我国地质文化村(镇)空间分布特征及影响因素研究

胡清清,杨晓霞

西南大学地理科学学院,旅游研究所,重庆,400715

内容提要：地质文化村(镇)是地质文化科普的重要窗口,也是所在区域经济社会发展的重要依托,对其空间分布特征及影响因素的研究对我国地质文化村(镇)的进一步评定和可持续发展具有重要意义。运用最邻近指数、不平衡指数、核密度分析和地理探测器方法,对我国50个地质文化村(镇)的空间分布特征及其影响因素进行研究,研究表明:①地质文化村(镇)的空间分布类型为随机分布型;②各省(市、区)地质文化村(镇)数量差异明显,空间分布不均衡,呈“东多西少”格局;③地质文化村(镇)形成1个高密度核心区、2个次高密度集聚区、1条核心延长带;④影响我国地质文化村(镇)空间分布格局的因素由特色地质资源、自然条件以及社会经济与人文资源3个一级指标构成,其中社会经济与人文资源对地质文化村(镇)空间分布影响最大且效果显著。在今后地质文化村(镇)的评定建设中,应加强中西部地区地质文化村(镇)的建设和申报;适当给予中西部地区地质文化村(镇)评定倾斜;加大地质文化村(镇)宣传力度;充分发掘地质特色及民俗文化,加强地质文化村(镇)与文化的融合。

地质遗迹是自然遗产的重要组成部分,在发展地学旅游增加经济收入、推进科学普及科学研究等(赵汀等,2005;陈安泽,2016)方面具有重要的价值。许多地质遗迹分布于偏远的乡村,在脱贫攻坚和乡村振兴的背景下,中国地质学会于2021年、2022年相继评选认定了2批共50个地质文化村(镇)(殷小艳和张丽华,2021;殷小艳, 2022)。地质文化村(镇)是指依托地质资源禀赋,通过深度挖掘地质科学和文化,将其与乡村、乡镇建设相融合,发展特色产业和经济,提升乡村、乡镇生活品质和文化内涵,形成的宜居宜业的特色村(镇)( 自然资源部中国地质调查局, 中国地质学会❶; 高梦瑶等,2020)。地质文化村(镇)的建设将地质遗迹调查成果运用于实践,使全国地质遗迹调查工作中发现的不符合申报地质公园和地质遗迹自然保护区而又需要进行保护的地质遗迹资源以建立地质文化村(镇)的形式得以保护(赵吉昌等,2021),使地质工作服务社会的尺度由省(市、区)向村(镇)级延伸,是地质公园、矿山公园等保护区的补充(丁华等,2022);将地质科学(如地球演化过程等)和各种民俗文化(如传统习俗、特色美食、工艺品、农耕文化等)相结合,发展文旅产业,带动区域旅游产业发展及经济增长;同时通过科普地球科学,教育民众认识自然、尊重自然和保护自然,践行习近平总书记的生态文明思想,以重塑新时代地质事业的新形象,使其成为开辟地质工作服务脱贫攻坚和乡村振兴的新途径❷。

学术界对地质文化村(镇)进行了多视角的研究。丁华等(2020,2022)对地质文化村的科学内涵、建设内容与实施路径,建设的理论体系构建与实践模式进行了系统的探讨;孟庆伟等(2021)对地质文化村建设中的地质要素及文化融合进行了剖析;彭俊等(2019)对地质文化村(镇)规划编制思路与方法进行了探索;王瑛等(2019)、王瑞丰等(2020)、赵吉昌等(2021)对地质文化村的建设提出了建议;赵洪飞等(2018)对贵州六盘水月照旅游地质文化村地质遗迹景观保护进行了研究。曾鑫等(2023)讨论了国土空间规划体系下地质文化村的规划编制问题。 张博(2023)探讨了人居环境治理视域下地质文化村建设路径。 地质文化村(镇)的空间分布格局是对地质遗迹进一步开发建设和整体布局的前提与依据,作为助力乡村振兴的“旅游品牌”和我国生态文明建设的平台,其研究有着重要意义,但目前缺乏该领域的研究成果。笔者等拟从地理空间视角,对地质文化村(镇)的空间分布特征及其影响因素进行分析,以期为我国地质文化村(镇)的科学布局及其可持续发展提供参考。

1 研究方法与数据来源

1.1 研究方法

(1)最邻近指数。最邻近指数(R)可用来刻画点要素的空间分布是集聚型、随机型还是均匀型。其原理是测算地理空间中每个点与最邻近点之间的距离,取其平均值得到最邻近平均距离,最邻近指数R即是指实际最邻近平均距离与理论最邻近距离的比值。其计算公式为(谢志华等,2008):

(1)

式中:r为实际最邻近距离;r′为理论最邻近距离;D为点密度。当R=1时,点要素分布状态为随机;当R>1时,点要素趋于均匀分布;当R<1时,点状要素趋于凝聚分布。

(2)不平衡指数。不平衡指数(S)用于衡量研究对象在不同区域的均衡程度,笔者等用其度量地质文化村(镇)在全国范围内的分布均衡状况,其计算公式为(谢志华等,2008):

(2)

式中:n为省(市、区)数量,Yi为各省(市、区)地质文化村(镇)数量占全国的比重从大到小排序后,第i位的累计百分比。不平衡指数S介于0和1之间,当S=0时,地质文化村(镇)平均分布在各省(市、区)中;当S=1时,地质文化村(镇)全部集中在一个省(市、区)中。

(3)核密度分析。核密度分析法用于分析地理要素在不同地理空间出现的概率,能够清晰地反映所研究地理要素的空间分布密度。笔者等用其分析地质文化村(镇)空间分布密度状况。其计算公式为(吴必虎等,2012):

(3)

式中:Fn(x)为核密度估计值;h为带宽(h>0);n为地质文化村(镇)的总个数;k(x)为核函数;(x-xi)则表示估值点x到xi处的距离。其中Fn(x)值越大,表示地质文化村(镇)越密集。

(4)地理探测器。地理探测器是探测空间分异性的工具,通过探测自变量与因变量之间空间分布格局的一致性,揭示地理要素产生空间分异的驱动因子及其解释力度。笔者等运用地理探测器分析各影响因素对地质文化村(镇)空间分异性的影响强度。其计算公式为(王劲峰等,2017):

(4)

1.2 数据来源

笔者等分析范围为我国31个省级行政区(港澳台除外),选取第一批和第二批全国地质文化村(镇)作为样本,样本数据来源于2021年和2022年中国地质学会公布的地质文化村(镇)名单(表1),其中第一批26个,第二批24个,共计50个。借助百度坐标API拾取器系统获取研究样本的具体经纬度坐标,地图数据边界和省级行政边界以国家标准地图为底本,借助ArcGIS 10.8软件建立地质文化村(镇)矢量数据库,进行可视化表达(图1)。研究中涉及的各省(市、区)省级及以上地质遗迹数量来源于中国地质环境监测院的“全国重要地质遗迹调查”项目成果,其中广西壮族自治区地质遗迹由该项目成果以及相关论文得到(蒋华斐等,2010;黄松等,2015;李燕林等,2016);全国数字高程来自地理空间数据云(https://www.gscloud.cn/search);降雨量、气温均来自地理监测云平台(http://www.dsac.cn/DataProduct);植被覆盖度来源于MOD13A3数据集中2021年全国1km NDVI数据(https://doi.org/10.5067/MODIS/MOD13A3.006),具体数值则利用ENVI和ArcGIS软件处理所得;国家重点保护野生动植物数量来源于各省(市、区)林业局依据国家重点保护野生动植物名录的统计,古树名木数量来源于第二次全国古树名木资源普查,其中海南省、内蒙古赤峰市的古树名木来源于相关文献❸(张昌达,2019);地区GDP、人均GDP、年末常住人口、人口密度、第三产业产值和公路通车里程等均来自各省(市、区)2022年统计年鉴和2021年国民经济和社会发展统计公报;省级及以上非物质文化遗产数量来源于各省(市、区)公布的省级非物质文化遗产代表性项目的统计和国务院官网公布的五批国家级非物质文化遗产代表性项目名录(http://www.gov.cn/index.htm);“旅游”“乡村”提及次数来源于各省(市、区)2021年政府工作报告。

图1 我国地质文化村(镇)空间分布 [底图源于自然资源部标准地图服务网站,审图号GS(2019)1822号]Fig.1 Spatial distribution of geological culture villages (towns) in China(Organic drawing from the standard map service website of the Ministry of Natural Resources,the figure number GS (2019) 1822)

2 全国地质文化村(镇)空间分布特征

2.1 空间分布类型

利用ArcGIS 10.8软件中的“平均最近邻”工具计算我国地质文化村(镇)的最邻近指数,经运算得到地质文化村(镇)的最邻近指数R=0.9129<1,表明地质文化村(镇)空间分布总体呈随机分布态势。

2.2 空间分布均衡特征

由表1和图1可知,各省(市、区)地质文化村(镇)分布数量差异明显。从全国尺度来看,以胡焕庸线为界,我国地质文化村(镇)分布呈“东多西少”的空间分布态势,以东占比为88%,以西占比为12%。从东、中、西三大地带来看,东部地区占比最高,达到48%;西部地区比例次之,为32%;中部地区比重最低,为20%。从八大分区来看(表2),长江中游地区、北部沿海地区和东部沿海地区、南部沿海地区位列前三位,占比分别达24%、18%、18%、12%,总占比达到总数的72%;其次是西北地区、黄河中游地区、西南地区,占比分别为10%、8%、8%;东北地区占比最少,仅占2%。进一步计算地质文化村(镇)不平衡指数S=0.5174,表明地质文化村(镇)在各省(市、区)分布不均衡。

表2 八大分区地质文化村(镇)的数量分布Table 2 The number distribution of geological culture villages (towns) in eight regions

2.3 空间分布密度特征

运用ArcGIS 10.8中核密度分析方法,对地质文化村(镇)进行核密度分析,核密度分析时像元大小和搜索半径采用默认值,并根据自然断点法将密度值由高至低分为5类,制作地质文化村(镇)核密度分析图(图2),进行数据的可视化分析。

图2 我国地质文化村(镇)核密度图[底图来源于自然资源部标准地图服务网站,审图号GS(2019)1822号]Fig.2 kernel density map of geological culture villages (towns) in China(Organic drawing from the standard map service website of the Ministry of Natural Resources,the figure number GS (2019) 1822)

由图2可知,我国地质文化村(镇)形成了1个高密度核心区、2个次高密度集聚区和1条核心延长带,在各区域总体上呈现明显的由中间向外围扩散、由沿海向中部延伸的“核心—边缘”型分布特征。具体看来,1个高密度核心区为长三角区域,2个次高密度核心区分别位于北部沿海地区、东南沿海地区;核心延长带分别穿过山西、河南、湖北、湖南等省份。

3 影响因素分析

地质文化村(镇)的空间分布特征是由多种因素共同作用的结果,笔者等利用地理探测器来分析相关因素对我国地质文化村(镇)空间分布格局的影响。

3.1 指标选取

通过梳理前人对于地质公园等相关研究成果(黄金火,2005;刘海龙等,2010;姚维岭等,2011;何小芊等,2014),基于《地质文化村(镇)星级评定标准(试行)》❹和《地质文化村(镇)建设工作指南》❶,综合考虑指标数据的科学性与可获得性,以“地质文化村(镇)的空间分布”为结果变量,以“地质文化村(镇)数量”为测度指标,从特色地质资源、自然条件、社会经济与人文资源3个维度出发,构建由18个指标组成的地质文化村(镇)空间分布影响因素指标体系(表3)。

表3 我国地质文化村(镇)空间分布影响因素的地理探测器运算结果(q值)Table 3 Calculation results of Geodetector (q value) of factors affecting spatial distribution of geological culture villages (towns) in China

3.2 结果分析

依据地理探测器原理,将上述选好的指标数据运用ArcGIS 10.8软件以自然间断点分级法进行重分类,将各指标均转化为类型量,随后运用地理探测器模型进行计算,得到作用于地质文化村(镇)空间分布的各指标的q值,通过得到的q值详细分析各影响因子对地质文化村(镇)空间分布的作用强度(表3)。

由表3的q值可知,一级指标中,社会经济与人文资源>自然条件>特色地质资源,即社会经济与人文资源对地质文化村(镇)空间分布影响最大。

二级指标中,自然条件的特色生物资源>自然环境>地形地貌;社会经济与人文资源的社会经济>交通条件>政策环境>人文资源;综合来看,社会经济>交通条件>政策环境>特色生物资源>人文资源>自然环境>地形地貌>地质遗迹资源,说明地质文化村(镇)主要受到社会经济、交通条件、政策环境、特色生物资源以及人文资源的影响,同时各二级指标下的三级指标对地质文化村(镇)的空间分布格局解释力大小均有所不同。具体分析如下:

3.2.1特色地质资源因素

地质遗迹是地质文化村(镇)形成的基础,地质文化村(镇)的建设亦是地质遗迹的保护方式之一,同时起到带动区域经济发展的作用,故地质遗迹是影响地质文化村(镇)空间分布的重要因素。笔者等选取各省(市、区)省级及以上地质遗迹数量(X1)进行分析,q值为0.13,p值为0,说明地质遗迹数量影响着地质文化村(镇)的空间分布,但是影响较小。其原因是地质文化村(镇)的评定受到多方面因素的影响,虽然部分省份拥有的省级及以上地质遗迹数量较多,但是由于当地的社会经济发展较落后,使其地质遗迹未能得到充分挖掘和利用,如云南、广西、四川、贵州等西部地区,其省级及以上地质遗迹数量均位于前列,但地质文化村(镇)数量极少甚至有的省为0。

3.2.2自然条件因素

(1)自然环境。优质的自然环境是提升地质文化村(镇)吸引力的因素之一。在探究自然环境对地质文化村(镇)的空间分布影响程度时,选择降水量(X2)、温度(X3)和植被覆盖度(X4)作为影响因子进行测算。温度和降水量是影响人类生活适宜性的主要因素,地质文化村(镇)所处区位的降水量以及气温对其分布也有着一定影响,其中降水量的影响较大,q值为0.33,而气温q值为0.29,虽小于降水量的q值,但对地质文化村(镇)的影响同样显著,说明自然环境对地质文化村(镇)空间分布影响具有气候指向性;此外,降水量和温度共同影响植被的生长发育,从而影响植被覆盖度,进而可用植被覆盖度来综合说明该地的环境状况。通过地理探测器对植被覆盖度因子进行测算,能很好地了解植被覆盖度与地质文化村(镇)的空间分布之间的关系。经测算,植被覆盖度q值为0.34,p值为0,说明植被覆盖度对地质文化村(镇)的空间分布有显著影响;其中,植被覆盖度为高类(大于75%)的省份所评定建设的地质文化村(镇)数量占比高达86%。

(2)地形地貌。地质文化村(镇)归于地质公园体系之下,又不同于地质公园。地质文化村(镇)是人们居住生活的地方,其建设需要考虑宜居性等;地形地貌是地质公园分布的重要影响之一(王成武等,2022);地形地貌是构成村(镇)的基础格局条件,即地质文化村(镇)的空间分布也会受到地形地貌的不同程度影响。通过地理探测器对高程(X5)、坡度(X6)、坡向(X7)进行测算,q值分别为0.31、0.12、0.26,p值均为0,结果表明高程、坡向对地质文化村(镇)分布的影响较大,坡度的影响较小。总体来说,地质文化村(镇)的空间分布受高程、坡度、坡向的综合影响,如拥有地质文化村(镇)最多的浙江省,其地形呈阶梯状倾斜,而新疆、西藏等地由于海拔较高,地形曲折等原因,不利于地质文化村(镇)的评定建设。

(3)特色生物资源。丰富的特色生物资源使地质文化村(镇)更具特色,有利于地质文化村(镇)的开发、建设,促进当地的经济发展。在考察特色生物资源对地质文化村(镇)的空间分布影响时,选择国家重点保护野生动植物(X8)、古树名木(X9)进行因子探测分析,q值分别为0.38、0.40,p值均为0,表明各省(市、区)所拥有的国家重点保护野生动植物和古树名木对地质文化村(镇)的空间分布有重要的影响;古树名木相比于国家重点保护野生动植物的影响更加显著。如浙江、江西、湖南、湖北等省,国家重点保护野生动植物数量和古树名木数量都大于均值,每个省份地质文化村(镇)的数量至少是2个及以上,并且古树名木数量超均值的省(市、区)其地质文化村(镇)数量总和占比超50%。

3.2.3社会经济与人文资源因素

(1)社会经济。选取了地区GDP(X10)、人均GDP(X11)、人均可支配收入(X12)和第三产业产值(X13)四项经济因素指标以及年末常住人口(X14)、人口密度(X15)两项社会因素指标探测社会经济对地质文化村(镇)空间分布的影响程度。经济因素四项指标q值分别为0.52、0.29、0.52、0.51,p值均为0,表明经济因素对地质文化村(镇)空间分布影响较显著。影响力排序为地区GDP、人均可支配收入>第三产业产值>人均GDP,说明地区GDP和人均可支配收入是地质文化村(镇)建设的关键因素之一,如我国长三角、珠三角等经济发达地区,地质文化村(镇)分布广泛,反观中西部经济欠发达地区,因基础设施相对滞后,使得地质文化村(镇)的评定较为困难。社会因素两项指标q值分别为0.44和0.41,表明年末常住人口数的影响大于人口密度;其中,年末常住人口数排名前十的省份所拥有的地质文化村(镇)数量超总数的50%,人口密度排名前十的省份所拥有的地质文化村(镇)数量占比42%,表明社会因素两项指标对地质文化村(镇)的空间分布均具有显著影响。总体来说,社会经济因素综合影响区域的诸多方面,进而对地质文化村(镇)的空间分布产生重要影响。

(2)交通条件。据统计,地质文化村(镇)超过一半(26个,52%)的建设模式为“地质+生态旅游”,对于发展旅游来说,交通是旅游地可进入性的核心要素。笔者等选取公路通车里程(X16)对交通条件进行因子分析,q值为0.42,p值为0,表明交通条件对地质文化村(镇)的空间分布有着正向决定力。我国交通发达的中东部地区拥有的地质文化村(镇)数量占比近50%,而交通不发达的西北地区地质文化村(镇)仅占10%。

(3)人文资源。人文资源是人类社会所创造的物质和精神文明总和(万平等,2022),是地质文化村(镇)开发、建设的依托;地质文化村(镇)建设可极大地丰富村落的文化内涵,同时促进旅游业发展,带动乡村经济(丁华等,2022)。笔者等选择省级及以上非物质文化遗产数量(X17)进行因子探测,q值为0.36,p值为0,说明省级及以上非物质文化遗产对地质文化村(镇)的空间分布有着较强的影响。统计表明,有一半以上的省(市、区)省级及以上非物质文化遗产数量超过均值,地质文化村(镇)数量总和占比高达74%,其中,浙江、山东、河北等省份的省级及以上非物质文化遗产数量均位于全国前列,这些省份也开发建设了相对较多的地质文化村(镇)。

(4)政策环境。为了分析政策对地质文化村(镇)空间分布的影响,笔者等选择政府工作报告中“旅游”“乡村”提及次数(X18)作为变量因子,经探测,q值为0.41,p值为0,表明政策环境对地质文化村(镇)的空间分布有着显著影响。如“旅游”“乡村”提及次数较高的西南地区、南部沿海地区均有地质文化村(镇)的分布,而黑龙江、宁夏、陕西等省份“旅游”“乡村”提及次数较少,其地质文化村(镇)数量为0。

4 结论与建议

4.1 研究结论

(1)我国地质文化村(镇)的空间分布类型为随机分布型,最邻近指数为0.9129。

(2)各省(市、区)地质文化村(镇)数量差异明显,空间分布不均衡,呈“东多西少”格局。在胡焕庸线以东占比88%;从东、中、西三大地带来看,东部占比48%;按八大分区分析,则主要集中在长江中游、北部沿海和东部沿海地区。各省(市、区)地质文化村(镇)的不平衡指数为0.5174,不均衡态势明显。

(3)地质文化村(镇)分布密度不均匀,形成了1个以长三角为核心的高密度核心区;2个次高密度集聚区,即北部沿海和东南沿海地区;1条涵盖山西、河南、湖北、湖南的核心延长带;总体上呈现出由沿海向内陆中部延伸、由中心向外扩散的“核心—边缘”态势。

(4)我国地质文化村(镇)空间分布的主要影响因素包括特色地质资源、自然条件、社会经济与人文资源,其中,社会经济与人文资源对地质文化村(镇)空间分布影响最大且效果显著,自然条件次之,特色地质资源影响最小;在二级指标中,地质文化村(镇)主要受到社会经济、特色生物资源、地质遗迹资源的影响;在三级指标中,地质文化村(镇)所在省(市、区)的地区GDP、人均可支配收入、第三产业产值、年末常住人口、人口密度、“旅游”“乡村”提及次数、高程等因素对地质文化村(镇)空间分布的影响最大。

4.2 建议

(1)加强中西部地区地质文化村(镇)的建设和申报,优化地质文化村(镇)空间布局。研究结果表明,地质文化村(镇)在数量及空间分布上呈“东多西少”格局,而统计发现中西部地区拥有的省级及以上地质遗迹数量位于全国前列,因此,中西部地区应充分利用区域地质遗迹资源,积极申报地质文化村(镇)品牌,进而实现地质文化村(镇)在各省(市、区)之间在数量上达到均衡发展、在空间上达到均衡分布。

(2)适当给予中西部地区地质文化村(镇)评定倾斜,促进地质文化村(镇)在全国协调发展。研究结果表明,社会经济是影响地质文化村(镇)空间分异的主要因素,由于中西部地区经济发展水平与东部相比存在较大差距,在村庄(镇)基础设施、科普设施及服务设施建设情况等评选条件方面不如东部,在一定程度上影响了其地质文化村(镇)的数量。因此,在今后的地质文化村(镇)评定过程中,地质文化村(镇)评定机构应适当给予中西部地区政策倾斜,助力中西部地区开展地质文化村(镇)的申报评定工作,促进地质文化村(镇)在全国范围内的协调发展。

(3)加大地质文化村(镇)宣传力度,带动欠发达区域经济发展。地质文化村(镇)是近年来地质学界塑造的一个新品牌,与世界地质公园、国家地质公园以及国家矿山公园等著名品牌相比,地质文化村(镇)的知名度还不高,品牌影响力不强,因此要充分利用现代网络信息技术,如微博、抖音、微信公众号等平台加强宣传,同时开展诸如摄影大赛、旅游推介会等宣传活动,以提高地质文化村(镇)的知名度及其吸引力,推动地质文化村(镇)的发展。尤其对于中西部有着较丰富的地质遗迹资源的地区来说,更应加大对地质文化村(镇)的宣传力度,借助地质文化村(镇)的发展带动乡村经济,带动区域整体发展,实现地质文化村(镇)建设与经济发展之间的乘数效应。

(4)充分发掘地质特色及民俗文化,加强地质文化村(镇)与文化的融合。“地质为基、文化为魂、融合为要、惠民为本”是地质文化村(镇)建设的基本定位❶,而研究结果表明,地质文化村(镇)的空间分布格局主要与社会经济发展强相关,与地质文化村(镇)建设本身至关重要的“地质资源”和文化等相关度较低。因此,各省(市、区)在地质文化村(镇)的建设中,应注重地质特色以及乡土文化的深度发掘,实现“地质文化与乡村文化、地球故事与村民故事、农业地质与农耕文化等”的融合(丁华等,2020),形成独具特色的地质文化,将地质科学与文旅产业相结合,促进地质文化村(镇)的地质和文化资源“变现”。尤其是地质文化村(镇)集聚的东部地区,如长江中游、东南沿海和北部沿海地区,应深度融入文化内涵,丰富地质文化村(镇)产品类型,建成世界知名的地学文化旅游目的地,实现助力乡村振兴的目的。

致谢：感谢审稿专家们的宝贵修改意见!

注 释 / Notes

❶ 自然资源部中国地质调查局, 中国地质学会. 2020. 地质文化村(镇)建设工作指南(试行).

❷ 自然资源部中国地质调查局. 2019. 推进地质文化村(镇)建设总体工作方案(2019～2021年).

❸ 乌志颜, 张书理, 于海蛟, 阿拉坦图雅, 李向晨, 杨永昕, 张帆, 丁明秀, 曹洪杰. 2012. 赤峰市古树名木资源现状研究与综合价值评价. 赤峰市林业科学研究院研究报告.

❹ 中国地质学会. 2021. 地质文化村(镇)星级评定标准(试行).