大数据时代的智慧景区管理与服务探讨*

党安荣　张丹明　马琦伟　李 娟

大数据时代的智慧景区管理与服务探讨*

党安荣张丹明马琦伟李 娟

大数据时代的到来使智慧景区的发展既赢得机遇又面临挑战。本文旨在探讨智慧景区如何在大数据背景下深化发展，首先从“制定智慧景区发展规划、完善景区信息基础设施、构建景区智慧应用体系”3个层面分析“十二五”以来我国智慧景区的发展成就，并从景区资源保护、业务管理和游客服务等3个视角分析大数据、物联网、云计算背景下智慧景区发展的困惑；然后论述智慧景区时空大数据的内涵、类型与特点，明确景区时空大数据包括2大类、10中类、30小类，具有多源性、客观性、动态性、现势性和精细性等5个突出特点；最后从景区资源保护的精明化、业务管理的精细化、大众服务的精准化3个维度，提出智慧景区发展的趋势。

智慧景区；时空大数据；精明保护；精细管理；精准服务

1　智慧景区建设进展分析

随着移动通讯、物联网、云计算等新技术的发展与应用，2008年以来，智慧地球、智慧城市、智慧景区的概念相继诞生。智慧景区概念的提出为景区的信息化建设增加了新的内涵［1-2］，是在数字景区基础上的一次飞跃发展，代表了景区信息化建设的新方向［2］。

黄山风景名胜区和九寨沟风景名胜区是我国景区信息化建设的两个重要代表。两个景区从“十五”开始进行信息化建设，“十一五”期间把数字景区建设作为重要任务开展规划实施，取得了诸多成就［1-3］。“十二五”时期，两个景区的信息化发展步入了智慧景区新阶段，目标是实现由数字景区到智慧景区的提升［1-4］。与此同时，智慧泰山、智慧崂山、智慧青城山、智慧普陀山、智慧金佛山、智慧武当山、智慧颐和园、智慧圆明园等智慧景区的规划与建设工作相继开展，并都取得了阶段性成果［5-11］。

本节基于文献查阅、现场调研、规划实践等几种途径，从智慧景区规划、基础设施建设、应用体系建设等3个方面梳理相关成果，分析我国智慧景区建设的成就和进展，并在此基础上探讨当前智慧景区建设面临的主要问题。

1.1制定智慧景区的发展规划

智慧景区建设是一项浩大的系统工程，没有总体规划难以实施到位。事实上，国内学界在景区信息化领域已经形成共识：智慧景区建设应该规划引领，遵从整体规划、分布实施的原则［1-11］。以下几个规划案例具有一定的代表性。

九寨沟风景名胜区于2010年开始策划智慧九寨建设，提出《基于物联网的九寨沟智慧景区管理》模式［1，4，7］，着重构建3个体系：一是景区信息更迅捷的感知，借助物联网实现对景区地理事物、自然灾害、游客行为、社区居民、工作人员行迹、基础设施和服务设施全面、透彻、及时的感知；二是景区成员更全面的互联互通，通过各种形式的通信网络，将景区、社会和政府信息连接起来；三是景区管理更深入的智能化，通过深入分析收集到的数据，获取更加新颖、系统且全面的洞察，来解决特定问题。

黄山风景名胜区于2011年制定了《智慧黄山景区总体规划》，分析数字黄山景区建设的成果与存在的问题，明确智慧景区的发展背景与趋势，确定智慧黄山景区的目标与任务，提出了智慧黄山景区的总体框架和主要内容，包括1个中心、3大平台、5大系统、7项保障［2-3］，其中1个中心就是景区信息中心，3大平台包括信息获取与传输平台、数据管理与计算平台、信息共享与服务平台，5大系统分别是资源保护系统、业务管理系统、旅游服务系统、应急安全系统、决策支持系统，7项保障包括政策保障、机制保障、技术保障、资金保障、人才保障、安全保障、发展保障［3，5-6］，旨在满足景区精细化管理与服务的需求。

普陀山风景名胜区于2012年制定了《智慧普陀山发展规划》①，提出了智慧普陀山总体框架，包括3个基础设施、4大智慧应用、5项实施保障，各部分相互之间具有紧密的逻辑关系。其中3个基础设施是网络基础设施、数据基础设施、共享服务平台；4大智慧应用是资源保护系统、业务管理系统、旅游经营系统和公众服务系统；5项实施保障是组织、标准、运维、安全、资金。应用体系是智慧景区建设的关键和核心，是实现景区资源保护数字化、业务管理信息化、市场营销网络化、公众服务个性化的主要手段。

1.2完善景区信息基础设施

智慧景区信息基础设施涵盖3个方面的内容，分别是信息网络基础设施、空间数据基础设施和信息共享服务平台。“十二五”时期智慧景区建设的共性进展就是信息基础设施的完善。

在《智慧黄山景区总体规划》的框架下，黄山景区首先开展了无线网络建设和网络安全建设。Wi-Fi无线局域网络建设是为了给游客提供高速的互联网接入，完善旅游信息服务和景点介绍等个性化服务。已经实现的一期项目是在游客主要集散地建设Wi-Fi区域，满足游客无线上网的需求，为拍客、微博、微信等热门服务提供网络支撑；后期建设最终将形成景区的Wi-Fi全覆盖。针对网络安全与管理问题，景区构建了物理隔离的内外网络，实现了网络3层保护，为景区办公提供了安全稳定的网络运行环境。同时开展数据仓库的建设，在“十一五”期间相对分散的数据库的基础上，主要通过数据的清洗与整合，建立了支撑多种业务应用的黄山景区数据仓库［3］，并构建了基于云计算的信息共享服务平台，可支撑多类应用系统［6］。

颐和园景区按照《智慧颐和园总体规划》的总体要求，重点开展了3个方面的信息基础设施建设工作［8-9］：一是网络基础设施建设，主要是强化既有有线网络和建设无线网络，特别是遗产监控设备及物联网体系，也包括现有机房环境和网络硬件设备的更新；二是数据基础设施建设，主要是适应颐和园遗产保护与管理工作的需要，形成颐和园基础地图与影像数据库，以及园林、建设、文物、保卫、管理、经营等7个部门的专题数据库，以满足部门专业办公与信息共享的要求；三是共享服务平台建设，目的在于实现智慧颐和园各种业务应用系统的元数据管理、底层数据的访问、组织与处理，以及对底层硬件设备的操作，使不同业务系统依托共享服务平台进行研建，从而实现应用系统之间的信息共享。

1.3构建景区智慧应用体系

智慧景区的应用体系建设通常涉及资源保护、业务管理、旅游服务、应急安全、决策支持等几个方面［1-2，4，6，9，11］，下面以黄山景区、九寨沟景区和颐和园景区为例予以说明。

黄山景区智慧应用系统建设的目标是提供5项重要服务——为资源保护服务、为业务管理服务、为旅游活动服务、为防灾减灾服务、为综合决策服务，其中资源保护系统包括地质公园信息系统、森林火灾监测系统等；业务管理系统包括景区电子门禁系统、规划管理系统、供水调度系统、车辆管理系统等；旅游服务系统包括途马电子商务系统、360度虚拟旅游系统、游客量实时监测与信息发布系统、二维码综合服务管理系统等；应急安全系统主要着眼于防灾减灾，包括地质灾害隐患监控、水库及主要河道监控、自然灾害预警、防灾减灾指挥系统等；在此基础上，决策支持系统的主要功能是极端天气预报会商、防灾抢险会商、景区综合监督管理等。

智慧九寨沟的应用体系突出资源保护、业务管理、旅游服务及应急安全系统的建设，其中资源保护系统的建设目标是保护九寨沟的山、水、林生态系统，构建了生态环境监测监控系统、森林病虫害监控系统等；业务管理系统以精细化和准实时为建设目标，包括网格化的景区信息管理平台、景区车辆门禁管理系统、景区管理实时电子巡更系统等；旅游服务系统的建设注重旅客满意度，涵盖了九网电子商务系统、智慧旅游服务系统、可量测实景影像系统、手机“景管通”服务系统等；应急安全系统建设的重点在于保障景区和游客的安全，构建了地质灾害预警系统、景区森林防火智能监测系统、智能导航搜救终端及系统等。

智慧颐和园应用体系的建设突出文化遗产的管理与保护，由此构建了覆盖全园业务的综合管理信息平台，并针对重要文化遗产的构成建立了面向园林、古建、文物的3个遗产管理和保护系统；更进一步构建了文化遗产综合监测系统，同时面向数以千万计的游客服务，研发游客移动导览系统、游客服务微信平台；综合决策分析系统的构建则初步实现了颐和园日常办公、业务管理与领导决策分析服务的网络化、流程化、精细化与智能化。

1.4智慧景区建设面临的挑战

尽管“十二五”以来，我国智慧景区建设取得了显著的成就，但目前的发展也面临两个方面的挑战，其一是游客数量增加给景区造成的管理与服务压力，其二是新型信息技术快速发展与应用带来的机遇和挑战。

据国家旅游局统计②，2015年我国国内旅游人数突破40亿人次，旅游收入超过4万亿元人民币，国内旅游人数和消费均列世界第一；旅游就业人数占总就业人数的10.2%，旅游产业对GDP综合贡献10.1%。如此众多的游客涌入景区，给智慧景区建设中的资源保护与监测、游客管理与服务、安全防范与应急等都带来了不小的挑战。如何采用智慧化的手段监测与预测游客数量、引导游客合理安排游览行程、提供实时旅游信息与服务等成为当务之急需要解决的问题。

另一方面，物联网、云计算、大数据、智能终端、增强现实等技术的迅速发展与广泛应用为智慧景区建设带来深化发展机遇的同时，也使其面临着如何进一步集成应用和提升景区保护、管理与服务水平的挑战，由此衍生出景区环境参数的监测与评价、实时动态景区信息的获取与分享、网络AR旅游产品的研发与实现、多种购票及支付方式的支持与应用、最佳旅游线路的推介与导引、游客精准服务的策划与推送、安全应急的快速响应与处置等诸多新的命题。

2　智慧景区时空大数据分析

大数据（Big Data）与大数据技术（Big Data Technology）近年来引起了各行各业的普遍关注［12-16］。一般认为，大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具获取并对其内容进行管理、处理和分析的数据集合；大数据技术是指能从多种类型的大数据中快速获得有价值信息的技术途径，涉及大规模并行处理（MPP）数据库、分布式文件系统处理、资源虚拟管理系统、云计算平台服务等。有学者认为，大数据的概念与之前的海量数据（Mass Data）不同，海量数据更强调数据的量，而大数据不仅描述“量”，更进一步指出数据的复杂形式、快速时间特性以及对数据的专业化处理［12］。也有学者认为，大数据实质上是海量数据概念的进一步扩展，既包括近年来被广泛关注的新型数据，也包括之前的海量数据［14］。景区是比较特殊的自然地理综合体或文化景观区域，随着智慧景区的建设与智慧旅游的发展，我们已经进入了景区时空大数据时代。下面从景区时空大数据的内涵、类型、特征等三个方面分析智慧景区大数据，以为探索其应用提供基础。

2.1景区时空大数据的内涵

时空信息不仅是大数据的重要组成部分，更可被看成是大数据本身［15］。智慧景区大数据可谓之时空大数据，是因为景区首先是一个特殊的自然地理综合体或文化景观区域，具有独特的地质遗迹、地貌景观、生态系统、自然美景或者厚重的考古遗迹、古城遗址、建筑群落、历史文化等。因此，智慧景区大数据必然涵盖了空间地理数据与历史人文数据，既包括地质、地貌、土壤、水文、植被、大气等自然地理数据，也包含人口、历史、文化、道路、社区等人文历史数据。同时，随着智慧景区的建设，更多的数据将不断丰富景区时空大数据的内容，如智慧景区监测数据、游客实时统计数据、游客与车辆定位通讯数据、游客网络媒体数据、社交网络数据、刷卡消费数据等。显然，智慧景区大数据属于时空大数据的范畴，不仅具有大数据的基本特征，而且具有重要的空间性和时间性，是智慧景区资源保护精明化、业务管理精细化、经营服务精准化的基本出发点。

2.2景区时空大数据的类型

结合智慧景区建设的内涵与内容，可以发现景区时空大数据类型多样、构成复杂。为便于认识和理解，可以从常规的空间数据（直接定位）与属性数据（间接定位）或者新型的静态数据（相对稳定）和动态数据（快速变化）两个视角对景区时空大数据进行梳理（表1-2），将其划分为2个大类、10个中类和30多个小类。

2.3景区时空大数据的特征

时空大数据与非时空大数据相比，具有空间性、时间性、多维性、海量性、复杂性等特点［16］。景区时空大数据既具有大数据的5V基本特征，即数据规模大（Volume）、数据种类多（Variety）、数据变化快（Velocity）、数据真实性（Veracity）、应用价值高（Value），同时又具有时空大数据的特征［14，16］，下面从5个方面对景区时空大数据的特征进行论述。

表1　智慧景区时空大数据的常规分类分析Tab.1 conventional types of spatial-temporal big data of smart national park

表2　智慧景区时空大数据的新型分类分析Tab.2 new fashioned types of spatial-temporal big data of smart national park

2.3.1时空大数据的多源性

字面上看，数据的多源性是指数据的来源多种多样，而实质上其要说明的是数据类型的多样性。从表1和表2不难看出，景区大数据涉及2个大类、10个中类、30多个小类，而事实上，每一个小类又包含多种来源与类型的数据。就景区遥感影像数据而言，由于遥感技术包含多种类型，涉及多种遥感平台、传感器、电磁波谱、分辨率等，其必然导致多种类型的遥感数据；又如景区监测数据既包括针对景区自然资源及人文资源的监测数据，如大气数据、水文数据、植被数据、动物数据、鸟类数据、地质灾害数据、文物环境数据等，也包括重点景区游客分布视频、噪声状况音频数据及应用系统用户访问监控数据等。

2.3.2时空大数据的客观性

数据的客观性是指数据是客观事物或现象的真实反映，没有经过人为的干扰或加工，是认识景区与处理景区事务的客观依据。例如景区时空大数据中的遥感影像数据与视频监控数据是通过目标对象反射或发射的电磁波来获取并记录信息的，这些数据是对景区中各种目标对象空间形态、物质组成、物理特征、化学性质的综合反映，不受任何人为因素的干扰，具有很好的客观性。又如景区定位通讯数据是对进入景区的车辆及游客的定位导航轨迹及移动通讯行为的客观记录，可以真实地反映游客在景区中的时空行为模式或游览偏好，有助于景区了解游客需求与景区服务之间的差距，以便进一步提升景区的管理与服务质量。

2.3.3时空大数据的动态性

数据的动态性主要关注数据的实时获取、处理、分析、应用，进一步提供决策支持。表2中的动态数据显然具有实时获取的动态性，如景区监测数据随时反映景区资源与环境的动态状况、社交网络数据随时反映游客对景区资源与环境的认可状况等。遥感技术的深化发展与普及应用使景区周期性动态获取数据的能力大幅度提高，对森林病虫害发展监测、地质灾害变化监测等景区动态变化的事物或现象的研究非常重要。当然，仅有动态数据的获取是不够的，在此基础上进一步开展同步的数据处理与分析，并结合景区管理与服务需求开展决策应用，是景区时空大数据动态性的关键表现。

2.3.4时空大数据的现势性

数据的现势性是指数据可以随时反映景区最新的资源环境状况、游客的时空分布以及应急安全状态等，与数据的获取途径及快速变化密切相关。表2中的动态数据无疑具有很好的现势性，如游客统计数据可以随时反映景区游客的数量、分布、构成；通过网络媒体数据可以随时了解游客对景区资源及旅游产品的喜好程度，或对景区管理水平及服务质量的满意程度；景区遥感影像数据的准实时获取与传输则可帮助实现景区森林火灾的遥感监测，及时记录火灾发生的时间、空间、强度、范围及变化等信息，为火灾的扑救与森林资源的保护提供定量支撑，进一步还可以评估火灾造成的损失。

2.3.5时空大数据的精细性

数据的精细性主要是指数据的时间与空间分辨率，高时间分辨率反映了数据捕捉动态事物与现象的能力，高空间分辨率则表征着数据分辨细小事物与现象的水平。表2中的动态数据，如游客统计数据、网络媒体数据、社交网络数据等基本都具备高时间分辨率；而景区监测数据、定位通讯数据、遥感影像数据则同时具备高时间与高空间分辨率，特别是遥感影像数据，还具备光谱分辨率。我国正在构建的“高分辨率对地观测卫星系统”由具备高空间分辨率、高时间分辨率和高光谱分辨率的一组卫星组成，已经发射的“高分二号”获取的数据达到亚米级的高空间分辨率，“高分四号”获取的数据则具有高时间分辨率。

3　智慧景区未来发展的思考

由前文的论述可知，我国智慧景区的发展已经进入到大数据时代，而且是具有多源性、客观性、现势性、动态性、精细性等5个显著特征的时空大数据时代。如何结合景区自身发展需要，采用多种技术方法处理与分析时空大数据［17-22］，深化与发展智慧景区的管理与服务［23-26］，是近年来受到广泛关注的学术问题与应用领域。本文从资源保护的精明化、业务管理的精细化、大众服务的精准化3个视角予以分析，阐述智慧景区的未来发展。

3.1 景区资源保护的精明化

自然及人文资源是景区的核心价值所在，是景区存在与发展的前提和根本，景区资源保护的重要性毋庸置疑，但是如何开展保护？如何有效保护？这是值得探讨的重大问题。已经开展的资源保护工作涉及制定保护条例、建立保护制度、控制游客数量、明确责任到人、研发保护系统、构建监测体系等，发挥了重要作用，但依然存在非实时、效率低等问题。

在智慧景区大数据时代，资源保护需要进一步深化发展，走向精明化。景区资源保护的精明化就是要充分发挥景区时空大数据的特点与优势，构建时空大数据获取、管理、处理、分析、应用的技术体系，特别是加强基于时空大数据的决策支持分析，识别景区资源的时空特征，以便在合适的时间和空间采取合理的保护行动，达到实时、快速、高效的资源保护目标。

显然，要实现资源的精明保护，首先必须构建景区物联网，实时监测景区资源的动态变化状况，以便及时监测出现的异常与问题。同时，必须构建景区大数据中心与云计算平台，以便实时管理、处理与分析景区时空大数据，为资源的精明保护提供科学决策的依据。此外，还必须针对不同资源的类型特征与保护模型，构建新型资源保护的应用系统，具体落实资源的精明保护。

3.2景区业务管理的精细化

景区的业务管理涉及资源、环境、人力、资产、设施等各个方面，是景区资源保护与大众服务的中心环节。虽然不同景区的管理体制与模式有一定的差异，但是总体的管理职能与目标是一致的。随着智慧景区的建设，部分景区主要的业务管理系统业已运行，但现有业务管理体系存在条块分割、信息孤岛、协同不够、相对粗放等问题。

未来智慧景区的深化发展中，业务管理的精细化是重要方向。业务管理的精细化涉及5个方面：管理单元的网格化（划定明确的网格空间单元）、管理对象的部件化（明确的部件与事件分类）、管理业务的协同化（明确的协作关系处理）、管理过程的流程化（建立明确的工作流程）和管理方式的智能化（制定明确的手段措施）。

显然，景区业务管理精细化的实现离不开景区资源、环境、设施、人员大数据的实时采集、管理、处理、分析与应用。所以，景区物联网的功能不仅是满足对资源的监测，还需要监测景区的车流、人流、水电、交通、设施等。在景区大数据中心及云计算平台的支撑下，构建智慧业务管理信息系统非常重要，必须通过其体现管理的网格化、部件化、协同化、流程化和智能化。

3.3景区大众服务的精准化

景区大众服务包括两方面的含义：一是面向进入景区的游客服务，二是面向未进入景区的公众服务。目前景区面向游客的服务包括游客中心、宣传材料、广播系统、解说系统、导览系统、电子大屏、手机短信、公众微信、移动APP、二维码扫描等；面向公众的服务主要采用宣传材料、景区网站、媒体广告等方式。两个方面都存在形式凌乱、内容泛化、目标单一、效率低下等问题。

随着智慧景区的进一步发展，景区大众服务走向精准化是必然的趋势。精准化服务的重点是针对特定对象、在特定时间与空间、运用特定形式、选择特定内容、提供特定的服务。其中既包含精准化营销的成分，又超越传统意义的营销，根本目标不是让更多的人到景区来，而是让更多的人认识到景区资源与环境的价值，满足景区科普教育和价值传播的功能。

显然，实现景区大众服务的精准化必须依靠物联网和信息系统实时获取资源、环境、设施、人员等景区时空大数据，同时离不开大数据中心及云计算平台提供的实时数据分析——首先将进入景区的游客和未进入景区的公众进行类型划分，并根据相关大数据分析其偏好与需求；然后再匹配景区资源、环境、设施等教育科普内容与信息服务。

注释：

①参见：浙江省舟山市普陀山风景名胜区管理委员会，《智慧普陀山发展规划》，2012年12月。

②参见：国家旅游局，2015年中国旅游统计报告，http：//www.askci.com/news/ chanye/2016/01/13/161853tpx1.shtml。

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图表来源：

表1-2：作者绘制

Study on Smart National Park Management and Service in the Big Data Era

DANG Anrong， ZHANG Danming， MA Qiwei， LI Juan

There are opportunities and challenges for the development of smart national parks with the coming of the big data era. The purpose of this paper is to discuss the future development trends of smart national parks in the new era. Firstly， the paper analyzes development achievements of smart national parks since the 12th Five-Year-Plan in three aspects， such as constituting the smart national park planning， improving the smart information infrastructure， and developing the smart application system. Meanwhile， the opportunities and challenges of the smart national park development with the new technology application of big data， internet of things， and cloud computing are discussed in three points of view， namely resources conservation， operational management， and public service. Then， the paper explores the concept， types， and characteristics of spatial-temporal big data of smart national parks accordingly. While there are two main classes， ten medium classes， and thirty sub-classes in types， there are five characteristics like multi-sources， objectivity， dynamics， currency， and precision. Finally， the future development trends of smart national parks are worked out in three dimensions， such as smart conservation， refined management， and precision service.

Smart National Park； Spatial-temporal Big Data； Smart Conservation； Refined Management； Precision Service

TU984.181

A

2095-6304（2016）04-0008-06

10.13791/j.cnki.hsfwest.20160402

2016-06-20

（编辑：郑曦）

*黄山风景区管理委员会安徽省院士工作站资助项目

党安荣： 清华大学建筑学院，教授，博士生导师，danganrong@126.com

张丹明： 清华大学建筑学院，博士研究生

马琦伟： 清华大学建筑学院，博士研究生

李娟： 清华大学建筑学院，博士研究生

党安荣， 张丹明， 马琦伟， 等. 大数据时代的智慧景区管理与服务探讨［J］. 西部人居环境学刊， 2016， 31（04）： 8-13.