基于兩步路平臺的昆明市環(huán)滇池及周邊地區(qū)游客時空分布與景觀偏好研究

楊正波 車震宇 游智明

（昆明理工大學建筑與城市規(guī)劃學院，昆明 650500）

移動客戶端和社交媒體的發(fā)展為游客行為研究提供了大量軌跡、照片等大數(shù)據(jù)信息。以“兩步路”平臺的軌跡與興趣照片為數(shù)據(jù)來源，以昆明市環(huán)滇池及周邊地區(qū)為研究對象，通過GIS核密度分析、時空路徑分析和內(nèi)容分析等方法分析游客的時空分布特征與景觀偏好。結果表明：（1）環(huán)滇池及周邊地區(qū)游客呈現(xiàn)出“一年兩峰一谷”的特征，游客軌跡密度由“環(huán)狀”逐年向環(huán)東北區(qū)域聚集，照片興趣點也由“單核心”向“多核心”轉(zhuǎn)變，但多聚集在環(huán)東北區(qū)域，環(huán)西南區(qū)域較弱，時空分布不均；（2）游客對自然和人文景觀各有偏好，照片元素也呈現(xiàn)出一定的組合傾向性，但人文景觀塑造不足；（3）研究區(qū)域形成了“熱、中、冷”的時空分布區(qū)域，這與游客在旅游過程中環(huán)境感知的景觀偏好傾向具有一定的聯(lián)系性。研究發(fā)現(xiàn)，環(huán)滇池及周邊地區(qū)整體旅游發(fā)展不平衡，建議突出旅游主體形象、整合區(qū)域旅游資源、調(diào)整旅游產(chǎn)品結構、加強特色資源的空間互補，構建一體化的空間發(fā)展格局。研究旨在對大數(shù)據(jù)背后隱性旅游信息的探索，以游客的視角促進環(huán)滇池地區(qū)旅游的整體性發(fā)展。

兩步路平臺；環(huán)滇池及周邊地區(qū)；時空分布；景觀偏好

2021年國務院印發(fā)《“十四五”旅游業(yè)發(fā)展規(guī)劃》，明確了以推動旅游業(yè)高質(zhì)量發(fā)展為主題，以數(shù)字化、網(wǎng)絡化、智能化推動旅游的智慧發(fā)展，隨著移動客戶端、社交網(wǎng)絡媒體的發(fā)展，使得游客可以方便地分享記錄旅游生活，這些軌跡和照片信息包含著大量的研究信息，相關研究者也從“數(shù)字足跡”[1]的研究視角出發(fā)，從手機信令[2]、地理標記照片[3]、微博[4]、游記[5]等不同的數(shù)據(jù)源進行時空行為特征[6]、游客滿意度[7]等方面研究。兩步路平臺便是其中一個具有大量時空軌跡照片信息的社交媒體，基于此可以從中挖掘游客時空分布特征和景觀偏好，從而為優(yōu)化游客行為、提高游客滿意度提供理論依據(jù)，對提升景區(qū)的資源利用效率，景區(qū)的規(guī)劃管理、產(chǎn)品優(yōu)化等都有重要意義。

旅游時空行為規(guī)律一直都是學術研究的熱點，相關研究最早始于19世紀90年代，常與心理學、經(jīng)濟學和地理學等學科交叉研究[8]，其最早開始于空間行為的研究，后來才加入時間要素，結合成游客時空行為研究?，F(xiàn)今的游客時空分布研究的空間維度主要聚焦于游客的空間流動特征[9]、空間結構[10]、空間行為模式[11]等，時間維度則劃分為年度變化、季節(jié)變化、月度變化及周內(nèi)變化等[12]，游客時空分布體現(xiàn)了游客在研究區(qū)域空間上、時間上的行為變化規(guī)律，相關研究也從GIS空間分析法[13]、時空路徑可視化模型[14]等找尋游客的時空分布規(guī)律。

景觀偏好的研究相對滯后，直至20世紀60年代末，才有學者開始利用照片量化評價風景，成為景觀偏好研究的正式發(fā)端[15]。關于景觀偏好的研究在地理學中出現(xiàn)較早，如康德提出人類“鑒賞的偏離”現(xiàn)象[16]，景觀偏好突出人的主體性，其反映的是主體對景觀的喜歡和吸引力、興趣和興奮、風景美及其對立的判斷[17]，是人與被感知環(huán)境交互作用的結果，其偏好表現(xiàn)出一種選擇傾向，并反映到旅游景觀的拍攝照片上，學者多從照片引導訪談法[18]、問卷調(diào)查[19]等展開研究。

游客的時空行為是游客在旅游期間由主觀偏好而做出的旅游決策行為，其受到在旅游過程中的環(huán)境感知和最大效益原則的影響[20]，從而產(chǎn)生游客的時空軌跡行為，而環(huán)境感知則是游客對于景觀的吸引力而產(chǎn)生的偏好，從而引發(fā)駐留、拍照等行為，是人與景觀相互作用而產(chǎn)生的思想與共鳴。游客主體行為與意識參與的時空交互形成景觀情境的時審特質(zhì)[21]，游客所記錄的照片不僅是主體對景觀產(chǎn)生的個人行為偏好傾向，更是具有時間和空間特質(zhì)的時空行為感知，因此游客所產(chǎn)生的景觀偏好行為也在時空分布上形成一定的熱點聚類，兩者存在一定的相關性，但現(xiàn)今的研究多針對其中一類的研究，兩者結合的較少，忽視了兩者之間的聯(lián)系。

針對游客時空分布與景觀偏好的研究主體，多涉及城市公園[22]、旅游景區(qū)[23]、城市旅游目的地[24]等，缺失對于高原湖泊及周邊地區(qū)這種特殊地域性旅游地的研究，環(huán)滇池及周邊地區(qū)由于長期受到生態(tài)環(huán)境污染、行政區(qū)劃隔閡等多種因素的制約，導致整體旅游開發(fā)相對失衡?；诖?，本文以兩步路平臺的旅游軌跡、景觀照片兩種數(shù)字足跡為基礎，從游客的時空分布特征及景觀偏好角度切入，一方面是對旅游研究中的數(shù)據(jù)獲取方法在游客行為研究上的有益嘗試，另一方面也從時空二元視角對游客主體行為偏好進行探討，并結合GIS核密度分析法、時空路徑分析法、內(nèi)容分析法等多研究手段豐富研究內(nèi)容，以期從游客的視角對昆明市環(huán)滇池及其周邊地區(qū)的整體性旅游發(fā)展及優(yōu)化提供參考。

1 研究區(qū)域概況

滇池于1992年10月被國務院批準為國家級旅游度假區(qū)，也是當時12個國家級旅游度假區(qū)中唯一一個位于內(nèi)陸省的，是云南最大的淡水湖，素有高原明珠之稱。湖面的海拔高度為1 886m，南北長39 km，東西最寬為13 km。湖岸線長163.2 km，面積約為306.3 km2，素稱“五百里滇池”。本文研究范圍為昆明市環(huán)滇池及其周邊地區(qū)，周邊地區(qū)包括昆明市主城區(qū)（西山區(qū)、五華區(qū)、盤龍區(qū)、官渡區(qū)）、昆明市新城區(qū)（呈貢區(qū)）、滇池西岸的安寧市以及滇池南岸的晉寧區(qū)，共涉及7個區(qū)（市）的游客軌跡和駐留區(qū)域，是典型的“山—水—城”一體化旅游空間（圖1）。滇池環(huán)湖路約140 km，其環(huán)滇池區(qū)域有最北端的大觀樓公園，中部西岸的西山森林公園，中部東岸的海埂公園、云南民族村、云南民族博物館、斗南濕地公園、撈魚河濕地公園、七彩云南歡樂世界，南部是云南古滇王國遺址的核心區(qū)域、著名航海家鄭和故里等。自國家批準昆明滇池為國家級旅游度假區(qū)之后，其環(huán)滇池以及周邊地區(qū)的旅游熱度也逐年上升，各種大小公園逐漸被建設，環(huán)滇池騎行、少數(shù)民族文化體驗、高原湖泊生態(tài)景觀度假等各種旅游方式也逐漸豐富。

圖1 研究區(qū)域Fig.1 Study area

2 研究方法與數(shù)據(jù)處理

2.1 研究方法

2.1.1 游客時空分布特征

（1）GIS核密度分析法：用于辨別具有統(tǒng)計顯著性的高值（熱區(qū)）和低值（冷區(qū)）的空間聚類方法。此方法可以將游客的空間行為特征直觀的可視化表達，結合時間序列，識別不同時間段研究地理標記照片在空間上的“熱區(qū)”和“冷區(qū)”變化，并體現(xiàn)分析目標在空間上的分散或集聚特征以及形態(tài)的變化[25]，因此本文利用ArcGIS10.7軟件的核密度分析功能，將游客的拍照興趣點可視化，從而得到游客在該駐留空間位置上所關注的興趣點，并通過時空數(shù)據(jù)差異來進行冷熱區(qū)分析，比較游客歷年的核密度差異，得出游客的關注點變化。

（2）時空路徑分析法：時空路徑是時間地理學中的一種研究工具，是游客在旅游過程中使用GPS設備形成的時空行為軌跡信息[26]，時空路徑分析法則是基于游客位置追蹤并進行軌跡信息提取的空間分析方法，為捕獲時空二元維度上游客的外顯行為提供了方法，結合GIS的核密度功能可以將其可視化。本文通過對研究區(qū)域不同年份游客的軌跡數(shù)據(jù)整理分析，找尋游客在線路選擇上的偏好，如軌跡長度、起止點、各年份的軌跡密度差異等。

2.1.2 游客景觀偏好

內(nèi)容分析法是一種對于傳播內(nèi)容進行客觀、系統(tǒng)和定量的描述的研究方法[27]，在旅游形象感知中被廣泛運用。本文通過Nvivo11.0軟件按照一定的規(guī)則對游客旅游照片進行統(tǒng)一逐級編碼，將非定量的圖片轉(zhuǎn)化為可定量分析的數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)化的結果直觀顯示游客景觀偏好結果，探討游客在環(huán)滇池及周邊地區(qū)的景觀偏好類型。

2.1.3 研究技術路線方法

本研究的技術路線如圖2所示。

圖2 研究框架與景觀圖片編碼分析體系Fig.2 Research framework and landscape image coding analysis system

2.2 數(shù)據(jù)處理

2.2.1 數(shù)據(jù)來源

本文以“滇池”為關鍵詞，在兩步路平臺進行搜索下載，通過數(shù)據(jù)的真實性和可靠性進行判斷，對相關游客行為軌跡不符合實際情況的進行剔除，由于數(shù)據(jù)量較大，以2019年1月1日為開始時間，2022年12月31日為截止時間，共篩選了1 344條游客活動軌跡，12 400個游客駐留拍照點，形成本次研究的基礎數(shù)據(jù)庫，具體見表1。

表1 數(shù)據(jù)來源統(tǒng)計表Tab.1 Statistical table of data sources

2.2.2 數(shù)據(jù)處理步驟

（1）兩步路數(shù)據(jù)處理：由于數(shù)據(jù)量巨大，需要相關軟件的協(xié)同處理。首先將兩步路平臺獲取的軌跡（kml）數(shù)據(jù)導入到Google Earth Pro進行合并處理，再使用Global Mapper將其轉(zhuǎn)換為GIS支持的Shape-file格式，導入到GIS中形成數(shù)據(jù)處理的雛形，再通過GIS的核密度功能分析游客的軌跡、駐留點的時空分布特征；然后對獲取的兩步路軌跡數(shù)據(jù)中附帶的照片數(shù)據(jù)進行處理，采用phython制作爬蟲，在兩步路平臺上，將2019 - 2022年滇池及其周邊的照片進行批量下載，然后利用VisiPics軟件，對重復相似的圖片進行初步統(tǒng)計篩選，最后獲得2019年2 893張，2020年1 432張，2021年2 515張，2022年2 269張，總計9 109張照片，考慮到照片數(shù)量過大，將4年的圖片數(shù)據(jù)，先通過GeoGebra抽樣工具，按照每年50%的比例抽樣，再導入Nvivo11.0進行照片編碼分類進行景觀偏好分析（圖3）。

圖3 數(shù)據(jù)處理步驟Fig.3 Data processing steps

（2）照片編碼分類：將抽樣圖片導入Nvivo11.0對照片進行自由節(jié)點的編碼分類，再對節(jié)點進行合并與意義主題的提煉細化分類。游客拍攝的一張照片，通常會在圖面上顯示出不同的景觀元素，一般是一個主體和其他元素進行排列組合，而且相同的元素在不同的照片中也會以不一樣的形式進行排列。例如，很多游客在拍攝滇池的照片中，主要元素會出現(xiàn)水體、天空、山體等，基于此，對于一張照片的編碼分類通常會有多條，本文游客照片編碼分類的依據(jù)參照《旅游資源分類、調(diào)查與評價》（GB/T18972-2017），以及相關研究者對恢復性景觀[28]、城市公園景觀[29]等對圖片內(nèi)容的分類，現(xiàn)有景觀元素分類研究多是針對小尺度（如公園）范圍或某一特定景觀，結合本文研究對象的特殊性，對人文和自然景觀進行大類區(qū)別，再細分到一級、二級節(jié)點，以此擬定本文的景觀分類體系（表2）。

3 結果分析

3.1 游客特征

從兩步路平臺獲取的游客用戶信息分析統(tǒng)計，由于疫情三年的影響，環(huán)滇池及周邊地區(qū)的游客多為本市居民，且研究區(qū)域為本市最大的游憩空間，是居家隔離民眾外出游憩踏青的首選，因此游客多為本市居民，占比59.38%，其次也存在省內(nèi)的部分游客（大理），其他省外游客占比較少，基本都在10%以下（表3），由此可見研究區(qū)域游客多為周邊游和短途游。從年齡結構分析來看，男性比女性群體占比略大，18 ～35歲的青年群體占比最高，其次是35～65歲的中年群體，18歲以下及65歲以上的群體占比較小，根據(jù)滇池國家旅游度假區(qū)管委會統(tǒng)計顯示，環(huán)滇池及周邊地區(qū)2019 - 2022年的游客青年群體占比52.46%，其中多為昆明市高校的大學生群體（圖4）。

表3 游客客源地分析Tab.3 Tourist origin analysis

圖4 游客年齡結構分析Fig.4 Tourist age structure analysis

3.2 時間分布特征

對篩選出的游客軌跡和照片按照年度和月度進行統(tǒng)計分析，從年度分析來看，軌跡數(shù)量逐年上升，2021年達到峰值，2022年有所下降，游客照片數(shù)量起伏上升。從月度分析來看，游客軌跡數(shù)量逐月上升，峰值出現(xiàn)在每年的10月、11月和12月，而游客照片數(shù)量峰值出現(xiàn)在每年的1月至4月和10月至12月，谷值出現(xiàn)在每年的6月到8月份，究其原因，峰值期間云南少數(shù)民族的傳統(tǒng)節(jié)日較多，且1月至4月是梅花、山茶花、櫻花等陸續(xù)盛開的月份，很多昆明市民會選擇到環(huán)滇池地區(qū)的景區(qū)公園“賞花”，且環(huán)滇池及其周邊地區(qū)是西伯利亞紅嘴鷗的內(nèi)陸過冬棲息地，每年10月至翌年4月，紅嘴鷗從貝加爾湖穿越俄羅斯和中國到昆明滇池及周邊地區(qū)的海埂大壩、海埂公園、滇池南岸沙灘主題公園等區(qū)域棲息過冬，也是昆明市環(huán)滇池區(qū)域一張十分重要的旅游名片，這兩個時間段內(nèi)受到“觀鷗賞花”效應的加持，游客數(shù)量激增。總體而言，環(huán)滇池及周邊地區(qū)游客時間分布受海鷗越冬季、“賞花”等影響而有所偏重，從照片數(shù)量月度變化上整體呈現(xiàn)出“一年兩峰一谷”的時間分布特征（圖5）。

圖5 游客時間分布圖Fig.5 Visitor time distribution chart

3.3 空間分布特征

3.3.1 軌跡長度與起止點

2019年至2022年內(nèi)統(tǒng)計的1 344條游客軌跡中，軌跡最短為499 m，最長為201 250 m，軌跡長度總和14 556 888 m，平均軌跡長度12 658 m，對4年的游客軌跡起止點進行提取分析，可以發(fā)現(xiàn)，大部分游客到環(huán)滇池及周邊地區(qū)游玩游兩個主要的起止地點，其一是昆明主城區(qū)，其二是呈貢新區(qū)，且起止點核密度分布規(guī)律較為相似（圖6）。

圖6 游客軌跡長度與起止點分析圖Fig.6 Analysis chart of tourist trajectory length and starting and ending points

3.3.2 2019年至2022年各年份游客時空分布差異

對兩步路平臺獲取的游客軌跡、駐留拍照位置進行導入ArcGIS10.7進行核密度分析，繪制各年度聚集區(qū)域的時空分布差異核密度分析圖，從而顯示游客的游覽偏好區(qū)域（圖7）。

圖7 2019年至2022年各年份游客時空分布特征Fig.7 Spatial and temporal distribution characteristics of visitors by year from 2019 to 2022

（1）2019年數(shù)據(jù)分析：游客在環(huán)滇池區(qū)域都有軌跡記錄，但主要的核心區(qū)軌跡記錄是在云南民族村，滇池海埂公園和西山景區(qū)一帶，游客的最遠軌跡是從盤龍區(qū)的龍川橋森林公園一帶出發(fā)；游客主要的拍照駐留點比較分散，和軌跡相比，除了云南民族村、海埂公園、西山景區(qū)比較集中外，也形成了斗南濕地公園一帶的小聚集區(qū)域。游客主要的游覽偏好游線在昆明主要的景觀游覽區(qū)（如云南民族村），而吸引游客駐留拍照的景觀也是一些公園、景區(qū)等。

（2）2020年數(shù)據(jù)分析：與2019年相比，游客的主要游覽軌跡核心基本不變，但是游覽軌跡核密度增加明顯的區(qū)域有三處：海東濕地公園、星海半島湖濱生態(tài)濕地公園、斗南濕地公園，除此之外，變化明顯的是滇池西岸沿線一帶的軌跡顯著減少；呈貢區(qū)的斗南濕地公園及周邊的一些小公園如洛龍公園以及晉寧區(qū)的滇池南岸沙灘主題公園、大灣山一帶游客駐留拍照核密度增加。

（3）2021年數(shù)據(jù)分析：游客的軌跡密度由昆明市主城區(qū)和呈貢新區(qū)呈現(xiàn)出逐漸連片的趨勢，主要的軌跡核心已經(jīng)呈現(xiàn)出“兩級中心”的形態(tài)，較前兩年相比，其游客軌跡越來越趨于滇池環(huán)東北沿線，其他沿線區(qū)域內(nèi)的軌跡密度逐漸降低；與前兩年相比，其游客駐留拍照的核心區(qū)域由“兩核”變?yōu)椤八暮恕保黾恿恕昂|濕地公園—官渡古鎮(zhèn)”一帶，且呈貢新區(qū)到主城區(qū)一帶游客駐留區(qū)域逐漸連片化。

（4）2022年數(shù)據(jù)分析：主要的游客軌跡核心區(qū)域不變，且呈貢新區(qū)的核心密度較前幾年增大，從游客拍照駐留的位置區(qū)域核密度降低，其原因需要后續(xù)研究的深究。

環(huán)滇池地區(qū)游客的軌跡和駐留時空變化形成了一定的分布規(guī)律。從軌跡熱點區(qū)域時空變化來看，由2019年的“環(huán)狀”空間形態(tài)逐年向環(huán)東北地區(qū)集聚，環(huán)西南地區(qū)的密度逐漸降低，熱點區(qū)域也從西山區(qū)云南民族村、海埂公園片區(qū)的“單核心”向呈貢新區(qū)一些濕地公園“兩級中心”模式的趨勢變化，并呈現(xiàn)出主城區(qū)與呈貢新區(qū)逐漸連片化的發(fā)展趨勢；從游客駐留照片興趣點變化來看，由19年的西山區(qū)“單核心”逐漸擴張到官渡區(qū)、呈貢區(qū)等的“多核心”變化，且晉寧區(qū)聚集形態(tài)有所突顯。由于環(huán)滇池地區(qū)的旅游發(fā)展主要依靠湖泊資源和相鄰的行政區(qū)旅游資源發(fā)展，經(jīng)濟發(fā)展的差異性導致了環(huán)滇池整體旅游空間發(fā)展的不平衡，依靠主城區(qū)的環(huán)東北地區(qū)旅游空間要素集中，發(fā)展優(yōu)勢明顯，使得環(huán)西南片區(qū)的旅游發(fā)展較為緩慢，昆明市通過環(huán)湖交通體系的構建初步實現(xiàn)了環(huán)滇池地區(qū)旅游片區(qū)的串聯(lián)，但遠遠不能滿足其整體發(fā)展的需求，“冷區(qū)”缺乏旅游增長極的擴散效應難以實現(xiàn)環(huán)滇池地區(qū)的串聯(lián)發(fā)展。

3.3.3 2019至2022年游客整體空間分布特征

從2019年至2022年整體數(shù)據(jù)分析來看，游客軌跡主要集中在滇池環(huán)東北地區(qū)，環(huán)西南片區(qū)軌跡相對較少，游客駐留拍照興趣點與軌跡的空間分布較為相似，不同的是滇池南岸的沙灘主題公園、大灣山一帶游客駐留密度有所突顯，說明其景觀質(zhì)量和吸引度逐漸上升（圖8）。

圖8 疊加分析圖Fig.8 Superposition analysis diagram

從總體上來看，環(huán)滇池及其周邊地區(qū)游客的軌跡熱點的總體分布在環(huán)東北區(qū)域，說明其景觀的通達度較高，能夠使游客較為便利地進入，人氣較高，但滇池環(huán)線的整體旅游線路串聯(lián)不足，除了靠近主城區(qū)及新區(qū)的軌跡密度較大外，其他位置較弱；游客駐留拍照興趣點分布規(guī)律與軌跡較為相似，一些固定的旅游空間區(qū)域已經(jīng)具有較強的旅游吸引度，形成固定“熱點區(qū)”和“亞熱點區(qū)”（表4），如云南民族村、滇池海埂公園、西山景區(qū)等，從2020年開始，官渡區(qū)海東濕地公園、星海半島湖濱生態(tài)濕地公園熱度逐漸上升，逐漸成為熱點區(qū)域，亞熱點區(qū)域則分布在呈貢新區(qū)的斗南濕地公園、洛龍公園等。

表4 結果分析Tab.4 Analysis of results

總之，通過4年的數(shù)據(jù)分析，研究區(qū)域的環(huán)東北地區(qū)的旅游熱度明顯高于環(huán)西南地區(qū)，且北部片區(qū)最強，東部適中，環(huán)西南片區(qū)最弱，時空分布失衡，因此，在嚴格遵循滇池保護原則的同時，還應充分挖掘旅游“冷區(qū)”的景觀資源進行適度開發(fā)，促進“熱區(qū)”與“冷區(qū)”的一體化發(fā)展。

3.4 景觀偏好

3.4.1 游客景觀偏好數(shù)據(jù)分析

通過Nvivo11.0軟件編碼進行分析統(tǒng)計，在2019、2021、2022這三年，自然景觀的記錄量比人文景觀大，但2020年，人文景觀的記錄量比自然景觀的記錄量要大，而且2020年圖片數(shù)據(jù)驟降，其背后原因可能由于2020年新冠疫情極大地阻礙了游客的出行活動，游客更多從小范圍視點，拍攝城市的遠景，所以2020年城市全景的拍攝數(shù)量明顯增加。一般情況下，游客對研究區(qū)域的自然景觀喜愛程度比人文景觀要高，說明研究區(qū)域以觀光旅游為主，人文景觀的吸引力不足。從具體的景觀類別偏好來看，自然景觀中天空、植物、水、山出現(xiàn)頻次較高，人文景觀中的構筑物、基礎服務設施、城市全景、建筑物、人行鋪地出現(xiàn)頻次較高，但對于其他類別如工藝品、特色美食等出現(xiàn)頻次較低（圖9）。

圖9 2019年至2022年游客景觀偏好類型分析圖Fig.9 Analysis of visitor landscape preference types, 2019 to 2022

3.4.2 游客景觀偏好結果分析

在游客照片內(nèi)容分析之中可以發(fā)現(xiàn)游客對自然景觀中的植物、天空、水、山尤為感興趣，對于人文景觀中的人行鋪地、公服建筑、人工綠化，游客更加偏愛（圖10）。在照片元素之間的聯(lián)系程度上，草地、動物、構筑物、人物照、山、石頭、水、天空、植物這9種元素的聯(lián)系程度最高，證明在游客所拍的照片，多由這幾類元素組成，如人物照與天空聯(lián)系性強，證明人在拍照時，喜歡以天空為背景，山與天空聯(lián)系性強，證明有山元素的照片中，多半有天空出現(xiàn)。且以各元素自由節(jié)點為主體，存在著9種照片景觀元素組合傾向性，如以人物照為主體，與山、石頭、天空、草地、動物組合較多（圖11）。從滇池及周邊地區(qū)照片景觀元素關聯(lián)度分析，游客多以研究區(qū)域中的自然景觀（草地、動物、山、石頭、水、天空、植物）為拍攝主體，一定程度上體現(xiàn)出游客到環(huán)滇池及其周邊地區(qū)主要以親近自然為主要出行目的，滇池及其周邊區(qū)域是西伯利亞紅嘴鷗越冬季的遷徙地，以及西山風景區(qū)、濕地公園等都是昆明市具有地域性的特色景觀。

圖11 照片景觀元素關聯(lián)程度分析圖Fig.11 Analysis of the degree of association of photo landscape elements

滇池及其周邊游客景觀偏好分析的結果，對于滇池及其周邊未來的旅游合理開發(fā)，自然資源保護，景區(qū)管理制度完善等多方面帶來一些啟示：通過景觀偏好的分析，對于游客特別喜愛的山、水、天空、植被、動物等元素，要在昆明市的自然資源保護條例中特別重視，以這些元素保護為核心，其他元素為重點；旅游業(yè)開發(fā)要有重點方向，在人文景觀方面，游客偏好的基礎服務設施、人行鋪地、公服建筑及人工綠化已形成一定的游客關注熱點，應將這些游客偏好的熱點景觀類型適度性的推廣到環(huán)滇池其他建設不足的旅游“冷區(qū)”，健全環(huán)滇池地區(qū)旅游要素的功能完善；景區(qū)管理制度要從游客的實際需求出發(fā)，為游客提供更多的途徑，探索更為廣闊的自然與人文景觀。

4 游客時空分布與景觀偏好聯(lián)系性分析

綜合上述研究，游客在環(huán)東北區(qū)域聚集性強，且滇池北部片區(qū)最強，東部片區(qū)適中，而環(huán)西南片區(qū)聚集性最弱，因此本文將其劃分為“熱、中、弱”三個游客時空分布區(qū)域，并對其景觀記錄量進行分區(qū)分析，探討游客時空聚集區(qū)強弱與景觀偏好之間的聯(lián)系。結果發(fā)現(xiàn)，“熱區(qū)”人文景觀大于自然景觀，且偏好類別數(shù)量差異性較小，照片數(shù)量遠大于其他兩個片區(qū)；“中區(qū)”人文景觀稍大于自然景觀，但人文景觀中的構筑物和基礎服務設施占比遠大于其他類別；“冷區(qū)”空間范圍雖大，但照片數(shù)量最少，自然景觀遠大于人文景觀，且偏好類別數(shù)量差異性大，人文景觀塑造不足（圖12）。獨特的自然景觀是旅游空間存在和發(fā)展的核心基礎，而人文因素的的融入使得旅游空間的審美價值得到豐富和提升，經(jīng)過時空環(huán)境的洗練后讓游客得到享受，因此游客的時空分布熱度不同，跟其自然與人文景觀、各景觀偏好類型的配比平衡具有一定的聯(lián)系性，“熱區(qū)”自然與人文景觀類型配比較為合理，設施建設完善，游客偏好傾向明顯，“中區(qū)”缺乏核心景觀引力，旅游空間發(fā)展相對滯緩，“冷區(qū)”人文景觀氛圍缺失，游客體驗較差。游客在旅游過程中的軌跡隨著時間推移和位置變化，旅游主體對景觀客體之間產(chǎn)生偏好傾向，從而發(fā)生選擇性的駐留，并產(chǎn)生拍照行為，時空分布的聚集程度與景觀偏好也形成了一定的強弱聯(lián)系（圖13）。

圖12 數(shù)據(jù)集成分析Fig.12 Data integration analysis

圖13 游客時空分布與景觀偏好聯(lián)系性分析Fig.13 Spatial and temporal distribution of tourists and landscape preference linkage analysis

（1）軌跡形成的聚集空間成為客流的匯集區(qū)域，構成了游客對于游覽路線的偏好選擇，且這些軌跡分布密集的區(qū)域多為旅游基礎設施較為完備、旅游開發(fā)度較高的區(qū)域（如西山景區(qū)、海埂公園、云南民族村等），游客多愿意在這些區(qū)域進行游覽，且景觀吸引力較強；而對于軌跡分布較為分散的區(qū)域，游客只是存在單一的途經(jīng)到達目的游覽區(qū)的“路過行為”，因此與景觀的吸引力無關。

（2）游客駐留點聚集的區(qū)域，會引發(fā)游客長時間的停留，照片數(shù)量較多，且單個駐留點可能產(chǎn)生多張照片，照片元素也較為豐富，因此這些區(qū)域會形成多樣性的景觀偏好類型，其照片景觀內(nèi)容的組合傾向性也較為多樣；而游客駐留點較為分散的區(qū)域，游客可能只是短暫性的停留，所形成的照片數(shù)量較少，照片景觀元素也較為單一。

5 結論與建議

5.1 結論

本文以“兩步路”平臺的軌跡數(shù)據(jù)與興趣照片為基礎，研究2019年至2022年昆明市環(huán)滇池與周邊地區(qū)的游客時空分布特征與景觀偏好情況。（1）時空分布上，受“觀鷗賞花”等因素的影響，總體上呈現(xiàn)出“一年兩峰”的時間分布特征；游客軌跡密度由2019年的“環(huán)狀”逐年向環(huán)東北地區(qū)聚集，且呈現(xiàn)出主城區(qū)與呈貢新區(qū)逐漸連片化的趨勢，熱點區(qū)域也由“單核心”向“兩級中心”模式轉(zhuǎn)變； 游客駐留照片興趣點由“單核心”向“多核心”轉(zhuǎn)變，但多聚集在環(huán)東北區(qū)域?？傮w上看時空分布不均，環(huán)滇池地區(qū)一體化旅游空間發(fā)展格局暫未形成。（2）景觀偏好上，游客對于環(huán)滇池地區(qū)自然景觀中的天空、植物、水、山以及人文景觀中的人行鋪地、公服建筑、人工綠化更加偏愛，且在選擇拍照對象中，具有草地、動物、構筑物、人物照、山、石頭、水、天空、植物9種景觀元素為主體的組合傾向性，研究區(qū)域主要以觀光旅游為主，人文體驗產(chǎn)品吸引力不足。（3）游客在選擇駐留拍照的空間位置與游客的主觀景觀偏好具有相關性，游客的時空分布熱度不同，與自然與人文景觀、各景觀偏好類型的配比平衡具有一定的聯(lián)系性，“熱區(qū)”游客偏好類型數(shù)量差異性小，旅游發(fā)展快速，“中區(qū)”缺乏核心景觀吸引力，相對滯后，“冷區(qū)”人文景觀塑造不足，發(fā)展落后。

5.2 建議

研究表明，環(huán)滇池及周邊地區(qū)的整體旅游空間發(fā)展不平衡，特色旅游資源形象不明顯，難以實現(xiàn)旅游環(huán)滇池地區(qū)旅游圈層的串聯(lián)。未來應總結環(huán)滇池區(qū)域一些熱點旅游區(qū)域的景觀要素進行其他區(qū)域未來的旅游合理開發(fā)，提升熱點旅游區(qū)域的核心競爭力，并逐步擴散的其他旅游“冷區(qū)”；從游客出發(fā)，重視自然和人文景觀的保護和開發(fā)并存，以自然景觀中的偏愛元素保護為核心，從人文景觀的偏愛元素的旅游開發(fā)為重點；突出高原湖泊生態(tài)旅游的主體形象特征，整合區(qū)域旅游資源要素，突破傳統(tǒng)觀光型旅游向觀光與休閑旅游并存的發(fā)展模式，打造一批特色突出的現(xiàn)代人文旅游產(chǎn)品；構建環(huán)滇池地區(qū)旅游一體化的空間格局，充分挖掘各片區(qū)生態(tài)、歷史和文化資源，加強特色資源的空間互補，實現(xiàn)環(huán)滇池及周邊地區(qū)旅游的整體性、系統(tǒng)化發(fā)展。

本文研究數(shù)據(jù)來源較為單一，僅從兩步路平臺數(shù)據(jù)進行探討，對于游客的群體差異背后產(chǎn)生的時空分布與景觀偏好的深度相關性及影響機制，有待豐富數(shù)據(jù)來源的基礎上進一步研究。

注：圖1研究區(qū)域基于云南省自然資源廳標準地圖服務平臺網(wǎng)站下載審圖號為云S（2021）63號的標準地圖制作，圖7、圖8底圖數(shù)據(jù)源于谷歌衛(wèi)星地圖，其余圖表均由作者自繪/制。