山西省休閑農業與鄉村旅游景點空間結構的計量地理分析*

劉真真，李盈昌

(1.山西農業大學林學院，晉中 030801； 2.西南林業大學林學院，云南昆明 650224)

·農業區劃·

山西省休閑農業與鄉村旅游景點空間結構的計量地理分析*

劉真真1，李盈昌2

(1.山西農業大學林學院，晉中 030801； 2.西南林業大學林學院，云南昆明 650224)

目的休閑農業與鄉村旅游成為農村一、二、三產業融合的新型產業形態，為了探究其開發與發展的空間分布格局與特征，以山西省489個休閑農業和鄉村旅游景點為研究對象。方法運用最近鄰指數、基于Ripley’s函數的多距離空間聚類分析和核密度分析等GIS空間分析和計量地理方法，對其空間分布格局進行定量測度。結果(1)山西省休閑農業和鄉村旅游景點呈中部和東南部密集、其他區域稀少的分布特征； (2)Ripley’s函數分析表明景點空間分布格局隨距離變化有所不同，并在37km處聚集強度達到最大； (3)核密度分析顯示高密度區域主要分布在中部和東南部分區，而北部和西部密度相對較低，一級熱點區包括太原-平遙熱點核心區、晉城熱點核心區和陽泉熱點核心區。結論根據研究結果將山西省休閑農業與鄉村旅游發展劃分為晉北和晉西2個單核心均衡發展區，晉中和晉東南2個多核心不均衡發展區，研究結論對山西省休閑農業與鄉村旅游的進一步規劃開發和管理有重要的參考、借鑒和指導意義。

空間結構 計量地理 休閑農業與鄉村旅游 山西省 GIS

0 引言

休閑農業與鄉村旅游是農村一、二、三產業融合的新載體，已成為一種新型產業形態和消費業態。休閑農業與鄉村旅游景點可以分為休閑農業旅游景點和鄉村旅游景點兩類，其中，休閑農業旅游景點是指利用農業景觀資源、農業生產條件等發展觀光、休閑、旅游等形式的旅游景點； 鄉村旅游景點指依托鄉村地域環境、村鎮村落、特色建筑和民俗文化等資源開展觀光、休閑、度假、體驗、娛樂等活動的旅游景點。自2010年農業部和國家旅游局開始開展休閑農業與鄉村旅游示范點與示范縣創建工作以來，我國休閑農業與鄉村旅游的迅猛發展，有利于貫徹2017年中央一號文件精神推進農業供給側結構性改革，加快農業農村發展的新動能，對促進農業富強、農村美、農民富，建設美麗宜居鄉村有重大意義和作用。在國家一系列政策的推動和引導下，休閑農業與鄉村旅游的研究也越來越多地受到學界的重視，郭煥成[1]、劉軍[2]、王中雨[3]、王會娟[4]、丁金勝[5]、唐蘇華[6]、韓非[7]等對休閑農業與鄉村旅游的規劃開發、產品架構、發展模式、驅動力等方面進行了剖析和探討，但研究停留在定性描述分析的層面上，定量測度研究較少，李耀[8]嘗試運用層次分析法定量測度鄉村旅游特征值，尚未有學者運用計量地理學對休閑農業與鄉村旅游景點空間結構進行定量測度。

該研究以山西省489個國家級、省級和市級的休閑農業與鄉村旅游景點為研究對象，運用最近鄰指數、基于Ripley’s函數的多距離空間聚類分析和核密度分析等GIS空間分析方法，以期對其空間結構和集聚特征進行定量測度和分析，為山西省休閑農業與鄉村旅游景點空間結構優化、景點區域聯合發展提供借鑒和參考。

1 數據來源與研究方法

1.1 數據來源與處理

表1 山西省休閑農業和鄉村旅游景點分類體系及比重

分類等級數量比重(%)所有旅游景點-489100國家級681391省級3497137市級721472鄉村旅游景點-2304703國家級40818省級1362781市級541104休閑農業旅游景點-2595297國家級28573省級2134356市級18368

1.2 研究方法

1.2.1 最近鄰指數

最近鄰距離指數(Nearest Neighbor Index，NNI)是通過計算每個點與其最近點之間的觀測平均距離和隨機模式下的預期平均距離之比，以此來比較與隨機分布的偏離[9-10]。NNI計算公式如下[11-13]：

(1)

(2)

(3)

以上公式中，di為第i個點與其最近鄰點之間的距離，n為總點數，A為研究區面積。當NNI小于1時表示旅游景點為聚集分布，當NNI接近于1時表示旅游景點為隨機分布，當NNI大于1時表示旅游景點為均勻分布。

由于最鄰近距離指數是基于假設完全空間隨機性(Completely Spatial Random，CSR)的狀態衡量目標的空間分布，所以要利用正態分布檢驗得到臨界值z得分(z score)和顯著性水平p值(p value)用來判斷假設是否成立[14]。

1.2.2 多距離空間聚類分析(Ripley’s K函數)

基于Ripley’s K函數的多距離空間聚類分析(Multi-Distance Spatial Cluster Analysis)可對一定距離范圍內的空間相關性(聚類或離散)進行匯總，可用來研究景點的空間聚集或空間離散在距離發生變化時是如何變化的[15]。它的原理是以某點為圓心，通過設定的距離和距離增量，計算圓內景點數量，隨著計算距離的增大，圓內所具有的景點數量通常會越多，如果某個特定計算距離的平均景點數量高于整個研究區域內景點的平均密度，則該距離的分布方式將被視為聚類分布。通常采用K函數的變換L(d)函數，其計算公式為[16-17]：

(4)

式中，d是距離，n是景點總數量，A是研究區面積； 當i與j之間的距離di，j小于d時，K(di，j)=1，反之K(di，j)=0。在L(d)變換下，預期值K等于距離d。當特定距離的K觀測值大于K預期值時，則與該距離的隨機分布相比，該分布的聚類程度更高； 當K觀測值小于K預期值時，則與該距離的隨機分布相比，該分布的離散程度更高。

設置置信度99%，通過在研究區中隨機分布點并計算該分布的K值來構建置信區間，隨機放置的點數量與研究區中景點數量相同，每組隨機放置都稱為一個“排列”，經過迭代運算，對每個距離選擇相對“期望”d值向上和向下偏離最大的d值，將這些值作為置信區間[18]。當K觀測值大于HiConf(較高的置信區間)時，則該距離的空間聚類具有統計顯著性； 當K觀測值小于LwConf(較低的置信區間)時，則該距離的空間離散具有統計顯著性。

1.2.3 核密度估計法

核密度估計(Kernel Density Estimation)能夠較好的反映地理現象空間分布中的距離衰減效益，符合地理學第一定律，是常用的熱點分析方法[19]。核密度估計法認為地理事件在空間點密度大的區域發生的概率高，在空間點密度低的區域發生的概率低[20]，它是以某點x為圓心，h為搜索半徑，通過統計圓形鄰域內要素數量，估計全體要素F在某點x處發生的概率值F(x)，通常采用Rosenblatt-Parzen函數[21-22]，公式為：

(5)

式中，k(*)為核函數，h為搜索半徑，即核密度估計的尺度，d(x-xi)為估計點x到觀測點xi的距離，n為尺度范圍內景點數量。

2 結果與分析

2.1 景點空間分布總體特征

從山西省休閑農業與鄉村旅游景點的空間分布圖來看，山西省休閑農業和鄉村旅游所有景點總體上呈中部和東南部密集分布、其他區域零星分布的特征(圖1A)。其中，休閑農業旅游景點呈中部和北部密集、東南部地區較零散、其他地區相對稀少的分布特征，且國家級休閑農業旅游景點主要集中在中部和東南部，北部主要為省級景點(圖1B)； 鄉村旅游景點呈中部和東南部密集、其他地區相對稀少的分布特征，且國家級和省級鄉村旅游景點密集分布于中部和南部(圖1C)。

圖1 山西省休閑農業和鄉村旅游景點的空間分布

2.2 景點空間分布類型測度

為了定量測度山西省休閑農業和鄉村旅游景點的空間分布類型，下文分別運用最近鄰指數、Ripley′s K函數和核密度指數分別進行測度和分析。

2.2.1 最近鄰指數

利用ArcGIS空間統計工具箱里的Average Nearest Neighbor(平均最近鄰)工具計算山西省休閑農業和鄉村旅游景點的最近鄰指數NNI和顯著性檢驗(表2)。由表2可知：山西省休閑農業與鄉村旅游景點總體呈顯著集聚分布特征，其中，國家級和省級旅游景點呈顯著聚集，而市級景點呈隨機分布。休閑農業景點總體上和省級呈顯著聚集分布，但國家級和市級景點則呈隨機分布特征。鄉村旅游景點總體上、國家級和省級均呈顯著聚集分布，市級景點呈隨機分布特征。

表2 山西省休閑農業和鄉村旅游景點空間聚集性分析

類型等級平均觀測距離(m)預期平均距離(m)最近鄰指數(NNI)z得分zscorep值pvalue分布類型所有景點全體663434089529620741-109560000顯著聚集國家級21042306240085920876-19490051顯著聚集省級7619564105976220719-100430000顯著聚集市級21199397233321570909-14840138隨機鄉村旅游景點全體10157842130544090778-64380000顯著聚集國家級22854134313033740730-32660001顯著聚集省級12492468169766380736-58930000顯著聚集市級25565323269416550949-07180473隨機休閑農業景點全體8977193123018740730-83210000顯著聚集國家級35935807374146880960-04000689隨機省級10260101135653610756-68030000顯著聚集市級42819627466643150918-06690504隨機

圖2 山西省休閑農業和鄉村旅游景點多距離聚類分析(Ripley’s K函數)

2.2.2 多距離空間聚類分析

利用ArcGIS空間統計工具箱里的Multi-Distance Spatial Cluster Analysis(Ripley′s K Function)工具，計算得到山西省休閑農業和鄉村旅游景點多尺度下空間分布圖(圖2)。由圖2可知，山西省休閑農業與鄉村旅游景點的L(d)曲線大于HiConf(較高的置信區間)，總體上呈聚集分布； 隨著距離的增加，L(d)曲線逐漸遠離d曲線，并在37km處聚集強度達到最大，隨后集聚強度逐漸降低； 在86km處L(d)曲線和d曲線相交，即0～86km范圍內景點為顯著聚集分布，其特征空間尺度為86km； 之后L(d)曲線開始趨近于上置信區間，聚集強度逐漸減弱。

2.2.3 核密度分析

通過以上測度和分析已知山西省休閑農業和鄉村旅游景點分布呈現較強的空間聚集性，根據前述的核密度估計計算公式，利用ArcGIS的空間分析工具箱里的Kernel Density工具，探測其分布熱點。考慮到不同等級的旅游景點對周圍景點的輻射范圍和影響程度不同，等級越高的旅游景點對周圍的輻射范圍越廣、影響程度越大，首先賦予國家級旅游景點權重W1=0.500，省級旅游景點權重W2=0.333，市級旅游景點權重W3=0.167； 然后，確定核密度的計算半徑即搜索半徑，由于Ripley’s K函數分析得到在37km處聚集程度最大，選擇17km、27km、37km、47km和57km共5個值作為搜索半徑進行計算并繪制密度值曲線(圖3)。

圖3 山西省休閑農業和鄉村旅游景點不同尺度的核密度對比

圖4 山西省休閑農業和鄉村旅游熱點區和空間分區

從圖3可知， 17km、27km、37km、47km和57km 5個計算半徑所得到的核密度最大值分別為： 14.40個/100km2、7.43個/100km2、4.95個/100km2、3.97個/100km2、3.22個/100km2。搜索半徑值越小，密度值曲線衰減越快，生成的核密度圖所顯示的信息越詳細，但整體特征越不明顯； 搜索半徑值越大，密度值曲線越平滑，生成的核密度圖概括程度越高，但也會掩蓋密度分布的局部特征。綜合考慮密度分布的局部特征和整體格局，最終選擇37km作為理想的搜索半徑，進一步進行核密度特征和熱點分析。

由圖3中h=37km密度曲線圖可知，核密度平均值為0.5648個/100km2，標準差為0.6955，采用標準差分類法重新渲染密度圖(圖4)。由圖4可知，區間0.39～4.95個/100km2占總面積的44.72%，其中密度在1.78個/100km2以上的占總面積的6.92%，面積達1.08萬km2； 高密度區域主要分布在中部分區和南部分區，該區域包含太原-平遙、晉城和陽泉3個熱點核心區； 而北部和西部密度相對較低。結合山西省地貌特征，將山西省休閑農業和鄉村旅游景點空間分布格局劃分為晉北和晉西2個單核心均衡發展區，晉中和晉東南2個多核心不均衡發展區。

晉北主要包括大同市、朔州市北部和忻州市東北部，密度分布以大同市為中心、沿西北-東南方向延伸； 熱點核心區平均密度主要集中在1.09～1.43個/100km2，其他地區密度在0～1.09個/100km2范圍內，密度分布相對均勻。

晉西主要包括呂梁市中西部、忻州市西部和臨汾市西北部，該區為該研究區低密度分布區，只在磧口黃河名勝區周圍形成密度相對較高的熱點核心區，其核心密度最大值為1.83個/100km2，其他區域密度在0.39個/100km2以下。

晉中包括太原市、晉中市、陽泉市和忻州市東部，有太原-平遙、陽泉和忻州3個熱點核心區，為高密度值分布區。其中，太原-平遙為山西省面積最大的熱點區域，密度值在1.43個/100km2以上的區域面積達0.78萬km2，其核心密度值為3.09個/100km2； 陽泉熱點核心區密度分布較為集中，其核心密度值為2.69個/100km2； 而忻州熱點核心區密度相對較低。

晉東南包括晉城市、運城市、長治市、臨汾市東部和晉中市東南部，大致為東西方向分布，為高密度值分布區，包括晉城熱點核心區、臨汾襄汾熱點核心區和長治太行3個熱點核心區。其中，晉城熱點核心區為該研究區密度值最高的熱點區域，密度值在1.43個/100km2以上的區域面積達0.45萬km2，其核心密度值為4.95個/100km2； 臨汾襄汾熱點核心區密度分布較為分散，其核心密度值為1.52個/100km2； 而長治太行熱點核心區密度相對較低。

3 結論與討論

該研究運用最近鄰指數、多距離空間聚類分析和核密度分析等GIS空間分析和計量地理方法，對山西省休閑農業和鄉村旅游景點空間分布類型和空間結構進行研究，得到的結論有：(1)山西省休閑農業和鄉村旅游景點呈中部和東南部密集、其他區域零星分布的特征； (2)山西省休閑農業和鄉村旅游景點空間分布格局在37km處聚集強度達到最大； (3)山西省休閑農業與鄉村旅游景點的高密度區域主要分布在中部和東南部，太原-平遙、晉城和陽泉為該區域的3個一級熱點核心區，而北部和西部密度相對較低； (4)根據核密度計算結果，并結合山西省地貌特征，將山西省休閑農業和鄉村旅游空間分布格局劃分為晉北和晉西2個單核心均衡發展區，晉中和晉東南2個多核心不均衡發展區。

基于以上研究，山西省在今后休閑農業與鄉村旅游開發、規劃和發展過程中通過旅游景點規劃、交通網絡完善、形象和品牌塑造等方式促進晉北和晉西單核心均衡發展區與晉中和晉東南多核心不均衡發展區之間協同聯動發展，使兩者之間的休閑農業與鄉村旅游資源有效配置，資金、人才、科技等發展要素得到合理流動。晉中和晉東南地區鄉村生態環境優美、歷史文化內涵豐富，休閑農業和鄉村旅游景點數量多、類型豐富、等級高，空間集聚明顯，今后發展中要依托當地特色休閑農業與鄉村旅游資源、優越的地理區位、便利的交通條件和廣闊的市場需求，發揮其生態和歷史優勢，突出各自休閑農業與鄉村旅游的特色，塑造休閑農業和鄉村旅游品牌，同時要避免集聚過度導致的同質化惡性競爭，最大程度上發揮晉中與晉東南休閑農業與鄉村旅游的區域聯動與合作共贏效應。晉北休閑農業與鄉村旅游資源豐富、客源市場潛力巨大，今后應推動休閑農業與鄉村旅游發展與創建特色小城鎮結合，完善交通網絡，加強基礎設施建設，提升休閑農業與鄉村旅游服務體系，形成若干家品牌響亮的休閑農莊和若干系列主題鮮明的鄉村旅游名鎮名村。

鑒于數據獲取難度，文中選取了山西省已經定級和公示的489個休閑農業和鄉村旅游景點，縣(區)級和未定級的休閑農業與鄉村旅游景點并未考慮，對研究結論有一定的影響； 休閑農業和鄉村旅游景點空間結構的形成是多種因素共同作用的結果，有待進一步更深入的研究。

[1] 郭煥成，孫藝慧，任國柱，等.北京休閑農業與鄉村旅游發展研究.地球信息科學， 2008, 10(4): 453～461

[2] 劉軍. 關于湖南休閑農業與鄉村旅游建設規劃的思考.中國農業資源與區劃， 2010, 31(5): 62～65

[3] 王中雨. 基于SWOT分析的河南省休閑農業與鄉村旅游發展研究.農業經濟, 2014，(3)： 111～112

[4] 王會娟. 河北省休閑農業與鄉村旅游產品體系架構.河北大學學報(哲學社會科學)， 2014,(5)： 157～158

[5] 丁金勝. 青島地區休閑農業空間布局及發展模式研究.中國農業資源與區劃， 2016, 37(8): 103～108

[6] 唐蘇華， 楊兆萍，劉旭玲，等.克拉瑪依新綠洲休閑農業開發模式初探.干旱區資源與環境， 2009, 23(1): 159～163

[7] 韓非， 蔡建明，劉軍萍.大都市郊區鄉村旅游地發展的驅動力分析.干旱區資源與環境， 2010, 24(11): 195～200

[8] 李耀， 牟紅.鄉村旅游特征值的測定.干旱區資源與環境， 2016, 30(2): 202～208

[9] 閆慶武， 卞正富，王楨.基于空間分析的徐州市居民點分布模式研究.測繪科學， 2009, 34(5): 160～163

[10]潘竟虎， 李俊峰.中國A級旅游景點空間結構的計量地理分析.經濟地理， 2013, 33(9): 157～160

[11]謝志華， 吳必虎.中國資源型景區旅游空間結構研究.地理科學， 2008, 28(6): 748～753

[12]袁俊， 余瑞林，劉承良，等.武漢城市圈國家A級旅游景區的空間結構.經濟地理， 2010, 30(2): 324～328

[13]Marcia，Caldas de Castro，Burton H.Singer.Controlling the False Discovery Rate：A New Application to Account for Multiple and Dependent Test in Local Statistics of Spatial Association.Geographical Analysis， 2006, 38(2): 180～208

[14]Marcia，Caldas de Castro，Burton H.Singer.Controlling the False Discovery Rate：A New Application to Account for Multiple and Dependent Test in Local Statistics of Spatial Association.Geographical Analysis， 2006, 38(2): 180～208

[15]Mitchell，Andy.The ESRI Guide to GIS Analysis，Volume 2.ESRI Press， 2005

[16]Kenkel N C.Pattern of self-thinning in jack pine：testing the random mortality hypothesis.Ecology， 1988, 69(4): 1017～1024

[17]Hasse P.Spatial pattern analysis in ecology based on Ripley′s K function：Introduction and methods of edge correction.Journal of Vegetation Science， 1995, 6(4): 575～582

[18]Boots，B.， A.Getis.Point Pattern Analysis.Sage University Paper Series on Quantitative Applications in the Social Sciences，series no.07-001.Sage Publications,1988

[19]禹文豪， 艾廷華，楊敏，等.利用核密度與空間自相關進行城市設施興趣點分布熱點探測.武漢大學學報(信息科學版)， 2016， 41(2): 221～227

[20]鄧敏， 劉啟亮，李光強，等.空間聚類分析及應用.北京：科學出版社， 2011.18～19

[21]李存華， 孫志揮，陳耿，等.核密度估計及其在聚類算法構造中的應用.計算機研究與發展， 2004, 41(10): 2～9

[22]魏海洋， 靖常峰，杜明義.不同尺度下核密度分析對城市管理案件分布趨勢的影響.城市勘測， 2015,(1)： 18～20

SPATIALSTRUCTUREOFLEISUREAGRICULTUREANDRURALTOURISMSPOTSINSHANXIPROVINCEONQUANTITATIVEGEOGRAPHYMODEL*

LiuZhenzhen1，LiYingchang2

(1. College of Forestry, Shanxi Agriculture University, Jinzhong 030801，China； 2. College of Forestry, Southwest Forestry University, Kunming, Yunnan 650224，China)

Leisure agriculture and rural tourism has become a new type of industrial which is the combination of rural one-two-three industry. In order to explore the spatial distribution pattern and characteristics, taking 489 leisure agriculture and rural tourist attractions in Shanxi province as the research object, this paper quantitatively measured the spatial distribution pattern of leisure agriculture and rural tourism attractions using GIS spatial analysis methods such as the nearest neighbor index, multi - distance spatial clustering analysis Ripley ′s function and kernel density analysis. The results showed that: 1) The leisure agriculture and rural tourist attractions in Shanxi province concentrated in the middle and southeastern areas; 2) Ripley′s function analysis showed that the spatial distribution pattern of scenic spots was different with the change of distance, and the aggregation intensity reached the maximum at 37km; 3) Nuclear density analysis showed that high density areas mainly distributed in the central and southeastern regions, while the densities of the northern and western regions were relatively low, Taiyuan - Pingyao, Jincheng and Yangquan were three hot core areas. Finally, the north and west of Shanxi province were classified as two single-core balanced development zones, and the middle and southeastern were named as two multi-core unbalanced development areas. The results can provide an important reference for the further development and management of leisure agriculture and rural tourism in Shanxi province.

spatial structure; quantitative geography; leisure agriculture and rural tourism; Shanxi province; GIS

F592.7

A

1005-9121[2017]07108-07

10.7621/cjarrp.1005-9121.20170717

2017-03-06

劉真真(1988—)，女，河南許昌人，碩士、助教。研究方向：區域旅游規劃開發與管理。Email：liuzhener@126.com

*

山西農業大學哲學社會科學基金“山西省文化旅游產業集群及其發展戰略研究”(zxsk2016001)