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.     

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.     

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。     

基于百度指数的东北三省4A级及以上景区网络关注度分析

基于2015—2016年百度指数,利用GIS空间分析方法及泰尔指数分析了全国31个省、自治区、直辖市对东北三省4A级及以上旅游景区的网络关注度.结果表明:(1)对于4A级以上景区关注强的省份主要集中在近距离省份以及经济发达的省份;(2)东北三省4A级以上旅游景区中,网络关注度高的与网络关注度低存在显著的差异;(3)全国31省对东北三省旅游网络关注度从高到低依次是辽宁省、黑龙江省和吉林省.     

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。     

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。     

新冠疫情影响下旅游景区网络关注度时空分异特征研究——以福建省5A级景区为例

研究基于2016—2020年百度指数数据,研究疫情影响下福建省5A级旅游景区网络关注度变化,分析时间、空间分异特征,结果显示：(1)时间分异特征上,表现为疫情影响下人们的搜索行为在周内发生巨大变化;季节性表现为疫情前的最高峰为疫情后的低谷;旅游景区网络关注度呈现出黄金周的井喷式发展变化;景区关注度年际变化受疫情影响表现出下降趋势.(2)空间分异特征上,游客网络关注度具有明显的空间集聚效应,主要客源市场集中于东南沿海地区,以福建省为圆心,向周边省市延伸,呈现圆形扩散态势;网络关注度空间演化呈现“多中心”空间分布态势,“核心-边缘”特征明显,表现为“东南-西北”两核心.     

基于百度指数的网红景区网络关注度时空特征研究——以重庆洪崖洞为例

网红景区可以为旅游地带来极大的流量与关注,对旅游地的发展既是机遇也是挑战.基于网络搜索数据的网络关注度研究有利于了解网红景区现象,推动景区健康可持续发展.以网红景区重庆市洪崖洞为例,通过百度指数获取其网络关注度信息,计算变异系数、月季集中指数、地理集中指数、弹性系数并结合Arc GIS分析洪崖洞网络关注度的时空特征,结果表明:①从年际变化来看, 2012-2018年洪崖洞的网络关注度逐年提升, 2018年网络关注度日均值的增长率达到最高,并出现了淡季、旺季之分, 2018年可以视为洪崖洞景区的网红元年;②从月际变化来看,年内关注度呈现双峰特征;③31个省级行政区对洪崖洞的网络关注度均逐年递增,且在2017-2018年增长率达到最高;④各区域对洪崖洞的网络关注度存在较大差异,其中重庆本地居民对洪崖洞的关注最强;⑤2018年洪崖洞网络关注度各区域分布最为均衡,重庆洪崖洞成为名副其实的网红景区.洪崖洞健康可持续发展可从以下几方面着手:均衡淡旺季客流,优化游客体验;依托网红经济,做强网红品牌;挖掘景区文化,着重内容生产;提升服务质量,提高接待能力等.     

中国旅游名山网络关注度时空差异分析

选取中国5A级旅游名山景区,运用百度指数代表景区的网络关注度情况,得出中国旅游名山的网络关注度时空差异。结果表明:中国旅游名山的网络关注度差距较大,网络关注度最高的泰山景区是最低值崀山景区的44倍;南方旅游名山网络关注度高于北方,网络关注度前10位的景区中,2016年南方景区的网络关注度达181 950,而北方景区仅为104 066;中国旅游名山总体网络关注度增长迅速,研究区所有景区从2011-2016年网络关注度都呈增长趋势;中国旅游名山在1周内的网络关注度在周三、周四的关注度最高,周末最低;"五一""十一"等节假日存在井喷现象,各大景区的网络关注度均大幅增加;中国旅游名山网络关注度最高的地区是北京、上海、广东、江苏、浙江地区。     

基于GWR模型的中国5A级旅游景区空间异质性分析

随着5A级景区“退出机制”的实施,各地方政府越来越重视5A级景区的可持续发展.为了探讨中国5A级景区的时空演变特征及其影响因素的空间异质性,选取2007年、2011年、2015年全国5A级景区为研究对象,综合运用了空间自相关、空间回归模型、最邻近指数和地理集中指数等方法,结果显示：1) 中国5A级景区呈凝聚型分布,集中程度逐渐增强;2) 5A级景区在空间上的分布存在较强的依赖性,并非随机分布,2007年中国5A级景区的空间聚类整体上存在差异性,而2011年、2015年空间聚类的差异减小,但空间集聚态势加强;3) GWR模型要优于OLS模型,从全域视角,A级景区资源和公共交通密度对中国第一批5A级景区的分布具有显著的影响,随后公共交通密度的影响减弱,文化资源的开发程度影响增强.从局部视角,公共交通密度、文化资源的开发程度、自然生态环境以及A级景区资源在空间上均具有显著的异质性.     

新疆A级景区时空演化及其驱动机制

A级景区作为旅游资源的典型代表,其空间格局深刻影响旅游产业布局,本研究以新疆A级景区为研究对象,选取2001年、 2007年、 2019年的截面数据,利用重力模型、最邻近指数、核密度及标准差椭圆分析等方法,研究新疆A级景区空间特征及驱动机制.结果显示:(1)新疆A级景区重心与旅游经济重心演变呈现较大差异,景区重心向伊犁哈萨克自治州直属县市迁移并逐渐靠近几何重心,塔城、喀什、阿克苏等地区旅游资源禀赋丰富,但其旅游经济发展水平却较低.(2)新疆A级景区分布呈现"离散→凝聚"的演化特征和"分散型→一核多边→两核心三组团"的核密度演变特征.(3)资源禀赋、社会经济、政府决策等多因素综合影响新疆A级景区空间格局并构建其驱动机制.     

基于近邻点指数的旅游景区空间结构初步分析——以山西省4A(含5A)级旅游景区为例

旅游景区的空间分布情况间接反映区域旅游业布局和一定程度的经济发展.本文从山西省4A(含5A)级旅游景区入手,采用旅游地理学的近邻点指数法研究山西省4A(含5A)级旅游景区的空间结构特征,得出的结论为局部聚集、整体离散通过对旅游景区空间结构扩散演化予以简单分析,提出了在空间扩散中应注意发挥积极近邻效应作用,避免恶性竞争,开发非替代性旅游资源等建议.     

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...     

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。     

双周要闻

正2018年全国5A级旅游景区影响力排行榜TOP50发榜中国地大物博,景色绝佳的旅游景区更是数不胜数。但是,你知道,在众多5A级旅游景区中,最受人们欢迎的景区是哪些吗?近日,2018全国5A景区Top50发榜,"网红"故宫名列第一。此次《2018年全国5A级旅游景区影响力排行榜TOP50》,是由人民网舆情数据中心权威发布,通过考察关注度、活跃度和美誉度三个指标,评选     

基于景区抖音粉丝关注度的长江经济带旅游经济空间结构及其影响因素分析

基于A级以上旅游景区的抖音粉丝量数据,运用空间分类、核密度、最邻近指数等研究方法,对长江经济带旅游经济空间格局进行分析,并探究其影响因素.研究发现：1) 从空间分异看,各省、市的旅游经济发育水平存在差异,其中上海、湖南、湖北等地的景区网络化水平较高,而四川、安徽等地较低.同时,从格局分布看,较高及高关注度景区在江浙沪一带呈集聚分布,在四川成都呈孤立分布,中低关注度景区分布范围广,但整体上东密西疏.2) 从空间集聚看,整体呈现出“双核引领,多点驱动”的结构特征.3) 从空间结构看,中高关注度景区在空间上呈均匀型分布,低、较低关注度景区呈集聚型分布.从集中程度来看,上海、江西、贵州的集中水平较高,而安徽、四川、重庆、湖南等地较低.4) 从虚实差异来看,景区网络关注度虽然打开了市场,但由于发展差距过大,导致整体发育水平并不高.5) 从各因子的影响力度来看,宣传力度以及实体建设水平对地区网络旅游经济的解释程度较高,经济支撑力、网络化水平次之,交通条件及服务水平的解释力较小.     

中国A级景区等级结构和空间分布特征

依据2016年中国A级景区数量和空间分布数据,应用最邻近点指数、基尼系数、聚类和异常值分析等方法,借助GIS空间分析技术在省域尺度上对A级景区的数量、等级结构和空间分布特征进行研究。结果显示:中国A级景区建设已从数量扩张阶段进入质量提升阶段;我国A级景区空间分布与我国人口空间分布呈现一致性,87%的A级景区分布在胡焕庸线以东地区,且在京津冀、长三角和山东半岛地区形成密集分布区;各省旅游接待量及旅游收入均与其A级景区总数呈显著正相关关系,且与5A和4A景区数量的相关性更高。基于以上,提出中国A级景区质量提升对策、西部优先发展对策、区域合作发展对策、交通优先发展对策和景区产品创新对策五大对策。     

河南省A级旅游景区空间结构特征演变及影响因素研究

基于河南省2007、2012、2017年A级旅游景区数据,运用规模分析、优势分析、基尼系数、重心模型、最邻近指数、核密度强度等数理统计方法与Arc GIS可视化技术,对河南省A级景区空间分布时空演变进行深入研究,研究发现:(1)河南省A级景区规模度整体呈上升,优越度呈现先升后降的状况.(2)10年间河南省A级景区空间不均衡现象大大缓解;A级旅游景区的空间分布重心偏于西北方向,但是空间重心有向东、向南偏移的趋势.(3)A级景区空间分布呈现集聚加强的态势;5A级景区的空间分布由集聚向均匀转变,5A级以下景区则呈现空间集聚加强的趋势,主要集聚于城市周边和旅游价值较高的地区.(4)自然因素起到基础性影响作用,社会经济、交通通达性对景区的空间分布起到至关重要的推动作用.     

佛教旅游地网络关注度时空分布差异及其影响因素研究——以五台山景区为例

以佛教旅游地五台山景区的网络关注度为研究对象,基于百度指数和《中国统计年鉴》有关数据,采用季节集中指数、地理集中指数、变差系数和市场集中度指数等多个指标,并运用面板回归模型分析了五台山景区的网络关注度时空分布特征及其影响因素.结果表明,五台山网络关注度存在一定季节差异,但总体淡旺季差异较小,且旺季长淡季短;网络关注度的省际分布差异显著,高关注省份主要是山西省和周边临近省份及经济发展水平较高的东部沿海省份;五台山网络关注度空间差异的影响因素从大到小排列依次是各省距离五台山的距离、人口规模、居民消费水平、互联网普及率和大专及以上人数占比.在今后的发展中应注重差异化营销策略,并不断提高游客满意度.     

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.