基于團(tuán)體旅游軌跡數(shù)據(jù)的旅游公路識(shí)別方法研究

彭立勇

(湖南省交通運(yùn)輸廳規(guī)劃與項(xiàng)目辦公室， 湖南 長(zhǎng)沙 410015)

0 引言

隨著大眾消費(fèi)時(shí)代到來以及旅游行業(yè)快速發(fā)展，公路交通對(duì)全域旅游的支撐引領(lǐng)作用日益凸顯。2017年，國家交通運(yùn)輸部等六部委聯(lián)合印發(fā)《關(guān)于促進(jìn)交通運(yùn)輸與旅游融合發(fā)展的若干意見》(交規(guī)劃發(fā)〔2017〕24號(hào))，明確提出加快構(gòu)建便捷高效的“快進(jìn)慢游”的旅游交通網(wǎng)絡(luò)，打造精品旅游公路產(chǎn)品，促進(jìn)交通與旅游融合發(fā)展。其中，“快進(jìn)”交通網(wǎng)絡(luò)主要實(shí)現(xiàn)游客遠(yuǎn)距離快速進(jìn)出目的地，提高目的地的交通通達(dá)性與便捷性?！奥巍苯煌ňW(wǎng)絡(luò)，則集交通通達(dá)、游憩、體驗(yàn)、運(yùn)動(dòng)、健身、文化、教育等復(fù)合功能于一體，主要依托連接旅游資源點(diǎn)的普通國省道及農(nóng)村公路等構(gòu)建。從現(xiàn)狀公路網(wǎng)中準(zhǔn)確評(píng)估與識(shí)別具有一定旅游交通量或周邊旅游資源豐富、旅游價(jià)值較高的公路，是明確旅游公路建設(shè)需求的重要依據(jù)。

田雨佳[1]在已有干線路網(wǎng)的基礎(chǔ)上，通過旅游資源評(píng)價(jià)確定網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)并劃分旅游公路的功能層次，采用混合遺傳算法優(yōu)化得到旅游公路網(wǎng)布局方案；符蕾[2]參考現(xiàn)有公路景觀評(píng)價(jià)等級(jí)劃分方法，建立旅游公路景觀綜合評(píng)分模型；田蓓[3]對(duì)西北五省區(qū)域旅游流與交通網(wǎng)絡(luò)的綜合發(fā)展水平和耦合協(xié)同發(fā)展程度進(jìn)行時(shí)序分析；戢曉峰等[4]對(duì)云南省旅游景區(qū)的可進(jìn)入性進(jìn)行了定量研究，并對(duì)公路、鐵路和航空3種交通方式的網(wǎng)絡(luò)空間布局進(jìn)行分析；王兆峰等[5]在分析旅游合作效率指標(biāo)的基礎(chǔ)上，構(gòu)建交通網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)下湘西地區(qū)區(qū)域旅游合作效率評(píng)價(jià)模型并進(jìn)行實(shí)證分析?？傮w來看，目前國內(nèi)對(duì)旅游公路識(shí)別的研究偏少，且較少考慮旅游者實(shí)際出行需求，或是研究計(jì)算方法復(fù)雜，難以實(shí)際應(yīng)用。

因此，本文基于“兩客一?！敝械穆糜未蟀虶PS定位軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行核密度分析，篩選景區(qū)周邊適宜范圍內(nèi)軌跡核密度數(shù)值，進(jìn)行兩步法聚類，分析道路旅游功能強(qiáng)弱和分布特征，最后選取部分路段對(duì)比其聚類結(jié)果和實(shí)際情況，進(jìn)行結(jié)果驗(yàn)證。

1 旅游公路的功能定位

團(tuán)體旅游一般指由旅行社負(fù)責(zé)組團(tuán)、制定出行計(jì)劃、安排所有旅游事項(xiàng)，其中出行較近的旅程多采用乘坐旅游大巴的交通方式。旅游大巴按車型來區(qū)分，一般是18、25、37、45、53座，相對(duì)也能反映一個(gè)旅行團(tuán)的出行人數(shù)。一個(gè)旅行團(tuán)人數(shù)通常在10人以上，因此旅游大巴車的一次出行能夠代表多人的旅游出行需求，對(duì)其軌跡數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析在旅游公路識(shí)別中具有重要意義。

2011年4月，交通運(yùn)輸部、公安部、國家安監(jiān)總局、工業(yè)和信息化部聯(lián)合下發(fā)《關(guān)于加強(qiáng)道路運(yùn)輸車輛動(dòng)態(tài)監(jiān)管工作的通知》，要求所有旅游包車、三類以上班線客車和運(yùn)輸危險(xiǎn)化學(xué)品、煙花爆竹、民用爆炸物品的道路專用車輛(簡(jiǎn)稱“兩客一危”車輛)安裝使用衛(wèi)星定位裝置。因此，“兩客一危”數(shù)據(jù)具有良好的可靠性、實(shí)用性，并且覆蓋范圍廣泛?；凇皟煽鸵晃！避囕v軌跡數(shù)據(jù)，可以從中提取旅游包車相關(guān)信息，分析團(tuán)體旅游出行情況及空間特征，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)旅游公路的識(shí)別。

2 分析方法

2.1 核密度分析法

核密度分析法 KDE(Kernel Density Estimation)在統(tǒng)計(jì)學(xué)中是一種常用的基于有限樣本來估計(jì)其概率密度函數(shù)的方法。在應(yīng)用于地理信息系統(tǒng)時(shí)，其假定地理事件可以發(fā)生在空間上的任何位置，且不同的位置上事件發(fā)生的概率不同，由此計(jì)算點(diǎn)或線事件的空間分布模式，從而體現(xiàn)分析目標(biāo)在空間上的集聚情況。

按照概率理論，定義核密度函數(shù)：設(shè)X1，X2，…，Xn是服從分布密度函數(shù)為總體中抽取的獨(dú)立同分布(idd)樣本，估計(jì)f在某點(diǎn)x處的值f(x)，通常采用Rosenblatt-Parzen核估計(jì)方法。

(1)

式中：k0是核函數(shù)；h大于0，即帶寬；n為點(diǎn)事件總數(shù)；(x-Xi)表示某點(diǎn)x到任意一個(gè)點(diǎn)事件Xi的距離。

2.2 兩步法聚類

兩步聚類法(TwoStep Cluster Algorithm)是在SPSS Modeler中使用的一種聚類算法，是BIRCH層次聚類算法的改進(jìn)版本。其特點(diǎn)包括： ① 用于聚類的變量可以是連續(xù)變量,也可以是離散變量，適用性強(qiáng)；② 相比其他聚類算法，兩步聚類法占用內(nèi)存資源小，對(duì)大數(shù)據(jù)處理快；③ 利用統(tǒng)計(jì)量作為距離指標(biāo)進(jìn)行聚類，根據(jù)一定的統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)自動(dòng)確定最佳的類別數(shù)，結(jié)果更有保障。

兩步聚類算法主要分為兩個(gè)步驟： ① 通過構(gòu)造聚類特征(CF)樹將大量零散的數(shù)據(jù)樣本濃縮成可管理數(shù)量的子簇，此時(shí)的預(yù)聚類數(shù)量要遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于原始數(shù)據(jù)數(shù)量；② 從CF樹葉節(jié)點(diǎn)的子簇開始利用凝聚法(agglomerative hierarchical clustering method)逐個(gè)合并子簇，直到期望的簇?cái)?shù)量。

兩步聚類法使用赤池信息量準(zhǔn)則(AIC，Akaike information criterion)和貝葉斯信息準(zhǔn)則(BIC， Bayesian information criterion)兩項(xiàng)指標(biāo)，在每一個(gè)步驟中計(jì)算判定AIC或者BIC的大小和類別之間最短距離的變化情況，快速處理大數(shù)據(jù)集并自動(dòng)決定最佳分類數(shù)。

3 案例分析

3.1 旅游資源總體情況

以湖南省為案例進(jìn)行分析。湖南省是旅游大省，擁有享譽(yù)中外的張家界、崀山等世界自然遺產(chǎn)，韶山、花明樓、岳麓山等10處國家5A級(jí)旅游區(qū)。其主要旅游資源如表1所示，各類旅游資源共計(jì)629個(gè)?？紤]到不同類型景區(qū)出現(xiàn)重復(fù)、部分未評(píng)級(jí)景區(qū)準(zhǔn)確位置難以確定等原因，將482個(gè)A級(jí)景區(qū)作為主要分析對(duì)象，其空間分布如圖1所示。

表1 湖南省主要旅游資源序號(hào)景區(qū)類型數(shù)量/個(gè)1A級(jí)景區(qū)4822國家級(jí)紅色旅游經(jīng)典景區(qū)303國省級(jí)特色小鎮(zhèn)284省級(jí)文旅小鎮(zhèn)205全國鄉(xiāng)村旅游重點(diǎn)村346國家級(jí)歷史文化名鎮(zhèn)、名村35合計(jì) 629

圖1 湖南省A級(jí)景區(qū)空間分布圖

3.2 團(tuán)體旅游軌跡核密度分析

3.2.1原始數(shù)據(jù)篩選

旅游大巴GPS定位基礎(chǔ)數(shù)據(jù)為湖南省“兩客”行駛軌跡數(shù)據(jù)，由軌跡點(diǎn)(經(jīng)緯度)構(gòu)成，數(shù)據(jù)日期范圍為2019年10月。研究數(shù)據(jù)均經(jīng)過脫敏處理，不涉及個(gè)人隱私。從中提取車輛類型為“旅游客車”的數(shù)據(jù)，以此為研究樣本進(jìn)行下一步處理。

3.2.2原始數(shù)據(jù)清洗

在樣本數(shù)據(jù)中，仍然存在關(guān)鍵字段缺失以及坐標(biāo)點(diǎn)位異常(不落在研究范圍內(nèi))的情況，該類數(shù)據(jù)會(huì)對(duì)計(jì)算與分析工作造成較大影響，因此需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，排除噪點(diǎn)數(shù)據(jù)。

3.2.3停駐點(diǎn)識(shí)別

客車出行軌跡點(diǎn)數(shù)據(jù)中，存在部分點(diǎn)位在一定時(shí)間閾值范圍內(nèi)空間移動(dòng)較小的情況，將此類數(shù)據(jù)識(shí)別為停駐點(diǎn)。通過對(duì)停駐點(diǎn)識(shí)別，可去除軌跡點(diǎn)數(shù)據(jù)中冗余數(shù)據(jù)，降低分析算法復(fù)雜度。

3.2.4軌跡數(shù)據(jù)連接及清洗

軌跡數(shù)據(jù)是具有位置、時(shí)間信息的采樣序列，軌跡點(diǎn)蘊(yùn)含了對(duì)象的時(shí)空動(dòng)態(tài)性，因此可以按照采集時(shí)間和車牌信息將軌跡點(diǎn)連接成線。由于連續(xù)性的運(yùn)動(dòng)軌跡被離散化表示，同時(shí)受到采樣精度、位置的不確定與數(shù)據(jù)預(yù)處理的影響，部分軌跡線大幅度偏移實(shí)際道路，因此需要基于現(xiàn)有高速公路、普通國省道等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，對(duì)軌跡線數(shù)據(jù)再次進(jìn)行清洗。再次清洗完成后的團(tuán)體旅游軌跡空間分布如圖2所示。

圖2 團(tuán)體旅游軌跡分布圖

3.2.5軌跡核密度分析

以清洗后的軌跡數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，輸入車型、軌跡線進(jìn)行核密度分析，得到分析結(jié)果如圖3?？梢钥闯觯捎诼糜螆F(tuán)隊(duì)出行主要串接熱門景點(diǎn)與地區(qū)，所以在旅游資源相對(duì)薄弱的地區(qū)未能體現(xiàn)較強(qiáng)的集聚效應(yīng)，而是主要集中于湖南省旅游資源相對(duì)豐富的長(zhǎng)沙-張家界-湘西州、長(zhǎng)沙-韶山以及衡山景區(qū)等。

圖3 團(tuán)體旅游車流核密度分析結(jié)果圖

3.3 核密度結(jié)果聚類分析

3.3.1旅游資源聚類指標(biāo)確定

參照國家旅游資源評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，從資源特征價(jià)值和市場(chǎng)影響力進(jìn)行考慮，確定重要程度高、旅客吸引力大的旅游資源評(píng)價(jià)指標(biāo)作為聚類變量?？紤]到指標(biāo)量化問題，本文僅針對(duì)A級(jí)景區(qū)進(jìn)行分析，以景區(qū)等級(jí)、年總接待人數(shù)、日最大接待人數(shù)為旅游資源吸引力的評(píng)價(jià)指標(biāo)，作為聚類變量的組成部分(見表2)。

3.3.2旅游資源覆蓋范圍設(shè)定

旅游公路和旅游資源密不可分，只有路域內(nèi)擁有自然、文化、歷史、游憩或視覺價(jià)值且價(jià)值達(dá)標(biāo)旅游資源的公路，才能認(rèn)定為旅游公路。因此，首先需對(duì)道路進(jìn)行篩選，整理保留離旅游資源較近的道路。根據(jù)對(duì)比多次實(shí)驗(yàn)結(jié)果，本文選取旅游資源周邊15 km半徑內(nèi)的道路作為旅游公路識(shí)別對(duì)象。

利用ArcGIS軟件裁剪湖南省A級(jí)景區(qū)周邊15 km半徑內(nèi)的團(tuán)體旅游軌跡核密度計(jì)算結(jié)果，得到數(shù)據(jù)如圖4所示。統(tǒng)計(jì)覆蓋范圍內(nèi)的核密度值，作為聚類變量之一。

表2 旅游資源吸引力影響因子和評(píng)價(jià)指標(biāo)評(píng)價(jià)項(xiàng)目評(píng)價(jià)因子評(píng)價(jià)指標(biāo)資源要素價(jià)值觀賞游憩使用價(jià)值;歷史文化科學(xué)藝術(shù)價(jià)值;珍惜奇特程度;規(guī)模與豐度;完整性景區(qū)等級(jí)市場(chǎng)影響力知名度;美譽(yù)度;市場(chǎng)輻射力;主題強(qiáng)化度年總接待量;日最大接待量

圖4 團(tuán)體旅游軌跡核密度旅游資源15 km覆蓋范圍篩選結(jié)果

3.3.3兩步聚類法結(jié)果分析

以景區(qū)等級(jí)為分類變量，以軌跡核密度值、景區(qū)年總接待量、日最大接待量為連續(xù)變量，進(jìn)行兩步聚類。模型經(jīng)多次迭代后成功收斂，最終得到3個(gè)組團(tuán)。聚類后輪廓系數(shù)(Silhouette Coefficient)為0.7，接近1，說明樣本聚類合理。

聚類結(jié)果如圖5～7所示，對(duì)聚類結(jié)果進(jìn)行特征分析。

圖5 聚類結(jié)果及各組團(tuán)大小

3.3.3.1 類聚類結(jié)果

圖6 聚類輪廓系數(shù)

圖7 聚類結(jié)果

1類聚類結(jié)果的軌跡核密度值高，多服務(wù)于5A級(jí)景區(qū)，年總接待游客量大，日最大接待量大。說明該類別軌跡所在路段距高等級(jí)景區(qū)較近，旅游資源吸引力大，道路旅游功能強(qiáng)。定義該類道路為一級(jí)旅游公路，參考《旅游公路技術(shù)指標(biāo)》，建議該類道路采用一級(jí)公路，增設(shè)或完善旅游服務(wù)等有關(guān)設(shè)施，打造與景區(qū)資源主題相契合的高質(zhì)量旅游公路。

3.3.3.2 類聚類結(jié)果

2類聚類結(jié)果的軌跡核密度值較低，多服務(wù)于3A級(jí)景區(qū)，年總接待游客量較少，日最大接待量低。說明該類別軌跡所在路段主要服務(wù)于較低等級(jí)景區(qū)，旅游資源吸引力小，景區(qū)最大接待能力小，道路旅游功能弱。定義該類道路為三級(jí)旅游公路，建議采用三級(jí)公路，以連接各旅游景區(qū)作為主要功能。

3.3.3.3 3類聚類結(jié)果

3類聚類結(jié)果的軌跡核密度值較高，多服務(wù)于4A級(jí)景區(qū)，年總接待游客量較多，日最大接待量較大。說明該類別軌跡所在路段距較高等級(jí)的景區(qū)較近，旅游資源吸引力較大，道路旅游功能較強(qiáng)。定義該類道路為二級(jí)旅游公路，建議該類道路采用一、二級(jí)公路，提高道路質(zhì)量和景觀，提升景區(qū)吸引力。

3.4 結(jié)果驗(yàn)證

1) 選取普通國道G107衡山大道交叉口至八里坪段作分析：按照聚類結(jié)果，該路段被聚類為第1類，即一級(jí)旅游公路。從道路現(xiàn)狀來看，該路段位置如圖8所示，是連接至5A級(jí)景區(qū)南岳衡山旅游區(qū)的重要通道，現(xiàn)狀為二級(jí)公路，團(tuán)體旅游軌跡核密度均值為86.78，其連接的南岳衡山旅游區(qū)年總接待量約550萬人次，日最大接待游客量約12萬人次，旅游交通吸引量大。對(duì)比結(jié)果表明該段道路的聚類結(jié)果與實(shí)際情況基本一致，聚類結(jié)果合理。

圖8 路段聚類結(jié)果驗(yàn)證

2) 選取普通國道G240在陳賡故居周邊的路段分析：按照聚類結(jié)果，該路段被聚類為第2類，即三級(jí)旅游公路。道路現(xiàn)狀為二級(jí)公路，團(tuán)體旅游軌跡核密度均值為26.57，其連接的陳賡故居為3A級(jí)景區(qū)，年總接待量約30萬人次，日最大接待游客量約500人次，旅游交通吸引量較小。對(duì)比結(jié)果表明該段道路的聚類結(jié)果與實(shí)際情況基本一致，聚類結(jié)果合理。

4 結(jié)論

從規(guī)模龐大的公路網(wǎng)中識(shí)別出旅游公路網(wǎng)，對(duì)推動(dòng)全域旅游公路網(wǎng)建設(shè)具有重要意義。本文創(chuàng)新性地從團(tuán)體旅游視角出發(fā)，基于“兩客一?！眻F(tuán)體旅游軌跡數(shù)據(jù)，采用核密度分析方法并篩選旅游資源周邊計(jì)算結(jié)果，綜合資源特征價(jià)值和市場(chǎng)影響力因素進(jìn)行聚類，最后以湖南省為對(duì)象進(jìn)行案例分析。由于團(tuán)體旅游出行對(duì)當(dāng)前熱門景點(diǎn)和設(shè)施相對(duì)完善的景點(diǎn)存在明顯偏向性，因此本研究的分析結(jié)果偏重于高品質(zhì)旅游資源周邊道路，對(duì)正在開發(fā)和潛力較大的景點(diǎn)重視不夠。但總的來說，本文研究方法具有較強(qiáng)的可操作性和適用性，聚類結(jié)果基本符合實(shí)際情況，可以為旅游公路網(wǎng)的識(shí)別和特征分析提供參考與路徑。