基于熵权TOPSIS 方法与模糊物元模型的河西走廊地区旅游生态安全评估

杨荣美， 周 宏,2， 张燕妮， 卢训贤， 王娜娜

（1.西北师范大学旅游学院，甘肃 兰州 730000；2.甘肃省旅游发展研究院，甘肃 兰州 730000）

作为西北地区重要的生态安全屏障，河西走廊集山地-绿洲-荒漠等多类型于一体，是一个典型的复合生态系统，具有重要的生态价值。河西地区的旅游发展是甘肃省旅游业发展中的重要支撑，考虑到其生态环境脆弱、旅游资源不可再生等问题，在生态文明建设背景下，河西走廊区域旅游生态安全研究显得尤为必要。旅游生态安全是生态安全在旅游领域的延伸与拓展，针对其概念学界尚未统一界定，但对概念内涵的观点基本一致，即旅游地发展旅游活动过程中能够保持生态系统稳定、生态环境健康可持续发展［1］。结合已有文献［2-4］，本文尝试定义河西走廊旅游生态安全概念，即以河西走廊旅游资源和生态环境为本底，开发利用旅游资源的同时保持区域生态环境良好、生态系统安全稳定的一种旅游高质量发展状态。

国外学术界对旅游生态安全领域研究逐渐从生态系统脆弱性［5］、旅游环境承载力［6］向预警系统构建、生态修复［7-8］、生态保护政策实施［9］、生态旅游适宜性评价［10-11］等方向转变。国内关于旅游生态安全研究已经受到众多专家学者的关注。从研究对象看，涉及岛屿、河流等微观层面以及城市、省份等中宏观层面；从研究内容看，主要集中在评价与趋势预测、驱动因素、生态安全格局［12］以及生态风险［13］等；从研究方法看，以定量研究为主，主要包括径向基函数（RBF）神经网络模型［14-15］、灰色系统GM（1,1）预测模型［16］、改进的优劣解距离法（TOPSIS)［17］、生态足迹模型［18］等。此外，在指标体系构建方面，学者们提出并普遍采用了驱动力-压力-状态-影响-响应（DPSIR）模型、承载力-支持力-吸引力-延续力-发展力（CSAED）模型、压力-状态-响应—经济-环境-社会（PSR-EES）模型等多个评价指标体系。经过对国内外该方向相关文献梳理总结后发现，旅游生态安全领域的研究逐渐聚焦于生态保护与生态修复。

关于旅游生态安全研究，多位学者对其进行探究且取得丰硕成果。Han 等［19］、杨秀平等［1］、卢璐等［20］从不同角度对旅游生态安全现有研究进行系统梳理，并对未来发展方向提出前瞻性建议；徐少癸等［21］、刘倩倩等［22］等均基于模糊物元模型分别探究中国、安徽旅游生态安全状况，进一步创新优化了旅游生态安全评价方法；穆学青等［2］、杨友宝等［23］、田里等［24］分别对黄河流域、张家界、中国陆地边境区域进行旅游生态安全动态演变规律及影响因素研究。现有研究成果为旅游生态安全研究提供了坚实基础，但仍存在问题有待进一步研究：第一，目前为止还没有统一的旅游生态安全评价指标体系；第二，已有研究采用多种方法对研究区域旅游生态安全进行评价，但较少有研究将2 种或多种评估方法进行对比分析；第三，河西走廊地区是“一带一路”的重要节点以及国家重要生态安全屏障，也是甘肃省旅游业发展最富吸引力和竞争力的区域之一，研究区域具有一定代表性。基于此，本文以河西走廊5 个地级市为研究对象，利用DPSIR 模型与韧性评估相结合的方法构建旅游生态安全评价指标体系，通过熵权TOPSIS 法与模糊物元模型2种研究方法对河西区域2011—2020 年旅游生态安全状况进行比较评价，择优选取一种较为恰当的评价方法，以期为建设西部地区生态安全屏障，推动河西走廊地区生态环境保护与旅游高质量发展提供理论参考，同时也为中国其他地区开展旅游生态安全相关研究提供借鉴。

1 数据与方法

1.1 研究区概况

河西走廊（37°17′～42°48′N，93°23′～104°12′E；简称河西）［25］，包括武威市、金昌市、张掖市、酒泉市、嘉峪关市5 个地级市。该地区位于中国西部地区，地处甘肃省西北部，黄河以西，是一个呈西北-东南走向的狭长地带。历史文化和自然景观是河西走廊最具价值的名片。区域范围内旅游资源类型多样，如：沙漠绿洲、石窟寺庙、草地森林等。数据显示，2021 年河西5 市共接待国内游客9521.23×104人次，旅游收入达668.33×108元，占甘肃省旅游综合收入的36.27%。2021年12月，甘肃省成立“一带一路”河西走廊旅游宣传联盟，致力于甘肃省以及河西走廊地区文化传播与旅游发展。但河西地区由于生态环境脆弱以及一些人为原因存在一定生态危机，因此有必要加强其旅游生态安全研究。

1.2 数据来源

数据主要来源于2011—2020 年甘肃省统计年鉴以及河西5 市对应年份的统计年鉴、国民经济和社会发展统计公报、环境质量状况公报等。其中，部分数据通过相关城市官方政府网站咨询以及查找以上资料得到基础数据后计算得到，个别年份缺失指标采用线性插值法将其补充完整。

1.3 研究方法

1.3.1 指标体系构建方法

（1）DPSIR模型

DPSIR模型是由欧洲环境署（European Environment Agency，EEA）融合“压力-状态-响应”模型（PSR）和“驱动力-状态-响应”（DSR）模型的优点扩展延伸而来的新模型［26］。相较于PSR 与DSR，DPSIR 模型较为全面，不仅能够比较准确地描述系统的复杂性以及相互之间的因果关系，而且可以揭示经济运作及其环境之间的因果关系［3］。

本研究中，驱动力（D）指引起旅游生态环境发生变化的潜在原因，如城镇化发展水平、第三产业增长状况等；压力（P）指基于驱动力导致旅游生态环境发生变化的直接原因，如就业压力、交通状况、污染物排放等；状态（S）指旅游生态环境在受到冲击之后生态系统所反映的状况，如旅游经济状况、遭遇压力后的生态状况等；影响（I）指当生态系统处于上述状态时，这种变化对于人类及社会产生的影响，如空气质量等；响应（R）指人类及社会为缓解生态环境带来的负面影响所采取的正向弥补策略，如污水处理、财力支持、人才弥补等。

（2）韧性评估

“韧性”一词源自于拉丁词语“resilio”，可称为“弹性”。1973 年，加拿大生态学家Holling 提出了“生态韧性”的概念和理论［27］。韧性广泛应用于社会学、经济学、地理学等领域，近几年开始应用到旅游研究中。旅游韧性是旅游系统在遭遇突发情况、自然灾害等破坏性冲击时自身的应对能力、适应能力以及恢复能力。韧性评估是正确认识旅游业韧性的关键［28］，应用较多的韧性评估方法有2种，即韧性代理法和指标体系法［29］。

基于对韧性理念的理解并参考以往韧性评估指标体系［30-31］，本研究主要从适应能力以及恢复能力2方面进行旅游韧性评估。适应能力主要是指旅游地生态系统在受到冲击或意外时能够迅速做出相应调整的能力，这主要体现在该区域旅游经济状况等。恢复能力主要指在维持生态系统内部结构及功能不变的情况下，生态环境能够恢复到最初状态、生态系统能够恢复到原始发展水平或更高水平的能力，如环境污染处理（城市空气质量达标率等）、生态环境状况（人均公园绿地面积等）。

（3）评价指标体系构建

结合目前已有研究成果以及研究区域实际情况，考虑到指标选取的科学性、客观性、代表性以及数据获取可行性，以DPSIR 模型为主、以韧性评估方法为辅构建旅游生态安全评价指标体系，如表1所示。

表1 旅游生态安全评价指标体系Tab.1 Tourism ecological safety evaluation index system

1.3.2 旅游生态安全评价方法研究采用2种方法比较分析河西地区旅游生态安全状况，探究河西走廊地区旅游生态安全整体情况，遴选较优评价方法。

熵权TOPSIS法：即熵权法与TOPSIS法相结合，利用熵权法得出各项评价指标权重，借助TOPSIS法计算评价对象与正、负理想解的接近程度。它是通过确定评价对象与最优解、最劣解之间的距离并进行排序，若评价对象距离最优解最近且离最劣解最远，则将其确定为最优决策方案。主要步骤为：（1）数据标准化处理；（2）熵值法确定指标权重；（3）建立加权规范化矩阵；（4）确定正、负理想解；（5）计算指标与正、负理想解的欧氏距离；（6）计算指标与理想解相对贴近度。相对贴近度值越大旅游生态安全状况越好；反之则越差。具体公式步骤见相关参考文献［32］。

模糊物元分析：是模糊数学与物元分析的有机结合，用来解决模糊不相容问题。借助模糊物元模型反映河西走廊地区旅游生态安全整体状况，利用欧式贴近度科学测度河西5市旅游生态安全。主要步骤包括：（1）构建模糊物元以及复合模糊物元；（2）遵循从优隶属度原则进行数据处理；（3）构建标准模糊物元与差平方模糊物元；（4）计算欧式贴近度。值越大说明两者越接近，反之越远。具体公式步骤见相关参考文献［45-46］。

1.3.3 旅游生态安全等级旅游生态安全评价目前尚未有统一标准，本文参考诸多学者［33,47-49］研究成果，结合河西走廊地区实际情况，以欧式贴近度值所处区间划分5个旅游生态安全等级（表2）。

表2 旅游生态安全等级划分Tab.2 Classification of tourism ecological security level

2 结果与分析

2.1 熵权TOPSIS分析结果

2.1.1 综合生态安全指数从2011—2020 年河西区域旅游生态安全指数均值（表3）来看，河西地区旅游生态安全指数均值由2011 年的0.2748 上升至2020 年的0.3844，提升幅度小，但生态安全整体趋于提升态势。其中，2011—2019年旅游生态安全指数呈直线式上升，2020 年受新冠疫情影响，旅游业基本处于停滞状态，国内经济受到重大影响，各行各业受影响较大，导致2020年旅游生态安全指数骤然下降。研究期内，河西5 市旅游生态安全状态处于不安全级、较不安全级以及临界安全级，较安全级仅在酒泉市出现2 次，10 a 来区域整体旅游生态安全水平不断提升，未来发展潜力较大。

表3 2011—2020年河西5市旅游生态安全指数均值Tab.3 Average value of tourism ecological safety index in five cities of the Hexi Corridor from 2011 to 2020

由图1可知，武威市、张掖市安全等级状态由较不安全逐步演化为临界安全，酒泉市安全等级状态由较不安全演化为较安全，金昌市和嘉峪关市则由不安全转化为较不安全，5 市整体安全等级处于逐步优化状态。

图1 河西5市旅游生态安全等级分布Fig.1 Distribution of tourism ecological security level in five cities of the Hexi Corridor

2.1.2 子系统生态安全指数驱动力指数。驱动力指数发展趋势可分为2011—2013 年缓慢下降、2014—2017 年波动起伏、2018—2020 年再次下降3个阶段，表明驱动力对于旅游生态安全贡献不太稳定，但其整体上呈现波动式发展态势。除嘉峪关市在2011—2020 年有小幅度增长外，其余4 市都有不同幅度下降（图2a）。下降力度最大是酒泉市，驱动力指数下降幅度达0.1068，主要是人均GDP、城镇化率以及人口密度的不断增加所致。

图2 2011—2020年旅游生态安全子系统指数Fig.2 Tourism ecological security subsystem indices from 2011 to 2020

压力指数。压力系统整体呈现2011—2018 年缓慢上升、2019—2020年急剧下降的“倒V”趋势，压力指数平均值由2011 年的0.2367 变为2020 年的0.2362，数值变化幅度不大，但生态安全状态依旧是较不安全等级。武威市压力指数波动幅度最大，2020 年较2011 年下降了0.0538（图2b）。酒泉市压力指数在2018 年达到最高点（0.9205），主要原因是2018 年酒泉市SO2排放量、固体废弃物产生量相对减少，环境压力有所缓解。

状态指数。状态指数整体上经历了先升后降的趋势，受新冠肺炎疫情影响，以2019年为转折点，研究区域旅游生态状态指数呈下降趋势，平均状态指数2020年比2011年上升了0.1804，这表明河西地区旅游生态安全状态有明显好转，5 市总体上处于稳步提升状态，其中酒泉市、张掖市和嘉峪关市3市2020 年状态指数比2011 年均有较大幅度提升（图2c），这主要是由于旅游经济收入的增加以及生态环境的明显改善所致。

影响指数。影响子系统安全指数上升幅度显著，平均状态指数2020 年比2011 年上升了0.1864，生态安全等级由2011年的较不安全上升到2019年的临界安全，受疫情影响导致人口自然增长率上升以及旅游收入减少，2020年安全等级转化为较不安全，但5 市影响指数总体表现为上升趋势。张掖市影响指数呈逐年上升趋势，2019 年达到最高点0.9115（图2d），主要原因是其旅游收入占地区生产总值比重以及第三产业比重显现上升态势，推动了张掖市影响指数总体提高。

响应指数。响应指数呈缓慢上升趋势，指数平均值在2011—2020年上升了0.1751，说明河西地区针对旅游生态安全问题所做举措与应对措施较为有效。河西5市10 a中响应指数幅度最大的是武威市和酒泉市，这主要体现在污水处理达标率、财政支出占地区生产总值的比重以及高等学校在校学生数3项指标的波动式上升。嘉峪关市响应指数幅度最小，仅仅提升了0.0412（图2e），这说明嘉峪关市相较于其他4 市，在旅游生态安全措施有效性方面还有待加强。

2.2 模糊物元分析结果

从河西地区旅游生态安全欧式贴近度均值来看（表4），2011—2017 年河西5 市旅游生态安全欧式贴近度呈现上升演变趋势，2017—2020年区域呈波动式起伏发展态势，但总体上旅游生态安全水平逐步提升。

表4 2011—2020年河西5市旅游生态安全指数均值Tab.4 Average value of tourism ecological security index in five cities of the Hexi Corridor from 2011 to 2020

从2011、2014、2017 年和2019 年旅游生态安全等级变化看（图3），5市基本呈稳步提升态势。研究期间，5市主要处于较不安全与临界安全状态，其中处于较不安全状态共21次，从大到小依次为嘉峪关市（6 次）、金昌市、酒泉市、张掖市（4 次）、武威市（3次）；处于临界安全状态共26次，从大到小分别为武威市、张掖市、酒泉市、金昌市（6 次）、嘉峪关市（2次），此外，较安全状态仅出现1次（武威市），不安全状态出现2次（嘉峪关市）。

图3 河西5市旅游生态安全等级分布Fig.3 Distribution of tourism ecological security level in five cities of the Hexi Corridor

2.3 2种方法结果比较

旅游生态安全评价具有一定的复杂性，不同的评价方法对于指标量化及要求各不相同。多数学者利用熵权TOPSIS法评价区域旅游生态安全状况，借助熵权法客观计算指标权重，该方法对基础数据及指标数量无严格限制，具有真实、直观、可靠的特点，但只能对于每个评价对象的优劣进行排序，灵敏度不强；少数学者将模糊物元模型引入区域旅游生态安全评价研究中，借助模糊物元模型消除指标体系的内生模糊性，将不确定性评价转化成确定性评价，创新了旅游生态安全评价方法。这2 种方法虽都存在计算方便、指标无量纲化的优点，但在原始数据处理过程中仍存在一定差异，加之评价方法本身确立标准和计算方法也不相同，因此会对研究结果的数值变化产生一定影响。

熵权TOPSIS 法计算得出的河西5 市旅游生态安全指数均值排名依次为酒泉市（0.4955）>张掖市（0.4538）>武威市（0.4168）>嘉峪关市（0.2243）>金昌市（0.1902），武威市、张掖市、酒泉市整体向“较不安全”向“临界安全”转化，其余2市则是由“不安全”等级向“较不安全”等级转化；模糊物元模型均值排名则为武威市（0.4709）>张掖市（0.4199）>金昌市（0.4158）>酒泉市（0.3983）>嘉峪关市（0.2989），武威市、张掖市、金昌市、酒泉市、嘉峪关市旅游生态安全水平整体由“较不安全”向“临界安全”转化。

不同评价模型对评价结果的影响研究结果虽存在差异，但不会影响区域整体生态安全状况演变趋势，也说明了指标体系构建的合理性，能够有效确保该研究的准确性。经过对比分析以及结合河西5 市实际发展情况发现，模糊物元模型得出的评价结果可信度更高。

如表5 所示，本研究对2 种方法关于河西5 市10 a期间的综合安全指数均值进行斯皮尔曼（Spearman）相关性分析，其评价结果有高度显著相关性。Spearman 相关系数（r）为0.915，P<0.01，具有统计学意义。

表5 2种评价方法结果的相关性分析Tab.5 Correlation analysis of the results of the two evaluation methods

3 讨论

本文以河西走廊5 个地级市为研究对象，在构建区域旅游生态安全评价指标体系的基础上，采用2 种方法对区域旅游生态安全状况进行评价，遴选适宜方法，对旅游生态安全评价研究进行一定补充与完善。与现有研究相比，一方面，目前很少有针对河西走廊区域的旅游生态安全研究，穆学青等［2］、王兆峰等［34］、章锦河等［4］、石丹等［36］学者大多将研究对象集中在黄河流域、长江经济带、景区以及省份区域。另一方面，旅游生态安全领域研究方法多元，熵权TOPSIS 法［16-17,23-24］使用较广。模糊物元模型方法近几年在旅游生态安全研究中得以应用，通过引入熵权TOPSIS 法和模糊物元模型对河西地区旅游生态安全状况有效评价，得出模糊物元模型评价结果更佳，这也肯定了徐少癸等［21］、刘倩倩等［22］对于模糊物元模型在旅游生态安全研究中的应用。2种方法的对比分析不仅能降低旅游生态安全评价研究的不确定性，在评价区域旅游生态安全同时也为后续相关研究提供了方法参考。

4 结论

（1）从旅游生态安全整体状况来看，河西地区旅游生态安全总体呈上升趋势。熵权TOPSIS 法得出的结果显示，河西地区旅游生态安全指数由2011年的0.2748 上升至2020 年的0.3844，上升幅度为0.1096，生态安全整体处于提升态势。模糊物元模型得出的结果显示，河西地区旅游生态安全综合指数总体处于上升趋势，其中2011—2017 逐年上升，2017—2020区域波动式起伏。

（2）从子系统角度看，驱动力与压力指数变化趋势说明该地区旅游经济发展与生态安全长期处于协调发展中；5市影响与状态指数变化趋势相似，2011—2020年内两者走势基本一致，这表明生态环境的治理和保护要持之以恒；响应指数的变化趋势代表了5市政府在10 a内生态安全保护方面的举措成果。

（3）从研究方法上看，2种方法对比分析区域旅游生态安全状况也是本文的创新之处。2种方法的评价结果对比分析得出较为适宜的旅游生态安全评价模型为模糊物元模型。