張建國 姚兆斌 安 穎 詹 敏

(浙江農(nóng)林大學(xué)，杭州，311300) (東北林業(yè)大學(xué)) (浙江省天目山國家級自然保護(hù)區(qū)管理局)

現(xiàn)代農(nóng)業(yè)不僅具有生產(chǎn)性功能，改善生態(tài)環(huán)境質(zhì)量，而且為人民提供觀光、休閑、度假的生活性功能，這為農(nóng)業(yè)景觀的進(jìn)一步開發(fā)利用提供了更大的契機(jī)［1］。林業(yè)觀光是林業(yè)和旅游業(yè)相結(jié)合的新型林業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營方式，以林業(yè)生產(chǎn)、林業(yè)文化、林家生活為依托，經(jīng)過規(guī)劃設(shè)計與建設(shè)，結(jié)合旅游觀光、休閑娛樂、科學(xué)知識普及于一體，既可銷售優(yōu)質(zhì)的林產(chǎn)品直接獲取收入，又可通過旅游觀光功能提高林產(chǎn)品的附加值，以林業(yè)養(yǎng)旅游、以旅游促林業(yè)的互動機(jī)制［2-3］。

林業(yè)觀光園區(qū)是以林產(chǎn)品生產(chǎn)基地、森林環(huán)境為基礎(chǔ)，配備相應(yīng)的服務(wù)設(shè)施，為居民提供觀光、生產(chǎn)實(shí)踐、教育、休閑度假等森林生態(tài)旅游活動的場所［4］。浙江省從2006年開始林業(yè)觀光園建設(shè)與認(rèn)定，至今已經(jīng)評選出了4批164個，林業(yè)觀光園區(qū)的建設(shè)對浙江旅游產(chǎn)業(yè)的發(fā)展已發(fā)揮巨大作用。隨著數(shù)量增加，園區(qū)空間結(jié)構(gòu)的格局發(fā)生了顯著變化。而區(qū)域空間結(jié)構(gòu)的模式由于自然資源、人文資源、農(nóng)業(yè)資源與發(fā)展階段的不同，既表現(xiàn)出一定的共性，也存在差異［5］。Mitchell預(yù)測美國和加拿大兩國的旅游地理學(xué)研究發(fā)展方向曾指出空間關(guān)系的研究將會逐步代替描述性研究［6］。旅游空間結(jié)構(gòu)的研究主要集中在以下3個方面：區(qū)域旅游產(chǎn)業(yè)空間結(jié)構(gòu)研究［7-8］、旅游景區(qū)(點(diǎn))空間結(jié)構(gòu)研究［9-11］、旅游流空間結(jié)構(gòu)研究［12-14］。

如何按照旅游者的市場需求，結(jié)合旅游資源的分布特點(diǎn)，有效組織合理的空間結(jié)構(gòu)，是需要解決的主要問題之一［15］。Duranton和Overman認(rèn)為，基于距離和企業(yè)數(shù)據(jù)的產(chǎn)業(yè)集聚衡量方法，可以比較真實(shí)地反映產(chǎn)業(yè)的空間集聚程度［16］。針對目前浙江省旅游經(jīng)濟(jì)如火如荼的發(fā)展，本文以浙江省級林業(yè)觀光園區(qū)為研究樣本，將基于空間統(tǒng)計學(xué)方法，計算林業(yè)觀光園的空間分布特征指標(biāo)，發(fā)現(xiàn)空間分布的特征和規(guī)律，對于促進(jìn)全省林業(yè)旅游及整體旅游業(yè)的發(fā)展具有一定的參考價值和指導(dǎo)意義。

1 數(shù)據(jù)來源

數(shù)據(jù)來源主要3方面：①根據(jù)浙江省林業(yè)廳網(wǎng)站公布的名單，共有164處。浙江省及各市2009年國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展統(tǒng)計公報的經(jīng)濟(jì)區(qū)域發(fā)展水平、旅游經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、交通現(xiàn)狀等和《浙江省土地利用現(xiàn)狀更新調(diào)查》數(shù)據(jù)進(jìn)行整理。②通過Google Earth軟件，根據(jù)在線搜索的地理位置確定每一處園區(qū)經(jīng)緯度(至少詳細(xì)到鄉(xiāng)級行政單位)(見圖1)。③通過理論最鄰近距離測算公式計算全省以及11個設(shè)區(qū)市園區(qū)的理論最鄰近距離。所有原始數(shù)據(jù)及測算出的數(shù)據(jù)均經(jīng)過甄別、核實(shí)與整理后輸入研究數(shù)據(jù)庫。

圖1 164處省級林業(yè)觀光園區(qū)分布示意圖

2 研究方法

利用ArcGIS9.0中的ArcMap軟件將164處園區(qū)以點(diǎn)狀要素標(biāo)記在一張已配準(zhǔn)好地理坐標(biāo)的浙江省地圖上。利用ArcView中的quagrat analysis考察點(diǎn)分布密度模式，并進(jìn)一步運(yùn)用K-S檢驗(yàn)來判斷觀測模式與隨機(jī)模式的差異。Nearest neighbor statistics測算164處園區(qū)與最鄰近的其他園區(qū)之間的歐式距離，并進(jìn)行spatial autocorrelation coefficients指標(biāo)測度和檢驗(yàn)點(diǎn)的位置的聚集和分散程度。ArcGIS 9.0中的Density進(jìn)行密度分析，利用地理集中指數(shù)和羅倫茲曲線對園區(qū)在全省各市區(qū)分布的均衡性進(jìn)行測度。運(yùn)用SPSS10.0的Bivariate對園區(qū)個數(shù)與各城市面積、地區(qū)生產(chǎn)總值、農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值、旅游收入、人口數(shù)量、旅游接待人數(shù)、國家A級旅游區(qū)、交通運(yùn)輸用地的相關(guān)性分析。

3 浙江省級林業(yè)觀光園區(qū)空間分布

省級林業(yè)觀光園區(qū)的空間分布特征可以從空間分布的類型、空間自相關(guān)性和空間分布密度等方面進(jìn)行考量。

3.1 全省的省級林業(yè)觀光園區(qū)的分布模式

樣方分析(quagrat analysis)通過考察密度(用每個樣方內(nèi)點(diǎn)的數(shù)量來表示)的空間變化，來研究點(diǎn)的分布特征，然后將用樣方分析法測度的點(diǎn)的分布密度與理論上的隨機(jī)模式中點(diǎn)的分布密度進(jìn)行比較，以判斷所考察的點(diǎn)分布于隨機(jī)模式相比，是更加聚集還是更加分散。

根據(jù)Greig-Smith實(shí)驗(yàn)與隨后的Talor及Griffith and Amrhein的研究，樣方的最優(yōu)尺寸可如下計算：

式中：A為浙江省的面積，n為園區(qū)的個數(shù)，當(dāng)六邊形樣方的尺寸達(dá)到最優(yōu)時，樣方的數(shù)量大約應(yīng)為n/2。

表1 浙江省164個省級林業(yè)觀光園區(qū)的實(shí)際觀測分布

計算結(jié)果 D=0.304 357 大于臨界值 Dα=0.05=0.108 887，說明在0.05的顯著性水平下，這兩種頻數(shù)分布之間顯著差異。因此我們拒絕認(rèn)為浙江省164個省級觀光園區(qū)的觀測模式與分散模式的顯著相似，或者說這164個園區(qū)的實(shí)際空間分布模式與假設(shè)的分散性分布模式之間所存在的差異性不是偶然發(fā)生的。仔細(xì)觀察圖1上的分布狀況，我們可以明顯看出它們的分布確實(shí)沒有呈現(xiàn)出任何識別的模式。

3.2 城市的園區(qū)分布結(jié)構(gòu)類型

最鄰近點(diǎn)分析法較為廣泛地運(yùn)用于旅游空間結(jié)構(gòu)的研究中，本文應(yīng)用測量浙江省以及11個市的省級林業(yè)觀光園區(qū)空間結(jié)構(gòu)類型。理論上的隨機(jī)模式，用下式來計算其平均最近鄰點(diǎn)距離，以得到平均最近鄰點(diǎn)距離的期望值：

表1顯示了隨機(jī)模式下樣方的頻數(shù)分布，在這種模式下，164個園區(qū)基本上均勻分布在這個樣方中。這兩種頻數(shù)分布之間的差異清楚的表明，實(shí)際觀測到的模式比隨機(jī)模式聚集，運(yùn)用K-S檢驗(yàn)來判斷這些分布之間有無顯著差異。

K-S的D統(tǒng)計量：

式中：Oi與Ei為第i組累積比率的觀測值和期望值，分別來自觀測分布和理論分布。

D即通過所有兩兩比較得到的最大絕對差。作為比較基準(zhǔn)的臨界值：

式中：rexp表示最鄰近距離，A表示所研究區(qū)域的面積，n表示測算園區(qū)個數(shù)，di表示點(diǎn)i的最鄰點(diǎn)距離，R表示為實(shí)際最鄰近距離(robs)與理論最鄰近距離(rexp)之比，SEr表示平均最鄰近點(diǎn)距離的觀測值與期望值之間差值的標(biāo)準(zhǔn)誤差，ZR為標(biāo)準(zhǔn)化Z值檢驗(yàn)差值與其標(biāo)準(zhǔn)誤差之間的比較情況。如表2所示，湖州、紹興、臺州市和全省的R值小于1，也就是robs＞rexp，則表明觀測模式比隨機(jī)模式分散。因此這3個城市和浙江省的省級林業(yè)觀光園區(qū)構(gòu)成的點(diǎn)模式比隨機(jī)模式分散。而其余8個城市的觀測模式呈聚集趨勢。舟山的 ZR大于1.96，表明在 α=0.05的顯著性水平下，觀測模式與隨機(jī)模式之間的差值具有統(tǒng)計顯著性。其余值為-1.96＜ZR＜1.96，包括杭州、寧波、溫州、嘉興、金華、衢州、麗水等市在一定程度上呈分散模式，但仍表明觀測模式事實(shí)上與隨機(jī)模式之間不存在顯著差異，因此我們不能拒絕觀測模式與隨機(jī)模式無顯著差異的零假設(shè)。

表2 浙江省林業(yè)觀光園區(qū)最鄰近點(diǎn)指數(shù)的測算及其空間結(jié)構(gòu)類型

3.3 市際分布均衡性測度

不平衡指數(shù)反映了研究對象在不同層級或不同區(qū)域內(nèi)分布的齊全程度或均衡程度。本文用其度量園區(qū)在各市中的分布均衡狀況。不平衡指數(shù)采用羅倫茲曲線中計算集中指數(shù)的公式［17］：

式中：N為市區(qū)數(shù)量，即N=11，Yi為各市區(qū)園區(qū)數(shù)量占全省的比重從大到小排序后，第i位的累計百分比。不平衡指數(shù)S介于0和1之間，如果園區(qū)平均分布在各省區(qū)中，則S=0;若園區(qū)全部集中在一個市區(qū)中，則S=1。

經(jīng)過計算，不平衡指數(shù) S=0.247，表明園區(qū)在11個市中分布較不均衡。考察園區(qū)在各市區(qū)分布的羅倫茲曲線(見圖2)也可發(fā)現(xiàn)，僅紹興、寧波、衢州、麗水4個市所擁有的園區(qū)數(shù)量就達(dá)到了全省總數(shù)的一半以上。

圖2 全省各市省級林業(yè)觀光園區(qū)數(shù)量羅倫茲曲線

3.4 分布密度分析

林業(yè)觀光園區(qū)是以一定的地域空間為載體，依賴名山大川或山水田園。浙江全省山地面積約占全省49.15%，為全省林、果(干果)集中產(chǎn)地，為林業(yè)觀光園建設(shè)提供了前提條件。

圖3 全省各市省級林業(yè)觀光園區(qū)密度分析圖

利用ArcGIS 9.0中的Density工具對164處園區(qū)進(jìn)行密度分析。選擇核密度(Kernel)，搜索范圍(Search radius)和輸出柵格大小(Output cell size)采用默認(rèn)值，結(jié)果如圖3所示。分布密度最高的地區(qū)位于東北，包括舟山、湖州、紹興、寧波、嘉興等。運(yùn)用zonal statistics分析得到園區(qū)分布的高密度地區(qū)依次是舟山(40.57)、湖州(31.64)、紹興(31.50)、寧波(25.15)、嘉興(23.56)、衢州(18.44)、金華(15.75)、麗水(12.35)、臺州(11.39)、杭州(9.59)、溫州(8.64)。這與浙江省總體地勢由西南高、東北低，主要山體由西南向東北延伸的趨向，省境內(nèi)熱量資源南北過渡的分界相吻合。采用≥10℃，年活動積溫5 300℃作主導(dǎo)指標(biāo)的溫度等值線分界線西起常山縣，經(jīng)淳安、建德、諸暨、嵊州、三門等縣(市)至象山石浦鎮(zhèn)一線，分布在其北的北亞熱帶(≥10℃年活動積溫5 000～5 300℃)多于其南的中亞熱帶(≥10℃年活動積溫5 300～5 600℃)。雖然資源有優(yōu)勢，但由于浙西南地區(qū)經(jīng)濟(jì)滯后發(fā)展，基礎(chǔ)建設(shè)等條件跟不上，導(dǎo)致密度較低。

3.5 園區(qū)分布的空間自相關(guān)

點(diǎn)的空間自相關(guān)指相距較近的點(diǎn)之間具有某種程度的相似性。如果某一點(diǎn)分布中存在顯著的正空間自相關(guān)，則說明特征相似的點(diǎn)離得較近，反之，則說明相鄰的點(diǎn)不存在相似性，或者說改分布呈隨機(jī)模式。

利用Geary’s比率(又稱 Geary’s C)和Moran’s I指數(shù)測定空間自相關(guān)性：

式中：Sij表示點(diǎn)i和點(diǎn)j之間屬性的相似性;Wij表示點(diǎn)i和點(diǎn)j之間位置的接近性，對于所有的點(diǎn)，Wij=0;Xi表示點(diǎn)i的屬性值;n代表點(diǎn)的總數(shù)。

利用空間自相關(guān)系數(shù)來測度：空間位置的接近程度;這些位置上的屬性特征的相似程度。屬性特征的相似程度通過對各點(diǎn)的屬性值的比較來衡量。本例中將兩點(diǎn)之間距離的倒數(shù)作為權(quán)重，各個園區(qū)評定的不同年份作為要分析的變量。

表3 浙江省林業(yè)觀光園區(qū)的空間自相關(guān)分析

由于分析僅限于164個園區(qū)及它們評定的年份的權(quán)重，因此，不能將這些點(diǎn)視為正態(tài)分布的樣本，所以采用隨機(jī)假設(shè)更加合適。從 Moran’s I與Geary’s C比率的值來看(表3)，它們在不同年份評選的空間自相關(guān)性的評價結(jié)果是一致的，即存在輕度的負(fù)空間自相關(guān)(Moran’s I為-0.0101，Geary’s C比率為1.021 0)的計算值小于E(I)，表面存在負(fù)的空間自相關(guān)。另外，在隨機(jī)假設(shè)下，Moran’s I與Geary’s C 比率的 Z 值在臨界值(-1.96＜Z＜1.96)內(nèi)，均表明此空間自相關(guān)不具有統(tǒng)計顯著性。

3.6 浙江省林業(yè)觀光園區(qū)的空間結(jié)構(gòu)影響因素

影響區(qū)域內(nèi)旅游景區(qū)空間分布的因素眾多，國內(nèi)許多學(xué)者曾進(jìn)行過探討。除上文提到與地形、年積溫相關(guān)外，筆者認(rèn)為以下因素對浙江省園區(qū)空間結(jié)構(gòu)的影響尤為顯著。

林業(yè)與河流的分布有著重要的關(guān)聯(lián)，而且受區(qū)域交通網(wǎng)絡(luò)變化的影響也非常明顯。便利的交通使得游客能以最快捷的方式分散到各個旅游景區(qū)中。如圖4所示，浙江省的休閑林業(yè)觀光園大部分沿著公路、鐵路或河流呈條帶狀或者簇狀分布。據(jù)調(diào)查，休閑農(nóng)業(yè)的游客數(shù)量與交通條件的優(yōu)劣、公共交通的便利程度呈明顯的正相關(guān)關(guān)系［18］。浙江東北平原地區(qū)地勢平坦，路網(wǎng)發(fā)達(dá)，交通便捷，而西南地區(qū)地勢復(fù)雜，雖有珍貴的旅游資源，但多不易開發(fā)，而且環(huán)境條件較艱苦。然而隨著大交通環(huán)境的改善，這些發(fā)最有潛力的地區(qū)將在未來開發(fā)，將逐步改變當(dāng)前的分布。

圖4 省級林業(yè)觀光園區(qū)與交通干線、河流圖

城市對周邊吸引能力與范圍大小主要取決于其人口、GDP等社會經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的高低［19］。林業(yè)觀光園區(qū)的經(jīng)濟(jì)機(jī)會取決于周邊城市經(jīng)濟(jì)規(guī)模。運(yùn)用SPSS10.0的 Analyze-Correlate-Bivariate分析，浙江省級林業(yè)觀光園區(qū)個數(shù)與面積、地區(qū)生產(chǎn)總值、農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值、旅游收入、人口數(shù)量、旅游接待人數(shù)、國家A級旅游區(qū)、交通運(yùn)輸用地的Pearson Correlation值分別為0.979、0.955、0.971、0.952、0.963、0.978、0.990、0.985，均為極顯著相關(guān)，見表4 所示。

園區(qū)對一定區(qū)域經(jīng)濟(jì)如餐飲、商品消費(fèi)、住宿業(yè)、娛樂業(yè)有促進(jìn)作用。而區(qū)域經(jīng)濟(jì)(包括農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì))發(fā)展水平不僅會影響園區(qū)賴以生存和發(fā)展的基礎(chǔ)設(shè)施(包括旅游交通條件)和旅游專用設(shè)施，而且會影響特別對于林業(yè)觀光園這種獨(dú)特的旅游類型的客源市場，主要客源市場是當(dāng)?shù)貐^(qū)域。因此人口基數(shù)越大，潛在的游客數(shù)越多。國內(nèi)外研究表明，旅游流決定旅游要素的空間分布，對旅游設(shè)施的經(jīng)營區(qū)位選擇等具有十分重要的作用，農(nóng)業(yè)觀光園的游客主要屬于消遣與度假型，其出游方式通常既有放射狀又有環(huán)線狀［20］。

旅游經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與園區(qū)的空間分布實(shí)際上存在著相互促進(jìn)的關(guān)系，區(qū)域旅游經(jīng)濟(jì)的迅速發(fā)展，促進(jìn)了旅游景區(qū)的不斷涌現(xiàn)與空間集聚，而旅游景區(qū)的開發(fā)建設(shè)及其空間集聚又反過來會帶動區(qū)域旅游經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。分析表明旅游產(chǎn)值越大，表明旅游景區(qū)集聚度越高，也有利于降低林業(yè)觀光園的開發(fā)成本。旅游資源稟賦是區(qū)域旅游發(fā)展的基礎(chǔ)，影響旅游景區(qū)的開發(fā)建設(shè)。很多林業(yè)觀光園區(qū)的分布是建立在已有的風(fēng)景名勝區(qū)的基礎(chǔ)上，借助于已有的的各種資源、設(shè)施、吸引力和客源，把觀光與體驗(yàn)鄉(xiāng)村生活結(jié)合起來，具有“近景”的特點(diǎn)。當(dāng)然，也有部分休閑農(nóng)業(yè)旅游地是分布在沒有旅游基礎(chǔ)的農(nóng)村地區(qū)，以純粹的林業(yè)景觀為對象。

在區(qū)域旅游發(fā)展中，旅游景區(qū)的開發(fā)建設(shè)具有明顯的帶動和示范效應(yīng)。當(dāng)?shù)卣畬β糜尉皡^(qū)的開發(fā)往往也處于帶動經(jīng)濟(jì)發(fā)展的考慮。

表4 浙江省林業(yè)觀光園區(qū)空間分布的影響因素

4 結(jié)論

林業(yè)作為產(chǎn)業(yè)的一個類型，與其他產(chǎn)業(yè)類型如農(nóng)業(yè)等存在差異性，不是短期時間內(nèi)可以形成，經(jīng)濟(jì)發(fā)展，林業(yè)資源呈現(xiàn)斑塊趨勢分布，越來越稀缺;林業(yè)也受資源本身分布不均特點(diǎn)影響。林業(yè)觀光園若依托景區(qū)等現(xiàn)有旅游基礎(chǔ)，在旅游開發(fā)時，與景區(qū)或周邊其他旅游類型配套，竄成游覽路線，節(jié)省建設(shè)、營銷等投入成本。

通過對浙江省164個省級林業(yè)觀光園空間結(jié)構(gòu)布局的分析，從總體上可以發(fā)現(xiàn)在全省范圍表現(xiàn)出隨機(jī)狀態(tài)，除舟山市呈聚集模式外，其余10個市都是隨機(jī)模式分布;而且在11個市分布極不平衡，其中4個市擁有的園區(qū)數(shù)量就達(dá)到了全省一半以上，舟山、湖州、紹興等市也是排在高密度地區(qū)的前3位，在相同年份評定的園區(qū)之間相距較遠(yuǎn)。這些都是與當(dāng)前的社會發(fā)展?fàn)顩r相關(guān)，經(jīng)相關(guān)性分析表明，各個市的園區(qū)個數(shù)與市的面積、地區(qū)生產(chǎn)總值、農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值、旅游收入、人口數(shù)量、旅游接待人數(shù)、國家A級旅游區(qū)數(shù)量、交通運(yùn)輸用地的相關(guān)極顯著的特點(diǎn)，這些都是與浙江特有的產(chǎn)物和全省各市重視旅游產(chǎn)業(yè)在地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展中作用的結(jié)果。

林業(yè)觀光園區(qū)的旅游資源和旅游產(chǎn)品同質(zhì)且替代性較強(qiáng)，從空間經(jīng)濟(jì)角度看，林業(yè)觀光園區(qū)的分散結(jié)構(gòu)，實(shí)際上是一種以選擇避開競爭對手為目的的旅游經(jīng)營區(qū)位模式，占據(jù)一定的市場區(qū)域，充分發(fā)揮接近市場的競爭優(yōu)勢，一方面可以比聚集模式服務(wù)更大的消費(fèi)群體，但另一方面，也重復(fù)了許多的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。在以后的相當(dāng)時間內(nèi)，如何更好的兼顧兩者之間的利益關(guān)系，不斷完善和調(diào)整省級林業(yè)觀光園的評定向更合理的方面發(fā)展，正是本文的研究意義和價值所在。

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