基于POI数据的青岛市农家乐空间分布特征及影响因素研究.pdf

0ct.2023Journal of Xian UniveNatural ScienceEdition2023年10 月No.4Vol.26第2 6 卷第4期西安文理然科学版文章编号：10 0 8-556 4(2 0 2 3)0 4-0 0 8 0-0 7基于POI数据的青岛市农家乐空间分布特征及影响因素研究郝君倩，潘玉君，马佳伸（云南师范大学地理学部，昆明6 50 50 0）摘要：以青岛市农家乐为研究对象，通过POI抓取青岛市414家农家乐数据，利用最邻近指数、变异系数、核密度分析、冷热点分析和缓冲区分析等研究方法，分析了青岛市农家乐的空间分布特征和影响因素.结果表明：（1)青岛市农家乐在空间上呈现集聚分布态势，形成了一个高密度区，两个次高密度区；南部和北部地区的集聚程度大于中部地区.（2)地形地貌、经济水平、旅游资源、交通、市场等是影响青岛市农家乐空间分布的主要因素.研究结论可以为青岛市农家乐和旅游业发展提供一定的借鉴关键词：农家乐；空间分布；影响因素；青岛市中图分类号：F592.7文献标志码：AResearch on the Spatial Distribution Characteristics andInfluencing Factors of Agritainment in Qingdao City Based on POI DataHAO Jun-qian,PAN Yu-jun,MA Jia-shen(Faculty of Geography,Yunnan Normal University,Kunming 650500,China)Abstract:In this paper,taking agritainment in Qingdao city as the research object,based onthe data of 414 agritainment in Qingdao city captured by POI,the spatial distribution character-istics and influencing factors of agritainment in Qingdao city were analyzed by using the nearestneighbor index,coefficient of variation,kernel density analysis,cold and hot spot analysis andbuffer analysis.The results indicate that as followings.(1)Agritainment in Qingdao city pres-ents a spatial agglomeration distribution trend,forming a high-density area and two sub high-density areas.The degree of agglomeration in the southern and northern regions is greater thanthat in the central region.(2)Landform,economic level,tourism resources,transportation,and market are the main factors that affect the spatial distribution of agritainment in Qingdaocity.The research conclusion can provide a certain reference for the development ofagritainment and tourism in Qingdao city.收稿日期：2 0 2 2-0 9-2 8基金项目：国家自然科学基金项目（19 7 116 9）作者简介：郝君倩（19 9 9 一），女，河南新乡人，云南师范大学地理学部硕士研究生，主要从事区域经济开发与管理研究.通讯作者：潘玉君（19 6 5一），男，黑龙江齐齐哈尔人，云南师范大学地理学部教授，博士生导师，主要从事资源与区域可持续发展、理论地理学研究.81郝君倩，手.基于POI数据的影响因素研究第4期Key words:agritainment;spatial distribution;influencing factors;Qingdao city发展乡村旅游不仅可以改善农村环境、合理高效地利用农村各类资源、提高农民的生活水平，还可以通过产业兴旺的方式推动乡村振兴的有效落实 1，在乡村振兴的基础上促进城乡融合发展、均衡发展 2 .农家乐是乡村旅游的一个重要经济增长点.青岛市旅游资源丰富，发展农家乐有巨大优势，但是青岛市农家乐在发展中还存在配套设施不完善、管理不规范等问题 3 .国外对农家乐的研究起源于十九世纪末，主要侧重于影响因素分析 4-7 和管理研究 8 方面，比如对滨海农业旅游空间分布影响因素研究 9 ；对北欧田园式农家乐运营管理模式的研究【10 .国内对于农家乐的研究起步较晚，然而作为旅游开发的新热点，国内学者近来从人类学、经济学、地理学等多学科视角对农家乐开展大量的研究，如朴忠焕【1 从人类学角度分析都市客人对农家乐体验的期待与农民主人对城市人期待的阐释之间的冲突；程鹏 12 从生态学角度探索农家乐可持续发展的路径.地理学者关注农家乐的空间结构，如李新静等 13 以动态视角对比研究新疆高星级农家乐空间结构的演化规律；杨倩等 14 运用ArcGIS空间分析与数理统计相结合的方法分析广西省乡村旅游区和星级农家乐空间分布和影响因素；余瑞林等 15 使用地理集中指数和核密度分析法研究湖北省星级农家乐的空间分异格局和影响因素；耿红等 16 选取我国东、中、西部的浙江省、湖北省和四川省,综合比较农家乐的地域空间的差距特征.以往研究中使用的数据大多是从各省官网和定位系统获取，而运用爬虫工具获取的POI数据不仅可以快速且大批量的得到数据的名称、类型和经纬度，还具有一定的时效性和精准性.如何禹霆等 17 基于POI数据对江苏省南通市的城市零售业进行空间热点分析；陈五英等【18 利用POI数据对南昌市青山湖区的“15分钟社区生活圈”的公共服务设施布局进行合理性分析.综上所述，我国大多数学者是从省域的范围研究农家乐的空间结构，数据多是按照传统方法获取，利用大数据手段对市域范围的农家乐的研究相对较少.基于此，本文从市域范围出发，以青岛市农家乐为研究对象，采用POI数据与ArcCIS技术相结合的方式对数据进行可视化与地理空间分析，用大数据方法弥补数据缺陷，试图为今后农家乐的研究提供新的思路和方法；量化分析青岛市农家乐的空间分布特征以及影响因素，以期为青岛市农家乐和旅游业的发展提供借鉴.1数据来源与研究方法1.1研究区域概况青岛市位于中国华东地区、山东半岛东南、东濒黄海，地势东高西低，有低山、丘陵、平原、洼地四种地貌，属于温带季风气候.研究区共有十个县（市)区：黄岛区、崂山区、即墨区、城阳区、市北区、市南区、李沧区、平度市、胶州市、莱西市，总面积为112 9 3 km.青岛市作为世界旅游城市，具有丰富的旅游资源，2 0 2 1年旅游总人次达到8 2 2 1.17 万人次，农家乐发展具有一定的基础.政府出台的农家乐旅游服务质量等级划分及评价标准等政策法规，为农家乐发展提供了政策保护.在此情况下，青岛市农家乐的发展取得了巨大的成就，但还存在着发展模式单一、产品少、缺乏发展后劲等问题.1.2数据来源本文主要通过爬虫工具，在高德地图平台上获取截至2 0 2 2 年9 月份的青岛市农家乐N图例农家乐2550千米青岛市图1青岛市农家乐分布图值.其关x到区域x，处的距离函数.为点布82第2 6 卷西安文理学院自然科学版）POI数据，通过筛查最终得到414家农家乐POI数据（图1）.从国家基础地理信息中心获得青岛市地图数据、交通数据，从地理空间数据云获得青岛市DEM数据，从经纬度查询-坐标拾取系统获得青岛市各县（市）区中心数据1.3研究方法1.3.1最邻近指数最邻近指数法是指点要素在地理空间中相互临近程度的地理指标 19 ,可以反应点要素的空间分布特征，点要素空间分布分为聚集、均匀和随机三种类型.当R=1时，点要素随机分布；当R1时，点要素趋于均匀分布；当R1时，点要素呈凝聚型分布.R=/T=2/D 11TE=(1)2/n/A2/D其中，为最邻近点之间距离r的平均值，为理论最邻近距离，D为点要素的密度，n为研究对象数量，A为研究区域面积1.3.2变异系数由于采用最邻近指数来判断点要素的空间分布状态其判断标准还存在争议，因此采用多边形的变异系数值对最邻近指数的结果进行验证.变异系数是原始数据标准差与原始数据平均数的比，能在一定程度上消除测量尺度和量纲差异的影响 2 0 ，可以更加客观地反应数值变化.CV=（标准差SD/平均值）10 0%(2)其中当CV64%时，点集趋于集群分布1.3.3核密度分析法核密度分析法是在概率论中估计未知的密度函数 2 1，可以反映研究要素在研究区域内的空间分密度.核密度值越低，研究要素的空间分布密度越低；核密度值越高，研究要素的空间分布密度越高.1nF(x)K(3)nhi=1h其中F(x)为核密度估计值，n为研究要素数量，h为核密度函数的带宽，k为空间权重函数，x-xK为核i=1h1.3.4冷热点分析冷热点分析是局部空间自相关中的一种判定方法，测度每一个观测单元与周围单元的聚类系 2 2 ，当G*大于0 时，表示该地区为聚集的热点区，当G小于0 时，表示该地区为负聚集的热点区，nWxWij=1(4)一其中i代表中心要素，n为要素总数，j是邻域内的所有要素，x,是要素j的属性值，w是要素i和j之间的空间权重，1.3.5地理联系率地理联系率可以反映两个地理要素在区域配置上的接近程度 2 3 .地理联系率越大，二者在区域配置上就越接近；反之，二者在区域配置上的差异就越大.G=100-0.5 Zr-,/S,-P,(5)分别为两个点状要素占该研究区中同类要素的比中n为研究区域总数，S，和P分别为两个点状要1.3.6缓冲区分析缓冲区分析可以直观地反映研究对象围绕各类资源分布的情况.83郝君倩，等.基于POI数据的青特征及影响因素研究第4期Q=(x ll d(x,A)r)(6)其中Q为缓冲区空间领域集合，d为距离，A为给定值，r为给定的缓冲区半径.2青岛市农家乐空间分布特征2.1空间分布类型利用ArcGIS10.7平台的平均最邻近分析工具计算青岛市农家乐的最邻近指数，由（1）式得到平均观测距离为1.9 2 3 km，预期平均距离为3.49 2 km，最邻近指数为0.551.最邻近点指数小于1，表明青岛市农家乐空间结构呈现聚集分布的特征.为了验证上一步结果，更加客观地反映青岛市农家乐的离散程度，利用ArcGIS10.7中的创建泰森多边形计算青岛市农家乐的变异系数，由（2)式得CV值为2 3 6.3%，大于6 4%，表明青岛市农家乐在空间上集群分布，也验证了青岛市农家乐空间结构类型为凝聚分布。2.2空间分布特征将青岛市农家乐的POI数据导人ArcGIS10.7,采用核密度分析中的核密度分析工具对青岛市农家乐点要素进行分析，为了使可视化结果更加直观清晰，经过多次试验选取0.0 9 km为搜索半径开展研究，由（3)式得到青岛市农家乐核密度分析图（图2）.由图2 可知，青岛市农家乐空间分异特征显著，形成了一个高密度区，两个次高密度区.高密度区位于青北部，向南扩散.两个次高密度区位于青东南部，一个次高密度区位于崂山区和城阳区的交界处，西北-东南走向扩散；另一个次高密度区位于崂山区东部，向西扩散.为了衡量青岛市每个县（市)区和周围县（市)区农家乐的空间分布集聚程度之间的关系，利用Arc-GIS10.7平台的空间统计中的热点分析工具对青岛市各县（市）区的农家乐总体数量进行分析，由（4）式得到青岛市农家乐冷热点分析图（图3）.由图3 可知，热点区域在黄岛区，次热点区域在平度市、莱西市，次冷点区域在即墨区、崂山区，冷点区域在胶州市、城阳区、李沧区、市北区、市南区.四个区域皆为片状分布，而且南部地区和北部地区热，中部地区冷，即总体上呈现出南部和北部地区的集聚程度大于中部地区的集聚现象.N莱山市平度市即垫区城阳区胶州市李沧区崂山区江北区图换御度分版黄岛区543A202550干米图2青岛市农家乐核密度分析图3农家乐空间分布的影响因素N莱西市平度市图例市青岛市农家乐冷热点分析图GizSeore冷点2550干米图3青岛市农家乐冷热点分析图农家乐空间分布的影响因素包括自然因素和社会因素两方面，自然因素有地形地貌、水系、生态、植被等，社会因素有农业发展水平、社会经济水平、人口、交通、市场、旅游资源、政策等.本文使用ArcGIS10.7软件对影响农家乐空间分布的因素进行缓冲区分析和叠加分析或计算地理联系率，结果表84第2 6 卷西安文理学工然科学版明地形地貌、旅游资源、经济水平、交通和市场等是影响青岛市农家乐空间分布的主要因素.3.1地形地貌因素将青岛市海拔数据和青岛市农家乐数据进行耦合，形成基于海拔的青岛市农家乐分布图（图4）.由图4可知，青岛市的农家乐基本上分布在海拔较低即高度150 m以下的区域，高度150 m以上即崂山、珠山、大泽山、茶山等区域仅分布少量的农家乐，海拔越高，农家乐数量越少.海拔直接作用于农家乐的空间分布，海拔低的地方温度适宜，物种丰富，对外交通方便，地形比较平坦，农家乐建设难度低，适合开展农家乐旅游3.2旅游资源因素青岛市旅游资源丰富，数量众多，种类齐全，各县（市）区都分布着一定数量的旅游景区.将青岛市A级景区的数据导人ArcGIS10.7进行缓冲区分析，以A级景区为中心分别做3 km、6 k m、9 k m缓冲区，然后对A级景区缓冲区和农家乐POI数据进行叠加分析，形成青岛市A级景区缓冲区分布图（图5）.由图5可知，分布在3 km缓冲区内的农家乐有17 8 家，占总体数量的42.9 9 5%；分布在6 km缓冲区内的农家乐有10 8 家，占总体数量的2 6.0 8 7%；分布在9 km缓冲区内的农家乐有57 家，占总体数量的13.7 6 8%.距离A级景区越远，青岛市农家乐的数量越少，表明青岛市农家乐的空间分布和旅游资源为正相关.A级旅游景区吸引的客流辐射全国，农家乐围绕A级旅游景区集聚分布，可以保证客源的稳定性.N例青品市UFMYalue152550干米图4基于海拔的青岛市农家乐分布图3.3经济水平因素结合本文需要，将各县（市）区农家乐数量占青岛市农家乐总数量的比重设为S；，将通过青岛市统计年鉴获得的各县（市）区GDP数值占青岛市GDP总值的比重设为P，（表1）.由（5）式计算青岛市农家乐和GDP之间的地理联系率为9 9.6 8 7，表明青岛市各县（市）区的农家乐和该市各县（市）区的经济水平之间关系密切.经济实力强劲的区域可以为农家乐的发展提供完善的基N.图例青肉青岛山A级景区缓冲区分布图002550干米图5青岛市A级景区缓冲区分布图表1青岛市各县（市）区农家乐总体数量和GDP的关系表县（市）区农家乐数量/家S;/%GDP/亿元P:/%市南区51.211 400.589.91市北区51.211063.587.52黄岛区9222.224368.5330.91崂山区8821.261 011.987.15李沧区40.97601.214.25城阳区358.451334.29.44即墨市5413.041452.5210.28胶州市286.761456.2710.3平度市8019.32821.145.81莱西市235.56625.54.4385郝君倩，等.基于POI数据的青影响因素研究第4期础设施和旅游配套服务，农家乐作为乡村旅游的一个重要经济增长点，通过快速而稳定的发展也可以反哺当地经济发展.3.4交通因素将青岛市的公路、铁路数据合并为青岛市主要交通道路数据，以交通道路为中心进行缓冲区分析，分别建立7 km缓冲区和14km缓冲区，再将交通缓冲区和农家乐POI数据进行叠加分析，形成青岛市交通缓冲区分布图（图6).由图6 可知，在7 km的青岛市交通缓冲区内有农家乐12 4家，占农家乐总体数量的2 9.9 52%；在14km的青岛市交通缓冲区内有农家乐9 1家，占农家乐总体数量的2 1.9 8 1%，这表明青岛市过半的农家乐都分布在青岛市主要交通道路附近.交通是联系农家乐和游客的重要桥梁，分布在道路沿线的农家乐是游客游玩的首要选择，既可以降低游客的交通费用，也可以减少花费在路上的时间.3.5市场因素对青岛市各县（市）区中心进行缓冲区分析，分别建立15km、30 k m、45k m、6 0 k m、9 0 k m 缓冲区，然后和农家乐数据进行叠加分析，形成青岛市市场缓冲区分布图（图7）.由图7 可知，在距各县（市）区中心0 15km缓冲区内的农家乐有153家；在15 30 km缓冲区内的农家乐有19 2 家；在30 45km缓冲区内有农家乐41家；在45 6 0 km缓冲区内有农家乐2 0 家；在6 0 9 0 km缓冲区内有农家乐8 家.由于各县（市)区中心为商务区，租金高，所以在0 15km缓冲区内的农家乐数量不是最多.整体来看，随着距离青岛市各县（市)区中心距离的增加，农家乐的数量逐渐越少.城市居民的闲暇时间少，选择游玩目的地时一般采取就近原则，因此农家乐的分布尽量靠近城市中心。N莱心即区D城阳图例家家乐青岛市交通缓冲区分布图缓冲肉7.0002550干米7.0011.00图6青岛市交通缓冲区分布图4结论与建议N心市平市即里区城阳州共：中心青岛山山场缓冲区分布阁#区。02550T米图7青岛市市场缓冲区分布图本研究以青岛市414家农家乐为对象，运用最邻近指数、变异系数、核密度分析、冷热点分析和缓冲区分析等研究方法，分析了青岛市农家乐的空间分布特征和影响因素，得出以下结论.（1)空间上呈聚集分布.（2)空间分异特征显著，形成了一个高密度区，两个次高密度区.高密度区位于青北部，向南扩散.两个次高密度区位于青东南部，一个次高密度区位于崂山区和城阳区的交界处，西北-东南走向扩散；另一个次高密度区位于崂山区东部，向西扩散.（3)空间分布集聚程度的冷热点存在明显差异，南北部热，中部冷，即总体上呈现出南部和北部地区的集聚程度大于中部地区的集聚现象.（4)地形地貌、旅游资源、经济水平、交通和市场是影响该市农家乐空间分布的主要因素.基于结论提出以下建议：（1)加强交通道路的建设，完善青岛市路网，更大限度地发挥交通对农家乐发展的驱动作用.（2)加深农家乐和景区融合程度，完善基础设施，提高农家乐服务水平，促进农家乐责任编辑张蓉珍86第2 6 卷西安文理学厂日然科学版转型升级.参考文献1肖臻泉，普拉提莫合塔尔，安朝高.基于POI数据的新疆农家乐空间分布特征及影响因素研究 J.西南大学学报（自然科学版）,2 0 2 2,44（4）：144-154.2董洁芳，王丽.山西省乡村旅游示范村空间分布特征及影响因素研究 J.宝鸡文理学院学报（自然科学版），2 0 2 2，42(2):93-100.3张守珩，于蕾蕾.青岛市“农家乐 旅游现状和发展对策浅析J.科技信息，2 0 10（7）：16 6+17 3.4SHARPLEY R,JEPSOND.Rural tourism:A spiritual experience?J.Annals of Tourism Research,2011,38(1):52.5LEWISC L,DALESSANDORS.Understanding why:push-factors that drive rural tourism amongst senior travellers JJ.Tourism Management Perspectives,2019,32(5):100574.6KONTOGEORGOPOULOS N.Community-based ecotourism in Phuket and AoPhangnga,Thailand:Partial victories and bit-tersweet remedies J.Journal of Sustainable Tourism,2005,13(1):4-23.7SLEE B,FARR H,SNOWDON P.The economic impact of alternative type of rural tourism JJ.Journal of agriculture eco-nomics,1997,48(1-3):179-192.8SHARPLEY R.Rural tourism and the challenge of tourism diversification:the case of Cyprus JJ.Tourism management,2002,23(3):233-244.9SAROYO P,MULYATI G T.Analysis of prospect of agro-tourism attractiveness based on location characteristicsJJ.Agri-culture and Agricultural Science Procedia,2015(3):72-77.1O M KNEAFSEY.Tourism place identities and social relations in the European rural peripheryJJ.European Urban and Re-gional Studies,2000(7):35-50.11】朴忠焕，罗士洞，李飓.中国乡村的农家乐旅游与竞争空间 J.原生态民族文化学刊,2 0 19,11（5)：130-143.12程鹏.乡村振兴背景下的保定市农家乐可持续发展对策研究 D.保定：河北农业大学，2 0 2 1.13 李李新静，白洋，何昭丽，等.新疆高星级农家乐空间分布及驱动机制J.西北师范大学学报（自然科学版），2 0 2 2,58(4):120-127.14】杨倩，方世巧，李卫东.广西乡村旅游区和星级农家乐空间分布及影响因素研究 J.广西职业师范学院学报，2 0 2 1，33(3):47-53+79.15】余瑞林，陈慧媛，陈广平，等.湖北省乡村旅游地空间分布及其影响因素一以高星级农家乐为例J.经济地理，2018,38(6):210-217.【16 耿虹，李彦群，范在予.农家乐发展的地域空间格局及其影响因素-基于浙江、湖北、四川的比较研究 J.经济地理,2 0 19,39(11):18 3-19 3.17 何禹霆,屠途.基于POI大数据的城市零售业空间热点分析-以江苏省南通市为例J.产业创新研究，2 0 2 2(13):93-95.【18 陈五英，熊芷微，何可颖.基于POI数据的“15分钟社区生活圈”公共服务设施布局合理性分析以南昌市青山湖区为例 J.建筑与文化,2 0 2 2（8）：10 7-10 9.19】彭庭莹.大别山片区国家级贫困村空间分布特征与影响因素 D.武汉：华中师范大学,2 0 18.【2 0 何炬，张雪松.县乡镇两级尺度下耕地质量空间自相关分析-一以湖北省广水市为例 J.安徽农业科学，2 0 18，46(14):7-11.21】樊念，韩荣培，梁坤.贵州省乡村旅游村寨的空间分异格局及地理特征研究 J.世界地理研究,2 0 2 1,30（6）：130 8-1319.【2 2 潘丹，郭巧苓，孔凡斌.2 0 0 2 2 0 15年中国主要粮食作物过量施肥程度的空间关联格局分析J.中国农业大学学报,2 0 19,2 4(4):18 7-2 0 1.2 3袁诚.鄂尔多斯市农家乐空间分布特征及影响因素分析 D.呼和浩特：内蒙古师范大学,2 0 2 2.