本文以麥積山景區(qū)為例，通過(guò)空間信息疊層分析、理想場(chǎng)地描述與休憩地分類決策等關(guān)鍵過(guò)程的技術(shù)集成，實(shí)現(xiàn)各類游憩地空間優(yōu)化目標(biāo)，探索露營(yíng)地科學(xué)選址規(guī)劃的實(shí)現(xiàn)途徑，為露營(yíng)地場(chǎng)地設(shè)計(jì)、建設(shè)及可持續(xù)管理提供決策依據(jù)。
一、項(xiàng)目概況
1 麥積山基本情況
麥積山景區(qū)自2014年成為世界遺產(chǎn)后，旅游熱度持續(xù)升高，作為西部長(zhǎng)線自駕游熱門目的地，其出游高峰期出現(xiàn)在6～8月，大部分為自駕游群體。因此，市場(chǎng)消費(fèi)需求正不斷在增長(zhǎng)，景區(qū)內(nèi)原有游憩地需要結(jié)合新露營(yíng)地規(guī)劃，進(jìn)一步整合優(yōu)化其空間布局，從而促進(jìn)景區(qū)逐步從單一游覽地向游憩體驗(yàn)地轉(zhuǎn)變，并緩解景區(qū)瞬時(shí)旅游壓力。
在游客滿意度調(diào)查中，當(dāng)問(wèn)詢是否期待諸如車營(yíng)地、戶外露營(yíng)的體驗(yàn)時(shí)，87.5%的游客表示“期待”。但營(yíng)地規(guī)劃需要依托景區(qū)來(lái)形成不同特色主題，開(kāi)發(fā)特色活動(dòng)和游線，發(fā)展個(gè)性化。對(duì)景區(qū)來(lái)說(shuō)，營(yíng)地的建設(shè)對(duì)環(huán)境影響較小，屬于較為環(huán)保的開(kāi)發(fā);相比酒店賓館，營(yíng)地對(duì)管理和排污要求都相對(duì)較低，并且能起到一定的生態(tài)環(huán)保教育作用。露營(yíng)地建設(shè)項(xiàng)目是一個(gè)相對(duì)復(fù)雜且與地域景觀特征、服務(wù)能力、環(huán)境影響、游憩機(jī)會(huì)等方面相結(jié)合的綜合游憩規(guī)劃，景區(qū)管理方也希望結(jié)合旅游周期將短期、高負(fù)荷的旅游趨勢(shì)向長(zhǎng)期低負(fù)荷轉(zhuǎn)化，挖掘適應(yīng)戶外運(yùn)動(dòng)愛(ài)好者親近自然體驗(yàn)需求的游憩空間，并針對(duì)景區(qū)內(nèi)不同保護(hù)目標(biāo)，進(jìn)行包括游憩地在內(nèi)的各類露營(yíng)地的統(tǒng)籌規(guī)劃與可持續(xù)管理。
2 明確規(guī)劃目標(biāo)
在借鑒各類休閑營(yíng)地規(guī)劃實(shí)踐的基礎(chǔ)上，針對(duì)整個(gè)風(fēng)景區(qū)游憩系統(tǒng)發(fā)展不均衡的現(xiàn)狀，在不同景區(qū)實(shí)現(xiàn)分時(shí)序開(kāi)發(fā)多類型的營(yíng)地，拓展可接受的游憩項(xiàng)目，低影響開(kāi)發(fā)實(shí)現(xiàn)各景區(qū)協(xié)調(diào)發(fā)展。具體規(guī)劃目標(biāo)為：①緩解石窟景區(qū)旅游壓力，滿足景區(qū)生態(tài)保護(hù)的要求;②帶動(dòng)鄉(xiāng)村旅游產(chǎn)業(yè)，提高近郊戶外游憩空間的利用率;③提供多樣化的露營(yíng)地，滿足大眾各種戶外休閑體驗(yàn)需要。結(jié)合麥積山露營(yíng)地的多目標(biāo)規(guī)劃，實(shí)現(xiàn)景區(qū)內(nèi)各類游憩地空間優(yōu)化布局的問(wèn)題。
3 選擇露營(yíng)地類型
針對(duì)景區(qū)保護(hù)要求與營(yíng)地建設(shè)的可持續(xù)化問(wèn)題，露營(yíng)地發(fā)展必定會(huì)對(duì)植被、環(huán)境、水質(zhì)有一定的影響，多種類型的露營(yíng)地選擇更利于開(kāi)展多種方式的度假休閑項(xiàng)目。本文希望借助遺傳算法工具實(shí)現(xiàn)可發(fā)展不同游憩機(jī)會(huì)的營(yíng)地類型與場(chǎng)地屬性智能匹配的問(wèn)題。依據(jù)所在環(huán)境特點(diǎn)，營(yíng)地一般被劃分為山地、湖畔、海濱、鄉(xiāng)村、海島和森林等6種類型。《自駕游目的地基礎(chǔ)設(shè)施和公共服務(wù)指南》明確指出，“露營(yíng)地類型包括有帳篷露營(yíng)地、集裝箱露營(yíng)地、木屋露營(yíng)地等多種類型的露營(yíng)地”。在露營(yíng)地規(guī)劃設(shè)計(jì)中，可依據(jù)主要服務(wù)對(duì)象和住宿設(shè)施來(lái)確定營(yíng)帳型、小木屋型、自駕車型、房車型幾個(gè)營(yíng)地類型。結(jié)合麥積山風(fēng)景區(qū)資源特色及實(shí)際需要，將房車營(yíng)地、小木屋、帳篷營(yíng)地作為本次空間優(yōu)化布局的3種休閑營(yíng)地類型，并結(jié)合景區(qū)建設(shè)規(guī)劃完善一定數(shù)量普通性休憩地。根據(jù)麥積山的“山、水、林、田”特色，可考慮規(guī)劃森林型、濱水型、田園型3種車營(yíng)地，森林可移動(dòng)木屋、森林小木屋、濱水小木屋三種，森林露營(yíng)地與濱水露營(yíng)地，以及功能型、水景型、觀景型3種休憩地。營(yíng)地的主題可在后期游憩機(jī)會(huì)植入時(shí)進(jìn)一步得到深化，規(guī)劃管理者可以對(duì)所有營(yíng)地的開(kāi)發(fā)時(shí)序與適應(yīng)性管理做進(jìn)一步探討。
二、方法應(yīng)用
1 GIS空間疊層技術(shù)成果集成
近些年，GIS疊層技術(shù)的場(chǎng)地信息采集在大尺度規(guī)劃中應(yīng)用廣泛。在麥積山風(fēng)景區(qū)總體規(guī)劃中，對(duì)于景區(qū)自然環(huán)境狀況諸如坡度、坡向、高程、生態(tài)敏感性、視覺(jué)敏感性等分析成果，可以被有效利用進(jìn)行成果集成(圖4)。另外，通用的3S技術(shù)集成成果與現(xiàn)場(chǎng)踏勘結(jié)合后，最后可確定50個(gè)場(chǎng)地并提取必要的場(chǎng)地信息(圖5)。根據(jù)各類營(yíng)地設(shè)計(jì)的目標(biāo)，利用關(guān)鍵指標(biāo)來(lái)表達(dá)場(chǎng)地基本信息，并用于后續(xù)各場(chǎng)地屬性的描述上。
2 遺傳算法與理想場(chǎng)地描述
規(guī)劃管理者在規(guī)劃游憩項(xiàng)目與選點(diǎn)時(shí)，常因調(diào)研工作量太大、調(diào)研場(chǎng)地?cái)?shù)量過(guò)小而導(dǎo)致游憩項(xiàng)目設(shè)計(jì)過(guò)于主觀化，影響游憩項(xiàng)目后期的管理與運(yùn)營(yíng)。同時(shí)，從環(huán)境保護(hù)的角度出發(fā)，景區(qū)營(yíng)地后期持續(xù)管理包括基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、生活垃圾處理、飲用水的安全等問(wèn)題。因此，在對(duì)理想場(chǎng)地的描述中，規(guī)劃者兼顧市場(chǎng)需要、自然資源、交通網(wǎng)絡(luò)和保護(hù)等級(jí)等主要影響因素，既要依附于高稟賦資源的吸引，又要依賴于優(yōu)良生態(tài)環(huán)境的支撐，考慮適度交通水平、特色景觀空間及環(huán)境承載下的游憩活動(dòng)潛力。最終，選取可能游憩機(jī)會(huì)、景域環(huán)境特征、場(chǎng)地主要朝向、植物自然度、植物郁閉度、可進(jìn)入性、服務(wù)依托性、生態(tài)植被敏感度、景觀視覺(jué)敏感度9個(gè)場(chǎng)地屬性，對(duì)各類游憩地的理想場(chǎng)地進(jìn)行描述(表1)。
3 場(chǎng)地基因染色體編碼與營(yíng)地學(xué)習(xí)樣本
針對(duì)露營(yíng)地空間做最優(yōu)選址問(wèn)題，即在景區(qū)空間單元范圍內(nèi)找到最大化滿足符合理想場(chǎng)地屬性的場(chǎng)地。將每個(gè)場(chǎng)地理解為由多個(gè)場(chǎng)地屬性組成的組合編碼，成為該場(chǎng)地的染色體編碼。故需場(chǎng)地設(shè)計(jì)染色體為n個(gè)場(chǎng)地屬性的組合編碼，場(chǎng)地Pn可以通過(guò)9個(gè)場(chǎng)地屬性進(jìn)行染色體編碼描述.
為盡量避免描述的主觀性，以更好地對(duì)接規(guī)劃目標(biāo)，采用多位專家決策法，集成所有場(chǎng)地信息和場(chǎng)地各類分析成果，并對(duì)不同理想營(yíng)地類型進(jìn)行數(shù)字化描述(表2)，主要由場(chǎng)地物理屬性及環(huán)境影響因素來(lái)構(gòu)思一系列理想化場(chǎng)地樣板，即營(yíng)地學(xué)習(xí)樣本。
4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法與場(chǎng)地分類決策
4.1 模型建立與算法
運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理與統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論為基礎(chǔ)，開(kāi)發(fā)出的工具箱——SVM支持向量機(jī)進(jìn)行模型的建立與算法，運(yùn)用其模式分類和非線性回歸的功能，通過(guò)建立一個(gè)分類超平面作為決策曲面，使正例和反例之間的隔離邊緣被最大化。由臺(tái)灣大學(xué)林智仁教授開(kāi)發(fā)設(shè)計(jì)的SVM模式識(shí)別器，在Matlab軟件環(huán)境中可完成工作計(jì)算，其算法流程為：確定場(chǎng)地訓(xùn)練集(學(xué)習(xí)樣本)和測(cè)試集(場(chǎng)地)→數(shù)據(jù)處理→按理想場(chǎng)地訓(xùn)練SVM訓(xùn)練集→分類適應(yīng)度→形成場(chǎng)地分類決策→MATLAB實(shí)現(xiàn)。
4.2 運(yùn)算結(jié)果
經(jīng)計(jì)算得出的50個(gè)場(chǎng)地分類結(jié)果如表3所示。
三、結(jié)果分析與決策
1 可視化分析
在實(shí)際SVM訓(xùn)練中，參數(shù)Bestc=27.5421;函數(shù)g=63.9757.通過(guò)遺傳算法進(jìn)行分類，終止代數(shù)為100.種群數(shù)量POP=20.其CV適應(yīng)度為93.0769%,訓(xùn)練集的適應(yīng)度為100%，實(shí)際測(cè)試集的適應(yīng)度為74%，其運(yùn)算顯示的分類可視化結(jié)果如圖6.
2 營(yíng)地規(guī)劃與管理決策
空間優(yōu)化的決策分析成果為后續(xù)的景區(qū)生態(tài)保護(hù)與營(yíng)地的持續(xù)管理提供科學(xué)依據(jù)。國(guó)外很早就有相關(guān)研究證明，規(guī)劃數(shù)量少、高使用率的營(yíng)地要比規(guī)劃量大、低使用率營(yíng)地的環(huán)境影響小很多。在營(yíng)地管理對(duì)策中，短暫關(guān)閉高使用頻率的場(chǎng)地，便于在下次開(kāi)放前得到足夠的修復(fù)。在景區(qū)管理中，最大化地減少露營(yíng)地環(huán)境的不良影響極為關(guān)鍵，少量集中使用與輪休使用是兩種最為有效的方法。因此，兩大問(wèn)題成為明確露營(yíng)地規(guī)劃的策略及解決后續(xù)持續(xù)管理問(wèn)題的關(guān)鍵。
2.1 關(guān)注開(kāi)發(fā)優(yōu)先性問(wèn)題
在擇選可以規(guī)劃特定營(yíng)地類型的場(chǎng)地后，規(guī)劃者可根據(jù)可能的使用頻率高低及服務(wù)半徑，選擇優(yōu)先開(kāi)發(fā)的類型與數(shù)量，并根據(jù)游客需求與資源保護(hù)要求，盡量規(guī)劃少量高使用頻率的營(yíng)地。經(jīng)分析，麥積山的營(yíng)地24與28可比33、29、38優(yōu)先建設(shè)(表4、圖7)。
2.2 解決管理營(yíng)休性問(wèn)題
對(duì)于同類型規(guī)劃的場(chǎng)地，可在同一景區(qū)內(nèi)或不同景區(qū)分別確定不同露營(yíng)地、休憩地的營(yíng)休計(jì)劃，以最大化地利用自然修復(fù)力達(dá)到生態(tài)保護(hù)的目標(biāo)。如在石窟核心景區(qū)中，4與7號(hào)帳篷營(yíng)地可根據(jù)旅游淡旺季制定交替的輪休開(kāi)放計(jì)劃，以利于典型資源的保護(hù)。
四、討論與啟示
目前，國(guó)內(nèi)露營(yíng)地建設(shè)除獨(dú)立開(kāi)發(fā)外，大多依賴景區(qū)或依托旅游村落布置，景區(qū)內(nèi)的營(yíng)地在與游憩機(jī)會(huì)結(jié)合的同時(shí)，可以成為特色亮點(diǎn)為景區(qū)帶來(lái)人氣，而依托村落建設(shè)的營(yíng)地既可以充分共享村落公共設(shè)施，又進(jìn)一步促進(jìn)村落基礎(chǔ)設(shè)施更加完善，對(duì)營(yíng)地與風(fēng)景社區(qū)來(lái)說(shuō)是雙贏的可持續(xù)發(fā)展之路。露營(yíng)地規(guī)劃選址長(zhǎng)久以來(lái)是一個(gè)體現(xiàn)過(guò)多規(guī)劃者主觀決策的過(guò)程，而新項(xiàng)目的選址恰恰可以通過(guò)集成技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)各類型游憩空間優(yōu)化目標(biāo)。通過(guò)場(chǎng)地基因染色體編碼的方式有目的地選擇能夠?qū)右?guī)劃目標(biāo)，以實(shí)現(xiàn)最理想的場(chǎng)地選擇圖式。缺陷仍在于帶有一定主觀性成分，特別是學(xué)習(xí)樣本屬性圖式的確定，會(huì)對(duì)后期分類結(jié)果的影響較大。另外，從場(chǎng)地測(cè)試集的適應(yīng)度表現(xiàn)上看，有些選址點(diǎn)的適應(yīng)度表現(xiàn)不佳也是一大問(wèn)題，仍需要更多的后期人工判斷與調(diào)試。但隨著各城市大數(shù)據(jù)云的支撐、學(xué)習(xí)樣本數(shù)量的增加與各種實(shí)踐案例的經(jīng)驗(yàn)積累，會(huì)不斷提高該技術(shù)方法的科學(xué)性。實(shí)證中，將近郊探險(xiǎn)、拓展訓(xùn)練、露營(yíng)、野炊等游憩需要和遠(yuǎn)程自駕旅游服務(wù)的露營(yíng)地選址與原有游憩空間系統(tǒng)結(jié)合，精準(zhǔn)對(duì)接規(guī)劃目標(biāo)，在綜合考慮復(fù)雜環(huán)境影響、景觀特征、游憩服務(wù)等諸多因素的基礎(chǔ)上，探索一套可實(shí)現(xiàn)多樣化休閑游憩空間優(yōu)化的規(guī)劃方法。
該方法可以基于更大的城市尺度甚至區(qū)域尺度，選址點(diǎn)的數(shù)量可以成倍數(shù)增加，因?yàn)檫z傳算法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的高階運(yùn)算速度，可充分體現(xiàn)集成方法智能批量處理的效率優(yōu)勢(shì)。最后，集成技術(shù)體系可以在某些環(huán)節(jié)進(jìn)一步拓展，使其更加科學(xué)化、智能化，是一個(gè)可改進(jìn)及進(jìn)化的開(kāi)放方法體系。其應(yīng)用范圍也不僅局限在露營(yíng)地的選址問(wèn)題，適用于城市其它各類項(xiàng)目分類選址，并進(jìn)行空間優(yōu)化決策的問(wèn)題研究。（作者：賈靜 吳承照）
