王 坤 雷振仙

（貴州大學(xué)旅游與文化產(chǎn)業(yè)學(xué)院，貴州貴陽(yáng) 550025）

0 引言

自Sheller等（2006）將流動(dòng)性范式引入地理學(xué)研究，研究者們開(kāi)始重點(diǎn)關(guān)注地理空間中的各種流動(dòng)現(xiàn)象。騎行旅游的慢速流動(dòng)過(guò)程提高了旅游的靈活性和自主性，增加了旅游的流動(dòng)性。騎行旅游者處于開(kāi)放的流動(dòng)性空間內(nèi)，強(qiáng)化了旅途本身的吸引物屬性，能增強(qiáng)人與地方、空間的互動(dòng)，使旅游具有開(kāi)放、互動(dòng)、重構(gòu)地方意義的特征（張朝枝 等，2017）。山地因地形起伏、海拔高差、地質(zhì)地貌構(gòu)成、生態(tài)自然環(huán)境等自然條件，適宜開(kāi)展攀巖、登山、山地自行車(chē)、徒步、滑雪等刺激的感官體驗(yàn)型戶(hù)外活動(dòng)。山地具有的高梯度效應(yīng)賦予騎行旅游更強(qiáng)的挑戰(zhàn)性和趣味性，更能增強(qiáng)行游結(jié)合的旅游體驗(yàn)。特別是新冠病毒疫情防控階段，境外游和跨省游等遠(yuǎn)途旅行受到限制，本地游、周邊游等近距離休閑度假與居民旅游需求相符合，推動(dòng)了旅游休閑方式的改變。后疫情時(shí)代游客出游行為呈現(xiàn)日常化、休閑化、戶(hù)外化的趨勢(shì)，休閑活動(dòng)與戶(hù)外運(yùn)動(dòng)成為游客日常旅游的首選。騎行旅游既滿(mǎn)足低風(fēng)險(xiǎn)出行旅游的愿望，又符合當(dāng)下居民的社交娛樂(lè)需要，以及對(duì)綠色健康生活方式的向往，已從小眾的運(yùn)動(dòng)休閑方式走進(jìn)大眾視野。深入探討山地空間形態(tài)上的騎行旅游活動(dòng)規(guī)律對(duì)于協(xié)調(diào)人地關(guān)系、促進(jìn)生態(tài)和諧及可持續(xù)性具有重要意義。

近年來(lái)，隨著自行車(chē)運(yùn)動(dòng)、自行車(chē)賽事等在全球范圍內(nèi)的普及，研究者們逐漸關(guān)注到以自行車(chē)為主要交通方式的旅游活動(dòng)。根據(jù)騎行旅游具有的騎行屬性，現(xiàn)有研究?jī)?nèi)容主要聚焦騎行旅游的路線(xiàn)選擇、騎行旅游體驗(yàn)等方面。Majumdar等（2018）提出影響騎行旅游路線(xiàn)選擇的主要因素有路途風(fēng)景、旅游基礎(chǔ)設(shè)施、坡度等。胡傳東等（2015）基于網(wǎng)絡(luò)游記，運(yùn)用內(nèi)容分析法揭示了川藏線(xiàn)騎行旅游者的旅游體驗(yàn)規(guī)律。張朝枝等（2017）基于騎行入藏者的半結(jié)構(gòu)訪(fǎng)談建立了“行為-氛圍-情感”的騎行旅游體驗(yàn)?zāi)Ｐ?。王汝輝等（2020）通過(guò)扎根理論方法得出了騎行旅游的客觀本真性體驗(yàn)和存在本真性之間的互動(dòng)模型。Han等（2017）探究了騎行旅游屬性、感知價(jià)值、滿(mǎn)意度、欲望和性別在騎行旅游者忠誠(chéng)度生成過(guò)程中的作用。此外，也有研究者關(guān)注騎行旅游的空間分布特征，例如：Mou等（2022）對(duì)西藏騎行旅游者騎行軌跡開(kāi)展研究，發(fā)現(xiàn)騎行的熱點(diǎn)區(qū)域?yàn)樽诮涛幕包c(diǎn)或風(fēng)景名勝區(qū)，且騎行旅游路線(xiàn)與省道的聯(lián)系更為密切；呂旭濤等（2018）通過(guò)聚類(lèi)得出騎行旅游主要的兩種空間模式為直游型和環(huán)游狀。隨著研究不斷地細(xì)化和深入，研究者們也逐漸關(guān)注到依托山地地貌的騎行旅游活動(dòng)，例如：Hagen等（2016）在山地騎行賽道的規(guī)劃中融入旅游者情感和體驗(yàn)的內(nèi)容，為生活實(shí)際應(yīng)用提供了方法論指導(dǎo)；Pr?bstl-Haider等（2018）以國(guó)際山地旅游地奧地利為案例地，依托山地騎行市場(chǎng)的復(fù)雜性進(jìn)行騎行旅游產(chǎn)品設(shè)計(jì)和服務(wù)改善等研究，以期為同類(lèi)型目的地提供借鑒。相關(guān)研究者在分析國(guó)外山地旅游研究熱點(diǎn)時(shí)發(fā)現(xiàn)，山地自行車(chē)已被列入前十位高頻關(guān)鍵詞（田瑾 等，2020），由此說(shuō)明對(duì)山地騎行旅游的研究具有重要的學(xué)術(shù)價(jià)值。

綜上，國(guó)內(nèi)外對(duì)于騎行旅游的研究取得了較為豐碩的成果，但還存在以下不足：首先是研究?jī)?nèi)容方面，現(xiàn)有關(guān)于騎行旅游的研究主要集中在騎行旅游體驗(yàn)方面（Han et al.，2017；胡傳東 等，2015；王汝輝 等，2020），雖然已有研究關(guān)注到騎行旅游空間特征及組織模式（Mou et al.，2022；呂旭濤 等，2018），但較少有關(guān)于空間流動(dòng)的時(shí)空演化特征及機(jī)制研究。其次是數(shù)據(jù)來(lái)源較為單一，多以訪(fǎng)談、問(wèn)卷數(shù)據(jù)為主。隨著通信技術(shù)的迅猛發(fā)展和大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，攜程、馬蜂窩等OTA平臺(tái)和兩步路、六只腳等戶(hù)外旅游APP大規(guī)模建設(shè)及運(yùn)用，旅游者足跡定位精確度不斷提高，以及全球終端定位系統(tǒng)不斷多元化、便捷化、低成本化發(fā)展，研究者們開(kāi)始利用GPS進(jìn)行旅游時(shí)空行為方面的研究，對(duì)于揭示時(shí)空特征和行為模式具有重要的意義（黃瀟婷 等，2016；梁景宇 等，2019）。最后是研究區(qū)域方面，國(guó)內(nèi)對(duì)于騎行旅游的研究大多以川藏線(xiàn)或西藏地區(qū)為案例地（Mou et al.，2022；張朝枝 等，2017；呂旭濤 等，2018），而以山地這一特殊且重要的地貌類(lèi)型為研究區(qū)域的相對(duì)較少，亟待補(bǔ)充依托山地自然屬性及與山地人文效應(yīng)相關(guān)聯(lián)的騎行旅游方面的研究。

目前國(guó)內(nèi)外對(duì)于騎行旅游的定義尚未統(tǒng)一，騎行旅游的概念界定仍是研究的熱點(diǎn)問(wèn)題（鄧冰 等，2015）。不同的社會(huì)經(jīng)濟(jì)文化背景下，騎行旅游具有不同的內(nèi)涵，但研究者們均考慮了距離和時(shí)間等基本要素（Simonsen et al.，1998；Ritchie，1998；Lamont，2009）。隨著時(shí)代的進(jìn)步，電動(dòng)車(chē)、摩托車(chē)等相較于自行車(chē)更便捷和省力的騎行方式得到普及，為騎行旅游提供了極大的便利。借鑒以上研究成果，同時(shí)為使山地騎行旅游具有廣泛性和現(xiàn)代意義，本文將山地騎行旅游的概念界定為：依托山地地貌形態(tài)，以自行車(chē)、電動(dòng)車(chē)、摩托車(chē)等騎行工具為主要交通方式，在離開(kāi)慣常環(huán)境超過(guò)10千米且旅行線(xiàn)路海拔在500米以上的地區(qū)開(kāi)展山地觀光、休閑、運(yùn)動(dòng)等山地旅游活動(dòng)的旅游形式?；诖耍疚膶①F州省作為開(kāi)展山地騎行旅游活動(dòng)的典型案例地，以騎行旅游的GPS軌跡數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)源，并融合統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、地理信息數(shù)據(jù)等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，探究山地騎行旅游時(shí)空演化特征及分異格局的形成機(jī)理。與現(xiàn)有研究相比，本文的貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在：第一，從較為精確的騎行旅游軌跡數(shù)據(jù)出發(fā)，通過(guò)時(shí)間和空間兩個(gè)維度對(duì)山地騎行旅游的長(zhǎng)期趨勢(shì)、集聚擴(kuò)散與演化特征進(jìn)行細(xì)致分析；第二，以縣（市、區(qū)）為基本地理單元，綜合自然、人文等因素實(shí)證探討山地騎行旅游空間格局的影響因素，推動(dòng)研究從時(shí)空描述性分析到形成機(jī)理的深化過(guò)程。本文的研究成果對(duì)于山地騎行旅游空間格局的認(rèn)識(shí)、山地騎行基礎(chǔ)設(shè)施的合理規(guī)劃及山地騎行路線(xiàn)的設(shè)計(jì)具有重要的價(jià)值。

1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來(lái)源

1.1 研究區(qū)及騎行市場(chǎng)概況

貴州省地處中國(guó)西南內(nèi)陸地區(qū)腹地（見(jiàn)圖1a），地勢(shì)西高東低，是西南地區(qū)的交通樞紐。山地是貴州分布面積最大的地貌類(lèi)型（見(jiàn)圖1b），山地和丘陵占總面積的92.5%①貴州省自然資源廳.被稱(chēng)為“沉積巖王國(guó)”的貴州，山地和丘陵占全省國(guó)土面積的92.5%［EB/OL］.（2021-07-08）［2022-07-15］.https：//zrzy.guizhou.gov.cn/wzgb/zwgk/zfxxgk/fdzdgknr/qtfdxx/xwfbh/202201/t20220121_72377480.html.，以低山（500米～1000米）和中山（1000米～3500米）為主，具有用地條件好，氣候舒適度高，適宜休閑、娛樂(lè)和運(yùn)動(dòng)等優(yōu)勢(shì)（周曉琴 等，2017）。貴州是喀斯特地貌典型發(fā)育地區(qū)，擁有壯美的峰林、石林，奇絕的峽谷、盲谷，神秘的溶洞、天坑等雄奇多彩、陡峭多變的喀斯特景觀。

圖1 研究區(qū)概況圖

2015年以來(lái)，在“國(guó)際山地旅游暨戶(hù)外運(yùn)動(dòng)大會(huì)”平臺(tái)的助推下②趙騰澤，2022.聚焦山地旅游發(fā)展，攜手共筑嶄新未來(lái)［N］.中國(guó)旅游報(bào)，2022-08-25（2）.，貴州省依托豐富的山地資源優(yōu)勢(shì)，推動(dòng)以戶(hù)外運(yùn)動(dòng)為代表的特色業(yè)態(tài)日趨興起，促使山地旅游產(chǎn)業(yè)向縱深發(fā)展。山地騎行旅游集休閑化、大眾化、娛樂(lè)化為一體，為山地旅游產(chǎn)業(yè)與其他產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展開(kāi)拓了更大的空間，山地騎行旅游市場(chǎng)也迸發(fā)出蓬勃生機(jī)。需求方面，人們對(duì)山地騎行需求急速增長(zhǎng)，體現(xiàn)在用戶(hù)通過(guò)各大企業(yè)平臺(tái)獲取騎行旅游相關(guān)信息并購(gòu)買(mǎi)騎行旅游產(chǎn)品。旅游攻略平臺(tái)馬蜂窩旅行大數(shù)據(jù)顯示，2020年騎行類(lèi)的數(shù)據(jù)增長(zhǎng)108%。社區(qū)分享平臺(tái)小紅書(shū)數(shù)據(jù)顯示，2022年前8個(gè)月搜索騎行相關(guān)信息的用戶(hù)頻次同比增長(zhǎng)了253%。電商平臺(tái)京東的數(shù)據(jù)顯示，2022年6月以來(lái)，京東自行車(chē)品類(lèi)銷(xiāo)售量和成交額均增長(zhǎng)迅猛③魯元珍，2022.在城市與自然中穿行：“騎行熱”引領(lǐng)出游新風(fēng)尚［N］.光明日?qǐng)?bào)，2022-09-11（5）.。綜合各大企業(yè)平臺(tái)數(shù)據(jù)，人們對(duì)休閑騎行的需求日益增長(zhǎng)。

供給方面，貴州省山地騎行旅游資源豐富，有赤水河谷旅游公路、遵義余慶松煙騎行小鎮(zhèn)、環(huán)梵凈山騎行線(xiàn)路、環(huán)雷公山騎行線(xiàn)路、龍里縣谷腳自行車(chē)主題公園等類(lèi)型豐富、主題多樣的騎行線(xiàn)路①曹雯，趙相康，2022.陌上花開(kāi)緩緩歸［N］.貴州日?qǐng)?bào)，2022-03-11（9）.，并且已成功舉辦普安國(guó)際山地自行車(chē)邀請(qǐng)賽、中國(guó)山地自行車(chē)公開(kāi)賽（普安站）等高級(jí)別的騎行賽事②曹雯，2021.“五一”多彩游，春去夏來(lái)的別樣生活［N］.貴州日?qǐng)?bào)，2021-04-30（7）.。在政策層面，《中華人民共和國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》中明確提出，優(yōu)先發(fā)展城市公共交通，建設(shè)自行車(chē)道、步行道等慢行網(wǎng)絡(luò)③張宇，2022.騎行熱給旅游市場(chǎng)帶來(lái)哪些新機(jī)會(huì)［N］.中國(guó)旅游報(bào)，2022-10-06（3）.。貴州省多地已有不少支持自行車(chē)道及騎行線(xiàn)路建設(shè)的政策出臺(tái)，如貴陽(yáng)市編制了《貴陽(yáng)市城市慢行（綠道）系統(tǒng)建設(shè)總體規(guī)劃》，在中心城區(qū)和副中心城區(qū)打造17個(gè)慢行優(yōu)先區(qū)，并構(gòu)建4條慢行（綠道）主廊道④貴陽(yáng)市自然資源和規(guī)劃局.《貴陽(yáng)市城市慢行（綠道）系統(tǒng)建設(shè)總體規(guī)劃》規(guī)劃公告［EB/OL］.（2018-12-20）［2022-08-25］.http：//zyghj.guiyang.gov.cn/newsite/zwgk/zfxxgk/fdzdgknr/ghjh/gh/202012/t20201228_65765635.html.，串聯(lián)中心城區(qū)主要的歷史人文資源、風(fēng)景旅游區(qū)、自然生態(tài)區(qū)，凸顯貴陽(yáng)市山地城市特色，打造騎友良好型城市環(huán)境。

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源與處理

1.2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

騎行旅游軌跡數(shù)據(jù)來(lái)源于兩步路戶(hù)外旅游網(wǎng)站（www.2bulu.com），該網(wǎng)站主要是中國(guó)用戶(hù)使用的交互式戶(hù)外旅游共享和社區(qū)平臺(tái)。結(jié)合國(guó)內(nèi)研究者對(duì)一日游的定義，即居民離開(kāi)慣常居住地10km以外的其他地方開(kāi)展旅游活動(dòng)（徐菊鳳，2016），本文借助Python程序爬取了騎行路程為10km以上的行程軌跡數(shù)據(jù)，初步得到17890條包含軌跡ID、用戶(hù)ID、出發(fā)時(shí)間、經(jīng)緯度、海拔、速度等屬性信息的騎行旅游軌跡數(shù)據(jù)（見(jiàn)表1）。

表1 GPS軌跡屬性表（部分舉例）

1.2.2 數(shù)據(jù)處理

考慮到自行車(chē)、電動(dòng)車(chē)、摩托車(chē)有可能是中國(guó)居民外出工作和生活的重要交通工具，如何精確識(shí)別騎行旅游的數(shù)據(jù)是本文數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵。本文逐一閱讀獲取的數(shù)據(jù)，并從以下2個(gè)方面進(jìn)行仔細(xì)甄別：（1）基于用戶(hù)ID屬性信息刪除同一用戶(hù)從同一起點(diǎn)到達(dá)同一終點(diǎn)的多條軌跡相似的騎行數(shù)據(jù)，這可能是用戶(hù)日常通勤等活動(dòng)的數(shù)據(jù)。（2）從騎行旅游具有的觀光休閑特征出發(fā)，只保留三類(lèi)騎行軌跡，即騎行目的地為旅游景區(qū)或風(fēng)景名勝區(qū)等具有觀光游覽屬性的目的地，或者沿河或沿湖風(fēng)景道騎行，以及在景區(qū)內(nèi)騎行的軌跡數(shù)據(jù)。

甄別出騎行旅游軌跡后，考慮到GPS定位不可避免地受到復(fù)雜因素的影響而導(dǎo)致錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，因此要制定篩選規(guī)則對(duì)GPS軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。篩選規(guī)則具體如下：（1）刪除騎行路程、騎行時(shí)間、騎行速度等屬性信息不完整的軌跡數(shù)據(jù)；（2）刪除創(chuàng)建年份在2013年至2021年以外的騎行軌跡數(shù)據(jù)；（3）基于軌跡ID屬性信息刪除因天氣、地形等因素導(dǎo)致的不穩(wěn)定狀況而上傳的重復(fù)數(shù)據(jù)；（4）考慮到山地的高梯度效應(yīng)，在山地騎行的最大速度比平原或城市更快，因此將騎行速度的閾值設(shè)置為30m/s，大于30m/s的異常數(shù)據(jù)可能是錯(cuò)誤將駕車(chē)數(shù)據(jù)記錄成騎行數(shù)據(jù)；（5）為突出山地騎行的特性，刪除騎行海拔高度為500米以下的騎行軌跡。經(jīng)過(guò)逐條閱讀騎行軌跡并多次按照規(guī)則篩選，最終得到7205條騎行旅游的GPS軌跡數(shù)據(jù)，其中包含24386915個(gè)具有經(jīng)緯度信息、騎行速度、時(shí)間等屬性的軌跡點(diǎn)。

2 研究方法

2.1 季節(jié)性強(qiáng)度指數(shù)

旅游活動(dòng)具有時(shí)間上的不均衡特征，通常被稱(chēng)為季節(jié)性，山地騎行旅游是否具有季節(jié)性需要進(jìn)一步驗(yàn)證。通常情況下，旅游需求時(shí)間分布的集中性是由旅游季節(jié)性引起的，可以用季節(jié)性強(qiáng)度指數(shù)R來(lái)衡量（唐鴻 等，2021）。本文用R來(lái)反映山地騎行旅游的時(shí)間集中分布程度，值越大，表示時(shí)間集中分布于某個(gè)時(shí)段；值越小表示在全年分布比較均勻。其計(jì)算公式為：

式（1）中，R為旅游需求的時(shí)間分布強(qiáng)度指數(shù)；xi為各月游客量占全年游客量的百分比。

2.2 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解法

經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解法（Empirical Mode Decomposition，EMD）是對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行平穩(wěn)化處理的方法，即將信號(hào)以不同尺度的波動(dòng)或趨勢(shì)逐級(jí)分解（Huang et al.，1998），分解產(chǎn)生的數(shù)據(jù)序列被稱(chēng)為本征模函數(shù)分量（IMF）。不同本征模函數(shù)意味著不同尺度下波動(dòng)的幅度隨時(shí)間變化的趨勢(shì)不同，趨勢(shì)分量（Res）是單調(diào)函數(shù)或者均值函數(shù)，可以代表長(zhǎng)期趨勢(shì)或平均狀態(tài)。本文使用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解法將山地騎行旅游的月度波動(dòng)序列分解成平穩(wěn)序列，研究山地騎行旅游的時(shí)序變化特征。

2.3 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析

為構(gòu)建貴州省騎行旅游流網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)騎行旅游的起始地和目的地，本文將騎行旅游流轉(zhuǎn)化為有向加權(quán)網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)為縣（市、區(qū)），邊為節(jié)點(diǎn)之間騎行旅游流流量。關(guān)系總數(shù)指網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點(diǎn)間直接聯(lián)系的總數(shù)；節(jié)點(diǎn)度指標(biāo)用于分析網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的控制能力，平均節(jié)點(diǎn)度表示節(jié)點(diǎn)連接邊的平均度；網(wǎng)絡(luò)直徑表示任意兩點(diǎn)之間最短距離的最大值；平均路徑長(zhǎng)度指網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)兩兩之間距離的平均長(zhǎng)度，反映縣（市、區(qū)）之間騎行的暢通程度。

2.3.1 節(jié)點(diǎn)度

節(jié)點(diǎn)度是反映網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中各節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中地位的重要指標(biāo)（李苑君 等，2021），該值越高，表示該節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中越處于較中心的位置，與其他節(jié)點(diǎn)的聯(lián)系強(qiáng)度越高。節(jié)點(diǎn)度采用與該節(jié)點(diǎn)所有連接的節(jié)點(diǎn)Tij的總數(shù)來(lái)衡量。對(duì)于有向加權(quán)網(wǎng)絡(luò)，度Di可分為出度Oi與入度Ii，出度表示節(jié)點(diǎn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)資源的控制能力，入度表示節(jié)點(diǎn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)資源的吸引能力。具體計(jì)算方法為：

2.3.2 平均聚類(lèi)系數(shù)

網(wǎng)絡(luò)的凝聚性反映網(wǎng)絡(luò)整體聯(lián)系的密切程度，通常采用聚類(lèi)系數(shù)（Clustering Coefficient，CC）揭示網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)通情況。單個(gè)節(jié)點(diǎn)的聚類(lèi)系數(shù)為節(jié)點(diǎn)i與鄰節(jié)點(diǎn)之間實(shí)際存在的邊數(shù)與可能存在的總邊數(shù)之比（席強(qiáng)敏 等，2022），而所有節(jié)點(diǎn)的平均聚類(lèi)系數(shù)衡量了網(wǎng)絡(luò)的整體凝聚力，數(shù)值越大說(shuō)明節(jié)點(diǎn)之間的聯(lián)系越緊密。平均聚類(lèi)系數(shù)的具體計(jì)算方法為：

式（5）中，n為網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)數(shù)量；di為節(jié)點(diǎn)i與相鄰節(jié)點(diǎn)之間實(shí)際存在的邊數(shù)；k代表與節(jié)點(diǎn)i相鄰的節(jié)點(diǎn)數(shù)。

2.4 地理探測(cè)器分析方法

地理探測(cè)器是探索空間分層異質(zhì)性背后驅(qū)動(dòng)力的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，廣泛應(yīng)用于空間分異特征等方面的分析（王勁峰 等，2017）。本文主要利用地理探測(cè)器模型中的因子探測(cè)和交互探測(cè)識(shí)別山地騎行旅游空間分異的主要驅(qū)動(dòng)因素及各因素間的交互作用。該模型如下：

式（6）中，q值表示度量因素對(duì)于山地騎行旅游空間分異的影響程度，取值范圍為［0，1］，取值越大，說(shuō)明該因素解釋力越強(qiáng)，反之則越弱；h為山地騎行旅游空間分異影響因素的分類(lèi)數(shù)；σ2和分別表示因變量在全范圍及分類(lèi)h內(nèi)的方差；SST和SSW分別為全范圍總方差與分類(lèi)層內(nèi)方差和；N和Nh分別表示全范圍內(nèi)和分類(lèi)層內(nèi)h的單元數(shù)。為探究影響因素兩兩相互作用對(duì)空間分異的影響程度，通過(guò)比較單一因子的q值和雙因子交互（Xi∩Xj）的q值來(lái)判斷因子之間減弱或增強(qiáng)對(duì)因變量的解釋力。

3 騎行旅游的時(shí)空特征

3.1 時(shí)序演化特征分析

3.1.1 總體演化特征

為揭示山地騎行旅游的長(zhǎng)期趨勢(shì)特征，本文采用箱圖和核密度演進(jìn)對(duì)其進(jìn)行分析。由山地騎行旅游軌跡點(diǎn)密度的箱型圖可知（見(jiàn)圖2a）：（1）貴州省山地騎行旅游軌跡點(diǎn)密度大體呈現(xiàn)穩(wěn)步上升趨勢(shì)。這與道路設(shè)施不斷完善、低碳出行理念的普及等因素密切相關(guān)。（2）2020年暴發(fā)的新冠肺炎疫情導(dǎo)致中國(guó)的旅游業(yè)受到了極大的沖擊，但是山地騎行旅游的軌跡點(diǎn)密度在2020年并未呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，反而與2019年相比，各縣（市、區(qū)）內(nèi)軌跡點(diǎn)密度小幅度上漲。說(shuō)明疫情影響下山地騎行旅游成為眾多無(wú)法進(jìn)行跨區(qū)域遠(yuǎn)距離旅游的游客的替代選擇，而隨著疫情緩和，更多樣化的旅游方式導(dǎo)致2021年山地騎行旅游的軌跡點(diǎn)數(shù)量略有下降。

進(jìn)一步探討山地騎行旅游的時(shí)序動(dòng)態(tài)演進(jìn)特征，本文將研究范圍分成2013—2015年、2016—2018年、2019—2021年3個(gè)時(shí)間段，分別對(duì)應(yīng)山地騎行旅游萌芽期、快速發(fā)展期、穩(wěn)定期。由核密度演化分析（見(jiàn)圖2b）可知：（1）曲線(xiàn)形態(tài)上，曲線(xiàn)整體出現(xiàn)右移，右拖尾特征明顯，說(shuō)明貴州省大部分縣（市、區(qū)）的山地騎行旅游軌跡點(diǎn)密度在低值聚集，少數(shù)縣（市、區(qū)）向高值靠攏。2019—2021年核密度曲線(xiàn)右尾小幅抬高，說(shuō)明山地騎行旅游軌跡點(diǎn)密度的高等級(jí)單元有擴(kuò)張趨勢(shì)。（2）峰值變化上，波峰有先變寬后變窄的情況，且波峰呈現(xiàn)下降的趨勢(shì)，表明貴州省各個(gè)縣（市、區(qū)）山地騎行旅游發(fā)展情況的差距逐漸變小。

圖2 山地騎行旅游時(shí)序演化特征

3.1.2 季節(jié)性特征

本文采用季節(jié)性強(qiáng)度指數(shù)揭示貴州山地騎行旅游的季節(jié)性特征。結(jié)果顯示（見(jiàn)圖3a），2013—2021年山地騎行旅游軌跡的季節(jié)強(qiáng)度指數(shù)分別為8.045、12.930、7.331、2.009、1.883、2.552、2.805、2.610和2.250，數(shù)值較大，說(shuō)明山地騎行旅游存在明顯的季節(jié)性差異。2013—2015年的季節(jié)性強(qiáng)度數(shù)值較大，原因是騎行旅游軌跡數(shù)量較少，僅分布在個(gè)別月份。2016年后季節(jié)性強(qiáng)度指數(shù)的變動(dòng)形態(tài)總體呈“倒U形”，其中2019年季節(jié)性強(qiáng)度最大，說(shuō)明2019年各月差異最為突出。

本文以月度數(shù)據(jù)為基準(zhǔn)統(tǒng)計(jì)騎行旅游軌跡數(shù)量的月度分布特征（見(jiàn)圖3b），虛線(xiàn)表示騎行旅游軌跡數(shù)量的月度平均值。由圖可知，低于平均值的月份為1月、2月、11月、12月，均為天氣較為寒冷的冬季月份。騎行旅游軌跡數(shù)量較多的月份集中于4月～5月和7月～9月，其中7月、8月為騎行旅游軌跡數(shù)量的峰值。從月度變化趨勢(shì)看，騎行軌跡數(shù)量在春季呈上升趨勢(shì)（3月～5月），春夏相交呈下降趨勢(shì)（5月～6月），夏季及夏秋之際軌跡數(shù)量上升并持續(xù)處于較高水平（7月～10月），冬季呈下降趨勢(shì)（11月～12月、1月～2月）?？梢钥闯?，貴州山地騎行旅游活動(dòng)的季節(jié)性較為明顯，與當(dāng)?shù)貧夂驐l件密切相關(guān)，貴州典型的避暑性氣候使得夏季成為山地騎行旅游活動(dòng)的旺季。

圖3 山地騎行旅游的季節(jié)性特征

3.1.3 波動(dòng)性特征

為深入分析貴州山地騎行旅游的時(shí)間波動(dòng)特征，本文以采集的軌跡數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)源，構(gòu)建2013年1月至2021年12月（共計(jì)108個(gè)月）山地騎行旅游的月度序列數(shù)據(jù)集，并在Matlab中采用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解法對(duì)其進(jìn)行分解，得到不同頻率下的3個(gè)IMF分量和一個(gè)殘差Res趨勢(shì)項(xiàng)（見(jiàn)圖4），并計(jì)算每個(gè)分量周期及方差貢獻(xiàn)率（見(jiàn)表2）。

圖4的結(jié)果顯示，初始信號(hào)（Signal）隨著時(shí)間的推移逐漸呈現(xiàn)非平穩(wěn)的波動(dòng)趨勢(shì)，表明貴州山地騎行旅游在時(shí)序上逐漸呈現(xiàn)周期性波動(dòng)特征。殘差分量圖（Res）的結(jié)果呈逐漸上升的趨勢(shì)，表明貴州山地騎行旅游活動(dòng)呈現(xiàn)逐年增加的趨勢(shì)。近年來(lái)，貴州省以山地旅游產(chǎn)品為發(fā)展重點(diǎn)，旅游公路、驛站等山地旅游基礎(chǔ)設(shè)施不斷完善，推動(dòng)了貴州山地騎行旅游活動(dòng)的發(fā)展。結(jié)合表2可知，IMF1、IMF2、IMF3的平均周期分別為4個(gè)月、9個(gè)月和21～22個(gè)月，方差貢獻(xiàn)率分別為6.48%、11.64%、4.68%，其中IMF2分量的方差貢獻(xiàn)率較高，說(shuō)明貴州騎行旅游時(shí)序的波動(dòng)以中低頻率波動(dòng)為主。結(jié)合初始信號(hào)可以看出，貴州省不同年份騎行旅游的峰值集中出現(xiàn)在4月～8月，與IMF2為9個(gè)月的波動(dòng)周期大致吻合，進(jìn)一步驗(yàn)證了貴州山地騎行旅游活動(dòng)的季節(jié)性特征和避暑度假旅游的目的地特征。

表2 各分量周期及方差貢獻(xiàn)率

圖4 山地騎行旅游EMD波動(dòng)圖

3.2 空間演化特征分析

山地騎行旅游的空間結(jié)構(gòu)特征是山地騎行旅游要素的空間抽象，空間結(jié)構(gòu)要素具體可抽象為點(diǎn)、線(xiàn)、面等具有內(nèi)涵的符號(hào)，點(diǎn)、線(xiàn)、網(wǎng)絡(luò)和區(qū)域面要素在空間上組合分布，構(gòu)成相互關(guān)聯(lián)的有機(jī)整體。點(diǎn)要素在空間內(nèi)集聚形成騎行旅游的極核區(qū)域，點(diǎn)和面要素疊加后顯示出騎行旅游的冷熱區(qū)域，點(diǎn)與點(diǎn)之間的連線(xiàn)形成騎行旅游的空間網(wǎng)絡(luò)狀結(jié)構(gòu)。由于2013年和2014年騎行旅游軌跡偏少，本文選取2015年作為起始年份，并選取2018年、2021年作為時(shí)空演化的時(shí)間節(jié)點(diǎn)進(jìn)行分析。

3.2.1 軌跡空間演化特征

本文將研究區(qū)域劃分為5km×5km的網(wǎng)格，以山地騎行旅游軌跡點(diǎn)與基礎(chǔ)地理信息網(wǎng)格數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)進(jìn)行空間可視化（見(jiàn)圖5）。從柵格軌跡點(diǎn)的空間分布變化來(lái)看：（1）騎行旅游發(fā)展模式上表現(xiàn)為多核心協(xié)同發(fā)展。2015年騎行旅游在興義、安龍等多地出現(xiàn)增長(zhǎng)極，并以貴陽(yáng)為中心形成一個(gè)一級(jí)集聚核，同時(shí)以赤水、仁懷、凱里、龍里等為中心形成多個(gè)次級(jí)集聚核。不同等級(jí)集聚核沿著東西方向和南北軸線(xiàn)兩側(cè)分布，延綿連接成軸，且沿軸線(xiàn)兩側(cè)的騎行旅游軌跡密度呈梯度遞減分布狀態(tài)。2018年和2021年，騎行旅游軌跡的空間分布均呈現(xiàn)“一極多核”特征，核心區(qū)主要位于貴州省中部地區(qū)，其中貴陽(yáng)市及周邊的安順、黔南州等是騎行旅游軌跡的極核區(qū)域，而距離核心區(qū)較遠(yuǎn)的黔東南等則是低密度區(qū)域。（2）從空間分布的范圍和強(qiáng)度來(lái)看，2015—2021年，核心區(qū)域有向外延伸的趨勢(shì)，且集聚核的空間輻射范圍得到擴(kuò)大，集聚效應(yīng)明顯。分區(qū)域而言，以貴陽(yáng)為核心的極核區(qū)域范圍較大，由東西和南北兩側(cè)向外延伸。而以興義、仁懷、赤水、凱里為核心的集聚區(qū)域范圍較小，但也顯示出與周?chē)鷧^(qū)域連成軸線(xiàn)且不斷向外圍延伸的趨勢(shì)。

圖5 騎行旅游軌跡點(diǎn)空間柵格分布特征

3.2.2 空間聚類(lèi)演化特征

本文綜合運(yùn)用ArcGIS中的空間連接工具將騎行旅游的軌跡點(diǎn)與貴州省范圍疊加，借助聚類(lèi)及異常值分析工具分析山地騎行旅游軌跡點(diǎn)空間聚集類(lèi)型（見(jiàn)圖6）?；谏降仳T行旅游軌跡的空間集聚特征，發(fā)現(xiàn)各類(lèi)型集聚區(qū)域既存在差異也存在一定關(guān)聯(lián)，表現(xiàn)為以下3個(gè)方面：（1）2015年騎行旅游軌跡點(diǎn)密度的高-高集聚區(qū)位于興義、亨冊(cè)、錦屏，而低-低集聚區(qū)位于盤(pán)州、六枝。2018年、2021年高-高集聚區(qū)的分布相似，主要位于貴州省中部的貴陽(yáng)市及其周邊龍里、平壩等，2021年雷山也成為高-高集聚區(qū)。（2）從集聚類(lèi)型的變化過(guò)程看，高-高集聚區(qū)的空間分布趨于穩(wěn)定，而其余集聚類(lèi)型隨時(shí)間變化呈現(xiàn)變動(dòng)性特征。2018年和2021年黃平、盤(pán)州均形成騎行旅游軌跡點(diǎn)密度高于周邊的孤島區(qū)域，觀察發(fā)現(xiàn)，高-高集聚區(qū)的周?chē)仔纬傻?高集聚區(qū)。（3）大部分縣（市、區(qū)）的集聚狀況表現(xiàn)不顯著，原因可能是騎行道路建設(shè)有待改善，仍然存在未劃分自行車(chē)道、?？坎槐?、補(bǔ)給點(diǎn)不足等問(wèn)題，目前適合騎行的景區(qū)較少，相關(guān)的配套服務(wù)仍然匱乏。但不顯著的集聚狀況有改善的趨勢(shì)，低碳環(huán)保出行理念的普及和人們對(duì)自然、健康生活方式的追求，是騎行旅游快速發(fā)展的重要促進(jìn)因素。

圖6 空間分布及異常值聚類(lèi)分析

3.2.3 空間網(wǎng)絡(luò)演化特征

本文使用GPS軌跡數(shù)據(jù)，從爬蟲(chóng)獲取的數(shù)據(jù)中篩選出起點(diǎn)和終點(diǎn)坐標(biāo)，運(yùn)用Python程序逆地理編碼技術(shù)調(diào)用百度地圖API，將起始坐標(biāo)和終點(diǎn)坐標(biāo)解析成具體位置，在ArcGIS 10.5中構(gòu)建騎行旅游流的O-D（Origin-Destination）流動(dòng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)（見(jiàn)圖7），分別從網(wǎng)絡(luò)凝聚性和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)兩個(gè)方面進(jìn)行分析，總結(jié)貴州省山地騎行旅游流動(dòng)網(wǎng)絡(luò)的演變特征規(guī)律。

圖7 貴州省山地騎行旅游流動(dòng)網(wǎng)絡(luò)

（1）騎行旅游網(wǎng)絡(luò)的凝聚性

本文使用Gephi數(shù)據(jù)處理軟件進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)凝聚性分析，測(cè)度了貴州省山地騎行旅游網(wǎng)絡(luò)的關(guān)系總數(shù)、平均度、網(wǎng)絡(luò)直徑、平均路徑長(zhǎng)度和平均聚類(lèi)系數(shù)，并重點(diǎn)分析騎行旅游者流動(dòng)所構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)變化（見(jiàn)表3）。

表3 三個(gè)時(shí)期網(wǎng)絡(luò)的平均聚類(lèi)系數(shù)、平均路徑長(zhǎng)度與網(wǎng)絡(luò)直徑

結(jié)果顯示：①?gòu)臅r(shí)間節(jié)點(diǎn)看，騎行旅游流動(dòng)的關(guān)系總數(shù)從39增大到79，騎行流動(dòng)涉及的縣（市、區(qū)）顯著增加，網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)明顯的生長(zhǎng)趨勢(shì)。②網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的平均度不斷增大，說(shuō)明騎行網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)對(duì)周邊的吸引力增強(qiáng)，每個(gè)節(jié)點(diǎn)連接邊的平均數(shù)隨著時(shí)間不斷增加，說(shuō)明節(jié)點(diǎn)的聯(lián)系性增強(qiáng)。2015年，騎行旅游流網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)大多為孤立節(jié)點(diǎn)，節(jié)點(diǎn)之間聯(lián)系性不強(qiáng)，多數(shù)處于中斷狀態(tài)，說(shuō)明騎行旅游的路徑不長(zhǎng)，跨縣（市、區(qū)）流動(dòng)少。2018年縣（市、區(qū)）之間聯(lián)系路徑較為完整，已形成典型的網(wǎng)絡(luò)式空間結(jié)構(gòu)。③網(wǎng)絡(luò)直徑呈變小趨勢(shì)，說(shuō)明節(jié)點(diǎn)間的最長(zhǎng)距離變短，騎行網(wǎng)絡(luò)流動(dòng)效率提高。平均路徑長(zhǎng)度隨時(shí)間演變值越來(lái)越小，說(shuō)明網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的連接度不斷增大，與平均度不斷增大的結(jié)果相符。④同時(shí)，騎行旅游流網(wǎng)絡(luò)的平均聚類(lèi)系數(shù)從0.165增加到0.265，反映出網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點(diǎn)聯(lián)系的密切程度進(jìn)一步增強(qiáng)。以上結(jié)果說(shuō)明騎行旅游流動(dòng)網(wǎng)絡(luò)逐漸體現(xiàn)出“小世界效應(yīng)”，縣（市、區(qū)）之間騎行旅游要素流動(dòng)效率逐漸提高。

（2）騎行旅游網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)演化特征

貴州省山地騎行旅游流動(dòng)網(wǎng)絡(luò)由分散、單一結(jié)構(gòu)逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)槎噍椛涔?jié)點(diǎn)、多樣化結(jié)構(gòu)。2015年只有少數(shù)縣（市、區(qū)）形成騎行旅游流動(dòng)的連線(xiàn)，高騎行流的空間分布具有一定的隨機(jī)性和偶然性。2018年貴州省中部地區(qū)的花溪、清鎮(zhèn)、觀山湖、南明、修文、龍里逐漸成為高等級(jí)節(jié)點(diǎn)，形成由中心向外圍的輻射式網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。2021年高等級(jí)節(jié)點(diǎn)向外部擴(kuò)散，向外圍延伸并將平壩、烏當(dāng)包含在內(nèi)，這些節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)度均較高，形成了復(fù)雜的空間網(wǎng)絡(luò)化結(jié)構(gòu)。同時(shí)依托于高等級(jí)賽事和騎行基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)，都勻-麻江、雷山-凱里、興義-安龍、赤水-習(xí)水-仁懷形成多個(gè)次級(jí)網(wǎng)絡(luò)軸線(xiàn)。綜上，貴陽(yáng)市同時(shí)具有控制能力和吸引能力，在全省騎行網(wǎng)絡(luò)中的功能和地位最突出，具有高輻射力度。隨著騎行旅游的發(fā)展，遵義的仁懷、習(xí)水也逐漸成為整體網(wǎng)絡(luò)的輻射中心。

4 山地騎行旅游空間格局的形成機(jī)制

4.1 山地騎行旅游空間格局的驅(qū)動(dòng)因子選擇

4.1.1 模型構(gòu)建

當(dāng)前學(xué)界針對(duì)旅游現(xiàn)象時(shí)空格局的影響因素研究，主要集中在旅游者屬性特征、客源地特征、旅游者由客源地向目的地流動(dòng)的原因等諸多方面（劉法建 等，2010；李磊 等，2021）。山地騎行旅游空間格局的形成是多要素綜合作用的結(jié)果，既受到傳統(tǒng)旅游空間驅(qū)動(dòng)要素的作用，又受到騎行特性和山地梯度等自然特性的影響。借鑒相關(guān)研究成果（榮慧芳 等，2020；李濤 等，2020；張榮天 等，2022），結(jié)合貴州省山地騎行旅游的特征，在數(shù)據(jù)可獲取的基礎(chǔ)上，本文選取經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、區(qū)域市場(chǎng)規(guī)模、山地自然要素、氣候環(huán)境條件、交通便利程度、旅游資源稟賦6項(xiàng)指標(biāo)作為地理探測(cè)器的探測(cè)因子（見(jiàn)表4）。在旅游研究中，通常旅游者某一行為的空間表征可抽象為由軌跡組成的足跡空間，山地騎行旅游這一行為在空間上可表征為山地騎行旅游的軌跡點(diǎn)，因此本文將縣（市、區(qū)）的軌跡點(diǎn)密度數(shù)據(jù)作為因變量。

表4 山地騎行旅游空間格局驅(qū)動(dòng)因子指標(biāo)選取、含義、計(jì)算方法及數(shù)據(jù)來(lái)源

4.1.2 最優(yōu)分類(lèi)參數(shù)選擇

通過(guò)空間數(shù)據(jù)離散化確定空間分層異質(zhì)性的最佳尺度是運(yùn)用地理探測(cè)器的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，判斷離散化分類(lèi)結(jié)果的最優(yōu)參數(shù)可通過(guò)地理探測(cè)器結(jié)果的q統(tǒng)計(jì)量來(lái)評(píng)價(jià)，q值越大分區(qū)效果越好。在R語(yǔ)言中調(diào)用GD包（Song et al.，2020），運(yùn)用相等間隔分類(lèi)（equal breaks）、自然斷點(diǎn)分類(lèi)（natural breaks）、分位數(shù)分類(lèi)（quantile breaks）、幾何間隔分類(lèi)（geometric breaks）、標(biāo)準(zhǔn)差分類(lèi)（standard deviation breaks）5種分類(lèi)方式，本文將分類(lèi)等級(jí)數(shù)設(shè)置5～10類(lèi)，從中篩選出q值最大的空間尺度作為地理探測(cè)器分析的參數(shù)。

4.2 山地騎行旅游驅(qū)動(dòng)因素探測(cè)結(jié)果

4.2.1 主導(dǎo)因子探測(cè)

本文綜合運(yùn)用地理探測(cè)器探測(cè)山地騎行旅游空間格局主導(dǎo)因子，結(jié)果表明（見(jiàn)表5），各影響因子對(duì)山地騎行旅游空間分布特征均有顯著的驅(qū)動(dòng)作用（p值均小于0.1），因子影響力從大到小依次為：人口密度（0.808）＞人均可支配收入（0.621）＞人均地區(qū)生產(chǎn)總值（0.546）＞地勢(shì)起伏度（0.540）＞路網(wǎng)密度（0.456）＞旅游景點(diǎn)密度（0.373）＞年雨天數(shù)量（0.274）＞海拔高度（0.237）＞年平均氣溫（0.173）。由此可知，人口密度對(duì)山地騎行旅游空間分異格局的影響程度最大，其次為經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，地勢(shì)起伏度也有較強(qiáng)的解釋力，說(shuō)明山地自然要素具有的高梯度效應(yīng)對(duì)山地騎行旅游空間格局分異有影響，路網(wǎng)密度對(duì)山地旅游空間格局的分異也有一定的解釋力。從驅(qū)動(dòng)因子解釋力大小來(lái)看，總體上表現(xiàn)為受經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的影響較大，受氣候環(huán)境條件的影響較小，而受山地自然要素的影響居中的特點(diǎn)。

表5 山地騎行旅游空間分異格局因子探測(cè)結(jié)果

4.2.2 交互作用探測(cè)

本文運(yùn)用地理探測(cè)器分析探測(cè)因子中各要素對(duì)山地騎行旅游空間格局的影響是否存在交互作用，即一種因素是增強(qiáng)或是減弱其他因素的驅(qū)動(dòng)作用（見(jiàn)表6）。

表6 山地騎行旅游空間分異影響因子交互探測(cè)結(jié)果

（1）總體上，多數(shù)因子交互后呈現(xiàn)雙因子增強(qiáng)或是非線(xiàn)性增強(qiáng)的效果（藍(lán)色和黃色填充占比為81%）。這表明兩兩影響因子之間交互會(huì)大概率增強(qiáng)對(duì)山地騎行旅游空間分異格局的解釋力度。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、山地自然要素、氣候環(huán)境條件、交通便利程度兩兩交互后因子解釋力均呈顯著增強(qiáng)趨勢(shì)。山地騎行旅游的空間分異格局不是單一影響因素造成的，而是多影響因素交互耦合作用的結(jié)果。交互探測(cè)中的減弱作用主要發(fā)生在區(qū)域市場(chǎng)規(guī)模與其他影響因素之間，說(shuō)明區(qū)域市場(chǎng)規(guī)模與其他因素交互作用會(huì)削弱區(qū)域市場(chǎng)規(guī)模對(duì)山地騎行旅游空間分異格局的強(qiáng)解釋力。

（2）交互影響差異上，人均可支配收入和年雨天數(shù)量交互后的解釋力最強(qiáng)，解釋值為0.974，說(shuō)明人均可支配收入的提高和天氣狀況的改善將進(jìn)一步促進(jìn)山地騎行旅游軌跡密度的空間集聚，屬于社會(huì)因素和自然因素交互作用增強(qiáng)的結(jié)果。但人口密度和海拔高度交互后有非線(xiàn)性減弱的趨勢(shì)，說(shuō)明影響因素之間交互作用不一定有增強(qiáng)解釋力的效果。氣候環(huán)境條件中年雨天數(shù)量和年平均氣溫的解釋力有差異，山地自然要素中海拔高度和地勢(shì)起伏度也有差異，原因可能是降雨等天氣狀況直接阻礙了騎行旅游活動(dòng)，地勢(shì)起伏度與海拔高度相比是更容易被騎行旅游者感知到的因素。

4.3 山地騎行旅游空間分異的形成機(jī)理

地理探測(cè)器的分析結(jié)果揭示了探測(cè)因子在以貴州省為案例地的山地騎行旅游空間格局分異上的解釋能力差異。本文進(jìn)一步對(duì)山地騎行旅游空間格局的影響因素進(jìn)行歸納提煉，剖析其形成機(jī)理（見(jiàn)圖8）。

圖8 山地騎行旅游空間分異的形成機(jī)理

（1）區(qū)域市場(chǎng)規(guī)模是騎行旅游空間格局形成的核心推動(dòng)力。①人是旅游活動(dòng)的特定承擔(dān)者，人口密度較大的區(qū)域存在更多潛在的騎行旅游者，形成騎行旅游消費(fèi)。②從騎行軌跡信息中可知，騎行距離為10km～25km的軌跡數(shù)量占騎行軌跡總數(shù)量的40.69%，說(shuō)明較短距離的騎行旅游活動(dòng)占據(jù)了騎行旅游市場(chǎng)大部分市場(chǎng)份額，多數(shù)騎行旅游者由于體能儲(chǔ)備等原因更傾向于較短距離的騎行旅游活動(dòng)，這與相關(guān)研究結(jié)論一致（Lamont，2009）?？驮词袌?chǎng)本地化是騎行旅游市場(chǎng)的主要特征之一，隨著游客出行休閑化的變化，騎行旅游活動(dòng)逐漸成為可以隨時(shí)隨地進(jìn)行的日?；顒?dòng)。

（2）經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平是山地騎行旅游空間分異的向心凝聚力。人均可支配收入和人均地區(qū)生產(chǎn)總值的探測(cè)結(jié)果均顯示，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)山地騎行旅游空間格局的形成有較強(qiáng)的解釋力。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平是影響旅游發(fā)展的基礎(chǔ)性因素，人均可支配收入直接影響旅游需求大小，消費(fèi)能力的提升可以促進(jìn)騎行旅游消費(fèi)。較強(qiáng)的經(jīng)濟(jì)吸引力形成旅游凝聚力，區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提升催生多樣化的旅游方式和與時(shí)俱進(jìn)的旅游觀念，同時(shí)區(qū)域的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平使旅游產(chǎn)業(yè)投資增加，間接促進(jìn)騎行旅游要素的空間集聚。

（3）山地自然條件是進(jìn)行山地騎行活動(dòng)的基礎(chǔ)，同時(shí)地形是最難以被人類(lèi)行為改變的空間要素之一，是山地騎行旅游空間分異格局形成的基本約束力。山地自然條件包含山地自然要素、氣候環(huán)境條件及旅游資源稟賦。

①山地自然要素主要表現(xiàn)為山地的地勢(shì)起伏度對(duì)山地騎行旅游空間格局的影響。在游記中有騎行旅游者提到：“又要開(kāi)始一段超爽的下坡?！薄跋猜剺?lè)見(jiàn)的是各種陡峭的、直上直下的陡坡！”“今天大約70公里的路程，都是在崇山峻嶺中穿行。時(shí)而上坡時(shí)的奮力蹬踏，時(shí)而下坡時(shí)的風(fēng)馳電掣，反反復(fù)復(fù)?！薄八奶烊俟锏尿T行旅游宣告結(jié)束。困難沒(méi)有想象那么多，其實(shí)，邁出旅行的第一步，最困難的此刻就已經(jīng)過(guò)去?！鄙降氐匦卧黾恿蓑T行旅游的難度，對(duì)于騎行旅游者造成一定心理上和身體上的挑戰(zhàn)，但同時(shí)也伴隨著克服困難的成就感和愉悅感。

②氣候環(huán)境條件中，旅游活動(dòng)的開(kāi)展需要一定的氣候條件。優(yōu)良的氣候條件本身是天然且重要的旅游吸引物，同時(shí)氣候是開(kāi)展戶(hù)外旅游活動(dòng)的決定性因素。貴州省是典型的山地氣候，主要表現(xiàn)在夏季的避暑性氣候，結(jié)合前述季節(jié)性和波動(dòng)性研究，發(fā)現(xiàn)夏季是開(kāi)展山地騎行旅游活動(dòng)的旺季?！斑@里是貴州黔西南州，有全國(guó)最大面積的喀斯特地貌，擁有小眾美景和世外桃源，是開(kāi)展山地戶(hù)外運(yùn)動(dòng)的天堂，尤其是這里夏季均溫25℃，被稱(chēng)為避暑勝地，在黔西南夏日的清風(fēng)中來(lái)一場(chǎng)騎行活動(dòng)，消夏又減脂，再好不過(guò)了。”可見(jiàn)，不少騎行旅游者會(huì)選擇夏季作為騎行旅游的季節(jié)是因?yàn)樯降啬康牡氐谋苁钚詺夂颉?/p>

③旅游資源稟賦有助于騎行旅游的空間集聚。騎行旅游者在游記中提及，“來(lái)到景區(qū)內(nèi)的下納灰村住下，我們每個(gè)人租輛單車(chē)，在奇妙的峰林和美麗的村莊中穿行，呈現(xiàn)在眼前的是一座座奇美的峰林和阡陌縱橫色彩斑斕的田野，還有白墻黛瓦古樸的村寨”。風(fēng)景優(yōu)美的景區(qū)適宜開(kāi)展騎行等休閑旅游活動(dòng)，騎行旅游的慢速流動(dòng)方式更能使旅游者對(duì)地方景物產(chǎn)生親切感。

（4）交通便利程度是影響山地騎行旅游空間分異格局的重要支撐力。騎行旅游活動(dòng)往往沿著國(guó)道、省道、縣道等交通干線(xiàn)進(jìn)行，線(xiàn)狀基礎(chǔ)設(shè)施所經(jīng)過(guò)的地帶形成騎行旅游軌跡集聚的軸線(xiàn)，騎行驛站、休憩點(diǎn)、觀景臺(tái)等騎行旅游相關(guān)要素沿交通基礎(chǔ)設(shè)施集聚。騎行旅游游記中反復(fù)提及由貴州茅臺(tái)鎮(zhèn)至赤水市的騎行旅游公路：“鄰近中午，終于見(jiàn)到了久違的陽(yáng)光，結(jié)束了茅臺(tái)鎮(zhèn)的游覽，決定開(kāi)始騎行茅臺(tái)鎮(zhèn)至赤水市的路程，這150公里是我這次騎行的主要路段。”“這是一條專(zhuān)用的自行車(chē)公路，依赤水河而建，風(fēng)景秀麗，于是走走停停，悠悠轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)?！边@條騎行線(xiàn)路是遠(yuǎn)近聞名的騎行旅游通道，促進(jìn)了旅游溝通和游客流動(dòng)。可見(jiàn)交通基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)于山地騎行旅游時(shí)空分異的形成具有重要作用，騎行旅游者沿著騎行交通線(xiàn)路在起點(diǎn)和終點(diǎn)間形成旅游流動(dòng)，同時(shí)騎行旅游公路的建設(shè)促使騎行旅游越來(lái)越廣泛和流行，騎行旅游流動(dòng)逐漸頻繁。

（5）其他因素：騎行賽事和旅游產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)對(duì)騎行旅游有助推作用。騎行賽事有利于營(yíng)造騎行氛圍，促進(jìn)城市騎行文化形成，同時(shí)騎行賽事的舉辦推動(dòng)地方綠道等基礎(chǔ)設(shè)施不斷完善。有騎行旅游者在游記中提及：“到印江的時(shí)候，剛好遇到環(huán)梵凈山自行車(chē)賽印江站，整座城市氛圍好到爆炸！隨處可見(jiàn)整裝的騎友。這座城市的人們對(duì)成功舉辦自行車(chē)賽事充滿(mǎn)了自豪感，對(duì)騎行者特別友好。”“我來(lái)參加比賽順便借此機(jī)會(huì)游覽整座城市?！辟F州常在百里杜鵑、萬(wàn)峰林等景區(qū)內(nèi)舉辦盛大的騎行賽事，騎行路線(xiàn)串聯(lián)不同景觀形成的比賽路線(xiàn)為騎行者提供獨(dú)特的體驗(yàn)，騎行者可以在慢速流動(dòng)過(guò)程中感知旅游地形象。旅游產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)較好的城市，擁有更快捷、更便利的旅游通道，騎行風(fēng)景道的建設(shè)范圍更廣，旅游景區(qū)、風(fēng)景名勝區(qū)內(nèi)部署的騎行配套設(shè)施等均推動(dòng)了騎行旅游空間格局的形成。

5 結(jié)論與討論

5.1 研究結(jié)論

本文以GPS騎行軌跡數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源，研究過(guò)程融合統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)文本數(shù)據(jù)等多源數(shù)據(jù)，綜合運(yùn)用季節(jié)性強(qiáng)度指數(shù)、經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解法、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析、地理探測(cè)器等方法探討了山地騎行旅游的時(shí)空特征及其形成機(jī)理，主要得出以下結(jié)論：

（1）貴州山地騎行旅游發(fā)展呈穩(wěn)步上升趨勢(shì)，縣（市、區(qū)）之間差距縮小，具有明顯的季節(jié)性特征，夏季和冬季分別是騎行旅游活動(dòng)的旺季和淡季。山地騎行旅游時(shí)序變化具有波動(dòng)性和周期性，時(shí)序波動(dòng)以中低頻率為主，波動(dòng)周期主要為9個(gè)月，波動(dòng)峰值出現(xiàn)在4月～8月，符合山地旅游目的地避暑性特征。

（2）貴州山地騎行旅游時(shí)空演化呈多核心協(xié)同發(fā)展，逐漸形成以貴陽(yáng)市為極核區(qū)域，興義、仁懷、赤水、凱里為孤立核點(diǎn)，以東西走向和南北走向?yàn)轵T行旅游發(fā)展軸線(xiàn)，騎行網(wǎng)路演化成路徑完整、連接緊密的“小世界網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)”，形成以花溪、清鎮(zhèn)、觀山湖、南明、修文、龍里等高等級(jí)節(jié)點(diǎn)由中心向外圍輻射的空間結(jié)構(gòu)模式。

（3）貴州山地騎行旅游空間分異格局受到經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、山地自然要素、氣候環(huán)境條件等因素的共同影響，其中受人口密度、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、地勢(shì)起伏度、路網(wǎng)密度等因素的驅(qū)動(dòng)作用較為明顯。因子之間交互作用多呈現(xiàn)協(xié)同增強(qiáng)效應(yīng)，人均可支配收入和年雨天數(shù)量的交互作用對(duì)空間分異格局的驅(qū)動(dòng)作用更突出。

（4）貴州山地騎行旅游空間分異的形成機(jī)理為：區(qū)域市場(chǎng)規(guī)模是山地騎行旅游空間格局形成的核心推動(dòng)力；經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平是山地騎行旅游空間格局形成的向心凝聚力；山地自然條件是山地騎行旅游空間分異格局形成的基本約束力；交通便利程度是影響山地騎行旅游空間分異格局的重要支撐力。

5.2 討論

（1）后疫情時(shí)代，掌握騎行旅游者出行規(guī)律，對(duì)合理布局騎行旅游基礎(chǔ)設(shè)施，科學(xué)規(guī)劃騎行旅游線(xiàn)路和提升居民旅游便利性具有積極意義。本文在一定程度上彌補(bǔ)了現(xiàn)有對(duì)騎行空間格局形成機(jī)理研究的不足，對(duì)形成機(jī)理的深化研究是建立在對(duì)時(shí)間和空間特征進(jìn)行描述性分析的基礎(chǔ)之上，對(duì)研究?jī)?nèi)容從特征層面到機(jī)制層面的深入探討，深度探尋其形成機(jī)制是對(duì)作用過(guò)程的有效揭示。研究結(jié)果表明山地騎行旅游增長(zhǎng)極的出現(xiàn)及形成過(guò)程越來(lái)越表現(xiàn)為對(duì)人口、經(jīng)濟(jì)、騎行專(zhuān)用道等的依賴(lài)性，逐漸突破了山地地形地貌等地表障礙，同時(shí)山地高梯度效應(yīng)帶來(lái)騎行難度但也伴隨著挑戰(zhàn)成功的快樂(lè)，使騎行旅游更具功能性、更具儀式感。

（2）貴州省山地騎行旅游時(shí)空格局的形成是一個(gè)長(zhǎng)期的、復(fù)雜的過(guò)程。本文通過(guò)地理探測(cè)器分析方法，得出貴州省山地騎行旅游時(shí)空格局是由自然要素和社會(huì)經(jīng)濟(jì)要素等共同作用形成的。貴州省在提升山地騎行旅游發(fā)展水平時(shí)，一是需要加強(qiáng)騎行線(xiàn)路沿線(xiàn)的旅游配套，提升服務(wù)水平，要合理規(guī)劃路線(xiàn)，加強(qiáng)鄉(xiāng)村綠道的建設(shè)，建設(shè)一批鄉(xiāng)村綠道景觀帶，美麗鄉(xiāng)村要跟城市綠道有效銜接。二是通過(guò)行業(yè)協(xié)會(huì)的自律機(jī)制，通過(guò)規(guī)范化、標(biāo)準(zhǔn)化管理，提升騎行等戶(hù)外體育旅游的市場(chǎng)治理現(xiàn)代化水平，并通過(guò)設(shè)計(jì)、組織個(gè)性化或地域?qū)傩詮?qiáng)的騎行活動(dòng)，拓寬騎行領(lǐng)域用戶(hù)，增強(qiáng)用戶(hù)黏性。三是完善戶(hù)外體育旅游的頂層設(shè)計(jì)，相關(guān)部門(mén)要出臺(tái)系列促進(jìn)措施、相關(guān)規(guī)劃，推動(dòng)戶(hù)外體育旅游大發(fā)展，發(fā)揮綜合帶動(dòng)作用，同時(shí)完善自行車(chē)產(chǎn)業(yè)鏈，推動(dòng)國(guó)內(nèi)自行車(chē)產(chǎn)業(yè)走多元化、高端化、專(zhuān)業(yè)化、智慧化發(fā)展路徑。

（3）休閑時(shí)代，騎行、露營(yíng)等小眾旅行方式越來(lái)越受到關(guān)注，利用實(shí)時(shí)記錄位置信息的GPS軌跡數(shù)據(jù)能將旅游行為可視化成空間動(dòng)態(tài)圖形。本文也存在未解決的問(wèn)題，有待將來(lái)深入思考：首先，兩步路戶(hù)外旅游平臺(tái)上的數(shù)據(jù)只記錄了少部分騎行旅游群體的騎行軌跡，相較于實(shí)際騎行旅游群體的時(shí)空運(yùn)動(dòng)模式可能存在一定的偏差，未來(lái)研究將進(jìn)一步拓寬騎行旅游數(shù)據(jù)獲取的途徑，涵蓋更多的騎行旅游群體。其次，已有研究者提出團(tuán)隊(duì)騎行旅游和個(gè)人騎行旅游在時(shí)空動(dòng)態(tài)模式上可能存在一定的差異（Mou et al.，2022），而現(xiàn)有的數(shù)據(jù)無(wú)法將團(tuán)隊(duì)騎行旅游和個(gè)人騎行旅游作進(jìn)一步區(qū)分。最后，本文的研究?jī)?nèi)容偏向于群體的整體分析，而忽視了騎行旅游者的社會(huì)人口信息，如年齡、性別、經(jīng)濟(jì)收入等屬性特征的細(xì)分，未來(lái)的研究可嘗試從更為精確、具有個(gè)體信息的數(shù)據(jù)切入，期望得到更加充實(shí)、完善的理論模型和實(shí)證結(jié)論。