曹伟宏
, 何元庆
CAO Wei-hong, HE Yuan-qing
中图分类号: F592.7
文献标识码: A
文章编号: 1000-0690（2012）12-1459-06
收稿日期: 2011-11-12
修回日期: 2012-01-30
网络出版日期: 2012-12-20
版权声明: 2012 《地理科学》编辑部 本文是开放获取期刊文献，在以下情况下可以自由使用：学术研究、学术交流、科研教学等，但不允许用于商业目的.
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作者简介:
作者简介：曹伟宏（1976-）,女,满族,河北承德人,博士研究生,主要研究方向为旅游开发。E-mail:caowh@lzb.ac.cn
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摘要
利用丽江1954~2009年的气候资料,对丽江旅游气候舒适度进行了评价,划分出其等级和旅游适宜期年内分布;结合2006~2010年丽江海外旅游、国内旅游的客流量月指数,在对气候舒适度及特殊影响因素赋值的基础上,采用OLS方法建立线性回归方程。结果显示：气候舒适度与旅游地年内客流量变化有密切关系。海外客流量年内变化分2个时段,在10月~次年4月干季,受气候舒适度影响极其显著,此外还受新年、圣诞假期的影响,海外客流量月指数气候弹性系数为1.31%;在5~9月雨季则呈现较均匀分布状态,平均月指数为8.33%。国内游客客流量变化全年主要受气候舒适度影响,同时还受7、8月暑假及“十一”黄金周影响,客流量月指数气候弹性系数为0.56%。
关键词：
Abstract
Climate comfortable degree is an important factor that influences the tourist destinations. It directly affects yearly variation of tourist traffic. This article, using climate data in the past 54 years (1954-2009), makes a comment on the tourist climate comfort in Lijiang and divides grades of fitness and periodic distribution. Combining monthly visitors index of overseas tourists and domestic tourists in Lijiang in the past five years , based on numerical value of climate comfortable degree and fictitious factors, OLS method was adopt to establish the correlation of monthly visitors index and related climate comfortable degree and fictitious factors. The result shows that: 1) Yearly variation of overseas tourists is divided into two periods during the year. It is mainly affected by climate comfort degree in the dry season from October to April of the next year, and also affected by the New Year holiday. Monthly index of climatic coefficient of elasticity is 1.31%. It is more evenly distributed in the rainy season from May to September. The average monthly index of overseas tourism is 8.33%. 2) For domestic tourism, yearly variation of tourists is primarily affected by climate comfort degree during the year. Summer vacation in July and August, National Day “Golden Week” have effect also. The correlation of yearly variation of tourists and climate comfort degree is significantly. Monthly index of climatic coefficient of elasticity is 0.56%. This study provides scientific basis for the forecast of yearly variation of tourist traffic, and the development of tourism in Lijiang.
Keywords：
旅游地几乎都存在年内客流量在时间分布上的某一规律[1],其原因除了旅游资源和旅游设施的差异外,天气与气候舒适度的变化是主要的自然因素,另外人们的工作与休闲制度是主要的社会性因素[2],并且社会因素一般都是在自然因素形成的旅游季节性的基础上产生叠加作用[3],旅游气候舒适性与年内客流量分布之间有密切关系。国外对气候与旅游关系的研究较早、较系统全面[4~7],主要内容包括：气候对旅游目的地的影响[8,9],气候对旅游者的影响[10~13],旅游活动对气候的影响等[14,15]。国内的相关研究中多以气候论“气候”[16],主要内容包括旅游气候资源[17,18]、旅游气候舒适度[19,20]、气候与旅游者行为[21~23]等。近年来国际社会对全球气候变化的高度重视使得气候变化与旅游业的关系研究成为热点[24],但研究仍相对薄弱[25]。丽江市是国内外著名的旅游热点城市,本文统计了丽江1954~2009年气象资料,并以丽江近5 a以来的旅游统计资料为依据,对丽江市旅游气候舒适度与客流量年内变化的相关性进行探讨,以期为丽江市旅游业的科学发展规划提供参考依据。
气候舒适度是指人们无需借助任何避暑、驱寒措施就能保证生理过程正常进行且感觉舒适的气候条件[26],温湿指数THI (Thermal Humidity Index) 和风效指数K (Index of Wind Effect )是描绘气候舒适度的重要指标,此外人体可以通过着衣来改变不舒适感觉,所以还要考虑着衣指数ICL（Index of Clothing）,本文综合这3个指数全面科学地评价气候舒适度[19,26,27]。
THI=1.8t-0.55(1-f) (1.8t-26)+32 （1）
THI 的计算式是由俄国学者的有效温度计算式Et=Td- 0.55(1-f) (Td-58) 演变而来[19],Td 为华氏温度,换算成摄氏温度便得到式(1),t为环境温度（℃）,f为相对湿度（%）。温湿指数THI是通过温度和湿度的综合作用来反映人体与周围环境的热量交换。
K=-(10
式（2）中：V为环境风速（m/s）,t为环境温度（℃）,S为日照时数（h/d）。风效指数反映体表与周围环境之间的热交换[26,27]。
着衣指数采用澳大利亚学者Freitas 提出的标准模型[28]:
ICL=(33-t)/0.155H-(H+aRcosα)/H(0.62+19
式（3）中：t为环境温度（℃）;H代表人体代谢率的75%,本文取轻活动量下的代谢率,H=87 W/m2; a表示人体对太阳辐射的吸收情况,对于黑衣料多数情况下取0.06为最大值,本文取0.06;R表示垂直阳光的单位面积土地所接收的太阳辐射（W/m2） ;α为太阳高度角;V为风速（m/s）。
上述3个指数的分级标准及赋值参照有关文献的结论[19,22,26,27]（表1）,为了更准确、更方便地进行统计分析,将各指数等级数值化,因为寒冷和炎热都是影响旅游活动的不良气候,所以将其级别“e 、d、c 、b、A、B、C、D、E”赋值为“ -4、-3、-2、-1、0、-1、-2、-3、-4”,这个设定是一个根本的改变,把“c 、b、A、B”等符号设定为可计算的数值[19,22,26,27]。
表1 温湿指数、风效指数、着衣指数分级标准及赋值
Table 1 Grade standard of THI,K and ICL indices
| 温湿指数（THI） | 风效指数（K） | 着衣指数（ICL） | 级别 | 赋值N | |||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 范围 <40 | 感觉程度 极冷极不舒适 | 范围 <-1200 | 感觉程度 很冷 | 范围 >2.5 | 适宜衣着 羽绒或毛皮衣 | e | -4 |
| 40~45 | 寒冷,不舒适 | -1200~-1000 | 冷 | 1.8~2.5 | 便服加厚实外套 | d | -3 |
| 45~55 | 偏冷,较不舒适 | -1000~-800 | 冷凉 | 1.5~1.8 | 传统冬季常用服 | c | -2 |
| 55~60 | 清凉,舒适 | -800~-600 | 凉 | 1.3~1.5 | 春秋常用便服 | b | -1 |
| 60~65 | 凉,非常舒适 | -600~-300 | 舒适 | 0.7~1.3 | 衬衫和常用便服 | A | 0 |
| 65~70 | 暖,舒适 | -300~-200 | 暖 | 0.5~0.7 | 轻便的夏装 | B | -1 |
| 70~75 | 偏热,较不舒适 | -200~-50 | 暖热 | 0.3~0.5 | 短袖开领衫 | C | -2 |
| 75~80 | 闷热,不舒适 | 80~-50 | 热（t<32.8℃） | 0.1~0.3 | 热带单衣 | D | -3 |
| >80 | 极其闷热极不舒适 | >-50~80 | 炎热（t>32.8℃） | <0.1 | 短袖、短裤 | E | -4 |
一般而言,在炎热的地区或季节着重考虑热应力的舒适程度,而在较寒冷的地区或季节则注重冷应力影响[20]。丽江市位于青藏高原东南缘、滇西北中部,25°59′ N~27°56′N,99°23′E~ 101°31′E,海拔高、气温偏低、风速较大,炎热季节短暂甚至没有[29],所以探讨其综合气候舒适度时风效指数的影响权重更大。本文采用专家打分和层次分析法确定各指数的权重,建立一个新的适用于本区的旅游气候综合舒适度指数CCI（Comprehensive Comfort Index）：
CCI=0.6NK+0.3NTHI+0.1NICL （4）
式（4）中,NK、NTHI、NICL分别代表风效指数、温湿指数、着衣指数的赋值,并将综合舒适度指数赋值,标准如下：-0.2≤CCI≤0,最适宜,赋值为0;-0.5≤CCI<-0.2,适宜,赋值为-0.5;-1.0≤CCI<-0.5,较适宜,赋值为-1.0;-1.5≤CCI<-1.0,较不适宜,赋值为-2.0;CCI<-1.5不适宜,赋值为-3.0,这与文献的有关结论一致[16]。
丽江海拔2 393 m,多年平均气温12.8℃,年平均降水量900 mm 左右[30,31]。干、湿季分异明显,11 月~次年4 月为干季,干燥少雨,日照充足,气温日较差大;5~10 月降水丰沛[32]。本文数据来源于中国气象科学数据共享服务网 （http://cdc.cma.gov.cn/index.jsp）,采用公式（1）~（4）进行计算,得到表2所示丽江综合气候舒适度指数。结果显示,丽江仅冬三月12月、1月和2月为较不适宜旅游时期,3~11月均适宜出游,5~9月是最适宜期,属于春夏秋三季适宜型气候。
表2 丽江综合气候舒适度指数
Table 2 Comprehensive climate comfort index of Lijiang
| 月份(月) | THI | 赋值 | K | 赋值 | ICL | 赋值 | CCI | 评价结果 | 赋值 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 48 | -2 | -640.6 | -1 | 1.96 | -3 | -1.5 | 较不适宜 | -2 |
| 2 | 50 | -2 | -619.3 | -1 | 1.85 | -3 | -1.5 | 较不适宜 | -2 |
| 3 | 53 | -2 | -546.9 | 0 | 1.64 | -2 | -0.8 | 较适宜 | -1 |
| 4 | 57 | -1 | -456.6 | 0 | 1.42 | -1 | -0.4 | 适宜 | -0.5 |
| 5 | 61 | 0 | -357.3 | 0 | 1.18 | 0 | 0 | 最适宜 | 0 |
| 6 | 64 | 0 | -315.6 | 0 | 1.06 | 0 | 0 | 最适宜 | 0 |
| 7 | 64 | 0 | -307.0 | 0 | 1.07 | 0 | 0 | 最适宜 | 0 |
| 8 | 63 | 0 | -310.8 | 0 | 1.12 | 0 | 0 | 最适宜 | 0 |
| 9 | 60 | 0 | -349.2 | 0 | 1.23 | 0 | 0 | 最适宜 | 0 |
| 10 | 56 | -1 | -415.3 | 0 | 1.42 | -1 | -0.4 | 适宜 | -0.5 |
| 11 | 51 | -2 | -521.0 | 0 | 1.72 | -2 | -0.8 | 较适宜 | -1 |
| 12 | 47 | -2 | -603.1 | –1 | 1.93 | -3 | -1.5 | 较不适宜 | -2 |
丽江每年都吸引了大量国内外游客,游客量逐年递增,2010年达909.97万人,旅游综合收入112.46亿元（数据来源于丽江市统计局,http://lj.xxgk.yn.gov.cn）。
将丽江市各年内每月游客量除以各年总游客量（数据来源于丽江旅游局信息网,http://cx.xxgk.yn.gov.cn）得到游客量分月比重指数（表3）,将分月比重指数取均值后进行分析计算。为避开2008年汶川地震影响的特殊值,在计算时忽略了2008年的数值。2006年个别月份数据缺失,采用线性内插法补全。
表3 丽江游客量月比重指数
Table 3 Monthly visitors proportion index in Lijiang
| 月份 （月） | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 海外游客 | 6.39 | 7.34 | 8.77 | 9.54 | 8.42 | 7.88 | 8.65 | 8.80 | 7.91 | 9.59 | 8.90 | 7.82 |
| 国内游客 | 6.83 | 7.10 | 7.94 | 8.18 | 8.47 | 8.03 | 9.46 | 10.35 | 7.92 | 9.62 | 8.72 | 7.39 |
2006~2010年海外游客年内客流量均呈山岭型变化趋势（2008年除外）,年内月指数差值3.2%,变化不大,如图1所示。10月~次年4月,游客量明显表现出随气候舒适度的增减而增减,其中1月、2月天气寒冷,又逢国外圣诞、新年传统假期,游客较少,3月、4月、10月和11月出现客流高峰值,月指数都超过了8.7%,而5~9月虽然气候舒适度高,但游客接待量均低于4月与10月。这也与相关研究中的结论基本一致：入境游客重心在6~9 月移至哈尔滨、沈阳等最北方,在10月和11月重心南移[33]。另外,5~9月是丽江的集中降雨季节,月平均降水量169 mm,日平均日照时数仅为5.23 h,而10月~次年4月月平均降水量仅为17 mm。WTO指出趋日性是旅游者的一个重要的旅游偏好：人们会选择有明媚阳光和温暖气候的地方旅游[24],所以5~9月间降水多、日照少也应是此季节海外游客量与气候舒适度并未呈现相关性的重要原因之一。
图1 2006~2010年丽江市海外游客客流量年内变化
Fig.1 Monthly variation of overseas tourists in Lijiang
国内客流量年内变化亦呈山岭型变化趋势（2008年除外）（图2）,且随气候舒适度变化而变化。12月~次年2月气候寒冷、又逢传统节日春节,为旅游淡季,客流量月指数均低于7.4%,3~11月游客接待量月指数处于7.92%~10.35%, 其中7月和8月气候舒适度很高,又逢暑假,游客接待月指数高达9.46%和10.35%,10月受“十一”黄金周影响,月指数也出现峰值9.62%。年内月指数差值3.52%。
图2 2006~2010年丽江市国内游客客流量年内变化
Fig.2 Monthly variation of domestic tourists in Lijian
除气候舒适度对客流量变化产生影响之外,暑假、“黄金周”、春节、干湿季等特殊因素也产生影响。本文中使用虚拟指数来衡量其影响力,根据影响程度,将虚拟指数值设为“-1,0,0.5,1”等。下面以气候舒适度和特殊因素的虚拟指数为解释变化,与入境旅游、国内旅游客流量月指数建立回归方程,揭示客流量月指数中气候舒适度指数的弹性系数和边际效应。
海外游客量年内变化与气候舒适度呈现2个时段的相关性：在10月~次年4月,客流量与气候舒适程度呈现正相关的变化趋势,可通过OLS进行回归分析;而在5~9月游客量与舒适度的相关性不显著,月指数在7.88%~8.80%间变化,变幅很小,取月均指数8.33%,月指数模拟方程如下：
Qi为客流量月指数（%）,b1、b2为回归系数,Ci为气候舒适度指数的赋值,Hi为虚拟指数值,1月逢圣诞和新年假期,游客量减少,虚拟指数设为“-1”,其余月设为“0”。对回归方程进行检验：
1） 度量模拟方程的拟合优度,多元样本决定系数R2=RSS/TSS=0.985,修正样本决定系数
2） 用F检验法对回归方程进行显著性检验：F=292.50>F0.01（2,9）=8.02,线性回归在0.01水平上显著,表明气候舒适度指数Ci、虚拟指数Hi 对客流量月指数Qi的影响已达高度显著水平,客流量与气候舒适度及特殊因素影响之间的线性关系是显著的。
3） 用t检验对回归系数b1、b2进行显著性检验： t1=17.08> t0.001/2,9=4.781,气候舒适度对游客客流量的影响极其显著;t2=8.220> t0.001/2,9=4.781,虚拟指数因素对游客客流量有显著影响。
4） 分别对回归系数b1、b2建立置信度为99.9%的置信区间：b1的置信度为99.9%的置信区间为（0.945,1.685）,b2的置信度为99.9%的置信区间为（0.490,1.858）。
模型计算值与统计值的对比见图3,二者相关性较好,模拟方程较好地解释了气候舒适度与客流量变化之间的关系,10月~次年4月气候舒适度的变化对海外客流量的影响极其显著,此期间综合气候舒适度指数每上升(或下降) 1个单位,当月客流量的比重随之增加(或减少) 1.31%（弹性系数）。
图3 丽江海外游客月指数统计值与模拟值比较
Fig.3 Comparison of statistic number and simulated number of monthly index of overseas tourists
通过OLS进行回归分析,得到国内游客量月指数模拟方程: Qi =a+b1Ci+b2Hi=8.38+0.56Ci+1.79 Hi,式中Qi 为客流量月指数（%）,b1、b2为回归系数,Ci为气候舒适度指数的赋值,Hi 为虚拟指数值,将暑假7月的虚拟指数设为“0.5”, 暑假8月、“十一”黄金周设为“1”,其余月设为“0”。
1） R2=0.877,
2） F=31.600>F0.01（2,9）=8.020,线性回归在0.01水平上显著,表明气候舒适度指数Ci、虚拟指数Hi 对客流量月指数Qi的影响已达高度显著水平,客流量与气候舒适度及特殊因素影响之间的线性关系显著。
3） t1=3.510> t0.05/2,9=2.262,气候舒适度对游客客流量的影响是显著的;t2=5.290>t0.001/2,9=4.781,虚拟指数对游客客流量有极其显著的影响。
4） b1、b2置信度为95%的置信区间为（0.201,0.921）和（1.025,2.555）。
在该模型中反映出,综合气候舒适度指数每上升(或下降) 1个单位,当月客流量在全年中的比重随之增加(或减少) 0.56%（弹性系数）。由模型计算值与统计值的对比图4可见,二者相关性较好,说明模拟方程较好地解释了气候舒适度与客流量变化之间的关系。1月和11月的模拟值偏差较大,可能与会议、赛事旅游等有关。
图4 丽江国内游客月指数统计值与模拟值比较
Fig.4 Comparison of statistic number and simulated number of monthly index of domestic tourists
1） 利用温湿指数、风效指数、着衣指数来确定综合旅游气候舒适度是比较科学的一个方法,基于此方法给出了丽江适宜于旅游的等级和时段,该区旅游气候的优势十分明显,适游期很长,3~11月均较适宜旅游。
2） 分析2006 ~2010年丽江客流量统计资料,海外游客在3月、4月、10月和11月处于高峰,5~9月游客量适中,1月、2月天气较冷,且处于新年圣诞假期,是丽江入境旅游的淡季;国内游客3~11月均处于旅游季,其中7月、8月和10月为旺季,1月、2月和12月为旅游淡季,客流量年内变化与气候舒适度呈明显相关性。
3） 考虑气候和特殊因素的影响,通过对气候舒适度指数和特殊因素的数值化,采用虚拟变量的回归分析方法,建立了客流量月比重指数变化模型,模型显示,海外客流量年内变化分2个时段,在10月~次年4月干季,主要受气候舒适度影响,海外客流量月指数气候弹性系数1.31%,在5~9月则呈现均匀分布状态,平均值为8.33%;国内旅游则全年主要受气候舒适度影响,客流量月指数气候弹性系数0.56%。总之,气候舒适度是影响客流量年内变化的重要因素,此外一些非气候因素也产生影响。
4） 干季的海外游客流量对气候的弹性系数相较于国内旅游客流量来讲更大,表明这一时段内海外游客流量变化对气候更加敏感,在雨季则国内游客流量与气候舒适度的相关性更为明显。
5） 海外客流量在干季、雨季的变化趋势还有待于详细分析海外游客的本土气候及其偏好、认知等特征后,做深入探讨。
The authors have declared that no competing interests exist.
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南京市内部旅游客流空间测试与模拟 [J]. |
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骊山景区年内客流量峰林结构及成因分析 [J].
本文以西安市骊山风景名胜区为例,运用该景区2007年逐日客流量统计数据,分析了景区客流量年内变化规律及影响因素,研究发现：①景区客流量年内变化折线图形成优美的＂峰林结构＂,具有明显的分形特征,呈现周期性、相似性、对称性等特点;②年内客流量存在周内、月内和季节等不同时间尺度的变化,并且以周为基本变化单元,由周变化组合成月变化,月变化组合成季节变化;③在影响景区客流量年内变化的因素中,天气与气候舒适度的变化是主要的自然因素,人们工作与休闲制度是主要的社会因素。本研究,一方面深化和完善了有关旅游流时间变化规律的认识,另一方面也为景区做好旅游接待、合理调控客流量提供了科学依据。
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海滨型与山岳型旅游地客流季节性比较——以三亚、北海、普陀山、黄山、九华山为例 [J].
<p>利用1996~2001年国内旅游客流月份分布数据,分析了三亚、北海、普陀山等海滨 (岛) 型旅游地和黄山、九华山等山岳型旅游地国内客流季节性特征。从旅游客流季节分布曲线看,三亚、九华山分别表现为“三峰两谷”和“双峰双谷”型,北海、普陀山、黄山均表现为“三峰三谷”型;从旅游客流集中指数R值看,黄山的R值最大,近年平均为5.7,三亚的R值最小,近年平均为1.3,并且黄山、三亚的R值变化幅度较小,具有一定的稳定性。北海、普陀山、九华山的R值介于黄山、三亚之间,近年来总体呈下降趋势。比较分析5处旅游地客流季节变化成因,发现它们均受自然季节性因素和社会季节性因素的影响。前者主要包括气候的舒适性、降水等,对于海滨 (岛) 型旅游地而言,海水温度、热带气旋活动影响也很重要;后者主要包括法定节假日、居民出游习惯等,对于富有宗教特色的旅游地,宗教节庆活动也是重要的影响因素。分析认为,自然季节性因素是造成以自然吸引物或自然－文化吸引物为特征的旅游地客流季节变化的主导因素,社会季节性因素只是在自然季节性因素形成的旅游季节变化的基础上产生叠加作用。</p>
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Climate,tourism and recreation:A bibliography-1936 to 2006 [EB/OL]. . |
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Adaptive recreation planning and climate change: A contingent visitation approach [J].https://doi.org/10.1016/j.ecolecon.2004.02.010 URL 摘要
This paper applies a contingent visitation analysis to estimate the effects of changes in climate and resource variables on nature-based recreation demand. A visitor survey at Rocky Mountain National Park included descriptions of hypothetical climate scenarios (depicting both weather- and resource-related variables), and questions about how respondents' visitation behavior would change contingent upon the scenarios. Survey responses are used to estimate the impact of climate change on park visitation and to test for the relative significance among climate scenarios and resource variables. A relatively small proportion of respondents indicated that their visitation behavior would change under the hypothetical climate scenarios, and the net effect on visitation is slightly positive. Both direct (weather-related) and indirect (resource-related) climate scenario variables are found to be statistically significant determinants of contingent expected changes in visitation. The results of the contingent visitation analysis are compared with the results of a regression analysis of historic visitation and climate variation for methodological assessment, and we find that they are in close agreement.
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Weather,climate and tourism-a geographical perspective [J].https://doi.org/10.1016/j.annals.2004.08.004 URL Magsci 摘要
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The potential effects of climate change on the Scottish tourist industry [J].https://doi.org/10.1016/S0261-5177(98)00072-7 URL [本文引用: 1] 摘要
Climate changes currently taking place have impacted upon the pattern of visitor activity and threatened the financial viability of tourism-related enterprises. Previous attempts to evaluate the effects of climate change have been based upon a relatively coarse spatial resolution of climatic variation, which cannot readily be related to the more localised aspects of tourist activity. By combining simple spatial climate models with digital topographic data in a Geographical Information System, more detailed maps of spatial patterns of potential changes in the Scottish climate have been produced which have been related to particular aspects of tourism, such as winter skiing. In Scotland, the indications are that winters are becoming milder and summers drier. Predictions of changes in winter snow cover and summer dryness have been based upon historical analogues. Although lowland areas may experience less frequent snow cover, changes may be relatively less signficant on the highest ground above 1000m. Upland areas may also see the greatest reduction in dull and damp 'dreich' summer days. It is possible that Scottish tourism may reap some localised benefits from ongoing climate changes.
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The influence of weather and climate on recreation and tourism [J].https://doi.org/10.1002/j.1477-8696.1993.tb05828.x URL [本文引用: 1] 摘要
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Deals with a study which reviewed the potential impact of climate change on ten international tourist destinations. Rise in global temperatures during the 20th century; Source of serious environmental impacts; Factors important in determining the attractiveness of a region as a holiday destination.
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Weather and holiday destination preferences,image attitude and experience [J]. |
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Climate change and international tourism: A simulation study [J].https://doi.org/10.1016/j.gloenvcha.2004.12.009 URL [本文引用: 1] 摘要
The literature on tourism and climate change lacks an analysis of the global changes in tourism demand. Here a simulation model of international tourism is presented that fills that gap. The current pattern of international tourist flows is modelled using 1995 data on departures and arrivals for 207 countries. Using this basic model the impact on arrivals and departures through changes in population, per capita income and climate change are analysed. In the medium to long term, tourism will grow, however the growth from climate change is smaller than for population and income changes.
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Global environmental consequences of tourism [J].https://doi.org/10.1016/S0959-3780(02)00044-4 URL [本文引用: 1] 摘要
CiteSeerX - Scientific documents that cite the following paper: Global environmental consequences of tourism
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Climate Change and Tourism:Responding to Global Challenges[R]. Madrid, |
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50年来北京旅游气候舒适度变化分析 [J].
利用温湿指数、风寒指数、着衣指数、综合舒适指数及50年气候统 计资料,对北京旅游气候舒适度变化进行了分析和描述。结果显示：50年来各月气候舒适指数大致都经历了两个阶段的变化,其中各月温湿指数和风寒指数先下降 后上升,着衣指数先上升后下降;1958-2008年各时段温湿指数、风寒指数、着衣指数各舒适等级平均持续时间长度存在较大差异,其中A级风寒指数、着 衣指数持续时间长度增加,e级温湿指数、风寒指数和着衣指数持续时间缩短,适宜旅游的时间在增加,不适宜旅游的时间在减少;50年来北京气候舒适度年内变 化的＂M＂形逐渐变宽,2月、10-11月变化最为明显,其中2月、10-11月气候舒适度上升,促进了旅游业的发展,8月气候舒适度下降,对旅游业有抑 制作用;春秋冬季各月综合舒适指数先下降后上升,夏季各月综合舒适指数则先上升后下降,50年来年综合舒适指数整体呈上升趋势,适宜旅游的时间在增加,对 旅游业发展有促进作用。
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杭州旅游气候资源评价及其利用 [J]. |
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中国海滨旅游地适宜性评价 [J]. |
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五台山旅游气候及其舒适度评价 [J].
<p>通过对大量资料的统计分析 ,对蓬勃发展中的中国城市节事活动的态势进行了较深入的阐述 ,这一研究主要从城市节事活动的主要类型、现状评价、基本规律、讨论与建议等几个方面加以论述。研究表明 ,目前我国节事活动的研究主要集中在概念界定、经济效益及效益机理评估、节事活动与社会经济发展的关系、节事运作模式等方面 ,研究范围较狭窄。节事活动的发展现状主要表现为数量、类型多而举办历史短 ,政府干预多而市场作用发挥不足 ,主题重复与文化、经济结合不紧密 ,节事活动运作模式多样化等特点。文章分析了我国节事活动的时空分布特征和规律 ,并对其开发与管理提出了建议</p>
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京沪入境旅游流网络结构特征分析[ J] . |
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海口旅游气候舒适度与客流量年内变化相关分析 [J].
气候舒适度是影响旅游地开发的重要因素，旅游气候的舒适性及持续时间，直接影响到旅游季节的长短及客流量的年内变化。本文利用近30年气候资料，对海口市旅游气候舒适性进行了评价，划分了旅游活动的适宜性等级和时段分布；结合近3年入境旅游和国内旅游客流量的年内变化，计算了客流量月指数并划分了旅游活动的淡旺季；在对气候舒适度与若干虚拟因子数值化的基础上，采用OLS方法建立了客流量月指数与气候舒适度的相关性，结果显示：① 入境游客年内变化主要受气候影响，入境旅游月指数气候弹性系数1.3253%；②国内旅游不仅受气候舒适性影响，还受7月～8月暑假以及2月春节的影响，客流量月指数气候弹性系数为1.0200%。本项研究为海口市客流量年内变化预测、旅游地开发、景区管理提供了科学依据。
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桂林境外游客结构特征及时空动态模式研究 [J].https://doi.org/10.3969/j.issn.1000-0690.2000.04.010 URL [本文引用: 1] 摘要
通过对桂林境外游客的实地抽样调查，利用Visual FoxPro软件，建立桂林境外游客时间和空间变化数据库，经过统计分析，探讨桂林境外游客市场结构特征、客流量的时间变化规律及其与11个旅游热点城市之间的空间流动模式。
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国际旅游科学研究新热点:全球气候变化对旅游业影响研究 [J].https://doi.org/10.3969/j.issn.1002-5006.2010.05.019 URL [本文引用: 2] 摘要
伴随着全球气候变化科学研究的兴起,近年来全球气候变化对旅游业的影响逐渐成为国际旅游科学研究的新热点。本文划分了气候变化与旅游业研究阶段,按照＂响应—适应—缓解＂的系统流程,从全球气候变化对旅游目的地、旅游流、旅游者心理与行为、旅游产业系统的影响以及旅游活动对气候变化的缓解与适应等5个方面进行了综述。最后,总结归纳了国际气候变化对旅游业影响研究的一些基本特点,以期为我国在此领域的研究提供一些有益的启示。
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中国旅游气候学研究综述 [J].https://doi.org/10.11820/dlkxjz.2010.02.001 Magsci [本文引用: 1] 摘要
<p>随着全球气候变化的加剧和旅游业的快速发展，气候变化对旅游业的影响逐渐为各界所重视，旅游气候学也因此成为旅游和气候学界研究的热点。文章从文献总量、结构，研究阶段划分，研究内容和方法4个方面回顾我国旅游气候学的研究进展。对我国旅游气候学研究的综述表明：目前，我国旅游气候学研究尚处在初级阶段，方法体系还没建立；旅游气候学研究也没得到旅游学界充分认可，研究领域“留白”较多。未来旅游界要更加充分认识气候变化对旅游业的影响，更多地投入到该领域研究中来；加强旅游气候学理论研究，不断拓宽研究的领域、视角，深入研究旅游者对气候变化的响应；厘清气候变化对旅游业的影响，提出旅游业对气候变化的适应与对策，不断丰富、完善旅游气候学研究。</p>
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中国西部热点城市旅游气候舒适度 [J].
在温湿指数、风寒指数和着衣指 数测定的基础上,构建了一个新的综合气候舒适度评价模型,分析计算了我国西部11个热点城市旅游气候舒适度,划分出适宜于旅游的季节分布,并对旅游气候舒 适度的南北差异进行比较。依据舒适期的年内分布划分为3种类型:夏适型包括乌鲁木齐等5个城市,年内气候舒适度呈倒"U"形变化,不舒适期较长;春秋适宜 型包括成都等5个城市,无不舒适期,气候舒适度呈"M"形变化;冬适型为南宁市,全年无不舒适期,气候舒适度呈"U"字形变化。夏季气候舒适度指数随纬度 升高而增大,北方旅游具有更高的气候舒适性;冬季气候舒适度随纬度降低而升高,南方旅游具有更高的气候舒适性。年综合气候舒适指数随纬度的降低呈上升趋 势,说明南方具有更长的旅游气候舒适期,这是造成我国南北旅游业发展差异的重要因素。
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中国城市旅游气候舒适性分析 [J].
气候是影响人们旅游活动的重要因子。本文选取了人生气候舒适指数来衡量城市旅游气候的舒适性，该指数包括温湿指数、风效指数、着衣指数。首先，计算了全国44个城市的人生气候舒适指数以及偏离度，分析了旅游气候舒适期，发现其中19个城市舒适气候期是5个月，舒适期过短或者过长的城市都较少。按照舒适期的长短以及舒适月分布的连续性，将舒适期分为3类2型。其次，从季节上看，春秋季节特别是4月、10月，除热带地区外的全国大部分地区气候都较适宜。夏季，全国大部分地区气候发生热偏，以海口气候偏离度最大，丽江、昆明、拉萨等气候都相对比较适宜，可以成为人们避暑的选择地；而冬季，全国大部分地区气候发生冷偏，以哈尔滨气候偏离度最大，地处亚热带、热带地区的城市人生气候感觉舒适。最后，为评价各城市的气候综合状况，利用各人生气候指数偏离度，通过Kohonen神经网络方法，将44个城市分成5类。
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Human climates of Northern China [J].https://doi.org/10.1016/0004-6981(79)90246-4 URL PMID: 420731 [本文引用: 1] 摘要
A method for the description of human climates using standard mean climatic data is presented. Atmospheric and physiological variables that affect man's thermal state outdoors are included in a simple scheme that produces a unitary measure of body-atmosphere energy exchanges in familiar terms of clothing, defined as insulation required for equilibrium. The climate of the northern area of the People's Republic of China during the cooler half of the year is presented as a case study. Mean minimum and maximum clo values were calculated for 52 meteorological stations across northern China. Maps presented show that there are three climatic zones within which man can expect to experience similar ranges of cold stress during the winter months. It is suggested that clo maps simplify interpretation of the thermal demands of the environment and could be useful in regional assessments.
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中国典型季风海洋型冰川区雪坑环境记录分析 [J].
白水1号冰川是亚欧大陆纬度位置最低的冰川,冰川区90%的降水主要受季风气候影响。运用多种方法对该区雪坑化学的季节性特征分析表明,2006年5月7日采集的两雪坑主要是2005年夏季风期和2005~2006年度非夏季风期的积雪积累;夏季风期积雪中远源物质主要是随季风环流而来的海盐气溶胶及其沿途工、农业区的污染物质,非夏季风期主要是源自印度塔尔沙漠以及中亚和西亚地区的粉尘;季风期和非季风期(2005~2006年度)间积雪化学特征存在较大差异;两雪坑季风期间积雪化学特征的不同主要反映了不同海拔消融强度和淋溶过程的差异,非季风期间的不同主要反映了局地环境的影响,特别是山谷风携带的地壳物质的影响。
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我国典型季风海洋型冰川区冰雪剖面的环境记录研究 [J]. |
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丽江市大气环境特征分析 [J].
丽江市1990~2003年SO2、NOx和TSP的平均浓度为0.018、0.013和0.112mg/m3,SO2和NOx浓度在1998之前为上升阶段,1998年之后为下降阶段。1989~2006年期间降水中年均pH值为6.08,高于酸雨标准值,EC均值为14.2US/cm;pH值自1994年以来一直处于缓慢上升状态,EC也呈现出缓慢上升趋势。1989~2006年降水中SO42-、NO3-、Cl-、NH4+、Ca2+、Mg2+、Na+、K+、平均浓度值依次为1.57、0.41、0.20、1.14、0.09、0.06、0.13mg/L。研究证实大气环境状况、气候特征和产业结构转型对丽江降水中离子浓度有重要影响。
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中国典型季风海洋性冰川区“冰川-径流”系统的全球变化敏感性研究 [J].
分析多种数据和资料,再现海螺沟冰川过去100年来的冰川进退过程,分析发现,冰川末端变化阶段在滞后期的基础上,与北半球和中国气温变化的阶段相对应。运用水量-物质平衡法恢复海螺沟冰川45年来的物质平衡变化情况,通过相关性检验发现,物质平衡变化与北半球和中国同期(1960~2004年)气温变化表现出显著负相关。20世纪80年代全球加速变暖,海螺沟冰川冰舌段消融速率为7.86 m/a,冰川河径流量年际和季节变化表明流量主要贡献者是冰雪融水。分析表明,全球变暖是冰川后退、持续亏损及径流量增加的主要原因。
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气候舒适度对热点城市入境游客时空变化的影响 [J].
文章选取东部18个城市分析气候舒适度的年内时空变化，将其年内变化分为3种类型:倒“U”形、“M”形、宽“U”形。收集2005~2007年各城市入境客流量，分析其年内时空变化状况，将其年内变化分为4种类型:“W”形、倒“U”形、“M”形、“U”形。年内客流量重心变化与气候舒适度重心变化具有很强的时间同步性，说明气候舒适度是影响客流量空间分布的重要因素。在客流量月指数与气候舒适度指数比较的基础上，建立了入境旅游客流量月指数模拟模型。利用旅游资源丰度、经济发展水平、综合气候舒适指数3个因素，建立其与客流量地域分布的统计关系，结果显示:综合气候舒适度指数每变化1个单位，客流量将增加(或减少)7.659万人。
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