呂璐琰,趙賢慧,楊立瑩,歐雨杏,王梓洋,李海防
(青島農業(yè)大學園林與林學院,山東青島 266109)
隨著智慧旅游時代的到來,如何深入發(fā)展大眾旅游產業(yè),創(chuàng)新旅游產品體系,改善旅游消費體驗,已成為環(huán)城旅游度假區(qū)關注的熱點問題。旅游度假區(qū)作為環(huán)城游憩帶典型的“點狀經濟”區(qū)域,能聚集優(yōu)勢資源,推動多產業(yè)發(fā)展,提升鄉(xiāng)村整體活力[1]。游道(trail)是旅游度假區(qū)重要的景觀廊道體系,承載著游人與景觀之間的互動交流,是連接游人與自然景觀、人文景觀的紐帶。游道系統(tǒng)規(guī)劃是旅游度假區(qū)規(guī)劃中極為重要的基礎設計,是決定旅游區(qū)規(guī)劃成敗的關鍵因素之一。游道選線不應簡單地追求快捷通達,而應該將分散的景觀節(jié)點串聯起來,并與地形地貌相契合,滿足功能性、生態(tài)性和審美性的要求。
國外對游道的相關研究起步較早:2000年,Sadek等[2]對游道線路規(guī)劃進行綜合評估和敏感性分析,指出游道周邊環(huán)境對選線的影響;2004年,Clay等[3]分析游客選擇旅游線路的規(guī)律,探討游道周邊環(huán)境因子對游道建設的影響;2006年,Dangermond[4]建立了包括土壤、水文、災害、植被、視覺質量等影響因子在內的數字模型,開辟了ArcGIS軟件在游道景觀分析和城市規(guī)劃中的應用思路。目前,國內關于游道規(guī)劃與設計方面的研究相對較少,袁旸洋等[5]使用“1+N”多點多次選線方法對南京牛首山景區(qū)游道進行規(guī)劃設計;黃磊等[6]運用ArcGIS疊加分析工具對張家界世界地質公園進行游道選線;華胤宏[7]總結了基于疊加分析的線路優(yōu)選方法、基于空間分析與模擬的綜合選線方法和基于數字高程模型的線路設計方法;雷瀟涵等[8]運用ArcGIS規(guī)劃沂蒙山區(qū)主要旅游景點的最佳線路;馬昊等[9]基于路網的復雜性,對石山國家地質公園游道及其相關配套設施進行系統(tǒng)規(guī)劃;左國良等[10]以Rhino平臺為依托,輔以GPS測量儀和計算機算法,對密山鐵西公園游道規(guī)劃設計??傊?,學術界對游道選線的研究主要集中在森林公園、風景名勝區(qū)、城市郊野公園、地質公園等園區(qū),對旅游度假區(qū)游道選線的研究相對較少。
為此,本研究以青島市藏馬山旅游度假區(qū)為研究區(qū)域,從視覺敏感性和生態(tài)敏感性兩方面構建景觀敏感性評價體系,運用ArcGIS軟件,對藏馬山旅游度假區(qū)進行景觀敏感性分析和游道選線,為完善藏馬山旅游度假區(qū)游道體系提供借鑒和參考。
藏馬山旅游度假區(qū)(35.79°N,119.77°E)位于青島市黃島區(qū),處于黃金海岸旅游帶,是西海岸新區(qū)重點建設的旅游區(qū)之一。度假區(qū)位于北溫帶季風區(qū),兼具季風氣候和海洋性氣候特征。占地面積32 km2,地勢北高南低,西高東低,主峰藏馬山海拔395.2 m[11]。度假區(qū)內自然和人文景觀資源豐富,有36個景點(圖1);植被多為次生自然植被和人工培育林,山清水秀,風景優(yōu)美;有陡崖子水庫及50個小型天然湖泊。開成路作為度假區(qū)對外連接的主通道,將度假區(qū)分為南北兩部分。由于缺乏科學規(guī)劃,度假區(qū)沒有系統(tǒng)的游覽交通,游道的便捷性、生態(tài)性和美觀性不夠,存在斷頭路、雨后滑坡以及步行路坡度過大等問題(圖2)。
1. 觀景臺Ⅰ;2. 秦皇旗眼;3. 獼猴園;4. 觀景臺Ⅱ;5. 茶緣溪谷;6. 商街;7. 飲馬泉;8. 藏馬老街;9. 植物園;10. 國際藝術中心;11. 露營公園;12. 茶園;13. 農業(yè)生態(tài)園;14. 牧云營地;15. 森林亭;16. 溫泉;17. 美術館;18. 賜福石刻;19. 滑雪場;20. 千禧谷;21. 藏馬河公園;22. 生態(tài)觀光園;23. 草莓工廠;24. 農莊;25. 御馬場;26. 規(guī)劃體驗中心;27. 小鎮(zhèn)丘田;28. 馬道;29. 林場;30. 產業(yè)園;31. 游客中心;32. 漂流;33. 阿朵小鎮(zhèn);34. 生態(tài)展廳;35. 影視中心;36. 杜鵑基地。
圖2 藏馬山旅游度假區(qū)道路現狀
藏馬山旅游度假區(qū)影像圖和數字高程模型(digital elevation model,DEM)來源于國家地理信息公共服務平臺(http://www.tianditu.gov.cn),分辨率為15 m;土地覆被數據來源于清華大學地球系統(tǒng)的FROM-GLC10數據(http://data.ess.tsinghua.edu.cn),分辨率為10 m;用地分類數據來源于《藏馬山旅游度假區(qū)土地利用規(guī)劃圖(2019年)》;使用手持GPS定位儀采集景點地理坐標。
1.3.1 影響因子選取
根據劉濱誼等[12]在鄉(xiāng)村景觀評價體系中對景觀敏感性的界定,選取視覺敏感性和生態(tài)敏感性作為準則層因子。視覺敏感性可衡量景觀被觀賞者感知的程度,反映景觀的易見程度、可見性、清晰性和景觀醒目度[13]。視覺敏感性越高,越適宜游道建設。生態(tài)敏感性是指在不造成環(huán)境質量損失或惡化的基礎上,生態(tài)環(huán)境對旅游道路規(guī)劃或自然環(huán)境變化的快速適應能力,表征生態(tài)環(huán)境發(fā)生問題的難易程度和概率[14]。生態(tài)敏感性越高,越不宜建設游道。本研究采用德爾菲法(Delphi method)對上述準則層因子征詢并整合專家意見,細化指標層,最終確定高程、坡度、坡向、水文條件、土地覆被、空間敏感性、景觀偏好、景點可視率共8個影響因子為指標層內容,建立藏馬山旅游度假區(qū)景觀敏感性層次結構模型(圖3)。
圖3 景觀敏感性層次結構模型
1.3.2 影響因子權重確定
影響因子的權重是景觀敏感性分析的重要參數,權重配制不當會影響游道選線的合理性。使用層次分析法(analytic hierarchy process,AHP)確定各影響因子權重,并向專家發(fā)起問卷調研,共向專家發(fā)放問卷30份,收回有效問卷30份,有效回收率100%。對判斷矩陣進行一致性檢驗,檢驗系數為0.051 4,小于0.1,通過一致性檢驗[15],說明問卷調研可靠。各影響因子權重如表1所示。
表1 景觀敏感性影響因子權重
1.3.3 綜合評價
對指標層影響因子按敏感程度(不敏感、低敏感、中敏感、高敏感、極敏感)進行賦值(百分制),形成景觀敏感性影響因子賦值體系(表2),并使用ArcGIS軟件的加權疊加法和柵格計算法得到景觀敏感性綜合評價。計算公式為:
(1)
式中:S為景觀敏感性綜合評價,Wt為第t個影響因子的權重,Ct為第t個影響因子的賦值。
基于成本路徑算法和“1+N”多點多次選線方法計算游道選線。成本路徑算法使用最短路徑函數獲取從起點到終點的最小成本路徑[5]。“1+N”多點多次選線方法則以每個景點為選線起點,同時以多個景點為選線終點,計算選線參數[5]。游道選線的計算使用ArcGIS軟件的距離工具,以景觀敏感性為綜合成本參數,結合所計算的選線參數,計算得到與起點相關的成本距離圖和成本回溯鏈接分析圖,再使用ArcGIS成本路徑工具完成成本路徑分析。最后對輸出的選線路徑進行平滑及人工優(yōu)化,剔除多余路徑,優(yōu)化線型,形成環(huán)線,生成游道選線結果[16]。
根據景觀格局和規(guī)劃要求,結合不同的游賞方式、游賞時間需求和游賞目標規(guī)劃游道線路,并遵循以下原則:①根據景觀特色、生態(tài)環(huán)境和發(fā)展目標,組織新、奇、特、優(yōu)的游賞項目;②權衡風景名勝資源與自然環(huán)境的承載力,保護并可持續(xù)利用風景名勝資源;③滿足游客的出行要求;④銜接當地政策導向與相關規(guī)劃。根據《風景名勝區(qū)總體規(guī)劃標準》[17],游賞項目一般分為審美欣賞、野外游憩、科技教育、文化體驗、娛樂休閑、戶外運動、康體度假等類別(表3)。
表2 景觀敏感性影響因子賦值體系
表3 游賞項目分類
2.1.1 影響因子分析
使用ArcGIS對影響因子賦值,得影響因子分析圖(圖4)。
2.1.1.1 高程、坡度與坡向
藏馬山旅游度假區(qū)平均海拔91 m,兼具低山丘陵、平原兩種地形地貌;高程與坡度具有空間一致性,空間分布呈高值區(qū)位于西北、由西北向東南方向逐漸降低的特征,且西南低于東北、東部低于西部。坡向多為東南坡向。
2.1.1.2 水文條件
內河流面積為48.9 hm2,集水區(qū)面積為351.6 hm2。
A. 高程;B. 坡度;C. 坡向;D. 水文條件;E. 土地覆被;F. 空間敏感性;G. 景觀偏好;H. 景點可視率。
2.1.1.3 土地覆被
高程210~386 m之間主要為森林和草地,有少許裸露的山石,植被層次豐富,人為干擾較少,生態(tài)保護價值高,生態(tài)敏感性高。
2.1.1.4 空間敏感性
農林用地和公園綠地占比超過1/2,居住用地分布在高程23~210 m內。
2.1.1.5 景觀偏好
共有12個一級景點、8個二級景點、6個三級景點、4個四級景點、6個五級景點,其中,有5個景點位于水域保護區(qū)內,分別是農業(yè)生態(tài)園、阿朵小鎮(zhèn)、杜鵑基地、草莓工廠和林場。
2.1.1.6 景點可視率
景區(qū)大部分區(qū)域都可以觀察到景點,高程越高的區(qū)域,能夠觀察到的景點數量越多。
2.1.2 景觀敏感性分析
運用ArcGIS軟件對上述各指標圖層進行加權疊加處理,得到景觀敏感性分析圖(圖5)。圖中顏色越深,表示其成本越高,越不適宜游道規(guī)劃。由圖5可知,高敏感區(qū)面積最大,其次是中敏感區(qū),不敏感區(qū)面積最小。不敏感區(qū)或低敏感區(qū)多為已建居住區(qū),居民活動較為頻繁,適宜游道建設;低敏感區(qū)多為農田等坡度較緩區(qū)域,農耕活動較為頻繁;森林、濕地、河流的生態(tài)敏感性較高,視覺敏感性高,為高敏感區(qū),不適合游道建設;位于西北側的山地景觀,海拔較高,生態(tài)敏感性高,為極敏感區(qū),綜合成本高,也不適宜游道建設。
圖5 景觀敏感性分析
以開成路為路網主干,得到最優(yōu)游道選線結果,如圖6所示,游道選線總長度80 966.6 m。對比可以發(fā)現,部分游道選線與現有道路偏差較大,主要表現在觀景臺Ⅰ、觀景臺Ⅱ、茶緣溪谷3個景點周邊及西南區(qū)域的游道。造成偏差的原因可能是:①觀景臺Ⅰ和觀景臺Ⅱ之間的游道選線受高程的影響較大,導致游道選線與現有道路相差較大;②茶緣溪谷景點被簡化為點處理,而實際該景點的面積較大,本研究未對該景點內部進行游道選線計算;③南部區(qū)域尚未開發(fā),景點較少,現有道路受農田限制,多呈直線狀。
圖6 游道選線計算結果
將度假區(qū)所有一級景點、二級景點的道路串聯作為主干道,將三級景點、四級景點、五級景點的道路串聯作為次干道,在圖6基礎上,運用ArcGIS軟件的網絡分析工具繪制游覽線路圖(圖7)。由圖7可知,主干道總長度為22 716.1 m,共串聯20個景點,包括獼猴園、飲馬泉、觀景臺Ⅱ等自然景觀,森林亭、國際藝術中心、影視中心等特色人文景觀,以及植物園、千禧谷、牧云營地、生態(tài)觀光園、農業(yè)生態(tài)園等農業(yè)產業(yè)示范點。主干道穿越地勢較平坦的地區(qū),遠離陡坡和溝坎,工程建設難度低、安全系數高,且主干道遠離濕地和水域,對濕地和水域的影響小。
由圖7可知,次干道總長度為58 250.5 m,共串聯16個景點,包括茶緣溪谷、觀景臺Ⅰ、溫泉、林場等自然景觀,滑雪場、漂流、規(guī)劃體驗中心等游玩項目,以及賜福石刻、秦皇旗眼等地域文化節(jié)點。次干道經過草地、旱地等容易改造的區(qū)域,靠近居民點,可以保護農林用地。
圖7 游道布局圖
另外,藏馬山旅游度假區(qū)面積大,應將游道分為步行游覽路和人車混行路。一般步行游覽路的坡度不超過10%,人車混行路的坡度不超過5%。據此計算:主干道中的步行游覽路長度為2 939.0 m,人車混行路長度為19 777.1 m,環(huán)境容量為36 774人;次干道中的步行游覽路長度為19 282.0 m,人車混行路長度為38 968.5 m,環(huán)境容量為77 856人。
為滿足不同游客的游覽需求,藏馬山旅游度假區(qū)游道可規(guī)劃為審美欣賞線路、野外游憩線路、科技教育線路、文化體驗線路、娛樂休閑線路、康體度假線路,每一條線路串聯不同特色的景觀節(jié)點,給游客帶來不同的旅游體驗(表4)。審美欣賞線路將自然景觀與歷史文化結合,通過觀景臺打造視線通廊,在展現山地自然景觀的同時,讓游客感受到山川湖泊的壯麗秀美;野外游憩線路是在不損害原有植被的前提下,順應山體等高布局而營造的探險線路;科技教育線路通過科普教育和文博展覽,將科普與展覽參觀結合,增強游客的體驗感和參與感;文化體驗線路遠離生態(tài)系統(tǒng)服務價值高的區(qū)域,不僅可以保護生態(tài)環(huán)境,而且能夠展示壯麗秀美的自然景觀和深厚獨特的文化底蘊;娛樂休閑線路可以讓游客休閑養(yǎng)身,保護周邊的自然環(huán)境;康體度假線路設置低強度健身步道,進行人性化的鋪面設計,專供游人健身使用。
根據線路游賞時間,單日游可選擇文化體驗線路、娛樂休閑線路和康體度假線路,雙日游可選擇審美欣賞線路、野外游憩線路、科技教育線路。游客也可以根據個人需求,選擇不同的線路。
表4 游道分類
旅游度假區(qū)如何進行游道選線是一個綜合性問題。本研究利用ArcGIS軟件,使用成本路徑算法和“1+N”多點多次選線方法,將景觀敏感性與旅游度假區(qū)游道選線相結合,使游道選線研究從以主觀決策為主的定性分析,轉變?yōu)槎ㄐ耘c定量相結合的科學決策。本研究建立了包括空間敏感性、景觀偏好、景點可視率、高程、坡度、坡向、水文條件、土地覆被等影響因子的景觀敏感性評價體系。景觀敏感性分析表明,森林、濕地、河流為高敏感區(qū),山地為極敏感區(qū),均不適合進行游道建設。最終優(yōu)選了包括審美欣賞、野外游憩、科技教育、文化體驗、娛樂休閑、康體度假等類別的6條精品游道,為藏馬山旅游度假區(qū)游道科學規(guī)劃提供借鑒和參考。
本文存在的不足和有待進一步研究的有:①受數據的可獲取性限制,所構建的景觀敏感性評價指標體系仍需進一步完善;②增加機器學習算法來篩選選線因子,提高效率和精確度;③目前的數據處理能力還無法支持高精度的高程數據,將來還可以探索更高精度的游道選線,以進一步提高游道選線的科學性與合理性。