昆明市农家乐空间分异及其驱动力研究

Study on Spatial Differentiation and Driving Factors of Agritainment in Kunming

SU Nan，ZHUDa-ming2，KEXiaochnetal（1.YunnanVocationalCollgeofgriculture，Kunmng，Yuan65012；.Faculty Land Resources Engineering，Kunming University of Science and Technology，Kunming，Yunnan 650031）

AbstractTaking703agitainments in KunmingCitycapturedinOctober2023asthresearchobect，bymeansofspatialanalysisethods andeconometicgeapodelsdthatialeafaintinugCifroesptsfqaitio spatialdistrtotalsidaialrbiaecodlyilftlaeed graphicaldetetormodel（OPGD，thriingfactosoftespatialdiferentiationofgiaintinKunmngCityereaaledfrothe typesofnaturaloucedoentooiclevelandtoustarketndtenifueningfctossuchsgetatiocoveragdhtt data.Teresultsresodsloeeendstrbuiofagiantcabebedinughustersspatiall entire city and folows a cluster-random pattrn within the main urban area，with a distinct spatial scale of 3.5km . The density distribution centerofagritaentsinteinurbanaraofKuingisainlyocetratedinthcetral-otpartofXishanDistrict，tothpart ofPanlonDistrictdtralpartofuastrctfroitidepespetie，itprets“toreuliteroatd andcontiguousdtributioitingisanndGanuasteoeaIsfstrbutioaracteristis，itbiaturf alongtheodroudtityndearate.etialsalefeigussferetiatiougggaiceos 2.5kiloetersNigtlights（urbanzatiolevel）tacefrotecitntendGDeeaindinfctosatdtosafe entiationTeinteractiobetwenoadetwkdnsiandGDasteostsigfcantimpactotiboofagrintsinKing City.

KeywordsAgritainment；Spatialpatern；Drivingfactors；Optimal parameters-basedgeographical detectormodel；KunmingCity

乡村振兴战略是我国从“农业现代化”走向“乡村现代化"的重要分水岭[1]，乡村旅游作为乡村产业的重要业态，是优化乡村经济结构，调整经济转型，推动乡村现代化高质量发展的重要抓手[2]。近年来，随着乡村人居环境的不断改善以及国家政策的倾斜，乡村旅游产业规模不断发展壮大，2022年6月云南省人民政府办公厅印发的《云南省农业现代化三年行动方案（2022—2024年）》提出，到2024年乡村旅游接待游客数量、产值由2021年的4.3亿人次、3000亿元增加到5.8亿人次、4600亿元的目标，2023年7月国家发展和改革委员会印发的《关于恢复和扩大消费的措施》指出，要大力发展乡村旅游，进一步彰显了乡村旅游在拉动内需方面发挥的重要作用。

由于资源禀赋以及区位条件异同，乡村旅游空间分布形态复杂多样，其空间异质性为乡村旅游的建设和发展带来了一定的困扰[3]。当前，国内学者在对乡村旅游空间结构进行研究时，所选取的研究对象、方法呈多样化特点，研究对象上主要源于评选公布的休闲农业与乡村旅游示范点、特色小镇、少数民族特色村寨等[4-6]以及来自网络的POI数据[7-10]；研究方法上主要选取洛伦兹曲线[4，7]、地理集中指数 最近邻指数 、变异系数（CV）[5-6]、核密度函数[8]、莫兰指数（Morans I [10] Ω，K 函数（Ripley’s K ）[9]等来探究空间分布模式、邻近关系及不同空间尺度下的分布规律；在驱动因素的探究方面，早期多以定性分析[13]为主，随着研究的深入，逐渐转为与地物地貌、河流水系、交通区位等的耦合情况[4.6-7，11-12]定量定性相结合分析研究，现阶段，多使用地理探测器[5，8-9，14]地理加权回归模型（GTWR）[15-16]等空间统计模型定量分析驱动因子。

针对目前乡村旅游地空间分布特征及影响因素研究中数据来源多为基于示范点坐标拾取等小样本数据，地理探测器模型使用多以县、市域为主，尺度普遍单一等不足，且农家乐作为乡村旅游发展的初级业态，具有良好的代表性和普遍意义，基数大、自发性强[]等特点，笔者基于农家乐POI数据，结合多尺度参数最优地理探测器模型（OPGD）对市乡村旅游空间分布格局进行系统探究，以期为市乡村旅游规划发展提供一定的参考。

1研究区概况及数据来源

1.1研究区概况（ N）位于我国内陆西南地区云贵高原中部，总面积达2.1万 ，平均海拔 1891m ，是云南省政治、经济发展中心。市农家乐发展起源于20世纪90年代，是云南最早开展农家乐的旅游城市之一[17]。近年来，随着乡村振兴战略的深人实施及各类乡村文化旅游节的成功举办，市乡村旅游得到迅猛发展。据市文旅局统计，2024年清明假期，仅西山区乡村旅游接待游客8.63万人次，实现旅游综合收入0.28亿元，其中绝大多数收入都由农家乐创造。当前，乡村旅游的业态已从农旅融合逐渐过渡到农文旅高质量一体化发展[18]，因此研究市农家乐旅游业态分布对于推动乡村旅游转型升级及打造乡村旅游品牌具有重要的实践和指导意义。

1.2数据来源及处理农家乐抓取于高德地图2023年10月的POI数据，采集步骤：以“农家乐”“农庄”“山庄”等为关键词在市范围内进行采集，共收集到779个样本数据；其次进行数据清洗，剔除如“老唐养狗场”“云南佛新农业科技开发有限公司”等不满足要求的POI，并按一定比例抽样人工电话核实确定，最终获得703个有效数据。其余基础地理信息数据来源及参数见表1。最后，利用GIS软件将不同数据通过重采样等手段统一分辨率，并将地理坐标系设置为WGS_1984，投影坐标系设置为WGS_1984_UTM_48N。

2研究方法

2.1 空间分布特征

2.1.1最近邻指数（ R 指数）。最近邻指数是分析地理点状事物空间分布相互邻近程度的重要指标，通过测算出每个点状事物与其最近点之间的实际观测平均距离与理想随机模式下预期平均距离之比，来分析点状事物的空间分布特征[19]。 R 指数计算公式：

式中： R 为最近邻指数； 为农家乐样本点实际观测的平均距离； 为农家乐样本点随机分布模式下的预期平均距离； 为某一农家乐样本点与最近邻农家乐之间的距离； n 为市内农家乐的数量；A为市面积。

2.1.2核密度。核密度估计（kernel density estimation）主要根据待估计要素与样本要素之间的距离进行概率密度值估计[20]，核密度估计值能更好地反映一个集聚核心区对周围地区的影响力，核密度值越高，则表明分布越密集。核密度估计的数学模型：

式中 为核密度估计值； 为核函数； n 为市农 家乐个数； h（h>0） 为带宽，也称距离衰减阈值； ）为估计值点到核心点 之间的距离。

2.1.3Ripley’s K 函数。 K 函数作为一种基于距离的概括要素空间分布累计特征的方法，常被用来描述点要素在空间范围内的相关性程度，反映要素随尺度变化而呈现出的空间分布模式[21]，为了使期望线性化并保持方差稳定[]，Besag等[23]将函数进行开方线性转化为 L 函数：

式中 为研究区域面积； d 为观测尺度； n 为农家乐样本数量； 为示性函数[24]，当农家乐样本点 i 与点 j 之间的距离 时，取值为1，否则为 0 。在农家乐样本点完全随机分布（completespacerandomness）的假设下，期望为0。若L（d）-d>0 ，表明在尺度为 d 时，农家乐样本点具有空间聚集分布的趋势；若 L（d）-d<0 ，表明具有空间离散分布的趋势；若 L（d）-d=0 ，则表示完全随机分布。