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自然资源学报 >

2024 , Vol. 39 >Issue 7: 1493 - 1511

DOI: https://doi.org/10.31497/zrzyxb.20240701

新时代中国旅游资源研究

旅游资源区域组合：内涵、识别技术与关键问题

  • 朱鹤 , 1, 2 ,
  • 高翔宇 1, 2 ,
  • 张生瑞 , 3 ,
  • 张桐艳 3
展开
  • 1.中国科学院地理科学与资源研究所，北京 100101
  • 2.中国科学院大学资源与环境学院，北京 100101
  • 3.中国海洋大学管理学院，青岛 266100
张生瑞（1990- ），男，山东济南人，博士，副教授，研究方向为旅游资源开发与管理。E-mail:

朱鹤（1989- ），女，山东济南人，博士，副研究员，研究方向为旅游与社会文化地理。E-mail:

收稿日期: 2023-11-13

  修回日期: 2024-02-27

  网络出版日期: 2024-07-10

基金资助

国家自然科学基金项目(42271248)

国家自然科学基金项目(42001243)

山东省自然科学基金项目(ZR2022QD132)

山东省自然科学基金项目(ZR2020QD008)

收起

Regional tourism resources combination: Connotation, identification technology and key issues

  • ZHU He , 1, 2 ,
  • GAO Xiang-yu 1, 2 ,
  • ZHANG Sheng-rui , 3 ,
  • ZHANG Tong-yan 3
Expand
  • 1. Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, CAS, Beijing 100101, China
  • 2. College of Resources and Environment, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China
  • 3. School of Management, Ocean University of China, Qingdao 266100, Shandong, China

Received date: 2023-11-13

  Revised date: 2024-02-27

  Online published: 2024-07-10

Fold

摘要

旅游资源的认知是旅游产业发展的基础工作，传统的旅游资源研究、保护和开发通常依托于单体展开，而忽视了资源的集聚特征和组合价值。聚焦旅游资源区域组合，以国家战略导向和新时代旅游业发展需求为背景，重新梳理旅游资源区域组合的相关研究基础；面向旅游资源价值转化和可持续利用，从地域特征、组合特征和价值特征三个方面分析旅游资源区域组合的内涵；基于多源异构数据，以自动化识别为目标，结合知识图谱、文本分析、图像分析等技术，提出旅游资源区域组合的识别思路、方法和技术体系；归纳出旅游资源区域组合划定的原则与依据、旅游资源区域组合模式与方法、旅游资源区域组合的评价体系、旅游资源区域组合的价值转化路径和旅游资源区域组合开发保障体系五大关键问题，力求推动旅游资源区域组合的相关理论研究与实践探索。

关键词： 旅游资源区域组合; 内涵; 识别技术; 关键问题

本文引用格式

朱鹤 , 高翔宇 , 张生瑞 , 张桐艳 . 旅游资源区域组合：内涵、识别技术与关键问题[J]. 自然资源学报, 2024 , 39(7) : 1493 -1511 . DOI: 10.31497/zrzyxb.20240701

Abstract

The cognition of tourism resources is the basic work of the development of tourism industry. Traditional research and development of tourism resources usually rely on the development of single unit, and neglect the aggregation characteristics and combined value of resources. This study focuses on the regional tourism resources combination, and reorganizes the relevant research basis of regional tourism resources combination under the context of national strategic orientation and tourism development needs in the New Era. For the value transformation and sustainable utilization of tourism resources, the connotation of regional tourism resources combination is analyzed from the aspects of regional characteristics, combined characteristics and value characteristics. Combining with knowledge mapping, text analysis, image analysis and other technologies, this paper puts forward the identification ideas, methods and techniques of regional tourism resources combination. It sums up five key problems of the regional tourism resources combination: the principle and basis of the division, the mode and method, the evaluation system, the path of value transformation, and the guarantee system. Going forward, we will endeavor to advance the theoretical research and practical exploration of regional tourism resource combination.

Key words： regional tourism resources combination; connotation; identification technology; key issues

旅游资源是旅游发展的基础，是旅游活动得以产生和发展的必要条件[1]，也是旅游地理研究的重要命题。旅游资源的概念内涵丰富且独具中国特色[2]。为解决旅游资源在开发和管理实践过程中难以分类和评价、无法形成合理统一且可比的标准等问题，原国家旅游局于2003年主导编制了《旅游资源分类、调查与评价》（GB/T 18972-2003，以下简称“《国标》”），并于2017年进行了修订。该标准是旅游资源相关领域首个也是最具权威性的国家标准，对旅游业发展产生了积极深远的影响。该标准强调了旅游资源的分类、调查和评价均围绕旅游资源单体这一概念展开，并对旅游资源单体给出了详细定义，即“可作为独立观赏或利用的旅游资源基本类型的单独个体，包括‘独立型旅游资源单体’和由同一类型的独立单体结合在一起的‘集合型旅游资源单体’”。旅游资源单体的概念在旅游资源普查、规划开发和可持续管理等实践工作中具有重要的基础作用。然而随着当下旅游方式的多元化、旅游活动的多样化和旅游产品的多维化，旅游资源单体的概念也存在着诸如与资源开发衔接不密、与市场需求对话不足、与空间关系考虑不周等问题，忽视了资源的组合特色和组合价值，导致在旅游资源的规划与开发等实际工作中形成一定的制约。
新时期，面向大众旅游市场需求特征以及旅游高质量发展中“旅游+”“+旅游”的持续融合深入，旅游资源的认知被不断拓展[3]，资源类型日趋多样化，价值解读也更加多元，一些潜在的旅游资源逐渐显性化[4]，并被赋予了新的旅游价值。旅游新业态的产生带动了“旅游新资源”的生成[5]，新的传播媒介和大众流量关注点也拓展了旅游资源边界，驱动着供需要素的重组、集聚和扩散[6]。对于旅游资源与其他资源的关系，不同旅游资源相互关系的解读变得日趋重要。在此背景下，关于旅游资源的组合特征与价值的探讨重新受到重视[7]，资源的组合效应逐渐凸显[8]。在实践中，为促进优质资源向优质产品转化，多个省（自治区、直辖市）先后展开了新一轮旅游资源普查工作，并陆续推展至全国层面，尤其在文化和旅游部2023年开展的特品级旅游资源申报中，就允许以大尺度的资源组合形式出现，这为旅游资源区域组合的深入研究和有序开发提供了数据支撑及工作框架。在新时代新背景下，对于旅游资源的认知和管理方式亟待转型。旅游资源利用由增量转向存量、由单向供给转为供需耦合[9]、由政府主导转向市场主导、由规模开发转向创新提升，而对这些丰富的旅游资源进行整合和协同开发是当前旅游业高质量发展中的核心目标之一。
旅游资源的空间分布通常呈现集聚性特征[10]，并在一定空间尺度内形成旅游资源集群，这些集群包含相同或相似类型的旅游资源，这类集群有一定的地域属性，空间关联紧密，又通常可以囊括在同一个主题下，也往往是旅游开发的焦点；此外，还有很多不同类型的旅游资源联系紧密，不同要素间相互配合、优势互补，既展现了目的地的差异性，又实现了协同发展。这些相同类型或不同类型的资源单体之间关系复杂又相伴相生，形成一个相对独立而特殊的整体，具有典型的区域组合价值。基于“资源整合”理论，如何对这些不同来源、不同层次、不同结构、不同内容的资源进行识别与选择、汲取与配置、激活和融合，使其具有较强的条理性、系统性和价值性，并形成新的资源利用系统，是当下旅游资源开发的重要支点，也是从学术层面探索并指导旅游实践的突破口。因此，本文以“资源整合”为理论基础和前提，在总结前人研究成果的基础上，探讨以多源异构数据挖掘和自动化技术为特色的旅游资源区域组合识别思路，形成融合知识图谱、文本分析、图像分析等跨学科方法的技术体系，总结旅游资源区域组合划定的原则与依据、旅游资源区域组合模式与方法、旅游资源区域组合的评价体系、旅游资源区域组合的价值转化路径和旅游资源区域组合开发保障体系五大关键问题，力求推动旅游资源区域组合的相关理论研究，并进一步支撑实践探索。

1 旅游资源区域组合的研究基础

旅游资源是旅游业发展的基础和先决条件，科学认识旅游资源对于旅游业可持续发展具有重要意义。《国标》中对旅游资源提出明确定义“自然界和人类社会中，凡对旅游者有吸引力、能激发旅游者的旅游动机，具备一定旅游功能和价值，可以为旅游业开发利用，并可产生经济效益、社会效益和环境效益的各种事物和因素，都可构成旅游资源”[11]。此外，在长期的旅游资源开发利用与旅游研究积累中，逐步形成了旅游资源开发利用概念谱系，如旅游资源单体、旅游资源类型、旅游资源集合体（区）、旅游资源集群等，为旅游资源系统性开发利用奠定了基础。
本文以“tourism resource(s)+combination”和“旅游资源+组合/集合/集群/整合”为关键词，分别在Web of Science平台的核心数据库（www.isiknowledge.com）和中国知网CNKI平台（www.cnki.net）中的中文核心期刊数据库（包含北大中文核心期刊、CSSCI来源期刊、CSCD来源期刊）检索相关论文，检索类型均为期刊论文，并通过人工清洗筛出不相关数据，共得到360篇英文论文以及614篇中文论文。利用CiteSpace软件分别对中英文文章进行可视化分析，绘制关键词共现图（图1），由图中可知国内外旅游资源的相关研究内容存在一定差异，但大多都聚焦于旅游资源类型划分、质量评价、空间格局、时序演化、影响因素、保护管理、开发利用等方面。
图1 关键词共现图

Fig. 1 Keyword co-occurrence map

从发文量上看，1993年至今，国际期刊中旅游资源组合的相关研究逐渐增多，近年来呈现快速增长态势，尤其是围绕自然保护地的旅游资源组合分析逐渐成为热点。而国内期刊相关论文则呈现较大波动，其中2006—2011年间是发文高峰，此后出现快速下降，遇到了拓展延伸研究的发展瓶颈，这与白凯等[1]的研究具有一致性（图2）。
图2 旅游资源组合研究趋势

Fig. 2 Trend of tourism resources combination research

自20世纪80年代以来，旅游资源研究已逐渐成为国内旅游研究的重点。郭来喜[12]、李天元[13]、吴必虎等[14]、保继刚等[15]从需求侧对旅游资源进行了概念界定，强调凡是对旅游者产生吸引力的物质与现象都可以称之为旅游资源或旅游吸引物。尹泽生等[16]则从供给侧拓展了旅游资源的概念，即旅游资源除了满足旅游者需求之外，还应能产生“经济效益、社会效益和环境效益”，并指出资源赋存环境、旅游产品以及开发利用条件等均不属于旅游资源。而以此概念为基础产生的《国标》亦强调旅游资源的实用价值，并明确了旅游资源调查规范、类型划分与分级评价的依据。以上研究的核心都是旅游资源单体，单体是旅游资源在空间上的最小单元，难以再分割，也是《国标》中旅游资源调查、分类与评价的基本单位[17]。然而旅游资源具有空间多尺度性、多类性、多维性、空间嵌套性、边界模糊性等特征[18]，单体概念往往忽视了旅游资源的复杂属性，因此开展旅游资源组合、提升旅游资源整体价值逐渐成为重点话题。
在旅游资源组合研究中，明确相关概念、划定空间范围与界定组合是主要研究内容[19]。王衍用[20]提出“阴影区”理论，认为邻近的旅游资源雷同产生“减值效应”，致使旅游地难以有大的发展，区域旅游资源整合能够有效避免这一现象的发生，对旅游资源区域组合的研究影响深远。席建超等[21]借鉴生态学中“生物种群”的概念，引入“旅游资源群”，将其界定为特定空间上的同类旅游资源的集合体，强调旅游资源集群应该按照类型进行组合。20世纪初，中国旅游业发展到较为成熟的阶段，开展进一步的旅游资源整合和产业重组，较好地促进了区域旅游业的可持续发展[22]。王欣等[23]从空间层次、共生、主题与产品等八个方面论述了旅游资源区域整合的依据与方法。陈鹰等[24]认为旅游资源集合区不是旅游资源单体的简单相加，而是地域、环境、空间等方面的有机集合，与单体相比其开发利用价值更高。张桐艳等[25]从空间尺度视角，将旅游资源分为单体、集合体、集聚区和组合区四种空间单元体系，强调区域内部不同类型、不同尺度旅游资源之间的联系，并提出基于空间语义关系的旅游资源集合体空间边界提取方法，为旅游资源保护与开发提供空间边界参考。以上研究所提及的“旅游资源群”“旅游资源区域整合”“旅游资源集合区”等相关概念与本文所指的旅游资源区域组合尚存在一定差异，但相关研究均探讨了旅游资源单体的区域关联与差异，所形成的资源组合或集群是区域集聚经济的外在表现，同时也是市场自发形成的结果。上述学者均指出相较于旅游资源单体旅游资源组合拥有更高的开发利用价值，但如何认知其空间范围和组合方式，并对旅游资源组合价值进行客观评价仍是其中的重点和难点。
旅游资源评价方法方面，当前研究主要围绕旅游资源单体展开，在经历了从早期的“三三六”评价[26]、“六字七指标”评价[27]已逐步过渡到以定量模型为主的阶段。面对不同类型的旅游资源，其评价视角与方法亦有所不同。值得关注的是，不管何种视角与方法，学者们均把旅游资源区域联系作为旅游资源评价的重要指标，这为旅游资源组合的价值评价奠定了基础。旅游资源区域组合对制定旅游开发方向及形象定位意义重大[28]。当前随着社会经济的发展，“反向旅游”“交换式旅游”等旅游新方式的出现表明传统旅游设施、旅游服务等也可作为独特的旅游资源对旅游者产生吸引力。旅游资源范畴的拓宽使旅游资源区域组合的可操作性日益提升，并推动了旅游资源区域组合评价由单一资源视角拓展到旅游者视角以及旅游系统视角。基于多源异构数据的综合评价方法日渐受到重视，如形成了基于游客生成内容分析的旅游资源评价体系。但整体上看，当前针对旅游资源组合价值的评估研究尚处于初步阶段，资源组合价值与资源单体价值的关联和异同也需进一步探索。
比较而言，国外研究更加关注旅游资源的组合特征和开发价值。旅游资源区域组合模式创新是促进旅游经济发展的有效途径，对旅游资源与时俱进的认知是构建科学发展模式的重要前提，有助于推动区域协调发展[29]。例如Dimitrios等[30]以利益相关者视角，从社区敏感性、环境责任一致性等方面界定旅游资源组合的空间范围。Stabler等[29]从旅游资源的吸引力、可进入性、环境整体性、服务设施和辅助设施联通性等方面判断旅游资源是否具备组合开发潜质及其开发价值。其中，学者们普遍认为目的地旅游资源组合开发能够产生令人愉悦的旅游感知价值，促进旅游目的地的可持续健康发展[31]，部分学者则通过仿真实验，验证了通过旅游资源整合开发可以显著提高游客回访率[32]，推动旅游资源组合研究的进一步发展。在研究理论方面，本体论是国外旅游资源组合研究中较为常用的理论。Almeida[33]、Chantrapornchai等[34]借鉴本体理论，界定旅游资源区域组合的空间范畴及其内部各组成部分之间的关系。Sparks等[35]、Vicient等[36]、Moreno等[37]则借鉴地理本体的概念，构建了以地理位置、旅游空间、旅游资源、旅游参与者、旅游者行为为核心的旅游资源本体，并从以上多个维度进行知识深度挖掘，拓展了旅游资源组合的范畴和评价方法体系。整体上看，国外研究对旅游资源的组合方法进行了初步探讨，但未对概念及内涵进行明确的界定，而本体论的应用在对旅游资源组合边界的划定和开发利用方向甄别方面起到了较好的效果。
综上所述，随着旅游业态不断丰富，旅游资源区域组合研究的重要性逐渐凸显，研究内容逐步丰富，但关于旅游资源区域组合的概念界定、划分方法以及开发路径等方面的研究尚缺乏系统性。基于此，本文就区域旅游资源组合内涵、识别新技术以及其中的关键科学问题等内容展开论述，尤其是结合多源异构数据，探讨旅游资源区域组合识别和组合的自动化技术，以期丰富旅游资源区域组合研究内容，并为区域旅游资源开发利用、区域规划提供思路借鉴与决策参考，助推区域旅游业的高质量发展。

2 旅游资源区域组合的内涵

本文将旅游资源区域组合定义为根据旅游发展的总体目标和旅游市场供求情况，在旅游资源分析和评估的基础上，将一定区域内关联度较高的旅游资源单体进行组合来管理和利用的重要组织形式。旅游资源区域组合并不是一个全新的概念，但也并不是将旅游资源单体简单地进行结合，而是以科学、可持续开发利用为导向，兼顾供需双方需求，对旅游资源进行有序组织和开发管理，其强调旅游资源的地域特征和组合特征，从而实现资源价值特征的提升。
通过文献综述可以发现，众多学者也已经意识到了整合区域旅游资源单体的重要意义，提出了旅游资源集群、旅游资源整合体、旅游资源集合体（区）等概念。其中，旅游资源集群这一概念应用较多，但专指同类型或相似类型的旅游资源形成的空间集聚；旅游资源整合体则强调了资源单体的拓扑关系和管理模式，包括独立体、主辅体、组合体、联合体等；与本文概念最接近的是旅游资源集合体，但其更强调功能结构的组合，却忽视了资源单体之间很多非显性关系。而本文提出的旅游资源区域组合是在其上发展而来的，在识别方式上融合了供需双方的信息基础，强调了资源组合的地域特征、组合特征和价值特征。不同于以往的旅游资源单体识别，尤其在流量经济和消费导向的双重作用下，旅游资源地域组合中的资源识别需要更丰富的资源判别标准，需要在传统的专家评判视角和管理者视角下向市场需求层次延伸[38]。
旅游资源区域组合的地域特征包括若干旅游资源单体组合过程中的空间尺度、地理背景、空间分布和地方特色。空间尺度是区域的核心概念，确定资源组合的尺度和范围是其中需要解决的核心问题。地理背景是资源组合的基础条件，自然环境、地质地貌、交通设施等都对旅游资源的区域组合和开发产生影响[39]。空间分布则是旅游资源单体在空间上的基本特征，包括资源分布格局、空间结构特点、集聚离散特征等。而地方特色则决定了资源组合的主题和方向，在适宜的空间尺度下，相似主题和文化背景的资源也可实现联动发展，从而形成独特的旅游资源地域组合。
旅游资源区域组合的组合特征则包括组合方式、组合形式、组合形态、组合状态等内容。其中，组合方式是资源组合的基础，旅游资源的同类组合或异类组合往往可以实现不同的效果，部分专家认为旅游资源异类组合的价值显著高于同类型的资源组合[40]，但这一论断并未在实践中得到有效证明。组合形式则是旅游资源形成组合的重要路径，从拓扑关系上可以有嵌套、邻接、关联、包含等，物质和非物质的旅游资源可以实现多元融合和共生，从组合关系上也有主从、衍生和伴生等。组合形态则是旅游资源地域组合形成的空间关系，其与地域特征息息相关，包含团状、线状、面状、环状等基本形态，同时也存在多种形态的交叠和融合。组合状态则是赋予组合以可比性的指标，例如组合的资源丰度、密度、组合规模、差异度等，用以反映资源组合在某个时间段内相对稳定的基本状态。
旅游资源地域组合的价值特征则突出了优势互补、跨界整合、发展协同和效益提升。其中，优势互补体现了旅游资源的互补性，不同类型的资源相互补充，形成更为综合、多元的旅游产品，这种优势互补性有助于提高目的地的吸引力，产生组合优势；跨界融合则点明了旅游业的发展不仅牵扯传统的旅游资源本体，同时也涉及区域内的设施、服务等各类要素，不同类型的资源跨界融合不仅产生了相互影响、交融，同时还能创造独特的旅游产品和体验，推动旅游新业态的形成；发展协同则体现了资源组合开发的本质，即实现区域协同和可持续发展；效益提升展现了通过合理整合区域内的旅游资源，可以提高资源的利用效率，改善目的地形象，在社会、经济、文化、环境等多层次上实现效益优化，从而达成“1+1>2”的目的（图3）。
图3 旅游资源区域组合内涵解析

Fig. 3 Analysis of the connotation of regional tourism resources combination

3 基于多源异构数据的旅游资源区域组合识别新技术

旅游资源区域组合的识别和管理不仅有助于提升旅游体验，对于实现可持续旅游发展也至关重要。旅游资源区域组合以资源单体为基础，依开发利用目的、面向对象和需求的不同而形成不同的组合方式和组合形态，组合内容、范围也会随之发生变化，因此需要明确由单体资源识别与价值评估为基础，并结合单体关系分析和游客需求分析构建旅游资源区域组合的整体思路。同时，已有的旅游资源组合研究主要依赖传统的分类和评估方法，困于专家或管理者的主观认知，缺少整体识别和管理的技术体系，某种程度上限制了区域旅游潜力的充分发掘与资源有效利用。为了克服这些局限，本文提出可基于自动化识别技术，来实现对旅游资源区域组合的深入理解和有效管理。随着大数据分析技术的应用，旅游资源研究迈入“数智化”时代。而针对旅游资源区域组合研究，更需要在多源异构数据分析的基础上定位市场需求，并形成应对海量数据分析的自动化、智能化技术体系。本部分旨在探讨如何利用现代技术识别和优化旅游资源组合，并提出一套切实可行的方法框架，以期为旅游规划和管理提供新的视角和工具。

3.1 多源异构数据

应用于旅游资源区域组合识别的多源异构数据可以分为以下两大部分（图4）。
图4 应用于旅游资源区域组合研究的多源异构数据

Fig. 4 Multi-source heterogeneous data applied to regional tourism resources combination research

（1）以传感器记录为主体的主动识别数据：这类数据是由特定的设备或系统主动采集和记录的，通常具有较高的准确性和可靠性，但也可能存在数据量大、格式复杂、难以获取等问题。这类数据主要包括：
① 图像信息：指利用航空器或卫星等载具或固定设备搭载的传感设备对地表进行观测和拍摄的图像及影像数据，包括遥感图像、无人机图像、街景图像、监控影像等，包含了地表的自然特征、人文活动、环境变化等信息。
② 地理信息数据：包含兴趣点/区域信息（Point/Area of Interest，POI/AOI）、交通信息（Traffic Information）、数字高程信息（DEM）等，作为识别与规划的本底数据，可以反映区位状况、自然情况、交通道路等信息，为深入分析资源价值与准确把握组合能力提供基础。
③ 旅游年鉴及地方志：统计了某一地区、某一年度的旅游资源、旅游业发展、旅游经济等方面的信息，详尽记录了以行政区划为单位的各个旅游节点的发展情况，以及某些旅游开发的大事记。
（2）以用户为主体的被动识别数据：这类数据是由游客在旅游过程中产生或留下的，通常具有较高的主观性和多样性，补充了市场端的规划价值，但也可能存在数据质量低、不完整、不一致等问题。这类数据主要包括：
① 用户生成数据：指游客在互联网上发布或分享的关于旅游的内容，如微博、评论、图片、简介等，涵盖了游客的旅游体验、评价、偏好等信息。
② 出行数据：指游客在出行过程中产生或记录的关于位置、时间、轨迹等方面的数据，如手机信令、导航轨迹、行进轨迹记录等，可以反映游客的出行行为、模式、路径等信息。

3.2 旅游资源区域组合自动化识别的工作思路

对旅游资源区域组合的准确识别是旅游区规划与开发的基础，一方面，传统的旅游资源组合的识别与设计常常以规划者的经验分析或开发者的管理需求为主，较少将旅游市场主体——游客的意愿纳入开发中，使成果难以完全匹配市场需求；另一方面，虽然《国标》为旅游资源的基础分析起到了规范与指导作用，但其缺少技术体系链接，使理论和实践之间的衔接规范性较低。另外，价值分析和地理特征在将单个旅游资源转化为有凝聚力的区域组合中发挥关键作用，但这是传统的识别手段难以充分使用的，目前的旅游资源组合识别手段无论从市场适应性还是技术支撑性都在一定程度上限制了旅游资源区域开发水平的持续提升。也有越来越多的学者在开发与市场两端尝试区域组合规划的新思路[17]，强调“空天地海网”立体感知与传统调查工作的互补、传统资源单体与地理信息数据的耦合，建立多源的资源数据库[41]。
在既往研究基础上，本文着眼于多源异构数据融合及自动化技术融入，提出旅游资源区域组合识别技术体系。旅游资源区域组合识别思路分为四步：第一步，基于多源异构数据，采用自动化技术识别旅游单体，形成完整的单体集合，作为区域组合的基本单元；第二步，在数据分析和提炼基础上，对旅游资源进行横向分类和纵向分级，实现资源的精准定位，为区域组合的构建提供依据；第三步，对旅游资源进行客观价值分析，保证区域组合的契合性和完整性；第四步，利用空间与本体关系，构建与发展目标相适宜的旅游资源区域组合（图5）。
图5 旅游资源区域组合的识别思路与技术

Fig. 5 Identification methods and technologies of regional tourism resources combination

而其中需要规划者特别注意的是：（1）方法实施前需首先明确区域组合的开发目的，不同目的制约不同的组合标准，最终的识别结果也大相径庭；（2）规范数据来源，多源异构数据的优势在于其互补的数据表达，但如果数据来源的广度或深度不足、规范性较差、冗杂信息较多，可能会使结果与现实情况出现巨大的偏差；（3）深刻理解不同技术的应用场景，各类技术手段的侧重点亦不尽相同。

3.2.1 大数据支持下的旅游资源单体识别技术

受数据获取方式的限制，传统识别方法多围绕管理部门诉求，依托问卷调研、专家知识判断等方式展开。在传统方法体系中，虽然有一手数据的支撑，但在评价环节往往过度依赖于专家知识，同时受行政部门的干扰突出。随着大数据的应用以及旅游市场需求的不断变化，客观高效地识别旅游单体愈发离不开基于多源异构数据的自动化识别技术。从数据来源出发，大数据支持下的旅游资源单体识别技术总体来讲可分为三类：
（1）面向视觉的图像分类识别技术。图像分类识别技术涵盖两种应用场景，即基于遥感卫星、无人机等传感器获取图像的地物信息提取以及基于主体发布旅游图片的图像识别。其中，遥感信息提取技术应用于旅游资源调查的历史可追溯至20世纪60年代[42]，但长期以来，遥感图像分析主要作为辅助人工调查的手段，基于目视判读法为统计调查各类旅游资源提供了一个便利的视角，例如学者通过彩虹外片查明了北京城的古建筑群数量、泰山的风景地貌人文景观，发现一系列新的旅游资源[42]。随着计算机技术的发展，尤其是机器学习与人工智能的开发，监督分类、非监督分类、神经网络分类、分形分类、模糊分类、模式识别等新图像处理技术的到来，为影像、图像处理提供了全新的支持，在识别土地利用状况[43]、地质资源分布[44]，尤其是典型地质地貌[45,46]等方面效果显著，并在生态旅游资源的识别与开发方面获得广泛应用。从技术原理上分析，人文景观类的旅游资源亦有特定特征，但传统分析中，人文景观类资源受图像精度、功能特征不明确等因素影响，存在一定的识别和认定困难。而随着空—天—地一体化的高精度图像采集与识别新技术的研发，可以期待的是，基于多源传感器采集图像的识别技术必将在不同类型的旅游资源自动化识别上大有可为。
此处，互联网中的海量旅游照片亦蕴含了丰富的旅游资源信息，无论是游客的游记照片、社交媒体宣传照片，或者是调查者的图片记录、旅游企业的宣传照片，都在一定程度上反映了需求端的偏好信息，通过综合处理和分析这些主动记录图像，并综合利用上述图像处理技术同样可识别出大量旅游单体及与之相关的主体反馈信息。
（2）面向文字的内容分析识别技术。内容分析技术利用自然语言处理和文本挖掘等方法，常依托于游客评论及游记、旅游博客、景区介绍、地方志等内容进行文本分析和处理，从而提取出旅游资源相关的信息，其系统性、定量性、客观性、海量性等特征可为高效识别旅游资源提供保障。当前，已有众多研究利用情感分析等手段分析游客的感知和旅游资源、产品、目的地等客体的旅游形象，并在市场营销、目的地管理等方面开展了一些应用。但其中对于如何合理识别不同种类的旅游资源单体并提取有效评价，是重点和难点。值得关注的是，由于旅游资源大多属于“具有特定意义的实体”[47]，而在自然语言处理技术体系中的命名实体识别技术（例如：基于规则的字典筛选、基于机器学习的MEMM、基于深度学习的BERT-BiLSTM-CRF）可帮助从网络文本中识别、理解、分类旅游资源，未来必在基于文本内容的旅游资源识别方面得到更广泛的应用。
（3）面向出行的轨迹分析识别技术。不同于普通的图像或文本信息，出行轨迹包含连续行动的时空信息，是时空大数据分析的重要数据源。轨迹分析技术多利用数据挖掘和空间分析等方法，对出行数据（如手机信令、导航轨迹、路书等）进行理解和处理，从而揭示出行者的出行模式、动机、偏好等信息，其在交通、规划、城市更新等领域应用十分成熟。在旅游领域，也已经有不少研究将地理标记信息[48]、GPS轨迹[49]等数据应用于热点景点分析、景区交通规划与游客行为模式研究中。此外，大量的旅游者轨迹信息也可服务于旅游资源的识别和潜在资源的发掘，例如，游客大多会在代表性的旅游资源点、个人感兴趣的区域或游憩服务区驻足停留，通过分析游客轨迹及行为模式有助于提取旅游资源特征及区位，并进一步支撑旅游资源集聚区域的识别。

3.2.2 旅游资源单体的分级分类与价值分析方法

为了准确识别、管理和开发旅游资源单体，透视其内在规律和联系，便于优化资源区域组合，需要对旅游资源单体进行横向分类与纵向分级，并对每个资源进行客观的价值分析，也是分析区域旅游空间结构的基础。传统的分级分类主要依赖统计数据与经验判断，而在基于多源异构的自动化技术体系中，除了传统的旅游资源分类方法，对旅游资源的分类也可以在识别的过程中通过构建标签、训练模型、结合主题分类等计算方法完成，分级工作可利用社会网络分析方法[50]，通过对旅游资源按经济效益或其他效益的评价得分后，计算资源节点的各种中心性指标来进行分级，另外也有学者利用拓扑关系对资源进行分级，如利用加权Voronoi图迭代查找地方中心，最终构建区域旅游资源的多级Vorinoi树以实现在空间层面对资源的分级分类[51]。无论是何种方法，客观科学的旅游资源单体分级分类不能脱离空间本底，尤其自动化的资源单体价值分析必须建立在空间分析的基础上。
旅游资源价值评价方法较为丰富，传统的定量评价模型大多以专家意见征询为重点，包含：专项单因子定量评价模型、层次分析模型、德尔菲模型、模糊综合评价模型、主成分分析模型、指标评价模型等。近年也有学者不单单只考虑旅游资源单体，而是从区域的相互作用出发构建了基于格网的评价模型，并据此判断主导功能区类别[52]。此外，通过意愿价值评估法从需求端来补充评估旅游资源的使用价值和非使用价值，也有较广的应用[53]。近年来，基于大数据和自动化的价值分析方法悄然兴起，学者或相关规划者可以通过对游客评论的情感分析来判断资源的市场满意程度[54]，通过资源单体在旅游照片中出现的位置、次数来分析游客的游览意愿和喜爱程度，通过统计单体在文本中出现的次数或搜索引擎的热度、频度等来获知资源的意象和影响力[55]。但需要注意的是，无论使用何种价值分析方法，都必须包括旅游发展潜力、资源承载力、生态保护重要性等旅游空间的本底分析。在研究视角方面，综合专家视角和游客视角开展评价将成为旅游资源价值评价的未来趋势。

3.2.3 旅游资源的区域组合方法

旅游资源区域组合的目的是根据旅游资源的特征、关系、功能和市场需求，将同一区域的不同旅游资源有机地整合在一起，形成具有主题统一、内容多元、结构协调、功能优化的区域旅游资源系统，以提高旅游资源的利用效率和竞争力，满足不同层次和类型的游客需求。旅游资源区域组合的核心问题在于识别旅游资源间的实体结构和相关关系。有学者将旅游资源组合的关系表现理解为拓扑关系（相交关系、包含关系、相接关系、相邻关系）以及语义关系（共生关系、衍生关系、伴生关系、构成关系）[25]，分别表征不同资源单体间的空间关系和主题、逻辑相关性。此外，旅游资源区域组合的识别也需要考虑游客的行为规律，面向用户习惯来框定合理的资源开发范围。因此，本文据此以上思路，提出旅游资源区域组合识别的三种方法：
（1）从空间的拓扑关系出发，可以运用空间分析方法来识别和划分旅游空间节点和区域，如空间自相关[56]、标准差椭圆分析[57]、核密度分析[49]、空间聚类分析[58]等空间分析方法可辅助识别区域旅游空间的关键节点，或者通过引力模型计算旅游经济联系强度，通过社会网络测量网络密度、集聚系数等方法，考察旅游资源的经济空间联系[44]。但其中需要特别注意的是，地理屏障是影响旅游资源区域组合开发的重要因素。无论使用何种资源识别、组合技术，都必须考虑一个特殊的空间摩擦带来的影响——交通。一方面，需要基于成本连通性、成本路径等计算方法，来测量旅游资源单体间的地理成本，否则在地理屏障下，再适配的旅游资源也难以形成组合开发模式；另一方面，依靠公路、铁路等交通线路的旅游资源组合也逐渐成为一种新的趋势，有学者通过分析旅游资源的核密度以及最短路径算法来构建和识别旅游公路的布局位置[59]，也有学者通过最小二乘法拟合旅游功能区来识别区域旅游线路与发展轴线[51]，不少地方政府也在大力规划推介资源密集的乡村旅游公路以实现对区域旅游资源的整合和集中开发。便捷的交通线路使得原本存在一定距离的旅游资源“近在咫尺”。此外，文化隔阂、行政管理等非实体的屏障关系也是区域旅游资源进行组合时需要考虑的障碍要素，需要在资源空间关系梳理的基础之上进一步测度和分析。
（2）从语义的逻辑关系出发，可运用图谱方法来识别和构建旅游资源网络。目前比较常见的图谱构建方法主要是知识图谱。知识图谱是一种表示复杂知识的结构化数据模型，由实体、关系和属性三元素组成，包括通用知识图谱和领域知识图谱。知识图谱的构建方式主要有自顶向下和自底向上两种。而面向旅游资源区域组合识别，构建合理的本体库，进行知识抽取和消歧，最终实现知识检索是其中的关键。这里面，也需要研究者基于本体论的理论基础，依托专业的旅游知识来进行。通过大量样本训练，机器可以实现在情报信息中自动获得实体坐标、关系、属性和事件等信息，现阶段主要基于深度神经网络模型实现。自动化理解自然语言中实体的逻辑关系目前有两类方法，一种是依赖语料中的实体和相关关系识别，例如在针对某资源的游客评论中常常可能出现其他旅游资源，二者可能从逻辑上有紧密的关系；另一种依赖于人工标注语义关系，再进行逻辑推理训练，例如已经有学者对地质语义信息进行人工标注后再利用卷积神经网络训练，得到了较高准确率的知识图谱，从而掌握了区域地质资源间的关系结构[60]。
（3）除了以上两种依赖于专家进行客观分析的旅游资源区域组合思路外，可以通过从游客主观视角来分析其一同访问的旅游资源单体的集合，判断资源单体间联系的强度以辅助资源组合评价也是重要的切入点。例如基于游客生成的图片、视频等数据挖掘，可以判断同一照片或相近时间内出现的旅游资源具有较强关联性；基于游客出行轨迹，可判断游客访问的不同旅游资源单体之间的关系以此构建资源组合，通过赋以算法规则可以实现路径优化。而对于识别出的面向若干游客的不同旅游资源组团，再进行关联分析，便可构建出基于游客视角的区域资源组合，甚至可能发现类似“啤酒”与“尿布”的意想不到的资源组合。
此外，在旅游资源区域组合研究中，区域范围的界定始终是其基本问题和关键环节。无论是宏观还是微观尺度的区域范围确定，都需要依据区域管理的要求和特点、地理条件、开发者需求以及专家评估结果等信息综合确定，应具备可操作、易管理和易识别等属性。
与传统方法相比，自动化识别技术依托先进的数据分析和机器学习技术，能够更快速、更准确地处理大量旅游数据，从而识别出潜在的旅游资源组合。通过分析游客行为偏好，结合空间关系数据，可以优化现有资源的组合方式。相较于传统的依赖经验和直观判断的方法，自动化识别框架提供了一种更加科学、客观的决策支持工具，不仅提高了资源识别的效率和准确性，也为旅游规划和开发提供了新的视角。同时，需要说明的是，以上方法和思路虽然强调了“机器”的识别作用，但并不能完全脱离“人”的工作，一方面需要专家借助领域知识进行研判分析，另一方面在各类限制条件变化时也需要机器与用户的信息互馈和交互学习，因此本质上是一种“人机交互”过程。然而以上思路当前在实践阶段尚缺乏相应的部署和实现案例。本部分旨在依托相关研究理论与技术，探讨大数据时代自动化、智能化技术实现旅游资源区域组合识别的方法体系，其核心在于将这些先进技术应用于旅游资源组合研究中，这也是与现有研究的显著差异。

4 旅游资源区域组合研究的关键问题

由上述分析可知，旅游资源具有类型多样、空间联结紧密、组合开发潜力大等特点，大数据和自动化分析技术为旅游资源区域组合的构建提供了新的视角和方法。在以往的旅游资源研究中，对资源的认知、评价和开发是其中的“三驾马车”，而面向旅游资源区域组合，必然会进一步拓展其研究体系，产生一系列新的关键问题。结合理论与实践需求以及延用传统旅游资源研究的基本框架，本文从旅游资源区域组合如何划定、如何评价、如何转化三个层次，提出未来在旅游资源区域组合研究中值得关注的五个重点问题（图6）。具体包括：
图6 旅游资源区域组合研究框架

Fig. 6 Research framework of regional tourism resources combination

（1）旅游资源区域组合划定的原则与依据
基于前文对旅游资源区域组合的内涵解析可以发现，旅游资源区域组合具有一定的价值导向，以提升区域旅游资源吸引力为目标，结合旅游市场需求，因此如何合理划定旅游资源区域组合，并进一步优化区域旅游资源空间格局与开发利用结构是其中的关键点。而研究区域内旅游资源的关系往往较为复杂，明确资源组合划定的原则和依据是资源组合构建的基本前提，相关研究可以参考如下思路作为指导：① 在摸清旅游资源本底基础上，分析区域旅游资源空间格局，凝练各旅游资源单体特点，分析其适宜开发利用的主题与方向；② 形成旅游资源区域组合的基本思路，在明确资源单体空间特征的基础上，完善其地域环境以及地方和主题特色的分析；③ 根据主题划分情况、区域旅游资源开发情况以及地域特征，合理划定旅游资源区域组合，确保资源组合后的开发效益要高于单体资源。
（2）旅游资源区域组合模式与方法
近年来，旅游市场需求持续发生变化，“特种兵旅游”“反向旅游”“交换式旅游”等旅游新模式不断涌现，需求端的新型旅游现象倒逼供给端的旅游资源开发模式的升级，传统的旅游资源单体管理和开发需要通过多样的组织管理方式向旅游资源区域组合转变。而如何提炼旅游资源特色、解构旅游市场需求，实现两者的精准匹配与有效融合，并借此科学构建资源组合的模式、形成资源组合划定方法，是其中的重点与难点。具体来看，有三方面需要重视：① 在传统的结构与半结构访谈方法、问卷调查方法的基础上，需要考虑补充数据来源，力求通过不同维度的信息来反映刻画用户特征，如借助不同类型的数据挖掘技术对海量大数据进行分析，全面探析旅游市场需求变化规律。② 探讨如何匹配旅游资源区域组合与旅游市场需求之间的关系，例如可利用耦合度模型等定量方法测算，进一步推动供需适配。③ 研究如何挖掘资源组合的空间特征和主题关系，尤其是如何采用科学的方法体系，综合运用空间分析方法、语义分析、知识图谱以及Voronoi图模型等数学模型与方法，来研判旅游资源区域组合模式。
（3）旅游资源区域组合的评价体系
现有的旅游资源等级评价标准或体系多针对资源单体，对于集合体以及旅游资源区域组合体的评价研究相对较少。在充分考虑旅游市场需求情况与资源本体特点的基础上，结合旅游资源开发的外部条件（如旅游资源的空间组合关系和交通通达性）、组合价值以及开发利用价值来进行旅游资源区域组合的评价是重要的发展趋势，而如何形成系统的评价体系并展开成效检验是未来旅游资源区域组合研究中需要关注的重点内容。综合前人研究基础，相关分析可从旅游资源的本体结构、旅游资源的组合效应、旅游资源的开发条件、大众对旅游资源的兴趣度以及资源开发现状等方面展开。但需要注意的是，首先，在评价路径与方法方面，与单体评价的内容不同，旅游资源区域组合评价应首先考虑旅游资源区域组合主题即旅游资源特色与市场需求的匹配情况；其次，需要综合考虑区域内旅游资源单体的数量、类型、质量及开发状况；再次，合理设置各项指标的权重，构建旅游区域组合评价指标体系；最后，建立合理的评估模型，开展旅游资源区域组合评价。
（4）旅游资源区域组合的价值转化路径
设计合理的开发路径实现旅游资源价值最大程度的转化，是旅游资源区域组合研究的出发点和落脚点。与单体相比，旅游资源区域组合有助于实现一定地域范围内不同类型旅游资源及多元旅游业态的有效融合。而如何实现旅游资源区域组合价值转化的最优路径是其中的重要目标和难点，面向解决价值转化这一综合命题，可能存在以下几个步骤：首先，综合考虑旅游者、旅游资源和旅游业三者之间的关系及其发展现状，构建旅游资源区域组合价值转化体系；其次，在旅游资源区域组合评价结果基础上，叠加旅游市场需求和旅游服务设施因素，提炼旅游资源区域组合情景；最后，根据不同的旅游资源区域组合情景，分别提出旅游资源区域组合的价值转化路径。
（5）旅游资源区域组合开发保障体系
以满足旅游市场需求为核心，旅游资源区域组合开发涉及旅游资源之间的区域统筹、旅游服务设施之间的要素整合、政府部门之间的政策协调等诸多方面。落实旅游资源区域组合价值的转化需要构建合理的开发保障体系，涉及到资源开发的机制体制研究、保障政策实施效果的研究、治理主体的协调程度研究等若干重要话题。值得关注的是，首先，区域组合属于空间概念，涉及到不同类型、质量和数量的旅游资源在空间上的统筹，需要确立旅游资源区域统筹原则并划定其空间范围；其次，旅游资源的区域组合开发需要依靠旅游服务设施之间的联结，在明确旅游资源区域统筹秩序之后，需要协调配置住宿、餐饮、交通等设施要素；最后，旅游资源区域组合开发涉及旅游业多个部门，除文化和旅游部门之外，还需自然资源、交通、环保、市政、住建和市场监督等多部门之间的政策协调和助力，才能实现旅游资源区域组合开发的有效保障。
此外，理论基础、研究方法、数据来源、分析技术和实践案例是旅游资源区域组合研究的基础支撑，需要来自学界、业界等不同领域的专家持续关注，进一步构建旅游资源区域组合研究的基本框架，形成跨学科跨专业的方法清单，融合多源数据和集成创新技术，探索相关研究的实践模式及应用方案，不断完善旅游资源区域组合的研究体系。

5 结论与讨论

本文着眼于新时代旅游资源研究的重点方向，以集约开发为导向，在总结前人研究的基础上，面向资源价值转化和可持续利用，提出旅游资源区域组合的概念与内涵，归纳了基于多源异构数据和自动化目标的旅游资源区域组合识别方法与技术体系，提出了旅游资源区域组合研究关键问题及其研究框架，得出以下结论：
（1）新时代下，旅游资源的定义进一步拓宽，旅游资源概念泛化的背后是形成新的旅游资源认知观念的时代需要。通过系统梳理旅游资源研究的相关概念，本文提出需要统筹专家视角、管理基础和市场需求进行旅游资源识别，以开发为导向，开展旅游资源地域组合的相关研究。旅游资源区域组合具有地域特征和组合特征，并形成优势互补、跨界整合、发展协同、效益提升的价值特征。
（2）针对旅游资源区域组合识别的关键任务，构建了在多源数据融合基础上以自动化识别为特色的技术体系。将多源异构数据分为以传感器与记录为主体的主动识别数据和以游客为主体的被动识别数据，并分类构建了大数据支持下的旅游资源单体识别技术，提出了旅游资源单体的分级分类与价值分析方法。在此基础上，基于旅游资源空间拓扑关系，提出了旅游资源的区域组合思路。
（3）面对旅游发展新形势，提出了旅游资源区域组合研究亟需解决的关键科学问题。主要有：旅游资源区域组合划定的原则与依据、旅游资源区域组合模式与方法、旅游资源区域组合的评价体系、旅游资源区域组合的价值转化路径以及旅游资源区域组合开发保障体系。
当下，旅游资源研究依然是旅游研究领域的基础，而面向区域协同发展和资源高效、可持续利用，区域旅游资源组合的识别与分析是旅游规划和开发的基础工作和全新命题，不同于旅游资源单体，区域旅游资源组合需要在尊重单体独立性的基础上，打破原有的资源壁垒，重视资源保护开发目标的统一性。而在组合过程中必然会产生具有新结构、新功能的旅游地域系统，是资源、环境、市场、参与人和其他配套要素及设施交互影响和作用的集成，在人地关系视角下也必将产生更多值得探索和研究的科学问题。此外，需要注意的是，旅游资源区域组合方式并不是一成不变的，随着游客旅行方式、市场偏好、资源演替和管理需求等内外条件的综合影响，旅游资源区域组合的外延、模式和组织方式等也需要及时转换和更迭。而随着以大数据、自动化、智能化等为特色的新技术的发展，未来在旅游资源区域组合的识别和研究等方面也将会产生更多新的应用和突破。

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