基于高铁“门到门”旅行的景区可达性时空差异——以沪宁城际旅行为例

贾文通，黄震方，鲍佳琪，沈伟丽

（1.南京师范大学地理科学学院，江苏南京 210023；2.南开大学旅游与服务学院，天津 300350；3.淮阴师范学院历史文化旅游学院，江苏淮安 223300）

引言

在深化交通运输与旅游融合发展的背景下，2021 年2 月，中共中央、国务院印发的《国家综合立体交通网规划纲要》中指出，要强化交通网“快进慢游”功能，加强交通干线与重要旅游景区衔接。高速铁路作为城际旅行的主要交通方式之一，是构建旅游“快进”交通网络的重要组成部分，方便大尺度空间范围的出游，延长了旅游者在目的地的“慢游”时间[1]。快速便捷的高铁旅行使旅游客源地与目的地之间的时间距离大幅度缩减，增强了城市间的旅游空间相互作用[2]，对区域旅游产生显著的“时空压缩”效应[3]。然而，考虑到土地征用和新区发展等问题，许多城市都将高铁站建设在城市边缘地区[4]，由此造成了高铁与市内交通接驳效率低下，增加了乘客进出高铁站的旅行时间成本[5-6]，这从很大程度上削弱了高铁对旅游的“时空压缩”。因此，深入理解高铁旅行的时空特征，优化高铁与市内交通的接驳效率，构建快捷的城际旅行交通体系，将有利于进一步提高目的地的可进入性，形成高铁与旅游融合发展的良性格局。

作为旅游者实现空间转移的快速通道，高铁对旅游产生的最直接影响就是交通可达性格局的变化[7]，所以高铁对景区可达性影响成为研究关注的重点。从空间尺度来看，学者们分别从全国[8]、地区[9]、旅游区[10]及高铁线路[11]等空间范围开展了相关研究，较为全面地认识了中宏观区域内高铁对景区可达性空间格局的影响，但对微观尺度下城市内部景区可达性演变缺乏探讨。从时间尺度来看，已有研究多以某一时期[12]或具体年份[8-9]来评估景区可达性的变化情况，证实了高铁建设不同阶段景区可达性的变化差异，而鲜有研究在微观尺度下探索不同日期或一天内不同时刻的景区动态可达性。从旅行时间测度方法来看，现有研究主要集中测算高铁站点之间的列车运行时间[13]，以此来表征客源地至目的地的旅行时间距离，这高估了高铁产生的可达性效益，显然与实际出行情况不符[6,14]。部分学者意识到该问题，尝试通过网络分析法[11]或成本栅格法[15]计算基于综合交通网络的旅行时间，并考虑了不同交通方式的换乘中转时间[8,10]，虽然一定程度上提高了计算精度和可操作性，但仍只适合测算大尺度空间范围的旅行时间，且难以揭示高铁出行的真实路径与更多细节。事实上，站点间的高铁运行只是高铁旅行整个行程链的一部分，完整的高铁城际旅行包括城内层面和城际层面，由此高铁可达性也应包含城市外部可达性和城市内部可达性两部分[16]。因此，在高铁对景区可达性影响的研究中，还需从完整行程链的角度全面考虑从出发地到目的地景区的“门到门”旅行时间[7]。

交通地理学者对高铁行程链的相关问题进行了广泛探讨，认为完整的高铁旅行至少包括4 个部分：从出发地进入高铁始发站、站点等候车、高铁列车运行和出高铁终点站到目的地[17-18]。其中，对进出高铁站两个阶段（即高铁站与城市内部交通衔接）的关注越来越多，研究内容包括进出高铁站的时空可达性格局[14]、乘客满意度[18]、交通方式选择模式[19]等方面。相关研究发现，进出高铁站时间在高铁全程旅行时间中占据重要地位[6,14]，一定程度上抵消了高铁产生的速度优势[5]；相比传统铁路，高铁压缩列车运行时间的同时，导致旅客对城市内部的交通成本更加敏感[16]；进出高铁站时间对高铁整体满意度具有显著的负向影响[18]，甚至会改变乘客的城际出行方式选择[20]。造成以上问题的原因主要有两个：一方面新规划的高铁站往往布局在距市中心较远的城市外围[4,6]，另一方面与高铁站和市内交通体系整合质量的好坏也有关联[20-21]。然而，以上这些研究的对象均是面向所有乘客，但不同群体的高铁旅行特征存在差异，如商务旅客和休闲游客[19]。目前，针对进出高铁站方面的旅游研究相对不足，部分学者进行了重要探索，内容涉及游客从高铁站换乘至目的地的交通方式选择[22]、接驳系统的特征及模式[23]等。游客在旅游行程中更加关注如何快速前往旅游区，完备的高铁辅助交通体系会提高目的地的整体通达性和旅游体验[24]。因此，旅游地理学还应深化对高铁站与目的地景区接驳问题的研究，以实现高铁“门到门”旅行的“最后一公里”畅通[25]。

综合来看，针对高铁时代下景区可达性演变和市内交通接驳等问题的研究已取得诸多有益成果，但在以下两个方面仍需进一步探究：（1）如何准确测度旅游情境下的高铁“门到门”旅行时间，识别高铁站与市内交通接驳的特征。高铁旅行不仅包括城际间的大尺度空间转移，还包括城市内部的小尺度交通衔接，怎样将其结合起来测算高铁旅游的全程时间，并分析不同旅行阶段尤其是“最后一公里”的特征与重要性，均值得深入研究。（2）如何评估高铁影响下的城市内部景区可达性，揭示其多模式、动态的时空差异。从微观视角下分析高铁对景区时空可达性的影响仍有待思考，同时由于进出高铁站时间变化的复杂性，怎样阐释在一天内不同时刻和不同接驳方式下景区可达性的时空演变也需要进一步探索。

为解决上述科学问题，本文以沪宁城际旅行为案例地，基于高铁“门到门”旅行时间框架，综合采用高铁列车时刻表和高德地图路径规划应用程序编程接口（application programming interface，API）获取不同旅行阶段的时间数据，来评估高铁影响下城市内部景区可达性的时空差异，旨在为准确测度高铁旅游全程旅行时间的动态变化、深入认识微观尺度下景区时空可达性演变提供理论参考，为完善高铁与旅游目的地市内交通的综合接驳方式、构建快捷高效的城际旅行交通体系提供科学依据。

1 研究方法

1.1 高铁“门到门”旅行时间框架

城市交通可达性有关研究最早提出“门到门”方法，用来计算出行中每一阶段的旅行时间，以更符合实际地评估不同交通方式的市内可达性[26-27]。虽然高铁是一种快速的城际交通方式，但需要与其他交通方式配合才能为乘客提供“门到门”旅行服务[4]。因此，需要从完整行程链视角全面审视高铁旅行的不同阶段，从而将城际间的大尺度空间转移与城市内部的小尺度交通衔接相结合。为此，本文引入高铁“门到门”旅行时间框架来测算城际旅行时间[28-29]，以剖析高铁旅行全程行程链的构成情况，并实现量化分析（图1）。

图1 高铁“门到门”旅行时间框架Fig.1 The door-to-door travel time framework of high-speed rail(HSR)

将城市作为区域而不是抽象为点[29]，高铁旅游全程可以划分为以下4 个阶段：从出发地进入高铁站(Taccess)、站内候车(Twait)、高铁列车运行(Trail)和出高铁站到景区(Tegress)。由此，高铁旅游全程旅行时间的公式为[3,28]：

式（1）中，TOD为出发地O至景区D的高铁“门到门”旅行时间。

1.2 景区可达性评价

1.2.1 城市整体景区可达性

为了从整体上反映高铁城际旅行下的景区通达性，本文利用城市内部所有景区的旅行时间均值表征该城市的整体景区可达性水平，公式为[11]：

式（2）中，Si为城市i的整体景区可达性水平，Tj为景区j的高铁全程旅行时间，n为城市i的景区数量。

1.2.2 景区可达性空间格局

景区旅行时间为离散点状数据，为了能更直观地展现城市内部景区可达性的空间格局及其差异，需要利用空间插值方法模拟附近未知区域的旅行时间。本文采用克里金法（Kriging）进行空间插值，该方法有坚实的统计理论基础，不仅考虑了待估样点位置与邻近已知样点位置的相互关系，还考虑到变量的空间相关性。其主要原理是依据周围采样点观测值的线性组合来估计预测点的属性值，公式为[30]：

式（3）中，Z^(S0)为预测点S0的估计值，Z(Si)为采样点Si的观测值，λi为采样点Si的权重。

1.2.3 相对可达性

为了比较不同交通接驳方式下的景区可达性优劣，本文参考已有研究引入相对可达性指标[26-27]，公式为[31]：

式（4）中，Qj为景区j的相对可达性值，采用公交接驳方式下全程旅行时间TPT和驾车接驳方式下全程旅行时间Tcar的比率来表征。Qj为1时，表明公交和驾车的接驳效率一致，值越大说明驾车接驳方式的便利度越好。

2 案例选择与数据获取

2.1 案例地概况

本文以沪宁城际旅行为例（图2a）。上海和南京均是长江三角洲城市群的重要城市，相互之间的经济联系密切、人口流动频繁，为全国重要的城际通道。沪宁城际间的高铁旅行主要由两条线路构成，分别为2010 年开通的沪宁城际铁路和2011 年开通的京沪高铁（沪宁段），是全国最早迈入高铁时代的区域之一；上海和南京均有两个重要高铁枢纽，除上海虹桥站和南京南站两个新建的高铁站以外，原有的上海站和南京站也都能够提供高铁服务，同时两个城市完善的市内交通体系也为高铁的“门到门”旅行提供了保障。此外，上海和南京的旅游业发展水平处在全国前列，不仅各自均是全国热门旅游目的地，而且沪宁城际旅行更是华东旅游线路的核心，据《2018 年中国城市统计年鉴》数据显示，上海和南京接待的国内游客人次分列全国的第2 和第18。因此，以沪宁城际旅行为例具有较强的代表性。

图2 案例地位置及研究区范围Fig.2 Location of the case site and the boundaries of the study area

2.2 数据获取

2.2.1 旅游景区数据

以往研究高铁对景区可达性影响主要以区域内4A级和5A级等高级别景区为对象[8,11]，但随着在线旅游的繁荣发展，旅游者游前决策行为受到在线旅游信息的影响较大[32]，网络口碑较好的景区往往会得到更多青睐[33]。因此，本文基于携程旅行网的旅游攻略社区，选取上海和南京排名前20的旅游景区作为城际旅行的目的地①该景区排名是网站根据评分、点评及热度等数据综合推荐的，且在不同时期会有所变动。经过多次试验，本研究认为排名前20 的范围基本涵盖了一个城市的著名景区或热门旅游点，即所选取的城市景区样本趋于饱和。，以景区出入口或售票处地址为输入信息，利用高德地图位置服务获取每个景区的经纬度坐标，并以其所在的市辖区界定研究区范围（图2b、图2c）。

2.2.2 旅行时间数据

在市内交通时间的获取方面，相比传统的地理信息系统分析方法，基于互联网大数据的新数据源对相关研究给予了有力支撑，包括TomTom、Google及高德等地图服务商均提供开放的交通数据[34]，其优势主要表现在[35]：（1）更高的空间分辨率。基于精确的道路信息进行路网建模，即使在较小的空间单元也可提供准确可信的数据。（2）更高的时间分辨率。根据实时路况反馈不同时刻的旅行时间，能够展现交通信息的时态变化。（3）更贴近实际情况。考虑交通拥堵和公共交通运行情况，可以推荐不同交通模式下的最优线路选择。（4）更灵活的获取方法。由于开放了数据接口，研究者可以方便地调用出行数据。因此，这为准确地获取高铁“门到门”旅行中进出高铁站两个阶段的旅行时间提供了可能。

高德地图是中国主流的互联网地图服务商之一，其提供的应用程序编程接口具有良好的可靠性，已在交通地理学中得到广泛应用[36-37]。本文通过此来获取从出发地进入高铁站、出高铁站到景区两个阶段的旅行时间数据，具体步骤为：（1）构建OD 矩阵。在从出发地进入高铁站阶段，由于不同游客的出发地难以确定，所以将出发城市的市政府所在地设为出发点，高铁出发站的入站口设为目标点；在出高铁站到景区阶段，将高铁到达站的出站口设为出发点，景区出入口或售票处设为目标点。（2）获取最短时间。通过Python编程调用路径规划API，以5分钟为间隔批量请求不同阶段每个出发点到目标点的导航数据，分别获取公交和驾车两种交通方式的最短通行时间成本。考虑到旅游活动主要是在休息日进行，所以数据的爬取日期为2021 年7月31日（周六）。此外，旅游情境下的出行仍以白天为主，充分考虑旅游活动的复杂性并结合研究区内景区的运营时间，将数据爬取的时间段设为7:00—17:00，以更符合实际地反映景区可达性的时态变化。值得注意的是，程序调用的公交路径规划包括公交、地铁等各类公共交通方式，以及连接至公交站点之间的步行或骑行；驾车路径规划包括小客车、轿车出行，具体到实际旅游情境下则包括出租车、网约车、私家车、租赁车等各种形式。为了方便表述，本文统一将其称为公交和驾车。

高铁列车运行时间来源于中国铁路12306官方网站，筛选到达时间在7:00—17:00之间且以G开头的高速列车，分别得到从上海到南京和从南京到上海两个方向的高铁列车运行时间。此外，结合已有研究[6,28]，并考虑到高铁检票和安检等环节的优化，将站内候车时间设置为固定值40分钟。

3 景区可达性时空差异

3.1“门到门”旅行各阶段旅行时间

基于高铁“门到门”旅行时间框架，测算了沪宁城际旅行不同阶段在一天内的时间成本均值及其占比分布（图3），以直观地展现高铁全程旅行时间的构成状况。

图3 不同旅行阶段的时间成本及其占比分布Fig.3 Distribution of time cost and its percentage in different travel stages

从不同旅行阶段的时间成本占比来看，尽管列车运行时间所占比重最大，但也仅占全程旅行时间的一半左右，而另一半时间都被其他环节所消耗了，尤其在公交接驳方式下其他旅行阶段所耗费时间超过了全程的50%。在这之中，公交接驳方式下出高铁站到景区的“最后一公里”时间成本所占比重最大；而驾车接驳方式下站内候车的时间成本所占比重最大。此外，受不同城市内部的复杂环境影响，从出发地进入高铁站和出高铁站到景区这两端构成的市内旅行时间变化差异更大。

从不同旅行阶段的时间成本数值来看，上海和南京之间的高铁运行时间相差不大，从上海到南京的列车运行时间平均快了6分钟。而市内旅行时间在沪宁城际中的差别较大，上海的市内旅行时间明显高于南京；在出高铁站时采用驾车方式到景区的情形下，上海平均需要多耗费15分钟。这与研究区内高铁站距部分景区较远有很大关系，同时也可能与上海市内的高密度人群和交通拥堵状况有关。此外，驾车接驳方式下的“门到门”旅行时间比公交接驳方式更短，相比之下，从上海到南京的旅行时间平均节省了33分钟，从南京到上海平均节省了16分钟。

3.2 一天内城际旅行时间的变化趋势

为了分析沪宁城际旅行在一天内不同时刻所耗费时间的动态变化，绘制了全程旅行时间与“最后一公里”时间占比的折线图（图4）。

图4 全程旅行时间与“最后一公里”时间占比的变化趋势Fig.4 The changing trends in total travel time and percentage of“last mile”time

整体上，公交接驳方式下的“门到门”旅行时间均远高于驾车，说明驾车接驳方式更加高效。在公交接驳方式下，从上海到南京和从南京到上海的旅行时间非常接近，且在一天内基本保持平稳状态；其中，从上海到南京的旅行时间呈现微弱上涨趋势，在16:05 达到最大值219 分钟。同时，公交接驳方式下的“最后一公里”时间占比也相差不大，且在一天内都维持稳定。这主要因为两个城市均拥有较为完善的地铁网络，地铁的时间成本受到外部环境影响较小，其中，上海拥有更为完备的地铁线路，而南京部分景区还需公交车配合。

相比公交，两个城市驾车接驳方式下的“门到门”旅行时间在一天中的波动明显更大，主要受到不同时间段内城市交通拥堵情况影响。与正常工作日不同，人们在周末的游玩时间比工作通勤更加滞后，所以在10:00以后旅行时间才开始快速爬升，并在11:00—13:00 这段时间内波动较小，进而在14:00 以后出现第二次高峰。对比两个城市驾车接驳方式下的“最后一公里”时间占比，南京在一天内的变化幅度并不大，而上海则与驾车接驳方式下的城际旅行时间变化趋势较为类似，且占比更高，说明上海的市内交通拥堵情况更为严重。

3.3 不同时段内景区可达性空间演变

根据游客在休息日的出游习惯，选取一天内3个不同时间段为代表，分别为上午（9:00—10:00）、中午（12:00—13:00）和下午（15:00—16:00），对每个景区在相应时段的旅行时间均值进行空间插值（图5），以分析研究区内景区可达性格局的空间演变。

图5 不同时段内景区可达性的空间格局Fig.5 Spatial pattern of the accessibility of scenic spots in different time periods

在公交接驳方式下，南京和上海景区可达性空间格局在整体上均呈现“核心-边缘”的分布模式。具体来看，南京景区旅行时间小于215 分钟的区域主要集中在市中心附近，并随着时间的推移小幅度缩减，表明市中心地铁网络等公共交通设施完善，能够为城市旅游提供良好的交通接驳服务。在9:00—10:00时段，景区旅行时间为215分钟～237分钟的区域面积约占整个研究区的60%，以牛首山文化旅游区为代表的南部区域具有较好的可达性；然而到12:00—13:00 时段，景区旅行时间为237 分钟～259分钟的区域快速扩张，约占整个研究区面积的59%。此外，景区旅行时间大于281 分钟的区域主要分布在以栖霞山风景区为代表的周边区域。这都说明由于城市周边区域的地铁线路稀疏，需要配合公交车才能完成到景区的接驳，不仅延长了旅行时间，也增加了一天内的波动程度。对比来看，上海景区可达性空间格局在不同时段的变化则非常微弱，旅行时间小于215 分钟的区域面积始终约占整个研究区的24%，且主要分布在市中心，这主要得益于靠近高铁站和发达的地铁网络。此外，以朱家角古镇景区、上海迪士尼度假区和上海野生动物园为代表的城市外围地区的景区可达性较差，旅行时间均在259分钟以上。

在驾车接驳方式下，南京景区可达性空间格局在不同时段的差异明显。在9:00—10:00时段，景区旅行时间低于185分钟的区域面积约占整个研究区的91%，而旅行时间在185 分钟～195 分钟的区域则仅分布在钟山风景名胜区和栖霞山风景区附近区域。在12:00—13:00 时段，景区可达性的分布格局完全相反，旅行时间在185 分钟～195 分钟的区域面积约占整个研究区的90%，而旅行时间低于185 分钟的区域仅集中在中心市区。在15:00—16:00 时段，景区旅行时间低于185 分钟的区域进一步被压缩到南京站附近，且以栖霞山风景区为代表的部分区域旅行时间增加到195 分钟～205 分钟。以上表明，南京在休息日的交通拥堵情况波动较大，随着时间推移，出游人数的增加造成更严重的交通拥堵。相比之下，上海的景区可达性空间格局变化相对较小，且与公交接驳方式的空间分布类似，景区旅行时间从市中心向两侧的外围区域递增。其中，景区旅行时间为185分钟～195分钟的区域呈现不断缩小的趋势，不同时段之间的面积降幅均超过30%。由于远离高铁站，研究区两侧区域的景区旅行时间超过205分钟，且随着时间的推移呈现扩张趋势。与南京相比，上海的交通拥堵情况受不同时段的影响较小，但同样呈现随时间推移日益严重的趋势。

3.4 不同接驳方式的景区可达性优劣

利用相对可达性指标来对比公交和驾车两种接驳方式下景区可达性的优劣，一方面计算全部景区在一天不同时刻的均值以揭示时间变化趋势（图6），另一方面对每个景区在一天内的均值进行空间插值以展现空间差异（图7）。

图6 相对可达性值在一天内的变化趋势Fig.6 The changing trends of relative accessibility values during a day

图7 景区相对可达性的空间格局Fig.7 Spatial pattern of relative accessibility of scenic spots

从上海到南京与从南京到上海城际旅行的相对可达性值整体上均表现出不断下降到逐渐平缓的趋势。在10:40 之前，相对可达性值均处于全天的较高水平，且下降幅度较大，这主要因为休息日上午公交的发行频率有所降低且市内交通较为通畅，所以驾车接驳方式的优势显著，但随着人们出游活动的增加导致交通拥堵不断加重，公交和驾车接驳方式的差异逐渐缩小。在10:40以后相对可达性值则较为平稳，一个特殊情况出现在从上海到南京的12:00—13:00时段，相对可达性值突然抬升，表明中午这段时间是出游的非高峰期。此外，从上海到南京的相对可达性值始终高于从南京到上海，两者在一天内的数值分别介于1.14～1.23 和1.05～1.14，这说明从上海到南京的两种接驳方式差异更大，驾车接驳方式的优势更加明显，而从南京到上海的两种接驳方式差异则相对较小，这可能受到上海更加完善的公交体系和南京更为通畅的交通状况共同影响。

南京和上海景区相对可达性值均呈现自市中心向外围增大的分布格局，说明市中心公交网络完善，公交和驾车接驳方式的差异并不大，而驾车接驳方式在外围地区的优势则更明显。具体来看，南京相对可达性值最低（1.05～1.10）的区域面积极小，位于市中心的新街口附近，代表性景区为南京总统府；相对可达性值最高（1.40～1.50）的区域主要分布在栖霞区，代表性景区为栖霞山风景区，即此区域公交接驳方式下的景区全程旅行时间是驾车的1.4～1.5 倍。上海相对可达性值最低（1.00～1.05）的区域主要集中在以黄浦区为核心的中心城区，意味着该区域的公交和驾车接驳效率非常接近，尤其是上海新天地和南京路步行街两个景区的相对可达性值均为1；相对可达性值最高（1.30～1.40）的区域位于浦东新区，代表性景区为上海迪士尼度假区和野生动物园，说明这附近通过驾车方式接驳的景区可达性更具优势。

4 结论与讨论

4.1 结论

高铁对旅游产生显著的“时空压缩”效应，然而完整的高铁城际旅行实际上包括不同阶段，因此高铁对景区时空可达性的影响值得深入探究。本文基于高铁“门到门”旅行时间框架，综合高铁列车时刻表和市内实时交通数据，以沪宁城际旅行为例，测度了旅游情境下的高铁“门到门”旅行时间，评估了高铁影响下城市内部景区可达性的时空差异。主要结论如下。

（1）高铁“门到门”旅行时间的计算结果展现了高铁旅游全程旅行时间的更多细节，尽管高铁运行时间占比最高，但仅占全程的50%左右，证实了其他旅行阶段耗费的时间成本不容忽视，尤其是城市内部的交通接驳时间。

（2）从时间变化趋势来看，在一天内的不同时刻驾车接驳方式始终比公交更加高效。由于两个城市均拥有完善的地铁网络，因此公交接驳方式下的“门到门”旅行时间和“最后一公里”时间占比均保持平稳状态；相比之下，驾车接驳方式受到交通拥堵情况影响呈现较大波动，不同于工作日通勤，休息日游玩的出行高峰主要在上午10:00以后和下午14:00以后。

（3）从空间演变特征来看，两个城市在公交接驳方式下景区可达性空间格局整体上均呈现“核心-边缘”的分布模式，市中心完善的公共交通设施提供了良好的交通接驳服务，而城市周边公交线路稀疏且运行频率较低。在驾车接驳方式下，南京的交通拥堵随着人们出游的增加而不断加重，景区可达性空间格局在不同时段的差异明显；上海景区可达性空间格局整体上变化较小，但市中心的交通拥堵随着时间推移日益严重。

（4）从接驳方式优劣来看，沪宁城际旅行的两种接驳方式差异曲线在一天内整体上表现出不断下降到逐渐平缓的趋势，转折点在10:40左右，同时从上海到南京驾车接驳方式的优势更加明显。南京和上海景区相对可达性值均呈现自市中心向外围增大的分布格局，市中心公交和驾车接驳方式的差异并不大，但在外围地区驾车接驳方式的优势则更明显。

4.2 讨论

旅游地理学研究以旅游人地关系为核心，旅游交通是综合“人”与“地”的关键地理要素和空间通道[38]。高铁网络化时代下旅游地理学研究催生出一系列新命题[7]，本研究在高铁“门到门”旅行时间框架下探讨了城市内部景区可达性的时空差异，证实了高铁旅游情境下考虑“门到门”旅行时间的必要性，这对深入探索高铁对旅游的“时空压缩”效应，理解高铁旅行的时空特征具有重要的理论意义，能够为构建快捷高效的城际旅行交通体系，促进高铁与旅游深度融合发展提供一定的实践指导。

景区可达性是旅游者与旅游目的地共同关心的重要议题，国内外探讨高铁对景区可达性影响的相关研究已较为丰富[8-10]，但鲜有从完整行程链视角进行量化分析。本研究通过引入交通地理学中的高铁“门到门”旅行时间框架，基于完整行程链视角将城际间的大尺度空间转移与城市内部的小尺度交通衔接相结合，进一步发展了景区可达性的测度手段，使得旅行时间计算结果更加精确、更为贴近实际出游情况，且能够揭示出不同旅行阶段的更多细节，进而为后续相关研究提供方法论参考。同时，有助于准确地分析高铁旅游全程旅行时间的时空差异，弥补了微观视角下高铁对城市内部景区的多模式、动态可达性影响的研究不足，拓展了对高铁旅游的市内交通接驳特征研究，从旅游角度丰富了高铁“时空压缩最后一公里”的理论内涵[25]。此外，本研究的完整行程链思想也为构建“快进慢游”的旅游城际交通网络提供了科学依据。

本研究通过应用精细化的交通数据，深入理解了高铁旅游的不同阶段，对优化高铁影响下的城市内部景区可达性时空格局具有管理启示。尽管高铁列车运行阶段对全程旅行时间影响最大，但高铁进一步提速的成本和难度都更高。聚焦旅游情境下，高铁站至景区的“最后一公里”旅行时间不仅对全程可达性至关重要，而且影响游客的旅游体验和满意度[22]。因此，从旅游目的地视角改善城市内部交通接驳体系更具可行性与现实意义。根据研究结果提出以下建议：针对时间变化，旅游目的地应根据休息日不同时刻的交通情况适当调整公交和地铁等公共交通的调度，尤其注意增加途经热门景区的公共交通运行频率，同时着重疏解下午时段重点景区附近的城市交通拥堵，以缓解交通压力；针对空间差异，城市中心区域需要适当调配交通资源，更好匹配重点区域急剧增加的交通需求，而城市外围景区可以考虑增开旅游巴士或提供“高铁+自驾”服务以提高可进入性；针对接驳方式，在原有的高铁站与出租车、私家车接驳系统之外，还可以适当地发展正规旅游租车和拼车业务，提供多样化的驾车接驳方式，在公共交通接驳中应尽量增加旅游引导与指示，降低站内停留时间。

本研究仍存在局限性，在后续工作中值得深入探索。首先，研究仅考虑了高速铁路一种城际旅行方式，未来可尝试综合高速公路[39]和民航运输[40]等多种高速交通方式，探讨“门到门”旅行框架下的城际旅行高速交通网络对景区可达性的影响。其次，研究未能考虑游客的个体感知差异，后续可以通过开展充分的社会调查[18,22]，深入揭示高铁“门到门”旅行不同阶段的游客认知和行为。最后，研究选取沪宁城际旅行为案例地在全国具有较强的代表性，然而网络化格局是中国高铁区别于世界其他国家的典型特征，因此拓展研究范围探究高铁网络化下“门到门”旅行特征与规律将是需要重点关注的问题。