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Journal of Geo-information Science >

2018 , Vol. 20 >Issue 7: 957 - 966

DOI: https://doi.org/10.12082/dqxxkx.2018.170508

Accessibility of Scenic Spots in Typical Poverty-Stricken Mountainous Areas

  • WANG Yingying , 1, 2 ,
  • WANG Yingjie , 1, 2, * ,
  • GE Dazhuan 2 ,
  • LI Daichao 1, 2 ,
  • ZHANG Shengrui 1, 2 ,
  • ZHANG Tongyan 1, 2 ,
  • FANG Lei 1, 2 ,
  • QI Junhui 1, 2
Expand
  • 1. State Key Laboratory of Resources and Environmental Information System, Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China
  • 2. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China
*Corresponding author: WANG Yingjie, E-mail:

Received date: 2017-11-06

  Request revised date: 2018-02-03

  Online published: 2018-07-13

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The 2nd Place-name Census of China from the Ministry of Civil Affairs, No.Y55L0500AJ

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《地球信息科学学报》编辑部 所有
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Abstract

The accessibility level of scenic spots can not only reflect the convenient degree of tourism, but also can be used to measure the development potential of regional tourism. Moreover, the research on accessibility of tourist attractions in poverty-stricken mountainous areas could provide academic reference for the implement of poverty alleviation tourism strategy. Thus, this paper focused on the typical poverty-stricken mountainous areas to explore the influences of traffic cost and complex terrain features on the accessibility of tourist attractions, and discussed the influencing factors and driving mechanisms of scenic spots accessibility, by taking Dabie Mountain Area of Hubei province as an example. Firstly, this paper utilized connectivity index and accessibility index to study the tourism network structure of the study area. Then with the application of raster cost weighted distance method, this paper attempted to measure the accessibility of scenic spots and overall accessibility at county level from the perspectives of complicated terrain and transportations in different grades comprehensively. Results indicated that: (1) From the perspective of terrain factors, the accessibility of scenic spots located in such areas which have lower altitude and more gentle slope is relatively better, and the accessibility of humanistic tourist attractions is better than ecological tourist attractions; (2) Based on the analysis of transportation factors, the accessibility of scenic spots which located in the intersection areas of higher-grade highways is relatively better, hence the spatial distribution of accessibility has a strong traffic orientation; (3) By contrasting and analysis, the method of making comprehensive considerations for the complex terrain features and different grades highways in poverty-stricken mountain areas, can not only effectively identify the blocking influences of waters for the accessibility of tourist attractions, but also can highlight the improvement of scenic spots accessibility under the influence of natural factors through the melioration of traffic conditions. Consequently, this improved method may lead to more objective assessment of accessibility, even reflect the mutual influences between human and nature to a certain extent.

Key words： scenic spots; accessibility; terrain factors; tourism transportation; poverty-stricken mountainous areas

Cite this article

WANG Yingying , WANG Yingjie , GE Dazhuan , LI Daichao , ZHANG Shengrui , ZHANG Tongyan , FANG Lei , QI Junhui . Accessibility of Scenic Spots in Typical Poverty-Stricken Mountainous Areas[J]. Journal of Geo-information Science, 2018 , 20(7) : 957 -966 . DOI: 10.12082/dqxxkx.2018.170508

1 引言

山区作为人们净化心灵、陶冶情操、追忆革命历史的场所,是近年来最受欢迎的旅游目的地之一。在全球城市化步伐日益加快的背景下,山区作为人们改变生活方式、减轻压力的重要旅游场所就更具吸引力。作为一种常见的经济活动,旅游的产业发展状况是衡量地区经济发展前景的重要指标。同时,旅游作为一种常见的经济活动,其产业发展状况是衡量地区经济发展前景的重要指标。山区给旅游业发展带来新的希望,旅游业也给山区,尤其是贫困山区的可持续发展带来了新的机遇。可达性与空间经济效应联系紧密,因此旅游可达性可以作为衡量旅游潜力的重要指标。由于贫困山区的旅游景点有着独特的错综复杂的自然环境特征（如较高的海拔、较大的坡度等地形特征）,使之区别于与其他地方的旅游景点,因此贫困山区景区可达性有其特殊之处。
可达性（Accessibility）一般用来反映从出发地到目的地的难易程度,它的定义最早可追溯至20世纪50年代,美国学者Hansen将其定义为交通网络中各节点相互作用的机会大小[1],在旅游地理、交通地理、城市地理、经济地理等方面都有着广泛应用[2]。国外学者关于旅游可达性研究主要集中在探讨可达性与交通基础设施和服务质量的关系、可达性高低对游客的影响、影响旅游可达性的因素等方面。例如,Costa等[3]以意大利南部为研究区,分析了交通基础设施、可达性和服务质量对旅游业发展的影响;Macchiavelli等[4]认为航空业的发展和航班的合理安排,提高了意大利旅游区的可达性水平,从而增加了意大利入境旅游游客;Alkahtani等[5]分析了旅游景点可达性高低与游客个体特征的关系,并构建了游客个体差异对可达性水平的影响模型;Schamel等[6]认为地形特征和游客的年龄均是影响山地景区内部可达性的重要因素。国内学者也越来越关注旅游可达性的研究,从研究方法上看,定性分析和定量分析兼有,且以定量分析为主;从研究尺度上看,大到省域[7,8,9,10]、全国[11,12,13,14],小到城市[15,16]乃至某个具体的景点[17,18,19];从研究模型来看,主要有数据包网络分析法、CES生产函数模型、栅格成本加权距离法、二步移动搜索法、路阻函数、空间句法及核密度分析法等。例如,曹芳东等[11]运用数据包络分析方法与CES生产函数模型,测算了1994、2000、2009年国家级风景名胜区旅游效率,探讨了旅游效率与区位可达性之间的内在关联,并定量模拟了区位可达性对风景名胜区旅游总产出的影响及其效率变化;潘竟虎等[13]运用栅格成本加权距离算法,测算了中国A级旅游景点的空间可达性与县域单元的整体可达性;蒋海兵等[14]基于最短路径算法与网络分析技术,构建可达性空间分析模型,测度了2020年规划高铁通车前后旅游可达性空间格局与变化;张鹏飞等[16]以武汉市为例,使用增强的二步移动搜索法对武汉市景点的潜在可达性进行了研究;覃文敏等[20]基于路阻函数,对栅格成本加权距离法进行改进,以新疆3A级及以上景区为例,对旅游交通可达性进行测算,并对比分析了改进前后2种算法的结果差异;张琪等[21]运用空间句法、核密度分析法与缓冲区分析法,从全局可达性、局部可达性和感知可达性3个视角对武汉市主城区内旅游景点的客观层面可达性和主观层面可达性进行了定量评价;孙建伟等[10]基于GIS空间分析,以湖北省A级景区和星级酒店为空间对象要素,利用矢量道路交通网络测度其可达性格局,并应用空间关联方法分析可达性的空间差异。
目前对于旅游景点可达性的研究多集中于经济较发达地区,对于经济落后的贫困山区旅游景点的可达性研究鲜有涉及;研究方法上也多侧重于对交通成本的测算,而贫困山区由于地形特征较为复杂,其旅游景点可达性不仅受到交通因素的影响,还受到海拔、坡度等地形因素的制约,只有将交通因素和地名因素综合起来考虑,才能得到较为客观的、全面的旅游景点可达性水平测度。此外,对于贫困山区旅游景点可达性的研究更有助于在当地靠山吃山、靠水吃水、自给自足的生存模式下衡量出旅游发展的潜力,发挥旅游资源优势,提高经济发展水平。因此,本文提出了一种综合交通因素和地形因素的可达性评价方法,并选取旅游扶贫战略实施的典型地区——湖北大别山区作为案例,对该方法的有效性进行验证。

2 研究区概况、数据源与研究方法

2.1 研究区概况

湖北大别山区地处中国内陆腹地,山峦起伏沟壑纵横,自古以来都缺乏与外界交流的顺畅渠道。虽然湖北大别山区旅游资源禀赋较高,但旅游开发起步较晚,旅游景点知名度较低,该地区也一直是湖北省乃至全国范围内贫困程度较深的地区,贫困县、贫困村的比重也较高。这一定程度上与本地居民安于贫困、死守故土的传统观念不无关系。要实现湖北大别山区的可持续发展,实现贫困人口摘掉贫困的帽子,充分发挥当地旅游资源优势就显得尤为重要。据《大别山片区区域发展与扶贫攻坚规划》（2011-2020年）,作为旅游扶贫战略实施的典型地区以及武汉城市圈旅游大格局的重要组成部分,湖北大别山区范围包括黄冈市的红安县、罗田县、团风县、蕲春县、麻城市、英山县以及孝感市的大悟县、孝昌县8个县（市）,面积约1.6万km2,约占湖北省总面积的8.4 %,占大别山区总面积的23.9%。区内平均海拔约194 m,最高海拔1729 m,最低海拔0 m。据统计,截至2017年3月,湖北大别山区8县（市）建档立卡的贫困村约860个。

2.2 数据源

本文底图数据来源于湖北省测绘院1:90万湖北省行政区图（2015年）,兰伯特正轴等角割圆锥投影,西安1980坐标系;旅游景点数据来源于湖北省旅游发展委员会网站（http://www.hubeitour.gov.cn/index.html）、黄冈市旅游局以及孝感市旅游局公布的数据。截至2016年12月,湖北大别山区A级旅游景点包括：9个4A级旅游景点、10个3A级旅游景点、5个2A级旅游景点,5A级和1A级旅游景点数量为0（图1）;交通数据来源于2016年湖北交通旅游图;DEM数据来源于中国科学院资源环境科学数据中心（http://www.resdc.cn）,空间分辨率为30 m;软件平台为ArcGIS 10.2,为便于分析,旅游景点按几何中心抽象为点状数据进行研究。
Fig. 1 Distribution map of A-grade scenic spots and poverty villages in Dabie mountain area of Hubei province

图1 湖北大别山区A级旅游景点与建档立卡贫困村分布图
注：1-鄂豫边区烈士陵园;2-徐海东大将亲属烈士陵园;3-天台山风景区;4-长胜街景区;5-乘马会馆;6-新四军五师司令部旧址;7-观音湖旅游度假区;8-双峰山旅游度假区;9-李先念故居纪念园;10-黄麻起义和鄂豫皖苏区革命烈士陵园;11-麻城市博物馆;12-杏花村;13-五脑山森林公园;14-麻城市烈士陵园;15-龟峰山景区;16-大崎山风景区;17-大别山薄刀峰风景区;18-大别山主峰旅游风景区;19-天堂寨景区;20-桃花冲森林公园;21-英山烈士陵园;22-三江生态旅游度假区;23-鄂人谷生态旅游度假村;24-李时珍纪念馆

2.3 研究方法

2.3.1 连结度指数
本文选取拓扑图论中的α指数、β指数和γ指数对研究区A级旅游景点的客流通过与交通网络之间的连结度进行定量分析。
（1） α指数
α指数是衡量旅游网络回路性的指标,计算公式如式（1）所示。
α = L - P 2 P （1）
式中：L表示研究区内交通网络中边的数量;P表示交通网络中的顶点数;α指数取值范围为[0,1]。当α=0时,表示研究区交通网络中不存在回路;当α=1时,表示交通网络中的回路数达到最大限度。
（2）β指数
β指数用来计算网络中每个节点的平均连线数目,计算公式如式（2）所示。
β = L P （2）
式中：L、P的含义同式（1）;β指数的取值范围为 [0,3]。β值越大,表明研究区旅游交通网络连结度越好,反之则越差。
（3）γ指数
γ指数与β指数不同的是,后者只表示简单的边与节点的数量比例关系,而γ指数为研究区内交通网络内连线的实际数量同可能存在最大数量的比值[22],计算公式如式（3）所示。
γ = L ( 3 ( P - 2 ) ) （3）
式中：L、P的含义与式（1）、（2）相同,γ指数取值范围为[0,1]。当γ=0时,表示研究区交通网络中无任何连线;当γ=1时,表示交通网络中连结度达到最大。
2.3.2 通达度指数
为从整体上评估旅游网络中各旅游景点之间相互移动的难易程度,本文选取通达度指数Ai进行定量分析。
通达度指数Ai表示旅游网络中任一个节点到其他所有节点最短距离的平均值[23],其计算公式如式（4）所示。
A i = ∑ j = 1 n D ij n （4）
式中：Dij为节点i到节点j的最短路径值; j为交通网络中除了节点i以外的任一节点,取值为1,2,3,…,n; ∑ j = 1 n D ij 为节点i到旅游网络中所有节点的距离之和;n为节点总数。通达度指数Ai的大小与节点i在旅游网络中的通达高低程度成反比,即Ai值越小,说明节点i的通达度越高。需要指出的是,通达度指数Ai并不代表实际距离。
2.3.3 累积耗费距离法
运用最短路径法计算栅格数据中所有网格到某个目的网格（或网格集）的最短加权距离的方法,称为累积耗费距离法[12],具体表达式为式（5）。
$A_{i}=\left\{\begin{matrix} \frac{1}{2}\sum\limits_{i=1}^{n}(Cost_{i}+Cost_{i+1}),垂直或水平方向 \\ \frac{\sqrt{2}}{2}\sum\limits_{i=1}^{n}(Cost_{i}+Cost_{i+1}),对角线方向 \\ \end{matrix}\right.$ (5)
式中：Costi表示研究区内第i个栅格的耗费值; Costi+1是指沿运动方向上的第i+1个栅格的耗费值;n为研究区总栅格数;Ai表示栅格i的景点可达性。
利用ArcGIS 10.2中的成本距离工具计算出每个景点的最短加权距离（或累积行程成本）,再求出每个栅格到最近旅游景点的时间,从而求出整个区域的旅游景点可达性。
同时,为从整体上衡量区域内居民日常旅游出行的便利程度,研究旅游景点可达性在行政单元层面上的空间格局,有必要对县级行政单元整体的景点可达性进行计算。本文通过式（6）来计算研究区所有栅格的景点可达性平均值来反映各县域的景点可达性。
S j = ∑ i = 1 n j A i n j （6）
式中：Sj表示第j个县（市）的旅游景点可达性;nj为第j个县（市）的栅格总数;Ai表示第j个县（市）内第i个栅格的景点可达性。Sj值越小,县（市）j到研究区所有景点越便利。
（1）基于交通因素的旅游景点可达性分析
为考虑不同等级交通线路对可达性的影响,本文设定每个栅格的时间成本时参考平均出行1 km所需的时间值,对不同交通线路类型赋不同的速度值。考虑到铁路交通的运营时间和班次的严格限制,且它们在研究区中的站点数量较少,故此方法仅考虑公路交通对旅游景点可达性的影响。
依据《中华人民共和国公路工程技术标准（JT-GB01-2003）》规定的道路设计标准与湖北大别山区内不同等级公路交通的实际情况,并参考覃文敏等学者的研究成果[20,24-25],设定研究区各等级公路交通的平均行车速度,并以分钟为单位来计算时间成本值Cost(A)（表1）。根据时间成本值,从研究区基础数据库中提取研究所需的空间要素,分别建立矢量要素图层,对其赋予成本属性值后将矢量数据转换为栅格数据,栅格数据的相应属性值即为时间成本值。再对各要素图层的时间成本数据进行叠加分析,得到不同空间地物栅格的时间成本数值Costi(A)。该栅格值仅用来衡量可达性的高低程度,并不代表实际时间值。
Tab. 1 Time cost on different grade highways

表1 不同等级公路交通时间成本值

公路等级 高速公路 国道 省道 县道 其他
速度/（km/h） 100 80 60 30 15
时间成本/min Cost(A) 0.6 0.75 1 2 4

注：表中速度数值来源于《中华人民共和国公路工程技术标准（JT-GB01-2003）》,并根据文献[20]、[24]-[26]做了相应调整

由于高速公路封闭性的现实影响,需要对得到的成本栅格数据进行修正。参考朱杰等[26]提出的研究方法,将高速公路500 m缓冲区内所有栅格的速度值赋为1,表示基本不通过;同时在高速公路互通口处打通4个端点,并赋高值,表示可以通过;当低等级公路与高等级公路相交时,交点处赋高值。如省道与高速公路相交时,交点处的栅格速度值赋为100。因此,研究区内的栅格只能通过高速公路的互通口或国道、省道、县道等与高速公路相连。
（2）基于地形因素的旅游景点可达性分析
为衡量自然环境下研究区可达性的基底条件,暂不考虑交通及其他人为因素的影响。此方法仅分析坡度、海拔、水域等因素对旅游景点可达性的影响,并借鉴杜雪梅等[27]的研究成果,假设人只通过步行的方式进行移动,除海拔、坡度及水域因素外,人的步行速度不受其它因素的影响,并设定人的步行速度为5 km/h,划分栅格大小为60 m × 60 m,选取出行0.06 km所需的平均时间作为参考值来测算时间成本,公式如下：
Cos t i ( B ) = 0.06 V × 60 （7）
式中：Costi（B）表示栅格i的时间成本值/min;V代表不同地貌单元上人行走速度值/（km/h）。由于海拔3000 m为医学生理高原的界限[28],而研究区内海拔均在3000 m以下,故可采用式（8）来计算非水域地区栅格i的总时间成本值[27]。
Costi（B）=0.6×Costi(B坡度)+0.4×Costi(B海拔) （8）
水域地区栅格时间成本值如表2所示。该栅格值仅用来衡量可达性的高低程度,并不代表实际时间值。
Tab. 2 Time cost value of major spatial objects

表2 主要空间对象的时间成本设定值

坡度/°
0~5 6~15 16~25 26~35 36~45 >45
速度/（km/h） 5 4 3 2 1 0.5
时间成本/min Cost（B坡度） 0.72 0.9 1.2 1.8 3.6 7.2
海拔/m ≤400 401~800 801~1200 1201~1600 >1600 水域
速度/（km/h） 5 4 3 2 1 0.5
时间成本/min Cost（B海拔） 0.72 0.9 1.2 1.8 3.6 7.2
（3）基于综合因素的旅游景点可达性分析
综合考虑交通网络因素和地形因素,得出研究区各栅格时间成本值Costi,如式（9）所示。
Cos t i = Cos t i ( A ) , Cos t i ( A ) = Cos t i ( B ) Cos t i ( A ) - Cos t i ( B ) , Cos t i ( A ) ≠ Cos t i ( B ) （9）
式中：Costi(A)表示栅格i在交通网络因素影响下的时间成本数值;Costi(B)表示栅格i在地形因素影响下的时间成本数值;Costi即为综合考虑两种因素后得出的栅格i的时间成本值。

3 结果与分析

3.1 连结度指数

利用ArcGIS 10.2建立研究区A级旅游景点Delaunay三角网,构建最邻空间结构平面拓扑关系图,如图2所示。由式（1）-（3）计算得出：旅游网络α指数为0.67>0.50;β指数为2.33>1.50;γ指数为0.85>0.50。α指数、β指数和γ指数计算结果表明：研究区A级旅游景点旅游网络回路性处于中等偏上水平,旅游网络连结性较好,A级旅游景点之间的总体连结水平良好,也证实了研究区具备进一步完善旅游交通网络状况的适宜条件。
Fig. 2 The spatial structure topology map of A-grade scenic spots

图2 A级旅游景点空间结构平面拓扑关系图

3.2 通达度分析

由式（4）计算得出湖北大别山区A级旅游景点通达度指数Ai,如表3所示。从表3可以看出,研究区内通达性较好的旅游景点多位于研究区中部位置,如五脑山森林公园、麻城市烈士陵园、麻城市博物馆等;而通达性较差的旅游景点多靠近研究区两端的位置,如李时珍纪念馆、鄂人谷生态旅游度假村、三江生态旅游度假区等。这表明研究区A级旅游景点通达度状况与景点的空间分布特征密切相关,也就是说分布在区域边缘地带的旅游景点与区域内部的景点相比,先天不具备通达优势,但通过改善交通设施条件来加强边缘地带的旅游景点与区域内部景点之间的联系,将有助于提高边缘地带的旅游景点以及整个区域的旅游通达度与可达性。
Tab. 3 The accessibility index of A-grade scenic spots

表3 A级旅游景点通达度指数

旅游节点 通达度指数Ai 旅游节点 通达度指数Ai
数值 排序 数值 排序
五脑山森林公园 60.94 1 大别山主峰旅游风景区 86.44 13
麻城市烈士陵园 61.12 2 观音湖旅游度假区 88.49 14
麻城市博物馆 63.68 3 天堂寨景区 90.15 15
龟峰山景区 64.93 4 徐海东大将亲属烈士陵园 90.84 16
黄麻起义和鄂豫皖苏区革命烈士陵园 66.30 5 双峰山旅游度假区 91.65 17
杏花村 67.23 6 英山烈士陵园 94.08 18
大崎山风景区 68.88 7 新四军五师司令部旧址 96.34 19
乘马会馆 70.26 8 鄂豫边区烈士陵园 99.17 20
长胜街景区 70.43 9 桃花冲森林公园 105.79 21
李先念故居纪念园 71.73 10 三江生态旅游度假区 109.38 22
大别山薄刀峰风景区 78.26 11 鄂人谷生态旅游度假村 119.51 23
天台山风景区 79.03 12 李时珍纪念馆 128.15 24

3.3 基于交通因素的旅游景点可达性分析

以湖北省交通旅游图为底图,在ArcGIS 10.2中建立不同等级交通线路图层,并分别赋不同的速度值和成本值（表1）,利用成本加权操作,计算出每个景点的成本加权距离。将研究区A级旅游景点作为耗费距离源点,并考虑高速公路封闭性的现实影响,求出研究区内每个栅格到距其最近旅游景点的时间,该时间值即为旅游景点到区域内任意栅格所花费时间的最小值,得出研究区内A级旅游景点的可达性（图3）,利用式（6）对各县域的可达性进行计算,并将可达性划分为3个等级（图4）。
Fig. 3 Accessibility distribution map of scenic spots based on transportation factors

图3 研究区旅游景点可达性分布图

Fig. 4 County administrative map of accessibility based on transportation factors

图4 县域单元旅游景点可达性等级图（交通因素）

如图3所示,基于交通因素的旅游景点可达性分析结果表明,研究区A级旅游景点可达性具有明显的交通指向性。经统计,高可达区面积约2857 km2,约占整个研究区面积的18%。通过与研究区A级旅游景点分布图（图1）对比发现,可达性较高的主要有麻城市烈士陵园、李时珍纪念馆和杏花村等处于高等级公路交叉口附近的旅游景点,相对容易到达;可达性较低的主要有天台山风景区、双峰山旅游度假区和桃花冲森林公园等处于交通不发达区域的景点,相对不容易到达。从图4可看出,县域尺度上,旅游景点可达性较高的有麻城市和红安县。一方面,因其交通条件较其他各县发达,在不考虑铁路等因素的影响下,区内有多条高等级公路与其他各县相连,交通便利,整体可达性较好;另一方面,因研究区略呈狭长形态,这2个县（市）靠近中间位置,到其他各处相对便利,而位于研究区两端的罗田县、英山县、孝昌县等县域整体可达性则相对较差。
此方法表明,研究区旅游景点可达性具有较为明显的交通指向性,但缺点是对于湖泊、水库等水域因素的阻隔作用表现不明显。

3.4 基于地形因素的旅游景点可达性分析

该方法主要目的在于探讨自然地形因素对景点分布的影响,因此暂不考虑不同交通条件以及交通工具的影响。假设人只通过步行这种单一方式移动,因不同的高程、坡度等地形特征,以及湖泊、水库等水域的存在会对人的步行速度产生一定的影响,即高程越高、坡度越大,速度越慢,并且水域的存在也会阻隔人的步行。经式（8）计算,并结合研究区地形特征,对湖北大别山区旅游可达性进行等级划分,结果如图5所示。经式（6）计算,并结合表2中时间成本值,对县域单元整体可达性进行等级划分,如图6所示。
Fig. 5 Accessibility distribution map of scenic spots based on terrain factors

图5 研究区旅游景点可达性分布图

Fig. 6 County administrative map of accessibility based on terrain factors

图6 县域单元旅游景点可达性等级图（地形因素）

如图5所示,基于地形因素的旅游景点可达性分析结果表明,由于海拔、坡度及湖泊、水库等水域因素的影响,研究区高可达区面积约6105 km2,约占总面积的38%,而低可达区均位于海拔高、坡度陡地区或湖泊等水域地区。表明地形因素对研究区旅游景点可达性影响较为显著,且可达性较好的旅游景点多为位于海拔低、坡度缓地区的人文类旅游景点,如麻城市博物馆、李先念故居纪念园、鄂豫边区烈士陵园等;而生态类旅游景点多分布在可达性较低的区域,如天堂寨景区、大别山薄刀峰风景区、大别山主峰旅游风景区等。从图6可以看出,研究区内平均海拔低、坡度小的红安县和麻城市可达性较高,居民日常旅游出行较为便利。虽然孝昌县整体地形条件较好,但区域内2个A级旅游景点均位于海拔高、坡度大地区,故县域整体旅游可达性较低;而整体海拔高、坡度大的罗田县和英山县可达性则较差,居民日常旅游出行相对不便。

3.5 基于综合因素的旅游景点可达性分析

综合考虑不同等级交通因素和复杂地形因素的旅游景点可达性方法,不仅将高速公路、国道、省道等对可达性的影响考虑在内,还将水域、高海拔、陡坡度等对可达性的阻隔作用也考虑在内,弥补了以上2种方法各自的不足之处。利用式（9）计算得出旅游景点可达性综合评价结果,如图7-8所示。
Fig. 7 Accessibility distribution map of scenic spots based on comprehensive factors

图7 研究区旅游景点可达性分布图

Fig. 8 County administrative map of accessibility based on comprehensive factors

图8 县域单元旅游景点可达性等级图（综合因素）

经统计,研究区高可达区面积约7358 km2,约占总面积的46%,比前2种方法测算的高可达区的比重都要高,这表明将交通因素考虑在内,提高了自然环境下的旅游景点可达性水平;而处于低海拔、缓坡度、非水域等优势地形条件的地区,虽然交通网络暂时没有延伸到该区域,但步行方便,可达性也较好。这也反映出研究区旅游景点可达性还有进一步提升的空间,通过加快交通设施建设将极大地提高区内旅游景点的可达性水平,有利于促进本地及周边区域旅游业的整体发展。

4 结论与讨论

在旅游业逐渐成为各国经济发展重要支柱产业的背景下,旅游业的发展也成为促进贫困山区脱贫致富的重要途径。通过旅游可达性水平的测度,加强区域之间联系与合作,对于整合贫困山区的旅游资源,带动当地经济发展具有重要的推动作用。具体体现在以下2个方面：① 旅游业改善了贫困山区的交通条件、通讯等基础设施,使旅游业成为贫困山区经济发展的可行战略选择;② 通过提高贫困山区的旅游景点可达性水平,又会带动周边其他旅游资源的开发水平,进一步推动区域经济发展,尽早实现旅游脱贫目标,旅游景点可达性是衡量地区经济发展潜力的重要指标,而对贫困山区旅游景点可达性的研究,可为贫困山区旅游产业的发展和旅游扶贫工作的开展提供决策支持,也有助于带动周边地区经济发展。此外,对于贫困山区旅游景点可达性的研究更有助于在当地靠山吃山、靠水吃水、自给自足的生存模式下衡量出旅游发展的潜力,发挥旅游资源优势,提高经济发展水平。针对目前旅游景点的可达性研究多集中于对经济发达地区旅游景点的交通成本测算的局限性,而经济落后的贫困山区的旅游景点由于自身地形特征的复杂性与特殊性,使其可达性的研究也有一定的特殊之处,也就是说贫困山区旅游景点的可达性,不仅受交通因素的影响,还受海拔、坡度等地形因素的制约,只有将交通因素和地名因素综合起来考虑,才能得到较为客观的、全面的旅游景点可达性水平测度。因此,本文通过聚焦典型贫困山区,探讨交通成本及复杂地形特征对区域旅游景点可达性的影响。首先,选取连接度指数和通达度指数分析了研究区旅游网络的整体连通状况;然后,运用累积耗费距离法,分别基于交通因素、地形因素以及综合以上2种因素的方法,对研究区旅游景点可达性和县级行政单元的整体可达性进行了对比分析,结论如下：
（1）基于交通因素的分析得出,交通成本测算角度下的研究区旅游景点可达性空间分布具有较强的交通指向性,即可达性较好的景点多位于高等级公路相交区域,如麻城市烈士陵园、李时珍纪念馆、杏花村等,而天台山风景区、双峰山旅游度假区、桃花冲森林公园等景点则可达性较差;县域尺度上,在不考虑铁路等因素的影响下,麻城市和红安县有多条高等级公路与其他各县相连,可达性较好,而罗田县、英山县、孝昌县的整体可达性相对较差。该方法将不同等级交通道路对可达性的不同影响考虑在内,但缺点是弱化了水域对于可达性的阻隔作用。
（2）从地形因素角度下分析得出,地形因素对研究区旅游景点可达性影响较为显著,即可达性较好的旅游景点多位于海拔低、坡度缓的地区,并且人文类旅游景点可达性整体上要优于生态类旅游景点,如麻城市博物馆、李先念故居纪念园、鄂豫边区烈士陵园等人文类景点的可达性优于天堂寨景区、大别山薄刀峰风景区、大别山主峰旅游风景区等生态类旅游景点;县域尺度上,区内平均海拔低、坡度小的红安县和麻城市可达性较高,而整体海拔高、坡度大的罗田县和英山县可达性则较差。该方法将不同海拔、坡度对可达性的影响考虑在内,还可有效识别水域对贫困山区旅游景点可达性的阻隔作用,但缺点是忽视了区域内交通条件对可达性的影响。
（3）通过单纯的交通成本测算结果与地形因素测算结果的对比分析得出,交通因素分析法弱化了湖泊、水库等水域对于可达性的阻隔作用;地形因素分析法则忽视了交通设施对于可达性的影响。然而,本文提出的综合考虑不同等级交通因素和复杂地形因素的可达性评价方法,弥补了以上2种方法各自的不足,既可有效地识别水域对于旅游景点可达性的阻隔作用,也突出了交通条件的改善对于自然环境下可达性水平的提升作用。
综上,综合考虑不同等级交通因素和复杂地形因素的可达性评价方法,将贫困山区特有的自然因素与人为影响因素考虑在内,不仅使评价结果更加客观,也在一定程度上体现了通过人为改善交通条件,可以弥补自然环境下可达性处于劣势条件的贫困山区旅游景点发展的局限之处,有利于区域整体的旅游可持续发展。

The authors have declared that no competing interests exist.

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