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。     

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。     

湖北省A级旅游景区的空间格局与优化

为了充分利用、整合湖北旅游资源,运用图表法、空间计量分析法研究了湖北省125家A级旅游景区的空间结构特征及其与资源、行政区、交通、水系等要素之间的关系。结果表明:湖北省旅游景区趋于集聚型分布,以武汉市为中心呈现出一定的集聚规律;绝大多数旅游景区属于自然资源导向型;各地市(州、林区)景区的数量和等级组成、空间结构特征不同;旅游交通网不够完善;旅游景区有较明显的沿长江及其支流分布的趋势。进一步探讨了湖北省旅游景区空间布局中存在的问题,并提出优化方案。     

中国5A级旅游景区网站质量测度及空间特征研究

从用户体验性、技术支撑性、内容完备性和效应功能性4个方面构建评价体系,对中国（不含香港、台湾、澳门）112家5A级旅游景区的官方网站质量进行了测评,并使用重心法和标准差椭圆法对景区网站质量空间分布特征进行了分析,其结果如下：① 从质量综合水平来看,空间差异性明显,高质量官方网站的景区在空间上呈现出相对集中的态势,具有明显的向心性,重心在中国东部偏南地区,而中西部地区的景区网站质量整体偏低;② 从各项评价指标来看,内容完备性在空间上集中态势最为明显,用户体验性空间分散态势最明显,效用功能性的重心在几项评价中最为偏向西北,另外,技术支撑性在空间上呈现出典型的南北走向集中态势。     

中国A级旅游景区空间分布结构研究

旅游景区是地球表面上一类特殊的景观类型,而A级旅游景区则是具有中国特色的旅游等级分类系统。它的设立和评比对中国旅游产业的发展业已发挥巨大的作用。且自旅游景区评A以来,随着各级政府的日趋重视,旅游景区评A在全国得到广泛认同,进而使A级旅游景区分布的格局发生显著变化。以现有2 286个中国A级旅游景区的数据资料为基础,分析了其分布特征及变化规律。研究发现,看似毫无组织的全国A级旅游景区其实是有其内在的空间分布规律性的。它两端稠密、中间稀疏的整体分布格局是伴随着中国旅游景区的发展而逐渐形成的。无论是在空间组织上还是在时间演变上,A级旅游景区都与人口分布、地形地势间存在着密切的关联性和配比性。虽然中国31个省份的A级旅游景区分布情况各有差异,但其组成结构仍然具有较高的相似性,而且越来越呈现出不断分散的趋势。总体看,中国各省份都存在着旅游景区的组团形态,但这并不能阻止中国A级旅游景区向无序化方向发展。研究对目前中国A级景区的分布状况与资源间的错位问题及未来发展的趋势等进行了讨论。     

基于数字足迹的河南省A级景区旅游流网络特征研究

以携程旅行网站上发布的关于河南省景区旅行游记作为数据来源,运用社会网络分析和空间分析方法分析河南省A级景区空间网络特征。结果表明:河南省A级景区旅游流网络中4A级及以上资源禀赋较高的景区与其他景区联系频繁,客流量最多的景区主要分布在洛阳、郑州、开封和焦作;龙门石窟、嵩山少林寺、白马寺、香严寺、云台山-神农山-青天河景区、万仙山风景区6个景区的节点中心性和结构洞分析排名靠前,资源优势显著,旅游吸引力较强,竞争优势明显,位于网络的核心地位;河南省A级景区网络整体规模大但密度低,核心-边缘结构明显,核心节点对边缘节点的带动作用不强,凝聚子群在郑、汴、洛地区呈现集聚发展趋势,整体网络具有一定的流通性和集聚性,呈现小世界网络特征。     

云南省A级旅游景区空间演化特征及其驱动机制

探究A级旅游景区的空间演化特征及其驱动机制,对促进区域旅游健康发展具有重要意义。本研究以云南省为研究案例,综合运用最邻近指数、核密度分析、趋势分析和地理探测器等方法,对其A级旅游景区的空间分布类型、分布密度、分异趋势及驱动机制进行探讨。研究表明:(1)云南省A级旅游景区发展具有明显的阶段性特征,景区在空间上呈典型的集聚型分布,其集聚程度随时间的变化不断增强;(2)景区分布密度总体提升,空间分布特征最终呈现"核心—边缘"式空间结构,空间组织形态表现出沿区域行政中心及交通干线的趋向性,景区分布的方向性差异较为明显;(3)景区在东西方向的分异趋势显著,南北方向的空间异质性相对不明显,其增速表现出明显的空间指向性特征,滇中、滇南及滇东地区的市州为A级旅游景区发展优势区;(4)景区空间组织结构变化受自然要素、人文要素、资源禀赋和政策调控的综合驱动,旅游资源属性的差异决定了不同类别景区在自然要素影响下表现出相异的分布特征,不同等级景区受人文要素、资源禀赋及政策调控的作用强度有所不同。本研究可为优化云南省旅游景区空间结构、促进旅游景区可持续发展、提升旅游景区发展的品牌效应提供参考。     

山西省国家A级旅游景区空间分布影响因素研究

基于GIS空间分析技术与地理探测器（Geodetector）方法,使用旅游政务网、地理空间数据云、政府报告和统计年鉴相关数据,对2001—2017年间影响山西省国家A级旅游景区空间分布的影响因素进行了分析,包含社会政治因素（相关政策、常驻人口、交通状况）、经济产业因素（三产占比、旅游收入、生产总值）和自然环境因素（海拔高度、河流水系、平均气温）。结果表明：① 社会政治因素和经济产业因素变化较大,属于动态影响因素,自然环境因素变化较小,属于静态影响因素;② 相关政策、常住人口、交通状况、旅游收入、生产总值5个三级动态影响因素的影响能力值从2001—2017年间不断加强,而三产占比三级动态影响因素呈现波动下降,海拔高度、河流水系、平均气温3个三级静态影响因素的影响能力值变化较平稳;③ 从演化过程来看,2001—2017年间社会政治因素影响能力值逐年增加,是影响程度最高的二级影响因素,经济产业因素发展为影响程度第二的二级影响因素,自然环境因素发展为影响程度最小的二级影响因素。结果可为合理评价和指导区域旅游业全面发展提供有力支撑,促进旅游业发展,为旅游景区空间结构优化和旅游产业升级提供科学依据。     

河南省4A级及以上景区公路交通可达性研究

“互联网+”时代的来临,为旅游业提供了新的发展机遇,在“互联网+旅游”背景下,旅游交通等方面需要进行创新与变革,从而提升景区的可达性,推动旅游业的发展。以河南208个4A级及以上景区、122个城镇为例,利用K密度估计、可达性模型和百度地图导航功能,对景区前往城镇的公路交通可达性进行研究。结果表明：(1)景区的空间分布存在区域差异,平均通行时间3 h以内的景区占38.94%,5 h以内的占97.60%,中短途观光旅游和周末度假游具有明显优势。(2)景区的可达性呈现“核心-外围”圈层结构,省内旅游便捷的景区位于郑州、开封、许昌、漯河等地,地理位置、交通条件和客源地市场对景区开发市场影响较大。(3)山区公路交通路网有待提升,省内公路交通连结性有待进一步增强。相比理论性的研究方法,利用互联网和大数据,通行时间更为真实。将人口数量作为影响交通可达性的重要因素,对于开发客源地市场、调配旅游交通负荷具有一定参考价值。     

池州市A级旅游景区空间结构

采用最近邻距离模式、连接度、通达度、紧密度分析的研究方法,从总体空间分布特征与区域内空间分布结构2方面对池州市旅游景区空间结构进行分析测定,发现池州市A级旅游景区空间距离较小,呈集聚型分布;β指数为1.56、γ指数为0.53、平均径路长为3.26,旅游景区间交通网络的通达度较低,交通网络联系程度较弱,尚未形成稠密的旅游交通网络,旅游资源整合水平较低;紧密度指数C为0.55,紧凑程度处于中等,为区内旅游交通建设,提高区内旅游资源网络连通性、通达性提供了较好的基础。     

山西省A级景区与旅游收入的空间错位分析

以山西省11个地市的A级景区为研究对象,选取山西省A级景区数量、山西2018年国内旅游收入与山西入境旅游收入指标,利用重力模型和二维组合矩阵分析山西省A级景区与旅游收入的空间错位。结果表明:A级景区重心为37. 33°N,112. 48°E,国内旅游收入重心为37. 23°N,112. 39°E,入境旅游收入重心为37. 91°N,112. 67°E。从三组二维组合矩阵来看,呈同步的城市有朔州、阳泉、长治、晋中,错位的城市包括大同、忻州、吕梁、太原、临汾、运城、晋城。针对空间错位现象,提出相应的改进建议,为山西省旅游业发展提供参考。     

基于县区单元的我国3A级以上旅游景区空间聚集性研究

3A级以上旅游景区是旅游业开发的重点对象,研究其分布特征及空间聚集性特点十分必要。该文从旅游资源评价出发,针对目前评价存在的问题,提出了一种实用性和科学性较优的多因子综合评价方案,并为8项主类旅游资源设定18项评价因子。在此基础上,对我国5A、4A、3A级旅游景区进行分类与评分,以县区为单元统计旅游景区的总评分。最后基于县区总评分,利用统计图表及热点分析等方法,探讨了我国3A级以上旅游景区的空间分布及聚集性特征。研究发现,受地区自然环境、人口、经济、交通等条件的综合影响,各省份在旅游景区类型和数量上存在较大差异性,我国3A级以上景区集中在长江三角洲、环渤海湾、渝陕及华中地区。该文提出的旅游景区空间结构优化对策可为旅游资源开发与利用提供一定的参考。     

中国西北地区A级旅游景区时空分布格局及影响因素

区域旅游景区合理布局是实现旅游业高质量发展的内在要求与根本保障,探究其空间格局演变及影响因素对促进区域旅游协作、经济共享及文化融合具有重要意义。基于中国西北地区2010—2020年A级旅游景区数据,采用GIS空间技术分析景区时空分布特征,从社会、经济、环境3个方面构建影响因素指标体系,并运用地理探测器厘清景区空间格局演变与影响因素的内在机理。结果表明：（1）西北地区A级旅游景区数量变化不均衡特征显著,空间上集聚分布且集聚程度逐渐增强,呈现“西北—东南”的空间分布态势,中轴线处在“吐鲁番市—酒泉市—海北藏族自治州—兰州市—宝鸡市—西安市”一线,景区空间结构经历了“分散式点状—组团式斑块状—倒L型条带状”的演变过程。（2）常住人口、人均GDP、旅游收入、通车里程和政策力度5个因子对A级旅游景区空间格局演变的影响程度较强。（3）社会因素的影响能力上升,表现为先下降、后稳步上升2个阶段;经济因素的影响能力上升,表现为周期性的上升-下降波动;环境因素的影响能力趋向于上升,但变化幅度相对稳定。     

基于新浪旅游博客的河北省A级景区网络关注度研究

基于新浪旅游博客平台,以河北省317家A级景区为研究对象,选取景区的网络游记数量作为网络关注度的评价指标,分别从全省总体格局、不同级别、不同地市等角度,分析河北省A级景区网络关注度空间格局特征。结果表明:河北省A级景区网络关注度具有明显的空间分异和极化特征,形成了"一条高关注度带"、"两个关注度一级中心"、"三个关注度二级中心"的空间发展格局。景区级别与景区网络关注度呈低度正相关,少部分低级别景区的关注度高于多数高级别景区。旅游资源具有相似性的区域,表现出不同的关注度特征。基于A级景区的网络关注度特征,提出河北省旅游发展对策。     

海南省旅游重心演变及空间分异研究

海南省作为全球大型热带海岛的代表,其旅游发展轨迹具有一定的特殊性和典型性。海南岛旅游发展在空间上极不均衡,且部分市县存在"旺丁不旺财"的现象。在海南国际旅游岛建设及全域旅游的背景下,全岛协调发展是亟待解决的问题。本文以重心模型为分析工具,分析了海南省游客重心、消费重心、国际游客重心的演变轨迹,并深入剖析了其影响因素。研究表明:三者位置始终不一致,但均处在全省地理重心偏东的位置,并逐年向南、向西偏移;东部市县过多地表现为旅游通道的作用,游客消费水平较低;游客消费相对游客分布变化具有时空上的滞后性;国际游客的聚集性和地域偏好更加明显;全岛旅游发展在空间上呈现海口市和三亚市双核现象,旅游重心演变的实质主要体现在旅游首位城市由海口向三亚的变迁。海南省旅游重心演变及空间分异的主要驱动因素有地缘优势、资源条件、干线交通、政策支持、特色旅游产品等。     

基于POI数据的山西省旅游景区分类及空间分布特征

运用大数据与传统地理信息系统相结合的方式,以山西旅游景区POI(Point of Interest)数据为研究对象,对其进行分类后,研究其总体空间分布格局、分布方向以及具体地市空间分布特征.结果 表明:山西旅游景区总体分布格局呈现晋中地区集聚特征,具体各类旅游景区的集聚形态与程度有所差异.其中,地文景观类旅游景区集聚于...     

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。     

基于文本分析法的沙漠型5A级旅游景区游客感知与旅游行为研究

基于文本分析法,使用词频分析和语义网络分析6个5A级沙漠型旅游景区的在线评论内容。结果表明：（1）沙漠旅游正在向大众旅游发展,可以分为观光型旅游景区、过渡性旅游景区、综合性旅游景区3个阶段;（2）核心吸引物是自然资源,以“沙+水”模式为主,游客感知差异明显;（3）出游方式倾向于亲子游和自助游,孩子的旅游体验是亲子游中的关键,线上攻略是自助游游客获取信息的重要渠道,行程规划倾向于目的地景区组合,景区效率、收费、服务态度、游客数量与基础设施是影响旅游体验的重要因素。针对沙漠旅游提出了合理开发沙漠资源、重视景区间协调发展、综合发展景区功能、完善景区基础设施、提高景区服务质量的建议。     

中国省际虚拟旅游流网络结构的空间演变特征研究

虚拟旅游流一定程度上表征了游客需求的地理指向,是分析中国旅游业空间发展格局、推动国内大循环格局形成的重要突破点。论文利用2016—2020年百度指数搜索数据,基于虚拟旅游流流向视角,构建虚拟旅游吸引力与出游潜力指标,结合空间分析工具剖析其空间分布状况;通过虚拟旅游优势度与关联性分析各节点的作用与地位,系统考察虚拟旅游流网络结构的空间演变特征。研究发现：(1)从虚拟旅游流空间结构来看,北京、上海及云南为中心地区,三地向外辐射,形成了以京津冀、长三角、云贵川渝地区为核心的虚拟空间结构。(2)从虚拟旅游流的极化与扩散效应来看,长三角地区扩散效应显著,而京津冀及其以南地区和云贵川渝地区极化效应显著。其中,京津冀及其以南地区由双核结构转为单核结构;云贵川渝地区内外部联系不断增强,形成了多核心、多层级的强区域内循环结构。(3)基于虚拟旅游流网络结构演变特征分析发现,区域内部循环流动是促进区域内外部旅游均衡发展的有效途径。(4)经济发展水平、旅游资源禀赋、基础设施建设及时空邻近性等是影响虚拟旅游流网络结构演变的重要因素。