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基于大数据的多时间尺度城市旅游流特征研究——以南京市为例

发布时间:2022-12-03 23:51
  基于南京"智慧旅游"监测平台的大数据,本文分析了"年度季节变化""节假日期间的日变化""时刻变化"不同时间尺度下闲暇日来宁游客的旅游流时间分布特征;引入引力模型和齐夫位序—规模法则,建立不同时间段内来宁城市客流引力位序,全面细化地探究了旅游流的时间特征。研究表明:①南京市年度旅游客流分为旅游旺季、淡季和平季,呈现"峰林结构";②节假日每日旅游客流分布均为单峰型结构,且客流量峰值均出现在假期的中间时段;③节假日实时旅游流量总体上呈现出倒"U"型,每日客流峰值基本上出现在10:00-17:00;④以不同时间段的阻尼系数作为景区吸引力指标,发现闲暇日的长短影响景区吸引力;⑤南京旅游吸引力的客源市场省份等级结构符合齐夫位序—规模法则,是以江苏省为首位客源市场的首位型分布,且为单分形结构。本研究为南京旅游在节假日期间客流量的控制和疏散等方面提供了一定依据。 

【文章页数】:9 页

【文章目录】:
0 引言
1 数据来源与研究方法
    1.1 数据来源
    1.2 研究方法
        1.2.1 多时间尺度分析
        1.2.2 引力模型
        1.2.3 旅游吸引力位序—规模法则
2 多时间尺度旅游流分布特征
    2.1 旅游流年度的季节性变化
    2.2 节假日期间旅游流变化分析
    2.3 节假日期间旅游流日内变化特征分析
3 城市旅游客流吸引力的节假差异
    3.1 基于阻尼系数的节假差异分析
    3.2 基于旅游吸引力的不同节假差异分析
    3.3 南京旅游吸引力的客源市场省份位序一规模变化的节假日差异分析
4 结论与讨论
    4.1 结论
    4.2 讨论


【参考文献】:
期刊论文
[1]基于地理标记照片的北京市入境旅游流空间特征[J]. 秦静,李郎平,唐鸣镝,孙岩,宋昕芮.  地理学报. 2018(08)
[2]基于在线预订数据分析的旅游流网络结构特征与影响因素——以长三角地区为例[J]. 徐敏,黄震方,曹芳东,朱海珠.  经济地理. 2018(06)
[3]旅游景区游客拥堵疏散路径规划仿真[J]. 储玖琳,张佩云,陈亚伟.  计算机仿真. 2018(04)
[4]景区旅游流与网络关注度的区域时空分异研究[J]. 马莉,刘培学,张建新,张燕,丁蕾,刘泽华.  地理与地理信息科学. 2018(02)
[5]大数据视角下城市客源市场空间结构动态研究——以南京市为例[J]. 王茜雅,张建新,刘培学,汪侠,丁蕾.  资源开发与市场. 2018(01)
[6]基于大数据的洛阳市旅游流时空分布特征[J]. 闫闪闪,梁留科,索志辉,方明.  经济地理. 2017(08)
[7]基于数字足迹的自驾车旅游客流时空特征研究——以云南省为例[J]. 罗秋菊,梁思贤.  旅游学刊. 2016(12)
[8]旅游可持续发展河南省观测站首次监测报告分析[J]. 李修志.  洛阳师范学院学报. 2016(01)
[9]旅游地国内客源市场空间结构的高铁效应[J]. 汪德根.  地理科学. 2013(07)
[10]基于旅游目的的特殊时段旅游流时空分布特征研究——以武汉市为例[J]. 李伟,胡静,陆汝瑞,程绍文,邢增丽,周蕊蕊.  经济地理. 2013(01)



本文编号:3707218

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