基于氣象要素的黃山風(fēng)景區(qū)月客流量預(yù)測(cè)模型研究

許劍勇 潘海波 孫蓓蓓

（1.安徽省黃山市氣象局，安徽黃山 245021；2.安徽省黃山風(fēng)景區(qū)管委會(huì)機(jī)關(guān)門(mén)診部，安徽黃山 245800）

黃山風(fēng)景區(qū)是世界著名的山岳景區(qū)，擁有獨(dú)特的高山地形、氣候生態(tài)和豐富的氣象景觀，景色奇?zhèn)ソ^俗、靈秀多姿，每年吸引數(shù)百萬(wàn)中外游客。氣象因素是影響旅游出行和目的地選擇的重要因素，景區(qū)客流量的變化和氣象條件密切相關(guān)。陸林等[1]研究表明，自然季節(jié)性因素是決定山岳景區(qū)客流量季節(jié)性變化的主導(dǎo)因素。朱寶文等[2]分析了青海省海北地區(qū)旅游氣候適宜性和客流量的相關(guān)性，采用多元回歸方程法建立客流量預(yù)測(cè)模型。基于此，本文對(duì)黃山風(fēng)景區(qū)2005-2018年進(jìn)山游客人數(shù)資料與氣象要素進(jìn)行分析，采用逐步回歸分析方法首次建立了可以實(shí)際應(yīng)用的黃山月客流量預(yù)測(cè)模型，進(jìn)一步豐富了黃山旅游氣象服務(wù)內(nèi)容，為旅游管理部門(mén)和旅游行業(yè)進(jìn)行了月客流量預(yù)測(cè)，以提前掌握旅游人數(shù)，為景區(qū)規(guī)劃提供科學(xué)依據(jù)。

1 資料和方法

1.1 資料 2005-2019年黃山觀測(cè)站（海拔1 840.4 m）逐月氣溫、降水、風(fēng)速、相對(duì)濕度等氣象資料由黃山氣象站統(tǒng)計(jì)整理；2005-2019年黃山風(fēng)景區(qū)逐月進(jìn)山人數(shù)資料來(lái)自黃山管委會(huì)，其中2005-2018年數(shù)據(jù)用于建立模型，2019年數(shù)據(jù)用于實(shí)際檢驗(yàn)。

1.2 方法 黃山風(fēng)景區(qū)位于華東地區(qū)，海拔高，氣溫低，風(fēng)速大。本研究通過(guò)計(jì)算黃山景區(qū)各月風(fēng)寒指數(shù)和舒適度指數(shù)，探討當(dāng)?shù)氐娜梭w舒適度。

用式（1）計(jì)算風(fēng)寒指數(shù)Q：

式中，T為氣溫（℃），v為風(fēng)速（m/s）。

計(jì)算人體舒適度指數(shù)的公式較多，本文參考緯度相近的南昌人體舒適度指數(shù)計(jì)算方法，用式（2）計(jì)算人體舒適度指數(shù)：K：

式中T為氣溫（℃），RH為相對(duì)濕度（%），v為風(fēng)速（m/s）。

2 客流量變化特征

2.1 客流量季節(jié)分布特征 統(tǒng)計(jì)2005-2018年黃山季節(jié)平均客流量發(fā)現(xiàn)，黃山春、夏、秋季游客較多，數(shù)量相差不大，冬季客流量最少，近乎夏季的1/3?？傮w來(lái)說(shuō)，黃山客流量季節(jié)分布符合其淡季（冬季）和旺季（春、夏、秋季）特征。

2.2 客流量年分布特征 圖1為2005-2018年黃山景區(qū)年客流量變化曲線，趨勢(shì)線斜率=13.366，R2=0.960 3，接近1，說(shuō)明2005-2018年黃山客流量逐年線性遞增趨勢(shì)明顯。2005-2018年，景區(qū)客流量從171.0萬(wàn)人次/年（2005年）增加至338.0萬(wàn)人次/年（2018年），增幅達(dá)2.0倍。其中2013年有所回落，2014年繼續(xù)增長(zhǎng)，到2015年回歸正常增幅水平。相比過(guò)去年均18.6萬(wàn)人次/年的增速，2017年增量?jī)H有6.8萬(wàn)人次、2018年甚至下降到1.1萬(wàn)人次，年客流量增速放緩明顯。

圖1 2005-2018年黃山風(fēng)景區(qū)客流量年變化

3 客流量與氣象條件的關(guān)系

平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫、水汽壓、相對(duì)濕度、降水量、舒適度指數(shù)和風(fēng)寒指數(shù)均與客流量呈明顯相關(guān)性，氣壓、平均風(fēng)速和日照時(shí)間對(duì)客流量的影響不大。氣溫類(lèi)要素、風(fēng)寒指數(shù)、舒適度指數(shù)相關(guān)性較大，其中氣溫是影響客流量的極重要因素。

4 客流量預(yù)測(cè)模型的建立和檢驗(yàn)

4.1 預(yù)測(cè)模型的建立 選擇與客流量顯著相關(guān)的月平均氣溫、相對(duì)濕度、月降水量、舒適度指數(shù)和風(fēng)寒指數(shù)5個(gè)因素，作為回歸方程的候選因素，采用逐步回歸分析法利用SPSS軟件分別建立了不同的模型，選擇最優(yōu)模型為：

方程的相關(guān)系數(shù)r=0.690，為強(qiáng)相關(guān)；F=49.583，大于F（3，164）0.01=3.903，通過(guò)了F檢驗(yàn)；P=0.000小于α=0.001，有極顯著的統(tǒng)計(jì)學(xué)差異；故線性回歸模型成立。式中，y為月客流量，x1為月平均氣溫（℃），x2為月平均相對(duì)濕度（%），x3為舒適度指數(shù)。

4.2 預(yù)測(cè)模型的檢驗(yàn)

4.2.1 回代檢驗(yàn) 用2005-2018年黃山風(fēng)景區(qū)氣象數(shù)據(jù)回代入公式（3）計(jì)算出模型預(yù)測(cè)的客流量，與實(shí)際客流量進(jìn)行對(duì)比。經(jīng)計(jì)算，實(shí)際值與預(yù)測(cè)值的相關(guān)系數(shù)r=0.961（n=168，α=0.01），P＜0.001，呈極顯著相關(guān)；平均絕對(duì)誤差（MAE）為2.420萬(wàn)人次，均方根誤差（RMSE）為3.219 4萬(wàn)人次，可見(jiàn)對(duì)于黃山月均客流量22.3萬(wàn)人次而言，預(yù)測(cè)誤差值較小，偶爾個(gè)別月誤差會(huì)略大一些。

4.2.2 實(shí)際應(yīng)用檢驗(yàn) 利用公式（3）計(jì)算出2019年各月客流量預(yù)測(cè)值，與實(shí)際客流量進(jìn)行對(duì)比。經(jīng)計(jì)算，實(shí)際值與預(yù)測(cè)值的相關(guān)系數(shù)r=0.981（n=12，α=0.01），P＜0.001，呈極顯著相關(guān)，平均絕對(duì)誤差（MAE）為1.846 8萬(wàn)人次，均方根誤差（RMSE）為2.202 3萬(wàn)人次，模型預(yù)測(cè)值與實(shí)際客流量的擬合度較好，進(jìn)一步說(shuō)明預(yù)測(cè)模型可信度較高，在實(shí)際業(yè)務(wù)中具有較好的可用性。

5 結(jié)論

（1）一年中冬季（12月到次年2月）客流量是全年的低谷，其中1月是最低谷；3-11月是旅游旺季，期間客流量人數(shù)有所起伏，季節(jié)變化呈現(xiàn)旺、淡季特征明顯，春夏秋三季客流量相差不大，冬季明顯減少，僅有夏季1/3；客流量逐年上升趨勢(shì)明顯，近些年增速有所放緩。

（2）平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫、水汽壓、相對(duì)濕度、降水量、風(fēng)寒指數(shù)和舒適度指數(shù)與客流量呈顯著相關(guān)，其中氣溫類(lèi)要素、風(fēng)寒指數(shù)、舒適度指數(shù)相關(guān)系數(shù)較大，是影響客流量的重要因素。

（3）基于氣象因子相關(guān)分析建立的黃山客流量預(yù)測(cè)模型經(jīng)回代檢驗(yàn)和實(shí)際應(yīng)用檢驗(yàn)效果良好，相比前人較為籠統(tǒng)的預(yù)測(cè)中長(zhǎng)期年客流量，該模型可預(yù)測(cè)月客流量，業(yè)務(wù)可用性良好；在業(yè)務(wù)應(yīng)用中還應(yīng)綜合考慮重大節(jié)日、政策交通等可預(yù)見(jiàn)因素對(duì)客流量的影響。

黃山月客流量與氣象條件回歸模型的建立既豐富了黃山旅游氣象服務(wù)內(nèi)容，也為旅游管理部門(mén)工作安排和景區(qū)規(guī)劃提供了科學(xué)依據(jù)。