基于加权方法的旅游流网络结构特征分析——以南京市为例

应用大数据可全面把握旅游流时空特征。以南京市为例,基于手机信令监测得到的城市目的地内部每日景区组合线路数据,运用加权方法构建旅游流网络,对网络结构特征进行分析。结果表明:①加权方法可量化各节点之间的联系强度,在网络结构参数的计算中能在一定程度上弥补非加权网络带来的集中化、二极化、无效化等不足,有助于具体清晰地描绘网络结构并分析其时序变化特征;②南京市旅游流网络同配性为负,夫子庙和玄武湖为网络中的核心节点,网络结构在第二季度的变化特征是游客生态游倾向上升的反映。

基于地理标记照片的城市旅游热点区域演化特征研究--以北京市为例

对长期旅游大数据的深入挖掘有助于把握旅游城市演化发展规律。使用YFCC100M地理标记照片数据集,提出分区与自适应优化的DBSCAN空间聚类方法,并分别从点与网络视角对北京市旅游热点区域的时空演化特征进行研究。结果显示:(1)北京市城市环路是旅游流聚集程度的重要分界线,奥运会的举办对城市旅游带动明显,奥运村、亚运村与三里屯等的兴起形成了新的城市旅游格局。(2)北京市核心区与主城区内旅游流聚集区由分散的条带状向紧凑的团块状发展,AOI(Area of Interest)空间形态在2008年后趋于稳定;主城区与核心区AOI在暑期客流集聚密度与分布不均衡性最高,郊区AOI在下半年客流集聚密度上升。(3)北京市旅游流网络的规模和客流量逐渐增加,整体呈现扩张态势,网络中热门节点对冷门节点具有带动作用,存在正相关演化趋势。

基于综合评价方法的疲劳驾驶风险车辆研判

疲劳驾驶是引发严重交通事故的主要原因之一。执法者由于缺乏车辆疲劳驾驶的线索与依据,对于疲劳驾驶违法的查处力度较为有限,大多情况下都是发生交通事故后才能发现。本研究针对疲劳驾驶肇事车辆行驶特征,提出一种综合分析方法以选取恰当条件评估车辆疲劳驾驶风险,为时空数据在疲劳驾驶研判方面的应用提供了方法上的补充。