近年来，随着公众环境保护意识的提升，追求人与自然和谐共生的生态旅游方式越来越受到人们的普遍关注。面对丰富多样的生态旅游资源及国内生态旅游的供需矛盾，如何在大保护的前提下有序开发、合理利用，将“绿水青山”科学、合理地转化为“金山银山”是现阶段亟需面对和解决的重大问题。本文以神农架林区为例，基于多源地理空间数据，运用XGBoost算法对其生态旅游适宜性进行评估，得出如下结论：① 基于XGBoost算法的生态旅游适宜性评价模型融合了机器学习技术与数据挖掘思想并取得了良好的分类效果，模型在10折交叉验证下的整体分类精度为89.44%，同时兼有良好的召回率(89.68%)，F₁分数为0.874 5，兼顾了精确度和召回率，模型AUC值为0.959 3，模型整体分类性能表现优秀；② 根据特征重要性排序结果，生态环境要素NDVI（26.86%）、年平均气温（11.61%）和社会经济因素距道路距离（8.90%）对模型贡献度最高，位列所有特征前3位；③ 生态旅游适宜性分类结果表明，神农架林区整体生态旅游资源丰富，高度适宜区、中度适宜区、边际适宜区和不适宜区的覆盖面积分别占林区总面积的44.13%、15.93%、11.89%和28.05%。本文研究方法突破了传统生态旅游适宜性评估方法主观性较强的局限，立足于数据挖掘思想和机器学习技术解决实际问题，可为区域国土空间规划、乡村振兴战略和生态旅游资源整合提供决策依据。

生态旅游适宜性评价是评估生态旅游发展潜力、制定生态旅游规划和进行生态旅游开发的基础和重要参照。本文引入机器学习方法，从方法可行性、数据映射和预测实现等方面进行探讨，应用随机森林算法对湖南武陵山片区生态旅游适宜性展开实证研究。湖南武陵山片区旅游资源丰富，脱贫后亟需开展生态旅游来巩固拓展脱贫攻坚成果实现与乡村振兴有效衔接以及促进可持续发展。研究结果表明：① 将机器学习算法引入到区域生态旅游适宜性评价领域作为一种新方法，可为之后改进生态旅游适宜性评价方法提供新思路与新方案；② 随机森林算法可以有效应用在区域生态旅游适宜性评价方面，可作为适宜性评价研究的一种新方法，模型优化后的平均测试精度达86.49%，受试者工作特征曲线（ROC）与坐标围成的面积（AUC）达0.95，评价结果能够准确反映湖南武陵山片区生态旅游适宜性程度；③ 特征重要性排序结果显示土地利用类型影响最大，占比达到28.98%，人口密度、距景点距离和生物丰富度等因子的影响也较大，分别为16.34%、12.2%和10.65%，在进行生态旅游开发时应重点考虑这些因素；④ 生态旅游适宜性结果表明，高度适宜与适度适宜区占比高，研究区生态旅游开发潜力大。根据不同适宜性结果提出不同的开发方向：高度适宜区走保护性开发模式，打造体验-教育型生态旅游；适度适宜区走联合性开发模式，打造支撑型生态旅游；边际适宜区走限制性开发模式；不适宜区应当禁止开发。针对研究结果提出“两中心一带一板块”开发策略，可为武陵山片区进行生态旅游开发及巩固脱贫成果提供理论和技术指导。

移动信息通信技术与社交媒体对日常生活的嵌入日益加深，影响了居民休闲活动区位选择，但就其影响的空间规律性特征认识相对欠缺。研究基于对比的视角，选取大连市小红书休闲打卡点位数据与同类别休闲POI数据，从集中度与集群度2个维度、在主城区与行政街道两个尺度上，采用核密度估计、热点分析、DBSCAN等空间分析方法测度对比两类休闲空间的分布特征，并据此提出初步的机制解析。研究发现：① 休闲打卡地大多分布于城市核心区内，但分布范围更小、核心数量更少；② 在宏观尺度上，休闲打卡地呈现出更低的集中度（差值约3%）与集群度（平均差值约18%），分布具有明显的“均质化散布”特征，在街道尺度上分布趋势相同，但在不同街道2类指标的差值大小存在显著不同；③ 休闲打卡地的热点集聚区范围更小，就其分布位置而言，在宏观与街道尺度上分别有85%与77%的休闲打卡地热点集聚区位于全量休闲空间热点集聚区内，少量休闲打卡地特有的热点集聚区主要分布于历史街区以及滨海岸线等城市特色风貌区；④ 根据街道内指标高低，休闲打卡地的分布模式可以总结为“原中心集群型”、“原中心散布型”、“新中心散布型”以及“无中心散布型”4类，不同分布模式所在街道的功能、区位等特征存在差异。研究基于行动者网络理论解析了社交媒体影响下休闲打卡行为的行动过程，并在此基础上从场所空间与流空间的差异出发，结合时间地理学的基本理论，认为社交媒体在原有时空制约的基础上构建了一种以强目的性空间探索为特征的休闲活动新“地方秩序”，它体现了基于虚拟联系的流空间对基于实体在场的场所空间的影响：强化节点吸引力的作用，降低中微观尺度上的可达性约束，增加区位灵活性。

街道空间是旅游者在旅游地的主要接触空间，良好的街道视觉品质对旅游产业的可持续发展至关重要，而如何建构视觉品质评价方法则需要进一步探索。本文以厦门市鼓浪屿作为研究区域，首先建立街道空间视觉品质量化模型，采用人工模拟旅游者行进的方式采集街景数据，进行成像参数校正和图像编码；其次，采用全卷积网络进行图像语义分割和视觉要素提取，获得街道环境视觉参数；最后，根据量化模型将视觉参数聚合到地理要素中，建立地理信息数据库进行街道空间视觉品质评价。结果表明：① 鼓浪屿街道空间视觉品质存在明显的空间分异性；② 建筑密度、街道宽度与植被小品是塑造街道空间视觉品质的基础视觉要素；③ 植物类公园、主要交通枢纽、主要商业设施的分布对街道空间视觉品质产生显著影响。本文为街道视觉品质评价工作提供了可供迁移应用的数据采集方式和研究方法，基于全卷积网络的街景图像语义分割精度较高，能够为街景图像以及其他类型的图像数据分析提供参考。在管理实践上，本文可以为旅游地街道空间的管理与规划、资源整合与配置、人流引导与调控等工作提供有价值的借鉴。

在供需信息化对接、交通运输能力提升、城市多中心开发的背景下，城市住宿业选址决策对交通路网便捷程度和服务设施临近程度等空间因素的关注度逐渐提升。本文运用空间句法和协同区位商理论，选取2021年香港Airbnb活跃房源、星级酒店、城市路网和POI数据，构建“住宿单元-交通轴线-功能空间”的“点-线-面”研究框架，分析共享住宿和传统酒店的空间布局模式，以及与城市路网形态和功能空间的结构关联特征。结果表明，共享住宿在市中心呈现“带状+团块状”分布，在新市镇、交通枢纽和旅游名胜岛屿形成分布次核心。相较于传统酒店，共享住宿受路网形态影响更大，对交通穿行能力和到访社区的邻里交互空间要求较高。在全局尺度上，共享住宿在选址时更倾向于考虑集聚效应和积极的溢出效应。在局域尺度上，共享住宿和城市功能空间主要形成了3种关联模式：簇状关联、组团状关联和散点状关联模式。本文对精准理解现代城市多元消费需求下共享住宿的多尺度空间分布模式，推动城市住宿业多元可持续发展具有理论意义和实践价值。

城市公共体育设施的分布特征与可达性、公平性等空间配置直接关系到基本公共服务的均等性与城市空间结构的完整性。本文以北京市为例，以POI数据表征城市公共体育设施，运用核密度估计、最近邻指数、改进型两步移动搜索法以及覆盖度指数等分析方法，研究北京街道尺度上城市公共体育设施的空间集聚特征及供需视角下的可达性与公平性。结果表明：① 改进型两步移动搜索法考虑了不同等级城市公共体育设施的供给规模与“15 min生活圈”理念下的居民出行距离，适合街区级与社区级体育设施可达性分析，中心城区街区级与社区级设施空间可达性较高；② 北京各级城市公共体育设施具有显著的空间集聚趋势，地区级设施表现为“点状集聚、面状分散”趋势，街区级总体呈现出“核心-边缘”式特征，中心城区供给数量多，周边地区配置少；社区级设施为“小集聚、大分散”模式，空间分布均匀；③ 北京社区级城市公共体育设施覆盖度高的街道最多，空间配置最为均衡，街区级设施覆盖度指数高的街道较少，覆盖范围相对有限。研究结果可为北京城市公共体育设施的规划编制与优化布局提供参考。

有效识别旅游资源供需空间匹配特征是提升旅游资源利用效率、优化旅游资源空间布局、推进旅游高质量发展的关键所在。随着空间信息技术的迭代更新，多源数据为旅游资源供需空间匹配及其交互关系拓展了新的研究视角，其中POI和数字足迹的挖掘为旅游资源供需匹配的研究提供了有力的数据支持。本研究选取山东省胶东经济圈为研究区域，基于高德地图、同程网和马蜂窝网络游记平台等多源数据渠道，获取2016—2021年胶东经济圈旅游资源的POI数据和旅游流的“O-D”数据，在此基础上运用核密度估计和复杂网络分析分别识别二者的空间结构特征，并进一步结合空间匹配测算模型探索胶东经济圈旅游资源供需匹配的时空演化规律。研究表明：① 胶东经济圈旅游资源供给呈“康乐游憩类、公共休闲类、观赏科普类、宗教祭祀类”梯度递减的数量结构特征，以及“整体聚集、局部分散”的空间分布特征；② 旅游流在时间上节假日效应和季相性特征明显，在空间上“陆海”差异显著，其中疫情发生前表现出由海岸向陆域扩散的态势，后疫情常态化下旅游流渐有复苏迹象；在类型结构上，康乐游憩类和公共休闲类成为旅游需求的主导类型；③ 旅游资源供需匹配关系的空间结构可划分为供需平衡、供给主导和需求主导3大类型，其中供需平衡类以“低-低”匹配为主导，供给主导类主要分布于陆域，空间分布形态较为零散，需求主导类主要沿海岸线呈环状分布，分布范围由海岸逐渐向陆域扩散。本研究基于多源异构数据拓展了旅游资源供需匹配的应用边界，为促进胶东经济圈及其他沿海地区旅游资源供需匹配提供理论基础和方法支撑。