活動強度。第二,我們利用移動窗口法分析奉節縣景觀格局指數的空間分布。最后基于雙變量空間自相關模型分析人類活動強度和景觀格局的耦合變化類型,并以二元邏輯回歸模型探討耦合變化類型的驅動機制。

表1 人類活動強度與景觀格局耦合類型的特征

2.2 數據來源與處理

數據來源及其說明見表2,其中研究區的土地利用如圖4所示。

表2 數據來源及說明

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

2.3 指標計算

2.3.1研究單元劃分

根據研究區實際情況,生成1000m×1000m的格網作為人類活動強度的評價單元。

2.3.2景觀開發強度指數

景觀開發強度指數由Brown等提出[30],該方法將土地利用類型與單位面積能耗的開發強度相結合,計算各土地利用類型的景觀開發強度系數,最后累加研究區各土地利用類型面積及其景觀開發強度系數,得到景觀開發強度綜合指數:

LDIindex=∑LU(%)×LDIi

(1)

式中,LDIindex為區域景觀開發強度綜合指數；LU(%)為第i種土地利用類型的面積占比；LDIi為第i種土地利用類型的景觀開發強度系數(表3)。

表3 不同土地利用/覆被的景觀開發強度系數

2.3.3層次分析法和指數和法

本文采用層次分析法得到各項指標的權重,其中顯性指標道路密度和景觀開發強度指數的權重分別為0.073和0.432,隱性指標人口密度和經濟密度的權重分別為0.167和0.328。然后利用指數和法對各指標及其權重進行綜合,其計算公式如下:

(2)

式中,CHAI為綜合顯性—隱性人類活動強度,簡稱為綜合人類活動強度,Xj為指標j的標準化；Aj為指標j的權重。

2.3.4雙變量空間自相關模型

一般來說,簡單的耦合關系也可以用相關性來描述[32],因此,本文采用雙變量空間自相關模型確定綜合人類活動強度與景觀格局耦合之間的空間關系,并檢驗二者關系的有效性。雙變量空間自相關模型[33]的計算公式如下:

(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系的有用工具,在土地利用驅動力分析中得到了廣泛的應用[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活動強度空間耦合變化類型之間的定量關系。相關的回歸模型如下。

將測量對象是否發生定義為因變量Y,測量對象發生時用1表示,反之用0表示。因變量的n個影響因素分別記為x1,x2,x3…xn。因變量Y在n個自變量作用下的發生概率定義為P,其值在0—1之間,表達式為:

(4)

對式(4)進行logit變換,得到一個線性公式：

(5)

式中,α為常數項,β1,β2,…,βn為回歸系數,若βn為正,表示相關的自變量Xn,i能增加事件i的發生率,反之則減少,且βn的絕對值越大,表示自變量Xn,i對事件i的發生率的影響越大。

本文利用ArcGIS 10.2提取景觀格局與綜合人類活動強度的耦合變化類型以及在各驅動因子柵格圖中具有變化值的10%(2138個)樣本值作為變量。最后將提取的樣本值導入邏輯回歸模型診斷景觀格局與綜合人類活動強度的耦合變化的驅動因子,提取出顯著的影響因子。

3 結果分析

3.1 人類活動強度的時空分布規律

由圖5可知,2000—2020年,奉節縣的人口密度逐年遞減,經濟密度逐年遞增,兩者在空間上逐漸向城區聚集,整體上長江北岸大于長江南岸,由奉節城區向南北山區逐漸遞減；從顯性人類活動的道路密度和景觀開發強度指數角度來看,兩者逐年遞增,空間分布規律與隱性因子大體一致；從綜合人類活動強度看,奉節縣在農戶生計方式的轉型的背景下,區域經濟產值得到明顯的增長,綜合人類活動強度在時間上整體無明顯變化,由2000年的11.59%增加為2020年的12.48%,在空間上表現為南北部的山區向中部低海拔的河谷地區收縮。

無論是從隱性、顯性和綜合的角度看,奉節縣的人類活動強度的時空分布特征表現為：局部增強,空間上整體向局部地區收縮。由于地形地貌的差異,2000—2020年,奉節縣的人類活動強度分布與當地的地形梯度特征一致,即人類活動強度分布表現為南北山區低,中間長江河谷高,且長江北岸的人類活動強度整體高于南岸,這與長江北岸的河網相對密集、奉節縣的經濟和行政中心位于長江北岸等因素有關。此外,長江南岸的海拔較高,石灰巖占地面積較廣,自然環境的限制較強。

圖5 奉節縣人類活動強度的時空分布Fig.5 Spatial and temporal distribution of human activity intensity in Fengjie County

3.2 景觀格局的時空特征

2000年奉節縣以灌木林地為景觀基質,林地和耕地占地面積較大。到2010年在退耕還林工程的推進下,林地的主導性增強,且耕地明顯減少,果園有了一定程度的擴張。而到2020年,生態農業的生態經濟效益逐漸突顯,以及在鄉村振興和耕地紅線等政策的引導下,奉節縣果園面積明顯擴張,在地理位置較好的區域出現了一定程度的耕地復墾和開荒(圖4)。

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

綜上,奉節縣的景觀格局隨著區域內退耕還林、經果林經濟發展等措施的實施,在地理條件較差的區域,景觀單一,斑塊較大,林灌草等的優勢性較強且持續加強。而在地理條件較好的區域,景觀多樣性較高,斑塊逐漸破碎,密度較高。

表4 2000—2020年奉節縣景觀水平上的景觀格局指數

圖6 奉節縣景觀格局時空特征Fig.6 Temporal and spatial characteristics of landscape pattern in Fengjie county高程分級為1：0—300m,2：300—500m,3：500—800m,4：800—1100m,5：1100—1400m,6：1400—1400m,7：>1700m；坡度分級為1：0—6°,2：6°—15°,3：15°—25°,4：25°—35°,5：>35°；距道路距離分級為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 人類活動強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分析模塊,來檢驗山區人類活動強度與景觀格局的耦合模型,并以此來探討奉節縣景觀格局與綜合人類活動強度之間的空間相關關系。其中聚集度指數、最大斑塊指數與綜合人類活動強度的低—高聚類對應模型中的第一象限,低—低聚類對應第二象限,高—低聚類對應第三象限,高—高聚類對應第四象限。景觀形狀指數、斑塊密度和香濃多樣性指數與綜合人類活動強度的高—高聚類對應模型中的第一象限,低—高聚類對應第二象限,低—低聚類對應第三象限,高—低聚類對應第四象限。由于從顯性、隱性和綜合角度分析的人類活動強度在空間分布上具有一致性,因此3種人類活動強度與景觀格局耦合的空間分布具有一致性。

圖7表明,2000年,各景觀格局指數與綜合人類活動強度的高—高聚類和低—高聚類聚集分布于研究區的河流溝谷地區,到2020年長江北岸區域各景觀格局指數與綜合人類活動強度的高—高聚類和低—高聚類逐漸向城區收縮,而在長江南岸山區沿溝谷逐漸擴張。各景觀格局指數與綜合人類活動強度的低—低聚類和高—低聚類聚集于奉節縣的高海拔山區。2000—2020年,景觀形狀指數、斑塊密度和香濃多樣性指數與綜合人類活動強度的低—低聚類呈擴張態勢,高—低聚類被壓縮,而聚集度指數和最大斑塊指數與綜合人類活動強度的高—低聚類明顯擴張。這是由于研究區南北部高海拔地區的景觀基質為生態景觀類型,且隨著城鎮化和生態恢復的進一步推進,山區生態景觀的主導性加強,斑塊密度與多樣性逐漸降低,聚集度和最大斑塊指數值逐漸變大；而河谷低海拔地區人類活動強度加強,耕地功能發生轉型,建設用地擴張,導致景觀破碎,多樣性高,斑塊面積小,分布均衡,聚集性指數低。

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

根據人類活動強度和景觀格局的耦合模型,將2000年和2020年各景觀格局指數與綜合人類活動強度的聚類圖進行空間疊加分析。如圖8所示,研究區的人類活動強度與景觀格局耦合變化類型是以逐漸協調型為主,其次是協調型和逐漸拮抗型,其中協調型和逐漸協調型主要位于研究區南北部海拔較高、坡度較大的山區和近城區。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巖山區,以及河谷溝谷地區。

圖8 奉節縣2000—2020年景觀格局與人類活動強度的耦合變化特征Fig.8 Coupling change characteristics between landscape pattern and human activity intensity in Fengjie County from 2000 to 2020

4 討論

4.1 人類活動強度與景觀格局耦合變化的驅動因素分析

奉節縣景觀格局與綜合人類活動強度耦合變化的各類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,這間接反映了城鎮化是影響山區人類活動和景觀格局演變的重要因素[15]。另外海拔差異作為山區獨特的地形特征,也是影響山區的社會生態系統演變的重要因素。整體上社會經濟因素的影響作用大于自然因素,說明社會經濟因素逐漸成為影響研究區社會生態系統發展的主要因素,這與眾多學者對山區近幾十年土地利用變化驅動研究的結論一致[35—36]。另一方面,社會經濟的發展同時加速和擴大了地形地貌對山區社會生態系統的影響,因此對于山區來說,自然環境仍是制約人類活動的重要因素。

圖9 景觀格局與綜合人類活動強度耦合變化的邏輯回歸結果Fig.9 Logistic regression results of the coupling changes of landscape pattern and CHAI圖中紅色數字表示概率P通過0.05的顯著性檢驗

4.2 山區人類活動強度變化與景觀格局耦合響應

由于地形優勢以及經濟發展快速等原因,平原以及沿海地區的人類活動強度大多呈逐年增強趨勢[37—38]。而近年來三峽庫區腹地的人類活動在時間上并無明顯變化,在空間上呈局部增強,整體收縮,區域差異擴大的趨勢。同時千年以來黃土高原的社會生態系統演變歷程表明[39],從長時間序列來看,山區人類活動強度在逐漸增強。但山區人類活動強度增加的幅度與全國的平均水平比較,整體上仍然偏低[40]。

山區地形地貌破碎,這是導致其社會經濟發展落后于平原地區的根本原因,但其垂直地形所包括的地理、生態信息豐富,使得山區景觀格局對人類活動強度的耦合響應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,山區的人類活動強度逐漸降低,景觀的異質性降低,生態導向性增強。另外,不同地形梯度上的景觀格局對人類活動強度耦合響應也揭示了山區社會生態系統的動態過程,即隨社會經濟的發展,山區農戶生計呈多樣化,其人類活動逐漸向低海拔地區聚集,因此山區內部的社會生態系統逐漸分異,從全區域的相對拮抗轉向整體更加協調,而局部更加拮抗。而人類活動強度與景觀格局的耦合表現為,隨時間的變化,兩者由單一相對拮抗逐漸變成拮抗和協調隨地形梯度多樣波動變化的模式。在地形梯度小的區域,逐漸集約化的土地利用與逐漸增強的人類活動越來越協調,而地形梯度大的區域,生態逐漸恢復的景觀與減弱的人類活動強度也更加協調,這將有益于區域生態安全。

近年來,奉節縣在生態恢復的同時,區域經濟生產總值快速增加,這說明區域土地的生態-經濟效益明顯提高,這是由于農戶生計發生轉型、耕地向果園大面積的轉換而導致的[41]。人類活動強度在低海拔區域局部增加,說明通過局部地區的土地集約化來換取大面積山區生態恢復的模式,使區域在整體上達到了生態經濟的雙贏。

圖10 山區內部景觀格局對人類活動強度耦合響應的差異Fig.10 Differences in the coupling responses of inner mountain landscape patterns to human activity

4.3 研究不足與展望

由于研究區域為縣級單元,能獲得的以鄉鎮為單元的社會經濟數據有限。另外本文區分了人類活動強度的顯性和隱性特征,但隱性指標的選取具有主觀性、區域限制性和空間精度較粗等不足,因此本文結合了土地利用狀況,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的柵格數據,低于2010年和2020年人工交互解譯所得的土地利用數據精度,這可能會影響2000年人類活動強度的定量評價,但本文揭示的規律仍符合近年來三峽庫區腹地人類活動強度的總體變化趨勢。而山區小地形梯度上土地利用的優化應是以后研究的重點。

5 結論

本文構建了山區人類活動強度與景觀格局的耦合模型,定量評價了三峽庫區奉節縣2000—2020年的人類活動強度,并通過雙變量空間自相關模型研究了人類活動強度與景觀格局的空間耦合特征。主要研究結果如下：

(1)2000—2020年,奉節縣的綜合人類活動強度在時間上增加了0.89%,空間變化較明顯,表現為整體收縮,局部增強的特點,且其空間分布具有聚集性,與奉節縣的地形梯度有較高的相關性,即地形梯度較大的區域生態景觀的主導性較強,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值較大且逐漸增大,人類活動強度較低。而河谷區域耕地功能轉型,建設用地擴張,導致景觀破碎,多樣性高,斑塊面積小,人類活動強度較高,且呈逐年增加的趨勢。

(2)奉節縣的人類活動強度與景觀格局空間耦合變化表現出協調型、拮抗型、逐漸協調型和逐漸拮抗型四種類型,而對這4種耦合變化類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,整體上社會經濟因素的影響程度大于自然因素,說明社會經濟因素逐漸成為研究區社會生態系統發展的主要因素。

(3)三峽庫區腹地山區人類活動強度與景觀格局存在耦合響應,且其耦合響應具有一定的多樣性和特殊性。隨時間的變化,人類活動強度與景觀格局的耦合表現為由單一相對拮抗逐漸變成拮抗和協調隨地形梯度多樣波動變化的模式。且隨著社會經濟的發展,不同地形梯度上的景觀格局對人類活動強度耦合響應也揭示了山區社會生態系統逐漸分異的演變過程。

(4)三峽庫區山區采用溝谷地區的土地集約化來換取大面積山區的生態恢復,以局部的不協調換取整體的協調,整體上達到了生態經濟的共贏。另外,本文提出的綜合顯性—隱性人類活動強度指數具有簡單、普適性和空間精細度高的優點,同時又保證了評價結果的準確性,這為山區人類活動強度演變的研究提供了新的思路。