杨强， 农叶弯， 焦敏， 陈亚颦， 熊明建， 宋亚男

(1.云南师范大学 地理学部，云南 昆明 650500；
2.滨江高中，广西 百色 531503;3.云南师范大学 教育学部,云南 昆明 650500)

近年来随着城市化进程的持续，城市人口不断增加，加之新冠疫情的常态化，市民跨境旅游活动受到限制，文旅行业如何在疫情常态化下平稳转型，从而满足国民旅游的高需求成为社会关注的热点问题.2021年国内旅游学者魏小安在研判国内疫情常态化旅游业转型发展时提出了“在地旅游”的概念[1].在地旅游即依托城市及周边区域各类公园、文物场馆、商业区和景区等休闲场所，就地开展旅游消费活动，既能满足市民出游需求，又能拉动经济发展，休闲旅游成为疫情常态化下旅游业转型发展的重要潜在方向.

休闲旅游是国外基于游客及其旅游满意度研究发现的两大旅游动机之一[2]，20世纪90年代国内出现了休闲旅游的相关研究，这一阶段主要是对休闲旅游概念的阐述以及发展趋势的探索[3-4]；
21世纪前十年，更多学者结合各地区条件，阐述了休闲旅游的发展条件、对策和现状思考等[5-6]；
随后国内学者对休闲旅游资源进行了内涵定义、种类划分和资源评价等研究[7-8]；
近年来，以省域、市域和综合区域为尺度的休闲旅游资源的空间布局、成因、空间建构和影响机制等问题研究成为热点[9-10]，有学者开始关注休闲旅游资源与多产业融合，结合现时背景开发创新休闲旅游产品的路径和模式等[11-13]，并有市场主体率先投入实践[14-16].综上梳理，发现已有研究成果主要针对中部和东部地区的大城市和产业转型区域，对西部地区的研究略显不足.

昆明市人口快速增长，市民旅游需求日趋旺盛，休闲旅游资源空间布局的合理性值得关注和探讨.因此，结合地理时空兴趣点(POI)大数据，应用空间分析和地理探测器等原理和方法对昆明市休闲旅游资源的空间分布特征及其影响因素展开探索，以期为昆明市今后休闲旅游资源的建设和布局提供科学依据.

1.1 研究区概况

昆明市是云南省经济、政治、文化和交通中心，是滇中城市群核心城市，也是我国西部重要中心城市之一.全市国土面积约2.15×104km2，下辖七区六县一市，截止第七次全国人口普查，全市常住人口达846万人，其中城市功能核心区常住人口约534.4万人.昆明气候四季如春，境内居住着彝族、回族、白族和苗族等8个少数民族，拥有多姿多彩的民族风情.同时，昆明还是我国首批历史文化名城及全国十大旅游热点城市之一，旅游业发展起步较早，拥有较多世界级和国家级传统旅游景区，近年来特色小镇和乡村旅游快速发展，已成为游客休闲娱乐和度假观光的慢节奏生活理想地.

该图基于国家地理信息公共服务平台审图号为GS(2019)3266号的标准地图制作，底图无修改.

1.2 研究数据及来源

研究使用的数据有：(1)昆明市休闲旅游资源POI数据，从规划云平台批量获取；
(2)昆明市矢量行政边界数据，来源于全国地理信息资源目录服务系统；
(3)昆明市下辖各区县人均GDP、城乡居民人均可支配收入、第三产业比重、人口密度、距市中心距离和城镇化率等数据通过政府网站公布的2020年国民经济和社会发展统计公报搜集整理并进行标准化处理.POI数据依据划分类型获取，筛选具备休闲旅游服务功能POI点数据，清洗后共得到有效数据1 978条，并划分成表1所示类型，后续分析基于此进行.

表1 昆明市休闲旅游资源POI数据分类

2.1 核密度估计法

核密度估计法是用于描述要素在空间中分布的密集程度，以区分要素在不同位置的疏密特征[17-20]，其表达式如下：

(1)

式中，F(x)为核密度估计值，n为研究区域划分的数量即昆明市乡镇和街道数量，h为带宽且h>0，K(X-Xi)为核函数，其中(X-Xi) 为估计要素点X与要素Xi之间的距离，F(x)值越大，则休闲旅游资源要素在区域内分布越集中.

2.2 空间自相关

空间自相关是描述地理要素在整个空间中的分布特征的方法，常用莫兰指数(Moran′s I)来衡量要素的空间自相关特征[21]，分为全局Moran′s I和局部Moran′s I.全局Moran′s I公式如下[22]：

(2)

(3)

式中，E(I)表示I的平均值，var(I)表示I的方差.以显著性水平P=0.05，临界值Z=1.96为基准，当Z>1.96时，要素之间呈显著正相关关系，表现出高—高(H-H)聚集或低—低(L-L)聚集状态；
当Z<1.96时，要素之间呈显著负相关关系，表现出高—低(H-L)聚集状态，空间异常特征明显；
当|Z|<1.96时，要素空间分布的自相关性不显著，呈随机分布状态.

局部空间自相关是在全局自相关基础上进一步探索要素在空间中发生聚集的区域，局部Moran′s I原理如下[23]：

(4)

式中，I表示局部Moran′s I，Wij为空间权重，xi和xj表示要素属性标准化值，该原理通过GeoDA软件绘制LISA聚类图来呈现区域空间的聚集特征.

2.3 地理探测器

地理探测器是通过探测区域空间分异性规律,并定量揭示因变量与驱动因子空间分布的一种新的统计学方法[24-25]，其表达式如下[26]：

(5)

3.1 昆明市休闲旅游资源空间分布特征

3.1.1 密度特征

采用核密度估计法，分析昆明市休闲旅游资源的核密度特征，得到如图2所示结果，昆明市休闲旅游资源南多北少，各类型均集中分布在南部城区，疏密层次差异明显，呈“中心—外围”扩散分布，北部区域休闲旅游资源分布明显较稀疏.从各类型资源分布来看，自然休闲类资源分布范围较广，形成了市区到周边的“一核多点”扩散分布，东北部有局部地区形成了高核密度值分布中心.其余的人文、康体娱乐和专项休闲资源则集中分布在市区，并呈现“西北—东南”走向的分布特征，专项休闲资源由于涵盖类型多，数量上占大部分，且主要集中于南部的市区及其辐射的周边城市功能区.

该图基于国家地理信息公共服务平台审图号为GS(2019)3266号的标准地图制作，底图无修改.

3.1.2 聚集特征

为了进一步分析昆明市休闲旅游资源的空间聚集特征，以乡镇级行政区域为单元，利用GeoDA软件对昆明市休闲旅游资源的聚集性特征进行空间自相关分析，计算得到全局Moran′s I为0.521，其中Z得分为9.84，大于1.96拒绝零假设，能充分说明昆明市休闲旅游资源的空间分布呈正相关关系，且具有显著的聚集特征.

进一步分析其不同布局水平的区域聚集性，进行局部Moran′s I分析，分别得到图3所示的Moran散点图和LISA聚类图，从图3a可以发现一象限和三象限散点分布比二象限和四象限多，且呈H-H、L-L聚集趋势，其中H-H区域分散，L-L区域较集中，说明昆明市休闲旅游资源空间分异特征明显.对比图3b可以看出区域分布的聚集特征，高值区集中分布在中心城区以及周边部分区域，低值区分布在北部大部分区域和南部小部分区域，总体上表现出南北差异大和城乡差异大的特征.

该图基于国家地理信息公共服务平台审图号为GS(2019)3266号的标准地图制作，底图无修改.

3.2 驱动因子分析

为得出影响昆明市休闲旅游资源空间分布的影响因素，选取了各区域的人均GDP(x1)、城乡居民人均可支配收入(x2)、第三产业比重(x3)、人口密度(x4)、距市中心距离(x5)和城镇化率(x6)作为自变量因子，并以县级行政单元收集了各区域上述因子的统计数据，利用地理探测器分析这些因子对昆明市休闲旅游资源布局的影响，数据统计如表2所示.

表2 昆明市社会经济统计数据

表2数据进行归一化处理后再利用地理探测器分析得到表3所示结果，探测后发现各驱动因子q值均大于0.3，其中驱动因子作用最强的是x4，q值达到了0.918;其次是x5和x6，q值均超过0.7;驱动作用较弱的是x1、x2和x3，q值均在0.4以下.

表3 驱动因子q值统计

在因子交互探测方面，由表3可以看出，除x1∩x2及x1∩x3交互作用类型为非线性增强型外，其他因子的交互作用类型均为双因子增强型，说明其他因子交互作用对区域内休闲旅游资源分布数量影响更强.图4所示的是各因子交互影响力变化特征，交互作用最强的是x4，其中x3∩x4作用影响力达到0.994，其他与x4交互的因子影响力均超过0.9.可以充分说明第三产业比重和人口密度是对昆明市休闲旅游资源空间分布交互影响作用最强的两个因素，大于其他因子交互的影响力.

图4 驱动因子交互作用强度特征

疫情常态化背景之下，国民有常态化的旅游需求，经济发展也需要常态化的旅游业应对，对于这种需求的变化，供给侧也正在变化之中，要求传统旅游企业转换发展方式，主要把握以下三个方向：一是城市现有的休闲旅游资源要进一步强化发展，优化空间布局和结构类型，加强核心功能区旅游空间功能服务，同时要培育新颖的并符合大众的旅游消费业态，提高区域休闲旅游整体服务能力.二是借助城市更新换代遗存的工业遗址和文物古迹等历史资源，在具备可行性前提下开发成新的文旅项目，供市民休闲观光，以创造新的价值空间.三是结合乡村振兴和美丽乡村建设等国家战略背景，进一步挖掘周边生态优良及少数民族风情浓厚的乡村特色资源，发展乡村度假旅游，培育乡村新型产业，缓解市区休闲旅游空间压力.总之，疫情改变了旅游发展格局，改变了游客消费行为，新背景下的旅游业正向着大众化和在地化休闲旅游发展转变.

研究了昆明市休闲旅游资源的空间布局，并提出疫情常态化下旅游业发展适应市场需求的几个方向，有助于更好地促进昆明旅游业的复苏与发展，但仍存在几点不足：一是POI数据不够完整充分，且缺乏各条数据的创建时间，无法全面反映全域休闲旅游资源的布局特征和进行时间尺度上的演变分析;二是驱动因子的选取上没有全面覆盖经济、社会和生态等各大方面，例如交通通达度亦是影响其布局的重要因素之一，因此基于最优参数的地理探测分析是今后开展此类研究的重要方法.

以昆明市1 978个具备休闲旅游服务功能的兴趣点为研究对象，利用ArcGIS、GeoDA和地理探测器进行空间分析及驱动因子探测，得到以下结果：

(1)昆明市休闲旅游资源空间布局特征差异明显，表现出南多北少及由主城区呈“中心—外围”模式扩散分布的特征.

(2)昆明市休闲旅游资源空间分布具有显著的空间自相关性，南部H-H、北部L-L聚集趋势明显，二者聚类区域合计占比30%，表现出明显的聚集性特征.

(3)经济、社会、人口和空间距离等因素共同影响了昆明市休闲旅游资源的空间布局，其中第三产业比重和人口密度是交互影响作用最强的两个因素，大于其他因子交互的影响力.

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