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。     

陕西关中地区旅游流"井喷效应"的时空演变规律

旅游流"井喷现象"是特殊时段旅游流时空分布的特殊现象之一,其时空分布规律研究有助于旅游目的地的科学管理参照.选取关中地区旅游资源丰富的西安、宝鸡、华山三地作为案例,建立"黄金周"客流周内波动指数R,周内分布偏度指数G,并使用相关分析和Pearson相关系数,分析陕西关中地区特殊时段内旅游流"井喷效应"的时空演变规律.结果显示,在假日制度时间约束下,旅游流呈现"井喷现象"显著,一级旅游目的地城市的旅游资源属性、周边地区旅游资源配置和区位交通状况共同影响着游客的空间选择行为,从而影响区域旅游流的时间和空间分布.     

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。     

游客对空气质量感知的情感分析——基于双向LSTM模型

空气质量是影响旅游目的地发展的重要因素,游客目的地选择、旅游体验和重游意愿等与其关系紧密。获取2013年1月至2019年7月游客在携程网发布的259个国内5A级景区空气质量的13,069条评论,通过双向LSTM模型进行情感分析,借助Gephi、Vosviewer分析其共现网络图,并依托扎根理论诊断影响游客对景区空气质量感知的因素。结果发现:①游客对我国旅游目的地空气质量感知情感值正面极性显著,时间上呈稳中有升的趋势,空间上"南高北低"格局明显。②高情感值景区与景区类型相关,低情感值景区则受地理位置影响。③共现网络图谱和扎根理论分析均得出自然环境、身体健康和服务设施是影响情感值的主要因素。     

高分辨率对湖南凤凰旅游气候舒适度与客流量年内变化相关性分析

利用湖南凤凰2009-2011年逐句气象统计数据,高分辨率对湖南凤凰旅游气候舒适性进行评价.在此基础上,采用OLS方法分析了客流量年内变化与气候舒适度指数的相关性.结果表明,入境客流量年内变化主要受天气和气候变化的影响,客流量旬指数的气候弹性系数为0.58％;国内客流量年内变化主要受气候变化、人们工作及休闲制度的影响,客流量旬指数的气候弹性系数为0.34％.本研究为丰富旅游气候研究以及旅游业发展规划、旅游项目开发和景区管理提供科学依据.     

基于多尺度的福建省民宿时空分布及其影响因素

采用变异系数和Theil指数、ArcGIS软件、地理探测器等方法对福建省民宿时空分布及其影响因素进行研究。结果发现:①福建省民宿业繁荣发展,呈现明显的空间差异性。②2008—2018年福建省各地级市民宿的空间分布发生了较大变化,闽南成为民宿发展热点区,闽东民宿业发展迅速。③福建省民宿时空分布受经济发展水平、旅游资源与旅游市场等因素的影响,其中旅游资源对民宿分布的解释力最强。     

基于PCI_2的网红旅游景区游客满意度差异研究——以重庆洪崖洞为例

以典型"网红景区"重庆洪崖洞为例,研究其游客满意度水平,并引入第二代潜在冲突指数(PCI2)对游客满意度的内部差异进行研究。结果表明:网红景区洪崖洞的游客满意度水平较高,旅游景观、旅游餐饮等是游客满意度较高的要素,而旅游服务与管理的满意度最低;游客在旅游服务与管理、其他旅游基础设施、景区环境等方面的满意度存在着较大的内部差异,而在旅游景观方面的差异最小。根据研究结果,提出洪崖洞景区未来发展建议。     

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。     

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。     

全域旅游背景下福州市休闲旅游资源空间分异及成因

基于福州市市域休闲旅游资源兴趣点POI数据,分析了该市休闲旅游资源空间分异特征,并探讨了其影响因素。结果表明:①福州市休闲旅游空间分布集聚特征显著,呈现多中心的分布形态,市中心及周边区域形成休闲旅游资源的空间热点区,外围区域相对分散。②全域范围内各乡镇专业化休闲旅游空间差异显著,部分乡镇比较优势突出。③各类型休闲旅游资源空间集聚表现有所不同,随空间尺度范围增大,各类型总体呈现单峰式的集聚分布,集聚程度先增后减。④休闲旅游资源的空间发展差异主要受城镇化发展水平、居民可支配收入、人口密度等因素的影响。     

村寨型乡村旅游地游客满意度影响因素与机制研究——以西江千户苗寨为例

乡村旅游地可细分为城郊型、景郊型、村寨型等三类型,不同类型乡村旅游地的游客满意度往往存在不同的制约因素与形成机制,因此有必要具体探究各类型乡村旅游的游客满意度影响因素与机制。以贵州西江千户苗寨为例,运用结构方程模型针对性探究村寨型乡村旅游地的游客满意度影响因素与机制,得出以下结论:村寨型乡村旅游地的游客满意度主要受旅游地人文环境、旅游吸引物和旅游地设施等因素影响;游客满意度各维度评价值与其对总体满意度的影响权重之间无显著关联。研究结论对村寨型乡村旅游地的旅游产品设计、游客满意度提升和旅游地可持续发展等具有一定的参考价值。     

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。     

基于百度指数的网络空间关注时空分布研究——以长三角5A级景区为例

旅游景区网络空间关注度是其现实旅游流的前兆。利用百度指数提供的"用户关注度"功能,通过关键词搜索获得长三角地区30个5A级旅游景区2014年1月1日至2014年12月31日的网络空间关注度数据,利用GIS等方法进行分析。研究表明:周内存在"日前兆"现象,平日关注度明显高于周末、节假日;月内存在"月前兆"现象,黄金周呈现明显的"井喷现象";网络关注度的空间分布与铁路、高速公路布局趋于相同;2011—2014年间存在相似的时空分布规律,但也有一定的差异性。网络关注度是一种潜在的旅游流,其时空分布特征可为区域旅游流的预测提供一定的理论指导。     

湖北省体育旅游资源空间分布格局研究

运用计量统计和GIS工具对湖北省体育旅游资源空间分布格局进行研究。结果显示:湖北省已开发体育旅游资源1039个,地均55.80个/万km~2、人均16.85个/100万人,人文旅游资源远多于自然旅游资源。体育旅游资源的空间分布类型为集聚型分布,其分布密度具有多中心分布的态势,总体表现为"两边多、中间少"的分布格局;空间分布重心位于荆门京山县南部,各类型体育旅游资源重心位于武汉城市圈与鄂西生态文化旅游圈交界地带;空间分布具有明显自相关性,热点区位于武汉城市圈内鄂城—汉川—孝昌构成的三角地带,冷点区位于巴东—竹山—茅箭—谷城形成的梯形地带和咸宁地区。从战略制定、开发模式、资源整合三方面对湖北体育旅游资源空间分布提出优化策略。     

旅游扶贫重点村空间分布及产业特征——以安徽省为例

大力发展旅游扶贫重点村是新时代实现乡村振兴战略的重要手段。以安徽省333个旅游扶贫重点村为研究对象,综合利用最邻近指数、地理集中指数、不平衡指数、核密度估算值、地理联系率等方法探讨了安徽省旅游扶贫重点村的空间分布规律和特色产业。结果表明:安徽省旅游扶贫重点村分布主要呈集聚状态,西多东少、北密南疏,空间分布不均衡。核密度分析表明,安徽省旅游重点村空间分布存在冷热点。旅游扶贫重点村空间分布实际上是政策主导下各因素综合作用的结果,主要影响因子有政策倾向、地理因素、资源禀赋、交通网络、区域经济和核心城市。根据结果提出发展建议:科学编制乡村旅游扶贫规划、推进基础设施均等化建设,因地制宜发展旅游新业态。     

基于数字足迹的广州市旅游者时空行为特征研究

采集马蜂窝网站2016年1月1日至2021年4月30日的游客游记文本作为研究的数据源,运用内容分析法和空间分析法对广州市游客的时空行为特征进行探究。结果表明:(1)品尝美食与游览各具特色的建筑是广州游客最主要的旅游行为。(2)不考虑疫情因素,游客出行受气温和假期等因素影响主要选择在冬季和长假出游,其中:家庭/亲子游类型游客的出行季节集中程度高且出行天数长,个人游类型游客的出行季节集中程度低且出行天数短。(3)广州游客的空间聚集呈现明显的极化特征,旅游活动空间主要集中在荔湾、越秀、天河和海珠等中心城区,游客的空间活动轨迹由中心城区向外辐射。(4)广州旅游流网络中一、二级节点具有紧密联系,游客主要在这些节点间流动。     

“一带一路”中国段四星级酒店位序规模差异化研究

选取"一带一路"中国段建设涉及的18个重点省区2000—2014年四星级酒店数据,利用标准差、变异系数、基尼系数、首位度、赫芬达尔系数等分析了其位序规模差异。研究发现:(1)"一带一路"中国段四星级酒店整体发展不平衡、首位分布明显,首位省区经历了由广东到浙江的变化。(2)双对数回归分析发现,其规模分布经历了先扩大后缩小的趋势。同时,"一带一路"中国段四星级酒店的规模和位序分布具有较好的空间耦合,经历了由双分形向单分形的演变。(3)"一带一路"中国段四星级酒店呈现平稳型、波动型、上升型和衰退型四种发展形态,并从旅游资源禀赋、交通基础设施、经济发展水平、对外开放度和旅游发展水平等五个方面分析了其规模差异化的原因。     

以地市为单位的中国旅游经济发展空间差异分析

收集2005—2016年中国339个地市的旅游总收入,利用基尼系数、水平梯度、首位度等指标分析我国旅游经济发展的空间差异及其变化。结果表明:(1)由于各地区旅游资源丰度、经济发展水平、对外开放程度、交通区位等因素的不同,我国旅游经济发展存在较大的区域差异。随着各地区旅游业的发展,我国旅游经济发展区域差异呈缩小趋势,但依然较大。(2)东、中、西3大区域内旅游经济发展的区域差异呈减小趋势,东部地区旅游经济发展的地区差异最小,西部地区和中部地区的区域差异相对较大,东部和西部地区旅游经济发展结构明显改善,中部地区改善幅度较小,有较大的提升空间。(3)除个别省区外,各省区旅游经济发展的区域差异在减小,许多省区的区域旅游差异进入合理范围内。首位城市基本是省会城市,且大部分省区首位城市没有发生变化,二城市首位度和四城市首位度呈下降趋势。     

中国海洋资源开发强度时空格局演化及影响因素分析

采用层次分析—熵值法结合D-S证据合成理论确定权重并建立评价模型,分析我国沿海11省区2002—2015年的海洋资源开发强度及其时空演化特征。结果表明:(1)我国整体的海洋资源开发强度从2002年的0. 199提升到2015年的0.370。(2)核密度曲线分布特征由"尖峰对称"分布向"宽峰长尾"转变。(3)海洋资源开发强度空间格局变化明显,高开发强度的省区由2002年的0个增加到2015年的2个,低开发强度省区由8个减少到3个,空间分布上以天津、河北最高,其次是江苏,其他省区开发强度均较低。(4)我国海洋空间资源和旅游资源开发强度以天津、河北、江苏、上海等较高,海南、福建等较低;海洋矿产资源开发强度天津、河北远高于其他省区,各省区海洋化学资源开发强度均很高,天津等6省区均在0. 75以上,江苏等3省区逐年下降;近海养殖强度以福建、广东、广西、海南较高,上海较低,近海捕捞强度以河北、山东、江苏、浙江、福建较高,广东、广西、海南较低。(5)经济发展水平对海洋资源开强度有正向影响,影响系数为0. 047,产业结构水平影响系数为0. 838,正向影响明显;社会投资水平对海洋资源开发产业的影响系数为2. 28E-06,表明对海洋资源开发强度的增加有一定的影响;人力科研水平具有明显正向影响,影响系数为109. 764;对外开放水平的影响系数为-0. 0003,影响较小;政府扶持力度的影响系数为-2. 097,负向影响较大。