以中国88个世界遗产依附地为研究对象，构建入境旅游流与世界遗产依附地协调发展评价指标体系，借助耦合协调模型、广义矩估计等方法对2000—2017年两个系统耦合协调发展的时空特征及影响因素进行分析。结果表明：我国已形成“入境旅游流-世界遗产依附地”复合系统；两个系统综合发展水平均呈现波动上升态势，具有间断性涨落更迭的波动发展规律；两个系统耦合协调度水平整体较低且波幅较小，呈现“大分散、小集聚”的空间格局；两者协调发展是多维因素共同作用的结果，其中入境旅游外汇收入是核心驱动力，旅游从业人员是双重驱动力，社会消费品销售额是向导功能，绿化覆盖率是非必要条件，公共图书馆图书总藏量是潜在因子，客运总量是非敏感因子。

洲内旅游一直是世界入境旅游的主体。为揭示大洲尺度下国家间入境旅游空间格局演化及驱动因素，利用泰尔指数、基尼系数、重心模型等方法，分析1998—2017年亚洲国家入境旅游空间格局演化特征和规律，并利用面板数据回归方法探讨影响格局演化的主要因素。结果表明：亚洲国家入境旅游空间差异可大致分成两个阶段，即波动阶段（1998—2004年）和持续下降阶段（2005—2017年）；入境旅游高值国家和低值国家在空间上呈随机分布态势，并且不存在显著的空间自相关性，少部分国家一直处在高或较高等级，而大部分国家一直处在低或较低等级；21世纪以来，亚洲国家入境旅游重心在加速向东偏南方向转移，在南亚、东南亚和东亚地区形成“入境旅游高值集聚区”；外国直接投资、航空运输能力、国家经济发展程度对亚洲国家入境旅游空间格局演变有显著影响。

根据入境旅游流的流量份额与流质指数双重指标，提出入境旅游市场结构的流量-流质（Q-Q）分析模型，把反映流量的市场份额数量指标和反映流质的质量指标结合，用两个指标组合从两个维度综合地反映一个市场的规模和发展质量状态。将入境旅游流流量、流质研究与市场结构分析相结合，借鉴波士顿矩阵分析法，把我国省域入境旅游市场划分为“明星市场”“金牛市场”“瘦狗市场”和“问题市场”。以2009—2018年中国31个省（自治区、直辖市）的入境旅游为研究对象，利用Q-Q模型对中国省域入境旅游市场结构及其变化进行分析，结果发现：中国入境旅游的“明星市场”集中于经济发达、交通区位优越的东南沿海地区；中国入境旅游市场发展不均衡，优质市场较少，整体质量偏低；中国省域入境旅游市场结构正在不断趋于优化。

以1978—2018年中国及陕西省入境旅游的相关数据为基础, 运用结构洞、中心度、首位度和Pearson相关分析，从宏观和中观两种尺度对改革开放40年来陕西入境旅游发展地位演变及动因进行研究。结果表明:陕西入境旅游一直保持较高的增长速度，并在2008年左右超越全国发展的平均水平；陕西一直是西部地区重要的入境旅游目的地和中转地，是西北地区入境旅游最为重要的门户和枢纽，对整个区域的辐射带动作用巨大；陕西入境旅游发展与旅游资源、经济发展水平、旅游接待能力、旅游疏导能力之间存在很强的正相关关系。

利用BCG Matrix模型剖析1990—2014年主要入境客源市场对美国作为旅游目的地的选择偏好、主要入境客源市场在美国入境旅游市场的竞争态势格局，以及主要入境客源国对美国入境旅游市场的竞争优势与开发潜力。研究发现：在时间上，美国入境旅游客源市场竞争态呈现复杂波动和逐级演替的发展态势，结构不断优化；在空间上，美国入境旅游主要客源市场的地域覆盖范围进一步扩张，从欧洲扩展至亚太。美国入境旅游市场实现长期高位良性运行有各种主客观因素，其把握时代变迁规律特征、适时开发潜力市场和新兴市场的做法值得其他国家借鉴，也可为优化我国当下入境旅游客源市场空间格局提供现实范本。

信息和通信技术（information and communications technologies, ICTs）对旅游和旅游者产生了巨大影响。游客在旅游过程中使用通信网络、互联网和物联网会产生大量的具有地理标签的数据，这些大数据为大规模即时旅游流和游客时空行为研究提供了可能。本文在梳理国内外有关旅游流和旅游者时空行为研究的基础上，发现：（1）在研究驱动力方面，海量、非结构化的大数据为旅游流和旅游时空行为研究提供新视角，数据和问题共同驱动来发现知识成为未来旅游流和旅游者时空行为研究的重要特征；（2）在研究方法上，利用地理信息系统的空间分析方法进行旅游热点分析、网络分析并进行可视化，最终从海量数据中发现规律、发现知识，提升对旅游者行为的认识，进而推进旅游者时空行为理论的完善；（3）在数据来源上，除传统数据外，手机数据、UGC数据将成为研究旅游者时空行为的重要数据源，可根据研究的实际情况选择不同的数据源及其组合；（4）在研究主题方面，目前主要集中在旅游者时空分布规律、旅游流空间网络结构发现等方面，对于隐藏在旅游者时空行为规律背后的原因、过程和机制探究不足，因果分析、过程和机制研究是未来的重点方向；（5）未来的研究热点可能有基于大数据的游客时空行为建模全过程体系化研究、数据标准化和数据挖掘方法研究、数据融合与同化研究、大数据下旅游者隐私和伦理问题研究、旅游者时空体验研究等。