我國西南地區山岳型A級旅游景區空間分布及影響因素分析

田 瑾，明慶忠，劉安樂

(1.云南財經大學 旅游文化產業研究院，中國 昆明 650221；2.云南農業大學人文社會科學學院，中國 昆明 650201)

山岳是指陸地上由明顯的山頂、山坡和山麓共同組成的隆起高地。不同學科對山地區域的研究視角不同，可從不同角度詮釋山岳型旅游景區的概念。本文從旅游角度入手，認為山岳型旅游景區是以山地區域為旅游資源載體和構景要素的地域綜合體[1]。山岳型旅游景區以豐富的自然資源、秀麗的人文景觀、多樣的地質地貌、完善的生態系統成為我國旅游景區的骨干。 我國西南地區一般包括四川省、貴州省、云南省和重慶市，境內山地面積廣闊，占西南地區總面積超過80%。山地旅游是西南地區旅游的主體內容。貴州省更是將“山地旅游”融入省級發展戰略中，打造“山地公園省”。西南山區普遍存在著自然生態系統復雜、少數民族分布廣泛、景觀多樣性明顯等突出特點，發展山地旅游在有效促進山區經濟發展、推動山區扶貧攻堅的同時，有力地保持了山區“青山綠水”，促進了民族團結和社會穩定。因此無論從區域環境特點、地緣政治格局，還是從地方經濟發展和旅游市場需求來看，發展山地旅游都十分必要。

國內對山地旅游研究成果較多，主要集中于以下6個方面：山地旅游資源及其評價[2-4]、山地旅游開發[5,6]、山地旅游安全[7]、山地旅游市場及游客行為[8]、山地旅游可持續發展[9]、山地旅游與人才培養。其中，對山岳型旅游景區的研究占了一定篇幅。如黃靜波針對郴州市山岳型景區提出了七大設計原則，設計了八大類旅游產品，構建了山地型景區旅游產品項目庫[10]。陳興針對川西橫斷山脈高山峽谷區旅游景區提出了圍繞生態保護、旅游體驗和社區參與三大核心要素的西部山地旅游景區發展路徑[11]。國外山地旅游研究包括目的地開發管理、山地社區[12]、旅游影響[13]等。其中，對目的地開發管理的研究包括開發模式[14]、旅游線路規劃[15]、旅游資源開發[16]、旅游經營者對策[17]等相關內容。綜上，國內外對山岳型旅游景區研究主要包括開發戰略、產品設計和旅游安全等，而對山岳型旅游景區空間分布格局關注相對較少。

空間結構分布及影響因素是經濟地理學研究的重要內容。旅游地空間布局及其組合規律是區域旅游空間組織的基礎，對區域旅游業發展布局具有重要的指導意義，A級景區是目的地旅游業發展的重要組成部分，其空間分布研究受到各學者的廣泛關注[18]。如謝志華利用GIS空間分析工具，從定量和定性兩方面分析資源型景區的旅游空間結構[18]。袁俊運用數理統計和地理信息空間分析方法，對武漢城市圈的國家A級旅游景區的空間結構和影響因素進行了分析[19]。國外對空間結構研究集中于旅游目的地和旅游城市，如Connell以蘇格蘭國家公園自駕游為研究對象，利用GIS分析探討其空間格局[20]，David構建了城市內部酒店分布模型[21]?？梢钥闯?，國外對旅游景區景點的空間格局分析較少。

本文以西南地區山岳型A級旅游景區(以下簡稱山岳型景區)為研究對象，運用ArcGIS軟件和地理計量相關方法，對山岳型景區總體空間分布格局進行分析，揭示其空間分布規律，同時對西南地區各省市山岳型景區分布進行對比，全面了解西南地區山岳型景區的空間分布特征；最后，分析山岳型景區分布的自然特征，對其相關影響因素進行探討，以期發現我國西南地區山地旅游空間分布規律和影響因素，從而對我國山地旅游乃至山區社會經濟的發展提供參考。

1 研究區域與研究方法

1.1 研究區域、對象和數據獲取

西南地區指的是包括云南、貴州、四川及重慶市在內的“三省一市”。文章選取山岳型景區作為研究對象，據《云南省A級旅游景區名錄》、《貴州省A級旅游景區名錄》、《四川省A級旅游景區名錄》及《重慶市A級旅游景區名錄》統計，2018年西南地區共有1 306個國家A級景區，其中有172個山岳型景區：云南省32個、貴州省27個、四川省80個、重慶市33個，占全部A級旅游景區總數的13.13%。地圖數據來源于云南省、四川省、貴州省、重慶市測繪地理信息局，利用ArcGIS軟件對地圖進行配準矢量，得出合并區域圖；利用X Geocoding軟件獲取四省市山岳型景區空間位置，并導入ArcGIS構建西南地區山岳型景區空間屬性數據庫，繪制山岳型景區空間分布圖。

1.2 研究方法

1.2.1 空間點模式分析方法

(1)核密度分析

核密度分析工具通過研究區域中要素的分布密度在空間上的形態特征及變化來表達空間要素的分布特征[22]。我國西南地區山岳型景區的空間分布密度可以用核密度法來加以分析，其公式為

(1)

本文采用Silverman提出的核密度估計法，這是一種基于經驗法則的估計方法，其中γ為核密度；n為山岳型景區總數；π為經驗系數；t為在半徑空間范圍內第i個山岳型景區的位置；x為區域內山岳型景區的位置；xi為落在以x為圓心的區域內山岳型景區；μ為經驗系數。

(2)最近鄰距離法和多距離空間聚類

最近鄰距離法使用最鄰近的點對之間的距離描述分布模式。多距離空間聚類分析可精確識別在不同空間距離鄰域范圍內和不同統計顯著性水平中的要素趨于集聚或離散的總體狀況。本文采用基于Ripley’s K函數的多距離空間聚類分析，可反映要素的空間聚集或空間擴散隨鄰域大小改變所發生的改變[22]。

1.2.2 空間分布的均衡性分析方法

(1)洛倫茲曲線

利用洛倫茲曲線可以判斷點要素在一定區域范圍內分布的集中程度，洛倫茲曲線上凸越大越集中。同時，還可以通過由洛倫茲曲線計算出的集中化指數分析集中程度，其計算公式如下

(2)

其中，I為集中化指數，A表示實際景區分布的累計百分比總和；R表示景區均勻分布時的累計百分比總和；M表示景區集中分布時的累計百分比總和。I在0和1之間取值，I越大，說明數據分布的集中化程度越高。

(2)不平衡指數

不平衡指數反映了研究對象在不同區域內分布的均衡程度[35]。其公式為

(3)

其中，S為不平衡指數；n為區域的個數；xi為各區域內某一研究對象在總區域內所占比重從大到小排序后第i位的累計百分比。不平衡指數S介于0和1之間，如果研究對象平均分布在各區域中，則S=0；若研究對象全部集中在一個區域中，則S=1。

1.2.3 空間自相關分析 本文主要用 Moran’sI系數來反映屬性變量在整個研究區域范圍內的空間聚集程度。全局 Moran’s統計法主要通過Z檢驗來驗證研究對象之間不存在空間相關性的假設是否成立。我國西南地區山岳型景區的空間自相關性可以用Moran’sI系數來加以分析，其公式為

(4)

1.2.4 熱點分析 通過執行聚類分析來識別具有統計顯著性的熱點、冷點和空間異常值的位置，查看鄰近要素環境中的每一個要素，這種定量模式的發現和可視化，稱為熱點分析[22]。本文以“三省一市”山岳型景區的級別為輸入值，利用ArcGIS軟件進行熱點分析。

1.2.5 地理探測器 地理探測器是通過因子力度量指標，結合GIS空間疊加技術和集合論，形成“地理探測器”模型，有效地識別多因子之間的關系。本文主要利用分異及因子探測，探測屬性值的空間分異性以及各因子在多大程度上解釋了屬性值的空間分異。其結果以q值度量，q值取值為0到1，其越接近1，代表相關因子的屬性結實程度越大，表達式為

(5)

2 西南地區山岳型景區空間分布格局分析

2.1 總體分布特征

2.1.1 空間分布類型 山岳型景區屬于點狀要素，點狀要素的空間分布研究的主要問題是分布的聚集性和分散性問題，一般將點模式分布分為聚集分布、隨機分布和均勻分布3種類型。其分析方法有兩類：以聚集性為基礎的基于密度的方法，以分散性為基礎的基于距離的方法。

(1)基于密度的研究

我國西南地區山岳型景區空間分布的核密度存在顯著差異(如圖1)，其空間分布密度總體呈現由東北向西南遞減的梯形變化特征。進一步分析發現：山岳型景區的空間分布在省域上差異明顯，四川省景區數量最多，形成“成都-雅安”、“宜賓”、“南充-廣安”三大聚集核，其分布密度達到4～8個/萬km2；重慶市景區數量次之但分布較為集中，以“江津-綦江-巴南”區域為核心聚集區，其分布密度達到9～10個/萬km2；貴州省景區數量不多，但其分布有以“貴陽-黔南”為核心的聚集區域，其分布密度達到2～4個/萬km2；云南省景區數量多于貴州省，但其分布較為分散，基本沒有形成聚集核。其次，山岳型景區空間分布具有沿行政駐地周邊分布的特征，且有較為明顯的等級性，成都、貴陽等省會城市周邊均形成了山岳型景區的聚集區域，且其核密度在省域范圍內均處于較高水平。

圖1 西南地區山岳型景區核密度圖

(2)基于距離的研究方法

使用平均最近鄰工具進行計算，得出西南地區172個山岳型景區的最近鄰指數R為0.724，小于1；Z得分為-6.926，置信度為99.9%，說明景區在空間分布上為典型的集聚型分布。同時，對景區分布進行多距離空間聚類分析(如圖2)，當距離達在100～200 km時，預計K值與實際K值的差距最大，此時山岳型景區體現出最強的聚集性，同時，距離在350 km以下時，山岳型景區均體現為聚集分布。

圖2 西南地區山岳型景區距離空間聚類分析圖

2.1.2 空間分布均衡性分析 利用洛倫茲曲線可以判斷西南地區山岳型景區的分布在州市范圍內的集中程度。由圖3可知，西南地區山岳型景區的集中化指數為0.43，表明其在州市區域內集中程度一般。同時計算得出西南地區山岳型景區的分布不平衡指數S為0.38，表明山岳型景區在西南區域的州市分布趨向于平均分布。西南區域內53個州市擁有山岳型景區，其中主要分布于貴州省黔南州、四川省宜賓市、達州市、巴中市、成都市、綿陽市、涼山州、雅安市、廣元市、廣安市、南充市、云南省大理州12個州市，其山岳型景區數量占總數的48%。

圖3 西南地區山岳型景區分布洛倫茲曲線

2.1.3 空間自相關分析 以西南地區“三省一市”行政區為基本空間單元，利用ArcGIS計算山岳型景區空間分布的全局Moran’sI估計值為0.731 1，正態統計量Z值為2.1，其值為正，檢驗效果較為顯著(置信度為97%)。莫蘭指數為正數，而且接近于1，表示其分布具有顯著的空間正向自相關性。同時，p值為0.03，Z得分為2.1，說明隨機產生此分布聚類模式的可能性小于5%，表明西南地區山岳型景區分布呈現了很明顯的聚類特征，并具有顯著的空間自相關性。

2.1.4 熱點分析 在對西南地區山岳型景區分布的研究中，對景區級別進行分析是必要的，因為不同景區的級別從一定程度上可以代表景區發展質量，熱點分析工具是通過查看高級別景區鄰近環境中的其他景區的級別劃分冷、熱點。如圖4所示，西南地區山岳型景區的分布熱點位于四川省“雅安-成都”區域、重慶市“南川-武隆”地區、重慶市“巫山”區域，而云南省“保山-臨滄”區域、貴州省“六盤水”區域是景區級別冷點區域。

圖4 西南地區山岳型景區熱點分析圖

2.2 西南地區省域山岳型景區空間分布格局對比

2.2.1 山岳型景區省域分布數量分析 從省域范圍上來看(表1)，西南地區山岳型景區主要分布于四川省境內，四川省擁有景區80個，占西南地區總數的46.51%；從景區等級來看，重慶市和四川省景區等級較高，4A級及以上景區占比均超過50%；從景區的州市分布來看，貴州省山岳型景區分布較廣，遍布其9個地級行政區之中的8個，而重慶市山岳型景區在縣、區范圍分布較為集中，涉及地區占比為47.37%。

表1 西南地區山岳型景區省域的空間分布

2.2.2 山岳型景區省域分布特征對比分析 西南地區“三省一市”山岳型景區在空間分布特征也有所不同(表2)，從平均最近鄰指數來看，重慶市近鄰指數為0.57，置信度達到99.9%，山岳型景區分布聚集性最為明顯；四川省近鄰指數為0.77，小于1，其山岳型景區在空間分布上也表現一定的聚集性，且置信度達到99%；而云南省和貴州省近鄰指數均略大于1，則所表現的空間分布類型稍趨向于擴散。云南省指數略小，所以其聚類程度要高于貴州省。但是，云南省與貴州省近鄰指數的P值均較高，說明其山岳型景區的分布特征顯著性一般，并趨向于隨機分布。從Moran’sI系數來看，云貴川3省和重慶市的Moran’sI均大于0，表示其空間分布具有正向的自相關性，四川省和重慶市Moran’sI系數最大，表明其空間相關性最明顯，且其Z得分大于2.58，體現出明顯的聚類特征。云南省Moran’sI系數最小，其空間自相關性一般。另外云南省與貴州省Z得分均小于1.96，說明其聚類特征不明顯。

表2 西南地區山岳型景區省域空間分布特征

2.2.3 山岳型景區省域分布均衡性對比分析 從西南地區山岳型景區分布的空間均衡性上來看(圖5)，四川省山岳型景區分布的集中化程度指數為0.37，不平衡指數為0.33；云南省山岳型景區分布的集中化程度指數為0.34，不平衡指數為0.27；貴州省山岳型景區分布的集中化程度指數為0.52，不平衡指數為0.45；重慶市山岳型景區分布的集中化程度指數為0.25，不平衡指數為0.24?？梢钥闯?，貴州省山岳型景區在州市的分布集中化程度最高，四川省次之，重慶市最低。

圖5 西南地區山岳型景區洛倫茲曲線

3 西南地區山岳型景區空間分布自然特征分析

山岳型景區是以資源基礎為標準進行分類的一種景區類型，其空間分布主要依托地質地貌運動形成。西南區域是我國典型的以山地為主要地形地貌的地區，豐富的地質運動形成了多樣的山脈，因此山岳型景區分布在很大程度上受到自然因素控制，在不同海拔高度、植被覆蓋程度、氣候因素上體現出不同的特征。

3.1 海拔分布特征

通過山岳型景區空間分布與區域地形圖的耦合發現，94.77%的山岳型景區分布于海拔2 500 m以下，其中54.65%的景區分布于海拔1 000 m以下的低山區域。

表3 西南地區山岳型景區海拔分布

景區分布的平均海拔為1 215 m，標準差為775，偏度為0.937，峰度為0.432，說明景區海拔分布較為集中，且偏向于低海拔區域。

圖6 西南地區山岳型景區與地形高程耦合圖

山岳型景區的核心吸引力是山地區域特殊的自然人文景觀，所以必須區別于丘陵和平原地帶，具有一定的海拔高度是該區別的保障之一；但是，海拔過高必然帶來相對惡劣的自然環境，不適宜人類活動；與此同時過高的海拔也會增加建設難度，不宜進行旅游開發。因此大部分山岳型景區分布于低山及中山區域。

3.2 植被覆蓋特征

植被覆蓋度指數(NDVI)用于檢測植被生長狀態和覆蓋情況，其值大小在-1～1 之間，值越大代表該地區的植被覆蓋程度越好[31]。通過山岳型景區空間分布與2016年NDVI柵格數據圖的耦合，利用自然間斷法將植被覆蓋度指數分為-0.1～0.4，0.4～0.7和0.7～1共3個值段(表4)。

由表4可以看，西南地區山岳型景區68%分布于森林非常茂盛的區域，而只有6個景區分布于森林茂盛程度一般的區域，說明山岳型景區多分布在稍遠離人類居住區的山間，這些地區往往植被茂盛、環境優美。

表4 不同植被覆蓋度山岳型景區分布數量表

3.3 氣候特征

本文選取2018年年平均降水量和年平均氣溫作為衡量氣候條件的主要因素。分析發現，172個山岳型景區大多分布在降水較多的濕潤區，其中年平均降水量超過800 mm的景區達到168個，年平均降水量最高景區達到1 800 mm，最低景區達到708 mm。從年平均氣溫來看，83%的景區分布在年平均氣溫13～18 ℃之間的區域，分布區域總體氣溫稍低于人體舒適溫度。

山岳型景區大多分布于較為舒適的自然環境中：海拔適中，植被覆蓋率較高，降水豐富，溫度稍低但總體適宜?？梢钥闯?，雖然山地旅游涉及戶外運動的內容，山區也不乏環境較為惡劣的旅游目的地，但是山岳型景區的選址和分布依然以保證游客舒適度的大眾旅游為主。

圖7 西南地區山岳型景區與年平均溫度空間分布耦合圖

4 西南地區山岳型景區空間分布影響因素分析

4.1 山岳型景區空間分布影響機制構建

山岳型景區的空間分布受到多種因素的影響。從山地旅游發展過程看，資源稟賦、交通網絡、旅游業發展、產業政策等因素推動了我國山地旅游的發展[11]，政策、資源、市場、交通是影響山地旅游發展的主要因素[23]，區域環境特點、地方經濟現狀、地緣政治格局、客源市場是山地旅游發展的客觀條件[24]。從A級旅游景區空間分布看，在對不同案例地的分析中地形地貌、資源稟賦、社會經濟、交通網絡、人口分布、旅游政策、客源市場等因素影響了A級景區的空間布局[25-30]?？梢娰Y源稟賦、區位交通、客源市場、人口分布、經濟發展水平、旅游業發展等因素影響了山岳型景區的空間分布。

分析發現，山岳型景區的空間格局受到政府支持、產業基礎、經濟依托、交通保障4個驅動因素的影響(圖8)。首先，以國內生產總值、金融機構貸款余額衡量區域的經濟基礎，區域經濟發展是影響景區分布的基礎和依托；其次，以財政支出衡量政府支持，政府投入的力度在很大程度上促進了景區的發展從而影響其空間布局；第三，以三產占比、三產從業人員、游客人數、旅游收入、景區數量、資源稟賦衡量產業基礎，其中借鑒已有研究成果，將“國家級風景名勝區、自然保護區、森林公園、世界遺產、全國重點文物保護單位”作為區域旅游資源評價對象[31]，根據山岳型景區的特點，增加國家地質公園為評價對象。在旅游資源豐度的分析中，采用相對豐度進行衡量，排除了人口數量和地域面積影響反映的各地區旅游資源的相對擁有量[31]。產業結構對旅游業動能釋放起著關鍵作用，山岳型景區作為A級旅游景區的一個分類，其數量多少與區域旅游業發展的總體水平息息相關；最后，以公路里程、公路密度、等級公路占比衡量區域交通發展情況。交通可達性是旅游發展的關鍵要素，一般旅游景區的發展依賴于包括陸路、航空和水路等在內的綜合交通可達性。我國西南地區交通條件參差不齊，由于地形條件的影響，部分山區交通發展較為滯后，因此，主要對陸路交通進行分析評價。

圖8 西南地區山岳型景區影響機制

4.2 山岳型景區空間分布影響因素分析

因一般山岳型景區依托山地，面積較大，因此選擇縣級行政區域作為影響因素分析的空間單位，以縣域范圍內山岳型景區核密度作為因變量，以評價區域內景區的分布狀態。同時，對自變量指標進行離散化處理后，利用地理探測器對各影響因素進行分析，以探測各個因子在多大程度上解釋了因變量屬性的空間分異(表5)。

通過對山岳型景區各影響因素的q值進行分析發現，交通保障是影響山岳型景區空間分布的最主要因素。受特殊的地理條件影響，山岳型景區多分布于較為偏遠的山區，相較于其他類型景區其可達性較為薄弱；換句話說，交通保障成為山岳型景區發展的首要條件，也成為了影響其空間分布的最重要因素。只有在山岳型景區的可進入性使旅游者能夠多次地、經常地前來訪問的前提下，其旅游業才會有不斷擴大和發展的可能。完善的旅游交通網絡體系、健全的旅游交通服務設施是山岳型景區發展的首要條件和保障。另外，分析結果表明，公路里程的q值要大于等級公路占比，也就是說在對景區分布的影響力上，陸路交通數量的影響程度要大于其質量。這是因為山區地理環境對景區周邊的高等級公路建設有一定限制，同時山地環境較為嚴格的承載量也在一定程度降低了對公路周轉客運量的要求。因此，對于山岳型景區來說，景區的可通達性的重要程度要高于公路質量。

其次，產業基礎對山岳型景區的影響也較大。其中，以資源稟賦和景區數量為指標衡量的區域旅游資源基礎對景區分布的影響最大。山岳型旅游景區雖然具有較大的體量，但是其區域聯動發展動能依然不能忽視。資源基礎較好的區域，其山岳型景區分布也較為密集，也能更好地促進區域旅游業發展，形成相互帶動的良性局面。另外，以三產占比為指標的產業結構因素的q值也較高，這是因為山岳型景區特殊的地理環境限制了其食宿、娛樂等服務功能，而周邊區域第三產業憑借提供各類保障和服務在很大程度上促進了山岳型景區的發展和聚集。值得注意的是，旅游收入和游客人數的q值均較低，其對山岳型景區分布的影響力較弱。也就是說，山岳型景區雖然具有區域聯動發展的潛在動能，但是其聚集對區域旅游業發展的要求較低。

第三，政府支持也在很大程度上影響了山岳型景區的分布。這是因為山岳型景區的開發規模一般較大，開發難度也較大，政府政策的大力支持是山岳型景區得以發展的重要條件。加大政府支持力度，有利于促進山岳型景區的發展和聚集，促進山地區域旅游業發展。最后，區域經濟發展基礎對山岳型景區分布的影響較為薄弱。換言之，山岳型景區的發展聚集對區域經濟發展的要求較小，相反其可通過較高的帶動作用促進區域經濟增長，成為區域旅游減貧的重要組成部分。

5 結論與討論

5.1 主要結論

本文選取我國西南地區“三省一市”山岳型A級旅游景區為研究對象，利用GIS空間分析、地理探測器對研究對象的空間分布格局和影響因素進行了分析，得到以下結論：

①西南地區山岳型景區在空間分布上為典型的集聚型分布，且當距離達到100～200 km時景區體現出最強的聚集性，同時其空間分布密度總體呈現由東北向西南遞減的梯形變化特征并形成“江津-綦江-巴南”、“成都-雅安”、“宜賓”、“南充-廣安”、“貴陽-黔南”五大聚集核。

②重慶市和四川省山岳型旅游景區等級較高，空間分布較為聚集，貴州省景區分布較廣，而高等級山岳型景區主要分布于四川省“雅安-成都”區域、重慶市“南川-武隆”地區、重慶市“巫山”區域。

③山岳型旅游景區主要分布于海拔范圍240～2 500 m之間，主要分布于植被覆蓋度較高、年平均降水在800～1 800 mm之間、年平均溫度在13～18 ℃的區域內。

④交通保障是影響山岳型景區空間分布的最主要因素，區域內政策支持、旅游資源稟賦、產業結構也在很大程度上影響了景區的分布；而山岳型景區的發展和聚集對區域經濟發展的要求較小。

5.2 建議與討論

通過對我國西南地區山岳型景區分布格局分析發現，我國山地旅游發展應注重區域協調和聯動，在提高落后地區的基礎設施建設的同時，充分挖掘優質旅游資源，使各等級山岳型景區均勻分布、協調發展。在保持5A即山岳型景區競爭優勢的前提下，加大力度支持3A和4A級山岳型景區建設，并大力扶持1A和2A山岳型景區的發展，對山地資源豐度但山岳型景區匱乏的地區在政策支持上進行傾斜。另外，在區域發展上可采取協同發展策略，在山岳型景區熱點地帶周邊區域通過基礎設施建設、資源內涵挖掘等手段借助核心區域輻射效應形成次級發展區，充分利用熱點景區優勢，帶動周邊區域協同發展，促進我國西南地區山地旅游整體的發展。本文僅探討了我國西南地區山岳型A級旅游景區的空間分布及影響因素，在今后的研究中將從時間演變視角入手，揭示我國西南地區山岳型景區時空演變規律，并從政策環境、市場環境等方面擴充影響山岳型旅游景區分布的相關因素。