在人地系统中，流域是人类最早活动的地理单元，也是当前人地关系最紧张的区域^[1]。面对流域突出而复杂的人地矛盾，流域人水关系演化与耦合机理已成为重要的研究问题^[2]。随着技术的进步，早期人类就不断通过运河、水坝、堤防等水利设施塑造地表，以直接干预的方式介入人水关系^[3]。近代以来，大型水利水电工程的兴建极大提高了流域聚落对于水资源和水能资源的运用能力、对于水灾害的抵御能力，带来了广泛的社会、经济和生态效益^[4]，也改变了聚落生产生态耦合关系^[5]。在此过程中，水利水电移民的特殊性在于：人水关系的剧烈重构不仅改变物理空间，更割裂了基于流域的地方性知识网络。

“地方性”（locality）是地方所具有的自然特质和文化特性等客观特征^[6]，其本质是人工环境与自然环境长期耦合适应的稳态表征。在人居环境领域，“适应性”概念被用于探讨系统通过选择性保留与创新性转化地方性要素实现再平衡的动态过程^[7]。集体记忆在移民安置的过程中通过代际传承、空间再生产和主客互动，分别塑造内生、外生及内外共生的地方认同^[8]。因此，本研究选取生产空间、生活空间与文化空间作为分析维度，其依据在于：这3个维度分别对应着物质生产、日常居住和传统信仰的核心层面，能够系统揭示移民安置过程中集体记忆的传递路径与空间载体。

作为典型的社会-生态系统突变场景，异地迁移聚落遭遇的环境突变为人居环境适应性研究提供了自然实验对象^[9]。本研究以金沙江流域的鲁地拉水电移民聚落为对象，通过耦合土地利用模拟、建筑空间识别、文化语义分析，构建流域视角下的水利水电移民聚落“地方-适应”保护框架，揭示移民群体如何通过选择性保留、创新性转化和记忆性重构等适应性策略，在新建构环境中实现地方性要素的再平衡，为流域聚落可持续发展提供系统解决方案。

1.   研究对象与研究方法

1.1   研究对象

本研究聚焦金沙江鲁地拉水电站移民涉及的流域聚落，其空间范围涵盖两类区域。1）移民迁出区域：主要涉及云南省丽江市永胜县（涛源镇、东风傈僳族乡、片角乡）及大理州鹤庆县龙开口镇、宾川县钟英傈僳族彝族乡，共5个乡镇的征地淹没村落。2）移民安置区域：包括工程统一兴建的25处安置点，其中姜寅农场安置点位于鹤庆县黄坪镇，园山、大坝子安置点位于宾川县鸡足山镇，其余分布于原迁出地5个乡镇。重点研究对象为安置人口最多的涛源镇堡子坪安置点。

本研究关注以上两类聚落所处的流域空间，除鸡足山镇安置点外，移民聚落均位于金沙江河谷范围内，空间适应受到行政干预和流域环境的共同影响。移民涉及的 7 个乡镇行政边界与流域分水岭界限高度重合，故以7个乡镇行政边界为土地利用适应性变化研究范围（图1）。

图  1  研究区域

Figure  1.  Research area

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1.2   研究方法

1.2.1   基于PLUS模型的土地利用变化分析

本研究采用PLUS模型分析移民前后移民聚落所在流域的土地利用适应性变化。本研究聚焦于2005—2010年（移民前）与2015—2020年（移民后）2个阶段。为了提高居住用地分析的准确性，使用了中国建筑屋顶区域（Chinese building rooftop area, CBRA）数据集中的高分辨率建筑物遥感识别结果来修正2015、2020年的居住用地数据，PLUS模型分析分为驱动因素贡献分析和模型模拟验证两部分。首先，利用随机森林回归方法分析6类驱动因子（表1）对7类土地利用扩张的贡献。模型训练时，采样率为1%，最大特征数为11，回归树数量为20。其次，基于2005、2015年的土地利用数据，使用CARS模型模拟2010、2020年的土地利用情况，通过计算Kappa系数评估模型准确性。

表  1  PLUS 模型驱动因子与数据预处理

Table  1.  PLUS model driving factors and data preprocessing

驱动因子类型	驱动因子	采样年份	数据预处理
交通环境	到主要公路的距离	2009、2018	利用ArcGIS距离累积工具提取
	到县城的距离
社会经济环境	周边人口密度	2010、2019	重采样至土地利用数据分辨率
	周边经济活动强度	2006、2019
气候环境	年降水量	2000、2020	重采样至土地利用数据分辨率
	年日照时数	2000、2020
	年平均气温	2000、2020
地貌环境	海拔	/	重采样至土地利用数据分辨率
	坡度		根据DEM数据，利用ArcGIS表面分析工具提取，并重采样至土地利用数据分辨率
水环境	到金沙江距离	2005、2020	根据金沙江干流水面数据，利用ArcGIS距离累积工具提取
植被环境	植被净初级生产力	2010、2020	重采样至土地利用数据分辨率

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1.2.2   基于Mask R-CNN的建筑识别

Mask R-CNN是一种用于对象实例分割的深度学习模型^[10]，与传统目标检测算法相比，能够准确确定对象轮廓并区分相邻对象，特别适合基于遥感或无人机影像的建筑识别任务^[11]。本研究使用Mask R-CNN训练专门针对移民村镇建筑识别的模型，识别坡屋顶传统建筑、平屋顶统规建筑、彩钢板改造建筑3种典型建筑类型。

2.   鲁地拉水电移民行为决策与土地利用变化

鲁地拉水电站移民安置规划过程始于2008年，于2022年通过工程验收评估。10余年间共搬迁安置人口24 989人，其中集中安置人口18 670人，各县搬迁人口均在本县内部安置。安置方式包括农村集中安置、农村分散安置、集镇集中安置、集镇分散安置、自行安置和就地垫高。

2.1   迁移的时空行为决策及原因

从迁移的时间属性来看，较早开展移民的县域倾向于远迁，较晚移民的县域更倾向于就近安置（图2）。对比较早些开展移民的宾川县和之后移民的永胜、鹤庆两县，移民人口平均搬迁距离从31.31 km大幅下降至2.43 km和0.87 km。平均搬迁距离减小的原因主要是移民安置工作方式的变化：一方面，补偿安置方式向多样化转变，从单一农业生产安置转向集中安置、分散安置与产业扶持相结合的综合体系；另一方面，搬迁安置工作的政策刚性色彩在减弱，移民就近搬迁的意愿得到重视。这些变化与中国水利水电移民工作的政策变化趋势一致。

图  2  鲁地拉水电站移民人口去向

Figure  2.  Destination of the resettlement population related to the Ludila Hydropower Station

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从迁移的空间属性来看，乡镇聚落选址规划部门在生产空间可用性与生活空间就近后靠原则之间进行权衡。现有研究表明，在移民搬迁过程中，生活空间搬迁距离的增加会影响居民对于新环境的适应程度，进而导致农户的经济、社会和心理融入水平显著降低^[12]。因此，就近安置成为鲁地拉永胜县、鹤庆县农村移民安置点的主要规划原则。

从迁移的个体行为来看，在选址决策过程中，移民的选择权有限。统一规划的集镇安置点的基础设施和人居环境对移民具有吸引力，但往往意味着较大的耕作半径和较少的人均生产空间。如果移民选择自行、分散安置，虽然可以获得少量基础设施与经济补偿，但无法享受集中安置点的设施和生活空间环境优势。移民需要在生活空间和生产空间之间做出权衡。

2.2   鲁地拉水库地区土地利用变化表征

鲁地拉水电站位于云南省丽江市永胜县鲁地拉镇（原东风乡）和大理州宾川县钟英乡交界的金沙江干流上。水电站建设形成水库的周边土地利用变化呈现流域聚落与环境动态适应的特征，工程干预加速了原有人水关系的重构进程。本研究基于具有更高时间精度的中国30 m年度土地覆盖数据集（annual China Land Cover Dataset, CLCD）及其动态变化^[13]，分析水库蓄水前后土地利用的变化（图3、4）。

图  3  流域土地变化流向图

Figure  3.  Watershed land use change flow diagram

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图  4  鲁地拉水库蓄水前后流域土地覆盖

Figure  4.  Basin land cover before and after impoundment of the Ludila Reservoir

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2005—2010年水电站建设前，流域生产空间处于稳定增长过程。新增加的耕地主要为林地、草地转化为旱地、水田，缩减的耕地也主要为旱地转化的两类生态空间。居民生活空间稳定增长，主要为旱地转化为农村建设用地。林地、草地的变化主要为两类用地的相互转化。

2010—2015年水电站建设过程前后，水田、旱地两类生产空间和居民生活空间都出现缩减。其中水田和居住用地主要转化为水体，而其缩减的面积在移民后的建设过程中均得到恢复。除了蓄水导致水域面积大幅增加以外，林、草地的变化主要为两类用地的相互转化以及向旱地的转化。

2015—2020年水电移民搬迁以后，水田、旱地两类生产空间和居民生活空间都在安置点建设过程中得到恢复。耕地的开垦主要来自林地向旱地、草地向水田、旱地的转化。居住用地的恢复主要以占用水田和旱地、缩减生产空间为代价。林、草地的变化主要为两类用地的相互转化，以及林地向旱地、草地向水田的转化。

2.3   移民前后土地利用变化机制分析

本研究通过对比鲁地拉水电站移民前后涉及的流域聚落空间的土地利用变化，分析各个驱动因子对不同类型土地利用变化的贡献（表2）。模型验证显示Kappa系数（0.823/0.899）和模拟精度（0.936/0.888）均达优良标准。为突出移民前后流域土地利用变化模式的差异，通过计算2015—2020年与2005—2010年驱动因子贡献度差值（表3）及不同土地利用类型对应驱动因子贡献度变化的标准差（${\text{Δ}}{\text{σ}}$），揭示移民前后土地利用模式差异特征。

表  2  2015—2020年驱动因子对各类土地利用变化贡献度

Table  2.  Contribution of driving factors to various land use changes (2015−2015) %

驱动因子类型	驱动因子	水田	旱地	林地	草地	居住 用地
交通环境	道路距离	9.47	5.75	5.36	6.09	6.10
	县城距离	8.81	5.41	5.96	6.39	8.55
社会经济环境	人口密度	9.55	9.03	11.64	9.76	17.48
	经济活动	10.46	22.10	10.22	13.08	7.33
气候环境	年降水量	3.50	8.32	6.69	5.09	4.49
	日照时数	21.06	7.56	6.18	13.63	16.11
	平均温度	2.84	5.38	5.49	5.66	3.39
地貌环境	海拔高度	5.45	6.40	20.18	11.04	5.32
	地形坡度	6.64	8.31	11.71	9.89	15.37
水环境	水体距离	15.70	14.35	9.13	12.70	9.17
植被环境	植被净初级生产力	6.54	7.39	7.43	6.69	6.69

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表  3  移民前后驱动因子对各类土地利用变化贡献度差异

Table  3.  Differences in the contribution of driving factors to various land use changes before and after resettlement %

驱动因子类型	驱动因子	水田	旱地	林地	草地	居住 用地
交通环境	道路距离	－0.56	－5.31	－2.04	－0.81	0.14
	县城距离	－0.12	－5.24	－6.32	－8.21	－7.59
社会经济环境	人口密度	2.68	3.21	4.11	－0.50	－12.60
	经济活动	3.43	6.62	－0.57	6.21	－10.09
气候环境	年降水量	－8.85	－1.65	－1.02	－2.66	3.52
	日照时数	5.45	0.01	－3.80	7.13	3.76
	平均温度	－1.93	－0.45	0.46	1.73	－0.98
地貌环境	海拔高度	－4.16	－1.68	4.68	－1.55	2.42
	地形坡度	1.13	3.24	5.97	3.50	13.12
水环境	水体距离	2.76	－0.93	－3.46	－6.89	3.07
植被环境	植被净初级生产力	0.15	2.17	1.99	2.04	5.22

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水田扩张（${\text{Δ}}{\text{σ}}$=3.78%）表现为降水依赖度显著降低，主要得益于移民安置期间新建的20座提灌设施显著改善了灌溉条件。旱地扩张（${\text{Δ}}{\text{σ}}$=3.46%）仍受经济活动主导，但蓄水后耕作空间缩减导致斑块边缘外扩，交通因素影响弱化。林地扩张（${\text{Δ}}{\text{σ}}$=3.70%）转向坡地开发，海拔与坡度驱动力提升26.67%，反映了谷地淹没后农户转营坡地林果业。草地扩张（${\text{Δ}}{\text{σ}}$=4.61%）呈现无主导驱动特征，中低海拔畜牧需求与城镇抑制效应并存。居住用地扩张（${\text{Δ}}{\text{σ}}$=7.14%）转为安置点边缘拓展模式，人口密度成核心驱动力，地形坡度选择偏好显著。

整体驱动格局显示，经济活动贡献度（63.19%）超越水体因子（61.05%）成为首要驱动力，人水关系弱化趋势明显。县城影响力下降27.48%佐证城镇规划集中化效应，而地形坡度重要性提升26.96%印证淹没区转移带来的山地开发特征。

3.   移民集镇人居系统“地方-适应”分析

在大型水利水电工程牵引下，水利水电聚落等异地迁移聚落面临着环境的突然性变化。本研究以流域视角构建聚落“地方-适应”保护框架，通过系统分析移民迁移前后“生活-生产-文化”空间的动态变迁，探究水利水电聚落的生活空间再构建、生产空间再适应与文化空间再塑造过程，揭示水电工程影响下人居环境与地方性知识互构共生的适应机制，用以解释水电移民聚落的“地方-适应”性发展过程（图5）。

图  5  水电移民聚落适应性研究分析框架

Figure  5.  Framework for the research and analysis on adaptability of hydropower resettlement community

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3.1   生活空间的“地方-适应”改造

3.1.1   原址村落与移民聚落建筑特征

在生活空间方面，移民自发地开展空间改造，从而更好地适应流域环境，以堡子坪原址村落与移民聚居地对比为例。从时空角度，原址村落和移民聚落处于高度接近的地理空间之中，其民居建筑差异反映的更多是规划建设历程的差异。堡子坪作为未被水库蓄水直接影响的村落，其建筑形式是聚落长期自发适应自然环境的结果。堡子坪原址村落65.8%的建筑为传统坡屋顶结构，适应金沙江流域降雨集中、日照充足的气候环境，建筑和维护成本亦符合当地经济水平，反映了流域的传统建筑特色和居民生活习惯。与之相反，堡子坪聚落空间按照移民安置点的规划标准建立，强调统一规划。移民房屋采用了“统规代建”和“统规自建”2种主要的方式，同时少部分建筑仍然保留传统样式。其中，“统规代建”是指由项目法人统一规划、统一设计，代为建设移民房屋，从而加快库区移民房屋建设速度的方式；“统规自建”是指统一规划、推荐设计、移民自行修建房屋（图6）

图  6  堡子坪不同类型建筑的空间分布及典型建筑无人机影像与实拍图

Figure  6.  Spatial distribution of different types of buildings in Baoziping and drone images and real photos of typical

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3.1.2   移民聚落民居的空间适应

基于无人机影像解译与田野调查，揭示堡子坪安置点移民在空间调适过程中如何对传统建筑元素进行创造性转化，具体表现为户均建筑面积230.9 m²中，建筑的加建或改造的比例合计达51.3%，其中移民自建占73.3%，这些数据揭示了移民对统一规划建筑形式的系统性重构。这种空间实践本质上是原生地方性与建构地方性的结合，移民将干热河谷原生智慧（如坡屋顶散热结构）转译为彩钢板坡顶改造，既保留了传统气候适应性特质，也突破了安置房平屋顶形式的功能局限。此类实践在统一规划设计与移民具体生活实践之间建构起动态平衡，其高改造率不仅印证了移民通过物质重构维系地方认同的能动性，也显示出标准化安置模式与地方性空间逻辑之间的矛盾（图7）。

图  7  堡子坪移民建筑的空间适应与改造措施    7-1 移民自建民居    7-2 加建庭院建筑    7-3 加建养殖建筑    7-4 房屋加盖顶棚    7-5 庭院加盖顶棚

Figure  7.  Spatial adaption and renovation measures of resettlement buildings in Baoziping    7-1 Self-built resettlement dwellings    7-2 Addition of courtyard buildings    7-3 Addition of livestock buildings    7-4 Roof addition of houses    7-5 Ceiling addition for courtyards

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3.2   生产空间的“地方-适应”调整

3.2.1   生产空间缩减改变居民收入结构

鲁地拉水电站蓄水淹没流域土地面积37.12 km²（含21.61 km²沿江优质耕地），直接压缩了聚落生产生活空间。水库建设与集镇扩张引发的土地资源约束，推动传统农业农村聚落向多元化乡镇经济结构转型，形成人地关系重构背景下的“地方-适应”发展路径。鲁地拉水电站的建设过程对流域聚落的生产空间规模有两方面的影响：一方面，在截留蓄水过程中，水库直接淹没了金沙江畔的涛源镇耕地12.18 km²，导致生产空间缩减了43.68%；另一方面，在移民农业生产恢复过程中，逐年补偿机制虽然一定程度上弥补了土地丧失带来的经济损失，但这一补偿机制配置的耕地面积仅为移民前水平的15.79%，聚落生产空间进一步缩减了40.52%。

在逐年补偿的征地补偿方式下，鲁地拉水电站移民聚落生产空间的缩减直接体现在移民收入的变化中。短期来看，以逐年补偿为基础的征地补偿方式相当于为移民补偿了部分受影响土地的纯收入，且不需要劳动力和种植成本的投入，使得收到逐年补偿的移民生活水平在移民搬迁后短期内会明显高于农业安置移民生活水平（表4）。长期来看，逐年补偿标准以水平年的耕地亩产值为基准，调整幅度和频率较低。随着农业生产效率提升和货币贬值，补偿金的增长速度落后于实际耕地产值的增长，导致以逐年补偿方式安置的移民收入增长较慢，补充作用减弱，其收入增速低于从事农业生产的移民（表5）^[14-15]，迫使移民不得不寻找新的生计方式。

表  4  鲁地拉水电站涉及各县征地补偿方式与人均耕地面积对比

Table  4.  Comparison of compensation methods and per capita arable land area in counties affected by the Ludila Hydropower Station

移民所在县	征地补偿方式	人均逐年补偿耕园地面积/m2	人均配置耕园地面积/m2	规划水平年（2012年）人均土地收入/元
永胜县	逐年补偿	806.67	200.00	4 113.00
鹤庆县	逐年补偿	506.67	426.67	4 302.00
宾川县	农业安置	/	1 133.33	2 436.00

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表  5  鲁地拉水电站移民征地补偿与收入增长情况

Table  5.  Compensation for and income growth of resettlers affected by the Ludila Hydropower Station

年份	调查移民样本	补偿收入/元	人均可支配收入/元	补偿收入占比/%	数据来源
2011	永胜县	4 200.00	5 078.00	82.71	张佐[14]
2012	永胜县	4 200.00	5 712.00	73.53
2013	永胜县	4 200.00	6 319.00	66.47
2020	鹤庆县	4 730.40	9 358.89	50.54	杨广芝[15]
2020	宾川县	600.00	18 254.00	3.29	2022年《金沙江鲁地拉水电站工程竣工验收建设征地移民安置综合监理工作报告》
2021	永胜县	4 867.20	14 681.00	33.15
2021	鹤庆县	4 867.20	13 846.00	35.15
注：补偿收入包括每人每年600元的后期扶持直接补助与逐年补偿（宾川县以农业生产方式安置的移民无逐年补偿）。2012—2016年，逐年补偿的标准为每人每月300元，在2015年《云南省人民政府关于进一步做好大中型水电工程移民工作的意见》颁布以后，2017年，逐年补偿标准在审定基础上每人每年增加120元；2018—2022年，按每人每年增加136.8元的标准递增；2023—2027年，按每人每年增加138元的标准递增。

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3.2.2   水库建设间接改变生产耕作习惯

水库建设影响了生产空间的自然环境和社会经济环境，作为生产空间人地关系的核心，农民通过改变种植选择和耕作方式，对生产空间的变化做出适应性的调整。实地调研显示，鲁地拉水库蓄水后对库区小气候产生了“湖泊效应”，改善了人居环境条件：一方面，气候变得更为温暖湿润，年平均降雨量由606.6 mm上升至729.0 mm，进而使旱季沙尘污染现象几乎不再出现；另一方面因水体热力调节作用，冬季气温升高而夏季气温降低，导致全年气温波动幅度增大，其中夏季昼夜温差表现尤为明显。小气候的变化对于作物的生长产生了明显影响，因此，库区农民自发性改变耕作习惯，调整作物品种，以适应气候变化，并提高生产空间的经济产出。实地调查发现，涛源镇粮食种植面积相对移民搬迁前大幅减少，农民转而种植蔬菜或毛豆、水果玉米等经济作物。水库建设改变了农业生产环境，促使农民自发调整以适应新的气候条件，并在政府的支持下提升了农业生产力和经济产出，同时推动了农村地区的综合发展。

3.3   文化空间的“地方-适应”传承

3.3.1   人水关系中传统文化景观的延续

移民聚落文化空间的地方性延续主要体现为文化符号和习俗对人水关系变化的适应性调整。在鲁地拉水电站移民搬迁过程中，大龙潭龙王庙、大理会馆建筑群、金江清真寺和土主寺分别经历水源、水运、民族宗教等不同类型的移民后，水运商业贸易活动发生衰退，而地方性信仰和宗教习俗得到了传承和延续。以堡子坪具有代表性的大龙潭龙王庙为例，在移民搬迁以前，涛源、安坪、金江3个乡镇一万多居民的灌溉、人饮都主要靠大龙潭，1/2的当地群众自行从大龙潭接水管利用高差自流入户，直接饮用大龙潭源头水。在鲁地拉水电站建成后，大龙潭灌溉区90%被水库淹没，供水能力出现较大富余。因此，根据移民集镇的用水需求，鲁地拉水电站移民安置点规划设计中，在大龙潭周边新建了取水工程和自来水厂（图8）。

图  8  涛源移民集镇供水工程

Figure  8.  Water supply project for Taoyuan Resettlement Town

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尽管水的用途由农业生产用水转移为集镇居民用水，但水源在居民生活中的重要性并没有发生变化。正如龙王庙正殿对联“金沙江滚滚而来灌溉难资，翻逊斯潭多水利；宝积寺巍巍在上空虚无际，何为此庙有龙灵”所描述的一样，“水利”和“龙灵”在流域文化空间中是高度关联的，对于龙王的祭祀是人水关系在民间信仰方面的体现。

3.3.2   异地重建后文物建筑功能的重塑

流域聚落的地方性文化空间能否适应移民后的人居环境和流域空间，与之关联的人水关系能否得以存续是一个重要因素。作为对比，在鲁地拉水电站移民搬迁的过程中，涛源集镇金江坪安置点有3处文物建筑进行了异地重建，其地方性文化景观在这一过程中延续情况存在较大差异。从历史背景来讲，金江地区是唐代南诏政权时期（738—902年）以来的金沙江渡口所在地^[16]，由于特殊的地理位置和水文条件，金江渡口是茶马古道上沟通滇西乃至缅甸、印度与四川、中原之间跨国贸易的重要商业渡口。清代雍正（1723—1735）年间金江渡被设置为官方渡口，设有守兵，军事重要性也得到了提升^[17]。在金江渡口周边，贸易业蓬勃发展，形成了以金江古街为中心的线型商业集镇^[18]。在鲁地拉水电站移民搬迁之前，金江古镇街道尚存，其文化景观与水运贸易的发展密不可分。据云南省文物考古研究所出具的《鲁地拉水电站工程文物古迹影响评价报告》（2006年），永胜县境内鲁地拉水电站工程建设征地区有保护价值的古遗址与古墓群包括枣子坪遗址、堆子墓地、罗罗凹石堆墓3处，在移民搬迁之前进行了抢救性考古发掘；古建筑包括大理会馆建筑群、古清真寺、金江土主寺3处，均位于金江古镇，在移民安置点建设过程中进行了迁移异地重建（图9）。

图  9  鲁地拉水电站影响文物古迹空间位置与保护措施

Figure  9.  Spatial location and protection measures of cultural heritage affected by the Ludila Hydropower Station

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3处地方性文化空间是金沙江流域原生地方性的物质载体，其空间形态深度嵌入传统水运功能与多族群文化生态：建筑布局呼应码头装卸需求，市集周期匹配商船往来节奏，宗教场所则成为多元文化交融的“记忆锚点”。鲁地拉水电站建设引发人水关系重构，导致原生地方性根基断裂——水运功能消亡使渡口沦为静态景观，市集频次锐减表明传统贸易网络的解构，“大牲畜市场”的消失更标志着基于流域经济的地方性生产空间消逝。在建构地方性的过程中，尽管文物部门通过建筑风貌迁移与技艺复刻保留了原生地方性的物质基因（如木结构形制、装饰纹样），却未能有效承接动态的空间生产逻辑。复原后的金江古镇虽具形似，但因水运经济基础消失、族群互动场景弱化，其文化空间难以通过旅游展演、节庆重构等实践实现功能转化，其地方性风貌和功能也难以得到一致性保存。

4.   结论与建议

本研究通过重点考察移民聚落中生活空间的自发调适实践、生产空间与农业活动的适应性重构、文化空间内地方民俗的传承创新，揭示移民群体人水关系的动态演变过程。这种基于物质实践与文化记忆的空间“地方-适应”机制，揭示了生产-生活-文化调整的内在逻辑关联。

4.1   人水关系在流域聚落“地方-适应”中的作用

1）生活空间调适与水环境响应：堡子坪生活空间中许多改造，包括庭院建筑扩建、建筑顶棚改造等，实质是流域聚落人水适应关系趋向稳定状态、恢复地方性传统的过程。移民通过73.3%的自建行为实现居住空间重构，其中65.8%的民居改造延续了传统土木建筑的被动式散热结构，此类改造能有效缓解干热河谷太阳辐射强度。这种营建实践不仅延续了金沙江流域特有的气候适应性基因，更通过彩钢板材料系统应用等技术迭代，将传统营建智慧与现代技术需求相结合。

2）生产空间适应与水环境耦合：水库淹没导致43.68%的优质耕地损失，驱动耕作空间向中高海拔区域迁移（林地开发坡度需求提升26.96%），形成“淹没损失-坡地补偿”的空间替代机制。这种重构过程延续了传统农耕对水环境的深度依赖特征，凸显了现代水利工程与传统耕作模式的空间博弈。

3）文化空间传承与水系统共生：涛源龙王庙的持续祭祀（100%原址功能保留）与大龙潭水库供水系统（替代90%淹没灌区）的协同运作，文化空间的地方性维系本质上依赖于人水关系的功能承载与象征意义的双重延续。同时，新建自来水厂继承传统灌溉智慧，而庙会周期调整则显示文化实践对生产空间变迁的响应，体现了人水系统协同演化的耦合关系。

4.2   鲁地拉移民聚落可持续发展建议

基于实地调查与研究，鲁地拉水电站移民聚落呈现显著的适应性发展特征：人居环境质量与基础设施较搬迁前整体优化，移民群体对身份认同与村镇归属感较强，主动参与环境改造与适应的意愿明显，具备可持续发展的基础条件。针对现存问题，提出两方面的优化建议。

1）人居环境整治提升。实地调研发现，移民集镇的人居环境相对于周边的原址村落提升明显。相对于农村生活环境，集镇安置点卫生条件有了很大提高，居民也愿意自发地进行维护和清扫，说明移民的自我身份认同感较强。但集镇的人居环境宜居性仍存在一定提升空间，例如，村民夜间活动空间的照明条件应该进一步提升。特别值得警醒的是，填方区遗留的基础下沉等危及移民生命财产安全的问题应尽早得到重视和解决。

2）坚持开发性移民政策，提升后期扶持政策的获得感。在移民补偿和后期扶持政策的实施过程中，大多数村民的补偿收入主要用于住房建设等基础性支出，在可持续生计培育方面投入不足。未来的后期扶持工作应从“输血式补偿”向“造血式”扶持转型，例如开展合作社模式帮助农民种植和销售水果以应对市场风险、发展地方乡镇企业以解决非农人口就业问题等。

致谢(Acknowledgments)：

感谢中国电建集团西北勘测设计研究院、中国电建集团昆明勘测设计研究院、云南大学杨子江教授及团队、中国矿业大学李树忱教授及团队对此研究提供的帮助。