安徽省A級旅游景區(qū)空間結(jié)構(gòu)及空間自相關(guān)效應(yīng)

占得龍， 梁棟棟， 吳 旭， 彭 杰， 何強(qiáng)弟

(1.安徽師范大學(xué) 地理與旅游學(xué)院，安徽 蕪湖 241003;2.安徽師范大學(xué) 地理大數(shù)據(jù)研究中心，安徽 蕪湖 241003;3.安徽師范大學(xué) 計(jì)算機(jī)與信息學(xué)院，安徽 蕪湖 241003)

旅游景區(qū)是旅游產(chǎn)業(yè)的核心要素，是旅游產(chǎn)品的主要成分[1]。國外對于旅游景區(qū)的空間結(jié)構(gòu)研究較早。例如，Christaller在旅游空間結(jié)構(gòu)的研究中將中心地理理論運(yùn)用其中,針對游客由城市內(nèi)部向城市外圍活動(dòng)所形成空間擴(kuò)散和地理空間的聯(lián)系進(jìn)行了探討[2],Lundgren利用區(qū)位論，通過建立核心-邊緣理論模型來分析旅游景區(qū)空間結(jié)構(gòu)[3],Seetaram分析了澳大利亞旅游行業(yè)的空間差異及對旅游業(yè)發(fā)展的影響因素[4]。國內(nèi)對旅游景區(qū)研究相對較晚，主要集中在旅游景區(qū)空間結(jié)構(gòu)、旅游景區(qū)可達(dá)性以及旅游流的空間結(jié)構(gòu)等方面。潘竟虎、吳必虎等人[5-9]運(yùn)用基尼系數(shù)、熱點(diǎn)分析等空間計(jì)量地理學(xué)的方法對旅游景區(qū)的空間分布模式進(jìn)行定量化分析;孫建偉、潘竟虎等人[10-15]利用矢量道路交通網(wǎng)絡(luò)來測度旅游景區(qū)三維可達(dá)性格局，并運(yùn)用空間關(guān)聯(lián)方法分析可達(dá)性的空間差異;李創(chuàng)新等[16]將空間場理論引入到旅游流的研究中，對絲綢之路的空間場效應(yīng)和地域結(jié)構(gòu)進(jìn)行了研究。雖然總體上國內(nèi)外學(xué)者對旅游景區(qū)空間結(jié)構(gòu)格局的研究較為成熟，但主要都集中于城市圈等大范圍區(qū)域或以5A、4A級旅游景區(qū)為研究對象，缺少區(qū)域綜合和所有級別旅游景區(qū)的研究。

本文以安徽省A級及以上旅游景區(qū)為研究對象，運(yùn)用更為準(zhǔn)確的分散性評估方法W函數(shù)以及能夠避免因方差不穩(wěn)定造成結(jié)果錯(cuò)誤的經(jīng)驗(yàn)貝葉斯修正的空間自相關(guān)方法，分析安徽省旅游景區(qū)的空間結(jié)構(gòu)以及旅游密度的空間自相關(guān)性，并結(jié)合空間冷熱點(diǎn)分析方法，對景區(qū)旅游密度冷熱點(diǎn)進(jìn)行評價(jià)。引入主成分分析法和地理加權(quán)法，探究旅游密度分布的影響因素，以期對安徽省旅游景區(qū)合理全面的發(fā)展提供有力支撐。

1 數(shù)據(jù)來源

景區(qū)數(shù)據(jù)來源于安徽省旅游發(fā)展委員會(huì)網(wǎng)站(http://www.ahlyj.gov.cn/)公布的數(shù)據(jù)，截止到2016年年底。安徽省共有A級及以上旅游景區(qū)546個(gè)，其中5A級景區(qū)19個(gè)，4A級旅游景區(qū)167個(gè)，3A級景區(qū)208個(gè)，2A級景區(qū)149個(gè),1A級景區(qū)3個(gè)。景區(qū)的空間位置借助百度地圖坐標(biāo)拾取系統(tǒng)標(biāo)定，面積較大的景區(qū)以其質(zhì)點(diǎn)坐標(biāo)作為景區(qū)坐標(biāo)?？臻g行政邊界和交通數(shù)據(jù)通過安徽省天地圖矢量化得出。

2 研究方法

2.1 W函數(shù)

W函數(shù)[17]是一種基于距離的相對密度函數(shù)，有助于使用隨機(jī)蒙特卡羅模擬來評估經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的空間模式。它的主要目標(biāo)是檢測一個(gè)固定領(lǐng)域內(nèi)的實(shí)體之間的聚類、分散、隨機(jī)現(xiàn)象，能滿足Duranton和Oveman所提出的五個(gè)理想指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)[18](在不同區(qū)域、空間尺度是可比較的，對空間的隨意變化沒有偏見分類，在基準(zhǔn)范圍內(nèi)進(jìn)行，可以確定觀察到的分布與基準(zhǔn)之間是否存在差異)，能夠提供更為準(zhǔn)確的分散性評估。

本文采用W函數(shù)對安徽省A級旅游景區(qū)的空間分布特征進(jìn)行定量化的分析。其公式為

(1)

式中：NA,NB為A,B類型旅游景區(qū)數(shù)量，|xAi|xAj|為Ai點(diǎn)到Aj點(diǎn)的距離，τ為高斯核函數(shù)的帶寬,k為高斯核函數(shù)。

2.2 貝葉斯修正的空間自相關(guān)

空間自相關(guān)分析是以空間關(guān)聯(lián)測度為核心，通過檢驗(yàn)空間位置上的某要素與其相鄰空間要素是否具有顯著性的空間關(guān)聯(lián)，描述現(xiàn)象的空間分布格局，以此來發(fā)現(xiàn)空間聚集和空間異常，揭示對象之間的空間相互作用機(jī)制[19]。旅游密度是旅游地發(fā)展水平的重要評價(jià)指標(biāo)，能夠反映旅游資源類型間相互關(guān)系的一般規(guī)律，主要包括三個(gè)方面：旅游人口密度、旅游空間密度、旅游經(jīng)濟(jì)密度[20]。

2.2.1 貝葉斯修正全局空間自相關(guān) 目前研究對象之間的空間自相關(guān)程度普遍采用莫蘭指數(shù)，但由于旅游密度本質(zhì)上是一種比率，其不穩(wěn)定的方差會(huì)違背方差穩(wěn)定性的前提假設(shè)，因而會(huì)導(dǎo)致莫蘭指數(shù)得出虛假的結(jié)論[18]。本文采用貝葉斯修正全局空間自相關(guān)指數(shù)EBI[19]，來避免因密度是比率所帶來的固有方差不穩(wěn)定造成的錯(cuò)誤結(jié)論。EBI統(tǒng)計(jì)量的定義如下：

(2)

2.2.2 貝葉斯修正局部空間自相關(guān) 基于與上文同樣的原因，對于旅游密度間空間關(guān)系的局域分布情況，運(yùn)用經(jīng)驗(yàn)貝葉斯方法對Moran’sIi指數(shù)修正得到局部空間自相關(guān)指數(shù)[19]，其統(tǒng)計(jì)量的定義如下：

(3)

式中參數(shù)含義同EBI。利用EBIi及Zi得分值可以判斷某區(qū)域與周邊相鄰區(qū)域的關(guān)聯(lián)類型:①若EBIi>0且Zi>0,則該區(qū)域?qū)儆诟?高關(guān)聯(lián)類型;②若EBIi>0且Zi<0,則表現(xiàn)為低-低關(guān)聯(lián)類型;③若EBIi<0且Zi>0,則表現(xiàn)為高-低關(guān)聯(lián)類型;④若EBIi<0且Zi<0，則表現(xiàn)為低-高關(guān)聯(lián)類型。

(4)

圖1 安徽省A級及以上旅游景區(qū)分布圖Fig.1 Distribution map of tourist attractions at grade A and above in Anhui Province

3 安徽省旅游資源空間分布規(guī)律

3.1 旅游景區(qū)空間分布特征

安徽省16個(gè)地級市都擁有A級及以上旅游景區(qū)(圖1)，但呈現(xiàn)出不均衡的特性。數(shù)量最多的是黃山，達(dá)到59個(gè)，最少的是淮北，景區(qū)個(gè)數(shù)為12個(gè)。在景區(qū)密度上，密度最小出現(xiàn)在宿州市，為13.06個(gè)/萬平方千米，最大密度出現(xiàn)在銅陵市，為65.26個(gè)/萬平方千米。大部分景區(qū)等級在3A級以上，達(dá)到394個(gè)。將安徽省A級景區(qū)以3A景區(qū)為分界線，劃分為3A以下和3A及以上兩個(gè)等級，利用W函數(shù)定量化地描述各個(gè)區(qū)域的空間分布類型，如表1所示。結(jié)果表明：安徽省3A級及以上旅游景區(qū)總體上呈現(xiàn)出均勻分布的特點(diǎn)，其中皖南和皖中均表現(xiàn)為均勻分布，而皖北呈現(xiàn)為集聚狀態(tài)分布；3A以下旅游景點(diǎn)表現(xiàn)為集聚狀態(tài),其中皖南，皖中表現(xiàn)為集聚狀態(tài)，皖北屬于均勻分布狀態(tài)。從局部來看，全省有六個(gè)地級市3A級以下旅游景區(qū)表現(xiàn)為集聚狀態(tài)，主要分布在黃山、宣城、銅陵、合肥、滁州和宿州，呈線狀分布的特點(diǎn)。七個(gè)城市3A及以上旅游景區(qū)處于集聚狀態(tài)，且大部分區(qū)域集中在皖北地區(qū)，主要包括宿州、淮北、亳州、蚌埠、滁州、蕪湖、安慶等地區(qū)，其余均表現(xiàn)為均勻分布狀態(tài)。

一方面，旅游景區(qū)的分布與區(qū)域旅游資源稟賦的差異有關(guān)，相對于皖北地區(qū)，皖中南自然資源豐富，人文歷史文化底蘊(yùn)深厚，優(yōu)質(zhì)旅游資源較多，旅游經(jīng)濟(jì)和旅游發(fā)展程度相對較高，旅游景區(qū)間的相互依賴程度較小，而皖北地區(qū)旅游景區(qū)規(guī)模和影響程度相對較小，旅游資源之間的相互依賴性表現(xiàn)的更為明顯。其次，區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度也對旅游景區(qū)的分布產(chǎn)生影響，經(jīng)濟(jì)的發(fā)展程度會(huì)影響到景區(qū)賴以發(fā)展的基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)。皖中南地區(qū)是長江經(jīng)濟(jì)帶的重要節(jié)點(diǎn)，區(qū)位條件較好，經(jīng)濟(jì)發(fā)展的速度也較快，經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢較大，旅游發(fā)展的經(jīng)濟(jì)條件較好。再者，經(jīng)濟(jì)的發(fā)展導(dǎo)向和定位也會(huì)對旅游景區(qū)的分布產(chǎn)生影響。譬如作為一個(gè)被旅游催生的城市，黃山市經(jīng)濟(jì)的支柱產(chǎn)業(yè)是以旅游業(yè)為核心的第三產(chǎn)業(yè)，旅游業(yè)的發(fā)展程度關(guān)乎其區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。另外，皖南國際文化旅游示范區(qū)的規(guī)劃實(shí)施，使得皖南地區(qū)發(fā)展步伐加快，文化產(chǎn)業(yè)規(guī)模擴(kuò)大，旅游影響力不斷提升，旅游景區(qū)布局不斷優(yōu)化。最后，高速交通布局也對景區(qū)的空間特征產(chǎn)生影響。隨著“京滬”“合福”“寧安”等高速鐵路的開通，客源市場產(chǎn)生了巨大變化，對旅游景區(qū)的空間布局有巨大影響。

3.2 安徽省A級及以上旅游景區(qū)旅游密度空間相關(guān)性分析

3.2.1 基于EBI的安徽省A級及以上旅游景區(qū)旅游密度全局空間相關(guān)性分析 通過GeoDa軟件對安徽省A級及以上旅游景區(qū)旅游密度進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)貝葉斯修正的全局空間自相關(guān)分析，得到了安徽省A級及以上旅游景區(qū)旅游密度的EBI估計(jì)值及其顯著性檢驗(yàn)，如表2所示。

表1 安徽省旅游景區(qū)W函數(shù)值Table 1 W function values of tourist attractionsin Anhui Province

結(jié)果顯示，安徽省A級旅游景區(qū)旅游人口密度EBI值0.2895，經(jīng)濟(jì)密度EBI值0.1845，空間密度EBI值0.1896，其中，旅游人口密度和旅游經(jīng)濟(jì)密度大于0且通過了置信度為95%的Z檢驗(yàn)，呈現(xiàn)出明顯的正空間自相關(guān)。而空間密度在置信度為95.3%時(shí) ，Z得分值為1.8165，略小于1.96界限值，但其EBI值大于零，表明其具有一定的正空間相關(guān)性。

表2 旅游密度EBI估計(jì)值Table 2 Estimates of EBI for tourism density

3.2.2 基于EBIi的安徽省A級及以上旅游景區(qū)局部空間特征分析 經(jīng)驗(yàn)貝葉斯修正的全局空間自相關(guān)分析用于驗(yàn)證整個(gè)研究區(qū)域的旅游密度空間分布模式，而局部空間自相關(guān)分析指標(biāo)LISA可以進(jìn)一步衡量安徽省局部區(qū)域與其周邊區(qū)域旅游密度的空間關(guān)聯(lián)程度。為進(jìn)一步分析安徽省A級及以上景區(qū)旅游密度局部空間特征，本文利用EBIi對安徽省A級及以上旅游景區(qū)旅游密度進(jìn)行局部空間自相關(guān)分析。將EBIi估計(jì)值表示在安徽省行政邊界底圖上，可以得到不同區(qū)域LISAEBIi散點(diǎn)地圖。如圖2所示。

(a)經(jīng)濟(jì)密度

(b)人口密度 (c)空間密度

圖2 旅游密度LISAEBIi散點(diǎn)地圖

Fig.2 LISAEBIiscatter plot for tourism density

從旅游經(jīng)濟(jì)密度LISAEBIi散點(diǎn)地圖可以看出，馬鞍山市為旅游經(jīng)濟(jì)密度低—低聚集區(qū)域，為低值聚集中點(diǎn)，表明其與周邊區(qū)域旅游經(jīng)濟(jì)密度差異較小，旅游經(jīng)濟(jì)密度較低。其他地級市旅游經(jīng)濟(jì)密度空間關(guān)系均表現(xiàn)為不顯著。從旅游人口密度散點(diǎn)地圖來看，旅游人口密度高—高區(qū)域主要在池州地區(qū)，低—低區(qū)域主要集中在皖北地區(qū)，包括阜陽、亳州、淮北、宿州等地級市。宣城市旅游人口密度較低，與周邊區(qū)域差異較大，表現(xiàn)為低—高聚集中心。而從旅游空間密度散點(diǎn)地圖來看，旅游空間密度高—高區(qū)域主要包括池州、銅陵、蕪湖、馬鞍山、合肥，其旅游空間密度與周邊區(qū)域差異較小。宣城市表現(xiàn)為旅游空間密度低—高區(qū)域。

從經(jīng)濟(jì)密度熱點(diǎn)圖(圖3a)可以看出，安徽省A級旅游景區(qū)經(jīng)濟(jì)密度熱點(diǎn)區(qū)域集中在黃山和池州市。經(jīng)濟(jì)密度冷點(diǎn)區(qū)域集中在安徽省的北部和中南部，主要包括阜陽市、亳州市、淮北市、宿州市、滁州市、合肥市、馬鞍山市、蕪湖市和銅陵市，形成了“橫豎”兩帶狀分布格局。次冷點(diǎn)區(qū)主要分布在蚌埠市、淮南市、六安市和宣城市，呈現(xiàn)出“一核一帶”分布特點(diǎn)。安慶市表現(xiàn)為次熱點(diǎn)區(qū)域。

在人口密度熱點(diǎn)圖(圖3b)中，黃山市依舊表現(xiàn)為熱點(diǎn)區(qū)，冷點(diǎn)區(qū)呈帶狀分布區(qū)域，包括宿州市、淮北市、亳州市、阜陽市、淮南市和六安市，次冷點(diǎn)主要集中在蚌埠市、滁州市、合肥市、馬鞍山市、蕪湖市、銅陵市和宣城市，表現(xiàn)為塊狀分布特征，次熱點(diǎn)區(qū)域主要集中在皖西南地區(qū)，包括安慶市和池州市。

從空間密度熱點(diǎn)分布圖(圖3c)中可知：安徽省A級旅游景區(qū)空間密度熱點(diǎn)區(qū)域主要集中在安徽省中南部，呈塊狀集中式分布，主要包括合肥市、蕪湖市和馬鞍山市；次熱點(diǎn)區(qū)域主要集中在皖南，包括銅陵市、池州市、黃山市，皖北的蚌埠市也表現(xiàn)為次熱點(diǎn)，安徽省A級旅游景區(qū)空間密度次熱點(diǎn)區(qū)域表現(xiàn)為“一核一塊”分布特征；冷點(diǎn)區(qū)域呈現(xiàn)出“多核一塊”式分布，包括宣城市、滁州市、宿州市、亳州市、阜陽市、六安市；次冷點(diǎn)主要集中在淮北市、淮南市、安慶市。

(a)經(jīng)濟(jì)密度

(b)人口密度 (c)空間密度

圖3 旅游密度熱點(diǎn)圖

Fig.3 Hotspot map for tourist density

3.3 旅游密度空間分布影響因素分析

從經(jīng)濟(jì)密度冷熱點(diǎn)整體分布來看，經(jīng)濟(jì)密度冷熱點(diǎn)分布與旅游經(jīng)濟(jì)對區(qū)域國民生產(chǎn)總值的貢獻(xiàn)率高度一致，例如在黃山、池州，旅游資源豐富，旅游經(jīng)濟(jì)在國民生產(chǎn)總值中占比較高，而在合肥市、馬鞍山市、蕪湖市和銅陵市等市域，工業(yè)較為發(fā)達(dá)，旅游經(jīng)濟(jì)在國民生產(chǎn)總值占有率不高，旅游經(jīng)濟(jì)密度熱度相對較低。從人口密度冷熱點(diǎn)分布情況來看，旅游人口密度熱度相對較高區(qū)域都集中在皖南區(qū)，熱度區(qū)逐漸向北遞減，這與安徽省皖南區(qū)域人口相對較少，而旅游資源豐富，游客量較多，皖中地區(qū)經(jīng)濟(jì)較好，人口相對較多，皖北人口基數(shù)大的實(shí)情相符合。黃山、池州、銅陵、蕪湖、合肥、蚌埠等區(qū)域景區(qū)密度較高，而六安、蚌埠、滁州等區(qū)域景區(qū)密度相對較低，這與空間密度冷熱點(diǎn)分布相一致。但無論是空間密度、人口密度還是經(jīng)濟(jì)密度，高值區(qū)域與熱點(diǎn)區(qū)域并不一致，可見，旅游密度除了受上述因素影響外，還受到其他因素的影響。

由于旅游資源稟賦、區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平以及交通等因素的空間差異，市域間旅游密度表現(xiàn)出空間差異性。根據(jù)前人的研究成果，本文選取旅游資源稟賦、床位數(shù)、第三產(chǎn)業(yè)服務(wù)人員數(shù)、交通可達(dá)性以及第三產(chǎn)業(yè)投資等指標(biāo)，指標(biāo)量綱統(tǒng)一后，利用主成分分析法進(jìn)行降維[21-23]。其中旅游資源稟賦借鑒孫根年[24]的賦值法，將5A，4A，3A，2A，A級景區(qū)分別賦予權(quán)重5，2.5，1.5，0.5，0.25并求和得到市域旅游資源稟賦，交通可達(dá)性以每百公里區(qū)域面積內(nèi)公路的里程計(jì)算。結(jié)果如表3和4所示。

旅游密度是衡量某一區(qū)域內(nèi)旅游業(yè)在社會(huì)經(jīng)濟(jì)生活中的地位的一項(xiàng)指標(biāo)，故選取旅游經(jīng)濟(jì)在國民生產(chǎn)中的貢獻(xiàn)率為因變量，利用ARCGIS10.2的地理加權(quán)回歸分析，與主成分分析得到的兩個(gè)主成分因子PCA1、PCA2(表4)進(jìn)行地理加權(quán)回歸分析，得到影響因素的空間差異性。Bandwidth為44597.3，AICc為26.99，調(diào)整R2在0.8236～0.8472之間，模型模擬效果較好。將回歸系數(shù)進(jìn)行可視化處理，如圖4所示。

由主成分1的回歸系數(shù)分布圖(圖4a)可知，回歸系數(shù)均為正,表明主成分1對安徽省旅游密度具有顯著正向影響，強(qiáng)度整體上表現(xiàn)為由北到南逐漸減小，其中主成分1對阜陽和亳州影響程度最大，對黃山和宣城的影響程度最小，說明阜陽和亳州對主成分1的敏感性要強(qiáng)，黃山和宣城較弱，由成分矩陣(表4)可知，對主成分1貢獻(xiàn)較高的有旅游資源稟賦、床位數(shù)，分別為0.934、0.842，與安徽省旅游南熱北冷的特點(diǎn)相吻合。

由表4可知，對主成分2貢獻(xiàn)較高的有第三產(chǎn)業(yè)服務(wù)人數(shù)和第三產(chǎn)業(yè)投資。旅游是服務(wù)型產(chǎn)業(yè)，旅游業(yè)的發(fā)展少不了資金和人才的投入，增加對旅游產(chǎn)業(yè)的投資，可以拉動(dòng)旅游產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。主成分2回歸系數(shù)均為正值，影響程度以宣城、蕪湖、馬鞍山以及滁州為高值區(qū)，由高值區(qū)逐漸向外圍圈層遞減(圖4b)。

表3 相關(guān)矩陣Table 3 Correlation matrix

表4 成分矩陣Table 4 Component matrix

(a)主成分1 (b)主成分2圖4 回歸系數(shù)分布圖Fig.4 Distribution of regression coefficients

4 結(jié)論與討論

本文基于GIS技術(shù)，采用更加精確的W函數(shù)分析旅游景區(qū)空間分布特征，利用經(jīng)驗(yàn)貝葉斯修正的空間自相關(guān)性，定量化地描述市域之間旅游密度的空間差異，并結(jié)合主成分分析法和地理加權(quán)法，研究了市域單元的旅游密度空間差異的原因。結(jié)果表明：①安徽省A級及以上旅游景區(qū)空間分布上總體呈現(xiàn)出聚集分布的特點(diǎn)，3A級及以上優(yōu)質(zhì)旅游景區(qū)的聚集程度要略低于3A以下旅游景區(qū)，市域聚集程度差異性較大。②安徽省A級及以上旅游景區(qū)旅游密度主要呈現(xiàn)出南熱北冷的分布特點(diǎn)，熱點(diǎn)區(qū)域和冷點(diǎn)區(qū)域存在著明顯的空間分布差異性，表現(xiàn)出明顯的塊狀分布特征，這和安徽省旅游資源南多北少的特點(diǎn)相吻合。③影響安徽省旅游密度的因素在市域間存在空間異質(zhì)性，亳州、阜陽受主成分1影響程度較大，宣城、蕪湖、馬鞍山以及滁州等城市對主成分2敏感性較強(qiáng)。

因此，根據(jù)安徽省旅游區(qū)域間分布特征和空間自相關(guān)性，安徽省旅游應(yīng)利用現(xiàn)有的優(yōu)質(zhì)資源，以點(diǎn)帶面，區(qū)域協(xié)同，形成集群式互補(bǔ)式發(fā)展，以帶動(dòng)旅游資源相對薄弱區(qū)域旅游景區(qū)的發(fā)展，使旅游布局在區(qū)域內(nèi)逐漸平衡。另一方面，根據(jù)不同市域間景區(qū)差異，制定合適的發(fā)展扶持政策，使其有更大的發(fā)展。

本文存在以下問題有待進(jìn)一步研究：①在空間自相關(guān)分析時(shí)，采用不同的鄰近方式會(huì)產(chǎn)生不同的空間權(quán)重，從而會(huì)對研究結(jié)果產(chǎn)生影響。如果做進(jìn)一步研究，可以利用不同的空間權(quán)重矩陣對研究結(jié)果的進(jìn)行穩(wěn)定性檢驗(yàn)。②本研究以市域?yàn)榛镜难芯繂卧?，沒有考慮市域內(nèi)部的差異。如做進(jìn)一步研究，可以采用更小的研究單元，對旅游空間特征以及空間相關(guān)效應(yīng)做出更加詳細(xì)的闡述。