旅游城市化背景下公交网络与旅游休闲业态格局的空间耦合——以云南丽江主城区为例

毛润彩，陈 方，戢晓峰，覃文文

（昆明理工大学a.交通工程学院；b. 云南综合交通发展与区域物流管理智库，昆明 650504）

城市的社会经济活动及其发展是城市要素空间分布和相互作用的内在动力（潘海啸，2010），旅游城市作为旅游活动的主要承载空间，旅游业已成为驱动其与地区经济、文化及社会发展的核心动力，即旅游城市化的产生，引发了物质、文化和社会等多维空间的嬗变，由旅游消费产生的专属旅游空间带来要素转移和集聚，深刻而又全面地推动了城市空间格局的重塑，呈现以旅游业为主导的资源再分配过程（郭文等，2013；成英文等，2014；黄剑锋等，2015；刘敏等，2015；刘嘉毅等，2018；王建英等，2019），最直接的表现是带来餐饮住宿、休闲娱乐等旅游休闲产业要素的空间集聚，其形成的空间格局共同构成旅游者行为空间的重要节点和游憩载体（王朝辉等，2012），是旅游产业结构在地理空间上的投影。而城市交通系统是城市发展重要的物质基础，是实现要素流动的重要载体。公共交通系统作为城市交通系统中机动化出行的主体部分，其发展与旅游城市化建设相辅相成（卢毅等，2019），特别是其与旅游休闲业态格局的互动影响规律是旅游城市化发展程度、发展阶段与结果的直接反映（毛蒋兴等，2005；刘敏等，2015），在缓解城市潮汐式旅游拥挤与环境压力、改善要素分配与促进交通公平等方面具有重要作用（李志等，2014）。

旅游城市空间是本地居民与外来游客活动空间的叠加，其格局决定居民与游客餐饮、住宿、游憩、购物等活动的交通出行特征和空间分布规律，旅游城市化进程推动城市旅游休闲空间结构发生深刻变化（郭文等，2013；王浩锋等，2014；任江鸿等，2021），作用在公共交通系统上最直接的表现是其网络结构伴随着城市旅游休闲空间格局的改变而做出的适应性变化。同时，公共交通网络的布设与运营改变城市空间可达性，促进要素流动，对旅游休闲产业布局具有明显的带动作用，进而引导与支撑城市空间格局的形成（郝伟伟等，2014）。因此，从城市活动空间角度入手，研究旅游城市化背景下旅游城市公交资源配置与旅游休闲业态格局所形成的空间集聚与分异模式，有利于掌握旅游城市公共交通网络结构特征，认识其与旅游休闲产业区位选择相互作用规律，并在一定程度上解释旅游城市化作用下现阶段城市发展的结果，为科学规划和优化公共交通系统，实现旅游城市可持续发展提供理论参考。

作为城市复杂系统的重要组成部分，公共交通网络与社会经济活动之间的联系一直是城市交通地理学、城乡规划学、旅游地理学等领域的研究热点。学者们主要从城市空间可达性（Liu et al.,2020）、公共交通对住宅价格的影响（杜超等，2019）、公共交通与城市生活服务类设施（詹璇等，2016；Ma et al.,2019）及产业分布选择（陈晨等，2013；宗刚等，2015）之间的关系等方面开展了大量研究。但公共交通的外向性服务功能未得到充分关注，随着中国城市旅游的快速发展，尽管已有学者开始关注交通对城市游憩空间的影响，但仅局限于在微观尺度下分析城市景点的公交可达性（汪德根等，2017）和游客旅游目的地的交通方式选择行为及其影响因素（Tang et al.,2020），关于城市尺度下公共交通系统与游憩空间格局间的互动影响研究仍相对较少，尤其是在旅游城市化驱动的背景下，基于公共交通与旅游的双向视角以旅游城市为典型载体的实证研究更为鲜有。

鉴于此，为探讨旅游城市化背景下旅游城市公共交通网络与旅游休闲业态格局的空间相关性，本文引入交通网络中心性作为刻画活动空间公交可达性与城市交通区位优势的关键指标，基于城市POI数据刻画旅游业态空间格局，利用空间统计分析方法，识别两者的空间分布热点与集聚特征，并运用双变量空间自相关模型分析两者的空间耦合性。以期为深化对旅游城市旅游要素与公共交通网络布局的认识，进一步揭示目前发展阶段下的旅游城市化空间特征，实现打造游客和本地居民“主客共享”的城市综合服务空间提供思路。

1 研究设计

1.1 案例选取

丽江地处滇川藏结合部的滇西北高原，是典型的旅游业驱动城镇化发展的旅游城市。2012—2019年，丽江市接待游客由1 599万人次增加到5 402万人次，年均增长19%；旅游业总收入由211 亿元增加到1 078 亿元，年均增长26%，其旅游业产值已接近全市经济总量的一半（丽江市统计局，2013，2020），并成为全国最热门的旅游城市之一。在旅游商业化作用下，城市的旅游休闲空间发生明显变迁与重构，丽江古城和束河古镇内部的承载功能出现由居住生活空间为主到商业游憩空间为主的转变，外来旅游从业者涌入，本地居民被置换，并带动古镇周边餐饮住宿、购物娱乐等旅游业态发展，推动城市空间格局发生改变（吴骁骁等， 2015）。同时，经过20多年的发展，丽江公共交通线路每年以1～3条的速度增加，并从以城区为中心的公交线路，逐渐发展成为辐射城乡和各大景区的公交网线，现已有公交线路33条（含景区公交专线），站点超过1 200个①https://lijiang.8684.cn/。，为本地居民日常生活出行和外来游客旅游观光提供重要的交通出行服务。因此，选择丽江主城区作为案例地探究城市公共交通网络与旅游休闲业态格局的空间耦合性，对于理解中小旅游城市尤其是历史古镇型旅游城市的旅游城镇化过程具有典型代表性。

由于丽江城市区域面积在快速扩张，城市主要建成区跨越现有的各县（区）行政边界，而且其部分城市街道尺度的划分过于宽泛，如金山街道、七河镇等，已不能有效表征城市主要活动空间（图1-a），故本文保留了城市核心区的西安街道、大研街道、祥和街道3 个边界划分规则完整的行政边界，在参考《丽江市城市总体规划（2010—2030）》②丽江市自然资源和规划局。规划片区（图1-b）划分和考虑公交线路服务影响范围的基础上，对其他几个边界过于宽泛的街区范围进行裁剪、划分和命名，最后经过与规划片区划分范围对比和校验，划分结果基本涵盖了丽江市的主要城区、周边主要景区和邻近乡镇等，能有效表征丽江主城区的主要活动空间，由此确定研究区域（图1-c）。

图1 研究区域划分[a.丽江主城区涵盖的行政边界（街道尺度）；b.丽江主城区综合交通规划图；c.研究区域]Fig.1 Division of study area[a.administrative boundaries(street scale)covered by the main urban area of Lijiang;b.comprehensive transportation plan of the main urban area of Lijiang;c.the study area]

1.2 数据来源与处理

数据包括城市地理基础数据、公共交通数据和兴趣点（POI，Point of interest）数据三部分。在城市基础地理数据集中，城市基础统计数据来自丽江市统计年鉴、国民经济和社会发展统计公报③http://www.lijiang.gov.cn/。；城市行政边界［含街道（乡镇）边界划分］、各级道路、水系的矢量数据来自开源数据平台OpenStreet‐Map④https://www.openstreetmap.org/。（简称OSM）。

在公共交通数据集中，使用编程语言Python（3.8）编写网络爬虫，调用高德地图开放平台API接口⑤https://lbs.amap.com获取包括公交线路名称、始末班发车时间信息以及上下行方向依次经过站点的名称和经纬度信息，通过编程进行数据清洗以及坐标转换，得到公交线路及站点的矢量数据；为构建公交网络拓扑模型，基于模型假设条件使用复杂网络分析包Net‐workX建模并进行相应指标的计算。

在兴趣点（POI，Point of Interest）数据集中，同样调用高德地图开放平台API接口获取含餐饮服务、风景名胜、生活服务、购物服务、体育休闲服务等23 个大类的POI 数据，共计125 081 条数据，为提取城市旅游休闲相关业态，考虑到旅游六要素（吃、住、行、游、娱、购）以及基于《国家旅游及相关产业分类（2018）》（国家统计局，2018）标准、已有研究成果及案例（徐冬等，2018；李维维等，2019），将旅游休闲业态细分为餐饮服务、酒店住宿、旅游景点、娱乐休闲和购物服务5种业态类型（李维维等，2020），如表1 所示，并对数据进行清洗，将研究范围外的数据以及重复数据剔除，剩余数据经过坐标转换后在ArcGIS10.5的环境下生成矢量数据进行空间分析。

表1 城市旅游休闲业态分类Table 1 Types of urban tourism and leisure industry

1.3 研究方法

1.3.1 公交网络中心性模型 公交网络中心性模型能定量衡量各站点的交通可达性，是用于分析复杂交通网络特征以及其与社会经济活动的有效手段，在交通规划、城市地理研究中发挥着重要作用（陈晨等，2014；詹璇等，2016；吕永强等，2017；黄勇等，2019）。基于此，运用复杂网络理论，采用Space-L 方法构建公共交通网络拓扑模型，即将同名公交站点视为同一节点，忽略线路上下行方向差异，抽象建立同一线路上相邻站点间的无向边。

在考虑各中心性指标的重要程度（赵晓龙等，2019）的基础上，选取度数中心性、介数中心性和接近中心性作为模型自变量因子并确定其相应权重，构建综合公交网络中心性模型测度丽江公交网络中心性，为量化研究公交网络资源配置与城市旅游休闲业态格局之间的空间关系提供基础。

1）度数中心性

度数中心性表示该站点与其他站点直接联系的程度，其值越大，则站点对外联系程度越高，在公交网络中占据关键位置。计算公式为：

式中：Di为公交站点i的度数中心性；n为公交网络中所有站点的数量；ki为与节点i直接相连的站点总数。

2）介数中心性

介数中心性反映站点作为媒介在整个网络中的枢纽作用和影响力，其值越大，表明站点在很大程度上对其他站点间的相互联系起控制作用。计算公式为：

3）接近中心性接近中心性表示站点在整个网络中与其他所有站点的邻近程度，用该站点到其他所有站点的最短距离之和的倒数衡量，其值越大，表明其到网络中任意其他节点所花费的平均成本越少，越趋近于公交网络的中心位置。计算公式为：

式中：Ci为公交站点i的接近中心性；dij为站点i到站点j的最短距离。

4）公共交通网络中心性

为将网络多中心性指标有效融合为单一综合性评价指标，根据相关研究（赵晓龙等，2019），确定度数中心性、介数中心性、接近中心性3个自变量因子权重分别为：0.25、0.5、0.25，得到公交网络中心性模型如下所示，并以此评估站点在网络中整体的资源配置情况。

式中：Zi为公交站点i的公交网络中心性；Di为站点i的度数中心性；Bi为站点i的介数中心性；Ci为站点i的接近中心性。

1.3.2 核密度分析方法 核密度估计法采用考虑到设施点对其服务范围的影响随距离的增加而不断衰减的核函数拟合观察数据点，从而得到设施点某一属性值空间密度，利用核密度分析方法对各类休闲业态的集聚中心以及公交网络中心性空间分布进行分析。计算公式为：

式中：fh(x)为空间位置x处的核密度计算函数；h为带宽值；n为与位置x的距离≤带宽值的样本点个数；K为表示核函数；xi为样本点i所处位置。

1.3.3 双变量空间自相关分析 双变量空间自相关能解析两空间数据集之间的空间相关性，即空间单元中两观测值聚集程度的耦合关系，可以分为双变量全局空间自相关（Global Moran'sI,GMI）与双变量局部空间自相关（Local Indicators of Spatial Asso‐ciation,LISA）两类。

其中，双变量全局空间自相关通过全局Mo‐ran'sI指数分析两空间数据集之间整体的相关性，本文用其分析公交网络中心性与各旅游业态分布的整体空间耦合性，计算公式为：

式中：n为空间单元数；Cij为空间单元i到j的空间权重矩阵值；X a i-Xˉa为空间单元i中属性a与其平均值的差值。Moran'sI指数的取值范围为[-1,1]，在一定的置信水平下，正值代表整体分布呈正相关，值越大，表示两变量之间的空间耦合程度越好；负值代表整体分布呈负相关，值越小，表示两变量之间的空间差异性越大。当Moran'sI指数为0时，表示不存在空间相关性，两变量值在空间上随机分布。

双变量局部空间自相关用来分析局部区域内两变量之间的聚集与分异状态，本文用其深入分析公交网路中心性与旅游休闲业态格局的局部空间耦合关系。公式为：

式中：n为空间单元数；Wij为空间单元i到j的空间权重矩阵值；X i k-Xˉk为空间单元i中属性k与其平均值的差值；X j l-Xˉl为空间单元j中属性l与其平均值的差值；σk、σl分别为属性k和l的方差。

2 公共交通网络中心性及旅游休闲业态空间分布特征

2.1 公交网络中心性测度及空间分布特征

首先，通过Python编程语言对公交运营网络进行拓扑建模，调用NetworkX 程序库分别计算度数中心性、介数中心性、接近中心性3个指标，进行极差归一化处理后，将其作为自变量因子，综合测度公交网络中心性。然后，利用ArcGIS10.5将公交网络中心性指标可视化处理，在空间上识别网络中的关键站点并进行统计分析。最后，利用核密度空间分析方法，得到考虑了距离衰减的公交网络中心性空间分布特征。

1）从站点的统计规律和空间分布看（图2、3-a），公交网络中心性呈现幂律分布，同时也符合距离衰减规律。少数站点具备较高的中心性值，成为网络中重要的枢纽站点，其中，多数集中分布于围绕丽江古城的东西（长水路、金虹路）以及南北（香格里拉大道、金安路）方向的主要交通干道，如丽江市行政中心、古城口、古城区政府、金凯广场、白龙广场、丽江市政务服务中心等；少数分布于火车站、玉龙县政府以及束河古镇附近。

图2 公交网络中心性幂律分布Fig.2 Power-law distribution of public transportation network centrality

2）从核密度分析结果看（图3-b），丽江主城区的公交网络中心性在空间分布上以丽江古城为中心，依托东西、南北方向主要交通通道向外递减，整体上呈现典型的“核心—边缘”十字型单核空间结构，在城郊则形成相对分散独立的块状结构，受对外交通枢纽（火车站和客运站等）和玉龙行政中心空间布局的影响，位于主城区南部的玉龙街区正逐渐发育为另一次级核心。对于核心聚集区而言，可以明显看出，丽江古城对城市公共交通网络的分割作用，即公交可达性高值区并非直接位于古城内部，而是围绕古城周边的主要街道分布，这是因为历史古镇保护区交通管制的特殊性给城市交通组织和运营带来的客观限制条件所造成的，位于城北的束河古镇也具有类似的规律。对于边缘聚集区而言，在城区北部、南部和西部形成了不连续的点状结构或者连续的条状结构，这主要是因为城郊北部玉龙雪山景区（含玉水寨景区）、西部拉市海景区、南部七河镇（观音峡景区）的旅游资源以及社区村落的分布带来了客观出行需求，导致城市公交网络向城郊外延，外延的公交线路主要连通城区周边景点以及乡镇村落居民点，为城乡间的居民和游客流动提供公共交通出行途径，但此类线路较为单一，以“点到点串联”的组织形式为主，不具备中介枢纽通道作用，故呈现不连续的点状结构。而南部的七河镇略有不同，除上述原因外，因受丽江三义国际机场的建设运营以及其带来的集聚效应影响，使得该地在整个公交网络中具有一定的枢纽作用和影响力，故呈现出相对连续的条状结构。

图3 丽江公交网络中心性测度（a）及其核密度（b）空间分布Fig.3 Spatial distribution of public transportation network centrality(a)and its kernel density(b)in Lijiang City

2.2 旅游休闲业态空间格局分析

为了解丽江主城区各类旅游休闲业态的空间分布形态特征及分布规律，运用空间统计、核密度等点要素分析方法展开研究，由于96%以上各类POI设施点集中分布于丽江街道、西安街道、祥和街道、束河街道和玉龙街道，故放大以上5 个街区，以便直观清晰地对结果进行可视化展示（图4）：

（1）总体上看（图4-a），丽江主城区旅游休闲业态整体上形成块状聚集、南北轴向延伸、多中心集聚发展的空间分布格局。在城市中心区，即丽江古城以及周边地区，旅游休闲业态具有明显的规模集聚优势，呈现以“双核”为主的连片分布特征；而城市外围聚集区形成以束河古镇为主、规模较小的次核空间结构，体现了古镇旅游的产业集聚优势和带动作用（图4-a）。

（2）具体细分业态而言：1）餐饮服务业（图4-b）在空间分布上产生不同程度集聚，形成丽江古城、旅游文化学院和祥和商业广场等多中心聚集区，呈现连片组团发展的分布特点，且其发展最为成熟，辐射面较广，几乎覆盖了居住、工作、游憩等活动的主要城市空间范围。2）酒店住宿业（图4-c）的空间分布则明显地反映出丽江作为历史古镇旅游地的旅游特色，伴随着古城景区与周边城区的空间商品化开发，古城景区及其周边集聚了全市90%以上的酒店住宿服务设施，在空间上依赖于丽江古城、束河古镇分布，形成两大高值聚集区。3）购物服务业（图4-d）除了形成以游客为主要服务对象的丽江古城、束河古镇两大旅游购物商业中心外，也形成了以居民为主的多个休闲购物商圈，如丽江古城西部的国际购物广场、丽江市商业步行街，以及其南部的祥和商业广场、仟佰汇商业步行街等。4）娱乐休闲业（图4-e）与购物服务业具有一定的相似性，两者空间分布均依赖于古城、商业综合体以及步行街等载体，但娱乐休闲业因其投资成本、经营条件等因素，所体现的空间依赖性更高，其热点集聚区主要位于丽江古城、旅游文化学院、束河古镇，以酒吧、网吧、KTV等为代表。5）旅游景点（图4-f）热点区以城区内的三大旅游景区为主，即丽江古城（含黑龙潭景区）、束河古镇、丽江千古情景区（含文笔公园），由于旅游景区知名度和竞争力的不同，设施规模也有较大差异，空间上呈现出“一大二小”的结构，而且因为古镇旅游的特点，古镇成为涵盖多种形式旅游休闲活动设施的重要载体，所以其余4种业态的空间分布均与城市旅游景点设施分布呈现出较强的空间关联性。

图4 丽江旅游休闲业态核密度空间分布（a.旅游休闲全业态；b.餐饮服务；c.酒店住宿；d.购物服务；e.娱乐休闲；f.旅游景点）Fig.4 Spatial distribution of kernel density of tourism and leisure industry in Lijiang City(a.tourism and leisure full business;b.catering services;c.hotel accommodation;d.shopping services;e.entertainment and leisure.f.tourist attractions)

综上所述，虽然各类细分旅游休闲业态的空间分布存在一定差异，但整体上还是呈现以古镇景区为核心带动周边旅游休闲产业发展的典型特征（表2）。一方面，古镇旅游以古镇景区为载体，集合了多种旅游休闲业态，提升了旅游休闲活动的丰富度。另一方面，旅游城市化的发展推动古镇景区产生人口置换和空间置换，引发古镇内部的功能外迁；同时，古镇景区的保护政策以及其有限的旅游承载力，导致过剩的旅游需求外溢并带来其周边旅游休闲业态要素的集聚，补充和支撑了其旅游服务功能的拓展。

表2 丽江旅游休闲业态格局空间集聚与分异特征Table 2 Spatially aggregation and divergent characteristics of tourism and leisure industry patterns in Lijiang City

3 公共交通网络中心性与旅游休闲业态的空间耦合性

3.1 双变量全局空间自相关分析

利用双变量全局空间自相关分析方法，依次对餐饮服务、酒店住宿、购物服务、娱乐休闲、旅游景点五类业态与公共交通网络中心性的空间整体耦合程度进行定量分析和比较。考虑到核密度值能反映经过距离衰减后的设施分布密度情况，符合出行者的出行及设施利用特征，提取每个公交站点的网络中心性核密度值与同一位置的五类旅游休闲业态设施核密度值，分别将其作为模型输入的第一变量和第二变量，采用GeoDa软件计算双变量全局Mo‐ran'sI指数，测度在第一变量邻域范围内第二变量和第一变量之间的空间耦合关系，即聚集程度的平均差异。

计算结果（表3）显示，五类旅游休闲业态核密度值与公交网络中心性核密度值的全局自相关系数（Moran'sI指数）均为正数，各组合的标准化Z值在显著性水平为0.001下具有统计学意义。可见，丽江公交网络中心性与五类旅游休闲业态空间耦合性较好，整体上符合空间集聚特征，说明公交运营网络能有效支撑城市旅游休闲业态分布格局，即休闲设施越密集的区域容易形成可达性较好的枢纽站点，反之亦然。

表3 公交网络中心性与旅游休闲业态双变量全局Moran's I分析结果Table3 Bivariate global Moran's I analysis of public transporta‐tion network centrality and operational types of tourism

其中，公交网络中心性与餐饮、购物、娱乐三类业态分布密度的Moran'sI指数较高且接近，这是因为这三类设施容易集中布设，发挥规模集聚优势，从而在城市中形成较为稳定的休闲功能区，如丽江古城、束河古镇、祥和商业中心、金凯广场等，不同功能业态的聚集带来大量的休闲出行需求，使得聚集区域的公交资源配置具备较好优势，即公交对外连通条件好，运输效率高，交通出行成本低。相较于餐饮、购物两种业态服务设施数量多、分布相对分散、服务覆盖面广的特点，娱乐休闲业态设施分布集中，倾向分布于各大景区内部及其周边，以获得良好的区位条件，从而保证稳定的客流。故在整体上休闲娱乐业态聚集程度与公交中心性的空间耦合性最好，其Moran'sI指数为0.656 6，在三者间最高。

此外，酒店住宿、旅游景点两类业态分布密度与公交网络中心性之间也存在较为显著的空间正相关关系，同样表明在二者空间聚集程度高的区域公交可达性也较好，但二者的Moran'sI指数较低，主要是因为旅游景点设施数量有限、位置相对固定且离散程度较高，集聚形式表现为“一大二小”的空间分布结构，资源分布的空间异质性使得公交线路优先连接城内知名景区，在此基础上公交线路向外延伸连接城郊景区，而位于城郊的偏远景区的公交可达性拉低了城市整体景点设施公交可达性，因此，旅游景点设施分布密度与公交网络中心性空间耦合程度较低一些。而酒店住宿业态的Moran'sI指数为最低的0.464 8，这是因为古镇景区聚集了全市绝大部分的住宿设施，设施资源的过度集中导致其空间分布差异较大，呈现与公交网络中心性的耦合程度相对较差的特征。

3.2 双变量局部空间自相关分析

在全局空间自相关分析基础上，使用双变量局部Moran'sI工具，得到5类旅游休闲业态与公共交通网络中心性的双变量LISA 聚类（图5），进一步挖掘旅游休闲业态与公共交通网络中心性的局部空间耦合特征。结果表明，二者的空间耦合存在4种类型聚集区：高—高聚集、低—低聚集、低—高聚集、高—低聚集。其中，高—高与低—低聚集模式是公交网络中心性与旅游休闲业态分布格局的主要空间关联模式，二者数量之和均占整体的半数以上；而其他类型聚集区零星分布在上述两者聚集区之间的过渡带。二者的局部空间耦合特征和内在成因有效解释了旅游城市化背景下公交资源配置的指向性。

图5 公交网络中心性与各旅游休闲业态的双变量LISA聚类（a.餐饮服务；b.酒店住宿；c.购物服务；d.娱乐休闲；e.旅游景点）Fig.5 Bivariate LISA clustering of public transportation network centrality and operational types of tourism(a.Catering services;b.Hotel accommodation;c.Shopping services;d.Entertainment and leisure;e.Tourist attractions）

1）高—高聚集区（HH）指公交网络中心性较高，且旅游业态分布密集的区域，两者具有显著的正相关性。该类区域既是旅游业最为集中发达的区域，也是城市公共交通运输网络的核心枢纽区域，主要为丽江古城以及周边主要街道：象山路以南、雪山路以东，康仲路以北，金安路以西，环古城和沿香格里拉大道分布。5 类旅游业态与公交网络中心性之间的耦合关系存在整体相似性，同时也具有微小的空间分异特征，即酒店住宿和旅游景点两类业态与公交网络中心性的耦合站点数量相对较少，分别为33和44个，其他3类业态的耦合区域范围更大，数量也较多。总体上，位于城区内的古镇景区是带动城镇空间商业化的重要载体，融合餐饮、购物、娱乐等诸多休闲业态，拥有较强旅游吸引力，成为公交网络枢纽区域，从而使得城市各个地区到达古城景区往往具有较高公交可达性。

2）低—低聚集区（LL）指公交网络中心性较低，且旅游业态分布也稀疏的区域，也具有正空间相关性。该类区域主要为城市的边缘地带，以社区村落和自然风景区为主，人口相对分散，如束河古镇到玉龙雪山景区段、城西的拉市海景区段以及玉龙县政府到七河镇段，其各类旅游休闲业态设施与旅游活动强度远不及城市核心区，形成吸引力较低的旅游休闲业态低密度区；而随着城市的扩张与周边旅游资源的开发，公交线路向外延伸连接城郊的乡镇村落和景区，公共交通整体可达性较弱，但特色化开设的专用公交线路基本满足村民和游客的出行需求。

3）低—高聚集区（LH）指公交网络中心性较低，而旅游业态分布密集的区域，呈负空间相关性。该类聚集区仅存在于餐饮服务、酒店住宿和购物服务3类业态之中，且数量和范围较小，此部分活动区域主要位于城区巷道及城市外围，以学校、产业园及其周边等为典型代表，服务于对应群体的休闲性生活需求，形成设施“小、多、杂”的市井生活圈。具体分别包括：清溪公园到云南大学旅游文化学院区域、丽江古城东北角附近、丽江嘉和建材城附近。由于该类设施多分布于承载生活性功能的城市支路，缺乏公交运营必要的道路条件，且其定位为主要功能区的辅助配套设施，并非公共交通首要和直接服务的对象，故形成少数旅游业态设施分布与公交资源配置不匹配的情况。

4）高—低聚集区（HL）指公交网络中心性较高，而旅游业态分布稀疏的区域，呈负空间相关性。该类聚集区主要为城市对外交通枢纽，其必然也是公共交通网络衔接换乘的关键节点，故具备良好的公交可达性条件，如丽江火车站和客运站附近。但由于该区域多为老城区，其周边的居住、商业等各项功能用地复杂交织呈现细碎化特征，旅游业态未能在此发展形成聚集区，故形成旅游业态设施稀疏分布与公交资源配置的空间非协同情况。

4 讨论与结论

4.1 讨论

旅游休闲业态空间格局与城市公共交通网络的空间耦合关系是旅游城市化进程中要素集聚与功能外溢作用的结果。旅游城市化带来的城市要素转移与集聚，是公共交通网络与旅游休闲业态格局产生空间耦合的重要推力。旅游休闲业态热点集聚区的形成是由旅游城市化发展导向所决定的，即城市空间重构过程作用于旅游休闲业态要素，使其向以古镇景区、商圈等为主要空间载体定向集中的结果，由此产生的出行需求必然要求城市公共交通系统做出响应，并通过公共交通系统的完善与优化，进一步改变空间可达性，以适应和支撑城市空间格局演化，其内在逻辑框架如图6所示。以丽江主城区为例，古镇作为支撑旅游发展的重要载体，其独特的旅游资源禀赋为旅游城市化提供了基础，经济社会发展与转型促进旅游消费水平全面升级，由此带来的集中于城镇的吃、住、行、游、娱、购等旅游消费活动不断刺激旅游休闲业态的规模集聚和旅游地外围空间扩展，推动了居住、生活、游憩、就业等城市空间再生产，古镇空间经历内部重组与外部扩展双重过程，丽江古城和束河古镇内部的承载功能呈现由居住生活空间为主到商业游憩空间为主的转变，并带动古镇周边旅游休闲业态发展，进而推动城市空间格局变迁与重构，在“经济社会转型发展—空间生产—人地关系地域系统演化—空间变迁与重塑”的螺旋式旅游城市化演进过程中，旅游休闲业态空间格局与城市公共交通网络相互联系、相互作用而形成复杂耦合系统，一方面，由旅游业为主导的资源再分配过程推动了城市空间格局的重塑，也极大地改变了交通出行需求的产生与分布，另一方面，公共交通网络布局的完善促进城市要素流动，优化游客与居民的消费与生活环境，进而支撑城市空间格局演化，二者的相互作用规律正是旅游城市化作用下耦合系统空间涌现性的体现。这也为公共交通规划与旅游城市化进一步发展等带来一定启示：1）应着重优化古镇景区及周边的公共交通，以高品质多元化公交服务提升旅游竞争力，构建“枢纽—景区”式旅游交通服务中心体系，注重不同交通方式间的衔接与换乘，提高交通组织效率。2）为避免旅游业态要素过于集中产生的空间分异引发功能过饱和区域商业进一步同质化，破坏古镇旅游地旅游形象和体验，应兼顾古镇景区特色化发展与遗产保护，完善城市外围组团公共交通设施资源配置，引导城市非旅游功能疏解，促进旅游城市整体功能平衡发展，实现由“交通支撑旅游发展”向“交通引导旅游发展”转变。

图6 旅游城市化内在逻辑及其与旅游休闲业态格局、公交网络的关系Fig.6 The inner logic of tourism urbanization and its relationship with tourism and leisure industry pattern and public transportation network

4.2 结论

本文运用复杂网络理论构建公交网络拓扑模型，利用多种空间数据分析手段，以丽江主城区为案例，研究公共交通网络中心性与旅游休闲业态空间格局的空间耦合性，得到的主要结论为：

1）丽江主城区公共交通网络中心性在空间上整体呈现以丽江古城为中心的“核心—边缘”十字型单核结构，市郊形成相对分散独立块状结构，其值随到城市中心距离增加而递减。旅游休闲业态整体上形成块状聚集、南北轴向延伸、多中心集聚发展的空间分布格局，虽然各类细分旅游休闲业态的空间分布存在一定差异，但总体上呈现以古镇景区为核心带动周边旅游休闲产业发展的典型特征。

2）整体上看，餐饮服务、酒店住宿、旅游景点、娱乐休闲、购物服务5类旅游休闲业态的空间分布密度与公共交通网络中心性均呈现较为显著的正相关关系，表现为典型的空间耦合特征，公交运营网络能有效支撑城市旅游休闲业态分布格局，即休闲设施越密集的区域容易形成可达性较好的枢纽站点，反之亦然。不同业态设施空间分布密度与公共交通网络中心性耦合程度存在一定差异，其中，餐饮服务、娱乐休闲、购物服务3类业态的耦合程度要高于酒店住宿、旅游景点2类业态，原因是后两者空间分布高度依赖于城区古城景区，由设施资源的过度集中导致的空间分异使得其呈现与公交网络中心性的耦合程度相对较低的特征。

3）从局部空间上看，旅游休闲业态与公共交通网络中心性的空间耦合模式以高—高聚集与低—低聚集为主，低—高聚集区与高—低聚集区零星分布在前两者聚集区之间的过渡带上。以旅游观光、娱乐休闲等为主导的古镇旅游综合发展区与城市公共交通网络中心性的空间耦合程度最高，旅游休闲业态要素在空间上的叠加较大程度增强了其与公共交通网络中心性耦合性，进一步反映在历史古镇型旅游城市中，核心古镇景区仍是旅游城市化过程中要素产生集聚的主要吸引物与推动旅游休闲业态格局发生改变的重要驱动力，公共交通网络也是以此为中心，串联城市其他不同的功能区，支撑城市旅游化发展。

4）旅游休闲业态空间格局与城市公共交通网络的空间耦合关系是旅游城市化进程中要素集聚与功能外溢作用的结果。旅游城市化带来的城市要素转移与集聚，是公共交通网络与旅游休闲业态格局产生空间耦合的重要推力。由此产生的出行需求必然要求城市公共交通系统做出响应，以适应和支撑城市空间格局演化，二者的相互作用规律正是旅游城市化作用下耦合系统空间涌现性的体现。

本文选取案例地仅为旅游城市中的一个典型代表，不同城市的空间地理环境和人文历史环境存在较大差异，所得结论的普适性还需进一步验证。同时，由于诸多客观条件的限制，未能从多时间截面进行对比，全面反映旅游城市化过程中公交网络和休闲业态的空间格局演变规律，未来将持续跟踪关注案例地的旅游城市化过程，并完善和丰富相应的时空地理数据集，以期在准确把握居民与游客的活动规律的基础上，深入挖掘旅游城市活动空间特征与规律，量化旅游城市活动空间及动态演化，并揭示其与地理环境之间的相互作用。