黄耀欢^1,2,, 赵传朋^1,2, 杨海军^3,, 丁方宇^1,2, 李中华^1,2
1. 中国科学院地理科学与资源研究所,北京 100101
2. 中国科学院大学,北京 100049
3. 环境保护部卫星环境应用中心, 北京 100094;

Spatial distribution and aggregation analysis of human activity in national key ecological function regions in China

HUANGYaohuan^1,2,, ZHAOChuanpeng^1,2, YANGHaijun^3,, DINGFangyu^1,2, LIZhonghua^1,2
1. Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100101,China
2. University of Chinese Academy of Sciences,Beijing 100049,China
3. State Environmental Protection Key Laboratory of Satellite Remote Sensing,Beijing 100094,China
通讯作者:通讯作者:杨海军,E-mail:yanghj@lreis.ac.cn
收稿日期:2016-01-10
修回日期:2016-07-14
网络出版日期:2016-08-25
版权声明:2016《资源科学》编辑部《资源科学》编辑部
基金资助:国家自然科学青年基金项目（51309210）国家高分辨率对地观测重大专项项目（30-Y30B13-9003-14/16-04;05-Y30B02-9001-13/15）
作者简介:
-->作者简介：黄耀欢,男,安徽黄山人,副研究员,研究方向为资源遥感应用。E-mail:huangyh@igsnrr.ac.cn



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摘要
国家重点生态功能区是国家为保护、恢复和提高区域水源涵养、防风固沙、保持水土、调蓄洪水、 保护生物多样性等重要生态功能而划定的需要重点保护和限制开发的区域。分析国家重点生态功能区人类活动空间变化,是环保等相关部门把握国家生态功能区宏观生态环境状况,并对其进行量化监管的重要手段。为此,本文基于面向对象方法提取了国家重点生态功能区510个县2010年、2015年两期的生态环境变化空间分布信息,并在此基础上采用土地利用转移矩阵及核密度法对两期人类活动造成的生态环境变化时空分布进行了分析。研究结果表明：国家重点生态功能区的生态环境变化中,71.77%的变化为耕地、工矿、建设用地的转入,27.53%为植被的转入;核密度提取出5个热点区域,包括燕山地区、吕梁山地区、黄土高原地区、武当山地区、大别山地区,占总变化图斑数的24.64%,黄土高原地区和大别山地区变化主要来自于工矿和建设用地的扩张,燕山地区和吕梁山地区变化主要来自于工矿用地的扩张,武当山地区变化主要来自于建设用地的扩张;以变化面积加权的核密度提取出1个热点区域,即西拉木伦河地区,占总变化面积的20.53%,该地区的变化主要来自于耕地的扩张。

关键词：国家重点生态功能区;生态环境;人类活动;空间变化;密度检测;聚集分析
Abstract
To protect,restore and enhance regional soil and water conservation,wind prevention and sand fixation,flood storage,and the conservation of biological diversity and other important ecological functions,the government of China established national key ecological function regions （NKEFR）. NKEFR are focused on protection and restricted exploitation,with the goal of establishing a society based on sustainable development and ecological civilization. Here,we extracted ecological changes across 510 counties in NKEFR designated by the Ministry of Environmental Protection in 2010 and 2015 based on the object-oriented method,and analyzed spatial and temporal changes in the ecological environment influenced by human activities using the land-use transfer matrix method and kernel density estimation. We found that 71.77% of the changes in NKEFR is the transfer of land to mining,industry and construction,and 27.53% to vegetation. This indicates that human activities in NKEFR are focused on production and construction activities. In other words, human activities tend to industrial and agricultural regions in space. Kernel density estimation identified five hotspots：Yanshan Mountain region,Luliangshan Mountain region,Loess Plateau,Wudang Mountain area and Dabie Mountain area;these accounted for 24.64% of change according to the number of change polygons. Area-weighted kernel density estimation identified a hot spot,the Xilamulun River region,accounting for 20.53% of change in area. This article provides a scientific basis for the management and protection of NKEFRs.

Keywords：NKEFR;ecological environment;human activity;spatial variation;density estimation;aggregation analysis

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黄耀欢, 赵传朋, 杨海军, 丁方宇, 李中华. 国家重点生态功能区人类活动空间变化及其聚集分析[J]. , 2016, 38(8): 1423-1433 https://doi.org/10.18402/resci.2016.08.02
HUANG Yaohuan, ZHAO Chuanpeng, YANG Haijun, DING Fangyu, LI Zhonghua. Spatial distribution and aggregation analysis of human activity in national key ecological function regions in China[J]. 资源科学, 2016, 38(8): 1423-1433 https://doi.org/10.18402/resci.2016.08.02

1 引言

国家重点生态功能区（National Key Ecological Function Region,NKEFR）是指国家划定的需要重点保护和限制开发的区域^[1],旨在保护、 恢复和提高区域水源涵养、 防风固沙、 保持水土、调蓄洪水、保护生物多样性等重要生态功能,维护和提高区域提供各类生态服务和产品的能力^[2],它关系到区域内经济社会和生态保护的协调发展、西部地区与其他地区的平衡发展,并且关系到国家和地方的生态安全和社会稳定^[3]。财政部于2009年开始对国家重点生态功能区进行转移支付的试点,并于2011年、2012年对其进行补充和完善^[3],以维护国家生态安全,引导地方政府加强生态环境保护力度,提高国家重点生态功能区所在地政府基本公共服务保障能力,促进经济社会可持续发展。
人类活动是指人类为了生存发展和提升生活水平,开展的具有一定规模、对环境产生一定影响的生产、生活活动^[4]。人类活动已成为生态环境恶化及全球变化的重要驱动力^[5-7],但采用常规监测手段很难获取其空间分布及变化状况。作为人类活动与自然环境相互作用最直接表现形式的土地利用及其变化反映了人类活动对地球陆表自然生态系统的影响^[8],如土地利用变化、大型工程建设、城市化规模扩展等^[5]。通过研究土地利用变化的速度、 转移方向和土地利用程度,可以反映出人类活动在空间上的分布及变化状况^[9]。人类活动及其变化是进行生态功能区生态环境监测的重要指标^[10],然而现有研究重点集中在土壤保持、生物多样性维持、水源涵养、防风固沙等生态功能现状及服务能力指标的监测评价方面^[11-14],通过人类活动分布及变化进行生态功能区生态环境评价研究尚少。仅有的人类活动研究也主要针对特定的生态功能区,如曾辉等选取水电站、居民区、道路等三种人类活动干扰因素,并采用遥感影像和 GIS 技术对四川卧龙保护区进行空间分析,得出了人类活动干扰对景观结构的影响规律^[15]。杨德斌等以生物多样性保护优先区为研究对象,基于面向对象的方法,提取了海南省琼中县中平镇的人类活动干扰空间分布状况^[16] 。然而,有限区域的分析无法体现宏观尺度上生态功能区人类活动空间分布及其自身变化规律,难以有效支撑环保部门从整体上对国家生态功能区进行统一规划管理监测。
为此,本文以国家重点生态功能区的510个生态功能县作为研究区,采用高分辨率遥感影像为数据源,对研究区2010年和2015年的人类活动状况进行了提取,在分析生态功能区人类活动在不同地理分区、功能分区变化的基础上,采用核密度分析方法（Kernel Density Estimation,KDE）探究其空间宏观分异规律,其目的和意义在于发现人类活动空间变化密集区,为国家生态功能区管理和保护提供科学依据。

2 研究区概况、数据来源与研究方法

2.1 研究区概况

以环保部2015年确定的国家重要生态功能区中的510个县域为研究对象^[17]。按照生态功能类型,研究区可以分为水源涵养功能区、土壤保持功能区、防风固沙功能区、生物多样性维护区4种类型。其中,水源涵养功能区集中分布于北方地区的大兴安岭、小兴安岭、长白山区,南方地区的秦岭、武当山区以及南岭、罗霄山区,青藏地区的三江源地区、祁连山区,西北地区的阿尔泰山区,面积约为158.5万km²,约占中国陆地面积的16.4%;土壤保持功能区集中分布于北方地区的黄土高原、吕梁山区、大别山区以及红水河流域,面积约为27.0万km²,约占中国陆地面积的2.8%;防风固沙功能区集中分布于西北地区的内蒙古高原、塔里木盆地,面积约为114.8万km²,约占中国陆地面积的11.9%;生物多样性维护区集中分布于青藏高原、横断山区、武陵山区及五指山区,面积约为117.4万km²,约占中国陆地面积的12.2%。研究区总面积417.7万km²,约占中国陆地面积的43.3%,地貌、气候类型复杂。生态县的位置如图1所示。
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图1研究区位置
-->Figure 1Geographic position of study area
-->

2.2 数据来源

采用的数据源包括：分辨率为30m的“环境一号”小卫星（HJ-1）数据、分辨率为16m的高分一号（GF-1）宽视场相机(Wide Field View Multispectral Camera,WFV)数据以及矢量边界数据。两种遥感数据的光谱设置基本相同,有蓝光（Blue）、绿光（Green）、红光（Red）、近红外（NIR）4个多光谱波段.具体数据信息如表1所列。
Table 1
表1
表1数据来源
Table 1The sources of data

数据	时间	数据来源	分辨率/比例尺
HJ-1多光谱数据	2010年	环境保护部卫星环境应用中心	30m
GF-1多光谱数据	2015年	环境保护部卫星环境应用中心	16m
边界数据	2015年	环境保护部卫星环境应用中心	1:10万
土地利用数据	2015年	中国科学院地理科学与资源研究所	1:10万

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2.3 研究方法

2.3.1 研究技术路线
本研究采用面向对象分类结合人工修正,对比分析2015年影像与2010年基准影像,提取变化图斑,解译变化的类别,在环保部进行人类活动监测相关标准的基础上^[4],对人类活动监测用地类型体系进行了划分（表2）,并获取人类活动信息。对人类活动信息按照地理分区和功能分区分别探讨变化的特点,并针对图斑的地理空间分布,使用KDE检测变化图斑的集聚效应。
Table 2
表2
表2反映人类活动变化的监测用地类型体系
Table 2Land use type of monitoring human activities

地类编码	地类名称	含义
1	耕地	直接或间接为农业生产所利用的土地
2	草地	指以生长草本植物为主,覆盖度在5%以上的各类草地
3	植被	指除耕地、草地之外的生长树木、灌木等的土地
4	工矿用地	独立设置的工厂、车间、建筑安装的生产场地等以及在矿产资源开发利用的基础上形成和发展起来的工业区、矿业区
5	建设用地	指居民点、施工区、交通道路等用地
6	水利用地	指人工修建的蓄水区常年水位以下的土地
7	未利用地	指目前还未利用的土地,包括难利用的土地,有裸岩、沙地、戈壁等

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本文研究技术路线如图2所示（见第1426页）。
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图2研究技术路线
-->Figure 2Technology route of study
-->

2.3.2 生态功能区人类活动监测用地类型体系
人类活动对生态环境的影响主要集中在城镇扩张、工矿开发、生态改造等方面。从土地利用分类中选取与环境相关的因素,并结合环保部实际监测需要^[18],将人类活动类型监测用地类型分为7种,如表2所示。
2.3.3 人类活动变化遥感提取
采用面向对象遥感分类和人工解译相结合的方法提取反映人类活动变化的土地利用信息。其中面向对象遥感分类利用eCognition进行多尺度分割和分类。影像多尺度分割是采用最小异质性的区域合并算法,将影像分割成不同尺度的多个多边形对象,使同一空间分辨率的遥感影像的不同地物类型都由其最适宜的尺度来描述^[10,16]。
根据面向对象算法^[19,20],光谱和形状异质性度量综合准则参量为：
f=w1×hcolor+(1-w1)×hshape（1）
hcolor=∑i=1cwi×σi（2）
hshape=wcompact×hcompact+(1-wcompact)×hsmooth（3）
式中f为异质度; w1为光谱异质性度量准则在综合准则中的权重; hcolor和 hshape分别为光谱异质性、形状异质性; c为影像波段数; wi为影像中各波段权重; σi为合并后对象的光谱标准值; wcompact为紧致度异质性权重; hcompact和 hsmooth分别为紧致度异质性、光滑度异质性。通过反复多尺度试验,可以确定各区域、各地物的最佳分割参数。
在获得多尺度分割的结果后,为保证人类活动变化信息提取的精度,结合实地数据与历史时期的土地利用数据,采用人工目视解译对分割对象进行修正,最后结合NDVI、光谱值等参数实现分割对象最终分类^[21]。基于2010年和2015年两期的人类活动分布数据,通过GIS空间叠加分析方法,提取人类活动变化信息。本文对于变化信息的界定主要侧重于人类活动对生态环境的破坏方面,比如城市扩张、矿产开发、修路、开垦耕地、水利建设这些人为因素导致的生态环境变化。
2.3.4 变化集聚状况核密度检测
采用核密度算法KDE研究全国重点生态功能区人类活动变化空间聚集状况。KDE是一种自动搜寻探索实践分布的热点区域,并采用距离衰减测度事件密度的变化情况的方法^[22] 。设一系列观测点X₁,…, Xn具有未知的密度函数,通常有Rosenblatt-Parzen 核估计：
f^x=1nh∑i=1nK（x-Xih）（4）
式中K为核函数;h为带宽;X为待估计点的坐标; Xi为人类活动变化斑块中心坐标; x-Xi为估计点到样本点 Xi处的距离;n为样本总数。KDE作为一种非参数的密度估计方法,不需要假设数据的分布形式,能够直接从数据中获取概率密度估计。概率密度描述了随机变量取某个给定值时的相对似然值。概率密度较大的区域,是变化集中的区域,称作核心区或热点区,也是研究中需要重点关注的区域。KDE的带宽趋向于零,核函数趋向于狄拉克函数,概率密度估计趋向于真实概率密度。由于观测点数有限,带宽不能够无限小,否则密度估计将退化为一系列在训练样本点上的脉冲。固定的带宽和核函数下,待估计点的概率密度只受到周围观测点的取值的影响,待估计栅格单元周围的变化图斑越多,概率密度估计值越大,因此KDE能够很好的描述数据分布的局部特征,广泛应用于模式识别等各个领域。
对于研究区提取到的422个变化斑块,一方面从变化的密集程度的角度考虑,在确定的带宽上,对落入该带宽区间的变化图斑按照核函数分别取值相加,再除以变化图斑总数及带宽,得到待估计的各个栅格点上的变化概率密度。变化密集的区域,人类活动干扰频繁,有相对较高的概率演变为生态环境的急剧恶化。另一方面从变化的剧烈程度的角度考虑,使用各变化图斑的面积对核函数进行加权,并使用总的变化面积对核函数的结果进行归一化,得到待估计的各个栅格点上面积加权的变化概率密度。变化剧烈的区域,人类活动干扰深远,生态坏境修复的成本更高。

3 结果及讨论

3.1 人类活动变化程度分析

本文结合县域生态考核无人机/卫星遥感抽查赋分标准^[23] ,将生态环境变化程度,根据人类活动变化面积的大小和变化性质划分为4个一级类和7个二级类,见表3。
Table 3
表3
表3生态环境变化评价分级标准
Table 3Graded standard of the ecological environment change evaluation

一级	二级	判断依据	说明
明显变化	明显变差	变化面积>5km2	通过不同年份遥感影像对比分析及无人机遥感核查,查找和证实考核县域局部生态系统发生变化的区域并测算变化面积
	明显变好
一般变化	一般变差	2km2<变化面积 ≤5km2
	一般变好
轻微变化	轻微变差	0<变化面积≤2km2
	轻微变好
基本稳定	无明显变化	-

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3.1.1 全国总体变化分析
根据2010年、2015年全国510个国家重点生态功能区县域人类活动变化信息提取结果,构建地类变化转移矩阵,如表4所示。
Table 4
表4
表42010-2015年国家重点生态功能区地类变化转移矩阵
Table 4Land use transition matrix of NKEFR from 2010 to 2015 （km²）

		2015年
		植被	耕地	草地	工矿用地	建设用地	水利用地	未利用地	合计
2010年	植被	-	306.7	-	220.3	294.9	7.8	1.9	831.6
	耕地	-	-	-	8.9		-	-	8.9
	草地	-	53.9	-	-	-	-	-	53.9
	工矿用地	-	-	-	-	-	-	-	-
	建设用地	-	-	-	-	-	-	-	-
	水利用地	-	3.3	-	-	-	-	-	3.3
	未利用地	381.9	41.2	-	30.3	36.0	-	-	489.4
	合计	381.9	405.1	-	259.5	330.9	7.8	1.9	1 387.1

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土地利用转移矩阵来源于系统分析中对系统状态与状态转移的定量描述^[24]。表4地类变换转移矩阵中,行表示2010年土地利用类型,列表示2015年土地利用类型,单元格表示2010年-2015年期间所在行的土地类型转换为所在列的土地类型的面积,行的合计表示2015年对应土地类型的转入面积,列的合计表示2010年对应土地类型的转出面积。2010-2015年间,从列方向（地类转出方向）看,植被转出831.6km²,占总变化的59.95%,未利用地转出489.4km²,占总变化的35.28%;从行方向（地类转入方向）看,耕地转入405.1km²,占总变化的29.20%,植被转入381.9km²,占总变化的27.53%,建设用地转入330.9km²,占总变化的23.86%,工矿用地转入259.5km²,占总变化的18.71%。
国家重点生态功能区中,352个县基本稳定,剩余158个县中：明显变化斑块26个,一般变化斑块33个,轻微变化斑块160个。结合表4,耕地、工矿用地、建设用地的转入占总变化的71.77%,即人类活动主要集中在生产建设;同时,植被转入占总变化的27.53%,即生产建设过程中也进行了生态建设,但植被的转出远高于转入。从总体上讲,在生态功能区中,69.02%的县生态环境基本稳定,即生态环境整体相对稳定;变化部分破坏与好转并存,破坏大于好转。破坏集中在生产建设活动,包括发展农业和工业。
3.1.2 功能分区变化分析
为分析人类活动对全国重点生态功能区不同生态功能的影响,本文将研究区按照土壤保持功能区、水源涵养功能区、生物多样性功能区、防风固沙功能区四种类型分别对发生变化的生态县按生态环境变化评价分级标准（表3）进行分析,得到不同功能类型的各等级变化面积（表5）及各地类转移情况（图3）。
Table 5
表5
表52010-2015年四大功能分区等级地类变化面积比较
Table 5Comparison of graded land use change area of NKEFR’s four functional partition from 2010 to 2015 （km²）

	轻微变好	一般变好	明显变好	轻微变差	一般变差	明显变差	总计
生物多样性功能区	1.0	0	0	33.8	12.2	0	47
水源涵养功能区	11.5	16.1	234.4	118.5	61.9	150.1	592.5
防风固沙功能区	2.7	19.8	94.2	51.4	39.6	332.8	540.5
土壤保持功能区	2.2	0	0	77.1	37.0	90.8	207.1
总计	17.4	35.9	328.6	280.8	150.7	573.7	1 387.1

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图32010-2015年四大功能分区及七大地理分区地类转移情况
-->Figure 3Land use transition of NKEFR’s four functional partition and seven geographic partition from 2010 to 2015
-->

表5显示,生物多样性维护功能区相对稳定。水源涵养功能区、防风固沙功能区、土壤保持功能区的变化面积分别占总变化面积的42.72%、38.97%、14.93%。将轻微变好、一般变好、明显变好作为生态环境变好,轻微变差、一般变差、明显变差作为生态环境变差。其中,生态环境变好占总变化面积的27.53%,变好部分的68.60%集中在水源涵养功能区,30.56%集中在防风固沙功能区;生态环境变差占总变化面积的72.47%,变差部分的42.16%集中在防风固沙功能区,32.88%集中在水源涵养功能区,20.38%集中在土壤保持功能区。可见,水源涵养功能区和防风固沙功能区既有好转,又有破坏,破坏大于好转;土壤保持功能区破坏远远高于好转。
由于分区的地类变化转移矩阵需将各分区叠加为三维形式才能比较,将各分区地类变化转移矩阵图形化,得到图3。结合表5,可以发现：水源涵养功能区和防风固沙功能区好转主要来自于未利用地转化为植被,破坏分别来自于植被转换为工矿建设用地和植被转换为耕地;土壤保持功能区的破坏主要是植被向工矿建设用地转换;生物多样性维护功能区虽相对稳定,变化部分也是集中在植被向工矿建设用地转换。
3.1.3 地理分区变化分析
由于中国幅员辽阔,重点生态功能人类活动变化具有一定的空间地域性^[25],为此,本文根据生态环境变化评价分级标准（表3）从中国七大地理分区（东北、华北、华东、华中、华南、西南、西北）的角度对国家重点生态功能区的变化图斑进行统计分析,得到不同地理分区的各等级变化面积（表6）及各地类转移情况（图3b）。
Table 6
表6
表62010-2015年七大地理分区生态县地类变化面积比较
Table 6Comparison of graded land use change area of NKEFR’s seven geographic partition from 2010 to 2015 （km²）

	轻微变好	一般变好	明显变好	轻微变差	一般变差	明显变差	总计
东北	0	0	0	45.7	12.4	5.0	63.1
华北	0	0	0	70.8	31.3	292.3	394.4
华东	0	0	0	3.9	4.3	8.5	16.7
华中	3.0	0	0	54.8	21.5	20.7	100
华南	0	0	0	15.3	9.2	0	24.5
西南	2.2	0	0	18.5	17.8	6.2	44.7
西北	12.2	35.9	328.6	71.8	54.2	241.0	743.7
总计	17.4	35.9	328.6	280.8	150.7	573.7	1 387.1

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从表6中发现：西北地区、华北地区的变化面积分别占总变化面积的53.62%、28.43%。其中,生态环境变好的土地面积占总变化面积的27.53%,变好部分的98.64%集中在西北地区;生态环境变差占总变化面积的72.47%,变差的土地39.24%集中在华北地区,36.51%集中在西北地区,9.65%集中在华中地区。可见,西北地区既有好转,又有破坏,破坏与好转基本持平;华北地区破坏远远高于好转;其他地区均为不足破坏面积10%的小程度破坏。
结合表6,可以发现：西北地区的好转主要来自于未利用地转化为植被,破坏分别来自于植被转换为工矿、建设用地和草地、植被转换为耕地;华北地区的破坏主要是植被向耕地、工矿用地转移;华中地区的破坏主要是植被向工矿、建设用地转移;其他各地理分区变化相对较小,变化部分都集中在植被向工矿、建设用地转移。

3.2 空间聚集度分析

为分析人类活动变化造成的生态功能区质量变化,对其变化图斑进行核密度分析,得到生态功能区生态坏境变化密度分级图（图4）和生态功能区面积加权的生态环境变化密度分级图（图5）。
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图42010-2015年国家重点生态功能区生态环境变化密度分级
-->Figure 4Graded ecological change density of NKEFR from 2010 to 2015
-->

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图52010-2015年国家重点生态功能区面积加权的生态环境变化密度分级
-->Figure 5Area weighted graded ecological change density of NKEFR from 2010 to 2015
-->

将生态功能区中的变化图斑以中心点代表,进行核密度估计,得到的核密度估计结果按照自然断点分级法分为6类,得到图4。观察可以发现：热点地区（即变化密度等级为高密度、极高密度区域）集中分布的燕山地区,吕梁山地区、黄土高原地区,武当山地区、大别山地区。 对上述5个热点地区进行统计,发现：5个地区变化斑块共104个,占总变化斑块的24.64%;地类转移中,黄土高原地区植被向工矿、建设、耕地分别转移12.3km²、14.4km²、11.7km²,大别山区植被向工矿、建设分别转移21.5 km²、29.3km²,燕山地区植被向工矿、建设分别转移10.6km²、3.1km²,吕梁山区植被向工矿、建设分别转移16.9km²、1.2km²,武当山区植被向工矿、建设分别转移5km²、32.7km²。若以人类影响的主导要素作为5个热点地区的分类标准,则黄土高原地区和大别山区为工矿、建设并重型变化,燕山地区和吕梁山地区为工矿主导型变化,武当山地区为建设主导型变化。
从变化的剧烈程度角度考察人类活动对生态功能区影响时,以变化面积加权,按照图2的流程进行处理,得到图5。观察可以发现：热点地区（即变化密度等级为高密度、极高密度区域）集中分布在西拉木伦河流域。对该热点地区进行统计,得：该地区变化斑块284.8km²,占总变化斑块面积的20.53%;地类转移中,植被向工矿、建设、耕地分别转移6.7km²、4.6km²、273.5km²。按照以人类影响的主导要素作为分类标准,则该热点区域为耕地主导型变化。

4 结论

本研究以国家重点生态功能区的510个生态县为研究区域,应用面向对象的遥感分类的方法提取了人类活动变化信息。对于有变化的158个县,为研究人类活动对生态环境的影响,使用土地利用转移矩阵方法在全国、地理分区、功能分区、各分区内部三个尺度探究其变化,并使用核密度分析方法在广度、深度两个角度研究变化区域的空间聚集及热点区域的变化特点。研究表明：
（1）在全国尺度看,生态功能区的生态环境变化中,71.77%为耕地、工矿用地、建设用地的转入,27.53%为植被的转入。可见,人类活动对生态环境的影响主要集中在生产建设及生态建设。
（2）在功能分区及其内部尺度看,水源涵养功能区变化面积占总变化面积的42.72%,其土地利用转移中,44.22%的区内变化为未利用地转向植被,表明该区生态建设接近生产建设。防风固沙功能区变化面积占总变化面积的38.97%,其土地利用转移中,21.59%的区内变化为未利用地转向植被,50.99%的区内变化为植被转向耕地,表明该区为耕地主导型变化。土壤保持功能区、生物多样性维护功能区植被转向工矿、建设用地占本区变化的80.00%以上,表明为工矿、建设主导型变化。
（3）在地理分区及其内部尺度看,西北地区变化面积占总变化面积的53.62%,其土地利用转移中,50.65%的区内变化为未利用地转向植被,表明该区生态建设与生产建设基本平衡。华北地区变化面积占总变化面积的28.43%,其土地利用转移中, 69.88%的区内变化为植被转向耕地,表明该区为耕地主导型变化。东北地区、华中地区、华东地区、华南地区、西南地区植被向工矿、建设用地占本区变化的80.00%以上,表明为工矿、建设并重型变化。
（4）从变化广度角度看,核密度分析获取的5个热点地区,即燕山地区、吕梁山地区、黄土高原地区、武当山地区、大别山地区,变化斑块数占总变化斑块的24.64%,结合土地利用转移,可以发现黄土高原地区和大别山区为工矿、建设并重型变化,燕山地区和吕梁山地区为工矿主导型变化,武当山地区为建设主导型变化。
（5）从变化深度角度看,变化面积加权的核密度分析获取1个热点地区,即西拉木伦河流域,变化面积占总变化面积的20.53%,结合土地利用转移,可以发现该区为耕地主导型变化。
The authors have declared that no competing interests exist.

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