發(fā)布時(shí)間：2020-03-24 10:10

【摘要】：旅游資源的管理者通過法律、政治、經(jīng)濟(jì)和技術(shù)等途徑,依據(jù)區(qū)域市場供求情況并結(jié)合旅游發(fā)展的總體目標(biāo),將與旅游資源相關(guān)的各類要素聚合成為統(tǒng)一整體,以求實(shí)現(xiàn)區(qū)域旅游經(jīng)濟(jì)價(jià)值最大化和綜合利益最大化的過程稱作旅游資源整合。近年來,旅順口區(qū)旅游業(yè)發(fā)展迅速,但與大連市周邊及遼寧省其他地區(qū)相比,存在十分明顯的差距,主要原因是旅順口區(qū)旅游資源在空間分布上較分散,旅游資源整體形象不突出,旅游路線以文化游為主,旅游路線簡單,經(jīng)營理念單一,尚未綜合考慮旅游資源的整合開發(fā)。因此,對旅順口區(qū)的旅游資源進(jìn)行功能劃分實(shí)現(xiàn)旅順口區(qū)旅游經(jīng)濟(jì)價(jià)值的最大化和綜合利益最大化,提升旅游資源整體發(fā)展水平,為政府可持續(xù)發(fā)展提供可靠的參考,具有重大的實(shí)踐意義,合理整合旅游資源,構(gòu)建完美的旅游路線。本文從旅游資源區(qū)劃和旅游路線優(yōu)化兩個(gè)方向出發(fā),針對旅游資源的整合開發(fā)采用基于ArcGIS軟件的空間分析、柵格分析、可達(dá)性分析以及網(wǎng)絡(luò)分析技術(shù),首先從空間格局角度分析出發(fā),運(yùn)用最近鄰指數(shù)分析法、多距離空間聚類及密度制圖方法綜合分析旅順口區(qū)旅游資源的空間格局,得出旅順口區(qū)的旅游資源樣本點(diǎn)呈現(xiàn)集聚分布狀態(tài);并且在空間尺度小于9800米時(shí),旅順口區(qū)旅游資源單體具有點(diǎn)集聚特征;空間尺度大于9800米時(shí),旅順口區(qū)旅游資源單體具有點(diǎn)發(fā)散特征;密度制圖中得出半徑為2000米時(shí),可以清晰得反映出旅游資源在多處呈現(xiàn)小范圍內(nèi)的互相集聚,形成熱點(diǎn)區(qū)域。其次,運(yùn)用ArcGIS柵格分析方法和可達(dá)性分析方法,構(gòu)建景區(qū)的時(shí)間可達(dá)性模型,并確定旅游景點(diǎn)的服務(wù)范圍,通過旅游景點(diǎn)的服務(wù)范圍確定旅游區(qū)劃,實(shí)現(xiàn)旅游資源整合。形成以太陽溝景區(qū)、東雞冠山景區(qū)、水師營會見所的旅游服務(wù)區(qū)以及登峰街道構(gòu)成的歷史文化核心區(qū);以旅順口區(qū)的博物館群構(gòu)成的博物館苑景區(qū);以老鐵山自然風(fēng)景名勝區(qū)和白銀山風(fēng)景區(qū)構(gòu)成的自然風(fēng)景名勝區(qū);以白玉山自然風(fēng)景名勝區(qū)和二0三景區(qū)構(gòu)成的軍事文化區(qū);以老鐵山觀光農(nóng)業(yè)區(qū)、北海-雙島灣街道觀光農(nóng)業(yè)區(qū)以及三澗堡-長城-龍頭街道觀光農(nóng)業(yè)區(qū)構(gòu)成的觀光農(nóng)業(yè)區(qū);以煙大鐵路輪渡港旅游景區(qū)構(gòu)成的人文景觀區(qū)。最后,運(yùn)用“Network analyst”擴(kuò)展模塊中的“車輛配送模型”優(yōu)化旅游路線實(shí)現(xiàn):科普一日游、科普兩日游路線優(yōu)化;愛國一日游、愛國兩日游路線優(yōu)化;休閑一日游、休閑兩日游路線優(yōu)化;觀光農(nóng)業(yè)一日游、觀光農(nóng)業(yè)兩日游路線優(yōu)化。綜上所述,通過旅游資源整合和路線優(yōu)化可以實(shí)現(xiàn)旅游資源整合開發(fā)的目的,構(gòu)建了旅游資源整合新的方法和模式,為相似城市旅游資源整合提供依據(jù)和參考。
【圖文】：

基于GIS 的旅順口區(qū)旅游資源整合開發(fā)研究.3 技術(shù)方法.3.1 平均最近鄰分析平均最近鄰（Average Nearest Neighbor）即各點(diǎn)之間距離最近值的平均值。是基于與點(diǎn)之間的距離，分析空間分布模式的方法，最近鄰距離是表示點(diǎn)狀地物在地理空間相互鄰近程度的地理指標(biāo)[59]。該方法通過計(jì)算點(diǎn)與點(diǎn)之間最近距離的平均值與任意空范圍內(nèi)的最相鄰的點(diǎn)與點(diǎn)距離的平均值，判斷點(diǎn)分布的空間格局。如果點(diǎn)與點(diǎn)之間最距離的平均值小于任意空間布局范圍內(nèi)的最相鄰的點(diǎn)與點(diǎn)距離的平均值，則該點(diǎn)分布集聚分布；如果點(diǎn)與點(diǎn)之間最近距離的平均值大于任意空間布局范圍內(nèi)的最相鄰的點(diǎn)點(diǎn)距離的平均值，則該點(diǎn)分布為離散分布。圖 2-1 為點(diǎn)集聚分布、隨機(jī)分布和離散分圖。

圖 2-2 多距離空間聚類分析ure 2-2 Multi-Distance Spatial Clustering Analy（引自《ArcGIS Desktop Help》，2018）算點(diǎn)、線要素在區(qū)域內(nèi)的密度。計(jì)算點(diǎn)，且距離越大，值越小，距離等于搜索，只會使得落在柵格內(nèi)的點(diǎn)數(shù)增多。計(jì)大，且距離越大，，值越小，距離等于搜所有核的值之和，參見圖 2-3 線要素的40 65 90 115 140 165 190 215 240 265 290 315 340 365 390離散模式的性雙側(cè)的—空間模式預(yù)期的—隨機(jī)空間模式較低的置信區(qū)間較低的置信區(qū)間
【學(xué)位授予單位】：遼寧師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：F592.7

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2598175