城市軌道交通與旅游景區的空間關聯性及其優化路徑分析
——以重慶市中心城區為例

崔 波,楊永豐,張孝帝

(重慶市師范大學 地理與旅游學院,重慶 401331)

0 引言

城市作為旅游活動的主要承載空間與該地的經濟、社會、自然環境緊密聯系且相互作用,原本的城市居民空間與旅游空間重合,但公共交通的發展與旅游空間相互影響,推動了城市空間布局的重塑[1-3]。旅游活動具有異地性特征,游客須借助交通工具才能完成旅游活動。自助游的蓬勃發展對提升旅游交通的可達性與便捷性提出新要求。城市內部交通中,軌道交通憑借其速度快、運力大、通行距離較長、安全系數高及準點率高等特點成為居民出行與游客自助游的首選公共交通工具。在交通與旅游的相互作用下,不同的交通方式對旅游者空間行為的選擇產生了影響,由兩者間的關聯引發了新的旅游目的地或改變了原有的空間格局[4,5]。時空壓縮(compression of time and space)效應在高鐵領域應用甚廣,其主要通過交通運輸技術的發展及通訊技術與能力的提高使得人際交往方面的時間與空間發生改變。城市之間、區域內部由于高鐵開通所產生的“時空壓縮”效應深刻影響著區域旅游空間的結構[6-8]。城市軌道交通作為城市內的高速通道,不僅影響目的地的時間可達性,在緩解城市交通壓力之余還是一種低碳出行方式,也是解決城市污染的低碳交通工具[9,10]。

重慶市位于中國內陸西南部、長江上游地區,在地形與氣候的雙重作用下,重慶市素有 “霧都”之稱,擁有獨特的自然與人文旅游資源。中心城區包括渝中區、南岸區、沙坪壩區、江北區、渝北區、九龍坡區、巴南區、大渡口區、北碚區及兩江新區、高新區。重慶市軌道交通始建于2004年,截至2022年6月,重慶市已開通軌道交通1、2、3、4、5、6、9、10號線、環線與國博線共10條線路,運營里程超過400 km,車站217座,其中換乘站31座。重慶市軌道線路網總體上形成了以渝中區為中心的(大渡口區以北、北碚區與渝北區以南、江北區與南岸區以西、沙坪壩區與九龍坡區以東為主的中心城區)核心區,外圍呈放射狀擴散式分布,南北向縱線居多,東西方向偏少。城市軌道交通作為城市運行效率提升的關鍵一環能夠顯著增強不同人口架構及產業業態間的向心力,對內能夠提振經濟社會發展的建設能力,助力城市品質的升級,對外能夠加速外圍新區規?；l展的進程,拓展城市空間新外沿。

重慶市地處絲綢之路經濟帶及長江經濟帶,地理位置優越,為其深層次融入國內國際開放格局提供了機遇。為打造世界級旅游城市,重慶市不斷優化空間布局,發展全域旅游,中心城區景區在整體上形成以渝中半島為核心、外圍呈梯度擴散的分布格局,其主要集中在渝中區、南岸區、沙坪壩區、江北區,占比65%以上,并以洪崖洞、李子壩、南濱路等獨具重慶市特色的城市景觀居多。北碚區、巴南區、渝北區由于行政區范圍廣且地形復雜多樣,自然空間立體豐富,景區比較分散且以自然景觀為主。中心城區內無5A級景區,各區的A級景區分布格局相對均勻,無級別景點主要分布在渝中半島,也是重慶市主推都市旅游最為聚集的區域,占據著重慶市都市旅游的核心地位。

3、4、9、10號線等線路能夠有效促進空港、李家沱、龍盛、禮嘉、悅來、水土等城市外圍地區的組團開發,拓展了城市縱向空間尺度。1、6號線等線路帶動了大學城、西永、北碚、茶園片區的快速拓展,支撐城市跨越槽谷發展,拉大橫向空間尺度。環線連接起多條軌道線路是整個軌道網絡中最主要的骨干線路,連接重慶市中心區中的沙坪壩區、江北區、渝北區、南岸區與九龍坡區,串聯軌道交通1、2、3、4、5、6、9、10號線等線路,并連接鐵路重慶市北站、沙坪壩火車站、重慶市西站等城市主要市外客流集散點。環線完善了全城軌道交通線網格局,最大限度地起到了方便乘客與提升軌道交通網絡整體服務水平的作用。

旅游綜合實力的提升離不開交通的支持。結合重慶市的實際情況,引用威爾遜模型,構建軌道站點O與景區D間的最短路徑(O-D網絡),得到重慶市軌道交通與景區空間的關聯性,分析兩者的相關性,分別通過點、線、面分析與定性定量相結合的方法探討現有軌道站點與城市旅游景區間的關聯性,根據現有關聯性與分布格局提出重慶市未來集散游客與優化城市軌道交通體系的路徑,以期為重慶市打造旅游集散中心與旅游高質量發展提供參考。

1 數據來源與研究方法

1.1 數據來源

根據2021年重慶市文化與旅游發展委員會發布的A級旅游景區名單,選取中心城區及高新區與兩江新區的3A及以上旅游景區與攜程、馬蜂窩等旅游網站推薦的無等級景區等95個景區為研究對象,通過百度地圖應用程序獲取軌道站點與景區的地理坐標,通過開源數據平臺OpenStreet-Map和重慶市軌道交通(集團)有限公司官網獲取軌道線路與站點,借助ArcGIS 10.8建立O-D成本矩陣得到軌道站點與景區的最短交通路線21 896條,生成可達性計算表,將空間距離轉換為時間距離,結合重慶市實際情況設定不同的時速(高速路100 km/h、快速路80 km/h、主干道70 km/h、二級路60 km/h、三級路45 km/h、居民區道路30 km/h、步行7.2 km/h)。

1.2 研究方法

1.2.1 威爾遜模型

威爾遜模型適合于區域內部的相互作用研究[11]。針對城市內部小交通,不需考慮客源的人口規模、收入水平,將模型簡化為旅游交通相互作用模型[12]:

Tjk=exp(-βγjk)

(1)

式(1)中,Tjk表示軌道站點j與景區k間的旅游空間的相互作用力。重慶市中心城區大部分地區無共享單車,且不考慮公交車,故rjk表示軌道站點與景區的最短交通時間距離。重慶市中心城區地形復雜,部分景區距離軌道站點超過步行可承受范圍,故最短時間距離采用步行+乘坐汽車方式進行測算。以上最短距離測算實際是一種理想假設,假設游客出行均采用最短距離且不考慮路況與候車時間,β作為系數,按照經驗值可取0.0032。

(2)

式(2)中,Wjk是軌道站點j與景區k間的旅游交通關聯度,n為景區數量95。由式(1)計算出各軌道站點與所選取的旅游景區間的交通吸引力,再根據式(2)將各景區與軌道站點的計算量求和后平均,可得到各軌道站點到各景區的交通便利程度,即旅游景區的軌道關聯度。

1.2.2 空間自相關方法

空間自相關是研究同一空間中相鄰位置的觀測值是否存在相關性并判斷其相關程度的一種空間數據分析方法[13]。景區不僅與最近的軌道站點相關聯,也會與鄰域的軌道站點相關聯,故需檢驗軌道站點間的空間相關性。全局空間自相關是對屬性值在整個區域空間關聯特征的描述,利用Moran’sI測度全局空間自相關程度,計算公式為:

(3)

式(3)中,n為空間位置的數量,xi與xj分別是空間位置i與j的觀察值,Wij表示空間位置i與j的鄰近關系。Moran’sI的取值范圍為[-1,1] ,其絕對值越大表示空間自相關程度越強,當i與j為鄰近的空間位置時,Wij=1,反之Wij=0。對于Moran’sI指數,可用標準化統計量Z來檢驗n個區域是否存在空間自相關關系,Z的計算公式為:

(4)

式(4)中,E(I)、VAR(I)分別為Moran’sI的期望值與方差。在給定顯著性水平的條件下,Moran’sI>0 時表明存在正的空間自相關,空間單元觀測值呈趨同集聚;Moran’sI<0時表明存在負的空間自相關,空間單元觀測值呈離散分布;Moran’sI=0時表明不存在空間自相關關系,空間單元觀測值呈隨機分布。樣本量n為軌道站的數量217,xi取軌道站點i的旅游交通吸引力,Wij為空間權重矩陣。全局空間自相關是將軌道站點作為整體進行分析,揭示的是軌道站點與景區間的整體相關性,根據實際情況忽略了各軌道站點的影響差異,導致局部位置存在差異性。為進一步求證,需應用局部空間自相關研究范圍內各空間位置與各自周圍鄰近位置的同一屬性相關性,通常利用Moran散點圖揭示相鄰區域間的空間關聯性。散點圖的4個象限分別對應4種局部空間關聯類型:第一象限(HH)代表高值區域被高值鄰居包圍,第二象限(LH)代表低值區域被高值鄰居包圍,第三象限(LL)代表低值區域被低值鄰居包圍,第四象限(HL)代表高值區域被低值鄰居包圍。HH與LL代表具有空間正相關,HL與LH代表存在空間負相關[14]。

2 研究結果

2.1 重慶市中心城區軌道交通與旅游景區的關聯度

2.1.1 核心區域軌道站點密集,樞紐地位突出

利用式(1)得到217個軌道站點與95個景區(點)的作用力,通過式(2)得到每個軌道站點的旅游交通關聯度,按照由大到小的順序排列前20位的軌道站點(見表1)。

表1 重慶市城市軌道站點的旅游關聯度Tab.1 Tourism relevance of urban rail stations of Chongqing City

可見,上新街站、小什字站、曾家巖站、兩路口站、臨江門站、朝天門站等軌道站點與中心城區的旅游景區關聯度最高,這些站點大多位于渝中半島及其附近,周圍旅游景點多且知名度高。表1所示站點中,超過半數為兩條線及以上換乘站,其中小什字站、較場口站、朝天門站、臨江門站、大劇院站與上新街站附近景區距離近,分布集中,站點間或附近景區間都在可承受的步行范圍內,便于游客通過步行或借助其他交通工具將其他景區串聯起來,具備中心城區內部集散中心地位。而黃嶺站、桐梓林站、沙河壩站、龍興站、高石塔站、紅巖坪站、復興站等為排在旅游關聯度末尾的軌道站點,這些站點主要位于東北與西北方向,附近景區數量少,且與其他景區間的距離遠,布局分散。

2.1.2 軌道線路與旅游路線客流重合,軌道交通以服務城市居民為主,服務旅游為輔

旅游關聯度排名前20位的軌道站點涉及1、2、3、6、9、10號線與環線共7條線路,分別選取相近時間周內與周末,比較不同線路的客流差異。根據2022年6月25日(周內)重慶市軌道交通公布的日客流量,客流量最高的為3號線(近80萬人次),其次為6號線(近70萬人次),1號線與環線都超過50萬人次,2號線30萬人次,國博線與4號線分別為5.5萬人次與4.8萬人次。根據2022年6月25日(周末)重慶市軌道交通公布的日客流量排名,前六位的均為以上線路,最高的為3號線(66.2萬人次),1號線與6號線都超過了50萬人次,環線為40萬人次,2號線也超過了20萬人次。旅游關聯度排名后20位的軌道站點中,有13座屬于國博線與4號線,而這兩條線路的客流量遠低于其他線路,均為5萬人次。各條線路周內客流量總量明顯大于周末,但各條線路的客流占比卻相差無幾。城市軌道交通建設初期主要分布在人口密集和商業發達區域,連接交通集散地,以城市大動脈為主要建設方向,也是相對成熟的城區,這些區域規劃發展早,配套設施齊全,往往也是城市內景點聚集區,故城市內景區與軌道站點的旅游關聯度與客流量息息相關。軌道交通在為居民提供便利的同時也成為游客的集散地,涌現出多條沿軌道線路的黃金旅游路線(詳見表2)。

表2 重慶市中心城區軌道交通+步行可達景區Tab.2 Rail transit + walking distance to the scenic spot

2.1.3 軌道站點、線路及景點數量密集程度與所在行政區域基本一致

與旅游關聯度最高的前20位站點集中在渝中區、江北區與南岸區,其中超過半數位于渝中區,并位居2～9位,關聯度區間為0.951353989～0.950173541,江北區次之,這與站點數量和景區的布局高度相關。建立O-D矩陣模型得到軌道站點與景區間的時間距離,繪制中心城區軌道站點與景區間的時間可達性圖,可直觀地展示區域內旅游交通的便利程度。軌道站點與景區的可達性大致以渝中區為核心向外逐漸降低,渝北區與北碚區部分地區呈氣泡狀可達性最低,這是由于兩區面積廣且多山地?？紤]到游客所能承受的最遠步行距離為1.8 km,共有51個景區可通過軌道+步行方式到達,其中包括渝中區所有的23個景區,相對于其他區域具有絕對的區位優勢。按照軌道站點可到達景區數量可得渝中區>江北區>南岸區>渝北區=九龍坡區=沙坪壩區>巴南區=大渡口區的排序。結合表1與表2可得城市軌道交通的旅游關聯度為渝中區>江北區>南岸區>渝北區>沙坪壩區>九龍坡區>大渡口區>巴南區>北碚區,因兩江新區與高新區在研究期內非獨屬于一個行政區,故按照景區位置歸入其所屬的行政區內。

軌道站點作為城市的內部交通樞紐將景區與所在行政區連接到一起,快速運送自助游旅客到達旅游目的地,實現“快旅”。站點與景區聯系緊密且分布集中的區域可將任一站點作為樞紐實現“漫游”。城市軌道交通具有運行時間長、準時準點、間隔時間短等特點,即使是距離遠的行政區亦可通過軌道交通快速準點到達目的地,實現“漫游”,軌道站與景區的關聯度越高,自助游“快旅漫游”的程度越高。

2.2 重慶市中心城區軌道交通與旅游景區空間的相關性

2.2.1 中心城區軌道站點旅游相關性整體呈明顯的聚類分布

以前文計算出的軌道站點旅游關聯度為原數據進行全局自相關分析,其中,Moran I指數為0.675097,z得分為31.998342,P值為0,通過了99%的顯著性水平檢驗,說明整體上呈現明顯的聚類分布特征,即軌道站點集聚程度較高的區域其鄰近區域的集聚程度亦較高,反之亦然,進一步表明重慶市中心城區軌道站點與景區間的旅游空間相關性較強,軌道網絡能夠支撐起中心城區的景區布局,軌道站點與景區越密集的區域越容易形成良好的旅游集散地。

2.2.2 中心城區軌道站點旅游相關性在不同區域的空間聚類分布存在差異

根據重慶市中心城區軌道站點與景點的旅游空間相互作用的局部相關性,軌道站點的旅游空間相互作用呈現出明顯的地域差異性,可分為4個類型:H-H型、不相關型、L-L型與L-H型,整體呈現出相對均勻的高低值分布特征,H-H型、不相關型與L-L型由內向外大致呈現圈層分布特征。以渝中區為中心,大渡口區以北、北碚區與渝北區以南、江北區與南岸區以西、沙坪壩區與九龍坡區以東為主的中心城區核心區聚集著所有的H-H型,相關站點占50%以上,其中渝中區所有軌道站點均為H-H型,占據著絕對旅游交通優勢地位。不相關型主要分布在上述核心區外圍,即九龍坡區、大渡口區、巴南區、渝北區與南岸區,沙坪壩區、江北區與沙坪壩區亦有少量分布,其站點數量占30%以上,可將其看作H-H型與L-L型的過渡區。L-L型分布范圍沒有上述兩者類型分布廣、數量多,主要集中在偏北的北碚區、渝北區與江北區,所屬軌道站數量占18%左右,該類型軌道站所屬區域為對外交通樞紐且對場地要求嚴格,軌道站所屬區域范圍廣大,景區數量少,分散,附近軌道站點與景區的旅游空間關聯度低。L-H型只有石井坡一個站點,主要受限于地形因素,其旅游空間關聯度低于鄰近站點,產生了空間關聯差異。該站以西為羅家山-歌樂山為主的連綿山地,目前只有大學城隧道與雙碑隧道通過,遠不能滿足其日漸增長的人口交通需求?？傮w來看,形成這種布局的原因在于中心城區核心區發展時間早,人口稠密,經濟活躍,配套設施齊全,各種旅游資源豐富,是政府主推的重慶市都市旅游地,區位條件優越。其他區域遠離核心城區,軌道線路沒有形成網絡,面積較大且區內分布著大量未開發、難開發、不能開發的山地,故形成了以中心城區的核心區為核心的“核心-邊緣”結構。

3 結論與建議

3.1 結論

借助ArcGIS空間分析平臺且運用空間相互作用理論的威爾遜模型與空間自相關研究方法,從重慶市軌道交通視角出發,以點、線、面不同層次分析中心城區軌道交通與旅游景區的空間關聯性,分析軌道站點與旅游景區的空間分布特征,得出以下結論:

1)從整體來看,重慶市中心城區軌道站點旅游關聯性的空間分布與景區分布高度重合,呈“核心-邊緣”結構。核心城區以外形成相對分散的點狀線狀結構,中心城區旅游景區整體上呈現核心城區聚集、外圍均勻分散的空間布局,受行政區面積、地形地貌、經濟水平、旅游資源、旅游發展水平等指標差異的影響,總體上呈現出以核心城區為中心但外圍分散的典型特征。

2)從局部來看,重慶市中心城區軌道站點與景區的關聯形態以H-H聚集與不相關聚集為主,這兩部分聚集區覆蓋80%的軌道站點,L-L聚集與L-H聚集零散分布在前兩者聚集區的過渡區域。軌道站點與景區在空間上的重合極大地增強了核心城區軌道站點旅游的關聯性,高度集中從側面也反映出發展的不平衡,若將核心城區與其他區域看作冷熱區,則形成熱區過熱冷區過冷的分布形態。

3)軌道站點與景區關聯性為“快旅漫游”提供了基礎條件?！皶r空壓縮”分為兩個維度,時間的空間化(形成)與時間消滅空間(形成),是對立統一的辯證關系,城市內部的“時空壓縮”效應區別于中高距離高速交通所形成的效應,城市內部交通系統錯綜復雜,除軌道交通外,其他交通方式路網完善,它一方面豐富了自助游者路線的選擇,而另一方面也會對其造成困擾,缺乏指向性。城市內部軌道交通沒有堵車風險,出入口多,指向明確,辨識度高,對于自助游者來說更是一種方向性指引, 以城市軌道交通為出行基礎的旅游路線減少了候車與找路時間,達到“快旅漫游”的目的,有效減少了路途上的時間消耗。

3.2 建議

基于研究結果,從重慶市中心城區軌道交通建設與景區建設角度提出優化建議:

1)根據重慶市城市軌道交通建設“十四五”規劃,新的軌道交通建設方向應以向中心城區外圍擴展為主,逐漸將都市圈區域納入城市軌道交通網絡,中心城區景區交通不能成為阻礙其發展的主要因素,遠離軌道交通的景區要找準自身的發展定位與受眾,加強特色建設,促進高質量發展和可持續發展。

2)軌道交通周邊景區具備交通與巨大的人流量優勢,建議對小什字、較場口、朝天門等軌道站點進行擴容,增加站口,將景區連接起來,滿足更大范圍的出行需求。軌道站內外應增加更清晰的旅游標識指引,軌道站外公交車、出租車的站臺設立要與站點有一定的距離,避免旺季擁擠,實現分流。

3)介于二者間的景區不能完全通過軌道交通到達,普通公交只能提供“出行”服務,無法滿足“出游”需求,最易出現“目的地短程旅游交通梗阻”現象,嚴重影響城市形象與游客滿意度。政府應牽頭形成有組織、有規范的接送客群體,引入資格審查機制,景區可設置游客中心,根據客流量合理安排接駁車,減少游客等待時間,實現點對點的旅游交通服務,推動多主體合力維護城市旅游形象。

本研究在研究對象的選取上考慮到實際情況,除已評級的景區外,將近些年因網絡興起的景點也作為研究對象,對道路進行分類,賦予不同時速,更符合現實狀況。借助可達性方法建立O-D矩陣模型能夠獲取兩地時間距離,繪制城市軌道系統下的景區可達性圖可更直觀地體現軌道交通與景區間的聯系。本研究納入研究的道路類型與行駛速度是一種合理的假設,現實中包括車種、候車與堵車等情況與實際情況難免有所出入。由于客觀條件的限制與數據的可得性,僅以景區數量作為參考,不能將景區自身的旅游基礎數據納入研究中。未來研究可考慮游客的出行意愿,除旅游景區外,結合旅游休閑業態,以軌道建設的時間節點為期,豐富完善旅游交通的相關空間地理數據,更準確地把握城市軌道交通與景區間的旅游空間關聯,深入挖掘二者的變化規律,量化城市旅游活動的空間與軌道交通的動態演化規律。