程華勝，陳 俊

(六安職業(yè)技術學院，安徽 六安 237158)

2018年，國務院辦公廳對全域旅游發(fā)展提出了指導性意見，這促使全域旅游在旅游資源豐富的地區(qū)得到了快速的發(fā)展，旅游區(qū)域一體化發(fā)展已經(jīng)成為當前旅游產(chǎn)業(yè)發(fā)展的新趨勢。在旅游區(qū)域一體化快速發(fā)展的大環(huán)境下，如何對旅游空間結構進行優(yōu)化，提升旅游產(chǎn)業(yè)的市場競爭力成為學術界關注的焦點問題[1]。旅游景區(qū)是一種特殊的要素綜合體，在旅游景區(qū)演化發(fā)展的過程中呈現(xiàn)出從簡單到復雜、從無序到有序的特征，最終形成具有自相似特征的空間結構。將分形理論應用于旅游資源空間結構問題分析中，能夠更為準確地反映旅游景區(qū)空間結構的復雜性，解釋景區(qū)內(nèi)在的演化發(fā)展規(guī)律[2]?；诖耍恼聦χ貞c武隆區(qū)旅游資源空間分形結構進行研究，探索其內(nèi)在的空間特征，為景區(qū)的發(fā)展規(guī)劃提供參考。

1 研究區(qū)域概況

武隆區(qū)地處重慶東南部，人文與自然旅游資源十分豐富，是國家首批全域旅游示范區(qū)[3]。人文旅游資源方面，武隆區(qū)不僅有傳統(tǒng)多民族(13個民族)特色人文資源，同時也具有豐富的紅色旅游資源；自然旅游資源方面，其不僅有世界自然遺產(chǎn)喀斯特芙蓉洞和“國家5A級旅游景區(qū)”天生三橋，同時還有后坪天坑群、芙蓉江、白馬山等旅游資源。

2 研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

根據(jù)重慶市旅游局網(wǎng)站2017年發(fā)布的A級景區(qū)名單，選擇4A級及以上的86個旅游景區(qū)作為樣本點，其中5A級景區(qū)8個，4A級景區(qū)78個。按照旅游吸引物的種類劃分為三類，分別為人文民俗、自然風光、休閑度假。選擇武隆區(qū)包含重大影響力的旅游資源作為吸引物系統(tǒng)中心，以此來劃分得到3個系統(tǒng)旅游吸引物聚集分形維數(shù)特征。表1為重慶市武隆區(qū)旅游吸引物分類表。

表1 重慶市武隆區(qū)旅游吸引物分類表

2.2 測算方法

分形理論中提出的無標度區(qū)間概念，是進行旅游資源分型特征分析的入手點。研究劃分的3個系統(tǒng)聚集分維測算是在無標度區(qū)間范圍內(nèi)測算的，無標度區(qū)間方法有很多種，根據(jù)研究對象需要采用了較為常用的相對系數(shù)檢驗法和自相似比法。按照分形理論的闡述，符合隨機分型規(guī)律的旅游吸引物的空間分布測算，是以其重心旅游吸引物為中心，其他相對次要吸引物與之歐式距離為半徑進行測量，考慮到旅游吸引物數(shù)量多少情況的差異，所以回轉半徑取值為平均數(shù)，計算公式為[4]：

(1)

其中，Rs為平均回轉半徑，ri為第i個吸引物到重心吸引物系統(tǒng)的距離，s為度量半徑范圍內(nèi)的測點個數(shù)。

那么，測算分形維數(shù)D和平均回轉半徑Rs之間的關系為：

Rs∝rD

(2)

分形維數(shù)D也稱之為聚集維數(shù)，其反映的是在一定區(qū)域內(nèi)旅游吸引物系統(tǒng)從重心吸引物系統(tǒng)向周圍密度衰減的程度，通過分形維數(shù)D的大小來反映旅游吸引物系統(tǒng)的緊湊性特征。分形維數(shù)D的計算步驟如下[5]：

1)重慶數(shù)字化遙感地圖的制作；

2)對86個測算樣本點建立經(jīng)緯度坐標表格，按照表1中劃分的3個吸引力系統(tǒng)歸類；

3)以數(shù)字化遙感地圖為底圖，導入樣本測算點，生成景點分布圖；

4)利用ArcGIS測量計算旅游吸引物回轉半徑，并根據(jù)測算樣本量與回轉半徑繪制對數(shù)坐標圖；

5)確定三類系統(tǒng)中旅游吸引物無標度區(qū)間，得到聚集維數(shù)。

3 實證分析過程

3.1 測算重心的選擇

計算重慶旅游吸引物分形維數(shù)，首先要進行的是吸引物重心的選擇，研究選擇了重慶武隆區(qū)的芙蓉洞。三個吸引物子系統(tǒng)人文民俗、自然風光、休閑度假，分別選擇了武隆區(qū)的武隆文廟、天生三橋和武隆仙女山度假區(qū)。武隆區(qū)作為重慶入選國家首批全域旅游示范區(qū)，區(qū)域內(nèi)的人文與自然資源極具特色，且向周邊輻射強，構成了區(qū)域旅游的重心。

3.2 樣本測算點與景點分布

研究了86個樣本測算點，要通過這些測算點計算出聚集分形維數(shù)，關鍵是重慶衛(wèi)星遙感地圖的獲得，它是景點分布圖形成的基礎。通過谷歌地圖等軟件獲得地圖之后，導入ArcGIS形成了景點分布的地圖。而后，導入地圖的分布景點，將表1中各景點通過坐標拾取器形成坐標EXCEL導入ArcGIS，執(zhí)行軟件操作形成景點分布圖。聚集維數(shù)的計算，正是通過導入該軟件各個測量點到吸引物重心的回轉半徑所得。

3.3 重慶旅游吸引物聚集分形維數(shù)的計算

吸引物聚集分形維數(shù)包含兩個類型，一是測算吸引物重心的分形維數(shù)，二是人為劃分的3個子類的分形維數(shù)。前者能夠顯示出重慶全域旅游發(fā)展的核心所在，以及圍繞核心的旅游吸引物的發(fā)展演變；后者顯示出了重慶旅游吸引物的空間分布情況。

吸引物測算重心和3個子類的分形維數(shù)測算方式完全相同，即在表1各個景點坐標導入ArcGIS的所形成的與重心吸引物的歐式距離，作為歐式半徑r，通過公式(1)得到平均回轉半徑Rs。改變度量半徑范圍內(nèi)的測點個數(shù)s可以得到一系列的Rs。將一系列點(s,Rs)繪制在雙對數(shù)坐標圖中。采用相關系數(shù)法確定每一個類別旅游吸引物系統(tǒng)的無標度區(qū)間，最終得到分形維數(shù)D。

4 結果與討論

4.1 重慶武隆區(qū)聚集分形維數(shù)

采用空間分析工具獲取2017年重慶市武隆區(qū)86個4A級景區(qū)到武隆區(qū)芙蓉洞景區(qū)的歐氏距離ri，將ri由小到大計算平均回轉半徑Rs，將(s,Rs)繪制成雙對數(shù)散點圖，如圖1所示。

圖1 聚集維數(shù)雙對數(shù)圖(武隆區(qū)芙蓉洞景區(qū))

由圖1可知，R2=0.9711，擬合精度高，重慶市武隆區(qū)芙蓉洞景區(qū)聚集分形維數(shù)為1.1833，接近1小于2，顯示出了重慶以芙蓉洞為核心的旅游吸引物呈現(xiàn)出聚集狀態(tài)。重慶以武隆為核心全域旅游發(fā)展具有較強的凝聚力，能夠較好地推動重慶全域旅游的發(fā)展。

4.2 人文民俗、自然風光與休閑度假空間分布特征

a)人文民俗吸引物系統(tǒng)

b)自然風光吸引物系統(tǒng)

c)休閑度假吸引物系統(tǒng)圖2 3個吸引物系統(tǒng)的聚集維數(shù)雙對數(shù)圖

采用空間分析工具分別獲取2017年重慶市武隆區(qū)86個4A級景區(qū)到人文民俗、自然風光、休閑度假三個吸引物系統(tǒng)的歐氏距離ri，將ri由小到大計算平均回轉半徑Rs，將(s,Rs)繪制成雙對數(shù)散點圖，如圖2所示。

由圖2可知，三種情況擬合精度均比較高。人文民俗吸引物聚集分形維數(shù)為0.6179，休閑度假吸引物聚集分形維數(shù)為0.4743，均小于1，說明在全域發(fā)展背景下，重慶市武隆區(qū)的人文民俗和休閑度假旅游資源空間分布比較集中，結構上存在不足，難以支撐起以其為核心的全域旅游發(fā)展，只能更多依賴于其他資源。自然風光吸引物聚集分形維數(shù)為1.2766，凝聚狀態(tài)較好，吸附能力強，能夠較好地以其為核心推動全域旅游發(fā)展。

5 結語

文章采用分形理論對重慶市武隆區(qū)旅游資源結構進行研究，結果表明重慶以武隆為核心的全域發(fā)展具有比較強的凝聚力，能夠有效推動重慶市全域旅游的發(fā)展。不同類型的旅游吸引物的凝聚力表現(xiàn)出了不同水平，自然風光具有較強的凝聚力，有助于推動全域旅游的發(fā)展，人文民俗和休閑度假雖然聚集維數(shù)水平較低，但在腹地呈現(xiàn)出遞減狀態(tài)。武隆區(qū)乃至重慶市在推動全域旅游發(fā)展的過程中要充分發(fā)揮自然風光旅游資源優(yōu)勢，才能更好地確保全域旅游的健康發(fā)展。