Ｉｔ ｉｓ ｏｆ ｇｒｅａｔ ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅ ｔｏ ｅｘｐｌｏｒｅ ｔｈｅ ｓｐａｔｉａｌ ａｎｄ ｔｅｍｐｏｒａｌ ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓ ａｎｄ ｉｎｆｌｕｅｎｃｉｎｇｆａｃｔｏｒｓ ｏｆ ｕｒｂａｎ ｔｏｕｒｉｓｔ ｆｌｏｗ ｉｎ Ｎｏｒｔｈｅａｓｔ Ｃｈｉｎａ ｔｏ ｆｏｒｍｕｌａｔｅ ｔｏｕｒｉｓｍ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｓｔｒａｔｅｇｉｅｓ． Ｔａｋｉｎｇ ４１ｃｉｔｉｅｓ ｉｎ Ｎｏｒｔｈｅａｓｔ Ｃｈｉｎａ ａｓ ｔｈｅ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｂｊｅｃｔ， ｔｈｅ ｃｒｏｓｓｓｅｃｔｉｏｎａｌ ｄａｔａ ｏｆ ２００９， ２０１４ ａｎｄ ２０１８ ｗｅｒｅｓｅｌｅｃｔｅｄ ｔｏ ｓｔｕｄｙ ｔｈｅ ｓｐａｔｉａｌ ａｎｄ ｔｅｍｐｏｒａｌ ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓ ｏｆ ｔｏｕｒｉｓｔ ｆｌｏｗｓ ｕｓｉｎｇ ｓｐａｔｉａｌ ａｕｔｏｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ， ＬＩＳＡｔｉｍｅ ｐａｔｈ ａｎｄ ＬＩＳＡ ｓｐａｃｅｔｉｍｅ ｔｒａｎｓｉｔｉｏｎ， ａｎｄ ＯＬＳ ｍｏｄｅｌ ａｎｄ ＧＷＲ ｍｏｄｅｌ ｗｅｒｅ ｃｏｍｂｉｎｅｄ ｔｏ ａｎａｌｙｚｅｔｈｅ ｓｐａｔｉａｌ ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓ ｏｆ ｉｎｆｌｕｅｎｃｉｎｇ ｆａｃｔｏｒｓ． Ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｔｏｕｒｉｓｔ ｆｌｏｗ ｉｓ ｕｎｂａｌａｎｃｅｄ， ａｎｄ ｉｔｓｓｐａｔｉａｌ ｐａｔｔｅｒｎ ｉｓ ｔｈｒｅｅｎｕｃｌｅａｒ ｐｒｏｌｉｆｅｒａｔｉｏｎ． Ｔｏｕｒｉｓｔ ｆｌｏｗ ｈａｓ ｐｏｓｉｔｉｖｅ ｓｐａｔｉａｌ ａｕｔｏｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ａｎｄ ｏｂｖｉｏｕｓｓｐａｔｉａｌ ｈｏｍｏｇｅｎｅｉｔｙ． Ｔｈｅ ｔｏｕｒｉｓｔ ｆｌｏｗ ｓｈｏｗｓ ａ ｍｏｒｅ ｓｔａｂｌｅ ｌｏｃａｌ ｓｐａｔｉａｌ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｗｉｔｈ ｓｔｒｏｎｇ ｎｅｇａｔｉｖｅｓｐａｔｉａｌ ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ ａｎｄ ｐａｔｈ ｌｏｃｋｉｎｇ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ． Ｔｒａｆｆｉｃ ｌｏｃａｔｉｏｎ， ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ａｎｄ ｈｕｍａｎｒｅｓｏｕｒｃｅｓ ａｒｅ ｔｈｅ ｍａｉｎ ｆａｃｔｏｒｓ ａｆｆｅｃｔｉｎｇ ｔｏｕｒｉｓｔ ｆｌｏｗ， ａｎｄ ｅａｃｈ ｆａｃｔｏｒ ｈａｓ ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ ｓｐａｔｉａｌｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｉｏｎ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ．