山东省高等级旅游景区空间结构及可达性分析

Research on the Spatial Structure and Accessibility of High-Grade Tourist Attractions in Shandong Province

摘要: 利用ArcGIS10.8，对山东省高等级旅游景区的空间布局和可达性进行GIS空间分析研究。结果表明：研究区的高等级旅游景区分布具有明显集聚性，其中中东部较为集中，而西部区域景区分布则较为稀疏，总体上呈现不均衡性；山东省高等级旅游景区的平均通行时间在120 min~308 min之间，平均值为166 min，景区可达性系数极差为188 min，50%以上的景点可达性高于平均水平；研究区景区可达性的分布格局以中部地区为核心，向外辐射构成“同心圆”格局，最后对山东省旅游业的可持续发展策略进行探讨。

Abstract: Using ArcGIS10.8, a GIS spatial analysis study was conducted on the spatial layout and accessibility of high-grade tourist attractions in Shandong Province. The results indicate that the distribution of high-grade tourist attractions in the study area exhibits significant clustering, with a notable concentration in the central and eastern regions, while the western region shows a relatively sparse distribution, resulting in an overall imbalance. The average travel time to high-grade tourist attractions in Shandong Province ranges from 120 minutes to 308 minutes, with an average of 166 minutes. The accessibility coefficient for attractions is very poor at 188 minutes, yet over 50% of the attractions have accessibility levels above the average. The distribution pattern of accessibility in the study area is centered in the central region, radiating outward to form a “concentric circle” pattern. Finally, the study discusses strategies for the sustainable development of tourism in Shandong Province.

1. 引言

在区域发展中，旅游业的水平与A级旅游景区的数量和等级有着密切的关系。

其中高等级旅游景区包括5A和4A级旅游景区及世界自然文化遗产。高等级旅游景区作为高品质的标志，具有行业典范的地位，是旅游目的地的核心吸引力[1]。

随着旅游业的快速发展，《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和第二个三五年远景目标的建议》在2020年10月指出：“推进文化与旅游融合发展，打造具有丰厚文化底蕴的一系列世界一流旅游景区和度假区。在此背景下，旅游景区作为旅游发展的主要物质载体之一，对推动整个旅游系统发展发挥着重要的基础作用。旅游景区的发展离不开旅游资源的支持，高等级景区由于旅游资源质量等级高，对游客具有较大吸引力[2]。

北京大学的谢志华等人运用地理数学统计与GIS空间分析相结合的方法，研究了我国509家4A级资源型景区的空间分布特征与结构类型[3]。施妍萍等选择了浙江省的A级景区数据，通过最邻近指数、核密度分析等空间分析方法，结合ArcGIS软件，全面探讨了这些景区的空间类型、均衡度、密度及其分布特征的影响因素[4]。

王恒等将地理数学方法与GIS网络分析技术结合，考察了大连市旅游景区的空间结构[5]。覃文敏等利用路阻函数研究了新疆3A级及以上景区的交通可达性与空间分布[6]。

孙建伟等基于道路交通网络对湖北省A级旅游景区的可达性进行了探究，并对其空间分布特征进行研究[7]。邹贝贝与孙艺瑄运用ArcGIS空间分析技术，以最邻近指数、核密度分析与地理集中度指数为基础，对山东省A级旅游景区的空间格局进行了研究[8]。

目前，高等级景区在特定区域内的空间研究相对较少。因此，本文将以山东省的高等级旅游景区为研究对象。深入研究高等级旅游景区的分布和空间可达性，对当地政府和相关部门制定更具针对性的旅游发展战略提供科学依据。

2. 研究数据与方法

2.1. 研究区域

山东省地处华东北部，东临渤海、黄海，拥有独特的自然和人文旅游资源。截至2024年初，全省内4A级及以上旅游景区共有245个，在全国所有省级单位中名列前茅。在新世纪之交，山东旅游致力加强品牌建设，打响“好客山东”文化旅游品牌，奠定了坚实的旅游业发展基础。近几年，山东省注重文化与旅游相结合，打造了如潍坊风筝节、泰山封禅大典等文化旅游景点，提高了山东在国内的知名度。但是，从现阶段来看，山东省的旅游产业依然存在发展潜力，这一切都可以通过对旅游景点的空间优化加以实现。本文运用ArcGIS 10.8空间分析技术，研究山东省高等级旅游景区的空间格局与可达性，旨在为该地区旅游业的可持续开发和健康发展提供指导。

2.2. 数据来源与处理

本文研究数据来自山东省文旅厅官方网站《山东省A级景区名录》(截至2024年2月29日)。山东省共有4A级以上景区245家，5A级景区15家，4A级景区230家，利用Google Earth软件，确定各个景区的分布点位。140个县级单位和16个地级市的面板数据来源于《中国县域统计年鉴》《山东省统计年鉴》及《山东旅游年鉴》。DEM数据分辨率为30 m，数据从地理空间数据云网站获取。

国内道路数据在OSM官网下载得到，以山东省行政区划进行裁剪得到研究区内所有的道路数据，并对该矢量化道路进行分级、合并、融合处理。

2.3. 研究方法

2.3.1. 最邻近系数

最邻近指数一般是用来测度点状要素的空间分布类型[9]。公式如下[10]：

$R=\frac{r_i}{r_E}$ (1)

$r_E=\frac{1}{2\sqrt{\frac{n}{A}}}$ (2)

式中：R为最邻近指数，$r_i$ 为实际最邻近距离，$r_E$ 为理论最邻近距离，A为研究区面积，n为旅游景区的数量。当R = 1时，表明旅游景区在空间上呈现随机分布；若R > 1，空间上为均匀分布；R < 1时，空间上呈现凝聚型分布。

2.3.2. 核密度分析

区域地理要素的空间分布密度及其形态的变化，常用核密度分析法进行估算。要素的空间分布密度可以比较清楚地显示出它的离散和聚集特点[11]。其公式如下：

${\widehat{\lambda }}_h\left(s\right)={\displaystyle {\sum }_{i=1}^n\frac{3}{\pi h^4}{\left[1-\frac{{\left(s-s_i\right)}^2}{h^2}\lambda \right]}^2}$ (3)

式中：s为研究区域内高等级旅游景区的地理方位，S_i为落在以S为圆心的高等级景区；H为在半径的范围内第i个景点的地理方位。

2.3.3. 地理集中度指数

地理集中度指数是测度要素在某区域内的集中程度的常用指数，是衡量研究对象在空间分布上集中程度的重要指标[12]。公式如下：

$G=100\times \sqrt{{\displaystyle {\sum }_{i=1}^n{\left(\frac{X_i}{T}\right)}^2}}$ (4)

式中，G代表某景区的地理集中度指数；X_i是第i个市的景区数目；T代表景区总数；n是市区总数。G是位于0~100之间的数值，G值愈大，景区布局集中；G值愈小，则布局分散。

2.3.4. 泰森多边形

泰森多边形是对空间平面的一种剖分，通过计算点集泰森多边形面积的变异系数CV值，可以分析出在研究区上点集的空间分布均衡程度[13]。变异系数计算公式为：

$CV=\frac{s}{v}\ast 100\%$ (5)

CV为泰森多边形的变异系数，S为泰森多边形面积的标准差，V为泰森多边形面积的平均值。法国Duyckaerts [14]提出了3个建议值：点集在CV ≥ 64%时为集聚分布；点集在33% < CV < 64%条件下呈均匀分布；点集在CV ≤ 33%时，呈随机分布。

2.3.5. 可达性

空间可达性是在适当的时间内依靠一定的交通设备到达目的地点的指标，本文依托公路交通网，利用平均通行时间成本来评价研究对象的可达性。具体的计算公式如下[15]：

$A_k={\displaystyle {\sum }_{d=1}^n{T}_{kd}}/n$ (6)

式(6)中：k代表山东省的高等级旅游景区，d代表山东省内某市(县)政府，$T_{kd}$ 为通过交通网从景点k到某市(县)政府d的最短时间，n代表山东省辖市和县城的总数。$A_k$ 即为景点k的平均通行时间即可达性值。可达性越好，$A_k$ 越小。为了更深入研究各景区的可达性，本文对$A_k$ 进行了归一化处理后得到${A^{\prime }}_k$ 即景区k的可达性系数，计算公式如下：

${A^{\prime }}_k=A_k/\left({\displaystyle {\sum }_{k=1}^n{A}_k}/n\right)$ (7)

式(7)中n表示研究区域内旅游景区数量，${A^{\prime }}_k$ 即为景点k的可达性系数，范围在0到2之间，均值为1，如果${A^{\prime }}_k$ 介于0到1之间，说明可达性水平高于平均水平，可达性表现良好，如果${A^{\prime }}_k$ 介于1~2之间，证明可达性水平在平均水平之下，可达性不好。

3. 研究结果与分析

3.1. 高等级景区空间分布总体特征

各市在高等级旅游景区的数量上存在明显差异(见图1)。临沂市、青岛、烟台和潍坊是高等级景区数量较多的城市。临沂市以29个高等级景区位居首位，其中包括2个5A景区和27个4A景区，占全省的11.84%；青岛市居第二位，拥有2个5A景区和26个4A及以上景区；烟台市和潍坊市并列第三，各有23个高等级景区。烟台市有2个5A景区和21个4A景区，潍坊市则有1个5A景区和22个4A景区。总体来看，山东省的高等级旅游景区发展较为均衡。

Figure 1. Distribution map of high-level scenic spots in Shandong Province

图1. 山东省高等级景区分布图

3.2. 高等级景区空间分布类型

通过ArcGIS 10.8中的平均邻近距离得到山东省高等级景区的实际平均观测距离为11.55 km，利用公式计算出了旅游景区的理论平均距离为16.99 km，最邻近点指数为0.68 < 1，可知山东省的高等级景区具有聚集性分布的特点。

3.3. 高等级景区密度分析

通过ArcGIS 10.8对山东省高等级旅游景区进行核密度分析(见图2)，发现该省高等级景区的分布密度在空间上具有明显的“中东部多，西部少”的特点。

Figure 2. Kernel density distribution map of high-grade scenic areas in Shandong Province

图2. 山东省高等级景区核密度分布图

进一步分析显示，济南、青岛、泰安和临沂四个城市的高等级旅游景区分布密度最高，而菏泽、聊城和德州的分布密度则相对较低。济南南部山区与泰安交界处是高密度集聚中心，向南延伸至济宁曲阜，向东北部延伸到潍坊青州；临沂东北部的集聚中心以沂南沂水为核心，密度呈同心圆结构向外扩展；在半岛地区，胶州湾周边区域构成集聚中心，并与威海和烟台的次高密度区共同构成了海滨旅游带的初步轮廓。

3.4. 高等级旅游景区分布均衡度分析

3.4.1. 泰森多边形

通过ArcGIS 10.8软件计算山东省高等级旅游景区的泰森多边形面积，结果显示，济南市、临沂市和青岛市的泰森多边形数量较多且面积较小，显示出较高的集聚程度。泰森多边形面积的标准差为489.66，平均值为399.58，变异系数为122.54%，点状目标的变异系数大于64%。表明兴趣点明显呈集群分布，这与最邻近指数的结果一致，进一步确认了山东省高等级旅游景区的聚集性。

3.4.2. 地理集中指数

由于各市在地理环境、资源和交通条件上存在差异，山东省高等级景区的数量各不相同。全省共有245个高等级景区，地级市16个，由此计算得到G值为27.59。假定各旅游景点的空间分布较为均衡，其地理集中指数为25.01，低于31.85，表明山东省高等级景区的分布具有集中性，但集中程度较低。这一结论与最邻近点指数法的分析结果一致。

3.5. 高等级景区可达性分析

3.5.1. 可达性计算

本文参照《中华人民共和国公路工程技术标准(JTB01-2003)》为不同等级道路在属性表中赋值速度(见表1)。高速公路设定为120千米每小时，一级道路100千米每小时，二级道路80千米每小时，三级道路60千米每小时，四级道路40千米每小时。

最终，通过OD成本矩阵工具计算各景区到各区县中心的时间成本，从而得出山东省高等级旅游景区的平均出行时间，并评估其可达性。

Table 1. Vehicle speed assignment for different road classifications

表1. 不同道路等级行车速度赋值表

道路等级	高速公路	一级道路	二级道路	三级道路	四级道路
速度(km/h)	120	100	80	60	40

通过对OD成本矩阵计算结果的整理与汇总，并利用可达性计算公式计算出山东省高等级景区的平均通行时间。

通过计算各旅游景区之间的平均通行时间，得出山东省高等级旅游景区的可达性。结果显示，这些景区的平均通行时间在120到308 min之间，平均值为166 min。145个景区的可达性均在120 min以上，其中中国陶瓷琉璃馆到山东各县市具有最短的平均通行时间，约为120 min，可达性最高；威海成山头景区约为308 min，平均通行时间最长。显示出高等级旅游景区之间可达性差异显著。

5A级旅游景区的平均通行时间范围在125~267 min之间，平均值为179 min；而4A级旅游景区的平均通行时间为120~308 min，平均值为165 min。

从可达性系数的角度来看，中国陶瓷琉璃馆的可达性系数最低，为0.72，而成山头景区的可达性系数最高，为1.86，极差为1.16。整理可达性系数的数据表后，98个景区的可达性系数大于1，占总数的40%；147个景区的可达性系数小于1，占总数的60%。显示超过半数的景点可达性在平均水平之上，总体上仍较为均衡。

在山东省的5A级景区中，9个景区的可达性系数超过1，占比60%；而可达性系数小于1的景区有6个，占40%，可见5A级景区的可达性整体较为均衡。对于4A级景区而言，具有可达性系数大于1的景区有89个，占4A级景区数量的39%；可达性系数小于1的景区有141个，占61%，说明大多数4A级景区的可达性较好，并且整体高于平均水平。

3.5.2. 山东省高级别景区可达性空间格局

利用GIS中的Spatial Analyst工具中的克里金(Kriging)插值法，对山东省245个高等级旅游景区的可达性格局做空间插值模拟，并绘制山东省高等级旅游景区可达性分布图 ，通过该分布图来对山东省高等级旅游景区进行可达性空间格局分析。

山东省高等级旅游景区的可达性大致呈现出“中间强，两边弱”的格局(见图3)。可达性较好的区域主要集中在中部、中西部及东部的部分地区，以济南市区为中心，形成一个高可达性区域。高等级景区在这些地区也有比较集中的分布。相比之下，威海市、烟台市和菏泽市等地的可达性较差，这些区域多位于省界边缘，前往省内其他地区的距离较远，通行时间较长，导致高等级景区的可达性降低。

Figure 3. Spatial pattern of accessibility to high-grade scenic areas in Shandong Province

图3. 山东省高等级景区可达性空间格局

整体来看，可达性较好的高等级景区主要位于济南市、淄博北部、泰安北部、德州东部和潍坊西部。这些地区地处平原，交通网络密集且指向性明显，周边有多条重要交通干线如青银高速、滨莱高速、京沪高速和京台高速等。

3.6. 高等级旅游景区发展优化建议

(1) 优化旅游景区的空间布局，制定长远旅游发展规划。政府应完善政策，利用地方人文和自然资源优势，提升服务水平以增强竞争力，实现旅游均衡发展。

(2) 加强交通网络建设，增强旅游基础设施。健全高速公路等快速交通系统。提升主要景区之间的连接性，如增设旅游专线巴士，提供便捷的交通服务。缩短游客与旅游地之间的距离和时间，对促进区域间经济和文化要素的流通，推动基础设施建设和旅游发展具有重要意义。

(3) 加强区域旅游合作，转变传统的单一景区发展模式，向旅游集群和连片发展迈进。在新景区规划时，需综合考虑周边资源，开发独特创意景区，而非简单复制。同时，建立合作关系，推出联票或联合活动，协同发展，提高旅游目的地吸引力。

(4) 利用科技创新，促进高新产业与旅游业的深度融合。特别是在互联网快速发展的背景下，运用大数据和人工智能技术，进行游客流量监测、景区管理和服务提升。利用社交媒体、旅游平台发布与景区相关的照片、视频、用户评价等，加强市场宣传。

4. 结论

本研究以山东省145个高等级旅游景点为对象，使用ArcGIS 10.8，通过最邻近指数、核密度估计法、地理集中指数和泰森多边形分析法，探讨了山东省高等级旅游景区的空间结构及可达性，并分析了可达性的空间分布。最终得出的结论如下：

第一，山东省高等级旅游景区主要集中在临沂、青岛、烟台和潍坊，景点在空间上呈现聚集分布。总的来说，“东部和中部地带的景区数量较多，而西部地区的数量相对较少”。景区高密度区域主要分布在研究区的中部和东部，而北部、西部及南部边缘地区的分布密度相对较低，整体上表现为分散且不均衡的分布态势。

第二，高等级旅游景区整体可达性较好，平均可达时间为166 min，全省可达性具有较大差异，其中景区可达性系数极差为188 min，超过50%的景区可达性高于平均水平。

第三，在研究区内高等级景区的可达性分布格局以中部地区为核心，向外辐射构成“同心圆”格局，可达性中部地区是最高的，向外围区域逐渐降低，这一趋势呈现距离递减规律。