基于GIS格网化分析支撑的旅游空间规划技术方法研究——以青岛市为例
李鹏1, 王英杰2, 虞虎2,*, 武文波1, 马楠1
1. 辽宁工程技术大学,辽宁 阜新 123000
2. 中国科学院地理科学与资源研究所,北京 100101
*通信作者简介:虞虎(1986- ),男,安徽太和人,博士,助理研究员,主要研究方向为遗产旅游与国家公园。E-mail: yuhuashd@126.com

第一作者简介:李鹏(1987- ),男,辽宁台安人,博士研究生,主要研究方向为GIS空间分析、旅游规划技术、遥感影像信息识别与提取。E-mail: gislipeng@126.com

摘要

空间规划是支撑旅游地发展规划的核心章节,目前主要依靠规划者经验判断,主观性较强,缺乏客观方面的信息数据支持。论文将GIS格网化与旅游资源评价模型相结合,提出了旅游资源单体采集、旅游资源格网化及其空间分析方法,并融合旅游资源群评价模型、旅游功能区识别模型、旅游线路和空间发展轴线识别模型予以支撑,形成了标准化的旅游资源采集、评价到空间识别的集成技术方法;并以青岛市为例,识别出了旅游资源集群及其发展潜力、旅游功能区和空间拓展轴线,确立了“一心、一带、三轴、五区”的空间发展格局。论文初步探讨了GIS格网化空间分析方法在区域旅游规划中的应用,能够补充传统定性评价方法客观性不足的缺陷,实现复杂旅游资源数据的单体评价、旅游资源集群评价、旅游功能区识别、旅游线路和空间发展轴线优选的系列化分析技术路线,可为延伸旅游规划深度、提高规划精度提供科学参考。

关键词: GIS格网化; 旅游资源评价; 功能区识别; 青岛市
中图分类号:F592.7;P208 文献标志码:A 文章编号:1000-3037(2018)05-0813-15
Study on Method of Tourism Spatial Planning Based on GIS Grid Analysis—An Example of Qingdao
LI Peng1, WANG Ying-jie2, YU Hu2, WU Wen-bo1, MA Nan1
1. Department of Survey and Geography Science, Liaoning Project Technology University, Fuxin 123000, China
2. Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, CAS, Beijing 100101, China
Abstract

Spatial planning is developing rapidly as the core of supporting tourism general planning, which is mainly relied on the experience of tourism planners instead of technical support. This article proposed a technical method by combining GIS grid and the evaluation model of tourism resources, aiming at evaluating tourism resource monomers and tourism resource clusters and exploring tourism functional areas and spatial developing axes. Then, the feasibility of the method was verified in Qingdao. The experimental result shows: 1) This article put forward a new method on tourism resources collection and gridding spatial analyst of tourism resources. Associated with tourism resources evaluation model, tourism functional area identification model, tourist routes and spatial developing axes model, a series of technical methods integrating tourism resource collection, evaluation, tourism functional area identification and analysis are formed. 2) The paper identified the tourism resource clusters, development potential, tourism functional areas and spatial developing axes in Qingdao and established spatial development pattern of “one core, one band, three axes, five areas” for Qingdao. The paper discussed the method of gridding analysis being applied in tourist spatial planning preliminarily, which can improve the traditional qualitative evaluation method, realize complicated and serialization analytical tourism resources evaluation, tourism functional area identification, tourist routes and spatial developing axes optimization, and provide scientific reference for tourism planning.

Keyword: GIS grid; tourism resources evaluation; functional area; Qingdao City

区域旅游规划是旅游资源开发和旅游目的地建设与管控的重要技术支撑。科学的区域旅游规划能够通过整合旅游资源和发展要素, 实现旅游地的功能优化配置, 促进旅游地的可持续发展。区域旅游规划需要从基本的地理学、资源学和旅游学等多学科基础理论出发, 建立理论体系和组织结构模式, 还需要在规划方法上探索技术支撑手段, 以补充和佐证规划设计者的主观经验判断。

区域旅游规划的空间分析多以规划者的经验分析为主, 限制了规划水平的提高。中国国家旅游局在2003年出台了《旅游资源分类、调查与评价(GB/T1897— 2003)》国家标准, 为旅游资源基础分析和分区规划起到较好的指导作用, 但实际应用中, 多数只采用该标准进行了一般的资源分类和统计分析, 与其他核心规划内容缺少技术链接, 资源价值和支撑作用没有很好地体现在规划实际操作上。针对旅游规划主观局限性和客观技术支持的缺乏, 国内外学者先后进行了一些理论探讨, 成果主要从生态观、系统观、文化观三个角度来指导旅游规划, 其中:生态观以生态系统服务为核心, 注重旅游产业可持续发展及人与自然的和谐[1, 2]; 系统观提出了综合法[3, 4]、系统规划法[5]、社区参与法[6, 7]、综合集成法[8]等; 文化观重视文化因素在旅游规划的核心作用[9]。在具体的旅游规划技术方法上, 仍然缺少旅游资源基础及其依附开发环境的综合视角进行旅游规划的探讨。随着GIS空间分析技术被引进到旅游规划中[10], 数据储存、管理与分析表达等功能为旅游空间规划提供了发展机会, 并引起了旅游规划领域的重视, 逐渐应用到了旅游资源结构分析、设施选址、旅游线路规划等方面, 主要体现在:1)通过GIS拓扑、叠加等功能, 利用地形地貌、气候、交通等模型与旅游资源评价图叠加, 分析优先开发区域[11, 12]; 2)通过GIS空间网格分析功能分析最佳旅游线路、酒店等服务设施的选址[13, 14]; 3)利用GIS的缓冲区分析功能确定旅游区及其之外的影响区域[15]; 4)利用DEM检验旅游点相对周围区域可通视性, 便于在全局上考虑旅游规划中景点之间的通视性效果[16]。综上可知, GIS空间分析可在旅游资源分析与旅游功能区识别之间起到“ 技术桥梁” 作用, 从旅游资源采集、建库和分析评价, 再到旅游功能区识别以及空间发展轴线的提取, 可以起到系统化的技术支撑, 但是这方面尚未建成系统化的技术方法体系。本文以青岛市为例, 探讨基于旅游资源单体空间格网化及旅游功能区化识别方法, 提出复杂旅游资源数据单体采集与评价、旅游地功能和发展轴线识别的技术方法组合, 为旅游地发展规划提供理论支撑和科学指导。

1 案例地概况与研究方法构建
1.1 案例地概况

青岛市是山东半岛南部的滨海旅游城市, 东部、南部临黄海, 西部临胶州湾, 山地占15.5%, 丘陵占25.1%, 多年平均气温12 ℃。青岛市旅游资源规模大、类型多样, 特色建筑群尤为出名。青岛市旅游发展主要围绕滨海自然观光, 辅以宗教、民俗、胶东饮食等海洋文化旅游产品, 著名景区(点)包括青岛滨海风景区、奥帆中心、海底世界等; 乡村旅游、文化旅游等专题旅游项目还处于起步阶段。

1.2 研究方法构建

1.2.1 旅游资源单体采集

旅游资源单体的采集通过B/S多层体系架构开发完成, 以百度地图API为核心、借助PHP语言+WebGIS客户端开发的OpenLayers类库包, 利用卫星影像网络地图标绘实现旅游资源单体的内外业采集, 采用旅游资源数字化方式进行野外现场普查。普查员利用智能手机中的基于位置服务LBS[17]功能与GPS坐标相结合, 通过无线网络直接将旅游资源单体的空间位置及属性特征填报至计算机服务器的数据库中, 解决目前旅游资源数据采集信息不完整、纸质记录随意不规范、野外不便携带等问题。

因原始旅游资源数据分类较多, 且每一主类下包括多级基本类, 类型之间存在重复交叉现象, 如海水浴场既属于滩地型旅游地, 又存在于康体游乐休闲度假地中, 为此, 本文采用以资源主要特色类型为原则确定该旅游资源单体的性状类别。随后将采集到的单体坐标批量导入GIS平台, 建立图形数据库(图1), 对行政区、资源名称、级别、类别等属性进行编码, 建成青岛市旅游资源单体属性数据库。其中, 数据编码采用20位资源单体属性码实现图、属数据关联。由“ 行政区域(11位)-所属景区(景点)-基本类型-单体序号” 四组代码构成。第一组编码分别由省(2位)、市(3位)、县/区(3位)、街道/乡镇(3位)国标中的汉语拼音构成。第二组景区编码由调查者自定, 要避免与行政区域字母码重复, 如果单体目前不属于任何景区, 则在此层的位置上用汉语拼音字母OOO代替(不能空置)。第三组“ 基本类型汉语拼音字母码” 参考“ 旅游资源分类表” ; “ 单体序号数字码” 为同一区域同一类型的数量顺序号, 采用阿拉伯数字按顺序编号。如单体编码SD-QDS-JNS-LYZ-LYT-FCC-001代表山东省-青岛市-胶南市-琅琊镇-琅琊台风景名胜旅游区-楼阁-序号001。

图1 旅游资源单体采集技术Fig. 1 The census technology of tourism resource monomer

1.2.2 旅游资源格网化

将行政区内的旅游资源数据按照某种特定的数学模型展布到合适边长的网格中, 实现由行政区统计单元转化为格网统计单元, 既能克服按行政区域分析导致的各单元内旅游资源统计指标均匀分布的弊端, 也可分梯度表达区域单元旅游资源的空间分异规律。本研究通过ArcGIS平台及Python语言二次开发完成旅游资源格网化的空间分析[18], 具体名称与建立流程为:1)通过地图投影计算模块实现椭球面几何及高斯投影计算功能; 2)格网单元编码模块实现全部网格的数据编码; 3)格网索引与空间分析模块实现编码的层次空间索引和基础空间分析功能; 4)格网生成与多尺度转换模块根据指定区域和层级查找并生成格网数据; 5)格网单元剪裁与计算模块完成格网的整饰并访问其中包含的数据(图2)。本文借鉴GIS栅格数据空间分析技术方法[19], 提出旅游资源单体的多尺度格网分析方法分类如下:

图2 基于行政区的多级尺度直角坐标网格化Fig. 2 Multi-scale grid of Cartesian coordinate system

1)直接格网法:利用格网直接覆盖整个研究区域, 将模拟分析结果分配到各网格中, 即为网格化数据。根据格网尺度可分为精细尺度、中级尺度和宏观尺度。其中, 精细尺度适用于旅游资源单体评价、空间分布特征研究, 尺度范围为0~1 km; 中级尺度适用于空间分布特征研究、旅游功能区识别、旅游路线设计, 尺度范围为1~3 km; 宏观尺度适用于旅游景区空间分析、旅游规划等, 尺度范围为3~10 km。

2)邻域格网法:邻域是基于每个格网单元位置值以及指定邻域内识别的值为每个格网位置创建输出值, 即通过邻域运算将圆形 [图3(a)] 或矩形 [图3(b)] 邻域窗口内旅游资源的均值、众数、最大值、最小值、标准差等统计量或评价模型映射到相应尺度的格网单元中心O(i, j) 拟合显示, 前者采用窗口内的统计值作为中心格网的值, 并将窗口在研究区内移动, 逐步计算所有中心格网的值, 其格网尺度越小, 拟合精度越高; 后者基于自身格网值及指定邻域内的统计值为各个格网单元输出值, 此方法将访问每个格网单元, 并根据识别出的邻域范围计算得到指定的数据。考虑旅游资源分布的地域性、集聚性, 本文采用圆形开窗法进行评价, 当搜索半径减小时, 评价结果突兀不平, 呈颗粒型分布; 随着搜索半径增大, 评价结果变得更为光滑。

图3 旅游资源格网方法分类Fig. 3 The classification of grid methods on tourism resources

1.2.3 格网化空间分析模型

1)旅游资源群评价

资源群是指某种共性的旅游资源单体集聚而成的聚集区域, 是识别旅游功能区的基础。目前, 旅游资源评价的定量模型主要包括专项单因子定量评价模型、层次分析 (AHP)模型[20]、德尔菲模型[21]、模糊综合评价模型[22]、主成分分析法(PCA)模型、指标评价模型等, 尚未统一, 且这些主要针对旅游资源单体评价, 未能体现出单体到功能区的关联转换关系, 在指导旅游地空间规划中尚显不足。基于格网的旅游资源评价的独特之处在于, 它是在不同尺度格网中为适应研究目标选择恰当的评价模型。从测算指标看, 考虑网格内部旅游资源群开发潜力是旅游资源群的数量、质量和聚集度层层叠加的结果, 故选取改进的旅游资源群开发潜力方法[23], 建立网格评价模型:

Pij=(aAij+bρij)/(cRij)(1)

式中:Pij为第i个网格内j类旅游资源群的开发潜力; Aijρ ijRij是经过极差标准化的无量纲表达式, 分别表示第i个区域内j类旅游资源群优越度指数、规模度指数、聚集度指数, 借助AHP法或由资深专家确定abc为权重值0.5、0.7、0.3。

Ai=Vi1Niω1+Vi2Niω2+Vi3Niω3(2)

ρi=MiSi(3)

Ri=r̅1re=r̅11/(2nSi)=2ρ×r̅1(4)

式中:Vi1Vi2Vi3分别为网格内特优级、优级、良级旅游资源单体数量, 选取旅游资源观赏价值、文化价值、知名度、珍稀度、规模与丰度、环境保护等指标作为级别评定影响因子; ω1ω2ω3分别为各级别旅游资源系数0.5、0.3、0.2, 根据专家打分法确定; N为旅游资源群旅游资源单体总数; Mi为旅游资源群单体的数量; Si为区域面积; r̅1为区域类型最邻近点之间距离的平均值; re为理论最邻近距离。

2)旅游功能区识别

旅游功能区即在旅游资源集聚区的基础上, 为发展某一特色主题而设置的地域空 间[24, 25]。划定旅游功能区单元是旅游功能区识别的基础, 现有研究多以经验方法、定性划分为主。本文尝试结合基于POI数据的功能区定量识别方法来划分旅游功能区[26, 27, 28]。对于每一个功能区单元, 构建指标频数密度(Frequency Density, FD)和类型比例(Category Ratio, CR)来识别功能性质。计算公式为:

Fi=miNi(i=1, 2, 3, )(5)

Ci=Fii=18Fi×100%(i=1, 2, 3, )(6)

式中:i表示旅游资源类型; mi表示格网内第i种类型旅游资源数量; Ni表示i类型资源总数; Fi表示i类型旅游资源占该类型总数的频数密度; Ci表示i类型旅游资源频数密度占单元内所有类型资源频数密度比, 反映某一类型旅游资源的集中化程度。

3)旅游路线、空间发展轴线识别

旅游路线、空间发展轴线是引导旅游流动、联动旅游景区(点)、整合区域旅游产品的主体框架, 反映了旅游系统动态变化在线性轨迹上的投射。借鉴基于知识推荐思想[29], 通过旅游路线推荐度计算模型评测旅游功能区之间的相似性, 进而求得被推荐的旅游路线。本文从游客角度分析旅游路线, 假定旅游路线上的功能区集合为 U=u1, u2, , uk, 通过旅游收益与旅游付出的比值建立旅游路线模型如下:

RT=ICSPD=ω1×i=1mj=1nPij(ui)+ω2×k=1mfk(ui)mc1×i=1nprice(ui)+c2×i=1nptime(ui)+ftime(7)

式中:RT为旅游路线推荐度; IC为旅游线路的旅游收益; SPD为旅游线路的旅游付出, 本文选取功能区内资源门票及其他费用(price)、功能区资源游玩时间(ptime)、步行时间耗费(ftime)构成; P(ui)为功能区ui旅游资源评分值, 用式(1)的开发潜力表示; f(ui)为功能区ui的游客好评度评分值, 以问卷调查方式选取引导服务水平、游客内在水平、他人言行、旅途经历、游览过程与感受、食宿购物条件、环保及游览过程控制等游客体验影响指标; m为参与评价的游客数量; ω 1ω 2c1c2为权重值, 且ω 1+ω 2=1, c1+c2=1。

首先根据游客旅游目的、出发位置、游玩时间、旅游功能区类别等通过符合游客兴趣的旅游功能区推荐方法在周边生成符合游客兴趣的旅游功能区集合。然后将符合游客偏好的功能区集合生成含权重的空间有向图, 各功能区包括坐标信息、建议游览时间、功能区间步行距离、景点推荐度。因游客主要耗费时间在景点间的过渡和景点内的游玩, 根据游客提供的游玩时间, 从游客出发位置进行深度优先算法捜索, 提取所有满足要求的旅游路线, 再通过式(7)计算其推荐值, 存入旅游路线收集器(U)中。最后通过对比旅游路线推荐值选取前k条推荐旅游路线。

2 分析结果
2.1 旅游资源总体特征

课题组先后3次赴青岛市共采集了青岛市旅游资源单体3 661个, 其中, 自然旅游资源单体共计1 140, 占单体总数的31.14%; 人文旅游资源单体为2 521个, 占单体总数的68.86%(表1)。从空间分布来看, 青岛市自然旅游资源主要集中于青岛市内海岸带、崂山的巨峰支脉和午山支脉、黄岛区中南部山群及平度市北部大泽山一带, 自然资源空间地域特征较为明显; 人文类约是自然类的2倍, 其中, 市南区、市北区、城阳区、崂山区、李沧区的密度超过了全市平均水平, 市南区单体为820个, 数量上远高于全市平均值, 其余各区市两极分化显著。可见青岛市人文类资源聚集性较强, 主要集中于胶州湾东岸老城区, 胶州市、莱西市、胶南市人文类旅游资源单体较少。

表1 青岛市旅游资源单体类型与分布情况 Table 1 Types and distribution of tourism resource monomer in Qingdao

2.2 旅游资源丰度与开发潜力

采用ArcGIS平台开展格网尺度为100 m, 搜索半径为1、2和3 km等尺度的旅游资源格网化建模。利用自然断裂点方法将旅游资源集群分成5类(图4), 依次为特级旅游资源群、优良级旅游资源群、中等级旅游资源群、次级旅游资源群和较差级旅游资源群, 开发潜力依次减弱。在同一尺度上, 不同格网化方法得到的旅游资源开发潜力结果大体相同, 仅在局部存在一定差异。不同尺度的格网化结果空间特征也不同:搜索半径1 km尺度格网化较细密, 计算结果空间化显示较为平滑, 栅格颗粒性明显, 旅游资源在总体布局上存在明显的南北差异 [图4(a)]; 2 km尺度增大后可明显地表现出旅游资源开发潜力空间分布情况 [图4(b)], 表明青岛市旅游热点过于集中在崂山及沿海等开发较为成熟的狭长地带, 旅游发展空间缺乏纵深, 内陆地区的旅游资源没有得到有效开发; 3 km尺度对旅游资源开发潜力空间分布的展示较粗, 栅格颗粒分布较为显著, 在主城区、即墨、崂山、大泽山出现较明显的特级和优良级旅游资源群 [图4(c)]。

图4 多尺度的青岛市旅游资源开发潜力评价Fig. 4 Multi-scale development potential evaluation of tourism resources in Qingdao

2.3 旅游资源开发类型

良好的旅游资源单体组合能够形成富有开发潜力的旅游资源集群, 为旅游功能区确立提供可能。《旅游资源分类、调查与评价(GBT18972— 2003)》中界定了旅游资源单体计算方法, 但未能结合旅游规划的功能区识别提供解决方案。本文根据“ 旅游资源单体— 资源群— 功能区” 的分析思路, 将具有同种性质和开发功能类似的资源单体进行系统划分, 形成功能区主类、亚类和基本类。结合青岛市旅游资源单体普查的实际情况, 以具有明显代表性的特级、优良级旅游资源单体为主体, 低级别的旅游资源单体要依附于高级别单体形成组合开发模式, 将青岛市旅游资源集群划分为滨海旅游、文化旅游、生态旅游、乡村旅游、观光休闲旅游五大类型和功能区(表2)。

表2 青岛市各旅游资源类型及汇总情况 Table 2 Types and partitions of tourism functions in Qingdao
2.4 旅游功能区识别

2.4.1 最佳分析尺度确立

在对青岛市旅游资源格网化分析的基础上, 分别采用边长为1、2、3 km的正方形方格作为基本单元进行功能区分析(图5)。再根据式(5)、(6)计算出每一个单元的频数密度及类型比例, 选取类型比例大于50%作为判断单元主导功能性质的标准[26], 即当某些单元内同种类型的旅游资源单体比例大于50%时, 确定该单元为这一性质的旅游功能区; 当单元内所有类型的旅游资源比例小于50%时, 确定为混合功能区, 混合类型取决于单元内3种最主要的旅游资源类型; 当单元内不包含旅游资源时, 即类型比例为空值, 该类型单元为无数据区。

图5 多尺度下青岛市旅游功能区分布Fig. 5 Distribution of tourism functional areas in Qingdao at multiple scales

从格网尺度来看, 1 km格网旅游功能区分布相对分散 [图5(a)], 单一功能区空间分布特征显著, 但格网尺度越小, 包含的资源单体数量则越少, 功能区类型表现不够突出 [图5(a′ )], 混合型功能区主要集中于青岛城区 [图5(a″)]; 2 km尺度功能区效果明显, 混合型功能区数量增加 [图5(b)], 各区县单一功能区类型分布显著 [图5(b′ )], 混合功能区主要位于市区及崂山、大泽山周边 [图5(b″)]; 3 km尺度各区县分布特征显著, 主城区功能区集聚度高 [图5(c)], 单一功能区类型表现突出 [图5(c′ )], 混合功能区分布相对分散 [图5(c″)], 由于格网尺度越大, 格网内旅游资源单体数量越不均衡, 各类型功能性差异性越大, 精度则越低。因此, 3种尺度格网数据中, 2 km格网效果最佳, 较适宜本文的功能区识别, 1、3 km尺度可作为参考尺度。

根据尺度为2 km的格网化计算结果, 共划分出旅游功能区单元836个, 可分为单一功能区和混合功能区, 其中单一功能区分布数量从大到小依次为观光休闲旅游功能区、文化旅游功能区、生态旅游功能区、乡村旅游功能区、滨海旅游功能区五大空间单元, 涵盖的旅游资源单体数量依次为256、172、148、107和28个; 混合功能区共分8个类型, 名称和数量分别为文生观混合功能区(46个)、滨文生混合功能区(18个)、滨生观混合功能区(18个)、生乡观混合功能区(16个)、滨文观混合功能区(15个)、文生乡混合功能区(5个)、文乡观混合功能区(4个)、滨生乡混合功能区(3个)。鉴于混合功能区内优质旅游资源在后续发展中的主导性, 将主题类似、空间近邻的混合功能区划入到单一功能区之中, 结果为滨文生、滨文观、滨生乡、滨生观划入为滨海旅游功能区, 文生乡、文生观、文乡观划入文化旅游功能区, 生乡观划入生态旅游功能区。

2.4.2 旅游功能区识别

旅游资源开发同时还要考虑资源依托的城镇、交通、社会经济等外部支撑条件。为此, 本文选取旅游接待设施(含宾馆和酒店)、交通可达性、人口消费规模、经济发展水平(地区生产总值)、各类型旅游功能区单元集聚度等指标要素进行空间叠加, 实现格网模拟(图6), 对青岛市域进行网格切割评价[30], 最终确立五大功能区。

图6 2 km格网尺度下旅游主体功能区综合分析Fig. 6 Comprehensive analysis of the tourism development priority zones based on 2 km-grid

其中, 滨海旅游功能区分布于市南区东西海岸、市北区和四方区西部沿海带以及崂山区, 其主要资源包括石老人度假区、海水浴场、五四广场、海洋世界、太清宫, 未来以城市观光、海滨休闲、海上娱乐、帆船运动为主要特色。文化旅游功能区主要分布于市南区名人故居及建筑旧址、市北区特色建筑、胶州东南地质公园及城区西遗址遗迹、即墨市历史文化及民俗风情, 未来以历史文化、民俗风情、地质观光、休闲体验为主要特色。观光休闲旅游功能区主要分布于崂山区崂山风景区周边、城阳区滨海带、平度市大田镇, 包括崂山、十梅庵景区、田横岛、王哥庄、棋盘石、大泽山等资源, 未来以城市观光、历史街区、工业旅游、购物旅游为主要特色。生态旅游功能区分布于崂山区王哥庄周边、城阳区红岛、胶南市琅琊镇、莱西市莱西湖及江山镇等, 包括仰口、沙子口、北宅、大珠山、琅琊台、江山湿地生态区, 未来以山地观光、山地度假、湿地休闲为主要特色。乡村旅游功能区分布于胶南市铁山镇周边、崂山区仰口、平度市北、莱西市城南, 包括洋河采摘节活动、胶北桃乡、藏马山采摘园、各类农家乐及民俗馆, 未来以乡村休闲、生态农业为主要特色。

2.5 旅游线路与发展轴线识别

在上述旅游功能区识别基础上, 提取旅游功能区中心点坐标作为空间分布的离散点数据, 采用最小二乘原理[31]分块拟合专题旅游功能区, 得到旅游线路(图7), 根据功能区定位, 定义为滨海旅游资源线路(3条)、文化旅游资源线路(3条)、生态休闲旅游资源线路(7条)、乡村旅游资源线路(4条)、观光旅游资源线路(2条)。为进一步提取符合游客需求的旅游路线, 根据式(7)旅游功能区推荐度模型提取旅游路线, 结合青岛市道路数据, 建立道路数据、沿海岸线等缓冲区, 发现推荐度最高的旅游路线主要集中在青新高速、G2014国道、青兰高速, 呈“ 三叉戟” 状分布, 分别为城区— 莱西市、城区— 平度市、环胶州湾— 胶南市3个重要方向(图8), 分别定义为生态观光旅游发展轴、文化休闲旅游发展轴、乡村休闲及滨海度假旅游发展轴。同时, 鉴于青岛滨海特点, 沿海域应形成滨海旅游带。至此, 本文构建了青岛市“ 一心、一带、三轴、五区” 的空间发展格局(图9)。

图7 各专题旅游资源空间分布形态Fig. 7 The spatial distribution of thematic tourist resources

图8 符合游客需求的旅游路线Fig. 8 Tour route map that meet the needs of visitors

图9 青岛市旅游空间发展轴线Fig. 9 Axes of spatial development in Qingdao

从旅游功能区和空间发展轴线分布看, 青岛市应采取“ 依托主城、拓展两翼, 海陆互动、辐射纵深” 的空间发展策略, 以主城区、环胶州湾地区为核心拓展东西向旅游发展空间, 推动海域、陆域优势旅游资源互补, 辐射带动内陆发展; 根据地域相近、市场导向原则, 开发不同的旅游产品。“ 一心” 主城区作为全市旅游的主体和资源富集地区, 是主要旅游目的地和集散地, 对周边具有较大的辐射作用; “ 一带” 滨海旅游带分为东北向和西南向两翼, 主城区至即墨市的东翼滨海游憩带、薛家岛至胶南的西翼滨海游憩带, 两翼交通快捷、旅游资源优越、开发条件成熟, 分流主城区游客, 延伸旅游流动空间; “ 三轴” 引导主城区旅游发展要素和旅游流向周边的胶州、平度、莱西分散, 激发青岛近郊旅游业发展; “ 五区” 各自开展符合旅游功能定位的旅游产品体系, 实现青岛市全域旅游联动发展, 与周边城市联合, 促进区域旅游协同发展。

3 结论

1)本文提出了旅游资源格网化技术评价方法, 形成了从旅游资源数据采集评价到功能区定量识别和旅游发展轴线挖掘的集成技术方法, 为区域旅游规划应用提供支撑。

2)以青岛市旅游资源普查数据为基础, 对GIS格网化空间分析方法进行了验证, 揭示了青岛市旅游资源单体丰度和分布特征, 识别了开发潜力区域, 提出了旅游资源单体到旅游功能区识别的方法体系, 并识别出了生态旅游功能区、文化旅游功能区、观光休闲旅游功能区、乡村旅游功能区、滨海旅游功能区五大空间单元和若干混合功能区, 以及旅游线路和空间发展轴线, 也可为青岛市的区域旅游发展提供参考。

3)旅游功能区并非连续性的面状空间单元, 而是非连续性的区域单元组合, 以经验方法进行旅游功能区划分较为粗糙, 对于后续旅游产品设计和功能设置的指导性需要加强, 应采用旅游功能类型区的概念来进行区域旅游规划, 加强指导性和落地性。

4)采用GIS格网化方法能够提高旅游资源开发、旅游功能区识别和旅游发展轴线优选的精度, 提高区域旅游规划的科学性, 减少规划者经验方法的主观干扰。本文仅进行了基础层面的探索, 后续将进一步开展格网尺度的精准界定、重要参数确定、模型优选等方面的研究, 构建现代GIS技术支撑下的旅游空间规划方法体系。

The authors have declared that no competing interests exist.

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