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“全域旅游”導(dǎo)向下鄂西游憩服務(wù)的空間潛力預(yù)測研究——基于集成模型的機器學習方法

景觀設(shè)計學 2023-05-05 來源：景觀設(shè)計學
原創(chuàng)
本研究提供了一條從環(huán)境特征變量數(shù)值關(guān)系角度理解區(qū)域尺度游憩空間規(guī)律的技術(shù)路徑，旨在為全域旅游和鄉(xiāng)村振興的空間發(fā)展策略提供參考。

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論文信息

DOI: 10.15302/J-LAF-1-020073


“全域旅游”導(dǎo)向下鄂西游憩服務(wù)的空間潛力預(yù)測研究

——基于集成模型的機器學習方法


作者

文晨1,2，茶靜1,2，徐利權(quán)1,2,3，徐海韻4

1 華中科技大學建筑與城市規(guī)劃學院
2 自然資源部城市仿真重點實驗室
3 華中科技大學建成遺產(chǎn)研究中心
4 北京建筑大學建筑與城市規(guī)劃學院



摘要

在建設(shè)“全域旅游”的背景下，區(qū)域尺度的游憩服務(wù)發(fā)展將從單一景點景區(qū)的建設(shè)轉(zhuǎn)向旅游目的地的綜合統(tǒng)籌，助力鄉(xiāng)村振興和區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展。然而，在全域旅游“連點成片”的過程中，如何根據(jù)本地獨特的環(huán)境稟賦識別出具有較高游憩潛力的區(qū)域并據(jù)此評估發(fā)展的優(yōu)先程度，仍是研究與實踐的熱點和難點?；诖?，本研究以鄂西地區(qū)為例，引入生態(tài)系統(tǒng)文化服務(wù)理論中潛力評估的研究方法，運用社會－生態(tài)多源數(shù)據(jù)構(gòu)建了一個結(jié)合集成機器學習的SDM模型。該模型對研究區(qū)域內(nèi)336個已知游憩服務(wù)熱點的環(huán)境特征進行了剖析，并預(yù)測了連續(xù)空間中高游憩潛力區(qū)域的概率分布。本研究提供了一條從環(huán)境特征變量數(shù)值關(guān)系角度理解區(qū)域尺度游憩空間規(guī)律的技術(shù)路徑，旨在為全域旅游和鄉(xiāng)村振興的空間發(fā)展策略提供參考。


關(guān)鍵詞

全域旅游；游憩服務(wù)；生態(tài)系統(tǒng)文化服務(wù)；空間潛力預(yù)測；機器學習；鄂西


Spatial Potential of Recreational Services in Western Hubei Region in Light of the “All-for-One Tourism” Development—A Machine Learning Approach Based on Ensemble Model

WEN Chen1,2, CHA Jing1,2, XU Liquan1,2,3, XU Haiyun4

1 School of Architecture and Urban Planning, Huazhong University of Science and Technology
2 Key Laboratory of City Simulation, Ministry of Natural Resources
3 Built Heritage Research Center, Huazhong University of Science and Technology
4 School of Architecture and Urban Planning, Beijing University of Civil Engineering and Architecture


Keywords

All-for-One Tourism; Recreational Services; Cultural Ecosystem Services; Spatial Potential Prediction; Machine Learning; Western Hubei


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