简析京沪高铁对旅游流时空分布影响论文.docx

简析京沪高铁对旅游流时空分布影响论文简析京沪高铁对旅游流时空分布影响论文1引言旅游者是旅游活动的主体和核心，长期以来对旅游流的研究是旅游地理学关注的核心问题之一。旅游流作为一个具有空间属性的旅游地理学概念，是旅游系统的神经中枢和纽带，表现为游客在空间区域内的迁移现象。狭义的旅游流仅指客流，即在一个区域内由于旅游需求的近似而引起的旅游者集体性空间位移现象，具体是指旅游者从客源地向目的地流动的人群数量和流动模式;而广义的旅游流包括游憩流以及与此相关或伴生的关联流，如信息流、资本流、技术流、货物流和文化流等。旅游流的流势在时空演化规律方面存在明显的经济导向性和区位导向性。影响旅游流的主要因素包括旅游资源禀赋、交通条件、区位条件、经济条件、旅游产品结构、旅游服务设施水平和旅游者自身特征等，尤其是交通系统对旅游流的影响更为显著，旅游流流量在距离该客源地的不同空间范围具有不同的分布概率，距离越近，分布概率越大，距离越远，流量分布可能性越小。因此，在假日制度的闲暇时间约束下，旅游目的地与客源地的时间距离成为影响旅游客流时空分布特征的重要因素。高速铁路(以下简称高铁)是当今世界“交通革命”的一个重要里程碑，因其解决了大通道上大量旅客快速输送问题，已成为世界各国铁路普遍发展趋势。由于高铁具有快速、安全和高效等优势从而产生明显“时空压缩”效应，游客出游半径会逐渐增大，影响到游客对旅游目的地的选择，进而对区域旅游流空间格局变化产生深远影响。基于此，为深入研究高铁对区域旅游流格局影响，本文以京沪高铁线为例，运用旅游场理论和社会网络分析方法，研究京沪高铁开通对主要高铁站点的旅游流的时空分布影响，以便为优化以高铁为核心的区域旅游空间结构提供有积极意义的借鉴。2研究设计与数据来源2.1旅游场旅游场的场强表征旅游场源点对相应区域旅游发展的作用力，是旅游场效应的基本度量，其包括旅游辐射场强与旅游集聚场强。前者表明某旅游场源点对周围旅游区域的辐射带动力大小，后者表明某旅游场源点对周围旅游区域客流的集聚能力的强弱2.2社会网络分析社会网络分析是目前分析区域旅游流网络空间特征一种科学的研究方法，其中，中心性分析是社会网络分析的重点之一，是衡量网络中一个行动者重要与否、评价其地位优越性或特权性的重要结构位置指针。对旅游流网络进行多种中心性指标测度可以量化出旅游地在区域中的功能、地位、作用及重要性。常用的测度模型有:程度中心性，接近中心性、中介性。本文主要运用程度中心性和中介性进行分析。程度中心性的测度指标为程度中心度，是衡量各旅游地间旅游流的交换能力，可用一个旅游地与其他旅游地之间直接联系多少来表示，有向旅游网络分为内向程度中心度和外向程度中心度，旅游者从某旅游地流向其他旅游地，为外向程度中心性，它代表了该旅游地在区域内的旅游流扩散作用的大小;反之为内向程度中心性，反映旅游流在此地的`内聚性的强弱。2.3案例地选取及数据来源为研究京沪高铁开通前后主要站点旅游流时空分布变化特征，本文以全球最大的中文Web2.0自助游网站——“游夕夕”旅游者出游后上传的游记行程攻略为素材库，统计旅游者选择旅游目的地、旅游空间行为以及出游时间情况，筛选和统计条件为:(1)出游时间以2007年4月18日至2012年12月31日为研究时间段，2007年4月18日为我国铁路第六次提速起始日，2011年6月30日为京沪高铁开通日;(2)交通工具方面，往返于客源地、目的地或集散地的主要交通工具须为火车或高铁;(3)由于研究高铁对站点城市旅游流时空分布演化，在统计游记攻略中反映的旅游流发现，很多站点的旅游流量非常少，甚至一些站点没有旅游流发生。因此，为了更好分析高铁对旅游流时空分布的影响，本文选取旅游流量显著的9个案例地站点，分别为北京、天津、济南、泰山(位于泰安市的泰山知名度更高，因此本文以泰山站来代替泰安站)、曲阜、南京、无锡、苏州和上海，这些案例地拥有数量较多且品位度高的旅游资源，包括世界遗产、国家级风景名胜区、5A级旅游区和4A级旅游区，而旅游者出游倾向于选择旅游资源品位度高的旅游目的地作为标准，因此，拥有高品位旅游资源的9个案例地倍受旅游者出游青睐，具有较高的旅游流量，符合作为研究对象。3京沪高铁开通前后主要站点旅游流时空分布变化3.1旅游流空间场变化特征3.1.1相对聚集场强变化京沪高铁开通前后，北京和南京的相对积聚场均居前两位，对京沪沿线的旅游流有很强的吸引力，其中，北京的相对聚集场强最大，其吸引的旅游流占9个案例地总数的1/5以上，这与北京拥有大量高品位的旅游资源密切相关。南京的旅游聚集场强仅次于北京，占9个案例地总和的1/7以上，除南京的旅游资源质量与数量较高外，还得益于南京位于上海、北京、天津、苏州等重要的旅游客源地的中间位置，区位优势明显，方便旅游者出行。另外，京沪高铁开通后，北