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user: 6. 北京市高A旅游景区网络关注度的空间分布特征 通过百度指数平台获取2011年至2020年全国除港澳台外31个省市对北京市高A旅游景区的百度指数，得到相应年份各省市对北京市高A旅游景区的网络关注度总和的排名情况。由表6可以发现，除少数地区的网络关注度位序存在显著跳跃现象，总体上全国各地对北京高A景区网络关注度位序相对稳定。由于研究景点全部位于北京市，北京市始终位于地区网络关注度排行榜的首位，2017年网络关注度为12，587，004，达到十年间地区网络关注度的峰值，而河北省具有明显的可达性，网络关注度仅次于北京市。广东、河北、河南、江苏、山东、上海、天津、浙江等地区网络关注度排名靠前，其中河北、河南、山东等地区位于北京周边，空间距离有较大优势，广东、江苏、上海等地区虽然距离北京较远，但经济发展较好，旅游消费能力和旅游动机较强，一直保持着较高的网络关注度。西部地区游客对北京市旅游景区关注度明显偏低，其中海南、宁夏、青海、西藏这四个地区的网络关注度排名基本维持在28、29、30、31，还有甘肃、贵州、新疆等地区由于经济发展落后，人口基数小，互联网普及率相对较低，距离目的地北京市较远，网络关注度排名靠后。 Table 6 The network attention and ranking of high-grade scenic spots in Beijing by region 地区 2011 2012 2013 2014 2015 安徽 543，352 (15) 734，539 (13) 1，024，538 (16) 1，088，161 (15) 1，207，466 (14) 北京 5，181，460 (1) 5，300，299 (1) 6，525，254 (1) 10，487，094 (1) 11，450，993 (1) 重庆 350，180 (23) 442，265 (23) 664，234 (23) 711，139 (22) 861，450 (21) 福建 505，490 (19) 521，602 (20) 800，849 (18) 757，344 (21) 863，283 (20) 甘肃 262，044 (25) 316，640 (26) 508，291 (25) 595，124 (25) 607，373 (25) 广东 928，014 (5) 957，053 (5) 1，603，985 (5) 1，925，370 (4) 2，047，747 (4) 广西 405，151 (21) 530，135 (19) 695，572 (21) 706，390 (23) 861，024 (22) 贵州 236，618 (27) 352，238 (25) 495，364 (26) 547，304 (27) 578，545 (26) 海南 180，129 (28) 158，681 (29) 215，492 (29) 268，846 (30) 303，525 (28) 河北 1，461，912 (2) 1，556，274 (2) 1，737，682 (2) 3，170，402 (2) 3，246，238 (2) 河南 862，408 (7) 1，157，220 (4) 1，683，206 (4) 1，761，074 (5) 1，668，144 (8) 黑龙江 561，295 (14) 554，035 (18) 747，441 (19) 1，060，464 (16) 1，116，294 (17) 湖北 666，294 (12) 849，150 (9) 1，207，288 (9) 1，369，011 (10) 1，301，343 (13) 湖南 520，261 (16) 685，227 (17) 1，014，364 (17) 1，050，156 (17) 1，063，190 (18) 吉林 514，349 (18) 521，106 (21) 708，874 (20) 824，384 (19) 1，022，032 (19) 江苏 797，692 (9) 838，094 (10) 1，170，961 (11) 1，470，262 (7) 1，766，602 (7) 江西 387，559 (22) 496，346 (22) 683，782 (22) 780，413 (20) 795，596 (23) 辽宁 781，627 (10) 792，237 (12) 1，048，512 (15) 1，040，743 (18) 1，450，611 (11) 内蒙古 483，300 (20) 703，044 (16) 1，056，847 (14) 1，111，473 (14) 1，148，657 (16) 宁夏 155，964 (29) 176，159 (28) 269，575 (28) 314，953 (28) 288，746 (29) 青海 70，497 (30) 111，032 (30) 184，997 (30) 303，708 (29) 275，655 (30) 山东 942，785 (4) 942，147 (6) 1，343，870 (6) 1，457，666 (8) 1，857，371 (5) 山西 686，461 (11) 860，610 (8) 1，066，350 (13) 1，396，232 (9) 1，442，023 (12) 陕西 613，544 (13) 711，262 (14) 1，079，049 (12) 1，239，617 (13) 1，167，482 (15) 上海 865，872 (6) 907，689 (7) 1，281，772 (7) 1，299，385 (12) 1，847，135 (6) 四川 519，477 (17) 706，248 (15) 1，263，322 (8) 1，566，281 (6) 1，457，828 (10) 天津 1，332，856 (3) 1，323，261 (3) 1，737，266 (3) 2，295，759 (3) 2，107，887 (3) 西藏 25，915 (31) 29，368 (31) 36，549 (31) 4859 (31) 52，799 (31) 新疆 238，095 (26) 315，960 (27) 460，925 (27) 551，287 (26) 569，820 (27) 云南 321，040 (24) 438，942 (24) 592，891 (24) 653，508 (24) 650，641 (24) 浙江 818，820 (8) 837，709 (11) 1，174，676 (10) 1，346，828 (11) 1，560，855 (9) 地区 2016 2017 2018 2019 2020 安徽 118，563 (18) 1，380，665 (14) 1，361，543 (14) 1，342，599 (14) 1，175，758 (12) 北京 1，178，890 (1) 12，587，004 (1) 11，920，793 (1) 11，688，183 (1) 8，949，964 (1) 重庆 904，177 (22) 1，083，744 (21) 959，550 (22) 960，413 (21) 719，262 (22) 福建 106，726 (20) 1，258，249 (18) 1，202，552 (18) 1，207，712 (16) 991，252 (15) 甘肃 648，982 (27) 746，514 (25) 727，511 (25) 680，106 (25) 500，366 (25) 广东 2，546，706 (4) 2，409，471 (3) 2，379，036 (3) 2，381，226 (3) 2，333，129 (3) 广西 902，525 (23) 962，460 (23) 833，658 (24) 895，206 (24) 695，602 (23) 贵州 649，329 (26) 738，880 (26) 652，951 (26) 651，666 (26) 468，252 (26) 海南 371，859 (29) 367，664 (29) 456，486 (28) 427，443 (28) 343，775 (28) 河北 3，796，923 (2) 3，289，864 (2) 3，786，764 (2) 3，519，871 (2) 2，666，099 (2) 河南 2，094，376 (7) 2，133，963 (6) 2，041，218 (6) 2，004，616 (6) 1，578，416 (8) 黑龙江 126，113 (17) 1，104，942 (20) 1，201，416 (19) 1，128，802 (18) 870，259 (18) 湖北 141，101 (13) 1，492，544 (12) 1，461，802 (13) 1，436，985 (12) 1，137，772 (13) 湖南 115，776 (19) 1，325，495 (16) 1，226，256 (16) 1，193，094 (17) 934，383 (17) 吉林 140，154 (14) 1，170，642 (19) 1，149，336 (20) 1，042，314 (20) 733，847 (21) 江苏 2，156，031 (6) 2，099，262 (7) 1，872，706 (8) 1，929，976 (8) 1，915，975 (5) 江西 908，058 (21) 974，696 (22) 969，815 (21) 943，176 (22) 761，712 (20) 辽宁 149，523 (12) 1，485，182 (13) 1，604，825 (10) 1，502，568 (11) 1，308，076 (11) 内蒙古 130，909 (16) 1，299，446 (17) 1，221，938 (17) 1，126，473 (19) 853，154 (19) 宁夏 360，231 (30) 424，680 (28) 382，929 (29) 360，525 (29) 270，304 (29) 青海 529，632 (28) 293，662 (30) 257，801 (30) 212，667 (30) 156，821 (30) 山东 201，009 (10) 2，383，386 (4) 2，203，079 (4) 2，302，311 (4) 1，968，086 (4) 山西 157，318 (11) 1，543，332 (11) 1，496，902 (11) 1，433，430 (13) 1，102，087 (14) 陕西 132，060 (15) 1，359，889 (15) 1，313，003 (15) 1，272，577 (15) 973，222 (16) 上海 2，063，944 (8) 2，001，151 (8) 1，853，903 (9) 1，935，378 (7) 1，587，664 (7) 四川 2，681，164 (3) 1，765，040 (9) 1，496，534 (12) 1，551，136 (10) 1，387，290 (10) 天津 2，256，003 (5) 2281，102 (5) 2，177，677 (5) 2，193，413 (5) 1，491，518 (9) 西藏 62，055 (31) 75，003 (31) 74，670 (31) 73，370 (31) 59，934 (31) 新疆 666，233 (25) 609，693 (27) 569，744 (27) 545，153 (27) 346，002 (27) 云南 796，326 (24) 914，458 (24) 903，129 (23) 903，877 (23) 667，205 (24) 浙江 2，024，595 (9) 1617，174 (10) 1，875，399 (7) 1，812，097 (9) 1，698，839 (6) 表6. 各地区对北京高A旅游景区网络关注度及排名 为了进一步研究网络关注度的空间特征，本文使用地理集中指数来衡量。运用公式(3)，计算出历年地理集中指数，结果见表7。当网络关注度在全国31个省市平均分布时，地理集中指数理想数值为18，由表7可以看出，总体上地理集中指数呈现先增后减的趋势，但变化幅度不大，其中2011年至2013年地理集中指数下降，表明全国各地区网络关注度的集中程度在降低，北京市旅游景区的影响力在不断蔓延，2014年至2015年地理集中指数上升，地区分布较为集中，受到互联网各大搜索引擎和旅游网站热帖文章的影响，北京市旅游景区名声增加，网络关注度上升，造成空间分布上的不均衡。2016年后又开始逐年下降，数值较为接近18，表明全国31个关注北京高A旅游景区的地区分布较为分散，越来越趋于稳定，空间分布在不断优化。 Table 7 Geographic concentration index of scenic spots network attention (2011~2020 年份 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 地理集中指数 28.43 26.84 25.27 29.09 29.21 27.53 28.43 28.16 28.14 27.56 表7. 2011~2020年景区网络关注度地理集中指数 运用ArcGIS软件，根据数据进行分级得到图6。由于不同省市对北京市高A旅游景区的网络关注度不同，各省市在图中呈现出的颜色存在较大差异，表明北京市高A旅游景区整体网络关注度空间分布不均匀，大致以北京市为中心，向外逐渐扩散，呈现“近高远低、东高西低”的特点，这说明北京市高A旅游景区的旅游市场在不断的扩大，也印证了北京市高A旅游景区网络关注度总体逐年增长，受搜索引擎的分流和疫情的冲击造成2017年关注度后有所回落。 图6. 2011~2020年北京市高A旅游景区网络关注度空间分布