景区作为游客活动与社会经济的综合体,集聚效应是其最基本的特征。游客作为旅游的主体,探究其行为空间是旅游管理和旅游研究的基础。定量研究游客行为空间边界,有助于优化景区空间结构、设计应急预案与措施、理解行为决策机制、协调各组织职能,对景区持续发展和提高旅游效益均有重要意义。游客微博签到数据直观且有效地反映了其时空分布特征,与大尺度地理空间研究相比,微观尺度下游客的空间活动具有更复杂的内部结构和空间分异特征。由于游客行为的动态性与边界模糊性,利用传统地理边界提取方法难以有效识别游客活动边界,且缺乏地理意义,游客活动边界的系统研究尚未开展。为准确刻画游客活动空间边界,探究游客空间聚集模式,本文借鉴圈层结构理论,利用长时间微博签到蕴含的时空信息,分析游客空间分布扩张规律,挖掘地理要素关系,提出一种基于圈层结构的游客行为空间边界提取新方法,解决了传统方法空间边界拟合不精确的问题。本文分别从三个方面进行研究:(1)游客活动空间边界提取方法研究:为实现空间边界对签到数据的最佳拟合,本文基于优化核密度等值线对游客分布空间进行圈层划分,挖掘各级圈层内地理要素关系和边界指标扩张规律,分析游客时空分布特征和聚集模式;基于核密度栅格识别游客分布中心,并基于熵模型计算游客分布空间均衡度,通过各层级圈层边界内包含签到量和边界面积变化曲线分析游客活动扩散特性,建立“Hie-Density”模型提取游客活动空间边界。“Hie-Density”模型根据输出的系列指标描述游客时空分布曲线及变异规律,识别阈值确定最优游活动空间边界。(2)丽江古城游客活动边界时空演变分析:利用微博签到数据,基于不同季节、年内、周内、日内4个时间尺度探究丽江古城游客活动边界时空演变特征,研究表明:不同时间尺度游客活动可达范围分异明显,游客活动面积具有季节连续性;年内游客活动范围以7月为分界呈对称趋势;周内游客活动空间特征耦合性较高,周一至周日具有相似的活动空间特征;日内游客活动受旅游活动、旅游聚集要素影响存在时段分异。基于“Hie-Density”模型解释游客活动空间层级扩散规律和空间属性差异,分析不同时间尺度游客围绕旅游吸引物的行为模式、区位特征和可达变化特征。(3)多旅游地游客活动边界对比研究:本文依据景观类型、景区规模、客流量度、路线形态和游览模式等视角,选取五台山、三清山、九寨沟、大理古城、凤凰古城5个旅游地作为案例。基于“Hie-Densiy”模型提取2012年1月至2018年12月的游客签到最优边界,分析各景区游客活动边界特征。研究发现,不同类型景区游客活动边界差异显著,同类型景区游客活动边界也存在一定差异。多案例表明,“Hie-Density”适用于景区的多尺度复杂游客活动空间边界提取,可以有效识别游客分布的空间集聚特征,使游客活动空间边界提取结果更客观、空间模式表达更细致;模型灵活且可扩展性高,能有效反映游客行为空间格局的分异特征及其演化方向,对游客活动空间结构及其形成机理的描述具有一定的支撑作用。本文通过微观视角下圈层子系统的协同作用探究主体系统的宏观演化,证明了“Hie-Density”模型支持对多种游客分布模式进行描述,并通过案例驱动证明该方法的优越性和实用性。该方法能够依据模型变化曲线定量识别游客活动最佳边界、空间集散状态、中心分裂特征及边界演化方向,为地理时空数据挖掘研究提供可行的参考,为景区科学合理发展提供理论支撑。