Research on structural characteristics and optimization of tourism flow network in Hexi Corridor

doi:10.7522/j.issn.1000-694X.2023.00013

Journal of Desert Research ›› 2023, Vol. 43 ›› Issue (4): 135-145.DOI: 10.7522/j.issn.1000-694X.2023.00013

Research on structural characteristics and optimization of tourism flow network in Hexi Corridor

Xinyang Li(), Peiji Shi(), Junfeng Yin, Yali Li, Wenshun Cai

College of Geography and Environmental Science，Northwest Normal University，Lanzhou 730070，China

Received:2022-10-09 Revised:2023-02-17 Online:2023-07-20 Published:2023-08-14
Contact: Peiji Shi

Abstract

Abstract:

Tourism flow can characterize the degree of regional tourists' demand preference， which is an important means to diagnose and identify new markets for regional tourism development， and is of great significance to the high-quality development of regional economy.Taking the Hexi Corridor as an example， this paper uses social network analysis to explore the structural characteristics of the tourism flow network of the Hexi Corridor by mining the travel data of the three major tourism websites of Ctrip.com， Qunar and Tongcheng.com， and puts forward a regional tourism optimization plan.The results show that：（1） The tourism flow of Hexi corridor shows "high concentration and obvious hierarchy" in spatial distribution.（2） The tourism flow network has a large coverage as a whole， but the degree of tightness is low and unbalanced， and it has obvious characteristics of core-edge structure.（3） The centrality results show that the tourism flow network is unbalanced， and the nodes have the characteristics of structural holes. Based on the theory of "point-axis"， the tourism spatial pattern is optimized according to the current situation and index results of tourist areas， and three levels of tourist development points， two levels of tourist development axes and three major tourist systems are determined to construct the "point-line-surface" tourism structure of the Hexi Corridor.

Key words: tourism flow, network structure, social network analysis, Hexi Corridor

CLC Number:

F592.7

Xinyang Li, Peiji Shi, Junfeng Yin, Yali Li, Wenshun Cai. Research on structural characteristics and optimization of tourism flow network in Hexi Corridor[J]. Journal of Desert Research, 2023, 43(4): 135-145.

Figures/Tables 9

Fig.1 Overview map of the study area

Table 1 Evaluation indicators for tourism flow network structure

指标	具体指标	计算公式	符号释义
整体网络结构指标	网络规模	$O = n (n - 1)$	n为节点个数
	网络密度	$T = L / n (n - 1)$	L为网络中实际联结数量
	网络中心势	$C U = ∑ i = 1 n C A m a x - C A n - 1 n - 2$ $C V = ∑ i = 1 n C B m a x - C B n 3 - 4 n 2 + 5 n - 2$	C _U 为程度中心势，C _A_max是程度中心性最大值 C _V 是中介中心势，C _B_max是中介中心性最大值
节点结构指标	节点中心性	$C A, o u t (n i) = ∑ j = 1 g l i j, ? o u t$ $C A, i n (n i) = ∑ j = 1 g l i j, ? i n$	C _A,_out(n_i )、C _A,_in(n_i )是节点i的外向程度中心性和内向程度中心性，l_ij,_in和l_ij,_out是i到j与j到i的有向联系
		$C B (n i) = ∑ j = 1 n ∑ k = 1 n g j k (i) / g j k$	C _B(n_i)是节点i的中介中心性，g_jk 是节点j到k的捷径数目，g _jk (i)是j、k间存在的经过点i的捷径数目
		$C C (n i) = 1 / ∑ j = 1 n d i j$	C _C (n_i )是节点i的接近中心性，d_ij 是i、 j间的捷径距离
	结构洞	$E S = ∑ j 1 - ∑ p q i p m j p$	ES是节点i的效能大小，j与i相连，p是i、j外的第3个节点，m_jp 是节点j、 p间的边际强度；E_i 是节点i的效率，S_i 代表i个体网络大小；AT_i 是i受j的约束性，q_ij 是i、 j间的比例连接，q_ip 是i、p间的比例连接，q_pi 是p、 j间的比例连接
		$E i = E S / S i$
		$A T i = ∑ j q i j + ∑ p q i p q p j 2$

Table 1 Evaluation indicators for tourism flow network structure

指标	具体指标	计算公式	符号释义
整体网络结构指标	网络规模	$O = n (n - 1)$	n为节点个数
	网络密度	$T = L / n (n - 1)$	L为网络中实际联结数量
	网络中心势	$C U = ∑ i = 1 n C A m a x - C A n - 1 n - 2$ $C V = ∑ i = 1 n C B m a x - C B n 3 - 4 n 2 + 5 n - 2$	C _U 为程度中心势，C _A_max是程度中心性最大值 C _V 是中介中心势，C _B_max是中介中心性最大值
节点结构指标	节点中心性	$C A, o u t (n i) = ∑ j = 1 g l i j, ? o u t$ $C A, i n (n i) = ∑ j = 1 g l i j, ? i n$	C _A,_out(n_i )、C _A,_in(n_i )是节点i的外向程度中心性和内向程度中心性，l_ij,_in和l_ij,_out是i到j与j到i的有向联系
		$C B (n i) = ∑ j = 1 n ∑ k = 1 n g j k (i) / g j k$	C _B(n_i)是节点i的中介中心性，g_jk 是节点j到k的捷径数目，g _jk (i)是j、k间存在的经过点i的捷径数目
		$C C (n i) = 1 / ∑ j = 1 n d i j$	C _C (n_i )是节点i的接近中心性，d_ij 是i、 j间的捷径距离
	结构洞	$E S = ∑ j 1 - ∑ p q i p m j p$	ES是节点i的效能大小，j与i相连，p是i、j外的第3个节点，m_jp 是节点j、 p间的边际强度；E_i 是节点i的效率，S_i 代表i个体网络大小；AT_i 是i受j的约束性，q_ij 是i、 j间的比例连接，q_ip 是i、p间的比例连接，q_pi 是p、 j间的比例连接
		$E i = E S / S i$
		$A T i = ∑ j q i j + ∑ p q i p q p j 2$

Fig.2 Hexi Corridor tourism flow string chart

Fig.3 Spatial structure map of tourism flow network in Hexi Corridor

Table 2 Core-edge density matrix

	核心区	边缘区	成员
核心区	0.749	0.333	嘉峪关、敦煌、肃州区、凉州区、甘州区、玉门、瓜州、民乐、临泽、金塔、高台、肃南、山丹、
边缘区	0.214	0.275	阿克塞、永昌、金川区、天祝、古浪、肃北、民勤

Table 3 Density of cohesive subgroups

		子群1	子群2	子群3	子群4
子群1	嘉峪关、敦煌、玉门、阿克塞	1.000	0.964	0.938	0.000
子群2	肃州区、凉州区、临泽、金塔、甘州区、山丹、肃北、民乐、瓜州	0.946	0.714	0.214	0.000
子群3	民勤、天祝、古浪、高台、肃南	0.469	0.143	0.333	0.250
子群4	金川区、永昌	0.125	0.000	0.000	0.000

Table 4 Indicators of tourism node structure in Hexi Corridor

节点城市	程度中心性		中介中心性	接近中心性		结构洞
节点城市	外	内	中介中心性	外	内	有效规模	效率	约束性
敦煌	18	17	24.63	95.00	90.48	6.279	0.500	0.210
嘉峪关	18	16	18.48	95.00	86.36	5.235	0.302	0.213
凉州区	18	16	18.33	95.00	86.36	5.443	0.291	0.216
瓜州	17	16	8.29	90.48	82.61	4.409	0.274	0.224
临泽	17	16	12.41	90.48	79.17	4.485	0.259	0.225
肃州区	17	16	12.76	90.48	86.36	4.939	0.330	0.219
金塔	14	16	0.30	90.48	76.00	3.283	0.239	0.233
甘州区	18	15	18.22	95.00	82.61	4.985	0.277	0.219
民乐	15	14	9.22	76.00	73.08	3.583	0.192	0.263
肃南	17	13	1.61	82.61	73.08	3.717	0.205	0.241
高台	14	13	8.55	79.17	82.61	2.400	0.264	0.253
山丹	14	13	0.19	79.17	73.08	2.704	0.200	0.246
玉门	12	13	2.89	76.00	73.08	2.000	0.219	0.267
永昌	13	12	7.23	70.37	70.37	2.276	0.167	0.286
金川区	13	11	1.70	73.08	70.37	2.130	0.169	0.271
民勤	4	11	0.09	36.54	59.38	1.140	0.097	1.389
肃北	1	8	0.00	51.35	42.22	1.000	0.088	0.456
天祝	5	7	0.17	59.38	70.37	1.538	0.152	0.319
古浪	4	7	1.94	57.58	67.86	1.360	0.152	0.328
阿克塞	3	2	0.00	54.29	59.38	1.000	0.111	0.412
均值	12.6	12.6	7.35	76.87	74.24
标准差	5.65	3.86	7.58	16.76	11.18
方差	33.62	15.73	60.48	295.96	131.59
最小值	11	1	0	36.54	42.22
最大值	18	17	24.63	95.00	90.48

Table 5 Spatial structure model of tourism in Hexi Corridor

形式	项目	级别	内容
点	1个中心	一级发展点	敦煌市
	4个增长极	二级发展点	凉州区、甘州区、肃州区、嘉峪关市
	15发展节点	三级发展点	瓜州县、临泽县、金塔县、肃南裕固族自治县、玉门市、高台县、山丹县、民乐县、金川区、永昌县、天祝藏族自治县、民勤县、阿克塞哈萨克族自治县、古浪县、肃北蒙古族自治县
线	1条发展主轴	一级发展轴	兰新铁路、连霍高速、沪霍线
	2条扩展轴	二级发展轴	策磨线、连霍高速、G0611、G3017、S17
	2条扩展轴	二级发展轴	柳格高速、S303、G215、G571、敦格铁路
面	3个旅游地系统	大敦煌旅游地系统	敦煌市、瓜州县、肃北蒙古族自治县、阿克塞哈萨克族自治县
		酒-嘉旅游地系统	肃州区、嘉峪关市、瓜州县、玉门市、金塔县
		张-武旅游地系统	甘州区、凉州区、金昌市、天祝藏族自治县、民勤县、肃南裕固族自治县、山丹县、高台县、古浪县、临泽县

Fig.4 Hexi Corridor tourism spatial pattern map

References 54

1	王永明，王美霞，吴殿廷，等.基于ZINB模型的中国省域间入境旅游流影响因素［J］.经济地理，2018，38（11）：234-240.
2	保继刚，楚义芳.旅游地理学［M］.北京：高等教育出版社，1999：1-4.
3	唐顺铁，郭来喜.旅游流体系研究［J］.旅游学刊，1998，9（3）：38-41.
4	Anthony W， Wilbur Z.On some patterns in international tourist flows［J］.Economic Geography，2016，46（4）：549-567.
5	Raymond Y.A simultaneous model of tourism flow，spending and receipts［J］.Tourism Economics，1999，5（3）：251-260.
6	Gustavsson P， Nordström J.The impact of seasonal unit roots and vector ARMA modelling on forecasting monthly tourism flows［J］.Tourism Economics，2001，7（2）：117-133.
7	Marrocu E， Paci R.Different tourists to different destinations.Evidence from spatial interaction models［J］.Tourism Management，2013，39（12）：71-83.
8	Coshall J.Spectral analysis of international tourism flows［J］.Annals of Tourism Research，2000，27（3）：577-589.
9	Lozano S， Gutierrez E.A complex network analysis of global tourism flows［J］.International Journal of Tourism Research，2018，20（5）：588-604.
10	杨兴柱，顾朝林，王群.旅游流驱动力系统分析［J］.地理研究，2011，30（1）：23-36.
11	张佑印，顾静，马耀峰，等.北京入境旅游流分级扩散模式及动力机制分析［J］.人文地理，2012，27（5）：120-127.
12	O'Connor A， Zerger A， Itami B.Geo-temporal tracking and analysis of tourist movement［J］.Mathematics and Computers in Simulation，2005，69（1）：135-150.
13	Orellana D， Bregt A， Ligtenberg A，et al.Exploring visitor movement patterns in natural recreational areas［J］.Tourism Management，2012，33（3）：672-682.
14	纪小美，陈金华，付业勤.中国入境旅游流的收敛与空间溢出效应分析［J］.旅游科学，2015，29（4）：47-60.
15	刘法建，张捷，章锦河，等.旅游流空间数据获取的基本方法分析：国内外研究综述及比较［J］.旅游学刊，2012，27（6）：101-109.
16	Huang X， Zhang L， Ding Y. The Baidu Index uses in predicting tourism flows：a case study of the Forbidden City［J］. Tourism Management，2017，58（2）：301-306.
17	闫闪闪，徐红罡.节庆事件对区域旅游流空间网络的影响效应和机制研究［J］.人文地理，2023，38（1）：181-192.
18	卢淑莹，黄鑫，陶卓民.基于地理标记照片的入境游客空间特征与移动轨迹：以南京市为例［J］.自然资源学报，2021，36（2）：315-326.
19	张鲜鲜，李婧晗，左颖，等.基于数字足迹的游客时空行为特征分析：以南京市为例［J］.经济地理，2018，38（2）：226-233.
20	章锦河，张捷，李娜，等.中国国内旅游流空间场效应分析［J］.地理研究，2005，24（2）：293-303.
21	杨勇，眭霞芸，刘震.中国省际虚拟旅游流网络结构的空间演变特征研究［J］.地理科学进展，2022，41（8）：1349-1363.
22	徐冬，黄震方，黄睿.基于空间面板计量模型的雾霾对中国城市旅游流影响的空间效应［J］.地理学报，2019，74（4）：814-830.
23	张春晖，马耀峰，白凯.旅游流与目的地系统耦合研究：以六大城市入境旅游为例［J］.资源科学，2016，38（6）：1013-1027.
24	姚云霞，管卫华，李在军.江苏省入境旅游流的时空演变及影响因素分析［J］.旅游科学，2016，30（5）：52-62.
25	杨国良，张捷，艾南山，等.旅游流齐夫结构及空间差异化特征：以四川省为例［J］.地理学报，2006，61（12）：1281-1289.
26	方叶林，黄震方，李经龙，等.中国市域旅游流网络结构空间分异及其效应研究：基于携程旅行网的大数据挖掘［J］.自然资源学报，2022，37（1）：70-82.
27	王金莹，吴晋峰，唐澜，等.基于SNA的中国入境欧洲旅游流网络性质和结构特征研究［J］.人文地理，2013，28（6）：147-153.
28	王朝辉，汤陈松，乔浩浩，等.基于数字足迹的乡村旅游流空间结构特征：以浙江省湖州市为例［J］.经济地理，2020，40（3）：225-233.
29	Okafor L， Khalid U， Burzynska K.The effect of migration on international tourism flows： the role of linguistic networks and common languages［J］.Journal of Travel Research，2022，61（4）：818-836.
30	石建中，范齐.亚太经合组织旅游流网络结构演化及影响因素［J］.自然资源学报，2022，37（8）：2169-2180.
31	马丽君，肖洋.湖南省居民省内旅游流的集聚扩散时空特征：基于网络关注度数据的分析［J］.旅游导刊，2018，2（2）：40-55.
32	李磊，陶卓民，陆林，等.贵州省避暑旅游流网络结构特征及其影响因素［J］.地理研究，2021，40（11）：3208-3224.
33	付琼鸽，刘大均，胡静，等.湖北省旅游流网络结构的特征与优化［J］.经济地理，2015，35（3）：191-196.
34	朱冬芳，虞虎，刘青青，等.入藏旅游流网络结构特征与组织模式：基于团队游和自助游视角的比较分析［J］.地理科学进展，2021，40（5）：812-824.
35	程雪兰，方叶林，苏雪晴，等.中国东部沿海5大城市群旅游流网络结构空间分布特征研究［J］.地理科学进展，2021，40（6）：948-957.
36	吴姗姗，王录仓，刘海洋.黄河流域旅游流网络结构特征研究［J］.经济地理，2020，40（10）：202-212.
37	谢诗光.浙江省县际经济联系网络结构演化分析［J］.世界地理研究，2020，29（4）：738-749.
38	张清源，李磊，陆林.旅游体验视角下旅游流网络结构比较研究：以黄山市为例［J］.世界地理研究，2020，29（6）：1213-1225.
39	王金伟，王国权，刘乙，等.井冈山红色旅游流时空分布及网络结构特征［J］.自然资源学报，2021，36（7）：1777-1791.
40	丛丽，李淑瑜，洪静萱，等.全国红色旅游景区旅游流网络空间结构研究［J］.干旱区资源与环境，2021，35（12）：188-194.
41	董培海，李庆雷，李伟.中国旅游流研究的现状、问题及展望［J］.世界地理研究，2015，24（4）：152-162.
42	张小清，张建新，刘培学，等.边疆省域旅游流的网络结构及影响因素：基于在线预定数据分析的云南省实证研究［J］.世界地理研究，2023，31（4）： 837-848.
43	刘军.整体网分析讲义：UCINET软件使用指南［M］.上海：上海人民出版社，2014：5-6.
44	李磊，陆林.合福高铁沿线旅游地合作网络与模式［J］.自然资源学报，2019，34（9）：1917-1932.
45	张妍妍，李君轶，杨敏.基于旅游数字足迹的西安旅游流网络结构研究［J］.人文地理，2014，29（4）：111-118.
46	杨兴柱，顾朝林，王群，等.南京市内部旅游客流空间测度与模拟［J］.地理科学，2011，31（7）：802-809.
47	郭峰，吴晋峰，王鑫，等.基于SNA的西安入境旅游市场“倒二八”结构研究［J］.人文地理，2011，26（5）：127-132.
48	陆大道.关于“点-轴”空间结构系统的形成机理分析［J］.地理科学，2002，22（1）：1-6.
49	徐清.基于点-轴系统理论的宁波乡村旅游空间结构优化［J］.经济地理，2009，29（6）：1042-1046.
50	郭来喜，吴必虎，刘锋，等.中国旅游资源分类系统与类型评价［J］.地理学报，2000，55（3）：294-301.
51	张补宏，徐施.长三角区域旅游合作问题及对策探讨［J］.地理与地理信息科学，2009，25（6）：101-104.
52	靳诚，徐菁，陆玉麒.长三角区域旅游合作演化动力机制探讨［J］.旅游学刊，2006，21（12）：43-47.
53	陈雯，王珏，孙伟.基于成本-收益的长三角地方政府的区域合作行为机制案例分析［J］.地理学报，2019，74（2）：312-322.
54	冯学钢.推动长三角文旅融合与一体化发展研究［J］.科学发展，2021，148（3）：52-61.

[1]	Lingfei Zhong, Lihua Zhang. Changes in temperature and precipitation in the plain area of Hexi Corridor in 2000-2020 [J]. Journal of Desert Research, 2023, 43(2): 264-270.
[2]	Xuening Li, Xianying Xu, Xuemei Yang, Guiheng Zheng, Hujun Liu, Guiquan Fu, Fang Chen, Xiaoyun Bian. Health assessment of farmland shelter belt in Hexi Corridor based on DPSIR model [J]. Journal of Desert Research, 2023, 43(1): 234-243.
[3]	Xiaoyun Cheng, Qin Zhang, Fangfang Lan, Yuan Li, Yaxuan Han, Limin Zhang, Yanke Yang, Xinyuan Wang. Dynamic characteristics and driving factors of grassland desertification in Hexi Corridor [J]. Journal of Desert Research, 2022, 42(6): 134-141.
[4]	Mei Shao, Lipeng Ma, Xinyuan Wang, Xuehua Che, Fang Wang, Junfeng Lu, Wanyin Luo. The valuation of ecosystem service value of desertification grassland from 2004 to 2014 in Hexi Corridor， China [J]. Journal of Desert Research, 2022, 42(3): 63-73.
[5]	Lingge Wang, Rui Zhu, Zexia Chen, Zhenliang Yin, Rui Lu, Chunshuang Fang. Coupling effect of water-soil resources in Hexi Area of Gansu，China in 2000-2019 [J]. Journal of Desert Research, 2022, 42(2): 44-53.
[6]	Yanjun Guo, Linjuan Yang, Hong Chai, Yu Chen. Analysis of tourism competitiveness of five cities in Hexi Corridor based on factor analysis [J]. Journal of Desert Research, 2021, 41(5): 238-241.
[7]	Jiliang Liu, Wenzhi Zhao, Fengrui Li, Yibin Ba. Community dynamics of ground arachnid arthropods in a gravel gobi desert of the middle of the Hexi Corridor， China [J]. Journal of Desert Research, 2021, 41(3): 155-164.
[8]	Chuanhua Li, Huanhuan Yin, Tongbin Zhu, Min Zhou, Yutao Wang, Hao Sun, Hongjuan Cao, Haiyan Han. Impact of drought on net primary productivity of vegetation in arid and semi-arid areas： a case study of Hexi Corridor [J]. Journal of Desert Research, 2021, 41(1): 145-155.
[9]	Zhou Lifeng, Yang Rong, Zhao Wenzhi. Temporal evolution of soil water repellency in stabilized sand dunes in artificial sand fixation vegetation area on fringe of a desert [J]. Journal of Desert Research, 2020, 40(3): 185-192.
[10]	Li Yanying, Zhang Aiping, Li Hongying, Wang Fucun, Chen Ying, Zeng Ting. Relationship between Boundary Layer Height and Wind-sand Intensities over Hexi Corridor, China [J]. Journal of Desert Research, 2019, 39(5): 11-20.
[11]	Wang Xinyuan, Liu Shizeng, Chen Xiangshun, Wang Xiaojun, Wang Bin, Wan Xiang. Dynamic Changes and Driving Factors of Oasis in Hexi Corridor [J]. Journal of Desert Research, 2019, 39(4): 212-219.
[12]	Pan Kaijia, Zhang Zhengcai, Dong Zhibao, Zhang Caixia, Li Xingcai. Physicochemical Characteristics of Surface Sediments of Crescent-shaped Sand Dunes in the Hexi Corridor, Gansu, China [J]. Journal of Desert Research, 2019, 39(1): 44-51.
[13]	Zhang Jian, Chen Jia, Huang Xin, Wang Ziqiao. Spatio-temporal Evolution of Urban Economic Vulnerability and Influence Factors in the Hexi Corridor Region: Restriction of Water Resources [J]. Journal of Desert Research, 2019, 39(1): 203-211.
[14]	Li Danhua, Long Xiao, Wen Xiaopei, Jiang Yin, Meng Xiaowen. Influence of Underlying Surface on Dust Weatherin the Entrance of the Hexi Corridor [J]. JOURNAL OF DESERT RESEARCH, 2017, 37(6): 1210-1218.
[15]	Guan Mengluan, Zhang Zhengcai, Dong Zhibao. Wind-blown Sand Disaster Risk Assessment in the Hexi Corridor Based on RS and GIS [J]. JOURNAL OF DESERT RESEARCH, 2017, 37(5): 830-835.

Research on structural characteristics and optimization of tourism flow network in Hexi Corridor

RichHTML

PDF

Knowledge

Abstract

Cite this article

share this article

Figures/Tables 9

References 54

Related Articles 15

Recommended Articles

Metrics

Comments