一种生态旅游资源开发价值评价方法与流程

1.本发明涉及旅游资源评价技术领域，具体地说，涉及一种生态旅游资源开发价值评价方法。


背景技术：

2.地理场景变量的空间分布格局、变量在空间上的交错及配置关系、变量的时间变化过程，都对户外生态旅游资源的开发价值产生极大影响，研发能体现地理场景变量复杂时空关系的评估方法，对创新旅游资源开发价值评价的理论方法，提高评价结果的精准性和可靠性都具有重要意义。
3.旅游资源评价指的是按照一定的标准来确定某类旅游资源在全部旅游资源或是同类旅游资源中的重要程度和开发利用价值。在评价方法上，很多学者所做的旅游资源开发价值评价较少关注评价变量的时间变化性和空间变化性。按地理信息科学的方法论观点看，现有的评价方式是静态的，难以体现旅游资源价值在时间尺度上、在空间位置上连续变化的特征，缺少变量时空过程表达；地理过程和场景变量被综合、概略为excel表格中的平均数据或代表性数据，变量的空间位置及精准性被舍弃，变量表达具有较大的不确定性、模糊性；变量的渐进连续作用、交叉作用、非线性作用难以体现；地理变量的场景可视化、数字化场景预测等难以实现。在指标权重确定的常用方法上，有delphi法、ahp法、因素成对比较法、相关系数法、墒值法及因子分析法等。在技术手段上，开始了gps、gis和rs技术在旅游资源调查、评价上的应用，以及使用栅格代数运算评价资源价值，但缺乏针对旅游资源价值变化的约束变量作用的深入研究，对变量的渐进累计作用、非线性的交叉作用的探索少，尚未形成共性的生态旅游资源价值评价的一般方法及相关理论。同时，很少有人开展预见或预测性以旅游开发为目标、以社会经济发展为目标的价值虚拟评价，并将预测性的、愿景式的旅游开发价值预测场景，融入到多种规划之中，以将来的社会发展结果、预测结果为场景条件，以此为基础对旅游资源的开发价值进行评价。
4.生态旅游资源的分类、调查与评价时，传统方法上多以国家旅游局颁布的《旅游资源分类、调查与评价(gb/t 18972
‑
2007)》为标准，将评价条件简略在excel表格上，计算较为简单，适用性广，可接受性强。国家标准为2007年设立，设立的标准是基于个人和专家知识设立的，其过程主观判断较影响最后的客观评价结果，评价成本高。评价标准将复杂的地学变量概略化，更适用于大尺度的评价，但是不能实现一个评价目标对应多个评价条件、多个评价目标与多个评价条件时的精细化评价；影响开发价值的变量是复杂而多样的，部分变量对开发价值的影响是间接的、潜在的，在传统方法中，这些变量不能被一一罗列到评价标准中，因此对于影响变量不能体现到定性或是定量评价中；地学变量对于评价目标的影响是一种逐渐累加作用，评价结果是多个变量影响的共同结果，而评价标准不能做到这样的累积计算。


技术实现要素：

5.本发明的内容是提供一种生态旅游资源开发价值评价方法，其能够克服现有技术的某种或某些缺陷。
6.根据本发明的一种生态旅游资源开发价值评价方法，其包括以下步骤：
7.(1)获取或输入“极点”变量数据；
8.(2)获取或输入“源”变量数据；
9.(3)获取或输入“价格流场”变量数据；
10.(4)“极点“、”源”、“价格流场”变量栅格数据模型构建；
11.(5)“极点”、“源”、“价格流场”变量栅格数据模型定价；
12.(6)累计成本计算；
13.(7)旅游资源开发价值评估；
14.(8)动态场景中旅游资源开发价值评估。
15.作为优选，步骤(1)中，“极点”是t时间单元上地理场景a
t
中具有极高的地价的对象，具有内禀的美学价值、观赏价值或专门的生态服务价值，以空间上的点、线、或面为组织形式存储于计算机中；“极点”变量b
t
可细分为景点景区中自然景观和人文景观，记为b
t_i
，其中i为根据地理场景a
t
具有的生态旅游资源特点所分类的“极点”变量个数。
16.作为优选，步骤(2)中，“源”是t时间单元上地理场景a
t
中的“游客来源”或对旅游资源开发价值有影响的“源头”，用于标识计算各单元到“极点”的最小累积成本距离所依据的位置；“源”变量c
t
可细分为交通网络、客源集散地或来源地、特殊的旅游配套项目和设施存在的地理区域、已经成熟的旅游景点，记为c
t_j
，其中j为根据地理场景a
t
开发建设情况可分类的客“源”变量的个数；交通网络可进一步细分为高速公路、国道、省道、专用旅游路线、乡村道路、铁路。
17.作为优选，步骤(3)中，“价格流场”是客“源”经过任意地理单元及潜在路线到达“极点”所需要付出的阻抗或成本；“价格流场”，由影响开发的土地价格成本、开发难易度成本、政策约束成本确定；“价格流场”变量d
t
可细分为各类土地利用\覆盖、自然地理要素，记为d
t_k
，其中k为根据地理场景a
t
的自然地理特点分类的“价格流场”变量的个数。土地利用\覆盖可细分为耕地、村庄、水面、草地、灌木林地、乔木林地；自然地理要素可细分为坡度、海拔。
18.作为优选，步骤(4)中，使用gis制图、栅格地图代数运算的逻辑条件筛选方法、矢量数据转栅格数据方法，可从“极点“、”源”、“价格流场”变量数据中提取出“极点”、“源”、“价格流场”栅格像元，获得可表达出空间异质性的“极点“、”源”、“价格流场”变量栅格数据模型。
19.作为优选，步骤(5)中，使用层次分析法，将“极点”、“源”、“价格流场”变量的各组成要素作为旅游资源开发价值评估的评价指标，分别建立各“极点”、”源”、“价格流场”变量栅格数据模型中各组成要素的判别矩阵；对矩阵进行数学运算，计算“极点“、”源”、“价格流场”中各组成要素的权重，即开发价格指标值，记为其中为“极点”变量细分后具有的各要素b
t_i
的权重；为“源”变量细分后具有的各要素c
t_j
的权重；为所述“价格流场”变量细分后具有的各要素d
t_k
的权重；基于栅格地图代数运
算，将“极点”、”源”、“价格流场”变量栅格数据模型中各组成要素的像元灰度值重新定义为开发价格指标值，得到栅格化的“极点”、“源”、“价格流场”开发价格指标数据。
20.作为优选，步骤(6)中，累计成本计算，即计算和表达每个栅格在“源”、“价格流场”的作用下，其对“极点”开发影响的累积成本；使用成本距离分析，在整个地理区域上以栅格化数据模型的各像元为计算单元，以“极点”为成本距离分析中的输入源变量，分别以客“源”c
t_j
、“价格流场”d
t_k
为成本距离分析中的成本变量，计算客“源”在“价格流场”中经过每个地理栅格到达“极点”的每个单元所需要或花费的累计成本，记为distance_cos t_m，其中m为地理栅格个数；成本距离指每个游客从“源”通过已有“价格流场”中的地理单元，达到“极点”的累计花费或投入，将其定义为成本距离，是表述景点景区价值的指标；累计成本、累计花费或投入是通过累积迭代计算测度地理场景a
t
所有位置到极点的最小累积成本，表达了商业开发的总投入指数。
21.作为优选，步骤(7)中，将成本距离分析得到的栅格化的累计成本数据做数据倒置处理，得到栅格化的生态旅游资源开发价值评估结果；栅格化的生态旅游资源开发价值评估结果与成本距离所测度的开发价值所表达的数学意义是相反的，即累计成本数值低的栅格地理单元所需要花费的旅游资源开发价值就高。
22.作为优选，步骤(8)中，将连续的时间t确定为离散时间节点t1、t2、t3、t4…
t
n
，重复所述(1)
‑
(6)步骤，评估离散时间节点上的生态旅游资源开发价值，构建动态场景下的生态旅游资源开发价值场景；在时间节点上，预测和描述“源”、“极点”、“价格流场”的分布和价格变化，以生成约束变量的多种愿景格局，最后将各个时间节点的动态地理场景带入成本距离价值评估公式计算其成本距离，可得到n个时空地理场景下的开发价值评价结果，记为distance_cost t1、distance_cost t2、distance_cost t3、distance_cost t4、
……
、distance_cost t
n
，从而实现动态场景下的生态旅游资源开发价值场景构建。
23.本发明使用所有栅格点的累计贡献，计算景点景区栅格点的开发价值，体现了多变量的空间影响和交叉作用关系，以及距离远近而影响开发价值的特征；使用多要素变量的加权和进行“价格流场”的成本定价，使其能容纳较多的作用变量，能表达多种变量间的复杂作用；以地理栅格为最小承载单元描述和表达场景变量和评价结果，使得景点景区以及周边的每个地理栅格都具有开发价值，实现了精准性、精细化评价；其可以实现预测性的开发价值的地理场景表达和可视化理解应用，对企业开展景点景区布局优化和决择、对于政府开展多种规划融合及优化分析、制定旅游优先开发战略、优化配置空间基础设施、促进多规合一支持旅游开发等都具有普遍实用性。
附图说明
24.图1为实施例1中一种生态旅游资源开发价值评价方法的流程图；
25.图2为实施例2中2017年“极点”变量空间地理场景图；
26.图3为实施例2中2017年“源”空间分布图；
27.图4为实施例2中2017年“价格流场”土地利用要素空间分布图；
28.图5为实施例2中坡度分级图和海拔高度图；
29.图6为实施例2中地形地貌开发难度量化图；
30.图7为实施例2中2017年成本距离图；
31.图8为实施例2中2017年旅游资源开发价值评估结果图；
32.图9(a)为实施例2中2020年“极点”空间变化图；
33.图9(b)为实施例2中2021年上半年“极点”空间变化图；
34.图9(c)为实施例2中2021年下半年“极点”空间变化图；
35.图9(d)为实施例2中2022年“极点”空间变化图；
36.图10(a)为实施例2中2020年“源”要素空间分布图；
37.图10(b)为实施例2中2021年上半年“源”要素空间分布图；
38.图10(c)为实施例2中2021年下半年“源”要素空间分布图；
39.图10(d)为实施例2中2022年“源”要素空间分布图；
40.图11(a)为实施例2中2020年“价格流场”空间变化图；
41.图11(b)为实施例2中2021年上半年“价格流场”空间变化图；
42.图11(c)为实施例2中2021年下半年“价格流场”空间变化图；
43.图11(d)为实施例2中2022年“价格流场”空间变化图；
44.图12(a)为实施例2中2020年成本距离图；
45.图12(b)为实施例2中2021年上半年成本距离图；
46.图12(c)为实施例2中2021年下半年成本距离图；
47.图12(d)为实施例2中2022年成本距离图；
48.图13(a)为实施例2中2020年旅游资源开发价值图；
49.图13(b)为实施例2中2021年上半年旅游资源开发价值图；
50.图13(c)为实施例2中2021年下半年旅游资源开发价值图；
51.图13(d)为实施例2中2022年旅游资源开发价值图。
具体实施方式
52.为进一步了解本发明的内容，结合附图和实施例对本发明作详细描述。应当理解的是，实施例仅仅是对本发明进行解释而并非限定。
53.实施例1
54.如图1所示，本实施例提供了一种生态旅游资源开发价值评价方法，其包括以下步骤：
55.(1)获取或输入“极点”变量数据。
[0056]“极点”是t时间单元上地理场景a
t
中具有极高的地价的对象，具有内禀的美学价值、观赏价值或专门的生态服务价值，以空间上的点、线、或面为组织形式存储于计算机中；“极点”变量b
t
可细分为景点景区中自然景观和人文景观，记为b
t_i
，其中i为根据地理场景a
t
具有的生态旅游资源特点所分类的“极点”变量个数。
[0057]
使用遥感制图、gis模拟制图、gis分类制图等方法，获取“极点”变量数据。遥感制图、gis模拟制图、gis分类制图等方法是地理信息系统中惯用的常规方法。
[0058]
(2)获取或输入“源”变量数据。
[0059]“源”是t时间单元上地理场景a
t
中的“游客来源”或对旅游资源开发价值有影响的“源头”，用于标识计算各单元到“极点”的最小累积成本距离所依据的位置；“源”变量c
t
可细分为交通网络、客源集散地或来源地、特殊的旅游配套项目和设施存在的地理区域、已经
的每个单元所需要或花费的累计成本，记为distance_cos t_m，其中m为地理栅格个数；成本距离指每个游客从“源”通过已有“价格流场”中的地理单元，达到“极点”的累计花费或投入，将其定义为成本距离，是表述景点景区价值的指标；累计成本、累计花费或投入是通过累积迭代计算测度地理场景a
t
所有位置到极点的最小累积成本，表达了商业开发的总投入指数。
[0071]
所述成本距离分析可使用一般gis软件中成本距离分析cost distance工具完成。
[0072]
(7)旅游资源开发价值评估。
[0073]
将成本距离分析得到的栅格化的累计成本数据做数据倒置处理，得到栅格化的生态旅游资源开发价值评估结果；栅格化的生态旅游资源开发价值评估结果与成本距离所测度的开发价值所表达的数学意义是相反的，即累计成本数值低的栅格地理单元所需要花费的旅游资源开发价值就高。
[0074]
所述倒置处理可使用一般gis软件系统中惯用的地图代数功能完成。
[0075]
(8)动态场景中旅游资源开发价值评估。
[0076]
将连续的时间t确定为离散时间节点t1、t2、t3、t4…
t
n
，重复所述(1)
‑
(6)步骤，评估离散时间节点上的生态旅游资源开发价值，构建动态场景下的生态旅游资源开发价值场景；在时间节点上，预测和描述“源”、“极点”、“价格流场”的分布和价格变化，以生成约束变量的多种愿景格局，最后将各个时间节点的动态地理场景带入成本距离价值评估公式计算其成本距离，可得到n个时空地理场景下的开发价值评价结果，记为distance_cost t1、distance_cost t2、distance_cost t3、distance_cost t4、
……
、distance_cost t
n
，从而实现动态场景下的生态旅游资源开发价值场景构建。
[0077]
本实施例提出了一种共性的动态场景条件下生态旅游资源开发价值评价的空间分析方法，将道路、客源地、土地利用地块、自然地理要素、经典景区，都划分为若干米的微单元栅格地块，以栅格地理信息数据模型及地图代数运算为基础，以若干米的地块为约束变量的最小的表达单元，用精细化、精准化的约束变量，构建能揽括所有影响变量非线性影响、交叉累积作用的地图代数运算模型，使用具有预测性的基于时空过程的动态评价方法，综合利用场景可视化理解技术，依据社会经济发展的规划及趋势，模拟多种时间节点上的人文及社会资源地理过程的精细化表达，形成高分辨率动态地理场景，在此为条件下，对旅游资源开发价值进行动态评价，以满足生态旅游开发的前瞻性和可预见的应用需要，满足旅游规划与社会经济发展的多种规划协同的需求，满足企业在旅游资源开发中的时间节点选择、空间区域和空间配套优化决策的需要，以创新旅游资源开发价值的评价理论，为生产实践应用提供科技支撑。
[0078]
实施例2
[0079]
本实施例以山西太行洪谷国家森林公园的旅游资源开发价值评估为例。所述山西太行洪谷国家森林公园由太行洪谷片区、山辿岩片区和龙岗片区三部分组成，总面积2032.39公顷，位于东经112
°2′
15
″
——112
°
13
′
08
″
，北纬35
°
26
′
32
″
——35
°
44
′
13
″
之间。
[0080]
本实施例的一种生态旅游资源开发价值评价方法包括以下步骤：
[0081]
(1)获取或输入“极点”变量数据。
[0082]
景点景区在本案例中表达为“极点”，依据《gb/t18005
‑
1999中国森林公园风景资源质量等级评定》标准，以及实验区现有潜在旅游资源，将“极点”变量划分为地文景观、水
文景观、生物景观、人文景观和天象景观5个具体的指标因子。以2017年为例，根据案例景区历史规划图件资料，经数字化、矢量处理等常规gis数据处理步骤，得到“极点”变量gis数据，如图2所示，为2017年“极点”变量空间地理场景图。
[0083]
(2)获取或输入“源”变量数据。
[0084]
根据沁水县内阳翼高速贯穿东西，沁高高速正在建设，安泽—沁水—济源高速也将建成通车；森林公园内三大片区经s334、迎白旅游公路等与外界相连，公路交通便捷，方便自驾车到达；太行洪谷片区和山辿岩片区内建有多条农村道路，方便游客进入到景区景点。将“源”变量划分为公路、高速公路、农村道路、城镇、经济开发区5个具体的指标因子。本案例用城镇面积和经济开发区面积指征人口数据和经济数据，收集整理2017年沁水县和森林公园交通规划数据与经济发展规划数据，经数字化、矢量数据处理等常规gis数据处理步骤，创建2017年“源”空间分布图，如图3所示。
[0085]
(3)获取或输入“价格流场”变量数据。
[0086]
根据山西太行洪谷国家森林公园所在区域的地物覆盖特点，“价格流场”数据包含土地利用、自然要素两个内容，土地利用又包含乔木林地、灌木林地、村庄、水面、耕地、草地6个具体的指标因子，自然要素包含坡度、海拔2个具体的指标因子。下载2017年google影像，通过人工勾绘图斑并解译，得到2017年“价格流场”土地利用要素空间分布图，如图4所示。因为在微观的时间尺度下，地形地貌在非人为条件下改变较小，对于旅游资源开发价值影响较为微弱，因此在本实施例中，将自然要素设定为不发生改变。
[0087]
(4)“极点“、”源”、“价格流场”变量栅格数据模型构建。
[0088]
将2017年“极点”、“源”、“价格流场”土地利用空间分布数据通过gis软件系统中的矢量转栅格功能转为栅格数据。利用免费获取的90m空间分辨率的dem数据，经坡度提取，获得栅格化的坡度和海拔数据，如图5所示。
[0089]
(5)“极点”、“源”、“价格流场”变量栅格数据模型定价。
[0090]
根据各指标要素对景区旅游资源开发价值大小的影响，建立相应的“极点”、“源”、“价格流场”数据指标因子判别矩阵，对矩阵进行数学运算，求出各个指标的具体权重值，并进行一致性检验，“极点”、“源”、“价格流场”指标因子权重值计算结果如下表2
‑
4所示。
[0091]
表2“极点”数据指标因子权重表
[0092][0093]
表3“源”数据指标因子权重表
[0094][0095]
表4“价格流场”数据指标因子权重表
[0096][0097]
根据表2的计算结果可得，矩阵的随机一致性比率0.05<0.1，判断矩阵满足要求，所得的权重可以使用。生物景观、天象景观、水文景观、人文景观、地文景观五个指标因子的权重分别为0.03、0.06、0.13、0.26、0.5。
[0098]
根据表3的计算结果可得，矩阵的随机一致性比率0.05<0.1，判断矩阵满足要求，所得的权重可以使用。经济开发区、城镇、农村道路、高速公路、公路五个指标因子的权重分别为0.03、0.06、0.13、0.26、0.5。
[0099]
根据表4的计算结果可得，矩阵的随机一致性比率0.06<0.1，判断矩阵满足要求，所得的权重可以使用。耕地、村庄、水面、草地、灌木林地、乔木林地6个指标因子的权重分别为0.03、0.05、0.09、0.14、0.24、0.43。
[0100]
坡度和海拔联合可表达地形地貌导致的开发难度，公式：
[0101]
cst＝(sin(sp)*h
0.3
0.1)
0.3
[0102]
式子中，cst表示的是开发难度，sp表示的是坡度数据，h表示的是海拔数据。进程开发难度的量化表达如图6。
[0103]
根据量化结果图6可以看出，地形地貌开发难度值呈现北低南高的趋势，北部为沁水县城所在地，也是森林公园龙岗片区所在地；南部是山辿岩片区和太行洪谷片区所在地，且太行洪谷片区的开发难度高于山辿岩片区。
[0104]
(6)累计成本计算。
[0105]
为保证成本距离评估计算结果取值范围的合理性，本实施例将第(4)步骤建立的
各“源”、“价格流场”指标权重乘以10，并确保每类因子的权重指数和为100，建立新的指标权重指数，如表5所示。
[0106]
表5成本距离评估模型指标处理后的权重指数表
[0107][0108][0109]
根据表5，利用gis软件系统自带的像元重分类功能，将(1)
‑
(3)步骤中各“极点”、“源”、“价格流场”变量栅格化数据模型做像元重分类，以权重指数为各指标的要素定义新的像元灰度值。利用gis软件系统中自带的成本距离分析工具costdistance工具，以“极点”变量栅格化数据为工具界面中的输入源数据，分别以“源”、“价格流场”变量栅格化数据为工具中的成本数据，做两次成本距离分析，最后将两次成本距离分析的结果做简单的栅格加运算，叠加为最终的成本距离评估结果，得到2017年成本距离图，如图7所示。
[0110]
(7)旅游资源开发价值评估。
[0111]
将步骤(6)所得栅格化的2017年累计成本指数数据做首尾倒置处理，得到栅格化的2017年旅游资源开发价值指数图，如图8所示。
[0112]
(8)动态场景中旅游资源开发价值评估。
[0113]
以2017、2020、2021年上半年、2021年下半年、2022年为时间节点，重复(1)
‑
(3)步骤，获取2020年各“极点”、“源”、“价格流场”变量栅格化数据模型，并构建2021年上半年、2021年下半年、2022年各“极点”、“源”、“价格流场”变量栅格化数据愿景模型。根据土地利用规划、城市规划数据和旅游规划数据等进行整理，选取植被与森林景观规划、森林风景资
源、森林植物资源、野生动物资源、道路交通规划、社区发展规划等6方面的规划数据，作为2021年上半年、2021年下半年和2022年的土地利用动态变化基础，改变研究范围覆盖区域及周边区域的土地利用格局，建立各“极点”、“源”、“价格流场”变量栅格化数据愿景模型。2020、2021年上半年、2021年下半年、2022年“极点”、“源”、“价格流场”空间变化图分别如图9(a)(b)(c)(d)、图10(a)(b)(c)(d)和图11(a)(b)(c)(d)所示。重复步骤(1)
‑
(5)，分别建立栅格化的2020、2021年上半年、2021年下半年、2022年累积成本变化图，如图12(a)(b)(c)(d)所示。2020、2021年上半年、2021年下半年、2022年动态场景中旅游资源开发价值评估变化图，如图13(a)(b)(c)(d)所示。
[0114]
从图可以看出，在2017年和2020年，旅游资源开发价值指数变化幅度较大；2021年以后的各个时间节点上，景区周边增加了客源点、道路等基础设施后，开发价值指数值呈现的是一种递增的趋势，由原来的局部小面积改变为大面积，说明区域内的土地类型开发价值均得到提高。“极点”本身所具有的开发价值对区域内的综合开发价值影响最大。
[0115]
以上示意性的对本发明及其实施方式进行了描述，该描述没有限制性，附图中所示的也只是本发明的实施方式之一，实际的结构并不局限于此。所以，如果本领域的普通技术人员受其启示，在不脱离本发明创造宗旨的情况下，不经创造性的设计出与该技术方案相似的结构方式及实施例，均应属于本发明的保护范围。