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基于GIS的长沙市星级饭店空间特征研究 　　摘要：该文从长沙市星级饭店构成的等级规模特征着手，并借助ArcGIS软件，计算长沙市星级饭店空间分布的最邻近距离、最近邻指数NNI、分布密度值及标准差椭圆等指标，发现长沙市星级饭店在空间分布形态上为高度的凝集型；在区域分布上，区域发展不平衡，饭店主要集中在芙蓉区、天心区、雨花区，是一种典型的大团集、小聚合的核心-边缘型的分布模式。 　　关键词： GIS；长沙；星级饭店；空间特征 　　中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）33-0039-02 　　星级饭店集住宿、餐饮、购物、健身、娱乐、商务活动等众多功能于一体[1]，其等级规模结构以及空间分布特征对区域经济的发展有着重要的影响，也是衡量一座城市经济发展水平的重要指标。近年来，随着国民经济的增长，旅游业也得到长足的发展。2015年，长沙市全年接待国内外旅游者11721.31万人次，比上年增长10.5%；旅游总收入1351.50亿元，增长13.4%①；同期，随着《长江中游城市群发展规划》的批复实施，“湘江新区”正式成为国家战略级战略新区；再加上国家《中长期铁路网规划》对“八纵八横”高速铁路网布局中，长沙成为高铁中心枢纽；和长沙市内产业分布新格局的形成、地铁和城际轻轨、磁浮工程等内部交通产业要素实施，从国家政策、外部区位和内部构成三个层面上加速了长沙市城市化进程，城市规模大幅度提升。在这样的形势下，长沙市的饭店业，特别是星级饭店经营反倒不景气，出现连续下滑，表现在星级饭店营业收入总额、平均房价、平均出租率等方面出现了大幅度下降，特别是平均出租率由2014年的78.56%下降到70.53%，营业总收入下降了15.13%②③。而当前对长沙星级饭店研究的成果，一个距今时间略长，另一方面大部分采用半定量和定性结合的方法进行，利用空间分析技术和地统计分析技术对其进行定量研究的并不多见[2-7]。因而，对长沙市星级饭店的整体空间布局进行研究，把握当前长沙星级饭店空间分布特征与组合规律，对于长沙市星级饭店的发展与宏观调控而言，有重要的指导意义。 　　1 数据来源 　　本文中涉及的星级饭店数据主要来源于两部分，一部分来自于国家统计年?b中所公布的官方酒店数据，这类数据，我们按行内通用称法挂牌星级饭店称之；一部分来自于各大旅游网站和统计资料，这一部分数据并没有正式通过国家旅游局星级饭店认可，因为其经营规模等得到业界广泛认可，以准三星准四星级区分于挂牌星级饭店。考虑到工作量，在进行样本点采集时我们仅采集了长沙市范围内三星及以上星级饭店数据进行相应分析；行政区划数据来自1：100万政区图矢量数据，其余空间数据均来自于Google Earth，利用Google Earth准确描绘酒店位置，并在Arcgis中完成数据处理及相应属性的录入。 　　2 长沙星级饭店等级规模特征 　　截止2014年，长沙市共有挂牌二星级及以上饭店79家，其中五星级12家，占15.19%，四星级25家，占31.65%，三星级35家，占44.30%，二星级7家，占8.86%①。从长沙市星级饭店等级构成中我们可以看出，高星级（五星级饭店）和低星级（二星级饭店）在其中扬中的比例仅分别为15.19%和8.86%，而中档型酒星级酒店（三四星级）占75.95%，长沙市星级饭店的等级规模结构呈现出明显“中间大，两头小”的纺锤体结构（图1）。从这可以看出长沙市星级饭店的需求市场主要处于中档水平，而且这种纺锤形结构与服务业设施通常在等级规模上所表现的金字塔型等级结构是不相符的。 　　3 长沙星级饭店空间布局特征 　　借助Arcgis软件，我们分别用最邻近距离、最近邻指数NNI，标准差椭圆等指标衡量三星级以上饭店在长沙分布的空间形态特征。 　　3.1 长沙市星级饭店空间分布形态 　　最近邻指数NNI的表示方法是“平均观测距离”与“预期平均距离”的比率。预期平均距离是假设随机分布中的邻域间的平均距离。如果指数小于 1，所表现的模式为聚集；如果指数大于1，则所表现的模式趋向于离散或竞争。公式为[8]： 　　通过ArcGIS10.0计算三星级及以上饭店分布的最近邻距离指数NNI，结果表1所示，当NNI=1 时，饭店分布为随机型； 当NNI1时，饭店分布为均匀型； 当NNI1时，饭店分布为凝聚型。由表可看出长沙市3星级以上饭店分级和总体数量最近邻指数NNI介于0.254-0.359之间，值均远小于1，表明该地的星级饭店的分布在整体上呈现聚集分布，为典型的凝聚型。 　　3.2 长沙市星级饭店空间分布特征 　　利用ArcGIS10.0的密度分析工具，对长沙市全域和中心城区分别进行密度分析，得到长沙市中心城区星级酒店空间密度分布图（如图2示），一级核心以