《Landscape and Urban Planning》：Identifying key areas of managing landscape use conflicts among ecotourism stakeholders in national parks
在生态旅游利益相关方之间对景观使用偏好差异的理解，以及由此引发的景观使用冲突，对于推动国家公园的可持续发展至关重要。本文提出了一种名为LUCES的框架，用于识别生态旅游相关方之间的景观使用冲突的关键区域，并以黄河源头国家公园（YNP）作为案例研究。研究结果表明，潜在冲突图与通过公众参与地理信息系统（PPGIS）识别出的实际冲突位置之间有74%的匹配度，验证了LUCES框架的有效性。不同利益相关方对生态系统服务（ESs）偏好的差异显著影响了冲突模式的形成。在YNP中，大多数冲突（58%）发生在游客和当地居民之间，而旅游企业则倾向于与游客保持一致。只有0.02%的冲突涉及三方。研究还识别出四个村庄——扎令湖、江旁、阿英和唐尕玛——作为管理景观使用冲突的关键区域。这项研究不仅提高了利益相关方之间景观使用冲突的识别能力，也深化了对景观使用冲突的理解，并为冲突管理和可持续景观实践提供了信息支持。
### 1. 引言
全球范围内已建立超过6000个国家公园（NPs），这些公园覆盖了地球陆地面积的约6%。国家公园通常具有多重功能，包括生态保育、旅游和促进当地社区生计。国家公园的可持续发展依赖于这些功能之间的和谐平衡。然而，大多数景观研究仍然集中在单一功能的适宜性评估上，而较少关注在多个功能共存时如何识别和管理冲突，特别是在生态旅游环境中，利益相关方常常对景观使用偏好存在显著分歧。
景观使用冲突在国家公园中尤为突出，因为生态保育通常优先于生态旅游发展。例如，在瑞士阿尔卑斯山和帕拉多国家公园，居民与管理机构之间对景观使用偏好的分歧阻碍了国家公园的建立。在港，居民、移民家庭佣工和游客之间对景观使用偏好的分歧导致频繁的投诉和对管理机构的口头警告。在里斯本，居民、游客和本地企业之间的分歧对经济复苏产生了负面影响。在博茨瓦纳的马卡迪卡迪潘斯国家公园，居民与游客之间对景观使用偏好的分歧阻碍了当地野生动物保护策略的执行。在帕塔索国家公园，居民、游客和管理机构之间的冲突对当地生态系统造成了负面影响。随着联合国环境规划署（UNEP）在2022年指出国家公园的预期扩展，生态旅游利益相关方之间景观使用冲突的挑战预计会加剧。因此，有效管理这些冲突对于减少损失和促进国家公园的可持续发展至关重要。
### 2. 文献综述
#### 2.1 生态旅游利益相关方及其冲突
利益相关方理论是可持续发展中的基本框架，强调所有可能影响组织目标或受其目标实现过程影响的个人和群体都应被视为利益相关方。该理论强调，这些利益相关方的参与和协作对组织的长期成功至关重要。在旅游领域，利益相关方理论已被用于识别关键利益相关方并促进其合作，以提高旅游管理的有效性。
生态旅游利益相关方，如游客、当地居民和旅游运营商，在生态旅游的可持续发展中发挥着关键作用。游客的偏好通常在目的地规划和管理中被考虑，而当地居民则常常被边缘化，尽管学术界普遍认识到当地居民在推动旅游可持续性方面的重要作用。旅游运营商对生态旅游的经济、生态和社会结果具有重要影响，特别是在国家公园中，他们通常被授予三年或更长的运营期。本研究聚焦于游客、当地居民和旅游运营商的角色。
生态旅游利益相关方之间的冲突往往源于对景观使用偏好的分歧，这些分歧削弱了生态旅游的可持续性。这些冲突在国家公园中尤为常见，因为生态保育通常优先于生态旅游开发。一些研究表明，当不同群体对特定旅游相关活动（如设施建设、观光和休闲活动）有不同的偏好时，冲突尤为明显。例如，某些研究表明，居民反对建设连接非现场旅游景点的公路，因为担心突然的变化和成本效益；其他研究则显示，大多数游客偏好大型接待设施，而中国唐古镇的居民则不支持这一偏好。相反，唐古镇水库的密集建设则受到当地居民的欢迎，但遭到游客的反对，他们认为这可能影响自然景观的美观。一些研究还发现，居民强烈反对建设机场，因为担心对人类健康和生物多样性的潜在影响。另一项研究则揭示了游客设施建设和游客偏好的不匹配可能导致运营效率低下和游客数量减少。
尽管已有研究探讨了生态旅游利益相关方之间的景观使用冲突，但关于这些冲突的空间模式的研究仍然有限。少数研究虽然关注了空间位置，但往往局限于特定地点，很少涉及区域层面的冲突分布。本研究提出了LUCES框架，用于分析区域层面的景观使用冲突，并进一步通过实际冲突与分析结果的对比，验证了LUCES框架的有效性和可行性。
#### 2.2 影响生态旅游利益相关方冲突的因素
理解影响生态旅游利益相关方冲突的因素对于理解其起源至关重要。已有研究探讨了导致生态旅游利益相关方冲突的因素，如不同利益相关方的需求、知识和对特定地点的情感依附。然而，景观属性对利益相关方冲突的影响仍较少受到关注。尽管一些研究建议景观属性可能影响利益相关方的使用偏好，但定量实证证据仍然缺乏。
生态系统特征可能影响生态旅游利益相关方之间的景观使用冲突。不同利益相关方对生态系统服务（ESs）的需求和潜在负面影响可能在某些地区引发景观使用冲突。例如，生物多样性与养分保留、作物生产与侵蚀调节、木材生产与碳储存、作物提供与土壤流失和水质调节之间的冲突已被提及。最近的研究还关注了无形的ESs，如休闲生态系统服务（RESs）。例如，一项研究发现，菲律宾马尼拉都会区拉斯比纳斯-帕拉纳克关键栖息地和生态旅游区的居民更倾向于生态旅游发展，因为混合用途开发可能会损害他们的生计；另一项研究则在北欧针叶林中发现，木材生产显著减少了狩猎活动（代表休闲机会），而麋鹿数量的增加（许多猎人的目标）可能导致绵羊数量的增加（代表畜牧业服务）。除了ESs，生态脆弱景观中的人类活动也可能在保护主义者与支持景观使用的群体之间引发冲突。人们往往更倾向于保护生态脆弱地区，因为这些地区对生态系统敏感度较高。
管理因素也可能影响生态旅游利益相关方之间的景观使用冲突。在国家公园中，空间法规必须被考虑，因为限制程度直接影响游客活动的机会。位于建成区或其附近的绿地，通常拥有完善的交通和住宿设施，更可能被用于休闲活动，并且通常接待设施密度较高。本研究关注生态系统特征和管理因素对生态旅游利益相关方偏好冲突的综合影响。
### 3. 方法论
#### 3.1 LUCES框架
本研究提出的LUCES框架结合了景观生态学、生态旅游利益相关方和空间决策理论。该框架包括四个步骤：
1. **评估景观属性并识别景观类型**：本步骤通过自然和管理属性将研究区域划分为空间单元。对于自然属性，使用了两个指标：生态系统服务功能和生态敏感性。前者反映了单元提供生态系统服务（如休闲、美学和水资源保留）的能力，后者反映了其对外部干扰的敏感性。这些指标识别了具有高生态价值和高脆弱性的区域，这些区域是生态调节的关键。对于管理属性，引入了土地开发强度和空间管理级别，以代表人类使用压力和机构约束。这些因素有助于评估实际可达性和政策适宜性。通过整合这四个维度，构建了景观类型，为后续偏好匹配和冲突识别提供了统一的空间单元。这种设计在生态基础与机构现实之间取得平衡，避免了在冲突评估中对不可达或严格管理区域的误分类，并增强了框架的适用性和解释力。
2. **调查利益相关方的偏好**：生态旅游涉及三个关键利益相关方：游客、当地居民和旅游企业，他们在景观使用需求和价值感知上常常存在显著差异。本框架应用多准则决策分析（MCDA）来准确捕捉这些差异的偏好。通过问卷收集的偏好评分，覆盖了四种景观使用类型（观光、休闲、服务和保护），并转化为结构化的评估矩阵。基于每个利益相关方群体的加权偏好，从各自视角确定每个景观单元最合适的使用类型，从而生成三个利益相关方特定的适宜性地图。MCDA保留了价值排序和各组之间标准的相对重要性，使得主观偏好能够转化为客观的空间表示，从而在冲突变得明显之前识别冲突。这一步骤为后续冲突识别提供了空间基础。
3. **分析潜在冲突的空间模式**：在确定了三个利益相关方群体对每个空间单元的最适宜使用后，将三张适宜性地图叠加，以识别不同群体对同一地点提出冲突使用的情况。根据涉及的利益相关方数量和使用差异的性质，冲突类型进一步分类（例如，游客-居民冲突或三方冲突），从而生成结构化和高分辨率的潜在冲突地图。这种方法避免了依赖抽象的偏好差异值，而是通过空间重叠的分歧使用推荐来识别冲突，使其更符合实际冲突机制和治理需求。这种方法特别适用于尚未完全开发或缺乏明确土地使用的保护区，为早期规划和管理提供了有价值的输入。为了评估潜在冲突地图的空间有效性，本研究结合了PPGIS方法，收集来自不同利益相关方的实际或感知冲突点的地理标记数据作为验证参考。在此基础上，使用标准分类性能指标评估模型的准确性、区分度和分类性能，从而反映潜在冲突地图的预测精度和可推广性，并评估其在实际应用中的可靠性和科学价值。
4. **识别管理冲突的关键区域**：基于冲突地图揭示的空间分布，在管理单元层面（如行政村或功能区）进行空间聚类分析，以分组具有相似冲突特征的区域。从每个聚类中选择代表性单元作为优先管理的冲突区域。这种方法超越了简单的热点识别，通过基于结构类型和针对性管理的治理逻辑，促进了差异化政策干预和有限治理资源的高效分配。
#### 3.2 研究区域
YNP是中国三江源国家公园的一个子公园，位于青藏高原，平均海拔约为4500米。公园总面积为19100平方公里，地理范围从东经97°1′20″到99°14′57″，北纬33°55′5″到35°28′15″（
图2）。
YNP包括38个管理单元，总人口约为6300人。传统上，畜牧业是当地居民的主要收入来源。然而，自2015年建立国家公园以来，这些活动变得日益脆弱。为了促进可持续生计，YNP管理者鼓励生态旅游，并让当地居民参与接待游客，从生态旅游产业中获得经济收益，同时减轻公园的管理负担。公园内有许多生态旅游景点，包括36个面积超过1平方公里的湖泊，以及广阔的高山草甸和草原，提供了重要的生态系统服务（ESs），包括水保持、沙尘暴防治和土壤保持。
YNP的生态旅游空间范围受到空间法规的限制，核心保护区（CCAs）禁止此类活动。生态旅游仅允许在生态恢复和保护区（ERCs）和传统使用区（TUAs）进行，覆盖了55%的公园。生态旅游企业需要获得特许经营资格才能在ERCs和TUAs中运营。目前，只有一家旅游公司获得了YNP的官方特许经营合同。最近，当地居民对这家旅游公司的不满和敌意逐渐增加，部分原因是担心生态旅游开发对景观的不当使用。当地居民对游客的态度变得冷漠，并且不愿意提供住宿以进行合作。这些在YNP中出现的居民、旅游运营商和游客之间的冲突，为研究国家公园中生态旅游利益相关方的景观使用问题提供了典型的案例。
#### 3.3 数据收集与分析
##### 3.3.1 评估景观属性并识别景观类型
本研究评估了YNP的九个景观属性，包括六种生态系统服务（ESs）：a）美学，b）休闲机会，c）适宜环境，d）沙尘暴防治，e）水保持，f）土壤保持。另外三个属性是g）生态敏感性，h）接近建成区（包括道路和居民区），i）空间管理。用于评估景观属性的数据集如表1所示。每个属性的详细描述如下：
| 数据集 | 数据来源 | 指标 | 用于属性 |
|--------|----------|------|-----------|
| NDVI | [https://modis.gsfc.nasa.gov/](https://modis.gsfc.nasa.gov/) | 植被 | 美学；休闲机会 |
| 土地覆盖 | [https://www.resdc.cn/](https://www.resdc.cn/) | 土地覆盖类型 | 美学；休闲机会 |
| 景观多样性 | - | - | 美学；休闲机会 |
| 生态旅游吸引力 | 基于NCSGI（2018a）提供的数据，并通过实地研究补充，研究团队识别了688个生态旅游资源点。 | 生态旅游吸引力 | 美学；休闲机会 |
| DEM | [https://www.gscloud.cn/](https://www.gscloud.cn/) | 地形；海拔，坡度，气候条件 | 美学；休闲机会；适宜环境；土壤保持 |
| 气象数据集 | [https://cdc.cma.gov.cn/](https://cdc.cma.gov.cn/) | - | 适宜环境；土壤保持；水保持；沙尘暴防治 |
| 土壤、DEM、NDVI、气象数据集 | [https://vdb3.soil.csdb.cn/](https://vdb3.soil.csdb.cn/)、[https://www.gscloud.cn/](https://www.gscloud.cn/)、[https://modis.gsfc.nasa.gov/](https://modis.gsfc.nasa.gov/)、[https://cdc.cma.gov.cn/](https://cdc.cma.gov.cn/) | 土壤侵蚀敏感性
沙漠化敏感性 | 生态敏感性；土壤保持；水保持；沙尘暴防治 |
| 道路 | NCSGI, 2018b | - | 接近建成区 |
| 居民区 | NCSGI, 2018c | - | 接近建成区 |
| 分区 | 提供自三源河国家公园管理局。 | - | 空间管理 |
六种ESs和生态敏感性的结果通过Jenks自然断点法分为三个等级：低（等级1）、中（等级2）、高（等级3）。为了评估研究结果对不同分类方法的敏感性，分析了Jenks自然断点、等距和分位数分类的冲突分布模式。分析显示，这些分类方法之间具有显著的一致性（附录C）。
九个属性的组合导致了理论上最多13122种不同的景观类型。例如，景观类型111111111代表一种具有低美学（等级1）、低休闲机会（等级1）、低适宜环境（等级1）、低沙尘暴防治（等级1）、低水保持（等级1）、低土壤保持（等级1）、低生态敏感性（等级1）、远离建成区（等级1）和位于TUAs（等级1）的景观。
##### 3.3.2 调查利益相关方的偏好
通过问卷调查明确了利益相关方对景观属性和景观使用之间的关系的感知和偏好。受访者包括当地居民、游客和旅游企业员工（
表3）。当地居民和游客通过便利抽样选择，而旅游企业员工则通过滚雪球抽样选择。调查团队由一名教授、五名博士生和一名提供翻译帮助的本地导游组成。问卷包括三个部分（附录D）。第一部分收集了受访者的背景信息，包括年龄、教育、居住地、收入、职业、访问经验以及在研究区域享受的休闲活动。第二部分评估了各种景观属性的重要性，以确定每个属性的权重（值范围为0到1）。第三部分评估了受访者对特定景观属性水平的偏好。每个受访者的调查大约需要20-30分钟完成。使用Kolmogorov-Smirnov（KS）检验测试数据的正态性。通过Cohen’s d量化了利益相关方之间的偏好差异，而整体偏好结构的相似性则通过余弦相似度评估。通过Cohen’s kappa系数评估了三个群体在四种景观使用类型上的偏好一致性。
##### 3.3.3 分析潜在冲突的空间模式
景观使用冲突根据利益相关方群体中最偏好的景观使用类型差异分为五种类型。三方冲突发生在所有三个利益相关方群体的使用偏好分歧时。双边冲突发生在两个群体共享偏好时，包括三种类型：双边冲突（游客与企业），其中游客与旅游企业保持一致；双边冲突（游客与居民），其中游客与居民保持一致；双边冲突（居民与企业），其中居民与旅游企业保持一致。无冲突发生在所有三个利益相关方群体共享偏好时。通过CCC分析了三个利益相关方群体之间景观使用模式的相似性。景观使用冲突的空间统计和可视化使用ArcGIS 10.2完成。
PPGIS被用于识别景观使用冲突的实际位置。调查分为两轮，从2022年6月至9月进行（
表3）。第一轮调查旨在确定地点数量，调查团队包括五名博士生和一名本地导游。使用的工具是iPad，显示Google地图，使受访者能够缩放并清晰查看特定地点。当地居民和游客通过便利抽样选择，而旅游企业员工则通过滚雪球抽样选择。在调查前，研究人员解释了调查的目的和识别地点的方法，询问受访者：“你希望以下使用类型出现在哪些地点？”受访者在地图上标记地点，但未指定偏好。样本量的确定基于“地点饱和”原则，即调查持续到不再发现新地点为止。总共调查了102名受访者，包括35名当地居民、17名旅游企业员工和49名游客，每项调查大约持续30-50分钟。总共识别了173个地点。第二轮调查旨在确定利益相关方群体之间的偏好差异。调查团队包括一名教授、三名博士生和一名提供翻译帮助的本地导游。使用的调查工具与第一轮相同。在调查前，研究人员解释了调查的目的和识别地点的方法，询问受访者：“你对这个地点的使用偏好是什么？”受访者然后在地图上标记他们的偏好。由于三个受访者群体内部的偏好差异，每个地点的偏好使用由群体内部的多数共识（超过50%）确定。例如，如果超过50%的游客偏好A地点的观光，那么游客对A地点的偏好被记录为观光。如果没有任何群体对特定地点的使用偏好达成超过50%的共识，该地点将被排除在分析之外。在这一轮调查中，调查了55名受访者，包括18名当地居民、16名旅游企业员工和21名游客，每项调查大约持续90-100分钟。总共排除了34个地点，留下了139个地点进行进一步分析。
通过混淆矩阵、分类性能指标（包括准确率、精确率、召回率和F1分数）、ROC曲线和AUC值来评估潜在冲突地点与实际冲突的空间对应关系。混淆矩阵比较了潜在冲突与实际冲突，突出了每个类别中的正确和错误分类。分类性能指标源自混淆矩阵：准确率代表正确预测的比例；精确率表示正确预测的正实例在所有预测为正的实例中的比例；召回率反映了实际正实例被正确识别为正的比例；F1分数是精确率和召回率的调和平均。ROC曲线绘制了真正率（召回率）与假正率之间的关系。AUC值范围从0到1，代表ROC曲线下的面积，较高的值表示模型的区分能力更强。AUC为0.5表示没有区分能力，等同于随机猜测，而AUC为1表示完美区分。
##### 3.3.4 识别管理冲突的关键区域
通过K-means方法对管理单元进行聚类分析，基于每个单元内五种不同冲突类型的面积比例。为了确定最佳聚类数，使用了肘部法和轮廓系数。当集群内部平方和的减少速度显著减慢，且轮廓系数达到最大值时，确定了理想的聚类数。
### 4. 结果
#### 4.1 景观属性与类型
在生态系统服务（ESs）中，沙尘暴防治服务显示出最高的空间变化（空间变化=182%），其次是水保持服务（
表4）。三个子类型的RES（美学、休闲机会、适宜环境）显示出相对较小的空间差异，其中适宜环境的差异最小。
| ESs | 范围 | 平均值 | 空间变化 | 低（等级1） | 中（等级2） | 高（等级3） |
|-----|------|--------|----------|-------------|-------------|-------------|
| 沙尘暴防治 | 0–111,683 t/km2 | 1,284 t/km2 | 322% | (0–23,650 t/km2] | (23,650–60,002 t/km2] | (60,002–111,683 t/km2] |
| 水保持 | 0–405.55 mm | 44.48 mm | 182% | (0–130.41] | (130.41–281.51] | (281.51–405.55] |
| 土壤保持 | 0–247 t/ha | 8.83 t/ha | 164% | (0–14] | (14–47] | (47–247] |
| 美学 | 0.5–4.6 | 0.22 | 29% | (0–1.81] | (1.81–2.62] | (2.62–4.60] |
| 休闲机会 | 0.16–5 | 0.24 | 28% | (0–1.82] | (1.82–2.62] | (2.62–5.00] |
| 适宜环境 | 1.01–1.37 | 1.26 | 4% | (0–1.21] | (1.21–1.28] | (1.28–1.37] |
YNP中的大多数景观单元表现出中等到高水平的RESs，而低提供和调节服务，特别是沙尘暴防治和水保持（
图3）。大多数景观（96%）表现出低生态敏感性，而19%位于或靠近建成区。关于空间管理，YNP中有42%的区域属于TUAs，12%属于ERCs。
#### 4.2 利益相关方的偏好
在生态旅游利益相关方之间，对景观属性的重视程度存在显著差异（
图4）。游客和旅游企业将靠近建成区视为最重要的属性，显示出较高的共识（变异系数=18.64%）。游客将其优先级设为最高（均值=0.174，KS>0.05），其次是旅游企业（均值=0.134，KS>0.05），最后是居民（均值=0.111，KS>0.05）。空间管理也被认为非常重要，并且在三个利益相关方群体之间表现出最高的共识（变异系数=11.63%）。
生态旅游利益相关方在优先级上存在显著差异。游客和旅游企业更重视RESs，如美学价值、休闲机会和舒适的旅游环境。这些功能直接与旅游体验和经济回报相关。吸引人的自然景观和完善的休闲设施吸引游客并增加区域旅游收入。他们对这些功能的重视反映了对经济利益的追求，特别是在自然风景是主要吸引力的旅游目的地中。然而，对休闲功能的过度重视可能会忽视其他关键的ESs，从而影响生态系统的整体健康。居民则更重视生态系统服务的调节和支持功能，如土壤和水保持以及防风固沙。这些功能对他们的日常生活和生计至关重要。例如，土壤和水保持以及防风固沙是保护农业生产区和居民区的重要生态系统服务。这些服务防止土壤侵蚀和沙漠化，同时维护水资源的质量和可用性。因此，居民对这些功能的重视反映了他们对环境稳定和安全的需求。此外，居民通常对长期生态变化更加敏感，因为他们依赖这些自然资源的持续提供。
#### 4.3 潜在冲突的空间模式
游客和旅游企业对景观使用偏好的一致性很高（CCC=0.99），并且主要考虑大多数景观适合观光，其次是户外休闲。这些偏好与居民的偏好存在显著分歧（游客的CCC=0.193，企业的CCC=0.195）。居民主要将大多数景观（73.56%）视为适合户外休闲，而观光是次要偏好。游客和旅游企业认为适合旅游服务的景观面积是21和19倍于居民认为适合的面积。所有三个群体都同意仅有一小部分景观应保留用于保护，而不是旅游开发。
通过MCDA的结果表明，三个利益相关方群体在景观属性与偏好使用之间的关系上有不同的看法，尽管存在一些共识，但差异更为明显。总体而言，三个群体之间的成对一致性范围从0.28到0.34，反映了相对较低的一致性。游客和旅游企业之间的一致性（Kappa=0.337）比游客和居民之间（Kappa=0.287）和居民和旅游企业之间（Kappa=0.28）高1.17和1.2倍。在四种景观使用类型中，观光表现出最大的分歧，特别是在居民和旅游企业之间（Kappa=0.212）。所有利益相关方都同意，具有高美学价值的景观最适合观光，TUAs最适合户外休闲和旅游服务。具有高沙尘暴防治、水保持、土壤保持和生态敏感性的景观最适合保护。ERCs更适合生态系统保护（均值=8.267），而TUAs适合户外休闲和旅游服务。位于或靠近建成区的景观也被认为适合提供旅游服务。
#### 4.4 管理冲突的关键区域
通过K-means方法对管理单元进行聚类分析，基于每个单元内五种不同冲突类型的面积比例。为了确定最佳聚类数，使用了肘部法和轮廓系数。当集群内部平方和的减少速度显著减慢，且轮廓系数达到最大值时，确定了理想的聚类数。
### 5. 讨论
#### 5.1 方法论创新与模型可转移性
本研究的主要创新在于将预测建模与事后验证结合在一个工作流程中，从而建立了LUCES框架，用于识别区域层面的景观使用冲突。早期的研究通常依赖于预测模型或回顾性分析，且往往局限于孤立的地点，这限制了对冲突如何在更广泛的景观中形成和演变的整体理解。通过将LUCES应用于YNP，我们绘制了五种冲突类型，并通过实地验证表明，预测的冲突地图与实际冲突有很强的相关性。这种综合方法提高了预测准确性和实际应用的可靠性，为保护区管理提供了一个稳健的诊断工具。
LUCES框架的关键优势在于其可扩展性。因为它接受用户定义的规划单元，管理者可以调整空间分辨率以匹配数据密度和管理规模，无论是小范围的生态旅游景点还是跨边界保护走廊。此外，如果当地相关，新的土地使用类别（如精神或提取性使用）可以被纳入，而不会改变底层分析逻辑。这使得框架在结构上能够适应更复杂和多功能的景观。
框架的可转移性对于不同的社会-生态环境同样重要。MCDA模块中的所有标准都是模块化的，可以根据特定的区域条件进行调整。生态系统指标、治理变量和利益相关方偏好可以通过参与式研讨会、家庭调查或现有数据集进行替换或重新加权。在数据有限的地区，事后验证部分可以依赖定性来源，如访谈、参与式制图或社区投诉记录。这些设计特征使LUCES能够适应不同地区的机构能力、文化规范、土地所有权制度和旅游压力。
#### 5.2 理论贡献
本研究揭示了当地居民、游客和旅游企业在确定景观使用时对管理因素的重视程度，而不仅仅是生态系统服务（ESs）和生态系统敏感性。尽管ESs和生态系统敏感性对区域生态健康和生物多样性有重要影响，但管理因素往往在景观使用决策中占据更大的权重。所有三个利益相关方群体都高度重视当前土地的开发状态。对于当地居民和旅游企业，开发土地通常具有更高的经济价值和使用潜力，因为它们与他们的长期生计密切相关。这种偏好可能会导致对生态效益的忽视或低估。解决这一问题需要实施空间管理政策。对于NP管理者来说，明确功能区并实施生态基础的管理策略至关重要。
LUCES框架在本研究中提出的是一种在区域层面更准确地描述冲突的方法，相较于以往专注于特定地点的研究，这在空间尺度上有所进步。将LUCES框架应用于多个地区的比较研究或全球范围内国家公园景观使用冲突的制图，可以提高对这类冲突全球模式的理解，并支持国家公园的可持续发展。
#### 5.3 政策启示
本研究为NP管理者提供了识别多方利益相关方景观使用冲突的关键区域的信息，从而支持制定预防性政策。LUCES框架（
图11）使管理者能够预测潜在冲突并识别涉及的利益相关方。通过评估景观属性对冲突可能性的影响，管理者可以在生态旅游发展过程中促进利益相关方之间的协调，并制定预防性政策以避免冲突。以往的研究尝试通过利益相关方对特定景观的态度来识别冲突的空间表现，但这些研究往往仅在冲突发生后才进行，而本研究通过预测冲突和事后验证相结合的方法，为管理者提供了更全面的冲突管理策略。
#### 5.4 局限性与未来研究建议
本研究存在一些局限性，未来研究应加以解决。首先，问卷和访谈样本可能存在抽样偏差和代表性不足。未来的研究应进行跨区域比较，以评估LUCES框架的普遍适用性。其次，用于PPGIS验证的公众标记点数量有限，其空间准确性可能受到不精确地理标记的影响，这可能导致局部冲突的低估或遗漏。未来的研究应结合时间序列遥感和移动轨迹数据，以支持冲突演变的动态监测。第三，LUCES框架依赖于利益相关方定义的权重和参数设置，这可能在识别冲突类型和空间范围时引入敏感性。未来的工作应鼓励应用蒙特卡洛模拟或全局敏感性分析，以系统评估和减轻参数设置相关的不确定性。
### 6. 结论
随着国家公园现在在120多个国家存在并继续扩展，促进这些保护区的可持续发展已成为许多国家的关键议题。为了提高对生态旅游利益相关方之间景观使用冲突的理解并制定空间针对性的冲突管理策略，本研究建立了LUCES框架，用于在区域层面分析这些冲突。在YNP进行了实证研究，结果表明，LUCES框架，包括两个维度和九个景观属性，能够准确反映由三种利益相关方群体之间的四种景观使用类型产生的五种冲突类型中的74%。这证明了LUCES框架的高有效性和可行性。
实证研究显示，YNP中的大多数冲突（58%）发生在游客和旅游企业与当地居民之间，而只有0.02%的冲突涉及三方。扎令湖、江旁、阿英和唐尕玛被识别为YNP中管理景观使用冲突的关键区域。这些冲突源于对景观使用偏好的差异，特别是对ESs的重视程度。游客和旅游企业通常优先考虑RESs，而当地居民则更重视调节和支持功能。如果没有适当的平衡，游客、旅游企业和当地居民之间的冲突可能会加剧，并损害国家公园的可持续发展。研究还发现，尽管ESs和生态系统敏感性对区域生态健康和生物多样性有显著影响，但利益相关方在景观使用决策中优先考虑管理因素。这种优先级可能导致对开发土地的经济价值的过度重视，而忽视生态效益。解决这一问题需要实施空间管理政策。NP管理者需要明确功能区并实施基于生态的管理策略。
LUCES框架在本研究中提出，为区域层面的冲突提供了更准确的描述，相较于以往专注于特定地点的研究，在空间尺度上有所进步。将LUCES框架应用于多个地区的比较研究或全球范围内国家公园景观使用冲突的制图，可以提高对这类冲突全球模式的理解，并支持国家公园的可持续发展。
