2. 陕西省旅游信息科学重点实验室, 陕西 西安 710119;
3. 陕西省旅游信息化工程实验室, 陕西 西安 710119;
4. 首都师范大学 历史学院, 北京 100048
2. Shanxi Key Laboratory of Tourism Informatics, Xi'an 710119, China;
3. Shanxi Tourism Information Engineer Laboratory, Xi'an 710119, China;
4. College of History, Capital Normal University, Beijing 100048, China
宗教文化是青海省最为显著的人文旅游景观, 对其社会、经济、政治和旅游资源的影响极为深刻.宗教场所是指朝圣者进行宗教活动的聚集点，包括寺庙、道观、教堂等，不仅是信教群众开展宗教、文化、社会活动的载体，而且是重要的宗教文化旅游资源，亦是宗教旅游资源开发和利用的重要内容.宗教场所旅游作为一种特色鲜明、意境独特、文化内涵深厚的人文旅游，在旅游业发展、城市文化传承中发挥着特殊且重要的作用[1-2].
国外学术界对宗教旅游的研究主要集中在宗教与旅游的关系[3-4]、宗教旅游者[5-8]、宗教旅游可持续发展[9]、宗教旅游影响[10]等方面.其中最具代表性的著作就是由RAJ等主编的《宗教旅游与朝圣节庆管理》[11]，概述了最新的宗教旅游研究成果和8项宗教旅游案例.
近年来，国内学术界运用数理模型[12-13]和空间方法[14]研究旅游资源已相当成熟.也有学者从不同的角度对宗教旅游进行了研究，如高科等[15]通过分析我国宗教旅游文献，发现研究内容主要集中在宗教旅游内涵、宗教与旅游的关系、宗教旅游资源评价及开发、宗教旅游可持续发展、宗教生态旅游五方面.在研究方法上，以定性分析为主，大多采用调查研究[16]、实证分析[17]等；在定量分析方法中，应用GIS空间分析方法进行的研究成果颇多，如樊昊等[18]对全国石窟旅游资源、林巧莺[19]对泉州市宗教旅游资源、李湘豫等[20]对河南佛教塔寺文化旅游资源、郭泉恩等[21]对江西省宗教旅游资源、笪玲等[22]对西南宗教旅游资源等进行了定量分析研究.
综上所述，虽然学界已从多个角度对宗教旅游资源的空间分布特征进行了探讨，但针对青海省宗教场所旅游资源空间分布特征的定量研究成果较少.青海省是一个多民族、多宗教省份，宗教旅游资源丰富，优势明显，共有宗教场所1 980余处.众多寺庙、教堂和道观有其悠久的历史和独特的建筑形态，具有极高的观赏价值，是一种独特的宗教文化旅游资源[23].由此，本文基于GIS空间分析方法对青海省宗教场所旅游资源空间的分布与地形、交通、河流等因素进行了定量关系分析，以揭示其空间分布特征，实现青海省宗教旅游资源的合理利用，旨在为未来青海省宗教旅游资源开发提供可持续发展的理论指导.
1 研究内容 1.1 研究区概况青海省地处我国西北部，在青藏高原范围之内，位于89°35′E~103°04′E，31°39′N~39°19′N，境内东西长1 200 km，南北宽800 km，总面积72.12万km2.省内地貌具有南北三分的特色：北部为祁连山-阿尔金山系；中部为柴达木盆地、茶卡-共和盆地以及西秦岭山地；南部为青南高原.全省山地和丘陵面积占总面积的2/3，平地占1/3；平均海拔3 500 m，其中海拔在3 000 ~ 5 000 m的面积占67%.东部海拔大都在3 000 m以下，气候温和，是青藏高原与黄土高原的过渡地带，土地肥沃，宜耕宜牧；南部草原海拔均在4 000 m以上，空气稀薄，气候严寒；西部戈壁荒漠绵延数千里[24].本文以2010年青海省行政区划为基础，经过合并处理，最终确定45个行政区单元，包含43个市(县)区和海西蒙古族藏族自治州直辖(因冷湖行政委员会、大柴旦行政委员会、茫崖冷湖行政委员会地域辽阔但宗教旅游资源少，本文将此3个行政委员会整合为一个行政单元进行研究)、格尔木市唐古拉山乡(属于格尔木市飞地).
1.2 数据来源青海省宗教场所主要包括藏传佛教寺庙、伊斯兰教清真寺、道教道观、基督教教堂等，其中清真寺和佛教寺院居多，分布范围广，除去资料中有记载的但现已不复存在的寺院和“活动点”“聚会点”等无寺院建筑的纯粹宗教集会场所，共有宗教场所1 980余处；其相关属性信息来源于《青海藏传佛教寺院》[25]《青海省清真寺概览》[26]《青海省志·宗教志》[27]和青海省民族宗教事务委员会(http://www.qhsmzw.gov.cn/)等.青海省宗教场所的经纬度坐标信息，通过Google Earth定位搜索后，导入ArcGIS10.2进行测算、校正和定位.地形数据来源于地理空间数据云平台(http: //www.gscloud.cn/)的青海省30 m分辨率的SRTM DEM数据.
1.3 研究方法 1.3.1 核密度估计核密度估计方法是空间点模式分析中常用的非参数估计方法，也是一种用可视化表达点分布模式的方法.以每个样本点i(x，y)的位置为中心，通过核函数K(·)计算各样本点在指定半径(带宽)为h的圆内网格单元的密度贡献值[28]，公式如下：
| $ \mathit{\hat f}\left( \mathit{x} \right){\rm{ = }}\frac{{\rm{1}}}{{\mathit{n}{\mathit{h}^\mathit{d}}}}\sum\limits_{\mathit{i}{\rm{ = 1}}}^\mathit{n} \mathit{K} \left( {\frac{{\mathit{x}{\rm{ - }}{\mathit{x}_\mathit{i}}}}{\mathit{h}}} \right), $ | (1) |
式中，n为样本数，d为维数，x-xi表示估计点到样本点xi的距离.
1.3.2 最邻近距离最邻近距离分析是用来描述点状要素在地理空间中相互邻近程度的地理指标[29]，青海省宗教场所旅游资源呈点状空间分布的地理特征，其分布类型可能是均匀、集中、随机的，本文通过计算离散或集中程度指数对其空间分布特征进行描述，测算其分布模式.计算公式为
| $ \mathit{R}{\rm{ = }}\frac{\mathit{r}}{{{\mathit{r}_{\rm{1}}}}}{\rm{ = }}\frac{\mathit{r}}{{\frac{{\rm{1}}}{{{\rm{2}}\sqrt {\mathit{n}{\rm{/}}\mathit{s}} }}}}{\rm{ = }}\frac{\mathit{r}}{{{\rm{2}}\sqrt {\mathit{n}{\rm{/}}\mathit{s}} }}, $ | (2) |
式中，R为最邻近点指数，值越大其分布越均匀，越小则越集聚；r为实际最邻近距离；r1为理论最邻近距离(随机分布时的理论值)；n为样点数；s为研究区面积. R≤0.5表示集聚分布，0.5＜R≤0.8表示聚集-随机分布，0.8＜R＜1.2表示随机分布，1.2≤R＜1.5表示随机-离散分布.
1.3.3 地理集中指数受自然条件、历史社会文化水平差异等因素的影响，目前青海省宗教场所旅游资源的空间发展水平不平衡，各区域所拥有的宗教旅游资源点的数量也不尽相同，本文采用地理集中指数(G)和洛伦茨曲线进行差异分析.地理集中指数是定量化描述地理数据分布集中程度的指标，计算公式为
| $ \mathit{G}{\rm{ = 100 \times }}\sqrt {\sum\limits_{\mathit{i}{\rm{ = 1}}}^\mathit{n} {{{\left( {\frac{{{\mathit{X}_\mathit{i}}}}{\mathit{T}}} \right)}^{\rm{2}}}} } , $ | (3) |
式中，G为宗教场所旅游资源点的地理集中指数；n为县(市)行政区的数量；Xi为第i个行政区内宗教场所旅游资源的数量；T为宗教场所旅游资源的总数.其中G值在0~100间, 越小表示分布越分散; 越大分布越集中.
1.3.4 空间回归分析为揭示各变量与宗教场所旅游资源分布的相关程度，比较某一变量的平均值是否在统计上存在显著差异，本文采用一元线性回归模型来实现：
| $ \mathit{y} = a + \mathit{bx}{\rm{, }} $ | (4) |
式中，y为因变量，表示每个宗教场所旅游资源点属性变量(高程、坡度、坡向等)；x为自变量，表示宗教旅游资源点的纬度；a和b为最小二乘估计参数.
在多要素地理系统中，多个(多于2个)要素之间也存在相互影响或关联的情况.由此，本文利用多元线性回归模型来研究多个因素的综合影响.其计算公式为
| $ {\mathit{y}_\mathit{a}}{\rm{ = }}{\mathit{\beta }_{\rm{0}}}{\rm{ + }}{\mathit{\beta }_{\rm{1}}}{\mathit{X}_{\rm{1}}}{\rm{ + }}{\mathit{\beta }_{\rm{2}}}{\mathit{X}_{\rm{2}}}{\rm{ + }} \cdots {\rm{ + }}{\mathit{\beta }_{\rm{7}}}{\mathit{X}_{\rm{7}}}{\rm{, }} $ | (5) |
式中, ya为因变量值，X1，X2，…，X7为自变量，β0，β1，β2，…，β7为待定参数.
2 宗教场所分布的空间特征 2.1 宗教场所空间分布格局利用ArcGIS10.2软件对1 984处宗教场所的旅游资源按不同类型进行核函数密度制图(见图 1).青海省宗教场所旅游资源空间分布较广且不均衡，空间差异显著，总体上表现为“东部稠密，西部稀少”的空间分布格局，呈现“辐射”型分布特征.
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图 1 青海省宗教场所旅游资源分布密度图 Fig. 1 The distribution density map of religious site tourism resources in Qinghai province |
青海省宗教场所旅游资源密度核心分布较为集中，在东部形成以西宁为中心的大密度核心区，密度达0.013个·km-2 (见图 1E)，东部为农业地区，耕地资源丰富、地势较为平坦、河网发育密集，自然条件优越、交通便捷，人口多且聚落密集，占全省总人口的68%，是多民族集聚地区；历史文化悠久，经济相对发达，人文景观较为丰富，有利于宗教场所旅游资源的发展，因此分布密度高.中部地区集中了多个次级宗教场所的核心集群，密度为0.001个·km-2；西部地区宗教场所分布较为稀疏，属牧区，海拔高、地形崎岖复杂、缺乏耕地资源、交通便捷程度低，因此密度低于0.000 1个·km-2，远低于核心区域.
青海省不同宗教场所旅游资源类型的空间分布不均衡状态明显.因此，利用式(2)和ArcGIS10.2的Average Nearest Neighbor工具，计算青海省不同类型宗教场所旅游资源的最邻近点指数R值，结果如表 1所示.通过表 1进一步比较青海省不同类型宗教场所旅游资源的最邻近点指数(R).
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表 1 青海省不同类型宗教场所旅游资源的最邻近点指数 Table 1 The nearest neighbor index of different types of religious site tourism resources in Qinghai province |
伊斯兰教清真寺的最邻近点指数最小(R=0.18)，呈“集聚型”分布特征，显著性强.清真寺是伊斯兰教在一个地区存在的最主要的外在标志，1 328座清真寺呈现“辐射”型分布特征(见图 1A)，空间上主要集中于青海东部农业区、西宁市周边.在青海，信仰伊斯兰教的主要为回族、撒拉族等，人口也主要分布在青海省东部的农牧区.
藏传佛教寺院的最邻近点指数较小(R=0.45)，呈“集聚型”分布特征.佛教在青海传播历史悠久，最早可追溯到公元7世纪中叶的元明清时期，中央政府借宗教势力以稳定西北政局，所以藏传佛教在青海得到大力推崇与发展.青海佛教寺院中包括17座汉语系佛教寺院和608座藏传佛教寺院，形成了以青海东部的化隆县为中心和青南地区的玉树为中心的2个密集区(见图 1B).青海东部地区人口多、交通发达、基础设施齐全，具有发展寺院旅游的优势条件；而青南地区，藏民人口多、寺院多，几乎全民信仰藏传佛教，宗教氛围非常浓厚，但由于该地区以牧草业为主，经济较落后，服务设施不齐全，该区宗教旅游发展较慢.
基督教教堂的最邻近点指数最大，R=1.35，其分布模式为“随机-离散”型，其原因是基督教在青海传教始于19世纪初，传播时间较短，教堂数量少且分散；大多分布在东部农业地区(见图 1C)，主要分布在西宁市、民和县、乐都县、大通等地，在农业与牧业交界地区也有少量分布，如贵德县.
道教道观的R=0.85小于1，属于“随机”型空间分布.河湟地区道教传入最早，可追溯至魏晋时期，在隋、唐、宋、元、明、清时期，道教影响仅限于河湟的部分地区，传播范围小，道观分布较为分散(见图 1D).
2.2 宗教场所旅游资源空间差异性根据式(3)，青海省宗教场所旅游资源点总数T=1 984，研究区域数量n=45，可得地理集中指数G=31.65，青海省宗教场所旅游资源若在均匀分布状态下，每个市(县)区应有44个，此时地理集中指数Gm=14.88.青海省宗教场所旅游资源实际空间分布的地理集中指数要大于均匀分布下的地理集中指数，表明在县(市)、区尺度上，青海省宗教场所旅游资源呈集中分布.为进一步证实青海省宗教场所空间分布的集中程度，按区、县对其进行数理统计，从大到小重新排序，逐次计算累计百分比；以青海省县(市)行政区排序序号为横坐标(x)，累计比重为纵坐标(y)，以宗教场所旅游资源的比重为坐标点，连成一个上凸的曲线(见图 2)，用洛伦茨曲线来检验分布的不均衡和集中程度.洛伦茨曲线的上凸程度越大，表示青海省宗教场所旅游资源越集中在某些区域.结果表明，在45个县(市)级行政单位中，除唐古拉山镇(属格尔木市飞地)外，其他县(市)均拥有宗教旅游资源，且主要分布在青海省的东部和南部，西部较少.拥有宗教旅游资源100座以上的县分别为民和县(407)、化隆县(390)、循化县(135)、大通县(121)、贵德县(101)，此5个县面积不大但却拥有青海省宗教场所旅游资源总数的58.17%，进一步说明青海省半数以上宗教场所旅游资源集中在境内10%地区.宗教旅游资源不足5座的县有7个，依次为河南县(4)、玛多县(4)、海西直辖行委(3)、海晏县(3)、天峻县(2)、治多县(2)、唐古拉山镇(0)，这些县域面积大，宗教场所旅游资源却只占青海省总数的0.91%.
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图 2 青海省宗教场所旅游资源空间分布的洛伦茨曲线 Fig. 2 The distribution Lorenz curve of religious site tourism resources in Qinghai province |
运用三维分析模块进行表面分析(如图 3所示)，将青海省分为＜2 000 m，2 000~3 000 m，3 000~5 000 m，＞5 000 m等4个高程带，坡度＜2°，2°~6°，6°~15°，15°~25°，＞25°这5个坡度范围，坡向分为北向、东北向、东向、东南向、南向、西南向、西向、西北向和平面9个朝向，分别统计不同高程、坡度和坡向范围内的宗教场所旅游资源数量.青海省宗教场所旅游资源主要分布在海拔2 000~3 000 m地区，共有1 345个，占总数的67.79%；2 000 m以下的区域，共有宗教场所216个，占总数的10.89%；分布在海拔3 000~5000 m的有423个，占总数的21.32%，相对第2高程带，宗教场所旅游资源数量逐渐减少.坡度用来表示地表斜面对水平面的倾斜程度，对宗教旅游场所空间布局有显著影响.坡度小于6°的区域宗教场所有1 129个，占总数的56.91%.其中有90.68%的宗教旅游资源分布在坡度小于15°的区域内，此类地区基础设施建设方便且成本较低，适宜人们生活与出行，因此宗教场所分布较集中；当坡度大于25°时，宗教场所空间分布显著减少，仅占1.26%，且分布格局分散.青海省宗教场所旅游资源的分布随海拔和坡度的上升呈显著下降的趋势.宗教场所在不同坡向上均有分布，其中平面向分布最少，为10个，占全省宗教场所的0.50%；在其余坡向上，宗教场所分布较为平均，差异较小，其中南向、东南向、东向和西南向分布较多，占全省宗教场所的59.78%.
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图 3 青海省主要自然地理要素空间分布 Fig. 3 The spatial pattern of the major physical geography factors in Qinghai province |
青海省水资源丰富，是长江、黄河的发源地，也是澜沧江的源头，流域面积约占青海省总面积的4%.民族宗教很可能沿水系或河流迁移扩散，不断寻求新的生存发展.本文以现代的公路、铁路线近似取代，铁路、公路和水系的数据来源于中国国家基础地理信息中心，通过ArcGIS空间分析工具计算每一个宗教场所与青海省铁路、主要公路、主要河流间的距离，由此检验河流、交通线路与宗教场所旅游资源之间可能存在的关系.宗教文化主要在政治和商业中心及其邻近地区发展.本文选择西宁作为主要的影响中心城市.西宁市为青海省省会，是青海省的政治、经济、文化中心，也是青海省重要的交通枢纽及省航空运输的主要节点，周边聚集了丰富的宗教旅游资源.
宗教场所旅游资源的数量受其自身结构特征、设施便利程度等影响.自然地理因素是宗教场所形成和发展的基础.其中，地形因素为宗教场所形成提供空间，且对其空间分布格局有制约作用.高程、坡度、坡向是影响其空间格局的3个重要因素.因此，本文主要考虑宗教场所旅游资源的自然区位条件和交通设施便利性等因素，初步选取7个解释变量，利用式(4)一元线性回归模型对各个变量进行计算，结果见表 2.除了“坡向”和“与铁路的距离”2个自变量外，其他变量均与宗教场所旅游资源空间分布关系显著.坡向表示山坡的朝向，青海省宗教场所在不同坡向上均有分布，差异较小.与铁路的距离相关性不显著的原因是，青海是一个幅员辽阔以公路为主要交通的省份.
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表 2 解释变量的选取与描述 Table 2 Selection and description of explanation variations |
总体上，青海省宗教场所的空间分布趋向于地势较低、坡度较平缓地区，且离主要河流、主要公路交通线和城市较近.
3.2 整合和评估多变量的综合影响上述分析只考虑单个变量对宗教场所旅游资源分布的影响.下面利用多元线性回归模型探讨多因素的综合影响，结果如表 3所示.基于式(5)的多元回归模型与基于式(4)的一元回归模型结果基本一致，“坡向”“与铁路距离”2个自变量对宗教场所旅游资源分布的影响仍不显著.不同的是，在多元回归模型中(见表 3)，“坡度”“与主要河流距离”和“与主要城市距离”3个自变量也不显著.主要原因是自变量间的相互关系，单变量“坡度”“与主要河流距离”和“与主要城市距离”对宗教场所旅游资源分布的影响可能是虚假的，它们与其他自变量如“高程”“与主干公路距离”相关性强，而当这些变量的影响在多元线性回归模型中得以控制时，“坡度”和“与主要城市距离”的影响就不显著了.
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表 3 以宗教场所旅游资源为因变量的多元线性回归 Table 3 Multivariate linear regression on religious site tourism resources |
可用因子分析法解决上述自变量间的相关性对多元线性回归模型结果的影响.通过因子分析，上述7个变量的信息基本(65%)可由3个因子描述. 表 4中，“与铁路距离”“与主要城市距离”和“与主干公路距离”主要落在第1因子上，“与河流距离”主要落在第2因子上，“高程”“坡度”和“坡向”主要落在第3因子上.由此，3个因子依次命名为“边远性因子”“水系因子”和“地形因子”.再利用式(5)，将这3个因子的得分作为自变量解释宗教场所旅游资源空间的分布特征，相应的多元线性回归分析结果展示在表 3右边第2列，3个因子都很显著.回归结果表明，宗教场所的分布更趋向于地势较低、坡度较缓的地区，边远地区(包括离铁路、公路和城市远)分布较少.
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表 4 原始变量在各因子上的载荷 Table 4 The original variable loadings on affecting factors |
以青海省为研究区域，运用GIS和SPSS空间分析技术，通过最邻近距离、地理集中指数、核密度深入分析了宗教场所旅游资源的空间分布模式、密度、差异性特征，利用空间回归和因子分析模型对影响其分布差异的因素进行研究.
4.1.1青海省宗教场所旅游资源总体呈集聚分布，宗教旅游资源类型不同，其空间分布模式亦不同.清真寺的最邻近点指数最小，空间集聚分布特征显著性最强，集中分布在青海省东部地区；佛教寺院的最邻近点指数较小，在青海省东部和南部分别形成2个密集区；基督教教堂的最邻近点指数最大，其分布模式为随机-离散型分布.
4.1.2宗教场所旅游资源空间差异性明显，全省58%的宗教场所旅游资源集中分布在民和、化隆、循化、大通、贵德5个县，而在青海省西部地区宗教场所旅游资源稀少；整体呈“东多西少”的分布格局，分布密度由东到西呈辐射型降低.
4.1.3在回归分析中发现，随着海拔的增高和坡度的增大，青海省宗教场所旅游资源分布呈先增多后减少的趋势，主要集中分布在海拔高度为2 000~3 000 m，坡度为2°~15°的区域；与主干公路、主要城市、河流距离越近的地方，宗教旅游资源越丰富.
4.2 建议应积极开发分布在自然、经济条件较好地区的宗教场所旅游资源；对于分布在自然、经济条件较落后地区的宗教场所旅游资源，因其所在地区的城镇化水平较低，应先发展经济，加强基础设施建设，同时兼顾对生态环境的保护，提高旅游服务质量，然后再发展宗教旅游.
影响宗教场所旅游资源空间分布特征的因素有多种，本文仅对7种因素进行了讨论，还未对土地利用类型、经济政策、历史文化等因素进行研究.在今后的研究中需不断完善与更新，通过实地调查、遥感手段对其他影响因素做深层次分析，以更准确地揭示宗教旅游资源空间分布的影响因素.充分利用GIS空间分析和空间决策功能，为青海省宗教场所旅游资源的合理开发与规划提供科学依据，为青海省宗教文化传承提供参考.
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