基于POI数据的环滇池地区城市旅游地空间分布特征分析

李 丽，陈长瑶，2，李 君

(1.云南师范大学 地理学部，云南 昆明 650500；2.云南师范大学 泛亚商学院，云南 昆明 650092；3.云南师范大学 经济与管理学院，云南 昆明 650500)

0 引言

城市是旅游区域的中心，具有丰富的文化、娱乐设施，城市旅游已经是现代城市的重心，在发展历程中逐渐演化出游憩商业区(RBD)、旅游商务区(TBD)、环城游憩带(RcBAM)、中心旅游区(CTD)、城市开放式景区等相关概念与研究，其中旅游设施和服务及旅游资源在内的旅游供给综合体形成了现在的旅游地。与国外相比，中国城市旅游相关研究起步较晚，在城市旅游资源的分类上，苏平、党宁等人利用复合分类法，根据旅游资源地的属性和旅游活动，将北京旅游地划分为自然观光旅游地、人文观光旅游地、人工娱乐旅游地和运动休闲旅游地[1]；吴承照在研究城市旅游时，按照旅游资源的功能性将城市旅游地分为观光游憩点、游憩中心地、旅游基本线路与旅游通道、旅游集散中心、主题街以及公园道路六大基本单元[2]；吕梁、陈钟煊等针对福州市的滨海游憩地进行研究，将其分为四大类：商业型、文化型、公园绿地型、旅游度假型[3]。可见分类方法是建立在对旅游地资源的科学认识和准确把握上，具有多样性。目前权威性的主要有国家标准《旅游资源分类、调查与评价》GB/T18972-2003，将旅游资源分为了8大主类，31亚类以及155基本类型，另外有郭来喜等的《中国旅游资源分类系统与类型评价》，将旅游地资源分为自然、人文、服务3个景系，10个景类和98个景型[4]。之后，黄细嘉，李雪瑞将目前使用较为广泛的两分法、级别分类法、专题性分类法、功能型分类法、色彩分离法、《旅游资源分类、调查与评价》国家标准分类法和整合分类法等进行了分析与对比[5]。在旅游空间分布上，卞显红概括了城市旅游空间结构的六大基本要素，并提出了3种城市旅游发展模式[6]。诸多学者以安徽、兰州、广西等地[7-9]，对城市旅游地空间分布展开了相关研究，并分析了影响因素。在技术方法运用上，主要利用邻近点指数、地理集中指数、基尼系数、热点分析、核密度分析方法等来探讨研究区域的空间分布类型、集中程度和均衡程度的演变特征[10，11]。随着大数据时代的发展，近些年朱鹤、肖刚、方叶林、张洪、刘佳等人利用大数据对不同区域的空间格局进行研究，已形成较为完备的研究方法[12-16]。其中，POI数据由于其职能分类的功能使研究更加便利，因此受到了更多人的青睐[17]。目前，利用POI数据对城市空间结构特征识别的文章有很多，涉及多个城市，如杨子江、严泽幸、徐冬、李维维等人通过抓取的地区POI旅游空间数据，进行核密度分析、最邻近指数、Getis-Ord 等分析了城市旅游空间结构和集聚特征等[18-21]。

环滇池地区地理位置上具有特殊性，随着城市及城市群的快速发展，及多次调整的昆明市行政区划，城市空间结构不断出版新的变化。本次研究范围不局限于过去大多数学者集中探讨的滇池流域，而是根据滇池水系及城市扩展程度等实际情况，将环滇池地区扩展到周边的8个县(市区)，而这一区域的城市旅游地空间相关研究少见于学术期刊，有待进一步深入研究。鉴于此，利用POI数据对该地区相关城市旅游地类型与空间分布进行分析，能够对环滇池地区城市旅游空间有更深刻的认识。

1 研究区概况与数据来源

1.1 研究区概况

环滇池地区是昆明市的一部分，位于云贵高原中部，坝子、丘陵、山地以及湖泊等交错分布，具有典型的高原“山—湖—坝”特征。区域面积约6 688 km2，其中滇池流域面积约2 960 km2(含滇池水域面积306.3 km2)，总体地势北高南低，西高东低，包含8个县(市区)，分别为五华区、盘龙区、官渡区、西山区、呈贡区、晋宁区、嵩明县以及安宁市，其中滇池入水口盘龙江(金汁河、明通河)流经了嵩明县和盘龙区，出水口海口河、螳螂川流经了安宁市。环滇池地区是中国面向东南亚、南亚乃至中东、南欧、非洲的前沿和门户，具有东连黔桂通沿海，北经川渝进中原，南下越老达泰柬，西接缅甸连印巴的独特区位优势。早在旧石器时代已有人类活动，历史文化悠久，旅游资源丰富，经济发展最有活力，是云南省具有高原湖泊生态脆弱区、历史文化多元融合区、城市经济发展活跃区等多重叠特征的典型区域[22]。截至2020年，地区生产总值达5 886.36亿元，占昆明市总产值的87.42%。随着现代商贸、文化旅游、大健康等产业不断在环滇池地区聚集，旅游空间也不断发生变化。

图1 研究区区位图Fig.1 Location of study area

1.2 数据来源

POI(Point of Information)主要是以名称、经度、纬度、职能分类等组成的一种精确度高、获取便捷、实时性强的真实地理实体的点状空间数据。通过数据处理等过程进行数据可视化，能很好的反映出研究对象的分布状态与空间结构，其实用性强，被广泛应用于各类研究中[23]。本文研究所用的数据主要从高德地图开放平台获取而来，以2019年5月获取的环滇池8个县市区POI数据为基础。由于本文主要涉及城市旅游空间，为了确保数据的唯一性和准确性，需要剔除明显不符合研究对象的POI数据，合并包含与被包含关系的旅游地空间点，如“古滇精品湿地公园”、“古滇精品湿地公园—滇人竞渡广场”、“古滇精品湿地公园—听涛台”、“古滇精品湿地公园—相如亭”等，这几条数据明显都是位于环湖南路北侧的古滇精品湿地公园。最后通过电话访问，网络搜索及实地考察多个样本点，确定位置无误，获得2 554个有效空间点。

2 研究方法

2.1 复合分类法

复合分类法，是目前使用颇为广泛的一种针对旅游地资源进行分类的手段，早期对旅游地分类主要为两分法及三分法。但随着旅游研究的深入，为了准确反映不同旅游地的特征，通过采用旅游地资源属性和旅游活动属性交叉的方法，对旅游地资源的主体功能、内容属性以及旅游者的旅游活动进行识别，通过比较、认识、归纳从而对旅游地进行分类[1]。

2.2 核密度分析法

核密度分析可以根据输入要素计算出点状要素在整个区域的分布状态，即借助一个移动的单元格(窗口)，对给定区域的点或线格局的密度进行统计分析，用于研究城市旅游地在空间上的集聚特征。计算公式为：

(1)

式中：P(xi，yi)为点要素(xi，yi)的核密度值；n为搜索半径内城市旅游地空间点的数量；h为搜索半径；(x-xi)表示样本点x到xi点的距离；k函数表示空间权重函数[24]。

2.3 泰森多边形分析法

泰森多边形(又称Voronoi)，是一组由连接两邻点直线的垂直平分线组成的连续多边形组成，是平面空间剖分的一种表达方式。以研究区内点要素为质心形成泰森多边形图，泰森多边形的面积会随点集的分布而发生变化，因此可以用变异系数(CV)来反映泰森多边形面积的变异程度，可以用来评估研究区内样点的空间分布类型。其公式如下：

(2)

(3)

(2)式中：R为多边形面积的标准差；Si为第i个泰森多边形的面积；S为泰森多边形面积的平均值；n为泰森多边形的个数；(3)式中：CV值为变异系数，没有量纲，可以客观反映数据的离散程度大小。但Duvckaerts提出3个建议值：CV值小于33%时，样点呈均匀分布状态；CV值介于33%～64%，样点呈随机分布状态；CV值大于64%时，样点呈聚集分布[25]。

3 环滇池城市旅游地空间类型划分及空间分布特征

3.1 旅游地空间类型划分及特征

3.1.1 旅游地空间类型划分

根据上述的复合分类法，参考苏平、黄泰[1，26]对旅游地的分类模式，再结合所获取的环滇池地区城市旅游地POI数据，依据数据的属性分类以及实地调研，最终将环滇池地区城市旅游地划分为以下4类：自然景观类、人文历史类、人工娱乐类、运动休闲类(表1)。

表1 昆明市环滇池地区城市旅游地POI数据分类表Tab.1 Data classification of urban tourism resources POI in Dianchi Lake area

图2 环滇池地区城市旅游地空间分布Fig.2 Spatial distribution of urban tourism in Dianchi Lake

3.1.2 旅游地空间类型特征

根据表1环滇池城市旅游地POI数据分类可以发现，人文历史类最显著，占总数的35.46%。这是由于环滇池地区最早在先秦战国时期，庄蹻在晋宁县晋城镇建立“滇国”，在当时该地经济文化最为发达，后至南诏国，在昆川(今昆明主城区一带)设置了拓东城；而元明清时期，云南省行政中心迁移至滇池北岸等一系列历史变革，致使环滇池地区人文历史底蕴浓厚，各类博物馆、纪念馆、寺庙道观等比比皆是。其次为运动休闲类，占总数的27.01%，这是基于滇池地区具有良好的自然环境和气候条件，所以很早以来滇池周边就存在大量的运动场所，休闲空间以及各种度假区。随着这些年人民对健康及精神层次的重视，对康养、运动和休闲的需求增大，导致这类旅游空间在不断增长，如海埂基地、观音山、滇池度假村等；再者是，由于旅游空间受到了旅游市场年轻化、娱乐化的影响，人们对人工娱乐类的旅游空间需求加大，特色商业街及一些娱乐场所迅速增加，攀升至占环滇池城市旅游空间数量的24.54%。数量方面，自然景观类城市旅游空间最少，主要依托环滇池地区自有的自然旅游景点、风景名胜等，加之这类空间一般来说占据面积偏大、数量偏少，如昆明植物园、金殿国家森林公园、黑龙潭等。

3.2 旅游地空间分布总体特征

基于核密度分析法获取环滇池地区城市旅游地空间点要素的空间分布状况(图3)，主要呈现出“一核一中心+一环”的空间分布特征，“一核”是以“翠湖”为核心，五华、盘龙、官渡、西山紧紧围绕着翠湖，“翠湖”作为核心区，旅游优势明显，核密度值最高，并为主城区的规模优势打下了基础，可以看到越远离翠湖，城市旅游空间分布越稀疏。“一中心”是指昆明主城区，从图中可以看出中心区是围绕着核心区外延，具有明显的规模优势，呈现出连片同心圆形式分布的特征，核密度由此向外围逐级扩散成面状成片发展，以一环、二环、三环路形成了核密度圈层，受交通条件影响显著。用网格空间模型来讲，交通网是一种空间要素的突变量，在主城区上架起一个“网格”，极大地改变了空间的均质状态，使网格上空间点之间的旅行成本大大降低，区位条件也逐渐趋同化，主要市场区的活动范围与主要市场吸引范围之间。阻隔打破，在圈层结构上出现广泛的叠加、重合和相互挤压形成，五华、盘龙、官渡和西山的城市旅游空间密集分布区。“一环”是指城市旅游空间环绕滇池分布，滇池周边自古以来都是旅游资源密集的地方，古有文人墨客在西山题词颂诗，今有海埂、湿地与公园，人文历史类、自然景观类和运动休闲类旅游资源在滇池周边密集分布，而越远离滇池，旅游地资源受到稀释，分布也就越少。

图3 环滇池地区城市旅游空间核密度分析Fig.3 Nuclear density analysis of urban tourism in Dianchi Lake area

在整体上，环滇池地区城市旅游地空间分布受到了不断调整的发展规划影响。如早期五华、盘龙区仅33 km2，经2004年主城4区行政区划调整，以昆明市中心盘龙江上的得胜桥为交汇点，以盘龙江和人民路为中轴线呈十字状划分成五华、盘龙、官渡和西山4个区，面积差距减小。又随着以滇池为核心的“一湖四片”“一湖四环”的新昆明城市规划，以及打造环滇池文化圈、生态圈、旅游圈“三圈一体”战略和环滇池旅游圈总体规划的实施，经济发展重心向东、南、西方向扩展，从“环翠湖时代”进入了为“环滇池时代 ”，呈贡新区在主城区之后形成了新的聚焦点，且安宁市、晋宁区和嵩明县也相应形成了规模较小的旅游聚集区；其次，远离翠湖、主城区和滇池的城市旅游地空间基本沿着交通要道临近分布。

3.3 旅游地分类型空间分布特征

3.3.1 人工娱乐类旅游地空间在滇池北岸及东北岸趋于集中，呈“一核+零星”格局

结合人工娱乐类旅游地空间的核密度分析图(图4)和泰森多边形分析图(图5)来看，核密度高值区与泰森多边形CV值高值区相吻合，滇池的北面核密度值明显高于其它地区，泰森多边形的面积小，数量多，CV值高，是人工娱乐类城市旅游地的核心密集区；其次，核心区往滇池东面有一定的扩展，其它地区，如安宁、嵩明等呈星散分布。从表1城市旅游空间数量可以看到，人工娱乐类旅游地由于受到了旅游市场的影响，且一般这类旅游空间需要的占地面积相对其它类型小一点，旅游市场的年轻化、休闲化衍生了人工娱乐类的旅游产品，由于依靠完善的基础设施条件和庞大的消费群体，因此一般分布在经济最活跃的地方，即昆明主城区范围、滇池北部翠湖区域等。在空间分布上则呈现出滇池北部、东北部密集，而西部、南部相对较少的特征。根据城市旅游地的POI分布情况可以将环滇池地区城市分为2个等级：第一等级主要位于滇池北岸和东北岸，旅游地资源丰富，分布密集，CV值越高，旅游空间之间关系越强，关系密切，服务范围越小；呈贡、安宁、嵩明和晋宁为第二等级，分别位于滇池东岸、西岸、南岸和远离滇池的东北部，旅游地资源次丰富，分布不均呈零星分布，但有较小的密集区，CV值较小，旅游空间的距离半径增大，影响范围增大。

图4 人工娱乐类核密度分析图Fig.4 Nuclear density analysis of artificial entertainment

图5 人工娱乐类泰森多边形分析图Fig.5 Analysis of Tyson Polyg of artificial entertainment

3.3.2 自然景观类旅游地空间受到资源属性与交通约束，围绕滇池形成了“一核+多点”放射性格局

由图(6)、图(7)可知，自然景观类城市旅游地空间在核密度分析中，呈现出多斑块的分布状态。高密度值区分布在滇池北岸及东岸，同时这两区泰森多边形数量较多且面积较小，CV值高，呈聚集分布；滇池南岸、西岸，及远离滇池的五华、盘龙、官渡的外围山地及嵩明县呈现出分散的小型聚集点。聚集区泰森多边形数量较多且面积较小，CV值在64%～92%，呈均匀分布，大多数泰森多边形面积较大，CV值低，呈现出随机分布。自然景观类旅游地POI点越密集，服务范围越小，这类空间主要由湿地公园、城市绿地公园以及植物生态公园等组成。因此泰森多边形的高值区主要为湿地及湖泊资源丰富的环滇池地区，以及地势低平的坝区，人口密度大，游憩需求大，面临的空间竞争高，从而带来的服务范围也就越小；滇池南岸的晋宁、西岸的安宁，以及距离滇池较远的五华、盘龙、官渡的外围和嵩明县，这些自然景观类随机分布的地方，相比主城区经济发展水平较低，旅游空间之间距离半径过大，空间服务面积适宜度也过大，分布较不合理，需要完善相应的旅游公共服务设施。

图6 自然景观类核密度分析图Fig.6 Analysis of nucleoid density of natural landscape

图7 自然景观类泰森多边形分析图Fig.7 Natural landscape Tyson Polygonal analysis

3.3.3 人文历史类旅游地空间受到历史文化及交通影响，在滇池周边形成“一心两圈三点”格局

结合图(8)的核密度分析图和图(9)的泰森多边形分析图显示，人文历史类城市旅游地总体呈现出滇池北岸密集为核心区，并以核心区为中心向外延伸形成两个次高的密集圈层，嵩明、安宁和晋宁依托经济和交通条件形成3个稍微明显的密集点。核密度高值区与泰森多边形的高值区相吻合，即主城区核密度值高，且数量达到679个，占人文历史类旅游空间数量的75%，泰森多边形数量多且面积小，CV值高，呈集聚分布，其它地区泰森多边形数量少且面积大，集聚程度低，呈随机分布。人文历史类旅游地依托博物馆、寺庙道观、名人故居等人文历史类景点，明显受到历史文化变迁与经济发展的影响。环滇池地区城市人文历史类旅游地密集区是该区经济文化发展中心，也是昆明市的社会经济核心所在，其社会人口与基础设施密集度大，集交通枢纽、经济中心、商业中心为一体，人文历史类旅游空间需求大，服务供给有保障，交叉利用充足，关系密切，但影响范围较小。其它地区人文历史类旅游地分布相对于集聚区而言较为稀疏，旅游点之间的距离半径大，服务面积适宜度大，影响范围越大，但影响强度越小，需要在社会的发展过程中逐步完善。

图8 人文历史类核密度分析图Fig.8 Analysis of nuclear density in humanities and history

图9 人文历史类泰森多边形分析图Fig.9 Tyson polygonal analysis of humanities and history

3.3.4 运动休闲类旅游地空间集聚性明显，呈现出“团状+多点”分布特征

运动休闲类旅游地最大的聚集核心区位于滇池北岸，呈团状分布。安宁和呈贡也形成了大面积的集聚区，其它地区依托滇池和交通线，形成多个明显的集聚点(图11)。且围绕滇池四周的泰森多边形数量多且面积小，集聚程度高，CV值高达93%，呈聚集分布；而滇池北岸安宁市和嵩明县泰森多边形呈现出多个较小的密集区，集聚程度较高，但多数地区仍呈散状分布(图12)。运动休闲类空间CV值越高，泰森多边形面积越小，影响服务范围越小，关系越密切，运动休闲类旅游地密集区在地势低平的坝区及经济文化最活跃、交通条件便利的地方，即主城区及其它县(区市)的城市中心。旅游市场的年轻化、休闲化衍生了运动休闲类的旅游空间，且一般来说这类旅游空间需要的占地面积相对其它类型小一点，依靠完善的基础设施条件和庞大的消费群体，相邻的运动休闲类空间距离近，影响范围越小。而运动休闲类空间较为均衡的地方，密集度越小的地区，影响服务范围越大，具有明显的区域经济发展中心导向的分布特征。

图10 运动休闲类核密度分析图Fig.10 Analysis of nuclear density of sports leisure class

图11 运动休闲类泰森多边形分析图Fig.11 Tyson polygonal analysis of sports and leisure

4 结论与讨论

4.1 结论

以环滇池地区城市旅游空间的高德POI数据为基础，运用功能型分类法、核密度分析、泰森多边形法对环滇池地区城市旅游空间进行分析，结论如下：(1)依据功能性分类法，结合所获取的环滇池城市旅游地空间数据，将该地旅游地划分为人工娱乐类、自然景观类、人文历史类和运动休闲类。(2)环滇池地区总体城市旅游地空间布局呈现出“一核一中心+一环”的特征，主要是以“翠湖”为核心，以昆明主城区为中心区，并呈现出环绕滇池分布的形式。(3)分类型旅游空间分布特征：①人工娱乐类旅游地空间分布呈“一核+零星”格局，在滇池北岸及东北岸趋于集中，受经济水平、旅游市场和交通条件影响强烈。②自然景观类旅游地在滇池周围形成了“一核+多点”的空间分布特征，主要受到自然资源属性和交通条件影响。③人文历史类旅游地在滇池周边形成“一心两圈三点”格局，受到城市历史文化、地势交通的影响，大多数分布在地势低平的坝区。④运动休闲类旅游地呈现出“团状+多点”空间分布特征，点分布比较密集，大多数依旧分布在滇池北岸，但其它地区也呈集聚性分布。

4.2 讨论

运用POI数据能够真实地反映环滇池地区城市旅游空间分布状态和空间结构，对今后城市旅游空间的布局及调整具有重要的参考作用，但由于本文主要分析旅游资源的类型划分和空间分布特征，并未全面剖析到影响因素，这也是今后笔者下一步需要考虑的部分。环滇池地区具有典型的高原“山—湖—坝”特征，由于受到历史文化、城市区划发展、交通条件以及地势地貌等相关影响，城市旅游空间的密集区仍分布在主城区，其他几个县市区的旅游空间密度明显稀疏，旅游资源分布不均，具有沿着山脉、环着滇池、依靠坝区等分布特征，但主要还是伴随着社会经济快速发展、城乡融合发展等而发生深刻变化。