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user: 2. 数据采集与研究方法 2.1. 数据来源 本研究依据四川旅游标准评定委员于2016年5月公布的全省968家星级农家乐/乡村酒店名单，选取可通过百度坐标拾取工具精确定位地理坐标的224家四星级及以上的星级农家乐/乡村酒店作为研究对象。 2.2. 研究方法 借助百度坐标拾取工具对224个样本点进行精确定位，并将研究样本的属性数据录入Excel数据库，通过ArcGis工作平台将样本点以点状要素标注在一张已配准好地理坐标的四川省地图上。通过最邻近指数、地理集中指数、空间基尼系数、核密度分析、热点分析等方法对四川省四星及以上星级农家乐的分布形态、均衡程度等进行分析，并进一步探讨影响其空间分布的因素。 2.2.1. 最邻近点指数分析 最邻近指数通过最邻近点对间的距离描述点状要素的空间分布模式，实际计算过程中首先采用欧式距离公式计算研究区域中各点对的最邻近距离，然后求各点对的平均最邻近距离，用d min 表示。用d E 表示点状要素完全随机分布时的最邻近距离的理论平均最邻近距离。最邻近指数R = d min /d E ，R > 1，表明各点状要素相互排斥，属于均匀分布；R < 1，表明各空点状要素相互接近，呈现空间集聚分布；R = 1，表明各点状要素是随机分布的。 2.2.2. 地理集中指数 地理学界通常用地理集中指数衡量研究对象的集中程度。本文用其度量四星级及以上星级农家乐在省域及市域尺度上的集中程度。计算公式为： G = 100 % * ∑ i = 1 w ( X i / T ) 2 上式中，G为四川省四星及以上星级农家乐的地理集中指数；X i 为第i个地级市/自治州拥有的四星及以上星级农家乐的数量；T为四星及以上星级农家乐的总数；w为四川省地级市和自治州的总数。G值越大，传统村落分布越集中；反之，则分散。用 G 0 表示四星及以上星级农家乐均匀分布在各地时的地理集中指数，若 G 0 < G ，表明四星及以上星级农家乐为集中分布，反之为分散分布。 2.2.3. 空间基尼系数 地理学界通常通过空间基尼系数来衡量区域空间分布的离散程度，从而研究地理要素在空间分布上的差异。本文通过空间基尼系数测度四星及以上星级农家乐在四川省四大地理分区中的分布状况，其公式如下： G = − ∑ i = 1 N P i L n P i L n N 上式中，P i 表示第i个区域里四星及以上星级农家乐数占总体的比重，N为区域的个数。基尼系数通常介于0~1区间内，系数越大说明越集中。 2.2.4. 核密度分析 核密度估计法认为区域内任意一个位置都有一个事件密度，而不只是事件发生点上。根据概率理论，密度(Kernel)估计的定义为：假设点集 x i ， ⋯ ⋯ ， x n 为从样本R中抽取的点子集，则估计R在某点x处的值为R(x)，通常有Rosenblatt-Parzen核估计: R n ( x ) = 1 / n h ∑ i = 1 n k 上式中， k 称为核函数； > 0，为带宽； ( x − x i ) 表示估值点到事件 x i 处的距离。在核密度估值中，带宽h通常是不固定的，在实际应用中可选择不同带宽进行比较，确定最合理的空间搜索带宽值。 2.2.5. 空间自相关分析 空间自相关是指一个区域内分布的地理事物的某一属性和其他所有事物的同种属性之间的关系。衡量空间自相关的方法有很多，常用的是Moran’s I，其可以衡量空间全局空间自相关，公式为： I = ∑ i = 1 n ∑ j = 1 n W i j ( X i − X ¯ ) ( X j − X ¯ ) S 2 ∑ i = 1 n ∑ j = 1 n W i j 上式中， X i 为星级农家乐的数量； W i j 为空间权重矩阵；n为研究区个数。I的取值范围是(−1， 1)，若I取值为负，表示负相关，区域间呈离散分布；I取值为正，表示正相关，区域间呈集聚分布；I为0，表示区域间空间分布不相关。通常用Z值对空间分布相关性的显著性进行检验，Z值大于分布区间则呈现显著聚集，反之则区域呈分散分布。同时学者通过局域关联指数Getis-Ord G i 来描述要素的空间分布自相关程度，进而反映不同地域范围内要素的空间分布状况并通过热点区域冷点区的分布刻画要素之间的相互作用关系。 2.3. 四川省三星及以上星级农家乐的整体分布特征 星级农家乐示范点在宏观上呈现点状分布，各点在地理空间上相互邻近。根据最邻近距离公式，运用ArcGis10.2工具计算出四川省224个四星及以上级农家乐示范点的最近邻比率为0.596489，Z值得分为是−11.553419，p值为0.000000，即随机产生此聚类模式的可能性低于1%，在市域尺度上四川省四星级及以上的星级农家乐在空间为典型的集聚分布，因此，合理组织农家乐的经营，对提高农家乐的整体竞争力尤为重要。 由最邻近指数分析知，四川省四星及以上星级的农家乐在空间上呈集聚分布，下面通过地理集中指数计算其在市域范围内的具体集聚特征。本研究选取四川四星及以上星级的农家乐的总数T = 224，四川省地级市及自治州总数w = 21，通过地理集中指数公式，求得四川省四星及以上星级农家乐的地理集中指数：G = 30.4%。若四星及以上星级农家乐均匀分布在各地，则此时的地理集中指数： G 0 = 9.74%。由 G > G 0 ，可知从市域尺度看，四川省四星及以上星级农家乐空间分布较为集中，主要集中在成都、宜宾、绵阳等城市。 从地理区上，可把四川省分为四川盆地底部地区、四川盆地边缘地区、川西南山区和川北高原四大地理区域。四星及以上星级农家乐在四川省四大地理区的分布情况见表1。 由表1可知，四星及以上星级农家乐在四大地里区分布的差异较大，通过计算得到四川省四星及以上星级农家乐的空间基尼系数G = 77.27%，表明其在四大地理区内分布不均衡，主要集中分布在地势相对平坦的四川盆地底部地区及其周围边缘山区，这两个区域集中了全省87.06%的四星及以上星级的农家乐，反映出农家乐的分布受地形因素的影响。 Table 1 Statistics of four-star and above-level star farmhouses in four geographical regions in Sichuan Provinc 地理分区 四星及以上星级农家乐数量 所占百分比 累计百分比 四川盆地底部地区 110 49.11% 49.11% 四川盆地边缘地区 85 37.95% 87.06% 川西南山区 14 6.25% 93.31% 川北高原 15 6.69% 100% 表1. 四川省四星及以上星级农家乐在四大地理区的统计 2.4. 四川省三星及以上星级农家乐的空间分布特征 2.4.1. 四川省三星及以上星级农家乐的空间分布特征 根据核密度分析原理，借助ArcGis软件的空间分析工具对四川省四星及以上星级农家乐进行核密度估计分析，得到如图1所示的空间密度分布图。由图1可以看出四星及以上星级农家乐的空间分布密度在不同区域有显著差异，总体上看，四星及以上星级农家乐的分布与地形、地貌有密切联系。从自然地理区角度看，密度高值区主要分布在地势相对平缓的四川盆地底部地区和边缘地区，川西南山区和川北高原等海拔较高地区的核密度估计值相对较低，呈现零星的集聚分布；从市域角度看，密度高值区主要分布宜宾、眉山、达州、宜宾、绵阳等城市。在值得注意的是，成都作为四川省的省会城市，乡村旅游发展十分成熟，四星及以上星级的农家乐也位居全省首列，但核密度最大地区却不在成都境内，这是因为星级农家乐的分布与城市的规模、功能的强弱等都是紧密耦合的。 图1. 四川省四星及以上星级农家乐空间分布密度图 2.4.2. 空间自相关分析 根据空间自相关分析方法，结合ArcGis工具对四川省四星及以上星级的农家乐进行空间相关性分析，得到相应的相关性特征，如表2。 Table 2 Samsung and above star farmhouse space related value Moran’s I Z值检验得分 Z值检验置信区间 Z值检验均匀分布区间 0.298502 34.497816 99% −1.65~1.65 表2. 三星及以上星级农家乐空间相关值 经计算，Moran’s I值为0.298502，呈正空间自相关，说明四川省四星及以上星级的农家乐呈现显著的空间集聚分布；Z = 34.497816 > 1.65，且通过了99%的显著性检验。因此，四川省四星及以上星级的农家乐在空间分布上存在显著地集聚特征。 进一步对四星及以上星级农家乐集聚的冷热点分布特征进行分析，借助ArcGis软件计算三星及以上星级农家乐的局域关联指数Getis-Ord G i ，并运用自然断裂法把四星及以上星级农家乐的空间分布划分为冷点区、次冷点区、次热点区和热点区四种类型，其空间分布热点图如图2。从自然地理区尺度看，四星及以上星级农家乐的冷热点区分布差异不大，每个自然地理区都呈现冷热点区交替分布的现象，其中四川盆地底部及其边缘的山区热点区分布最集中。从市域尺度看，热点区在空间上呈现集中连线分布，热点区分布在成都市、绵阳市和宜宾市、达州四个城市，次热点区的州市最多，次冷热点区主要是位于四川盆地边缘的巴中市、广元自贡市、内江市等，冷热点区空间分布较为分散，分别是川西南的攀枝花、川西北的甘孜州以及四川盆地边缘的泸州市，从整体看冷点区主要分布在地形起伏较大地区。经统计发现，热点和次热点区紧61.9%，而冷点和次冷点区仅占整个区域的38.1%，而表明四川省四星级及以上星级农家乐以热点地区为主，整体发展较为活跃，这与四川省长久的农家乐发展史是密不可分的。热点和冷点区在空间分布上存在明显差异，热点区主要表现为集中连线分布，而冷点区呈现显著的“团块状”分布。 图2. 四川省四星及以上星级农家乐空间分布热点图