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文章以云水谣古镇为例,采用网络文本和IPA相结合的分析方法,在携程网、蚂蜂窝、大众点评网、去哪儿网、同程网、TripAdvisor等旅游网站上获取游客对景区的评价数据,使用GooSeekerv9.0.4软件在高频词汇分析、情感分析和语义网络分析的结果中构建分析模型,评价游客景区体验要素结构和体验质量,剖析基于网络数据的历史古镇景区形象感知。结果表明:游客对该景区体验要素的关注度相对集中;游客对该景区体验要素的重要性感知度差异较大;未来历史古镇景区可从景区内外部环境、景区热门景点、历史文化背景、活动策划项目、基础服务设施5个方面进行改进提升,从而为游客提供更高质量的游览体验。 相似文献
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福州市冬季若干典型游憩地大气颗粒物浓度日变化规律研究 总被引:4,自引:0,他引:4
为了解福建省福州市在大都市进程中,与市民健康息息相关的空气质量,通过对福建农林大学校园、福州旗山森林公园和福州南江滨公园3个区域共11个试验点进行观测,掌握大气颗粒物(TSP、PM10、PM2.5和PM1.0)日变化规律,并监测该区域气象因子与颗粒物的相关性特点。结果表明:3个区域空气质量均为II级以上,其中福建农林大学校园最优,其次为南江滨公园,最后为森林公园;福建农林大学和南江滨公园大气颗粒物呈早晚高、中午低的双峰单谷的V字型或U字型,福州旗山森林公园大气颗粒物浓度的日变化规律是早上稍下降后逐步提高、傍晚后急剧升高;影响以上3个区域大气颗粒物浓度的主要因素分别为校园师生出行及活动、机动车辆尾气及扬尘、湿度及游客人群。气象因子与大气颗粒物浓度的相关性研究显示,风速越小、相对湿度越大、露点温度越高,TSP和PM10浓度越高,温度、风寒指数、热力指数、露点温度和湿球温度越低、相对湿度越大,PM2.5和PM1.0浓度越高。 相似文献
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