基于小波分析的锦州市旅游流时空特征研究
  • 【DOI】

    10.3969/j.issn.1003-2363.2019.03.016

  • 【摘要】

    社交媒体签到数据为旅游流时空特征研究提供了新的途径.基于2017年3月至2018年2月锦州市旅游流微博签到数据,运用统计分析、小波分析、自然间断点分类法、权重分析等方法,结合MATLAB、ArcGIS等软件,对锦州市一整年的旅游流时空分布特征进行研究,结果表明:旅游流出游呈现“峰林结构”特征,4-5月是锦州市全年旅游高峰期;省内游客集中于4-5月,省外游客集中于10月;旅游流呈现多时间尺度波动特征... 展开>>社交媒体签到数据为旅游流时空特征研究提供了新的途径.基于2017年3月至2018年2月锦州市旅游流微博签到数据,运用统计分析、小波分析、自然间断点分类法、权重分析等方法,结合MATLAB、ArcGIS等软件,对锦州市一整年的旅游流时空分布特征进行研究,结果表明:旅游流出游呈现“峰林结构”特征,4-5月是锦州市全年旅游高峰期;省内游客集中于4-5月,省外游客集中于10月;旅游流呈现多时间尺度波动特征,其中8~12d和31~38 d两个时间尺度的周期表现较为显著;旅游流客源属性不同,其出游时间集聚性、时间分布特征、时间尺度特征存在差异;旅游流在客源地和目的地空间上呈现集聚的特征,但其集聚特征受客源属性影响. 收起<<

  • 【作者】

    赵明成  周凤杰  鲁小波  王万山  鲁浚 

  • 【作者单位】

    渤海大学管理学院

  • 【刊期】

    地域研究与开发 ISTIC PKU CSSCI 2019年3期

  • 【关键词】

    旅游流  时空特征  签到数据  小波分析  锦州市 

  • 【基金项目】

    2016年国家旅游局“万名旅游英才计划”项目 辽宁省教育厅人文社会科学研究项目