一、广西旅游气候舒适度分析（论文文献综述）
李荣迪,李华颜,陆丽秋,朱彦[1]（2021）在《金秀县特色生态旅游气候资源评估》文中认为利用1981—2016年金秀县气象观测数据和生态环境数据,以温湿指数（THI）、风效指数（WEI）、人体舒适度指数（BCMI）和度假气候指数（HCI）等为评价指标,开展金秀县生态旅游气候资源评估研究。结果表明,温湿指数、人体舒适度指数和度假气候指数等三个评价指标表征的金秀旅游气候舒适度达到"舒适"及其以上等级的时间为4—10月,风效指数则显示金秀旅游气候舒适度达到"舒适"及其以上等级的时间为5—10月;年平均负氧离子浓度达到最优等级;金秀拥有"天然氧吧"和"岭南避暑"等特色生态旅游气候资源,旅游业发展前景良好。
马琛琛[2]（2020）在《乌兰察布市避暑旅游开发研究》文中研究说明避暑旅游资源作为适宜避暑的生态环境为本底的稀缺旅游资源,已成为热门旅游开发目标。乌兰察布市夏无酷暑,气候凉爽宜人,具有特色草原避暑优势,在北方避暑旅游资源中区位优势非常明显,旅游经济发展前景可观。本文选取乌兰察布市作为研究对象,对其进行气候舒适度、避暑旅游开发SWOT分析和避暑旅游开发策略研究。乌兰察布市避暑旅游发展前景良好。本文通过运用科学的方法对乌兰察布市气候舒适度进行分析的结果表明,在6月、7月和8月这几个全国各地都处于高温覆盖的月份,乌兰察布市的着衣指数分别为1.39、1.34和1.43,天气凉爽宜人,本地居民和游客适合穿春秋常用便服,乌兰察布市综合指数在5月至9月的这五个月中,其气候舒适度处于“舒适”或是“较舒适”的状态。因此,从舒适度上分析,乌兰察布市非常适合发展避暑旅游。从对乌兰察布市避暑旅游的SWOT分析看,在优势方面,凉爽的气候条件、特色草原美景以及厚重的人文历史都为乌兰察布市发展避暑旅游提供了得天独厚的优势;在劣势方面,文化旅游活动虽然多,但是杂乱,精品项目很少,实质内容少。各种活动之间缺乏内在的深层次联系,品牌分散、创意不足,对游客的吸引力不够;在机遇方面,避暑越来越受到人们的青睐,旅游者旅游的目的不在以观光旅游为主,而向休闲度假转变,避暑旅游迎来了难得的历史机遇;在挑战方面,随着避暑游市场的进一步发展,竞争也日益白热化。乌兰察布市避暑旅游产品较为单一,市场竞争力不强,环境污染问题凸显。同时,游客对旅游体验的要求不断提高,对旅游产品设计的要求也越来越高。总之,在乌兰察布市避暑旅游发展的过程中,重视资源规划,轻市场规划;市场主体参与度不高;产品缺乏创新,体验性不强;产业化程度低,消费结构单一等问题是制约乌兰察布市避暑旅游发展的重要因素。基于以上问题的剖析,从产品、市场和避暑旅游可持续发展三个层面提出了乌兰察布市避暑旅游开发的策略和建议。从产品开发方面看,应该加快建设避暑旅游度假区,对游客进行市场细分,加强避暑旅游产品的营销和宣传;从市场方面看,要充分利用高铁开通的契机增强对京津冀及周边区域的吸引力,整合优势资源,强化品牌建设,以及引导社会资本的进入;在可持续发展方面,需要加强基础设施的投入和建设,充分发挥政府的监督作用,促进产业融合。
肖靖,王少华[3]（2020）在《中国省域气候舒适度与星级饭店经营效率的协调性研究》文中指出基于660个中国地面气象站点逐日观测资料,运用气候舒适度模型、耦合协调模型等方法,研究中国内地31个省份不同季度的气候舒适度及其对不同省份星级饭店经营效率的耦合协调关系。结果表明:气候舒适度与星级饭店经营效率之间的协调关系随季节变化波动较大,年度协调程度空间变化特征明显,呈现出东南高、西北低,且从东南向西北协调程度逐渐降低的变化特征。
蔡洋[4]（2020）在《气候变化对旅游业的影响研究 ——以南京市为例》文中研究指明气候变化导致全球极端天气气候事件频发,作为典型高气象敏感性行业之一,气候变化对旅游业的影响日益凸显。本文从气候变化影响的角度切入旅游业发展的相关研究,以南京市旅游业作为研究对象,主要探讨了不同气候变化影响因子对旅游业的影响,提出了影响旅游的三种极端天气类型,并据此提出了旅游应对极端天气的三种途径,实现了气候变化定量分析与旅游管理定性化归纳的对接。本文还构建了包括旅游、气候、环境、经济和社会指标在内的五维绿色旅游评价指标体系,为分析气候变化影响旅游业提供了一种有效的尝试,并为相关研究提供了有益的借鉴与参考。（1）基于灰色理论的研究表明,气温变化对南京市旅游业的影响程度最大,风速变化次之,降水变化再次之,相对湿度变化最小。气温、风速、降水、相对湿度变化与旅游业收入序列曲线之间的灰色关联度分别为0.97、0.97、0.52、0.76,与旅游业人数序列曲线之间的灰色关联度为0.93、0.99、0.60、0.74。另一方面,剔除节假日后,人体舒适度指数和旅游人数存在协整关系。人体舒适度指数对旅游人数存在正向促进作用,印证了旅游业是高气象敏感性行业。（2）极端天气可划分为三种类型:“不愿去”极端天气、“不能去”极端天气、“不敢去”极端天气。“不愿去”极端天气主要影响人体舒适度、“不能去”极端天气主要影响旅游交通、“不敢去”极端天气则属于剧烈的易导致气象灾害及其衍生灾害的极端天气,对旅游景观、旅游设施和旅游者具有破坏性影响。（3）采用能源消费法对南京旅游业碳排放进行测度发现,2006-2014年南京市旅游业碳排放总量呈现出逐渐上升的发展趋势,旅游业碳排放总量由2006年的157.93万吨增加到2014年的569.72万吨,年均增长率为15.32%。并且同期南京市旅游业关联行业的碳排放量也呈现出逐渐上升的发展趋势。其中,南京市旅游业的碳排放主要是由交通运输、仓储和邮电业旅游碳排放所带动的,并且其在南京市旅游业碳排放总量中的比重仍呈现出持续上升的发展趋势。（4）构建了包括旅游、气候、环境、经济和社会指标在内的五维绿色旅游评价指标体系,采用组合赋权法计算指标权重,并据此对南京旅游业“绿度”进行了纵向和横向评价。纵向评价结果发现:2006-2016年南京旅游业绿色旅游综合程度持续增强,综合指数从2006年的0.17大幅上涨到2016年的0.82;横向评价结果发现:在国内40座旅游城市中,南京绿色旅游综合发展程度位列第16,排名位居中游偏上水平。基于南京旅游业的“绿度”评价结果,南京发展绿色旅游需要从以下五个方面同时进行:培育绿色理念,推行绿色标准,实行绿色开发,生产绿色产品,开展绿色经营。
陆利军[5]（2020）在《国家森林公园旅游网络信息流的时空效应与作用机理研究》文中进行了进一步梳理自改革开放至今,以国家森林公园为典型代表的森林公园大致实现了从以木材生产为主营目的的林木生产空间到包括旅游消费在内的消费空间的转变。2019年新修订的《森林法》规定,在符合公益林生态区位保护要求和不影响公益林生态功能的前提下,经科学论证,可以合理利用公益林林地资源和森林景观资源,适度开展林下经济、森林旅游等。森林旅游将迎来更好的发展契机。在林业产业规划发展政策的支持下,作为重要的旅游吸引物,森林公园在旅游消费中扮演着越来越重要的角色。森林旅游产业也逐渐成为林业产业的重要组成部分之一。森林旅游的飞速发展促进了森林旅游研究工作。近年来,随着互联网、人工智能及通信技术的不断更迭,网络信息流的集散对森林公园旅游目的地、运营企业,及旅游者的影响越发显着;而森林公园旅游网络信息流集散理论与实践分析略显滞后,以点、线形态存在的森林公园旅游网络信息流的静态研究已很难满足当下的森林公园旅游发展基本需求,多源信息融合正在推动,或者说倒逼森林公园旅游网络信息流理论和方法的创新。新的数据类型和研究方法上的更新发展,促使学者们对森林旅游的关注从对森林旅游资源这一旅游活动中客体要素的单一关注转向对旅游活动中人（地）互动双方要素的系统考察。在当前森林公园旅游网络信息流以静态研究为主、动态研究不足的背景下,论文将森林公园旅游网络信息流纳入“旅游流”研究范畴,以国家森林公园为研究对象,通过对网络信息流集散进行动态分析的方式,在“面”的层次上探讨森林公园旅游网络信息流集散的时空特征、区域效应、影响因素和作用机理,提出旅游网络信息流集散的优化策略,拓展网络信息流集散研究的深度和广度。论文严格按照“问题提出-理论探讨-实证分析-理论归纳-总结展望”的基本路径展开森林公园旅游网络信息流研究,主要研究过程和研究结论如下:（1）借助pearson相关指数、年际变化强度指数、季节集中指数和周内分布偏度指数等分析方法,研究发现,森林公园旅游网络信息流具有较明显的时间分布特征。其一,近年来,森林公园旅游网络信息流呈现出持续迅速增长态势,且随着智能通信技术的更迭,旅游者获取森林公园网络信息的路径正在从“PC端”向“移动端”转变;其二,旅游者对森林公园的网络关注呈现出明显的“单峰”特征和不明显的“双峰”特征;其三,周内PC指数表现出明显的“工作日高,双休日低”的基本特征,而移动指数则呈现出“工作日低,双休日高”的特征。（2）借助季节性集中指数、变异系数（CV）、赫芬达尔系数（H）、首位度（P）和地理集中指数（G）等分析方法,研究发现,森林公园旅游网络信息流具有比较显着的空间差异特征。其一,除广西、海南、云南、福建等四个省区之外,中国大陆地区大部分省区森林公园旅游网络信息流均呈现出较明显的季节性差异,而且省际差异比较稳定,波动甚微;其二,从季节性指数变化情况看,各区域的森林公园旅游网络信息流均具有较强的季节性差异,但是,这种季节性差异随着时间的推移表现出较明显的波动下降趋势。（3）借助社会网络分析方法,研究发现,森林公园旅游网络信息流的整体网络结构较为松散,但省区间的溢出效应比较突出。首先,从整体层面看,网络信息流呈现出随机分布状态,没有形成明显的空间集聚或分散的分布特征;其次,从分省层面看,随着时间的推移,东南部省区在森林公园旅游网络信息流网络中占据了越来越重要的位置,核心省区出现了较明显的向南移动的发展趋势。其中,以湖北、江西和福建等省区为中心的东南部省区在网络中的重要程度要远高于西北部省区;诸如湖南、江西、河南和山东等省区异军突起,影响力逐年攀升。（4）借助OLS回归模型、空间引力模型和地理探测器工具,研究发现,森林网络信息流集散的时间影响因素主要包括气候舒适度、节假日安排和时空距离;空间影响因素主要包括社会人口发展、区域经济发展,交通可达性水平、信息化建设水平、目的地接待能力、目的地吸引力、森林公园接待能力和森林公园资源禀赋等。其中,信息化建设水平、森林公园接待能力和交通可达性对森林公园旅游网络信息流的集散起到主要作用;目的地接待能力、社会人口发展、森林公园资源禀赋、区域经济发展和目的地吸引力等因素起到次要作用。（5）借助耦合度、耦合协调度和耦合协调效率等计量模型,研究发现,其一,上一章节明确的各影响因素对森林公园旅游网络信息流集散的影响程度和作用机理有所不同;其二,由社会人口发展等因素构成的环境影响体系与森林公园旅游网络信息流的耦合协调度较好,系统间的发展较为同步;其三,省区间的森林公园旅游网络信息流与环境影响体系的耦合协调度水平差异较大,且呈现出东南部高,西北部低的空间布局特征;其四,各省区森林公园的环境影响体系建设均滞后于网络信息流的发展。提高森林公园旅游网络信息流作用效率势在必行。（6）借助fs QCA分析方法,研究发现,各省区以国家森林公园为代表的森林公园旅游产业发展能够借助的基础条件千差万别,其中,社会人口发展、区域经济发展、交通可达性水平和信息化建设水平是森林旅游资源禀赋以及森林旅游接待能力相对较弱省区网络信息流集散的关键影响因素;而森林旅游基础设施和森林旅游接待能力则是社会人口发展、区域经济发展、信息化建设水平相对较弱省区网络信息流集散的关键影响因素。论文还据此提出,各省需要认真审视自身已经具备的基础条件,并根据对这些基础条件的系统认知,采用差异化的因果组合策略,促成各省区以国家森林公园为代表的森林公园旅游发展能力的提高。总之,论文在通过文献检索与分析方式对“信息流”和“旅游流”相关理论建构与实践分析进行系统回顾的基础上,将森林公园旅游网络信息流研究纳入“流空间”理论分析框架,从“旅游流空间”分析视角出发进行森林公园旅游网络信息流集散研究。论文描述了森林公园旅游网络信息流集散动态格局与空间网络;探索了森林公园旅游网络信息流集散影响因素与作用机理;通过耦合协调度与耦合协调效率分析探析了各关键影响因素与网络信息流之间的相互作用;并分别提出了促进森林公园旅游网络信息流的聚散和提高国家森林公园森林旅游产业发展能力地最佳因果组合策略。论文无论是在森林公园旅游网络信息流集散研究深度的延伸;森林公园旅游网络信息流集散研究广度的拓展;森林公园旅游网络信息流集散研究框架的完善;还是在森林公园旅游网络信息流集散研究方法的丰富等方面,均作出了有益且有效的尝试。
杨晓燕[6]（2020）在《环境行为视域下微气候对景区游客量的影响研究》文中指出伴随旅游业高质量发展时代的到来,旅游产品与服务高端化、品质化、多样化、精准化的需求趋势凸显。游客对气候的偏好和需求不断增强,气候逐渐成为影响旅游需求和供给的重要因素。针对不同尺度的气候旅游资源的优化配置和创新性开发,将会助推旅游业供给侧结构性改革的创新,也将有助于防范气候影响下的系统性公共卫生和健康安全隐患对旅游业的冲击。当前针对气候对游客影响的宏观和中观研究居多,从微观视角出发剖析微气候对游客的影响较少且缺乏系统性。存在一系列问题有待分析和解决,如微气候对景区游客量影响的机理是什么?微气候和微气氛的时空性联动如何影响景区游客量?景区微气候是否存在时空性变化的规律?日、节气、月微气候对景区游客量影响是否存在?影响方向和影响程度是否存在差异?应该如何进行微气候资源的开发等?因此,本研究立足于景区空间尺度的微气候分析,重点聚焦微气候和微气氛时空性联动对景区游客量影响的相关问题,对其进行全面系统分析。本研究按照“理论探索-模型建构-实证检验”的研究思路开展相关研究。理论探索——主要分析微气候对景区游客量影响的基础性理论支撑是什么?模型建构——展开系统的微气候对景区游客量影响的理论分析,探索微气候和微气氛时空性联动对景区游客量影响,建构日、节气、月微气候和微气氛联动对景区游客量影响的知觉-行为模型,构筑微气候对景区游客量影响的分析框架。实证检验——景区微气候时空性变化的实证检验分析,验证区域内景区和5A级景区微气候时空性变化的规律特征。针对日、节气、月不同时序景区景区微气候和微气氛时空性联动对景区游客量的影响进行系统的实证分析,为深化微气候在旅游场域中的研究与创新性发展进行积极探索。研究过程可概括为:第一,系统的理论梳理与理论分析:界定基本概念,梳理本研究所需的基础理论,回顾国内外相关研究,提出研究方向与研究问题;第二,探索微气候和微气氛时空性联动对景区游客量的影响机理,建构微气候-微气氛联动的知觉-行为模型,日、节气、月微气候和微气氛时空性联动对景区游客量的影响机理,建构日、节气、月微气候-微气氛联动的知觉-行为模型,形成系统的分析框架;第三,运用ArcGIS地图分析法,进行景区微气候时空性变化的实证分析,以福建省各区域内A级景区为例,通过微气候适游指数分析区域内景区以及5A级景区的微气候适游度,剖析景区微气候时空性变化的共性特征与演化规律;第四,基于日、节气、月微气候时空变化的共性与差异性规律,运用自回归分布滞后模型（ADRL）分析方法,分别检验日、节气、月微气候和微气氛时空性联动对景区游客量的影响方向、影响程度,进一步剖析当期和滞后期日、节气、月微气候和微气氛对当期景区游客量的动态影响规律。第五,系统分析景区微气候的时空变化规律,探索日、节气、月微气候和微气氛时空性联动对景区游客量影响的共性与差异性,提出相应的管理启示与建议。本研究的结论阐述如下:（1）景区微气候时空性变化分析:福建省区域内景区和5A级景区日、节气、月微气候时空性变化和差异显着,时空性动态变化凸显各个区域内景区的共性特征,区域间亦存在微气候时序性渐变与空间性过渡现象。（2）气温、相对湿度、降水量、风速、微气候适游度对景区游客量的影响存在影响方向和影响程度的时空性差异,微气候驱动微气氛对景区游客量的影响存在显着的类型和时空差异,微气候和微气氛时空性联动对景区游客量的影响呈多时空和多景区差异化的互动影响关系,当期影响均为正向,滞后期多为负向。（3）气温、相对湿度、风速对较低纬度景区游客量的影响比较高纬度景区的影响大。降水量对较高纬度景区日影响较大,对较低纬度景区节气和月影响较大,日和节气多为正向影响,月多为负向影响。微气候适游度对较高纬度景区的节气影响较大,对较低纬度景区的日和月影响较大。景区微气候驱动微气氛对较低纬度景区的影响在日和节气比较高纬度景区游客量的影响大,月影响则相反,滞后期效应显着。景区微气候和微气氛时空性联动对较高纬度景区日影响较大,对较低纬度景区节气和月影响较大。（4）景区日、节气起始日和月气温对较高海拔景区游客量的影响比较低海拔景区的影响大。降水量对较低海拔景区游客量的影响比较高海拔景区游客量大,节气影响多呈正向,日和月影响多呈负向。风速对较高海拔景区的影响比较低海拔景区的影响大,对较高海拔景区的影响多呈正向影响,对较低海拔景区的影响多呈负向。微气候适游度对较高海拔景区的节气起始日和月影响比较低海拔景区大,多呈正向影响,对较低海拔景区的日和节气累积影响比较高海拔景区的影响大。微气候驱动微气氛对较高海拔景区游的日和月影响大于较低海拔景区,节气对较低海拔景区游客量的影响比较高海拔景区的影响程度大。微气候和微气氛时空性联动对较低海拔景区游客量的影响比较高海拔景区游客量大。本研究在重点探究微气候对景区游客量影响的“理论探索-模型建构-实证检验”3个相关问题的系统分析基础上,提出相应的建议:（1）针对政府行政主管部门,提出强化县域和省域内景区微气候旅游资源的监测与分析;强化县域内景区日、节气、月微气候旅游产品和服务的时序性联动与空间性互动管理;推进微气候旅游形象的共同塑造与时空性营销体系的构建;强化跨景区和跨区域微气候旅游合作政策引导;强化中央和地方各层级“文化旅游+气象”基础上的多部门和跨部门互动、协同、创新机制的形成。（2）针对景区经营管理者,提出将微气候作为重要因素纳入景区旅游产品与服务供给;助推大数据与智慧化发展基础上的微气候旅游发展格局形成、服务提质增效、互补和创新;优化景区人力资源结构,强化人力资源培训,支撑景区微气候旅游深度发展与服务创新;强化景区微气候和微气氛时空联动的营销模式创新。（3）针对景区行业协会,提出助推景区微气候旅游资源标准的制定;助推景区微气候旅游产品与服务的创新性供给;驱动景区微气候和微气氛时空性联动的旅游供需互动研究的建议。（4）针对旅游运营商,提出强化景区微气候驱动的旅游产品开发;强化景区微气候和微气氛联动下的旅游产品跨时空组合性开发与策划;强化线上线下景区微气候旅游产品与服务的创新性整合、互动性开发;强化线上日、节气、月景区微气候和微气氛信息的发布、更新,引导游客日、节气、月当期或者潜在旅游需求。本研究重点探究微气候对景区游客量影响的“理论探索-模型建构-实证检验”3个相关议题,具有一定的创新与贡献:（1）本研究建构微气候和微气氛时空性联动对景区游客量影响的机理,突破传统环境行为理论静态与单空间分析的局限,拓展了环境行为的时序性、空间性以及时空结合的互动机理,这是本研究的理论创新。借助ADRL模型,系统分析日、节气、月微气候和微气氛时空性联动对景区游客量的当期和滞后期影响,这是本研究的方法应用创新。（2）本研究在微气候对景区游客量的影响的理论研究和实践应用都取得一定的贡献。理论层面,探索微气候-游客-微气氛互动机理,拓展日、节气、月微气候对景区游客量影响共性与差异性分析,从跨学科和多学科视角出发拓展了微气候对景区游客量影响的跨学科研究的深度和广度,推进微气候对景区游客量影响的理论研究。实践层面,建构微气候适游指数,在传统气候舒适度指数基础上,构建雨量舒适指数,提出综合反映景区微气候适游程度的景区微气候适游指数,形成反映微气候动态变化规律的25等级评价方法,系统分析福建省景区微气候时空变化规律,为微气候资源的时空性优化配置提供重要支撑。
沈亦婧[7]（2020）在《气候舒适性对旅游需求影响的计量分析》文中提出旅游需求研究是旅游领域的研究热点。在全球气候变化的背景下,气候这一影响旅游需求的重要因素受到了更为广泛的关注。传统旅游需求建模虽然也开始考虑气候变量的影响,但其研究范围小、时间粒度大、解释变量少,缺乏宏观性和普适性。本研究以中国大陆341个地级市/31个省区为国内/入境旅游需求的研究对象,以2001、2005、2010、2015年四个典型年份的数据为基础,以双对数线性模型为旅游需求模型,以气候舒适期为气候舒适性指标,研究国内/入境旅游需求的影响因素、气候舒适性对旅游需求的影响程度、以及不同地域的旅游需求影响因素的差异。结果显示:1)气候舒适性对国内和入境旅游需求的影响存在差异:气候舒适期对国内旅游需求有显着且长期的正影响、对入境旅游需求的正影响仅在早期时显着;冷不舒适期对国内旅游需求的负影响不显着、对入境旅游需求有显着且长期的负影响,但这种影响作用在逐渐减弱;热不舒适期对国内旅游需求和入境旅游需求都有负影响,但这种负面影响在逐渐减弱。2)气候舒适性对不同大洲入境旅游需求的影响存在差异:舒适气候对亚洲、北美洲、大洋洲的入境旅游需求都有显着正影响;不舒适气候（尤其是冷不舒适气候）对亚洲入境旅游需求有显着负影响;热不舒适气候对北美洲入境旅游需求有显着正影响;而对欧洲的入境旅游者来说,中国旅游目的地的气候舒适性对他们的旅游需求没有显着影响。3)旅游价格、旅游资源、交通因素、住宿条件、市场规模、地理距离、贸易开放度等也是影响旅游需求的重要因素,但这些因素对国内和入境旅游需求的影响在不同时期存在一定差异。
巩莉[8]（2020）在《我国东部滨海旅游地气候舒适度时空分异规律评价研究》文中提出沿海地区是我国发展迅速且经济水平领先的地区,该地区旅游业发展迅速,并且越来越受到游客的关注和青睐。气候因素是滨海旅游业发展的重要限制条件,气候舒适度高低、舒适期的长短会影响游客的出行和旅游目的地的选择。因此在气候变化的背景下,在长时间尺度上对我国滨海不同纬度的旅游地及海岛地区,进行气候舒适度的时空分异研究是有必要的。本文在阅读大量国外理论方法和国内外的实践研究的基础上,以我国东部滨海旅游地为研究对象,运用机理模型通用热气候指数（UTCI）,结合GIS技术的空间可视化,对1979—2018年近40年来43个滨海旅游地年均和季均气候舒适度与舒适期进行分析,揭示其舒适度和舒适期的空间变化规律。并根据纬度地带性对通用热气候指数40年的年际变化与年代变化进行分析,揭示滨海旅游地舒适度的时间变化规律。并在旬的时间尺度上分析17个海岛旅游地的舒适度年内分布特征,最后运用MATLAB软件计算17个东部海岛旅游气候舒适度的年均与月均变化趋势。得出以下结论:（1）从旅游气候舒适度的空间分布来看,43个滨海旅游地的春季年均与全年平均舒适度分为“凉”、“舒适”和“较热”三个等级;夏季与秋季年均舒适度分为两个等级:“舒适”和“较热”;冬季年均舒适度分为“凉”、“舒适”和“较冷”三个等级。春季江苏省、上海市、浙江省、福建省、广东省大部分研究区较为舒适;夏季辽宁省、河北省及山东省大部分研究区较为舒适;秋季广东省以北研究区都为“舒适”等级,是“舒适”范围最广的季节;冬季浙江省以南研究区大多为“舒适”等级。（2）从UTCI的空间分布来看,43个滨海旅游地四季及全年平均UTCI分布随着纬度的增高,指数整体呈现变小趋势。研究区春季的UTCI最大值与最小值均小于秋季,春季最大与最小指数之间的差值大于秋季,数值差异更明显。夏季不同纬度站点间的指数差值最小,舒适度差异最不明显。冬季舒适度指数最大值与最小值差距最大,不同站点舒适度等级跨度为四季中最大。（3）从旅游气候舒适期的空间分布来看,43个滨海旅游地春季、秋季年均舒适期跨度较大,夏季、冬季年均舒适期呈现较大的南北差异。春季舒适期较长的站点集中于浙江省和福建省,秋季则为江苏省,游客在春季和秋季选择滨海旅游地时应有所区分。并且秋季舒适期较短的范围更小,仅出现于海南岛,春季则在海南岛与辽宁省、山东省均有分布。夏季舒适期较短的范围位于上海以南研究区,辽宁省的舒适期最长,是避暑旅游的优良目的地,冬季舒适期较短的范围位于上海以北研究区,浙江省以南研究区的舒适期较长,是避寒旅游的优良目的地。（4）从研究地舒适度40年年际与年代变化来看,43个滨海旅游地的UTCI数值整体上均呈现波动式上升趋势,兴城、海口、钦州研究地的UTCI数值呈现较为明显的下降。渤海海域研究区年代变化普遍较大,黄海、东海海域研究区年代变化次之,南海、北部湾海域研究区年代变化最小。各省市之间的UTCI数值年际变化差异较明显。由“不舒适”等级变为“舒适”等级的站点有葫芦岛、长海、大连、乐亭、青岛和海口旅游地,可见处于全球气候变暖的背景下,我国东部偏北部分滨海旅游地更加适宜人类进行旅游活动,对偏南滨海旅游地的UTCI数值的增长影响较小,使其舒适度等级变化也较小。（5）从空间分布角度来看,不同纬度的海岛旅游地“舒适”旬的分布差异明显,形成了不同类型的季节舒适类型。从海岛旅游地舒适度年内分布特征来看,17个海岛旅游地中“舒适”期最长的为崇武半岛,“舒适”月数量为9个月,除了一年中最寒冷和最炎热的旬时段,几乎可以称之为全年舒适型。纬度最高的葫芦岛,其舒适类型春、夏、秋适型,冬季不适型。纬度较低的涠洲岛“舒适”期最短,并且为春、秋、冬适型,夏不适型。游客可以根据季节来安排海岛旅游目的地的选择。（6）从海岛旅游地年均及月均UTCI的变化趋势来看,1979-2018年间的17个海岛旅游地年均UTCI指数均呈现增长的趋势。大多数海岛研究地的月均增长趋势呈现2月和11月的UTCI指数增长为年内最高值,7月、8月、1月、12月的UTCI指数增长幅度较小。不同海岛研究地之间,UTCI数值变化趋势的差异也较大。长山岛2月的UTCI指数的增长趋势为所有研究地中增长最大值,且该海岛月均增长趋势皆为研究地中的较大值,可知长山岛40年来UTCI的变化最为显着,月岛、海坛岛的变化也较为显着,结合以上结论可知,这三个岛屿的舒适度和舒适期都呈现上升趋势,是值得关注的海岛旅游地。本文在选取了东部滨海43个旅游研究区,包括17个海岛旅游地,范围概括了9省2市的大部分热门旅游目的地,运用了较为先进的机理模型计算并评价旅游气候舒适度（期）。从时空分异的角度出发,在40年的时间尺度上和东部沿海不同纬度的空间分布上,对各个海域,各个省份,各个旅游地的舒适度进行评价研究。弥补了我国对这一区域气候舒适度方向的研究空缺。滨海旅游活动的复杂性导致滨海旅游气候舒适度的评价,应考虑到除了气象指标以外的各种因素,今后的研究应注重实地调查的数据与气象站数据相结合,并且考虑不同旅游活动的带来的影响因子,对旅游气候舒适度进行活动的精细化评估。
朱槟桐[9]（2018）在《近50年广西旅游气候指数时空变化特征》文中认为经过研究分析用旅游气候舒适度来评价和分析某一区域的旅游资源是十分必要的。虽然气候仅仅是影响游客出行的其中一个因素,但是许多游客的出游都完全受气候因素制约。外出旅游能否舒适,其中一个重要的评价因素就是该地区是否有舒适的旅游气候。旅游气候指数（TCI）,是人们旅行的综合测量指标。对于不太了解一年中不同时间在各地可能遇到什么样气候条件的游客来说,可以通过TCI获取相关有效信息。比如想去某个区域游玩,可以通过旅游气候舒适度选择一年之中气候条件达到最佳的时间。或者,在固定的时间旅行,可以选择一个气候条件最合适的区域去旅游。本研究利用广西壮族自治区的14个城市1966-2015年气温、相对湿度、平均风速和日照时数等气象观测资料,运用白天舒适指数CID、每日舒适指数CIA、平均降雨量R、日照时数S和风速W,5种旅游气候舒适度评价指数,计算广西的旅游气候舒适指数TCI,采用Mann-Kendall检验,Anusplin插值空间分析方法分析广西年内旅游气候舒适度的年际、月均变化特点。分析结果表明:广西壮族自治区的14个城市进行旅游气候舒适评价,发现14个城市每月的旅游气候指数都在60以上,评价等级都在“一般”以上;从多年平均旅游气候指数来看,广西壮族自治区在3、4、5月份与9、10、11月份是适合旅游的时期,当然也有一些地方在2月和12月也是比较适合旅游的,原因是2月是冬季向春季的过渡期,较不适合旅游期向较适合旅游期过渡;12月是秋季向冬季过渡期,较适合旅游期向较不适合旅游期过渡,所以会出现这种状况。从整体来看广西壮族自治区大部分地区一年之中10、11月份的旅游舒适指数是最高的也就是最佳的旅游时期,较适宜旅游季节是春季和秋季。14个主要城市在1966—2015这50年间,最少年舒适天数大多数都在120天左右,有两个滨海城市北海市、防城港市最少年舒适天数在160天左右。年舒适天数最少的年份发生在1983年、2005年、2012年、1991年、1985年,都出现在20世纪80年代以后。最多年舒适天数都在300天左右,年份发生在1971年、1973年,可以发现最多年舒适天数的年份都是在20世纪70年代初期,年舒适天数在20世纪80年代发生明显突变,突变前后各季节适合旅游地区的面积发生变化,突变后适合旅游地区面积呈减少趋势,这一结果反映了广西壮族自治区气候变化降低了该地区旅游舒适度。研究结果为广西壮族自治区制定旅游发展规划和外来游客选择最佳的旅游时间提供了一些有用的数据作为参考。
唐嘉彬[10]（2018）在《广西南宁吴圩国际机场天气景观资源调查与评价》文中研究表明天气是重要的景观资源,同时兼具育景和造景功能,目前天气景观研究还有待更广泛的关注。探究天气景观的形成条件和发生规律,在时间域上量化天气景观资源,能为天气景观的系统化研究提供理论支持和学术积累,具有丰富学科研究体系,构建数据基础,呼吁关注等重要意义。本文以广西南宁吴圩国际机场为调研场地,利用中国民用航空中南地区空中交通管理局广西分局气象台2007-2016年逐时观测资料,运用了田野调查法、专家意见法、统计分析法。根据天气景观的美学特征和成因,以能见度、云况、天气现象作为主要统计依据量化南宁吴圩国际机场的天气景观资源,以景观日数评价天气景观资源。利用温湿指数模型、风效指数模型、着衣指数模型评价南宁吴圩国际机场的气候舒适性。完成天气景观与气象要素、气候舒适性的相关性分析。主要研究结果如下:（1）制定南宁吴圩国际机场15类天气景观量化统计标准,完成其中部分天气景观资源统计,结果表明:四季天气景观资源量夏季>秋季>春季>冬季;各类天气景观中云絮主要在5-9月,月均lld;云盖主要在4-10月,月均19d;朝霞主要在5-10月,月均15d;晚霞主要在4-11月,月均16d;日出主要在5-8月,月均5d;日落主要在4-11月,月均9d;雷电集中在5-8月,月均9d。景观分布时域:朝霞、晚霞、日落>云盖>云絮、日出>雷电>夜雨、烟雨;景观资源量:晚霞>云盖>朝霞>日落>云絮>雷电>日出>夜雨>烟雨;景观多样性和景观概率:夏季>秋季>春季>冬季。（2）云絮、云盖、雷电景观与温度相关性最强,呈正相关;朝霞、晚霞、日出、日落景观与日照时数相关性最强,呈正相关;夜雨、烟雨景观与日照时数相关性最强,呈负相关。云絮、云盖、朝霞、晚霞、日出、日落、雷电景观与气候舒适性呈负相关;夜雨、烟雨景观与气候舒适性呈正相关。夏季天气景观资源量与温度、日照时数均呈极显着正相关,相关程度极强。（3）通过天气景观资源与相关因素分析,总结出南宁吴圩国际机场属避寒气候·;天气景观类别丰富类型单一;天气景观季节性明显·;景观概率与体感舒适性呈负相关等四个特征,提出最佳观赏时段和最佳观赏地点的建议。
二、广西旅游气候舒适度分析（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、广西旅游气候舒适度分析（论文提纲范文）
（1）金秀县特色生态旅游气候资源评估（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 资料和方法 |
| 1.1 资料 |
| 1.2 方法 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 旅游气候资源分布特征 |
| (1）温湿指数（THI) |
| (2）风效指数（WEI) |
| (3）人体舒适度指数（BCMI) |
| (4）度假气候指数（HCI) |
| 2.2 特色生态资源分布特征 |
| 2.2.1 生态环境资源 |
| (1）负氧离子浓度 |
| (2）空气质量和水质情况 |
| 2.2.2 生物资源 |
| 2.2.3 自然生态旅游资源 |
| 3 结论与讨论 |
（2）乌兰察布市避暑旅游开发研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 一、绪论 |
| (一)研究背景和意义 |
| 1、研究背景 |
| 2、研究意义 |
| (二)国内外研究现状 |
| 1、国外研究现状 |
| 2、国内研究现状 |
| 3、国内外研究述评 |
| (三)研究内容和方法 |
| 1、研究内容 |
| 2、研究方法 |
| (四)本文的技术路线图 |
| 二、乌兰察布市避暑旅游自然条件及发展现状 |
| (一)乌兰察布市自然地理条件 |
| 1、地理区位与行政区划 |
| 2、地形与地貌 |
| 3、水文条件 |
| 4、气候条件 |
| (二)乌兰察布市社会经济发展概况 |
| (三)乌兰察布市避暑旅游发展现状 |
| 1、避暑旅游发展规模 |
| 2、避暑旅游产品开发情况 |
| 3、旅游法律及产业政策 |
| 三、乌兰察布市避暑旅游气候舒适度分析 |
| (一)旅游气候舒适度相关要素分析 |
| 1、气温与舒适度 |
| 2、湿度与舒适度 |
| 3、风速与舒适度 |
| 4、日照与舒适度 |
| (二)旅游气候舒适度评价模型构建 |
| 1、评价数据来源 |
| 2、舒适度评价模型构建 |
| (三)乌兰察布市避暑旅游气候舒适度评价 |
| 1、乌兰察布市温湿指数 |
| 2、乌兰察布市风效指数 |
| 3、乌兰察布市着衣指数 |
| 4、乌兰察布市避暑旅游气候舒适度综合分析 |
| 四、乌兰察布市避暑旅游开发的SWOT分析 |
| (一)SWOT分析概述 |
| (二)乌兰察布市避暑旅游SWOT分析 |
| 1、乌兰察布市避暑旅游的优势 |
| 2、乌兰察布市避暑旅游的劣势 |
| 3、乌兰察布市避暑旅游的机遇 |
| 4、乌兰察布市避暑旅游的挑战 |
| (三)乌兰察布市避暑旅游发展中所存在的主要问题 |
| 1、避暑旅游产品开发方面的问题 |
| 2、避暑旅游市场开发方面的问题 |
| 五、乌兰察布市避暑旅游开发策略 |
| (一)乌兰察布市避暑旅游产品开发策略 |
| 1、加快建设避暑旅游度假区,加速推动避暑旅游产品创新 |
| 2、重视不同目标游客需求 |
| 3、加强避暑旅游产品的市场营销推广 |
| (二)乌兰察布市避暑旅游市场开发策略 |
| 1、交通可达性助力旅游市场竞争力 |
| 2、特色草原避暑强化品牌效应 |
| 3、投资多元化形成旅游产业链 |
| (三)乌兰察布市避暑旅游业可持续发展保障措施 |
| 1、加强旅游基础设施建设和投入 |
| 2、充分发挥政府的监管作用,规范行业发展 |
| 3、促进产业融合,提升避暑旅游业的可持续发展能力 |
| 六、结论和展望 |
| (一)结论 |
| (二)不足及展望 |
| 参考文献 |
（3）中国省域气候舒适度与星级饭店经营效率的协调性研究（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 模型与方法 |
| 1.1 模型构建 |
| 1.2 研究方法 |
| 1.2.1 气候舒适度模型。 |
| 1.2.2 耦合协调模型。 |
| 1.3 研究数据 |
| 2 中国省域尺度上的协调性研究 |
| 2.1 中国星级饭店所在省份气候舒适度状况 |
| 2.1.1 气候舒适度空间分布差异明显。 |
| 2.1.2 气候舒适度季度变化特征明显。 |
| 2.2 中国区域星级饭店经营效率差异分析 |
| 2.2.1 中国星级饭店经营效率具有明显的空间变化特征。 |
| 2.2.2省域间星级饭店经营效率随季节变化较大。 |
| 3 中国省域尺度上的协调性分析 |
| 3.1 分季度中国省域尺度上的协调性分析 |
| 3.2 中国省域尺度上的年度协调性分析 |
| 4 结论与建议 |
| 4.1 结论 |
| 4.2 建议 |
（4）气候变化对旅游业的影响研究 ——以南京市为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究目的及意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 国外研究进展 |
| 1.2.2 国内研究进展 |
| 1.2.3 文献综述 |
| 1.3 研究内容和技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 第二章 资料与方法 |
| 2.1 数据来源及处理 |
| 2.2 南京气候概况 |
| 2.2.1 南京常规天气气候特征 |
| 2.2.2 南京极端天气气候特征 |
| 2.3 南京旅游业概况 |
| 2.3.1 南京旅游业资源状况 |
| 2.3.2 南京旅游业构成状况 |
| 2.3.3 南京旅游业发展状况 |
| 2.4 研究方法 |
| 2.4.1 灰色关联分析方法 |
| 2.4.2 人体舒适度指数 |
| 2.4.3 生产函数法 |
| 2.4.4 内容分析法 |
| 第三章 气候变化对南京旅游业的影响分析 |
| 3.1 气候变化影响旅游业的机理分析 |
| 3.1.1 气候变化影响旅游业的基本途径 |
| 3.1.2 气候变化的天气气候表现对旅游业的基本影响机理 |
| 3.1.3 气候变化影响旅游业的基本机理 |
| 3.2 典型单气象因子对南京旅游业的影响 |
| 3.2.1 研究背景 |
| 3.2.2 典型单气象因子的选择依据 |
| 3.2.3 气温变化对南京旅游业的影响 |
| 3.2.4 降水变化对南京旅游业的影响 |
| 3.2.5 相对湿度变化对南京旅游业的影响 |
| 3.2.6 风速变化对南京旅游业的影响 |
| 3.3 气象指数(多气象因子)对南京旅游业的影响 |
| 3.3.1 研究背景 |
| 3.3.2 人体舒适度指数对南京旅游人数的影响 |
| 3.3.3 人体舒适度指数对南京旅游经济的影响 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 极端天气对南京旅游业的影响 |
| 4.1 研究背景 |
| 4.1.1 “不愿去”类型极端天气对南京旅游业的影响 |
| 4.1.2 “不能去”类型极端天气对南京旅游业的影响 |
| 4.1.3 “不敢去”类型极端天气对南京旅游业的影响 |
| 4.2 案例分析 |
| 4.2.1 长江游轮沉船事件简介 |
| 4.2.2 长江游轮沉船事件原因分析 |
| 4.2.3 长江游轮沉船事件启示 |
| 4.3 政策分析(气象灾害的应对政策选择) |
| 4.3.1 气象灾害的应对政策概况 |
| 4.3.2 气象灾害的政策工具选择:以台风、暴雨灾害为例 |
| 4.3.3 气象灾害政策工具的比较分析 |
| 4.3.4 气象灾害政策工具选择的启示 |
| 4.4 南京旅游业应对极端天气的路径及措施 |
| 4.4.1 加强灾前预防能力 |
| 4.4.2 加强灾时控制能力 |
| 4.4.3 加强灾后复产能力 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 南京旅游业应对气候变化的路径选择分析 |
| 5.1 南京旅游业应对气候变化的路径选择——低碳旅游 |
| 5.1.1 研究背景 |
| 5.1.2 低碳旅游的基本理论 |
| 5.1.3 低碳旅游与气候变化的关系 |
| 5.1.4 南京旅游业碳排放测度及特征分析 |
| 5.1.5 南京旅游业实现低碳旅游的途径 |
| 5.2 南京旅游业应对气候变化的路径选择——绿色旅游 |
| 5.2.1 研究背景 |
| 5.2.2 绿色旅游影响气候变化的作用机理 |
| 5.2.3 绿色旅游的评价指标体系 |
| 5.2.4 南京旅游业“绿度”分析 |
| 5.2.5 南京发展绿色旅游应采取的策略和措施 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 政策建议 |
| 6.2.1 因“气”制宜打造旅游产业 |
| 6.2.2 遏止气候变暖发展低碳旅游 |
| 6.2.3 依据绿色理念谋划旅游产业可持续发展 |
| 6.3 研究创新点 |
| 6.4 研究不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（5）国家森林公园旅游网络信息流的时空效应与作用机理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与问题提出 |
| 1.2 研究目的与研究意义 |
| 1.3 研究内容与研究方法 |
| 1.4 研究思路与路线导图 |
| 2 概念界定与文献综述 |
| 2.1 概念界定 |
| 2.2 文献综述 |
| 2.3 研究述评 |
| 3 森林公园旅游网络信息流的时空特征 |
| 3.1 数据来源 |
| 3.2 研究方法 |
| 3.3 森林公园旅游网络信息流的时间特征 |
| 3.4 森林公园旅游网络信息流的空间特征 |
| 3.5 森林公园旅游网络信息流的空间自相关特征 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 森林公园旅游网络信息流的空间结构与区域效应 |
| 4.1 森林公园旅游网络信息流的整体网络结构 |
| 4.2 省区间森林公园旅游网络信息流的交互结构 |
| 4.3 省区间森林公园旅游网络信息流的有效关联 |
| 4.4 森林公园旅游网络信息流的核心-边缘结构 |
| 4.5 森林公园旅游网络信息流的区域溢出效应 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 森林公园旅游网络信息流的关键影响因素 |
| 5.1 地理探测器分析法 |
| 5.2 时间与气候因素对森林公园旅游网络信息流的影响 |
| 5.3 时间与空间距离对森林公园旅游网络信息流的影响 |
| 5.4 社会人口因素对森林公园旅游网络信息流的影响 |
| 5.5 经济发展水平对森林公园旅游网络信息流的影响 |
| 5.6 交通可达性对森林公园旅游网络信息流的影响 |
| 5.7 信息化建设水平对森林公园旅游网络信息流的影响 |
| 5.8 目的地接待能力对森林公园旅游网络信息流的影响 |
| 5.9 目的地吸引力对森林公园旅游网络信息流的影响 |
| 5.10 森林旅游接待能力对森林公园旅游网络信息流的影响 |
| 5.11 森林旅游资源禀赋对森林公园旅游网络信息流的影响 |
| 5.12 本章小结 |
| 6 森林公园旅游网络信息流的作用机理 |
| 6.1 研究方法 |
| 6.2 网络信息流与各影响因素间耦合协调度与协调效率分析 |
| 6.3 网络信息流与环境影响体系的耦合协调度协调效率分析 |
| 6.4 网络信息流与环境影响体系耦合协调效率识别及划分 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 森林公园旅游网络信息流组合配置分析与优化策略 |
| 7.1 森林公园旅游网络信息流组合配置分析 |
| 7.2 森林公园旅游网络信息流优化策略 |
| 8 结论与讨论 |
| 8.1 研究结论 |
| 8.2 研究创新 |
| 8.3 局限与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 (A) 森林公园旅游网络信息流基础数据统计表 |
| 附录 (B) 森林公园旅游网络信息流校准后的模糊值 |
| 附录 (C) 森林旅游产业发展能力校准后的模糊值 |
| 附录 (D) 攻读学位期间主要学术成果 |
| 致谢 |
（6）环境行为视域下微气候对景区游客量的影响研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与问题提出 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 问题提出 |
| 1.2 研究目的与研究意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 研究内容与研究方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 研究思路与技术路线 |
| 1.4.1 研究思路 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 第2章 理论基础与文献回顾 |
| 2.1 概念界定 |
| 2.1.1 微气候 |
| 2.1.2 微气氛 |
| 2.1.3 微气候适游指数 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 环境-行为相互渗透理论 |
| 2.2.2 环境知觉-行为理论 |
| 2.2.3 行为场景理论 |
| 2.2.4 微气候对景区游客量影响分析的相关理论借鉴 |
| 2.3 文献综述 |
| 2.3.1 微气候影响旅游供给环境的研究 |
| 2.3.2 微气候影响游客环境行为应激反应的研究 |
| 2.3.3 微气候对旅游过程中微气氛的影响研究 |
| 2.3.4 微气候要素和微气候综合状态对景区游客量的影响研究 |
| 2.3.5 微气候和微气氛联动对景区游客量的影响研究 |
| 2.3.6 微气候和微气氛时空性联动对景区游客量的影响研究 |
| 2.3.7 研究述评 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 微气候对景区游客量影响的理论框架 |
| 3.1 微气候对景区游客量影响的理论分析 |
| 3.1.1 微气候知觉-行为模型 |
| 3.1.2 微气候和微气氛联动的理论分析 |
| 3.1.3 微气候和微气氛联动的知觉-行为模型 |
| 3.2 微气候和微气氛联动对景区游客量的影响机理 |
| 3.2.1 气温对景区游客量的影响的机理 |
| 3.2.2 相对湿度对景区游客量的影响的机理 |
| 3.2.3 降水量对景区游客量的影响的机理 |
| 3.2.4 风速对景区游客量的影响的机理 |
| 3.2.5 太阳辐射对景区游客量的影响的机理 |
| 3.2.6 微气候适游度对景区游客量的影响机理 |
| 3.3 微气候和微气氛时空性联动对景区游客量影响的理论分析 |
| 3.3.1 微气候和微气氛时空性联动对景区游客量的影响 |
| 3.3.2 日微气候和微气氛时空性联动对景区游客量的影响 |
| 3.3.3 节气微气候和微气氛时空性联动对景区游客量的影响 |
| 3.3.4 月微气候和微气氛时空性联动对景区游客量的影响 |
| 3.4 微气候对景区游客量影响的分析框架 |
| 3.4.1 日微气候和微气氛时空性联动对景区游客量影响的分析框架 |
| 3.4.2 节气微气候和微气氛时空性联动对景区游客量影响的分析框架 |
| 3.4.3 月微气候和微气氛时空性联动对景区游客量影响的分析框架 |
| 3.5 微气候对景区游客量影响的研究假设与概念模型 |
| 3.5.1 微气候对景区游客量影响的因素分析 |
| 3.5.2 日、节气和月微气候对景区游客量影响的因素分析 |
| 3.5.3 微气候适游指数建构 |
| 3.5.4 日微气候对景区游客量影响的研究假与概念模型 |
| 3.5.5 节气微气候对景区游客量影响的研究假与概念模型 |
| 3.5.6 月微气候对景区游客量影响的研究假与概念模型 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 景区微气候时空性变化分析 |
| 4.1 区域内景区微气候时空性变化分析 |
| 4.1.1 案例地选取与说明 |
| 4.1.2 研究方法与数据来源 |
| 4.1.3 区域内景区日微气候时空性变化 |
| 4.1.4 区域内景区节气微气侯时空性变化 |
| 4.1.5 区域内景区月微气候时空性变化 |
| 4.2 5A级景区微气候时空性变化分析 |
| 4.2.1 案例选取与说明 |
| 4.2.2 研究方法和数据来源 |
| 4.2.3 5A级景区日微气候时空性变化 |
| 4.2.4 5A级景区节气微气候时空性变化 |
| 4.2.5 5A级景区月微气候时空性变化 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 日微气候对景区日游客量影响实证分析 |
| 5.1 指标选择与数据收集 |
| 5.1.1 研究方法 |
| 5.1.2 指标选取 |
| 5.1.3 数据来源 |
| 5.2 数据描述性统计分析 |
| 5.2.1 景区日微气候数据描述性统计 |
| 5.2.2 景区日游客量数据描述性统计 |
| 5.3 单位根检验和边界检验 |
| 5.3.1 景区日微气候数据单位根检验 |
| 5.3.2 景区日游客量数据单位根检验 |
| 5.3.3 日微气候影响景区日游客量的边界检验 |
| 5.3.4 日微气氛影响景区日游客量的边界检验 |
| 5.4 日微气候对景区日游客量的影响分析 |
| 5.4.1 日气温对景区日游客量的影响 |
| 5.4.2 日相对湿度对景区日游客量的影响 |
| 5.4.3 日降水量对景区日游客量的影响 |
| 5.4.4 日风速对景区日游客量的影响 |
| 5.4.5 日微气候适游度对景区日游客量的影响 |
| 5.5 日微气候驱动微气氛对景区日游客量的影响分析 |
| 5.6 日微气候和微气氛时空性联动对景区日游客量的影响分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 第6章 节气微气候对景区节气游客量影响实证分析 |
| 6.1 指标选择与数据收集 |
| 6.1.1 研究方法 |
| 6.1.2 指标选取 |
| 6.1.3 数据来源 |
| 6.2 数据描述性统计分析 |
| 6.2.1 景区节气起始日数据描述性统计 |
| 6.2.2 景区节气累积数据描述性统计 |
| 6.3 单位根检验和边界检验 |
| 6.3.1 景区节气数据的单位根检验 |
| 6.3.2 节气微气候影响景区节气游客量的边界检验 |
| 6.3.3 节气微气氛影响景区节气游客量的边界检验 |
| 6.4 节气微气候对景区节气游客量的影响分析 |
| 6.4.1 节气气温对景区节气游客量的影响 |
| 6.4.2 节气相对湿度对景区节气游客量的影响 |
| 6.4.3 节气降水量对景区节气游客量的影响 |
| 6.4.4 节气风速对景区节气游客量的影响 |
| 6.4.5 节气微气候适游度对景区节气游客量的影响 |
| 6.4.6 节气微气候对景区节气游客量的综合影响 |
| 6.5 节气微气候驱动微气氛对景区节气游客量的影响分析 |
| 6.5.1 微气候驱动微气氛对景区节气起始日游客量的影响 |
| 6.5.2 微气候驱动微气氛对景区节气累积游客量的影响 |
| 6.6 节气微气候和微气氛时空性联动对景区节气游客量的影响分析 |
| 6.6.1 微气候和微气氛时空性联动对景区节气起始日游客量的影响 |
| 6.6.2 微气候和微气氛时空性联动对景区节气累积游客量的影响 |
| 6.7 本章小结 |
| 第7章 月微气候对景区月游客量影响实证分析 |
| 7.1 指标选择与数据收集 |
| 7.1.1 研究方法 |
| 7.1.2 指标选取 |
| 7.1.3 数据来源 |
| 7.2 数据描述性统计分析 |
| 7.2.1 景区月微气候数据描述性统计 |
| 7.2.2 景区月游客量数据描述性统计 |
| 7.3 单位根检验和边界检验 |
| 7.3.1 景区月数据的单位根检验 |
| 7.3.2 月微气候影响景区月游客量的边界检验 |
| 7.3.3 月微气氛影响景区月游客量的边界检验 |
| 7.4 月微气候对景区月游客量的影响分析 |
| 7.4.1 月气温对景区月游客量的影响 |
| 7.4.2 月相对湿度对景区月游客量的影响 |
| 7.4.3 月降水量对景区月游客量的影响 |
| 7.4.4 月风速对景区月游客量的影响 |
| 7.4.5 月微气候适游度对景区月游客量的影响 |
| 7.4.6 月微气候对景区月游客量的综合影响 |
| 7.5 月微气候驱动微气氛对景区月游客量的影响分析 |
| 7.6 月微气候和微气氛时空性联动对景区月游客量的影响分析 |
| 7.7 本章小结 |
| 第8章 结论、启示与展望 |
| 8.1 研究结论与讨论 |
| 8.1.1 景区微气候时空性变化和分布格局显着 |
| 8.1.2 微气候对景区日、节气和月游客量影响存在时空差异 |
| 8.1.3 气温对不同类型景区游客量影响存在时空差异 |
| 8.1.4 相对湿度对不同类型景区游客量影响存在时空差异 |
| 8.1.5 降水量对不同类型景区游客量影响存在时空差异 |
| 8.1.6 风速对不同类型景区游客量影响存在时空差异 |
| 8.1.7 微气候适游度对景区游客量影响存在类型和时空差异 |
| 8.1.8 微气候驱动微气氛对景区游客量的影响存在类型和时空差异 |
| 8.1.9 微气候和微气氛时空性联动对景区游客量的影响效应显着 |
| 8.2 管理启示与建议 |
| 8.2.1 针对政府行政主管部门的启示与建议 |
| 8.2.2 针对景区经营管理者的启示与建议 |
| 8.2.3 针对景区行业协会的启示与建议 |
| 8.2.4 针对旅游运营商的启示与建议 |
| 8.3 研究贡献与创新 |
| 8.3.1 研究贡献 |
| 8.3.2 本研究创新之处 |
| 8.4 研究局限与展望 |
| 8.4.1 研究局限 |
| 8.4.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 |
| 附录A 第4章区域内景区案例地选取说明 |
| 附录B 第4章区域内景区微气候适游度日数据 |
| 附录C 第4章区域内景区微气候适游度节气数据 |
| 附录C1 第4章区域内景区微气候适游度节气起始日数据 |
| 附录C2 第4章区域内景区微气候适游度节气累积数据 |
| 附录D 第4章区域内景区微气候适游度月数据 |
| 附录E 第5章日微气候与景区游客量数据 |
| 附录F 第6章节气微气候与景区游客量数据 |
| 附录F1 第6章节气起始日微气候与景区游客量数据 |
| 附录F2 第6章节气累积微气候与景区游客量数据 |
| 附录G 第7章月微气候与景区游客量数据 |
| 附录H 第 5、6、7 章微气候对景区游客量影响的分析结果汇总 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文及研究成果 |
（7）气候舒适性对旅游需求影响的计量分析（论文提纲范文）
| 内容摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景与意义 |
| 1.2 国内外研究综述 |
| 1.2.1 气候与旅游的关系 |
| 1.2.2 旅游需求(预测)模型 |
| 1.2.3 气候对旅游需求(旅游流)的影响 |
| 1.2.4 气候舒适性评价 |
| 1.3 研究内容与关键问题 |
| 1.4 技术路线与论文结构 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 变量、数据与方法 |
| 2.1 旅游需求的影响因子 |
| 2.1.1 被解释变量 |
| 2.1.2 常规解释变量 |
| 2.1.3 气候舒适性变量 |
| 2.2 数据来源与处理 |
| 2.3 研究方法 |
| 2.3.1 双对数线性模型 |
| 2.3.2 逐步回归 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 气候舒适性对国内旅游需求的影响 |
| 3.1 国内旅游发展现状 |
| 3.2 气候舒适性格局 |
| 3.3 国内旅游需求建模 |
| 3.4 结果与分析 |
| 3.4.1 面板模型 |
| 3.4.2 典型年份截面模型 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 气候舒适性对入境旅游需求的影响 |
| 4.1 入境旅游发展现状 |
| 4.2 气候舒适性格局 |
| 4.3 入境旅游需求建模 |
| 4.4 结果与分析 |
| 4.4.1 面板模型 |
| 4.4.2 典型年份截面模型 |
| 4.4.3 四大洲分洲模型 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 结论与讨论 |
| 5.1 研究结论 |
| 5.2 政策建议 |
| 5.3 讨论与展望 |
| 参考文献 |
| 后记 |
（8）我国东部滨海旅游地气候舒适度时空分异规律评价研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景与意义 |
| 1.2 研究进展 |
| 1.2.1 国外研究进展 |
| 1.2.2 国内研究进展 |
| 1.2.3 国内外研究进展总结 |
| 1.2.4 国内外研究进展启示 |
| 1.3 研究内容及技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 第2章 研究区域概况与数据 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 研究区选择 |
| 2.1.2 气候概况和旅游资源概况 |
| 2.2 数据来源及预处理 |
| 2.2.1 数据来源 |
| 2.2.2 数据预处理 |
| 第3章 研究方法 |
| 3.1 研究方法概述 |
| 3.1.1 文献检索收集法 |
| 3.1.2 时空地理分析法 |
| 3.1.3 定量定性分析相结合 |
| 3.2 通用热气候指数 |
| 3.2.1 通用热气候指数与指数的计算 |
| 3.2.2 舒适度等级确定 |
| 第4章 滨海旅游地气候舒适度评价 |
| 4.1 滨海旅游地年均四季舒适度分析 |
| 4.1.1 滨海旅游地春、夏季舒适度分析 |
| 4.1.2 滨海旅游地秋、冬季舒适度分析 |
| 4.1.3 滨海旅游地年舒适度分析 |
| 4.2 滨海旅游地年均四季舒适期分析 |
| 4.2.1 滨海旅游地春、夏季舒适期分析 |
| 4.2.2 滨海旅游地秋、冬季舒适期分析 |
| 4.2.3 滨海旅游地年均舒适期分析 |
| 4.3 滨海旅游地40年的时空演变分析 |
| 4.3.1 旅游气候舒适度的年际变化规律 |
| 4.3.2 旅游气候舒适度的年代变化规律 |
| 第5章 海岛旅游气候舒适度及变化趋势评价研究 |
| 5.1 海岛旅游地的概况 |
| 5.2 海岛旅游气候舒适度多年平均特征 |
| 5.3 海岛旅游气候舒适度变化趋势 |
| 5.4 海岛旅游气候舒适度研究结论与讨论 |
| 5.4.1 结论 |
| 5.4.2 讨论 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（9）近50年广西旅游气候指数时空变化特征（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 研究目标、内容及拟解决的关键技术问题 |
| 第2章 资料与方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 资料来源 |
| 2.3 研究方法 |
| 2.3.1 旅游气候指数 |
| 2.3.2 Mann-kendall突变检测 |
| 2.3.3 空间插值分析 |
| 2.4 本章小节 |
| 第3章 广西旅游气候分析 |
| 3.1 旅游气候舒适度月均变化 |
| 3.2 年舒适天数的变化趋势分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 广西近50年旅游舒适天数突变分析 |
| 4.1 Mann-Kendall突变检验 |
| 4.2 年舒适天数的M-K突变检验 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 旅游气候舒适度空间变化 |
| 5.1 空间变化 |
| 5.2 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 个人简历及发表的学术论文 |
| 致谢 |
（10）广西南宁吴圩国际机场天气景观资源调查与评价（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 文献综述 |
| 1.3.1 关于天气景观 |
| 1.3.2 关于气候舒适度 |
| 1.3.3 关于气象美学 |
| 1.4 研究内容与方法 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.5 观测场地和数据来源 |
| 1.5.1 观测场地 |
| 1.5.2 数据来源 |
| 第二章 概念界定和评价方法 |
| 2.1 概念界定 |
| 2.1.1 天气景观 |
| 2.1.2 气候舒适度 |
| 2.2 评价方法 |
| 2.2.1 景观评价方法 |
| 2.2.2 舒适度评价方法 |
| 2.2.3 四季划分方法 |
| 第三章 天气景观的美学辨析和评价方法 |
| 3.1 天气景观的美学辨析 |
| 3.1.1 天气景观的审美载体 |
| 3.1.2 天气景观的审美感受 |
| 3.2 “观天赏云”的探讨 |
| 3.2.1 观天赏云 |
| 3.2.2 云的分类 |
| 3.2.3 云的赏析 |
| 3.3 天气景观的评价方法 |
| 3.3.1 天气景观评价方法探讨 |
| 3.3.2 南宁吴圩国际机场天气景观评价方法 |
| 3.3.3 南宁吴圩国际机场景观资源的量化方式 |
| 3.3.4 南宁吴圩国际机场天气景观类型概况 |
| 3.3.5 南宁吴圩国际机场部分天气景观资源的量化 |
| 第四章 南宁吴圩国际机场天气景观评价 |
| 4.1 南宁吴圩国际机场天气景观资源调查结果 |
| 4.1.1 南宁吴圩国际机场气候条件概况 |
| 4.1.2 南宁吴圩国际机场天气景观资源调查与评价 |
| 4.1.3 南宁吴圩国际机场气候舒适度评价 |
| 4.2 天气景观资源与气候环境相关性分析 |
| 4.2.1 天气景观与气象要素的相关性分析 |
| 4.2.2 天气景观与气候舒适性的相关性分析 |
| 4.2.3 夏季天气景观资源量与气象要素的相关性分析 |
| 4.3 天气景观的预测与检验 |
| 4.4 南宁吴圩国际机场天气景观特征 |
| 4.4.1 天气景观类别丰富类型单一 |
| 4.4.2 气候环境属避寒气候 |
| 4.4.3 天气景观季节性明显 |
| 4.4.4 景观概率与体感舒适性呈负相关 |
| 4.5 南宁吴圩国际机场天气景观的观赏建议 |
| 4.5.1 最佳观赏时段 |
| 4.5.2 最佳观赏地点 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 结论与讨论 |
| 5.1.1 结论 |
| 5.1.2 讨论 |
| 5.2 创新与不足 |
| 5.2.1 创新 |
| 5.2.2 不足 |
| 5.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间发表论文情况 |
四、广西旅游气候舒适度分析（论文参考文献）
- [1]金秀县特色生态旅游气候资源评估[J]. 李荣迪,李华颜,陆丽秋,朱彦. 气象研究与应用, 2021(02)
- [2]乌兰察布市避暑旅游开发研究[D]. 马琛琛. 内蒙古师范大学, 2020(03)
- [3]中国省域气候舒适度与星级饭店经营效率的协调性研究[J]. 肖靖,王少华. 地域研究与开发, 2020(04)
- [4]气候变化对旅游业的影响研究 ——以南京市为例[D]. 蔡洋. 南京信息工程大学, 2020(01)
- [5]国家森林公园旅游网络信息流的时空效应与作用机理研究[D]. 陆利军. 中南林业科技大学, 2020(05)
- [6]环境行为视域下微气候对景区游客量的影响研究[D]. 杨晓燕. 华侨大学, 2020(12)
- [7]气候舒适性对旅游需求影响的计量分析[D]. 沈亦婧. 华东师范大学, 2020(10)
- [8]我国东部滨海旅游地气候舒适度时空分异规律评价研究[D]. 巩莉. 上海师范大学, 2020(07)
- [9]近50年广西旅游气候指数时空变化特征[D]. 朱槟桐. 桂林理工大学, 2018(05)
- [10]广西南宁吴圩国际机场天气景观资源调查与评价[D]. 唐嘉彬. 广西大学, 2018(01)