李依穎, 田紀鵬

(上海對外經(jīng)貿(mào)大學會展與傳播學院, 上海 201620)

森林是陸地生態(tài)系統(tǒng)的重要資源之一。我國的森林公園歷經(jīng)40多年的發(fā)展,目前已經(jīng)具有相當規(guī)模,但是由于各省森林資源的不均衡,導(dǎo)致各省森林公園的發(fā)展具有顯著差距[1]。國家森林公園是自然保護地以及生態(tài)旅游目的地的重要組成部分。近年來,隨著城市化進程的不斷推進和人民生活水平的提高,人們越來越渴望在繁忙的城市生活中尋找一方凈土,通過清新自然的生態(tài)環(huán)境來緩解工作生活的緊張和壓力。但是,由于城市化的快速發(fā)展以及城市人口的急劇擴張,生態(tài)環(huán)境不斷惡化與失調(diào)。因此,回歸自然、親近自然的旅游方式越來越受到人們的關(guān)注。森林旅游是生態(tài)旅游的一種重要方式,而森林公園的建設(shè)不僅能推動森林旅游產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展,也能在保護森林公園的同時滿足人們親近自然、放松身心的需求[2]。森林公園因其獨特的自然環(huán)境與資源優(yōu)勢深受人們的喜愛,人們在享受大自然的同時也能培養(yǎng)一定的環(huán)保意識。截至2022年,我國的國家級森林公園共有897處,分布于全國各個省市。國家級森林公園的建立與發(fā)展不僅保護了自然資源,促進森林旅游產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,而且對各個省市的經(jīng)濟發(fā)展也起到了一定的帶動作用[3]。

現(xiàn)階段,我國森林的總面積較小,森林覆蓋率僅有22.96%,加上經(jīng)濟與社會的不斷發(fā)展,導(dǎo)致森林資源不斷被破壞。因此,研究國家級森林公園時空演變特征及其影響因素是十分重要的,能夠為未來國家森林公園發(fā)展及森林資源保護和政策的制定提供一定參考和借鑒。關(guān)于國家級森林公園的相關(guān)研究中,國外學者對森林公園的概念進行了界定[4],也有相關(guān)學者圍繞公園旅游的經(jīng)濟可行性[5]、旅游者對森林公園的支付意愿[6]等進行深入研究。國內(nèi)學者對森林公園的研究也較為豐富,研究的主題包括國家級森林公園的體制研究[7]、有關(guān)游客滿意度的研究[8]、有關(guān)康養(yǎng)旅游的研究等[9]。國家級森林公園的時空演變特征及其影響因素的相關(guān)研究較少,現(xiàn)有研究中主要采用地理信息系統(tǒng)(geographic information system,GIS)分析技術(shù)對國家級森林公園的分布進行可視化分析[10]。影響因素研究方面,鄭茹敏等[11]發(fā)現(xiàn)水熱氣候條件、森林資源以及人口數(shù)量和經(jīng)濟水平都在不同程度上對其發(fā)展起到推動的作用;李月桂等[12]發(fā)現(xiàn)生態(tài)、社會經(jīng)濟和生態(tài)資源集聚區(qū)都對森林康養(yǎng)基地的空間布局有不同程度的影響。從研究尺度上看,主要集中在全國、省域和城市群等空間范圍[13]。研究方法以定性探討為主,輔以簡單的統(tǒng)計分析或空間分析工具,基于空間統(tǒng)計學方法和模型的定量歸因還相對薄弱[11]。因此,本文選取2000年、2010年、2020年3個時間節(jié)點的國家級森林公園作為研究對象,利用GIS地理空間分析技術(shù)以及地理探測器方法,結(jié)合地理加權(quán)回歸(geographically weighted regression,GWR)模型,分析國家級森林公園時空演變特征,同時對其影響因素進行回歸分析,以期為國家級森林公園的進一步發(fā)展提供一定的參考與借鑒,縮小不同省份之間森林公園發(fā)展水平的差距,為森林公園的優(yōu)化與協(xié)調(diào)一定的科學依據(jù)。

1 數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

選取2000年、2010年、2020年3個時間節(jié)點的國家級森林公園作為研究對象,分布在31個省(自治區(qū)、直轄市)(因數(shù)據(jù)缺失,未包含港澳臺地區(qū))。其中,2000年全國共有304個國家級森林公園、2010年全國共有725個國家級森林公園,2020年全國共有897個國家級森林公園。國家級森林公園名錄主要來源于中國森林公園官方網(wǎng);各省市區(qū)經(jīng)濟、人口等數(shù)據(jù)來源于相關(guān)年份的《中國統(tǒng)計年鑒》;行政邊界等空間數(shù)據(jù)來源于1:400萬國家基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)庫;各個國家級森林公園的地理坐標通過高德地圖獲取。

1.2 研究方法

1.2.1 標準差橢圓

標準差橢圓可以判別國家級森林公園的空間分布演化過程及規(guī)律。可以通過重心坐標、長短軸等參數(shù)描述國家級森林公園在空間上的重心遷移、集聚程度以及擴散方向[14]。

1.2.2 空間自相關(guān)分析

全局自相關(guān)指數(shù)(莫蘭指數(shù))可以度量國家級森林公園在空間分布上的相關(guān)強度,同時利用冷熱點分析(Getis-OrdGi)探究國家級森林公園在空間上的聚集類型,判別其冷點區(qū)域以及熱點區(qū)域[16]。

1.2.3 Voronoi多邊形分析

空間點由于受到空間自相關(guān)的影響,可能會呈現(xiàn)一定的聚集性。空間點的分布情況可以分為聚集分布、均勻分布以及隨機分布[16]?？梢酝ㄟ^Voronoi多邊形分析的方法,繪制Voronoi圖并計算其變異指數(shù)CV,研究國家級森林公園的空間分布模式,計算公式為

(1)

(2)

1.2.4 地理探測器(geodetector)

地理探測器是探測空間分異性,并分析研究對象驅(qū)動因素的一種統(tǒng)計學方法。通過其中的因子探測器模塊,可以探究自變量對因變量的解釋力;通過交互作用探測器模塊,可以判斷自變量之間是否有交互作用及判斷其類型[17],計算方法為

(3)

1.2.5 地理加權(quán)回歸(GWR)模型

地理加權(quán)回歸模型可以在局部空間進行回歸分析,引入空間權(quán)重矩陣,得到不同區(qū)域的回歸系數(shù),彌補了傳統(tǒng)回歸模型無法解決空間非平穩(wěn)性問題的缺陷[18]。

2 國家級森林公園的空間分布特征

2.1 總體分布特征

通過統(tǒng)計2000年、2010年及2020年國家級森林公園的核密度進行分析,分別使用Jenks自然斷裂點分級法,研究其密度變化的規(guī)律與集中分布的區(qū)域,結(jié)果如圖1所示。通過圖1可知,國家級森林公園主要分布于我國的東部,西部數(shù)量較少,并呈現(xiàn)出“局部集聚,其他分散”的分布特征,隨著時間的推移,大部分地區(qū)的國家級森林公園數(shù)量逐年增多。這說明國家級森林公園的分布可能與經(jīng)濟、人口都有一定的相關(guān)性,主要分布于京津冀、長三角等經(jīng)濟發(fā)達且人口密集的地區(qū)。

圖1 2000年、2010年、2020年各省份國家級森林公園數(shù)量變化

2.2 重心遷移及標準差橢圓分析

以2000年、2010年及2020年為特征年限,繪制出這3年的標準差橢圓及其重心,分析這3年國家級森林公園的重心遷移軌跡,結(jié)果見表1。由表1可知,3年的重心逐漸向西遷移,說明西部的國家級森林公園數(shù)量正在逐年上升。橢圓的面積有擴大的趨勢,說明隨著人們對于森林旅游的需求量正在逐年增加,使得國家級森林公園的數(shù)量增多,空間分布范圍逐漸擴大。

表1 國家級森林公園重心及標準差橢圓特征值

2.3 冷熱點區(qū)分析

首先通過ArcGIS計算出2000年、2010年及2020年的國家級森林公園空間分布的全局Moran’sI指數(shù),得到結(jié)果分別為0.107 6、0.151 1和0.124 7,并全部通過檢驗,說明國家級森林公園的空間分布具有較為顯著的正向的空間自相關(guān)性,不同地區(qū)的國家級森林公園在空間上呈現(xiàn)聚集的特征。同時,不同省份國家級森林公園的個數(shù)在空間上表現(xiàn)為正向的自相關(guān),因此可以通過構(gòu)建地理加權(quán)回歸模型(GWR)進一步探究形成其空間分布的原因。

運用Getis-OrdGi統(tǒng)計值對國家級森林公園的分布進行冷熱點分析,并運用Jenks自然斷裂點分級法將其空間劃分為冷點區(qū)、次冷點區(qū)、過渡區(qū)、次熱點區(qū)和熱點區(qū)5個類型,結(jié)果見表2。由表2可知,我國國家級森林公園的熱點區(qū)主要集中在東南部,并逐漸向東北部擴張,而冷點區(qū)主要集中在西北部地區(qū)。其中,東南地區(qū)的江西、湖北和安徽在3個時間點都屬于熱點區(qū),東北地區(qū)的黑龍江在2010年與2020年也屬于熱點區(qū),說明了這幾個省份森林公園的發(fā)展較為活躍。而新疆、西藏以及青海等省份屬于冷點區(qū),森林公園的發(fā)展相對緩慢。同時,可以看出熱點區(qū)與次熱點區(qū)的數(shù)量逐年增多,說明國家級森林公園的開發(fā)與建設(shè)越來越受到重視?？傮w而言,國家級森林公園的聚集趨勢較為明顯,聚集在中部、東部以及南部,且有擴大的趨勢,空間冷熱格局特征較為穩(wěn)定。

表2 冷熱點地區(qū)

2.4 變異系數(shù)法分析

在2000年、2010年及2020年國家級森林公園分布的基礎(chǔ)上,通過ArcGIS軟件生成Voronoi多邊形,同時,通過計算3年的變異系數(shù)分別為457.29%、399.45%和352.93%,可以發(fā)現(xiàn)變異系數(shù)均大于64%,說明國家級森林公園的聚集程度較高。同時,隨著時間的推移,變異系數(shù)變小,說明隨著國家級森林公園數(shù)量的增加與分布范圍的擴大,聚集程度略有下降。

3 國家級森林公園布局的定量歸因

3.1 影響因子的指標選取

根據(jù)已有的研究,我國國家級森林公園的分布受到自然資源、經(jīng)濟、人口以及交通等因素的影響[19-20],但已有研究大多從定性的角度,分析某個因素對國家級森林公園的分布的具體影響,對其進行定量分析的研究較少?；诖?參照已有研究,從森林資源、交通條件、經(jīng)濟條件以及社會因素4個緯度,并且考慮數(shù)據(jù)的可獲得性,最終選取10項指標作為自變量,以2022年各省國家級森林公園的數(shù)量為因變量,對國家級森林公園的分布進行定量歸因,建立的指標體系見表3。其中,森林資源因素包括森林面積與植被覆蓋率;交通條件因素包括客運總量、高速公路密度與高鐵密度;經(jīng)濟條件因素包括GDP與人均GDP;社會因素包括總?cè)丝跀?shù)、人均可支配收入與居民消費價格指數(shù)。

表3 評價指標體系

3.2 地理探測器結(jié)果

通過ArcGIS軟件,采用Jenks自然斷裂點分級法將數(shù)值型自變量轉(zhuǎn)化為類型自變量,之后借助地理探測器進行因子檢測,檢測結(jié)果見表4。結(jié)果表明,所選取的10個自變量中,有3個通過了0.05水平的顯著性檢驗。這3個自變量分別為總?cè)丝跀?shù)、植被覆蓋率、森林面積,說明我國的國家級森林公園分布主要受到社會因素與森林資源的影響,與交通條件和經(jīng)濟條件的相關(guān)性并不明顯。進一步分析顯著性因子的q值可知,總?cè)丝跀?shù)、森林面積與植被覆蓋率是國家級森林公園分布的主導(dǎo)影響因子,解釋力水平均超過了40%。

表4 影響因子地理探測器結(jié)果

3.3 影響因子作用的空間差異

進一步引入GWR模型,對3個顯著性因子的作用方向和強度進行分析。在引入GWR模型之前,使用最小二乘法(ordinary least squares,OLS) 進行估計。選取各省國家級森林公園的數(shù)量作為因變量,篩選出的3個影響因子作為自變量,最后得出OLS模型的R2為0.508。類似的構(gòu)建GWR模型,結(jié)果顯示模型的R2為0.610?？梢园l(fā)現(xiàn),GWR模型的R2有所提高,擬合優(yōu)度更高,說明GWR模型比OLS模型更適合對影響國家級森林公園分布的因素進行分析,也反映出因子探測的結(jié)果可信。各影響因素的空間分析結(jié)果如下。

(1)森林面積對國家級森林公園分布的空間變異特征。從回歸系數(shù)的空間分布來看,森林面積與各省國家級森林公園的數(shù)量成正相關(guān),回歸系數(shù)為0.003～0.009。森林面積對各省國家級森林公園的數(shù)量的正向影響由東向西回歸系數(shù)呈逐漸遞減的趨勢,高值集中在東北三省地區(qū),低值集中新疆和西藏地區(qū)。這說明東北三省地區(qū)森林資源豐富,森林旅游的需求較高,擁有的國家級森林公園的數(shù)量排在全國前列。而新疆和西藏地區(qū)雖然面積遼闊,但地處我國的西部地區(qū),地形地勢復(fù)雜,森林資源的開發(fā)難度較大,導(dǎo)致?lián)碛械膰壹壣止珗@的數(shù)量較少。

(2)植被覆蓋率對國家級森林公園分布的空間變異特征。從回歸系數(shù)的空間分布來看,植被覆蓋率與各省國家級森林公園的數(shù)量成正相關(guān),回歸系數(shù)為0.252～0.327。這種正向影響的空間分布上呈現(xiàn)出從東北地區(qū)向南部地區(qū)逐漸遞減的趨勢,高值集中在東北三省與內(nèi)蒙古地區(qū),低值集中西部與南部地區(qū)。從植被覆蓋率來看,兩廣地區(qū)與海南省的植被覆蓋率都超過50%,高于東北三省與內(nèi)蒙古地區(qū),但國家級森林公園的數(shù)量相對較少。這可能是由于西部與南部地區(qū)氣候條件較好,無論是自然植被還是人工植被,種植的成功率都比較高,但森林資源條件遠不及東北三省地區(qū),因此提高植被覆蓋率對國家級森林公園數(shù)量增加的正向影響較小。而東北三省與內(nèi)蒙古地區(qū)氣候條件相對較為惡劣,但資源稟賦條件優(yōu)越,土地面積遼闊,提高植被覆蓋率對其在原有基礎(chǔ)上進一步開發(fā)國家級森林公園的資源的正向影響較大。

(3)總?cè)丝跀?shù)對國家級森林公園分布的空間變異特征。從回歸系數(shù)的空間分布來看,總?cè)丝跀?shù)與各省國家級森林公園的數(shù)量成正相關(guān),回歸系數(shù)為2.110～2.776。在空間分布上呈現(xiàn)出自西向東逐漸遞減的趨勢,其中以西藏、新疆為代表的西部地區(qū)受其影響較大,中部地區(qū)其次,東部沿海受到的影響較小。這說明對人口較少的西部地區(qū)而言,總?cè)丝跀?shù)的上升會刺激人們對于森林公園的需求,從而促進國家級森林公園的建設(shè)與發(fā)展,增加該地區(qū)國家級森林公園的數(shù)量。而對于人口數(shù)量相對較多的東南沿海地區(qū)來說,總?cè)丝跀?shù)的增加對于國家級森林公園數(shù)量的上升的促進效果相對較小。

3.4 影響因子作用的定量分析

由于不同的影響因子對國家級森林公園分布的作用并不是單獨發(fā)生的,因此對上述3個影響因子進行交互作用的檢測。分別以S1、S2、S3表示森林面積、植被覆蓋率與總?cè)丝跀?shù),A和B表示單一影響因子的解釋力度,探測結(jié)果見表5。可以看出,影響因子之間并非相互獨立,而是存在著交互作用,并且都會增強對因變量的解釋能力。主要產(chǎn)生的效應(yīng)類型為雙因子增強效應(yīng),都比單個因子所產(chǎn)生的解釋力更大。結(jié)果表明,國家級森林公園的分布并不是各個因子單獨作用的結(jié)果,而是因子之間的交互作用而產(chǎn)生的。分析可知,森林面積與植被覆蓋率因子交互作用后的解釋力最大,說明自然資源條件仍然是影響國家級森林公園分布的最重要因素。

表5 影響因子交互作用的探測結(jié)果

4 結(jié)論與建議

4.1 結(jié)論

基于ArcGIS軟件,通過核密度估計、標準差橢圓、空間自相關(guān)分析、地理探測器等方法,對2000年、2010年以及2020年我國國家級森林公園的時空演變特征及其影響因素進行了分析,得到以下結(jié)論。

(1)國家級森林公園主要分布于我國的東部,西部數(shù)量較少,總體數(shù)量逐年增多。隨著時間的推移,其重心逐漸向西遷移,說明西部的國家級森林公園數(shù)量正在逐年上升,西部森林公園的開發(fā)越來越受到重視,空間分布范圍也在逐漸擴大。國家級森林公園的聚集趨勢較為明顯,主要聚集在中部、東部以及南部,空間冷熱格局特征較為穩(wěn)定。同時,隨著時間的推移,變異系數(shù)變小,說明隨著國家級森林公園數(shù)量的增加與分布范圍的擴大,聚集程度略有下降。

(2)使用地理探測器與GWR模型相結(jié)合的方法對影響國家級森林公園的因素進行定量歸因。首先從森林資源、交通條件、經(jīng)濟條件以及社會因素,選取10個指標構(gòu)建指標體系。借助地理探測器進行因子檢測,篩選出3個自變量,分別為總?cè)丝跀?shù)、植被覆蓋率與森林面積,說明我國的國家級森林公園分布主要受到社會因素與森林資源條件的影響,與經(jīng)濟條件和交通條件的相關(guān)性并不明顯。其中,總?cè)丝跀?shù)、植被覆蓋率與森林面積與國家級森林公園的數(shù)量成正相關(guān)關(guān)系。同時,對影響因子進行交互作用檢驗,結(jié)果表明,國家級森林公園的分布并不是各個因子單獨作用的結(jié)果,而是因子之間的交互作用而產(chǎn)生的。其中,森林面積與植被覆蓋率因子交互作用后的解釋力最大,說明自然資源條件仍然是影響國家級森林公園分布的最重要因素。

4.2 建議

近年來,隨著人們的森林旅游需求不斷增加,國家級森林公園的數(shù)量正在逐年上升,分布趨于均衡,但總體仍然呈現(xiàn)聚集分布的態(tài)勢。首先,可以對森林資源進行進一步開發(fā)與利用,在資源豐富的地區(qū)進一步做好優(yōu)化,在資源相對匱乏的地區(qū)充分挖掘當?shù)氐拿袼孜幕L情,以豐富森林公園旅游的內(nèi)涵,給游客帶來更多元化的旅游體驗,提升森林公園的旅游吸引力。其次,國家級森林公園的發(fā)展與當?shù)氐漠a(chǎn)業(yè)發(fā)展息息相關(guān),可以在森林公園景區(qū)周邊開展土特產(chǎn)售賣、民宿經(jīng)營等旅游服務(wù)業(yè)務(wù),同時加強公路建設(shè)或開通旅游專線,提高服務(wù)水平,促進森林旅游的進一步發(fā)展。最后,對于森林旅游資源的開發(fā)要適度且合理,結(jié)合游客的需求與實際的生態(tài)環(huán)境,切忌盲目開發(fā)。