香嘉豪 張河清

(廣州大學(xué)旅游學(xué)院，廣東 廣州 510006)

南粵古驛道是古代廣東境內(nèi)用于文書傳遞、物資運(yùn)輸、人員往來的通路，是歷史上嶺南地區(qū)對外經(jīng)濟(jì)往來、文化交流的通道[1]。一直以來，廣東省積極加強(qiáng)對南粵古驛道的保護(hù)開發(fā)和活化利用。因此，對南粵古驛道示范段之一的南雄梅關(guān)古道進(jìn)行研究，揭示古驛道旅游客流時空特征，對豐富古驛道旅游產(chǎn)品，推進(jìn)古驛道沿線旅游扶貧工作，推動當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)社會發(fā)展具有重要意義。

旅游客流即旅游者從客源地向目的地流動的人群數(shù)量和流動模式[2]，或是因其旅游活動靈活性較高，難以收集客流的實(shí)時數(shù)據(jù)，古驛道旅游客流的時空研究很少。國外學(xué)者Girardin等提出“旅游數(shù)字足跡”是游客在旅途結(jié)束后所寫的網(wǎng)絡(luò)日記。這種日記記錄了旅游者的活動行程、時間和地點(diǎn)信息，是用于研究旅游者時空行為的可靠數(shù)據(jù)[3]。國外學(xué)者較早開始借助旅游者博客、游記等數(shù)字足跡研究其時空行為，如Andrea等通過研究旅游者的網(wǎng)絡(luò)分享圖片和短信等數(shù)字足跡，分析2006—2008 年3年間紐約旅游業(yè)的發(fā)展情況[4]。

國內(nèi)學(xué)者近年來開始借助“數(shù)字足跡”研究游客的時空變化，如羅秋菊和梁思賢通過網(wǎng)絡(luò)游記與照片兩種“數(shù)字足跡”研究云南省自駕車旅游客流的時空特征[5]；楊興柱等借助Panoramio網(wǎng)站上的地理標(biāo)記照片研究南京市旅游者旅途軌跡空間特征[6]；李艷等利用TripAdvisor網(wǎng)站中的攻略游記研究西藏自治區(qū)游客旅游數(shù)字足跡的空間結(jié)構(gòu)[7]。

因此，文章基于網(wǎng)絡(luò)游記與照片兩種“旅游數(shù)字足跡”，選擇梅關(guān)古道這一條具有代表性的古驛道作為研究對象，分析古驛道旅游客流的時空分布特點(diǎn)，豐富我國古驛道旅游客流的時空研究，從實(shí)踐上為古驛道的開發(fā)規(guī)劃和營銷管理提供參考依據(jù)。

1 研究對象、數(shù)據(jù)獲取與處理

1.1 研究對象

梅關(guān)古道位于廣東省南雄市珠璣鎮(zhèn)梅嶺村，國道G323線以北，呈南北向帶狀，橫跨廣東、江西兩省，其中廣東境內(nèi)現(xiàn)存古道遺址長約1 200m，被遴選為南粵古驛道八大示范段之一。作為我國保存較為完好的古驛道，梅關(guān)古道沿線擁有數(shù)量眾多的文物古跡以及豐富多彩的民俗文化。

作為古代世界海上絲綢之路與陸上絲綢之路的連接線路，梅關(guān)古道曾推動中國古代海外貿(mào)易的發(fā)展。梅關(guān)古道于2012年被評為國家4A級旅游景區(qū)，也曾被評為“中國十大古道”以及“廣東省紅色旅游示范基地”。2015年，梅關(guān)古道接待游客達(dá)20.72萬人次。

1.2 數(shù)據(jù)獲取

文章通過馬蜂窩網(wǎng)和攜程旅行網(wǎng)進(jìn)行2012年11月1日—2017年10月31日5年間梅關(guān)古道網(wǎng)絡(luò)游記和照片兩種“數(shù)字足跡”的采集，了解旅游者的旅游時間和旅游路線。將總共收集到的113名游客在梅關(guān)古道拍攝的584張照片作為統(tǒng)計數(shù)據(jù)，分析旅游熱點(diǎn)區(qū)域，并選擇其中具有明確時間信息的96名旅游者所拍攝的491張照片，分析游客量的時間變化和游客停留時間(見表1) 。

1.3 數(shù)據(jù)處理

網(wǎng)絡(luò)游記照片的EXIF信息中記錄了時間和地理位置信息，可被用于分析游客量的時間變化、游客停留時間和客源市場分布情況[8]。

文章中游客的停留時間指的是游客游覽梅關(guān)古道的小時數(shù)，停留時間的長短反映古道對游客吸引力的大小。游客熱點(diǎn)區(qū)域通過ArcGIS10.3軟件的核密度功能統(tǒng)計得出，計算結(jié)果通過自然分級法分為極高、高、中、低4級，高級以上的區(qū)域被定義為旅游熱點(diǎn)區(qū)域[8]。

2 古驛道旅游客流時間特征分析

2.1 游客量的時間變化

梅關(guān)古道游客量呈不均勻變化，游客在白天較為集中，分別在上午和下午出現(xiàn)游客高峰。9時及14時以后游客開始進(jìn)入古道游覽，游客數(shù)量增長速度加快，11時及16時以后游客開始離開古道，古道游客數(shù)量逐漸減少。一天中，在上午10時和下午15時左右容易出現(xiàn)游客高峰。一周之中，游客數(shù)量從周一開始逐漸增多，在周六和周日達(dá)到頂峰。一年之中，梅關(guān)古道游客主要集中于第四季度和第一季度，其中12月和1月游客最多，11月和2月游客也較多，主要是受梅關(guān)古道梅花花期和節(jié)假日(元旦小長假、春節(jié)黃金周、雙休日)的影響。其中，11月及2月的客流量均在15.00%左右，12 月、1 月客流量分別占客流總量的20.72%與26.48%，具體見圖1。

圖1 梅關(guān)古道游客時間變化

2.2 游客停留時間

圖2 游客停留時間

從游客停留時間的數(shù)據(jù)統(tǒng)計結(jié)果(見圖2)可知，大多數(shù)游客在梅關(guān)古道的平均停留時間為2個小時左右。根據(jù)景區(qū)統(tǒng)計，大多數(shù)游客游覽古道的時間為2～3個小時，印證了本研究得到的結(jié)論。

3 古驛道旅游客流空間特征分析

3.1 客源市場空間特征

3.1.1 客源市場分布特征

統(tǒng)計研究數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，梅關(guān)古道游客來源較為單一，其客源地主要為廣東省各城市及毗鄰梅關(guān)古道的江西省部分城市，客源市場分布較為集中，近程市場占主導(dǎo)地位。廣東省的客源所占比例接近總數(shù)的90%，江西省的客源占5.21%，湖南、浙江、陜西、黑龍江等比例在1%左右。而在數(shù)據(jù)收集中，尚未發(fā)現(xiàn)有來自其他28個省級行政區(qū)的旅游者在相關(guān)網(wǎng)站上發(fā)布符合本研究的梅關(guān)古道游記。

3.1.2 客流空間使用曲線

旅游客流空間使用曲線用于描述旅游地使用人數(shù)隨著距離的改變而發(fā)生變化的情況[9]。文章使用百度電子地圖測距工具測量出游客出發(fā)城市的政府所在地與梅關(guān)古道的直線距離，進(jìn)而繪制梅關(guān)古道旅游客流空間使用曲線(見圖3)。

圖3 梅關(guān)古道旅游客流空間使用曲線圖

梅關(guān)古道客流分布的唯一高峰出現(xiàn)在0～250km的范圍內(nèi)，這主要是廣東省及江西省等古道周邊地區(qū)的游客出游所致。因此，梅關(guān)古道旅游吸引力較小，其旅游客流在300 km范圍內(nèi)累計百分比達(dá)91.76%。

3.2 旅游熱點(diǎn)區(qū)域

梅關(guān)古道旅游熱點(diǎn)區(qū)域主要分布在古道入口以及與江西省交界處(見圖4)，其中以驛道碑記、梅花林、臘梅園和關(guān)樓這些景點(diǎn)游客最多。驛道碑記位于梅關(guān)古道的入口處，因此游客數(shù)量較多；梅花林和臘梅園因其梅花盛開的美景吸引大量游客；梅關(guān)關(guān)樓聳立于梅嶺分水界上，為廣東與江西兩省的交界處，始建于宋嘉祐年間，于明萬歷二十六年(1598年)重修，歷史上許多英雄豪杰都在關(guān)樓留有戰(zhàn)跡，關(guān)樓歷史文化價值較高，游客量最大。

圖4 梅關(guān)古道旅游熱點(diǎn)分布圖

4 研究結(jié)論與展望

4.1 主要結(jié)論

文章利用梅關(guān)古道旅游數(shù)字足跡數(shù)據(jù)，分析其旅游客流時空特征，研究發(fā)現(xiàn)：梅關(guān)古道游客流出游時間集中度較高，主要集中在第四季度和第一季度，平均逗留2小時左右，整體受閑暇時間的限制，在雙休日、元旦小長假和春節(jié)黃金周容易形成旅游客流高峰。梅關(guān)古道客源市場以近程市場為主，廣東省與江西省的客源占了90%以上的絕對比重。梅關(guān)古道的驛道碑記、梅花林、梅關(guān)關(guān)樓等景點(diǎn)吸引力較強(qiáng)，能夠聚集大量的游客。

4.2 研究展望

在基于數(shù)字足跡的旅游客流時空特征的研究上，未來需要結(jié)合反映游客行為特征的其他指標(biāo)以及游客在微信、微博等新媒體的評論內(nèi)容進(jìn)行分析，以拓展利用數(shù)字足跡研究的內(nèi)容。

參考文獻(xiàn)：

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[3]Girardin F, et al.Digital foot-printing:Uncovering tourists with user-generated content[J].IEEE Pervasive Computing,2008,7(4):36-43.

[4]Vaccari A,Liu L,Biderman A,et al.A holistic framework for the study of urban traces and the profiling of urban processes and dynamics[C]∥Proceedings of 12th International IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems.New York:Institute of Electrical and Electronics Engineers,Inc.,2009:1-6.

[5]羅秋菊,梁思賢.基于數(shù)字足跡的自駕車旅游客流時空特征研究：以云南省為例[J].旅游學(xué)刊,2016,31(12):41-50.

[6]楊興柱,蔣鍇,陸林.南京市游客路徑軌跡空間特征研究：以地理標(biāo)記照片為例[J]. 經(jīng)濟(jì)地理,2014,34(1):181-187.

[7]李艷,嚴(yán)艷,贠欣.基于旅游數(shù)字足跡的西藏景區(qū)空間結(jié)構(gòu)分析[J].干旱區(qū)資源與環(huán)境,2015,29(6):176-182.

[8]李春明,王亞軍,劉尹,等.基于地理參考照片的景區(qū)游客時空行為研究[J].旅游學(xué)刊,2013,28(10):30-36.

[9]宣國富,陸林,汪德根,等.三亞市旅游客流空間特性研究[J].地理研究,2004(1):115-124.