漳州市风景名胜区的空间格局与可达性研究

龙 军 ,黄 倩 ,朱丽霞

（1.闽南师范大学生物科学与技术学院,福建漳州,363000；2.土壤生态系统健康与调控福建省高校重点实验室,福建福州,350002）

风景名胜区作为重要的文旅产业资源，在提供休闲场所和推动经济发展的同时，还肩负着传承中华优秀传统文化、革命文化和社会主义先进文化的重任[1].风景名胜区用地的空间分布格局及其可达性对观光旅游便捷性和旅客流量具有重要影响，《旅游景区质量等级管理办法》和《旅游景区质量等级的划分与评定》等国家标准均将交通设施条件作为5A 级风景区评定的第一要素[2-3].因此，开展风景名胜区的空间格局及其可达性研究有利于科学制定交通发展政策和促进文旅产业高质量发展，这对提高风景名胜区的旅游服务效能、推进文化和旅游融合发展具有重要意义.

风景名胜区空间格局分析是对景观单元类型、数目等结构组成及其空间分布进行定量化研究，是开展景观时空演变分析和促进景观功能高质量发展的重要基础[4].国外景观格局分析始于1950 年代，主要以欧美为典型代表，大多从事景观格局时空演变及其驱动机制、景观格局与生态系统功能的关系、景观格局模拟预测等方面研究[5-6].我国景观格局研究自1989 年第一次景观生态学会议步入正轨，重点研究景观格局演变模拟与驱动因素、景观格局优化与生态安全、景观格局尺度效应等内容[7-9].国内外景观格局分析主要以城市、流域、森林等为研究对象[10]，研究方法包括基于Fragstats 软件计算景观指数、利用3S 技术及CA-Markov等计量分析模型模拟预测景观格局动态变化[11-12].

可达性是表征交通运输成本的评价指标，该含义的应用可追溯到古典区位论时期[13].较为明确的可达性概念是1959 年美国学者Hansen 和Walter 首次提出的，即交通网络系统中各节点相互作用的机会大小[14].自19 世纪六七十年代开始，可达性分析逐渐成为研究热点，各国学者对可达性内涵、特征和计算方法等进行了深入探讨，但不同专业领域学者对可达性概念内涵的理解有所差异，主要体现在主观层面（即心理可达性：由人的意愿产生的对某一空间区域的主观选择优先性）和客观层面（即交通/通信网络可达性：各点之间交通/交流的便捷性）[15-16].实践应用方面，国外可达性分析主要涉及交通、时间、土地利用和个体等方面，计算指标有交通设施测算、空间区位测算、利用率空间测算和个人可达范围测算等[17]，具体研究内容包括区域道路交通网络系统变化[18]、公共交通设施条件建设[19]、城市公园或绿地等[20-21].我国可达性研究主要集中于交通设施[22]、旅游资源[23]、公园绿地[24]、医疗设施[25]、教育资源[26]等公共服务设施领域.余汝艺等[27]基于村域尺度旅游资源配置效率与交通可达性的相关性分析结果表明，洛阳市乡村旅游总体处于要素规模集聚为主的粗放发展阶段，提高交通可达性对促进研究区乡村旅游高质量发展具有显著效用；也有学者认为，自然及人文环境、区域路网结构差异和景区空间分布格局是旅游景点可达性的主要影响因素，加强城市边缘郊区旅游景点及交通设施建设有利于进一步优化旅游景区空间可达性均衡发展[28].研究方法方面，目前常用的可达性分析方法主要包括最小邻近距离法[29]、费用加权距离法[30]、缓冲区分析方法[31]、引力模型法[32]和网络分析法[33].

综合来看，国内外景观格局与可达性研究主要以小区域小尺度或单个景区/公园为研究对象，基于较大区域尺度的高精度数据库开展空间格局及可达性定量分析的研究相对较少，所以较大区域尺度下的风景名胜区空间格局特征及可达性高低仍不清楚，且大区域内部的交通运输网络系统水平及其风景名胜设施条件本身差异较大，导致难以针对性制定相关政策以实现风景名胜区与交通基础设施的无缝对接.漳州市地处闽南金三角南端，是闽南文化的主要发祥地之一，全市旅游资源十分丰富，2020年接待旅游人数3 200万人次，旅游产业总收入420亿元，但市域内风景名胜区空间格局及可达性高低尚缺乏定量化评估，这不利于持续推进区域旅游产业的高质量发展.鉴于此，本研究以漳州市1∶5 万比例尺高精度风景名胜用地数据库为基础，利用ArcGIS v.10.8和Fragstats v.4.2软件系统分析全市风景名胜区的空间分布格局，基于数学模型定量揭示市域风景名胜区可达性高低，研究结果可为漳州市合理制定交通建设政策和促进全域文旅产业高质量发展提供科学依据.

1 研究区域与研究方法

1.1 研究区概况

漳州市位于福建省最南部，是闽南文化主要发祥地之一，现辖四区七县（图1a）.漳州市属亚热带气候区，水热资源充足，地势由北西向东南倾斜，拥有福建省第一大平原-漳州平原.漳州市已初步形成公路、铁路和水路的立体交通网络（图1b）：两条国道、三条高速公路、三条（高速）铁路穿境而过，漳州港可直通东南亚国家.漳州市旅游资源丰富，海岸线长达680 km，拥有南靖土楼、东山岛等著名景点，2020 年接待旅游人数3 200 万人次，旅游产业总收入420 亿元.1∶5 万比例尺土地利用现状数据库的风景名胜区的用地图斑3 779个，面积2 167.09 hm2（图1c）.

图1 研究区行政区划、道路交通及风景名胜区用地分布示意图Fig.1 Distribution of administrative divisions,road traffic land and scenic spots in the study area

1.2 数据库建立

本研究主要数据来源于漳州市各县（区）土地利用现状图、数字高程模型（digital elevation model,DEM）及统计年鉴.利用ArcGIS v.10.8 软件的“Select by attributes”命令，从土地利用现状图中提取“公路用地”“农村道路”“铁路用地”和“港口码头用地”图斑建立道路交通矢量数据库（图1b）；提取“风景名胜用地及特殊用地”（剔除特殊用地）图斑建立风景名胜区用地矢量数据库（图1c）.利用ArcGIS v.10.8 的“Slope”工具，基于DEM 图层（图2a）生成坡度数据库（图2b），并以海拔和坡度为主要指标将漳州市划分为三种主要地貌类型区：丘陵山地区、谷地盆地区和平原台地区（图2c）[34].

图2 研究区地形地貌分布Fig.2 Topography and landform distribution in the study area

1.3 空间格局分析

利用ArcGIS v.10.8 软件的“Spatial analysis”模块对研究区风景名胜区用地图斑进行海拔和坡度赋值，完成漳州市风景名胜区的地形分析.景观指数可基于多层级、多尺度的要素配置进行空间格局特征的定量化描述[35].本研究利用景观格局分析软件Fragstats v.4.2 和数据处理系统软件DPS v.19.05 主要计算斑块个数（patch number-PN）、斑块面积（patch size-PA）、最大斑块指数（largest patch index-LPI）、平均斑块面积（mean patch size-MPS）、面积加权平均斑块分维数（area-weighted mean patch fractal dimension-AWMPFD）和景观形状指数（landscape shape index-LSI）等常规景观指数[36-38].上述景观指数可从三个层级（个体斑块层级-3 779个、斑块类型层级-不同县（区）及地貌类型区、景观整体层级-整个漳州市域）和四个尺度类别（面积-边缘类别、形态类别、聚散度/邻近度类别以及多样性类别），定量化揭示研究区风景名胜区的斑块形状、规模、破碎程度等空间格局规律.

1.4 基于最小邻近距离模型的可达性分析

为准确揭示风景区可达性在详细尺度上的最便捷程度及其空间分布规律，本研究利用ArcGIS v.10.8 软件的“Feature to point”工具将漳州市所有建制村抽象为点要素[31]，并基于“Near”工具计算研究区建制村中心点（重心）到附近风景名胜区的最小距离，从而建立以建制村面积比例为权重的面积加权最小邻近距离可达性测度模型，以实现漳州市及其不同县（区）域风景名胜区的可达性定量分析[39].最小邻近距离模型测得的距离越小，说明该区域风景名胜区的可达性越高.最小邻近距离模型计算公式如下公式(1)[29]：

其中：Rj/ m，为研究区j到附近风景名胜区的平均可达性最小距离；n为研究区j包含的建制村数量；ai/ hm2，为研究区j内第i个建制村的面积；Min（D）/m，为研究区j内第i个建制村到附近风景名胜区的最小距离.

1.5 基于距离缓冲模型的可达性服务水平分析

道路交通网络系统及其时间成本距离对风景名胜区可达性高低具有重要影响，道路交通网络越发达、时间成本距离越小，风景名胜区可达性越高.为探究漳州市风景名胜区可达性与时间成本距离和道路交通网络的关系，本研究利用ArcGIS v.10.8软件的“Βuffer”工具对道路网进行以时间成本距离为半径的缓冲分析，即建立距离缓冲模型，并借助“Spatial join”工具分析风景名胜区与道路缓冲区的空间位置关系，空间重叠的风景名胜区用地图斑数和面积越大，表明该时间成本距离下风景名胜区可达性越高，反之亦然[22].

2 实验结果与分析

2.1 风景名胜区空间格局特征分析

从整个漳州市风景名胜区用地空间分布来看（图3），1∶5万比例尺数据库下全市风景名胜区用地图斑3 779个，总面积2 167.09 hm2.不同地貌类型以平原台地区的风景名胜区分布最广，图斑数和面积分别占全市风景名胜区用地总量的44.17%和49.60%；其次是丘陵山地区，图斑和面积占比分别为34.22%和33.23%；谷地盆地区风景名胜区用地相对较少.该规律与研究区地形地貌特征基本吻合，漳州市拥有福建省第一大平原——漳州平原，平原地貌较便捷的交通条件可为漳州市文旅产业发展奠定良好基础[34].Fragstats v.4.2 和DPS v.19.05 软件统计景观格局指数表明（表1），全市风景名胜区用地最大斑块指数（LPI）仅0.03，平均斑块面积（MPS）和面积加权平均斑块分维数（AWMPFD）分别为0.57 hm2和0.02，表明漳州市风景名胜区用地最大斑块优势程度较低，斑块整体较为破碎；景观形状指数（LSI）为1.16，风景名胜区斑块总体表现为边界曲折、形状复杂，人类活动对景观斑块具有一定干扰[37].

图3 研究区风景名胜区用地图斑数量与面积统计Fig.3 Number and area of scenic spots in the study area

表1 研究区风景名胜区景观格局指数Tab.1 Landscape pattern index of scenic spots in the study area

注：PN/个，为斑块个数；PA/hm2，为斑块面积；LPI为最大斑块指数；MPS/hm2，为平均斑块面积；AWMPFD为面积加权平均斑块分维数；LSI为景观形状指数.

漳州市不同县（区）域风景名胜区用地景观空间格局差异较大.从斑块规模总量来看，斑块个数（PN）以长泰区、云霄县和芗城区较大，均高于500 个；斑块面积（PA）以芗城区、东山县、长泰区和云霄县较大，分别达407.30、380.60、315.16和305.33 hm2，南靖县、诏安县和龙文区PA 均低于60.00 hm2，所占比例均低于3.00%；表明漳州市风景名胜区规模以芗城、东山、长泰和云霄等县（区）域最大，文旅资源较为丰富，而南靖、诏安和龙文等县（区）域风景名胜区的总体规模相对较小.从最大斑块优势程度来看，龙文区LPI达0.45，位居所有县（区）域之首，表明龙文区风景名胜区用地最大斑块的优势程度最明显.这主要是因为龙文区是1996 年经国务院批准设立的全市最“年轻”县（区）域，设区以来进行了规模较大、相对集中的基础设施配套建设.从斑块破碎程度来看，MPS较大的县（区）域为龙文区（2.84 hm2）＞东山县（1.60 hm2）＞诏安县（1.23 hm2），相应的AWMPFD 均为0.01，表明这些县（区）域风景名胜区的斑块破碎程度较低，景观连接性较好；华安县和平和县的MPS 最小，均低于0.20 hm2，其AWMPFD 均达0.05，风景名胜区的用地斑块总体较为破碎[36].从斑块形状复杂程度来看，东山县、龙文区、芗城区和龙海区LSI均高于1.20，风景名胜区的用地斑块形状较不规则，边界曲折度较大，这可能与区域地形及人口因素有关[40-41].第七次全国人口普查结果表明，东山、龙文、芗城和龙海等县（区）人口密度位居漳州市所有县（区）前列，且这4个县（区）域50%以上风景名胜区均分布于平原台地地貌，人为影响较为强烈，斑块形状相对复杂.

2.2 基于最小邻近距离模型的可达性分析

最小邻近距离模型下研究区风景名胜区可达性如图4 所示，整个漳州市的风景名胜区平均最小邻近距离为1 031.81 m，可达性水平相对较高；市域不同县（区）的风景名胜区平均最小邻近距离有所差异，总体呈东山县＜芗城区＜龙文区＜漳浦县＜云霄县＜长泰区＜龙海区＜诏安县＜南靖县＜平和县＜华安县.其中，以东山、芗城和龙文等县（区）域风景名胜区可达性较高，平均最小邻近距离均低于800 m；漳浦、云霄和长泰等县（区）域平均最小邻近距离介于900～1 100 m，风景名胜区可达性处于研究区域中等水平；龙海、诏安、平和、南靖和华安等县（区）域风景名胜区可达性相对较差，平均最小邻近距离1 100～1 500 m.最小邻近距离模型揭示的可达性与研究区域范围大小及其风景名胜区空间格局有关[39].第三次全国国土调查结果表明，东山、芗城和龙文等县（区）域所辖面积位居漳州市所有县（区）之末，相对较小的辖区面积在最小邻近距离模型可达性测度中具有一定优势，而华安县和平和县的MPS最小、AWMPFD最大，风景名胜区斑块空间分布格局破碎，且这两个县的辖区面积也较大，所以最小邻近距离模型揭示的风景名胜区可达性较低.

图4 基于最小邻近距离模型的研究区风景名胜区可达性Fig.4 Accessibility of scenic spots in the study area based on the minimum proximity distance model

2.3 基于距离缓冲模型的可达性分析

基于距离缓冲模型的漳州市风景名胜区可达性如图5 所示.随着缓冲半径的增大，缓冲范围内的风景名胜区用地面积和图斑数均有所增加，表明可达性呈上升趋势，但不同阶段可达性上升速度差异很大.缓冲半径介于50～500 m时，可达的风景名胜区用地面积和图斑数均明显上升，缓冲半径50 m可达的风景名胜区用地面积和图斑数分别为1 353.74 hm2和1 471 个，占全市风景名胜区用地总量的62.47%和38.93%，缓冲半径500 m 可达的风景名胜区用地面积和图斑数分别达2 040.44 hm2和3 025个，占全市风景名胜区用地总量的94.16%和80.05%，可达性提升了31.69%和41.12%.但缓冲半径500 m 以上时，可达的风景名胜区用地数量增加幅度较小，说明漳州市大部分风景名胜区位于主干道500 m范围之内，风景名胜区可达性总体较高，这与漳州市以平原台地地形地貌为主有关[42].漳州市拥有福建省第一大平原，相对平坦的地势区域路网结构发育较好，风景名胜区的整体可达性也较高.从不同缓冲半径可达的风景名胜区用地数量所占比例来看（图6），图斑面积占比均高于图斑数量占比，说明道路交通附近的风景名胜区用地图斑平均面积较大，斑块破碎度相对较低，其区位优势与承载能力能带来更多客流量，对促进文旅资源可持续利用具有重要作用[43].对比分析发现（表2），距离缓冲模型下不同县（区）域风景名胜区可达性也有所差异，如华安、南靖和平和等县缓冲半径500 m可达的风景名胜区用地面积比例和图斑数比例均明显低于其他县域.

图5 基于距离缓冲模型的漳州市风景名胜区用地可达性Fig.5 Accessibility of scenic spots in Zhangzhou City based on the distance buffer model

图6 缓冲范围内的风景名胜区用地面积与图斑数对比Fig.6 Comparison between the area and number of the scenic spots in the buffer zone

表2 距离缓冲模型下研究区不同县域风景名胜区可达性Tab.2 Accessibility of scenic spots in different counties in the study area based on the distance buffer model

续表2

3 结论与建议

准确揭示风景名胜区的空间格局及其可达性对加强土地资源科学开发和促进文旅产业高质量发展具有重要意义.本研究漳州市风景名胜区为研究对象，基于Fragstats v.4.2软件和ArcGIS v.10.8平台构建景观格局指数和可达性测度模型，定量化研究区风景名胜区的空间格局特征及可达性高低.

3.1 结论

1）漳州市风景名胜区用地斑块整体较为破碎、边界曲折、形状复杂：全市风景名胜区PN 和PA 分别3 779个和2 167.09 hm2，LPI仅0.03，MPS、AWMPFD和LSI分别为0.57 hm2、0.02和1.16.

2）漳州市风景名胜区可达性水平整体较高：全市风景名胜区平均最小邻近距离为1 031.81 m，主干道缓冲半径50 m和500 m范围内可达的风景名胜区用地面积分别达62.47%和94.16%.

3）漳州市不同县（区）域风景名胜区可达性差异较大，主要与区域面积、人口密度、地形地貌、交通网络等因素有关：东山、芗城和龙文等平原县（区）域面积较小、人口密度和道路密度较高，风景名胜区可达性相对较高；平和、华安和南靖等丘陵山地县域辖区面积较大、人口密度和道路密度较低，风景名胜区可达性相对较低.

3.2 建议

为进一步提升漳州市风景名胜区的文旅服务效能、推进闽南文化和旅游产业融合发展，建议：1）基于漳州市风景名胜区的景观格局特征及其可达性状况，针对性制订方案重点改善可达性较低县（区）域的风景名胜区用地的交通网络；2）以漳州市“十四五”构筑一体化综合立体交通网络为契机，充分把握自身资源禀赋优势，大力推动市域各县（区）公共交通的共建共享与融合联动，如县内公交、市域大巴等，促进全域道路交通与文旅产业的协同发展；3）以公共交通与旅游线路的共性空间为突破口，着力打造路景融合的精品陆路廊道，逐步形成便捷高效的“快进”旅游交通网络和特色鲜明的“慢游”体验交通网络，最终构建起兼具交通、旅游、生态、环保、教育、健身和休闲等功能的绿色开敞空间.