区域旅游交通需求预测研究
区域旅游交通需求与日 常生活出行在出行距离和时间等方面具有较大的差异，其不仅与规划区域有一定的相关性，更与景区广泛的客源范围密切相关；旅游客流量随季节的波动性很大，存 在明显的时间性和经济性特征。因此，旅游交通需求预测很难划分交通小区，传统的重力模型也不适用于旅游交通需求预测。因而试图分析旅游景区的客源范围，根据旅游 区的旅游阻抗，预测各景区的旅游需求，在出行结构分析的基础上预测旅游交通需求，为旅游交通规划提供依据。
1 预测思路
为了便于预测，把区域的所有景区根据 客源范围分为4类。并划分为多个旅游区，旅游区的面积总和并不一定覆盖整个规划地理空间。区域旅游交通需求预测 流程见图1。
2 区域旅游需求预测
2．1 景区需求的特点
旅游市场一般分为两类：城市旅游和景 区旅游。根据旅游出行的时间、目的地距离和客源范围，把旅游划分为4类。
(1)周末城郊旅游。出行距离短、时间省、费用低，以城郊周末休闲为目的，以家庭或朋友团体为单位，游客一般自我安排，旅游需 求自由度高，随机性强。主要影响因素为天气、交通条件、出行的便捷性和城郊生态环境。客源范围为邻近的城市。周末城郊旅游随机性很强，交通需求动态波动幅 度较大。
(2)国内一般风景区旅游。出行时间较短，以自由旅游和团体旅游为主。主要吸引特性为景区休闲性和级别。客源范围为周边城市 群。
(3)国内重点风景名胜区和热点城市旅游。出行时间稍长，以团体旅游和商务旅游为主，自由旅游为补充。重点景区的主要吸引特性 为景区级别。热点城市主要吸引特性为城市文化、历史、社会背景。客源范围为全国。
(4)境外旅游。境外旅游费用较高，并且受到各个国家政策和社会环境的影响，所占比例较低且主要是一些特殊群体，普通居民的承 受能力有限难以负担旅游费用。
2．2 景区客源范围分析
景区对不同地区游客吸引度不同，表现 出不同距离范围内具有不同的出行强度，导致旅游客源分布呈现明显的地域性。根据游客对出行时间、出行费用、景区吸引度等综合因素进行比较，决定是否进行旅 游出行选择，并得到以景区为核心分级向外辐射和拓展的圈层形式划分的客源群。 2．3 旅游区划分
景区客源范围内的同类景区相互具有竞 争的特点，特别是周末城郊旅游出行。把客源范围作为研究区域，根据联系强度划分竞争的多个旅游区。景区之间的联系强度可以分为强联系、中联系、弱联系。旅 游区没有明确的边界，且与行政范围并不重合，只考虑空间距离和景点串联特征。如成都附近的青城山和都江堰具有强联结关系，划分为一个旅游区。对于热点城 市，其相对独立性高，可分别单独划分为一个旅游区。
2．4 区域旅游需求预测
客源区域的旅游需求是区域的人口、社 会经济的非线性增益函数，经济发展水平和交通条件是影响旅游需求最为重要的因素。区域旅游需求可采用时间序列回归分析、弹性系数模型、Hammerstein模型等方法进行预测。时间序列回归分析 适用于比较稳定的发展态势，针对我国目前正处于经济快速发展的社会变革阶段，采用弹性系数模型能更好地反映旅游需求与社会经济的关联特征。
Y＝Tr×Pr×k×f(E，Q，M)其中：Y为预测年度的区域旅游需求量；Tr为旅游交通摩擦系数；Pr为旅游政策环境摩擦系数；k为旅游生成 量综合修正系数；E为社会经济发展水平；Q为预测年度区域的人口；M为预测年度居民生活品质。
2．5 旅游区的旅游阻抗
旅游需求在同类竞争景区中选择旅游目 的地时所考虑的各种因素及其重要性为旅游阻抗。旅游区的旅游阻抗与3个旅游特性因素密切相关：
ri=k1×Fβ／Dα×Sγ其中：ri为第i个旅游区的旅游阻抗；D为景区级别指数；F=f/B为景区旅游费用指数，f为旅游的实际费用，B为普通居民能够承受 的旅游费用期望值；为景区服务水平指 数，an为系数，sn为第n种服务特性因素值；k
1、α、β、γ为阻 抗参数，根据现状调查资料拟合得到。
2．6 旅游区的旅游需求
旅游区的旅游需求根据区域旅游需求和 旅游阻抗计算得到：
其中：Yi为预测年度第i个旅游区的旅游需求；θ为待定系数，根据现状 调查
资料拟合得到。
3 区域旅游交通需求预测
3．1 旅游交通方式分析
尽管长途的旅游需求可能通过航空、铁 路等交通方式出行，但是，旅游需求最终主要是通过公共汽车、团体包车和私人汽车到达并深入旅游景区。
3．2旅游交通需求
根据旅游市场的发育程度，分析旅游出 行的交通方式和客运结构，在车辆平均载客率和座位数的基础上计算得到景区的旅游交通需求：
其中：Qi为预测年度第i个旅游区的旅游交通需求；ηg、ηt、ηv，ηg、ηt从分别为公共 交通、团体包车和私人汽车的客运结构系数及平均载客率；Ng、Nt、Nv为公共交通、团体包车和私人汽车的平均座位数。
