王小軍, 張楚然, 廖倚凌, 劉光旭, 王炳香, 余 劍

(1.華南師范大學(xué) 地理科學(xué)學(xué)院, 廣東 廣州 510631; 2.贛南師范大學(xué) 地理與環(huán)境工程學(xué)院, 江西 贛州 341000)

人為干擾(hemeroby)最初是芬蘭植物學(xué)家Jalas在研究森林生態(tài)系統(tǒng)受人類活動影響程度時引入的一個監(jiān)測指標(biāo)，后被用于通過土地利用類型評價人為活動在地球表層上的影響程度[1-3]。近年來，國外學(xué)者用人為干擾來評價城市綠地自然條件[4]與城市生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)差異[5]，以及自然景觀的自然程度，以獲得土地利用變化對環(huán)境狀況的累積影響[6]。在國內(nèi)，研究人員利用專家經(jīng)驗(yàn)知識，制定了生態(tài)干擾度景觀類型分類表，并依此揭示雙臺河口濕地景觀及生態(tài)干擾度的時空變化規(guī)律[7]?；诖烁蓴_度分類思路，對北京密云水庫上游流域、廣西巴馬縣的人為干擾程度及干擾強(qiáng)度動態(tài)變化定量分析也相應(yīng)展開[8,9]。人為干擾度評估和運(yùn)用上出現(xiàn)了多種方向，如利用景觀開發(fā)強(qiáng)度指數(shù)LDI來評估人為干擾強(qiáng)度[10]；通過選定人為干擾源，計算壓力、狀態(tài)、響應(yīng)指標(biāo)，構(gòu)建PSR模型及人為干擾度指數(shù)分析人為干擾空間分布[11]；將人為干擾度與景觀脆弱度結(jié)合，構(gòu)建生態(tài)安全度等[12]。上述研究豐富了人為干擾定量化、空間化思路，而空間分異驅(qū)動機(jī)制研究有待進(jìn)一步深化。

粵港澳大灣區(qū)(21°33′—24°24′N，111°21′—115°25′E)位于華南沿海，亞熱帶季風(fēng)氣候，水熱資源豐富，自然條件優(yōu)越[13]。近幾十年來該區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速，城市地域不斷擴(kuò)張。對該區(qū)土地利用變化的研究多集中于探討土地利用效率[14]、不透水面分布[15]、城市擴(kuò)張與景觀格局梯度[16]、生態(tài)系統(tǒng)格局的變化及預(yù)測[17]、景觀格局與生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值[18-19]，土地利用模擬與生態(tài)風(fēng)險等[20]方面。2019年《粵港澳大灣區(qū)發(fā)展規(guī)劃綱要》中8次提到環(huán)保，35次提及生態(tài)，國家對粵港澳大灣區(qū)人為干擾后的生態(tài)環(huán)保重視程度可見一斑。本文基于粵港澳大灣區(qū)1980，2000，2010，2018年4期土地利用數(shù)據(jù)，借助GIS空間分析功能從土地利用變化、人為干擾度分布與動態(tài)變化，揭示該區(qū)近40 a建設(shè)過程中土地利用特征及其反映的人為活動變化，并利用地理探測器分析人為干擾空間分布的多方面驅(qū)動力，以期為進(jìn)一步進(jìn)行生態(tài)環(huán)保建設(shè)，建成綠色文明、宜居宜游的粵港澳美麗大灣區(qū)提供決策參考。

1 資料與方法

1.1 數(shù)據(jù)與處理

①土地利用數(shù)據(jù)(1980，2000，2010，2018年)，包含6個一級類共22個二級類，人口與GDP密度(2015年)，來源于中國科學(xué)院資源與環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心(http:∥www.resdc.cn/)。②夜間燈光指數(shù)(2017年)，來源于中國工程科技知識中心地理資源與生態(tài)專業(yè)知識服務(wù)系統(tǒng)(http:∥geo.ckcest.cn/)。③高程數(shù)據(jù)(DEM)，來源于SRTM(http:∥srtm.csi.cgiar.org/)。④氣候數(shù)據(jù)(1980—2015年)，包括年均氣溫、年降水量，來源于中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)(http:∥data.cma.cn/)。⑤水系和交通網(wǎng)(2019年)資料，來源于Open Street Map(https:∥www.openstreetmap.org/)。

1.2 土地利用變化特征

本研究從土地利用結(jié)構(gòu)和單一土地利用類型動態(tài)度分析大灣區(qū)土地利用的演變特征。土地利用結(jié)構(gòu)能夠反映某區(qū)域的用地組合關(guān)系[21-22]。單一土地利用類型動態(tài)度K是表征土地利用類型在一定時間內(nèi)變化率的指標(biāo)，計算公式參考王秀蘭等[23]的方法。

1.3 人為干擾度賦值與動態(tài)變化

不同的土地利用類型體現(xiàn)了人為活動對土地的干擾差異，以此對不同地類賦值可以嘗試量化該地區(qū)人為活動強(qiáng)度。本研究綜合劉曉娜等[8]、郭少壯等[24]、肖翠等[25]、徐煖銀等[26]和周建國[27]的濕地和山地人為干擾度賦值，用均值計算出6個一級用地類型下的22個二級地類的人為干擾指數(shù)(hemeroby index，HI)(表1)。根據(jù)研究區(qū)域中人為干擾度的實(shí)際間隔差異把人為干擾分成4類，0≤HI<0.25為輕度干擾，0.25≤HI<0.5為中度干擾，0.5≤HI<0.75為重度干擾，0.75≤HI≤1為完全干擾。

表1 基于LUCC的粵港澳大灣區(qū)人為干擾度賦值

組合多年數(shù)據(jù)的人為干擾總強(qiáng)度能夠反映研究時段內(nèi)的綜合分布情況，劉曉娜等和曾蘭等采用相加取平均值的方法確定人為干擾總強(qiáng)度[8,9]，若某區(qū)域多年的值差異較大，均值法可能會掩蓋后期非勻速變化，因此本研究結(jié)合權(quán)重計算其人為干擾總強(qiáng)度。計算方法為：

(1)

式中：THI為人為干擾總強(qiáng)度;Hi為第i年的土地利用人為干擾度；n為研究時間期數(shù),在本研究中為4 a,Wi為第i年的權(quán)重,由第i年人為干擾度占研究時段內(nèi)人為干擾度的比重確定;Hij為第i年的第j個地類的人為干擾度賦值；s為地類數(shù)量,在本研究中為22類;Aij為第i年的第j個地類占某區(qū)域面積百分比。

干擾平穩(wěn)度指數(shù)(hemeroby stable index，HSI)表征了兩個研究時段過渡期間的人為干擾變化，由相鄰兩個時間的人為干擾度相減后取絕對值獲得，該值越大表明過渡期間人為干擾越強(qiáng)烈，土地利用類型變化大，人為干擾度過渡不平穩(wěn)，反之則高度平穩(wěn)[8]。根據(jù)已有研究和灣區(qū)人為干擾變化特征，比較自然間斷法和等間距法后，本研究把平穩(wěn)度劃分為4類，0≤HSI<0.1為高度平穩(wěn)，0.1≤HSI<0.3為中度平穩(wěn)，0.3≤HSI<0.5為低度平穩(wěn)，0.5≤HSI<1為不平穩(wěn)。

1.4 地理探測器

地理探測器可用于分析要素的空間分異性及驅(qū)動力評價[28]。因子探測器可檢驗(yàn)自變量X在多大程度上解釋了因變量Y的異質(zhì)性。用q表示，取值為[0,1]，當(dāng)q=0時，說明因變量Y與自變量X之間沒有耦合；而q=1則是因變量Y完全由自變量X決定。交互探測器揭示了影響因子兩兩之間是否增加或減弱對變量Y的解釋。結(jié)果有5類，分別為：①非線性減弱{q(X1∩X2)max〔q(X1),q(X2)〕}；④獨(dú)立〔q(X1∩X2)=q(X1)+q(X2)〕；⑤非線性增強(qiáng)〔q(X1∩X2)>q(X1)+q(X2)〕[28]。

本研究以人為干擾總強(qiáng)度為因變量Y，采用地理探測器中的因子探測器和交互探測器，分析影響因素X的對大灣區(qū)總體與城市子區(qū)[29]的貢獻(xiàn)。指標(biāo)選取考慮代表性，社會經(jīng)濟(jì)指標(biāo)有：X11夜間燈光指數(shù)，X12GDP密度(萬元/km2)，X13人口密度(人/km2)和X14交通密度(km/km2)；自然環(huán)境指標(biāo)有：X21年降水量(mm)，X22年均溫(℃)，X23高程(m)，X24坡度(°)和X25水系密度(km/km2)。

2 結(jié)果與分析

2.1 土地利用變化特征

粵港澳大灣區(qū)土地利用與土地覆被呈現(xiàn)林地—耕地景觀格局，林地、耕地總面積在近40 a達(dá)76.12%～85.01%，是粵港澳大灣區(qū)最主要的用地類型(圖1)。其中水田面積占比16.11%～21.12%，主要沿河流、湖泊水庫坑塘分布在河網(wǎng)密布的珠江三角洲平原。有林地面積占比在43.99%以上，主要分布在西北、西南、東北部的低山丘陵區(qū)。灘涂灘地、未利用土地面積占比最少。

圖1 1980-2018年粵港澳大灣區(qū)土地利用特征

1980—2018年灣區(qū)內(nèi)水田、旱地、疏林地面積持續(xù)減少，分別為2 964.41，1 094.9，518.32 km2(表2)。湖泊水庫坑塘自1980—2018年總體增加337.45 km2，但分布明顯破碎化。海洋變化動態(tài)度較大，面積從1980年的206.96 km2減少到2018年的1.01 km2。農(nóng)村居民點(diǎn)、未利用土地面積均呈現(xiàn)先增加，后減小的趨勢。城鎮(zhèn)用地、其他建設(shè)用地在1980—2018年面積持續(xù)增加，2018年的面積分別為1980年的4.99倍和5.99倍。

表2 1980-2018年粵港澳大灣區(qū)土地利用面積、比例與動態(tài)度

2.2 人為干擾動態(tài)變化

2.2.1 人為干擾時空特征 由于1980—2018年大灣區(qū)人為干擾空間分布總體一致，本文僅顯示人為干擾總強(qiáng)度(圖2)。從圖2可知該區(qū)人為干擾呈現(xiàn)以發(fā)達(dá)城市為中心向外遞減的特征，在中部發(fā)達(dá)城市較高(如廣佛及交界地帶、東莞)，東北部和西北部欠發(fā)達(dá)地區(qū)(如肇慶、惠州東部)及沿海地帶較低。具體而言，輕度人為干擾主要分布在東南部沿海地帶，內(nèi)陸極少；而中度人為干擾主要分布在灣區(qū)四周，肇慶、江門、惠州、深圳、香港、珠海、廣州市北部以及佛山市西南部；重度人為干擾分布區(qū)域較為散亂，在肇慶、江門、惠州、東莞、深圳市及香港特別行政區(qū)等地都有；完全人為干擾則主要以珠江灣區(qū)北岸和東岸(廣州、佛山、東莞和深圳)集中，其外圍次集中的狀態(tài)。人為干擾的高低分布特征受地形與地貌的限制，表現(xiàn)出以中心及亞中心城市為中心，以同心圓形態(tài)向外發(fā)展，城市之間為點(diǎn)軸式變化和演變，并且較近的城市群出現(xiàn)交匯狀態(tài)。

圖2 1980-2018年粵港澳大灣區(qū)人為干擾總強(qiáng)度

1980—2018年大灣區(qū)人為干擾度以中度為主，4類干擾度面積都呈現(xiàn)波動變化狀態(tài)(表3)。輕度人為干擾面積總體降低，面積比例減少了68.60%，2000年后變化不大。中度人為干擾面積在1980—2000年為增加，2000年則減少。重度人為干擾面積呈緩慢減小的趨勢，變化較小。完全人為干擾面積總體呈增加趨勢，在近40 a間增加了1 499 km2。這些時空特征顯示了1980—2000年粵港澳大灣區(qū)人為干擾度輕度和中度加重較為明顯，推測是改革開放后珠江三角洲地區(qū)迅速推進(jìn)工業(yè)化、城市化進(jìn)程，導(dǎo)致灣區(qū)人為干擾度加重。經(jīng)過2000—2010年經(jīng)濟(jì)、環(huán)保政策調(diào)整，區(qū)域發(fā)展走向更高密度階段，因此表現(xiàn)為2000—2018年完全干擾面積增加趨勢。

表3 1980-2018年粵港澳大灣區(qū)人為干擾度面積與比例

2.2.2 人為干擾度動態(tài)分析 近40 a的人為干擾平穩(wěn)度變化(圖3，表4)顯示出，高度平穩(wěn)比例最大，但趨向不平穩(wěn)狀態(tài)，低度平穩(wěn)和不平穩(wěn)集中于干擾度較高處附近。1980—2000年和2000—2010年主要為高度平穩(wěn)，且變化不大(93.79%，92.32%)。其中，1980—2000年人為干擾度加重而平穩(wěn)度呈高度平穩(wěn)，是由于這期間人為干擾度變化的是面積比例為0.86%的輕度人為干擾，即其影響的區(qū)域僅占0.86%，而大部分區(qū)域的人為干擾度不變或有細(xì)微變化。1980—2000年人為干擾呈中度平穩(wěn)和低度平穩(wěn)的區(qū)域主要出現(xiàn)在粵港澳大灣區(qū)中部，面積比例為5.45%，不平穩(wěn)的區(qū)域在沿海地帶，面積比例0.76%，說明沿海地區(qū)土地利用類型變化較大。2000—2010年不平穩(wěn)區(qū)域出現(xiàn)在中部，面積比例增加至1.4%，是1980—2000年的1.84倍。2010—2018年灣區(qū)全域人為干擾平穩(wěn)度變化均較明顯，高度平穩(wěn)面積比例比2000—2010年減少29.97%，中度、低度平穩(wěn)和不平穩(wěn)則分別增加13.88%，13.46%和2.64%。1980—2018年整體而言，不平穩(wěn)集中于佛山、深圳與沿海地區(qū)，高度平穩(wěn)以外的其他類分布主要在灣區(qū)中心與次中心城市，這與城市與建設(shè)用地分布擴(kuò)張動態(tài)一致。

表4 1980—2018年粵港澳大灣區(qū)人為干擾平穩(wěn)度面積與比例

圖3 1980-2018年粵港澳大灣區(qū)人為干擾平穩(wěn)度變化特征

2010年后人口急劇增長、經(jīng)濟(jì)迅猛發(fā)展、農(nóng)業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)發(fā)生重大調(diào)整。據(jù)統(tǒng)計，大灣區(qū)常住人口在2009—2017年增長了7.89×106人，達(dá)6.15×107人；GDP在2010—2017年增長了97.28%，約達(dá)7.57×1012元。另一方面，由土地利用變化特征可知，這期間土地利用類型變化最劇烈，景觀變化明顯。這些因素導(dǎo)致了2010年后的劇烈變化。大灣區(qū)四周原本人為干擾度較高的地區(qū)人為干擾度降低，可能是因?yàn)榻?jīng)濟(jì)更發(fā)達(dá)區(qū)域吸納人口遷移，以及政策上對灣區(qū)四周提倡保護(hù)生態(tài)，優(yōu)先發(fā)展生態(tài)，欲將其打造成粵港澳大灣區(qū)綠色可持續(xù)發(fā)展的后花園；而灣區(qū)中部則發(fā)展經(jīng)濟(jì)，原本人為干擾度低的地區(qū)在2010—2018年人為干擾度也升高。因此整個區(qū)域都有出現(xiàn)中低度平穩(wěn)乃至不平穩(wěn)現(xiàn)象。

2.3 人為干擾空間分異歸因

2.3.1 人為干擾總強(qiáng)度單因子歸因 如圖4所示，整個粵港澳大灣區(qū)，夜間燈光指數(shù)(56.97%)、高程(54.46%)和坡度(54.65%)對人為干擾空間分異解釋能力(q值)較高。社會經(jīng)濟(jì)因子的解釋能力(均值42.32%，變幅30.31%～56.97%)比自然環(huán)境因子(均值41.3%，變幅22.4%～54.65%)更高且更穩(wěn)定。解釋能力50%以上的3個因子中有2個是自然環(huán)境類，40%以上的5個因子中有3個是自然環(huán)境類。這些因子的解釋能力表明，大灣區(qū)人為干擾空間分異是自然環(huán)境要素(尤其是地形地貌)分布影響下的人類活動差異的體現(xiàn)。該結(jié)果與丘陵區(qū)土地利用空間分異驅(qū)動特征一致[30]。

注：澳門特別行政區(qū)面積較小，在本研究的分辨率下，夜間燈光指數(shù)、年降水量和高程的空間分異不明顯，已剔除。

總強(qiáng)度空間分異因子探測結(jié)果

對不同城市的人為干擾空間分異進(jìn)行地理探測(圖4)顯示，總體上各影響因子對廣州市的解釋力更強(qiáng)，貢獻(xiàn)率達(dá)44.77%～74.85%，對澳門特別行政區(qū)則較弱，最強(qiáng)才32.99%(交通密度、坡度)，而在香港特別行政區(qū)不同因子解釋力差異最大(0.58%～68.59%)。夜間燈光指數(shù)在廣州(74.85%)、深圳(64.71%)、佛山(69.15%)、東莞市(44.86%)和香港特別行政區(qū)(68.62%)的解釋力最強(qiáng)，他們都是經(jīng)濟(jì)比較發(fā)達(dá)的區(qū)域，這一指標(biāo)對本區(qū)域整體的解釋力也較強(qiáng)。GDP密度在中山市解釋力最強(qiáng)(61.81%)，在廣州、深圳、佛山市也較強(qiáng)，而在惠州、肇慶、江門市和香港及澳門特別行政區(qū)解釋力較弱。人口密度與GDP密度有類似特征，在廣州(50.72%)、深圳(60.65%)、佛山(51.87%)和東莞市(43.38%)的解釋力較強(qiáng)。交通密度也是在廣州(58.51%)、佛山市(63.76%)和香港特別行政區(qū)(43.23%)的解釋力相對較高。社會經(jīng)濟(jì)因子對各城市人為干擾空間分異的解釋力明顯體現(xiàn)了經(jīng)濟(jì)狀況的空間異質(zhì)性，灣區(qū)核心城市(廣州、深圳、佛山市和香港特別行政區(qū)等)對社會經(jīng)濟(jì)因子響應(yīng)明顯，而肇慶、江門等城市響應(yīng)較弱。珠江入?？趦砂兜某鞘兄?，各影響因子對珠海和東莞的人為干擾解釋力相對較弱，一定程度上也反映出相比于其他類似區(qū)位的城市，它們的經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展?jié)摿﹂_發(fā)不足。

自然環(huán)境因子對不同城市人為干擾空間分異的解釋力特征不同于社會經(jīng)濟(jì)因子。年降水量只對廣州市人為干擾的空間分異解釋力較強(qiáng)(60.13%)，但相比于其他因子也不明顯，在其他城市的解釋力較弱，尤其是深圳、佛山、東莞、肇慶市和香港特別行政區(qū)，是所有因子中最弱。年均溫、高程和坡度都在廣州、惠州市解釋力較強(qiáng)，且接近。其中年均溫對廣州市的解釋力最強(qiáng)(71.83%)，在惠州市的則是所有因子中最強(qiáng)(63.9%)，高程對多數(shù)珠江入?？趦砂兜某鞘薪忉屃^弱，在肇慶市(46.73%)是所有因子中最強(qiáng)；坡度在江門市和澳門特別行政區(qū)的解釋力是所有因子中最強(qiáng)(50.17%，32.99%)。水系密度在東北(惠州6.4%)、西北部(肇慶8.9%)的解釋力較弱，且整體解釋力都偏弱。自然環(huán)境因子的解釋力總體中等偏弱，但各因子之間的解釋力差異比社會經(jīng)濟(jì)因子低，表明大灣區(qū)自然環(huán)境的空間分異相對較弱，而不同于地表環(huán)境復(fù)雜地區(qū)如橫斷山地等區(qū)域分異明顯[31]。

不同地區(qū)人為干擾的驅(qū)動因子存在差異。灣區(qū)內(nèi)部城市的人為干擾總強(qiáng)度主要受夜間燈光指數(shù)、GDP、人口密度和交通密度驅(qū)動，灣區(qū)四周城市的人為干擾總強(qiáng)度主要受坡度、高程驅(qū)動。灣區(qū)內(nèi)部城市地形較四周城市平坦，經(jīng)濟(jì)發(fā)展活躍，社會經(jīng)濟(jì)因素對其人為干擾總強(qiáng)度高低的分布情況影響較大；而灣區(qū)四周城市注重生態(tài)保護(hù)，被譽(yù)為灣區(qū)發(fā)展的后花園，其群山環(huán)繞、地形起伏較灣區(qū)內(nèi)部城市大，自然環(huán)境因素對其人為干擾總強(qiáng)度高低的分布情況影響較大。

2.3.2 人為干擾總強(qiáng)度影響因子交互作用 在粵港澳大灣區(qū)和各市內(nèi)，不同因子兩兩交互作用對人為干擾空間分異的影響基本高于其中一個因子，主要表現(xiàn)為雙因子增強(qiáng)，也有較多為非線性增強(qiáng)(表5)。

表5 粵港澳大灣區(qū)與各市人為干擾總強(qiáng)度影響交互探測結(jié)果

對于整個大灣區(qū)，夜間燈光指數(shù)與其他因子交互作用的解釋力在59.64%以上，坡度與其他因子的交互作用的解釋在60.53%以上，其中夜間燈光指數(shù)與坡度的交互作用解釋力(73.17%)為大灣區(qū)所有因子交互作用結(jié)果中最高，其次是夜間燈光指數(shù)與高程(69.7%)、交通密度與坡度(68.85%)及夜間燈光指數(shù)與年均溫(68.14%)?？傮w上社會經(jīng)濟(jì)因子與自然環(huán)境因子(年均溫、高程、坡度)交互作用，以及自然環(huán)境因子(年均溫、高程、坡度)之間交互作用，對人為干擾空間分異具有更高的解釋能力。這些交互作用說明夜間燈光指數(shù)高且地形平坦地方、交通密集且地形平坦地方的人為干擾度高，地形平坦易開發(fā)的地方更容易受人為干擾的影響，開發(fā)之后建造交通設(shè)施使當(dāng)?shù)厝肆髁可仙?，進(jìn)而夜間燈光指數(shù)上升，導(dǎo)致該地人為干擾度上升。

在各城市中，兩兩因子交互后影響力基本為雙因子增強(qiáng)與非線性增強(qiáng)，僅澳門特別行政區(qū)有一個交互結(jié)果為非線性減弱。其中因子交互值達(dá)0.8或以上的城市為廣州、深圳、香港和澳門，因子交互作用最大值中最低為肇慶市(表5)。廣州、深圳、珠海、佛山、中山、東莞市、香港和澳門特別行政區(qū)8個城市，其交互因子影響力較高的均有夜間燈光指數(shù)和GDP密度，大多數(shù)有人口密度或交通密度，因此這8個城市的人為干擾總強(qiáng)度由夜間燈光指數(shù)和GDP密度與其他因子組合作用影響明顯；除中山市以外，其余的7個城市對人為干擾總強(qiáng)度影響力較大的因子還有人口密度或交通密度。而惠州、肇慶、江門3市，其交互因子影響力較高的均有坡度和高程因子，因此地勢與其他因子交互作用對3市內(nèi)人為干擾總強(qiáng)度的影響較大。

3 討論與結(jié)論

粵港澳大灣區(qū)1980—2018年土地利用與土地覆被逐漸呈現(xiàn)林地—耕地—城鎮(zhèn)景觀格局。城鎮(zhèn)用地、其他建設(shè)用地面積持續(xù)上升，在1980—2018年增長了4.25倍；2000年以后土地利用類型面積變化、類型變化均明顯?？梢娊?0 a灣區(qū)城鎮(zhèn)用地擴(kuò)張，城市邊緣不斷擴(kuò)大，城鎮(zhèn)化發(fā)展快速。近40 a粵港澳大灣區(qū)人為干擾度皆以中度人為干擾為主。1980—2000年輕度人為干擾面積下降快速，完全人為干擾面積略有上升。較發(fā)達(dá)城市人為干擾總強(qiáng)度高，欠發(fā)達(dá)城市人為干擾總強(qiáng)度低，總強(qiáng)度呈現(xiàn)以城市為中心與次中心的同心圓分布。1980—2010年灣區(qū)內(nèi)人為干擾平穩(wěn)度主要呈高度平穩(wěn)，2010—2018年干擾度變化較大，中低度平穩(wěn)面積占比升高至33.61%，不平穩(wěn)地區(qū)面積增多至1980—2000年的5.32倍，變化劇烈。因此，近40 a粵港澳大灣區(qū)的人為干擾面積和程度都在不斷加劇，近10 a人為干擾變化不穩(wěn)定，景觀變化劇烈。地理探測器分析結(jié)果表明，粵港澳大灣區(qū)整體的人為干擾總強(qiáng)度分布受夜間燈光指數(shù)、交通密度、年均溫、高程以及坡度影響，且夜間燈光指數(shù)、坡度和高程對灣區(qū)人為干擾總強(qiáng)度具有較強(qiáng)的分層異質(zhì)性解釋力度；在因子交互作用中，各影響因子之間基本為雙因子增強(qiáng)與非線性增強(qiáng)，即所選因子任意疊加都會使地區(qū)的人為干擾度增強(qiáng)。而從各個城市上看，灣區(qū)內(nèi)部城市的人為干擾總強(qiáng)度主要受社會經(jīng)濟(jì)因素(夜間燈光指數(shù)、GDP、人口密度和交通密度)驅(qū)動，灣區(qū)四周城市的人為干擾總強(qiáng)度主要受自然環(huán)境因素(坡度、高程)驅(qū)動。

本研究基于較長時間尺度的土地利用數(shù)據(jù)分析人為干擾，并利用地理探測器定量分析人為干擾的空間分異的影響因素，雖然驅(qū)動因素考慮了自然環(huán)境與社會經(jīng)濟(jì)不同角度的指標(biāo)，但未能考慮難以量化卻又影響較大的政策作用，也未定量分析不同土地利用類型轉(zhuǎn)移對人為干擾的影響。因此后續(xù)研究可以朝這些方面繼續(xù)深入。