山地騎行旅游的時空特征及形成機理
——以貴州省為例

王 坤 雷振仙

（貴州大學(xué)旅游與文化產(chǎn)業(yè)學(xué)院，貴州貴陽 550025）

0 引言

自Sheller等（2006）將流動性范式引入地理學(xué)研究，研究者們開始重點關(guān)注地理空間中的各種流動現(xiàn)象。騎行旅游的慢速流動過程提高了旅游的靈活性和自主性，增加了旅游的流動性。騎行旅游者處于開放的流動性空間內(nèi)，強化了旅途本身的吸引物屬性，能增強人與地方、空間的互動，使旅游具有開放、互動、重構(gòu)地方意義的特征（張朝枝 等，2017）。山地因地形起伏、海拔高差、地質(zhì)地貌構(gòu)成、生態(tài)自然環(huán)境等自然條件，適宜開展攀巖、登山、山地自行車、徒步、滑雪等刺激的感官體驗型戶外活動。山地具有的高梯度效應(yīng)賦予騎行旅游更強的挑戰(zhàn)性和趣味性，更能增強行游結(jié)合的旅游體驗。特別是新冠病毒疫情防控階段，境外游和跨省游等遠(yuǎn)途旅行受到限制，本地游、周邊游等近距離休閑度假與居民旅游需求相符合，推動了旅游休閑方式的改變。后疫情時代游客出游行為呈現(xiàn)日?；⑿蓍e化、戶外化的趨勢，休閑活動與戶外運動成為游客日常旅游的首選。騎行旅游既滿足低風(fēng)險出行旅游的愿望，又符合當(dāng)下居民的社交娛樂需要，以及對綠色健康生活方式的向往，已從小眾的運動休閑方式走進大眾視野。深入探討山地空間形態(tài)上的騎行旅游活動規(guī)律對于協(xié)調(diào)人地關(guān)系、促進生態(tài)和諧及可持續(xù)性具有重要意義。

近年來，隨著自行車運動、自行車賽事等在全球范圍內(nèi)的普及，研究者們逐漸關(guān)注到以自行車為主要交通方式的旅游活動。根據(jù)騎行旅游具有的騎行屬性，現(xiàn)有研究內(nèi)容主要聚焦騎行旅游的路線選擇、騎行旅游體驗等方面。Majumdar等（2018）提出影響騎行旅游路線選擇的主要因素有路途風(fēng)景、旅游基礎(chǔ)設(shè)施、坡度等。胡傳東等（2015）基于網(wǎng)絡(luò)游記，運用內(nèi)容分析法揭示了川藏線騎行旅游者的旅游體驗規(guī)律。張朝枝等（2017）基于騎行入藏者的半結(jié)構(gòu)訪談建立了“行為-氛圍-情感”的騎行旅游體驗?zāi)Ｐ汀Ｍ跞贻x等（2020）通過扎根理論方法得出了騎行旅游的客觀本真性體驗和存在本真性之間的互動模型。Han等（2017）探究了騎行旅游屬性、感知價值、滿意度、欲望和性別在騎行旅游者忠誠度生成過程中的作用。此外，也有研究者關(guān)注騎行旅游的空間分布特征，例如：Mou等（2022）對西藏騎行旅游者騎行軌跡開展研究，發(fā)現(xiàn)騎行的熱點區(qū)域為宗教文化景點或風(fēng)景名勝區(qū)，且騎行旅游路線與省道的聯(lián)系更為密切；呂旭濤等（2018）通過聚類得出騎行旅游主要的兩種空間模式為直游型和環(huán)游狀。隨著研究不斷地細(xì)化和深入，研究者們也逐漸關(guān)注到依托山地地貌的騎行旅游活動，例如：Hagen等（2016）在山地騎行賽道的規(guī)劃中融入旅游者情感和體驗的內(nèi)容，為生活實際應(yīng)用提供了方法論指導(dǎo)；Pr?bstl-Haider等（2018）以國際山地旅游地奧地利為案例地，依托山地騎行市場的復(fù)雜性進行騎行旅游產(chǎn)品設(shè)計和服務(wù)改善等研究，以期為同類型目的地提供借鑒。相關(guān)研究者在分析國外山地旅游研究熱點時發(fā)現(xiàn)，山地自行車已被列入前十位高頻關(guān)鍵詞（田瑾 等，2020），由此說明對山地騎行旅游的研究具有重要的學(xué)術(shù)價值。

綜上，國內(nèi)外對于騎行旅游的研究取得了較為豐碩的成果，但還存在以下不足：首先是研究內(nèi)容方面，現(xiàn)有關(guān)于騎行旅游的研究主要集中在騎行旅游體驗方面（Han et al.，2017；胡傳東 等，2015；王汝輝 等，2020），雖然已有研究關(guān)注到騎行旅游空間特征及組織模式（Mou et al.，2022；呂旭濤 等，2018），但較少有關(guān)于空間流動的時空演化特征及機制研究。其次是數(shù)據(jù)來源較為單一，多以訪談、問卷數(shù)據(jù)為主。隨著通信技術(shù)的迅猛發(fā)展和大數(shù)據(jù)時代的到來，攜程、馬蜂窩等OTA平臺和兩步路、六只腳等戶外旅游APP大規(guī)模建設(shè)及運用，旅游者足跡定位精確度不斷提高，以及全球終端定位系統(tǒng)不斷多元化、便捷化、低成本化發(fā)展，研究者們開始利用GPS進行旅游時空行為方面的研究，對于揭示時空特征和行為模式具有重要的意義（黃瀟婷 等，2016；梁景宇 等，2019）。最后是研究區(qū)域方面，國內(nèi)對于騎行旅游的研究大多以川藏線或西藏地區(qū)為案例地（Mou et al.，2022；張朝枝 等，2017；呂旭濤 等，2018），而以山地這一特殊且重要的地貌類型為研究區(qū)域的相對較少，亟待補充依托山地自然屬性及與山地人文效應(yīng)相關(guān)聯(lián)的騎行旅游方面的研究。

目前國內(nèi)外對于騎行旅游的定義尚未統(tǒng)一，騎行旅游的概念界定仍是研究的熱點問題（鄧冰 等，2015）。不同的社會經(jīng)濟文化背景下，騎行旅游具有不同的內(nèi)涵，但研究者們均考慮了距離和時間等基本要素（Simonsen et al.，1998；Ritchie，1998；Lamont，2009）。隨著時代的進步，電動車、摩托車等相較于自行車更便捷和省力的騎行方式得到普及，為騎行旅游提供了極大的便利。借鑒以上研究成果，同時為使山地騎行旅游具有廣泛性和現(xiàn)代意義，本文將山地騎行旅游的概念界定為：依托山地地貌形態(tài)，以自行車、電動車、摩托車等騎行工具為主要交通方式，在離開慣常環(huán)境超過10千米且旅行線路海拔在500米以上的地區(qū)開展山地觀光、休閑、運動等山地旅游活動的旅游形式。基于此，本文將貴州省作為開展山地騎行旅游活動的典型案例地，以騎行旅游的GPS軌跡數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)源，并融合統(tǒng)計數(shù)據(jù)、地理信息數(shù)據(jù)等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，探究山地騎行旅游時空演化特征及分異格局的形成機理。與現(xiàn)有研究相比，本文的貢獻主要體現(xiàn)在：第一，從較為精確的騎行旅游軌跡數(shù)據(jù)出發(fā)，通過時間和空間兩個維度對山地騎行旅游的長期趨勢、集聚擴散與演化特征進行細(xì)致分析；第二，以縣（市、區(qū)）為基本地理單元，綜合自然、人文等因素實證探討山地騎行旅游空間格局的影響因素，推動研究從時空描述性分析到形成機理的深化過程。本文的研究成果對于山地騎行旅游空間格局的認(rèn)識、山地騎行基礎(chǔ)設(shè)施的合理規(guī)劃及山地騎行路線的設(shè)計具有重要的價值。

1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)及騎行市場概況

貴州省地處中國西南內(nèi)陸地區(qū)腹地（見圖1a），地勢西高東低，是西南地區(qū)的交通樞紐。山地是貴州分布面積最大的地貌類型（見圖1b），山地和丘陵占總面積的92.5%①貴州省自然資源廳.被稱為“沉積巖王國”的貴州，山地和丘陵占全省國土面積的92.5%［EB/OL］.（2021-07-08）［2022-07-15］.https：//zrzy.guizhou.gov.cn/wzgb/zwgk/zfxxgk/fdzdgknr/qtfdxx/xwfbh/202201/t20220121_72377480.html.，以低山（500米～1000米）和中山（1000米～3500米）為主，具有用地條件好，氣候舒適度高，適宜休閑、娛樂和運動等優(yōu)勢（周曉琴 等，2017）。貴州是喀斯特地貌典型發(fā)育地區(qū)，擁有壯美的峰林、石林，奇絕的峽谷、盲谷，神秘的溶洞、天坑等雄奇多彩、陡峭多變的喀斯特景觀。

圖1 研究區(qū)概況圖

2015年以來，在“國際山地旅游暨戶外運動大會”平臺的助推下②趙騰澤，2022.聚焦山地旅游發(fā)展，攜手共筑嶄新未來［N］.中國旅游報，2022-08-25（2）.，貴州省依托豐富的山地資源優(yōu)勢，推動以戶外運動為代表的特色業(yè)態(tài)日趨興起，促使山地旅游產(chǎn)業(yè)向縱深發(fā)展。山地騎行旅游集休閑化、大眾化、娛樂化為一體，為山地旅游產(chǎn)業(yè)與其他產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展開拓了更大的空間，山地騎行旅游市場也迸發(fā)出蓬勃生機。需求方面，人們對山地騎行需求急速增長，體現(xiàn)在用戶通過各大企業(yè)平臺獲取騎行旅游相關(guān)信息并購買騎行旅游產(chǎn)品。旅游攻略平臺馬蜂窩旅行大數(shù)據(jù)顯示，2020年騎行類的數(shù)據(jù)增長108%。社區(qū)分享平臺小紅書數(shù)據(jù)顯示，2022年前8個月搜索騎行相關(guān)信息的用戶頻次同比增長了253%。電商平臺京東的數(shù)據(jù)顯示，2022年6月以來，京東自行車品類銷售量和成交額均增長迅猛③魯元珍，2022.在城市與自然中穿行：“騎行熱”引領(lǐng)出游新風(fēng)尚［N］.光明日報，2022-09-11（5）.。綜合各大企業(yè)平臺數(shù)據(jù)，人們對休閑騎行的需求日益增長。

供給方面，貴州省山地騎行旅游資源豐富，有赤水河谷旅游公路、遵義余慶松煙騎行小鎮(zhèn)、環(huán)梵凈山騎行線路、環(huán)雷公山騎行線路、龍里縣谷腳自行車主題公園等類型豐富、主題多樣的騎行線路①曹雯，趙相康，2022.陌上花開緩緩歸［N］.貴州日報，2022-03-11（9）.，并且已成功舉辦普安國際山地自行車邀請賽、中國山地自行車公開賽（普安站）等高級別的騎行賽事②曹雯，2021.“五一”多彩游，春去夏來的別樣生活［N］.貴州日報，2021-04-30（7）.。在政策層面，《中華人民共和國國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》中明確提出，優(yōu)先發(fā)展城市公共交通，建設(shè)自行車道、步行道等慢行網(wǎng)絡(luò)③張宇，2022.騎行熱給旅游市場帶來哪些新機會［N］.中國旅游報，2022-10-06（3）.。貴州省多地已有不少支持自行車道及騎行線路建設(shè)的政策出臺，如貴陽市編制了《貴陽市城市慢行（綠道）系統(tǒng)建設(shè)總體規(guī)劃》，在中心城區(qū)和副中心城區(qū)打造17個慢行優(yōu)先區(qū)，并構(gòu)建4條慢行（綠道）主廊道④貴陽市自然資源和規(guī)劃局.《貴陽市城市慢行（綠道）系統(tǒng)建設(shè)總體規(guī)劃》規(guī)劃公告［EB/OL］.（2018-12-20）［2022-08-25］.http：//zyghj.guiyang.gov.cn/newsite/zwgk/zfxxgk/fdzdgknr/ghjh/gh/202012/t20201228_65765635.html.，串聯(lián)中心城區(qū)主要的歷史人文資源、風(fēng)景旅游區(qū)、自然生態(tài)區(qū)，凸顯貴陽市山地城市特色，打造騎友良好型城市環(huán)境。

1.2 數(shù)據(jù)來源與處理

1.2.1 數(shù)據(jù)來源

騎行旅游軌跡數(shù)據(jù)來源于兩步路戶外旅游網(wǎng)站（www.2bulu.com），該網(wǎng)站主要是中國用戶使用的交互式戶外旅游共享和社區(qū)平臺。結(jié)合國內(nèi)研究者對一日游的定義，即居民離開慣常居住地10km以外的其他地方開展旅游活動（徐菊鳳，2016），本文借助Python程序爬取了騎行路程為10km以上的行程軌跡數(shù)據(jù)，初步得到17890條包含軌跡ID、用戶ID、出發(fā)時間、經(jīng)緯度、海拔、速度等屬性信息的騎行旅游軌跡數(shù)據(jù)（見表1）。

表1 GPS軌跡屬性表（部分舉例）

1.2.2 數(shù)據(jù)處理

考慮到自行車、電動車、摩托車有可能是中國居民外出工作和生活的重要交通工具，如何精確識別騎行旅游的數(shù)據(jù)是本文數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵。本文逐一閱讀獲取的數(shù)據(jù)，并從以下2個方面進行仔細(xì)甄別：（1）基于用戶ID屬性信息刪除同一用戶從同一起點到達(dá)同一終點的多條軌跡相似的騎行數(shù)據(jù)，這可能是用戶日常通勤等活動的數(shù)據(jù)。（2）從騎行旅游具有的觀光休閑特征出發(fā)，只保留三類騎行軌跡，即騎行目的地為旅游景區(qū)或風(fēng)景名勝區(qū)等具有觀光游覽屬性的目的地，或者沿河或沿湖風(fēng)景道騎行，以及在景區(qū)內(nèi)騎行的軌跡數(shù)據(jù)。

甄別出騎行旅游軌跡后，考慮到GPS定位不可避免地受到復(fù)雜因素的影響而導(dǎo)致錯誤數(shù)據(jù)，因此要制定篩選規(guī)則對GPS軌跡數(shù)據(jù)進行處理。篩選規(guī)則具體如下：（1）刪除騎行路程、騎行時間、騎行速度等屬性信息不完整的軌跡數(shù)據(jù)；（2）刪除創(chuàng)建年份在2013年至2021年以外的騎行軌跡數(shù)據(jù)；（3）基于軌跡ID屬性信息刪除因天氣、地形等因素導(dǎo)致的不穩(wěn)定狀況而上傳的重復(fù)數(shù)據(jù)；（4）考慮到山地的高梯度效應(yīng)，在山地騎行的最大速度比平原或城市更快，因此將騎行速度的閾值設(shè)置為30m/s，大于30m/s的異常數(shù)據(jù)可能是錯誤將駕車數(shù)據(jù)記錄成騎行數(shù)據(jù)；（5）為突出山地騎行的特性，刪除騎行海拔高度為500米以下的騎行軌跡。經(jīng)過逐條閱讀騎行軌跡并多次按照規(guī)則篩選，最終得到7205條騎行旅游的GPS軌跡數(shù)據(jù)，其中包含24386915個具有經(jīng)緯度信息、騎行速度、時間等屬性的軌跡點。

2 研究方法

2.1 季節(jié)性強度指數(shù)

旅游活動具有時間上的不均衡特征，通常被稱為季節(jié)性，山地騎行旅游是否具有季節(jié)性需要進一步驗證。通常情況下，旅游需求時間分布的集中性是由旅游季節(jié)性引起的，可以用季節(jié)性強度指數(shù)R來衡量（唐鴻 等，2021）。本文用R來反映山地騎行旅游的時間集中分布程度，值越大，表示時間集中分布于某個時段；值越小表示在全年分布比較均勻。其計算公式為：

式（1）中，R為旅游需求的時間分布強度指數(shù)；xi為各月游客量占全年游客量的百分比。

2.2 經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解法

經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解法（Empirical Mode Decomposition，EMD）是對時間序列進行平穩(wěn)化處理的方法，即將信號以不同尺度的波動或趨勢逐級分解（Huang et al.，1998），分解產(chǎn)生的數(shù)據(jù)序列被稱為本征模函數(shù)分量（IMF）。不同本征模函數(shù)意味著不同尺度下波動的幅度隨時間變化的趨勢不同，趨勢分量（Res）是單調(diào)函數(shù)或者均值函數(shù)，可以代表長期趨勢或平均狀態(tài)。本文使用經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解法將山地騎行旅游的月度波動序列分解成平穩(wěn)序列，研究山地騎行旅游的時序變化特征。

2.3 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析

為構(gòu)建貴州省騎行旅游流網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)騎行旅游的起始地和目的地，本文將騎行旅游流轉(zhuǎn)化為有向加權(quán)網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點為縣（市、區(qū)），邊為節(jié)點之間騎行旅游流流量。關(guān)系總數(shù)指網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點間直接聯(lián)系的總數(shù)；節(jié)點度指標(biāo)用于分析網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點的控制能力，平均節(jié)點度表示節(jié)點連接邊的平均度；網(wǎng)絡(luò)直徑表示任意兩點之間最短距離的最大值；平均路徑長度指網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點兩兩之間距離的平均長度，反映縣（市、區(qū)）之間騎行的暢通程度。

2.3.1 節(jié)點度

節(jié)點度是反映網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中各節(jié)點在網(wǎng)絡(luò)中地位的重要指標(biāo)（李苑君 等，2021），該值越高，表示該節(jié)點在網(wǎng)絡(luò)中越處于較中心的位置，與其他節(jié)點的聯(lián)系強度越高。節(jié)點度采用與該節(jié)點所有連接的節(jié)點Tij的總數(shù)來衡量。對于有向加權(quán)網(wǎng)絡(luò)，度Di可分為出度Oi與入度Ii，出度表示節(jié)點對網(wǎng)絡(luò)資源的控制能力，入度表示節(jié)點對網(wǎng)絡(luò)資源的吸引能力。具體計算方法為：

2.3.2 平均聚類系數(shù)

網(wǎng)絡(luò)的凝聚性反映網(wǎng)絡(luò)整體聯(lián)系的密切程度，通常采用聚類系數(shù)（Clustering Coefficient，CC）揭示網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)通情況。單個節(jié)點的聚類系數(shù)為節(jié)點i與鄰節(jié)點之間實際存在的邊數(shù)與可能存在的總邊數(shù)之比（席強敏 等，2022），而所有節(jié)點的平均聚類系數(shù)衡量了網(wǎng)絡(luò)的整體凝聚力，數(shù)值越大說明節(jié)點之間的聯(lián)系越緊密。平均聚類系數(shù)的具體計算方法為：

式（5）中，n為網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點數(shù)量；di為節(jié)點i與相鄰節(jié)點之間實際存在的邊數(shù)；k代表與節(jié)點i相鄰的節(jié)點數(shù)。

2.4 地理探測器分析方法

地理探測器是探索空間分層異質(zhì)性背后驅(qū)動力的統(tǒng)計學(xué)方法，廣泛應(yīng)用于空間分異特征等方面的分析（王勁峰 等，2017）。本文主要利用地理探測器模型中的因子探測和交互探測識別山地騎行旅游空間分異的主要驅(qū)動因素及各因素間的交互作用。該模型如下：

式（6）中，q值表示度量因素對于山地騎行旅游空間分異的影響程度，取值范圍為［0，1］，取值越大，說明該因素解釋力越強，反之則越弱；h為山地騎行旅游空間分異影響因素的分類數(shù)；σ2和分別表示因變量在全范圍及分類h內(nèi)的方差；SST和SSW分別為全范圍總方差與分類層內(nèi)方差和；N和Nh分別表示全范圍內(nèi)和分類層內(nèi)h的單元數(shù)。為探究影響因素兩兩相互作用對空間分異的影響程度，通過比較單一因子的q值和雙因子交互（Xi∩Xj）的q值來判斷因子之間減弱或增強對因變量的解釋力。

3 騎行旅游的時空特征

3.1 時序演化特征分析

3.1.1 總體演化特征

為揭示山地騎行旅游的長期趨勢特征，本文采用箱圖和核密度演進對其進行分析。由山地騎行旅游軌跡點密度的箱型圖可知（見圖2a）：（1）貴州省山地騎行旅游軌跡點密度大體呈現(xiàn)穩(wěn)步上升趨勢。這與道路設(shè)施不斷完善、低碳出行理念的普及等因素密切相關(guān)。（2）2020年暴發(fā)的新冠肺炎疫情導(dǎo)致中國的旅游業(yè)受到了極大的沖擊，但是山地騎行旅游的軌跡點密度在2020年并未呈現(xiàn)下降趨勢，反而與2019年相比，各縣（市、區(qū)）內(nèi)軌跡點密度小幅度上漲。說明疫情影響下山地騎行旅游成為眾多無法進行跨區(qū)域遠(yuǎn)距離旅游的游客的替代選擇，而隨著疫情緩和，更多樣化的旅游方式導(dǎo)致2021年山地騎行旅游的軌跡點數(shù)量略有下降。

進一步探討山地騎行旅游的時序動態(tài)演進特征，本文將研究范圍分成2013—2015年、2016—2018年、2019—2021年3個時間段，分別對應(yīng)山地騎行旅游萌芽期、快速發(fā)展期、穩(wěn)定期。由核密度演化分析（見圖2b）可知：（1）曲線形態(tài)上，曲線整體出現(xiàn)右移，右拖尾特征明顯，說明貴州省大部分縣（市、區(qū)）的山地騎行旅游軌跡點密度在低值聚集，少數(shù)縣（市、區(qū)）向高值靠攏。2019—2021年核密度曲線右尾小幅抬高，說明山地騎行旅游軌跡點密度的高等級單元有擴張趨勢。（2）峰值變化上，波峰有先變寬后變窄的情況，且波峰呈現(xiàn)下降的趨勢，表明貴州省各個縣（市、區(qū)）山地騎行旅游發(fā)展情況的差距逐漸變小。

圖2 山地騎行旅游時序演化特征

3.1.2 季節(jié)性特征

本文采用季節(jié)性強度指數(shù)揭示貴州山地騎行旅游的季節(jié)性特征。結(jié)果顯示（見圖3a），2013—2021年山地騎行旅游軌跡的季節(jié)強度指數(shù)分別為8.045、12.930、7.331、2.009、1.883、2.552、2.805、2.610和2.250，數(shù)值較大，說明山地騎行旅游存在明顯的季節(jié)性差異。2013—2015年的季節(jié)性強度數(shù)值較大，原因是騎行旅游軌跡數(shù)量較少，僅分布在個別月份。2016年后季節(jié)性強度指數(shù)的變動形態(tài)總體呈“倒U形”，其中2019年季節(jié)性強度最大，說明2019年各月差異最為突出。

本文以月度數(shù)據(jù)為基準(zhǔn)統(tǒng)計騎行旅游軌跡數(shù)量的月度分布特征（見圖3b），虛線表示騎行旅游軌跡數(shù)量的月度平均值。由圖可知，低于平均值的月份為1月、2月、11月、12月，均為天氣較為寒冷的冬季月份。騎行旅游軌跡數(shù)量較多的月份集中于4月～5月和7月～9月，其中7月、8月為騎行旅游軌跡數(shù)量的峰值。從月度變化趨勢看，騎行軌跡數(shù)量在春季呈上升趨勢（3月～5月），春夏相交呈下降趨勢（5月～6月），夏季及夏秋之際軌跡數(shù)量上升并持續(xù)處于較高水平（7月～10月），冬季呈下降趨勢（11月～12月、1月～2月）?？梢钥闯?，貴州山地騎行旅游活動的季節(jié)性較為明顯，與當(dāng)?shù)貧夂驐l件密切相關(guān)，貴州典型的避暑性氣候使得夏季成為山地騎行旅游活動的旺季。

圖3 山地騎行旅游的季節(jié)性特征

3.1.3 波動性特征

為深入分析貴州山地騎行旅游的時間波動特征，本文以采集的軌跡數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)源，構(gòu)建2013年1月至2021年12月（共計108個月）山地騎行旅游的月度序列數(shù)據(jù)集，并在Matlab中采用經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解法對其進行分解，得到不同頻率下的3個IMF分量和一個殘差Res趨勢項（見圖4），并計算每個分量周期及方差貢獻率（見表2）。

圖4的結(jié)果顯示，初始信號（Signal）隨著時間的推移逐漸呈現(xiàn)非平穩(wěn)的波動趨勢，表明貴州山地騎行旅游在時序上逐漸呈現(xiàn)周期性波動特征。殘差分量圖（Res）的結(jié)果呈逐漸上升的趨勢，表明貴州山地騎行旅游活動呈現(xiàn)逐年增加的趨勢。近年來，貴州省以山地旅游產(chǎn)品為發(fā)展重點，旅游公路、驛站等山地旅游基礎(chǔ)設(shè)施不斷完善，推動了貴州山地騎行旅游活動的發(fā)展。結(jié)合表2可知，IMF1、IMF2、IMF3的平均周期分別為4個月、9個月和21～22個月，方差貢獻率分別為6.48%、11.64%、4.68%，其中IMF2分量的方差貢獻率較高，說明貴州騎行旅游時序的波動以中低頻率波動為主。結(jié)合初始信號可以看出，貴州省不同年份騎行旅游的峰值集中出現(xiàn)在4月～8月，與IMF2為9個月的波動周期大致吻合，進一步驗證了貴州山地騎行旅游活動的季節(jié)性特征和避暑度假旅游的目的地特征。

表2 各分量周期及方差貢獻率

圖4 山地騎行旅游EMD波動圖

3.2 空間演化特征分析

山地騎行旅游的空間結(jié)構(gòu)特征是山地騎行旅游要素的空間抽象，空間結(jié)構(gòu)要素具體可抽象為點、線、面等具有內(nèi)涵的符號，點、線、網(wǎng)絡(luò)和區(qū)域面要素在空間上組合分布，構(gòu)成相互關(guān)聯(lián)的有機整體。點要素在空間內(nèi)集聚形成騎行旅游的極核區(qū)域，點和面要素疊加后顯示出騎行旅游的冷熱區(qū)域，點與點之間的連線形成騎行旅游的空間網(wǎng)絡(luò)狀結(jié)構(gòu)。由于2013年和2014年騎行旅游軌跡偏少，本文選取2015年作為起始年份，并選取2018年、2021年作為時空演化的時間節(jié)點進行分析。

3.2.1 軌跡空間演化特征

本文將研究區(qū)域劃分為5km×5km的網(wǎng)格，以山地騎行旅游軌跡點與基礎(chǔ)地理信息網(wǎng)格數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)進行空間可視化（見圖5）。從柵格軌跡點的空間分布變化來看：（1）騎行旅游發(fā)展模式上表現(xiàn)為多核心協(xié)同發(fā)展。2015年騎行旅游在興義、安龍等多地出現(xiàn)增長極，并以貴陽為中心形成一個一級集聚核，同時以赤水、仁懷、凱里、龍里等為中心形成多個次級集聚核。不同等級集聚核沿著東西方向和南北軸線兩側(cè)分布，延綿連接成軸，且沿軸線兩側(cè)的騎行旅游軌跡密度呈梯度遞減分布狀態(tài)。2018年和2021年，騎行旅游軌跡的空間分布均呈現(xiàn)“一極多核”特征，核心區(qū)主要位于貴州省中部地區(qū)，其中貴陽市及周邊的安順、黔南州等是騎行旅游軌跡的極核區(qū)域，而距離核心區(qū)較遠(yuǎn)的黔東南等則是低密度區(qū)域。（2）從空間分布的范圍和強度來看，2015—2021年，核心區(qū)域有向外延伸的趨勢，且集聚核的空間輻射范圍得到擴大，集聚效應(yīng)明顯。分區(qū)域而言，以貴陽為核心的極核區(qū)域范圍較大，由東西和南北兩側(cè)向外延伸。而以興義、仁懷、赤水、凱里為核心的集聚區(qū)域范圍較小，但也顯示出與周圍區(qū)域連成軸線且不斷向外圍延伸的趨勢。

圖5 騎行旅游軌跡點空間柵格分布特征

3.2.2 空間聚類演化特征

本文綜合運用ArcGIS中的空間連接工具將騎行旅游的軌跡點與貴州省范圍疊加，借助聚類及異常值分析工具分析山地騎行旅游軌跡點空間聚集類型（見圖6）?；谏降仳T行旅游軌跡的空間集聚特征，發(fā)現(xiàn)各類型集聚區(qū)域既存在差異也存在一定關(guān)聯(lián)，表現(xiàn)為以下3個方面：（1）2015年騎行旅游軌跡點密度的高-高集聚區(qū)位于興義、亨冊、錦屏，而低-低集聚區(qū)位于盤州、六枝。2018年、2021年高-高集聚區(qū)的分布相似，主要位于貴州省中部的貴陽市及其周邊龍里、平壩等，2021年雷山也成為高-高集聚區(qū)。（2）從集聚類型的變化過程看，高-高集聚區(qū)的空間分布趨于穩(wěn)定，而其余集聚類型隨時間變化呈現(xiàn)變動性特征。2018年和2021年黃平、盤州均形成騎行旅游軌跡點密度高于周邊的孤島區(qū)域，觀察發(fā)現(xiàn)，高-高集聚區(qū)的周圍易形成低-高集聚區(qū)。（3）大部分縣（市、區(qū)）的集聚狀況表現(xiàn)不顯著，原因可能是騎行道路建設(shè)有待改善，仍然存在未劃分自行車道、?？坎槐?、補給點不足等問題，目前適合騎行的景區(qū)較少，相關(guān)的配套服務(wù)仍然匱乏。但不顯著的集聚狀況有改善的趨勢，低碳環(huán)保出行理念的普及和人們對自然、健康生活方式的追求，是騎行旅游快速發(fā)展的重要促進因素。

圖6 空間分布及異常值聚類分析

3.2.3 空間網(wǎng)絡(luò)演化特征

本文使用GPS軌跡數(shù)據(jù)，從爬蟲獲取的數(shù)據(jù)中篩選出起點和終點坐標(biāo)，運用Python程序逆地理編碼技術(shù)調(diào)用百度地圖API，將起始坐標(biāo)和終點坐標(biāo)解析成具體位置，在ArcGIS 10.5中構(gòu)建騎行旅游流的O-D（Origin-Destination）流動網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)（見圖7），分別從網(wǎng)絡(luò)凝聚性和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)兩個方面進行分析，總結(jié)貴州省山地騎行旅游流動網(wǎng)絡(luò)的演變特征規(guī)律。

圖7 貴州省山地騎行旅游流動網(wǎng)絡(luò)

（1）騎行旅游網(wǎng)絡(luò)的凝聚性

本文使用Gephi數(shù)據(jù)處理軟件進行網(wǎng)絡(luò)凝聚性分析，測度了貴州省山地騎行旅游網(wǎng)絡(luò)的關(guān)系總數(shù)、平均度、網(wǎng)絡(luò)直徑、平均路徑長度和平均聚類系數(shù)，并重點分析騎行旅游者流動所構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)變化（見表3）。

表3 三個時期網(wǎng)絡(luò)的平均聚類系數(shù)、平均路徑長度與網(wǎng)絡(luò)直徑

結(jié)果顯示：①從時間節(jié)點看，騎行旅游流動的關(guān)系總數(shù)從39增大到79，騎行流動涉及的縣（市、區(qū)）顯著增加，網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)明顯的生長趨勢。②網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的平均度不斷增大，說明騎行網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點對周邊的吸引力增強，每個節(jié)點連接邊的平均數(shù)隨著時間不斷增加，說明節(jié)點的聯(lián)系性增強。2015年，騎行旅游流網(wǎng)絡(luò)節(jié)點大多為孤立節(jié)點，節(jié)點之間聯(lián)系性不強，多數(shù)處于中斷狀態(tài)，說明騎行旅游的路徑不長，跨縣（市、區(qū)）流動少。2018年縣（市、區(qū)）之間聯(lián)系路徑較為完整，已形成典型的網(wǎng)絡(luò)式空間結(jié)構(gòu)。③網(wǎng)絡(luò)直徑呈變小趨勢，說明節(jié)點間的最長距離變短，騎行網(wǎng)絡(luò)流動效率提高。平均路徑長度隨時間演變值越來越小，說明網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點的連接度不斷增大，與平均度不斷增大的結(jié)果相符。④同時，騎行旅游流網(wǎng)絡(luò)的平均聚類系數(shù)從0.165增加到0.265，反映出網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點聯(lián)系的密切程度進一步增強。以上結(jié)果說明騎行旅游流動網(wǎng)絡(luò)逐漸體現(xiàn)出“小世界效應(yīng)”，縣（市、區(qū)）之間騎行旅游要素流動效率逐漸提高。

（2）騎行旅游網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)演化特征

貴州省山地騎行旅游流動網(wǎng)絡(luò)由分散、單一結(jié)構(gòu)逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)槎噍椛涔?jié)點、多樣化結(jié)構(gòu)。2015年只有少數(shù)縣（市、區(qū)）形成騎行旅游流動的連線，高騎行流的空間分布具有一定的隨機性和偶然性。2018年貴州省中部地區(qū)的花溪、清鎮(zhèn)、觀山湖、南明、修文、龍里逐漸成為高等級節(jié)點，形成由中心向外圍的輻射式網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。2021年高等級節(jié)點向外部擴散，向外圍延伸并將平壩、烏當(dāng)包含在內(nèi)，這些節(jié)點的節(jié)點度均較高，形成了復(fù)雜的空間網(wǎng)絡(luò)化結(jié)構(gòu)。同時依托于高等級賽事和騎行基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)，都勻-麻江、雷山-凱里、興義-安龍、赤水-習(xí)水-仁懷形成多個次級網(wǎng)絡(luò)軸線。綜上，貴陽市同時具有控制能力和吸引能力，在全省騎行網(wǎng)絡(luò)中的功能和地位最突出，具有高輻射力度。隨著騎行旅游的發(fā)展，遵義的仁懷、習(xí)水也逐漸成為整體網(wǎng)絡(luò)的輻射中心。

4 山地騎行旅游空間格局的形成機制

4.1 山地騎行旅游空間格局的驅(qū)動因子選擇

4.1.1 模型構(gòu)建

當(dāng)前學(xué)界針對旅游現(xiàn)象時空格局的影響因素研究，主要集中在旅游者屬性特征、客源地特征、旅游者由客源地向目的地流動的原因等諸多方面（劉法建 等，2010；李磊 等，2021）。山地騎行旅游空間格局的形成是多要素綜合作用的結(jié)果，既受到傳統(tǒng)旅游空間驅(qū)動要素的作用，又受到騎行特性和山地梯度等自然特性的影響。借鑒相關(guān)研究成果（榮慧芳 等，2020；李濤 等，2020；張榮天 等，2022），結(jié)合貴州省山地騎行旅游的特征，在數(shù)據(jù)可獲取的基礎(chǔ)上，本文選取經(jīng)濟發(fā)展水平、區(qū)域市場規(guī)模、山地自然要素、氣候環(huán)境條件、交通便利程度、旅游資源稟賦6項指標(biāo)作為地理探測器的探測因子（見表4）。在旅游研究中，通常旅游者某一行為的空間表征可抽象為由軌跡組成的足跡空間，山地騎行旅游這一行為在空間上可表征為山地騎行旅游的軌跡點，因此本文將縣（市、區(qū)）的軌跡點密度數(shù)據(jù)作為因變量。

表4 山地騎行旅游空間格局驅(qū)動因子指標(biāo)選取、含義、計算方法及數(shù)據(jù)來源

4.1.2 最優(yōu)分類參數(shù)選擇

通過空間數(shù)據(jù)離散化確定空間分層異質(zhì)性的最佳尺度是運用地理探測器的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，判斷離散化分類結(jié)果的最優(yōu)參數(shù)可通過地理探測器結(jié)果的q統(tǒng)計量來評價，q值越大分區(qū)效果越好。在R語言中調(diào)用GD包（Song et al.，2020），運用相等間隔分類（equal breaks）、自然斷點分類（natural breaks）、分位數(shù)分類（quantile breaks）、幾何間隔分類（geometric breaks）、標(biāo)準(zhǔn)差分類（standard deviation breaks）5種分類方式，本文將分類等級數(shù)設(shè)置5～10類，從中篩選出q值最大的空間尺度作為地理探測器分析的參數(shù)。

4.2 山地騎行旅游驅(qū)動因素探測結(jié)果

4.2.1 主導(dǎo)因子探測

本文綜合運用地理探測器探測山地騎行旅游空間格局主導(dǎo)因子，結(jié)果表明（見表5），各影響因子對山地騎行旅游空間分布特征均有顯著的驅(qū)動作用（p值均小于0.1），因子影響力從大到小依次為：人口密度（0.808）＞人均可支配收入（0.621）＞人均地區(qū)生產(chǎn)總值（0.546）＞地勢起伏度（0.540）＞路網(wǎng)密度（0.456）＞旅游景點密度（0.373）＞年雨天數(shù)量（0.274）＞海拔高度（0.237）＞年平均氣溫（0.173）。由此可知，人口密度對山地騎行旅游空間分異格局的影響程度最大，其次為經(jīng)濟發(fā)展水平，地勢起伏度也有較強的解釋力，說明山地自然要素具有的高梯度效應(yīng)對山地騎行旅游空間格局分異有影響，路網(wǎng)密度對山地旅游空間格局的分異也有一定的解釋力。從驅(qū)動因子解釋力大小來看，總體上表現(xiàn)為受經(jīng)濟發(fā)展水平的影響較大，受氣候環(huán)境條件的影響較小，而受山地自然要素的影響居中的特點。

表5 山地騎行旅游空間分異格局因子探測結(jié)果

4.2.2 交互作用探測

本文運用地理探測器分析探測因子中各要素對山地騎行旅游空間格局的影響是否存在交互作用，即一種因素是增強或是減弱其他因素的驅(qū)動作用（見表6）。

表6 山地騎行旅游空間分異影響因子交互探測結(jié)果

（1）總體上，多數(shù)因子交互后呈現(xiàn)雙因子增強或是非線性增強的效果（藍(lán)色和黃色填充占比為81%）。這表明兩兩影響因子之間交互會大概率增強對山地騎行旅游空間分異格局的解釋力度。經(jīng)濟發(fā)展水平、山地自然要素、氣候環(huán)境條件、交通便利程度兩兩交互后因子解釋力均呈顯著增強趨勢。山地騎行旅游的空間分異格局不是單一影響因素造成的，而是多影響因素交互耦合作用的結(jié)果。交互探測中的減弱作用主要發(fā)生在區(qū)域市場規(guī)模與其他影響因素之間，說明區(qū)域市場規(guī)模與其他因素交互作用會削弱區(qū)域市場規(guī)模對山地騎行旅游空間分異格局的強解釋力。

（2）交互影響差異上，人均可支配收入和年雨天數(shù)量交互后的解釋力最強，解釋值為0.974，說明人均可支配收入的提高和天氣狀況的改善將進一步促進山地騎行旅游軌跡密度的空間集聚，屬于社會因素和自然因素交互作用增強的結(jié)果。但人口密度和海拔高度交互后有非線性減弱的趨勢，說明影響因素之間交互作用不一定有增強解釋力的效果。氣候環(huán)境條件中年雨天數(shù)量和年平均氣溫的解釋力有差異，山地自然要素中海拔高度和地勢起伏度也有差異，原因可能是降雨等天氣狀況直接阻礙了騎行旅游活動，地勢起伏度與海拔高度相比是更容易被騎行旅游者感知到的因素。

4.3 山地騎行旅游空間分異的形成機理

地理探測器的分析結(jié)果揭示了探測因子在以貴州省為案例地的山地騎行旅游空間格局分異上的解釋能力差異。本文進一步對山地騎行旅游空間格局的影響因素進行歸納提煉，剖析其形成機理（見圖8）。

圖8 山地騎行旅游空間分異的形成機理

（1）區(qū)域市場規(guī)模是騎行旅游空間格局形成的核心推動力。①人是旅游活動的特定承擔(dān)者，人口密度較大的區(qū)域存在更多潛在的騎行旅游者，形成騎行旅游消費。②從騎行軌跡信息中可知，騎行距離為10km～25km的軌跡數(shù)量占騎行軌跡總數(shù)量的40.69%，說明較短距離的騎行旅游活動占據(jù)了騎行旅游市場大部分市場份額，多數(shù)騎行旅游者由于體能儲備等原因更傾向于較短距離的騎行旅游活動，這與相關(guān)研究結(jié)論一致（Lamont，2009）?？驮词袌霰镜鼗球T行旅游市場的主要特征之一，隨著游客出行休閑化的變化，騎行旅游活動逐漸成為可以隨時隨地進行的日?；顒印?/p>

（2）經(jīng)濟發(fā)展水平是山地騎行旅游空間分異的向心凝聚力。人均可支配收入和人均地區(qū)生產(chǎn)總值的探測結(jié)果均顯示，經(jīng)濟發(fā)展水平對山地騎行旅游空間格局的形成有較強的解釋力。經(jīng)濟發(fā)展水平是影響旅游發(fā)展的基礎(chǔ)性因素，人均可支配收入直接影響旅游需求大小，消費能力的提升可以促進騎行旅游消費。較強的經(jīng)濟吸引力形成旅游凝聚力，區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平的提升催生多樣化的旅游方式和與時俱進的旅游觀念，同時區(qū)域的經(jīng)濟發(fā)展水平使旅游產(chǎn)業(yè)投資增加，間接促進騎行旅游要素的空間集聚。

（3）山地自然條件是進行山地騎行活動的基礎(chǔ)，同時地形是最難以被人類行為改變的空間要素之一，是山地騎行旅游空間分異格局形成的基本約束力。山地自然條件包含山地自然要素、氣候環(huán)境條件及旅游資源稟賦。

①山地自然要素主要表現(xiàn)為山地的地勢起伏度對山地騎行旅游空間格局的影響。在游記中有騎行旅游者提到：“又要開始一段超爽的下坡。”“喜聞樂見的是各種陡峭的、直上直下的陡坡！”“今天大約70公里的路程，都是在崇山峻嶺中穿行。時而上坡時的奮力蹬踏，時而下坡時的風(fēng)馳電掣，反反復(fù)復(fù)。”“四天三百公里的騎行旅游宣告結(jié)束。困難沒有想象那么多，其實，邁出旅行的第一步，最困難的此刻就已經(jīng)過去。”山地地形增加了騎行旅游的難度，對于騎行旅游者造成一定心理上和身體上的挑戰(zhàn)，但同時也伴隨著克服困難的成就感和愉悅感。

②氣候環(huán)境條件中，旅游活動的開展需要一定的氣候條件。優(yōu)良的氣候條件本身是天然且重要的旅游吸引物，同時氣候是開展戶外旅游活動的決定性因素。貴州省是典型的山地氣候，主要表現(xiàn)在夏季的避暑性氣候，結(jié)合前述季節(jié)性和波動性研究，發(fā)現(xiàn)夏季是開展山地騎行旅游活動的旺季?！斑@里是貴州黔西南州，有全國最大面積的喀斯特地貌，擁有小眾美景和世外桃源，是開展山地戶外運動的天堂，尤其是這里夏季均溫25℃，被稱為避暑勝地，在黔西南夏日的清風(fēng)中來一場騎行活動，消夏又減脂，再好不過了。”可見，不少騎行旅游者會選擇夏季作為騎行旅游的季節(jié)是因為山地目的地的避暑性氣候。

③旅游資源稟賦有助于騎行旅游的空間集聚。騎行旅游者在游記中提及，“來到景區(qū)內(nèi)的下納灰村住下，我們每個人租輛單車，在奇妙的峰林和美麗的村莊中穿行，呈現(xiàn)在眼前的是一座座奇美的峰林和阡陌縱橫色彩斑斕的田野，還有白墻黛瓦古樸的村寨”。風(fēng)景優(yōu)美的景區(qū)適宜開展騎行等休閑旅游活動，騎行旅游的慢速流動方式更能使旅游者對地方景物產(chǎn)生親切感。

（4）交通便利程度是影響山地騎行旅游空間分異格局的重要支撐力。騎行旅游活動往往沿著國道、省道、縣道等交通干線進行，線狀基礎(chǔ)設(shè)施所經(jīng)過的地帶形成騎行旅游軌跡集聚的軸線，騎行驛站、休憩點、觀景臺等騎行旅游相關(guān)要素沿交通基礎(chǔ)設(shè)施集聚。騎行旅游游記中反復(fù)提及由貴州茅臺鎮(zhèn)至赤水市的騎行旅游公路：“鄰近中午，終于見到了久違的陽光，結(jié)束了茅臺鎮(zhèn)的游覽，決定開始騎行茅臺鎮(zhèn)至赤水市的路程，這150公里是我這次騎行的主要路段。”“這是一條專用的自行車公路，依赤水河而建，風(fēng)景秀麗，于是走走停停，悠悠轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)?！边@條騎行線路是遠(yuǎn)近聞名的騎行旅游通道，促進了旅游溝通和游客流動?？梢娊煌ɑA(chǔ)設(shè)施對于山地騎行旅游時空分異的形成具有重要作用，騎行旅游者沿著騎行交通線路在起點和終點間形成旅游流動，同時騎行旅游公路的建設(shè)促使騎行旅游越來越廣泛和流行，騎行旅游流動逐漸頻繁。

（5）其他因素：騎行賽事和旅游產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)對騎行旅游有助推作用。騎行賽事有利于營造騎行氛圍，促進城市騎行文化形成，同時騎行賽事的舉辦推動地方綠道等基礎(chǔ)設(shè)施不斷完善。有騎行旅游者在游記中提及：“到印江的時候，剛好遇到環(huán)梵凈山自行車賽印江站，整座城市氛圍好到爆炸！隨處可見整裝的騎友。這座城市的人們對成功舉辦自行車賽事充滿了自豪感，對騎行者特別友好?！薄拔襾韰⒓颖荣愴槺憬璐藱C會游覽整座城市?！辟F州常在百里杜鵑、萬峰林等景區(qū)內(nèi)舉辦盛大的騎行賽事，騎行路線串聯(lián)不同景觀形成的比賽路線為騎行者提供獨特的體驗，騎行者可以在慢速流動過程中感知旅游地形象。旅游產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)較好的城市，擁有更快捷、更便利的旅游通道，騎行風(fēng)景道的建設(shè)范圍更廣，旅游景區(qū)、風(fēng)景名勝區(qū)內(nèi)部署的騎行配套設(shè)施等均推動了騎行旅游空間格局的形成。

5 結(jié)論與討論

5.1 研究結(jié)論

本文以GPS騎行軌跡數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源，研究過程融合統(tǒng)計數(shù)據(jù)、基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)文本數(shù)據(jù)等多源數(shù)據(jù)，綜合運用季節(jié)性強度指數(shù)、經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解法、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析、地理探測器等方法探討了山地騎行旅游的時空特征及其形成機理，主要得出以下結(jié)論：

（1）貴州山地騎行旅游發(fā)展呈穩(wěn)步上升趨勢，縣（市、區(qū)）之間差距縮小，具有明顯的季節(jié)性特征，夏季和冬季分別是騎行旅游活動的旺季和淡季。山地騎行旅游時序變化具有波動性和周期性，時序波動以中低頻率為主，波動周期主要為9個月，波動峰值出現(xiàn)在4月～8月，符合山地旅游目的地避暑性特征。

（2）貴州山地騎行旅游時空演化呈多核心協(xié)同發(fā)展，逐漸形成以貴陽市為極核區(qū)域，興義、仁懷、赤水、凱里為孤立核點，以東西走向和南北走向為騎行旅游發(fā)展軸線，騎行網(wǎng)路演化成路徑完整、連接緊密的“小世界網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)”，形成以花溪、清鎮(zhèn)、觀山湖、南明、修文、龍里等高等級節(jié)點由中心向外圍輻射的空間結(jié)構(gòu)模式。

（3）貴州山地騎行旅游空間分異格局受到經(jīng)濟發(fā)展水平、山地自然要素、氣候環(huán)境條件等因素的共同影響，其中受人口密度、經(jīng)濟發(fā)展水平、地勢起伏度、路網(wǎng)密度等因素的驅(qū)動作用較為明顯。因子之間交互作用多呈現(xiàn)協(xié)同增強效應(yīng)，人均可支配收入和年雨天數(shù)量的交互作用對空間分異格局的驅(qū)動作用更突出。

（4）貴州山地騎行旅游空間分異的形成機理為：區(qū)域市場規(guī)模是山地騎行旅游空間格局形成的核心推動力；經(jīng)濟發(fā)展水平是山地騎行旅游空間格局形成的向心凝聚力；山地自然條件是山地騎行旅游空間分異格局形成的基本約束力；交通便利程度是影響山地騎行旅游空間分異格局的重要支撐力。

5.2 討論

（1）后疫情時代，掌握騎行旅游者出行規(guī)律，對合理布局騎行旅游基礎(chǔ)設(shè)施，科學(xué)規(guī)劃騎行旅游線路和提升居民旅游便利性具有積極意義。本文在一定程度上彌補了現(xiàn)有對騎行空間格局形成機理研究的不足，對形成機理的深化研究是建立在對時間和空間特征進行描述性分析的基礎(chǔ)之上，對研究內(nèi)容從特征層面到機制層面的深入探討，深度探尋其形成機制是對作用過程的有效揭示。研究結(jié)果表明山地騎行旅游增長極的出現(xiàn)及形成過程越來越表現(xiàn)為對人口、經(jīng)濟、騎行專用道等的依賴性，逐漸突破了山地地形地貌等地表障礙，同時山地高梯度效應(yīng)帶來騎行難度但也伴隨著挑戰(zhàn)成功的快樂，使騎行旅游更具功能性、更具儀式感。

（2）貴州省山地騎行旅游時空格局的形成是一個長期的、復(fù)雜的過程。本文通過地理探測器分析方法，得出貴州省山地騎行旅游時空格局是由自然要素和社會經(jīng)濟要素等共同作用形成的。貴州省在提升山地騎行旅游發(fā)展水平時，一是需要加強騎行線路沿線的旅游配套，提升服務(wù)水平，要合理規(guī)劃路線，加強鄉(xiāng)村綠道的建設(shè)，建設(shè)一批鄉(xiāng)村綠道景觀帶，美麗鄉(xiāng)村要跟城市綠道有效銜接。二是通過行業(yè)協(xié)會的自律機制，通過規(guī)范化、標(biāo)準(zhǔn)化管理，提升騎行等戶外體育旅游的市場治理現(xiàn)代化水平，并通過設(shè)計、組織個性化或地域?qū)傩詮姷尿T行活動，拓寬騎行領(lǐng)域用戶，增強用戶黏性。三是完善戶外體育旅游的頂層設(shè)計，相關(guān)部門要出臺系列促進措施、相關(guān)規(guī)劃，推動戶外體育旅游大發(fā)展，發(fā)揮綜合帶動作用，同時完善自行車產(chǎn)業(yè)鏈，推動國內(nèi)自行車產(chǎn)業(yè)走多元化、高端化、專業(yè)化、智慧化發(fā)展路徑。

（3）休閑時代，騎行、露營等小眾旅行方式越來越受到關(guān)注，利用實時記錄位置信息的GPS軌跡數(shù)據(jù)能將旅游行為可視化成空間動態(tài)圖形。本文也存在未解決的問題，有待將來深入思考：首先，兩步路戶外旅游平臺上的數(shù)據(jù)只記錄了少部分騎行旅游群體的騎行軌跡，相較于實際騎行旅游群體的時空運動模式可能存在一定的偏差，未來研究將進一步拓寬騎行旅游數(shù)據(jù)獲取的途徑，涵蓋更多的騎行旅游群體。其次，已有研究者提出團隊騎行旅游和個人騎行旅游在時空動態(tài)模式上可能存在一定的差異（Mou et al.，2022），而現(xiàn)有的數(shù)據(jù)無法將團隊騎行旅游和個人騎行旅游作進一步區(qū)分。最后，本文的研究內(nèi)容偏向于群體的整體分析，而忽視了騎行旅游者的社會人口信息，如年齡、性別、經(jīng)濟收入等屬性特征的細(xì)分，未來的研究可嘗試從更為精確、具有個體信息的數(shù)據(jù)切入，期望得到更加充實、完善的理論模型和實證結(jié)論。