1. 引言
随着人民物质生活和精神生活日亦丰富,加之人口老龄化与城市人口亚健康状态加重,特别是后新冠疫情时期以来,人们愈发重视自身健康状况。国务院和国家旅游局在2016年分别出台印发了《“健康中国2030”规划纲要》和《国家康养旅游示范基地》标准(LB/T051-2016),为森林康养基地和康养产业的发展指明前进的道路 [1]。森林康养基地与森林康养相辅相成,又契合了“健康中国”的发展战略 [2]。贵州作为国家级生态文明试验区,生态环境良好,具有丰富的森林资源、生物资源、大气资源,从贵州林业局最新发布的数据显示:截止2020年底,森林面积1.62亿亩,森林覆盖率61.51%,林业总产值3378亿元,药用植物7317种。可以看出贵州拥有丰富的森林康养资源,但森林康养基地的数量明显落后于四川、湖南、福建、北京等省市 [3]。
经济发达国家在上个世纪率先意识到森林对于人类身心健康和促进人类可持续发展的重要价值和意义,尤以德国、日本和韩国最先发展起来 [2]。目前森林康养较广的定义是凭借丰富森林资源及优美环境,以森林康养基地为场所开展使人身心得以恢复和保持健康的一个活动过程;而从较细的方面看,则是在前者的基础上依托中医药学和现代康复医学,从而展开有益于身心健康的活动,总体来说,森林康养就是森林资源和人类健康相互作用的过程,从而给人身体和心理带来益处的一种行为活动 [1] - [8]。
20世纪德国城市病愈发严重,于是鼓励人们前往森林游玩,以此首创了森林浴模式,旨在帮助因城市病产生亚健康的人群,以此作为森林康养的起源地 [9]。随后日本提出森林疗法的新概念 [10],韩国提出建设自然疗养林 [11],美国提出多功能综合性森林康养发展模式 [12]。国内最早的森林康养基地建设和研究起始于是台湾 [13] [14];此后北京在2012年引入这一概念,在国内开始探索和开发森林康养基地 [15];同年湖南率先创立林业康养中心,并采取试点建设方式推广森林康养基地的建设工作;2015年在四川玉屏山召开我国第一届森林康养年会,会议通过森林康养基地建设标准以及评定办法。
可以看出国外森林康养研究侧重于医疗保健、基地建设、产业模式等方面的研究。在引入森林康养相关概念后,学习和借鉴了国外森林康养发展模式,形成了如下几个方面的研究:1) 研究森林康养概念的界定。例如任宣羽 [1]、王赵 [16] 认为森林康养是一种新的旅游方式,是集疗养身心与康体旅游的于一体的新产业、新形式。邓三龙 [2]、吴后建 [3] 从根本上区分了森林康养和森林疗养,即森林疗养是森林康养的一部分,是包含范围更广的林业产业。2) 森林康养基地规划建设研究,例如程静琦 [17]、谭益民 [18] 等,分别从基地选址研究、疗养设施规划设计、康养产品研究设计出发,最终达到林业资源的再生利用和提供参考的规划设计案例。3) 中国传统中医药疗养与森康养相搭配的研究。例如邹芸 [19]、姜涛 [20] 等,通过将地方丰富的中药材和中医技术与森林康养产业相结合,推出中医膳食、中医诊疗、中医传统文化科普宣传服务,实现具有地方特色的差异化森林康养体验,以提升基地竞争力。4) 森林康养基地开展康养活动评价和康养指标体系的研究。例如王培严 [21]、耿藤瑜 [22] 等,通过对森林康养过程中康养步道和康养游憩者场所感知的研究,从场地整备、立地条件、康养资源和对游憩者健康效益评估的指标研究。5) 康养旅游地空间分布格局研究。张九月 [23]、王政 [24]、杨秀成 [25]、唐健雄 [26] 等分别做了部分区域和森林康养发展较成熟地区的空间分布研究。但森林康养资源丰富的贵州在森林康养基地空间分布特征与影响因素研究尚属空白,因此以贵州四批共64个森林康养基地为研究对象,通过ArcGis空间分析技术和一系列研究方法,揭示贵州森林康养发展现状和相关影响因素,并针对性的提出发展建议,以此为森林康养发展提供可参考的理论价值与实践意义。
2. 研究区概况及研究方法
贵州地处云贵高原,位于我国西南地区,地形以高原山地居多,地势总体西高东低,域内水系密织,喀斯特地貌分布广泛。2020年贵州地区总产值17826.56亿元,第七次全国人口普查结果为3856.21万人,域内面积176,167 km2,共9个市(州)。
2.1. 贵州森林康养基地发展过程
从贵州林业局官方网站森林康养专栏可以了解到,贵州最早于2016年开始做关于森林康养相关报道,经过多年的推广和学习,林业产业意识显著提高,并形成了“大生态 + 森林康养”的贵州模式,得到国家林业局和社会各界的广泛认可,贵州现已把森林康养纳入推动贵州经济高质量发展、脱贫攻坚和乡村振兴的重要组成部分。截止2020年底,贵州已评定四批共64处森林康养基地,通过“百度拾取坐标系统”获取64处森林康养基地的空间属性数据,借助ArcGIS10.3得到贵州森林康养基地地理空间分布图(图1)。
2.2. 研究方法
2.2.1. 最邻近指数法
该方法用以描述不同点要素之间的空间分布是聚集还是离散状态 [27]。
(1)
(2)
式(1)中n为康养旅游地数量;A为贵州面积;式(2)中R是各森林康养基地之间的最邻近距离,当R的值大于1时,表明贵州森林康养基地呈均匀分布趋势;当R的值小于1时,表明贵州森林康养基地呈聚集分布趋势;当R的值等于1时,则表明贵州森林康养基地分布的趋势呈随机状态。
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Figure 1. Spatial distribution of forest wellness base in Guizhou Province
图1. 贵州森林康养基地地理空间分布图
2.2.2. 地理集中指数
该方法主要用以衡量一定区域内各点之间在该区域的集中程度。其计算公式为 [28]:
(3)
式中,xi表示第i个市(州)森林康养基地总数,T表示贵州森林康养基地总数,n表示市(州)总数量。其中G值越靠近100,森林康养基地分布呈集中趋势;G值越靠近0,森林康养基地分布呈分散趋势。
2.2.3. 核密度分析
主要用该方法计算采样点核密度在一定区域范围内的增减幅度,并以此研究整体样本点的增减变化态势 [29]。其公式为
(4)
式(4)中,
是核密度函数,h (h > 0)为阀值;n表示森林康养基地数据点数,x表示在栅格中心
的核密度,xi表示各数据点的核密度。通过该方法可以直观分析出贵州森林康养基地在空间分布和集散特征。
2.3.4. 缓冲区分析法
在ArcGIS10.3空间分析软件中以贵州森林康养基地构成的点、线、面空间数据为基础,利用缓冲区分析方法研究贵州森林康养基地个点之间的空间地物邻近程度 [30],以此直观探讨贵州森林康养基地的空间分布特征和差异性。
3. 空间分布特征探究
3.1. 空间分布类型
通过最邻近指数分析法,得出r1 = 22.15 km,rE = 26.42 km,R = 0.83,由最邻近指数R < 1,表明森林康养基地在贵州呈聚集分布趋势,为凝聚型空间结构特征。因前者分析方法在分析点要素之间在空间上的分布类型不全面,则利用Voronoi工具生成贵州森林康养基地Voronoi图(图2),并计算出Voronoi各面积的均值:0.028 km2,标准差为:0.02 km2 CV值为:71%,当CV取值范围大于60%时,表明点要素呈集群分布 [31],因此判断出贵州森林康养基地的分布呈集聚状态,以此佐证了最邻近指数所分析的结果。
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Figure 2. The Voronoi diagram of forest wellness base in Guizhou Province
图2. 贵州森林康养基地Voronoi图
3.2. 空间分布均衡性
3.2.1. 空间分布集中程度
由图3可以看出贵州各市州森林康养基地分布状况,其中,贵阳和遵义共分布24处森林康养基地,占所有市州总和的37.5%。利用地理集中指数法可得T = 64,n = 9,G = 62.5,假设64个森林康养基地平均分布在9个市州内,即每个市州的森林康养基地数量为64/9 ≈ 7,地理集中指数G = 11.11 < 62.5,表明贵州64个森林康养基地的分布呈集中状态。
图3. 贵州各市(州)森林康养基地数量及分布直方图
3.2.2. 空间分布均衡程度
以降序方式将贵州各市(州)森林康养基地数量进行排序,分别求出各市(州)累计百分比的比值和各州(市)的均匀分布累计比重(表1),再用Excel画出贵州森林康养基地洛伦兹曲线图(图4)。从表1和图4可以看出,遵义市和贵阳市分别拥有13、11处森林康养基地,占贵州总数比例的20.31%、17.18%;六盘水市和黔西南布依族苗族自治州各拥有4处森林康养基地,只占贵州总数比例的7%,洛伦兹曲线上凸明显,表明贵州各市(州)森林康养基地在空间上分布差异大且不平衡。同时,通过前面最紧近指数(R = 0.83, R < 1)和地理集中指数(G = 11.11 < 62.5)的分析可知,贵州森林康养地呈不平衡的分布状态,为凝聚型的空间分布类型。
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Table 1. Statistics on the distribution of the number of cities and counties in the forest wellness base of Guizhou Province
表1. 贵州森林康养基地各市(州)数量分布累计比重统计表
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Figure 4. The spatial distribution of forest wellness base in Guizhou Province is the Lorenz curve
图4. 贵州森林康养基地洛伦兹曲线图
3.2.3. 空间分布密度
为更直接揭示贵州森林康养基地的空间分布特征,利用核密度方法分析贵州64处森林康养基地,得到贵州森林康养基地核密度图(图5)。从图5可以看出,贵州森林康养基地呈现中间聚集,周边组团分散的“大集聚,小分散”态势,形成了以贵阳、安顺、黔南布依族苗族自治州和遵义、铜仁、黔东南苗族侗族自治州的两大组团。
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Figure 5. Kernel density distribution diagram of forest wellness base in Guizhou Province
图5. 贵州森林康养基地核密度图
4. 空间结构特征影响因素分析
通过对前人文献的梳理 [23] [24] [25] [30] [32],自然资源是能否开展森林康养活动的基础,交通条件对森林康养基地选址具有重要的引导作用,经济发展水平和人口分布密度决定森林康养基地能否持续发展。
4.1. 自然资源
自然资源是能否开展森林康养活动的基础 [33]。研究区地处云贵高原,河湖密集,是长江流域与珠江流域两大水系上游交织地带,区域内有多条支流分布。运用空间缓冲区分析工具,分别设置3 km、6 km、和9 km设缓冲半径 [30],对研究区域内河流水系缓冲分析得到贵州森林康养基地与水系缓冲距离图(图6)。结果表明:15.62%的康养基地分布在距离主要水系3 km范围内,共10个;29.68%的康养基地分布在距离主要水系6 km范围内,共19个;56.25%的康养基地分布在距离主要水系9 km范围内,共36个。为更明确水系对贵州森林康养基地分布的影响,以3 km为等宽缓冲带,设立距离水系的8个分布等宽值段,并统计每个等宽带内分布的森林康养基地数量,借助SPSS分析得到两者相关系数为−0.767,P = 0.037,两者之间呈强显著负相关的关系,由此可以得出:贵州森林康养基地绝大部分位于距离主要水系9 km范围内,且随着距水系的距离增加而减少。
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Figure 6. The distribution map of forest wellness base and water systems in Guizhou Province
图6. 贵州森林康养基地与水系缓冲距离图
此外,利用ArcGIS10.3空间分析技术把贵州森林康养基地分布图与贵州高程图叠置(图7),可以看出绝大多数森林康养基地分布在高海拔地区,分布数量是西南、西北、东北的高海拔地区多,而正南和东南方向低海拔地区偏少,该分布状况契合了贵州西边高东边低的地势。通过ArcGIS10.3空间分析技术提取贵州各森林康养基地的高程,划分为10个高程值区间,以高程分布区间为横坐标、森林康养基地数量为纵坐标的直方(图8)。结果表明:高程区间在900~1300 m的地区分布着45.31%的森林康养基地,1300 m以上的地区分布着26.56%的森林康养基地,900 m以下的地区分布着28.12%的森林康养基地。借助SPSS统计分析得到,贵州森林康养基地分布数量与高程分布区间的相关系数为−0.277,P值为0.471,即两者呈负相关性。因此,可以认为:贵州森林康养基地是随着高程增加而数量不断减少,且主要分布在900~1300 m的高程区间。
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Figure 7. Forest wellness base and elevation distribution map of Guizhou Province
图7. 贵州森林康养基地与高程图
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Figure 8. The distribution of forest wellness base in Guizhou Province and the elevation histogram
图8. 贵州森林康养基地分布数量与高程直方图
4.2. 交通条件
便捷、发达的交通网络是森林康养康养基地发展的基础保障,更是直接影响森林康养基地的可进入性水平 [33]。利用核密度分析工具对贵州公路网进行分析,并叠加贵州森林康养基地分布图得到贵州森林康养基地与公路网分布核密度图(图9),结果表明:贵州森林康养基地集中分布在公路网密集的热点范围内,森林康养基地和公路网有较大的关联性。铁路交通也是重要的旅游出行工具,通过ArcGIS10.3空间分析技术对贵州铁路建立5、10、15 km缓冲区,并与森林康养基地空间分布图叠置得到贵州森林康养基地与铁路网缓冲区图(图10),可得出20.31%森林康养基地分布在距铁路5 km范围内,共13个;35.93%分布在10 km范围内,共23个;45.31%分布在15 km范围内,共29个。为更明确铁路对贵州森林康养基地空间分布的影响程度,以5 km为等宽缓冲带,分别设立6个等宽缓冲值段,利用SPSS统计分析得到两者相关系数为−0.969,p值 = 0.001,为强显著负相关关系,因此,可以认为,贵州森林康养基地的分布受铁路影响明显,森林康养基地的分布数量随着距离铁路距离越远而减少。
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Figure 9. Nuclear density map of forest wellness base and road network distribution in Guizhou Province
图9. 贵州森林康养基地与公路网分布核密度图
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Figure 10. Forest wellness base and railway network buffer zone in Guizhou Province
图10. 贵州森林康养基地与铁路网缓冲区图
4.3. 经济基础
经济发展水平是森林康养基地空间分布格局形成的助推器 [33]。将2018~2020年贵州各市(州)人口平均可支配收入求和之后再计算出各州(市)人均可支配收入平均值作为判断人们开展森林康养活动消费能力的一项重要指标,得到贵州2018~2020年各市州人均可支配收入分布图(图11),由图可以看出,贵阳是人均可支配收入平均值和森林康养基地数量分布最高的地区,其经济水平和森林康养基地均超过贵州其他城市;遵义人均可支配收入平均值仅次于贵阳,其森林康养基地数量和人均可支配平均值收入稍逊贵阳;除贵阳与遵义以外的其他城市森林康养基地数量和人均可支配收入均处于相对落后状态,将贵州各州(市) 2020年总产值和森林康养基地分布数量进行SPSS相关性分析,得出两者之间的相关系数0.899,P = 0.001,两者呈极强的正向相关关系。结果表明,贵州森林康养基地的分布与当地社会经济发展水平有着密不可分的联系。
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Figure 11. The per capita disposable income of each city and prefecture in Guizhou Province from 2018 to 2020
图11. 贵州2018~2020年各市州人均可支配收入分布图
4.4. 人口密度
人口分布密度对森林康养基地空间分布格局和发展潜力起着巨大的推进作用 [34]。根据贵州2020年人口统计数据贵州将各市(州)人口空间分布状况分为高、中、中高、低4个密度区,分析得出2020年贵州各州(市)人口分布密度图(图12)。将贵州各市州森林康养基地数量和各市州人口总量进行SPSS相关性分析,得到两者相关系数为0.892,r = 0.001,为强显著正相关关系。结果表明,贵州森林康养基地的分布受人口密度影响极大,森林康养基地的数量随着人口的增多而增加。
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Figure 12. 2020 population distribution density map of the states and cities of Guizhou Province
图12. 2020年贵州各州(市)人口分布密度图
5. 结论与建议
5.1. 结论
对贵州64个森林康养基地的空间分布特征以及影响因素的研究,得出结论:第一,贵州森林康养基地空间分布差异大,表现为凝聚且不平衡分布的特点,贵阳与遵义两地森林康养基地数量占全贵州37.5%,而六盘水和黔西南布依族苗族自治州各只有4处森林康养基地,占比不到7%。第二,贵州森林康养基地分布格局呈“大聚集,小分散”的特点,贵阳与遵义分布最多且最密集,铜仁和黔东南苗族侗族自治州各成一团。第三,在贵州森林康养基地分布的影响因素分析中,自然因素、交通因素、经济因素、人口因素都对森林康养基地空间分布格局产生显著的影响,其中高程、水系、公路、铁路都为强显著负相关关系,经济总产值与人口密度呈极强的正向相关关系。
5.2. 建议
森林康养基地是开展森林康养活动的重要场所,通过前文对贵州森林康养基地空间分布特征及其影响因素的研究和分析,再联系到贵州森林康养发展的过程,对贵州森林康养基地未来发展提出如下建议:第一,利用好森林康养资源,进一步开发贵州优质且独特的风景资源和气候资源,例如,“凉都”六盘水市、“中国瀑乡”安顺市等地,依托区域内现有的康养资源建设森林康养基地,满足本地乃至周边省市的康养需求。第二,加大基础设施投资力度,加强陆上和航空等立体交通设施的建设,打通前往森林康养基地的便捷通道,提高森林康养基地的可进入能力。第三,培植多样化森林康养产业,贵州各市州政府应利用好自身特色的康养资源,因地制宜整合其他旅游资源,创新康养产业,推出“疗养 + 避暑”、“疗养 + 传统中医药”、“森林 + 养老”等产业融合模式。第四,积极出台各类有利森林康养基地发展的相关政策,做好森林康养产业宣传,并向其他省市积极推介贵州优质康养资源,营造良好的康养旅游环境。
NOTES
*第一作者。
#通讯作者。