杭州灣海上花田景區(qū)游客關注特征研究

許 鳴，張建國，葛 揚，崔會平

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杭州灣海上花田景區(qū)游客關注特征研究

許 鳴1,2，張建國1,2，葛 揚1,2，崔會平3

（1.浙江農林大學 風景園林與建筑學院，浙江 杭州 311300；2. 浙江農林大學 旅游與健康學院，浙江 杭州 311300；3. 浙江農林大學 法政學院，浙江 杭州 311300）

基于網絡照片數據以及景區(qū)內相關旅游資源信息，通過實地調研、內容分析研究方法，借助ArcGIS軟件對杭州灣海上花田景區(qū)的游客行為特征進行研究。結果表明：游客在景區(qū)的游玩關注對象主要是花卉；花卉的花期與游客到訪游玩的淡旺季時間段存在一定程度上的關聯；不同時間段內的氣溫以及旅游活動安排影響游客的游覽行為；游客對景區(qū)西部與北部的游覽關注度遠高于其他地區(qū)；游客對較為西式的景點關注程度也較高。提出今后景區(qū)應從總結經驗優(yōu)化提升、突出重點強化景區(qū)花海景觀主題、圍繞主題開發(fā)配套景點、因地制宜完善游賞服務設施、豐富活動內容調節(jié)淡旺季、挖掘花文化開發(fā)體驗活動等方面進行提升。

游客行為；網絡照片；ArcGIS；杭州灣海上花田

在新一輪互聯網科技革命浪潮中，“旅游+互聯網”時代的來臨讓因特網與旅游的深度融合成為了一股不可逆轉的趨勢[1]，各類社交媒體如微信、微博為廣大游客進行有關旅游體驗的交流互動提供了具有高度便捷性的網絡信息平臺。游客可以利用這類平臺發(fā)布、分享游記，用旅游照片、評論文字以及相關短視頻進行（旅行的）交流，表達自己的價值觀[2]。由于這些游記內容是游客用戶主動分享的，所以此類數據具有良好的可獲取性[3-4]。這些旅游者在景區(qū)（景點）拍攝的照片、體會及交流，能比較準確地反映旅游者對景區(qū)（景點）的關注度。但現有研究中利用游客在微博平臺發(fā)布的以照片這一類型的數據進行游客行為的研究較少。本文著眼于游客行為特征模式，基于網絡照片數據樣本，借助Arcgis空間分析軟件對杭州灣海上花田景區(qū)的游客空間行為進行研究，并為景區(qū)建設提出相關建議，以期為不同景區(qū)建設提供參考。

1 研究區(qū)域與研究方法

1.1 研究地概況

杭州灣海上花田景區(qū)，是浙江省A類重點工程、省重大產業(yè)項目、省重大服務業(yè)項目“杭州灣江南生態(tài)城”旅游商貿綜合體的首期項目，由省屬國企浙江省農村發(fā)展集團規(guī)劃投資。該景區(qū)是杭州灣濱海新城的開山之作，也是上虞旅游的“月亮”工程。景區(qū)地處杭州灣南翼中心地帶，位于紹興市嘉紹大橋南橋頭堡的G15W高速“濱海新城北”出口處，地理坐標30°11'37" ~ 30°12'12" N，120°46'52" ~ 120°47'28" E。景區(qū)規(guī)劃按5A級景區(qū)開發(fā)，總占地面積200 hm2，其中現已開放的首期44 hm2，以四季花海、濱海濕地為主體景觀，圍繞田園生態(tài)風光和創(chuàng)意體驗農業(yè)，營造七彩田園、海上花藝等大地藝術景觀，并開發(fā)婚慶廣場、魔幻農莊、陶藝體驗館、休閑跑馬場、泥灘樂園、水廬茶軒等20多個游樂體驗項目，另外還有燒烤野營、湖上包廂等餐飲美食項目。景區(qū)將逐步完善，努力打造成為長三角知名的“休閑旅游式主題樂園、交通樞紐型品牌景區(qū)”。

1.2 數據來源

研究所用的照片數據來源于游客的微博。在照片數據收集及現場調研過程中，發(fā)現杭州灣海上花田于2015年春季開始試營業(yè)，并陸續(xù)增加、完善了一些項目，景觀較之開放初期發(fā)生了較大變化。2018年只有年初的照片，信息資料不夠完整。2016和2017年景區(qū)正常運營，所以選取了網絡發(fā)布的472張照片作為分析依據，這些照片能真實反映杭州灣海上花田的游客行為特征。通過實地比對參照景物，剔除了部分難以辨別、內容重復的照片，保留了能滿足數據分析的451張。

1.3 研究方法

使用內容分析法對收集到的游客網絡照片進行客觀描述[5]，根據照片內容的屬性和要素分為9類（表1），并根據照片顯示的各種可見信息對游客在杭州灣海上花田游玩的時間、空間、線路及游玩的熱點月份進行分析。所選取照片中，游客對拍攝位置很少有文字說明，這對游客空間行為特征研究產生了阻礙。為此，通過實地調研的方法為每張照片標注了地理信息，記錄其經緯度。借助ArcGIS軟件中的核密度分析功能對局部密度變化進行測量，尋找熱點區(qū)域[6-9]和照片拍攝地點分布。

表1 照片分類說明

2 結果與分析

2.1 關注對象分析

對景區(qū)內主要花卉花期（表2）與照片拍攝時間（表3）進行分析，在2016年和2017年，每月分布的游客照片數量有較大的差異，說明杭州灣海上花田景區(qū)有明顯的淡季和旺季。

分析數據顯示，影響淡旺季的主要因素是花卉的種類和開放期。比如，在有著美好寓意且觀賞性強的郁金香，向日葵，玫瑰，香石竹和馬鞭草等花卉盛開時，前來景區(qū)賞花游客人數驟增，網上“曬出”照片數量就較多。由于杭州灣海上花田的花卉種類繁多，本研究以種植面積較大且具有代表性的13種花卉為樣本，分別為向日葵，風信子，郁金香，馬鞭草，垂絲海棠，染井吉野櫻‘Somei-yoshino’，千日紅，諸葛菜，秋英，月季花，繡球，桃，百日草。根據這些花卉的花期并結合每個月份的照片數量來進行分析研究。在表2中可以看出，4，6，7和8月四個月份花期最多，占樣本數13種里的7種，超過50%。這一結論與表2中游客的出行時間基本吻合。5，10月雖然不是花期最多的月份，但游客照片數量最多，這與國家法定假期有直接關系。

表2 主要花卉觀賞期

表3 照片拍攝時間分布

2.2 游客出游時間分析

從表2中看出，4月、7月、8月盛開的花卉各有7種，占總數的53.9%，其次是6月份的6種，再其次的是9月的5種，占41.7%，在5月和10月盛開的花卉各有4種，占總類別的33.3%。從表3中看出，照片數量最多的月份為5月、8月和10月，分別占比為19.1%，16.6%和23.5%。游客照片數量最多的3個月份中，主要花卉的花期也都相對較多。這說明，游客選擇到訪杭州灣海上花田的時間與主要花卉開放的時間具有一定程度上的重合，也說明可視景觀的最佳觀賞時間影響游客的出游行為。在451張照片中，與植物景觀有關的將近9成，其余沒有以植物為主要拍攝對象的照片中，各類景物的照片分布相對平均（表4）。另外，7-10月4個月份出現了夜景（圖1）照片，這些月份具有晝長夜短、白天天氣過于炎熱的特點，游客的活動更偏向于午后至夜晚。從照片上可以看出，海上花田在晚上的活動也同樣豐富多彩，主要是以表演節(jié)目和各種活動為主。說明杭州灣海上花田一天內不同時間段以及景區(qū)內節(jié)目活動的開展也影響著游客行為。

表4 關注對象構成

2.3 停留地點分析

從游客照片拍攝地點可以看出（圖1），游客游覽的主要區(qū)域分布在七彩花田、觀景花臺和花卉廣場三大景點。杭州灣海上花田作為一個以花卉為主體的景區(qū)，三大花卉集中地成了景區(qū)的標志性景點，大多數游客都是挑準了花期來看花海的，三個花海區(qū)域是游客來杭州灣海上花田游玩的必到之地。此外，根據游客照片拍攝地點分布和實地調查的結果分析，景區(qū)南部西側離常臺高速公路較近，噪音較大，游客不愿在此多做停留。

景區(qū)東部相對西部、北部的游客照片核密度分布要低。原因是，景區(qū)東部以木本花卉為主，分布在道路兩側，蚊蟲較多，游客不愿多停留；景區(qū)西部與北部有大量草本花卉組成藝術圖案和小品、建筑等，景點項目內容比較豐富。此外，地勢較高的觀景花臺以及地勢起伏較大的景點都分布在此，游客在這些高點上能夠瞭望整個景區(qū)，因此這里會讓游客增強拍攝照片的欲望。

圖1 游客照片拍攝地點分布圖

Figure 1 Places of shooting photos

2.4 游覽線路分析

游客進入東北角的游客中心，就可以看出該景區(qū)的線路大致成環(huán)形（圖1）。景區(qū)入口處醒目的路線指示牌提示游客以逆時針方向游覽，當游客按指示牌開始游玩時，首先到達的是正北側的七彩花田區(qū)域，該區(qū)域有一塊較大的花田，大風車、西式教堂兩個標志性建筑。從游客照片核密度分布來看，該區(qū)域是照片分布和人流量較大的區(qū)域。這塊花田里種著大面積的向日葵、郁金香和風信子等花卉，在花期，百花齊放的場景很好地契合了游客對“花田”景區(qū)的第一印象。

經過七彩花田后，有兩條大致平行的游玩主干道。如果選擇靠西邊的道路，能欣賞到大面積的花海景點，如果選擇靠東側道路，則能欣賞到十里畫廊、水上餐廳、小黃鴨媽媽、海潮余波等花卉以外的其他景點和游玩項目。從游客照片核密度分布來看，選擇西側的游客較多，說明游客對于該景區(qū)更偏向于花卉景觀。

根據圖中逆時針線路，經過西式風格的花卉景觀和建筑（教堂、大風車等）后，接下來便是中式風格的花卉景觀，彰顯景區(qū)中西文化交融特色。根據照片密度值分析，游客更偏向于游覽平時更少見的西式風格景點。在即將到達景區(qū)出口也是入口處時有一個面積較大的花卉廣場，這里是夜間活動與節(jié)目舉辦的主要地點，也是花卉廣場夜間照片分布的核密度值相對較高的原因。

杭州灣海上花田景區(qū)圍繞中心湖，各景點沿岸隨環(huán)狀分布。湖中游船供游客在水面上觀賞景區(qū)的景色，湖上乘船觀花看起來也是一條不錯的游玩賞景路線，但照片的核密度值卻并不高。

3 結論與建議

3.1 結論

通過對網絡照片進行分析，并運用ArcGIS空間分析軟件研究拍攝地點和密度分布，發(fā)現從照片內容看有關花卉的數量占比較大；從拍攝時間看，主要花卉的開放期拍攝的照片數量較多，說明花海景觀是杭州灣海上花田最主要的旅游吸引點，花期直接影響游客行為；其次，夜景照片拍攝的時間內容反映出游客的游覽行為受到氣溫以及夜間活動安排的影響；再次，從游客照片核密度分布上來看，景區(qū)的周邊環(huán)境、景觀組成及地勢地貌是影響游客關注度的重要因素；最后，從游客游覽線路上看，游客對環(huán)形線路沿途的西式風格景點關注度較高。

3.2 發(fā)展建議

基于選取的網絡照片對杭州灣海上花田進行分析研究，就杭州灣海上花田現有項目的改造提升和下一步規(guī)劃建設提出如下建議：

3.2.1 總結經驗優(yōu)化提升 認真總結一期項目運營情況，充分吸納所取得的成功經驗，對存在的問題進行分析梳理，根據游客滿意度對現有的景點進行整改提升；對之后將要開發(fā)的項目做好整體規(guī)劃，將規(guī)劃效果在線上線下向公眾征求意見，聽取大家的合理建議，完善規(guī)劃方案。

3.2.2 突出重點強化景區(qū)花海景觀主題 杭州灣海上花田景區(qū)應保持以花海景觀為主體的鮮明特色。一方面，景區(qū)需要突出“花”元素，首先保持現有花種多樣化，維持花田規(guī)模，并優(yōu)先選種花期較長的品種，以達到花田空間分布均衡、季節(jié)變化豐富的目的；其次是根據花卉的不同色彩和特征，在花田中擺種出吸引游客眼球的圖案與造型，并在游覽路線的最佳觀賞地點搭建攝影、觀景平臺，方便游客拍照游覽，迎合多數游客熱衷分享旅游見聞的心理。另一方面，增強杭州灣海上花田“?！痹氐捏w現，將“花”與“?！边M行聯系，通過在王蓮湖沿岸、芳心島以及景區(qū)以北的零星小島上有條件地種植親水花卉，將盆栽花卉放置于蝶戀橋、舜耕橋等水上通路兩側，共同打造“花?！毕嗳诘木跋螅够ㄌ锱c水面形成色彩過渡，真正實現杭州灣海上花田的主題表達。

3.2.3 圍繞主題開發(fā)配套景點 景區(qū)坐落在美麗的杭州灣，有得天獨厚的地理優(yōu)勢，但是與杭州灣相關聯的中心湖并沒有在游客心中留下深刻印象。從熱點分析圖中就能看出，在靠湖一側的道路主要是欣賞湖面景點、參與一些游樂項目。結果顯示，人們更愿意選擇內部能欣賞到大面積花海景觀的道路。因此，既然游客對花海景觀的關注度較高，不妨在中心湖沿岸湖中種植大片水生花卉，如睡蓮，美人蕉，黃花鳶尾等，游客走在靠湖一側的道路上也能欣賞到水中的花卉，從而增加花海景觀的豐富度。

3.2.4 因地制宜完善游賞服務設施 景區(qū)內的卡丁車賽道、觀光塔都存在維護問題，塔上的垃圾箱簡陋，供游客休息的座椅布滿灰塵，跑馬場充滿異味，讓人望而卻步。建議加強景區(qū)內游賞服務設施的維護保養(yǎng)，提升環(huán)境質量。在跑馬場附近種植一些有利于空氣清新、林相豐富的樹木，這樣既能改善跑馬場周邊的環(huán)境，也能提高景區(qū)的綠化面積；在靠近常臺高速附近的景點，可以在景區(qū)與高速的交界處種植一些能降低噪音的樹木或在高速公路的景觀側安裝隔音裝置。

3.2.5 豐富活動內容調節(jié)淡旺季 景區(qū)可以充分利用淡旺季的交替，在花期較為豐富的旺季和白天，繼續(xù)保持對花田景觀的管理與維護。在淡季以及夜晚，建議建設大型溫室，引種國內外各種珍稀植物，一年四季可觀、可賞、可科普。另外，在景區(qū)開展以花卉為主題的室內活動，比如室內盆栽類的花卉展、花卉博物館的科普宣傳活動以及花卉主題的表演。夜間，根據花卉主題和顏色，可以進行燈光秀表演。還可以引進全息投影設備，利用空氣投影和交互技術，將圖像投射在水蒸氣液化形成的小水珠上，形成層次分明和立體感很強的各種圖像，讓游客有“海市蜃樓”的切身體驗。從而改善淡季和夜晚人流量少的情況。

3.2.6 挖掘花文化開發(fā)體驗活動 每個景區(qū)都有自己的文化內涵，花文化也可以作為一個文化產業(yè)進行挖掘。在景區(qū)的十里畫廊中，以科普類型的宣傳海報作為宣傳載體，普及花語知識和相關的神話故事。結合當季花期花語，舉辦與之相契合的主題活動。如菊花季推出緬懷先烈活動，玫瑰花季推出相親活動，康乃馨季推出慈孝活動，向日葵季推出親子活動等。作為一個以花為主體的景區(qū)，可以建造一個更加完善的“花”博物館，讓游客更好的了解和認識花。定期舉辦與“花”相關的技能培訓班并增設體驗項目。如插花技藝、干花制作技藝、花瓶彩繪技藝等，吸引更多的花卉愛好者前往，從而帶動景區(qū)的旅游。

[1] 張紅梅，梁昌勇，徐健. “旅游+互聯網”背景下的智慧旅游云服務體系創(chuàng)新[J]. 旅游學刊，2016，31（6）：12－15．

[2] 顧錚. “觀光客的凝視”與“凝視的觀光客”：現代大眾旅游與攝影實踐[J]. 藝術評論，2009（5）：15－21．

[3] Vu H Q，Leung R，Rong J，. Exploring Park Visitors’ Activities in Hong Kong using Geotagged Photos[M]// Information and Communication Technologies in Tourism 2016，New York City.Springer International Publishing，2016.

[4] O'Neill E，Kostakos V，Kindberg T，. Instrumenting the City: Developing Methods for Observing and Understanding the Digital Cityscape[M]// UbiComp 2006: Ubiquitous Computing，Heidelberg.Springer Berlin Heidelberg，2006：315－332.

[5] BOS W，TARNAI C．Content analysis in empirical social research[J]. Int J Educ Res，1999，31（8）：659－671．

[6] 王遠飛. 空間數據分析方法[M]. 北京：科學出版社，2007：66－71．

[7] ANDERSON T K. Kernel density estimation and K-means clustering to profile road accident hotspots[J]. Accid Anal Prevent，2009，41（3）：359－364．

[8] CHAIKAEW N，TRIPATHI N K，SOURIS M. Exploring spatial patterns and hotspots of diarrhea in Chiang Mai, Thailand[J]. Int J Health Geogr，2009，8（1）：36－45．

[9] LI C，ZHAO Y，SUN X，. Photography-based analysis of tourists’ temporal-spatial behaviour in the Old Town of Lijiang[J]. Int J Sustain Develop World Ecol，2011，18（6）：523－529．

Tourist Behavior Characteristics in Haishanghuatian Scenic Area in Hangzhou Bay

XU Ming1,2，ZHANG Jian-guo1,2，GE Yang1,2，CUI Hui-ping3

（1. School of Landscape Architecture, Zhejiang A&F University, Hangzhou 311300, China ; 2. School of Tourism and Health, Zhejiang A&F University, Hangzhou 311300, China; 3. School of Law and Politics, Zhejiang A＆F University, Hangzhou 311300, China)

Based on 451 network photos during 2016 and 2017 in Haishanghuatian Scenic Area, tourist behavior characteristics were analyzed by means of field investigations and the methods of content analysis and ArcGIS. The result showed that tourists mainly focused on flowers, and there was correlation between flowering phase and the on-time. The air temperature and the activities arranged by the Scenic Area could influence tourists' behavior. Scenic spots with foreign pattern had more tourists. Suggestions were put forwarded such as much focuses on flowers, improvement of service facilities, etc.

tourist behavior; network photo; ArcGIS; Hangzhou Bay

10.3969/j.issn.1001-3776.2018.04.012

F592.70

A

1001-3776（2018）04-0071-06

2018-01-21；

2018-05-29

浙江省農業(yè)軟科學研究項目（ZJNYRKXYJKT201604）；浙江省科技廳公益技術研究農業(yè)項目（2016C32107）

許鳴，碩士研究生，從事城鄉(xiāng)旅游規(guī)劃與管理方面的研究；E-mail：303400630@qq.com。

張建國，博士，副教授，碩士生導師，從事生態(tài)旅游規(guī)劃與管理方面的研究；E-mail：zhangjianguo2004@163.com。