本文选自期刊《地域研究与开发》2025
作者：刘荣庆,张瑛
来源：中国国家级海洋牧场的空间分布特征及影响因素[J/OL].地域研究与开发,1-15[2025-12-30]
摘要
摘要：选取中国189个国家级海洋牧场为研究对象，运用最近邻指数、核密度估计、冷热点分析以及地理探测器等方法，分析国家级海洋牧场空间布局及其影响因素。结果表明:(1)中国国家级海洋牧场空间非均衡性特征明显，渤海海域国家级海洋牧场数量最多，南海海域次之，东海海域最少。(2)中国国家级海洋牧场在空间上呈集聚分布特征;空间分布密度呈现"单极多核"的空间格局;热点区主要位于山东半岛、辽东半岛和冀东地区。分类型来看，增殖及休闲型国家级海洋牧场在空间上呈集聚分布特征，空间密度呈现"单极双核"的空间格局，热点区主要位于环渤海地区。养护型国家级海洋牧场在空间上呈集聚分布特征，空间密度呈现"双极双核"的空间格局，热点区主要位于浙东、粤以及海南北部等地区。(3)国家级海洋牧场的空间分布受政策环境、自然环境、资源禀赋、科技创新和社会经济发展等5个维度因素的共同影响，不同因素影响程度不一。
一、前言
海洋牧场不仅为人类提供优质动物蛋白，保障国家粮食安全还能够改善海域生态环境，维护海洋生态系统安全，已成为我国渔业转型升级的重要发展方向。2025年中央一号文件指出，支持发展深远海养殖，建设海上牧场。农业农村部印发的《关于加强水生生物资源养护的指导意见》中提及，持续推进国家级海洋牧场示范区创建，到2035年建设国家级海洋牧场示范区350个左右。在国家政策的支持下，2015年以来，农业农村部已陆续公布9批国家级海洋牧场示范区名单，累计189个海洋牧场列为国家级海洋牧场，建设成效已初步显现。开展国家级海洋牧场建设，有助于发挥其示范带动作用，进而提升全国海洋牧场的整体建设与管理水平。然而，随着海洋牧场建设规模的快速扩张，其发展过程中也暴露出一些问题。例如，2023年山东省审计厅调查发现青岛市24处海洋牧场示范区中有22处位于近浅海，与深远海协同发展不够。此外，在部分实践案例中，由于对自然环境考虑不充分，导致养殖设备多次受损增加了海洋牧场的建设和运营成本。这些问题表明，我国海洋牧场在科学布局与系统规划等方面仍存在不足，需要进一步优化与完善。因此，在新发展理念引领下，本研究探讨国家级海洋牧场的空间分布格局及其影响因素，对于优化国家级海洋牧场空间布局，推动海洋牧场可持续发展具有重要意义。
作为跨学科的研究领域，海洋牧场研究内容涉及海洋科学、水产养殖、环境科学以及地理学等多学科。随着海洋牧场不断发展，学术界关于海洋牧场的研究内容逐渐丰富，社会科学视角下研究主题主要集中在海洋牧场的内涵及发展历程、国内外海洋牧场比较、海洋牧场发展潜力与建设风险、海洋牧场价值共创机制、海洋牧场碳汇、海洋牧场生态安全监管等方面。具体来看，关于海洋牧场空间布局的研究主要关注海洋牧场选址适宜性评价和海洋牧场空间布局的影响因素等方面。从研究尺度来看，以区域层面的研究为主，有学者针对舟山群岛提出了基于洋流的海洋牧场建设规划，张子牛等以日照市海洋牧场为研究对象，从工程、化学、社会经济等五个方面构建13个指标对海洋牧场适宜性进行评价，还有研究对烟台北部海域、珠海外伶仃岛海域等区域海洋牧场选址布局进行探讨。从空间布局影响因素来看，有学者对浙江省蓝色牧场空间布局影响因素进行研究，发现海洋初级生产力、海域承载力等为主要因素，还有学者发现对外开放程度和渔民的生活水平是海洋牧场可持续发展的主要影响因素。综上所述，虽然关于海洋牧场的相关研究取得较多成果，但关于国家级海洋牧场空间布局的研究较少，特别是定量分析空间布局影响因素的研究更少。鉴于此，本研究基于国家级海洋牧场数据，采用最近邻指数、核密度估计、冷热点分析等方法，刻画不同类型国家级海洋牧场空间分布特征。在此基础上，利用地理探测器模型识别其影响因素并归纳国家级海洋牧场空间格局的影响机理，以期为优化海洋牧场空间布局和建设现代化海洋牧场提供理论参考。
二、研究对象、数据来源与研究方法
（一）研究对象与数据来源
选取中国189个国家级海洋牧场为研究对象，国家级海洋牧场数量来源于农业农村部发布的国家级海洋牧场示范区名单，并依据示范区的性质和类型分为经营性的增殖及休闲型国家级海洋牧场和公益性的养护型国家级海洋牧场，数量分别为145个和44个。海洋牧场的地理坐标由百度拾取坐标系统获取，该系统基于百度地图提供经纬度信息，其定位精度通常在数米至十余米范围内。由于海洋牧场面积较大，且官方公告中仅公布大致位置，所获取坐标不可避免地存在一定偏差。但总体而言，该精度水平能够满足省域及区域尺度下的海洋牧场空间分布格局分析需求，对研究结论的影响较小。
本研究中的社会经济统计数据主要来源于《中国海洋经济统计年鉴》《中国渔业统计年鉴》及部分省份统计年鉴。其中，个别缺失数据采用插值法进行补齐。本研究采用极差法对数据进行标准化处理，以减少指标量纲差异对结果的影响。空间矢量地图数据源于自然资源部标准地图服务网站，气温和降水数据来源于中国科学院资源环境科学数据中心，叶绿素a浓度数据来自欧洲航天局网站，坡度数据来源于ASTERGlobal Digital Elevation Model VO03,台风,数据源自自然资源部减灾中心。
（二）研究方法
1.最近邻指数法
最近邻指数(Nearest Neighbor Index，NNI)通过计算"点要素"之间的相互邻近程度，从而判断国家级海洋牧场在空间上的分布类型，当NNI<1，表示国家级海洋牧场集聚分布;NNI=1，表示国家级海洋牧场随机分布;NNI>1，表示国家级海洋牧场均匀分布。
2.核密度估计法
核密度估计法能够描述区域内“点要素”的空间密度情况，可以直观地反映国家级海洋牧场的空间集聚特征。核密度值越大，表示国家级海洋牧场分布越密集。
3.冷热点分析
冷热点分析能够识别经济社会要素、现象等空间分布的非随机性，可识别国家级海洋牧场空间分布的热点和冷点区域。
4.地理探测器
地理探测器通过识别某一属性层内方差和总方差的关系，从而探究空间分异现象及其影响因素的统计方法。本研究借助地理探测器的因子探测和交互探测两部分探究影响国家级海洋牧场空间分布的影响因素。
三、结果与分析
（一）国家级海洋牧场的空间分布特征
中国国家级海洋牧场总体呈现"北多南少"的空间分布格局(图1)。从区域视角来看，渤海海域国家级海洋牧场分布数量为142个，占全国总数的75.13%;东海海域国家级海洋牧场分布数量为19个，占全国总数的10.05%;南海海域国家级海洋牧场分布数量为28个，占全国总数的14.81%，这说明黄渤海海域是我国国家级海洋牧场的核心区域，国家级海洋牧场数量最多，南海海域次之，东海海域最少。省域层面上，国家级海洋牧场数量最多的省份为山东，数量为72个，占全国总数的38.10%;辽宁、河北、广东、浙江拥有较多的国家级海洋牧场，其数量分别为44个、21个、16个和15个;相比之下，江苏、福建、广和海南的国家级海洋牧场数量较少，均小于10个;天津和上海国家级海洋牧场数量最少，均仅有1个。由此可见，各省市国家级海洋牧场数量差距显著。
总体而言，我国国家级海洋牧场空间分布的区域差异显著，空间非均衡性特征明显。因此，各地应重视海洋牧场的空间布局问题，立足于自身实际特点，因地制宜制定海洋牧场发展策略，推动现代化海洋牧场向更高质量发展。
注：基于自然资源部地图技术审查中心标准地图服务网站的标准地图（审图号：GS(2024)0650号）绘制，底图边界无修改。
（二）国家级海洋牧场的空间集聚特征
1.空间分布类型
运用最近邻指数探究国家级海洋牧场的空间分布类型(表1)，国家级海洋牧场的最近邻指数为0.287<1，Z得分为-18.749，P值为0.000，这表明国家级海洋牧场在空间上呈集聚分布特征。从不同类型国家级海洋牧场的空间集聚性来看，增殖及休闲型、养护型的国家级海洋牧场的最近邻指数均小于1，这表明上述类型的国家级海洋牧场在空间上均呈现出显著集聚分布特征，其集聚程度为增殖及休闲型>养护型。这是因为增殖及休闲型的国家级海洋牧场分布数量较多且趋于集中，因此集聚程度较高，而养护型的国家级海洋牧场分布数量相对较少且较为分散，因此集聚程度较低。
2.空间分布密度
利用核密度法分析中国国家级海洋牧场的空间分布密度(图2)。总体来看，国家级海洋牧场呈现"单极多核"的空间分布格局"单极"是指以山东半岛、辽东半岛、冀东地区为中心的渤海区域，并形成了向四周延伸递减的结构。黄渤海区域渔业资源丰富、气候湿润、海底地形平坦，这些条件为海洋牧场的建设提供了理想的自然条件。此外，该地区经济发达，人均水产品消费量较高，因而国家级海洋牧场在此集聚。"多核"是以舟山、台州为中心的长三角地区、以湛江为中心的雷州半岛地区、以海口、三亚为中心的海南岛等多个核心区。具体来看，长三角地区交通便利，能够快速连接国内外市场，有助于水产品的运输和销售。此外，该地区的渔业资源丰富，适宜开展水产品养殖和渔业保护活动，因而成为国家级海洋牧场分布的高密度区。雷州半岛地处南海北部，渔业历史悠久，拥有广阔的海域和丰富的海洋资源，水温适宜、盐度稳定、水质优良且富含营养盐，初级生产力高，能够为多种海洋生物提供理想的生长环境。同时，湛江地处粤港澳大湾区和海南自贸港的交汇地带，具有广阔的市场需求和发展潜力，因此该区域的核密度值较高。海南岛地处热带地区，热带气候为海洋牧场提供了优越的自然条件，全年温暖的气候和稳定的水温非常适合热带海洋生物的生长和繁殖，形成了独具特色的热带海洋牧场，因此国家级海洋牧场在此密布。分布密度较高的还有珠三角地区，该地区在经济、科技、政策、资源等方面具有比较优势。
此外，国家级海洋牧场在江苏和福建沿海地区均存在明显的"空白"分布现象。这是因为江苏沿海以滩涂为主，现有滩涂总面积约50.01万公顷，占全国总量的四分之一，这类以粉砂淤泥质为主的海岸地貌难以形成稳定的生态环境，从而限制了海洋牧场的建设4。而福建虽拥有曲折的海岸线和众多港湾，具备一定的海洋资源禀赋，但台风等海洋灾害频发，极大增加了牧场建设与运营的不确定性。据中央气象台统计，1949年至2024年间共有109个台在福建沿海登陆仅统计热带暴级及以上级别)，使该地区海洋牧场发展面临较高的自然风险。
不同类型国家级海洋牧场的集聚区位存在显著差异。增殖及休闲型国家级海洋牧场呈现出"单极双核"的空间分布格局，"单极"是指以山东半岛、辽东半岛、冀东地区为中心的黄渤海区域，"双核"为以北海和钦州为核心的北部湾地区和以三亚为中心的海南南部地区，这些地区的辐射范围均较小。具体来看，北部湾地处亚热带地区，水质优良，为海洋生物提供了良好的生长环境，适合多种水产品的增殖放流。此外，北部湾拥有丰富的海洋生态资源，这些资源有助于提高放流物种的存活率和繁殖成功率，因此该区域的核密度值较高。而海南南部地区拥有丰富的海洋生物资源和优美的海岸景观，为休闲型海洋牧场的发展提供了理想的环境基础。此外，随着国家和地方政府高度重视海洋旅游经济，持续推动休闲渔业与旅游业融合发展，为休闲型海洋牧场的建设提供了政策保障，因此休闲型国家级海洋牧场在此密布。
养护型国家级海洋牧场空间分布广泛，呈现出"双极双核"的空间分布格局，以浙江东部地区和雷州半岛地区为"双极"，辐射范围均较为广泛。以珠海和深圳为中心的珠三角地区和以丹东和盘锦为中心的辽东半岛地区为"双核"分布。上述地区均拥有丰富的海洋生物资源，其生态系统具有较强的自我修复能力，这些条件为建设养护型国家级海洋牧场奠定了基础。
(a)总体(b)增殖及休闲型国家级海洋牧场(c)养护型国家级海洋牧场注:基于自然资源部地图技术审查中心标准地图服务网站的标准地图(审图号:GS(2024)0650号)绘制，底图边界无修改。
3.冷热点分析
利用ArcGIS软件分析国家级海洋牧场集聚分布的冷热点区域(图3)，总体来看，国家级海洋牧场冷热点区域分布极不均衡，热点区主要位于环渤海地区的山东半岛、辽东半岛和冀东地区，呈现"局部热、大部分冷"的分布格局。其次，增殖及休闲型国家级海洋牧场同样表现出上述特征，热点区主要位于环渤海地区。最后，养护型国家级海洋牧场的热点区主要位于浙东地区、粤西地区以及海南北部地区，冷点区主要位于鲁西北地区。
(a)总体(b)增殖及休闲型国家级海洋牧场(c)养护型国家级海洋牧场注:基于自然资源部地图技术审查中心标准地图服务网站的标准地图(审图号:GS(2024)0650号)绘制，底图边界无修改。
（三）国家级海洋牧场空间分布的影响因素分析
参考《海洋牧场建设技术指南》并结合前人研究成果，在兼顾数据可获取性的前提下，本研究从政策环境、自然环境、资源禀赋、科技创新以及社会经济发展等5个维度选取了22个具体指标，用于分析国家级海洋牧场空间分布的影响因素。在政策环境方面，以"海洋牧场"和"海上牧场"为关键词，系统检索2021一2025年各省政府网站公开发布的政策文件，统计各省"海洋牧场相关政策数"。所有数据均来源于公开渠道，不涉及任何内部或保密资料。检索各省2021一2025年政府工作报告，获得"政府年度工作报告中提及"海洋牧场'的次数总和"。前者反映制度供给强度，后者体现政府关注度，这两个指标值越高意味着政策导向越明确，并通过预算安排、规划审批等机制对海洋牧场建设发挥更强的支持作用，因此能够较为有效地衡量政策环境。
本研究采用熵权法，从政策环境、自然环境、资源禀赋、科技创新和社会经济发展五个维度，对国家级海洋牧场进行定量评价。依据评价结果对各指标进行赋权，为深入探讨国家级海洋牧场空间分布的影响因素奠定基础。对于坡度、海表温度等数值型指标，进一步采用自然断点法进行分级。具体操作为:首先对指标进行分布统计，其次利用自然断点分级方法自动生成5个区间，最后对分级结果进行合理性检验。该方法能够依据数据分布特征，将相近数值归为一类、差异较大数值划分开来，从而减少人为划分的主观性，保证分类结果的科学性。
表2展示了不同影响因素对国家级海洋牧场空间分布的影响程度，图4揭示了国家级海洋牧场空间分布格局的驱动机制。总体来看，各因素对国家级海洋牧场空间分布的影响程度存在明显差异，影响程度由大到小依次为政策环境>自然环境>资源禀赋>科技创新>社会经济发展，且这些影响因素均通过了显著性检验，这说明这5个影响因素是国家级海洋牧场空间分布的重要驱动因素。对增殖及休闲型国家级海洋牧场空间分布的影响程度由大到小依次为政策环境>社会经济发展>自然环境>科技创新>资源禀赋;对养护型国家级海洋牧场空间分布的影响程度由大到小依次为自然环境>政策环境>资源禀赋>科技创新>社会经济发展，且这些影响因素均通过了显著性检验。
1.因子探测结果
政策环境是建设国家级海洋牧场的决定性因素，对国家级海洋牧场空间布局影响最大，q值为0.648。国家级海洋牧场的建设、申报、遴选、年度评价及复查都来离不开政策的引领。严格的海域使用审批制度和环境保护法规限制了部分海域的开发，促使海洋牧场向符合法规要求的海域集聚。国家层面的海洋经济发展战略和渔业资源管理政策决定了国家级海洋牧场的优先发展区域。各地方政府依据国家政策，制定区域海洋经济发展规划，明确海洋牧场的功能定位与空间布局。此外，地方政府为国家级海洋牧场建设提供财政补贴、税收优惠等方面的支持，从而使得政策倾斜地区更具海洋牧场发展优势。政策环境对增殖及休闲型国家级海洋牧场的影响程度大于对养护型国家级海洋牧场的影响程度，q值分别为0.684和0.611。这是因为增殖及休闲型海洋牧场以增殖渔业资源和休闲渔业为核心目标，政策环境通过制走海域使用规划等措施，直接决走了其选址的可行性。例如，增殖型海洋牧场的布局需优先选择水质优良、饵料丰富的海域，以确保增殖效果;而休闲型海洋牧场的布局则需靠近人口密集区，这些选址决策均依赖于政策对海域使用权限的分配。相比之下，养护型海洋牧场以生态修复和保护生物多样性为主要目标，政策环境对其影响相对间接，主要体现在生态监测和执法监管等环节。
自然环境是国家级海洋牧场空间分布的基础条件，决定了建设国家级海洋牧场的可行性，q值为0.612。海底地形直接影响人工鱼礁等设施的投放效果，台风等自然灾害则干扰海洋牧场的正常运行。而适宜的温度、水深和水流速度，是实现渔业资源增殖与生态环境修复的基本前提。这些自然环境条件共同决定了海洋牧场的选址与功能分区。因此，科学评估自然环境不仅是衡量海域开发潜力的关键环节，也是保障海洋牧场可持续发展的重要基础。
自然环境对增殖及休闲型国家级海洋牧场的影响程度小于对养护型国家级海洋牧场的影响程度，q值分别为0.516和0.652。通过人工投饵、苗种繁育等技术手段，能够在一定程度上改善增殖型海洋牧场的局部环境条件，降低其对自然资源的直接依赖;休闲型海洋牧场则依托休闲捕捞、海洋文化体验等措施吸引游客，对自然环境的要求相对宽松。而养护型海洋牧场的选址需严格遵循生态规律，优先考虑关键物种栖息地、生态脆弱区等海域，这些海域的生态功能维持和恢复直接依赖于水质、水温等自然条件。此外，养护型海洋牧场的管理手段以减少人为干扰、促进生态系统自我恢复为主，技术干预相对有限，无法像增殖型海洋牧场那样通过人工手段显著改善局部自然环境。因此，养护型海洋牧场对自然条件的依赖性显著高于以经济和社会效益为导向的增殖及休闲型海洋牧场。
资源禀赋决定了海域的生态承载力和开发潜力，是国家级海洋牧场可持续发展的关键因素，q值为0.554。首先，初级生产力和海洋生物多样性决定了海洋生态系统的能量供给水平，能够调控整个食物链结构。其次，完善的渔业基础设施能够降低海洋牧场的建设与运营成本，为海洋牧场发展提供支撑。最后，资源禀赋还影响政策和市场导向，高资源禀赋海域往往获得更多政策支持和投资倾斜，从而促进海洋牧场集聚式发展。因此资源享赋是科学规划海洋牧场布局的重要依据，其台理利用是实现海洋牧场生态效益、经济效益与社会效益协同优化的关键。资源禀赋对增殖及休闲型国家级海洋牧场的影响程度小于对养护型国家级海洋牧场的影响程度，q值分别为0.466和0.560。养护型海洋牧场主要位于浙东、粤西和海南北部海域，这些海域普遍具有较高的初级生产力和丰富的生物多样性能够对目标物种栖息地修复提供必要的资源基础。此外，这些区域渔业资源开发强度大，导致生态退化问题突出，而养护型海洋牧场的布局需优先考虑生态脆弱区域，通过减少人类活动干扰来促进生态恢复。因此，相较于增殖及休闲型海洋牧场，养护型海洋牧场的空间布局表现出更强的资源依赖性。
科技创新对建设国家级海洋牧场具有重要的推动作用，q值为0.478。通过逄感和大数据分析等技术，科技创新能够精准评估海域资源禀赋，为海洋牧场的科学选址提供依据。例如，"湛农1号"海洋牧场的智能投饵等技术能够显著改善海域养殖条件，降低海洋牧场对自然环境的依赖。此外,科技创新还能推动海洋牧场产业链的延伸和开级,如深远海养殖技术和海洋生物医药开发，进一步释放海洋牧场发展潜力。科技创新对增殖及休闲型国家级海洋牧场的影响程度大于对养护型国家级海洋牧场的影响程度，q值分别为0.501和0.455。智能网箱养殖和苗种繁育等技术的应用，有助于提升增殖型海洋牧场的养殖效率;而水质调控等生态工程技术，则使原本生态条件相对欠佳的海域能够通过技术干预满足增殖型海洋牧场的建设要求。同时，虚拟现实等技术可优化休闲型海洋牧场的服务模式，大幅提升游客体验和经济效益。这些技术使增殖及休闲型海洋牧场的空间布局更具灵活性和可调控性。相比之下，虽然生态修复和环境监测等技术能够提升养护型海洋牧场管理和监测效率，但更多体现在辅助监测层面，难以根本改变其对自然环境的依赖。因此，科技创新对增殖及休闲型海洋牧场的空间布局影响更为显著，而对养护型海洋牧场的影响则相对有限。
社会经济发展是建设国家级海洋牧场的外源动力。然而，其对海洋牧场空间布局的影响相对有限，q值仅为0.423。公路网密度和渔港数量虽影响海洋牧场的运营便利性，但不会成为空间布局的核心因素。此外，人口密度、人均GDP等虽影响水产品的销量，但海洋牧场并不只追求经济效益，因此社会经济发展对国家级海洋牧场空间布局的直接影响有限。社会经济发展对增殖及休闲型国家级海洋牧场的影响程度大于对养护型国家级海洋牧场的影响程度，q值分别为0.565和0.411。增殖型海洋牧场建设需要依托渔港、冷链物流等完善的渔业基础设施和高效的市场体系，以降低运输成本，提高产品附加值，因此沿近岸渔业经济发达地区布局更具优势。而休闲型海洋牧场的运营更易受到公路网密度、人口密度和居民消费能力等因素的影响。交通便利、人口集中、经济发达的地区能够提供更多潜在游客和完善的配套服务，从而显著提升海洋牧场的经济效益。相比之下，养护型海洋牧场的选址必须优先考虑海洋生态环境，而非社会经济因素，即使经济欠发达地区，只要具备良好的生态条件，同样适合作为养护型海洋牧场的布局区域。
2.交互作用探测分析
本研究利用地理探测器模型分析中国国家级海洋牧场不同影响因素间的交互作用对国家级海洋牧场空间分布的影响。结果表明，各影响因素对国家级海洋牧场空间分布的影响并非独立存在，均存在交互作用(表3)。除养护型海洋牧场的社会经济发展与自然环境因素在交互作用中表现为非线性减弱外，其余均表现为双因子增强。这是因为在初始阶段，适度的社会经济投入能够为养护型海洋牧场提供资金和技术支持，从而强化生态修复效果，实现社会经济与自然环境的良性互动。但随着社会经济水平的不断提升和开发强度的加大，海岸线开发、围填海等活动会对生态系统施加更大压力，导致水质恶化和栖息地破坏，逐渐抵消自然环境的正向作用。这种关系体现了典型的"阈值效应":在较低发展水平下，社会经济与自然环境的交互作用表现为增强效应;而当发展水平超过生态承载力阈值后，经济活动可能反向削弱生态修复成效，从而使整体作用呈现非线性减弱。
具体来看，自然环境与政策环境对各类国家级海洋牧场的交互作用最大，这说明自然环境与政策环境是国家级海洋牧场发生交互的主要因素。此外，科技创新与其他因素作用时对各类国家级海洋牧场均产生双因子增强效应，这说明科技创新叠加其他因素显著增强了其对国家级海洋牧场选址布局的影响。
不同类型国家级海洋牧场各影响因素的交互作用强度有较大差异，增殖及休闲型国家级海洋牧场>养护型国家级海洋牧场。对于增殖及休闲型国家级海洋牧场来说，科学的国家级海洋牧场示范区建设规划、便利的交通以及稳定的春源市场是推动增殖及休闲型国家级海洋牧场建设的重要支撑条件。而保护生态环境、立足资源禀赋并培育海洋新质生产力将促进海洋牧场的发展。对于养护型国家级海洋牧场来说，其对自然环境更为依赖，要处理好生态环境保护与社会经济发展之间的关系，加快推动发展方式绿色低碳转型，促进人与自然和谐共生。
四、结论、建议与讨论
（一）结论
(1)中国国家级海洋牧场空间非均衡性特征明显，总体呈现"北多南少"的空间分布格局。从区域视角来看，渤海海域国家级海洋牧场数量最多，南海海域次之，东海海域最少。
(2)中国国家级海洋牧场在空间上呈集聚分布特征;空间分布密度呈现"单极多核"的空间格局，以黄渤海区域为极点，以长三角、雷州半岛和海南岛等地为核心区;热点区主要位于山东半岛、辽东半岛和冀东地区，呈现"局部热、大部分冷"的分布格局。
(3)不同类型国家级海洋牧场在空间上呈现出不同的集聚分布特征，增殖及休闲型国家级海洋牧场的集聚程度>养护型国家级海洋牧场。不同类型国家级海洋牧场空间分布密度差异较大，增殖及休闲型国家级海洋牧场呈现出"单极双核"的空间格局，以黄渤海区域为极点，以北部湾和海南南部等地为核心区;养护型国家级海洋牧场呈现出"双极双核"的空间格局，以浙江东部地区和雷州半岛地区为极点，以珠三角、辽东半岛等地为核心区。增殖及休闲型国家级海洋牧场热点区主要位于环渤海地区，养护型国家级海洋牧场的热点区主要位于浙东、粤西以及海南北部等地区。
(4)中国国家级海洋牧场空间布局是5个影响因素共同作用的结果，影响程度由大到小依次为政策环境>自然环境>资源禀赋>科技创新>社会经济发展，且各影响因素对各类型国家级海洋牧场空间分布的影响程度存在较大差异。
(5)从交互作用来看，除养护型海洋牧场的社会经济发展与自然环境因素在交互作用中表现为非线性减弱外，其余均表现为双因子增强效应。具体来看，自然环境与政策环境对各类国家级海洋牧场的交互作用均为最大。
（二）建议
因地制宜制定差异化发展策略。针对中国国家级海洋牧场的非均衡分布格局，各地区通过科学评估区域优势与劣势，制定差异化发展策略。
在海洋牧场较为密集的渤海海域，应严格划定生态红线，防止集聚导致的环境退化。同时，应大力推广深海网箱养殖和智能化养殖技术，推动传统养殖模式向高效、集约化方向转型。需要注意的是，深海网箱养殖在推广过程中可能面临较高的建设与维护成本，且对防腐、抗风浪性能以及饲料投喂系统均有较高要求。而智能化养殖则需要配套的监测设备和信息化管理系统，对专业技术人才和资金投入有较强依赖。为应对这些挑战，应加大政府补贴与科研资金支持力度，推动产学研协同创新，以降低企业的技术成本。
同时，建立区域性培训与服务平台，加强人才培养和技术推广，从而促进深海网箱养殖和智能化养殖的健康发展。在南海海域，应依托海南岛和北部湾的资源优势，重点发展休闲型海洋牧场，并结合独特的热带海洋景观，打造具有国际影响力的旅游目的地。然而，在建设与运营过程中，这类海洋牧场仍面临诸多挑战。一方面，台风等极端天气频发，容易造成设施损坏，影响海洋牧场运行的安全性和稳定性。另一方面，休闲渔业与旅游活动高度依赖生态环境，若缺乏科学规划，可能导致资源过度利用和生态破坏。为此，应在建设阶段强化生态承载力评估，合理确定功能区划与开发规模。同时，加快新材料和新技术的应用，提高设施的抗风浪与防灾能力，以保障休闲型海洋牧场的可持续发展。
在资源丰富但开发程度相对较低的东海海域，应加大对浙江东部和福建沿海等区域的政策和资金支持，引导在渔业资源禀赋良好、生态条件适宜的海域建设海洋牧场，重点发展养护型海洋牧场。养护型海洋牧场虽有助于提升渔业资源增殖和生态修复能力，但在推进过程中可能面临养护周期较长、投入产出效率偏低等问题。为此，应完善财政补贴与生态补偿机制，鼓励企业和渔民积极参与长期修复。
（三）讨论与展望
目前来看，本研究还存在如下不足。第一，探究国家级海洋牧场空间分布的影响因素是一个复杂的系统工程，限于数据的可获得性，本研究仅选取了具有代表性且可量化的指标。生物多样性、水流速度等因素主要依赖实地调查或高分辨率观测，数据缺失较为严重，难以满足量化分析要求。未来研究将加强相关数据的获取与整合，构建更加科学、完善的影响因素分析框架。第二，本研究仅基于截面数据进行分析，难以揭示国家级海洋牧场空间格局的时间演进规律。未来研究应尝试引入时间序列数据，从而为海洋牧场空间布局的长期规划与动态调整提供更为科学的依据。
五、参考文献
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