山西省旅游景點的空間分布特征研究

史 廣，楊 艷

（1.山西農業(yè)大學 資源環(huán)境學院，山西 太谷 030801； 2.山西農業(yè)大學 信息科學與工程學院，山西 太谷 030801）

山西省旅游景點的空間分布特征研究

史 廣1，楊 艷2

（1.山西農業(yè)大學 資源環(huán)境學院，山西 太谷 030801； 2.山西農業(yè)大學 信息科學與工程學院，山西 太谷 030801）

以山西省187個景點為例，利用GIS技術分析了山西省景點分布情況；并通過最近鄰分析法、Ripley'sK函數等方法分析了山西省旅游景點的空間結構特征。結果表明：①景點具有明顯的區(qū)域聚集特征，利用最近鄰分析法得到的山西省景點Z值為-11.39（p<0.05）；②利用Ripley提出的K(d)函數可最大限度地利用旅游景點空間信息，描述山西省旅游景點在不同空間尺度上的空間分布特征，經計算得出0～100 km空間尺度上，景點的空間分布都呈聚集分布狀態(tài)。

景點；空間分布；聚集性；山西省

作為旅游業(yè)最重要的載體，景點對區(qū)域經濟發(fā)展起著重要的引導、支撐和保障作用[1]。從空間角度來看，影響旅游景點的分布的因素有區(qū)位條件、宏觀經濟、交通便利程度、旅游規(guī)劃、政策制定、服務對象分布等[2-4]，因此對區(qū)域旅游景點分布內在的規(guī)律性進行研究具有重要理論意義。

目前關于旅游景點空間分布的研究主要集中在3 個方面。①旅游景點規(guī)劃布局研究，包括旅游景點選址方法與影響選址因素的研究。聶康才[5]等通過GIS的空間分析方法與多因素綜合評判方法，評價了單個風景區(qū)的區(qū)位選擇景觀敏感度。周銳[6]等以GIS為可視化分析平臺，從土地適用性角度討論并量化了影響景點選址的主要因素，提出了綜合適宜性評價分析模型的旅游景點選址方法。②景點空間格局與通達性研究。潘竟虎[7]等利用GIS工具加權計算了中國A級旅游景點和縣域的柵格成本距離以及空間可達性。③旅游地中心培育和形成機制研究。朱冬芳[8]等運用重力模型，結合旅游經濟網絡分析了景區(qū)決策的重要決定因素，重點探討了景區(qū)的聚集效應和角色功能。綜上所述，目前景點空間分布研究多涉及宏觀區(qū)域尺度，中微觀尺度研究明顯不足，尤其缺乏從空間認知的角度對區(qū)域層面景點聚集性和聚集模式的研究。本文從空間分析的角度，運用空間分析與空間模式識別分析方法對旅游景點空間聚集特征及分布狀態(tài)進行了研究，旨在通過對山西省旅游景點電子地圖點數據的分析，提取省級景點尺度層面景點分布的內在規(guī)律，引導山西省旅游景點的合理布局，并為山西省實現戰(zhàn)略轉型，制定科學旅游規(guī)劃提供一定的理論參考。

1 數據處理與分析

1.1 數據來源

景點數據與行政區(qū)劃信息來源于“天地圖·山西”節(jié)點（http：//www.sxch.com.cn）提供的服務，并進行矢量化。山西省共有187個景點，根據區(qū)域特點將景點劃分為5種類型：佛教文化類45 個，尋根祭祖類20 個，山水景點類83個，晉商文化類10個和紅色旅游類29個。

1.2 旅游景點分布特征分析

景點的空間分布特征主要表現為東部、中部密集，西部稀疏（見圖1）。為了更好地探索景點的空間聚集規(guī)律，本文引入了最近鄰分析法和Ripley'sK函數法。

圖1 山西省景點的空間分布圖（審圖號：GS（2014）6032）

1.2.1 景點空間分布特征

山西省中部作為經濟文化中心，城市分布較集中、區(qū)域經濟發(fā)展相對發(fā)達，城市群連綿分布、區(qū)位優(yōu)越、人口聚集、丘陵盆地眾多。山西省東部交通便利、山水環(huán)繞、自然生態(tài)環(huán)境優(yōu)美、客源市場廣闊，這些區(qū)域景點呈現密集分布的特征。山西省西部地區(qū)由于呂梁山脈地形的限制，景點較分散。

1.2.2 基于最近鄰分析法的景點格局分析

利用離得最近的點對的平均距離與隨機分布模式下的最近鄰比值（ANN）來判斷空間聚集性的最近鄰分析法是一種基于空間距離進行鄰近分析的方法[9]。

最近鄰比值定義為：ANN=Da/De

Da為n1個景點與最近鄰景點之間平均距離：

式中，di為第i個景點與其最近鄰景點之間的距離；n1為景點數。

De為給定隨機模式的期望平均距離：

式中，sqrt為取平方根操作；n2為每類景點數；A為研究區(qū)域面積。

當旅游景點呈聚集分布時，ANN小于1；呈隨機分布時，ANN接近1；呈均勻分布時，ANN大于1。用正態(tài)分布檢驗來更好地反映實測的平均距離和預期值的偏離程度，通過式（3）得出Z值及其置信水平：

式中，Z為負且越小，要素分布越趨近于聚類分布；反之為離散分布。

表1 山西省旅游景點空間聚集性與分布類型分析

利用ArcGIS10.0軟件導入旅游景點shp格式的電子數據，利用ArcToolbox計算得到各類旅游景點的ANN，并根據式（3）、（4）檢驗其顯著性，結果見表 1。由表1可知，山西省所有旅游景點的ANN均小于1，Z值為-11.39，呈顯著聚集分布。其中，Z值小于-2.58的景點類型有佛教文化類、尋根祭祖類及山水景點類，說明這3類旅游景點在空間上呈顯著聚集分布，山水景點類的ANN最小，聚集強度弱于其他兩類。晉商文化類景點的ANN為-1.28，呈現隨機分布狀態(tài)。紅色旅游類景點空間分布聚集但不顯著（Z=- 2.13，p=0.1），處于聚集—隨機分布的中間狀態(tài)。雖然通過ANN分析能夠判斷山西省旅游景點總體或不同類型旅游景點的空間分布類型，但無法判斷景點在不同空間尺度下的分布特征。

1.2.3 基于Ripley'sK函數法的景點格局分析

為了反映點空間布局依賴尺度的程度，Ripley通過K(d)函數來測算相關結果，并被廣泛應用到地理學、景觀生態(tài)學中[10]。Ripley提出最大限度地利用空間點信息的點格局分析法可以描述不同尺度的空間格局信息，而傳統方法只能在單一尺度上進行測算。K(d)值可反映景點在空間尺度上的分布格局，公式為：

式中，A為研究區(qū)面積；n為研究區(qū)內景點總數；uij為第i個景點與第j個景點之間的距離；d為空間尺度，當uij≤t時，Id=1，反之，Id=0；Wij可以校正邊界效應引起的誤差，這里邊緣校正的權重，即范圍圓落在研究區(qū)域內的弧長和圓周長的比值。范圍圓以uij為半徑、i點為圓心。在隨機分布條件下，K(d)/π 的平方根可使方差保持穩(wěn)定，在表現格局關系時更有用。實際上，K(d)/ π的平方根同時與d有線性關系，可將式（5）簡化為：

點事件的分布類型通常由X=1，Y=-1的L(d)函數偏離值來判斷。當L(d)<0 時，服從均勻分布；當L(d)>0 時，L(d)越大說明聚集性強；當L(d)=0時，服從隨機分布。一般利用置信區(qū)間來檢驗L(d)偏離零值的顯著程度[11]。利用Monte-Carlo法求解隨機分布的上下包跡線，若每個距離尺度下景點的實際值落在區(qū)間以下則為均勻分布；若每個距離尺度下景點的實際值落在上下包跡線區(qū)間之間則為隨機分布；若每個距離尺度下景點的實際值落在上下包跡線區(qū)間之上則為聚集分布。從圖2可以看出，景點的空間分布在0～100 km 的空間尺度上都呈聚集分布狀態(tài)。

圖2 山西景點格局分析結果

2 結果分析

本文運用最近鄰分析法計算得出山西省旅游景點的Z值為-11.39（p<0.05），說明山西省景點具有明顯的聚集分布特征。Ripley提出的點格局分析法能夠在不同尺度上分析地理實體的空間分布特性，克服了傳統方法只能分析單一尺度空間分布格局的缺點。利用此方法可以描述山西省不同尺度的各類旅游景點的空間格局信息，同時最大限度地利用了旅游景點空間信息。經過計算得出，山西省旅游景點分布以10 km為起點，在0～100 km的空間范圍內，按10 km遞增空間尺度上，景點的空間分布都呈聚集分布狀態(tài)。由兩種點格局方法分析檢驗得到山西省旅游景點整體空間分布為聚集狀態(tài)的結論。

3 結 語

本文基于最近鄰分析法和Ripley's K函數法，探索了山西省旅游景點空間分布格局，計算了佛教文化、尋根祭祖、山水景點、晉商文化、紅色旅游等5類共187個旅游景點的空間分布模式，得出以下結論：

1）利用Ripley's K函數法和最近鄰分析法定量地分析描述山西省景點可知，其具有明顯的空間聚集分布特征。

2）運用Ripley's K函數法分析山西省景點得到：景點分布格局依賴特定的尺度，隨尺度的變化景點的聚集性也發(fā)生變化。

3）熱門旅游地段或區(qū)域以及景區(qū)群是景點聚集效應的反映，是大區(qū)域上熱門旅游分區(qū)的基礎，在此基礎上，可為山西旅游業(yè)的規(guī)劃提供決策支持。

借鑒生態(tài)學領域的點格局分析方法對景點分布格局進行分析，還存在一定的不足。今后的研究方向為不同級別（A級、AA級、AAA級等）景點的聚集效應差異與分布以及對尺度依賴性。

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P208

：B

：1672-4623（2016）11-0063-03

10.3969/j.issn.1672-4623.2016.11.023

史廣，講師，主要研究方向為3S技術應用及算法研究。

2015-12-30。

項目來源：山西農業(yè)大學科技創(chuàng)新基金資助項目（201214）。