王慶偉，白怡然

（太原師范學院 地理科學學院，山西 晉中 030619）

一、引言

隨著我國經(jīng)濟快速發(fā)展，居民可支配收入增加，生活水平上升到一個新的層次。同時，帶薪休假規(guī)定給予了廣大群眾參與休閑活動所必需的時間條件[1]，參與休閑活動的方式日漸豐富。休閑旅游作為一種綜合性的休閑方式[1]，已成為現(xiàn)代人的消費熱點[2]。以市場需求為導向的休閑旅游產(chǎn)業(yè)迅速發(fā)展，在空間上則表現(xiàn)為休閑旅游空間迅速擴張[3]?！秶衤糜涡蓍e發(fā)展綱要（2022—2030 年）》提出優(yōu)化旅游休閑空間以社區(qū)為中心打造休閑生活圈等。休閑生活圈的打造及其他舉措能夠強有力地推進太原市夜間經(jīng)濟的增長，地區(qū)夜間燈光亮度一定程度上反映了地區(qū)居民夜間活動強度。研究太原市休閑旅游空間與夜間燈光強度的相關(guān)性，對優(yōu)化休閑旅游空間產(chǎn)業(yè)布局、增強地方休閑旅游業(yè)態(tài)競爭力具有重要價值。

現(xiàn)階段對于休閑旅游空間的研究主要集中于空間結(jié)構(gòu)特征[4-8]、空間結(jié)構(gòu)演變[9-11]、空間結(jié)構(gòu)優(yōu)化[8-9][12-13]、影響旅游空間結(jié)構(gòu)的因素[14-15]、休閑旅游空間的識別[16-17]等方面。在研究尺度方面，主要涉及省[7-10]市[3][11-12]等行政單元，研究方法上多為定性與定量相結(jié)合。韓潔和宋保平（2014）[7]、王宜強和朱明博（2019）[8]、孫建偉等（2017）[18]運用最鄰近指數(shù)、多邊形面積變異系數(shù)、空間結(jié)構(gòu)識別等方法研究了山西、山東、湖北休閑旅游空間結(jié)構(gòu)特征。汪明峰和周媛（2022）[11]結(jié)合以往數(shù)據(jù)，探討了上海田子坊的空間演化模式，沈驚宏等（2015）[10]通過GIS 技術(shù)模擬了安徽旅游空間結(jié)構(gòu)的動態(tài)演變過程。戢曉峰等（2015）[14]、李一曼等（2018）[15]通過實證分析，探討了交通對云南、浙江休閑旅游空間結(jié)構(gòu)的影響。近年來，大數(shù)據(jù)為科學精準地識別休閑旅游空間提供了更為準確的數(shù)據(jù)支撐，劉璐等（2021）[16]通過道路網(wǎng)及POI 數(shù)據(jù)識別城市休閑旅游功能區(qū)，王娟（2018）[17]通過POI 數(shù)據(jù)及熱力地圖等數(shù)據(jù)識別武漢市旅游空間，并對未來空間優(yōu)化方向提出了建議。因此，結(jié)合POI 數(shù)據(jù)，獲取太原市休閑旅游空間點數(shù)據(jù)，從宏觀上把握城市休閑旅游空間特征，以期為城市發(fā)展規(guī)劃提供理論指導。

POI（Point of Interest）是指地理實體通過抽象處理形成的點，如商店、景點等，POI 數(shù)據(jù)通常包含實體名稱、類型、位置、行政區(qū)、坐標點等信息。將POI 數(shù)據(jù)應用于旅游空間研究中，可以反映出旅游相關(guān)要素的時空格局，但無法顯示出夜間活躍程度，夜間燈光通常能夠反映出區(qū)域內(nèi)夜間經(jīng)濟活動狀況。因此選取太原市休閑旅游相關(guān)POI 數(shù)據(jù)及夜間遙感數(shù)據(jù)對其空間結(jié)構(gòu)及相關(guān)性進行研究。對太原市休閑旅游空間與夜間燈光強度相關(guān)性進行研究，可進一步推進太原市休閑旅游產(chǎn)業(yè)科學健康發(fā)展，提高外來游客體驗質(zhì)量及本地居民幸福生活指數(shù)[19]。

二、研究區(qū)及數(shù)據(jù)選取

（一）研究區(qū)概況

太原市位于山西省中部、晉中盆地北部地區(qū)，是山西省省會、國家歷史文化名城，是中部地區(qū)重要的中心城市，地理坐標為37觷27'～38觷25'N，111觷30'～113觷09'E。汾河貫穿其中，三面環(huán)山，總面積6 988km2，轄6 區(qū)3 縣1 市，包括小店區(qū)、迎澤區(qū)、杏花嶺區(qū)、尖草坪區(qū)、萬柏林區(qū)、晉源區(qū)、清徐縣、陽曲縣、婁煩縣、古交市，如圖1 所示。太原市是一座具有2500 多年建城歷史的古都，名勝古跡眾多，旅游資源豐富。2018 年2 月，國務(wù)院批復同意太原市以“資源型城市轉(zhuǎn)型升級”為主題，建設(shè)國家可持續(xù)發(fā)展議程創(chuàng)新示范區(qū)，產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級對太原市尤為重要。截至2021 年，太原市常住人口535.096 萬人，城鎮(zhèn)化率89.23%，建成區(qū)面積351.95km2，人口密度高，城鎮(zhèn)化率高，對休閑旅游空間有較高的需求。因此，選取太原市作為研究對象，具有一定的理論及現(xiàn)實意義。

圖1 研究區(qū)示意圖

（二）數(shù)據(jù)來源與預處理

數(shù)據(jù)主要包括行政區(qū)劃數(shù)據(jù)、POI 數(shù)據(jù)和夜間燈光數(shù)據(jù)等。行政區(qū)劃數(shù)據(jù)來源于中國科學院資源環(huán)境與科學數(shù)據(jù)云網(wǎng)站（http://www.gscloud.cn/）。

POI 數(shù)據(jù)包含實體名稱、類型、位置、行政區(qū)、坐標點等信息，可根據(jù)其數(shù)據(jù)快速定位，具有非常好的時效性，能更直觀地反映出區(qū)域產(chǎn)業(yè)的聚集程度。通過高德地圖官方提供的API，爬取了餐飲服務(wù)、住宿服務(wù)、交通設(shè)施服務(wù)、風景名勝、購物服務(wù)等五大類休閑旅游業(yè)POI 數(shù)據(jù)，包括名稱、經(jīng)緯度、分類和地址等，如表1 所示，爬取時間為2022 年。對原始數(shù)據(jù)進行坐標轉(zhuǎn)換及數(shù)據(jù)清洗，共保留88 337 條有效數(shù)據(jù)，如表2 所示。購物服務(wù)類POI 數(shù)據(jù)所占比重最大，為40.05%。

表1 太原市POI 數(shù)據(jù)信息

夜間燈光數(shù)據(jù)來源于“珞珈一號”，具備夜間燈光數(shù)據(jù)拍攝能力[20]，分辨率與先前其他衛(wèi)星拍攝相比具有顯著提高[21]，更能有效地反映人類空間活動特征[22]。通過珞珈一號官方下載網(wǎng)站（http://59.175.109.173:8888/app/login.html）進行篩選、下載，通過重投影、裁剪、校正等預處理[23]，最終效果如圖2 所示。

圖2 太原市珞珈一號夜間燈光影像

三、研究方法

（一）核密度分析法

核密度分析法廣泛應用于聚集性問題研究。在設(shè)定的帶寬范圍內(nèi)，中間要素密度值最大，隨著與中心距離增大，密度值逐漸減小，直至帶寬最外圍，密度為零。核密度的計算公式為：

式（1）中：n 表示距離閾值范圍內(nèi)已知點數(shù)；K[ ]為核函數(shù)；h 為帶寬（距離閾值）；D 為兩點之間的歐氏距離[24]。

（二）多距離空間聚類分析（Ripley's K 函數(shù)）

基于Ripley's K 函數(shù)的多距離空間聚類分析，是分析事件點空間上集聚規(guī)模和聚集尺度的常用方法?？梢詫σ欢ň嚯x范圍內(nèi)的空間相關(guān)性進行匯總，研究多尺度范圍和空間尺度范圍內(nèi)的集聚特征。設(shè)n 為研究區(qū)域休閑旅游POI 點個數(shù)，A 是研究區(qū)域面積，則Ripley's K 函數(shù)如下[25]：

式（2）中：d 為距離尺度；A 是研究區(qū)面積；n 為POI 點個數(shù)；dij是POI 點i 與j 之間的距離。本文使用Besag（1977）[26]提出的L（d）函數(shù),是Ripley's K 函數(shù)的一種常見變換。在隨機分布的假設(shè)下，L（d）期望值為0，公式為：

（三）標準差橢圓法

標準差橢圓的中心點、長軸、短軸及方向角度能夠揭示要素空間分布范圍、中心位置、方向等特征。長軸、短軸表示要素的分布范圍及分布方向。長軸和短軸的差值越大，要素分布方向越明確，差值越小，分布方向特征越不顯著[27]。橢圓的大小可以體現(xiàn)要素的分布范圍、聚集程度，中心點表示要素的中心位置，方向角度為主導方向角度。計算方式如下：

式（4）中：Ex、Ey分別表示標準差橢圓的長軸和短軸；xi、yi表示要素i 的坐標表示所有要素的平均中心；n 表示要素的數(shù)量；θ 為標準差橢圓的旋轉(zhuǎn)角度；ai、bi代表要素i 到平均中心的長短軸方向的距離，橢圓X 和Y 軸分別表示POI 分布方向和范圍。

（四）多尺度地理加權(quán)回歸（MGWR）

MGWR 模型是基于廣義加性模型提出的分析空間異質(zhì)性的重要方法，允許不同自變量使用各自最優(yōu)帶寬，相較于傳統(tǒng)GWR 更具有穩(wěn)健性和更強的解釋力[28]。計算公式如下：

式（5）中：yi為第i 個格網(wǎng)夜間燈光亮度；βbw0（ui，vi）為常數(shù)項；（ui，vi）為第i 個格網(wǎng)中心點坐標；xij為模型的解釋變量；βbwj代表了第j 個變量回歸系數(shù)使用的帶寬；εi為殘差。

四、休閑旅游空間分布特征

（一）基于核密度分析的太原市休閑旅游空間集聚熱點識別

在實際研究中要根據(jù)研究范圍設(shè)置合適的帶寬h，一般研究范圍越大，所需設(shè)置的帶寬越大，研究范圍越小，帶寬越小。進行多次實驗后，將POI 核密度分析帶寬h 設(shè)置為3km，像元大小為20，采用自然間斷點法通過ArcGIS 進行可視化處理[29]，最終得到太原市休閑旅游POI 核密度分析的柵格結(jié)果（見圖3）。

圖3 太原市休閑旅游空間核密度分析

總體來看，休閑旅游總體POI 呈現(xiàn)出“雙核大連片、零星點分散”的特征。兩大高值區(qū)分別位于杏花嶺區(qū)西南部與迎澤區(qū)西北部的交界處、小店區(qū)臨近迎澤區(qū)的西北部。杏花嶺區(qū)西南部與迎澤區(qū)西北部的交界處位于太原市汾河河段沿岸，歷史底蘊深厚，太原市政府在此打造了府城文道巷歷史文化街區(qū)，還有鐘樓街、汾河公園、迎澤公園等著名風景區(qū)，因此匯聚了大量的旅游POI。小店區(qū)臨近迎澤區(qū)的西北部，太原茂業(yè)天地、王府井百貨、天美新天地等綜合性商場形成集聚大商圈，商業(yè)貿(mào)易繁華，汾河公園景觀豐富，為休閑旅游業(yè)提供了優(yōu)良的發(fā)展環(huán)境。兩個次級高值區(qū)位于萬柏林區(qū)東部（與兩大高值區(qū)呈連續(xù)狀）及小店區(qū)中部。萬柏林東部坐擁太原理工大學、太原科技大學等高校，東部有汾河景區(qū)，與迎澤區(qū)小店區(qū)接壤，道路縱橫，是太原市重要的交通集散地，人流量大，為休閑旅游業(yè)的開展提供了良好的條件。小店區(qū)中部以康寧街、富康街為主線的汾東康寧商圈，匯集了美都匯、萬馬仕商貿(mào)城、康寧大賣場等綜合購物中心，小店區(qū)致力于將其打造為網(wǎng)紅夜間經(jīng)濟街區(qū)、便民服務(wù)街區(qū)，因此休閑旅游相關(guān)產(chǎn)業(yè)集聚。其他區(qū)縣也呈現(xiàn)出1～2 個區(qū)域范圍較小的點，多位于區(qū)縣商業(yè)中心，商業(yè)貿(mào)易往來較多，有一定的人流量，存在休閑旅游產(chǎn)業(yè)發(fā)展?jié)摿?。從不同類別來看，餐飲服務(wù)類POI 核密度值相對較高，空間分布呈集聚狀態(tài)，主要分布在萬柏林區(qū)、杏花嶺區(qū)、迎澤區(qū)、小店區(qū)臨近汾河的東西部，如鐘樓街、迎澤公園、茂業(yè)百貨、天美新天地等區(qū)域；風景名勝類POI 核密度值相對較低，分布較為分散，高值區(qū)在青龍古鎮(zhèn)、龍?zhí)豆珗@、迎澤公園、汾河景區(qū)、山西博物館、晉祠公園一帶。購物服務(wù)類POI 和交通設(shè)施服務(wù)類POI 核密度空間分布較為相似，住宿服務(wù)類與餐飲服務(wù)類空間分布規(guī)律相似。

（二）基于多距離空間聚類分析的太原市休閑旅游空間集聚特征

利用ArcGIS 軟件中多距離空間聚類（Ripley's K函數(shù)）分析工具，對太原市總體休閑旅游POI 點進行分析、檢驗，得出表3，得到d 值（預期K 值Expected K）、L（d）值（觀測K 值Observed K）、低置信區(qū)間（LwConfEnv）、高置信區(qū)間（HiConfEnv）及L（d）值與d 值的差值Diff K。當d 值小于L（d）值，Diff K 為正值，表示POI 點集聚分布，值越大集聚程度越強；當d 值大于L（d）值，Diff K 為負值，表示POI 點離散分布，值越小離散程度越強。若L（d）值大于HiConfEnv值，說明POI 點為顯著集聚分布；若L（d）值小于LwConfEnv 值，說明POI 點為顯著均勻分布；若L（d）值大于LwConfEnv 值且小于HiConfEnv 值，說明POI點為顯著隨機分布。

表3 太原市休閑旅游空間多距離空間聚類分析

總體來看，L（d）值均大于HiConfEnv 值，說明太原市休閑旅游空間呈現(xiàn)顯著集聚的空間分布模式，d 值均小于L（d）值，Diff K 值呈現(xiàn)先增大后減小的趨勢，則太原市休閑旅游空間聚集程度為先增強后減弱，且當d 值為18 939.058 14 時Diff K 值最大，為46 028.334 81，集聚的顯著性最強。

（三）基于標準差橢圓的太原市休閑旅游空間分布趨向分析

通過ArcGIS 軟件對太原市各類休閑旅游POI進行標準差橢圓分析，探索太原市休閑旅游空間分布的方向及趨勢，得到圖4 及表4。通過太原市各類休閑旅游POI橢圓形狀來看[30-31]，不同類型的休閑旅游POI分布方向有所差別。休閑旅游總體、住宿服務(wù)類分布方向近似呈西北—東南向；購物服務(wù)類、餐飲服務(wù)類大致呈南—北向分布，方向性不顯著；交通設(shè)施服務(wù)類呈東—西向分布，與太原市行政區(qū)域整體形狀吻合；風景名勝類分布方向為西南—東北向，與太原市主要風景名勝分布方向一致。從X 軸長度來看，由短到長排列依次為：住宿服務(wù)類、餐飲服務(wù)類、休閑旅游總體、購物服務(wù)類、風景名勝服務(wù)類、交通服務(wù)類，分布方向顯著性逐漸增強。因此，交通服務(wù)類分布方向最為明顯，住宿服務(wù)類分布方向最不明顯，其他幾類分布方向的顯著程度介于兩者之間。從Y 軸長度來看，由短到長排列依次為：住宿服務(wù)類、餐飲服務(wù)類、購物服務(wù)類、休閑旅游總體、交通設(shè)施服務(wù)類、風景名勝服務(wù)類。通過觀察Y 軸的長短變化，可以得出各類休閑旅游POI 空間分布范圍的大小與向心性的明顯程度。因此，住宿服務(wù)類Y 軸最短，說明其空間分布范圍最小，集聚程度最高，向心性也最為明顯；風景名勝服務(wù)類Y 軸最長，說明其空間分布范圍最廣，集聚程度最低，且向心性最不明顯。從橢圓的偏轉(zhuǎn)角θ 來看，交通設(shè)施服務(wù)類偏轉(zhuǎn)角角度為91.324 868，與正北方向夾角近似直角，與太原市行政區(qū)域形狀有關(guān)，向東、西延伸。

表4 太原市各類休閑旅游POI 標準差橢圓參數(shù)

圖4 太原市休閑旅游空間標準差算法分析

五、休閑旅游空間與夜間燈光強度相關(guān)性分析

考慮研究尺度過大會影響研究精度，因此利用ArcGIS 10.2 在研究區(qū)域范圍內(nèi)創(chuàng)建1km×1km 的漁網(wǎng)，得到太原市格網(wǎng)數(shù)據(jù)，進一步提取各個格網(wǎng)夜間燈光亮度均值，亮度均值充當因變量，以網(wǎng)格作為基本單位統(tǒng)計各類POI 數(shù)量作為自變量。篩選亮度均值不為0 的網(wǎng)格數(shù)據(jù)，經(jīng)過檢驗，自變量間不存在明顯的多重共線性，可以利用MGWR 模型進行分析。

（一）模型對比

由表5 可知，MGWR 模型擬合優(yōu)度R2與經(jīng)典GWR 模型相比更高，AICc 值更低，且MGWR 模型殘差平方和相比于GWR 模型更小，說明MGWR 模型更接近真實值的回歸結(jié)果，擬合優(yōu)度更高，更適合分析本研究的解釋變量[32]。經(jīng)典GWR 模型僅能反映出各解釋變量作用尺度的平均值，而MGWR 模型可以反映不同解釋變量的作用尺度差異性。

表5 GWR、MGWR 模型參數(shù)統(tǒng)計

（二）尺度分析

MGWR 帶寬越接近全局尺度，說明解釋變量越能從較大或者全局尺度影響夜間燈光亮度，帶寬越小，表示解釋變量在局部或是更小范圍內(nèi)對亮度均值產(chǎn)生影響。

通過模型計算得出：GWR 的帶寬為106，占樣本總量的5.35%。而MGWR 的帶寬在58～1981 之間變動，作用尺度差異很大。在MGWR 模型回歸結(jié)果中，常數(shù)項、住宿、交通、風景名勝、購物5 個變量回歸系數(shù)整體表現(xiàn)較為顯著，而餐飲回歸系數(shù)表現(xiàn)不顯著。常數(shù)項表示在其他自變量確定的情況下，不同位置對夜間燈光亮度的影響。常數(shù)項帶寬為58，占樣本總量的2.93%，表示夜間燈光亮度受區(qū)位變化影響顯著；購物、餐飲、住宿帶寬為1981，為全局尺度，表示基本不存在空間異質(zhì)性；交通和風景名勝帶寬分別為137、70，占總樣本的6.92%、3.53%，說明在局部范圍內(nèi)，交通和風景名勝對夜間燈光亮度影響較大，存在較大的空間異質(zhì)性。

（三）系數(shù)空間格局分析

MGWR 模型回歸系數(shù)描述性統(tǒng)計結(jié)果如表6所示，提取自變量表現(xiàn)為顯著影響的回歸系數(shù)結(jié)果利用ArcGIS 10.2 進行可視化處理（見圖5）。常數(shù)項的回歸系數(shù)自東中部向四周遞減，由正轉(zhuǎn)負（見圖5a），常數(shù)項回歸系數(shù)取值為-0.413～1.548，標準差為0.441，從系數(shù)絕對值來看，影響強度較強。負向影響較弱，主要分布在遠離太原市區(qū)的其所轄的外部縣區(qū)。太原市小店區(qū)北部、晉源區(qū)東北部、萬柏林區(qū)東部、迎澤區(qū)西部、杏花嶺區(qū)西南部、尖草坪區(qū)南部表現(xiàn)為正向影響，不同區(qū)位對于夜間燈光強度的影響差異較大。

表6 經(jīng)典GWR 與MGWR 模型回歸系數(shù)描述性統(tǒng)計結(jié)果

圖5 多尺度地理加權(quán)回歸系數(shù)的空間分布格局

購物空間分布因素影響不顯著，且為負向相關(guān)。系數(shù)取值在-0.075～-0.072 之間，均值為-0.074，如圖5b 所示，系數(shù)在研究區(qū)域內(nèi)呈現(xiàn)出自南向北逐漸減小的趨勢，負向影響程度自南向北逐漸增強。住宿空間分布因素為正向相關(guān)，且影響不顯著，系數(shù)取值在0.054～0.057 之間，均值為0.056，如圖5c 所示，呈現(xiàn)自南向北圈層式遞減的趨勢。購物、餐飲因素MGWR 回歸結(jié)果近似全局帶寬，表現(xiàn)出局部特征，雖然在空間有一定的變化，但變化不大。在空間上系數(shù)表現(xiàn)相對平穩(wěn)，空間差異不明顯。

交通空間分布因素與夜間燈光亮度正相關(guān)，回歸系數(shù)取值在0.093～1.306 之間，均值為0.435，從系數(shù)絕對值來看，其影響程度居中。由于太原市中心交通POI 數(shù)量較多，向四周發(fā)散的過程中，交通POI的數(shù)量逐漸降低，格網(wǎng)中交通POI 數(shù)量固定，夜間燈光強度從太原市中心向四周降低的幅度小于交通POI 的幅度，基本呈現(xiàn)出（圖5d）由太原市中心向四周遞增的趨勢。古交市交通POI 由古交市中心沿主要交通道路分布，數(shù)量較多，但夜間燈光亮度較弱，因此在古交市形成一個向西部分散的樹狀型低值區(qū)。

風景名勝空間分布因素回歸系數(shù)自四個高值中心（自南向北分別為南寨公園附近、玉泉城郊森林公園附近、太原和平公園附近、鄭村烈士陵園附近）向四周由正轉(zhuǎn)負，如圖5e 所示?；貧w系數(shù)取值在-0.974～2.863 之間，均值為0.079，從系數(shù)絕對值來看，其影響最為顯著。南寨公園附近，配有體育設(shè)施、休息設(shè)施及其他服務(wù)設(shè)施，是附近市民活動集聚地，因此形成高值中心；玉泉城郊森林公園附近，風景名勝面積較小，且接近居民區(qū)，燈光溢出形成高值中心；太原和平公園附近，設(shè)有籃球場、羽毛球場、跑道等體育設(shè)施、兒童樂園及相應的休息廣場，周邊伴有多個居民區(qū)，人流量大，夜間休閑活動頻繁，形成高值中心；鄭村烈士陵園附近，接近太原南站，周邊多學校，人口密集，活動頻繁形成高值中心。萬柏林中南部低值區(qū)、杏花嶺中部低值區(qū)、小店西部中段低值區(qū)，靠近村莊，這些區(qū)域交通較為不便、夜間人流量少、基礎(chǔ)設(shè)施不夠完善、開發(fā)程度有待提高，不適合夜游；尖草坪南部低值區(qū)位于太原市森林公園附近，占地面積大，多水域、地文景觀，不適合夜游；晉源區(qū)東部低值區(qū)，風景名勝相對集中，多地文、水域等自然景觀，因此負相關(guān)程度較小。

六、結(jié)論

基于旅游POI 數(shù)據(jù)和珞珈一號夜間燈光數(shù)據(jù)，借助GIS 空間分析法，探討了太原市休閑旅游空間的分布特征，并將MGWR 模型應用于太原市休閑旅游空間對夜間燈光亮度研究中。主要結(jié)論如下：

一是太原市休閑旅游空間分布總體呈現(xiàn)出明顯的“雙核大連片、零星點分散”的特征，除風景名勝外，其他類型的休閑旅游空間分布集聚區(qū)都位于太原市行政區(qū)的東南部，太原市中心城區(qū)內(nèi)，而其他邊緣縣城集聚效應表現(xiàn)較弱。在迎澤區(qū)的西北部、小店區(qū)的西北部呈現(xiàn)出高度集中的趨勢，說明這兩個區(qū)域是太原市休閑旅游最為集中的區(qū)域。風景名勝空間分布集中區(qū)域主要是位于汾河的東、西兩側(cè)，分布方向最顯著，為西南—東北方向，同時在晉源區(qū)的晉祠景區(qū)附近也出現(xiàn)一個集聚區(qū)，風景名勝類有多個較小的集聚區(qū)，集聚程度最低。

二是通過MGWR 模型的回歸結(jié)果來看，餐飲、住宿、購物因素作用尺度為全局尺度，系數(shù)在空間上表現(xiàn)平穩(wěn)；交通作用尺度居中；風景名勝作用尺度最小，在局部范圍內(nèi)對夜間燈光亮度影響較大，存在較為顯著的空間異質(zhì)性。

三是夜間燈光亮度是多重因素共同作用的結(jié)果，不同類型的休閑旅游空間與夜間燈光亮度的關(guān)系不同。其中，購物與夜間燈光亮度呈負相關(guān)，住宿與夜間燈光亮度呈正相關(guān)，影響較小，空間差異不明顯；交通因素為正相關(guān)，影響強度居中，近似表現(xiàn)為由太原市中心向四周逐漸遞增的趨勢，在古交市區(qū)域內(nèi)影響程度較弱；風景名勝因素由四個高值區(qū)向外部由正轉(zhuǎn)負，影響程度最強。

休閑旅游空間分布深刻影響夜間燈光亮度，發(fā)展夜間休閑旅游，一方面要在夜間燈光亮度強的區(qū)域，合理布置購物、餐飲、交通、住宿、風景名勝等休閑旅游實體單位，充分激發(fā)夜間經(jīng)濟活力；另一方面在人流量少且休閑旅游空間集聚區(qū)域，通過完善夜間休閑設(shè)施，進一步推動夜間經(jīng)濟發(fā)展。

夜間燈光亮度受多種旅游因素影響，旅游發(fā)展水平、適游期、旅游者收入水平、旅游資源類型及等級等因素也深刻影響夜間燈光，受數(shù)據(jù)獲取及MGWR 模型計算量龐大、計算時間長等條件限制，未能將其他變量納入研究，僅從休閑旅游空間分布方面探討休閑旅游業(yè)對夜間燈光亮度產(chǎn)生的影響，同時，POI 數(shù)據(jù)缺少面積屬性，具有一定的局限性?？蛇M一步完善變量，嘗試加入面積數(shù)據(jù)，進一步完善休閑旅游業(yè)對夜間燈光亮度的影響研究。