福建省森林村庄空间分布特征及影响因素.pdf
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1、2023 年 9 月中国林业经济September.2023第 5 期(总第 182 期)CHINA FORESTRY ECONOMICSNo.5(Total 182)研究报告福建省森林村庄空间分布特征及影响因素王 楠1,陈秋华2,张艺钊3,王 巧2(1.福建农林大学乡村振兴学院,福州 350002;2.福建省社科研究基地生态文明研究中心,福州 350002;3.三明学院 经济与管理学院,福建三明 365000)收稿日期:2023-07-11基金项目:福建省财政厅委托项目(K8119M01A)第一作者简介:王楠(2000-),女,山西阳泉人,硕士研究生。通讯作者:陈秋华(1964-),男,福建
2、漳平人,教授,博士生导师。研究方向:生态旅游、旅游管理。责任编辑:郑德胜摘 要:以福建省 1 100 个森林村庄为研究对象,利用 ArcGIS10.2 空间分析工具,对福建省森林村庄的空间分布特征及其影响因素进行研究。研究表明,福建省森林村庄的空间分布类型为凝聚型;从市域尺度来看,森林村庄分布主要集中在福州、宁德、三明、南平四市;在区域内分布集中但不平衡程度较强,不同市域的森林村庄分布存在较大差异;整体密度来看,福建省森林村庄高密度集聚带呈带状分布格局,形成了 3 个显著核心区与 1 个次级密度核心;空间自相关方面,福建省森林村庄空间分布具有较强的空间自相关性,局部自相关以正相关类型为主;地形
3、地貌、河流水系和交通区位因素都对福建省森林村庄的形成提供了重要条件,成为影响森林村庄分布的重要因素。关键词:森林村庄;空间分布;影响因素;福建省中图分类号:TU982.29文献标识码:A文章编号:1673-5919(2023)05-0029-08DOI:10.13691/23-1539/f.2023.05.004Spatial Distribution Characteristics and Influencing Factors of Forest Villages in Fujian ProvinceWANG Nan1,CHEN Qiu-hua2,ZHANG Yi-zhao3,WANG Q
4、iao2(1.College of Rural Revitalization,Fujian Agriculture and Forestry University,Fuzhou 350002,China;2.College of Economics and Management,Fujian Agriculture and Forestry University,Fuzhou 350002,China;3.College of Economics and Management,Sanming University,Sanming 365000,China)Abstract:Bytaking 1
5、100 forest villages in Fujian Province as the research object,this paper used the ArcGIS10.2 spatial analysis tool to study the spatial distribution characteristics and influencing factors of forest villages in Fujian Province.The results showed that the spatial distribution type of forest villages
6、in Fujian Province was agglomeration type.From the perspective of city scale,the distribution of forest villages was mainly concentrated in Fuzhou,Ningde,Sanming and Nanping.The distribution of forest villages was concentrated in the region,but the degree of imbalance was strong,and the distribution
7、 of forest villages in different cities was different.In terms of the overall density,the high-density cluster of forest villages in Fujian Province presented a zonal distribution pattern,forming three significant core areas and one secondary density core.In terms of spatial auto-correlation,the spa
8、tial distribution of forest villages had strong spatial autocorrelation,and the local autocorrelation type was mainly positive.The factors of landform,river system and traffic location all provided important conditions for the formation of forest villages in Fujian province,and became im-portant fac
9、tors affecting the distribution of forest villages.Key words:Forest villages;Spatial distribution;Influencing factors;Fujian province1 引言党的十九大提出了乡村振兴战略,顺应了亿万农民对美好生活的向往,绘制了我国乡村发展的宏大蓝图。产业兴旺作为乡村振兴总要求的首要任务,是解决农村问题的前提1-2。发展林业产业对促进产92 研究报告中 国 林 业 经 济2023 年第 5 期业兴旺、巩固拓展脱贫攻坚成果方面具有重大意义。林业资源广泛分布于全国山区和农村,森林不仅是
10、地球上最重要生态系统,在适应气候变化方面作用显著,还对扶贫、减贫以及维持可持续发展等方面发挥着至关重要的作用,是人民重要的生产资料之一。根据国家林业和草原局 2021 年统计数据可知,我国现有人工林 0.8 亿 hm2,其中包括经济林 0.2 亿 hm2以上、用材林 0.333 亿 hm2以上。这些森林资源能让林区农民稳定脱贫增收,生动体现了森林“钱库”的作用。其中,森林村庄是发展林业产业的重要载体,创建森林村庄的本质就是发展城市林业3,在改善乡村生态环境、促进乡村农业产业发展、改善乡村产业结构及带动农民致富等方面有重要促进意义。福建省地处东南沿海,地形以山地丘陵为主,生态环境优美,自然资源丰
11、富,是我国森林覆盖率最高的省份,其森林覆盖率连续 44 年居全国首位。绿色是福建的底色,“好山、好水、好空气”是福建最闪亮的品牌和最独特的区位优势。福建作为南方重点林区,山地属于农村最重要的生产资料之一。自2019 年国家林业和草原局开展全国范围内的森林乡村认定工作后,福建省林业局紧随其后,推出了“百城千村”绿化美化宜居工程,旨在推进乡村绿化美化、推动因绿兴产、因绿脱贫、因绿致富,并进行福建省范围内的森林村庄认定工作。至 2022 年,全省已评定省级森林村庄 1 100 个。但由于福建省政府尚未对森林村庄做出明确定义,本文通过阅读文献与资料查找,对森林村庄和森林乡村的概念进行整合。将森林村庄定
12、义为:乡村自然生态风貌保存完好,乡土田园特色突出,森林氛围浓郁,森林功能效益显著,涉林产业发展势头良好,人居环境整洁有序,保护管理有效的生态宜居乡村4-5。森林村庄是乡村地区的重要环境载体,建设森林村庄对于践行“两山”理论、巩固林改成效、促进乡村振兴产业兴旺与增进人民福祉等方面发挥着至关重要的作用。我国森林村庄概念提出时间较短,目前已有研究大多关于全国森林村庄的空间分布特征与影响因素5-8以及森林乡村助力乡村振兴等方面9-10。本文在借鉴相关研究的基础上,运用 ArcGIS10.2 空间分析工具,分析福建省 20192022 年间认定的 1 100 个森林村庄空间分布特征,并进一步研究此类空间
13、分布特征的影响因素,以期为福建省乡村产业发展以及森林村庄建设提供科学参考和理论依据。2 数据来源与研究方法2.1 数据来源本文数据来源于福建省林业局官方网站(http:/)及福建省统计局(https:/)于 2022 年发布的福建省省级森林村庄名单(1 100 个)。森林村庄地理坐标通过谷歌地球拾取得到,并结合百度地图 API 坐标拾取器检验修正。行政区划、道路、水系等矢量数据来自于国家基础地理信息中心网站(http:/),由中国科学院地理科学与资源所资源环境科学数据中心(http:/)获得相关高程数据。2.2 研究方法2.2.1 平均最近邻指数平均最近邻指数(Average Nearest
14、Neighbor)通常被用于测量点状事物在地理空间中的相互临近程度。本文用于分析福建省森林村庄在空间分布上的相互临近程度,计算公式为:R=r1rE=2 D r1(1)式中,R 是平均最近邻指数,r1为最近邻点之间的距离 r1的平均数,rE为理论的最近邻距离,D指点密度。当 R1 时,点要素呈均匀分布;当 R=1 时,点要素随机分布;当 R1 时,即说明点要素呈凝聚型分布。2.2.2 地理集中指数地理集中指数(Concentration Index)是一个用于衡量经济、人口、资源等区域分布不均衡程度的指标。本文用于分析福建省森林村庄在区域内分布的不均衡程度。计算公式为:G=100 ni=1(Xi
15、/T)2(2)其中,G 为福建省森林村庄的地理集中指数;Xi为第 i 个区市的森林村庄个数;n 为福建省区市数量;T 表示福建省森林村庄总数。其中,G 越接近 100,表明福建省森林村庄分布越集中,G 值越小,03 2023 年第 5 期王 楠,等:福建省森林村庄空间分布特征及影响因素研究报告则表明森林村庄分布越分散。2.2.3 不平衡指数不平衡指数(Unbalanced Index)可以用于反映研究对象在一定区域内分布的均衡程度,本文用于分析福建省森林乡村在各区市分布的均衡程度,计算公式为:S=ni=1Yi-50(n+1)100n-50(n+1)(3)其中,S 是不平衡指数,n 指的是福建省
16、区市数量,各区市所有的森林乡村数量在全省数量中所占比重由大到小排列后,第 i 位的累计百分比为 Yi。当 S=0 时,表示森林村庄均匀分布,当 0S1,表示森林村庄未均匀分布,当 S=1 时,表示森林村庄集中于一个区市内。2.2.4 核密度估计核密度估计(Kernel Density Estimation)是一个用来计算点、线要素测量值在指定邻近范围内单位密度的方法,它能直观的反映出被测量值在连续区域中的分布状况。本文使用该方法反映森林村庄的集中离散程度,计算公式为:p(x)=1nhNk=1kx-xkh()(4)其中,n 为阈值范围内的点数,h 为参数,称为带宽;k(x)为核密度函数。(x-x
17、k)表示估值点 x 到事件 xk处的距离。2.2.5 空间自相关用于衡量点要素与周围临近点要素的相关程度的方法就是空间自相关,又被称为“莫兰指数”,它包括全局空间自相关(GIobal Morans I)和局部空间自相关(AnselinLocal Morans I)。全局空间自相关值用于描述区域单元某种要素的总体分布状况,反映区域内相似要素的平均集聚程度11;局部空间自相关用于反映局部研究区域地理要素观测值空间分布的异质性。计算公式分别为:I=nS0ni=1nj=1wij(yi-y)(yj-y)ni=1(yi-y)2(5)Ii=ZiS2njiwijZj(6)其中,公式(5)为全局莫兰指数计算公式
18、,S0=ni=1nj=1wij,n 为森林村庄总个数,yi和yj分别表示第i 和第 j 个单元空间内森林村庄的数量,y 为所有森林村庄的均值,Wij表示森林村庄权重矩阵。公式(6)则代表了第 i 个地区的局部莫兰指数。2.2.6 缓冲区分析以点、线、面的实体为基础,自动建立其周围一定宽度范围内的缓冲区多边形图层,然后建立该图层与目标图层进行叠加分析得到结果的分析方法为缓冲区分析法,该方法一般用于解决邻近度问题。本文将福建省森林村庄点状矢量图与福建省河流水系、高程以及主要交通道路进行的缓冲区分析结果相叠加,分析福建省森林村庄分布受河流水系、高程以及主要交通道路的影响程度。3 福建省森林村庄空间分
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