樊 涵，刘佳梅，杨朝辉，王 丞，蒙秉顺，谢 波，张明明**
(1.贵州大学 林学院，贵州 贵阳 550025；
2.贵州麻阳河国家级自然保护区管理局，贵州 沿河 565300；
3.湖南张家界大鲵国家级自然保护区事务中心，湖南 张家界 427400)
自然保护地的建立能够直接、有效地防止物种多样性的丧失[1]，在维持和恢复物种的生存力、适应气候变化、保护自然生态系统、保存自然文化遗迹等方面发挥了重要作用[2-3]，承担了区域生物多样性维持的重要功能[4].然而，长期以来中国自然保护地的建设大多遵循“抢救式保护”的原则，只注重数量上的增长，忽视了顶层设计、保护成效、管理规范等质量上的提升，导致自然保护地仅形成了数量和面积上的集合，仍存在定位模糊、类型复杂、面积较小、空间割裂、保护价值模糊、保护缺位等现象[5]，缺乏整体联动性，亟需由数量建设向质量建设转变[6].为解决上述问题，中国自2018年以来先后进行了机构改革、印发了“关于建立以国家公园为主体的自然保护地体系的指导意见”等纲领性文件以及启动部署了全国自然保护地整合优化工作.在此背景下，如何科学、系统、全面地开展自然保护地整合优化研究成为了当前自然保护地改革亟需解决的问题[7].
自然保护地体系的优化及完善需要理顺不同类型自然保护地之间的相互关系及其功能定位，明确制约各类自然保护地建设与发展的影响因素[8].我国自然保护地类型繁多，且由于各类自然保护地原主管部门职能的分割，导致各类自然保护地在功能定位、建设发展、资源保护、职能管理上既有关联又有区分[9].科学认识和定量评估不同类型自然保护地空间分布特征及其影响因素，对自然保护地功能定位和体系完善具有重要的意义，也是自然保护地研究的热点之一[10-11].
自然保护地建设的主要目的是生物多样性保护，其空间格局应发挥“应保尽保”的作用.从这一层面来看，自然保护地是否能在某处建立与其物种的多样性、特有性和生态系统的重要性等资源条件和地形地貌、水热条件等地理条件密切相关[12].同时，自然保护地的空间格局也与当地的经济社会发展水平也紧密相关.一方面，随着区域社会经济发展水平的不断提高、城市化区域的不断扩张、人口密度的不断增加，能够用于保护自然的区域将被不断压缩，使得自然保护地多位于经济基础薄弱，对自然资源依赖程度较高的偏远农村地区[13]；
另一方面，当区域的发展水平到达一定程度时，缺乏自然保护地的问题将不断突显，保护的需求将不断上升，促使当地发展重视自然保护地的建设.当用于保护自然资源的区域确定时，发展水平较高的区域将能更好地建设与发展自然保护地[14].因此，自然保护地的空间格局的产生受到自然资源、社会经济等多种因素的综合影响，但又因不同类型自然保护地的影响因素存在差异，导致自然保护地的格局与过程具有复杂性和差异性[15].
在自然保护地数量、面积与空间分布的影响因素研究中，闫颜等[15]综合探讨了自然保护区数量与面积的影响因素，表明其数量主要受农村发展影响，其面积主要受自然环境和城市发展影响；
任慧等[12]探讨了自然保护区面积的影响因素，表明其主要受物种数量和动植物种数的影响；
孔石等[16]发现自然保护区与森林公园和人口密度存在一定的分布一致性；
周婷等[17]发现湿地公园分布格局以人口为导向的特征；
刘康等[18]指出贵州省景区分布格局受到自然地理和人文地理条件的综合影响.在影响因素的定量分析方法上，学者们多采用主成分分析、相关性分析等方法[12,16,18]，尽管这些经典统计学的方法在一定程度上可以定量地分析变量之间的相互关系，但在空间异质性以及多因素交互作用的分析上仍相对薄弱[19].地理探测器作为探究空间异质性的有效工具，在自然地理与资源环境领域中得到了广泛应用[20-21]，在自然保护地空间分布差异的影响因素分析上具有显著优势.
基于此，本研究以贵州省自然保护地体系中的4类主要自然保护地类型（自然保护区、森林公园、湿地公园、风景名胜区）为研究对象，运用空间分析方法比较了不同类型自然保护地数量、面积在空间上的差异，并运用地理探测器揭示了不同类型自然保护地建设与发展的限制因素，以期为贵州省自然保护地功能定位的明确与完善提供科学依据.
贵州省位于云贵高原斜坡地带，地处长江和珠江水系支流上游，属西南高原山地.研究区拥有发育典型的喀斯特地貌及复杂多样的气候条件[22-23]，形成了繁多复杂的森林植被以及独具特色的湿地资源[24]，孕育了丰富的生物多样性[25].同时，研究区还是多民族聚居区，拥有极具特色的民族文化和文化景观，为西南地区文化多样性最丰富的区域之一[26].为保护丰富的自然资源和特色鲜明的民族文化，研究区先后建立了自然保护区、森林公园、湿地公园、风景名胜区等多种类型的自然保护地，构成了相对完善的自然保护体系[27].由于贵州省喀斯特地貌广布、生态环境脆弱、经济基础薄弱，使得贵州省在自然保护地的保护与管理工作上面临诸多问题和挑战[28].
2.1 数据来源与处理当前贵州省自然保护地普查工作仍在推进中，权威的自然保护地空间数据尚未形成.本研究基于目前可获得的自然保护地名录数据对其进行分析.其中，自然保护地数据收集自生态环境部（http://www.mee.gov.cn/）、国家林业和草原局（http://www.forestry.gov.cn/）、湿地中国（http://forestry.shidi.org/）、中国自然保护区标本资源共享平台（http://www.papc.cn）以及贵州省自然资源厅、生态环境厅、林业局等，数据主要包括自然保护地名称、面积、地理位置等.数据收集截止到2020年12月，通过ArcGIS 10.2软件和Google地图，选取其质心坐标将自然保护地点状化（图1）.地貌、土壤类型数据来源于“中国生态系统评估与生态安全数据库”（http://www.ecosystem.csdb.cn），空间分辨率为1 km.生物资源数据来源于《贵州省生物多样性现状》[29]，湿地数据来源于《中国湿地资源-贵州卷》[30]，其余数据来源于2019年贵州省多地地方统计年鉴及行业主管部门公布的数据.由于行政区划的调整，本研究将云岩区、南明区、乌当区、白云区、观山湖区、花溪区划为贵阳市区，将红花岗区和汇川区划为遵义市区，即9个市（州）、82个县域单元（图1）.
图1 贵州省4种自然保护地空间分布Fig.1 Spatial distribution of four types of nature reserves in Guizhou Province
2.2 研究方法
2.2.1 最邻近点指数 最邻近点指数能测度地理事物的空间分布类型，可判断不同类型自然保护地空间分布类型的差异，其计算公式为[31]：
式中，R为最邻近点指数；
r¯ 为实际最邻近距离；
re为理论最邻近距离；
ri为点要素与其最邻近点之间的距离；
n为区域内的点数；
A为区域面积；
D为点密度.若R=1，其空间分布为随机分布；
若R>1，则为均匀分布；
若R<1，则为凝聚分布.
2.2.2 地理集中指数 地理集中指数能测度区域内地理事物分布的集中化程度，反映不同类型自然保护地在市（州）层面上的集中程度，其计算公式为[32]：
式中，G为地理集中指数； 2.2.3 核密度 核密度可反映自然保护地的分布密度、形态及其延展性等特征，其计算公式为[33]： 式中，f(x)为空间位置x的核密度估计值； 2.2.4 地理探测器 空间异质性作为自然生态地理研究对象的特性之一，广泛存在于空间数据中.地理探测器作为度量和挖掘空间异质性背后驱动力的模型，拥有免疫多自变量的共线性，具有更加确信的因果关系，适用于离散化后的数值型数据和类别型数据等优势，常用于空间分异的影响因素研究[35].其模型包括因子探测、交互作用探测、生态探测和风险探测4个模块.本研究采用以下2个模块. （1）因子探测 用于探测影响因素对4种自然保护地数量与面积的解释力，解释力用q值来度量. 式中，q为自变量对因变量的解释力； （2）交互作用探测 用于探测不同自变量共同作用时是否会增强或减弱对自然保护地空间分布的影响力，其结果类型分为5类，分别是：若q(X1∩X2) 2.2.5 影响因素的选取与离散化 不同类型自然保护地数量和面积的空间分异受到多种因素的综合作用[10-11].基于数据的可获得性，本研究从宏观环境角度出发，选取自然地理、生物资源、国土资源、经济发展和社会发展等5类因素探讨其对不同类型自然保护地数量和面积的空间分异的影响（图2）. 图2 影响因素空间分布Fig.2 Spatial distribution of influencing factors （1）自然地理因素 自然地理因素包括地貌类型(X1)、土壤类型(X2).不同区域的自然地理条件是固有且难以改变的，包括地貌、土壤等方面.通常，海拔较低及土壤肥沃的地区容易进行生产生活活动，森林公园、湿地公园等自然保护地的开发难度较小.而名山类的风景名胜区、美国荒野高山地式的“山顶公园”等自然保护地开发难度较大，不利于生产生活活动.因此，地貌和土壤可在一定程度上反映自然保护地的类型与分异[36]. （2）生物资源因素 生物资源因素包括野生脊椎动物丰富度(X3)、野生维管束植物丰富度(X4)、中国特有野生维管束植物丰富度(X5)、中国特有野生脊椎动物丰富度(X6)、植被类型数(X7).生物资源是自然保护地建设与发展的基础性条件，对自然保护地的影响主要表现在生物多样性保护及其经济价值上[37].一方面，生物多样性的丰富度及重要度直接影响自然保护地的类型与面积； （3）国土资源因素 国土资源因素包括森林面积(X8)、湿地面积(X9).国土资源与生物资源类似，反映了土地资源及其承载力对自然保护地建设与发展的影响[39].一方面土地资源的类型与规模将直接影响自然保护地的类型与面积； （4）经济发展因素 经济发展因素包括人均GDP(X10)、第一产业增加值(X11)、第二产业增加值(X12)、第三产业增加值(X13).经济因素直接表征了区域的经济规模，是影响自然保护地建设与发展的重要因素[40].一方面，经济实力雄厚、产业结构水平较高的地区建设自然保护地能为当地提供优质的生态环境，刺激相关产业的发展； （5）社会发展因素 社会发展因素包括人口(X14)、城镇人均可支配收入(X15)、农村人均可支配收入(X16).社会因素表征了人类生产生活，对自然保护地的建设与发展具有放大作用，其主要包括人口、城市发展水平和农村发展水平等方面.其中，人口规模是经济社会发展的重要推动力，可在一定程度上反映人与自然的关系； 地理探测器模型要求输入的自变量为类别型，需要对连续型自变量进行离散化处理，即形成空间分区或分层.根据数据特点、先验经验和离散化的方法，本研究将地貌类型分为4类； 3.1 贵州省不同类型自然保护地的空间分异特征 最邻近点指数的结果表明，在省域层面上4种自然保护地的空间分布类型存在差异（表1）.其中，自然保护区呈凝聚分布状态，森林公园、湿地公园和风景名胜区呈均匀分布状态.同时，地理集中指数的结果表明，4种自然保护地的地理集中指数均大于平均地理集中指数（=33.33），即在市（州）层面上4种自然保护地均呈集中分布状态，但其集中程度存在一定差异.其中，自然保护区的集中程度最高. 表1 4种自然保护地的最邻近点指数及地理集中指数结果Tab.1 The results of nearest neighbor index and central index of geography of 4 kinds of protected areas 核密度的分析结果显示（图3）：在数量上，自然保护区的空间分布具有明显的聚集特征，仅在黔西南州与六盘水市交界处形成了一个集中连片的高密度区，其余区域未形成高密度聚集区，并且在黔中周围形成了较多低密度保护空缺区，呈典型的“边缘”结构； 图3 4种自然保护地数量核密度Fig.3 The kernel density of the number of 4 kinds of protected areas 图4 4种自然保护地面积核密度Fig.4 The kernel density of the area of 4 kinds of protected areas 3.2 贵州省不同类型自然保护地空间分异的影响因素 3.2.1 单因素因子探测 使用地理探测器模型对4种自然保护地数量与面积的影响因素进行探测分析，结果显示不同类型自然保护地数量与面积的影响因素存在较大差异性（图5）. 在数量方面，将解释力前5位的影响因素进行统计.其中，自然保护区的主要影响因素由大到小排序：中国特有野生脊椎动物丰富度、野生维管束植物丰富度、土壤类型、城镇人均可支配收入和中国特有野生维管束植物丰富度； 在面积方面，将解释力前5位的影响因素进行统计.其中，自然保护区的主要影响因素由大到小排序：中国特有野生维管束植物丰富度、野生维管束植物丰富度、中国特有野生脊椎动物丰富度、野生脊椎动物丰富度和植被类型数； 图5 4种自然保护地数量与面积的因子探测结果Fig.5 The results of factor detection of the number and area of 4 kinds of protected areas 表2 4种自然保护地数量与面积的交互探测结果(前5位)Tab.2 The results of interactive detection of the number and area of 4 kinds of protected areas (top 5) 3.2.2 多因素交互探测 交互探测的结果表明，任意2个影响因素交互后对自然保护地数量与面积的影响为增强关系，表现为非线性增强或双因子增强（表2）.不同影响因素的交互作用对不同类型自然保护地数量与面积的影响具有差异性.不同影响因素交互的解释力在不同类型自然保护地数量与面积上呈现出差异性，影响因素的维度交互呈现出“地理-生物-土地-经济-社会”的多因素复合交互影响态势，表明自然保护地的建设与发展受到多因子的共同影响，也表明自然保护地空间分异的影响因素的复杂性与多样性. 4.1 讨论综上可知，4种自然保护地的空间分异受到自然地理、资源环境、社会经济等区域背景的综合制约，但以上因素的独立影响及交互影响在不同类型自然保护地上存在较大差异.其中，自然保护区数量和面积的主要因素具有一致性； 自然保护区的建设与发展是为了保护特殊重要的自然生态系统及其珍稀濒危动植物种，属严格保护的区域，需尽可能排除人为活动.因此，自然保护区的空间分布应与区域的生物多样性热点区相匹配.贵州省作为全国唯一没有平原支撑的内陆山地省份，其脆弱和敏感的喀斯特生态系统在长期内外营力的作用下，形成了众多起伏强烈、重峦叠嶂的山脉和切割较深、交错纵横的河谷，加之复杂多变的小气候条件[42-43]，使得贵州省既具有喀斯特森林生态系统的典型性和原真性，也具有珍稀濒危动植物的多样性和特有性，这为自然保护区的建设与发展奠定了较好的基础.例如，贵州省自然保护区的集中连片区基本覆盖了黔北大娄山、黔东北梵净山、黔东南雷公山、黔西南龙头大山等生物多样性热点区[44]. 相较于实施严格保护的自然保护区，森林公园、湿地公园和风景名胜区属于以保护为主，兼顾游憩或以游憩为主，兼顾保护的区域，其实质是通过管理者和组织者在旅游上积极开展生产生活、创新产品类型，深入挖掘文化内涵等来满足消费者的需求，在客观上实现资源保护与利用的形式[45]，这就内在地使其自然景观和人文景观被划分为数量与质量两方面.相较于数量，高质量的自然景观和人文景观对于大众更具有吸引力.即自然景观、人文景观及其生物多样性较高的国家级自然保护地比拥有一般资源的地方级自然保护地更具吸引力[46-47]，这是导致以上3种自然保护地面积主要受自然景观和人文景观质量影响的主要原因.同时，3种自然保护地基础设施的维护与改善、旅游产品的创新、先进技术的引进等都是以其固有资本为基础.为满足市场发展的需求，其需要由最初的资源型向市场的多元化发展，这将使得资源要素的利用下降、资本投入的需求上升[48]，导致内在地要求森林公园、湿地公园和风景名胜区的数量与其区域的经济发展水平存在关联[49]. 因此，不同类型自然保护地的功能定位制约了其建设与发展.制约自然保护区建设与发展的主要影响因素为其自然资源条件，次要因素为区域的经济社会发展状况； 本研究选取的方法是对已有研究的补充，但仍存在一些问题.首先，最邻近点指数、核密度、地理集中指数等方法虽然在整体尺度上能够较好地体现了其空间变化特征，但对于不同区域内部的变化却难以分析，对于不同区域的不同自然保护地影响因素的差异研究还有待进一步深入.其次，在影响因素上，虽然地方政府的生态保护意识、政策等差异将会固化自然保护地的不均衡性，但由于其难以量化，未纳入影响因素的选取.因此，影响因素的研究有待深入. 4.2 结论本研究运用最邻近点指数、地理集中指数、核密度等空间分析方法，分析了贵州省4种不同类型自然保护地之间的空间分布差异，并在此基础上采用地理探测器模型识别和探讨了四者空间差异的影响因素，得到以下主要结论. （1）贵州省4种自然保护地在空间分布类型、地理集中程度上均存在差异，表现出不均衡性.在空间分异格局上，自然保护区数量呈典型的“边缘”结构； （2）4种自然保护地数量与面积的影响因素解释力存在差异.其中，自然保护区数量和面积的主要影响因素具有一致性，均主要受生物资源影响； （3）任意2个影响因素交互后对自然保护地数量与面积的影响表现为增强关系.不同影响因素交互的解释力在不同类型自然保护地上呈现出差异性，交互的维度呈现出多因素复合影响的态势.不同类型自然保护地功能定位的差别是其主要影响因素呈现出趋异性和趋同性的主要原因.
n为市（州）数；
Xi为第i个市（州）内自然保护地的数量；
T为研究区自然保护地的总数；
G¯为 均分状态下的地理集中指数；
X¯为均分状态下每个市（州）的自然保护地数量；
G值介于0～100，若G>G¯则 表明分布趋于集中；
若G
h为距离阈值；
n为距离阈值内自然保护地数量；
为核密度方程；
(x-xi)为两点之间欧氏距离.核密度估计值越高，表明自然保护地空间分布密度越大；
反之，则越小.同时，本研究为揭示4种自然保护地面积在空间上的分异特征，参考张婧等[34]以面积为权重指标对核密度进行赋权的思路，对其数量和面积分别进行核密度分析，其结果根据自然断点法分为4类.
n为样本数；
Nh为 次一级区域样本数；
L为自变量xi的 分层；
σ2为离散方差；
σh2为次一级区域的离散方差；
假设σ2≠0，模型成立.q的取值范围为[0,1]，当自变量Xi的解释力q值越接近于1，表明自变量Xi对因变量的解释力越强，反之则越弱.通过比较不同影响因子的q值大小，识别4种自然保护地空间分异的主要影响因素.
若q(X1∩X2)=q(X1)+q(X2)，则表明交互作用为独立；
若q(X1∩X2)>q(X1)+q(X2)，则表明交互作用为非线性增强.
另一方面，自然保护地的类型与面积，将会不同程度地限制资源的获取，导致当地居民失去经济发展机会[38]，陷入“贫困陷阱”.
另一方面，国土空间规划、资源开发利用水平、资金投入等也将影响土地资源的类型与规模，从而间接影响自然保护地的类型与面积.
另一方面，经济基础薄弱、产业结构不合理，对自然资源依赖程度较高的地区，难以通过自然保护地带动就业与增收.
城市和农村的扩张与发展会不同程度的压缩生态空间、破坏自然资源，从而影响自然保护地的建设与发展[41].
将土壤类型分为4类；
将生物和土地资源按K-means聚类法分为5类；
将经济和社会发展资源，按K-means聚类法分为4类；
针对不同类型自然保护地，影响因素的分类采用一致的方法，以确保不同类型自然保护地之间结果的可比较性.
森林公园、湿地公园和风景名胜区的空间分布较为分散，形成了以黔中为核心的高密度辐射带动圈，表现出了集中连片分布的空间特征，呈典型的“核心”结构.在面积上，4种自然保护地的高密度区呈离散化的分布特征（图4）.其中，自然保护区高密度区主要集中在黔北、黔东北、黔东南，呈现出多个面状集聚的特征；
森林公园、湿地公园、风景名胜区的高密度区则相对较离散化，呈现出中、低密度区连片的空间聚集特征.同时，自然保护区和湿地公园存在较多低密度保护空缺区；
而森林公园和风景名胜区则较少.以上结果表明了4种自然保护地的数量和面积在空间上具有不均衡性.
森林公园的主要影响因素：人口、第三产业增加值、农村人均可支配收入、第二产业值和地貌类型；
湿地公园的主要影响因素：野生脊椎动物丰富度、第一产业增加值、中国特有野生脊椎动物丰富度、人口和湿地面积；
风景名胜区的主要影响因素：第三产业增加值、第二产业增加值、农村人均可支配收入、人口和地貌类型.
森林公园的主要影响因素：土壤类型、森林面积、中国特有野生脊椎动物丰富度、野生脊椎动物丰富度和中国特有野生维管束植物丰富度；
湿地公园的主要影响因素：湿地面积、森林面积、土壤类型、中国特有野生脊椎动物丰富度和人口；
风景名胜区的主要影响因素：植被类型数、第一产业增加值、湿地面积、农村人均可支配收入和第三产业增加值.
森林公园、湿地公园和风景名胜区数量和面积的主要影响因素具有差异性，三者既受到自然环境的独特影响，又受到经济社会发展的普遍影响.究其原因，不同类型自然保护地功能定位不同.
而森林公园、湿地公园和风景名胜区的主要影响因素则为区域的经济社会发展状况，次要因素为其自然资源条件.对此，在今后的自然保护地体系完善中，应系统地理顺不同类型自然保护地之间的空间属性、自然属性和功能属性，根据不同类型自然保护地的功能定位进行差异化发展.
森林公园、湿地公园和风景名胜区的数量呈典型的“核心”结构；
在地理集中程度上，4种自然保护地的面积高密度区均呈离散化的分布特征.
而森林公园、湿地公园和风景名胜区数量和面积的主要影响因素具有差异性，在数量上三者主要受经济社会发展影响，在面积上三者主要受到自然环境影响.