基于微博签到数据的景区旅游活动时空行为特征研究——以南京钟山风景名胜区为例

随着社交网络的普及与信息通信技术的发展,以微博为代表的社交网络位置服务信息逐渐增多,为研究旅游活动行为特征提供了新的数据来源和视角。该文以新浪微博为研究对象,引入LBS签到数据,通过划分性别与地域属性,利用"横向"、"纵向"时间分层法,对南京钟山风景名胜区内部游客活动时空演变特征进行实证研究。发现性别活动特征在虚拟社交网络与实体地理空间中差异显著,女性游客现实生活中的社会制约没能反映在虚拟网络空间中;本、外地游客在景区内部活动特征也表现出明显的差异性,外地游客相比本地游客在景区中活动时间变化规律更加明显;此外发现景区内非景点休闲区是虚拟网络空间重要的组成部分,能够间接反映游客在景区的游览活动特征。     

大数据时代的空间交互分析方法和应用再论

空间交互是理解地表人文过程的重要基础,与空间依赖一起共同体现了地理空间的独特性、关联性以及对嵌入该空间的地理分布格局的影响,具有鲜明的时空属性,因此对于地理学研究具有重要意义。大数据为空间交互研究带来了新的机遇,能够使我们在不同时空尺度感知和观察空间交互模式并对其动态演化特征进行模拟和预测,从而为揭示人类活动规律及区域空间结构提供有力支持。本文在探讨空间交互与地理空间模式关系的基础上,描述了利用地理大数据感知空间交互的方式和定量模型,介绍了空间交互分析方法的研究进展及其在空间规划与交通、公共卫生、旅游等领域的应用情况,并就一些基本问题进行了讨论,以期为大数据支持下空间交互相关研究提供指导。     

基于社交媒体数据的北京市游客与居民签到差异研究

城市空间分异研究对城市规划、旅游地资源配置、公共交通优化等具有重要意义。该文基于2016年北京市核心六区微博签到数据,根据游客和当地居民签到行为差异,依据时间特征、空间特征和签到比率特征,通过机器学习方法对游客与当地居民进行分类,利用局部莫兰指数和基于签到POI类型的层次聚类法实现细粒度的签到聚集区类型识别,并探究两类人群签到聚集区空间分布与签到类型的差异。结果表明:该文分类模型各项评价指标均在0.9以上,较前人分类结果有较大提升;基于该分类模型所得游客和居民社交媒体签到特征差异显著,游客签到主要集中在故宫周边,以风景名胜、体育休闲和餐饮服务类型为主,居民签到较分散且科教文化服务、商务住宅类型突出,同时发现“菖蒲河公园”等居民签到多而游客签到少的显著差异地区。利用社交媒体数据进行人群异质性角度下的空间分异研究,有助于准确捕捉不同人群在城市中的活动类型、特征并探究城市内部活动规律。     

基于Voronoi模型的海南岛旅游资源集合体空间边界提取

旅游资源是旅游业发展的物质条件,是开展各项旅游活动的载体和基础。旅游资源分类方法和评价理论研究已取得了较大的进展,但在旅游资源调查与规划实践中,以有研究通常将一个景区或大规模地理实体与小规模实体在同一个标准下衡量与对比,未考虑旅游资源的地理空间尺度特征。不同尺度的旅游地域空间,旅游资源评价、规划方法及其开发方向都不同。本文目的是通过梳理不同尺度旅游资源空间单元概念,对最难界定的集合体进行空间识别。基于集合体的概念认知,利用空间语义关系构建本体概念模型,提出了不同类型旅游资源集合体的空间边界提取方法。鉴于此,以海南岛为例进行实证研究,运用空间语义关系构建3种不同类型的旅游资源本体概念模型,在此基础上对不同类型旅游资源集合体进行条件约束判断,并利用泰森多边形与缓冲区分析方法对其进行空间识别。与规划范围结果对比发现,该方法可较好地近似表达旅游资源集合体空间边界及空间关系。每种类型的集合体空间语义关系存在树状层次结构,包含2个层次,空间形态呈多边形和带状分布。研究方法具有可操作性,能够为旅游规划与管理提供科学参考。     

多源地理大数据支撑下的地理事件建模与分析

地理事件作为描述地理过程的基本单元,逐渐成为地理信息科学（GIS）核心研究内容。由于受人类活动数据获取限制,GIS对地理事件的建模和分析主要关注事件所引起的地理空间要素变化及要素之间的相互影响与作用机制。然而,近年来随着基于位置服务数据（LBS）爆炸式的增长和人类活动大数据定量刻画手段的快速发展,地理事件对人类活动的影响以及公众对地理事件的网络参与度都引起了多个领域的广泛关注,对地理事件的时空认知、建模方法和分析框架提出了巨大的挑战。对此,本文首先深入分析了大数据时代地理事件的概念与分类体系;其次,基于地理事件的时空语义给出了基于图模型的事件数据建模,建立了事件本体及其次生或级联事件的“节点—边”表达结构,开展了事件自身时空演化及其前“因”后“果”的形式化描述;第三,从时空数据分析与挖掘的角度,给出了大数据时代地理事件建模与分析的整体框架,拟突破传统“地理实体空间”事件探测与分析方法的局限性,融合“虚拟空间”事件发现与传播模拟思路,实现多源地理大数据支撑下的面向地理事件的人类活动多尺度时空响应与区域差异分析;最后,本文以城市暴雨事件为例诠释了本文所提出的地理事件建模与分析方法,从城市和城市内部两个尺度进行了暴雨事件与人类活动的一致性响应及区域差异分析,得到了明确的结论,验证了前文分析框架的可行性与实用性。     

城市土地利用演化CA模型的扩展研究

城市土地利用演化的实质是人为干预下城市生态景观的自组织机制作用过程。根据城市土地利用演化生命机制概念,构建基于地理特征的城市土地利用演化CA模型,并以深圳特区为试验区域进行实证研究。结果表明,基于城市生命机制和地理特征的城市土地利用演化CA模型,可以有效地进行城市土地利用演化的时空模拟与预测。     

黄河流域A级旅游景区空间格局及其影响因素的多尺度分析北大核心CSCD

旅游景区合理布局是实现黄河流域旅游业高质量发展的内在要求与根本保障,识别景区空间格局及其影响因素如何随尺度发生变化,对黄河流域的景区多层级统筹管理具有重要现实意义。基于地理因素的空间尺度效应,从县域、市域、集聚区3个尺度构建了分析框架,利用统计与GIS技术揭示黄河流域A级景区多尺度空间格局,运用地理探测器、空间叠加分析等揭示各尺度影响因素及其差异特征。结果表明:(1)黄河流域A级景区整体呈东部和南部密集、西部和北部稀疏的空间格局,流域南部形成一个中高密度弧形带。随着研究尺度增大,景区集聚范围逐渐扩大,集聚程度逐渐降低;(2)县域尺度上,全国重点文物保护单位密度对景区格局影响程度最大,其次是植被覆盖度、年降水量、到最近河流距离、国家湿地公园密度。人口密度是市域尺度影响程度最大的主导因素,非主导因素在与各主导因素交互后形成强烈的增强效应。集聚区尺度景区格局主要受年降水量、植被覆盖度等自然环境因素的刚性约束;(3)3个尺度的影响因素明显不同,不同尺度景区格局并不是主导因子简单组合或累积的结果,而是自然环境、旅游资源、社会经济及区位复杂交互后的产物。     

基于核主成分元胞模型的城市演化重建与预测

通过元胞自动机(CA)模拟和重建城市演化的复杂非线性过程,对于城市土地利用规划和决策具有指导意义。利用传统线性方法获取的地理CA转换规则,较难刻画城市演化的时空动力学过程。基于核主成分分析方法(KPCA),通过核函数映射,在高维特征空间下不仅能够对多重共线的空间变量进行非线性降维,且由此建立的地理元胞模型KPCA-CA参数物理意义明确,能够较好地体现城市化过程的非线性本质。基于GIS环境下自主研发的地理模拟框架SimUrban,利用该KPCA-CA模型模拟和重建了快速城市化区域上海市嘉定区1989-2006年城市演化过程,并预测了研究区2010年的城市空间格局。模拟结果显示,嘉定区城市主要沿中心区域及主干道路而扩展,体现了KPCA方法提取的前两个主成分的作用,与城市实际发展情况相符。利用混淆矩阵和面积控制精度等指标,对模拟结果进行了评价,得到总体精度为80.67%、Kappa系数为61.02%,表明模拟结果与遥感分类结果及统计结果符合程度较好;与传统基于线性方法的地理CA模型比较,KPCA-CA模型模拟结果精度更高。     

基于认知地图的中国国际游客旅游空间认知研究

空间认知是地理信息科学、认知心理学研究的重要科学命题,对于游客旅游决策也有很大的影响。研究表明不同尺度的游客所关注的旅游空间对象都有差异,而国际游客则具有空间活动范围尺度大、持续时间长等明显的空间认知特点。根据地理空间认知和认知心理学理论,运用实证调查的方法,进一步研究国际游客的旅游空间认知模式问题,着重探讨了国际游客旅游空间认知的基本过程、特征以及基于不同空间信息表达方式的游客空间认知效果等3个方面。研究发现国际游客旅游空间认知主要集中在旅游空间功能认知、旅游空间格局认知两个方面。     

旅游多主题情感词典的构建方法

面向旅游社交媒体大数据的分析和挖掘,该文提出一种旅游领域多主题情感词典的构建方法:首先,通过自然语言处理、机器学习,快速提取景区评价数据中旅游主题及其情感倾向,然后基于旅游多主题字典定义覆盖景区9类主题及细粒度种子主题词,最后针对景区情感倾向分析问题,根据词共现模型筛选与主题词典构成搭配的情感词,构建面向旅游领域的多主题情感词典.以海南省A级景区为例,基于上述构建的旅游领域多主题情感词典和景区网络关注度计算结果,对游客评论文本进行信息挖掘,并进一步结合GIS时空数据挖掘及网络关注度分析等方法,分析研究区域旅游景区游览信息的时空分布特征.结果表明,该文方法能有效监测景区各项主题的好评程度时空变化,验证了该方法的实用性和有效性.     

南京市旅游景区景点系统空间结构分形研究

应用分形理论,以南京市旅游景区景点系统为例,测算出其聚集维数、网格信息维数和空间关联维数三种分形维数,对景区景点系统的空间结构进行研究。通过对维数值和分维数坐标图进行了分析,认为南京市景区景点体系的空间结构是分形的,系统的有序度高,空间结构紧致,具有景点体系空间结构演化自组织优化的趋势,南京市景区景点的空间分布集聚性很强,且是沿着某些方向上的集聚,自组织优化趋势受到无序因素的干扰而打断,空间结构需要进行调整。     

武汉市旅游景区空间结构演化

旅游景区空间结构处在不断演化和发展中,具有等级性、层次性,是一个复杂的系统。以武汉市2002年和2011年的国家A级旅游景区为研究对象,运用最邻近指数、Moran’s I指数和集聚维数,结合GeoDa、ArcGIS空间分析工具,从不同角度系统分析了武汉市旅游景区空间结构的演化特征,并分析了其经济社会环境、旅游发展政策、交通发展状况以及旅游者行为等因素在武汉市旅游景区空间结构演化过程中的作用。结果表明：1）武汉市旅游景区“双组团”的空间分布密度不断增强;2）旅游景区“中密周疏”的空间分布格局有所减弱;3）旅游景区的空间分布在不同地域单元呈现负空间自相关性特征;4）旅游景区空间结构逐渐由简单向复杂演化,不断趋于完善,但空间结构具有不稳定性。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

贵州省乡村旅游村寨的空间分异格局及地理特征研究

通过对贵州省标准级别以上的142个乡村旅游村寨空间分异特征和地理特征的分析,运用最邻近点指数、空间自相关法、核密度法和标准差椭圆分析法探析142个乡村旅游村寨的空间分布特征,并采用ArcGIS10.4将贵州省的高程、水系、道路网、乡村旅游村寨图层叠加,分别分析乡村旅游村寨的地理特征。结果表明贵州省的乡村旅游村寨呈现出正向集聚分布,形成了4个集中分布区,68%的村寨沿西南向东北方向分布,以下地理特征最为显著：集中分布于中低海拔的河流沿岸地区、邻近高级景区和客源市场、交通趋向性强、文化生态环境的区域性。基于此,结合贵州省的乡村旅游发展现状提出三点建议：充分挖掘贵州的山地农耕文化,丰富乡村旅游资源,发展休闲农业旅游业态;加强热点分布地区乡村旅游村寨与邻近高级景区的联系,构建产业化发展模式,提供稳定的客源市场;利用少数民族地区传统村落、非物质文化遗产丰富的优势,开发创意性的文化产业,增强社区主体的参与意愿。     

民居型景区空间分布特征及影响因素研究——以山西大院民居为例

民居大院景区是人文景观中最主要的组成部分。本文以山西省136个“山西大院名居型景区”为研究对象,通过谷歌地球（Google Earth）、百度地图确定坐标基本地理信息。运用Arcgis10.3空间分析法进行可视化表达,分析山西大院景区的空间分布格局及影响因素。结果表明：（1）山西11个地市的136个大院景区整体空间分布上呈现较均匀状态。（2）山西大院景区存在较为明显的空间差异,形成七个明显密度集聚中心与两个密度集聚区域,整体分布方向将沿东北—西南方向布局。（3）市域分布不均衡,呈现集中于以晋中、晋城为依托的周边地区。（4）高程空间格局显示,74.26%的大院景区海拔高度在1500m~2500m范围中,海拔从宏观上影响大院景区的总体空间格局。（5）大院景区整体距河流平均距离为2.3km,且具有沿河流走势分布的特征。（6）大院景区分布具有倾向城市格局,表现为中心-外围逐渐递减的特点。