我国漂流旅游景区的空间分布研究

近年来漂流旅游逐步成为我国夏季旅游的新兴热点,在各地发展迅速。以我国漂流旅游景区为研究对象,运用地理集中指数、不平衡指数、基尼系数等计量地理学方法和ArcGIS分析软件对其在全国的空间分布特征进行了定量与定性分析。研究表明,我国610处漂流旅游景区主要分布在中东部地区,呈集中和空间凝聚态势,且分布的均衡度很低;而在地势第三级台阶内的山地丘陵地区呈现明显的条带状凝聚,多位于降水充沛的季风性气候区。同时,漂流旅游景区的分布与区域经济发展水平之间存在一定的空间耦合关系,体现出明显的城市指向。     

旅游设施空间分布特征及其与旅游资源空间错位分析

探讨旅游设施空间分布及其与旅游资源的空间错位特征,能够为旅游设施空间合理规划、推动云南省旅游业高质量发展提供理论依据。以旅游设施兴趣点为研究对象,采用标准差椭圆、核密度估计等方法定量分析了2011年和2021年云南省旅游设施的空间格局分布特征,利用重力模型探究了云南省旅游设施与旅游资源的空间错位特征。结果表明:(1)云南省旅游设施空间上整体呈东—西分布格局,与旅游资源空间分布趋势具有一致性,且整体分布呈现收缩趋势;(2)不同旅游设施空间分布均朝着均衡的方向发展,各类旅游设施在空间上形成块状集聚、多中心发展的格局;(3)云南省旅游设施分布与旅游资源空间格局的不一致性较高,空间错位距离明显;(4)旅游设施与旅游资源整体空间错位距离在降低,但各州市间空间错位程度相差较大。     

非物质文化遗产的空间分布及旅游响应分析——以河南省为例

空间分布分析有助于深入地把握非物质文化遗产的赋存特征。在详细分析河南省18个地级市非物质文化遗产数量和类型的空间分布特征后,进一步分析了河南省非物质文化遗产空间分布特征与旅游发展之间的关联性。在此基础之上,针对跨区域非物质文化遗产项目的开发问题、开发时非物质文化遗产项目的选择问题、开发时非物质文化遗产原真性维护等问题提出了河南省非物质文化遗产旅游开发的思路和注意事项。     

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。     

秦岭南北两麓旅游地成长与旅游流空间分布对比研究

系统收集了2002-2008年陕西省秦岭南北两麓旅游收入、旅游客流量、旅游资源等级等数据,利用市场占有率、环比增长率、集中度指数对秦岭南北两麓的旅游业成长及空间分布问题进行了定量研究.结果表明,旅游地成长优化度与旅游流空间分布密切相关,秦岭北麓旅游发展的市场占有率高但发展速度相对较慢,南麓的旅游占有率低但发展速度快;秦岭南北两麓由于旅游业发展的起点差距较大,内部极化现象严重;南北两麓的游客集聚度正从北麓逐步向南麓转移.     

长江三角洲生产性服务业的空间分布特征分析

在国家层面,生产性服务业向大都市地区聚集的趋势十分明显;在地区层面,生产性服务业在都市核心区集群化发展日益凸显。长三角地区生产性服务业发展不平衡,总体上初步形成了以上海生产性服务业与其他城市现代制造业相互促进的发展局面,产业之间的联系更加紧密,横向联系日益加强,推动着长三角地区产业竞争力和区域竞争力的提升。     

吉林省A级旅游景区空间分布结构特征与形成机制分析CSSCI

以吉林省125处国家A级旅游景区为研究对象,对其空间结构特征和空间分异规律进行分析。结果显示:1吉林省A级旅游景区在空间分布类型上属于集群型分布,景区点密度布局不均衡。2旅游景区在各个行政区之间呈现非均匀的集中分布态势。3吉林省A级旅游景区分布主要受地形地貌、经济腹地发展水平、民族文化、交通条件和政府行为决策影响。     

中国重要农业文化遗产空间分布格局及其成因

以中国农业农村部评选的6批次138项重要农业文化遗产为研究对象,运用ArcGIS空间分析方法探究中国重要农业文化遗产的空间分布格局及成因,旨在为重要农业文化遗产布局优化与保护利用提供参考。研究表明：(1)中国重要农业文化遗产呈“△”型集聚分布格局,在第二与第三阶梯交界带、东部沿海及沿长江流域形成3条密集分布带。(2)空间分布密度不均匀,整体呈现“大分散、小集中、多点集聚”分布形态,高密度区主要分布在长三角、京津冀、皖赣交界处、珠江三角洲、武陵山片区和黔湘桂省际交界区,形成燕赵文化、江南水乡文化、岭南文化、徽文化和多民族文化5个文化集聚区。(3)重要农业文化遗产空间分布差异的成因主要与腹地经济、旅游发展、地域文化、人口分布等社会经济因素,以及高程、河流、气候等自然环境因素密切相关。     

旅游型城镇旅游公共服务体系空间分布特征及其优化策略——以南岳镇为例

基于南岳镇旅游公共服务的实地调查,采用GIS空间分析和数据统计方法分析南岳镇旅游公共服务体系构成要素的空间分布特征和优化策略.结果表明,南岳镇旅游公共服务体系在地理空间上呈现“千”字形布局;旅游公共服务体系集聚水平的类型和空间差异明显;旅游公共服务体系空间集聚的时序差异显著;提出应以祝融南路为轴线,建设旅游服务综合体;结合镇区旧城改造,实现旅游服务功能分区;实施旅游信息化工程,提升旅游接待服务体系的优化策略.     

合肥市农业旅游观光园的规划设计

通过调查与分析合肥市农业观光园的现状,得出目前合肥市农业旅游观光园存在的问题。结合桃蹊农业桃主题生态园案例分析,指出农业旅游观光园需以特色农业为主题,景观规划鲜明,进行多层次、多元化发展才能达到可持续发展的目的,从而带来更多的经济效益、社会效益和生态效益。     

国内旅游空间结构研究进展

对国内期刊2000年以来刊载的有关旅游空间结构的152篇文献进行统计、分类和总结。结果发现：国内旅游空间结构的研究主要集中于基础理论研究,旅游空间组织形态研究,旅游空间结构模式、演化与优化研究,旅游流空间结构研究,旅游空间相互作用研究,旅游空间结构影响研究,旅游空间发展战略研究和其他研究等方面。指出了当前研究中存在的问题。     

中国旅游业集聚化水平及演化空间差异研究

旅游业空间集聚是一种客观的经济现象,旅游业集聚化水平在一定程度上决定了区域旅游经济效益的发挥。运用变异系数、空间集聚指数分析了我国旅游业集聚化水平及演化空间差异。结果表明,我国旅游业集聚化水平空间差异显著,总体上以环渤海、长三角、珠三角地区为中心,空间形态呈由东向西逐渐减弱的阶梯式空间格局。随着旅游业的不断发展,旅游业集聚化水平表现出向西梯度推移的态势。旅行社空间非均衡性程度高,空间差异不断扩大,星级饭店、景区（点）空间非均衡性相对较弱,空间差异呈缩小趋势。旅行社、星级饭店、旅游景区（点）集聚化水平表现出较强的空间耦合性,相关性显著。同时,就我国旅游业集聚化水平空间差异影响机制进行了初步探讨。     

基于GIS的安徽省土壤空间分布的分形特征研究

分维数和稳定性指数是土壤空间分布的重要指数。通过建立安徽省土壤的空间数据库,运用分形理论,获得安徽省土壤类型周长与面积的关系,进而计算出各类土属在空间上的分维数和稳定性指数大小,得出如下结论:①安徽省土壤图斑的周长与面积之间存在双对数函数关系,相关性系数大部分在0.9以上,证明了安徽省土壤空间分形的客观存在。②安徽省各类土壤空间分维数大小在1.1375—1.9948之间,平均值为1.6138,最大的是泥质岩砾质土,最小的是脱青湖泥田。分维数在空间分布上存在差异,总的趋势是从西北向东南逐渐变大。③各种土属的稳定性指数在1.0252—0.0124之间,平均值约为0.2324,最大的是湿潮土,最小的是砂礓黄土。     

我国滨海地区入境旅游流空间结构研究

以我国滨海11个省（市）1995--2011年17年间入境旅游资料为基础,从旅游流流量、旅游流客源地空间结构和旅游流目的地空间结构方面研究入境旅游流空间结构。结果显示,滨海省（市）入境旅游流流量一直呈现持续增长态势;滨海省（市）入境旅游外国客源市场的地理集中指数处于31—34．5之间,总体趋势减小;入境游客密度指数说明滨海地区入境旅游流目的地呈现明显的非均衡态势,整体上是从中心向两翼递减的空间格局。     

中国旅游业发展质量空间差异综合分析

从旅游者、旅游企业、区域影响层面构建旅游业发展质量综合评价指标体系,对我国大陆31个省（市、自治区）旅游业发展质量空间分异进行了综合分析。研究表明,我国旅游业发展质量空间差异明显,东部地区旅游业发展质量普遍高于中西部地区。根据旅游业发展质量空间差异,将我国旅游业发展质量划分为5个等级,概括为6大片区,并指出我国旅游业发展质量具有空间集聚的分布特征。     

重庆市春季大气NO2浓度空间分布特征研究

为了解重庆市大气中NO2浓度空间分布特征，研究了一种被动式采样器在该地区野外采集大气NO2的可行性，并在2004年3～5月期间利用这种采样器对重庆城区2600Km^2范围大气中的NO2进行了连续观测。结果表明：NO2浓度值随城区类型、观测点位置不同有一定的差异，其分布与交通强度密切相关；前后两次观测有相同(除南岸区外)的区间浓度梯度。