基于复杂网络的鼓浪屿旅游街区关联规则识别与特征分析

基于复杂网络分析游客空间行为并挖掘旅游街区之间的关联特征,可以发现用地与功能之间显性和隐性的关联规则,精准识别旅游区用地空间结构,深入掌握旅游区发展现状,为智慧旅游与土地精细化转型提供支撑。本研究以世界文化遗产鼓浪屿为例,基于LBS大数据,使用复杂网络构建游客空间行为网络,利用关联规则分析重要节点的关联特征,进而使用用户画像数据,分析基于不同性别、年龄和客源地游客空间行为的街区关联规则。研究发现,“复杂网络+关联规则”算法可以挖掘游客随机行为中的隐藏规律,有效剖析旅游街区之间显性和隐性的关联规则。在游客空间行为轨迹网络中,各街区兼具“中心”与“枢纽”作用。既服务于本地游客又服务于外地游客的热门旅游街区表现出强关联规则。对外地游客具有较强吸引力的热门景点表现出较高的支持度,具有特色的旅游设施用地表现出较高的提升度。具有同质性的旅游街区之间关联性较强,人口特征差异对旅游街区关联规则影响显著。本研究可为城市更新背景下的旅游区用地整合、结构优化和游览线路调整提供决策参考,对于构建智慧旅游体系具有现实意义。     

基于多维感知的城市活力空间特征研究

基于多维感知对城市活力进行综合评价并探索其用地特征,是提升城市智慧化水平、实现精准规划和有机更新的重要基础。本研究以厦门岛为例,基于社交媒体签到数据、夜间灯光影像数据、POI数据和LBS大数据,从社会、经济、文化和空间4个维度感知城市活力,使用核密度、数据网格化和最优聚类法,分析城市活力的空间特征,并探讨不同活力区域的土地利用结构、功能多样性和开发强度等用地特征。研究发现：① 基于多源数据的城市活力多维感知方法可精准、有效评估城市空间特征和发展动态;② 厦门岛社会、经济、文化和空间维度城市活力的空间分布存在一定差异,4类活力区域呈现出西部连绵成带、东部围绕商务区和大型设施集中的特征;③ 各类活力区域的用地特征存在较大差异。第一类区域的公共管理与公共服务用地占比和第二类区域的商业服务业用地占比最高,均接近20%。集聚可显著提升城市活力,建设用地周边1000 m范围内的功能混合度更为重要。居住和商业服务业设施用地的活力水平随着开发强度的降低而降低,高值区容积率均在2.0以上。     

基于手机定位数据的游客步行行为特征及与旅游区功能布局关系研究

对步行旅游区游客步行轨迹和行为特征进行研究,发现步行行为特征与旅游区功能布局的关系,有助于步行旅游区功能布局和空间格局的优化。本研究基于记录海量个体时空轨迹的手机定位数据,以十一黄金周期间鼓浪屿为例,使用数据挖掘与空间分析方法从步行游客空间分布、步行轨迹网络结构、街区间步行路径与速度、街区内步行速度等方面分析游客步行行为特征及其与功能布局的关系,并与规划文件比较,提出旅游区发展建议。研究发现,旅游区空间布局对游客步行行为特征存在直接影响。功能布局导致各街区游客到访率以及步行轨迹网络中心度的差异。游客更倾向于选择人流量大的街道作为步行游览路线。商业街区虽然游客密集,但是街道上的游客流量并不大。在热门景点区域,游览路线单一造成的拥挤,导致游客停留意愿较低。大尺度开发与互动体验欠缺使得自然景观区和某些热门景点对游客的吸引力不足。对比游客步行时空特征与旅游区功能布局,提出了旅游区功能布局优化策略。本研究为旅游区用地和旅游线路的优化提供量化支持,对智慧旅游和城市高质量建设均具有现实意义。