中國濕地公園空間分布及其影響因素研究

劉漢湖 劉奕 宋景輝 張雙圣 程涵宇

(1 中國礦業大學環境與測繪學院，江蘇 徐州 221116；2 江西省環境保護科學研究院，江西 南昌 330039；3 徐州工程學院環境工程學院，江蘇 徐州 221018)

濕地公園是兼具濕地保護與旅游文化功能及價值的生態型公園。2004 年開始建設杭州西溪國家濕地公園和山東榮成市桑溝灣國家城市濕地公園。近年來，隨著生態文明建設的推進與公民濕地保護意識的增強，中國興起建設濕地公園的熱潮(吳后建等, 2015)，我國濕地公園數量逐年增多。

目前，國內外缺乏對濕地公園的統一定義，對濕地公園建設的理念也各不相同(王立龍等,2010)。我國濕地公園主要分為國家濕地公園、國家城市濕地公園和地方濕地公園3 類。國家濕地公園由國家林業和草原保護局負責審批和管理，國家城市濕地公園由住房和城鄉建設部負責審批和管理，地方濕地公園由省市主管部門審批和建設。據統計，我國國家濕地公園類型以河流型和湖泊型濕地為主(郭子良等, 2019)。濕地公園不僅是一種有效的濕地保護形式，同時也是濕地生態旅游功能的重要載體(呂慧芬等, 2016)。因此，從宏觀和個體水平對濕地公園進行深入研究，對做好濕地開發與保護具有重要意義。

國外主要研究自然保護區與國家公園內包含的濕地(Maseko et al, 2016; Patra et al, 2017)，另外，人工濕地公園也是國外的研究熱點(Schweiger et al, 2016; 劉漢湖等, 2006)。國內對濕地公園的研究主要集中在濕地公園的規劃建設、生態價值評估、水質狀況評價與植物配置等方面(李偉等,2014; 趙鳳岐等, 2012; 寧瀟等, 2016; 馬會利等, 2011; 李玉鳳等, 2014)。國內對于濕地公園空間分布的研究以國家濕地公園和國家城市濕地公園為對象，如：付勵強(2015)等研究了全國濕地保護區與濕地公園的空間分布差異及相關性；吳后建(2015)等利用GIS 空間分析技術對429 個國家級濕地公園的總體空間分布特征進行了研究；潘竟虎(2014)等利用探索性空間數據分析方法(ESDA)研究國家濕地公園的縣域可接近性。尚未見國家濕地公園、國家城市濕地公園和地方濕地公園綜合研究空間分布的報道。

本文以國家濕地公園、國家城市濕地公園和地方濕地公園為研究對象，采用計量地理學、空間分析和數理統計方法對濕地公園空間分布和影響因素進行研究，為濕地資源保護和濕地公園建設提供參考。

1 材料和方法

1.1 數據來源

(1)國家濕地公園的數據來自國家林業和草原局網站(http://www.forestry.gov.cn/)，國家城市濕地公園數據來源于住房與城鄉建設部網站(http://www.mohurd.gov.cn/)，地方濕地公園主要由各省市林業、住房與城鄉建設部門網站獲得，統計數據未包括港澳臺地區。

(2)制圖所用中國地圖、各省行政區劃以及中國省級行政中心來自1:400萬中國基礎地理數據信息庫。

(3)各省市人口、行政區面積、居民可支配收入、城鎮化率、GDP、三次產業結構、路網密度和濕地資源量由《中國統計年鑒》(2018)獲得。

1.2 研究方法

1.2.1 構建數據庫 各濕地公園的空間位置借助Google 地圖，在各省市區地圖的輔助下詳細標定，面積較大的公園取其質點坐標作為公園坐標，構建全國濕地公園空間地理數據庫。

1.2.2 核密度估計(KDE) 核密度估計主要用于表示濕地公園在研究區域內的聚集情況，計算公式見潘竟虎(2014)。

1.2.3 標準差橢圓(SDE) 標準差橢圓主要用于揭示地理要素的空間分布特征(Lefever et al,1926)。標準差橢圓的長半軸表示的是數據分布的方向，短半軸表示的是數據分布的范圍，長短半軸的值差距越大(扁率越大)，表示數據的方向性越明顯。

根據規范和教科書來看，巖礦石標本電性參數的測量方法主要分為兩種：一是露頭法，二是標本法。露頭法測量一般多采用露頭小四極法或小極距測深法[2]；標本法測量常用的測量方法主要為蠟封法、雙盆邊架法、標本架法、泥(面)團法[3]。野外生產中多采用標本架法和泥(面)團法。

1.2.4 最近鄰指數(NNI) 最近鄰指數(NNI)屬于地理信息研究方法，該值可以表示濕地公園實際空間分布與理想隨機分布的偏離程度(潘竟虎,2014)。

1.2.5 地理集中度(G) 地理集中度屬于數理統計方法，主要用于研究濕地公園空間分布的集中程度，其取值范圍為0 至100。若G 值相對于理想均衡分布時的越大，則濕地公園分布越集中(潘竟虎，2014)。

1.2.6 綜合密度指數D

式中：D 為綜合密度指數，X 為濕地公園的個數，A(×104km2)為研究區面積，P(億人)為研究區人口。

1.2.7 基尼系數(Gini) 基尼系數一般用于刻畫空間要素的分布，衡量濕地公園在不同區域分布差異，進而找出其地域分布變化規律(潘竟虎, 2014)。

2 結果與分析

2.1 全國濕地公園空間分布狀況

此次研究統計范圍涵蓋全國31 個省市(除港澳臺)，由表1 可知，截止2018 年，全國共有國家濕地公園836 個，國家城市濕地公園56 個，地方濕地公園1 020 個，全國濕地公園總數1 912 個，總面積約165 946.762 9 km2。

從整體來看，全國31 個省（市、自治區）濕地公園數量為11 ～170 個，濕地公園數量極差為159個，我國單位國土面積濕地公園數、萬人濕地公園數量及濕地公園面積占全國總面積之比分別為1.993個濕地公園/104km2、0.013 95 個濕地公園/萬人和1.73%。

從各省市來看，濕地公園數量最多的4 個省份為山東、江蘇、廣東和四川，同時這4 個省份也是僅有的濕地公園數超過100 個的省份；濕地公園數量最少的3 個省份為天津、寧夏和上海，數量均不超過20 個。從地域劃分來看，我國濕地公園數量占比由高到低依次為華東、西南、華中、華北、西北、華南、東北，具體占比分別為28.03%、17.73%、12.87%、12.55%、10.77%、9.1%、8.94%，其中華東地區是惟一占比超過20%的地區，與地域經濟發展和人口分布現狀相符。

表1 中國濕地公園統計表Table 1 Wetland parks statistics in China

由圖1 可看出，我國濕地公園空間分布的1 級、2 級和3 級分布熱區均位于“胡煥庸線”以東。其中，1 級分布熱區有2 個，分別位于長三角地區和珠三角地區，濕地公園核密度為19.47 ～38.80 個濕地公園/104km2。長三角和珠三角區域內人口密集、水資源豐富且自然濕地眾多，導致其對濕地公園的需求更大，同時也是我國傳統的區域經濟發達地區，地方政府能為濕地公園建設提供強有力的經濟支撐。2 級分布熱區有8 個，分別位于北京、天津、濟南、西安、武漢、長沙、成都、重慶、貴陽和昆明這些典型區域中心城市及周邊，其核密度值為9.28 ～19.47 個濕地公園/104km2。

圖1 中國濕地公園核密度和標準差橢圓Fig.1 Kernel density and standard deviation ellipse of wetland parks in China

圖2a 各省濕地公園數量密度(DE)Fig.2a Wetland park density in different province

圖2b 各省濕地公園面積占比 Fig.2b Wetland parks area ratio in different province

2.2 全國濕地公園空間分布類型

利用ArcGIS10.1 平臺中平均最近鄰分析工具，計算全國濕地公園的最近鄰指數NNI，得出全國濕地公園的平均觀測距離為23.013 1 km，預 期 觀 測 距 離 為50.090 8 km，最近鄰指數NNI為0.459 4，Z檢驗值為-45.196 1，與之相應的P值為0.01。全國濕地公園呈聚集分布，且隨機產生此結果的可能性小于1%。

利用地理集中度G對最近鄰指數NNI的分析結果進行驗證。經計算，全國濕地公園G值與值分別為21.16 和17.96。其中，G大于，說明全國濕地公園的空間分布相對集中，整體分布不均衡。

全國濕地公園地理集中度G與最近鄰指數NNI的分析結果吻合，因此全國范圍內濕地公園呈聚集分布。

表2 2018 年各省市濕地公園NNI 指數及分布類型Table 2 Wetland parks distribution pattern and NNI in different province in 2018

2.3 全國濕地公園省際分布差異

2.3.1 濕地公園相對數量和相對面積省際差異 由圖2a、2b 可以看出，各省市濕地公園數量密度(DE)和面積占比(P)都存在明顯的分級。從濕地公園數量密度來看，大部分省份密度為1 ～5 個/104km2，江蘇和上海最高，密度大于15 個/104km2，并且數量密度小于等于1 的省份全部位于“胡煥庸線”以西；從濕地公園面積占比來看，吉林最高，占比超過15%，大部分省份占比不超過1%。

2.3.2 濕地公園數量分布和綜合發展狀況的省際差異 經計算，中國濕地公園Gini系數為0.945 6，遠大于0，說明各省市濕地公園擁有量差距極大。由圖3 可知，中國各省市濕地公園綜合密度指數在0 ～10、10 ～20、20 ～30、30 ～40 和50 ～60范圍內呈階梯狀分布且相差較大。

2.3.3 濕地公園空間分布類型的省際差異 利用ArcGIS10.1 平臺，在顯著水平0.05 上，計算全國31 個省市濕地公園的NNI，并分析其空間類型，結果列于表2。

圖3 各省濕地公園綜合密度指數Fig.3 Comprehensive density index in different provinces

從表2 可以發現，我國各省市濕地公園的空間分布類型以聚集分布為主，只有13 個省市呈離散或隨機分布。山東和云南是聚集程度最高的兩個省市，其NNI指數分別為0.543 2 和0.593 1，呈現出明顯離散分布的省市有青海和上海，其NNI指數分別高達1.284 6 和1.460 7。說明我國各省市濕地公園分布類型存在較大差異，可能與各省市的自然條件、人口密度、社會經濟的發展現狀以及對建設濕地公園的重視程度有關。

2.4 我國濕地公園分布類型的影響因素

為了對各省市濕地公園空間分布類型的影響因素進行研究，采用最小二乘法回歸分析(OLS)與種群分布理論進行定量和定性分析(葉浩等, 2012)。以各省市濕地公園空間分布最近鄰指數(NNI)為因變量，濕地率(%)、經濟總量(萬億)、三次產業結構(%)、公路密度(km/×102km2)、城鎮化率(%)、人口密度(人/km2)和居民可支配收入(萬元)作為自變量進行OLS(最小二乘法)多元線性回歸分析，結果列于表3 和表4。

由表3 可知，人口密度和第二產業比重沒有通過顯著性檢驗和共線性檢驗，表明這兩個指標對濕地公園的空間聚集程度影響較小，因此模型要剔除這兩個變量。由表4 可知，回歸模型的擬合優度達75.8%，變量總體通過5%的顯著性檢驗，滿足回歸分析條件，說明模型擁有較好的解釋能力。影響各省市濕地公園分布形態最主要的因素是經濟總量，其次為公路密度、居民可支配收入、城鎮化率和濕地率。其中，濕地率由濕地資源面積與行政區劃面積相比得出，其值越高代表該地區濕地覆蓋率和豐度越高；經濟總量和三次產業結構可以體現地區財政實力和優勢產業；公路密度是衡量地區交通可達性的重要指標；城鎮化率和居民可支配收入能反映地區人口結構及消費能力。

表3 OLS 回歸排除變量Table 3 Exclude variables of OLS model

表4 OLS 回歸的估計結果Table 4 Calculated model parameters of OLS model

按照種群分布理論，種群分布類型與環境因子分布的均勻度緊密相關。從模型系數來看，濕地率和居民可支配收入系數為正，表明隨著這2 個因子的提高，區域內濕地資源和濕地公園需求分布更均勻，相應的濕地公園空間分布也越均勻；經濟總量、城鎮化率、第三產業比重和公路密度為負，這些因子越大，意味著區域財政投入、人口和服務業分布越集中，交通成本越低，從而導致區域濕地公園空間分布越聚集。第一產業沒有通過顯著性檢驗，其系數為負，表明農業與濕地公園聚集程度正相關，但相關性較弱。

3 結論與建議

(1)截止2018 年底，全國共有濕地公園1 912 個，總面積165 946.762 9 km2。濕地公園數量最多的4個省份為山東、江蘇、廣東和四川。我國濕地公園空間分布呈明顯的“東密西疏”特征，86.9%的濕地公園分布于“胡煥庸線”東南側。全國濕地公園最近鄰指數NNI 為0.459 4，濕地公園整體分布不均衡，空間呈聚集分布。

(2)從省際濕地公園數量密度來看，大部分省份為1 ～5 個/104km2，江蘇和上海最高，密度大于15 個/104km2；從省際濕地公園面積占比來看，吉林最高，占比超過15%，大部分省份占比不超過1%。全國濕地公園Gini 系數為0.945 6，省際濕地公園的空間分布類型以聚集分布為主，有13 個省市呈離散或隨機分布。

(3)多元線性回歸分析結果表明，影響各省市濕地公園空間分布最主要的因素是經濟總量，其次為公路密度、居民可支配收入、城鎮化率和濕地率。濕地率和居民可支配收入與濕地公園聚集程度呈負相關，經濟總量、城鎮化率、第三產業比重和公路密度與聚集程度呈正相關。

(4)我國濕地公園空間分布呈上述特征主要有兩個原因，一是自然地理條件影響，區域水文條件和濕地資源等本底條件是決定濕地公園發展的基礎，二是各省市經濟總量和對濕地公園建設的積極性及重視程度。2019 年，國家出臺了《關于建立以國家公園為主體的自然保護地體系的指導意見》，該意見對我國濕地公園的建設具有重要指導作用。針對我國濕地公園建設現狀，建議國家加強頂層設計，理順國家和地方管理權限，從國家公園角度整合優化各類濕地公園，防止重復建設和資源浪費。