图1 喀斯特山地旅游地CES类型识别数量
纸质出版日期:2024-08-25,
收稿日期:2023-11-21
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喀斯特山地旅游地是一个典型的社会-生态系统,具有较高的生态系统服务价值,但针对其为公众提供的非物质收益却鲜有研究。该研究以黔西南州万峰林景区为典型案例地,采用Amazon Rekognition图像识别技术,结合社交媒体照片内容分析法、GIS空间分析法、地理探测器模型等方法,识别和分析喀斯特山地旅游地生态系统文化服务(CES)空间分异与影响因素。研究表明:①喀斯特山地旅游地具有美学、游憩、生物多样性、地方认同感、文化多元性和教育价值6种CES类型;②景区CES均存在显著的空间正相关性,总体CES热点区呈多核心分布态势,主要集聚在景区北部、中部和南部,且面积由北向南逐渐增大,形成了公众感知喀斯特峰林群和布依族文化景观的集聚区,而冷点区则少量集聚在景区中部东北向和南部东南向等区域;③距水系距离、距道路距离、高程和NDVI因子是影响总体CES的主导因子,土地利用类型、服务设施密度、村庄密度因子为次要因子,总体CES的多因子交互作用呈现出非线性增强多于双因子增强的交互类型特征,且自然与社会维度交互因子均提高了总体CES空间分异的解释力度。该研究为明晰和提升公众对喀斯特山地旅游地生态系统的非物质收益和社会文化福祉提供了实践参考。
Karst mountainous tourism destinations are typically social-ecological systems with high ecosystem service values, but there is little research on the intangible benefits they provide to the public. This study takes the Wanfenglin scenic spot in Southwest Guizhou of China as a typical case, combined with social media photo content analysis, GIS spatial analysis, geographic detector to identify and analyze the spatial differentiation and influencing factors of CES in karst mountainous tourism destinations using Amazon Rekognition image recognition technology. The results have shown that: ① Karst mountainous tourism destinations have six types of CES: aesthetics, recreation, biodiversity, local identity, cultural diversity, and educational value. ② There is a significantly and spatially positive correlation in the CES of scenic spot. The hot spots of overall CES show a multi-core distribution, mainly concentrated in the northern, central, and southern parts of the scenic spot. The covered area gradually increases from north to south, forming a gathering area for the public to perceive the karst peak forest group and Buyi minority cultural scenery. However, the cold spots are slightly concentrated in the northeast and southeast areas of the central and southern parts of the scenic spot. ③ The factors such as distance from the river system, distance from the road, elevation, and NDVI are the dominant factors affecting the overall CES; the factors such as land use type, service facility density, and village density factors are secondary factors. The multi-factor interaction of overall CES exhibits a non-linear enhancement rather than a dual factor enhancement, and natural and social dimension of interaction factors enhance the explanatory power of the spatial differentiation of overall CES. This study provides the practical reference for clarifying and enhancing the public’s understanding of the intangible benefits and social-cultural well-being of the ecosystem for karst mountainous tourism destinations.
党的二十大报告指出,“中国式现代化是人与自然和谐共生的现代化”[
本研究议题涉及的国内外相关文献主要聚焦在山地旅游地CES和喀斯特山地旅游研究两大领域。通过梳理山地旅游地CES研究领域的相关文献发现以下问题。①在研究内容方面,学者们重点围绕城市绿色空间CES绩效评价[
因此,本研究选取黔西南布依族苗族自治州(以下简称黔西南州)兴义市万峰林景区为典型案例地,通过获取带地理坐标的社交媒体照片,利用Amazon Rekognition图像识别技术开展景观标签识别并进行CES分类与估算,借助ArcGIS软件与地理探测器模型分析CES空间分异与影响因素,以期为明晰和提升公众对喀斯特山地旅游地生态系统的非物质收益和社会文化福祉提供实践参考。
万峰林景区位于贵州省黔西南州兴义市,总面积约15.62 km2,是我国最大的喀斯特峰林。景区地形属于典型的锥状喀斯特地貌,峰丛、峰林景观分布范围广、发育完整,地形富于变化,最高处海拔为1 633 m,最低处海拔为1 086 m。景区亚热带山地季风气候特征显著,年均气温17 ℃,雨量充沛。景区内自然景观资源丰富,不仅集溶洞、漏斗、地下暗河于一体,更有秋沙鸭、猕猴等珍稀动物和苏铁、兜兰等100多种珍稀植物。景区内历史文化资源丰富,既有民族文化浓郁的服饰、语言、生活习俗,亦有万佛寺、纳灰桥、八音坐唱、碑刻等人文艺术。作为国家重点风景名胜区和国家4A级旅游景区,景区自然生态和民族文化要素丰富,能够真实地反映出公众通过审美体验、文化娱乐、精神满足等与喀斯特山地生态系统互动获得的非物质收益。
1.2.1 照片内容分析
借鉴Andrea等学者采用照片内容分析识别CES的思路方法[
类型 | 内涵 | 网络文本高频词 | 场景分类 | 景观标签 |
---|---|---|---|---|
美学 | 感受喀斯特山地风光,满足审美要求 | 峰林、湖泊、云雾、美景、俯瞰、迷人、壮观、险峻、秀美 | 地貌景观水体景观植物景观气候气象景观 | 峰林等湖泊、溪流等野生植物、珍稀植物等云、雾等 |
游憩 | 开展娱乐和游憩活动的场所,具有喀斯特山地或人文景观的特征 | 观景台、峰峦、纵横、阡陌、漫步、骑行、渡船、民宿、精致 | 地貌景观娱乐公园娱乐活动特色建筑 | 峰林等地质景观等观光、登山、渡船、戏水、徒步等古桥、古村等 |
生物多样性 | 喀斯特山地动物和植物等生物资源 | 动植物、油菜花、秋沙鸭、猕猴、苏铁、兜兰 | 动物景观植物景观 | 野生动物、珍稀动物等野生植物、珍稀植物等 |
地方认同感 | 与喀斯特山地相关的本性或特性,能产生联结感和归属感 | 村落、农舍、坝子、田野、淳朴、悠闲、清新、宜人 | 物质文化精神文化乡村景观特色建筑 | 歌舞、工具、服饰、佛像等图腾、刻字石、祭祀活动等牛、马、狗及与人们生产生活相关的地方元素等古桥、古村等 |
文化多元性 | 展示喀斯特山地文化和宗教景观或建筑,提供进行反思的对象化情境 | 纳灰桥、碾坊、碑刻、景观亭、徐霞客游记、布依族、八音坐唱、万佛寺、神奇、乡愁、意境 | 物质文化精神文化特色建筑 | 文物、服饰、佛像、歌舞等图腾、刻字石、节日风俗、祭祀活动等古桥、古村等 |
教育价值 | 为正式和非正式教育提供喀斯特山地研学基地,传递智慧和知识 | 喀斯特地貌、地质公园、八卦田、博物馆、布依文化、传统工艺、解说标识、道路指示 | 地貌景观水体景观动物景观植物景观物质文化精神文化 | 峰林等湖泊、溪流等野生动物、珍稀动物等野生植物、珍稀植物等歌舞、工具、服饰、佛像等图腾、刻字石、祭祀活动等 |
由于社会-生态地域条件存在禀赋差异,学者们重点针对联合国千年生态系统评估报告(MEA)提出的CES类型体系开展不同案例地的实证研究[
1.2.2 空间自相关分析
采用空间自相关分析CES的整体空间和局部冷热点区的集聚态势[
(1) 为平均量;Wij为空间权重矩阵,当i、j单元空间相互毗邻时,Wij=1;当i、j单元空间互不相邻时,Wij=0。Moran’s I指数为[-1,1],当I>0时,空间呈正相关性,其值越大,空间相似性越明显;当I=0时,空间分布则呈随机态势;当I<0时,空间呈负相关性,其值越小,空间差异性越明显。
利用Getis-Ord 对CES的局部冷热点区特征进行测度,计算公式如下,
(2) 是
的数学期望值,
为其变异系数;当
为正值时,表明CES的热点区呈集聚态势,当
为负值时,表明CES的冷点区呈集聚态势。
1.2.3 地理探测器模型
采用地理探测器模型中的因子探测和交互探测子模型分析各因子与因子相互作用对CES空间分异的影响[
(3) 分别表示第i层(i=1,2,…,L)的样本量和样本方差。
交互探测子模型分析双因子Xa和Xb的交互作用值q(Xa∩Xb)对因变量Y的解释力,并与Xa和Xb的单一因子作用值对比,以此判定交互作用类型(见
1.3.1 社交媒体数据
采用Python编程语言,以万峰林为关键词,通过“两步路”官网平台(https://www.2bulu.com/)爬取轨迹照片及其源数据(截至2023年08月31日),包括官网平台发布的照片ID、拍摄时间、轨迹链接、照片链接、照片经纬度、内容文本等相关的轨迹信息。
1.3.2 影响因素数据
参考Sonter等[
采用亚马逊图像识别技术对照片内容进行景观标签检测,共获取7 915张轨迹照片;经过数据清洗,获取景区范围内照片共4 037张;根据
图1 喀斯特山地旅游地CES类型识别数量
Fig. 1 Number of CES types identification for karst mountainous tourism destinations
运用ArcGIS将研究区面域数据转换为200 m×200 m像素的渔网单元格,并将CES照片点数据与对应的渔网单元格连接,获取每个格网内的CES照片数量,以揭示CES空间特征。
2.2.1 全局空间集散特征
利用ArcGIS分别计算出CES空间分布的Moran’s I指数,检验其全局空间关联性。由
2.2.2 局部冷热区特征
全局空间自相关分析展现了CES的整体空间集散状态,本研究基于Getis-Ord 从90%、95%、99%置信度水平进一步刻画CES冷热点区特征,如
图2 CES冷热点区空间格局
Fig. 2 Spatial patterns of hot and cold spots of CES
CES | 冷点区(90%置信度) | 不显著区 | 较显著热点区(90%置信度) | 显著热点区(95%置信度) | 极显著热点区(99%置信度) | |||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
面积/km2 | 占比/% | 面积/km2 | 占比/% | 面积/km2 | 占比/% | 面积/km2 | 占比/% | 面积/km2 | 占比/% | |
美学 | - | - | 12.78 | 81.80 | 0.40 | 2.56 | 1.24 | 7.95 | 1.20 | 7.69 |
游憩 | 0.72 | 4.61 | 12.15 | 77.80 | 0.46 | 2.97 | 1.16 | 7.45 | 1.12 | 7.17 |
生物多样性 | 0.64 | 4.10 | 12.10 | 77.45 | 0.54 | 3.48 | 1.18 | 7.54 | 1.16 | 7.43 |
地方认同感 | 0.60 | 3.84 | 12.18 | 77.98 | 0.75 | 4.80 | 0.85 | 5.43 | 1.24 | 7.94 |
文化多元性 | - | - | 13.49 | 86.36 | 0.37 | 2.35 | 0.76 | 4.89 | 1.00 | 6.40 |
教育价值 | - | - | 13.32 | 85.30 | 0.48 | 3.10 | 0.94 | 6.01 | 0.87 | 5.59 |
总体 | 0.64 | 4.10 | 12.21 | 78.16 | 0.49 | 3.16 | 1.08 | 6.94 | 1.19 | 7.63 |
1)美学CES和游憩CES热点区分布特征相似,集聚在景区北部、中部及西南部,仅游憩CES存在冷点区。具体分析
2)生物多样性CES和地方认同感CES的热点区与冷点区均具有相似的空间集聚特征。具体分析
3)文化多元性CES的热点区主要分布在景区北部和中部,但无冷点区分布。文化多元性CES的极显著热点区主要集聚在万峰林广场、田园锦绣、落水天坑的核心吸引物附近,面积占比为6.40%。其显著热点区和较显著热点区则集聚在将军峰、八卦田、布依寨、万福村以及万佛寺北部区域,面积占比为7.24%〔见
4)教育价值CES的热点区主要集聚在景区北部、中部、西南部,也无冷点区分布。教育价值CES的极显著热点区集聚在万峰林广场、龙堡水坝、双龙电站遗址、荣源生态园区东部、八卦田、布依寨的核心吸引物附近,面积占比为5.59%。其显著热点区和较显著热点区在鱼龙碑刻、双龙电站遗址西南部、四轮碑、落水洞、观峰台与落水天坑附近集聚,面积占比为9.11%〔见
总体CES热点区集聚在景区北部、中部和南部,且面积由北向南逐渐增大,冷点区则少量集聚在其中部东北向和南部东南向等区域。总体CES极显著热点区呈多核心分布态势,主要集中在景区北部的票务中心及入口处,将军峰、田园锦绣、八卦田、上纳灰村、中纳灰村等景区中部的喀斯特峰林、盆地、田园及其观光车停靠点的核心吸引物附近,以及景区南部的观峰台、落水天坑和布依寨的核心吸引物附近,形成了公众感知喀斯特峰林群和布依族文化景观的集聚区。总体CES显著热点区和较显著热点区则集聚在万峰林广场、中纳灰村、将军峰、田园锦绣、八卦田、布依寨以及落水天坑南端外围。冷点区则主要分布在大顺峰的东南方向以及四轮碑的东北方向〔见
采用ArcGIS中的创建渔网工具,结合万峰林景区面积,以创建的200 m×200 m渔网单元格内的CES照片数量为因变量,以自然影响因素与社会影响因素为自变量,采用地理探测器模型测算CES空间分异的单因子与多因子交互作用的影响力值。
2.3.1 单因子探测分析
测算CES空间分异的单因子交互作用的影响力值如
CES | 值 | 高程(X1) | 坡度(X2) | 坡向(X3) | NDVI(X4) | 距水系距离(X5) | 距道路距离(X6) | 村庄密度(X7) | 服务设施密度(X8) | 土地利用类型(X9) |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
美学 | q | 0.148 6 | 0.031 0 | 0.056 1 | 0.096 4 | 0.274 1 | 0.204 7 | 0.030 0 | 0.157 8 | 0.057 3 |
p | 0.000 0** | 0.044 0* | 0.000 0** | 0.000 0** | 0.000 0** | 0.000 0** | 0.062 1 | 0.000 0** | 0.000 0** | |
游憩 | q | 0.175 4 | 0.029 9 | 0.047 2 | 0.109 1 | 0.293 6 | 0.271 3 | 0.027 9 | 0.148 8 | 0.067 1 |
p | 0.000 0** | 0.022 0* | 0.000 0** | 0.000 0** | 0.000 0** | 0.000 0** | 0.042 0* | 0.000 0** | 0.000 0** | |
生物多样性 | q | 0.179 8 | 0.029 2 | 0.050 0 | 0.283 3 | 0.096 2 | 0.234 8 | 0.025 6 | 0.154 9 | 0.070 9 |
p | 0.000 0** | 0.058 4 | 0.000 0** | 0.000 0** | 0.000 0** | 0.000 0** | 0.109 8 | 0.000 0** | 0.000 0** | |
地方认同感 | q | 0.028 8 | 0.030 1 | 0.042 8 | 0.099 6 | 0.060 3 | 0.267 6 | 0.180 4 | 0.177 0 | 0.239 8 |
p | 0.000 0** | 0.021 0* | 0.000 0** | 0.000 0** | 0.071 1 | 0.000 0** | 0.000 0** | 0.000 0** | 0.000 0** | |
文化多元性 | q | 0.026 0 | 0.024 3 | 0.027 2 | 0.135 2 | 0.235 2 | 0.141 3 | 0.129 7 | 0.120 6 | 0.042 5 |
p | 0.112 5 | 0.102 3 | 0.057 5 | 0.000 0** | 0.000 0** | 0.000 0** | 0.000 0** | 0.000 0** | 0.025 0* | |
教育价值 | q | 0.350 4 | 0.082 0 | 0.041 8 | 0.166 5 | 0.184 1 | 0.067 7 | 0.085 2 | 0.120 8 | 0.112 6 |
p | 0.000 0** | 0.000 0** | 0.000 0** | 0.000 0** | 0.000 0** | 0.000 0** | 0.000 0** | 0.000 0** | 0.000 0** | |
总体 | q | 0.219 4 | 0.027 6 | 0.038 4 | 0.201 1 | 0.292 4 | 0.272 0 | 0.126 8 | 0.159 0 | 0.173 3 |
p | 0.000 0** | 0.032 0* | 0.000 0** | 0.000 0** | 0.000 0** | 0.000 0** | 0.000 0** | 0.000 0** | 0.000 0** |
注: **、*分别表示p值在q为1%和5%水平下显著。
1)在美学CES影响因子中,除村庄密度因子(X7)未通过显著性水平检验外,其余因子均通过显著性水平检验。其中,距水系距离(X5)、距道路距离(X6)、服务设施密度(X8)和高程(X1)因子的q值高于0.1,且在0.148 6~0.274 1之间,影响力位居前4。在游憩CES影响因子中,所有因子均通过显著性水平检验。其中,距水系距离(X5)、距道路距离(X6)、高程(X1)和服务设施密度(X8)因子的影响力也位居前4,q值高于0.1,且处于0.148 8~0.293 6之间。不难看出,距水系距离(X5)和距道路距离(X6)是影响美学CES和游憩CES空间分异的主导因子,其次分别为服务设施密度(X8)和高程(X1)因子。主要表现在景区的景观步道、观景台和换乘点的选点布局受到了喀斯特山地海拔起伏的影响;景区的主干步道和分支步道系统性地连通了纳灰河、万峰湖等喀斯特水体景观;沿岸的峰林、石林、溶洞、天坑、森林密布,尤其是列阵峰林、宝剑峰林、群龙峰林、罗汉峰林、叠帽峰林及其林间的农耕田园等喀斯特盆谷峰林地貌和农业景观,以及片区的油菜花、苏铁、兜兰等喀斯特植物景观,为公众驻足观赏和动态体验喀斯特自然与人文景观提供了审美和游憩的体验场所。
2)在生物多样性CES影响因素中,除坡度因子(X2)和村庄密度因子(X7)未通过显著性水平检验外,其余因子均通过显著性水平检验。其中NDVI(X4)、距道路距离(X6)、高程(X1)和服务设施密度(X8)因子的q值高于0.1,且处于0.154 9~0.283 3之间。而在地方认同感CES中,q值高于0.1的因子则分别为距道路距离(X6)、土地利用类型(X9)、村庄密度(X7)、服务设施密度(X8),处于0.177 0~0.267 6之间。可以看出,虽然生物多样性CES和地方认同感CES的空间分布特征相似,但其对应的影响因素存在差异,也表明同一类型的喀斯特自然社会要素具有综合性和多元性的CES特征。主要表现在生物多样性CES和地方认同感CES的热点区既是喀斯特中低海拔地区的山地和水体动植物资源高度禀赋的集聚区,也是喀斯特山地民族物质文化景观生产的分布区,公众既可在极显著热点区观赏到中华沙秋鸭、猕猴、苏铁、兜兰等稀有动植物,也可在其显著热点区和较显著热点区与村落、坝子、农舍、古桥、步道等生产生活相关的地方性元素相接触,促使公众与景区产生自然回归的联结感与民族文化的地方感。
3)在文化多元性CES影响因素中,除高程、坡度、坡向3项因子未通过显著性水平检验外,其余因子均通过显著性水平检验,q值高于0.1的因子分别为距水系距离(X5)、距道路距离(X6)、NDVI(X4)、村庄密度(X7)、服务设施密度(X8),处于0.120 6~0.235 2之间。具体分析看出,文化多元性CES的热点区集中分布在喀斯特森林植被覆盖密集的山地和水体周围的人类活动区域,沿主干道路和分支步道串联了纳灰桥、景观亭、碾坊、万佛寺、洞穴寺院、徐霞客游记碑刻、布依村寨等历史文化遗迹和民族文化场域,嵌入特色建筑、历史文物、布依文化、节日风俗等物质文化和精神文化,通过自然与文化交织展现出喀斯特生境下独一无二的民族乡愁意境。
4)在教育价值CES影响因素中,所有因子均通过显著性水平检验。其中,高程(X1)、距水体距离(X6)、NDVI(X4)、服务设施密度(X8)、土地利用类型(X9)因子的q值高于0.1,且处于0.112 6~0.350 4之间。具体分析看出,教育价值CES热点区的地貌形态从北至南呈峰林盆地、峰林洼地和峰丛山地的演变过程。其中,峰林洼地集聚了雨古鲁、洋坪、吊井坝、下发励等天坑地貌,峰丛山地环抱着喀斯特地漏景观演化形成的坡立谷和间歇泉,以及嵌入着地球上最古老的种子植物群落,提供了喀斯特山地的地貌演替过程以及植物起源与演化等丰富的自然生态教育价值CES。同时,喀斯特生境下孕育出传统村落的社会人文景观体现着人类与自然的高度和谐,八卦田园、石木房屋、炊烟渺渺等场景向公众展示着当地居民质朴悠然的生活方式,并在喀斯特聚落为主题的民族文化博物馆得以集中展示,提供了喀斯特山地的农耕生态知识和布依技艺文化等潜在的生产生活教育价值CES。
从总体CES的单一影响因素来看,所有因子均通过显著性水平检验。其中,距水系距离(X5)、距道路距离(X6)、高程(X1)和NDVI(X4)因子的q值高于0.2,且处于0.201 1~0.292 4之间,是影响总体CES的主导因子;土地利用类型(X9)、服务设施密度(X8)、村庄密度(X7)的q值高于0.1且处于0.126 8~0.173 3之间,是影响总体CES的次要因子;坡向(X3)和坡度(X2)因子的影响则较弱。
2.3.2 多因子交互作用探测分析
测算总体CES的多因子交互作用影响力值如
总体CES | 高程(X1) | 坡度(X2) | 坡向(X3) | NDVI(X4) | 距水系距离(X5) | 距道路距离(X6) | 村庄密度(X7) | 服务设施密度(X8) | 土地利用类型(X9) |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
X1 | 0.219 4 | ||||||||
X2 | 0.292 5↑↑ | 0.027 6 | |||||||
X3 | 0.349 0↑↑ | 0.113 3↑↑ | 0.038 4 | ||||||
X4 | 0.287 2↑ | 0.205 3↑↑ | 0.235 0↑↑ | 0.111 1 | |||||
X5 | 0.357 4↑ | 0.223 4↑↑ | 0.234 6↑↑ | 0.375 3↑ | 0.272 0 | ||||
X6 | 0.460 5↑ | 0.473 5↑↑ | 0.445 4↑↑ | 0.391 4↑ | 0.558 5↑ | 0.292 4 | |||
X7 | 0.212 9↑↑ | 0.111 8↑↑ | 0.169 4↑↑ | 0.248 6↑↑ | 0.396 2↑↑ | 0.432 8↑↑ | 0.026 8 | ||
X8 | 0.353 9↑ | 0.249 3↑↑ | 0.257 9↑↑ | 0.331 2↑↑ | 0.416 6↑ | 0.501 4↑↑ | 0.353 5↑↑ | 0.159 0 | |
X9 | 0.252 1↑ | 0.125 1↑↑ | 0.143 1↑↑ | 0.190 0↑↑ | 0.352 5↑↑ | 0.440 2↑↑ | 0.159 8↑↑ | 0.247 2↑↑ | 0.073 3 |
注: “↑”表示双因子增强,“↑↑”表示非线性增强。
1)从双因子增强的交互类型可知,距水系距离(X5)与距道路距离(X6)交互作用对总体CES产生最强的解释力为0.558 5,高程(X1)与距道路距离(X6)、距水系距离(X5)与服务设施密度(X8)的共同解释力次之,分别为0.460 5与0.416 6,高程(X1)与NDVI(X4)和土地利用类型(X9)的共同解释力均低于0.3,表明双因子交互作用可显著增强各单一影响因子对总体CES空间分异现象的解释力,也集中表现在受海拔影响的喀斯特山地植被、河流湖泊与道路网络的“点轴”式游憩资源增强了总体CES空间分布的组合差异。
2)从非线性增强的交互类型可知,距道路距离(X6)与村庄密度(X7)、服务设施密度(X8)、土地利用类型(X9)交互作用对总体CES产生最强的解释力。同时,注意到距道路距离(X6)因子受到坡度(X2)和坡向(X3)因子的共同影响,均处于0.432 8~0.501 4之间;距水系距离(X5)与村庄密度(X7)和土地利用类型(X9)、村庄密度(X7)与服务设施密度(X8)交互作用对总体CES也产生了较强的解释力,处于0.352 5~0.396 2之间。不难看出,非线性影响因子交互作用的解释力均大于单一影响因子作用时的解释力之和,且社会影响因子的增强效果大于自然影响因素,也表现出喀斯特山地和水系等自然维度因子的非线性交互匹配产生的单类型CES转向由山地水系、村落布局、三生用地、游憩步道、商服设施等自然维度与社会维度因子交互匹配产生的多类型CES。
本研究以黔西南州万峰林景区为典型案例地,采用Amazon Rekognition图像识别技术,结合社交媒体照片内容分析法、GIS空间分析法、地理探测器模型等方法,识别和分析喀斯特山地旅游地CES空间分异与影响因素,主要结论如下。
1)从类型识别来看,喀斯特山地旅游地具有美学、游憩、生物多样性、地方认同感、文化多元性和教育价值6种CES类型。其中,游憩CES为主导类型,文化多元性CES、生物多样性CES、地方认同感CES和美学CES次之,而教育价值CES最低。喀斯特山地旅游地是一个典型的社会-生态系统,其禀赋独特的喀斯特景观契合公众的生态文化需求,上述结论延伸了已有研究侧重喀斯特山地旅游地生态系统服务的供给、支持、调节等物质收益[
2)从空间特征来看,喀斯特山地旅游地CES均存在显著的空间正相关性,总体CES热点区呈多核心分布态势,主要集聚在景区北部、中部和南部,且面积由北向南逐渐增大,形成了公众感知喀斯特峰林群和布依族文化景观的集聚区,而冷点区则少量集聚在景区中部东北向和南部东南向等区域。上述结论从需求感知角度对喀斯特山地旅游地CES冷热点空间特征进行刻画,延伸了已有学者多从供给调节角度对大尺度喀斯特山地旅游地生态系统服务开展要素与空间识别的研究[
3)从影响因素来看,距水系距离、距道路距离、高程和NDVI因子是影响总体CES的主导因子,土地利用类型、服务设施密度、村庄密度因子为次要因子,而坡向和坡度因子的影响则较弱。总体CES的多因子交互作用呈现出非线性增强多于双因子增强的交互类型特征,且两类交互因子均提高了总体CES空间分异的解释力度,说明总体CES空间分异受自然维度因子与社会维度因子的协同作用影响较大。上述结论弥补了已有研究仅针对公众对喀斯特山地旅游地CES开展主观感知因素分析的不足[
1)充分满足公众的非物质收益需求,合理供给感知较低的CES。根据公众对喀斯特山地旅游地CES的感知程度,主要集聚在景区北部、中部和南部为公众提供游憩、文化多元性、生物多样性、地方认同感和美学为主的CES类型,但在景区中部东北向和南部东南向仅提供少量的游憩、生物多样性、地方认同感等CES类型。一方面,景区应立足于增强喀斯特山地自净能力以改善喀斯特地表脆弱的生态环境,持续治理景区中北部和西南部石漠化景观,注重喀斯特生态景观的保护性开发与规划。同时,科学监控公众游憩行为以合理引导空间服务分流,充分满足公众对游憩、文化多元性、生物多样性、地方认同感和美学CES需求。另一方面,景区应强化喀斯特环境孕育的地方性社会文化的遗产要素挖掘和生态情感教育,针对性地加强公众文化福祉与喀斯特社会-生态环境的联结互动,充分提升潜在的教育价值CES,以此实现公众对喀斯特山地旅游地CES收益的空间平衡。
2)转化影响CES的重要因子,优化喀斯特山地CES的连通性与感知力。根据喀斯特山地旅游地CES影响因子的探测结果,距水系距离、距道路距离、高程和NDVI因子是影响总体CES空间分异的重要因子。一方面,景区通过喀斯特山地生态环境的保护性开发与生态景观的空间性规划,在严格保证公众对喀斯特生态系统调节、供应、支持服务等物质收益的基础上,重点通过“节点网络”规划结构布局观景基础设施、游憩服务设施与公共服务设施以连通游憩道路系统,加强具有海拔高程差异的游憩景点与道路系统之间的横向与纵向空间可达性,改善因喀斯特山地地表崎岖与破碎特性导致的公众CES感知类型的冷点集聚效应。另一方面,水体和植物景观是喀斯特山地社会-生态系统的重要景观构成,公众对游憩、文化多元性、生物多样性、地方认同感和美学CES均产生于与水体和植物有关的喀斯特生态人文景观,在游憩空间规划中应在保护水源、水质、水量基础上,增加亲近地表和地下水体及植物景观的游憩机会,改善水域附近的亲水体验设施,持续提高公众对喀斯特山地旅游地CES的感知能力。
3)充分实现CES供需权衡,提升喀斯特山地生态系统的社会文化福祉。喀斯特山地旅游地是一个典型的社会-生态系统,通过CES的非物质收益转化,实现喀斯特自然生态与公众社会文化福祉的供需权衡。在协调喀斯特生态环境保护与生态游憩发展之间的空间规划实践过程中,景区应通过大数据技术对公众在喀斯特山地旅游地社会-生态系统的资源赋存、游憩偏好、审美意向、游憩场所、文化认知、归属感知、教育场域、历史价值、生存智慧、生活经验等方面进行动态性地跟踪与识别,并定期测绘和研判公众对CES感知的多核心分布区与冷热点集聚区。一方面可针对喀斯特脆弱的生境区域叠加不合理的生态游憩扰动进行跟踪与分流,同时,建立更广泛的公众支持喀斯特社会-生态系统环保预警机制。另一方面也应通过CES感知差异重点分析喀斯特生态植被覆盖、传统村落文化深度挖掘、游憩服务设施合理布局等社会-生态可持续发展态势,充分实现CES供需权衡,进一步筑牢山地安全屏障、优化村落人居环境、协调人地互动关系,提升喀斯特山地旅游地生态系统的社会文化福祉。
1)目前Amazon Rekognition图像识别技术尚处于探索阶段,机器识别模型的训练程度仍不完善,标签识别与实际结果存在一定的误差,本研究未来应进一步完善标签识别的机器学习程序,提高结果分析的准确性。同时,社交媒体平台发布的照片在一定程度上未能覆盖所有群体,尚未接触社交平台的群体未能充分地分享其文化服务感知,本研究未来应多途径获取可公开访问的地理坐标信息数据源,更广泛地处理和分析公众对喀斯特山地旅游地CES的感知差异。
2)针对社交媒体照片进行分类时,本研究重点借鉴了部分学者开展的山地旅游地CES案例研究,促使喀斯特山地旅游地CES的实践阐释深度受限。未来应在充分识别同类型案例地社交媒体照片的基础上,进一步结合喀斯特山地的生态系统结构及其功能特点,构建更加科学的喀斯特山地旅游地CES类型识别体系,以致评估结果更为精确和完善。
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