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中华人民共和国文化和旅游部针对国家A级旅游景区的综合质量，制定了具有中国特色的国家级评定标准[1]. 根据《旅游景区质量等级的划分与评定》(GB/T17775-2003)，高等级旅游景区评定标准更为严格，但同时也是区域旅游市场竞争力的强力依托，影响着旅游地形象的构建.
自2001年旅游景区级别划分体系推行之后，对于A级景区的研究开始逐渐从单个景区的介绍[2]与提升研究[3]向多个景区空间特征、结构以及更加科学化的分析发展[4-5]. 学者们从不同研究范围探寻国家A级旅游景区空间分布的规律，如：①从全国范围. 朱竑等[1]对中国A级景区空间结构布局进行分析后发现其存在内在的空间规律，并与地区的人口、经济水平、交通和地形等因素呈现高度的相关性；邓纯纯等[6]依据对2016年中国A级景区的数量及空间分布的分析研究，认为我国A级景区建设已从数量扩张进入质量提升阶段. ②从省、市域范围. 阿司古力·艾百等[7]对新疆南疆5地州的A级旅游景区空间格局的演化规律进行研究，提出交通条件、政府政策和品牌效应3个影响因素；白子怡等[8]提出云南省旅游景区呈聚集性分布，具有均衡性低、集中度高的特点，并对影响因素进行了分析；樊昊等[9]通过对重庆市3A级及以上旅游景区的空间分布特征进行研究，提出重庆市的旅游景区正处于从稳步发展到提速发展的状态，其空间分布主要受到资源禀赋、客源市场条件、交通条件以及经济发展水平的影响. ③从区域范围. 张晓梅等[10]通过对长江经济带的高级别旅游资源(5A级与4A级旅游景区)的研究，提出其在空间分布上具有集中非均衡分布的特点，分布类型为凝聚型，且呈现出东密西疏的格局，而水体资源禀赋、交通条件、经济发展水平以及人口数量为影响长江经济带高级别旅游资源空间分布的主要因素；杨磊等[11]以京津冀地区的3A级及以上旅游景点作为研究对象，并提出京津冀地区不同级别的A级旅游景点空间分布特征也会有所差异. 总体来说，目前针对A级旅游景区空间分布的研究多从宏观层面出发，且集中在经济发达地带或旅游热点区，而中观及微观层面的区域仍需进一步地深入挖掘.
长株潭城市群包括长沙市、株洲市和湘潭市，位于湖南省东北部，呈“品”字形状分布，结构联系紧密，位于京广经济带、泛珠三角经济区和长江经济带的结合部. 长株潭城市群于2007年获批为全国资源节约型和环境友好型社会建设综合配套改革试验区，正处于快速城市化、工业化的发展阶段[12]. 根据2019年《湖南统计年鉴》，长株潭城市群常住人口为1 504.03万人，占湖南省的21.8%，地区生产总值达15 796.31亿元，占湖南省的42.0%，在湖南省具有举足轻重的地位. 同时，长株潭城市群还拥有全国最大的绿心地区，总面积达522.87 km2，约占长株潭3市总面积的18.29%，以昭山乡为中心，跨长沙、株洲和湘潭3市结合区域[13]，具有相当重要的生态价值. 根据评定细则以及单位级别，3A级及以上级别的旅游景区是更能够代表本地历史文化传统以及风貌的优势旅游资源[14]，截至2020年3月，长株潭城市群共有3A级及以上旅游景区98家，其中长沙市53家，株洲市22家，湘潭市23家，旅游产业已经形成规模[15]，拥有较强的旅游发展潜力，而针对长株潭城市群旅游资源的研究目前主要集中在某一类资源的空间结构[16-17]、旅游管理及整合研究[18-19]以及旅游发展战略研究[20-21]等，缺少对国家级旅游景区空间分布格局以及其内在规律的探寻. 因此对整个城市群的旅游资源的研究，能够更好地从宏观上掌握整体以及各市的景区分布规律，为之后的长株潭城市群一体化发展、旅游空间战略制定以及基础开发规划工作奠定基础.
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长株潭城市群3A级及以上旅游景区数据来源于：①株洲市文化旅游广电体育局提供的景区名录与数目；②各市文化旅游广电体育局官网公布的景区名录；③国家文化和旅游部网络公示名单，利用百度地图坐标拾取系统逐一查询记录各景区的地理坐标，整理核对后录入Excel数据库中，转为地球坐标后导入Arcgis10.6软件进行数字化处理，生成长株潭城市群3A级及以上旅游景区空间分布图(图 1). 人口数据、行政区面积与地区生产总值来自2019年《湖南统计年鉴》，3市旅游收入及旅游人次分别来自该市2019年国民经济和社会发展统计公报；行政区划空间边界、高程、道路以及水系分布数据均来自地理国情监测云平台(http://www.dsac.cn/)，高程数据来自于地理空间数据云(http://www.gscloud.cn). 长株潭3市旅游从业发展情况来自株洲市文化旅游广电体育局.
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从宏观尺度出发可将景区抽象为点状要素. 点状要素空间分布类型可分为均匀型分布、随机型分布和集聚型分布3种，通过最邻近点指数来进行判别[22]. 最邻近点指数R通过计算实际最邻近距离与理论最邻近距离比值来获得，计算公式为
式中：R为最邻近指数，r1为实际最邻近点之间距离r1的平均值，rE为理论最邻近距离，D为点密度. 当R=1时，点状要素为随机型分布；当R＞1时，点状要素为均匀型分布；当R＜1时，点状要素为凝聚型分布. rE的计算公式为
式中：A为区域面积，n为研究对象的数目.
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地理集中指数(G)可用来判定目标在地域上的集中程度，其计算公式[23]为
式中：xi为第i市(区)内3A级及以上景区总数，T为长株潭城市群3A级及以上旅游景区总数，n为市(区)总数. G的取值范围为0~100，G值愈大，景区分布趋于集中；G值愈小，景区分布趋于分散.
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不平衡指数(S)能够衡量对象分布在不同的区域范围或等级级别内的均衡程度，其计算公式[24]为
式中：n为城市数量，Yi为将各市3A级及以上景区数量与长株潭城市群整体3A级及以上景区总量之比从大到小排序后，第i位的累计百分比. 不平衡指数的取值介于0~1之间，若对象全部集中在一个区域，则S=1；若对象平均分布在每一个区域中，则S=0.
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采用核密度法来对研究区域内景区的聚集状态进行分析. 核密度分析法认为[25]：随着空间内点的密度的提高，该空间内发生地理事件的概率越大. 在核密度的计算过程中，空间内的点状要素将以距离为标准赋予相应权重，点离中心越近，权重赋值越大. 其几何意义在于每一个中心处的密度即为最大值，向周围递减，直到距离中心处一定位置后降为0[26]. 某空间点x处的核密度值为其区域范围内密度值之和，计算公式为
式中：n为阈值范围内包含的点个数；h为阈值；x-xi表示两点间的欧式距离；K为权重值函数，当带宽确定时，距离核心越近，其权重值则越大.
1.1. 数据来源
1.2. 研究方法
1.2.1. 最邻近指数
1.2.2. 地理集中指数
1.2.3. 不平衡指数
1.2.4. 核密度分析
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利用ArcGIS10.6中平均最近邻工具运算得出R=0.822 4＜1，即长株潭城市群3A级及以上旅游景区空间分布类型为凝聚型. 进一步对比长株潭3市景区分布的最邻近指数(表 1)，在不同尺度上空间分布的集聚类型也出现了一定差异：长沙市3A级及以上旅游景区为随机型分布，凝聚特征不明显；而株洲市与湘潭市R值均小于1，为凝聚型分布.
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以长株潭城市群为整体，利用公式(3)可得T=98，n=3，G=63.08，假设98个3A级及以上旅游景区平均分布在3市内，即每市景区数量为98/3≈33，地理集中指数G=58.32＜63.08，表明长株潭3A级及以上旅游景区分布比较集中. 进一步对各市区内景点分布的地理集中指数分别进行计算(表 2)，长沙市、株洲市和湘潭市内3A级及以上旅游景区均呈现集中分布的特征，其中湘潭市集中程度最为显著.
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长株潭城市群3A级及以上旅游景区分布概况见表 3. 利用公式(4)计算可得本研究中S=0.316 3，表明3A级及以上旅游景区在长株潭3市的分布情况不均衡. 进一步结合表 3与图 1分析可知，长沙市3A级及以上旅游景区共53处，占比54.08%；株洲市与湘潭市情况相似，分别为22个和23个，占长株潭城市群总数的22.45%及23.47%. 从景区级别的角度出发，3市均具有国家5A级景区，长沙市5A级、4A级与3A级景区数量分别占长株潭城市群5A级、4A级、3A级景区总数的50%，62.86%与49.15%，株洲市为25%，17.14%，25.42%，湘潭市为25%，20%，25.42%. 总体来说，长株潭城市群景区分布出现不平衡的特征，长沙市景区的数量与质量均在长株潭城市群中占明显的优势地位，株洲市与湘潭市的景区数量情况则比较相似.
分别以3市为研究区域计算后可得出长沙市(S=0.377 4)、株洲市(S=0.363 6)、湘潭市(S=0.195 7)的不平衡指数，并根据3A级及以上旅游景区的分布情况，以各区、市为横坐标绘制出各市的洛伦兹曲线(图 2)，3市均呈现上凸形式，从个数上看，湘潭市设区市较少，为5个，株洲市与长沙市均设有9个区市；计算3A级及以上旅游景区在长株潭3市各县市区分布数量的极差，可得：长株潭三市分布数量极差分别为11个、4个、4个；株洲市、长沙市的上凸面积相对较大，湘潭市则相对平缓. 以上研究说明：3市3A级及以上旅游景区在城市群整体以及3市内各县市区的分布均呈现不平衡的特征，其中湘潭市的不平衡程度较其他两市略为平缓.
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对长株潭3A级及以上旅游景区空间分布类型以及空间分布均衡程度的分析，可以发现整体景区分布呈现出凝聚不平衡分布的特征. 区域分布密度分别为：长沙市44.84个/万km2、株洲市19.53个/万km2、湘潭市41.77个/万km2. 利用ArcGIS10.6软件对分级色彩进行可视化处理，得到长株潭城市群3A级及以上旅游景区分级色彩图(图 3)，结果表明：长株潭城市群3A级及以上旅游景区分布呈现出北密南疏的特点. 其中株洲市与湘潭市在景区分布的数量上情况相似，但株洲市域面积更广，占长株潭城市群总面积的39.74%，而3A级及以上级别景区分布仅占长株潭城市群整体的22.45%，分布密度为3市中最低；湘潭市与长沙市的区域分布密度则相对更高.
利用ArcGIS10.6软件Spatial Analyst Tools中Kernel Density工具对长株潭3A级及以上旅游景区的空间分布进行核密度分析，并对得到的结果特征进行可视化展示(图 4). 结果表明，长株潭城市群3A级及以上旅游景区呈现明显的集聚特征，形成中心集中、周边分散、小型组团的分布格局. 3A级及以上旅游景区高值核心处于长沙中部开福区、天心区和芙蓉区的交界处，其次为望城区、湘潭市东北部雨湖区与岳塘区交界处以及湘乡市东部.
2.1. 空间分布类型
2.2. 空间分布均衡性
2.2.1. 空间分布集中程度
2.2.2. 空间分布均衡程度
2.3. 空间分布密度
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主导不同地域下旅游资源空间分布特征的影响因素各有不同，通过对前人文献梳理[22, 27]，结合对长株潭城市群3A级及以上旅游景区空间分布特征的分析成果以及《旅游景区质量等级的划分与评定》国家标准(GB/T17775-2003)，本研究从资源禀赋、交通条件、经济产业条件以及社会政治因素4个方面，运用空间分析以及相关性分析的方法，对长株潭城市群3A级及以上旅游景区的影响因素进行研究.
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一般认为，景区的空间分布受自然与人文两大类因素的影响[11, 16]，其中自然因素主要包括地形地貌、河流湖泊、气温气候以及植被覆盖等影响因子. 本研究以地形与水系两个要素作为长株潭城市群3A级及以上旅游景区空间分布的影响因素代表进行分析，利用ArcGIS10.6软件将长株潭城市群3A级及以上旅游景区空间分布图与长株潭3市高程地形图叠置(图 5)，可以看出绝大多数3A级及以上旅游景区分布在地势平缓的平原、盆地以及低山丘陵区域. 进一步对高程数据通过ArcGIS10.6中Spatial Analyst Tools下的Extract Values to Points工具进行提取处理，以此作为长株潭城市群3A级及以上旅游景区的高程值(h)，划分高程值区间后，以高程区间作为横坐标、区间内景区数作为纵坐标绘制地形与长株潭3A级及以上旅游景区分布关系直方图(图 6). 结果表明：高程值为0~100 m的地区分布着59.18%的3A级及以上旅游景区，82.65%的景区分布在0~200 m的中低海拔区域，仅有2.04%的景区，分布在800 m及以上的高海拔区域，且600 m以上分布的景区均为自然类景区(湖南神农谷景区、云上大院景区、大围山国家森林公园、湖南云阳山风景名胜区)，而大多的人文类景区如古镇、公园类多分布在海拔低的区域，与人类活动密切相关. 借助SPSS统计分析得到，长株潭城市群3A级及以上旅游景区分布数量与高程分级的相关系数为-0.723，P为0.028，即两者呈现强显著负相关. 因此，可以认为：随着高程增加，3A级及以上景区的分布数量不断减少，且分布主要集中在高程为0~200 m的区间范围内.
长株潭城市群地处湘江水系，拥有渌水、涟水、浏阳河、捞刀河等多条湘江一级支流，水资源丰富. 利用ArcGIS10.6进行缓冲区分析，通过对长株潭城市群主要水系(一、二、三、四级河流)建立3，6，9 km缓冲区来分析水系影响因子对于长株潭3A级及以上旅游景区分布的影响(图 7)，结果表明：48.98%的3A级及以上旅游景区分布在距离主要水系3 km范围内，共48个；64.29%分布在距离主要水系6 km范围内，共63个；74.49%分布在距离主要水系9 km范围内，共73个. 为进一步明确水系对于长株潭3A级及以上旅游景区分布的影响，以3 km为等宽带，建立距离主要水系的8个分布值段，并统计每个等宽带内分布的3A级及以上旅游景区数量，借助SPSS分析得到两者相关性系数为-0.767，P=0.026，呈现强显著负相关的关系. 因此可以得出：长株潭城市群3A级及以上旅游景区绝大部分位于距离主要水系9 km的范围内，且随着距主要水系距离的增加而减少.
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交通条件是旅游景区发展以及级别评定的重要条件之一，交通的便利与否与游客的旅游意愿直接相关. 游客的出行方式一般包括公路、铁路、航路和水路. 本研究从长株潭城市群范围内一般采用的旅游方式出发，以公路和铁路作为两个主要的研究方面来探讨交通条件对于长株潭城市群3A级及以上旅游景区空间分布的影响. 利用ArcGIS10.6软件对长株潭城市群公路网(国道、省道、乡道、县道)进行核密度分析，并与景区分布的核密度图在ArcGIS10.6中叠置，添加公路网分布以及3A级及以上旅游景区分布后得到图 8，结果表明：3A级及以上旅游景区集聚热点区域大部分处于公路集聚热点区域范围内，两者有较强的相关性. 位于长沙市开福区、天心区、岳麓区和芙蓉区交界处的景区高值核心与公路网高值核心没有重叠，是因为此处为长沙市核心区域，城市道路分布密集，而本研究未将城市道路归为公路网中. 通过叠加长沙市城市一级、二级道路与3A级及以上旅游景区核密度分析图(图 9)，也可以看出该处为城市道路集聚分布的区域.
铁路交通是重要的跨省旅游出行工具之一. 通过ArcGIS10.6对长株潭城市群内途经的铁路建立5，10 km缓冲区，并与3A级及以上旅游景区空间分布叠置得到图 10，可得：55.10%的3A级及以上旅游景区分布在距离铁路5 km范围内，共54个；70.41%分布在距离铁路10 km范围内，共69个，即大部分景区都分布在距铁路10 km范围内. 进一步分别建立6个距离铁路3 km等宽带并统计其中3A级及以上旅游景区的分布数量，利用SPSS统计分析得到两者相关性系数为-0.650，P=0.022，为强显著负相关关系. 因此，可以推断，长株潭3A级及以上旅游景区空间分布受交通条件的影响强烈，景区集中分布在公路集聚的区域，且景区的分布数量随着离铁路的距离增加而减少，交通条件是长株潭城市群景区发展的重要基础之一.
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经济基础是旅游活动的重要条件，是影响旅游地空间分布的重要因素之一[28]. 根据湖南省统计局公布的2019年《湖南统计年鉴》中各市、区的年地区生产总值(GDP)，通过SPSS分析各区、市3A级及以上旅游景区分布数量与地区生产总值的相关性，两者相关性系数为0.577，P=0.004，为中等显著正相关关系，表明在一定程度上，地区生产总值越高的地区其3A级及以上景区分布越多. 总的来说，伴随着地方经济水平的提高，人们的收入水平以及幸福指数提高，这能够有效带动人们的旅游意愿，促进地方的旅游投入.
旅游业是第三产业相当重要的一部分，除地区生产总值外，第三产业占比以及地区旅游收入都能够直观地反映当地旅游业发展的现状[29]，根据3市2019年的国民经济和社会发展统计公报制作长株潭旅游产业2019年发展概况表(表 4)，其中长沙市第三产业生产总值、第三产业占比、接待旅游总人数以及地区旅游收入均为3市中最高，长沙市是整个省的政治文化、经济科教中心地区，城市拥有较长的社会发展历史及良好的旅游资源本底. 湘潭市旅游产业发展概况与株洲类似，以毛主席故乡为资源龙头串联周边红色旅游带动发展，而株洲市则在旅游品牌方面有所欠缺.
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景区的发展很大程度上受到政府的调控以及政策的支持. 根据《长株潭城市群一体化发展行动(2019-2020年)》，长株潭3市将在旅游上，进一步加强旅游景点的联合宣传，从而实现市场共拓、客源共享，有利于改善目前旅游资源分布不平衡、不均匀的现状. 根据长株潭3市政府旅游投入情况(表 5)可以看出，3市从事旅游编制人员共59人，其中长沙市最多，占比45.76%；株洲市和湘潭市的编制人员占比分别为16.95%和37.29%. 从旅游业发展专项基金以及机构数量来看，也从侧面反映了旅游发展的投入资金越多，从业编制人员越多，旅游机构越完善，则3A级及以上旅游景区数量从总体上来说也越多、分布也越集聚的特点. 旅游的发展能够带动地区经济发展，从而提高地方政府政策上的重视程度，投入更高、回报更高，从而形成发展更好的良性循环.
此外，通过分析2019《湖南统计年鉴》中各市、区的年末常住人口(2018年)与3A级及以上旅游景区数量的相关性，得到两者相关性系数为0.291，P=0.178，两者没有相关性，结果表明：人口对长株潭3A级及以上旅游景区空间分布的影响有限.
3.1. 资源禀赋
3.2. 交通条件
3.3. 经济产业条件
3.4. 社会政治因素
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通过对长株潭3A级及以上旅游景区的空间分布特征以及其影响因素的研究，得出结论：①长株潭城市群3A级及以上旅游景区表现为凝聚型分布的特点，从市域角度，长沙市为随机型分布，株洲市与湘潭市则为凝聚型分布，不利于旅游资源从整体角度的整合与利用；②长株潭城市群内3A级及以上旅游景区呈现凝聚不平衡分布的特点，湘潭市集中程度最为显著，分布相较其他两市比较平衡，长沙市景区的数量与质量有突出的优势性；③景区分布格局呈现中心集中、周边分散、小型组团的特点，株洲市景区分布密度为3市中最低，3A级及以上景区分布最密集的区域为长沙市中部城区，其次为长沙市望城区、湘潭市雨湖区及岳塘区交界，以及湘潭湘乡市东部；④在影响因素分析中，高程、水系分布、公路及铁路的分布、地区生产总值、第三产业占比、地区旅游收入、政府旅游投入及从业人员数量均对长株潭城市群3A级及以上旅游景区空间分布影响显著，而人口数量的影响则比较有限.
本研究响应推行全域旅游的号召，从空间研究的角度入手，对长株潭城市群3A级及以上旅游景区进行梳理及研究，可作为3市旅游业一体化发展的基础资料，为宏观政策的制定提供依据. 国家A级旅游景区虽能在一定程度上反映地区旅游业发展状况，但缺乏对如乡村旅游示范点、休闲农业、传统村落和历史文化名城名镇名村等其他资源的考虑，不能代表整体的现状，因此对于长株潭城市群旅游资源整合进一步的发展仍需深入研究. 此后，可以考虑在旅游景区影响因素的研究中利用更多样化的方法选取因子，是否将人的主观情绪表达变化纳入研究范围，从时空演变的角度分析造成旅游景区空间分布特征发生改变的驱动力也是进一步的研究方向.
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