葉偉婷 陳能 張萌萌 黃曉玲

本文通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)獲取上海市綜合排名前200的熱門景點作為研究對象，利用GIS技術(shù)分析其分布情況，通過最近鄰分析法、地理集中指數(shù)、Ripleys K函數(shù)進行定量分析，分析總結(jié)上海市熱門旅游景點的空間結(jié)構(gòu)特征。最終得出：①上海市熱門旅游景點在空間上呈現(xiàn)出明顯的聚集分布，最近鄰分析得到的ANN為-0.48，Z值為-14.06;②計算得出其地理集中指數(shù)等于16.98，景點分布集中，且黃浦區(qū)、浦東新區(qū)所占比重較大;③通過Ripleys K函數(shù)來描述熱門旅游景點在不同空間尺度上的分布特征，結(jié)果表明在0～27km的空間尺度上，景點都呈聚集分布。

引言

分析研究旅游景點的空間分布特征，了解其空間分布情況，有利于為相關(guān)部門的旅游規(guī)劃提出建設(shè)性意見，實現(xiàn)旅游資源的合理利用與開發(fā)，進一步帶動區(qū)域旅游業(yè)發(fā)展?，F(xiàn)有研究從3個方面研究旅游景點空間分布格局。①空間規(guī)劃布局研究。周銳等以GIS可視化平臺為基礎(chǔ)，從土地適宜性方面出發(fā)，量化了影響旅游景點選址的因素，提出了新的景點選址分析模型。②空間可達性研究。潘竟虎等針對中國4A級及以上旅游景點的空間可達性和縣域單元的整體可達性進行了探究，以GIS技術(shù)為輔助，柵格成本加權(quán)距離算法為手段結(jié)合利用空間關(guān)聯(lián)方法對比了縣域可達性的差異性。③空間聚集性和空間可達性綜合旅游地形成機制研究。鄧華僑在探討自然地理環(huán)境因素等對成都市旅游景點空間布局和可達性所產(chǎn)生的影響基礎(chǔ)上總結(jié)了其空間特征。目前，研究多表現(xiàn)在宏觀尺度，中微觀尺度的研究不足，數(shù)量很不可觀，對于不同類型景點之間的差異對比研究也為數(shù)不多。本文從空間分析角度著手，通過GIS空間分析與空間模式識別分析方法對上海市熱門旅游景點空間分布狀態(tài)進行了研究，探究旅游景點空間尺度層面分布格局的內(nèi)在規(guī)律，同時為上海市建設(shè)國際旅游城市，制定更加科學(xué)的旅游發(fā)展規(guī)劃提供一定的科學(xué)理論參考。

一、數(shù)據(jù)處理與分析

（一）數(shù)據(jù)來源

本文研究對象為熱門旅游景點，旨在比較具有特異性的旅游景點的空間分布差異，所以在數(shù)據(jù)來源的確定方面通過綜合比較幾種常用旅游類門戶網(wǎng)站排名，最終確定數(shù)據(jù)來源。綜合對比分析了目前國內(nèi)常用的幾種旅游類服務(wù)網(wǎng)站的用戶訪問量、用戶覆蓋率等信息發(fā)現(xiàn)，去哪兒網(wǎng)的市場影響力更大，用戶覆蓋范圍廣、發(fā)展更全面，最終選取去哪兒網(wǎng)作為上海市熱門旅游景點數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)來源。通過Python網(wǎng)絡(luò)爬蟲從去哪兒網(wǎng)上獲取人氣和點評量綜合排名前200的熱門旅游景點，并根據(jù)旅游景點分類標(biāo)準(zhǔn)和區(qū)域特色，將景點分為6種類型：園林觀賞類、歷史文化類、藝術(shù)欣賞類、科技文化類、休閑購物類、海派文化類。

（二）旅游景點分布特征分析

上海市區(qū)位優(yōu)越、人口密集，每年旅游人口數(shù)眾多。由于區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展差異以及地鐵公共交通布局等關(guān)系，旅游景點的分布整體呈現(xiàn)中心聚集，但不同類型的景點分布情況各有差異。

1.基于最近鄰分析的空間集聚性分析

最近鄰分析是將區(qū)域中點的分布相比較于同一區(qū)域中點的理論意義的隨機分布進行的。這個方法源于植物生態(tài)學(xué)定義的一個間距指數(shù)，用于比較觀測到的一個區(qū)域的植物聚落圖式與隨機分布之間的異同，Clark和Evans于1954年提出最近鄰分析這一理論概念，King在1969年將這種方法引入城鎮(zhèn)聚落的空間分布分析中。后來NNA作為一種新空間分析方法被引用其他學(xué)科，例如人文地理、城市地理學(xué)。理論上，假設(shè)所有的點完全隨機分布，那么其密度倒數(shù)值的一半等同于其平均距離。最近鄰指數(shù)（R尺度）由結(jié)果值與分布圖觀測值的比值得到。

最近鄰分析的過程主要為：首先，測算出區(qū)域內(nèi)所有要素的質(zhì)心和其最近距離要素的質(zhì)心位置之間的距離;其次，計算總體的平均值。假如距離值小于隨機狀況下的平均距離，則為聚類要素;反之如果這個距離值大于隨機模式中的平均值，就看作分散要素。

平均最近鄰比率計算公式為：

ANN=Do/De（1）

式中，Do為實測要素與其最近鄰要素質(zhì)心距離的平均值：

Do=∑di/n（2）

De為隨機分布模式下的距離期望值：

De=0.5/sqrt（n1/A）（3）

上面公式中，di表示要素i與其最鄰近要素之間的距離，n為研究區(qū)域內(nèi)所有點要素總量，n1表示各類景點的數(shù)量，A為所在研究區(qū)域的面積。均勻分布情況下ANN大于1;隨機分布狀況下ANN接近于1;聚集分布模式下則ANN小于1。為了更好地反映出實際觀測的平均距離與期望值的差異程度，一般用正態(tài)分布進行檢驗，通過公式（4）（5）可以得到Z值及其置信水平：

Z值計算公式為：

Z=（Do-De）/SE（4）

SE計算公式為：

SE=0.26136/sqrt（n12/A）（5）

式中Z值為負(fù)且越小，則越能反映出點分布呈聚集狀態(tài)，反之則為離散分布。利用Arcgis10.2軟件導(dǎo)入熱門旅游景點shp類型的數(shù)據(jù)，并利用ArcToolBox工具箱中的分析模式進行相關(guān)分析，最終得到各類熱門旅游景點的ANN，并根據(jù)相關(guān)公式檢驗其顯著性，結(jié)果見表1。

由表1可知，上海市所有景點的ANN均不超過1，Z值為-14.06，呈現(xiàn)出顯著聚集狀態(tài)。其中Z值小于-2.58的僅有園林觀賞類，說明該類景點在空間上呈現(xiàn)出顯著聚集狀態(tài);藝術(shù)欣賞類、歷史文化類以及科技文化類3類景點ANN接近（分別為0.88、0.87、0.85），Z值均小于-1，聚集分布的顯著程度不高，為聚集-隨機分布;休閑購物類ANN為1.00（p=0.97）、海派文化類景點ANN為0.94（p=0.49），且Z值分別為-0.38、-0.69，更加趨近于0，說明景點呈隨機分布狀態(tài)。

2.地理集中指數(shù)

地理集中指數(shù)能夠衡量研究對象的集中程度。如果地理集中指數(shù)G值越大，說明旅游景點分布越不平衡;反之，地理集中指數(shù)越小說明景點分布均衡化程度高。

G=100·sqrt∑（Xi/T）2（6）

其中，Xi為第i個子區(qū)的景區(qū)數(shù)量，T為研究區(qū)域景點總數(shù)量，Xi為子區(qū)域內(nèi)景點總數(shù)。G取值范圍為小于100但大于1，分布越集中則G值越趨近于100;反之分布越分散，G值越趨近于1。

3.基于Ripley's K函數(shù)（多距離空間聚類分析）的空間尺度分析

為了展現(xiàn)出點空間分布依賴尺度的程度，Ripley通過K（d）函數(shù)來衡量相關(guān)結(jié)果，并廣泛地應(yīng)用到地理學(xué)、景觀生態(tài)學(xué)中。K函數(shù)統(tǒng)計結(jié)果在很大程度上會由于研究區(qū)域面積大小的不同而產(chǎn)生差異。點所在研究區(qū)域面積大小不同，所呈現(xiàn)的點排列模式也有所差異，可劃分為聚類或離散。采用由Ripley所提出的點格局分析法，克服了只能從單一尺度進行空間分布格局分析的傳統(tǒng)方法所表現(xiàn)出的缺憾之處，不同空間尺度下地理實體的空間分布特征有所差異，由此所產(chǎn)生的分析結(jié)果更具有說明性和全面性。K（d）值則可以反映出景點在空間尺度上的分布格局，計算公式如下。

K（d）=A·∑（δij（d）/n2） （1

其中，A代表所研究區(qū)域面積;n表示研究區(qū)域內(nèi)景點個數(shù);d表示空間尺度，dij表示點i到點j之間的距離;當(dāng)dij≦d時，δij（d）=1，反之則δij（d）=0;Besag提出用L（d）代替K（d），L（d）與

d的關(guān)系圖可以對多尺度空間格局進行分析與檢驗。簡化如下：

L（d）=sqrt（K（d）/π）-d（8）

點數(shù)據(jù)的分布類型通常由L（d）函數(shù)的偏離值大小來判斷。當(dāng)L（d）<0時，為均勻分布;當(dāng)L（d）=0時，屬于隨機分布;當(dāng)L（d）>0時，L（d）值的大小與空間聚集性呈正相關(guān)。隨機分布下所得觀測K值落在置信區(qū)間范圍內(nèi);特定距離下如果K期望值位于K觀測值下方，則該分布的聚類程度比隨機分布更高;若K觀測值位于K預(yù)期值下方，則為離散分布;如果K觀測值位于置信區(qū)間上方，則說明該距離下為顯著空間聚類;反之為顯著空間離散。

二、結(jié)果分析

本文通過最近鄰分析計算達到上海熱門旅游景點的最近鄰指數(shù)為0.48，Z值為-14.06（p<0.05），證明上海旅游景點的空間聚集分布特征十分明顯。地理集中指數(shù)為16.98，表明景點分布集中，其中黃浦區(qū)、浦東新區(qū)的景點數(shù)量比重稍大。不同類型的旅游景點表現(xiàn)上有所差異，海派文化類、休閑購物類景點呈隨機分布狀態(tài)。經(jīng)過分析可以發(fā)現(xiàn)，上海熱門旅游景點的空間分布格局以2.7km為起點，在0～27km的空間尺度范圍內(nèi)，在遞增尺度為2.7km的空間上，景點的空間分布都呈現(xiàn)出聚集分布狀態(tài)。由3種空間點格局分析方法分析檢驗得出上海市熱門旅游景點整體空間分布為聚集狀態(tài)的結(jié)論。

三、結(jié)語

本文利用GIS空間分析和計量地理學(xué)方法對上海市旅游熱門景點的空間結(jié)構(gòu)進行了初步探索與研究，計算了共6類200個熱門旅游景點的空間分布特征，所得結(jié)論如下：①以定量分析上海市熱門旅游景點為基礎(chǔ)可知，其具有顯著的空間聚集分布特征;②基于地理集中指數(shù)的分析可以看出熱門景點分布集中，且黃浦、浦東新區(qū)為主要的熱門旅游區(qū)域;③通過分析上海市熱門旅游景點可以發(fā)現(xiàn)景點分布格局依賴于特定的空間尺度，隨著尺度的變化，景點的空間聚集性也相應(yīng)發(fā)生變化。

針對上海市熱門旅游景點分布不均衡，景點集中分布于個別區(qū)域中的情況，據(jù)核心—邊緣理論可在集聚區(qū)域發(fā)展多個旅游核心區(qū)域，利用核心區(qū)域高度集聚的有利條件來促進邊緣地帶發(fā)展，擴大區(qū)域旅游發(fā)展的廣度，逐步實現(xiàn)旅游發(fā)展均衡化。

（作者單位：上海師范大學(xué)環(huán)境與地理科學(xué)學(xué)院）