基于百度指数的温泉旅游网络关注度时空特征研究

旅游网络关注度是旅游者需求状况和行为习惯在网络上的直观表现。基于百度指数,运用变异系数、基尼系数、相关系数等统计分析指标,研究我国温泉旅游网络关注度的时空特征。结果表明:温泉旅游在网络上的关注度较高,但总体呈现下降的态势;月变化曲线呈"U"型,周变化曲线呈倒"V"型;"黄金周"期间温泉旅游网络关注度先升后降,"五一"假期前2天达到高峰随后下降,"五一"高峰比"十一"提前1~2天,春节比"十一"推迟1天。温泉旅游网络关注度的省际差异明显,差异度呈上升趋势,关注度较高的省份集中在东部经济发达地区;东部、中部、西部地区内部的关注度存在差异,西部地区内部差异最大。国内温泉旅游是一种非天然温泉依赖型旅游活动,区域经济发展水平决定了温泉旅游的发展程度,温泉旅游网络关注度的空间差异是区域温泉旅游发展程度、人民收入水平和获取旅游信息方式共同作用的结果。     

中国湿地旅游网络关注度的时空差异及影响因素

湿地是宝贵的生态及旅游资源,发展湿地生态旅游有利于旅游市场的开拓,是未来旅游业新的增长点。以百度指数、GoogleTrends、巨量算数、热浪算数为数据基础,运用指数分析、空间可视化表达、皮尔逊相关系数法等方法分析中国湿地旅游网络关注度。结果表明：2013-2022年中国湿地旅游网络关注度年际变化总体呈下降趋势,月际变化呈“双峰式”趋势,季节性强度指数较强。中国湿地旅游网络关注度在空间上差异明显,网络关注度排序为：东部>中部>西部,且地理集中指数为30,相对集中。中国湿地旅游网络关注度的影响因素依影响强弱水平排序为经济水平、网络普及度、湿地旅游发展水平、文化水平和自然气候。     

中国工业旅游网络关注度分布格局及其影响因素

基于2011—2022年中国内地31个省份135 036条工业旅游网络关注度数据,运用莫兰指数和地理探测器等分析我国工业旅游网络关注度时空特征及其影响因素。结果表明：(1)2011—2022年全国工业旅游网络关注度呈波动上升趋势,季节性差异不明显,月度波动近似“M”型;(2)全国工业旅游网络关注度省际差异显著,东、中、西部呈梯度递减趋势,地区差异由大到小依次为华东、华北、华南、华中、西南、东北、西北;(3)各省份工业旅游网络关注度空间自相关显著,“高-高”“低-低”集聚在华东、西北地区,“高-低”“低-高”集聚以四川、江西为主;(4)各影响因素贡献度由大到小依次为居民生活水平、工业企业数量、内部交通可达性、网民规模、城市化水平、区域经济发展水平、网络发达程度、工业旅游资源、外部交通可达性、空气温度、学历水平、旅游资源丰度、空气质量。     

基于网络关注度的安徽省居民省内旅游需求时空特征分析

基于百度指数平台,收集2019年安徽省居民对省内64家典型景区的网络关注度数据,利用季节性强度指数、旅游需求偏好指数和基尼系数分析安徽省居民的旅游需求特征,并对影响因素进行探讨。结果显示:全省居民省内旅游需求呈多岭型,形成4月、7―8月和10月3个需求高峰;单岭型景区各月的旅游需求有较明显差别,双岭型和多岭型的景区无明显旅游需求季节性差别;全省居民旅游需求时间主要受经济发展水平、旅游资源的季节性和独特性、景区开发程度、气候舒适度、节假日的影响;安徽省居民形成3个旅游需求偏好区,分别是皖中皖东南休闲娱乐偏好区、皖南自然观光偏好区和皖西南山岳景观偏好区;全省居民旅游需求空间分布主要受景区密集程度、级别、资源开发程度和空间距离的影响。     

城市气候舒适度与游客网络关注度时空相关分析

本文在系统收集城市气候及游客网络关注度数据的基础上,对30个城市气候舒适度和游客网络关注度的时空变化进行了分析,并利用综合舒适指数、经济发展水平、旅游资源丰度、节假日虚拟因子,采用OLS方法建立了游客网络关注度与气候舒适度的时空相关模型,结果显示:①气候舒适度的时空变化主要受地理纬度的影响,按城市气候舒适指数的年内变化...     

中国省域旅游竞争力与旅游网络关注度空间错位研究

正确把握中国省域旅游竞争力与旅游网络关注度的错位关系,对推动区域旅游高质量发展大有裨益。基于新发展理念构建旅游竞争力评价指标体系,采用重力模型、空间错位指数综合考察2011—2020年中国省域旅游竞争力与旅游网络关注度的空间错位特征及影响因素。结果表明：(1)研究期内中国省域旅游竞争力与旅游网络关注度均呈增长趋势且具有明显的空间分异性,旅游竞争力重心呈集聚分布态势,旅游网络关注度重心则随时间波动变化,大致位于旅游竞争力重心的西南方向;(2)中国省域旅游竞争力与旅游网络关注度空间错位格局由东至西呈现出正向错位向负向错位逐渐过渡的分布特征,正向高错位区由东部沿海省域向中部省域延伸,负向高错位区主要分布在西部特色旅游地与热门网红城市;(3)旅游资源禀赋、经济社会发展、政府政策导向、网络环境等多种因素综合作用促成旅游竞争力与旅游网络关注度的空间错位格局。     

基于百度指数的东南亚国家网络关注度区域差异

基于2010―2013年中国31个省、自治区和直辖市对东南亚10个国家网络关注度的百度指数,采用弹性系数、泰尔指数和相对网络关注度测度方法,从“信源”“信宿”和“信道”3个角度对网络关注度区域差异特征进行了分析,发现：1）中国对东南亚国家关注度普遍提高,东南沿海地区普遍高于内陆地区,长三角地区关注度增长迅速,珠三角地区关注度最高。2）泰尔指数整体下降明显,东、中、西和东北经济分区区内部关注度差异的缩小与区域间关注度差异的拉大并存。3）区域内部的差异是造成中国对东南亚国家关注度差异的主要原因,而东部省份之间的区域差异是造成区域内部差异的主要原因。4）马来西亚逐渐取代越南,与新加坡、泰国组成东南亚地区被中国关注最多国家中的前三甲,出境旅游、经济贸易往来以及金融投资与合作是拉近双边关系的重要因素。5）对东南亚国家相对关注度较高的地区向东南沿海集中,东南亚被关注国家均分布在南海周边,南海战略地位突显。上海与东南亚国家的联系逐渐弱于广东,表现出广东在对东南亚贸易方面突出的地位以及城市之间跨流域的区域贸易分工。     

基于新浪旅游博客的河北省A级景区网络关注度研究

基于新浪旅游博客平台,以河北省317家A级景区为研究对象,选取景区的网络游记数量作为网络关注度的评价指标,分别从全省总体格局、不同级别、不同地市等角度,分析河北省A级景区网络关注度空间格局特征。结果表明:河北省A级景区网络关注度具有明显的空间分异和极化特征,形成了"一条高关注度带"、"两个关注度一级中心"、"三个关注度二级中心"的空间发展格局。景区级别与景区网络关注度呈低度正相关,少部分低级别景区的关注度高于多数高级别景区。旅游资源具有相似性的区域,表现出不同的关注度特征。基于A级景区的网络关注度特征,提出河北省旅游发展对策。     

武汉气候舒适度与游客网络关注度年内变化相关性分析

气候舒适度对旅游地旅游需求量及游客网络关注度具有重要影响．通过对武汉市气候舒适度的评价,并结合2009-2011年游客网络关注度统计资料,采用OLS方法构建了游客网络关注度月指数与气候舒适度的回归模型．研究表明,武汉市气候舒适度指数以及游客网络关注度都呈现出“M”形变化特征,而且游客网络关注度月指数的气候弹性系数为0．883％．本研究为预测武汉市旅游需求量年内变化、游客接待和景区管理提供科学依据．     

区域旅游网络关注度与客流量时空动态比较分析——以四川为例

依托百度指数平台,根据其关键词叠加检索规则,获取2009年四川旅游网络用户关注度数据。研究发现,在惯常环境条件下,区域旅游网络用户关注度与实际旅游客流具有极强的正相关性。区域旅游网络用户关注度在时空上存在3个层次的波动变化特征:一是全年呈现"双峰"模式变化,四川省的"双峰"值出现于3月底至5月底、6月低至10月初;二是月内旅游网络用户关注度以周为周期呈波峰状有序波动,双休日为峰谷,工作日为峰脊;三是在节假日前后呈规则变化,节前为高峰凸起,节后则是低丘缓坡。用户关注度此种变化特征与现实旅游客流的波动变化相映照。同时,四川旅游用户关注度数值变化与旅行社接待国内客流量变化,在时序维度和区域空间维度上均具有较高的耦合性,旅游网络用户关注度变化较之于现实客流量具有超前性,其时间长度约为半个月左右。     

杭州市游客流量的时空分析及旅游交通对策

利用地理信息系统 (GIS)技术对杭州游客流量进行了线路分配 ,分析各景点的通达度及杭州市区旅游交通发展和游客出行之间存在的结构性矛盾 ,提出优化旅游交通网络的对策     

中国入境旅游流网络结构特征及动因研究

从旅游流的内在联系特性入手,分析了入境旅游流网络分析的可行性和必要性,采用基本特征描述、密度分析及EI 指数检验、中心性、凝聚子群、核心-边缘分析等分析方法对中国入境旅游流网络展开研究,然后运用QAP分析模型对旅游者流动矩阵和各省市旅游供给要素差值矩阵进行相关和回归分析。结果显示：① 中国入境旅游流规模上呈现东部强,西部、东北次强,中部弱的态势,整体结构比较松散而且不均衡,空间结构上出现一定的集群 现象;② 东部一些省市不仅中心度指数高,结构优势明显,占据网络的核心位置,而且内部联系紧密,另外西部个别省份的网络重要性有所增强,旅游发展的不均衡态势有所改善;③ 自然资源因素、经济发展水平、对外联系度、空间距离是制约入境旅游者流动的因素,而国际旅行社数、飞机起降架次为代表的高档次旅游服务水平、及是否同一地区是影响旅游者选择旅游地的重要因素。文章旨在为探讨入境旅游流空间特征和机制提供一种新的分析思路, 力求能从宏观上把握中国入境旅游流特征,进而为入境旅游的均衡发展和各省市旅游政策的制定等宏观决策提供理论层面的参照。     

西安旅游区旅游流空间结构研究

把握旅游流运动规律有利于区域旅游产品开发方向的确定和线路合理组织。该文运用行为地理学相关概念和理论,采用实证分析和数理统计相结合的方法,对西安旅游区入境旅游流流动规律和空间结构进行了刻画和测度。结果显示,研究区内旅游流空间结构较不均衡,基尼系数高达0．38,游客对东线旅游产品往往表现出明显的整体偏好。对这种状况形成的机理和应对策略进行阐释与描述。     

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。     

东北城市人口流动倾向强度与吸引力度耦合协调研究

以东北三省177个城市为研究对象,以智联招聘、前程无忧、58同城招聘、携程、去哪儿、途牛、58同城租房网、赶集网、居安客、百度地图、高德地图和腾讯地图12个网站的网络关注数据为样本,运用网络数据挖掘技术,构建城市人口流动倾向强度和吸引力度测算模型,并结合耦合协调模型和核密度测量方法,测出东北三省城市人口流动倾向强度与吸引力度的等级特征、类型特征和空间特征。研究结果表明：① 东北不同规模城市的人口流动倾向强度和城市吸引力度不同,城市规模越大,其人口流动倾向强度和城市吸引力度就越高;相似规模城市的人口流动倾向强度和城市吸引力度也表现出明显的差异性;东北地区城市人口流动倾向强度和城市吸引力度总体呈现出正比例关系;东北城市人口流动倾向强度和城市吸引力度都表现出较高的城市首位特征和明显的长尾特征;② 东北城市人口流动倾向强度和城市吸引力度极度耦合、高度耦合、中度耦合和低度耦合的城市分别占东北城市总数的2.26%、7.91%、24.29%、65.54%;各省间人口流动倾向强度与城市吸引力度耦合协调水平整体差异较小,差距不明显;人口流动超前型、同步型和滞后型分别占东北城市总数的63.85%、17.51%和18.64%,省际差异明显;③ 东北城市人口流动倾向强度和城市吸引力度耦合协调空间特征表现出等级性、集聚性、洼地性特征,耦合协调性的区域分布特征,不仅与这些地区的区位有关,也与该地区的城市规模、经济发展水平密切相关。