旅游型鄉(xiāng)村空間活力的分布特征及其影響機制：基于多源數據的宏村實證分析

丁 杰 沈 新

（1.南京林業(yè)大學藝術設計學院，江蘇南京 210037；2.安徽財經大學藝術學院，安徽蚌埠 233030）

0 引言

傳統(tǒng)村落是指具有不可再生的歷史、文化、建筑和研究價值的物質與非物質形式的文化遺產（Guo et al.，2016）。隨著鄉(xiāng)村旅游的蓬勃發(fā)展，傳統(tǒng)村落逐漸成了廣受歡迎的文化旅游目的地（Lu et al.，2020）。然而，旅游業(yè)也會給傳統(tǒng)村落的原生環(huán)境帶來諸多問題，因此其旅游空間的可持續(xù)發(fā)展逐漸成了旅游與規(guī)劃學家的共同議題。旅游空間的可持續(xù)發(fā)展往往受其內部活力的影響（Debnath et al.，2018；Su et al.，2018），由于人口結構的失衡與歷史風貌的退化（周建明，2014），一些傳統(tǒng)村落的空間活力正在衰減（Hu et al.，2019）。同時，過度的旅游開發(fā)也導致部分村落的空間活力較依賴假日期間的游客群體，進而產生分化。通過多源數據來評估鄉(xiāng)村旅游空間活力的分布特征，可以客觀反映影響其活力的因素與機制，幫助人們更全面地理解鄉(xiāng)村旅游空間，從而促進鄉(xiāng)村旅游的可持續(xù)發(fā)展。

“空間活力”一詞在20世紀80年代由Lynch（1984）引入城市形態(tài)研究領域。這一概念可用于城市、小鎮(zhèn)和社區(qū)等不同尺度的空間（Zeng et al.，2018；Xia et al.，2020），常用來表征建成空間的容量、使用情況及其經濟社會活動的強度。近年來，盡管出現了一些關于鄉(xiāng)村空間活力的研究，但通常集中在普通的鄉(xiāng)村社區(qū)（Etuk et al.，2016；Koomen，2011），而專門針對傳統(tǒng)村落的空間活力研究則側重于特定類型，如印度尼西亞宗教型村落的空間活力（Saputra et al.，2015）與中國屯堡村落的社會文化活力（Jia et al.，2020）。此外，有些研究還評估了鄉(xiāng)村空間活力的某一指標，如文化遺產活力（楊立國 等，2018）。由于缺乏綜合數據，多數傳統(tǒng)村落空間活力的評價研究仍停留在概念模型階段（任彬彬 等，2018）。因此，本文以世界文化遺產宏村為例，基于多源數據來分析鄉(xiāng)村旅游空間活力的分布特征，并通過構建結構方程模型來揭示影響空間活力的因素與機制。

1 文獻綜述

1.1 空間活力的測量

根據前人觀點，一個場所要具備活力需能夠在不同時間吸引不同類型的人群（Jacobs，1992）。Mehta（2007）認為空間具有活力需要大量的人參與一系列固定或連續(xù)的社會活動。一般來說，建成環(huán)境中的空間活力需包含3 個關鍵要素，即人、活動，以及供人停留與活動的場所。根據這些要素，以往研究對于鄉(xiāng)村空間活力的測量主要偏向于傳統(tǒng)的現場觀察（Jalaladdini et al.，2012）、問卷調查、訪談（包亞芳等，2019）等手段。然而，通過現場觀察、問卷調查、訪談等方式獲取數據不但需要較高的時間和人力成本，而且樣本規(guī)模較小，觀測周期短，還容易受天氣等因素的影響，因此收集的數據可能與真實情況存在一定的偏差。

近年來，隨著大數據技術的發(fā)展，多源數據分析方法被應用在城市空間活力的研究中（Lan et al.，2020；Zhang et al.，2021），其優(yōu)勢在于觀測時間連續(xù)且不受天氣等因素影響，觀測范圍廣，數據定位準確，時間與人力成本低等。例如：Liu 等（2021）在對上海黃浦江濱水空間活力研究中使用了騰訊位置數據，討論了濱水空間活力的影響因素；Tang等（2018）將手機信號數據作為城市空間活力的指標，探討了城市空間活力與其影響因素之間的時空關系。還有研究者利用IC 卡數據和Twitter數據對Jacobs的空間活力多樣性概念提出一種計算方法（Sulis et al.，2018）。然而，由于這種方法需要通過移動設備聯網，容易忽略因使用人群與使用習慣所導致的數據缺失情況；同時一些偏遠的鄉(xiāng)村地區(qū)的互聯網功能并未完善，使得大數據分析無法獲得這些地區(qū)人類活動的詳細信息（Mu et al.，2021）。由于傳統(tǒng)的現場觀察與多源數據分析各有優(yōu)缺點，因此本文將兩種方法結合起來評估傳統(tǒng)村落旅游空間的活力分布特征。

1.2 建成環(huán)境與空間活力的關聯

建成環(huán)境已被證明在維持和發(fā)展居民之間的社會聯系方面發(fā)揮了作用（Boessen et al.，2018）。譬如，Ewing等（2010）證明了在建筑密度、交通可達性、到城市的距離和土地利用方面，空間活力與建成環(huán)境之間存在顯著關聯。一些研究者還通過可訪問性、集中度和多樣性來解讀城市空間活力（Delclòs-Alió et al.，2018）。近年來，一些研究者經常使用興趣點（point-of-interest，POI）來探討城市空間活力（Zeng et al.，2018），POI常被用來表示建筑空間的功能，利用這一指標可以明確建成環(huán)境中的建筑功能分布特征及其與空間活力的關聯。在鄉(xiāng)村層面，一些研究探討了環(huán)境品質對村落空間活力的影響，例如：Boessen 等（2018）認為鄉(xiāng)村的環(huán)境品質（如人口密度、服務設施的多樣性、街道網絡的可達性、住宅設計等）對村落空間活力有正向影響；王春程等（2014）指出安全性、空間尺度、環(huán)境質量、公共設施、景觀豐富度、管理維護、功能多樣性是影響鄉(xiāng)村空間活力的顯著因素。盡管這些研究為評估鄉(xiāng)村空間活力提供了參考，但由于缺乏多源數據的支撐及與之匹配的定量分析方法，導致這些研究對村落整體建成環(huán)境與空間活力之間的聯系尚未得出全面的結論，仍未厘清影響村落空間活力分布特征的因素與機制。因此，本文以多源數據為基礎，采用結構方程模型來探索村落整體建成環(huán)境與空間活力之間的關聯及具體的影響路徑。

2 研究方法

2.1 研究案例

本研究選取安徽宏村（見圖1）作為分析案例。宏村始建于南宋，地處安徽省黃山市黟縣，占地面積約19hm2，是徽州古村落的典型代表。2000 年宏村被聯合國教科文組織列入世界文化遺產名錄（盧松 等，2010）。宏村是國內旅游開發(fā)較為完備的傳統(tǒng)村落之一，作為文化旅游的熱門目的地，村內旅游設施齊全，歷史遺跡保存完好，歷史風貌猶存（唐文躍 等，2008）。每逢節(jié)假日等旅游旺季，游客群體龐大（郭強 等，2019），為研究提供了較為精準的人流數據。如圖1 所示，村落區(qū)域被街道網絡分割形成44個街區(qū)（研究單位）。

圖1 宏村空間布局圖

2.2 數據來源

2.2.1 百度熱力圖數據

百度熱力圖數據（BHMD）以智能移動終端設備的地理位置信息為依據，每15分鐘更新一次，按照位置聚類，可顯示人口流動的方向和空間聚集狀態(tài)（王錄倉等，2020）。研究表明，通過百度熱力值可以實時反映不同空間范圍內的活力分布情況（Zhang et al.，2017）。為了探究鄉(xiāng)村旅游空間活力的時空分布特征，我們在2022 年6 月3 日至6 月8 日，每天9：00—17：00，利用Python 軟件每小時爬取一次熱力值數據（1天9次）。其中6月3日至6月5日為節(jié)假日（端午節(jié)假期），6月6日至6月8日為工作日。數據采集完畢后，將柵格化的熱力圖與宏村矢量地圖疊加，計算44 個街區(qū)（研究單位）的不同熱力值面積比例，根據重分類的各個熱力段面積占比來反映6天內44個研究單位各個時段的熱力值變化，原理如下：

式（1）中，Qi為某時段單元i的用戶密度，aij為單元i第j種顏色的用戶密度，bij為單元i第j種顏色的像素個數，c為單個像素的像素面積，Si為單元i的面積，n代表顏色類型（n=7）。

2.2.2 現場觀察數據

經走訪村委會，宏村本地居民共1368人，其中60歲以上老人和16歲以下孩童共549人（占總人口的40.13%）。由于不能保證所有的老人與孩童都使用移動設備，導致百度熱力值可能與宏村的真實空間活力分布存在偏差。因此本文還需借助現場觀察數據來彌補百度熱力值的統(tǒng)計誤差。我們在2022年6月3日至6月8日期間，每日觀察4次，時間分別為9：00—10：00、11：00—12：00、14：00—15：00、16：00—17：00。觀察期間天氣晴朗，觀測人員共10人，每位觀測者使用計時器、宏村地圖、筆記本和手機攝像頭來收集宏村內不同空間使用情況的數據，最后進行匯總。

2.2.3 POI數據

隨著位置服務技術的發(fā)展，基于細粒度的POI 建模方法已逐漸成為研究熱點（申犁帆 等，2018）。我們利用Python軟件從百度地圖爬取POI數據，百度是中國最大的搜索引擎，它提供了不同空間研究中廣泛使用的商業(yè)設施和公共設施的詳細坐標信息，如景點、商鋪、餐館等。

2.2.4 建筑與路網矢量數據

宏村的建筑與路網數據來源于OSM（https：//www.openstreetmap.org/），OSM 提供了全球的道路與建筑矢量數據。為了準確性，我們將數據與最新的衛(wèi)星地圖進行了地理校對。

2.3 模型框架與變量解釋

2.3.1 理論模型的建構

結構方程模型是一種開發(fā)、估計和檢驗因果模型的方法，其中包含觀測變量和潛在變量（Bollen，1989）。由于樣本規(guī)模較小，極大似然法（ML）或廣義最小二乘法（GLS）模型難以有效估計宏村整體建成環(huán)境對空間活力影響的程度，所以本文采用貝葉斯估計法（Bayesian estimation）對結構方程模型進行求解。相對于普通算法，貝葉斯估計法關注的是原始觀測值，并非變量間的協(xié)方差矩陣（李錫欽，2011）。它不僅能夠為統(tǒng)計提供豐富的參數后驗分布信息，使結果的解釋更具有直覺性和合理性（Kruschke，2018），且在小樣本量模型中擬合度表現更為優(yōu)秀（Pan et al.，2017）。

本文以安徽宏村內部開放空間為研究區(qū)域，構建了由觀測變量和潛在變量組成的結構方程模型（見圖2）。其中，以工作日和節(jié)假日的平均空間活力作為內生變量，以表征宏村建成環(huán)境的POI密度、POI便捷度、POI可達性、街道步行可達性、開放空間品質作為外生變量，利用AMOS 26.0 軟件分析宏村內部開放空間活力與建成環(huán)境之間的關聯，并提出以下5個假設：

圖2 概念模型

H1：POI密度越高，村落空間越有活力。

H2：POI便捷度越高，村落空間越有活力。

H3：POI可達性越高，村落空間越有活力。

H4：街道步行可達性越高，村落空間越有活力。

H5：開放空間品質越高，村落空間越有活力。

2.3.2 內生變量解釋

本文的內生變量為宏村的空間活力，空間活力是由空間中人的行為活動所產生，不僅可以通過使用空間的人數來評估，還可以通過空間使用周期的平衡性來評估（Nadai et al.，2016）。因此，本文采用兩個觀測變量作為村落空間活力的評價指標，即靜態(tài)測量活力水平的活力密度指數和動態(tài)反映活力變化的活力穩(wěn)定指數（Li et al.，2020；Sung et al.，2013）。一般情況下，鄉(xiāng)村旅游空間的活力表現在工作日與節(jié)假日不同，所以需要對其分別評估。

（1）活力密度

活力密度是指某一時刻村落開放空間中的人流密度，以總人數與研究單位面積的比值來表示，其數值越大，表明空間的活力越強。活力密度的計算方法見表1。

表1 內生觀測變量計算方法

（2）活力穩(wěn)定性

活力穩(wěn)定性是指不同時期人流密度的動態(tài)變化，特別是研究單位在不同時期人流密度的離散程度，因此可以用活力密度的標準差作為衡量指標，其數值越小，表明活力越穩(wěn)定。為便于后續(xù)統(tǒng)計分析，本文對穩(wěn)定性數值進行了去量綱處理。活力穩(wěn)定性的計算方法見表1。

2.3.3 外生變量解釋

本文的外生變量是宏村開放空間的建成環(huán)境特征，構建了包括POI 密度、POI便捷度、POI可達性、街道步行可達性及開放空間品質等5 個維度共12 項指標的評價體系（所有外生變量的計算方法見表2），具體內容如下。

表2 外生觀測變量計算方法

（1）POI密度

根據以往對村落空間特征和空間活力的研究，足夠多的配套設施可以導致更多的人群活動（包亞芳 等，2019；Keyvanfar et al.，2018）。因此，本文采用景點類POI、餐飲購物類POI及住宿賓館類POI數據，計算每個研究單位內不同類型POI的密度，檢驗其與空間活力的關聯。

（2）POI便捷度

研究表明，豐富的空間功能可以為空間帶來多樣且持續(xù)的人流活動（郭海博 等，2020）。同時土地功能的混合使用還是優(yōu)化建成環(huán)境的重要手段，并與空間內人群的活動行為緊密相關（Cervero et al.，2008）。受城市空間活力研究的啟發(fā)（王波 等，2022），本文采用POI混合度與POI聚集度來共同表征POI的便捷度。

（3）POI可達性

POI 可達性是指研究單位到達村內不同POI 的可能性。受城市空間設計研究的啟發(fā)（Koohsari et al.，2015），本文以景點類POI、餐飲購物類POI 及住宿賓館類POI的覆蓋指數（單位街道緩沖區(qū)半徑200米）作為POI可達性的衡量指標。

（4）街道步行可達性

空間句法（Hillier et al.，1984）因其知名的數學度量手段被廣泛應用于街道網絡的空間分析中。本文基于空間句法的線段分析來提取宏村街道網絡的相關數據。在空間句法中，軸線模型常被用來分析街道網絡，但軸線分析只考慮拓撲關系而忽略了街道之間的轉角因素，因此加入角度權重的線段分析可以更加科學地反映街道網絡的空間關系（Turner，2001）。由此產生了代表空間可穿行度的歸一化角度選擇（NACH）與代表空間吸引力的歸一化角度整合（NAIN）兩個更為準確的空間度量指標（Hillier et al.，1987）。

街道步行可達性是指步行到達每個單位街道的可能性。根據以往研究（陳建華 等，2022；Liao et al.，2021），本文采用NACH 與NAIN 來表征宏村街道的步行可達性。同時，當關注空間中的人類行為或運動模式時，通常采用局部度量的方法，即采用不同半徑的計算方式（Al-Sayed et al.，2018；Esposito et al.，2020）。本文根據宏村的空間規(guī)模選擇了200米作為計算半徑來代表步行可達性。

（5）開放空間品質

空間品質反映人類對空間的綜合需求，其對空間活力存在一定的影響（韓詠淳 等，2021）。受城市空間品質研究的啟發(fā)（Wu et al.，2019；Meng et al.，2019），再結合宏村環(huán)境特征，本文采用植被覆蓋率與濱水距離兩個指標來表征宏村的開放空間品質，并采用歸一化植被指數（NDVI）與近鄰分析來計算各研究單位的植被覆蓋率與濱水距離。為了便于后續(xù)統(tǒng)計，對濱水距離進行了去量綱處理。

3 研究結果

3.1 宏村空間活力的時空分布特征

本文采用自然間斷法（Jenks）將宏村空間活力密度值分為7 個等級，最低為1級，最高為7級，結果見圖3。紅色斑塊代表高活力密度的空間單位，它們主要集中在宏村的中北部，形成了以月沼、南塘等著名景點為核心的高活力密度區(qū)域。在宏村的東北部與西北部，黃色斑塊表明這些區(qū)域的活力密度處于低值區(qū)間。從工作日和節(jié)假日的對比來看，宏村節(jié)假日的整體空間活力密度高于工作日，這一特征在村落南部與東部區(qū)域尤為明顯。因為宏村南部為南塘，是村落著名的景點與景區(qū)入口，東部則是民宿集中分布的區(qū)域。節(jié)假日期間，游客增加，這些區(qū)域的活力密度較工作日顯著提升；工作日期間，游客減少，村內多以本地居民活動為主，東部與南部區(qū)域的活力密度隨之降低。

圖3 活力密度的空間分布特征

與空間活力密度值相同，本文將代表空間活力穩(wěn)定性的數值也按自然間斷法分為7個等級，斑塊顏色越深，代表空間活力穩(wěn)定性越高。如圖4所示，宏村工作日的空間活力穩(wěn)定性整體高于節(jié)假日。在工作日，高穩(wěn)定性區(qū)域分布在宏村的南北中軸線附近，而西北與東北部的活力穩(wěn)定性較低。在節(jié)假日，活力穩(wěn)定性的分布特征與工作日大致相同，但宏村北部的活力穩(wěn)定性略低于工作日，該區(qū)域商店與餐館的集中分布。該現象表明，節(jié)假日期間，隨著宏村游客數量增加，村內的商店與餐館承接了大量游客購物與就餐的需求，因此人員流動的頻率增加，該區(qū)域活力穩(wěn)定性較工作日明顯降低。而工作日期間，隨著游客數量縮減，村內活動的主體變?yōu)楸镜鼐用?，人員流動的頻率降低。

圖4 活力穩(wěn)定性的空間分布特征

再從時間維度來看（見圖5）。整體而言，節(jié)假日期間宏村的空間活力密度與活力穩(wěn)定性略高于工作日。在每天的觀測時段內，無論工作日或節(jié)假日，宏村上午的空間活力密度與活力穩(wěn)定性均低于下午，其中14：00—16：00會達到宏村空間的活力峰值，此后便迅速回落（由于臨近景區(qū)關閉時間）。一天中，宏村的空間活力峰值集中在14：00—16：00，表明下午才是村落空間的使用高峰期。該現象表明游客的游覽時間過于集中，進而形成本地居民（部分服務群體）與游客（消費群體）共同擠占村落空間的現象。從鄉(xiāng)村旅游發(fā)展的角度來看，過于密集的旅游業(yè)活動（包括旅游服務活動與旅游消費活動）既不利于對傳統(tǒng)村落歷史風貌的保護，也不利于鄉(xiāng)村旅游空間的可持續(xù)發(fā)展。

圖5 宏村空間活力的時間分布特征

3.2 宏村空間活力的聚類分布特征

除時空分布特征外，本研究還采用莫蘭指數（Moran’sI）分析宏村空間活力的聚類分布特征。如圖6 所示，宏村空間活力密度的莫蘭指數為0.590（Z=3.681，P=0.004＜0.050），表明活力密度存在顯著的空間關聯。通過LISA聚類圖發(fā)現“高-高”聚類主要分布在宏村的中部，且范圍較廣。相比之下，在宏村的西北與東北區(qū)域分別出現了“低-低”聚類的情況。

圖6 宏村空間活力密度的聚類分布特征

宏村空間活力穩(wěn)定性的莫蘭指數為0.576（Z=2.919，P=0.006＜0.050），表明宏村空間的活力穩(wěn)定性也存在明顯的空間關聯。如圖7所示，“高-高”聚類主要分布在宏村的南北中軸線附近，而“低-低”聚類主要出現在宏村的東北部。可見，宏村空間的活力密度與穩(wěn)定性的聚類分布特征較為相似，“高-高”聚類都分布在中部地區(qū)，而“低-低”聚類則分布在村落的東西邊緣。因此，以月沼和南塘為核心的旅游資源分布密集區(qū)域影響了宏村整體空間活力的分布格局。

圖7 宏村空間活力穩(wěn)定性的聚類分布特征

3.3 結構方程模型結果

宏村建成環(huán)境指標的空間分布特征如圖8 所示，每種指標的信度與效度都通過了檢驗，結果見表3。關于宏村的空間活力與建成環(huán)境的計算經歷了約370000個模擬樣本，收斂結果滿意（初始值不同導致Bayesian-SEM每次運行的結果略有差異，但總體非常穩(wěn)定），見表4。5 個原假設中除H1 之外，其余假設均得到了證實。結果表明，村落整體建成環(huán)境對節(jié)假日空間活力的影響程度高于對工作日空間活力的影響程度（排除H1）；村落建成環(huán)境中的POI 便捷度對宏村空間活力的影響最大，其對節(jié)假日與工作日影響系數分別為0.631 和0.532；POI 可達性對宏村節(jié)假日空間活力的影響（系數為0.493）遠高于工作日（系數為0.362）。

表3 模型指標的信度與效度檢驗

表4 貝葉斯估計回歸權重與假設檢驗結果

圖8 宏村建成環(huán)境指標的空間分布特征

4 討論與結論

4.1 環(huán)境因素對鄉(xiāng)村旅游空間活力的影響

表4 和圖8 的結果顯示，POI 的便捷度對宏村空間活力的影響最為顯著，工作日和節(jié)假日的影響系數分別為0.532（p＜0.001）和0.631（p＜0.001），表明村落中服務設施種類豐富且較為聚焦的區(qū)域更容易提升宏村的空間活力。宏村空間功能的高混合度與高聚集度區(qū)域均為村落中部（景點資源與服務設施的集中分布區(qū)），這與空間活力核心分布區(qū)重合，說明同時提高傳統(tǒng)村落中歷史文化景觀與旅游服務設施的多樣性與聚集度可以顯著增強傳統(tǒng)村落的空間活力。而POI密度對宏村空間活力直接影響最低且不顯著，系數分別為節(jié)假日的0.054（p＞0.050）和工作日的0.077（p＞0.050）。以往的空間規(guī)劃理念多利用POI 高密度區(qū)來鼓勵人們的戶外活動，從而提升空間活力（塔娜 等，2020）。而宏村的實證分析表明，高密度的POI 分布并非提升鄉(xiāng)村空間活力的有效途徑。譬如，宏村東北部民宿旅店集中，這種分布密集且功能單一的服務設施無論在節(jié)假日或工作日均無法有效提升村落的空間活力。由于遠離景點與其他服務設施，民宿集中區(qū)并不能有效解決游客的其他需求，其高可達性區(qū)域（圖8h）與宏村空間活力核心分布區(qū)（圖3、圖4）差異明顯。因此，宏村民宿旅店集中分布區(qū)對活力的影響遠低于空間功能多樣性高的區(qū)域。

在剩余因素中，良好的步行通暢度、較高的POI可達性與優(yōu)良的開放空間品質同樣會對宏村的空間活力造成顯著的正向影響。這些發(fā)現大部分與城市環(huán)境類似，但綠化率對于鄉(xiāng)村空間活力的影響卻與城市環(huán)境不同。以往研究指出，城市中植被指數（NDVI）往往對空間活力產生負向影響（Fan et al.，2021），有研究者認為城市空間中的機動車道路較多，為了滿足通勤需求，寬闊的機動車道會占用一些綠化率（葉宇 等，2018）。但本文卻發(fā)現空間的綠化率對鄉(xiāng)村空間活力產生了顯著的正向影響，即植被指數越高的區(qū)域越有活力。在鄉(xiāng)村環(huán)境中（尤其是歷史村落），機動車道多為環(huán)村道路，村內道路狹窄，綠化率較高的地方主要集中在一些開闊區(qū)域，而這些區(qū)域正是大型歷史遺跡（如宗祠、亭橋、池塘、牌坊等）的分布范圍，所以是吸引游客與村民聚集的場所。同時，濱水距離對宏村節(jié)假日期間的空間活力產生了更為顯著的正向影響，表明親水性是假期宏村空間活力的一個顯著特征。從結果中還可以看出，節(jié)假日對于宏村空間活力的影響強于工作日，這更加說明作為旅游型村落，宏村的空間活力高度依賴游客群體。

4.2 對鄉(xiāng)村旅游空間規(guī)劃設計的啟示

根據模型結果，鄉(xiāng)村旅游空間的活力不僅受自身文化遺存情況的限制，還受其土地利用特征、設施布局、交通路網、環(huán)境品質等因素的影響。鄉(xiāng)村旅游空間活力增強也意味著村落整體發(fā)展水平提升，因此活力可以成為村落所在地區(qū)振興和發(fā)展的催化劑（Liu et al.，2021）。在規(guī)劃鄉(xiāng)村旅游空間時，高活力核心區(qū)的定位應考慮一定半徑范圍內的土地用途、景點分布、服務設施配套、空間可達性及自然環(huán)境特征。通過旅游規(guī)劃、設施配套規(guī)劃等不同規(guī)劃之間的有序銜接，形成合理的動態(tài)分區(qū)和具有特色的優(yōu)質開放空間。

為了提高鄉(xiāng)村旅游空間活力，必須確保鄉(xiāng)村公共空間對游客的吸引力，包括豐富的歷史文化資源、完善的公共服務設施、優(yōu)質的開放空間品質等。首先，在保證農業(yè)生產的前提下，盡可能確保村落所有區(qū)域的開放性，為游客提供良好的游覽體驗。其次，在熱門景點周圍盡可能分布多樣化的配套設施，如餐館、商店、民宿等，并按照一定的服務半徑布局。最后，鑒于鄉(xiāng)村旅游空間活力的峰值大多出現在下午，可以考慮適當延長開放時間至晚間，通過開發(fā)夜間旅游產品來豐富鄉(xiāng)村旅游業(yè)態(tài)。如此既能夠提升鄉(xiāng)村旅游空間活力的持續(xù)性，也相對降低了空間的使用強度，從而協(xié)調傳統(tǒng)村落旅游空間的吸引力與承載力。

4.3 研究意義與局限性

本文以安徽宏村為例，利用百度熱力圖數據和現場觀測數據，提出并驗證了鄉(xiāng)村旅游空間活力密度和活力穩(wěn)定性在工作日和節(jié)假日的分布情況及其影響因素。由于百度熱力圖數據相對容易獲取，也可將其用于評估中國其他熱點地區(qū)的鄉(xiāng)村空間活力。根據結構方程模型的結果，有4個研究假設成立，1個研究假設不成立。本文的研究意義在于：基于人群的空間活力模型可以為決策者和規(guī)劃者提供一個全面、及時的鄉(xiāng)村旅游空間的使用概況，從而幫助其準確地制定改善對策；研究結果可為規(guī)劃者改善村落整體環(huán)境提供參考。

本文的研究對象是旅游發(fā)展水平較高的宏村，因此研究結果對其他地區(qū)的適用性還有待驗證。同時，百度熱力圖數據也存在一定的局限性。首先，一定比例的用戶不包括在百度熱力圖數據中，比如老人、嬰幼兒和不使用百度應用的人。其次，定位數據依賴于用戶的主動操作，存在數據采樣丟失的情況。此外，還應考慮空間活力的多樣性，評估不同時間（白天和夜間）、不同群體（如訪客、村民、游客等）、不同類型活動情況下的空間活力?；盍Χ鄻有允强臻g活力研究中不可回避的問題，需要在后續(xù)研究中重點關注。