《Results in Engineering》：GIS-Based Spatial–Temporal Assessment of Tourism–Ecology Coupling Coordination for Sustainable Regional Development
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本研究构建了一套基于地理信息系统（GIS）的旅游—生态耦合协调评估框架，旨在服务区域可持续发展。研究将熵权—CRITIC组合赋权法与耦合协调度模型（CCDM）相结合，识别出旅游—生态协调中的空间异质性，并整合热点分析与Moran's I指数进行空间格局探测，进
本研究构建了一套基于地理信息系统（GIS）的旅游—生态耦合协调评估框架，旨在服务区域可持续发展。研究将熵权—CRITIC组合赋权法与耦合协调度模型（CCDM）相结合，识别出旅游—生态协调中的空间异质性，并整合热点分析与Moran's I指数进行空间格局探测，进而提出面向区域可持续发展的决策支持策略。
一、研究背景与研究问题
随着中国经济发展进入高质量发展阶段，城镇化与旅游业已成为推动经济转型与增长的重要力量，而生态环境则是保障高质量经济增长的基础。旅游业已上升为国家战略性支柱产业，对地方经济结构优化与城市产业升级具有显著带动作用。然而，城镇化进程的快速推进也带来了城市边界无序扩张、土地利用结构不合理、空间格局混乱等问题，导致城市空间品质下降、生态环境退化以及人类福祉受损。这一问题在煤炭资源型城市尤为突出，资源型城市普遍存在空间结构破碎、土地利用低效等困境，严重制约了其可持续发展。山西省作为中国重要的能源资源型省份，拥有119个县级行政单元，煤炭产业贡献了全省约80%的财政收入，其旅游业发展、城镇化进程与生态环境之间的协调程度对地方经济可持续发展至关重要。然而，现有研究主要聚焦于宏观层面的城市空间形态与土地利用效率之间的关系，缺乏对旅游要素真实空间结构及其环境效应的深入探讨；自然环境维度多被间接讨论，缺少对旅游发展引起的生态环境退化或改善的全面测度；同时，缺乏将地理空间分析、生态数据与旅游数据整合的综合评估方法。为此，研究人员提出了基于GIS的旅游—生态耦合协调评估框架，以山西省119个县级单元为研究对象，系统评估旅游空间结构与生态环境之间的耦合协调关系，为资源型地区的可持续旅游与土地利用规划提供科学依据。
二、研究内容与主要结论
研究人员以山西省119个县级单元为研究区域，选取2009年、2014年和2019年三个时间节点，构建了涵盖旅游空间结构（T）与生态环境（E）两大子系统的综合指标体系。旅游空间结构子系统包括景区密度、旅游基础设施密度、可达性指数、年游客量、旅游服务多样性等5项指标；生态环境子系统涵盖归一化植被指数（NDVI）、植被覆盖率、生态承载力、生物多样性丰富度、土地利用强度、污染强度、生态负荷、土地覆盖生态质量等8项指标，并辅以环境质量、地形地貌和社会经济背景等补充性指标，共计25项指标。研究人员通过熵权法与CRITIC法分别计算各指标权重，并运用Dempster–Shafer（D–S）证据理论将两种权重进行融合，最终构建旅游空间结构指数与生态环境指数，进而运用耦合协调度模型（CCDM）计算耦合度（C）、综合发展指数（S）与耦合协调度（D），并结合Getis–Ord Gi*热点分析与Moran's I空间自相关分析，识别旅游—生态协调的空间集聚特征与区域差异。
研究结果揭示了山西省旅游—生态耦合协调的时空演变规律。耦合协调度（D）在2009年至2019年间总体呈现上升趋势，但区域间差异显著，空间异质性明显。热点分析（Getis–Ord Gi*）与局部空间关联指标（LISA）识别出高协调集聚区与低协调集聚区的空间分布格局，高值集聚区主要分布在旅游资源丰富、基础设施完善的地区，而低值集聚区则集中于资源依赖型、生态脆弱的县域。Moran's I全局空间自相关分析表明，旅游—生态耦合协调度存在显著的正空间自相关性，即协调度相似的县域在空间上呈现集聚分布。研究还发现，旅游空间结构与生态环境之间存在明显的耦合互动关系，但部分县域存在旅游发展超前于生态保护或生态保护滞后于旅游开发的不协调状态，需要通过差异化的政策干预加以优化。
三、主要技术方法
研究人员采用了多步骤综合方法体系：首先，从旅游统计年鉴、遥感影像（Landsat 8 OLI/TIRS、Sentinel-2 MSI）、SRTM DEM数据及环境监测数据等多源数据中提取旅游空间结构与生态环境指标；其次，运用熵权法与CRITIC法分别进行客观赋权，并通过Dempster–Shafer（D–S）证据理论实现权重融合；再次，基于线性加权求和构建旅游空间结构指数（T）与生态环境指数（E），运用耦合协调度模型（CCDM）计算耦合度（C）、综合发展指数（S）与耦合协调度（D）；最后，采用Getis–Ord Gi*热点分析与Moran's I空间自相关分析识别空间集聚模式与区域差异。研究覆盖山西省全部119个县级行政单元，数据来源包括山西省旅游年鉴、山西省统计局、中国生态环境部等官方渠道。
四、研究结果
4.1 旅游空间结构与生态环境综合指数时空演变
通过熵权—CRITIC—D–S融合赋权方法计算各指标权重后，研究人员构建了旅游空间结构指数（T）与生态环境指数（E）。结果显示，2009年至2019年间，山西省各县域旅游空间结构指数总体呈上升趋势，反映旅游资源的空间组织与基础设施配置不断完善；生态环境指数则呈现波动变化，部分县域因生态修复政策实施而有所改善，部分资源依赖型县域因开发强度加大而面临生态压力。
4.2 耦合协调度时空格局分析
基于耦合协调度模型（CCDM）的计算结果，研究人员将119个县域划分为不同协调等级，从严重失调到优质协调不等。研究期间，山西省旅游—生态耦合协调度（D）整体呈上升趋势，但区域差异显著。省会太原及周边地区、旅游资源富集的晋中、晋南部分县域协调度较高，而晋北部分资源型县域协调度较低，呈现明显的空间分异格局。
4.3 空间自相关与热点分析
Moran's I全局空间自相关分析表明，旅游—生态耦合协调度在县域尺度上存在显著的正空间自相关，即高协调度县域与高协调度县域相邻集聚，低协调度县域与低协调度县域相邻集聚。Getis–Ord Gi*热点分析进一步识别出高值热点区与低值冷点区的空间分布，热点区主要集中于旅游发展成熟、生态条件较好的区域，冷点区则分布于资源开采强度大、生态脆弱的县域。局部空间关联指标（LISA）分析揭示了局部空间集聚的细节特征，为识别需要重点干预的区域提供了依据。
五、讨论与结论
讨论部分指出，山西省旅游—生态耦合协调度的空间异质性与其资源型经济结构密切相关。煤炭资源型县域长期依赖资源开采，导致土地利用强度高、生态负荷大，旅游基础设施相对薄弱，旅游—生态协调度偏低；而旅游发展成熟的县域则通过优化旅游空间结构、提升生态保护水平，实现了较高的协调度。研究还讨论了耦合协调度模型（CCDM）在县域尺度应用的适用性与局限性，以及多源数据融合对评估精度的影响。研究人员提出，未来研究可引入可解释机器学习、气候预测、生态系统服务评估与多目标空间优化等方法，进一步完善旅游—生态耦合协调评估框架。
研究结论部分指出，本研究构建的基于GIS的旅游—生态耦合协调评估框架，能够有效识别旅游空间结构与生态环境之间的协调程度及其时空演变规律，为区域可持续发展提供了决策支持工具。研究结果直接服务于联合国可持续发展目标（SDGs），特别是目标8（体面工作和经济增长）、目标11（可持续城市和社区）、目标13（气候行动）和目标15（陆地生物）。该框架为政策制定者优化旅游发展、增强生态韧性提供了科学依据，也为资源型地区的可持续旅游规划与土地利用决策提供了实践指导。
