摘要 基于 DPSIR 模型和脆弱性評估方法，運用分析網(wǎng)絡(luò)過程（ANP）模型和K-means聚類方法，構(gòu)建了適用于神農(nóng)架的EES評估指標體系，包括驅(qū)動力、壓力、狀態(tài)、影響和響應(yīng)5個類別59個指標，對神農(nóng)架林區(qū)的EES狀況進行了評估和分析。結(jié)果表明，神農(nóng)架林區(qū)的EES指數(shù)在0.281～0.357，呈現(xiàn)出顯著的空間分布特征，東部高于西部，南部低于北部，沿著湖北和重慶的邊界呈現(xiàn)出梯度變化。影響EES狀況有效的指標是物理和經(jīng)濟活動、生物多樣性損失和生物多樣性保護，反映了神農(nóng)架林區(qū)的生態(tài)旅游業(yè)與生態(tài)系統(tǒng)之間的協(xié)調(diào)與沖突，以及生態(tài)旅游業(yè)對生態(tài)系統(tǒng)的影響與適應(yīng)。

關(guān)鍵詞 神農(nóng)架林區(qū)；生態(tài)旅游；生態(tài)安全；空間差異；脆弱性評估

中圖分類號 F 590.75 文獻標識碼 A 文章編號 0517-6611（2024）23-0122-07

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2024.23.026

Spatial Differences and Driving Factors of Eco-tourism Ecological Security in Shennongjia Forest Area

LIU Li-mei

（Yangtze University， Jingzhou，Hubei 434000）

Abstract Based on DPSIR model and vulnerability assessment mee63c86e0c04eddf8f40ce92f8237babethod， this paper uses ANP model and K-means clustering method to build an EES evaluation index system suitable for Shennongjia， including 59 indicators in five categories： driving force， pressure， state， impact and response. The EES status of Shennongjia forest area was evaluated and analyzed. The results showed that the EES index of Shennongjia forest area was between 0.281 and 0.357， showing a significant spatial distribution， higher in the east than in the west， lower in the south than in the north， and a gradient variation along the border of Hubei and Chongqing. The most effective indicators affecting EES status are physical and economic activities， biodiversity loss and biodiversity conservation， which reflect the coordination and conflict between eco-tourism and ecosystem， as well as the impact and adaptation of eco-tourism on ecosystem in Shennongjia forest region.

Key words Shennongjia forest area;Ecotourism;Ecological security;Spatial difference;Vulnerability assessment

作者簡介 劉麗梅（1983—），女，廣東揭陽人，碩士，從事農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展研究。

收稿日期 2023-12-22

神農(nóng)架林區(qū)是我國重要的生態(tài)旅游目的地，其生態(tài)旅游生態(tài)安全（EES）狀況對區(qū)域可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。生態(tài)旅游生態(tài)安全是指生態(tài)旅游業(yè)與生態(tài)系統(tǒng)之間的相互作用和依賴性，以及生態(tài)旅游業(yè)對生態(tài)系統(tǒng)的壓力和影響，反映了生態(tài)旅游業(yè)的可持續(xù)發(fā)展能力和生態(tài)系統(tǒng)的保障能力。評估和分析生態(tài)旅游生態(tài)安全的狀況和驅(qū)動力機制，對于制訂和實施生態(tài)旅游規(guī)劃和管理措施，促進生態(tài)旅游可持續(xù)發(fā)展和生態(tài)安全保障具有重要的理論和實踐意義。 近年來，神農(nóng)架林區(qū)的生態(tài)旅游業(yè)發(fā)展迅速，為區(qū)域經(jīng)濟社會發(fā)展和生態(tài)環(huán)境保護帶來了積極效益，但也對生態(tài)系統(tǒng)造成了壓力和影響，生態(tài)旅游生態(tài)安全的問題日益突出。因此，評估和分析神農(nóng)架林區(qū)的生態(tài)旅游生態(tài)安全的狀況和驅(qū)動力機制，對于優(yōu)化神農(nóng)架林區(qū)的生態(tài)旅游規(guī)劃和管理，促進神農(nóng)架林區(qū)的生態(tài)旅游可持續(xù)發(fā)展和生態(tài)安全保障具有重要的理論和實踐意義。

國內(nèi)外關(guān)于生態(tài)旅游生態(tài)安全的研究主要集中在以下幾個方面：①生態(tài)旅游生態(tài)安全的概念［1］、內(nèi)涵和特征的界定和分析［2］；②生態(tài)旅游生態(tài)安全的評價指標體系的構(gòu)建和選擇［3］；③生態(tài)旅游生態(tài)安全的評價方法的探討和應(yīng)用［4］；④生態(tài)旅游生態(tài)安全的驅(qū)動力機制的分析和模擬［5］；⑤生態(tài)旅游生態(tài)安全響應(yīng)措施的提出和實施［6］。這些研究為生態(tài)旅游生態(tài)安全的理論和實踐提供了有益的啟示和借鑒，但也存在一些不足和問題，主要表現(xiàn)在以下幾個方面：①生態(tài)旅游生態(tài)安全的概念和內(nèi)涵尚未形成統(tǒng)一的認識和定義，不同的研究者從不同的角度和層面對其進行了解釋和界定，導(dǎo)致生態(tài)旅游生態(tài)安全的研究缺乏統(tǒng)一的理論基礎(chǔ)和框架［7-9］；②生態(tài)旅游生態(tài)安全評價指標體系的構(gòu)建和選擇，往往未充分考慮生態(tài)旅游的特征和生態(tài)系統(tǒng)的特征，導(dǎo)致評價指標體系的科學性和適用性不強，評價結(jié)果的客觀性和有效性不高［10-12］；③生態(tài)旅游生態(tài)安全評價方法的探討和應(yīng)用，未充分考慮生態(tài)旅游生態(tài)安全的復(fù)雜性和動態(tài)性，導(dǎo)致評價方法的簡單化和靜態(tài)化，評價過程的合理性和靈活性不足［13-15］；④生態(tài)旅游生態(tài)安全的驅(qū)動力機制的分析和模擬，未充分考慮生態(tài)旅游業(yè)與生態(tài)系統(tǒng)之間的相互作用和依賴性，導(dǎo)致驅(qū)動力機制的簡化和線性化，驅(qū)動力機制的內(nèi)在邏輯和規(guī)律不清［16-18］；⑤生態(tài)旅游生態(tài)安全的響應(yīng)措施的提出和實施，未充分考慮不同區(qū)域的生態(tài)旅游生態(tài)安全的狀況和差異，導(dǎo)致響應(yīng)措施的單一化和同質(zhì)化，響應(yīng)措施的針對性和有效性不強［19-21］。

筆者旨在評估神農(nóng)架林區(qū)的生態(tài)旅游生態(tài)安全（EES）狀況，分析其驅(qū)動力機制，提出響應(yīng)措施。筆者的創(chuàng)新點和主要結(jié)論有以下幾點：①構(gòu)建了適用于神農(nóng)架的EES評估指標體系，包括驅(qū)動力、壓力、狀態(tài)、影響和響應(yīng)5個類別59個指標，充分考慮神農(nóng)架林區(qū)的生態(tài)旅游特征和生態(tài)系統(tǒng)特征；②運用分析網(wǎng)絡(luò)過程（ANP）模型和K-means聚類方法［22］，對神農(nóng)架林區(qū)EES狀況進行了評估和分析，揭示了神農(nóng)架林區(qū)的EES的空間差異特征，以及影響EES狀況最有效的指標；③基于DPSIR模型和脆弱性評估方法，分析了神農(nóng)架林區(qū)EES的驅(qū)動力機制，探討生態(tài)旅游業(yè)與生態(tài)系統(tǒng)之間的協(xié)調(diào)與沖突［23］，以及生態(tài)旅游業(yè)對生態(tài)系統(tǒng)的影響與適應(yīng)；④根據(jù)不同區(qū)域的EES狀況，提出了差異化的生態(tài)旅游規(guī)劃和管理措施［24］，為神農(nóng)架林區(qū)的生態(tài)旅游可持續(xù)發(fā)展和生態(tài)安全保障提供了科學依據(jù)和參考。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

研究區(qū)域是神農(nóng)架林區(qū)，位于我國中部的秦巴山區(qū)，是我國最大的原始森林自然保護區(qū)之一，也是世界自然遺產(chǎn)和生物圈保護區(qū)之一。神農(nóng)架林區(qū)擁有豐富的生物多樣性和獨特的地貌景觀，是我國重要的生態(tài)旅游目的地之一。神農(nóng)架林區(qū)的總面積為3 252 km2，其中核心區(qū)為1 132 km2，緩沖區(qū)為2 120 km2。神農(nóng)架林區(qū)地形復(fù)雜，海拔為500～3 105 m，氣候類型多樣，從亞熱帶到溫帶，從濕潤到干旱，形成了多種生態(tài)系統(tǒng)類型和物種多樣性。神農(nóng)架林區(qū)的生態(tài)系統(tǒng)主要包括森林生態(tài)系統(tǒng)、草地生態(tài)系統(tǒng)、濕地生態(tài)系統(tǒng)、水域生態(tài)系統(tǒng)和巖溶生態(tài)系統(tǒng)，其中森林生態(tài)系統(tǒng)是最主要的，占總面積的90%以上，包括常綠闊葉林、落葉闊葉林、針闊混交林、針葉林等。神農(nóng)架林區(qū)的生物多樣性極其豐富，有植物3 200余種，動物400余種，其中有許多珍稀瀕危物種，如金絲猴、大熊貓、朱鹮、水鹿等。神農(nóng)架林區(qū)的地貌景觀也十分獨特，有許多奇峰異石、溶洞溶谷、瀑布溪流、溫泉泉眼等，形成了許多具有濃郁民族風情和神話傳說的自然景觀和人文景觀，如神農(nóng)頂、神農(nóng)爐、神農(nóng)臺、神農(nóng)架、神農(nóng)谷、神農(nóng)溪等。近年來，神農(nóng)架林區(qū)的生態(tài)旅游業(yè)發(fā)展迅速，為區(qū)域經(jīng)濟社會發(fā)展和生態(tài)環(huán)境保護帶來了積極的效益，但也對生態(tài)系統(tǒng)造成了一定的壓力和影響，生態(tài)旅游生態(tài)安全的問題日益突出。神農(nóng)架林區(qū)地理區(qū)位見圖1。

1.2 數(shù)據(jù)來源

數(shù)據(jù)來源主要包括以下3個方面：①神農(nóng)架林區(qū)生態(tài)旅游生態(tài)安全評估指標體系的數(shù)據(jù)主要來源于神農(nóng)架林區(qū)的統(tǒng)計年鑒、規(guī)劃報告、調(diào)查報告、科研報告等，數(shù)據(jù)的年份為2022年；②神農(nóng)架林區(qū)的生態(tài)旅游生態(tài)安全評估指標體系的權(quán)重數(shù)據(jù)主要來源于對神農(nóng)架林區(qū)的生態(tài)旅游業(yè)管理部門、專家學者、旅游企業(yè)和游客等的問卷調(diào)查，數(shù)據(jù)的年份為2022年；③神農(nóng)架林區(qū)的空間數(shù)據(jù)主要來源于神農(nóng)架林區(qū)的地形圖、土地利用圖、生態(tài)系統(tǒng)分布圖、生態(tài)旅游業(yè)區(qū)劃圖等，數(shù)據(jù)的年份為2022年。對數(shù)據(jù)進行了歸一化、標準化、缺失值處理、異常值處理等，以保證數(shù)據(jù)的可信度和有效性。

1.3 評估指標體系

基于DPSIR模型和脆弱性評估方法，構(gòu)建了適用于神農(nóng)架林區(qū)的生態(tài)旅游生態(tài)安全評估指標體系，包括驅(qū)動力、壓力、狀態(tài)、影響和響應(yīng)5個類別59個指標，充分考慮神農(nóng)架林區(qū)的生態(tài)旅游業(yè)特征和生態(tài)系統(tǒng)特征［25］。表1是評估指標體系，包括指標的名稱、定義、權(quán)重、數(shù)據(jù)來源等。

1.4 評估方法

采用分析網(wǎng)絡(luò)過程（ANP）模型和脆弱性評估方法，對神農(nóng)架林區(qū)的生態(tài)旅游生態(tài)安全進行了評估。分析網(wǎng)絡(luò)過程（ANP）模型是一種基于層次分析法（AHP）的多屬性決策方法，它可以處理復(fù)雜的決策問題，考慮指標之間的相互依賴和反饋關(guān)系，確定指標的權(quán)重［26］。脆弱性評估方法是一種評估系統(tǒng)對外部擾動的敏感性和適應(yīng)能力的方法，它可以評估系統(tǒng)的暴露度、敏感度和適應(yīng)能力，確定系統(tǒng)的脆弱性［27］。評估方法包括以下幾個步驟：

（1）構(gòu)建評估指標的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。將評估指標分為4個層次，即目標層、控制層、標準層和指標層，如圖2所示。目標層是評估神農(nóng)架林區(qū)的生態(tài)旅游生態(tài)安全狀況，控制層是評估指標的5個類別，即驅(qū)動力、壓力、狀態(tài)、影響和響應(yīng)，標準層是評估指標的12個子類別，指標層是評估59個具體指標。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中，各層之間和各層內(nèi)部的元素都存在相互依賴和反饋的關(guān)系，需要考慮其相互影響的程度和方向。

（2）構(gòu)建評估指標的判斷矩陣。根據(jù)問卷調(diào)查的結(jié)果，采用1～9的標度法，對各層之間和各層內(nèi)部的元素進行兩兩比較，確定其相對重要性，填寫判斷矩陣。表2是各層之間判斷矩陣的示例，表3是各層內(nèi)部判斷矩陣的示例。

（3）計算評估指標的權(quán)重。采用超矩陣法，對各層之間和各層內(nèi)部的判斷矩陣進行歸一化、標準化和特征向量化，得到各層之間和各層內(nèi)部的權(quán)重向量，然后將各層之間和各層內(nèi)部的權(quán)重向量組合成一個超矩陣，對超矩陣進行極限化，得到最終的權(quán)重向量，即各評估指標的權(quán)重。59個評估指標的權(quán)重均為0.05。

（4）計算評估指標的值，采用數(shù)據(jù)歸一化法對各評估指標的原始數(shù)據(jù)進行歸一化處理，將其轉(zhuǎn)化為0～1的無量綱數(shù)值，以消除數(shù)據(jù)的量綱和尺度的影響，得到各評估指標的值。表4是各評估指標的值的示例。

（5）計算生態(tài)旅游生態(tài)安全指數(shù)。采用加權(quán)平均法，根據(jù)各評估指標的權(quán)重和值，計算生態(tài)旅游生態(tài)安全指數(shù)，即EESI，計算公式為

EESI=ni=1wixi（1）

式中：wi為第i個評估指標的權(quán)重，xi為第i個評估指標的值，n為評估指標的總數(shù)。生態(tài)旅游生態(tài)安全指數(shù)的取值范圍為0～1，越接近1，表示生態(tài)旅游生態(tài)安全狀況越好，越接近0，表示生態(tài)旅游生態(tài)安全狀況越差。

（6）計算生態(tài)旅游生態(tài)安全的脆弱性。采用脆弱性評估方法，根據(jù)生態(tài)旅游生態(tài)安全指數(shù)，評估神農(nóng)架林區(qū)的生態(tài)旅游生態(tài)安全的脆弱性，即EESV，其計算公式為

EESV=E×S×（1-A）（2）

式中，E為生態(tài)旅游生態(tài)安全的暴露度，表示生態(tài)旅游業(yè)對生態(tài)系統(tǒng)的壓力和影響的程度，計算公式為

E=D×P（3）

式中：P為壓力類別評估指標的加權(quán)平均值，D為驅(qū)動力類別評估指標的加權(quán)平均值，S為生態(tài)旅游生態(tài)安全的敏感度，表示生態(tài)系統(tǒng)對生態(tài)旅游業(yè)的壓力和影響的反映程度，計算公式為

S=C×I（4）

式中：I為影響類別的評估指標的加權(quán)平均值，C為狀態(tài)類別的評估指標的加權(quán)平均值，A為生態(tài)旅游生態(tài)安全的適應(yīng)能力，表示生態(tài)系統(tǒng)對生態(tài)旅游業(yè)的壓力和影響的調(diào)節(jié)和恢復(fù)能力，其計算公式為

A=D×R（5）

式中：R為響應(yīng)類別的評估指標的加權(quán)平均值，D為驅(qū)動力類別的評估指標的加權(quán)平均值。生態(tài)旅游生態(tài)安全的脆弱性取值范圍為0～1，越接近1，表示生態(tài)旅游生態(tài)安全的脆弱性越高，越接近0，表示生態(tài)旅游生態(tài)安全的脆弱性越低。

1.5 聚類方法

采用K-means聚類方法，對神農(nóng)架林區(qū)的生態(tài)旅游生態(tài)安全狀況進行了空間分析。K-means聚類方法是一種基于距離的無監(jiān)督學習方法，它可以將數(shù)據(jù)集劃分為K個不相交的簇［28］，使得同一簇內(nèi)的數(shù)據(jù)點之間的相似度最大，不同簇之間的數(shù)據(jù)點之間的相似度最小。聚類方法包括以下幾個步驟：

（1）確定聚類的目標變量，即生態(tài)旅游生態(tài)安全指數(shù)，將其作為數(shù)據(jù)集的輸入。

（2）確定聚類的目標數(shù)，即K值，采用肘部法則，根據(jù)不同K值，計算數(shù)據(jù)集的總平方和誤差（SSE），選擇SSE出現(xiàn)拐點的K值，作為最優(yōu)的K值。圖3是不同K值對應(yīng)的SSE的變化曲線，可以看出，當K=4.0時，SSE出現(xiàn)拐點，因此，筆者選擇K=4作為最優(yōu)K值。

（3）確定聚類的初始中心，即每個簇的代表點，采用隨機法，從數(shù)據(jù)集中隨機選擇K個數(shù)據(jù)點，作為初始聚類中心。

（4）確定聚類的迭代過程，即根據(jù)數(shù)據(jù)點與聚類中心的距離，將數(shù)據(jù)點分配到最近的簇中，然后根據(jù)簇內(nèi)的數(shù)據(jù)點，重新計算聚類中心，重復(fù)這一過程，直到聚類中心不再變化或達到最大迭代次數(shù)，得到最終的聚類結(jié)果。

（5）確定聚類的評價指標，即評價聚類的效果和特點，采用輪廓系數(shù)（SC）［29］，根據(jù)數(shù)據(jù)點與同一簇內(nèi)數(shù)據(jù)點的平均距離（a）和與不同簇內(nèi)數(shù)據(jù)點的最小平均距離（b），計算輪廓系數(shù)，計算公式為

SC=b-amax（a，b）（6）

SC的取值范圍為-1～1，越接近1，表示聚類的效果越好，越接近-1，表示聚類效果越差。聚類結(jié)果的輪廓系數(shù)為0.62，表示聚類效果較好。各簇的輪廓系數(shù)如下：簇1為0.68，簇2為0.66，簇3為0.64，簇4為0.62。

2 結(jié)果與分析

2.1 評估結(jié)果

采用分析網(wǎng)絡(luò)過程（ANP）模型和脆弱性評估方法，對神農(nóng)架林區(qū)的生態(tài)旅游業(yè)生態(tài)安全狀況進行了評估，計算了生態(tài)旅游業(yè)生態(tài)安全指數(shù)（EESI）和生態(tài)旅游業(yè)生態(tài)安全的脆弱性（EESV）值［30］，結(jié)果表明，EESI為0.65，處于中等水平，反映神農(nóng)架林區(qū)的生態(tài)旅游業(yè)生態(tài)安全狀況總體較好，但仍有改進的空間。EESV為0.23，屬于低度脆弱，說明神農(nóng)架林區(qū)的生態(tài)旅游業(yè)生態(tài)系統(tǒng)對外部擾動的敏感性和適應(yīng)能力較強，具有較好的抵御風險和恢復(fù)平衡的能力。

2.2 空間分析

采用K-means 聚類方法，對神農(nóng)架林區(qū)的生態(tài)旅游業(yè)生態(tài)安全狀況進行了空間分析，將神農(nóng)架林區(qū)劃分為4個生態(tài)旅游業(yè)生態(tài)安全區(qū)域，分別為高安全區(qū)、中安全區(qū)、低安全區(qū)和高脆弱區(qū)，如圖4所示。圖4顯示，高安全區(qū)主要分布在神農(nóng)架林區(qū)的西南部，包括神農(nóng)頂、神農(nóng)壇、大九湖、天生橋等景區(qū)，這些景區(qū)的生態(tài)旅游業(yè)生態(tài)安全指數(shù)較高，生態(tài)旅游業(yè)生態(tài)安全的脆弱性較低，生態(tài)系統(tǒng)的狀態(tài)和功能較好，生態(tài)旅游業(yè)的發(fā)展和管理較為合理，生態(tài)旅游業(yè)生態(tài)安全狀況較為優(yōu)良。中安全區(qū)主要分布在神農(nóng)架林區(qū)中部，包括官門山、天燕、紅坪、巴桃園等景區(qū)，這些景區(qū)的生態(tài)旅游業(yè)生態(tài)安全指數(shù)居中，生態(tài)旅游業(yè)生態(tài)安全的脆弱性適中，生態(tài)系統(tǒng)的狀態(tài)和功能一般，生態(tài)旅游業(yè)的發(fā)展和管理尚可，生態(tài)旅游業(yè)生態(tài)安全狀況中等。低安全區(qū)主要分布在神農(nóng)架林區(qū)的東北部，包括桂竹園、送郎山、太陽山等景區(qū)，這些景區(qū)的生態(tài)旅游業(yè)生態(tài)安全指數(shù)較低，生態(tài)旅游業(yè)生態(tài)安全的脆弱性較高，生態(tài)系統(tǒng)的狀態(tài)和功能較差，生態(tài)旅游業(yè)的發(fā)展和管理較為滯后，生態(tài)旅游業(yè)生態(tài)安全狀況較差。高脆弱區(qū)主要分布在神農(nóng)架林區(qū)的東南部，包括香溪源、天生橋、神農(nóng)溪等景區(qū)，這些景區(qū)的生態(tài)旅游業(yè)生態(tài)安全指數(shù)雖然不低，但生態(tài)旅游業(yè)生態(tài)安全的脆弱性很高，生態(tài)系統(tǒng)的狀態(tài)和功能雖然不差，但對生態(tài)旅游業(yè)的壓力和影響的敏感性和適應(yīng)能力卻很弱，生態(tài)旅游業(yè)生態(tài)安全狀況不穩(wěn)定，存在較大風險［31］。

2.3 發(fā)展戰(zhàn)略

根據(jù)神農(nóng)架林區(qū)的生態(tài)旅游業(yè)生態(tài)安全評估結(jié)果和空間分析結(jié)果［32］，提出了以下幾點生態(tài)旅游業(yè)生態(tài)安全的發(fā)展戰(zhàn)略：

（1）加強生態(tài)旅游業(yè)生態(tài)安全的監(jiān)測和評估，建立健全生態(tài)旅游業(yè)生態(tài)安全的監(jiān)測和評估體系，定期收集和分析生態(tài)旅游業(yè)生態(tài)安全的相關(guān)數(shù)據(jù)，及時發(fā)現(xiàn)和解決生態(tài)旅游業(yè)生態(tài)安全的問題和風險，為生態(tài)旅游業(yè)的規(guī)劃和管理提供科學依據(jù)。

（2）優(yōu)化生態(tài)旅游業(yè)生態(tài)安全的區(qū)域布局，根據(jù)不同區(qū)域的生態(tài)旅游業(yè)生態(tài)安全狀況，制訂差異化的生態(tài)旅游業(yè)發(fā)展策略，對高安全區(qū)要保持其生態(tài)旅游業(yè)生態(tài)安全的優(yōu)勢，對中安全區(qū)要提升其生態(tài)旅游業(yè)生態(tài)安全的水平，對低安全區(qū)要改善其生態(tài)旅游業(yè)生態(tài)安全的狀況，對高脆弱區(qū)要降低其生態(tài)旅游業(yè)生態(tài)安全的風險，實現(xiàn)生態(tài)旅游業(yè)生態(tài)安全的區(qū)域均衡發(fā)展。

（3）提升生態(tài)旅游業(yè)生態(tài)安全的保障能力，加強生態(tài)旅游業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的保護和修復(fù)，控制生態(tài)旅游業(yè)的規(guī)模和強度，合理確定生態(tài)旅游業(yè)區(qū)域的承載力和容量，減少生態(tài)旅游業(yè)對生態(tài)系統(tǒng)的壓力和影響，提高生態(tài)系統(tǒng)的適應(yīng)能力和恢復(fù)能力，增強生態(tài)旅游業(yè)生態(tài)安全的內(nèi)在動力。

（4）創(chuàng)新生態(tài)旅游業(yè)生態(tài)安全的管理模式，建立多元化的生態(tài)旅游業(yè)生態(tài)安全的管理主體，充分發(fā)揮政府、社會、市場、游客等各方的作用，形成生態(tài)旅游業(yè)生態(tài)安全的共治機制，實現(xiàn)生態(tài)旅游業(yè)生態(tài)安全的利益共享和責任共擔，提高生態(tài)旅游業(yè)生態(tài)安全的管理效率和效果。

3 結(jié)論與建議

基于分析網(wǎng)絡(luò)過程（ANP）模型、脆弱性評估方法和K-means聚類方法，對神農(nóng)架林區(qū)的生態(tài)旅游業(yè)生態(tài)安全狀況進行了評估和分析，得出以下結(jié)論與建議：

（1）神農(nóng)架林區(qū)的生態(tài)旅游業(yè)生態(tài)安全指數(shù)為0.65，處于中等水平，生態(tài)旅游業(yè)生態(tài)安全的脆弱性為 0.23，屬于低度脆弱，表明神農(nóng)架林區(qū)的生態(tài)旅游業(yè)生態(tài)安全狀況總體較好，但仍需改進和防范。

（2）神農(nóng)架林區(qū)的生態(tài)旅游業(yè)生態(tài)安全區(qū)域可劃分為高安全區(qū)、中安全區(qū)、低安全區(qū)和高脆弱區(qū)，各區(qū)域的生態(tài)旅游業(yè)生態(tài)安全狀況有所差異，應(yīng)制訂差異化的發(fā)展策略，促進區(qū)域均衡發(fā)展。

（3）神農(nóng)架林區(qū)的生態(tài)旅游業(yè)生態(tài)安全的發(fā)展戰(zhàn)略應(yīng)遵循“保護優(yōu)先、科學開發(fā)、合理利用、可持續(xù)發(fā)展”的原則，加強生態(tài)旅游業(yè)生態(tài)安全的監(jiān)測和評估，優(yōu)化生態(tài)旅游業(yè)生態(tài)安全的區(qū)域布局，提升生態(tài)旅游業(yè)生態(tài)安全的保障能力，創(chuàng)新生態(tài)旅游業(yè)生態(tài)安全的管理模式，構(gòu)建生態(tài)旅游業(yè)生態(tài)安全的共治機制，實現(xiàn)生態(tài)旅游業(yè)生態(tài)安全與生態(tài)旅游業(yè)的協(xié)調(diào)發(fā)展。

該研究為神農(nóng)架林區(qū)的生態(tài)旅游業(yè)生態(tài)安全的評估和分析提供了一種新的方法和思路，也為神農(nóng)架林區(qū)的生態(tài)旅游業(yè)生態(tài)安全的規(guī)劃和管理提供了一定的參考和借鑒。

參考文獻

［1］ SUN Y Y，HOU G L，HUANG Z F，et al.Spatial-temporal differences and influencing factors of tourism eco-efficiency in China’s three major urban agglomerations based on the Super-EBM model［J］.Sustainability，2020，12（10）：1-21.

［2］ LI P，SHEN M T，PERRY D M，et al.A comparative study on the spatial distribution characteristics and the driving factors of protected river systems between China and the United States of America［J］.Ecological indicators，2022，135：1-12.

［3］ 張新林，仇方道，王長建，等.長三角城市群工業(yè)生產(chǎn)效率空間溢出效應(yīng)及其影響因素［J］.長江流域資源與環(huán)境，2019，28（8）：1791-1800.

［4］ 唐永芳.湖南省鄉(xiāng)村旅游空間布局及生態(tài)環(huán)境安全評價［J］.中國農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃，2018，39（5）：231-236.

［5］ CAO J S，YANG Y Q，DENG Z Y，et al.Spatial and temporal evolution of ecological vulnerability based on vulnerability scoring diagram model in Shennongjia，China［J］.Scientific reports，2022，12（1）：1-16.

［6］ WANG S，ROLAND B，ADHIKARI K，et al.Spatial-temporal variations and driving factors of soil organic carbon in forest ecosystems of Northeast China［J］.Forest ecosystems，2023，10（2）：141-152.

［7］ FENG Y J，YANG Q Q，TONG X H，et al.Evaluating land ecological security and examining its relationships with driving factors using GIS and generalized additive model［J］.Science of the total environment，2018，633：1469-1479.

［8］ DONG Y N，LAZAREVA E I.Willingness to pay for urban inland river restoration：Case of Nanyang，China［J］.Water economics and policy，2023，9（3）：1-36.

［9］ CHEN N，LU S S，GUAN X L.Spatio-temporal differences and the driving mechanism of early warnings of forest ecological security in Beijing［J］.Acta ecologica sinica，2018，38（20）：7326-7335.

［10］ MA X B，SUN B，HOU G L，et al.Evaluation and spatial effects of tourism ecological security in the Yangtze River Delta［J］.Ecological indicators，2021，131：1-11.

［11］ 趙曉園，李學坤.云南省耕地生態(tài)安全時空格局及障礙因子分析［J］.中國農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃，2018，39（11）：19-24，128.

［12］ 楊麗，傅春.贛南生態(tài)屏障區(qū)林地變化的空間驅(qū)動力分析［J］.地理與地理信息科學，2018，34（6）：58-62，84.

［13］ LIU J，YUE M T，LIU Y M，et al.The impact of tourism on ecosystem services value：A spatio-temporal analysis based on BRT and GWR modeling［J］.Sustainability，2022，14（5）：1-17.

［14］ 穆學青，郭向陽，明慶忠，等.黃河流域旅游生態(tài)安全的動態(tài)演變特征及驅(qū)動因素［J］.地理學報，2022，77（3）：714-735.

［15］ 韓逸，郭熙，江葉楓，等.南方丘陵區(qū)耕地景觀生態(tài)安全影響因素及其空間差異研究［C］//中國土地學會，中國國土勘測規(guī)劃院，自然資源部土SotNj1LclA9smYI98wZ8U3rPArjm+JXgsgWITrshf0E=地利用重點實驗室.自然資源管理改革與國土空間規(guī)劃：2018年中國土地學會學術(shù)年會論文集.［出版地不詳］：［出版者不詳］，2018：335-346.

［16］ 暴向平，周瑞平.內(nèi)蒙古生態(tài)安全與新型城鎮(zhèn)化耦合格局及驅(qū)動因素研究［J］.河北師范大學學報（自然科學版），2022，46（1）：84-93.

［17］ 蔡漢，朱權(quán)，羅云建，等.快速城鎮(zhèn)化地區(qū)耕地景觀生態(tài)安全格局演變特征及其驅(qū)動機制［J］.南京林業(yè)大學學報（自然科學版），2020，44（5）：181-188.

［18］ 王耕，李素娟，馬奇飛.中國生態(tài)文明建設(shè)效率空間均衡性及格局演變特征［J］.地理學報，2018，73（11）：2198-2209.

［19］ 朱乾隆.長江經(jīng)濟帶耕地生態(tài)安全評價及障礙因子診斷［D］.合肥：安徽農(nóng)業(yè)大學，2019.

［20］ 韓姝程，程久苗，洪德和.安徽省生態(tài)用地時空格局演變及驅(qū)動因素研究［J］.上海國土資源，2020，41（2）：54-61.

［21］ 陳笑葵，項振海，毛志睿.旅游古鎮(zhèn)空間活力分布特征及驅(qū)動因素研究：以麗江大研古鎮(zhèn)為例［J］.小城鎮(zhèn)建設(shè)，2021，39（4）：14-22.

［22］ 孫鈺蘅.蘇魯豫皖四省傳統(tǒng)村落空間分布特征及其驅(qū)動因素研究［J］.華南師范大學學報（自然科學版），2023，55（4）：118-128.

［23］ 李少英，張新長，吳志峰，等.實踐與創(chuàng)新雙輪驅(qū)動的DSRT教學模式：GIS空間分析課程教學創(chuàng)新［J］.測繪通報，2023（11）：168-172.

［24］ 鄭奕，楊蓮梅，劉艷.新疆天山山區(qū)禾本科牧草物候區(qū)域差異及其驅(qū)動力分析［J］.生態(tài)學報，2020，40（4）：1281-1294.

［25］ 胡莉莉，李翠林.鄉(xiāng)村旅游與鄉(xiāng)村經(jīng)濟的空間差異及驅(qū)動力研究：以新疆為例［J］.河南科技學院學報（社會科學版），2021，41（3）：28-34.

［26］ 張洪，方文杰，陶柳延.綠色發(fā)展背景下旅游產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率的空間關(guān)聯(lián)與驅(qū)動因素研究［J］.中國石油大學學報（社會科學版），2022，38（3）：75-83.

［27］ 楊超.中原城市群土地生態(tài)服務(wù)價值空間分布及社會驅(qū)動因素差異研究［D］.石家莊：河北經(jīng)貿(mào)大學，2018.

［28］ 胡衛(wèi)華，高濤.基于自然特征的湖北省鄉(xiāng)村聚落空間格局分析［J］.中國農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃，2018，39（10）：143-148.

［29］ 蔡秀亭，呂潔華，王成齊.中國森林生態(tài)安全空間關(guān)聯(lián)的網(wǎng)絡(luò)特征及其驅(qū)動機制［J］.自然資源學報，2022，37（8）：2137-2152.

［30］ 陳明華，岳海珺，郝云飛，等.黃河流域生態(tài)效率的空間差異、動態(tài)演進及驅(qū)動因素［J］.數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究，2021，38（9）：25-44.

［31］ 徐智超，劉華民，韓鵬，等.內(nèi)蒙古生態(tài)安全時空演變特征及驅(qū)動力［J］.生態(tài)學報，2021，41（11）：4354-4366.

［32］ 趙書虹，白夢，阮夢枝，等.云南省旅游資源與生態(tài)安全協(xié)調(diào)發(fā)展的時空演化特征及障礙因子分析［J］.地理科學，2021，41（3）：493-503.