Hakka Kültür Koruma Bölgelerinin Çift Katmanlı Ekolojik-Miras Ağlarındaki Dayanıklılık Eşiklerinin Uzaktan Algılama ile Değerlendirilmesi

Özet

Bu çalışma, Güney Çin'deki üç Hakka Kültürel Ekolojik Koruma Bölgesi için çift katmanlı bir ekolojik-miras ağı geliştirmektedir. Perkolasyon analizi, ekolojik ve haritalanmış miras-envanter katmanları için farklı yapısal sağlamlık eşikleri belirlerken, bir Restorasyon Öncelik Endeksi etkili yamaları konumlandırmaktadır. Bu çerçeve, bölgeler genelinde restorasyon ve izleme seçeneklerinin kanıta dayalı karşılaştırmasını desteklemektedir.

Özet

Bu çalışma, Güney Çin'deki üç Hakka Kültürel Ekolojik Koruma Bölgesi'ne (74.547 km²) uygulanan, ekolojik bağlantı ve somut olmayan kültürel mirası birbirine bağlı çift katmanlı bir grafik olarak modelleyen Çift Katmanlı Ekolojik-Miras Ağı (DEHN) çerçevesini önermektedir. Spesifik olarak, arazi örtüsü verileri (2000–2023) üzerinde MSPA-lite kullanılarak, yazarlar 10 km'lik bir mesafe azalma şeması aracılığıyla 23 düğümlü ve 73 kenarlı bir miras ağıyla eşleştirilmiş 233 düğümlü ve 799 kenarlı bir ekolojik ağ oluşturmuştur. Ek olarak, perkolasyon saldırıları, ekolojik katman için 0,690 ve miras katmanı için 0,925 kritik eşikleri ortaya koyarak, ekolojik ağın bağlantısızlığa somut olmayan kültürel miras (SOKM) envanter ağından daha erken düştüğünü göstermektedir. Bir Restorasyon Öncelik Endeksi, Meizhou'nun üst kademelerin %75'ine ev sahipliği yaptığı 47 adet 1. Kademe (en üst sıralı) ve 46 adet yüksek öncelikli yama belirlemiştir. Karşı olgusal simülasyonlar, kenar maliyetindeki azalmanın çökme eşiklerini değiştirdiğini, yama kayıplarının ise bu eşikleri %98,4 oranında azalttığını göstermekte ve bu durum yeni basamak taşı yamalar aracılığıyla topolojik genişletmeyi zorunlu kılmaktadır. DEHN çerçevesi genel olarak yoğunlukla normalize edilmiş bir karşılaştırma (23,3'e karşı 3,21) sunarak ekolojik katmanın birim bağlantı başına daha dayanıklı olduğunu göstermekte ve korunan kültürel-ekolojik bölgelerdeki eşleşmiş restorasyon planlaması için aktarılabilir bir şablon sağlamaktadır. DEHN çerçevesi, Sürdürülebilir Kalkınma Hedefi 11.4 ("Dünyanın kültürel ve doğal mirasını korumak ve güvence altına almak için çabaları güçlendirmek") ve Aichi Biyoçeşitlilik Hedefi 11 (kara alanlarının en az %17'sini korumak) ile ilişkilidir. Belirlenen perkolasyon eşikleri (ekolojik f_C = 0,690, miras f_C = 0,925), CEPZ yönetiminin ağ dayanıklılığını çökme eşiğinin üzerinde tutup tutmadığını değerlendirmek için nicel kıyaslamalar sunmaktadır. 47 yamanın (ekolojik ağın %20'si) kaybı kaskad arızayı tetikleyecek olan 1. Kademe'yi (en üst sıralı) oluşturduğu bulgusu, bu topolojik olarak kritik yamalara öncelik vermeyen CEPZ sınır belirlemesinin SDG 11.4 hedeflerini karşılamak için yetersiz olabileceğini göstermektedir. Yazarlar, CEPZ yönetim planlarının ağ dayanıklılık eşiklerini izleme göstergeleri olarak eklemesini ve konsensüs f_C değerinin 0,50'nin (ağın çökmesinin operasyonel tanımı) üzerinde kalıp kalmadığının yıllık olarak raporlanmasını önermektedir.

Giriş

Küresel ölçekte, birbirine bağlı ekolojik ve kültürel peyzajlar; şehirleşme, kırsal nüfus kaybı ve iklim değişkenliği tarafından eş zamanlı olarak yeniden şekillendirilmekte, bu durum hem biyofiziksel bütünlüğü hem de miras sürekliliğini tehlikeye atmaktadır^1,2. Dağlık kültürel peyzajlar özellikle risk altındadır: bu alanlar, birçok yoğun nüfuslu bölgenin son kesintisiz orman çekirdeklerine ev sahipliği yaparken, aynı zamanda somut olmayan kültürel mirasın orantısız bir kısmını barındırmaktadır³. Sürdürülebilir Kalkınma Hedefi 11.4 ve Aichi Hedefi 11, dünyanın kültürel ve doğal mirasının korunması ile ekolojik olarak temsilci habitatların savunulması için ortak bir çağrıda bulunmaktadır; ancak on yıllık izleme çalışmaları, birçok yargı alanında bu iki hedefin asenkron şekilde geliştiğini göstermektedir⁴. Çin'de, ulusal Kültürel Ekolojik Koruma Bölgesi (CEPZ) programı, ekolojik bütünlüğün ve somut olmayan mirasın tek bir sistem olarak korunacağı tutarlı bölgesel birimler belirlemektedir⁵. Buna rağmen, yürürlüğe girmesinin üzerinden on beş yıldan fazla süre geçmesine rağmen, CEPZ politikası, iki katmanı birbirine bağlayan mekânsal mekanizmalardan ziyade neredeyse tamamen envanter tabanlı göstergeler aracılığıyla değerlendirilmiştir. Bununla birlikte, CEPZ'ler içindeki ekolojik ve miras alt sistemlerinin, farklı stres faktörlerine yanıt olarak senkronize bir şekilde mi yoksa farklı yörüngelerde mi aşındığı, herhangi bir ölçekte ampirik olarak henüz çözülememiştir.

Habitat matrislerinin dağılımını ve geçirgenliğini yeniden düzenleyerek, peyzaj parçalanması, ekosistem hizmetlerinin sunulmasının temelini oluşturan bağlantısallığı değiştirir⁶. Parçalanma genellikle, hareketli pencere analizleri⁷ ile birlikte kullanılan yama yoğunluğu, şekil düzensizliği ve arazi örtüsünün Shannon çeşitliliği gibi peyzaj örüntü indeksleri aracılığıyla nicelleştirilir. Daha yakın zamanda, morfolojik mekânsal örüntü analizi (MSPA) — ve burada benimsenen hafifletilmiş varyantları (MSPA-lite) — Çin bölgesel ekolojisinde çekirdek-kenar-köprü habitat yapısını ayrıştırmak için temel araç haline gelmiştir^8,9. Bu morfolojik araçlar bilgilendiricidir ancak organizma veya ES akışı açısından temel olarak mekânsal değildirler: habitat parçalarının dağılımını tanımlarlar, fakat ekolojik hizmetlerin habitat çekirdekleri arasında nasıl ve hangi yol boyunca yayıldığı konusunda sessiz kalırlar¹⁰. Bu kısıtlama, ekolojik ve miras varlıkların peyzaj boyunca fonksiyonel olarak bağlantılı olduğu politika önermesinin esas olduğu Çin CEPZ'lerinde özellikle bağlayıcıdır. Ancak, mekanizma-açık bir mekânsal model olmadan, sadece peyzaj metrikleri, CEPZ yönetiminin koruması beklenen bağlantısallık yollarını ortaya çıkaramaz.

Graf ve devre teorisine dayalı bağlantı modelleri, ekolojik servisler için bu boşluğu kısmen doldurmuştur. Arazi kullanım haritalarından türetilen direnç yüzeyleri üzerindeki en düşük maliyetli yol (LCP) analizleri, habitat çekirdekleri arasındaki ekolojik koridorları belirlemek için artık standart araçlardır^11,12. Devre teorisi (Circuitscape), manzarayı bir direnç ağı olarak ele alır ve çok yollu akış olasılıklarını hesaplar¹³. Yakın zamandaki çok katmanlı ağ sentezleri, bu tek katmanlı araçların arz-talep ekosistem servisi akışlarını temsil edecek şekilde genişletilebileceğini göstermiştir^14,15. Kültürel miras tarafında ise uzamsal niceliklendirme farklı yönlerde ilerlemiştir. Çekirdek yoğunluk tahmini (KDE), somut olmayan kültürel miras kümelenmelerinin varsayılan temsili haline gelmiştir¹⁶ ve kombinatoryal graflar —genellikle beyan edilen miras konumları üzerindeki Delaunay üçgenlemeleri veya k-en yakın komşu ağları— miras varlıklarının ayrık ilişkisel yapısını yakalamaktadır¹⁷. Bununla birlikte, ekolojik ve miras ağları neredeyse her zaman paralel tek katmanlı nesneler olarak ele alınmıştır^18,19; bunların, yayılım dinamikleri her iki katman tarafından ortaklaşa yönetilen bir supra-ağ şeklinde birbirine bağlanma olasılığı, CEPZ ölçeğinde henüz operasyonelleştirilmemiştir^20,21. Sonuç olarak, bağlı çift katmanlı ağların kademeli stresör giderme altında büyük bağlantılı bileşenlerini kaybettikleri direnç eşikleri bilinmemektedir.

Düğümlerin katılımcıları, kenarların ise etkileşimleri temsil ettiği ağ modelleri, bu boşluğu gidermek için gerekli olan matematiksel düzeneği sağlar²². Çok katmanlı (multilayer) ve çoklu (multiplex) ağlar, graf temsilini aynı aktörlerin yapısal olarak farklı etkileşim rejimlerinde yer aldığı sistemlere geneller²³ ve katmanlar arası etkileşimi, katmanlar arası katılımı ve katmana özgü direnci ölçmek için kompakt bir mekanizma sunar. Ekolojik ağ araştırmalarında, en büyük bağlantılı bileşenin çöktüğü kritik f* oranını belirlemek için perkolasyon tabanlı düğüm kaldırma simülasyonları kullanılmıştır; bu oran, yapısal direnç için yaygın olarak kabul gören bir vekil göstergedir²⁴. Bu araçların eşleşmiş bir ekolojik-miras mimarisine genişletilmesi şunları gerektirir: (i) habitat çekirdekleri ile miras noktaları arasındaki mekansal yakınlığı yansıtan açık bir katmanlar arası etkileşim şeması, (ii) katmana özgü hassasiyetleri izole etmek için her katmanı bağımsız olarak hedefleyen bir saldırı protokolü ve (iii) eşleşmiş ağ tanılamalarını uygulanabilir restorasyon hedeflerine dönüştüren bileşik bir öncelik endeksi. Mevcut analizde geliştirilen Çift Katmanlı Ekolojik-Miras Ağı (DEHN) çerçevesi, bu üç gereksinimi operasyonelleştirmekte ve bu temel üzerinden, çoklu-CEPZ ölçeğinde her iki katmanın direnç eşiklerini, katmanlar arası tanılamalarıyla birlikte nicelleştirmektedir.

Hakka Kültürel Ekolojik Koruma Bölgeleri, olağanüstü analitik değere sahip karşılaştırmalı bir gradyan oluşturmaktadır. Güney Jiangxi'deki Ganzhou, batı Fujian'daki Minxi ve doğu Guangdong'daki Meizhou olmak üzere üç ulusal düzeydeki bölgeyi kapsayan Hakka CEPZ'leri, Wuyi-Nanling-Lianhuashan dağlarının 74.547 km² alanını ortaklaşa kapsamakta ve sahne sanatları, geleneksel zanaatlar ve halk uygulamaları kapsamında kayıt altına alınmış 23 ulusal düzeyde somut olmayan kültürel miras öğesine ev sahipliği yapmaktadır^25,26. Hidrolojik tek yönlülüğün ekosistem hizmet akışını yönlendirdiği kurak iç havzaların aksine, Hakka dağları, çok sayıda küçük habitat çekirdeği arasındaki yoğun koridor dokusu, yüzyıllık kapalı konut mimarisine dayanan bir miras mirası²⁷ ve birçok kırsal ilçede kayıtlı sakinlerin %30'unu aşan net dış göçle sonuçlanan on yıllardır süregelen bir nüfus azalması seyri ile karakterize edilmiştir²⁸. Yüksek miras yoğunluğu, daralan kırsal nüfus ve kalıcı dağ ormanlarının bu kombinasyonu, teorik çok katmanlı modellerin öngördüğü ancak alt ulusal ölçekte ampirik olarak nadiren gözlemlendiği eşli stresör rejimini (şehirleşme kaynaklı ekolojik kayıp ile nüfus azalması kaynaklı miras aşınması) sunmaktadır²⁹. Hakka mirasına yönelik mevcut tek bölgeli vaka çalışmaları zengin etnografik ve tipolojik içgörüler sağlamış olsa da, ekolojik ve miras katmanlarının eşli mekansal dinamiklerini çözümleyememiştir³⁰. Üç bölge aynı iklimsel ve topografik kuşakta yer almasına rağmen farklı stresör karışımlarıyla karşı karşıya olduğu için — Ganzhou'nun periurban genişlemesi, Minxi'nin tulou turizmi yoğunlaşması, Meizhou'nun diaspora kaynaklı nüfus azalması — kolektif olarak karşılaştırmalı analiz için üçlü işlem görmüş bir karşılaştırma gradyanı işlevi görmektedir. Dolayısıyla, burada geliştirilen çerçevenin Hakka vakasının ötesine geçerek genelleştirilmesi, diğer on beş ulusal CEPZ için ve dünyadaki benzer stresör eşleşmeleriyle karşı karşıya olan kültürel peyzajlar için aktarılabilir bir tanı şablonu sağlaması beklenmektedir³¹.

Bu boşluktan yola çıkarak, birbiriyle bağlantılı iki soru ele alınmıştır. İlk olarak, bir CEPZ ölçeğindeki bölgede ekolojik koridor ağı ve somut olmayan miras ağı, aşamalı rastgele ve hedefli saldırılar altında ortak bir kritik perkolasyon eşiğini mi paylaşır, yoksa iki katman yapısal olarak farklı düğüm kaybı oranlarında mı çöker? İkinci olarak, eğer iki katman farklı direnç seviyeleri sergiliyorsa, hangi katman bağlantılı sistem bütünlüğü üzerinde bağlayıcı kısıtlamayı belirler ve restorasyon yatırımları bu kısıtlamayı en verimli şekilde nerede yeniden dağıtır? Bu soruları yanıtlamak için mevcut çalışma (i) altı adet 30 m Çin Arazi Örtüsü Veri Seti anlık görüntüsü üzerinde morfolojik mekansal örüntü analizini, 23 ulusal düzeydeki somut olmayan kültürel miras ögesi üzerindeki çekirdek yoğunluk kestirimi ile entegre eden bir Çift Katmanlı Ekolojik-Miras Ağı (DEHN) oluşturur; (ii) dört aşamalı düğüm çıkarma kuralı altında katmana özgü konsensüs perkolasyon eşiklerini nicelendirir ve katmanlar arası bağlantı yapısını multipleks katılım ve supra-özvektör merkeziliği aracılığıyla karakterize eder; ve (iii) bileşik bir Restorasyon Öncelik Endeksi (RPI) türeterek bunun uygulanabilirliğini senaryo simülasyonu ve çok parametreli hassasiyet analizi yoluyla değerlendirir. Ortaya çıkan çerçeve, Güney Çin'deki CEPZ ekolojik restorasyon planlaması ve benzeri çok katmanlı miras bölgeleri için mekanizma-açık ve uzaktan algılama odaklı bir karar tabanı sunmaktadır.

Protokol

Çalışma alanı
Hakka Kültürel Ekolojik Koruma Bölgeleri (CEPZ'ler) sistemi, Güney Çin'deki Jiangxi, Fujian ve Guangdong eyaletlerinin dağlık sınır bölgelerini (23°23′–27°08′ N, 113°50′–116°44′ E) kapsayan, ulusal düzeyde belirlenmiş üç koruma bölgesinden oluşur (Şekil 1A–D). Güney Jiangxi'deki Ganzhou CEPZ, batı Fujian'daki Minxi CEPZ ve doğu Guangdong'daki Meizhou CEPZ olmak üzere bu üç bölge, toplam 74.547 km² alanı kaplamakta olup 34 ilçe düzeyinde idari birimi (33 ilçe ve bir belediye bölge merkezi) bünyesinde barındırarak Hakka kültürel küresinin coğrafi çekirdeğini oluşturur. Üç bölge arasında en büyüğü olan Ganzhou CEPZ (39.341 km²), Ganjiang Nehri'nin kaynakları ve Wuyi Dağı'nın eteklerindeki 18 ilçeyi kapsar; burası en yüksek Hakka kapalı konut (weilongwu) yoğunluğuna ve en yoğun iç bölge tulou dağılımına ev sahipliği yapmaktadır. Minxi CEPZ (19.353 km²), merkezinde Longyan ve Sanming'in bulunduğu 6 ilçeyi kapsamakta olup, UNESCO listesindeki Fujian tulou kümeleri buradaki öncü yapı mirasini oluşturur. Meijiang Nehri'nin orta havzasındaki 9 ilçeyi kapsayan Meizhou CEPZ (15.853 km²), kişi başına düşen en yüksek yurt dışı Hakka diasporası oranıyla uluslararası düzeyde "Hakka Kültür Başkenti" olarak tanınmaktadır.

Topografya, kuzeydoğu-güneybatı tektonik hattına sahip olan Wuyi, Nanling ve Lianhuashan sıra dağlarına ait orta yükseklikteki dağlar (400–1,600 m) tarafından domine edilmektedir. Üç bölge de subtropikal nemli muson iklimini paylaşmaktadır: yıllık yağış miktarı 1,500 ile 2,100 mm arasında değişmekte ve ortalama yıllık sıcaklık 18–21 °C'dir. Doğal vejetasyona geniş yapraklı ve karışık herdem yeşil ormanlar hakimdir ve bu ormanlar akarsu vadileri boyunca teraslanmış tarım arazileriyle iç içedir. Üç bölge toplamda 12 milyondan fazla insana (2020 nüfus sayımı) ev sahipliği yapmaktadır; bu durum, yüksek miras yoğunluğu ile şiddetli kırsal nüfus kaybının paradoksal bir kombinasyonudur ve birçok tepe ilçesinde net dış göç, kayıtlı sakinlerin %30'unu aşmaktadır. Üç bölge genelinde ulusal düzeyde tescil edilmiş Hakka somut olmayan kültürel miras (SOKÜM) ögesi sayısı 23'tür (Şekil 1B–D); bunlar sahne sanatlarını (dağ şarkıları, Hakka operası), geleneksel zanaatları (tulou inşaatı, ağaç baskı) ve halk uygulamalarını (San Yuan festivalleri, ata kültü) kapsamaktadır. Yoğun miras varlığının, azalan kırsal nüfusun ve nispeten bozulmamış dağ ormanlarının bir arada bulunması, Hakka CEPZ'lerini, alt-ulusal ölçekte haritalandırılmış SOKÜM envanter ağı analizinin ekolojik-yapısal sağlamlığının eşleşmiş analizi için belirgin bir karşılaştırmalı gradyan haline getirmektedir³². Üç bölgenin temel idari, morfolojik ve miras özellikleri Tablo 1'de özetlenmiştir.

CEPZ programı, ekolojik bütünlüğün ve somut olmayan mirasın birbirine bağlı bir sistem olarak korunduğu tutarlı bölgesel birimlerin güvence altına alınması amacıyla 2007 yılında Kültür ve Turizm Bakanlığı (MCT) tarafından başlatılmıştır³³. Üç Hakka bölgesi de 2013 ile 2019 yılları arasında ulusal öncelik düzeyinde listelenmiş olup idari koordinasyon sırasıyla Jiangxi, Fujian ve Guangdong eyaletlerinin kültür işleri büroları tarafından yürütülmektedir. 2020'den bu yana, CEPZ sınırları içerisindeki restorasyon ve rehabilitasyon planlaması, ekolojik koridorların ve miras tampon bölgelerinin mekânsal olarak açıkça önceliklendirilmesini gerektiren Ulusal Bölge Alan Planlaması (NTSP) çerçevesine tabi tutulmuştur³⁴. Bu nedenle Hakka vakası, net bir idari yetki alanını mekânsal olarak heterojen bir stresör rejimiyle birleştirmekte ve analitik çıktıları mevcut planlama araçları dahilinde doğrudan uygulanabilir niteliktedir. Yakın tarihli CEPZ ölçekli değerlendirmeler, daha önce kullanılan envanter tabanlı göstergelerin yerini ağ tabanlı tanıların alması çağrısında bulunmuş³⁵ ve bu durum, DEHN çerçevesinin geliştirildiği doğrudan politika arka planını oluşturmuştur. Hakka peyzajı son olarak, geniş diaspora mirasıyla ayırt edilmektedir: Yalnızca Meizhou, küresel Hakka diasporasının üçte birinden fazlasını oluşturmakta ve döviz transferi odaklı arazi yönetimi, demografik olarak istikrarlı Çin dağ bölgelerinden belirgin şekilde farklı arazi kullanım yörüngeleri üretmiştir³⁶. Bu sosyal katman, mevcut çok katmanlı modelde doğrudan parametreleştirilmemiştir ancak ekolojik ve miras katmanlarının geliştiği mekanistik arka plan olarak burada belgelenmiştir.

Veriler
Çalışma alanı içindeki ilçe alanlarına ilişkin tanımlayıcı istatistikler: ortalama = 2.193 km² (aralık: 721–3.946 km²; medyan: 2.089 km²; SD: 687 km²; n = 34 ilçe). Ortalama ilçe çapı (daire şeklinde varsayıldığında) yaklaşık 53 km'dir ve bu değer, 10 km'lik katmanlar arası eşleşme yarıçapını 5,3 kat aşmaktadır. Bu sistematik coğrafi kodlama hatası, gerçek ICH-ekolojik yama eşleşmesinin merkez noktasına dayalı tahminden önemli ölçüde farklı olabileceği anlamına gelmektedir. Eşleşme yarıçapının 20 km'ye çıkarıldığı bir hassasiyet analizi, ilk 20 RPI yama kimliğinin 20 vakanın 15'inde korunduğunu göstermiş ve bu durum coğrafi kodlama belirsizliğine karşı orta düzeyde bir dayanıklılığa işaret etmiştir. Bu kısıtlamayı gidermek için köy düzeyindeki saha araştırmalarının gelecekte yapılması gereken temel çalışmalar olduğu belirlenmiştir.

Tablo 2, bu çalışmada kullanılan temel veri setlerini özetlemektedir. Arazi örtüsü, Wuhan Üniversitesi tarafından geliştirilen, 1985–2023 yıllarını kapsayan yıllık artışlarla ve 30 m mekansal çözünürlükteki Çin Arazi Örtüsü Veri Seti'nden (CLCD) türetilmiştir³⁷. Tutarlı beş yıllık aralıklar ve son yıl ile birlikte çok on yıllık değişim yörüngelerini karakterize etmek için altı temsilci yıl (2000, 2005, 2010, 2015, 2020, 2023) seçilmiştir. CLCD şeması; ekili alanları, ormanları, çalıları, otlakları, suları, buz/karı ve geçirimsiz yüzeyleri birbirinden ayırmaktadır ve doğruluğu çalışma bölgesi genelinde %79'u aşan bir genel doğrulukla bağımsız olarak onaylanmıştır³⁸. İdari sınırlar ve CEPZ çevreleri, Kültür ve Turizm Bakanlığı (MCT) ulusal CEPZ sicilinden ve Gaode POI servislerinden temin edilmiştir; ulusal düzeydeki ICH kalemleri, önceki Çin ICH-ağı çalışmalarında kullanılan yönteme uygun olarak, köken aldıkları kültürel koruyucunun ilçe merkezine göre coğrafi olarak kodlanmıştır³⁹. Bileşik veri seti CC-BY lisansı altında yayınlanmıştır ve tekrarlanabilir ekolojik ağ araştırmalarına yönelik güncel çağrılarla uyumlu olarak, açık uzaktan algılama arşivleri aracılığıyla tamamen yeniden üretilebilir⁴⁰.

Veri ön işleme süreci; Python 3.11 ile birlikte rasterio 1.3, GeoPandas 0.14 ve NetworkX 3.2 kullanılarak uygulanan beş adımlı bir zinciri takip etmiştir. İlk olarak, 30 m çözünürlüklü yıllık CLCD GeoTIFF dosyaları, üç bölgenin birleşik sınırlayıcı kutusuna (23°23′–27°08′ N, 113°50′–116°44′ E) göre alt kümelere ayrılmış ve sonraki morfolojik analizlerde alan korunumunu sağlamak amacıyla Albers Conic Equal Area projeksiyonuna (lon₀ = 105°E, φ₁ = 25°N, φ₂ = 47°N) yeniden projekte edilmiştir. İkinci olarak, üç CEPZ çevresinin birleşimi bir çalışma maskesi olarak rasterleştirilmiş ve tüm işlem hattı boyunca maske dışındaki tüm hücreler NoData olarak ayarlanmıştır. Üçüncü olarak, yıllar arası fragmantasyon-yörünge karşılaştırmalarını doğrudan desteklemek için altı kıyaslama yılına ait arazi örtümü sınıfları bazında hücre sayıları tablolaştırılmıştır. Dördüncü olarak, ICH nokta seti Devlet Konseyi ulusal liste kayıtlarından (1-5. gruplar) derlenmiş, beyan edilen kültürel koruyucunun ilçe merkezine göre coğrafi kodlaması yapılmış, kamuya açık ilgi noktası servisleri ile doğrulanmış ve öğe tanımlayıcısı, kategori (sahne sanatları, geleneksel zanaat, halk uygulaması), kayıt grubu ve CEPZ bağlantısı özniteliklerini içeren bir WGS-84 GeoJSON katmanı olarak saklanmıştır. Beşinci olarak, tüm sonraki vektör-raster işlemleri, 30 m ızgara çözünürlüğünde hesaplama verimliliğini korumak adına pencereli raster okumalar ve vektörleştirilmiş bellek içi dizi işleme kullanılarak Albers Conic Equal Area projeksiyonunda gerçekleştirilmiştir. Tüm sınır ve ICH kaynak dosyaları ile birlikte yeniden üretilebilir ön işleme betikleri, makul talep üzerine temin edilebilir.

Yöntemler
Analitik zincir (Şekil 2), VERİ, KATMAN, KENETLEME, TANILAMA ve ÇIKTI olmak üzere beş yatay kulvarda düzenlenmiştir ve altı metodolojik modülden oluşmaktadır: (i) 30 m CLCD üzerinde hafifletilmiş morfolojik mekânsal örüntü analizi (MSPA-lite) aracılığıyla ekolojik katmanın morfolojik nicelendirmesi; (ii) 23 ulusal düzeydeki Somut Olmayan Kültürel Miras (SOKÜM) öğesi üzerinde çekirdek yoğunluk kestirimi (KDE) ve kombinatoryal komşuluk grafikleri aracılığıyla miras katmanının mekânsal nicelendirmesi; (iii) iki katmanın mesafe-azalma arası katman şeması altında iki katmanlı bir supra-ağa kenetlenmesi; (iv) her katmana bağımsız olarak uygulanan rastgele ve hedeflenmiş düğüm çıkarma kuralları altında perkolasyon tabanlı dayanıklılık eşiği tanımlaması; (v) 1. Derece (en yüksek sıralamalı) yamaları ve en yüksek öncelikli koridorları belirlemek için ekolojik düğüm kümesi üzerine haritalandırılmış kompozit bir Restorasyon Öncelik İndeksi (RPI); ve (vi) öncelik tipolojisi ve kenetleme parametreleri üzerinde senaryo simülasyonu ve çok parametreli duyarlılık analizi.

Süpra-bitişiklik matrisi A (256 × 256), A_E,norm ve A_H,norm katman içi bitişiklik matrislerinin kendi ortalama kenar ağırlıklarına göre normalize edilmiş hali ve A_inter katmanlar arası bağlantı matrisi olacak şekilde bir blok matris olarak oluşturulmuştur. Matris simetriktir (hesaplamalı olarak doğrulanmıştır: ||A - A^T || < 1e-10) ve kendi kendine döngüler içermez (trace(A) = 0).

Normalizasyon öncesi kenar ağırlığı istatistikleri: ekolojik katman — min = 0.008730, ortalama = 0.098589, max = 1.618909; miras katmanı — min = 0.006862, ortalama = 0.019848, max = 0.085832. Ortalama normalizasyonu sonrası: ekolojik — min = 0.0885, ortalama = 1.000, max = 16.4207; miras — min = 0.3457, ortalama = 1.000, max = 4.3244.

Spektral yarıçaplar, ortalama-normalize edilmiş simetrik komşuluk matrislerinden hesaplanmıştır: ekolojik blok lambda_max = 19.6481, miras bloğu lambda_max = 10.5404 ve tam supra-ağ lambda_max = 19.6481. Bu nedenle ekolojik blok, baskın modu domine etmektedir. Daha önce düğüm düzeyindeki bir merkezilik değeri yanlışlıkla özdeğer olarak etiketlenmiş olup tüm spektral yarıçap raporlamalarından çıkarılmıştır. Karşılaştırma amacıyla, satır-stokastik normalizasyonun yapısı gereği baskın özdeğeri 1.000'dir.

Temel 10 km eşleşme kuralı, 42 katmanlar arası kenar oluşturmuştur: Bunların 35'i katı mesafe eşiğini karşılamış, yedisi ise yarıçap içinde yaması bulunmayan ICH düğümleri için en yakın yama yedek bağlantıları olarak belirlenmiştir. Böylece, 23 ICH düğümünün tamamı en az bir ekolojik bağlantısını korumuştur. RPI'da kullanılan supra-özvektör merkeziliği, ortalama-normalize edilmiş simetrik komşuluk matrisinden hesaplanmıştır.

Ekolojik katman kantifikasyonu (MSPA-lite)
Morfolojik mekansal örüntü analizi (MSPA), ikili arazi örtüsü maskelerini topolojik olarak bilgilendirici kategorilere (çekirdek, kenar, köprü, döngü, adacık, perforasyon, dal) ayırarak, habitat sürekliliğini kompozisyondan bağımsız bir şekilde ortaya çıkarır.⁴¹74.547 km²'lik alanı kapsayan 30 m çözünürlüklü raster üzerinde tam MSPA uygulandığı için² öncül denemelerde engelleyici düzeyde yüksek hesaplama maliyetine yol açan bu durum nedeniyle, çalışmada kök-kenar ayrımını koruyan ancak köprü/loop/ada yapılarını tek bir toplam kategori altında birleştiren iki sınıflı bir MSPA-lite formülasyonu benimsenmiştir "kenar" sınıf. Vejetasyon, CLCD kodlarının {orman, çalı, otlak} birleşimine olarak tanımlanmıştır. 30 m'lik raster, çoğunluk kuralı toplama (majority-rule aggregation) kullanılarak 90 m'ye yeniden örneklenmiş ve çekirdek iç kısmı izole etmek için ikili erozyon yoluyla 3 hücreli dairesel bir yapılandırma elemanı (270 m'ye eşdeğer) uygulanmıştır; geriye kalan vejetasyon hücreleri kenar olarak etiketlenmiştir. Küçük yamalar (<5 km²Çin bölgesel MSPA çalışmalarında yaygın olarak benimsenen boyut eşiği takip edilerek, ekolojik olarak anlamlı çekirdek alanlara odaklanmak amacıyla ( ) hariç tutulmuştur⁴²MSPA-lite, temsilci altı yılın her biri için toplam bitki örtüsü alanını, çekirdek alanı, kenar alanını ve bireysel çekirdek yamalarının sayısını vermektedir; bu veriler, temel ekolojik stres faktörü olduğu varsayılan fragmantasyon gidişatını takip etmek için yeterli tanımlayıcılardır (Bölüm 4.1).

Mevsimsel NDVI veya LST zaman serileri yerine CLCD kaynaklı morfolojik göstergelerin seçilmesi bilinçli bir tercihtir. Hakka dağları üzerindeki bulut örtüsü kirliliği, yağışlı mevsimde rutin olarak %70'i aşmaktadır ve terminal göl havzası geometrisi bulut kalıcılığını artırdığı için, tutarlı çok yıllık mevsimsel NDVI kompozitleri özel bir boşluk doldurma hattı gerektirecektir. Yıllık olarak doğrulanmış kategorik haritalardan türetilen morfolojik göstergeler, ağ tabanlı dayanıklılık analizi için en alakalı bağlantı bilgilerini korurken bu atmosferik gürültüyü devre dışı bırakır⁴³.

Ön analizlerde MSPA-lite parametre hassasiyeti incelenmiştir. Çekirdek-erozyon yarıçapı 2, 3 ve 4 hücre arasında değiştirilmiş (90 m agregasyonla iç alanda 180 m, 270 m ve 360 m'ye eşdeğer) ve minimum çekirdek alan eşiği 3 km², 5 km² ve 10 km² değerlerinde test edilmiştir. CLCD sınıflandırma gürültüsü tarafından oluşturulan yanıltıcı küçük çekirdekleri ortadan kaldırırken altı yıl boyunca yama bolluğunun kararlı bir sıra düzenini koruduğu için nihai parametreizasyon (3 hücreli erozyon, 5 km² eşik) muhafaza edilmiştir. Yıllar arası MSPA-lite sonuçları, her yıl rastgele seçilen on yamanın yüksek çözünürlüklü Google Earth görüntüleriyle manuel olarak incelenmesiyle doğrulanmış ve 2020 anlık görüntüsündeki çekirdek-kenar atamaları için %95'in üzerinde kategorik uyum sağlanmıştır. Yama tanımlayıcıları, bir mekansal-örtüşme kuralı kullanılarak yıllar arasında harmonize edilmiştir: t yılındaki bir yama, ayak izlerinin Jaccard indeksi 0,60'ı aştığında t + 5 yılındaki baskın-örtüşme karşılığıyla eşleştirilmiştir. Kararlı bir öncülü olmayan yamalar "yeni oluşan" (emergent), kararlı bir halefi olmayan yamalar ise "dağılmış" (dissolved) olarak kaydedilmiştir. Bu soy ağacı tablosu, Bölüm 3.1'de bildirilen fragmantasyon-yörünge analizinin temelini oluşturmaktadır.

Miras katmanı niceliklendirmesi (ICH-KDE + bitişiklik ağı)
23 ulusal düzeydeki ICH kalemi için, kalemin beyan edilen koruyucusunun ilçe merkez noktası konum belirleyici olarak kullanılmıştır. Üç bölge birleşimi boyunca 500 m'lik bir ızgara üzerinde, 23 noktalı örneklem ve onun iki değişkenli yayılımından tahmin edilen Silverman'ın başparmak kuralı değeriyle karşılaştırılabilir olan 5 km'lik bir bant genişliği ile çekirdek yoğunluk tahmini (KDE) yüzeyi hesaplanmıştır. Ortaya çıkan yoğunluk yüzeyi ich_kde_5km, miras varlıklarının mekansal konsantrasyonunu yakalamakta ve ayrık miras grafiği için mekansal çapa oluşturmaktadır. Bant genişliği seçimi, modal küme arası aralığın 6–8 km olarak bildirildiği önceki Çin-tulou kümelenme analizlerinden faydalanılarak yapılmıştır; 5 km'lik bir bant genişliği, hem küme içi konsolidasyonu hem de kümeler arası boşlukları çözümlemektedir.

Miras grafiği G_H, 23 ICH düğümü üzerinde bir Delaunay üçgenlemesi ile k-en yakın komşu (KNN, k = 4) grafiğinin birleştirilmesiyle oluşturularak birleşim kenar kümesi elde edilmiştir. Bu kombinatoryal yaklaşım, son dönemdeki çoklu ekosistem hizmeti çalışmalarında benimsenen grafik oluşturma protokolünü⁴⁴ takip ederek, en yakın komşu bağlantılarını korurken topografik engelleri aşan uzamış Delaunay kenarlarını ortadan kaldırmaktadır. Kenar ağırlıkları, daha yakın miras öğelerinin daha güçlü çıkarımsal bağlantılar kurması için büyük daire mesafesinin (metre cinsinden) tersi olarak atanmıştır. 23 düğümlü grafik üzerinde; derece, ağırlıklı derece, arasındalık, özvektör, PageRank ve kümeleme katsayısı gibi düğüm düzeyindeki merkezilik metrikleri, standart uygulama uyarınca ağırlık = 1 / mesafe şeklinde hesaplanmıştır.

Kalıtım grafiğinin KNN bileşenindeki k = 4 metodolojik seçimini değerlendirmek amacıyla, Delaunay üçgenleme temeli korunarak k değeri 3'ten 8'e kadar değiştirilerek bir k-değeri hassasiyet analizi gerçekleştirilmiştir. Konsensüs perkolasyon eşiği 0,754 (k = 4) ile 0,923 (k = 7) arasında değişmiş olup; ara değerler 0,779 (k = 3), 0,773 (k = 5), 0,852 (k = 6) ve 0,885 (k = 8) olarak belirlenmiştir. k = 4 seçimi, gereksiz uzun menzilli kenarlar oluşturmadan tam düğüm bağlantısını garanti eden en seyrek grafiği ürettiği ve k = 4 ile komşu k değerleri arasındaki düğüm derece merkeziliğinin Spearman sıra korelasyonunun yüksek kaldığı (k = 3 için ρ = 0,691, k = 5 için ρ = 0,793) için tercih edilmiştir. Delaunay üçgenlemesi, somut olmayan kültürel miras (ICH) nokta dağılımının mekânsal topolojisine uyan bağlantılı bir düzlemsel grafiği garanti ettiği için temel katman olarak korunmuş; KNN katmanı ise topografik engelleri (örneğin, Wuyi dağ sırası) aşan uzamış Delaunay kenarlarını ortadan kaldırmıştır. Bu kombinatoryal Delaunay + KNN yapısı, güncel çok katmanlı ekosistem hizmeti çalışmalarında benimsenen graf protokolünü takip etmekte ve kalıtım ağı topolojisinin tek bir rastgele parametre seçiminin sonucu olmadığını sağlamaktadır.

Ekolojik koridorlar ve en düşük maliyetli yollar
Direnç yüzeyi oluşturulması, sınıf tabanlı bakma tablosu (LUT) kuralına göre gerçekleştirilmiştir⁴⁵. Her bir CLCD sınıfına, biyotik dağılımı ve ekosistem hizmeti akışını engelleme düzeyini yansıtan sayısal bir direnç değeri atanmıştır (Tablo 3). Orman temel direnç değerini (1) almış; ardından artan sırada çalı (5), otlak (10), su (30), tarım arazisi (50), buz/kar (200) ve geçirimsiz yüzeyler (500) yer almıştır; veri olmayan hücrelere nötr (100) bir yer tutucu değer atanmıştır. LUT, Albers Konik Eşit Alan projeksiyonunda 4.688 × 3.953 ızgara boyutunda bir direnç yüzeyi elde etmek için 90 m CLCD 2020 raster verisine uygulanmıştır.

Çekirdek-yama çiftleri arasındaki en düşük maliyetli yollar (LCP'ler), direnç yüzeyi üzerinde Dijkstra algoritmasının skimage'in `graph.route_through_array` uygulaması kullanılarak hesaplanmıştır. Aday düğüm çiftleri, Çin'deki bölgesel bağlantı çalışmalarında yaygın olarak kullanılan LCP-grafik protokolüne⁴⁶ uygun olarak, projeksiyon alanındaki 233 yama merkezinin K-en yakın komşu (k = 4) ve Delaunay üçgenleme grafiklerinin birleşimi ile sınırlandırılmıştır. Bu işlem sonucunda, her biri toplam maliyet (yol boyunca direncin birimsiz tam sayı toplamı), metre cinsinden yol uzunluğu ve etkin direnç (maliyet/uzunluk) ile karakterize edilen 799 aday koridor elde edilmiştir. Hiçbiri bölgesel bağlantı çalışmaları için önerilen maksimum maliyet eşik değerini⁴⁷ aşmadığı için 799 koridorun tamamı nihai ekolojik grafik G_E'de tutulmuştur.

Eğimle düzeltilmiş direnç değerlendirilmiş ancak benimsenmemiştir; çalışma iş akışında mevcut olan dijital yükseklik modeli kapsamı yalnızca 26.00–27.14° K enlemlerini kapsıyordu ve bu nedenle çalışma bölgesinin güneydeki üçte ikisini dışarıda bırakıyordu; bu sebeple, çalışma takvimi içerisinde üç bölgeli kapsamda eksiksiz bir SRTM yeniden işlemesine girişilmemiştir. Saf bir LULC direnç parametrizasyonu, DEM bütünlüğünün sağlanamadığı Çin bölgesel koridor çalışmalarında standart bir alternatif yöntemdir ve topografik gradyanların karıştırıcı etkisini ortadan kaldırarak LULC sinyalini izole eder⁴⁸.

LCP hesaplamasının uygulanmasında, direnç yüzeyi float32 tipine dönüştürülerek ve sıfır maliyetli hücrelerde dejeneratif yol çökmesini önlemek için küçük bir (1e−6) ek sabit uygulanarak `geometric` modunda skimage.graph.route_through_array kullanılmıştır. 4.688 × 3.953 boyutundaki tam ızgarada bellek ayak izini azaltmak için maliyet yüzeyi, 200 hücrelik bir tampon bölgeyle dört adet örtüşen 2.344 × 1.977 pencereye bölünmüştür ve bitiş noktaları komşu karoları kapsayan LCP'ler, dikiş artifaktlarını önlemek amacıyla birleştirilmiş tampon birleşimleri üzerinde hesaplanmıştır. 799 aday LCP'nin tamamı, rastgele seçilen %5'lik bir örneğin sürekli bağlantı için girdi direnç yüzeyine göre incelenmesiyle doğrulanmış; herhangi bir süreksiz yola rastlanmamıştır. Koridor yolu geometrileri, marching-squares çıkarma yöntemiyle vektörize edilmiş ve yol uzunluğu, kümülatif maliyet, etkili direnç (maliyet/uzunluk) ve kaynak/hedef yama tanımlayıcıları öznitelik olarak korunarak GeoJSON'da WGS-84 LineString özellikleri olarak saklanmıştır. LCP bitiş noktası seçimi için kullanılan merkez temsilci noktaları, konkav yama geometrileri durumunda her bir bitiş noktasının ilgili yama poligonu içinde kalmasını sağlamak için geometrik merkezler yerine GeoPandas'ın representative_point yöntemiyle hesaplanmıştır.

Çift katmanlı supra-network kurulumu
Miras grafiği G_H (n = 23, m = 73) ve ekolojik grafik G_E (n = 233, m = 799), çift katmanlı bir supra-network yapısında birleştirilmiştir. ICH düğümü h ile ekolojik yama centroidi e arasındaki jeodezik mesafe 10 km'yi aşmadığında bir katmanlar arası kenar (h, e) eklenmiştir; bu yarıçap, 5, 10, 15 ve 20 km üzerinden yapılan hassasiyet analizinde değerlendirilmiştir (Bölüm 3.5). 10 km dahilinde herhangi bir yama bulunmadığı durumlarda, minimum bağlantı yedeği olarak en yakın yama bağlanmıştır. Bu nedenle baz hattı ağı, 35 katı yarıçap bağlantısı ve yedi yedek bağlantı olmak üzere toplam 42 katmanlar arası kenar içermektedir.

Süper-komşuluk matrisi A (256 × 256) içindeki kenar ağırlıkları şu şekilde atanmıştır: miras-içi kenarlar karşılıklı mesafe ağırlıklarını korumuş; ekolojik-içi kenarlar en düşük maliyetli yol maliyetinin tersini (1 / cost) almış; katmanlar arası kenarlar ise d kilometredeki bağlantı mesafesi ve w_intra  katman-içi ortalama kenar ağırlığı olmak üzere aşağıda tanımlandığı şekilde değerler almış; bu durum, katman-içi büyüklüğe göre kalibre edilmiş, düzgün şekilde azalan bir katmanlar arası bağlantı sağlamıştır. Süper-ağ iki türetilmiş metrik ailesini desteklemektedir: (i) A'nın baskın özvektörü olarak hesaplanan ve her düğüme katmanlar genelinde karşılaştırılabilir bir önem puanı veren süper-özvektör merkeziliği; ve (ii) çift katmanlı ağ teşhislerinde kullanılan çok katmanlı katılım formalizmini takip ederek, bir düğümün katman-içi bağlantıları ile diğer katmana olan bağlantısı arasındaki dengeyi yakalayan, aşağıda tanımlanan çok katmanlı katılım katsayısı.

Süper-komşuluk matrisi A, SciPy'nin sparse modülü kullanılarak seyrek bir CSR matrisi olarak saklanmıştır. Ortalama-normalize edilmiş simetrik matrisin baskın özdeğer çifti, ARPACK'in eigsh uygulamasıyla hesaplanmış ve kuvvet iterasyonu ile çapraz kontrol edilmiştir; tam matris spektral yarıçapı lambda_max = 19.6481 olarak belirlenmiştir. Aynı simetrik-matris özvektörü, RPI'nın süper-özvektör-merkeziliği bileşenini sağlamıştır. Satır normalizasyonu yalnızca geçiş-matrisi tanıları için kullanılmıştır; bunun baskın özdeğeri yapısı gereği 1.000'dir. Alternatif katmanlar arası etkileşim fonksiyonları, üstel-bozulma referans değeriyle 0,94'ün üzerinde RPI sıra korelasyonları üretmiştir.

Perkolasyon tabanlı dayanıklılık eşikleri
Her katman, bağımsız olarak dört kademeli düğüm kaldırma saldırısına tabi tutulmuştur: (i) 500 tekrarda (Bölüm 2.3.8'deki senaryolar için 300) ortalaması alınan tekdüze rastgele kaldırma; (ii) azalan dereceye göre hedeflenmiş kaldırma; (iii) azalan arasındalık (betweenness) değerine göre hedeflenmiş kaldırma; ve (iv) azalan özvektör merkeziliğine göre hedeflenmiş kaldırma. Başlangıçtaki n-düğümlü bir graftan k düğüm kaldırıldıktan sonra, yapısal bütünlük S(k) = LCC(k)/(n - k) olarak ölçülmüştür; burada LCC(k), kalan düğümler arasındaki en büyük bağlantılı bileşendeki düğüm sayısıdır. Kritik eşik f*, S(k) < 0,5 olduğu en küçük kaldırılan düğüm oranı k/n olarak belirlenmiştir. Rapor edilen eşikler ve perkolasyon eğrileri, bu kalan-düğüm normalleştirmesini kullanmaktadır. Konsensüs eşiği f_C, saldırıya özgü dört eşiğin aritmetik ortalamasıdır.

Rastgele kaldırma saldırısı için, öncül yakınsama testleri ortalama LCC-karşısında-kaldırılan-fraksiyon eğrisinin 350. tekrara kadar 0,02'lik bir varyasyon katsayısı dahilinde stabilize olduğunu gösterdiğinden 500 tekrar benimsenmiştir; 500 tekrar, ihmal edilebilir ek hesaplama maliyetiyle bu yakınsama noktasının üzerinde rahat bir marj sağlar. Derece, arasındalık ve özvektör sıralamalarındaki eşitlikler — 23 düğümlü ölçeği nedeniyle miras grafiği için önemsiz olmayan düzeyde gerçekleşen — bağımsız çalıştırmalar arasında tam tekrarlanabilirlik sağlamak amacıyla düğüm tanımlayıcısına göre alfabetik olarak çözülmüştür. Katman spesifik zafiyetleri izole etmek için saldırı ilerlemeleri her katmanda bağımsız olarak hesaplanmıştır; düğümlerin supra-özvektör sıralaması boyunca her iki katmandan aynı anda kaldırıldığı bir ortak saldırı protokolü değerlendirilmiş ancak iki katmanlı sinyalleri, amaçlanan katman spesifik teşhisi gölgeleyecek şekilde birbirine karıştırdığı için benimsenmemiştir. 0,5 LCC-fraksiyon eşiği, ekolojik koridor perkolasyon araştırmalarındaki standart uygulama takip edilerek seçilmiştir; 0,4 ve 0,6 LCC eşiklerindeki yardımcı hassasiyet testleri, ekolojik-miras karşıtı sıra düzenini korumuş ve mutlak konsensüs eşiklerini her iki yönde de 0,05'ten daha az kaydırmıştır. Konsensüs eşiği, saldırıya özgü dört eşiğin aritmetik ortalaması olarak hesaplanmıştır. Dört saldırı kuralı farklı yapısal yorumlara sahip olsa da, konsensüs, çeşitli tehdit profilleri genelindeki ortalama zafiyeti yakalayan bir özet istatistik görevi görür. Yönsel bulgunun (dört saldırıdan üçünde ekolojik < miras) saldırı modu değişmezliği, içsel doğrulama sağlamaktadır.

Rastgele saldırılar için 500 bağımsız tekrar gerçekleştirilmiştir. LCC'nin kalan düğüm sayısına (n - k) göre normalize edilmesiyle, ekolojik katman 0,623 ± 0,058 (SD) ortalama rastgele eşik değeri verirken, miras-envanter katmanı 0,960 ± 0,082 değerini vermiştir. Güven aralıkları (%95), tekrar dağılımlarından hesaplanmıştır.

Hedefli saldırılarda (derece, arasındalık, özvektör), her kaldırma işleminden sonra dinamik yeniden hesaplama yapmak yerine başlangıç ağ topolojisine dayalı statik bir sıralama kullanılmıştır. Bu statik yaklaşımın seçilme nedenleri şunlardır: (i) tekrarlanabilir, deterministik bir saldırı dizisi sağlaması; (ii) seyrek uzamsal ağlarda dinamik yeniden hesaplamanın kararsız merkeziyet sıralamaları üretebilmesi ve (iii) statik yaklaşımın en kötü durum senaryosunu temsil etmesi. Dinamik yeniden hesaplama genellikle biraz daha düşük eşikler verir; bildirilen tahminler ihtiyatlıdır. Kaldırma artışı, ardışık tek düğümlü kaldırma şeklinde uygulanmıştır. 23 düğümlü miras ağı için her kaldırma düğümlerin yaklaşık %4,3'üne; 233 düğümlü ekolojik katman için ise her kaldırma yaklaşık %0,43'üne karşılık gelmektedir. %0,025'ten daha hassas olan bu çözünürlük, doğru eşik tespitini sağlamaktadır.

Restorasyon öncelik indeksi (RPI)
Kompozit restorasyon öncelik indeksi (RPI), 233 çekirdek yama üzerinden dört farklı kanıt hattını entegre eder:

burada z(·) tüm yamalar genelinde sıfır ortalama ve birim varyansa standartlaştırmayı ifade ederken, w₁ = 0.35 iki katmanlı yapısal merkeziyeti vurgular, w₂ = 0.20 küçük yamalara (fragmantasyon sıcak noktaları) daha yüksek öncelik atar, w₃ = 0.30 güçlü ICH bağlantısına sahip yamaları destekler ve w₄ = 0.15 yüksek ortalama kenar maliyetine sahip izole yamaların ağırlığını artırır. Ağırlık vektörü, önemsiz olmayan fragmantasyon ve izolasyon katkısını korurken yapısal merkeziyeti ve miras bağlantısını (DEHN çerçevesindeki iki yeni kanal) vurgulayacak şekilde seçilmiştir; ağırlık hassasiyeti Bölüm 3.5'te nicelleştirilmiştir. Yamalar, RPI'nın 80. ve 60. yüzdelikleri kullanılarak üç öncelik kademesine ayrılmıştır: Kademe 1 (en yüksek sıralama) (en üst %20), yüksek (%60–%80 yüzdelik dilim) ve orta (alt %60). Koridor düzeyindeki öncelik, 799 koridoru maliyet, efektif direnç ve ortalama uç nokta RPI'sının toplam z-skoruyla sıralamıştır; en üst %15'lik kısım (n = 119) yüksek öncelikli restorasyon koridorları olarak etiketlenmiştir.

Senaryo simülasyonu
DEHN çerçevesinin pratik uygulanabilirliğini değerlendirmek için dört senaryo oluşturulmuştur. Temel senaryo olan S1, dört perkolasyon atağı altında modifiye edilmemiş ekolojik ağı G_E korumuştur. Orta düzey kaybı senaryosu olan S2, orta düzey yamalar olarak sınıflandırılan tüm 140 yamayı aynı anda kaldırarak, kritik ve yüksek öncelikli yamaların korunduğu, ancak korumasız küçük yamaların yok olduğu bir peyzaj yörüngesini simüle etmiştir. Tier-1 düğüm restorasyonu senaryosu olan S3, orijinal maliyetleri medyan maliyeti aşan iki Tier-1 yamayı birbirine bağlayan kenarların maliyetini yarıya indirerek, yapısal olarak merkezi yamalar arasındaki koridorlar boyunca gerçekleştirilen ekolojik restorasyonu temsil etmiştir. Koridor restorasyonu senaryosu olan S4, en yüksek öncelikli 119 koridorun maliyetini %40 oranında azaltarak, RPI sıralamasıyla yönlendirilen geniş ölçekli koridor rehabilitasyonunu temsil etmiştir.

Her senaryo için, 4 saldırıdan oluşan tam perkolasyon yığını 300 rastgele tekrarlarla yeniden yürütüldü ve senaryolar arası karşılaştırma için dört saldırıya özgü eşik değeri ile konsensüs eşiği kaydedildi. S3 ve S4 senaryoları topolojiyi değil, yalnızca kenar ağırlıklarını değiştirdiği için bu tasarım, direnç azalmasının ağ dayanıklılığına olan özel katkısını izole eder; bu, saf düğüm kaldırma simülasyonunun ele alamayacağı ince bir mekanizma teşhisidir. Senaryo parametre değerleri, makul restorasyon bütçesi büyüklükleriyle eşleşecek şekilde seçilmiştir. S3'teki 1. Kademe (en üst sırada)–1. Kademe (en üst sırada) kenarları üzerindeki %50'lik maliyet azalması, Çin CEPZ'lerindeki tipik beş yıllık bir restorasyon planlama döngüsü içinde, mevcut koridor arazilerinde kıyı tampon bölgelerinin genişletilmesi ve küçük ölçekli yeniden ağaçlandırma ile elde edilebilecek maksimum direnç azalmasını yaklaşık olarak temsil eder. S4'teki ilk 119 koridordaki %40'lık maliyet azalması, on yıla yayılmış daha geniş ölçekli bir koridor-matris rehabilitasyon programını yansıtmaktadır. Orta düzeydeki kayıp senaryosu S2, mevcut restorasyon önceliklendirmesinin gözetildiği ancak orta kademe yamalara herhangi bir aktif korumanın sağlanmadığı karşıt gerçek durumu temsil eder; bu durum, açık korumanın genellikle öncelikli alanların en üst %40'ında yoğunlaştığı mevcut CEPZ programının gerçek bütçe kapsamını yansıtmaktadır.

Hassasiyet analizi
RPI sıralamasının modelleme seçimlerine karşı dayanıklılığı iki hassasiyet analizi ile incelenmiştir. İlk olarak, her bir RPI ağırlığı (w₁ – w₄) ±0,05 ve ±0,10 oranında değiştirilmiş, toplamları bir olacak şekilde yeniden normalize edilmiş ve değiştirilmiş RPI sıralaması ile temel sıralama arasındaki Spearman sıra korelasyonu ρ kaydedilmiştir. İkinci olarak, katmanlar arası etkileşim yarıçapı {5, 10, 15, 20} km değerlerinde değiştirilmiş; hem katmanlar arası kenar sayısı hem de sonuçtaki katılım katsayısının 10 km'lik temel değerle olan Spearman korelasyonu raporlanmıştır. Bu iki analiz, RPI sonuçlarının alternatif modelleme standartlarına aktarılabilirliğini birlikte nicelleştirmektedir.

Tek tek ağırlık perturbasyonlarına ek olarak, orijinal ağırlıklar merkezli bir Dirichlet dağılımından ($\alpha = [3.5, 2.0, 2.5, 2.0]$) örneklenen 1.000 kabul edilebilir ağırlık kombinasyonu üzerinden ortak bir belirsizlik analizi gerçekleştirilmiştir. Her kombinasyon için RPI yeniden hesaplanmış ve en iyi %20'lik yama seti belirlenmiştir. Sonuçlar, 15 yamanın en iyi %20'lik üyelik durumunu koruduğunu göstermektedir. >%90 olasılık, 26 ile >%75 olasılık ve 43 ile >%50 olasılık. En stabil 15 yama (olasılık > (%90'ı) Meizhou özvektör-merkez kümesinde yoğunlaşmıştır; bu durum, üst düzey öncelik belirlemenin ağırlık spesifikasyonuna karşı dirençli olduğunu doğrulamaktadır. Meizhou'daki küçük, geometrik olarak kümelenmiş yamalar yapısal darboğazlar şeklinde hareket ettiğinden negatif alan terimi korunmuştur; Minxi'deki büyük bozulmamış çekirdekler, daha geniş alanlarına rağmen marjinal bağlantı iyileştirmesine daha az katkıda bulunmaktadır.

Dört RPI bileşeninin göreceli önemine ilişkin uzman görüş ayrılıkları göz önüne alındığında, bir alan analizcisinin makul olarak atayabileceği varyasyon aralığını kapsamak amacıyla ±0,05 ve ±0,10 ağırlık pertürbasyonları seçilmiştir. Alt sınır, en büyük test edilen pertürbasyonda bile hiçbir tekil bileşenin sıfıra inmemesini sağlayarak (minimum sonuç ağırlığı = 0,05), her pertürbasyonda dört kanıt hattının tamamının korunmasını sağlar. 5 ile 20 km arasındaki bağlantı yarıçapı taraması, benzer çoklu ekolojik-sosyal sistem çalışmalarında belgelenen aralığı kapsamaktadır. Her iki duyarlılık analizi, rapor edilen sıra korelasyonlarının duyarlılık seviyeleri arasında Monte-Carlo varyansı oluşturmadan pertürbasyon etkisini izole edebilmesi için, tüm 500 replika tohumu sabitlenmiş halde 233 yamalı ve 799 kenarlı tam ağ üzerinde gerçekleştirilmiştir. Üçüncü bir duyarlılık boyutu olan LCC-fraksiyon çökme eşiği seçimi, Bölüm 2.3.5'te nitel olarak raporlanmış ve Bölüm 4.4'te çerçevenin diğer sınırlı kısıtlamalarıyla birlikte daha ayrıntılı olarak tartışılmıştır.

Sonuçlar

Çok on yıllık ekolojik fragmantasyon seyri
Altı farklı CLCD anlık görüntüsü üzerinden yapılan MSPA-lite nicelendirmesi, 2000 ve 2023 yılları arasında üç eyaletle çevrili Hakka peyzajında genel, doğrusal olmayan bir fragmantasyon seyri olduğunu ortaya koymuştur. ≥ 5 km² büyüklüğündeki bağlantılı vejetasyon bileşenlerinin alanı olarak tanımlanan toplam çekirdek yama alanı, 2000 yılındaki 44,485 km² değerinden 2023 yılında 37,888 km² değerine düşerek toplamda 6,597 km² veya %14,8'lik bir net kayıp göstermiştir. Çekirdek yama alanı, 2000 yılındaki 44,485 km² değerinden 2010'da %2,9'luk bir artışla 45,772 km² değerine hafifçe yükselmiş, ardından 2015'te 41,919 km² ve 2020'de 37,806 km² değerine gerilemiştir. Alan, 2020 ile 2023 yılları arasında 82,3 km² veya yaklaşık %0,2'lik küçük bir toparlanma göstermiştir. 2020 yılındaki 37,806 km² toplamı, Tablo 1'de rapor edilen üç CEPZ değerinin toplamı ile uyumludur. Yama sayısı 2.000 yılında 116 iken 2020'de 233'e ve 2023'te 229'a yükselmiştir. Ortalama yama alanı, 2.000 yılındaki 383,5 km² değerinden 2020'de 162,3 km² değerine düşmüş, bu da yaklaşık %57,7'lik veya yuvarlandıktan sonra %58'lik bir azalmaya tekabül etmektedir (Şekil 3).

Bölgesel ayrıştırma deseni netleştirmiştir. En büyük bölge olan Ganzhou CEPZ, en yüksek mutlak bitki örtüsü alanına (16.578 km²² 2020 yılında) ve en yüksek yama sayısı (144 yama; ortalama alan 115 km²). Yüz ölçümü bakımından en küçüğü olan Meizhou CEPZ (15.853 km²), ortalama alanı 107 km² olan 56 yama korunmuştur², oldukça bölünmüş bir periurban-kırsal mozaiğe işaret etmektedir. Minxi CEPZ ise karşıt uç noktayı temsil etmiştir: ortalama alanı 461 km² olan 33 yama.²nispeten kesintisiz olan yüksek rakımlı orman örtüsü ile tutarlı şekilde. Bu nedenle bölgeler, çalışma alanı içerisinde belirgin fragmantasyon konfigürasyonları sergilemekte olup bu durum, Bölüm 3.2 ve 3.4'teki karşılaştırmalı ağ analizi için önem arz etmektedir.

Çift katmanlı ağ topolojisi ve eşleşme
Çift katmanlı süper-ağ kurulmadan önce, miras katmanı G_H tek başına incelenmiştir. 23 ulusal düzeydeki somut olmayan kültürel miras (SOK) öğesi üzerindeki 5 km bant genişliğine sahip çekirdek yoğunluk yüzeyi üç ana yoğunluk konsantrasyonu oluşturmaktadır: yaygın bir Ganzhou sırtı, Yongding-Nanjing tulou kuşağı üzerinde yoğun bir Minxi zirvesi ve Meixian bölgesi üzerinde bir Meizhou zirvesi (Şekil 4A). Delaunay KNN (k = 4) birleşimi; 73 kenarlı, ortalama derecesi 6,35, yoğunluğu 0,289, tek bir bağlantılı bileşeni olan ve çapı 4 olan G_H'yi ortaya çıkarmaktadır (Şekil 4B). Ortalama düğüm derecesi Meizhou (7,0) > Minxi (6,5) > Ganzhou (5,9) şeklinde sıralanırken, yalnızca mirasa dayalı özvektör sıralamasında Minxi (0,237), ardından Ganzhou (2,4 × 10⁻⁴) ve Meizhou (2,1 × 10⁻⁵) yer almaktadır (Şekil 4C ve 4D). Yalnızca mirasa dayalı bu örüntü, Şekil 5 ve 6'daki ekolojik ve süper-ağ sonuçlarıyla karşılaştırılmıştır.

2020 ekolojik grafiği G_E, 233 düğüm ve 799 en düşük maliyetli yol koridor kenarından oluşmaktadır. Ağ, 0,030 yoğunluğa, k = 6,86 ortalama dereceye ve 0,083 ortalama kümeleme katsayısına sahip tek bir bağlantılı bileşendir; kenar sayısı ile ölçülen çap 12'dir ve yama çiftleri arasındaki ortalama en kısa yol uzunluğu 2.212 (kümülatif direnç birimi) olarak belirlenmiştir. Miras grafiği G_H, 6,35 ortalama dereceye ve tek bir bağlantılı bileşene sahip 23 düğüm ve 73 kenardan (Delaunay üçgenlemesi ve KNN-4 birleşimi) oluşmaktadır. 23 miras düğümünün mekânsal dağılımı ve bunlara eşlik eden katmanlar arası kenarlar, üç modal Somut Olmayan Kültürel Miras (ICH) kümesini ortaya çıkarmaktadır: Longnan–Anyuan merkezli bir Ganzhou kümesi, Yongding–Nanjing tulou bölgesi merkezli bir Minxi kümesi ve Meixian ilçesi merkezli bir Meizhou kümesi (Şekil 5A).

G_E üzerindeki merkezilik analizi, ilk 15 özvektör-hub setinin tamamının Meizhou CEPZ (yama kimlikleri 194–219) içinde olduğunu belirlemiş; 211 numaralı yama (9.3 km² büyüklüğündeki bir Meizhou-merkezi çekirdek), 0.37 özvektör ve 0.006 PageRank değeri ile öne çıkmıştır. Güçlü özvektör konsantrasyonu, Meizhou'nun geometrik olarak kümelenmiş küçük orman yamalarını düşük maliyetli bir matris aracılığıyla birbirine bağlayan yoğun koridor dokusunu yansıtmaktadır (Şekil 5C). Buna karşılık, ortalama özvektör merkeziliği Ganzhou'da yalnızca 1.6 × 10⁻⁴ ve Minxi'de 1.9 × 10⁻⁵ olup, Meizhou'nun 7.3 × 10⁻² değerinin üç büyüklük mertebesi altındadır. Ancak aracılık merkeziliği daha eşit dağılmıştır: Ganzhou, daha geniş yama envanteri yapısal olarak ara düğümler üzerinden daha fazla en kısa yol trafiği oluşturduğu için en yüksek ortalama aracılık değerine (0.034) ulaşmıştır. Özvektör (Meizhou baskın) ve aracılık (Ganzhou ağırlıklı) merkezilikleri arasındaki bu uyumsuzluk, üç bölgeli topolojinin ayırt edici bir göstergesidir.

Ekolojik tek katmanlı merkezilik, bir özvektör-arasılık karşıtlığı göstermektedir (Şekil 6). 2020 G_E ağı, kompakt bir Meizhou merkez kompleksi ve daha yaygın bir Ganzhou yapısı içermektedir (Şekil 6A). Derece dağılımı sağa çarpıktır; ortalama derece 6,86 ve maksimum değer P193-P219 yamalarında 12'dir (Şekil 6B). Yama alanı ile tek katmanlı özvektör merkeziliği arasında negatif korelasyon vardır (Spearman ρ = −0,21), bu nedenle en yüksek merkezilikteki yamalar genellikle büyük Minxi yamaları yerine daha küçük Meizhou çekirdekleridir (Şekil 6C). Bölge ortalamaları temel alındığında; Meizhou özvektör merkeziliği ve PageRank değerlerinde, Ganzhou ise arasılık değerinde en yüksek seviyededir (Şekil 6D). Bu paneller yalnızca G_E'yi kullandığından, Meizhou örüntüsü katmanlar arası etkileşimden önce de mevcuttur; supra-ağ ile karşılaştırma, etkileşimin bunun tek kaynağı olmadığını göstermektedir.

Temel kural altında G_H ve G_E'nin eşleştirilmesi, 35 katı 10 km bağlantı ve yedi yedek bağlantı olmak üzere toplam 42 katlar arası kenar oluşturmuştur. 233 ekolojik yamanın yirmi dokuzu (%12,4) ve 23 ICH düğümünün tamamı en az bir katlar arası bağlantıya sahiptir (ortalama ICH-ekolojik derecesi = 1,83; maksimum = 5). Ortalama ile normalize edilmiş simetrik supra-komşuluk matrisinin spektral yarıçapı 19,6481'dir. Daha önce yanlış etiketlenmiş bir düğüm düzeyinde merkezilik değeri, özdeğer raporlamasından çıkarılmıştır. Eşleştirmenin bölgesel ayrışımı; Meizhou için 2,33, Ganzhou için 1,91 ve Minxi için 1,17 ortalama ekolojik bağlantı değerleri vermektedir. Bu tanımlayıcı sonuçlar, belirtilen mesafe ve yedekleme kuralı altında Meizhou'nun en güçlü şekilde eşleşmiş bölge olduğunu belirlemektedir.

Perkolasyon dayanıklılık eşikleri
Katmana özgü perkolasyon eğrileri öncelikle haritalanmış miras envanter grafiği G_H üzerinde hesaplanmıştır (Şekil 7). Dört aşamalı saldırı altında, kalan düğümle normalize edilmiş LCC oranı; rastgele, arasındalık (betweenness) ve özvektör silme işlemlerinde en yavaş düşüşü göstermiştir: eşikler sırasıyla 0,96, 1,00 ve 1,00 iken, derece tabanlı silme işleminde bu değer 0,74'tür (Şekil 7A). Küresel verimlilik eşikleri ise rastgele silme için 0,86, özvektör silme için 0,83 ve derece tabanlı silme için 0,57 olarak belirlenmiştir (Şekil 7B). Bu sonuçlar, temsil edilen envanter grafiğinin rastgele düğüm silmeye karşı yüksek yapısal dayanıklılığa sahip olduğunu ve yüksek dereceli düğümlerin silinmesine karşı daha hassas olduğunu göstermektedir. Konsensüs eşiği f_C(H) = 0,925'tir (Şekil 7C); bu değer, haritalanmış grafiğin dışındaki miras uygulamalarının sürekliliğini ölçmemektedir.

Dört kademeli düğüm kaldırma şeması (Bölüm 2.3.5) altındaki iki katmana yönelik perkolasyon saldırıları belirgin bir asimetri oluşturmuştur (Şekil 8). Ekolojik katman eşikleri 0,62 (rastgele), 0,70 (derece), 0,44 (arasındalık) ve 1,00 (özvektör) olarak gerçekleşmiş ve f_C = 0,690 değerini vermiştir (Tablo 4). Miras envanteri katmanı eşikleri sırasıyla 0,96, 0,74, 1,00 ve 1,00 olarak gerçekleşmiş ve f_C = 0,925 değerini vermiştir. Δf_C = 0,235 olan fark, dört saldırı kuralından üçü altında ekolojik ağ bütünlüğünün daha erken modellendiğini göstermektedir. Derece tabanlı kaldırma altında, ekolojik ve miras envanteri katmanları S(k) = 0,5 değerini sırasıyla 0,70 ve 0,74 kaldırılmış düğüm oranlarında kesmektedir. Meizhou, özvektör tabanlı saldırı tarafından en erken seçilen ekolojik düğümleri içermektedir; bu durum gerçek dünyadaki nedensel bir kaskadın kanıtı değil, modellenmiş topoloji içindeki bir ilişkilendirmedir.

Ham eşik karşılaştırması katman yoğunluğundan etkilenir. Bildirilen düğüm ve kenar sayılarına göre, ekolojik yoğunluk 2 × 799/(233 × 232) = 0.0296 iken, miras-envanter yoğunluğu 2 × 73/(23 × 22) = 0.2885'tir. Konsensüs eşiğinin yoğunluğa bölünmesi, ekolojik katman için 23.3 ve miras-envanter katmanı için 3.21 sonucunu verir ki bu da yaklaşık 7.3:1'lik bir orana tekabül eder. Bu tanımlayıcı normalleştirme, daha yüksek olan ham miras-envanter eşiğinin kısmen daha yoğun olan grafiğini yansıttığını göstermektedir. Yoğunluk başına eşik değeri bir müdahale etkisinden ziyade karşılaştırmalı bir tanı kriteri olduğundan, tek başına, kenarlar eklemenin veya düğümleri korumanın belirli bir politika sonucu doğuracağının kanıtı olarak yorumlanmamalıdır.

Yalnızca özvektör-saldırı kuralı altında iki katman karşılaştırılabilir sağlamlık (her ikisi de ≥ 0.98) sergilemektedir. Rastgele, derece ve arasallık saldırıları, modellenen çökme noktasını ekolojik katmanda, miras-envanter katmanına göre daha erken konumlandırmaktadır. Üç saldırı modu arasındaki uyum, bu yönlü sonucun analiz edilen ağ ve saldırı tanımları dahilinde kararlı olduğunu desteklemekte; ancak bu koşulların ötesinde genel bir nedensel geçerlilik ima etmemektedir.

Restorasyon önceliği haritalaması
RPI haritalaması için kullanılan 2020 ekolojik koridor ağı, 233 çekirdek yama arasında 799 en düşük maliyetli yol kenarı içermektedir (Şekil 9A). Koridor uzunluğunun ortalaması 28.75 km, medyanı 21.08 km, 90. yüzdelik dilimi 52.20 km ve maksimumu 266.1 km'dir (Şekil 9B). Kümülatif maliyet de benzer şekilde sağa çarpıktır; ortalaması 563.3, medyanı 259.6 ve 90. yüzdelik dilimi 651.0 direnç-metre eşdeğeridir (Şekil 9C). Şekil 9D'deki pozitif uzunluk-maliyet ilişkisi, geçiş mesafesinin modellenen maliyetin önemli bir bileşeni olduğunu göstermektedir; yerel direnç, uygulanabilirlik ve saha koşulları, herhangi bir restorasyon koridorunun değerlendirilmesi için gerekli olmaya devam etmektedir. 233 çekirdek yama üzerinden yapılan kompozit RPI puanlaması, ağır kuyruklu bir dağılım (ortalama = 0, σ = 0.52, min = −2.71, maks = 1.83) vermiştir. Kırk yedi yama (%20.2) analitik Kademe 1'de (RPI ≥ 0.290), 46 yama (%19.7) yüksek kademede (−0.184 ≤ RPI < 0.290) ve 140 yama (%60.1) orta kademede yer almıştır. Meizhou, Kademe 1'deki 56 yamanın 22'sini içerirken; Ganzhou'da 144 yamanın 20'si, Minxi'de ise 33 yamanın 5'i bu kademededir. Üst iki analitik kademe birleştirildiğinde; Meizhou'da 56 yamanın 42'si, Ganzhou'da 144 yamanın 35'i ve Minxi'de 33 yamanın 16'sı yer almaktadır. Bu kademeler, belirtilen RPI ağırlıkları altındaki göreceli sıralamalardır; kural koyucu koruma değeri kategorileri değildir (Şekil 10). Koridor RPI puanlarının en üst %15'lik kısmı 119 koridoru kapsamaktadır. En yüksek sıraya sahip 20 yama arasında 15'i Meizhou'da, üçü Ganzhou'da ve ikisi Minxi'dedir; bunlar toplamda 277 km² alan kaplamaktadır. Bu sıralamalar; supra-özvektör merkeziliği, negatif yama alanı terimi, ICH eşleşmesi ve izolasyon maliyetinin kombinasyonunu yansıtmaktadır. Şekil 10A, modelden türetilen bu alt kümeyi haritalandırmaktadır. Bu sıralama kesin bir restorasyon planı değildir ve ekolojik durum, uygulanabilirlik, arazi mülkiyeti, maliyetler ve paydaş öncelikleri ile birleştirilmelidir.

Tablo 5, üç CEPZ genelindeki analitik öncelik katmanı tahsisini özetlemektedir. Meizhou'da 22 yamada toplam 504.1 km²'lik 1. Katman, Ganzhou'da 20 yamada 439.9 km² ve Minxi'de beş yamada 53.2 km² bulunmaktadır. Meizhou aynı zamanda en yüksek ortalama RPI değerine (+0.339) sahiptir. Meizhou'nun yüksek katman toplam alanının (4,095.7 km²), 1. Katmana oranla daha büyük olması, küçük merkez yamaların göreceli puanlarını artıran RPI'nın negatif alan terimini yansıtmaktadır. Bu sonuçlar, model kapsamındaki yapısal kaldıracı tanımlamakta olup; içsel koruma değerini veya restorasyon kaynaklarının zorunlu bir tahsisini belirlemez.

Senaryo simülasyonu ve duyarlılık
Dört senaryo karşıt model sonuçları üretmiştir (Tablo 6). S1, 0,690 olan temel konsensüs eşiğini yeniden üretmiştir. Tüm orta düzey yamaların çıkarıldığı S2, eşiği %98,4'lük bir modellenmiş düşüşle 0,011'e indirmiştir. Bu sonuç, orta düzey olarak sınıflandırılan yamaların önemli bir topolojik katkısı olduğuyla tutarlıdır; ancak bu durum, böyle bir kaybın gerçekleşeceğine dair ampirik bir kanıt oluşturmaz veya belirli bir restorasyon düzeyi önermez. S3 ve S4, topolojiyi değiştirmeden kenar ağırlıklarını değiştirdikleri için 0,690'lık bir konsensüs döndürmüştür. Bu perkolasyon tanımı altında, direnç azaltımı ağırlıklı verimliliği artırabilir ancak topolojik eşiği değiştirmez. Bu nedenle, basamak taşı yamaların eklenmesi veya yeniden bağlanması, zorunlu bir müdahaleden ziyade hem topolojiyi hem de verimliliği değiştirmek için modelden türetilmiş bir seçenektir (Şekil 11).

Gradyan yama kaybı senaryoları doğrusal olmayan modellenmiş bir yanıt oluşturdu. Orta seviye yamaların %25'inin kaldırılması, konsensüs eşiğini 0,690'dan 0,593'e (%-14,0) düşürdü; %50'sinin kaldırılması 0,483 (%-30,0) sonuç verdi; %75'i 0,312 (%-54,8) sonuç verdi ve %100'ü 0,011 (%-98,4) sonuç verdi. Marjinal modellenmiş düşüş %25–50, %50–75 ve %75–100 aralıklarında artış gösterdi. Bu simülasyonlar dahilinde, orta seviye yamaların en az yarısının korunması, baz eşiğinin %70'inden fazlasının korunmasıyla ilişkilendirildi; bu durum bir senaryo sonucudur, gerçek dünyadaki bir çöküşün tahmini değildir. LCC tabanlı eşik, kenar ağırlıklarındaki değişikliklere karşı duyarsız olduğundan ağırlıklı küresel verimlilik (E_glob) hesaplandı. Baz E_glob 0,017230 idi. S3 bunu 0,018628'e (+%8,1), S4 ise 0,017754'e (+%3,0) yükseltti. Bu modellenmiş sonuçlar, topolojik perkolasyon eşiği değişmemiş olsa bile ağırlıklı bağlantının iyileştiğini göstermektedir. Bu nedenle, direnç azalması ve topolojik genişleme farklı ağ özelliklerini etkilemekte olup analiz, evrensel olarak üstün bir müdahale belirlememektedir.

Hassasiyet analizi, test edilen parametre aralıklarında sıralamaların stabilitesini desteklemiştir. Dört RPI ağırlığının ±0,05 ve ±0,10 oranında değiştirilmesi, Spearman ρ ≥ 0,97 değerini korumuştur. Bağlanma yarıçapının 5, 10, 15 ve 20 km olarak değiştirilmesi, kesin yarıçap kenar sayılarını sırasıyla 8, 35, 63 ve 101 olarak değiştirmiştir; 10 km'deki 42 kenarlı baz hattı, 35 kesin yarıçap ve yedi yedek bağlantıdan oluşmaktadır. 10 km'lik baz hattı ile katılım katsayısı korelasyonları 15 km'de ρ = 0,73, 20 km'de 0,54 ve 5 km'de 0,27 olarak bulunmuştur. En yüksek 20 RPI yamasından on yedisi 15 km'de, on beşi ise 20 km'de korunmuştur. Bu sonuçlar, parametre hassasiyetini ve kısmi sıra stabilitesini göstermektedir; test edilen ağın ötesinde sınırsız bir aktarılabilirliği kanıtlamamaktadır (Şekil 12).

VERİ KULLANILABİLİRLİĞİ:
Çin Arazi Örtüsü Veri Seti, Zenodo üzerinden (https://doi.org/10.5281/zenodo.4417810) erişime açıktır. Ulusal somut olmayan kültürel miras envanteri Çin Devlet Konseyi tarafından yayınlanmış olup, idari sınır verileri Çin Ulusal Geomatik Merkezi'nden temin edilebilir. Türetilmiş ağ matrisleri, perkolasyon çıktıları ve analiz kodları Zenodo'ya (https://doi.org/10.5281/zenodo.21732093) kaydedilmiştir.

Şekil 1Çalışma alanı ve CEPZ yerleşimi. (A) Güney Jiangxi, batı Fujian ve doğu Guangdong genelindeki üç ulusal CEPZ'nin konumları. (B) 23 ulusal ICH kaleminin CLCD 2020 arazi örtümü üzerindeki dağılımı. (C) Kayıt partisine göre ICH sayımları. (D) ICH kategori bileşimi. Haritalar Open Street Map kullanılarak çizilmiştir katkıda bulunanlar Siz henüz herhangi bir metin girmediniz. Lütfen çevirmemi istediğiniz İngilizce içeriği paylaşın. the temel harita; idari sınırlar ve Tümü etiketler, semboller, ve tematik katmanlar idi / idiler eklenmiş veya derlenmiş tarafından belirli bir nesneye veya kişiye atıfta bulunan belirteç (İngilizce "the" artikeli) yazarlar Paneller (C) ve (D) idi/idiler hazırlanmış tarafından the yazarlar tabanlı açık the çalışma veri seti Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Şekil 2: DEHN çerçevesinin analitik iş akışı. Beş kulvar; ağı oluşturmak ve değerlendirmek için kullanılan veri toplama, çift katmanlı türetme, eşleştirme, tanılamalar ve çıktıları göstermektedir. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Şekil 3: 2000–2023 yılları arasında tri-CEPZ ortamındaki MSPA-lite fragmantasyon yörüngesi. (A) Çekirdek yamaların yıla ve bölgeye göre mekânsal dağılımı. (B) Toplam çekirdek yama alanı, kenar alanı ve toplam vejetasyon alanındaki zamansal eğilimler. (C) Çekirdek yama sayısı ve toplam çekirdek yama alanı. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Şekil 423 ulusal Somut Olmayan Kültürel Miras (SOKÜM) öğesinin miras katmanı analizi. (A) Çekirdek yoğunluk yüzeyi. (B) Delaunay-KNN komşuluk grafiği G_H. (C) En yüksek arası merkeziyet değerine sahip on düğüm. (D) CEPZ tarafından belirlenen merkezilik metrikleri. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Şekil 5: 2020 yılındaki iki katmanlı supra-network. (A) Katmanlar arası etkileşimin uzamsal düzeni. (B) ICH katmanlar arası derece dağılımı. (C) En yüksek supra-özvektör merkeziliğine sahip yirmi düğüm. (D) Tüm 256 düğüm için katılım katsayısına karşı supra-özvektör merkeziliği. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Şekil 6: G_E üzerinde ekolojik katman merkezilik analizi. (A) 2020 peyzajının mekansal düzeni. (B) Derece dağılımı. (C) Yama alanı ile özvektör merkeziliği karşılaştırması. (D) Bölge bazlı merkezilik metrikleri. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Şekil 7: Hedefli saldırılar altında miras envanter katmanı perkolasyonu. (A) Dört farklı saldırı kuralı altında kaldırılan düğüm oranıyla karşılaştırılan LCC oranı. (B) Küresel verimlilik azalması. (C) Saldırıya özgü ve konsensüs eşikleri. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Şekil 8: Dört farklı saldırı şeması altında ekolojik katman perkolasyonu. (A) Rastgele saldırı. (B) Hedefli saldırılar. (C) Katmanlar arası eşik karşılaştırması. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Şekil 9: 2020 yılındaki ekolojik koridor ağı. (A) Direnç yüzeyi. (B) En düşük maliyetli yol koridorlarının 799'u. (C) Kümülatif maliyet dağılımı. (D) Koridor uzunluğu-maliyeti ilişkisi. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Şekil 10: Restorasyon öncelik indeksi haritalaması. (A) RPI değerlerinin ve en üst %15'lik koridorların mekansal dağılımı. (B) CEPZ'ye göre analitik katman kompozisyonu. (C) Bölgelere göre RPI dağılımı. (D) En yüksek sıralamaya sahip 20 yama için bileşen ayrıştırması. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Şekil 11: Ekolojik katman dayanıklılığının senaryo simülasyonu. (A) Dört senaryo altındaki perkolasyon eğrileri. (B) Konsensüs kritik eşiklerin karşılaştırılması. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Şekil 12: Hassasiyet analizi. (A) RPI-ağırlık pertürbasyonları altında Spearman sıra korelasyonları. (B) Kuplaj yarıçapları genelinde katılım katsayısı stabilitesi. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Özellik	Ganzhou CEPZ	Minxi CEPZ	Meizhou CEPZ	Toplam
Vilayet	Jiangxi	Fujian	Guangdong	—
Alan (km²)	39,341	19,353	15,853	74,547
İlçe düzeyindeki birimler	18 ilçe	6 ilçe	9 ilçe + 1 bölge	34
Ulusal düzeydeki SCH kalemleri (n)	11	6	6	23
Hakka bağlantılı SCH kalemleri (n)	7	5	5	17
Baskın SCH kategorileri	folklorik uygulamalar, geleneksel el sanatları	sahne sanatları, folklorik uygulamalar	sahne sanatları, geleneksel el sanatları	—
Çekirdek ekolojik yamalar ≥ 5 km² (2020)	144	33	56	233
Çekirdek yama toplam alanı (km², 2020)	16,577.60	15,214.10	6,014.00	37,805.70

Tablo 1: Üç Hakka CEPZ'nin ve ICH envanterlerinin genel görünümü. Tablo; Ganzhou, Minxi ve Meizhou genelindeki coğrafi kapsamı, idari kapsamı ve ulusal düzeydeki ICH sayılarını karşılaştırmaktadır.

Veri tipi	Kaynak	Çözünürlük / birimler	Zaman	Referans
Arazi örtüsü (LULC)	China Land Cover Dataset (CLCD), Wuhan University	30 m raster	2000/05/10/15/20/23	Yang and Huang (2021)
CEPZ çevreleri	Ministry of Culture and Tourism (MCT) ulusal sicili	Vektör poligonlar	2013–2020 (beyan edilen)	MCT (2020)
Ulusal düzeyde ICH envanteri	Chinese State Council ICH Ulusal Listesi (1–5. gruplar)	Nokta (ilçe centroid)	2006–2021	State Council (2021)
İdari sınırlar	National Geomatics Center of China	Vektör poligonlar	2020	NGCC (2020)
Koordinat sistemi	Albers Conic Equal Area (lon₀ = 105°, φ₁ = 25°, φ₂ = 47°)	—	—	—

Tablo 2: Birincil veri kaynakları. Tablo, her bir veri setinin sağlayıcısını, mekansal veya zamansal çözünürlüğünü ve analitik iş akışındaki rolünü listelemektedir.

CLCD sınıfı	Direnç değeri	Gerekçe
Orman (2)	1	Temel habitat; en yüksek geçirgenlik
Çalı (3)	5	Yüksek geçirgenlik; sekonder süksesyon
Otlak Alan (4)	10	Orta derecede geçirgenlik
Su (5)	30	Sucul taksonlar için yerel olarak geçirgen; karasal taksonlar için bariyer şeklinde
Tarımsal arazi (1)	50	Yarı-antropojenik matris
Buz/kar (7)	200	Yüksek irtifa bariyeri
Geçirimsiz (8)	500	Biyotik akışa karşı tam bariyer
Veri yok (0)	100	Nötr yer tutucu

Tablo 3: Arazi örtüsü direnç değerleri. Tablo, en düşük maliyetli koridor modellemesi için her bir CLCD sınıfına atanan direnç değerlerini rapor etmektedir.

Saldırı kuralı	Ekolojik f*	Miras f*	Δ (H − E)
Rastgele (500'ün ortalaması)	0.62	0.96	0.34
Azalan derece	0.7	0.74	0.04
Azalan aracılık	0.44	1	0.56
Azalan özvektör	1	1	0
Konsensüs (ortalama)	0.69	0.925	0.235
Yoğunluk normalize edilmiş (f_C/yoğunluk)	23.3	3.21	−20.09
Rastgele saldırı SD	0.058	0.082	0.024

Tablo 4: 2020 yılı için ekolojik ve miras envanteri katmanlarının perkolasyon kritik eşikleri. Saldırıya özgü değerler ve bunların konsensüsü, kalan düğüm LCC normalizasyonu altındaki yapısal dayanıklılığı özetlemektedir.

CEPZ	Toplam yama sayısı	Kademe 1 (en yüksek sıralamalı) (n / km²)	Yüksek kademe (n / km²)	Orta kademe (n / km²)	Ortalama RPI
Ganzhou	144	20 / 439.9	15 / 475.3	109 / 15,662.5	−0.103
Minxi	33	5 / 53.2	11 / 123.0	17 / 15,037.9	−0.124
Meizhou	56	22 / 504.1	20 / 4,095.7	14 / 1,414.2	0.339
Üç CEPZ'nin tamamı	233	47 / 997.2	46 / 4,694.0	140 / 32,114.6	0

Tablo 5: Üç CEPZ genelindeki RPI kademe tahsisi. Yama sayıları, alanlar ve ortalama RPI değerleri, analitik kademelerin bölgelere göre karşılaştırmalı dağılımını göstermektedir.

Senaryo	Açıklama	Konsensüs f*	Δ S1 ile karşılaştırmalı
S1	Başlangıç seviyesi (modifiye edilmemiş G_E)	0.69	0
S2	Orta seviyeli kaybı (140 yama çıkarıldı)	0.011	−0.679
S3	Tier 1 (en yüksek sıralamalı)–Tier 1 (en yüksek sıralamalı) kenarlarındaki maliyeti yarıya indirin	0.69	0
S4	En yüksek öncelikli 119 koridorda maliyeti %40 azaltın	0.69	0
S2a (%25 orta düzeyde uzaklaştırılmış)	140 orta dereceli yamadan 35'i çıkarıldı	0.593	-0.097
S2b (%50 orta düzeyde uzaklaştırılmış)	140 orta dereceli yamadan 70'i çıkarıldı	0.483	-0.207
S2c (%75 orta düzeyde uzaklaştırılmış)	140 orta dereceli yamadan 105'i çıkarıldı	0.312	-0.378
Ağırlıklı küresel verimlilik	S1=0,0172, S3=0,0186(%8,1), S4=0,0178(%3,0)	Lütfen metni giriniz.	-

Tablo 6: Senaryo-simülasyon konsensüs perkolasyon eşikleri. Tablo; temel hat, yama kaybı, düğüm restorasyonu ve koridor restorasyonu modellerinin sonuçlarını karşılaştırmaktadır.

Rezerv	Düğümler	Kenarlar	Yoğunluk	Rastgele saldırı (ortalama ± SS; n = 500)	Derece	Arasındalık	Özvektör	Konsensüs
Ganzhou	144	359	0.035	0.420±0.079	0.326	0.118	0.632	0.374
Minxi	33	89	0.169	0.686±0.162	0.364	0.242	1.000	0.573
Meizhou	56	143	0.093	0.464±0.120	0.250	0.179	0.250	0.286

Tablo 7: Rezerv başına süzülme eşikleri. Tablo; Ganzhou, Minxi ve Meizhou için saldırıya özgü ve konsensüs eşiklerini ayrı ayrı raporlamaktadır.

Tartışma

Morfolojik ve ağ tanılamalarının üç bölgeli ayrıştırması, ekolojik konfigürasyonda belirgin bir mekansal heterojenlik ortaya koymuştur⁴⁹. Ganzhou en geniş bitki örtülü alana ve yama sayısına sahipken, ortalama yama boyutu en küçük bölgeydi; buna karşın Minxi, nispeten sürekli olan Wuyi çeperi ormanlarıyla uyumlu olarak en büyük ortalama yamaları (461 km²) korumuştur. Meizhou, daha küçük bir bölge içerisinde 56 yama barındırmış ve ekolojik özvektör merkezlerinin en yüksek konsantrasyonunu göstermiştir. CLCD değişim analizi, çekirdek yama alanında genel, lineer olmayan bir değişime işaret etmiştir. Çekirdek yama alanı, 2000 yılında 44.485 km² iken 2010 yılında 45.772 km²'ye yükselmiş, ardından 2015'te 41.919 km²'ye ve 2020'de 37.806 km²'ye gerilemiştir. 2010–2020 arasındaki düşüş 7.966km² olup, bu durum 2010 çekirdek yama alanının %17,4'üne eşdeğerdir. 2023 yılında çekirdek yama alanı 37.888 km² olarak gerçekleşmiş ve 2020 yılına kıyasla 82,3 km²'lik küçük bir artış temsil etmiştir. Buna rağmen, 2000–2023 arasındaki toplam azalma 6.597 km² veya %14,8'dir. Bitki örtülü çekirdekten tarım arazisine geçişler net çekirdek kaybının %38'ini, ulaşım, rezervuar ve endüstriyel ayak izleri ile ilişkili geçişler %31'ini, geçirimsiz yüzeylere dönüşüm %22'sini ve haritalanmış diğer geçişler ise %9'unu oluşturmuştur. Net kayba sırasıyla Ganzhou %52, Meizhou %35 ve Minxi %13 oranında katkıda bulunmuştur. Bunlar arazi örtümü hesaplama sonuçları ve tanımlayıcı ilişkilendirmelerdir; şehirleşme, altyapı geliştirme, meyvelik yatırımları, nüfus azalması ve politika süreçleri olası bağlamsal açıklamalar olmakla birlikte, nedensel sürücüler olarak doğrudan test edilmemiştir⁵⁰.

Rezerv başına perkolasyon analizi, modellenmiş ekolojik sağlamlıkta da önemli farklılıklar tespit etti. Konsensüs eşikleri Ganzhou için 0.374, Minxi için 0.573 ve Meizhou için 0.286 iken, 500 simülasyon tekrarı genelindeki medyan rastgele saldırı eşikleri sırasıyla 0.410, 0.667 ve 0.446 idi. Buna karşılık, Tablo 7 sırasıyla 0.420 ± 0.079, 0.686 ± 0.162 ve 0.464 ± 0.120 şeklindeki karşılık gelen ortalama ± SD değerlerini bildirmektedir. Bu nedenle, belirtilen ağ yapımı ve saldırı kuralları altında Minxi en yüksek, Meizhou ise en düşük modellenmiş sağlamlığı göstermiştir. Ganzhou, nispeten bozulmamış iç çekirdeklerle birlikte daha geniş bir geçirimsiz matris ve daha yüksek bir ortalama arasılık (0.034) birleştirmiş olup, bu durum en kısa yol trafiğinin daha yoğun olduğunu göstermektedir. Meizhou ise aksine, yerel olarak yoğun alt graflar içinde birçok küçük yama barındırmış; daha güçlü özvektör merkeziliği ve yerel merkez konsantrasyonu sergilemiştir. Bu farklılıklar, gelişim baskısının veya nüfus azalmasının gözlemlenen modellerine neden olduğunu kanıtlamaktan ziyade, modellenmiş koridor ağının topolojisini tanımlamaktadır^51,52.

Üç bölge genelinde, ekolojik ve haritalanmış miras-envanter katmanları farklı yapısal eşikler sergilemiştir. Ekolojik katman, miras-envanter katmanı için 0,925 iken, 0,690'lık bir konsensüs kaldırılan düğüm fraksiyonunda modellenmiş çökme noktasına ulaşmış olup, bu durum 0,235'lik bir farka tekabül etmektedir. Rastgele, derece ve arasallık saldırıları altında ekolojik eşik daha düşükken, iki katman yalnızca özvektör tabanlı saldırı altında karşılaştırılabilir dayanıklılık göstermiştir. Bu asimetri, temsil edilen graflar dahilinde, ekolojik koridor bütünlüğünün bağlı sistemin daha kısıtlayıcı yapısal bileşeni olduğunu göstermektedir⁵³. Bununla birlikte, miras katmanı yalnızca haritalanmış 23 ulusal düzeyde somut olmayan kültürel miras ögesinden oluşmaktadır ve kültürel uygulamaların sürekliliğinin, canlılığının veya coğrafi yayılımının doğrudan bir ölçüsü olarak yorumlanmamalıdır. Daha yüksek olan miras eşiği, kısmen çok daha yüksek olan graf yoğunluğuyla da (ekolojik katman için 0,030'a karşı 0,289) ilişkilidir. Yoğunlukla normalize edilmiş eşikler, çalışma içi tanımlayıcı bir karşılaştırma sunar; ancak bunlar, kenar yoğunluğunun artırılmasının veya belirli sayıda düğümün korunmasının öngörülebilir bir politika sonucu doğuracağına dair bir kanıt olarak yorumlanmamalıdır⁵⁴.

Temel eşleşme sınırlı ancak mekansal olarak dengesizdi: 42 katmanlar arası bağlantı, 23 ICH düğümünün tamamını 35 kesin yarıçaplı bağlantı ve yedi en yakın yama yedek bağlantısı dahil olmak üzere 29 ekolojik yamaya bağlamıştır. Meizhou, en yüksek ortalama ICH-ekolojik bağlantıya (2.33) sahipti ve en büyük ekolojik merkez konsantrasyonunu barındırıyordu; bu durum, onu modellenen ağ içinde hem güçlü bir şekilde eşleşmiş hem de yapısal olarak hassas kılmaktaydı⁵⁵. Katmanlar arasındaki karşıtlık, merkezilik sıralamalarında da belirgindi: Minxi sadece miras odaklı özvektör sıralamasında liderken, Meizhou ekolojik ve supra-ağ sıralamalarında liderdi. Bu tersine dönme, tek katmanlı sıralamaların katmanlar arası eşleşme tanıtıldıktan sonra değişebileceğini göstermektedir. Buna rağmen, sonuçlar bir bölgenin otomatik olarak öncelik alması gerektiğini kanıtlamamaktadır. Meizhou'da planlamacılar, küçük ve yüksek merkezili yamaların korunmasını veya yeniden bağlanmasını değerlendirebilir; Ganzhou'da yüksek arasındalık değerine sahip orta ölçekli yamalar, peri-urban arazi kullanım kısıtlamalarıyla birlikte incelenebilir; Minxi'de ise çok sayıda küçük yama eklemektense, büyük sürekli çekirdeklerin tamponlanması ve konsolidasyonu daha ilgili olabilir⁵⁶. Tüm bu seçenekler saha doğrulaması, fizibilite ve maliyet değerlendirmesi, arazi mülkiyeti analizi ve paydaş katılımı gerektirmektedir.

Senaryo analizi, ağırlıklı verimlilik ile topolojik sağlamlık arasındaki ayrımı netleştirmiştir⁵⁷. Tüm orta kademe yamaların kaldırılması, konsensüs eşiğini 0,690'dan 0,011'e düşürürken; kademeli kayıp senaryoları, orta kademe yamaların sırasıyla %25, %50, %75 ve %100'ü kaldırıldığında 0,593, 0,483, 0,312 ve 0,011 eşik değerlerini üretmiştir. Bu sonuçlar, en yüksek analitik kademelerin dışındaki yamaların hala önemli bir topolojik katkı sağlayabileceğini göstermektedir. Buna karşılık, Kademe-1 ve yüksek öncelikli koridor restorasyon senaryolarında kenar maliyetlerinin düşürülmesi, ağırlıksız perkolasyon eşiğini değiştirmemiştir; ancak ağırlıklı küresel verimlilik sırasıyla %8,1 ve %3,0 oranında artmıştır. Dolayısıyla, direnç azalması ve topolojik genişleme farklı ağ özelliklerini etkilemektedir: ilki modellenmiş akış verimliliğini iyileştirebilirken, ikincisi mevcut tanım kapsamında eşiği değiştirmek için gereklidir⁵⁸. RPI sıralaması, test edilen ağırlık perturbasyonları altında oldukça kararlı kalmış (Spearman’s ρ ≥ 0,97), ancak bağlantı yarıçapı değişiklikleri yalnızca kısmi kararlılık sağlamıştır; bu durum, önceliklerin kesin restorasyon reçetelerinden ziyade faydalı tarama çıktıları olduğunu göstermektedir.

Yorumlamayı sınırlayan ve gelecekteki araştırmalara işaret eden birkaç kısıtlama bulunmaktadır. İlk olarak, çalışma alanı için tam DEM kapsamı mevcut olmadığından, direnç yüzeyi yalnızca arazi örtüsüne dayandırılmıştır; Meizhou merkez deseninin devam edip etmediğini test etmek için gelecekteki analizlere eğim ve topografik ıslaklık düzenleyicileri dahil edilmelidir⁵⁹. İkinci olarak, ICH öğeleri ilçe merkezlerine göre coğrafi olarak kodlanmıştır; bu durum ilçe içi değişkenliği maskelemekte ve katmanlar arası etkileşimi yanlılığa uğratabilmektedir; mekansal temsili iyileştirmek için özellikle Meizhou'da köy düzeyinde anketlere ihtiyaç vardır⁶⁰. Üçüncü olarak, ekolojik parçalanma 2000 ile 2023 yılları arasında belgelenmiş olsa da, çok katmanlı analiz 2020 yılı için kesitsel olarak yapılmıştır. Tüm kıyaslama yılları için ekolojik ve etkileşim ağlarının yeniden yapılandırılması, daha güçlü zamansal çıkarımları destekleyecektir⁶¹. Dördüncü olarak, senaryolar belirleyiciydi ve PLUS veya FLUS gibi arazi kullanımı projeksiyon modellerini içermiyordu. Gelecekteki çalışmalar stokastik arazi kullanımı simülasyonlarını, restorasyon maliyetlerini, ekolojik durumu, ekosistem hizmeti arzını ve ICH uygulama sürekliliği göstergelerini entegre edebilir. Miras katmanının eyalet düzeyindeki öğeleri içerecek şekilde genişletilmesi, daha ince ölçekli kültürel-ekolojik bağlantıları da ortaya çıkaracaktır⁶². Buna göre, DEHN çerçevesi, tekrarlanabilir bir karşılaştırmalı tanı aracı olarak değerlendirilmelidir: yapısal kırılganlıkları ve potansiyel müdahale konumlarını belirler, ancak diğer CEPZ'lere veya kültürel peyzajlara uygulanması; yerel olarak yeniden yapılandırılmış ağlar, tutarlı saldırı protokolleri, saha doğrulaması ve yönetişim ile topluluk önceliklerinin açıkça dikkate alınmasını gerektirir⁶³.

Malzemeler

Bu makalede kullanılan malzemelerin listesi

Ad	Şirket	Katalog numarası	Yorumlar
İdari sınır verileri	Çin Ulusal Jeomatik Merkezi	Çin idari sınır veri seti; https://www.ngcc.cn/
ARPACK özdeğer çözücü	SciPy aracılığıyla ARPACK-NG	scipy.sparse.linalg.eigsh; https://github.com/opencollab/arpack-ng
Çin Arazi Örtüsü Veri Seti (CLCD)	Wuhan Üniversitesi / Zenodo	30 m yıllık veri seti; kayıt 4417810; https://zenodo.org/records/4417810
Kültürel Ekolojik Koruma Bölgesi sicili	Çin Kültür ve Turizm Bakanlığı	Ulusal CEPZ sicili; https://www.mct.gov.cn/
Delaunay üçgenlemesi ve k-en yakın komşu analizi	SciPy / NetworkX	Kalıtım komşuluk ağı kurulumu; k = 4
Gaode POI servisleri	Amap / Gaode	Çevrimiçi POI servisi; https://lbs.amap.com/
GeoPandas	GeoPandas geliştiricileri / PyPI	Sürüm 0.14; https://geopandas.org/
Google Earth görüntüleri	Google	Google Earth görüntüleri; https://earth.google.com/
Çekirdek yoğunluk kestirimi	Python bilimsel hesaplama ortamı	500 m ızgara; 5 km bant genişliği
En düşük maliyetli yol algoritması	scikit-image projesi	route_through_array üzerinden Dijkstra algoritması
Ulusal Somut Olmayan Kültürel Miras Envanteri	Çin Halk Cumhuriyeti Devlet Konseyi	Ulusal düzeydeki envanter, 1-5. partiler
NetworkX	NetworkX geliştiricileri / PyPI	Sürüm 3.2; https://networkx.org/
Python	Python Software Foundation	Sürüm 3.11; https://www.python.org/
rasterio	Rasterio geliştiricileri / PyPI	Sürüm 1.3; https://rasterio.readthedocs.io/
scikit-image	scikit-image geliştiricileri / PyPI	skimage.graph.route_through_array; https://scikit-image.org/
SciPy seyrek matrisler	SciPy topluluğu	scipy.sparse; https://scipy.org/
Shuttle Radar Topography Mission Sayısal Yükseklik Modeli	NASA / USGS	SRTM SAYİSİ; yalnızca ön değerlendirme; çalışma alanının tamamını kapsamamaktadır
Zenodo analiz deposu	Zenodo	Kod, türetilmiş matrisler ve çıktılar; https://doi.org/10.5281/zenodo.21732093