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基于APH的峨眉山生态旅游资源评价研究

2015-10-21邓纯纯

2015年30期
关键词:峨眉山层次分析法

邓纯纯

摘 要:随着经济的发展和社会的进步,旅游行业发展迅速,人们在追求物质生活保障的同时也开始注重精神享受及环境质量,因而生态旅游也愈发普遍。峨眉山作为四川省重要的旅游目的地,拥有丰富的生态旅游资源。本文采用层次分析法搭建评价指标体系、确定权重,结合问卷调查,利用灰色多层次分析法进行综合评分。结果表明峨眉山的生态旅游资源较为优质,具有较大的开发潜力与价值,同时在发展过程中要注重科研教育价值、生态工程等方面的建设以提升景区的整体质量。

关键词:峨眉山;生态旅游资源;层次分析法

1.相关概念

生态旅游的定义虽提出很早,但其内涵界定依旧很模糊。最早提出的是世界自然保护同盟(IUCN)生态旅游特别顾问谢贝洛斯·拉斯喀瑞,他于1983年提出“生态旅游就是前往相对没有被干扰或污染的自然区域,专门为了学习、赞美、欣赏这些地方的景色和野生动植物与存在的文化表现(现在和过去)的旅游”;国际生态旅游学会的定义:生态旅游是为了解当地环境的文化与自然历史知识,有目的地到自然区域所做的旅游,这种旅游活动的开展在尽量不改变生态系统完整的同时,创造经济发展机会,让自然资源的保护在财政上使当地居民受益[1]。我国学者张延毅等人认为:生态旅游是指对环境和旅游地文化有较小影响,有助于创造就业机会,同时保护野生动植物的多样性,对生态和文化有着特别感受的带责任感的旅游活动[2]。从众多概念可以看出生态旅游的核心就是在不破坏旅游资源的前提下,利用这些资源给给又可以身心的愉悦与认识教育作用,同事在经济与环境上让当地具名满意的旅游活动。

2.生态旅游资源评价

本文采用层次分析法搭建指标体系及确定权重,采用灰色多层次分析法进行综合评价。

2.1评价指标体系的搭建

考虑到生态旅游资源与传统旅游资源的差异,因此,在评价指标的选择时不仅要有資源本身的属性,也要包含社会、经济、教育方面的属性。参考了《旅游资源分类、调查与评价》(GB/T18972-2003)、《生态旅游资源分类与评价体系构建》[3],参考了前人的一些指标体系[4],由此建立了评价指标体系(图1)综合评价层(A)为:峨眉山生态旅游资源;评价因素层(B)为:B1生态旅游资源条件,B2生态旅游环境条件,B3生态旅游开发潜力;基层因子层(C)为C1资源独特性,C2资源聚集性,C3资源美誉度,C4历史文化价值,C5科研教育价值,C6生态休闲性,C7生物多样性,C8大气与水体质量,C9生态工程建设,C10适游期长短,C11当地居民友好度,C12旅游产业政策,C13旅游市场潜力,C14产品开发潜力,C15环境优化潜力。

2.2评价因子权重

评价因子的权重值直接影响整个评价体系的合理性与客观性。有如下步骤。

2.2.1构造判断矩阵

利用评价指标体系进行判断矩阵的构造,A、B层每一个元素分别作为矩阵的第一个元素,它下属的元素分列其右侧的第一行和下方的第一列。元素之间两两比较,并利用重要性标度含义表(表1)对其重要性进行赋值,则A层可得1个判断矩阵,B层可得3个判断矩阵。

2.2.2层次单排序与检验以及层次总排序

本文采用方根法,首先计算B层各因素指标的权重值,即生态旅游资源条件B1、生态旅游环境条件B2、生态旅游开发潜力B3对整个评价体系的权重。

2.2.2.1特征向量的求取利用公式Wi=∏ni=1aij1/n(n为判断矩阵中的列数);

2.2.2.2归一化处理利用公式WBi=Wi/(∑ni=1Wi)(n为判断矩阵中的列数)可得各层次的权重。

2.2.2.3一致性检验时先计算一致性指标CI,再查表确定相应的平均随机一致性指标RI。

CI=λmax-n/n-1(n为判断矩阵中的列数)

λmax=1/n*∑ni=1(∑ni=1aij*Wi)*1/Wi(n为判断矩阵中的列数)

2.2.2.4计算一致性比例CR并进行判断,利用公式CR=CI/RI。

当CR<0.1时认为判断矩阵的一致性是可以接受的,CR>0.1时,认为判断矩阵不符合一致性要求,需要对该判断矩阵进行重新修正。本评价体系各层指标构成的判断矩阵都有CR=<1由此可见判断矩阵具有相当令人满意的一致性,计算出来的权重值是可信的。

2.2.2.5权重总排序

总排序是指每一个判断矩阵各因素针对目标层(最上层)的相对权重。这一权重的计算采用自上而下的方法逐步合成。

2.3综合评价

本文采用多层次灰色评价法对峨眉山生态旅游资源进行评价。

2.3.1评分标准的确定

本文将评价指标C1-C15的优劣等级划分为7级,4、3、2、1分标准分别代表优、良、中、差,指标等级介于两相邻等级之间时,相应的评分为3.5,、2.5、1.5分。

2.3.2组织评价者评分

令p=5,即k=1,2,…,5,有5位评价者,各评价者都是近期有峨眉山旅游经历的旅客,对于峨眉山的生态旅游资源的现状比较了解。因此,请他们对于峨眉山生态旅游资源按照评价指标评分等级标准评分。

2.3.3求评价样本矩阵

根据5位评分者所填写的评分表,可得评价对象的评价样本矩阵,每一列代表每一位评分者对每一个评价指标的打分。

2.3.5确定评价灰类

设g=4,即e=1,2,3,4,有4个评价灰类,它们分别是“优”、“良”、“中”、“差”四级,它们对应不同的灰数及白化权函数。

2.3.6计算灰色评价系数

对于评价指标C1(资源独特性),峨眉山生态旅游资源的评价属于第e个评价灰类的灰色评价系数为Xc1,e∶Xc1,1=∑5k=1f1(d1,k)=3.625;Xc1,2=4.8333;Xc1,3=2.7500;Xc1,4=0

同理可得各基层因子灰色评价系数。

2.3.7计算灰色评价权向量及权矩阵

所有评价者对于评价指标C1的灰色评价权为rc1,1=xc1,1∑4e=1Xc1,e=0.3234;rc1,2=0.4312;rc1,3=0.2454;rc1,4=0.0000。则评价对象的评价指标C1对于各灰类的灰色评价权向量rc1=(0.3234,0.4312,0.2454,0.0000)同理,可以计算出rc1~15所有的灰色评价权向量,进而可得灰色评价权矩阵RB1、RB2、RB3(即其每一行由其下属的评价指标的灰色评价权向量组成)。

2.3.8对评价因素层及目标层做综合评价

上文中以利用层次分析法算得基层因子层的权重有:

A1=(0.3907,0.0242,0.1231,0.2412,0.0713,0.1493);A2=(0.1635,0.4986,0.1777,0.0495,0.1108);A3=(0.2630,0.5011,0.1591,0.0768)

对评价对象的B1,B2,B3作综合评价,其评价结果B1,B2,B3为:B1=A1*RB1;B2=A2*RB2;B3=A3*RB3

2.3.9计算综合评价值并排序

上文中利用层次分析法算得的评价因素层的權重有:A=(0.6333,0.2605,0.1062)

由B1,B2,B3得到评价对象的棕灰色评价权矩阵RA(即三行分别由B1,B2,B3构成的矩阵)。于是,对A作综合评价,其综合评价结果为B=A*RA,各评价灰类等级值化向量C=(4,3,2,1),对于峨眉山生态旅游资源综合评价值W=B*CT=3.0705。评价因素层的综合评价值为WB1=B1×CT=3.0732;WB2=B2×CT=3.0667;WB3=B3×CT=3.0637。同理可得表3

3.结论

本文通过层次分析法及灰色多层次分析法对峨眉山生态旅游资源进行了综合的评价,不难看出峨眉山本身的旅游资源是很丰富的,具有很大的开发、游览价值。但生态旅游这种模式对旅游资源提出了更高的要求,更侧重于旅游资源在社会、经济、环境等方面的价值。综合来看有以下几点结论。

(1)对峨眉山生态旅游进行评价分类,具体分为3个主类:生态旅游资源条件、生态旅游环境条件、生态旅游开发潜力;15个亚类:资源独特性、资源聚集性、资源美誉度、历史文化价值、科研教育价值、生态休闲性、生物多样性、大气与水体质量、生态工程建设、适游期长短、当地居民友好度、旅游产业政策、旅游市场潜力、产品开发潜力、环境优化潜力。

(2)对峨眉山生态旅游资源做的综合评价,综合评价值为3.0705,属于优良水平,表明峨眉山生态旅游资源优质,有开发的潜力与价值。不过景区的当地居民友好度、旅游产业政策、科研教育价值、生态工程方面综合评价值相比之下没有优势,说明这些方面还存在缺陷,应该做出相应的改进,如改控制景区物价、加强环境监测、向市民宣传生态旅游的相关知识等,才有利于景区的长远发展,同时也利于为市民提供一个更好的游览环境,相对的市民也会通过改变自己的习惯来适应这种生态旅游模式。在这样一种相互促进中,景区的发展将会走上可持续的道路。(作者单位:四川师范大学)

参考文献:

[1] The Ecotourism Society Newsletter 1,No.1(Spring 1991):1 cited in Catrina Brandon,Ecotourism and Conservation:A Review of Key Issue,Environment Department Papers[R].Biodiversity Series,No.033(Washington D.C.:World Bank,April 1996).

[2] 张延毅等.生态旅游及其可持续发展对策.经济地理,1997,(2).

[3] 王建军,李朝阳,田明中.生态旅游资源分类与评价体系构建[J].地理研究,2006,25(3):508-516.

[4] 鲁晓波,陈晓颖.基于APH方法的森林自然保护区生态旅游资源评价.风景园林.2012,24(5):136-138.

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