Analysis on the Evolution Characteristics and Driving Forces of Territorial Space Pattern in the Qinling-Daba Mountain Area
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摘要:
目的 科学认知秦巴山区城镇空间、农业空间和生态空间的时空演化过程与形成机理, 是助力全国空间发展格局统筹协调和推动中西部崛起的关键, 更是地区高质量转型发展的迫切需求。 方法 基于空间转移矩阵、地形位分析和随机森林回归等方法, 从"格局规模―地形位置"2个维度切入, 研究2000—2020年间秦巴山区国土空间时空演化特征与驱动机制。 结果 (1) 近20年秦巴山区城镇剧烈扩张、农业和生态空间持续缩减, 占比58.33%的县区人口减少的同时城镇用地依然呈扩张态势, "人口总量―城镇规模"出现严重两极分化; (2)城镇、农业空间"上山爬坡"、生态空间"下谷"现象明显, 新增城镇和农业空间平均上移1~2个地形位, 下游丹江口水库坝体加高工程对山区整体国土空间分布梯度产生显著影响; (3)"农业空间―生态空间"动态调整置换是秦巴山区主导转换类型, 财政支出的影响作用最为显著; 农业空间是新增城镇的主要来源, 同时秦巴山区城镇退化为农业、生态空间的规模显著; (4)国土开发政策、山地地形属性、交通区位条件和社会经济因素共同制约影响秦巴山区国土空间演化结果, 各类型因素在不同转换方向上的作用强度和显著因子数量有明显差异。 结论 推动新增城镇向重点开发区集中, 科学引导农业和生态空间顺应地形梯度布局, 慎重进行水利工程建设, 整体谋划区域"三区三线"布局, 将对秦巴山区国土空间格局优化起到积极影响。 Abstract:Objective To scientifically understand the spatio-temporal evolution process and formation mechanism of urban space, agricultural space and ecological space in Qinling-Daba Mountain area is the key to promote the overall coordination of the national spatial development pattern and the rise of the central and western regions, and it is also an urgent need for high-quality transformation and development of the region. Methods Based on the methods of spatial transfer matrix, topographic location analysis and random forest regression, the spatial and temporal evolution characteristics and driving mechanism of Qinba Mountain region during 2000—2020 were studied from two dimensions of "pattern scale-topographic location". Results (1) In the past 20 years, the cities and towns in the Qinba Mountain area expanded dramatically, and the agricultural and ecological space continued to shrink. While the population of 58.33% of the counties decreased, the urban land was still expanding, and the "total population and urban size" showed a serious polarization. (2) The phenomenon was characterized by urban and agricultural space "climbing up the hills", while ecological space "descended into the valleys". The newly added urban and agricultural space was moved up 1 to 2 topographic positions on average. The dam elevation project of Danjiangkou Reservoir downstream had a significant impact on the overall spatial distribution gradient of the mountainous areas. (3) The dynamic adjustment and replacement of "agricultural space to ecological space" was the leading type of transformation in Qinba Mountain area, and the influence of fiscal expenditure was the most significant. Agricultural space was the main source of new towns, and the scale of urban degradation into agricultural and ecological space was significant in Qinba mountain area. (4) Land development policies, mountain terrain attributes, traffic location conditions and social and economic factors jointly restrict and affect the results of territorial spatial evolution in Qinba Mountain area, and there were obvious differences in the effect intensity and the number of significant factors of various types of factors in different conversion directions. Conclusion Promoting the concentration of new towns to the key development zones, scientifically guiding agricultural and ecological space to conform to the topographic gradient layout, carefully carrying out water conservancy project construction, and planning the overall regional layout of the "Three districs and Three lines" will have a positive impact on the optimization of territorial spatial pattern in Qinba Mountain area. -
秦巴山区南北衔接长江经济带和黄河流域两大区域重大发展战略地带，东西过渡沿海、中部和内陆三大经济区域，是协调南北和统筹东中西、实现区域协调发展战略的关键地区。“十四五”规划明确要求支持特殊类型地区发展，战略举措上以主体功能区战略、区域协调发展战略和重大发展战略为核心，新型城镇化和可持续发展等战略为支撑的国土空间治理体系已建立。面向空间战略实施，承接主体功能地域功能定位要求，以国土空间规划为技术手段，实现城镇、农业和生态空间的合理配置和用途管制，是秦巴山区国土空间格局优化和发展战略诉求实现的关键抓手。21世纪以来，西部大开发、退耕还林、南水北调、扶贫攻坚等一系列政策工程在秦巴山区相继实施，地区发展水平和国土空间格局不断改善优化，但受制于发展滞后和山地区域的低承载力特性，城镇发展、农业生产和生态保护之间的矛盾逐步加剧：城镇空间扩张和人口聚集导致整体生境质量持续降低[1]；退耕还林的生态服务价值远少于城镇扩张带来的损失[2]；生态空间的水源涵养能力和土壤保持能力逐渐下降[3]；整体空间供给能力和需求强度错位[4]——失衡的国土空间格局限制秦巴山区地域功能转型和绿色可持续发展。此外，秦巴山区地形交通阻隔和行政区划分割导致国土资源要素难以形成合力，“倾轧式”的城镇发展模式和各自为政的生态空间保护治理路径进一步加剧空间资源错配。因此，立足新时期国土空间治理要求和秦巴山区“国之中央”的特殊区位，从全域层面构建有序协调的“城镇―农业―生态”空间用途管制格局，为主体功能区和重大发展战略精准落地搭建空间支撑平台和功能过渡带，是协调统筹全国空间发展格局和促进中西部崛起的关键着力点，也是秦巴山区高质量转型发展亟待解决的重要科学命题。
城镇空间、农业空间和生态空间(简称“三区空间”)是在主体功能区基础上延伸出的国土分类体系[5]，直接对应主体功能区战略中城镇发展、粮食安全和生态保障的三大地域功能诉求[6]。不同于“三生空间”(生产、生活和生态空间)强调小尺度下土地利用的核心功能，“三区空间”一方面更加侧重于大中尺度国土的主体功能识别和布局管控，另一方面具有边界清晰易识别、对接政策易落地的实践优势。随着国土空间规划体系改革的推进，以“三区空间”为核心的规划分区已成为整合各类分区，助力主体功能降尺度传导的基本共识[7]。目前相关研究主要集中在效用评价与实施路径[8-9]、划定技术及“双评价”衔接[10-11]、体系建构与用途管制方法[12-13]等方面。从研究地域来看，对长江经济带[14-15]、黄河流域[16]、粤港澳大湾区[17]等重大发展战略区域的“三区空间”演化与机制研究成果丰富，但立足区域协调发展战略，针对特殊发展类型地区的相关研究仍较为缺乏。此外，长期以来关于秦巴山区的研究成果丰富，但主要集中在脱贫返贫机制[18]、旅游资源开发[19]和生态环境质量[20]方面，对区域国土空间结构研究相对较少，主要可概括为：(1)从土地利用视角，基于遥感解译和地学信息图谱，对秦巴山区土地时空变化特征及地形效应进行研究[21-22]；(2)以城镇空间为核心，针对扶贫搬迁、避险移民、经济―人口格局剧烈变化和耦合度下降问题进行分析[23-25]；(3)着眼于农业空间和生态空间重构，对退耕还林政策成效、生态―经济效益评价及生态系统服务可持续性降低等问题研究[26-28]。已有研究为深入分析以“三区空间”为核心的秦巴山区国土空间结构演化奠定了坚实基础，但仍存在以下问题：(1)集中于土地利用/覆被研究，宏观发展战略和微观土地利用之间缺乏衔接，空间战略诉求的降尺度传导有待搭建高效路径；(2)分别聚焦于城镇经济提升、农业―生态空间效益优化，地域功能转型和高质量发展需平衡多重利益，“城镇―农业―生态”空间的多种发展诉求需进一步统筹整合；(3)在当前国土空间规划为核心的背景下，较少涉及秦巴山区全局全域、与主体功能战略相衔接的国土“三区空间”空间格局、演化过程及机制测度，对其关键影响因子、形成机理的研究仍然不足。
区域协调发展战略深入实施，国土空间规划用途管制体系建立，陆上丝绸之路起点建设和新型城镇化推进——几大国家重大战略的交汇使得秦巴山区在我国整体国土空间格局中的战略价值愈发凸显，当下有必要从“三区空间”视角对秦巴山区整体国土空间格局演化及机制进行系统研究：通过“三区空间”衔接微观土地利用和宏观发展战略，平衡城镇、农业、生态三大空间系统诉求，挖掘长时间序列空间演化规律及内在机制，从而为地区国土空间格局优化搭建高效路径；通过对这一全国关键地理过渡带、战略衔接带“三区空间”格局的梳理谋划，为我国整体国土空间格局优化和区域协调发展搭接空间转接支撑平台。因此，本文对秦巴山区自西部大开发战略实施以来至近期(2000—2020年)的国土资源要素格局进行研究，定量分析“三区空间”的规模增减、空间转化及内在机制，弥补该区域土地资源在国土空间规划语境下长时序、整体性研究的缺失，为秦巴山区国土空间格局优化和高质量转型发展、山地特殊类型区国土空间规划编制和区域协调发展提供理论借鉴与数据支持。
1. 研究区与数据
1.1 研究区概况
秦巴山区涉及陕、甘、川、鄂、豫、渝5省1市的120个县(市/区，含1个神农架林区)，总面积30.8万km2，主要包括秦岭山地、大巴山山地和汉江河谷盆地3个地貌单元(图 1)，是“十四五”规划确定的关中平原、兰西、成渝、中原四大城市群的生态源地，兼具生态屏障和跨区域协调两大功能。根据《全国主体功能区规划》《全国生态功能区划》对秦巴山区地域主导功能的定位划分，区域内共包括3类国土空间功能区：(1)以汉中、安康、商洛陕南三市为核心，十堰、巴中、广元、达州、陇南等城区为辅，零散“镶嵌式”分布的城镇发展区；(2)以关中盆地南部、陇中、四川盆地和南阳盆地北部为主，“边缘式”分布的农产品主产区，汉水谷地耕地规模相对较多，但上位主导功能仍然以生态保护划定；(3)以秦岭―大巴山地为主体，包括秦岭山地生态保护区、南水北调中线工程水源区、三峡库区生态保护区3个核心功能区，涉及伏牛山、甘南、丹江口等多个重点生态屏障及源地，“集中连片式”分布的生态保障区。
图 1 秦巴山区自然地理条件与城镇现状Fig. 1 Natural geographical conditions and urban status in the Qinba Mountain area
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1.2 数据来源与预处理
(1) 数据来源。本文用以提取秦巴山区国土空间的3期(2000年、2010年、2020年)土地利用数据来源于全球30 m地表覆盖数据产品GlobeLand30，通过在ArcGIS 10.6中对土地数据进行镶嵌、裁切和重分类生产各时间截面“三区空间”。地形数据来源于GDEMV3 30 m分辨率数字高程数据(https://www.gscloud.cn/)，并通过坡度分析、分区统计模块获得坡度、地形起伏度数据。降水、气温、日照等气象类数据来源于国家气象科学数据中心(http://data.cma.cn/)。各级行政边界、政府驻地、河流、铁路、道路、人口密度和生态功能保护区等数据来源于中国科学院资源环境科学数据中心(https://www.resdc.cn/)和地理国情监测云平台(http://www.dsac.cn/)。社会经济类数据来源于各年度《中国县域统计年鉴(县市卷)》、各省市统计年鉴；政策类数据来源于各省市主体功能区规划、生态功能区规划、城市群发展规划及全国农业可持续发展规划。以上数据均以县域为基本单元进行统计和处理，地形、距离类数据分区统计至对应行政区单元，社会经济类、气象数据通过录入Excel并求取其变化量用以机制分析。
(2) 秦巴山区“三区空间”分类。基于土地覆盖数据整合“土地利用”尺度为“三区空间”尺度，与主体功能区地域主导功能识别的方法和理念契合，应首先保证空间属性判别的出口符合城镇发展、粮食生产和生态保护三大战略诉求，同时也应确保全域覆盖不重叠、边界清晰，与国土空间规划的用途管制诉求相结合，分析结果可指导3条控制线划定。此外，主导功能并不是唯一功能，如所识别的城镇空间内部并不排除存在小规模绿地公园、水塘水渠等生态功能用地以及农业用地，农业空间和生态空间也可能包括小规模建设用地，但其主导功能必须与分区属性符合，这是由遥感产品的最低分类精度和最小图斑指标决定的。基于此，参考已有“三区空间”相关研究[13-16]，构建GlobeLand30土地分类系统和秦巴山区“三区空间”的衔接途径(表 1)。需要说明的是，不同于相关研究中将裸地划分为生态空间，秦巴山区只有2020年因为城镇开发建设产生25.61 km2的裸地，位置集中分布在城市新区周边，且明显与建成区连接、被道路贯穿，故将其划分为城镇空间。此外，本研究中城镇空间衔接土地覆盖分类中的人造地表，包括农村居民点，作此划分的原因是将各类居民地、工业及交通设施作为整体来分析有助于测度秦巴山区“城―乡”建设用地系统的时空变化特征。
表 1 秦巴山区“三区空间”分类与土地覆盖类型的衔接Table 1 The connection between the classification of "three-function space" and land cover types in the Qinba Mountain area三区空间分类 GlobeLand30土地覆盖分类体系 主导功能 一级地类 二级地类 城镇空间 人造地表 由人工建造活动形成的地表，包括城镇等各类居民地、工矿、交通设施等 城镇发展 裸地 荒漠、沙地、砾石地、裸岩、盐碱地等 农业空间 耕地 用于种植农作物的土地，包括水田、灌溉旱地、雨养旱地、菜地、牧草种植地、大棚用地、以种植农作物为主间有果树及其他经济乔木的土地，以及茶园、咖啡园等灌木类经济作物种植地 粮食生产 生态空间 森林 落叶阔叶林、常绿阔叶林、落叶针叶林、常绿针叶林、混交林，以及疏林地等 生态安全 草地 草原、林甸、稀树草原、荒漠草原，以及城市人工草地等 灌木地 山地灌丛、落叶和常绿灌丛，以及荒漠地区覆盖度高于10%的荒漠灌丛等 湿地 内陆、湖泊沼泽、河流泛洪湿地、森林/灌木湿地、泥炭沼泽、盐沼 水体 陆地范围液态水覆盖的区域，包括江河、湖泊、水库、坑塘等 冰川积雪 被永久积雪、冰川和冰盖覆盖的土地，包括高山地区永久积雪、冰川等 注：资料来源于GlobeLand30产品说明书(http://www.globallandcover.com/)，经整理。 2. 研究方法
2.1 时空演化特征测度
(1) 演化格局及规模特征。利用空间统计获取2000年、2010年、2020年秦巴山区“三区空间”规模总量及空间分布数据，辅以标准差椭圆(standard deviational ellipse, SDE)及重心模型测度城镇、农业、生态空间的分布格局特征，其中：SDE面积表示展布范围；方位角反映空间分布的主趋势；长短轴分别表示空间要素在主趋势方向和次要方向的离散程度；重心移动的方向及距离反映空间变动状态及演化态势。在此基础上，利用“三区空间”交叉转换矩阵刻画秦巴山区各类空间的交叉转换方向及规模大小。SDE及重心模型计算公式不再赘述，“三区空间”交叉转换矩阵的计算公式为：
$$ S_{i j}=\left[\begin{array}{cccc} S_{11} & S_{12} & \cdots & S_{1 n} \\ S_{21} & S_{22} & \cdots & S_{2 n} \\ \cdots & \cdots & \cdots & \cdots \\ S_{n 1} & S_{n 2} & \cdots & S_{n n} \end{array}\right] $$ (1) 式中：Sij为“三区空间”交叉转换的面积；i、j为研究初期、末期的空间类型；n为空间类型个数。本文在ArcGIS 10.6中对各期空间数据进行叠加后，并利用乡镇为基本格网单元，统计小尺度上各类空间转换的规模与整体格局分布，为后文驱动机制分析提供参考。
(2) 演化地形及位置特征。利用地形位分析法刻画空间演化的地形梯度效应，将地形要素纳入秦巴山区“三区空间”演化特征分析中十分必要——山地地形是秦巴山区的自然地理基础，制约着各类空间演化，坡度、海拔等因素对城镇空间基本规模和扩张程度、农业空间退耕还林和生态空间保护的影响显著。地形位分析包括地形位指数(T)和地形分布指数(P)2个关键指标，其中：地形位指数是耦合“海拔―坡度”的复合地形因子，可定量分析“三区空间”格局与地形梯度的关系；为消除地形位梯度和“三区空间”规模面积差异带来的影响，进一步采用地形分布指数分析不同地形位梯度上的空间分布特征。
地形位指数的计算公式为：
$$ T=\log \left[\left(\frac{E}{E_0}+1\right) \times\left(\frac{S}{S_0}+1\right)\right] $$ (2) 式中：T为地形位指数；E和S分别为空间内任一地区的高程和坡度值；E0和S0分别为区域整体的平均高程和平均坡度值；高程、坡度越大的空间位置地形位指数越大。
基于计算结果，利用等间隔重分类法按照从小到大将秦巴山区地形位指数分为18个级别(间隔为0.075)，再归类为低(1~5)、中低(6~10)、中高(11~15)和高(16~18)4个区段。
地形分布指数的计算公式为：
$$ P=\frac{S_{i e}}{S_i} \times \frac{S}{S_e} $$ (3) 式中：P为地形分布指数；Sie为该地形因子等级下i类“三区空间”的规模；Si为i类空间在整个秦巴山区的规模；Se为整个区域内e地形等级下的总规模；S为整个研究区面积。分布指数曲线越陡峭，表明该类空间对地形具有较强选择性。若P>1，表明该地形位e是优势分布地形位，反之为非优势地形位；P值越大，优势度越高。
2.2 演化驱动因素测度
(1) 驱动因素选取。“三区空间”演化通常受到人文―自然因素的双重作用，具体驱动因子的选取应在考虑秦巴山区山地地形本底、社会经济发展条件的基础上，进一步衔接国土开发政策、基础设施建设和规划编制中的评价因子，体现“三区空间”的政策属性和用途管制特性。
基于此，本文从国土开发政策、山地地形气候、交通区位和社会经济4个方面选择24个指标：①选择主体功能区规划(X1)、生态功能区规划(X2)、城市群发展规划(X3)和农业可持续发展规划(X4)共4个政策类因子。其中，主体功能区规划和生态功能区规划依照各省主体功能区规划方案及《全国生态功能区规划》中对各县区的定位确定，两者决定了当地“三区空间”演化的基调；此外秦巴山区涉及“十四五”规划所确定的关中平原、中原、成渝和兰西城市群的外围地区，且属于《全国农业可持续发展规划(2015—2030年)》中西北区、青藏区、西南区和黄淮海区的交叉地带，根据各区县所处位置确定属性后以类别型变量纳入模型。②衔接国土空间规划“双评价”涉及指标，选择平均海拔(X5)、平均坡度(X6)、地形起伏度(X7)、平均降水量(X8)、平均气温(X9)和平均日照时间(X10)共6个地形气候因子。③选择“双评价”中对区位优势度的相关评价指标，选择距铁路距离(X11)、距主要公路距离(X12)、距主要河流距离(X13)、距市中心距离(X14)和距省会距离(X15)共5个交通区位因子。④参考秦巴山区相关土地利用转型研究[21, 24, 29]，选择总人口(X16)、城镇化率(X17)、地区生产总值(X18)、第一产业增加值(X19)、第二产业增加值(X20)、第三产业增加值(X21)、平均人口密度(X22)、农业机械总动力(X23)和财政支出(X24)共9个社会经济因子，测度秦巴山区“三区空间”演化影响因素。
(2) 回归模型和检验。采用随机森林回归模型(random forests regression, RFR)探测关键影响因素及对其重要性排序，辅以线性回归拟合交叉验证关键因素与典型空间演化的相关关系。在空间依赖性检验时发现，由于山地地形影响，秦巴山区“三区空间”演化的空间相关性并不显著，而随机森林回归模型是一种非参数回归技术，可依据“三区空间”演化的自身规律训练样本集并建立决策树组成随机森林进行回归，可有效避免噪声对回归模型的影响，对受制于地形分割的秦巴山区机制分析较有优势。同时，RFR模型支持将类别型变量纳入分析模型，为量化探测国土开发政策类因子提供了可能，分析时将所选取的政策因子以县域为基准单元通过空间链接至对应行政边界，主体功能区规划依据定位类型确定所属类别，生态功能区规划、城市群发展规划和农业可持续发展规划依照是否位于分区内、位于何种类型分区内划分为不同类别后链接至对应分区。模型精度评价可采用决定系数(R2)、平均绝对误(mean absolute error, MAE)和均方根误差(root mean squared error, RMSE)来衡量。其中，R2是模型回归后拟合值和观测值的拟合程度，取值范围为[0, 1]，越接近1说明回归模型的拟合效果越好；MAE和RMSE越小模型效果越好；对于政策类因素以因子型变量纳入模型进行回归。
此外，利用IncMSE方法获取随机森林回归下各影响因素的重要性排序，即将各自变量随机取值后代入模型观察相对误差的提高程度，IncMSE%值越大，说明该变量越重要。关键指标的计算公式为：
$$ R=\frac{\sum_{i=1}^n\left(P_i-\bar{P}\right)\left(O_i-\bar{O}\right)}{\sqrt{\sum_{i=1}^n\left(P_i-\bar{P}\right)^2} \sqrt{\sum_{i=1}^n\left(O_i-\bar{O}\right)^2}} $$ (4) $$ \text { RMSE }=\sqrt{\frac{\sum_{i=1}^n\left(P_i-O_i\right)^2}{n}} $$ (5) $$ \mathrm{MAE}=\frac{\sum_{i=1}^n\left|P_i-O_i\right|}{n} $$ (6) 式中：Oi为第i个县区实际“三区空间”交叉转换的规模；Pi为第i个县区的拟合转换规模；P为整个秦巴山区该类“三区空间”交叉转换规模拟合的平均值；O为实际观测的平均值。
3. 秦巴山区国土空间格局演化特征
3.1 整体时空格局演化
2000—2020年秦巴山区城镇空间增幅剧烈，生态空间和农业空间持续缩减，整体空间分布格局未发生显著改变(图 2、表 2)。
图 2 2000年、2010年、2020年秦巴山区“三区空间”演化Fig. 2 Evolution of the "Three-function space" in the Qinba Mountain area in 2000, 2010 and 2020下载:
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表 2 2000年、2010年、2020年秦巴山区“三区空间”数据Table 2 "Three-function space"data of Qinba Mountain area in 2000, 2010 and 2020三区空间类型 2000年 2010年 2020年 2000―2020年用地总量变化规模/km2 2000―2020年用地总量变化幅度/% 用地面积/km2 占总面积比/% 用地面积/km2 占总面积比/% 用地面积/km2 占总面积比/% 城镇空间 3 056.43 0.99 4 130.51 1.34 6 337.38 2.06 +3 280.95 +107.35 农业空间 88 283.01 28.65 87 903.50 28.53 86 388.33 28.04 -1 894.68 -2.15 生态空间 216 753.63 70.35 216 059.06 70.13 215 367.36 69.90 -1 386.27 -0.64 合计 308 093.07 100.00 308 093.07 100.00 308 093.07 100.00 - - 分析可知：(1)城镇空间变化幅度最大，20年间共增加3 280.95 km2，增幅达107.35%，汉水谷地沿线“汉中―商丹―安康―南阳”盆地区域和秦巴山区北部与关中平原交接区城镇扩张规模大、位置集中连片，其余地区增加规模小且空间分散。值得注意的是，同时期秦巴山区总人口仅增加24.07万人，人均新增城镇规模达1.36万m2，除镇坪县城镇规模略微减少0.04 km2外，其余119个县区城镇均在扩张，“城镇扩张―人口减少”的县区数量占比达58.33%；而“城镇扩张―人口增加”类型的县区主要以达州、广元、襄阳、南阳、汉中、商洛、天水和十堰等地级市的区级行政单元为主，仅有53.37%的新增城镇规模位于该类型区，表明秦巴山区城镇扩张规模在不同地区、不同级别行政单元之间出现分异，城镇“人口总量―城镇规模”在不同县区之间出现严重两极分化。
(2) 农业空间减少规模最大，近20年共减少1 894.68 km2，秦巴山区中部、北部和东部地区减少，但南部稍有增加。十堰(-215.03 km2)、商洛(-173.53 km2)、汉中(-168.79 km2)、陇南(-146.65 km2)等市级单元减少较尤明显，空间位置与城镇空间的增加区域相吻合，且农业空间缩减速率和城镇扩张速率呈现明显协同效应；仅有巴中(+164.94 km2)、广元(+52.79 km2)和神农架林区(+16.30 km2)农业空间增长。
(3) 生态空间作为秦巴山区的主体，近20年减少1 386.27 km2，整体变化幅度不大，其中南阳伏牛山地区减少最为显著，其余减量主要集中在襄阳、巴中、广元等县级单元。
(4) 对比各年度标准差椭圆，农业空间和生态空间的整体分布格局变化不大，生态空间尤其稳定；但城镇空间椭圆面积逐渐增加，X轴、Y轴标准差增大，重心呈现北移西进的态势，说明秦巴山区城镇空间分布日益分散，且发展重心向汉中方向拓展。
整体来看，汉水谷地沿线几大盆地、北部关中平原、东部南阳盆地过渡区的“三区空间”规模变化较其他地区更为剧烈；城镇空间扩张、农业和生态空间减少是秦巴山区整体趋势，但农业空间和生态空间在不同区位的县区之间有明显分异，规模增加和缩减现象并存。
3.2 交叉转换特征
根据公式(1)计算2000—2020年秦巴山区“三区空间”时空交叉转换的方向及规模，并利用ArcGIS 10.6计算各类空间交叉转换的位置、形状及分布格局(图 3、表 3)。
图 3 2000—2020年秦巴山区“三区空间”交叉转换图Fig. 3 Cross transformation map of "three-function space" in Qinba Mountain area from 2000 to 2020下载:
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表 3 2000—2020年秦巴山区“三区空间”交叉转换矩阵Table 3 The cross transformation matrix of "three function space" in Qinba Mountain area from 2000 to 2020 km22000年三区空间类型 2020年三区空间类型 城镇空间 农业空间 生态空间 合计 城镇空间 2 424.28 559.34 72.82 3 056.43 农业空间 3 312.51 75 988.07 8 982.44 88 283.01 生态空间 600.59 9 840.93 206 312.11 216 753.63 合计 6 337.38 86 388.33 215 367.36 308 093.07 分析可知：(1)“农业空间―生态空间”之间互相交叉转换是秦巴山区的主导转换类型，近20年间共有8 982.44 km2农业空间转为生态空间，同时9 840.93 km2的生态空间转换为农业空间，两者分别占到总转换规模的38.44%，42.11%，动态转换特征最为显著；从时间段来看，前10年生态转农业空间(8 119.73 km2)规模明显大于农业转生态空间(7 560.84 km2)，后10年两者的相互转换规模均有大幅下降且大体持平(分别为6 750.40 km2，6 402.20 km2)，这表明生态和农业空间的转换幅度有所下降，可解释为随着退耕还林还草等生态建设工程的陆续开展，农业空间转为生态空间的相对规模有所提升，地区“生态―农业”空间格局逐步稳定。
(2) 农业空间是城镇空间扩张的主要来源，共计转出规模3 312.51 km2，占新增城镇的84.65%；生态空间是新增城镇空间的次要来源，转换规模为600.59 km2；从空间分布来看，前10年城镇空间的扩张主要局限于汉中、安康、南阳、襄阳等地区中心城市的中心城区周边，后10年则逐渐向周边县区蔓延，主要集中在地形平坦、人口稠密的汉水谷地、关中盆地南部及南阳盆地周边。
(3) 城镇剧烈扩张的同时，退化现象仍然明显，近20年共计559.34 km2城镇空间退化为农业空间，72.82 km2退化为生态空间；秦巴山区北部、东部外围边缘区是退化的主要地区，鄂西北、豫西地区退化为农业空间最为明显，陇南、关中平原南部次之；退化为生态空间的城镇总规模小，空间分布更为零散，丹江口水库、崤山、熊耳山较为剧烈，与当地实行生态修复工程密切相关。
(4) 运用标准差椭圆对交叉转换整体格局进行分析发现，各标准差椭圆均分布在汉水谷地附近，主轴方向为东―西向，与秦岭走向大体一致，各类型标准差椭圆重心集中在陕南地区；从重心转移来看，城镇空间重心向西南迁移较为明显，但始终在山阳县南部；农业空间中心向西南略微移动；生态空间转换格局稳定，重心几乎无变化。总体上，近20年秦巴山区“三区空间”交叉转换现象十分明显，相较于整体演化中城镇空间猛烈扩张、农业和生态空间变化不显著的静态特征，“农业空间―生态空间”互相动态转换是才是内部空间变化的主导类型，地区“农―林”格局进行了深刻重构；此外，不同交叉转换类型的空间分布特征差异明显，农业―城镇空间、生态―城镇空间之间的变化是局部的，而农业―生态空间却是整体性、全域的，这和秦巴山区衔接我国二三级阶梯，位于生态过渡带的典型区位特征密切关联。
3.3 地形梯度效应
利用公式(2~3)计算各年度空间分布、交叉转换位置的地形位指数和分布指数(图 4)，进一步挖掘地形因子对“三区空间”演化的影响作用。从整体分布来看(图 4a~图 4c)：(1)2000—2020年除城镇空间地形分布特征产生轻微变化外，农业、生态空间较为稳定，不同空间类型的优势分布区间具有显著差异，地形因素对秦巴山区“三区空间”整体格局形成尤为重要；(2)城镇空间的分布指数随地形位分级增加而减少，优势分布区间(p＞1)集中在低区段(1~5区段)，3级地形位(对应坡度约5.58°)是影响秦巴山区城镇分布的关键节点，超过此节点地形位分级的增加会导致城镇分布指数剧烈下降，直至到非优势区段变动平缓；值得注意的是，地形位分级最低的1区段最适宜城镇开发，但城镇空间的分布指数明显比次优势地形位2区段低，反而生态空间在该区段的分布指数呈现相反特征，说明受制于秦巴山区典型的地形特征，海拔低、坡度小、最适合开发建设的用地被河流、滩涂及湿地等生态空间占据，城镇空间只能在次级适宜区开发；同时，20年间城镇空间在1~2区段的缩减最为明显，而在非优势区段(6~7区段)却有所上升，侧面说明秦巴山区新增城镇在不断向更高地形位扩张；(3)农业空间、生态空间的地形分异特征尤其明显，7级地形位是两者优势分布区段的分界点(对应坡度约19.58°)；1~7区段是农业空间的优势分布区间，20年间分布指数在1~4区段不断降低，但在5~11区段不断增加，其变化趋势和城镇空间趋同；7~11区段是生态空间的优势分布区间，分布指数变化幅度较小，在中高、高地形位持续增加。
图 4 2000—2020年秦巴山区各类“三区空间”及交叉转换的地形分布指数Fig. 4 Terrain distribution index of various "three-function space" and cross transformation in Qinba Mountain area from 2000 to 2020下载:
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从“三区空间”各类型交叉转换来看(图 4d~图 4f)：(1)中低地形位区段是各类型交叉转换的主要发生区，高地形位区段交叉转换现象并不显著；城镇退化为农业、生态空间的分布指数随着地形位梯度升高呈现减少趋势，最优势区段在1~2地形位，而农业、生态空间转为城镇空间最优势区段在2~3区段；(2)农业―生态空间的相互交叉转换最为显著，在地形位分布上呈现正偏态分布，2~8区段范围是两者转换的优势区间，5级地形位上两者地形分布指数均达到局部最大，这种分布特征和退耕还林政策所规定的坡度、地形标准紧密相关；其中较为特殊的是农业转生态空间在1级地形位上分布指数达到2.15，而在2级地形位却陡然下降至1.30，这一方面表明生态空间不仅在高地形位上占有优势，且在最低地形位有所扩张，另一方面和秦巴山区南水北调中线源头工程中加高丹江口水库54个坝段导致整体蓄水平面上升有密切关系；(3)进一步依据动态过程及最终是否发生转换，将交叉转换类型分为退化型交叉转换和持续型交叉转换。在退化型交叉转换中，“农业→生态→农业”和“生态→农业→生态”的变化趋势基本相似，优势区间在3~9区段，分布区段范围最广，其中不同于两者最终交叉转换最具优势的5级地形位，仅高出1级的6级地形位中退化现象最为显著，表明地形因素对“农业―生态”空间的分布起到了基础性制约，高于优势地形位的退耕还林、还草并不稳定；(4)在持续型交叉转换中，优势分布区间整体在1~7区段，分布指数随着地形梯度的升高而减少，其中较为特殊的是“农业→生态→城镇”“生态→农业→城镇”的最大地形分布指数分布在3~4级地形位，说明该区段的农业和生态空间交叉转换结果在一定程度上成为了城镇空间。总体来看，近20年秦巴山区城镇、农业空间“上山爬坡”，生态空间在最低地形位显著扩张，下游大坝的加高对区域整体低地形位上的空间类型分布影响明显；此外，地形梯度对“农业―生态”交叉转换的分异作用明显，5级地形位是关键分区节点(对应坡度约11.75°)，高于5级的交叉转换更易发生退化，低于5级的更易受到城镇空间扩张的影响。
4. 秦巴山区国土空间格局演化机制
4.1 随机森林回归验证及影响因子重要性排序
将所选取的24个影响因子与秦巴山区6种“三区空间”交叉转换进行随机森林回归分析，分别计算回归模型的R2、MAE和RMSE，并且通过999次置换得到模型整体与各影响因子的显著性水平，并比较各类空间转换的模型拟合值和实际观测值误差(图 5)。结果显示，6种空间交叉转换均通过显著性水平为0.01的检验，说明所建立的模型拟合效果好，可有效解释各影响因子对“三区空间”演化的影响重要性大小。具体包括：(1)城镇空间―农业空间互相交叉转换的随机森林模型整体效果最好，城镇转农业、农业转城镇空间的R2分别达到0.95，0.94，显著的影响因子数量相对较多；(2)农业空间―生态空间的相互交叉转换回归效果次之，农业转生态、生态转农业的R2均为0.95，但RMSE和MAE较大，主要由于秦巴山区实际中各单元此类转换规模总量大导致拟合后误差相对较大产生；(3)生态空间―城镇空间的转换模型R2不高，内部显著影响因子数量相对较少，实际中可能与该类型转换具有强政策性、工程性的属性有关，但模型通过了显著性水平0.01的检验。
图 5 2000—2020年秦巴山区“三区空间”交叉转换的影响因子重要性排序注：***表示在0.001水平上显著；**表示在0.1水平上显著; *表示在0.05水平上显著；×表示未通过显著性检验。Fig. 5 The importance ranking of influencing factors for the cross transformation of "three function space" in Qinba Mountain area from 2000 to 2020下载:
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利用IncMSE方法获取随机森林回归下影响因素的重要性排序，综合各类型交叉转换的IncMSE%值排序结果进行分析可知，秦巴山区“三区空间”演化受到国土开发政策、山地地形气候、交通区位条件和社会经济因素的综合制约和影响，各类因素在不同转换方向的作用强度和显著因子数量具有显著差异。具体包括：(1)社会经济因素的作用最为重要，对6种交叉转换均具有较多且显著性强的因子，是近20年秦巴山区“三区空间”演化的主要驱动因素；其中地区生产总值对城镇扩张和退化的作用明显，第一产业增加值、农业机械总动力对农业空间的交叉转换影响显著；(2)山地地形气候的作用广泛，尤其对农业转城镇空间、农业―生态空间相互交叉转换等秦巴山区主要发生交叉转换的空间类型影响显著；其中海拔、坡度、地形起伏度对城镇空间关系密切，降水、日等气象类因子对农业、生态空间的转换较为重要；(3)国土开发政策和交通条件类因素仅在部分转换中呈现显著影响作用，且重要程度和政策内容导向、交通条件需求密切相关，是推动特定“三区空间”交叉转换发生的关键。
4.2 驱动机制分析
基于随机森林回归模型结果(图 5)，进一步结合部分关键因子和与其对应的空间交叉转换类型进行相关性分析及线性回归拟合(图 6)，综合阐述秦巴山区“三区空间”形成机制。按照前文对交叉转换特征的分析结果，将研究区6种交叉转换类型划分为城镇扩张(“农业→城镇”“生态→城镇”)，城镇退化(“城镇→农业”“城镇→生态”)，以及农业―生态相互转换3种类型进行分析。
图 6 2000—2020年秦巴山区典型“三区空间”交叉转换的关键影响因子拟合Fig. 6 Fitting of key influencing factors for the cross transformation of typical "three function space" in the Qinba Mountain area from 2000 to 2020下载:
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4.2.1 城镇空间扩张
秦巴山区城镇扩张整体上是政策―地形—气候―交通―经济综合影响的结果，其中农业转城镇空间主要受到社会经济―地形气候的双重作用，而生态转城镇空间受社会经济因素的影响更显著。
具体包括：(1)坡度是影响秦巴山地农业转城镇空间排序第一重要的因子(图 5b)，IncMSE%达13.90，线性拟合中两者相关性达到-0.64(图 6h)，不同于平原地区以财政支出、GDP、城镇化率等因子为主导的城镇扩张，大坡度的山地地形本底是制约秦巴山地城镇发展的关键；(2)GDP、人口密度、第三产业增加值、农业机械总动力、总人口、财政支出等社会经济类因子对农业转城镇空间的影响也较为重要，值得注意的是，不同于GDP和财政支出的正向驱动作用，总人口和人口密度对却呈现两极化的作用方向(图 6i、图 6l)，即人口的增加、减少均能引起城镇空间的扩张，实际中和秦巴山区人口流动的新特征紧密相关，陕南三市、襄阳、十堰、广元等地区市辖区行政单元人口增加的同时规模扩张，而远离中心城市、处于各省交界区的县级单元人口流失严重，但地方政府仍以财政支出支撑城镇扩张，将其作为地区发展主要动力，表现为近20年间“人口减少―城镇扩张”类型区县的财政支出增量占到地区总量的56.48%，导致部分地区城镇“人口―规模”之间失衡；(3)生态转城镇空间中GDP的影响最为重要，IncMSE%值达到10.70，相关系数为0.56，此外第三、二、一产业增加值等社会经济类因素的作用尤为显著，说明秦巴山区社会经济的发展是导致城镇侵占生态空间的重要驱动力，较为典型的区域包括承担重要生态功能的甘南、定西、神农架林区、陇南等地区，城镇发展的实际需求和生态保护的战略定位之间存在矛盾。此外，主体功能区规划、生态功能区规划、农业可持续发展规划等政策类因素和距铁路距离、距市中心距离等交通区位因素也对城镇空间扩张起到驱动作用，但整体作用不如前两类因子明显。
4.2.2 城镇空间退化
秦巴山区城镇扩张的同时退化现象依然显著，其中退化为农业空间占到了主导优势，海拔、坡度和GDP是城镇退化的共性影响因子，其余政策、地形气候、交通及经济类因子对城镇退化为农业、生态空间的作用方向及重要性有所差异。分析可知：(1)人口密度是影响城镇退化为农业空间第一重要因子，IncMSE%高达15.48%，其余社会经济类因素包括农业机械总动力、第一产业增加值和GDP；地形气候因素则包括海拔、坡度和降水；实际中要从2个方面来看，一是随着易地扶贫搬迁、生态工程实施，部分人口密度低、高海拔、大坡度的乡村居民点撤并至中心乡镇/县区，原有居民点复耕复种导致城镇退化，如岷县、洋县、略阳等县区的整村规模移民，该类型在秦巴山区中较为分散，每个县区占比并不高；二是人口密度快速增加、具有良好机械化耕种潜力的中心城市郊区，其在城市扩张中对外围乡村、零散城镇进行了统筹规划，加之耕地占补平衡政策使得在小区域内实现了城镇―农业空间的重新布局，该种类型与中心城市的分布格局和空间影响范围高度一致，襄阳、南阳、西安、陕南三市等区级行政单元尤为明显。(2)农业可持续发展规划分区作为政策引导对城镇退化为农业空间起到了关键作用，其在重要性排名中处于第5位，IncMSE%值为7.79，排序高于一产增加值、降水和GDP等因子，实际中黄淮海区的高标准农田建设、西北区对坡地玉米、马铃薯的扩大种植和西南区还耕地的梯田改造等措施，有效促使了部分复耕城镇空间的农业化利用。(3)城镇退化为生态空间的显著性影响因子共6个，排序为GDP>海拔>距省会距离>坡度>城镇化率>距主要道路距离，其中海拔、坡度对该种转换类型的空间分布分异作用显著，即“高海拔―大坡度”的山体和“低海拔―小坡度”的水库谷地均易发生城镇退化生态空间，实际中前者与秦岭、大巴山近20年持续实施的护林造林工程密切相关，一部分远离城市、道路的生态敏感区居民点搬迁后恢复生境，另一部分则因为山体滑坡、泥石流等地质灾害覆盖了原有城镇空间；而后者则与丹江口水库大坝加高工程导致的水库移民关系紧密，其恰好与前文地形梯度特征中秦巴山区低地形位上的生态空间剧烈扩张相吻合。
4.2.3 农业―生态空间互相转换
农业转生态空间、生态转农业空间是秦巴山区近20年“三区空间”交叉转换的主导类型，财政支出是两者共同的第一驱动力，IncMSE%值分别达到11.82%，10.78%，表明以财政支出为代表的政府决策和资源配置导向对地区“三区空间”格局影响最为深远。此外，第一产业增加值、农业机械总动力等社会经济因素，距省会距离等交通区位因素，降水、日照等地形气候因素对2种交叉转换均具有影响作用。具体包括：(1)农业转生态空间的显著影响因子较多，具体重要性排序为财政支出>人口密度>距铁路距离>总人口>第一产业增加值>降水>距省会距离>日照时数>农业机械总动力>生态功能区规划>主体功能区规划，其中排名靠前的主要是社会经济类因子，实际中一些远离中心城市、总人口和人口密度少，降水及日照条件不适合耕种的农业空间因为退耕还林政策更容易被还原成生态空间，典型地区如川北达州、广元、巴中，陕南安康、汉中等外围区县地通过核桃、板栗等林特产品种植不仅提高了一产增加值，同时将大量原有耕地转为林地，另一部分如丹江口、十堰等地区因为水利工程导致大量耕地被水面淹没形成生态空间，两种具体演化类型均需要大量的财政投入，因此导致财政支出因子的作用显著；(2)不同于社会经济和政策因素对农业转生态空间的影响较大，坡度、海拔、地形起伏度、日照等地形气候因素，距离行政中心距离、距道路距离等交通区位因素对生态转农业空间的影响作用更为显著；结合该类转换主要所呈现“大聚集―小分散”的分布特征来看，地形气候类因子是分散格局形成的关键，20年间不同区县大部分农业―生态空间边界带发生了交替演化，两类空间的界线较为模糊，由于坡度、海拔、日照等地形及气候条件差异，原有生态/农业空间转为更加适宜的空间类型，该类变化在研究区内变化量小，但基数大，奠定了秦巴山区空间演化的主体；而交通区位类因子是“大集中”格局形成的重要动因，生态空间集中连片转为农业空间主要发生在距中心城市较近、交通条件好的区县，典型的如豫西南阳、方城，川北广元、通江和陇中部分地区的郊区/县产生大量新增的农业空间，实际中这些区县是秦巴山区人口快速增加的区域，与解决新增城镇人口粮食安全所实行的“重耕稳粮”战略、高标准农田建设等工程密切关联；(3)此外，秦巴山区这种整体的“农业―生态”空间格局变化均能促进地区第一产业发展水平提高，与一产增加值的相关性分别高达0.44，0.35，呈显著正相关；其中生态转农业增加耕地面积，且由于高标准农田建设提升机械化水平，总规模增加和单位耕作成本降低共同促使第一产业产值上升；而农业转生态空间中虽然耕地规模减小，但由于高附加值的经济林果、中药材种植规模的增加，也促进第一产业发展，从侧面表明山地地区部分生态空间也可产生经济效益，生态保护和地区发展之间存在协同路径。
5. 讨论
在秦巴山区地域功能转型发展受阻、生态保护和城镇发展矛盾日益凸显的现实背景下，从更宏观视角确定区域发展战略定位，通过国土“三区空间”格局合理优化和用途管制倒逼地区发展转型或可成为高效实践路径。从近20年秦巴山区国土空间演化来看，普遍的城镇扩张和地区人口流动重组的新趋势间并不协调，人口流失区通过财政支出以新城建设带动地区经济发展的开发模式不仅造成大量的低效城镇空间，更透支地区未来转型发展所需的后备土地和资金。此外，位于气候过渡带的特殊区位和地形气候条件从根本上引导/制约着地区国土演化，人―地之间的交互及反馈作用将十分显著，上层空间战略的制定和人类经济活动、水利工程建设的进行既需要尊重空间演化规律，也需要利用这种演化趋势谋求更大空间综合效益。结合区域“三区空间”演化特征及发展实际，秦巴山区国土空间优化还需补足的短板为：(1)顺应山区人口流动与空间分布新趋势，推动新增城镇向重点开发区集中，遏制人口流失县区城镇空间进一步扩张，其中部分人口流失，但发展潜力强、对防止区域城镇体系进一步极化有积极作用的区县可适当放宽，最终应依托陇南、汉中、安康、商洛、十堰、巴中等地区中心城市构建符合山地地域系统的城镇等级体系；(2)依据各区县不同地理条件，科学引导农业空间和生态空间布局，防止退耕还林再复耕、新造林地退化，严格执行相关工程标准的同时也应同时考虑具体地区的地形、日照、降水等自然因子；(3)慎重进行水利工程建设，需从更大尺度评估工程对地区国土空间格局的影响作用，尤其对上游地区原有地形梯度下所形成的人地系统改变需要严格论证；(4)结合“三区三线”划定，通过整体谋划各县区“三区空间”规模参数比例，进一步平衡、协调“城镇发展—农业生产—生态安全”之间多重诉求，5省1市之间可统筹谋划秦巴山区这一完整地域单元，再将规划管控指标分解至各行政管辖主体，防止“九龙治水”和空间资源错配。须注意的是，农业和生态空间动态转换在秦巴山区格外剧烈，刚好印证近期部分学者所提出的泛“胡焕庸线”过渡带[30]的国土空间变化规律，秦巴山区不仅是链接该过渡带南北的中点，更是几大重点发展战略衔接和区域协调发展的关键地区，至于如何针对这种特殊的空间变化特征进行政策制定和战略响应，需要后期从更宏观时空尺度、国家整体战略布局中统筹谋划。
6. 结论
(1) 近20年秦巴山区城镇剧烈扩张、农业和生态空间持续缩减，汉水谷地沿线几大盆地、北部和东部山地—平原过渡区的国土空间演化较其他地区更剧烈；城镇扩张规模在不同地区、不同级别行政单元之间出现分异，占比58.33%的县区在人口减少的情况下依然呈扩张态势，“人口总量―城镇规模”出现严重两极分化；农业空间和生态空间在不同区位的县区间分异明显，规模增加和缩减现象并存。
(2) 农业—生态空间互相动态转换是秦巴山区内部空间变化的主导类型，集中分布于“西北—东南”对角的带状区域，与胡焕庸线趋于垂直；农业空间是城镇扩张的主要来源，同时也是城镇退化的主要去向；城镇退化为生态空间更易发生在“高海拔—大坡度”的山体和“低海拔—小坡度”的谷地；不同于城镇—农业空间、城镇—生态空间之间的变化是局部的，农业—生态空间是整体性的，在全域范围显著。
(3) 秦巴山区20年间城镇和农业空间“上山爬坡”、生态空间“下谷”现象明显，新增城镇、农业空间平均上移1~2个地形位，生态空间在最低地形位的分布指数长幅明显；整体分布格局上逐渐呈现地形位由低到高“生态—城镇—农业—生态”为优势分布空间类型的梯度分级；5级地形位是“生态—农业”空间转换的关键分区节点，高于5级的该类交叉转换更易退化为原空间类型，低于此地形位的更易受到城镇扩张的影响，地形因素对秦巴山区“三区空间”整体格局和演化起到基础性制约。
(4) 秦巴山区“三区空间”演化是国土开发政策、山地地形气候、交通区位条件和社会经济因素综合制约影响的结果，各类因素在不同转换方向上的作用强度和显著性因子数量有明显差异；社会经济和山地地形在秦巴山区空间演化中作用最为广泛，国土开发政策和交通区位条件仅在部分转换类型中呈现显著影响作用，是推动特定转换发生的关键。不同于平原地区以人口、GDP等要素为驱动的城镇扩张，坡度是秦巴山区城镇空间规模增加的首要驱动因子；人口密度的变化和总人口在不同等级城市间的重新布局对城镇退化的影响尤为显著，山地区域下游水利工程的建设会对地区整体“三区空间”格局产生影响；政府财政支出对“农业―生态”空间互相交叉转换的影响最为重要，以政策和社会经济为主的人类活动，地形和交通区位条件为代表的地理基础，两者共同作用下实现了秦巴山区“农―林”格局的重构。
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图 1 秦巴山区自然地理条件与城镇现状
Fig. 1 Natural geographical conditions and urban status in the Qinba Mountain area
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图 2 2000年、2010年、2020年秦巴山区“三区空间”演化
Fig. 2 Evolution of the "Three-function space" in the Qinba Mountain area in 2000, 2010 and 2020
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图 3 2000—2020年秦巴山区“三区空间”交叉转换图
Fig. 3 Cross transformation map of "three-function space" in Qinba Mountain area from 2000 to 2020
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图 4 2000—2020年秦巴山区各类“三区空间”及交叉转换的地形分布指数
Fig. 4 Terrain distribution index of various "three-function space" and cross transformation in Qinba Mountain area from 2000 to 2020
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图 5 2000—2020年秦巴山区“三区空间”交叉转换的影响因子重要性排序
注：***表示在0.001水平上显著；**表示在0.1水平上显著; *表示在0.05水平上显著；×表示未通过显著性检验。
Fig. 5 The importance ranking of influencing factors for the cross transformation of "three function space" in Qinba Mountain area from 2000 to 2020
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图 6 2000—2020年秦巴山区典型“三区空间”交叉转换的关键影响因子拟合
Fig. 6 Fitting of key influencing factors for the cross transformation of typical "three function space" in the Qinba Mountain area from 2000 to 2020
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表 1 秦巴山区“三区空间”分类与土地覆盖类型的衔接
Table 1 The connection between the classification of "three-function space" and land cover types in the Qinba Mountain area
三区空间分类 GlobeLand30土地覆盖分类体系 主导功能 一级地类 二级地类 城镇空间 人造地表 由人工建造活动形成的地表，包括城镇等各类居民地、工矿、交通设施等 城镇发展 裸地 荒漠、沙地、砾石地、裸岩、盐碱地等 农业空间 耕地 用于种植农作物的土地，包括水田、灌溉旱地、雨养旱地、菜地、牧草种植地、大棚用地、以种植农作物为主间有果树及其他经济乔木的土地，以及茶园、咖啡园等灌木类经济作物种植地 粮食生产 生态空间 森林 落叶阔叶林、常绿阔叶林、落叶针叶林、常绿针叶林、混交林，以及疏林地等 生态安全 草地 草原、林甸、稀树草原、荒漠草原，以及城市人工草地等 灌木地 山地灌丛、落叶和常绿灌丛，以及荒漠地区覆盖度高于10%的荒漠灌丛等 湿地 内陆、湖泊沼泽、河流泛洪湿地、森林/灌木湿地、泥炭沼泽、盐沼 水体 陆地范围液态水覆盖的区域，包括江河、湖泊、水库、坑塘等 冰川积雪 被永久积雪、冰川和冰盖覆盖的土地，包括高山地区永久积雪、冰川等 注：资料来源于GlobeLand30产品说明书(http://www.globallandcover.com/)，经整理。 表 2 2000年、2010年、2020年秦巴山区“三区空间”数据
Table 2 "Three-function space"data of Qinba Mountain area in 2000, 2010 and 2020
三区空间类型 2000年 2010年 2020年 2000―2020年用地总量变化规模/km2 2000―2020年用地总量变化幅度/% 用地面积/km2 占总面积比/% 用地面积/km2 占总面积比/% 用地面积/km2 占总面积比/% 城镇空间 3 056.43 0.99 4 130.51 1.34 6 337.38 2.06 +3 280.95 +107.35 农业空间 88 283.01 28.65 87 903.50 28.53 86 388.33 28.04 -1 894.68 -2.15 生态空间 216 753.63 70.35 216 059.06 70.13 215 367.36 69.90 -1 386.27 -0.64 合计 308 093.07 100.00 308 093.07 100.00 308 093.07 100.00 - - 表 3 2000—2020年秦巴山区“三区空间”交叉转换矩阵
Table 3 The cross transformation matrix of "three function space" in Qinba Mountain area from 2000 to 2020 km2
2000年三区空间类型 2020年三区空间类型 城镇空间 农业空间 生态空间 合计 城镇空间 2 424.28 559.34 72.82 3 056.43 农业空间 3 312.51 75 988.07 8 982.44 88 283.01 生态空间 600.59 9 840.93 206 312.11 216 753.63 合计 6 337.38 86 388.33 215 367.36 308 093.07 -
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