智慧旅游視角下城市旅游空間動態識別研究
——基于百度熱力圖數據

彭墨宇，王 娟，高 鈺

(1.華中師范大學 國家文化產業中心，湖北 武漢 430079；2. 信陽師范學院 旅游學院，河南 信陽 464000；3.華中師范大學 城市與環境科學學院，湖北 武漢 430079)

0 引言

城市旅游空間是指在城市建設用地上進行一切旅游活動的空間載體，一方面，它體現為由政府和企業等供給主體所創造，目的是為了吸引旅游者前來參加旅游活動或者向旅游者提供配套服務，比如觀光點、主題街區、吃住行游購娛等功能設施一應俱全；另一方面從旅游者時空行為來看，也呈現出一系列旅游實踐中由不同類型的生產、生活、生態等不同層次的、界限不清晰的流動空間。旅游空間研究，既是為了優化旅游體驗、增強城市吸引力，同時，還是體現城市空間整體面貌的一個重要維度[1]。

旅游空間的邊界、空間使用強度等是動態變化的，然而，長期以來由于相關數據的不可得性，有關旅游空間的研究大多從供給的角度出發，考察旅游景區[2,3]、住宿業[4-6]、餐飲業[7-9]等供給要素的空間格局。近年來，隨著信息技術的不斷發展和廣泛應用，城市研究進入大數據時代，這給旅游空間的研究帶來了新的思路與方法。例如利用手機大數據構建游客出行軌跡模型來判別旅游資源熱點和冷點地區以及對旅游基礎設施的利用狀況進行分析等[10-13]；利用網絡游記提取足跡，結合社會網絡分析法分析旅游空間網絡結構[14-15]；利用網絡照片數據提取地理信息，識別城市熱點旅游空間[16-17]等。但是，目前基于大數據的城市旅游空間研究基本處于靜態研究的階段，對旅游空間在旅游旺季和淡季之間的差異、工作日和非工作日之間的差異等的精細化研究尚待進一步探索。

鑒于此，本文基于實時更新的百度地圖熱力圖數據，以武漢為案例地，選擇從旅游淡季到旅游旺季的過渡期(工作日、周末、小長假等)內的幾個時間節點，動態識別城市旅游空間的熱點和冷點區域并分析對比其空間規模和結構，一方面有利于科學認識城市旅游空間的演變特征，進而為城市旅游空間管理、城市旅游空間的規劃布局等提供重要依據；另一方面，也是利用互聯網大數據動態研究城市空間的一次積極探索，進而為城市轉型升級和品質提升提供新思路和重要參考。

1 研究區域、數據來源與研究方法

1.1 研究區域

本文選取湖北省武漢市為案例地，選取其城市主城為研究區，以其典型、有意義的研究為切入點。首先，武漢在都市建設與旅游業發展中所面對的一些空間問題，在某種程度上具有代表性。目前，我國城市處在快速更迭且各個方面高速發展的新時代，需要相應高端功能空間予以匹配，人們對一些方面有了更高的需求，尤其是宜居環境。武漢市不僅是全國中心城市，還是全國首批旅游休閑示范城市，其城市發展和旅游發展共同面臨的空間問題具有一定的典型性。一方面，城市建設迎來高潮，各方對城市空間的爭奪愈發激烈；另一方面，旅游業迅速發展需要城市空間在規模和品質上的進一步提升。武漢主城區是游客最多的區域，也是各方面競爭最激烈的區域。在《武漢市總體規劃2010-2020》的框架下，以城市中心區為中心，對研究區進行了劃分(圖2)。研究對象涵蓋了武漢市各中心區，并且涵蓋了城市中絕大多數設施，總建筑面積約2 580km2，占武漢市總面積的30%。

圖1 研究區域示意圖

1.2 數據來源與處理

本文所用的數據來自百度地圖 API的百度地圖熱度圖。百度地圖熱圖是百度地圖大數據可視化工具之一，以搜索為主，基本原理就是以用戶使用百度時承載地理信息為基礎，將用戶實時群體密度聚類以表現群體不同位置和不同時刻的聚集性[18]。百度地圖熱力圖的“熱力指數”，可以在百度地圖上顯示出來，用來表示一個區域的人流熱度，這個數據是實時的，約每15min更新。百度熱力圖發布為公眾出行提供便利，并促進其相關地理學——城市規劃的發展[19-20]。百度地圖熱力圖的采集與處理包括3個要點：時間選取、坐標校準和波段提取。

時間選取。使用百度地圖API可在一天中任何一個時間節點上獲取百度熱力圖。為使城市游客與當地居民在空間上的集聚最大程度的區分開，本文特意選擇了若干有代表意義的時間段進行比較。首先，我們選擇一個工作日(2016年2月16日，周四)，來研究武漢在旅游高峰來臨前的一段時間內，人們在此期間的日常活動行為，并將這一天的熱力圖作為一個正常狀態下的生活空間；其次，我們選擇了一個正常的休息日(2016年2月18日，周六)，此日的熱力圖會反應當地居民的周六休閑游憩空間；第三，選擇了在櫻花盛開期的一天(2017/3/22，周三)，在這個時候，外地游客已經進入，而武漢市民還處于上班狀態，將這一天視為旅游空間(因外地游客造成)與生活空間(因本地居民營造)相重合；第四，以櫻花盛季的休息日(2017年3/26，周日)為例，該天的熱力圖展現了兩個空間之間的交疊狀態；第五，以清明節的首日(2017/4/2，周日)為例，人們在中長程的旅行中有比較集中的時間，因此，在這一天前往武漢的外地旅客將增多，而從武漢前往外地旅游的本地居民也將增多。從“入”和“出”兩個維度上看，當天武漢市區內的本地人相對減少，而外地游客相對增加，所以當天百度地圖熱力圖更多的體現了一個較為簡單的城市旅游空間。數據采集時間間隔為40～50min，數據爬取時段早上7點到晚上12點，一共采集了135組武漢市區百度熱力圖(圖2)。另外，民眾出行與郊游經常受制于惡劣之氣候與空氣環境，故各時間點皆選擇氣溫適宜的環境，以降低其他因素干擾(表1)。

圖2 截取的百度地圖熱力圖(2017年2月16日部分時段)

表1 數據爬取情況一覽

坐標校準。爬取的百度地圖熱力圖以圖片格式保存下來，需要添加地理坐標信息。具體步驟如下：使用三維數字地球軟件下載武漢主城區的部分影像圖，此圖作為百度地圖熱力圖進行地理配準的原型。百度地圖的熱力圖與影像圖的地理匹配，校正得到準確的百度地圖的熱力圖，再到相同坐標系中添加其它圖層。

波段提取。本研究通過在ArcGIS中加載并導出數據的方法，提取并保存每張百度地圖熱力圖中的相應波段。

1.3 研究方法

利用百度地圖熱力圖來研究城市人群的聚集與消散程度情況。

賦值與重分類。為清晰反映百度地圖所代表的密度情況，本研究采用“熱力值”的概念，采用ArcGIS軟件技術，將每張熱力圖分為5個等級，通過熱力值高低表達人口的疏密。為了方便研究我們按照熱力值定義為：無聚集區、少量聚集區、一般聚集區、次熱區和高熱區5個等級區域(由低到高)，據此生成屬性表以計算各熱力值等級的面積(圖3)。

圖3 各熱力值及等級示例(時刻：2017/2/16 07:00)

熱力值面積計算。采用歸納統計法，連續采用5天，共收集135份熱力圖，按照賦值和重分類的操作后，可以導出每張熱力圖的屬性表，并且按照1-5的色彩等級進行像素表達，包含了每個熱力值等級的像元數。可以通過圖片屬性調閱像元大小，像元數與像元大小之積就是每張熱力圖中每個熱力值得等級面積。

熱力圖模糊疊加。通過網絡爬蟲進行熱力地圖收集，采用ArcGIS軟件進行空間分析，將同一天的熱力地圖進行疊加，從而得到單元位置所屬集合的最大值。

2 識別結果與可視化

2.1 城市總體空間結構特征

使用ArcGIS軟件通過對歷史同日熱力圖的模糊疊加可得到該日城市整體熱力值級別空間分布(圖4a-4e)。通過使用ArcGIS工具再對5日度熱力值水平空間分布圖模糊疊加后可得到5日度綜合熱力值水平空間分布(圖4f)。

圖4 每日及5日總體熱力值等級空間分布

如圖4a-4e所示，從2017年2月16日至2017年4月2日，正是武漢旅游業由淡季進入旺季，但從圖4中可看到，不同時間點的人群聚集在空間分布上基本相同。

如圖4f所示，武漢三鎮處于不同的城市空間發展階段。第一，漢口是武漢最早步入現代化的區域之一，它的城市空間已完全由“以點帶線、點面結合”的演變而形成，漢口城區中心的高熱區已被連結成一塊，尤其是長江、漢江相匯集的區域與解放大道一帶，熱力值尤為突出，漢口作為老商業區，主城的空間發展呈現出由東南向西北發散拓展的態勢，除了原王家墩機場所在地尚處于開發階段，在發展大道和解放大道之間這段的其他區域均已形成高熱區和次熱區。隨著城市功能的拓展，可以明顯看到發展大道西北的區域，又有許多點狀高熱區正在形成，并有明顯由點到線的發展趨勢。第二，武昌地區正處在“連線成面”的發展時期，街道口—光谷為中心的商圈最具代表性，該商圈輻射了周邊地區，逐漸形成自西向東擴展的“魚骨狀”城市發展的拓撲結構高熱區。同時，夾在長江南岸與東湖、南湖西岸之間，沿著友誼大道、中山路至中北路等城市南北向主管道，也形成了一條寬約5km的南北向城市高熱區。第三，漢陽地區“連點成線”，王家灣、沌口地區等人均聚集，一些小型的點型高熱區都被串聯在了一起。三是從城市的空間分布發展看，漢口以西北為主，并已形成有一定規模熱點新城；武昌區沿東南方向發展，光谷東南部已形成一定面積的新城。

2.2 城市旅游空間演變特征

圖5 高熱區空間分布(每日總體)

本文預期將以高熱區為切入點，通過高熱區大小的變化，揭示人口聚集程度的變化，進而揭示人口分散程度的變化規律。由于本文選取的5個時間節點是案例地從旅游淡季向旅游旺季過渡的特殊時段，城市人均高熱區的情況能夠較大程度反映城市旅游空間的變化情況。因此，要對高熱區進行更深入的研究，就必須對高熱區逐個進行分離，以便對其進行研究。運用ArcGIS軟件將每日綜合熱力值等級空間分布圖進行矢量化處理，將屬性表中熱力值為5的數據單獨導出并可視化，可以獲得總體高熱區(圖5)的日分布圖，并能相應地分析總體高熱區面積及空間上的日變化，研究篩選了2-4月的部分日總體高熱區分布圖進行了分析，研究顯示：

圖6 每日高熱區面積

首先，旅游淡季、旺季和小長假高熱區域的面積各不相同。依據屬性表中數據進行幾何運算出每天高熱區域的面積值(圖6)。樣本中2017年2月16日、2017年2月18日，一個是工作日，一個是休息日，但是通過數據計算兩者的總面積基本相當，由此推斷，在旅游淡季，武漢市的休閑空間總量并未發生太大變化，即空間中所承載的人群強度變化有限，這也表明淡季武漢市民的空間移動軌跡基本保持不變。樣本顯示，進入旅游旺季，高熱區的面積有了較大程度的增加。

其次，人集聚的區域空間特征，在各個時期都是不一樣的。隨著時間的推移，其空間結構也會隨之改變。我們選擇2017年2月16日的(周四)作為案例，通過與其余4天的高熱區對比(圖7)，從而得出不同時期高熱區的空間變化情況。

圖7 以2017/2/16為基點的高熱區變化情況

利用ArcGIS軟件，對發生改變區域進行提取，形成對比圖，進行高熱區的兩兩比較(圖8)。通過這種增、減動態變化過程，探索人群如何有規律的利用城市空間。同樣的方法，可以得到其他4天與2017/2/26日的高熱區變化圖(圖7)，并得到空間變化的面積(表2)。

表2 以2017/2/16日為基點的高熱區面積增減數量(公頃)

觀察圖7和表2，以熱門旅游區域黃鶴樓、武漢大學和東湖景區以及已知的商務中心西北湖CBD為參照，可以發現：

對比2017年2月18日(星期六)與2017年2月16日(星期天)，從工作日到休息日，雖然高熱區的絕對數目沒有明顯差異，而且變動的范圍，也是相當分散的，但西北湖CBD區域的高熱區明顯減少，表明這里以商務為主，功能比較單一，而休閑和娛樂的功能比較弱。黃鶴樓、武漢大學、東湖這3個主要的旅游景點，都沒有發生過大規模的人群集聚，表明了這個時候城市還沒有進入旅游高峰期。

圖8 高熱區對比分析示意圖(2017/2/18 對比 2017/2/16)

通過對2017年3月22日(星期三)和2017年2月16 (星期天)的對比，可以發現旅游淡季、旺季的不同，高熱區在空間上也各異。第一，高熱區面積增加2 820多公頃，但只減少527公頃，高熱區絕對量有所增加(1 300余公頃)，考慮到實際情況，大批的外地旅游者使城市“高熱區”快速增加。第二，從一些具有代表性的地區來看，以“工作”為主的西北湖片區，3月22號當天的人流密度依然很高，與武漢當地市民還在上班的狀況一致。第三，很多增加的高熱區都是黃鶴樓、武漢大學、東湖等，由此可以得出結論，武漢外地人對黃鶴樓等傳統的旅游勝地依然有著很高的興趣，另外，武漢大學、東湖風景區等游客人數較多是游客最多的地方，反映出武漢春天吸引游客的主要景點是櫻花。

將2017年3月26日與2月16日進行比較分析發現：第一，當地居民的游憩時間和外地游客的旅游時間重合時，因本地市民的需求彈性變化原因，會有更多的高熱區轉變成非高熱區。二是從若干典型地區看，這天西北湖CBD高熱區還是少很多，這與2月18日(周六)情形相似。武漢大學、東湖風景區等高熱區范圍進一步擴大，說明該日該市旅游活動旺盛。

最后，將2017年4月2號和2月16號進行比較，當天是清明節長假的第一天，武漢的很多當地市民都在度假，這對高熱區的增減有重要影響。第一，增加的高熱區面積和減少的高熱區面積兩者沒有太大差異，整個城市的空間并不顯得太過擁擠。第二，漢口地區出現大面積的高熱區轉變為非高熱區的情況。但武漢大學、東湖景區及其他區域、景點高熱區范圍顯著增加，說明從整體來看，盡管總體上呈現出一種較為均衡的態勢，但是，“熱點”區空間利用強度仍較高，為旅游空間有待升級優化的區域。

3 結論與討論

本文基于百度地圖熱力圖數據，以武漢市中心城區為研究區域，選取旅游淡季向旅游旺季轉變過程中的5個典型時間節點，使用ArcGIS空間分析工具，通過計算5個時間節點百度地圖熱力圖的熱力值，識別了武漢城市總體空間結構并探索了城市旅游空間的演變特征，得到如下結論：

(1)通過百度熱力圖，可以直觀且明確地識別城市空間結構。首先，在武漢地區，聚集人群的高密度空間的分布基本相同，這些高熱區即武漢真正意義上的“中心城區”，這相對于以交通環線來劃分的中心城區更為精確。其次，武漢三鎮城市空間發展各有側重點：漢口是武漢最早步入現代化的地區之一，其城市空間已完全由“以點帶線、點面結合”的演變而形成，漢口市中心的高熱度地區已被連結成一塊；武昌地區正處在“連線成面”的發展時期，其中最顯著的一條城市發展軸線就是武珞路，沿著武珞路，形成一個由西向東拓展的魚骨形高熱區；漢陽地區則需“連點成線”。再次，通過觀察次熱區，可以判斷城市空間的擴展方向：漢口區域主要向西北部擴展，武昌區域主要向東南方向拓展，漢陽區域主要向西南方向擴展。

(2)通過動態疊加百度熱力圖，可以識別城市旅游空間的邊界。從理論上說，在互聯網和自助游時代，旅游者可以到達城市空間的任何角落，但是，本文通過研究發現，從旅游淡季向旅游旺季過渡的過程中，已知的旅游熱點區域仍然是高熱區快速增長的集中區域，即旅游者在武漢市內仍然對黃鶴樓之類的傳統景點保持高度熱情。這也證明了游客在空間上的分布呈現出廣泛而明顯的地域集中特征。

(3)通過百度地圖熱力圖，可以量化評估旅游旺季帶來的城市空間壓力。在旅游淡季，武漢市民的休閑空間和工作空間在總量上沒有太大變化，即空間中所承載的人群強度變化有限；在旅游旺季，高熱區的面積大幅增長，漲幅達到66%，并且空間分布高度集中，這是導致城市旅游旺季各種空間亂象的最直接原因。

(4)旅游“淡季”和“淡季”兩個階段，需要探討休閑空間和旅游空間都達到均衡時，主客共享對城市旅游空間的調控機制。淡季的生活空間、休閑空間和旅游空間達到了均衡，外地游客數量較小，對城市帶來的影響較少，占用城市公共資源也并未給當地居民帶來太大沖擊。旅游高峰期，部分本地居民會自覺地把城市的空間騰挪給外地游客，但該讓渡行為產生的原因、本地居民能夠忍受的最大讓渡程度、該讓渡行為產生的影響以及主客共享城市旅游空間調節機制等仍待后續的深入研究。