彭 明

(湖南省交通科学研究院有限公司，湖南 长沙 413000)

引 言

2017年，交通运输部等六部委联合印发《关于促进交通运输与旅游融合发展的若干意见》(交规划发〔2017〕24号)，明确提出加快形成交通运输与旅游融合发展的新格局。2018年3月，国务院发布《关于促进全域旅游发展的指导意见》(国办发〔2018〕15号)，着力推动旅游发展全域化，并对公路交通服务全域旅游发展提出了新要求。2019年9月，中共中央、国务院印发《交通强国建设纲要》，进一步提出深化交通运输与旅游融合发展。针对全域旅游，如何有效识别出全域旅游公路网，对各省开展全域旅游公路建设具有重要意义。

1 全域旅游与旅游公路概述

全域旅游是指在一定的行政区域内，以旅游业为优势主导产业，实现区域资源有机整合、产业深度融合发展和全社会共同参与，通过旅游业带动乃至统领经济社会全面发展的一种新的区域旅游发展理念和模式。2015年，安徽黄山全国旅游工作研讨班上，国家旅游局首次提出全面推进全域旅游发展的战略部署。

旅游公路，通常是指路域之内拥有具备自然、文化、历史、游憩或视觉价值的旅游资源，且旅游价值达标，兼具交通和旅游双重功能的公路。本研究参考《旅游公路技术标准(征求意见稿)》(2020年)等，将旅游公路按承担功能的不同，分为以下三类：

旅游干线公路：指在路网中具有干线交通功能和旅游交通快进功能，连接旅游组团或旅游集散公路的旅游公路。

旅游集散公路：指在路网中具有集散各类交通功能，通往景区或连接干线公路与旅游景区的旅游公路。

通景公路：指景区门票站连接至就近的双车道以上标准公路的旅游专线公路，主要解决景区“最后一公里”的通达问题。超过10 km的通景公路，纳入旅游集散公路考虑。

2 多情景旅游公路网识别方法

路域范围内具备一定的旅游资源，拥有一定的旅游交通量，是旅游公路区别于一般公路的关键所在。公路旅游交通量，主要包括旅游大巴交通与自驾游交通两类，因此从旅游大巴轨迹及自驾游轨迹入手，成为识别旅游公路网的有效切入点。

2.1 自驾游情景：基于自驾游导航数据的路径分析

随着我国进入大众旅游时代，自驾游出行已成为游客的主要出行方式。根据统计，2019年我国自驾出游人次达到23.4亿人次，占年旅游客流总人数的58.5%。自驾游出行者通常会针对旅游目的地使用网络地图进行导航。在导航过程中，用户实际位置会以经纬度坐标的形式按一定时间间隔收集并存储。通过对坐标数据集的去噪与坐标修正过程，可生成出行轨迹。对研究区域内主要旅游景区的游客驾车轨迹进行统计分析，可得出区域内自驾游者主要行车路径的分布情况。

2.2 团队游情景：基于旅游大巴GPS定位的轨迹分析

团队游是游客出行的另一种重要方式。对研究区域内所有旅游大巴行驶轨迹数据进行数据清洗、筛查等处理，并进一步“还原”至对应路网中，即可通过轨迹的叠加得到一定区域内基于旅游大巴路径的旅游公路分布情况。旅游大巴轨迹数据能较好反映团队游出行路径分布特征，主要串联热门景点与地区，对旅游资源相对薄弱的地区反映相对不足，与基于私家车的自驾游导航数据可形成互补。

2.3 最短路情景：基于多要素互联互通的GIS网络分析

一次旅游出行，通常以居住地为起点，以景区为终点。游客公路出行的起点，统筹为各级城镇或火车站、机场等交通枢纽。因此，一定程度上可将连接景区与周边城镇或各类交通枢纽的最便捷路径视为旅游公路路径。

在GIS平台中，建立一定区域内包括各类旅游景区、城镇、交通枢纽等要素点以及现状公路网在内的交通与旅游基础设施一张图，以旅游景区为中心，向一定距离范围内的各类要素点寻找最短路径，或向周围一定数量的要素点寻找最短路径，再对所有路径按景区级别权重进行叠加，可形成基于多要素互联互通的GIS网络分析情景下的全域旅游公路网。

2.4 多情景下旅游公路网的耦合识别

三种不同情景下识别出的旅游公路网，通过赋予不同的权重值可进行耦合。步骤如下：

(1)旅游大巴量转换成当量小汽车量；

(2)自驾游交通量与当量旅游大巴交通量求和叠加；

(3)选择一定阈值剔除交通量过小的路径，得到自驾游与旅游大巴轨迹耦合路径；

(4)将多要素互联互通网络分析情景下，大于一定阈值的路径与上述路径取并集，得到最终的旅游公路网。

3 案例应用

3.1 研究区域概况

湖南是旅游大省，省十一次党代会明确提出将全省打造成以“锦绣潇湘、伟人故里”为品牌的全域旅游基地。2019年，全省接待国内外游客8.32亿人次，实现旅游总收入9 762.32亿元，排名全国前列。湖南省拥有各类旅游资源点及城镇、交通枢纽节点等情况如表1所示。

表1 湖南省各类景区及城镇、交通枢纽点数据

本研究基于表中资源点的矢量数据以及湖南省综合交通基础设施现状一张图数据，建立了全省旅游公路分析GIS平台。

3.2 多情景下全域旅游公路网识别

(1)基于自驾游导航数据的路径分析

本研究与百度开展合作，以湖南省各类旅游资源点范围作为百度导航终点范围，对所有导航数据进行筛查，得出自驾游导航数据。再对自驾游导航数据进行分析、处理，得到全省自驾游出行轨迹分布结果，具体如图1所示。

图1 湖南省百度自驾游导航轨迹路径

(2)基于旅游大巴GPS定位的轨迹分析

以湖南省“两客一危”行驶轨迹数据为数据源，经过筛选、清洗等预处理后，得到有效的旅游大巴数据，再对旅游大巴轨迹数据进行停驻点识别，将大巴的运行轨迹准确还原至真实路网，通过GIS空间叠加分析将路网中大巴行驶路段提取出来，形成以旅游大巴行驶轨迹为基础的全省旅游公路网。具体如图2所示。

图2 湖南省旅游大巴轨迹路径

(3)基于多要素互联互通的GIS网络分析

以表1中1 292个要素点为分析基础。在路径寻找方面，主要考虑两种方案：一是基于一定数量要素点分别寻找最短路径， 如最近的5个、 10个、20个、30个等；二是基于一定距离范围内的要素点分别寻找最短路径，如20 km、30 km、40 km、60 km、80 km等。本研究对两种方案分别进行了分析，经比对与验证，认为基于60 km范围内要素点分别寻找最短路径得出的结论与实际较为吻合，并以此作为该情景模式下的分析结论。

3.3 旅游公路网耦合识别结果

采用2.4节中所述方法，对三种情景下的旅游公路网进行耦合，得到湖南省旅游公路网分布结果。经研究，湖南省旅游公路网总规模约为2.43万km，其中高速公路5 041 km，普通国道6 313 km，普通省道7 805 km，农村公路5 112 km。

4 结 语

从规模庞大的公路网中识别出旅游公路网，对推动全域旅游公路网建设具有重要意义。本研究基于自驾游导航数据、旅游大巴轨迹数据等多源数据，以及多要素互联互通网络分析，从不同情景模式入手，分析了旅游公路网的识别方法，并以湖南为例进行实际研究，为旅游公路网的识别提供了参考与路径。