基于ArcGIS和GD的辽宁省国家地理标志农产品空间分异探究*

张姮妲 ，杜泽楠 ，张思远 ，闫晓露 ※

（1.教育部人文社科重点研究基地，辽宁师范大学海洋经济与可持续发展研究中心，大连 116029；
2.辽宁省“海洋经济高质量发展”高校协同创新中心，大连 116029；
3.辽宁师范大学地理科学学院，大连 116029；
4.河南大学地理与环境学院，开封 475004）

地理标志农产品是指由我国农业农村部通过对具有地方特色农产品进行登记，并允许其使用地域冠名的特色农产品，是现代农业发展水平的重要基础，是区域自然与人文地理环境的结晶，更是一个地区优质农产品“名片”的外延形式，对促进乡村振兴有重要现实意义。当前，我国农业发展矛盾已日趋转变为结构性矛盾。打造现代化、多样化和品牌化并满足市场需求的农产精品，是实现我国现代农业可持续发展，实施农业供给侧结构性改革，实现农产品供需平衡的重要手段。由于地理标志农产品本身包含重要的地理信息，因此研究其空间分布及其影响因素，对农业部门制定有效农业地理标志保护与开发利用策略，提高农产品标准化程度，进而促进我国农业结构改革具有重大意义[1]。近年来，地理标志农产品所具有的经济价值受到广泛关注，通过将其品牌优势转化为市场优势对促进地方经济发展意义重大[2]。

我国自1995年建立地理标志保护制度，2001年加入WTO后，相关领域的申报、保护与发展取得了飞速的进展。目前，我国有关地理标志的研究大多从法律和经济方面着手。法律方面，多涉及地理标志作为知识产权的保护问题，如有关地理标志的多重保护体系改革[3]或有关地理标志商标保护的研究[4-6]，将注册地理标志商标作为保护知识产权的法律手段，并借此对传统资源进行法律保护；
经济方面，多采用经济学理论对地理标志的经济价值进行分析，如有关农产品地理标志的品牌价值及其对区域经济发展的推动作用等[7,8]，或根据品牌经济学原理对具有区域特色的农产品经营绩效或增值路径进行研究，以此来解释区域特色农产品品牌建设的必要性[9]。地理标志农产品被赋予“地理”的时空属性[10,11]，然而目前鲜有研究从地理学视角对其进行分析。开展国家地理标志农产品空间分布驱动因子的识别和驱动因子交互分析，有助于揭示自然环境、社会经济因素对地理标志农产品分布所产生的影响的作用机理，从而为区域地理标志的可持续发展提供参考依据。地理探测器作为一种识别多因子之间交互作用的模型[12]，最早应用在健康风险评估领域，揭示患病率与风险因子之间的关系[13,14]。但在已有的农产品分布方面研究来看，利用地理探测器模型研究农产品分布状况并不多见。

辽宁省是我国东北地区唯一既沿海又沿边的地区（图1）。全省国土面积共计14.8万km2，濒海水域面积为6.8万km2。辽宁省为温带大陆性季风气候，气候资源和海洋资源丰富，四季分明，因此适合多种农作物生长，是我国粮食作物及各类特色产品的高产区。2008—2019年辽宁省共有地理标志农产品95个，尽管有关地理标志农产品的申报及保护开发发展迅速[15,16]，但是缺乏对其空间分布及其影响因素的分析。因此，文章以辽宁省为研究对象，运用地理集中指数、核密度估计法、最邻近指数等空间和统计分析方法，并结合地理探测器模型针对辽宁省不同地级市及不同类型地理标志农产品的空间分布及其影响因素进行深入分析，提出基于地理标志农产品的辽宁省现代农业发展建议，以期利用具有地域特色的农产品为当地农民增收创收，促进乡村振兴全面发展。

图1 辽宁省区位

1.1 数据来源及处理

辽宁省相关的地理环境和自然资源概况来源于辽宁省人民政府网站（http://www.ln.gov.cn/zjln/lngk/）；
辽宁省地理标志农产品数据，包括辽宁省各个地理标志农产品的产地、地域范围等信息源于农产品地理标志信息查询网站（http://www.anluyun.com/）；
人口与相关经济数据来源于《辽宁统计年鉴2018》；
中国地图来源于全国地理信息资源目录服务系统（http://www.webmap.cn/） 并利用 ArcGIS10.2裁剪出了辽宁省行政区图；
除此之外，还选用DEM数字高程数据、水系数据、道路密度数据。关于数据处理，在计算最邻近指数并进行核密度分析时，通过坐标建立数据库，将农业地理标志处理为点数据；
在利用地理探测器分析时，将各指标因子数据放入用Excel编制的地理探测器软件GeoDetector进行分析。

1.2 研究方法

1.2.1 地理集中指数

即代表某项地理事物集中程度的指标。地理集中指数的计算公式为：

式（1）中，G指地理集中指数，T是指所有区域的农业地理标志总数，截止目前辽宁省的农业地理标志共计95个；
n为辽宁省地级市总数，共14个；
Xi指第i个区域的农业地理标志数。当G值越接近100时，则代表辽宁省农业地理标志分布情况越集中；
当农业地理标志均匀分布时，各地级市含有的农业地理标志数量应为T/14个，由公式可得此时G值约为7，因此G值越接近7则表明辽宁省农业地理标志分布越均匀。

1.2.2 最邻近指数

利用ArcGIS10.2将辽宁省4类主要地理标志农产品的空间分布进行点状化处理后运用最邻近指数来反映其空间分布类型。计算公式为：

式（2）至（4）中，R指最邻近指数，DE是当辽宁省农业地理标志随机分布时该区域内各点之间距离的平均值，A指该区域的面积即14.8万km2，n为点的个数即95；
di为空间上各点和最邻近点之间距离，DO为空间上各点和最邻近点之间距离的平均值。根据计算结果可知：当点状要素在该区域内呈随机分布时，R=1；
当点状要素在该区域呈分散分布时，R＞1；
当点状要素在该区域呈集聚分布时，R＜1。

1.2.3 核密度估计法

利用ArcGIS10.2的空间分析模块来计算主要类型农业地理标志在周围区域的密度，并进一步生成核密度图。该研究将自然断点作为划分核密度高低值的依据，生成的核密度图可反映主要类型农业地理标志的区域密度变化并反映其分布的热点区域。计算公式为：

1.2.4 地理探测器工具及基本原理

空间分异性是地理现象的基本特点之一。地理探测器是探测和利用空间分异性的工具，包括分异及因子探测、交互作用探测、风险区探测和生态探测，其原理主要是分析各因子层内方差与总方差的关系，通过空间分层异质性来探测各要素对因变量的驱动力[17,18]。

借鉴地理探测器模型，通过探测因子测度不同影响因素对辽宁省4种主要的农产品分布差异的影响程度，引入辽宁省4种主要的农产品分异决定力指标q。q统计量值（值域为0～1）表示自变量因子X对因变量Y解释了100×q%，当q=0时，表示自变量X与因变量Y无关；
q=1时表示自变量X完全控制了自变量Y的空间分布[19]。q的计算公式为：

式（6）至（8）中，h=1，2，3，…，L为变量Y或因子X的分层（分类或分区）；
Nh和N分别为层h和全区单元数；
σh2和σ2分别是层h和全区Y值的方差；
SSW与SST分别为层内方差之和与全区总方差。

2.1 地理标志农产品的空间分布分析

2.1.1 不同地级市地理标志农产品空间分布特征

截止2019年，辽宁省共获批地理标志农产品95个。从辽宁省地理标志农产品的空间分布来看，其地理集中指数约为42.93，与均匀分布状态下的G值（约为7.14）相差较大，表明辽宁省农业地理标志空间分布的地区差异较为明显。具体就地级市来看，大连（36个）、锦州（11个）、营口（7个）、丹东（7个），相较于其他地级市农业地理标志总数较多，占比分别为37.89%、11.58%和7.37%、7.37%。相对而言，截止2019年，沈阳仅有地理标志农产品1个，占比1.05%，而铁岭是14个地级市中唯一没有地理标志农产品的地级市。其中大连市的地理标志农产品占全省地理标志农产品总数约为38%，在14个地级市中占比最多。从总体上看，辽宁省农业地理标志分布较为集中，多分布于辽宁省边缘地区（表1）。

表1 辽宁省14个地级市地理标志农产品的数量及占比

2.1.2 不同类型地理标志农产品的空间分布特征

根据各地理标志农产品生物属性及商品属性的不同可将其分为种植业类、畜牧业类和水产业三大类，其中种植业类包括蔬菜类、果品类、粮食类、食用菌类及其他植物类14类；
畜牧业类可分为肉类产品类、蛋类产品类、蜂类产品类及其他畜牧产品类4类；
而水产业类可分为水产动物类、水生植物类、水产初级加工品类共3类。其中辽宁省种植业类的地理标志农产品最多，共计55个（表2），而畜牧业类共计11个，水产业类共有29个。从辽宁省三大类地理标志农产品的地理集中指数来看，各类地理标志农产品的地理集中指数均大于40（表2），呈较为明显的集中分布特征。其中水产业类的26个水产动物类农业地理标志中有19个来自于大连，地理集中指数为68.59，而油料类农业地理标志以及蛋类产品类农业地理标志均大于70，呈现出明显的集中分布特征。

根据正态分布规律可知，当自变量随机分布时，数学期望为μ即均值，一倍标准差为σ。当某地级市某类农业地理标志占全省比例≥μ+σ时，则可以认为该地级市是该类农业地理标志的集中分布地区。从辽宁省不同类型的农业地理标志的集中分布地区来看，果品类、粮食类、食用菌类、水产动物类这4类农业地理标志的集中分布地区为大连（表2）；
蔬菜类、花卉类、蜂类产品类这3类农业地理标志的集中分布地区为朝阳；
食用菌类、花卉类、肉类产品类这3类地理标志农产品的集中分布地区则为鞍山；
抚顺、丹东、营口、本溪等城市只有一两类农业地理标志集中分布。地理标志农产品分布类型随地区而异，其中大多集中分布于辽宁省边缘地带，如气候资源及海洋资源丰裕的大连市。

表2 辽宁省不同类型地理标志农产品的数量及地理集中指数

从辽宁省的果品类、水产动物类、粮食类、蔬菜类共4类主要地理标志农产品的最邻近点指数来看，只有粮食类的最邻近指数大于1（表3），表明它们趋于分散分布，分别分布在大连、阜新、抚顺、本溪、锦州、辽阳、朝阳共7个地级市（表4）。粮食类地理标志农产品多产自于在土壤及水源条件良好的地区，如大连市的庄河大米以及阜新市的彰武黑豆，其产地均土壤肥沃，有机质含量高且有充足的水源，水质良好适合灌溉；
除粮食类地理标志农产品外，其他3类的最邻近指数均小于1，表明它们都趋于集聚分布，果品类地理标志农产品主要分布在大连、锦州、营口，蔬菜类地理标志农产品则较多分布在朝阳。水产动物类地理标志农产品的最邻近指数为0.38，集聚分布特征最为明显。在26个水产动物类地理标志农产品中有17个分布在大连，因该地位于中国东北辽东半岛最南端，东濒黄海，西临渤海，南与山东半岛隔海相望，受暖流影响，冬季海水不结冰且海域环境质量状况较好，海洋生物资源丰富，种类繁多。

表3 辽宁省4类主要地理标志农产品的最邻近点指数

表4 辽宁省4类主要地理标志农产品分布城市

2.1.3 地理标志农产品热点区域差异

利用ArcGIS10.2对辽宁省果品类、水产动物类、粮食类、蔬菜类共4类地理标志农产品进行核密度分析后得到有关4类地理标志农产品的核密度图（图2）。果品类、水产动物类地理标志农产品有两个核密度高值区，具有双热点区域（图2a,b）。果品类地理标志农产品的热点区域大致位于大连—营口一带，其核密度中心为营口盖州市，大连庄河市、瓦房店市、旅顺口区，形成了一条庄河市—瓦房店市—旅顺口区的V字形高密度区。而水产动物类地理标志农产品的热点区域为大连—丹东一带，此外锦州市区为较高密度区；
粮食类地理标志农产品则具有多热点区域，有多个核密度高值区（图2c），分别位于辽宁省西部地区包括阜新、锦州、朝阳市以及辽宁省东部地区，包括辽阳、本溪市，此外大连市区也为较高密度区；
蔬菜类地理标志农产品只有一个核密度高值区，具有单热点区域（图2d）。其热点区域位于朝阳一带，核密度中心为朝阳北票市，大连—营口一带为较高密度区，而蔬菜类地理标志农产品在其他地区的分布较为分散甚至出现缺失现象。

图2 辽宁省4类主要农业地理标志的核密度

通过分析辽宁省4类主要地理标志农产品热点区域可知：蔬菜类、粮食类与果品类地理标志农产品多聚集分布在土壤及水分条件适宜等自然条件良好的地区，如朝阳北票地区，土地资源丰富，境内河水水质良好，适合灌溉；
大连庄河地区，土壤疏松肥沃，境内有庄河、英那河、碧流河、湖里河流经；
营口盖州地区，土地肥沃，境内有大清河、碧流河、熊岳河三大流域，水资源充足。而水产动物类地理标志农产品则多分布在适宜水产动物生长与养殖的滨海地区，具有趋近自然聚集的现象。

2.2 地理标志农产品空间分布的影响因素分析

2.2.1 指标因子选取

地理标志农产品的空间分布是多种因素共同作用的结果，该研究以辽宁省4种主要地理标志农产品（果品类、水产动物类、粮食类、蔬菜类）的空间分布为因变量，自变量在借鉴相关文献的基础上[20-22]，综合考虑到人类活动与地形地貌条件、水文与水资源条件[24]等自然因素的影响，市场、劳动力、经济等社会因素的影响[23]，多维数据可获取性等多种需求，选取自然环境特征、区域经济发展水平、区位交通条件等3个维度的10个指标作为驱动因子。

自然环境特征包括辽宁省内县域地形的高程、坡度、降雨、气温、NDVI（归一化植被指数）、水系密度等6个因子，可以综合反映区域内自然环境特征；
区域经济发展水平包括辽宁省各县域内第一产业增加值、人口密度、人均GDP（人均国内生产总值）等3个因子；
区位交通条件包括道路密度等1个因子，反映辽宁省内各县域的交通状况，表现出农产品分布附近对外活动的便捷度。

2.2.2 基于地理探测器的因子探测分析

空间分异性是自然环境因子和社会经济因子复杂耦合作用的过程在空间上的表现，人类可以通过对空间数据的分析来了解和认识自然现象。利用地理探测器的方法可以进行影响辽宁省内果品类、水产动物类、粮食类、蔬菜类农产品分布的自然环境特征、社会经济水平和区位交通条件驱动因子对其空间分异的贡献程度，解释各因子之间的相互关联性[19]，分析各驱动因子在多大程度上解释了辽宁省内4类主要农产品分布的空间分异现象，从而对比各类型因子对辽宁省内4种主要农产品分布空间分异的相对重要性。

分析表明，辽宁省内4类主要农产品在空间上的分布差异受到自然环境因子、社会经济因子和区位交通因子共同作用。该研究把影响辽宁省内果品类、水产动物类、粮食类、蔬菜类各因子按照q统计量的大小绘制成条形图的形式如图3所示。

图3 影响辽宁省4类主要地理标志农产品空间分布驱动因子大小

针对果品类和水产动物类分布，第一产业增加值对二者影响力在10%以上，是影响二者空间分异的最重要因素；
另外高程、水系、道路密度和降雨因素，其影响力都在5%以上，是影响二者空间分异较为重要的因素；
而人口密度和NDVI的解释力在5%以下，一定程度上影响着因变量的空间分异，但单个因子对二者的空间分异影响较小。河流、湖泊水资源条件良好地区对二者分布也有影响，尤其分布在辽河、浑河、大凌河、太子河、绕阳河等主要河流流域或湖泊、水库周边，其中沿海资源丰富的大连地区更是集中分布着水产动物类农业地理标志。

针对粮食类和蔬菜类分布，高程、坡度、气温因素的解释力最为显著；
道路密度、水系密度因子的解释力较强，是影响二者空间分异的重要因素。二者有差别的是，人均GDP、降雨、人口密度对粮食类分布具有一定程度的解释力，但对蔬菜类分布解释力较弱；
第一产业增加值、NDVI对蔬菜类分布具有一定程度的解释力，但对粮食类分布解释力较弱。土壤可耕性、透水性强，肥力及通气条件好，供肥保肥能力适中，地貌为平原或低山丘陵等自然条件良好地区适合于粮食类与蔬菜类农业地理标志分布。

表5 辽宁省4类主要地理标志农产品空间分布驱动因子探测

研究表明，自然环境特征、社会经济水平和区位交通条件因素在不同程度上解释了辽宁省内果品类、水产动物类、粮食类、蔬菜类农产品分布空间分异的驱动机制。结果不难发现影响果品类、水产动物类分布的指标因子的解释力具有相似性，影响粮食类和蔬菜类分布的指标因子的解释力具有相似性。相关部门应当大力加强对地理标志农产品资源保护、生态保育和制度保障。同时，在产业布局与规划中因势利导遵循因地制宜的农产品开发模式，政府应对有巨大经济效益或有地域特色的农产品加大品牌推广与政策扶持，以增加当地经济收入。

2.2.3 基于地理探测器的因子交互探测分析

交互探测器主要用来探测驱动因子对辽宁省4种主要农产品的空间分布是否具有交互作用，可以通过交互探测结果的q(xi∩xj)值来识别驱动因子之间的共同作用是否增加或减弱对分析变量的解释力[19]。当两因子交互结果为q(xi∩xj)max(q(xi),q(xj))时，为双因子交互增强类型；
当q(xi∩xj)＞q(xi)+q(xj)时，表明因子xi和xj交互后非线性增强；
当q(xi∩xj)=q(xi)+q(xj)时，表明两因子之间相互独立。

辽宁省4种主要地理标志农产品分布的驱动因子交互探测显示，所选因子中任意两个因子的交互作用均大于单个因子的影响，主要为交互增强类型和非线性增强类型[25]，这说明导致辽宁省4种主要的地理标志农产品空间分异的结果不是只由单一影响因子造成的，而是受不同影响因素共同作用的结果。

如表6所示，气温与坡度的交互作用对辽宁省果品类空间分异的影响最强，因子交互探测的q值最高为0.600 7，解释力超过60%；
交互程度对果品类空间分异作用的影响程度达到50%以上的还有：气温∩降雨（q值0.594 3）、道路密度∩水系（q值0.559 6）、气温∩高程（q值0.516 4）。

表6 辽宁省果品类地理标志农产品空间分布驱动因子的交互探测

如表7所示，第一产业增加值与坡度的交互作用对辽宁省水产动物类空间分异的影响最强，因子交互探测的q值最高为0.628 9，解释力超过60%；
交互程度对果品类空间分异作用的影响程度达到50%以上的还有：第一产业增加值∩人均GDP/道路密度（q值0.524 4/0.580 4）。

表7 辽宁省水产动物类地理标志农产品空间分布驱动因子的交互探测

如表8所示，气温与高程的交互作用对辽宁省粮食类空间分异的影响最强，因子交互探测的q值最高为0.606 6，解释力超过60%；
交互程度对果品类空间分异作用的影响程度达到50%以上的还有：气温∩降雨（q值0.575 6）、人均GDP∩道路密度（q值0.542 1）、高程∩NDVI（q值0.529 1）、气温∩坡度（q值0.519 6）、人口密度∩高程（q值0.511 3）、气温∩NDVI（q值0.507 0）。

表8 辽宁省粮食类地理标志农产品空间分布驱动因子的交互探测

如表9所示，气温与高程的交互作用对辽宁省蔬菜类空间分异的影响最强，因子交互探测的q值最高为0.446 4；
同样达到40%以上的还有：NDVI∩高程（q值0.403 4）。

表9 辽宁省蔬菜类地理标志农产品空间分布驱动因子的交互探测

虽然辽宁省果品类、水产动物类、粮食类的其余因子交互类型的q值均在50%以下且蔬菜类的其余因子交互类型的q值均在40%以下，但也显示了双因子较单一因子对辽宁省4种主要的地理标志农产品空间分异影响程度更高的作用效果。由果品类农产品的交互探测结果可知，其影响分布因素要多方面全面考虑；
由水产动物类农产品的交互探测结果可知，政府应大力发展社会经济水平因子，但同时也不要忽视水系等自然环境特征的影响；
由粮食类农产品的探测结果可知，种植粮食要充分考虑到自然因素（气温、降雨等）的影响，但同时不要忽视人口密度、人均GDP等社会经济因子为粮食类农产品分布带来的影响；
由蔬菜类农产品的交互探测结果可知，重点是考虑到高程与自然因素（气温、NDVI）、第一产业增加值的影响。影响地理标志农产品分布的因素是向着多元化发展的，应考虑不同驱动因子的作用特点和各驱动因子交互协同增强的效果，采取差异化多元调控机制[26]，选择与区域自然条件、社会经济发展水平相适应的地理标志农产品产销的运营模式，为农民增值创收。

3.1 结论

（1）通过运用地理集中指数，最邻近指数，核密度估计法等多种方法对辽宁省不同地域，不同类型的地理标志农产品分析表明：辽宁省地理标志农产品的空间分布表现出明显的地区差异。在14个地级市中，大连市的地理标志农产品约占全省的38%；
而在不同类型的地理标志农产品中，各种类型的地理标志农产品也表现出比较明显的集中分布特征，其中水产动物类地理标志产品的地理集中指数高达68.59；
除粮食类地理标志农产品呈分散分布，具有多个热点区域外，其他3类主要地理标志农产品都呈集聚分布，具有单热点或双热点区域。

（2）辽宁省地理标志农产品空间分布影响因素的地理探测结果分析表明：地形、地貌及水资源、气象等自然因素决定了辽宁省不同类型的地理标志农产品的空间分布格局，人口与经济因素是地理标志农产品发展的辅助影响因素，如拥有良好水源的地区适合发展水产动物类产业与果品类产业，地形平坦地区适合发展粮食类产业与蔬菜类产业。辽宁省4种主要的地理标志农产品空间分异是受多种影响因素共同作用的，影响分布的因素主要是：果品类（气温与坡度）、水产动物类（第一产业增加值与坡度）、粮食类（气温与高程）、蔬菜类（气温与高程），但万万不能忽视其他指标因子对各个农产品分布的影响。因此，政府应对有巨大经济效益或有地域特色的农产品加大品牌推广与政策扶持，以增加当地经济收入。

3.2 建议

（1）针对辽宁省四大农业地理标志与人口密度、人均GDP等因子q值较小，当地政府应充分考虑到人口的因素，人口是农产品产销的第一主力军，消费的滞后会造成农产品市场的疲软，各地应发挥地标品牌自身所具有的经济效益潜力，吸引人们来购买农产品。同时政府应支持和鼓励乡村地区发展新型农业[27]，积极打造乡村文化特色，培育文化品牌，有助于带动乡村振兴发展，实现农民创收与经济增长。

（2）针对辽宁省粮食类与蔬菜类地理标志分布与第一产业增加值关联度不是很密切，对当地经济的贡献有限，而地理标志农产品作为一种特色经济，自身具有较大的经济利益。区域经济的快速发展需要区域特色产业的支撑，政府应更加重视对其品牌推广与资金政策扶持[28]，通过加大对区域特色农产品的资金和政策扶持力度，可吸引生产者们利用区域特色农产品进行生产，最终形成特色产业集群。在产业集群的生成和发展过程中，具有区域特色的农产品往往会产生相应的品牌效应并提高市场竞争力，从而最大限度发挥农业地理标志的经济价值，促进地区经济发展。除当地政府的积极配合外，应该发挥社会团体力量作用，如各类农产品协会或组织。他们在申请农业地理标志的过程中作用巨大，因此各地政府还应积极促进其建立与发展并给予一定的人才扶持，鼓励农产品协会加大对当地地理标志农产品的宣传力度以提高社会认知度。同时，各县市应结合当地农业资源实际状况，立足当地特色，为农民提供技术和信息服务以调动农民生产积极性，促进当地农民增产增收，从而推动地方经济发展。

（3）辽宁省农业地理标志的空间分布格局受到地形、水资源等非地带性因素的制约。辽宁省自然资源禀赋差异显著，在一些自然资源禀赋良好的地区地理标志农产品发展相对落后，其原因包括当地政府为加快经济发展，重点关注第二产业而忽视了第一产业发展，对地理标志农产品缺乏了解与重视，使地区自然资源禀赋难以发挥优势。在国家大力推进生态文明建设的背景下，农业的生产也被提高了新的高度。促进辽宁省绿色农业发展是现阶段乃至今后农业农村发展的重中之重[29]。因此，政府在重视地理标志农产品经济价值的同时也应对其文化价值给予一定程度的重视，加强对特优区内地理标志农产品的保护措施，注意制约因素的影响。

（4）针对辽宁省不同类型地理标志受到不同因素的驱动，如水产动物类产业与果品类产业多分布在水源充足的地区，粮食类产业与蔬菜类产业多分布于地形平坦地区等。各地应根据地域分异规律，因地制宜制定培育相关地理标志的计划，充分反映区域农业发展状况，从而优化地区农业经济发展。辽宁省许多地理标志农产品品质优良且历史悠久，久负盛名，如因“口感如肉，香味如茶”而成为“朝廷贡米”、享誉古今的朝阳小米，以及至今已有两千多年栽培历史、有“北方玛瑙”之盛誉的朝阳大枣，对于此类地理标志农产品，地方政府可通过电视或网络宣传等途径让群众了解其悠久历史文化，在保护和传承特色资源的同时也能提升地标品牌知名度与影响力。

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