段莉琼,刘少俊,刘泽华,曹 群
(1. 首都师范大学资源环境与旅游学院,北京 100048; 2. 文化和旅游部信息中心,北京 100740;3. 南京师范大学地理科学学院,江苏 南京 210023; 4. 江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心,江苏 南京 210023; 5. 南京财经大学工商管理学院,江苏 南京 210023; 6. 首都师范大学地球空间信息科学与技术国际示范学院,北京 100048)
城市是人类旅行活动的重要集散地,在功能转型和快速发展中,突显出内部旅游供需不平衡、外部客源市场激烈竞争等“双重矛盾”,严重制约和影响了城市旅游的可持续发展。近年来,信息技术的飞速发展,产生了海量的通信大数据、网络搜索和社交媒体数据、视频监控数据等,为研究城市旅游流时空移动规律和模式提供了支持,学者们从不同的角度对其开展了研究[1-4]。当前,相关分析理论和方法主要集中在以下方面:一是利用社会网络理论和方法对旅游流的空间分布[5-7]、网络结构模式和特征[8-10]等方面进行研究,虽然能较好地描述旅游流的流量与流向等特征,却难以描述旅游流的时空动态变化过程。二是利用时空地理学的时空路径模型分析旅游者的时空行为模式[11-12]等,但时空路径模型是个体时空行为活动过程建模与可视化表达分析的有效工具[13],难以描述旅游流的集聚特征。因此,本文提出可以同时兼顾集聚与时空特征的城市旅游流时空网络模型,并依托通信大数据,对其进行了实证分析。
旅游者以城市目的地为区域进行时空移动,形成了旅游轨迹。旅游轨迹包括一系列轨迹点[14],可表示为
Tra={p1,p2,p3,…,pi,…,pn},pi=(xi,yi,ti)
(1)
式中,Tra为旅游轨迹;Pi为轨迹点;ti为轨迹点Pi的时间信息;(xi,yi)为轨迹点Pi的空间位置信息。
城市旅游行程链是以旅游节点为基本单元,各节点之间通过道路链连接,构成按照时间顺序线性排列的旅游节点的有序集合[15],如图1所示。
图1 城市旅游行程链示意图[15]
城市旅游流是指在某一时刻或时段,以城市目的地为区域,由于旅游需求的近似性形成的N个旅游者的城市旅游行程链的集合。本文中旅游行程链是以旅游景区为节点的,具有以下特征:城市旅游流系统是一个由旅游流节点、通道和节构成的有向复杂空间网络结构;城市旅游流分布呈现明显的空间层次性,其层次性由构成旅游流的旅游节点的空间层次决定。城市旅游流具有多尺度时空结构,具体表现在不同时刻(或时段)旅游流的时空分布,时空模式呈规律性变化。
网络结构模型常用于表达与分析多个要素之间相互影响的关系,广泛应用于各种流数据的分析中,如交通流、旅游流、水流等。在网络结构模型中,要素或现象通常被抽象成节点、链对象。对于旅游流来说,其流动方向很关键,因此,采用顶点加权有向图来表达,如图2所示。有向图G由二元组(V,E)组成,其中V={V1,V2,…,Vn},表示顶点集合,E={E1,E2,…,Em},表示边的集合,每一条边Ei则由〈Vis,Vie〉组成,表示边的起点和终点。
图2 网络结构模型(有向图)示意图
在时间地理学[16]中,将时间作为数据描述的一个维度来表达个体活动,通过将原来的三维空间压缩成二维平面,将时间维作为空间坐标系的第三维,从而构成一个新的时空三维坐标系O-XYT来表达事物随时间的变化过程[17],这种变化过程称为时空路径。如图3所示,一个旅游者8:30到达A景区,10:40离开了A景区;12:00到达B景区,15:30离开了B景区;16:00到达C景区,18:00离开了C景区。当旅游者在景区(点)内部移动时,其轨迹表示为一条垂直的直线。当旅游者在景区之间移动时,其轨迹是一条斜线,斜率的大小表示移动速度的大小;当旅游者停止时,其轨迹是一条垂直的直线。
图3 时空路径模型示意图[17]
虽然,网络结构模型能较好地描述旅游流的流量与流向等特征,却难以描述其时空动态变化特征;而时空路径模型能较好地描述单个旅游者的旅游行程链,但是难以描述其整体的旅游流流量与流向特征;因此,本文在时空路径模型和网络结构模型的基础上,提出了一种面向对象的时空网络模型。
定义1 城市旅游流节点是旅游者出行、游览的主要兴趣点、停留点,其流量信息随时间而动态变化,可表示为v=(pos,m(t)),其中,pos为节点的空间位置;m(t)为该节点的流量随时间变化的函数。
定义2 城市旅游流流向边是城市旅游流两个节点之间的有向流动关系所产生的有向边。节点i流向节点j(i≠j)的流动边可表示为e=(vi,vj,m(t)),其中,vi、vj为旅游流节点的子集;m(t)是指流向边的属性(权重)信息随时间t变化的函数。
定义3 城市旅游流路径。对于有序访问链r=(vi,vi+1,…,vi+m),如果满足从i到i+m(m≥0)节点在拓扑结构上形成连续的路径,则称之为城市旅游流路径。城市旅游流路径可以为单个、两个及两个以上节点的组合,如图4所示,r1表示一条从v3出发,经过v2到达v4的旅游流路径。
定义4 城市旅游流时空网络G=〈V,E,R〉是由旅游流节点、流向边与路径所构成的关于时间t的连续图集。V为由旅游流节点v构成的城市旅游流时空网络顶点集;E为由旅游流流向边e构成的城市旅游流网络边集;R为由旅游流路径r构成时空网络路径的集合,可基于时间t的取值,确定一个唯一的城市旅游流网络结构。图4所示为t时刻下某城市旅游流时空网络结构拓扑关系图,该网络包含了5个旅游流节点,分别为v1、v2、…、v5;各节点之间有9条流向边,分别为e1,2、e1,3、…、e5,4,由于v2-v5之间没有连通关系,因此,t时刻下城市旅游流时空网络为非连通图。
图4 t时刻城市旅游流时空网络模型示意图
根据城市旅游行程链的定义,旅游者的活动包含在单景区的停留信息和多景区的运动转移信息,从而构成了城市空间内以景区为活动节点的旅游流时空动态网络结构。结合城市旅游流时空网络概念模型与面向对象的时空数据建模思想,城市旅游流时空网络数据模型是由城市旅游流节点V、流向边E及路径R这3类时空对象构成的旅游者在各空间节点内及节点间的时空流动关系集合。
城市旅游流节点V的构成要素包括:对象的唯一标识、空间对象和时态对象这3个部分,即
(2)
式中,ID为节点对象的唯一标识;SO为空间对象,它由地理空间信息geo和属性信息attr构成,地理空间信息一般表示节点的空间位置,即geo=(x,y),属性信息是包括节点的名称、类型、级别等信息的集合,即attr=(name,type,level,…);TO为时态对象,包含了节点对象的在园客流量随时间的变化函数p(t)与已接待的客流总量随时间变化的函数a(t)两个部分。
城市旅游流流向边E的构成要素也包括对象的唯一标识、空间对象和时态对象三个部分,即
(3)
式中,ID为流向边对象的唯一标识;SO为空间对象,包含了起始节点的空间对象信息(vs.so)和终止节点的空间对象信息(ve.so);vs和ve为节点V的子集;TO为时态对象,包括该流向边上的客流量随时间变化的信息p(t)和该流向边上总游客访问量随时间变化的信息a(t)两部分。
城市旅游流路径R的构成要素包括对象的唯一标识、空间对象和时态对象三部分,即
(4)
式中,ID为路径对象的唯一标识;SO为空间对象,包含了由路径开始到结束途经的一个或多个节点对象的空间对象信息(vi.so)所构成,vi为节点V的子集;而TO为时态对象,保存了该游玩路径的开始和结束日期及其客流量。
本文选择天津市为案例地,2016年国庆节为研究时段,共获得天津市联通运营商的6 987 611条旅游者脱敏通信记录,涉及天津市30个重点旅游景区,经过数据预处理,包括噪声剔除、数据转换、数据修正和数据验证,获得轨迹数据320 819条。基于城市旅游流时空网络模型,对天津市旅游流时空网络进行动态构建,其思路如下:
首先,提取旅游流的节点、流向边和路径,然后,构建网络拓扑结构。根据所选取的时间不同,可将动态时空网络的构建分为两类:指定时刻的瞬时时空网络和指定时间范围的时段时空网络。
在旅游流时空网络数据库中,指定任意时刻,查询节点、流向边的时态表中该时间点或小于且最临近该时间点的记录,并与空间信息进行关联构成时空网络中的所有节点和流向边数据。而对于路径的构建,需从路径时态信息表中获取路径结束日期与小于指定日期的记录,并按路径空间模式进行统计,再与空间数据表进行关联。在此基础上,根据流向边、路径与节点的空间拓扑关系对前面查询的各时空要素结果进行网络拓扑构建,完成指定时间点的瞬时旅游流时空网络的构建。任意时段旅游流时空网络的构建与构建瞬时时空网络过程相似,不同之处是时态数据的取值部分。取时态信息表中与指定查询时段结束时间点匹配的时间点(若无相应的时间点则取结束时间点的前一时间点)的游览人数,并将它与查询时段起始时间点匹配的时间点(若无相应的时间点则取前一个时间点)游览人数的差值作为该时段的客流信息。通过上述方法,实现了天津市旅游行程链数据时态信息的组织与入库,根据流向边和路径的空间信息表,获取旅游流网络点与线的拓扑关系,从而构建旅游流时空网络结构,如图5、图6所示。
图5 2016年10月1日12时旅游流时空网络图
图5为2016年10月1日12时以30个景区为空间单元,以在园客流量构建的旅游流瞬时时空网络。从图5可看出,盘山风景名胜区、佛罗伦萨小镇的旅游流内外流动最强,旅游竞争力最强,这是由于盘山风景名胜区是自然山水与名胜古迹兼具、佛教文化与皇家文化相融的旅游胜地,也是国家首批5A级旅游景区;佛罗伦萨小镇则是中国首座纯意大利风格的大型高端名品折扣中心和休闲文化中心,两个景区知名度大,成为观光游客到天津游玩的首选目的地之一。其次,旅游流主要集中在滨海航母主题公园、华侨城欢乐谷、黄崖关长城之间流动;再次,旅游流在梨木台、独乐寺、水上公园、方特欢乐世界、东疆湾景区、龙达温泉、海昌极地海洋世界之间流动较紧密,其中,水上公园是天津本地游客喜爱的休闲场所。另外,古文化街、光合谷旅游度假村、凯旋王国、希乐城、热带植物观光园在区域内也较受游客欢迎。图6表示了以10月1日各景区的游客人数构建的旅游流时空网络。从图6可看出,天津市西部和东部区各景区间旅游流流动明显增强,网络联系更紧密。
图6 2016年10月1日旅游流时空网络图
从上述分析可知,国庆节期间,自然风光类景区、游乐场比较受欢迎,展览馆、城市观光类景区在网络中的集聚作用较弱,需加强此类景区的宣传引导。
本文研究了城市旅游流概念,在此基础上,基于时空路径模型与网络结构模型,提出了城市旅游流时空网络概念模型,既克服了时空路径模型无法反映旅游流的集聚过程,又克服了网络结构模型不能表达动态时空信息的缺陷,较好地描述了城市旅游流的时空动态变化特征。但本文的城市旅游流概念仅考虑了景区节点,对于旅游者在出游过程中关注的宾馆、饭店等节点类型,由于数据获取限制,尚未考虑;另外,城市旅游流时空网络模型还未考虑时空多尺度的问题,需要进一步研究。