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。     

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。     

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。     

基于小波分析的不同类型旅游景区旅游流时间特征研究——以江苏省125家高等级旅游景区为例

基于江苏省125家高等级景区2017年1月1日至2020年12月31日的客流量数据,运用小波分析和Mann-Kendall突变检验等方法从趋势性、周期性、突变性和季节性4个角度分析不同类型景区旅游流的时间特征。结果表明：(1)产业融合类、历史文化类、自然生态类和现代游乐类景区游客量的趋势曲线分别呈“单峰双谷”“双峰双谷”“多峰多谷”和“双峰双谷”型。(2)四类景区客流量呈多周期性的特征且第一主周期存在差异性。产业融合类和历史文化类景区约19个月形成1个周期,呈现“长周期”特征;现代游乐类和自然生态类景区约6个月形成1个周期,呈现“短周期”特征。(3)四类景区的客流量突变点存在差异性。产业融合类景区呈“突变点少、春季集中”的特征,自然生态类景区呈“突变点多、四季分散”的特征,现代游乐类和历史文化类景区呈“突变点多、春冬集中”的特征。(4)4个大类和16个亚类景区的淡旺季分布、长度和淡旺程度存在显著差异。(5)受疫情影响,2020年旅游景区旅游流的趋势性、突变性和季节性具有特殊性。     

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。     

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...     

艾丁湖北景区旅游环境容量预测研究

随着旅游业的迅猛发展,近年来干旱区平原湖泊的旅游开发越来越多,其旅游环境容量的研究也成为一个重要的课题。以干旱区典型的艾丁湖旅游区为研究案例,利用旅游环境容量静态模型(包括旅游资源空间容量、旅游生态容量、旅游经济承载容量以及旅游地居民心理承载容量等测算模型)以及"木桶原理"理论对艾丁湖北景区环境容量进行定量预测。最终得出结论:艾丁湖北景区最终的旅游环境容量主要取决于旅游资源空间容量;而依据"木桶原理",滨水景点作为旅游资源空间容量的瓶颈,成为整个旅游景区发展的关键因素,为艾丁湖生态旅游的建设规划和持续开发提供了科学依据,提出了初步的旅游容量测算标准,为干旱区平原湖泊的生态旅游持续开发提供了一定的参考模式。     

山海协同旅游发展新模式——以广西北部湾为例

探究旅游发展新模式对破解区域发展不平衡以及景区间同质化竞争问题具有重要意义。文章以广西壮族自治区北部湾地区为例,通过"山海协同"的发展模式变同质竞争为异质协作,用以提升区域旅游整体竞争力。本研究以旅游统计数据、基础地理空间数据和网络游记文本为数据源,运用空间分析和文本挖掘的方法,描述高等级景区的空间核密度、交通可达性及旅游空间网络,并从山、海两组旅游目的地的旅游资源、交通衔接、路线产品及市场需求层面进行剖析。结果表明:(1)北部湾地区山、海特征的高等级旅游资源丰富,核密度最高的地区为0.03～0.04个/km~2;(2)各景区之间的平均通达时长为3.79 h,总体可达性呈现由中东部向西南部递减的趋势;(3)2018年山、海之间旅游流量较大,整体网络密度为0.67。研究反映了山海线路组合交通基础条件良好、市场需求强烈,从目的地宣传、景区联动、规划布局等角度进一步提升山海协作机制,该机制可为我国西南山区旅游发展提供新模式和新思路。     

2001年以来中国旅游景区时空格局演变与景区群形成

2001年中国实行A级旅游景区质量等级评定制度以来,旅游景区数量快速增长。以2001年、2006年、2011年和2016年四个时间截面的中国A级旅游景区数据为基础,运用GIS空间分析方法,对旅游景区时空格局演变进行分析,结果表明：旅游景区空间格局呈现空间分布扩散,区域分异加剧;集聚范围扩张,集聚现象愈加明显;集聚程度增强,京津冀、长三角地区集聚程度最高;高A级景区与全国A级景区的集聚态势基本吻合。旅游景区集聚地区呈现旅游资源依赖、供需双重驱动和核心-边缘结构等特征,据此尝试提出“景区群”概念,以期为中国旅游业生产力布局优化和区域经济发展提供科学参考。     

西安特殊时段旅游流规模分形结构特征研究——以“十一”黄金周为例

旅游流具有明显的时间变化特征,特殊时段旅游流的时空分布特征研究有助于旅游目的地进行更加有效的科学管理.以西安“十一”黄金周旅游流为研究对象,以13个旅游景区(点)2003 - 2009年的游客量为基础数据,使用时间序列法和Zipf维数法对旅游流的时间波动和分形结构进行了分析.结果表明:(1)“十一”黄金周游客量在一周内...     

山西省国家A级旅游景区空间分布影响因素研究

基于GIS空间分析技术与地理探测器（Geodetector）方法,使用旅游政务网、地理空间数据云、政府报告和统计年鉴相关数据,对2001—2017年间影响山西省国家A级旅游景区空间分布的影响因素进行了分析,包含社会政治因素（相关政策、常驻人口、交通状况）、经济产业因素（三产占比、旅游收入、生产总值）和自然环境因素（海拔高度、河流水系、平均气温）。结果表明：① 社会政治因素和经济产业因素变化较大,属于动态影响因素,自然环境因素变化较小,属于静态影响因素;② 相关政策、常住人口、交通状况、旅游收入、生产总值5个三级动态影响因素的影响能力值从2001—2017年间不断加强,而三产占比三级动态影响因素呈现波动下降,海拔高度、河流水系、平均气温3个三级静态影响因素的影响能力值变化较平稳;③ 从演化过程来看,2001—2017年间社会政治因素影响能力值逐年增加,是影响程度最高的二级影响因素,经济产业因素发展为影响程度第二的二级影响因素,自然环境因素发展为影响程度最小的二级影响因素。结果可为合理评价和指导区域旅游业全面发展提供有力支撑,促进旅游业发展,为旅游景区空间结构优化和旅游产业升级提供科学依据。     

基于社会宏观与个体微观视角的入境旅游流驱动模式

旅游流是现代旅游业发展所依赖的客观前提,也是旅游学研究的核心问题之一。入境旅游流作为一种大规模人口流动的地理现象和社会现象,其驱动力研究有着复杂性和多面性的特征。通过对国内外相关文献的梳理,发现学者们多从自身固有的专业背景出发研究旅游流的驱动力,归结起来可分为社会宏观视角与个体微观视角。在对社会宏观与个体微观两种视角下入境旅游流驱动的错位性和互补性进行辨析后,本文构建了双重视野下的入境旅游流驱动模式。模式认为,从个体微观方面审视,旅游者受到的心理动机驱动主要有"核心吸引"、"设施环境"、"求知求异"和"健康社交";从社会宏观视角探究,旅游流受到的属性耦合驱动主要有"旅游资源"、"地区经济"、"交通区位"和"接待能力"。这一研究过程不仅考虑到了综合性因素,也探究了不同研究视角所存在的错位性特征,以期更加全面系统地了解中国入境旅游流驱动力。     

旅游目的地区域(TDD)及其空间结构研究——以西安为例

在对国内外相关研究进行综述的基础上,以西安为例,对旅游目的地区域(TDD)进行了界定。以"一日游"旅游行为基准给出了西安旅游目的地区域范围,即以250 km为半径,相当于单程旅行2.5小时的通达范围。并发现西安TDD对周边地区旅游客源产生了明显的截流效应。分析了主要旅游景点(3A以上)的空间分布特征,认为呈现集聚分布,有利于旅游资源组团式开发。运用洛仑兹曲线,发现西安市出行的5条主要旅游路径利用强度存在严重不均衡。文章结论主要包括:TDD的核心表现为旅游区、旅游节(景)点和旅游路径三种空间要素,其中对旅游目的地区域发展影响较大的两个要素是高级别景区与旅游路径,二者决定了区域旅游产业的规模、空间分布和旅游流向。随着区域旅游一体化的推进,客观上要求以西安为中心的关中旅游热点地区要逐步打破地区壁垒,共同开拓市场,优化旅游景点组合,打造旅游精品群,以促进旅游业的持续发展。     

基于链接测度旅游景区吸引力

目前用于测度旅游吸引力的数据多是非公开的第二手资料或采集费时费力的第一手资料。针对以上问题,该文提出了一个基于公开的链接数据度量景区旅游吸引力的新方法。通过北京景区的实证研究,发现景区链接和游客在数量上存在显著的正相关。这种关联表明景区链接数对景区吸引力具有指示作用,链接可以作为测度旅游吸引力的新数据源。研究结果显示,景区客源市场的地理距离影响了景区链接与游客之间的关联程度:景区的客源市场越远,关联度越高;反之,客源市场越近,关联度越低,甚至没有。     

不同出游时间视角下游客流动网络结构及其分异特征——以西安市为例

以热门旅游城市西安市为研究区域,采集网络游记数据,综合运用社会网络分析和GIS空间分析方法,探讨不同出游时间下的游客流动网络结构及其分异特征,研究发现：① 不同的出游时间约束下,游客旅游出行行为表现出显著的时间异质性。② 基于游客流动的西安市旅游吸引物的节点结构具有显著的等级规模分异特征,随着出游时间的增加,旅游节点等级结构体系呈现出以高等级景点为枢纽的“强强”关联特征,高等级景点的游客集聚功能提升显著。③ 随着出游时间增加,西安市区旅游节点核心?边缘结构越明显,核心区的节点联系强度越大,区位邻近、知名度接近与交通便利是形成景点组团的关键因子。     

黄山市土地出让区位选择空间特征与影响因素研究

随着全国旅游业快速发展和城镇化进程加速推进,旅游城市土地投资和开发日益强盛。以典型旅游城市黄山市为案例,以1870宗城市出让用地为样本,采用数理统计、GIS空间分析等方法,分析其土地出让区位选择空间特征与影响因素。研究发现：① 商服、住宅、工业三类用地与用地总和的出让均属于凝聚型空间分布状态,分布均衡度均较低。② 城市东南部和区县城区是土地出让热点集中地区,城市外围地域是冷点集中地区。住宅用地热点地区主要集中于城市近郊、重要旅游区周围;工业用地热点地区主要集中于开发区、工业园区和重要交通沿线;商服用地热点区域主要集中于城市商业集聚区、大型公共设施和旅游景区周围、重要交通设施附近。③ 土地出让区位选择呈点状集聚、线状网络并存,表现为“东南部分布密度较高、西北部分布密度较低”“中心城区密集、外围区县稀疏,县城密集、一般乡镇分散”“交通指向显著、呈带状分布”布局特征。④ 土地出让区位选择涉及城镇化推动的城市内生型、自然环境优美的资源依托型、要素流动便利的交通指向型和集聚经济优势的开发区集中型四种选择模式。⑤ 土地出让区位选择是自然条件、人口经济发展水平、政策制度、城镇化建设、交通设施、旅游发展等因素综合作用的结果,也是政府、企业、居民等不同主体相互作用与博弈的结果。地形对土地出让区位选择的空间约束性和指向性显著;土地出让与人口规模、经济发展水平有较高匹配度;土地政策、城市规划对用地出让的规模和方向有重要影响;交通和旅游快速发展对于土地出让具有明显影响。     

基于游客的旅游资源分类及旅游空间模型构建——以西安"十一"游客为例

选取西安国内游客为研究样本,运用合图法(co-plot)综合游客的特性和游客造访的景点(区)特征对西安旅游资源进行分类,结果发现西安旅游资源划分成四大类,属于同一类的旅游资源在游客旅行特征和资源特性方面存在共性,各类之间的旅游资源在此两方面存在差异,并进一步构建了西安的游客旅游空间模型。通过研究可以得出合图法在图形展示上具有传统多元统计方法不具有的优势,同时,基于游客和资源的综合分析为旅游资源分类和旅游空间模型的认识提出了新的方法和思路。     

基于计量地理分析的中国A级旅游景点（区）空间结构研究

以2012年底中国2424个A级景区（点）为研究对象,采用GIS空间分析和计量地理方法（最近邻指数、样方分析、基尼系数和热点聚类等）,对A级旅游景点的空间结构特征进行了分析;利用栅格成本加权距离算法计算了景点的空间可达性;借助耗费分配方法划分了4A级及以上景点的服务范围。结果表明：总体上,中国A级景点的空间分布呈现聚集分布的特点,人文类景点的聚集度高于自然类景点;4A级及以上景点的聚集度低于4A级以下景点;4A级及以上人文类景点的聚集度高于4A级以下人文类景点。A级旅游景点在中国八大地理分区中的分布也呈现集中分布状态,空间分布的均匀度较低。受经济发展水平和旅游资源禀赋的影响,4A级及以上景点的服务范围表现为西部>东部,北方>南方的特征。景点的一级热点区主要集中分布在德庆-阿拉善左旗一线的东侧;二级热点区由11个区域组成;三级热点区则主要由京津-中原-长三角组成。     

海滨型与山岳型旅游地客流季节性比较 ——以三亚、北海、普陀山、黄山、九华山为例

利用1996～2001年国内旅游客流月份分布数据，分析了三亚、北海、普陀山等海滨（岛）型旅游地和黄山、九华山等山岳型旅游地国内客流季节性特征，从旅游客流季节分布曲线看，三亚、九华山分别表现为“三峰两谷”和“双峰双谷”型，北海、普陀山、黄山均表现为“三峰三谷”型；从旅游客流集中指数R值看，黄山的R值最大，近年平均为5.7，三亚的R值最小 ，近年平均为1.3，并且黄山、三亚的R值变化幅度较小，具有一定的稳定性。北海、普陀山、九华山的R值介于黄山、三亚之间，近年来总体呈下降趋势，比较分析5处旅游地客流季节变化成因，发现它们均受自然季节性因素和社会季节性因素的影响，前者主要包括气候的舒适性、降水等，对于海滨（岛）型旅游地而言，海水温度、热带气旋活动影响也很重要；后者主要包括法定节假目、居民出游习惯等。对对富有宗教特色的旅游地，宗教节庆活动也是重要的影响因素。分析认为，自然季节性因素是造成以自然吸引物或自然-文化吸引物为物为特征的旅游地客流季节变化的主导因素，社会季节性因素只有在自然季节性因素形成的旅游季节变化的基础上产生叠加作用。