基于GVT的公园游憩偏好分析及管理 对策——以上海世纪公园为例

城市综合公园是城市人居生态的重要组成部分。处理好城市公园与居民的关系,在满足公园服务功能的同时保障公园自身的良性环境,是当今城市公园建设的重要课题。以上海世纪公园为研究对象,基于游客轨迹数据和补充问卷调研分析了游客游憩偏好。结果显示,受景观资源不均衡分布的影响,游览路径表现出主路聚集、区域分散的现象;停留空间与游客需求相关,其中老年、中青年和家庭3类典型游客的主要停留节点分别是休憩服务设施、公园植物景点和游乐活动场所。针对环湖区域游客集中的问题,从亲水因素的角度开展分析,发现景观和设施资源分配的不均导致游客对空间亲水性的依赖差异。结合游客群体的游憩偏好特征,重点针对老年和中青年游客提出了公园管理和场地更新建议,助力解决临水区域游客压力过大的问题。     

基于浮动车轨迹数据的城市路网提取

为满足数字道路信息的及时获取和快速更新,提出了一种基于浮动车轨迹数据的城市路网提取方法。首先通过去冗、滤波等轨迹数据预处理算法优化轨迹信息,然后近似计算轨迹点对应时刻的车辆航向角,通过航向角提取出处于转向状态的浮动车轨迹点,利用改进的DBSCAN聚类算法对转向点聚类提取道路交叉口,最后以交叉口之间的轨迹点为数据源,利用多元自适应回归样条算法拟合道路中心线。以成都市1d内的出租车GPS轨迹数据作为数据源进行了实验,结果显示路网提取效果良好,验证了本文方法的有效性。     

基于游记大数据的华山景区游客行为模式研究

游记大数据包含旅游者在周边地区出行的行为信息和目的地资源信息,技术进步和社交媒体发展使获取低成本游记大数据成为可能,但目前景区尺度上进行的游记大数据研究较少。研究首次在景区尺度上以华山为研究对象,利用蚂蜂窝和携程网网站上的游记大数据进行数据挖掘。通过语义分析发掘旅游者景区内移动模式和偏好;对游记进行客源地分析,用GIS呈现研究结果;突破单一目的地内部的游客空间模式研究,对华山与所有相关旅游节点进行关联度强弱分析;就游客满意度评价进行情绪分析和不满意方面的深度内容分析。研究结果有望为景区和目的地规划设计提供支持。     

城市公园总体满意度影响因素的宏微观比较与供需智慧调控——以江苏省昆山市为例

在城市减量提质的发展背景下,面向居民日常游憩需求,优化城市公园供给效能是提升公园总体满意度的关键手段。以江苏省昆山市为例,采用问卷调研、聚类分析和偏最小二乘回归(PLSR)模型分析,厘清城市公园总体规模、分布形态等宏观空间布局特征与景观空间、设施支持和维护管理等微观场地设计特征对居民总体满意度的影响规律;进一步聚焦高密度城区,比较宏观和微观2种尺度的影响因素在建成空间供给干预下的动态优先级关系,揭示城市公园供需智慧调控的关键因素。研究表明：1)整体上,宏观空间布局特征和微观场地设计特征的游憩服务供给效能基本一致;2)高密度城区中,微观场地设计特征具有更高的供给效能。基于此,提出提升昆山市城市公园总体满意度的多层级、动态化供需智慧调控策略,即扩大绿地规模、增强绿地集聚性、拓展立体景观空间、增设健身服务设施、提升管理服务水平等,为更高效地优化居民游憩体验提供借鉴。     

基于游客网络评论的长白山旅游体验研究

旅游体验是游客在旅游过程中的体会与感验,游客体验评论是游客对旅游经历和旅游体验的评述。本文采用内容分析法和语义网络分析法,选取携程网、去哪儿网、飞猪网中游客对长白山的旅游评论作为文本数据,通过提取长白山游客旅游体验感知的高频词汇,探究游客评论高频词之间的整体结构特征,以期发现长白山游客旅游体验的内容和情感,为提高长白山景区旅游形象、服务质量和完善管理体系提供理论依据。研究发现:(1)通过提取高频词发现,游客体验评价中最多提及的词汇为"天池",其次是"长白山""导游""景区""方便""时间"和"景点"等。(2)根据高频词汇特征词总体情况,结合长白山旅游特点,将长白山游客体验归纳为景区餐饮、景区住宿、景区服务、景区景点、自然环境和景区交通6个主类目,其中游客对景区景点的感知最为突出。(3)通过分析游客评论的情感发现,大多数游客对这次旅行产生的是积极态度,负向情感的产生主要来源于导游服务水平的差异。     

基于卫星定位导航数据的景区旅游者空间行为模式研究——以鼓浪屿为例

卫星定位导航数据的广泛应用将为智慧景区的规划与管理提供指导。以卫星定位导航数据中的GPS轨迹为基础数据,以旅游者参观景点类型为聚类要素,定量分析鼓浪屿景区的旅游者行为模式。实证研究表明:1)GPS客观记录了旅游者的空间行为,通过构建行为链和采用聚类算法便于发掘旅游者的代表性行为模式;2)鼓浪屿案例结果表明存在4种行为模式,即历史文化-海岛沙滩型、美食购物型、历史文化-美食购物型和美食购物-历史文化-海岛沙滩混合型,美食购物在典型行为模式中占据较大比重;3)基于卫星定位导航数据的旅游者空间行为模式的量化研究结果为景区进一步空间优化和管理提供了决策依据。     

城市公园游客属性、身体活动与场地条件 关系研究

城市公园对身体活动的开展具有重要意义。以广州 市4个城市公园为研究对象,使用BRAT和SOPARC方法分别 对公园活动场地的条件和游客身体活动情况进行调查。利用 SPSS统计软件,辅以访谈数据,对游客属性、身体活动水平 与场地条件之间的关系进行分析,结果表明：1)城市公园未能 充分满足游客开展中高强度身体活动的需求;2)不同属性群 体关注的场地条件不同,但都非常看重休憩设施和阴凉程度; 3)静止活动受周边环境、休憩设施和阴凉程度影响明显,中强 度活动基本不受场地条件影响,高强度活动受地形变化和阴凉 程度影响较大;4)中高强度活动多发生在具有康体设施的区 域,但该类设施数量不足,无法满足多年龄段的活动需求。提 出了提高亚热带地区游客身体活动水平的公园规划措施,包括 增设休憩设施和遮阴性绿植,并搭配芳香植物;设计多变的地 形,增加场地趣味性;增设多年龄段康体项目与遮蔽设施;划 分平整块状空间鼓励集体活动;通过事件策划吸引青少年参与 活动等。     

基于多源数据的城市公园时空活力特征与影响因素研究——以北京市延庆区为例

公园活力是衡量其空间形态和价值的首要目标,而公园游客的日常游憩活动则是公园活力的源泉,本研究运用手机信令数据、网络地图开放数据等多源数据对北京市延庆区城市公园游客的游憩活动进行了全面分析,探究公园游客在工作日、周末和节假日不同日期类型、不同年龄段、不同时段的游憩特征,总结了以公园为主体和以游客为主体的供需关系之间的空间分布特征,归纳总结出从宏观到微观层面可能对公园活力产生影响的各类因素,形成影响因素指标体系,运用相关性分析确定影响公园活力的具体指标,针对性地提出建成公园的改造优化建议,提高公园活力,推动城市公园体系可持续发展。     

基于深度学习的城市公园游客情感倾向 分析——以天津水上公园为例

游客情感倾向是反映城市公园受欢迎程度与优劣势 的重要指标,可缓解公园游客与公园设计师、管理者之间由于 信息不对等带来的矛盾,为研究城市公园问题提供了新视角。 基于深度学习算法的文本情感倾向分析技术为公园评论数据 分析提供了准确高效的新手段。以天津水上公园为例,从新浪 微博等5个互联网平台采集2016—2019年的评论数据,基于 EASYDL深度学习平台实现评论数据分类与情感极性判断, 从整体情感倾向、时空分布特征和分类情感倾向三方面对评论 数据进行分类解析。研究发现：水上公园游客整体情感倾向偏 积极,评论数量与情感均值在时间和空间分布上均有较大差 异;在分类情感倾向分析中,使用者对水体景观与植物景观的 积极情感度较高,对服务设施与主题活动的消极情感度较高。 基于深度学习的城市公园游客情感倾向分析方法弥补了传统定 性分析方法的不足,可为城市公园环境评价和优化提升提供依 据,并为相关研究提供新思路。     

基于GPS的景区旅游团时空行为特征研究——鼓浪屿实证案例

本文以鼓浪屿旅游团为研究对象,从量化分析角度揭示其从整体到局部的时空行为特征。首先,借助GPS设备获取旅游团轨迹,结合现场调研和GIS分析旅游团整体时空特征,进一步通过局部特征点提取和分析,探究人气景点受欢迎的原因。研究有助于从实证案例和量化分析角度分析旅游团的时空行为特征,并提出更具针对性的景区管理策略。