山西省A级景区空间分布特征及可达性研究

景壮壮，韩 景，2，刘万波，1b，杜 鹏

（1.辽宁师范大学a.地理科学学院；b.海洋经济与可持续发展研究中心，辽宁 大连116029；2.大连市自然资源局，辽宁 大连116029）

旅游景区是旅游业的核心组成要素，是开展旅游业的先决条件，其空间分布及可达性不仅决定着旅游者的空间行为，也深刻影响着区域旅游发展战略的制定［1］。代表质量和水准的A 级景区对培育旅游精品、提高景区竞争力、促进地方经济发展有重要作用［2］，正确认识A 级景区空间分布及可达性的差异性，是实现旅游资源优化配置和旅游业发展的基础性工作［3］。

旅游景区空间布局作为研究热点，学者们大多采用空间计量、数理统计和分形等方法［4-6］对我国首批4A 级旅游区［7］、江苏省旅游景点［8］、武汉市A级景区［9］、山东省乡村休闲旅游地［10］进行了细致分析。可达性［11］的理论和方法广泛应用于地理研究、城市建设和交通规划等领域，涉及到养老设施［12］、学校［13］、避 震 疏 散 场 所［14］、公 共 绿 地［15］等 不 同 场所，对可达性的研究方法和手段主要包括成本栅格加权和网络分析［16］、空间句法［17］、加权平均旅行时间［18］、高 斯 两 步 移 动 搜 索 法［19］、互 联 网 地 图 服务［20，21］等。现有研究对山西省旅游景区的关注主要集中在客流量预测［22］、景区周边环境优化［23］，而对景区空间结构与可达性的研究较少见。目前对可达性的研究多以建立模型模拟出行时速的方式得出时间距离，缺少对地形起伏和交通方式接驳等因素的考虑，而借助地图API 获取的瞬时性时间距离缺乏多情景下的可比性。本文以山西省A 级景区为研究对象，基于GIS 技术，综合最邻近指数、地理集中指数等方法对A级景区空间分布进行了探究，同时结合地形和路网因素，采用GIS 栅格成本加权距离和探索性空间数据分析方法对景区可达性格局进行了测度，旨在深化对景区空间结构及可达性的研究，为山西省旅游业高质量发展提供科学依据和决策参考。

1 研究区域、数据来源与研究方法

1.1 研究区域

山西省位于我国中部地区，地处黄土高原，境内沟壑纵横，地形复杂多样。“华夏古文明，山西好风光”，山西省拥有丰富多彩的自然风光和底蕴深厚的人文古迹，旅游资源功能复合、组合良好。近年来，山西省积极推进全域旅游示范区建设，确立打造文化旅游战略性支柱产业、建设文化旅游强省的目标。2018年，山西省地区生产总值为16，818.1 亿元，旅游总收入为6728.7 亿元，约占GDP 比重的40.1%，旅游业已经成为全省经济发展的重要动力。山西省作为优秀旅游省份，既具有旅游发展的一般规律性，又具有鲜明的地域特色，成为旅游相关问题研究的典型案例区。

2018年山西省交通网络与A 级景区具体分布如图1 所示。

图1 2018 年山西省交通网络与A级景区分布

1.2 数据来源与预处理

山西省A 级景区数据收集于山西省文化和旅游厅网站（http：//wlt.shanxi.gov.cn/）。截至2018 年底，山西省共有A级景区174 个，根据两分法将其划分成自然类景区和人文类景区两大类型。其中，自然风景区、森林公园等自然类旅游景区共计101 个，历史文化遗迹、博物馆等人文类旅游景区共计73个。研究时将景区作为点状要素进行分析，面积较大的景区进行质心抽象化处理［24］。行政边界矢量数据和交通道路网络数据来源于2017 版1 ∶100 万全国基础地理信息数据库。山西省高程数据采用空间分辨率为30m的ASTER GDEM V2 数字高程数据产品，数据来源于地理空间数据云平台（http：//www.gscloud.cn）。本文主要基于ArcGIS10.2 软件操作平台建立基础地理数据库，数据投影坐标系统一设置为WGS1984-UTM-49N。

1.3 分布特征识别

最邻近距离是表示点状事物在地理空间中相互邻近程度的地理指标，最邻近指数能很好地反映点状要素的空间分布特征。最邻近指数可用以识别地理空间中点状要素间的邻近程度，具体表现为要素间实际最邻近距离与随机分布时的最邻近距离之比［25，26］。计算公式为：

式中，A为区域面积；n为景区数量；D为景区密度。

地理集中指数常用于探究区域内要素的集中程度［27］。计算公式为：

核密度分析可直观反映要素空间分布状态及集聚特征［28］。计算公式为：

式中，f（x）为由样本点估计得到的f 在x 处的值；K（z）为核函数，此处采用高斯核函数；h 为带宽，经过反复试验，确定带宽h为0.4km；（x-xi）为估计点到样本点的距离。

1.4 可达性测度

旅游景区可达性指在给定时间内从该景区出发向其周边地区行进所能够出行距离的平均值，或该景区到一定区域内其他地点所需要耗费时间的平均值。研究旅游景区的可达性对游客选择合适的出行目的地和出行方案，旅行社进行旅游路线设计和旅游产品推广，政府优化旅游产业布局均具有现实意义［29］。本研究采用“累积耗费距离算法”，即利用最短路径法计算栅格数据中每一栅格到某目的栅格的最短加权距离［30］，测算山西省A 级景区的可达性。具体方法是：将山西省DEM 数据进行ArcGIS 坡度分析，获取100m×100m栅格网坡度图，将矢量道路网栅格化获取相应栅格图层，参照《铁路线路设计规范》（TB10098-2017）、《中华人民共和国公路工程技术标准（JTGB01—2014）》，并结合山西省多山地多沟壑地形的实际情况，采用通行速度和时间成本值为上述图层进行属性赋值（表1）。

表1 各等级交通线路时间成本

考虑到铁路和高速公路必须经站点出入，本文运用缓冲区对非站点处进行封闭处理。缓冲区时间成本赋高值，表示基本不通过；站点处时间成本赋低值，表示优先通过。将所有栅格数据进行叠加，得到全省范围的时间成本栅格数据［31］。

为了从整体上把握区域内景区可达性差异及其区域效应，本文将景区可达性的空间结构状态反映于行政单元层面，对研究区按照县域单元进行了小范围的划分，通过测算山西省县级单元栅格景区可达性的均值得出整个县级单元的景区可达性［32］。计算公式为：

式中，Tj为第j 个县级单元的整体景区可达性；Pi为县级单元第个栅格的景区可达性；nj为第j 个县级单元内的栅格总数。Tj越小，说明该县级单元到旅游景区越便利。

全局空间自相关通常用来检验某种现象在空间上是否存在正相关性，是衡量空间集聚特征的重要指标。全局空间自相关常采用全局莫兰指数测度，取值范围为［-1，1］。值越接近- 1，表示存在负相关；值越接近于1，表示存在正相关；值为0，反映随机分布特征。全局莫兰指数反映在空间上邻近或邻接的区域单元自身属性值的近似程度，但不能发现局部空间是否存在空间自相关。在局部空间自相关指标中，相比于局部莫兰指数统计量探测高值聚集的能力弱于对低值聚集的探测，对聚集范围的识别存在着较大的不足［33］，局部G 系数（Getis - Ord）能够更加准确地探测出集聚区域，因此本文进一步采用Getis- Ord 计算每一个研究单元与邻近单元可达性的相关程度。具体的空间自相关方法参见有关文献［34，35］。

2 景区发展变化分析

从山西省A 级景区数量变化趋势来看（图2），自2007 年国家公布第一批5A 级景区至2018 年底，山西省A级景区数量呈现逐年递增的趋势，从最初的48 个增长到174 个，其中2015 年景区数量增长了34个，是增幅最大的一年。按照不同等级景区来看，山西省3A 级以上等级景区数量持续增长但增幅不同，其中5A级景区增幅较小，4A、3A 级景区增幅较大，4A、3A 级景区数量增长最多的年份分别为2015 和2018 年，增长数量分别为19 个和20 个；2A、1A级景区数量变化幅度小且波动不定。

图2 2007—2018 年山西省A级景区数量变化

景区发展变化的主要原因是：A 级景区品牌效应强大，且通常等级越高收益也越多，致使各地多希望通过创建更多A 级景区来获得更高的收益。5A级景区是全国旅游系统的最高等级，虽然有强大的品牌号召力，但是需要投入大量财力，创建难度巨大，故5A级景区增速较缓。相比而言，4A、3A 级景区带来的品牌效应同样明显，但创办难度较小，因此数量增长较多增速较快。由于2A、1A 级景区等级低、影响力小，带来的收益偏弱，因此各地对其创建的热度较低。

3 景区空间分布格局

3.1 空间分布类型

本文利用ArcGIS10.2 软件计算了山西省A 级景区的平均最近距离、理论最近距离，最终得到全部A级景区、人文景区和自然景区的最邻近指数分别为0.705、0.838 和0.662，在通过显著性水平检验的条件下判断出不同类别景区的空间分布均呈聚集状态，其中以人文景区的聚集程度最高，以自然景区的集聚程度最低。

3.2 空间核密度分析

为了探测旅游景区的空间分布热点，本文对各类型景区进行了核密度分析。由生成的核密度分布图（图3）可知，山西省全部景区总体呈现出“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。核密度高值主体分布在山西省中部南北向的一串S 型断陷盆地内，且在太原—晋中一带出现了核密度最强轴线。除此之外，在省东部地区太行山一线也出现核密度高值区，而在省西北部地区由于旅游资源丰度较低，景区开发力度不足，出现了核密度低值区。太原—晋中高值区因资源禀赋条件好，加之长久以来作为区域经济、文化中心，对旅游资源的开发利用相对成熟；太行山一线高值区因分布有多彩的山水风光和多样的红色旅游胜地而形成。人文景区南多北少的分布差异更为明显，核密度高值区仍表现在太原—晋中一带。另外，汾河谷地和沁水谷地作为历史悠久的华夏文明发祥地，拥有丰富的文化遗产和聚落景观，如晋祠、平遥古城、乔家大院和皇城相府等。大同市作为历史文化名城，是北魏故都和九边重镇，存有云冈石窟、悬空寺和古城墙等人文珍品。自然景区则呈现多核破碎化分布格局，核密度较强的“主核”表现在太原市，多个“次核”分散于吕梁山、太行山一带及运城市境内，如在人文景区核密度较低的吕梁和长治二市核密度强度出现了大幅提高。主要原因是，两地地处多山地带，形成了大量风景秀丽的名山大河，如太行山大峡谷、卦山、王莽岭等。

图3 2018 年山西省不同类别景区核密度分布

4 可达性测度及评价

4.1 可达性总体空间分布格局

为了探讨快速交通系统对山西省A 级景区整体可达性的影响程度，本文将从有无快速交通方面对景区可达性进行分析：一种是不包含高速公路和高速铁路的交通网络情况；一种是包含高速公路和高速铁路的快速交通网络情况。本文分别将各类型景区作为耗费距离原点，计算每个景区通过栅格网络到达区域内任意栅格所耗费时间的最小值，结果如图4 所示。以30min 为时间间隔，将景区可达性划分为0—30min、30—60min、60—90min、90—120min和＞120min 5 个时段，不同景区在各可达性时段的 分布频率见表2。

图4 2018 年山西省不同类别景区的可达性空间分布

表2 2018 年山西省不同类别景区可达性分布频率（%）

从图4、表2 可见，不同类别景区的可达性及不同时段内景区到达的区域面积差异明显。在不考虑快速交通的情况之下，山西省全部景区平均可达时间为78min，最长可达时间为326min，在30min 内景区到达的区域面积仅占研究区总面积的15.1%，需要120min以上时间才能到达的区域占比为18%。人文景区和自然景区平均可达时间分别为88min 和94min，需要120min 以上时间才能到达的区域占比分别为25.4%和27.4%，人文景区的可达性程度比自然景区略好。在考虑快速交通后，全部景区的平均可达时间为52min，最长可达时间为236min，在60min 以内景区可达区域范围急剧扩大，达到63.4%，120min以上时间才可到达的区域范围大幅下降，仅占研究区总面积的2.9%。人文景区和自然景区的可达性格局较为相似，平均可达时间分别为59.1min 和62.6min，两者的主要差别在于30min之内的可达范围。在此时间段内，人文景区可达区域占比为23.5%，自然景区占比为16.7%，随着时间的延长，两者的可达性格局趋于一致。就有无快速交通导致可达性差别的区域分析来看，在南北向的S型断陷盆地内变化幅度较小，而在山地及省界边缘地区变化幅度较大。这可能是由于平原盆地地区原有公路和铁路干线布局相对紧凑，快速交通所带来的压缩效应较小更表现为“锦上添花”的作用。而对于吕梁山区、太行山区等省边缘地区，原有交通条件基础差，快速交通带来的压缩效应较大，更发挥了“雪中送炭”的作用。在考虑快速交通的情况下，可达性最好的区域集中于“S”型断陷盆地，并沿着大同—西安高铁线、大同—蒲州铁路线和大同—运城高速线等交通干线分布，受交通条件影响明显。可达性较差的区域集中于吕梁山西部、五台山东部和中条山东部地区，受地形阻隔影响显著。

可以认为，有无快速交通供给对山西省A 级景区的可达性影响巨大，快速交通为景区带来显著的时间压缩效应，显著提高了景区可达性水平，通过快速连接目的地与客源地，大大减少游客的出游成本，使游客进行远距离旅游的可能性增大。但需要注意的是，快速交通对景区可达时间的压缩效应贡献主要来自于省内较为完善的高速公路线路。截止到2018 年底，山西省高速铁路运营里程仅有412km，且高铁网络空间拓展与延伸受地形阻隔机制明显，高铁对景区可达性的压缩效应的贡献远远不足。

4.2 县域单元可达性的空间分异

本文将山西省全域划分为117个县域单元，计算各单元的整体可达性。结果分为5 个等级（图5），并统计不同可达性等级县域单元的数量（表3）。

图5 2018 年山西省不同类别景区的县域单元可达性

从表3 可见，全部景区整体可达时间表现最好是太原市小店区和阳泉市城区，均小于10min，整体可达时间在30min 以内的县级单元占比为27.4%，主要位于省中部与西南部地区，表现最差的是保德县，可达时间达到了112.1min。人文景区整体可达时间小于10min 的县级单元仅有太原市小店区，表现最差的同样是保德县，可达时间为128.7min。自然景区整体可达性表现不佳，不存在整体可达时间在10min之内的县级单元，在30min 以内的县级单元的占比仅为17.1%，可达性最差的是天镇县，整体可达时间为113.5min。总体而言，可达性较好的县区主要集中分布在汾河谷地，可达性较差的县区主要分布于吕梁山区、中条山区、太行山区，中心市辖区可达性优于边缘县市。

表3 2018年山西省县域单元的整体可达性等级分布

4.3 可达性分布的空间关联特征

本文借助空间自相关分析探讨县域单元内各类别景区可达性的空间分布格局。结果显示，全部景区、人文景区和自然景区的Moran′s I 值分别为0.63、0.66 和0.71，在95%置信水平下，检验结果显著。表明各类型景区可达性在县域间均呈较强的空间正相关，表现为强聚集格局。通过计算县域单元景区可达性的局域空间关联指数Getis - Ord 统计量，并将其从高到低依次分成5 类：热点区、次热点区、中间区、次冷点区和冷点区，生成山西省各类型景区县域可达性分布热点图（图6）。

由图6 可知，山西省A 级景区可达性热点区主要分布在中部的太原、晋中市境内。次热点区分布在热点区外围及大同、运城市境内。冷点区域组团分布在省中西部地区，次冷点区分散于朔州、忻州和临汾市境内。人文景区与所有景区的分析结果差别不大，差异主要表现为忻州市部分县级单元从中间区转变为次冷点区。自然景区与以上两者的分析结果存在较大差异，表现为西北部冷点区大面积减少转变为次冷点区，东北部冷点区大面积增加，位于大同市境内的次热点区的消失，太原、晋中、临汾等区域次热点区转变为热点区。

图6 2018 年山西省不同类别景区县域单元可达性热点区分布

5 结论与讨论

本文综合运用数理统计和空间分析等方法，探讨了山西省A级景区的空间分布及可达性，结果显示：①山西省A 级景区空间分布总体上呈现“南部多而密集、北部少而分散”的格局，不同类别景区的空间分布模式均为聚集型。②景区的平均可达时间为52min，整体可达性一般，自然景区可达性表现最差，可达性区域分布差异明显。③景区可达性在县域范围内呈较强集聚格局，可达性热点区分布在以太原、晋中为主的中部地区，冷点区分布在以吕梁、忻州为主的西北地区。除受景区空间分布影响外，地形和交通条件对可达性的影响作用尤为突出。

根据研究结论，为优化旅游景区空间布局，促进山西省旅游业高质量、可持续发展，本文提出以下建议：①山西省A 级景区集聚分布明显，均衡性较差，应该继续发挥太原、晋中、运城等汾河谷地地区的引领带动作用，促进吕梁、晋北、上党等边缘地区旅游景区快速发展，逐步实现山西省内景区布局基本均衡。②各景区需要明确自身功能需求，避免同质化无序竞争，发挥资源集聚和组合效应，深入挖掘旅游资源潜力，推出适应市场需求的旅游产品和优质服务。对于旅游资源不够丰富的地区，需要充分挖掘和创新富有特色的旅游资源，实行差异化的竞争策略。③山西省A 级景区存在一些可达性差的区域，比如吕梁山区、中条山区、太行山区等，应对这些区域加大交通设施投入，优化交通网络结构。同时，考虑到山西省多山地形，在全省范围内尚未形成高效便利的高铁网的今天，应看到高速铁路对景区可达性格局的巨大影响，需进一步提升高铁网络的连通性，提高景区的可进入性。

受篇幅所限，本文未就景区空间分布及可达性的具体影响因素展开深入讨论。同时，本文计算的是省内游客到A级景区的可达性，没有考虑到省外游客的景区可达性的情况，也就忽略了航空交通的影响。如何科学探究省内和省外游客到景区的综合可达性有待进一步深入研究。