旅游吸引物空间结构分析(3)
文章出处： 中青论文 发布时间：2005-12-20 |
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得到不均衡指数为0.4426。理论上，不均衡指数介于0到2之间，不均衡指数越大，表示旅游区（点）分布的不均衡性越大，与城市非农业人口在地域上分布的配合程度越低。
根据地理联系率定义：
G=100-1/2∑│N'[,i]-P'[,i]│(n=31) (6)
得到地理联系率为77.87。理论上地理联系率介于0-100之间，它与不均衡指数相反，越大则均衡度越高。
以上一组数据表明，国家4A级旅游区（点）与城市非农业人口在地域上的分布配合较高，反映了4A级旅游区（点）与客源市场（城市）之间的相距程度呈较高水平。
3.2 国家4A级旅游区（点）与城市间的“廊道”分析
3.2.1 分析方法
旅游者的出游或发生空间位移，是受多种因素影响和制约的。李山在国家级风景名胜区的空间结构的研究中指出，这种制约因素“…从力学的角度可简单表述为客源地‘推力’（旅游者的‘出游力’）、目的地的‘拉力’（目的地的‘吸引力’）和客源地与目的地间的‘阻力’（可达性）。
廊道(Corridor)是景观生态学中用来解释景观结构模式的基本要素之一（景观结构模式包括斑块Patch、廊道Corridor和基质Matrix），这种模式为比较、判别空间要素的结构和功能关系提供了“一种通俗、简明和可操作的语言”[19]。该语言对于城乡规划师在规划设计、空间结构以及模型分析方法中是可以共通使用的。本研究中，主要应用该原理定量的研究城市与旅游区（点）之间的数目、空间关系。城市作为旅游区（点）的主要客源地，是研究中的重要对象。在此，客源地(O=Origin)主要指城市，目的地(D=Destination)是国家4A级旅游区（点）。从宏观角度看，城市和各个旅游区（点）可以抽象为点状要素，而它们之间的交通要素可以抽角为线。城市作为对旅游活动的活化“激素”，可以视为“斑块”，国家4A级旅游区（点）作为城市旅游的活化对象，可视为“基质”，而城市与4A级旅游区（点）之间的交通就是“斑块”与“基质”之间的“廊道”。通过定量计算“廊道”的长度，可以从中发现首批国家4A级旅游区（点）与中等城市之间的距离关系，从而得到这些旅游区（点）在中等城市的地域空间上的分布规律。
“廊道”具有多种形式，如铁路、公路、航线、水路等。本研究中将城市与4A级旅游区（点）的交通距离，作为度量其空间结构的尺度，其中的交通方式主要以铁路、公路为主，有个别旅游区（点）使用水路（如重庆奉节、丰都、巫山小三峡等），计算时由海里折合为公里数。计算方法如图1所示。
附图
图1 国家4A级旅游区（点）与城市之间的距离计算方法示意图
Fig.1 The sketch map of the distance calculation betweennational 4A tour areas and the cities over 200 thousandspopulation
国家4A级旅游区（点）A和距其最邻近的各种规模的非农业人口20万以上的城市C之间的距离为S[,1]+S[,2]。
我国的城市划分标准是人口在20万以下的城市为“小城市”，20-50万是“中等城市”，50-200万的为“大城市”，200万以上为“特大城市”。该标准中的城市人口是指行政区范围的人口，包括了城市中、从事农业活动的人口和非农人口。本研究中，针对国内主要出游客源为非农业人口，以及为了问题的简化，选择了302个非农人口在20万以上的城市，作为研究对象。
根据《中国城市年鉴》(2000)统计，1999年我国非农业人口在200万人口以上的城市有北京、天津、沈阳、大连、长春、哈尔滨、南京、上海、武汉、广州、重庆、成都、西安共13个。100万人口以上的城市共24个，50万人口以上的有49个，20万人口以上的有216个。
3.2.2 分析结果
在187家国家4A级旅游区（点）中，本身位于20万以上非农业人口城市的4A级旅游区（点）共有83个。具体分布如表2。
表2 位于不同等级城市中的4A级旅游区（点）的个数
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