• 全国中文核心期刊
  • 中国科技核心期刊
  • 中国科学引文数据库收录期刊
  • 世界期刊影响力指数(WJCI)报告来源期刊
  • Scopus, CA, DOAJ, EBSCO, JST等数据库收录期刊

留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

旅游洞穴网络关注度的时空特征研究——以中国最美五大旅游洞穴为例

何小芊 张艳蓉 刘 宇

何小芊, 张艳蓉, 刘 宇. 旅游洞穴网络关注度的时空特征研究——以中国最美五大旅游洞穴为例[J]. 中国岩溶, 2017, 36(2): 275-282. doi: 10.11932/karst20170216
引用本文: 何小芊, 张艳蓉, 刘 宇. 旅游洞穴网络关注度的时空特征研究——以中国最美五大旅游洞穴为例[J]. 中国岩溶, 2017, 36(2): 275-282. doi: 10.11932/karst20170216
HE Xiaoqian, ZHANG Yanrong, LIU Yu. Temporal and spatial characteristics of network attention to show cave:A case study of five beautiful show caves[J]. CARSOLOGICA SINICA, 2017, 36(2): 275-282. doi: 10.11932/karst20170216
Citation: HE Xiaoqian, ZHANG Yanrong, LIU Yu. Temporal and spatial characteristics of network attention to show cave:A case study of five beautiful show caves[J]. CARSOLOGICA SINICA, 2017, 36(2): 275-282. doi: 10.11932/karst20170216

旅游洞穴网络关注度的时空特征研究——以中国最美五大旅游洞穴为例

doi: 10.11932/karst20170216
基金项目: 江西省高校人文社科项目(JJ1501);东华理工大学地质资源经济与管理研究中心开放基金重点项目(15JJ02)

Temporal and spatial characteristics of network attention to show cave:A case study of five beautiful show caves

  • 摘要: 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、基尼系数等定量测算方法,以中国最美五大旅游洞穴为例,对中国旅游洞穴网络关注度的时空特征进行了研究。研究结果显示:旅游洞穴在网络上的关注度较高,并呈现上升的态势,月变化曲线呈双“M”形;网络关注度的省际差异明显,关注度较高的区域主要是洞穴所在的省(市)、邻近省(市)以及东部经济发达省份;旅游洞穴网络关注度的高峰、低谷与国内旅游活动的季节性差异具有耦合性,洞穴的吸引力和吸引范围具有明显的区域性。研究结论为洞穴旅游的发展提供了启示:应充分重视互联网在景区营销中的作用,将网络关注度作为景区经营管理的重要工具,加强与周边景区(点)的合作。

     

  • [1] 中国互联网络信息中心. 第37次中国互联网络发展状况统计报告[EB/OL].(2016-01-23)[2016-08-10].http://www.cnnic.net.cn/hlwfzyj/hlwxzbg/hlwtjbg/201601/t20160122_53271. htm.
    [2] Andrew P, Yingmiao Y. The internet and the occidental tourist: Ananalysis of Taiwan’s tourism websites from the perspective of western tourists[J]. Information Technology and Tourism, 2005,7(7): 91-102.
    [3] 路紫,刘娜, Zui Z. 澳大利亚旅游网站信息流对旅游人流的导引:过程、强度和机理问题[J].人文地理,2007,22(5):88-93.
    [4] 杨敏,马耀峰,李天顺,等. 网络信息与入境旅游流的V-R耦合关系分析:以澳大利亚入境旅游流为例[J].干旱区资源与环境,2012,26(6):214-219.
    [5] Lexhagen M. The importance of value-added services to support the customer search and purchase process on travel websites[J]. Information Technology and Tourism,2005,7(2):119-135.
    [6] Bing P, Daniel R. Online information search: Vacation planning process[J]. Annals of Tourism Research,2006,33(3):809-832.
    [7] 王赛兰,杨振之. 面向大数据的旅游微观数据信息平台研究[J].四川师范大学学报(社会科学版), 2015,42(1):54-61.
    [8] 林炜铃,邹永广,郑向敏. 旅游安全网络关注度区域差异研究:基于中国31个省市区旅游安全的百度指数[J].人文地理,2014,29(6):154-160.
    [9] 李山,邱荣旭,陈玲. 基于百度指数的旅游景区络空间关注度:时间分布及其前兆效应[J].地理与地理信息科学,2008,24(6):102-107.
    [10] 马丽君,孙根年,黄芸玛,等. 城市国内客流量与游客网络关注度时空相关分析[J].经济地理,2011,31(4):680-685.
    [11] 龙茂兴,孙根年,马丽君,等. 区域旅游网络关注度与客流量时空动态比较分析:以四川为例[J]. 地域研究与开发,2011,30(3):93-97.
    [12] 黄英,周智,黄娟. 大数据时代乡村旅游发展的时空分异特征[J]. 浙江农业学报,2014,26(6): 1709-1714.
    [13] 李霞,曲洪建. 邮轮旅游网络关注度的时空特征和影响因素:基于百度指数的研究[J]. 统计与信息论坛,2016,31(4):101-105.
    [14] 陈伟海,朱德浩. 中国的旅游洞穴[A].陈安泽,卢云亭,陈兆棉.旅游地学论文集(第十集)[C]. 北京:中国林业出版社,2005:267-270.
    [15] 陈诗才. 洞穴旅游学[M].福州:福建人民出版社,2003.
    [16] 杨晓霞,向旭,袁道先,等.喀斯特洞穴旅游研究综述[J]. 中国岩溶,2007,26(4):369-377.
    [17] 吴发明,何小芊,罗梦悦.万年县神农宫旅游资源综合评价与开发对策[J].中国岩溶,2016, 35(2):233-242.
    [18] 潘艳喜,周忠发,李坡,等.旅游洞穴空气环境时空变化特征及其影响因素:以贵州省绥阳大风洞为例[J].中国岩溶,2016,35(4):425-431.
    [19] 李龙,殷红梅.旅游活动对龙宫景区不同植被层物种多样性的影响[J].中国岩溶,2013,32(2):218-224.
    [20] 百度百科. 百度指数[EB/OL].(2010-05-07)[2016-08-10].http://baike.baidu.com.
    [21] 黄先开,张丽峰,丁于思. 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]. 旅游学刊,2013,28(11):93-100.
    [22] 蔡炳贵,沈凛梅,郑伟,等. 本溪水洞洞穴空气CO2浓度与温、湿度的空间分布和昼夜变化特征[J]. 中国岩溶,2009,28(4):348-354.
    [23] 杨明德. 岩溶洞穴旅游资源特性与开发保护[J].中国岩溶,1998,17(3):51-56.
    [24] 保继刚. 喀斯特洞穴旅游开发[J]. 地理学报,1995,50(4):353-359.
    [25] 何小芊. 江西省岩溶洞穴旅游资源特征及其开发[J].中国岩溶,2014,33(1):111-117.
  • 加载中
计量
  • 文章访问数:  2420
  • HTML浏览量:  396
  • PDF下载量:  1141
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 发布日期:  2017-04-25

目录

    /

    返回文章
    返回