南京城市内部景点间游客流动特征分析

以南京市为例,通过对旅游攻略的数据挖掘,构建景点间游客流动的关系矩阵,对流动格局、机制和模式进行了系统地分析,研究表明：① 景点具有明显的层级性,市级中心景点在流动网络中处于核心地位;中山陵为扩散型景点,而新街口、夫子庙为集聚型景点,其他大部分景点为平衡型景点。② 距离对景点间流动起着重要影响,流量距离衰减特征明显;市级中心景点流动涉及面较广,对整体流动具有较强的支配作用。③ 景点间流动是景点流入度、流出度和景点间距离共同作用的结果,其流动符合基于幂函数的威尔逊流动模型,且游客在城市内部景点间流动对距离的敏感度相对城市间、城市内部居民日常流动较低。④ 南京景点可划分为3个系统：中山陵景点系统、夫子庙景点系统和中心城区景点系统,并抽象出3种结构类型：单中心扩散结构、单中心集聚结构和多中心平衡结构;在流动模式上,主要流动多存在于主要节点之间,次要流动多存在于主要节点和次要节点之间以及次要节点之间,一般流动多存在于次要节点和一般节点之间以及一般节点之间。     

基于感知情境的北京不同类型旅游景区游客满意度研究

基于对北京16个景点游客的问卷调查,利用结构方程模型,分析了北京市不同类型旅游景区游客满意度的影响因素。研究结果表明：一方面,不同类型旅游景区游客满意度评价各影响因素影响程度不同。其中,影响自然风光类景区和现代文化类景区游客满意度的最主要因子为服务水平;便利性对历史古迹类景区游客满意度评价影响最大,景区主体特征对博物馆类景区游客满意度评价影响最为显著,而安全水平对各类旅游景区游客满意度评价影响相对显著,反映出北京市旅游景点整体安全水平较高。另一方面,不同类型景区之间游客满意度和出游决策路径系数存在显著差异,游客满意度对出游决策有正向影响。研究的政策涵义在于：北京市在旅游规划和管理中,需强化景区主体特征,完善景区的旅游功能,加强景区类型的划分,提高社会服务水平,增强游客体验性,从而提升北京旅游的整体形象。     

旅游情境下的交通拥挤问题 ——基于时空拥挤模型的不同尺度旅游流调控

旅游情境中的拥挤既有旅游交通与城市日常交通重叠而产生的拥挤,还受到旅游流自身特征影响,与城市交通拥挤的产生机制、调控策略和目标都存在显著差异。结合游客出游过程节律特征,将旅游流分为全局、目的地、景区3个尺度,对不同尺度旅游流的交通方式和特征、交通服务提供者及旅游交通供给产品、交通效率与目标特征等进行阐述,并基于旅游流建立拥挤一般模型,从空间和时间角度对其进行拓展。以三清山国内旅游流为例,研究不同尺度旅游流特征背景下产生的拥挤。结果表明:三清山旅游流在不同尺度和不同情境下差异显著,从空间拥挤模型出发,全局尺度主要为中转型拥挤,目的地尺度主要为汇流型拥挤,景区尺度主要为瓶颈型、停留型拥挤;从时间拥挤模型出发,拥挤主要发生在黄金周等节假日,全局尺度需要省级或更高层面的调控,目的地尺度可通过增加时间阈值方式避免拥挤,景区尺度可通过对各景点旅游流的引流实现调控。     

基于决策树的山岳景区游客路径影响因素研究——以世界遗产地三清山为例

将决策树方法引入到小尺度旅游目的地的游客空间行为研究中,分析人口统计特征与旅行特征对游客空间行为的影响。通过问卷调查获取江西省三清山风景名胜区510位游客在景区内的路径轨迹,通过K-means方法聚类为6种游线路径,使用CHAID决策树模型构建游客属性特征与实际游览路径、主要景点的交互关系。结果表明:影响游客路径选择的因素依次为旅游方式、停留时间、主要交通方式、职业和月收入。不同游客群体寻路行为呈现规律性特征,参团游客与亲朋出游游客会倾向不同的入口,中远距离的参团游客停留时间影响其路径选择,年轻的驴友倾向于遍历更多的景点。     

基于市场的西安城市家庭旅游决策研究

家庭是社会群体中最基本的单元,家庭旅游市场已发展成为世界旅游业的一个重要细分市场。在详细的市场调查基础上,以西安市为例,分析了单身家庭、夫妻二人家庭、核心家庭和延续式家庭4种不同家庭结构旅游者的出游方式、出游动机、出游时间和频率等出游总体特征以及出游信息获取偏好、停留天数与旅游消费偏好、旅游住宿偏好、旅游目的地类型偏好、旅游活动项目偏好等出游认知偏好,从中发现不同类型家庭旅游者的决策行为特征及规律,为家庭旅游市场开拓和营销实践提供依据。     

基于小波分析的锦州市旅游流时空特征研究

社交媒体签到数据为旅游流时空特征研究提供了新的途径。基于2017年3月至2018年2月锦州市旅游流微博签到数据,运用统计分析、小波分析、自然间断点分类法、权重分析等方法,结合MATLAB、ArcGIS等软件,对锦州市一整年的旅游流时空分布特征进行研究,结果表明:旅游流出游呈现"峰林结构"特征,4—5月是锦州市全年旅游高峰期;省内游客集中于4—5月,省外游客集中于10月;旅游流呈现多时间尺度波动特征,其中8～12 d和31～38 d两个时间尺度的周期表现较为显著;旅游流客源属性不同,其出游时间集聚性、时间分布特征、时间尺度特征存在差异;旅游流在客源地和目的地空间上呈现集聚的特征,但其集聚特征受客源属性影响。     

新兴葡萄酒旅游目的地空间网络结构及其影响因素——基于社会网络分析方法（QAP）

以宁夏贺兰山东麓这一新兴葡萄酒旅游目的地为例,构建酒庄和景点之间的空间联系网络,并对影响目的地空间网络结构的因素进行分析。结果表明：热门景点处于贺兰山东麓葡萄酒旅游网络中心,而非酒庄。区域、节点等级、获得等级的时间与可访问性等因素显著影响了新兴葡萄酒目的地的网络结构;在新兴葡萄酒旅游目的地,位于相同区域的酒庄由于地理位置邻近,可以共享客源;酒庄获得类似等级以及获级时间邻近也可共享网络吸引葡萄酒游客。然而,成立时间和景点类型并不是葡萄酒旅游地空间网络的重要影响指标。基于此,提出当地政府应制定促进和发展葡萄酒旅游的战略计划,推动葡萄酒品牌形象提升;酒庄应提升自身星级,加强旅游设施建设、提升接待能力,从而承接更多客流量,获得竞争优势。     

基于GPS数据的自驾车游客时空行为研究——以西藏为例

在出行与游玩日益模糊化的背景下，利用GPS轨迹挖掘自驾车游客在大尺度范围内移动的空间行为特征和时间制约因素，对于规划设计旅游路线及旅游产品具有重要意义。本文选取自驾车旅游热点区域--西藏自治区，通过Python挖掘六只脚平台6748条“脚印”数据以及924 条轨迹信息，结合OSM路网数据以及旅游景点POI数据，以季节强度指数、多环缓冲区、核密度等方法探讨自驾车游客的时空行为特征。研究发现：（1）游客兴趣点主要沿西藏南部交通路网分布，国道周边的自然景观对自驾车游客具有明显吸引力；（2）游客兴趣点数随着与景点距离的增加呈现出幂函数式递减，自驾车游客围绕旅游景点存在一定的空间聚集。但游客兴趣点与景点的空间距离较大，沿途景观成为游客重点关注的旅游吸引物；（3）在年内，受西藏季节气候和自然环境的影响，游客出行以夏秋季节为主，主要分布在商业相对发达且旅游业态较多的拉萨和林芝市区。不同季节的自驾车速度存在显著差异，速度高低关系为秋季>夏季>春、冬季；（4）在日内，在进食、睡眠等生理节律及娱乐需求的约束下，游客会在停车场、服务站、景色优美的路段、景点等地方停留游憩，旅游活动的整体节奏是移动和静止的结合，且大部分时间处于移动状态。     

基于手机信令数据的南京市旅游客源地网络层级结构及区域分异研究

游客源地和目的地之间构成了一张动态的空间网络,流空间视角下的客源网络研究有助于更为真实地反映客流空间结构和客源地区位结构特征。以南京市51个景区的监测客源大数据为例,分别选取元旦、清明节、劳动节、端午节和中秋节5个时段的游客数据,采用社会空间网络聚类分析方法和空间区域划分模型,从地级市层面展开客源地网络层次结构和区域分异模式分析。结果表明：① 地市层面的客流强度表现出显著的空间层次结构特征,高等级节点主要位于南京的最邻近区域和次邻近区域,外生网络效应明显;② 不同小长假客源网络节点在全局上呈现相似的层次结构和分布模式,局部区域差异显著;③ 区域化的客源流量表现为南北分异模式,而区域化的客流强度则呈现东西分异模式。     

基于数字足迹的城市游憩行为时空特征研究

以上海为案例，通过携程网采集数字足迹，运用集中指数、峰值指数和社会网络分析法，从时空二元视角比较居民与游客两类典型城市游憩者的行为特征。研究表明：1）居民在夏季和秋季有明显的户外游憩倾向，通常选择在非节假日出游；游客出游时间的集中指数较高，季节波动性较强，容易在寒暑假和黄金周期间形成客流高峰；2）康娱休闲类游憩资源深受本地居民喜爱；游客更偏爱知名度较高的观光旅游类游憩资源；3）居民游憩网络密度较高，核心景点的辐射能力较强，不同区域景点之间联动明显；游客游憩网络呈现小范围、多中心的空间形态，市中心的多个景点占据了重要的核心位置，彼此之间联系密切，但对其他资源的带动能力不强。     

基于修正引力模型的中国省际旅游者流空间网络结构特征

高速交通时代旅游者流空间网络结构具有什么特征,是全国旅游流空间组织和管理需要探索的基础问题。贴近客观实际修正引力模型的相关参数,测算中国省际旅游者流,结合复杂网络分析方法,探索空间网络结构的优势、联系和发育水平。分析发现该网络结构稳定,旅游者流大量汇聚于中国的东南半壁、流动不对称、邻近型和跳跃型空间联系结构并存、层级性明显。具体表现为：首先,从优势水平来看,旅游流大量汇聚于上海（东）-广东（南）-四川（西）-河北（北）区域范围内。其次,从联系水平来看,东部三省江苏、浙江、山东是各地优势流量的主要汇聚之所,西藏的排名靠末。最后,从发育水平来看,旅游流动不对称,网络有“紧密团块型”和“飞地跨越型”两种空间联系结构且表现出层级性,不平衡发育状态将在较长时间内保持不变。     

都市区国内旅游流网络空间关联特征

以上海都市区为例,运用社会网络理论、GIS空间分析方法与技术,基于游客发表旅游行程攻略数据,从节点和网络2个层面分析上海都市区内部旅游流网络空间关联特征。结果表明：1）旅游节点具有明显的等级分层结构特征,知名度较高的明星景区在旅游流网络中占据重要核心地位,上海市旅游节点划分为集聚型、扩散型、均衡型、中介型4种类型;2）旅游流网络在空间上呈现以主城区黄浦区为核心的“单核放射状”,以西南松江、东南浦东新区、西北嘉定区为主流扩散方向的分布形态;3）旅游流网络总体上为联结低、扩散强、趋于均衡分布的散状格局,存在内部关联度高、外部关联度低的5个凝聚子群,网络核心—边缘区分层显著,核心区对边缘区的带动效应有限;4）旅游流与景点之间距离存在指数对应关系,具有明显的距离衰减规律,但各距离段内衰减程度差异明显,0~20 km内旅游流距离衰减规律最为显著。     

基于UGC文本挖掘的城市旅游客流网络结构研究——以西安市为例

旅游流是旅游地理学研究的一项重要命题,理解游客的空间流动特征对城市旅游的发展有重要意义。通过对穷游网UGC文本数据的挖掘,依托图论理论构建了一种可以同时保留旅游客流的有向性与加权性的流网络结构描述方法,并对西安市区域层面与节点层面的旅游客流网络结构进行研究。结果表明:(1)城市旅游的客流存在明显的网络结构特征,客流网络结构主要由区域(节点)的中心程度决定;(2)城市旅游客流结构与旅游主体功能分区高度耦合;(3)区域(节点)主体功能的时空属性也是影响旅游客流结构的一个重要因素;(4)通过对区域(节点)净外向程度的分析,可以得到其旅游“集”“散”功能的偏重,可为具体区域的旅游发展提供借鉴与启示。     

入境旅游流与航空运输网络协同演化及差异分析——以西南地区为例

区域入境旅游流与航空运输网络协同演化规律及差异是值得研究的问题。文章探讨了入境旅游流与航空运输网络空间演化的协同关系和动力机制,并利用相关分析、回归分析和重心模型,从入境旅游流和航空运输网络的客流关联度、空间结构、网络结点连接强度等层面,对1999～2009年西南地区入境旅游流与航空运输网络的协同演化规律及差异性进行深入分析。结果显示:(1)西南地区入境旅游流与航空客流之间具有显著的相关关系,互动效应明显,但入境旅游流对航空客流的促进作用更强;(2)入境旅游流和航空客流的空间结构变动特征和趋势表现出较高的一致性;(3)入境旅游流和航空运输网络中的结点连接强度存在着较强的耦合性,其耦合程度受到了其它交通运输方式的影响;(4)西南6省区中仅有西藏的入境旅游流流量与航空客流量相关关系不显著,而其他5省区则较显著,但区域内部也存在较大差异。     

长三角旅游吸引物城乡空间分异特征

基于长三角地区1663个3A级旅游景区数据,采用GIS空间分析技术与地理探测器方法,对长三角旅游吸引的城乡空间分异特征及影响因素进行了探究。结果表明：① 长三角旅游吸引物空间分布不均衡性显著,表现出“整体分散,核心集聚”的空间分布特征,“单核、多中心、层级化”的格局特征显著,集聚形态上呈现出明显的“核心-边缘”结构;② 城区吸引物集聚程度高于乡村地区,省域间城乡吸引物分布各有侧重,根据景区丰度指数可将长三角41市划分为“城乡双高型”“城区集聚型”“乡村集聚型”和“城乡双低型”4类旅游地;③ 长三角旅游吸引物城乡分异特征主要是由自然、经济、社会三大因素互相交织、共同作用的结果,但城乡吸引物的空间格局影响因素存在显著差异。     

基于网络游记的城市旅游流网络结构演化研究——以北京市为例

采用网络游记文本数据,结合爬虫技术和社会网络分析方法,分析北京市“十二五”和“十三五”时期城市旅游客流网络结构的演变特征。结果表明：① 城市旅游流网络结构存在不均衡性,城市历史文化遗产节点的的影响控制能力强,新兴旅游吸引物的集聚能力相对较弱,受不同类型节点的路径依赖效应的影响,这种差异存在动态扩大特征。② 城市旅游流网络结构呈现显著的等级分层结构和节点分散分布特征,传统游憩场所是城市旅游流的核心节点,外围发育的旅游节点较分散且规模能级提升空间较大。③ 城市旅游流拥有显著的赋能效应、倒逼效应和联通效应。     

武陵山片区旅游空间模式对运输通道演化的响应机理研究

基于旅游通道类型和特征的分析,从通道的技术装备水平、运输能力和交通服务水平3个维度考虑,将旅游运输通道演化划定3个阶段,即滞后型、发展型、完备型旅游运输通道;从分析旅游运输通道演化机制的视角,从旅游景点出现率、旅游线路空间模式、旅游线路选择集中度、旅游线路重复系数、集散中心等5个方面,对武陵山片区旅游线路进行统计分析,探究区域旅游空间模式对旅游运输通道演化的响应机理。结果显示：① 在其它条件相似的情况下,旅游景点的选择率随着旅游运输通道技术装备水平和交通服务水平的改善会相应增高。② 区域旅游集散中心会随旅游交通网络完善而发生移动,通常从核心旅游景区所在城市移动到区域经济中心城市;旅游运输通道的改善会促使相应旅游线路的选择集中度逐渐增大,而区域内其它通道的改善会在一定程度上抑制其增长幅度。③ 旅游线路重复系数变化与旅游运输通道的发展程度具有一致性。④ 旅游空间模式对运输通道中的旅游交通服务水平提升响应显著,而交通服务水平提升又受旅游运输通道内交通方式完备度的影响。⑤ 旅游运输通道一旦连通两核心景点品质互异的景区,该旅游线路的客流量会迅速增大,甚至在节日出现“井喷”现象。     

基于社会网络理论的旅游系统空间结构优化研究

基于交通网络和旅游资源禀赋的旅游系统空间结构研究具有一定欠缺性。借鉴Shih研究成果,基于旅游者行走游线和旅游流量,分析社会网络理论的程度中心性、接近中心性和中介中心性3个指标作为衡量区域旅游进出通道和中心性、可进入性和旅游集散中心的意义,将目的地划分为区域旅游核心区、缓冲区和边缘区,并对区域旅游分工和设施配备要求提供理论指导。旅游核心区应配备旅游中心、信息中心和口岸交通设施,旅游缓冲区应加强旅游景区建设,旅游边缘区在加强景区建设的同时还应强化宣传工作。探讨旅游系统空间结构的影响因素及其优化措施,并对福建进行实证研究。     

中国旅游产业投资及旅游发展空间结构响应——基于2000~2015年旅游业三大核心部门数据的分析

以旅游业三大核心部门（旅游饭店、旅游景区和旅行社）的固定资产和人力资源投资为研究变量,分析了2000~2015年中国旅游产业投资演化及旅游发展空间结构的响应。研究发现,中国旅游产业投资存在与旅游发展总体协调、省域空间分布不均、年际变化多样和部门差异明显的特征;省域旅游发展响应系数的变化,反映了中国旅游产业投资的“时间磨蚀效应”和“绩效累积效应”;在“空间牵引效应”作用下,中国旅游产业投资促进了中国旅游发展空间结构特征由离散型“核式极化”向连续型“域状扩散”转变。最后,提炼了旅游发展对旅游投资空间响应的实质：以投资为驱动,依据循环积累因果机制,促进区域旅游产业可持续增长。     

城市旅游流网络结构特征及其影响因素

目前对于旅游流网络形成的影响因素的研究多为区域尺度,因此以上海为例,将国内游客赴上海自由行作为对象,利用网络游记采集2018年上海自由行行程信息,扩充了对旅游节点类型的选取范围,结合社会网络分析法,构建有向旅游流网络,研究国内游客赴上海自由行所形成的旅游流网络结构特征,并通过回归分析研究其影响因素。结果表明,①网络密度较低,网络核心-边缘区结构分层明显,但核心区对边缘区的带动能力有待提高;②目前以核心城区的著名景点以及上海迪士尼乐园为核心旅游节点;③整体而言,网络中旅游节点重要程度的影响因素为核心节点的影响力、旅游节点自身的知名度以及交通便利程度。在此基础上提出了旅游节点应如何提高自身在网络中的重要程度或是融入网络。