定量评价人类出行活动强度(下文简称“人类出行强度”)是进行人类干扰研究的基础,对于生物多样性保护具有重要意义。考虑到城市与非城市区域之间的差异,为了提高人类出行强度对环境变量的响应程度,本文针对云南省非城市区域,基于腾讯位...定量评价人类出行活动强度(下文简称“人类出行强度”)是进行人类干扰研究的基础,对于生物多样性保护具有重要意义。考虑到城市与非城市区域之间的差异,为了提高人类出行强度对环境变量的响应程度,本文针对云南省非城市区域,基于腾讯位置大数据,利用地理探测器和最大熵模型探究环境变量对人类出行强度的影响。结果表明,影响云南省人类出行强度的各环境变量在交互作用下呈现双因子增强或非线性增强类型,距居民点距离与地表覆盖类型共同作用下对人类出行强度的解释力达到最大;最大熵模型的预测精度达到“好”的标准(Area Under Curve,AUC=0.855),研究区内的人类出行强度大致呈“东高、西低”的分布格局,距居民点距离、地表覆盖类型、距道路距离和坡度是主要的影响变量,累积贡献率超过90%;从整体上看,云南省内的人类出行活动集中于地势平缓、气候温暖、雨量适中且交通便利的居民区附近,实验结果对于揭示人类出行的分异性影响因素有价值,可为云南省的物种保护与规划等工作提供参考。展开更多
文摘定量评价人类出行活动强度(下文简称“人类出行强度”)是进行人类干扰研究的基础,对于生物多样性保护具有重要意义。考虑到城市与非城市区域之间的差异,为了提高人类出行强度对环境变量的响应程度,本文针对云南省非城市区域,基于腾讯位置大数据,利用地理探测器和最大熵模型探究环境变量对人类出行强度的影响。结果表明,影响云南省人类出行强度的各环境变量在交互作用下呈现双因子增强或非线性增强类型,距居民点距离与地表覆盖类型共同作用下对人类出行强度的解释力达到最大;最大熵模型的预测精度达到“好”的标准(Area Under Curve,AUC=0.855),研究区内的人类出行强度大致呈“东高、西低”的分布格局,距居民点距离、地表覆盖类型、距道路距离和坡度是主要的影响变量,累积贡献率超过90%;从整体上看,云南省内的人类出行活动集中于地势平缓、气候温暖、雨量适中且交通便利的居民区附近,实验结果对于揭示人类出行的分异性影响因素有价值,可为云南省的物种保护与规划等工作提供参考。
