山西省旅游流空间网络结构特征研究——基于不同出游方式的比较

随着信息时代的来临和交通系统的完善,游客出游呈现出跟团、自助和自驾车等多样化方式,不同出游方式下形成的旅游流空间网络结构也不同。借助社会网络理论与方法,以景区为节点分析跟团游、自助游和自驾游不同出游方式下山西省旅游流空间网络结构特征及差异。结果显示:不论是哪种出游方式,山西省旅游流空间网络中处于核心地位的是高级别的景区;景区的网络中心地位与其中介能力并不完全一致,而且景区在不同旅游流空间网络中的中心地位有差异;不同出游方式下的山西省旅游流空间网络发育程度不同且总体偏低;同时总体呈现出核心—边缘结构和空间分异特征。     

湖北省旅游流网络结构的特征与优化

运用社会网络分析法,构建湖北省旅游流网络结构,分析湖北省旅游流网络结构特征,并进一步分析内部不同区域旅游流的网络结构及其差异,在此基础上提出旅游流空间结构优化对策。研究表明:1湖北省旅游流网络节点核心—边缘结构明显,网络整体密度低,中心化趋势明显,核心节点偏少。2湖北省旅游流呈现出以武汉为核心,以宜昌、十堰、襄阳和恩施为次核心的网络结构。3区域内"两圈"旅游流网络结构差异明显,鄂西圈旅游流网络密度相对较高,武汉城市圈旅游流网络密度较低。最后,研究认为,要进一步建设完善核心节点,加快边缘地区发展;完善旅游交通网络建设;构建新的旅游空间体系的优化路径。     

旅游流网络结构韧性特征变化及其影响因素——以贵州省为例

文章通过网络爬虫获取贵州省2010—2022年旅游流数据,构建旅游流网络及其结构韧性的综合评估及攻击指标体系,并借助复杂网络、指数随机图等方法,实证探讨了贵州省旅游流网络结构韧性的变化特征及其影响因素。结果表明：(1)贵州省旅游流网络结构韧性呈现先下降后上升的态势,旅游流网络联系的增强并未带来网络结构韧性的提升。韧性水平较高的地区多为东南部的旅游中心城市;(2)分维度来看,贵州省旅游流网络形成了较为典型的“核心—边缘”层级结构,网络的匹配性明显,传输性在不断提升,小团体集聚现象开始凸显;(3)旅游流网络结构在随机攻击下呈现出鲁棒性特征,而在蓄意攻击下脆弱性较为显著,且在蓄意攻击下网络承受能力随时间推移整体呈现上升趋势,旅游流核心网络不断拓展;(4)网络内生结构、个体属性以及外生网络变量共同影响着旅游流网络结构韧性变化。其中,网络互惠性、经济水平、产业结构、政府支持与接待能力对旅游流网络结构韧性变化具有显著正向影响,市场规模对旅游流网络结构韧性变化的正向作用不断凸显,而网络边数与空间距离对旅游流网络结构韧性变化具有明显的抑制作用。     

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。     

红色旅游流网络空间分布特征研究——以江西省为例

以江西省为研究区,基于社会网络和空间统计分析方法探究红色旅游流网络空间结构特征。研究发现：(1)红色旅游流网络中心化趋势显著,少数核心节点对网络控制能力强,大部分节点集聚效应强于扩散效应。大部分网络节点存在显著的不对称性,网络整体处于不均衡状态。(2)红色旅游流网络呈现出“双核集聚、整体分散的线网状”空间分布形态,具有显著的等级分层集聚现象,根据红色旅游流联系度可划分为红色旅游核心区、次核心区、边缘区、孤立区4个类型。(3)红色旅游流核心区为江西省行政中心,红色旅游流次核心区旅游资源特色突出且交通区位优势显著,红色旅游流边缘区旅游资源特色鲜明但区位优势不明显,红色旅游流孤立区在旅游资源和交通区位方面均不具有优势。(4)在市域尺度上,红色旅游流网络均呈现出向旅游接待与服务功能完备的城市中心城区、5A和4A级景区集聚的特征,红色旅游流网络内部也表现为“单核集聚”“双核联动”及“以点织面”等差异化空间分布形态。     

武汉城市圈旅游经济网络结构及其演化

运用旅游经济联系强度模型和社会网络分析法,以2001、2007以及2012年为研究的时间截面,分析武汉城市圈旅游经济网络结构的演化特征和影响因素。研究结果表明:武汉城市圈旅游经济联系呈现出以武汉为中心的分布格局,武汉在旅游经济网络中具有较强的垄断性;旅游经济网络整体联系密度较低,网络结构发育程度不成熟,且具有逐渐提升的趋势;核心—边缘结构明显,核心地区的地位突出,空间辐射效应逐步增强;旅游经济网络的核心节点已基本形成,具有明显的层次性;经济社会发展水平、旅游资源禀赋、旅游交通可达性对旅游经济网络结构的影响较大。     

基于在线预订数据分析的旅游流网络结构特征与影响因素——以长三角地区为例

流空间的特征分析及其流空间结构的有效揭示与解析,对于厘清和掌握流空间的科学内涵与外延及其内在机制的形成具有极其重要的学术价值。文章基于在线预订数据提取、处理、归纳及分析,结合社会网络分析技术,对长江三角洲地区旅游流的网络结构特征及其影响因素进行分析。结果表明:(1)旅游流网络结构整体上较为松散且存在不均衡性,具有明显的核心区和边缘区,"核心—边缘"结构特质清晰,"中间重、两头轻"的网络格局已初步形成,核心区的内部联系较之边缘区,密切联系程度显著。(2)从凝聚子群的分析来看,上海、南京、杭州、苏州、宁波、无锡、常州等城市出现较高的频次,成为支撑整个旅游网络体系重要的派系节点,对于旅游网络体系的形成发挥重要价值。从结构洞指标分析来看,上海、南京、杭州在旅游流网络中占据较多优势,节点的有效规模和效率较高,拥有更多的竞争机会和非替代性区位优势。(3)针对流空间网络体系的影响因素深度剖析表明,旅游资源禀赋和交通发展水平对于空间流的走向作用更为明显,地区经济发展水平、旅游服务接待水平的作用依然较大,不同因素之间的共同作用和影响促进了流空间在长三角地区网络结构的形成和发展。     

乡村旅游地游客情感时空特征及影响因素——以婺源为例

文章以婺源县33个乡村旅游地为案例地,以游客网络评论为数据源,绘制游客情感地图,分析乡村旅游地游客情感的时空特征,并利用地理探测器测定其影响因素。研究发现：(1)在空间特征上,游客高情感值主要分布在婺源的东部和北部地区,情感热度自东部、北部向中部和西部逐渐减弱,呈现出“二核三次多从”的分布格局,核心—边缘特征明显。(2)在时间特征上,游客情感值在不同月份有一定的波动性;情感高值常常伴随着季节性景观的展现和相应的季节性活动的开展而出现,呈现出时间上的同步性;游客情感均值月度波动程度反映了乡村旅游发展的相对成熟度。(3)乡村旅游地游客情感受到旅游资源禀赋、旅游交通与住宿、旅游政策与服务和游客个性化特征等因素的综合影响,其中高级别旅游景区的数量、旅游交通的距离、旅游信息平台的数量是控制性影响因子。     

基于数字足迹的乡村旅游流空间结构特征--以浙江省湖州市为例

乡村旅游是乡村振兴的有效路径,也是近年来研究热点,而在乡村旅游流领域研究相对不足。以湖州乡村旅游地为案例,通过对大样本数字足迹的数据处理,分析乡村旅游流空间结构特征,总结空间行为偏好。结果表明:①乡村旅游数字足迹呈现全年双峰值、月度差异不大的时间特征,"双核"多组团的空间分布特征,以及古镇、古村、民宿等带有文化符号旅游景观导向的空间偏好特征;②网络密度0.27的乡村旅游流空间结构由连接度高的34个节点构成,除核心吸引的双核外,民宿集聚区构成了网络结构的核心点;③传统旅游吸引物、民宿集聚区等节点呈现较强的网络中心性,节点的网络结构特征反映乡村旅游流空间呈现的地理临近性,以及区域空间集聚、扩散与联动发展效应。依据研究结论提出"完善与发挥节点集聚扩散功能,增强节点对数字足迹的有效吸引力,提升乡村旅游经济发展质量,助力乡村振兴"的发展策略。     

基于旅游目的的特殊时段旅游流时空分布特征研究——以武汉市为例

以武汉市18个主要旅游景区特殊时段旅游流为研究对象,使用地理集中G指数、绘制饱和曲线和斯泰恩斯峰值指数M图进行分析;用基尼系数(Gini)和不平衡指数S来分析其空间特征,并利用洛伦兹曲线检验.结果显示:①在各段时间上,来武汉观光游览的游客分布较为均匀;探亲访友、商务会议、购物美食在时间上分布的集中度较高,旅游流在短期内涌涨,具有明显的突出高峰.②在空间分布上,不同旅游目的的旅游流Gini系数均大于0.8,呈现集中分布特征,且分布不均匀.旅游流分布在各景区的不平衡指数S为0.4412,较不均衡,主要集中在黄鹤楼、东湖、长江大桥、汉口江滩、武汉大学、归元寺、湖北省博物馆、户部巷8个景区.③通过对比分析旅游流的空间分布和案例景区的地理空间结构,发现不同旅游目的的旅游流在空间分布上形成对区域旅游地理结构的响应现象,并提出了具体的响应模式.     

云南省旅游经济联系网络结构演化与协同发展模式建构

以2011、2014、2017年为时间截面,构建修正系数,通过引用修正的引力模型与社会网络分析法,运用Ucinet软件分析云南省旅游经济联系空间网络结构的时空演化特征。研究发现:①云南省旅游经济联系度(量)逐年上升,"增长极(昆明)—最弱极(怒江)"特征明显;②旅游经济联系空间网络结构趋向成熟,但网络中心性存在差异,昆明—大理—丽江已发展成为旅游经济联系的主要轴线;③网络中核心区不断扩大,核心区?核心区、核心区→边缘区、边缘区→核心区之间的旅游经济联系密度大幅提升,边缘区?边缘区增幅微小;④旅游经济联系凝聚子群空间自组织性呈"优化→劣化"的演变特征,但相互间的旅游经济联系密度稳步提升。最后,文章根据研究结论提出通过推进"三极六轴五片区"发展模式进一步实现云南省旅游经济空间一体化发展。     

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。     

长江中游城市群A级旅游景区空间演化及影响机理

采用最邻近指数、核密度分析、网格维分析、地理探测器等分析方法,从空间分布类型、分布密度、分布均衡性等方面对长江中游城市群A级旅游景区的空间演化特征及影响机理进行研究,结果显示:(1)长江中游城市群A级旅游景区分布呈集聚型,其集聚程度有逐渐增强的演变特征;(2)长江中游城市群A级旅游景区分布的高密度区呈现散点状结构向组团结构演变的特征,并逐步形成"U"字形核密度结构;(3)长江中游城市群A级旅游景区在空间上呈不等概率分布,存在围绕武汉、宜昌、长沙、南昌等城市集聚分布的现象,但呈现出不断均衡的发展趋势;(4)资源本底、市场条件及政策环境对长江中游城市群A级旅游景区空间分布的影响逐渐加强,不同等级旅游景区受到各影响因素的影响程度不同。     

中国入境商务旅游流空间分布特征及流动规律研究

通过构建中国入境商务旅游流网络,运用社会网络分析法定量分析中国入境商务旅游流的空间分布特征及流动规律。研究表明：①中国入境商务旅游流地理分布不均衡,在空间上形成＂四点＂（广州、北京、上海、香港）、＂两面＂（长江三角洲、珠江三角洲）的地理分布格局。②广州是入境商务旅游流最重要的集散中心,入境商务旅游流主要在北京、上海、广州、香港之间转移流动。③中国入境商务旅游流网络中节点由四个层次城市组成,分别是一级核心城市（广州、北京、上海、香港）;二级核心城市（苏州、桂林、杭州）;三级核心城市（义乌、西安、黄山、深圳、无锡、厦门、澳门）及边缘城市（网络中其他节点城市）。     

武陵源与黄龙洞景区客流量倒“U”结构成因及机制分析

以武陵源与黄龙洞景区为研究对象,依据两景区2009—2010年的逐日客流量统计数据,运用核心—边缘理论,构建了客流量变化与核心景区及边缘景区相互关系机制概念模型,并采用时间分层法,系统分析了客流量倒"U"结构成因及其形成机制,结果发现:①逐日客流量变化大体呈现出相似性的特点,出现了3个较为明显的倒"U"形。黄龙洞景区年内逢周一至周日客流量变化随武陵源景区年内逢周一至周日客流量的变化而变化,具有较好的同步性,呈现出明显的倒"U"型;②逐周客流量变化大体呈现出同起同跌的波动态势;③逐旬客流量变化趋势大体呈现出明显的关联性特征;④逐月客流量变化峰峦起伏,除特殊月份,其他月份显现出同增减的态势。⑤逐季客流量变化大致呈现出稳步上升,不断向右上方平移,继而向左下方移动的态势。旅游资源禀赋差异、气候变化、节假日、空间的集聚、扩散、协同效应、景区经营权与所有权分离、空间距离这六个因素是客流量倒"U"结构的形成机制。     

江西省城市旅游形象的网络化呈现

基于互联网旅游大数据,以江西省11个地级市为研究对象,构建以互联网上目的地旅游知名度和旅游美誉度为基础指标的网络旅游形象矩阵,分析江西省各市网络旅游形象的感知与分异特征;在此基础上,结合旅游者网络评价的话语分析,采用语义网络分析和主题分析方法探讨网络虚拟社区中旅游者对江西省各市代表性景区的负面评价及影响因素。结果表明,江西各市网络旅游形象感知总体表现为知名度偏低但美誉度较突出的特征,各市间的网络旅游形象有较大差异;江西各市代表性景区负面评价语义网络呈现核心圈层、次核心圈层和外围圈层的核心—边缘意象结构;景点与景色、管理与服务、收费与消费是影响江西城市网络旅游形象的主要因素,并可进一步凝练成"性价比"这一综合问题。文章最后从宣传、整饰、提升三个层面提出加强江西城市网络旅游形象建设的建议。     

节假日旅游流时空分异及其形成机制——以云南省为例

以云南省为研究区域,利用游客集中度系数、基尼系数、洛伦茨曲线等指标,获取了云南省节假日旅游流的时空分异特征,并从区域旅游空间结构的视角分析其形成机制,结果表明:(1)云南省节假日旅游流的时间分布不受空间尺度限制,在省域和市域尺度均表现出相对均衡格局;节假日旅游流的空间分布相对集中,呈"多核心、边界带状"空间格局,且各节假日的旅游流空间分布特征具有一致性。(2)快速交通方式的"时空压缩"效应有效缓解了节假日时长对游客出游半径的限制,并在优惠政策与旅游宣传影响下,国庆黄金周对中秋节存在"虹吸效应"。(3)旅游资源禀赋是节假日旅游流空间格局形成的主要因素,交通可达性对旅游流规模的影响有限;具有一定区位优势但旅游品位一般的旅游地,极易在交通设施不断完善过程中被替代,而区位优势不明显的旅游边缘节点凭借资源禀赋也具备相当竞争力;具有完善的公路交通基础设施且旅游景区特色鲜明的旅游区,则表现出对自驾游的较强吸引力。     

基于航空客运流的中国城市空间格局与空间联系

基于中国180个地级市的航空客运数据,运用大数据方法、GIS空间分析、社会网络分析等多种研究方法,初步揭示了全国城市网络的空间形态、整体联系和局部联系特征。研究表明:(1)从空间形态看,全国城市网络基本形成以"菱形结构"为核心的全国城市网络结构和以"倒三角结构"为核心的"一带一路"城市网络结构,并呈现出以区域性中心城市为核心的轴辐式网络结构;(2)从整体联系看,全国航空客运联系按距离远近呈右偏态分布,但总体符合距离衰减特征,并呈现以"一带一路"沿线城市为核心的多中心分布结构,"一带一路"城市网络航空联系则主要集中在海上丝绸之路以及丝绸之路经济带东部区域;(3)从局部联系看,我国城市群呈现以长江三角洲城市群为核心的"一超多强"的结构,城市群尺度航空节点城市呈"扇形"核心—边缘结构,且城市群航空网络结构呈现东密西疏的特征,全国尺度航空节点城市则呈"20∶34∶46"的核心—边缘结构。     

中国—东盟旅游流网络结构特征与重心轨迹演变

中国与东盟国家互为重要客源市场和旅游目的地,研究中国—东盟国家间旅游流的分布和流动规律,对于维系多边友好关系具有重要的现实意义。文章以中国—东盟11个国家的出境游客为研究对象,运用社会网络分析法构建旅游流网络,分析网络结构变化。使用重心模型计算1995—2015年旅游流网络重心坐标,探究重心移动轨迹。结果显示:1995—2015年,中国—东盟旅游流网络的紧密程度和能级水平逐渐提升,网络的核心区域呈现出由南向北转移的动态变化趋势;网络中节点层次分化严重,核心—边缘结构明显;区域旅游流吸引能力和输出能力呈现强弱不均状态,东部旅游输出能力较强,西部旅游吸引能力更强,但国家间旅游输出能力差异小于吸引能力差异。     

边境地区旅游强度时空演化特征分析

应用标准差、变异系数、主成分、空间自相关和趋势面等研究方法及综合性指标,对2000—2015年云南边境地区旅游经济和旅游强度时空演化特征进行探讨。结果表明:(1)2000—2015年云南边境地区旅游经济规模绝对差异呈逐年扩大趋势,相对差异逐年减小。(2)全局自相关显示:云南边境地区各州市旅游强度尚未表现出地理上的空间依赖性,形成了孤立发展的"诸侯旅游经济"格局;局部空间自相关表明:旅游强度局部空间关联性以"H-L"型和"L-L"型为主,随着时间演化,旅游强度总体空间异质性有所缩小。(3)云南边境地区业已形成以红河、西双版纳、德宏为旅游极核中心的"三足鼎立"旅游空间格局,这与当前云南省"多中心辐射式网络格局"的旅游空间结构特征大致契合。(4)云南边境地区旅游强度呈现明显的空间指向性特征,旅游区南部和东部为旅游强度发展的优势区域。