期刊,地球信息科学学报 2024年卷2期_国家学术搜索

期刊信息/Journal information

地球信息科学学报

主　　编：徐冠华

出版周期：双月刊

国际刊号：1560-8999

电子邮箱：dqxxkx@igsnrr.ac.cn

电　　话：010-64888891

邮政编码：100101

地　　址：北京大屯路甲11号

地球信息科学学报/Journal Journal of Geo-Information ScienceCSCD北大核心CSTPCD

查看更多>>本刊以地球系统信息流为主要研究对象。是探索地球信息机理、地球信息认知方法和地球信息时空图谱新学科生长点的应用基础科学。推动地球信息科学的发展与创新、全球变化与区域可持续发展的深化研究，加强国际学术交流。

正式出版

收录年代

街道尺度下北京城市公共体育设施空间配置研究

张磊窦旺胜秦波

381-392页

查看更多>>摘要：城市公共体育设施的分布特征与可达性、公平性等空间配置直接关系到基本公共服务的均等性与城市空间结构的完整性.本文以北京市为例,以POI数据表征城市公共体育设施,运用核密度估计、最近邻指数、改进型两步移动搜索法以及覆盖度指数等分析方法,研究北京街道尺度上城市公共体育设施的空间集聚特征及供需视角下的可达性与公平性.结果表明:①改进型两步移动搜索法考虑了不同等级城市公共体育设施的供给规模与"15 min生活圈"理念下的居民出行距离,适合街区级与社区级体育设施可达性分析,中心城区街区级与社区级设施空间可达性较高;②北京各级城市公共体育设施具有显著的空间集聚趋势,地区级设施表现为"点状集聚、面状分散"趋势,街区级总体呈现出"核心-边缘"式特征,中心城区供给数量多,周边地区配置少;社区级设施为"小集聚、大分散"模式,空间分布均匀;③北京社区级城市公共体育设施覆盖度高的街道最多,空间配置最为均衡,街区级设施覆盖度指数高的街道较少,覆盖范围相对有限.研究结果可为北京城市公共体育设施的规划编制与优化布局提供参考.

关键词：

公共体育设施街道尺度改进型两步移动搜索法空间集聚供需视角可达性公平性北京市

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万方数据

基于多源异构数据的胶东经济圈旅游资源供需匹配时空特征

刘佳纪晓萌陆嘉欣张桐艳...

393-407页

查看更多>>摘要：有效识别旅游资源供需空间匹配特征是提升旅游资源利用效率、优化旅游资源空间布局、推进旅游高质量发展的关键所在.随着空间信息技术的迭代更新,多源数据为旅游资源供需空间匹配及其交互关系拓展了新的研究视角,其中POI和数字足迹的挖掘为旅游资源供需匹配的研究提供了有力的数据支持.本研究选取山东省胶东经济圈为研究区域,基于高德地图、同程网和马蜂窝网络游记平台等多源数据渠道,获取2016—2021年胶东经济圈旅游资源的POI数据和旅游流的"O-D"数据,在此基础上运用核密度估计和复杂网络分析分别识别二者的空间结构特征,并进一步结合空间匹配测算模型探索胶东经济圈旅游资源供需匹配的时空演化规律.研究表明:①胶东经济圈旅游资源供给呈"康乐游憩类、公共休闲类、观赏科普类、宗教祭祀类"梯度递减的数量结构特征,以及"整体聚集、局部分散"的空间分布特征;②旅游流在时间上节假日效应和季相性特征明显,在空间上"陆海"差异显著,其中疫情发生前表现出由海岸向陆域扩散的态势,后疫情常态化下旅游流渐有复苏迹象;在类型结构上,康乐游憩类和公共休闲类成为旅游需求的主导类型;③旅游资源供需匹配关系的空间结构可划分为供需平衡、供给主导和需求主导3大类型,其中供需平衡类以"低-低"匹配为主导,供给主导类主要分布于陆域,空间分布形态较为零散,需求主导类主要沿海岸线呈环状分布,分布范围由海岸逐渐向陆域扩散.本研究基于多源异构数据拓展了旅游资源供需匹配的应用边界,为促进胶东经济圈及其他沿海地区旅游资源供需匹配提供理论基础和方法支撑.

关键词：

多源异构数据旅游资源旅游流复杂网络供需匹配沿海城市胶东经济圈

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万方数据

基于旅伴效应的游客就餐行为分析

牟乃夏卞书娣王艳慈张灵先...

408-423页

查看更多>>摘要：美食已成为游客旅途中乐意分享的热点话题,进一步揭示了游客的旅游行为特征,分析不同旅伴角色下游客就餐行为的差异能更好地理解旅游中的旅伴效应.本文以2012—2020年重庆市美食游记为研究数据,采用社会网络分析等方法研究不同旅伴游客的就餐行为差异,研究表明:①游客就餐网络(食物网络和餐厅网络)结构受旅伴影响显著.旅伴的加入有效提升了食物网络节点联系的紧密程度,并扩展了餐厅网络节点关联的空间范围;②旅伴角色影响游客在旅程中对特色食物类型的选择.其中,无旅伴的游客(独自一人)在体验特色食物类型时呈现"被动保守型"、旅伴角色为三五好友的游客呈现"遍历型",而其他旅伴角色的游客呈现"随意/兴趣型";③独自旅行游客和旅伴角色为闺蜜、家庭、情侣以及三五好友游客的就餐行为差异反映了旅伴和社会关系的交叉影响,是美食旅游动机下个体和群体面向多因素综合作用的就餐决策结果.本文从食物类型和餐厅2个视角揭示了不同旅伴角色下的游客就餐行为特征,为深度刻画人群移动行为机理和社会因素影响下的人群活动时空动态提供了科学指导.

关键词：

美食旅游游记数据旅伴角色社会网络就餐行为食物类型餐厅重庆

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万方数据

基于轨迹数据的遵义市红色旅游者时空行为模式研究

刘俊陈佳淇冯冰王胜宏...

424-439页

查看更多>>摘要：通过轨迹大数据的挖掘,揭示旅游者时空行为模式是旅游地理学的重要研究内容.本文引入时间、空间和方向相似度对基于密度的聚类算法(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,DBSCAN)进行了改进,选择典型的红色旅游目的地遵义市为案例,对2010—2019年的红色旅游者轨迹进行分析.研究发现:①所构建的研究框架和方法能够有效提取轨迹大数据中隐含的旅游者的时空行为模式;②遵义市红色旅游以半日游为主,夏季是红色旅游旺季;③红色旅游有6类模式,分别为"红色+购物娱乐"、"红色+历史文化"、"红色+登山旅游"、"红色+生态休闲"、"红色+古镇旅游"、"红色+乡村旅游",主要分布于遵义市的西北部、东南部和西南部,模式长度12.03～18.42 km,模式持续时长0.65～13.60 h;④所有模式中共提取出24条旅游线路,包括全红色旅游线路(58.33％)和混合线路(41.67％),平均长度为17.69 km,平均时长2.36 h;⑤遵义会议旧址作为核心吸引物,支撑了38.46％的线路的形成;⑥蓉遵高速、兰海高速、杭瑞高速和遵义绕城高速是红色旅游模式形成中最重要的交通依托.本文提出的方法可用于其他区域旅游行为模式和线路挖掘研究,研究结果可为遵义市红色旅游空间格局优化和线路规划提供依据.

关键词：

红色旅游行为模式DBSCAN模型轨迹数据挖掘旅游线路机器学习时空行为遵义

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万方数据

基于复杂网络的鼓浪屿旅游街区关联规则识别与特征分析

吴莞姝薛影赵凯钮心毅...

440-459页

查看更多>>摘要：基于复杂网络分析游客空间行为并挖掘旅游街区之间的关联特征,可以发现用地与功能之间显性和隐性的关联规则,精准识别旅游区用地空间结构,深入掌握旅游区发展现状,为智慧旅游与土地精细化转型提供支撑.本研究以世界文化遗产鼓浪屿为例,基于LBS大数据,使用复杂网络构建游客空间行为网络,利用关联规则分析重要节点的关联特征,进而使用用户画像数据,分析基于不同性别、年龄和客源地游客空间行为的街区关联规则.研究发现,"复杂网络+关联规则"算法可以挖掘游客随机行为中的隐藏规律,有效剖析旅游街区之间显性和隐性的关联规则.在游客空间行为轨迹网络中,各街区兼具"中心"与"枢纽"作用.既服务于本地游客又服务于外地游客的热门旅游街区表现出强关联规则.对外地游客具有较强吸引力的热门景点表现出较高的支持度,具有特色的旅游设施用地表现出较高的提升度.具有同质性的旅游街区之间关联性较强,人口特征差异对旅游街区关联规则影响显著.本研究可为城市更新背景下的旅游区用地整合、结构优化和游览线路调整提供决策参考,对于构建智慧旅游体系具有现实意义.

关键词：

智慧旅游游客空间行为关联规则复杂网络LBS大数据用户画像鼓浪屿

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万方数据

基于手机定位数据的游客步行行为特征及与旅游区功能布局关系研究

吴莞姝党煜婷钮心毅

460-476页

查看更多>>摘要：对步行旅游区游客步行轨迹和行为特征进行研究,发现步行行为特征与旅游区功能布局的关系,有助于步行旅游区功能布局和空间格局的优化.本研究基于记录海量个体时空轨迹的手机定位数据,以十一黄金周期间鼓浪屿为例,使用数据挖掘与空间分析方法从步行游客空间分布、步行轨迹网络结构、街区间步行路径与速度、街区内步行速度等方面分析游客步行行为特征及其与功能布局的关系,并与规划文件比较,提出旅游区发展建议.研究发现,旅游区空间布局对游客步行行为特征存在直接影响.功能布局导致各街区游客到访率以及步行轨迹网络中心度的差异.游客更倾向于选择人流量大的街道作为步行游览路线.商业街区虽然游客密集,但是街道上的游客流量并不大.在热门景点区域,游览路线单一造成的拥挤,导致游客停留意愿较低.大尺度开发与互动体验欠缺使得自然景观区和某些热门景点对游客的吸引力不足.对比游客步行时空特征与旅游区功能布局,提出了旅游区功能布局优化策略.本研究为旅游区用地和旅游线路的优化提供量化支持,对智慧旅游和城市高质量建设均具有现实意义.

关键词：

步行旅游步行轨迹行为特征功能布局数据挖掘手机定位数据智慧旅游鼓浪屿

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万方数据

网络游记文本中旅游行程链提取方法

阮陵葛军莲张翎王黎淑...

477-487页

查看更多>>摘要：网络游记是旅游者在互联网上发布的自述性旅游过程记录,描述了旅游的前后过程和感受体验.从网络游记文本中提取旅游行程链,分析行程结构,能给游客的行程制定、线路设计提供重要的参考.传统的游记文本行程提取大多依赖于人工识别文本中的行程节点,再进行串联、合并处理,工作量较大.自动提取游记文本中的旅游行程链,能够提高数据处理和分析效率.本文基于自然语言处理技术,在深入分析游记网络文本的段落结构和表达特点的基础上,归纳了行程节点和节点次序关系的句法表达规则,构建了行程节点触发词表,进而提出了基于句法规则的旅游行程链提取方法,主要包含行程节点的识别、节点次序关系的识别和旅游行程链的生成,能实现网络游记文本的旅游行程重构.本文采集了蚂蜂窝平台17226篇南京市网络游记文本数据,采用最长公共子序列算法,开展了本文方法的试验验证.通过对比分析,本文方法提取的旅游行程链和人工识别的真实行程链相似度达到86.14％,高于实体关系抽取领域的BERT-BiLSTM-CasRel深度学习模型的83.1％.相比现有关系提取类深度学习方法需要开展大量的数据标注,本文方法计算更加便捷,准确率相对较高,仅需构建区域旅游点名录,即可实现网络游记文本中行程信息的自动提取.

关键词：

网络游记网络文本旅游行程链行程重构行程提取节点识别规则匹配

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万方数据

融合文本主题和社交关系的社交网络用户住所位置推测方法

高嘉媛熊伟陈荦欧阳雪...

488-498页

查看更多>>摘要：在基于位置的应用领域中,如自然灾害监测、流感趋势预测、定向广告推广等,用户地理位置的推测起到重要的作用.现有方法主要利用文本内容和社交网络进行位置推测,一方面未能充分挖掘和融合2种信息,另一方面推测社交网络中孤立用户的位置比较困难.因此,本文提出一种融合文本主题和社交关系图神经网络的社交网络用户住所位置推测方法(Social Relationship Graph Convolutional Network,SRGCN).主要方法包括:首先,从文本内容中获取混合特征,利用TF-IDF获得文本特征向量,根据用户之间的提及信息建立初始社交关系图;其次,针对用户社交关系图中存在孤立用户并难以估计其位置的问题,建立主题模型,根据主题向量相似度为孤立用户建立联系,补充社交关系图;最后,基于图卷积神经网络处理社交关系图数据,对文本特征和网络结构进行联合建模,以有效推测用户的地理位置.在真实世界基准数据集GeoText上探究了主题相似度阈值对推测性能和图规模的影响,实验结果表明本文方法能够增加可定位用户的比例并将大部分属于同一类的用户节点聚集;SRGCN在平均距离误差、距离误差中位数、推测准确度方面均优于现有方法,在GeoText数据集上,Acc@161比性能最好的GCN高出1％,平均误差距离降低16 km.实验结果验证了SRGCN的有效性,该方法可以提高用户住所位置推测准确率.

关键词：

社交网络文本主题孤立用户图神经网络住所位置主题相似度地理位置推测

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万方数据

基于深度学习的城市酒店双因素体验特征及其差异机制分析

贾添羽张郴鲁方圆黄震方...

499-513页

查看更多>>摘要：当前"双循环"新发展格局下,酒店业迎来发展新机遇.本研究选取夫子庙(历史人文街区)和新街口(城市商业中心)2个环境差异明显的地区作为案例地,以携程旅行网上12家酒店文本作为数据来源,建构CNN-BiLSTM-ATT相结合的深度学习模型,探究游客酒店双因素体验特征,并对其差异机制进行分析.结果表明:①CNN-BiLSTM-ATT相结合的深度学习方法为酒店体验研究提供了一个系统的理论框架,可以深入挖掘游客酒店体验特征及其差异机制;②不同环境差异下的游客酒店双因素体验具有较大差异.游客夫子庙酒店激励体验涉及区位地标、餐饮体验等要素;游客新街口酒店激励体验涉及娱乐体验、酒店氛围等要素.游客夫子庙酒店保健体验涉及停车设施、客房面积等要素;游客新街口酒店保健体验涉及电梯设施、停车设施等要素;③游客酒店双因素体验机制存在差异.游客酒店激励体验多与区位地标、娱乐体验等外部要素有关,保健体验多与客房面积、客房隔音等内部要素有关.本研究拓展了深度学习在游客体验研究中的应用,为酒店韧性建设与高质量发展提供参考.

关键词：

酒店体验深度学习注意力机制激励因素保健因素差异机制夫子庙新街口

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万方数据

城市街道景观色彩对游客情感感知影响——基于街景图像的研究

齐子吟李君轶贺哲杨喜平...

514-529页

查看更多>>摘要：街道是城市旅游的重要吸引物,探讨街道景观色彩特征对游客情感感知的影响,对城市街道景观合理规划和布局具有重要的参考价值.本研究以西安市主要建成区为案例地,运用全卷积神经网络(FCN)和随机森林(RF)算法,构建街景图像情感感知数据集,基于街景图像利用机器学习对街道景观的色彩特征进行提取,构建色彩量化指标并将其进行空间可视化;最后,运用随机森林回归算法探讨街道景观色彩特征与游客情感感知之间的关系,并得出最佳色彩特征参数.结果表明:①游客情感感知具有明显的空间分布格局,美丽和活泼情感由中心区域向外逐渐增加,安全和富有在主城区外二环以内区域得分较高,无聊在该范围内则较低,压抑情感由中心区域向外逐渐降低,游客在非惯常环境中的情感感知与居民在惯常环境中的情感感知在空间分布上具有一定的同质性;②街道景观色彩特征与游客情感感知呈现出复杂的非线性关系.色彩复杂度对美丽和活泼的影响小于色彩协调度,对无聊、压抑、安全、富有的影响大于色彩协调度,当色彩复杂度取值为0.86,色彩协调度取值为0.84时,游客在六个维度可以获得较好的情感感知;③一般情况下,街道景观色彩特征越显著,越能够带给游客较好的情感感知.研究在理论上印证了环境色彩越协调,游客体验感越好这一结论;在方法上,丰富了街景大数据和机器学习方法在旅游情感领域的应用.本研究为城市管理者了解游客的街道景观视觉偏好以及优化街道景观设计提供参考.

关键词：

城市街道街景图像色彩特征情感感知机器学习GIS全卷积神经网络随机森林

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