基于游线大数据的西北地区旅游流空间网络结构及影响因素

大数据有助于细致揭示目的地区域内旅游者的迁移模式与空间特征。基于在线订购平台获取的游线大数据,采用社会网络分析方法研究西北地区旅游者流动和目的地间联系的网络及空间特征,挖掘区域社群结构,分析游线流量影响因素。结果表明:西北地区旅游流网络整体上松散且不均衡,具有明显的核心区和边缘区,边缘区主要集中在新疆西部、陕西大部分地区和甘南地区,核心区主要分布在河西走廊;西北地区内部由少部分节点掌握绝对网络权力,节点层级分明,各级节点对核心节点兰州、西安、乌鲁木齐的网络依赖性较高;西北旅游网络围绕着核心节点形成3个二级社群和8个三级社群,社群内部表现出较强的地域邻近性和行政地域性;西北地区旅游流受到目的地旅游资源禀赋、旅游接待能力、地区经济水平、交通基础设施等多方面的影响。最后,结合西北地区旅游流网络结构特征及影响因素,提出旅游升级及区域发展的相关建议。

基于引力模型的旅游客源市场时空收敛分析——以南京市为例

基于旅游引力模型的逆向推导及超制图学理论,通过南京客源城市游客量与百度指数,计算66个大中城市至南京的可达距离与吸引距离,通过原地图的变形形象地展现并分析客源市场的时空收敛及特征。结果表明,交通与通讯技术的"时空收敛"效应对南京市旅游客源市场结构产生明显作用,旅游现象及网络搜索行为下所反映的人们前往目的地旅游的可达距离与吸引距离均表现出明显的时空收敛。由于网络环境中的信息可获得性的趋同导致空间摩擦减弱,吸引距离收敛更为明显。时空收敛所带来的感知范围扩大,将使居民旅游和休闲出行大量增加。研究结果为旅游城市与客源城市的空间关系提供了新的研究视角,并为南京市旅游市场运营决策提供帮助。

中国城市土地经济密度的变化特征及影响因素分析

以中国31个省级行政区为研究对象,利用相对发展率、面板数据回归分析等研究方法,对2006-2018年中国各省城市土地经济密度的变化特征及影响因素进行分析和探讨。结果表明:我国各省城市土地经济密度水平不断提升,土地经济密度变化幅度具有较强的自相关性和空间关联性;土地经济密度与人均GDP、地方财政教育支出存在显著正相关,与固定资产投资额、产业结构、城镇化率、人口密度呈负相关关系,产业结构的优化和高素质人才的引入对城市土地利用效益的提升有着重要意义。

边疆省域旅游流的网络结构及影响因素——基于在线预订数据分析的云南省实证研究

旅游景区是旅游业发展的关键,分析边疆省域旅游网络结构,识别网络中的景区角色,可凸显景区空间功能,促进边疆地区旅游业高效发展。研究基于在线预定数据,利用模块化分析、景区角色识别模型和最优尺度回归方法,对典型边疆省域云南省内126家旅游景区进行网络结构及影响因素分析。结果表明:①云南省旅游流网络呈现6个群集模块,模块在旅游流网络中地位由其主要角色决定,目的地内景区模块化趋势明显,形成“三核心、多轴线”的模式;②旅游景区识别为核心景区、重要景区、普通景区及边缘景区4种角色,高等级景区核心枢纽地位突出,具有显著的集聚扩散效应,重要景区与核心景区联系紧密,普通和边缘景区集中在滇东南部,联系疏散;③边疆省域内民族性强、海拔高、差异大、资源禀赋高的景区客流量大。研究结果可为云南省加强全域旅游建设、推动旅游产业布局及景区角色定位、品质升级方面提供一定参考。