新疆5A级旅游景区网络关注度时空分布特征研究

基于百度指数和新疆旅游局官网的有关数据,以2015—2018年全国各地对新疆5A级景区的网络关注度为研究对象,采用年际变动指数、季节强度指数、周内分布指数和地理集中指数等指标,从时间和空间两方面分析了新疆5A级景区的网络关注度分布特征.结果表明,新疆5A级景区的网络关注度存在年际差异,但整体上变化不大,且趋于稳定上升态...     

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.     

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。     

河南省A级旅游景区时空演变特征

运用图表法和GIS空间分析技术从时空角度对河南省A级景区演变特征进行了研究.结果表明:根据图表法得出河南省景区数量增长速度快,尤其是4A和3A级景区,但景区等级结构不协调;通过最邻近指数、地理集中指数和标准椭圆分布法得出河南省A级景区分布逐步均匀化且有平均分布中心向东南方向偏移的趋势.目前,河南省豫东和豫南的旅游景区密度与其他区域相比还是较低,应加大高级别景区的发展和低级别景区向高级别景区转化的力度,以促进河南省A级景区空间布局合理,旅游业可持续发展.     

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.     

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。     

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。     

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。     

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.     

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。     

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.     

研学旅游网络关注度时空差异及影响因素研究

基于百度指数获取2016—2021年我国31个省份“研学旅游”的网络搜索量,应用季节性集中指数和热点分析等方法,探究研学旅游网络关注度空间分布的时空差异特征,并从经济、教育、旅游、公共服务等方面探究研学旅游网络关注度空间分布差异的原因.研究发现：(1)研学旅游网络关注度在2016—2021年呈下降趋势,且在季节分布上具有不均衡性,在节假日前后呈现一定的集中性.(2)研学旅游网络关注度具有聚类分布特征,并且有较高的显著性：东部沿海和中部省份研学旅游网络关注度较高,西北、东北和西南地区较低.(3)区域经济水平、教育水平、研学旅游的发展水平和公共服务等因素是影响研学旅游网络关注度的主要因素.     

贵州省A级旅游景区时空演化特征分析

选取2007年到2020年贵州省A级旅游景区为研究样本,系统分析了14年来A级旅游景区演变特征;运用数量统计分析方法、地理集中指数,探讨其空间分布类型、集中程度和均衡程度的演变特征.结果表明:2007年以来贵州省A级旅游景区总量逐年上升,其中3A和4A级旅游景区数量增加最多,且总体呈现纺锤形结构,趋于稳定合理;贵州省A...     

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 Gi*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:①2015-2019年节假日四川省旅游网络关注度在中秋节和国庆...     

基于百度指数的省域旅游形象口号 网络关注度时空特征研究

以百度指数作为数据来源,运用变异系数、基尼系数等统计分析方法和全局自相关空间分析方法,对中国8个省的省域旅游形象口号网络关注度的时空特征进行研究。结果显示:在年变化特征上,关注度总体呈降低趋势,特别是推出时间较早的形象口号;整体月变化曲线呈双"M"形,特殊事件对关注度的影响非常显著,网络关注度的高峰、低谷与国内旅游活动的季节性差异具有同步性;关注度月变异系数整体多呈波动降低趋势,各月份间的网络关注度差异在变小;周变化曲线呈倒斜"一"型,网络关注度平时较高,周末较低。在空间特征上,省域旅游形象口号网络关注度较高的区域是本省(市)、东部经济发达地区和邻近省(市),关注度高的区域与旅游客源地具有重合性,关注度的省际基尼系数与莫兰指数的结果具有共同性。最后从省域旅游形象口号的设计、宣传方式和目的地营销这3个方面给出了建议。     

基于百度指数的客家文化网络关注度时空特征分析

客家是中国汉民族特色鲜明的一个支系,客家文化博大精深、多姿多彩。在现代社会,客家传统文化的继承和发扬离不开媒介的传播,互联网已逐渐成为传播客家文化的重要媒介。基于百度指数,以“客家人”、“客家山歌”、“客家话”、“客家菜”、“客家围屋”为检索关键词,对客家文化网络关注度时空特征进行了研究,发现:客家文化网络关注度总体较高,“客家菜”与“客家围屋”网络关注度年度的增长过程变化幅度较大,“客家话”与“客家人”网络关注度的增长过程较平缓,“客家山歌”网络关注度则呈缓慢下降的趋势。客家文化网络关注度较高的区域主要是客家人聚居的省(自治区)和东部经济发达地区,特别是客家人聚居的经济发达地区。在未来的客家文化传播中,应充分重视互联网的作用,开发有利于客家文化传播的网络应用新策略。     

敦煌旅游网络关注度时空特征及因素分析

选取敦煌作为本研究的案例地,汇总用户网络关注度的统计数据,并分析季节性集中指数,地理集中指数等指标,探究敦煌旅游网络关注度时空特征。研究发现：敦煌网络关注度的时间分布集中下降,具有显著的季节性,假期性;敦煌旅游网络关注度的分布特征区域差异较大,且具有显著集中性。在此基础上,本文对旅游网络关注度影响因素进行解析。     

江西省A级旅游景区时空演变及动力机制

以2002—2020年江西省438个A级旅游景区为研究对象,运用最近邻指数、核密度分析、标准差椭圆、地理探测器等空间分析方法研究其时空分布演化及其动力机制.结果表明:(i)在时序演变上,以2013年为分界点,江西省A级旅游景区数量增长呈现前缓后陡的“M”型特征,不同类型旅游景区增长变化具有显著性差异;(ii)在空间维度上,江西省A级旅游景区的高密度区经历单核状集聚—散点状分布—组团式结构的空间演化过程,并逐步形成环鄱阳湖的“O”型核密度结构,空间分布具有环湖、亲水、沿路等显著特征,空间方向分布在总体上呈东北—西南走向,重心随着时间演化由北往南迁移,标准差椭圆整体呈现小幅度逆时针旋转;(iii)江西省A级旅游景区时空格局演化主要受自然环境涵养力、经济发展推动力、市场需求拉动力、区位交通辐射力、旅游资源内驱力及政策制度调控力等多种内外部力量共同驱动.