检索结果-内蒙古大学图书馆

干旱区资源与环境 2022年第2期36卷 171-177页

作者：文娜娟孙凤芝贾衍菊山东师范大学商学院济南250014

科学认识景区游客旅游消费的影响因素是优化景区市场供给、推进旅游消费转型升级的必然要求。文中从时空视角构建景区游客旅游消费影响因素模型,将游客空间移动GPS数据与问卷调研数据相匹配,聚类分析获得5类时空行为模式。在此基础上,... 详细信息

科学认识景区游客旅游消费的影响因素是优化景区市场供给、推进旅游消费转型升级的必然要求。文中从时空视角构建景区游客旅游消费影响因素模型,将游客空间移动GPS数据与问卷调研数据相匹配,聚类分析获得5类时空行为模式。在此基础上,运用分位数回归方法探讨时空行为模式及其他因素对景区游客旅游消费的复杂性影响。研究发现:1)台儿庄古城游客路径呈全天环游型、夜景直线型、半天复杂型、两天覆盖型与半天环游型5类时空行为模式,且游客更倾向聚集于通达性高的主动线进行短时夜景直线型游览。2)景区游客时空行为模式对旅游消费影响显著,以夜景直线型为基线,访问多条街道并在景区停留更长时间的全天环游型与两天覆盖型游客随着旅游消费水平的上升相关系数变大,延长游客在景区的停留时间并引导其访问更多的空间有利于提高旅游消费水平。

关键词：旅游消费影响因素时空行为模式分位数回归

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时空行为模式下的冰雪文化体验空间研究 ——以哈尔滨冰雪文化展馆为例

时空行为模式下的冰雪文化体验空间研究 ——以哈尔滨冰雪文化展...

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作者：程小桐黑龙江大学

学位级别：硕士

论文以“时空行为模式下的冰雪文化体验空间研究——以哈尔滨冰雪文化展馆为例”为选题,主要是因为哈尔滨是世界冰雪文化的发源地之一,并素有“冰城”之称。冰雪文化作为哈尔滨这座城市文化的载体,既可以展现这座城市的特色,也可以展现... 详细信息

论文以“时空行为模式下的冰雪文化体验空间研究——以哈尔滨冰雪文化展馆为例”为选题,主要是因为哈尔滨是世界冰雪文化的发源地之一,并素有“冰城”之称。冰雪文化作为哈尔滨这座城市文化的载体,既可以展现这座城市的特色,也可以展现人民的风俗文化。其不仅仅是需要整个城市冬季的娱乐活动,如观赏、游玩、休闲等,还承载着哈尔滨人多年来的精神和记忆,对政治、经济、文化生活产生巨大影响。黑龙江省人民政府在新闻发布会上讲到,自2023年11月8日将在全省开展冬季冰雪旅游“百日行动”,并且优化冰雪旅游系列项目,提升旅游服务质量。大力发展冰雪文化旅游产业,将黑龙江打造成为国际冰雪旅游度假胜地。首先对选题背景、目的及意义做出分析,并且对地域文化、时空行为模式、文化展馆以及体验式设计相关概念做详细概述,探讨了时空行为模式对参观者行为、知觉的影响,结合具体案例进行分析,并将时空行为模式为重点贯穿展馆空间设计。其次对现存展馆进行深入分析,从而总结现存的问题,并确立设计理念、提出设计策略,并将其应用到展馆空间设计中。再次对本次展馆空间设计进行分析,主要对冰雪实体展区、冰雪文化历史展区、体验区做主要设计,并将时空行为模式与冰雪文化历史完美融合,使参观者在参观过程中能够真切地体验到冰雪历史文化。最后为结语与展望,希望加深大众对于冰雪文化的深刻理解和感受,并唤醒大众对冰雪文化的情感认知,为弘扬与传承哈尔滨的冰雪文化。

关键词：冰雪文化时空行为模式体验空间设计

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基于时间地理学的景区旅游者时空行为模式研究--以北京颐和园为例

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旅游学刊 2009年第6期24卷 82-87页

作者：黄潇婷北京大学城市与环境学院旅游研究与规划中心北京100871

本文以景区旅游者时空行为模式为研究对象,尝试将时间地理学研究方法引入旅游者行为研究中,并通过实证研究在时空路径聚类要素方面进行探索。研究表明,时间、空间、活动和路径是景区内部旅游者时空行为模式汇总的重要因素;差异度和显著... 详细信息

本文以景区旅游者时空行为模式为研究对象,尝试将时间地理学研究方法引入旅游者行为研究中,并通过实证研究在时空路径聚类要素方面进行探索。研究表明,时间、空间、活动和路径是景区内部旅游者时空行为模式汇总的重要因素;差异度和显著度可以作为聚类量化要素选择的指标;颐和园旅游者群体按时空行为模式聚类为6个类型。刻画旅游者时空行为模式,有助于研究者更好地理解旅游者的活动过程和需求情况,对优化景区产品和提高旅游者体验质量有重要理论意义和实践意义。

关键词：时间地理学旅游者行为时空行为模式颐和园

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基于GNSS轨迹数据的华山景区旅游者时空行为模式研究

基于GNSS轨迹数据的华山景区旅游者时空行为模式研究

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作者：王冰雪山东科技大学

学位级别：硕士

随着旅游发展数字化、互联网发展智能化、信息技术发展便捷化，旅游资源交换与共享进入新阶段。信息通讯技术与智能手机的快速发展使时空数据的获取变得更加简单可行。GNSS轨迹、位置照片等数据为游客时空行为的研究带来了全新的数据源... 详细信息

随着旅游发展数字化、互联网发展智能化、信息技术发展便捷化，旅游资源交换与共享进入新阶段。信息通讯技术与智能手机的快速发展使时空数据的获取变得更加简单可行。GNSS轨迹、位置照片等数据为游客时空行为的研究带来了全新的数据源，拓宽了旅游研究的视角。旅游是指旅游者在旅途发生空间位置移动时所产生的一系列旅游行为，利用游客轨迹数据深入挖掘游客在景区内的时空行为规律，了解游客的旅游动机，对于景区的规划设计、游客管理及市场营销等具有重要意义。　　本文在山岳型旅游景区、游客时空行为、游客路径轨迹、旅游目的地形象感知和时间地理学等概念与理论的指导下，对游客时空行为的相关研究做了全面梳理。确定了以中国著名山岳型景区华山为研究对象，基于两步路网站上的由GNSS传感器记录的游客轨迹和位置照片数据，通过气候舒适度指数、马尔可夫链、聚类分析及卷积神经网络模型等方法分析游客时空行为模式，试图深化对小尺度游客时空行为规律与模式的认知，以期为提高游客的旅游体验、加强景区旅游管理提供指导和建议。主要研究结果如下:　　(1)在游客时间行为特征上。华山景区旅游季节性相对较弱，高峰期集中分布在4-10月，景区全年旅游热度主要受气候和节假日的双重影响。游客登山时间集中于上午8-10点，旅游活动平均时长为9时，与其他旅游目的地在一日内同游的可能性极小。游客拍照活动在日内的变化规律整体呈现“M”模式，5:00-5:59时段的增幅达到最高。　　(2)在游客空间行为特征上。华山景区客源市场的空间分布西北与东南两侧对比明显，这与客源地资源分布、经济发展水平、交通状况、入口分布密度等因素密切相关。游客轨迹的空间分布与华山景区路线相吻合，主要分布在“自古华山一条路”和主峰附近，空间集聚程度较高。依据游客拍摄数量和停留时长将华山景区划分为景色优美区、停留休息区和索道节点区三个功能。根据景点间的转移概率将游客移动模式总结为相邻转移型、跨越转移型和中心转移型三种模式，总体上，游客在相距较近的景点间转移概率较大，随着景点间距离的增加，游客的转移概率也逐渐减少，呈现出距离衰减效应。　　(3)在游客时空行为特征上。华山景区的热点区域在不同时段都聚集在五个主峰及其周边，北峰游客的聚集度程度一直较高，11:00-16:59时段为北峰索道高压时段，11:00-13:59时段为西峰索道的运营高峰时段。有效样本的聚类分析显示，游客的时空行为模式被分为日间登山型、夜爬观日型和全天游览型3种，日间登山型旅游者样本数占到全部有效样本的70.57％，体现了多数游客探索自然，挑战自我的旅游动机。　　(4)在游客认知形象特征上。得到了建筑、自然、人物、交通/设施、动植物、文化和其他等7类旅游形象，其中游客对华山的自然、文化和建筑的关注度高。不同游客认知形象整体在空间上呈单核和多核两种形式的点状分布，不同认知形象的空间分布具有较明显差异。

关键词： GNSS轨迹数据时间地理学移动模式时空行为模式华山景区

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基于移动轨迹数据的城市旅行者时空行为模式研究

基于移动轨迹数据的城市旅行者时空行为模式研究

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作者：骆彦彦东华大学

学位级别：硕士

随着高铁、飞机等交通技术的成熟发展，跨城的旅行需求日益增加。针对以城市为旅行目的地的旅行者的时空行为模式进行研究，可以为城市间旅行交通路线规划、旅行产品优化等提供参考依据。本文基于用户真实的时空基站数据及旅行目的地城... 详细信息

随着高铁、飞机等交通技术的成熟发展，跨城的旅行需求日益增加。针对以城市为旅行目的地的旅行者的时空行为模式进行研究，可以为城市间旅行交通路线规划、旅行产品优化等提供参考依据。本文基于用户真实的时空基站数据及旅行目的地城市的地标数据对城市旅行者的时空行为进行研究，提取城市旅行者的时空行为特征，使用改进的K-prototype算法进行模式聚类，分析不同模式下城市旅行者的时空行为偏好。针对未知模式的旅行者使用KNN算法进行模式识别，提前预测城市旅行者的时空行为。　　首先本文基于规则的定义对城市旅行者进行识别与特征提取。通过城市旅行者与城市常住者的时空行为差异，给出城市旅行者定义并进行城市旅行者的识别，从海量的轨迹数据筛选出城市旅行者的样本数据。针对无旅行语义的手机位置数据及旅行目的地的地标数据，结合时间阈值判定法及网络切分法对旅行者的旅行停留点进行判定，获取旅行序列数据。然后提取其旅行轨迹序列、旅行方式、旅行时间、旅行距离四个维度的旅行时空特征，构建城市旅行者时空特征数据集。　　其次基于改进的K-prototype进行模式聚类。在聚类过程中，将上文提取的城市旅行者时空行为特征集，作为聚类输入的参数。使用欧几里得距离计算数值特征的距离，使用海明威距离计算分类特征的距离，使用Smith-Waterman算法计算旅行序列特征的距离，将不同类型的距离加权求和作为样本之间的距离。最后输出城市旅行者的聚类结果并使用轮廓系数作为聚类效果的评价指标。　　然后提出一种基于旅行者部分信息对其全量时空行为进行识别的方法。在对城市旅行者的时空行为识别过程中，将聚类结果作为样本数据的标签，提取每个模式的N个关键用户的部分特征数据作为训练数据，同时提取新用户的特征集合作为测试数据，使用KNN算法进行新用户时空行为的识别。　　最后以上海市的地标数据及城市旅行者的样本数据应用聚类方法，得出城市旅行者的8种不同模式，发现不同客源地的城市旅行者在旅行时间分配、旅行距离考量、旅行路线规划、住宿点选取等的偏好。使用关键用户到达旅行目的地第一天的特征数据进行城市旅行者的时空行为预测，证明了该方法的有效性。

关键词：城市旅行者轨迹数据时空行为模式模式识别 K-prototype算法

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基于怀旧理论的游客在景区内部的时空行为模式研究——以广东省博物馆为例

基于怀旧理论的游客在景区内部的时空行为模式研究——以广东省博...

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作者：任小乐华南理工大学

学位级别：硕士

与实践界的景区游客管理水平亟需提高、怀旧旅游消费盛行相比,理论界关于此方面的研究却并不多见。本文以怀旧理论为基础,以广东省博物馆为案例研究地,通过结构化访谈法、文献分析法构建适用于广东省博物馆游客的怀旧动机倾向测量量表,... 详细信息

与实践界的景区游客管理水平亟需提高、怀旧旅游消费盛行相比,理论界关于此方面的研究却并不多见。本文以怀旧理论为基础,以广东省博物馆为案例研究地,通过结构化访谈法、文献分析法构建适用于广东省博物馆游客的怀旧动机倾向测量量表,同时采用活动日志调查法进行实地调研。在数据分析上,以游客在怀旧动机倾向测量量表上的得分为聚类依据,通过SPSS聚类分析法将广东省博物馆游客聚类为三种类型。在此基础上,以时间要素、空间要素、活动要素为聚类要素,刻画出不同怀旧动机倾向游客的时空行为模式,并对不同怀旧动机倾向游客的时空行为模式进行对比研究。本文的研究结论如下:(1)通过SPSS聚类分析法,可将广东省博物馆游客划分为综合怀旧型游客、虚拟怀旧型游客和非怀旧型游客三种类型,且综合怀旧型游客为主要游客群体,三种类型游客在区域来源上有较大差异;(2)以时间要素、空间要素、活动要素为主要聚类要素,可刻画出广东省博物馆游客的九种时空行为模式,其中综合怀旧型游客包括五种时空行为模式,虚拟怀旧型游客包括三种时空行为模式,非怀旧型游客包括一种时空行为模式;(3)不同怀旧动机倾向的游客在空间行为、时间行为上有较大差异,在空间行为上虚拟怀旧型游客更倾向于常设展厅,综合怀旧型游客更倾向于新设展厅,非怀旧型游客则更倾向于景区化布置的自然资源展厅;在时间行为上,虚拟怀旧型游客在历史文化展厅和自然资源展厅中所停留时间有明显差异,而综合怀旧型游客在这两个展区所停留时间并无明显差异。此外,在研究中发现,游客在广东省博物馆各个展厅参观的频次和时间均呈现出自然馆、历史文化馆、三大艺术展厅、新设临时展厅递减的规律,而“活动单一、文化挖掘不够、不知道该展区”成为导致该现象的主要原因。针对以上研究结论,本文提出改善广东省博物馆游客管理水平的三大建议:(1)从游客出发,定做“动机型”游览线路;(2)使用多种手段打造“饱满型”展馆;(3)加强展品宣传创建“平衡型”展馆。

关键词：怀旧理论时空行为模式广东省博物馆

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基于怀旧动机的景区内部游客时空行为模式研究——以广东省博物馆为例

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中大管理研究 2015年第3期10卷 22-40页

作者：江金波任小乐华南理工大学经济与贸易学院

目前国内外学者多从目的地外部或宏观尺度研究游客时空行为，专门针对微观尺度范围内游客时空行为的研究非常少见。与此同时，怀旧心理被广泛运用到旅游产品开发当中，但鲜有学者对怀旧动机做细化研究。文章选取广东省博物馆新馆为案例... 详细信息

目前国内外学者多从目的地外部或宏观尺度研究游客时空行为，专门针对微观尺度范围内游客时空行为的研究非常少见。与此同时，怀旧心理被广泛运用到旅游产品开发当中，但鲜有学者对怀旧动机做细化研究。文章选取广东省博物馆新馆为案例研究地，通过活动日志调查获取游客时空行为信息，借助怀旧心理理论，构建怀旧动机倾向测量量表，将其到访游客划分为直接怀旧型游客、间接怀旧型游客和非怀旧型游客三种类型，刻画出不同怀旧动机类型游客的时空行为模式，并进行对比研究。结果表明不同怀旧动机倾向的游客在活动行为上无明显差异，但在时间行为、空间行为上却表现出明显差异。本研究对丰富微观尺度范围内游客时空行为理论、优化景区内部游览线路、提高景区游客管理水平具有重要指导意义。

关键词：怀旧动机时空行为模式广东省博物馆

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基于移动通话数据的个人时空行为模式挖掘:性别、年龄的影响

基于移动通话数据的个人时空行为模式挖掘:性别、年龄的影响

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中国地理学会百年庆典

作者：康朝贵高松马修军北京大学遥感与地理信息系统研究所北京大学视觉与听觉信息处理国家重点实验室

随着社会的发展,人们越来越强调"以人为本",基于个人和特定群体的社会研究显得越来越重要。而多元化的社会、多样化的生活方式和个性化的社会单元群体,要求地理学在寻找社会中人的活动的一般规律的同时,关注不同社会群体间的... 详细信息

随着社会的发展,人们越来越强调"以人为本",基于个人和特定群体的社会研究显得越来越重要。而多元化的社会、多样化的生活方式和个性化的社会单元群体,要求地理学在寻找社会中人的活动的一般规律的同时,关注不同社会群体间的差异性。

关键词：时空行为模式性别年龄移动通话数据

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租车自驾游时空行为模式

租车自驾游时空行为模式

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第四届中国旅游交通大会

作者：戈艺澄戢晓峰昆明理工大学交通工程学院

伴随"互联网+"和共享经济的深入发展，租车自驾游逐渐成为旅游与交通融合发展的重要衔接点.文章应用数理统计法和空间分析法，微观和宏观、定量与定性相结合，系统解析国内租车自驾游的时空行为模式.研究发现：①国内租车自... 详细信息

伴随"互联网+"和共享经济的深入发展，租车自驾游逐渐成为旅游与交通融合发展的重要衔接点.文章应用数理统计法和空间分析法，微观和宏观、定量与定性相结合，系统解析国内租车自驾游的时空行为模式.研究发现：①国内租车自驾旅游者由于节假日租车难、租车贵，倾向于选择避开节假日，错峰出行，西北地区租车自驾游时长、游距和消费普遍高于其他地区;②国内租车自驾游呈现明显的"环山、环岛、环湖、环海"和自驾"美丽公路"的"四环一路"特征.去程和返程中，单一交通方式中的航空覆盖率均为最高，返程的组合交通方式相比去程占比有所降低;③四种租车自驾游模式占比依次为：异地租车跨城自驾游(78.7%)＞异地租车同城自驾游(18.3％)＞本地租车跨城自驾游(2.2％)＞本地租车同城自驾游(0.8％).异地租车同城自驾游主要分布在华东、华北、华南、华中地区.④租车自驾游的客源地和目的地之间存在显著的两端极化特征，华东和华北地区是目前国内租车自驾游的主要客源地.西北的甘肃、新疆，西南的贵州、云南、西藏，华南的三亚、桂林等是国内租车自驾游的主要目的地.

关键词：租车自驾游旅游流时空行为模式

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观赛旅游者时空行为特征与模式研究 ——以2019年中国网球公开赛为例

观赛旅游者时空行为特征与模式研究 ——以2019年中国网球公开赛...

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作者：杨紫晨陕西师范大学

学位级别：硕士

“体育”和“旅游”均是人类社会发展到一定程度的产物,两者在娱乐性以及限制性条件上表现出高度的统一,体育活动的“参与性”和“观赏性”更是更高级别旅游活动产生和发展必要条件。随着节假日调整、带薪休假制度的完善及人均可支配收... 详细信息

“体育”和“旅游”均是人类社会发展到一定程度的产物,两者在娱乐性以及限制性条件上表现出高度的统一,体育活动的“参与性”和“观赏性”更是更高级别旅游活动产生和发展必要条件。随着节假日调整、带薪休假制度的完善及人均可支配收入水平的不断提高,人们对旅游的需求不断发生变化,旅游的类型不断丰富,“体育”和“旅游”之间的强烈“默契”使得二者逐渐融合并蓬勃发展,兼具观赏、参与、体验为一体的观赛旅游得以产生。中国网球公开赛是我国乃至亚洲地区级别最高、规模最大的男女合赛网球赛事,办赛之初便成为我国体育旅游发展壮大的重要引擎,故在观赛旅游研究中具有较强的典型性和代表性;近年来,前往中国网球公开赛举办地进行观赛旅游的群体不断壮大,但是在以往的体育旅游研究中却较少关注旅游的行为主体——人,中国网球公开赛观赛群体年均稳定在20万上下,形成了较为稳定的客源市场;同时,观赛旅游者和中国网球公开赛举办方的矛盾日益加深,关注观赛旅游者逐渐成为行业和学界的共同需求。基于此,本文以2019年中国网球公开赛观赛旅游者为研究对象,定量分析与定性研究相结合,首先利用GIS、距离使用曲线、游客集中度系数、市场集中度描述了 2019年中国网球公开赛观赛旅游客源空间分布特征;其次利用数理统计和GIS空间分析对2019年中国网球公开赛观赛旅游者时间行为特征和空间行为特征进行了分析;并结合参与式观察法进一步归纳得出了 2019年中国网球公开赛观赛旅游者的时空行为模式;最后,探讨了基于上述研究结果的中国网球公开赛可持续发展与良性运营对策与建议。主要研究内容与结果如下:(1)基于问卷调查等一手资料,利用SPSS对2019年中国网球公开赛观赛旅游者的人口学统计特征和出游特征进行了描述性统计,统计发现:2019年中国网球公开赛观赛旅游者性别比例差异较大,近一半观赛旅游者收入区间在5000—15000之间,年龄段以20—30岁为主,同时观赛旅游者学历层次也比较高;在出游特征方面,高铁是观赛旅游者从客源地到达目的地的主要交通工具,城市轨道交通成为连接北京市域内各节点的首选交通工具。同时,分析表明观赛旅游者的出游动机不唯一,且重游率较高。利用GIS绘制了 2019年中国网球公开赛客源空间分布图,发现除宁、藏、台、港、澳外,各地均有客源分布;与北京相邻的冀、辽、晋、豫、陕、鲁等省是主要客源地,但远端的沪和粤客源也较多;研究发现,1090千米半径内包含了 49%的样本,此半径内为中国网球公开赛观赛旅游的主要客源地。基于样本绘制了 2019年中国网球公开赛观赛旅游者空间使用曲线,发现2417千米半径内均有观赛旅游者分布;该曲线是基本型、U型和Maxwell-Boltzman三种曲线的复合;同时认为1734千米是2019年中国网球公开赛的引力场半径。2019年中国网球公开赛观赛旅游者的游客集中度系数为183.9133、市场集中度为0.3467。(2)基于2019年中国网球公开赛观赛旅游者时间行为和空间行为数据。首先绘制了进出国家网球中心观赛旅游者数量变化图,显示10点为入园高峰;14—15点两条曲线相交,此时园区内观赛旅游者数量最多;20—22点为出园最高峰,且凌晨仍有观赛旅游者离开。其次绘制了观赛旅游者出游时间玫瑰图,表明5天是大部分观赛旅游者的出游时长;同时大部分观赛旅游者在国家网球中心进行观赛的时长在5天以下。其次就住宿地点、到访景点、节点轨迹进行了研究,发现林萃桥是观赛旅游者首选住宿地,住宿地点大都分布在轨道交通站点或交汇点,住宿地点整体呈现“单中心”的“反逗号”形态;在到访景点热度上,国家网球中心到访率最高,其次是故宫、天安门;通过研究其节点轨迹发现,国家网球中心是观赛旅游者的始发节点,且轨迹主要沿北京市中轴线布局。(3)2019年中国网球公开赛观赛旅游者时空行为模式。根据国内外前人研究成果、2019年中国网球公开赛观赛旅游者时空行为特征数据、中国网球公开赛的特殊性归纳了观赛旅游者者时空行为模式。发现次中期时间行为模式为“5-5-4”;短期时间行为模式为“当天进——当天出”和“当天进——第二天出”两类。大尺度空间行为特征为“集聚——北京——扩散”;中尺度空间行为模式包含“单一目的型”、“途中型”、“大本营型”三类;小尺度空间行为模式为“途中型”。本文的主要创新点在于将时间地理学、旅游地理学、行为地理学的理论引入到体育旅游的研究中,并尝试用空间——行为互动理论解释研究结果,丰富了体育旅游研究视角、完善了体育旅游研究内容;尝试用参与式观察法和地理信息系统相结合的混合方法研究网球观赛旅游者空间行为特征,同时归纳总结了其时空行为模式。

关键词：中国网球公开赛观赛旅游者时空行为特征时空行为模式

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