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中国生态旅游 >

2021 , Vol. 11 >Issue 4: 567 - 584

DOI: https://doi.org/10.12342/zgstly.20210027

海洋海岸与海岛旅游

旅游型海岛社会-生态系统脆弱性特征及影响机制——以长海县为例

  • 赵娜 , 1, 2 ,
  • 王辉 , 1, * ,
  • 王亮 1 ,
  • 郑小玲 1 ,
  • 彭霞 1
展开
  • 1.辽宁师范大学地理科学学院,大连 116029
  • 2.呼伦贝尔职业技术学院,呼伦贝尔 021000
* 王辉（1975-）,女,博士后,教授,博士生导师,主要研究方向为旅游地理,经济地理和国家公园。E-mail:

赵娜（1988-）,女,博士生,讲师,主要研究方向为海岛旅游和旅游开发与管理。E-mail:

收稿日期: 2021-03-19

  修回日期: 2021-06-04

  网络出版日期: 2021-11-09

基金资助

国家自然科学基金项目(41771159)

辽宁师范大学高端培育项目(GD19L004)

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版权所有,未经授权,不得转载、摘编本刊文章,不得使用本刊的版式设计。
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The vulnerability characteristics of the tourism-type island Social-Ecological System (SES) and its influence mechanism: A case of Changhai County

  • ZHAO Na , 1, 2 ,
  • WANG Hui , 1, * ,
  • WANG Liang 1 ,
  • ZHENG XiaoLing 1 ,
  • PENG Xia 1
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  • 1. School of Geography, Liaoning Normal University, Dalian 116029, China
  • 2. Hulunber Vocational and Technical College, Hulunber 021000, China
* WANG Hui. E-mail:

Received date: 2021-03-19

  Revised date: 2021-06-04

  Online published: 2021-11-09

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Copyright reserved © 2021
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摘要

海岛是海陆相互作用的敏感地带,推进海岛可持续发展是海洋强国战略实施的内在要求。本文基于脆弱性研究框架,运用组合权重法、集对分析法和障碍度模型,对长海县2009—2018年社会-生态系统脆弱性特征及其影响机制进行分析。结果为：（1）综合脆弱性沿着“W”型演化,暴露性、敏感性和适应性分别呈“W”型、“M”型和“N”型趋势。（2）从“暴露性-敏感性-适应性”视角对致脆结构分析得出敏感性和适应性对于综合脆弱性贡献度相对较大,脆弱性和暴露性的趋势走向较为相似。（3）通过对敏感性耦合结构分析得出,生态-经济系统耦合承载力高于其他2个系统组合,需重点关注生态-社会-经济复合系统承载能力。（4）通过对适应性调控结构分析得出,今后适应性资本投资可参照2012年调控结构进行调整。（5）通过对影响脆弱性等级关键性因子演化机制分析得出,严格控制脆弱性持续障碍因子,重点发展“降脆”助推因子,降低“降脆”障碍因子阻力,促进海岛可持续发展。

关键词： 脆弱性; 社会-生态系统; 旅游型海岛社会-生态系统; 影响机制; 长海县

本文引用格式

赵娜 , 王辉 , 王亮 , 郑小玲 , 彭霞 . 旅游型海岛社会-生态系统脆弱性特征及影响机制——以长海县为例[J]. 中国生态旅游, 2021 , 11(4) : 567 -584 . DOI: 10.12342/zgstly.20210027

Abstract

Islands are sensitive areas where sea and land interact. Correctly handling the contradiction between human and land on islands and promoting the sustainable development of islands are the ultimate goals of the construction of ecological civilization and the implementation of national marine power strategy. Framed by vulnerability, this paper used combined weight method, set pair analysis method, and obstacle degree model to analyze the Social-Ecological System (SES) vulnerability characteristics and the evolution mechanism of its influencing factors in Changhai County from 2009 to 2018. The results are: (1) Comprehensive vulnerability and exposure followed the trend of "W" shape, sensitivity followed the trend of "M" shape, and adaptability followed the trend of "N" shape. (2) From the perspective of "exposure-sensitivity-adaptability," the analysis on the fragile structure showed that the sensitivity and adaptability of the regulation should be the focus, as well as monitoring the exposure index level. (3) Analysis of the sensitive coupling structure showed that Changhai County government should not only control the threshold of a single system, but also focus on the carrying capacity of the composite system. (4) Analysis of the adaptive control structure demonstrated that future capital investment on adaptation can be adjusted with reference to the 2012 control structure. (5) Analysis of the evolution mechanism of the key factors influencing vulnerability level showed that the continuous barrier factors of vulnerability should be strictly controlled, and the "fragility reduction" boosting factors should be developed to reduce the resistance of the "fragility reduction" barrier factors and promote the sustainable development of islands.

Key words： vulnerability; social-ecological system (SES); tourism-type island social-ecological system; Changhai County; influencing factors

习近平总书记指出：“绿色发展,就其要义来讲,是要解决好人与自然和谐共生问题”。基于人地关系地域系统理论及绿色发展基本理念,人与自然和谐共生的实质就是处理好自然、生态、经济、社会、人文等诸多系统关系[1]。Ostrom提出的社会-生态系统可持续发展框架模型为解决此问题提供理论指导[2],学术界掀起了社会-生态系统理论与实践探索的研究热潮[3,4,5]。社会-生态系统（Socio-Ecological Systems, SES）由资源、资源单位、治理系统、用户4个子系统及其相互作用组成[2],具有不同于社会系统或生态系统的结构和功能,是典型的复杂适应性系统,不可预期、自组织、多稳态、阈值效应、历史依赖是其主要特征[6],在这个系统里任何一个要素的变化都会引起其他要素的连锁反应,从而使系统状态发生突变[7]。海岛作为人类开发海洋资源的战略“桥头堡”及第二海洋经济区,是“人海耦合系统”中的重要组成部分[8]。海岛社会-生态系统可被看作是由海岛社会子系统、生态子系统、外部关联生态系统和外部的经济、社会、政治与文化背景4个部分组成的相互关联、相互影响的复杂耦合系统[9],其中社会子系统包括岛民、旅游者、海岛企业、政府等海岛开发利用者和管理者,生态子系统主要包括海岛资源和环境2个要素[10]。海岛社会和生态两个内部子系统并不是简单的此消彼长关系,而是在陆岛经济、社会、政治、文化和生态大环境背景影响下,存在着非线性、环形反馈、时滞、遗传效应和异质性等相互关联、互动反馈的作用关系[11]。在复杂耦合系统长期影响下,海岛已成为海陆相互作用敏感地带,社会-生态系统脆弱属性日益显著[12]。
脆弱性研究已成为应对全球环境变化及推动全球可持续发展的热点问题和重要分析工具[13,14],IHDP,IGBP,IPCC等国际性科学计划和组织已将其视为重要研究对象[15,16]。脆弱性概念起源于生态领域自然灾害和气候变化研究[17],在IPCC报告（2001）中,脆弱性被定义为系统易受或没有能力应对气候变化的扰动,包括变率和极端事件而产生不利影响的程度,是气候变异特征、变化幅度和速率以及系统敏感性和适应能力的函数[18]。随着研究的深入,脆弱性内涵中的“暴露性-敏感性-适应性”研究框架被运用到经济学、社会学、环境科学、可持续发展科学等多种学科领域[19,20],由单一自然系统拓展到人-地、人-海等各类耦合系统中[21]。学术界也已将不同区域在自然-社会系统作用下的脆弱性研究视为可持续性科学的7个关键问题之一[22]。
中国海岛依托适宜气候条件,丰富旅游资源和深厚文化底蕴,开展了大规模旅游开发,普陀山岛、南麓岛、长岛、长山群岛等已成为热门旅游型海岛。随着旅游流介入,旅游业发展带来了经济增长、社会就业与生态改善等多维度的综合效益,同时也给海岛社会发展、经济结构和生态环境带来了诸多不可逆的脆弱性影响,加剧了海岛人地矛盾,影响海岛人地协调。国内对海岛脆弱性研究主要集中在生态环境[23,24,25]和经济体[26]单一系统脆弱性等方面,针对旅游型海岛社会-生态系统脆弱性的相关研究相对较少,正确处理好海岛人地关系及推进海岛可持续发展是生态文明建设和海洋强国战略实施的内在要求,并且具有重要的实践价值。因此,本文基于脆弱性研究框架,选取具有代表性的旅游型海岛,从外界干扰,尤其是旅游活动加剧海岛社会-生态系统脆弱性的视角出发,尝试构建旅游型海岛社会-生态系统脆弱性指标评价体系,运用集对分析法对研究区2009—2018年社会-生态系统脆弱性进行定量测度,重点分析研究框架系统层和综合脆弱性动态演变特征和内部结构特征,运用障碍度模型揭示演变特征影响因素,并解析其影响因素演变过程,为降低旅游型海岛脆弱性、实现海岛可持续发展提供参考借鉴。

1 研究区概况

长海县隶属于辽宁省大连市,位于辽东半岛东侧的黄海北部海域,是东北地区唯一海岛县和中国唯一的海岛边境县。全县由252个海岛组成,陆域面积142 km2,海域面积10 324 km2,海岸线长359 km,辖大长山岛、小长山岛、广鹿岛、獐子岛、海洋岛5个镇（图1）。长海县海岛位于中纬度地带,属暖温带半湿润季风性气候,受大陆和海洋双重气候影响,蕴藏着丰富的自然资源和人文景观,依托独特的旅游资源和渔业资源,海岛构建了全方位、宽领域、多层次的对外开放格局,始终围绕着国际旅游胜地、国家级海洋公园和现代海洋牧场建设,海岛经济平稳健康运行,社会事业全面进步,人民生活持续改善。但是,长海县海岛在发展的同时,社会-生态系统脆弱性日益凸显,主要表现为海岛本地居民流失严重,外来人口流入的主要目的是利用海岛资源获取利润,而忽略了海岛生态环境建设和本土文化的传承,岛民与游客关系不融洽,进一步加大了长海县海岛社会系统脆弱性。大量游客登岛后,岛民看到商机,放下渔网和技术全民搞旅游,海岛对于旅游产业和第三产业的过度依赖,不合理的产业结构加剧海岛经济系统脆弱性。在调研中发现,海岛污水四处漫溢,垃圾随意堆放、淡水资源严重不足以及海水倒灌现象严重,均表现为海岛生态系统日益脆弱。
图1 研究区域示意图

Fig. 1 Study area

2 研究方法

2.1 数据来源与处理

数据主要来源于2009—2018年《长海县统计年鉴》《长海县年鉴》《大连市统计年鉴》以及各年份长海县国民经济和社会发展统计公报,部分缺失数据通过相邻年份差值法得出。本文选取极差标准化方法对原始数据进行处理[27]。

2.2 指标体系及权重

基于脆弱性“暴露性社会-敏感性社会-适应性”研究框架,本文将旅游型海岛社会-生态系统脆弱性定义为：海岛社会-生态系统在自然、社会和旅游因素扰动下所表现出的敏感程度及适应能力,可以看作是海岛面对外部扰动的暴露性、敏感性和适应性3种关键要素共同作用的结果。依据上述研究框架,并参考其他旅游地社会-生态系统脆弱性评价研究成果[28,29,30,31],从长海县海岛地方特色出发,构建了涵盖社会系统、经济系统及生态系统脆弱性37项指标。从海岛全局出发,选取了4项具有代表性的暴露性指标;海岛社会-生态系统敏感性主要来自社会、经济和生态亚系统的各项关键因子,选取了19项指标;从资源、资源单位、治理系统、用户4个子系统完整性考虑,本文选取自然资本、人力资本、岛民生计资本和政府保障资本14项指标（表1）。
表1 长海县社会-生态系统脆弱性评价指标体系及权重

Tab. 1 Evaluation index system and weight of the vulnerability of the SES in Changhai County

系统层 准则层 指标层及单位 指标释义与影响性质 权重
熵值法 AHP法 合成法
暴露性 受灾养殖面积比例E1（%） 衡量海岛自然灾害影响（+） 0.0892 0.0620 0.0882
工业总产值占GDP比重E2（%） 衡量海岛第二产业的压力（+） 0.0155 0.0178 0.0197
人口老龄化指数E3 衡量海岛社会活力（+） 0.0227 0.0051 0.0128
自然保护区面积占比E4（%） 衡量海岛生态系统本底（-） 0.1702 0.0236 0.0752
敏感性 社会
亚系统		 游客密度S1（人次/km2） 衡量海岛游客压力（+） 0.0204 0.0310 0.0298
旅游者与当地居民比S2 衡量海岛人口结构（+） 0.0195 0.0144 0.0199
海岛从业人数S3（人） 衡量海岛社会稳定情况（-） 0.0161 0.0120 0.0165
海岛外来流动人口S4（人） 衡量海岛人口压力（+） 0.0298 0.0036 0.0123
城市化率S5（%） 衡量海岛城镇化进程（+） 0.0610 0.0058 0.0223
经济
亚系统		 旅游总收入占GDP比重S6（%） 衡量海岛旅游依存度（+） 0.0154 0.0365 0.0281
第三产业占GDP比重S7（%） 衡量海岛第三产业依存度（+） 0.0156 0.0568 0.0353
渔家乐收入占比S8（%） 衡量海岛旅游经济来源（+） 0.0155 0.0160 0.0187
旅游业拉动力S9 衡量旅游对其他产业的拉动作用（-） 0.0133 0.0097 0.0135
生计多样性指数S10 衡量海岛岛民谋生手段是否多样化（-） 0.0340 0.0066 0.0178
生态
亚系统		 污水年排放量S11（t） 衡量废水对海岛生态环境的影响（+） 0.0351 0.0824 0.0638
SO2排放量S12（t） 衡量SO2对海岛生态环境的影响（+） 0.0111 0.0276 0.0207
农药施用强度S13（kg/hm2） 衡量农药对海岛生态环境的影响（+） 0.0226 0.0112 0.0189
化肥施用强度S14（kg/hm2） 衡量化肥对海岛生态环境的影响（+） 0.0181 0.0127 0.0180
空气污染指数S15（t/m2） 衡量海岛空气质量（+） 0.0132 0.0426 0.0281
森林覆盖率S16（%） 衡量海岛森林条件（-） 0.0195 0.0750 0.0453
噪声水平S17（分贝） 衡量海岛噪声污染程度（+） 0.0150 0.0071 0.0122
万元GDP电耗S18 (kW·h/元） 衡量海岛用电量（+） 0.0325 0.0203 0.0305
海水溶解氧值均值S19（mg/L） 衡量海岛水质条件（-） 0.0085 0.0758 0.0301
适应性 自然
资本		 环保支出比例A1（%） 衡量海岛生态环境保护力度（-） 0.0126 0.1209 0.0462
城镇生活污水处理率A2（%） 衡量海岛污水处理情况（-） 0.0286 0.0496 0.0447
人均占有绿地面积A3（m2） 衡量海岛生态环境重视程度（-） 0.0100 0.0175 0.0157
生活用水供水量A4（t） 衡量海岛自然资源供应情况（-） 0.0117 0.0114 0.0137
人力
资本		 教育科技文化支出占财政支出比重A5（%） 衡量海岛社会财政支出力度（-） 0.0420 0.0205 0.0348
第三产业从业人数比重A6（%） 衡量海岛社会劳动力人数（-） 0.0128 0.0041 0.0086
生计
资本		 人均GDP A7（元/人） 衡量海岛经济支撑力（-） 0.0269 0.0434 0.0405
居民人均可支配收入A8（元） 衡量海岛居民可支配收入水平（-） 0.0211 0.0248 0.0271
金融机构存款余额A9（元） 衡量海岛居民社会储蓄情况（-） 0.0179 0.0095 0.0155
保障
资本
地方财政总收入A10（万元） 衡量海岛政府经济实力（-） 0.0313 0.0206 0.0301
社会保障就业支出比例A11（%） 衡量海岛社会福利水平（-） 0.0128 0.0026 0.0068
千人拥有医疗床位数A12（床） 衡量海岛医疗卫生条件（-） 0.0110 0.0015 0.0048
实际利用外资占 GDP 比重A13（%） 衡量海岛对外开放程度（-） 0.0291 0.0067 0.0166
固定资产投资额A14（万元） 衡量海岛社会再生资本推动力（-） 0.0184 0.0114 0.0172
为了使指标赋权更具科学性,本文采用客观熵值法（Entropy Value Method, EVM）与主观层次分析法（Analytic Hierarchy Process, AHP）相结合的主客观组合赋权法来确定指标权重,具体计算过程见参考文献[32],结果见表1。

2.3 脆弱性评价模型

集对分析法（Set Pair Analysis, SPA）是一种新型的用于处理不确定性问题的系统理论方法,已广泛应用于评价和预测等研究领域[33]。海岛社会-生态系统是一个多变量相互作用的复杂系统,各类因子的影响方向、性质、速率和规律具有不确定性[31],根据集对分析法思想[34],本文用相对贴近度表示长海县社会-生态系统的暴露性指数、敏感性指数、适应性指数和脆弱性指数,具体模型、公式等参见参考文献[35,36]。

2.4 脆弱性等级

为进一步揭示不同年份脆弱性水平差异程度,本文借鉴城市脆弱性[37,38]、人口健康脆弱性[39,40]等级划分相关研究成果,结合区域具体特征,采用标准差分级法,利用各指数平均值AVG和标准差STD将脆弱性及系统层指标划分为低度、中度、较高度和高度4个等级,结果见表2。
表2 长海县社会-生态系统脆弱性评价等级划分

Tab. 2 Classification of the vulnerability evaluation of the SES in Changhai County

等级 暴露性 敏感性 适应性 脆弱性
低度（0,AVG-STD） （0,0.2686） （0,0.4795） （0,0.4738） （0,0.4611）
中度（AVG-STD,AVG） （0.2686,0.4005） （0.4795,0.5095） （0.4738,0.5335） （0.4611,0.4821）
较高度（AVG,AVG+STD） （0.4005,0.5324） （0.5095,0.5396） （0.5335,0.5933） （0.4821,0.5030）
高度（AVG+STD,1） （0.5324,1） （0.5396,1） （0.5933,1） （0.5030,1）

2.5 障碍度模型

本文在海岛社会-生态系统脆弱性评价基础上,运用障碍度模型分析不同级别脆弱性影响因素及其影响程度的差异性,找出影响脆弱性等级关键性因子,为“降脆”提供路径指引。障碍度模型计算公式为[41]：
A i = w i x i / ∑ i = 1 n w i x i
式中,障碍度 A i是第i项指标对脆弱性影响程度, w i为第i项指标的权重系数（表1）, x i为第i项指标标准化值。

3 结果与分析

3.1 社会-生态系统脆弱性演变时序特征

根据组合赋权法确定的各指标权重及脆弱性评价模型,测算出长海县2009—2018年社会-生态系统的暴露性指数、敏感性指数、适应性指数及综合脆弱性指数,结果见图2。
图2 长海县社会-生态系统综合脆弱性及系统层指标变化趋势

Fig. 2 The comprehensive vulnerability of the SES and the trend of system-level indicator changes in Changhai County

3.1.1 暴露性动态演化特征
图2呈现出长海县社会-生态系统受外部扰动影响的潜在损失沿着“W”型演化,变异系数为0.3294,与其他指数相比,变化幅度最大,暴露性指数由2009年0.4168上升至2018年0.7116,年均递增6.12%。2014年长海县海洋牧场所在的獐子岛出现“北黄海冷水团”现象,深海底虾夷扇贝养殖深受其害,受灾养殖面积比例高达20.08%,导致其暴露性指数猛涨到0.6157;2016年受灾养殖面积及其工业产值均处在较低水平,暴露性指数为最小值0.2730;2018年长海县自然保护区面积以72.9%速率大幅度减少,暴露性指数0.7116占据最大值位置。
3.1.2 敏感性动态演化特征
长海县社会-生态系统承受外部扰动的阈值以“M”型趋势演化,变异系数仅为0.0590,相较于暴露性和适应性趋势变化最为稳定,敏感性指数以年均1.99%幅度从2009年0.4536增加至2018年0.5419（图2）。2009年长海县局部正式对外开放,外界各因素对长海县社会-生态系统影响程度较低,仅为0.4536（最小值）;随着海岛旅游业开发强度增大,海岛各系统承受外部扰动的阈值不断下降,敏感性随之不断提高,2017年各系统综合敏感性指数上升为最大值0.5494。通过相关性分析得出,经济系统最易受到干扰（0.9028）,其次为生态系统（0.8435）,社会系统结构稳定性最强（0.5419）。
长海县社会系统敏感性指数以年均3.57%的速率由2009年最小值0.4102上升至2018年最大值0.5623,沿着“N”型趋势演化,变异系数为0.0896,变化较为稳定（图3）。2009年长海县国际旅游胜地和现代海洋牧场建设还在规划筹备中,上岛旅游人数较少,游客压力较小,游客密度仅为6 357.36人次/km2,海岛人口结构相对稳定,游客与当地居民比例为12:1,现阶段海岛还未全部正式对外开放,岛民“走出去”和外来人口“走进来”势头还未凸显,海岛社会较为稳定,从业人数高达54 134人,海岛人口压力较小,外来流动人口数仅为17 345人,2009年整体社会系统结构稳定性最高。2013年海岛游客人数、外来流动人口数及城市人口数相比2012年均有大幅度下降,城市化率处于最低水平,社会系统敏感指数下降到0.4346 。十年来海岛旅游配套服务设施不断完善,旅游品质逐步提升,海岛游客密度9 363.56人次/km2,旅居比为18:1,海岛城镇化进程加快,城市化水平发展到71.82%,2018年海岛社会系统受外部影响最大。
图3 长海县社会-生态系统敏感性内部子系统指标变化趋势

Fig. 3 Changes of the sub-SES sensitivity indexes in Changhai County

长海县经济系统敏感性指数变异系数为0.0734,大致呈“直线”型趋势稳步演化,由2009年0.4368增加至2018年0.5589,年均增长率为2.78%（图3）。2009年海岛渔业及相关的第二产业仍是其支柱性产业,旅游依存度、第三产业依存度及海岛“渔家乐”发展,这些与经济系统敏感性正相关的指标都处于下限水平,尤其第三产业仅占生产总值的19.62%,而与经济系统敏感性负相关的旅游业拉动力、生计多样性指数均处于较高水平,综合结果2009年长海县经济系统敏感指数最小。2017年海岛生产总值对于旅游依存度和第三产业依存度均处于较高水平,旅游总收入和第三产业占GDP比重分别为13.51%和39.31%,此阶段经济系统结构稳定性最差。
长海县生态系统敏感性指数由2009年0.4773沿着波动上涨趋势增加至2018年0.5266,年均增长率为1.10%,变异系数为0.0706,相较社会系统和经济系统结构变化幅度最小,最小值和最大值分别出现在2010年和2013年（图3）。海岛污水处理问题和森林覆盖率问题一直是海岛生态环境最重要的2项指标,2010年海岛生态系统污水年排放量为38万吨,森林覆盖率达到48.19%,海岛生态系统受外部影响最小。2013年海岛环境污染问题不断加剧,废水、SO2、农药、化肥、噪声等影响生态系统稳定性的指标均处于较高值,而对生态环境有调节作用的森林覆盖率指标仅有45.25%,因此,本阶段海岛生态系统结构稳定性最差。
3.1.3 适应性动态演化特征
长海县社会-生态系统应对外部扰动的能力以及从扰动中恢复的能力以“N”型趋势演化,变异系数为0.1120,趋势变化较为稳定,适应性指数以年均3.18%幅度从2009年0.4146上升至2018年0.5494（图2）。2009年长海县岛民应对风险自适应性以及政府对于消除或缓解风险的计划性适应程度都处于萌芽状态,适应性指数最小。经过5年探索性发展,政府提出以海岛生态环境效应促进当地社会经济发展,2014年社会-生态系统适应指数发展到0.6373（最大值）。通过线性回归分析可知,自然资本、人力资本、生计资本和保障资本每增加一个单位,适应性相应分别增加0.3752、0.1234、0.2666和0.2364个单位。
3.1.4 综合脆弱性动态演化特征
长海县社会-生态系统面对外部扰动的暴露性、敏感性和适应性3种关键要素的共同作用的结果以“W”型趋势演化,变异系数仅为0.0435,总体上变化稳定,综合脆弱性性指数以年均0.81%幅度从2009年0.4931增加至2018年0.5304（图2）。2009—2012年,系统综合脆弱性指数呈现出波动下降趋势,2012年下降到最小值0.4534,具体而言,此阶段系统暴露性指数下降了17.59%,敏感性指数上涨了9.87%,而适应性指数出现了大幅度上涨的趋势,上涨率为38.73%,较高水平的适应性和暴露性下降抵消了增长的敏感性所带来的压力,从而导致此阶段脆弱性下降。2012—2018年系统综合脆弱性指数呈现出显著波动上涨趋势,2018年达到了峰值0.5304,主要是暴露性指数以一倍多的速度上涨到最大值,敏感性指数上涨了8.73%,适应性指数下降了4.48%,加剧了此阶段脆弱性的上涨。

3.2 社会-生态系统脆弱性演变结构特征

3.2.1 综合脆弱性结构特征
本文以系统层“暴露性-敏感性-适应性”单一指数占比或两个指数占比之和达70%为标准,将长海县海岛社会-生态系统综合脆弱性结构分为以下类型：暴露型（E型）、敏感型（S型）、适应型（A型）、暴露-适应型（AE型）、敏感-适应型（SA型）、暴露-敏感型（ES型）以及均衡型（EAS型）[42]。从图4可以清晰看出2009年暴露性、敏感性和适应性三者相抗衡,属于均衡脆弱EAS型;2010—2013年暴露性占比降低,致脆类型开始转向SA型,并且SA协调发展度由0.6444提升至0.7064;2014年暴露性地位凸显出来,与适应性共同作用,形成AE型;2015—2017年暴露性占比再次降低,致脆类型又转向SA型,但是SA协调发展度由0.6901下降至0.6895;2018年暴露性力量反超敏感性和适应性,与敏感性（ES型）和适应性（AE型）任意组合,是此阶段的2种致脆类型,但是从协调发展度来看,ES型是主要致脆类型（0.6084>0.5141）。图4呈现出敏感性和适应性对于综合脆弱性贡献度相对较大,但是综合脆弱性和暴露性水平等级趋势走向较为相似,两者重合度高达60%,敏感性-脆弱性、适应性-脆弱性等级水平重合度均为30%。通过脆弱性类型和发展趋势分析得出,要重点调控敏感性和适应性,重点监视暴露性指数水平等级,下面重点分析敏感性和适应性内部结构。
图4 长海县社会-生态系统脆弱性系统层致脆结构

注：圆形从小到大依次为低度、中度、较高度和高度脆弱性,蓝色由浅入深依次为中度、较高度和高度暴露性,绿色由浅入深依次为低度、中度、较高度和高度敏感性,黄色由浅入深依次为低度、中度、较高度和高度适应性。

Fig. 4 Fragile structure of the SES in Changhai County

3.2.2 敏感性结构特征
社会-生态系统脆弱性的实质是外部通过扰动敏感性内部子系统结构,致使综合脆弱性放大或缩小。本文通过分析敏感性内部社会亚系统、经济亚系统和生态亚系统两元和三元协调发展度时序演变特征,来揭示不同阶段致敏原因[43],结果见表3。从二元结构分析得出：（1）生态-经济亚系统敏感性协调发展度高于其他两个系统组合,2009—2013年处于持续上涨状态,从2009年最小值上涨到2013年最大值0.7012,此阶段长海县对外开放后经济快速发展,生态环境破坏严重,污水、二氧化硫排放量持续增加,噪音污染影响较大,海水质量降低,都是其主要原因;2013—2016年二者协调度下降,主要是因为岛民通过几年摸索,谋生手段多样性指数提高,环保意识增强,污水和二氧化硫排放量得到控制,农药使用强度降低,森林覆盖率提升,海水质量提高;2016—2018年二者协调度波动上涨,归因于海岛游客数量增多,外界对于生态和经济系统的干扰程度提高。（2）社会-生态亚系统协调发展度略低于生态-经济亚系统,高于社会-经济亚系统,由2009年最小值0.5987上涨到2014年最大值0.6523,主要是因为海岛旅游不仅加剧海岛生态环境敏感性,同时也改变了海岛旅居比、从业人数等社会系统结构;2014—2016年二者协调度呈现降低趋势,原因在于海岛外来人口减少,海岛社会状况愈加稳定,同时空气质量和海水质量得到提升;2016—2018年二者协调度趋向上涨,则是因为海岛游客密度、旅居比和城市化率升高带来了一系列环境问题及城市病。（3）社会-经济系统协调发展度低于其他2种系统组合,2009—2012年游客数量和旅游收入增加,致使社会亚系统和经济亚系统愈加敏感,二者协调度持续升高;2012—2013年游客数量和外来人口数减少,城市化率降低,旅游收入比例降低,反而旅游对于相关产业的拉动力提高了,因此二者协调度趋向于下降;2013—2018年二者协调度持续走高,原因与下降阶段相反。从三元结构分析得出,社会-经济-生态系统整体协调度由2009年最小值上升至2018年0.7336,年均增长率为0.89%。通过以上敏感性结构特征分析得出,长海县政府制定政策不仅要控制单一系统阈值,重点要关注复合系统承载能力,尤其是生态-经济系统、生态-社会系统、生态-社会-经济系统耦合承载力。
表3 长海县社会-生态系统敏感性内部子系统协调发展度（2009—2018年）

Tab. 3 Coordinated development level of internal indicators of SES sensitivity in Changhai County (2009-2018)

年份 社会-经济 生态-经济 社会-生态 社会-经济-生态
2009 0.3877 0.6398 0.5987 0.6774
2010 0.4033 0.6417 0.5992 0.6831
2011 0.4173 0.6514 0.6099 0.6966
2012 0.4295 0.6545 0.6108 0.7021
2013 0.4175 0.7012 0.6473 0.7359
2014 0.4238 0.7009 0.6523 0.7401
2015 0.4300 0.6790 0.6277 0.7209
2016 0.4366 0.6637 0.6143 0.7100
2017 0.4419 0.6962 0.6484 0.7417
2018 0.4438 0.6852 0.6401 0.7336
3.2.3 适应性结构特征
适应性是行为主体改变社会-生态系统暴露性和敏感性,进而降低脆弱性的关键。自然资本（N）、人力资本（H）、生计资本（L）和保障资本（S）这4种资本投入均衡发展是理想的适应性状态,在现实中,岛民自身和政府调控是具有倾向性的,本文通过计算雷达图四至点构成的面积值分析调控范围,测算出雷达图四至点对角线形成的4种三角形的面积值,面积最大者为主导适应性结构,并结合最大面积值占比,分析适应性结构均衡性。图5(a)中SNHL四至点构成的面积为0.3766,2009年适应性调控范围较小,保障-自然-人力资本结构是主导适应性结构,但是S△SNH占总面积55.17%,调控均衡度良好;图5(b)中SNHL四至点构成的面积为0.4754,2010年调控面积有所扩大,生计-人力-自然是其主导适应性结构,△LHN面积占比53.18%,结构均衡性最好;图5(c)中SNHL四至点构成的面积为0.5701,调控面积进一步扩大,2011年主导适应性结构是保障-生计-人力,△SFH面积占比54.21%,结构均衡性良好;图5(d)中2012年SNHL四至点构成的面积为0.6898,调控范围扩大20.99%,生计-保障-自然是主导适应性结构,S△LSN占比53.98%,结构均衡性较理想;图5(e)中2013和2014年适应性结构较为相似,同属于生计-保障-自然主导适应性结构,2014年调控范围为0.8148,比2013年（0.7470）略大些,结构均衡性一般;图5(f)中SNHL四至点构成的面积为0.6839,调控范围缩减了16.06%,2015年主导适应性结构是保障-生计-人力,△SLH面积占比58.39%,结构均衡性较差;图5(g)中SNHL四至点构成的面积为0.5185,调控范围持续减少,2016年主导适应性结构是保障-生计-人力,S△SLH占比61.50%,结构均衡性持续下降;图5(h)中SNHL四至点构成的面积为0.4724,调控范围进一步缩小,2017年主导适应性结构是保障-生计-人力,S△SLH占比59.16%,结构均衡性较差;图5(i)中SNHL四至点构成的面积为0.5952,调控范围扩大了26%,2018年生计-人力-自然是其主导适应性结构,△LHN面积占比64.38%,结构均衡性最差。通过以上综合分析得出2012年生计-保障-自然适应性调控结构是最理想的结构形式,调控范围和结构均衡性都处于良好状态,因此,今后适应性资本投资可参照2012年的调控结构进行调整。
图5 长海县社会-生态系统适应性调控结构（2009—2018年）

Fig. 5 The adaptive regulation structure of the SES in Changhai County (2009-2018)

4 影响机制

4.1 影响因素分析

运用障碍度模型,以大于平均值为标准筛选出每个级别主要障碍因子,并对其进行归类,分为经济系统因子、社会系统因子和生态系统因子。结果见表4,低脆弱性（2012—2013年）障碍度因子共有15个,其中生态系统障碍因子总和为44.51%,排名前3位的关键障碍因子有环保支出比例（8.21%）、污水年排放量（8.16%）和森林覆盖率（7.00%）;社会系统障碍度因子总和13.68%,人均GDP贡献度4.17%、海岛从业人数贡献度3.51%和游客密度贡献度3.24%;经济系统障碍度因子总和为14.80%,分别为生计多样性指数4.16%、第三产业占GDP比重3.94%和渔家乐收入占比3.55%。
表4 长海县社会-生态系统脆弱性降低的主要障碍因子

Tab. 4 Main obstacles to the reduction of the SES vulnerability in Changhai County

社会系统障碍因子 经济系统障碍因子 生态系统障碍因子
第一障碍 第二障碍 第三障碍 第一障碍 第二障碍 第三障碍 第一障碍 第二障碍 第三障碍
低脆弱性 A7
(4.17%)		 S3
(3.51%)		 S1
(3.24%)		 S10
(4.16%)		 S7
(3.94%)		 S8
(3.55%)		 A1
(8.21%)		 S11
(8.16%)		 S16
(7.00%)
中脆弱性 A7
(4.40%)		 A8
(3.60%)		 S1
(3.44%)		 S7
(5.37%)		 A10
(3.24%)		 S6
(2.87%)		 A1
(10.33%)		 S16
(5.31%)		 S19
(4.94%)
较高脆弱性 A7
(3.69%)		 A5
(3.42%)		 S1
(2.92%)		 S7
(4.49%)		 S8
(3.27%)		 A10
(2.70%)		 S11
(9.31%)		 E1
(7.70%)		 A1
(6.69%)
高脆弱性 S1
(5.53%)		 S5
(4.14%)		 S2
(3.68%)		 S7
(6.28%)		 S6
(5.21%)		 A14
(3.18%)		 E4
(13.93%)		 S16
(8.40%)		 S11
(7.93%)
中脆弱性（2010—2011年和2015—2016年）障碍度因子共有13个,生态系统障碍度因子总和为35.66%,环保支出比例（10.33%）和森林覆盖率（5.31%）仍是关键障碍因子,海岛水质条件（4.94%）由低脆弱性主要障碍因子上升为关键障碍因子;社会系统障碍度因子总和11.44%,其中人均GDP（4.40%）和游客密度（3.44%）影响作用仍然显著,居民人均可支配收入（3.60%）由主要影响因子上升为关键性因子;经济系统障碍度因子总和11.49%,第三产业占GDP比重（5.37%）障碍度跃居首位,地方财政一般性收入（3.24%）,旅游总收入占GDP比重（2.87%）成为关键性影响因子。
较高脆弱性（2009、2014和2017年）障碍度因子共有13个,生态系统障碍度因子总和为38.65%,污水年排放量（9.31%）取代了环保支出比例位置,受灾面积（7.70%）影响作用突显,污水处理率（6.69%）由主要障碍因子成为关键障碍因子;社会系统障碍度因子总和12.88%,其中人均GDP（3.69%）障碍度仍居首位,海岛人力资本社会财政支出力度（3.42%）影响作用显现,游客密度（2.92%）仍是关键性障碍因子;经济系统障碍度因子总和10.47%,第三产业占GDP比重（4.49%）仍是最重要的关键性障碍因子,海岛旅游经济来源（3.27%）又重回其位,地方财政一般性收入（2.70%）影响作用降低。
高脆弱性（2018年）障碍度因子共有13个,生态系统障碍度因子总和为44.13%,自然保护区面积占比（13.93%）关键影响力突显,森林覆盖率和污水年排放量保持相当地位;社会系统障碍度因子总和13.34%,其中游客密度（5.53%）一跃成为最为关键性因子,城市化率（4.14%）和旅游者与当地居民比（3.68%）显著影响作用突显;经济障碍度因子总和17.74%,第三产业占GDP比重（6.28%）成为持续性最强的关键障碍因子,旅游总收入占GDP比重（5.21%）和固定资产投资额（3.18%）成为关键障碍因子。

4.2 演变机制解析

脆弱性是海岛社会-生态系统本身固有的属性,不同等级各类系统因子的影响程度是有所差异的,对上述影响因素加以整合,剖析海岛社会-生态系统脆弱性影响机制（图6）。
图6 旅游型海岛社会-生态系统脆弱性影响因素演变机制

Fig. 6 Evolution mechanism of the factors affecting the vulnerability of the tourist-type island SES

（1）生态系统障碍因子影响力度始终处于第一位。污水年排放量（S11）和森林覆盖率（S16）障碍度在脆弱性4个等级中各出现3次,并且污水年排量由低脆弱性第二障碍度上升为较高脆弱性第一障碍度,说明污水年排放量增加（+）导致脆弱性等级上升,森林覆盖率减少（-）对脆弱性影响程度由第三上升到第二,因此,污水年排放量和海岛森林覆盖率是海岛生态环境脆弱的持续性障碍因子;海岛生态系统本底脆弱是“降脆”关键阻碍因子,自然保护区面积占比（E4）只出现在高脆弱性障碍因子中,受灾面积比例（E1）也只是较高脆弱性障碍因子,因此自然保护区面积占比减少（-）和受灾面积增多（+）对脆弱性升级影响作用突然显现;伴随海岛生态环境保护力度的提高,环保支出比例（A1）由低、中脆弱性的第一障碍因子退居到较高脆弱性第三障碍因子,更为重要的是已不再是高脆弱性的关键障碍因子,海水溶解氧值（S19）只出现在中脆弱性障碍因子中,因此,环保支出比例增加（+）和海岛水质条件改善（+）成为脆弱性降低的助推因子。
（2）社会系统障碍因子影响作用呈现上升趋势。由于海岛对外开放程度和城镇化水平提高,海岛游客密度（S1）由低脆弱性第三障碍因子转变为高脆弱性第一关键因子,说明游客密度增加（+）已成为降低脆弱性障碍因子,城市化率（S5）和旅游者与当地居民比（S2）一跃成为高脆弱性的障碍因子,说明城市化率水平提高（+）和旅居比增加（+）对“降脆”阻碍作用快速呈现出来,海岛教育科技文化支出占比（A5）只是较高脆弱性障碍因子,说明海岛人力资本财政支出力度减弱（-）也阻碍脆弱性降低,因此,游客密度、城市化率、旅居比和教育科技文化支出占比成为降低脆弱性障碍因子;海岛居民人均可支配收入（A8）不再是较高脆弱性和高脆弱性主要障碍因子,说明海岛居民生活水平提高（+）已成为降低脆弱性助推因子。
（3）经济系统障碍因子作用较为稳定。海岛对于第三产业依存度（S7）是各类脆弱性障碍因子,并且是较高脆弱性和高脆弱性的第一障碍因子,说明海岛对于第三产业依存度增加（+）已成为海岛社会-生态系统脆弱性持续影响因子;海岛旅游总收入占GDP比重（S6）由中脆弱性第三障碍因子升级为高脆弱性第二障碍因子,海岛固定资产投资（A14）一跃成为高脆弱性障碍因子,因此,海岛对于旅游依存度增加（+）和海岛社会再生资本推动力减弱（-）使得海岛脆弱性更为显著;海岛地方财政收入（A10）不再是高脆弱性障碍因子,说明海岛政府经济实力提高（+）是脆弱性降低的助推因子。

5 结论与政策建议

5.1 结论

（1）长海县2009—2018年社会-生态系统脆弱性呈现综合脆弱性和暴露性沿着“W”型演化,敏感性以“M”型趋势演化,适应性呈“N”型等时序演变特征。经济系统最易受到干扰,其次为生态系统,社会系统结构稳定性最强。适应性的贡献度从大到小依次为自然资本、生计资本、保障资本和人力资本。
（2）敏感性和适应性对海岛社会-生态系统综合脆弱性贡献度相对较大,且脆弱性和暴露性的演变趋势较为相似。社会-经济-生态系统整体协调度与敏感性趋势走向高度一致,呈现上涨趋势。
（3）不同系统因子对海岛社会-生态系统脆弱性的影响程度存在明显差异,运用障碍度模型分析可得出低、中、较高和高4个等级脆弱性障碍因子。总体而言,生态系统障碍因子影响力度始终处于第一位,社会系统障碍因子影响作用呈现上升趋势,经济系统障碍因子作用较为稳定;持续性因子、“降脆”助推因子和“降脆”障碍因子是改善海岛社会-生态系统脆弱性的关键性因子。

5.2 建议

（1）严格控制脆弱性持续障碍因子。海岛污水排放量多和森林覆盖率低是生态系统持续性障碍因子,要严格控制污水排放量,并且采用科学手段治理提高污水处理率;政府要严格执行土地政策,保持林地存量,严厉处罚非法占用林地的行为,林业部门通过调研,因地适宜种植存活率高的树木,多方通力合作,提高森林覆盖率。同时,第三产业依存度高是海岛经济系统脆弱性持续影响因子,政府应加强资源的合理配置,不断调整优化产业结构。
（2）重点发展“降脆”助推因子。环保支出比例、居民人均收入以及政府财政收入增加,近海水质改善是脆弱性降低的关键因子。政府应进一步加大环境保护力度,全方位监测环境质量,加强直排海污染源的监督管理;奖励对海岛生态环境做出突出贡献的企业,全力推进水环境质量改善。鼓励企业加强员工培训,提升就业人员的技能和素质;出台激励政策,促进季节性兼职和多种经营方式,提高居民就业率和收入水平。加强海岛特色经济建设,发展优势产业,培育新税源、扩大税基,增加财政收入。
（3）降低“降脆”障碍因子阻力。不断加强科研和养殖水域监测,创新海洋养殖抗巨灾保险品种,通过保险杠杆最大限度降低自然灾害对海洋养殖业带来的损失。加强海洋海岛自然保护区能力建设,提高自然保护区管理水平,保护好生物多样性。控制游客数量,平衡旅游者和岛民人口结构及比例,降低海岛旅游依存度。推进海岛城镇化进程,加大人力资本投入,提高岛民整体素质,增强社会再生资本推动力。

参考文献

原文顺序 | 文献年度倒序 | 文中引用次数倒序
[1]
葛全胜, 方创琳, 江东. 美丽中国建设的地理学使命与人地系统耦合路径[J]. 地理学报, 2020, 75(6):1109-1119.

DOI

[ Ge Quansheng, Fang Chuanglin, Jiang Dong. Geographical missions and coupling ways between human and nature for the Beautiful China Initiative[J]. Acta Geographica Sinica, 2020, 75(6):1109-1119.]

[2]
Ostrom E. A general framework for analyzing: Sustainability of social-ecological systems[J]. Science, 2009, 325(5939):419-422.

DOI

[3]
马道明, 李海强. 社会生态系统与自然生态系统的相似性与差异性探析[J]. 东岳论丛, 2011, 32(11):131-134.

[ Ma Daoming, Li Haiqiang. The similarities and differences between social ecological system and natural ecological system[J]. Dongyue Tribune, 2011, 32(11):131-134.]

[4]
徐飞亮. 社会生态系统理论视域下的低碳经济探微[J]. 世纪桥, 2011(5):72-73.

[ Xu Feiliang. Study on low carbon economy form the perspective of social ecosystem theory[J]. Bridge of Century, 2011(5):72-73.]

[5]
McGinnis M D, Ostrom E. Social-ecological system framework: Initial changes and continuing challenges[J]. Ecology and Society, 2014, 19(2):30.

[6]
Cumming G S, Barnes G, Perz S, et al. An exploratory framework for the empirical measurement of resilience[J]. Ecosystems, 2005, 8(8):975-987.

DOI

[7]
余中元, 李波, 张新时. 社会生态系统及脆弱性驱动机制分析[J]. 生态学报, 2014, 34(7):1870-1879.

[ Yu Zhongyuan, Li Bo, Zhang Xinshi. Social ecological system and vulnerability driving mechanism analysis[J]. Acta Ecologica Sinica, 2014, 34(7):1870-1879.]

[8]
秦伟山, 孙剑锋, 张义丰, 等. 中国县级海岛经济体脆弱性综合评价及空间分异研究[J]. 资源科学, 2017, 39(9):1692-1701.

[ Qin Weishan, Sun Jianfeng, Zhang Yifeng, et al. Research on vulnerability and spatial differentiation on island economies on County level of China[J]. Resources Science, 2017, 39(9):1692-1701.]

[9]
陈琦, 胡求光. 中国海洋渔业社会—生态系统脆弱性评价及影响因素分析[J]. 农业现代化研究, 2018, 39(3):468-477.

[ Chen Qi, Hu Qiuguang. The vulnerability evaluation and influencing factors of the socio-ecological system of China's marine fisheries[J]. Research of Agricultural Modernization, 2018, 39(3):468-477.]

[10]
邱慧青, 肖建红. 基于海洋生态产品的海岛旅游绿色发展经济激励额度评估[J]. 中国人口·资源与环境, 2017, 27(4):128-135.

[ Qiu Huiqing, Xiao Jianhong. Evaluation on the amount of the economic incentive capital for the green development of island tourism based on marine ecological products[J]. China Population, Resources and Environment, 2017, 27(4):128-135.]

[11]
Walker B, Holling C S, Carpenter S R, et al. Resilience, adaptability and transformability in social-ecological systems[J]. Ecology and Society, 2004, 9(2): art5.

[12]
王群, 银马华, 杨兴柱, 等. 大别山贫困区旅游地社会—生态系统脆弱性时空演变与影响机理[J]. 地理学报, 2019, 74(8):1663-1679.

DOI

[ Wang Qun, Yin Mahua, Yang Xingzhu, et al. Spatio-temporal evolution and impact mechanism of socio-ecological system vulnerability in poor mountainous tourist distinations: Taking Dabie Mountain Area as example[J]. Acta Geographica Sinica, 2019, 74(8):1663-1679.]

[13]
Boruff B J, Emrich C, Cutter S L. Erosion hazard vulnerability of US coastal counties[J]. Journal of Coastal Research, 2005, 215:932-942.

DOI

[14]
Adger W N, Kelly P M. Social vulnerability to climate change and the architecture of entitlements[J]. Mitigation and Adaptation Strategies for Global Change, 1999, 4(3-4):253-266.

DOI

[15]
Sanchez-Rodriguez R, Seto K C, Simon D, et al. Science plan-urbanization and global environmental change[R]. IHDP Report No.15. Bonn, Germany, 2005.

[16]
Parry M L. Climate change 2007: impacts, adaptation and vulnerability: contribution of working group II to the fourth assessment report of the intergovernmental panel on climate change[M]. Cambridge: Cambridge University Press, 2007.

[17]
Janssen M A, Schoon M L, Ke W M, et al. Scholarly networks on resilience, vulnerability and adaptation within the human dimensions of global environmental change[J]. Global Environmental Change, 2006, 16(3):240-252.

DOI

[18]
Impacts, adaptation and vulnerability, contribution of working group II to the third assessment report of the intergovernmental panel on climate change BT - international symposium, 20-22 November, Nagpur, India[EB/OL]. 2001

[19]
李鹤, 张平宇. 全球变化背景下脆弱性研究进展与应用展望[J]. 地理科学进展, 2011, 30(7):920-929.

[ Li He, Zhang Pingyu. Research progress and prospective applications of vulnerability approach under global change[J]. Progress in Geography, 2011, 30(7):920-929.]

[20]
杨飞, 马超, 方华军. 脆弱性研究进展: 从理论研究到综合实践[J]. 生态学报, 2019, 39(2):441-453.

[ Yang Fei, Ma Chao, Fang Huajun. Research progress of vulnerability: From theoretical research to comprehensive practice[J]. Acta Ecologica Sinica, 2019, 39(2):441-453.]

[21]
陈萍, 陈晓玲. 全球环境变化下人-环境耦合系统的脆弱性研究综述[J]. 地理科学进展, 2010, 29(4):454-462.

DOI

[ Chen Ping, Chen Xiaoling. Summary on research of coupled human-environment system vulnerability under global environmental change[J]. Progress in Geography, 2010, 29(4):454-462.]

[22]
Kates R W. ENVIRONMENT AND DEVELOPMENT: Sustainability science[J]. Science, 2001, 292(5517):641-642.

PMID

[23]
陈金华, 郑虎. 旅游型海岛资源环境脆弱性研究: 以福建湄洲岛为例[J]. 资源开发与市场, 2014, 30(7):828-832, 898.

[ Chen Jinhua, Zheng Hu. On vulnerability of resources and environment of tourism island—taking Meizhou island as an example[J]. Resource Development & Market, 2014, 30(7):828-832, 898.]

[24]
刘大海, 邢文秀, 仲崇峻, 等. 基于脆弱性视角的海岛开发与保护多维决策法[J]. 海洋环境科学, 2013, 32(6):951-956.

[ Liu Dahai, Xing Wenxiu, Zhong Chongjun, et al. Multidimensional decisionmaking method of island development and protection based onthe island eco-environmental vulnerability[J]. Marine Environmental Science, 2013, 32(6):951-956.]

[25]
周彬, 钟林生, 陈田, 等. 舟山群岛旅游生态健康动态评价[J]. 地理研究, 2015, 34(2):306-318.

DOI

[ Zhou Bin, Zhong Linsheng, Chen Tian, et al. Dynamic assessment on tourism ecological health in Zhoushan Islands[J]. Geographical Research, 2015, 34(2):306-318.]

[26]
孙剑锋, 秦伟山, 曹万云, 等. 海岛经济体脆弱性综合评价与动态演变研究: 以舟山市为例[J]. 海洋科学, 2018, 42(6):96-106.

[ Sun Jianfeng, Qin Weishan, Cao Wanyun, et al. Comprehensive evaluation and dynamic evolution of vulnerability of island economies—Taking Zhoushan as an example[J]. Marine Sciences, 2018, 42(6):96-106.]

[27]
郭兵, 孔维华, 姜琳. 西北干旱荒漠生态区脆弱性动态监测及驱动因子定量分析[J]. 自然资源学报, 2018, 33(3):412-424.

[ Guo Bing, Kong Weihua, Jiang Lin. Dynamic monitoring of ecological vulnerability in arid desert ecological region of northwest China and the quantitative analysis of its driving forces[J]. Journal of Natural Resources, 2018, 33(3):412-424.]

[28]
尹鹏, 刘曙光, 段佩利. 海岛型旅游目的地脆弱性及其障碍因子分析: 以舟山市为例[J]. 经济地理, 2017, 37(10):234-240.

[ Yin Peng, Liu Shuguang, Duan Peili. Analysis on the vulnerability and obstacle indicators in island-type tourism destination—take Zhoushan city for example[J]. Economic Geography, 2017, 37(10):234-240.]

[29]
崔晓明. 可持续生计视角下秦巴山区旅游地社会生态系统脆弱性评价[J]. 统计与信息论坛, 2018, 33(9):44-50.

[ Cui Xiaoming. Assessment on the vulnerability of social-ecological systems of rural tourism destinations in Qinling-Bashan mountainous areas from the perspective of sustainable livelihoods[J]. Statistics & Information Forum, 2018, 33(9):44-50.]

[30]
陈佳, 杨新军, 王子侨, 等. 乡村旅游社会-生态系统脆弱性及影响机理: 基于秦岭景区农户调查数据的分析[J]. 旅游学刊, 2015, 30(3):64-75.

[ Chen Jia, Yang Xinjun, Wang Ziqiao, et al. Vulnerability and influence mechanisms of rural tourism socio-ecological systems: A household survey in China's Qinling mountain area[J]. Tourism Tribune, 2015, 30(3):64-75.]

[31]
王群, 陆林, 杨兴柱. 千岛湖社会—生态系统恢复力测度与影响机理[J]. 地理学报, 2015, 70(5):779-795.

DOI

[ Wang Qun, Lu Lin, Yang Xingzhu. Study on measurement and impact mechanism of socio-ecological system resilience in Qiandao Lake[J]. Acta Geographica Sinica, 2015, 70(5):779-795.]

[32]
王泽宇, 郭萌雨, 孙才志, 等. 基于可变模糊识别模型的现代海洋产业发展水平评价[J]. 资源科学, 2015, 37(3):534-545.

[ Wang Zeyu, Guo Mengyu, Sun Caizhi, et al. The evaluation of modern marine industry development levels[J]. Resources Science, 2015, 37(3):534-545.]

[33]
韩增林, 朱珺, 钟敬秋, 等. 中国海岛县基本公共服务均等化时空特征及其演化机理[J]. 经济地理, 2021, 41(2):11-22.

[ Han Zenglin, Zhu Jun, Zhong Jingqiu, et al. Spatio-Temporal characteristics and evolution mechanism for the equalization of basic public service in island counties of China[J]. Economic Geography, 2021, 41(2):11-22.]

[34]
苏美蓉, 杨志峰, 陈彬. 基于能值-生命力指数的城市生态系统健康集对分析[J]. 中国环境科学, 2009, 29(8):892-896.

[ Su Meirong, Yang Zhifeng, Chen Bin. Set pair analysis for urban ecosystem health assessment based on emergy-vitality index[J]. China Environmental Science, 2009, 29(8):892-896.]

[35]
苏飞, 张平宇. 基于集对分析的大庆市经济系统脆弱性评价[J]. 地理学报, 2010, 65(4):454-464.

[ Su Fei, Zhang Pingyu. Vulnerability assessment of petroleum city's economic system based on set pair analysis: A case study of Daqing city[J]. Acta Geographica Sinica, 2010, 65(4):454-464.]

[36]
郦天昳, 彭建, 刘焱序, 等. 基于集对分析的区域生态文化健康评价: 以云南省大理白族自治州为例[J]. 地理科学进展, 2017, 36(10):1270-1280.

DOI

[ Li Tianyi, Peng Jian, Liu Yanxu, et al. Regional eco-cultural health assessment based on set pair analysis: A case study of Dali Bai Autonomous Prefecture in Yunnan Province[J]. Progress in Geography, 2017, 36(10):1270-1280.]

[37]
郭永杰, 米文宝, 赵莹, 等. 基于集对分析的宁夏限制开发生态区经济脆弱性评价[J]. 干旱区资源与环境, 2014, 28(8):32-38.

[ Guo Yongjie, Mi Wenbao, Zhao Ying, et al. The evaluation on economic system vulnerability of limited developing ecological zones in Ningxia[J]. Journal of Arid Land Resources and Environment, 2014, 28(8):32-38.]

[38]
胡志强, 段德忠, 曾菊新. 武汉城市圈经济-社会-资源环境系统脆弱性研究[J]. 湖北大学学报(自然科学版), 2014, 36(6):487-494.

[ Hu Zhiqiang, Duan Dezhong, Zeng Juxin. The vulnerability on system of economy-society-resource environment in Wuhan Metropolitan Region[J]. Journal of Hubei University (Natural Science), 2014, 36(6):487-494.]

[39]
杨振, 丁启燕, 王念, 等. 中国人口健康脆弱性地区差异与影响因素分析[J]. 地理科学, 2018, 38(1):135-142.

DOI

[ Yang Zhen, Ding Qiyan, Wang Nian, et al. Distribution characteristics of health vulnerability and its influence factors in China[J]. Scientia Geographica Sinica, 2018, 38(1):135-142.]

[40]
童磊, 郑珂, 苏飞, 等. 浙江省人口健康脆弱性评估及影响因素分析[J]. 地理科学, 2020, 40(8):1293-1299.

DOI

[ Tong Lei, Zheng Ke, Su Fei, et al. Analysis of population health vulnerability assessment and influencing factors in Zhejiang Province[J]. Scientia Geographica Sinica, 2020, 40(8):1293-1299.]

[41]
卢有斌, 李晓东, 孜比布拉·司马义. 等. 新疆和田地区旅游经济系统脆弱性研究[J]. 地域研究与开发, 2017, 36(1):120-124.

[ Lu Youbin, Li Xiaodong, Zibibula·Simayi, et al. Tourism economic system's vulnerability assessment of Hotan prefecture in Xinjiang[J]. Areal Research and Development, 2017, 36(1):120-124.]

[42]
邹君, 刘媛, 刘沛林. 不同类型传统村落脆弱性比较研究[J]. 人文地理, 2020, 35(4):56-63, 120.

[ Zou Jun, Liu Yuan, Liu Peilin. A comparative study on vulnerability of different types of traditional villages[J]. Human Geography, 2020, 35(4):56-63, 120.]

[43]
展亚荣, 盖美. 滨海旅游地社会-生态系统恢复力测度及协调发展研究[J]. 地域研究与开发, 2018, 37(5):158-164.

[ Zhan Yarong, Gai Mei. Study on measurement and coordinated development of socio-ecological system resilience in coastal tourism destination[J]. Areal Research and Development, 2018, 37(5):158-164.]

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