基于SolVES的傳統(tǒng)村落生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)社會(huì)價(jià)值評(píng)估
——以錦江木屋村為例

趙宏宇 李雁冰 車(chē) 越

生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)是傳統(tǒng)村落歷經(jīng)百年經(jīng)久不衰的關(guān)鍵所在，其社會(huì)價(jià)值屬性更是可持續(xù)發(fā)展的核心。傳統(tǒng)村落作為中國(guó)5 000年農(nóng)耕文明的載體，國(guó)家已經(jīng)投入上百億資金予以保護(hù)[1]，但收效甚微[2]。歸因于，其保護(hù)方式多集中于“表面化”的物質(zhì)空間層面，并未真正觸及傳統(tǒng)村落可持續(xù)的核心所在。人們以巨大的生態(tài)代價(jià)去獲取傳統(tǒng)村落的社會(huì)價(jià)值，不僅破壞了其良好的自然生態(tài)本底，更是使得傳統(tǒng)村落喪失了固有的社會(huì)價(jià)值屬性，逐漸歸于平庸，甚至消亡，這是不可持續(xù)的。社會(huì)價(jià)值因?yàn)槠錈o(wú)形性常被人們所忽視，亟須借助量化評(píng)估方法進(jìn)行可視化解譯，使得人們能夠清晰認(rèn)知并引起高度重視，實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)村落真正的可持續(xù)發(fā)展保護(hù)。

目前，生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)社會(huì)價(jià)值評(píng)估研究隨著人們對(duì)其需求的增加而逐漸增加，研究?jī)?nèi)容也從自然資源保護(hù)利用[3]向游客偏好感知[4]、政策決策管理[5]等方面轉(zhuǎn)變。評(píng)估方法也呈現(xiàn)多學(xué)科、多主體、多數(shù)據(jù)的趨勢(shì)，由傳統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)學(xué)貨幣化評(píng)估方式向多數(shù)據(jù)源結(jié)合的公眾參與式評(píng)估方式轉(zhuǎn)變。主要運(yùn)用SolVES(Social Values for Ecosystem Services)模型[6]、參與式制圖法[7]、系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型[8]、IPA(重要性-績(jī)效表現(xiàn)模型)[9]等。其中，SolVES模型憑借其易操作、可視化、精準(zhǔn)化的優(yōu)勢(shì)受到國(guó)內(nèi)外學(xué)者的青睞[10]，它能夠以圖示化的形式將人們所感知到的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)社會(huì)價(jià)值指數(shù)在具體空間上進(jìn)行落位，使人們能夠正確、清晰地認(rèn)知其社會(huì)價(jià)值指數(shù)。目前已經(jīng)成功應(yīng)用在生態(tài)性較好的濕地[11]、森林[12]、綠地[13]、濱水空間[14]，同時(shí)也逐漸向城市[8]、經(jīng)濟(jì)區(qū)[15]等復(fù)雜的人工生態(tài)系統(tǒng)方面演進(jìn)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)研究區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)社會(huì)價(jià)值的量化評(píng)估，破解了研究區(qū)政府管理人員無(wú)據(jù)可依的保護(hù)建設(shè)發(fā)展瓶頸。這恰恰解決了當(dāng)今人們對(duì)傳統(tǒng)村落社會(huì)價(jià)值認(rèn)知不清、管理保護(hù)無(wú)據(jù)可依的困境，因此選擇SolVES模型作為本文的主要研究方法模型。

以國(guó)家第二批傳統(tǒng)村落錦江木屋村為研究對(duì)象，嘗試引入SolVES模型，對(duì)傳統(tǒng)村落生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)社會(huì)價(jià)值進(jìn)行量化評(píng)估和空間分析，揭示其社會(huì)價(jià)值與自然環(huán)境條件的關(guān)系，探討SolVES模型在傳統(tǒng)村落領(lǐng)域的適用性，為我國(guó)傳統(tǒng)村落可持續(xù)發(fā)展和保護(hù)提供參考。

1 研究區(qū)域與研究方法

1.1 研究區(qū)域選定

錦江木屋村位于吉林省白山市漫江鎮(zhèn)，被譽(yù)為“長(zhǎng)白山木文化的活化石”。地處長(zhǎng)白山山脈西南麓，頭道松花江上游，環(huán)抱長(zhǎng)白山原始森林，全村均由木材建成，是吉林省長(zhǎng)白山地區(qū)保存最完整的傳統(tǒng)木刻楞民居建筑群落[16]，并于2013年入選國(guó)家第二批傳統(tǒng)村落名錄。其中蘊(yùn)藏的“長(zhǎng)白山森林文化”“木刻楞建筑群”常年吸引著全國(guó)各地的游客。浩瀚的茫茫林海，滔滔的松花江之源，使村落具備多樣且獨(dú)特的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能，因此選取錦江木屋村作為本次研究區(qū)域。

1.2 SolVES模型

由美國(guó)地質(zhì)勘探局開(kāi)發(fā)的SolVES模型，應(yīng)用于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)社會(huì)價(jià)值的量化、評(píng)估與空間分析[17]。模型由社會(huì)價(jià)值、價(jià)值制圖、價(jià)值轉(zhuǎn)化3個(gè)子模型構(gòu)成。本研究采用社會(huì)價(jià)值和價(jià)值制圖模型相結(jié)合的方法，模型執(zhí)行過(guò)程如圖1所示。

圖1 SolVES模型基本結(jié)構(gòu)示意(作者改繪自參考文獻(xiàn)[18])

1.3 數(shù)據(jù)來(lái)源與分析方法

1.3.1 社會(huì)調(diào)查數(shù)據(jù)來(lái)源

數(shù)據(jù)收集包括2個(gè)階段：現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查和社交媒體收集。其中，現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查包括試點(diǎn)調(diào)查和正式調(diào)查。筆者團(tuán)隊(duì)于2020年12月進(jìn)行了試點(diǎn)調(diào)查(n＝10，答復(fù)率100%)，以驗(yàn)證問(wèn)卷的可行性。于旅游出行高峰期（勞動(dòng)節(jié)，5月1—7日）進(jìn)行正式調(diào)查，對(duì)來(lái)木屋村參觀旅游的14歲以上的人群進(jìn)行問(wèn)卷調(diào)研，共回收問(wèn)卷219份，答復(fù)率93.7%。

問(wèn)卷分為3個(gè)部分。第一部分：受訪(fǎng)者對(duì)木屋村的偏好和滿(mǎn)意度調(diào)查。第二部分：價(jià)值指數(shù)信息，即獲取受訪(fǎng)者對(duì)木屋村生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)社會(huì)價(jià)值較高的位置及賦予的分?jǐn)?shù)，考慮到部分受訪(fǎng)者對(duì)研究區(qū)地圖不熟悉，我們通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)實(shí)地考察和觀察受訪(fǎng)者在景點(diǎn)停留時(shí)間確定了14個(gè)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)較為豐富的社會(huì)價(jià)值點(diǎn)，將其標(biāo)注在地圖上。第三部分：受訪(fǎng)者的社會(huì)背景信息。問(wèn)卷的第二部分設(shè)置參考了美國(guó)圣伊莎貝爾國(guó)家森林公園評(píng)估案例[6]，并結(jié)合木屋村現(xiàn)狀特征、相關(guān)文獻(xiàn)分析及專(zhuān)家、村民的建議，針對(duì)性地選擇了7種與傳統(tǒng)村落相關(guān)度較高的社會(huì)價(jià)值類(lèi)型，適當(dāng)改進(jìn)了對(duì)價(jià)值類(lèi)型的描述供受訪(fǎng)者選擇(表1)。

表1 錦江木屋村生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)社會(huì)價(jià)值類(lèi)型描述[6]

由于疫情的影響，現(xiàn)場(chǎng)調(diào)研方式受到了一定程度的限制，因此選取新浪微博數(shù)據(jù)作為另一個(gè)數(shù)據(jù)源補(bǔ)充。新浪微博已被證明提供了一個(gè)可訪(fǎng)問(wèn)和有效的數(shù)據(jù)源[19-20]。它可以提供簡(jiǎn)潔的、帶有地理標(biāo)簽的文本、鏈接、照片或視頻內(nèi)容，并對(duì)這些內(nèi)容進(jìn)行空間和定量分析。在微博上收集了2020年全年112篇關(guān)于木屋村的文章，篩選出87篇與木屋村景點(diǎn)相關(guān)且包含位置信息的微博文章用于進(jìn)一步分析，并基于現(xiàn)場(chǎng)問(wèn)卷中各社會(huì)價(jià)值指標(biāo)的平均值配置量解譯照片中表達(dá)的社會(huì)價(jià)值分配。

補(bǔ)充專(zhuān)家調(diào)查法完善僅由受訪(fǎng)者主觀意愿分析的局限性，選擇對(duì)木屋村熟知且從事傳統(tǒng)村落價(jià)值評(píng)估、生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)研究的專(zhuān)家學(xué)者作為受訪(fǎng)者，以保障評(píng)估結(jié)果的可靠性。

1.3.2 空間數(shù)據(jù)來(lái)源

研究所需要的空間數(shù)據(jù)包括研究區(qū)域邊界、社會(huì)價(jià)值點(diǎn)和空間環(huán)境變量(表2)。其中，空間環(huán)境變量的選取取決于研究區(qū)域現(xiàn)狀特征和已有的評(píng)估條件[21-22]。考慮到錦江木屋村特殊的木質(zhì)型村落特征及層層疊落的地理空間特征，空間環(huán)境變量選取與研究區(qū)域密切相關(guān)的4種環(huán)境變量，即與水體的距離(Distance to Water，DTW)、與道路的距離(Distance to Road，DTR)、與木屋院落的距離(Distance to Mu Wu，DTMW)，以及村落高程數(shù)據(jù)(ELEV)。相比SolVES模型多集中于宏觀層面的社會(huì)價(jià)值評(píng)估，本研究應(yīng)用于尺度更小的傳統(tǒng)村落區(qū)域，借助高精度、高分辨率的無(wú)人機(jī)傾斜技術(shù)進(jìn)行空間數(shù)據(jù)采集。采集到的柵格單元精度達(dá)到1m×1m，投影坐標(biāo)系為CGCS2000_3_Degree_GK_Zone_42。采用DTW、DTR、DTMW、ELEV的柵格化結(jié)果作為地理環(huán)境層。

表2 空間數(shù)據(jù)類(lèi)型的描述和來(lái)源

1.3.3 分析方法確定

1)基于SPSS軟件對(duì)調(diào)研采集的316份問(wèn)卷數(shù)據(jù)進(jìn)行信效度分析，統(tǒng)計(jì)受訪(fǎng)者游玩信息，確定其人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征；2)采用ArcGIS核密度分析工具分析木屋村的社會(huì)價(jià)值點(diǎn)數(shù)據(jù)，確定其空間聚合度；3)通過(guò)SolVES模型嵌入ArcGIS的平均最鄰近工具，借助平均最鄰近比率(R值)與標(biāo)準(zhǔn)差(Z值)評(píng)估各類(lèi)社會(huì)價(jià)值點(diǎn)的空間聚類(lèi)情況；4)借助SolVES對(duì)問(wèn)卷二階段結(jié)果進(jìn)行歸一化，確定各類(lèi)別最大價(jià)值指數(shù)(Value Index Maximum，M-VI)，以此進(jìn)行重要度排序；5)SolVES模型核心處理部分：基于上文所述5組變量，借助社會(huì)價(jià)值子模型模擬的空間布局情況，明確各組變量的結(jié)果貢獻(xiàn)度；6)性能評(píng)估驗(yàn)證：應(yīng)用ROC曲線(xiàn)計(jì)算對(duì)應(yīng)統(tǒng)計(jì)模型的線(xiàn)下面積(Area Under the Curve，AUC)，以評(píng)測(cè)評(píng)估模型性能。

2 錦江木屋村生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)社會(huì)價(jià)值評(píng)估結(jié)果分析

2.1 受訪(fǎng)者人口統(tǒng)計(jì)分析

問(wèn)卷結(jié)果顯示，受訪(fǎng)者中男性占52.4%，女性占47.6%，男女比例為1.1:1。其中，吉林省居民占47.6%，來(lái)自全國(guó)其他城市的居民占52.4%。本科及以上學(xué)歷的受訪(fǎng)者占77.7%。受訪(fǎng)者受教育程度普遍較高，且問(wèn)卷內(nèi)容易于理解，降低了調(diào)查結(jié)果的誤差。基于學(xué)術(shù)界常用的李克特量法(1～5分)問(wèn)卷調(diào)查方法采集受訪(fǎng)者對(duì)木屋村的滿(mǎn)意度評(píng)價(jià)，結(jié)果顯示大家對(duì)木屋村旅游整體感受滿(mǎn)意度較高，達(dá)到4.43分；旅游設(shè)施滿(mǎn)意度、旅游環(huán)境滿(mǎn)意度分別為4.16、4.28分。

2.2 空間聚類(lèi)分析

2.2.1 社會(huì)價(jià)值點(diǎn)的空間分布

社會(huì)價(jià)值點(diǎn)的分布在一定程度上可以反映受訪(fǎng)者對(duì)景點(diǎn)的總體偏好[23]?；赟olVES模型對(duì)1 264個(gè)社會(huì)價(jià)值點(diǎn)進(jìn)行核密度分析，確定木屋村的熱點(diǎn)區(qū)域，并獲得了社會(huì)價(jià)值點(diǎn)的空間分布。由價(jià)值點(diǎn)核密度分析圖(圖2)可見(jiàn)，熱點(diǎn)主要集中在村落中心處的價(jià)值點(diǎn)5、6和村落西北處的價(jià)值點(diǎn)8等區(qū)域。木屋人家(價(jià)值點(diǎn)5)與曹保明工作室(價(jià)值點(diǎn)6)、觀景平臺(tái)(價(jià)值點(diǎn)8)是錦江木屋村最受游客喜愛(ài)的3處景點(diǎn)，分別有192、171和166個(gè)社會(huì)價(jià)值點(diǎn)，分別占社會(huì)價(jià)值點(diǎn)總數(shù)的15.2%、13.5%和13.1%。

圖2 錦江木屋村社會(huì)價(jià)值點(diǎn)核密度分析

2.2.2 社會(huì)價(jià)值的空間聚類(lèi)分析

根據(jù)平均最近鄰分析結(jié)果(表3)可以看出，由4種環(huán)境模型計(jì)算出的錦江木屋村5種社會(huì)價(jià)值類(lèi)型的空間分布均屬于空間聚集模式(R＜1)，精神價(jià)值和經(jīng)濟(jì)價(jià)值在村落中表現(xiàn)相對(duì)分散(R＞1)。每個(gè)社會(huì)價(jià)值類(lèi)型的最大價(jià)值指數(shù)(M-VI)在不同的環(huán)境模式中顯示一定程度的差異，4種模型計(jì)算出的社會(huì)價(jià)值M-VI順序?yàn)椋好缹W(xué)價(jià)值＞歷史價(jià)值＞生物多樣價(jià)值＞治療價(jià)值＞精神價(jià)值＝經(jīng)濟(jì)價(jià)值＞娛樂(lè)價(jià)值。然而，4種模式產(chǎn)生的M-VI較高的社會(huì)價(jià)值類(lèi)型是相同的：美學(xué)、歷史、治療和精神(M-VI＞5)。因此，本文選擇美學(xué)、歷史、生物多樣性和治療價(jià)值作為深入討論的對(duì)象。

表3 錦江木屋村各社會(huì)價(jià)值類(lèi)型最大價(jià)值指數(shù)及空間聚集性

對(duì)木屋村社會(huì)價(jià)值較高且較受游客偏好的美學(xué)、歷史、生物多樣性和治療價(jià)值的價(jià)值指數(shù)核密度表面進(jìn)行分析，以清晰地認(rèn)知木屋村生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)社會(huì)價(jià)值點(diǎn)的空間聚集關(guān)系。

從4種社會(huì)價(jià)值指數(shù)核密度分析圖(圖3)可以看出，游客對(duì)錦江木屋村的美學(xué)價(jià)值感受度較高，主要集中在價(jià)值點(diǎn)4和7區(qū)域；結(jié)合現(xiàn)場(chǎng)實(shí)地調(diào)研分析，這些區(qū)域均為具備開(kāi)闊視野且開(kāi)發(fā)強(qiáng)度較低的空地，游客感知度較高，可以一覽村落全貌。歷史價(jià)值貫穿于全村各個(gè)空間，價(jià)值點(diǎn)5、6是村落民俗文化集中體現(xiàn)的區(qū)域，價(jià)值指數(shù)最高。而生物多樣性?xún)r(jià)值和治療價(jià)值集中于村落西南區(qū)域，靠近村落水體與林地區(qū)域。歸其原因，村落周邊的森林生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能為村落提供了寶貴的物質(zhì)精神價(jià)值，也是錦江木屋村能夠保持鮮活生命力最直接的影響因素之一。

圖3 木屋村主要社會(huì)價(jià)值指數(shù)核密度分析圖3-1 美學(xué)價(jià)值指數(shù)核密度分析圖3-2 歷史價(jià)值指數(shù)核密度分析圖3-3 生物多樣性?xún)r(jià)值指數(shù)核密度分析圖3-4 治療價(jià)值指數(shù)核密度分析

2.3 不同環(huán)境變量下的社會(huì)價(jià)值評(píng)估分析

為探究不同環(huán)境變量對(duì)木屋村社會(huì)價(jià)值的影響，將DTW、DTR、DTMW、ELEV 4種單一變量和DTW-DTR-DTMW-ELEV綜合變量依次導(dǎo)入SolVES模型，分析單變量和綜合變量對(duì)木屋村社會(huì)價(jià)值空間聚類(lèi)影響，以及各變量對(duì)木屋村社會(huì)價(jià)值的貢獻(xiàn)度。

2.3.1 DTW(與水體的距離)對(duì)社會(huì)價(jià)值的影響

在研究DTW和價(jià)值指數(shù)(VI)之間的關(guān)系時(shí)，將DTW作為唯一的環(huán)境變量。從圖4中可以看出，當(dāng)DTW用作唯一的環(huán)境變量時(shí)，美學(xué)、歷史、生物多樣性、治療價(jià)值顯示出明顯的條紋分布特征。美學(xué)價(jià)值和歷史價(jià)值主要集中在距離水體0～10m的區(qū)域，在距離水體5m的位置價(jià)值指數(shù)表現(xiàn)最高(VI＝10)。此外，從DTW與VI的擬合曲線(xiàn)可以看出，在0～5m內(nèi)，生物多樣性?xún)r(jià)值、治療價(jià)值的VI與DTW呈負(fù)相關(guān)，美學(xué)和歷史價(jià)值的VI與DTW呈正相關(guān)。

圖4 與水體的距離(DTW)和價(jià)值指數(shù)(VI)的擬合關(guān)系

2.3.2 DTR(與道路的距離)對(duì)社會(huì)價(jià)值的影響

將DTR作為唯一環(huán)境變量，研究DTR與價(jià)值指數(shù)(VI)的關(guān)系。結(jié)合價(jià)值指數(shù)核密度分析(圖5)可以看出，歷史價(jià)值的價(jià)值指數(shù)集中分布在村落主要道路沿線(xiàn)區(qū)域，而治療價(jià)值的價(jià)值指數(shù)未表現(xiàn)出明顯的分布特征。同時(shí)，歷史價(jià)值主要集中在距離道路0～10m的地方。DTR與VI的擬合曲線(xiàn)顯示，在0～5m內(nèi)，美學(xué)價(jià)值、生物多樣性?xún)r(jià)值的VI與DTR呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，歷史價(jià)值的VI與DTR呈正相關(guān)關(guān)系，治療價(jià)值的VI未體現(xiàn)與DTR之間的關(guān)系。

圖5 與道路的距離(DTR)和價(jià)值指數(shù)(VI)的擬合關(guān)系

2.3.3 DTMW(與木屋院落的距離)對(duì)社會(huì)價(jià)值的影響

當(dāng)DTMW作為唯一的環(huán)境變量時(shí)，美學(xué)、歷史、生物多樣性和治療價(jià)值基本都覆蓋了村域中最受游客喜愛(ài)的區(qū)域，其中木屋建筑群更是木屋村社會(huì)價(jià)值的主要體現(xiàn)之一。其中，美學(xué)價(jià)值和治療價(jià)值主要集中在村口和觀景平臺(tái)區(qū)域，歷史和精神價(jià)值主要集中在木屋村石碑和村落西南區(qū)域。從圖6中可以看出，DTMW對(duì)美學(xué)價(jià)值的價(jià)值指數(shù)影響較大，0～5m范圍內(nèi)，美學(xué)價(jià)值的價(jià)值指數(shù)與DTMW呈正相關(guān)關(guān)系，最高價(jià)值指數(shù)達(dá)到8.8(VI＝8.8)。距離木屋115m處，治療價(jià)值已低于平均價(jià)值指數(shù)。

圖6 與木屋院落的距離(DTMW)和價(jià)值指數(shù)(VI)的擬合關(guān)系

2.3.4 ELEV(高程)對(duì)社會(huì)價(jià)值的影響

當(dāng)ELEV作為唯一的環(huán)境變量時(shí)，從圖7中可以看出，美學(xué)價(jià)值和歷史價(jià)值顯示出明顯的條紋分布特征，美學(xué)價(jià)值、歷史價(jià)值在海拔高度890～900m呈上升趨勢(shì)。結(jié)合錦江木屋村現(xiàn)狀分析，在這一高度區(qū)域可以一覽村落全貌特征，具備非常好的視線(xiàn)觀察點(diǎn)。同時(shí)，生物多樣性?xún)r(jià)值和治療價(jià)值與村落高程呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，當(dāng)海拔高度達(dá)到906m以后，價(jià)值指數(shù)已經(jīng)低于價(jià)值平均指數(shù)。

圖7 高程(ELEV)和價(jià)值指數(shù)(VI)的擬合關(guān)系

2.3.5 多變量綜合影響下的社會(huì)價(jià)值分析

當(dāng)DTW、DTR、DTMW和ELVE共同作為環(huán)境變量時(shí)，美學(xué)價(jià)值、歷史價(jià)值和生物多樣性?xún)r(jià)值的分布特征與DTMW作為唯一變量時(shí)相似；也就是說(shuō)，這些社會(huì)價(jià)值類(lèi)型主要集中在景區(qū)密度較大的地區(qū)。其中，美學(xué)價(jià)值主要集中在村落南部且視野開(kāi)闊的地區(qū)，如價(jià)值點(diǎn)4、7等區(qū)域；生物多樣性?xún)r(jià)值和治療價(jià)值主要集中在價(jià)值點(diǎn)11和13等貼近森林等區(qū)域，歷史價(jià)值主要集中在價(jià)值點(diǎn)5、6等靠近村落主要道路及與木屋距離較近的區(qū)域。

MaxEnt作為SolVES模型中的重要檢驗(yàn)工具，在模型運(yùn)算時(shí)采用刀切法來(lái)檢驗(yàn)研究區(qū)每種環(huán)境變量對(duì)不同社會(huì)價(jià)值類(lèi)型的貢獻(xiàn)程度(表4)。統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示，DTMW對(duì)歷史價(jià)值的貢獻(xiàn)大于DTW、DTR和ELEV等環(huán)境圖層，貢獻(xiàn)率達(dá)到49.9%。其中，DTR對(duì)美學(xué)價(jià)值的貢獻(xiàn)遠(yuǎn)大于其他3種社會(huì)價(jià)值，貢獻(xiàn)率為74%；ELEV對(duì)治療價(jià)值的貢獻(xiàn)最大，貢獻(xiàn)率為75.9%；DTW僅次于ELEV，貢獻(xiàn)率為24.1%。從整體上看，DTR對(duì)4種社會(huì)價(jià)值類(lèi)型的貢獻(xiàn)大于DTMW、DTR或ELEV。

表4 環(huán)境變量對(duì)各社會(huì)價(jià)值類(lèi)型的貢獻(xiàn)率統(tǒng)計(jì)

3 結(jié)論

本文探索了基于SolVES模型的傳統(tǒng)村落生態(tài)系統(tǒng)社會(huì)價(jià)值評(píng)估方法，實(shí)現(xiàn)了其社會(huì)價(jià)值的可視化表達(dá)和量化分析，揭示了村落自然環(huán)境條件對(duì)其社會(huì)價(jià)值的影響，并以錦江木屋村為例，驗(yàn)證其方法在傳統(tǒng)村落價(jià)值評(píng)估應(yīng)用的可能性。結(jié)果表明，村落以美學(xué)、歷史、生物多樣性、治療價(jià)值受游客偏好，重要性排序?yàn)椋好缹W(xué)價(jià)值＞歷史價(jià)值＞生物多樣性?xún)r(jià)值＞治療價(jià)值。其中，美學(xué)價(jià)值與DTW在0～5m呈正相關(guān)關(guān)系，在0～10m的距離內(nèi)都有明顯的社會(huì)價(jià)值體現(xiàn)，村落的熱點(diǎn)區(qū)域集中于村落中心民俗文化濃郁的木屋人家區(qū)域(價(jià)值點(diǎn)5)，以及村落西北處靠近森林的觀景平臺(tái)(價(jià)值點(diǎn)8)等視野開(kāi)闊等區(qū)域。而村落的歷史價(jià)值主要分布在村落東北處的木屋人家(價(jià)值點(diǎn)5)、曹保明工作室(價(jià)值點(diǎn)6)等地。此外，Maxent的統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明，DTMW是對(duì)歷史價(jià)值貢獻(xiàn)最大的因素，貢獻(xiàn)率為49.9%；DTR對(duì)美學(xué)價(jià)值、生物多樣性?xún)r(jià)值的貢獻(xiàn)度最大，分別為74%、62.5%。

為了可持續(xù)地享受生態(tài)系統(tǒng)的好處，在構(gòu)建景觀以提升社會(huì)價(jià)值的同時(shí)，應(yīng)該考慮如何將生態(tài)系統(tǒng)的負(fù)面影響降到最低。因此，本文研究了環(huán)境變量對(duì)社會(huì)價(jià)值的貢獻(xiàn)，可以幫助我們?cè)诒M可能改變地理因素的前提下進(jìn)行景觀建設(shè)，并優(yōu)先識(shí)別出傳統(tǒng)村落重點(diǎn)保護(hù)和優(yōu)先開(kāi)發(fā)區(qū)域，提高生態(tài)系統(tǒng)在空間上的社會(huì)價(jià)值。此外，對(duì)于傳統(tǒng)村落保護(hù)的一些建設(shè)方法，例如，如何合理利用地域性材料，或者如何恢復(fù)被破壞且瀕臨消失的生態(tài)人文景觀，都值得更深入的研究。

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