基于新浪微博大数据的旅游流时空特征研究——以兰州市为例

伴随着"互联网+"的普及、智能移动设备的广泛使用,以微博为代表的社交网络位置服务信息逐渐增多,为研究旅游流时空特征提供了新的数据来源和视角。文章利用新浪微博LBS签到数据和核密度估计分析方法,从时空维度对兰州市旅游流特征进行了研究。结果表明:旅游流在时间维度上存在明显的节律性,无论是年变化,还是日变化,均表现出明显的旅游流初现期-高峰期-回落期-休眠期变化特征,季相变化明显,夏半年和冬半年存在较大差异,"双峰"特征显著;日变化呈现偏态"金字塔"形结构特征;在空间维度上,具有典型的"核心(城区)-边缘(周边区域)"结构特征,切合旅游景点和旅游服务接待设施空间分布格局。女性游客签到量大于男性游客,流量变化小于男性;女性游客主要集中在主城区活动,男性游客则偏好户外活动丰富的郊野森林公园。省、内外旅游流在时间维度上存在着明显的"超前-滞后"效应,在空间选择上存在着一定的错位现象。从旅游流活动轨迹来看,表现出明显的"轴线-散点"态势:中山桥—白塔山公园—城隍庙—黄河母亲像—水车博览园为主的"黄河风情线"是主要的轴线,而外围地区主要的景点成为吸引游客的主要"散点",无论是主城区,还是外围地区,均没有形成闭合的旅游环线。

基于公路旅游客运数据的云南省团队旅游客流空间行为模式研究

基于云南省公路旅游包车数据和交通流数据,利用旅游季节性强度指数、地理集中指数、游客转移密度、旅游流转移态等测度指标,建立了旅游空间行为模式分析方法,识别出云南省团队旅游客流空间行为模式。结果表明:(1)云南省团队旅游客流具有3种空间行为模式:双核往复式双向强转移流动模式、单核单向较强转移流动模式和圈层一般转移流动模式。(2)团队旅游客流对旅游目的地城市的选择集中度较高,主要集中于丽江市、昆明市、西双版纳州、大理州和迪庆州,与旅游资源空间分布格局相吻合。(3)团队旅游客流的旅游天数随旅游目的地距离中心城市昆明的远近而产生变化。距离中心城市昆明越远,旅游天数越长;反之,目的地距离中心城市越近,其旅游天数越短。(4)高峰期双休日团队旅游客流呈现“五降一升”的趋势,高峰期双休日跟团人数从周五开始降低,周一人数又开始上升。(5)“十一”黄金周期间,自驾旅游客流与团队旅游客流呈现“一升一降”的趋势。(6)高峰期团队旅游客流形成了以昆明—大理—丽江—香格里拉、昆明—保山—德宏、昆明—普洱—西双版纳为主要通道的强转移模式,以昆明、大理、保山、玉溪、红河为核心的较强转移模式。