基于信息点数据的昆明市露营地空间分布格局及影响因素研究

杨传钦，谢洪忠

（云南财经大学1.旅游文化产业研究院，2.旅游与酒店管理学院，云南 昆明 650221）

旅游作为一种大众精神需求，具有潜在而庞大的市场。除了跨省、跨境等长距离旅游外，短途游、周边游逐渐成为人们亲近自然、体验自然的优先选择。在社交媒体的催生下，近郊露营旅游受到广泛关注，成为城市周边游的典型代表［1］。根据文化和旅游部数据中心测算，2022 年“五一”期间国内旅游市场整体较“冷”，然而自驾游市场渗透率不减反增［2］；携程旅行网当年发布的《2022五一假期出游报告》显示：“露营”作为关键词在平台的访问热度达历史峰值，带有“露营”标签的相关住宿订单较清明假期增幅达153%［3］。昆明市露营地建设相对于东部沿海地区虽起步较晚，但是天然的地理条件与气候环境为昆明市露营地建设提供了得天独厚的优势。结合《云南省“十四五”文化和旅游发展规划》中所提及的“加强城乡旅游文化设施的建设，建设一批自驾车露营地”［4］的政策号召，使得昆明市露营地的研究具有必要性。

露营旅游在国外研究中较为全面，根据研究对象可分为露营主体和露营客体。露营主体即露营者，包括露营者的类型［5］、露营动机［6］及行为偏好［7］等；露营客体即露营地包括营地选址与建设［8］、营地组织与管理［9］等。与国外较为完善的露营地建设体系与露营旅游服务系统不同，露营旅游在国内起步较晚。目前国内关于露营旅游的研究，可分为露营地、露营者两方面，其中对露营地研究包括露营环境［10］、发展模式［11］、未来发展对策［12］；露营者研究包括露营者行为［13］、露营者体验［14］。研究方法有定性、定量及定性定量相结合的研究，包括基于网络文本分析、描述性分析、因子分析、社会学分析、地理信息系统（GIS）等［15］。在研究尺度上，既有在宏观层面上对露营旅游发展现状［16］、空间分布［17］、汽车露营发展方向［18］的探讨，也有在微观层面以华东、西北、东北地区为研究范围，以自然保护区、山地自然遗产地为研究对象［19］。

当前露营地研究案例区主要集中在经济水平较为发达、露营旅游较为热门的中东部地区，对于西南地区露营地空间分布格局的研究相对较少，且依据定量分析方法深入探讨个别地区露营地分布空间差异影响因素的相关研究存在不足。基于此，本文选择经济水平位居西南地区前列，露营旅游发展潜力较大的昆明市作为研究区域，深入探究该地区露营地的空间分布特征及影响因素，以期为昆明市露营地建设与未来发展格局提供量化依据，丰富地区露营地空间分布理论研究。

1 基本概况、数据来源与研究方法

1.1 研究区概况

研究区涵盖昆明市下辖的7区6县1市，共计14 个县级行政单元。昆明市是云南省省会，地处我国西南部，属于典型的亚热带高原季风气候，受印度洋暖湿气流的影响，干雨季分明，夏无酷暑、冬无严寒，四季气候变化并不显著［20］。在地势地貌方面，昆明市位于云贵高原中部，平均海拔1 891 m，总体地势北高南低。昆明市拥有丰富的山水资源与舒适的气候环境，区域经济水平位居西南地区前列，诸多要素为昆明市露营地发展建设奠定良好基础。

1.2 数据来源

研究中所使用的信息点（Point of Information，POI）数据来源于高德地图开放平台，获取个人应用程序接口（Application Program Interface，API）后通过Civitsav 软件进行数据爬取，在经过筛选、剔除无关数据后，获得昆明市部分露营地相关坐标数据。由于通过平台采集的数据与实际露营地数目有所出入，后将小红书、大众点评、飞猪等网络平台所获取的露营地作为补充。在经过网络搜索、电话咨询后，将补充数据借助百度坐标拾取器确定空间坐标，由此收集并整理获得昆明市共127处露营地坐标数据。将POI数据与转换为世界大地坐标系（World Geodetic System，WGS）1984的补充露营地空间数据录入Arcgis 10.7 软件，创建昆明市露营地空间点位数据库。此外，研究中昆明市县级行政矢量边界数据来源于国家地理信息公共服务平台；昆明市30 m分辨率的数字高程模型（Digital Elevation Model，DEM）来源于地理空间数据云中的先进星载热发射和反射辐射仪全球数字高程模型（Advanced Spaceborne Theemal Emission and Reflection Radiometer Global Digital Elevation Model，ASTER GDEM），其中高程、坡度、坡向等数据均通过软件Arcgis10.7分析工具提取；水系数据通过国家地理信息公共服务平台获取；道路数据通过开源地图（Open Street Map，OSM）获取；国内生产总值（GDP）、人均可支配收入、人口密度、政府一般公共预算支出、农林牧业产业总值等数据通过《2021昆明市统计年鉴》、昆明市各县区2021年统计年鉴获得；昆明市A 级旅游景区目录来源于昆明市文化和旅游局（截至2022年12月）；昆明市景点数量通过对POI数据爬取并筛选获得。

由于地理探测器中的影响因子为类型变量，因而文章使用自然间断点分级法将核密度、各探测指标分为5个层级。

1.3 研究方法

1.3.1 最近邻指数

在空间资源点的结构分析中，最近邻指数常被用来表示点状要素在空间上的邻近程度，依据结果可分为均匀、随机与聚集三种空间分布状态［21］。引入最近邻指数，以昆明市露营地投影坐标作为样本点，判别露营点在昆明市的空间分布类型，其计算公式如下：

其中R为最近邻指数，为实际露营地与最邻近元素之间的平均距离；为理论上露营地与最邻近元素的平均距离；n为露营地样本总量，A为昆明市面积值。当R＞1 时，表示露营地呈均匀分布；当R=1 时，表示露营地呈随机分布；当R＜1时，表示露营地呈聚集分布，且R 值越小，聚集分布程度越强。

1.3.2 地理集中指数、不平衡指数

地理集中指数常用来表示样本点在特定区域内的聚集程度［22］，文中引入地理集中指数的目的是为测算昆明市露营地分布的聚集程度，其计算公式如下：

其中，G为昆明市露营点地理集中指数，xi为各县区的露营地样本量，T为昆明市露营地样本总量，T为县区数量。G 取值范围为［0,100］，结果值越大，露营点的聚集程度越强；结果值越小，露营点的聚集程度越小。

不平衡指数常用来判断要素点在特定区域范围内的分布均衡程度［23］，引入该指数意在反映露营地资源点在昆明市内分布的空间均衡性，计算公式如下：

其中，S 为不平衡指数，n为昆明市下辖县区数量，Yi为各县区露营地数量占昆明市露营地总量由大至小第i位累积百分比。若露营点均匀分布在昆明市，则S 结果值为0；若露营点集中分布在昆明市一处，则S结果值为1。

1.3.3 核密度估计分析

核密度分析广泛应用在地区资源点空间密度分布研究中，作为一种非参数检验方法，核密度分析法能够将离散样本于所在空间及周围连续区域内的密度分布状况可视化。本文引入核密度分析旨在反映露营点的空间分布状况、集中程度及其对周围空间领域内的影响强度，其计算公式如下：

其中，F(x)为露营地自身位置的密度，h 为依据区域实际情况设置的带宽，x-xi为估算点到露营地的距离。核密度值与露营地的分布集中程度成正比，核密度值越大，区域范围内出现露营地的概率越高，露营地越为集中。

1.3.4 空间自相关

该方法常用于检验空间分布中各要素点之间的相关性。引入空间自相关旨在验证各县区的露营地与周围不同县区的空间单元之间是否存在相关性，以判断露营地之间是否具有相互影响的聚集特征。莫兰指数（Moran’s l）的取值范围为［-1,1］，当结果值为正，则表明存在空间正相关；当结果值为负，则存在空间非相关；当结果值为0，则露营地资源点呈随机分布状态［24］。

1.3.5 地理探测器

该方法能够明确露营地资源点对空间分异的影响因子的解释力大小。本研究引入地理探测器方法，旨在利用空间分异性这一地理现象，探测昆明市各县区间露营点分布数量的空间分异性，并计算单因子的q 值，以确定各个因子对空间分异的影响程度，其计算公式为：

其中X 为露营地资源点分布的影响因子，即自变量，Y为昆明市各县区露营地资源点的数量，即因变量，q 为自变量X 对因变量Y 的解释力，N表示露营地的样本总量、σ2表示样本总方差，L为第i种影响因子的分层，N、σ2分别表示第i种影响因子的露营地样本量、方差。依据王劲峰［25］关于地理探测器理论原理阐述，q 的取值范围为［0,1］，且q值越大，因变量Y 的空间分异程度越明显，自变量X对其解释力越强。

2 露营地空间分布特征

2.1 空间分布数量

昆明市露营地分布如图1、表1所示。

表1 昆明市露营地所处县区名称、数量、比重、密度

图1 昆明市露营地分布

昆明市露营地所处县区名称、数量、比重、密度如表1所示。

昆明市露营地分布如图1 所示，昆明市露营地分布的空间数量差异较大。其中，西山区、五华区和盘龙区的露营地数量位居各县区前三位；富民县、石林彝族自治县、嵩明县、禄劝彝族苗族自治县和东川区的露营地数量较为有限。

运用Arcgis10.7软件，对昆明市露营地资源点作最近邻分析，结果如图2所示。

图2 昆明市露营地资源点最近邻分析

由图2 可知，昆明市露营地资源点的平均最近邻指数，运算结果为0.621，z得分为-8.17＜-1.65，通过1%显著性检验。通过计算结果可得，昆明市露营地资源呈聚集分布；应用泰森多边形验证得，昆明市露营地资源点的变异系数为227%，运算结果明显超出聚集型分布临界值（64%），昆明市露营地资源点空间分布情况为典型的聚集型分布。

2.2 空间分布均衡程度

基尼（Gini）系数不但能够反映昆明市露营地的分布，还可以对露营点之间的分布情况进行比较。昆明市露营地的Gini 系数为0.865 8，露营地均匀分布的Gini系数为0.134 2。进一步测算昆明市露营地分布的不平衡指数，运算结果为0.497 3。依据各县区露营地分布数量的累积百分比生成如图3所示的洛伦兹曲线［26］。

图3 昆明市露营地分布洛伦兹曲线

由图3 可知，洛伦兹曲线距露营地均匀分布线相对较远，呈上升凸出趋势，且凸出程度较为明显。

综上可知，露营地在昆明市各县区分布不均衡特征显著，西山区、五华区、盘龙区、宜良县四个县区的露营地合计数占昆明市露营地总量的64.57%，富民县、石林彝族自治县、嵩明县、禄劝彝族苗族自治县、东川区五个县区拥有的露营点资源数量之和不足总量的10%。

2.3 空间分布格局

昆明市露营地资源点的地理集中指数为35.816，若露营地均匀分布在昆明市空间范围内，则地理集中指数为9.071，地理集中指数明显大于均匀分布的理想值，因而昆明市露营地分布较为集中。

运用Arcgis10.7软件核密度分析，通过自然间断点分级法将数据分为五类，得到如图4 所示的昆明市露营地分布核密度。

图4 昆明市露营地分布核密度

由图4 可知，昆明市北部地区与南部地区的露营地分布格局与聚集密度相异，北部地区露营地分布数量少，尚未形成有效聚集状态，发展较为缓慢；南部地区露营地数量丰富，发展相对较为成熟。昆明市南部地区的露营地分布呈“一核三中心”空间密度格局。“一核”即五华区、西山区、盘龙区为主核心，向周围地区辐射扩散，圈层递减，形成包括安宁市、官渡区在内的主核团状发展片区；“三中心”包含呈贡区、宜良县等地区，其中晋宁区呈贡区与宜良县内两中心地区形成条带状露营地发展片区。主核心密度片区与条带状片区在呈贡区相接，最终形成昆明南部“一团一带”露营地发展区。昆明北部地区露营地分布呈“多点分布”空间密度格局。“多点”零散分布在东川区、禄劝彝族苗族自治县、寻甸回族彝族自治县等地，尽管寻甸回族彝族自治县东部密度值相对较高，但是地方发展趋势不明显，未呈现聚集态势。昆明市露营地整体呈“南密北疏”分布特征，南部地区集中连片范围较大，北部地区点状分布难以聚集，南北地区露营地分布水平差异显著。

2.4 空间关联程度

将昆明市各县区露营资源密度作为数据基础，通过GeoDa 软件计算露营地资源点的全局空间Moran’l，测得结果为0.016，即昆明市露营点分布存在空间正相关，在通过多次随机化置换运算后，P值为0.265，Z得分0.572，未通过显著性检验，且全局Moran’l较小。依据空间自相关的结果，得出昆明市露营资源点聚集效果不显著，全局空间自相关不强。

随后，利用Arcgis10.7软件以地区资源分布密度为基础进行冷热点分析。结果如图5所示。

图5 昆明市露营地冷热点分析

根据图5 分析结果可知，昆明市露营地分布整体呈“中部热南北冷”格局，其中五华区、官渡区为热点区；盘龙区、西山区、嵩明县、富民县处于次热点区；安宁市、呈贡区、石林彝族自治县为过渡区；晋宁区、宜良县、寻甸回族彝族自治县为次冷点区；禄劝彝族苗族自治县、东川区为冷点区。露营地的分布受到地理位置、社会经济、资源禀赋等多种因素的影响。

3 影响因素分析

考虑到昆明市地理环境的复杂性与资源分布的多样性及相关数据的可获得性，参考《云南省露营地与自驾游专项规划（2016—2030年）》，从道路依托、景区依托、乡村依托、城镇依托等四个方面对影响因素进行分析［27］。分析结果如表2所示。

表2 昆明市露营地分布影响因素

将各项指标数据导入Arcgis10.7软件中，在对部分数值进行离散化数据处理后，运用自然断裂法将各影响指标自高至低划分为5 个等级；数据收集整理完毕后，将探测指标读入地理探测器，最终得出各指标对昆明市露营地分布的q值（表2）。

3.1 单因子探测结果分析

对昆明市露营地作单因子探测分析，分析结果如图6 所示，以上12 个影响因素对昆明市露营地分布表现出一致性与差异性。总体上，昆明市露营地分布主要受周边景点数量、政府一般公共预算支出和地方农林牧渔产业总值的影响，q值均在0.72以上；影响较弱的是高程，q值仅为0.124。

图6 单因子探测结果统计

3.1.1 道路依托

露营地的选址需要考虑交通便利性与游客可达性，因而道路网络密度是影响露营地分布的关键因素。道路密度由Arcgis10.7 软件计算各县区内道路长度与各县区区域面积后的比值得出。结果如图7所示。

图7 昆明市道路网络系统

由图7 探测结果可知，道路网络密度对露营地分布的解释力为0.453。由昆明市道路网络与露营地分布的耦合图可得，昆明市露营地总量的绝大部分集中分布于道路网络密集度较高的地区，露营地明显沿交通干道节点建立；在交通网络较为稀疏之处，露营地较为分散。交通网络便捷性与露营地可达性是影响露营地选址的关键因素。

3.1.2 乡村依托

露营地建设依托于乡村，受自然环境的影响与制约。良好的自然环境与天然的生态风光与不同地理要素组合，能够增加地方自然景观层次感，提高游客体验品质。自然环境因素中的坡度、坡向、高程、水文水系、农林牧渔产业总值等探测指标对昆明市露营地分布的影响力q 值大小排序得：农林牧渔产业总值（0.720）＞水文水系分布（0.715）＞坡 向（0.536）＞坡 度（0.444）＞高 程（0.124）。

第一，自然环境中，坡度、坡向、高程是露营地搭建需考虑的硬性指标。坡度反映宏观地势起伏，坡向决定露营地受到太阳光照辐射的强度大小与日照时间长短，高程影响气温温差、植被分布等环境要素。利用Arcgis10.7进行数值统计，结果如图8、图9、图10所示。

图8 昆明市露营地坡度分布

图9 昆明市露营地坡向分布

图10 昆明市高程数据

如图8、图9、图10 所示可知，共有78.91%的露营地分布在高程2 100 m的范围内，在此区间搭建的露营地以平坡、缓坡为主，坡度值普遍在15°以内，坡向以阳坡居多。分析其原因，其一，昆明市具有明显的雨季，坡度较大的区域易发生地质灾害。其二，高程值较高、较为陡峭的地区使游客涉足能力受到制约，降低游客可达性。其三，露营地选址将坡向与地区主导风向相结合，能够有效规避风向对露营地经营的影响。由此，昆明市露营地多选取地势平坦、地形缓和、可达性强，且光照充足的地区进行搭建，此类地形地势不仅是露营旅游者需求的外在显现，同时也是露营地分布格局的内在基础。

第二，露营地具有亲水性。利用Arcgis10.7软件中的近邻分析，计算各县区内露营点至最近河流的平均距离，以该数据为基础得到q 值为0.715。湖泊、水库、河流周边地区为常见搭建地，水文水系分布如图11所示。

图11 昆明市水文水系分布

运用Arcgis10.7软件分别对昆明市湖泊、蓄水池、水系建立10 km缓冲区，并对昆明市露营地分布格局与各县区缓冲区内露营点的分布数量进行皮尔森（Pearson）相关性分析，得到如表3 所示的结果：

表3 昆明市露营地分布格局与各县区缓冲区内露营点的分布数量的皮尔森相关性分析

由表3 可知，露营地分布与湖泊分布呈显著正相关，相关系数为0.866，表明湖泊分布对露营地空间格局具有显著影响，表现在露营地聚集分布于湖泊资源丰富地区，此类地区能够为露营地提供轻松舒适的自然景观、满足游客亲自然体验需求；露营地空间格局与蓄水池分布两者相关性不强，说明蓄水池资源对露营地的空间分布影响效果并不显著，这可能与蓄水池周边搭建露营地的相关限制政策有关；在对露营地分布与水系进行相关性分析后发现，露营地空间格局与水系存在显著正相关，相关系数为0.502，说明水系分布对露营地分布格局具有较大影响，充沛的水系能够为露营地提供基础保障，且沿岸旅游资源较为密集，具有成熟的客源市场。综上，露营地的选址搭建具有较强的亲水性，水资源分布对露营地空间格局的形成具有显著影响。

第三，农林牧渔产业总值是衡量地区农业经济发展水平的重要指标，而地区农业经济水平能够体现乡村依托型露营地的市场竞争力。农林牧渔产业总值对昆明市露营地分布的解释力较强，为0.720。其原因可能在于，在乡村振兴的战略背景下，农业乡村逐渐向第三产业进行延伸，农业与企业之间的互动增多，露营旅游作为一种新业态与机遇，能够扩大农企之间的合作领域，符合乡村产业兴旺的目标。较强的解释力表明，相较于其他类型露营地，乡村依托型露营地具有较强的竞争优势，农业水平越高开展复合型业态的可能性越强［28］。

3.1.3 景区依托

地区旅游发展水平较大程度依托于地方旅游资源禀赋［29］，旅游资源禀赋成为露营地发展驱动力。选取A 级旅游景区、景点数量代表各县区旅游禀赋水平，通过地理探测器得到两者影响力q值分为0.350、0.775（表1），影响力排序为景点数量＞A级旅游景区数量。

景区景点是地区旅游资源的重要组成，也是旅游发展的物质禀赋。昆明市拥有A级旅游景区共28 处，普通景点如公园、湿地、水库、度假村等248处。分别以A级旅游景区、普通景点为中心建立5 km缓冲区，对缓冲区内露营地数量进行统计分析，得到如图12、图13所示的结果。

图12 昆明市A级景点5 km缓冲区

图13 昆明市普通景点5 km缓冲区

由图12、图13 可知，昆明市A 级旅游景区5 km 缓冲区范围内，共有露营地42 家，占露营地总量的33.07%；普通景点5 km缓冲区内共有露营地105家，占露营地总量的82.03%。结果表明，普通景区与A 级旅游景区相比更吸引露营企业的入驻。原因可能在于，普通景点的可进入性强，进驻要求不高且拥有稳定的客源市场。普通景点对露营地分布的较强解释力说明依靠周边景点景区进行选址搭建是昆明市露营地发展的主要模式。

3.1.4 城镇依托

分布在城区商圈内的露营地，更多是向消费者提供都市露营体验感，相对于户外拓展型露营地，实用性较弱，大多以城镇休闲、露营产品展销为目的，利用都市商圈游客流动性强的特点，形成小规模的体验式精致露营场所。对此，从经济角度出发探测各经济指标对露营地分布的影响力，结果如下：政府一般公共预算支出（0.721）＞GDP（0.674）＞人口密度（0.483）＞人均可支配收入（0.476）。

第一，经济环境是推动城镇依托型露营地建设的决定性条件，区域经济发展水平制约露营地的地址选择和建设规模。地区生产总值对昆明市露营地分布的影响力为0.674，说明良好的经济发展促进露营业态在空间上的聚集。露营地分布较为密集的地区往往伴随着较高的消费水平与购买能力，如盘龙区、官渡区、西山区等，人均可支配收入能够有效反映区域居民消费水平，随着人均收入水平的提高，居民对个性化、品质化的公共服务水平需求相应增强，精致露营作为一种新业态，与当代都市高收入群体的品质生活需求不谋而合。

第二，人口密度越高的地区露营地入驻的可能性越大。一方面，游客的消费敏感性将随露营地距离的增加而减少。另一方面，露营地属于企业营利性项目，人口分布密集区将为露营地提供丰富而庞大的客源市场，客源市场的不断扩大使得消费需求不断增长，从而保证露营企业的盈利需求。

第三，政府支持是露营地发展强有力的支撑。政府一般公共预算支出对露营地分布的影响力最大，为0.721，政府公共预算支出排名靠前的县区，相应的露营地规模也处于前列。政府支持力作为露营旅游的重要拉力，不仅在宏观层面为规划政策制定为地区旅游业引导方向，在微观层面通过法律法规的制定对区域旅游市场进行约束，因而政府支出的倾斜与政策机理能够促进地方露营地空间格局的形成。

3.2 双因子交互探测结果分析

通过地理探测器对探测指标进行双因子交互作用探测，共得到66 组结果，鉴于结果数值较为繁多，因而仅对解释力排名前十位的双因子组合进行统计。结果如表4所示。

表4 双因子交互探测结果

由表4 结果显示，每一组因子在进行交互作用后对昆明市露营地空间格局分布的解释力均强于单因子探测结果，表现为双因子增强或非线性协同提高，因而证明了昆明市露营地的分布格局是多种因素相互作用的结果。

其中，X5∩X7交互作用结果最强，尽管A级旅游景区在单独作用下对露营地空间分布格局的解释力偏弱，但是经交互作用后两者的解释力显著增强，说明A 级旅游景区叠加区域的亲水性形成明显的露营地聚集态势。此外，水文水系分布与农林牧渔产业总值、普通景点、GDP等因素的交互作用后均显现出非线性协同提高效果，进一步验证了露营地具有亲水性这一特质。值得关注的是，农林牧渔产业总值与坡向、高程交互作用后的结果均高于各因子单独作用的效果，因而表明地区农业经济水平是露营地聚集分布的重要因素，乡村地区可利用自身地形地貌、农业产业的优势与露营业态进行多方面合作。

4 结论与讨论

4.1 结论

第一，昆明市露营地分布呈聚集状态，经进一步测算后发现，露营地分布在昆明市各县区空间分布格局并不均衡。

第二，昆明市露营地分布聚集程度具有空间异质性且特征显著。昆明市露营地分布集中，核密度分析结果表明：南部地区呈“一核三中心”空间密度格局，最终形成昆明南部“一团一带”露营地发展区；昆明北部露营地分布呈“多点分布”空间密度格局，地方发展趋势不明显，未呈现聚集态势。昆明市露营地分布格局整体呈现“南密北疏”特征，南部地区集中连片，北部地区稀疏零星。此外，各县区之间露营地分布并未呈现显著相关性，根据冷热点分析结果，昆明市露营地呈“中部热，南北冷”的分布格局。

第三，昆明市露营地空间分布格局受到交通、自然环境、旅游禀赋、经济水平等多种因素的影响，景点数量、政府一般公共预算支出、农林牧渔产业总值、水文水系对昆明市露营地空间分布具有较强的解释力，交通因素在露营地选址过程中起到关键作用，与露营地的分布具有较强关联性。

4.2 讨论

通过研究昆明市露营旅游的空间分布格局及其部分主要影响因素，可以看出，地区资源禀赋与地方政府支持力度是产生差异性的重要原因，在文章研究基础上建议：资源层面，昆明市可依据各县区资源禀赋，充分发挥露营的生态、休闲、康养等多重复合价值，优化露营地与其他旅游资源的空间规划、线路设计和产品组合；品牌层面，目前露营地分布较为分散，各营地之间缺乏有效联系，获取信息的路径较为单一，可在地方成立露营行业协会，丰富信息获取渠道，打造具有影响力与吸引力的露营品牌；政府层面，政府可根据露营地类型的不同，制定符合露营地类别和特点的评估细则，出台露营地建设用地相关政策，以推动行业规范发展。

在今后的研究中将从以下几个方向深入：第一，露营旅游从不同时间维度入手，探究露营旅游的演变规律与驱动机制。此外，研究中涉及的露营地资源点是新冠疫情结束后搜集而来，可对比疫情前后露营旅游的发展状况，探寻露营旅游得到迅速发展的关键因素。第二，消费者是带动露营产业发展的活力源泉，可从露营旅游者的行为偏好与体验感入手，探究影响消费者露营旅游的偏好与体验感的影响因素。第三，在露营旅游崭露头角进入大众市场的背景下，不同地区间露营旅游的发展将会产生差异，可对露营旅游的空间异质性形成原因与机理进行研究。