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    西部山地旅游區(qū)域住宿點分布研究

    2021-11-24 09:27:48趙威張海波
    科學與生活 2021年18期
    關鍵詞:空間分布

    趙威 張海波

    摘要:西部山地旅游熱度的持續(xù)走高,山地旅游地區(qū)的住宿問題是最為游客關心的問題,一直以來,山地住宿點缺少統(tǒng)一規(guī)劃,分部不夠合理,本文以四川省甘孜州為例,統(tǒng)計了全域住宿點分布情況,對住宿點的分布特點進行了分析。

    關鍵詞:ArcGIS;山地旅游;住宿業(yè);空間分布

    西部山地地區(qū)旅游的熱度持續(xù)不減,節(jié)假日交通擁堵,城鎮(zhèn)內(nèi)部道路擁堵,除了受客流量和車流量的絕對數(shù)量的影響,同時也受到住宿服務設施的集中設置的影響。西部山地旅游城市市縣城內(nèi)部交通線路分布與住宿點分布的關系,住宿點沿交通線路分布的特征影響著車流在城市內(nèi)部的流動和聚集。因此,需找到城市內(nèi)部住宿點沿交通線分布的聚集區(qū)域,圍繞該區(qū)域優(yōu)化停車設施,明確該區(qū)域停車位數(shù)量,為采取提前引導車流措施提供定量閾值(區(qū)域內(nèi)可提供的停車位極限值)。

    一、研究方法

    收集西部熱門旅游區(qū)域(以甘孜州為例,旅游熱門地域,典型山地地形區(qū)域)線路數(shù)據(jù)、住宿點數(shù)據(jù)→運用ArcGIS將線路數(shù)據(jù)和住宿點數(shù)據(jù)進行空間可視化→分析州域尺度下的住宿點分布特征(住宿點分布數(shù)據(jù)、分布的可視化特征)→住宿點占比較大的市縣城區(qū)內(nèi)國道線路一定范圍內(nèi)住宿點的分布特征→根據(jù)該特征分析出住宿點集中區(qū)域的范圍→結(jié)合交通線路的分布狀態(tài)提出停車區(qū)設置和交通組織措施建議

    文章以甘孜州旅游景區(qū)為研究對象,基于分形理論和ARCGIS軟件的應用,在全州尺度下,測量甘孜州旅游景區(qū)住宿點的隨機聚集維數(shù)。分形系統(tǒng)是自然優(yōu)化的結(jié)構(gòu),具有自相似性、無標度性和自仿射性的特征[1]。國內(nèi)外學者運用分形理論對交通網(wǎng)絡、城市人口、城市等級結(jié)構(gòu)[2-4]等領域開展了大量研究工作。旅游景區(qū)住宿系統(tǒng)是旅游景區(qū)復雜子系統(tǒng)之一,其分布的合理性影響著旅游景區(qū)系統(tǒng)的有序健康發(fā)展。論文試圖發(fā)現(xiàn)甘孜州旅游景區(qū)的住宿點的空間分布特征,為定量描述山地旅游景區(qū)住宿點空間分布特征提供有效方法。

    二、數(shù)據(jù)獲取

    以四川省甘孜州全域作為研究區(qū)域,獲取2019年住宿點樣本總數(shù)4064個。使用XGeocoding軟件中進行經(jīng)緯度轉(zhuǎn)化,并在ARCGIS中解析成功3680個住宿點,成功率為90.55%。載入ArcGIS后配準甘孜州區(qū)域內(nèi)的住宿點數(shù)量為3372個,成功率為91.63%,占原始總數(shù)據(jù)點的82.97%。因此,本文所分析的住宿點數(shù)量為3372個。

    三、研究過程及結(jié)論

    采用上述方法,獲取甘孜州州域主要市縣城政府所在地經(jīng)緯度數(shù)據(jù)。將甘孜州全域住宿點的經(jīng)緯度數(shù)據(jù)與市縣城政府所在地經(jīng)緯度坐標數(shù)據(jù)導入arcgis軟件中,進行矢量獲得甘孜州全域住宿點與市縣城政府所在地的分布圖(如圖1所示)。分布圖中各住宿點圍繞市縣城政府所在地呈現(xiàn)出明顯的聚集狀態(tài),州域內(nèi)住宿點可分為三個聚集區(qū)域(如圖1所示)。

    1.矢量數(shù)據(jù)符號法分析

    借助arcGIS軟件將甘孜州州域住宿點的空間分布進行可視化表達,從州域尺度對住宿業(yè)的規(guī)模特征進行分析。甘孜州住宿業(yè)分布呈現(xiàn)出東南部至西南部向西北遞減走勢,在東南部區(qū)域住宿點數(shù)量明顯高于西南部和西北部,東南部聚集區(qū)1覆蓋住宿點占比43.89%,西北部聚集區(qū)2和聚集區(qū)3覆蓋住宿點合計占比24.701%。甘孜州內(nèi)縣域主要城鎮(zhèn)區(qū)域尺度下住宿點分布主要集中在市縣城區(qū),且呈現(xiàn)出“內(nèi)密外疏”的空間格局。

    通過對康定市城區(qū)國道G318線兩側(cè)1300米緩沖區(qū)內(nèi)的各緩沖間隔區(qū)(間隔100米)中的住宿點分布數(shù)量進行分析,各緩沖區(qū)間隔的住宿點分布如圖4所示,住宿點的間隔分布極不均衡,其中900米-1000米的緩沖區(qū)間隔的住宿點分布聚集明顯。

    由圖5可知,B區(qū)域是1000米緩沖區(qū)相對于900米緩沖區(qū)的住宿點增加的區(qū)域,結(jié)合通過ArcGIS軟件的統(tǒng)計,B區(qū)域聚集的住宿點數(shù)量為491個,B區(qū)域的住宿點聚集度高。因此,B區(qū)域的旅游高峰期可預見的旅游住宿車流較大,需對該區(qū)域的停車區(qū)設置進行重點規(guī)劃,同時需對進入該區(qū)域的車流進行提前疏導,從而減小該區(qū)域內(nèi)部的交通壓力和停車服務壓力。

    通過對瀘定縣城區(qū)國道G318線兩側(cè)800米緩沖區(qū)內(nèi)的各緩沖間隔區(qū)(間隔100米)中的住宿點分布數(shù)量進行分析,各緩沖區(qū)間隔的住宿點分布如圖6所示,住宿點的間隔分布極不均衡,其中500米-600米的緩沖區(qū)間隔的住宿點分布聚集明顯。

    由圖7可知,D區(qū)域是600米緩沖區(qū)相對于500米緩沖區(qū)的住宿點增加的區(qū)域,結(jié)合通過ArcGIS軟件的統(tǒng)計,D區(qū)域聚集的住宿點數(shù)量為199個,D區(qū)域的住宿點聚集度高。因此,D區(qū)域的旅游高峰期可預見的旅游住宿車流較大,需對該區(qū)域的停車區(qū)設置進行重點規(guī)劃,同時需對進入該區(qū)域的車流進行提前疏導,從而減小該區(qū)域內(nèi)部的交通壓力和停車服務壓力。

    參考文獻

    [1]Mandelbrot BB,Passoja DE,Paullay AJ.Fractal character ?of fracture surfaces of metals

    [2]劉繼生,陳彥光.人口的區(qū)位過程與城市的分形形態(tài)[J].人文地理,2002, 17(1):24-28.

    [3]李傳武,張小林,吳威.基于分形理論的江蘇沿江城鎮(zhèn)體系研究[J].長江流域資源與環(huán)境,2010,19(1):1-6.

    [4]劉繼生,陳彥光.交通網(wǎng)絡空間結(jié)構(gòu)的分形維數(shù)及其測算方法探討[J].地理學報 ,1999,54(5):471-475.

    作者簡介

    趙威(1987-),男,漢族,甘肅天水,講師,碩士,西南交通大學希望學院,數(shù)學建模。

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