滑雪旅游始于19世纪的阿尔卑斯山脉,现已成为全球最受欢迎的旅游活动之一[1, 2]。2020年国际山地和滑雪旅游报告 (International Report on Snow & Mountain Tourism, IRSMT)表明全球有近100个国家开展户外滑雪旅游活动,滑雪旅游参与者高达4亿人次。全球滑雪旅游产业正从原来的单一的休闲运动旅游活动向观光、休闲运动和度假的综合型旅游活动转变,这一趋势在东欧和中国最为突出。随着冬奥申办成功和“带动三亿人参与冰雪运动”实施纲要实施,冰雪运动迎来井喷发展,成为消费热点。从历史角度看,中国滑雪旅游大致经历了三个发展阶段。萌芽起步期(1996-2000年),该阶段以哈尔滨亚洲冬运会为起点,标志着中国滑雪产业的开端,滑雪人口不足千人,主要参与者为专业人士与高端人群,滑雪场开发与运营主要由政府主导,且集中在东北地区。粗放发展期(2000-2010年),在该阶段,民营资本逐渐进入,滑雪场数量与滑雪人口逐步增加,但整体质量参差不齐,部分滑雪场经营不善。黄金发展期(2010至今),此时,民营资本成为市场的投资主体,大型综合性滑雪度假区开始出现、中部及南部地区出现雪场,大众对滑雪运动的认知度与参与度正在快速提升以及冬奥后续带动效应。因此在全国进入滑雪旅游黄金发展阶段之际,从全球尺度评价滑雪旅游资源适宜性有利于借鉴国外优秀经验,发展我国全球滑雪产业。
纵观现有文献,对滑雪旅游资源的适宜性评价主要呈现在两个方面。一是以线性模型为基础的单点或半分布式模型,如雪深模型[3],SkiSim模型和SkiSim2模型。SkiSim2模型是SkiSim的改进版,区别在于SkiSim2模型采用了半分布式模型方法耦合了人造雪和自然雪。这些模型都重点侧重于单个滑雪场的选择或者小区域尺度的适宜性评价。SkiSim2模型已成为滑雪旅游部门评估的适宜性工具。二是物理模型为基础的分布式模拟模型,如SSGM模型]、Crocus模型、AMUNDSEN 模型、SNOWPACK Alpine/3D 模型等。SSGM模型最具代表性,采用线性回归,以坡度、粗糙度、坡向为影响因素,对滑雪道进行评估,多集中在小尺度。
以往对滑雪旅游资源适宜性评价仍有不足。首先,滑雪旅游资源评价体系上大多以场地、气候和滑雪条件中部分变量作为驱动因素,尚未形成较为完善的滑雪旅游资源评价体系,有待进一步探索。其次,无论是单点或半分布式模型,还是分布式模拟模型,方法多采用线性回归模型,很难探讨出模型中的非线性关系。最后,两种模型都很难适用于全球尺度的模拟,前者为涉及积雪深度和积雪期,未对场地空间和气候过多涉及,后者主要以高分辨率的数据为驱动,两者都多为单个滑雪场等小区域尺度。
△ 王岗坪景区滑雪场
1
滑雪旅游资源空间分布模型
2
滑雪旅游资源空间分布模型
3
理论意义和现实贡献
4
管理启示
精彩 · 推荐