四川盆地因其地表约80%以上的区域被厚度介于3 000~4 000 m的紫红色砂岩与页岩所覆盖，故有“红色盆地”之称。依据地质构造特征可分为川西前陆坳陷区、川中平缓褶皱区、川东高陡构造区、川北冲段褶皱区、川西南隆起区、川南低陡断褶区6大构造单元(图 1)。地理范围上，四川盆地横跨四川省、重庆市、云南省、贵州省、陕西省以及湖北省，涵盖20个地级市(自治州)与164个区县，其中陕西省没有红层景区。盆地内红层旅游资源丰富，独特的地质资源构成了旅游业发展的坚实基础。

将各省文化和旅游厅官网公布的四川盆地内20市(州)164区县共744个A级景区作为样本点，通过在地质云上查找成景地层来判断景区是否位于红层区域，共筛选出222个红层旅游景区作为本文的研究对象(以下简称“红层景区”)。各红层景区的经纬度坐标数据均来自百度坐标拾取器。

已有旅游资源关注度测算多借助百度指数来解决数据缺失的问题，但存在检索样本缺失、数据类型单一、指标代表性不高等问题。因此，本文尝试从搜索引擎、社区分享平台、社交媒体平台和短视频平台4个维度选择百度、360、小红书、B站、微信、微博、抖音、快手8个平台的相关指标，构建四川盆地红层景区的网络关注度测算指标体系。为保证数据来源的科学性与一致性，所采集的数据截止日期均为2024年12月31日。如表 1所示，所有指标均在无量纲化处理基础上，为了充分结合主客观赋值的优点，基于AHP法和熵权法的权重计算结果，采用线性组合法综合确定红层景区网络关注度评估中指标的权重，将每个指标乘以其组合权重然后相加得到红层景区网络关注度的综合指数^[27]。

对222个红层景区的网络关注度指数进行排序，以其中位数0.033 1为界，采用二分法将其划分为高关注度与低关注度两类(图 2)。随后，分别对两类景区展开分析，通过对比高、低关注度红层景区在空间分布格局及其驱动因子上的异同，探究红层旅游资源差异化形成的作用机制。

基于四川盆地的实际情况及数据获取的可行性，选取15项指标(表 2)作为空间分布影响因素对每个红层景区进行统计分析。其中，DEM数据源自中国科学院资源环境科学与数据中心；景观质量等级则取自各省文化和旅游厅官网；景观资源面积数据来自景区官方网站和百度百科；因2023年各县统计公报数据不全，通车里程、经济水平、居民经济条件、市场需求、人口规模、旅游人次和旅游收入主要来自2022年各县级行政单位的经济和社会发展统计公报及相关政府门户网站。需要说明的是，本文中的“市场需求”指标受县域统计数据所限，无法直接获得旅游消费意愿数据，人口密度越高，客源基数越大，市场需求越旺盛，故以常住人口数与县域面积的比值作为潜在客源规模的代理变量；对各县2星-5星级饭店分别赋值2、3、4、5，最终加权求得各县星级饭店值；将各县政府工作报告中“旅游”一词的出现频次作为衡量行业政策的评估数据。

最邻近指数是指实际最邻近距离与理论最邻近距离之比^[28]，该指数用于判断要素的空间分布模式。在宏观视角下，四川盆地红层景区点可被视为点状要素。最邻近距离是描述点状事物在地理空间中相互间邻近程度的地理指标。运用最邻近指数法，能够判断出研究对象在空间结构类型上是属于随机分布、凝聚分布还是均匀分布。最邻近指数R计算公式为：

式中：n为旅游景区数量；A为研究区面积；D_i为景点i与其最邻近景点的距离。若R＞1，说明空间分布类型为均匀型；若R=1，为随机型；若R＜1，为集聚型。

不平衡指数可以反映研究对象在不同范围内分布的均衡程度^[29]，即用于权衡红层景区在不同行政区划或地理空间内的空间布局情况，多采用洛伦兹曲线进行计算，计算公式为：

式中：n为行政区数量；Y_i表示各行政区红层景区数量占盆地的比重由大到小排序后第i位的累计频率。S为不均衡指数，取值区间为[0, 1]，当S=0时，表明红层景区在各行政区内均匀分布；当S=1时，表明红层景区在各行政区的分布极不均衡。

核密度估计法能够通过高低值区域的分布来揭示红层景区地理分布的局部特征，能够有效反映地理要素在空间上的集聚状况。本文通过核密度分析来呈现红层景区的空间分布特征，计算公式为^[30]：

式中：f_h(x)为核密度函数；x-x_i表示x到x_i的距离；h表示宽度，且大于0。f_h(x)的值越大，表明红层景区的分布密集程度越高。

空间自相关包括全局空间自相关与局部空间自相关两个维度^[31]。

1) 全局空间自相关可用于评估红层景区的空间关联性，可用全局莫兰指数(Global Moran's I)作为衡量指标，计算公式为：

式中：n表示县域总数量；x_i和x_j分别表示县域i和县域j内部红层景区的数量；而x则代表所有县域红层景区分布数量的平均值；w_ij为空间权重矩阵。I为全局莫兰指数，当I＞0时，意味着相邻县域间的红层景区分布展现出正向空间自相关性，即这些景区的分布呈现出聚集态势；反之，若I＜0时，意味着存在空间负相关性，即这些红层景区的分布状态为随机模式，无显著的空间聚集或分散趋势；当I=0时，则表明红层景区的分布状态为随机模式。

2) 局部空间自相关可进一步探究红层景区与其相邻空间单元的关联程度，可用局部莫兰指数(Local Moran's I)作为衡量指标，计算公式为：

式中：x_i和x_j分别代表县域i和县域j内部红层景区的数量；x则代表各县域红层景区分布数量的平均值；w_ij为空间权重矩阵。I_i为局部莫兰指数，当I_i＞0时，意味着相邻县域间展现出正向空间自相关性，具体表现为“高-高”聚类或“低-低”聚类，即相邻县域的红层景区数量呈现出高、低聚集状态；反之，当I_i＜0时，则表明相邻县域间存在负向空间自相关性，具体表现为“高-低”或“低-高”聚类，即红层景区数量较多的县域被红层景区数量较少的县域所包围，或相反。

GWR模型能够探究各影响因素在不同地域空间内的异质性。GWR模型是基于普通最小二乘法(Ordinary Partial Least，OLS)的一种扩展模型^[32]，计算公式为：

式中：y_i为因变量；β₀(u_i，v_i)为截距；x_ik为第i个样本的第k个自变量；(u_i，v_i)是样本i的坐标；β_k(u_i，v_i)x_ik为样本i的第k个自变量的系数；ε_i(i=1，2，3，…，k)为随机扰动项。

为分析四川盆地红层景区的空间分布形态，判断出红层景区的分布类型，计算四川盆地红层景区的最邻近指数为0.782 8，显著性检验结果显示其空间分布的标准偏差∣Z∣＞2.5800，显著水平p＜0.01，集聚特征明显。因此，可以判定四川盆地红层景区空间结构类型为集聚型分布。为进一步厘清红层景点整体地理分布与高、低关注度景区空间分异的内在关联，首先对222个红层景区的核密度特征展开分析(图 3)。结果表明其空间密度分异显著，东南部密度远高于西北部，呈“八核一带”格局。“八核”按密度等级分为三大高密度区(重庆主城区、广安市中东部、宜宾市)、三大中密度区(重庆市万州区、四川省资阳市、雅安市名山区-雨城区)及两大低密度区(赤水市、自贡市-内江市交界地带)，“一带”为八核心串联形成的西南-东北向倾斜“L”形条带状聚集区，是红层资源禀赋与基础开发共同作用的地理本底体现。

为进一步反映红层景区关注度的空间分布状况，将四川盆地222个红层景区分为高、低关注度两类进行对比分析。两类景区的低密度与高密度集聚区均以重庆为核心，但空间格局差异显著：高关注度景区的高密度集聚区呈重庆单极主导格局，集聚程度远超宜宾、遵义、资阳、雅安、广安等次级核心区，这与全部红层景区地理分布中重庆主城区的高密度核心完全耦合，重庆主城区不仅是全部红层景区地理密度最高的区域，亦是高关注度绝对中心，该格局的形成既依赖于重庆自身红层资源与文旅产业的融合优势，也与周边红层景观的资源互补性密切相关，例如贵州赤水丹霞凭借“千瀑悬壁”的独特红层景观吸引跨省游客，部分客流经渝黔交通网络溢出至重庆，进一步强化重庆高关注度景区的集聚效应；四川东北部达州、广安的红层景区则受重庆都市圈文旅辐射，成为低关注度景区聚集区的重要组成部分。

相比之下，低关注度景区的低密度集聚区则表现为多核均衡分布，形成以宜宾、遵义、资阳、雅安、广安及重庆为6大集聚核心的空间结构。此“六核”与全部红层景区中的广安市中东部、宜宾市等高密度区、万州区等中密度区部分耦合，但因开发水平低、产品同质化，仅形成低关注度集聚。6大核心区通过空间连接构成的西南-东北向“L”形条带状区域，虽与全域红层景区“L”形地理带高度重合，却因交通短板、文化挖掘不足沦为低关注度集中区。其中，遵义、宜宾等核心区的低关注度特征，部分源于与重庆周边景点的同质化竞争，景观形态相似且缺乏特色开发，难以突破重庆核心区的“虹吸效应”，最终形成低关注度条带分布。

运用GWR模型探究红层景区空间分布影响因素异质性的前提是红层景区空间分布具备自相关性，因此分别对市域和县域尺度进行空间关联性分析。

前文已经得出四川盆地红层景区的分布类型为集聚型，因此可以进一步通过不平衡指数来判断红层景区在盆内各地的平均分布程度。在市域尺度上，观察市域分布的洛伦兹曲线(图 4)可知，红层景区主要集中于重庆、宜宾、广安、达州、南充、资阳及遵义这7个城市，占四川盆地红层景区总数的70%以上。结合计算得出的红层景区不均衡指数为0.624 6，说明市域尺度下红层景区空间分布不均衡。全局空间自相关显示，全局莫兰指数为0.033 7，Z值为0.991 9，而p值为0.321 2，表明在市域范围内红层景区的空间分布未展现出显著的空间关联性。

在县域尺度上，红层景区空间分布的不均衡指数为0.638 6，表明其不均衡程度相较于市域尺度更为显著。因此，在县域尺度对红层景区密度值开展空间自相关分析，能够更敏锐地识别其空间关联特征。在四川盆地164个县域中，赤水市拥有最多的红层景区，共9处(图 5)。万州区和云阳县紧随其后，各8处。仁寿县等30个县域仅有一处红层景区。盐亭县等74个县域则无红层景区分布。总体而言，绝大多数县域红层景区数量处于中等及以下水平，高值县域主要集聚在盆地东部和南部地区。

选择对县域尺度下红层景区的密度值进行全局空间自相关性的测算，结果显示，在县域范畴内红层景区密度值的p值为0，表明县域空间自相关的置信度达到99%，可完全拒绝“红层景区在县域内随机分布”的零假设；Z得分3.627 7＞2.580 0，局部莫兰指数大于0，表明在县域范围内红层景区存在显著的空间关联性。运用局部空间自相关分析工具，对红层景区的空间聚集特征进行分类，划分出4种类型：“高-高”聚类(H-H)、“高-低”异常值(H-L)、“低-高”异常值(L-H)和“低-低”聚类(L-L)(图 6)。“高-高”聚类主要分布在岳池县、广安区、忠县、利川市和习水县，呈现为4大团状聚集区，表明这些县域及其相邻县域的红层景区数量相对较多，红层景区空间关联性较强；“高-低”异常值(H-L)则分布在四川盆地西部和北部的若干县域，涵盖安州区、金堂县、南部县、通江县、宣汉县和开州区6个县域，说明这些县域自身红层景区密度值相对较高，而周围县域的红层景区数量相对较少；“低-高”异常值(L-H)主要分布在前锋区、长寿区、合江县和古蔺县，表明这些县域的红层景区密度相对较低，而周边区域密度则相对较高，其发展受到周围“高-高”区“虹吸效应”的潜在制约。“低-低”聚类(L-L)则集中分布在四川盆地西部，共涉及县域23个，覆盖范围较大，属于自身及其周围红层景区密度值均低的区域。

整体而言，红层景区密度值的空间关联性展现出显著差异，表现出“高-高”区与“低-低”区各自集聚、“低-高”区与“高-低”区各自分散的特征。其中“高-高”聚类区集中分布在四川盆地东南部地区，“低-低”聚类区主要集聚于盆地西部，“低-高”区与“高-低”区则散布于盆地各处。这表明红层景区的空间聚集模式存在较大的差异且空间分布极不均衡。

自然和资源系统中的影响因素是自然的连续要素，与产业、经济系统中的影响因素(以县域为单元统计)不同。因此以红层景区为空间单元对自然和资源系统进行回归分析。根据前文分析可知，红层景区在县域间展现出较强的空间关联性，因此选取县域作为分析单元对经济和产业系统做线性回归分析，相较于全国或省市级尺度，县域尺度在探究旅游景区影响因素的空间异质性方面展现出更高的实践可行性和操作性。在运用GWR模型研究红层景区空间分布影响因素的异质性前，由于指标间的单位和量级不同，先使用SPSS 29.0对数据进行标准化处理；再利用OLS模型分析影响红层景区空间分布的各项因子。方差膨胀因子(VIF)均在7.5以下，表明不存在明显的多重共线性；坡向、高程、景观质量等级、居民经济条件、旅游人次、星级饭店与行业政策未通过显著性检验，表明其对红层景区布局发展的影响力较弱；坡度、与最近河流距离、景观资源面积、通车里程、经济水平、市场需求、人口规模和旅游收入的方差膨胀因子全部低于7.5，并且p值均小于0.05(表 3)，表明这8个因素在红层景区空间分布中起关键作用，值得深入研究。

借助ArcGIS 10.8中的GWR模型进行回归分析(表 3)。由表 3可知，GWR模型的R²值和校正R²值均大于OLS模型，且AICc差值均超过3，这表明相较于OLS模型，GWR模型的拟合优度更高。本文中“影响因素的影响程度”是指各影响因素对景区网络关注度空间分布的作用强度，以GWR模型回归系数的绝对值来衡量。绝对值越大，表示该因子对关注度空间分异的影响越强。基于此，将高关注度红层景区影响因素根据GWR回归系数绝对值由大到小排序为：市场需求、旅游收入、景观资源面积、坡度、与最近河流距离、经济水平、通车里程、人口规模。将低关注度红层景区影响因素根据GWR回归系数绝对值由大到小排序为：景观资源面积、市场需求、旅游收入、与最近河流距离、坡度、经济水平、通车里程、人口规模。

借助空间可视化技术对各项影响因素的回归系数进行呈现，探究红层景区空间分布影响因素效应的空间差异情况。

1) 旅游收入与高、低关注度景区的关注度均呈正相关，且趋势高度一致，但高关注度区域的回归系数远大于低关注度区域。高、低两区域的旅游收入回归系数绝对值自西向东逐渐增大，高值区主要分布在重庆市周围，这不仅得益于重庆红层景观的密集分布，更源于巴渝文化与红层地貌的深度融合。例如，重庆江津四面山景区以红层山地、瀑布群为自然基底，融入川江号子非遗展演，形成丹霞瀑布和民俗体验的复合产品；云阳龙缸景区依托喀斯特与红层叠加的绝壁景观，结合土家族摆手舞文化节，显著提升旅游消费黏性，推动文旅产业繁荣，由此产生的旅游收入乘数效应可进一步推动红层景区的开发建设。高关注度景区在旅游收入高的区域更集中，而低关注度景区(如南充市凌云山景区)虽有红层石柱森林与古寨遗迹的独特自然景观，却因未将川北民俗与红层地貌结合开发，旅游收入对其支撑较弱，难以提升关注度。

2) 71.21%区域的市场需求与高关注度景区的关注度呈正相关，82.81%区域的市场需求与低关注度景区的关注度呈正相关，反映出市场需求整体上对景区关注度具有正向推动作用。景区所在县域的人口密度越高，意味着潜在客源市场规模越大，对景区网络关注度具有显著正向影响，但存在两个显著异常区域：一是28.79%的高关注度景区负相关区域高度集中于重庆，这可能是因为重庆旅游的核心吸引力并非红层类自然景观，而在于其独特的魔幻都市体验与人文底蕴，游客主要为山城的立体交通、市井烟火和抗战历史遗迹而来。如重庆大足石刻景区，其核心吸引力在于唐宋石刻艺术与佛教文化，而非红层砂岩载体本身，游客更多为人文遗产而来，红层自然景观沦为背景。二是17.19%的低关注度景区负相关区域集中于四川盆地中、北、南部，虽有云顶茶乡等高A级景区，但红层景区因基础设施薄弱、交通接驳不畅，且旅游产品单一，即便有一定关注度，也难将其转化为实际市场需求。

3) 与最近河流距离和高关注度景区的关注度呈负相关，和低关注度景区的关注度呈正相关。一方面是红层的发育与河流有关。红层的色调主要因高价铁富集而成，这一过程离不开淋溶作用，河流刚好为其提供了水溶剂^[33]。另一方面是景区靠近河流有诸多利好。高关注度景区如乐山大佛景区，依托岷江、青衣江、大渡河三江汇流的水体优势，将红砂岩崖壁造像与“夜游三江”灯光秀结合，既强化自然景观多样性，又注入文化体验。低关注度景区则表现为离河越远关注度越低，如神龙山巴人石头城，虽有红层山体与巴人文化遗迹，却因远离主要河流，缺乏水体映衬，且未开发亲水项目，游客到访意愿低。

4) 景观资源面积与高关注度景区的关注度呈正相关，与低关注度景区的关注度呈现72.97%正相关，27.03%负相关的分异特征。高关注度景区如赤水丹霞旅游区，以1 300多km²的红层地貌为基础，串联佛光岩、四洞沟等子景区，结合苗族“祭山节”，通过规模效应形成“地标性”吸引力。低关注度景区的负相关区域如南充市凌云山景区、巴中市神龙山巴人石头城，虽景观资源面积较大，但红层丘陵与石柱景观开发粗放，且与周边景区存在同质化现象，缺乏核心辨识度，反而削弱传播吸引力。

5) 经济水平与高关注度景区的关注度呈正相关，与低关注度景区的关注度呈现87.50%正相关，12.50%负相关的分异特征。高、低两区域的旅游收入回归系数自西向东逐渐增大，高关注度区域集中在重庆市及其毗邻区域，如重庆缙云山景区，依托重庆经济优势，将红层山地与道教文化、避暑康养结合，开发高空步道、禅修体验等项目，吸引力显著；相比之下，位于盆地西部的雅安、眉山、德阳等地受影响较小。可能的原因是：其一，重庆不仅拥有众多热门景区，还兼具特色美食、独特地形和丰富的历史文化资源，可以满足游客不同层次的需求，吸引大量游客涌入。其二，重庆社会经济发展水平较高，民众的物质文化需求及旅游消费意愿较强，内需的拉动也对红层景区有一定贡献。低关注度景区的负相关区域主要分布在彭州市、雨城区、仁寿县等8个县域，如成都市彭州丹景山旅游景区，虽经济水平较高，但以牡丹观赏为核心，未挖掘红层丘陵与蜀文化的关联，红层景观开发投入有限，难以吸引外部客源。

6) 坡度与高、低关注度景区的关注度均呈正相关，但趋势有别。高关注度区域回归系数自四川盆地东北向西南递增，东北坡度对关注度拉动弱。高关注度区域如赤水大瀑布景区，西南陡坡塑造出高76 m的瀑布与丹霞崖壁组合景观，配套建设苗族风格悬崖栈道、观景台，坡度拉动作用显著。低关注度区域高值分布于盆地西南、东北边缘，低值在中部，与盆地地形吻合。四川盆地边缘的山地处在强烈上升的褶皱带区域，为红层抬升到高处创造了条件，更易塑造山脉、峡谷等特殊地貌景观，因此坡度直接影响景观原始吸引力。而高关注度景区需叠加景观稀缺性或资源独特性等其他因素才能高效转化关注度。

7) 人口规模对景区关注度的影响存在显著区域分异。对于高关注度景区的关注度，呈现西部19.69%负相关，中东部80.31%正相关的格局。西部负相关区域人口相对稀疏分散，旅游配套难借人口规模完善，抑制景区关注度。如西部大峡谷温泉旅游区，位于人口稀疏的川滇边境，红层峡谷与温泉资源虽优，但旅游配套难借人口规模完善，关注度受限。而中东部区域则受益于人口集聚带来的充足本地客源与消费活力，有效支撑了旅游基础设施和营销传播，进而提升景区关注度，如重庆南山植物园依托重庆主城区人口集聚优势，将红层丘陵与园林花卉、抗战遗址结合，通过本地游客口碑传播提升关注度。对于低关注度景区的关注度，呈现东部12.50%负相关，中西部87.50%正相关的格局。东部区域负相关的主因在于其高关注度景区较多，对资源同质化或特色不足的低关注度景区形成遮蔽效应，即使区域人口规模大，游客也易被知名景区虹吸，导致其关注度反受压制，如重庆忠县石宝寨，因邻近重庆主城区高关注度景区，受“虹吸效应”影响，即便区域人口规模大，游客也更倾向于知名景区。而中西部区域则符合一般规律，如安岳县宝森柠檬旅游区，人口规模扩大带动休闲需求，结合红层丘陵与柠檬种植文化，关注度缓慢提升。根据第七次全国人口普查数据也可得知，区域人口密度和景区密度分布存在正相关关系^[34]。在高级别景区建设的初步调研阶段，区域内人口规模总量通常被视为首要考量要素^[35]，区域人口密度愈高，交通就愈发便捷，公共设施与旅游服务设施也更为完善，从而更利于景区集聚发展^[36]。

8) 交通对高、低关注度景区的关注度均呈正相关，但空间趋势有别。交通作为连接客源地与目的地的桥梁，决定旅游流的走向、规模和速度，并影响旅游地开发顺序。完善的交通设施是景区开发不可或缺的支撑条件^[21]，更有利于旅游流、资本与技术等注入红层景区，推动红层景区的发展。高关注度景区的交通效应自西向东递减，离成都较近的西部县域依托超大城市客源优势，交通升级能够迅速释放潜在需求，如成都市桃花故里旅游景区。而随着空间位置向东推移至重庆及川东边缘山区，如重庆綦江国家地质公园老瀛山景区，因路网趋于饱和，交通改善边际效益下降。在低关注度景区中，交通影响强度则表现为自东向西递减。东部山区如赤水竹海国家森林公园，交通条件小幅提升后，红层丘陵与竹海景观的可达性增强，带动关注度上升；西部如川西竹海景区，虽路网密集，但与蜀南竹海等同质化严重，新增交通难以突破关注度瓶颈。

综上可知，红层景区关注度的空间分布受多因子交互作用影响，且高、低关注度景区的影响机制存在显著分异。在核心驱动力方面，高关注度景区以市场需求为首要驱动因子，旅游收入次之，体现出消费与资本的主导作用；大部分低关注度景区则高度依赖景观资源面积，市场转化能力薄弱，反映其仍处于资源规模主导的初级发展阶段。在自然资源利用方面，与最近河流距离对高关注度景区产生正向效益，可提升游客体验并降低开发成本，对低关注度景区却有负向影响，未开发的水体资源成为短板；坡度在西南陡坡区因独特地貌与完善配套对高关注度景区拉动显著，而低关注度景区仅依赖原始地貌吸引力，缺乏配套转化能力。在开发要素协同性上，经济水平与景观资源面积在高关注度景区形成协同效应，大面积资源与高投资打造地标吸引力，在低关注度景区则有27%区域呈负相关，同质化开发削弱资源价值。交通条件对成都周边高关注度景区边际效益递减，对东部山区低关注度景区的改善则效果显著，表明低关注度区域对基建更为敏感。综上，红层景区空间分异是自然基底与社会经济要素动态作用的结果。未来开发需针对高关注度区域强化辐射效应与消费升级，对低关注度区域优先破解基建与同质化问题，实施梯度干预策略。

本研究聚焦四川盆地红层景区，借助多种空间分析手段与回归模型，探究四川盆地红层景区空间分布格局、影响因素异质性及高网络关注度景区的特征，结论如下：

1) 红层景区高、低密度聚集区均以重庆为核心，然而空间格局特征迥异：高关注度聚集区呈重庆单极主导，低关注度聚集区形成西南-东北走向的“六核一带”空间格局，即6个核心聚集区及其构成的倾斜“L”形条带聚集区。

2) 空间关联性呈现出显著差异，整体呈现“高-高”区与“低-低”区各自集聚、“低-高”区与“高-低”区各自分散的特征。绝大多数县域红层景区数量处于中等及以下水平，且主要集聚在盆地西部和南部地区，表明红层景区的空间分布极不均衡。

3) 高、低关注度红层景区的影响机制存在显著分异，高关注度景区各因子的影响程度从高到低依次为市场需求、旅游收入、景观资源面积、坡度、与最近河流距离、经济水平、通车里程、人口规模；低关注度景区依次为景观资源面积、市场需求、旅游收入、与最近河流距离、坡度、经济水平、通车里程、人口规模。

通过剖析红层景区空间分布格局、影响因素异质性及高、低关注度景区状况，拟定四川盆地红层旅游发展策略如下：

1) 在高关注度景区集聚的重庆核心区，应着力强化单极辐射效应与消费升级。重庆作为高关注度景区的绝对主导区域，其旅游收入乘数效应和市场需求驱动能力显著，可依托自身魔幻都市体验、人文底蕴与红层景观的复合优势，整合周边宜宾、广安等次级核心区的特色资源，构建全域旅游产业链。可以开发跨区域红层主题旅游线路，将重庆的都市文旅流量导流至周边次级核心区，带动其基础设施与服务质量提升。同时，针对重庆市场需求中红层景观吸引力相对较弱的现状，可结合山城地形打造红层景观与都市文旅融合的沉浸式体验项目，放大市场需求对高关注度区域的正向拉动作用。

2) 对于低关注度景区形成的“六核一带”空间结构，需优先破解基建瓶颈与同质化开发问题。宜宾、遵义等6大核心区虽具备一定集聚基础，但交通接驳不畅、基础设施薄弱及旅游产品单一等问题制约了关注度提升。建议以县域为单元推进交通网络加密工程，尤其加强四川盆地东部和南部“高-高”区(H-H)与西部“低-低”区(L-L)的交通连接，改善低关注度景区的可达性，充分释放交通条件对低关注度区域的边际效益。同时，针对巴中、南充等地景观资源面积大但开发粗放的问题，应聚焦资源特色进行精准定位，避免同质化建设。可依托赤水市的丹霞地貌打造地质科普研学基地，结合云顶茶乡等景区开发红层生态康养产品，通过“一核一特色”的差异化策略，将大面积红层景观转化为具有辨识度的核心吸引力，逐步提升市场转化能力。

3) 在自然与社会经济要素的联动开发上，需针对高、低关注度景区的不同需求优化要素配置。高关注度景区应充分利用河流邻近性优势，在重庆、贵州等地打造滨水红层景观带，整合水体生态景观与旅游设施，提升游客体验并降低开发成本；同时，在西南陡坡区如贵州赤水丹霞等地，依托陡峭地形形成的峡谷、崖壁等独特地貌，配套建设观景栈道、低空游览等设施，将坡度带来的景观稀缺性转化为实际关注度。低关注度景区则需补齐水体资源开发短板，在河流周边景区加强亲水项目建设，改善基础设施；对于盆地边缘因坡度形成的原始地貌景观，如四川盆地东北边缘的山地红层，可结合当地文化打造徒步探险、地质摄影等深度体验项目，在弥补配套服务不足的同时，增强景观资源与人文要素的协同效应，避免仅依赖原始地貌的单一吸引力。

对比国内外相关研究和产业实际情况，本研究存在需完善的内容如下：首先，因数据获取受限，本研究未涉及时间尺度，未来可将时空结合进一步探究；其次，红层景区空间分布受多种复杂因素的综合影响，不局限于自然、资源、经济和产业维度，后续研究可通过扩充影响因素样本量，运用社会网络分析与定性比较分析等手段，对研究结论的科学性予以深入验证，以更准确地揭示红层景区空间分布的内在机制；此外，红层资源的保护与可持续开发利用应成为未来学术研究的重点，红层地质遗迹是四川盆地独特的自然资源，其保护与可持续利用对于维护生态平衡、促进地方经济发展具有重要意义。未来研究应更深入地探讨如何在旅游开发过程中有效保护红层资源，确保资源的完整性和可持续性，致力于达成经济效益、社会效益和环境效益的和谐统一。未来将针对以上不足进行优化和深入研究，以进一步丰富和完善红层旅游研究。