黃河流域九省（區(qū)）水利風(fēng)景區(qū)時空分異特征研究

李建輝 黨爭 陳琳 張丹

摘 要：為準(zhǔn)確把握黃河流域九省（區(qū)）水利風(fēng)景區(qū)發(fā)展的時空特征，以黃河流域九省（區(qū)）３５６ 個水利風(fēng)景區(qū)為研究對象，綜合運用空間自相關(guān)分析、核密度法、標(biāo)準(zhǔn)差橢圓、地理探測器等方法分析黃河流域九省（區(qū)）水利風(fēng)景區(qū)的時空分異特征和影響因素。結(jié)果表明：２００１—２０２１ 年黃河流域九?。▍^(qū)）水利風(fēng)景區(qū)數(shù)量呈快速增長趨勢，空間分布經(jīng)歷了由低值區(qū)向中值區(qū)、高值區(qū)演變的過程；黃河流域九?。▍^(qū)）水利風(fēng)景區(qū)在空間上正相關(guān)，呈顯著集聚空間分布格局，且集聚程度不斷提高；核密度呈“興”字形分布特征，以黃河中下游為核心集聚區(qū)，集聚差異從中游向下游逐步擴大；冷熱點呈“西部冷、東部熱”的分布格局，表現(xiàn)為冷點區(qū)持續(xù)擴大、熱點區(qū)趨于穩(wěn)定的變化趨勢；分布方向呈東（略偏北）—西（略偏南）的空間態(tài)勢；黃河流域九省（區(qū)）水利風(fēng)景區(qū)空間分異是多因素共同作用的結(jié)果，經(jīng)濟水平是主導(dǎo)因素，交通條件是關(guān)鍵因素，自然條件是相關(guān)因素。

關(guān)鍵詞：水利風(fēng)景區(qū)；時空分異；空間自相關(guān)；核密度分析；標(biāo)準(zhǔn)差橢圓；地理探測器；黃河流域

中圖分類號：ＴＶ－９ 文獻標(biāo)志碼：Ａ ｄｏｉ：１０．３９６９／ ｊ．ｉｓｓｎ．１０００－１３７９．２０２３．０７．０１７

引用格式：李建輝，黨爭，陳琳，等．黃河流域九?。▍^(qū)）水利風(fēng)景區(qū)時空分異特征研究［Ｊ］．人民黃河，２０２３，４５（７）：９１－９６．

水利風(fēng)景區(qū)是依托水域或水利設(shè)施，在生態(tài)、文化、服務(wù)和安全設(shè)施建設(shè)基礎(chǔ)上，開展科普、文化、教育、旅游等活動的區(qū)域。２００１ 年水利部啟動國家水利風(fēng)景區(qū)建設(shè)工作，首批建設(shè)１８ 個，２００２—２０１８ 年連續(xù)１７ 批建設(shè)８６０ 個，２０２１ 年建設(shè)２４ 個，共１９ 批建設(shè)９０２個國家水利風(fēng)景區(qū)。黃河流域九省（區(qū)）橫跨中國東中西部，是我國重要的生態(tài)安全屏障。近年來，黃河流域九?。▍^(qū)）以推動水利高質(zhì)量發(fā)展為目標(biāo)，以維護河湖健康生命為主線，獲批建設(shè)３５６ 個國家水利風(fēng)景區(qū)。國家水利風(fēng)景區(qū)以維護水利工程安全為前提，以加強水生態(tài)保護為基礎(chǔ)，促進水資源可持續(xù)利用，實現(xiàn)人與自然和諧相處。

近年來，學(xué)者們關(guān)于水利風(fēng)景區(qū)開展了諸多探討，研究成果頗豐。研究內(nèi)容方面，多以水利風(fēng)景區(qū)的建設(shè)與管理［１－３］ 、規(guī)劃與設(shè)計［４－５］ 、發(fā)展與評價［６－７］ 為主，對布局與結(jié)構(gòu)［８－９］ 研究較少。研究尺度方面，多集中在國家、省域、市域?qū)用?，較少涉及流域?qū)用妫郏保埃?。研究視角方面，多聚焦于社會學(xué)、管理學(xué)和經(jīng)濟學(xué)，從地理學(xué)角度考量較少。隨著黃河流域生態(tài)保護和高質(zhì)量發(fā)展的不斷推進，學(xué)者們開始關(guān)注黃河流域水利風(fēng)景區(qū)的研究，張建松［１１］ 提出了黃河流域水利風(fēng)景區(qū)高質(zhì)量發(fā)展應(yīng)堅持的原則，并給出了具體實施的５ 個路徑；左其亭等［１２］ 提出了黃河流域水利風(fēng)景區(qū)的建設(shè)框架。但關(guān)于黃河流域水利風(fēng)景區(qū)時空分異特征和影響機理未進行深入探討。因此，本文以黃河流域九?。▍^(qū)）為研究區(qū)域，從地理學(xué)視角，利用全局自相關(guān)方法揭示水利風(fēng)景區(qū)的集聚演變特征，通過局部自相關(guān)方法探究水利風(fēng)景區(qū)冷熱點演變趨勢，采用核密度法分析水利風(fēng)景區(qū)分布格局，使用標(biāo)準(zhǔn)差橢圓法分析水利風(fēng)景區(qū)重心軌跡變遷，運用地理探測器揭示水利風(fēng)景區(qū)時空分異的內(nèi)在影響因素，以期為推動黃河流域九?。▍^(qū)）水利高質(zhì)量發(fā)展、生態(tài)旅游建設(shè)提供參考。

１ 數(shù)據(jù)來源與研究方法

１．１ 數(shù)據(jù)來源

從水利部公布的９０２ 個國家水利風(fēng)景區(qū)名單中提取出黃河流域３５６ 個水利風(fēng)景區(qū)名單，其中２００１—２０１８ 年數(shù)據(jù)來源于２０１９ 年《中國水利風(fēng)景區(qū)發(fā)展報告》，２０２１ 年數(shù)據(jù)來源于水利部網(wǎng)站（ｈｔｔｐ：／／ ｗｗｗ．ｍｗｒ．ｇｏｖ．ｃｎ）。借助百度地圖ＡＰＩ 獲取水利風(fēng)景區(qū)的地理坐標(biāo)。黃河流域行政區(qū)劃、交通、水系數(shù)據(jù)來自資源環(huán)境科學(xué)與數(shù)據(jù)中心（ｈｔｔｐｓ：／／ ｗｗｗ．ｒｅｓｄｃ．ｃｎ），ＤＥＭ 數(shù)據(jù)來自地理空間數(shù)據(jù)云（ｈｔｔｐ：／／ ｗｗｗ．ｇｓｃｌｏｕｄ．ｃｎ），經(jīng)濟發(fā)展水平、交通條件等數(shù)據(jù)來源于２０２１ 年《中國統(tǒng)計年鑒》。

１．２ 研究方法

１）空間自相關(guān)分析。采用全局自相關(guān)指數(shù)（莫蘭指數(shù)）判斷水利風(fēng)景區(qū)在空間分布上屬于集聚、離散還是隨機模式。計算公式為［１３］

２ 水利風(fēng)景區(qū)空間分布

２．１ 水利風(fēng)景區(qū)空間分布態(tài)勢

黃河流域九?。▍^(qū)）水利風(fēng)景區(qū)數(shù)量從２００１ 年的４ 個增加到２０２１ 年的３５６ 個，發(fā)展態(tài)勢良好，但不同時段水利風(fēng)景區(qū)數(shù)量的增長存在差距， 見圖１。２００１—２０１４ 年黃河流域九?。▍^(qū)）水利風(fēng)景區(qū)新增數(shù)量呈逐年振蕩上升趨勢，２０１４ 年新增數(shù)量最多，達到３９ 個，之后呈逐年下降趨勢。

選?。玻埃埃?年、２０１０ 年、２０１５ 年、２０２１ 年４ 個時間節(jié)點，將黃河流域水利風(fēng)景區(qū)數(shù)量空間分布劃分為低值區(qū)［０，１０］、中低值區(qū)［１１，２０］、中值區(qū)［２１，３０］、中高值區(qū)［３１，６０］、高值區(qū)［６１，１０７］５ 個區(qū)間。由圖２ 可知，水利風(fēng)景區(qū)空間分布呈現(xiàn)出上游由低值向中高值演變，中游由低、中低值向中高值演變，下游由中、中高值向高值演變的特征。

具體來看，２００５ 年黃河流域水利風(fēng)景區(qū)整體數(shù)量偏少，處于低、中低值區(qū)間；２０１０ 年水利風(fēng)景區(qū)數(shù)量增加，出現(xiàn)了２ 個中高值區(qū)，中低值區(qū)增加至４ 個，低值區(qū)減少至３ 個；２０１５ 年水利風(fēng)景區(qū)數(shù)量持續(xù)增加，增加了１ 個高值區(qū)、２ 個中值區(qū)，中高值區(qū)增加至３ 個，中低值區(qū)減少至２ 個，低值區(qū)減少至１ 個；２０２１ 年水利風(fēng)景區(qū)數(shù)量趨于穩(wěn)定，高、中高值區(qū)保持不變，僅山西變?yōu)橹兄祬^(qū)，寧夏變?yōu)橹械椭祬^(qū)。

２．２ 水利風(fēng)景區(qū)空間集聚演變

為了表征黃河流域水利風(fēng)景區(qū)的空間集聚演變趨勢，用ＡｒｃＧＩＳ １０．５ 中的空間自相關(guān)工具計算黃河流域水利風(fēng)景區(qū)的全局莫蘭指數(shù)。２００５ 年、２０１０ 年、２０１５ 年、２０２１ 年全局莫蘭指數(shù)分別為０．０４４、０．１３４、０．１９５、０．２０７，均為正值，表明黃河流域九?。▍^(qū)）水利風(fēng)景區(qū)在空間上正相關(guān)，具有顯著空間集聚性，不存在隨機分布性。４ 個節(jié)點全局莫蘭指數(shù)呈上升趨勢，表示水利風(fēng)景區(qū)在黃河流域九省（區(qū)）的空間集聚性不斷增強。

２．３ 水利風(fēng)景區(qū)冷熱點分布

根據(jù)局部自相關(guān)指數(shù)Ｇ?ｉ 及其顯著性水平，利用ＡｒｃＧＩＳ １０．５ 的自然斷點法按Ｚｉ 值將各單元水利風(fēng)景區(qū)分為冷點區(qū)、次冷點區(qū)、次熱點區(qū)和熱點區(qū)４ 類，分析２００５ 年、２０１０ 年、２０１５ 年、２０２１ 年黃河流域九?。▍^(qū)）水利風(fēng)景區(qū)的空間格局演變趨勢。由圖３ 可知，４ 個時點冷點區(qū)和熱點區(qū)呈現(xiàn)較為顯著的空間演變特征，冷點區(qū)從四川向其北部的青海、甘肅、內(nèi)蒙古擴大并向中部的陜西、山西等地區(qū)輻射，熱點區(qū)由中下游的陜晉豫地區(qū)轉(zhuǎn)移至下游的山東。

具體而言，２００５ 年四川、青海以冷點區(qū)和次冷點區(qū)為主，甘肅、內(nèi)蒙古、寧夏、山東以次冷點區(qū)和次熱點區(qū)為主，山西以次冷點區(qū)、次熱點區(qū)和熱點區(qū)為主，陜西以次熱點區(qū)和熱點區(qū)為主，河南以熱點區(qū)為主。到２０１０ 年，山東演變?yōu)橐詿狳c區(qū)為主，河南演變?yōu)橐源螣狳c區(qū)為主，陜西、山西由熱點區(qū)為主演變?yōu)橐源卫潼c區(qū)為主。到２０１５ 年，冷點區(qū)有所擴大，由四川擴大到青海東部、甘肅中部、寧夏等?。▍^(qū)），熱點區(qū)變化不大。到２０２１ 年，冷點區(qū)持續(xù)擴大，輻射范圍進一步擴大，四川、青海、甘肅、寧夏、內(nèi)蒙古５ 個?。▍^(qū)）均以冷點區(qū)分布為主，河南的次熱點區(qū)范圍繼續(xù)減小，山東保持以熱點區(qū)為主。

２．４ 水利風(fēng)景區(qū)密度分布

利用ＡｒｃＧＩＳ １０．５ 中的核密度分析工具，對２００５年、２０１０ 年、２０１５ 年、２０２１ 年數(shù)據(jù)進行可視化處理，獲得黃河流域九?。▍^(qū)）水利風(fēng)景區(qū)的核密度空間分布。從圖４ 可以看出，黃河流域九?。▍^(qū)）水利風(fēng)景區(qū)整體呈“興”字形空間分布，表現(xiàn)出以黃河中下游為“核心集聚區(qū)”、集聚差異從中游向下游逐步擴大的空間演化格局。

具體來看，２００５ 年黃河流域九省（區(qū)）水利風(fēng)景區(qū)整體核密度較小，核密度最大值僅為２． ３７３ 個／ 萬ｋｍ２，核心集聚區(qū)呈現(xiàn)π 形集聚的分布格局，主要分布在川甘陜晉豫魯?shù)貐^(qū)。２０１０ 年，隨著水利事業(yè)和旅游業(yè)的發(fā)展，黃河流域九?。▍^(qū)）水利風(fēng)景區(qū)數(shù)量明顯增加，核密度最大值增大至５．７１２ 個／ 萬ｋｍ２，核心集聚區(qū)演變?yōu)椋?形集聚的分布格局，從川甘陜晉向豫魯?shù)貐^(qū)擴展，此時山東地區(qū)集聚最明顯。２０１５ 年，黃河流域九?。▍^(qū)） 水利風(fēng)景區(qū)核密度值持續(xù)增大，高達１０．７６３個／ 萬ｋｍ２，核心集聚區(qū)演變?yōu)椤耙弧弊中渭鄣姆植几窬?。２０２?年，黃河流域九省（區(qū)）水利風(fēng)景區(qū)分布格局趨于穩(wěn)定，保持“一”字形集聚的分布格局。

２．５ 水利風(fēng)景區(qū)時空演變

對２００５ 年、２０１０ 年、２０１５ 年和２０２１ 年黃河流域九省（區(qū)）水利風(fēng)景區(qū)進行標(biāo)準(zhǔn)差橢圓分析，標(biāo)準(zhǔn)差橢圓及重心見圖５，標(biāo)準(zhǔn)差橢圓參數(shù)見表１。黃河流域九?。▍^(qū)）水利風(fēng)景區(qū)分布格局整體呈現(xiàn)東（略偏北）—西（略偏南）的空間分布態(tài)勢，水利風(fēng)景區(qū)分布長軸大體上處在隴南—臨汾—煙臺一線附近，短軸大體上處在榆林—臨汾—南陽一線附近，標(biāo)準(zhǔn)差橢圓的方位角為６７．１２８°～７８．３２７°，方位角波動不大；標(biāo)準(zhǔn)差橢圓以上游的甘肅、寧夏，中游的陜西、山西和下游的河南、山東為主，整體呈現(xiàn)出向東擴散的趨勢。２００５—２０２１ 年標(biāo)準(zhǔn)差橢圓長軸和扁率呈增大趨勢，表明水利風(fēng)景區(qū)的向心力持續(xù)增強，方向性更加明顯。

具體來看，２００５ 年橢圓方位角為７８．３２７°，呈現(xiàn)接近于正東—正西的空間分布態(tài)勢。２０１０ 年橢圓長短軸差距增大，即橢圓的扁率增大，水利風(fēng)景區(qū)在長軸上出現(xiàn)了向東擴散的趨勢。２０１５ 年橢圓長短軸差距進一步增大，即扁率進一步增大，水利風(fēng)景區(qū)在長軸上進一步向東輻射。２０２１ 年橢圓長短軸變化不大，扁率變化較小。從分布重心來看，橢圓重心均位于山西省，重心首先向東北方向遷移、然后向西南方向遷移。

３ 水利風(fēng)景區(qū)空間分布影響因素

３．１ 影響指標(biāo)選取

黃河流域九?。▍^(qū)） 水利風(fēng)景區(qū)空間分異特征明顯，其分布是多種因素共同作用的結(jié)果。綜合考慮指標(biāo)選取的科學(xué)性和數(shù)據(jù)的可獲取性，結(jié)合相關(guān)研究成果和水利風(fēng)景區(qū)的特點，選取自然條件、經(jīng)濟水平和交通條件３ 個維度的一級指標(biāo)，自然條件的地形起伏度（Ｘ１） 和河網(wǎng)密度（Ｘ２）、經(jīng)濟水平的地區(qū)生產(chǎn)總值（Ｘ３） 和公共預(yù)算支出（Ｘ４）、交通條件的路網(wǎng)密度（Ｘ５）、旅客周轉(zhuǎn)量（Ｘ６） 共６ 個二級指標(biāo)，構(gòu)建水利風(fēng)景區(qū)空間分布影響指標(biāo)體系。

３．２ 影響指標(biāo)探測

將黃河流域九?。▍^(qū)） 水利風(fēng)景區(qū)數(shù)量作為被解釋因變量，６ 個二級指標(biāo)作為解釋自變量，利用地理探測器對影響指標(biāo)進行探測。３ 個維度下二級指標(biāo)Ｘ１、Ｘ２、Ｘ３、Ｘ４、Ｘ５、Ｘ６ 的ｑ 值分別為０．５２７、０．４６６、０．８４５、０．６２５、０．５６６、０．５５０，進而得到自然條件、經(jīng)濟水平、交通條件的綜合ｑ 值分別為０．４９７、０．７３５、０．５５８。

３．３ 結(jié)果分析

影響黃河流域九省（區(qū)）水利風(fēng)景區(qū)空間分布的二級指標(biāo)探測結(jié)果為Ｘ３ ＞Ｘ４ ＞Ｘ５ ＞Ｘ６ ＞Ｘ１ ＞Ｘ２，一級指標(biāo)綜合影響力為經(jīng)濟水平＞交通條件＞自然條件。經(jīng)濟水平是主導(dǎo)因素，交通條件是關(guān)鍵因素，自然條件是相關(guān)因素。

１）經(jīng)濟水平的促進作用。經(jīng)濟發(fā)展水平對黃河流域九省（區(qū)）水利風(fēng)景區(qū)的空間分布具有重大影響，地區(qū)生產(chǎn)總值和公共預(yù)算支出對水利風(fēng)景區(qū)空間分布的解釋力分別高達８４．５％、６２．５％。ＧＤＰ 總值較高的山東、河南、四川等，其水利風(fēng)景區(qū)分布較為密集；ＧＤＰ總值相對較低的青海、寧夏等?。▍^(qū)），水利風(fēng)景區(qū)分布較為稀疏。公共預(yù)算支出為水利風(fēng)景區(qū)的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)提供資金保障，促進了水利風(fēng)景區(qū)的建設(shè)。

２）交通條件的聯(lián)系作用。便利的交通條件在水利風(fēng)景區(qū)發(fā)展中起著關(guān)鍵的聯(lián)系作用。利用ＡｒｃＧＩＳ１０．５ 軟件，對黃河流域九?。▍^(qū)）主要公路創(chuàng)建５、１０、１５、２０、２５ ｋｍ 為半徑的多環(huán)緩沖區(qū)，統(tǒng)計不同緩沖區(qū)的水利風(fēng)景區(qū)數(shù)量得出，（０，５］ ｋｍ、（５，１０］ ｋｍ、（１０，１５］ ｋｍ、（１５，２０］ ｋｍ、（２０，２５］ ｋｍ 范圍內(nèi)分別平均分布有１１５、６１、４１、３０、２６ 個水利風(fēng)景區(qū)，水利風(fēng)景區(qū)數(shù)量隨著緩沖區(qū)半徑的增大而減少，水利風(fēng)景區(qū)呈現(xiàn)沿道路分布的特征。旅客周轉(zhuǎn)量反映了各?。▍^(qū)）的交通運載能力。交通越便利，承運能力越強，越能吸引游客，良好的交通可達性是影響水利風(fēng)景區(qū)空間分布的主要驅(qū)動力。

３）自然條件的先決作用。黃河流域九省（區(qū)）地勢東低西高，依據(jù)ＤＥＭ 數(shù)據(jù)利用ＡｒｃＧＩＳ １０．５ 軟件將黃河流域九?。▍^(qū)）重分類為平原（海拔＜２００ ｍ）、丘陵（２００ ｍ≤海拔＜５００ ｍ）、低山（５００ ｍ≤海拔＜１ ０００ｍ）、中山（１ ０００ ｍ≤海拔＜３ ５００ ｍ）、高山（３ ５００ ｍ≤海拔＜５ ０００ ｍ）、極高山（海拔≥５ ０００ ｍ）６ 類。統(tǒng)計不同海拔的水利風(fēng)景區(qū)數(shù)量，７４．７％的水利風(fēng)景區(qū)分布在海拔１ ０００ ｍ 以下地區(qū)，僅２．２％的水利風(fēng)景區(qū)分布在海拔３ ５００ ｍ 以上地區(qū)，表現(xiàn)出明顯的低海拔分布特征。河流是水利風(fēng)景區(qū)建設(shè)的重要依托，河流兩側(cè)４ ｋｍ 范圍內(nèi)分布有１９０ 個水利風(fēng)景區(qū)，占總數(shù)的５３．４％。因此，地形與河流水系對水利風(fēng)景區(qū)的空間分布具有先決作用。

４ 結(jié)論與建議

４．１ 結(jié)論

基于ＡｒｃＧＩＳ １０．５ 軟件，通過空間自相關(guān)分析、核密度法、標(biāo)準(zhǔn)差橢圓、地理探測器等方法，對２００１—２０２１ 年黃河流域九?。▍^(qū)）水利風(fēng)景區(qū)的時空分異特征和影響因素進行了分析，結(jié)果表明：２００１—２０２１ 年黃河流域水利風(fēng)景區(qū)數(shù)量呈快速增長趨勢，空間分布經(jīng)歷了由低值區(qū)向中值區(qū)、高值區(qū)演變的過程；水利風(fēng)景區(qū)在空間上正相關(guān)，呈顯著集聚分布格局，且集聚程度不斷提高；水利風(fēng)景區(qū)整體呈“興”字形空間分布，以黃河中下游為核心集聚區(qū)，集聚差異從中游向下游逐步擴大；水利風(fēng)景區(qū)整體呈“西部冷、東部熱”的冷熱點分布格局，表現(xiàn)為冷點區(qū)持續(xù)擴大、熱點區(qū)趨于穩(wěn)定的變化趨勢；水利風(fēng)景區(qū)分布格局整體呈現(xiàn)東（略偏北）—西（略偏南）的空間分布態(tài)勢，且向心力持續(xù)增強，方向性更加明顯；水利風(fēng)景區(qū)空間分布受經(jīng)濟水平、交通條件和自然條件的共同影響，經(jīng)濟水平是主導(dǎo)因素、起到促進作用，交通條件是關(guān)鍵因素、起到聯(lián)系作用，自然條件是相關(guān)因素、起到先決作用。

４．２ 建議

１）依托自然資源，統(tǒng)籌資源配置，推動持續(xù)發(fā)展。上游優(yōu)先在水生態(tài)、水文化、水景觀等水利風(fēng)景資源較好的區(qū)域發(fā)展，因地制宜、因水制宜，可重點依托大中型水利工程，結(jié)合水資源保護和水生態(tài)修復(fù)，建設(shè)生態(tài)效益顯著的水利風(fēng)景區(qū)。中、下游從提升品質(zhì)、創(chuàng)新制度、規(guī)范管理、示范引領(lǐng)等方面持續(xù)健康發(fā)展，突出特色，推動水利旅游和區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展，并向周邊及更遠地區(qū)延伸。

２）加大資金投入，完善設(shè)施建設(shè)，提高服務(wù)水平。加強基礎(chǔ)設(shè)施和服務(wù)設(shè)施建設(shè)，各?。▍^(qū)）結(jié)合自身區(qū)位優(yōu)勢和經(jīng)濟發(fā)展水平，完善交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，可以配置交通專線、環(huán)保交通工具等；同時，完善水利風(fēng)景區(qū)住宿、餐飲、安全、醫(yī)療等服務(wù)設(shè)施，全面促進水利風(fēng)景區(qū)提質(zhì)升級。

３）落實政策支持，拓展旅游市場，優(yōu)化發(fā)展布局。將水利風(fēng)景區(qū)發(fā)展與地區(qū)經(jīng)濟社會發(fā)展有效銜接起來，相關(guān)部門根據(jù)職責(zé)分工從用地、財政、投資、人才等方面形成合力進行支持。挖掘旅游市場潛力，通過創(chuàng)新投融資模式、人才引進與隊伍建設(shè)的政策支持等，推進水利風(fēng)景區(qū)建設(shè)。

參考文獻：

［１］ 胡欽涵，盧思呂，柯文斌，等．水利風(fēng)景區(qū)建設(shè)提質(zhì)增效的路徑設(shè)計［Ｊ］．中阿科技論壇（中英文），２０２１（５）：６２－６４．

［２］ 饒曉?。L(fēng)景區(qū)旅游扶貧開發(fā)研究：評《水利風(fēng)景區(qū)建設(shè)與管理實踐探索》［Ｊ］．人民黃河，２０２２，４４（４）：１６１．

［３］ 馬廣岳．黃河水利風(fēng)景區(qū)建設(shè)管理實踐與思考［Ｊ］．水資源開發(fā)與管理，２０２１，７（４）：８２－８４，８１．

［４］ 李靈軍，韓凌杰，宋亞亭．國土空間規(guī)劃背景下水利風(fēng)景區(qū)規(guī)劃思路探析［Ｊ］．水利經(jīng)濟，２０２１，３９（４）：１４－１８，７７．

［５］ 王琳．淺談水利風(fēng)景區(qū)景觀設(shè)計的人性化［Ｊ］．黑龍江水利科技，２０１７，４５（１１）：６３－６５．

［６］ 張勁松．江蘇省水利風(fēng)景區(qū)高質(zhì)量發(fā)展思路與措施［Ｊ］．中國水利，２０２０（２０）：５２－５４．

［７］ 劉菁，唐德善，郝建浩，等．水利風(fēng)景區(qū)規(guī)劃環(huán)境影響評價指標(biāo)體系構(gòu)建［Ｊ］．水電能源科學(xué)，２０１７，３５（７）：１０９－１１２，１９３．

［８］ 劉昌雪，汪德根，李鳳．國家水利風(fēng)景區(qū)空間格局演變及影響機理分析［Ｊ］．地理與地理信息科學(xué)，２０１８，３４（４）：１０８－１１７，２．

［９］ 馮英杰，吳小根，張宏磊，等．江蘇省水利風(fēng)景區(qū)時空演變及其影響因素［Ｊ］．經(jīng)濟地理，２０１８，３８（７）：２１７－２２４．

［１０］ 吳兆丹，華鈺，李彤，等．基于ＬＭＤＩ 的長江經(jīng)濟帶沿線水利風(fēng)景區(qū)規(guī)模演變影響因素分析［Ｊ］．長江流域資源與環(huán)境，２０２１，３０（４）：８６９－８７８．

［１１］ 張建松．黃河流域水利風(fēng)景區(qū)高質(zhì)量發(fā)展的原則與路徑［Ｊ］．華北水利水電大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版），２０２２，３８（４）：１２－１７．

［１２］ 左其亭，張志卓．黃河重大國家戰(zhàn)略背景下的水利風(fēng)景區(qū)建設(shè)［Ｊ］．中國水利，２０２０（２０）：５０－５１．

［１３］ 王家耀，李賀穎．黃河流域經(jīng)濟時空分異特征及其影響因素分析［Ｊ］．人民黃河，２０２２，４４（２）：１－６，３１．

［１４］ 劉佳，張洪香．中國沿海地區(qū)旅游消費潛力測度與評價［Ｊ］．地理與地理信息科學(xué)，２０１８，３４（２）：９４－１００．

［１５］ 王勁峰，徐成東．地理探測器：原理與展望［Ｊ］．地理學(xué)報，２０１７，７２（１）：１１６－１３４．

【責(zé)任編輯 呂艷梅】