Abstract Data collected through smart travel cards in public transport networks have become a valuable source of information for transport geography studies. During the last two decades, a growing body of literature has used this sort of data source to study the behaviour of public transport users in cities and regions around the world. However, its use has been scarce in contexts where public transport demand is highly influenced by the activities of the tourist sector. Therefore, it remains to be seen whether these data can be leveraged to optimize the supply of public transport. In this article, data drawn from the Camp de Tarragona automated fare collection system extracted during 2018 are used to study tourists' use of public transport in Costa Daurada (Catalonia, Spain). This is a popular coastal destination with a high concentration of visitors during the summer period. The analysis focuses on the use of the T-10, a multipersonal transport fare with no time limitations on its use which makes it appealing for tourists. Model-based clustering has been applied to identify different clusters of passengers according to their activity and spatial profiles. Differences between profiles are significant and, as a result, this study allowed the validation of a method that could be replicated in other contexts, as it provides highly useful information for public transport policy and mobility management.

中文翻译：

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通过智能旅行卡数据分析游客使用公共交通工具的情况

摘要 通过公共交通网络中的智能旅行卡收集的数据已成为交通地理学研究的宝贵信息来源。在过去的二十年里，越来越多的文献使用这种数据源来研究世界各地城市和地区的公共交通用户的行为。然而，在公共交通需求受旅游部门活动影响很大的情况下，它的使用很少。因此，是否可以利用这些数据来优化公共交通的供应还有待观察。在本文中，从 2018 年提取的 Camp de Tarragona 自动收费系统中提取的数据用于研究游客在道拉达海岸（西班牙加泰罗尼亚）使用公共交通工具的情况。这是一个受欢迎的沿海目的地，在夏季期间游客高度集中。分析的重点是 T-10 的使用，这是一种多人交通票价，其使用没有时间限制，因此对游客很有吸引力。基于模型的聚类已被应用于根据乘客的活动和空间概况来识别不同的乘客集群。配置文件之间的差异很大，因此，本研究允许验证可以在其他情况下复制的方法，因为它为公共交通政策和流动性管理提供了非常有用的信息。基于模型的聚类已被应用于根据乘客的活动和空间概况来识别不同的乘客集群。配置文件之间的差异很大，因此，这项研究允许验证可以在其他情况下复制的方法，因为它为公共交通政策和流动性管理提供了非常有用的信息。基于模型的聚类已被应用于根据乘客的活动和空间概况来识别不同的乘客集群。配置文件之间的差异很大，因此，这项研究允许验证可以在其他情况下复制的方法，因为它为公共交通政策和流动性管理提供了非常有用的信息。