青岛市旅游景区空间结构分析

冯璐玮

(武汉大学资源与环境科学学院，武汉 430079)

旅游景区是旅游业的重要组成部分，A级旅游景区的认定是国家旅游局对景区的质量和档次进行综合评价的国家标准。旅游景区质量等级划分为五级，从高到低依次为AAAAA、AAAA、AAA、AA、A级旅游景区。[1]旅游空间结构即旅游经济客体在空间中相互作用所形成的空间聚集程度和相互关系，对旅游的发展有重要的指示作用。[2]。

青岛市是一座美丽的滨海城市，在假日旅行越来越被人们普遍接受的今天，青岛市的旅游业在近几年来也有了快速的发展。目前青岛市拥有5A级风景区1个，4A级风景区19个，3A级风景区众多。而由于青岛市的东南部地区靠海，青岛市的主要景区都靠海分布，致使旅游景区在空间上具有不均衡的现象。本文通过对5A、4A级景区进行分析，得到青岛景区大致的空间分布格局，作为优化的基础。

1 青岛市旅游景区空间分布类型确定

图1 青岛市4A、5A级景区分布图

图2 青岛市4A、5A 级景区间交通无向图

通过青岛旅游政务网上查询到的青岛5A、4A级景区分布的具体位置，使用坐标拾取器得到所有景区的较为精确的坐标，利用ArcGIS将各个景区的位置在青岛市的轮廓图上进行显示，得到青岛市4A、5A级景区分布图(图1)。用最近邻距离模型对青岛市5A、4A级旅游景区空间结构进行分析，可得到点状分布的类型 。当区域中的点状分布为随机型时，其理论上的最邻近距离可用公式表示为，其中rE为理论最邻近距离，A为区域面积，n为旅游节点数。

对于青岛市而言，选取5A、4A级景区作为研究对象，共计20个资源单体，区域面积为10882平方公里。根据公式可求得青岛市5A、4A级景区理想随机分布的最邻近距离约为11.66298km，利用ArcGIS中的测量工具测算出各景区之间的距离，得到青岛市景区之间的最近邻距离情况(表1)。计算得各旅游资源单位最近邻点距离的平均值r=10.985km。

最邻近R指数定义为实际最邻近距离与理论最邻近距离之比:当R=1时，说明点状分布为随机型;当R＞1时，点状要素趋于均匀分布;当R＜1时，点状要素趋于聚集分布。对于青岛市，R=r/rE≈0.94＜1，表明青岛市的旅游景区呈集聚分布状态，大部分的景区集中分布于东南沿海地区，因此要加强对青岛西北部地区旅游资源的开发和利用。

表1 青岛市旅游景区空间点最近邻距离情况

2 交通网络空间结构分析

交通对旅游业的发展起到了至关重要的作用，直接影响到游客旅途的便捷程度和舒适度。运用拓扑指数分析的方法对青岛市交通网络结构进行定量分析[4]。这里采用连结度表示交通网络的发达程度，一般采用α指数、β指数、γ指数进行分析。

用ArcGIS将青岛交通图与景区分布图配准，得到景区之间的交通情况，绘制出了景区之间的交通无向图(图2)。需要说明的是，公路交通网络对景区客流的空间组织作用更直接有效，因此这里只考虑高速公路、国道、省道;茶山风景区距离其他景区较远，故只考虑高速公路-青新高速的连通作用;根据各景区之间的距离情况，选定了12个交通结点，各节点的大致位置与实际相对位置一致且T1、T5与T2、T3之间的连线实际不相交。T1-茶山风景区;T2-青岛天泰温泉高尔夫景区;T3-青岛宝龙乐园;T4-青岛胶州少海风景区;T5-青岛国际工艺品城;T6-青岛方特梦幻王国;T7-青岛华东葡萄酒庄园;T8-青岛石老人观光园;T9-青岛极地海洋世界、青岛天幕城、青岛啤酒博物馆、青岛葡萄酒博物馆、青岛银海国际游艇俱乐部、青岛海底世界、青岛奥帆中心旅游区、青岛海滨风景区、青岛崂山风景区(虽然景区距离本组其他景区在景区分布图上较远，但是崂山风景区的入口距离本组其他景区较近，所以将其归入本组);T10-青岛珠山国家森林公园;T11-灵山湾城市休闲旅游区、青岛大珠山风景名胜区。

2.1 α指数

α指数是度量网络回路性的指标，是观察网络回路数与理论最大数之间的比率[5]。其计算公式是

其中，α表示交通网的回路性，L表示交通网中边的数量，即两节点间的直接链接数目，P表示交通网中节点数。α的取值范围是0-1，α=0时，表示没有回路;α=1时表示回路数达到了最大程度。由青岛市交通无向图可知，L=20，P=11，则α=0.59，由数值可以看出，旅游网络的回路性属于中等的水平，旅游者在旅游过程中交通比较便利，但是依旧存在某些景点之间交通不便捷的情况。

2.2 β指数

β指数为空间网络中节点的平均连结数目，是对网络连接性优劣的度量。计算公式为:β=L/P

其中，β表示交通网的连结度，其余同上。β取值范围处于0-3之间，在这个范围内，P值越大连结度越好。经计算，β=1.8，说明旅游网络为环网型，交通线路的密度属于中等偏上水平，旅游者出行时交通的快捷度还有待进一步的提升。

2.3 γ指数

γ指数是度量空间网络内连线的观察数和连线的最大限度数目比率的指标，计算公式为:其中，γ表示交通网络的连线比率，其余同上。γ取值范围为0-1，γ取0表示网络中各节点毫不相连，γ取1表示网络中每一节点都同其他结点有连线。经计算γ=0.83，表明青岛市景区的连通水平比较好，景点之间连通情况较好。

3 结论

R＜1说明青岛市的旅游景区呈现出聚集分布状态，根据实际情况可知青岛作为海滨旅游城市，其4A、5A级景区大多分布于东南沿海地区，而北部的旅游业相对较弱，使得像茶山风景区、大泽山风景区、现河公园、老龙湾等景点得不到充足的客源。

由交通空间结构分析可知青岛市的交通情况是比较便利的，特别是东南部地区景区之间的连结度是比较高的，但是由于北部地区的景区距离南部景区较远，如何通过更加直接的交通将其连接起来，使得游客更快速地实现从南部景区到北部景区的游览也是有待解决的问题。

4 存在的问题

本文只选取了4A、5A级景区作为研究对象，数目较少，得到的结果在一定程度上存在不全面性;由于每个景区的规模不同，规模大的景区在经纬度上有跨度，规模小的没有跨度，因此计算出来的实际最近距离存在一定的误差[6];交通只考虑了高速公路、国道、省道对景区的连通度的影响，没有考虑铁路等其他因素对景区连通度的影响，如何从更加完善的角度对青岛市的旅游业空间布局进行分析与优化有待进一步的深入和扩展。

[1]中华人民共和国国家质量监督检验检疫总局.GB/T 17775-2003旅游景区质量等级的划分与评定[S].北京:中国标准出版社，2004.

[2]卞显红.城市旅游空间分析及其发展透视[M].北京:中国物资出版社，2005:9-10，53-54.

[3]马晓龙，杨新军.中国4A级旅游区(点):空间特征与产业配置研究[J].经济地理，2003，23(5):713-716.

[4]吴晋峰，包浩生.旅游系统的空间结构模式研究[J].地理科学，2002，22(1):96-101.

[5]杨吴扬，梁进社.高等经济地理学[M].北京:北京大学出版社，1997:200-206.

[6]吴晨.黄山市旅游景区空间结构分析及优化研究[D].合肥:安徽大学，2013:54-56.