基于GIS的温州古树资源空间分布特征分析

刘益曦

胡 春

朱圣潮

兰思仁

马知遥*

近年来，以古树名木为主要依托的生态旅游发展迅速，这类旅游资源蕴含着重要的文化、生态和经济等价值，承载着一个城市的历史，是一类特殊的旅游资源。中国历来重视古树这一“绿色文物”和“活化石”的科学保护和合理利用。保护与利用好古树资源，不仅是乡村振兴战略的重要途径，也是加快推进生态文明建设、推动历史遗迹文化创造性发展、创新性保护的重要内容。全国绿化委员会在《关于进一步加强古树名木保护管理的意见》(全绿字〔2016〕1号)中指出：充分发挥古树名木在传承历史文化、弘扬生态文明中的独特作用，为推进绿色发展、建设美丽中国作出更大贡献。为了更好地保护古树名木资源，2017年10月，浙江省出台了《浙江省古树名木保护办法》，该办法进一步强调了要加强古树名木保护力度[1]，分别对树龄500年以上、树龄300～500年、树龄100～300年的古树分别实行一级、二级、三级保护，并建立古树名木图文档案盒及电子信息数据库等。

温州位于浙江省东南部，全境介于北纬27 °03 ′～28°36′、东经119°37′～121°18′之间，陆域面积约11 784km2，境内地势从西南向东北呈现梯形倾斜。绵亘有洞宫、括苍、雁荡诸山脉，属于中亚热带季风气候区，冬夏季风交替显著，温度适中，四季分明，雨量充沛，年平均气温17.3～19.4℃[2]。据2013年温州市古树资源调查统计[3]，全市共有古树名木12 795株。其中散生古树名木8 016株，古树群4 779株，隶属于45科102属162种(含变种、栽培变种)。其中，一级古树为512株，仅占古树名木总数的4%，值得优先保护与开展相关研究。

1 研究概况

在国外，基于GIS的古树研究并不多，主要包括2个方面。一是开展了系统性的景观层面研究，如利用GIS技术进行重建分类[4]，从景观角度上综合各个层面进行分析，计算了植被指数，并定量描述了3个不同尺度上的结果，为进一步研究土地覆盖变化下的景观提供了一个独特的基础解决方案。二是针对古树资源测量开展的综合技术研究，如提出了一种利用GIS环境中的小足迹、高强度激光扫描点数据提取和描述单树的方法[5]，从而使数据采集更加精确。然而，我国GIS与古树资源相结合的研究工作起步较晚，近年来，随着大数据、大平台建设的不断发展，基于GIS的古树资源保护与应用也开展了一些研究。早期主要是针对历史名胜古迹的古树资源建立了信息空间系统[6]、古树Web信息查询系统[7]。随着技术的提升，GIS较多地应用于城市古树资源的查询、保护与管理中[8]，并利用Avenue语言[9]、ActiveX技术[10]、Microsoft Visual Stadio(VS)2012与Net Framwork4.5的多层技术[11]、VS2010+My SQL开发B/S架构技术[12]、三维激光扫描、手持GIS与可测量实时影像相结合技术[13]等进一步提升精度与应用，实现了古树资源保护智慧化管理。同时，随着城市园林的发展，将移动监管终端与遥感数据相结合[14]，实现由古树资源向城市园林监控功能的拓展，极大地提高了办公效率。但是，基于GIS的古树研究、资源调查与空间数据分析、应用研究较少[15]，如何利用GIS技术更好地进行古树资源的保护与开发研究显得较为欠缺。因此，本文主要基于GIS对温州一级古树资源进行调查与分析，建立了古树资源数据库，实现古树编号、所在经纬度坐标、标高、坡度、树高、胸径等数据可视化共享，并进行古树资源空间与环境数据分析与探讨，结合旅游开发，提出古树资源旅游开发利用的对策建议，以期待促进古树资源的保护与有效利用。

2 数据来源与研究方法

2.1 数据来源

基于GIS的古树资源数据库的空间数据来源于温州市国土资源局的矢量数据，包括行政区划边界、县(市、区)界、道路交通路网等图层。温州市林业局提供的一级古树的相关数据，包括温州一级古树编号、所在区域、树龄、树高、胸径和冠幅等相关的基础数据。为了提高数据的精确性，本研究先后8次利用手持GPS等工具，组织人员对现场实测了温州一级古树的地理位置坐标、海拔数据与生态基础数据、古树形态学数据和环境因子，并采用百度地图、Google earth等软件逐一核实与校验，获取初步数据，拍摄古树照片。结果显示，温州500年以上的古树512株(其中散生448株，占3.50%；古树群64株，占0.50%)，占4.00%，300～500年的古树1 723株，占13.47%，100～300年的古树10 554株，占82.48%，名木6株，占0.05%，古树资源丰富，古树资源与树龄成负相关。其中名木6株，且不以树龄为评价标准，在本研究中不作讨论。同时，本项目研究，选择生长健康、交通可达性较好的454株(占一级古树资源的88.67%)作为研究对象。最后，利用ArcGIS10.0软件将数据导入地理坐标，矢量化生成空间数据。

2.2 数据的处理

利用ArcGIS属性栏对数据库组织结构表的字段进行设计，并将温州古树属性数据和空间数据等存储于ArcGIS数据库，依托于ArcGIS的检索功能，实现古树数据的地图浏览查询和条件输入查询，便于空间数据的矢量化管理与应用。

2.3 研究方法

本文主要采用ArcGIS中泰森多边形面积大小变异系数CV(Coefficient of Variation)、核密度等工具从宏观尺度上反映一级古树分布的空间格局、古树分布特征等，并基于GIS 古树空间数据，结合现场调研，多重分析其生存环境因素。

3 古树资源空间分布特征分析

3.1 空间分布类型分析

空间分布类型分析可以反映温州一级古树之间的空间分布相关性和空间集聚特征[16]。温州古树资源在空间上的分布属于点状要素的分布，且点状分布趋于集中，这与该方法应用于居民点所呈现出的均匀、随机、聚集等分布类型有相似规律[17]。

ArcGIS中泰森多边形是指任一边长与相邻2处点状目标距离相等所形成的多边形，其面积大小变异系数CV可从宏观尺度上反映古树分布的空间格局。具体划分依据见表1。

表1 变异系数划分参考值[18]

根据上述的空间分布类型划分依据，结合ArcGIS10.0中泰森多边形对温州一级古树名木的集聚程度进行测算，得到空间类型的分布特征(图1)。从结果来看，温州一级古树明显呈现聚集状态。经计算，变异系数CV为172%(未考虑边界的影响)，属于强变异，在＞64%的范围内，属于聚集型分布，聚集程度高。据统计，古树主要分布在泰顺、文成、瓯海和瑞安4个县(市、区)。其中泰顺、文成地区属洞宫山脉，山高地险，外界对古树资源的影响和干扰较少，有利于古树文化遗产的保存。从树种分析来看，山区古树资源以柳杉(Cryptomeria fortunei)、苦槠(Castanopsis sclerophylla)、樟树(Cinnamomum camphora)等为主，此类植物的生存环境与当地气候密切关联。如柳杉喜欢温暖湿润、云雾弥漫、夏季较凉爽的山区气候。苦槠多生长于丘陵、山坡疏林或密林中。瓯海与瑞安是典型的水乡平原区域，纵横交错的湿地、田园也为古树资源提供了较好的生存环境，主要是以无柄小叶榕(Ficus concinna)、南方红豆杉(Taxus chinensis)为主。无柄小叶榕喜温暖、高湿、长日照、土壤肥沃的生长环境，干旱环境则生长不良。南方红豆杉通常生长于山脚腹地较为潮湿处。

3.2 核密度分析

空间分布聚集区域分析常采用ArcGIS10.0中核密度工具(Kernel Density)。核密度分析法根据概率理论分析，可反映点状目标的发生概率[19]，是地理信息领域密度分析应用最广泛的研究方法。随着GIS应用的不断深入，目前该方法在乡村旅游、林业领域也得到越来越多的应用[20-21]。本文利用核密度工具分析温州一级古树位置的密度函数来判断古树分布上的集聚区，进而分析温州一级古树的空间分布特征。核密度的结果受带宽(h)选取的影响较大，本文通过多次试验校验，设定温州古树的合理空间搜索带宽为0.05km最为适宜。

图1 温州一级古树泰森多边形图

图2 温州市一级古树核密度分析图

温州一级古树呈现较强的空间集聚性，为研究其具体的分布集聚区，根据核密度的分析原理，本文利用ArcGIS10.0进行核密度分析，得到温州一级古树核密度分析图(图2)。结果显示，温州一级古树在泰顺最为集中，平阳、苍南分布最稀疏，并在空间上形成4个集聚区，分别是泰顺中南部集聚区(主要包括泗溪镇、三魁镇、筱村镇、仕阳镇等)、文成中北部集聚区(主要包括玉壶镇、南田镇等)、瓯海中东部与瑞安中北集聚区(包括瓯海潘桥街道、茶山街道、仙岩街道、瑞安塘下街道等)以及永嘉中西部集聚区(主要包括岩头镇、巽宅镇等)。古树集中区域主要分布在生态环境涵养较好的区域，如泰顺、文成属于珊溪库区保护区域，永嘉属于楠溪江保护区，瓯海与瑞安区域属于三垟湿地保护区、温瑞塘河保护区，这与深圳等其他城市古树资源分布的结论是基本一致的[22]。此外，土地性质也是影响古树的数量和树种丰富度的最重要因素[22]，如水资源污染或稀缺区域，古树分布也较少，平阳县的皮革产业导致的环境污染，龙湾区的铸造业导致的土地与水污染等。同时，古树所处环境的近自然程度与古树生长状况极显著相关，山林和绿地周边的古树普遍生长良好，自然因素是古树减少的主要原因[23]，如温州沿海的盐碱土壤地区，古树较少分布，在海岛洞头，古树未见分布。当然，人类活动、自然灾害(台风)等因素也影响着古树资源的分布。因此，古树留存有其生存的自然因素，良好的生存环境保护是古树留存的前提条件，且良好的政策保护措施使得古树资源得以较好延续。

3.3 海拔高度与分布

温州地貌类型丰富，有山地、丘陵、平原、湿地等地貌类型[2]。境内地势自西南向东北呈梯形倾斜，森林植被资源丰富，河网密集，适合古树生长。不同的古树都有其分布的经纬度与海拔，海拔也就成为古树生长的重要环境因子[24]。本文利用Google Earth航拍图逐一统计454株温州一级古树的分布海拔，结果表明，温州一级古树在0～1 000m海拔均有分布(表2、图3)。海拔＜100m和海拔300～700m的古树分布最多。海拔分布最高的是泰顺县南院乡温田村的一株柳杉，海拔高度920m，海拔分布最低的是瑞安市塘下镇南安下林的一株无柄小叶榕，海拔高度仅3m。不同海拔高度分布的树种也差异较大。据统计，海拔高度100m以下主要分布着无柄小叶榕、樟树、苦槠等，尤其是无柄小叶榕共44株，占该海拔高度的38.6%。海拔100～500m中，樟树最常见，该树种适宜生长在海拔500m以下，共51株。南方红豆杉主要分布在海拔300～900m的山上，共43株，其具有较强的温度适应能力。柳杉主要分布在海拔高度700m以上，共38株，是海拔高度900m以上唯一分布的树种，其在温暖湿润、云雾弥漫、夏季凉爽的环境中生长较好。苦槠的生长适应性较强，在海拔900m以下均有广泛分布，共66株。此外，侧柏、枫香在海拔100～300m范围内有较多分布。因此，古树的海拔分布呈现一定规律性，不仅与古树的区系成分相关，而且与其生存的自然、社会环境密切相关，如人类活动较少或保护区域，古树留存较多，且文化宗教信仰因素也影响着古树的保护，在泰顺县古树象征着对美好生活的向往，被奉为“圣树”，这对古树的保护起到较大作用。

图3 温州市一级古树海拔分析图

图4 温州市一级古树所在地区的人口密度图

3.4 人口密度与分布

人类活动影响着古树资源的生存环境。根据《温州统计年鉴2015》中街道、乡、镇人口数统计计算(图4)，一级古树分布最集中的泰顺中南部集聚区人口密度为178人/km2，仅为温州市区人口密度的2%。文成中北部集聚区、永嘉中西部集聚区人口密度也仅分别为244人/km2和280人/km2。这些地区在温州市属于人口稀疏区，极少受到破坏与干扰，古树留存的数量与人口密度呈现负相关。但是瓯海与瑞安集聚区，虽然近20年由于温瑞大道的建造、茶山大学城的落户、仙岩制造业发展等城市化进程加速，人口密度高达2 020人/km2，但得益于“城市之肺”大罗山风景区、“城市之肾”三垟湿地、温瑞塘河等特殊的生态环境，很多一级古树被保留并延续下来。由此，古树的留存和政策与生态环境的保护也是密切相关的。

4 讨论与建议

温州“七山二水一分田”的良好生态环境孕育了众多一级古树。古树的生长海拔高度、树龄与古树的特性相关，不同海拔高度分布的树种也差异较大，且树龄与古树所在区域环境具有相关性。据统计，温州市一级古树资源的平均分布密度为0.039株/km2，其中分布平均密度最高的地区为泰顺县，0.114株/km2，其次是瓯海区，0.064株/km2，文成县为0.052株/km2。这与采用ArcGIS中泰森多边形面积大小变异系数CV、核密度等工具从宏观尺度上反映一级古树分布的空间特征一致。然而，温州市与浙江省一级古树的平均分布密度(0.058 3株/km2)相比，温州一级古树资源仍偏少。尤其与浙江省绍兴市(0.066 0株/km2)、杭州市(0.061 2株/km2)差距较大。但是，从县(市、区)来看，泰顺县一级古树名木却远高于诸暨市(0.071 0株/km2)等古树数量全省排名靠前的地区。此外，永嘉县虽古树众多，但因区域面积大，整体分布密度低，仅为0.030 0株/km2。

表2 温州市一级古树海拔分布表

总体分析来看，人类活动在一定程度上影响着古树的生存环境。城市化建设造成土地利用矛盾升级，建筑、道路挤占古树生存空间致使古树得以保存的生态环境不断恶化，从而呈现城市中古树分布较少且分散，山区、林地、自然保护区古树成群分布且树龄大的特点[22]，这与泰顺、文成、永嘉等欠发达山区县古树资源留存较多结论一致。究其原因，古树生存与自然环境、人类活动干扰、山区特殊的地理环境等密切相关。虽城区中古树所承受的生态干扰更为剧烈，但如能强化保护，制定严格的奖惩措施与动态监管，城区中的保护也是可行的，如将古树资源纳入到风景区保护区中去，建设古树文化公园等。

此外，古树作为“乡愁”的重要载体，是一种情结、一种文化记忆，承载着对乡土的持久情怀。同时也是乡村旅游的重要资源，了解掌握古树旅游资源的开发潜力，结合旅游开发，尤其是在古树资源较为丰富的贫困山区，更应该将古树资源保护利用与精准扶贫结合在一起，提升文化资源的价值，在乡村振兴的大局中，提升供给与带动双重效应，把“乡愁”转变为“幸福产业”，发挥主体作用的有效途径，加强《浙江省古树名木保护办法》等法律法规的学习，进一步强化保护意识，促进古树资源的可持续发展。

注：文中图片均由作者绘制。

致谢：感谢宁波城市职业技术学院祝志勇教授提供的帮助与指导；感谢原温州市林业局提供的帮助；感谢国家林业局森林公园工程技术研究中心提供的技术支持。