普陀山島旅游生態安全發展趨勢預測

周 彬,虞 虎,鐘林生,*,陳 田

1 寧波大學旅游系,寧波 315211 2 中國科學院地理科學與資源研究所,北京 100101

普陀山島旅游生態安全發展趨勢預測

周 彬1,2,虞 虎2,鐘林生2,*,陳 田2

1 寧波大學旅游系,寧波 315211 2 中國科學院地理科學與資源研究所,北京 100101

科學地預測海島目的地旅游生態安全發展趨勢,對促進海島旅游經濟和生態環境協調發展具有重要的理論意義和實踐價值?；诳沙掷m發展的視角,建立了由承載力-支持力-吸引力-延續力和發展力(CSAED模型)子系統構成的普陀山旅游生態安全指標體系,并在灰色系統GM(1,1)模型和RBF神經網絡模型比較選優的基礎上,對普陀山島旅游生態安全發展趨勢進行了預測。研究結果表明：(1)和灰色系統GM(1,1)模型相比,RBF神經網絡模型的Pearson相關系數和誤差均方根值更優,可更精確地擬合普陀山島旅游生態安全發展趨勢;(2)2015—2020年,普陀山島旅游生態安全指數的RBF神經網絡模型預測結果由0.7017增加至0.8135,安全等級由比較安全上升至非常安全。研究結果可為維護普陀山島旅游生態安全提供決策依據。

旅游生態安全;預測;RBF神經網絡模型;灰色GM(1, 1)預測模型;普陀山島

當前,以海洋經濟為主導的藍色經濟正在成為推動國家和區域發展的強大引擎[1]。海島旅游作為海洋經濟的重要組成部分,呈現出蓬勃的發展生機[2]。然而,海島生態系統具有孤立性、脆弱性以及生物結構簡單、環境承載力低等特點,任何對海島生態系統的干擾都可能影響其穩定性。伴隨著海島旅游的快速發展,很多海島成為了著名的旅游地,然而海島旅游生態安全維護措施卻相對薄弱,極易導致近海陸地植被減少、土壤侵蝕、海水富營養化等生態環境問題,使其生態旅游服務功能下降,威脅海島旅游的可持續發展[3- 4]。因而,在海島旅游發展過程中,如何維護海島目的地生態系統結構和功能的完整性,改善其組織力、恢復力和活力,提升生態服務功能,對于提升其旅游生態安全水平頗為重要。

生態安全研究可為維護區域生態安全,實現社會、經濟和生態環境可持續發展提供理論依據。當前,國內外生態安全研究的內容主要包括生態安全起源、生態安全基礎理論、生態安全(風險)評價、生態安全預警和生態安全調控等領域[5]。其中,生態安全基礎理論研究領域主要涉及生態安全的概念、功能等內容[6- 9];生態安全評價研究主要涉及評價指標體系構建[10]、評價標準制定[11]、評價方法探索[12]、評價模型構建[13];生態安全預警研究內容包括預警理論[14]、預警體系[15]、預警方法[16]與模型[17]、預警技術[18]等內容。作為學術前沿問題的旅游生態安全研究也受到了學界關注。從研究內容來看,學者們就旅游生態安全的影響因素[19]、影響機理[20]和動力機制[21]、旅游生態安全評價[22]及其時空格局[23]、旅游生態安全的預警系統和預警機制[24- 25]與維護路徑[26]等內容開展了研究。從研究方法來看,生態足跡法[27- 28]、系統動力學方法[29]、層次分析法和德爾菲法[30]以及社會科學研究中的扎根理論方法[31]等均出現在旅游生態安全文獻之中。在旅游生態安全指標體系構建方面,現有文獻主要遵循下列思路：(1)根據復合生態系統理論,建立基于經濟-環境-社會子系統的評價體系[23];(2)根據Rapport的活力-組織力-恢復力(VOR)理論[32],結合旅游地復合生態系統的特征,構建基于活力、組織結構、恢復力、服務功能和旅游社區的指標體系[4];(3)根據壓力-狀態-響應(PSR)框架模型[33],篩選影響旅游地生態安全的指標,并按照PSR框架模型與其子系統的邏輯關系構建指標體系[34];(4)從可持續發展角度,探究制約可持續旅游發展的因素,建立旅游生態安全指標體系[35];(5)基于旅游地生態環境管理的視角,利用結構方程模型構建由制度環境、監管與建設行為、干擾行為以及安全狀態構成的旅游生態安全IRDS概念模型及其測評指標體系[20]。綜合國內外相關研究文獻可以發現：近年來,生態安全研究已構建和發展了相對完整的理論基礎和研究體系,聚焦了地理學、環境科學和生態學等多學科的知識基礎和熱點問題,形成了生態安全概念和內涵、評價指標和評價方法等重點研究領域,為旅游生態安全研究奠定了良好的方法論基礎。隨著人們對旅游地生態系統認識的不斷深入,學界對旅游生態安全研究的關注程度日益上升,其研究尺度不斷拓展,研究視角持續創新。

旅游生態安全是確保旅游地生態系統正常發揮服務功能的基礎。本研究將旅游地生態系統的功能歸納為承載力、支持力、吸引力、延續力和發展力5個方面,并從可持續發展的視角構建了旅游生態安全指標體系,綜合使用RBF神經網絡模型、灰色系統GM(1, 1)模型、主成分分析和灰色關聯分析等模型與方法開展普陀山島旅游生態安全發展態勢預測研究,以期探索旅游生態安全研究的新技術和新方法,豐富和完善旅游生態安全研究內容,并為案例地旅游生態安全管理提供科學依據。

1 研究區概況

普陀山島位于舟山群島東部海域,地處21°30′—123°25′N和29°32′—31°04′E之間,陸域面積11.7 km2,海岸線長32.7 km,隸屬于舟山市普陀區,由普陀山、洛迦山、南山、小山洞、豁沙山、小洛迦山等島嶼組成。普陀山島素有“海天佛國”的美譽,是我國著名的四大佛教名山之一,也是全國首批國家級風景名勝區和國家5A級旅游景區,主要由南天門、普濟寺、后山、西天、法雨寺、佛頂山、梵音洞、紫竹林、洛迦山等景點構成。隨著旅游經濟的快速發展,普陀山旅游環境容量日趨飽和、旅游廢棄物排放量逐漸增加、近海水質進一步惡化等問題威脅著普陀山島旅游生態安全。

2 研究方法

2.1 指標體系構建

2.1.1 構建依據

旅游生態安全是指在一定時空范圍內,通過對旅游資源的合理開發和旅游生態環境的有效管理,使旅游地生態系統具有結構的相對穩定性和功能的多樣性,為旅游發展提供豐富的物質資源和和諧的環境空間,維持旅游地自然-社會-經濟復合生態系統協調發展[22]。旅游地生態系統既要具備自身結構和功能的完整性,更要在確保承載力和支持力的前提下,具有相應的吸引力和延續力,從而發揮旅游地自然-經濟-社會復合生態系統的可持續發展能力。旅游地可視為具有復合生態系統功能的有機體,若其功能一旦紊亂,則其生態安全受到了威脅。在參考相關研究[36]的基礎上,本文將旅游地功能概括為承載力、支持力、吸引力、延續力和發展力5個方面,即CSAED模型。(1)承載力是旅游地自然生態系統和游客體驗出現不可接受變化之前的環境狀態[37],表現為其對旅游經濟和社會發展的環境承載功能,可為確保生態系統安全運行、促進旅游經濟持續發展提供生態保障。(2)支持力反映了物質資源、能源和基礎設施等要素對旅游地復合生態系統的支持程度,也是這些要素在維護旅游生態安全過程中重要性的體現。例如,旅游地的土地資源不但為旅游活動提供基本場所,還是旅游經濟發展所依賴的重要資源要素。(3)吸引力來源于旅游吸引物[38]的概念,旅游地生態系統的吸引力是其區別于其它類型生態系統的核心服務功能,表現為激發游客旅游動機,吸引游客離開客源地達到目的地并給旅游者帶來積極效益和特征的能力[39]。(4)延續力是旅游地復合生態系統功能和活力的體現,也是促進旅游地生態系統可持續演進的基礎,主要表現為旅游地人口的內涵式增長和經濟的高效公平發展。前者表現為承載力范圍內的人口規模擴大、質量提升以及勞動力供求均衡,后者主要體現在經濟活動對旅游目的地發展的拉動、資源配置過程中經濟效率的提升等。(5)發展力通過旅游公共管理制度完善、產業融合、業態創新以及資源整合等途徑,獲得旅游地復合生態系統經濟總量的增加和質量的提升,實現旅游地生態系統的良性循環,推動其向更加安全的方向發展。CSAED模型體現了旅游地生態系統從生態環境承載力基礎到資源、能源與基礎設施支撐再到旅游可持續發展的系統性特征。同以往表征旅游生態安全的框架模型相比較,該模型更注重反映旅游地生態系統的功能。故此,本文將旅游地視為一個具有承載力、支持力、吸引力、延續力和發展力等功能,既互相關聯又具有各自特點的自然-社會-經濟復合生態系統。

2.1.2 指標體系構建

本文通過旅游地復合生態系統功能的CSAED模型分析,基于可持續發展的視角,按照以下原則構建普陀山島旅游生態安全指標體系(表1)：①力爭全面反映旅游地復合生態系統的可持續性以及子系統的功能特征和相互聯系;②充分考慮旅游地復合生態系統安全的動態性特征,便于對其進行時間序列的動態分析和發展態勢預測;③盡可能地使構建的指標體系具有普適性,以便進行不同海島目的地旅游生態安全的橫向比較;④兼顧數據的可獲得性和指標的前瞻性,為將來進一步完善旅游生態安全指標體系奠定基礎。

表1 基于CSAED模型的普陀山島旅游生態安全指標體系

指標X6—X9的原始數據通過2005—2014年普陀山島遙感影像提取獲得,其余指標數據由普陀山風景區管委會提供

(1)承載力子系統 健康的海島旅游地生態系統須要以海島生態環境承載力和海島生態系統組織結構兩個要素的不斷完善為前提。海島生態環境承載力用海島空氣質量優良率、海島環境噪聲平均生效等級、近海一、二類海水水質標準海域面積比例、海島生活垃圾集中處理率、海島生活污水處理率5個指標衡量;海島生態系統組織結構用林地斑塊面積比、裸巖斑塊面積比、水域斑塊面積比和沙灘斑塊面積比4個指標表征。

(2)支持力子系統 海島旅游地通過自然資源和能源的高效開發和循環利用,為其復合生態系統安全運行提供支撐和保障,本文選擇人均耕地面積、人均林地面積和清潔能源比例3個指標反映資源和能源要素層。交通的可進入性、網絡化程度和交通工具對拓展客源市場、優化旅游線路產生較大影響,故而采用道路面積比例和汽車擁有量衡量海島旅游交通要素層。

(3)吸引力子系統 旅游地生態系統吸引力的提升主要體現在旅游環境容量約束下的游客接待量增加和旅游接待能力改善兩個方面,前者用游客接待量、游客數量增長率、游客接待量與人口數量比、境外游客接待量評價,后者用旅游從業人數、旅游社個數、賓館個數和游客床位數表征。

(4)延續力子系統 人口和經濟發展可以調控旅游地生態系統安全狀態。旅游地人口發展不僅表現為人口數量的增加,還體現在人口就業結構的優化,本研究用人口總數和非農業人口比例來測算這一過程。旅游地經濟發展則是體現在生態承載力閾值范圍內經濟的總量增加和質量提升,用經濟總收入和城鎮化率2個指標評價。

(5)發展力子系統 持續增長的發展力能夠實現旅游地復合生態系統經濟效益的可獲得性,旅游經濟的生態效益和旅游環境影響的社會分擔,并推動海島旅游地生態系統向更高水平演進。本研究采用海島旅游經濟和海島旅游經濟潛力兩個要素層衡量發展力子系統,前者用門票收入和住宿餐飲收入表征,后者則用其增長率,即門票收入增長率、住宿和餐飲收入增長率評價。

2.2 RBF神經網絡模型

2.2.1 模型原理

圖1 RBF神經網絡模型結構Fig.1 Model structure of RBF neural network

徑向基函數(Radial Basis Function,即RBF)是J Moody和C Darken于20世紀80年代末提出的一種以函數逼近理論為基礎的性能良好的前饋式人工神經網絡[40],具有能收斂到全局最優點、訓練速度快、處理非線性關系等特點[41],對提高預測的準確性具有重要意義。RBF由輸入層、隱含層和輸出層三層網絡結構組成(圖1),其運行原理為：隱含層節點通過基函數執行一種非線性變化,將輸入空間映射到一個新的空間,輸出層則在這個新的空間實現線性加權組合[40]。高斯函數是RBF神經網絡最常用的徑向基函數,表達式為：

(1)

式中:Ri(x)為隱含層第i個單元的輸出,X為N維輸入向量,Ci為隱含層第i個單元高斯函數的中心點,σ為第i個隱節點的歸一化參數;Nr為隱含層節點數。

2.2.2 RBF網絡學習算法

RBF網絡分為非監督學習和監督學習兩個步驟。非監督學習主要采用K-means聚類法對訓練樣本的輸入量進行聚類,找出聚類中心Ci及σi參數,然后進入監督學習階段。一旦Ci和σi確定后,RBF網絡從輸入到輸出即組成了一個線性方程組,故而監督學習階段運用最小二乘法求得輸出權重Wj：

(1)用最小和最大規范化方法,使其屬性歸一到網絡的處理范圍;

(2)用徑向基函數求隱含層的輸出值Yh;

(3)計算輸出層第j個神經元的輸出值Yj

(2)

式中,Yj為隱含層第i個神經元的輸出值;Wji為隱含層第i個神經元至輸出層第j個神經元的權重;函數f取Sigmoid形式,即：

(3)

(4)計算輸入層誤差ΔYj：

ΔYj=Yj(1-Yj)(dj-Yj)

(4)

(5)調整權重系數ΔWj：

(5)

2.3 模型學習效果檢驗

為了科學地預測普陀山島旅游生態安全發展趨勢,還需要驗證模型的學習效果,本文選取Pearson相關系數R和誤差均方根RMSE對第j個神經元輸出值進行RBF學習結果檢驗,其公式為：

(6)

(7)

2.4 灰色系統GM(1, 1)預測模型

灰色系統GM(1, 1)預測模型是灰色數列預測中常見的模型之一,它是以指數形式為基礎,以一次累加數據作為原始觀測值來準確定積分常數,將時間序列轉化為微分方程,建立發展變化模型并進行決策和預測,其數學表達式為[42]：

(8)

2.5 灰色關聯分析

本文使用灰色關聯分析法遴選影響普陀山島旅游生態安全的主要驅動因子。由于灰色關聯分析是表征系統中各個元素之間關聯程度和相似程度的方法,能夠有效地彌補多元回歸分析和多元相關分析等方法的不足,因而是一種研究因子關聯度的重要方法[43]。

(1)制定參考數據列(母函數時間數列)和比較數列,分別記為xo,xi：

(2)計算關聯系數ξ,公式為：

(9)

式中,ξ(k)為k時刻兩比較數列的相對差值,即xi在k時刻對xo的關聯系數,ζ為分辨系數,0<ζ<1,一般情況下取ζ=0.5。在本研究中,參考數據列xo、比較數列xi分別為普陀山島旅游生態安全指數值和指標體系標準化后的數值。

(3)計算關聯度

關聯系數ξ表示各個時刻比較數列和參考數列之間的關聯程度,由于其數值較多,且較為分散,不便比較,因而需要將各個時刻的關聯系數集中為一個值,本文采用計算各個時段的平均值來計算關聯度,公式為：

(10)

式中,ri為研究時段N內比較序列xi和參考數列xo的關聯度,即普陀山島旅游生態安全指標體系中各因子的灰色關聯度。

2.6 安全等級劃分

根據旅游生態安全指數值劃分安全等級可為提出科學的旅游生態安全維護路徑奠定基礎。本研究借鑒省域旅游生態安全等級劃分標準[23],按照普陀山島旅游生態安全指數值大小將旅游生態安全劃分為7個等級(表2)。

表2 普陀山島旅游生態安全等級劃分標準

3 研究結果與分析

3.1 灰色系統GM(1,1)模型預測結果

本文采用均方差法[44]計算普陀山島旅游生態安全指標體系權重(表1),使用極差法將原始數據進行標準化,運用多目標線性加權函數模型對表1中的各指標進行綜合,得到2000—2014年普陀山島旅游生態安全指數實際值(表3)。對該結果進行累加處理,解出灰色系統GM(1, 1)預測模型重要參數a和u的數值,繼而得到普陀山島旅游生態安全指數累加值的灰色系統GM(1, 1)預測模型方程和普陀山島旅游生態安全指數預測值(公式(11)和表3)：

x(t+1)=7.5381e0.0524t-7.1813 (11)

表3 基于灰色系統GM(1, 1)模型的普陀山島旅游生態安全指數預測值

3.2 RBF神經網絡模型預測結果

3.2.1 主要驅動因子遴選

依據表3中的普陀山島旅游生態安全指數實際值,依據公式7和8對指標體系中各因子做灰色關聯分析。結果如表4所示,計算結果顯示：普陀山島旅游生態安全指標體系各因子灰色關聯度位于0.3928—0.6354之間,其數值大小排序為：X4>X21>X24>X23>X26>X17>X25>X22>X15>X27>X3>X14>X30>X28>X19>X7>X29>X8>X16>X10>X6>X11>X1>X20>X5>X2>X12>X9>X18>X13。本研究選取指標總數的前1/3,即關聯度數值大于0.57的10個指標作為普陀山島旅游生態安全的主要驅動因子。

表4 普陀山島旅游生態安全指標體系各因子的灰色關聯度

3.2.2 主成分分析結果

運用SPSS 19.0軟件中的因子分析模塊對普陀山島旅游生態安全主要驅動因子提取主成分,以達到降維和消除因子共線性的目的,共提取PC1到PC9共9個主成分,其累計貢獻率為100%,分值見表5。

表5 普陀山島旅游生態安全主要驅動因子的主成分得分值

3.2.3 主要驅動因子預測

使用SPSS 19.0中的圖形功能和曲線估計功能對普陀山島旅游生態安全10個主要驅動因子的原始數值和時間序列進行線性分析或非線性分析,并構建最優擬合方程(表6),使用這些方程預測2015—2020年的主要驅動因子變化狀況,再利用主成分得分系數矩陣計算得出各主成分得分預測值的歸一化結果(表7)。

表6 普陀山島旅游生態安全主要驅動因子擬合方程

3.2.4 RBF神經網絡計算

本研究把從普陀山島旅游生態安全主要驅動因子中提取的主成分分值作為RBF神經網絡模型的輸入樣本,將AR(1)模型預測的2005—2014年生態安全指數殘差為輸出樣本,節點個數分別設置為9和1,且輸入和輸出樣本皆進行歸一化處理,選取2015—2020年數據為檢測樣本,其余2005—2014年份為訓練樣本,而后用Matlab軟件中的Newrb功能對網絡進行訓練,而隱含節點數和擴展常數最優值的獲得則是通過反復試驗方式,其結果分別為10和0.5,最終模型訓練誤差為5.5852e-31,用訓練好的模型對2015—2020年的殘差進行預測,得出普陀山島2015—2020年旅游生態安全指數的預測結果(表8)。

表7 樣本歸一化結果

表8 基于RBF神經網絡法的普陀山島旅游生態安全預測結果

3.3 精度檢驗與趨勢分析

3.3.1 模型精度檢驗

以普陀山島旅游生態安全指數實際值和兩個模型的預測值分別作為橫軸x和縱軸y,建立直角坐標系(圖2),每個旅游生態安全指數值均可以在圖中找到相應的模型預測值。如果預測值等于實際值,則該點落在直線y=x上,偏離直線y=x越遠,則預測誤差越大[45]。從圖2可以看出：RBF神經網絡模型的擬合結果明顯優于灰色系統GM(1, 1)預測模型。使用Pearson相關系數R(公式6)和誤差均方根RMSE(公式7)對預測精度進行檢驗,結果顯示：灰色系統GM(1, 1)預測模型和RBF神經網絡模型的Pearson相關系數R值及RMSE值分別為：0.9745、0.9999和0.01792、2.56117×10-5。再次證明RBF神經網絡模型在普陀山島旅游生態安全預測研究中具有更高的精度。

圖2 普陀山島旅游生態安全實際值與模型預測值Fig.2 The actual value and the model predictive value of Tourism ecological security in Mount Putuo Island

3.3.2 結果分析

普陀山島旅游生態安全指數的RBF神經網絡模型預測結果由2005年的0.3568增加至2014的0.6475,旅游生態安全狀態由風險等級逐漸改善至敏感等級、臨界等級和一般安全等級。2005—2014年,普陀山島旅游生態安全狀況之所以逐漸改善,是由于隨著生態文明建設的持續推進,普陀山風景名勝區管委會同舟山市各職能部門采取措施維護其海島生態系統安全,努力協調生態系統安全與旅游經濟發展之間的關系。

從普陀山島旅游生態系統的承載力和支持力兩個子系統來看：普陀山海島旅游發展過程中堅持保護和開發統一、永續發展的原則,確定各景點環境容量;合理安排游覽活動;開發和建設同風景區容量一致的旅游接待服務設施,并嚴格控制其規模,嚴禁開發和建設與景區大氣、水體、噪聲環境保護相沖突的項目;適時進行評價監測區內的水質和噪聲等環境質量,其空氣質量優良率由95.23%上升至96.38%,生活污水集中處理率由2005年的61.3%上升至2014的74.3%,清潔能源比例和生活垃圾處理率接近100%。與此同時,多種措施用于保護森林資源和野生動植物,如完善防火設施,建立防火隔離帶,森林病蟲害防治措施等,全島林地面積在研究時段內保持在91773hm2的水平。全島嚴格控制保護區內現有旅游服務規模,不得隨意擴建旅游基礎設施,禁止任何新建賓館、飯店、商場等旅游服務設施侵占沙灘和水域,其沙灘斑塊面積比例和道路斑塊面積比例基本維持1.80%和1.76%的水平。然而,部分指標也呈現出下降趨勢,如近海一、二類海水水質標準海域面積比例由61%將至15%,海島環境噪聲平均生效等級由39.1dB上升至44.3dB,水域斑塊面積比例3.22%下降至2.77%,這些指標數值的變化在一定程度上制約了普陀山島旅游生態安全狀況改善。

從吸引力和發展力延續力子系統的驅動因子來看,普陀山風景名勝區管委會在確保旅游資源質量和生態環境質量的前提下,適度拓展旅游市場規模,合理優化市場結構,努力實現環境承載力范圍內的旅游經濟總量持續增加。在鞏固滬、浙、閩傳統基礎市場的基礎上,適度拓展沿海地區目標市場,以宗教觀光產品鞏固港澳臺市場,拓展東亞、東南亞市場,積極爭取歐美市場。研究時段內的游客接待量從247.3萬人次增加至625.6萬人次,游客接待量與人口數量比由292.9增加至466.1,游客床位個數也由7225張增加至14893張,門票收入由2.13億元增至7.62億元。延續力子系統中的主要驅動因子也呈現出優化態勢,人口總數由4790人小幅增至4951人,非農業人口比例由56.91%上升至58.23%,經濟總收入11.63億增加至44.43億元,城鎮化率則是由37.42%上升至42.12%。

2015—2020年普陀山島旅游生態安全指數的RBF神經網絡模型預測結果為0.7017、0.7241、0.7464、0.7688、0.7912、0.8135,年均增速為3%,小于2005—2014年6.85%的平均增長率。隨著普陀山景區管委會對海島及周邊海域生態環境治理和保護力度的加大,游客環保意識的持續加強,以及海島社區生態保護措施的逐漸完善,2015—2020年旅游生態安全狀況將會不斷改善,原因可能是：首先,舟山市將會進一步落實中央提出的“發展生態經濟、推進美麗鄉村建設”號召,為普陀山島旅游地生態系統的良性循環創造了條件。其次,普陀山島傳統的自然海島風景與佛教文化遺產資源經過30多年的旅游開發,新的旅游拓展空間所剩不多,開發程度已經接近上限,為了保障普陀山旅游的可持續發展,必須保留充分的空間和余地,嚴格保護森林、沙灘等重要的旅游資源。再者,當前普陀山島旅游業已經進入了“積極推進經濟結構調整,努力實現經濟發展質量和效益的提高”的深入轉型和調整時期,必須遵循綠色、低碳和循環的旅游發展理念,推進普陀山旅游從粗放式的資源消耗模式向集約型發展模式轉變,旅游經濟發展速度與質量之間的關系將會得到更好地協調。最后,涉海部門也將進一步加大聯合執法力度,強化海洋環境管理和監測,加強入海污染物防治,完善海洋災害預警、預報系統,制定海域防災減災預案,還將進一步協調旅游岸線與漁業生產岸線關系,把漁業用地與旅游用地相對分開。

4 結論與討論

(1)為了科學地預測普陀山島旅游生態安全發展趨勢,本研究從可持續發展的角度出發,在分析旅游地復合生態系統承載力、支持力、吸引力、延續力和發展力(CSAED模型)功能的基礎上,構建了旅游生態安全指標體系,使用灰色關聯度模型遴選主要驅動因子,利用主要驅動因子線性或非線性分析結果構建的最優擬合方程進行趨勢外推,并基于趨勢外推結果的主成分分析值作為輸入層進行RBF神經網絡模型預測,為旅游生態安全發展趨勢預測研究提供了一個新的研究思路。

(2)本研究分別使用灰色系統GM(1, 1)預測模型和RBF神經網絡模型預測普陀山島2005—2014年旅游生態安全趨勢。結果顯示：RBF神經網絡模型預測結果的Pearson相關系數R的數值大于灰色系統GM(1, 1)預測模型,其誤差均方根RMSE數值小于灰色系統GM(1, 1)預測模型。說明與灰色系統GM(1, 1)預測模型相比較,RBF神經網絡模型能夠更精確地預測普陀山島旅游生態安全發展趨勢。

(3)2005—2014年普陀山島旅游生態安全指數由0.3568增加至0.6475,旅游生態安全狀態沿著風險等級、敏感等級、臨界等級和一般安全等級方向演化;2015—2020年普陀山島旅游生態安全指數將呈持續增長趨勢,旅游生態安全等級由比較安全等級上升至非常安全等級。然而,海島旅游地生態系統運行受自然、社會、經濟等多種因素的影響。就普陀山島而言,在預測期范圍內可能受到臺風。赤潮等災害影響,加之旅游產業本身的脆弱性,可能導致預測結果出現偏差。

(4)本研究仍存在需要改進的地方。首先,本文從可持續發展的視角,基于旅游地復合生態系統功能的CSAED框架模型構建了普陀山島旅游生態安全指標體系。該框架模型在旅游地復合生態系統安全研究中的適宜性還需要更多地實證研究來驗證;未來還需要從自然生態系統的視角,構建更加完善的旅游生態安全指標體系。再者,盡管同灰色系統GM(1, 1)預測模型比較,RBF神經網絡模型在預測旅游地生態安全發展態勢具有較高的精度,然而這是以普陀山島為案例地進行研究的結果,其普適性還有待深入探討;在將來的預測研究中,仍須要需要通過更精確的數學算法進步一優化RBF神經網絡模型。

(5)旅游生態安全是當前旅游地理學和旅游生態學研究的熱點問題之一。旅游生態安全研究仍需要在理論基礎、研究內容、研究方法和技術手段方面不斷加強。①如何將生態學中的系統理論、等級理論、尺度理論、匯-源理論和島嶼生物地學理論等應用到旅游生態安全研究中,促進其基礎理論研究朝向更加完善的方向發展。②在研究方法和技術手段上,野外調查與觀測、實驗方法、數學模擬與模型以及社會科學研究中的扎根理論方法、訪談研究法、德爾菲法等還需要不斷深化,使旅游生態安全研究方法和技術手段更加科學。③在研究內容上,旅游地生態系統內涵、結構功能、穩定性、能量轉化和物質循環機制;旅游活動和旅游生態安全相互作用機制和演變趨勢;旅游生態安全的形成機理、影響機制、動態模擬、綜合集成和決策支持等諸多問題仍需要深入探究。

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Developmental trend forecasting of tourism ecological security trends: the case of Mount Putuo Island

ZHOU Bin1, 2, YU Hu2, ZHONG Linsheng2,*, CHEN Tian2

1TourismDepartment,NingboUniversity,Ningbo315211,China2InstituteofGeographicalScienceandResources,ChineseAcademyofSciences,Beijing100101,China

The study of tourism ecological security is a core problem in the research of sustainable tourism development. It has important theoretical significance and practical value for coordinated development of island tourism economy and the ecological environment. It can be used to scientifically predict island destination development trends of tourism ecological security. Tourism destination can be regarded as an organism with a complex ecosystem. To our knowledge, once the function is disordered, the destination must be considered threatened. The purpose of this paper was to construct a tourism ecological safety index system based on the five subsystems, including “Carrying Capability”， “Supporting Capability”， “Attraction Capability”， “Evolution Capability”， and “Developing Capability” (Known as the CSAED model). Based on the sustainable development perspective, and the comprehensive, dynamic principle; this paper uses Mount Putuo Island in Zhejiang Province as an example, and constructs a tourism ecological safety index system based on the subsystems of carrying capacity, attraction capability, evolution capability, and development capability (CSAED model). The paper used the Grey system GM (1, 1) model and the radial basis function (RBF) neural network model to forecast tourism ecological safety in Mount Putuo Island. The results showed that: (1) both the Pearson correlation coefficient for the RBF neural network and the root mean squared error were better than the Grey System GM (1, 1) model. They also exhibited a better linear fit and a higher precision of prediction. This paper used Grey Relational Analysis to select the main driving factors; and used the results of linear and nonlinear analysis to build equations for trend extrapolation. In addition, based on the results of principal component analysis, the RBF neural network model appeared to provide a new research area for tourism destination ecological security. One of the key issues was that the tourism ecological security situation of Mount Putuo Island became better, because the index of the RBF model from 2005 to 2014 predicted results from 0.3568 to 0.6475. It appeared that the security level increased the sensitivity level, critical level, and the general level. Additionally, the index of the RBF model from 2015 to 2020 predicted results were from 0.7010 to 0.8135, the security level increased from the relatively safe grade to very safe grade. However, it is well known that the ecological system on the island will be influenced by several factors, including natural, social, and economic, among others. In terms of Mount Putuo Island, during the period of the forecast, it may be affected by typhoons, which may affect the vulnerability of the tourism industry. As such, it may lead to deviation from forecasted results. In short, it is suggested that the perspective of natural ecosystems be considered in future research, which would help to construct a better tourism ecological security index system through better mathematical algorithms to enhance the progress of a RBF neural network model. Consequently, the results could provide critical suggestions to scientifically protect tourism ecological security in Mount Putuo Island.

tourism ecological security; forecast; RBF model; GM (1,1) model; Mount Putuo Island

國家自然科學基金項目(41301141);寧波大學區域經濟與社會發展研究院海洋專項研究項目(HYS1205)

2015- 10- 23;

2016- 06- 14

10.5846/stxb201510232147

*通訊作者Corresponding author.E-mail: zhongls@igsnrr.ac.cn

周彬,虞虎,鐘林生,陳田.普陀山島旅游生態安全發展趨勢預測.生態學報,2016,36(23):7792- 7803.

Zhou B, Yu H, Zhong L S, Chen T.Developmental trend forecasting of tourism ecological security trends: the case of Mount Putuo Island.Acta Ecologica Sinica,2016,36(23):7792- 7803.