省域鄉村旅游扶貧重點村生態脆弱性評價
——以福建省為例

林明水,林金煌,程 煜，王新歌,張明鋒,祁新華,*

1 福建師范大學旅游學院, 福州 350117 2 中國科學院地理科學與資源研究所, 北京 100101 3 福建師范大學地理科學學院, 福州 350117

發展鄉村旅游是貧困地區精準扶貧的有效途徑之一[1]。特別對于山高坡陡、土壤肥力較差、植被覆蓋率不高、水土流失強度較大的扶貧重點村,引導貧困人口參與鄉村旅游成為有效脫貧和杜絕返貧的優選路徑[2]。然而,貧困與生態環境問題呈現強烈的相關性[3- 4],一方面,旅游業雖然被譽為“無煙工業”,但是發展鄉村旅游對扶貧重點村的生態環境仍有一定的影響,特別是處于生態脆弱區的扶貧重點村,大量游客的涌入、非生態旅游活動的開展等,會對土壤、水質、植被等產生嚴重的負面影響,進一步加劇生態脆弱性[5];另一方面,在扶貧重點村實施自然保護區、生態防護林等生態環境保護工程時,可能由于制度設計缺陷、補償金額過低等因素,在一定程度上無法滿足貧困人群的脫貧需求,導致他們重蹈過去粗放式的資源利用行為,最終保護工程也難以達到預期目標[6]。因此,為了避免鄉村旅游扶貧重點村的發展落入“貧困陷阱”[7],有效地評價其生態脆弱性成為開展旅游扶貧和精準脫貧的重要前提。

盡管國內外研究對生態脆弱性尚無統一的定義,但多指生態系統及其組成要素面對內外擾動時易受損的程度[8]。生態脆弱性評價歷來是國內外研究的熱點,并已取得豐碩的成果[9]。在評價方法方面,雖然評價對象、評價目的有所差異,但多依據生態系統脆弱性的成因和機制篩選評價指標,并選擇代表性時間節點數據,逐漸形成地理信息系統(Geographic Information System,GIS)、綜合評價法、層次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)、主成分分析法(Principal Components Analysis,PCA)等相互補充的方法體系[10]。在評價對象方面,區域典型地貌單元,如北方草原和荒漠[11-12]、沿海海島和海域[13-14]、南方丘陵和山地[15-16]、西南喀斯特地貌[17]等,均是研究的重點和熱點。在評價時空尺度方面,多集中在縣域及以上空間單元[10],既有不同區域同一時間節點的時空分布規律探討,也有同一區域不同時間節點的比較[9]。然而,當前鮮有將旅游扶貧與生態環境問題置于同一分析框架內,進行省域尺度鄉村旅游扶貧重點村生態脆弱性評價及驅動因子分析,并以此為基礎提出協調扶貧重點村生態保護和旅游利用關系的成果。鑒于此,本研究根據南方紅壤丘陵山地生態脆弱性的特征,綜合考慮扶貧重點村發展鄉村旅游的生態環境影響,以“成因-結果”模型為基礎構建生態脆弱性評價指標體系,采用空間主成分分析方法(Spatial Principal Components Analysis,SPCA)[18],以30 m×30 m柵格為評價單元,對福建省472個全國鄉村旅游扶貧重點村的生態脆弱性進行評價,并探討其生態脆弱性的空間分異規律與驅動因子,為扶貧重點村開展旅游扶貧提供科學決策依據。本研究在理論上進一步深化貧困和生態環境問題相互作用的機理,在實踐中為精準扶貧與生態環境保護協同的政策制定和實施提供案例借鑒。

1 研究區域概況

圖1 福建省鄉村旅游扶貧重點村分布圖 Fig.1 Distribution of key villages of tourism poverty alleviation in Fujian Province

福建省位于115°50′43″—120°51′07″E,23°33′20″—28°19′12″N,陸地面積12.4萬km2,海域面積13.6萬km2,下轄福州市、廈門市、寧德市、莆田市、泉州市、漳州市、龍巖市、三明市、南平市9地市和平潭綜合試驗區,85個市轄區、縣級市、縣,14420個村民委員會。福建省素有“八山一水一分田”之稱,多年平均降水量約為1654.2 mm,人口密度約為309人/km2。

2016年8月,國家旅游局等12部門聯合發布《關于印發鄉村旅游扶貧工程行動方案的通知》(旅發[2016]121號)提出全國鄉村旅游扶貧重點村(以下簡稱重點村)的概念,明確“十三五”期間力爭通過發展鄉村旅游帶動全國25個省(區、市)2.26萬個建檔立卡貧困村、230萬貧困戶、747萬貧困人口實現脫貧。福建省從除廈門市、平潭綜合試驗區以外的8個設區市中遴選出旅游資源較豐富、交通區位較好、具有一定旅游基礎設施和休閑農業基礎的472個貧困村作為重點村(圖1),各設區市數量分布狀況為三明市122個(25.85%)、寧德市117個(24.79%)、龍巖市67個(14.19%)、南平市48個(10.17%)、漳州市38個(8.05%)、泉州市33個(6.99%)、福州市32個(6.78%)、莆田市15個(3.18%)。重點村總面積為5102.64 km2,約占福建省陸地面積4.12%,涵蓋貧困戶10485戶、貧困人口37783人。

2 研究方法與數據來源

2.1 研究方法

本研究采用文獻分析和專家訪談法[19],構建重點村的生態脆弱性評價指標體系;采用極差法和分等級賦值法對定量和定性指標分別賦值,使其值標準化為0—10范圍;采用ArcGIS 10.1中SPCA,確定重點村生態脆弱性評價指標的主成分與驅動因子;采用核密度(Kernel Density,KD)分析進一步研究重點村生態脆弱性空間分異規律。

2.1.1 評價指標體系構建

構建重點村生態脆弱性評價指標體系的基礎和關鍵是理論模型的選擇。鑒于PSR、SRP等模型均演變于“成因-結果”模型[9],且重點村生態系統相對完整。即當重點村生態系統自身敏感性較強時,便產生了原生性生態脆弱性;當重點村生態系統受到旅游活動干擾超過其維持自身穩定閾值時,就產生了次生性脆弱性[18]。因此,本研究采用“成因-結果”模型,構建重點村生態脆弱性評價指標體系。

“成因-結果”模型可以清楚分析重點村生態脆弱性的成因,即引發重點村生態脆弱性的原因包括自然和人為兩個方面的因素。具體分析,重點村大多位于南方紅壤丘陵山地生態脆弱區,自然生態環境脆弱性的影響因素包括地形、地貌、植被、氣象、水文、土壤等,如坡度越大的區域生態脆弱性越強,高程可以反映不同海拔、地貌單元生態脆弱性的差異性,歸一化植被指數(NDVI)通過監測植被的生長狀態間接反映該地區生態脆弱性,多年平均降水量則是誘發生態環境脆弱性的潛在因素,土壤類型決定了土壤抗蝕性,從而影響生態脆弱性[15];人為影響因素主要來自于鄉村生產、生活和旅游活動等,如人口密度和貧困人口數量的增加既直接影響生態脆弱性,又通過不合理生產活動的累積效應對生態環境造成壓力,餐飲和床位數、休閑農業園建設必然會對原有受保護的林地、草地、濕地生態系統造成擾動,加劇生態脆弱性[20-21],而旅游基礎設施的完善,則有利于規范游客的游覽行為,對生態系統的保護和恢復有積極的促進作用[22]。

因此,針對重點村的自然生態環境和人為干擾狀況,兼顧指標的可獲取性、獨立性和真實性,本研究采用坡度[15]、高程[16]、歸一化植被指數[19]、多年平均降水量[15]、土壤侵蝕強度[8]、人口密度[19]、貧困人口數[19]、餐飲和床位數[22]、休閑農業園面積[22]、旅游基礎設施狀況[22]等10個指標,構建重點村生態脆弱性評價指標體系(表1)。

2.1.2 評價指標標準化

對評價指標進行標準化處理,以解決評價指標的量綱及其物理意義存在差異和參數不可比的問題。采用極差法對評價指標與脆弱性的關系進行賦值,評價指標正向關系越大,脆弱性越高,評價指標負向關系越小,脆弱性越高。正向指標包括坡度、高程、土壤侵蝕強度、人口密度、貧困人口數、餐飲和床位數、休閑農業園面積,負向指標包括多年平均降水量、歸一化植被指數和旅游基礎設施狀況。

表1 指標描述及數據來源

根據相關研究成果[8,23- 24],采用分等級賦值法評價土壤侵蝕強度和旅游基礎設施狀況2個定性指標。遴選生態學、地理學和旅游學等專家,按照專家專業知識和實際生態環境特征對指標因子直接分級賦值進行標準化處理(表2)。

表2 分等級賦值標準

2.1.3 空間主成分分析

構建生態脆弱性指數(EVI)以評價重點村生態脆弱性狀況。為消除指標信息中的重疊和共線性,利用SPCA對10個評價指標進行分析,根據主成分累積貢獻率達到85%以上確定7個主成分。

基于生態脆弱性評價模型,綜合各評價指標對生態脆弱性的影響,進一步計算EVI。根據主成分分析的原理,結合各指標間的相互關系,在盡可能損失較少信息的前提下,將多個指標轉換為幾個相互獨立的綜合指標,以確定EVI值,公式如下：

EVI=r1Y1+r2Y2+r3Y3+… +rnYn

(1)

式中,EVI為生態脆弱性指數,Yi為第i個空間主成分分析數值,ri為第i個空間主成分對應的貢獻率。

此外,依據各主成分貢獻率進一步計算重點村30 m×30 m柵格單元生態脆弱性指數和各村域單元生態脆弱性指數的平均值[9]。

2.1.4 生態脆弱性分級與核密度分析

對EVI數值進行標準化處理,便于生態脆弱性分級和比較。計算方法如下：

(2)

式子,Ei為第i個柵格單元生態脆弱性指數的標準化值,變化范圍為0—10;EVIi第i個柵格單元生態脆弱性指數的實際值;EVImax為柵格單元生態脆弱性指數最大值,EVImin為柵格單元生態脆弱性指數最小值。

參照國內外生態脆弱性評價研究的相關評價標準[17-18],并根據福建省生態環境的具體特征,按照自然斷點的方式將重點村生態脆弱性劃分為微度脆弱、輕度脆弱、中度脆弱、重度脆弱和極度脆弱5個等級,各等級生態特征見表3[14-15]。

表3 重點村生態脆弱性分級標準

此外,通過ArcGIS 10.1對重點村生態脆弱指數平均值進行核密度分析,以進一步研究重點村生態脆弱性空間分異特征。

2.2 數據來源

生態脆弱性指標體系的10個指標數據來源于數字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)數據提取、Landsat 影像數據、國家地球系統科學數據共享平臺數據庫、福建省氣象局氣象資料、國家旅游局全國鄉村旅游扶貧重點村數據庫等(表1)。

獲取數據后,在ArcGIS 10.1軟件平臺中,以30 m×30 m的柵格作為基本評價單元進行分析。為保證采用的指標具有良好的空間重合性,統一采用Krassovsky橢球體坐標和Albers投影,對多年平均降水量指標則采用克里金插值法(Kriging)進行空間量化處理。

3 結果分析

3.1 柵格單元生態脆弱性的空間分異

圖2 柵格單元生態脆弱性等級空間分布 Fig.2 Hierarchical spatial distribution of ecological fragility of grid units

重點村30 m×30 m柵格單元EVI平均值為4.84,總體處于輕度脆弱。重點村柵格單元生態脆弱性空間分布特征不明顯,呈現零散分布格局,如圖2所示。極度脆弱和重度脆弱區主要分布在各市域的邊界和交界地帶,如寧德市、南平市、三明市和福州市的邊界和交界地區,漳州市、龍巖市、泉州市和三明市的邊界和交界地區;中度、輕度和微度脆弱區主要分布在內陸地區龍巖市、三明市、南平市的中部,沿海地區漳州市的東南部、泉州市的西北部和福州市、寧德市與莆田市的西部。

重點村30 m×30 m柵格單元生態脆弱性面積的地區分布如表4所示,三明市重點村面積最大,占總面積的35.41%;莆田市重點村面積最小,僅占總面積的2.92%;南平市的極度脆弱區面積最大,達71.57 km2,占同類面積的80.45%;三明市重度脆弱區面積最大,達383.69 km2,占同類面積的37.29%;極度和重度脆弱區面積占本市重點村面積比例最大為莆田市,達35.98%,南平市次之,漳州市第三。

表4 不同等級生態脆弱區面積

3.2 村域單元生態脆弱性的空間分布

村域單元的生態脆弱性指數平均值空間及數量分布如圖3和表5所示。極度脆弱村有5個,占比為1.06%,主要分布在南平市、寧德市、漳州市,其中寧德市數量占比最大,達60.00%;重度脆弱村有72個,占全部重點村的15.25%,主要分布在三明市、寧德市和龍巖市,其中三明市占比最大,達36.10%;中度脆弱村有92個,占全部重點村的19.49%,主要分布在寧德市、龍巖市和三明市,其中寧德市占比最大,達26.09%;輕度脆弱村有231個,占全部重點村的48.94%,主要分布在三明市、寧德市和龍巖市,其中三明市占比最大,達31.17%;微度脆弱村有71個,占全部重點村的18.64%,主要分布在寧德市、福州市和漳州市,其中寧德市占比最大,達12.29%。

表5 重點村生態脆弱性等級統計表

3.3 村域單元生態脆弱性核密度分析

重點村生態脆弱指數平均值的KD分析結果如圖4所示,在區域內形成3處高度脆弱核心區,其中2處位于寧德市,1處位于三明市。寧德市2處高度脆弱核心區不僅單個面積大,而且兩個核心區緊密相連,并延伸至福州市。三明市高度脆弱核心區雖然僅有1處,但延伸范圍較廣,擴展到龍巖市和泉州市。

圖3 村域單元生態脆弱性等級空間分布 Fig.3 Hierarchical spatial distribution of ecological vulnerability in villages

圖4 村域單元生態脆弱性核密度分析Fig.4 KD analysis of EVI of key villages

3.4 生態脆弱性驅動因子

重點村生態脆弱性驅動因子來自SPCA提取累計貢獻率達到85%以上的7個主成分。第1主成分23.28%貢獻率中,餐飲和床位數的貢獻較大;第2主成分19.87%的貢獻率中,旅游基礎設施狀況的貢獻較大;第3主成分13.49%貢獻率中,土壤侵蝕強度的貢獻較大;第4主成分9.49%的貢獻率中,人口密度的貢獻較大;第5主成分8.70%的貢獻率中,多年平均降水量的貢獻較大;第6主成分7.67%的貢獻率中,坡度的貢獻較大;第7主成分6.12%的貢獻率中,休閑農業園面積的貢獻較大。而高程、歸一化植被指數、貧困人口數在前7個主成分中的貢獻率較小,顯示其與其他指標在內涵上共性較小,這也符合福建省“八山一水一分田”、全國森林覆蓋率最高省份、沿海地區經濟較為發達省份的實際,重點村在這三個方面差異較小。

4 結論與討論

4.1 結論

(1)重點村EVI平均值為4.84,總體處于輕度脆弱,空間分異特征不明顯,呈現零散分布格局。極度脆弱和重度脆弱區主要分布在各設區市的邊界和交界地帶,面積以三明市為最大,達383.19 km2,占同類面積的27.93%;中度、輕度和微度脆弱區主要分布在內陸城市的中部、沿海城市的西部。

(2)重點村村域生態脆弱性指數平均值在空間上呈現明顯集聚,在寧德市和三明市形成3處高度脆弱核心區。其中,極度和重度脆弱扶貧重點村共有77個,占比為16.31%,主要分布在三明市、寧德市、南平市、龍巖市;中度、輕度和微度脆弱扶貧重點村395個,占比為83.69%,不均勻分布于8個設區市。

(3)重點村生態脆弱性的成因是旅游活動和生態環境相互作用的結果,其中餐飲和床位數、旅游基礎設施狀況、土壤侵蝕強度、人口密度、多年平均降水量、坡度、休閑農業園面積等為主要的驅動因子。

4.2 討論

圖5 重點村所處地形分析Fig.5 Terrain analysis of key villages

(1)旅游扶貧與生態脆弱性呈現強烈的相關性。重點村30 m×30 m柵格單元的極度和重度脆弱區多處于南方紅壤丘陵山地生態脆弱地區(圖5),沿著閩西武夷山脈和閩中鷲峰山-戴云山-博平嶺山脈兩側均勻分布,海拔多在1000 m左右,山地生態系統較為脆弱[21],且距離主城區較遠,各種扶貧政策的輻射惠及不到,或者是處于自然保護區等限制開發區,經濟發展受到生態環境保護的制約[25];中度、輕度和微度脆弱區域多處于丘陵地區,雖然距離主城區較近,能夠享受到各類旅游扶貧措施和政策,但由于人口密度較大,貧困人口數量較多,再加上地形起伏較大、經濟發展不均衡等因素,加劇了生態脆弱性;這與趙躍龍等[21]對中國脆弱生態環境分布與貧困關系的宏觀論述基本一致,本研究在微觀上進一步深化和細化了旅游扶貧和生態脆弱性的關系。

(2)重點村生態脆弱性的主要驅動因子是人為因素,自然因素是次要驅動因子。重點村生態脆弱性7個主要驅動因子中,人為因素有4個,累計貢獻率達58.76%,而3個自然因素累計貢獻率僅為29.86%,這與蔡海生等[26]提出的激化潛在危害生態環境脆弱的是人類干擾活動、張德君等[19]提出的人類對生態系統的影響力逐步提高的研究結果相一致。主要驅動因子中,餐飲和床位數、旅游基礎設施狀況、休閑農業園面積、人口數量反映了旅游活動的強度,重點村餐飲和床位數越多、休閑農業園面積越大、人口數量越大、旅游基礎設施越不完善,對生態環境的擾動強度越大,生態脆弱性等級越高;土壤侵蝕強度、多年平均降水量、坡度反映水土流失的強度,重點村土壤侵蝕強度越大、坡度越大、多年平均降水量越少,越容易發生水土流失、滑坡等生態災害問題,生態脆弱性等級越高。這與趙躍龍等[21]總結的南方丘陵地區脆弱生態環境的過墾、過樵、流水和侵蝕成因基本一致,本研究進一步凸顯了旅游活動對生態環境擾動的類型和特征。

(3)重點村旅游扶貧模式必須依據生態脆弱性等級,分層、分類、因地制宜地規劃和設計。重點村旅游扶貧是通過對村域自然和人文生態環境的旅游利用來實現,即對發展鄉村旅游的“食、住、行、游、購、娛”等要素的規劃和完善。在5個極度脆弱村,不適宜開展旅游活動,宜采用異地旅游扶貧模式,如寧德市“中國扶貧第一村”赤溪村,通過整村搬遷和異地發展鄉村旅游成功脫貧,成為南方紅壤丘陵山地生態脆弱地區移民脫貧的有效路徑。在72個重度脆弱村,應科學劃分生態功能區和測算生態環境承載力,嚴格控制旅游活動的范圍和強度,適宜開展生態旅游等對生態環境影響較小的旅游活動[15]。在395個中度、輕度和微度脆弱村,應注重對生態系統的保育,注重通過產業融合開展旅游扶貧,如發展民宿、鄉村淘寶、森林康養、文創旅游等旅游活動,通過“旅游+”、“+旅游”延長旅游產業鏈,提高旅游扶貧的效率。