阿克苏地区“三生空间”时空演变规律

摘要：为厘清干旱地区“三生空间”时空演变格局规律及驱动因素，本研究基于“三生空间”视角，以遥感影像解译的土地利用数据为基础，综合应用生态环境质量指数模型、地学信息图谱和最优参数地理探测器等方法分析阿克苏地区“三生空间”格局演变特征与驱动机制。结果表明：1990—2020年阿克苏地区各地类空间面积变化显著，农业生产空间和林业生态空间面积分别增加6 872.99 km2和960.94 km2，草地生态空间面积骤降11 993.18 km2。农业生产空间和其他生态空间重心迁移明显，前者表现出先向西北后向东南迁移的趋势，后者重心总体向东南迁移。“三生空间”各地类之间相互转换，转换的正效应gt;负效应，地区生态环境质量指数整体上升，逐渐趋向稳定。地理探测器结果表明该地区的“三生空间”演变深受自然和社会经济因素影响，自然因素对“三生空间”的影响力逐渐减小，社会经济因素影响力显著增强。

关键词：三生空间；时空格局演变；生态效应；最优参数地理探测器；阿克苏地区

中图分类号：S-01 文献标志码：A 文章编号：2095-6819（2025）01-0108-12 doi： 10.13254/j.jare.2023.0764

国土空间作为人类生产生活和生态建设的重要载体，其变化是人类活动和自然环境在时空相互作用下的产物。改革开放以来，我国社会经济发展成就显著，但也产生了空间用地转换失衡、生态环境破坏等问题，社会经济发展的诉求与自然保护的矛盾日益突出。在当前生产、生活、生态空间冲突加剧的背景下，如何统筹协调“三生空间”的发展，实现生产空间集约高效、生活空间宜居适度、生态空间山清水秀的目标[1]，成为相关部门和学术界研究热点之一。

近年来，关于“三生空间”的研究主要包括“三生空间”的理论内涵与体系的构建[2-3]、生态效应评价[4]、冲突测度及耦合协调[5-6]、驱动机制探究与模拟优化等[7-8]。“三生空间”转型生态环境效应研究方法可分为直接测量植被生物量和综合定量测度：前者主要利用归一化植被指数、净初级生产力和遥感生态指数等直接表征当地的生态环境质量[9-10]；后者则采用生态系统价值模型和生态环境质量指数等综合考量更多要素[11-12]。驱动机制的探索主要利用偏最小二乘回归、主成分分析、地理探测器等模型方法识别关键驱动要素[7，13-14]。地理探测器通过空间分异性更好地阐释自变量和因变量间的关系，在相关研究中应用较广。然而，学者们在使用该模型时多凭借主观经验决定空间数据的离散化方法，鲜有探讨空间数据的最佳离散分类，一定程度上影响分析结果的准确性。另外，现有研究主要以国家、省市、城市群和流域为主[15-16]，涉及干旱地区的研究相对较少。鉴于此，本研究以阿克苏地区为研究对象，从时空维度定量研究该地区1990—2020年“三生空间”演变特征及生态效应，通过最优参数的地理探测器模型更为科学地探究格局演变背后的驱动因素，以期为区域国土空间格局优化和生态保护提供借鉴。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

阿克苏地区位于我国新疆维吾尔自治区西南部（图1），主要包括阿克苏市、库车市、拜城县、新和县、沙雅县、温宿县、乌什县、阿瓦提县和柯坪县。考虑到研究区域的完整性，本研究将阿拉尔市也划分在内。研究区地势北高南低，北部为天山山脉，南部为塔克拉玛干沙漠。该地属温带大陆性干旱气候，年平均气温为10.7 ℃，年平均降水量为79 mm，而年蒸发量高达1 350 mm，降水稀少且分布不均，生态环境较为脆弱。近年来，该地社会经济发展迅速，社会发展和环境保护之间的矛盾日益突出，诸多生态工程的实施虽成效显著，但二者的矛盾仍未解决，可持续发展受到一定的制约。

1.2 数据来源与处理

本研究使用的1990—2020年4期土地利用数据、DEM数据和气象数据、人口分布格网数据、GDP空间分布数据均来源于中国科学院资源环境科学与数据中心（https：//www. resdc. cn/）；交通路网数据来自OpenStreetMap 数据平台（https：//www.openstreetmap.org/），第一、二、三产业产值来源于《中国县域统计年鉴》和《阿拉尔市统计年鉴》。

1.3 研究方法

1.3.1“三生空间”划分及生态环境质量赋值

按照人类的不同需求将土地利用数据划分为生产空间、生活空间和生态空间，主要包括3个一级分类和8 个二级分类。参考李晓文等[17]和杨清可等[18]的研究并结合研究区实际情况，利用面积加权法对阿克苏地区“三生空间”各二级地类分别进行生态赋值，构建阿克苏地区生态环境质量指数表，具体如表1所示。

1.3.2“三生空间”面积变化

（1）土地利用动态指数系统反映了区域内各阶段不同土地利用类型之间的转换剧烈程度，可分为单一和综合土地利用动态指数[19]，本研究采用前者，公式如下：

（2）地学信息图谱通过记录各图谱单元间的转换类型、频次，直观展示研究区“三生空间”时空复合信息[20]。公式如下：

1.3.3 生态环境质量指数模型

生态环境质量指数模型可以综合研究区各地类生态环境质量指数、面积和生态环境质量之间的关系来表征区域生态环境质量状况；生态贡献率能够反映各土地利用类型的转换对区域生态环境质量的影响[21]。公式如下：

1.3.4 重心迁移模型

重心迁移模型能够客观描述不同土地利用类型在特定时期转入转出过程中的特点、迁移距离和方向[22]，公式如下：

1.3.5 最优参数的地理探测器模型

（1）空间数据离散化的方法和空间尺度的选择是正确应用地理探测器的关键，依据q 值大小确定空间数据的离散化方法和分级数量可达到较好效果[23-24]。本研究利用OPGD模型采用多种分类方法和分类间隔数，以实现驱动因子数据最优空间离散化。

（2）地理探测器模型中的因子探测可探究各因素对研究区“三生空间”的影响程度，交互探测可综合评估不同因子间的交互作用对结果的影响，公式如下：

2 结果与分析

2.1“三生空间”时空演变特征

2.1.1“三生空间”空间格局演变特征

阿克苏地区“三生空间”格局地域差异显著（图2），各地类空间面积变化明显（表2）。具体如下：①生产空间总体为扩张态势，呈团快状分布在中部绿洲区域；1990—2020年农业生产空间增加6 872.99 km2，工矿生产空间面积激增141.55 km2，后者主要分布在农业生产空间和其他生态空间的过渡地带。②生态空间总体呈缩小的趋势，北部天山山地和柯坪县北部是草地生态空间的主要分布区域，其余零星分布在农业生产空间外围。研究期间，农业生产空间的边缘地带草地面积明显被压缩。受当地自然条件的限制，水域生态空间面积较小，主要分布于北部天山高海拔地区，少数河流湖泊零星分布在阿瓦提县、阿拉尔市和乌什县；林地生态空间集中分布在塔里木河生态廊道保护区和天山南麓，面积由4 917.88 km2增至5 878.82km2。③受当地社会经济发展水平影响，城镇和农村生活空间规模较小，二者呈点状和斑块状分散在农业生产空间周围，前者呈现不断扩张的态势。

1990—2020 年各地类动态变化程度呈现“三减五增”的状况（表2），农业生产空间面积不断增加，2000—2010年增长动态度达到3.78%，后期增长速度放缓。工矿生产空间动态度在2000—2010和2010—2020两个阶段分别高达44.06%和21.00%，其原因是西部大开发等政策促进了当地工业迅速发展。城镇生活空间规模不断扩大，2000—2010 年增长动态度达16.26%，农村生活空间面积总体呈现减少趋势，后者不断向前者转化。草地和水域生态空间整体呈减少的趋势，30年间分别减少了11 993.18 km2和2 108.57km2，林地生态空间面积净增加960.94 km2。总的来看，2000年前该地区各地类之间转换较少，人地关系相对平稳，2000—2010年地类之间转换频繁，人地关系较为紧张，空间格局失序；2010—2020年各地类转换相对均匀，人地关系缓和，各地类空间逐渐协调。

2.1.2“三生空间”结构演变特征

如图3所示，在整个研究期共有54类图谱发生了变化，面积为38 629.85 km2，占研究区总面积29.42%。分阶段来看，1990—2000 年各地类之间的转化主要集中在阿克苏、阿拉尔市和库车市等人口密集地区，受人为因素影响较大；2000—2010年受自然和社会因素的共同作用，各类图谱间的转换剧烈，草地生态空间、农业生产空间和其他生态空间三者之间的相互转换最为显著；受全球气候变暖影响，天山南部冰川积雪融化，水域生态空间呈现不断缩小的态势，大部分转换为草地生态空间和其他生态空间，零散分布的草地逐渐退化为荒漠戈壁等其他生态空间。2010—2020 年各地类转换相对不明显，主要为北部天山草地的退化和终年积雪冰川融化形成河流。

由图4可以看出，1990—2000年“三生空间”转出面积最大的为草地生态空间，高达总转出面积的58%，其中大部分转为其他生态空间和农业生产空间，其他生态空间和草地生态空间相互转化，这说明该地在实施生态工程的同时，也一定程度上存在农业生产空间侵占草地生态空间的现象。2000—2010年这种态势渐趋好转，1900—2000 年间草地生态空间转出为其他生态空间的面积是后者向其转入面积的2.4倍，而2000—2010年下降为1.6倍，农业生产空间转向林地和草地生态空间的面积由127.51 km2 和484.77 km2增至441.01 km2和569.36 km2；林地生态空间和草地生态空间互相转化，前者转入面积远大于转出，生态工程建设效果显著。2010—2020年，草地生态空间转为农业生产空间的面积虽仍占总转出面积的40%，但相比于2000—2010年明显减少，草地减少态势得到有效的遏制；工矿生产空间面积显著增加，转移来源更加多样。

2.1.3“三生空间”重心演变特征

为明晰研究区各地类空间演化轨迹，采用重心迁移模型计算“三生空间”各地类重心迁移方向。由图5可知农业生产空间和其他生态空间重心转移明显，其次为工矿生产空间。2000—2010年，新和县、沙雅县大量开垦土地，农业生产空间面积增加，重心向东南方向迁移95.34 km。库车市作为南疆重要的交通枢纽，改革开放后该地工矿生产空间面积增加，其重心整体向东部迁移85.64 km。林地生态空间重心总体向西南方向转移，究其原因是塔里木河廊道地区林地面积增加，区域生态环境不断改善的结果。草地生态空间重心总体向东南方向移动，2000—2010 年尤为显著向东南移动59.74 km，该阶段北部天山山地草地退化，而南部因防风固沙的需要，草地面积增加。阿克苏市和库车市作为该地区的经济中心，人口分布密集，城镇化率逐年提升，城镇生活空间重心在研究期间向西南方向迁移24.52 km，而农村生活空间重心总体向西部迁移18.34 km。

2.2“三生空间”演变生态效应

2.2.1“三生空间”转型生态贡献率

“三生空间”各地类的变化对地区生态环境质量影响可大致分为正、负效应，当前者大于后者时生态环境改善，反之地区生态环境恶化。本研究测算了研究区3期主要地类转型及其贡献率，结果（图6）表明，正效应的主要因素为以荒漠为主的其他生态空间转变为草地、水域、林地生态空间和农业生产空间，这主要得益于该地五个百万亩生态治理工程、山水林田湖草沙一体化保护和修复等工程的实施。负效应的主要因素为农业生产空间耕地和草地的退化，部分林地转化为草地，气温升高导致北部天山冰川积雪融化，退化为裸露的土地戈壁。综合来看，主要地类转型的生态环境正效应大于负效应，年度间虽有波动但区域生态环境质量整体呈上升趋势。

2.2.2 生态环境质量空间分布特征

由图7可知阿克苏地区生态环境质量空间差异显著，低质量区主要分布在研究区南部和中部部分地区，中低质量区呈条带状主要分布在天山南部，随着多个生态工程的实施，二者面积逐渐缩小。中质量区面积扩张明显，主要分布在阿拉尔市、库车县和阿克苏市北部天山山地，高质量区逐年扩张，从最初零散分布演变为主要集中在阿拉尔市和塔里木河生态廊区。

2.3“三生空间”演变驱动因素

2.3.1 最优参数选择

不同的空间离散方式和分类方法对q 值影响较大，主观地离散分类可能无法正确阐释驱动因素与地理现象之间的关系。为科学探究研究区“三生空间”演变的驱动机制，研究中将q 值最高的参数组合（分类方法和间断数量）作为地理探测的最优选择，受篇幅限制，选择部分因子如海拔、平均坡度和平均坡向进行展示（图8）。以海拔（X1）为例，当分位数为4时，自然间断点分类法的q 值最大，是几何间隔分类法的两倍，为最优分类方法；而当分位数为7时，标准差分类法则成为最佳选择。按照该原理，实现驱动因素的最优离散分类。

2.3.2 单因子探测分析

（1）自然地理要素是地区“三生空间”形成的基础条件。从地理探测器单因素探测结果（表3）可知，平均坡度、年均温和年均降水量对地区三生空间的形成影响较大，气温和降水一定程度上决定区域土壤干旱程度、蒸发强度，进而影响三生空间的分布。对比2000年和2020年单因子探测结果可知，除年均温对地区三生空间格局影响力呈上升外，其余自然因子如平均坡度、年平均降水量等对地区“三生空间”的影响均有不同程度的下降。

（2）社会经济因素是地区“三生空间”演变的主要驱动力。单因子探测结果表明人口密度、地区生产总值是该地“三生空间”演变的重要因素，且影响程度呈现上升趋势，二者的q 值分别由2000 年的0.379 5、0.349 8 上升到2020 年的0.487 1 和0.417 8。其余因子如第二产业产值和道路密度等是较为重要因素，一定程度上影响着“三生空间”格局的演变。

2.3.3 多因子交互探测

区域“三生空间”的形成演变是多因子共同作用的结果，因此多要素间的耦合作用分析至关重要。阿克苏地区驱动因子交互结果（图9）表明，大多数因子间的交互呈现增强的效果，因子间交互作用强于单因子作用且呈现上升的趋势；另外，自然因子间的交互作用弱于自然社会因子与社会各因子间的交互，平均坡度与气温、降水之间的交互作用在自然因子交互解释力中最强。人口密度和地区生产总值与其余9 个因子的交互均呈现显著增强的效果，这反映出人口规模数量的增加促进当地各产业的发展，地区生产总值增加，有力地解释了当地“三生空间”格局的变化。

3 讨论

考虑到研究区稀疏的低、中覆盖度草地占草地90%以上，其生态效益远小于农作物的情况，对草地生态空间和农业生产空间进行调整赋值，使其更为符合研究区实际情况。在后续的研究中可对各地类进一步细化，更为细致地分析研究区“三生空间”演变规律。与已有的研究[25-26]相比，本研究在应用地理探测器模型时对各驱动因素进行最优离散分类，克服了以往“三生空间”驱动机制分析中空间数据离散化过程的主观性和随机性，解决了地理探测器模型参数定量研究不足等问题，具备一定的参考价值。但受数据来源等限制，研究中只考虑了重要的驱动因素，后续需要考虑更多因素和离散分类方法进行全面地探讨。

1990—2020 年间，阿克苏地区生产-生活-生态空间相互转化，2000年以前生产空间面积和生活空间不断扩张，草地生态空间面积因受到农业生产空间的挤占和其他生态空间的侵蚀而减少。2000年以后该地社会经济发展迅猛，生产空间和生活空间面积急速扩张，另外植树造林等生态工程的实施使该阶段各地类转换频繁。2010年以后各地类间转换放缓，生态工程效益显著，地区生态环境质量持续改善。整体来看，该地区生态环境质量呈上升趋势，但随着社会经济的发展，生产空间和生活空间会持续对林地、草地等生态空间造成一定的压力，加之脆弱的生态本底，因此需协调生产、生活、生态关系，稳步改善地区生态环境。

根据研究结果，提出以下建议：以水资源为约束条件，基于当地实际情况，科学计算“三生空间”比例，合理规划生产、生活和生态空间范围。①在生态空间方面，继续加强塔里木河生态廊道建设，人工防风固沙和造林护草相结合建立绿色屏障，遏制南部塔克拉玛干沙漠的侵蚀；针对天山北部积雪冰川融化的现状，划定封育保护区，修复疏通河道，合理恢复草地植被，降低冻融荒漠化的负面作用。②在生产空间方面，适当控制农业生产面积，利用生态补偿机制鼓励当地种植特色经济林，优化农业种植结构，提升农业生产的经济效益和生态效益；在农业生产空间边缘建立林地、草地等缓冲单元，防止沙漠入侵导致耕地沙化。③在生活空间方面，根据人口规模规划城镇建设，扩大城市绿色空间，改善人居环境，整合零散乡村，优化土地资源利用效率。

4 结论

本研究结合研究区实际情况，应用生态环境质量指数模型、地学信息图谱和最优参数地理探测器等方法，探索1990—2020年阿克苏地区“三生空间”时空演变状况及驱动机制，具体结论如下：

（1）从“三生空间”分布和格局演变来看，生产空间和生活空间面积不断增加，生活空间零星分布在生产空间内；农业生产空间面积增加6 872.99 km2，由条块状逐年扩张演变为团块状，其重心整体向东南方向迁移。生态空间面积整体呈减小态势，受农业侵占和气候变暖影响草地和水域生态空间面积分别减少11 993.18 km2 和2 108.57 km2；林地生态空间面积不断增加，集中分布在塔里木河生态廊道，重心不断向西南迁移。

（2）从“三生空间”主要地类转换及生态效应来看，三期主要地类转换程度可概括为平缓-剧烈-协调三个阶段，农业生产空间和草地生态空间的彼此转换占据一定的地位，其他生态空间转化为林地、草地生态空间，表明当地生态工程的实施起到较好成效。各地类转换使研究区生态环境质量指数整体呈现上升的态势；其负效应主要为气候变化和人类活动导致草地和水域等生态空间面积的减少，但多个生态治理修复工程的实施使正效应大于负效应，地区生态环境质量整体向好。

（3）“三生空间”的形成演变是自然和社会因素共同作用的结果，地理探测结果表明自然因素中气温和降水对三生空间演变影响较强，社会经济因素中人口密度、地区生产总值是重要的影响因子，社会经济因素影响力逐渐增强，是“三生空间”格局演变主要驱动力，各因子间交互作用显著增强的特征反映出演变过程中驱动因素与作用机制之间的复杂性，因此通过相关政策引导该地区“三生空间”的良性发展显得尤为重要。

参考文献：

[1] 黄金川， 林浩曦， 漆潇潇. 面向国土空间优化的三生空间研究进展

[J]. 地理科学进展， 2017， 36（3）：378-391. HUANG J C， LIN H X，

QI X X. A literature review on optimization of spatial development

pattern based on ecological - production-living space[J]. Progress in

Geography， 2017， 36（3）：378-391.

[2] 黄安， 许月卿， 卢龙辉， 等.“生产-生活-生态”空间识别与优化研究

进展[J]. 地理科学进展， 2020， 39（3）：503-518. HUANG A， XU Y

Q， LU L H， et al. Research progress of the identification and

optimization of production -living - ecological spaces[J]. Progress in

Geography， 2020， 39（3）：503-518.

[3] 王威， 胡业翠， 张宇龙. 三生空间结构认知与转化管控框架[J]. 中国

土地科学， 2020， 34（12）：25-33. WANG W， HU Y C， ZHANG Y L.

“Ecological-living - industrial” space structure cognition and

transformation control framework[J]. China Land Science， 2020， 34

（12）：25-33.

[4] WANG A Y， LIAO X Y， TONG Z J， et al. Spatial-temporal dynamic

evaluation of the ecosystem service value from the perspective of

“production-living-ecological”spaces：a case study in Dongliao River

Basin， China[J]. Journal of Cleaner Production， 2022， 333：130218.

[5] 董兆蓉， 苑全治， 王紫晨， 等. 川西农牧交错带“三生”空间冲突演变

特征分析及模拟预测：以阿坝州四县为例[J]. 生态学报， 2023， 43

（15）：6243 - 6256. DONG Z R， YUAN Q Z， WANG Z C， et al.

Analysis and simulation prediction of the evolutionary characteristics

of the living-production-ecological spatial conflicts in the agriculturepastoral

ecotone in western Sichuan：taking four counties in Aba

Prefecture as examples[J]. Acta Ecologica Sinica， 2023， 43（15）：6243-

6256．

[6] 陕永杰， 魏绍康， 原卫利， 等. 长江三角洲城市群“三生”功能耦合协

调时空分异及其影响因素[J]. 生态学报， 2022， 42（16）：6644-6655.

SHAN Y J， WEI S K， YUAN W L， et al. Spatial - temporal

differentiation and infuencing factors of coupling coordination of

“production-living-ecological”functions in Yangtze River Delta urban

agglomeration[J]. Acta Ecologica Sinica， 2022， 42（16）：6644-6655.

[7] 董建红， 张志斌， 笪晓军， 等.“三生”空间视角下土地利用转型的生

态环境效应及驱动力：以甘肃省为例[J]. 生态学报， 2021， 41（15）：

5919 - 5928. DONG J H， ZHANG Z B， DA X J， et al. Eco -

environmental effects of land use transformation and its driving forces

from the perspective of“production-living-ecological”spaces：a case

study of Gansu Province[J]. Acta Ecologica Sinica， 2021， 41（15）：

5919-5928.

[8] 陈鸿基， 杨庆媛， 彭立娴， 等. 三峡库区县域“三生空间”时空演变特

征与情景模拟[J]. 农业工程学报， 2022， 38（13）：285-294. CHEN

H J， YANG Q Y， PENG L X， et al. Spatiotemporal evolution

characteristics and scenario simulation of production-living-ecological

space at county level in Three Gorges Reservoir areas[J]. Transactions

of the Chinese Society of Agricultural Engineering， 2022， 38（13）：285-

294.

[9] 吴晓全， 王让会， 李成， 等. 天山植被NPP时空特征及其对气候要素

的响应[J]. 生态环境学报， 2016， 25（11）：1848-1855. WU X Q，

WANG R H， LI C， et al. Spatial-temporal characteristics of NPP and

its response to climatic factors in Tianshan Mountains region[J].

Ecology and Environmental Sciences， 2016， 25（11）：1848-1855.

[10] 付杰， 王萍， 张清， 等. 基于改进遥感生态指数的海南岛生态环境

质量动态变化[J]. 农业资源与环境学报， 2021， 38（6）：1102-1111.

FU J， WANG P， ZHANG Q， et al. Dynamic monitoring of ecological

environment quality of Hainan Island based on improved remote

sensing ecological index[J]. Journal of Agricultural Resources and

Environment， 2021， 38（6）1102-1111.

[11] HU P P， LI F， SUN X， et al. Assessment of land-use/cover changes

and its ecological effect in rapidly urbanized areas：taking Pearl River

Delta urban agglomeration as a case[J]. Sustainability， 2021， 13（9）：

1-16.

[12] 高星， 刘泽伟， 李晨曦， 等. 基于“三生空间”的雄安新区土地利用

功能转型与生态环境效应研究[J]. 生态学报， 2020， 40（20）：7113-

7122. GAO X， LIU Z W， LI C X， et al. Land use function

transformation in the Xiong′ an New Area based on ecological -

production-living spaces and associated eco-environment effects[J].

Acta Ecologica Sinica， 2020， 40（20）：7113-7122．

[13] 谢晓彤， 李效顺. 河南省“三生”功能时空演变特征及影响因素[J].

农业工程学报， 2021， 37（22）：243-252. XIE X T， LI X S. Spatiotemporal

evolution characteristics and influencing factors of

“production-living-ecological”functions in Henan Province， China

[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering，

2021， 37（22）：243-252.

[14] 黄晶， 薛东前， 董朝阳， 等. 干旱绿洲农业区土地利用转型生态环

境效应及分异机制：基于三生空间主导功能判别视角[J]. 地理科

学进展， 2022， 41（11）：2044-2060. HUANG J， XUE D Q， DONG

C Y， et al. Eco - environmental effects and spatial differentiation

mechanism of land use transition in agricultural areas of arid oasis：a

perspective based on the dominant function of production - livingecological

spaces[J]. Progress in Geography， 2022， 41（11）：2044-

2060.

[15] 孔冬艳， 陈会广， 吴孔森. 中国“三生空间”演变特征、生态环境效

应及其影响因素[J]. 自然资源学报， 2021， 36（5）：1116-1135.

KONG D Y， CHEN H G， WU K S. The evolution of“productionliving-

ecological”space， eco-environmenl effects and its influencing

factors in China[J]. Journal of Natural Resources， 2021， 36（5）：1116-

1135.

[16] 张玉臻， 陈阳， 王洁， 等. 黄河流域“三生”功能协调性测度及其差异

性优化调控[J]. 农业工程学报， 2021， 37（12）：251-261. ZHANG Y

Z， CHEN Y， WANG J， et al. Coordinate degree and differential

optimizing“production - living - ecological”function in the Yellow

River Basin[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural

Engineering， 2021， 37（12）：251-261.

[17] 李晓文， 方创琳， 黄金川， 等. 西北干旱区城市土地利用变化及其

区域生态环境效应：以甘肃河西地区为例[J]. 第四纪研究， 2003

（3）：280-290. LI X W， FANG C L， HUANG J C， et al. The urban

land use transformations and associated effects on eco-environment

in northwest China arid region：a case study in Hexi region， Gansu

Province[J]. Quaternary Sciences， 2003， 23（3）：280-290.

[18] 杨清可， 段学军， 王磊， 等. 基于“三生空间”的土地利用转型与生

态环境效应：以长江三角洲核心区为例[J]. 地理科学， 2018， 38

（1）：97-106. YANG Q K， DUAN X J， WANG L， et al. Land use

transformation based on ecological - production - living spaces and

associated eco-environment effects：a case study in the Yangtze River

Delta[J]. Scientia Geographica Sinica， 2018， 38（1）：97-106.

[19] 王秀兰， 包玉海. 土地利用动态变化研究方法探讨[J]. 地理科学进

展， 1999， 18（1）：83-89. WANG X L， BAO Y H. Discussion on

research methods of land use dynamic change[J]. Progress in

Geography， 1999， 18（1）：83-89．

[20] 史洋洋， 吕晓， 郭贯成， 等. 基于GIS和空间计量的耕地利用转型

时空格局及其驱动机制研究[J]. 中国土地科学， 2019， 33（11）：51-

60. SHI Y Y， LÜ X， GUO G C， et al. Temporal-spatial pattern and

driving mechanism of cultivated land use transition based on GIS and

spatial econometric model[J]. China Land Science， 2019， 33（11）：51-

60.

[21] 殷格兰， 邵景安， 郭跃， 等. 南水北调中线核心区土地利用变化及

其生态环境响应研究[J]. 地球信息科学学报， 2017， 19（1）：59-69.

YIN G L， SHAO J A， GUO Y， et al. Study of land use change and ecoenvironmental

response in the core area of mid -route of south-to

north water transfer project[J]. Journal of Geo-Information Science，

2017， 19（1）：59-69.

[22] 陈万旭， 李江风， 曾杰， 等. 中国土地利用变化生态环境效应的空

间分异性与形成机理[J]. 地理研究， 2019， 38（9）：2173-2187.

CHEN W X， LI J F， ZENG J， et al. Spatial heterogeneity and

formation mechanism of eco-environmental effect of land use change

in China[J]. Geographical Research， 2019， 38（9）：2173-2187.

[23] 王劲峰， 徐成东. 地理探测器：原理与展望[J]. 地理学报， 2017， 72

（1）：116-134. WANG J F， XU C D. Geodetector：principle and

prospective[J]. Acta Geographica Sinica， 2017， 72（1）：116-134.

[24] SONG Y， WANG J F， GE Y， et al. An optimal parameters-based

geographical detector model enhances geographic characteristics of

explanatory variables for spatial heterogeneity analysis：cases with

different types of spatial data[J]. GIScience amp; Remote Sensing， 2020，

57（5）：593-610.

[25] 董建红， 张志斌， 刘奔腾， 等.“三生”空间视角下西北地区生态环

境质量分异机制的地理探测[J]. 干旱区地理， 2023， 46（4）：515-

526. DONG J H， ZHANG Z B， LIU B T， et al. Geographical

exploration of the spatial differentiation mechanism of

ecoenvironmental quality in northwest China from the perspective of

“production-living-ecological”space[J]. Arid Land Geography， 2023，

46（4）：515-526.

[26] 杨朔， 杨禾馨， 赵国平. 内蒙古农牧交错带土地利用转型生态环境

效应及分异机制：基于三生空间主导功能判别视角[J]. 干旱区资

源与环境， 2024， 38（1）：22-30. YANG S， YANG H X， ZHAO G P.

Eco-environmental effects and differentiation mechanism of land use

transition in the agro-pastoral belt in Inner Mongolia：a perspective of

production-living-ecological spaces[J]. Journal of Arid Land Resources

and Environment， 2024， 38（1）：22-30.