戴 文1,丁 蕾1,劉培學(xué),馬 莉

(1.南京財(cái)經(jīng)大學(xué) 工商管理學(xué)院,江蘇 南京 210023;2.南京大學(xué) 地理與海洋科學(xué)學(xué)院,江蘇 南京 210093)

1 引言

在當(dāng)前旅游研究的領(lǐng)域中,旅游流可以說(shuō)是核心問(wèn)題之一[1]。從本質(zhì)上來(lái)說(shuō),旅游流是一種較為復(fù)雜的空間動(dòng)態(tài)流[2]。狹義的旅游流是指游客流,而廣義的旅游流還包括與游憩流相關(guān)的或應(yīng)運(yùn)而生的資本流、文化流、信息流等關(guān)聯(lián)流。對(duì)旅游流而言,以游客在目的地的移動(dòng)為主體的旅游客流的研究更是重中之重。

近年來(lái),國(guó)內(nèi)外越來(lái)越多的學(xué)者投入到旅游流的研究中,由淺逐漸深入。國(guó)外研究大多與旅游流的特征及其影響[3]、旅游流的空間移動(dòng)規(guī)律[4]、空間移動(dòng)的影響因素[5]以及旅游流的驅(qū)動(dòng)力[6]有關(guān)。國(guó)內(nèi)關(guān)于旅游流的研究則多集中于時(shí)空演變以及影響因素這一角度。研究?jī)?nèi)容涉及多方面,如旅游流的特征[7]、旅游流空間演變的規(guī)律[8]、影響旅游流空間擴(kuò)散的因素[9]等。國(guó)內(nèi)外學(xué)者較早開(kāi)始重視旅游流客源地特征的研究,大多是從旅游目的地的角度研究旅游流的空間分布和結(jié)構(gòu),而對(duì)旅游流客源地分布,即旅游流流向目的地的動(dòng)態(tài)規(guī)律方面研究較少。國(guó)際上的研究多著重于客源地與目的地之間的聯(lián)系模式,通過(guò)時(shí)間序列模型、引力模型等來(lái)尋找最合理的客源地分布規(guī)律模型[10,11]。同時(shí),國(guó)外還就旅游流的客源地分布影響因素進(jìn)行了研究,從內(nèi)在因素、外在因素以及綜合因素三方面進(jìn)行了分析[12]。國(guó)內(nèi)對(duì)旅游流客源地分布也給予了一定的重視,保繼剛、楚義芳等是國(guó)內(nèi)研究的先驅(qū)。保繼剛[1]對(duì)旅游流客源地分布的影響因素與特征進(jìn)行了分析;吳必虎[13]對(duì)上海市民“一日游”的緣由進(jìn)行了研究,發(fā)現(xiàn)市民出游受到距離、可達(dá)性、目的地旅游資源的吸引力等因素的限制。

在旅游流的空間預(yù)測(cè)方面,國(guó)內(nèi)外起步較晚,因此研究結(jié)果相對(duì)較少。2001年,Witt、Kulendran[14]首先開(kāi)發(fā)出了自相關(guān)模型,隨后Webber[15]研究出了集聚模型。近幾年,許多學(xué)者開(kāi)始運(yùn)用位移模式、效用最大化模型等不同的方法對(duì)旅游流進(jìn)行了預(yù)測(cè)和計(jì)算。2005年,Kima[16]通過(guò)實(shí)證研究對(duì)旅游流的不同計(jì)算和預(yù)測(cè)方法進(jìn)行了對(duì)比分析,總結(jié)出適合不同條件的預(yù)測(cè)方法。國(guó)內(nèi)對(duì)有關(guān)預(yù)測(cè)的研究較少,比較有名的是保繼剛[17]首次建立了可以預(yù)測(cè)全國(guó)各地前往北京的旅游流量數(shù)學(xué)模型,綜合考慮了距離、文化程度和經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度;李君軼[18,19]從數(shù)字足跡的角度研究了旅游流的空間變化,并運(yùn)用Web和GIS對(duì)旅游流進(jìn)行了預(yù)測(cè)研究,這是目前國(guó)內(nèi)較為新穎的研究方向。

隨著我國(guó)旅游業(yè)的迅速發(fā)展,國(guó)內(nèi)大多數(shù)景區(qū)的游客量呈井噴式增長(zhǎng)。在重要的節(jié)假日期間,有些景區(qū)的游客量甚至超出了景區(qū)的最大承載力。基于這種情況,如何找出最科學(xué)的方法,進(jìn)而對(duì)景區(qū)游客量做出準(zhǔn)確的預(yù)測(cè),避免對(duì)景區(qū)環(huán)境造成破壞成為旅游景區(qū)發(fā)展中面臨的重要問(wèn)題?？驮吹胤植嫉难芯繉?duì)景區(qū)合理開(kāi)發(fā)旅游資源、解決旅游設(shè)施的空間布局問(wèn)題是至關(guān)重要的。而對(duì)有關(guān)政府部門(mén)和相關(guān)旅游企業(yè)的決策者而言，正確了解目的地與客源地之間的關(guān)系，并對(duì)旅游流量進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測(cè)是一件非常重要的事情。本文在前人研究的基礎(chǔ)上,主要將重點(diǎn)放在從大數(shù)據(jù)視角對(duì)旅游流的空間擴(kuò)散進(jìn)行研究,并運(yùn)用百度指數(shù)對(duì)旅游流進(jìn)行了預(yù)測(cè)。

2 數(shù)據(jù)來(lái)源及方法介紹

2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源與處理

南京市是國(guó)內(nèi)較早投入使用智慧旅游項(xiàng)目的城市?！澳暇┲腔勐糜未髷?shù)據(jù)運(yùn)行監(jiān)測(cè)平臺(tái)”的數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)范圍較廣,包括全市4A級(jí)以上的景區(qū)、景點(diǎn)和商圈、交通樞紐等40個(gè)點(diǎn),本文的數(shù)據(jù)就來(lái)源于該平臺(tái)。

本文就平臺(tái)上2016年南京市旅游流的有關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析,下載了境內(nèi)的旅游流數(shù)據(jù)、具體景區(qū)的旅游流數(shù)據(jù)和旅游流客源地的數(shù)據(jù)。根據(jù)不同的研究目的,更改所下載數(shù)據(jù)的類型、包含的時(shí)間段,并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類、整合、加工,從而對(duì)南京游客客源地分布規(guī)律、游客流量動(dòng)態(tài)等方面進(jìn)行深層次探索與挖掘。

本文將下載的節(jié)假日南京市外地游客統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)運(yùn)用軟件SPSS19.0對(duì)客源地距離和旅游流量進(jìn)行了回歸,可以看出兩者之間有著負(fù)相關(guān)關(guān)系;運(yùn)用軟件EXCEL(2010),將節(jié)假日與客流量進(jìn)行歸類、整理、回歸、分析,得出兩者存在正相關(guān)關(guān)系。

2.2 研究方法

基于南京市智慧旅游大數(shù)據(jù)運(yùn)行監(jiān)測(cè)平臺(tái)提供的相關(guān)數(shù)據(jù),本文主要采取了對(duì)比分析方法和聚類分析方法研究了南京市旅游流客源地的空間分布模式。對(duì)比分析方法主要用于揭示旅游流的客源地分布差異和時(shí)間分布差異，聚類分析方法主要用于研究幾個(gè)重要節(jié)假日的旅游流客源地分布模式。在客流量預(yù)測(cè)方面,本文主要利用南京市旅游相關(guān)關(guān)鍵詞的百度指數(shù)和利用格蘭杰因果檢驗(yàn)方法對(duì)百度指數(shù)和南京的實(shí)際游客量進(jìn)行分析,從而建立自回歸移動(dòng)平均模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。

在本研究中,關(guān)鍵詞的選擇對(duì)預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建起到重要作用。由于研究對(duì)象的尺度存在差異,在關(guān)鍵詞的選擇時(shí)會(huì)有所不同。在數(shù)據(jù)整理階段可知:某一具體景區(qū)游客量與該景區(qū)關(guān)鍵詞的百度指數(shù)之間有較高的相關(guān)性;當(dāng)研究尺度擴(kuò)大至南京市總體游客時(shí),其關(guān)鍵詞的選擇更加趨向于對(duì)南京市旅游的總體概括,對(duì)部分網(wǎng)絡(luò)知名度較低的南京市景點(diǎn)不能全面覆蓋,所以預(yù)測(cè)結(jié)果會(huì)產(chǎn)生一定的誤差。

本文以南京市的總體游客量作為研究對(duì)象,通過(guò)分析與南京市旅客總量相關(guān)的關(guān)鍵詞,建立了南京市總游客量的預(yù)測(cè)模型。本文通過(guò)構(gòu)建的預(yù)測(cè)模型可以預(yù)測(cè)節(jié)假日期間各旅游景區(qū)的旅游流,有效避免了景區(qū)游客超出景區(qū)的最大承載力造成對(duì)景區(qū)環(huán)境的破壞,為各景區(qū)管理提供了相關(guān)決策意見(jiàn)。

3 節(jié)假日客源分布特征與動(dòng)態(tài)變化

我國(guó)獨(dú)特的節(jié)慶假日形成獨(dú)具我國(guó)特色的節(jié)假日旅游流,本文以春節(jié)、元旦、“十一”等7個(gè)獨(dú)特的節(jié)慶假日和幾個(gè)節(jié)假日期間的旅游流為研究對(duì)象,通過(guò)對(duì)南京智慧旅游監(jiān)測(cè)平臺(tái)上2016年南京市各景區(qū)旅游流客源地的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析,探討旅游流客源地的分布特征。

3.1 節(jié)假日南京游客源分布與距離衰減分析

從圖1、圖2可見(jiàn),在重要的節(jié)慶期間,來(lái)南京市的游客在客源地分布空間上呈現(xiàn)出并非一種均衡狀態(tài)。從區(qū)域來(lái)看,離南京市較近的長(zhǎng)三角區(qū)域和珠三角片區(qū)的游客密度指數(shù)明顯高于其他地方;而與此形成鮮明對(duì)比的是西北地區(qū),密度指數(shù)相當(dāng)?shù)?且顯著低于全國(guó)的平均水平。從省市來(lái)看,來(lái)南京市游客中的客源地密度指數(shù)較高的分別是江蘇、浙江、上海?；谏鲜銮闆r,可以推測(cè)出兩個(gè)層次原因:一方面,交通不便利和氣候不適宜阻礙了來(lái)南京市旅游的遠(yuǎn)方游客;另一方面,經(jīng)濟(jì)落后使西藏、新疆等外出的較少?？傮w來(lái)看,節(jié)慶期間來(lái)南京市旅游的游客發(fā)展呈現(xiàn)層次分布格局,即由長(zhǎng)三角區(qū)域向周邊、內(nèi)陸遞減,這進(jìn)一步驗(yàn)證了距離衰減規(guī)律。

3.2 節(jié)假日長(zhǎng)度對(duì)客源半徑的影響

由于江蘇省是南京市旅游的主要客源地,與其他省市相對(duì)比游客量遠(yuǎn)多于其他省市,所以在剔除江蘇省的情況下,對(duì)比7類不同時(shí)段的節(jié)假日期間南京市各景區(qū)客源地地理集中指數(shù)G值和客源吸引半徑AR值的結(jié)果發(fā)現(xiàn)，只有兩天假期的中秋節(jié)G值為29.63，AR值為490.27km;具有三天小長(zhǎng)假的端午、元旦、清明、“五一”的G值均在30以上,分別為30.48、36.94、35.86、35.26,AR值分別為138.99km、433.24km、425.88km、363.95km;具有7日假期的黃金周“十一”、春節(jié)的G值均小于30,分別為28.97、28.86,AR值分別為464.87km、541.30km。

綜上可見(jiàn)(表1),中秋、“十一”、春節(jié)客源地地理集中指數(shù)G值偏小,客源吸引半徑AR值偏大;三天小長(zhǎng)假端午、元旦、清明、“五一”的G值偏大,客源吸引半徑AR值偏小。由于2015年中秋節(jié)臨近“十一”國(guó)慶節(jié),居民出游行為在一定程度上受“十一”黃金周的影響。以上分析表明,除中秋節(jié)假期外,假期時(shí)間越長(zhǎng),南京市客源地地理集中指數(shù)的G值越低，客源吸引半徑AR值越大,說(shuō)明我國(guó)居民出游行為受到休假制度的限制,休假時(shí)間越長(zhǎng),居民出行距離越遠(yuǎn),客源地吸引范圍越廣泛。

圖1 南京市景區(qū)各節(jié)假日期間客源地游客量分析對(duì)比

圖2 南京市景區(qū)節(jié)假日期間客流量距離衰減曲線

3.3 元宵燈會(huì)夫子廟客流特征

2016年南京市夫子廟元宵燈會(huì)于2月4日(臘月二十六)—2月25日(正月十八)舉行,為期22天。根據(jù)從大數(shù)據(jù)平臺(tái)獲得的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),分析研究2月1日至2月29日夫子廟游客量(圖3),數(shù)據(jù)顯示2月1日至2月3日期間,外地游客較少,日游客量低于1萬(wàn)人次;2月4日,夫子廟元宵節(jié)開(kāi)幕當(dāng)天,外地游客量激增,達(dá)到峰值的6.4萬(wàn)人次,且日游客量首次高于南京本地游客量的5.8萬(wàn)人次;春節(jié)期間,外地游客量有所增加,2月8日至2月14日期間,日游客量均達(dá)到1萬(wàn)人次以上,并于2月10日達(dá)到高峰的2.6萬(wàn)人次,此后日游客量開(kāi)始逐步減少;2月22日(農(nóng)歷正月十五元宵節(jié))外地游客量再一次達(dá)到高峰的5.4萬(wàn)人次,且日游客量在3萬(wàn)人次以上一直持續(xù)到2月27日,2月28日以后游客量開(kāi)始逐步下降。

圖4 夫子廟元宵節(jié)期間游客客源地分布

從元宵節(jié)期間夫子廟游客客源地分布來(lái)看(圖4),外地游客客源地主要以長(zhǎng)三角一帶為中心,輻射至珠三角、環(huán)渤海片區(qū)、成渝片區(qū)和新疆地區(qū);游客量排名前十的客源地依次是江蘇、安徽、浙江、上海、河南、山東、廣東、北京、新疆,分別占比95.9%、1.06%、0.43%、0.38%、0.32%、0.23%、0.23%、0.21%、0.13%。

4 基于百度指數(shù)的旅游流預(yù)測(cè)研究

在傳統(tǒng)的預(yù)測(cè)中,數(shù)據(jù)大多來(lái)自統(tǒng)計(jì)年鑒或者統(tǒng)計(jì)公報(bào)，這些數(shù)據(jù)從收集、統(tǒng)計(jì)到公布需要較長(zhǎng)的時(shí)間,存在明顯的滯后性,數(shù)據(jù)也存在較大的誤差。基于此類數(shù)據(jù),即使研究者們采用最先進(jìn)的預(yù)測(cè)方法和工具,也無(wú)法得到較準(zhǔn)確的結(jié)果,因此極大地影響了預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。搜索引擎尤其是百度便成為網(wǎng)民重要的獲取信息和服務(wù)的平臺(tái),利用后臺(tái)記錄的網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)來(lái)研究實(shí)際需求與網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度之間的聯(lián)系,從而展開(kāi)預(yù)測(cè),有效避免了數(shù)據(jù)的滯后性和誤差性,使預(yù)測(cè)結(jié)果更加有效、更加準(zhǔn)確。

4.1 南京市總體游客量預(yù)測(cè)模型

通過(guò)以“南京+旅游要素”的結(jié)構(gòu)選取與南京旅游相關(guān)的關(guān)鍵詞(共14個(gè)),運(yùn)用關(guān)鍵詞挖掘工具如站長(zhǎng)工具確定6個(gè)搜索量較高的關(guān)鍵詞,分別為:南京旅游、南京機(jī)票、南京中山陵、南京夫子廟、南京酒店、南京旅游攻略。限于南京智慧旅游平臺(tái)數(shù)據(jù)和百度指數(shù)的可獲性與完整性,選取2015年6月1日到2016年5月1日的游客量數(shù)據(jù)。首先對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行單位根檢驗(yàn)和協(xié)整檢驗(yàn)(表2),檢驗(yàn)時(shí)間序列的穩(wěn)定性;其次用格蘭杰因果檢驗(yàn)方法對(duì)時(shí)間序列(6個(gè)關(guān)鍵詞的百度指數(shù)和游客量)進(jìn)行檢驗(yàn)(表3),得出與南京市游客量存在因果關(guān)系的變量共4個(gè):南京旅游(X1)、南京夫子廟(X2)、南京酒店(X3)和南京機(jī)票(X4)。

表2 ADF檢驗(yàn)

表3 變量的格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)

在南京市總體游客的時(shí)間序列內(nèi),存在元宵節(jié)前后兩天(2月23日和24日)游客人數(shù)極高的異常值(圖5),為保證數(shù)據(jù)最佳的擬合效果,將這兩天數(shù)據(jù)予以剔除。剔除后的數(shù)據(jù)具有較高的波動(dòng)性,以此序列作為最終序列(游客人數(shù)Y)與四個(gè)關(guān)鍵詞的百度指數(shù)進(jìn)行擬合分析,構(gòu)建預(yù)測(cè)模型的估計(jì)期為2015年6月1日至2016年4月31日。

圖5 2015—2016年游客數(shù)量的變動(dòng)趨勢(shì)

本文通過(guò)將“滯后一期”與“滯后二期”的Y、本期直至“滯后二期”的各自變量對(duì)Y進(jìn)行逐步回歸(回歸過(guò)程中保持常數(shù)項(xiàng)存在),剔除無(wú)效變量,加入顯著變量,建立ARMA預(yù)測(cè)模型。通過(guò)不斷測(cè)試,最終得到以下結(jié)果(括號(hào)中的值為變量t的值):

(1)

在10%顯著水平下,檢測(cè)的全部變量都是顯著的,所以可以認(rèn)為模型是有效的,且在自相關(guān)的LM檢驗(yàn)中的F統(tǒng)計(jì)量為2.140079,對(duì)應(yīng)概率值為0.1445,大于10%,接受了“不存在自相關(guān)”的假定,即認(rèn)為該模型不存在著自相關(guān),為有效的模型。

4.2 模型檢驗(yàn)

通過(guò)方程1可知,預(yù)測(cè)客流量受到游客實(shí)際數(shù)量和關(guān)鍵詞百度指數(shù)的共同影響。在其他因素不變的前提下,預(yù)測(cè)期前1天和前2天的實(shí)際游客數(shù)量(Y)、提前2天的“南京機(jī)票”百度指數(shù)(X4)、提前1天的“南京夫子廟”百度指數(shù)(X2)對(duì)預(yù)測(cè)期的游客量有正向影響。即該類數(shù)據(jù)的增加代表游客量的增加,且其影響程度主要受到前面系數(shù)的影響——提前1天的“南京夫子廟”百度指數(shù)(X2)影響最大,該數(shù)據(jù)的增加將顯著提高南京游客,其次為提前2天的“南京機(jī)票”的百度指數(shù)(X4),最后是提前1天和提前2天的實(shí)際游客數(shù)量。相反,“南京機(jī)票”的當(dāng)天百度指數(shù)(X4)、提前2天“南京夫子廟”(X2)的百度指數(shù)對(duì)預(yù)測(cè)期的游客量有負(fù)面影響。即該類數(shù)據(jù)的增加代表游客數(shù)量的減少,且其影響程度受到前面系數(shù)的影響 ——“南京機(jī)票”的當(dāng)天百度指數(shù)影響最大,該數(shù)據(jù)的增加將顯著降低當(dāng)日游客,其次為提前2天的“南京夫子廟”百度指數(shù)。

利用方程1對(duì)樣本時(shí)間外的2016年5月南京市總游客進(jìn)行預(yù)測(cè),現(xiàn)實(shí)游客數(shù)與預(yù)測(cè)游客數(shù)見(jiàn)圖6。從圖6可見(jiàn),該模型具有良好的預(yù)測(cè)能力。由于平臺(tái)數(shù)據(jù)在5月27號(hào)、28號(hào)、31號(hào)缺失,導(dǎo)致30號(hào)游客量無(wú)法預(yù)測(cè),預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)缺失或低于實(shí)際游客。

圖6 2016年5月南京市級(jí)旅游人數(shù)與預(yù)測(cè)人數(shù)對(duì)比

5 討論與結(jié)論

5.1 討論

本文討論了南京市旅游流節(jié)假日客源地分布特征,得出各節(jié)假日南京旅游流客源地距離衰減規(guī)律、節(jié)假日長(zhǎng)度與客源的影響半徑負(fù)相關(guān)等結(jié)論。在此基礎(chǔ)上,利用百度指數(shù),對(duì)各景區(qū)的客流量進(jìn)行預(yù)測(cè),并計(jì)算其漏損指數(shù)。即判定該方法預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確程度,合理預(yù)測(cè)各景區(qū)的高峰期,為景區(qū)發(fā)展提供了保證。同時(shí)，對(duì)有關(guān)政府部門(mén)以及相關(guān)旅游企業(yè)的決策者而言,及時(shí)準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)也為他們管理和保護(hù)景區(qū)提供了依據(jù)。

但本文依然存在著一些不足,如對(duì)客流量影響因素的研究不全面,沒(méi)有充分考慮到天氣因素、經(jīng)濟(jì)狀況、交通便利程度等對(duì)客流量的影響;沒(méi)有具體到每一天、每一時(shí)間的旅游流流量預(yù)測(cè),不能預(yù)測(cè)實(shí)時(shí)客流量,實(shí)時(shí)找出應(yīng)對(duì)措施,有時(shí)間差;基于百度指數(shù)的預(yù)測(cè)存在著一定的延遲和誤差。因此,未來(lái)我們應(yīng)進(jìn)一步深入研究,以期找出更精確和便利的方法進(jìn)行預(yù)測(cè)。

5.2 結(jié)論

本文基于南京智慧旅游數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)平臺(tái),以南京市的旅游流為例,從微觀角度探究了城市旅游流客源地的分布,利用百度指數(shù)對(duì)旅游流進(jìn)行了預(yù)測(cè)。研究發(fā)現(xiàn),旅游流受到多因素的影響。

具體的研究結(jié)論為:①南京市各明顯的距離衰減傾向。即客源地距離越遠(yuǎn),旅游流的流量越少,但在少數(shù)特定的地區(qū),存在不同程度的波峰。②假期的長(zhǎng)度與景區(qū)游客的集中程度負(fù)相關(guān),與客源吸引范圍正相關(guān)。即假日越長(zhǎng),景區(qū)游客集中程度相對(duì)越小,客源吸引范圍相對(duì)越廣,游客客源地相對(duì)越分散。反之,景區(qū)游客集中程度相對(duì)越大,客源吸引范圍相對(duì)越小,游客客源地相對(duì)越集中(中秋節(jié)除外)。③傳統(tǒng)的特色節(jié)日會(huì)帶來(lái)旅游流量的激增,如南京特色節(jié)日夫子廟元宵燈會(huì)外地游客量在一兩天達(dá)到高峰,景區(qū)嚴(yán)重超負(fù)荷,容易造成安全隱患,因此需要相關(guān)工作人員進(jìn)行疏導(dǎo)。④由于距離南京的空間距離、交通成本、時(shí)間成本相對(duì)較低,旅游轉(zhuǎn)換率較高等因素的限制,基于百度指數(shù)的預(yù)測(cè),雖然比傳統(tǒng)預(yù)測(cè)方法更準(zhǔn)確。

參考文獻(xiàn):

[1]保繼剛,楚義芳.旅游地理學(xué)[M].北京:高等教育出版社,1999.

[2]唐順鐵,郭來(lái)喜.旅游流體系研究[J].旅游學(xué)刊,1998,13(3)∶38-41.

[3]Prideaux B.Factors Affecting Bilateral Tourism Flows[J].Annals of Tourism Research,2005,32(3)∶780-801.

[4]Williains A T,Zelin Sky W.On Some Patterns of Internationals Tourist Flows[J].Economic Geography,1970,46(4)∶549-567.

[5]Haldrup M.Laid-back Mobilities∶Second-home Holidays in Time and Space[J].Tourism Geography,2004,6(4)∶434-454.

[6]Cho V.A Comparison of Three Different Approaches to Tourist Arrival Forecasting [J].Tourism Management,2003,24(3)∶323-330.

[7]黃泰,張捷.基于旅游流特征分析的旅游區(qū)域影響研究——以淮安市為例[J].旅游科學(xué),2006,20(2)∶18-24.

[8]李志飛,夏磊.中國(guó)特殊時(shí)段旅游流時(shí)空分布特征研究——以“十一”黃金周為例[J].旅游學(xué)刊,2013,28(10)∶37-46.

[9]汪德根.京滬高鐵對(duì)主要站點(diǎn)旅游流時(shí)空分布影響[J].旅游學(xué)刊,2014,29(1)∶75-82.

[10]Hagerstrand T.The Propagation of Innovation Waves[J].Human Geography,1952,(4)∶3-9.

[11]Huybers T.Modeling Short-break Holiday Destination Choices[J].Tourism Economics,2002,9(4)∶389-405.

[12]Yeong Hyeon Hwang,Ulrike Gretzel,Daniel R.Fesenmaier.Multi-city Trip Patterns:Tourists to The United States[J].Annals of Tourism Research,2006,33(4)∶1057-1078.

[13]吳必虎.上海城市游憩者流動(dòng)行為研究[J].地理學(xué)報(bào),1994,49(2)∶117-127.

[14]Kulendran N,Witt S F.Co-integration Versus Least Squares Regression[J].Annals of Tourism Research,2001,28(2)∶291-311.

[15]Webber A.Exchange Rate Volatility and Co-integration in Tourism Demand[J].Journal of Travel Research,2001,39(4)∶398-405.

[16]Kima J H,Moosa I A.Forecasting International Tourist Flows to Australia:A Comparison Between the Direct and Indirect Method[J].Tourism Management,2005,26(1)∶69-78.

[17]保繼剛.引力模型在游客預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J].中山大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),1992,31(4)∶133-136.

[18]李君軼.旅游數(shù)字足跡:在線揭示游客的時(shí)空軌跡[J].思想戰(zhàn)線,2013,39(3)∶103-107.

[19]唐佳，李君軼.基于微博大數(shù)據(jù)的西安國(guó)內(nèi)游客日內(nèi)時(shí)間分布模式研究[J].人文地理,2016,31(3)∶151-160.