以基于个体的游客空间行为模拟技术为例
7.1自下而上的景区规划原理与意义
7.1.1目前我国景区规划模式及存在问题
使旅游产业可持续健康发展，对景区进行科学规划与管理十分必要。然而，由于景区游客众多，游客行为特征复杂，景区类型多样，同时景区的规划与管理涉及经济、政治、环境以及文物等多方面因素，景区的科学管理与规划难度较大。特别是景区旅游资源多是不可再生或难以再生的资源，规划与管理稍有不慎，就会造成难以弥补的损失。
目前，中国的景区规划主要是政府主导的规划。是一种自上而下的自上而下的规划。具体规划模式主要为：政府提出规划需求，由旅游规划专家做出规划方案，由相关领域专家评审后由政府主管官员决定是否可行。这种规划模式存在诸多问题：
第一，专家的地位就明显过重。在景区策划时，往往是几个专家的思想。而专家进行策划时，并不都是走群众路线，做出的规划往往实用性不强，实施困难。而作为评审的专家，则因为不了解具体景区的具体情况，也难以提出有价值的意见。
第二，规划的长官意思浓厚。由于目前项目都是所谓的领导负责制，因此项目的设计及规划都是围绕领导的喜好及意图。领导的知识面及见识毕竟是有限的，因此符合领导意图的项目在具体实施后不一定能够达到应有的经济、社会及环境效益。而不同的领导观点也存在差异，这就导致某个景区一任领导一个规划的怪象。
第三，规划只重形式，不重内容。因为旅游规划最终拍板人是政府负责人，为了能吸引官员的眼球，因此旅游规划往往在旅游规划文本设计、遣词造句方面大花工夫，而在具体的执行内容方面，却蜻蜓点水。
7.1.2自下而上的旅游规划思路及支撑技术
解决以上问题的根本途径是改变我国旅游规划思路，查用基于大众的、面向社区的、社区的旅游规划方法。只有这样的规划，才可以让规划切实可行，才能使规划具有使用价值。
7.1.3基于个体的旅游规划虚拟试验技术简介
本书将分析一种游客空间行为模拟系统（TSBS），该系统是采用自下而上的思路，从分析每个游客入手，构建的微观仿真系统。可以将该系统最为一个虚拟实验室，对景区规划与管理方案实施效果进行预测与评价，为规划者、公众提供旅游规划的决策支持。
模拟景区游客空间行为，有两种基本思路：一是从宏观的角度，用游客流等概念对游客的空间行为进行模拟。由于景区游客众多，游客行为多样，这种思路难以实现。另一种思路是微观的角度，从模拟每个个体的空间行为出发，实现对景区众多游客空间行为的模拟。这种方法的优点是思路简明，方法简单，模拟准确性高，但对计算量要求巨大。随着计算机技术的发展，计算量要求已不再是此方法的瓶颈，采用该方法进行景区游客空间行为模拟已切实可行。
从微观的角度，从分析每个游客个体的行为，构建的景区游客空间行为模拟系应能模拟游客个体的空间决策智能；能处理处理众多个体的并发行为；具有空间模拟与空间分析能力。
为此，本研究采用了Multi游客System（MAS）模拟游客的空间行为决策智能。MAS是分布式人工智能研究的热点，特别适合于分析由众多个体相互作用而产生的动态现象。
本研究采用了关系数据库管理众多游客个体数据，处理大量并发的模拟过程数据。
本研究采用了GIS（Geographic Information System）管理空间数据及分析模拟结果。GIS是对地理空间数据及相关的属性进行采集、录入、编辑、处理、分析、输出的信息系统。
7.2游客空间行为模拟系统研究进展
国内尚无对景区游客空间行为模拟的研究。与景区模拟相关的研究主要集中于虚拟现实技术在景区空间环境仿真方面的应用。国外已经有一些模型应用于景区游客行为的仿真。
7.2.1国外几种游客空间行为模拟模型
（1）The Wilderness Simulation Model（WSM）
The Wilderness Simulation Model（WSM）的思想首先由Stankey在1972年提出，Stankey认为游客旅游的满意度与遇到的其他游客数有关。Fisher和Krutilla1972年将这种思想建立成这样一个模型：荒野地最佳利用水平存在一个极限点，超过这个点，游客的旅游体验将下降，使游客离开这个区域去寻找另一个代替的区域。这个极限点通过游客遇到的其他游客数量来分析。当游客遇到的游客数量达某值使游客旅游体验下降时，荒野地达到最佳利用极限。1973年，Heck和Webster用一种模拟软件包开发了WSM程序，运行于IBM巨型计算机上。WSM运行所需数据包括每周、每天乃至每小时的游客分布数据。环境信息包括各种可能的路径数据、营地数据。WSM将游客分类，各种不同的类型，分配不同的进入时间、不同的路径与营地，WSM纪录每组游客发生相遇的次数、地点和相遇的类型（会面、追上、野营），并输出纪录相遇次数、类型、路径长度等的数据表。
1975年，Smith和Headly将WSM用于Adirondack森林保护区，1976年，Smith和Krutilla将WSM用于Spanish Peaks荒野地。后来，WSM被进一步改良，并用于美国加州Desolation荒野地。1978年，WSM增加了支持河流的功能后，被用于Green河和Yampa河。WSM最后一次实际应用是由Potter和Manning在1984年用于Appalachian国家风景区。
虽然WSM取得了许多成功，但是，WSM也存在运行成本高昂，模拟困难等缺陷。随着计算机技术的进步，WSM已经过时。但是，作为第一代的游客空间行为模拟系统，WSM对景区游客空间行为模拟系统的发展具有重要意义。
（2）Benjamin和Manning等构建的动态模拟模型
Benjamin和Manning等通过建立一个动态的计算机模拟模型模拟美国缅因州Acadia国家公园Carriage Road的游客空间移动行为。通过输入实地调查所得的游客团队的速度及旅游路线，模拟一天内Carriage Road中的游客分布，多次运行模型后，对PPV（每视野内的游客数量）进行统计分析，将分析的结果用于国家公园的VERP（Visitor Experience and Resource Protection，游客体验及资源保护）管理过程。模拟模型用面向对象的动态模拟软件包（Extend Simulation Software）构建，由几个等级块（Hierarchical Block）构成，不同等级块代表 Carriage Road中的不同部分。3个主要的等级块包括：入口/出口、交汇点、道路。入口/出口块主要用于生成游客群，所需数据主要有由实地调查数据得到。游客群随之被分配为步行及骑车两种类型，具体分配比例、属性都通过实地调查数据分析得到。 游客群的速度按照对数正态分布随机分配，平均值及标准差通过实地调查数据求得。游客群被随机分配一个路径号，路径分配的频率根据调查问卷得到。交汇点模块主要用于模拟游客的路径选择，当游客群到达交汇点时，游客群会查询相应的表，根据其路径号确定下一个方向。道路块的主要功能包括两个方面：首先根据游客群的速度确定其在道路中的位置；其次，对PPV进行统计，模拟系统将道路按照每100米划分，对每100米每分钟的游客数进行统计，以此来分析PPV。
Benjamin和Manning等通过验证，表明他们构建的系统可以较好地与实际吻合。
（3）RBSim2
RBSim2由Gimblett等开发，是第一个将GIS与游客相结合的景区游客空间行为模拟系统。
RBSim2被设计成为一种公园管理评估工具。它用GIS模拟景区环境、用游客技术模拟景区中游客个体的行为。一个游客代表一个游客，游客的行为规则通过实地调查得到。通过GIS将公园环境数据输入RBSim2后，公园管理者便可以设定游客（车辆）的数量、类型，还可以设定设施的数据。如道路的宽度、空地大小及设施的容纳量。RBSim2中，游客分为不同类型：一种游客寻求对自然界挑战，尽量避开其他游客；一种游客则为社会性游客，他们乐于与其他游客为共同的目标而互动。RBSim2中，徒步旅行者、骑自行车者、自驾车者分别选择不同路线。景区环境用513行、522列的栅格数据表达，每单元格对应10m×10 m的正方形。数据主要包括地形、植被、主要公路、次级公路、小道、停车场、明显的障碍等。每个游客都具有分析地物特征的能力，根据GIS数据分析坡度，判断上山或下山，并确定速度。每个游客都具有领域分析能力，可以判别相邻的游客的位置、障碍等。
RBSim2可以对景区中游客相遇数量、地点等情况进行分析，并可对模拟过程进行可视化。图7—2为RBSim2运行过程及分析的实例。
（4）PADI—Simul
Bernard Moulin 2004年撰文介绍了一种新的游客空间行为模拟系统PADI—Simul。PADI—Simul是一种采用Multi—游客System与GIS技术，对小区域内数百个个体的空间移动行为进行模拟的系统。PADI—Simul是帮助规划人员分析规划方案的一种工具。通过PADI—Simul，规划人员可以预知区域内的空间利用方式，并可将个体在区域内的个体移动特征显示出来。
PADI—Simul的模拟引擎主要有三个模块构成：游客管理器、显示管理器、用户交互管理器。游客管理器管理模拟周期里游客的数据和时间。显示管理器动态地在屏幕上显示游客的位置状态。用户交互管理器提供用户与模拟系统交互的平台。PADI—Simul运行时的主界面。
PADI—Simul可以让用户自定义1天内出现在区域的个体的类别、数量、时间。运行PADI—Simul，PADI—Simul生成属于不同类别的游客，每个游客都根据其类别，赋予各自的空间行为参数。游客自动地在模拟空间内移动。游客的状态反映了游客的各种属性（如饥饿、劳累等）。在任何时刻，根据用户预先的定义，游客都有一个目标点。如某一时刻，某个儿童的目标点可能是游乐场。游客在模拟空间的移动方式有两种：沿道路移动或穿过开放的空间（如草坪）。游客移动时，可以自动地避开障碍，避免与其他的游客相撞。用户可以定义在不同状态下，游客的行为规则，应注意的是，同游客的空间位置一样，游客的状态值也会发生改变。在每个模拟周期内，游客管理器激活每个游客，并不断更新游客的状态和位置数据。为了快速实现数百个游客的模拟，游客具有4种认知模块：导航认知模块、环境认知模块、自我认知模块、行为认知模块。
7.2.2游客空间行为模拟系统研究进展小结
除了以上介绍的模拟系统之外，还有其他的一些系统在实际中进行应用。但从设计思想、应用效果来说，以上4种系统最为典型。
总之，景区游客行为模拟系统随着计算机技术的发展，相关研究有逐渐增多的趋势。但从绝对数来说，相关研究仍然太少。且大多是处于一种实验状态或试运行阶段，成熟的商业化的系统目前仍然没有出现。
仅就以上4种系统来说，它们虽各有其成功之处，但也分别存在以下缺点：
（1）WSM
由于其运行的成本高昂、模拟困难，目前已没有使用。
（2）Benjamin和Manning的动态模拟模型
系统仅针对分析PPV一项指标设计，使用范围较窄。同时，对游客的个体行为考虑不够，影响了其仿真准确度。
（3）RBSim2
作为第一种将GIS与游客相结合的景区游客空间行为模拟系统，其创新意义显而易见。RBSim2存在的主要问题是针对分析游客相遇事件等少数几项指标设计，应用范围较窄；游客的类型及属性有限，很难应用于多种不同的景区和不同游客类型的模拟；同时，能够模拟的个体数较少，难以满足实际需要。
（4）PADI—Simul
提出游客的状态特征与空间移动行为的关系是其主要的创新。同时，设计游客的四种认知模块，也具创造性。其缺点是仅能模拟小区域内数百个个体的行为，限制了其使用范围。
7.3TSBS的设计与实现
7.3.1TSBS的设计思路
TSBS设计的基本思路是通过对游客个体空间行为的模拟，实现对整个景区所有游客空间行为、时空分布等特征的仿真分析。对游客个体空间行为的模拟首先需要掌握游客个体空间行为模式与特征。下面对游客个体空间行为模式与特征进行简要分析。
首先考察一个典型的游客空间行为决策过程。一对父母带领一名儿童进入动物园游玩，他们将首先得到一张动物园的导游图，根据导游图，他们将计划自己的游览路线。然后沿着道路前进，当到达道路与某观赏区的交界点时，将决定是否进入该观赏区观赏动物。观赏完毕，这个家庭将继续前进，进入其他区域如儿童娱乐场或其他观赏区。游玩一段时间后，他们中可能有人会想上厕所，但是当他们到达有厕所的地方时，发现已有人排队，根据排队长度和自己状况，他们将决定是排队还是继续游览。再过一段时间，也许他们还将有进餐需要，他们将会寻找就餐的地方，然后就餐。就餐完毕，继续游览，直到完成自己的游览计划或者动物园关门。
考察这个游览过程，可以发现游客的空间移动行为的模式可用图7—4表示。游客首先制定一个游览路线；感知自己的位置、周围环境、其他游客状况、感知自身生理需要（如饥饿状况等），结合游览路线计划，决定当前目标；向目标前进，重复此过程直到完成整个游览计划。
