基于公路交通流大数据的节假日旅游流时空分异特征——以云南省201

Spatial and Temporal Differentiation Characteristics of Holiday Tourism Flow based on Highway Traffic Flow Big Data:A Case Study of 7 Holidays in 2017 in Yunnan

Province

作者：戢晓峰[1,2];戈艺澄[1,2];陈方[2]

作者机构：[1]昆明理工大学交通工程学院,云南昆明650504;[2]云南综合交通发展与区域物流管理智库,云南昆明650504

出版物刊名：旅游学刊 页码：37-47页

年卷期：2019年 第6期

主题词：交通流数据;旅游流;旅游运输通道;节假日;时空特征

摘要：分析节假日旅游流的时空分异特征有助于获取节假日旅游流的空间行为模式,并为节假日旅游路线组织、旅游应急管理提供重要依据。文章以云南省为案例,选择昆明-大理-丽江-香格里拉、昆明-西双版纳、昆明-石林-弥勒-泸西、昆明-建水-元阳4条旅游运输通道,从时空二元视角获取云南省自驾车和团队旅游流的时空分异特征。结果显示:(1)在7个节假日,昆明-大理-丽江-香格里拉、昆明-西双版纳两条长线运输通道旅游流的集中指数分别为47.38、46.52,昆明-建水-元阳、昆明-石林-弥勒-泸西两条短线旅游运输通道的旅游流集中指数分别为42.41、38.53,均大于完全均衡分布时的集中指数37.8,表明4条旅游运输通道旅游流在7个节假日具有明显的集聚特性,且长线旅游运输通道旅游流的时间集中

度均高于短线,自驾旅游流时间的集中度高于团队旅游流。(2)昆明-大理-丽江-香格里拉通道的节假日旅游流规模位居首位,昆明-西双版纳旅游运输通道旅游流受节假日时长的影响较为显著。(3)4条旅游运输通道的节假日旅游流呈现向城镇、重要交通节点及旅游资源富集型通道的聚集特征;昆明-大理-丽江-香格里拉通道的自驾旅游流的基尼系数高达0.86,空间集中度最高。相比自驾游,团队游空间使用曲线呈多峰模式,各相邻波峰呈明显的递减趋势。利用公路交通流大数据能够获取节假日旅游流的时空分异特征,可为节假日旅游管理提供管理启示。