长江流域高级别旅游景区空间分布特征及影响因素

结合最近邻指数法、核密度估计法和标准差椭圆分析法,对长江流域高级别旅游景区空间分布特征进行分类型、分地域的交叉互动分析。结果表明:(1)6类高级别旅游景区空间分布类型特征相似,都呈现出凝聚分布状态,但不同类型景区空间分布凝聚程度存在差异。(2)空间分布形态呈条带状分布,中下游地区较上游地区表现出明显的强集聚分布特征。6类旅游景区因所处环境不同,高密度集聚区也存在明显不同。(3)空间分布方向呈明显的东西走向,中下游地区是集中覆盖区。6类景区标准差椭圆覆盖面积由大到小依次为文化古迹遗存类、生物景观类、旅游商品产业类、地文景观类、水域景观类、文化艺术赏析类。(4)长江流域高级别旅游景区的空间分布主要受地形、地势、水文、气候等自然环境因素,以及相关政策支持、经济社会发展、交通设施条件、旅游资源禀赋等人文环境因素的综合影响。

高速铁路影响下的全国旅游景点可达性研究

世界旅游强国离不开良好交通的支持,而作为交通中非常重要的高速铁路的快速发展,必将有力地促进区域旅游的发展。文章探讨了2020年全国高铁网络影响下旅游景点可达性空间格局及其变化,分析旅游目的地与客源地市场空间格局变化特征,在全国尺度下定量分析高速铁路建设对旅游客源地与目的地可达性的影响。测度2020年规划高铁通车前后旅游可达性空间格局与变化。结果显示:高铁开通后,高铁沿线城市可达景点数量显著增加;尤其是"日"字形高铁沿线城市与景点的增加值最高,将成为我国重要旅游经济带,高铁沿线城市与景点是高铁网络效应的主要受益者,高铁服务带来了时空压缩效应,即高铁的开通不仅缩短旅游客源地和目的地之间的时间距离、加强了两地之间的联系,也实现了旅游者跨区域的快速外部交通,而这种快捷效应的延续同样离不开城市内部交通网络的优化,缩短中心城市到旅游景区的时间,将会进一步增强景区的吸引力。

合福高铁对福州旅游业发展的影响

以福州市为研究对象,运用引力模型探讨合福高铁开通对福州旅游吸引力的影响,以及给福州旅游业发展带来的机遇与挑战,并在此基础上提出完善旅游基础设施建设与管理、加快旅游集散系统建设、加快区域旅游合作和开展高铁旅游品牌营销等对策,以促进福州旅游业的快速发展。

景区资源的低强度硬开发、高强度软开发与高强度保护

针对我国旅游景区第二轮大投资、大开发、大建设高潮中,在旅游资源开发、保护方面出现的矛盾与误区,本文提出了旅游资源"低强度硬开发、高强度软开发与高强度保护"的理念。旅游景区景物、交通、接待服务类土木工程硬开发越少越好,景观美、景物文化内涵、景区整体氛围等软开发越多越好。实施旅游资源高强度保护要点为:坚持以生态环境为导向,重视发挥政府规制作用,正确把握科学保护与开发利用的合理"度",积极鼓励与支持公众参与,正确引导游客消费。

辽宁省高等级旅游景区空间结构分析与优化

旅游空间结构的分析是指导区域旅游规划、开发与管理的基础。运用网络分析的方法,结合GIS技术,对辽宁省4A、5A级旅游景区的空间结构进行了定量研究。研究发现,该省高等级旅游景区呈现集中分布的态势,基尼系数及R值分别为0.861 1、0.722 9;旅游交通网络结构不完善、连通性不高,α、β、γ的值分别是0.457 1、1.75、0.648 1,均低于各自的理想值1、3、1,由此提出优化该省高等级旅游景区空间结构的策略与措施。

山西旅游吸引物空间结构的初步分析

旅游吸引物是指对旅游者具有吸引力,给旅游者以积极效益的旅游地所有因素的总和.旅游吸引物空间组织及结构优化是旅游目的地经济、社会、环境、文化正面效益最大化和负面效益最小化的有效途径.本文以山西省假日旅游统计的24处重点旅游区(点)为分析样本,用邻近地理指数理论得出山西旅游吸引物在地理空间分布上呈大分散、小聚集的总体特征.进而用旅游地紧密度指数理论对山西旅游吸引物空间扩散予以设想,同时用引力模型理论对旅游吸引物空间竞争给以分析,为山西旅游吸引物空间结构进一步优化做一定参考建议.

新冠疫情下山西旅游景区高质量发展对策研究

新冠疫情对旅游景区高质量发展带来了前所未有的冲击,后续影响还将在未来相当长时间内存在并转为常态化。不仅对当下景区的游客接待量、旅游收入产生影响,而且改变了游客的消费需求与消费习惯,进而影响旅游景区的长期发展。为此,景区必须及时跟踪疫情常态化影响下旅游市场的新变化、新需求,从卫生防疫、市场构建、产品升级、宣传营销、景区管理、服务提升、导游队伍建设等方面提质增效,最大限度地消除疫情对旅游景区的负面影响,促进景区高质量发展。

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。

基于高质量发展的旅游景区空间格局优化研究——以湖南省A级旅游景区为例

运用GIS空间分析和数理统计等方法,对湖南省2007—2018年A级旅游景区空间格局演变及影响因素进行分析,以实现基于高质量发展的旅游景区空间格局优化。结果表明:①近十多年来,湖南省A级旅游景区的数量逐年增加,空间分布重心一直在娄底市境内,呈自娄星区向涟源市迁移的趋势,集聚主核呈张家界市→长沙市→长株潭城市群转换的特征。②全省低等级旅游景区的数量增加趋势明显,高等级旅游景区数量较少,分布不均衡性突出。③资源本底、交通条件等是影响A级旅游景区空间格局及其演变的主要因素。基于研究结论和高质量发展目标,提出湖南省旅游景区空间格局优化建议。

安徽省高A级旅游景区分布特征及影响因素

以安徽省203家高A级旅游景区为研究对象,利用ArcGIS10.3,运用平均最近邻、地理集中指数、基尼系数及核密度估计法等指标和方法,对安徽省高A级旅游景区空间分布特征及影响因素进行分析;研究结果表明:(1)安徽省高A级旅游景区最邻近比率R=0.65,空间分布上呈典型的聚集型状态;(2)高A级旅游景区地理集中指数G=61.93,基尼系数Gini=0.9132,分布均匀度C=0.0868,景区分布均衡性及均匀程度较低;(3)形成省会城市合肥和山岳景观较优越的黄山、宣城和六安四个高密度区;(4)地形地貌和河流水系等自然环境因素以及交通干线、城市辐射和政策导向等社会环境因素对高A级旅游景区分布影响比较显著.

“丝绸之路经济带”高级别旅游景区空间分布特征及影响因素

以“丝绸之路经济带”高级别旅游景区作为研究对象,运用最邻近指数、核密度分析、地理集中指数、不均衡指数、资源丰裕度指数和地理探测器等方法,借助Arc GIS空间分析工具,对“丝绸之路经济带”高级别旅游景区空间分布特征和影响因素进行研究.研究发现:(1)“丝绸之路经济带”高级别旅游景区空间分布属凝聚型.(2)“丝绸之路经济带”高级别旅游景区主要分布在四川、广西和陕西3省(自治区),这3省(自治区)高级别旅游景区数占总体的56.69%,而重庆、青海、宁夏3省(自治区、直辖市)仅占总体的12.29%,高级别旅游景区呈不均衡分布;并在陕西形成高密度核心,四川、重庆、广西3省(自治区、直辖市)形成次密度核心,其他省份密度较低.(3)从发展状况看,四川、陕西、广西3省(自治区)属于明星型省份;青海、宁夏、甘肃、云南4省(自治区)属于瘦狗型省份;重庆属于金牛型省份;新疆属于问题型省份.(4)旅游资源禀赋、自然因素和旅游市场条件中的地区生产总值、旅游地常住人口数、旅游接待人次数、交通网络通达度都对“丝绸之路经济带”高级别旅游景区空间分布决定力强.

道路交通状况对省会城市旅游交通的影响研究

以2007年和2015年全国交通道路网络数据为基础,采用ArcGIS网络分析方法来探讨高铁开通对各省会城市旅游交通可达性及景点可达性的空间变化特征,然后利用旅游相互作用强度、旅游经济联系模型,来研究全国高铁开通对各省会城市旅游空间格局的影响。结果表明:高铁开通减少了城市间旅行时间,旅行时间平均缩短了770.50min,相对减少了52%;高铁提高了城市景点可达性水平,增加了各省会城市在等时圈范围内到景点的数量,增加了居民在节假日期间对旅游景点的选择;高铁开通增强了城市间旅游相互强度和旅游经济联系强度,在一定程度上缩小了之前省会城市间的差距。其中城市旅游空间相互作用强度平均提升了174.3,旅游经济联系强度平均增加了86.49,旅游空间作用强度变异系数和旅游经济联系指数变异系数分别减少了0.065,0.702。

基于LBS和深度学习的旅游景区客流量的高时频预测

为实现精准的旅游景区客流量的高时频预测,本研究构建了一套基于LBS和深度学习模型的预测方法。此方法可通过对LBS数据的转换实现预测的空间范围与时频控制,并通过方法的核心模型——基于双向循环神经网络和GRU算法构建的深度双向GRU(DBi-GRU)模型完成预测。为检验方法的有效性,研究以深圳大梅沙海滨公园为例对方法进行实验测试。实验使用拟合曲线、误差指标及DM检验3种方法评估DBi-GRU模型的预测效果。此外,实验还设置了其他五种深度学习模型作为DBi-GRU的对照模型,测试基于不同深度学习算法的模型之间的预测水平差异。实验结果表明:(1)本研究提出的DBi-GRU模型在景区客流量高时频预测中具有理想的预测效果,在高峰时段的客流量预测方面也具有较高准确性,预测效果明显优于其他深度学习模型;(2)基于双向循环网络的模型的效果普遍优于基于常规循环网络的模型。尤其是基于双向LSTM算法的模型,虽然预测的准确度略逊色于DBi-GRU模型,但在模型性能上与其的差异并不显著;(3)在相同网络参数下,GRU算法较前人采用的LSTM和RNN算法有着更高的预测准确性。本研究为客流量预测领域的研究提供了一种新的可用于高时频预测的技术方法,所预测的高时频客流量信息可为景区的客流管控与服务安排等工作提供必要的信息支持。

中国高等级旅游景区资源多尺度时空差异及其影响因素

以中国337个地级以上城市内的5A和4A级景区为研究对象,通过构建总体分异指数(GDI)并采用探索性空间数据分析(ESDA)等方法,从省级、城市群、城市等不同空间尺度,对2001—2019年中国高等级旅游景区资源时空演化特征进行综合分析。结果表明:(1)4A级景区主导了中国高等级旅游景区数量与增长率的变化趋势,2015年之后增长速度进入相对平缓状态;(2)时序上,中部和东北地区的各省份高等级旅游景区数量较少,但增长率较高,而西部省份则均相对较高,东部省份则是数量最多但增长率最低,到2017年西部超过东部,数量最多;城市规模与高等级旅游景区数量呈正比,与增长率呈反比;(3)空间上,中国高等级旅游景区分布密集程度逐年升高,呈现出主要依托东部沿海地区与中部地区城市群集聚分布的特征,且空间热点、次热点地区占主导地位,形成了“两点集聚—多极多区—集群集聚”的空间演化格局;(4)GDI指数随着研究尺度的缩小而增大,空间尺度越小,高等级旅游景区资源的差异越大;(5)中国高等级旅游景区空间分布主要受社会、经济、资源等因素相互作用的影响,其中人口规模、旅游经济、人文资源是共同的最为关键的因子。研究结果可为优化中国景区资源空间布局以及旅游业高质量及区域协调发展提供一定参考。

中国品牌旅游景区驱动因素及形成系数方程研究

高级别旅游景区逐渐成为代表区域旅游发展水平的符号,其产生的品牌效应,不仅提高了游客到访率和重游率,还带动区域旅游经济的发展。本文从省际分布特征出发,以全国旅游百强景区和5A级景区为样本,构建了品牌景区形成系数方程,分析了内、外因素对形成品牌景区的影响。结果发现:(1)以高级别的5A级景区为基础,百强景区为对象,不同省份的品牌景区形成率差异较大,中部省份和部分西部省份品牌景区正在崛起;(2)以人口密度、人均GDP、交通区位为关键指标构建品牌景区形成率系数方程,定量分析了单因素和综合因素对品牌景区形成率的影响,其中,交通可达性和人口密度的边际贡献最大,分别是0.35和0.27;(3)根据形成率、旅游市场占有率、区域外部环境等指标,发现长江三角洲、京津冀、珠江三角洲三区构成中国旅游的地理枢纽。本研究为通过外部条件促进品牌旅游景区形成,以及从宏观上认识我国旅游的地理枢纽及空间分布格局提供了理论依据。

长江中游城市群A级旅游景区空间演化及影响机理

采用最邻近指数、核密度分析、网格维分析、地理探测器等分析方法,从空间分布类型、分布密度、分布均衡性等方面对长江中游城市群A级旅游景区的空间演化特征及影响机理进行研究,结果显示:(1)长江中游城市群A级旅游景区分布呈集聚型,其集聚程度有逐渐增强的演变特征;(2)长江中游城市群A级旅游景区分布的高密度区呈现散点状结构向组团结构演变的特征,并逐步形成"U"字形核密度结构;(3)长江中游城市群A级旅游景区在空间上呈不等概率分布,存在围绕武汉、宜昌、长沙、南昌等城市集聚分布的现象,但呈现出不断均衡的发展趋势;(4)资源本底、市场条件及政策环境对长江中游城市群A级旅游景区空间分布的影响逐渐加强,不同等级旅游景区受到各影响因素的影响程度不同。

内蒙古高等级旅游景区的空间分布特征及影响因素分析

以内蒙古124家高等级旅游景区为研究对象,基于地理计量分析方法,利用最邻近系数法、地理集中指数和区位熵等分析方法综合分析了内蒙古全区高等级旅游景区的空间分布特征及影响因素。结果表明:(1)内蒙古124家高等级旅游景区的空间分布为聚集型,在12个盟市中的分布比较聚集;(2)在2007年、2012年和2017年3个时段内高等级景区数量增加呈阶段性,空间分布密度不均衡,呼包鄂地区核密度强度最大;(3)内蒙古高等级景区的空间分布受区内地形地貌、交通条件及当地经济发展水平的影响较大。

大湘西高级别景区时空分布特征及影响因素的空间异质性

旅游景区既是旅游业发展的先决条件和核心载体,也是最主要和最根本的旅游供给。基于大湘西高级别旅游景区数据,引入高级别景区发展差异指数,运用标准差椭圆分析法、核密度估计、全局空间自相关等多种空间统计方法,对2007年、2012年和2016年大湘西高级别旅游景区时空分布特征进行测度,并运用全局回归(OLS)模型和地理加权回归(GWR)模型,分析大湘西高级别景区影响因素的空间异质性。结果表明:大湘西高级别景区空间分布总体走向为东北—西南方向,且整体呈现小幅度逆时针旋转;高级别景区空间分布格局呈现出由'三核心两区县'向'一极多点'再到双核带动的'遍地开花型'空间格局的演化;高级别景区数量的空间正相关性不断减弱,且其在空间上的分布呈现一定的集聚特征;区域经济发展水平、政府政策扶持力度、交通条件、旅游资源因素对大湘西高级别景区空间分布格局影响显著,且不同影响因素呈现出一定的空间异质性。研究结论可为全域旅游背景下深化旅游景区体制机制改革提供科学依据和参考价值。

黄河流域高级别旅游景区空间分布特征及影响因素

黄河流域生态保护和高质量发展的重大决策,迫切要求开展黄河流域旅游业发展的整体研究。以GIS10.3作为主要分析工具,系统梳理了黄河流域内1010个3A级以上旅游景区的空间分布特征和影响因素,结果表明:①黄河流域高级别景区整体呈"大分散、小集聚"的分布状态,三大自然区划内景区分布悬殊,东部季风区数量最多、密度最大;②黄河流域高级别景区空间分布类型以凝聚型为主,在流域中下游的西安、济南等沿黄城市附近形成大的凝聚中心;③黄河流域高级别景区核密度分布空间差异显著,整体呈倒"入"字形结构,不同级别景区之间存在密度差异;④黄河流域高级别景区之间存在较强的空间自相关,空间关联类型以正相关为主,且集聚特征明显;⑤自然地理环境、旅游资源禀赋、交通区位、社会经济发展水平和旅游经济联系强度对黄河流域高级别景区的空间分布具有显著影响,且对不同类型不同级别景区的影响程度存在差异。最后,文章针对黄河流域景区空间格局优化及旅游经济高质量发展提出了建议。

长征红色旅游景区的演化及其形成机制研究

全局视角下长征红色旅游景区的时空演化规律揭示及跨区域协同路径提炼是长征国家文化公园建设的关键。在长征红色旅游景区内涵界定的基础上,文章以2005—2020年118个长征红色旅游景区为样本,综合运用空间分析方法探析其时空格局特征及形成机制。研究表明:(1)2005年以来,长征红色旅游景区的发展经历了基础开发阶段(2005—2012年)、快速增长阶段(2013—2017年)及内涵深化阶段(2018年至今),不同阶段表现为景区增长速度及发展质量的显著性差异。(2)长征红色旅游景区整体为集聚分布态势,集中分布于西南地区的四川、贵州两省以及西北地区的甘肃省,景区发展具有"大集中、小分散"的空间分布特征以及西多东少、南多北少的梯度差异格局。(3)长征红色旅游景区空间分布演化态势表现为由"单核主导型"向"双核引领型"转变,联核成轴的空间演化趋势明显。(4)长征红色旅游景区空间分布格局受地形地貌与河流水系、重大事件与资源禀赋、政策支持与交通条件、旅游形象与市场需求等内外生因素的共同作用。最后,据此为长征红色旅游景区的跨区域协同及高质量发展提出相应措施。