图1 黄河流域特色保护类村庄空间分布
纸质出版日期:2024-06-25,
收稿日期:2023-11-30
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基于种群生态学理论,将黄河流域971个国家级特色保护类村庄视作一个地理种群。综合GIS空间分析和数理统计方法,明晰这一种群的分布动态和生境选择特征,进而应用地理探测器对比揭示影响该种群分布的生态因子。结果表明:① 黄河流域特色保护类村庄的分布密度随种群增长而大幅提高,分布模式随尺度变大由显著聚集转为不显著离散,分布格局随时间推移由多中心向单中心演化,但集聚中心一直位于河谷盆地;② 黄河流域特色保护类村庄具有“聚中低山区、向阳坡斜坡、喜温暖湿润、近黄河干流”的偏好,趋向中等人口密度、经济欠发达地区分布,主要位于国道沿线30 km、省道沿线10 km、中心城市周边20~80 km、历史城镇周边60 km、旅游景区和文保单位周边20 km范围内;③ 影响特色保护类村庄种群分布的生态因子具有综合性、非等价性和限定性,在黄河流域以文保单位和海拔为主导。
Based on the theory of population ecology, 971 national-level characteristic protection villages in the Yellow River Basin were regarded as one geographic population. Based on GIS spatial analysis and mathematical statistics method, the distribution dynamics and habitat selection characteristics of the population were clarified, and then the ecological factors affecting the distribution of this geographic population were revealed by comparing with geographic detectors. The result shows that: ① The distribution density of characteristic protection villages in the Yellow River Basin increased significantly with population growth, the distribution pattern changed from significant aggregation to insignificant dispersion with the increase of scale, and the distribution pattern evolved from multicenter to monocenter over time, but the agglomeration center was always located in the valley basin.② The characteristic protection villages in the Yellow River Basin have the preferences of " gathering in the middle and low mountains, facing the sunny slope slopes, liking warmth and wetness, being close to the main stream of the Yellow River", and tend to be distributed in areas with medium population density and economically undeveloped areas. It is mainly located within 30 km along the national highway, 10 km along the provincial highway, 20~80 km around the center city, 60 km around the historic town, and 20 km around thetourist attractions and cultural preservation units. ③ The ecological factors influencing the population distribution of characteristic protected villages are comprehensive, non-equivalent and limited, and are dominated by cultural preservation units and altitude in the Yellow River Basin.
村庄是乡村地域系统的基本构成单元和主要空间形态,因功能状态的差异而分化为特色村、中心村、空心村等类型[
流域作为相对独立的地理单元,兼具自然生态系统的完整性和文化景观的相对一致性,是研究人类聚居现象的更优尺度。黄河流域是华夏先民最早活动的地理单元[
综上,本文基于种群生态学理论,将黄河流域971个国家级特色保护类村庄视作一个地理种群开展研究。首先,采用最近邻指数、Ripley’s K函数和核密度分析等方法,刻画该种群的分布动态特征;进而,借助与全国和长江流域的比较,明晰黄河流域特色保护类村庄种群的生境选择特征;最后,应用地理探测器,对比揭示影响该种群分布的生态因子及其独特性,从而为该流域特色保护类村庄的振兴决策提供科学依据,为乡村聚落研究提供新的理论视角。
本文以黄河流域为研究区。黄河流域位于95°53′E~119°05′E、32°10′N~41°50′N之间,自西向东横跨中国地势三级阶梯和青藏高原、内蒙古高原、黄土高原、华北平原等四大地貌单元,涉及青海、四川、甘肃、宁夏、内蒙古、山西、陕西、河南和山东9个省区,总面积79.5×104 km2(见
图1 黄河流域特色保护类村庄空间分布
Fig. 1 Spatial distribution of characteristic protection villages in the Yellow River Basin
本文研究对象是黄河流域特色保护类村庄种群,即在流域范围内的该类村庄个体的总和。考虑数据的权威性、可获性和一致性,以截至2023年底至少获评中国历史文化名村、中国传统村落、中国少数民族特色村寨和全国特色景观旅游名村四者中其一的971个国家级特色保护类村庄为研究样本(见
研究样本的原始数据中,中国历史文化名村和全国特色景观旅游名村名单均来源于住房和城乡建设部网站;中国传统村落名单来源于中国传统村落数字博物馆(https://www.dmctv.cn);中国少数民族特色村寨名单来源于国家民族事务委员会网站。自然地理数据中,黄河流域边界数据来源于中国工程科技知识中心(https://www.ckcest.cn),海拔、地形起伏度、坡度、坡向等地形数据来源于该中心提供的SRTM 30 m DEM数据;气温、降水量、河流等数据均来源于中国科学院资源环境科学数据中心(https://www.resdc.cn)。社会经济数据中,省市行政区划边界和道路、人口、GDP等数据集也来源于中国科学院资源环境科学数据中心;全国重点文物保护单位和国家历史文化名城名单来源于中国政府网;中国历史文化名镇名单来源于住房和城乡建设部网站;国家5A级旅游景区名单来源于文化和旅游部网站;4A级旅游景区名单来源于各省份旅游主管部门网站。研究样本等点状地理要素的经纬度坐标通过综合百度地图和高德地图API软件获取,并在ArcGIS中进行地理配准和可视化分析。
1.3.1 最近邻指数
最近邻指数是表征点状要素之间邻近性的地理指标,可用以判断黄河流域特色保护类村庄种群的空间分布类型。公式为[
(1)
(2) 和
为实际最邻近距离和理论最邻近距离;n和D为特色保护类村庄种群规模和分布密度;A为黄河流域面积。R<1时,种内个体集群分布;R=1时,个体随机分布;R>1时,个体均匀分布。
1.3.2 Ripley’s K函数
地理格局具有尺度依存特性,不同尺度下挖掘出的空间模式不同[
(3)
1.3.3 核密度分析
核密度分析是一种估计点状要素在不同空间位置上概率密度函数的非参数方法,在地理要素分布研究中应用广泛,可用以直观刻画黄河流域特色保护类村庄种群的空间集聚格局。公式为[
(4) 表示核函数;(x-xi)为估值点x到被观测点xi的距离;h为带宽,经多次对比调试后确定为80 km;n为带宽内的点数。
1.3.4 缓冲区分析
缓冲区分析是解决地理邻近性问题的空间分析工具。通过对地理要素按设定的距离条件,在其周围建立一定数量和宽度的多边形区域,分析区内的空间数据以揭示要素影响范围和机理[
1.3.5 空间关联指数
空间关联指数源于群落生态学中关于景观要素空间关系的研究[
(5)
(6)
1.3.6 地理探测器
地理探测器是量度和挖掘地理事物空间分异性及其背后驱动力的空间统计学方法[
(7) 为因变量在整个研究区和第i层内的方差。q值范围为[0,1],q值越大表明自变量对因变量的解释力越强。
2.1.1 分布密度变化
种群密度是种群最基本的特征和种群数量统计最常用的指标。如
图2 黄河流域特色保护类村庄种群数量和密度变动
Fig. 2 Population quantity and density change of characteristic protection villages in the Yellow River Basin
2.1.2 分布模式变化
如上所述,2013年、2018年和2023年是黄河流域特色保护类村庄种群增长过程中的3个重要时点,故选取这3个时点对种群空间分布模式的变化进行分析。结果显示,黄河流域特色保护类村庄种群的最近邻指数持续减小,由2013年的0.525减至2018年的0.461,再减至2023年的0.449。可见,这一种群内的特色保护类村庄分布相当不均,一直成群密集分布,且聚集程度不断增强。
进一步运用ArcGIS中基于Ripley’s K函数的多距离空间聚类分析工具,揭示黄河流域特色保护类村庄种群空间分布模式的尺度变化规律(见
图3 黄河流域特色保护类村庄种群Ripley’s K函数分析
Fig. 3 Ripley’s K function analysis of characteristic protection village populations in the Yellow River Basin
2.1.3 分布格局变化
分别对2013年、2018年和2023年的黄河流域特色保护类村庄种群进行核密度制图(见
图4 黄河流域特色保护类村庄种群分布格局演化
Fig. 4 Evolution of population distribution pattern of characteristic protection villages in the Yellow River Basin
生境选择是生物与环境之间的基本关系,反映某一生物个体或种群对特定生境的偏好。生境概念因而具有相对意义,总是针对特定主体而言[
图5 特色保护类村庄种群生境选择的分析框架
Fig. 5 Analytical framework for habitat selection of characteristic protected villages
2.2.1 对非生物因子的选择
1) 地形。地形条件是在村庄选址和布局中发挥基础性作用的生态因子。① 从海拔看〔见
图6 不同地形和气候条件下的特色保护类村庄种群分布
Fig. 6 Population distribution of characteristic protection villages under the different terrain and climate conditions
2) 气候。气候条件及其强约束下的农业生产活动对村庄形成和发展有直接影响,不同水热条件下村庄数量分布存在显著差异。① 从气温看〔见
3) 河流。河流等水系作为水源命脉和航运通道,是乡村聚落形成的基础和城乡经济发展的保障。分别以3 km和10 km为半径对一级至五级河流建立缓冲区进行相交分析,结果显示(见
3 km缓冲区 | 黄河流域 | 长江流域 | 全国 | 10 km缓冲区 | 黄河流域 | 长江流域 | 全国 | ||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
数量/个 | 占比/% | 数量/个 | 占比/% | 数量/个 | 占比/% | 数量/个 | 占比/% | 数量/个 | 占比/% | 数量/个 | 占比/% | ||
一级河流 | 97 | 9.99 | 51 | 1.50 | 211 | 2.23 | 一级河流 | 198 | 20.39 | 115 | 3.37 | 452 | 4.77 |
二级河流 | 0 | 0.00 | 39 | 1.14 | 105 | 1.11 | 二级河流 | 1 | 0.10 | 79 | 2.32 | 194 | 2.05 |
三级河流 | 15 | 1.54 | 122 | 3.58 | 275 | 2.90 | 三级河流 | 60 | 6.18 | 327 | 9.59 | 750 | 7.92 |
四级河流 | 52 | 5.36 | 188 | 5.51 | 535 | 5.65 | 四级河流 | 115 | 11.84 | 430 | 12.61 | 1 263 | 13.33 |
五级河流 | 164 | 16.89 | 760 | 22.28 | 1 815 | 19.16 | 五级河流 | 373 | 38.41 | 1 874 | 54.94 | 4 534 | 47.86 |
合计 | 299 | 30.79 | 1 114 | 32.66 | 2 845 | 30.03 | 合计 | 629 | 64.78 | 2 478 | 72.65 | 6 388 | 67.43 |
2.2.2 对生物因子的选择
1) 城镇。乡村与城镇是相互依存的命运共同体。为明晰特色保护类村庄与历史上、当下作为区域中心或对所在区域发展有重要影响的城镇的关联特征,选取4个直辖市及333个地级行政区政府驻地城市作为当前时期的中心城市,对其建立以20 km为等间距的10级缓冲区,统计得到各级缓冲区内的特色保护类村庄数量和比例〔见
图7 特色保护类村庄种群分布与相关种群的关系
Fig. 7 The relationship between population distribution and related populations in characteristic protection villages
相关种群 | 黄河流域 | 长江流域 | 全国 | |||
---|---|---|---|---|---|---|
平均距离/km | 空间关联指数 | 平均距离/km | 空间关联指数 | 平均距离/km | 空间关联指数 | |
中心城市 | 48.09 | 0.21 | 62.38 | 0.07 | 60.04 | 0.19 |
历史城镇 | 43.30 | 0.24 | 60.37 | 0.16 | 56.86 | 0.30 |
文保单位 | 11.52 | 0.41 | 21.54 | 0.36 | 19.97 | 0.47 |
旅游景区 | 16.52 | 0.36 | 18.01 | 0.41 | 18.91 | 0.52 |
2) 文物。特色保护类村庄植根于地域文化,以文物古迹为重要依托和价值体现,本身也是活态文化遗产。对5 058处全国重点文物保护单位(下文简称文保单位)建立以10 km为等间距的10级缓冲区〔见
3) 景区。特色保护类村庄以利用特色资源发展乡村旅游为主要振兴路径,与旅游景区具有共生基础和协同潜力。对4 931个国家4A级及以上旅游景区建立10 km等间距的10级缓冲区〔见
2.2.3 对人为因子的选择
1)人口。人口是社会生产的主体,具有一定的人口是乡村聚落存在的前提。根据已有关于中国人口密度的分级和分区标准[
图8 特色保护类村庄种群分布与人为因子的关系
Fig. 8 The relationship between population distribution and anthropic factors in characteristic protection villages
2) 经济。村庄因人口集聚而形成,因经济集聚而发展,但特色保护类村庄分布与经济因子的关系不同于人口。由
3) 交通。与主要交通通道的空间距离和区位关系影响村庄与外部环境的物质、能量和信息交换,是村庄选址布局的重要考虑因素。对国道、省道分别建立以10 km、5 km为等间距的10级缓冲区,统计分析结果如
基于上文揭示的9类生态因子,选取11个自变量,同时以特色保护类村庄数量为因变量进行地理探测。探测以50 km×50 km的网格为基本单元,黄河流域、长江流域和全国分别在ArcGIS中划分出416个、858个和4 277个网格。根据地理探测器运行要求,综合专业知识、分类方法和前文分析结果,对自变量进行离散化处理,将其转化为分类变量。其中,海拔的分类断点为200 m、500 m、1 000 m、2 000 m、3 000 m和4 000 m;年降水量的分类断点为200 mm、400 mm、800 mm、1 000 mm和1 600 mm;坡度和年平均气温的分级与前文保持一致;其余变量均采用自然断点法分为8类。影响黄河流域、长江流域和全国特色保护类村庄种群分布的生态因子探测结果如
生态因子类型 | 因子名称 | 黄河流域 | 长江流域 | 全国 | ||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
q值 | 排序 | q值 | 排序 | q值 | 排序 | |||
非生物因子 | 地形 | 海拔/m | 0.205*** | 2 | 0.154*** | 2 | 0.074*** | 9 |
坡度/(°) | 0.023* | 11 | 0.030*** | 9 | 0.038*** | 11 | ||
气候 | 年降水量/mm | 0.054*** | 10 | 0.155*** | 1 | 0.201*** | 1 | |
年平均气温/℃ | 0.137*** | 6 | 0.095*** | 5 | 0.192*** | 2 | ||
河流 | 河流长度/km | 0.079*** | 9 | 0.012 | - | 0.045*** | 10 | |
生物因子 | 城镇 | 历史城镇数量/个 | 0.180*** | 3 | 0.032 | - | 0.126*** | 8 |
文物 | 全国重点文物保护单位数量/个 | 0.259*** | 1 | 0.039*** | 8 | 0.148*** | 6 | |
景区 | 国家4A级及以上景区数量/个 | 0.119*** | 8 | 0.057*** | 6 | 0.149*** | 5 | |
人为因子 | 人口 | 人口密度/(人/km2) | 0.163*** | 5 | 0.114*** | 4 | 0.162*** | 4 |
经济 | 地均GDP/(万元/km2) | 0.129*** | 7 | 0.046*** | 7 | 0.131*** | 7 | |
交通 | 公路里程/km | 0.176*** | 4 | 0.120*** | 3 | 0.182*** | 3 |
注: ***表示在0.01水平上显著,**表示在0.05水平上显著,*表示在0.1水平上显著,其余表示未通过显著性检验;黑体表示主导生态因子。
就黄河流域而言,研究选取的11个自变量均通过了显著性检验,表明该流域特色保护类村庄种群的分布格局是生物、非生物和人为3类生态因子共同作用的结果。分因子类型看,生物因子的综合解释力最高(平均q值为0.186),人文因子的解释力次之(平均q值为0.156),非生物因子的解释力最低(平均q值为0.100)。可见,黄河流域特色保护类村庄种群的分布更多是受种间关系和人类活动的影响。但从具体因子看,除全国重点文物保护单位外,海拔这一非生物因子也在黄河流域特色保护类村庄分布中起着主要作用。
比较而言,显著影响长江流域特色保护类村庄种群分布的因子亦同样涉及全部3类生态因子,其中起主要作用的因子也包括海拔。除海拔外的另一主导生态因子是年降水量,也属于非生物因子。并且在该流域,非生物因子对特色保护类村庄种群的整体影响力也最强。可见,区别于黄河流域,长江流域特色保护类村庄种群的空间分异主要由非生物因子尤其是降水因子和地形因子决定。将研究范围由流域扩大到全国,所得结果又有差异。主导全国特色保护类村庄分布的显著性因子则是气候因子和交通因子。综上可知,影响特色保护类村庄种群的生态因子具有综合性、非等价性和限定性。该类村庄的不同地理种群都受到各类、多个生态因子的综合作用,但对特定地理种群分布起作用的因子及主导因子有差异。不同地理种群的发展需要不同的生态因子或生态因子的不同强度。
1)黄河流域特色保护类村庄的分布密度随种群增长而大幅提高,分布模式随尺度变大由显著聚集转为不显著离散,分布格局随时间推移由多中心向单中心演化,但在312 km内始终成群密集分布,且集聚强度持续增强,集聚规模整体扩大,集聚中心一直位于河谷盆地并紧邻地势阶梯分界线和省界。
2)黄河流域特色保护类村庄种群表现出“聚中低山区、向阳坡斜坡、喜温暖湿润、近黄河干流”的自然生境偏好,主要分布在人口密度为50~400人/km2、经济密度低于1 500万元/km2的区域,以及国道沿线30 km、省道沿线10 km、中心城市周边20~80 km、历史城镇周边60 km、旅游景区和文保单位周边20 km范围内。
3)影响特色保护类村庄种群的生态因子具有综合性、非等价性和限定性。不同于在全国以气候和交通因子为主导,在长江流域以降水和地形因子为主导,在黄河流域起主要作用的显著因子是全国重点文物保护单位的数量和海拔。
1)结果讨论。不同于本文中黄河流域特色保护类村庄种群分布由文化和地形因素主导的结论,相关研究或认为河网密度、年降水量等自然条件是最主要的影响因素[
2)政策建议。① 黄河流域特色保护类村庄种群发展应以黄河国家文化公园建设为依托,以种群密度最高的晋城盆地为中心,以种群分布集中的黄河干流及其支流湟水和汾河为廊道,构建“一心引领、三廊支撑”的总体空间格局,推动流域特色保护类村庄的保护利用由点状向带状和网络状转变,全面彰显和传承黄河文化。② 黄河流域特色保护类村庄种内个体的发展应因势利导、分类施策,对于邻近区域中心城市、高等级旅游景区等优势种的村庄,应利用区位优势发展乡村休闲旅游和特色产业,不断增强城村和村景间的正相互作用和互补性,提高个体适应度;对于地处省界、高山陡坡等不利生境的村庄,应以防止遗传变异性丧失为目标,加强文化生态的整体保护和文化基因的活态传承。
3)研究展望。地理探测器作为新的空间归因方法在使用中仍面临若干问题,典型如自变量的q值多大才能被判定为主导因子?本文尝试通过K-均值聚类算法而非主观判断来明晰主导因子,但在确定分级数量时仍存在一定主观性。后续还需通过对自然断点法、均值标准差法等数据离散化方法效果的比较,探寻一种更加客观和权威的主导因子识别方法。此外,从研究区域看,未来应进一步聚焦湟水谷地、太原盆地、晋城盆地等特色保护类村庄密集分布的地理单元,在更小尺度开展地理种群研究,以期深化对黄河流域特色保护类村庄种群地理变异特征的理论认识。
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