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    成都市A 級(jí)旅游景區(qū)空間分布及可達(dá)性研究

    2023-12-05 12:47:14馮子豪劉振渤杜青松楊玉潔
    科技創(chuàng)新與應(yīng)用 2023年34期
    關(guān)鍵詞:公共交通成都市景區(qū)

    馮子豪,李 慧,劉振渤,杜青松,楊玉潔

    (西華大學(xué)汽車與交通學(xué)院,成都 610039)

    隨著我國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展,旅游業(yè)作為國民經(jīng)濟(jì)重要支柱產(chǎn)業(yè),對(duì)維護(hù)經(jīng)濟(jì)健康有序發(fā)展具有重要促進(jìn)作用,也逐漸成為衡量區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要指標(biāo)之一[1-2]。國內(nèi)外關(guān)于不同等級(jí)和類型旅游景區(qū)的空間分布[3-4]及可達(dá)性[5]依舊是相關(guān)研究的熱點(diǎn)。

    學(xué)者運(yùn)用了多種方法對(duì)旅游景區(qū)空間分布進(jìn)行探究,例如核密度分析[6]、平均最近鄰分析[7]、空間自相關(guān)分析[8],此類方法多從地理空間角度揭示景區(qū)的空間分布規(guī)律;此外,部分學(xué)者通過構(gòu)建數(shù)學(xué)分析模型[9]、聚類分析[10]等揭示景區(qū)空間結(jié)構(gòu)在發(fā)展過程中的不同影響因素。景區(qū)空間可達(dá)性分析多考慮區(qū)域內(nèi)游客到景區(qū)的難易程度[11],其研究方法較多,其中緩沖區(qū)分析法[12]、兩步移動(dòng)搜索法[13]、網(wǎng)絡(luò)分析法[14]等廣泛應(yīng)用于旅游規(guī)劃領(lǐng)域。緩沖區(qū)分析法具有計(jì)算簡便的特點(diǎn),但忽略了實(shí)際路網(wǎng)分布對(duì)可達(dá)性的影響;網(wǎng)絡(luò)分析法雖考慮到路網(wǎng)交通距離的問題,但可達(dá)性結(jié)果精確度存在不足[15-16];基于此,部分學(xué)者利用網(wǎng)絡(luò)地圖API 構(gòu)建出行路徑,批量獲取出行時(shí)間和距離作為旅行成本,充分考慮實(shí)時(shí)路況對(duì)出行造成的影響,可達(dá)性測算經(jīng)度得到較大提升[17]。

    受自然、社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、文化和交通等諸多要素影響,旅游景區(qū)在空間分布、可達(dá)性上往往呈現(xiàn)出異質(zhì)性。本文以成都市A 級(jí)景區(qū)為研究對(duì)象,利用GIS 空間分析法分析景區(qū)空間分布特征,調(diào)用高德地圖API 獲取交通出行數(shù)據(jù),利用時(shí)間成本對(duì)景區(qū)可達(dá)性進(jìn)行分析,并以空間自相關(guān)分析法為基礎(chǔ),探究景區(qū)可達(dá)性的空間集聚特性。

    1 研究內(nèi)容與方法

    1.1 研究區(qū)概況

    成都市是四川省省會(huì)、副省級(jí)市,是全國著名的重點(diǎn)風(fēng)景旅游城市,地處亞熱帶季風(fēng)氣候區(qū),氣候宜人,旅游資源豐富。成都市轄區(qū)按行政區(qū)劃分為12 個(gè)區(qū)、5個(gè)縣級(jí)市、3 個(gè)縣,全市土地面積為14 335 km2。

    1.2 數(shù)據(jù)來源與預(yù)處理

    截至2022 年底,成都市共有國家A 級(jí)景區(qū)92個(gè),其中,5A 級(jí)景區(qū)2 個(gè);4A 級(jí)景區(qū)50 個(gè);3A 級(jí)景區(qū)27個(gè);2A 級(jí)景區(qū)12 個(gè);1A 級(jí)景區(qū)1 個(gè)。通過高德地圖地理編碼工具獲取92 個(gè)A 級(jí)景區(qū)的相關(guān)地理信息,利用ArcGIS 軟件經(jīng)坐標(biāo)轉(zhuǎn)換后得到景區(qū)的分布位置如圖1(a)所示。

    從OpenStreetMap 官網(wǎng)獲取2021 年路網(wǎng)數(shù)據(jù),篩選出成都市高速公路、快速路、主干路和次干路,通過ArcGIS 軟件對(duì)道路進(jìn)行拓?fù)涮幚怼?/p>

    研究所需人口數(shù)據(jù)來源于成都市第七次全國人口普查。既有研究表明,運(yùn)用泰森多邊形平滑得到的人口密度分布更接近研究區(qū)域內(nèi)人口的空間分布狀況[18],因此,為更加準(zhǔn)確地反映成都市人口分布狀況,以各社區(qū)、村行政中心為人口中心點(diǎn)生成泰森多邊形,進(jìn)而得到成都市人口密度分布如圖1(b)所示。

    1.3 研究方法

    1.3.1 核密度分析

    核密度分析法(Kernel Density Estimation,KDE)可以分析要素樣點(diǎn)數(shù)據(jù)的集聚或離散狀況,是探討空間屬性數(shù)據(jù)分布規(guī)律的基本方法[19]。本文利用該方法通過核密度屬性來探究成都市A 級(jí)景區(qū)的空間分布特征,其計(jì)算公式為

    式中:f(x)為核函數(shù)的取值;n為搜索閾值范圍內(nèi)要素點(diǎn)的個(gè)數(shù);w為帶寬的閾值;ai為要素點(diǎn)的空間距離,f(x)的取值越大代表要素點(diǎn)分布越密集。

    1.3.2 標(biāo)準(zhǔn)差橢圓分析

    Lefever 在1926 年提出了利用標(biāo)準(zhǔn)差橢圓(Standard Deviational Ellipse,SDE)來度量一組數(shù)據(jù)的離散程度和分布方向。對(duì)于結(jié)果生成的橢圓,其短軸方向可表示景區(qū)分布的范圍,長軸方向可表示景區(qū)空間分布方向和發(fā)展趨勢[20],本文運(yùn)用標(biāo)準(zhǔn)差橢圓研究成都市A 級(jí)景區(qū)空間分布的方向特性,其公式為

    式中:xi和yi為要素點(diǎn)的坐標(biāo);{X,Y} 為要素點(diǎn)的平均中心;n為要素點(diǎn)的總和。

    1.3.3 可達(dá)性分析

    可達(dá)性能表征特定空間內(nèi)某一區(qū)域到達(dá)其他區(qū)域的難易程度[21],通常將時(shí)間和距離作為可達(dá)性分析模型中的度量指標(biāo)。本文以高德地圖API 路徑規(guī)劃接口為依據(jù),最終選用通行時(shí)間作為可達(dá)性度量指標(biāo),以平均最短通行時(shí)間來分析評(píng)價(jià)景區(qū)可達(dá)性水平,其計(jì)算公式為

    式中:i為人口中心點(diǎn);j為景區(qū);Tij為人口中心點(diǎn)到景區(qū)的最短通行時(shí)間;n為景區(qū)數(shù)量;Ai為人口中心點(diǎn)i的平均最短通行時(shí)間,其取值將直接反映景區(qū)可達(dá)性水平,Ai的取值越小,則可達(dá)性水平越高,反之越低。

    1.3.4 空間自相關(guān)分析

    空間自相關(guān)是指同一變量在不同空間位置上的關(guān)聯(lián)性[22],主要探究要素在空間分布上的集聚模式。本文將采用全局空間自相關(guān)(Moran's I)對(duì)成都市A 級(jí)景區(qū)的可達(dá)性空間分布進(jìn)行測度,通過Moran'sI指數(shù)值、P得分、Z得分進(jìn)一步討論景區(qū)可達(dá)性在空間分布上的集聚程度。其計(jì)算公式如下

    式中:n為計(jì)算要素個(gè)數(shù)為i與j之間的空間權(quán)重;zi為區(qū)域i的屬性值與平均值之差。I>0表示空間正相關(guān)性,I<0 表示空間負(fù)相關(guān)性,I=0 表示景區(qū)可達(dá)性空間分布呈隨機(jī)性。

    2 景區(qū)分布特征及可達(dá)性分析

    2.1 景區(qū)空間分布總特征

    成都市A 級(jí)景區(qū)的空間分布存在較為顯著的集聚特征,不同區(qū)域的景區(qū)分布密度存在差異,空間分布熱點(diǎn)突出,總體上呈現(xiàn)“中部集聚、四周分散”的空間布局。通過對(duì)成都市A 級(jí)景區(qū)核密度分布(圖2(a))和人口核密度分布(圖2(b))特征分析可以發(fā)現(xiàn),人口集中區(qū)域景區(qū)分布相對(duì)較多,二者的集聚趨同關(guān)聯(lián),A 級(jí)景區(qū)與人口的空間分布具有較強(qiáng)的耦合性。

    圖2 成都市A 級(jí)景區(qū)與人口核密度分析

    2.2 景區(qū)空間分布方向特征

    采用ArcGIS 軟件中標(biāo)準(zhǔn)差橢圓法對(duì)成都市A 級(jí)景區(qū)的整體分布方向和范圍進(jìn)行分析。研究顯示,成都市A 級(jí)景區(qū)標(biāo)準(zhǔn)差橢圓長軸明顯長于短軸,表明景區(qū)的空間分布方向性顯著,景區(qū)在空間上大致呈“東北-西南”走向分布,東南部分布明顯低于其他區(qū)域。

    2.3 景區(qū)可達(dá)性分析

    利用Python 爬蟲技術(shù)調(diào)用高德地圖API 路徑規(guī)劃接口批量獲取3 041 個(gè)居民點(diǎn)到92 個(gè)A 級(jí)景區(qū)的時(shí)間,得到最短出行路徑279 772 條,構(gòu)造OD 成本矩陣。數(shù)據(jù)采集時(shí)間為2023 年3 月18 日和19 日2 個(gè)連續(xù)非工作日的同一時(shí)段,選擇非工作日有利于避免實(shí)時(shí)路況的差異對(duì)返回結(jié)果的影響;同時(shí),為對(duì)比不同交通方式的可達(dá)性,本文選擇自駕和公共交通2 種交通模式出行時(shí)間成本進(jìn)行對(duì)比分析。高德地圖API 路徑規(guī)劃調(diào)用返回結(jié)果見表1。

    表1 高德地圖API 路徑規(guī)劃調(diào)用返回結(jié)果s

    2.3.1 可達(dá)性空間分布特征

    基于公式(4)計(jì)算2 種交通模式下各居民區(qū)與景區(qū)之間的可達(dá)性,結(jié)果見表2。從總體上來看,2 種交通模式下可達(dá)性分布特點(diǎn)類似,均為中心城區(qū)較高并呈現(xiàn)圈層式分布的特點(diǎn),從中部向四周逐漸降低,尤其是東部和西部邊緣地區(qū),可達(dá)性總體低于其他區(qū)域。

    表2 2 種交通出行模式下可達(dá)性水平

    自駕模式下,如圖3(a)所示,可達(dá)性研究表明,成都市中心城區(qū)(金牛區(qū)、成華區(qū)、錦江區(qū)、武侯區(qū)和青羊區(qū))及中心城區(qū)毗鄰區(qū)(新都區(qū)、郫都區(qū)、溫江區(qū)和雙流區(qū))由于區(qū)域景區(qū)相對(duì)集中,交通便捷,路網(wǎng)連通性良好,可達(dá)性水平高和較高的居民區(qū)占比為52.01%。在距離成都中心城區(qū)較遠(yuǎn)區(qū)域(新都區(qū)北部、邛崍市西部、蒲江縣南部、都江堰市西部、崇州市中部、龍泉驛區(qū)西部及簡陽市西部地區(qū)),屬于可達(dá)性水平由高到低的過渡區(qū),可達(dá)性水平一般的居民區(qū)占比為5.82%。成都周邊區(qū)域(青白江區(qū)、龍泉驛區(qū)西部、金堂縣和簡陽市中部地區(qū))可達(dá)性較差,可達(dá)性水平較低和低的居民區(qū)占比為15.04%。成都邊緣區(qū)域(彭州市北部、都江堰市西部、大邑縣西部、崇州市西部和簡陽市東部地區(qū)),路網(wǎng)密度較低,自駕出行路徑選擇受限,導(dǎo)致前往其他區(qū)縣景區(qū)的出行時(shí)間成本顯著增加,可達(dá)性為0 的居民區(qū)占比為27.13%。

    圖3 2 種交通模式下可達(dá)性空間分布結(jié)果

    公共交通模式下,如圖3(b)所示。市中心區(qū)域擁有成熟的公共交通系統(tǒng)及線路規(guī)劃,公共交通出行的時(shí)間成本顯著低于其他區(qū)域;其余區(qū)縣公共交通線路連通性較差,且線路相對(duì)單一,尤其跨區(qū)縣出行的線路,乘客在步行、等車、換乘的時(shí)間花費(fèi)更多,因此可達(dá)性水平逐漸降低。

    2.3.2 可達(dá)性空間集聚特性

    本文利用全局莫蘭指數(shù)對(duì)成都市居民區(qū)前往A級(jí)景區(qū)的空間可達(dá)性進(jìn)行測度,得到自駕和公共交通2 種出行模式下的Moran'sI指數(shù)分別為0.68 和0.73,Z得分分別為223.86 和237.64,均大于2.58,P值均小于0.01。研究表明,成都市A 級(jí)景區(qū)可達(dá)性的空間分布呈空間正相關(guān),且具有顯著的集聚特性。通過單變量局部莫蘭指數(shù)分析成都市A 級(jí)景區(qū)可達(dá)性空間分布特征,結(jié)果如圖4 所示。

    圖4 2 種交通模式下可達(dá)性空間集聚特征

    自駕模式下,景區(qū)可達(dá)性由城市中心向四周大體表現(xiàn)為高值聚集、不顯著、低值聚集。其中,可達(dá)性高水平聚集區(qū)(高-高聚集)數(shù)量最多,占社區(qū)總數(shù)的52.87%,主要分布于成都市中部、中南部、中西部區(qū)域;可達(dá)性低水平聚集區(qū)(低-低聚集)占社區(qū)總數(shù)的28.94%,主要分布在成都市東部、西部及北部區(qū)域;可達(dá)性異常值聚集區(qū)(低-高聚集和高-低聚集)僅占社區(qū)總數(shù)的1.61%,主要分布于簡陽市西部及可達(dá)性高水平聚集區(qū)邊緣;另外,存在16.58%的居民區(qū)統(tǒng)計(jì)不顯著,即可達(dá)性空間集聚情況不明顯。

    公共交通模式下,景區(qū)可達(dá)性集聚特征與自駕模式下存在部分差異,主要表現(xiàn)為公共交通模式下可達(dá)性低-低聚集區(qū)增多,可達(dá)性高-高聚集區(qū)與聚集不顯著區(qū)減少且出現(xiàn)明顯“東移”。

    通過對(duì)自駕和公共交通出行模式的對(duì)比分析得出,2 種出行模式的景區(qū)可達(dá)性高-高聚集區(qū)均集中在成都市中部區(qū)域,原因在于中部地區(qū)的路網(wǎng)密大、道路技術(shù)等級(jí)高、公交線網(wǎng)完善、公交服務(wù)水平高,景區(qū)通達(dá)程度好、出行時(shí)間短。但是,由于自駕出行受道路實(shí)際交通狀況影響較大,中西部地區(qū)道路流量較東部地區(qū)少,道路通暢程度高,因此,中西部區(qū)域的高-高聚集區(qū)較中東部區(qū)域多。

    3 結(jié)論與建議

    本文以成都市A 級(jí)景區(qū)作為研究對(duì)象,通過對(duì)景區(qū)的空間布局、方向分布特征與人口分布的關(guān)系、不同交通模式出行成本、景區(qū)的可達(dá)性及可達(dá)性空間集聚特征分析,得出如下結(jié)論。

    1)景區(qū)空間分布總體呈“東北-西南”走向,且主要集中于中部和西部區(qū)域。從核密度分析結(jié)果看,A 級(jí)景區(qū)與人口密度的空間分布具有一定的耦合性,均呈現(xiàn)“中部密集、四周分散”的特點(diǎn)。

    2)2 種交通出行模式下可達(dá)性大致呈城市中心向四周逐漸降低的特點(diǎn),但自駕模式下可達(dá)性高值區(qū)域集中在成都市中部及西部地區(qū),而公交模式下可達(dá)性高值區(qū)域明顯減少,且集中在成都市中部。公共交通出行模式下可達(dá)性為0 的區(qū)域明顯多于自駕出行,由此可見,自駕出行的可達(dá)性總體水平更優(yōu)。

    3)成都市A 級(jí)景區(qū)的可達(dá)性在2 種交通出行模式下均呈現(xiàn)明顯的空間集聚特征。在自駕出行模式下,由城市中心向周邊主要表現(xiàn)為高值聚集、不顯著、低值聚集;在公共交通出行模式下,高值聚集減少,且出現(xiàn)明顯“東移”。

    鑒于此,提出以下幾點(diǎn)建議。①重視成都市東部區(qū)域旅游資源開發(fā),以促進(jìn)旅游資源合理分配;②合理規(guī)劃成都市道路交通網(wǎng)絡(luò),加強(qiáng)景區(qū)周邊高等級(jí)道路的建設(shè),打造多條旅游精品線路;③優(yōu)化公共交通線路,尤其是成都市周邊區(qū)縣的公交規(guī)劃,各區(qū)縣間考慮增設(shè)多條景區(qū)旅游“專線”,縮短公共交通的出行時(shí)間,提高游客出行效率。

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