山地文化旅游对目的地客流时间分布的影响——基于泰山客流的大数据分析

山地文化旅游影响游客在目的地的行为与时间感，会对目的地客流分布产生影响。已有研究证实山地文化旅游会削弱客流的自然季节性波动，但其对客流多时间尺度波动的影响仍有待进一步厘清。本研究以世界自然和文化双重遗产地泰山为案例地，以景区智慧系统大数据为主要数据来源，从月际、日际、日内三个时间尺度比较徒步登高、朝山进香、极顶观日三类典型的山地文化旅游活动客群与景区整体客流的时间分布差异，揭示山地文化旅游对目的地客流时间分布规律的影响。研究发现：(1)山地文化旅游平缓了景区客流的季节性波动，其中徒步登高决定季节性分布的基本趋势，朝山进香、极顶观日在此基础上产生叠加效应，朝山进香催生反淡季的旺季分布，极顶观日平衡淡旺季差距。(2)山地文化旅游调节了景区客流的日际波动，其中徒步登高影响平均水平，朝山进香影响峰值水平，徒步登高与极顶观日有助于降低差距水平。(3)山地文化旅游打破了景区客流的“朝发夕返”自然节律，其中徒步登高、朝山进香共同构成景区客流日内分布的日间高峰，极顶观日促成了景区客流日内分布的夜间高峰。本研究结论对文化和旅游融合背景下的山地景区管理具有启示意义。     

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。     

云南旅游目的地空间结构研究

该文阐述旅游目的地空间结构的形成规律。包括 :1)昆明市是云南省最大的游客集散地 ,游客集散地处于变动状态 ,旅游资源地域差异性大、景区 (点 )分布不合理 ;2 )游客集散地的变化受制于游客市场的变化 ,旅游产品的变化及产品的级别、数量、景区 (点 )的分布和行政隶属关系。提出淘汰过时的旅游产品 ,从市场需求出发新增和重建景区 (点 ) ,增加游客集散地的数量 ,建立立体旅游网络系统 ,增强旅游网络系统的稳定性 ,重构云南旅游目的地的空间结构。     

海南旅游客流量年内变化与气候的相关性分析

气候是旅游资源不可或缺的组成部分,也是影响旅游地开发的重要因素,直接影响到旅游季节的长短及旅游客流的年内变化。利用海南9个气象站点自建站以来的气候资料及近5年旅游统计资料,通过特吉旺气候舒适指数、相关分析和回归分析等方法,分析海南气候舒适度及其与旅游客流量年内变化的相关性。结果表明:11月~3月是海南旅游的最适宜期;气候对海南旅游客流量有显著影响,以气温为主导的气候舒适度是海南旅游客流年内淡旺季变化及游客旅游决策的主要影响因素;温度与海南旅游客流量呈显著负相关关系;与海口比较而言,三亚旅游业对气候更加敏感。本项研究对更好地将气候整合到旅游产品中进行宣传促销、提高产品吸引力,对海南旅游业发展规划,对提前预判游客规模尽早做出对策安排及旅游投资有很强的现实指导意义。     

旅游景区客流规模特征与影响因素研究——以江苏省204家景区为例

以江苏省204家4A级及以上景区为例,利用手机信令漫游监测所得的旅游客流客源数据,基于Zifp法则表现江苏景区年客流量的位序-规模特征,在全省景区旅游客流规模的不同组间差异特征分析的基础上,使用多元线性回归和最优标度回归方法研究了景区客流规模的影响因素。研究表明：① 省域目的地内部景区客流规模等级明显,省外客源的客流规模分布较省内差异大,更符合首位型分布特征;② 全省整体客流的季节性不明显,各景区的季节性较强,不同产品类型的景区存在季节波动性差异;③ 景区客流受景区等级、季节性、市中心距离、所在城市经济发展水平等因素的影响,省内外客流在部分因素影响程度上存在明显差异,景区季节波动增大会显著降低其接待的省内客流规模。对优化景区客流规模等级体系和目的地区域空间结构提出建议。     

云南旅游目的地空间结构研究

该文阐述旅游目的地空间结构的形成规律。包括：1）昆明市是云南省最大的游客集散地，游客集散地处于变动状态，旅游资源地域差异性大、景区（点）分布不合理；2）游客集散地的变化受制于游客市场的变化，旅游产品的变化及产品的级别、数量、景区（点）的分布和行政隶属关系。提出淘汰过时的旅游产品，从市场需求出发新增加重建景区（点），增加游客集散地的数量，建立立体旅游网络系统，增强旅游网络系统的稳定性，重构云南旅游目的地的空间结构。     

古村落旅游客流时间分布特征及其影响因素研究——以世界文化遗产西递、宏村为例

古村落作为传统文化旅游地,旅游发展势头迅猛,关于古村落旅游学研究成果国内尚不多见。在实地调研基础上,以世界文化遗产西递、宏村为例,总结古村落旅游客流时间分布特征:客流增长迅速;客流季节性差异明显,呈现"三峰三谷"型波动;一般性周内客流为斜"Z"分布,黄金周客流呈"井喷"式,客流周内分布不均;客流日内呈双峰型分布,时客流分布集中。从事件、社会因素、自然环境因素、黄山辐射效应、管理体制及经营管理水平等方面,展开客流时间变化影响因素分析。讨论不断攀升的客流给古村落所带来的负面影响。     

基于用户生成内容的成渝城市群旅游客流网络结构演化及机理研究

基于社交平台的旅游大数据能够反映旅游者出行过程中的移动轨迹,为旅游流研究提供丰富的数据来源和崭新的研究视角。对2011—2019年游客展现在穷游网上的成渝城市群16个城市的网络游记进行抓取和整理,并结合GIS空间分析、社会网络分析和地理探测器分析,动态刻画旅游者的空间移动演变轨迹,识别演化的影响因素和作用机理。结果表明:旅游客流以成都和重庆为双核心的空间极化现象显著且具有持久性,旅游客流的重心向东南方向偏移且呈现长半轴缩短、短半轴增长的趋势。在旅游客流节点-轴线特征方面,点的程度中心度、接近中心度和中介中心度绝对差异扩大,相对差异缩小;整体网络结构洞水平较低,效能值上升,约束值缩小;客流轴线指向由相对分散向相对集中转变,指向空间邻近城市的城市数量减少,指向核心城市和旅游资源禀赋较高的城市数量增加。旅游资源禀赋和旅游信息化水平两个因素对成渝城市群旅游客流空间格局的塑造和演化影响力值最大。     

不同游客吸引半径景区国内旅游交通碳排放特征比较

旅游交通是旅游业碳排放的最重要环节。选择具有不同游客吸引半径的福州国家森林公园、太姥山山岳景区、武夷山风景名胜区为研究对象,通过对游客交通的问卷调查,探讨不同景区国内旅游交通碳排放的基本规律。研究表明,随着游客吸引半径增加,人均碳排放量显著增加,表现为福州森林公园<太姥山<武夷山。虽然每人每公里碳排放量亦表现为福州森林公园<太姥山<武夷山,但人均旅行距离的增大则是人均碳排放量增加的最主要因素。在350 km以内,每人每公里碳排放量和人均碳排放量随距离增加变化不明显或略微下降;而350 km以上,两者均随距离增加而急剧增长,这与距离对交通方式选择的影响有关。从旅游交通碳排放特征看,350 km大致可作为中途和长途旅行划分的界线。3个景区的年碳排放总量大小顺序为:武夷山>太姥山>福州森林公园,平均碳排放密度则表现为武夷山>福州森林公园>太姥山。各景区长途旅游者和乘坐飞机旅游者均占景区旅游交通碳排放的大部分,且其比例随景区游客吸引半径的增加而增多。因而减少长途旅行和乘坐飞机次数是降低景区旅游交通碳排放量的重要途径。     

福建省旅游台胞客流时空特性研究

尝试从宏观和微观、时间和空间的分析视角,采用旅游地理、旅游市场分析、数理统计及实证分析等研究原理及方法,对入闽旅游台胞时空动态的区域差异（包括旅游空间感知差异）进行深入系统分析．研究认为自1979年以来,入闽台胞旅游市场发展大致经历了4个时期;从历年旅游台胞客流量及其年际、年内变化看,都表现出一定的地区差异,其中厦门接待的旅游台胞客流量长期居全省首位,而三明接待台胞客流量最少;福州旅游台胞客流量的年际变化最小,而龙岩和宁德年际变化最大;其次,一般在每年的5月和9月形成入闽旅游台胞客流的高峰期,2月和11月为客流的低峰期;三明和宁德的R值（季节集中指数）最高,而厦门R值最低．最后,从旅游空间感知偏好与实际接待客流量交叉分析看,除了莆田马祖文化朝圣游、三明桃源洞／金湖绿色生态游以外,其余旅游空间感知偏好与实际旅游空间体验基本相符,厦门、福州、泉州、南平等是台胞旅游感知偏好较高的城市,也是台胞实际参与旅游体验最多的地区．     

天柱山旅游产品组合与客流时空分布分析

旅游产品与客流时空分布相互作用规律是旅游地理学研究的重要内容。该文运用旅游地理学相关理论和概念,依据调研资料,采用相关分析、实证分析方法,对天柱山旅游产品组合与客流时空相互作用进行研究。结果显示,天柱山旅游产品类型逐渐复合化,自然观光产品仍是支配天柱山客流季节变化的主导因素,旅游产品空间布局的凝聚性和不平衡性,造成局部景点客流超载,局部欠载。根据客流时空变化趋势对旅游产品开发的要求,提出由产品类型组合、空间组合引导客流时空分布的产品组合策略。     

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。     

旅游对武夷山景区灌木林物种多样性及其根系生物量的影响

采用对比样方调查法对武夷山旅游区内的武夷宫、大红袍、龙川瀑布和天游峰4个典型景区灌木林物种多样性指数、均匀度和丰富度指数、植被盖度及根系生物量等指标进行了调查与分析,并对旅游活动对灌木林的影响机理进行了探讨.结果表明:旅游活动对景区灌木林物种多样性指数具有显著影响(Shannon-weiner均匀度指数除外),对林下根系生物量虽有影响,但影响不显著.干扰区的灌木林物种多样性指数、盖度、总根系及细根生物量均小于非干扰区.4景区灌木林的干扰变化率依次为:物种多样性指数为武夷宫>天游峰>龙川瀑布>大红袍,盖度为大红袍>武夷宫>天游峰>龙川瀑布.总根系生物量为天游峰>大红袍>龙川瀑布>武夷宫,细根生物量为天游峰>龙川瀑布>武夷宫>大红袍.     

阿勒泰地区旅游区划及开发战略

本文在简要介绍阿勒泰地区旅游业发展现状和主要景区,景点后讨论了该区旅游区划的任务及应遵循的基本原则,依据阿勒泰地区旅游资源,社会经济,交通状况等基础条件,将其划分为布尔津－哈巴河旅游小区,福海旅游小区,阿勒泰市旅游小区,青河－富蕴旅游小区,并提出了全区旅游发展战略构想。     

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。     

世界遗产地西湖的物理拥挤和心理拥挤关系

分析世界遗产地西湖各小景点的景观功能性差异和西湖申遗成功后主要收费景区客流的时空分布特征,梳理出4类观测点,分别测算出其物理拥挤度和心理拥挤度,探讨两者的关系以甄别中国国情下的旅游心理拥挤的关键性物理影响因子。得出结论：① 世界遗产地西湖的物理拥挤和心理拥挤的表征关系为一个近似的坐标轴的关系;② 遗产地西湖在拥挤管理上应实行分象限管理。③ 中国情境下,世界遗产地西湖的游客心理拥挤的主要物理影响因素为景区面积和景区引导标识系统。     

乌鲁木齐旅游业与旅游资源开发

发展乌鲁木齐的旅游业要以资源为基础、市场为导向，重点开发博格达峰冰川公园景区、南山西景区、南山东景区、亚洲大陆中心景区、水磨沟景区、天山一号冰川景区、达坂城景区、月亮台子景区。以博格达峰冰川公园、亚洲大陆中心、南山二个滑雪场开发为先导，重点规划设计，重点投资建设。完善已有的南山东、西两个景区建设，使旅游业产生新的经济动力。同时，发挥乌鲁木齐市的枢纽和纽带作用，促进新疆旅游业的全面发展。     

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。     

玉龙雪山景区游客分布特征分析

基于2001~2009年玉龙雪山景区索道接待人次数据,从客流量的年度变化、季度变化、黄金周变化等方面分析了景区客流时空分布特征。主要结果如下:(1)景区客流量随着时间变化呈逐年上升的趋势且增幅明显;(2)夏季为玉龙雪山景区的旺季,冬季为淡季,景区内部各景点季节性差异大小为:牦牛坪冰川公园云杉坪。(3)黄金周客流量变化呈"单峰"型,中期人数最多;最大日客流量为年内日平均客流量的2.43倍。各景点"五一"、"十一"客流分布集中程度相似,牦牛坪的变化程度最大,冰川公园最小。(4)景区客流量空间分布集中程度高,主要集中于云杉坪和冰川公园。