基于空间智能体建模评估气候与植被胁迫下森林公园游憩服务供给

《Trees, Forests and People》：A spatial agent-based modeling approach for assessing recreational service delivery in forest parks under climate and vegetation stressors

　　

森林公园提供游憩、健康、教育和地方经济效益；然而，其游憩服务日益受到气候胁迫、植被动态和拥挤的影响。本研究开发了森林公园游憩服务智能体模型（Forest Park Recreational Service Agent-Based Model, FPRS-ABM），这是一个空间显式建模框架，用于评估在环境与游客使用压力交互作用下的游憩服务供给。该模型耦合了土地覆盖、卫星反演归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index, NDVI）、地形、日旅游气候指数（Tourism Climate Index, TCI）以及代表游客和公园巡护员的两类交互智能体。对中国四个森林公园（张家界、九寨沟、黄山、神农架）的年度基准模拟保留了各公园观测到的游客量季节性模式。模拟的公园内同一时刻在场游客均值从神农架的86人至张家界的370人不等，其中34%–93%的游客至少到达一个景点，模拟满意度较基于问卷调查的满意度低16%–22%。植被绿度损失30%使四个公园的平均满意度下降2.0%–2.5%；增温降低了张家界、黄山和神农架的满意度，但提高了九寨沟的满意度；游客到达量翻倍使每位游客的拥挤事件增加1.6至4.2倍，同时平均满意度下降2%–5%。游客压力及巡护员检测到的过度拥挤集中于入口与最近景点之间的步道段。FPRS-ABM为森林公园的气候智慧型游客管理、承载力评估和巡护员部署提供了可迁移的框架。

森林公园作为兼具生物多样性保护、气候调节、流域保护、景观体验、教育、游憩和区域经济发展等多重功能的社会-生态系统，其游憩生态系统服务因能被游客直接体验而尤为显著，同时通过门票、交通、住宿、餐饮、导游等旅游相关支出支撑周边社区生计。中国森林公园及保护地快速扩张并承载极高游客压力，使保护与游憩的平衡成为核心规划挑战。游憩价值易受空间集聚与环境变化双重影响：游客流常集中于入口、停车场、步道节点、观景点、水体及标志性景点，即使公园尺度总游客量可接受，这种空间集聚仍可造成局部拥挤、植被践踏、土壤压实、野生动物干扰、垃圾堆积及游客满意度下降；气候变化通过改变热舒适、降水格局和适宜游览窗口进一步施压，且山地森林目的地的响应不太可能均一——增温可能降低已温暖或湿润公园的舒适度，却改善较冷高山环境的季节性适宜性。树木和森林是这些服务的基础，物种组成、冠层结构和季节性绿度决定游客所寻求的景观质量、遮荫和自然感，而气候变化通过干旱胁迫、虫害暴发、野火及物候和优势树种变化改变森林，游客对林分可见状况作出响应。当前评估森林公园游憩服务的方法包括经济估值、基于调查的满意度模型、社交媒体分析、空间适宜性制图、游客流监测和承载力评估，但这些方法存在若干局限：公园尺度或月度需求模型通常掩盖了需要管理干预的园内热点；基于GIS的适宜性模型一般不能表征异质性游客偏好、疲劳、拥挤容忍度或自适应移动；气候适宜性评估很少将逐日天气变率与游客到达、移动、满意度和管理工作量联系起来；且许多应用仍局限于特定地点，难以评估共同模型结构能否在不同气候、海拔、土地覆盖、基础设施和游客强度的公园间迁移。智能体建模（Agent-Based Modeling, ABM）通过表征个体决策者、局部交互和涌现的系统级格局为改进上述局限提供了途径，概述-设计概念-细节（Overview, Design concepts, Details, ODD）协议通过要求明确描述模型目的、实体、状态变量、过程调度、子模型和输入数据提升了透明度，但许多游憩ABM仍将公园环境简化为抽象网格或网络，很少有框架将植被状况、气候舒适度、地形、异质性游客行为和管理智能体联合集成于可迁移的决策支持模型中。为此，研究人员开发了森林公园游憩服务智能体模型（FPRS-ABM），作为评估生态、气候、行为和管理驱动因素交互作用下游憩服务供给的空间显式框架，集成土地覆盖、卫星反演NDVI、地形变量、日TCI、游客智能体和巡护员智能体，并以四个对比鲜明的中国森林公园为案例，评估共同模型结构能否重现季节性游客格局并生成游客满意度、拥挤和巡护员工作量的管理相关指标。具体目标为：（1）运用ODD逻辑构建模型；（2）对照月度游客指数和基于调查的满意度评估基准模型性能；（3）在共同模型结构下比较四个对比鲜明的中国森林公园；（4）检验满意度、拥挤和巡护员干预对游客压力、增温、植被退化、复合胁迫和巡护员容量情景的响应；（5）通过单因素敏感性分析识别最具影响的参数。通过将空间环境条件、逐日气候适宜性、游客决策和巡护员巡护过程相连接，本研究为森林公园的气候智慧型游客管理和承载力评估提供了基于过程的工具。研究结论表明：本研究开发了FPRS-ABM作为评估气候、生态和游客使用压力交互作用下森林公园游憩服务供给的实用框架，通过整合空间景观属性、逐日气候适宜性、异质性游客行为和巡护员巡护过程，将个体移动决策与管理相关的公园级结果相联系；该框架可用于比较适应与管理情景、识别特定地点的数据需求，并评估游憩生态系统服务在多重胁迫下的可能变化，为将空间、气候和行为信息转化为游客体验、拥挤风险和巡护员工作量的管理相关指标提供了基于过程的工具。重要意义在于：FPRS-ABM作为基于过程的补充工具，可弥补传统游憩适宜性制图、承载力评估和基于调查的估值方法的不足；植被状况应被视为游憩服务供给的组成部分而非仅为生态保护指标；气候适应策略应依据当地气候背景加以区分；公园尺度满意度指标可能掩盖空间集中的压力，拥挤事件和巡护员干预可提供更直接的管理容量超载信息；巡护员部署应理解为管理能力的组成部分而非主动游客管理的直接替代。