V V 1
n
P 100 n
(n1)V1
当游客量在所有时期都相同时，Pn=0， 没有高峰
当游客集中于某些时期时，Pn值会增大； Pn值越大，说明离峰值较远（即起伏波
动较大），反之则表示变化平稳
式中：
Pn为高峰指数 V1为最繁忙时期的游客数 Vn为第n个时期的游客数 n为参照时段（1=最繁忙时期）
.
二、旅游需求的空间分布集中性
服务 员工
其他
R
2.66 2.48 3.58 3.27 1.00 2.64
• 以上是2003年入境旅游的R值
• 说明：
• 入境旅游者的季节（月度）差异不甚显著，其中台胞差异最 大，澳胞最小
• 入境外国旅游者的季节（月度）差异稍大，其中观光休闲目 的差异最大，服务员工最小。
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• 高峰指数
高峰指数的应用：
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• 一、趋势外推模型 • 依据一系列历史资料推测未来形势，假定
历史的趋势还将持续 • 图形法：绘图直观 • 模型法：函数拟合 • 有简单回归分析，时间序列模型等。
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• 二、结构模型 • 以引力模型为代表，仿照万有引力公式，
探讨空间相互作用。
.
• 三、仿真模型 • 使用Dynamo程序进行仿真动态预测。
确定预测的问题，选择征询的专家组 制定和分发第一轮问卷 第一轮问卷回收后，整理结果 将第一轮问卷的统计总结附在第二轮问卷
上寄给第一轮征询的专家组，各个专家自 己第一轮回答的问卷也复印附上作为参考.
空间相互作用模型
T ijKiD Q jf(dij)
式中：
Tij为第i个小区对第j个小区的作用量（人员、物质、资金 等的流量
Qi为第i个小区流出的总量
Dj为第j个小区流入的总量
dij为从第i个小区到第j个小区的空间或经济距离
f(dij)为距离反函数
K为常数
.
二、旅游研究中的引力模型及其发展
***克朗蓬(Crampon L J，1966)第一个清楚地证
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• 探讨：
• 引力模型的理论根源：万有引力
• 两地的“质量”和“距离”决定引力的大 小
• “质量”和“距离”怎样衡量
• 现有模型侧重在综合和一般指标，如人口 总数、经济总量、地理距离等
• 旅游资源、旅游心理应予考虑
• 参数的确定。
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第六节 特尔菲法
一、概述
特尔菲法是预测模型中最著名的也是最有争议的 方法之一
• 一、简单回归分析
概述
一元线性回归是最简单也是最常用的趋势 外推数学方法，在研究以年为时间单位的旅游需 求量变化时较为常用
其数学形式为： y＝a + bx 式中：y为因变量；
x为自变量； a为常数项； b为y对x的回归系数。
.
• 一元线性回归分析：分析两组数据间的依存 关系，建立线性回归方程，利用回归方程进 行预测
Ki为所有其他目的地
的吸引力或竞争力
其,中 K i A kex(bpD ik);(jK )
(同)样 A ke(bD ik );(jK )
.
• 1986年，（国内）张凌云仿物理学上点电荷吸引公式构造引力模型
E
K
RQ r2
R 100 n Ai
n P i1 i
QA P
K 1 n xi
n x i1 i
明引力模型在旅游研究中是有用的，他的基本引
力模型，也是绝大多数其他研究者应用的基本引
力模型
Tij
G
Pi A j D ij b
式中：
Tij为客源地i与目的地j之间旅行次数的某种量度
Pi为客源地人口规模、财富或旅行倾向的量度
Aj为目的地j吸引力或容量的某种量度
Dij为客源地i与目的地j之间的距离
G、b为经验参数
三、实例分析
• 保继刚(1986)利用北京市委政策研究室组织的国 内游客抽样调查资料，建立起了全国各省、市、 自治区到京游客量的预测引力模型
• 其步骤： • 1、设定引力模型
Tij
G
x1 x2 dij
• 2、应用多元回归方法求取参数G、α、β、γ
• 3、利用已经求得参数的引力模型公式进行游客量
预测。
求海口昆明两市季节性强度指数并对结果进行分析
海口与昆明两市旅 游者时间（季节） 分配情况
第一 第二 第三 第四 季季季季 度度度度
海 口156 87 120 78
昆 明102 97 88 98
.
求两市游客次高季度的高峰指数并对结果进行分析
海口与昆明两市旅 游者时间（季节） 分配情况
第一 第二 第三 第四 季季季季 度度度度
20 0 4
50 . 0 0
20 0 5
55 . 0 0
20 0 6
63 . 0
.
二、时间序列模型
1、概述 一般而言，旅游需求的时间序列图形
为季节性需求图形。
.
2、季节性交乘趋势的应用 · 方法概要 · 举例分析：颐和园游客分月预测。 模型的应用加上科学的分析，能使预 测更为准确有效，更好地为决策服务
• 步骤：收集两组数据→拟定线性回归方程→ 利用已知数据求算回归系数a和b，得到预测 模型→ (相关分析)→进行预测
• 一元线性回归方程（也是预测模型）：
ŷ=a+bx
b (xi x)(yi y)
回归系数a和b的计算: （最小二乘法）
(xi x)2
aybx
.
某景区的游客数量，请用最小二乘法求出一元线性回归方程 以及相关系数，并对未来三年的游客数量进行预测
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第五节 引力模型
• 一、引力模型的发展 • 1929年，赖利(Reilly W J )在研究零售市场
问题时，提出假定： • 在两个城市中心之间的人口移动和它们的
居民数的乘积成正比，而和其间的距离平 方成反比。
.
• 天体物理学者斯图尔特(Stewart J Q )第一 个指出赖利的假定和牛顿的万有引力定律 的同型关系
式中：
R为旅游资源丰度指数
Q为旅游客源丰度指数
r为距离指数
K为介质系数
n为旅游资源的统计种类数目
Ai为A地区第i项旅游资源的数量 Pi为全国第i项旅游资源的数量 A代表某一地的旅游客源量
P代表全国的旅游客源量
xi为某一地区第i项因子的设施数、业 务量.或水平值 xi(上一杆)为第i项因子的全国平均值.
• 1976年，切萨里诺(Cesario F J)和尼奇 (Knetsch J K)将旅行产生模型和旅游分布 模型的特征合二为一，提出一个综合模型
Tij
GPiKj(1)

Aje
xp(bDij)
Ki
式中：
或者
GPiKj(1)
A e(bDij) j
Ki
Aj为某一给定目的地 的吸引力；
• 1948年，斯图尔特定义了两地间的“人口 统计力”(demographic force)
D ij
g
Pi Pj d ij 2
式中：
Dij为人口统计力 Pi、Pj为i、j两地的人口数 dij为i、j两地之间的距离 g为经验参数
.
万有引力
• 万有引力定律：
• 自然界中任何两个物体都是相互吸引的， 引力的大小跟这两个物体的质量的乘积成 正比，跟它们的距离的二次方成反比
F Gmr1m2 2
式中： m1、m2为两个物体的质量 r为两个物体间的距离 G为万有引力常量，其含义：在数值上等于两个质量都是 1kg的物体相距1m时的相互作用. 力.
• 经济学家齐普夫(Zipf G K) 于1949年创立了 人类行为中的最少努力原则
I P1P2 D
式中：
I称为吸引力指数
P1、P2为两城市的人口数 D为两城市之间的距离
T ijP iA jex(-p C ij)
其中 C ij： (x1)x (2)x5 x (3)x4x6
式中： Cij为i、j之间的旅行费用；λ为经验估计系数； x1为每升汽油的价格；x2为每千米耗油升数； x3为每小时平均旅行千米数； x4为每小时闲暇时间的价值（定义为每小时工资的25%）； x5为每辆车平均载人数；x6为旅. 行时间.
海 口156 87 120 78
昆 明102 97 88 98
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泰山、九华山两地主要国内游客地理分布，计算空 间分布集中指数，并对结果进行分析
山 东河 北 天 江
泰 6 北京津苏 山5 8 7 6 5
安江 九 徽 苏浙 上 福
华3 1 江海建 山0 0 8 7 6
.
第三节 旅游需求预测模型
趋势外推模型 结构模型 仿真模型 定性模型。
旅游需求的空间分布结构：主要指旅游者 的地理来源和强度
其集中性可以用地理集中指数来定量分析
G100
n
xi
2
i1 T
式中：
G为客源地的地理集中指数
xi为第i个客源地的游客数量 T为旅游地接待游客总量
n为客源地总数 .
地理集中指数G的应用： G值越接近100—— 客源地越少越集中 G值越小—— 客源地越多越分散.
推论： 如果时间段改变，系数和指数也会不同。
R，旅游需求的时间分布强度指数 xi，各月游客量占全年的比重 8.33，=100/12，表示游客量的平均月比重
.
入境旅游者 全部 外国人 港胞 澳胞 台胞
R
1.23 2.66 1.06 0.99 3.28
入境外国 旅游者
全部
会议 观光 /商务 /休闲
探亲 访友
.
• 艾萨德(Isard W)1960年提出的模型，对所 有系统进行了阐述以及修正了社会引力模 型
Nij
g
UiPiUjPj dij