上海世博会中国国内旅游者空间行为研究

通过实地问卷调查方法获取旅游者行为数据,运用空间使用曲线、客源吸引半径、游憩活动空间等方法,阐述了重大事件型目的地——上海世博会国内旅游者的客源地空间分布、游憩活动空间、空间行为模式等。结果显示,上海世博会国内客源市场空间分布广泛,距离衰减现象明显,空间使用曲线是Boltzman型和基本型的复合,世博会的引力场半径为1 400 km;基于旅游目的地,世博会旅游者的旅游行为具有明确的世博会目的地指向性,旅游者在上海市域内的主要目的地是世博会,向长三角城市扩散基本上以苏州、杭州为中心向外呈同心圆衰减,游憩活动空间不连续;世博会旅游者空间行为模式以直游式、直游—周游式为主,旅游者个体属性不同,空间行为模式有一定差异。     

城市旅游空间行为路径分析及优化——以南京市为例

城市旅游空间行为路径是旅游者在目的地城市区域内的空间移动轨迹,以典型旅游城市南京市为例,可总结出现有旅游流行为路径特征的弊端及其形成原因,并在此基础上提出通过旅游线路重组、旅游营销升级、旅游活动开展等策略实施空间行为路径优化,即:远距离客源由"单节点式"向"多节点式"路径转化;邻省客源由"线形旅游"向"环形旅游"路径转化;省内客源由"链式旅游"向"轴线辐射形旅游"路径转化;城市原住民由"单节点式"向"基营式旅游"路径转化。通过对旅游流空间行为路径的科学引导促进城市旅游的全面、健康发展。     

贵州织金洞客流时空分布规律与旅游者行为特征

通过实地调查,论述织金洞客流时空分布规律与旅游者行为特征,寻找出该地客源市场发展的障碍因素,并对贫困地区旅游溶洞开发提出建议     

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。     

河南省南太行山旅游客源市场定位与营销策略研究

在实地调查的基础上,文章对南太行山区旅游客源市场现状进行了系统分析,认为该区旅游市场结构以国内游客占绝对优势;旅游者以中青年居多,其分布具有空间近距离性,行为特征表现为休闲观光比重大、散客多、逗留时间短等。针对这些特征,充分考虑南太行山旅游资源的特点、区位条件和旅游市场的发展趋势,规划了旅游市场的细分目标,并从形象营销、品牌营销、网络营销、绿色营销、整合营销等方面进行了针对性的市场营销扩展策略研究。     

黄山市自驾车入游流旅行空间行为研究

以安徽黄山市为研究案例,分析了自驾车入游流空间行为。结果表明:①自驾车入游客源市场结构表现出近域性明显、东向发展特征显著、集中于4小时交通圈等特征,其中安徽省和长三角地区客源占据了绝对比重,达到76.6%。②自驾车旅游空间使用曲线具有较为典型的Boltzman曲线特点,即随距离增加,旅游人数不断增长,在400 km处达到最高峰,随着距离的进一步增加,旅游人数出现快速下降趋势,其引力场主要集中在600 km范围以内。③自驾车入游流空间流动行为特征表现为:高速公路构成黄山市自驾车旅游交通线路流量的骨架,自驾车在区域内形成了较为显著的集聚中心,交通流量区域空间分布明显不均衡,景区空间相互作用影响自驾车旅游者的空间流动行为。④黄山市自驾车旅行空间模式主要表现为直游式为主(64%),没有完全的环形线路模式。     

武汉市蜜月旅游者行为特征与开发对策研究

蜜月旅游作为一种新兴的旅游产品,自进入中国市场以来发展迅速,引起了人们的广泛关注。在旅游经营中,了解客源市场旅游者的行为特征,对市场开发具有重要的意义。在综合分析国内外蜜月旅游研究现状的基础上,通过问卷调查的方式,对武汉市蜜月旅游市场进行了实证研究,揭示了武汉市蜜月旅游者具有出游时间长、消费能力强、偏好海滨型目的地等行为特征,并根据这些特征提出设计多样化产品、完善产业链、品牌化经营及加大宣传营销力度等具体开发对策。     

旅游客源市场SWOT分析及对策--2004年"五一"黄金周昆明假日旅游为例

旅游是旅游者在旅游目的地的一系列行为过程，通过来访游客在旅游目的地的观光旅游，可以对旅游目的地的经济发展起到推动作用。对旅游业来说，客源市场的重要性是不言而喻的。旅游发展必须具有客源市场导向性原则。同时，在旅游客源市场开发中也存在一定的优势（Strengths）、劣势（Weaknesses）、机遇（Opportunities）和威胁因素（Threats），优势和劣势、机遇和威胁之间存在相互转化的互动关系。在旅游客源市场调查的基础上，科学分析区域旅游客源市场开发中的SWOT因素，制定适宜的开发战略，可以变劣势为优势，化威胁为机遇，实现客源市场持续开发。通过用SWOT分析方法对昆明黄金周假日旅游客源市场进行分析，提出了昆明假日旅游客源市场开发的原则和具体开发措施。     

中国国际旅游省份差异的时空交互特征——基于主要客源市场的对比

运用LISA时间路径、时空跃迁、可视化等方法,对比研究1997-2013年中国主要国际客源市场的客流省份分布动态特征。研究表明：① 京沪粤极化减弱,中西部新兴增长极崛起,区域差异趋于缩小。② 客流分布遵循距离衰减规律,近程市场客流分布较远程集中。③ 欧洲市场局部空间结构最简单,东南亚最复杂;日韩市场受时空依赖影响最小,北美洲最大,东南亚次之;江浙沪间客流增长的时空依赖效应以溢出为主;而京粤对邻域以极化为主;中西部旅游欠发达省份局部空间结构稳定,增长缓慢。④ 国际旅游发展以省份间协同增长为主,局部空间竞合态势不同。⑤ 客流分布空间凝聚强,省份市场地位相对稳定;时空变迁概率因区域、市场而异。应打破行政壁垒,发挥空间溢出效应,促进要素流通;欠发达省份既要加强区域合作,也要不断自我完善;壮大中西部新兴旅游增长极;加大远程市场营销力度。     

俄罗斯旅华客源市场发展研究

基于多年连续的、大量的统计数据,从三个不同维度对俄罗斯旅华客源市场进行研究：首 先按照时间序列将俄罗斯旅华客源市场划分为缓慢增长、波动增长、持续增长和恢复增长四个阶 段;其次根据空间分布对俄罗斯旅华目的地选择进行详细划分,表明俄罗斯游客更倾向于选择游 览北方地区和滨海地区;最后根据2005—2010 年俄罗斯入境旅游者和旅游外汇收入两组数据,建 构GM(1,1)模型并进行精度检验,预测俄罗斯旅华客源市场未来五年发展趋势。     

我国入境旅游空间结构研究

定量研究我国入境旅游客源地空间结构、目的地空间结构和旅游流空间结构。我国入境旅游客源市场趋向多元化,日本、韩国、美国、俄罗斯是主要的入境客源市场;东部沿海地带是我国入境旅游集中地带,北京、上海、广州(及深圳)是我国入境旅游的三大中心,杭州、西安、桂林、昆明也是我国重要的入境旅游区域性中心;自改革开放以来我国的入境旅游重心向东北方向迁移。     

中国农民跨省旅游网络空间结构研究

依据《中国国内旅游抽样调查资料2008》,利用中国农村居民旅游流的内在联系特性,构建旅游流空间网络结构,采用社会网络分析方法,结合运用GIS 空间分析和数理统计等技术,对农民旅游空间的网络节点中心性与结构洞分析,对旅游空间的整体网络的密度、中心势、核心-边缘结构、凝聚子群分析。结果表明:① 中国农民旅游流网络密度低,随时间发生微弱增密态势,旅游空间的节点呈现“东部沿海密、内陆疏、偏远地区游离”的格局,网络整体结构比较松散而且不均衡;② 网络中心势内向高于外向,旅游目的地集中度高于客源地,东部沿海旅游节点兼具客源地与目的地功能,内陆与偏远地区基本是单一的旅游客源地或目的地;③ 网络核心-边缘空间结构的核心区辐射能力弱,仅限于部分边际省域,中心度指数高的节点占据网络的核心位置,具备核心竞争优势,东部沿海旅游点入度普遍高于内陆与偏远地区,点出度与出游力成正对应;④ 网络区域集聚子群各自形成核心、边缘旅游空间,内部联系紧密,构成与子群相对应的核心旅游地,形成5 个区域集聚子群。构建以省域为节点的农民旅游空间网络结构并进行深度分析,为中国农民旅游空间均衡发展和旅游通达性提供理论和实践指导。     

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。     

桂林国内客源市场的空间结构演变

用1999年和1987年的第一手抽样调查资料，对桂林国内旅游客源市场12年间的空间演变进行研究，得出了其国内客源市场在空间上逐步分散、吸引半径得以加大、波浪式推进和跳跃性增长的演变结论。还探讨了桂林国内客源市场空间演变的宏观原因，并分析了国内客源市场空间演变对其旅游市场促销的意义和原则。此外，还对桂林和黄山国内客源市场空间结构演变的不同特点进行了简要讨论。     

珠江三角洲城市群旅游空间结构与优化分析

以往对于城市旅游的研究多是将城市作为客源地和旅游通道,作为旅游目的地的研究较少,多侧重城市旅游形象及旅游开发与规划等方面,涉足城市群旅游目的地的研究则更少。中国已经或正在形成一批具有雏形的城市群,因此城市群旅游空间结构的研究具有很强的现实意义。以中国发展较早且较为成熟的珠江三角洲城市群为研究对象,对珠三角区域形态以及区域空间连接度、通达度进行了度量,分析了城市群旅游发展的空间等级结构和旅游流的空间组织,构建了城市群旅游目的地空间模型,得出珠江三角洲区域旅游发展的空间格局。珠江三角洲区域旅游发展与香港、澳门密不可分,在今后的发展中应继续加强与香港和澳门的合作。泛珠三角概念的提出使得加强更大区域旅游合作显得更加必要。随着港澳深珠跨海大桥的修建,珠三角区域旅游空间格局将会得到进一步优化。     

广西旅游空间结构及其演变研究

分析了广西旅游空间结构由城市核心的空间集聚到边缘地区的空间扩散过程,认为广西旅游空间结构具有比较典型的核心-边缘结构特征,而且不断变化,影响其变化的空间要素则是多方面的。受珠江三角洲等国内以及东南亚等国外新兴旅游客源市场因素的影响,广西入境旅游流由长期偏集于桂林一地逐步出现了向东、向南分流的新格局;城市体系的不断完善也使城市核心的极化作用和扩散作用日益增强;现代交通运输网络的逐步形成更是加快了旅游目的地的开发;广泛的、多层次的国际国内旅游合作不断深化并促进了广西旅游空间结构的优化,逐步形成了一个"内部更加整合、外部更加开放"的空间格局。     

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。     

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。     

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。