山東省國(guó)家級(jí)水利風(fēng)景區(qū)時(shí)空分布及演變

譚博文 吳國(guó)璽 栗淑一

摘 要：【目的】基于山東省2001—2022年20批108家國(guó)家級(jí)水利風(fēng)景區(qū)的地理數(shù)據(jù)，對(duì)山東省國(guó)家級(jí)水利風(fēng)景區(qū)時(shí)空分布及演變進(jìn)行研究。【方法】運(yùn)用ArcGis10.8空間分析工具，研究了最鄰近指數(shù)、Voronoi多邊形的變異系數(shù)、地理集中指數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差橢圓和核密度特征，討論了水利景區(qū)的時(shí)空演變規(guī)律性?！窘Y(jié)果】結(jié)果表明：20年間山東省國(guó)家級(jí)水利景區(qū)形成了以魯中和魯西兩地為核心，向四周發(fā)散分布的空間結(jié)構(gòu)，景區(qū)分布范圍從東北向西南擴(kuò)散，分布范圍逐漸擴(kuò)大，分布盲點(diǎn)基本消失?！窘Y(jié)論】為優(yōu)化水利風(fēng)景區(qū)空間結(jié)構(gòu)布局和解決景區(qū)發(fā)展不平衡、不充分問(wèn)題提供理論依據(jù)和實(shí)踐參考。

關(guān)鍵詞：水利風(fēng)景區(qū)；空間分布；時(shí)空演變；山東省

中圖分類(lèi)號(hào)：F592? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A? ? ?文章編號(hào)：1003-5168（2024）04-0104-06

DOI：10.19968/j.cnki.hnkj.1003-5168.2024.04.019

Spatial and Temporal Distribution and Evolution of National Water Parks in Shandong Province

TAN Bowen1，2 WU Guoxi1，2 LI Shuyi1，2

（1.School of Architecture， North China University of Water Resources and Electric Power，Zhengzhou 450046，China; 2.College of Urban and Environmental Sciences， Xuchang University， Xuchang 461000， China）

Abstract： [Purposes] Based on the geographical data of 108 national water parks in 20 batches in Shandong Province from 2001 to 2022， the spatial and temporal distribution and evolution of national water parks in Shandong Province were studied. [Methods] Using ArcGis10.8 spatial analysis tool， the characteristics of the nearest neighbor index， the coefficient of variation of Voronoi polygon， the geographical concentration index， the standard deviation ellipse and the kernel density were studied， and the temporal and spatial evolution regularity of water parks was discussed. [Findings] The results showed that in the past 20 years， the national water parks in Shandong Province have formed a spatial structure with central and western Shandong as the core and scattered around. The distribution range of scenic spots has spread from northeast to southwest， and the distribution range has gradually expanded， and the distribution blind spots have basically disappeared. [Conclusions] It provides theoretical basis and practical reference for optimizing the spatial structure layout of water parks and solving the problem of unbalanced and insufficient development of scenic spots.

Keywords： water parks; spatial distribution; timeandspaceevolution; Shandong Province

0 引言

水利風(fēng)景區(qū)是指以水域或水利工程為依托，以水利設(shè)施、水文景觀、生態(tài)環(huán)境、文化遺產(chǎn)等多種要素構(gòu)成的風(fēng)景資源和環(huán)境條件，是集觀光、休閑、科普、娛樂(lè)、文化及生態(tài)等多種功能于一體的綜合性景觀資源［1］。近年來(lái)，人們對(duì)水利風(fēng)景區(qū)開(kāi)展了諸多探究，就時(shí)空方面，主要集中在水利風(fēng)景區(qū)的空間格局演變及影響機(jī)理［2］、空間分布特征、水利旅游空間體系構(gòu)建［3］、水利風(fēng)景區(qū)的時(shí)空分異特征研究［4］，對(duì)時(shí)間序列變化、時(shí)空分布及其空間密度和重心的空間移動(dòng)研究較少［5］。就尺度方面，主要集中在國(guó)家尺度，以省級(jí)尺度的研究相對(duì)較少。因而，本研究嘗試運(yùn)用最鄰近指數(shù)、Voronoi多邊形、標(biāo)準(zhǔn)差橢圓、核密度分析等方法，以省級(jí)視域的尺度，對(duì)山東省國(guó)家級(jí)水利風(fēng)景區(qū)時(shí)空分布及演變進(jìn)行研究，為優(yōu)化水利風(fēng)景區(qū)空間結(jié)構(gòu)布局和解決景區(qū)發(fā)展不平衡、不充分問(wèn)題提供理論依據(jù)和實(shí)踐參考。

1 數(shù)據(jù)與研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源及處理

山東省地處黃河下游，河流湖泊眾多，水網(wǎng)密布，擁有得天獨(dú)厚的資源優(yōu)勢(shì)。截至2022年底，山東省共有國(guó)家級(jí)水利風(fēng)景區(qū)108家。根據(jù)山東省的地理位置、經(jīng)濟(jì)及歷史狀況可將全省劃分為四個(gè)片區(qū)，即魯西北、魯中、魯南、膠東半島。本研究以2001—2022年，山東省創(chuàng)建的108家國(guó)家級(jí)水利風(fēng)景區(qū)為研究對(duì)象，數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家水利風(fēng)景區(qū)網(wǎng)站（http：//slfjq.mwr.gov.cn/）、山東省水利廳網(wǎng)站（http：//wr.shandong.gov.cn/）公布的景區(qū)名單，景區(qū)坐標(biāo)來(lái)自谷歌地圖。選取2006、2011、2017、2022四個(gè)時(shí)間點(diǎn)進(jìn)行景區(qū)的可視化分析。基礎(chǔ)底圖使用國(guó)家基礎(chǔ)地理信息中心發(fā)布的1∶400萬(wàn)中國(guó)基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)。本研究部分水系、交通和政策信息來(lái)自山東省政府及各地市政府相關(guān)網(wǎng)站。使用ArcGIS軟件及空間分析技術(shù)，對(duì)山東省國(guó)家級(jí)水利風(fēng)景區(qū)的空間分布特征和時(shí)空演變進(jìn)行定量分析。

1.2 研究方法

本研究主要采用最鄰近指數(shù)、Voronoi多邊形面積的變異系數(shù)、地理集中指數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差橢圓、核密度分析等空間分析方法，借助ArcGIS 10.8軟件進(jìn)行信息可視化表達(dá)，進(jìn)而對(duì)山東省國(guó)家級(jí)水利風(fēng)景區(qū)時(shí)空演變特征進(jìn)行研究。

1.2.1 最鄰近指數(shù)。最近鄰點(diǎn)指數(shù)分析方法通過(guò)對(duì)地理空間中每個(gè)點(diǎn)狀目標(biāo)與其最近鄰點(diǎn)狀目標(biāo)之間的歐氏距離進(jìn)行測(cè)算，求取其平均值來(lái)計(jì)算點(diǎn)狀目標(biāo)的平均最近鄰距離r（即最近鄰距離）。當(dāng)點(diǎn)狀目標(biāo)呈隨機(jī)分布時(shí)，其最近鄰距離被定義為理論最近鄰距離re。計(jì)算公式見(jiàn)式（1）。

[re=12S/n]? ? ? ?（1）

式中：S為所研究區(qū)域的面積；n為研究區(qū)域范圍內(nèi)國(guó)家級(jí)水利風(fēng)景區(qū)的數(shù)量。最近鄰點(diǎn)指數(shù)則為平均最近鄰距離與理論最近鄰距離之比，即[R=r/re]。如果R=1，則所有點(diǎn)狀目標(biāo)呈隨機(jī)分布；如果R>1，則點(diǎn)狀目標(biāo)趨于均勻分布；如果若R<1，則點(diǎn)狀目標(biāo)更趨向于呈集群分布。

1.2.2 Voronoi多邊形。Voronoi多邊形圖是一種空間分割方法。通過(guò)計(jì)算Voronoi多邊形面積的標(biāo)準(zhǔn)差與平均值的比值，可以得到變異系數(shù)（CV），該指標(biāo)可以用來(lái)衡量數(shù)據(jù)在空間上的相對(duì)變化程度［6］。

1.2.3 標(biāo)準(zhǔn)差橢圓。標(biāo)準(zhǔn)差橢圓被廣泛應(yīng)用于描述地理要素的空間分布特征。通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)差橢圓的參數(shù)，如圓心位置、長(zhǎng)軸和短軸距離等，可以刻畫(huà)地理要素在空間分布上的變動(dòng)［7］。

1.2.4 核密度分析。核密度分析方法可以直觀地對(duì)比地理要素的空間分布差異，核密度值越大的區(qū)域景區(qū)分布密度越大［8］。計(jì)算公式見(jiàn)式（2）。

[fnx=1nhi=1nkx-Xih] （2）

式中：[kx-Xih]為核函數(shù)；[h>0]為帶寬；[x-Xi]表示估值點(diǎn)x到事件[Xi]處的距離。

2 結(jié)果分析

2.1 時(shí)間序列的變化

在過(guò)去的22年間，山東省國(guó)家級(jí)水利風(fēng)景區(qū)數(shù)量處于快速增長(zhǎng)期。從增長(zhǎng)量的數(shù)值來(lái)看，景區(qū)數(shù)量增長(zhǎng)較快的區(qū)域是魯中和魯西北地區(qū)，其中增長(zhǎng)最快的三個(gè)城市是濱州、濰坊和泰安；景區(qū)數(shù)量增長(zhǎng)最少的區(qū)域是膠東半島片區(qū)，增速相對(duì)較為平穩(wěn)，具體見(jiàn)表1。

截至2022年底，山東省國(guó)家級(jí)水利風(fēng)景區(qū)的空間分布：魯西北和魯中地區(qū)國(guó)家級(jí)水利風(fēng)景區(qū)資源較為豐富，分別占全省景區(qū)數(shù)量的29.36％、32.11％，數(shù)量?jī)?yōu)勢(shì)十分明顯；膠東半島地區(qū)國(guó)家級(jí)水利風(fēng)景區(qū)數(shù)量相對(duì)較少，僅占全省的11.93％，如圖1所示。

2.2 時(shí)空分布與演變

利用ArcGIS軟件測(cè)算山東省水利風(fēng)景區(qū)2006、2011、2017、2022年四個(gè)時(shí)段，最鄰近指數(shù)分別是1.47、0.96、0.84和0.84。由于使用最鄰近點(diǎn)指數(shù)測(cè)定點(diǎn)狀要素的空間分布類(lèi)型，在界定標(biāo)準(zhǔn)上尚且存在一定爭(zhēng)論，且本實(shí)驗(yàn)在測(cè)算2011時(shí)間點(diǎn)年國(guó)家水利風(fēng)景區(qū)數(shù)據(jù)時(shí)存在P值不符合的問(wèn)題，因而通過(guò)測(cè)算Voronoi多邊形面積的變異系數(shù)進(jìn)行再次檢驗(yàn)。利用ArcGIS軟件得出三個(gè)時(shí)間點(diǎn)山東省國(guó)家級(jí)水利風(fēng)景區(qū)時(shí)空演變Voronoi圖，如圖2所示。

基于Duyckaerts的三個(gè)建議值，Voronoi多邊形面積變異系數(shù)CV值在小于33%、處于33%至64%之間、大于64%點(diǎn)狀要素的分布狀態(tài)分別為規(guī)則分布、隨機(jī)分布、集群分布。Voronoi多邊形面積變異系數(shù)CV值在2006年時(shí)間節(jié)點(diǎn)為61.12％，接近64%的臨界值，可以判斷處于隨機(jī)分布狀態(tài)；在之后的CV值分別為65.53％、65.52％、67.04％，大于64%的臨界值，呈現(xiàn)出明顯的集聚分布特征，與最臨近指數(shù)的分析結(jié)果基本一致。根據(jù)最臨近指數(shù)和Voronoi圖的分析結(jié)果，可以判斷山東省國(guó)家級(jí)水利風(fēng)景區(qū)呈現(xiàn)由隨機(jī)分布狀態(tài)向集聚分布狀態(tài)演化的趨勢(shì)，并且在2022年時(shí)，已經(jīng)呈現(xiàn)明顯的集聚分布狀態(tài)，具體見(jiàn)表2。

2.3 空間分布密度演變

利用ArcGIS 10.8的Density（核密度）工具，繪制了4個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)的山東省國(guó)家級(jí)水利風(fēng)景區(qū)分布密度變化，如圖3所示。因密度分析工具搜索半徑的設(shè)置會(huì)對(duì)結(jié)果產(chǎn)生巨大的影響，為使得分析結(jié)果能夠更直觀地體現(xiàn)出景區(qū)的空間分布特征及其演化態(tài)勢(shì)，經(jīng)過(guò)多次試驗(yàn)，最終選取以50 km作為此次核密度分析的搜索半徑。

由圖3可以看出，2001—2022年景區(qū)整體空間格局變化較大，呈現(xiàn)出擴(kuò)張與集聚并存的趨勢(shì)，整體分布經(jīng)歷了由散點(diǎn)狀分布-組團(tuán)式結(jié)構(gòu)的空間演化。22年間，景區(qū)分布的最高核密度值不斷增大，空間熱點(diǎn)區(qū)域增多，主要集中在魯西和魯中區(qū)域，形成了以濱州-淄博和聊城兩個(gè)景區(qū)核心的景區(qū)資源集聚區(qū)；景區(qū)的分布范圍逐漸擴(kuò)大，景區(qū)分布盲點(diǎn)在逐漸消失。從分時(shí)點(diǎn)來(lái)看：2006年高密度區(qū)為東營(yíng)-濰坊、濟(jì)南-泰安和德州市等地，呈散點(diǎn)狀分布；2011年高密度區(qū)向西轉(zhuǎn)移，形成了以濱州-淄博-濰坊為核心的分布模式，最高核密度值增大，景區(qū)分布范圍增大；2017年高密度區(qū)進(jìn)一步西移，濱州-濰坊、聊城-泰安的雙核心組團(tuán)式分布格局基本形成，最高核密度值增大，景區(qū)分布范圍進(jìn)一步擴(kuò)大；2022年較2017年變化不大，魯中、魯西雙核心分布格局進(jìn)一步鞏固，最高核密度值和景區(qū)分布范圍略微增大。

2.4 景區(qū)重心空間移動(dòng)

通過(guò)分析不同時(shí)間節(jié)點(diǎn)的標(biāo)準(zhǔn)差橢圓參數(shù)，2011年、2017年和2022年景區(qū)的標(biāo)準(zhǔn)差橢圓的短軸相比于2001年分別增長(zhǎng)了11.50 km、11.91 km和15.97 km，可見(jiàn)山東省國(guó)家級(jí)水利景區(qū)的空間分布有從西北方向朝東南方向逐漸分散的趨勢(shì)；2011年、2017年景區(qū)標(biāo)準(zhǔn)差橢圓的長(zhǎng)軸較2006年的143.10 km分別增加了42.55 km和57.84 km。對(duì)比不同時(shí)間節(jié)點(diǎn)的標(biāo)準(zhǔn)差橢圓參數(shù)可以發(fā)現(xiàn)，景區(qū)的標(biāo)準(zhǔn)差橢圓的半徑增大并整體向東北方向移動(dòng)，具體見(jiàn)表3。

標(biāo)準(zhǔn)差橢圓能夠直觀地反映景區(qū)的空間分布變化情況和景區(qū)中心的移動(dòng)方向。使用ArcGIS 10.8軟件生成4個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)的山東省國(guó)家級(jí)水利風(fēng)景區(qū)分布的標(biāo)準(zhǔn)差橢圓，如圖4所示。從四個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)的景區(qū)標(biāo)準(zhǔn)差橢圓的質(zhì)心的分布來(lái)看，標(biāo)準(zhǔn)差橢圓重心點(diǎn)坐標(biāo)主要位于118.02E—18.18E，36.41N—36.65N，與核密度分析中的山東中部景區(qū)聚集帶的核心位置基本一致，橢圓的質(zhì)心有向南部移動(dòng)的趨勢(shì)，但移動(dòng)程度較小，由于魯南地區(qū)水利風(fēng)景區(qū)數(shù)量出現(xiàn)明顯增長(zhǎng)，進(jìn)而帶動(dòng)了標(biāo)準(zhǔn)差橢圓長(zhǎng)軸長(zhǎng)度的增大。

3 結(jié)論

本研究基于2001—2022年山東省國(guó)家級(jí)水利風(fēng)景區(qū)相關(guān)數(shù)據(jù)，運(yùn)用ArcGIS10.8平臺(tái)，分析了山東省水利風(fēng)景區(qū)的空間演變特征。結(jié)果表明：山東省水利風(fēng)景區(qū)在時(shí)間維度上可大致分為：初步推進(jìn)期（2001—2006年）、高速發(fā)展期（2007—2017年）和高質(zhì)量建設(shè)期（2018—2022年）三個(gè)階段。從空間分布特征上看，山東省國(guó)家級(jí)水利風(fēng)景區(qū)的空間分布整體呈現(xiàn)出圍繞中部、西部?jī)蓚€(gè)核心向四周發(fā)散的特點(diǎn)，即呈現(xiàn)濱州-淄博和聊城兩個(gè)景區(qū)資源集聚區(qū)，景區(qū)分布具有明顯的集聚特征。此外，景區(qū)的空間分布呈現(xiàn)朝西北和東南方向逐漸分散的特征，景區(qū)分布范圍明顯擴(kuò)大，盲區(qū)逐漸消失。山東省國(guó)家級(jí)水利風(fēng)景區(qū)時(shí)空演變主要受水資源、地區(qū)經(jīng)濟(jì)和政策以及交通格局的影響，景區(qū)的時(shí)空演變與水利資源的空間分布、經(jīng)濟(jì)和政策變化、現(xiàn)代交通網(wǎng)絡(luò)的整體格局具有明顯的正相關(guān)關(guān)系。

參考文獻(xiàn)：

［1］中華人民共和國(guó)水利部.水利風(fēng)景區(qū)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)：SL300—2013［S］.北京：中國(guó)水利水電出版社， 2013.

［2］劉昌雪，汪德根，李鳳.國(guó)家水利風(fēng)景區(qū)空間格局演變及影響機(jī)理分析［J］.地理與地理信息科學(xué)，2018，34（4）：108-117.

［3］韓潔，宋保平.陜西省水利風(fēng)景區(qū)空間分布特征分析及水利旅游空間體系構(gòu)建［J］.經(jīng)濟(jì)地理，2014，34（11）：166-172.

［4］李建輝，黨爭(zhēng)，陳琳，等.黃河流域九省（區(qū)）水利風(fēng)景區(qū)時(shí)空分異特征研究［J］.人民黃河，2023，45（7）：91-96.

［5］馮英杰，吳小根，張宏磊，等.江蘇省水利風(fēng)景區(qū)時(shí)空演變及其影響因素［J］.經(jīng)濟(jì)地理，2018，38（7）：217-224.

［6］吳國(guó)璽，閻衛(wèi)陽(yáng).基于加權(quán)Voronoi圖的河南省城市影響區(qū)研究［J］.城市發(fā)展研究，2009，16（1）：55-59.

［7］趙璐，趙作權(quán).基于特征橢圓的中國(guó)經(jīng)濟(jì)空間分異研究［J］.地理科學(xué)，2014，34（8）：8.

［8］劉銳，胡偉平，王紅亮，等.基于核密度估計(jì)的廣佛都市區(qū)路網(wǎng)演變分析［J］.地理科學(xué)，2011（1）：81-86.