鄒 偉 項 杰 李 勝* 陶一舟

（1.浙江農(nóng)林大學(xué)風(fēng)景園林與建筑學(xué)院，杭州 311300；2.浙江農(nóng)林大學(xué)園林設(shè)計院有限公司，杭州 311300）

以溫州大羅山風(fēng)景名勝區(qū)為研究對象，收集2018-2021年旅行者379條軌跡數(shù)據(jù)、7 961個PIO數(shù)據(jù)和294條游記多源數(shù)據(jù)，旨在分析該景區(qū)的游客時空分布特征以及游客感知特征。得出以下結(jié)論：（1）游客偏好自然景觀，以游賞觀光為主，其次是越野健身；（2）溫州大羅山游客量在10月達到人流量頂峰，3月其次，8月人流量最少；（3）NNI值為0.158798＜1，表明游客在空間上呈現(xiàn)集聚分布，但是分布方向不明顯，主要按照“兩個大核心為主，六個小核心為輔”分布；（4）游徑分析在空間上呈現(xiàn)東北—西南格局，密度最高區(qū)域內(nèi)的路徑表現(xiàn)為“中心大環(huán)線，四周輻射”?；诖?，提出了大羅山風(fēng)景名勝區(qū)的游徑優(yōu)化建議，包括大眾游徑和專項游徑。

多源數(shù)據(jù)；游客感知；游徑優(yōu)化；風(fēng)景區(qū)；溫州大羅山

在風(fēng)景名勝區(qū)中合理規(guī)劃游覽線路是保護與利用風(fēng)景名勝區(qū)的一項重要工作。道路是景區(qū)的骨架，具有交通、生態(tài)、觀光等多重功能，是連接景區(qū)中各個景點的線性要素[1]。風(fēng)景環(huán)境路網(wǎng)分布的合理性是保障景區(qū)資源低影響開發(fā)的必要條件[2]。游覽線路是使用者與景觀之間的橋梁，因此其規(guī)劃建設(shè)必須符合人群使用的基本功能。

多源數(shù)據(jù)蓬勃發(fā)展的今天，基于開放數(shù)據(jù)的風(fēng)景園林研究逐漸成為新興視角，以及當(dāng)前風(fēng)景園林相關(guān)研究創(chuàng)新的驅(qū)動力[3]。運用Python搜集游客游覽溫州大羅山風(fēng)景名勝區(qū)的游記評價數(shù)據(jù)，運用ROST CM6軟件對網(wǎng)絡(luò)文本進行分析，得出游客感知特征的研究[4-5]。在GIS數(shù)據(jù)選線方面，最初由于3S技術(shù)的發(fā)展，通過數(shù)字高程模型（DEM）對高程、坡度和水文進行分析，結(jié)合最小成本路徑分析綜合得出最優(yōu)線路[6]；經(jīng)發(fā)展，在風(fēng)景名勝區(qū)、國家公園等自然保護地中，運用多因子的疊加分析，設(shè)置權(quán)重比重，構(gòu)建參數(shù)化風(fēng)景道路選線模型，生成最優(yōu)路線[7-9]；隨著科技的進步，利用計算機算法輔助優(yōu)化道路選線興起，運用遺傳算法、蟻群算法等優(yōu)化道路選線[2,10]；通過互聯(lián)網(wǎng)獲取風(fēng)景名勝區(qū)、公園或者是自然保護地中游客停留點、游客路徑等數(shù)據(jù)，設(shè)置參數(shù)化分析對游徑進行優(yōu)化規(guī)劃研究[11-15]。

綜上所述，通過設(shè)計參數(shù)、構(gòu)建權(quán)重算法模型等優(yōu)化游徑占多數(shù)，但是這種方法忽略了游客的自主能動性和偏好因素。有些參數(shù)化路線并不符合游客的行為習(xí)慣，導(dǎo)致游客并沒有按照既定路線游覽。同時，客觀的參數(shù)化選線有可能摒棄掉原有線路，重新開發(fā)選線，從而破壞生態(tài)平衡。文章針對以上研究不足之處進行了改進，補足了游人因素方面的影響分析，結(jié)合游客時空格局分布特征和感知特征，對溫州大羅山風(fēng)景名勝區(qū)已有的游徑進行分析優(yōu)化。

1 研究區(qū)概況及研究方法

1.1 研究區(qū)概況

大羅山位于溫州市區(qū)的東南部（120°39′56″-120°48′16″E，27°50′12″-27°56′38″N），毗鄰東海、甌江，最高峰海拔707.4 m，總面積達117 km2[16]（圖1）。涉及甌海、龍灣、瑞安二區(qū)一市，是溫州市的重要生態(tài)屏障，古時被稱為“天下第二十六洞天福地”[17]。根據(jù)溫州市總體規(guī)劃，溫州市區(qū)將環(huán)大羅山發(fā)展，大羅山將是溫州市未來的“綠心”和“綠楔”，主要起生態(tài)保護功能，其小氣候可很好地調(diào)節(jié)和改善城市環(huán)境。

圖1 大羅山景區(qū)平面圖Fig.1 Plan of Daluo Mountain Scenic Area

大羅山風(fēng)景名勝區(qū)擁有豐富的旅游資源，但是現(xiàn)有的游徑規(guī)劃存在游徑數(shù)量眾多且組織混亂，缺乏統(tǒng)一的標(biāo)識等問題。針對這些問題，本文結(jié)合游客的時空格局分布特征和感知特征，對現(xiàn)有的游徑進行了優(yōu)化分析，并提出了大眾與專項游徑的優(yōu)化方案。這些方案旨在提高游客的旅游體驗和生態(tài)環(huán)境保護，并為風(fēng)景名勝區(qū)的可持續(xù)發(fā)展作出一定的貢獻。

1.2 研究方法

本文采用文本分析法獲得游客形象感知特征，運用ArcGIS空間分析法（核密度分析、標(biāo)準(zhǔn)橢圓差分析、平均最近鄰分析）得出游客的時空分布特征，將游客感知特征與時空分布特征相結(jié)合可以獲取游客偏好的路線，提出大眾與專項的游徑優(yōu)化。

（1）文本內(nèi)容分析法。文本分析或者內(nèi)容分析法是一種對顯性內(nèi)容進行客觀、定量描述的研究方法[18]。從旅游網(wǎng)站上獲取游客評論和游記數(shù)據(jù)，選取ROST CM6軟件為文本分析法工具，運用詞頻分析、語義分析和矩陣分析等功能獲得游客偏好的游徑。

（2）核密度分析法。核密度估計法主要是空間分析中運用十分廣泛的一種非參數(shù)估計方法，主要反映區(qū)域內(nèi)要素的聚集狀態(tài)[19]。核密度分析是基于空間平滑及空間內(nèi)插技術(shù)的統(tǒng)計分析過程，可以作為更精確的分析工具對空間特征分布進行深層次的特征規(guī)律信息挖掘[20]。核密度分析是從各矢量數(shù)據(jù)位置開始向四周分散，本文研究的軌跡數(shù)據(jù)和POI數(shù)據(jù)均為疊加重合數(shù)據(jù)，故采用核密度分析更加科學(xué)與準(zhǔn)確。

（3）標(biāo)準(zhǔn)橢圓差分析。標(biāo)準(zhǔn)差橢圓空間統(tǒng)計方法可多角度衡量地理要素空間分布全局特征，包括集中、離散趨勢及方向分布，同時可定量解釋其中心性、方向性和擴展方向偏差等信息[21]。

（4）平均最近鄰近分析。最近鄰距離指數(shù)（Nearest Neighbor Distance Index，NNI）主要用于分析空間要素的全局空間集聚特征。計算對象數(shù)據(jù)集最近數(shù)據(jù)點的距離平均值，與相同數(shù)量點在研究范圍內(nèi)的期望分布模式下，最鄰近點的平均距離之比值[22]。

2 數(shù)據(jù)獲取與處理

2.1 數(shù)據(jù)獲取

兩步路平臺是一款基于用戶內(nèi)容（UGC）模式的GPS軌跡分享平臺，用戶使用手機APP記錄出行軌跡，主要包括OSM（Open Street Map）路網(wǎng)矢量數(shù)據(jù)、POI數(shù)據(jù)以及其他信息數(shù)據(jù)。通過兩步路平臺官網(wǎng)（https：//www.2bulu.com）下載2018-2021年溫州大羅山游客軌跡數(shù)據(jù)，再利用Python獲取游客游記數(shù)據(jù)。本文矢量數(shù)據(jù)地理坐標(biāo)系采用GCS_WGS_1984，投影坐標(biāo)系為WGS_1984_UTM_Zone_51N，中央經(jīng)線為123°。

2.2 數(shù)據(jù)處理

（1）游人評價和游記數(shù)據(jù)。通過Python軟件獲取網(wǎng)絡(luò)文本內(nèi)容用EXCEL保存為原始數(shù)據(jù)，然后通過篩選、整理、合并成txt.文本（294條評論、游記，共計205 778字），導(dǎo)入到ROST CM6進行分詞和分析。

（2）游人路徑數(shù)據(jù)。獲取2018 - 2021年的所有的路徑軌跡*kml文件，導(dǎo)入ArcGIS10.6軟件中進行矢量化*shap文件，最后共得到路徑軌跡478矢量線路，根據(jù)按掩膜提取以及篩選，其中379條矢量線路是有效路徑軌跡。

（3）POI數(shù)據(jù)。2018 - 2021年所有的游客有效軌跡379條中，游客在路徑中的停留休憩、欣賞風(fēng)景和拍照紀(jì)念作為POI點，一共8 432個POI點，根據(jù)裁剪以及篩選其中有效POI點為7 961個。

3 數(shù)據(jù)分析

文本數(shù)據(jù)可直觀反映出游客對于游賞地區(qū)的形象感知特征。軌跡數(shù)據(jù)和POI點數(shù)據(jù)直觀顯示出游客空間格局特征，與人們的游憩需求呈正相關(guān)關(guān)系[23]。

3.1 軌跡數(shù)據(jù)時空格局特征分析

3.1.1 游客軌跡時間分布特征

根據(jù)379條有效路徑軌跡分析，主要表現(xiàn)為“環(huán)形為主，線形為輔”，環(huán)形部分主要由溫州大羅山中心區(qū)域組成，由中心向四周進行輻射線狀。其中2018年77條，2019年146條，2020年67條，2021年74條。2018至2019年軌跡數(shù)據(jù)增長了一倍，2019年后因為疫情原因?qū)е氯藬?shù)急劇收縮，2021年又有所回升，總體為上升趨勢，說明游人數(shù)量潛力巨大（圖2）。

圖2 游客軌跡年分布特征Fig.2 Annual distribution characteristics of tourist trajectories

對2018 - 2021年的游客軌跡月分布進行統(tǒng)計分析，結(jié)果表明10月份的游客數(shù)量最多，其次是3月和11月，8月份游客數(shù)量最少。同時，從季節(jié)上看，春、秋季節(jié)游客人數(shù)較多，夏冬季游客人數(shù)較少（圖3）。

圖3 游客軌跡月分布Fig.3 Monthly distribution of tourist tracks

3.1.2 游客軌跡空間分布特征

3.1.2.1 游客軌跡核密度分析

用ArcGIS10.6對軌跡進行核密度分析，帶寬分析設(shè)置距離為200 m。分析得出游線密度最高的區(qū)域以大環(huán)線為主，向外延伸線路密度較低。其中，大環(huán)線位于溫州大羅山的中心地理位置：五美景園—秀垟水庫—天河水庫—哨子墩—龍脊—臥龍谷。南北線路：（1）駐云亭—龍?zhí)丁P龍谷—盤垟村—天河水庫—百崗?fù)?；?）瑤湖—蘑菇巖—龍脊—哨子墩—天河水庫—百崗?fù)?。東西線路：五美景園—秀垟水庫—天河水庫—五折瀑（圖4）。

圖4 軌跡核密度分析Fig.4 Trajectory kernel density analysis

3.1.2.2 標(biāo)準(zhǔn)橢圓差分析

根據(jù)表1可知，溫州大羅山游客空間分布的標(biāo)準(zhǔn)差橢圓X軸較短，Y軸較長，比值為4/5，角度為32.45°，說明游客軌跡主要呈南北豎向分布，且發(fā)展方向呈現(xiàn)東北—西南格局，橫軸覆蓋秀垟水庫—花船坑范圍，縱軸覆蓋蘑菇巖—天河水庫。橢圓的中心在盤云谷附近，位于壽桃山西南方向約1 km處。橢圓面積為14 km2，說明景觀分布較為中心處集聚（圖5）。

表1 標(biāo)準(zhǔn)橢圓差分析屬性表Tab.1 Trajectory standard ellipticity analysis attribute table

圖5 軌跡橢圓差分析Fig.5 Elliptical error analysis of trajectory

3.2 POI數(shù)據(jù)時空格局特征分析

3.2.1 POI數(shù)據(jù)時間分布特征

由圖6可知，大羅山中心區(qū)域的點分布較密集，占比為72%。整體來看，2019年數(shù)量最多為2 509個，2018年到2019年增長較快，增長率為56%。2019年之后呈現(xiàn)急劇下滑的趨勢，2021年又有所下降，可能受到外界因素疫情的影響。

圖6 游客POI數(shù)據(jù)年分布特征Fig.6 Annual distribution characteristics of tourist POI data

3.2.2 POI數(shù)據(jù)空間分布特征

3.2.2.1 POI數(shù)據(jù)核密度分析

用ArcGIS10.6對POI數(shù)據(jù)進行核密度分析，帶寬分析設(shè)置距離為500 m。分析得出游客主要為“兩個大核心為主，六個小核心為輔”空間格局分布。其中，兩個大核心所在區(qū)域位于溫州大羅山的中心地理位置：盤垟村——以天河水庫為核心，哨子墩——龍脊核心區(qū)；六小核心為五美景園、臥龍谷、蘑菇巖、瑤溪水庫、百家尖、花船坑，即包含風(fēng)景區(qū)內(nèi)的大部分核心自然景觀（圖7）。

圖7 游客點密度分析Fig.7 Analysis of tourist density

3.2.2.2 橢圓差分析和最近鄰分析

根據(jù)表1可知，溫州大羅山游客空間分布的標(biāo)準(zhǔn)差橢圓X軸較長，Y軸較短，比值約等于1，角度為45.24°，說明游客分布方向呈現(xiàn)正東北—西南格局，但主要分布方向不明顯。橫軸覆蓋秀垟水庫—牛頭堆范圍，縱軸覆蓋金鐘瀑—天河水庫。橢圓的中心位置在整個大羅山風(fēng)景名勝區(qū)的中心壽桃山—盤垟村中間。橢圓面積為20 km2，說明游客面積分布較廣，主要分布在在大羅山核心景觀范圍。

最鄰近指數(shù)對點狀空間分布要素分析，一般可將其劃分為集聚型、均勻型及隨機型三種類型。最鄰近距離指數(shù)NNI值為0.158798＜1，且在1%的顯著性水平下Z值為-143.803169，小于-2.58，呈顯著聚集分布特征模式（圖8）。

圖8 點標(biāo)準(zhǔn)橢圓差與最近鄰分析Fig.8 Point standard elliptic difference and nearest neighbor analysis

3.3 游客偏好感知特征分析

內(nèi)容分析法是一種以測量變量為目的，對顯性內(nèi)容進行客觀、定量和系統(tǒng)描述的研究方法[24]。本文運用ROST CM6軟件對文本內(nèi)容進行高頻詞特征和網(wǎng)絡(luò)語義圖分析。首先，將“游賞”“線路”“越野”等與游客偏好的詞添加到自定義詞典中，以保證分析的有效性和完整性。其次，在分詞處理后保存文本，最后運用軟件從txt文本中提取高頻詞匯，構(gòu)建語義網(wǎng)絡(luò)，進行矩陣分析。

3.3.1 社會語義網(wǎng)絡(luò)分析

利用ROST CM6軟件對分詞文本提取30個高頻詞匯，反映游客對溫州大羅山綜合感知的形象。從高頻詞所代表的游客感知來看，可分為“核心—次核心—邊緣”結(jié)構(gòu)模型[18]。第一層是核心層，由“游賞”“越野”“休閑”“美園”“龍脊”“線路”等游客偏好的旅游類型、路線和地點名稱構(gòu)成。第二層為次級核心層，與核心層聯(lián)系較緊密，并且是核心層的延伸，“優(yōu)美”“登山”“水庫”“生態(tài)”等主要體現(xiàn)游客關(guān)注自然景觀和集聚的地點。第三層為邊緣層，是次級核心層的延展，主要是對次級核心層的補充和延伸，包括游客感知和地點名稱。綜上，大羅山風(fēng)景區(qū)語義網(wǎng)絡(luò)通過“核心—次核心—邊緣”三層結(jié)構(gòu)，將游客對于大羅山風(fēng)景區(qū)的整體認(rèn)知和感知直觀地展現(xiàn)出來。游客主要偏好自然景觀，核心層可主要概括為游賞觀光和越野健身兩大類（圖9）。

圖9 語義網(wǎng)絡(luò)分析圖Fig.9 Word emotion analysis chart

語義網(wǎng)絡(luò)矩陣分析關(guān)鍵詞共現(xiàn)矩陣就是統(tǒng)計出共現(xiàn)單詞對出現(xiàn)的頻率，將結(jié)果構(gòu)建而成的二維共現(xiàn)詞矩陣表。游賞與越野層級最高出現(xiàn)關(guān)聯(lián)399次，越野活動和地點仙巖關(guān)聯(lián)為356次，剩余層級相關(guān)度較低。（圖10）。

圖10 關(guān)鍵詞矩陣分析Fig.10 Keywords matrix analysis

3.4 分析結(jié)果

本文借助Python、ArcGIS等軟件，將游客軌跡和POI數(shù)據(jù)在地圖上可視化，分析得出以下結(jié)論：（1）游客對大羅山整體形象感知分析以游客偏好自然景觀為主，出現(xiàn)頻次與層級最高的為游賞觀光，越野健身其次。（2）大羅山游客時間分布特征。顯示在10月達到人流量頂峰，8月人流量最少，春秋兩季人流量較多。（3）大羅山游客空間分布特征。NNI值為0.158798＜1，表明游客在空間上呈現(xiàn)集聚分布，但是分布方向不明顯，主要按照“兩個大核心為主，六個小核心為輔”分布。游徑在空間上呈現(xiàn)東北—西南格局，密度最高的路徑表現(xiàn)為“中間大環(huán)線，四周輻射”。

4 游徑線路優(yōu)化規(guī)劃

本文主要針對已建成，但未成熟的風(fēng)景區(qū)內(nèi)的現(xiàn)狀路線，根據(jù)游客感知分析提取“游賞觀光”“越野健身”兩大類，結(jié)合游客核密度、平均最近鄰空間聚集分布特征和橢圓差分布范圍為閾值，提出滿足不同類型游客需求的線路優(yōu)化，綜上，得出兩類游徑優(yōu)化規(guī)劃：游賞觀光的大眾路線、越野健身的專項路線。

4.1 游賞觀光的大眾路線

游客主要的形象感知為游賞觀光，結(jié)合游客軌跡、POI點數(shù)據(jù)空間分布特征，大部分游客與核心景觀位于橢圓差內(nèi)，最終得出游賞觀光的大眾路線規(guī)劃圖（圖11）。山地風(fēng)景名勝區(qū)地形較復(fù)雜，使得其道路選線具有一定的復(fù)雜程度，通過GIS規(guī)劃設(shè)計山地自然保護區(qū)，實現(xiàn)了從定性模式向定量模式轉(zhuǎn)變，讓選線更具科學(xué)性[25]。選線覆蓋了原來的82%以上的景點和路線，主要包含核心地區(qū)大環(huán)線、南北兩條主線、東西兩條主線，其他路線均在這5條線路上延展。大環(huán)線為：五美景園—秀垟水庫—天河水庫—哨子墩—龍脊—臥龍谷。南北線路為：（1）皇岙村—羅山村—龍?zhí)丁_勝村—天河水庫—陳岙村；（2）仙疊巖—蘑菇巖—龍脊—哨子墩—天河水—元寶山。東西線路為：（1）五美景園—盤垟村—壽桃山—峰臺水庫—度山村；（2）五美景園—秀垟水庫—天河水庫—水簾洞—五折瀑

圖11 游賞觀光路徑規(guī)劃圖Fig.11 Sightseeing route planning diagram

4.2 越野健身的專項路線

2010年中國登山協(xié)會頒布《國家登山健身步道標(biāo)準(zhǔn)》，將登山健身步道定義為以登山為基本方式，在山地上修建的、以健身為目的的步道[25]。溫州大羅山所處的特殊地理環(huán)境，深受越野健身愛好者喜愛，經(jīng)常在溫州大羅山上舉行越野健身類活動，結(jié)合游客形象感知分析中游客偏好“越野健身”，主要分布于橢圓差外圍，所以針對這部分人規(guī)劃越野健身的專項路線（圖12），主要由外圍一個大環(huán)線，內(nèi)部為7個小環(huán)線構(gòu)成。其中最長外環(huán)線為：霞岙村—秀垟村—金河水庫—水簾洞—哨子墩—峰臺水庫—龍脊—蘑菇巖—龍?zhí)丁閹r尖—臥龍谷—十二橋水庫—五美景園。

圖12 越野健身路徑規(guī)劃圖Fig.12 Cross country fitness path planning diagram

5 結(jié)論與展望

本文以多源數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，獲取游客文本和軌跡數(shù)據(jù)，將游客旅游感知與軌跡特征結(jié)合分析，對現(xiàn)有失衡的游徑做出優(yōu)化策略；提出不僅依靠參數(shù)化來優(yōu)化游徑，還要考慮到人的自主能動性與偏好，從人的行為視角出發(fā)來優(yōu)化游徑更科學(xué)合理，為風(fēng)景名勝區(qū)的游徑優(yōu)化規(guī)劃提供參考策略。研究也存在不足之處，僅以溫州大羅山2018 - 2021年4年的游客數(shù)據(jù)樣本為例，追蹤時間較短，需要更多的研究樣本支撐才能得出更具普適意義的研究結(jié)論；沒有考慮到溫州大羅山的生態(tài)環(huán)境基底，游徑優(yōu)化應(yīng)該避開生態(tài)敏感區(qū)。

目前溫州大羅山的生態(tài)環(huán)境與人的活動產(chǎn)生了必不可免的矛盾，一定上破壞了大羅山較為脆弱的生態(tài)系統(tǒng)，將得出的游徑時空特征與生態(tài)基底疊加分析，能夠保護大羅山的生態(tài)系統(tǒng)，使這兩者達到一種動態(tài)平衡，既可以滿足游人游賞溫州大羅山，又可以使其生態(tài)環(huán)境慢慢得到恢復(fù)。

注：文中所有圖表均由作者自繪。