當前位置:萬佳範文網 >

導遊詞 >廣西導遊詞 >

桂林象山景區導遊詞

桂林象山景區導遊詞

桂林是世界著名的旅遊城市,其境內的山水風光舉世聞名,千百年來享有"桂林山水甲天下"的美譽。下面是本站小編給大家整理的桂林象山景區導遊詞,歡迎參考!

桂林象山景區導遊詞
桂林象山景區導遊詞1

象鼻山位於桂林市東南灕江右岸,山因酷似一隻大象站在江邊伸鼻吸水,因此得名,是桂林的象徵。由山西拾級而上,可達象背。山上有象眼巖,左右對穿酷似大象的一對眼睛,由右眼下行數十級到南極洞,洞壁刻“南極洞天”四字。

再上行數十步到水月洞,高1 米,深2 米,形似半月,洞映入水,恰如滿月,到了夜間明月初升,象山水月,景色秀麗無比。宋代有位叫薊北處士的遊客,以《水月》為題,寫下這樣的絕句:“水底有明月,水上明月浮。水流月不去,月去水還流”。

象鼻山有歷代石刻文物50餘件,多刻在水月洞內外崖壁上,其中著名的有南宋張孝祥的《朝陽亭記》、范成大的《覆水月洞銘》和陸游的《詩禮》。盤石級而上,直通山頂,即見一座古老的磚塔矗立山頭。遠看,它好像插在象背上的一把劍柄,又像一個古雅的寶瓶,所以有“劍柄塔”、“寶瓶塔”之稱。此塔建於明代,高13米,須彌座為雙層八角形,雕有普賢菩薩像,因名“普賢塔”。

桂林象山景區導遊詞2

象山景區位於桂林市中心,景區內的象鼻山山形酷似一頭伸着鼻子汲飲灕水的巨象,是桂林最著名的標誌性景觀之一。雖然景區不大,而且門票較貴,但許多遊客仍會衝着象鼻山的名氣而來,只為拍攝這它的全景以作留念。

已故國家領導人楊尚昆同志曾説:“在象鼻山前要照像,才算來過桂林,這是獨一無二的風景。”象鼻山在桂林羣景之中的地位可見一斑。除了象鼻山本身,景區還有水月洞、愛情島、普賢塔、三花酒窖等景點。水月洞位於象鼻山的象鼻和象身之間,裏面留存摩崖石刻50餘件,唐代詩人韓愈的名句:“江作青羅帶,山如碧玉簪”鐫刻洞中。

沿着水月洞登級而上石級,山腰有個20多米長的穿洞,酷似大象的眼睛,故名曰“象眼巖”。象眼巖分南北兩洞,從象山南麓洞口,沿石階可登上南眼。北眼是位於懸崖峭壁之上,無石階可通。

象鼻山山腹內有個三花酒窖,桂林三花酒很有名,這個酒窖至今藏酒千噸。順着象鼻山山巖曲折而上,綠樹叢中聳立着一座建於明代初期的喇嘛式實心塔——普賢塔,遠看像大象背上的寶瓶,大象託寶瓶寓意吉祥美好。

而景點愛情島位於象山景區北側,瀕臨灕江,是觀看象鼻山的又一好的觀景點。島上環境優美、樹木很茂盛,是上世紀70年代當地人談戀愛的最佳之處,故稱之為愛情島,如今愛情島是人們婚慶、攝影的外景之地,戀人們在象山水月的見證下,在此許下愛的誓言。

桂林象山景區導遊詞3

象山公園地處廣西桂林市中心的灕江與桃花江匯流處,佔地面積11.88公頃,山因酷似一隻站在江邊伸鼻豪飲灕江甘泉的巨象而得名,被人們稱為桂林山水的象徵。園內自然山水與人文景觀交相輝映,山、水、洞、島、亭、台、坪、徑、文物、古蹟相映成畫,美不勝收,令人心馳神往。

象鼻山又名象山,是公園的主要景點,其山形酷似一頭駐足灕江邊臨流飲水的大象,栩栩如生,引人入 勝,被人們美譽為桂林市的城徽。山體前部的水月洞,彎如滿月,穿透山體,清碧的江水從洞中穿鼻而過,洞影倒映江面,構成“水底有明月,水上明月浮”的奇觀,“象山水月”因之成為桂林山水一絕。

水月洞的幽奇迷紀令古往今來的墨客騷人文思泉湧,洞內外石壁上留下了歷代石刻文物50多件,多為宋代鐫刻。象山南麓,有始建於唐代的雲峯寺,象山的東、西麓,艾有石級曲折百上。山頂平展,樹木成蔭,小徑通幽;明代建築普賢塔聳立於此,塔高10餘米,因塔身的正北面嵌有青石平雕的普賢菩薩像而得名,普賢塔形似劍柄,又似寶瓶,古樸凝重;遊人立於山頂,神清氣爽,極目遠眺,桂林山城美景盡收眼底。自然景觀,人文景觀交相輝映,使得古老而年輕的象山魅力獨具。象山公園常舉辦各類花展,遊人徜徉其中,但見山之奇峭、水之碧透、洞之清幽、花之嬌媚,幾疑身處仙境,流連忘返。桂林之旅,從象山公園開始。

從濱江路步行下江岸,能一覽象山全景,“象汲長波,洞生明月”,象山公園的第一景便是“象山水月”。距今1.2萬年左右,地殼抬升,灕江水面由2千米寬度不斷縮小,江水在山體東麓沖刷溶蝕出一個長17米,寬9.5米,高12米,位於象鼻與象之間通透圓洞,即“水月洞”,又名朝陽洞。江水穿洞而過,山洞如明月浮水。有詩讚曰:“水底有明月,水上明月浮。水流月不去,月去水還流。”與象山隔河相望的訾洲翠竹簇簇,果樹葱葱,竹籬茅舍掩映其間。若是雨季,雲蒸霧騰,村舍與綠樹皆似披上一襲輕紗,古人稱之為“訾洲煙雨”。將其列為桂林八大勝景之一。此時的巨象彷彿被賦予了生命,在煙雨中惟妙惟肖。象山水月被視為桂林的象徵,是中外遊客最為神往的風景點。

  • 文章版權屬於文章作者所有,轉載請註明 https://wjfww.com/daoyou/guangxi/0ng09y.html
專題