基于群落视角的五台山景区森林植被旅游承载力研究

程占红,程锦红,朱紫翎,王 峥

1 山西财经大学文化旅游学院,太原 030031 2 山西财经大学资源环境学院,太原 030006

过去数十年间,旅游业是发展最快的产业之一,其在促进经济增长、社会进步等方面的作用凸显。但是,随着旅游规模的急剧膨胀与旅游开发程度的深入,旅游环境承载力问题逐步涌现,从而造成旅游地的生态资源遭受损坏,同时也影响了游客的体验质量。为了促进旅游景区持续健康发展,旅游环境承载力研究成为旅游资源规划与开发研究领域的热点问题。

旅游环境承载力又称为旅游承载力,是研究旅游地人地关系和谐程度的重要指标[1]。目前,学术界有关旅游环境承载力的内涵仍没有达成统一,但在其作为环境管理的有效工具,尤其是在表达旅游活动与环境相互作用关系方面已经初步达成了共识[2]。因此,旅游环境承载力的相关研究主要是以在景区开发与规划管理中的定量应用为主,并围绕“测算—评价—管理策略”这一主线来展开[3]。在旅游环境承载力的评价指标体系方面,一般分为单指标体系与综合指标体系两方面,前者主要是指旅游景区所能容纳游客量的阈值,后者则是从整个景区的经济、社会、生态、文化等多方面来综合考量,且得到了较为广泛的应用[4]。在测算方法上,具有数学、物理学、地理学等多学科交叉的特点,如线性规划法[5]、地理信息技术[6]、耦合协调模型[4]、设备设施法[7]、层次分析法及其拓展[8—9]等。另外,对于特殊景观类型的旅游环境承载力,学者们还提出了具有针对性的测算方案,例如对于旅游洞穴类景观,在测算中主要利用洞穴气温和CO2浓度的自净力来确定[10]；对于石窟类景观,提倡在影响因子的基础上使用权重分配法来确定[11]等。在研究对象上,多以生态脆弱的旅游地或旅游景区来展开,如高原藏区[12]、海滨湿地[13]、沙漠型景区[14]以及各类山地型景区[15—16],少数学者还将研究对象进一步拓展至旅游城市[17}、省域[18]以及区域[19]等层面。在研究内容上,部分学者还引入预警理论,主要探讨了区域旅游环境承载力的预警和调控机制[20],这无疑是对前人研究内容的进一步深化。总体来看,现有研究已经对旅游环境承载力进行了多方面分析,但是仔细研究这些研究成果,可以发现：目前旅游承载力的估算更多是从整个旅游环境系统的角度来考虑,缺乏从微观层面的各个自然要素的角度来探讨；其二,整个评价的指标体系带有宏观性,尤其是构建的指标中缺少反映植物生态过程的指标。由此可见,当前关于植被旅游承载力的论题,无论从研究方法、指标体系还是从研究程度上均没有深入地展开。

森林植被是山地型景区中一种最为敏感、最有生机的生态要素。但是随着近年来游客数量的激增,山地型景区内森林植被多受到不同程度的旅游干扰,造成植被覆盖率下降,群落结构退化,生物功能衰退等一系列负面效应,严重威胁到森林植被系统的良性循环,阻碍了景区的可持续发展。因此,科学测算分析旅游干扰下山地型景区森林植被的旅游承载力尤为紧迫和关键。为此,文章以五台山景区的植被群落为研究对象,在分析旅游干扰下不同群落生态特性的基础上,结合数量生态学的分析技术对植被的群落旅游承载力展开研究。

1 研究方法

1.1 取样调查

五台山是典型的温带山地型生态系统,具有完整的植被垂直带谱。同时,也是我国佛教四大名山之首与世界文化遗产地,具有较强的旅游吸引力。文章以五台山的实地调研为前提,利用样带和样方合并考察,把塔院寺设为中心,设置8条样带,分别在东、西、南、北、东北、西北、西南和东南不同方向定位,并以每隔100 m的实际距离取一个样方,取样仅考虑森林植被,若为草本和灌木类植被,则放弃该样点的生态取样,继续取后面隔100 m的样方,取样的最远距离以实地植被没有受到干扰为止。在每个森林群落的样方中,取样尺度为10 m×10 m,其中在每个样方的四角和对角线交叉的中心点,各取1个灌木群落和草本群落样方,灌木群落尺度为4 m×4 m,草本群落尺度为1 m×1 m,这样每个森林群落各取5个灌木群落和草本群落,分别各取其平均特征值代表该样方的灌木群落和草本群落的特征。根据上述取样方法,分别在8条样带上取了80个森林群落样方,样方号分别为：正西方向1—10,西南方向11—21,西北方向22—29,正北方向30—37,东北方向38—46,正东方向47—58,正南方向59—71,东南方向72—80。

在取样调查中：①调查了每个样方的海拔高度、坡度、坡向、坡形、坡位等自然条件,其中,用GPS测量海拔,用水准仪测量坡度,用罗盘仪测量坡向,坡形则是视样方所处的凹坡、凸坡或平地而定,坡位也是视样方所处于山坡的上部、中部或下部而定。②记录了乔木幼苗数量和萌枝数量,测量了群落总盖度、乔木层与草本层盖度以及各物种的生态特征值等指标。③统计不同方向上沿途寺庙、村落及周边的基本情况。

1.2 群落旅游承载力的指标体系构建

群落的旅游承载力是指在某一时期、某种状态或条件下,旅游景区的植被群落在保持自我维持和自我调节功能的前提下,所能承受的旅游活动强度。借鉴相关成果,群落的旅游承载力指标主要包括群落垂直结构[21—22]、群落水平结构[23—27]、生活型比例[28]、群落更新能力[21—22]4个方面。

(1)群落垂直结构指群落在垂直方面的配置状态。在本研究中利用乔木层、灌木层和草本层的垂直投影面积占样方面积之比的百分数来描述[21—22]。

(2)群落的水平结构指群落的水平配置状况或水平格局,由乔木层、灌木层和草本层的景观重要值来描述[23—27]。乔木层景观重要值指某一样方中乔木层的所有乔木的景观重要值的总和,灌木层和草本层的景观重要值计量方法同理。景观重要值作为衡量植被在样方中作用程度的指标,与生态环境质量成正相关。具体测算方法如下：

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

(3)生活型比例指不同生活型植物所占的重要程度。在原生境中,每个样方中均有不同的生活型植物,但是因旅游活动影响而造成不同植物缺失,从而导致生活型比例的失调,其生活型比例就是某一样方内所有该类型的植物的重要值之和[28]。根据Raunkiaer生活型系统,植物生活型有高位芽植物、地上芽植物、地面芽植物、隐芽植物和一年生植物5种类型。

(4)群落更新能力是表征森林群落的生态功能持续发展的重要指标,在本研究中,利用乔木的幼苗量和萌枝数量来描述[21—22]。显然,其数值越大,说明其更新能力越强。

1.3 群落旅游承载力的测算方法

在上述构建的指标体系中共有13个指标,80个样方与13项指标可以组成13×80维的数据矩阵。本文主要运用双向指示种分析法(Two-Way Indicator Species Analysis,TWINSPAN)和除趋势对应分析法(Detrended Correspondence Analysis,DCA)进行群落旅游承载力的测算。首先,利用双向指示种分析方法对13×80维的数据矩阵进行运算分析,根据其结果进行分类,再根据生态学知识,识别其中处于临界阈值的类型。其次,运用除趋势对应分析法把群落的所有生态信息综合起来,将80个样方的前两个排序轴的值作为坐标值,使得每个样方都有一个对应的坐标值。利用这些坐标值,计算所有样方与原点之间的生态距离,这种生态距离与临界类型与原点之间的生态距离之比,就是该群落的旅游承载力(公式8)。若这两类生态距离的比值大于1,则未超载；等于1,则处于临界状态,相反,小于1,则意味着超载。因篇幅所限,上述所涉及的数量分析方法可借鉴张金屯学者的著作[29]。

(8)

1.4 临界类型的判别原则

综合考虑样方中森林群落的乔木层、灌木层、草本层的变化,结合野外经验,制定了临界类型判断的原则,主要有：(1)乔木幼苗量和萌枝数是反映群落更新能力的重要指标,若无乔木幼苗或萌枝,说明群落的生态环境遭到了严重影响,因此将具有一定的乔木幼苗量和萌枝数作为最易判断的指标之一,其值不能为0。(2)在森林群落中,乔木层是构成森林景观的最主要的层次,其景观重要值的大小关键着群落生态功能的发挥；而草本层是受旅游影响最明显的植被层次,最易观测。旅游干扰下森林植被的临界类型意味着其基本的生态功能能够得以保持,因而对于乔木层景观重要值和草本层景观重要值,我们取其在中度干扰下的平均值,它们的临界值应介于0.08—0.12之间；(3)鉴于盖度亦是直观判别群落状态的最基本指标,现上述同理,我们将乔木层盖度和草本层盖度亦作为判别指标,其值不宜太高或太低(由于部分样方不存在灌木层,因此判别原则中不考虑灌木层)。

1.5 相关分析法

利用SPSS双变量相关的皮尔逊系数,计算群落的旅游承载力与不同地理因子之间的关系,寻求关键性的地理因子。其中,地理因子包括海拔、坡度、坡向、坡形以及坡位。具体数据处理方法见文献[30]。

2 结果分析

2.1 各样方的TWINSPAN分类结果

本研究运用TWINSPAN将80个样方划分为8类。在图1中,N代表每一分类的样方数,Di代表第i次划分,“+”、“-”分别代表正负指示指标,数字为指示指标序号。通过计算8类各项指标的平均值(表1),尤其注意关键指示指标“乔木幼苗量”、“乔木萌枝量”和“灌木层盖度”,同时结合群落的旅游承载力临界类型的判断原则,对以下8个类型进行判别：

表1 不同群落类型在各项指标上的平均值Table 1 Average value of different community types on various indicators

图1 群落旅游承载力测算指标的TWINSPAN分类图Fig.1 TWINSPAN classification of the indicators for measuring the tourism carrying capacity of the community指标2：灌木层盖度,Indicator 2:the coverage of shrub layer；指标12：乔木幼苗量,Indicator 12:the quantity of tree seedling；指标13：乔木萌枝量,Indicator 13:the quantity of tree sprout；Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ、Ⅵ、Ⅶ、Ⅷ分别代表群落旅游承载力的不同类型,Ⅰ,Ⅱ,Ⅲ,Ⅳ,Ⅴ,Ⅵ,Ⅶ,Ⅷ represents the different types of community tourism carrying capacity,respectively；方框里面的数字是样方号,The number inside the box is the sample number；TWINSPAN：双向指示种分析,Two-Way Indicator Species Analysis

Ⅰ类属于多幼苗—有灌木型,分别有样方24,33,37,45,62,63。“乔木层盖度”介于45%—90%之间,平均值为78.33%；“灌木层盖度”介于18.75%—46%之间,平均值为30.58%；“草本层盖度”介于57.5%—94%之间,平均值为67%；“乔木层景观重要值”介于0.0288—0.1163之间,平均值为0.0725；“草本层景观重要值”介于0.059—0.1456之间,平均值为0.11；“乔木幼苗量”介于4—27之间,平均值为11.17；“乔木萌枝量”介于3—8之间,平均值为5.17。

Ⅱ类属于少幼苗—有灌木型,包括样方7,9,10,16,19,36,41,65,77,78。“乔木层盖度”介于80%—100%之间,平均值为87.5%；“灌木层盖度”介于15%—96.67%之间,平均值为36.85%；“草本层盖度”介于44%—96.67%之间,平均值为70.57%；“乔木层景观重要值”介于0.0456—0.1896之间,平均值为0.0985；“草本层景观重要值”介于0.0521—0.1407之间,平均值为0.11；“乔木幼苗量”介于1—4之间,平均值为2.2；“乔木萌枝量”介于3—20之间,平均值为9.5。

Ⅲ类属于多幼苗—无灌木型,包括样方14,55,64,79。“乔木层盖度”介于70%—95%之间,平均值为83.75%；“灌木层盖度”均为0；“草本层盖度”介于58.75%—77.5%之间,平均值为67.44%；“乔木层景观重要值”介于0.0786—0.2926之间,平均值为0.1339；“草本层景观重要值”介于0.0607—0.0977之间,平均值为0.0791；“乔木幼苗量”介于7—109之间,平均值为33；“乔木萌枝量”介于3—15之间,平均值为7.75。

Ⅳ类属于少幼苗—无灌木型,有样方8,15,18,28,29,39,42,50,52,53,57,58,66,68,69,74,75。“乔木层盖度”介于60%—100%之间,平均值为85%；“灌木层盖度”均为0；“草本层盖度”介于40%—97.5%之间,平均值为78.91%；“乔木层景观重要值”介于0.0272—0.3132之间,平均值为0.1148；“草本层景观重要值”介于0.0486—0.1913之间,平均值为0.119；“乔木幼苗量”介于2—5之间,平均值为3.53；“乔木萌枝量”介于2—30之间,平均值为13.65。

Ⅴ类属于有萌枝—有灌木型,有样方4,12,17,21,40。“乔木层盖度”介于45%—95%之间,平均值为71%；“灌木层盖度”介于8.75%—45%之间,平均值为20.9%；“草本层盖度”介于37%—92.5%之间,平均值为58.1%；“乔木层景观重要值”介于0.0211—0.1605之间,平均值为0.0757；“草本层景观重要值”介于0.0395—0.113之间,平均值为0.0738；“乔木幼苗量”均为0；“乔木萌枝量”介于1—14之间,平均值为6。

Ⅵ类属于有萌枝—无灌木型,有样方20,23,26,27,35,38,43,44,46,51,72,73。“乔木层盖度”介于60%—95%之间,平均值为82.5%；“灌木层盖度”均为0；“草本层盖度”介于31.25%—98.33%之间,平均值为73.27%；“乔木层景观重要值”介于0.049—0.2583之间,平均值为0.1274；“草本层景观重要值”介于0.0352—0.246之间,平均值为0.1261；“乔木幼苗量”均为0；“乔木萌枝量”介于2—20之间,平均值为8.58。

Ⅶ类属于极少萌枝—有幼苗型,有样方3,25,32,49,54,61,80。“乔木层盖度”介于45%—90%之间,平均值为70.71%；“灌木层盖度”介于0%—38.75%之间,平均值为5.54%；“草本层盖度”介于24%—93.75%之间,平均值为56.56%；“乔木层景观重要值”介于0.0323—0.1245之间,平均值为0.0733；“草本层景观重要值”介于0.0482—0.1672之间,平均值为0.0891；“乔木幼苗量”介于2—69之间,平均值为17.86；“乔木萌枝量”介于0—1之间,平均值为0.14。

Ⅷ类属于无萌枝—无幼苗型,有样方1,2,5,6,11,13,22,30,31,34,47,48,56,59,60,67,70,71,76。“乔木层盖度”介于30%—95%之间,平均值为68.95%；“灌木层盖度”介于0%—85%之间,平均值为10.59%；“草本层盖度”介于6.67%—94.6%之间,平均值为45.52%；“乔木层景观重要值”介于0.0206—0.2561之间,平均值为0.088；“草本层景观重要值”介于0.0112—0.1573之间,平均值为0.0734；“乔木幼苗量”和“乔木萌枝量”均为0。

总体来看,在图1中,从左到右呈现出来一个明显的环境梯度。从第Ⅰ类到第Ⅷ类,“乔木幼苗量”从“多幼苗”转为“少幼苗”,甚至“无幼苗”；“乔木萌枝量”从“有萌枝”转为“极少萌枝”或“无萌枝”,这两个关键指示指标的数量大致呈现一个由多到少的变化趋势。与此同时,乔木层和草本层的景观重要值也表现出由大变小的变化趋势。由此可见,从左到右,各组类型呈现出由生态环境良好区到生态环境较差区的转化趋势。

2.2 各样方的群落旅游承载力测度及其超载情况

首先,基于表1的测度结果,我们可以初步判断,临界类型最可能产生在Ⅰ类、Ⅱ类、Ⅲ类和Ⅳ类“乔木幼苗量”和“乔木萌枝量”不为0的类型之中,再仔细对照判别原则,通过在Ⅰ类、Ⅱ类、Ⅲ类和Ⅳ类中进一步筛选,最终发现,样方8、9、57这3个样方属于临界类型。其次,利用DCA结果(图2),计算所有样方与原点之间的生态距离。由于群落的旅游承载力的临界类型有3个,则取这3个样方的生态距离的平均值作为临界类型与原点之间的生态距离。最后,根据公式(8)计算得到各样方群落的旅游承载力(表2)。

图2 群落的旅游承载力测算指标的DCA排序图 Fig.2 DCA ordination diagram of the indicators for measuring the tourism carrying capacity of the communityⅠ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ、Ⅵ、Ⅶ、Ⅷ,同图1,Same as Fig.1；DCA：除趋势对应分析,Detrended Correspondence Analysis

根据表2,可以看出未超载的样方共计43个,超载的样方有37个,总计超载率为46.25%。

表2 各样方群落的旅游承载力Table 2 Tourism carrying capacity of the community in each sample

续表类型Type样方号Sample number第一轴坐标值The coordinate value of the first axis第二轴坐标值The coordinate value of the second axis与原点之间的生态距离Ecological distance from the origin群落的旅游承载力Tourist carrying capacity of the community超载状况Overload condition5114451152.7645 0.9082 超载3513647143.8923 0.8555 超载3812835132.6989 0.7889 超载4314044146.7515 0.8725 超载4414555155.0806 0.9220 超载4614148148.9463 0.8855 超载2612454135.2479 0.8041 超载2712764142.2146 0.8455 超载7212552135.3846 0.8049 超载7311343120.9049 0.7188 超载Ⅶ类 Type Ⅶ3156124199.2787 1.1848 未超载25173113206.6349 1.2285 未超载32203145249.4674 1.4832 未超载49129159204.7486 1.2173 未超载54144110181.2071 1.0773 未超载61178132221.6032 1.3175 未超载80208149255.8613 1.5212 未超载Ⅷ类 Type Ⅷ153138147.8276 0.8789 超载233033.0000 0.1962 超载58980119.6704 0.7115 超载69486127.4049 0.7575 超载11545778.5175 0.4668 超载13494063.2535 0.3761 超载22716999.0051 0.5886 超载30615179.5110 0.4727 超载318783120.2414 0.7149 超载347382109.7862 0.6527 超载47011.0000 0.0059 超载487666100.6578 0.5984 超载5657119131.9470 0.7845 超载59564974.4110 0.4424 超载60555678.4920 0.4667 超载67686493.3809 0.5552 超载708065103.0776 0.6128 超载710165165.0000 0.9810 超载7647144151.4761 0.9006 超载

结合各超载样方所处的实际位置,可进一步分析超载情况。其中,位于正西方向的超载样方有1,2,4,5,6,9。该样带途经三塔寺(年均游客量近1万)、西沟村(村落周边的商铺总面积约1600 m2)等地,当前该区域已经形成了一定的游客规模与商业规模,不利于群落旅游承载力的恢复与提升。

位于西南方向的超载样方有11,12,13,17,20,21。该样带途经殊像寺(年均游客量约80万人)、新访村(村落周边的商铺总面积约9640 m2)等地。其中,样方13(群落旅游承载力为0.3761)位于殊像寺附近,较大的旅游干扰极大地降低了该样方的群落旅游承载力。

位于西北方向的超载样方有22,23,26,27。该样带途经寿宁寺(年均游客量约0.5万人)和西沟村等地。其中,样方26(群落旅游承载力为0.8041)位于西沟村南边,与商铺较近,受到一定的人为干扰影响,对群落旅游承载力造成一定影响。

位于正北方向的超载样方有30,31,34,35。该样带途经显通寺(年均游客量约150万人)、草地村(村民数量介于1000至1500人之间)等地,受到较大的旅游干扰影响。

位于东北方向的超载样方有38,40,43,44,46。该样带途经集福寺(年均游客量约2万人)、东庄村(附近商铺总面积约4400 m2)等地。其中样方43(群落旅游承载力为0.8725)、44(群落旅游承载力为0.9220)、46(群落旅游承载力为0.8855)都位于光明寺附近,年均接待游客量约0.5万人。样方附近存在较大的旅游干扰,对群落旅游承载力造成一定影响。

位于正东方向的超载样方有47,48,51,56。该样带途经罗睺寺(年均游客量约30万人)、五爷庙(年均游客量约150万人)等地。其中,样方47的群落旅游承载力最低,仅为0.0059,这是由于该样方位于黛螺顶下方的索道旁边,人流量大,旅游活动强烈,致使其生态环境较差,群落旅游承载力极低。

位于正南方向的超载样方有59,60,67,70,71。该样带途经灵峰寺(年均游客量约1万人)、镇海寺(年均游客量约50万人)等地。其中,样方71(群落旅游承载力为0.9810)位于镇海寺南边,附近灌木较多,较大的旅游干扰也影响了其群落旅游承载力。

位于东南方向的超载样方有72,73,76。该样带途经大文殊寺(年均游客量约2万人)、明清街(附近商铺总面积共11100 m2)等地。其中,样方73(群落旅游承载力为0.7188)位于台怀村东北边,附近商铺总计27个,商铺总面积共780 m2,对该样方的群落旅游承载力造成较大影响。

总体而言,超载的样方主要分布在索道、主要寺庙和部分村落附近。这些地方承载着五台山景区主要的交通、餐饮、购物及游览等功能,是游客与当地社区村民的主要集中区域,继而对附近植被群落的旅游承载力造成一定程度的负面效应。

2.3 各样方群落旅游承载力与地理因子的相关分析

利用SPSS双变量相关的皮尔逊系数,计算群落的旅游承载力与各地理因子之间的相关性。由表3可知,群落的旅游承载力除与坡形呈显著正相关外,与海拔、坡度、坡位等也呈正相关关系,说明随着海拔升高、坡形愈凸,坡度愈陡,坡位越趋向于上坡,植被的旅游承载力有增大的趋势。究其原因,主要是因为人为活动多分布在海拔较低、坡形较平或坡度较缓的地方,而海拔越高、坡形越凸等自然条件较为恶劣的地方,游客较少涉足,因此受到旅游人为干扰较少,植被的旅游承载力较高。此外,群落的旅游承载力还与坡向呈显著负相关,可见随着坡向越向南,群落的旅游承载力有减小的趋势。

表3 群落的旅游承载力与地理因子的相关分析Table 3 Correlation analysis between the tourism carrying capacity of the community and geographical factors

3 结论与讨论

本研究的主要结论如下：

(1)根据TWINSPAN分类结果,将80个样方分为8种类型,即多幼苗—有灌木型、少幼苗—有灌木型、多幼苗—无灌木型、少幼苗—无灌木型、有萌枝—有灌木型、有萌枝—无灌木型、极少萌枝—有幼苗型以及无萌枝—无幼苗型。在TWINSPAN分类图中,从左到右,各组类型由生态环境良好区到生态环境较差区递变,同时各类指标值也发生相应的变化。其中,从左到右,“乔木幼苗量”与“乔木萌枝量”这两个关键指示指标的数量不断减少,“乔木层景观重要值”和“草本层景观重要值”也呈现出由大变小的变化趋势。

(2)基于临界类型的判断原则,筛选出符合临界类型的样方为8,9,57。结合DCA的结果和群落旅游承载力的测算方法,计算得到80个样方的群落旅游承载力及其超载情况。其中,未超载的样方共计43个,超载的样方共计37个,总计超载率为46.25%。

(3)根据超载样方的实际位置与周边情况,可以发现：寺庙与村落周边的旅游人为干扰较强,对群落的旅游承载力有较大的影响。其中,寺庙周边的旅游干扰对群落的旅游承载力影响更大、更显著,而且寺庙接待的游客规模越大,其对群落的旅游承载力影响越严重。另外,索道和马道等交通基础设施也会降低附近植被群落的旅游承载力。

(4)皮尔逊相关分析的结果显示,海拔、坡度、坡位、坡形、坡向都是影响群落旅游承载力的重要地理因子。其中,坡形与群落旅游承载力呈显著正相关,坡向与群落旅游承载力呈显著负相关,其余地理因子与群落旅游承载力呈正相关关系。说明随着海拔升高、坡形愈凸,坡度愈陡,坡位越趋向于上坡,植被的旅游承载力有增大的趋势；随着坡向越向南,群落的旅游承载力有减小的趋势。

迄今为止,旅游环境承载力是旅游学界的一个争论最多的热点领域。正确地认识和把握旅游环境承载力的内涵和应用,对于旅游生态学发展有着重要的指导意义。本文基于旅游、生态等学科的理论基础,首次对群落的旅游承载力的概念进行了界定,并从群落垂直结构、群落水平结构、生活型比例、群落更新能力等方面构建了群落旅游承载力评价的指标体系。在此基础上,借助TWINSPAN与DCA方法把不同群落类型的生态信息综合起来,构建了群落旅游承载力的测算模型。

与以往旅游承载力的研究相比,本文的研究路径是基于旅游干扰对植被群落影响的前提下,从群落的生态功能及其指示特征的角度,来构建和研究不同群落类型的旅游承载力。这种研究不同于其他学者从游客心理、经济、社会、空间等方面开展的研究[2,18,31—32],而是从整个景区最为敏感、最有生机的生态要素来考量,弥补了已有研究中未考虑植被群落旅游承载力的空白[15]。与此同时,本文提供了基于生态距离的群落旅游承载力的测量模型,可以将各种生态特征指标和因子结合起来,为后续衡量和监测群落的旅游生态风险提供了一个测评标准。

此外,文章还探讨了群落旅游承载力的超载情况,并结合群落旅游承载力与各类地理因子的生态关系,最终识别出影响群落旅游承载力的主要干扰区域和关键地理因子,这不仅在理论上丰富了植被旅游承载力的研究内容与深度,在实践上也为后续景区的生态管理提供了有效的参考依据。可以说,上述的研究路径与测算方法是本研究区别于其他研究的优势所在。

值得注意的是,本研究是基于五台山实际情况,结合以往研究经验,建立了群落旅游承载力的指标体系,仅适用于温带山地型景区。未来可以结合不同的生境类型,构建更丰富的评价指标,以完善和优化群落旅游承载力的指标体系。另外,对于植被旅游承载力的研究还可以从种群、生境等相关角度来探讨。