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在资源禀赋较好的乡村发展旅游产业,有助于弥补城乡在收入、就业机会、经济社会发展水平及居民生活条件等区域发展的差距[1-2],是促进农村现代化、优化乡村经济社会结构、解决城乡二元结构的一种“内生式”非农化的重要举措[3]。2017年,浙江省委、省政府部署“万村景区化”建设,到2020年,全省将打造1万个A级及以上的景区村庄,其中3A级景区村庄1 000个。这是浙江省继新农村建设、美丽乡村建设后乡村建设与发展的新阶段。3A级景区村庄的创建不仅是对浙江省乡村资源开发式保护的有效手段,也是提高浙江省乡村旅游产业的专业化程度与竞争力、丰富乡村旅游产品种类的有效途径。旅游业在乡村建设与发展中的作用日益显著,乡村旅游的研究也受到了学者们的广泛关注。当前关于乡村旅游地的空间分布特征[4-5]、不同类型乡村旅游地空间分布差异[6-7]、乡村旅游地空间演化与驱动力机制[8-9]、空间影响下的乡村旅游地发展模式[10]、乡村旅游地空间结构优化策略[11-13]以及乡村旅游地空间分布影响因素[14-16]等研究较多。学者们从资源、交通、人口、经济、客源市场等方面探讨了乡村旅游地空间分布的影响因素,较少考虑自然地理因素对乡村旅游地空间分布的影响,研究的空间尺度也相对单一[5, 10, 13],涉及国家级、省级乡村休闲旅游地,农家乐特色村,休闲农业旅游地等具象个体,研究对象相对零散。为明确浙江省3A级景区村庄的空间分布属性,本研究选取浙江省285个3A级景区村庄[17]作为研究对象,从省域与市域尺度相结合的视角对其空间分布特征进行剖析;引入中心城市、自然地理因素,并结合经济因素、交通条件对3A级景区村庄空间分布的影响效应进行综合分析。研究结果不仅对现有乡村旅游研究进行有益补充,而且也为浙江省3A级景区村庄优化空间布局提供一定理论依据,特别是在“大城小镇嵌景区”的全域旅游背景下[17],为政府能够布局与批建3A级景区村庄提供依据。
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从省域尺度来看,浙江省的3A级景区村庄可以抽象为点状要素,而点状要素分布类型可分为均匀、随机和集聚等3种,可采用最邻近点指数进行判定。平均最邻近(average nearest neighbor)是指点间最近距离均值。该分析方法通过比较实际最邻近距离与理论最邻近距离来判断其空间格局[18]。最邻近点指数R是指实际最邻近距离与理论最邻近距离之比,其公式为:
$$ R=\frac{\overline{r_{1}}}{r_{\mathrm{E}}}=2 \sqrt{D}。 $$ (1) 式(1)中:R表示浙江省3A级景区村庄的最邻近指数;${\overline {{r_1}} }$为实际最邻近距离;${\overline {{r_{\rm{E}}}} }$为理论最邻近距离;D为点密度。当R=1时,说明点状分布为随机型;R>1时,点状要素趋于均匀分布;R<1时,点状要素趋于集聚分布;R=0表示完全集中。
对研究对象的平均最邻近分析可知:浙江省3A级景区村庄的最邻近点指数为0.794 121<1,即浙江省3A级景区村庄的空间分布类型为集聚型。
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利用地理集中指数、不平衡指数、洛伦兹曲线等方法对浙江省3A级景区村庄空间分布均衡性进行研究,可揭示浙江省3A级景区村庄在各设区市的空间分布均衡程度。
地理集中指数(G)可用来判定浙江省3A级景区村庄空间分布的集中程度。计算公式[19]为:
$$ G = 100 \times \sqrt {\sum\limits_{i = 1}^n {{{\left( {\frac{{{X_i}}}{T}} \right)}^2}} }。 $$ (2) 式(2)中:Xi为第i个设区市3A级景区村庄数量,T为浙江省3A级景区村庄总数,n为设区市总数。本研究中,T=285,n=11。计算可知,浙江省3A级景区村庄的地理集中指数G=32.69。假设285个3A级景区村庄平均分布在各设区市内,即各设区市的3A级景区村庄数量为285/11=25.91,小于实际地理集中指数(32.69),说明浙江省3A级景区村庄的分布较为集中。
不平衡指数和洛伦兹曲线可揭示3A级景区村庄在浙江省各设区市的非均衡分布状况。不平衡指数是研究对象在不同区域内分布均衡程度的重要指标[20]。计算公式[21]如下:
$$ S = \frac{{\sum\limits_{i = 1}^n {{Y_i}} - 50(n + 1)}}{{100n - 50(n + 1)}}。 $$ (3) 式(3)中:n为浙江省内设区市个数,Yi为将各设区市3A级景区村庄数量与浙江省3A级景区村庄总量之比排序后,第i位的累计百分比。不平衡指数0≤S≤1,若研究对象(3A级景区村庄)平均分布在各区域中,则S=0,若全部集中在一个区域中,则S=1。计算可知,本研究中S=0.259,表明3A级景区村庄在浙江省内各个设区市分布不均衡。以表 1中累计比例为纵坐标,浙江省11个设区市为横坐标绘制得到浙江省3A级景区村庄在各设区市分布的洛伦兹曲线图。由图 2可知:洛伦兹曲线呈现上凸形式,其中杭州、绍兴、衢州、宁波等4市处的上凸面积较大,且4市的3A级景区村庄分布数量占全省总数的53.33%;而台州、湖州、嘉兴、舟山等4市相对平缓,其拥有的3A级景区村庄数量占全省总数的21.05%,进一步说明浙江省3A级景区村庄在空间分布上呈现不均衡分布的特征。
表 1 浙江省各设区市3A级景区村庄的分布
Table 1. Distribution of 3A scenic villages in various cities of Zhejiang Province
区市 3A级景区村庄数量/个 所占比例/% 累计比例/% 杭州市 43 15.1 15.1 绍兴市 42 14.7 29.8 衢州市 37 13.0 42.8 宁波市 30 10.5 53.3 丽水市 25 8.8 62.1 温州市 25 8.8 70.9 金华市 23 8.1 79.0 台州市 20 7.0 86.0 湖州市 19 6.7 92.7 嘉兴市 15 5.2 97.9 舟山市 6 2.1 100.0 -
核密度分析(kernel density estimation)法认为[22]:空间点密度越高,地理事件在区域发生的概率大。对于每个空间实体,其中心处密度最大,越往边缘密度越小,达到一定的距离阈值后密度为0。某个空间位置x的核密度为其窗口范围内所有实体密度之和。表达式为:
$$ f(x) = \frac{1}{{nh}}\sum\limits_{i = 1}^n K \left( {\frac{{x - {x_i}}}{h}} \right)。 $$ (4) 式(4)中:n表示距离阈值范围内包含的空间实体数量,h表示距离阈值,$K\left( {\frac{{x - {x_i}}}{h}} \right)$为核密度方程,x-xi表示2点之间的欧氏距离。
通过Arc GIS 10.3软件Spatial Analyst中的Kernel Density工具对浙江省285个3A级景区村庄点数据进行核密度分析,并对浙江省3A级景区村庄总体分布特征进行可视化展示(图 3)。结果可知:浙江省3A级景区村庄空间分布总体上呈现“集聚”特征,且存在多中心集聚、组团分布格局。其中:在40.71~75.77核密度值段上呈现出主要集聚区。具体而言,绍兴北部集聚程度最高,绍兴东部与宁波西部交界处、杭州北部与湖州南部交界处以及衢州南部地区呈现出较明显的集聚区域。总体上,浙江省3A级景区村庄分布呈现浙东北集聚程度相比浙西南更高的特征。
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3A级景区村庄在全省11个设区市均有分布,在Arc GIS 10.3软件中利用分级色彩进行可视化处理,得出浙江省各设区市3A级景区村庄的分布现状(图 4);市域色块颜色越深表示3A级景区村庄分布越多。计算(表 2)可知:各设区市3A级景区村庄的数量,排名依次为杭州、绍兴、衢州、宁波、温州、丽水、金华、台州、湖州、嘉兴、舟山,其中浙东北6市总体数量上多于浙西南5市。
表 2 浙江省各地级市3A级景区村庄规模度统计
Table 2. Scale statistics of 3A scenic villages in various cities of Zhejiang Province
区域 面积/km2 3A级景区村庄数量/个 Di/(10-3个·km-2) 浙江全省 104 795 285 2.7 浙东北 46 190 155 3.4 杭州市 16 596 43 2.6 宁波市 9 816 30 3.1 嘉兴市 4 223 15 3.6 湖州市 5 820 19 3.3 绍兴市 8 279 42 5.1 舟山市 1 456 6 4.1 浙西南 58 605 130 2.2 温州市 12 088 25 2.1 金华市 10 942 23 2.1 衢州市 8 845 37 4.1 台州市 9 411 20 2.1 丽水市 17 324 25 1.4 计算11个设区市内浙江省3A级景区村庄的最邻近指数,杭州、绍兴、衢州、宁波、温州、丽水、金华、台州、湖州、嘉兴和舟山的最邻近指数分别为0.93,1.09,0.94,1.04,1.12,1.21,1.02,0.90,1.16,1.30和1.74。程海峰等[23]研究认为:最邻近指数R<0.5说明分布过度集聚,当0.5≤R<1时,说明集聚适中;适度的集聚一方面可以降低游客旅游成本,提升对客源市场的吸引力;另一方面便于整合旅游资源,形成特色的乡村旅游专区、专线,有效预防3A级景区村庄间的过度竞争,对3A级景区村庄的开发利用有利。本研究发现:浙江省各设区市3A级景区村庄分布类型大多数为均匀型,仅杭州、衢州、台州3市为集聚型,且集聚程度较低(R均接近1)。结合3市核密度分析可知:杭州呈现出多中心集聚、连片带状分布格局,主要集聚区位于杭州市的西湖区、杭州东部桐庐市与富阳区交界处以及杭州中部的桐庐市西北地区;衢州则呈现出单中心集聚连片带状分布格局,主要集聚区位于衢州南部的江山市一带;台州呈现出多中心集聚的分布格局,主要集聚区位于台州北部天台县、西部仙居县(图 5)。总体上,浙江省各设区市3A级景区村庄分布的集聚程度有待提高。
图 5 杭衢台3市3A级景区村庄核密度分析示意图
Figure 5. Kernel density estimation map of 3A scenic villages in Hangzhou, Quzhou and Taizhou
浙江省11个设区市3A级景区村庄在单位面积内分布的数量不同,规模度指数(D)可用来测定各设区市内3A级景区村庄分布的规模。计算公式[24]为:
$$ {D_i} = {n_i}/{A_i}。 $$ (5) 式(5)中:Di为第i个设区市的规模度指数,ni为第i个设区市内3A级景区村庄的个数,Ai为第i个设区市的面积。Di越大,表明该设区市内单位面积的3A级景区村庄数量越多,规模越大。统计浙江省3A级景区村庄的规模度指数可知(表 2):浙江省3A级景区村庄规模度指数为2.7,浙东北6市中除杭州市外,其余5市的规模度指数均高于浙江省平均规模度指数;浙西南5市中除衢州市规模度指数高于浙江省平均规模度指数外,其余4市的规模度指数均低于浙江省平均规模度指数。说明总体上,浙东北地区3A级景区村庄发展规模较浙西南地区合理。事实上,浙西南5市乡村旅游资源明显比浙东北6市更为丰富,特别是丽水市,其乡村旅游资源占全省首位。因此,在浙江省3A级景区村庄的申建过程中,应着重提升浙西南地区尤其是丽水市的3A级景区村庄数量。
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依据圈层结构理论[25],大城市周边的城郊农村往往是农业区或水资源保护区,乡村旅游资源比较丰富,加上私家车普及,易发展成城市居民假日观光休闲旅游地,呈现旅游村镇集中在大城市客源市场周围分布的特征[10]。因此,中心城市是影响旅游目的地分布的重要因素之一。张传时等[26]研究指出:中国乡村旅游地主要分布在最密集带(距城市20 km)和次密集带(距城市70 km)2个地区;而距离城市50~100 km是最理想的休闲空间半径[27]。因此,本研究以浙江省11个设区市为中心制作多环缓冲区,并进行缓冲区分析(buffer analysis),缓冲范围为50~100 km。
从数学角度来看,缓冲区是给定空间对象或集合后获得的它们的邻域。邻域的大小由邻域的半径或缓冲区建立条件决定。因此对于一个给定的对象A,它的缓冲区可以定义为:
$$ P = \{ x|d(x,A), \le r\} 。 $$ (6) 式(6)中:d为欧式距离,也可以是其他距离;r为邻域半径或缓冲区建立的条件[28]。
在Arc GIS 10.3软件中分别对50 km缓冲区、100 km缓冲区和285个3A级景区村庄进行Intersect处理,结果(图 6)发现:浙江省285个3A级景区村庄中有164个位于50 km缓冲区范围内,占比57.54%;115个位于50~100 km缓冲区范围内,占比40.35%;仅有6个处于100 km缓冲区范围之外,占比2.11%。为了进一步明确中心城市对3A级景区村庄空间分布的影响,以距离中心城市25 km为等宽带建立5个分布值段,借助SPSS统计分析发现:距离中心城市0~50 km范围内,3A级景区村庄的空间分布数量与中心城市的距离在0.01水平上呈现显著性正相关关系;在距离中心城市大于50 km范围内,3A级景区村庄的空间分布数量与中心城市的距离则在0.01水平上呈现显著性负相关关系,相关系数为-0.99,P为0.01。由于本研究以各设区市的城市中心为基点进行5个分布值段的划分,考虑到城市并不是一个点状要素,城区具有一定的覆盖半径,因此距离城市中心点小于25 km的范围大多为城区,导致3A级景区村庄在此区域内的分布数量较少;距离城市中心点25~50 km属于城市近郊,在此范围内浙江省3A级景区村庄的数量达到峰值(111个),并随着距离的增加其分布数量不断减少。由此认为:浙江省3A级景区村庄空间分布具有沿中心圈层递减的特性,受中心城市影响强烈,在中心城市周围分布的比例较高。
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基础设施是发展乡村旅游的先决条件,其中以交通设施最为重要。基于时间、经济和精力等方面的考虑,空间距离和旅游景区的可达性通常是游客选择旅游景点时着重考虑的因素[29]。因此,交通条件的优劣对浙江省3A级景区村庄的分布可能产生影响。交通一般包括公路、铁路、航空、水运,其中铁路和公路是省域范围内大众出游最普遍的交通方式,因此,本研究主要探讨公路和铁路交通对浙江省3A级景区村庄空间分布的影响。
利用Arc GIS 10.3软件对浙江省公路网进行核密度分析,同时对浙江省公路网与3A级景区村庄的分布图及其核密度图进行叠置分析,结果(图 7)发现:浙东北公路较之浙西南地区更加密集,而且公路网集聚热点区及其分布密度与3A级景区村庄集聚热点区及其分布密度在地理区域上具有较高的一致性,说明公路网的分布与3A级景区村庄的分布具有较强的相关性。
图 7 浙江省公路网与3A级景区村庄分布关系示意图
Figure 7. Distribution relationship map between Zhejiang road network and 3A scenic villages
通常情况下,公路交通的时速为40 km,在公路40 km半径内就处于1 h公路交通圈的范围[30]。基于此,本研究分别以20和40 km为半径,建立主要公路缓冲区,并采用叠置分析法,建立浙江省3A级景区村庄在主要公路缓冲区范围内的分布图。结果(图 8)发现:20 km带宽的缓冲区共覆盖3A级景区村庄120个,占总数的42.11%;40 km缓冲区共覆盖3A级景区村庄208个,占总数的72.98%,即在不考虑地形等阻碍因素的情况下,有72.98%的3A级景区村庄处于1 h公路交通圈内。为了进一步明确公路对3A级景区村庄分布的影响,以距离主要公路20 km为等宽带建立6个分布值段,借助SPSS统计分析发现:3A级景区村庄的分布数量与主要公路的距离在0.05水平上呈显著负相关,相关系数为-0.832,P=0.047,说明浙江省3A级景区村庄空间分布受公路交通影响强烈。
以大于1 h公路交通圈的临界值40 km为半径,建立主要铁路缓冲区,并采用叠置分析建立基于主要铁路的3A级景区村庄分布图。结果(图 9)发现:40 km缓冲区覆盖的3A级景区村庄数为221个,占总数的77.54%,绝大部分3A级景区村庄位于主要铁路40 km缓冲区的范围内。为了进一步明确铁路对3A级景区村庄空间分布的影响,以距离主要铁路20 km为等宽带建立6个分布值段,借助SPSS统计分析发现:3A级景区村庄的空间分布数量与主要铁路的距离在0.01水平上呈现显著性负相关,相关系数为-0.937,P=0.006,说明浙江省3A级景区村庄空间分布受铁路交通影响强烈。
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受到地形和交通等因素共同影响,浙江省西南地区的经济发展相较浙东北地区落后,而经济基础是旅游活动的重要条件,是影响乡村旅游地空间分布的重要因素之一[31]。因此,本研究选取浙江省各设区市人均国民生产总值(GDP)作为判定经济发展程度的指标,利用Arc GIS 10.3软件对浙江省统计信息网公布的2016年浙江省11个设区市人均GDP进行可视化展示。总体上浙东北6市(杭州、宁波、绍兴、湖州、嘉兴、舟山)人均GDP明显高于浙西南5市(温州、金华、衢州、台州、丽水),与浙东北3A级景区村庄数量多于浙西南3A级景区村庄数量相一致。借助SPSS统计分析发现:浙江省3A级景区村庄的分布数量与两大地理区域的人均GDP在0.01水平上呈现显著性正相关关系。同时,本研究对各设区市3A级景区村庄空间分布的规模度指数与浙江省人均GDP的叠加分析(图 10)可知:浙江省人均GDP较高的浙东北6市3A级景区村庄规模度指数普遍较高,而人均GDP较低的浙西南5市3A级景区村庄规模度指数普遍较低。由此认为:地区经济对浙江省3A级景区村庄的分布数量以及分布规模具有正向影响。
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地形地貌是自然风景胜地的产生基础[32-34],将地形与水系为代表的自然地理环境作为浙江省3A级景区村庄空间分布的影响因素进行分析,通过Arc GIS 10.3软件对浙江省高程地形图与3A级景区村庄空间分布图进行叠置,结果(图 11A)可知:浙江省3A级景区村庄大多分布在地势较为平缓的区域,包括杭嘉湖平原(杭州、嘉兴、湖州),宁绍平原(宁波、绍兴),金丽衢平原(金华、丽水、衢州)以及温台平原(温州、台州),少部分分布在低山丘陵地区,仅有零星的3A级景区村庄分布在山区。为了进一步明确地形对3A级景区村庄分布的影响,对浙江省地形高程数据(DEM)进行Extract Values to Points处理,将DEM数据从低到高划分为8个地形高程值段,并对不同值段内的3A级景区村庄的分布数量在Arc GIS 10.3软件中用直方图表示。结果(图 11B)显示:59.3%的3A级景区村庄分布在高程值500 m以下的地区,24.8%的3A级景区村庄分布在高程值500~1 000 m的地区,仅有15.9%的3A级景区村庄分布在高程值1 000 m以上的地区。可见,地形高程与3A级景区村庄分布数量成反比。为了进一步明确地形对3A级景区村庄分布的影响,借助SPSS统计分析发现:3A级景区村庄的分布数量与地形高程在0.01水平上呈现显著性负相关关系,相关系数为-0.920,P为0.001。由此认为:浙江省3A级景区村庄的空间分布受自然地形影响强烈,随着地形高程的增加,3A级景区村庄的分布数量不断减少。
图 11 地形与浙江省3A级景区村庄分布关系图
Figure 11. Relationship map between topography and distribution of 3A scenic villages in Zhejiang
旅游景区的吸引力需要依托良好的生态环境和资源条件,水系是地区发展依托的重要景观基底[35-36]。本研究通过Arc GIS 10.3软件对浙江省水系分布图与3A级景区村庄空间分布图以及核密度图进行叠置,结果(图 12)发现:从地理区域来看,浙东北水系分布密度明显高于浙西南,与3A级景区村庄在浙东北分布多于浙西南分布相一致。从集聚区域来看,3A级景区村庄主要集聚于杭州东南部、湖州南部、绍兴东部和南部、衢州东部和西部,而水系则主要集聚在杭州东北部、湖州东部、绍兴北部、宁波东北部和嘉兴大部分地区。为了进一步明确水系对3A级景区村庄分布的影响,借助SPSS软件对浙江省11个设区市的水资源总量与各设区市3A级景区村庄的分布数量进行相关性分析,结果显示P为0.104>0.05,相关系数为0.516,说明两者无显著相关关系。由此认为:水系对浙江省3A级景区村庄的空间分布格局影响有限。
Spatial distribution characteristics and influencing factors of 3A scenic villages in Zhejiang Province
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摘要: 以浙江省3A级景区村庄为研究样本,运用最邻近指数分析、核密度分析、缓冲区分析、地理集中指数、不平衡指数、规模度指数、洛伦兹曲线等地理数学方法分析浙江省3A级景区村庄空间分布特征及其影响因素。研究表明:省域层面上,浙江省3A级景区村庄空间分布类型为集聚型,呈现多中心集聚、组团分布格局;浙东北地区3A级景区村庄分布数量与集聚程度均高于浙西南地区,杭州、绍兴、衢州、宁波等4市的3A级景区村庄数量超过了全省的50%。市域层面上,3A级景区村庄分布类型大多数为均匀型,仅杭州、衢州、台州等3市为集聚型。浙江省3A级景区村庄的空间分布受区域中心城市、交通条件、经济发展水平及自然地理环境等影响较大。建议从空间结构、规模数量的角度结合经济、交通等影响因素优化浙江省3A级景区村庄的空间布局。Abstract: Taking 3A scenic villages in Zhejiang Province as research samples, this study explores the spatial distribution of Zhejiang Province's 3A scenic villages and its influencing factors by using the average nearest neighbor analysis, kernel density estimation, buffer analysis, geographic concentration index, imbalance index, scale index and Lorenz Curve. The results show that, at the provincial level, the spatial distribution of Zhejiang's 3A scenic villages is agglomerated with multi-central agglomerations and group distribution patterns. The 3A scenic villages in northeast Zhejiang are more agglomerated than and outnumbered those in the southwest. More than 50 per cent of Zhejiang's 3A scenic villages are located in Hangzhou, Shaoxing, Quzhou and Ningbo. At the municipal level, most 3A scenic villages are evenly distributed, and only those in three cities including Hangzhou, Quzhou and Taizhou are agglomerated. The study further indicates that the spatial distribution of 3A scenic villages in Zhejiang Province is affected by multiple factors, including regional central city, traffic conditions, natural geographical environment, and the economic development level. Finally, this paper proposes some suggestions to improve the spatial layout of 3A scenic villages in Zhejiang from the perspective of spatial structure and quantity, economic, and traffic which could provide a scientific basis for the rational construction of 3A scenic villages in Zhejiang.
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Key words:
- landscape ecology /
- spatial distribution /
- influencing factors /
- 3A scenic villages /
- Zhejiang Province
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表 1 浙江省各设区市3A级景区村庄的分布
Table 1. Distribution of 3A scenic villages in various cities of Zhejiang Province
区市 3A级景区村庄数量/个 所占比例/% 累计比例/% 杭州市 43 15.1 15.1 绍兴市 42 14.7 29.8 衢州市 37 13.0 42.8 宁波市 30 10.5 53.3 丽水市 25 8.8 62.1 温州市 25 8.8 70.9 金华市 23 8.1 79.0 台州市 20 7.0 86.0 湖州市 19 6.7 92.7 嘉兴市 15 5.2 97.9 舟山市 6 2.1 100.0 表 2 浙江省各地级市3A级景区村庄规模度统计
Table 2. Scale statistics of 3A scenic villages in various cities of Zhejiang Province
区域 面积/km2 3A级景区村庄数量/个 Di/(10-3个·km-2) 浙江全省 104 795 285 2.7 浙东北 46 190 155 3.4 杭州市 16 596 43 2.6 宁波市 9 816 30 3.1 嘉兴市 4 223 15 3.6 湖州市 5 820 19 3.3 绍兴市 8 279 42 5.1 舟山市 1 456 6 4.1 浙西南 58 605 130 2.2 温州市 12 088 25 2.1 金华市 10 942 23 2.1 衢州市 8 845 37 4.1 台州市 9 411 20 2.1 丽水市 17 324 25 1.4 -
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