婺源景区网络关注度分析——基于百度指数的视角

基于百度指数,选取婺源景区2012—2018年网络关注度数据,采用季节性集中指数(S)、周内分布偏移指数(T)、地理集中指数(G)和经济联系强度(L) 4个指标,分析了婺源景区网络关注度时空分布特征及其影响因素。结果表明:1)景区网络关注度与客流量呈正相关,百度指数在某种意义上是客流量的前兆; 2)景区网络关注度时间分布差异显著,年际变化上呈现“先快速增长,后急剧下降”的趋势;年内搜索淡旺季明显,呈现出以春季2—4月为旺季的“单峰型”形状;旅游黄金周内呈“金字塔”状变化,搜索顶峰在节前或节初1—2 d;工作周内,工作日缓慢上升达到峰值,周末快速下降; 3)景区网络关注度在空间上集中分布于江西省内和其周边省份; 4)油菜花主花期、节假日、两地经济联系强度、人均GDP是影响景区网络关注度的主因。     

河南5A级景区网络关注度时空演变特征与影响因素

基于百度指数平台，分析了河南5A级景区网络关注度在2015-2021年的时空演变特征与影响因素.研究结果表明：(1)河南5A级景区网络关注度年际变化不大，集中分布在春夏季和早秋，月份呈现4月，8月，10月“三峰”状变化；(2)从节假日变化来看，网络关注度在“五一”“十一”假期呈现倒“U”形的曲线图，假期前夕持续上升，假期初期达到峰值，随后开始平缓下降至平稳状态；(3)网络关注度空间分布比较集中，主要分布在东南沿海地区以及河南省及周边省市，近年来空间分布趋于分散，同时发现全国各省市居民更偏向于河南5A级景区的人文类景观；(4)节假日、人口基数、互联网普及率、经济联系强度等是影响河南5A级景区网络关注度的重要因素.     

东北5A级景区网络关注度区域差异研究

以2013—2016年全国31个省、自治区、直辖市对东北5A级景区网络关注度的百度指数为数据基础,采用弹性系数、变异系数和泰尔指数的方法来测度东北5A级景区的网络关注度的区域差异特征,分析了网络关注度的空间格局和影响因素。研究发现:2013—2016年全国对东北5A级景区的网络关注度总体呈现出增长的趋势;区域间、区域内和以省际为单元的网络关注度差异显著,网络关注度的空间格局未发生根本性变化;区域间差异是造成东北5A级景区网络关注度区域差异的主要原因,区域内差异对总差异的贡献率较小;客源地的旅游资源丰度和客源地与旅游目的地间的空间距离是东北5A级景区旅游网络关注度空间分布的主要影响因素。     

福建省海岛旅游网络关注度时空分布格局及影响因素

海岛旅游的网络搜索能够反映游客出行的前兆效应和发展趋势.利用百度指数获取2017—2021年近5年中国大陆31个省份对福建省海岛旅游的网络关注度的搜索指数，以东山岛、平潭岛、湄洲岛和鼓浪屿4个福建省具有代表性的海岛为例进行分析.研究发现：(1)2017—2021年福建省海岛旅游网络关注度总体上呈现出先上升后下降的态势，其中2020年新冠疫情突发为重要拐点；季节性差异较明显，平潭岛季节性变化幅度最大、湄洲岛季节性变化最小；年内搜索旺季集中在春夏秋季节，具有旺季时间长淡季时间短的特点.(2)福建省海岛旅游网络关注度存在地域分布差异性，具有明显的地域衰减规律，整体呈“东部-中部-西部”波动递减的趋势，随时间推移区域间关注度分布向均衡发展.(3)福建省网络关注度与气候适宜性、地区经济发展水平、互联网发展程度和地理距离等有密切关联，是造成福建省海岛旅游网络关注度时空特征变化的重要原因.     

云南省高等级旅游景区空间结构特征及其时空演变

基于云南省73家高等级旅游景区,运用最邻近系数法、地理集中度指数、区位熵等分析方法从不同视角综合分析了云南省旅游景区的空间结构特征,利用高等级景区密度指数及数量演化分别分析了高等级旅游景区的动态演变特征、演变模式和驱动因素。结果表明:云南省高等级旅游景区整体上呈现均匀且部分集聚分布的态势;高等级旅游景区的数量和分布密度呈现阶段性递增,分布密度呈现空间不平衡,由低密度的“面状”向中、高密度的“片状”“点状”“放射状”演化;高等级旅游景区演变模式经历了“散点状”萌发模式、“点-轴”发展模式和“核心-边缘”扩展模式;其驱动因素包括交通网络日益完善、旅游资源稟赋、政策红利、集聚与扩散效应等。     

基于百度指数的中国A级旅游洞穴景区网络关注度分布特征研究

对旅游洞穴景区网络关注度分布特征的研究,可从新的视角为我国旅游洞穴的开发、管理和宣传营销提供有益的指导.运用均值比率、核密度分析和标准差椭圆等空间分析方法,对百度指数收录的我国64个A级旅游洞穴景区网络关注度的分布特征进行研究.研究表明:A级旅游洞穴景区的网络关注度普遍不高;大部分潜在游客对3A级以下旅游洞穴景区没有兴趣;中国A级旅游洞穴景区网络关注度在空间上形成了3个高关注度带,2个高值关注中心;中国A级旅游洞穴景区网络关注度空间分布格局呈东北—西南走向,网络关注度重心在湖北省中部地区.     

岳麓山-橘子洲景区国内网络关注度时空分布的特征

岳麓山-橘子洲景区是长沙著名景点之一，是长沙旅游的风向标。以景区相应关键词的百度指数为网络关注度计算基础，分析景区2018—2021年国内网络关注度时空分布规律及变化特征。结果显示，景区网络关注度总体处于上升趋势，2020年虽有较大幅度下跌，但2021年强势反弹，扭转了下跌势头。这4年间景区国内网络关注度时序规律变化总体不大，各年际变动相对较小，各季节占比保持了相对均衡，但是2020年后景区网络关注度淡、平、旺季分布规律有明显改变，假期分布规律在2020年上半年有较大变化。地理集中指数显示景区网络关注度空间分布相对分散，各省区市网络关注度变化相对同步，但首位度指数显示湖南本省优势突出，省域变异系数表明各省区市之间差异较大，自相关分析结果显示空间分布有较强集聚性，影响因素分析结果表明地理空间距离、人口数量和GDP等与景区网络关注度之间存在较强相关性。     

基于网络关注度水平的郑汴洛A级旅游景区空间格局及其影响因素

基于反映景区网络关注度的百度检索量、携程旅行点评量、新浪微博粉丝量和抖音粉丝量的指标,运用自然断裂分级法和核密度估计等方法,对中原核心地区郑汴洛黄金旅游带的133个A级旅游景区的网络关注度的空间差异进行分析,并利用空间回归分析探索其影响因素.结果显示:①空间分布格局方面,从总体网络关注度水平视角看,高关注度区和较高关注度区主要是洛阳市区的核心景点和等级高的知名景点,中、低关注度区主要为低等级和规模较小的景点,这类景点主要位于市、县界边缘地带且分布范围广泛.从子系统关注度视角看,百度检索量、微博粉丝量与总体关注度水平下的空间格局基本相似,且龙门石窟的相似性更加明显,只有个别景区出现了较大的差异.抖音粉丝量与总体关注度水平差异较大,在该子系统中只有郑州方特欢乐世界呈现高值.②空间集聚程度方面,从总体关注度水平视角看,呈现出以洛阳市区、开封市区、嵩山少林景区为主的多个等级层次明显的集聚中心.此外,在中牟、新安、伏牛山一带还隐约出现了次级集聚中心.从子系统关注度视角看,百度、微博与总体水平的集聚状态类似,呈现出高密度集聚区均以洛阳市区为核心的状态;而携程和抖音两者较为相似,但与总体水平有明显差异,且在开封、中牟出现高密度集聚区.③从影响因素来看,旅游景区的等级、占地面积及收入对其网络关注度产生显著影响,旅游景区的承载量、接待量以及门票价格对其影响不明显.     

皖南国际文化旅游示范区A级景区空间分布及影响因素

为落实党的二十大报告中区域协调发展的新要求,顺应全域旅游与文旅深度融合新趋势,开展皖南国际文化旅游示范区旅游资源格局的研究,能够为示范区后续开发建设提供思路与导向。借助平均最近邻指数、不平衡指数、核密度、地理探测器等方法,解析示范区内A级景区的空间特征及影响因素。结果表明:①示范区A级景区整体分布不均衡,呈现集中分布特征。②示范区内A级景区显现“两主、四次”的空间格局,呈现“Y”字型分布态势。③遗产点密度因子驱动力最强,经济发展因素对A级景区空间分布影响程度较大,自然环境因素驱动力较弱;局部自相关分析表明多数因子聚类特征表现明显;交互探测结果表明两种因子共同作用强于单因子作用。     

福建省国家A级旅游景区空间结构与驱动因素分析

基于平均最邻近指数、空间基尼系数、标准差椭圆等数理统计模型和地理探测器分析福建省国家A级旅游景区空间结构及驱动因素.研究结果揭示了福建省国家A级旅游景区的空间结构特征及其驱动影响机制,为优化福建省旅游景区空间结构,促进全省旅游景区发展提供了一定的参考依据.研究发现:福建省国家A级旅游景区空间分布趋于聚集型,且主要集中分布于沿海地区;福建省国家A级旅游景区具有极核状和带状空间分布态势;社会经济因素和自然环境因素均是影响福建省国家A级旅游景区空间分布的驱动因素,其中可达性的驱动作用相对较强.在此基础上提出:首先福建省要注意优化国家A级旅游景区空间分布,促进全省旅游协同发展;其次要着重通过提高可达性促进落后地区旅游景区的开发建设;最后要结合福建省国家A级旅游景区分布特点,开发旅游廊道和发展全域旅游,提高旅游竞争力.     

法定节假日四川旅游网络关注度时空分异及影响因素

基于2015-2019年全国31个省、自治区、直辖市节假日期间对四川省旅游网络关注度的百度指数,采用莫兰指数和Getis-Ord G~*_i指数等分析节假日四川省旅游网络关注度的时空分异特征,运用最小二乘法和地理探测器研究网络关注度时空分异的影响因素.研究发现:(1) 2015-2019年节假日四川省旅游网络关注度在中秋节和国庆节整体上表现为先升高、后降低、再升高的趋势,元旦节和春节呈先升高后降低的趋势;节假日旅游网络关注度低谷和高峰分别出现在放假时长较短和较长的节假日.(2) 2015-2019年节假日四川省旅游网络关注率的空间集聚效应显著,热点区域变化不明显,冷点区域逐渐扩大,热点区域分布在西部地区和经济较为发达的省市,冷点区域主要集中于东部地区.(3)放假时长和特殊事件是节假日四川省旅游网络关注度时间分异的主要影响因素,客源地与四川省间的距离和经济联系强度是节假日四川省旅游网络关注率空间分异的主要影响因素.     

山岳型景区国庆假期网络关注度时空特征比较研究 ——以庐山、三清山和龙虎山为例

以庐山、三清山和龙虎山旅游风景区为例,通过分析其在2015-2018年国庆假期前后各半个月网络关注度的时空演变。研究结论如下:在时间特征上,PC趋势图増涨幅度相对稳定,对整体趋势图的影响逐年减弱;移动趋势图始终高于PC趋势图,两者呈现出相反的趋势走向;整体趋势图和移动趋势图走势高度吻合,呈现出节前高峰凸起,节后低丘缓坡的波动状态;旅游信息搜索媒介呈现出移动化趋势。在空间特征上,网络关注度主要集中在江西省的临近省份及经济发达城市;网络关注度空间排名年度变化差异不明显,核心客源市场相对稳定;网络关注度的空间分布模式与地理上的距离衰减规律并无绝对的相关关系。     

海南国际旅游岛A级旅游景区空间结构研究

以2015年海南国际旅游岛55个A级旅游景区为研究对象,基于GIS技术,运用最邻近指数、洛伦茨曲线、Voronoi多边形、地理集中指数、不平衡指数、基尼系数以及空间分析等空间计量地理方法,对其总体分布特征、空间分布格局、空间分布均衡性以及空间通达性进行了定量分析,得出结论如下:海南国际旅游岛A级旅游景区呈现出不均衡的分布特征,其空间分布总体特征表现为线状—核心结构,以海南环岛高速公路东线为主线路,以三亚市、海口市、万宁-琼海市为三个核心区域;海南国际旅游岛A级旅游景区最邻近指数为0.76,表明其空间分布呈现集聚-随机特征,并且其分布均衡性较低;海南国际旅游岛A级旅游景区的平均通达度指数为107.56 km,并且有40个A级旅游景区在距离海南主要公路10 km范围内,其整体通达性较好.     

全域旅游背景下A级旅游景区的时空集中性分析——以山东省胶东半岛为例

以胶东半岛A级旅游景区作为研究对象,运用GIS空间分析技术,研究胶东半岛A级旅游景区时间和空间分布的集中性特征.研究发现:(1)胶东半岛整体区域及各地级市的A级旅游景区的时间演变呈现相似的特征,2000-2014年A级旅游景区持续波动增长,2015-2017年A级旅游景区增长趋于平缓,各地级市A级旅游景区的数量随时间的演变差距逐渐拉大;(2)从区域整体范围来看,胶东半岛A级旅游景区在空间上呈集聚状态,集聚状况大致呈"南北高,中间低"的分布态势;(3)从市域范围来看,青岛市和烟台市的A级旅游景区分布呈集聚态势,威海市旅游景区的分布呈均匀态势,3市均存在旅游景区密集区.最后,从全域旅游发展理念出发,对优化胶东半岛区域A级旅游景区的开发、整合以及旅游业地区联合发展提出针对性措施.     

中国5A级旅游景区发展特征研究

5A级旅游景区是我国旅游资源开发与旅游地建设的最高标准,研究其发展特征,对指导区域旅游健康发展具有较大的实践意义.文章采用统计分析方法研究了国家5A级旅游景区总量发展变化特征;运用最邻近指数、基尼系数、洛伦兹曲线和相关分析等方法,分析了国家5A级旅游景区的空间分布特征及影响因素;通过比较分析和SPSS交叉分析方法对5A级旅游景区类型及变化进行了全面剖析.结果显示,国家5A级旅游景区总量保持缓慢增加,但年度增加量呈现递减的趋势;空间分布属于凝聚型、区域分布均衡性低、省际差异性大,且随时间变化呈现不断集聚的趋势;空间分布与地区经济、旅游经济关系密切;景区类型所占比例趋于均衡,呈现多元化趋势.     

新疆南疆地区A级旅游景区空间格局演化研究

选取新疆南疆5地州作为研究区,通过地统计方法,借助ArcGIS软件对南疆A级景区的时空格局及演化规律进行系统研究.研究结果表明： 1) 时间上,南疆5地州的A级旅游景区发展主要分为3个阶段,即缓慢增长阶段(2001年～2007年)、快速增长阶段(2007年～2013年)、缓慢增长阶段(2013年～2017年).2) 从空间分布类型上,除了2001年之外其他3个时间点都趋于凝聚型,2001年呈现出均匀型,总体呈现出从均匀分布向集中分布的特征.3) 从演化规律上,呈现由北向西转移态势,具体表现为“西北多东南少”;南疆以北主要为自然旅游景区、南疆以西主要为人文旅游景区.     

江苏省优质旅游景区分布格局和空间演变特征分析

基于江苏省2012年、2015年和2018年3个不同时段的4A级、5A级优质旅游景区,运用ArcGIS软件,通过最近邻点指数、标准差椭圆和核密度等空间分析方法,从不同视角综合分析了江苏省优质景区的空间结构特征,并利用优质景区密度指数及方向极化,分析了优质旅游景区的动态演变特征和演变模式.结果表明:江苏省优质旅游景区整体上呈现以苏南地区为核心的集聚分布态势;优质旅游景区的分布数量和分布密度呈现空间失衡,主要表现为由"点状"、"面状"向"片状"、"放射状"演化的阶段性递增特点.但从整体来看江苏省优质旅游景区空间分布从相对集中逐渐趋于均衡,呈现出典型的核心—边缘扩散特征.建议江苏省未来将优质景区创建工作的重心放在苏北等旅游业发展相对落后地区,并从打造旅游业态的空间差异性、发挥旅游中心城市辐射带动作用和依托优质景区构建旅游综合体三个层面,有意识、有重点地加快推进资源禀赋突出的旅游地品牌建设、提升综合竞争力,促使江苏省优质旅游景区的空间布局朝着全面、均衡、和谐的方向发展.     

淮海经济区A级旅游景区的空间结构研究

以淮海经济区A级旅游景区为研究对象,运用GIS空间分析工具,从定量和定性两个层面,分析了淮海经济区358家A级旅游景区的空间结构特征.结果表明:淮海经济区A级旅游景区呈凝聚型空间分布;空间分布呈现东多西少的区域总体特征、两纵三横的轴线特征和明显的核心-边缘结构特征.从具体景区分布看,沿海沿河地区、铁路沿线地区以及连云港、徐州、枣庄、济宁和泰安等主要城市A级旅游景区分布密度较高.根据景区空间分布特征,从旅游资源、交通、经济和区位等因素对成因及空间结构优化策略进行了探讨.     

游览人数-景区收入重心演变与空间错位分析——以新疆热门景区为例

以新疆69个热门景区为研究单元,运用重力模型刻画2010—2017年游览人数与景区收入时空演变轨迹,并结合空间错位指数模型度量二者的空间错位程度.结果表明,游览人数重心始终在"东南—西北"方向上回转与折返,并呈现三角板型空间特征.而收入重心轨迹沿"西南—东北—西—西南—东北"方向上折返后回转,呈"十"字型空间分布.游览重心总体向西南偏移11.82km;收入重心总体向西北移动46.70km.两类重心经纬度变化与其差值变化均显示新疆西部、北部地区景区竞争优势明显.43.48%的高、中错位区均以北部地区景区为主,其中那拉提、喀纳斯、国际大巴扎和天山天池景区ISM贡献度G值之和为50.5%,此为影响全局空间错位的关键区域.受新疆旅游资源产品转化程度、政府政策导向、景区产品差异化程度与景区管理能力差异等多方面影响,使二者空间格局发生变化,并出现错位分布的态势.     

安徽省旅游景区网络关注度时空特征研究

基于百度指数统计2014年9月1日到2015年8月31日逐日网络关注度数据,从周时段、月时段、黄金周期间、三大旅游区域和网络关注客源地域特征5个方面研究安徽省22个著名旅游景区网络关注度时空特征。周时段内,网络关注度整体呈"平日高、周末低"特征,周五达到最大值;逐月来看,呈"三峰三谷"特征,关注高峰集中在12、3及4月;黄金周前5天关注度均明显上升,到节前一天达到最高峰,节后出现明显下降;网络关注客源具有一定的地域聚集特征。三大区域网络关注度存在较大差异,皖南最高且季节性波动最为明显,大合肥区次之,皖北最低且波动较小。需做好旅游景区网络营销、全省旅游业均衡发展、旅游客流高峰期预防等工作。