文献综述（或调研报告）：
（一）旅游流空间特征研究
旅游流空间特征的研究在入境旅游流的研究中属于旅游流“流向”问题研究，其研究在旅游流研究中相对旅游流时间特征与时空特征研究起步早，研究更为成熟。现有旅游流空间特征研究主要可以分成两大类，一类是空间尺度，另一类是流动模式。
在流动模式研究中，早起的研究主要是基本理论及概念的探讨与研究，较少结合案例地进行分析。Lue将旅游者空间行为分为单一目的地、途中旅行、营区基地、区域旅游、旅行链五种模式【1】，并基于此提出了经典的LCF模型。Robrt C. Mings和Kerm E. Mchugh 将游客的空间行为特征分为直游式、直游—周游式、周游式、飞行/驾驶式四类【2】。随着互联网技术以及对旅游流研究的不断深入，越来越多的研究开始结合中小尺度案例地进行旅游流时空特征研究。Orellana以景区为研究对象，利用游客GPS数据，提出了旅游流空间上具有“运动悬挂模式”和“广义序惯模式”【3】。
在国内，陈昌建在研究不同尺度旅游地旅游流空间特征差异时发现大尺度游客更多采取闭环路线旅游，而中小尺度游客更青睐节点状游览路线【4】。同时国内的研究更重视实用性，在借鉴国外研究者理论基础上，常常将旅游流空间特征研究与旅游线路设计相结合，具有很强的实践指导意义【5】。同时国内针对旅游流的研究中传统上多采用问卷数据以及旅游网站数据。王奕祺利用问卷调查的方法对北京入境旅游流进行了研究，发现北京入境旅游流的多条流动线路【6】。陆林从城市圈角度出发，对珠三角城市圈内旅游流空间特征、城市圈内不同城市进行了考察【7】。张骏、古风以南京为例，通过南京旅游景点获取的问卷数据，利用集中指数对南京旅游流空间特征进行了研究，并分析了当前旅游流流动路线存在的问题，并按远距离客源、邻省客源及省内客源角度提出了建议【8】。在小尺度旅游流空间特征研究中，越来越多的学者利用GPS数据对旅游流进行研究，同时小尺度旅游流研究多与旅游线路设计相结合。李渊通过GPS设备纪录厦门鼓浪屿旅游流流动趋势，利用社会网络方法对旅游流旅游线路进行了优化设计【9】。游客的空间移动由于相似性会形成重要的旅游节点与热门流动线路。任瑞萍通过社会网络分析法研究了美国入境旅游流在我国的空间分布特征，探讨了美国入境客流在我国形成的边缘与核心区域以及重要的节点城市【10】。杨兴柱通过地理标记照片，利用ArcGIS对南京市游客空间流动特征进行了分析，并将旅游区域分为了核心区、次核心区以及边缘区【11】。吴静通过1872张地理标记照片对南京游客流动也进行了探究，发现游客空间特征具有等级分异特点【12】。
可以看出，针对游客空间特征的研究在早期多从大尺度切入，利用官网数据、问卷调查、实地调研等方式进行研究，后来越来越多的研究开始从中小尺度入手，利用在线数据、GPS数据等数据进行分析并与旅游线路设计相结合，但是大尺度研究利用在线数据的研究案例较少，不利于识别互联网时代下游客个体差异、特色。在线数据由于是基于用户行为生成，也能更准确识别游客空间行为特征。
（二）旅游流时间特点研究
由于针对旅游流的研究多从地理学角度出发，针对旅游流的研究长期以来重视空间研究以更好服务于旅游规划，游客管理，使得针对旅游流时间特征研究长期以来一直滞后于空间研究。很多时候，研究者将时间看做单一要素，依据时间变化来考查旅游客流量的动态变化。但是现有很多研究表明，时间对旅游流的时空特征具有很大的影响，时间有时候可以对游客行为起到限制作用，是游客行为的约束性条件。如时间的年内变化影响气候，从而影响游客行为【13】。现如今，越来越多的研究者对旅游流时间特点进行研究，涉及年际变化、年内变化、季度变化、月度变化、周度变化以及日内变化等【14】。如唐佳利用微博游客签到数据国内到访西安游客进行了研究，发现国内到访西安游客具有日内多峰变化特点，并划分为日间集中性、日中分散性以及夜间分散型【15】。另外，利用年际变化强度指数，李想等人对南京市游客日、周、月、年变化特征进行了探讨，对客流时间特征进行了总结【16】。游客时间投入情况在一定程度上可以影响旅游产品内容，因而旅游流时间特征应该受到我们的重视。黄潇婷在探究景区游客行为时间特征时，从游客游览时间、速度、次数进行总结【17】，同时通过实证研究方法发现在颐和园景区有时候时间要素对旅游流有着更大的影响【18】。
总体上来说，在对旅游流的研究中，对时间要素的研究相对不足，远远滞后于旅游流空间研究。
（三）地理标记照片
