基于百度指数的景区旅游网络关注度时空特征——以武夷山景区为例

发布时间：2021-11-17 17:28

　　旅游网络关注度是用户旅游需求通过互联网的一种表现.文章基于百度指数,运用季节性集中指数、地理集中指数和相关系数法研究武夷山旅游的网络关注度时空特征.结果显示:武夷山旅游在互联网上受到的关注度较高,但2013-2017年总体呈下降趋势.武夷山旅游网络关注度季节差异性明显,月变化曲线呈倒"V"型;周变化曲线呈"一"字型;"五一""十一"对武夷山旅游的网络关注度呈现呈先升后降趋势,"春节"对武夷山旅游的网络关注度呈现"■"型趋势,在除夕网络关注度降到最低,初一快速上升,初四过后网络关注度又回落.武夷山旅游网络关注度的空间差异明显,地理分布较集中,且集中程度不断增加;与地区生产总值、居民人均可支配收入、互联网普及率呈正相关;与空间距离呈负相关. 

【文章来源】：泉州师范学院学报. 2019,37(06)

【文章页数】：8 页

【部分图文】：

2013-2017年武夷山旅游网络关注度年度变化情况

武夷山旅游属于山岳型休闲旅游,从旅游活动停留时间来看,游客停留时间均值为2.93,停留时间较短.选取各年周一至周日的网络关注度,计算2013-2017年“武夷山旅游”网路关注度周平均值(图3),周变化线呈“—”字形,无较明显变化.3.3.2 网络关注度节假日特征

由图4可见,2013年“五一”前三天达到网络关注度的高峰,其高峰值为930,随后急剧下降在假期第一天5.1日达到搜索次低谷,其低谷值为510,其后波动下降,在“五一”节后的第二天降至最低谷,其低谷值为484;2014年“五一”节前三天网络关注度逐渐上升,在节假日前夕4.30日达到搜索高峰,其高峰值为471,“五一”节期间网络关注度逐渐下降,节假日第二天5.2日达到网络关注度的低谷,其低谷值为293,节假日之后网络关注度小幅度上升;2015年“五一”前三天“武夷山旅游”网络关注度波动上升,在节假日前夕4.30达到网络关注度的高峰,其高峰值为303,“五一”节期间网络关注度逐渐下降,至节日最后一天5.3日达到网络关注度的低谷,其低谷值为213,“五一”过后网络关注度呈波动上升;2016年“五一”节前三天网络关注度逐渐上升,在节假日前夕4.30日达到网络关注度的次高峰,其高峰值为323,5.1日和5.2日网络关注度逐渐下降,在5.2日达到网络关注度次低谷,其低谷值为276,在节日假日最后一天5.3达到网络关注度的最高峰,其高峰值为331,节假日过后网络关注度呈波动下降;2017年“五一”节前第一天4.28日达到网络关注度的高峰,其高峰值为361,随后逐渐下降,至节假日第二天5.2日达到网络关注度的最低谷,其低谷值为268,“五一”节过后网络关注度呈波动上升.图5 2013-2017年“十一”期间网络关注度变化情况

【参考文献】：
期刊论文
[1]主题公园旅游地网络关注度时空特征及影响因素研究——以长隆欢乐世界为例[J]. 程钰婷,李悦铮,江海旭.  云南地理环境研究. 2017(04)
[2]基于百度指数的A级景区网络关注度时空特征研究——以湖南省景区为例[J]. 曾铭.  绿色科技. 2017(11)
[3]基于百度指数的旅游关注度时空特征及其驱动机制研究——以西藏林芝为例[J]. 孔小琴.  无锡商业职业技术学院学报. 2017(03)
[4]基于百度指数的温泉旅游网络关注度时空特征研究[J]. 何小芊,刘宇,吴发明.  地域研究与开发. 2017(01)
[5]基于百度指数的旅游目的地网络关注度影响因素分析——以青岛为例[J]. 李世霞,田至美.  首都师范大学学报(自然科学版). 2014(01)
[6]百度指数与旅游景区游客量的关系及预测研究——以北京故宫为例[J]. 黄先开,张丽峰,丁于思.  旅游学刊. 2013(11)
[7]海南入境旅游季节性特征与调控措施[J]. 陈芸,田良.  人文地理. 2013(04)
[8]武夷山风景区旅游发展的现状研究[J]. 尹楠.  绿色科技. 2013(05)
[9]旅游景区网络关注度时空分布特征分析[J]. 林志慧,马耀峰,刘宪锋,高楠.  资源科学. 2012(12)
[10]武夷山市旅游气候舒适度与客流量变化相关性分析[J]. 佘赛芬,骆培聪,张莹莹,叶爱青,王娟.  泉州师范学院学报. 2012(02)



本文编号：3501367