楊正波 車(chē)震宇 游智明

（昆明理工大學(xué)建筑與城市規(guī)劃學(xué)院，昆明 650500）

移動(dòng)客戶端和社交媒體的發(fā)展為游客行為研究提供了大量軌跡、照片等大數(shù)據(jù)信息。以“兩步路”平臺(tái)的軌跡與興趣照片為數(shù)據(jù)來(lái)源，以昆明市環(huán)滇池及周邊地區(qū)為研究對(duì)象，通過(guò)GIS核密度分析、時(shí)空路徑分析和內(nèi)容分析等方法分析游客的時(shí)空分布特征與景觀偏好。結(jié)果表明：（1）環(huán)滇池及周邊地區(qū)游客呈現(xiàn)出“一年兩峰一谷”的特征，游客軌跡密度由“環(huán)狀”逐年向環(huán)東北區(qū)域聚集，照片興趣點(diǎn)也由“單核心”向“多核心”轉(zhuǎn)變，但多聚集在環(huán)東北區(qū)域，環(huán)西南區(qū)域較弱，時(shí)空分布不均；（2）游客對(duì)自然和人文景觀各有偏好，照片元素也呈現(xiàn)出一定的組合傾向性，但人文景觀塑造不足；（3）研究區(qū)域形成了“熱、中、冷”的時(shí)空分布區(qū)域，這與游客在旅游過(guò)程中環(huán)境感知的景觀偏好傾向具有一定的聯(lián)系性。研究發(fā)現(xiàn)，環(huán)滇池及周邊地區(qū)整體旅游發(fā)展不平衡，建議突出旅游主體形象、整合區(qū)域旅游資源、調(diào)整旅游產(chǎn)品結(jié)構(gòu)、加強(qiáng)特色資源的空間互補(bǔ)，構(gòu)建一體化的空間發(fā)展格局。研究旨在對(duì)大數(shù)據(jù)背后隱性旅游信息的探索，以游客的視角促進(jìn)環(huán)滇池地區(qū)旅游的整體性發(fā)展。

兩步路平臺(tái)；環(huán)滇池及周邊地區(qū)；時(shí)空分布；景觀偏好

2021年國(guó)務(wù)院印發(fā)《“十四五”旅游業(yè)發(fā)展規(guī)劃》，明確了以推動(dòng)旅游業(yè)高質(zhì)量發(fā)展為主題，以數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化推動(dòng)旅游的智慧發(fā)展，隨著移動(dòng)客戶端、社交網(wǎng)絡(luò)媒體的發(fā)展，使得游客可以方便地分享記錄旅游生活，這些軌跡和照片信息包含著大量的研究信息，相關(guān)研究者也從“數(shù)字足跡”[1]的研究視角出發(fā)，從手機(jī)信令[2]、地理標(biāo)記照片[3]、微博[4]、游記[5]等不同的數(shù)據(jù)源進(jìn)行時(shí)空行為特征[6]、游客滿意度[7]等方面研究。兩步路平臺(tái)便是其中一個(gè)具有大量時(shí)空軌跡照片信息的社交媒體，基于此可以從中挖掘游客時(shí)空分布特征和景觀偏好，從而為優(yōu)化游客行為、提高游客滿意度提供理論依據(jù)，對(duì)提升景區(qū)的資源利用效率，景區(qū)的規(guī)劃管理、產(chǎn)品優(yōu)化等都有重要意義。

旅游時(shí)空行為規(guī)律一直都是學(xué)術(shù)研究的熱點(diǎn)，相關(guān)研究最早始于19世紀(jì)90年代，常與心理學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)和地理學(xué)等學(xué)科交叉研究[8]，其最早開(kāi)始于空間行為的研究，后來(lái)才加入時(shí)間要素，結(jié)合成游客時(shí)空行為研究?，F(xiàn)今的游客時(shí)空分布研究的空間維度主要聚焦于游客的空間流動(dòng)特征[9]、空間結(jié)構(gòu)[10]、空間行為模式[11]等，時(shí)間維度則劃分為年度變化、季節(jié)變化、月度變化及周內(nèi)變化等[12]，游客時(shí)空分布體現(xiàn)了游客在研究區(qū)域空間上、時(shí)間上的行為變化規(guī)律，相關(guān)研究也從GIS空間分析法[13]、時(shí)空路徑可視化模型[14]等找尋游客的時(shí)空分布規(guī)律。

景觀偏好的研究相對(duì)滯后，直至20世紀(jì)60年代末，才有學(xué)者開(kāi)始利用照片量化評(píng)價(jià)風(fēng)景，成為景觀偏好研究的正式發(fā)端[15]。關(guān)于景觀偏好的研究在地理學(xué)中出現(xiàn)較早，如康德提出人類(lèi)“鑒賞的偏離”現(xiàn)象[16]，景觀偏好突出人的主體性，其反映的是主體對(duì)景觀的喜歡和吸引力、興趣和興奮、風(fēng)景美及其對(duì)立的判斷[17]，是人與被感知環(huán)境交互作用的結(jié)果，其偏好表現(xiàn)出一種選擇傾向，并反映到旅游景觀的拍攝照片上，學(xué)者多從照片引導(dǎo)訪談法[18]、問(wèn)卷調(diào)查[19]等展開(kāi)研究。

游客的時(shí)空行為是游客在旅游期間由主觀偏好而做出的旅游決策行為，其受到在旅游過(guò)程中的環(huán)境感知和最大效益原則的影響[20]，從而產(chǎn)生游客的時(shí)空軌跡行為，而環(huán)境感知?jiǎng)t是游客對(duì)于景觀的吸引力而產(chǎn)生的偏好，從而引發(fā)駐留、拍照等行為，是人與景觀相互作用而產(chǎn)生的思想與共鳴。游客主體行為與意識(shí)參與的時(shí)空交互形成景觀情境的時(shí)審特質(zhì)[21]，游客所記錄的照片不僅是主體對(duì)景觀產(chǎn)生的個(gè)人行為偏好傾向，更是具有時(shí)間和空間特質(zhì)的時(shí)空行為感知，因此游客所產(chǎn)生的景觀偏好行為也在時(shí)空分布上形成一定的熱點(diǎn)聚類(lèi)，兩者存在一定的相關(guān)性，但現(xiàn)今的研究多針對(duì)其中一類(lèi)的研究，兩者結(jié)合的較少，忽視了兩者之間的聯(lián)系。

針對(duì)游客時(shí)空分布與景觀偏好的研究主體，多涉及城市公園[22]、旅游景區(qū)[23]、城市旅游目的地[24]等，缺失對(duì)于高原湖泊及周邊地區(qū)這種特殊地域性旅游地的研究，環(huán)滇池及周邊地區(qū)由于長(zhǎng)期受到生態(tài)環(huán)境污染、行政區(qū)劃隔閡等多種因素的制約，導(dǎo)致整體旅游開(kāi)發(fā)相對(duì)失衡。基于此，本文以兩步路平臺(tái)的旅游軌跡、景觀照片兩種數(shù)字足跡為基礎(chǔ)，從游客的時(shí)空分布特征及景觀偏好角度切入，一方面是對(duì)旅游研究中的數(shù)據(jù)獲取方法在游客行為研究上的有益嘗試，另一方面也從時(shí)空二元視角對(duì)游客主體行為偏好進(jìn)行探討，并結(jié)合GIS核密度分析法、時(shí)空路徑分析法、內(nèi)容分析法等多研究手段豐富研究?jī)?nèi)容，以期從游客的視角對(duì)昆明市環(huán)滇池及其周邊地區(qū)的整體性旅游發(fā)展及優(yōu)化提供參考。

1 研究區(qū)域概況

滇池于1992年10月被國(guó)務(wù)院批準(zhǔn)為國(guó)家級(jí)旅游度假區(qū)，也是當(dāng)時(shí)12個(gè)國(guó)家級(jí)旅游度假區(qū)中唯一一個(gè)位于內(nèi)陸省的，是云南最大的淡水湖，素有高原明珠之稱(chēng)。湖面的海拔高度為1 886m，南北長(zhǎng)39 km，東西最寬為13 km。湖岸線長(zhǎng)163.2 km，面積約為306.3 km2，素稱(chēng)“五百里滇池”。本文研究范圍為昆明市環(huán)滇池及其周邊地區(qū)，周邊地區(qū)包括昆明市主城區(qū)（西山區(qū)、五華區(qū)、盤(pán)龍區(qū)、官渡區(qū)）、昆明市新城區(qū)（呈貢區(qū)）、滇池西岸的安寧市以及滇池南岸的晉寧區(qū)，共涉及7個(gè)區(qū)（市）的游客軌跡和駐留區(qū)域，是典型的“山—水—城”一體化旅游空間（圖1）。滇池環(huán)湖路約140 km，其環(huán)滇池區(qū)域有最北端的大觀樓公園，中部西岸的西山森林公園，中部東岸的海埂公園、云南民族村、云南民族博物館、斗南濕地公園、撈魚(yú)河濕地公園、七彩云南歡樂(lè)世界，南部是云南古滇王國(guó)遺址的核心區(qū)域、著名航海家鄭和故里等。自國(guó)家批準(zhǔn)昆明滇池為國(guó)家級(jí)旅游度假區(qū)之后，其環(huán)滇池以及周邊地區(qū)的旅游熱度也逐年上升，各種大小公園逐漸被建設(shè)，環(huán)滇池騎行、少數(shù)民族文化體驗(yàn)、高原湖泊生態(tài)景觀度假等各種旅游方式也逐漸豐富。

圖1 研究區(qū)域Fig.1 Study area

2 研究方法與數(shù)據(jù)處理

2.1 研究方法

2.1.1 游客時(shí)空分布特征

（1）GIS核密度分析法：用于辨別具有統(tǒng)計(jì)顯著性的高值（熱區(qū)）和低值（冷區(qū)）的空間聚類(lèi)方法。此方法可以將游客的空間行為特征直觀的可視化表達(dá)，結(jié)合時(shí)間序列，識(shí)別不同時(shí)間段研究地理標(biāo)記照片在空間上的“熱區(qū)”和“冷區(qū)”變化，并體現(xiàn)分析目標(biāo)在空間上的分散或集聚特征以及形態(tài)的變化[25]，因此本文利用ArcGIS10.7軟件的核密度分析功能，將游客的拍照興趣點(diǎn)可視化，從而得到游客在該駐留空間位置上所關(guān)注的興趣點(diǎn)，并通過(guò)時(shí)空數(shù)據(jù)差異來(lái)進(jìn)行冷熱區(qū)分析，比較游客歷年的核密度差異，得出游客的關(guān)注點(diǎn)變化。

（2）時(shí)空路徑分析法：時(shí)空路徑是時(shí)間地理學(xué)中的一種研究工具，是游客在旅游過(guò)程中使用GPS設(shè)備形成的時(shí)空行為軌跡信息[26]，時(shí)空路徑分析法則是基于游客位置追蹤并進(jìn)行軌跡信息提取的空間分析方法，為捕獲時(shí)空二元維度上游客的外顯行為提供了方法，結(jié)合GIS的核密度功能可以將其可視化。本文通過(guò)對(duì)研究區(qū)域不同年份游客的軌跡數(shù)據(jù)整理分析，找尋游客在線路選擇上的偏好，如軌跡長(zhǎng)度、起止點(diǎn)、各年份的軌跡密度差異等。

2.1.2 游客景觀偏好

內(nèi)容分析法是一種對(duì)于傳播內(nèi)容進(jìn)行客觀、系統(tǒng)和定量的描述的研究方法[27]，在旅游形象感知中被廣泛運(yùn)用。本文通過(guò)Nvivo11.0軟件按照一定的規(guī)則對(duì)游客旅游照片進(jìn)行統(tǒng)一逐級(jí)編碼，將非定量的圖片轉(zhuǎn)化為可定量分析的數(shù)據(jù)，通過(guò)數(shù)據(jù)化的結(jié)果直觀顯示游客景觀偏好結(jié)果，探討游客在環(huán)滇池及周邊地區(qū)的景觀偏好類(lèi)型。

2.1.3 研究技術(shù)路線方法

本研究的技術(shù)路線如圖2所示。

圖2 研究框架與景觀圖片編碼分析體系Fig.2 Research framework and landscape image coding analysis system

2.2 數(shù)據(jù)處理

2.2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

本文以“滇池”為關(guān)鍵詞，在兩步路平臺(tái)進(jìn)行搜索下載，通過(guò)數(shù)據(jù)的真實(shí)性和可靠性進(jìn)行判斷，對(duì)相關(guān)游客行為軌跡不符合實(shí)際情況的進(jìn)行剔除，由于數(shù)據(jù)量較大，以2019年1月1日為開(kāi)始時(shí)間，2022年12月31日為截止時(shí)間，共篩選了1 344條游客活動(dòng)軌跡，12 400個(gè)游客駐留拍照點(diǎn)，形成本次研究的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)，具體見(jiàn)表1。

表1 數(shù)據(jù)來(lái)源統(tǒng)計(jì)表Tab.1 Statistical table of data sources

2.2.2 數(shù)據(jù)處理步驟

（1）兩步路數(shù)據(jù)處理：由于數(shù)據(jù)量巨大，需要相關(guān)軟件的協(xié)同處理。首先將兩步路平臺(tái)獲取的軌跡（kml）數(shù)據(jù)導(dǎo)入到Google Earth Pro進(jìn)行合并處理，再使用Global Mapper將其轉(zhuǎn)換為GIS支持的Shape-file格式，導(dǎo)入到GIS中形成數(shù)據(jù)處理的雛形，再通過(guò)GIS的核密度功能分析游客的軌跡、駐留點(diǎn)的時(shí)空分布特征；然后對(duì)獲取的兩步路軌跡數(shù)據(jù)中附帶的照片數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，采用phython制作爬蟲(chóng)，在兩步路平臺(tái)上，將2019 - 2022年滇池及其周邊的照片進(jìn)行批量下載，然后利用VisiPics軟件，對(duì)重復(fù)相似的圖片進(jìn)行初步統(tǒng)計(jì)篩選，最后獲得2019年2 893張，2020年1 432張，2021年2 515張，2022年2 269張，總計(jì)9 109張照片，考慮到照片數(shù)量過(guò)大，將4年的圖片數(shù)據(jù)，先通過(guò)GeoGebra抽樣工具，按照每年50%的比例抽樣，再導(dǎo)入Nvivo11.0進(jìn)行照片編碼分類(lèi)進(jìn)行景觀偏好分析（圖3）。

圖3 數(shù)據(jù)處理步驟Fig.3 Data processing steps

（2）照片編碼分類(lèi)：將抽樣圖片導(dǎo)入Nvivo11.0對(duì)照片進(jìn)行自由節(jié)點(diǎn)的編碼分類(lèi)，再對(duì)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行合并與意義主題的提煉細(xì)化分類(lèi)。游客拍攝的一張照片，通常會(huì)在圖面上顯示出不同的景觀元素，一般是一個(gè)主體和其他元素進(jìn)行排列組合，而且相同的元素在不同的照片中也會(huì)以不一樣的形式進(jìn)行排列。例如，很多游客在拍攝滇池的照片中，主要元素會(huì)出現(xiàn)水體、天空、山體等，基于此，對(duì)于一張照片的編碼分類(lèi)通常會(huì)有多條，本文游客照片編碼分類(lèi)的依據(jù)參照《旅游資源分類(lèi)、調(diào)查與評(píng)價(jià)》（GB/T18972-2017），以及相關(guān)研究者對(duì)恢復(fù)性景觀[28]、城市公園景觀[29]等對(duì)圖片內(nèi)容的分類(lèi)，現(xiàn)有景觀元素分類(lèi)研究多是針對(duì)小尺度（如公園）范圍或某一特定景觀，結(jié)合本文研究對(duì)象的特殊性，對(duì)人文和自然景觀進(jìn)行大類(lèi)區(qū)別，再細(xì)分到一級(jí)、二級(jí)節(jié)點(diǎn)，以此擬定本文的景觀分類(lèi)體系（表2）。

3 結(jié)果分析

3.1 游客特征

從兩步路平臺(tái)獲取的游客用戶信息分析統(tǒng)計(jì)，由于疫情三年的影響，環(huán)滇池及周邊地區(qū)的游客多為本市居民，且研究區(qū)域?yàn)楸臼凶畲蟮挠雾臻g，是居家隔離民眾外出游憩踏青的首選，因此游客多為本市居民，占比59.38%，其次也存在省內(nèi)的部分游客（大理），其他省外游客占比較少，基本都在10%以下（表3），由此可見(jiàn)研究區(qū)域游客多為周邊游和短途游。從年齡結(jié)構(gòu)分析來(lái)看，男性比女性群體占比略大，18 ～35歲的青年群體占比最高，其次是35～65歲的中年群體，18歲以下及65歲以上的群體占比較小，根據(jù)滇池國(guó)家旅游度假區(qū)管委會(huì)統(tǒng)計(jì)顯示，環(huán)滇池及周邊地區(qū)2019 - 2022年的游客青年群體占比52.46%，其中多為昆明市高校的大學(xué)生群體（圖4）。

表3 游客客源地分析Tab.3 Tourist origin analysis

圖4 游客年齡結(jié)構(gòu)分析Fig.4 Tourist age structure analysis

3.2 時(shí)間分布特征

對(duì)篩選出的游客軌跡和照片按照年度和月度進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，從年度分析來(lái)看，軌跡數(shù)量逐年上升，2021年達(dá)到峰值，2022年有所下降，游客照片數(shù)量起伏上升。從月度分析來(lái)看，游客軌跡數(shù)量逐月上升，峰值出現(xiàn)在每年的10月、11月和12月，而游客照片數(shù)量峰值出現(xiàn)在每年的1月至4月和10月至12月，谷值出現(xiàn)在每年的6月到8月份，究其原因，峰值期間云南少數(shù)民族的傳統(tǒng)節(jié)日較多，且1月至4月是梅花、山茶花、櫻花等陸續(xù)盛開(kāi)的月份，很多昆明市民會(huì)選擇到環(huán)滇池地區(qū)的景區(qū)公園“賞花”，且環(huán)滇池及其周邊地區(qū)是西伯利亞紅嘴鷗的內(nèi)陸過(guò)冬棲息地，每年10月至翌年4月，紅嘴鷗從貝加爾湖穿越俄羅斯和中國(guó)到昆明滇池及周邊地區(qū)的海埂大壩、海埂公園、滇池南岸沙灘主題公園等區(qū)域棲息過(guò)冬，也是昆明市環(huán)滇池區(qū)域一張十分重要的旅游名片，這兩個(gè)時(shí)間段內(nèi)受到“觀鷗賞花”效應(yīng)的加持，游客數(shù)量激增?？傮w而言，環(huán)滇池及周邊地區(qū)游客時(shí)間分布受海鷗越冬季、“賞花”等影響而有所偏重，從照片數(shù)量月度變化上整體呈現(xiàn)出“一年兩峰一谷”的時(shí)間分布特征（圖5）。

圖5 游客時(shí)間分布圖Fig.5 Visitor time distribution chart

3.3 空間分布特征

3.3.1 軌跡長(zhǎng)度與起止點(diǎn)

2019年至2022年內(nèi)統(tǒng)計(jì)的1 344條游客軌跡中，軌跡最短為499 m，最長(zhǎng)為201 250 m，軌跡長(zhǎng)度總和14 556 888 m，平均軌跡長(zhǎng)度12 658 m，對(duì)4年的游客軌跡起止點(diǎn)進(jìn)行提取分析，可以發(fā)現(xiàn)，大部分游客到環(huán)滇池及周邊地區(qū)游玩游兩個(gè)主要的起止地點(diǎn)，其一是昆明主城區(qū)，其二是呈貢新區(qū)，且起止點(diǎn)核密度分布規(guī)律較為相似（圖6）。

圖6 游客軌跡長(zhǎng)度與起止點(diǎn)分析圖Fig.6 Analysis chart of tourist trajectory length and starting and ending points

3.3.2 2019年至2022年各年份游客時(shí)空分布差異

對(duì)兩步路平臺(tái)獲取的游客軌跡、駐留拍照位置進(jìn)行導(dǎo)入ArcGIS10.7進(jìn)行核密度分析，繪制各年度聚集區(qū)域的時(shí)空分布差異核密度分析圖，從而顯示游客的游覽偏好區(qū)域（圖7）。

圖7 2019年至2022年各年份游客時(shí)空分布特征Fig.7 Spatial and temporal distribution characteristics of visitors by year from 2019 to 2022

（1）2019年數(shù)據(jù)分析：游客在環(huán)滇池區(qū)域都有軌跡記錄，但主要的核心區(qū)軌跡記錄是在云南民族村，滇池海埂公園和西山景區(qū)一帶，游客的最遠(yuǎn)軌跡是從盤(pán)龍區(qū)的龍川橋森林公園一帶出發(fā)；游客主要的拍照駐留點(diǎn)比較分散，和軌跡相比，除了云南民族村、海埂公園、西山景區(qū)比較集中外，也形成了斗南濕地公園一帶的小聚集區(qū)域。游客主要的游覽偏好游線在昆明主要的景觀游覽區(qū)（如云南民族村），而吸引游客駐留拍照的景觀也是一些公園、景區(qū)等。

（2）2020年數(shù)據(jù)分析：與2019年相比，游客的主要游覽軌跡核心基本不變，但是游覽軌跡核密度增加明顯的區(qū)域有三處：海東濕地公園、星海半島湖濱生態(tài)濕地公園、斗南濕地公園，除此之外，變化明顯的是滇池西岸沿線一帶的軌跡顯著減少；呈貢區(qū)的斗南濕地公園及周邊的一些小公園如洛龍公園以及晉寧區(qū)的滇池南岸沙灘主題公園、大灣山一帶游客駐留拍照核密度增加。

（3）2021年數(shù)據(jù)分析：游客的軌跡密度由昆明市主城區(qū)和呈貢新區(qū)呈現(xiàn)出逐漸連片的趨勢(shì)，主要的軌跡核心已經(jīng)呈現(xiàn)出“兩級(jí)中心”的形態(tài)，較前兩年相比，其游客軌跡越來(lái)越趨于滇池環(huán)東北沿線，其他沿線區(qū)域內(nèi)的軌跡密度逐漸降低；與前兩年相比，其游客駐留拍照的核心區(qū)域由“兩核”變?yōu)椤八暮恕保黾恿恕昂|濕地公園—官渡古鎮(zhèn)”一帶，且呈貢新區(qū)到主城區(qū)一帶游客駐留區(qū)域逐漸連片化。

（4）2022年數(shù)據(jù)分析：主要的游客軌跡核心區(qū)域不變，且呈貢新區(qū)的核心密度較前幾年增大，從游客拍照駐留的位置區(qū)域核密度降低，其原因需要后續(xù)研究的深究。

環(huán)滇池地區(qū)游客的軌跡和駐留時(shí)空變化形成了一定的分布規(guī)律。從軌跡熱點(diǎn)區(qū)域時(shí)空變化來(lái)看，由2019年的“環(huán)狀”空間形態(tài)逐年向環(huán)東北地區(qū)集聚，環(huán)西南地區(qū)的密度逐漸降低，熱點(diǎn)區(qū)域也從西山區(qū)云南民族村、海埂公園片區(qū)的“單核心”向呈貢新區(qū)一些濕地公園“兩級(jí)中心”模式的趨勢(shì)變化，并呈現(xiàn)出主城區(qū)與呈貢新區(qū)逐漸連片化的發(fā)展趨勢(shì)；從游客駐留照片興趣點(diǎn)變化來(lái)看，由19年的西山區(qū)“單核心”逐漸擴(kuò)張到官渡區(qū)、呈貢區(qū)等的“多核心”變化，且晉寧區(qū)聚集形態(tài)有所突顯。由于環(huán)滇池地區(qū)的旅游發(fā)展主要依靠湖泊資源和相鄰的行政區(qū)旅游資源發(fā)展，經(jīng)濟(jì)發(fā)展的差異性導(dǎo)致了環(huán)滇池整體旅游空間發(fā)展的不平衡，依靠主城區(qū)的環(huán)東北地區(qū)旅游空間要素集中，發(fā)展優(yōu)勢(shì)明顯，使得環(huán)西南片區(qū)的旅游發(fā)展較為緩慢，昆明市通過(guò)環(huán)湖交通體系的構(gòu)建初步實(shí)現(xiàn)了環(huán)滇池地區(qū)旅游片區(qū)的串聯(lián)，但遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足其整體發(fā)展的需求，“冷區(qū)”缺乏旅游增長(zhǎng)極的擴(kuò)散效應(yīng)難以實(shí)現(xiàn)環(huán)滇池地區(qū)的串聯(lián)發(fā)展。

3.3.3 2019至2022年游客整體空間分布特征

從2019年至2022年整體數(shù)據(jù)分析來(lái)看，游客軌跡主要集中在滇池環(huán)東北地區(qū)，環(huán)西南片區(qū)軌跡相對(duì)較少，游客駐留拍照興趣點(diǎn)與軌跡的空間分布較為相似，不同的是滇池南岸的沙灘主題公園、大灣山一帶游客駐留密度有所突顯，說(shuō)明其景觀質(zhì)量和吸引度逐漸上升（圖8）。

圖8 疊加分析圖Fig.8 Superposition analysis diagram

從總體上來(lái)看，環(huán)滇池及其周邊地區(qū)游客的軌跡熱點(diǎn)的總體分布在環(huán)東北區(qū)域，說(shuō)明其景觀的通達(dá)度較高，能夠使游客較為便利地進(jìn)入，人氣較高，但滇池環(huán)線的整體旅游線路串聯(lián)不足，除了靠近主城區(qū)及新區(qū)的軌跡密度較大外，其他位置較弱；游客駐留拍照興趣點(diǎn)分布規(guī)律與軌跡較為相似，一些固定的旅游空間區(qū)域已經(jīng)具有較強(qiáng)的旅游吸引度，形成固定“熱點(diǎn)區(qū)”和“亞熱點(diǎn)區(qū)”（表4），如云南民族村、滇池海埂公園、西山景區(qū)等，從2020年開(kāi)始，官渡區(qū)海東濕地公園、星海半島湖濱生態(tài)濕地公園熱度逐漸上升，逐漸成為熱點(diǎn)區(qū)域，亞熱點(diǎn)區(qū)域則分布在呈貢新區(qū)的斗南濕地公園、洛龍公園等。

表4 結(jié)果分析Tab.4 Analysis of results

總之，通過(guò)4年的數(shù)據(jù)分析，研究區(qū)域的環(huán)東北地區(qū)的旅游熱度明顯高于環(huán)西南地區(qū)，且北部片區(qū)最強(qiáng)，東部適中，環(huán)西南片區(qū)最弱，時(shí)空分布失衡，因此，在嚴(yán)格遵循滇池保護(hù)原則的同時(shí)，還應(yīng)充分挖掘旅游“冷區(qū)”的景觀資源進(jìn)行適度開(kāi)發(fā)，促進(jìn)“熱區(qū)”與“冷區(qū)”的一體化發(fā)展。

3.4 景觀偏好

3.4.1 游客景觀偏好數(shù)據(jù)分析

通過(guò)Nvivo11.0軟件編碼進(jìn)行分析統(tǒng)計(jì)，在2019、2021、2022這三年，自然景觀的記錄量比人文景觀大，但2020年，人文景觀的記錄量比自然景觀的記錄量要大，而且2020年圖片數(shù)據(jù)驟降，其背后原因可能由于2020年新冠疫情極大地阻礙了游客的出行活動(dòng)，游客更多從小范圍視點(diǎn)，拍攝城市的遠(yuǎn)景，所以2020年城市全景的拍攝數(shù)量明顯增加。一般情況下，游客對(duì)研究區(qū)域的自然景觀喜愛(ài)程度比人文景觀要高，說(shuō)明研究區(qū)域以觀光旅游為主，人文景觀的吸引力不足。從具體的景觀類(lèi)別偏好來(lái)看，自然景觀中天空、植物、水、山出現(xiàn)頻次較高，人文景觀中的構(gòu)筑物、基礎(chǔ)服務(wù)設(shè)施、城市全景、建筑物、人行鋪地出現(xiàn)頻次較高，但對(duì)于其他類(lèi)別如工藝品、特色美食等出現(xiàn)頻次較低（圖9）。

圖9 2019年至2022年游客景觀偏好類(lèi)型分析圖Fig.9 Analysis of visitor landscape preference types, 2019 to 2022

3.4.2 游客景觀偏好結(jié)果分析

在游客照片內(nèi)容分析之中可以發(fā)現(xiàn)游客對(duì)自然景觀中的植物、天空、水、山尤為感興趣，對(duì)于人文景觀中的人行鋪地、公服建筑、人工綠化，游客更加偏愛(ài)（圖10）。在照片元素之間的聯(lián)系程度上，草地、動(dòng)物、構(gòu)筑物、人物照、山、石頭、水、天空、植物這9種元素的聯(lián)系程度最高，證明在游客所拍的照片，多由這幾類(lèi)元素組成，如人物照與天空聯(lián)系性強(qiáng)，證明人在拍照時(shí)，喜歡以天空為背景，山與天空聯(lián)系性強(qiáng)，證明有山元素的照片中，多半有天空出現(xiàn)。且以各元素自由節(jié)點(diǎn)為主體，存在著9種照片景觀元素組合傾向性，如以人物照為主體，與山、石頭、天空、草地、動(dòng)物組合較多（圖11）。從滇池及周邊地區(qū)照片景觀元素關(guān)聯(lián)度分析，游客多以研究區(qū)域中的自然景觀（草地、動(dòng)物、山、石頭、水、天空、植物）為拍攝主體，一定程度上體現(xiàn)出游客到環(huán)滇池及其周邊地區(qū)主要以親近自然為主要出行目的，滇池及其周邊區(qū)域是西伯利亞紅嘴鷗越冬季的遷徙地，以及西山風(fēng)景區(qū)、濕地公園等都是昆明市具有地域性的特色景觀。

圖11 照片景觀元素關(guān)聯(lián)程度分析圖Fig.11 Analysis of the degree of association of photo landscape elements

滇池及其周邊游客景觀偏好分析的結(jié)果，對(duì)于滇池及其周邊未來(lái)的旅游合理開(kāi)發(fā)，自然資源保護(hù)，景區(qū)管理制度完善等多方面帶來(lái)一些啟示：通過(guò)景觀偏好的分析，對(duì)于游客特別喜愛(ài)的山、水、天空、植被、動(dòng)物等元素，要在昆明市的自然資源保護(hù)條例中特別重視，以這些元素保護(hù)為核心，其他元素為重點(diǎn)；旅游業(yè)開(kāi)發(fā)要有重點(diǎn)方向，在人文景觀方面，游客偏好的基礎(chǔ)服務(wù)設(shè)施、人行鋪地、公服建筑及人工綠化已形成一定的游客關(guān)注熱點(diǎn)，應(yīng)將這些游客偏好的熱點(diǎn)景觀類(lèi)型適度性的推廣到環(huán)滇池其他建設(shè)不足的旅游“冷區(qū)”，健全環(huán)滇池地區(qū)旅游要素的功能完善；景區(qū)管理制度要從游客的實(shí)際需求出發(fā)，為游客提供更多的途徑，探索更為廣闊的自然與人文景觀。

4 游客時(shí)空分布與景觀偏好聯(lián)系性分析

綜合上述研究，游客在環(huán)東北區(qū)域聚集性強(qiáng)，且滇池北部片區(qū)最強(qiáng)，東部片區(qū)適中，而環(huán)西南片區(qū)聚集性最弱，因此本文將其劃分為“熱、中、弱”三個(gè)游客時(shí)空分布區(qū)域，并對(duì)其景觀記錄量進(jìn)行分區(qū)分析，探討游客時(shí)空聚集區(qū)強(qiáng)弱與景觀偏好之間的聯(lián)系。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，“熱區(qū)”人文景觀大于自然景觀，且偏好類(lèi)別數(shù)量差異性較小，照片數(shù)量遠(yuǎn)大于其他兩個(gè)片區(qū)；“中區(qū)”人文景觀稍大于自然景觀，但人文景觀中的構(gòu)筑物和基礎(chǔ)服務(wù)設(shè)施占比遠(yuǎn)大于其他類(lèi)別；“冷區(qū)”空間范圍雖大，但照片數(shù)量最少，自然景觀遠(yuǎn)大于人文景觀，且偏好類(lèi)別數(shù)量差異性大，人文景觀塑造不足（圖12）。獨(dú)特的自然景觀是旅游空間存在和發(fā)展的核心基礎(chǔ)，而人文因素的的融入使得旅游空間的審美價(jià)值得到豐富和提升，經(jīng)過(guò)時(shí)空環(huán)境的洗練后讓游客得到享受，因此游客的時(shí)空分布熱度不同，跟其自然與人文景觀、各景觀偏好類(lèi)型的配比平衡具有一定的聯(lián)系性，“熱區(qū)”自然與人文景觀類(lèi)型配比較為合理，設(shè)施建設(shè)完善，游客偏好傾向明顯，“中區(qū)”缺乏核心景觀引力，旅游空間發(fā)展相對(duì)滯緩，“冷區(qū)”人文景觀氛圍缺失，游客體驗(yàn)較差。游客在旅游過(guò)程中的軌跡隨著時(shí)間推移和位置變化，旅游主體對(duì)景觀客體之間產(chǎn)生偏好傾向，從而發(fā)生選擇性的駐留，并產(chǎn)生拍照行為，時(shí)空分布的聚集程度與景觀偏好也形成了一定的強(qiáng)弱聯(lián)系（圖13）。

圖12 數(shù)據(jù)集成分析Fig.12 Data integration analysis

圖13 游客時(shí)空分布與景觀偏好聯(lián)系性分析Fig.13 Spatial and temporal distribution of tourists and landscape preference linkage analysis

（1）軌跡形成的聚集空間成為客流的匯集區(qū)域，構(gòu)成了游客對(duì)于游覽路線的偏好選擇，且這些軌跡分布密集的區(qū)域多為旅游基礎(chǔ)設(shè)施較為完備、旅游開(kāi)發(fā)度較高的區(qū)域（如西山景區(qū)、海埂公園、云南民族村等），游客多愿意在這些區(qū)域進(jìn)行游覽，且景觀吸引力較強(qiáng)；而對(duì)于軌跡分布較為分散的區(qū)域，游客只是存在單一的途經(jīng)到達(dá)目的游覽區(qū)的“路過(guò)行為”，因此與景觀的吸引力無(wú)關(guān)。

（2）游客駐留點(diǎn)聚集的區(qū)域，會(huì)引發(fā)游客長(zhǎng)時(shí)間的停留，照片數(shù)量較多，且單個(gè)駐留點(diǎn)可能產(chǎn)生多張照片，照片元素也較為豐富，因此這些區(qū)域會(huì)形成多樣性的景觀偏好類(lèi)型，其照片景觀內(nèi)容的組合傾向性也較為多樣；而游客駐留點(diǎn)較為分散的區(qū)域，游客可能只是短暫性的停留，所形成的照片數(shù)量較少，照片景觀元素也較為單一。

5 結(jié)論與建議

5.1 結(jié)論

本文以“兩步路”平臺(tái)的軌跡數(shù)據(jù)與興趣照片為基礎(chǔ)，研究2019年至2022年昆明市環(huán)滇池與周邊地區(qū)的游客時(shí)空分布特征與景觀偏好情況。（1）時(shí)空分布上，受“觀鷗賞花”等因素的影響，總體上呈現(xiàn)出“一年兩峰”的時(shí)間分布特征；游客軌跡密度由2019年的“環(huán)狀”逐年向環(huán)東北地區(qū)聚集，且呈現(xiàn)出主城區(qū)與呈貢新區(qū)逐漸連片化的趨勢(shì)，熱點(diǎn)區(qū)域也由“單核心”向“兩級(jí)中心”模式轉(zhuǎn)變； 游客駐留照片興趣點(diǎn)由“單核心”向“多核心”轉(zhuǎn)變，但多聚集在環(huán)東北區(qū)域?？傮w上看時(shí)空分布不均，環(huán)滇池地區(qū)一體化旅游空間發(fā)展格局暫未形成。（2）景觀偏好上，游客對(duì)于環(huán)滇池地區(qū)自然景觀中的天空、植物、水、山以及人文景觀中的人行鋪地、公服建筑、人工綠化更加偏愛(ài)，且在選擇拍照對(duì)象中，具有草地、動(dòng)物、構(gòu)筑物、人物照、山、石頭、水、天空、植物9種景觀元素為主體的組合傾向性，研究區(qū)域主要以觀光旅游為主，人文體驗(yàn)產(chǎn)品吸引力不足。（3）游客在選擇駐留拍照的空間位置與游客的主觀景觀偏好具有相關(guān)性，游客的時(shí)空分布熱度不同，與自然與人文景觀、各景觀偏好類(lèi)型的配比平衡具有一定的聯(lián)系性，“熱區(qū)”游客偏好類(lèi)型數(shù)量差異性小，旅游發(fā)展快速，“中區(qū)”缺乏核心景觀吸引力，相對(duì)滯后，“冷區(qū)”人文景觀塑造不足，發(fā)展落后。

5.2 建議

研究表明，環(huán)滇池及周邊地區(qū)的整體旅游空間發(fā)展不平衡，特色旅游資源形象不明顯，難以實(shí)現(xiàn)旅游環(huán)滇池地區(qū)旅游圈層的串聯(lián)。未來(lái)應(yīng)總結(jié)環(huán)滇池區(qū)域一些熱點(diǎn)旅游區(qū)域的景觀要素進(jìn)行其他區(qū)域未來(lái)的旅游合理開(kāi)發(fā)，提升熱點(diǎn)旅游區(qū)域的核心競(jìng)爭(zhēng)力，并逐步擴(kuò)散的其他旅游“冷區(qū)”；從游客出發(fā)，重視自然和人文景觀的保護(hù)和開(kāi)發(fā)并存，以自然景觀中的偏愛(ài)元素保護(hù)為核心，從人文景觀的偏愛(ài)元素的旅游開(kāi)發(fā)為重點(diǎn)；突出高原湖泊生態(tài)旅游的主體形象特征，整合區(qū)域旅游資源要素，突破傳統(tǒng)觀光型旅游向觀光與休閑旅游并存的發(fā)展模式，打造一批特色突出的現(xiàn)代人文旅游產(chǎn)品；構(gòu)建環(huán)滇池地區(qū)旅游一體化的空間格局，充分挖掘各片區(qū)生態(tài)、歷史和文化資源，加強(qiáng)特色資源的空間互補(bǔ)，實(shí)現(xiàn)環(huán)滇池及周邊地區(qū)旅游的整體性、系統(tǒng)化發(fā)展。

本文研究數(shù)據(jù)來(lái)源較為單一，僅從兩步路平臺(tái)數(shù)據(jù)進(jìn)行探討，對(duì)于游客的群體差異背后產(chǎn)生的時(shí)空分布與景觀偏好的深度相關(guān)性及影響機(jī)制，有待豐富數(shù)據(jù)來(lái)源的基礎(chǔ)上進(jìn)一步研究。

注：圖1研究區(qū)域基于云南省自然資源廳標(biāo)準(zhǔn)地圖服務(wù)平臺(tái)網(wǎng)站下載審圖號(hào)為云S（2021）63號(hào)的標(biāo)準(zhǔn)地圖制作，圖7、圖8底圖數(shù)據(jù)源于谷歌衛(wèi)星地圖，其余圖表均由作者自繪/制。