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user: 4. 黄山市国内旅游流空间特征 4.1. 黄山市国内旅游流地理分布特征 客源来自29个不同省级区域，涉及67个城市。从310份问卷中统计出黄山市旅游者多目的地行程线路包含61处城市和景点(不含黄山市)，即婺源、合肥、杭州、南京、上海、景德镇、苏州、南昌、庐山、乌镇、西塘、宣城、三清山、武汉、芜湖、济南、井冈山、上饶、广州、开封、九华山、厦门、北京、绍兴、普陀山、六安、常兴、嘉兴、丽水、宁波、义乌、温州、舟山、绩溪、龙川、宁德、南浔、曲阜、蚌埠、黄石、桃花潭、镇江、天目山、无锡、扬州、西安、武夷山、桂林、郑州、安庆、阳朔、淮安、宜兴、上饶灵山梯田、青岛、凤凰古城、衡山、岳阳、天堂寨、安吉、同里古镇。目的地主要包括了交通枢纽城市、周边城市、周边热门旅游景点、热点旅游城市、热点旅游景点。交通枢纽城市如合肥、杭州、南京、上海等；周边城市如景德镇、宣城、芜湖等城市；周边热门旅游景点如婺源、九华山、三清山；热点旅游城市如苏州、厦门等城市；热点旅游景点如乌镇、西塘、同里等景点。 由黄山市旅游者到访情况来看，足迹遍全国各地，但长三角、临近省域和省内是分布集中的区域。对表1进行统计显示，长三角区域内分布的节点约占50%，而江西省区域内的节点占比约23%，省内占比约18%。从省级层面上来看，浙江、江西、江苏、安徽、上海是旅游节点分布主要省区，表1显示包含城市和景点数量上来看，浙江6个、江西5个、江苏4个、安徽4个。从市级层面来看，以上省级区域的省会城市都具有最高的到访率，如合肥、杭州、南京、上海、南昌，此外是以上省级区域的旅游热点城市和热点景区。对以上22节点与黄山市距离进行统计显示，除了厦门、舟山、武汉、上海，其他节点与黄山市距离都在400 km范围内，最近的为婺源，不到100 km。 Table 1 List of tourists’ visits at main nodes (frequency ≥ 4 景区(点) 到访频数 景区(点) 到访频数 景区(点) 到访频数 婺源(江西省) 82 庐山(江西省) 17 厦门(福建省) 6 合肥(安徽省) 80 乌镇(浙江省) 14 嘉兴(浙江省) 6 杭州(浙江省) 71 西塘(浙江省) 14 绍兴(浙江省) 5 南京(江苏省) 55 宣城(安徽省) 12 舟山(浙江省) 4 上海(上海市) 30 九华山(安徽省) 12 无锡(江苏省) 4 景德镇(江西省) 26 三清山(江西省) 10 扬州(江苏省) 4 苏州(江苏省) 21 武汉(湖北省) 8 南昌(江西省) 17 芜湖(安徽省) 6 表1. 主要节点旅游者到访情况一览表(频次 ≥ 4) 4.2. 黄山市国内旅游流空间流动特征 构建黄山市旅游者国内到访城市无向流量节点对，考虑到实际情况，对流动频次超过4的节点对进行统计。如表2所示，流动频次存在显著差异，分布不均衡，并具有以下特征：① 黄山市与交通枢纽城市、周边城市、周边热门旅游景点、热点旅游城市、热点旅游景点有较多连接，其中与交通枢纽城市合肥、杭州、南京、上海有最强的联系，此外因婺源与黄山市地域文化的密切联系，也有非常强的旅游者流动；② 旅游功能突出的交通枢纽城市，如上海、南京、杭州其与较多节点存在旅游者互动，而如合肥，其旅游功能相对较弱，其除了与婺源、杭州有稍多的联结外，与其他节点联结都较少；③ 旅游功能较突出的节点如婺源、景德镇、苏州、庐山、乌镇、西塘、九华山、三清山、嘉兴、绍兴等，其除了与主要交通枢纽存在旅游者流动，还与周边景点存在密切的联系。如婺源除了与合肥、南昌、武汉、南京交通枢纽城市有很强的联结外，与周边的景德镇、庐山、三清山有较强的联结。④ 同一省域内部间的节点互动显著，杭州–西塘、婺源–庐山、南京–苏州、杭州–乌镇、景德镇–庐山、婺源–三清山等。如由此可以看出，节点的功能和类型与旅游流动之间存在密切关系，同样是省会城市，合肥与杭州、南京存在差异，而婺源为代表的旅游景点与城市节点也存在差异。 Table 2 Domestic flow frequency of tourists in Huangshan City (frequency ≥ 4 节点对 频次 节点对 频次 节点对 频次 黄山–婺源 82 杭州–西塘 12 黄山–绍兴 5 黄山–婺源 82 婺源–庐山 11 婺源–武汉 5 黄山–合肥 80 南京–上海 11 杭州–合肥 5 黄山–杭州 71 黄山–三清山 10 杭州–嘉兴 5 黄山–南京 55 杭州–苏州 10 苏州–西塘 5 黄山–上海 30 南京–苏州 10 南昌–庐山 5 黄山–景德镇 26 杭州–乌镇 9 黄山–舟山 4 黄山–苏州 21 上海–苏州 9 黄山–无锡 4 黄山–南昌 17 黄山–武汉 8 黄山–扬州 4 黄山–庐山 17 婺源–合肥 8 婺源–南京 4 婺源–景德镇 15 景德镇–庐山 8 杭州–绍兴 4 黄山–乌镇 14 婺源–三清山 7 南京–景德镇 4 黄山–西塘 14 婺源–南昌 7 南京–庐山 4 杭州–南京 14 景德镇–南昌 7 上海–西塘 4 杭州–上海 13 黄山–芜湖 6 景德镇–武汉 4 黄山–宣城 12 黄山–厦门 6 庐山–武汉 4 黄山–九华山 12 黄山–嘉兴 6 表2. 黄山市旅游者国内流动频次(频次 ≥ 4) 4.3. 黄山市国内旅游流空间网络结构特征 4.3.1 . 网络整体特征 为简化分析，选择有统计意义的旅游者到访率较高的22节点进行分析，包括了城市和景点，由表1可知黄山市共23个节点。利用Netdraw软件对矩阵数据进行分析，导出黄山市旅游者国内旅游流网络结构图(图1)。通过图1显示，旅游流则呈多核心辐散状，形成黄山市、南京、合肥、婺源多核心的整体网络特征。 1) 网络密度 为了便于网络分析，进一步对矩阵数据标准化，经测试，取3作为阈值，将旅游者流动数大于等于3的记为1，小于3记为0。整体网络密度是0.1976，即一个由23节点组成的网络最大可能的联结数是506个，实际出99个，说明各节点之间存在一定互动，但超过一定强度的互动比重不多。 图1. 黄山市旅游者国内旅游流网络结构图 2) 网络中心势 度数中心势为87.88%，接近中心势为92.95%，中介中心势为75.51%。表明整体旅游网络中心化水平很高，存在一些关键节点，即以黄山市、婺源、杭州、南京、合肥等代表是整个区域的关键节点，中介中心势较高说明需通过较少核心旅游节点发生连接，如杭州、南京等节点。 3) 小世界效应 对区域网络节点对的平均距离进行运算，以验证小世界特征，结果为L = 1.802，表明每个节点仅需要通过1.802个节点就可以联系起来，网络具有小世界效应。说明区域网络节点间的交流是较为通畅的，旅游者来到此区域旅游能够较快的进行旅游流动，即区域的已构成了一个较好的旅游网络环境。 4) 小团体分析 对原始数据进行凝聚子群密度分析，以了解小团体内部交流和小团体之间交流的紧密程度。根据定义，该指数的取值范围为[−1， +1]。靠近1，表明关系越趋向于发生在群体之外；靠近−1，表明关系越趋向于发生在群体之内；接近0，表明关系越趋向于随机分布。从结果来看，凝聚子群密度较为显著，为0.929，共有12个派系，即{黄山、上海、南京、杭州苏州}，{黄山、上海、杭州、苏州、西塘}，{黄山、杭州、合肥}，{黄山、杭州、乌镇}，{黄山、杭州、绍兴}，{黄山、杭州、嘉兴}，{黄山、南京、景德镇、婺源、庐山}，{黄山、景德镇、婺源、武汉、庐山}，{黄山、景德镇、南昌、婺源、庐山}，{黄山、婺源、厦门}，{黄山、合肥、婺源}和{黄山、婺源、三清山}。从密度数值和派系分组来看，群体之外旅游者互动较为频繁。 4.3.2 . 节点结构分析 1) 节点中心性 文主要选取其中从以下分析角度的三个指标：一是节点与其它节点建立连接关系的能力；二是节点不受其它节点影响的能力；三是节点控制其它节点对之间连接关系的能力。对应这三个分析角度产生了三种中心性指标，即点度中心性、接近中心性和中介中心性。表3所示，点度中心性排名前5依次为黄山市、杭州、婺源、南京、庐山，可见交通枢纽和高品位旅游目的地在区域网络中，具有较强的连接能力。交通枢纽以杭州、南京、上海为代表，而旅游目的地以婺源、庐山、苏州、景德镇、西塘等为代表。而值得注意的是合肥作为重要的交通枢纽其连接能力较为有限，中心性指数不高。而接近中心性值的排名与点度中心性完全一致，即点度中心性高的节点其在客流吸引力上拥有较高的独立性，而中心性低的节点对某些节点具有较强的依赖，结合表2结果分析可知，如接近中心性较低的西塘、乌镇、嘉兴、绍兴对杭州形成较强的依赖，接近中心性低的无锡、扬州对南京形成较强的依赖。中介中心性排名与以上较为一致，其中合肥的排名有所上升，表明作为区域重要的交通中转城市，其对区域旅游流的流动具有一定的控制能力。 2) 结构洞 结构洞分析结果与中心性排名顺序存在较大差异(表3)，名前10依次为黄山、上海、南京、杭州、合肥、苏州、乌镇、西塘、景德镇、南昌。除黄山市之外，上海处于首位，而长途交通中转城市南京、杭州、合肥在区域网络中处于显著的结构洞位置，具有较高的效能、效率性和较低的约束性。 Table 3 Analysis results of Huangshan Tourism network node structure inde 点度中心性 接近中心性 中介中心性 结构洞 节点 数值 节点 数值 节点 数值 节点 有效规模 效率 局限 黄山市 22.00 黄山市 22.00 黄山市 175.67 黄山市 19.46 0.89 0.13 杭州市 9.00 杭州市 35.00 杭州市 11.08 上海市 1.40 0.28 0.47 婺源 9.00 婺源 35.00 婺源 9.59 南京市 3.58 0.51 0.31 南京市 7.00 南京市 37.00 南京市 4.33 杭州市 6.11 0.68 0.33 庐山 6.00 庐山 38.00 庐山 0.75 合肥市 1.67 0.56 0.41 景德镇 6.00 景德镇 38.00 景德镇 0.75 苏州市 1.40 0.28 0.47 上海市 5.00 上海市 39.00 合肥市 0.33 乌镇 1.00 0.50 0.58 苏州市 5.00 苏州市 39.00 上海市 0.25 西塘 1.00 0.25 0.50 西塘 4.00 西塘 40.00 苏州市 0.25 景德镇 2.00 0.33 0.43 南昌市 4.00 南昌市 40.00 西塘 0.00 南昌市 1.00 0.25 0.47 武汉市 4.00 武汉市 40.00 乌镇 0.00 婺源 5.67 0.63 0.33 合肥市 3.00 合肥市 41.00 武汉市 0.00 武汉市 1.00 0.25 0.47 乌镇 2.00 乌镇 42.00 芜湖市 0.00 芜湖市 1.00 1.00 1.00 三清山 2.00 三清山 42.00 三清山 0.00 三清山 1.00 0.50 0.58 厦门市 2.00 厦门市 42.00 南昌市 0.00 庐山 2.00 0.33 0.43 嘉兴市 2.00 嘉兴市 42.00 宣城市 0.00 宣城市 1.00 1.00 1.00 绍兴市 2.00 绍兴市 42.00 九华山 0.00 九华山 1.00 1.00 1.00 宣城市 1.00 宣城市 43.00 厦门市 0.00 厦门市 1.00 0.50 0.59 九华山 1.00 九华山 43.00 绍兴市 0.00 绍兴市 1.00 0.50 0.59 芜湖市 1.00 芜湖市 43.00 嘉兴市 0.00 嘉兴市 1.00 0.50 0.59 舟山市 1.00 舟山市 43.00 舟山市 0.00 舟山市 1.00 1.00 1.00 无锡市 1.00 无锡市 43.00 无锡市 0.00 无锡市 1.00 1.00 1.00 扬州市 1.00 扬州市 43.00 扬州市 0.00 扬州市 1.00 1.00 1.00 平均值 4.35 平均值 39.65 平均值 8.83 标准差 4.50 标准差 4.50 标准差 35.70 最小值 1.00 最小值 22.00 最小值 0.00 最大值 22.00 最大值 43.00 最大值 175.67 表3. 黄山市旅游网络节点结构指标分析结果