葛守林 時 卉 王明辰

(新疆財經(jīng)大學(xué),新疆 烏魯木齊 830012)

1.問題提出與研究回顧

《全國鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃(2020—2025 年)》指出,預(yù)計2025 年全國鄉(xiāng)村旅游年接待游客人數(shù)將超過40 億人次,經(jīng)營收入將超過1.2 萬億元,鄉(xiāng)村旅游成為新時代鄉(xiāng)村經(jīng)濟發(fā)展的強大動力,對助力鄉(xiāng)村振興和高質(zhì)量發(fā)展戰(zhàn)略的穩(wěn)步實行,全面推動鄉(xiāng)村振興具有重要意義。 鄉(xiāng)村旅游地是鄉(xiāng)村旅游發(fā)展的一項重要抓手,其科學(xué)合理的空間布局將直接影響到地區(qū)鄉(xiāng)村經(jīng)濟的發(fā)展。

鄉(xiāng)村旅游地是鄉(xiāng)村旅游活動的發(fā)生地,擁有一定的鄉(xiāng)村自然或人文資源,以鄉(xiāng)村性為根基,能滿足游客鄉(xiāng)村旅游需求的空間容器[1]。 鄉(xiāng)村旅游一直是農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展的重要增長點之一,因此相關(guān)研究受到學(xué)者廣泛關(guān)注,國內(nèi)鄉(xiāng)村旅游的研究始于1987 年的“臺灣省的觀光農(nóng)業(yè)”一文,研究內(nèi)容集中在休閑農(nóng)業(yè)、觀光農(nóng)業(yè)等方面[2],有關(guān)鄉(xiāng)村旅游地研究在2000 年前后才迅速增加,研究重點圍繞鄉(xiāng)村旅游地的空間結(jié)構(gòu)[3],空間演化特征與影響因素等方面展開[4-6];研究尺度涵蓋全國、省域及單個鄉(xiāng)村旅游地[7-8],研究方法主要通過最鄰近點指數(shù)、核密度及疊置分析等方法分析鄉(xiāng)村旅游地的空間形態(tài)、區(qū)位規(guī)模、分布格局,并通過地理探測器、多元回歸等定量方法探討空間分布的影響因素[9-10],此外,部分學(xué)者還通過Cite Space 軟件與動態(tài)演化模型研究鄉(xiāng)村旅游地遷移軌跡、空間分異特征、擴散規(guī)模等[11]。研究發(fā)現(xiàn)國內(nèi)外學(xué)者對鄉(xiāng)村旅游地的研究內(nèi)容豐富,角度多元,研究對象多集中在沿海經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)。 研究尺度包括國家、省級、縣域等層面,然而在影響因素的空間差異分析還存在不足,在經(jīng)濟欠發(fā)達省份鄉(xiāng)村旅游地影響因素在空間上的差異分析更少。 我國鄉(xiāng)村旅游發(fā)展水平在空間上呈現(xiàn)東部省區(qū)較高、中西部較低的分布格局。發(fā)展較好省區(qū)主要分布在東部沿海和長江流域,與我國宏觀經(jīng)濟發(fā)展格局保持一致。 新疆維吾爾自治區(qū)作為我國面積最大、旅游資源稟賦豐富的省級行政單位,農(nóng)村地域廣袤,擁有龐大的鄉(xiāng)村基數(shù),旅游業(yè)發(fā)展條件得天獨厚。 但無論從研究成果數(shù)量還是鄉(xiāng)村旅游地數(shù)量來看,相較其他地區(qū)仍有很大差異。 新疆鄉(xiāng)村旅游高質(zhì)量發(fā)展是推動旅游興疆、實現(xiàn)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略和推動新時代西部大開發(fā)戰(zhàn)略形成新格局的重要途徑。

鑒于此,本文以國家農(nóng)業(yè)農(nóng)村部、新疆農(nóng)業(yè)農(nóng)村廳認(rèn)證的新疆維吾爾自治區(qū)(除新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團外)的鄉(xiāng)村旅游地作為研究對象,擬運用最鄰近指數(shù)法、標(biāo)準(zhǔn)差橢圓、核密度分析等方法對鄉(xiāng)村旅游地分布類型、分布方向、密度特征進行分析,并通過地理探測器及多尺度加權(quán)回歸探討鄉(xiāng)村旅游地影響因素,以期為新疆鄉(xiāng)村旅游高質(zhì)量發(fā)展提供實踐的參考,為西北干旱地區(qū)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略提供理論支撐。

2.數(shù)據(jù)來源與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源與處理

參照已有相關(guān)研究[12-15],依據(jù)鄉(xiāng)村旅游地的內(nèi)涵,本文選擇國家鄉(xiāng)村旅游重點村、新疆維吾爾族自治區(qū)及各地州鄉(xiāng)村旅游重點村、自治區(qū)旅游扶貧重點村、中國美麗鄉(xiāng)村、國家森林鄉(xiāng)村、A級景區(qū)所在的村落作為鄉(xiāng)村旅游地的研究對象。共選取1007 個村落作為鄉(xiāng)村旅游地,其中包括國家級鄉(xiāng)村旅游重點村45 個(2019-2022 年公布,共4 批)、中國美麗休閑鄉(xiāng)村55 個(2010-2023 年公布,共14 批)國家森林鄉(xiāng)村27 個(2019 年公布,共2 批),新疆省級自治區(qū)級鄉(xiāng)村旅游重點村85 個(2021-2022,共2 批)、各地州鄉(xiāng)村旅游重點村85 個(2021-2023)、A 級景區(qū)所在村落數(shù)量89 個(2023 年公布的景區(qū)名單)、自治區(qū)旅游扶貧重點村621 個(2019 年公布)。

數(shù)據(jù)來源方面:國家鄉(xiāng)村旅游重點村數(shù)據(jù)來源于中國文化和旅游部官網(wǎng);中國美麗鄉(xiāng)村及國家森林鄉(xiāng)村數(shù)據(jù)來源于國家農(nóng)村農(nóng)業(yè)部官網(wǎng);自治區(qū)旅游扶貧重點村、自治區(qū)及各地州鄉(xiāng)村旅游重點村數(shù)據(jù)來源于新疆維吾爾族自治區(qū)文化與旅游廳官網(wǎng);各地州鄉(xiāng)村旅游重點村來源于新疆各地州人民政府網(wǎng)。 DEM 數(shù)據(jù)來源于地理空間數(shù)據(jù)云,氣溫數(shù)據(jù)來源于國家氣象科學(xué)數(shù)據(jù)中心提供的氣象站點數(shù)據(jù),人口密度、植被覆蓋指數(shù)、土地侵蝕指數(shù)來源于資源環(huán)境科學(xué)與數(shù)據(jù)中心。

數(shù)據(jù)處理方面:本文所有村落的地理坐標(biāo)借助百度地圖API 坐標(biāo)拾取器獲取,為保證所有數(shù)據(jù)坐標(biāo)及投影的一致性,所有空間數(shù)據(jù)運用Arc-GIS10.8 進行處理。

2.2 研究方法

2.2.1 標(biāo)準(zhǔn)差橢圓

標(biāo)準(zhǔn)差橢圓用于分析空間分布方向,確定中心坐標(biāo),根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)差和轉(zhuǎn)角等指標(biāo),得出要素的分布方向特征[16]。

2.2.2 最鄰近指數(shù)分析

最鄰近點指數(shù)反應(yīng)要素在空間的集聚狀態(tài),通過點要素之間的鄰近程度確定結(jié)構(gòu)形態(tài)。 公式如下所示。 公式如下所示[17]:

式中:R 為最鄰近指數(shù);Re理論鄰最近距離;Ri實際平均最鄰近距離;A 是新疆地域面積;n 為鄉(xiāng)村旅游地的數(shù)量。

2.2.3 核密度分析

核密度分析用于描述研究對象空間密度特征的方法,能夠有效反映核心區(qū)域?qū)χ苓厖^(qū)域的影響程度。 公式如下所示。 公式如下所示[17]:

式中:h 為帶寬;x-xi為鄉(xiāng)村旅游地到測量標(biāo)點村xi的距離,為核函數(shù)。

2.2.4 地理探測器

地理探測器是通過探究某一屬性層內(nèi)方差和總方差的關(guān)系,診斷空間分異現(xiàn)象及其驅(qū)動因素的空間統(tǒng)計方法。 地理探測器因子影響力以q值度量,公式如下[17]:

式中:q 代表影響力大小,取值范圍為[0,1],q 值越大表明因子影響力越強。 L 為自變量分層;Nh為層h 的單元數(shù);N 為研究區(qū)域整體單元數(shù);和Nσ2分別層h 和全區(qū)的方差。

2.2.5 多尺度地理加權(quán)回歸

多尺度地理加權(quán)回歸(MGWR)用于分析影響因素在空間上影響力的大小,選取最佳帶寬進行回歸,并通過帶寬大小及帶寬所占比例,判斷空間存在的異質(zhì)性的程度。 公式如下[18]。

式中:(ui,vi)為第i 個鄉(xiāng)村旅游地的位置;Yi和Xij分別為因變量Y 和自變量Xj在(ui,vi)處的觀測值,βbw0、βbwj分別為最優(yōu)帶寬下的截距及第j 個自變量的回歸系數(shù);bw0 和bwj 分別為截距及第j 個自變量回歸系數(shù)使用的帶寬。

3.新疆鄉(xiāng)村旅游地空間分布格局

3.1 整體分布特征

本文通過標(biāo)準(zhǔn)差橢圓分析、最鄰近指數(shù)、泰森多邊形變異系數(shù)對新疆鄉(xiāng)村旅游地整體分布特征進行分析。 從標(biāo)準(zhǔn)差橢圓分析的結(jié)果發(fā)現(xiàn),新疆鄉(xiāng)村旅游地總體上呈現(xiàn)“東北-西南”的空間分布格局。 其中,橢圓內(nèi)部區(qū)域包括塔城地區(qū)、伊犁哈薩克自治州、昌吉回族自治州、烏魯木齊市、阿克蘇地區(qū)、克孜勒蘇柯爾克孜自治州、喀什地區(qū)、和田地區(qū)。 運用最鄰近指數(shù)對新疆鄉(xiāng)村旅游地空間分布的計算,得出最近鄰指數(shù)R 為0.36,小于臨界值1,且顯著性水平P〈0.01,表明新疆鄉(xiāng)村旅游地整體呈現(xiàn)集聚型分布狀態(tài),進一步采用泰森多邊形變異系數(shù)CV 對最鄰近指數(shù)點可能存在的誤差進行檢驗,計算得出,Voronoi 多邊形變異系數(shù)為322.1%,遠(yuǎn)大于凝聚型臨界值64%,驗證結(jié)果表明,鄉(xiāng)村旅游地集聚型分布特征較為典型,其中,喀什地區(qū)、克孜勒蘇柯爾克孜自治州、伊犁哈薩克自治州、阿克蘇地區(qū)、和田地區(qū)集聚特征明顯。

3.2 空間集聚特征

空間集聚有利于充分發(fā)揮鄉(xiāng)村地區(qū)生態(tài)環(huán)境優(yōu)美的優(yōu)勢,從而助力鄉(xiāng)村振興和高質(zhì)量發(fā)展戰(zhàn)略的穩(wěn)步實行。 本文運用ArcGIS10.8 對新疆鄉(xiāng)村旅游地的空間分布進行核密度測算。 結(jié)果發(fā)現(xiàn)新疆鄉(xiāng)村旅游地在空間上整體呈現(xiàn)出“兩大核心密度區(qū)-兩大次核心密度區(qū)”為依托的環(huán)核分布區(qū)。 兩大核心密度區(qū)位于分別位于克孜勒蘇柯爾克孜自治州和喀什地區(qū)的交界處及伊犁哈薩克自治州,兩大次核心密度區(qū)分別位于和田地區(qū)和阿克蘇地區(qū)。

其中,第一大核心密度區(qū)位以喀什市為核心點向四周輻射,輻射帶動了疏附縣、疏勒縣、阿圖什市地區(qū),并以和田市為中心形成的第一大次核心密度區(qū)相互輻射,在兩大地區(qū)之間形成了密度帶。 第二大核心密度區(qū)以伊寧市為核心向四周輻射,北部到博爾塔拉蒙古自治州、南部輻射范圍到阿克蘇地區(qū),東西部輻射范圍幾乎涵蓋了整個伊犁哈薩克自治州,并在四周形成了多個環(huán)核群。 第二大次核心密度區(qū)位于兩大核心密度區(qū)的連接點上,并以阿克蘇市為核心點向兩大核心密度區(qū)進行輻射。

3.3 空間自相關(guān)

鄉(xiāng)村旅游地空間分布呈現(xiàn)明顯核心密度區(qū)集聚的空間特征,不同的集聚結(jié)構(gòu)內(nèi)部是否具有相互影響關(guān)系,決定了鄉(xiāng)村旅游地的發(fā)展能否凸顯群效應(yīng)。 本文利用 ArcGIS 軟件格網(wǎng)分析將新疆行政區(qū)底圖劃分出 10 km×10 km 的初始網(wǎng)格,除去新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團地區(qū),共計提取 15830 個網(wǎng)格,用核密度值作為輸入字段。 根據(jù)測算結(jié)果,鄉(xiāng)村旅游地的全局Moran's I 值為0.355。 采用Z 值檢驗對Moran's I 的顯著性進行檢驗,85.42 的得分明顯高于均勻分布區(qū)間1.65 的上限。 經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化正態(tài)統(tǒng)計量檢驗,得到的P 值小于0.05,置信區(qū)間可信度達到95%,這表明新疆鄉(xiāng)村旅游地總體存在顯著的空間相關(guān)性。

進一步借助局域自相關(guān)探究各網(wǎng)格內(nèi)具有統(tǒng)計顯著性聚類的區(qū)域,結(jié)果發(fā)現(xiàn)新疆鄉(xiāng)村旅游地多與周邊鄰域存在明顯的空間依賴。 高高聚類分布區(qū)域包括伊犁哈薩克自治州、阿克蘇地區(qū)、喀什地區(qū)、和田地區(qū)、克孜勒蘇柯爾克孜自治州。 低低集中在新疆南部區(qū)域,包括巴音郭楞蒙古自治州、哈密地區(qū)、阿勒泰地區(qū)等。 不存在高低集聚及低高集聚類型。 說明新疆鄉(xiāng)村旅游地多與周邊鄰域存在明顯的空間依賴且表現(xiàn)為反映出為高-高聚類分布、低-低聚類的分布特征。

4.新疆鄉(xiāng)村旅游地空間分布影響因素

4.1 影響因素指標(biāo)構(gòu)建

文化生態(tài)學(xué)理論認(rèn)為,文化事物的產(chǎn)生、發(fā)展受到自然、社會等環(huán)境的影響。 基于已有研究,并結(jié)合新疆的現(xiàn)狀,本文從自然地理[19]、社會經(jīng)濟[20]、生態(tài)環(huán)境[21]三個維度選擇14 項指標(biāo)作為影響因子,分析新疆鄉(xiāng)村旅游地空間分布的影響原因。 各探測指標(biāo)均采用自然最佳斷裂點分級法,將選取的指標(biāo)劃分為5 級,進行因子分析。

表1 影響因素及指標(biāo)說明

4.2 影響因素分析

將提取的15830 個網(wǎng)格數(shù)據(jù)進行地理探測器分析,通過比較q 值大小選取影響鄉(xiāng)村旅游地的主要因素,并運用MGWR 模型對主要因素影響力進行詳細(xì)分析,而后使用交互探測,對各主要因素之間的相互作用進行分析。

4.2.1 主要影響因素選取

將選擇新疆地區(qū)鄉(xiāng)村旅游地核密度值作為探測要素 Y(因變量),以上述各影響因素(X1-X14)作為自變量,通過地理探測器處理數(shù)據(jù),得到如下結(jié)果(表2)。

表2 新疆鄉(xiāng)村旅游地地理探測結(jié)果

由上述結(jié)果可知,各因子的P 值均小于0.01,表明各指標(biāo)對鄉(xiāng)村旅游地空間分布均有顯著性影響。 進一步分析影響因子的q 值可知,因子解釋力存在明顯的分層現(xiàn)象。 其中,排名前5的因子解釋力q 值均在0.1 以上,其余因子均在0.05 以下,因此本文主要針對解釋力值大于0.1的因子進行討論。 在解釋力大于0.1 的因子中,排名前5 的因子有降雨(X4=0.104)、河網(wǎng)密度(X5=0.107)、人口密度(X10=0.167)、土地侵蝕指數(shù)(X13 = 0. 182) 及植被覆蓋指數(shù)(X14 =0.124),反映出新疆鄉(xiāng)村旅游地空間分布受自然地理因素、社會經(jīng)濟因素、生態(tài)環(huán)境因素的影響。

4.2.2 單因子分析

為進一步探究上述排名前5 的影響因子在空間上對新疆鄉(xiāng)村旅游地的空間分布的影響程度,本文選擇 MGWR 模型對其進行分析,并對各影響因素的回歸系數(shù)以5%的顯著性水平作為標(biāo)準(zhǔn)進行篩選,并對結(jié)果的帶寬、平均值、最大值、中位數(shù)、最小值、標(biāo)準(zhǔn)差進行統(tǒng)計分析(表3)。 結(jié)果發(fā)現(xiàn):上述5 個變量的帶寬均在43-49 之間,且占樣本數(shù)量的比例為4%-5%之間,局部效應(yīng)明顯,表明5 個變量均對新疆鄉(xiāng)村旅游地空間分布特征的影響在不同位置存在顯著的差異性,平均值反映了因素對Y 變量的整體影響程度,也是該因素的整體回歸系數(shù)均值,最小值、中位數(shù)、最大值是以5%的顯著性水平作為標(biāo)準(zhǔn),篩選過后得出的結(jié)果。

表3 MGWR 模型回歸系數(shù)的統(tǒng)計描述

(1)地侵蝕指數(shù)具有顯著的負(fù)向影響,與鄉(xiāng)村旅游地的核密度值呈現(xiàn)高度的負(fù)向一致性,反映出新疆大部分地區(qū)土地侵蝕指數(shù)越低,則鄉(xiāng)村旅游地分布越集中的特征。 其中在喀什地區(qū)與克孜勒蘇柯爾克孜自治州的交界處、伊犁哈薩克自治州的中部、和田地區(qū)北部、阿勒泰南部區(qū)域回歸系數(shù)最大,表明以上地區(qū)的土地侵蝕指數(shù)影響程度較高,對該區(qū)域鄉(xiāng)村旅游地的聚集程度影響顯著。

(2)植被覆蓋指數(shù)回歸系數(shù)均值為0.873,呈現(xiàn)出顯著的正向影響。 植被覆蓋指數(shù)回歸系數(shù)在喀什市、和田市、伊寧市等鄉(xiāng)村旅游地密集區(qū)域回歸系數(shù)較大,均在1.324 以上,表明植被覆蓋指數(shù)是影響鄉(xiāng)村旅游集聚的重要因素,除核心密度區(qū)之外,其他地區(qū)回歸系數(shù)表現(xiàn)出東部大于西部的特征,原因在于巴音郭楞蒙古自治州、哈密市等東部區(qū)域植被覆蓋指數(shù)較低,因此表現(xiàn)出植被覆蓋指數(shù)越大,鄉(xiāng)村旅游地越多,也越集中的特點。

(3)降雨量回歸系數(shù)顯著區(qū)域中,有99.5%以上的地區(qū)呈現(xiàn)正向影響。 各地區(qū)對降雨的依賴程度差異較大,喀什市的回歸系數(shù)最大最高值達到40.35,喀什市周邊地區(qū)及阿克蘇地區(qū)北部地區(qū)的回歸系數(shù)次之,最高值為25.88,表明上述區(qū)域降雨量是影響鄉(xiāng)村旅游地核密度值的主要因素。 和田地區(qū)、巴音郭楞蒙古自治州中部、哈密市北部的回歸系數(shù)在0-0.802 之間,對鄉(xiāng)村旅游地核密度值的影響較為微弱。

(4)河網(wǎng)密度對鄉(xiāng)村旅游地核密度值有顯著正向影響,顯著回歸系數(shù)在0.058-2. 665 之間,說明河網(wǎng)密度越大,鄉(xiāng)村旅游地越集聚。 河網(wǎng)密度的回歸系數(shù)均值為1.236,表明河網(wǎng)密度每提高1 個單位,鄉(xiāng)村旅游地核密度值平均增加1.236 個單位,其影響程度東西部存在明顯差異,東部回歸系數(shù)在1. 383-1. 898 之間,西部地區(qū)0.058-0.621 之間,表明新疆東西部地區(qū)均會選擇河流密集區(qū)域發(fā)展鄉(xiāng)村旅游,但東部地區(qū)對河流的依賴作用更加明顯。

(5)人口密度回歸系數(shù)均值為1.005,與鄉(xiāng)村旅游地分布整體上具有顯著正向影響,回歸系數(shù)東西差異明顯。 西部區(qū)域表現(xiàn)出明顯的分層特征,伊犁哈薩克自治州、阿克蘇地區(qū)等鄉(xiāng)村旅游地密集區(qū)域,回歸系數(shù)較大,均在5.661-57.850之間,其余地區(qū)回歸系數(shù)多數(shù)在2.469 以下。 東部區(qū)域回歸系數(shù)分布穩(wěn)定,穩(wěn)定在5.661-12.535之間。 西部區(qū)域人口密度呈現(xiàn)分層特征,人口密集集聚程度越大的地區(qū),回歸系數(shù)越大,表明人口密度是鄉(xiāng)村旅游地空間分布集聚的關(guān)鍵因素,東部區(qū)域人口密度分布穩(wěn)定且分散,稀疏的人口密度難以對鄉(xiāng)村旅游發(fā)展起到推動作用,因此,人口密度的影響力較小。

4.2.3 因子交互探測

根據(jù)MGWR 模型顯示結(jié)果,各影響因素對不同地區(qū)都產(chǎn)生了不同影響作用,但鄉(xiāng)村旅游地空間分布特征可能存在多種因素共同作用的情況。鑒于此,本文在原有基礎(chǔ)上對5 個因子的相互作用借助地理探測器進行了交互探測,得到如下結(jié)果(表4)。 各因子對新疆鄉(xiāng)村旅游地分布的影響均呈雙因子增強與非線性增強的特征,說明5 個影響因子中任意兩個因子的交互作用對新疆地區(qū)鄉(xiāng)村旅游地的空間格局的影響力都大于單一變量交互作用均表現(xiàn)為協(xié)同增強特征。

表4 因子交互探測

從交互作用結(jié)果來看,對交互作用后的q 值進行大小排序,植被覆蓋指數(shù)與降雨量的交互解釋力度最大(0.287)、植被覆蓋指數(shù)與河網(wǎng)密度和人口密度與土地侵蝕指數(shù)的交互解釋力度次之(0.270),其他之間的因子交互作用均在0.255以下。 植被覆蓋指數(shù)、人口密度2 個因子與其他因子3 個交互作用強于其他因子之間的交互作用。 從中可以看出,植被覆蓋指數(shù)、人口密度與其他因素組合對鄉(xiāng)村旅游空間分布具有重要影響作用。 植被覆蓋指數(shù)與降雨量和河網(wǎng)密度均呈現(xiàn)非線性增強,這說明在降雨量和河網(wǎng)密度等水資源豐富地區(qū),地區(qū)植被覆蓋指數(shù)會與其產(chǎn)生明顯疊加效應(yīng),從而共同對新疆鄉(xiāng)村旅游地核密度值產(chǎn)生正向影響。 人口密度與土地侵蝕指數(shù)呈現(xiàn)雙因子增強,說明在人口密度集聚地區(qū),通過改善土地質(zhì)量能夠有效提升地區(qū)鄉(xiāng)村旅游地數(shù)量。

5.結(jié)論與討論

5.1 結(jié)論

本文以新疆鄉(xiāng)村旅游地為研究對象,運用標(biāo)準(zhǔn)差橢圓、最鄰近指數(shù)法、核密度分析等方法分析了鄉(xiāng)村旅游地空間分布格局,借助地理探測器和MGWR 模型識別、驗證鄉(xiāng)村旅游地空間格局的影響因素及其在空間上的分異特征。 共得出3點主要結(jié)論,一定程度上彌補了新疆地區(qū)鄉(xiāng)村旅游地的空間分布特征及影響因素方面研究的空缺,也為其他有關(guān)空間分布及影響因素研究提供了借鑒。

(1)新疆鄉(xiāng)村旅游地空間分布整體呈現(xiàn)東北-西南的分布格局,整體分布較為集中,表現(xiàn)為以“兩大核心密度區(qū)—兩大次核心密度區(qū)”為依托的環(huán)核分布特征,分布具有顯著的空間依賴關(guān)系,地域之間呈冷熱點集中的空間分布格局。

(2)由地理探測結(jié)果可知,14 個因子影響因素對鄉(xiāng)村旅游地空間分異的解釋力呈現(xiàn)分層現(xiàn)象。 其中,降雨、人口密度、植被覆蓋指數(shù)、土地侵蝕、河網(wǎng)密度5 個解釋力較強。 對上述5 大因子進行單因子分析,發(fā)現(xiàn)均具有較強的空間異質(zhì)性。 其中土地侵蝕呈現(xiàn)負(fù)向影響,降雨、人口密度、植被覆蓋指數(shù)、河網(wǎng)密度呈現(xiàn)正向影響。

(3)通過交互探測,發(fā)現(xiàn)各因子組合對新疆鄉(xiāng)村旅游地分布的影響均呈非線性增強或雙因子增強的特征。 植被覆蓋指數(shù)與人口密度的2個因子與其他因子3 個交互作用強于其他因子之間的交互作用。 交互作用排名前3 的交互組合分別二是植被覆蓋指數(shù)(X14)∩降雨量(X5)、植被覆蓋指數(shù)(X14) ∩河網(wǎng)密度、人口密度(X10)∩土地侵蝕指數(shù)(X13)。

5.2 討論

從新疆鄉(xiāng)村旅游地空間分布格局可以發(fā)現(xiàn),新疆鄉(xiāng)村旅游地集中分布在伊犁哈薩克自治州、喀什市、烏魯木齊市、阿克蘇市、和田市等地,與新疆地區(qū)社會經(jīng)濟發(fā)展、自然地理、生態(tài)環(huán)境具有較強的一致性。 影響因素中,降雨量、河網(wǎng)密度、人口密度,植被覆蓋指數(shù)、土地侵蝕指數(shù)對新疆鄉(xiāng)村旅游地空間分布均有顯著影響。 根據(jù)新疆實際情況對比,鄉(xiāng)村旅游集聚地區(qū)植被覆蓋指數(shù)、人口密度、河網(wǎng)密度值都較高,與新疆實際情況高度重合。 與現(xiàn)有研究成果相比,本文所呈現(xiàn)的成果的相同之處在于人口密度、降雨量、土地侵蝕指數(shù)、植被覆蓋指數(shù)、河網(wǎng)密度對鄉(xiāng)村旅游地空間分布均具有顯著影響,但不同之處在于新疆地區(qū)鄉(xiāng)村旅游地對植被覆蓋指數(shù)具有較強的敏感性。 原因植被覆蓋能夠與其他因子產(chǎn)生較強的交互作用,因此,植被覆蓋指數(shù)較高的地區(qū),鄉(xiāng)村旅游地集聚程度越大。

當(dāng)然,由于數(shù)據(jù)的可獲得性的原因,本研究還存在不足:第一,現(xiàn)有數(shù)據(jù)均為斷面數(shù)據(jù),缺乏時間維度,難以揭示空間分布特征的形成機制及其演化規(guī)律。 第二,微觀尺度的數(shù)據(jù)存在一定的缺陷,旅游收入、鄉(xiāng)村人均可支配收入等指標(biāo)尺度過大,數(shù)據(jù)融合過程中會對最終結(jié)果產(chǎn)生偏差。 今后,應(yīng)當(dāng)選擇具有時間序列的研究樣本,從時間和空間兩個視角,對鄉(xiāng)村旅游地時空特征進行分析,其次,還需對這尺度過大的影響因素數(shù)據(jù)進行完善,以便更加準(zhǔn)確地揭示新疆鄉(xiāng)村旅游地空間分布的影響因素。