景区旅游者空间行为研究综述

面状旅游空间行为

李渊 郑伟民 王德

文章从行为数据获取、描述、解释和预测模拟等4个方面梳理了近年来国内外学者对景区内旅游者空间行为研究的现状,越来越多的学者意识到该研究的重要价值,使得景区内的微观旅游者空间行为研究成为旅游者空间行为研究的热点,指出（1）GPS与问卷结合是景区内旅游者空间行为研究有效的数据源,（2）旅游者空间运动是描述和认识旅游者空间行为的重要方式,[摘要]研究景区内旅游者空间行为对于提升景区管理、旅游产品开发、景区规划和景区营销水平都具有非常重要的意义,（3）离散選择模型用以揭示景区内旅游环境与空间行为作用机理,而景区旅游者空间运动往往可以被抽象为一个离散的过程,在政策评估和预判等方面具有重要价值,近年来,其中影响因素和选择项确定是模型构建的核心,同时随着GPS等现代信息技术的广泛应用,结合精细化行为分析这一趋势,（4）基于多主体的行为仿真能够为景区管理者提供有效的决策支持。

1 引言

2 基于GPS的景区旅游者空间行为数据采集。

比如黄潇婷等利用GPS数据研究旅游者在颐和园的行为节奏、行为模式以及 GPS与传统日志的精度比对,Wolf等学者尝试在GIS环境下借助土地利用信息协助GPS数据推断出行目的,特别是对停留地和停留时间的记忆与GPS实际状况相差较大（采样数据显示最大距离相差1km,Shoval尝试利用GPS研究世界遗产地的旅游行为,利用停留时间等要素来初步判别出行目的,并开展聚类研究分析典型旅游者的行为轨迹特征,西方学者利用GPS在景区微观尺度的旅游者空間行为研究探索较早,采用10m网格进行轨迹的聚类显示（停留时间和点数）,已有学者开始应用GPS开展景区尺度实证研究,停留时间相差60分钟）,Gong对GPS数据自动提取个体出行信息做了进一步文献回顾,研究凸显GPS在数据精确性方面的显著优势,Asakura利用手机设备收集GPS数据,认为基于机器学习的方法在行为模式识别以及基于规则的方法在行为目的提取方面具有很大潜力,指出行为规则大多来源于土地利用信息和POI（point ofinterests）兴趣点的进一步GIS分析,利用GPS比较研究初次游客与回头游客的时空行为差异,在GPS行为模式分析方面,试图推断出传统的行为日志数据,研究发现很多旅游者由于方向感和记忆模糊等原因,McKercher和Shoval以香港为例,清晰地表达了不同时间段旅游者的空间分布密度,比较GPS轨迹和问卷手绘地图,并不能完整正确地绘出自己的轨迹,Stoper开展了类似研究,比如Taczanowska以国家公园为例,通过建立规则的方式,随后,在我国。

结合GPS与问卷调查开展行为研究已经成为一个非常重要的研究方法,研究不同旅游者的行为特征,结合GPS数据和问卷数据,国内学者在系统分析不同时空行为数据获取手段后也得出了相同的结论,单一的数据源都无法完整记录旅游者的空间行为,传统问卷方法在旅游者行为的内在动机方面仍将发挥重要作用,在景区尺度的行为研究中,并利用分类和回归树模型揭示旅游者密度和景观特征之间的函数关系,还探索性地对GPS数据进行了一定程度的预处理,Shoval结合问卷调查中的意向图和GPS综合分析城市中的分离现象,结论是结合的方式对于全面获取行为特征具有很好的前景,Millonig比较了跟踪法（shadowing）、轨迹法（GPS tracking）和问卷法（interviewing）3种行为获取方法,揭示认知空间和实际行为空间的关系,现代手段目前也不会完全取代传统的问卷、访谈、日志,凸显了主客观行为调研方法结合的价值,尤其是兼具时空精度和富含个体社会、经济、感知属性信息,然而,比如,Meijles以Drents-Friese国家公园为实证案例,发现其中的强相关性。

3 基于离散过程的景区旅游者空间行为描述。

可以将旅游者空间运动过程描述为一个连续的过程,旅游者空间运动往往被认为是描述和认识旅游者空间行为的重要方式,在中观和宏观这种低分辨率的背景下,而在微观高分辨率背景下,旅游者的空间运动表述方式又有所不同,则可以视为离散的过程,而在不同空间尺度上,Xia等人指出。

开始出现了对于旅游目的地这种中观尺度的旅游者空间运动模式的研究,有大量的学者对旅游者宏观尺度空间运动模式展开研究,而相比宏观尺度而言,分析游客在旅游目的地内的空间运动模式,将旅游者空间运动抽象为单目的地型、途中型、大本营型、区域型和旅行链型等5种模式（图2）,后来McKercher和Lew则分析旅游目的地内26种游客运动模式的特点,Lue等人在梳理大量研究的基础上,Mckercher及其团队在这个方面做了大量的探索,比如2008年Mckercher和Lau以香港为例,如图3所示,并归纳为11种运动模式类型,进而将它们划分为4大类型分别为：（1）单旅游目的地模式（2）旅游集散地模式,通过GIS软件对运动模式的分析,认为游客运动模式是多种要素相互作用的反映,过去,从20世纪90年代以来,（4）轮毂与辐样模式,（3）环形模式,他们界定了78种离散的运动模式。

通过分析实际到访景区内各空间点/区域的旅游者数量及其比例,因此采用多选频次统计来表述旅游者的空间行为特征,而国外学者Xia等人则将景区内旅游者空间运动过程视为一个离散的过程{S1,这种描述方式能够很好地刻画旅游者在景区内部所选择的景点组合、游览的顺序,对这个问题的研究越来越多,得益于GPS等现代信息技术的发展,相比而言,近年来,然而,S2,…,Sn},其中,进而完整地描述出旅游者的空间行为链,进而无法对旅游者空间行为的完整描述,对于景区这种微观尺度的旅游者空间行为和运动模式的研究还相对较少,这种方式不能够完整地描述旅游者整个空间运动过程,上述研究从中宏观尺度上描述了旅游者空间运动模式及行为,主要原因在于过去采集景区内旅游者空间运动信息难度较大,另一方面是景区内旅游者运动轨迹和空间行为的多样性和随机性较大,即景区内的空间位置集合,国内有学者认为景区游客空间行为特征变量是空间点和空间区域的到访情况数据,{S}表示状态空间,进而分析旅游者的空间运动和空间行为。

4 基于离散选择模型的景区旅游者空间行为作用机理研究。

基于随机效用理论的方法迅速成为空间行为研究的主导工具,离散选择模型（或称非集计模型或个体选择模型）较集计模型更适合旅游者的出行时间、出行频率、出行方式、路线选择等决策行为的分析和预测,比如应用条件Loglt模型分析旅游目的地的选择,基于離散选择模型的研究多集中在宏观大尺度层面,是描述特定微观个体行为选择的建模方法,基于路径长度的Logit模型分析旅游者的路径选择特征,它揭示特定条件下特定微观个体的特定行为选择的概率与相关解释变量间的定量关系,离散选择模型自提出以来,已逐渐发展成为研究个体选择行为最为有力的工具,离散选择模型（discrete choice model,能够较为准确、全面地描述个人的出行决策过程,DCM）起源于Fechner进行的动物条件二元反射研究,在旅游应用领域,由于其理论基础坚实,调查工作简单易行,软件实现成熟可靠,种种优势使之得到广泛的应用。

微观景区尺度的行为建模需要纳入的影响因素日趋多元化,但在景区微观尺度旅游者行为研究中还比较少见,客观因素与主观认知因素对行为的作用差异性研究还有待加强,与空间认知密切相关的因素比如网络评论、导航方式、参观经验等还需要深入挖掘,离散选择模型在揭示建成环境和个体行为作用机理方面得到普遍认可,在景区尺度需要考虑的关键变量比如步道网络、可达性、POI数量、联票、指示牌、参观时长、参观形式等空间优化可调控的政策性、措施性的考量还可能进一步加强,这有助于提升离散选择行为建模的精度,除了个体社会经济因素、城市设计要素、安全和视觉因素外,5基于多主体仿真的景区旅游者空间行为模拟,会出现从传统依托问卷的模型标定转向直接依托GPS数据提取行为链和选项,总的来看,从趋势来看,在信息技术背景下,此外。

可以在虚拟环境中实现不同规划管理方案对比,对景区安全和旅游应急管理的特殊意义也不言而喻,以达到理想的人流分布格局,可以再现不同条件下的旅游者行为状况,可以评估景区空间布局的调整对人流固有分布的改变,还可以通过反复模拟获取各景区管控阈值,通过景区旅游者空间行为模拟。

基于WSM的旅游者空间行为仿真主要基于概率分布来描述游客的空间行为,有学者提出了基于规则的动态交互仿真,这类仿真主要是基于多主体（agent）的概念,因此这类仿真只适用于旅游者行为模式和环境都较为稳定的情况,最早的旅游者空间行为仿真是基于Stankey的思想,仿真系统中的主体具有各自的移动性和认知能力,基于多主体的旅游者空间行为模拟具有很大的优势,被广泛应用于公园、河流和荒野等游憩环境,又把这类仿真称为多主体仿真或多智能体仿真（multi-agent simulation）,多主体不仅是基于规则,它可以更好地验证不同管理措施的效果、评估不同条件下旅游者的反应以及旅游者之间的交互作用,相关的研究包括研究美国Grand Canyon国家公园科罗拉多河流的使用情况,为了表达环境的变化（比如增加新的游憩设施、改变景区路网等）,与传统仿真相比,具有广泛适用性、分布性、智能性和交互性等特征,由Smith和Krutilla所开发的荒野仿真模型（wildness simulation model,澳大利亚PortCampbell国家公园和Bay of Islands Coastal公园在高峰期的使用情况,它是一种基于微观个体行为的建模仿真方法,能够从环境中收集相关的信息并作出决策,并实现动态交互过程,还可基于复杂的推理与规划机制,前提是实际模拟场景与样本的概率分布保持不变,以及评价不同管理措施对于缓解拥挤所取得的效果,改变自身行为以获得特定的目标,WSM）,因此,事实上,因此。

基于NetLogo研究游客在青岛世园会的游憩行为,在ArcGIS和Repast平台下构建了游客到达、游客移动、游客停留等仿真活动,基于NetLogo多主体仿真研究了信息共享对景区拥挤的影响,基于多主体仿真框架,近年来还出现了一系列基于编程语言开发的多主体仿真系统,NetLogo等,他们在研究旅游者在不同环境下的空间行为均取得了一定的效果,比如Repast,比如,相关学者以颐和园为例,并从人流调整政策上给予了讨论。

行为仿真对景区空间提升优化的指导上还需要进一步研究,通过仿真模型来研究旅游者空间行为通常会遭到有效性的质疑,将是提升旅游者空间行为仿真模型的关键,如何将这些技术所采集到的旅游者行为和景区环境等信息更好地融入多主体仿真中将具有很好的发展前景,基于多主体的景区微观尺度的旅游者空间行为仿真已经取得了很大的发展,因此如何提升仿真的有效性是未来需要进一步挖掘的问题,随着信息技术的发展,如何更加深入地挖掘旅游者空间行为模式,特别是GIS/GPS手机APPS等信息采集技术的发展,在自动化处理方面需要进一步深入研究,比如利用人流仿真结果优化空间节点组织、优化旅游线路设计、优化景区开发等规划实践探索不多,但是也还存在着一些问题有待于提升和改进,同时训练模型中多主体的学习和推断能力,在多案例地实证研究比对方面也较为缺乏,综合来看,首先,设立更加合理的规则,其次,另外,最后。

6 结论与研究展望

我国旅游规划和景区管理在很大程度上依赖于感性和定性的经验,对信息技术的利用、量化分析和行为分析还较缺乏,而这种需求会随着社会的发展变得越来越迫切。

为GPS大数据开展精细化行为分析提供了重要的研究基础,这为微观景区尺度的行为研究提供了非常重要的数据基础,而在景区旅游者空间运动则可以被表征为一个离散的过程,旅游者空间运动往往被认为是描述和认识旅游者空间行为的重要方式,旅游者空间运动可以被表述为一个连续的过程,一方面发挥GPS的时空高精度优势,个人定位精度不断提高,另一方面发挥传统问卷在揭示个体社会、经济、感知等非空间维度信息的优势,越来越多的研究表明GPS与问卷结合会取长补短,信息技术的发展特别是大数据和智慧景区建设的背景下,人们开始有条件利用GPS结合问卷调查进行行为研究探索,使得行为把握更为精确、处理更加自动、模型更加精细、分析精度更加提升,在行为数据采集和行为描述方面,且终端GPS设备不断多元化、便携化、低成本化,可获取性不断提高,在宏观尺度上。

从GPS数据可视化分析、GPS行为链自动提取并输人离散选择行为建模、基于离散选择模型开展多主体仿真的集成研究会成为未来发展的一个趋势,应用离散选择模型可以揭示景区内旅游环境与空间行为作用机理,具体体现在：GPS与问卷结合将成为景区内旅游者空间行为研究有效的数据源,将景區旅游者空间运动抽象为一个离散的过程为深入分析旅游者行为机理提供了契机,旅游者空间行为研究不断往精细化方向发展,作为景区微观尺度旅游者空间行为研究的整体系统性,基于多主体的行为仿真能够为景区管理者提供有效的决策支持,未来景区监测也将逐渐建立常态的人流大数据可视化观测与样本人群的调查分析的有机结合,而确定影响因素和选择项将是构建该模型的核心,最后,在政策评估和预判等方面具有重要价值。