基于地理标记照片的夜间游客时空行为及轨迹特征研究——以重庆中心城区为例北大核心

夜间旅游在深化供给侧结构性改革,构建以国内大循环为主体,国内国际双循环相互促进的新发展格局中发挥着重要作用。收集马蜂窝旅游网上2016—2020年的重庆中心城区地理标记照片,运用DBSCAN算法、时间统计分析和追踪分析探究重庆中心城区夜间游客的时空行为及轨迹特征。结果表明:①重庆中心城区夜间游客数量与国内外游客总量时间变化特征存在差异,气候条件和节假日是影响重庆中心城区夜间游客数量的重要因素。②重庆中心城区夜间游客规模逐年递增,游客量方面,春季>秋季>冬季>夏季,夜间旅游旺季为4月、5月、10月,热门时间段为18—20时,20时达到峰值。③重庆中心城区夜间旅游AOI形成“一核多点”的空间格局,倾向高级别景区(点)、城市商业街区、重要交通节点、山脊线、水岸线和重要文化空间。④重庆中心城区夜间游客行为轨迹以单节点轨迹为主,部分为区域内轨迹和区域间轨迹,单节点轨迹倾向知名度高的夜间旅游节点,区域内轨迹呈现核心边缘扩散特征,区域间路径轨迹以“A→B”式为主。     

基于旅游数字足迹的访沪国内游客时空行为特征研究

采集携程网2013—2016年间能表明访沪国内游客出游时间和完整行程的游记,采用数理统计方法描述旅游资源的季节变化规律和各季节游客偏好的资源类型,运用空间分析方法分析游客到访景区的空间分布特征。结果表明:(1)不同类型旅游资源季节变化规律存在差异,各季节游客偏好的资源类型大体一致;(2)游客到访景区整体呈"大分散、小集聚"的空间分布特征,中心城区密集、城郊分散,且中心城区和城郊内部分布不均衡,城郊景区在春夏季占比高于秋冬季;(3)游客到访景区存在明显的"一心多点"等级集聚特征,核心热点区位于中心城区,密度值由外滩等构成的最高密集区向四周递减,其他区域的集聚呈飞地式点状,未形成扩散和蔓延态势,且从春季到冬季,次核心区域数量呈下降趋势。     

基于数字足迹的河南省景区旅游流格局及体验特征

利用游客旅游出行与体验的数字足迹信息,采用文本分析法系统分析了河南省4A级及以上景点(区)旅游流特征。结果表明:①河南省4A级及以上景点(区)旅游流存在明显的时空不均衡性,在时间维度上"季相"变化明显,偏好夏秋季。②在空间维度上,旅游流在各景点(区)分布不均衡,偏好南太行和伏牛山一带的著名景区。③景点(区)游客旅游体验整体较好,造成游客体验欠佳的主要原因涉及服务、收费、设施、卫生、交通和宣传等方面。     

景区边缘型乡村旅游地社会脆弱性评价与影响因素——以大南岳旅游圈为例

从敏感性和适应能力视角出发,构建景区边缘型乡村旅游地社会脆弱性评价指标体系。结果显示:(1)空间距离临近性对景区边缘型乡村旅游地敏感性产生了一定的扰动,但影响程度有限,大南岳旅游圈乡村旅游地社会脆弱性主要集中在核心景区的东部。(2)单一的季节性旅游自然景观或单一的文化景观开发是当前许多景区边缘型乡村旅游地发展存在的主要现象,这种开发模式不利于乡村旅游地的长久发展。(3)景观类型与核心区相同时无法有效吸引游客,而景观类型具有独特性时能有效吸引游客。(4)适应能力对社会脆弱性的影响程度高于敏感性对社会脆弱性的影响程度,旅游服务质量等8个指标对乡村旅游地社会脆弱性有着重要影响。     

四川省游客流时间分布特征及成因分析

将四川省作为旅游目的地，以旅游人数为指标，运用季节性强度指数、季节指数以及数理统计方法比较分析了四川省入境游客流与国内游客流的时间分布特征，主要从年际变化特征与月变化特征两个方面进行研究。依据四川省主要旅游景点季节性强度指数的时间变化特征，从旅游主体、旅游客体和旅游媒体三方面分别探讨了游客流时间变化的成因，重点研究了旅游客体类型、知名度、区位等因素对游客流时间分布特征的影响。     

基于多源数据的夜间旅游空间分布特征及驱动力探究——以昆明市为例

夜间旅游满足了游客的多元需求,为带动地方经济与相关产业的发展做出了重要贡献。以昆明市夜间旅游为例,构建夜间旅游空间分布模型,揭示昆明市夜间旅游空间分布特征与发展的驱动力。结果表明：(1)昆明市夜间旅游资源、游客活力和经济之间的耦合关系呈现出分散和多元化的特点,夜间经济的影响范围超越传统旅游活动的影响范围,游客更倾向于在人流量较小的地方活动;(2)夜间旅游的发展主要依赖于丰富多样的夜间观光旅游资源和发达的夜间经济;(3)昆明市夜间旅游空间分布主要呈现“以高密度大聚集区为中心,向四周延伸”的空间分布特征和“东北—西南”的分布趋势;(4)旅游资源的丰富度、质量、受欢迎程度和知名度以及居民点密度和疫情防护水平是关键因素。这些因素之间存在较强的相关性和交互作用,旅游资源质量、知名度以及疫情防护水平对夜间旅游的影响最为显著,需要充分考虑这些因素来促进后疫情时代下夜间旅游的可持续发展。     

基于百度指数的长沙市居民游憩活动行为时空演变特征研究

基于"百度指数"大数据平台,运用数理建模和ArcGIS空间分析方法探究了长沙市居民游憩活动行为时空演变特征。结果表明:(1)居民对不同景区的游憩选择偏好分异特征鲜明,各景区游憩市场需求引力具有明显的时间演替性。(2)居民游憩选择偏好集中程度不断减弱,游憩活动行为需求和空间指向趋于多元分散化。(3)游憩偏好指数等值线分布呈由中心城区向周边区域逐级递减的"圈层状"结构,游憩活动行为选择"空间极化"态势逐步弱化。(4)游憩活动行为重心位于中心城区,表现为先向"东北",再向"东南"方向迁移,标准差椭圆呈"东北—西南"偏转方向。     

大数据视角下城市客源市场空间结构动态研究——以南京市为例

空闲时间是影响居民出行的重要因素。以南京市为例,使用南京智慧旅游大数据平台获取数据,研究工作日、周末、3天小长假、"十一"期间来宁游客客源情况,基于集聚性差异、距离衰减、SPSS多元回归和空间吸引力研究不同时段来宁客源市场的空间结构动态变化。结果表明:(1)居民出游行为遵循距离衰减规律,且受到空闲时长的影响,时间越长,地理集中指数、基尼系数、首位度越小,客源吸引半径越大;(2)不同时段,人口、距离、人均GDP不再是最主要因素,而是更多地取决于空闲时长和居民出游意愿;(3)"十一"期间来宁游客量与以省为单位游客量相匹敌,空间阻尼系数β约是工作日期间的1/3,且在不同时段和空间吸引力值表现出不同的空间层次与动态变化。     

桂林市区游客酒店住宿的区位特征与形成机制——基于旅游流轨迹的实证分析

酒店等住宿设施是体现旅游城市形象和服务水平的重要窗口,对其空间分布特征的现有实证研究中,鲜有基于游客需求侧维度的系统解读,亟需一个能对多元结论提供合理解释的分析框架,以明晰不同结论的场景约束条件和应用价值边界。以携程旅行网上发布的桂林游记作为数据来源,提取游客旅游轨迹中的住宿信息,运用聚类分析、核密度估计、空间句法等方法解读桂林市区游客酒店住宿的空间特征,并从“旅游地—旅游流—酒店”三元关系的视角解读游客住宿空间分布的形成机制。结果表明：(1)桂林市区游客住宿空间具有显著的集聚特征,表现为多节点的分布格局;(2)酒店等住宿设施的集聚节点可分为“邻近交通门户”“邻近目标景观”“位于交通便捷区”三大类型,表现为至少具有“便捷旅游交通”与“邻近景观资源”两大空间特征之一;(3)酒店等住宿设施的集聚受旅游流空间集散的影响,而旅游流空间集散受旅游地空间结构的影响,“旅游地—旅游流—酒店”间的关联脉络构成游客住宿空间分布机制的解析框架;(4)“旅游地—旅游流—酒店”的分析脉络可以将传统研究中因侧重不同视角而得出的多元结论纳入同一框架并给出理论解释。     

后疫情时代的旅游恢复格局、过程与影响因素研究北大核心

构建旅游信心恢复指数和旅游出行恢复指数,对我国31个省份旅游恢复水平的时空演变和影响因素进行实证分析。结果发现:(1)我国旅游整体上呈现出“短暂低谷—逐步恢复—波动发展”的复苏过程。(2)旅游信心恢复水平优于旅游出行恢复水平,旅游恢复的不均衡性显著;旅游出行恢复指数的空间集聚现象强于游信心恢复指数。(3)旅游信心恢复指数和旅游出行恢复指数均与经济发展水平呈负相关关系,同旅游收入占GDP的比重呈正相关关系,旅游出行恢复指数还与确诊病例清零天数呈正相关关系。     

湖南“红三角”潜在游客时空分布特征及其影响因素

收集湖南"红三角"潜在游客及其他相关数据,分析其时空分布特征及影响因素,构建相关模型,同时分析各影响因素的边际效应。结果发现:1受气候、节假日、重大事件等因素的影响,以天为单位的湖南"红三角"潜在游客年内时间变化呈锯齿状"M"形,以月为单位的湖南"红三角"潜在游客年内时间变化呈不规则"M"形,潜在游客年内各月分布相对平均,季节差异不大。2旅游旺季,周内潜在游客变化有较强的规律性,周中高,周末、周初略低;旅游淡季,周内潜在游客变化规律不明显;春节、十一"黄金周"潜在游客变化呈倾斜的"L"形,春节潜在游客峰值出现较晚。3"红三角"潜在游客空间分布主要受到各省区人口基数、经济发展水平、网络普及率、受教育程度、空间距离等因素的影响,各省区潜在游客大致以湖南为中心,向外逐步减少,年内各月潜在游客分布具有波动性。     

我国旅游投诉的时空特征及其影响因素

基于人民网旅游"3·15"投诉平台案例数据库,以《旅游法》的实施时间2013年10月1日为节点,选取2011年10月1日—2015年9月30日前后两年2967个旅游投诉案例为研究样本,采用最优尺度分析法对旅游投诉与其发生的时空因素进行分析。研究结果表明:旅游投诉集中分布在旅游旺季,且旅游投诉对象、主题与投诉发生的月度、季度因素存在一定的关联特征;旅游投诉在空间分布上具有地域性,其中以西南地区的投诉量最多。此外,旅游投诉的对象、主题与投诉发生地区有着密切的关联性。根据研究结果,对旅游投诉时空特征的影响因素进行分析,提出"因时制宜"预防旅游投诉、"因地制宜"治理旅游市场、建立和完善旅游投诉案例数据库三方面的对策建议。     

基于网络游记的兰州市旅游流时空行为研究

随着电子产品的广泛普及和网络技术的快速发展,旅游行为足迹通过各种形式上传至网上已成为一种时尚,游客上传分享的网络游记为研究游客时空行为提供了大量的开放数据资源,而这些数据资源为区域旅游的时空行为研究提供了参考。利用"火车头采集器",收集了外地游客在2013年1月—2015年9月游览兰州市后在"马蜂窝"网站记录下的440篇游记作为论文的基础数据,综合应用社会网络分析方法,对兰州市外地游客旅游流的时空行为特征进行了研究。结果表明,游客滞留时间短,流量"季相"变化明显,旅游热点区域高度集中,游客移动轨迹表现出显著的"轴线—散点"特征。这与兰州市旅游网络结构密切相关:知名度较高的旅游节点占据整个网络的中心位置,中心性高,集聚和辐射能力很强,对其他景点的到访次数影响力较大,并形成了7个小子群,子群内部连接度高,而子群间的联系不紧密,旅游流网络密度低,整体旅游线路较少。因此,旅游流表现出高度的空间偏聚性,"核心—边缘"结构特征明显。     

基于百度指数的旅游目的地网络关注度时空特征与影响因素研究——以厦门市为例

以厦门市为例,采用季节性集中指数、周内分布偏度指数和地理集中指数等指标研究厦门市旅游网络关注度的时空分布特征。研究发现:(1)厦门市旅游网络关注度年内分布相对集中,集中分布在夏季;周内呈现"工作日高、双休日低"的特点。分析节假日特征发现,网络关注度呈现"山峰"状,在节前持续上升,假期初期达到最高值,节后回落到稳定状态。(2)厦门市旅游网络关注度空间分布相对集中,主要集中分布在东南沿海地区,尤其是福建省及周边省市,同时发现空间分布的集中程度趋于缓和。(3)地区经济发展水平、网络发达程度、社会人口统计特征、两地间经济联系、两地间距离等是影响厦门市旅游网络关注度的重要因素。     

北京地区博物馆旅游体验研究——基于大众点评网的网络文本分析

采用北京地区博物馆的网络评论文本,借助文本内容分析法探究游客在博物馆旅游过程中的旅游体验感知特征。结果表明:游客正面感知大于负面感知,满意度较高;游客动机主要为文化学习、专业研究、人生感悟、休闲娱乐与从众心理;游客行为主要体现在"参观、拍照、休息、游览"四个环节。故宫是游客提及最多、感知最深的目的地,游客偏好于历史文物、自然科学、文化艺术、民族宗教和军事类博物馆。游客满意度与博物馆的旅游吸引力因素密切相关,主要影响因素包括功能、票价、展馆特色、布展活动、设施环境、管理服务、区位交通等。     

入皖自驾旅游流时空特征及空间格局演化机制

通过线上自驾游游记抽取游客行程信息,探索入皖自驾旅游流的时空特征和空间格局演化机制。研究表明:①入皖自驾旅游流规模逐年波动上升,时空集聚特征明显,客源空间格局呈正相关分布;空间使用引力场主要来自于500km范围,次级引力场存在且主要来自我国主要城市群的节点城市。②入皖自驾旅游流城市间、景区间流动网络的核心节点分别为黄山市和宏村,城市与景区间空间格局均呈"南强北弱"分布。③自驾旅游流网络空间演化过程向复杂性、结构性方向发展,演化经济地理学视角能阐释自驾旅游流的空间格局演化机制。最后,对安徽自驾游发展及区域合作提出相关建议。     

基于文本挖掘的乡村旅游需求特征与体验差异研究——以上海市为例

借助在线口碑评价和文本挖掘方法,深入研究了上海市乡村旅游的市场需求特征、目的地体验共性和体验分异。上海乡村旅游目的地的在线点评热度具有显著的季节性特征,获得有关称号的乡村旅游目的地平均月点评数较高。游客的体验呈多功能复合型、景观观赏型和采摘体验型的同质化分异,且多功能复合型目的地游客体验的同质化倾向较严重。游客对乡村性事项的表达不足,乡村旅游产品和服务的品质仍有较大提升空间。采用文本分析法提取的上海市乡村旅游需求特征,与文献研究中展现的需求特征基本一致,说明文本分析法具有较高的准确性。     

武汉市历史街区空间结构及游客空间感知研究

历史街区作为一个城市重要的文化空间,其旅游开发程度直接决定了城市旅游的发展水平,是研究城市旅游的重要内容。依托GIS空间技术分析法,从武汉市历史街区的空间分布特征、历史街区与市内其他旅游景点的空间关系、历史街区与市内交通网络的连接程度三个方面进行分析,再通过代表性历史街区来阐述其历史建筑的保存和利用现状。在此基础上,借助内容分析法,从网络游记中提取游客感知信息,分析游客对武汉市历史街区的形象和地点的空间感知情况。基于旅游供需匹配的视角对其保护和旅游开发提出参考性意见,促进武汉市城市旅游可持续发展。     

基于态度与行为的自驾车旅游者类型划分——以苏州市为例

利用社会调查和市场细分方法,对苏州有自驾车旅游经历的群体的态度与行为进行实地调查.采用因子分析法,得出对自驾车旅游的感知评价主要集中在道路标识、经济成本、灵活便利、服务设施、风险和享受六个方面,并采用分层聚类法将自驾车旅游者分为中立者、狂热支持者和理性支持者三种类型.研究发现,年龄、文化程度、月收入等人口与社会特征,以及出游单程距离、停留时间、出游时间等旅游行为特征对自驾车旅游感知影响显著.     

丝绸之路新疆段文化遗址旅游资源时空分布特征研究

运用GIS空间叠加、最近邻指数分析(NNA)等方法对丝绸之路新疆段432个文化遗址旅游资源点的类型、分布模式、时空特征进行了研究。结果发现:(1)新疆文化遗址旅游资源类型较为齐全,主要以古遗址、古墓葬、古建筑为主,三者占比超过总量的84%。(2)研究区文化遗址旅游资源点的分布模式呈集聚分布,资源点空间分布表现出"空间组群、线状分布"的空间格局,但区域集中性显著,集中分布在12个集聚区。(3)旅游资源点的地区、类型和等级分布不均衡性明显,主要分布在丝绸之路南道、中道、北新道和塔城—阿勒泰4个分带,中道和北新道尤为重要,两带的旅游资源数量约占总量的80.11%。(4)文化遗产旅游资源的时间跨度较大,单个遗产资源点使用延续性较强,72%的文化遗址旅游资源分布在汉代—清代之间,而汉代、唐代、清代是分布最为集中的时间段。(5)影响研究区旅游资源点时空特征的主要因素是自然环境、文物保护制度、政治军事因素。