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《云南地理环境研究》2021,(3)
以2015～2019年中国内地31个地区的特色小镇百度搜索数据为基础,使用数理统计和地理空间分析方法,分析中国特色小镇网络关注时空特征的演化规律。研究发现:(1)中国特色小镇网络关注度的时间分布呈现"局部起步—快速发展—逐渐稳定"的发展特征,网络关注度在时间分布上较为分散,不同月份间的网络搜索量存在较大的差异,特色小镇网络关注度主要受政府政策文件发布的影响;(2)中国特色小镇网络关注度呈现明显的"胡焕庸线"空间分布特征,形成了"以浙江、江苏、山东、广东、北京为代表的高关注区域,河南、河北、安徽、湖南、湖北、四川为代表的次高关注区域"的分布格局,城镇化水平是影响特色小镇网络关注度空间差异的主要因素。 相似文献
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基于百度指数获取2014—2018年中国大陆31个省份对俄罗斯旅游相关关键词的网络关注度数据,采用基尼系数、首位度、季节性集中指数、地理探测器等方法,分析中国赴俄网络关注度的时空差异及其影响因素。结果表明：1）2014—2018年网络关注度与实际赴俄游客数呈正相关,5年间网络关注度增长迅猛,各月关注度则愈发均衡。2）网络关注度呈现东高西低、南高北低的特征,而网络关注度的季节性集中指数则相反;各省份网络关注度由极化分布转为相对均衡分布;各省份网络关注度的首位度不显著,北方地区最高。3）各省份网络关注度等级变化不大,东西部省份差异明显。高关注地区始终为广东、北京、上海、江苏、浙江,低关注地区以西部为主,形成甘肃-宁夏-青海-西藏连片分布的格局。4）经济发展水平、互联网普及度、国内旅游开放度是影响网络关注度空间分异的核心因素,城镇人口比重、赴俄交通便利程度、客源地夏季平均气温也起到重要作用。最后从加大互联网营销力度、推动开通直飞俄罗斯航线、开发个性化多元化旅游产品等方面提出对策建议,以期为中国赴俄旅游更好更快发展提供理论指导与实践启示。 相似文献
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基于百度指数,以长隆欢乐世界为例,利用季节性集中指数和地理集中指数分析主题公园网络关注度在时间和空间上的分布特征。运用相关分析法,分析主题公园网络关注度度影响因素。结果显示:(1)长隆欢乐世界网络关注度季节差异明显,呈现三峰三谷波动.(2)长隆欢乐世界网络关注度空间上分布不均衡,主要分布在东南部地区。(3)影响长隆欢乐世界网络关注时空差异的主要原因有公共假期、品牌知名度、空间距离、各省经济发展水平、网民数量、人口数量和人口统计特征。 相似文献
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《云南地理环境研究》2016,(6)
收集2015年酒店就业需求(网络关注度)等相关数据,利用季节性强度指数、基尼系数、重心模型等方法,分析中国酒店就业需求的时空分布特征及其影响因素,并构建相关模型,分析各影响因素的边际效应,结果显示:酒店就业需求有明显的季节性,年内呈不规则的"M"形变化,且下半年高于上半年;春节后1个月,以及6~8月份是年内酒店就业需求的高峰,法定节假日及周末酒店就业需求相对较低;周内酒店就业需求呈逐渐下降的趋势,周初高、周末低。酒店就业需求空间分布受旅游专业学生数、酒店行业发展状况、人口基数等因素的影响,主要集中在中东部地区,酒店就业需求空间分布具有明显的季节差异。 相似文献
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旅游要素发展水平是衡量旅游产业成熟程度的重要标志。通过建立旅游"六要素"搜索关键词选取、搜索数据剥离及合成的技术方法,结合2011-2015年我国24个主要城市旅游要素网络关注度数据,采用变差系数、赫芬达尔系数等指标和标准差椭圆方法,分析城市旅游要素的网络关注指数空间演化特征。结果表明:2011至2015年,"吃、住、行、娱"四要素网络关注指数城市差异呈"V"字趋势波动,"购"要素差异越来越大,"游"要素差异则越来越小;旅游"六要素"网络关注指数的赫芬达尔系数变化不大,各城市度集聚程度低,关注较为分散;旅游"六要素"网络关注指数在空间扩展上具有极大相似性,呈现出东北—西南格局,向正东—正西方向转变的趋势。但"吃、住、行、购"等旅游要素网络关注指数标准差椭圆的中心呈现向西南偏移的趋势,而"游、娱"旅游要素则呈现出向东北偏移的趋势。 相似文献
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以"天价虾"为旅游舆情样本,基于百度指数,分析旅游舆情网络关注度时空演变特征与影响因素。结果表明:(1)旅游舆情网络关注度总体呈现极速上升、指数式衰减、阶段性显著提升的演变轨迹;月度为加速收敛波动态势,月内分布相对差异但有均衡化趋势;周内分布为"工作日高,周末低"。(2)旅游目的地气候舒适度、媒体关注度、旅游时间对舆情网络关注度有显著影响,媒体关注度的影响在当期显著,跨期影响并不明显;假日效应、周内效应的影响存在异质性。(3)旅游舆情网络关注度省际差异大,强弱分布呈现空间跳跃特点;大陆关注度远高于港澳台,澳门为0关注;东中西网络关注度呈现梯度递减规律,其区域绝对差异从大到小依次为东部、西部、中部,西部、东部、中部的相对差异依次递减。(4)网络发达程度、经济发展水平、地缘网络、空间距离是影响旅游舆情网络关注度空间变化的显性因素,媒体关注度与教育发达程度的空间影响未能通过实证检验。 相似文献
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公众关注作为疫情防控与舆情治理的重要环节，其时空差异与影响因素却鲜见被讨论。因此，文章将百度搜索指数作为网络公众关注度的测量指标，采用百度人口流动大数据和疫情实时监测数据，运用空间分析、时空可视化、回归分析等方法，分析2020-01-09—03-02中国公众对“新型冠状病毒”网络关注度的省域时空差异与影响因素。研究发现：1）在空间上，公众对疫情的关注度东、西部差异较大，沿海高于内陆，且与疫情高发区吻合；在时间上，武汉“封城”前后各省份的公众关注度分布格局基本趋于一致，且“封城”后均明显高于“封城”前；春节期间关注度达到最高峰，而后随疫情周期性规律（潜伏—暴发）呈波动式下降；关注主题遵循“从早期对相关病毒的搜索到后期关注临床诊断与发展状况”的疫情发展规律。2）疫情动态数据、武汉人口流动的日动态因素与固定区位特征的经济社会发展因素会不同程度地影响受众对疫情的关注度，当疫情基本得到控制，宏观区位因素对公众关注度的影响作用开始凸显，具有持续稳定的影响；3）影响因素在疫情暴发前后2个阶段对公众关注度起着不同的影响效果。在疫情暴发初期，公众更易受疫情动态信息影响引发主动搜索行为；而在疫情暴发后期阶段，公众将注意力转移到流入各省份的武汉人口上。 相似文献
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基于媒介地理学,以网红西安为切入点,结合数理统计、空间分析和地理探测器等方法,选取百度指数2017—2019年中国361个市域对西安市的网络关注度数据,分析网红西安虚拟空间建构的时空动态演变和影响因素。研究发现：① 时间上,2017—2019年西安市的网络关注度持续上升,季节差异显著,月际变化表现出明显的“前兆效应”。② 空间上,胡焕庸线以东区域的西安市网络关注度高于界线以西区域,区域差异逐渐缩小,东部省（市、自治区）大多为高关注度区,省会城市普遍高于该省其他城市,且西安市网络关注度显著热点区和显著冷点区连片分布,次热点区围绕显著热点区分布。③ 影响因素上,气候舒适度、闲暇时间及网红形象符号是影响西安市网络关注度时间分布的主要因素,客源地互联网发达程度、年龄结构、GDP规模、常住人口、受教育程度及两地的地理空间距离是影响空间分布的重要因素,其它因素影响力较弱。可见,媒介通过日常生活中城市居民的空间实践,重构了城市形象,同时也形塑了“人–媒介–城市”互动的动态虚拟空间,成为现代城市空间生产及实践重要构成要素。 相似文献
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湿地是宝贵的生态及旅游资源,发展湿地生态旅游有利于旅游市场的开拓,是未来旅游业新的增长点。以百度指数、GoogleTrends、巨量算数、热浪算数为数据基础,运用指数分析、空间可视化表达、皮尔逊相关系数法等方法分析中国湿地旅游网络关注度。结果表明：2013-2022年中国湿地旅游网络关注度年际变化总体呈下降趋势,月际变化呈“双峰式”趋势,季节性强度指数较强。中国湿地旅游网络关注度在空间上差异明显,网络关注度排序为：东部>中部>西部,且地理集中指数为30,相对集中。中国湿地旅游网络关注度的影响因素依影响强弱水平排序为经济水平、网络普及度、湿地旅游发展水平、文化水平和自然气候。 相似文献
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研学旅行是弘扬社会主义核心价值观教育的重要渠道,研学旅行网络关注度在一定程度上是研学旅行发展水平的客观映射。该文构建研学旅行网络关注度评价指标体系,通过季节性集中度、变差系数、莫兰指数刻画2011—2020年中国研学旅行网络关注度时空分异特征,运用PVAR模型探究研学旅行网络关注度的影响因素。结果发现：(1)研究期内研学旅行网络关注度整体呈“V”形态势,东、中、西三大地区网络关注度呈现“东高西低”的阶梯递减格局,变差系数则呈现“Λ”形,地区差异呈现缩小趋势;(2)各省域研学旅行网络关注度具有显著的空间自相关性,且存在明显的区域极化现象,呈现出非平衡发展格局;(3)研学旅行网络关注度影响因素的贡献度由高到低依次为：研学群体、信息发展水平、研学旅行资源影响力、经济发展水平、教育投入水平。 相似文献
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《亚热带资源与环境学报》2017,(3)
通过收集2011—2016年全国31个省市(除港澳台地区无数据)网民对"雾霾"这一关键词的关注指数,从时间和空间角度分析全国雾霾关注度的变化趋势,并运用全局空间自相关和局部空间自相关分析全国雾霾关注度的空间自相关程度。结果表明:1)2011—2016年,全国雾霾关注度总体呈上升趋势,其中2013年增幅最大;就地区而言,东部沿海城市雾霾关注度高于中西部地区;2)2011—2016年Global Moran's I值总体上呈下降趋势,但各年全国雾霾关注度仍呈现空间正相关,在空间上呈集聚分布;3)雾霾关注度高值区集中分布在长三角和京津唐地区,低值区集中分布在西部内陆地区,中部大部分省市多处于不显著的随机分布区,且低值聚集区、不显著随机分布区和高值聚集区在空间上依次呈自西向东,由内陆向沿海分布。 相似文献
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旅游目的地网络关注度与关注重心的时空变化——以南京市为例 总被引：1，自引：0，他引：1
基于2011—2015年全国31个省市自治区与直辖市对南京旅游网络关注度百度指数,使用泰尔指数,重心模型等方法,分析南京旅游网络关注度的区域差异与空间分布均衡程度,通过关注度重心的动态变化揭示其未来的发展趋势,以期为南京旅游产品的对外营销的侧重地区提供重要参考。研究发现:1)2011—2015年,南京旅游网络关注度总体呈平稳态势,2015年出现小幅回落;2)区域总体差异与区域间差异较为稳定,区域间差异显著;3)区域内部差异是造成区域总体差异的重要原因;4)南京旅游网络关注度位序与南京旅游客源地客流位序存在一定相关性;5)南京旅游网络关注度重心大致呈现东北—西南—东北的移动轨迹,关注度重心位于华东与华中地区交界处。 相似文献
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基于百度指数平台,收集2019年安徽省居民对省内64家典型景区的网络关注度数据,利用季节性强度指数、旅游需求偏好指数和基尼系数分析安徽省居民的旅游需求特征,并对影响因素进行探讨。结果显示:全省居民省内旅游需求呈多岭型,形成4月、7―8月和10月3个需求高峰;单岭型景区各月的旅游需求有较明显差别,双岭型和多岭型的景区无明显旅游需求季节性差别;全省居民旅游需求时间主要受经济发展水平、旅游资源的季节性和独特性、景区开发程度、气候舒适度、节假日的影响;安徽省居民形成3个旅游需求偏好区,分别是皖中皖东南休闲娱乐偏好区、皖南自然观光偏好区和皖西南山岳景观偏好区;全省居民旅游需求空间分布主要受景区密集程度、级别、资源开发程度和空间距离的影响。 相似文献
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基于中国30个省份2008—2019年旅游业及相关行业的面板数据,借助旅游消费剥离系数、空间自相关模型以及空间滞后模型,分析中国旅游业碳生产率的时空差异及影响因素。研究表明（：1）2008—2019年,中国旅游业碳生产率总体呈增长趋势,但空间分布不均,大体呈东高西低的空间格局,并且有向中、西部扩张的趋势。（2）中国旅游业碳生产率存在较强空间正自相关性,且在局部空间上的集聚性强于异质性,“热点”区域（H-H类型）主要邻近东部沿海地区,“冷点”区域（L-L类型）则主要分布在中、西部地区。（3）根据回归结果,仅产业结构体现出了正向影响,而经济发展程度、科技创新以及市场规模均呈现了负面影响。最后,针对性地提出提升我国旅游业碳生产率的对策建议。 相似文献
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基于百度指数获取2011~2016年横店影视城的逐日网络关注度数据,采用季节集中指数、地理集中指数等多种方法测度其时空变化特征,并运用面板回归模型分析其影响因素。主要结论如下:(1)网络关注度呈先快速增长后略有下降的发展态势,关注旺季集中在秋、夏季节,具有旺季长、淡季短的特点;(2)网络关注度在空间上分布较为集中,且高关注区域范围有一定的扩大,主要集中在浙江省及周边的江苏、福建、上海等经济发达地区;(3)网络关注度在时间上受节假日、节庆活动的社会因素的影响,其次为气候舒适度,未来可重点高温暑期和春节黄金周的反季节营销;(4)网络关注度空间上的差异受居民经济收入水平、互联网普及率、经济联系强度和客源地人口规模等因素影响,并受距离阻尼的干扰。 相似文献
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基于百度指数的温泉旅游网络关注度时空特征研究 总被引：1，自引：0，他引：1
旅游网络关注度是旅游者需求状况和行为习惯在网络上的直观表现。基于百度指数,运用变异系数、基尼系数、相关系数等统计分析指标,研究我国温泉旅游网络关注度的时空特征。结果表明:温泉旅游在网络上的关注度较高,但总体呈现下降的态势;月变化曲线呈"U"型,周变化曲线呈倒"V"型;"黄金周"期间温泉旅游网络关注度先升后降,"五一"假期前2天达到高峰随后下降,"五一"高峰比"十一"提前1~2天,春节比"十一"推迟1天。温泉旅游网络关注度的省际差异明显,差异度呈上升趋势,关注度较高的省份集中在东部经济发达地区;东部、中部、西部地区内部的关注度存在差异,西部地区内部差异最大。国内温泉旅游是一种非天然温泉依赖型旅游活动,区域经济发展水平决定了温泉旅游的发展程度,温泉旅游网络关注度的空间差异是区域温泉旅游发展程度、人民收入水平和获取旅游信息方式共同作用的结果。 相似文献
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以中国内地31个省级单元为研究对象,运用矢量数据符号法、空间自相关方法,基于非国有经济视角,探讨中国经济制度转型对制度供给的时空响应。研究表明:1990—2015年,经济制度转型指数的高值与较高值区集聚在东部地区,且在空间上呈明显蔓延的趋势,中国经济制度转型水平呈现东部沿海向西北内陆渐次推进的梯度性空间演变格局。1990—2015年,东、中、西部地区经济制度转型指数的差距逐渐缩小,中国经济制度转型在时空上呈逐渐收敛的态势,1990—2005年收敛速度较快,2005—2015年收敛趋于平稳;1990—2000年,转型指数年均增速高值和较高值区在东、中、西部地区均有分布,2000—2015年,转型指数年均增速的高值和较高值区整体向中西部地区偏移。中国经济制度转型的时空演变格局体现了其对东部沿海向西北内陆不断推进的渐进式制度供给的时空响应。 相似文献
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《热带地理》2020,(3)
公众关注作为疫情防控与舆情治理的重要环节,其时空差异与影响因素却鲜见被讨论。因此,文章将百度搜索指数作为网络公众关注度的测量指标,采用百度人口流动大数据和疫情实时监测数据,运用空间分析、时空可视化、回归分析等方法,分析2020-01-09—03-02中国公众对"新型冠状病毒"网络关注度的省域时空差异与影响因素。研究发现:1)在空间上,公众对疫情的关注度东、西部差异较大,沿海高于内陆,且与疫情高发区吻合;在时间上,武汉"封城"前后各省份的公众关注度分布格局基本趋于一致,且"封城"后均明显高于"封城"前;春节期间关注度达到最高峰,而后随疫情周期性规律(潜伏—暴发)呈波动式下降;关注主题遵循"从早期对相关病毒的搜索到后期关注临床诊断与发展状况"的疫情发展规律。2)疫情动态数据、武汉人口流动的日动态因素与固定区位特征的经济社会发展因素会不同程度地影响受众对疫情的关注度,当疫情基本得到控制,宏观区位因素对公众关注度的影响作用开始凸显,具有持续稳定的影响;3)影响因素在疫情暴发前后2个阶段对公众关注度起着不同的影响效果。在疫情暴发初期,公众更易受疫情动态信息影响引发主动搜索行为;而在疫情暴发后期阶段,公众将注意力转移到流入各省份的武汉人口上。 相似文献
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基于2011—2022年中国内地31个省份135 036条工业旅游网络关注度数据,运用莫兰指数和地理探测器等分析我国工业旅游网络关注度时空特征及其影响因素。结果表明：(1)2011—2022年全国工业旅游网络关注度呈波动上升趋势,季节性差异不明显,月度波动近似“M”型;(2)全国工业旅游网络关注度省际差异显著,东、中、西部呈梯度递减趋势,地区差异由大到小依次为华东、华北、华南、华中、西南、东北、西北;(3)各省份工业旅游网络关注度空间自相关显著,“高-高”“低-低”集聚在华东、西北地区,“高-低”“低-高”集聚以四川、江西为主;(4)各影响因素贡献度由大到小依次为居民生活水平、工业企业数量、内部交通可达性、网民规模、城市化水平、区域经济发展水平、网络发达程度、工业旅游资源、外部交通可达性、空气温度、学历水平、旅游资源丰度、空气质量。 相似文献
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利用1980—2021年秦岭及周边地区337个气象监测站逐日降水资料,分析了极端降水的时空变化特征,并采用广义极值分布、气候统计等方法,对比了第一阶段（1980—2000年）和第二阶段（2001—2021年）极端降水年及春、夏、秋各季节的差异变化。结果表明：（1）秦岭及周边地区极端降水主要集中在4—11月,其中7月极端降水日数最多,近40 a来极端降水整体呈增加趋势。日极端降水阈值、最大日降水量空间分布呈现东南高于西北,极端降水日数则呈现以秦岭为界,南部多、北部少。（2）从全年角度看,2001—2021年较1980—2000年极端降水事件更多,极端性更强。日极端降水阈值、极端降水日数、最大日降水量的空间变化趋势总体也表现为增多趋势的站点数多于减少趋势的站点数。（3）极端降水季节性差异明显,春季与夏季和秋季呈现出明显的不同。不管是极端降水概率还是极端降水次数,在春季总体表现为1980—2000年极端性更高,而夏季和秋季表现为2001—2021年更强。空间分布季节性差异也较明显,春季日极端降水阈值、极端降水日数总体表现为西部增加东部减小,从西向东表现为由正向负转变的分布,且负趋势站点多于正... 相似文献