四川省旅游流空间扩散方向及路径

借用万有引力模型分析四川省各地区之间的旅游经济联系情况,根据旅游经济联系的紧密程度可确定旅游流进入区域中心城市（成都市）后的主要空间扩散方向为西北（成都—都江堰市）、西南（成都—乐山市）和东北（成都—德阳—绵阳）三个方向,以此为基础,结合游客流向抽样调查资料,将四川省旅游流的空间扩散路径归纳为14条。文章还对不同细分流的空间扩散路径进行了详细分析。     

中国国内旅游流空间场效应分析

从空间场效应的角度采用因子分析法,利用1999-2003年中国国内旅游抽样调查资料,分析国内旅游流的产生、分配、集聚、扩散的基本特征以及旅游流空间网络的相关性。结果表明:(1)经济是旅游流产生的主要驱动力,旅游资源是旅游流空间分配的主要驱动力; 目前国内已形成4大旅游流产生地和5大旅游流集聚地;(2)旅游集聚场与扩散场的等级结构受市场原则作用,表现为K=3序列的空间模式;(3)旅游集聚场地域结构呈"U"型特征,而旅游扩散场呈"三级阶梯"状格局;(4)β、γ指数揭示旅游流空间网络相关性较差。今后加快长江、黄河流域旅游带以及南部沿海、北部沿海和东北旅游区等"二带三区"的旅游网络化建设,是我国推进区域旅游合作的主要方向和重点区域,是实现旅游流空间流向合理调整与流量结构优化的关键。     

旅游流空间模式的基本理论及问题辨析

通过文献分析法,将旅游流空间模式基本理论梳理为圈层结构理论、核心边缘理论、空间扩散理论.并对研究中存在的若干问题给予凝视和批判式思考,以期从理论意义上深化旅游流基本问题的建构.6大问题为:[1]旅游者个体旅行行为和旅游流的社会群体行为相混淆的问题;[2]多数研究存在"二元陷阱"现象,将旅游客源地、旅游目的地割裂分别研究;[3]大多数研究往往将区域界定为仅具有出游(旅游客源地)或入游(旅游目的地)职能,这同"现实中许多区域在不同程度上既是客源地,又是目的地"相矛盾:[4]尚未辨析区域内部流和区域间流的辨证关系和各自旅游意义,部分研究甚至将区域内部流叠加到区域尺度上的旅游系统分析中;[5]旅游流空间扩散的方向性倾向仍侧重定量描述,方向性倾向的基本指向及其指向类型仍需科学的界定;⑥国内现有研究较少从动态机制上驻足空间扩散,特别是多目的地旅行行为.     

基于交通网络的湖南旅游流空间集聚与扩散测度研究

测度旅游流空间集聚与扩散的常规方法需要旅游流流向数据,这类数据获取困难且可信度难以保证,空间数据分析是缓解该难题的可选方法。1999—2011年湖南地级旅游流空间集聚的探索性分析表明,旅游流在近10年来显著地向长株潭地区集聚并以其为中心向周边地区扩散,但湘西地区接受扩散效应的能力还比较弱;高速公路、高速铁路和空中交通网络对旅游流集聚与扩散的贡献度非常大。因此,湖南需要从3个方面着力优化大湘西快速交通网络,充分利用旅游流的空间扩散效应,在旅游资源富集的大湘西地区形成旅游产业集群。     

旅游流流量位序-规模分布变化及其机理——以四川省为例

以四川省为实证区,借助齐夫(Zipf)定律,证明了国内旅游流和入境旅游流的流量位序—规模分布均满足齐夫法则。在此基础上进一步分析了1996~2005年各年旅游流流量位序—规模双对数坐标图上无标度区范围、标度分段特征和各标度区内部流量密度分布的变化规律。结果表明,无论是国内还是入境旅游流,其流量规模分布结构的无标度区范围都呈逐年扩大趋势,但其空间分形结构和分布形态变化却有较大差异,其中国内旅游流的分形结构由最初的局部分形演化为单分形,再由单分形退化为双分形结构;空间分布形态则由帕雷托(Pareto)分布模式向对数正态分布模式转变。入境旅游流的分形结构没有出现双分形退化,其空间分布形态也基本保持不变,仍呈帕雷托分布模式。两种旅游流规模分布不同步变化的主要原因可能是交通条件改善和新旅游景区(点)开发对国内旅游者和入境旅游者的目的地选择行为的影响不一致造成的。     

农村居民国内旅游流空间集中性

旅游流的空间集中性是旅游流研究的热点问题,旅游流空间集中性需要新的审视。本文引入Jansen-Verbeke区域内部流和区域间流界定方法,以2003~2005年中国农村居民国内旅游为案例进行实证分析。结果表明:约70%的旅游流集中于本省内部,旅游流本省内部集中性支撑了"省内旅游"发展战略的认知和实施。"多核非对称旅游系统"已初步形成,其"核心—边缘"特征使得核心区(东部沿海地区)面临巨大的旅游承载压力;在旅游发展加剧区域经济差异的背景下,"边缘旅游"(中、西部地区)如何发展将成为重要课题。     

珠江三角洲九城市旅游空间相互作用分析

运用乌尔曼的空间相互作用原理,结合珠江三角洲九城市的旅游发展实践,分析了九城市旅游空间相互作用的3个基本条件:城市旅游功能的互补性、城市旅游要素的可转移性和区域旅游发展的中介机会,以及旅游空间相互作用的两种主要形式:旅游者流和普通旅客流,并对其中存在的问题提出改进策略;最后运用有关空间相互作用模型对九城市旅游空间相互作用强度进行了测定,包括九城市的旅游经济联系度、旅游经济隶属度(珠三角其余六城市对广深珠三城市)、城市旅游吸引范围等,以深入把握珠江三角洲九城市的旅游空间相互作用状况。     

高铁影响下成渝城市群旅游流网络的变化特征

运用社会网络分析法和GIS空间分析法，对高铁影响下成渝城市群旅游流网络的变化进行深入分析。结果表明：高铁影响下成渝城市群旅游流空间联系日益增强，“H”字型空间发展骨架凸显。高铁的开通加强了重庆主城和成都之间的旅游流互动，行政壁垒现象明显；成渝城市群旅游流在空间上呈现出以重庆主城、成都为核心的“轴-辐”空间组织模式，高铁进一步强化了两大核心的空间辐射能力；成渝城市群旅游流空间存在较为明显的层次性，高铁沿线地区旅游流联系更为密切，高铁增强了高铁沿线与非沿线地区之间的旅游流联系；高铁影响下成渝城市群旅游流空间差异呈扩大态势，高铁沿线旅游资源禀赋较好地区在旅游流网络中的重要性不断提升。     

时空二元视角的入境旅游流集散空间场效应与地域结构——以丝路东段典型区为例

引入空间场理论,应用SPSS、ArcGIS等软件对入境旅游面板数据进行统计分析和定量测算,在合理划定中国典型入境旅游区域的基础上,从时空二元视角,对1993~2008年丝路东段典型区入境旅游流集散空间场场强、位势、地域结构的变迁历程开展实证研究。研究表明:丝路东段典型区的入境旅游流空间场总体呈现不断壮大的发展态势;丝路东段典型区的入境旅游目的地属性强于其入境旅游中转地属性;丝路东段典型区入境旅游流集聚空间场和扩散空间场的地域差异性与等级性均十分显著;入境旅游流集散的空间相互作用受极化效应和涓滴效应的双重影响,还受到梯度推移理论的客观作用,而入境旅游流转移的中长尺度空间规律性,则是等级扩散的作用使然;入境旅游流集聚和扩散的根本动力机制源于流空间的天然运动属性和旅游流空间场的客观存在;引导和调控入境旅游流集散的关键在于对旅游流天然运动属性的认可,对旅游流空间场的正确疏导,以及对旅游流空间场作用规律的准确把握与恰当运用。以空间场理论从时空二元视角分析丝路东段典型区入境旅游流集散空间场效应与时空地域结构分异规律,旨在揭示入境旅游流空间场和时空地域结构的动态演变规律,为探索入境旅游流的时空演变特征与潜在机理提供典型案例。     

乡村产业振兴背景下台商“西进”的空间路径演变——以福建省为例

本研究以西进参与福建省乡村产业振兴的2980家乡村台企为研究对象,采用GIS空间分析方法和空间扩散模型,揭示台商“西进”的空间路径演变。研究发现：① 国际经济形势和海峡两岸政治关系变化促成了泉州的晋江市和石狮市、厦门的海沧区和同安区、漳州的龙海市形成台商“西进”的高密度聚集区,以及福州的闽侯县和福清市、莆田的涵江区形成中密度聚集区;② 在企业内部因素的主导下,台商“西进”轨迹呈现近“S”形增长态势,并形成以沿海福州和厦门城市群的郊区县（市）为核心,向内陆地区扩展扩散的格局;③ 空间扩散路径模拟显示,当前台商“西进”已达到数量扩散的阈值,未来台商“西进”路径将由反“E”字型向“日”字形转变,沿海地区仍是空间扩散的主要方向。     

高级别景区对旅游发展的影响及其空间效应研究

打造高品质旅游集聚地并构建多站点景区游览环线是推进全域旅游发展的重要突破口。论文基于2006—2018年288个城市评选的最高级别景区——“5A”景区的数据,将“5A”景区划分为自然类、人文类、综合类3类,借助ArcGIS、Stata等工具探索了“5A”景区的空间分布特征,并利用动态空间面板模型定量探讨了高级别景区对城市旅游发展的影响及其空间效应。研究发现,首先,中国“5A”景区存在“东中集聚、区域失衡、禀赋不一”的空间分布特征,综合类景区数量严重不足。其次,高级别景区能显著推动本城市的旅游发展,并存在显著的空间合作与空间竞争效应。其中,同省邻近城市的高级别景区对城市旅游发展的影响表现为空间竞争效应,且主要表现为对同类型景区间的竞争,竞争范围为0~400 km;跨省邻近城市的高级别景区对城市旅游发展的影响表现为空间合作效应,且主要表现为不同类型景区间的合作与互补,最优合作范围为200~400 km。最后,对比各省域内部景区空间分布发现,同一省域内城市多以自然类或人文类“5A”景区中的某一类景区为主,即同一省域内部可能存在针对同类景区的同质化竞争问题。研究结论将为旅游资源的空间配置和空间优化提供经验证据。     

短期旅游流时间分布对区域旅游空间结构的响应——以云南省黄金周旅游客流为例

区域旅游空间结构和旅游地客流时间分布特征历来是旅游地理学的重要研究领域,但国内外学者对两者间的内在关系关注较少。中国黄金周旅游流是典型的高强度的短期旅游流。选择云南省的昆明、大理、丽江、西双版纳4 座重点旅游城市的7 处代表性景区为案例,建立黄金周客流周内分布偏度指数G,并使用相关分析及Person 相关系数,发现存在景区短期旅游流时间分布对区域旅游空间结构的响应现象,其机制为：在假日制度时间约束下,距离旅游集散中心的时间距离成为影响各城市及其代表性景区黄金周客流时间分布的重要影响因素,时间距离越大,则黄金周客流峰值出现时刻越迟,G值越高;而部分景区同时受不同尺度区域旅游空间结构的影响,出现客流时间分布对区域旅游空间结构的多重响应现象。     

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。     

基于地理标记照片的北京市入境旅游流空间特征

城市作为现代旅游目的地的一种重要类型,在集聚旅游发展要素、塑造城市休闲空间、提升城市品质等方面具有突出作用。城市旅游流是城市旅游要素关联、空间组织的路径,对于城市交通组织方式、公共服务设施建设、休闲旅游产业布局等方面影响越来越大。本文立足城市内部微观尺度,以入境旅游流空间特征为研究对象,利用数据挖掘技术,通过Flickr API接口获取了2004-2015年北京市范围内全部带有地理信息的照片及其属性信息,通过构建的数据清洗方法控制初始数据质量,建立基础数据库,使用密度聚类（P-DBSCAN）、马尔科夫随机链等方法探索入境游客热点区域空间分布格局、流动空间特征。结果显示：① 北京市历史城区（2环之内区域）、中心城区（2环至5环之间区域）以及郊区（5环之外区域）的旅游热点区域（AOI）呈现出不同的空间特征,其中历史城区AOI呈现出与景区、休闲娱乐、餐饮购物等相关产业空间重叠的趋势,各热点区域边界模糊,复合连绵成片。中心城区AOI集聚与城市功能区密切相关,具有明确的城市功能取向。郊区AOI基本与旅游景点一致,没有向景区外部延伸;② 传统历史文化类AOI访问热度占有绝对优势,商业购物休闲AOI及现代城市功能AOI的影响力在逐渐增强;③ 强入境旅游流主要集中在历史城区内部AOI之间,以及中心城区的西北部与东部区域内部AOI之间,郊区AOI之间没有较强的旅游流,北京市入境旅游流整体呈现以历史城区为中心,放射性分布的框架;④ 各区域AOI之间均有较次一级旅游流联系,北京市入境旅游流形成了初步的网络结构。     

边疆省域旅游流的网络结构及影响因素

旅游景区是旅游业发展的关键,分析边疆省域旅游网络结构,识别网络中的景区角色,可凸显景区空间功能,促进边疆地区旅游业高效发展。研究基于在线预定数据,利用模块化分析、景区角色识别模型和最优尺度回归方法,对典型边疆省域云南省内126家旅游景区进行网络结构及影响因素分析。结果表明：①云南省旅游流网络呈现6个群集模块,模块在旅游流网络中地位由其主要角色决定,目的地内景区模块化趋势明显,形成“三核心、多轴线”的模式;②旅游景区识别为核心景区、重要景区、普通景区及边缘景区4种角色, 高等级景区核心枢纽地位突出,具有显著的集聚扩散效应,重要景区与核心景区联系紧密,普通和边缘景区集中在滇东南部,联系疏散;③边疆省域内民族性强、海拔高、差异大、资源禀赋高的景区客流量大。研究结果可为云南省加强全域旅游建设、推动旅游产业布局及景区角色定位、品质升级方面提供一定参考。     

贵州省避暑旅游流网络结构特征及其影响因素

气候环境对人类行为具有重要影响,在全球变暖和城市热岛效应不断加剧的背景下,避暑旅游已经成为全球旅游者夏季出行的重要选择。贵州省作为中国国内主要的避暑旅游目的地之一,针对避暑旅游流网络特征及影响因素的研究尚未开展。本研究通过对贵州省避暑旅游现象长期的跟踪调查,获取2015—2019年间有效避暑旅游流线路数据2177条,运用复杂网络、GIS空间分析、QAP回归分析等方法,对避暑旅游流网络结构特征和影响因素进行研究。结果表明：① 避暑旅游流网络规模大、密度低,集聚特征明显,网络发育不完善,具有显著的“核心-边缘”结构,核心城市和景区分别呈“板块”和“点轴”状分布,旅游流线路具有“基营”和“环线”式结构特征。② 交通中心城市和核心景区是避暑旅游流的集散中心,贵阳在整体网络中具有突出优势和无法替代的地位,避暑旅游城市和景区在空间上相互交织,形成“贵（阳）安（顺）-荔波-凯（里）镇（远）”的“▽”空间结构。③ 避暑旅游流空间分布受气候舒适度、空间邻近性、旅游资源禀赋、接待服务能力和交通便捷程度等因素共同影响。最后,从区域旅游协调发展、旅游统计数据改革、网络空间结构优化等方面,对贵州省避暑旅游高质量发展提供了对策建议。     

基于POI数据的山西省旅游景区分类及空间分布特征

运用大数据与传统地理信息系统相结合的方式,以山西旅游景区POI(Point of Interest)数据为研究对象,对其进行分类后,研究其总体空间分布格局、分布方向以及具体地市空间分布特征。结果表明：山西旅游景区总体分布格局呈现晋中地区集聚特征,具体各类旅游景区的集聚形态与程度有所差异。其中,地文景观类旅游景区集聚于晋中、晋东南和晋北东部地区;水域风光类旅游景区以晋中、晋南和晋北东部地区为轴呈条带状分布;生物景观类旅游景区在空间上呈“菱形”状集聚形态;遗址遗迹类旅游景区集聚于晋北和晋东南地区;建筑与设施类旅游景区呈“三角形”状集聚特征;娱乐购物类旅游景区在全省范围内分布较为均匀。旅游景区空间分布方向与山西省区域形状吻合,除娱乐购物类旅游景区分布方向性和向心性不明显之外,其他类别旅游景区均有不同程度的集聚特征;各地市旅游景区分布情况中,水域风光类旅游景区在各市域间分布较为均匀,地文景观类和建筑设施类旅游景区热点区域出现在阳泉市,冷点区域出现在晋城市,但其集聚程度均较低;生物景观类旅游景区热点区域位于长治市,冷点区域位于临汾市和运城市,其集聚程度较高。最后,从自然地理和人文社会两方面对旅游景区空间分布的影响因素进行了定性分析。     

基于多源数据的城市旅游流空间网络结构特征——以洛阳市为例

对网络大数据和社会调研数据的融合、挖掘,构建洛阳市区各景点间游客流动的关系矩阵,基于社会网络和空间统计分析方法,探究洛阳市区旅游流空间网络结构特征。结论如下：①洛阳市区旅游流网络呈现出东南龙门石窟和东北白马寺旅游区极为密集,中心老城区网络联系较为紧密,北部邙山旅游区相对稀疏,西部旅游区几乎孤立的空间分布格局,表现出明显的四大旅游集群的态势。②洛阳市区旅游流网络是典型的核心-边缘网络,且核心景区对边缘景区的“涓滴效用”有限。③洛阳市区旅游节点分为4个系统,分别为一级旅游核心、次级旅游核心、一般旅游节点和边缘旅游节点。④ 一级核心景点涉及面较广,对整体流动具有较强的支配作用,而边缘节点主要受到一级和次核心节点的约束。     

川西地区旅游流网络结构特征研究——基于散客游记与团队线路的比较分析

以四川西部地区为研究区,通过网络获取散客游记和团队线路数据,借助社会网络理论与方法,对比分析散客旅游流与团队旅游流在网络密度、程度中心度、结构洞及凝聚子群4个方面的异同。结果表明:团队旅游流网络的密度较散客旅游流网络密度大,反映出专业的旅游机构对旅游线路的设计和组织能增强旅游流的网络密度、提高景区间的连接性;散客旅游流网络和团队旅游流网络在核心节点的选择上既有差异也有共性,新都桥等5个景区在两个旅游流网络中都处于核心位置;两类旅游流所涉及的热门节点近一半发生重合,但在旅行社或旅游电商的宣传和组织下团队旅游流对景区的辐射带动作用更强。川西地区高知名度的九寨沟、黄龙等景区并未在旅游流网络中处于重要位置,反映出高原山体类旅游目的地旅游流受区域环境影响较大,需对其环境保护和地质灾害防治加以特别关注。     

中国3A级以上旅游景区空间集聚特征研究

基于中国3 228个3A级以上旅游景区数据分析其空间集聚特征。结果表明,中国3A级以上旅游景区具有典型的“类型极化、区域分化、板块集聚”的分布特征,胡焕庸线两侧景区密度悬殊;中东部地区为凝聚-随机分布,西部地区为凝聚分布,不同区域发育主题和特色不同;5A级景区集聚在经济发达地区,4A级景区沿黄河、长江集中分布,3A级景区多处于东部滨海沿线;历史知名度、自然地理环境、人口经济规模、交通区位条件、审批标准、效仿发展等因素影响较大,循环累积效应显著。据此提出“区域平衡、跨区协调、分类优化”的发展建议。