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乡村休闲旅游地及其配套设施空间特征分析
——以北京市密云区为例

2023-03-08刘敏唐秀美索雅丽宋太春

农业与技术 2023年4期
关键词:密云水库密云观光

刘敏唐秀美索雅丽宋太春

(1.曲阜师范大学地理与旅游学院,山东 日照 276800;2.北京市农林科学院信息技术研究中心,北京 100097;3.国家农业信息化工程技术研究中心,北京 100097)

1 研究区概况与数据基础

1.1 研究区概况

密云区位于北京市东北部,处于燕山山地与华北平原交接区域,地理坐标为E116°39′33″~117°30′25″,N40°13′7″~40°47′57″。密云区乡村休闲旅游资源丰富,是首都最重要的水源保护地及特色文化旅游休闲及创新发展示范区。区内有黑龙潭、天门山、清凉谷、云蒙山、古北水镇、张裕爱斐堡国际酒庄等众多自然和人文旅游资源。近年来,密云区致力于提升乡村旅游服务水平,促进全域旅游向多元化发展。分析其乡村休闲旅游地与配套设施的空间布局,对于促进区域乡村旅游发展水平有重要意义。

1.2 数据基础

本研究主要数据来源于2017年密云区POI数据,本研究中乡村休闲旅游地及配套设施采用POI数据表达,涵盖了学校、医院、景点、餐馆、加油站等各类设施的位置信息与属性信息[26-28]。数据购买于北京数字空间科技有限公司。参考《旅游资源分类、调查与评价》(GBT 18972-2017)的分类方式,将密云区的休闲旅游地数据和配套设施条目按属性类别信息进行分类;交通道路等级图,数据来源于密云区交通路网数据。

2 研究思路与方法

2.1 研究思路

基于POI数据获取密云区乡村休闲旅游地及其配套设施的空间信息,并对乡村休闲旅游地及其配套设施进行分类;采用Voronoi多边形法和核密度指数法分析旅游地及配套设施的空间格局特征;基于Geoda软件,分析旅游地与配套设施的空间相关关系;提出区域乡村旅游产业发展和配套设施建设布局的相关建议。研究思路如图1所示。

图1 研究思路

2.2 研究方法

2.2.1 Voronoi多边形变异系数

本研究通过对研究区域进行空间分割测度Voronoi多边形的面积并测算其变异系数[22],来反映乡村休闲旅游地在空间上的相对变化程度和聚集性。公式:

(1)

2.2.2 核密度方法

考虑到不同的旅游地和配套设施都有一定的辐射性,仅分析其数量分布及聚集性不能全面掌握其空间影响范围,因此本研究借助核密度指数分别分析旅游地和配套设施的空间分布密度。核密度指数法主要是借助移动的栅格单元对空间范围内点或者折线要素的密集程度进行估算,是一种对地理实体空间集聚特征进行描述的可视化工具[29]。在兴趣点空间特征的表达上,核密度指数法(knrnel density estimation,KDE)的优势在于可以反映兴趣点之间的相互影响范围[30]。公式:

(2)

2.2.3 空间自相关分析方法

采用空间自相关分析方法分析旅游地与配套设施的空间相关关系。空间自相关分析包括全局空间自相关和局部空间自相关。全局空间自相关用来描述整个研究区域上所有对象之间的平均关联程度、空间分布模式及其显著性;局部空间自相关统计变量可以识别不同空间位置上可能存在的空间关联模式。本文采用Bivariate Moran’s I指数来描述双变量全局空间自相关性。其中,Moran’s I指数的计算公式:

(3)

采用双变量空间自相关分析方法分析乡村旅游地与配套设施的空间相关性,公式:

(4)

3 结果分析

3.1 总体格局

已有研究中,旅游地多划分为旅游类、娱乐类、文化休闲类等类型。结合研究目标,本文将密云区乡村旅游地划分为自然观光资源、康养娱乐资源和观光采摘资源3种类型,配套设施划分为餐饮类、购物类、交通类和服务类4种类型,具体分类如表1所示。

表1 密云区POI乡村休闲旅游地及其配套设施分类体系

分析密云区休闲旅游地与配套设施的分布情况,统计结果显示,密云区休闲旅游地共1514个,配套设施2984个。从空间分布看,古北口镇、石城镇、溪翁庄镇的乡村旅游资源数量最多,其中古北口镇的旅游地数量占全区旅游地总量的27.94%,其主要的旅游地类型为康养娱乐资源;太师屯镇、十里堡镇、穆家峪镇的配套设施较为丰富,共占全区配套设施总量的35.32%。

3.2 空间分布及变异系数

由图2、图3可知,密云区休闲旅游地分布密度总体呈现东部高于西部的特征。分类型来看,自然观光类资源主要分布在西北方向和东北方向,特别是在古北口镇分布较多;康养娱乐资源主要分布在密云水库周边,特别是水库南部的穆家峪镇和溪翁庄镇以及北部的古北口镇和新城子镇;观光采摘资源主要分布在南部城区周边,北部较少。配套设施分布相对分散,餐饮类主要分布在南部城区周边和东部沿密云水库沿线,北部古北水镇也有集中分布,其余地区零星分布;购物类资源多集中在南部城区周边,东北部地区有零星分布;交通类资源有2个较为集中的分布点,分布在城区周边,以及沿着京承高速沿线分布;服务类资源分布相对较为平均,南部区域的分布数量总体高于北部区域。

图2 密云区乡村休闲旅游地Voronoi多边形

图3 密云区乡村休闲旅游地配套设施分布及Voronoi多边形

分析乡村休闲旅游地及配套设施的Voronoi多边形及变异系数。由表3可知,密云区乡村旅游地的Voronoi多边形差距较大,观光采摘类Voronoi多边形面积最大,为5429.53hm2,变异系数为1.51;康养娱乐类Voronoi多边形面积为182.17hm2,变异系数为3.10;自然观光类Voronoi多边形面积为1870.68hm2,变异系数为1.24,说明密云区乡村旅游地都为聚集分布型,康养娱乐类的聚集分布程度最高。配套设施Voronoi多边形的差距相对小,购物类、餐饮类、交通类和服务类的平均面积分别为271.48hm2、495.79hm2、498.01hm2和224.18hm2,变异系数分别为2.83、2.49、1.48和1.80,说明配套设施也都为聚集分布,其中购物类的聚集程度最高。

从道路、区位、资源禀赋及规划引导等方面分析密云区休闲旅游地与配套设施POI的空间分布特征及影响因素。道路,提取密云区的主干道,对主干道做缓冲区分析,分析不同类型的POI在道路缓冲区范围内的情况。结果显示,密云区86.86%的乡村休闲旅游地分布在0.5km的缓冲区内,90.68%的配套设施位于0.5km缓冲区内,极少数资源分布在2km缓冲区外,特别是观光采摘资源和配套设施分布距离道路更近,说明休闲旅游地的布局受道路的影响较大。区位,提取密云区政府和乡镇政府所在地,对其做缓冲区分析,分析不同缓冲区内的POI分布情况。结果显示,旅游地中,自然观光资源POI和康养娱乐资源POI与行政中心的距离呈现相反的分布特征,越靠近行政中心,分布越少,而观光采摘资源和配套设施中餐饮类和购物类POI与行政中心距离呈正向分布特征,说明其受到区位布局影响。资源禀赋,自然观光资源主要受到自然景观影响,包括密云水库周边的白龙潭风景名胜区、云峰山自然保护区,以及雾灵山自然保护区、古北森林公园、云蒙山风景名胜区等;康养娱乐资源主要分布在地势平坦、风景优美且交通发达的区域,主要围绕密云水库两侧布局;观光采摘类资源主要布局在交通方便且耕地和园地资源丰富的近郊区。规划引导,乡村休闲资源的空间格局受到相关规划和政策法规的影响,包括《密云县十二五“沟域经济”发展规划》中提出的“21条重点沟域”中的“9条沟域”所在乡镇的经济,《2015密云县乡村旅游发展总体规划》中“环水库聚集发展,沿京承带向联动”的发展格局,在规划引导下,目前的旅游地总体形成了“白、潮河轴带”、北部“长城文化带”以及古北口镇、穆家峪镇等乡村休闲聚集点。

3.3 核密度分析

由图4可知,密云区旅游地POI核密度指数分布较为不均匀,其中,自然观光资源的核密度分布较为分散,主要分布在北部和西部地区,分布密度也较低,多在0.5个·hm-2以内;而康养娱乐资源的分布较为广泛,且主要分布于密云水库周边区域,水库西边密度高于东边,南部有部分区域多于3个·hm-2,观光采摘资源的总体核密度不高,最高的区域在0.2个·hm-2,集中分布在南部,以密云区中心为核心,往北部逐步减少。

图4 密云区乡村休闲旅游地POI核密度分布图

配套设施核密度指数分布情况见图5,餐饮类核密度分布相对集聚,主要是分布在密云区中心城区,其次是密云水库东部,再次是在北部的古北水镇有集聚分布;服务类核密度分布相对分散,集中分布的区域除了密云区中心城区外,以各镇为中心点都有集中分布;购物类核密度分布相对也比较聚集,集中分布与密云城区周边,其次是密云水库周边,北部古北水镇区域也有集中分布;而交通类核密度的分布相对较为均衡,围绕密云水库形成2条带状分布。

图5 密云区乡村休闲旅游地配套设施POI核密度分布图

3.4 空间相关分析

3.4.1 全局空间自相关分析

分析不同乡村旅游地及配套设施的空间相关关系。以行政村为分析单元,提取不同类型POI的核密度值,采用GeoDa空间分析工具,建立空间权重矩阵,计算不同POI核密度指数之间的双变量全局空间自相关指数Moran’s I。由表2可知,各类配套设施之间的Moran’s I值多为正数,且指数较高,说明购物类、交通类和服务类的配套设施在空间上正相关性较强,空间配置是相互促进的关系;而乡村休闲资源类之间的分布相关性不高,其中,自然观光资源和康养娱乐资源之间的相关性较高,Moran’s I值为0.470,其他相关性为负值,说明旅游地在空间上有比较弱的负相关性;各类乡村休闲旅游资源与配套设施之间的关系中,观光采摘资源与配套设施之间的Moran’s I指数较高,说明观光采摘资源与配套设施在空间上存在明显的空间正相关性,而自然观光资源和配套设施之间、康养娱乐资源和配套设施之间的相关性大多为通过假设检验,其他相关性指数也较低,说明自然观光资源和康养娱乐资源与配套设施的空间相关性较少,主要原因是这2类资源的分布多依靠自然资源条件,其与配套设施的关系相对较小。而观光采摘资源主要依赖于基础设施,多分布在交通比较便利的道路旁边,与配套设施相关性相对较强。

表2 不同POI类型之间的双变量空间自相关结果

3.4.2 双变量空间局部自相关分析

以行政村为评价单元,在z检验的基础上(P=0.05),选择乡村休闲旅游地和不同配套设施为变量,绘制双变量局部空间自相关LISA聚集图,见图6,表示旅游地和配套设施之间是高-高(H-H)/低-低(L-L)的显著空间正相关,或者低-高(L-H)/高-低(H-L)的显著空间负相关,或者无显著的空间相关性(即空间随机模式)。根据双变量局部空间自相关LISA聚集图显示,旅游地和不同配套设施之间的相关关系聚集结果有一定的相似性,高-高的区域主要分布在东北地区的古北水镇和城区东北部地区,这些区域旅游资源丰富,同时配套设施也较为齐全;低-低区域主要分布在西北地区,旅游地和餐饮类的低-低聚集区还包括东南部分村,这些区域休闲旅游地较少,同时各类配套设施也不完善;低-高聚集区的分布有一定差异,旅游地与餐饮类和旅游地与交通类的低-高聚集区域主要分布在密云西南部,该区域位于城镇周边,基础设施配套完善,但旅游资源较少;旅游地与购物类和旅游地与交通类的低-高区域除了密云西南部外,还包括密云水库东北地区;高-低聚集区的分布相对较为分散,大部分为零星分布在西北部区域,特别是旅游地与餐饮类、交通类和服务类的高-低聚集区较少,而旅游地与购物类设施高-低聚集区的面积分布相对较多,主要分布在西北、东北及密云水库南部部分区域。

图6 密云区乡村休闲旅游地及其配套设施LISA图

4 结论与讨论

4.1 结论

空间分布及聚集性结果显示,密云区乡村休闲旅游地中的自然观光资源主要分布在西北方向和东北方向,康养娱乐资源主要分布在密云水库周边,观光采摘资源主要分布在南部城区周边;配套设施分布相对分散,餐饮类主要分布在南部城区周边和东部沿密云水库沿线,购物类多集中在南部城区周边,交通类主要在城区周边和京承高速沿线分布,服务类南部区域的分布数量总体高于北部区域。密云区乡村旅游地都为聚集分布型,聚集程度呈现“康养娱乐>观光采摘>自然观光”的特征。配套设施也为聚集分布,聚集程度购物类>餐饮类>服务类>交通类。休闲旅游地中,自然观光资源的分布主要受到资源禀赋影响,康养娱乐资源和观光采摘资源主要受到道路和规划引导的影响;配套设施主要受道路和规划引导的影响。

空间相关性关系显示,各类配套设施在空间上呈现正相关性。乡村休闲旅游地中,自然观光资源和康养娱乐资源的相关性较高,其他类型之间为负相关关系;休闲旅游资源与配套设施的空间相关性关系中,观光采摘资源与配套设施呈现正相关,而自然观光资源和康养娱乐资源与配套设施的空间相关性较低。双变量局部空间自相关LISA聚集图显示,乡村休闲旅游地和不同配套设施之间的相关关系聚集结果有一定的相似性,高-高的区域主要分布在东北地区的古北水镇和城区东北部地区;低-低区域主要分布在西北地区;低-高聚集区的分布区域,旅游地与餐饮类和交通类的低-高聚集区域主要分布在密云西南部;旅游地与购物类和交通类的低-高区域除了密云西南部外,还包括密云水库东北地区;高-低聚集区的分布相对较为分散,大部分为零星分布在西北部区域,特别是旅游地与餐饮类、交通类和服务类的高-低聚集区较少,而旅游地与购物类高-低聚集区的面积分布相对较多,主要分布在西北、东北及密云水库南部部分区域。

总体上看,密云区乡村休闲旅游地分布在空间上不均衡,形成了以密云水库周边和古北水镇为核心的2个聚集点,有一定的互补性,但空间上的融合性不足。密云区乡村休闲旅游的空间发展应发挥不同资源的优势,西北地区重点发展自然旅游,东北地区发展文化旅游,密云水库周边发展康养旅游,城区周边及京承高速沿线发展观光采摘类旅游,在不同区域形成优势点,并从空间上实现互补和相互促进。同时,充分挖掘历史文化资源,促进观光旅游产品升级,创建优质品牌景区,实现从“观光”到“体验”的升级。密云区配套设施的分布多聚集于西南部的城区附近集聚分布,尤其是餐饮类和购物类,北部区域配套设施不足。为提升乡村旅游服务水平,在配套设施的布局上,餐饮和购物类设施要加强在东部,特别是古北水镇周边进行布局和建设,交通类和服务类设施重在提升品质,提升旅游接待能力和质量。共同促进密云区全域旅游的实现。

4.2 讨论

本文基于POI数据,分析了乡村休闲旅游地与配套设施的空间分布特点及相互关系,并提出了密云区乡村休闲旅游地和配套设施的空间布局策略和发展规划。研究数据基础为POI数据,该数据主要体现了各类乡村休闲旅游资源和配套设施的数量及空间位置,但其对旅游资源及配套设施“质”的特性反映不足,将来应补充相关统计及调研数据,增加POI数据的质量属性,提高研究结果的精确性。

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