评估人类主导景观中旅游活动的生态风险：在中国青海省东部整合情景建模与基于自然的保护策略

《Ecological Indicators》：Assessing ecological risk from tourism in human-dominated landscapes: Integrating scenario modelling and nature-based strategies in eastern Qinghai Province, China

景观生态风险研究：基于青海东部多源数据融合的旅游基础设施影响分析

　　本研究聚焦于青藏高原与黄土高原之间的过渡区域——青海省东部地区，探讨了旅游开发对景观生态风险（LER）的影响机制。随着经济全球化和城市化进程的加速，旅游业已成为区域发展的重要推动力。然而，旅游活动的快速扩张与生态保护之间的矛盾日益突出，特别是在生态脆弱区域，旅游开发可能对生态系统的稳定性构成严重威胁。现有研究在多个方面仍存在局限性，包括对旅游基础设施和相关人类活动如何影响景观生态风险的地理范围缺乏清晰界定，对不同类型的旅游开发单位及其风险机制的定量分析不足，以及尚未建立旅游开发强度与生态韧性之间的动态平衡路径。因此，本研究在“基于自然的解决方案（NbS）”框架指导下，结合生态系统服务（ESs）理论，构建了一个优化的LER评估模型，以量化旅游活动对景观生态风险的影响，并为区域可持续土地管理提供科学依据。

### 一、研究背景与意义

在当今全球化的背景下，旅游业不仅推动了经济增长，也加剧了对自然景观的干预。旅游设施的建设、交通网络的扩展以及旅游活动的频繁发生，往往导致原始生态用地被侵占，进而引发景观结构的破碎化和生态功能的退化。这种影响在生态敏感地区尤为显著，例如青藏高原的东部区域，这里不仅是黄河流域的生态屏障，也是青海省重要的旅游发展区域。因此，研究旅游活动对景观生态风险的影响具有重要的现实意义。

传统生态风险评估主要关注单一污染物或特定压力源对生物个体的影响，而景观生态风险则更强调多源风险在空间异质性环境中的累积效应。这一概念源于景观生态学的“格局-过程-尺度”理论框架，强调景观结构变化对生态系统服务（ESs）供给能力的综合影响。在青藏高原东部，由于地理环境的特殊性，景观生态风险不仅受到自然因素（如降水、海拔高度）的影响，还与人类活动（如旅游开发）密切相关。因此，本研究试图通过构建一个更系统、更定量的景观生态风险评估模型，揭示旅游活动对生态系统的多维度影响，并为实现旅游开发与生态保护的动态平衡提供理论支持。

### 二、研究区域与数据来源

研究区域覆盖青海省东部，包括西宁市、海东市以及相邻的海北、海南、黄南三个藏族自治州。该区域的地理范围从北纬31°39′至39°19′，东经89°35′至103°04′，总面积约为118,960平方公里，占青海省总面积的16.5%。该地区具有显著的垂直温度分布和从东南向西北递减的年降水量梯度，形成了独特的水热环境。研究区域内，2020年共有42个A级景区，其中2个为5A级（如青海湖、塔尔寺），18个为4A级（如孟达天池），25个为自然型（以水域和山地景观为主），17个为文化型（以宗教和民俗村落为核心）。

研究采用多源地理信息数据，包括土地利用数据、地形数据、气候数据、社会经济数据以及旅游活动数据。其中，土地利用数据来源于中国科学院资源与环境科学数据平台，时间跨度为2000、2010和2020年，空间分辨率为30米。地形数据则采用1公里分辨率的数字高程模型（DEM），来自中国科学院资源与环境数据中心。气象数据包括降水和实际蒸散发数据，分辨率均为1公里，时间跨度同样为2000、2010和2020年。社会经济数据包括1公里分辨率的GDP数据，来自国家地球系统科学数据中心。此外，还收集了POI数据、夜间灯光数据、NDVI数据、道路网络数据等，以全面评估旅游活动对景观生态风险的影响。

### 三、方法论

本研究采用“基于自然的解决方案（NbS）”框架，结合生态系统服务理论，构建了一个优化的景观生态风险评估模型。该模型包括四个主要步骤：首先，通过多缓冲梯度分析和多情景模拟技术，系统分析旅游基础设施对景观生态风险的空间分布特征；其次，开发一个综合的旅游活动强度（TAI）指数系统，涵盖三个维度和十个指标；第三，利用全局莫兰指数（Global Moran's I）和双变量莫兰指数（Bivariate Moran's I）评估景观生态风险对旅游活动强度的空间响应机制；最后，通过情景分析和缓冲区分析，揭示旅游基础设施对景观生态风险的动态影响。

景观生态风险的计算公式基于景观扰动程度与景观脆弱性的耦合关系。景观扰动程度反映外部压力对景观结构的破坏强度，而景观脆弱性则体现景观对扰动的抵抗能力。两者的乘积即为景观生态风险的核心定量指标。通过多缓冲梯度分析，研究确定了不同旅游基础设施（如道路和景区）对景观生态风险的影响范围，并识别了风险增长的临界点。例如，道路的影响范围在5公里以内，而景区的影响范围在9公里以上，两者在11至15公里的缓冲区内形成动态平衡区。

### 四、研究结果

从2000年到2020年，研究区域内的景观生态风险呈现出明显的梯度分布特征。高风险区域主要集中在东北部和西南部，而中南部区域的景观生态风险较低。这种空间异质性表明，旅游活动对不同地理区域的影响存在显著差异。从时间维度来看，景观生态风险整体呈波动下降趋势，但在2010至2020年间出现小幅回升。这一变化反映了旅游活动对景观生态系统的持续扰动，以及生态恢复措施在某些区域的成效。

通过缓冲区分析和情景模拟，研究发现，景区和道路对景观生态风险的影响存在显著的空间异质性。在景区的缓冲区范围内，景观生态风险随距离的增加而逐渐上升，但超过9公里后，风险增长速度显著放缓，表明景区对景观生态风险的边际效应在一定距离后趋于减弱。相比之下，道路的影响范围更广，且在5公里范围内风险值趋于稳定。研究还发现，5A级景区的景观生态风险比4A级景区低35.6%，而文化型景区的景观生态风险比自然型景区高出163.2%。这表明，不同类型的旅游开发对生态系统的扰动程度存在显著差异，尤其是文化型景区由于开发强度较高，对景观生态系统的破坏更为严重。

### 五、讨论

旅游活动对景观生态风险的影响不仅体现在空间分布上，还涉及时间维度的变化。研究发现，旅游活动强度（TAI）与景观生态风险（LER）之间存在显著的正向空间关联性，尤其是在景区内部。这种关联性反映了旅游活动对景观生态系统的直接扰动，以及生态恢复措施对风险的缓解作用。例如，5A级景区由于更严格的生态保护措施，其景观生态风险显著低于4A级景区。而文化型景区由于旅游设施的密集建设，其景观生态风险远高于自然型景区。

从生态系统的角度来看，旅游活动对景观生态风险的影响是多因素、多尺度耦合的结果。社会经济因素（如政策调控、文化传播）通过改变人类活动的强度和方式，间接影响景观生态风险的空间分布。同时，自然因素（如降水、地形）也对景观生态风险的形成起到关键作用。研究还指出，旅游基础设施的建设不仅侵占了原始生态用地，还通过增加不透水面覆盖率，进一步加剧了景观生态风险。

此外，研究还强调了“基于自然的解决方案（NbS）”在旅游生态管理中的应用价值。NbS的核心理念是利用自然背景条件来缓解人为扰动，例如通过生态走廊建设、绿色交通转型等手段，降低旅游活动对生态系统的负面影响。在青藏高原东部，这些措施已显示出一定的生态效益，特别是在减少景观破碎化和提升生态韧性方面。

### 六、未来研究方向与局限性

尽管本研究在旅游活动对景观生态风险的影响机制方面取得了一定进展，但仍存在一些局限性。首先，由于旅游相关数据获取的限制，部分统计信息存在缺失，导致LER评估指标体系不够完善。其次，景观分类不够精细，仅选取了四个典型生态系统服务（HQ、WY、CS、SDR），未能全面反映区域的多维生态系统服务价值。此外，TAI指数的构建中，AHP与EWM方法的权重分配存在一定的不确定性，且未对不同权重组合下的评估结果进行敏感性分析。

未来研究应从以下几个方面进一步深化：一是建立多源数据采集网络，构建更科学的景观分类系统和评估指标库；二是补充评估其他生态系统服务（如粮食供应），并量化其对景观脆弱性的贡献，以验证TAI评估结果的稳健性；三是将研究时间跨度扩展至年度尺度，并结合机器学习方法，分析景观生态风险的动态演化机制。通过这些改进，未来研究将为生态修复和旅游规划提供更坚实的理论基础，最终实现旅游与生态的协调发展。

### 七、结论

本研究基于生态系统服务理论，构建了一个优化的景观生态风险评估模型，揭示了青海省东部地区2000至2020年间景观生态风险的空间异质性和时间演变规律。通过多缓冲梯度分析和情景模拟，研究明确了旅游基础设施对景观生态风险的影响范围，并识别了不同旅游开发类型和等级对生态风险的差异化作用。此外，研究还提出了一个多维度的旅游活动强度指数（TAI），并结合空间自相关模型，揭示了景观生态风险对旅游活动的响应机制。

总体而言，研究发现，景观生态风险在不同地理区域和时间段内表现出显著的空间异质性。在2000至2010年间，西南部的高风险区域逐渐向低风险区域转变，而在2010至2020年间，高风险区域的空间聚集性增强。通过缓冲区分析，研究识别了旅游基础设施对景观生态风险的动态平衡区域，并为不同类型的旅游开发提供了科学依据。本研究不仅为青藏高原东部地区的生态安全格局提供了理论支持，也为实现旅游与生态的协同治理提供了决策参考，有助于推动可持续发展目标（SDGs）的实现。