海南熱帶雨林國家公園天窗社區土地利用演變驅動力分析

摘" 要：為探究海南熱帶雨林國家公園天窗社區土地利用空間格局及驅動力，本研究以海南熱帶雨林國家公園3個典型天窗社區毛陽鎮、南開鄉和水滿鄉為研究對象。基于2000、2010、2018、2023年的遙感影像，通過綜合運用土地利用轉移矩陣、土地利用程度綜合指數、景觀格局指數、地理探測器等方法，對海南熱帶雨林國家公園典型天窗社區2000—2023年土地利用演變驅動力進行分析。結果表明：（1）林地是典型天窗社區主要用地類型，林地面積演變趨勢呈先升高（2000—2018年）后降低（2018—2023年），耕地面積演變趨勢呈先減少（2000—2018年）后增加（2018—2023年）。典型天窗社區土地利用變化主要經歷退耕還林（2000—2018年）、林地轉化為耕地和建設用地（2018—2023年）2個階段。（2）典型天窗社區景觀格局變化主要是由于用地類型的改變，典型天窗社區景觀類型呈現聚集度降低，破碎化程度增加，景觀類型多樣性增加的特征。在空間分布上，天窗社區景觀破碎化程度呈現中心高，四周低的特征。（3）2000—2018年，距道路的距離是典型天窗社區土地利用變化主要驅動力；2018—2023年，NDVI和距道路的距離共同驅動典型天窗社區土地利用變化。NDVI、距道路的距離始終是影響土地利用變化的主要因子，DEM是影響土地利用變化的重要因子。交互探測結果表明，各因子間交互作用均表現為雙因子增強或非線性增強，雙因子交互對土地利用變化解釋度大于單因子解釋度。以期為國家公園天窗社區的科學合理建設發展提供參考。

關鍵詞：土地利用；景觀格局；驅動力；天窗社區；國家公園；海南中圖分類號：S759.91" " " 文獻標志碼：A

Comparative Analysis of the Driving Forces behind Land Use Change in the Rural Community of Hainan Tropical Rainforest National Park

JIANG Yuexin， YANG Xiaobo*， LIANG Caiqun， WANG Chongyang， LI Jinghan， ZHANG Shunwei， ZHU Zicheng， HE Yiqi， WU Tingtian， LI Yuanling， CHEN Zongzhu

1. Hainan University， Haikou， Hainan 570228， China; 2. Hainan Academy of Forestry （Hainan Academy of Mangrove）， Haikou， Hainan 571100， China

Abstract： This study explored the spatial patterns of land use and the driving forces affecting the rural community in Hainan Tropical Rainforest National Park. It focused on three representative rural communities： Maoyang Township， Nankai Township， and Shuiman Township. Utilizing remote sensing images from 2000， 2010， 2018， and 2023， we analyzed the evolution of land use in the communities from 2000 to 2023 through a comprehensive approach including land use transfer matrices， a comprehensive index of land use degree， landscape pattern indices， and geodetector analysis. Forest land constituted the primary land use type in the rural communities， with the area of forest land increasing from 2000 to 2018 and decreasing from 2018 to 2023. In contrast， cultivated land initially decreased （2000—2018） before experiencing an increase （2018—2023）. The land use changes in the communities can be categorized into two phases， the conversion of farmland to forest （2000—2018） and the conversion of forest land to cropland and construction land （2018—2023）. Changes in land use types primarily drived changes in the landscape patterns of the rural communities. The landscape characteristics reflect reduced aggregation， increased fragmentation， and enhanced diversity of landscape types. Spatially， the fragmentation of the landscape exhibited a high central area surrounded by lower-density regions. The land use change in the typical rural community of Hainan Tropical Rainforest National Park were influenced by policy and human factors. The normalized difference vegetation index and proximity to roads were consistently identified as significant influences on land use changes. At the same time， the digital elevation model also played a significant role. Interaction detection results revealed that the relationships among the factors displayed either two-factor enhancement or non-linear enhancement， with the explanatory power of two-factor interactions surpassing that of individual factors. This study aims to offer recommendations for the sustainable construction and development of rural communities within national parks.

Keywords： land use; landscape pattern; driving forces; rural community; national park; Hainan

DOI： 10.3969/j.issn.1000-2561.2025.02.022

社區廣布是中國自然保護地的顯著特點[1]。相較于其他國家，中國自然保護地內的社區具有數量眾多、大小不一、類型多樣的特征。其中天窗社區（rural community）是被國家公園完全包圍，但又不屬于國家公園管控范圍內的人類居住區、農用地等區域，往往在國家公園規劃圖中明確劃出。同時，天窗社區大多位于生態保護紅線以外，與國家公園保護區相區別[2]。社區居民依賴國家公園的自然資源維持生計，盡管通過可持續旅游發展將國家公園與國家公園附近居民生計聯系起來，以此解決國家公園保護與社區居民生存、發展的矛盾，但處理不當仍會對國家公園生態系統保護造成消極影響[3]。針對上述問題，中國采取改革措施，將國家公園劃分為核心保護區和一般控制區。對核心保護區的社區采用生態搬遷的方式，對一般管控區則保留部分的社區[1， 4]。

海南熱帶雨林國家公園作為中國國家公園體制建設的首批正式設立的5個國家公園之一，是島嶼型熱帶雨林的代表，不僅是維護中國生物多樣性的關鍵，還是世界上最瀕危的靈長類動物海南長臂猿（Nomascus hainanus）唯一分布區，占據十分重要的生態區位[4–6]。然而，居住在海南熱帶雨林國家公園的園內社區、天窗社區和周邊毗鄰社區可能擾動國家公園及其周邊的土地利用/覆蓋變化（land use and land use change， LUCC），造成保護地破碎化[7]，對熱帶雨林生態系統保護和管理產生一定影響。因此，天窗社區規劃管理成為國家公園園地融合發展與建設的首要因素。

天窗社區農業活動可能會導致國家公園土地利用變化，放牧、砍伐等活動導致國家公園土地利用變化[8-9]。此外，大量研究表明建筑施工、政策因素等多種因素導致土地利用變化[10-11]。例如，洪湖濕地自然保護區，土地利用變化主要由于人為筑堤驅動[12]。對黃河流域土地利用分析發現，人口規模是促進土地利用變化的最核心因素，其主要動力是經濟發展[13]。對Korup國家公園土地利用分析發現，保護政策是土地利用變化驅動力[10]。因此，鑒于天窗社區與國家公園緊密連接，息息相關，有必要探究天窗社區土地利用變化驅動力，以此維護天窗社區土地利用格局的穩定性。目前，對海南熱帶雨林國家公園天窗社區土地利用變化直接研究較少，但海南島及海南熱帶雨林國家公園土地利用變化研究日漸豐富。就海南熱帶雨林國家公園及天窗社區土地利用變化而言，LEI等[5]基于土地利用變化對海南熱帶雨林國家公園生境質量變化進行評估，李霖明[14]計算海南熱帶雨林國家公園及其天窗社區生態服務價值，陳圣天等[15]分析海南熱帶雨林國家公園景觀格局變化，WU等[16]調查了海南島土地利用退化原因，姚小蘭等[17]、吳挺勛等[18]分析了天窗社區中高速公路建設帶來的生態風險。

目前，天窗社區居民與自然環境之間的主要矛盾集中體現在資源利用與自然資源保護之間的沖突上[19]。就天窗社區自身而言，受限于資金和用地條件，社區主要面臨自身發展能力不足的問題[20]。根據《海南熱帶雨林國家公園生態保護修復專項規劃（2024—2030年）》，天窗社區的發展策略是以生態旅游為主導，輔以科學發展相關產業。但是，以社區內部交通不便，基礎設施建設滯后[21]，以及青壯年居民流失為主的不利因素，共同制約著天窗社區生態旅游發展。其次，由于天窗社區地理位置的特殊性，其道路建設和基礎設施建設的推進受到嚴格的管控[22]。

海南熱帶雨林國家公園內共有46個天窗社區，總面積為16 752.21 hm2，社區分布較為分散、面積大小不一，其中毛陽鎮、南開鄉和水滿鄉是園區內面積最大的3個天窗社區，分別占天窗社區總面積的62.28%、17.83%和8.68%。因此，為引導天窗社區科學發展，特別是對天窗內土地的科學利用，本研究選擇海南熱帶雨林國家公園內有代表性的毛陽鎮、南開鄉和水滿鄉3個典型天窗社區作為研究對象。從海南國際旅游島建設前、海南國際旅游島建設后、海南熱帶雨林國家公園開始建設、海南熱帶雨林國家公園建設后共4個時間節點的土地利用數據，分析海南熱帶雨林國家公園建設前后（2000—2023年）天窗社區土地利用變化特征及其驅動力因素，從而為科學合理的建設發展國家公園天窗社區提供建議。

1" 材料與方法

1.1 材料

1.1.1" 研究區概況" 本研究選擇海南熱帶雨林國

家公園毛陽鎮（18°51′～18°59′N，109°26′～109°34′E）、南開鄉（19°00′～19°05′N，109°06′～109°26′E）和水滿鄉（18°51′～18°54′N，109°38′～109°40′E）3個有代表性的典型天窗社區（圖1）。研究區位于海南島中部山區，屬典型的熱帶季風海洋性氣候，年平均溫度23.8～26.2 ℃，年平均降水量1000～ 2500 mm，海拔157～963 m，其中毛陽鎮和南開鄉地勢中部高，四周低，水滿鄉地勢平坦。

1.1.2" 數據來源和處理" 研究數據包含研究區域的遙感影像數據、地形數據、氣象數據和社會經濟數據（表1）。從Google Earth中獲取了海南島不同時期的歷史影像，分別為海南國際旅游島建設前（2000年）、海南國際旅游島成立時（2010年）、海南熱帶雨林國家公園試點期（2018年）和海南熱帶雨林國家公園成立后（2023年）。

通過在Google Earth中目視解譯進行樣本標記，并與實地調研數據相結合，獲取土地利用分布數據，將天窗社區劃分為耕地、林地、建設用地和水體4種地類。通過在Google Earth中采集300個樣本點進行實地驗證，驗證后正確樣本點為272個，土地利用分類結果精度超過85%，滿足數據分析要求。坐標系統一設置為CGCS2000_ 3_Degree_GK_CM_111E。借助ArcGIS 10.8輸出軟件研究區4期土地利用類型圖（圖2）。

1.2" 方法

1.2.1" 土地利用變化" （1）土地利用轉移矩陣。土地利用轉移矩陣通過研究各地類相互轉移的數量和方向，反映研究區域在某一時間段內各地類的演變方向和程度[23]。基于土地利用數據，分別計算2000、2010、2018、2023年不同時間點海南熱帶雨林國家公園天窗社區的土地利用轉移矩陣。并采用弦圖對土地利用轉移情況進行可視化，直觀地展現不同類型之間的轉化方向。公式為：

式中，P為每種土地利用類型的面積，n為土地類型的數量（本研究為4種）。

（2）土地利用方式變化率。土地利用方式變化率是指在一定時間范圍內，特定區域內土地利用類型發生變化的速率。該指標用于衡量土地利用動態變化，通常用來描述和比較不同時間段或不同地區土地利用變化的快慢程度[24]。公式為：

式中，代表某年的特定土地利用類型的面積，代表前一年的特定土地利用類型的面積。

（3）土地利用程度綜合指數。土地利用程度綜合指數是一種用于定量評估特定區域土地利用程度的指標，該指數根據土地利用程度分類指標和各土地利用類型的面積百分比進行計算[25-26]。

本研究中分類指標如下：林地或水域為2；耕地為3；建設用地為4。逐一計算土地利用綜合指數，公式為：

式中，為第i級土地利用程度分級數；為第i級土地利用程度分級面積百分比；為土地利用程度綜合指數；n為土地利用程度等級的分類指標。

1.2.2" 景觀格局" 景觀格局指數（landscape pattern index）是景觀生態學中用來定量描述和評價景觀格局特征的一類指標，反映景觀的空間結構特征和生態過程。景觀格局指數通常用于景觀規劃、生態評價、生物多樣性保護以及生態系統服務功能的研究中。

移動窗口是通過對窗口內所選中景觀指標進行統計計算，輸出對應于所選景觀指數柵格圖[27]。在景觀格局分析中，移動窗口法通常用于中小尺度的精細分析，如小流域、市縣級景觀。這種方法可以在窗口進行計算，從而反映出景觀格局的細節特征及內部空間上的差異。為確定景觀格局分析研究尺度，將300、600、900、1200、1500、1800 m設置為窗口半徑，分別在Fragstats 4.2軟件中計算，對比發現900 m為最適窗口半徑。

使用Fragstats 4.2軟件評估天窗社區土地利用類型的空間格局，從景觀類型和景觀水平上分別選取指標。其中景觀類型水平選取斑塊類型面積（CA）、斑塊密度（PD）、最大斑塊指數（LPI）、邊緣密度（ED）、斑塊形狀指數（LSI）、聚集度指數（AI）等6個指標；在景觀水平上選取PD、LPI、香濃多樣性指數（SHDI）、香濃均勻度指數（SHEI）、蔓延度指數（CONTAG）、AI等6個指標。各指數計算方法及生態學意義見表2[28]。

1.2.3" 驅動力分析" 地理探測器是一種用于檢測環境變量對空間分布影響的空間分析模型，可以用于識別影響土地利用變化的主要驅動因素。地理探測器包括因子探測器、交互探測器、風險區探測器以及生態探測器[29-30]。因子探測器用于探測Y的空間分異性；以及探測某因子X多大程度上解釋屬性Y的空間分異。交互探測器用于識別不同風險因子Xs之間的交互作用，即評估因子X1和X2共同作用時是否會增加或減弱對因變量Y的解釋度，或這些因子對Y的影響是相互獨立的。風險區探測器用于判斷2個子區域間的屬性均值是否有顯著的差別，用t統計量來檢驗。生態探測器用于比較兩因子X1和X2對屬性Y的空間分布影響是否有顯著差異，以F統計量來衡量[29]。

研究通過R軟件，參考相關文獻[31–33]選擇12個因子作為自變量（X）探究土地利用變化（Y）的影響。12個因子分別為：數字高程模型（digital elevation model， DEM）（X1）、坡度（X2）、坡向（X3）、年平均溫度（X4）、年平均降水量（X5）、國內生產總值（gross domestic product， GDP）（X6）、人口密度（X7）、距水體的距離（X8）、距道路的距離（X9）、歸一化植被指數（normalized difference vegetation index， NDVI）（X10）、距生態紅線的距離（X11）、距核心保護區的距離（X12）。采用因子探測器、交互探測器和生態探測器對典型天窗社區土地利用變化驅動力進行探究[34]。

式中，h=1，2，……；L為變量Y或者X的分類（分層或分區）；和N分別為圖層h和整個區域中的單元數，為整個區域中圖層h和Y值的方差。

1.3" 數據處理

本研究采用ArcGIS 10.8軟件提取土地利用類型，Excel 2021軟件計算土地利用轉移矩陣和土地利用程度綜合指數，結合Fragstats 4.2軟件進行景觀格局分析，運用移動窗口法繪圖。借助R 4.3.2中GD包進行驅動力分析。利用Excel 2021軟件進行數據分析、整理，采用Origin 2022軟件制圖。

2" 結果與分析

2.1" 土地利用變化分析

2.1.1" 土地利用轉移矩陣" 2000、2010、2018和2023年典型天窗社區的土地利用分布情況如圖2所示。結合圖3、圖4的分析結果可知，在研究期間，毛陽鎮主要呈現林地、耕地與建設用地之間轉化演變，水體面積保持相對靜態。其中2000— 2010年，毛陽鎮的耕地面積大幅減少398.93 hm2，耕地利用變化率為31.33%，林地面積增加3.33%。2010—2018年間，林地面積增加3.54%，耕地面積減少18.85%，建設用地面積減少12.75%。2018—2023年間，主要呈現林地向耕地轉化趨勢，林地面積減少6.77%，耕地面積顯著增加78.62%。

南開鄉在2000—2010年間，林地面積減少0.76%，耕地面積增加35.04 hm2，耕地利用變化率為11.03%，主要由林地轉化而來。2010—2018年間，耕地和建設用地轉化為林地。耕地面積大幅減少28.61%；建設用地面積減少31.35 hm2，變化率為37.92%，林地面積增加4.20%。2018—2023年間，耕地面積增加44.88%，建設用地面積顯著增加134.34%，林地面積減少5.77%。

水滿鄉土地利用變遷軌跡與南開鄉相似。其中，2000—2010年間，耕地面積略微增加1.63%，建設用地面積增加32.48%。2010—2018年，耕地面積減少23.97%；建設用地面積增加18.34 hm2，變化率為23.84%；林地面積增加3.67%。2018—2023年間，耕地面積增加48.69%，建設用地面積增加70.24%，林地面積減少13.67%。

從空間分布來看（圖2），典型天窗社區土地利用轉變主要集中于內部。毛陽鎮和水滿鄉主要于建設用地和耕地逐漸從中心區域向四周輻射擴張。南開鄉南部地區土地利用類型轉變較大，建設用地逐漸向林地擴張。

2.1.2" 土地利用程度綜合指數" 2000—2023年典型天窗社區的土地利用程度綜合指數如圖5所示，其中，水滿鄉土地利用程度綜合指數最高，南開鄉土地利用程度綜合指數最低。2000—2018年，毛陽鎮土地利用程度綜合指數從218.69下降至213.76；2018—2023年，海南熱帶雨林國家公園建立后，毛陽鎮土地利用程度綜合指數上升至220.71，表明社區居民對天窗社區內土地開發利用程度呈先下降后上升趨勢。南開鄉于2000—2010年間土地利用程度綜合指數略有上升，從212.53上升至213.16，2010—2018年從213.16下降至208.88；直到2023年，土地利用程度綜合指數上升至215.93，說明海南熱帶雨林國家公園成立后，社區居民對天窗社區內土地開發利用程度增強。而水滿鄉在2000—2018年間，土地利用程度綜合指數較為平穩，保持在225.26～228.13；水滿鄉在2018—2023年間，土地利用程度綜合指數顯著上升至242.14，說明海南熱帶雨林國家公園成立后，社區居民對天窗社區內土地開發利用程度有影響。

2.2" 景觀格局

2.2.1" 景觀格局時空演變特征" 從景觀格局時序變化（表3）可知，2000—2023年，毛陽鎮建設用地CA、PD、LPI、ED、LSI增加，AI減少，說明建設用地斑塊數量增加，斑塊形狀變得不規則，破碎化程度增加；耕地斑塊面積略微下降，斑塊形狀趨于復雜化，破碎化程度增加；林地斑

塊數量增加，破碎化程度略微增加；水體斑塊面積減少，聚集度指數下降。南開鄉在2000—2023年間，耕地斑塊面積增加，斑塊形狀趨于復雜化，破碎化程度增加；建設用地斑塊面積增加，斑塊密度增加、聚集度指數增加，破碎化程度下降；林地斑塊數量下降，景觀分散程度增加，破碎化程度增加；水體變化較小。水滿鄉在2000—2023年間，耕地斑塊面積增加，斑塊形狀變得復雜，破碎化程度增加；建設用地CA、PD、ED、LSI、LPI增加，AI減少，斑塊面積增加，形狀復雜程度增加，破碎化程度增加；林地CA、LPI、AI減少，ED和LSI增加，說明斑塊面積減少，分散程度增加，破碎化程度增加；水體斑塊面積減少，斑塊形狀趨于規則，破碎化程度降低。

2.2.2" 景觀格局空間演變特征" 典型天窗社區景觀格局空間分布情況如表4、圖6、圖7所示。毛陽鎮、南開鄉和水滿鄉均呈現中心破碎化程度高，邊緣破碎化程度低的趨勢。

在毛陽鎮，AI和LPI變化較大部分區域集中于建設用地和耕地區域；CONTAG變化較大部分區域集中在建設用地、耕地與林地交界處；而SHDI和SHEI變化較大部分區域集中于建設用地和耕地。在南開鄉，AI和LPI變化較大部分區域集中于建設用地以及耕地；CONTAG變化較大部分區域集中于林地附近；建設用地和耕地處的SHDI和SHEI變化較大。在水滿鄉，AI和LPI變化較大部分區域由內而外呈星狀分布；CONTAG變化較大部分區域主要集中在水滿鄉北部和南部；SHDI和SHEI變化較大部分區域分布在水滿鄉中心處。

2.3" 驅動力分析

2.3.1" 因子探測器分析" 2000—2018年，各因子對典型天窗社區LUCC的解釋度q（表5），反映在95%的置信水平上自變量對因變量的解釋度。其中距核心保護區的距離（X12）在2000—2018年對土地利用程度綜合指數影響不顯著，其余因子通過5%水平的假設性檢驗。

2000—2018年，各因子對典型天窗社區LUCC的解釋度排序為：X9gt;X10gt;X1=X4=X7gt;X2= X6gt;X8gt;X3=X11gt;X5。其中距道路的距離、NDVI對土地利用程度綜合指數的影響顯著，超過25%，解釋度分別為0.28和0.25。

2018—2023年，各因子對典型天窗社區LUCC的解釋度排序為：X10=X9gt;X2=X4gt;X6=X1gt;X7gt;X8＞X11=X3gt;X12=X5。其中NDVI和距道路的距離對典型天窗社區LUCC解釋度均為0.26，是主要的驅動力因子。距生態紅線的距離、坡向、距核心保護區距離和年平均降水量對LUCC的解釋度不足10%，驅動作用較弱。

總體來看，社會經濟因素和自然因素是2000—2023年海南熱帶雨林國家公園典型天窗社區土地利用變化主導因素。其中距道路的距離、NDVI的解釋度位居前列，說明道路建設和NDVI持續對土地利用變化產生影響。地形因素中，DEM和坡度在2個時段中分別排至第3，說明地形因素限制土地利用變化，是典型天窗社區土地利用變化重要驅動力。然而，距生態紅線的距離和距核心保護區的距離解釋度較低，說明海南熱帶雨林國家公園生態建設對典型天窗社區土地利用變化影響力較小。

2.3.2" 交互探測器分析" 由圖8交互探測結果可知，因子對土地利用變化的影響呈現協同增強作用，2個因子對土地利用變化的解釋度均高于單個影響因子的解釋度呈現出雙因子增強或非線性增強，兩兩因子結合的交互作用顯著增強了各因素單獨對土地利用變化的作用。

2000—2018年，NDVI和距道路的距離交互作用解釋度最高（0.36），其次為NDVI和距水體的距離（0.35）。說明該時段土地利用變化主要所受到政策、人為活動和道路建設因子共同作用。

2018—2023年，與前一時段相似，NDVI和距道路的距離交互作用解釋度最高（0.39），且解釋度略微增加。距水體的距離和GDP以及NDVI和DEM交互作用解釋度均為0.36；其次為距道路的距離和GDP交互作用（0.35）。表明該時段同樣由自然因素和道路建設因素共同影響，經濟因素和地形因素影響有所增強。

2.3.3" 生態探測器分析" 2000—2023年海南熱帶雨林國家公園典型天窗社區土地利用變化驅動因子生態探測結果如表6、表7。

在95%的置信水平上，年平均溫度與DEM、坡度，GDP和DEM、坡度、年平均溫度，距生態紅線的距離與坡向，以上6組因子在2個時間段檢測中對土地利用程度綜合指數空間分布無顯著性差異。說明上述因子對典型天窗社區土地利用變化空間分布的影響不隨時間的變化而變化，具有相似的驅動機理和穩定性。

在95%的置信水平上，DEM和坡向、年平均降水量、距水體的距離、距道路的距離、距生態紅線的距離；坡度和坡向、年平均降水量、距水體的距離、距道路的距離、NDVI和距生態紅線的距離；坡向和年平均降水量、GDP、人口密度、距水體的距離、距道路的距離、NDVI；年平均降水量和GDP、人口密度、距水體的距離、距道路的距離、NDVI、距生態紅線的距離；GDP和人口密度、距水體的距離、距道路的距離、NDVI、距生態紅線的距離；人口密度和距水體的距離、距道路的距離、距生態紅線的距離；距水體的距離和距道路的距離、距生態紅線的距離、NDVI；NDVI和距生態紅線的距離，以上38組因子在2期檢測中始終對土地利用程度綜合指數空間分布產生明顯差異。說明上述因子在隨著時間推移對土地利用變化空間格局存在差異。

整體而言，不同時段驅動海南熱帶雨林國家公園典型天窗社區土地利用變化雙因子交互作用存在差異，但NDVI、距道路的距離、距水體的距離和GDP與其他因子間交互作用解釋度始終較強。各因子與上述因子間協同作用解釋度強于單因子作用解釋度。從因子探測器結果來看，2000—2023年典型天窗社區內土地利用變化主要受到自然和道路建設影響。然而，從交互探測器結果來看，研究期內典型天窗社區土地利用變化主要受到社會經濟發展、自然因素、道路建設和地形因素的共同影響。從生態探測器結果來看自然因素對典型天窗社區土地利用變化和空間分布影響不隨時間的變化而變化。

3" 討論

3.1" 天窗社區土地利用與景觀格局分析

本研究分析了海南熱帶雨林國家公園毛陽鎮、南開鄉和水滿鄉3個典型天窗社區的土地利用變化情況。其中，2000—2010年，由于退耕還林政策的實施，耕地轉移為林地， 與雷金睿等[35]的研究結果一致。隨著2010年國際旅游島建設，通過推廣標志性景區和度假村、啟動民族風情園等項目，旅游業發展策略聚焦于原生態景觀的保護與生態平衡的促進，同步實施退耕還林政策。2010—2018年，典型天窗社區呈現林地面積增加，耕地面積減少的趨勢，與祁連山國家級自然保護區的土地利用變化研究一致[36]。

2019年，海南熱帶雨林國家公園啟動體制試點建設，2018—2023年熱帶雨林國家公園典型天窗社區土地利用變化情況與Chebera Churchura國家公園周邊地區相似[37]，Chebera Churchura國家公園成立后，周邊地區農業用地面積增加，林地面積減少，與海南熱帶雨林國家公園典型天窗社區內土地利用變化的特征一致。海南熱帶雨林國家公園典型天窗社區居民重要收入來源為種植檳榔和橡膠等農林業[38]，由于檳榔價格持續走高，天窗社區居民蠶食周邊林地種植檳榔，加劇天窗社區內的人地矛盾。同時，國家公園建設用地增加，典型天窗社區內基礎設施及人工建設擴張規模顯著。

從景觀格局空間分布來看，典型天窗社區景觀類型變化呈現聚集度降低、破碎化程度增加、景觀類型多樣化的特征，景觀破碎化空間格局總體呈現中部高、四周低的分布特征，與楊永等[39]、侯鵬等[40]的研究一致。經濟發展促使天窗居民在合規前提下擴展種植用地，加之城鎮化進程加速與生態旅游業推廣共同加速基礎設施建設，導致建設用地與農業用地面積雙擴張[41]。經濟發展驅動的農業擴張與城鎮化及生態旅游業發展帶來的基礎設施建設用地增長，共同塑造典型天窗社區的景觀空間分布格局。

3.2" 天窗社區土地利用變化驅動力分析

海南熱帶雨林國家公園典型天窗社區土地利用變化主要受自然因素和道路建設共同驅動，地形因素對研究區土地利用變化有重要影響。從因子探測器可知典型天窗社區土地利用變化主要受到植被覆蓋變化和道路建設驅動。研究期間，受到退耕還林政策影響，推動易造成水土流失的耕地向林地轉變[42-43]，與前人研究相似[10， 44]。道路建設因素均對研究區內土地利用變化有較強影響，這主要受到中部山區道路網絡建設影響，中線高速于2016年開始建設，2019年竣工，貫穿整個毛陽鎮[17-18， 45]，在提高典型天窗社區交通可達性和經濟輻射性的同時，也造成建設用地擴張規模增加，景觀破碎化程度加劇。

根據交互探測和生態探測結果來看，典型天窗社區LUCC是多因子協同作用結果，雙因子作用強于單因子作用。海南熱帶雨林國家公園天窗社區位于海南島中部山區，道路因素、特殊的區位以及復雜的環境因素共同制約天窗社區經濟發展。天窗社區具有面積小、分布散、人口少的特點，導致自然因素、社會經濟因素對天窗社區土地利用變化影響較為平均。海南熱帶雨林國家公園成立后，帶動天窗社區基礎設施建設發展，政府鼓勵天窗社區居民發展生態旅游業，在增強內生發展能力的同時，建設用地需求增加[32]。

3.3" 對策與建議

相關研究認為，天窗社區發展受到地形因素、區位條件、社會經濟要素等綜合作用的影響[46]。由于天窗社區特殊地理位置，天窗居民發展建設與海南熱帶雨林國家公園生態保護生態環境保護緊密相連，相輔相成。

（1）針對海南熱帶雨林國家公園周邊交通便捷的天窗社區（如毛陽鎮、什運鄉），需在滿足居民生活品質提升與生態保護間取得平衡。在推進基礎建設的同時，實行生態修復，構建生態廊道。（2）對于已具備成熟旅游業的天窗社區（如水滿鄉、什寒村），重點向第三產業發展，尤其著力于生態旅游業，以此驅動地方經濟可持續增長，優化國家公園特許經營體系[47]。（3）對交通條件欠佳、旅游開發滯后的區域（如南開鄉），建議創新特許經營機制，激發社區經濟活力，發展特色生態旅游。目前，天窗社區經濟主要倚重種植業，未充分挖掘海南熱帶雨林國家公園內文化服務產業潛力；加之青壯年外流務工現象突出，勞動力結構性缺失。建議激活第三產業，以優化國家公園特許經營為核心，吸引青年在本土創業就業。

針對基本農田、廢棄林場場部以及小型村落，應開展微小型天窗社區生態搬遷和生態修復工程。旨在通過將這些微小型社區就近整合至周邊大型社區，既顯著提升居民生活質量，又保障海南熱帶雨林國家公園生態系統的完整性和原真性。

4" 結論

本研究通過對2000—2023年海南熱帶雨林國家公園典型天窗社區的土地利用演變驅動力進行分析，得出以下主要結論：

（1）林地是典型天窗社區主要用地類型，土地利用變化特征主要表現為林地轉化為耕地和建設用地。土地利用程度綜合指數呈現增加趨勢。

（2）典型天窗社區景觀類型呈現聚集度降低，破碎化程度增加，景觀類型多樣性增加的特征。在空間分布上，景觀破碎化程度呈現中部高，四周低的特征。造成典型天窗社區景觀格局變化主要是用地類型的改變。

（3）2000—2018年，距道路的距離是典型天窗社區土地利用變化主要驅動力；2018—2023年，NDVI和距道路的距離共同驅動典型天窗社區土地利用變化。NDVI、距道路的距離始終是影響土地利用變化的主要因子，DEM是影響土地利用變化的重要因子。交互探測結果表明各因子間交互作用均表現為雙因子增強或非線性增強，雙因子交互對土地利用變化解釋度大于單因子解釋度。

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