城市旅游客流量_网络关注度空间分布特征与耦合分析_汪秋菊

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旅游业客流量分析与

旅游业客流量分析与

旅游业客流量分析与旅游业客流量分析与发展趋势近年来,旅游业逐渐成为全球经济中的重要组成部分。

随着人们生活水平的提高和旅游观念的转变,旅游业客流量也呈现出快速增长的趋势。

本文将对旅游业客流量的现状进行分析,并探讨其发展趋势。

一、旅游业客流量的现状当前,旅游业客流量呈现出一系列显著特点。

首先,全球旅游业总体呈现稳步增长的态势。

根据统计数据显示,自2010年以来,全球旅游业每年的客流量平均增长率约为5%左右。

其次,中低收入国家和地区的旅游业蓬勃发展。

这些国家和地区拥有丰富的自然资源,吸引了大量游客前往观光度假。

再次,亚洲地区成为全球旅游业客流量的主要增长引擎。

中国、印度和东南亚国家的旅游业蓬勃发展,吸引了越来越多的国际游客。

最后,数字化和智能化技术的应用促进了旅游业客流量的快速增长。

通过互联网和移动应用程序,游客可以轻松预订机票、酒店和旅游线路,促进了旅游业的发展。

二、旅游业客流量的发展趋势未来几年,旅游业客流量有望继续保持快速增长,并呈现出以下几个发展趋势。

首先,亚洲地区将继续成为旅游业客流量的主要增长引擎。

亚洲国家在旅游资源丰富、旅游设施完善、旅游服务质量提升等方面都有显著进步,吸引了越来越多的国际游客。

其次,旅游业将更加注重可持续发展。

随着人们环保意识的增强,旅游业将更加注重生态环境保护和文化遗产保护,推动可持续旅游发展。

再次,旅游业与其他产业的融合将进一步深化。

旅游业和餐饮、住宿、文化娱乐等产业的融合将提供更全面的旅游体验,推动旅游业的发展。

此外,数字化和智能化技术的应用将进一步提升旅游业客流量的增长。

人工智能、大数据和虚拟现实等技术的应用将为游客提供更个性化的旅游服务,促进旅游业的创新发展。

三、对旅游业客流量的启示针对旅游业客流量的现状和发展趋势,我们应该从以下几个方面加强管理和创新,以推动旅游业的健康快速发展。

首先,加强合作与沟通。

各国旅游业应加强合作,共同推动旅游业的发展,分享资源和经验。

基于旅游大数据的旅游网络关注度与游客量相关性挖掘

基于旅游大数据的旅游网络关注度与游客量相关性挖掘

2020年11月第39卷第11期洛阳师范学院学报Journal of Luoyang Normal UniversityNov.,2020Vol.39No.11基于旅游大数据的旅游网络关注度与游客量相关性挖掘张传才▽,梁留科「2,苏小燕1,余汝艺1,边青全▽,杨康▽,刘亚静▽(1.洛阳师范学院国土与旅游学院,河南洛阳471934;2.河南省旅游公共服务大数据产业技术研究院,河南洛阳471934)摘要:基于旅游大数据分析平台中的客源大数据,抽取2016年至2019年河南省各地市以及全国各省到洛阳的客流量,通过百度指数爬虫软件采集2016年至2019年河南省各地市以及全国各省对洛阳5A景区的百度指数数据.运用ArcGIS分析客流量与网络关注度的时空分布特征,运用Rapid Miner大数据挖掘软件对客流量与网络关注度的相关性进行了挖掘.研究表明,河南省各地市来洛客流量与洛阳5A景区网络关注度间基本不具有相关性;全国各省来洛客流量与各省对洛阳5A景区的网络关注度具有很强的相关性;除河南相邻省份外的中东部省份更具有较强的旅游市场深入开发和旅游深度营销的潜力.关键词:百度指数;网络关注度;旅游大数据;Rapid Miner;关联矩阵中图分类号:F590文献标识码:A文章编号:1009-4970(2020)11-0055-060引言大数据时代为潜在游客获取旅游信息提供了前所未有的便利,同时为旅游管理部门提供了先进的管理方法,为旅游研究提供了海量异构的数据资源,大数据技术及方法体系已经融入到旅游行业的各个方面.旅游行业因其行业广、规模大、移动范围广的特点,而更加依赖于大数据.因此旅游大数据的解决目标在于整合多种大数据信息,为国内旅游业提供大数据解决方案,促进旅游业的转型升级.旅游网络数据和客流量数据的关系问题是旅游大数分析的基本问题⑴.旅游网络关注度数据是旅游网络数据的重要组成部分,反应了潜在游客的旅游出行意向和旅游出行冲动.根据旅游网络关注度可以了解旅游市场兴趣的分布及发展趋势等状况,为客流量预测、客流预警、旅游市场营销提供强大的数据支撑.已有多位学者对旅游网络关注度与客流量的相关性进行了系列研究.马丽君等研究了九寨沟2016年的移动游客网络关注度与客流量的关系,表明二者存在双向格兰杰因果关系⑵.奚万松等以浙江金华双龙洞景区为例研究了旅游景区网络关注度与客流量关系,研究表明因旅游出行相对旅游网络关注度具有滞后性,日百度指数和日客流量之间并无显著的线性关系⑶.杨锦坤等研究认为旅游网络关注度的前兆效应在弱化,这与移动互联网的发展具有一定的关系⑷.郑玉莲等研究了芜湖方特四个园区网络关注度对客流量的影响强弱关系⑸.汪秋菊等研究了客流量与旅游网络关注度的耦合关系⑷,王玉霞等研究认为首都博物馆的客流量与网络关注度之间存在波动周期性关系,通过自回归模型验证了首都博物馆的网络关注度对客流量的前兆效应.此外,还有多个学者对旅游网络关注度与客流量的相关性进行了研究囲.与已有研究不同,本研究综合运用大数据挖掘分析软件Rapid Miner和ArcGIS从省内市际和省际收稿日期:2020-09-03基金项目:中国工程科技发展战略河南研究院2020年战略咨询研究项目(2020HENZT05);河南省高等学校重点科研项目(20A170012);河南省高校科技创新人才项目(19HASTU030)作者简介:张传才(1979-),男,山东梁山人,博士,讲师.研究方向:旅游大数据挖掘、旅游大数据开发;梁留科(1962-),男,河南宜阳人,教授,博士生导师;苏小燕(1980-),女,河南汝州人,博士,副教授.洛阳师范学院学报2020年第11期两个区域尺度研究旅游网络关注度的时空特征以及与客流量的相关性特征,从一定程度上丰富了本课题的研究丰度,进一步探索了二者在不同时空尺度上的相关性问题,对旅游管理与市场营销具有一定的参考价值.1旅游大数据加工、清洗与研究方法1.1研究区概况洛阳,简称“洛”,或别称洛邑、洛京,河南省下辖市.洛阳北扼黄河,南望伏牛,东镇虎牢,西据幡函.洛阳地处中原,自古就有“天下之中”的称号.洛阳有5000多年文明史,是国务院首批公布的历史文化名城之一.洛阳作为华夏五千年文明的发祥地之一,先后有105位帝王定鼎于九州.截止到2015年洛阳拥有三项世界文化遗产,在洛河两岸分布有夏都二里头遗址、偃师商城等都城遗址.洛阳是中国重要的旅游目的地之一,洛阳市以“千年帝都,牡丹花城,丝路起点,山水洛阳”的形象举世闻名,洛阳有五个5A级景区,即白云山风景区、龙门石窟、老君山、龙潭大峡谷和鸡冠洞,有4A级景区23家.2019年洛阳市接待国内外游客已经超过1亿人次,其中接待入境的游客有150.1万人次,增长6.2%.旅游总收入1321.02亿元,增长15.0%;其中创汇收入4.48亿美元,增长3.7%.1.2旅游大数据的来源客源大数据是关键数据源,来源于洛阳旅游大数据分析平台.搜索大数据的数据丰度很大,本研究中的搜索大数据主要使用从百度大数据平台采集的综合搜索指数.本文中网络关注度用百度指数表示.数据丰度包括河南省内各市来洛游客量和洛阳5A景区的百度指数数据,以及全国各省来洛客流量和对洛阳5A景区的百度搜索指数,时间尺度都为2016-2019年四个年份的年度数据.1.3旅游大数据的加工与清洗旅游大数据的加工与清洗是进行旅游大数据分析的基础.数据加工的方法有很多,比如数据抽取、数据计算、数据分组、数据转换等.为了使用大数据分析挖掘软件Rapid Miner对洛阳旅游的网络关注度与客流量的相关性进行研究,数据经过清洗、整理和归纳,对2016-2019四个年份的旅游网络关注度数据和客流量数据进行结构化制表.为了从时空角度研究旅游网路关注度的特征,创建ArcGIS 的旅游网络关注度和客流量数据库.1.4研究方法基于洛阳旅游大数据分析平台提取河南省各地市来洛的客流量数据和全国各省来洛的客流量数据,通过百度指数采集软件抓取河南省各地市对洛阳5A景区的网络关注度和全国各省对洛阳5A景区的网络关注度数据,建立ArcGIS的旅游网络关注度和客流量数据库,使用ArcGIS的分级和图表可视化功能,制作旅游洛阳网络关注度时空特征分析图和客流量时空特征分析图.另一方面,通过在Rapid Miner中构建5A景区旅游网络关注度和客流量的关联矩阵,探索客流与5A景区旅游网络关注度的相关性以及各个景区旅游网络关注度的相关性.2网络关注度与客流量时空特征分析2.1网络关注度时空特征分析基于构建的旅游网络关注度和客流量数据库,使用ArcGIS软件绘制,全国各省对洛阳旅游网络关注度的专题图(见图1).N、o b。

客流量分析

客流量分析

客流量分析客流量分析是商业运营中非常重要的一项指标,它可以帮助企业了解其流量的情况和变化趋势,进而为决策提供依据。

在这篇文章中,我将深入探讨客流量分析的相关内容。

首先,我们需要明确客流量的含义。

客流量是指在特定时间段内进入或离开某一地点的人数。

这个地点可以是商场、景区、酒店、餐厅等等。

通过对客流量的分析,我们可以了解到客户在不同时间段的活动规律和偏好,从而有针对性地进行运营和促销活动。

那么,如何进行客流量分析呢?首先,可以通过统计数据进行客流量分析。

商场、酒店等场所通常会安装人流计数设备,可以记录进出人数并形成数据报表。

我们可以根据这些数据分析客流量的峰值和低谷,找出客户的活跃时间段,为合理安排人员和资源提供参考。

其次,还可以通过问卷调查等方式进行客流量分析。

通过向顾客发放调查问卷,我们可以了解到他们选择该场所的原因、消费习惯、满意度等信息。

这些信息可以帮助我们更好地把握客户需求,提升服务质量。

除了以上的方法,还可以借助现代科技手段进行客流量分析。

比如,通过视频监控系统可以实时监测客流量和客户行为,通过人脸识别技术可以统计不同人群的流量。

这些技术的运用可以让我们更加精确地进行客流量分析和预测。

在进行客流量分析时,我们可以关注以下几个方面:首先,要关注客流量的趋势变化。

客流量会受到各种因素的影响,比如天气、节假日等。

通过对客流量的趋势变化进行分析,我们可以预测未来的客流走势,并做出相应的调整。

其次,要关注不同时间段的客流量差异。

客户在不同时间段的兴趣和需求可能会有所不同。

通过分析不同时间段的客流量,我们可以为不同的时间段制定相应的经营策略和促销活动。

另外,要关注不同区域的客流量差异。

有些场所的客流量可能会集中在某些特定区域,而其他区域可能相对较少客流。

通过对不同区域的客流量进行分析,我们可以进行空间规划和资源配置,提升全面运营效率。

客流量分析对于企业决策和经营发展来说具有重要的意义。

通过客流量分析,我们可以了解客户的需求和行为,为企业提供有针对性的经营策略。

重庆市旅游网络关注度时空特征分析

重庆市旅游网络关注度时空特征分析
口等
关注度最高的 季节:夏季和
秋季
关注度最高的 旅游类型:自 然风光、历史 文化、美食等
地理位置:重 庆市位于中国 西南部,拥有 丰富的自然和
人文景观
历史文化:重 庆市有着悠久 的历史和独特 的文化,如重 庆火锅、重庆
小面等
交通便利:重 庆市交通便利, 拥有多个国际 机场和高铁站
旅游政策:重 庆市政府出台 了一系列旅游 政策,鼓励游
提升旅游服务人员的素质, 提高服务质量
加强旅游基础设施建设,提 高旅游便利性
加强旅游安全管理,确保游 客安全
推广重庆特色文化,提高旅 游吸引力
制定相关政策, 鼓励旅游业发

提供财政支持, 加大对旅游企 业的扶持力度
优化旅游环境, 提高游客满意

加强宣传推广, 提高重庆市旅
游知名度
重庆市旅游网 络关注度呈现 季节性变化, 夏季关注度最 高,冬季最低。
汇报人:
旅游网络关注度: 指通过网络平台 对重庆市旅游景 点的关注程度和 热度
关注度来源:包 括搜索引擎、社 交媒体、旅游网 站等
关注度指标:包 括搜索量、点击 量、分享量、评 论量等
关注度变化:随 时间和空间变化, 反映重庆市旅游 景点的受欢迎程 度和趋势
重庆市旅游网 络关注度逐年
上升
关注度最高的 景点:洪崖洞、 解放碑、磁器
添加标题
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添加标题
添加标题
民俗风情:重庆市独特的民俗风情, 如川剧、火锅、茶馆等,也是吸引 游客的重要因素。
人文景观:重庆市拥有许多著名的 人文景观,如长江索道、解放碑等, 这些景观在网络上受到广泛关注。
经济发展水平:影响旅游 消费能力和需求
交通便利程度:影响游客 出行和旅游体验

基于百度指数的旅游关注度时空特征及其驱动机制研究——以西藏林芝为例

基于百度指数的旅游关注度时空特征及其驱动机制研究——以西藏林芝为例

基于百度指数的旅游关注度时空特征及其驱动机制研究——以西藏林芝为例孔小琴【摘要】基于百度平台的百度指数获取2011-2015年林芝旅游关注度数据,通过把计算所得的地理集中指数(G)、季节性指数(S)、基尼系数(Gini),经X12调整过后的HP滤波对网络搜索的时间及空间分布进行探讨.结果表明:林芝旅游关注度持续增加且季节性差异明显增大,呈明显的“双峰双谷”趋势,搜索量较高的地区是北京、广东、西藏、四川等地,呈现“东—西—中”分布.促使林芝旅游关注度提高的动力因素主要有经济发达水平、旅游线路规划、营销战略选择等.【期刊名称】《无锡商业职业技术学院学报》【年(卷),期】2017(017)003【总页数】7页(P39-45)【关键词】旅游关注度;百度指数;时空分布;西藏林芝【作者】孔小琴【作者单位】南京师范大学地理科学学院,南京210023【正文语种】中文【中图分类】F592.0西藏自治区已成立50多年,社会经济取得了长足的发展。

当前国家西部大开发战略为西藏的发展带来了良好机遇,促使西藏更加快速发展,与此同时,环境保护也不断得到重视。

近年来,西藏更是把发展的重心不断向旅游业转移。

正如“畅游西藏,从‘林’开始”旅游发展攻略中所宣传的,由于低海拔的优势,林芝成为西藏旅游的第一站。

加之“选美中国”活动以及小众旅游的兴起,林芝旅游发展势头迅猛。

从1999年到2015年,旅游人次由4.67万发展到351.72万,旅游收入由468.3万元增长到32.83亿元。

到2016年,林芝旅游主打“两节一季”(桃花节、雅鲁藏布生态文化旅游节和生态旅游季),通过线上线下宣传不断扩大影响力,借助网络的传播力揭开“世界屋脊”的神秘面纱。

在当今信息化、网络化的智慧旅游发展背景下,了解游客需求,根据游客的需求特征拓展新兴市场,从而在旅游业竞争中独树一帜,显得尤为重要。

要了解游客需求,掌握旅游关注度是重要路径之一。

在互联网时代,所谓旅游关注度就是网民在旅游兴趣驱动下搜索旅游相关信息所形成的数据库,通过游览内容的宣传引导将潜在旅游者直接转变为现实的游客。

基于LDA的游客感知维度识别:研究框架与实证研究

基于LDA的游客感知维度识别:研究框架与实证研究

基于LDA的游客感知维度识别:研究框架与实证研究作者:董爽汪秋菊来源:《北京联合大学学报(人文社会科学版)》2019年第02期[摘要]国家矿山公园游客感知维度识别,能够从游客感知的角度发现游客的心理认知,为废弃矿区进行工业遗产旅游开发提供重要的参考价值。

结合自然语言处理技术与隐含狄利克雷分布(LDA)主题模型方法,构建旅游目的地游客感知维度识别的研究框架。

利用旅游网站游客在线评论信息,识别国家矿山公园游客感知维度及各维度的构成因子。

研究发现,游客对国家矿山公园的感知主要侧重于对功能客体(如旅游吸引物、服务、旅游目的地等)的认知,而对于工业遗产地所蕴含的意义与传递的文化等方面的解读是十分有限的。

加大国家矿山公园产品创新成为废弃矿区旅游可持续发展的现实选择。

[关键词]国家矿山公园;LDA主题模型;游客感知[中图分类号]中图分类号F592[文献标志码]A [文章编号]1672-4917(2019)02-0042-08近年来,随着我国工业化进程的深入和宏观层面的“供给侧改革”和“去产能”,废弃矿区数量不断增加,对废弃矿区再利用,特别是基于旅游的再利用的需求日益迫切。

废弃矿区是工业化进程的产物,很多废弃矿区见证了矿区乃至城市的发展历程,记录了矿工生产生活方式,寄托了时代精神与地方情感,蕴含了丰富的物质文化和精神文化。

把废弃矿区开发为矿山公园已成为废弃矿区旅游再利用的重要模式。

矿山公园是以展示人类矿业遗迹景观为主体,再现矿业发展历史内涵、唤醒记忆、传播工业文化,供人们游览观赏、进行科学考察与科学知识普及的特定的空间地域。

我国自2005年以来,开始利用废弃矿区进行工业遗产旅游开发,共批准了72个国家矿山公园,目前已建成开园31个。

这些利用废弃矿区打造的旅游目的地绩效如何——能否成为真正意义上的矿山公园,能否契合游客需求已成为政府规划者、矿区经营者、公园管理者共同关注的焦点。

游客感知是游客对旅游目的地印象、信念及思想的综合,也是旅游供给发展水平的直接反映。

旅游目的地网络关注度与客流量时空特征分布及影响因素分析——以大连市为例

旅游目的地网络关注度与客流量时空特征分布及影响因素分析——以大连市为例

旅游目的地网络关注度与客流量时空特征分布及影响因素分析
——以大连市为例
丁芸;车亮亮
【期刊名称】《云南地理环境研究》
【年(卷),期】2024(36)2
【摘要】基于百度指数,选取2018—2022年大连市10个典型旅游关键词作为网络关注度原始数据,运用数理统计方法定量分析大连旅游客流量时空分布特征,利用地理探测器分析与网络关注度相关的影响因素。

研究表明(1)大连市网络关注度年际变化先下降后缓慢上升,年内变化差异明显,季节性强,呈显著的正相关关系。

(2)区域间的网络关注度分布不均衡,总体呈现“东北和东部地区高、西部地区低”的空间分布格局。

(3)东北、东部、西部和中部四大区域大连旅游网络关注度区域差异明显。

区域间差距在逐年缩小,集聚趋势逐渐明显。

(4)大连市客流量及网络关注度主要受经济发展水平、交通可达性、网络普及度、特殊事件等因素综合影响。

【总页数】8页(P70-77)
【作者】丁芸;车亮亮
【作者单位】辽宁师范大学地理科学学院
【正文语种】中文
【中图分类】F592.7
【相关文献】
1.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
2.影视城旅游目的地网络关注度时空分布及影响因素——以浙江横店为例
3.古村落旅游地网络关注度时空分布特征及其影响因素
——以世界文化遗产宏村为例4.色旅游经典景区网络关注度的时空特征及其影响因素分析——以红旗渠景区为例5.桂林旅游网络关注度时空分布特征及影响因素研究
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区域旅游网络关注度与客流量时空动态比较分析

区域旅游网络关注度与客流量时空动态比较分析

时,将2008年12月下半月的关注度数值纳入2009年1
月(2008—12—17---2009—01一15)统计求和,1月下半 月的关注度数值则不计入该月计算,而是纳入2月计
算,依此类推求出各月的总关注度,然后绘制关注度折
线(图4)。
60
一关注度一客流量
一< k
、、
曲线缓慢攀升,但峰岭不高,呈低丘缓坡状,与节前形成 鲜明的对比。此般现象正与人们节前因旅游需要对旅 游网络信息高度关注,而节后因旅游需词内容的关注度,因旅游活动示旅游网络信息与旅游客流之间的联系。四 川是我国重要的旅游大省之一,是国内旅游者的重要旅 游目的地,以四川省为例进行实证研究具有一定的典型 性。研究中以“四川旅游+四JII旅游网+四川旅游景点
蠢45。0
瑙30
对旅游信息关注的热情降低等心理特征相吻合。由此
可见,节假前旅游网络的高关注度正是现实中旅游高峰 即将来临的前兆。
蒙20
10
捌 蠕 种

月份 图4
2009年四川旅游月关注度与月客流量比较图
Fig.4 of the
3旅游网络关注度与现实客流耦合分析
信息流只是一种重要的“前兆”现象。其实,笔者认为, 在旅游系统中,不同的主体基于不同的角度对信息流的 功能作用具有不同的理解与诉求,旅游地各旅游企业与 旅游部门,运用互联网发布和传递旅游信息,其目的在
于向社会公众宣传旅游地,吸引旅游者前来观光游览和
休息度假,因此,旅游地管理部门与企业正是充分发掘、 利用和提高旅游信息流对旅游客流的导引功能;旅游者 在产生旅游需求的前提上,通过网络提供的旅游信息进
注度的时空变化规律,揭示旅游地网络关注度时空变化 与旅游地客流时空动态的内在联系,对指导旅游发展实 践具有重要意义。 当前,有关网络关注度与旅游客流关系的研究成果 较少,路紫是国内关于旅游网络信息与客流关系研究的 开拓者。路紫等(2007)通过对旅游网站访问者行为的 时间分布及导引的分析,总结了旅游网站访问者日内、
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1 数 据 来 源 与 研 究 方 法
1.1 数 据 来 源 本 文 以 杭 州 市 域 范 围 内 42 个 3A 级 以 上 旅 游
景 点(区)为 研 究 对 象 ,其 中 5A 级 景 区(点 )3 个 ,主 要 包 括 杭 州 西 湖 景 区 、千 岛 湖 风 景 区 、西 溪 国 家 湿 地 公 园 ;4A 级 景 区 (点 )27 个 ,主 要 包 括 雷 峰 塔 景 区 、清 河 坊 历 史 特 色 街 区 、京 杭 大 运 河 、宋 城 旅 游 景 区 、野 生 动 物 世 界 景 区 、杭 州 乐 园 、余 杭 双 溪 竹 海 漂 流 景 区 、瑶 琳 仙 境 景 区 、超 山 风 景 名 胜 区 、浙 西 大 峡 谷 、东 方 文 化 园 等 ;3A 级 景 区 12 个 。 由 于 天 钟 山 旅 游 景 区 、余 杭 区 农 夫 乐 园 、杭 州 新 沙 岛 及 良 渚 玉 文化 产 业 园 等 景 点 目 前 尚 未 创 建 百 度 搜 索 指 数 ,在 研 究 中 舍 去 这 4 个 旅 游 景 点 ,只 研 究 其 余 38 个 旅 游景点。
格 局 的 研 究 ,需 要 空 间 分 布 识 别 技 术 方 法 的 突 破 。 国内外学者关于网络关注度空间分布格局的研
究较少。在空 间 分 布 识 别 据 或 [6] 加 权 测 算的旅游网络关注度数据[7,8],采 用 区 域 比 较 法 进 行 空间分析。旅游网络关注度在空间识别上与旅游客 流量面临同样的技术问题。客流量与网络关注度密 度(为旅游网络关注度与相应面积的比值)空 间 分 布 从本 质 上 看 是 离 散 的,但 随 着 城 市 活 动 空 间 与 景 区 空间 边 界 的 模 糊 化,客 流 量 与 网 络 关 注 度 密 度 可 近 似看 成 以 空 间 坐 标 为 自 变 量 连 续 分 布 的 函 数,这 使 采用数据空间化手段表达客流量与网络关注度空间 分 布 成 为 可 能 ,但 目 前 此 方 面 的 研 究 成 果 较 少 。
汪 秋 菊1,黄 明2,刘 宇1*
(1.北京联合大学旅游学院,北京 100101;2.北京建筑大学测绘学院,北京 100044)
摘要:为反映城市旅游客流量与网络关注度空间分布特 征 及 两 者 耦 合 关 系 ,结 合 杭 州 市 38 个 3A 级 以 上 景 点 (区) 旅游客流量与网络关注度数据,采用 ArcGIS生成 Voronoi多边形构造旅游景点的 地 理 空 间 边 界,测 算 各 景 点 客 流 量与网络关注度密度,利用局部多项式空间插值方 法,生 成 客 流 量、网 络 关 注 度 密 度 空 间 分 布 图,并 采 用 非 参 数 计 量方法,分析两者空间对应变动关系。研究表明:旅游 客 流 量 与 网 络 关 注 度 数 据 空 间 化 是 实 现 空 间 表 达 及 分 析 两 者关系的重要手段。杭州旅游客流量、网络关注度 分 别 形 成 “双 峰”、“多 中 心”的 空 间 格 局。 除 千 岛 湖 风 景 区 和 浙 西大峡谷两个景点外,杭州3A 级以上景点旅游客流量与 网 络 关 注 度 密 度 存 在 显 著 正 相 关 。这 一 结 论 揭 示 了 多 个 景点旅游客流量与网络关注度密度具有明显呼应的关系,同时也表明了旅游需求的 变 化 及 景 区 的 区 位 交 通 条 件 是 影响两者耦合的重要因素。 关 键 词 :客 流 量 ;网 络 关 注 度 ;空 间 分 布 ;Voronoi多 边 形 ;杭 州 中 图 分 类 号 :F592 文 献 标 识 码 :A 文 章 编 号 :1672-0504(2015)05-0102-05
0 引 言
随着网络信 息 技 术 的 发 展,旅 游 网 络 信 息 与 实 际客流量关系的研究备受国内外学者关注。旅游网 络关 注 度 是 基 于 网 络 数 据 的 旅 游 信 息,反 映 与 旅 游 相关的不同关键词在一定时间内的“用户 关 注 度”和 “媒体关注度”[1]。研究旅游 网 络 关 注 度 与 现 实 旅 游 客流 量 空 间 分 布 特 征 与 关 系,对 于 调 整 旅 游 产 业 空 间 布 局 ,促 进 旅 游 目 的 地 可 持 续 发 展 具 有 重 要 意 义 。
一 些 学 者 采 用 数 据 比 较 法 、相 [9-11] 关 分 析 法[12]、最 小 二 乘 法[13]、自 回 归 分 布 滞 后 模 型 、 [14,15] MIDAS[16]、向 量 自 回 归 模 型 等 [17] ,围 绕 旅 游 目 的 地 客流 量 与 网 络 关 注 度 的 关 系 进 行 了 大 量 研 究,并 得 出了两者正相关的结论。但上述研究大都直接利用 旅游 客 流 量 与 网 络 关 注 度 统 计 数 值 进 行 分 析,没 有 考虑旅游客流量与网络关注度所依存的地理空间。 值得注意的是,在对多个旅游景点 研 究 时,忽 视 它 们 依存 空 间 大 小 的 差 异,就 无 法 了 解 它 们 各 自 的 区 域 形态和空间分布,也无法有效确定 其 间 的 关 系;另 一 方面,这 些 研 究 所 采 用 的 方 法 大 都 以 预 设 函 数 关 系
第 31 卷 第 5 期 2015 年 9 月
地理与地理信息科学 Geography and Geo-Information Science
doi:10.3969/j.issn.1672-0504.2015.05.021
Vol.31 No.5 September 2015
城市旅游客流量—网络关注度空间分布特征与耦合分析
西方学者围绕着旅游客流量空间分布格局进行 了大量的理 论 研 究[2],一 些 学 者 在 空 间 分 布 规 律 识 别的 研 究 方 法 和 技 术 手 段 上 也 做 了 大 量 研 究,特 别 是对大尺度下的客流空间集散规律研究相对深入, 重 点 分 析 了 客 流 空 间 分 布 集 中 程 度 和 [3,4] 客 流 量 空 间分布密 度 。 [5] 但 上 述 研 究 都 基 于 “研 究 区 域 是 一 个封闭可度量的空间”这样的假设,将 其 应 用 到 中 小 尺度 旅 游 目 的 地 的 研 究 尚 有 难 度,因 为 中 小 尺 度 上 旅游目的地客流量统计数据多以旅游景点为统计对 象,而 旅 游 景 区 空 间 边 界 在 动 态 变 动 且 呈 现 一 定 的 模糊性。随着 旅 游 产 业 融 合 迭 出 的 新 业 态,尤 其 是 以城 市 旅 游 为 主 要 吸 引 物 的 区 域,城 市 资 源 内 化 为 旅游 资 源,城 市 活 动 空 间 与 景 区 空 间 的 边 界 正 在 模 糊甚至消失。 因 此,对 于 中 小 尺 度 旅 游 客 流 量 空 间
1.2 研 究 方 法
1.2.1 基于 Voronoi多 边 形 的 数 据 空 间 化 在 测
算旅 游 景 点 客 流 量 与 网 络 关 注 度 密 度 时,都 面 临 一
个问 题,即 只 能 收 集 到 各 个 景 点 所 对 应 的 客 流 量 和
网络关注度,很难获得旅游景点地 理 空 间 边 界 数 据。
出杭州整个市域边界的多边形进 行 剪 切;然 后,利 用
2011-2013 年 杭 州 38 个 旅 游 景 点 客 流 量 与 网 络 关
注度数据,进行密度化 数 据 处 理,计 算 各 Voronoi图
形上相应客流 量 与 网 络 关 注 度 的 密 度 (即 景 除 以 Voronoi多 边 形
为解 决 这 一 问 题,本 文 依 据 杭 州 38 个 景 点 中 心 位
置,借助 Google earth和 ArcGIS12.0软件对所有景
点进行了 地 理 空 间 可 视 化 表 达;采 用 ArcGIS 生 成
Voronoi多 边 形 构 造 旅 游 景 点 地 理 空 间 边 界 ,并 将 超
的 面 积 ),结 果 见 表 2。
表 2 2011-2013 年 密 度 化 数 据 摘 要 Table 2 The density data summary during 2011-2013
变量 景点年客流量密度
(万 人/km2) 景点年网络关注度密度
(万 人/km2)
平均值 标准差 最小值 最大值 6.3378 28.0966 0.0032 170.2080 0.3932 1.7493 0.0002 10.6801
收 稿 日 期 :2015-02-24; 修 回 日 期 :2015-06-05 基金项目:北京市教育委员会社科计划面上项目 (SM201411417007) 作者简介:汪秋菊(1972-),女,博士,副教授,研究方向为旅游经济、旅游地理与旅游管理。*通讯作者 E-mail:kyshm@126.com
本文结合杭州市38个3A 级以上景点(区)旅游 客流 量 与 网 络 关 注 度 数 据,测 算 各 景 点 客 流 量 与 网 络关注度密度,利用局部多项式空 间 插 值 方 法,生 成 客流量、网络关注度密度空间分布 图,对 它 们 的 空 间 分布特征进行分析,并采用非参数 回 归 方 法,分 析 杭 州市客流量与网络关注度密度的对应变动关系。其 次,本文针对旅游景点地理空间边 界 模 糊 的 问 题,采 用 ArcGIS生成 Voronoi多 边 形 来 构 造 旅 游 景 点 的 地理空间边 界,由 于 Voronoi多 边 形 内 任 何 位 置 距 此景点的 距 离 都 比 该 多 边 形 到 其 他 景 点 的 距 离 要 近,采 用 这 样 的 替 代 方 法 符 合 旅 游 者 在 游 历 过 程 中 会在距离其较近的景点周围活动的客观事实。
第5期
汪 秋 菊 等 :城 市 旅 游 客 流 量 — 网 络 关 注 度 空 间 分 布 特 征 与 耦 合 分 析
第 103 页
为基 础,而 多 个 旅 游 景 点 旅 游 网 络 关 注 度 与 实 际 客 流量 之 间 的 关 系 本 身 存 在 一 定 的 复 杂 性,预 设 函 数 的分析方法难免存在一定的局限性。近年来非参数 建模 已 在 国 内 外 被 广 泛 应 用,其 优 点 为 在 拟 合 时 并 不需要预先设定因变量与自变量数据之间的函数关 系,在 一 定 程 度 上 可 以 避 免 人 为 设 定 函 数 造 成 的 偏 差,能较好地反映变量之间的细微 变 化,在 变 量 关 系 分析中具有独特的优越性 。 [18]
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