禹 真, 卢德彬,, 白 彬, 王祖静

(1.铜仁学院 经济与管理学院, 贵州 铜仁 554300; 2.华东师范大学 地理科学学院, 上海 200241)



基于GIS的县域旅游场强空间格局演变及驱动力研究

禹 真1, 卢德彬1,2, 白 彬1, 王祖静2

(1.铜仁学院 经济与管理学院, 贵州 铜仁 554300; 2.华东师范大学 地理科学学院, 上海 200241)

为揭示铜仁市县域旅游场强的空间分异特征和空间演化规律，基于GIS，以贵州省铜仁市为例，选取2005年和2014年影响铜仁市旅游经济发展的6项指标，在对评价指标消除量纲的基础上，应用主成分分析、空间变差函数、ESDA、小波分析和旅游场强方法综合评价铜仁市县域旅游场强变化规律及其驱动动力。结果表明：铜仁市各区县旅游经济发展水平普遍偏低，十个区县中，碧江区、江口县、石阡县旅游经济发展相对较好；铜仁市2005年县域旅游场强平均值为21.66，2014年的旅游场强平均值为23.30，2005—2014年铜仁市县域旅游场强平均值上升了1.64；铜仁市县域旅游发展的空间自组织性较强，2005—2014年铜仁市各区县的旅游场强极化作用不明显，旅游场强变化较小，总体上城市的旅游场强比农村的场强大；在小尺度上(64 km以下)，阈值为64 km和大尺度(128～158 km)阈值为158 km，公路对旅游场强格局分异的作用明显。

旅游场强; 空间演化; 县域尺度; 铜仁市

旅游作为一种社会经济现象[1]，因发展条件和外部环境的差异，面临着区域非均衡发展的挑战。适度的发展差距对旅游经济总体水平提高具有一定的促进作用，但过大的发展差距将使旅游发展水平高的区域被旅游发展水平低的区域拖累，最终导致区域整体旅游经济发展水平的降低[2]。因此，研究区域旅游经济差异的空间格局及其演变对区域旅游发展具有重要的意义。在旅游经济差距研究尺度上较早的研究成果主要集中在中大尺度[3-6]，近几年学者开始关注县域的旅游经济发展差距。程玉申等[7]采用标准差、变异系数等经典统计方法和ESDA方法分析了2004—2013年浙江省县域旅游经济差异的时空演变特征，认为县域旅游经济发展水平整体提高的同时绝对差异逐渐加剧而相对差异逐渐缩小；陈智博等[8]以江苏省为例，运用了区域经济中的差异分析方法，分析了江苏省的旅游经济总体差异特征；李秀斌等[9]以广东省清新县为例，研究了旅游发展对该县县域经济的拉动效应，认为发展旅游休闲业是县域经济发展的出路之一。目前旅游经济差异研究方法采用标准差和变异系数、基尼系数和泰尔指数以及探索性空间数据分析方法(ESDA)[10-12]。传统的经典统计方法在探索旅游经济发展差异做出重要的贡献，但却忽略了空间因素，在解释空间格局演变规律方面存在不足，而ESDA分析方法虽然能够结合空间和数据，但只是探索旅游热点区域，在分析尺度特征和影响因素方面能力较弱，因此本文尝试从地理学场强[13-14]角度出发，选取2005年和2014年铜仁市旅游经济发展的6项指标，在消除指标量纲和利用主成分分析法计算铜仁市旅游经济发展综合得分的基础上，基于GIS软件，采用半变异函数、ESDA小波分析和旅游场强法测算铜仁市县域旅游场强，分析2005—2014年铜仁市县域旅游场强的空间演化规律及驱动力，揭示铜仁市县域旅游经济的空间分异特征，以期为铜仁市县域旅游经济发展决策提供理论支撑。

1　研究区概况

铜仁市位于贵州省东北部，地处云贵高原向湘西丘陵和四川盆地过渡的斜坡地带，土地总面积18 006.41 km2。东与湖南怀化市、湘西自治州接壤，南与黔东南州相邻，西接遵义市，北靠重庆涪陵市。地势西北高东南低，武陵山脉纵贯中部，地貌以低山丘陵和中低山山原峡谷为主，属中亚热带湿润季风气候，四季分明，雨热同季，年平均气温16.5℃左右，年平均降水量1 100～1 400 mm，无霜期200～300 d，洪涝、旱灾、凌冻和冰雹等是主要的自然灾害。土壤类型主要有黄壤、石灰土、紫色土、水稻土、潮土以及少量的红黄壤和山地黄棕壤。中部武陵山脉主峰梵净山为东西两部分水岭，梵净山以东属沅江水系，以西为乌江水系，境内河长268 km，河网密度大，河流坡降陡，多年平均自然降水220亿m3，年径流总量127.9亿m3，水能资源十分丰富。全市旅游资源丰富，有名山、溶洞、温泉、石林、民族风情等。自然风景名胜有梵净山、乌江山峡、锦江、石阡温泉、九龙洞等40多处风景名胜点。历史人文景观有革命遗址、烈士故居、革命纪念建筑物80多处。铜仁市是多民族聚居地区，有汉、苗、土家、侗、仡佬、满等民族，独具特色的民族风情和绚丽多彩的民族艺术文化，丰富了人文风情旅游资源。2014年总人口415万，GDP 647.73亿元，旅游收入195.03亿元，占GDP 30.11%。

2　数据来源与研究方法

2.1数据来源

研究区域为铜仁市10个区县，根据相关文献[11,15]，结合铜仁市的实际情况，选取2005年和2014年各区县接待人数万人)，旅游收入(亿元)、入境游客(万人)、外汇收入(万美元)、地区景点数(个)星级饭店数(个)6项指标，构建铜仁市县域尺度旅游经济发展综合水平评价指标体系。旅游经济发展指标数据来源于铜仁市市旅游发展委员会统计数据。道路和行政区划数据来源于铜仁市国土局第二次全国土地调查数据库，比例尺为1∶10 000，而DEM则来源于地理空间数据云(http:∥www.gscloud.cn/)。

2.2研究方法

为了科学揭示2005—2014年铜仁市县域旅游经济的空间格局演变现象，本文选取极差标准化法、主成分分析法、半变异函数、探索性空间数据分析(ESDA)、小波分析和旅游场强法，由于前4种方法比较常用，可参考给出的参考文献[7,11,16-17]，本文仅介绍小波分析和旅游场强的计算方法。

2.2.1小波分析法小波变换是时间(空间)频率的局部化分析，反映格网要素在不同尺度上的特征及其相互关系，揭示空间格局的多尺度和等级结构特征[18]，计算公式为：

(1)

式中：W(a,xj)——格网要素在空间尺度为a时的波值；xj——窗函数的中值；g(xi-xj)——窗函数，对影响因子以及城市旅游场强的空间采样序列进行小波方差和小波一致性分析[15]。

2.2.2旅游场强计算方法借鉴王祖静等[19]测算路网距离的方法，在全市范围内以2 km×2 km生成格网，共得到4 865个单元格，拼接后利用行政边界裁切生成坡度，再对坡度要求重分类，生成4段坡度区间(图1)，计算坡面距离，公式如下：

坡面距离=直线距离/cosθ(θ=0°,2°,5°,10°)

(2)

然后根据物理学中场强模型的概念测算城市旅游场强，公式如下：

(3)

式中：Fik——城市i在格网中心点k上的场强；Zi——县区综合规模值；Dik——区域i到格网点k的坡面距离；β>0——距离摩擦系数，其中i=1,2,…,5，k=1,2,…,4865。

图1坡面距离和角度计算原理图

3　结果与分析

3.1铜仁市旅游经济综合规模测算

为了消除量纲的影响，使得各指标之间具有可比性，采用极差标准化方法对指标进行标准化，并在此基础上进行主成分分析。根据主成分分析计算结果，2005年、2014年计算出KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)值均为0.711，大于0.6，表明适合做因子分析，相伴概率均为0.000，小于0.001，说明所选因子进行主成分分析结果显著。提取2005年3个累计贡献率大于85%的主成分，其方差累计贡献率达95.424%；提取2014年2个累计贡献率大于85%的主成分，其方差累计贡献率达94.742%。根据主成分旋转因子载荷计算出各区县的旅游经济发展综合水平值Z，并经归一化并同时扩大后结果见表1。

表1　旅游经济发展综合水平

从表1可以看出铜仁市各区县旅游经济发展水平普遍偏低。2005年研究区综合得分大于1的仅有碧江区、江口县和石阡县，最小的是松桃，为0.673 7，2014年得分最高是依然是碧江区，为2.586 1，大于其他区县，得分在1以上的由2005年的3个区县增加到5个区县，分别为碧江区、江口县、玉屏县、石阡县和思南县，大部分区县的分值有所增加，但增幅普遍不大；万山的分值有所减少，下降了大约0.2，反映了万山资源枯竭型城市的特点。

3.2铜仁市旅游场强计算

按照计算出的路网距离求解各城市的旅游场强，根据公式(3)，首先分别计算10个区县对其范围内所有格网的场强，再叠加各区县对所有格网的10个矢量文件，按“取大”原则找出格网对城市的场强最大值，生成旅游场强图。

按照4 865个单元格的旅游经济场强生成频率分布图(图2)，x轴代表场强值，y轴代表格网个数。可以看出，2014年和2005年格网旅游场强相比，旅游场强值分布更加集中，并且整体向右平移，说明在同一格网中2014年的旅游场强值普遍大于2005年。2014年峰值位置的场强为2.12，比2005年的1.61多出28个格网；旅游场强值为1以下，格网个数变化上下波动，当达到1时个数急剧上升，到2左右达到峰值，而后缓慢下降；2005年旅游场强平均值为21.66，小于2014年的23.30。综合说明2005年铜仁市县域旅游场强小于2014年，场强值呈上升趋势。

图2旅游经济场强得分

3.3铜仁市旅游场强空间变异性分析

为揭示各区县旅游场强的空间分布特征，将两个年份的格网中心点数据作为空间变差分析的样方，定义采样步长为300 km，并将场强赋予格网中心点，采用球状模型，分别计算试验变差函数，生成铜仁市各区县2个年份的方差图及Kriging插值图(表2，图3)。

表2　场强值的半变异模型及其参数

从表2可以看出拟合决定系数均为0.606，精度良好，说明两个年份旅游经济发展数据连续性和稳定性相对显著，旅游发展的空间自组织性较强，但经过9 a没有明显的变化。变程a基本不变，说明2 a中铜仁市旅游场强在区县间相互影响的相对程度变化不大。基台值(C0+C)和块金值(C0)不断增大，但块金系数[C/(C0+C)]从2005年的0.337 8下降为2014年的0.320 6，这表明在旅游发展的空间差异中,其数据变异的随机成分在不断降低,而由空间相关引起的结构化分异的机理越来越显著。

图3旅游场强变差函数演化

图3中值越低说明场强越小，可以看出铜仁市旅游主要依托城市开展的，受山区的地形的影响，交通便利的地区，其场强值越大。2005年和2014年相比，铜仁市各区县的旅游场强极化作用不明显，旅游场强变化较小，总体上城市的旅游场强比农村的场强大。

3.4铜仁市旅游场强ESDA分析

3.4.1Moran散点图为揭示各区县旅游场强在不同时间段在空间上的集聚和分散，利用Geoda软件分别测算2个年份铜仁市各区县的格网旅游场强的全局和局部空间自相关指数，根据计算结果Global Moran′sI均为0.146，说明铜仁市各区县的旅游经济发展在总体上差距没有缩小，在显著性检验值p=0.01下大部分格网处于L—L(“低低”)区域和H—H(“高高”)区域中，很少有格网分布在L—H(“低高”)区域，在H—L(“高低”)区域无格网分布，表明区域内某一格网的旅游经济场强与其相邻格网存在着很强的正空间相关性，空间负相关区域很少。

3.4.2LISA空间分布从图4可以看出，铜仁市区县格网的旅游场强LISA集聚图空间分布规律和Moran散点图相似，由于单个格网与其周边单元的趋同性较强。处于Low值区的格网主要分布在铜仁市的西南、西北部和中部，而以各区县县城为中心，在其周边形成了高值集聚区，主要为H—H区域和L—L区域，没有形成H—L区域和L—H区域，即旅游经济热点区，其余地区未形成空间自相关分布。从以上的结果可以看出，由于受地形和交通条件的影响，铜仁市区县尺度的旅游活动主要是依托各区县开展的。像梵净山旅游热门景点在分析过程中未表现出高值，是因为山体较大，入口离县城很近，真正用于开展旅游活动的区域范围较小，因此在县级尺度未表现出来。

3.5铜仁市旅游场强多尺度关联效应分析

为找出影响旅游场强空间格局的控制性因子，选取公路作为主要研究路线，提取路线经过的格网，对两年的数据进行小波一致性分析。从图5可以看出图中的值向1趋近，说明2个年份有较高的一致性。在大尺度(158 km以上)和中尺度(64～128 km)区域上二者大小的作用不明显，且在不同区域存在着两者位相关系相反的现象；在小尺度上(64 km以下)，阈值为64 km和大尺度(128～158 km)阈值为158 km，2个年份公路的作用明显，反映出公路沿线是形成旅游场强格局分异的主要控制因子，且位相关系没有出现差别，也说明当尺度小于某个阈值时，公路对于旅游场强的空间分布格局的作用不明显。

图4综合得分LISA集聚图

图5不同路线旅游场强的小波一致性分析

3.6铜仁市旅游场强空间格局演变驱动力分析

铜仁市地形复杂，交通不发达，远离贵阳市、重庆市和长沙市、周边地区经济发展水平相对落后，虽然旅游资源丰富，但因经济落后，旅游经济也不发达。从旅游场强分析可以看出，分值高的主要集中在铜仁市的区县所在地。相对于农村和其他地区而言，区县所在地公共基础设施和交通条件相对较好，有利于提供旅游服务，因此，旅游场强的分值高。2005年、2014年碧江区的旅游收入分别为1.99亿元，42.97亿元，星级酒店数量分别2个和12个，公路总长度为334.53 km(2009年数据)，位居前列，而排名靠后的万山区2005年、2014年旅游收入分别0.07亿元和2.04亿元，星级酒店数量分别0个和1个，公路总长度为144.30 km(2009年数据)。旅游收入、星级酒店数量以及公路总长度高的区县，旅游场强值相对较高，而旅游收入、星级酒店数量以及公路总长度低的区县，旅游场强相对较低，说明了旅游场强与旅游经济发展水平、星级酒店数量以及公路总长度相关性很高。因此，交通条件、旅游服务设施和经济发展水平是影响铜仁市旅游场强变化的主要驱动力。碧江区作为市政府所在地，人口相对集中和数量较大，对外交流和出行方便，周边的旅游景点多，政府对旅游基础设施建设投入要高于其他区县，所以旅游场强明显高于其他区县。与省内其他地市相比，旅游发展潜力尚可挖掘，因此，对于铜仁市的旅游发展应加强这几方面的投入，促进旅游经济发展。

4　结 论

本文选取2005年、2014年影响铜仁市旅游经济发展的6个指标，在对评价指标消除量纲的基础上，应用主成分分析法对旅游经济发展水平进行分析，测算铜仁市10个区县的旅游经济综合规模，基于ArcGIS软件，计算各区县的旅游场强，并运用空间变差函数、ESDA和小波分析方法综合评价城市旅游场强的空间格局演变规律及驱动力，研究结果表明：

(1) 铜仁市各区县旅游经济发展水平普遍偏低，十个区县中，碧江区、江口县、石阡县旅游经济发展相对较好。

(2) 铜仁市2005年县域旅游场强平均值为21.66，2014年的旅游场强平均值为23.30，2005—2014年铜仁市县域旅游场强平均值上升了1.64。

(3) 铜仁市县域旅游发展的空间自组织性较强，2005—2014年铜仁市各区县的旅游场强极化作用不明显，旅游场强变化较小，总体上城市的旅游场强比农村的场强大。

(4) 在小尺度上(64 km以下)，阈值为64 km和大尺度(128～158 km)阈值为158 km，公路对旅游场强格局分异的作用明显。

(5) 由于经济发展水平落后，政府的旅游基础设施投资力度较弱，没有具有较强吸引力的相关设施，因此从2005—2014年铜仁市旅游经济发展过程未出现极化现象。建议铜仁市在旅游经济发展过程中注重增长极的培养，同时加强基础设施的投资建设，完善交通网络，促进区县旅游的合作开发和发展。

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Spatial Pattern Evolution of Tourism Economic Field Strength and Driving Force at County Level Based on GIS

YU Zhen1, LU Debin1,2, BAI Bin1, WANG Zujing2

(1.SchoolofEconomicsandManagement,TongrenUniversity,Tongren,Guizhou554300,China;2.SchoolofGeographicSciences,EastChinaNormalUniversity,Shanghai200241,China)

In order to reveal the spatial differentiation characteristics and spatial evolution law of tourism economic field strength at county level, we took the case of Tongren City of Guizhou Province based on GIS, selected six indexes affecting the development of tourism economy in Tongren City in 2005 and 2014, used principal component analysis, spatial variation function, ESDA, wavelet analysis and tourism economic field strength method on the basis of the elimination of the dimension of the evaluation indexes to evaluate the change laws of tourism economic field strength and the driving forces of Tongren comprehensively at county level. The results show that the tourism economic development level of the counties of Tongren City is generally low; among the ten counties, Bijiang District, Jiangkou County and Shiqian County, their tourism economic developments are relatively good; the average value of the county tourism economic field strength was 21.66 in Tongren City in 2005, and was 23.30 in 2014, and the average values rose by 1.64 from 2005 to 2014. The spatial self-organization of the county tourism development in Tongren is strong. And the polarization effect of each county tourism economic field strength is not obvious, changes of economic field strength are smaller. Overall, the urban tourism economic field strength is stronger than the rural one. In the threshold for 64 km of small scale (64 km below) and the threshold for 158 km of large scale (128～158 km), the effect of highway on the differentiation of tourism economic field strength pattern is obvious.

tourism economic field strength; spatial evolution; county level; Tongren City

2015-11-08

2015-11-24

贵州科学技术资助项目“基于GIS技术的贵州东部山区旅游动力转化期旅游发展研究”(黔科合J字LKT[2012]25号)

禹真(1971—),女,贵州铜仁人,副教授,主要从事旅游地理学教学与研究。E-mail:yuzhen7336@qq.com

P208; P901;TP79

A

1005-3409(2016)03-0150-05