气候舒适度对热点城市入境游客时空变化的影响

气候舒适度对热点城市入境游客时空变化的影响第26卷 2011年第 1期月刊气候舒适度对热点城市入境游客时空变化的影响马丽君，孙根年，马耀峰，王洁洁 (陕西师范大学旅游与环境学院，陕西西安 710062) [摘要]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...

第26卷 2011年第 1期月刊气候舒适度对热点城市入境游客时空变化的影响马丽君，孙根年，马耀峰，王洁洁 (陕西师范大学旅游与环境学院，陕西西安 710062) [摘要]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。 [关键词]气候舒适度；客流量月变化；空间分布；相关分析 [中图分类号]F59 [文献标识码】A [文章编号】1002—5006(2011)01—0045—06 气候是影响旅游活动重要的环境因素。受气候舒适性的影响，游客的时空分布呈现出有规律的变 [基金项目]本研究受国家社会科学基金项目(03BJY0088)、陕西省社会科学基金项目(10Q004)、陕西师范大学研究生培养创新基金 (2010CXB006)资助。 [This study was supposed by a grant from the National Social Science Foundation of China(to SUN Gen—nian) (No．03BJY0088)，Shaanxi Social Science Foundation(tO YAO Hong) (No．1OQOO4)， Innovation Founds of Graduate Programs，SNU．(tO MA Li— jun)(No．2010CXBO06)．] [收稿日期】2009—08—20；[修订日期】2009—12一O8 [作者简介]马丽君(1981一)，男，山东f临沂人，博士研究生，研究方向为气候与旅游经济运行，E—mail：malijun@stu．snnu． edu．ca；孙根年 (1961一)，男，陕西西安人，教授，博士生导师，主要从事旅游管理的教学与研究，E．mail：gnsun @ snnu．edu．ca 固化，如北京入境游客年内分布呈“M”形⋯，海南入境游客年内分布呈宽“u”形，冬季游客多选择南方的旅游城市，夏季游客多选择北方旅游城市。国外气候与旅游的研究起步较早，相关研究较系统、全面，涉及气候舒适度评价、气候对旅游目的地的影响、气候对旅游者行为的影响，以及旅游活动对气候的影响等方面，如特吉旺(Terjung)提出了气候舒适性指数的概念，奥列佛 (Oliver)建立了风寒指数量表，里瑟(Lise)分析了气候对旅游需求的影响。，汉密尔顿 (Hamilton)以气温为解释变量，对气候与国际旅游的关系进行了定量分析 ¨，理查德森 (Richardson)分析了气温对游客旅游需求的影响，苏珊娜(Susanne)调查分析了斐济旅游住宿业的能源消耗与废气排放量的情况等。国内的相关研究多集中在气候旅游资源评价与旅游气候舒适度评价等方面，如冯家沛对云台山旅游气候资源进行了详尽的分析 ¨，刘继韩关于秦皇岛市旅游生理气候的评价 ¨，范业正、郭来喜采用生理气候模型对中国海滨旅游地气候适宜性进行了分析，刘清春等对于中国城市旅游气候舒适度进行了评价研究，陆林等以特吉旺的温湿指数和风寒指数为变量分析气候舒适度与客流量的季节变化 ¨，孙根年、马丽君等对气候舒适度与客流量年内月变化进行了相关分析等。然而，以往的研究很少涉及气候舒适度对客流量年内变化，尤其是空间分布的影响。我国东部地区南北纵长，跨多个温度带，气候舒适度南北变化大，且类型多样，该区域气候舒适度对入境游客年内时空变化的影响具有典型的代表意义，同时东部地区旅游业发达，热点旅游城市众多，相关统计资料较为齐全。本文选取东部 18个热点旅游城市，利用近3年气候统计平均值，分析气候舒第26卷 2011年第1期月刊适度的时空变化规律，并以此解释客流量的年内变化及其空间分布，以期为丰富气候与旅游的研究内容及为研究气候变化对旅游业的影响提供理论基础。 1 气候舒适度评价方法气候舒适度评价的研究已经有很多年，形成了很多评价方案和专项指标，如温湿指数、风寒指数、着衣指数、辐射指数、雨淋指数等。旅游气候是一个复杂的系统，包括了太阳辐射、大气温度、大气湿度、风速等气候要素。从系统的组成和结构来说，气候舒适度可划分为 3个层次：底层是气候要素 (如光照、温度、湿度、风速等)；中间层是温湿指数、风寒指数和着衣指数，它们分别是由部分气候要素，按作用机制形成的经验公式；顶层是三者的综合，以月 (或旬)为计算单位。那么，如何综合测定一个地区的气候舒适度，并将其建立在可加和、可计算的基础上，由月指数的计算逐级上升为季节指数和年指数，并正确地反映客流量的年内变化及适宜旅游期的长短，这在以往的研究中尚不多见。本文以温湿指数、风寒指数和着衣指数为基础，采用专家打分和层次分析法确定各分指数的权重，建立了一个新的旅游气候舒适性综合评价模型，其计算公式如下： C：0．6XrH，+0．3X c，+0．1XⅢ (1) 其中， Ⅲ，、和肌分别为温湿指数、风寒指数和着衣指数的分级赋值(具体赋值参见文献 18)， 0．6、0．3、0．1为各分指数的权系数。本研究规定某个月份中，温湿指数、风寒指数和着衣指数的排列形式为 AAA、BAA、AbA、bbb等，即 6≤C≤9时为舒适；排列形式为 cbc、CBB等，即5≤C<6时为较舒适；排列形式为 dcd、dbd、ccd、ebd等，即 3 标准与文献的有关规定基本相似引¨。然而，该模型的计算较前者更为方便自然，同时该模型还具有以下4个特点： ① 与客流量月指数呈正相关，能正确反映客流量的年内月变化，为定量分析气候舒适度与客流量年内变化关系提供了依据；② 气候舒适度月指数具有可加和特征，可以通过累加计算各季节综合舒适度和全年旅游气候舒适度，使气候舒适度季节指数在 1 ～ 27之间，全年综合舒适度指数在 1～108之间；③ 气候舒适度的季节指数和年指数值，反映了适宜旅游季节及适合旅游期的长短；④ 便于不同季节、不同地区气候舒适度的分析与比较，为直观反映气候舒适度的年内变化和揭示气候舒适度空间分布提供田依据。 2 热点城市旅游气候舒适度的时空变化近年来，随着全球气温的上升，气候舒适度较之以前有了明显的变化，为使气候舒适度评价更具现实意义及与旅游数据配套，本文以2005～2007年各月气候要素的平均值为参数(相关数据来自中国气象科学数据共享服务网，http：／／cdc．cma．gov．cn／ index．jsp)，根据公式 (1)计算各城市综合气候舒适指数，结果如表 1。分析表 1可以发现，这些城市的气候舒适指数年内变化主要呈 3种变化形式：①倒 “u”形，包括哈尔滨、长春、沈阳、大连、青岛，每年的 1～3月和 1l～l2月天气寒冷，舒适指数 ≤3，气候舒适度低，不适宜旅游；5～9月舒适指数 >6，气候舒适，是旅游的最佳时期。② “M”形，包括北京、天津、济南、南京、苏州、上海、杭州，这些城市四季分明，每年的 1～2月和 12月天气寒冷，舒适度低，舒适指数 <5；4～5月和 9～10月舒适指数 >6，气候舒适，适宜旅游活动；夏季的 7～8月天气较热，舒适指数在 3～5之间，舒适度较低，较不适宜旅游活动。 ③宽“u”形，包括厦门、广州、深圳、珠海、海口、三亚，每年的 1～4月和 11～12月 >6，气候舒适，适宜旅游活动；5～9月天气炎热，气候舒适性低，舒适指数 <5，较不适宜旅游。表 1 18城市各月综合舒适指数(2005—2007年 ) Tab．1 Comprehensive comfort index of each month in 18 cities(2005—2007) 城市纬度 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 1O月11月12月哈尔滨 45．8 1．0 1．0 1．6 4．8 7．2 7．8 6．4 6．6 8．4 5．4 1．6 1．0 长春 43．9 1．0 1．0 1．6 4．8 8．4 7．8 6．4 6．6 8．4 5．0 1．6 1．0 沈阳 41．8 1．6 1．6 1．8 5．0 8．4 6．6 5．8 6．4 8．4 5．6 2，4 1．6 北京 39．8 1．6 2．4 4．8 7．2 7．8 5．6 4．4 4．4 7．8 7．2 5．4 2．4 天津 39．1 1．6 1．8 4．8 7．0 7．2 5．6 4．4 4．4 7．8 7．2 4．8 1．6 大连 38．9 1．6 1．6 3．6 5．6 8．4 7．8 6．4 5．8 7．8 7．2 4．8 1．6 济南 36．7 1．8 3．6 5．0 8．4 7．8 4．4 4．4 4．6 7．8 8．4 5．6 2．4 青岛 36．1 2．4 2．4 4．4 6．4 9．0 8．4 6．0 6．4 7．2 8．4 5．0 3 0 南京 32．0 3．6 3．6 5．6 8．4 7．8 4．4 3．0 4．2 6．4 8．4 7．0 4．2 苏州 31 3 3．6 4 8 5．6 8．4 7．2 4．4 3．0 3．0 5．8 7．2 7．0 4．8 上海 31．2 3．6 4 8 5．6 8．4 7．2 4．6 3．0 3．0 5．8 7．2 7．0 4．8 杭州 30．2 3．6 5．4 5．6 8．4 7．8 4．4 3．0 3．0 5．8 7．8 7．0 5．4 厦门 24．5 7．0 7．0 7．0 7．2 6．6 4．4 3．0 4．4 4．4 6．4 7．2 7．2 广州 23．1 7．0 8．4 8．4 6．6 4．4 4．4 3．0 3．0 4．4 5．6 7．8 8．4 深圳 22．6 7．0 8．4 8 4 6．6 4．4 4．4 3．0 3．0 4．4 5．6 7．8 8．4 珠海 22．3 7．2 8．4 8．4 6．6 4．4 3．6 3．0 3．0 4．4 5．8 7．8 8．4 海口 20．0 8．4 7．8 7．8 4．6 4．4 3．0 3．0 4．4 4．4 4．4 6．4 7．2 = 18．1 8．4 7 8 6．6 4，6 4 4 3．0 3．0 3．0 4．4 4．4 6．4 7．2 依据城市各月综合舒适指数及重心模型，计算东部 18个城市各月气候舒适度重心，并绘制成图 (图 1)。由图 1可知，每年的 1～2月和 l2月气候第26卷 2011年第 1期月刊舒适度重心位于最南方，南方旅游气候舒适度优于北方，此时厦门以北各市气候寒冷，不适宜或较不适宜旅游，厦门以南各市气候舒适，适宜旅游。3～5 月春回大地，厦门以北各市天气逐渐变暖，气候舒适指数不断升高，厦门以南各市天气由暖变热，气候舒适指数逐渐降低，气候舒适度重心逐渐向北移动。6 ～ 8月气候舒适度重心位于最北方，北方旅游气候舒适度优于南方，此时，除哈尔滨、长春、沈阳、大连、青岛外，其他各市气候适宜性均较差。9～11月随着秋天的到来，厦门以北各市天气逐渐变冷，气候舒适指数不断降低，厦门以南各市天气由热变暖，气候舒适指数逐渐升高，气候舒适度重心逐渐向南移动。 36 34 32 {li} 3O 28 26 龟￡。／一 _ - 一 l I l l 图 1 气候舒适度重心变化图 Fig．1 Variation of climate comfort degree’S gravity center 3 东部城市旅游客流量时空变化分析表 2为上述 18个城市 2005～2007年各月接待客流量平均值。从表 2可以看出，各城市年内客流量均呈有规律的变化，按其变化形状可以分为以下 4种：①“w”形，包括哈尔滨、长春、沈阳，以哈尔滨为例，6～8月气候舒适，为旅游旺季；l1～12月和次年 1—2月气候寒冷，但因独特冰雪景观资源，以及国际冰雕节和雪上比赛活动，形成“反气候”的旅游旺季；每年 3～4月气温回升，冰雪消融，入境游客明显减少，为旅游淡季；9～10月气温下降，入境游客迅速减少。②倒“u”形，包括大连和青岛，每年的5 ～ 1O月气候舒适，为旅游旺季；1～2月气候寒冷，为旅游淡季；3～4月气温回升，入境游客明显的增长； 11～12月随着气温下降，入境游客迅速减少。③ “M”形，包括北京、天津、济南、南京、苏州、上海、杭州、厦门、广州、深圳、珠海，以北京为例，每年 4～6 月和 8—11月为旅游旺季；7月份天气炎热，入境客流量是一个次级低谷；1～2月和 12月天气寒冷，是团北京入境旅游的淡季，随着气温下降，入境游客迅速减少；每年 2～3月气温回升，入境游客呈现明显的增长。④“u”形，包括海口、三亚，以海口为例，每年 1—2月和 11～12月为旅游旺季；5～9月天气闷热，是海口入境旅游的淡季；3～4月随着温度的升高，入境游客呈明显的下降趋势；10月随着气温下降，入境游客迅速增加。可以看到，入境客流量的年内变化与气候舒适性明显相关。婚／。 l妫 l0 目／。／ l ： 1 5 ：．。。。 ● I l I 图 2 入境客流量重心变化图 Fig．2 Variation of inbound tourists’gravity center 表 2 2005—2007年 18城市各月入境游客平均值 (单位：万人次 ) Tab．2 Average value of each month’s inbound tourists of 18 cities(2005—2007 J 依据城市各月客流量及重心模型，计算东部 18 个城市各月客流量重心变化，如图 2所示。由图2 可以看出，每年的 1～2月大部分游客选择气候舒适第 26卷 2011年第 1期月刊的广州、海口、三亚等城市进行旅游活动，北方大部分城市旅游进入淡季，入境客流量重心位置偏南。3 ～ 5月春回大地，随着气候舒适性不断升高，厦门以北各市接待的入境游客迅速增加，厦门以南各市由于气候舒适性的降低，入境游客增长缓慢，甚至出现负增长，使得入境游客重心逐渐向北移动。6—9月厦门以北各市相继进入旅游旺季，厦门以南各市则进入旅游淡季，入境游客重心位于最北方。10～11 月随着气候舒适性不断降低，南京以北各市入境游客迅速减少，客流量重心迅速向南移动，l2月到达最南端。可以看到，年内客流量重心变化轨迹与气候舒适度重心变化轨迹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。 4 东部城市旅游客流量年内变化及空间分布与气候舒适度相关分析本文将黄金周、定期庆典事件设定为虚拟因子，以综合气候舒适指数为解释变化，与入境旅游客流量月指数建立回归方程，揭示旅游气候舒适度对客流量月指数的影响，定量分析其弹性系数和边际效应；以资源丰度、GDP、综合气候舒适指数为解释变量，与入境旅游客流量建立回归方程，揭示旅游气候舒适度对入境游客空间分布的影响。 4．1 入境客流量时间变化与气候舒适度相关分析依据上述分析，入境客流量的年内变化主要有 4种类型，这里以 4个代表城市为例，采用最小二乘法(OLS)建立客流量年内变化与气候舒适度之间的回归方程。 4．1．1 哈尔滨入境旅游客流量月指数的模拟哈尔滨又称“冰城”，是我国最北方的一座热点旅游城市，其冰雪旅游资源发达。近 3年数据表明，哈尔滨市入境旅游除受气候变化影响外，冰雕节、冰雪旅游还是其重要的影响因素，采用最小二乘法进行回归分析，其模拟方程如下： Q =3．04+0．7C +8．86T (2) 相关系数 r=0．8359，F=10．43，方程显著相关，其中，Q 为客流量月指数，C 为综合气候舒适度指数值 (下同)，为“冰雕节”虚拟因子，1月和 12 月取值为“1”，2月和 11月取值“0．5”，其他月份取值为“0”，即综合气候舒适度指数每变化 1个单位，客流量月指数增加 (或减少)0．7个百分点。 4．1．2 大连入境旅游客流量月指数的模拟大连是我国的北方著名的海滨旅游城市。从近 3年的运行状况来看，入境客流量的年内变化主要受气候舒适度影响，以近 3年客流量月指数为基准，圜采用最小二乘法进行回归分析，其模拟方程如下： Qi=6．55+0．343C (3) 相关系数 r=0．8125，F：17．18，方程显著相关，即综合气候舒适度指数每变化 1个单位，客流量月指数增加(或减少 )0．343个百分点。 4．1．3 北京入境旅游客流量月指数的模拟北京作为我国的首都，是我国的政治文化中心，拥有众多的名牌景点，使其成为著名的国际旅游城市。从近 3年的运行状况来看，入境客流量的年内变化主要受气候舒适度影响，其次，国庆期间举办的一些活动对入境游客特别是港澳台同胞和华侨有促进作用，以近 3年客流量月指数为基准，采用最小二乘法进行回归分析，其模拟方程如下： Q =4．91+0．66C +0．73 (4) 相关系数 r=0．8404，F=10．82，方程显著相关，其中，为“十一”黄金周虚拟因子，l0月取值为 ⋯1’，其他月份取值为“0”，即综合气候舒适度指数每变化 1个单位，客流量月指数增加(或减少)0．66 个百分点。 4．1．4 海口入境旅游客流量月指数的模拟海口是中国的夏威夷，“3S”(Sand，Sunshine， Sea)旅游较为发达。从近 3年的数据来看，入境客流量的年内变化主要受气候舒适度影响，此外，4月 “中信杯”亚洲职业高尔夫公开赛、12月世界小姐大赛和国际婚庆节也是其重要的影响因素。以 2005 ～ 2007年客流量平均月指数为基准，采用最小二乘法进行回归分析，其模拟方程如下： Q =4．9+0．536C +2．97T (5) 相关系数 r=0．9186，F=24．32，方程显著相关，其中，为节假虚拟因子，4月和 12月取值为 ⋯1’，其他月份取值为“0”，即综合气候舒适度指数每变化 1个单位，客流量月指数增加 (或减少 ) 0．536个百分点。 4．2 入境客流量空间分布与气候舒适度相关分析如表 3所示，由于旅游资源丰度、经济发展水平、气候舒适度等因素的不同，各城市接待的客流量存在较大差异。按接待客流量的多少可分为 4个等级：深圳、广州、北京、上海接待客流量最多，年接待游客在 400万人以上，其中，广州、深圳由于距香港、澳门较近，是港澳台游客入境大陆的主要门户，一日游游客较多，使其接待游客量偏高，在下面的分析中予以剔除；南京、苏州、珠海、杭州接待游客较多，年接待游客在 100万～200万人；大连、厦门、天津、青岛接待游客较少，年接待游客在 50万一100万人；第26卷 2011年第 1期月刊表 3 l8城市 GDP、客流量、资源丰度及舒适指数 Tab．3 The num ber of GDP t inbound tourists，tourism resource and comprehensive comfort index of 18 cities 城市 G 亿 D 元P／鬈城市 G亿D元P／鬈哈尔滨 2120．4 32．0 52．8 25．4 苏州 4849．1 57．0 64．8 149．6 长春 I891．0 17．5 53．6 17．6 上海 10474．4 59．0 65．0 492．4 沈阳 2599．0 39．5 55．2 42．8 杭州 3481．6 29．0 67．2 195．3 北京 7846．9 151．5 61．0 412．9 厦门 1189．4 17．5 71．8 81．7 天津 4325．8 48．5 58．2 95．6 广州 6078．2 36．0 71．4 587．8 大连 2663．0 31．0 62．2 77．0 深圳 5791．8 12．5 71．4 765．7 济南 2206．8 19．0 64．2 14．8 珠海 752．1 5．0 71．0 190．0 青岛 3201．8 30．5 69．0 96．7 海口 349．3 7．5 65．8 14．0 南京 2820．7 31．5 66．6 108．5 三亚 101．8 22．5 63．2 45．5 海口、济南、长春、哈尔滨、沈阳、三亚接待游客最少，年接待游客小于 50万人。以往的研究多以旅游资源丰度、经济发展水平、区位等因素来解释入境游客的空间分布，由于区位等因素难以测度，本文首先以旅游资源丰度、经济发展水平两个因素来解释客流量的空间分布。入境旅游是一种相对的高端旅游，入境旅游者对景点和目的地的选择倾向于“择高原则”。因此，本研究选取 3A级以上景点数为依据，采用如下模型计算景点资源丰度： R =5．ON5+2．5N4+1．5N3 (6) 其中，Ⅳ 、Ⅳ 、J7、r 分别为 5A、4A、3A级景点数，以行政区为边界进行统计；5．0、2．5、i．5为各级景点的权数。在确定资源丰度之后，以 2005～2007年各市 GDP、接待客流量平均值为依据，入境游客的空间分布方程如下： Ki=一15．95+0．042G +0．306R (7) 相关系数 r=0．8734，F=20．91，方程显著相关。其中，K 为客流量，G 为 GDP总值(下同)，Ri为旅游资源丰度。其实，气候舒适度也是影响游客空间分布的重要因素，由此，笔者进一步利用旅游资源丰度、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，方程如下： K =一507．165 +0．039Gi +0．758R +7．659Cf (8) 相关系数 r=0．9263，F：24．19，方程相关性明显提高，说明气候舒适度是影响游客空间分布的重要因素，即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。 5 结束语气候是影响旅游活动重要的环境因素，它不仅影响客流量的年内时间变化，同时还影响游客的空间分布。本文选取东部沿海 l8个旅游城市，计算各月的综合气候舒适指数，分析了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。系统收集了2005—2007年 18个城市各月入境客流量，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轨迹与气候舒适度重心变化轨迹具有很强的时间田同步性，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，通过对特殊因子的数值化，采用虚拟变量的回归分析方法，建立了入境旅游客流量月指数模拟模型，结果显示：入境游客年内变化主要受气候舒适度的影响，入境游客月指数气候弹性系数哈尔滨为 0．7，大连为 0．343，北京为 0．66，海口为 0．536。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：气候舒适度是影响游客空间分布的重要因素，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。由此，本研究丰富了气候与旅游的研究内容。 [参考文献】 [1] Ma Lijun， Sun Gennian， Kang Guodong，ct a1． Correlative analysis on climate comfortable degree and monthly variations of tourists in Beijing [J]．~umal of Natural Resources， 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degree，a simulated model of monthly index of inbound tourist flows is established． By using 3 factors of abundant tourism resources， economic development level and comprehensive climate comfortable degree index，their statistical relation is thus founded．The resuhs show that while the comprehensive climate comfortable index changes“one unit”．the inbound tourists will increase(or decrease)76，590． Key words：climate comfortable degree；monthly variation of tourist flow；spatial distribution；correlative analysis [责任编辑：吴巧红；责任校对：刘鲁]

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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

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