基于CiteSpace方法的我国旅游可达性研究:态势及主题

运用CNKI的计量分析工具和CiteSpace方法,对从中国知网检索的相关文献进行可视化分析,分析我国旅游可达性研究的学术框架。结果发现,我国旅游可达性研究文献数量整体呈现缓慢增长趋势,研究主题主要集中在旅游地的空间分布与可达性、交通网络与旅游可达性、旅游可达性及其影响因素等方面。根据研究现状及实践需求,夯实基础理论、创新研究方法、融合信息技术等可能成为未来我国旅游可达性研究的重点方向。

基于GIS技术的内江市旅游可达性分析

为探讨旅游可达性对内江市旅游发展的影响,运用GIS技术对内江市景点可达性和区域可达性以及可达性与旅游收入之间的相关性进行研究。结果显示,内江市景点可达性呈现出中部和东部较高,自东北向西南逐渐减弱;区域可达性呈现出中部、东部较西部高;内江市旅游可达性与旅游收入之间存在负相关关系。为此,提高内江市旅游可达性发展的同时,实现景点多样化是内江市旅游发展的一项重要工作。

长三角世界遗产旅游目的地城市的旅游可达性评价

截至2018年底长三角区域共有世界遗产7项,分布于18个市内。对旅游目的地的旅游可达性的定义和计算方法做了重新界定,并定量计算了世界遗产旅游目的地城市的交通可达性、社会经济可达性、心理可达性,研究了旅游可达性和旅游业发展业绩之间的相关性。研究发现:各世界遗产旅游目的地的可达性差异很大,区内交通可达性最好的是南京,区外交通可达性最好的是徐州,最差的都是宿迁。社会经济可达性最好的是杭州,最差的是淮北。心理可达性最好的是南京,最差的是宿州。旅游业发展业绩与区内交通时间呈负相关但相关性不是很强,与区外交通时间呈负相关但是不显著,与社会经济可达性、心理可达性都呈正相关并且相关性非常强。

高铁对区域旅游交通可达性格局的影响分析

旅游交通可达性分析能够为区域旅游交通规划提供理论依据,而高速铁路的开通将直接改变区域旅游交通可达性格局.本文采用加权平均旅行时间作为节点城市旅游交通可达性的评价指标,利用Arc GIS可视化平台分析旅游交通可达性空间格局,获取高铁开通前后云南省旅游交通可达性的演变特征.在此基础上,对公路、铁路、航空和高铁的权重进行灵敏度分析,辨识出旅游交通可达性对各种交通方式权重的敏感度.结果表明:高铁途经的各城市客源地到达云南的旅游交通可达性水平均有大幅提升,旅游交通可达性的时空收敛效应显著,省外城市到达昆明的旅游交通可达性对铁路权重的敏感度较大;高铁开通之后,云南省旅游交通可达性格局总体呈现以昆明为中心向外围区域递减的'核心—外围'模式;高铁开通前后,云南省内旅游交通可达性的变化幅度较小,地区间的总体差异也不断缩小,省内高铁途经城市的旅游交通可达性对高铁权重的敏感度较大.

高铁背景下京津冀旅游交通可达性变化分析

随着高速铁路(以下简称高铁)的全国性建设与运营,各地可达性格局会随之发生变化,这对城市群选择旅游发展战略、实现旅游系统联动、优化区域旅游空间结构有着重大的影响。文章以京津冀地区13个城市为对象,研究分析了高铁开通前后各地旅游交通可达性的变化量和变化程度,并探讨了变化差异的原因和影响,为京津冀地区选择旅游开发重点领域、制定符合各地特点的战略目标以及开拓旅游协同发展模式提供参考。

湖南省传统聚落旅游交通可达性研究

论文以湖南省现存的传统聚落为例,通过公路交通网络且借助GIS方法研究各地级市市辖区站点至各个传统聚落的交通可达性。结果表明:(1)各市辖区站点至传统聚落的平均加权出行时间处于1.738h-4.830h之间,平均值为3.05h。各市辖区站点得可达性系数平均值为0.0259,极差为0.026。其中,高于可达性系数平均值的站点有53个,占42.4%,多数分布在湘东、湘北地区。(2)各市域至传统聚落的综合可达性水平大致呈现由西向东逐渐递加的趋势,综合可达性水平最高的市域是吉首市,最低的是张家界市。(3)站点的服务范围、聚落点的分布情况、区域内道路密度对站点的可达性水平及市域的可达性水平都有重要影响。

高铁对桂越边境旅游交通可达性及经济联系影响分析

旅游交通作为旅游系统的重要组成部分,是旅游业发展的重要保障和支撑。选取高铁开通前(2014年)及开通后(2020年)两个时间段为节点,选取桂越边境各个市县2014年和2020年的人均GDP作为社会经济要素,结合ArcGIS分析,得出高铁对桂越边境旅游经济有显著的促进作用。

哈大高铁对东北城市旅游经济联系的空间影响

基于GIS平台,构建可达性模型分析哈大高铁开通后东北各城市旅游交通网络可达性变化特征,然后通过修正引力模型,从时空压缩效应、高铁旅游带的形成、旅游通勤圈空间分异、加剧旅游极化效应等方面分析哈大高铁对东北各城市间旅游经济联系的影响。结果显示:高铁带来的时空压缩效应大大强化了东北城市的旅游交通可达性和旅游经济联系,整个通勤圈时空压缩2 h左右,提升幅度均呈现距离高铁增加而衰减现象,且省际城市间的变化大于省内城市间的变化,东三省的变化大于内蒙东部区域的变化。沿线城市在高铁开通后将获得更大的旅游发展动能,并加快哈大高铁旅游带的形成。沿线城市"一日游"和"两日游"受益明显,偏远城市则在"七日游"方面受益较多;东北旅游应以高铁为契机,精心开发沿线旅游精品线路,加快旅游一体化合作,打造东北旅游新形象。高铁使旅游市场空间分布上出现"极化效应",提升旅游产业供求效率的同时,拉大了城市间旅游差距,不利于旅游产业协调性发展。今后应以高铁为核心完善快速交通干线布局,将更多旅游城市和旅游景点纳入高铁通勤圈。

高铁网络对西北城市旅游经济联系的空间影响

基于GIS平台,以城市间的最短旅行时间和"小时经济圈"及国内旅游收入、国内旅游人数等数据为基础数据,通过可达性、修正引力模型等指标,分析了兰新高铁开通前后沿线各城市旅游交通格局变化特征,结果表明:(1)兰新高铁提升了沿线城市旅游交通的可达性;(2)兰新高铁带来了旅游交通格局的变化,显示出兰州为高铁线路东翼核心、嘉峪关为中翼核心、乌鲁木齐为西翼核心、东中西三翼相互抱团的空间特征;(3)兰新高铁加速了旅游业的发展,沿线城市旅游经济受高铁带动明显;(4)兰新高铁缩短了起止点城市的距离,更拉近了沿线比邻城市间的距离,催生同城效应,形成多个1 h旅游经济圈。

高速铁路对民族地区旅游发展水平的影响机制研究

高速铁路的开通降低了游客出行的时间和经济成本,影响旅游活动空间集聚规律,形成同城化、网络化等现象。以黔桂云三省39个市州为案例地,采用2010—2019年的面板数据测度地区旅游发展水平并分析其时空演化动态,构建回归模型考察高速铁路影响区域旅游发展水平的效果及作用机制,明确高速铁路在区域旅游经济发展中的作用,为民族地区旅游高质量发展贡献力量。结果显示:高速铁路开通后区域内旅游发展水平普遍提高,并表现出不同的空间态势:贵州以贵阳为中心向四周扩散,云南以旅游发达地区散状分布,而广西呈现出桂林、南宁两核遥望之态;高速铁路通过改善区域旅游可达性实现旅游发展水平的提高,且旅游可达性在民族地区的促进作用中表现为完全中介效应。

高铁网络化下云南省区域旅游交通格局及客源市场演变

以云南省3A级及以上旅游景点为例,采用基于分层栅格数据的成本距离测算法计算旅途时间,运用加权平均旅行时间、泰尔系数、日常可达性,探究无高铁、现状高铁、规划高铁下旅游交通格局及客源市场演变。结果表明:①高铁网络显著提升旅游可达性,圈层状可达性空间格局出现破碎化,形成滇中地区、大理–丽江、昭通旅游交通优势地区。②高铁加剧旅游景点可达性的不均衡,规划高铁时期有所缓和。可达性总体差异主要源于旅游发展区间与州市内,滇西北旅游发展区的州市间差距明显高于其他发展区。③旅游客源市场发生重构,5~8 h和8~12 h等时圈客源地是省域客源市场主体,对应70%以上中长途潜在游客。高铁网络引发的可达性优化强化知名旅游州市的吸引力,但对旅游品位弱势的州市挖掘中远程市场的作用相对有限。

杭黄高铁对沿线城市经济的空间影响及效应分析

为揭示杭黄高铁的开通对于沿线地区旅游经济发展的空间影响及具体效应,以沿线杭州、宣城、黄山3个城市为研究对象,分别构建旅游交通可达性模型以及旅游经济联系模型。研究表明:杭黄高铁的开通促进了沿线城市旅游经济的发展,但不同城市之间空间差异显著,其中宣城市受杭黄高铁开通的影响最大,黄山市次之,杭州市最小。最后,针对高铁开通对各个城市影响的差异,展开讨论并提出发展建议。

Quantitative Geography Analysis on Spatial Structure of A-grade Tourist Attractions in China

Tourist attraction is a very important carrier of tourism activities. A-grade tourist attraction is a national standard of comprehensive evaluation about tourist attractions quality and grade in China. In this paper, spatial structure of 2424 national A-grade tourist attractions are investigated by using GIS and quantitative analysis methods, such as nearest neighbor index （NNI）, quadrat analysis, Gini coefifcient and hot spot clustering. Spatial accessibility of all A-grade tourist attractions was calculated using cost weighted distance method and ArcGIS software. Service range of each tourist attraction at 4A grade and above in China was delimitated based on the cost allocation method. Results show that China’s A-grade tourist attractions present aggregate distribution characteristics on the whole, and cultural attractions aggregate distribution is higher than of natural tourist attractions. Above-4A grade quality attractions aggregate distribution is lower than the Below-4A grade tourist attractions; cultural Above-4A grade are signiifcantly greater than the cultural Below-4A grade tourist attractions. A-grade tourist attractions in China’s eight districts are aggregate. The spatial distribution uniformity is low. Affected by the degree of economic development and tourism resources endowment, the service range of Above-4A grade attractions is big in West, smal in East, big in North, and smal in South. First-order hot spots areas were mainly concentrated in the east side of the line formed by Deqen-Alxa Left Banner. The second-order hot spot areas were composed of 11 regions, while the third-order hot spot areas include Beijing, Tianjin, Central Plains and the Yangtze River Delta.