郭 恒 亮，馮 珍 珍，赫 曉 慧，耿 慶 玲，田 智 慧

(1.鄭州大學(xué) 河南省超算中心，河南 鄭州 450052； 2.鄭州大學(xué) 地球科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，河南 鄭州 450052)

近年來，人類改造自然界的力度和規(guī)模不斷增強(qiáng)，城市化規(guī)模擴(kuò)展、經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)、大型工程建設(shè)等人類活動對生態(tài)環(huán)境的擾動和壓力不斷增加，引發(fā)了諸多生態(tài)環(huán)境問題，人類活動干擾評價(jià)成為研究的熱點(diǎn)問題[1-2]。人類活動干擾強(qiáng)度是指一定面積區(qū)域的生態(tài)環(huán)境受人類活動影響而產(chǎn)生的擾動程度[3]，是評價(jià)區(qū)域人類活動對生態(tài)環(huán)境干擾程度的重要指標(biāo)。對區(qū)域進(jìn)行定量的人類活動干擾評價(jià)，全面客觀地認(rèn)識區(qū)域人類活動干擾強(qiáng)度及其時(shí)空演化規(guī)律，有助于分析生態(tài)環(huán)境變化驅(qū)動因素，合理調(diào)控區(qū)域人類活動的影響范圍和強(qiáng)度，有效促進(jìn)區(qū)域的生態(tài)恢復(fù)和改善。

目前國內(nèi)外學(xué)者們主要從兩方面開展人類活動干擾評價(jià)：一是以土地利用/景觀作為人類活動的主要載體，通過對各類土地利用/景觀類型進(jìn)行賦值并求和計(jì)算人類活動干擾強(qiáng)度[4-6]，如Brown、Reiss等通過將不同土地利用類型的能值綜合計(jì)算對河流、湖泊等區(qū)域進(jìn)行人類活動干擾評價(jià)[2，7-8]；徐勇等、劉慧明等將不同土地利用類型按照一定標(biāo)準(zhǔn)換算成建設(shè)用地當(dāng)量綜合計(jì)算，分別在黃土高原、黔南生物多樣性保護(hù)優(yōu)先區(qū)開展人類活動對地面表層影響程度評價(jià)[9-10]。這類評價(jià)適用于較大范圍的人類活動干擾評價(jià)，能夠反映區(qū)域的人類活動干擾強(qiáng)度的空間差異，但對于特定區(qū)域僅從土地利用的變化方面來表現(xiàn)區(qū)域的人類活動強(qiáng)度不夠全面。另一方面學(xué)者根據(jù)特定區(qū)域的情況構(gòu)建多指標(biāo)綜合評價(jià)體系計(jì)算人類活動干擾強(qiáng)度[2，11-12]，如張翠云選取人口總數(shù)、耕地面積、水庫總數(shù)等5個(gè)指標(biāo)，利用變異系數(shù)法和綜合指數(shù)法定量評價(jià)黑河流域上中下游近50 a來的人類活動強(qiáng)度[13]；胡志斌選取道路、居民點(diǎn)和地形3個(gè)因子，采用層次分析法和綜合指數(shù)法定量評價(jià)岷江上游地區(qū)各縣人類活動強(qiáng)度[14]。這類評價(jià)結(jié)果能夠客觀地反映研究區(qū)的人類活動干擾狀況，但已有的研究大多依賴社會統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，指標(biāo)的數(shù)據(jù)以空間地理數(shù)據(jù)為主要數(shù)據(jù)來源的研究相對較少，評價(jià)單元以行政單元為主，難以分析行政單元內(nèi)部的人類活動干擾強(qiáng)度時(shí)空分布特征。

隨著南水北調(diào)中線工程的建設(shè)，丹江口水庫蓄水、大壩加高、庫區(qū)工程建設(shè)、移民安置、城鎮(zhèn)擴(kuò)張、退耕還林和植樹造林等，對庫區(qū)的生態(tài)環(huán)境產(chǎn)生了很大的影響。學(xué)者們對丹江口庫區(qū)生態(tài)環(huán)境進(jìn)行了大量的研究，多集中于庫區(qū)內(nèi)的土地利用變化、生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評價(jià)、生態(tài)安全、生態(tài)脆弱性等相關(guān)研究[15-17]，人類活動大多作為生態(tài)環(huán)境變化的重要驅(qū)動因素考慮，而從人類活動對丹江口庫區(qū)生態(tài)環(huán)境的干擾強(qiáng)度角度進(jìn)行評價(jià)的研究相對缺乏。本次研究利用遙感和GIS技術(shù)，結(jié)合空間地理數(shù)據(jù)和社會經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，根據(jù)丹江口庫區(qū)的人類活動特點(diǎn)并基于“自然-經(jīng)濟(jì)-社會”模型構(gòu)建人類活動干擾評價(jià)指標(biāo)體系，結(jié)合模糊層次法和TOPSIS綜合評價(jià)模型對庫區(qū)2000～2020年人類活動干擾強(qiáng)度進(jìn)行評價(jià)，基于1 km格網(wǎng)尺度分析丹江口庫區(qū)人類活動干擾強(qiáng)度時(shí)空分布特征，并利用空間自相關(guān)法分析庫區(qū)人類活動干擾強(qiáng)度的空間集聚性特征，以期為丹江口庫區(qū)的生態(tài)環(huán)境恢復(fù)、空間規(guī)劃以及水源地水資源保護(hù)提供參考。

1 研究區(qū)概況

丹江口庫區(qū)位于漢江干流和其支流丹江的交匯處，包含漢庫、丹庫和淅庫3個(gè)子水庫，庫區(qū)總面積達(dá)17 916 km2，見圖1。行政區(qū)劃上，丹江口庫區(qū)包括河南省的西峽縣、淅川縣；湖北省十堰市轄區(qū)(張灣區(qū)和茅箭區(qū))、丹江口市、鄖西縣、鄖陽區(qū)(原鄖縣)。庫區(qū)地質(zhì)構(gòu)造比較復(fù)雜，地形存在高差大、坡度陡、切割深的特點(diǎn)，主要呈現(xiàn)出盆地與峽谷交替的地貌。庫區(qū)位于南北氣候過渡地帶的秦巴山區(qū)，屬北亞熱帶季風(fēng)氣候，具有四季分明、光能充足、雨熱同期等特點(diǎn)[15-16]。

圖1 研究區(qū)概況Fig.1 Overview of research area

2 研究方法與數(shù)據(jù)

為充分體現(xiàn)研究區(qū)內(nèi)部的人類活動干擾強(qiáng)度的空間差異，本研究將丹江口庫區(qū)劃分為1 km×1 km的格網(wǎng)單元對庫區(qū)進(jìn)行人類活動干擾評價(jià)?；凇白匀?經(jīng)濟(jì)-社會”框架模型選取評價(jià)指標(biāo)，利用RS和GIS技術(shù)進(jìn)行提取指標(biāo)信息，并對指標(biāo)進(jìn)行歸一化和權(quán)重的計(jì)算，最后根據(jù)TOPSIS綜合評價(jià)模型計(jì)算庫區(qū)的人類活動干擾強(qiáng)度。利用空間自相關(guān)法分析研究區(qū)人類活動干擾強(qiáng)度空間集聚性特征。

2.1 評價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建

基于“自然-經(jīng)濟(jì)-社會”模型，結(jié)合丹江口庫區(qū)的實(shí)際情況，選取能夠科學(xué)反映人類活動，并具有代表性和可操作性的指標(biāo)，構(gòu)建丹江口庫區(qū)人類活動干擾評價(jià)指標(biāo)體系。

“自然-經(jīng)濟(jì)-社會”模型是從生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的角度出發(fā)構(gòu)建的框架模型。人類活動干擾強(qiáng)度與區(qū)域的自然條件現(xiàn)狀、經(jīng)濟(jì)發(fā)展和區(qū)域開發(fā)、社會的規(guī)模和人文影響度3個(gè)方面緊密聯(lián)系[18-19]，這3個(gè)方面相互制約相互影響，共同決定人類活動干擾強(qiáng)度。

人類活動干擾強(qiáng)度指標(biāo)評價(jià)體系包含目標(biāo)層、準(zhǔn)則層和指標(biāo)層。目標(biāo)層指人類活動干擾強(qiáng)度，反映研究區(qū)人類活動對生態(tài)環(huán)境的干擾強(qiáng)弱；準(zhǔn)則層包含自然、經(jīng)濟(jì)和社會3個(gè)復(fù)合指標(biāo)，指標(biāo)層指自然、經(jīng)濟(jì)和社會3個(gè)復(fù)合指標(biāo)對應(yīng)的具體分指標(biāo)。自然方面包括植被覆蓋度、總初級生產(chǎn)力、土壤侵蝕強(qiáng)度；經(jīng)濟(jì)方面包括第二三產(chǎn)業(yè)GDP產(chǎn)值、路網(wǎng)密度、城鎮(zhèn)用地面積比例和居民地距離；社會方面包括人口密度、地表溫度、單位耕地面積化肥施用量。

2.2 數(shù)據(jù)來源與處理

南水北調(diào)中線工程于2002年開工，2014年正式通水，本次研究選取2000，2004，2010，2017，2020年為代表年份對庫區(qū)進(jìn)行人類活動干擾評價(jià)，以分析2000～2020年庫區(qū)建設(shè)過程中人類活動干擾強(qiáng)度的時(shí)空變化特征。

基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)：① Landsat影像數(shù)據(jù)來源于地理空間數(shù)據(jù)云，時(shí)相為2000～2020年每一年的4～8月，空間分辨率為30 m，云量低于10%；② MODIS 數(shù)據(jù)(MODIS17A2H、MODIS13A3和MODIS11A2，分辨率分別為500 m、1 km、1km)，來源于NASA官網(wǎng)，時(shí)相為2000～2020年每一年的5～9月。③ DEM數(shù)據(jù)來源于地理空間數(shù)據(jù)云的ASTER數(shù)據(jù)，時(shí)相為2009年，空間分辨率為30 m；④ 夜間燈光數(shù)據(jù)：DMSP/OLS包含2000，2004，2010年3期，分辨率為1 km；NPP/VIIRS的2017，2020年數(shù)據(jù)，分辨率為500 m，來源于美國國家地球物理數(shù)據(jù)中心。⑤ 土地利用數(shù)據(jù)由中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心提供，2000～2020年共5期數(shù)據(jù)，空間分辨率1 km。⑥ 1∶25萬道路數(shù)據(jù)來源于中國國家基礎(chǔ)地理信息中心，包括2002，2015年兩期。

人口數(shù)據(jù)、化肥施用量數(shù)據(jù)、GDP等統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，來源于2001～2020年的河南省統(tǒng)計(jì)年鑒、南陽市統(tǒng)計(jì)年鑒、十堰市統(tǒng)計(jì)年鑒。

數(shù)據(jù)的預(yù)處理主要是對柵格數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括輻射定標(biāo)、大氣校正、裁剪、重采樣、投影轉(zhuǎn)換等操作。數(shù)據(jù)的空間分辨率統(tǒng)一轉(zhuǎn)換為1 km，坐標(biāo)系為WGS84 Albers Conical Equal Area。各指標(biāo)計(jì)算方法列于表1[20-23]。

表1 人類活動干擾評價(jià)指標(biāo)體系Tab.1 Evaluation index system of human activityinterference

2.3 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化

利用極差標(biāo)準(zhǔn)化方法對各指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，使各指標(biāo)均分布在[0，1]范圍之間，解決指標(biāo)量綱不同無法對比問題。正向指標(biāo)和負(fù)向指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化處理方法分別如下所示[24]。

正向指標(biāo)：

(1)

負(fù)向指標(biāo)：

(2)

式中：rij為標(biāo)準(zhǔn)化后第i個(gè)指標(biāo)第j個(gè)格網(wǎng)的歸一化值，xij為第i個(gè)指標(biāo)的第j個(gè)格網(wǎng)的原始值，xmax與xmin分別為第i個(gè)指標(biāo)原始數(shù)據(jù)的最大值和最小值。

2.4 指標(biāo)權(quán)重確定

權(quán)重的大小反映各指標(biāo)對評價(jià)目標(biāo)影響程度的大小。由于人類活動具有精確又模糊的雙重特性，因此本研究采用模糊層次分析法確定各評價(jià)指標(biāo)的權(quán)重[25]。通過邀請專家兩兩比較，采用三角模糊數(shù)構(gòu)造模糊成對比較矩陣，進(jìn)而計(jì)算層次單排序及總排序，檢驗(yàn)判斷矩陣一致性，最后得到各評價(jià)指標(biāo)的權(quán)重。各指標(biāo)權(quán)重計(jì)算結(jié)果列于表1。

2.5 TOPSIS綜合評價(jià)

TOPSIS模型是一種距離綜合評價(jià)方法，被稱為“逼近理想解排序方法”[26]。在指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化后得到標(biāo)準(zhǔn)化矩陣的基礎(chǔ)上，選擇各指標(biāo)最大值和最小值分別作為正、負(fù)理想點(diǎn)，分別計(jì)算各評價(jià)對象到正、負(fù)理想點(diǎn)的歐式距離，最后根據(jù)貼合度公式計(jì)算人類活動干擾強(qiáng)度。具體步驟如下：

(1) 構(gòu)建加權(quán)規(guī)范化矩陣。加權(quán)規(guī)范化矩陣V=(vij)m*n通過矩陣R的每一行與其相應(yīng)的權(quán)重wi相乘得到：

(3)

式中：n為評價(jià)格網(wǎng)總數(shù)，m為評價(jià)指標(biāo)個(gè)數(shù)。

(2) 確定正理想解和負(fù)理想解。

(4)

(5)

(3) 測算指標(biāo)理想解的歐式距離，分別計(jì)算每個(gè)格網(wǎng)單元到正理想解的距離D+和負(fù)理想解的距離D-。

(6)

(7)

式中：vij為第i項(xiàng)指標(biāo)的第j個(gè)格網(wǎng)的加權(quán)規(guī)范化值；v+、v-分別為第i項(xiàng)指標(biāo)在所有格網(wǎng)中的正理想解和負(fù)理想解。

(4) 計(jì)算各評價(jià)格網(wǎng)單元與最優(yōu)方案的貼合度，測度人類活動強(qiáng)度。

(8)

Cj值介于0～1之間，Cj越大，表明第j個(gè)格網(wǎng)單元的人類活動干擾強(qiáng)度越大；反之，人類活動干擾強(qiáng)度越小。根據(jù)相關(guān)研究及研究區(qū)的情況，將人類活動干擾強(qiáng)度分為5個(gè)等級：低(0～0.25)、較低(0.25～0.35)、中等(0.35～0.45)、較高(0.45～0.55)、高(0.55～1)。

2.6 空間自相關(guān)分析

空間自相關(guān)是指檢驗(yàn)空間位置上的某要素與其相鄰位置的觀測值是否具有顯著的關(guān)聯(lián)性，包括全局空間自相關(guān)和局部空間自相關(guān)兩種方法[9，27]。

全局空間自相關(guān)最常用的指標(biāo)是Moran′s I指數(shù)，用于驗(yàn)證整個(gè)研究區(qū)格網(wǎng)單元人類活動干擾強(qiáng)度的空間相關(guān)關(guān)系，判斷其在空間上是否存在集聚性。計(jì)算公式如下：

(9)

(10)

(11)

3 結(jié)果與分析

3.1 研究區(qū)人類活動干擾強(qiáng)度時(shí)空變化分析

由提取的指標(biāo)信息和指標(biāo)的權(quán)重，利用TOPSIS綜合評價(jià)模型計(jì)算研究區(qū)格網(wǎng)單元內(nèi)的人類活動干擾強(qiáng)度并劃分等級，得到2000～2020年庫區(qū)人類活動干擾評價(jià)結(jié)果(分別見圖2和表2)。從圖2空間分布來看：2000～2020年庫區(qū)人類活動干擾強(qiáng)度區(qū)域差異明顯，庫區(qū)人類活動干擾強(qiáng)度呈現(xiàn)出東北部伏牛山區(qū)、西部秦嶺山區(qū)和西南部武當(dāng)山區(qū)低，水庫沿線及周邊低海拔丘陵、沖積平原區(qū)高的分布特征。在空間變化上，2000～2020年低強(qiáng)度區(qū)由庫區(qū)邊緣地區(qū)向庫區(qū)中部大范圍擴(kuò)展，較低和中等強(qiáng)度區(qū)沿河及水庫周邊逐漸縮減，較高和高強(qiáng)度區(qū)以城鎮(zhèn)為中心有小范圍擴(kuò)展。

圖2 研究區(qū)人類活動干擾強(qiáng)度分布Fig.2 Interference intensity distribution of human activities in the study area

表2 研究區(qū)均值及各強(qiáng)度區(qū)所占面積比

由表2可以看出：2000～2020年研究區(qū)的人類活動干擾強(qiáng)度均值范圍在0.25～0.35之間，人類活動干擾強(qiáng)度整體來說處于較低強(qiáng)度。庫區(qū)的人類活動干擾強(qiáng)度逐漸降低，由2000年0.314降至2020年0.274。2000～2020年庫區(qū)以低強(qiáng)度和較低強(qiáng)度為主，較低強(qiáng)度區(qū)、中等強(qiáng)度區(qū)面積分別減少9.090%，12.362%，低強(qiáng)度區(qū)、較高強(qiáng)度區(qū)、高強(qiáng)度區(qū)面積分別增加21.038%，0.366%，0.048%。

分析人類活動干擾評價(jià)各指標(biāo)均值在2000～2020年的變化情況(見表3)，發(fā)現(xiàn)植被覆蓋度、總初級生產(chǎn)力、土壤侵蝕強(qiáng)度、人口密度、地表溫度這5個(gè)指標(biāo)的均值呈現(xiàn)出降低的趨勢，與庫區(qū)人類活動干擾強(qiáng)度逐漸降低的態(tài)勢較為一致，這與庫區(qū)在建設(shè)過程中實(shí)施的生態(tài)環(huán)境工程(退耕還林、植樹造林、封山育林等)、水土保持工程、生態(tài)環(huán)境綜合整治項(xiàng)目以及水庫大壩加高蓄水導(dǎo)致的人口外遷等有關(guān)[17]。其中，人口密度減幅最大，說明人口密度是導(dǎo)致人類活動干擾強(qiáng)度降低的主要因素。另外單位耕地面積化肥施用量、路網(wǎng)密度、居民地距離、第二三產(chǎn)業(yè)GDP產(chǎn)值和城鎮(zhèn)用地面積比例指標(biāo)的均值逐漸增大，反映了庫區(qū)農(nóng)業(yè)、交通、經(jīng)濟(jì)和城鎮(zhèn)化等方面對庫區(qū)的干擾在研究時(shí)段內(nèi)是逐漸增強(qiáng)的，是阻礙庫區(qū)整體人類活動干擾強(qiáng)度降低，導(dǎo)致人類活動干擾強(qiáng)度高強(qiáng)度區(qū)面積增加的主要原因。而單位耕地面積化肥施用量和路網(wǎng)密度兩個(gè)指標(biāo)增幅最大，說明這2個(gè)因素起主要作用。

表3 研究區(qū)人類活動干擾強(qiáng)度相關(guān)指標(biāo)在2000～2020年間的變化情況Tab.3 Changes in indicators of human activity interference intensity in the study area from 2000 to 2020

3.2 研究區(qū)人類活動干擾強(qiáng)度空間集聚特征分析

基于空間自相關(guān)方法探究丹江口庫區(qū)人類活動干擾強(qiáng)度的空間集聚特征。利用全局自相關(guān)法了解庫區(qū)人類活動干擾強(qiáng)度的空間關(guān)聯(lián)(集聚)程度，并利用局部自相關(guān)法識別人類活動干擾強(qiáng)度的高值和低值集聚的區(qū)域。結(jié)合庫區(qū)人類活動干擾強(qiáng)度的空間分布特征和集聚特征，進(jìn)一步分析2000～2020年丹江口庫區(qū)人類活動干擾強(qiáng)度的演變規(guī)律。

利用ArcGIS全局自相關(guān)分析工具，對丹江口庫區(qū)2000～2020年的人類活動干擾強(qiáng)度進(jìn)行全局空間自相關(guān)檢驗(yàn)(表4)。結(jié)果顯示，檢驗(yàn)結(jié)果通過了1%水平的顯著性，2000～2020年丹江口庫區(qū)人類活動干擾強(qiáng)度的Moran′s I均大于零，且Moran′s I值較大，可以得出丹江口庫區(qū)2000～2020年人類活動干擾強(qiáng)度的空間分布整體上表現(xiàn)出非常顯著的集聚性(正相關(guān))。

表4 研究區(qū)全局空間自相關(guān)分析結(jié)果Tab.4 Results of spatial autocorrelation analysis in the study area

利用ArcGIS冷熱點(diǎn)分析工具，對丹江口庫區(qū)2000～2020年的人類活動干擾強(qiáng)度做局部空間自相關(guān)分析。由圖3可知：2000～2020年的人類活動干擾強(qiáng)度冷點(diǎn)區(qū)主要分布在庫區(qū)東北部和西南部，這部分主要為山區(qū)，林草密集，人口密度較低，人類活動干擾強(qiáng)度也相對較低；熱點(diǎn)區(qū)主要分布在水庫沿線以及各縣市城鎮(zhèn)地區(qū)，水庫沿線及周邊地區(qū)水資源豐富，地勢相對平坦，農(nóng)耕灌溉較密集，農(nóng)藥化肥的施用量較大，對庫區(qū)生態(tài)環(huán)境及地下水環(huán)境產(chǎn)生較大的干擾，而城鎮(zhèn)地區(qū)人口較多，建設(shè)用地增加，經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展對庫區(qū)也會造成干擾和壓力；較冷點(diǎn)區(qū)和較熱點(diǎn)區(qū)分別在冷點(diǎn)區(qū)和熱點(diǎn)區(qū)周圍零星分布。從空間變化來看，庫區(qū)人類活動干擾強(qiáng)度空間集聚性逐漸增強(qiáng)。2000～2020年熱點(diǎn)區(qū)水庫沿線范圍大幅縮小，尤其以淅川縣變化最為明顯，這得益于庫區(qū)退耕還林、大壩加高水庫蓄水、移民安置等措施。另一方面，熱點(diǎn)區(qū)范圍以城鎮(zhèn)為中心范圍略有擴(kuò)大。冷點(diǎn)區(qū)、較冷點(diǎn)區(qū)和較熱點(diǎn)區(qū)變化不明顯。

圖3 研究區(qū)人類活動干擾強(qiáng)度空間集聚特征Fig.3 Spatial agglomeration characteristics of interference intensity of human activities in the study area

綜合來看，庫區(qū)人類活動干擾強(qiáng)度逐漸降低的同時(shí)，高值集聚區(qū)(即熱點(diǎn)區(qū))由水庫沿線及周圍地區(qū)大幅縮減，城鎮(zhèn)地區(qū)略有擴(kuò)展，人類活動有向城鎮(zhèn)集聚的趨勢。這說明在國家政策的影響下，人類對庫區(qū)的干擾活動區(qū)范圍更為集中，這將減少人口粗放型生產(chǎn)生活對庫區(qū)生態(tài)環(huán)境的干擾，有利于庫區(qū)生態(tài)環(huán)境進(jìn)一步恢復(fù)與改善。結(jié)合影響庫區(qū)人類活動干擾強(qiáng)度增大的指標(biāo)，在今后的管控管理中，應(yīng)加強(qiáng)庫區(qū)生態(tài)治理的同時(shí)，合理控制建設(shè)用地規(guī)模，嚴(yán)格保護(hù)耕地；應(yīng)減少化肥農(nóng)藥施用，降低農(nóng)業(yè)面源污染；發(fā)展生態(tài)產(chǎn)業(yè)，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型。

4 結(jié) 論

本研究基于“自然-經(jīng)濟(jì)-社會”模型構(gòu)建了人類活動干擾強(qiáng)度的評價(jià)指標(biāo)體系，并借助GIS和RS技術(shù)，利用模糊層次法和TOPSIS綜合評價(jià)模型對2000～2020年丹江口庫區(qū)人類活動干擾強(qiáng)度進(jìn)行了格網(wǎng)化評價(jià)，研究了庫區(qū)1km格網(wǎng)尺度下人類活動干擾強(qiáng)度的時(shí)空分布特征；利用全局空間自相關(guān)和局部空間自相關(guān)法分析了丹江口庫區(qū)人類活動干擾強(qiáng)度的空間集聚特征。主要結(jié)論如下：

(1) 2000～2020年丹江口庫區(qū)人類活動干擾強(qiáng)度空間差異明顯，整體呈現(xiàn)出東北部伏牛山區(qū)、西部秦嶺山區(qū)和西南部武當(dāng)山區(qū)低，水庫沿線及周邊低海拔丘陵、沖積平原區(qū)高的空間分布特征。

(2) 2000～2020年庫區(qū)低強(qiáng)度區(qū)大幅增加，較高強(qiáng)度區(qū)和高強(qiáng)度區(qū)面積略微增大，較低強(qiáng)度區(qū)、中等強(qiáng)度區(qū)面積均減少；2000～2020年庫區(qū)人類活動干擾強(qiáng)度均值逐漸降低。

(3) 2000～2020年丹江口庫區(qū)的人類活動干擾強(qiáng)度具有顯著的空間集聚性，高值集聚(熱點(diǎn))區(qū)主要分布在水庫及周圍地區(qū)和城鎮(zhèn)地區(qū)，且水庫沿線及周圍地區(qū)大幅縮減，城鎮(zhèn)地區(qū)略有擴(kuò)展。

由此可以看出，盡管近年來丹江口庫區(qū)實(shí)施的退耕還林、封山育林、移民安置等政策大大削弱了庫區(qū)的人類活動強(qiáng)度，但人類活動有向城鎮(zhèn)地區(qū)集聚的趨勢。同時(shí)，單位耕地面積化肥施用量、路網(wǎng)密度、居民地距離、第二三產(chǎn)業(yè)GDP產(chǎn)值和城鎮(zhèn)用地面積比例是導(dǎo)致庫區(qū)人類活動干擾強(qiáng)度高強(qiáng)度區(qū)面積小幅度增加以及高值集聚(熱點(diǎn))區(qū)在城鎮(zhèn)地區(qū)小范圍擴(kuò)展的主要原因。因此，為促進(jìn)庫區(qū)生態(tài)環(huán)境的進(jìn)一步恢復(fù)與提高，庫區(qū)各縣市應(yīng)注重城鎮(zhèn)地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和土地資源的集約化利用，加強(qiáng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的綠色化，減少庫區(qū)的農(nóng)業(yè)面源污染。