基于云模型的海岛旅游环境承载力多层次模糊综合评价——以青岛灵山岛为例.pdf

基于云模型的海岛旅游环境承载力多层次模糊综合评价——以青岛灵山岛为例.pdf

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1、摘要摘要21世纪是海洋的世纪,发展海洋经济和利用海洋资源已成为我国新的经济增长点,海岛作为海洋经济的桥头堡,其重要作用和地位正受到广泛关注。在大规模开发海岛旅游的同时呈现出许多严峻的问题,海岛生态系统的脆弱性、基础设施的滞后性等条件制约着海岛旅游的可持续发展。海岛的承载力是开发需要考虑的核心因素之一,旅游环境承载力是衡量海岛旅游可持续发展的重要指标,因此研究海岛旅游环境承载力的理论及方法具有十分重要的意义。国内外对承载力及海岛承载力已经取得了一些成果,其中多层次模糊综合评价方法没有很好的考虑其随机性和模糊性,使得评价结果存在一些问题。云模型的优势刚好可以很好的解决随机性和模糊性,本文

2、主要是基于云模型改进多层次模糊综合评价,论文的主要内容如下:(1)分析旅游环境承载力的影响因素,从旅游环境的角度构建海岛旅游环境承载力评价指标体系,运用层次分析法将海岛旅游环境承载力分为自然环境承载力、经济环境承载力、社会环境承载力;综合采用频度分析法、理论分析法和专家咨询法,结合灵山岛实际情况最后得到20个具体的评价指标。(2)针对海岛旅游环境承载力系统的不确定性,将海岛旅游环境承载力影响因子作为一个模糊系统,对其从下往上逐层进行权重计算和模糊映射,研究了海岛旅游环境承载力多层次模糊综合评价方法,并分析了其优势与不足。(3)考虑到重要性标度和隶属度确定这两个过程受个人经验和主观影响

3、较大,提出了基于云模型改进的海岛旅游环境承载力多层次模糊综合评价方法,通过期望、熵、超熵三个数字特征,将随机性、模糊性和离散性有机地结合起来,使海岛旅游环境承载力评价结果更加客观准确。(4)对比分析海岛旅游环境承载力多层次模糊综合评价结果和基于云模型改进的海岛旅游环境承载力多层次模糊综合评价法结果,经过云模型改的海岛旅游环境承载力多层次模糊综合评价法评价结果更科学更合理,可以知道海岛旅游环境承载力等级及其发展趋势,为海岛旅游开发提供相关建议,从而促进海岛旅游开发可持续发展。关键词:海岛旅游旅游环境承载力青岛灵山岛云模型模糊综合评价I基于云模型的海岛旅游环境承载力多次模糊综合评价--以

4、青岛灵山岛为例Multi-levelfuzzycomprehensiveevaluationoftheislandtourismenvironmentcarryingcapacitybasedoncloudmodel--TakelingshanislandinQingdaoasanexampleABSTRACTstThe21centuryisacenturyofocean,inwhichdevelopingmarineeconomyandutilizingmarineresourceshavebecomeaneweconomicgrowthpointinChina.Asabridge

5、towerofmarineeconomy,islandshaveattractedincreasinglyextensiveattentionwiththeimportantrolesandfunctions.Duringthelarge-scaledevelopmentofislandtourism,anumberofrigorousquestionshavealsoemerged.Also,suchconditionsasthevulnerableecologicalsystemandhystereticinfrastructuresregardingislandshavebee

6、nrestrictingthesustainabledevelopmentofislandtourism.Thecarryingcapacityofislandsisoneofthecorefactorsthatneedtobetakenintoconsiderationindevelopment.Thecarryingcapacityoftourismenvironmentisanimportantindexofmeasuringthesustainabledevelopmentofislandtourism.Therefore,thetheoreticalandmethodolo

7、gicalresearchofthecarryingcapacityofisland-relatedtourismenvironmentisofgreatsignificance.Certainachievementshavebeenyieldedregardingthecarryingcapacityofislandsathomeandabroad.Specificallyspeaking,themethodofmulti-levelfuzzycompr

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