地理学报

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中国市域尺度旅游安全事件集群强度的测度与演化态势

黄锐, 谢朝武, 赖菲菲

地理学报, 2025, 80(6): 1674-1696. DOI: 10.11821/dlxb202506015

类别	指标	指标来源参考	指标公式与指标说明
集群判定指标	空间近邻度	最近邻指数是判断点状要素是否为集聚分布的重要指标，通过计算观测模式中最近邻点的平均距离和随机模式中的平均距离之比，来比较与随机分布的偏离程度^[31]。该指数在生物学中也被用于评估物种集群的空间分布形态^[32]。它提供了一种判断点状要素空间分布特征的通用公式，引入该指数可描述事件集群的空间分布密度和分布模式^[2]。	$N = ∑ i = 1 n m i n (d i j) n / 12 S q r t (A / n)$ (1) 式中：N为事件点的标准最近邻距离指数； $m i n (d i j)$ 代表任点与其最近邻点之间的距离；n是市域旅游安全事件总数；A为测度的市域区域面积。根据N的计算结果可以判断市域旅游安全事件集群发生空间点要素的3种分布模式：均匀分布(Uniform)、随机分布(Random)和集群分布(Cluster)。当 $N 1$ ，主要呈现集聚分布，且指数越小集聚程度越大，当 $N 1$ 所表现的模式趋向于离散或竞争，当 $N = 1$ 时为随机分布^[33]。
集群判定指标	时间积聚度	产业集群理论强调产业结构的动态变化过程与历时性演变趋势^[26]。产业集群中的动态集聚指数是分析区域产业集聚状况的动态指标，用以刻画区域内某产业在某段时间内集聚速度和发展程度^[34]。为揭示旅游安全事件集群累积成群的历时性演化趋势，引入动态集聚指数来测算事件集群的发展动向及集聚趋势。	$D j 0 - t) = S j 0 - t) S 0 - t) = p j t / p j 0 t - 1 ∑ j = 1 m p j t / ∑ j = 1 m p j 0 t - 1$ (2) 式中： $D j 0 - t)$ 为旅游安全事件动态集聚指数； $∑ j = 1 m p j 0$ 与 $∑ j = 1 m p j t$ 分别为事件在全国的期初与期末值； $S j 0 - t)$ 与 $S 0 - t)$ 分别为考察期内事件在j地区的增长水平和在全国的平均增长水平。结合增长速度 $S 0 - t)$ 和集聚指数 $D j 0 - t)$ 分析旅游安全事件在j地区的集群状况^[35]：① 当 $S 0 - t) 0$ ，说明在时段 $0 - t$ 内事件在全国范围内是规模扩张的。若 $D j 0 - t) 1$ ，说明j地区事件增速高于全国水平，表现为事件在j地区的迅速集聚；若 $0 D j 0 - t) 1$ ，说明j地区事件增速低于全国水平，表现为事件在j地区集聚程度减弱；若 $D j 0 - t) 0$ ，说明j地区事件出现负增长，表现为事件在j地区的逐渐消退。② 当 $S 0 - t) 0$ ，说明在时段 $0 - t$ 事件全国范围内规模缩减。若 $D j 0 - t) 0$ ，表明事件在j地区出现衰退；若 $D j 0 - t) 0$ ，表明j地区事件仍处于增长状态，表现出较强的地区相对集聚度。

表2 旅游安全事件集群判定指标

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