中國候鳥旅居地空間分布特征及影響因素研究

(南京師范大學 地理科學學院,江蘇 南京 210023)

中國候鳥旅居地空間分布特征及影響因素研究

孔令怡,吳 江,曹芳東
(南京師范大學 地理科學學院,江蘇 南京 210023)

“候鳥旅居”作為包含旅游、養(yǎng)生和閑居的全新生活方式,受到越來越多人的青睞。為了指導“候鳥旅居”活動的開展,基于GIS空間分析技術,綜合利用數(shù)學地理統(tǒng)計模型,以全國240處候鳥旅居地為研究對象,運用平均最鄰近指數(shù)、Ripley′s K函數(shù)、核密度分析、樣方分析等研究方法從不同角度分析了中國候鳥旅居地的空間分布特征,并探究影響候鳥旅居地分布的因素。結果表明,我國各省區(qū)的候鳥旅居地分布不均衡,呈現(xiàn)“東多西少,南多北少”的格局。從影響候鳥旅居地空間分布的因素上看,氣候與環(huán)境對一個地方能否成為候鳥旅居地起決定性作用,而社會經濟條件也會影響候鳥旅居地的分布格局,未來各項指標出色的地區(qū)也將孕育出更多的候鳥旅居地。

候鳥旅居;空間分布;特征;影響因素

1 引言

近年來,“旅居”一詞被廣泛用于“候鳥一族，候鳥旅居”便是由此衍生而來的一個概念,指依循氣候、物候、時令而趨展開的旅游與居住活動。候鳥旅居孕育著一個不斷放大的社會痛點——為了尋求適宜避暑、避寒、避霾,人們不惜選擇候鳥式的旅居生活來尋找落地生根的最佳地點。如當華北地區(qū)霧霾嚴重時,很多人便暫時性地帶上全家老小離開空氣渾濁的大城市到適宜深呼吸的小城棲居一段時間,這是都市亞健康人群釋放身心的一個明智選擇。

作為養(yǎng)心、養(yǎng)眼、養(yǎng)生的“三養(yǎng)”實踐地,候鳥旅居地在當前已然成為宜游宜居、樂山樂水目的地的代名詞。不同的氣候、物候旅居活動往往依循節(jié)氣時令的變化而展開,根據(jù)對旅居活動的不同影響,代表性候鳥旅居地被具體細分為“溫暖貓冬、涼爽消夏、清新御霾、激情滑雪、溫泉康養(yǎng)、愜意踏春、山花爛漫、茶海飄香、詩意田園、趕海嬉浪、嬋娟賞月、斑斕紅葉、親水瓊臺、森林樂活、草原牧歌、登高望遠、觀鳥絕勝、五谷豐登、瓜果采摘、秋耳夏菌、觀竹品筍、甜甜蜜源、綠道騎行、農業(yè)公園”等24個特色類型,以供旅游者參考。

然而,盡管當前“候鳥式旅游”催熱了旅居養(yǎng)生,但與此相關的研究卻遠遠落后于實踐發(fā)展。一些理論性研究主要聚焦于對“候鳥式旅游”的概念剖析和對候鳥式旅游地的案例研究。胡文杰以攀西地區(qū)為例,提出將攀西地區(qū)的“陽光之旅”與“候鳥式旅游”相契合,并針對攀西“候鳥式旅游”的營銷提出了建設性策略[1];黎莉等以“候鳥式養(yǎng)老”與旅游業(yè)的關系為切入點,對“候鳥式養(yǎng)老”對海南國際旅游島建設產生的影響進行了分析[2]。然而,以上文章均未對候鳥式旅游地做空間尺度展開討論。事實上,當前我國對候鳥式旅游地分布格局、分布特征的研究還處于空白,這為本研究提供了現(xiàn)實意義上的可能。從方法上看,綜合旅游學、地理學、生態(tài)學、環(huán)境學、養(yǎng)生學等相關理論的跨學科研究方法尚處于起步和探索階段,對地理信息技術、統(tǒng)計分析等定量方法的應用還有待繼續(xù)深化,特別是在GIS的支持下對有關數(shù)據(jù)進行處理、解釋和可視化表達在未來對候鳥式旅游而言將是一個前景廣闊的研究方向。

2 數(shù)據(jù)來源與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

對候鳥旅居地的分布特征,本研究利用ArcGIS 10.2進行空間分析;坐標系統(tǒng)采用Albers投影坐標,工作底圖采用中國地圖出版社出版的《中華人民共和國省級行政單位系列圖》,底圖中的信息層包括中國政區(qū)層(面狀要素);中國輪廓線、九段線(線狀要素)等。

對240處中國候鳥旅居地的名稱和數(shù)量,以2015年12月4日國際候鳥旅居組織評價中心在第二屆國際候鳥旅居健康產業(yè)發(fā)展論壇發(fā)布的“首屆中國候鳥旅居縣口碑榜”為準;對候鳥旅居地的具體位置,根據(jù)地方各部門公布的地理位置信息并結合Google地圖進行精確定位。涉及到的氣候數(shù)據(jù)主要利用中國氣象數(shù)據(jù)網提供的537個氣象站點的氣溫、降水量、相對濕度、風速等基本數(shù)據(jù),計算出年平均值,再根據(jù)相關模型進行下一步計算。生態(tài)環(huán)境質量的相關數(shù)據(jù)來源于2014年中華人民共和國環(huán)境保護部發(fā)布的《全國生態(tài)環(huán)境質量報告》。此外,本研究涉及到的經濟與人口數(shù)據(jù),主要參考了2014年《中國統(tǒng)計年鑒》中的地區(qū)生產總值和分地區(qū)年末人口數(shù)。

2.2 研究方法

本研究主要運用GIS空間分析技術,利用ArcGIS 10.2中的距離分析(包括平均最近鄰指數(shù)分析和Ripley′s K函數(shù)分析)、密度分析(包括核密度分析和樣方分析)等數(shù)量化測度了候鳥旅居地的空間分布類型和空間分布密度。在此基礎上,采用數(shù)學地理方法中的地理集中度指數(shù)對候鳥旅居地各省分布的均衡程度進行了測度[3],但候鳥旅居地的分布會受到一些潛在因素的影響。本研究借鑒生態(tài)學、環(huán)境學、養(yǎng)生學理念[4],引入了基于風寒指數(shù)、溫濕指數(shù)和著衣指數(shù)的旅游氣候舒適度評價模型[5],以及基于生物豐度指數(shù)、植被覆蓋指數(shù)、水網密度指數(shù)、土地退化指數(shù)和污染負荷指數(shù)的生態(tài)環(huán)境質量評價模型[6],探究影響候鳥旅居地空間分布的因素。具體計算方法前人已有研究,在此不再贅述。本文通過計算全國幾大經濟分區(qū)的人均GDP,從社會經濟角度對候鳥旅居地的分布狀態(tài)和形成機理進行剖析。

3 候鳥旅居地空間分布特征

3.1 空間分布總體特征

從候鳥旅居地空間分布圖(圖1)可見,我國各省份的候鳥旅居地分布并不均衡,主要呈現(xiàn)“東多西少、南多北少”的格局,且數(shù)量差異較大[7]。密集分布區(qū)位于東部和南部沿海各省份,包括山東、江蘇、浙江、福建、廣東和西部地區(qū)的云南、貴州、四川。云南的候鳥旅居地數(shù)量最多,共有19個;天津、西藏分別只有1個候鳥旅居地;北京、上海則沒有候鳥旅居地分布。排在前三位的云南、廣東、四川候鳥旅居地數(shù)量分別為19、16、15,所占比重分別為7.92%、6.67%、6.25%,累計比重占全國候鳥旅居地的20.84%；排在后四位的是北京、上海、天津、西藏,所占比重分別為0、0、0.42%、0.42%,四地所占比重之和僅為0.84%。

圖1 候鳥旅居地空間分布

從候鳥旅居地的類型上看,云南在溫暖貓冬、涼爽消夏、清新御霾、激情滑雪、溫泉康養(yǎng)、愜意踏春、山花爛漫、茶海飄香、詩意田園、嬋娟賞月、親水瓊臺、登高望遠、觀鳥絕勝、秋耳夏菌等14個類型中均有市縣入選。這表明無論氣候、物候抑或環(huán)境特征云南都一枝獨秀,在特定的季節(jié)可感受到極高的舒適度、美感度和健康度。廣東有16個市縣入選11個類型的候鳥旅居地,四川有15個市縣入選10個類型的候鳥旅居地,福建有14個市縣入選11個類型的候鳥旅居地。這些省份的旅游資源類型多、分布廣、美感度佳、品位高,且氣候條件優(yōu)越,冬無嚴寒、夏無酷暑,因此可滿足候鳥式旅游者多層次、多種類的需求。新疆、內蒙古和東北三省入選的候鳥旅居地則類型相對單一,多為消夏類、滑雪類和物候類,如五谷豐登、瓜果采摘、秋耳夏菌。這些省份自然、資源、時令特色鮮明,適合于某一特定時間前往或著意感受某一特定類型的景觀,從而獲得最佳的休閑和旅居體驗。

3.2 區(qū)域分布模式特征

空間分布類型:從宏觀上看,我國候鳥旅居地呈點狀分布。為了進一步分析其屬于均勻、隨機或集聚哪一種空間分布類型,本研究通過計算平均最鄰近指數(shù)和Ripley′s K函數(shù)來進行判斷。我們輸入相關的信息,對平均最近鄰指數(shù)進行統(tǒng)計運算。計算結果顯示,平均觀測距離為81087.885m,平均期望距離為123619.487m,平均最鄰近指數(shù)ANN為0.655947,Z得分為-10.196739,P值為0。結果表明,隨機產生此聚類模式的可能性小于1%,表明我國候鳥旅居地在空間上呈顯著的集聚分布;進一步利用Ripley′s K函數(shù)分析候鳥旅居地的空間分布格局,結果顯示,在研究尺度范圍內觀測曲線呈明顯上升趨勢,且完全位于空間隨機分布線之上,這印證了候鳥旅居地的空間集聚分布態(tài)勢。

空間分布密度：在對空間分布類型進行整體判別的基礎上,利用核密度工具進一步分析候鳥旅居地分布的空間密度。從圖2可見,候鳥旅居地在空間分布上具有明顯的集聚特征。具體而言,候鳥旅居地的密集分布區(qū)共有9處,其中高密度熱點區(qū)域1處(在圖2中加粗顯示),集中于福建全境;較高密度熱點區(qū)域8處,分別位于廣東全境、浙江東部、河北中部、河南南部、四川中部、湖南南部、江西南部與廣東北部交界處、廣西東北部與湖南西南部交界處、云南東北部與貴州西南部交界處[8]。

圖2 候鳥旅居地按核密度分布

為了進一步佐證候鳥旅居地的空間集聚分布格局,在核密度分析的基礎上對候鳥旅居地的分布進行了樣方分析。我國候鳥旅居地的總數(shù)為240個,因此每個候鳥旅居地平均所占面積為40044.5km2。根據(jù)拇指規(guī)則所規(guī)定的“樣方大小應當是平均每個點所占面積的兩倍”,得到每個樣方的面積為80089km2,并最終確定以大小為283km×283km的樣方分析候鳥旅居地的分布格局。我們對樣方與全國邊界進行疊加,統(tǒng)計得到全國范圍內共包含163個樣方。

為了消除邊界效應所造成的樣方形狀不規(guī)則,我們去掉所有位于邊界的樣方,統(tǒng)計剩余樣方的數(shù)量為93個。由于刪去了非規(guī)則形狀的樣方,因此部分候鳥旅居地樣點沒有被樣方完全覆蓋。根據(jù)以往的研究，樣方分析的結果一般用方差均值比VMR判斷。若VMRlt;1,則對象呈均勻分布趨勢;VMRgt;1,則對象呈集中分布趨勢。

VMR的計算公式為:

VMR=VAR/Mean

(1)

式中,m為總點數(shù);n為樣方數(shù);xi為每個樣方內的點數(shù);pi為樣方頻率。通過計算可得,樣方頻率方差VAR=3.06,平均樣方頻率Mean=1.94,方差均值VMR=1.58gt;1,因此進一步印證了候鳥旅居地具有聚集分布的趨勢。

空間分布均衡程度:我國240處候鳥旅居地分布在全國31個省、自治區(qū)、直轄市(除香港和澳門特別行政區(qū)、臺灣地區(qū)外),自然條件、人文環(huán)境和經濟發(fā)展水平上的顯著差異影響著各省份候鳥旅居地的分布數(shù)量[9]。

為了分析候鳥旅居地空間分布的均衡程度,本研究運用數(shù)理統(tǒng)計方法,主要通過計算地理集中指數(shù)來檢驗候鳥旅居地的空間分布均衡態(tài)勢。

地理集中指數(shù)的計算公式為:

(2)

式中,G表示地理集中指數(shù);Xi表示第i個省區(qū)的樣點數(shù)量;T表示樣點總數(shù);n表示省區(qū)總數(shù)。理論上,G介于0—100之間。G值越大,樣點分布越集中；反之，則越分散。根據(jù)公式計算,得出候鳥旅居地的地理集中指數(shù)G=21.21。若240個候鳥旅居地平均分布于全國各個省份,則每個省份所擁有的候鳥旅居地數(shù)量為7.74個,此時的地理集中指數(shù)G為17.96。由于21.21大于17.96,因此候鳥旅居地相較于平均分布而言有集中分布趨勢[10]。此外,僅云南、廣東、四川、福建、貴州、河北、浙江、河南、黑龍江、廣西等10個省份所擁有的候鳥旅居地數(shù)量就占全國總數(shù)量的56.67%,達到1/2以上,空間集聚特征比較明顯[11]。

4 影響候鳥旅居地空間分布的因素

4.1 旅游氣候舒適度

一個地區(qū)旅游氣候舒適度是該地候鳥旅居活動能否順利開展的最主要決定因素[12]。從圖3中可見,旅游氣候舒適度指數(shù)依照數(shù)值高低自東北向西南傾斜(類似于黑河—騰沖的人口地理分界線),南北、東西差異顯著,多數(shù)候鳥旅居地分布于旅游氣候舒適度指數(shù)較高的舒適地區(qū),僅有58處候鳥旅居地分布于氣候較不舒適或不舒適地區(qū)。一般而言,一個地區(qū)受經緯度、地形等因素的影響,氣候的年內變化會相對穩(wěn)定,如海南島的長夏無冬、哈爾濱的長冬短夏、西安的四季分明、昆明的四季如春,而這些氣候特征恰恰決定著候鳥旅居地的類型與分布。本研究參考了馬麗君、孫根年等研究結果,將旅游氣候舒適類型劃分為夏適型、春秋舒適型、冬適型三類,并考量每種類型會影響何種候鳥旅居地的分布。

注:資料來源于中國氣象數(shù)據(jù)網提供的537個氣象站點的氣溫、降水量、相對濕度和風速。

圖3候鳥旅居地按旅游氣候舒適度指數(shù)分布

夏適型的旅游氣候舒適類型代表著一種夏季溫涼舒適、冬季寒冷不舒適的氣候特征,主要分布于我國北方高緯度(40°N以北)地區(qū),主要代表為東北三省。盡管綜合旅游氣候舒適度低,但由于夏季涼爽舒適涼爽,因此在每年5—9月的舒適期內大量旅居者前往該地區(qū)躲暑消夏,使這一類型的候鳥旅居地在此處呈現(xiàn)密集型分布。春秋舒適型是指冬冷夏熱、春秋氣候適宜的氣候類型,主要分布在北緯23.5°N—40°N的廣大地區(qū)。這些地區(qū)綜合舒適度較高,春秋氣候舒適且適游期長,但冬季寒冷、夏季炎熱,不適合開展御寒、消夏等類型的旅居活動,因此除“溫暖貓冬、涼爽消夏”之外的其他類型候鳥旅居地大多分布于這一地區(qū)。冬適型氣候舒適類型指冬季氣候舒適、夏季悶熱的氣候類型,主要分布于我國南方亞熱帶和熱帶地區(qū)(北緯18.1°—23.4°)。這一地區(qū)冬季氣候溫暖、舒適度高,因此分布著諸多過冬類型的候鳥旅居地。但廣東省的西南部和海南省因常夏無冬、夏季炎熱,所以旅游氣候綜合舒適度較低,候鳥旅居地數(shù)量也較少。

4.2 生態(tài)環(huán)境質量

除了氣候條件之外,生態(tài)環(huán)境質量是影響候鳥旅居地分布的又一重要因素。從圖4可見,絕大部分候鳥旅居地的生態(tài)環(huán)境質量指數(shù)高于35,即分布于生態(tài)環(huán)境一般、良好或優(yōu)秀的地區(qū)。其中,生態(tài)環(huán)境優(yōu)秀(生態(tài)環(huán)境質量指數(shù)gt;75)的地區(qū)主要集中在福建、浙江南部和江西東部,片狀分布的同時還形成了候鳥旅居地密集分布帶。在這一地域范圍內共有18個候鳥旅居地,占總數(shù)量的7.50%;僅有20個候鳥旅居地分布于生態(tài)環(huán)境較差或差的地區(qū),占總數(shù)量的8.33%。

注:資料來源于2014年《全國生態(tài)環(huán)境質量報告》。

圖4候鳥旅居地按生態(tài)環(huán)境質量指數(shù)分布

根據(jù)生態(tài)環(huán)境質量指數(shù)的計算公式,生態(tài)環(huán)境質量會受到生物豐度、植被覆蓋、水網密度、土地退化程度和污染負荷程度的影響,這些影響因素恰恰與候鳥旅居地的類型不謀而合。如茶海飄香、五谷豐登、瓜果采摘等物候型的候鳥旅居地,往往分布在生物豐度指數(shù)較高的地區(qū),如云南、廣西、福建等地。這些地區(qū)因水熱條件配合良好、地形種類多樣而造就了豐富的生物多樣性。森林樂活型、草原牧歌型候鳥旅居地多位于森林植被、草原植被覆蓋情況良好的地區(qū),如黑龍江和吉林。兩省擁有以大興安嶺、小興安嶺和東南部山地為分布中心的大森林、以松嫩平原為分布中心的大草原和以三江平原為分布中心的大濕地等,植被覆蓋率均比較高且類型豐富。親水瓊臺型候鳥旅居地多分布在水網密布的地區(qū),如廣西、四川、浙江等地。這些省份境內普遍有大江大河流經,如廣西境內的紅水河、盤江,四川境內的金沙江、雅礱江,浙江境內的錢塘江、甌江等。清新御霾型候鳥旅居地則多分布在空氣污染負荷程度低的地區(qū),如福建、廣東、貴州等

4.3 社會經濟條件

人均GDP是衡量經濟發(fā)展狀況的重要指標,也是了解和把握一個國家或地區(qū)宏觀經濟運行狀況的重要工具[13]。本研究選取人均GDP作為衡量候鳥旅居地分布的參考指標,將全國劃分為八大區(qū),即東北區(qū)(黑龍江、吉林、遼寧)、華北區(qū)(北京、天津、河北、山西、內蒙古)、華中區(qū)(湖北、湖南、河南、江西)、華東區(qū)(山東、安徽、江蘇、浙江、福建、上海)、華南區(qū)(廣東、廣西、海南)、西北區(qū)(寧夏、新疆、青海、陜西、甘肅)、西南區(qū)(四川、云南、貴州、西藏、重慶)和港澳臺地區(qū)(香港特別行政區(qū)、澳門特別行政區(qū)和臺灣地區(qū))。通過計算各區(qū)人均GDP占全國的百分比來反映其不同的經濟發(fā)展水平,探討經濟發(fā)展程度如何影響候鳥旅居地的空間分布格局[14]。八大區(qū)人均GDP占全國的百分比和各區(qū)候鳥旅居地分布情況見表1。

表1 八大區(qū)的候鳥旅居地分布和人均GDP情況

注:數(shù)據(jù)來源于2014年《中國統(tǒng)計年鑒》。

計算結果表明,我國各個經濟區(qū)經濟發(fā)展差異較大。從圖5可見,候鳥旅居地按社會經濟空間的分布也并不均衡?？傮w而言,密集分布區(qū)可分為兩種情況:一種情況是盡管經濟總量不高,但生態(tài)本底良好,城市不同季節(jié)氣候、物候、環(huán)境特征較明顯,以西南區(qū)五省份為典型代表[15]。五省的候鳥旅居地總數(shù)為53個,約占全國候鳥旅居地數(shù)量的22.08%,但人均經濟總量僅為全國的6.56%。另一種情況則是經濟發(fā)展和生態(tài)建設協(xié)調共進,以華東區(qū)六省份為代表。六省的候鳥旅居地總數(shù)為48個,占全國總數(shù)量的20.00%,而人均GDP在全國居于前列,經濟基礎良好,食宿、衛(wèi)生、康養(yǎng)、交通等條件較便利,服務配套相對完善,適于外來旅居者體驗型短住、選擇型暫住、季節(jié)型輪住乃至生活型留住,能滿足高端、中檔和普通等不同層次消費人群的需要。

圖5 候鳥旅居地按人均GDP分布

5 結論與討論

5.1 結論

本文通過運用GIS空間分析方法,從總體分布特征和區(qū)域分布特征兩個維度對中國候鳥旅居地的空間分布格局進行綜合分析與研究,并剖析影響候鳥旅居地分布的主要因素,得出如下主要結論:①從總體分布特征上看,我國各省區(qū)的候鳥旅居地分布并不均衡,數(shù)量上差異較大。云南、貴州、四川三省的候鳥旅居地數(shù)量最多,累計占全國總數(shù)量的20.84%,且三省候鳥旅居地的分布類型在國內也最廣;西藏、天津分別只有1個候鳥旅居地,北京、上海則無候鳥旅居地分布,四地所占比重之和僅為0.84%。②從區(qū)域分布特征上看,地理集中指數(shù)G=21.21,表明區(qū)域內候鳥旅居地呈現(xiàn)密集分布,并形成“東多西少,南多北少”的分布格局[16];平均最鄰近指數(shù)為0.655 947、Z得分為-10.196739;Ripley′s K函數(shù)顯示在觀測范圍內觀測曲線呈上升趨勢,且始終位于完全空間隨機分布線之上,就結果而言兩者都顯現(xiàn)出候鳥旅居地集聚分布的態(tài)勢。核密度分析顯示,候鳥旅居地的密集分布區(qū)共有9處,其中7處分布在南方各省和西南地區(qū);樣方分析顯示,候鳥旅居地的分布較集中。③從影響候鳥旅居地空間分布的因素上看,氣候與環(huán)境是旅游者衡量一個地方是否具有成為候鳥旅居地資格的兩個最主要因素,大多數(shù)候鳥旅居地分布在旅游氣候舒適度指數(shù)和生態(tài)環(huán)境質量指數(shù)較高的地區(qū)。社會經濟條件同樣與候鳥旅居地分布呈現(xiàn)相關性。在全國八大經濟區(qū)中,西南區(qū)盡管經濟發(fā)展相對落后,但因其良好的生態(tài)環(huán)境和豐富的氣候、物候資源而擁有數(shù)量多、類型全的候鳥旅居地;華東區(qū)六省份則因經濟發(fā)展和生態(tài)建設齊頭并進而同樣在候鳥旅居地的數(shù)量上排在各省區(qū)前列。

5.2 討論

作為一種追求健康、享受生活的新常態(tài),方興未艾的候鳥式旅游或將成為旅游市場中的一個新熱點。候鳥旅居地作為候鳥式旅游的地域載體,在未來將會進一步推動健康旅居生活方式的實踐。就候鳥旅居地的未來發(fā)展趨勢而言,氣候條件適宜、生態(tài)環(huán)境優(yōu)越,或是在某一時令季節(jié)有獨特景觀吸引力的地區(qū)或城市將更多地開展候鳥式旅游,而這些地區(qū)將孕育出新的候鳥旅居地;氣候環(huán)境不佳、地域特色不鮮明、游資過昂、游線易堵的地區(qū)則會被謹慎納入到候鳥旅居地當中。此外,隨著氣候型、物候型等不同類型的候鳥旅居地在全國范圍內遍地開花,候鳥式旅游將突破地域的限制,打破冬季由北方向南方的單一流向,任何季節(jié)、任何移動方向的候鳥旅居活動都將有可能出現(xiàn)。

候鳥旅居者并不單單囿于一種類型,因此療養(yǎng)型、觀光型、安家型、冒險型等旅居者對候鳥旅居地也有不同的需求。療養(yǎng)型的候鳥旅居者對候鳥旅居地的旅游資源豐度、美感度并不過于看重,這部分人群往往更關心旅居地是否具有舒適宜人的氣候以及優(yōu)秀的生態(tài)環(huán)境質量,因此親綠親氧之所或是局部小氣候親暖親涼的地方便成為他們的首選地;觀光型的候鳥旅居者更傾向于自然環(huán)境優(yōu)美、景觀資源豐富的親山親水之處,且往往不拘于某一單獨的旅居地,既希望在沿海城市聽濤觀涌,又渴望在多山地帶登高望遠;安家型的候鳥旅居者由于長時間旅居在外,使他們對旅居地的經濟發(fā)展水平、服務設施、交通可達性等硬性條件有著較高的要求,一般情況下他們更傾向于選擇與自己的常住地經濟消費水平相差不大的地區(qū),且內外交通要便捷,不僅可達性強,還要適于快進慢游、就地輕快出行;冒險型的候鳥旅居者則更加青睞森林樂活、激情滑雪等能彰顯自我價值的旅居活動,因此能承載這類活動的鄉(xiāng)村、西部地區(qū)乃至極端地區(qū)都是他們的理想之地。

本文研究的局限之處在于,僅僅從地理學角度對我國各省份候鳥旅居地的空間分布特征進行了研究與探討,資料和數(shù)據(jù)來源上缺少與潛在游客市場的直接對接,對候鳥旅居地所做的分析與游客群體的契合不夠緊密,這將是作者下一步研究擬突破的重點。

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ResearchonSpatialDistributionCharacteristicsandInfluencingFactorsofChineseSojourningMigratoryBirds

KONG Ling-yi,WU Jiang,CAO Fang-dong
(School of Geographical Science,Nanjing Normal University,Nanjing 210023,China)

As a new way containing tourism,health and quiet of life,the “sojourning migratory birds" had gradually by more and more people′s favor.In order to guide the activity of sojourning migratory birds,and provide the basis for the future development and planning,this paper based on GIS spatial analysis technology,combined the methods of mathematical statistics,geo statistical model and theories of environmental science,health science,took the 240 sojourning migratory birds′ destination as the research object,and used the average nearest neighbor index,Ripley′s K function,kernel density analysis,quadrate analysis and other research methods to analyze the different spatial distribution characteristics of Chinese sojourning migratory birds′ destination from different angles.Meanwhile,the factors affecting the sojourning migratory birds′ destination distribution were studied.The results showed that:The distribution of sojourning migratory birds′ destination was not balanced in provinces and cities of China,showing “more in east and less in west,more in south and less in north" pattern.From the influence factors of sojourning migratory birds′ destination,the climate and environment factors played a decisive role for a place where could become a sojourning migratory birds′ destination,and most sojourning migratory birds′ destination lived in areas where tourism climate comfort index and ecological environment quality index were high.Besides,the social and economic conditions would also affect the distribution pattern in the sojourning migratory birds′ destination.In the future,sojourning migratory birds′ activities would break through geographical and type restrictions,and the places which had excellent conditions would appear more sojourning migratory birds′ destination.

sojourning migratory birds;spatial distribution;characteristics;influence factor

10.3969/j.issn.1005-8141.2017.12.020

F592.68

A

1005-8141(2017)12-1514-05

2017-10-20；

2017-11-17

國家自然科學基金項目(編號:41401144)。

孔令怡(1992-),女,河北省秦皇島人,碩士,主要從事旅游地理研究。

吳江(1972-),男,江蘇省鹽城人,博士,副教授,碩士生導師,主要從事旅游地理與旅游規(guī)劃研究。