基于GIS可达性的山区旅游...间分异测度——以贵州省为例_谢鹏.pdf

第 46 卷 第 1 期2023 年 1 月测绘与空间地理信息GEOMATICS&SPATIAL INFORMATION TECHNOLOGYVol.46,No.1Jan.,2023收稿日期:2021-12-26基金项目:贵州省科技计划项目(黔科合基础-ZK2022一般 313);国家自然科学基金项目(41961031);贵州师范大学 2019 年度学术新苗培养及创新探索专项(黔师新苗2019A13 号)资助作者简介:谢 鹏(1984-),男,贵州瓮安人,高级工程师,学士,主要从事测绘地理信息系统应用开发方面的工作。通信作者:孙建伟(1986-),男,侗族,贵州黎平人,副教授,硕士生导师,博士,2017 年毕业于武汉大学土地资源管理专业,主要从事区域发展与城乡空间重构方面的研究与教学工作。基于 GIS 可达性的山区旅游供需空间分异测度 以贵州省为例谢 鹏1,张 扬2,孙建伟2(1.贵州地矿基础工程有限公司,贵州 贵阳 550081;2.贵州师范大学 地理与环境科学学院,贵州 贵阳 550025)摘要:旅游业已经成为推动贵州省区域经济高质量发展的重要载体。本文以旅游客源地和 A 级旅游景区为研究对象,运用 GIS 网络分析和高斯两步移动搜索法系统测度山区旅游供需的空间分异特征。结果表明:1)贵州省旅游供需要素均呈现明显的集聚分布特征,两者之间空间位置错配较为严重;2)贵州省 A 级旅游景区空间可达性呈现典型的核心-外围空间格局;3)贵州省旅游供需联系强度整体较低且空间分异特征显著,随着搜索半径的增大,旅游供需联系强度高值区不断收缩而低值区不断扩张。关键词:GIS;可达性;旅游供需;贵州省中图分类号:P208 文献标识码:A 文章编号:1672-5867(2023)01-0060-05Spatial Differentiation of Mountain Tourism Supply and Demand Based on GIS Accessibility:A Case Study of Guizhou ProvinceXIE Peng1,ZHANG Yang2,SUN Jianwei2(1.Guizhou Geological and Mineral Basic Engineering Co.,Ltd,Guiyang 550081,China;2.School of Geographical and Environmental Sciences,Guizhou Normal University,Guiyang 550025,China)Abstract:Tourism has become an important carrier to promote the high-quality development of regional economy in Guizhou province.This paper takes tourists source area and A-grade tourist attractions as the research object and uses GIS network analysis and Gaussian two-step floating catchment area method to measure the spatial differentiation characteristics of mountain tourism supply and demand.The results show that:(1)The tourism supply and demand factors in Guizhou province show obvious agglomeration distribution char-acteristics,and the spatial mismatch between them is serious;(2)The spatial accessibility of A-grade tourist attractions in Guizhou province presents a typical core-periphery spatial pattern;(3)The overall intensity of tourism supply-demand linkages in Guizhou province is low and the spatial differentiation characteristics are significant.With the increase of search radius,the high-value region of tourism supply-demand linkages keeps shrinking while the low-value region keeps expanding.Key words:GIS;accessibility;tourism supply and demand;Guizhou province0 引 言随着我国人民生活质量日益提升,居民对旅游的需求持续增加,旅游业已成为经济发展的重要支撑产业1。旅游空间结构是旅游空间合理规划布局的前提,也是评价旅游资源和旅游流整合的重要依据,可为区域旅游业高质量发展提供科学指导2。可达性是经济地理学的一个重要概念,一般情况下指区域内某一位置到另一位置的交通方便程度,即考察点与点的交通可达性3。景区空间可达性作为表征居民到旅游景区难易程度的指标,其状况影响旅游资源的开发规模和居民的选择偏好,并直接对旅游业的经济收益产生影响4。因此,当前众多学者基于全国、省域、市域、村域、城市群尺度,运用两步移动搜索法、重力模型、核密度分析等方法,利用 GIS 空间分析方法对旅游景区可达性分析开展了大量研究。如李潜等5测度珠三角城市群的旅游景点空间可达性,认为可达性空间分布存在显著的圈层结构;张治意等6研究重庆市景区可达性认为,景区地理位置和区域经济状况是影响景区可达性水平的重要因素;周玉翠等7评价世界遗产地城市旅游可达性发现,旅游可达性与社会经济可达性、心理可达性存在正相关关系;余汝艺等8分析村域尺度旅游可达性认为,村域尺度上存在旅游可达性与旅游投入要素不协调状况。综上所述,现有研究为旅游景区建设、旅游交通规划提供了丰富的理论依据。旅游供需关系是旅游空间结构的重要组成部分9,调整旅游供需结构和缓解旅游供需矛盾是促进旅游业高质量发展的关键10。但现有成果缺少关注可达性基础上的旅游供需关系,特别是对西部山区旅游供需关系的刻画。贵州省因其丰富的山地旅游资源和原生态的民族文化,已经成为国内重要的旅游目的地。在旅游经济发展重要转型期和旅游供需多元化阶段,亟须对旅游空间可达性和供需要素联系强度等现实问题开展全面梳理和探究。基于此,本文运用核密度分析、GIS 技术、高斯两步移动搜索法和空间插值方法,分析贵州省旅游供需空间分异,以期为山区省域旅游业高质量发展提供科学参考。1 研究区域和数据1.1 研究区概况贵州省位于云贵高原东部,境内地势西高东低,自中部向北、东、南三面倾斜,山地和丘陵占 92.5%,山脉众多、重峦叠峰、绵延纵横(如图 1 所示)。贵州冬无严寒、夏无酷暑、气候宜人、植被多样,境内山川秀丽、岩溶广布,民族文化保存完好,旅游资源极其丰富。2019 年接待游客 113 526.60 万人次,旅游总收入 12 318.86 亿元,居全国第 3 位,旅游业已经成为贵州省国民经济发展的重要支柱产业。图 1 研究区 A 级景区与地形分布示意图Fig.1 A-grade tourist attractions and terrain distribution of study area1.2 数据来源及处理本文 464 个 A 级景区目录来源于贵州省文化和旅游厅(https:/ 462 个乡镇(街道)尺度客源地及其人口数据来自各县(市、区)政府官网,通过百度地图拾取坐标系统(http:/ 数据来自地理空间数据云(http:/ 年)矢量化,通行时速根据中华人民共和国公路工程技术标准(JTGB012003)和贵州省实际地形设定。基于 ArcGIS 10.5 构建空间数据库,以省内乡镇(街道)客源地和 A 级景区为节点进行网络分析,通过 O-D 成本矩阵测度客源地到景区的最短交通旅行时间。2 研究方法2.1 核密度估计核密度兼顾位置集聚强度连续性和差异性的空间单元要素集聚态势,通过建立要素点平滑的圆形表面并求与参考位置的表面值,得到其核或峰值并计算空间要素与参考位置的距离,能有效测度空间分布位置与强度关系11。计算公式为:fh(x)=1nhni=1kx-xih()(1)式中,fh(x)为空间位置 x 处的密度估计;n 为样本数;h 为带宽或平滑参数;kx-xih()为核函数。位置 x 的核密度值越大,其周围区域估计的核密度值亦越大,从而可以刻画客源人口和 A 级旅游景区的空间分布特征。2.2 空间可达性测度反映区域内交通成本的可达性最早由 Hansen 提出,目前广泛理解为特定空间范围内从某个区域到达其他区域的难易程度,是测度区域之间相互作用的好方法,在人文经济地理和交通运输地理领域获得广泛应用。本文以区域内某 A 级旅游景区到达区域内所有客源地的平均旅行时间进行表征,可有效测度景区与客源地联系的紧密程度。计算公式为:Ai=nj=1Tij/n(2)式中,i、j 为区域内的 A 级景区和客源地;Tij为达客源地 j 通过道路网络到 A 级景区 i 的最短通行时间;n 为客源地总数;Ai为客源地到达景区 i 的平均旅行时间,其值越小,表明该客源地旅游可达性越好。2.3 供需联系强度现有旅游供需联系分析尚未顾及区域内的市场竞争和机会累积,利用高斯函数改进的两步移动搜索法可以有效地测度旅游供需双方的联系强度12。第一步,对旅游景区 j,搜索 d0内客源地 k 形成空间作用域,利用高斯方程对客源地人口赋以权重并汇总即16第 1 期谢 鹏等:基于 GIS 可达性的山区旅游供需空间分异测度为 j 潜在的需求规模,将景区供给规模(A 级景区等级)除以需求规模,得供需比 Rj:Rj=Sjk(dkjd0)G(dkj,d0)Dk(3)式中,Dk为客源地 k 的人口数;dkj为 k 到 j 的最短可达时间;Sj为景区 j 的等级。G(dkj,d0)为表征距离衰减的高斯方程:G(dkj,d0)=e-12()dkjd0()2-e-12()1-e-12(),dkj d0(4)G dkj,d0()=0,dkj d0(5)第二步,对客源地 i,搜索 d0内的旅游景区 l,利用高斯函数加权 i 对 l 的旅游占用量再求和便得到 i 的供需强度 AFi:AFi=l(dild0)G(dil,d0)DiRl(6)式中,dil为客源地 i 到景区 l 的最短可达时间;Di为 i的人口数;Rl为 i 空间作用域内 l 的供需比。AFi值越大表明客源地可获取更多的旅游服务。2.4 空间插值分析空间位置靠近的点越有可能具有相似的观察值,因此空间插值分析可将区域空间上离散点的测量数据可视化为连续的曲面数据,即通过插值模拟观测点之间的数据空白。反距离权重空间插值是其中较为科学的方法,该方法最早由 Shepard 和 Richard Franke 提出,目前在测绘地理信息领域得到广泛应用。随着距离的增加每个已知数据对插值结果的影响逐渐减弱,因此距离观测点越近的样点应当赋予更大的权重。计算公式为:ve=nj=1wjvj(7)wj=f(dej)ni=1f(dej)(8)f(dej)=1dej(9)式中,ve(j=1,n)是点(xj,yj)的变量值;wj是其对应的权重系数;n 是已知点数;f(dej)表示对于插值点(xe,ye)与已知点(xj,yj)之间距离 dej的权重函数;是常数,通常取值 1