基于多维城市大数据的旅游韧性指数构建与时空演化研究

本文推荐一项基于多维城市大数据的旅游韧性指数研究，通过标准差椭圆、核密度及回归分析，系统评估COVID-19疫情前后中国城市旅游的经济韧性（Economic Resilience）、形象传播（Tourism Image Dissemination）与资源环境（Tourism Resources and Environment）的时空分异规律，为危机背景下旅游城市复苏提供数据驱动的决策支持。

　　

引言

COVID-19疫情对全球旅游业造成深远冲击，游客行为模式发生显著变化，包括偏好短途旅行、虚拟旅游及自然型目的地。本研究以中国为案例，结合韧性理论（Resilience Theory）与多源大数据，构建涵盖经济韧性、形象传播、资源环境的三维指标系统，量化分析疫情前后中国城市旅游的时空演化特征及韧性机制。

文献综述

疫情中的心理与行为变化

疫情触发人类对疾病的天然恐惧心理，导致游客倾向于选择小团体旅行、亲近自然的低密度目的地（如山区、生态保护区），并显著提升对社交距离的敏感性。这些行为变化为旅游目的地管理提供了危机应对的新视角。

大数据在城市旅游研究中的应用

研究整合社交媒体数据（微博、携程等OTA平台）、移动设备轨迹、消费交易及遥感地理数据，通过文本挖掘、图像处理与情感分析技术，动态感知城市旅游形象与人口流动模式。例如，通过Instagram和Twitter的地理标记数据可量化城市形象感知水平。

韧性理论框架

韧性包含抵抗能力（Resistance Capacity）、适应能力（Adaptive Capacity）与转型能力（Transformative Capacity）三个维度。经济韧性体现为旅游收入与市场多样性；社会韧性依赖社区凝聚力与公众参与；环境韧性则关注生态系统的稳定性与抗干扰能力。

研究方法

指标系统与数据来源

研究选取31个省级行政单元（含337个地级市），采集2018-2023年多维数据：

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  旅游经济：国内旅游收入、人均消费、游客量；
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  形象传播：基于6大OTA平台的舆情评分（公式：F_i = (P_i/T_i) × 0.5 + (T_i/∑T_i) × 100 × 0.5）；
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  资源环境：景点密度、交通网络、自然保护区数量。
  数据经范围标准化与熵值法加权处理，构建综合指数（公式：I = W_image×X′_ij1 + W_economy×X′_ij2 + W_r&e×X′_ij3）。

空间分析与统计方法

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  标准偏差椭圆（SDE）：分析旅游重心迁移与空间集聚度；
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  核密度估计：识别旅游热点区域动态变化；
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  回归分析：量化疫情管控（累计确诊病例、医疗资源密度）对旅游指数的负面影响。
  韧性计算采用抗性（RESIS_i = (I^K_i - I^T_i)/I^T_i）与恢复（RECOV_i = (I^R_i - I^T_i)/I^T_i）双指标。

结果与发现

旅游指数空间分异

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  总体指数：东部沿海城市（如北京、上海）疫情初期抗性强但恢复缓慢；西部资源型地区（如宁夏、云南）韧性突出。
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  形象传播：疫情前集中于长三角、珠三角；疫情期间向中西部扩散，呈现多中心均衡态势。
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  经济韧性：国际游客量（β = -0.711）与舆情（β = -0.593）受冲击最显著，国内旅游恢复较快。
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  资源环境：疫情后重心向西南迁移，云南、四川等生态资源富集区指数提升。

重心迁移与集聚特征

2018-2020年旅游重心西移132.5 km，2020-2023年进一步西南移296.6 km，反映游客向小众目的地转移。核密度显示长三角、珠三角持续为高密度集群，但中西部新兴节点（如云贵川）密度显著上升。

韧性象限分析

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  第一象限（高抗性-高恢复）：63个城市，以福州、海口为代表，多为新兴旅游市场；
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  第三象限（低抗性-低恢复）：163个城市，含东部传统旅游核心区（如北京、杭州）；
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  第四象限：73个城市，如四川、青海部分城市，恢复快但抗性弱。

结论与启示

本研究揭示疫情下中国城市旅游的韧性分异规律：资源型西部城市展现更强适应性，而东部沿海地区受外部市场依赖度高的制约恢复缓慢。行为偏好向生态、小众目的地转移，推动旅游空间结构重组。数字技术（如社交媒体）促进旅游形象传播均衡化，提升中小城市的可见度。

实践意义

建议政策制定者：

1. 1.
   优先发展本地化与生态旅游，降低外部风险；
2. 2.
   依据韧性象限差异化分配资源（如西部强化基础设施，东部注重市场多元化）；
3. 3.
   推动数字转型，利用大数据动态监测舆情与客流。

局限与展望

未来需延长时序跨度、纳入心理韧性指标，并开展跨国比较研究以增强结论普适性。