2001年以来中国旅游景区时空格局演变与景区群形成

2001年中国实行A级旅游景区质量等级评定制度以来,旅游景区数量快速增长。以2001年、2006年、2011年和2016年四个时间截面的中国A级旅游景区数据为基础,运用GIS空间分析方法,对旅游景区时空格局演变进行分析,结果表明：旅游景区空间格局呈现空间分布扩散,区域分异加剧;集聚范围扩张,集聚现象愈加明显;集聚程度增强,京津冀、长三角地区集聚程度最高;高A级景区与全国A级景区的集聚态势基本吻合。旅游景区集聚地区呈现旅游资源依赖、供需双重驱动和核心-边缘结构等特征,据此尝试提出“景区群”概念,以期为中国旅游业生产力布局优化和区域经济发展提供科学参考。     

中国旅游产业集聚空间格局演变及其对旅游经济的影响基于专业化与多样化集聚视角

利用2001—2018年中国省域旅游产业与旅游经济相关数据，综合空间分析和计量模型方法，研究中国31个省(区、市)旅游产业专业化和多样化集聚的空间格局演变特征及其对旅游经济的影响。研究表明：① 中国旅游产业专业化集聚程度呈现西高东低的分布特征，多样化集聚程度则表现为东高西低；② 专业化集聚指数热点区集中于西部省份，冷点区以华东和华中省份为主；多样化集聚指数热点区位于中国沿海各省份，冷点区则主要包括新疆、西藏；③ SDM模型估计结果表明，中国旅游产业多样化集聚能够促进旅游经济的提高，专业化集聚产生抑制效应，不同区域影响效应具有明显差异，东部地区以旅游产业多样化集聚带动旅游经济，中部地区多样化集聚的正向效应尚未显现，而西部地区专业化集聚对旅游经济发挥促进作用。     

三亚市旅游休闲业态时空演变特征及其形成机制分析

以三亚市为案例地,通过爬取六类旅游休闲业态POI数据,综合利用最邻近距离指数、核密度估计、多空间聚类、地理探测器等空间分析技术,深入挖掘三亚市旅游休闲业态的时空演变特征及其形成机制。结果表明：（1）业态总体数量及特征空间尺度急剧上升,分布格局呈“极核-轴线-面域”分布形态;主要集聚于三亚湾度假区,散布周边临海区域,且集聚程度随空间尺度的增大呈先增后减态势（;2）各类旅游休闲业态空间集聚特征显著,其中购物、住宿、餐饮业态与总体集聚特征呈现高度一致性,各类业态集聚分布特征显著不同且尺度依赖性明显,其中旅游景点业态集聚程度随时间距离的增加不断减小,其余业态均先增后减（;3）三亚市旅游休闲业态空间格局的形成是由政策引导城市发展决定的,即在旅游休闲需求升级与城市发展的转型升级的双向推动下,从经济水平、人口特征、交通条件及资源禀赋四个方面影响旅游休闲业态空间演变格局。     

基于POI的城市休闲空间格局分析——以乌鲁木齐市为例

基于百度POI数据，运用Ripley’s K函数、最近邻层次聚类、空间自相关等方法，对乌鲁木齐市公共休闲设施空间布局进行研究，总结城市休闲空间的格局特征，进而探讨休闲空间的影响因素。结果表明：（1）乌鲁木齐休闲设施空间分布表现出明显的向心集聚性。（2）各类休闲设施热点区分布表现出不同的集聚倾向，娱乐类、购物类、健身类三类休闲设施热点区主要布局在主城区以内重要交通枢纽和商业中心附近，餐饮类休闲设施热点区表现出明显的人口导向特征，旅游类休闲设施热点区均分布在热门旅游景区附近，文化类休闲设施热点区分布于科教文化基地或多民族混居区。（3）乌鲁木齐市休闲空间格局为“圈层+扇形+组团”模式，核心为面状综合型休闲中心，外围为扇形的休闲设施稀少区、组团式多功能休闲区和组团式餐饮休闲区，最外围是休闲设施极少的郊区和组团式旅游休闲区。（4）乌鲁木齐休闲空间与人口空间分布存在较强的空间正相关关系。     

中国3A级以上旅游景区空间集聚特征研究

基于中国3 228个3A级以上旅游景区数据分析其空间集聚特征。结果表明,中国3A级以上旅游景区具有典型的“类型极化、区域分化、板块集聚”的分布特征,胡焕庸线两侧景区密度悬殊;中东部地区为凝聚-随机分布,西部地区为凝聚分布,不同区域发育主题和特色不同;5A级景区集聚在经济发达地区,4A级景区沿黄河、长江集中分布,3A级景区多处于东部滨海沿线;历史知名度、自然地理环境、人口经济规模、交通区位条件、审批标准、效仿发展等因素影响较大,循环累积效应显著。据此提出“区域平衡、跨区协调、分类优化”的发展建议。     

长三角旅游吸引物城乡空间分异特征

基于长三角地区1663个3A级旅游景区数据,采用GIS空间分析技术与地理探测器方法,对长三角旅游吸引的城乡空间分异特征及影响因素进行了探究。结果表明：① 长三角旅游吸引物空间分布不均衡性显著,表现出“整体分散,核心集聚”的空间分布特征,“单核、多中心、层级化”的格局特征显著,集聚形态上呈现出明显的“核心-边缘”结构;② 城区吸引物集聚程度高于乡村地区,省域间城乡吸引物分布各有侧重,根据景区丰度指数可将长三角41市划分为“城乡双高型”“城区集聚型”“乡村集聚型”和“城乡双低型”4类旅游地;③ 长三角旅游吸引物城乡分异特征主要是由自然、经济、社会三大因素互相交织、共同作用的结果,但城乡吸引物的空间格局影响因素存在显著差异。     

中国医疗资源配置与服务利用协调发展的时空演化——基于机构分层分析框架

基于机构分层分析框架,运用统计与空间分析方法,剖析中国省域基层医疗卫生机构和医院医疗资源配置与服务利用协调发展的时空演化特征及其驱动因子。研究发现:2010—2018年2类机构的耦合协调类型由濒临失调衰退型变为勉强协调发展型;总体呈东部经济发达地区水平较高,中部地区居中,西北、东北、西南等经济欠发达沿边地区较低的空间分布格局和以长江中下游地区和青藏高原地区为核心的热、冷点区的空间聚集特征,同时在空间格局改善程度、局部空间集聚效应强度和冷热点区变化范围等方面存在差异;受人口分布与结构、经济发展水平和地理空间等因子驱动,同时存在明显时空异质性特征。     

中国商业健身资源集聚的格局演化及其形成机理

探索新兴资源要素在地理空间上的新表现对于制定和优化国家发展战略具有重要意义。通过构建地理本性视角下资源集聚与演化的理论基础框架,综合运用空间分析和因素探测方法,对中国商业健身资源集聚的格局演化及其形成机理开展研究。结果表明：(1)中国商业健身资源的空间集聚格局呈现出两方面的显著特征,一是以京广铁路和长江黄金水道为骨干的“十”字型廊道的空间形态与演化趋势,区域中心城市在此格局中扮演重要角色,京广沿线城市经济发展和长江经济带则发挥着重要支撑作用;二是中国城市群地区是商业健身资源空间集聚的主体区域,其中沿海地区城市群起着主导作用,尤其在山东半岛和长三角城市群表现出空间连片发展的态势。(2)中国商业健身资源冷热点格局呈显著的阶梯状分布特征,自东向西由热点区、次热点区逐步演替为次冷点区、冷点区,其中空间热点区域经历了由环渤海、长三角地区向华北、华中和华东地区扩张演化的过程,东北和西北地区的次热点区具有跨越“胡焕庸线”并向西发展的态势,次冷点和冷点区域整体变化相对稳定,局部变化主要表现为广西东部和广东西部地区由冷点区演变为次冷点区。(3)中国商业健身资源的集聚演化是三大地理本性要素交互耦合作用下的...     

基于地理标记照片的北京市入境旅游流空间特征

城市作为现代旅游目的地的一种重要类型,在集聚旅游发展要素、塑造城市休闲空间、提升城市品质等方面具有突出作用。城市旅游流是城市旅游要素关联、空间组织的路径,对于城市交通组织方式、公共服务设施建设、休闲旅游产业布局等方面影响越来越大。本文立足城市内部微观尺度,以入境旅游流空间特征为研究对象,利用数据挖掘技术,通过Flickr API接口获取了2004-2015年北京市范围内全部带有地理信息的照片及其属性信息,通过构建的数据清洗方法控制初始数据质量,建立基础数据库,使用密度聚类（P-DBSCAN）、马尔科夫随机链等方法探索入境游客热点区域空间分布格局、流动空间特征。结果显示：① 北京市历史城区（2环之内区域）、中心城区（2环至5环之间区域）以及郊区（5环之外区域）的旅游热点区域（AOI）呈现出不同的空间特征,其中历史城区AOI呈现出与景区、休闲娱乐、餐饮购物等相关产业空间重叠的趋势,各热点区域边界模糊,复合连绵成片。中心城区AOI集聚与城市功能区密切相关,具有明确的城市功能取向。郊区AOI基本与旅游景点一致,没有向景区外部延伸;② 传统历史文化类AOI访问热度占有绝对优势,商业购物休闲AOI及现代城市功能AOI的影响力在逐渐增强;③ 强入境旅游流主要集中在历史城区内部AOI之间,以及中心城区的西北部与东部区域内部AOI之间,郊区AOI之间没有较强的旅游流,北京市入境旅游流整体呈现以历史城区为中心,放射性分布的框架;④ 各区域AOI之间均有较次一级旅游流联系,北京市入境旅游流形成了初步的网络结构。     

苏南、浙北地区民宿空间分布特征及其影响因素

选取社会经济、配套产业发达且相近的苏南、浙北地区作为研究区域,基于百度地图API中的地点检索服务获取民宿点地理信息,结合空间分析方法与地理探测器探究两地民宿空间分布特征与影响因素。结果表明：1）两大地区民宿均呈显著集聚状态,分布在地势低平且水系发达区域,依托高禀赋旅游资源和交通干线集聚。2）在两地区别上,苏南民宿表现出集聚程度上的市域差异,浙北则分布相对均衡且集聚范围较广;空间集聚态势差异性显著,前者呈“四核集聚,次级中心团状布局”,后者表现出“西东中梯度格局”。3）消费能力、客源市场与通达程度是影响两地民宿分布的重要共性因子,两两因子间的交互作用增强了对民宿空间异质性的解释力。4）浙北民宿受外部客观因素的影响程度较弱,水系环境与景区依赖是两大地区间的区别因子。     

西部边疆旅游城市功能区空间集聚模式——以云南省丽江市为例

以丽江市古城区与玉龙纳西族自治县为研究区域,基于丽江市POI数据,采用土地利用混合度熵值、行业地区集中度指数作为研究指标,用ArcGIS,MATLAB等提取旅游城市的空间格局及行业分布特征。结果表明:丽江市形成“以人文景点为导向”的城市空间格局,景点周围区域以不同比例分布着与旅游产业关联性显著的商业、公共服务;与旅游产业相关的住宿、餐饮集聚程度最高,行业集中度指数分别为0.97(住宿)、0.96(餐饮);区域内住宿、餐饮服务对景点的依附程度高,并且高度集聚于丽江古城周围区域,区域内98.7%的住宿服务、97.5%的餐饮服务均分布在以丽江古城所在地为中心、半径为10 km的区域内。     

民居型景区空间分布特征及影响因素研究——以山西大院民居为例

民居大院景区是人文景观中最主要的组成部分。本文以山西省136个“山西大院名居型景区”为研究对象，通过谷歌地球（Google Earth）、百度地图确定坐标基本地理信息。运用Arcgis10.3空间分析法进行可视化表达，分析山西大院景区的空间分布格局及影响因素。结果表明：（1）山西11个地市的136个大院景区整体空间分布上呈现较均匀状态。（2）山西大院景区存在较为明显的空间差异，形成七个明显密度集聚中心与两个密度集聚区域，整体分布方向将沿东北—西南方向布局。（3）市域分布不均衡，呈现集中于以晋中、晋城为依托的周边地区。（4）高程空间格局显示，74.26%的大院景区海拔高度在1500m~2500m范围中，海拔从宏观上影响大院景区的总体空间格局。（5）大院景区整体距河流平均距离为2.3km，且具有沿河流走势分布的特征。（6）大院景区分布具有倾向城市格局，表现为中心-外围逐渐递减的特点。     

四川省旅游流空间扩散方向及路径

借用万有引力模型分析四川省各地区之间的旅游经济联系情况,根据旅游经济联系的紧密程度可确定旅 游流进入区域中心城市(成都市)后的主要空间扩散方向为西北(成都—都江堰市)、西南(成都—乐山市)和东北 (成都—德阳—绵阳)三个方向,以此为基础,结合游客流向抽样调查资料,将四川省旅游流的空间扩散路径归纳为 14 条。文章还对不同细分流的空间扩散路径进行了详细分析。     

黄河流域A级旅游景区空间格局及其影响因素的多尺度分析北大核心CSCD

旅游景区合理布局是实现黄河流域旅游业高质量发展的内在要求与根本保障,识别景区空间格局及其影响因素如何随尺度发生变化,对黄河流域的景区多层级统筹管理具有重要现实意义。基于地理因素的空间尺度效应,从县域、市域、集聚区3个尺度构建了分析框架,利用统计与GIS技术揭示黄河流域A级景区多尺度空间格局,运用地理探测器、空间叠加分析等揭示各尺度影响因素及其差异特征。结果表明:(1)黄河流域A级景区整体呈东部和南部密集、西部和北部稀疏的空间格局,流域南部形成一个中高密度弧形带。随着研究尺度增大,景区集聚范围逐渐扩大,集聚程度逐渐降低;(2)县域尺度上,全国重点文物保护单位密度对景区格局影响程度最大,其次是植被覆盖度、年降水量、到最近河流距离、国家湿地公园密度。人口密度是市域尺度影响程度最大的主导因素,非主导因素在与各主导因素交互后形成强烈的增强效应。集聚区尺度景区格局主要受年降水量、植被覆盖度等自然环境因素的刚性约束;(3)3个尺度的影响因素明显不同,不同尺度景区格局并不是主导因子简单组合或累积的结果,而是自然环境、旅游资源、社会经济及区位复杂交互后的产物。     

东北地区A级旅游景区空间分布特征及影响因素

基于东北地区2009年、2012年和2015年A级旅游景区数据,采用最邻近指数、基尼系数、核密度分析、相关分析等数理和空间分析方法,基于GIS空间分析技术,从类型、均衡度和密度等方面对东北地区A级旅游景区的空间分布特征及影响因素进行研究,结果显示：① 2009年、2012年、2015年3个时段,东北地区A级旅游景区在空间上呈集聚状态,且集聚程度具有先强后弱的演变特征;② 省会城市和主要交通节点城市附近A级旅游景区核密度较大;③ 随着旅游业的快速发展,东北三省A级旅游景区核密度增强区域扩散较快,但蒙东地区变化较慢;④ 旅游资源空间分布受自然因素和人文因素影响很大,其中地形地貌、水文是影响A级旅游景区分布的内生因素,而社会经济水平、交通等是重要的外推动力,对A级旅游景区分布影响比较显著。