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基于地理标记照片的粤港澳大湾区入境旅游流转移规律及空间结构特征

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本文基于数据挖掘技术获取了Flickr平台上2009-2019年粤港澳大湾区范围内的地理标记照片数据,综合运用自适应参数的密度聚类法、关联规则挖掘算法、社会网络分析等方法,识别出各城市内部的旅游热点区域,对入境旅游流网络的动态结构特征进行总结.研究发现:①各城市内部的旅游热点区域(AOI)可分为旅游功能类、特定功能类和复合功能类,粤港澳大湾区中存在明显的经济、城市功能驱动的旅游流.②入境旅游流在城市内和城际间的转移方向均呈现出趋向高级别-高功能的"趋高性"流势,在城市内部主要以复合功能类AOI为中心进行转移,拥有复合功能类AOI的城市在区域内部的旅游竞争力相对较强、旅游节点地位相对较高.粤港澳大湾区城际间强对流主要发生在高级别城市之间,呈现出"内密外疏,东重西轻"的多层级格局.③入境旅游流网络结构呈现出"多中心共存,广泛联结"的均衡化演进特征,2009-2019年间的网络密度不断加强,联系广度不断拓展,形成了以香港为主核心,深圳、广州、澳门为次核心,东莞、珠海、佛山为重要节点,其他城市为一般节点的多中心网络结构.本研究兼具区域和城市内部两个视角,基于"点-流-网络"的尺度嵌套框架,丰富了区域入境旅游流的研究视角与研究内容,实践上可为促进区域入境旅游发展提供科学支撑.
Exploring the spatial structure and characteristics of inbound tourist flow in Guangdong-Hong Kong-Macao Greater Bay Area based on geotagged photos

geotagged photosinbound tourist flowarea of interestspatial characteristicsGuangdong-Hong Kong-Macao Greater Bay Area

叶晓旋、曲鸣亚、保继刚

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广州市城市规划勘测设计研究院白云分院,广州510060

中山大学旅游发展与规划研究中心,广州510275

中山大学旅游学院,珠海528406

地理标记照片 入境旅游 旅游热点区域 空间特征 粤港澳大湾区

2023

10.11821/dlyj020221252

地理研究
中国科学院地理科学与资源研究所

地理研究

CSTPCDCSSCICSCDCHSSCD北大核心
影响因子：2.214
ISSN：1000-0585
年,卷(期)：2023.42(8)
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