重慶旅游氣象擾動模型初步研究

張 馳， 白瑩瑩， 劉曉冉， 劉 川， 李永華

(1.重慶市氣候中心，重慶 401147； 2.重慶市氣象科學(xué)研究所，重慶 401147)

引 言

氣候條件中的光、熱和水直接構(gòu)成特色景觀，影響景區(qū)內(nèi)生物種類的生長狀況，而氣候的季節(jié)性變化和適宜度決定著景區(qū)旅游的最佳時段，是人們外出旅游的主要參考依據(jù)，其優(yōu)越性是旅游資源開發(fā)的必要前提[1]。旅游資源可分為自然和人文景觀，前者與氣候資源聯(lián)系緊密[2]。氣候資源可以推動社會生產(chǎn)力的發(fā)展，旅游氣候資源則形成了旅游氣象景觀[3]。三峽庫區(qū)北臨秦嶺和大巴山，多層次的地形為庫區(qū)提供了豐富的自然旅游資源，可觀賞云、霧、雨、雪等多種氣象景觀，一年中適宜旅游的時間有6～7個月，其中4、5、9和10月是游覽三峽地區(qū)的最佳月份[4]。旅游業(yè)是促進當(dāng)?shù)亟?jīng)濟發(fā)展、改善民生的重要途徑[5]。王麗雯等[6]發(fā)現(xiàn)，重慶市旅游產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中旅游景區(qū)、群眾文化、文化娛樂、運輸?shù)刃袠I(yè)集聚水平較高，航空運輸、藝術(shù)行業(yè)集聚水平變化明顯，其他行業(yè)呈均衡分布；旅游產(chǎn)業(yè)集群與旅游經(jīng)濟增長呈非線性的倒“U”型關(guān)系。

我國優(yōu)美風(fēng)景和清新環(huán)境地域多集中在山區(qū)。有研究表明，黃山景區(qū)在不同天氣、氣候條件下形成的景點四季皆有，5月上旬至10月中旬是最佳游覽時段[7]。黃水林等[8]將冬季廬山雪景形成機理結(jié)合數(shù)值預(yù)測產(chǎn)品，得到了不同季節(jié)雪型景觀的持續(xù)時間及其天氣型特征。尹建昌[9]利用大九寨景區(qū)不同地形和海拔景點的光、熱、濕、風(fēng)等數(shù)據(jù)構(gòu)建高海拔地區(qū)舒適指數(shù)，發(fā)現(xiàn)各景點的適宜時段可達4～7個月，非常適宜時段也有2～6個月。為服務(wù)于巫山社會經(jīng)濟發(fā)展，劉幸運等[10]分析得到巫山低中高海拔景點的氣候特征和體感狀況，并給出了改善旅游資源的對策和建議。

在旅游景區(qū)氣象模型方面，郭菊馨等[11]將五類氣象預(yù)報指數(shù)及分級方法系統(tǒng)應(yīng)用于滇西北迪慶州旅游景區(qū)預(yù)報工作。嚴(yán)曉瑜等[12]利用專家評估法分析發(fā)現(xiàn)，氣象服務(wù)在2010年寧夏旅游業(yè)中的貢獻率和效益值分別為0.2%和1075.9萬元，景區(qū)運營、安全管理和推介活動中，氣象服務(wù)所占比重為1%～10%。丁國香等[13]利用局地短臨預(yù)報系統(tǒng)(INCA)、WRF模式和歐洲細網(wǎng)格數(shù)據(jù)，建立精細化山岳景點天氣預(yù)報、景觀預(yù)報和災(zāi)害預(yù)警平臺，并應(yīng)用于安徽黃山、九華山景區(qū)。鄭健等[14]將綜合性舒適度指數(shù)應(yīng)用于寧波旅游氣象預(yù)報業(yè)務(wù)中，充分考慮景區(qū)天氣狀況、舒適度、大氣污染、紫外線等因素的影響，實現(xiàn)了預(yù)報產(chǎn)品網(wǎng)絡(luò)化和短信發(fā)布自動化。侯亞紅等[15]利用舒適度、環(huán)境因子和氣候條件建立遼寧避暑旅游氣象指數(shù)，并劃分等級和適宜程度。

在旅游氣候舒適度方面，杜正靜等[16]通過改進Mieczkowski[17]提出的TCI法，構(gòu)建旅游氣候適宜性指數(shù)，用于我國旅游資源的精細化分析，從中發(fā)現(xiàn)，5-9月我國大部地區(qū)為適宜至非常適宜區(qū)域，冬季不適宜區(qū)域最廣。有專家利用溫濕、風(fēng)寒、著衣指數(shù)構(gòu)建綜合氣候舒適度或分類指標(biāo)來表征全國或區(qū)域內(nèi)主要旅游城市的月—季或不同海拔地形的舒適狀況[18-23]，隨后自然景區(qū)或行政區(qū)劃內(nèi)的旅游舒適度研究迅速展開，大量的研究成果為旅游開發(fā)經(jīng)營、旅游活動組織、游客出游季節(jié)和地點選擇提供了翔實的科學(xué)依據(jù)[24-28]。

近10年，構(gòu)建生物多樣性與生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)評估指標(biāo)研究在我國日趨火熱[29-30]，人類活動和社會發(fā)展對自然風(fēng)景、江源草地、濕地等生態(tài)系統(tǒng)的影響也日趨明顯并引起關(guān)注[31-33]。在重慶生態(tài)氣候評估方面，中國氣象學(xué)會先后授予城口“中國生態(tài)氣候明珠”[34]和黔江“中國清新清涼峽谷城”稱號[35]，這對當(dāng)?shù)厣鷳B(tài)旅游開發(fā)和經(jīng)濟建設(shè)都有良好推動作用。但目前，針對重慶旅游氣象客觀定量的評估—預(yù)估研究較少，建立相應(yīng)的旅游氣象條件評估指標(biāo)很有必要，政府及相關(guān)部門決策也需要這方面的技術(shù)支持。

1 資料和方法

1.1 數(shù)據(jù)來源介紹

重慶國內(nèi)外和節(jié)假日旅游統(tǒng)計數(shù)據(jù)分別來源于2000—2017年《重慶統(tǒng)計年鑒》[36]、2003—2017年《重慶市旅游業(yè)統(tǒng)計公報》[37]等資料。其中，重慶國際旅游人數(shù)和外匯收入的分析時段統(tǒng)一為1983—2016年，主導(dǎo)作用因子為重慶生產(chǎn)總值；而重慶國內(nèi)旅游人數(shù)和收入分析時段則統(tǒng)一為1998-2016年，主導(dǎo)作用因子則選取我國人均GDP。

國慶—中秋節(jié)和小長假的分析時段均選擇2006-2016年，其中，小長假包含元旦、清明、五一和端午節(jié)。由于節(jié)假日分公、農(nóng)歷兩種，假期可能會重疊，如2009年和2012年國慶、中秋游客人數(shù)(或收入)無法區(qū)分等問題，國家對假日天數(shù)的安排也無法完全統(tǒng)一，而氣象因素需要以確切的時段為背景，所以本研究嘗試用更長、更穩(wěn)定的月—季時間尺度代表多個假日時段，其中，國慶—中秋節(jié)選取9-10月，小長假選取4-6月。另外，根據(jù)中華人民共和國國務(wù)院令(第513號)規(guī)定，2008年我國開始新增清明、端午和中秋節(jié)[38]，2006年和2007年的假期日數(shù)較之后年份明顯偏少，但通過應(yīng)用發(fā)現(xiàn)，保留這兩年數(shù)據(jù)，利于擴大樣本年數(shù)，也不會對后續(xù)年旅游業(yè)總體趨勢產(chǎn)生影響。

1.2 回歸算法及擾動建模

重慶國內(nèi)外旅游趨勢分析選取冪指數(shù)回歸方程,如公式(1)所示：

y=e(ax+b)

(1)

其中，x為年份，y為重慶旅游人數(shù)(或收入)，a、b均為冪指數(shù)擬合系數(shù)。

重慶節(jié)假日旅游趨勢分析選取線性回歸方程,如公式(2)所示：

y=cx+d

(2)

其中，x為年份，y為重慶節(jié)假日旅游人數(shù)(或收入)，c、d為線性擬合系數(shù)。

旅游業(yè)的發(fā)展，不僅受氣象因素影響，也受經(jīng)濟發(fā)展的影響。分析旅游業(yè)與氣象要素之間的顯著性擾動關(guān)系，需要濾除經(jīng)濟等因素的趨勢影響。重慶國內(nèi)、國外旅游年際擾動用各自分析時段的年平均氣溫、年平均降水量和年平均相對濕度等氣象因素建模，國慶—中秋節(jié)利用重慶分析時段內(nèi)每年9-10月最高氣溫≥35 ℃日數(shù)、小雨日數(shù)、相對濕度的最小值及平均風(fēng)速的最大值建模，小長假利用重慶分析時段內(nèi)每年4-6月平均極端最高氣溫、平均相對濕度及平均風(fēng)速建模。

1.3 綜合旅游氣象條件評估指數(shù)

由于氣候業(yè)務(wù)服務(wù)中需要各類指標(biāo)的綜合研判，國內(nèi)、國外和節(jié)假日期間，主要采用旅游人數(shù)和收入擾動的無量綱累加值來表示氣象因素對旅游業(yè)的增、減益效果，即綜合旅游氣象條件評估指數(shù)。據(jù)統(tǒng)計，在線性綜合評價模型中，采用Z-Score法進行無量綱化是比較適合的[39]，如公式(3)所示：

(3)

其中，zi,k為綜合旅游氣象條件評估指數(shù)的二維矩陣，xi,j,k為重慶多年國內(nèi)外和節(jié)假日的旅游人數(shù)(或收入)擾動值的三維矩陣，μi,j表示xi,j,k的多年均值矩陣，σi,j表示xi,j,k的標(biāo)準(zhǔn)差矩陣。i=1,2,3,4分別表示國內(nèi)、國外、國慶—中秋節(jié)和小長假旅游，j=1,2分別表示旅游人數(shù)和收入，k為不同類旅游人數(shù)(或收入)對應(yīng)的年份序列。

根據(jù)公式(3)可得到zi=1,k，zi=2,k，即年度國內(nèi)、國外綜合旅游氣象條件評估指數(shù)序列，進一步計算得到

yk=a×zi=1,k+b×zi=2,k

(4)

式中yk代表重慶年度國內(nèi)外綜合旅游氣象條件評估指數(shù)序列，由于2000年以來國內(nèi)旅游收入約為國外旅游收入(外匯折算后)的20倍，按權(quán)重估測分配，a=0.95，b=0.05;zi=3,k、zi=4,k則分別為國慶—中秋節(jié)和小長假綜合旅游氣象條件評估指數(shù)序列。yk，zi=3,k，zi=4,k在確定年份，當(dāng)指數(shù)大于0時，表明氣象條件宜于旅游，其絕對數(shù)值越大收益越高，反之亦然。

2 研究結(jié)果

2.1 重慶國內(nèi)旅游業(yè)情況

2.1.1 國內(nèi)旅游現(xiàn)狀及擾動分析

1998-2016年我國人均GDP增長了6.8倍，經(jīng)

濟總量的迅猛發(fā)展和人民生活水平的提高顯而易見。來重慶旅游的國內(nèi)游客人數(shù)1998年為0.22億人次，2016年達4.48億人次，增長了19.4倍，與人均GDP同期序列的相關(guān)系數(shù)為0.99。重慶旅游收入1998年為82.9億元，2016年達到2533.2億元，增長了29.6倍。我國人均GDP、重慶國內(nèi)旅游人數(shù)及國內(nèi)旅游收入與年份x的冪指數(shù)擬合曲線都呈顯著上升趨勢，指數(shù)擬合優(yōu)度均為0.98，都通過0.01的顯著性檢驗(表1)。

表1 1998-2016年我國人均GDP、重慶國內(nèi)游客人數(shù)和收入的年際趨勢擬合

我國人均GDP、重慶國內(nèi)游客人數(shù)和收入在去除冪指數(shù)的顯著性遞增趨勢后，旅游人數(shù)和收入與我國人均GDP的相關(guān)系數(shù)分別為0.65和0.74(均通過0.01的顯著性檢驗)?？梢酝茰y：在濾除經(jīng)濟增長的趨勢后，我國人均GDP和重慶國內(nèi)旅游業(yè)發(fā)展的擾動變化(擾動值為統(tǒng)計原始值與趨勢值之差，下同)接近同步，并且前者對重慶國內(nèi)旅游的影響滯后1～3年，其中，2011-2013年是重慶國內(nèi)旅游業(yè)正擾動變化的黃金時期；而2003-2010年和2015-2016年，擾動因素對重慶國內(nèi)旅游業(yè)發(fā)展有抑制作用，負擾動也為逐步加強態(tài)勢(見圖1)。

圖1 1998-2016年我國人均GDP、重慶國內(nèi)游客人數(shù)及收入的年際擾動變化

2.1.2 重慶國內(nèi)旅游氣象擾動建模及結(jié)果對比

重慶年平均氣溫(X1)、年平均降水量(X2)和年平均相對濕度(X3)等氣象因素與國內(nèi)游客人數(shù)(Y1)和收入(Y2)擾動值建立的多元線性回歸模型對應(yīng)的P值分別為0.021和0.014，二者建模效果均顯著，相關(guān)系數(shù)分別為0.684和0.705，也都通過0.01的顯著性檢驗(表2)。根據(jù)冪指數(shù)趨勢方程(表1)和擾動模型計算結(jié)果發(fā)現(xiàn)：2017年，重慶國內(nèi)游客人數(shù)和收入的評估值較政府公布的數(shù)據(jù)分別略偏高4.06%和0.63%，收入的評估值相比更為精確，二者的評估誤差都在±5%。氣象因素對重慶國內(nèi)旅游人數(shù)和收入的影響(即各自模型擾動值，后不

表2 1998-2016年重慶國內(nèi)旅游氣象擾動模型及相關(guān)系數(shù)

贅述)分別為36.5萬人次和-4.48億元，占比分別為0.07%和-0.14%(表3)，表明氣象因素對旅游人數(shù)略有促進作用，對旅游收入略有減少作用?？傮w上看，氣象環(huán)境條件對旅游消費的抑制作用強于人數(shù)增多引起的增收效果。

表3 2017年重慶市國內(nèi)旅游氣象擾動模型評估結(jié)果

2.2 重慶國外旅游業(yè)情況

2.2.1 國外旅游現(xiàn)狀及擾動分析

1983-2016年重慶社會經(jīng)濟的發(fā)展也十分迅速，城市形象和基礎(chǔ)設(shè)施不斷提升和完善。34年間，重慶生產(chǎn)總值、外國游客人數(shù)及外匯收入分別增長了145.3、136.7和6486.8倍，它們與年份x的擬合曲線也呈冪指數(shù)上升態(tài)勢，擬合優(yōu)度也均達0.98及以上(表4)，旅游外匯收入與重慶生產(chǎn)總值相關(guān)系數(shù)達0.99，通過0.01的顯著性檢驗。

表4 1983-2016年重慶生產(chǎn)總值、重慶入境游客人數(shù)和外匯收入的年際趨勢擬合

重慶生產(chǎn)總值、入境外國游客人數(shù)和外匯收入擾動在21世紀(jì)00年代以負擾動極小值為主，而10年代初迅速轉(zhuǎn)變?yōu)檎龜_動極大值，20世紀(jì)80年代至世紀(jì)末波動變化相對較小(見圖2)。入境外國游客人數(shù)、外匯收入與重慶生產(chǎn)總值擾動序列的相關(guān)系數(shù)分別為0.89和0.91(均通過0.01的顯著性檢驗), 即重慶生產(chǎn)總值對入境旅游業(yè)有同步的促進(或抑制)作用，其中，2003年受全球范圍SARS因素影響，入境旅游業(yè)降為負擾動最低值。整體來看，2010-2014年為重慶經(jīng)濟、入境旅游業(yè)擾動正向發(fā)展的黃金期，這一時期擾動因素對入境游客人數(shù)、外匯收入起到積極推動的作用。

圖2 1983-2016年重慶生產(chǎn)總值、重慶入境外國游客人數(shù)及外匯收入的年際擾動變化

2.2.2 重慶國外旅游氣象擾動建模及結(jié)果對比

國外游客人數(shù)(Y3)和收入(Y4)擾動值與氣象因素建立多元線性回歸模型,其對應(yīng)的P值分別為0.008和0.006，建模效果均顯著，相關(guān)系數(shù)為0.569和0.582，均通過0.01的顯著性檢驗(表5)。綜合冪指數(shù)趨勢方程(表4)和擾動模型的計算結(jié)果對比發(fā)現(xiàn)：2017年，重慶入境游客人數(shù)和外匯收入的評估值分別為395.92萬人次和22.57億美元，較政府公布的數(shù)據(jù)分別偏高10.48%和15.89%，入境游客人數(shù)的評估相比更為精確，該誤差相比國內(nèi)游客人數(shù)和收入評估更大一些。氣象因素對重慶外國游客人數(shù)和外匯收入的影響分別為-2.82萬人次和-1574.15萬美元，占比分別為-0.71%和-0.70%(表6)，表明氣象因素對二者都有同步減弱作用。

表5 1983-2016年重慶國外旅游氣象擾動模型及相關(guān)系數(shù)

表6 2017年重慶國外旅游氣象擾動模型評估結(jié)果

2.3 重慶國慶—中秋節(jié)旅游業(yè)情況

2.3.1 國慶—中秋節(jié)旅游擾動分析

2006—2016年國慶—中秋節(jié)游客人數(shù)(Y5)、收入(Y6)與年份X的線性擬合皮爾遜檢驗值分別為0.975和0.913(表7)，二者的相關(guān)系數(shù)為0.966(通過0.01的顯著性檢驗)。在去除總體遞增的線性趨勢以后，國慶—中秋節(jié)旅游人數(shù)和收入擾動序列的相關(guān)系數(shù)為0.838(通過0.01的顯著性檢驗)，兩者都呈“負—正—負—正”交替擾動變化，且總體為逐步減小趨勢，其中，它們在2011年和2016年的擾動值分別為最大和次大(圖略)。

表7 2006-2016年重慶國慶—中秋節(jié)旅游情況的年際趨勢擬合及擾動模型

2.3.2 國慶-中秋節(jié)旅游氣象擾動建模及評估結(jié)果

重慶最高氣溫≥35 ℃天數(shù)(X1)、小雨日數(shù)(X2)、

相對濕度的最小值(X3)和平均風(fēng)速的最大值(X4)等氣象因素與國慶—中秋節(jié)游客人數(shù)(Y7)和收入(Y8)擾動值建立多元線性回歸模型，二者對應(yīng)的P值分別為0.072和0.029，僅收入的建模效果顯著，相關(guān)系數(shù)分別為0.846和0.892，都通過0.01的顯著性檢驗(表7)。利用趨勢和擾動模型對2017年和2018年游客人數(shù)和收入進行評估，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：2017年，國慶-中秋節(jié)期間的游客人數(shù)和收入較政府公布結(jié)果分別偏低6.42%和18.81%，2018年的則分別偏低17.02%和35.20%，見表8。綜合這兩年的情況來看，國慶-中秋節(jié)旅游人數(shù)的評估效果優(yōu)于收入的評估效果，2017年的評估總體好于2018年的。

表8 2017和2018年重慶國慶-中秋節(jié)擾動模型評估結(jié)果

2017年，氣象因素對國慶-中秋節(jié)游客人數(shù)、收入的影響分別為-86.69萬人次、1.78億元，分別占比為-2.71%、1.78%，即它對旅游消費的增益效果強于人數(shù)減少引起的減益效果。相比而言，2018年氣象因素影響了國慶-中秋節(jié)游客人數(shù)和收入，分別為235.11萬人次和20.41億元，占比分別為6.24%、16.25%，較2017年的均有所增多，且都為促進作用。

2.4 重慶小長假旅游業(yè)情況

2.4.1 小長假旅游擾動分析

2006-2016年小長假期間，來重慶旅游的游客人數(shù)(Y9)、收入(Y10)與年份X的線性擬合檢驗均非常顯著，分別為0.939和0.973(表9)。它們都呈“正-負-正-負-正”交替擾動變化，整體也呈逐步減弱的趨勢。在2013年的擾動均達最大值，對應(yīng)人數(shù)和收入分別為617.1萬人次和15.65億元，2012年擾動則為次大值，對應(yīng)分別為509.78萬人次和13.24億元(圖略)。

表9 2006-2016年重慶小長假旅游情況的年際趨勢擬合及擾動模型

2.4.2 小長假旅游氣象擾動建模及評估結(jié)果

重慶平均極端最高氣溫(X5)、平均相對濕度(X6)和平均風(fēng)速(X7)等氣象因素與小長假游客人數(shù)(Y11)和收入(Y12)擾動值建立多元線性回歸模型，其對應(yīng)的P值分別為0.039和0.055，人數(shù)的建模效果顯著，收入的建模接近顯著。它們的相關(guān)系數(shù)為0.823和0.800，也都通過0.01的顯著性檢驗(表9)。利用趨勢和擾動模型對2017年和2018年重慶小長假游客人數(shù)和收入進行評估，結(jié)果見表10。

表10 2017和2018年重慶小長假擾動模型評估結(jié)果

2017年，小長假期間游客人數(shù)和收入的評估值較政府統(tǒng)計值分別偏低0.41%和8.64%，氣象因素對小長假游客人數(shù)和收入的影響分別為321.05萬人次和14.57億元，分別占比7.74%和6.93%。

2018年游客人數(shù)和收入的評估值則分別偏低13.15%和25.12%，相比2017年，小長假的旅游人數(shù)和收入的評估效果與國慶-中秋節(jié)的類似，即人數(shù)的評估效果優(yōu)于收入評估效果，2017年的評估好于2018年的。2018年氣象因素影響小長假游客人數(shù)、收入分別為128.39萬人次和9.0億元，它們的占比分別為3.02%和4.06%，較2017年的均有所減少，但仍為促進作用。

2.5 重慶綜合旅游氣象條件評估指數(shù)

將重慶年度國內(nèi)、國外，國慶-中秋節(jié)和小長假旅游2016年及之前的擾動值結(jié)合2017-2018年模型擾動值構(gòu)建序列，利用公式(3)和公式(4)算得三類綜合氣象條件評估指標(biāo)序列，結(jié)果表明，2012年國內(nèi)外綜合旅游氣象條件評估指數(shù)為6.03，最益于重慶國內(nèi)外旅游業(yè)發(fā)展，2011年和2013年指數(shù)分別為2.76和3.01，也較有益于旅游業(yè)，相比21世紀(jì)00年代的條件多為不益，最低值出現(xiàn)在2007年，即該年氣象條件最為不益(圖3a)；而國慶-中秋節(jié)指數(shù)的三大極值分別出現(xiàn)在2011年、2018年和2016年，其指數(shù)分別為3.45、2.91和2.41，均有益于國慶-中秋節(jié)期間的旅游業(yè)發(fā)展，2014年和2015年均不益于旅游業(yè)(圖3b)；小長假指數(shù)的極大值年分別出現(xiàn)在2013、2012和2017年，指數(shù)分別為2.75、2.25和1.81，均有益于旅游業(yè)，但2014年最不益于旅游(圖3c)。

圖3 1998-2018年重慶綜合旅游氣象條件評估指數(shù)的年際擾動變化

3 總結(jié)和討論

(1)重慶國內(nèi)外旅游氣象建模效果顯著，相關(guān)系數(shù)均可通過0.01的顯著性檢驗。2017年重慶國內(nèi)游客人數(shù)和收入的評估值較政府公布的統(tǒng)計數(shù)據(jù)分別略偏高4.06%和0.63%，收入的評估更為精確，入境游客人數(shù)和外匯收入的評估值則分別偏高10.48%和15.89%，人數(shù)的評估相比更為精確，國內(nèi)模型評估精確度相對更高。同年，氣象因素對重慶國內(nèi)旅游人數(shù)略有促進作用，而對收入略有減少作用；對重慶入境游客人數(shù)和外匯收入都有一定減弱作用。這說明，氣象因素對旅游人數(shù)和收入的影響不完全同號。

(2)重慶節(jié)假日旅游建模效果總體較為顯著，相關(guān)系數(shù)也都通過0.01的顯著性檢驗。國慶-中秋節(jié)和小長假旅游人數(shù)的評估效果都優(yōu)于收入評估效果，2017年的評估都好于2018年的。2018年氣象因素對國慶-中秋節(jié)游客人數(shù)、收入的影響較2017年的均有所增強，且都為促進作用；對小長假游客人數(shù)和收入的影響較2017年的均有所減弱，但仍為促進作用。

(3)根據(jù)綜合旅游氣象評估指數(shù)分析，旅游氣象條件2011-2013年最宜于重慶國內(nèi)外旅游，而21世紀(jì)00年代條件多不宜于旅游；國慶-中秋節(jié)旅游最適宜年份主要為2011年、2018年和2016年，2014年和2015年則較為不宜；2013年、2012年和2017年均較宜于小長假旅游，2014年最不宜于旅游。

(4)由于旅游氣象評估擾動模型相比趨勢方程更為穩(wěn)定，時效也更長。建議趨勢方程每隔5～10年進行更新，以保證評估值的準(zhǔn)確性。另外，擾動模型還可以利用氣候預(yù)測產(chǎn)品進行預(yù)估，這對于政府及相關(guān)部門的服務(wù)工作也有一定前瞻意義。

致謝：特此感謝重慶市文化和旅游發(fā)展委員會相關(guān)處室為本文提供的重慶市旅游業(yè)相關(guān)歷史統(tǒng)計數(shù)據(jù)。