基于百度指数的哈尔滨热点旅游景区网络关注度研究

互联网已经成为当前绝大部分居民出游前了解旅游相关信息的最主要渠道。基于百度指数的数据分析功能,分析旅游目的地的网络关注度变化,为景区网络市场营销决策提供有益参考。以哈尔滨热点旅游景区为例,经检索得到2011-2016年网络关注度曲线图,发现2011-2016年期间哈尔滨热点旅游景区网络关注度黄金周、月度、年度的分布特征。研究结果表明:哈尔滨热点旅游景区大致可分为"单峰"型、"双峰双谷"型、"三峰双谷"型;"五一"和"十一"黄金周前一周至黄金周后一周的哈尔滨热点旅游景区网络关注度一直呈上升趋势。     

基于大数据的洛阳市旅游流时空分布特征

在大数据背景之下,基于洛阳市游客新浪微博签到数据,应用游客新浪微博签到频次、时间分层法、核密度空间分析法,分析了洛阳市旅游流年内时空分布特征,所得结论如下:(1)洛阳市旅游客流量年内变化总体上呈"双峰山岭"型分布特征,两个较为突出主峰分别对应洛阳牡丹文化节、十一黄金周,客流量在不同的时段表现出明显的相似性、对称性、反季节性等变化特征。(2)从客流量年内多重尺度时间变化上看,呈现出春季客流量夏季客流量秋季客流量冬季客流量的变化趋势,月内变化曲线呈现出类似锯齿状的突峰型或凹谷型,不断起伏的高峰分别对应双休日和传统节假日,周内变化曲线呈现出明显的"翘尾"形,星期六和星期天客流量最大,日内变化曲线整体呈现"平勺"形特征。(3)洛阳市旅游流空间分布形态呈现出"小型化、斑块化、大分散、小集散"和"一核多中心"的特征,热点区倾向于向高等级旅游景区聚集、城市中心城区集聚、重要交通设施集聚。(4)洛阳市旅游流日内各时段空间分布特征大致相同,变化主要发生在主城区,根据空间相似性,可分为两个阶段,0~9时段为游客休整期,旅游者活动较少,空间分布范围较小,9~24时段为游客游览和夜生活期,游客较为活跃,活动范围较广。     

张家界市旅游客流量的时空变化及其影响与对策研究

1982年以来,张家界市旅游业发展很快,但由于社会和自然诸多因素的影响,客流量年际间仍出现一些波动,年内季节波动尤其明显。旅游客流量的时空差异变化,是旅游经济的固有特性。在客流量波动中,该市主导景区对卫星景区起主导作用。本文分析了该市客流量时空变化的特点、原因及对全市经济与社会发展特别是对旅游业发展的影响,同时提出了减少旅游经济负面影响的对策。     

山东省高等级旅游景区空间结构特征及驱动因素研究

运用地理集中指数、基尼系数、ArcGIS空间分析、聚类分析等方法,研究了山东省139个高等级旅游景区空间结构特征、驱动因素。结果表明:(1)山东省的旅游景区主要以自然类和历史文化类景区为主,二者比例超过景区总量的45%;5A、1A级景区偏少,2A、3A、4A级景区为主体;(2)高等级旅游景区的R值、G值、Gini值、CV值分别为0.8114、29.44、0.9091和156.28%,表明其空间分布类型为凝聚型分布,依据上述指标可将17地市划分为4个层级,其主要集中于青岛、临沂、烟台、济南等第一、二层次的地市;(3)53.24%的高等级旅游景区分布在半径30 km的缓冲区内,其在空间上呈现"中心城区、近郊区密集,而远郊区、城市周边县市稀疏"的"圈层式"结构,形成5处明显的集聚点群;(4)旅游资源、旅游需求、旅游供给、集聚与扩散是其空间结构形成的4个主要驱动因素。     

江西省山岳型风景名胜区旅游季节性差异——以庐山、井冈山、三清山和龙虎山为例

选择江西省具有不同资源风貌和文化特质的庐山、井冈山、三清山和龙虎山四个山岳型风景名胜区为案例,以2008—2013年的月度客流数据为基础,使用季节性结构分量模型、基尼系数,并结合气候舒适度评价指标,解读四景区旅游流年内季节分布形态、年际季节波动、季节性强弱程度和基于气候舒适度及主要节假日因素作用下的季节性差异。结果表明,四景区旅游季节性与景区的自然属性、文化属性、形象定位及国民假期分配制度和其它特定时间节点的旅游刚性需求、旅游活动形式等因素紧密联系,当气候并不直接作为旅游资源植入景区旅游活动时,气候舒适度只在一定程度上影响旅游者环境感知,并不会成为旅游者判断景区是否适游的决定因素。最后,就如何克服四山季节性及我国山岳型景区旅游季节性的未来趋势进行了探讨。     

湖南省A级旅游景区分布格局及空间相关性分析

基于GIS空间分析技术,从类型、密度、关联及均衡性等方面对湖南省A级旅游景区的空间分布特征及影响因素进行研究,结果显示:①湖南省A级旅游景区在空间上为典型的集聚型分布,分布密度总体呈现"东北多,西南少"的半包圆型分布格局,主要集中于长沙、株洲、湘潭3市周边。②A级旅游景区具有明显分形特征,且分形结构复杂,在自组织演化过程中围绕交通、城市等地理要素展开,京港澳、长张、杭瑞、沪昆等主要交通干线及城市周边是A级景区的主要聚集区,且具有明显的等级性。③A级旅游景区发展较为活跃,热点区和冷点区空间差异明显,在省域层面表现出显著的"块状"分布特征。④随着景区级别由高往低,A级旅游景区空间分布呈现由东北向西南转移的趋势,展现为由点状到带状再到点面结合的空间分布规律。⑤旅游资源禀赋、地形地貌、湖泊水系等是影响A级旅游景区分布的内在因素,而社会经济水平、交通条件、人口分布等是重要的外在推手,对其空间分布影响较为显著。     

基于数字足迹的游客时空行为特征分析——以南京市为例

以南京市为例,以网络游记为基本数据源,提出了旅游数字足迹结构化表达和建库方法,并结合文本分析和GIS时空间分析方法,从旅游形象、游客行为时序变异及空间格局等方面分析了南京游客时空行为特征。结果显示:(1)"历史"可作为南京旅游形象整体认知,且受气温和假期因素影响游客多选择在春夏季出游;(2)到访南京旅游景区空间最邻近指数为0.48,核心城区成为到访景区、游客聚集区域;(3)到访南京旅游轨迹空间上表现为由核心城区向外辐射,旅游流空间结构则以夫子庙为核心逐级向外展开。在此基础上,从旅游景区形象提升、旅游景区游客容量控制、旅游市场营销等方面探讨了南京旅游发展优化措施。     

东北地区旅游资源赋存演化特征与旅游业空间重构

基于东北地区2002、2007、2013年A级旅游景区数据,采用多样化指数、等级结构金字塔、品质度、最邻近点指数、点密度分析、不平衡指数等数理与空间分析方法,探讨了东北地区旅游资源赋存的时空演化状况,研究发现:1从数理演化特征来看,东北地区旅游资源类型丰度缓慢提升,同时省际差异较为显著;旅游资源等级体系呈"中间等级数量丰富,低、高端景区缺乏"的纺锤形结构,且伴随旅游景区数量及属性结构比例变化,纺锤形结构呈现"结构破缺—平衡稳定—重心偏离"的演变特征;旅游资源品质度整体呈上升趋势,但增长速率省际分异明显。2从空间演化特征来看,东北地区旅游资源空间分布具有凝聚型特征,景区省际空间分布演变对东北全局没有必然影响;2002年以来旅游资源集聚热点不断增多,景区分布盲区不断消亡,集聚格局由单核空间扩张向跨行政区重组联动发展;旅游资源分布不平衡指数呈下降趋势,景区空间集聚态势逐步弱化,扩散化倾向不断加强。在上述研究结果的基础上,从旅游产业轴带、旅游产业圈层、旅游产业组团三种模式出发,提出了东北地区旅游产业空间的重构构想。     

黄河流域高级别旅游景区空间分布特征及影响因素

黄河流域生态保护和高质量发展的重大决策,迫切要求开展黄河流域旅游业发展的整体研究。以GIS10.3作为主要分析工具,系统梳理了黄河流域内1 010个3A级以上旅游景区的空间分布特征和影响因素,结果表明:①黄河流域高级别景区整体呈"大分散、小集聚"的分布状态,三大自然区划内景区分布悬殊,东部季风区数量最多、密度最大;②黄河流域高级别景区空间分布类型以凝聚型为主,在流域中下游的西安、济南等沿黄城市附近形成大的凝聚中心;③黄河流域高级别景区核密度分布空间差异显著,整体呈倒"入"字形结构,不同级别景区之间存在密度差异;④黄河流域高级别景区之间存在较强的空间自相关,空间关联类型以正相关为主,且集聚特征明显;⑤自然地理环境、旅游资源禀赋、交通区位、社会经济发展水平和旅游经济联系强度对黄河流域高级别景区的空间分布具有显著影响,且对不同类型不同级别景区的影响程度存在差异。最后,文章针对黄河流域景区空间格局优化及旅游经济高质量发展提出了建议。     

乌镇景区网络关注度动态演变与空间差异分析

利用"百度指数"数据共享平台获取2013—2017年中国大陆31个省区的乌镇景区网络搜索指数,结合区域经济差异测算指标研究分析了乌镇景区网络关注度的空间差异特征及其影响因素。研究发现:①全国乌镇景区网络关注度总体呈现出波动态势,下半年较上半年起伏较大。季节性差异显著,但近年来的热门综艺、国际盛会等"大事件"引致旅游流基本平衡了淡季关注落差。②各地区的乌镇景区网络关注度总体表现为"东高、西低"的空间分布特征,其中,西部地区的季节性差异最为凸显。③东部、中部、西部三大区域乌镇景区网络关注度存在显著差异。区域间差异逐年递减,集聚程度趋向缓和;区域内关注较为分散,空间结构相对均衡。④乌镇景区网络关注度时空差异是经济发展水平、网络发达程度、社会人口统计特征、气候舒适度和地理空间距离等因素综合影响的结果。