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“三江并流”區旅游景點空間分布格局研究

郭洋 武瑞東 楊飛齡 王軍軍

引用本文:
Citation:

“三江并流”區旅游景點空間分布格局研究

    作者簡介: 郭 洋(1994?),女,山西人,碩士生,主要研究旅游休憩文化生態系統服務;
    通訊作者: 武瑞東, rdwu@ynu.edu.cn
  • 中圖分類號: K903

The spatial patterns of scenic spots in Three Parallel Rivers Region

    Corresponding author: WU Rui-dong, rdwu@ynu.edu.cn ;
  • CLC number: K903

  • 摘要: 明確旅游景點的空間分布特征對合理有效地開發、配置旅游資源具有重要意義. 以“三江并流”區為研究區,通過構建旅游景點的空間分布數據,依據其屬性特征劃分為地文景觀、水域風光與生物景觀3類自然景點和古跡建筑與休閑求知2類人文景點,系統研究了旅游景點的空間分布格局. 結果表明:“三江并流”區旅游景點呈東密西疏聚集分布的特點,聚集強度較高的市縣為玉龍縣>麗江古城區>大理市>香格里拉市,較弱的為瀘水、福貢縣;人文類景點聚集強度大于自然類景點,休閑求知類聚集強度最高,生物景觀類最??;各類型景點在大理市、麗江古城及玉龍縣均為高密度分布且分布格局對空間尺度具有依賴性. 旅游景點的分布受人文和自然環境因子的影響,多集中分布于經濟發展水平高、人口規模大、交通條件好,有特定植被類型覆蓋的較低海拔地區. 旅游景點聚集區多數分布在農業和城鎮生態功能區、生物多樣性保護、林業水源涵養和水土保持生態功能區,同時也屬于生態高敏感區.
  • 圖 1  “三江并流”區旅游景點分布

    Figure 1.  The spatial distribution of scenic spots in Three Parallel Rivers Region

    圖 2  旅游景點密度圖

    Figure 2.  The densities of scenic spots

    圖 3  旅游景點的Ripley’s K函數分析

    Figure 3.  The Ripley's K function analysis of scenic spots

    圖 4  旅游景點分布與GDP和人口密度的關系

    Figure 4.  The relationship between scenic spots and GDP/human population density

    圖 5  旅游景點分布與交通可達性的關系

    Figure 5.  The relationship between scenic spots and accessibility

    圖 6  旅游景點在海拔梯度上的分布

    Figure 6.  The distribution pattern of scenic spots on elevation

    圖 7  旅游景點分布與植被覆蓋類型

    Figure 7.  The spatial distribution of scenic spots on vegetation types

    圖 8  景點聚集區分布與生態功能區和生態敏感區

    Figure 8.  The spatial distribution of the aggregation areas on the ecological function regions and ecological sensitive areas

    表 1  景區與景點示例

    Table 1.  Demonstrations of scenic areas and scenic spots

    景區景點
    木府三清殿、萬卷樓、光碧樓、
    忠義坊、藏經閣、天雨流芳等
    梅里雪山卡瓦格博峰、神湖、明永冰
    川觀景臺、太子廟、蓮華寺等
    南詔風情島洱海月、于歸洞、牧花軒、
    龍溝、史前植物負形化石、渡口等
    長江第一灣
    香格里拉高山植物園
    下載: 導出CSV

    表 2  “三江并流”區旅游景點分類體系

    Table 2.  The classification system of scenic spots in Three Parallel Rivers Region

    一級體系二級體系數量比例/%
    自然類 地文景觀類 141 10.09
    水域風光類 99 7.08
    生物景觀類 53 3.79
    人文類 古跡建筑類 895 64.02
    休閑求知類 210 15.02
    下載: 導出CSV

    表 3  不同等級道路的速度值

    Table 3.  The speed of different levels of roads

    項目公路等級鐵路
    高速/一級二級三級四級等外
    速度/(km·h?1) 90 60 30~50 20~30 15 200
    時間成本/h 4 6 7~12 12~18 24 2
    下載: 導出CSV

    表 4  不同植被覆蓋類型的步行速度

    Table 4.  The walking speed of different vegetation types

    植被類型速度/(km·h?1)時間成本/s植被類型速度/(km·h?1)時間成本/s
    常綠闊葉林 1.62 222 灌草及灌叢 3.5 102
    落葉闊葉林 4 90 草甸 4.86 74
    針葉林 3.24 111 沼澤草甸 2 180
    人工林 4 90 水田 1 360
    竹林 1.62 222 冰雪 1.62 222
    旱地 2.5 144 城鎮居民地 5 72
    裸巖 3 120 水體 1 360
    下載: 導出CSV

    表 5  各市縣旅游景點分布的最近鄰指數

    Table 5.  The nearest neighbor distance index of the distribution of scenic spots in different counties

    區域景點數NNIZP類型
    瀘水縣 3 3.389 7.918 0 均勻型
    福貢縣 8 1.293 1.583 0.113 隨機?離散型
    德欽縣 38 0.843 –1.847 0.065 隨機型
    維西縣 13 0.885 –0.796 0.426 隨機型
    蘭坪縣 14 0.922 –0.555 0.577 隨機型
    鶴慶縣 44 0.709 –3.689 0.0002 聚集?隨機型
    云龍縣 50 0.682 –4.299 0.00001 聚集?隨機型
    劍川縣 55 0.620 –5.387 0 聚集?隨機型
    賓川縣 60 0.507 –7.302 0 聚集?隨機型
    貢山縣 22 0.689 –2.793 0.005 聚集?隨機型
    洱源縣 88 0.416 –10.479 0 聚集型
    寧蒗縣 47 0.445 –7.277 0 聚集型
    玉龍縣 153 0.228 –18.268 0 聚集型
    香格里拉市 155 0.380 –14.764 0 聚集型
    麗江古城區 162 0.350 –15.819 0 聚集型
    大理市 486 0.376 –26.334 0 聚集型
    總計 1398 0.271 –52.125 0 聚集型
    下載: 導出CSV

    表 6  不同類型旅游景點分布的平均近鄰指數

    Table 6.  The nearest neighbor distance index of the different types of scenic spots

    一級體系二級體系NNIZP類型
    自然類0.324–26.6170聚集型
    地文景觀類0.341–14.9780聚集型
    水域風光類0.419–11.0540聚集型
    生物景觀類0.672–4.5250.000006聚集?隨機型
    人文類0.286–42.6410聚集型
    古跡建筑類0.306–39.6940聚集型
    休閑求知類0.264–20.4160聚集型
    下載: 導出CSV
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  • 加載中
圖(8)表(6)
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出版歷程
  • 收稿日期:  2019-09-30
  • 錄用日期:  2020-03-15
  • 網絡出版日期:  2020-06-13
  • 刊出日期:  2020-09-22

“三江并流”區旅游景點空間分布格局研究

    作者簡介:郭 洋(1994?),女,山西人,碩士生,主要研究旅游休憩文化生態系統服務
    通訊作者: 武瑞東, rdwu@ynu.edu.cn
  • 1. 云南大學 國際河流與生態安全研究院 保護生物地理學研究組,云南 昆明 650091
  • 2. 云南省國際河流與跨境生態安全重點實驗室,云南 昆明 650091

摘要: 明確旅游景點的空間分布特征對合理有效地開發、配置旅游資源具有重要意義. 以“三江并流”區為研究區,通過構建旅游景點的空間分布數據,依據其屬性特征劃分為地文景觀、水域風光與生物景觀3類自然景點和古跡建筑與休閑求知2類人文景點,系統研究了旅游景點的空間分布格局. 結果表明:“三江并流”區旅游景點呈東密西疏聚集分布的特點,聚集強度較高的市縣為玉龍縣>麗江古城區>大理市>香格里拉市,較弱的為瀘水、福貢縣;人文類景點聚集強度大于自然類景點,休閑求知類聚集強度最高,生物景觀類最??;各類型景點在大理市、麗江古城及玉龍縣均為高密度分布且分布格局對空間尺度具有依賴性. 旅游景點的分布受人文和自然環境因子的影響,多集中分布于經濟發展水平高、人口規模大、交通條件好,有特定植被類型覆蓋的較低海拔地區. 旅游景點聚集區多數分布在農業和城鎮生態功能區、生物多樣性保護、林業水源涵養和水土保持生態功能區,同時也屬于生態高敏感區.

English Abstract

  • 旅游景點是提供旅游休憩服務的物質載體,是旅游業發展的重要依托[1]. 旅游景點空間分布格局是指旅游景觀資源在空間上的相互關系和組合形式,包括景點的分布特征及數量組合關系[2],會直接影響旅游者的空間行為、旅游開發的規模形式以及生態系統旅游休憩服務的價值量[3-4]. 因此,旅游景點的空間分布格局一直是地理學中的研究熱點. 國外對旅游區域空間結構的研究主要集中于理論模型的應用,例如運用區位論分析[5]、核心?邊緣模型[6]、中心外圍理論[7]等分析了旅游區域的空間結構特征,旅游休憩活動與其地理空間結構關系以及旅游空間的結構演變過程. 國內研究主要集中于旅游景點空間分布特征的研究及影響因素分析,旅游空間結構的演變及優化[8]. 對于旅游景點空間格局分布的研究,其研究尺度涉及到國家、省域、城市,很少有針對典型優質旅游資源區域的研究. 研究方法雖比較成熟,但在研究時對景點分類大多采用二分法,僅將景點分為自然類和人文類,并未進一步詳細地說明自然和人文類景點中具體類型的空間分布特征. 因此,需進一步對景點類型進行詳細分類,如將人文類景點進一步細分為古跡建筑類和休閑求知類.

    “三江并流”區旅游資源十分豐富,具有獨特的自然資源和人文資源,吸引了眾多旅游者并受到了旅游開發決策者的重視. 本研究構建了該區域1398個旅游景點的空間分布數據,在GIS軟件平臺中,應用近鄰指數、核密度分析及多距離空間聚類分析、緩沖區分析、空間疊加分析與相關分析等方法,系統研究了“三江并流”區旅游景點的空間分布格局. 本研究有助于揭示“三江并流”區旅游景點的空間分布規律,從而為提升旅游開發建設,優化旅游資源的文化服務價值等提供決策支持.

    • 傳統意義上的“三江并流”區是指跨越了云南省麗江市、迪慶藏族自治州和怒江傈僳族自治州,包含了金沙江、瀾滄江、怒江流域的區域,總面積約達1.7 萬km2[9]. 本研究中的“三江并流”區地處北緯25°33′~29°16′和東經98°7′~100°19′之間,涵蓋迪慶州、怒江州、大理州和麗江市的16個縣市,包括瀘水、福貢、蘭坪、貢山、香格里拉、德欽、維西、玉龍、寧蒗、劍川、鶴慶、洱源、云龍、大理市、賓川及麗江古城區,總面積共6.8萬km2. 研究區內嶺谷相間、山高谷深,海拔從800 m躍升至6740 m[10]. 由于其獨特的自然資源、人文環境及豐富的生物多樣性,旅游資源十分豐富[11].

    • 景點信息來源于云南省各市縣旅發委已有的景點數據,景點的位置信息借助谷歌地球和Arcgis10.5進行標定及空間可視化表達,最終確定了2018年在“三江并流”區共有1398個旅游景點. 行政邊界矢量數據和道路矢量數據來源于1∶25萬中國基礎地理信息數據,高程數據來源于1∶25萬的DEM數據. 研究中所用到的植被數據來源于云南大學生態學與地植物研究所的1∶10萬植被類型圖[12],相關人口、經濟數據來源于地理國情監測云平臺,生態功能區和生態敏感度數據來自云南省生態環境廳. 以這些作為基礎數據分析“三江并流”區旅游景點的空間分布特征.

      本文的研究對象為構成景區的基本單元—景點,景區與景點的區別主要在于空間范圍的大小不同,景區與景點是包含關系,如表1中的部分景區與景點示例. 本文采用的景點分類標準為1992年的《中國旅游資源普查規范(試行稿)》[13],相較于最新版普查規范,其中的休閑求知類被單獨列出作為人文旅游景點的一項類別. 由于研究中涉及到較多的休閑求知類景點,若統一歸為古跡建筑類較為籠統,因此本研究依據1992普查規范和“三江并流”區的實際情況,按照景點的性質和功能將“三江并流”區旅游景點劃分為自然和人文兩個一級類和地文景觀、水域風光、生物景觀、古跡建筑和休閑求知5個二級類(表2). “三江并流”區旅游景點人文類多于自然類,比重達到79.04%;其中,人文類的古跡建筑類數量最多,占景點總數的64.02%;其次是占總數15.02%的休閑求知類;第3位是自然類的地文景觀類,占總數的10.09%;第4位是水域風光類,占總數的7.08%;占景點總數最少的是生物景觀類,只占到了3.79%.

      景區景點
      木府三清殿、萬卷樓、光碧樓、
      忠義坊、藏經閣、天雨流芳等
      梅里雪山卡瓦格博峰、神湖、明永冰
      川觀景臺、太子廟、蓮華寺等
      南詔風情島洱海月、于歸洞、牧花軒、
      龍溝、史前植物負形化石、渡口等
      長江第一灣
      香格里拉高山植物園

      表 1  景區與景點示例

      Table 1.  Demonstrations of scenic areas and scenic spots

      一級體系二級體系數量比例/%
      自然類 地文景觀類 141 10.09
      水域風光類 99 7.08
      生物景觀類 53 3.79
      人文類 古跡建筑類 895 64.02
      休閑求知類 210 15.02

      表 2  “三江并流”區旅游景點分類體系

      Table 2.  The classification system of scenic spots in Three Parallel Rivers Region

    •  ?。?)最近鄰分析 最近鄰分析是基于空間距離的一種點格局分析方法,其原理是計算每個質點與其最近鄰質點空間位置的距離;然后計算這些距離的平均值,用該平均距離與假設隨機分布中的平均距離進行比較得到近鄰指數(NNI);以近鄰指數來判斷點的空間聚集性[14-15]. 已有研究認為,當NNI≤0.5是聚集分布;0.5<NNI<0.8為聚集?隨機分布;0.8<NNI<1.2是隨機分布;1.2≤NNI<1.5是隨機?離散分布;當NNI≥1.5為均勻分布[2]. Z值和P值用于檢驗實測平均距離與預期平均距離的偏離程度,得到結果的置信程度. 其計算公式如下[16]

      $ {\rm{NNI}} = \frac{{\overline {D_{\rm{o}}} }}{{\overline {D_{\rm{e}}} }}, $

      式中:${\overline {D_{\rm{o}}} }$ 指每個質點與其最近鄰質點的觀測平均距離,${\overline {D_{\rm{e}}} }$ 指隨機模式下質點之間的期望平均距離.

      $ \overline {D_{\rm{o}}} = \frac{1}{n}\sum\limits_{i = 1}^n {{d_i}} , $

      $ \overline {D_{\rm{e}}} = \frac{1}{2}\sqrt {n/A} , $

      式中,di指景點 $i$ 與其最近鄰點之間的距離;n指所要研究景點的個數;A指研究區域的面積.

       ?。?)核密度分析 核密度分析是利用核函數來計算每個最小研究單元上的點的量值并將其擬合為一個平滑表面的點格局密度分析方法,每個質點都會生成一個對應的平滑表面,其輸出的每個柵格像元的密度為每個質點生成的核表面值在此像元上的疊加[17].

    • 利用Ripley’s K函數計算點數據在不同空間距離下的分布情況,其計算公式[13,18]如下:

      $ K\left( {{{{t}}_s}} \right) = \frac{A}{{{n^2}}}\sum\limits_{i=1}^n {\sum\limits_{j=1}^n {I\left( {{t_{ij}}} \right)} }, \;\;\;i \ne j, $

      式中,A為研究區域面積;n為景點個數;$ {I\left( {{t_{ij}}} \right)}$ 表示以景點 $i$ 為中心、以 $ {t_s}$ 為半徑的圓中的景點. 算法中會生成觀測K值與預期K值,并計算其置信區間. 當觀測K值大于預期K值,景點呈聚集分布;當觀測K值等于預期K值,景點呈隨機分布;當觀測K值小于預期K值,景點呈離散分布.

    • 研究表明自然資源、地形地貌、湖泊水系、經濟發展水平、人口和交通條件等是影響旅游景點空間格局的重要因素[19-20]. 因此,研究選取經濟、人口和交通因子作為人文因子,以海拔、植被作為自然環境因子. 從這兩方面分析研究區景點的空間分布特征,并說明景點與自然生態環境的關系.

      計算近年來“三江并流”區16個縣級行政單元的GDP和人口數量的平均值,然后分別做旅游景點數量與其相關性分析. 交通要素用可達性進行表示,可達性定義為研究區內各100 m×100 m的柵格像元到所在城市的政府所在地所花費的時間,充分考慮到交通道路、無道路覆蓋區域和海拔、坡度對步行速度影響[21],我們構建了不同地表覆蓋類型的時間成本柵格數據(表3表4). 隨后運用ArcGIS 10.5的最小成本距離算法得到研究區的可達性數據,并計算每個旅游景點的1 km2的圓形緩沖區內的可達性平均值,得到去往該景點的可達性值.

      項目公路等級鐵路
      高速/一級二級三級四級等外
      速度/(km·h?1) 90 60 30~50 20~30 15 200
      時間成本/h 4 6 7~12 12~18 24 2

      表 3  不同等級道路的速度值

      Table 3.  The speed of different levels of roads

      植被類型速度/(km·h?1)時間成本/s植被類型速度/(km·h?1)時間成本/s
      常綠闊葉林 1.62 222 灌草及灌叢 3.5 102
      落葉闊葉林 4 90 草甸 4.86 74
      針葉林 3.24 111 沼澤草甸 2 180
      人工林 4 90 水田 1 360
      竹林 1.62 222 冰雪 1.62 222
      旱地 2.5 144 城鎮居民地 5 72
      裸巖 3 120 水體 1 360

      表 4  不同植被覆蓋類型的步行速度

      Table 4.  The walking speed of different vegetation types

      本文采用緩沖區分析與空間疊加的方法研究旅游景點的空間分布與植被的關系,首先對每個旅游景點生成1 km2的圓形緩沖區,其次將生成的緩沖區與“三江并流”區植被矢量數據進行空間疊加分析,得出景點空間分布與植被類型的關系. 對于海拔因子,首先分為等間距的海拔帶,然后統計在不同海拔帶上分布的景點數量.

      運用自然斷裂法,根據分析得到的景點聚集性將景點分為顯著聚集區、次顯著聚集區和弱聚集區,并分別與生態功能區圖、生態敏感度圖進行空間疊加分析,得到景點聚集區分布與這些圖層之間的關系.

      大理州與麗江公路速度三級為50 km/h,四級為30 km/h;香格里拉公路速度三級為40 km/h,四級為25 km/h;怒江州、德欽與維西公路速度三級為30 km/h,四級為20 km/h.

      速度指在無道路覆蓋的區域,用在平原上不同植被類型的步行速度,與坡度、海拔降速因子相乘后轉化為時間成本數據,其中部分數據及坡度、海拔降速因子的計算公式參考Weiss等[21]的研究成果.

    • “三江并流”區旅游景點總體上呈現東部密集西部稀疏的分布特征,在大理市、麗江古城區、香格里拉分布尤為集中,其余地區大多臨水靠山分散分布,呈現出圍繞部分城市集中分布,臨水靠山分散布局的特征(圖1). 不同類型的景點分布也存在差別,包含地文景觀、水域風光和生物景觀的自然類景點主要分布在“三江并流”區東部地區,在其余地區大多沿水系高山分散分布;包含古跡建筑和休閑求知的人文類景點主要圍繞麗江、大理地區分布,其余地區的分布大致沿水系分散分布在地勢較為低洼的地區.

      圖  1  “三江并流”區旅游景點分布

      Figure 1.  The spatial distribution of scenic spots in Three Parallel Rivers Region

    • 利用ArcGIS 10.5軟件分析得到了旅游景點在不同行政單元以及不同類型景點的最近鄰指數(表5表6). 由表5分析可知,旅游景點整體呈聚集分布,在“三江并流”區的麗江地區旅游景點都屬于聚集型分布,行政單元上的旅游景點集聚性由強到弱依次是麗江、大理州、迪慶州、怒江州. 其中,聚集強度排名較前的依次是麗江玉龍縣、古城區、大理市和香格里拉市,聚集強度極弱的為瀘水和福貢縣. 研究區內自然類景點和人文類景點大都呈聚集型分布,且自然類景點中的聚集強度由強到弱的類型依次是地文景觀類、水域風光類、生物景觀類,生物景觀類景點呈現聚集分布的模式但不顯著,處于聚集?隨機分布的過渡模式;人文類景點的聚集性稍強于自然類,且休閑求知類強于古跡建筑類(表6).

      區域景點數NNIZP類型
      瀘水縣 3 3.389 7.918 0 均勻型
      福貢縣 8 1.293 1.583 0.113 隨機?離散型
      德欽縣 38 0.843 –1.847 0.065 隨機型
      維西縣 13 0.885 –0.796 0.426 隨機型
      蘭坪縣 14 0.922 –0.555 0.577 隨機型
      鶴慶縣 44 0.709 –3.689 0.0002 聚集?隨機型
      云龍縣 50 0.682 –4.299 0.00001 聚集?隨機型
      劍川縣 55 0.620 –5.387 0 聚集?隨機型
      賓川縣 60 0.507 –7.302 0 聚集?隨機型
      貢山縣 22 0.689 –2.793 0.005 聚集?隨機型
      洱源縣 88 0.416 –10.479 0 聚集型
      寧蒗縣 47 0.445 –7.277 0 聚集型
      玉龍縣 153 0.228 –18.268 0 聚集型
      香格里拉市 155 0.380 –14.764 0 聚集型
      麗江古城區 162 0.350 –15.819 0 聚集型
      大理市 486 0.376 –26.334 0 聚集型
      總計 1398 0.271 –52.125 0 聚集型

      表 5  各市縣旅游景點分布的最近鄰指數

      Table 5.  The nearest neighbor distance index of the distribution of scenic spots in different counties

      一級體系二級體系NNIZP類型
      自然類0.324–26.6170聚集型
      地文景觀類0.341–14.9780聚集型
      水域風光類0.419–11.0540聚集型
      生物景觀類0.672–4.5250.000006聚集?隨機型
      人文類0.286–42.6410聚集型
      古跡建筑類0.306–39.6940聚集型
      休閑求知類0.264–20.4160聚集型

      表 6  不同類型旅游景點分布的平均近鄰指數

      Table 6.  The nearest neighbor distance index of the different types of scenic spots

    • 利用Arcgis 10.5的核密度分析的方法生成“三江并流”區旅游景點密度圖(圖2). 由旅游景點總密度圖分析得出,“三江并流”區旅游景點部分區域呈核狀分布,以大理、麗江古城區、香格里拉表現得尤為明顯,但是各景點沒有形成明顯的集群優勢,只有在“三江并流”區東南地區的大理市出現了明顯的集群特征.

      圖  2  旅游景點密度圖

      Figure 2.  The densities of scenic spots

      不同類型景點的分布密度也存在差異,人文類景點的密度分布與總景點的密度分布基本趨于一致,但高密度區域有所減少,其中包含的古跡建筑類和休閑求知類的密度分布趨勢大體上相同,但是休閑求知類景點密度分布范圍相對擴散一些,說明其景點分布相對分散. 自然類景點的密度分布與總景點的密度分布有一定差異,圍繞高密度區分布的次高密度區分布范圍更廣泛一些,地文景觀類景點在大理市分布最為密集,而水域風光類和生物景觀類都是在玉龍縣分布最為密集,大理市次之.

    • 通過最近鄰指數分析和核密度分析,可以得出旅游景點在空間上的分布類型,但卻不能判斷出旅游景點在不同空間尺度下的分布格局. 借助ArcGIS的Ripley’s K 函數,得到了“三江并流”區旅游景點在多尺度下的空間格局分布(圖3). 分析圖3可知,整個研究區旅游景點的差值為正,即觀測K值大于預期K值,總體上呈聚集分布,其特征空間尺度為82 km,即在0~82 km范圍內,聚集強度不斷增強,在82 km處達到最大聚集強度,其聚集規模達到21124 km2,隨后差值減少,聚集強度逐漸減弱.

      圖  3  旅游景點的Ripley’s K函數分析

      Figure 3.  The Ripley's K function analysis of scenic spots

      古跡建筑類景點和研究區域全部景點的空間分布格局的趨勢基本一致,在空間尺度為84 km時,聚集強度達到最大,聚集規模為22167 km2. 休閑求知類景點在空間尺度為58 km時,聚集強度達到最大,隨后其聚集強度大致呈線性遞減. 地文景觀類和水域風光類景點的空間分布格局走向大致相同,其強聚集的空間尺度也較為類似,分別是60 km和59 km. 生物景觀類景點是在所研究的空間尺度內唯一出現離散分布的景點類型,在0~47 km時,此景點類型的聚集強度不斷增強,在47~64 km時,聚集強度不斷減弱,在大于64 km的空間尺度外,與此距離的隨機分布相比較,景點離散分布的模式更為明顯.

    • 利用SPSS軟件做出旅游景點的分布與行政單元的地區生產總值和人口的擬合模型,得到圖4. 經相關分析可得,旅游景點數量與行政單元生產總值的相關系數為0.95,并且得到一個較好的擬合結果. 由分析可知,“三江并流”區的景點分布和地區生產總值有較為密切的關系,大致在生產總值較高的地區,其旅游景點也分布較多,所以景區分布與當地經濟發展呈現顯著正相關關系. 經相關分析可得,旅游景點數量與地區人口總數的相關系數為0.82,呈顯著正相關,旅游景點分布數量與地區人口規模有密切的聯系,旅游景點數量隨著人口規模的擴大而不斷增加.

      圖  4  旅游景點分布與GDP和人口密度的關系

      Figure 4.  The relationship between scenic spots and GDP/human population density

      從交通因素分析,景點大多集中分布在可達性好的區域,隨可達性變差,景點數量逐漸減少. 由圖5可得,可達性好的地區主要集中分布在研究區東南的大理州、麗江市以及各市縣的中心城市,較差的區域為迪慶州,怒江州可達性最差. 從景點的分布來看,45.85%的景點可達性在30 min以內,可達性超過1 h的景點數量顯著減少,僅有5.44%的景點的可達性在3 h以上,經相關分析可得,其相關系數為?0.67,呈現較為顯著的負相關. 綜上,交通因素影響旅游景點的空間格局及旅游業的發展,旅游景點傾向于分布在交通條件好的區域.

      圖  5  旅游景點分布與交通可達性的關系

      Figure 5.  The relationship between scenic spots and accessibility

      研究分析得到旅游景點與海拔的分布關系見圖6,旅游景點與植被覆蓋類型的分布關系見圖7. 旅游景點在1600~2800 m的海拔帶分布最多,總共達到了81.40%,僅在3200~3400 m海拔帶上景點數量有一定增加,旅游景點大多分布在研究區較低的海拔帶上(圖6).

      圖  6  旅游景點在海拔梯度上的分布

      Figure 6.  The distribution pattern of scenic spots on elevation

      圖  7  旅游景點分布與植被覆蓋類型

      Figure 7.  The spatial distribution of scenic spots on vegetation types

      分析圖7可得,旅游景點主要分布在雷達圖的左半部分,即旅游景點在旱地、水田以及暖溫性針葉林及暖溫性灌叢類型處分布最多,其次是在城鎮居民點、水體附近分布,在寒溫性針葉林、闊葉林及灌叢處也有一定旅游景點分布,而旅游景點在剩余的林木灌叢類型及積雪類型處分布較為稀疏,在草甸類型處分布更為稀少. 綜上,旅游景點大多分布在城鎮、旱地、水域、暖溫和寒溫性針葉林、灌叢的覆蓋類型處,高達93.54%.

      圖8分析可得,顯著聚集區主要分布在大理的農業和城鎮生態功能區,玉龍、香格里拉的水源涵養和生物多樣性保護生態功能區以及大雪山林業與水土保持生態功能區;次顯著聚集區主要分布在“三江并流”區東部各市縣的生物多樣性保護、林業與水源涵養、水土保持和農業生態功能區中;而弱聚集區主要分布在“三江并流”區西北的德欽、貢山的怒江高山峽谷生物多樣性保護生態功能區. 同時,各聚集區都分布在土壤侵蝕度較高或生境高度敏感的地區. 總體來說,聚集區的生態敏感度整體較高,尤其是位于西北角的弱聚集區和東南角的強聚集區屬于生境高度敏感區,除位于大理強聚集區的生態功能區屬于農業和城鎮生態外,其余大多屬于生物多樣性保護、林業水源涵養和水土保持區.

      圖  8  景點聚集區分布與生態功能區和生態敏感區

      Figure 8.  The spatial distribution of the aggregation areas on the ecological function regions and ecological sensitive areas

    • 本文的研究結果都是基于空間點數據分析得到的,但實際生活中的景點大都是一個面數據. 這對于景點的分類、景點與環境因子的分布關系都會有一定影響,但基于數據可獲得性,本文主要研究點數據的大致分布規律.

      “三江并流”區的景點分布與其資源分布恰好一致,大多聚集分布在被森林、灌叢、水體覆蓋,海拔為1600~2800 m的地區,尤其是自然類景點的分布更受其制約. 旅游景點會受到自然要素如自然資源、地形地貌的影響,水和植被是重要的構景要素,不同形態的水形成不同的景觀類型,增加了景點的美學價值[22];而植被類型也是影響景點分布的一個重要因素,據研究表明,被森林、灌叢、草本覆蓋的地域對游客更有吸引力[22-23],這也間接影響了旅游景點的分布格局. 起伏的地形可以增強空間層次感,提高景點的美學價值[22-24].

      另一方面,景點分布也會受到人文要素如社會經濟、地區人口規模和交通條件的影響,旅游地數量與地區生產總值、人口規模及交通條件呈顯著正相關[24-25]. 旅游景點的開發大多以自然資源為基礎,但經濟發展、地區總人口和交通條件也會對景點的空間格局分布產生很大的影響,相應的設施服務也是一個景點必備的條件,所以資金的支持在開發旅游景點中有非常重要的作用,會直接影響到旅游景點的空間分布格局;人口的數量也會直接影響旅游景點的分布格局[24-25],當地人口數量是景點游客的重要來源,因此人口較多的地方會增加景點開發的概率;交通是旅游發展的一項重要指標[19, 25],可達性制約了人們去往旅游景點的容易程度,從而限制了景點的開發. “三江并流”區的景點分布也符合這一規律,在經濟發展條件較好、人口規模較大的地方,旅游景點的分布也比較密集,這也解釋了在自然資源豐富的怒江地區景點分布卻比較稀少的原因.

    • “三江并流”區具有豐富的生物多樣性和多樣的生態類型,旅游資源十分豐富,但同時也面臨著生態脆弱性高,資源得不到合理開發等諸多難題[26]. 在旅游資源開發過程中,很可能對生態環境造成不良的影響. 例如在旅游景點強聚集區的大理、香格里拉等地以及位于怒江流域的景點弱聚集區,其生態環境高度敏感,都存在由于旅游開發帶來的環境污染問題,這對于“三江并流”區生態多樣性的保護是一個極大的威脅. 有關部門也已采取了一定的行動,例如在洱海已實施了一系列保護措施[27]. 因此,在“三江并流”區旅游資源的開發中,我們應秉承著綠色可持續發展的理念,實施生態旅游,在進行旅游資源開發的同時,盡量減少對生態系統的影響,維護“三江并流”區的生態系統的穩定性和自然景觀的完整性,防止由于旅游帶來的環境污染和破壞.

      相關部門可以開設科普網站,向人們宣傳保護生態環境的重要性,樹立可持續發展理念. 增加與旅游服務相關的基層崗位,加強對當地居民的技能培訓,為旅游服務提供更專業的人才,如導游、管理人員等,促進當地經濟發展的同時也可以增強人們對生態保護的責任感. 在進行旅游發展時,要充分考慮到當地的環境承載力,應請專業人員測算當地環境的最佳容量,明確可承受游客的最佳數量,根據數據嚴格控制景區人流量,制定科學的旅游路線,必要時可采取景區輪休制度.

      針對不同的地區情況也要采取相應的旅游模式. 對于偏向人文類的景點,應注意保護當地的民俗特色,發展文化旅游,打造自己獨特的文化品牌;對于自然類景點,尤其是在“三江并流”區西部的偏遠鄉村,可以發展生態旅游,為游客提供自然體驗類活動,比如采摘、農耕、體驗當地習俗等,倡導游客低碳旅游;在自然保護區內的旅游發展,要依據保護區的功能劃分嚴格控制人流,主要提供天然的自然觀賞服務,還可以結合網絡等形式開展知識教育,向人們提供科學文化服務. 目前生態旅游點主要分布在我國東部沿海省份,而自然環境特征適合且需要發展生態旅游的地方因為經濟發展較差,生態旅游卻受到了制約. “三江并流”區是我國生物多樣性熱點之一,但其生態旅游密度僅每105 km2 45.1個[28]. 由此可見,“三江并流”區的旅游發展還有很大的發展空間,相關部門應充分了解地區的資源優勢,制定科學合理的旅游模式.

參考文獻 (28)

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