收稿日期：2015-12-30。
项目来源：山西农业大学科技创新基金资助项目（201214）。
山西省旅游景点的空间分布特征研究史 广1，杨 艳2（1.山西农业大学 资源环境学院，山西 太谷 030801； 2.摘 要：以山西省187个景点为例，利用GIS 技术分析了山西省景点分布情况；并通过最近邻分析法、Ripley's K 函数等方法分析了山西省旅游景点的空间结构特征。
结果表明：①景点具有明显的区域聚集特征，利用最近邻分析法得到的山西省景点Z 值为-11.39（p <0.05）；②利用Ripley 提出的K(d )函数可最大限度地利用旅游景点空间信息，描述山西省旅游景点在不同空间尺度上的空间分布特征，经计算得出0~100 km 空间尺度上，景点的空间分布都呈聚集分布状态。
关键词：景点中图分类号：看，等[2-4]了中国A 冬芳[8]效应和角色功能。
综上所述，目前景点空间分布研究多涉及宏观区域尺度，中微观尺度研究明显不足，尤其缺乏从空间认知的角度对区域层面景点聚集性和聚集模式的研究。
本文从空间分析的角度，运用空间分析与空间模式识别分析方法对旅游景点空间聚集特征及分布状态进行了研究，旨在通过对山西省旅游景点电子地图点数据的分析，提取省级景点尺度层面景点分布的内在规律，引导山西省旅游景点的合理布局，并为山西省实现战略转型，制定科学旅游规划提供一定的理论参考。
45 个，寻根祭祖类10个和红色旅Ripley's K 函数法。
图1 山西省景点的空间分布图（审图号：GS（2014）6032）1.2.1 景点空间分布特征山西省中部作为经济文化中心，城市分布较集中、佛教文化类寻根祭祖类山水景点类晋商文化类红色旅游类地理空间信息·64·第14卷第11期区域经济发展相对发达，城市群连绵分布、区位优越、人口聚集、丘陵盆地众多。
山西省东部交通便利、山水环绕、自然生态环境优美、客源市场广阔，这些区域景点呈现密集分布的特征。
山西省西部地区由于吕梁山脉地形的限制，景点较分散。
1.2.2 基于最近邻分析法的景点格局分析利用离得最近的点对的平均距离与随机分布模式下的最近邻比值（ANN）来判断空间聚集性的最近邻分析法是一种基于空间距离进行邻近分析的方法[9]。
最近邻比值定义为：ANN=Da/DeDa 为n 1个景点与最近邻景点之间平均距离：Da =∑d i /n 1 (1)式中，d i 为第i 个景点与其最近邻景点之间的距离；n 1为景点数。
De 为给定随机模式的期望平均距离： De = 0.5/sqrt (n 2 /A) (2)式中，sqrt 为取平方根操作；n 2为每类景点数；A 为研究区域面积。
当旅游景点呈聚集分布时，ANN 小于1；呈随机分布时，ANN 接近1；呈均匀分布时，ANN 大于1。
用正态分布检验来更好地反映实测的平均距离和预期值的偏离程度，通过式（3）得出Z 值及其置信水平： Z=(Da -De)/SE (3)式中，Z 为负且越小，要素分布越趋近于聚类分布；反之为离散分布。
SE = 0.261 36/sqrt (n 22/A)(4)利用ArcGIS10.0软件导入旅游景点shp 格式的电子数据，利用ArcToolbox 计算得到各类旅游景点的ANN，并根据式（3）、（4）检验其显著性，结果见表 1。
由表1可知，山西省所有旅游景点的ANN 均小于1，Z 值为-11.39，呈显著聚集分布。
其中，Z 值小于-2.58的景点类型有佛教文化类、寻根祭祖类及山水景点类，说明这3类旅游景点在空间上呈显著聚集分布，山水景点类的ANN 最小，聚集强度弱于其他两类。
晋商文化类景点的ANN 为-1.28，呈现随机分布状态。
红色旅游类景点空间分布聚集但不显著（Z =- 2.13，p =0.1），处于聚集—随机分布的中间状态。
虽然通过ANN 分析能够判断山西省旅游景点总体或不同类型旅游景点的空间分布类型，但无法判断景点在不同空间尺度下的分布特征。
1.2.3 基于Ripley's K 函数法的景点格局分析为了反映点空间布局依赖尺度的程度，Ripley 通过K(d)函数来测算相关结果，并被广泛应用到地理学、景观生态学中[10]。
Ripley 提出最大限度地利用空间点信息的点格局分析法可以描述不同尺度的空间格局信息，而传统方法只能在单一尺度上进行测算。
K(d)值可反映景点在空间尺度上的分布格局，公式为： K (d )=(A/n 2×∑i ∑j (I t (u ij ) /W ij )) (i<>j )(5)式中，A 为研究区面积；n 为研究区内景点总数；u ij 为第i 个景点与第j 个景点之间的距离；d 为空间尺度，当u ij ≤t 时，I d = 1，反之，I d = 0；W ij 可以校正边界效应引起的误差，这里边缘校正的权重，即范围圆落在研究区域内的弧长和圆周长的比值。
范围圆以u ij 为半径、i 点为圆心。
在随机分布条件下，K (d )/π 的平方根可使方差保持稳定，在表现格局关系时更有用。
实际上，K (d )/ π的平方根同时与d 有线性关系，可将式（5）简化为：L (d )=X ×sqrt(K (d )/π)+Y ×d(6)点事件的分布类型通常由X=1，Y=-1的L (d )函数偏离值来判断。
当L (d )< 0 时，服从均匀分布；当L (d )> 0 时，L (d )越大说明聚集性强；当L (d )=0时，服从随机分布。
一般利用置信区间来检验L (d )偏离零值的显著程度[11]。
利用Monte-Carlo 法求解随机分布的上下包迹线，若每个距离尺度下景点的实际值落在区间以下则为均匀分布；若每个距离尺度下景点的实际值落在上下包迹线区间之间则为随机分布；若每个距离尺度下景点的实际值落在上下包迹线区间之上则为聚集分布。
从图2可以看出，景点的空间分布在0~100 km 的空间尺度上都呈聚集分布状态。
102030405060708090100110K (d )空间尺度Scale/m图2 山西景点格局分析结果表1 山西省旅游景点空间聚集性与分布类型分析景点类型ANN Z p 分布类型佛教文化类0.63-5.950显著聚集寻根祭祖类0.61-5.670显著聚集山水景点类0.64-3.120显著聚集晋商文化类0.89-1.280.256随机红色旅游类0.86-2.130.1聚集—随机总体0.66-11.39显著聚集·65·第14卷第11期史 广等：山西省旅游景点的空间分布特征研究2 结果分析本文运用最近邻分析法计算得出山西省旅游景点的Z 值为-11.39（p <0.05），说明山西省景点具有明显的聚集分布特征。
Ripley 提出的点格局分析法能够在不同尺度上分析地理实体的空间分布特性，克服了传统方法只能分析单一尺度空间分布格局的缺点。
利用此方法可以描述山西省不同尺度的各类旅游景点的空间格局信息，同时最大限度地利用了旅游景点空间信息。
经过计算得出，山西省旅游景点分布以10 km 为起点，在0~100 km 的空间范围内，按10 km 递增空间应的反映，是大区域上热门旅游分区的基础，在此基础上，可为山西旅游业的规划提供决策支持。
借鉴生态学领域的点格局分析方法对景点分布格局进行分析，还存在一定的不足。
今后的研究方向为不同级别（A 级、AA 级、AAA 级等）景点的聚集效应差异与分布以及对尺度依赖性。
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