山西省A級景區空間分布特征及可達性研究

景壯壯，韓 景，2，劉萬波，1b，杜 鵬

（1.遼寧師范大學a.地理科學學院；b.海洋經濟與可持續發展研究中心，遼寧 大連116029；2.大連市自然資源局，遼寧 大連116029）

旅游景區是旅游業的核心組成要素，是開展旅游業的先決條件，其空間分布及可達性不僅決定著旅游者的空間行為，也深刻影響著區域旅游發展戰略的制定［1］。代表質量和水準的A 級景區對培育旅游精品、提高景區競爭力、促進地方經濟發展有重要作用［2］，正確認識A 級景區空間分布及可達性的差異性，是實現旅游資源優化配置和旅游業發展的基礎性工作［3］。

旅游景區空間布局作為研究熱點，學者們大多采用空間計量、數理統計和分形等方法［4-6］對我國首批4A 級旅游區［7］、江蘇省旅游景點［8］、武漢市A級景區［9］、山東省鄉村休閑旅游地［10］進行了細致分析。可達性［11］的理論和方法廣泛應用于地理研究、城市建設和交通規劃等領域，涉及到養老設施［12］、學校［13］、避 震 疏 散 場 所［14］、公 共 綠 地［15］等 不 同 場所，對可達性的研究方法和手段主要包括成本柵格加權和網絡分析［16］、空間句法［17］、加權平均旅行時間［18］、高 斯 兩 步 移 動 搜 索 法［19］、互 聯 網 地 圖 服務［20，21］等。現有研究對山西省旅游景區的關注主要集中在客流量預測［22］、景區周邊環境優化［23］，而對景區空間結構與可達性的研究較少見。目前對可達性的研究多以建立模型模擬出行時速的方式得出時間距離，缺少對地形起伏和交通方式接駁等因素的考慮，而借助地圖API 獲取的瞬時性時間距離缺乏多情景下的可比性。本文以山西省A 級景區為研究對象，基于GIS 技術，綜合最鄰近指數、地理集中指數等方法對A級景區空間分布進行了探究，同時結合地形和路網因素，采用GIS 柵格成本加權距離和探索性空間數據分析方法對景區可達性格局進行了測度，旨在深化對景區空間結構及可達性的研究，為山西省旅游業高質量發展提供科學依據和決策參考。

1 研究區域、數據來源與研究方法

1.1 研究區域

山西省位于我國中部地區，地處黃土高原，境內溝壑縱橫，地形復雜多樣。“華夏古文明，山西好風光”，山西省擁有豐富多彩的自然風光和底蘊深厚的人文古跡，旅游資源功能復合、組合良好。近年來，山西省積極推進全域旅游示范區建設，確立打造文化旅游戰略性支柱產業、建設文化旅游強省的目標。2018年，山西省地區生產總值為16，818.1 億元，旅游總收入為6728.7 億元，約占GDP 比重的40.1%，旅游業已經成為全省經濟發展的重要動力。山西省作為優秀旅游省份，既具有旅游發展的一般規律性，又具有鮮明的地域特色，成為旅游相關問題研究的典型案例區。

2018年山西省交通網絡與A 級景區具體分布如圖1 所示。

圖1 2018 年山西省交通網絡與A級景區分布

1.2 數據來源與預處理

山西省A 級景區數據收集于山西省文化和旅游廳網站（http：//wlt.shanxi.gov.cn/）。截至2018 年底，山西省共有A級景區174 個，根據兩分法將其劃分成自然類景區和人文類景區兩大類型。其中，自然風景區、森林公園等自然類旅游景區共計101 個，歷史文化遺跡、博物館等人文類旅游景區共計73個。研究時將景區作為點狀要素進行分析，面積較大的景區進行質心抽象化處理［24］。行政邊界矢量數據和交通道路網絡數據來源于2017 版1 ∶100 萬全國基礎地理信息數據庫。山西省高程數據采用空間分辨率為30m的ASTER GDEM V2 數字高程數據產品，數據來源于地理空間數據云平臺（http：//www.gscloud.cn）。本文主要基于ArcGIS10.2 軟件操作平臺建立基礎地理數據庫，數據投影坐標系統一設置為WGS1984-UTM-49N。

1.3 分布特征識別

最鄰近距離是表示點狀事物在地理空間中相互鄰近程度的地理指標，最鄰近指數能很好地反映點狀要素的空間分布特征。最鄰近指數可用以識別地理空間中點狀要素間的鄰近程度，具體表現為要素間實際最鄰近距離與隨機分布時的最鄰近距離之比［25，26］。計算公式為：

式中，A為區域面積；n為景區數量；D為景區密度。

地理集中指數常用于探究區域內要素的集中程度［27］。計算公式為：

核密度分析可直觀反映要素空間分布狀態及集聚特征［28］。計算公式為：

式中，f（x）為由樣本點估計得到的f 在x 處的值；K（z）為核函數，此處采用高斯核函數；h 為帶寬，經過反復試驗，確定帶寬h為0.4km；（x-xi）為估計點到樣本點的距離。

1.4 可達性測度

旅游景區可達性指在給定時間內從該景區出發向其周邊地區行進所能夠出行距離的平均值，或該景區到一定區域內其他地點所需要耗費時間的平均值。研究旅游景區的可達性對游客選擇合適的出行目的地和出行方案，旅行社進行旅游路線設計和旅游產品推廣，政府優化旅游產業布局均具有現實意義［29］。本研究采用“累積耗費距離算法”，即利用最短路徑法計算柵格數據中每一柵格到某目的柵格的最短加權距離［30］，測算山西省A 級景區的可達性。具體方法是：將山西省DEM 數據進行ArcGIS 坡度分析，獲取100m×100m柵格網坡度圖，將矢量道路網柵格化獲取相應柵格圖層，參照《鐵路線路設計規范》（TB10098-2017）、《中華人民共和國公路工程技術標準（JTGB01—2014）》，并結合山西省多山地多溝壑地形的實際情況，采用通行速度和時間成本值為上述圖層進行屬性賦值（表1）。

表1 各等級交通線路時間成本

考慮到鐵路和高速公路必須經站點出入，本文運用緩沖區對非站點處進行封閉處理。緩沖區時間成本賦高值，表示基本不通過；站點處時間成本賦低值，表示優先通過。將所有柵格數據進行疊加，得到全省范圍的時間成本柵格數據［31］。

為了從整體上把握區域內景區可達性差異及其區域效應，本文將景區可達性的空間結構狀態反映于行政單元層面，對研究區按照縣域單元進行了小范圍的劃分，通過測算山西省縣級單元柵格景區可達性的均值得出整個縣級單元的景區可達性［32］。計算公式為：

式中，Tj為第j 個縣級單元的整體景區可達性；Pi為縣級單元第個柵格的景區可達性；nj為第j 個縣級單元內的柵格總數。Tj越小，說明該縣級單元到旅游景區越便利。

全局空間自相關通常用來檢驗某種現象在空間上是否存在正相關性，是衡量空間集聚特征的重要指標。全局空間自相關常采用全局莫蘭指數測度，取值范圍為［-1，1］。值越接近- 1，表示存在負相關；值越接近于1，表示存在正相關；值為0，反映隨機分布特征。全局莫蘭指數反映在空間上鄰近或鄰接的區域單元自身屬性值的近似程度，但不能發現局部空間是否存在空間自相關。在局部空間自相關指標中，相比于局部莫蘭指數統計量探測高值聚集的能力弱于對低值聚集的探測，對聚集范圍的識別存在著較大的不足［33］，局部G 系數（Getis - Ord）能夠更加準確地探測出集聚區域，因此本文進一步采用Getis- Ord 計算每一個研究單元與鄰近單元可達性的相關程度。具體的空間自相關方法參見有關文獻［34，35］。

2 景區發展變化分析

從山西省A 級景區數量變化趨勢來看（圖2），自2007 年國家公布第一批5A 級景區至2018 年底，山西省A級景區數量呈現逐年遞增的趨勢，從最初的48 個增長到174 個，其中2015 年景區數量增長了34個，是增幅最大的一年。按照不同等級景區來看，山西省3A 級以上等級景區數量持續增長但增幅不同，其中5A級景區增幅較小，4A、3A 級景區增幅較大，4A、3A 級景區數量增長最多的年份分別為2015 和2018 年，增長數量分別為19 個和20 個；2A、1A級景區數量變化幅度小且波動不定。

圖2 2007—2018 年山西省A級景區數量變化

景區發展變化的主要原因是：A 級景區品牌效應強大，且通常等級越高收益也越多，致使各地多希望通過創建更多A 級景區來獲得更高的收益。5A級景區是全國旅游系統的最高等級，雖然有強大的品牌號召力，但是需要投入大量財力，創建難度巨大，故5A級景區增速較緩。相比而言，4A、3A 級景區帶來的品牌效應同樣明顯，但創辦難度較小，因此數量增長較多增速較快。由于2A、1A 級景區等級低、影響力小，帶來的收益偏弱，因此各地對其創建的熱度較低。

3 景區空間分布格局

3.1 空間分布類型

本文利用ArcGIS10.2 軟件計算了山西省A 級景區的平均最近距離、理論最近距離，最終得到全部A級景區、人文景區和自然景區的最鄰近指數分別為0.705、0.838 和0.662，在通過顯著性水平檢驗的條件下判斷出不同類別景區的空間分布均呈聚集狀態，其中以人文景區的聚集程度最高，以自然景區的集聚程度最低。

3.2 空間核密度分析

為了探測旅游景區的空間分布熱點，本文對各類型景區進行了核密度分析。由生成的核密度分布圖（圖3）可知，山西省全部景區總體呈現出“省域中部和南部多而密集、西部和北部少而分散”的分布格局。核密度高值主體分布在山西省中部南北向的一串S 型斷陷盆地內，且在太原—晉中一帶出現了核密度最強軸線。除此之外，在省東部地區太行山一線也出現核密度高值區，而在省西北部地區由于旅游資源豐度較低，景區開發力度不足，出現了核密度低值區。太原—晉中高值區因資源稟賦條件好，加之長久以來作為區域經濟、文化中心，對旅游資源的開發利用相對成熟；太行山一線高值區因分布有多彩的山水風光和多樣的紅色旅游勝地而形成。人文景區南多北少的分布差異更為明顯，核密度高值區仍表現在太原—晉中一帶。另外，汾河谷地和沁水谷地作為歷史悠久的華夏文明發祥地，擁有豐富的文化遺產和聚落景觀，如晉祠、平遙古城、喬家大院和皇城相府等。大同市作為歷史文化名城，是北魏故都和九邊重鎮，存有云岡石窟、懸空寺和古城墻等人文珍品。自然景區則呈現多核破碎化分布格局，核密度較強的“主核”表現在太原市，多個“次核”分散于呂梁山、太行山一帶及運城市境內，如在人文景區核密度較低的呂梁和長治二市核密度強度出現了大幅提高。主要原因是，兩地地處多山地帶，形成了大量風景秀麗的名山大河，如太行山大峽谷、卦山、王莽嶺等。

圖3 2018 年山西省不同類別景區核密度分布

4 可達性測度及評價

4.1 可達性總體空間分布格局

為了探討快速交通系統對山西省A 級景區整體可達性的影響程度，本文將從有無快速交通方面對景區可達性進行分析：一種是不包含高速公路和高速鐵路的交通網絡情況；一種是包含高速公路和高速鐵路的快速交通網絡情況。本文分別將各類型景區作為耗費距離原點，計算每個景區通過柵格網絡到達區域內任意柵格所耗費時間的最小值，結果如圖4 所示。以30min 為時間間隔，將景區可達性劃分為0—30min、30—60min、60—90min、90—120min和＞120min 5 個時段，不同景區在各可達性時段的 分布頻率見表2。

圖4 2018 年山西省不同類別景區的可達性空間分布

表2 2018 年山西省不同類別景區可達性分布頻率（%）

從圖4、表2 可見，不同類別景區的可達性及不同時段內景區到達的區域面積差異明顯。在不考慮快速交通的情況之下，山西省全部景區平均可達時間為78min，最長可達時間為326min，在30min 內景區到達的區域面積僅占研究區總面積的15.1%，需要120min以上時間才能到達的區域占比為18%。人文景區和自然景區平均可達時間分別為88min 和94min，需要120min 以上時間才能到達的區域占比分別為25.4%和27.4%，人文景區的可達性程度比自然景區略好。在考慮快速交通后，全部景區的平均可達時間為52min，最長可達時間為236min，在60min 以內景區可達區域范圍急劇擴大，達到63.4%，120min以上時間才可到達的區域范圍大幅下降，僅占研究區總面積的2.9%。人文景區和自然景區的可達性格局較為相似，平均可達時間分別為59.1min 和62.6min，兩者的主要差別在于30min之內的可達范圍。在此時間段內，人文景區可達區域占比為23.5%，自然景區占比為16.7%，隨著時間的延長，兩者的可達性格局趨于一致。就有無快速交通導致可達性差別的區域分析來看，在南北向的S型斷陷盆地內變化幅度較小，而在山地及省界邊緣地區變化幅度較大。這可能是由于平原盆地地區原有公路和鐵路干線布局相對緊湊，快速交通所帶來的壓縮效應較小更表現為“錦上添花”的作用。而對于呂梁山區、太行山區等省邊緣地區，原有交通條件基礎差，快速交通帶來的壓縮效應較大，更發揮了“雪中送炭”的作用。在考慮快速交通的情況下，可達性最好的區域集中于“S”型斷陷盆地，并沿著大同—西安高鐵線、大同—蒲州鐵路線和大同—運城高速線等交通干線分布，受交通條件影響明顯。可達性較差的區域集中于呂梁山西部、五臺山東部和中條山東部地區，受地形阻隔影響顯著。

可以認為，有無快速交通供給對山西省A 級景區的可達性影響巨大，快速交通為景區帶來顯著的時間壓縮效應，顯著提高了景區可達性水平，通過快速連接目的地與客源地，大大減少游客的出游成本，使游客進行遠距離旅游的可能性增大。但需要注意的是，快速交通對景區可達時間的壓縮效應貢獻主要來自于省內較為完善的高速公路線路。截止到2018 年底，山西省高速鐵路運營里程僅有412km，且高鐵網絡空間拓展與延伸受地形阻隔機制明顯，高鐵對景區可達性的壓縮效應的貢獻遠遠不足。

4.2 縣域單元可達性的空間分異

本文將山西省全域劃分為117個縣域單元，計算各單元的整體可達性。結果分為5 個等級（圖5），并統計不同可達性等級縣域單元的數量（表3）。

圖5 2018 年山西省不同類別景區的縣域單元可達性

從表3 可見，全部景區整體可達時間表現最好是太原市小店區和陽泉市城區，均小于10min，整體可達時間在30min 以內的縣級單元占比為27.4%，主要位于省中部與西南部地區，表現最差的是保德縣，可達時間達到了112.1min。人文景區整體可達時間小于10min 的縣級單元僅有太原市小店區，表現最差的同樣是保德縣，可達時間為128.7min。自然景區整體可達性表現不佳，不存在整體可達時間在10min之內的縣級單元，在30min 以內的縣級單元的占比僅為17.1%，可達性最差的是天鎮縣，整體可達時間為113.5min。總體而言，可達性較好的縣區主要集中分布在汾河谷地，可達性較差的縣區主要分布于呂梁山區、中條山區、太行山區，中心市轄區可達性優于邊緣縣市。

表3 2018年山西省縣域單元的整體可達性等級分布

4.3 可達性分布的空間關聯特征

本文借助空間自相關分析探討縣域單元內各類別景區可達性的空間分布格局。結果顯示，全部景區、人文景區和自然景區的Moran′s I 值分別為0.63、0.66 和0.71，在95%置信水平下，檢驗結果顯著。表明各類型景區可達性在縣域間均呈較強的空間正相關，表現為強聚集格局。通過計算縣域單元景區可達性的局域空間關聯指數Getis - Ord 統計量，并將其從高到低依次分成5 類：熱點區、次熱點區、中間區、次冷點區和冷點區，生成山西省各類型景區縣域可達性分布熱點圖（圖6）。

由圖6 可知，山西省A 級景區可達性熱點區主要分布在中部的太原、晉中市境內。次熱點區分布在熱點區外圍及大同、運城市境內。冷點區域組團分布在省中西部地區，次冷點區分散于朔州、忻州和臨汾市境內。人文景區與所有景區的分析結果差別不大，差異主要表現為忻州市部分縣級單元從中間區轉變為次冷點區。自然景區與以上兩者的分析結果存在較大差異，表現為西北部冷點區大面積減少轉變為次冷點區，東北部冷點區大面積增加，位于大同市境內的次熱點區的消失，太原、晉中、臨汾等區域次熱點區轉變為熱點區。

圖6 2018 年山西省不同類別景區縣域單元可達性熱點區分布

5 結論與討論

本文綜合運用數理統計和空間分析等方法，探討了山西省A級景區的空間分布及可達性，結果顯示：①山西省A 級景區空間分布總體上呈現“南部多而密集、北部少而分散”的格局，不同類別景區的空間分布模式均為聚集型。②景區的平均可達時間為52min，整體可達性一般，自然景區可達性表現最差，可達性區域分布差異明顯。③景區可達性在縣域范圍內呈較強集聚格局，可達性熱點區分布在以太原、晉中為主的中部地區，冷點區分布在以呂梁、忻州為主的西北地區。除受景區空間分布影響外，地形和交通條件對可達性的影響作用尤為突出。

根據研究結論，為優化旅游景區空間布局，促進山西省旅游業高質量、可持續發展，本文提出以下建議：①山西省A 級景區集聚分布明顯，均衡性較差，應該繼續發揮太原、晉中、運城等汾河谷地地區的引領帶動作用，促進呂梁、晉北、上黨等邊緣地區旅游景區快速發展，逐步實現山西省內景區布局基本均衡。②各景區需要明確自身功能需求，避免同質化無序競爭，發揮資源集聚和組合效應，深入挖掘旅游資源潛力，推出適應市場需求的旅游產品和優質服務。對于旅游資源不夠豐富的地區，需要充分挖掘和創新富有特色的旅游資源，實行差異化的競爭策略。③山西省A 級景區存在一些可達性差的區域，比如呂梁山區、中條山區、太行山區等，應對這些區域加大交通設施投入，優化交通網絡結構。同時，考慮到山西省多山地形，在全省范圍內尚未形成高效便利的高鐵網的今天，應看到高速鐵路對景區可達性格局的巨大影響，需進一步提升高鐵網絡的連通性，提高景區的可進入性。

受篇幅所限，本文未就景區空間分布及可達性的具體影響因素展開深入討論。同時，本文計算的是省內游客到A級景區的可達性，沒有考慮到省外游客的景區可達性的情況，也就忽略了航空交通的影響。如何科學探究省內和省外游客到景區的綜合可達性有待進一步深入研究。