基于網絡用戶評價數據+的旅游風景道路網布局研究

陳 美 雯,高 悅 爾*,程 璟

(1.華僑大學建筑學院,福建 廈門 361021;2.華僑大學統計學院,福建 廈門 361021)

0 引言

近年來,我國正式進入大眾旅游時代,自駕游成為熱門的出行方式,公路交通和旅游的聯系愈發緊密,公路交通為旅游活動開展提供便利,旅游活動為公路交通拓寬新的發展空間。旅游風景道是交旅融合的關鍵一環[1],如何推動公路交通與旅游的深度融合和轉型發展,已引發廣泛關注。旅游風景道與公路皆具有高效的交通運輸特征,但普通公路關注城際間的區域交通,而旅游風景道更關注旅游景點間的旅游交通,其在串聯旅游景點的同時,可結合道路兩側生態、人文等景觀資源,形成以公路為載體的線型旅游資源和旅游目的地,因此,旅游風景道不僅是普通公路的一類,也是一種新型的旅游目的地和旅游產品。

目前對旅游風景道路網布局的研究以區縣域層面為主[2],缺少跨市域層面的區域性旅游風景道研究。對于區域旅游而言,城際間面臨著旅游交通和常規交通的雙重壓力,因此,跨市域層面的區域性旅游風景道研究應重視國道、省道等區域性交通干道對城際旅游集散的作用,在既有區域性交通干道的基礎上,強化對旅游風景道串聯作用的認識。從研究數據上看,路網布局研究多選取非公開的社會經濟指標以及交通指標等[3,4],但在跨市域層面的區域性研究中,這兩類數據獲取難度大。從研究方法上看,區域路網布局研究從傳統的四階段法轉向無需詳盡交通調查資料的節點重要度法[5],且多采用AHP層次分析法對指標進行主觀賦權[6,7],不確定性較大;部分學者采用主成分分析法對指標進行客觀賦權[8],旨在將大量指標進行降維處理和信息濃縮,卻難以用于指標類別較少的研究中。而隨機森林基于多個決策樹進行集成學習后得到分類結果,在學習過程中擬合各指標間的相互關系,從而計算各指標對分類結果的影響大小,即各指標的權重[9],該方法在小樣本分類、特征提取和權重確定的過程中具有一定優勢[10]。

游客是旅游活動的主體,游客評價已成為衡量旅游發展水平的重要指標之一,到訪游客的滿意度是景點營銷的關鍵點之一,直接決定了能否形成穩定的規?；慰土鱗11]。因此,本文引入網絡用戶評價數據和旅游服務質量等級數據作為旅游節點評價指標,通過K-means++聚類算法和隨機森林算法對評價指標進行客觀賦權,構建一種服務質量客觀評價和游客主觀評價相結合的旅游節點重要度評價模型,用于區域性旅游風景道路網規劃布局研究,以期為區域性旅游風景道路網規劃布局提供參考。

1 基于網絡用戶評價數據的節點重要度模型構建方法

利用Python采集網絡用戶評價數據,運用K-means++算法對旅游節點進行分類,并將分類結果作為訓練集輸入隨機森林算法中,確定各指標權重,從而計算各旅游節點的重要度及節點間的路線重要度,作為旅游風景道路網規劃布局的依據(圖1)。

圖1 基于網絡用戶評價數據的節點重要度模型構建方法

1.1 網絡用戶評價數據采集

近年來,在線點評平臺提供了大量評分、評論、簽到等網絡用戶評價數據,其樣本量大且數據獲取便利,可有效反映用戶的真實體驗與需求;同時,該類網絡評價會直接影響其他用戶的到訪選擇行為,因此,諸多學者利用網絡用戶評價數據評估城市公共設施的熱度和滿意度[12-14]。本文選擇來源于大眾點評網站的網絡用戶評論數據,該平臺用戶可以通過圖文的方式自由發表對到訪地的評論,也可以通過星級評分的形式表達自己對到訪地的主觀評價,數據量遠多于其他同類型平臺,能反映大多數游客的行為選擇及評價結果。平臺通過信息聚合處理,為瀏覽者提供較客觀、準確的評價信息,具有一定的出行參考意義。本文利用Python獲取大眾點評網站中各景點的名稱、坐標位置、評分及評論數等數據(表1),其中,評分數據代表到訪游客對景點服務質量及環境品質等的綜合評價,評論數差異代表到訪游客的相對數量,從而可以判斷各景點的相對受歡迎程度。

表1 網絡用戶評價數據采集示例

1.2 旅游節點層次劃分

旅游景點作為游客出行的重要目的地,在規劃區域較大的情況下,會出現“大分散、小集聚”的現象,如果將一定區域內的集聚性旅游景點整合為景區群,在景區群形成內部旅游環線,避免游客走“回頭路”,將會提高旅游通行效率和景區群的吸引力。因此,本文將由景點聚集而成的景區群和分布較分散的單個景點均當作旅游節點,再進行外聯通道的規劃。

1)景區群構建。通常認為機動車行駛距離小于5 km為短距離出行[15],若兩個景點間距離越近,則游客的就近出行意愿越高,本文采用5 km作為景點緩沖區的半徑,將5 km空間距離內的旅游景點整合為景區群。景區群的重心是指景區群內部存在一個點,使游客從該點到其他各景點的距離最小,本文將景點的點評數類比為游客到訪人數,作為各景點到訪需求量,從而計算各景區群重心(式(1)),在景區群向外搭建通道時,將每個景區群的重心作為景區群對外連通的節點。

Cx=∑DixQi/∑Vi,Cy=∑DiyQi/∑Vi

(1)

式中:Cx、Cy分別為重心的x、y坐標,Dix、Diy分別為第i個景點的x、y坐標,Qi、Vi分別為景區群內景點i的評論數量和評分數量。

2)基于K-means++算法的旅游節點層次劃分。傳統節點重要度模型常用K-means聚類算法進行節點分類,該方法初始聚類中心位置的選擇對聚類結果和算法運行時間影響較大,若隨機選擇初始聚類中心的位置,會導致算法運行速度較慢。K-means++方法是對K-means聚類算法中隨機選擇初始聚類中心的一種優化[16],該算法分類結果高度依賴于初始設定的簇個數,即K值[17]。本文采用輪廓系數法判斷研究對象聚類結果的優劣,選取最適合的K個聚類中心,再計算每個樣本與聚類中心的距離,將各樣本劃分到最近的聚類中心,計算同類別中所有樣本特征的均值,并將該均值作為每個類別新的聚類中心,最后輸出所有的聚類中心及樣本所屬類別。將各旅游節點的旅游景點質量等級、評論數和評分等數據輸入K-means++算法,共同描述各旅游節點在樣本空間中的坐標位置。

1.3 基于隨機森林算法的改進節點重要度模型構建

1)基于隨機森林的指標權重確定方法。在節點重要度模型構建中,指標權重的不同會導致節點重要度的計算結果也不同。為提高研究的科學性和合理性,本文運用隨機森林算法進行客觀賦權,以K-means++算法得出的旅游節點分類結果作為訓練集導入隨機森林算法中,并采用基尼重要性值判斷各指標的權重占比。

2)旅游節點重要度計算。旅游節點的重要度不僅體現在旅游質量等級方面,也體現在旅游節點對游客的吸引力等方面[18]。因此,根據旅游節點的吸引力屬性,本文選取旅游景點質量等級、評論數和評分3個指標計算旅游節點重要度,公式為:

(2)

3)路線重要度計算。路線重要度是指節點間吸引力的大小,也可反映二者聯系的必要性[2]。本文在計算旅游節點重要度的基礎上計算路線重要度,公式為:

Mij=IiIj/Lij

(3)

式中:Mij為旅游節點i與j間的路線重要度,Ii、Ij分別為旅游節點i、j的重要度,Lij為旅游節點i、j間的距離。

2 基于節點重要度模型的旅游風景道路網規劃布局

2.1 旅游風景道路走向確定

在區域性旅游風景道路網規劃中,需強化各旅游節點同該區域性交通干道的聯系,形成“以線帶面”的區域聯動發展。同時,普通公路網是旅游風景道路網的基礎,在規劃過程中要充分利用現狀道路,對其進行升級改造,以實現旅游與路網協同發展。本文在路線重要度計算的基礎上,運用prim算法結合空間連通圓,分層求解路線重要度的最小生成樹,得出旅游風景道路網理論布局方案,從而確定旅游風景道的走向;接著,將路網理論方案與實際路網進行對比,分析二者差異,并綜合考慮現狀條件,提出路網規劃提升建議。

2.2 旅游風景道路等級確定

中共中央、國務院印發的《國家綜合立體交通網規劃綱要》中指出,要強化交通網“快進慢游”功能,加強交通干線與重要旅游景區銜接?！翱爝M”是指依托干線公路,發揮其對沿線景點的串聯作用,實現高效通達;“慢游”則是指根據景點間沿線的資源特色,打造集暢通、體驗、游憩等于一體的復合型線路[19]。因此,本文采用分層規劃方法對旅游風景道路網進行統籌考慮,形成“兩級四類”的旅游風景道路網體系(表2)。一是構建 “快進”旅游風景道路網體系,主要由旅游風景道主線、次線和支線組成,串聯各個旅游節點及區域性交通干道,保證游客快速到達各個旅游節點。本文通過不同路段連接的節點重要度確定各旅游風景道的等級,并結合實際路網情況,形成不同等級道路相協調的“快進”旅游風景道路網。二是構建“慢游”旅游風景道路網體系,主要為旅游風景道連接線,旨在將景區群內部的道路網絡化,結合實際道路條件及周邊用地現狀,適當植入游憩功能,打造景區群內“宜行宜游”的旅游風景道。但部分景區群位于城市集中建成區內,周邊道路為城市高等級道路,行車速度較快、通達性較高,建議將該類旅游風景道的等級調整為“快進”旅游風景道(圖2)。

表2 “兩級四類”的旅游風景道路網體系

圖2 旅游風景道路等級確定思路

3 實例分析:G228福建段沿線區域

3.1 研究區與數據

G228是串聯我國東南沿海城市的高速公路,因其沿途絢麗多彩的海岸風貌,于2021年被評為“中國最美公路”。G228福建段自北向南途經寧德、福州、莆田、泉州、廈門和漳州等沿海城市,沿線城市旅游資源豐富,涵蓋綠色生態、藍色海絲、紅色文化等多類別旅游資源。其中,泉州宋元中國的世界海洋商貿中心和廈門鼓浪嶼被評為世界文化遺產,是游客觀光勝地。目前,福建省沿海地區的旅游客流主要集中在福州、廈門、泉州等地的著名旅游景點,區域性旅游通道構建仍在探索中。因此,通過推進G228福建段沿線區域內的旅游風景道路網布局規劃,以核心旅游景點帶動周邊景點發展,促進區域旅游資源整合,對福建省沿海地區旅游發展尤為重要。

本文采集G228途經6市內通過質量評定的大眾點評網站景點共173個(收集時間為2020年1月1日—12月31日)。為強化景點與G228福建段的聯系,對 G228福建段60 km空間距離(假定機動車以平均行駛速度80 km/h行駛45 min的直線距離)內的景點數據進行篩選,最終共選取景點數據165個,并獲取2021年OSM(https://www.openstreetmap.org)發布的寧德、福州、莆田、泉州、廈門和漳州城市路網數據作為研究對象。

3.2 基于網絡用戶評價數據的節點重要度計算

依據前述理論與操作方法,將局部集中的景點整合成旅游景區群,最終形成16個景區群(圖3以泉州非遺景區群為例),88個景點,共計104個旅游節點(圖4),并依據式(1)計算出各景區群的重心;接著,基于各節點的旅游景點質量等級、評論數和評分數據(景區群的指標選取群內景點最高等級、評論數和評分),運用K-means++聚類算法將研究區域中的旅游節點劃分為4個類別(表3),確定G228沿線區域內核心旅游節點7個、重要旅游節點30個、次要旅游節點39個、一般旅游節點28個(圖5)。核心旅游節點主要分布在廈門、福州、泉州和漳州等城市,其中超半數分布在旅游競爭力和城市生態位指標均位居全省之首的廈門[20]。

表3 旅游節點分類結果

圖3 景區群構成示意(以泉州非遺景區群為例)

圖4 旅游節點分布

圖5 旅游節點分類

不同類別的旅游節點將會影響到節點間的道路等級和路網結構。由于研究區域較廣,且旅游風景道的打造需要一定成本,本文認為區域級的旅游風景道應率先串聯品質較好的旅游節點,所以選取核心旅游節點、重要旅游節點和次要旅游節點進行下一步規劃分析。通過隨機森林算法確定旅游節點重要度模型的指標權重,得到旅游節點質量等級、評論數和評分3個指標的權重分別為0.183 0、0.241 5、0.575 4,而后利用式(2)計算得到各旅游節點重要度(表4),進一步利用式(4)計算出各路段的線路重要度。

表4 旅游節點重要度

3.3 基于節點重要度的旅游風景道路網規劃方案

依據旅游節點空間分布的聚集性,將G228福建段沿線區域內的旅游節點分為三大片區,采用prim算法并結合空間連通圓法,分層求解旅游風景道路重要度最小生成樹,得到旅游風景道路網理論布局方案(圖6a),對比分析G228福建段沿線區域內旅游風景道路網理論布局方案與實際路網的關系(圖6b);結合實際情況,確定旅游節點間道路走向及等級,形成旅游風景道路網優化布局方案(圖6c)。

圖6 旅游風景道路網理論布局方案與優化布局方案

從G228福建段沿線區域內的旅游風景道路網布局方案看,漳州市和寧德市的旅游節點分布較散,地形較復雜,旅游風景道路網密度較低,建議該區域在現狀道路的基礎上適當提升道路等級。廈門市、泉州市及莆田市的旅游節點多集聚于城市建成區,周邊道路建設狀況較好,建議該區域將部分城市道路體系和旅游風景道路網體系相融合,充分利用現狀道路,提升連通效率。福州市腹地范圍較廣,部分旅游節點集聚于中心城區,部分旅游節點距城區較遠,獨立成群,建議通過現有城市高等級道路將中心城區的旅游節點和郊區的旅游節點串聯,而福清后溪流、東關寨和福州旗山森林溫泉度假村等郊區旅游節點建議適當提升道路等級,提高節點間通達性,以強化該區域整體的旅游發展。

3.4 旅游風景道路網規劃提升建議:以片區1為例

為驗證上述旅游風景道路網規劃方法的可行性,本文以片區1(涵蓋漳州市、廈門市和泉州市)為例,結合實際道路建設狀況,從旅游風景道路走向和等級兩方面入手,建立旅游風景道路網體系。

1)旅游風景道路走向。結合現狀條件,對比分析旅游風景道路網理論布局方案與現狀道路走向的關系,提出如下建議:保留現狀道路、現狀道路整合和新增道路(圖7)。如果旅游風景道路網理論方案與現狀道路走向完全一致,建議直接將現狀道路納入旅游風景道路網體系;如果旅游風景道路網理論方案與實際道路走向存在偏差,可通過多段道路整合實現節點間高效通達,將規劃整合后的道路納入旅游風景道路網體系,如鼓浪嶼(郵輪中心廈鼓碼頭)—廈門海滄景區群周邊建成環境成熟,通過東渡路、海滄大橋、海虹路、馬青路和海新路等城市高等級道路串聯,游客駕車約半小時即可到達。如果旅游風景道路網理論方案與實際道路走向偏差較大,則應結合周邊環境、現狀道路、地形地貌等實際因素,新增部分旅游風景道(如東山風動石景區—天福茶博物院—三平風景區通道等)。東山風動石景區、天福茶博物院和三平風景區3處旅游節點空間分布雖成直線,但駕車需經過G228和G324等公路,而G324繞道漳浦縣,導致該旅游通道車程約2 h,如果沿G228新增旅游風景道串聯天福茶博物院和三平風景區,將為游客節省約40%的旅途時間(表5)。

圖7 片區1旅游風景道路規劃建議

2)旅游風景道路等級。針對確定好道路走向的旅游風景道,本文提出如下建議:維持現狀道路等級、現狀道路等級提升、新增道路和道路環境提升,最后形成旅游風景道路網優化方案(圖8)。在“快進”旅游風景道路網體系中,旅游風景道主線和次線主要為高等級公路或快速路、主干路等高等級城市道路(如廈門老城區景區群—廈門東部景區群通道和廈門東部景區群—廈門集美景區群通道等),旅游風景道支線為中、低等級公路或低等級城市道路,如果規劃涉及的現狀道路滿足道路技術等級要求,則盡量整合、利用現有道路,對重合路段進行合并,避免新建道路;考慮到部分旅游節點地理位置特殊,地形地貌較復雜,現狀道路建成狀況較差,建議提升道路等級,提高旅游節點通達性,保障旅游風景道的服務水平,如同安影視城—云頂山通道等。在“慢游”旅游風景道路網體系中,建議從自然環境、歷史文化等角度挖掘景區群內部連接路段的主題內涵,在路段兩側對植載林、景觀小品等進行主題設計,并開設內部觀光旅游專線,使道路兩側也成為主題景區群內的一道風景,在提高景點間通達性的同時,優化道路環境,提高游客旅游體驗。

圖8 片區1旅游風景道路網優化布局方案

4 結論

本文根據旅游景點的吸引力屬性,將游客的點評數據應用于旅游風景道路網研究,構建旅游節點評價體系,提出改進的旅游節點重要度模型,該模型采用K-means++和隨機森林算法進行節點分類和客觀賦權,規避了權重確定時的主觀因素,進而提出多層次的旅游風景道路網體系構建方法。以G228福建段沿線區域為例,計算沿線區域內的旅游節點重要度及路線重要度,并結合實際情況提出區域性旅游風景道路網布局方案。最后,以片區1為例,針對不同路段的實際走向提出現狀道路利用、現狀道路整合和新增道路三大建議,并根據旅游風景道路等級提出維持現狀道路等級、現狀道路等級提升、新增道路和道路環境提升四大建議,構建旅游風景道路網優化布局方案。研究結果表明,引入游客評價數據的旅游節點評價體系具有一定優勢,分析結果可為旅游風景道路網規劃布局及旅游風景道路優化提升提供新思路。本研究的旅游風景道路網布局多關注線路選擇層面,未來可重點關注各段線路的主題營造以及“慢游”交通網的打造。