内蒙古自治区旅游流时空特征分析

陈 宇 卞书娣 张晓涵

(山东科技大学 测绘与空间信息学院, 山东 青岛 266590)

0 引言

旅游流即游客在旅行过程中,产生于旅游空间场内的空间流动,是旅游系统中的神经中枢和纽带。游客根据自己的主观意愿从某地出发到一个或多个旅游目的地之间的空间移动可概述为狭义的旅游流[1],狭义旅游流是本文所研究的主要内容。

传统的旅游流研究大多基于统计年鉴和调查问卷[2]的数据,这类研究通常会由于数据细粒度不足而阻碍旅游流的研究发展。Girardin等将游客在旅行期间或旅行结束后通过互联网共享平台和社交媒体等信息系统发布的信息(如文本、图片、通话记录等)称为“数字足迹”[3]。数字足迹可以获得游客的群体时空流动信息,为游客行为信息的采集和研究视角提供了新的思路[4]。国外旅游流的研究早于国内,于20世纪60年代就有国外学者对旅游流展开了研究。研究内容聚焦于空间流动模式和个体行为特征[5-6]、游客群体的移动模式[7]、影响因素[8-9]等方面;国内对旅游流的研究起步较晚但发展迅速,并取得了丰硕的研究成果。研究内容主要聚集在旅游流的时空分布特征[10-11]、空间模式[12-13]、影响因素[14-16]等方面。

近年来,随着网络的发展,越来越多的游客会在社交媒体平台分享自己的旅游信息,从而产生大量带有地理位置信息、旅游时间和旅游偏好等信息的“旅游数字足迹”数据,这些信息为研究旅游者的时空行为特征提供了丰富的数据源。内蒙古自治区地广人稀,自然风光旅游资源丰富与民族文化底蕴深厚,更以独特的草原文化、中蒙与中俄边界国门景区,每年吸引众多游客来此旅游。因此,本文以中国内蒙古自治区为例,利用去哪儿网的网络游记数据对赴内蒙古游客进行时空特征分析,研究结果为旅游目的地的旅游资源分配、景区开发与管理以及旅游路线营销等方面提供理论依据。

1 数据来源与研究方法

1.1 研究区域

内蒙古自治区地处我国北部边疆，是我国跨经度最大的省份,自然和人文旅游资源丰富,内蒙古草原、古迹、沙、琥珀、森林、民宿等“六大奇观”构成独特的旅游胜景,有着悠久的历史和深厚的民族文化底蕴,在旅游资源上拥有着得天独厚的自然资源条件优势。2019年内蒙古游客接待量19 512.48万人次,同比增长10.05%,实现旅游业综合收入4 651.49亿元,同比增长12.01%。

1.2 数据来源

去哪儿网(https://www.qunar.com/)是目前全球最大的中文在线旅游网站,是中国领先的旅游搜索引擎,该网站成立17年来,累计用户量近6亿,全球范围内应用程序(application，APP)累积下载量超过60亿。本文使用网络爬虫技术采集“去哪儿网”公开发布的网络游记数据,获取到时间跨度从2009—2021年的网络游记3289篇,数据主要包括用户身份标识号(identity document，Id)、游记Id、出游日期以及旅游景点的兴趣点(point of interest，POI)序列等游客旅游信息,如表1所示。

表1 网络游记示例数据

1.3 数据处理

由于网络游记数据量较大又受游客主观因素影响等特性,经常出现信息错误或者逻辑表达不准确等问题。因此,本文采用以下规则对数据进行清洗从而甄别有效的数字足迹：①区域裁剪,因为在部分网络游记中,内蒙古仅是游客途径的一站,从而需要清理除内蒙古以外的景点POI记录。②时间节点挑选,2014年前的网络游记数据稀少,2020年和2021年因为疫情原因导致数据量少且不太完整,故只保留2014年到2019年底之间的数据。③景点合并,对隶属于大型景点的小型景点POI进行合并。④景点去重,剔除网络游记中连续出现的相同的POI编号,则将其归为该游客没有进行景点移动,需要将多余的POI从游玩景点POI序列中删除。⑤剔除孤点数据,删除游客行程中只包含了一个景点,即网络游记的游玩景点POI序列只有一个,则将其删除。⑥确定研究景点数量,剔除掉游客到达次数少于35的旅游景点,最终保留49个旅游节点。进行数据清理后共保留游客在1 114篇网络游记中关于49个景点的浏览记录。

1.4 研究方法

1.4.1 统计分析

统计分析法指通过对研究对象的数量关系的分析,以发现和揭示事物间的相互关系、变化特征以及发展趋势的一种解释和预测某事物的方法。时间特征的分析是研究旅游流的基本内容,本文以网络游记中反映游客旅行的出游时间、停留时间进行统计,以图表可视化的形式直观地反映出旅游流的时间特征。

1.4.2空间分析

核密度估计实质是计算点或线在某一邻域内的空间格局密度,能直观地反映出离散值在整个研究区域内的离散情况。核密度估计计算公式如下：

(1)

式中,f为所设的概率密度函数;x1,x2…xn为独立样本点;K(.)为核函数;h>0表示为一个平滑函数称为带宽;x-xi表示为x到某一样本点xi的距离。

本文使用ArcGIS 10.2软件,采用密度分析中的核密度分析法,以网络游记数据中所研究的49个景点为案例,研究内蒙古的旅游流客流量密度分布特征。

1.4.3旅游流网络分析

旅游流网络分析根据网络游记数据,构建旅游流网络结构,从而揭示出游客到各景点之间的空间联系规律[17]。本文使用社会网络分析法,选取中心性分析、结构洞测量与社区探测3个指标数值来分析内蒙古旅游流网络的结构特征。

2 分析结果

2.1 时间特征

统计网络游记2014—2019年的旅游流时间数据,聚焦游客旅游频率,并绘制游客月际旅游频率占比图(图1),横轴表示月份,纵轴表示各月内蒙古游客到访频率占比。

从图1的全年数据分布可以看出,旅游流月际数据呈“山峰”型分布,表现出明显的季度分布特征,游客赴内蒙古旅游时间主要集中在第三季度,第三季度游客旅游频率占比约为61.46%,超过了总体年份频率占比的五分之三。具体分析来看,6月至9月期间游客到访频率较高,可解释为正处于学生暑假期间,又草原草场肥沃,景色宜人,且内蒙古位于我国高纬度地区,夏天气候凉爽适宜避暑;5月和10月出现两个小高峰,恰逢五一劳动节和十一国庆节两个小长假,分别处于内蒙古气温回升和气温急剧下降的两个节点月份,所以到访游客数量略低于6月到9月;而11月至来年4月,尽管在此期间恰逢我国的农历春节,但此时内蒙古气候极为寒冷,达到全年最低温,又3月至4月期间各单位工作开始步入正轨,且没有较长的假期,因此在这6个月客流量大幅减少。

图1 游客到访景点月际频率占比图

为进一步分析内蒙古各景点对游客的吸引力强弱程度,将2014年到2019年的网络游记中游客在内蒙古景点停留时间进行统计,并进行数据图表可视化(图2)。在图表中可以清晰地发现游客在内蒙古停留时间基本分布在1～20 d,停留时间在1～3 d的数据高达62.01%,其中停留时间为1 d占整体的29.72%,停留时间在4～9 d的数据占总样本数据的28.72%,而停留时间超过10 d的数据之和仅为9.27%。聚焦停留时间占比以上分析得出,游客在内蒙古旅游大多数为短期出游,多为1～4 d,这主要与内蒙古的旅游资源分布有关,例如满洲里国门景区、满洲里套娃景区、呼伦湖、呼伦贝尔大草原、白桦林景区等分布集中,大多都是草原自然风光等风景区,昼夜温差大,受交通不便利居住不方便等因素的影响,适合短期出游。

图2 各景点游客停留时间占比图

2.2 空间特征

通过对网络游记数据的处理,体现出数字足迹景点到访频率的占比即该景点客流量的大小,对内蒙古49个景点的游客到访频率进行统计,结合式(1)进行核密度计算,并使用ArcGIS 10.2的核密度分析法对内蒙古旅游流的离散集聚情况进行可视化表达(图3),图例由上至下代表旅游流热度空间从高到低分布。

【审图号为GS(2019)3333号】

从图中来看,内蒙古旅游流空间分布密度具有明显的层级分布特征,旅游流的密度分布极具不均衡性。具体分析,内蒙古在“蒙东”的景点成为旅游热点区域,且分布聚集,这和满洲里与呼伦贝尔等“蒙东”地区的旅游资源、景区知名度、景点交通可达性等因素有着密不可分的联系;而“蒙西”的景点分布较为分散,并且旅游流分布的密度较低,这与“蒙西”地区多为荒漠、气候环境较差、人烟稀疏等因素紧密相关;其余密度分布为空的地区多因旅游资源匮乏、交通可达性差、基础设施配套薄弱等原因,导致对游客吸引力较低,从而成为内蒙古旅游发展的劣势区域。

2.3 网络特征

游客会在不同景点之间进行空间移动,从而产生的旅游流如同“网格”一样紧密相连,由此形成旅游数字足迹旅游流的网络化结构。本文对网络结构的研究使用中心性、结构洞、社区探测3个指标,对内蒙古49个旅游节点进行网络特征分析。

对游客在景点之间的移动数据进行矩阵化,使用Ucient软件的网络模块进行中心性和结构洞的分析;将景区节点之间的旅游流向和流量数据整理成矩阵表格,并导入Gephi软件中,然后使用模块化进行社区探测分析,并依据社区探测的分析结果进行网络结构的可视化。

2.3.1中心性分析

本文根据内蒙古旅游流网络中各节点之间的流向数据,计算其度数中心度、接近中心度以及中介中心度,并将所得结果的值进行表格输出(表2)。

表2 内蒙古旅游节点中心度指标

依据表1中的旅游节点中心度的计算结果可知,程度中心度的均值为5.776,则表示该旅游流网络中的49个节点,平均每个节点与5.776个节点之间存在聚散关系,从表中可以发现呼伦贝尔大草原、额尔古纳湿地、莫尔道嘎国家森林公园等旅游节点的外向和内向度数中心度都较高,说明这些节点的聚散能力都很强,在网络中处于核心位置;外向接近中心度的均值低于内向接近中心度的均值,说明这些景点的接纳性要高于外出性,大部分节点的内外向接近中心度的值处于平均水平,且相互间的差异较小,表明这些节点之间具有良好的联动效应,但可以发现一些节点的接近中心性值明显低于平均水平,故可以推断出这些节点的接纳性与外出性都很低,在网络结构中属于被孤立的节点;从表中发现中介中心度的均值为58.367,但其方差高达到13 651.920,这说明网络中各节点的中介中心度指标值相差巨大,而且部分节点的中介中心度值为0,这表明在网络中这些节点不扮演中转的角色,被游客作为起始目标或最后一站,在这些旅游景点应加大旅游开发力度,提升交通可达性,加强与核心景点的连通性,而例如呼伦贝尔大草原、呼伦湖、额尔古纳湿地等中介中心度指标值较高,在旅游流中起到较大的中转作用。

2.3.2结构洞分析

本文使用效能性和约束性对结构洞测量进行分析。效能性是指旅游流网络中某一节点的有效规模与实际规模之比,衡量了目标旅游流节点与所有其他旅游流节点连接的非冗余性部分,节点的效能性越高,该节点在旅游流网络中的竞争优势就越明显;约束性是指计算网络中的某一节点直接或者间接依赖其他节点的程度,反映了目标旅游流节点直接和间接依赖其他旅游流节点的程度,约束性越小,表示旅游流节点在区域内具有核心地位且具有竞争优势,反之约束性越大则表示该节点受其他旅游流节点的辐射性大且在竞争处于劣势。

部分旅游流网络节点的计算结果如表3所示,并根据结构洞的效能性和约束性指标对旅游流网络进行可视化,结果如图3所示。图中节点的大小代表结构洞效能性和约束性指标的大小,网络节点间的连线粗细程度表示旅游流中各节点之间旅游流客流量的大小,保留结构洞指标数值前15位的旅游节点的标注。

表3 结构洞测量计算指标

结合表2和图4,同时对比图4(a)和图4(b),从结构洞的指标分析结果可以看出,内蒙古旅游流节点在网络中的分布具有明显的规律性,呼伦贝尔大草原、满洲里国门景区、满洲里套娃景区、呼伦湖、白桦林景区以及阿尔山森林公园等多个景点具有较高的效能性和较低的约束性,表明这些景点在旅游流网络中通常是优势景点,相比其他景点更具有竞争优势,并受周边景点的影响较小;相比于响沙湾、库布齐沙漠、将军泡子以及杜鹃湖等节点表现出的低效能性、高约束的特征产生鲜明的对比,说明这些景点在旅游流网络中处于劣势,并受周边景点的影响较大;而像策克口岸这类景点,效能性和约束性指标值都不低,在旅游流网络中受周边景区影响较大,但通过有效的运营此类景点在旅游流网络中也可成为优势景点。

(a)效能性分布

2.3.3社区探测

本文对内蒙古旅游流网络进行社区探测,为避免分辨率受限等问题,设置以0为起始分辨率,按照0.1频率递增,通过每次运行的分辨率以及模块化的数量,确定以0.8为分辨率进行社区探测,并进行网络结构图的可视化,节点的颜色以模块化的结果进行分布,边的粗细代表旅游流流量的大小,见图5。

通过对内蒙古景点的社区探测结果进行总结,可知游客赴内蒙古旅游社区大致可分为六个层级,以呼伦贝尔大草原为核心组成的第一层级;以莫尔道嘎国家森林公园核心组成的第二层级;以满洲里套娃景区为核心组成的第三层级;以内蒙古博物馆为核心组成的第四层级;以阿尔山森林公园组成的第五层级;以达里诺尔湖为核心组成的第六层级。而通过对以上六个层级的景点在网络中的地理位置分布并结合图3分析,得出游客在内蒙古旅游社区主要分为三个社区,以呼伦贝尔市为核心组成的“蒙东”第一社区,以阿尔山市为核心组成的“蒙东”第二社区,以呼和浩特市为核心的“呼包鄂蒙西”第三社区,见图6。

【审图号GS(2019)3266号】

3 结论

本文以“去哪儿网”网络游记数据为数据源,以内蒙古自治区为研究区域,运用统计分析、地理信息系统(geographic information system,GIS)核密度分析、社会网络分析等研究方法对内蒙古旅游流时空特征及网络特征进行研究。得出以下结论：

(1)游客赴内蒙古旅游流在时间特征上淡旺季明显且表现出较为显著的季节性特征。旺季主要分布在7、8、9月,淡季则主要分布在11、12、1、2、3、4、5月,呈现“山峰”型分布特征。游客在内蒙古旅游停留时间主要集中在1～3 d,说明气候与交通便利性等客观条件对游客赴内蒙古旅游有着较为显著的影响。

(2)内蒙古旅游流的节点具有不均衡性。在蒙东地区的旅游流资源分布集聚,旅游流的热门区域主要聚焦在以呼伦贝尔大草原、满洲里国门景区、满洲里套娃景区等节点为核心的知名草原景区,且中俄蒙边境地区呈现出独特的异域风情,而蒙西景点较为分散且知名度低,交通便利性差,表现出的旅游流分布特征较为离散。

(3)内蒙古旅游流以选取的49个节点为例形成网络图,表现出网络内部整体关联性较差,具有明显的层级分化,旅游节点在网络中的中心度指标值差异明显,以呼伦贝尔等蒙东盟市为核心的景点是旅游流网络的核心区域。

综上所述,本文对内蒙古旅游流时空特征及网络结构进行分析,对当地旅游业的发展提供参考依据。由于内蒙古地域辽阔,我们通常认为游客赴内蒙古旅游多为长期旅游,然而依据本文研究所得结果,大多数游客选择在第三季度1～3 d的短期旅游,这主要由于内蒙古知名旅游景点集聚,旅游资源多分布在以呼伦贝尔为核心的蒙东地区,蒙西旅游资源匮乏,且交通便利性差等因素也是限制游客出游的主要原因。