西南地區康養旅游地空間分布格局及其影響因素的地理探測

王 雨, 王嘉學*, 楊 萌, 王 霄, 胡 瑞, 楊發偉

(1. 云南師范大學 地理學部, 云南 昆明 650500; 2. 山東師范大學 地理與環境學院, 山東 濟南 250358;3. 昆明理工大學 電力工程學院, 云南 昆明 650031)

康養旅游作為一種新型旅游方式,是以良好物候條件為基礎,使得人在身心上達到自然和諧的優良狀態的旅游形式[1-2].在健康中國戰略背景下,調整亞健康狀態成為諸多領域業態創新的重要方向,為康養旅游業發展帶來了極大的機遇和挑戰.西南地區作為一二級階梯交界帶,在地帶性和非地帶性因素共同作用下,自然環境復雜多樣,同時孕育了多彩的文脈資源,其蘊含的康養資源可滿足不同年齡群體的康養需求.隨著西南地區經濟發展水平快速提高,交通條件改善,客源市場擴張,已形成一系列康養產業,但存在產業鏈銜接度較差、供需匹配度低等問題,康養基地空間布局亟待優化.

康養旅游研究熱潮逐漸掀起.從研究內容上看,主要聚焦于康養旅游概念界定、理論基礎、環境要素選擇等方面[3-7].如楊懿等[8]運用層次分析法構建了養生旅游資源評價指標體系,李濟任等[9]從多個價值角度構建了森林康養旅游開發潛力的評價體系.但對康養模式的實證研究以及康養地的空間分布等方面關注相對較少.從研究方法上來看,側重定量方法,主要包括地理集中指數、最近鄰指數、核密度分析、網格維數測算等,再運用熵值法、空間基尼系數、緩沖區疊加分析、地理聯系率、Pearson相關性分析等方法確定影響其空間分布的地理因子權重[10].但這些方法大多將自然因素和社會經濟因素割裂開來,很少考慮因子之間的相互作用,不能很好的解釋康養地空間分布的異質性,這不利于康養產業未來發展決策.

本文基于國家旅游局對康養旅游示范基地的概念界定,選取西南地區共計470個國家級品牌康養旅游地作為研究對象,借助空間分析工具,運用最近鄰指數、不平衡指數、地理集中指數、核密度分析等方法,探究西南地區康養旅游地的空間分布規律.從自然環境和社會經濟2個維度選取10個地理因子,運用地理探測器[11]辨識其影響因素,研究空間分布的成因.根據分析結果為實現西南地區康養產業組團式發展,成為國家康養旅游業發展的龍頭地區提供可操作性建議,以期在西南地區打造一批要素齊全、資源配置合理、產業鏈條完備、市場供需契合的綜合性康養旅游地.

1 材料與研究方法

1.1 研究區概況依據中國七大地理區域劃分[12],西南地區是指中國西南邊陲包括云南省、貴州省、四川省、重慶市、西藏自治區在內的“三省一市一區”,地理范圍為97°21′E—110°11′E,21°08′N—33°41′N,總面積約234萬km2.該區地處我國一二級階梯交界,地勢起伏大,海拔從76.4 m躍升至8 848.86 m,各種地貌形態發育,形成了獨特的自然環境與人文風貌,造就了豐富的旅游資源.在新冠疫情影響下,西南地區旅游業仍占據國家旅游業發展的重要地位,旅游業或將成為西南地區斬斷貧困循環鏈的關鍵產業[13].

1.2 數據來源與預處理基于數據的權威性,本文從國家林業和草原局(http://www.forestry.gov.cn/)、國家文化和旅游部(https://www.mct.gov.cn/)獲取國家級品牌康養旅游地名單.包括新中國成立以來評定的國家級森林公園、國家級旅游度假區、國家5A級景區、第一批國家中醫藥健康旅游示范基地、2016年首批國家旅游示范單位中的綠色旅游示范基地和康養旅游示范基地、100家森林體驗森林養生國家重點建設基地、2019年中國森林旅游美景推廣地、2016—2020年中國森林體驗基地、中國森林養生基地、中國慢生活休閑體驗區、2016年起公布的第1～7批國家森林康養基地試點建設單位等.剔除重復和因環境破環嚴重被除名的旅游地,截至2022年10月,西南地區共計有470個國家級品牌康養旅游地,其中,重慶市59個,四川省138個,云南省163個,貴州省91個,西藏自治區19個.

數據預處理方面,采用Python爬取研究區內康養旅游地的空間坐標并進行可視化(見圖1).以往的研究表明自然環境因素如地形地貌、氣候和景觀等條件深刻影響旅游地的空間分布[14-16].除此之外,社會經濟因素如人口資源、經濟基礎和交通等條件同樣制約著旅游地的發展[17-18].通過綜合各類旅游資源的評價體系成果以及多方位考慮旅游資源開發的制約因素[19-25],本文從自然環境和社會經濟2個緯度中選取10個地理因子對康養旅游地的空間分布進行分析,包括DEM(X1)、坡度(X2)、2020年年平均降水(X3)、2020年年平均氣溫(X4)、2020年一季度植被覆蓋度(X5)等5個自然指標,2020年人均GDP(X6)、中心城市關聯度(X7)、公路密度(X8)、2020年人均可支配收入(X9)、第七次人口普查人口密度數據(X10)等5個社會經濟指標.各因子指標的解釋和數據來源見表1.

表 1 西南地區康養旅游地空間分布的影響因子及其來源

圖 1 西南地區康養旅游地空間分布圖

1.3 研究方法

1.3.1地理集中指數 本研究用地理集中指數來衡量康養旅游地空間分布的離散程度.

(1)

式中,G表示地理集中指數,n為地級市(區/縣)數量,Y為第i個地級市所擁有的康養旅游地數量.G數值的范圍在0～100之間,G越大,表明康養旅游地空間分布越集聚.

分布均值指數用來衡量康養旅游地空間分布的平均程度.

(2)

式中,Z為每個市(區/縣)內平均分布的康養旅游地數量,m為區域康養旅游地數量,M為市(區/縣)總數.

1.3.2不平衡指數 不平衡指數可以反映研究區范圍內點狀要素在不同區域分布的均衡程度.

(3)

式中,S表示不平衡指數,Yi為西南地區各地級市(區/縣)的康養旅游地數量占各省總數的比例由大至小排序后,第i位的累計百分比.S的值介于0和1之間,S=0時,康養地平均分布于各區域內,S=1時,康養地完全集中于某一區域內.

1.3.3最近鄰指數 計算康養地與其最近鄰康養地之間距離的均值以及假設康養地隨機分布下的平均近鄰距離,兩者對比得到平均最近鄰指數.

(4)

1.3.4核密度分析法 核密度分析能直觀地反映研究對象的空間分布密度.

(5)

式中,Kn(x)為康養地的密度函數,xi為第i個康養地的地理坐標,x-xi為估計康養地x到樣本康養地xi的距離,n為所有康養地個數,h為寬帶,Kn(x)越大,分布越密集.

1.3.5地理探測器 地理探測器可以有效探測不同地理影響因素以及它們相互作用下在多大程度上解釋了西南地區康養旅游地空間分布格局.本文以西南地區康養旅游地的核密度值作因變量Y,用q統計量來檢測X與Y之間的空間關聯度.本文主要探究因子探測結果及交互探測結果,因此,對風險探測和生態探測不作過多贅述.

(6)

其中,q為地理因子對康養旅游地空間分布的解釋力,取值范圍為[0,1],q值越大,說明地理因子對空間分布的解釋力越強.L為自變量x的分類數,Nh和N分別為分類h和整個區域內單元的數量,σh和σ分別是分類h和區域內因變量Y的方差.

交互探測可以探究地理因子共同作用時是否會增強或減弱對康養旅游地空間分布的解釋力,通過對比q值可以判斷交互作用的方式和方向.依據見表2.

表 2 地理探測器交互探測因子判斷依據

2 空間分布特征

2.1 空間分布均衡特征根據(1)和(2)式,分別計算西南全域和各省的地理集中指數,計算結果見表3.結果顯示:無論從西南全域還是各省來看,實際地理集中指數均遠大于均勻分布狀態下的值,表明西南全域與各省康養旅游地均呈相對集聚的空間分布模式.借助(3)式分別計算西南全域和省域尺度下的不平衡指數(見表3),結果表明:從西南全域來看,不平衡指數為0.390,從省域尺度看,不平衡指數從大到小排序依次為西藏自治區>四川省>云南省>貴州省>重慶市,最高值為0.474,最低值為0.243.進一步佐證了西南各省康養旅游地的空間分布均具有非均衡的特質.總體來看,西南全域與各省內部空間分布模式存在一致性.

表3 西南康養旅游地的地理集中指數與不平衡指數

2.2 空間分布類型特征計算西南地區康養旅游地的最鄰近指數,輸出結果為:平均觀測距離22 103.139 m,預期平均距離為45 081.807 m,最鄰近比率R為0.490,顯著性水平p<0.01.陳桂瑩等[27]認為,當Inn(Inn為NNI指數)≤0.5是聚集分布;0.5重慶市>貴州省>四川省>云南省,說明各省康養地集聚程度從大到小依次為云南省>四川省>貴州省>重慶市>西藏自治區.

2.3 空間分布密度特征為進一步探尋西南地區康養旅游地的集聚特征,本文借助核密度工具進一步分析(見表4).結果表明,西南全域康養旅游地核密度差異顯著,總體格局呈現“東高西低”的密度特征.西南全域康養地呈現出“四極多核”的空間分布特征,其中,“四極”指重慶市西部、四川省中部、云南省中偏東部、貴州省中部,核密度值在10.379～18.002 個/km2,為全域最高值.“多核”指渝中、滇西、滇南、川東、黔北等多個核心區,核密度值在6.708～10.378 個/km2.

表 4 西南地區康養旅游地分布類型

從省域范圍分析(見圖2),可以發現康養地主要呈以省會城市為極點,向四周逐漸遞減的梯度變化特征.重慶市整體數量多、密度高,形成了“單極多核”格局,以渝中區為極點向四周均勻遞減,其分布密度達17.645～24.723 個/km2.此外,以武隆區東部、彭水縣西部、豐都縣中部和南部、涪陵區東部為次級核心呈條帶狀南北向延伸遞減,分布密度達11.731～17.645 個/km2.從四川省來看,康養旅游地集中分布在中部地區,少量分布在東部地區,形成“單極單核”分布格局,以雅安市東部、成都市西部、眉山市西部、樂山市西北部為極點,分布密度達16.931～28.404 個/km2,呈帶狀向東北方向延伸遞減.此外,以廣元市為次級核心向四周遞減,分布密度達10.136～16.931 個/km2.云南省整體康養地聚集中心較多,分布趨于均衡,形成“團狀聚集,散點分布”格局,以昆明市、保山市、普洱市為極點,分布密度為15.005～23.766 個/km2.其中,以昆明市為極點的地區,呈條狀向東西方向延伸;以普洱市為極點的地區,主要呈帶狀向東北-西南方向延伸遞減;以保山市為極點的地區,均勻向四周遞減.此外,還形成了麗江市、大理市等多個核心區,表現為向四周均勻遞減,分布密度為9.134～15.005 個/km2.從貴州省來看,主要形成“三極多核”分布格局,分布密度為13.790～22.397 個/km2,其一位于貴陽市南部、安順市北部、黔南州中西部,其二位于遵義市中部偏南地區,其三位于遵義市東部地區,整體均由極點向四周均勻遞減.此外,還分布了5個核心區,分布密度為8.695～13.790 個/km2,包括畢節市中西部、六盤水市中部,呈帶狀向南北方向遞減;畢節市中東部,均勻向四周遞減;黔南州南部,呈帶狀向南北方向延伸遞減;黔東南州中部和東部分別形成2個核心區,相對均勻向四周遞減.從西藏自治區來看,以拉薩市為極點,呈“單核遞減”分布,密度為1.404～1.990 個/km2,以林芝市為核心區,分布密度為0.889～1.404 個/km2,呈帶狀向東西方向延伸遞減.

3 西南地區康養旅游地空間分布的影響因素分析

3.1 因子探測分析綜合各類旅游資源的評價體系成果并多方位考慮旅游資源開發的制約因素,本文從自然環境和社會經濟2個緯度中選取10個地理因子對康養旅游地的空間分布進行分析,詳見1.2.以1.2中的10種地理因子為響應變量,以西南地區康養旅游地的核密度值為解釋變量,計算q值,q值越大表示解釋力越強(表5).不同地理因子對康養地的空間分異性解釋力存在顯著差異,各地理因子解釋力由大到小依次為:人口密度(0.425 5)>高程(0.358 6)>年均氣溫(0.342 6)>人均GDP(0.341 9)>年平均降水量(0.260 8)>植被覆蓋度(0.244 9)>坡度(0.209 6)>人均可支配收入(0.192 6)>中心城市關聯度(0.169 5)>路網密度(0.085 3),且p值都小于0.05,通過了顯著性檢驗.其中,人口分布密度、西南地區高程、年均氣溫、人均GDP對康養地空間分異的解釋力較大,q值超過了0.3,是影響康養旅游地分布的主要因子,年平均降水、植被覆蓋度、坡度、人均可支配收入、中心城市關聯度次之,路網密度解釋力最小.整體來看,人口分布密度對西南地區康養旅游地的空間分異的解釋力最強.隨著生活水平的提高,社會經濟因子對康養旅游地的空間分布形態的作用力更強.

表 5 西南地區康養旅游地影響因子探測結果

圖 2 西南地區康養旅游地核密度圖

3.2 交互探測分析交互探測結果表明(圖3),影響康養旅游地空間分布的任意2個地理因子交互作用后,其影響作用能力均呈非線性增強或雙因子增強2種類型,說明各地理因子交互作用時會加強對康養地空間分布的解釋力,但不存在相互獨立作用或減弱對康養地空間分布解釋力的交互因子.影響康養旅游地空間分異性的第一主導交互因子為植被覆蓋度與人均GDP,第二主導交互因子為年平均氣溫與人均GDP,第三主導交互因子為高程與人均GDP.各地理因子交互作用對康養旅游地空間分布的解釋力不是獨立作用或減弱的,也不是簡單的疊加過程,是多因素綜合作用的結果.

圖 3 影響因子交互探測結果

4 結論與展望

4.1 結論本研究基于最近鄰指數、核密度分析等研究方法對西南地區470個康養旅游地的空間分布特征進行闡述,并結合地理探測器對其影響因素進行探究,得出以下結論:

1) 從均衡程度來看,西南全域與省域尺度康養旅游地空間分布集聚程度明顯,分布模式存在一致性,均具有非均衡的特質(特別是西藏自治區).集聚有利于西南地區康養產業組團式開發.

2) 從空間分布類型來看,西南全域康養旅游地呈現出明顯的集聚型空間分布類型.從省域范圍看,重慶市、四川省、云南省、貴州省呈聚集-隨機分布模式,西藏自治區呈隨機分布模式.

3) 西南全域康養地核密度差異顯著,總體格局呈現“東高西低”的密度特征,且呈“四極多核”的空間分布特征.從省域范圍看,康養地密度主要以各省會城市為極點,向四周逐漸遞減.重慶市呈“單極多核”格局;四川省呈“單極單核”格局;云南省康養旅游地呈“團狀聚集,散點分布”格局;貴州省呈“多極多核”格局,西藏自治區呈“單核遞減”格局.

4) 康養旅游地空間分布受自然環境和社會經濟因素共同作用.經過地理探測器測算,對康養地空間分布具有顯著影響的因素主要為人口分布密度、高程、人均GDP等.影響康養旅游地空間分異性的第一主導交互因子為植被覆蓋度與人均GDP,不存在相互獨立作用或減弱對康養地空間分布模式解釋力的交互因子.

4.2 展望本文借助地理探測器模型和GIS空間分析,對西南全域康養旅游地空間分布特征及其影響因素進行分析梳理,同時,將自然因素和社會經濟因素定量化分析,但限于數據的可獲得性,在影響因素選取方面,考慮的不夠全面,且本文僅對西南地區康養旅游地的空間分布現狀進行了分析,對未來西南全域康養地空間分布的趨勢預測,后續研究將持續關注.

基于上述研究,對西南地區康養旅游地空間布局優化,提出以下建議:

1) 加強與周邊康養市場的合作共享,形成信息互通、特色互補的差異化發展格局[28-29],尤其西藏自治區,地廣人稀,應加強市場溝通交流,爭取康旅重心建設和遷移.

2) 緊密結合當地康養資源特征,因地制宜,促進康旅一體化發展.四川西部和西藏大部分高海拔地區應結合自身獨特的自然條件,聯動開發康旅產品,實現產品互補[30].

3) 準確解讀康旅市場需求,統籌土地資源配置,提升土地利用效率.各省域均存在康養地分布不均衡的挑戰,這需要更深一步的市場調查,發展多元化康旅產品[31-32].

4) 完善區域交通網絡,雖然路網密度對康養地集聚的解釋力較小,但交通設施是其他影響因子溝通的重要橋梁,各因子相互作用并深刻地影響著康養地的可達性.

致謝年均降水和氣溫由國家科技基礎條件平臺-國家地球系統科學數據中心(http://www.geodata.cn)提供數據支撐,謹致謝意.