基于GIS技术的贵州东部山区矿业城市旅游空间关联分析
贵州东部山区的中小型城市属于矿业与旅游并重的城市类型，随着矿业资源优势的减弱，在计划经济向市场经济的转型时期，新经济制度与产业结构对矿业城市的空间产生新的发展动力，促使矿业城市的空间结构发生了一定程度的变化。本文就是在这样的背景下，探讨矿业城市旅游空间结构的问题，对于其关联性进行深入的分析和解读，促进区域旅游进一步发展。
一、理论介绍
GIS，即地理信息系统，是利用地理模型分析法来提供多种空间及动态地理信息，该系统是建立在地理空间基础之上，其主要任务是开展地理研究，并提供地理决策服务。地理信息系统的主要作用是对数据库、电子表格文件或者是在程序中直接输入的表格型数据进行转换，使其呈现为地理图形的形式在对其激进型浏览、分析和操作。地理信息系统所显示的范围相当广泛，达到洲际地图，小到街区地图均可清晰显示出来。
所谓空间相互作用，具体指的是区域之间在人口及劳动力、技术、资金、信息以及商品等方面开展互相传输的过程，特别是对于城市旅游业的发展而言，这一作用的影响越来越显著，突出表现为城市相互之间在旅游资源方面的互补及竞合发展，交通、资源以及旅游者等相关要素之间通过交换发展会带来巨大发展效益。国外对相互作用的研究起步较早，其中成就较为突出的是海格特以及乌尔曼，海格特主张对空间相互作用的形式进行划分，对流、辐射以及传导是空间相互作用的三种主要形式；乌尔曼主要是对空间发生相互作用的条件进行了归纳和总结，互补性、可运输性以及中介机会是发生空间相互作用最重要的三个条件。我国对城市空间相互作用理论的研究尚处于起步阶段，有关的研究主要是以乌尔曼所提出的空间相互作用的三大条件为基础，对主要旅游城市相互之间的互补性以及中介机会进行分析，之后逐步在研究中引入定量分析，使用最为普遍的是引力模型，经过长期研究逐渐发现，在区域空间关联性研究方面使用威尔逊模型更为适宜。笔者在此将以空间相互作用的相关理论为依托，采用威尔逊模型，借助地理信息系统中的网络分析来获取城市间交通距离最短的路径，在得到旅游吸引强度指标的基础之上再利用地理信息系统软件开展空间相关性分析，立足于旅游视角对城市空间关联性进行分析和解读。
二、城市旅游空间关联分析
1.确定分析模型
（1）模型原理。之前开展空间相互作用的相关分析通常选用的是牛顿模型，即公式1，按照牛顿模型的相关理论，空间相互作用强度而后距离平方之间具有反比关系，也就是说，距离越近，空间相互作用强度越大，此种分析模型最大的不足就是在距离趋近于零的情况下，空间相互作用将会趋近于无穷大，很明显这是不合理的。有学者对此展开深入分析，主张在区域旅游引力研究方面最适宜的模型是威尔逊模型，该模型主张，对于一个旅游区域系统而言，旅游空间相互作用具有距离指数衰减形式，公式2是威尔逊模型公式。
在上面的威尔逊模型公式当中，OJ以及DK所表示的是城市j及城市k的属性值，Tjk所表示的是第j个城市和第k个城市之间的相互作用力。对不同的客观地理现实进行考察，也就是针对威尔逊模型公式配置不同的参数，便可以推导出相应的城市旅游空间的有关指标。
（2）旅游城市交通物理吸引强度。对于上面所介绍的威尔逊模型公式而言，假定所有旅游城市在本质方面不存在明显差别，也就是将不同城市的属性值差异所导致的影响予以忽略，在此种情况下，威尔逊模型公式中的Aj、Bk、Oi以及Dk即为常数，此时可以对威尔逊模型公式进行替换，替换之后的公式为：
在上面的公式中，两个城市之间的交通距离是唯一的一个变量，因此，根据该公式可以明确两个旅游城市之间依托于交通度量的计算量。旅游城市旅游交通便利性程度可以通过下面的公式反映出来。
上面的公式首先是对城市和全部交通度量结果进行求和，在对结果进行数量平均，根据这一公式可以了解某一城市的交通便利程度，这就是交通物理吸引强度。
（3）旅游城市交通―资源―人口吸引强度。对于旅游来说，城市相互间互为目的地和客源地，举例来说，长沙的游客可以到太原去旅游，而太原的游客同样也可以到长沙来游玩，因此，影响旅游客流量的因素主要有两个，一个是旅游目的地自身属性以及旅游目的地所拥有的旅游资源状况；另外一个就是被吸引城市潜在的游客量。在交通物理吸引强度公式基础之上，对旅游城市自身属性、客源城市人口因素以及所拥有的旅游资源数量予以综合考虑，可以推导出以下模型公式：
在上述公式当中，Rj所表示的是城市j所拥有的旅游资源数量，Pk所表示的是城市k潜在旅游人数，该模型所反映的就是交通―资源―人口吸引强度，利用该公式可以对某区域范围内城市的旅游人数做出较为准确的预测。
2.确定计算数据
现以贵州东部山区矿业城市为例，铜仁、江口、松桃分别以汞矿、金矿、锰矿为主，德江、思南、沿河以煤矿为主，旅游城市交通物理吸引强度公式以及旅游城市交通―资源―人口吸引强度公式涉及到一个共同参数β，有关学者对此进行了计算分析，确定该参数的近似值为0.032，rjk是根据Mapinfo V6.0所推导出的旅游城市相互之间公路距离的最小值，参数Pk所表示的是旅游城市人口总数，资源量Rj是对Voronoi图中所有城市所涉及到的四种级别的旅游景点以所有旅游景点所对应的基本流量为依据进行加权处理之后所得到的结果，详见下表所示。 3.计算结果
上文已经就旅游城市交通物理吸引强度以及交通―资源―人口吸引强度的计算方法进行了分析和讨论，并推导出相应的计算公式，据此对贵州省铜仁市的主要旅游城市交通物理吸引强度以及交通―资源―人口吸引强度进行计算，结果详见下表所示。
（1）铜仁市主要旅游城市交通物理吸引强度分析。根据上面的贵州铜仁市主要旅游城市吸引力模型计算结果统计表中的相关数据可以得知，铜仁以及贵州省东部中小城市在旅游方面有着一定的优势，导致这一现状的原因主要有两个，一方面，这些地区的旅游交通已经发展到了一定水平，并已经形成了较为完善的旅游交通网络，城市交通便利；另一方面，这些城市相互之间的位置相对集中，相互之间的距离较近，比如，江口与印江之间距离不是很远，这在一定程度上给城市旅游交通物理吸引强度的计算值偏离度造成影响。德江和松桃处于第二个层次，和导致贵州东部地区的几个城市强大的旅游交通物理吸引力强度的原因有所不同，造成这三个旅游拥有城市交通物理吸引强度优势的主要原因是其所处的地理位置，第一，这一区域范围内的三个城市相互之间的距离较近，第二就是这一地区位于贵州省东部，在交通方面占据明显优势。如果地理位置和交通条件不好，则必然其交通物理吸引力就比较弱。
（2）贵州省主要旅游城市交通―资源―人口吸引强度分析。以上面的贵州省主要旅游城市吸引力模型计算结果统计表中的相关统计数据为主要依据，可以对贵州省东部中小城市的旅游人数进行预测。在众多比较具有代表性的旅游城市当中，占据绝对性优势地位的当属铜仁市，其旅游城市交通―资源―人口吸引强度计算结果高于1000，江口旅游发展水平位于其后，其旅游城市交通―资源―人口吸引强度大致在100上下；德江和松桃等几个旅游城市的旅游发展情况处于相对发达水平，旅游城市交通―资源―人口吸引强度系数在30至50之间；除此之外的几个城市的旅游城市交通―资源―人口吸引强度系数均低于20，旅游发展水平相对落后。
为对上述计算结果的准确性进行验证，笔者还对贵州的一些旅游城市近几年的国内旅游人数统计资料进行整理，结果表明，除贵阳等少数几个城市略有偏差之外，剩余的城市国内旅游人数是和所计算出来的旅游城市交通―资源―人口吸引强度指数基本吻合的。由此可以证实上述计算结果的准确性。
三、结语
对于某一个区域而言，随着区域范围内的旅游城市开发出的旅游景点数量的日益增多，旅游城市相互之间的空间关联度越来越高，旅游城市相互间在空间方面的联系也会相应提升，一方面，会促进旅游城市相互之间在信息、人员以及物质等方面交流的频繁及密切程度。另一方面，对于城市相互之间以及区域相互之间优势互补、旅游发展区域化及一体化目标的实现具有重要的促进意义，与此同时还有利于区域旅游社会影响力的进一步提升，进而吸引越来越多的旅客，创作更多的商机，这对于区域经济的整体发展具有重要意义。
