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    基于景觀文化服務(wù)的重慶市山地鄉(xiāng)村景觀空間分異及類型識別

    2024-03-14 12:22:04孫秀鋒賀禹文
    園林 2024年3期
    關(guān)鍵詞:分異景觀空間

    李 旭 孫秀鋒 賀禹文 李 超

    (1.西南大學(xué)園藝園林學(xué)院,重慶 400715;2.重慶市風(fēng)景園林規(guī)劃研究院,重慶 401147)

    鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略實施及社會主要矛盾轉(zhuǎn)型背景下,鄉(xiāng)村景觀文化服務(wù)(LCS)成為鄉(xiāng)村景觀演化的重要動因,目前鄉(xiāng)村景觀空間分異研究與鄉(xiāng)村景觀功能多樣化發(fā)展之間存在縫隙。以重慶市典型山地鄉(xiāng)村為例,應(yīng)用鄉(xiāng)村游憩數(shù)字足跡等多源數(shù)據(jù),提出了基于鄉(xiāng)村景觀文化服務(wù)的供給能力(S)、潛在需求(D)及感知偏好(P)相結(jié)合的鄉(xiāng)村景觀分異及類型識別方法,將研究區(qū)分為了5種鄉(xiāng)村景觀識別區(qū),并應(yīng)用MaxEnt模型解析了不同鄉(xiāng)村景觀類型中的景觀感知偏好的影響因子。結(jié)果表明,山地鄉(xiāng)村LCS供給、需求及偏好的冷熱空間分布差別顯著,鄉(xiāng)村LCS的S-D-P關(guān)系具有顯著的集合性和地域性,5種識別區(qū)的景觀管理需要集體尺度上的價值觀、規(guī)則和行動;同時發(fā)現(xiàn)公眾的景觀偏好多集中在旱地景觀中,而林地景觀中的偏好度差異度最大,同時影響水田、旱地及林地景觀中感知偏好的環(huán)境因素有所不同。研究結(jié)果可為快速演化分異的鄉(xiāng)村景觀管理提供理論支持。

    風(fēng)景園林;鄉(xiāng)村景觀;空間分異;景觀文化服務(wù);重慶

    鄉(xiāng)村景觀是自然景觀與人文景觀的復(fù)合體,是具有特定景觀行為、形態(tài)、內(nèi)涵和過程的景觀類型[1-2]。多元化的鄉(xiāng)村景觀具有重要的生產(chǎn)、生態(tài)和美學(xué)等多種功能[3-4],當(dāng)景觀功能經(jīng)過人類價值取向選擇并被利用后則可形成景觀服務(wù)[5]。學(xué)界對景觀服務(wù)的研究源于對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的深化,千年生態(tài)系統(tǒng)評估報告(Millennium Ecosystem Assessment,MEA)提出了生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的概念[6],作為生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)在景觀尺度研究的新進展和熱點,景觀服務(wù)被認(rèn)為是一種特殊的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)[7-8],但景觀服務(wù)的概念強調(diào)空間格局和景觀要素空間配置的重要性,具備地方、利益相關(guān)者以及環(huán)境互相匹配的合理性,更容易被人類感知[9]。Groot等[7]在總結(jié)前人研究基礎(chǔ)上提出了景觀服務(wù)的供給服務(wù)、調(diào)節(jié)服務(wù)、生境服務(wù)及文化服務(wù)的分類體系,前三者是景觀在物質(zhì)層面為人類提供生存條件和生活環(huán)境,而景觀文化服務(wù)(Landscape Culture Services,LCS)則是提供精神層面的非物質(zhì)惠益[10]。本研究中的鄉(xiāng)村景觀文化服務(wù),即指由鄉(xiāng)村景觀提供或借助于特定的鄉(xiāng)村景觀而衍生出來的滿足市民游憩、休閑及美學(xué)等相關(guān)文化活動需求的服務(wù)。鄉(xiāng)村景觀不應(yīng)僅僅被看作是鄉(xiāng)村發(fā)展的結(jié)果,同時也是一種能推動社會發(fā)展的資源[11],在鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略實施及社會主要矛盾轉(zhuǎn)型背景下,農(nóng)業(yè)由生產(chǎn)主義向后生產(chǎn)主義轉(zhuǎn)變,城鎮(zhèn)居民對鄉(xiāng)村的誘發(fā)性需求增加,鄉(xiāng)村景觀的美學(xué)和游憩功能正在變得與鄉(xiāng)村的生產(chǎn)功能一樣重要[12],從景觀文化服務(wù)的角度研究鄉(xiāng)村景觀,不僅是探索鄉(xiāng)村多元發(fā)展路徑的新視角,而且成為指導(dǎo)農(nóng)業(yè)農(nóng)村轉(zhuǎn)型發(fā)展和城鄉(xiāng)融合發(fā)展實踐的重要范式[13]。

    對鄉(xiāng)村景觀的評價及空間分異,學(xué)者們已經(jīng)從景觀特征[11,14]、景觀敏感性[2]等多方面進行了探討。近年來基于景觀服務(wù)視角的景觀績效與規(guī)劃研究成為熱點[5,8,15-17],其中景觀(生態(tài)系統(tǒng))服務(wù)視角下鄉(xiāng)村景觀空間分異及規(guī)劃也得到學(xué)者的關(guān)注,如李方正等[18]通過識別北京市各鄉(xiāng)村生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)不同組合主導(dǎo)類型功能空間,以此制定鄉(xiāng)村景觀提升策略;劉頌等[19]在區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡協(xié)同關(guān)系的基礎(chǔ)上,利用生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)“簇”實現(xiàn)生態(tài)功能區(qū)劃及景觀管控策略制定;Zheng等[20]在景觀功能和生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)體系基礎(chǔ)上,通過識別都市郊區(qū)鄉(xiāng)村景觀多功能區(qū)域指導(dǎo)鄉(xiāng)村景觀規(guī)劃和管理;Schirpke等[21]在對山區(qū)景觀文化服務(wù)供給、需求、偏好空間量化的基礎(chǔ)上,劃定用途分區(qū)并提出空間差異化保護策略。鄉(xiāng)村景觀提供的文化服務(wù)具有集合性和地域性,如地域形象、景觀特征、休閑游憩及服務(wù)強度等,需要某種集體尺度上的價值觀、規(guī)則和行動[12],以充分顯化景觀潛在功能、共享范圍經(jīng)濟、促進鄉(xiāng)村景觀可持續(xù)發(fā)展。但目前的研究多數(shù)是基于景觀服務(wù)整體視角的評價,對休閑、游憩等景觀文化服務(wù)要素鄉(xiāng)村地域空間分異中的重要作用體現(xiàn)不足,其次是具有明顯的實證主義和微觀經(jīng)驗主義特征,導(dǎo)致鄉(xiāng)村景觀空間分異研究與鄉(xiāng)村景觀功能多樣化發(fā)展之間存在縫隙,不足以為快速演化分異的鄉(xiāng)村景觀管理提供直接理論支持。

    鄉(xiāng)村景觀為人類提供文化產(chǎn)品和服務(wù),人類對其產(chǎn)品與服務(wù)形成需求與消費,供需兩者共同構(gòu)成了LCS從自然系統(tǒng)流向社會系統(tǒng)的動態(tài)過程。本研究擬以山地鄉(xiāng)村景觀為研究對象,從LCS的供給能力(Supply)、需求潛力(Demand)及感知偏好(Preference)三個方面進行空間評估,利用最大信息熵模型(MaxEnt)揭示影響LCS感知偏好空間分布的因素,并進一步從供給、需求及偏好(S-D-P)三者關(guān)系角度進行鄉(xiāng)村景觀空間分異及類型識別,從而實現(xiàn)區(qū)域尺度上鄉(xiāng)村景觀類型劃分,為鄉(xiāng)村景觀管理與可持續(xù)發(fā)展提供理論支持,并為景觀思維嵌入國土空間規(guī)劃體系提供有益思路。

    1 研究區(qū)域與數(shù)據(jù)來源

    1.1 研究區(qū)域

    重慶市地處中國西南,兼具“大城市、大農(nóng)村、大山區(qū)、大庫區(qū)、多民族”的特殊地域環(huán)境,幅員面積為8.24萬km2,屬于川東平行嶺谷地貌,長江自西向東橫貫全境,地勢呈南北向長江河谷傾斜,海拔差達2 723.7 m,山地占76%,只有2%為谷間平壩。土地覆被以農(nóng)田、林地景觀為主,其中耕地資源187.02萬hm2(水田37.64%,旱地62.29%),林地資源468.90萬hm2。重慶下轄38個區(qū)縣,總體上形成“一區(qū)兩群”的發(fā)展格局(圖1)。研究區(qū)內(nèi)景觀資源豐富多樣,根據(jù)重慶市旅游局統(tǒng)計數(shù)據(jù),截至2020年共有A級景區(qū)270個、全國休閑農(nóng)業(yè)和鄉(xiāng)村旅游示范點23個、中國美麗休閑鄉(xiāng)村和美麗田園48個,2020全年實現(xiàn)鄉(xiāng)村休閑旅游業(yè)經(jīng)營收入658億元、接待游客2.11億人次。根據(jù)行政區(qū)域特點和研究目標(biāo),排除渝中、江北等6個城市化率較高行政區(qū)后,將剩下區(qū)域作為研究范圍。

    圖1 研究區(qū)景觀類型及地形Fig.1 Landscape types and topography of the research area

    1.2 數(shù)據(jù)來源

    本研究使用的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)主要包括土地覆被和高程數(shù)據(jù),兩者來源于中國科學(xué)院資源環(huán)境數(shù)據(jù)中心,空間分辨率均為30 m,依據(jù)研究需求,將土地覆被分為水田景觀、旱地景觀、林地景觀、草地景觀、水體景觀及建設(shè)用地景觀6種類型;河流及水體數(shù)據(jù)來源于全國地理信息資源目錄服務(wù)系統(tǒng)(https://www.webmap.cn),其中河流包括5級河網(wǎng);道路數(shù)據(jù)來源于開放街道地圖(www.openstreetmap.org),等級包括高速、國道、省道、縣道及鄉(xiāng)道;景點數(shù)據(jù)來源于重慶市旅游局公布的開放等級景區(qū)名錄(http://whlyw.cq.gov.cn),包括國家A級以上景區(qū)以及市級鄉(xiāng)村旅游示范村,合計508個;鄉(xiāng)村景觀感知偏好數(shù)據(jù)來自于社交媒體的數(shù)字足跡,主要從大眾點評獲?。蝗丝跓崃?shù)據(jù)來源于百度地圖。

    2 研究方法

    利用多源數(shù)據(jù)進行區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)(景觀)文化服務(wù)的供給、需求及偏好的空間匹配及相互關(guān)系研究已較為常見,本文借鑒相關(guān)思路與方法,首先利用多源數(shù)據(jù)構(gòu)建評估指標(biāo)體系進行LCS供給能力評估,基于地理時空大數(shù)據(jù)的人口密度空間分布狀況代表LCS潛在需求,利用鄉(xiāng)村景觀文化消費的數(shù)字足跡分布及熱度評估LCS的實際使用,即感知偏好,并分別對供給、需求及偏好三者進行空間量化,形成三者的冷熱點空間分布圖;其次,為解析感知偏好的影響因素,利用最大熵模型解析不同景觀類型下的感知偏好空間分布對各環(huán)境因子的依賴程度;最后依據(jù)S-D-P三者的冷熱點組合關(guān)系進行空間聚類,對鄉(xiāng)村景觀進行空間分異與類型識別,并提出鄉(xiāng)村景觀管理思路。分析過程中,綜合考慮研究區(qū)面積及分析精度,運用ArcGIS對研究區(qū)進行網(wǎng)格劃分,創(chuàng)建了1 km×1 km網(wǎng)格共計64 328個,所有分析都基于網(wǎng)格單元進行。

    2.1 LCS供給能力評估

    已有研究顯示LCS供給潛力與供給機會共同影響LCS供給能力[22-23],潛力是指鄉(xiāng)村景觀根據(jù)區(qū)域的自然屬性提供文化服務(wù)的潛在能力,機會是指分析單元提供文化服務(wù)的可能性。本文綜合考慮山地鄉(xiāng)村景觀特征與提供LCS可能性的關(guān)系、分析網(wǎng)格單元大小,在參照相關(guān)研究的基礎(chǔ)上,根據(jù)網(wǎng)格單元景觀斑塊形狀指數(shù)以及連通性指數(shù)[23-24]、景觀多樣性[25]、地形起伏度[26]、水體距離[27-28]等計算LCS供給潛力;供給機會與網(wǎng)格單元的位置及可達性密切相關(guān),同時已有景點會為周邊鄉(xiāng)村景觀提供重要引流機會,本文中根據(jù)每個網(wǎng)格的可達性[29]、距景點的距離[30]評估LCS供給機會。評估涉及到鄰近性指數(shù),如景觀的吸引力和可達性隨距離的增加而降低,研究中以水體、景點等的距離來確定網(wǎng)格單元的相應(yīng)值,并為這些元素設(shè)定了閾值(表1)。以上各指標(biāo)處理為可比較的正向指標(biāo),歸一化處理為0~1的柵格層,采用等權(quán)重空間疊加的分析方法評估每個網(wǎng)格的供給潛力和機會,并取兩者的平均值得到總供給。

    表1 LCS供給能力評估指標(biāo)Tab.1 LCS supply capacity evaluation indicators

    2.2 LCS潛在需求評估

    研究者將LCS需求分為總量需求和實際需求[31],總需求與人口規(guī)模有關(guān),而實際需求指特定的時空范圍內(nèi)被消費者使用的文化服務(wù)[32]。本研究中評估總量需求,由于鄉(xiāng)村景觀的社會消費一般以近距離出行為主,距離景觀文化服務(wù)供給區(qū)的遠(yuǎn)近是激發(fā)公眾需求的重要性因素,因此可通過LCS潛在受益者的分布情況來評估需求水平[33],參考以往對需求評價的研究,本文應(yīng)用基于LBS大數(shù)據(jù)的百度人口熱力圖作為數(shù)據(jù)源[34],分別選取2022年3-6月期間的節(jié)假日、工作日共計8天時間獲取數(shù)據(jù),截取時間為上午9:00-10:00,下午15:00-16:00,總計截取熱力圖32張,并對每個網(wǎng)格的所有數(shù)據(jù)進行平均值計算,作為最終的LCS潛在需求。

    2.3 LCS感知偏好評估

    景觀文化價值的核心組成部分是基于公眾的感知,這意味著需要從人的實際需求出發(fā)量化LCS偏好。隨著大數(shù)據(jù)時代數(shù)字足跡的普及,基于興趣點數(shù)據(jù)的鄉(xiāng)村旅游熱點識別為鄉(xiāng)村旅游定量研究提供了可能[35-36]。

    本文以受眾性高、網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度高的大眾點評網(wǎng)為主要數(shù)據(jù)源,爬取鄉(xiāng)村景觀消費興趣點,包括采摘園、觀光農(nóng)場、農(nóng)家樂、露營基地等類型,經(jīng)數(shù)據(jù)清洗和人工核對后初篩出覆蓋重慶市905個POI數(shù)據(jù)點,為了確保數(shù)據(jù)集的質(zhì)量,利用GIS軟件將POI與各景觀類型進行相交來進一步確定鄉(xiāng)村型POI數(shù)據(jù),最終確定616個有效POI。

    考慮到本研究中的鄉(xiāng)村景觀文化服務(wù)包括休閑游憩及景觀美學(xué)維度,研究中采用POI熱度指標(biāo)和景觀可視性兩個指標(biāo)疊加來綜合表征鄉(xiāng)村景觀文化使用情況。POI熱度指標(biāo)數(shù)據(jù)來源于用戶對每個鄉(xiāng)村景觀消費興趣點的關(guān)注熱度,對該字段值進行反距離空間插值用于反映消費者對鄉(xiāng)村景觀休閑游憩的實際偏好情況;而已有研究證明鄉(xiāng)村景觀有著可視性層面的需求[37],通過觀賞點的可見區(qū)域重疊次數(shù)可用于評估視覺感知情況,即視野范圍內(nèi)不同景觀區(qū)域被觀察到的頻率越多,其景觀美學(xué)功能被受益者實際使用的也越多。因此本文基于DEM數(shù)據(jù),將POI作為鄉(xiāng)村景觀觀賞點進行視域分析(觀測點偏移1.7 m,外半徑5 km)。最終,將上述兩個指標(biāo)等權(quán)重相加得到LCS感知偏好。

    2.4 LCS感知偏好的影響因素分析

    LCS感知偏好的影響因素具有復(fù)雜多樣性,最大熵建模軟件MaxEnt可以生成景觀文化服務(wù)價值與解釋性環(huán)境變量之間關(guān)系的魯棒模型[38],目前該模型開始用于評估自然景觀的社會價值研究[33,37]。為解析鄉(xiāng)村景觀感知偏好在不同鄉(xiāng)村景觀類型下對環(huán)境因子的響應(yīng)機制,本文采用最大熵軟件MaxEnt 3.4.4構(gòu)建模型分析,輸入鄉(xiāng)村景觀消費POI以及6個環(huán)境變量,隨機選取75%的分布點用于建立模型,剩余的25%用于驗證模型,用軟件內(nèi)置的變量貢獻性分析和刀切法檢驗(Jackknife test)分析不同環(huán)境變量對于POI分布影響的權(quán)重值,并繪制變量響應(yīng)曲線以分析各環(huán)境變量對感知偏好的響影模式[39-40]。同時為避免多重共線性對建模與結(jié)果解釋的影響,使用SPSS進行Pearson相關(guān)分析,確定各變量之間的相關(guān)性,結(jié)果顯示變量間的相關(guān)性都小于0.47,不存在多重共線性。此外,為了將這些環(huán)境變量輸入到最大熵模型中,環(huán)境變量歸一化處理數(shù)值為0 ~1。

    2.5 鄉(xiāng)村景觀空間分異與類型識別

    為揭示LCS供給(S)、需求(D)、偏好(P)在地理空間分布的特征,以更好地可視化鄉(xiāng)村景觀空間分異,本文通過自然斷點法將S、D、P評估指標(biāo)分為高、中、低三個類別,利用熱點分析(Getis-Ord Gi)識別區(qū)域要素具有統(tǒng)計顯著性的熱點(高值)和冷點(低值)的空間聚類。進而應(yīng)用K-means聚類算法來識別具有相似特征的S、D、P網(wǎng)格單元,這樣每個分析網(wǎng)格都可被視為一個鄉(xiāng)村景觀文化服務(wù)集合(即服務(wù)“簇”)[41],相似的服務(wù)“簇”在空間上表現(xiàn)為不同的分異與聚合特征,即形成可識別的鄉(xiāng)村景觀分類空間型。

    3 結(jié)果與分析

    3.1 LCS供給、需求及偏好空間分布特征

    從空間分布看,受山地地形的影響,LCS供給、需求和偏好的空間聚類存在很大的差異(圖2)。供給方面,主城都市圈LCS熱點區(qū)集中連片集聚,而渝東北及渝東南的熱點區(qū)主要沿主干道、水系分布,冷點區(qū)主要分布于地形起伏較大的山地區(qū)域;需求熱點呈總體分散特征,都市區(qū)人口集中,周邊需求明顯,具有隨著距離中心城區(qū)的距離增加熱點聚集強度不斷弱化的“空間衰退”規(guī)律,最終形成多核集聚分布態(tài)勢??傮w上來說,高需求位于人口稠密地區(qū)周圍,而大部分偏遠(yuǎn)山區(qū)的需求較低且分散。

    圖2 LCS供給、需求及偏好冷熱點模式Fig.2 LCS supply, demand, and preference for hot and cold modes

    LCS感知偏好分布呈現(xiàn)出明顯的“大聚集,小分散”的結(jié)構(gòu),區(qū)域間差異顯著,非均衡性特點突出。在中心城區(qū)周圍形成高熱點環(huán)狀區(qū)域[42],主要包括合川、銅梁、璧山、北碚、渝北及巴南,其余則在江津南部、綦江中部、南川中部和涪陵東南部形成5個熱點區(qū);渝東北則在奉節(jié)、巫溪、萬州形成3個熱點區(qū);渝東南則在武隆、石柱、黔江、酉陽形成4個高密度區(qū)。從各個熱點區(qū)域的分布特征來看,感知偏好熱點以人口聚集區(qū)周邊為主,并與風(fēng)景區(qū)具有較強的依附關(guān)系。

    為分析不同鄉(xiāng)村景觀類型的LCS差異,對旱地、水田及林地三種景觀類型進行對比,發(fā)現(xiàn)水田及旱地景觀類型的LCS高值區(qū)占比較高,而林地LCS的S、D、P高值區(qū)占比均低(圖3)。究其原因,旱地及水田的S、D高值占比高主要是由于該兩種景觀類型在城鎮(zhèn)聚落周邊分布集中有關(guān),城鎮(zhèn)周邊相對平緩的地形使的旱地及水田景觀破碎度低,利于其提供高質(zhì)量文化服務(wù),同時貼近潛在的消費人群。而造成P高值占比相對高的原因,一方面是近年來重慶市大力促進農(nóng)業(yè)多功能發(fā)展,出現(xiàn)了一批知名度較高的農(nóng)業(yè)休閑游憩點,另一方面是重慶廣大鄉(xiāng)村地區(qū)林地面積大,從而造成了林地文化服務(wù)P高值區(qū)占比相對較小。

    圖3 不同鄉(xiāng)村景觀類型的LCS值分布Fig.3 LCS value distribution of different rural landscape types

    3.2 LCS感知偏好與環(huán)境變量的關(guān)系

    不同景觀類型下的POI數(shù)量及熱度可以反映公眾感知偏好程度[43],為進一步分析感知偏好(P)對不同鄉(xiāng)村景觀類型的依賴程度,分別將水田、旱地及林地景觀中的感知偏好POI分布及熱度進行對比。發(fā)現(xiàn)旱地型POI數(shù)量占比近一半,達46.75%,而水田及林地型分別占29.57%和23.68%;從空間分布看旱地及水田型POI主要集中在地形較為平緩的主城都市區(qū)周邊,散布于偏遠(yuǎn)的山地區(qū)域;林地型POI主要分布于渝東北和渝東南的高海拔和陡坡地區(qū),同時在主城都市區(qū)周邊也較集中,并且沿著川東平行嶺谷林帶分布。但從偏好熱度看,前兩者的熱度均在1~500,而林地型POI最高熱度值達到了1 141,反映了林地型景觀感知偏好差異更大(圖4),造成這一現(xiàn)象可能是由于重慶的氣候夏季炎熱,從而使一些高海拔林地型休閑點成為了熱門目的地。

    圖4 不同景觀類型下感知偏好熱度POI分布Fig.4 Distribution of perceived preference heat POI under different landscape types

    根據(jù)MaxEnt模型預(yù)測結(jié)果,其訓(xùn)練集和測試集的AUC分別為0.831(旱地)、0.840(水田)和0.771(林地),說明MaxEnt模型能夠較準(zhǔn)確地對鄉(xiāng)村景觀偏好與景觀特征的關(guān)系進行模擬。變量貢獻性分析顯示(表2),旱地與水田型的感知偏好與交通、景點可達性密切相關(guān),由此可見農(nóng)田型鄉(xiāng)村景觀對市民文化服務(wù)的需求誘發(fā)性并不強,需要依托良好的交通條件和其他旅游資源的支撐;比較而言,水田型感知偏好對景觀多樣性及距離水體距離的依懶性較強;而斑塊形狀指數(shù)對偏好的影響卻不顯著。對林地景觀來說,起伏的地形、靠近景區(qū)及交通條件是影響感知偏好的重要因素,同時景觀多樣性也較重要。刀切法檢驗顯示,在使用單獨環(huán)境變量構(gòu)建模型時,旱地和林地的重要性與相對貢獻性一致,而影響水田景觀偏好的環(huán)境變量中水體要素重要性最高。

    表2 不同景觀類型LCS偏好分布影響因子重要性分析Tab.2 The importance of factors influencing the distribution of LCS preference for different landscape types

    為進一步分析景觀感知偏好對各環(huán)境變量的依賴性,兩者的響應(yīng)機制如圖5。分析可見,整體上隨著斑塊形狀指數(shù)變大,感知偏好度越低,這說明在山地條件下過于破碎的景觀類型不利于開展休閑游憩活動,其中的水田型景觀偏好有一個“n”型高值,說明太過整合或破碎化的水田地塊或景觀過于單一,或不利于利用,而適當(dāng)破碎度的梯田景觀卻可以形成風(fēng)景資源。研究發(fā)現(xiàn)景觀多樣性越高、距離水體越近,景觀偏好度越高,同時極其便捷的交通和景區(qū)帶動才有更高的景觀感知偏好度,其中林地型偏好對景觀多樣性指數(shù)響應(yīng)曲線呈“v”型,說明除了景觀多樣性高,單一的低多樣性純林景觀也有成為高景觀偏好度的可能;另外,旱地及水田景觀中的感知偏好與地形起伏度呈負(fù)相關(guān)關(guān)系,趨向于平坦區(qū)域,而林地景觀感知偏好對地形起伏度的響應(yīng)曲線存在峰值,表明一定程度的地形起伏度有較高的景觀服務(wù)價值。整體上來說,景觀資源稟賦豐富、交通便捷、地形相對平坦的區(qū)域,休閑游憩等LCS發(fā)展機會更大,以上變量關(guān)系可為不同景觀類型下的鄉(xiāng)村休閑游憩開發(fā)選址提供參考。

    圖5 不同景觀類型下感知偏好POI分布對環(huán)境因子的響應(yīng)曲線Fig.5 Response curves of perceived preference POI distribution to environmental factors under different landscape types

    3.3 鄉(xiāng)村景觀空間分異與類型

    鄉(xiāng)村景觀文化服務(wù)供給(S)、需求(D)和偏好(P)在空間上以“簇”的形式表現(xiàn)出顯著的共存特征和差異性的強弱效應(yīng)[44-45],根據(jù)S-D-P關(guān)系可將研究區(qū)鄉(xiāng)村景觀分為5個不同的類型區(qū)(圖6)。

    圖6 鄉(xiāng)村景觀空間分異與類型識別結(jié)果Fig.6 Spatial differentiation results of rural landscape

    “文化服務(wù)發(fā)達區(qū)”S值、D值、P值均較高,占鄉(xiāng)村地區(qū)總面積的6.47%,該區(qū)域主要集中在都市圈及其周邊地區(qū);“文化服務(wù)重要區(qū)”具有較高的S值及P值,但D值較低,說明在人口總需求量較低的情況下吸引了公眾前往,占5.23%,主要分布在都市圈周邊,渝東北及渝東南有分散分布;“文化服務(wù)潛力區(qū)”具有較高的S值及中等的D值及P值,占11.57%,在都市圈近郊的東部區(qū)域較為集中;“文化服務(wù)發(fā)展區(qū)”的特點是中等的S值,D值及P值較低,文化服務(wù)綜合發(fā)展程度較低,占比超過研究區(qū)面積的一半,達51.94%,一般遠(yuǎn)離城市,山地特征明顯;“文化服務(wù)保護區(qū)”表示S值、D值、P值均較低,占24.79%,主要分布在基礎(chǔ)設(shè)施較差的高海拔偏遠(yuǎn)山區(qū)。

    不同用地類型下景觀空間分異占比如圖(圖7)。水田的“文化服務(wù)發(fā)達區(qū)”“文化服務(wù)潛力區(qū)”“文化服務(wù)重要區(qū)”的比例在所有三種景觀類型中最高,說明水田景觀類型在山地鄉(xiāng)村景觀文化服務(wù)中的作用顯著;其次是旱地,雖然旱地型感知偏好POI數(shù)量最多,但由于旱地面積大和POI分布集中的原因,導(dǎo)致其重要區(qū)、潛力區(qū)占比略小于水田型。“文化服務(wù)發(fā)展區(qū)”平均分布在所有景觀類型中,“文化服務(wù)保護區(qū)”主要分布在林地景觀中。

    圖7 不同景觀類型的鄉(xiāng)村景觀分區(qū)占比Fig.7 Proportion of rural landscape zoning with different landscape types

    4 基于空間分異的鄉(xiāng)村景觀可持續(xù)管理

    鄉(xiāng)村景觀文化服務(wù)價值、模式及潛力并非隨機散布在景觀中,其與特定的景觀類型和空間特性有關(guān),依據(jù)上文完成的景觀分區(qū)的屬性特征,并結(jié)合重慶市“一圈兩群”的區(qū)域發(fā)展定位,提出鄉(xiāng)村景觀可持續(xù)發(fā)展方向。

    (1)“文化服務(wù)發(fā)達區(qū)”具有較高的文化服務(wù)價值,具有距離大城市消費群體近的優(yōu)勢,鄉(xiāng)村休閑游憩項目相對密集,已成為城市居民體驗鄉(xiāng)村和游憩享受的主要區(qū)域,應(yīng)進一步充分發(fā)揮優(yōu)勢,旱地型及水田型應(yīng)面向都市農(nóng)業(yè)方向,充分利用城市和鄉(xiāng)村兩個資源,提升文化服務(wù)檔次和水平,將休閑農(nóng)業(yè)與現(xiàn)代科技農(nóng)業(yè)相結(jié)合,形成促進城鄉(xiāng)融合發(fā)展的黏合劑,同時應(yīng)關(guān)注景觀資源是否存在人地矛盾及生態(tài)問題,注重景觀文化服務(wù)的有序開發(fā)與管理。(2)“文化服務(wù)重要區(qū)”鄉(xiāng)村景觀資源特點突出且吸引力大,大多數(shù)已具有一定的知名度,下一步應(yīng)重點立足資源特色形成差異化發(fā)展,以滿足市民鄉(xiāng)村游憩多元化需求為目標(biāo),疏解重要區(qū)游客,同時結(jié)合其空間分布格局,充分利用交通干道和主要水系開發(fā)鄉(xiāng)村景觀游憩精品線路,并以鄉(xiāng)村風(fēng)景道加強鄉(xiāng)村景觀資源的整合串聯(lián)。(3)“文化服務(wù)潛力區(qū)”主要位于遠(yuǎn)郊區(qū),但自身條件優(yōu)勢相對明顯,應(yīng)提高土地利用效率,結(jié)合鄉(xiāng)村振興的實施著重發(fā)展特色農(nóng)業(yè)項目,深化山地型農(nóng)業(yè)景觀塑造,釋放潛力資源,著力提高文化服務(wù)知名度,有條件的區(qū)域充分利用景區(qū)毗鄰優(yōu)勢,構(gòu)建景村融合模式優(yōu)先發(fā)展。(4)“文化服務(wù)發(fā)展區(qū)”面積最大,應(yīng)立足大庫區(qū)、大田園、大生態(tài)、大山區(qū)的獨特資源,挖掘立體氣候優(yōu)勢,突出生態(tài)特色,同時加強游憩配套設(shè)施的建設(shè),在滿足條件的區(qū)域因地制宜地發(fā)展鄉(xiāng)村游憩服務(wù)。(5)“文化服務(wù)保護區(qū)”大部分為高山林地,基礎(chǔ)設(shè)施不足,應(yīng)以封育保護為主,加強生態(tài)建設(shè)以促進發(fā)揮其生態(tài)效益的外部性。

    5 結(jié)論與討論

    鄉(xiāng)村景觀可持續(xù)管理不單是對鄉(xiāng)村景觀風(fēng)貌的控制,實質(zhì)上更是一種鄉(xiāng)村發(fā)展策略的選擇[11]。鄉(xiāng)村景觀類型識別及空間劃分是鄉(xiāng)村景觀管理的基礎(chǔ),當(dāng)前的研究多基于鄉(xiāng)村景觀的本體特征進行評價及分類,實際上自然稟賦、社會經(jīng)濟基礎(chǔ)、文化環(huán)境因素等綜合推動鄉(xiāng)村景觀的演化,尤其是近年來鄉(xiāng)村休閑游憩等景觀文化服務(wù)的興起加速了這一進程,而山地鄉(xiāng)村空間具有功能結(jié)構(gòu)復(fù)雜、層次豐富、景觀多樣化等特征,傳統(tǒng)的景觀空間分異方法解決山地鄉(xiāng)村景觀的評估及空間管理顯示出一定的不足。

    基于此,本文提出了一種將鄉(xiāng)村景觀文化服務(wù)供給能力、需求潛力及感知偏好三者相結(jié)合的鄉(xiāng)村景觀空間分異及類型識別方法,并以重慶市山地鄉(xiāng)村為例,進行了鄉(xiāng)村景觀空間分析研究。結(jié)果表明,鄉(xiāng)村LCS供給高值區(qū)遠(yuǎn)高于需求及感知偏好高值區(qū),表明景觀文化服務(wù)開發(fā)潛力大;從景觀類型來看,旱地景觀類型的感知偏好POI最多,但水田類型下的S-D-P高值區(qū)占比最大,表明在山地鄉(xiāng)村條件下,水田型景觀為游憩等文化服務(wù)發(fā)揮了較大作用,其次分別是旱地景觀及林地景觀;鄉(xiāng)村景觀的感知偏好主要分布在都市圈外圍及其遠(yuǎn)郊,景觀多樣性、交通便利性、距已有景點及水體的距離對其有重要影響,地形起伏度對林地型感知偏好有明顯影響;通過S-D-P空間聚合“簇”將研究區(qū)識別為景觀文化服務(wù)發(fā)達區(qū)、重要區(qū)、潛力區(qū)、發(fā)展區(qū)及保護區(qū)5個空間類型,該空間分異可以為鄉(xiāng)村振興背景下集體尺度上的鄉(xiāng)村景觀管理價值觀、規(guī)則和行動提供基礎(chǔ),為當(dāng)下快速演化分異的鄉(xiāng)村景觀管理提供實踐依據(jù)。同時,本文也希望將景觀文化服務(wù)納入景觀管理和景觀重塑之討論,為重新審視鄉(xiāng)村地域自力發(fā)展帶來一種機會,有助于重啟鄉(xiāng)村競爭力,并為景觀思維嵌入國土空間規(guī)劃體系提供有益思路。

    由于本研究是在區(qū)域尺度上進行鄉(xiāng)村景觀空間分異,主要是以游憩數(shù)字足跡、土地覆被等大數(shù)據(jù)作為分析支撐,可能會使分析精度不夠,同時也缺失景觀感知的實地調(diào)研等,下一步如何能將多源大數(shù)據(jù)與調(diào)研數(shù)據(jù)相結(jié)合進行深入分析值得深入探討。同時需要說明的是,該分類結(jié)果是一個動態(tài)的過程,自然生態(tài)資源為鄉(xiāng)村景觀的形成奠定了本底條件,在此基礎(chǔ)上形成不同的景觀利用方式,發(fā)展為不同的鄉(xiāng)村景觀文化服務(wù)。在城鄉(xiāng)要素不斷融合鄉(xiāng)村發(fā)展多功能轉(zhuǎn)型時期,諸如土地流轉(zhuǎn)、經(jīng)營理念、相關(guān)政策及交通條件的改變,都有可能造成鄉(xiāng)村景觀文化服務(wù)供給能力、潛在需求及感知偏好組合方式的改變,因此,鄉(xiāng)村景觀可持續(xù)管理也應(yīng)是一個動態(tài)調(diào)整的過程。

    注:文中圖表均由作者繪制。

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