基于景点空间可达性的中国旅游区划

旅游区划对区域旅游业的发展具有重要的影响与意义,基于景点地理位置与交通可达性进行旅游区划,实质是对客源地与目的地空间关系的研究。以中国A级旅游景点所在地理位置和交通可达性为依据,探讨基于可达性格局的旅游区划问题和基于GIS技术的旅游区划分方法。以可达性空间表达技术为基础,运用栅格成本加权距离算法,计算所有A级旅游景点的空间可达性,并分别计算了各自的服务区范围。在此基础上通过对不同时间阀值下服务区范围变化的判断,进行旅游景点腹地范围的空间合并,并对各旅游景点空间分布格局特征进行深入分析,最终将全国分为9个一级旅游区、22个二级旅游区和177个三级旅游区,形成了中国旅游区划等级体系。     

国内海洋旅游市场规模特征及繁荣度研究

在分析海洋旅游市场影响因素的基础上,通过构建市场测算模型对我国海洋旅游市场的潜在规模以及现实规模进行分析,并通过构建市场繁荣指数模型,借助聚类分析、模糊综合评价等方法对主要海洋旅游目的地的市场繁荣度指数进行研究。结果表明:(1)我国海洋旅游市场潜力较大,客源市场分布主要呈现东西梯度递减的空间格局;(2)我国海洋旅游目的地空间分布呈现出较强的资源、经济双重导向性,即海洋旅游目的地主要集中在环渤海、长三角、泛珠三角等区域;(3)市场繁荣度指数方面,全国总体处于较为繁荣的水平,区域角度则表现出热点地区过热,冷点地区过冷的两极化分布格局。     

青海旅游景点(区)的时间可达性分析

基于GIS技术,运用加权平均旅行时间,分析了青海省A级以上景点(区)的时间可达性。通过分析发现:青海省旅游景点(区)等级表现出"少-多-少"交错排列的的格局,并在数量上以4A和3A级景区最占优势;旅游景点(区)整体分布合理;青海省旅游景点(区)时间可达性呈现出以河湟谷地和青海湖区域为中心逐渐向周边衰减的圈层式空间格局,空间差异明显。在上述分析的基础上,总结影响青海省旅游景点(区)的可达性的因素主要有旅游景点的分布、路网结构、自然环境、景点的知名度。     

区域旅游系统空间结构的模式与优化 ——以西安地区为例

本文在分析国内外区域旅游空间结构研究基础上,以西安地区为例,探讨了区域旅游系统空间结构的模式和优化问题。首先,在分析哈格特空间结构模型和冈恩的目的地地带模型的基础上,重新构建了由旅游目的地区域、旅游区、节点、区内路径、入口通道和客源地市场等六个要素构成的旅游系统空间结构模型;并按照旅游开发的时序关系,阐述了该模型在不同阶段的演变形态和特征。其次,实证分析表明：西安旅游区目前的旅游系统空间结构处于放射模式阶段,通过旅游线路体系的完善和空间结构的重组与优化,西安旅游区可演变为较为理想的扩展模式。     

基于旅游集散中心的区域散客旅游线路模式分析——以长三角地区为例

以旅游集散中心推出的旅游线路为基础数据,统计分析长三角地区散客旅游线路模式、旅游目的地类型以及旅游者空间模式,结果表明,长三角区域旅游线路模式是以单目的地模式和完全环游模式为主;长三角区域内各城市在旅游线路出现的频次有较大差异,旅游目的地的空间结构呈现3个等级层次,利用CorelDRAW软件绘出旅游集散中心线路的空间扩散路径,长三角旅游者的空间行为模式呈现出长三角旅游集散中心线路等级化、长三角旅游集散中心线路距离衰减规律不明显等特征。长三角区域内旅游线路空间分布与区域内各城市旅游资源条件、区域地理位置及交通通达性等相关。     

大西安旅游圈:国内旅游客源空间分析与构建

在西安旅游客源市场基本情况分析的基础上 ,对西安国内旅游市场以省域为单位进行划分。截取 1995、 1998、 2 0 0 1三年的旅游统计资料为断面 ,利用中心地标准距离公式 ,对不同时期西安国内旅游吸引半径和空间吸引力指标进行量化计算 ,并在对比分析的基础上 ,总结了国内旅游客源市场距离衰减的基本规律和西安国内旅游吸引力的发展与变化趋势。在此基础上 ,根据对 10个主要景点 2 0 0 0份抽样问卷的调查结果 ,分析了国内游客在西安及其周边地区旅游景点的空间选择模式和行为特征 ,提出了大西安旅游圈的概念和范围 ,根据西安地区的区位、资源和设施实际 ,提出大西安旅游圈构建思路和发展建议。     

基于路网结构的旅游景点可达性分析——以南京市区为例

运用旅游景点可达性方法来定量地研究城市旅游空间结构,开发基于最短时间路径选择算法的旅游景点可达性计算与分析信息系统,基于南京市区的公路路网结构,对南京市区旅游景点可达性做了实证研究,生成了景点可达性的分值扩散图、时间等值线图、旅游景点服务范围图和以乡镇为基本计算单元的景点可达性图.通过对生成图表的分析,笔者发现:南京市区旅游景点整体可达性较好,80.59%的区域景点可达性在40min之内,但其内部差异也比较明显,中心主城区景点可达性较好,外围地区特别是边界地区景点可达性较差,最差地区为103min39s,通过对乡镇为基本计算单元的整体景点可达性的等级分析,发现南京市区景点可达性在地域分布上呈现以主城区为中心的圈层空间结构.在上述分析的基础上,将南京市区分为主城区、近郊区、远郊区三个区域,根据三个地区各自特点制定了相应的景点可达性优化目标,并给出了优化措施.     

基于POI大数据的京津冀旅游资源空间分异研究

采集京津冀地区的高德地图POI旅游景点数据,利用Geoda和ArcGIS软件对其旅游景点的空间分异特征进行解析,并依次对照自然(地形、水文)、基础建设(交通、基础设施)、社会发展(GDP、人口)3类6种数据进行相关性分析。结果表明:(1)京津冀旅游景点空间聚集特征突出,以“京津”为聚集中心的空间分异明显,景点总体密度呈“多中心,层级发展”分布。(2)自然属性类的旅游景点对地形、水文的依附性较强。其中3级分类中的宗教文化景点、城市公园和城市广场与水文的依托关系最为紧密。(3)基础设施方面,现代人文吸引物类旅游景点与交通关系最为密切;旅游景点供给与城乡基础设施供给不完全匹配,尤其是在县级城市及乡镇聚居点,基础设施供给能力强于旅游景点供给能力。(4)旅游景点分布和地区经济优势产业有关,天津滨海新区等地区旅游景点相对稀少,未来其旅游发展有较大潜力。     

旅游目的地系统空间结构模式探究

从廓清最基本的概念入手,对旅游目的地系统的构成要素进行分析和界定,构建出区域旅游目的地系统空间结构的最一般模式.研究的预期目标是寻找旅游目的地系统空间结构的最基本组成要素和最一般结构模式,为旅游目的地系统空间结构优化、区域旅游开发与规划提供科学依据,并希望在旅游目的地系统空间结构理论的研究上有所发现.     

武汉城市圈农业旅游目的地空间分布及影响因素

农业旅游目的地的开发与建设是推动城乡一体化的重要途径之一。运用标准差椭圆分析法、最邻近指数、核密度估计法等分析武汉城市圈农业旅游目的地的空间分布特征及其影响因素。结果表明：1）武汉城市圈农业旅游目的地空间分布具有明显的向心性,圈层分布格局较为明显;2）其总体上属于集聚型分布,但不同区域的农业旅游目的地分布类型差异显著;3）其在空间分布形态上呈“片状与点状”并存的格局,不同区域的农业旅游目的地分布格局差异较大;4）武汉城市圈农业旅游目的地空间分布受城市等级、交通、河流以及区域经济和旅游发展水平等因素影响较为明显,不同规模等级的城市对农业旅游目的地空间分布影响的差异性较大,高速公路对农业旅游目的地空间分布的作用突出。最后,结合分布特征和影响因素,有针对性地对武汉城市圈的建设和发展提出了建议。     

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。     

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。     

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。     

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。     

Spatial evolution model of tourist destinations based on complex adaptive system theory: A case study of Southern Anhui,China

According to the complex adaptive systems theory, tourist destinations may be regarded as complex adaptive systems formed by multiple adaptive agent interactions and composed of an agent system, tourist attraction subsystem, tourist service facility subsystem, and external environment system. This paper explores the spatial evolutionary progress of the Southern Anhui tourist area. The period 1979 to 1990 comprised the formation stage of spatial agglomerates, during which tourist attractions centering on Huangshan Scenic Area and Jiuhuashan Scenic Area were gradually exploited and formed scale agglomeration; tourism spatial structure began to show the characteristics of agglomeration development, and Gini indexes of the number of tourists and tourism revenue increased significantly from 0.26 to 0.29, and from 0.33 to 0.35, respectively. From 1991 to 2008, the system experienced a growth stage in which Huangshan Scenic Area and Jiuhuashan Scenic Area were further developed with improved tourist service facilities. Rapid development of Xidi-Hongcun Scenic Area and establishment of Fantawild Tourist Area promoted the formation of more spatial agglomerates with larger scales; Gini indexes of the number of tourists and tourism revenue presented fluctuating changes, reaching low points of 0.15 and 0.25 in 2000 and 0.12 and 0.22 in 2007, respectively. From 2009 to the present day, the system has remained in a blowout-development stage, during which non-linear interactions among agents are strengthened; various emerging development factors generate cultural tourism, vacation tourism, rural tourism and other new tourism products jointly with traditional development factors. New tourism products form a large number of new spatial agglomerates that are interconnected, accelerating the spatial flow of tourists and tourism revenue and reducing the differences in tourism development levels within the region; Gini indexes of the number of tourists and tourism revenue declined steadily from 0.17 and 0.23 in 2009 to 0.12 and 0.15 in 2016.

     

多元交通视角下异质旅游流分布特征及其空间共轭关系

异质性是旅游流研究亟待拓展的内容。以北京、武汉和西安为案例客源地,基于2017年获取的城市居民出游行为大样本问卷数据,利用数理统计法、地图分析法等方法,从客源地视角对自驾车、火车、飞机3种交通方式旅游流的分布特征进行研究,研究发现：① 随着出游交通时间的增加,自驾旅游流呈指数衰减,火车和飞机旅游流呈正偏态分布。② 3种交通方式旅游流的空间分布格局存在差异。自驾高到访率区域围绕在客源城市周围;火车与飞机高到访率区域远离客源城市。③ 不同交通方式黄金出游空间具有共轭性,距客源城市球面距离0~400 km区域为自驾黄金出游空间,400~1 200 km乘火车（包括动车和高铁）6.00 h可达区域为火车黄金出游空间,1 200~2 600 km区域为飞机黄金出游空间。基于研究结果,提出了异质交通方式黄金出游空间共轭模型,刻画了自驾车、火车、飞机3种主要交通方式黄金出游空间的位置和共轭关系。     

上海与长江流域各省区间的旅游互动

采用转移-份额分析法对1999-2005 年上海及长江干流区域内各省区入境旅游者统计 数据和抽样调查数据进行分析研究发现, 在长江流域各省区出、入沪旅游流总量增长中, 结 构性转移分量的贡献影响发挥着主导影响; 份额分量的贡献影响发挥着基础性影响作用; 而 竞争性转移分量的贡献影响虽然有表现, 但其作用绩效明显低于其他分量的影响绩效; 总体 上, 结构性转移分量与份额分量高度集聚于上海毗邻的江浙地区, 表现出长三角地区旅游流 的高度内聚性; 但出、入沪旅游流增量中的各分量贡献影响, 在长江流域各省区间出现显著 的不均衡现象, 上海出沪旅游辐射强度在长江流域自东向西呈现出“U”型格局的空间变化。 其中, 距离尺度虽然是影响旅游流空间差异变化的重要因子, 但省区间的资源禀赋、旅游区 位交通的便捷性、旅游产品特色与供给结构变动、区域间旅游一体化程度等因子所构成的区 域性差异, 则是影响大都市与区域间旅游互动程度和空间格局的深层次原因。促进大都市与 不同尺度规模区域之间的旅游互动, 实现大都市与区域间旅游和谐发展, 全面提升中国旅游 的空间效益, 是中国区域旅游深度发展需要进一步关注的战略性命题。     

南京市内部旅游客流空间测度与模拟

将传统分析方法与空间数据分析方法相结合,建立空间数据模型,采用Surfer动态图,实态模拟南京旅游客流空间分布格局。研究发现:①南京市内部旅游流位序—规模分布非常典型。流量规模参数|q|大于1,但一直趋于减小,说明极化作用、不均衡发展仍是旅游流空间格局演变中主要特征。②南京市旅游流呈现显著的空间集聚特征。1995~2005年间,全局Moran’sI指数有一定的波动,1995年Moran’sI最小,2001年后,全局Moran’sI快速扩大。城市内部旅游流空间关联程度逐渐增强,局域范围内具有强烈的空间自相关特征。Local Moran’sI显著性检验表明,南京旅游流在局域范围内具有强烈的空间自相关特征。“高高”象限由1995年4个增至2005年8个;“低高”象限由1995年2个增至2005年8个,而“高低”象限变化不明显。③通过R型和Q型因子分析,识别了4个重要的旅游集聚场和扩散场,但首级集聚场和扩散场强度非常大。首级核旅游吸引力具有较广的吸引范围,且吸引景区级别较高。其它3个核吸引范围呈现分片区特征。扩散场分布相对均衡且“大分散、小集聚”。④根据研究结果构建了南京城市内部旅游流空间变化模式。20世纪90年代中期以来,南京市内部旅游流空间变化模式呈现出空间层次性、动态变化性特征。旅游流空间分布呈现从少数旅游节点向多数旅游节点转变,旅游节点体系逐渐发育成熟。