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数据分析与知识发现  2018, Vol. 2 Issue (8): 31-40     https://doi.org/10.11925/infotech.2096-3467.2017.1002
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基于预警平台大数据的事件旅游客流时空分布研究*
王玲, 代前进(), 吴晓隽
东华大学旭日工商管理学院 上海 200051
The Study on the Temporal and Spatial Distribution of Event Tourism Based on Large-scale Tourism Early Warning Platform
Wang Ling, Dai Qianjin(), Wu Xiaojun
The Glorious Sun School of Business and Management, Donghua University, Shanghai 200051, China
全文: PDF (861 KB)   HTML ( 1
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

目的】对城市节庆期间各景区客流进行可视化, 分析事件旅游客流时空分布规律及影响因素。【方法】在客流大数据的支撑下, 以上海旅游节作为研究样本, 运用GIS对上海80家A级景区客流数据进行空间信息表达, 并构建理论模型检验影响因素。【结果】萌生性旅游资源突破事件旅游客流实现旅游需求的时间、空间障碍; 原生性旅游资源是引发旅游者客流集聚的动机所在, 导致客流快速汇集。事件旅游客流空间集聚特征明显, 整体上由客流集聚中心区域向四周递减, 并呈多核模式的空间分布规律; 事件旅游客流时间分布改变“倒U型”, 时空阻隔导致热点景区集聚效应更强。旅游资源禀赋、交通区域条件、事件旅游产品竞争力、事件旅游服务接待能力对事件旅游客流集聚具有促进作用, 事件旅游配套设施不再是吸引事件旅游客流的关键要素, 景区承载力大并不能拉动旅游客流的集聚。【局限】未对客流的动态路径进行深入探讨。【结论】GIS技术与大数据结合, 可直观表达客流分布规律。

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王玲
代前进
吴晓隽
关键词 事件旅游客流时空分布集聚效应影响因素    
Abstract

[Objective] This paper visualizes the big data of festival visitors, aiming to analyze their movement patterns and influencing factors. [Methods] We used the GIS tools to analyze the tourist flow data of 80 scenic spots during Shanghai Tourism Festival, and constructed metrological model to examine the influencing factors. [Results] We found that initiation tourism resources, which broke the obstacles facing event tourists, included the motivation of tourists gathering and rapid flows. The number of tourists declined from the multiple event centers to surrounding areas. The time distribution of tourist flow did not follow the classic “inverted U-shape”, and then led to more agglomeration effects. Tourism resource endowment, traffic conditions, competitiveness of tourism products, and tourism reception could all promote tourists gathering, while facilities (i.e. capacity) was no longer the key element in attracting visitors. [Limitations] More research is needed to discuss the dynamic path of tourist flow. [Conclusions] GIS and big data technology can be used to present the visitors’ flow.

Key wordsEvent Tourism    Passenger Flow    Time and Space Distribution    Agglomeration Effect    Influence Factor
收稿日期: 2017-10-09      出版日期: 2018-09-08
ZTFLH:  F592.7  
基金资助:*本文系国家自然科学基金项目“分享经济的空间行为及其社会经济影响研究”(项目编号: 71774029)的研究成果之一
引用本文:   
王玲, 代前进, 吴晓隽. 基于预警平台大数据的事件旅游客流时空分布研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2018, 2(8): 31-40.
Wang Ling,Dai Qianjin,Wu Xiaojun. The Study on the Temporal and Spatial Distribution of Event Tourism Based on Large-scale Tourism Early Warning Platform. Data Analysis and Knowledge Discovery, 2018, 2(8): 31-40.
链接本文:  
http://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/10.11925/infotech.2096-3467.2017.1002      或      http://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/Y2018/V2/I8/31
东方明珠 野生动物园 科技馆 上海自然博物馆 博物馆 佘山
经度(°E) 121.50 121.72 121.54 121.46 121.47 121.19
纬度(°N) 31.24 31.06 31.22 31.24 31.23 31.10
9月10日 11:30 1 167 2 497 5 490 3 921 1 238 395
11:45 1 202 2 848 5 850 4 162 1 238 278
12:00 1 266 3 036 5 961 4 136 1 251 330
12:15 1 332 4 278 6 031 4 249 1 251 411
12:30 1 450 4 636 6 147 4 207 1 240 496
10月6日 9:00 1 891 2 105 1 087 533 166 653
9:15 2 005 3 559 2 174 1 065 332 1 123
9:30 2 016 4 838 3 433 1 600 541 1 371
9:45 2 022 4 838 3 433 1 600 541 1 371
10:00 2 058 6 117 4 692 2 135 750 1 619
  部分景区客流数据及经纬度信息(单位: 人)
东方明珠 野生动物园 科技馆 上海自然博物馆 博物馆 佘山
固定资产投资额(亿元) 8.30 15.00 17.55 13.30 5.70 6.35
公交站点数(个) 35 20 29 31 27 14
门票价格(元) 220 130 60 30 0 0
景区等级(A级) 5 4 5 5 4 4
旅游咨询机构数(个) 19 11 17 17 14 8
接待客流总数(人) 87 151 757 624 574 579 269 387 89 292 175 418
景区承载力(人) 15 000 60 000 13 500 5 900 3 161 9 533
  部分景区客流时空分布影响因素数据
  上海市80家A级景区分布
  各景区客流高峰分布
  不同时段客流分布
  事件旅游客流分布影响因素
影响因素 指标衡量 指标解释
旅游资源禀赋 景区等级 旅游资源的吸引力
事件旅游配套设施 固定资产投资 代表景区设施价值
交通区域条件 公共交通站点数 客流进入目的地便捷性
事件旅游产品竞争力 旅客流接待量 旅游产品开发程度
事件旅游服务接待
能力
游客咨询机构数量 客流得到的服务能力
事件旅游景区承载力 景区最大承载力 客流在景区的舒适程度
门票定价 景区门票价格 门票对于客流的影响
  事件旅游客流分布影响因素评价表
lnP lnQ1 lnQ2 lnQ3 lnQ4 lnQ5 lnQ6 lnQ7
lnP 1
lnQ1 0.601*** 1
lnQ2 0.573** 0.292 1
lnQ3 0.790** 0.450 0.554 1
lnQ4 -0.826** -0.463 -0.565 -0.587 1
lnQ5 0.764*** 0.445 0.503 0.589 -0.640 1
lnQ6 -0.169** -0.008 0.486 -0.107 0.055 -0.097 1
lnQ7 0.016* 0.034 0.009 0.052 -0.066 -0.031 0.049 1
  相关性分析结果
变量 修正前 修正后
系数 t统计量 系数 t统计量
常数项 -14.9713 -11.8666 -14.823 -11.867
lnQ1 3.2134** 3.7207 3.1129*** 3.7152
lnQ2 0.1927* 1.8455 0.2027* 1.9288
lnQ3 0.9465*** 4.9214 0.9410*** 4.9176
lnQ4 -0.7216*** -6.1081 -0.7183*** -6.1038
lnQ5 0.7314*** 3.5407 0.7207*** 3.4987
lnQ6 -0.3728** -2.8574 -0.3859** -2.9359
lnQ7 -0.0008 -0.3539 - -
R2 0.8906 0.8905
调整R2 0.8799 0.8815
F 83.7118 98.9717
  回归分析结果
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