Scientia Geographica Sinica 2016 , 36 (11): 1722-1728 https://doi.org/10.13249/j.cnki.sgs.2016.11.015

Orginal Article

基于地统计学方法的区域旅游空间结构研究——以皖南国际文化旅游示范区为例

祝亚雯¹, 胡文海²

1.池州学院皖南民俗文化与旅游发展研究院,安徽池州 247000
2.池州学院旅游与历史文化学院,安徽池州 247000

Regional Tourism Spatial Structure Based on Geostatistical Method: A Case Study of South Anhui International Cultural Tourism Demonstration Area

Zhu Yawen¹, Hu Wenhai²

1. Institute of South Anhui Folk Culture and Tourism Development, Chizhou College, Chizhou 247000, Anhui, China
2. Department of Tourism and History Culture, Chizhou College, Chizhou 247000, Anhui, China

中图分类号: F901

文献标识码: A

文章编号: 1000-0690（2016）11-1722-07

收稿日期: 2015-12-7

修回日期: 2016-03-23

网络出版日期: 2016-11-10

基金资助: 安徽省教育厅人文社科一般项目（SK2013B337）、安徽省教育厅人文社会科学研究重大项目（SK2016SD41）、池州学院研究中心项目（XKY201520）资助

作者简介:

作者简介：祝亚雯（1985-）,女,安徽铜陵人,讲师,主要从事旅游规划与开发、区域旅游研究。E-mail:76884039@qq.com

展开

摘要

基于地统计学方法,以皖南国际文化旅游示范区为例,结合GIS技术,研究区域旅游景点空间分布格局及空间相关关系。结果表明,皖南国际文化旅游示范区在东西方向上具有显著的空间相关性。初期区域呈现随机型分布,空间异质性主要由随机性因素影响,而随着时间的推移,随机性因素影响越来越弱。从整体上来看,示范区空间等级差异虽不显著,但“两山一湖”板块仍是区域核心旅游板块,引导区域旅游发展有向其靠近趋势;从局部来看,以方特主题公园为主的东北部有成为示范区门户的趋势,黄山周边景点空间联系紧密,而安庆并没有完全融入示范区的旅游发展格局,距离可能是其主要影响因素。

关键词： 地统计学 ; 空间插值 ; 旅游景点 ; 区域旅游

Abstract

On the basis of the geostatistical method and in combination with GIS technology, a research is being carried out on space distribution pattern and spatial correlation of regional tourist scenic spots in the very paper, with South Anhui international cultural tourism demonstration area as the studying sample. In the first place, it has calculated the semivariogram of the number of tourists in the tourist attractions which have been under monitor from 2009 to 2014 with the help of statistical data, so that a semivariogram model has been matched. After that, it starts to interpolate spatial data in it and draws the Kringing maps on number of tourists to the scenic spots in accordance with the optimal semivariogram model which has been matched. In the end, an analysis is done in the paper on the semivariogram and the kringing maps on the number of tourists to scenic spots in different specific years. In the light of the results coming from the above analysis, there exists a significant spatial correlation between the east part and the west part of South Anhui international cultural tourism demonstration area. In the initial stage, it appeared a clustering distribution in the area, while the spatial heterogeneity being mainly affected by random factors which gradually have become weaker and weaker over time. On the whole, though the spatial level difference of the demonstration area is not significant, the "two mountains and one lake" area remains the core tourism sector and guides the development of regional tourism tend to be closer to it. From the perspective of locality, with Fangte Theme Park as the main sector, the Northeast area has a tendency to become a demonstration zone portal and the attractions around the Huangshan Mountain are closely linked together in space. However, Anqing City has not fully been integrated into the tourism development pattern of the demonstration area with distance as the major possible influencing factor. In summary, the research on South Anhui international cultural tourism demonstration area space structure on the basis of the geostatistics method, on the one hand, may help all scenic spots to get their correct identification in the demonstration area, to make a competitive analysis, and to design a suitable marketing strategy for them, so as to increase mutual association driving effect among them; on the other hand, it may offer a macro guidance on spatial structure adjustment in the demonstration area, to integrate all scenic spots within the region, to provide a reference for tourism development direction and trend in the demonstration area.

Keywords： Geostatistics ; spatial interpolation ; tourist attraction ; regional tourism

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祝亚雯, 胡文海. 基于地统计学方法的区域旅游空间结构研究——以皖南国际文化旅游示范区为例[J]. , 2016, 36(11): 1722-1728 https://doi.org/10.13249/j.cnki.sgs.2016.11.015

Zhu Yawen, Hu Wenhai. Regional Tourism Spatial Structure Based on Geostatistical Method: A Case Study of South Anhui International Cultural Tourism Demonstration Area[J]. Scientia Geographica Sinica, 2016, 36(11): 1722-1728 https://doi.org/10.13249/j.cnki.sgs.2016.11.015

旅游空间结构是区域旅游研究的基础问题。在研究区域旅游空间结构特征的基础上,分析旅游空间结构差异,探索区域旅游空间规律,为优化旅游要素空间分布、加强区域旅游空间合作提供科学依据^[1]。

国内区域旅游空间结构的研究,较多是从经济学、社会学的角度介入的^[2],应用较广的理论有：核心-边缘理论^[3,4]、点-轴理论^[5,6]、增长极理论^[7,8]、中心地理论^[9,10],大多是着眼于微观层面来研究区域旅游空间结构^[11]。然而,旅游活动本身和地理学有着天然的联系,应注重主动运用地理学的观点和方法开展研究工作^[2],坚持把以旅游现象为载体的“人地关系”研究作为区域旅游空间结构的研究核心^[12]。

在区域旅游空间结构定量研究方法中,根据统计分析方法的运用情况可分为基础统计分析与复杂统计分析^[13],但经典统计学所采取的样本缺乏有效空间信息。然而地统计学基于大部分的地理现象都具有空间相关特性,通过空间建模来拟合生成充分逼近空间分布特征的函数方程^[14],既考虑到样本值的大小,又重视样本空间位置及样本间的距离,弥补了经典统计学忽略空间方位的缺陷^[15]。其理论和方法主要应用在地质、生态、土壤、水文、气象等领域,但在旅游领域的运用较少^[16],大多集中在旅游环境管理方面^[17~20],属于被动研究。

本文以皖南国际文化旅游示范区为例,基于地统计学方法,结合GIS技术,从微观层面上研究旅游景点空间分布形态、空间格局与变异、空间相关性,探索区域旅游空间规律,有助于深化区域旅游空间结构研究,为示范区区域旅游空间结构优化与旅游业可持续发展提供借鉴。

1 研究方法

地统计学研究的变量是区域化变量,因此将旅游景点人数视为区域化变量,同时考虑样本的空间位置与方向,研究样本在空间上显示出一定结构性和随机性的自然现象。本文通过计算景点旅游人数的半变异函数、拟合最优半变异函数模型、分析半变异函数结构来描述它们的空间格局及空间相关关系,样本半变异函数值 $\begin{matrix} r (h) \end{matrix}$ 可用下式计算^[21]：

$\begin{matrix} r (h) = \frac{1}{2 N (h)} \overset{N (h)}{\sum_{i = 1}} {[Z (x_{i}) - Z (x_{i} + h)]}^{2} \end{matrix}$

式中, $\begin{matrix} Z (x_{i}) \end{matrix}$ 为第i个样本点区域化变量,并满足二阶平稳假设,即随机函数 $\begin{matrix} Z (x) \end{matrix}$ 的空间分布规律不因位移而改变, $\begin{matrix} h \end{matrix}$ 为两个样本点空间分隔距离或距离滞后, $\begin{matrix} N (h) \end{matrix}$ 是分隔距离为 $\begin{matrix} h \end{matrix}$ 时的样本点总对数, $\begin{matrix} Z (x_{i}) \end{matrix}$ 和 $\begin{matrix} Z (x_{i} + h) \end{matrix}$ 为实测值。

利用地统计学专业软件GS+ 9.0,对原始数据进行处理,计算半变异函数,并拟合 $\begin{matrix} r (h) \end{matrix}$ 的理论模型。结合ArcGIS 10.2,用普通克立格（Ordinary Kriging）方法对样本点进行空间插值。本文旨在定量分析皖南国际文化旅游示范区的空间结构,不预测具体旅游景点的未来发展规模,故只对空间插值结果进行结构分析,不做具体点预测分析。

2 研究区域与数据来源

2.1 研究区域

皖南国际文化旅游示范区自2009年提出,范围包括黄山、池州、宣城、马鞍山、芜湖、铜陵、安庆等7市,加上安徽省2011年进行行政区划调整,目前整个示范区包括7市47个县(市、区),总面积为5.70×10⁴km²,人口1 896 万人。2014年2月12日,经国务院同意,国家发改委正式批复《皖南国际文化旅游示范区建设发展规划纲要》,使之成为国内第一个国家级文化旅游示范区。皖南国际文化旅游示范区区位条件优越,生态环境优良,文化底蕴深厚,旅游资源富集。2014年,皖南国际文化旅游示范区实现旅游总收入1 862.1 亿元,接待入境游客326.78 万人次,国内游客1.96 亿人次,分别增长13.3%、14.2%和12.2%,分别占全省总量的54.29%、80.68%、51.77%。

2.2 数据来源

皖南国际文化旅游示范区是2009年成立的,考虑数据获取的准确性和权威性,故本文选取示范区内安徽省重点监测旅游景点为样本点（图1）,且为保证数据的完整性、规避主观性,前期并未对样本点进行筛选。区域旅游空间结构的形成和发展实际上是各旅游地之间依托旅游流相互联系、协调、制约的动态演化过程^[22],因此本文收集样本点2009~2014年国内旅游人数(安徽省旅游局. 安徽省重点监测旅游景区（点）接待情况月报表.),分析示范区空间形态、空间格局、空间关系及动态变化特征。

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图1 样本点分布图

Fig.1 Distribution of sampling points

3 地统计学实证分析

3.1 空间形态分析

对样本数据进行定位,由图2可知,皖南国际文化旅游示范区从整体上看呈大分散、小集中形态;在示范区东南部即黄山、池州和宣城,形成集中状态,且这种集聚趋势由东南部向示范区中心偏东北部移动。这是由于示范区东南部的旅游资源无论从等级上还是数量上占有绝对优势,同时皖江城市马芜铜的经济发展好,在一定程度上带动旅游发展,提升其在示范区的旅游地位。

对样本数据设置旅游人数为属性值,进行区间分类,得出不同年份示范区旅游景点空间等级,由图2可知,2009年“两山一湖”（黄山、九华山和太平湖）区域为示范区第一等级特征显著,而到2014年,示范区空间等级差异不显著,说明示范区由“两山一湖”的“一枝独秀”到现在的“百家争鸣”空间状态。

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图2 2009~2014年样本点坐标定位及空间等级分布

Fig.2 Coordinate location and spatial distribution of sampling points in 2009-2014

3.2 空间格局分析

设置属性值,通过投影点做出一条最佳拟合线,并用它来模拟空间方向上存在的趋势,形成不同年份皖南国际文化旅游示范区旅游景点人数全局趋势图。示范区不同年份在东西方向上的趋势大体是一致的,均是自西向东逐渐下降,且下降幅度逐渐减小,趋势线趋于平缓,表明皖南国际文化旅游示范区在东西方向上平稳发展,且皖南东部发展速度大于皖南西部;而在南北方向上,趋势存在较大差异,2009年示范区北部发展速度大于南部,2010年以后,趋势线几乎成一条直线,表明在南北方向上趋势不显著。

综合考虑东西方向和南北方向的趋势,可以得出在2009~2014年,皖南国际文化旅游示范区主要表现为东西方向的趋势变化,且东北部如芜湖等地,高级别新景点不断增加,旅游发展迅速。这也证明了黄山在示范区的首位性不强,与前面空间形态分析基本吻合。

3.3 空间关系分析

应用上述方法可以得到2009~2014年皖南国际文化旅游示范区旅游景点空间分布的半变异函数模型参数及分布类型（表1）。块金值C₀表示随机部分的空间异质性,而空间变异值C₀/(C₀+C)则反映随机性因素引起空间变异的程度,如果该比值较高,说明随机性因素引起空间变异性的程度较高^[21]。皖南国际文化旅游示范区旅游景点空间变异主要由结构性因素和随机性因素共同影响的结果,结构性因素如新景点的产生、景点之间的地理距离等,而随机性因素如旅游交通的改善、经济政策的引导、行政区划的调整等各种人为活动。

表1 2009~2014年示范区旅游景点空间分布的半变异函数模型参数及分布类型

Table 1 Distribution type and semivariogram parameters of demonstration area tourism population in 2009-2014

年份	理论模型	块金值(C₀)	基台值(C₀+ C)	变程(a)	相关系数	空间变异	分布型
2009	线性	0.918	1.352	1.590	0.202	0.679	随机
2010	高斯	1.103	4.216	6.690	0.649	0.262	聚集
2011	指数	0.812	3.641	12.030	0.649	0.223	聚集
2012	线性	0.628	1.890	1.590	0.438	0.332	随机
2013	高斯	0.800	4.610	6.720	0.564	0.174	聚集
2014	高斯	0.810	4.630	6.630	0.582	0.175	聚集

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由表1可知,不同年份的最优半变异函数模型不同。2010、2013和2014年是高斯模型,2011年是指数模型,其空间格局呈现聚集型分布,而2009和2012年是线性有基台值模型,其空间格局呈现随机型分布。不同年份旅游景点结构的块金值变化不太大,但在2013和2014年,空间变异值相对较小,而在2009年,空间变异值则相对较大。表明在早期,皖南国际文化旅游示范区旅游空间结构变异大部分是由随机性因素作用,且影响显著,主要是由于安徽省政府在2009年提出皖南国际文化旅游示范区的概念,引导该区域旅游发展方向和趋势。而在后期,随机性因素作用减弱,主要是由空间自相关引起示范区旅游空间结构变异。

3.4 空间插值分析

结合ArcGIS中的地统计学模块,对数据图层进行处理,利用图示语言进行分析。通过不同年份皖南国际文化旅游示范区旅游景区人数空间插值等值线图（图3）的对比分析,可以直观展示出示范区在不同时间尺度上的空间差异。等值线颜色表示空间插值值域的大小,颜色越深,值域越大,反映旅游空间等级越高,反之越浅则越小越低。同时,等值线的疏密程度反映皖南国际文化旅游示范区旅游景点空间变异的速度,等值线越密,空间变异越快,反之越疏则越慢。

1）皖南国际文化旅游示范区在不同年份呈现出不同方向的空间变异。在示范区成立初期,主要表现为南北方向的空间变异,随后东西方向的空间变异更为显著。说明皖南国际文化示范区旅游发展方向由原来的南北方向转为东西方向,即在东西方向上有较大程度的空间变异。这主要是因为示范区前期受到随机性因素的影响,如东北部旅游的崛起、2009年皖江城市带的提出等;到了后期空间变异主要是由空间自相关性引起的,如新景点的产生、景点发展速度等等。

2）由图3等值线的颜色可知,皖南国际文化旅游示范区以“两山一湖”为核心旅游板块。该板块旅游资源数量多、等级高,发展较稳定,在区域旅游发展中结构优势显著,核心作用强,引导皖南国际文化旅游示范区旅游发展具有靠近该板块发展的趋势。但随着假日制度改革、休闲经济兴起、旅游意识提高,城市周边短距离的游憩活动受到欢迎,加上皖江城市带的提出,沿江城市马芜铜池区位优势凸显,旅游发展速度较快,尤其是示范区东北部的方特主题公园,与示范区自然资源、文化资源形成互补,有成为示范区“东大门”的趋势。另外,由图3还可知,目前在皖南国际文化旅游示范区整个发展格局中,安庆并没有完全融入,可见随机性因素对空间变异影响不大,距离可能是影响其空间变异的主要因素。

3）由图3等值线的疏密程度可知,皖南国际文化旅游示范区东南部普遍存在空间变异速度较快的现象。从小范围来看,黄山周边景点,如西递、宏村、呈坎、唐模等景点虽受“两山一湖”板块影响,但各景点之间空间联系加强,且空间相关范围越来越广,对附近旅游景点具有一定的带动作用。故对于环黄山景点来说,不仅要与黄山保持联系,更要加强周边景区点的空间联系,减少对黄山的过度依赖,发挥最大区内关联带动效应。

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图3 2009~2014年皖南国际文化旅游示范区旅游景区人数空间插值等值线（单位：人）

Fig.3 Filled contours maps of demonstration area tourism population in 2009-2014

4 结论与讨论

通过统计数据计算2009~2014年重点监测旅游景点人数的半变异函数,拟合最优半变异函数模型,并进行空间数据插值,绘制旅游景点人数的克里格图。最后对所得到的不同年份旅游人数的半变异函数表和克里格图进行分析,研究结果表明,皖南国际文化旅游示范区空间格局早期呈随机型分布,随机性因素是引起空间变异的主要原因,且变异方向为南北方向;随着时间的推移,示范区格局主要呈聚集型分布,随机性因素作用减弱,且变异方向为东西方向;通过空间插值可知,“两山一湖”仍是示范区核心板块,但以方特主题公园为主的东北部有望成为示范区又一核心;黄山周边景点空间联系紧密,而安庆并没有完全融入示范区的旅游发展格局,距离可能是其主要影响因素。

综上所述,基于地统计学方法研究皖南国际文化旅游示范区空间结构,一方面可以帮助示范区内各景点正确定位,分析竞合对象,设计适宜营销策略,增加彼此之间关联带动效应;另一方面,宏观上指导示范区空间结构调整,整合区域内各景点,为示范区旅游发展趋势和方向提供参考。选择相对量数据对旅游市场、旅游设施等空间结构进行地统计学分析是下一步研究方向,即真正实现模拟的对象由“实体属性表面”向“非实体属性表面”发展,由静态的自然地表向动态的人工地表延伸。

The authors have declared that no competing interests exist.

参考文献

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[8]	吴英. 河北省旅游空间结构优化研究——基于旅游休闲产业多元价值功能的视角[D] .石家庄:河北经贸大学,2015. [本文引用: 1] [Wu Ying. Research on optimization of Hebei tourism spatial structure—based on a multi-functional view of tourism ＆ leisure industry. Shijiazhuang: Hebei University of Economics and Business,2015.] [本文引用: 1]
[9]	黄华. 边疆省区旅游空间结构的形成与演进研究——以云南省为例[D] . 上海:华东师范大学,2012. [本文引用: 1] [Huang Hua. A research on tourism spatial structure of borderland province-a case of Yunnan province. Shanghai: East China Normal University,2012.] [本文引用: 1]
[10]	沈红娣. 基于旅游中心地的浙江省旅游空间结构研究[D] . 南京:南京师范大学,2012. [本文引用: 1] [Shen Hongdi. The study on tourism spatial structure of Zhejiang province based on tourism center. Nanjing: Nanjing Normal University,2012.] [本文引用: 1]
[11]	徐小波,沈伟丽,许俊.旅游区域: 对四种常见“区域旅游空间结构理论”的质疑初探 [J].桂林旅游高等专科学校学报,2007,18(3):329-333. URL [本文引用: 1] 摘要国内外形势使我国旅游发展模式亟需转型,区域旅游竞合成为时代必然。区域旅游竞合以合理的空间结构为先导,我国区域旅游空间结构理论研究和应用尚处于初级阶段,其中以四种常见理论为主流。通过对旅游区域本质和表现形式及其内在关系的深刻解析,发现旅游区域的四维空间形态富有特殊性或个性,形成对“四理论”的尖锐质疑。“四理论”并未深入分析区域个性,其所适用的“区域”有特定的条件限制,故绝不能直接套用。 [Xu Xiaobo, Shen Weili, Xu Jun. Oppugn towards 4 Common and Popular Regional Tourism Spatial Structure Theories from Tourism Area. Journal of Guilin Institute of Tourism,2007,18(3):329-333.] URL [本文引用: 1] 摘要国内外形势使我国旅游发展模式亟需转型,区域旅游竞合成为时代必然。区域旅游竞合以合理的空间结构为先导,我国区域旅游空间结构理论研究和应用尚处于初级阶段,其中以四种常见理论为主流。通过对旅游区域本质和表现形式及其内在关系的深刻解析,发现旅游区域的四维空间形态富有特殊性或个性,形成对“四理论”的尖锐质疑。“四理论”并未深入分析区域个性,其所适用的“区域”有特定的条件限制,故绝不能直接套用。
[12]	保继刚,张晓鸣. 1978年以来中国旅游地理学的检讨与反思 [J].地理学报,2004,59(1):132-138. https://doi.org/10.3321/j.issn:0375-5444.2004.z1.018 URL [本文引用: 1] 摘要自1978年以来,中国旅游地理学得到了较快发展,然而存在着理论和方法的研究薄弱、研究内容范围较为狭窄、重复工作较多且整体水平提高缓慢等问题。从以下角度反思中国旅游地理学25年的发展和问题,对这一学科将来的进步不无裨益。(1)学术研究与应用实践之间的关系。20多年来,中国旅游地理学界始终以服务于国民经济为主攻方向,旅游地理学的应用价值被无限夸大,反过来制约了其他方面的研究拓展和深入。实际上,旅游地理学研究,绝不只是一个经济问题,它也需要关注社会公平、环境伦理。(2)研究的观念与目标。中国旅游地理学有必要树立新的研究观念,认清自身的研究状态。没有反省、没有自我的怀疑、没有批判和创新的研究,其研究贡献是非常有限的。(3)研究的方法与成果。实证研究在过去25年的中国旅游地理研究中是一种常见方法,然而,不能把利用数学和量化的方法来进行研究看作解决问题的唯一途径,况且低水平的实证研究有时会成为无价值的案例堆积,浪费研究资源和研究者的时间与精力。对研究成果应该有新的认识:该成果的真正价值是什么?国内外类似成果的差异(而不仅仅是差距)在哪里?如何确认和尊重该成果的知识产权?(4)应对危机与挑战。将旅游地理学者的学术贡献与应用性工作例如规划混淆起来评价的做法是不恰当的 [Bao Jigang, Zhang Xiaoming. Tourism geography in China (1978-2003):A review and retrospect. Acta Geographica Sinica,2004,59(1):132-138.] https://doi.org/10.3321/j.issn:0375-5444.2004.z1.018 URL [本文引用: 1] 摘要自1978年以来,中国旅游地理学得到了较快发展,然而存在着理论和方法的研究薄弱、研究内容范围较为狭窄、重复工作较多且整体水平提高缓慢等问题。从以下角度反思中国旅游地理学25年的发展和问题,对这一学科将来的进步不无裨益。(1)学术研究与应用实践之间的关系。20多年来,中国旅游地理学界始终以服务于国民经济为主攻方向,旅游地理学的应用价值被无限夸大,反过来制约了其他方面的研究拓展和深入。实际上,旅游地理学研究,绝不只是一个经济问题,它也需要关注社会公平、环境伦理。(2)研究的观念与目标。中国旅游地理学有必要树立新的研究观念,认清自身的研究状态。没有反省、没有自我的怀疑、没有批判和创新的研究,其研究贡献是非常有限的。(3)研究的方法与成果。实证研究在过去25年的中国旅游地理研究中是一种常见方法,然而,不能把利用数学和量化的方法来进行研究看作解决问题的唯一途径,况且低水平的实证研究有时会成为无价值的案例堆积,浪费研究资源和研究者的时间与精力。对研究成果应该有新的认识:该成果的真正价值是什么?国内外类似成果的差异(而不仅仅是差距)在哪里?如何确认和尊重该成果的知识产权?(4)应对危机与挑战。将旅游地理学者的学术贡献与应用性工作例如规划混淆起来评价的做法是不恰当的
[13]	张宏梅,陆林. 国内旅游研究方法的初步分析 [J].旅游学刊,2004,19(3):77-81. https://doi.org/10.3969/j.issn.1002-5006.2004.03.020 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要旅游学科的成熟依赖于研究方法的科学性,旅游研究的方法问题已经引起国内外学者的广泛关注.作者通过对1999～2003年发表的465篇文章的分析,认为定性研究是中国旅游研究的主导范式,仍基本处于传统定性阶段;旅游研究的资料来源主要是论文书籍和官方统计数据,不同研究方法的资料来源存在差异;研究内容和作者的地理分布影响研究方法的选择;作者单位对研究方法影响较小. [Zhang Hongmei, Lu Lin. An Initial Analysis of Tourism Research Methods in China. Tourism Tribune,2004,19(3):77-81.] https://doi.org/10.3969/j.issn.1002-5006.2004.03.020 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要旅游学科的成熟依赖于研究方法的科学性,旅游研究的方法问题已经引起国内外学者的广泛关注.作者通过对1999～2003年发表的465篇文章的分析,认为定性研究是中国旅游研究的主导范式,仍基本处于传统定性阶段;旅游研究的资料来源主要是论文书籍和官方统计数据,不同研究方法的资料来源存在差异;研究内容和作者的地理分布影响研究方法的选择;作者单位对研究方法影响较小.
[14]	朱会义,刘述林,贾绍凤. 自然地理要素空间插值的几个问题 [J].地理研究,2004,23(4):425-432. https://doi.org/10.3321/j.issn:1000-0585.2004.04.001 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要资源管理、灾害管理、生态环境治理以及全球变化研究的需要强化了部分自然地理要素空间插值研究的重要性。这些要素空间插值的核心是建立充分逼近要素空间分布特征的函数方程。对于给定的区域与要素样本值 ,插值函数可以有多种模型形式。各类模型的精度受其理论基础、模型算法、时空尺度效应、样本数据属性等因素的综合影响。通过对国际主要插值研究成果进行分析 ,文章认为各类模型插值精度的差异缘于模型对插值要素空间变异性与空间相关性的反映 ,具体应用中 ,只有对已知样本数据进行变异性与相关性分析才能选出适当的插值方法。 [Zhu Huiyi, Liu Shulin, Jia Shaofeng. Problems of the spatial interpolation of physical geographical elements. Geographical Research,2004,23(4):425-432.] https://doi.org/10.3321/j.issn:1000-0585.2004.04.001 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要资源管理、灾害管理、生态环境治理以及全球变化研究的需要强化了部分自然地理要素空间插值研究的重要性。这些要素空间插值的核心是建立充分逼近要素空间分布特征的函数方程。对于给定的区域与要素样本值 ,插值函数可以有多种模型形式。各类模型的精度受其理论基础、模型算法、时空尺度效应、样本数据属性等因素的综合影响。通过对国际主要插值研究成果进行分析 ,文章认为各类模型插值精度的差异缘于模型对插值要素空间变异性与空间相关性的反映 ,具体应用中 ,只有对已知样本数据进行变异性与相关性分析才能选出适当的插值方法。
[15]	汤国安,杨昕. ArcGIS地理信息系统空间分析实验教程[M].北京:科学出版社,2006:1,363-422. [本文引用: 1] [Tang Guoan, Yang Xin.Geographic Information System spatial analysis experiment course. Beijing: Science Press,2006:1,363-422.] [本文引用: 1]
[16]	祝亚雯. 基于地统计学理论的旅游景点空间结构研究——以皖南旅游区为例[D] .芜湖:安徽师范大学,2010. [本文引用: 1] [Zhu Yawen. The study on spatial structure of tourist attraction based on geostatistics theory—A case study of south of Anhui province tourism region. Wuhu: Anhui Normal University, 2010.] [本文引用: 1]
[17]	Fernandez-Cortes A, Calaforra J M, Jimenez-Espinosa R. Geostatistical spatiotemporal analysis of air temperature as an aid to delineating thermal stability zones in a potential show cave: Implications for environmental management [J]. Journal of Environmental Management, 2006, 81: 371-383. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2005.11.011 URL PMID: 16621232 [本文引用: 1] 摘要 Air temperature in several galleries of the Covadura System (Sorbas Gypsum Karst, Almer铆a) was measured at monthly intervals over a period of 1 year. The spatial temperature distribution for each month was modeled in a geostatistical framework. The mean trend of the air temperature and the difference between each experimental temperature measurement and this trend were calculated over space and time. Both the trend and residual component were characterized using a geostatistical space-time model. A large spatial trend of the air temperature was found due to the orientation of galleries within the cave system and as a function of the distance from the main cave entrance. Kriging was used for the spatial estimation of the time covariance of the residuals. This enabled the delimitation of the cave into three zones of varying environmental risk in the event of being opened to visits by the public, according to the degree of stability of air temperature over space and time. The influence of human presence on the spatial temperature distribution was assessed using data collected during a year (2000/2001) in pilot galleries opened to the public. An average visit corresponding to August was selected comprising 16 people over a period of 53 min. This average visit influenced the spatial temperature pattern at distances of more than 90 m from the cave entrance, according to the geostatistical model adopted. Within this zone the mean thermal increment generated by human presence was estimated to be 0.26 degrees C. The spatiotemporal mathematical model of the cave air temperature has been revealed as a useful tool for the environmental management of show caves.
[18]	Fernandez-Cortes A, Calaforra J M, Sanchez-Martos F. Spatiotemporal analysis of air conditions as a tool for the environmental management of a show cave (Cueva del Agua, Spain) [J]. Atmospheric Environment, 2006,40:7378-7394. https://doi.org/10.2337/diacare.28.8.1851 URL 摘要 We recorded the air temperature and carbon dioxide concentration within the Cueva del Agua, a cave in Spain, under natural conditions prior to the cave being opened to tourists. Geostatistical tools are useful techniques for characterizing microclimate parameters with the aim of adopting measures to ensure the conservation and sound environmental management of tourist caves. We modelled the spatial distribution of these microclimatic parameters over an annual cycle using iterative residual kriging, revealing the stratification of air related to the cave's topography. Replenishment of the cave air is activated by convective circulation that accompanies the development of inversions in the thermal gradient of the air. Comparison of the spatial distribution of each microclimatic parameter over time enables us to characterize the exchange of air between the cave interior and the outside, as well as identify potential areas that could be opened to tourists and determine suitable visiting schedules. (c) 2006 Elsevier Ltd. All rights reserved.
[19]	Hossein Olya, Habib Alipour. Risk assessment of precipitation and the tourism climate index Original Research Article [J]. Tourism Management, 2015,50(10):73-80. https://doi.org/10.1016/j.tourman.2015.01.010 URL 摘要 This study proposes a mathematical approach to a risk analysis of potential changes in the tourism climate nexus. The Information Diffusion Model (IDM) and Geographical Information Systems (GIS) were applied to the spatial risk analysis of excessive rainfall based on the Tourism Climate Index (TCI) for North Cyprus. The probability of excessive rainfall was calculated using the IDM. The data we...
[20]	Ferhat Karaca. Mapping the corrosion impact of air pollution on the historical peninsula of Istanbul [J]. Journal of Cultural Heritage, 2013,14(2):129-137. https://doi.org/10.1016/j.culher.2012.04.011 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要 ABSTRACT This paper presents the most comprehensive study conducted so far for evaluating the corrosion levels related to air quality and the seasonal pollutant (NO2, SO2, and O3) exposure levels over 50 monitoring stations distributed on the historical peninsula of Istanbul. Istanbul has been one of the most important as well as most populated major cities in the world during all the ages. Today, owing to its historical and cultural structures, the historical peninsula of Istanbul has become an attraction point of tourism and is one of the most unique and ancient urban settlement areas in the world. However, the cultural heritage stocks in the peninsula are under the risk of corrosion and critical air pollution level exposure caused by chemical reactions under the multi-pollutant situation of the air pollutants, principally SO2, NO2, and O3, as well as meteorological factors, e.g. humidity and temperature. In the present study, seasonal exposure of NO2, SO2, and O3 pollutants were monitored using passive samplers, and corrosion attack values were calculated using dose-response functions. The geostatistical analyst tool of ArcGIS庐; 9.1 was then used for generating GIS-based surface pollution and corrosion distribution maps. Subsequently, two hotspots were clearly identified, the tip of the peninsula and the area around the Ataturk Bridge, which fall under serious corrosion risks for copper, cast bronze, and carbon steel materials. However, no significant risk was identified for cultural heritage materials made of limestone in the peninsula.
[21]	王政权. 地统计学及在生态学中的应用[M].北京:科学出版社,1999. [本文引用: 2] [Wang Zhengquan.Geostatistics and its application in ecology. Beijing: Science Press,1999.] [本文引用: 2]
[22]	刘法建. 旅游流网络空间结构研究——以皖南旅游区为例[D] .芜湖:安徽师范大学,2009. [本文引用: 1] [Liu Fajian. Study on the spatial structure of tourist flow network in southern Anhui tourism area as an example. Wuhu: Anhui Normal University, 2009.] [本文引用: 1]

地统计学理论在旅游空间结构研究中的应用

2010

... 旅游空间结构是区域旅游研究的基础问题.在研究区域旅游空间结构特征的基础上,分析旅游空间结构差异,探索区域旅游空间规律,为优化旅游要素空间分布、加强区域旅游空间合作提供科学依据^[1]. ...

地统计学理论在旅游空间结构研究中的应用

2010

地理学基本观点在旅游发展研究中的运用

1998

... 国内区域旅游空间结构的研究,较多是从经济学、社会学的角度介入的^[2],应用较广的理论有：核心-边缘理论^[3,4]、点-轴理论^[5,6]、增长极理论^[7,8]、中心地理论^[9,10],大多是着眼于微观层面来研究区域旅游空间结构^[11].然而,旅游活动本身和地理学有着天然的联系,应注重主动运用地理学的观点和方法开展研究工作^[2],坚持把以旅游现象为载体的“人地关系”研究作为区域旅游空间结构的研究核心^[12]. ...

... [2],坚持把以旅游现象为载体的“人地关系”研究作为区域旅游空间结构的研究核心^[12]. ...

地理学基本观点在旅游发展研究中的运用

1998

... [2],坚持把以旅游现象为载体的“人地关系”研究作为区域旅游空间结构的研究核心^[12]. ...

高铁驱动下大尺度区域都市圈旅游空间结构优化——以京沪高铁为例

2015

高铁驱动下大尺度区域都市圈旅游空间结构优化——以京沪高铁为例

2015

关中天水经济区核心——边缘旅游空间结构解析

2012

关中天水经济区核心——边缘旅游空间结构解析

2012

基于点-轴理论的皖南国际旅游文化示范区旅游空间结构研究

2013

基于点-轴理论的皖南国际旅游文化示范区旅游空间结构研究

2013

区域旅游空间结构演化模式研究——以安徽省为例

2015

区域旅游空间结构演化模式研究——以安徽省为例

2015

都市旅游目的地空间结构演化的网络化机理[D]

2008

都市旅游目的地空间结构演化的网络化机理[D]

2008

河北省旅游空间结构优化研究——基于旅游休闲产业多元价值功能的视角[D]

2015

河北省旅游空间结构优化研究——基于旅游休闲产业多元价值功能的视角[D]

2015

边疆省区旅游空间结构的形成与演进研究——以云南省为例[D]

2012

边疆省区旅游空间结构的形成与演进研究——以云南省为例[D]

2012

基于旅游中心地的浙江省旅游空间结构研究[D]

2012

基于旅游中心地的浙江省旅游空间结构研究[D]

2012

对四种常见“区域旅游空间结构理论”的质疑初探

2007

对四种常见“区域旅游空间结构理论”的质疑初探

2007

1978年以来中国旅游地理学的检讨与反思

2004

1978年以来中国旅游地理学的检讨与反思

2004

国内旅游研究方法的初步分析

2004

... 在区域旅游空间结构定量研究方法中,根据统计分析方法的运用情况可分为基础统计分析与复杂统计分析^[13],但经典统计学所采取的样本缺乏有效空间信息.然而地统计学基于大部分的地理现象都具有空间相关特性,通过空间建模来拟合生成充分逼近空间分布特征的函数方程^[14],既考虑到样本值的大小,又重视样本空间位置及样本间的距离,弥补了经典统计学忽略空间方位的缺陷^[15].其理论和方法主要应用在地质、生态、土壤、水文、气象等领域,但在旅游领域的运用较少^[16],大多集中在旅游环境管理方面^[17~20],属于被动研究. ...

国内旅游研究方法的初步分析

2004

自然地理要素空间插值的几个问题

2004

自然地理要素空间插值的几个问题

2004

2006

基于地统计学理论的旅游景点空间结构研究——以皖南旅游区为例[D]

2010

基于地统计学理论的旅游景点空间结构研究——以皖南旅游区为例[D]

2010

Geostatistical spatiotemporal analysis of air temperature as an aid to delineating thermal stability zones in a potential show cave: Implications for environmental management

2006

Spatiotemporal analysis of air conditions as a tool for the environmental management of a show cave (Cueva del Agua, Spain)

2006

Risk assessment of precipitation and the tourism climate index Original Research Article

2015

Mapping the corrosion impact of air pollution on the historical peninsula of Istanbul

2013

1999

... 地统计学研究的变量是区域化变量,因此将旅游景点人数视为区域化变量,同时考虑样本的空间位置与方向,研究样本在空间上显示出一定结构性和随机性的自然现象.本文通过计算景点旅游人数的半变异函数、拟合最优半变异函数模型、分析半变异函数结构来描述它们的空间格局及空间相关关系,样本半变异函数值

\begin{matrix} r (h) \end{matrix}

可用下式计算^[21]： ...

... 应用上述方法可以得到2009~2014年皖南国际文化旅游示范区旅游景点空间分布的半变异函数模型参数及分布类型（表1）.块金值C₀表示随机部分的空间异质性,而空间变异值C₀/(C₀+C)则反映随机性因素引起空间变异的程度,如果该比值较高,说明随机性因素引起空间变异性的程度较高^[21].皖南国际文化旅游示范区旅游景点空间变异主要由结构性因素和随机性因素共同影响的结果,结构性因素如新景点的产生、景点之间的地理距离等,而随机性因素如旅游交通的改善、经济政策的引导、行政区划的调整等各种人为活动. ...

1999

\begin{matrix} r (h) \end{matrix}

可用下式计算^[21]： ...

旅游流网络空间结构研究——以皖南旅游区为例[D]

2009

... 皖南国际文化旅游示范区是2009年成立的,考虑数据获取的准确性和权威性,故本文选取示范区内安徽省重点监测旅游景点为样本点（图1）,且为保证数据的完整性、规避主观性,前期并未对样本点进行筛选.区域旅游空间结构的形成和发展实际上是各旅游地之间依托旅游流相互联系、协调、制约的动态演化过程^[22],因此本文收集样本点2009~2014年国内旅游人数(安徽省旅游局. 安徽省重点监测旅游景区（点）接待情况月报表.),分析示范区空间形态、空间格局、空间关系及动态变化特征. ...

旅游流网络空间结构研究——以皖南旅游区为例[D]

2009

〈

〉

基于地统计学方法的区域旅游空间结构研究——以皖南国际文化旅游示范区为例

Regional Tourism Spatial Structure Based on Geostatistical Method: A Case Study of South Anhui International Cultural Tourism Demonstration Area

1 研究方法

2 研究区域与数据来源

2.1 研究区域

2.2 数据来源

3 地统计学实证分析

3.1 空间形态分析

3.2 空间格局分析

3.3 空间关系分析

3.4 空间插值分析

4 结论与讨论

参考文献 文献选项 原文顺序 文献年度倒序 文中引用次数倒序 被引期刊影响因子

参考文献

原文顺序

文献年度倒序

文中引用次数倒序

被引期刊影响因子