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2021 , Vol. 41 >Issue 6: 1030 - 1038

DOI: https://doi.org/10.13249/j.cnki.sgs.2021.06.012

贫困区旅游地社会-生态系统恢复力时空分异研究——以安徽境内大别山区12个贫困县（市）为例

  • 王群 ,
  • 杨万明 ,
  • 朱跃 ,
  • 杨兴柱
展开
  • 安徽师范大学地理与旅游学院，安徽 芜湖 241002

王群（1979-），女，安徽肥西人，博导，教授，主要从事旅游地恢复力与可持续发展研究。E-mail：

收稿日期: 2020-02-20

  修回日期: 2020-04-24

  网络出版日期: 2021-08-13

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国家自然科学基金项目(41971175)

国家自然科学基金项目(41671136)

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收起

Spatio-temporal Differentiation of Tourism Socio-ecological System Resilience in Poor Area: A Case Study of 12 Poverty-stricken Counties in the Dabie Mountain of Anhui Province

  • Wang Qun ,
  • Yang Wanming ,
  • Zhu Yue ,
  • Yang Xingzhu
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  • School of Geography and Tourism, Anhui Normal University, Wuhu 241002, Anhui, China

Received date: 2020-02-20

  Revised date: 2020-04-24

  Online published: 2021-08-13

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National Natural Science Foundation of China(41971175)

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摘要

基于可变模糊识别模型分析 2008—2017年安徽境内大别山区12个贫困县（市）社会-生态系统恢复力的时空演变过程，采用障碍度模型揭示恢复力影响因素和特征。研究表明：① 时序变化上，社会-生态系统恢复力呈现稳步上升趋势，但总体仍处中低阶段。其中，社会子系统恢复力整体微升，局部年份有突变；经济子系统恢复力发展逐年提高；生态子系统恢复力“上升-下降-上升”反复波动，整体呈下降趋势；② 空间变化上，社会-生态系统恢复力总体上呈“极低-较低-中等”递进发展，各县（市）由分化到趋同，中部最快，南北均衡并进。其中，社会子系统恢复力空间关联性相对较弱，部分相邻区域阶段一致，总体北部快于南部；经济子系统恢复力空间关联性较强，连片提升，进度相似，总体南部快于北部；生态子系统恢复力空间关联性居中，部分区域短时间内步调一致，总体南慢北快。③ 旅游发展、人地关系、生态环境是贫困区旅游地社会-生态系统恢复力的主要影响因素。各县（市）越临近，影响因素相似度越高，但随地势复杂性增加，相似度由北至南递减。

关键词： 旅游地社会-生态系统恢复力; 时空分异; 影响因素; 安徽大别山区12个贫困县（市）

本文引用格式

王群 , 杨万明 , 朱跃 , 杨兴柱 . 贫困区旅游地社会-生态系统恢复力时空分异研究——以安徽境内大别山区12个贫困县（市）为例[J]. 地理科学, 2021 , 41(6) : 1030 -1038 . DOI: 10.13249/j.cnki.sgs.2021.06.012

Abstract

With the frequent occurrence of social crises and natural disasters, improving resilience has become an important means for socio-ecological systems to cope with external disturbances. Scientific evaluation of socio-ecological resilience has important practical significance for local decision-making. Based on the variable fuzzy recognition model, the article analyzed the spatio-temporal evolution of socio-ecological systems resilience in 12 poverty-stricken counties in the Dabie Mountain of Anhui Province from 2008 to 2017. Then, by using the obstacle degree model, the article revealed the main influencing factors and characteristics of resilience. The results showed that: 1) In terms of temporal changes, the resilience of the socio-ecological system showed a steady upward trend, but the overall level was not high. Among them, the resilience of the social subsystem had risen slightly, and there had been a sudden change in some years; the resilience of the economic subsystem had increased year by year, with obvious time periods; the resilience of the ecological subsystem had a ‘rising-falling-rising’ fluctuation repeatedly, but the overall trend was downward. 2) In terms of spatial dynamic changes, the resilience of the socio-ecological system generally showed a ‘very low-lower-medium’ upward trend. The socio-ecological system resilience changed from differentiation to convergence among 12 counties, and changes was faster among central counties, slower among north and south counties. To social subsystem, except for some adjacent counties, the spatial correlation of the resilience was relatively weak, and the resilience in north area improved faster than in the south. To economic subsystem, the change of their resilience was correlated spatially, improved continuously, changed consistently among 12 counties, and the resilience in south area improved faster than in the north. To ecological subsystem, the resilience was correlated partly among 12 counties, and south area was slower than north. 3) For socio-ecological system resilience, tourism development, Man-land relationship and ecological environment were the main influencing factors, especially tourism development was the most; economic development, medical education, resource endowment and poverty alleviation policies were secondary influencing factors. More closer the counties were, more higher the similarity of influencing factors were, but as the complexity of the terrain changed, the similarity decreased from north to south. Some problems still deserve further study: 1) In the socio-ecological system of tourism destination, how to quantitatively separate the impact of tourism and other factors, and explore the effect of tourism development on the resilience of socio-ecological system more carefully? 2) In order to evaluate the effect of tourism development, how to compare socio-ecological system resilience between poverty-stricken areas and non poverty-stricken areas, tourism areas and non tourism areas? 3) Tourism development in poverty-stricken areas started relatively late, and how to explore more effective methods to reveal the law of socio-ecological system resilience in poverty-stricken areas in a limited time scale?

Key words： socio-ecological system resilience of tourist destinations; spatio-temporal differentiation; influencing factors; 12 poverty-stricken counties in the Dabie Mountain of Anhui Province

旅游地的文化遗产、自然景观要素、当地居民以及相关基础设施等共同组成了一个相对比较完整的社会-生态系统[1]。当外部环境的刺激超过了旅游地系统维持平衡的强度和弹性限度时，外界干扰便会对旅游地社会-生态系统的动态平衡产生干扰，消极效应也会相应显现[2]。改革开放30多年来，中国旅游业经历了从无到有、从小到大的过程，旅游经济规模不断扩大[3]。旅游地在享受旅游红利的同时也遭受着旅游所带来的矛盾加深等问题，社会-生态系统可持续性不断受到挑战。系统受到压迫后恢复其基本功能和结构的能力，是维持系统可持续发展的关键[4]。因此，对社会-生态系统恢复力及其影响因素的研究正变得越来越重要。
自20世纪70年代恢复力理论被引入生态学以来，国外学者对恢复力的研究主要集中在渔业[5]、农业[6]、生产景观[7]和海洋景观[8]等不同社会-生态系统的实证测度。国内学者则从矿业[9]、生态学[10]、旅游地社会-生态系统[4]、旅游社区[11]等方面也进行了一系列的探究，但是基于时空尺度的恢复力演变以及比较研究目前尚较少。贫困是中国一直以来面临的发展问题和现实难题，尽管中国长期的致力于推进扶贫开发战略，但是贫困地区自然条件恶劣，经济基础薄弱，社会事业落后，导致脱贫难度大[12]。旅游作为当今世界涉及领域最广、规模最大以及最具备增长潜力的经济活动[13]，是贫困区脱贫的重要途径。近年来贫困区旅游发展对空间开发、经济发展和环境演变产生了诸多影响，而这3要素正是区域发展的重要表现特征[14]。因此，研究旅游发展背景下的贫困区社会-生态系统恢复力变化及特征，有助于促进区域可持续发展。本文以安徽境内大别山区12个贫困县（市）为案例地，采用可变模糊识别模型定量测度2008—2017年区域社会-生态系统恢复力，运用GIS空间分析技术和障碍度模型揭示不同县（市）的恢复力时空分异特征及影响因素，以期丰富中观视角下的旅游地社会-生态系统恢复力的时空分异研究，并且为安徽境内大别山贫困县（市）可持续发展提供借鉴。

1 研究区概况与数据来源

安徽境内大别山区的12个贫困县（市）位于安徽省西部，纵贯大别山腹地。主要包括望江县、太湖县、宿松县、潜山市、岳西县、霍邱县、金寨县、寿县、临泉县、阜南县、颍上县和利辛县（图1）。截至2017年底，该地区国民生产总值约为1 984.63亿元，人均国民生产总值为13 818.74元，仅只占安徽省的国民生产总值以及人均水平的7.34 %和31.25 %，这些区域经济发展落后。但该地区旅游资源集绿色与红色旅游为一体，旅游资源十分丰富，同期旅游人次总计约为6 380.34万，旅游总收入合计约为403.42亿元，约占国民生产总值的20.33 %[15]。旅游发展促进了当地社会设施的改善和经济发展，但是对于原本脆弱的社会、经济、生态系统也产生了一定的干扰，对当地社会-生态系统的可持续性不断产生压力。
图1 研究区位置

Fig. 1 Location of the study area

数据主要来源于2008—2017年《安徽统计年鉴》[15]、《中国县域统计年鉴》[16]、《安庆统计年鉴》（ http://tjj.anqing.gov.cn）、《六安统计年鉴》（ http://tjj.luan.gov.cn）、《淮南统计年鉴》（ http://tjj.huainan.gov.cn）、《阜阳统计年鉴》（ http://tjj.fy.gov.cn）、《毫州统计年鉴》（ http://tj.bozhou.gov.cn）及12个县的历年国民经济和社会发展公报、政府工作报告等。部分数据通过整理计算后得出，行政边界数据来自对安徽省县级行政区域地图的矢量化处理。

2 测度指标与方法

2.1 指标体系构建

目前对于恢复力评价指标体系的建立尚未形成统一的范式，大多数研究从社会、治理、经济和生态4个要素研究恢复力，但多数情况下治理因素主要通对其他因素的影响而作用于恢复力[4]。根据社会-生态系统类型的差异，评价指标的选取也会相应产生差异。李能斌从海岛旅游地出发，添加海岸线长度、台风等海岛生态指标，从敏感性和应对能力2方面选取指标表现恢复力的发展状况[17]。王群选取社会系统、经济系统、生态系统测度单元，从脆弱性和应对能力对恢复力进行历时性测度[4]。Lina Maria将生态脆弱区的社会-生态系统分为社会、生态和综合社会-生态系统，从系统的脆弱性角度展现恢复力[18]。胡蒙蒙等以矿业为例，着重强调了煤炭产量、工业产值等对恢复力的影响[19]。Klein在将恢复力分为自然恢复力、生态恢复力和社会经济恢复力的基础上，对沿海城市面对自然灾害时的恢复力进行了研究[20]。侯彩霞等则强调生态系统和政策系统在构建恢复力指标时的作用[21]。根据上述国内外评价指标，不同社会-生态系统恢复力指标差异来源于系统类型的不同。因此，借鉴已有研究成果，结合安徽境内大别山区实际情况，从社会、经济和生态3个子系统和脆弱性、应对能力2个方面建立关于贫困区旅游地社会-生态系统恢复力的评价指标体系（表1）。
表1 贫困区旅游地社会-生态系统恢复力评价指标体系

Table 1 The resilience indicators of tourism socio-ecological system in poor area

系统层 准则层 指标层 指标含义及影响性质 权重
　　注：“+、-”为该指标对系统起正向、负向影响作用。
社会子系统 脆弱性 人口自然增长率（A1）/% 衡量系统人口特征（-） 0.0389
社会消费品零售总额（A2）/104元 衡量系统消费能力（+） 0.0365
人均居住面积（A3）/m2 衡量系统人地矛盾（+） 0.0333
中小学在校学生（A4）/104人 衡量系统学习能力（+） 0.0354
旅游者与当地居民比（A5）/% 衡量系统人口结构（-） 0.0390
应对能力 财政支出（A6）/104元 衡量社会财政支出力度（+） 0.0357
教育支出（A7）/104元 衡量教育扶持力度（+） 0.0356
金融机构存款余额（A8）/104元 衡量社会存储状况（+） 0.0356
社会保障和就业支出（A9）/104元 衡量社会福利水平（+） 0.0353
每万人拥有医院病床数（A10）/张 衡量医疗卫生条件（+） 0.0366
经济子系统 脆弱性 旅游总收入占GDP比重（B1）/% 衡量系统旅游业发展状况（+） 0.0390
产业结构多样化指数（B2） 衡量产业结构平衡问题（+） 0.0190
旅游业增长弹性系数（B3）/% 衡量旅游增长对经济的拉动力（+） 0.0388
旅游经济总收入（B4）/104元 衡量系统旅游效益（+） 0.0336
旅游人数（B5）/104人 衡量系统旅游规模（+） 0.0349
应对能力 GDP（B6）/104元 衡量经济总量（+） 0.0371
人均GDP（B7）/元 衡量经济实力（+） 0.0359
财政总收入（B8）/104元 衡量地方政府经济实力（+） 0.0343
社会固定资产投资额（B9）/104元 衡量资本投资额度（+） 0.0358
实际利用资金占GDP比重（B10）/% 衡量对外开发程度（+） 0.0368
生态子系统 脆弱性 乡村人口数（C1）/104人 衡量农村人口结构（+） 0.0373
农药使用量（C2）/t 衡量农药使用导致的生态压力（-） 0.0381
化肥施用量（C3）/（kg/hm2） 衡量化肥使用导致的生态压力（-） 0.0386
化肥产出率（C4）/% 衡量化肥对粮食的作用（-） 0.0372
耕地面积所占比例（C5）/% 衡量对土地压力（-） 0.0341
应对能力 粮食单产（C6）/（kg/hm2） 衡量粮食自给程度（+） 0.0371
人工造林面积（C7）/hm2 衡量绿化建设程度（+） 0.0347
环保支出占GDP比重（C8）/% 衡量环保支持力度（+） 0.0358

2.2 测度方法

1） 可变模糊识别模型。本文在数据计算之前采用极值法实现量纲一致性[22]，通过熵权法确定各评价指标的权重[23]，使用可变模糊识别模型计算恢复力指数 [23,24]，最后本文引入障碍度模型[25]识别恢复力的主要影响因素，具体方法详见相应参考文献。
2） 恢复力类型划分。依据社会-生态系统恢复力等级特征值的计算结果[23,24]，结合安徽境内大别山区的实际情况将社会-生态系统恢复力（R）分为5个阶段：1 ≤R < 2为恢复力极低阶段；2 ≤ R < 2.50为恢复力较低阶段；2.50 ≤ R < 3为恢复力中等阶段；3 ≤ R < 4为恢复力较高阶段； R≥ 4为恢复力极高阶段。

3 社会-生态系统恢复力时空演化分析

通过计算得出2008—2017年安徽境内大别山区12个贫困县（市）的社会、经济、生态子系统及总系统的恢复力值（表2）。限于篇幅，选取2008、2013和2017年为代表，分析各县（市）各系统恢复力的空间演变过程（表3）。
表2 2008—2017年安徽大别山区社会-生态系统恢复力

Table 2 Resilience results of socio-ecological system in the Dabie Mountain area in Anhui Province in 2008-2017

年份 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017
社会子系统恢复力 2.01 2.03 2.07 2.17 2.31 2.29 2.46 2.52 2.59 2.72
经济子系统恢复力 1.89 1.94 1.97 1.99 2.05 2.28 2.44 2.59 2.74 2.81
生态子系统恢复力 2.35 2.36 2.28 2.20 2.32 2.39 2.19 2.17 2.09 2.21
社会-生态系统恢复力 2.08 2.11 2.10 2.12 2.23 2.33 2.36 2.43 2.48 2.58
表3 安徽大别山区12县（市）社会-生态系统恢复力空间分异

Table 3 The spatial variation of resilience in the Dabie Mountain area of Anhui Province

年份 社会子系统恢复力 经济子系统恢复力 生态子系统恢复力 社会-生态系统恢复力
2008 2013 2017 2008 2013 2017 2008 2013 2017 2008 2013 2017
寿县 1.90 1.94 2.80 1.87 2.07 2.79 2.14 2.22 1.86 1.97 2.07 2.48
霍邱县 2.01 2.44 2.72 1.95 2.71 2.83 2.62 2.12 2.35 2.19 2.42 2.63
金寨县 2.10 2.63 2.80 1.88 1.97 2.84 1.97 2.65 2.10 1.98 2.41 2.58
宿松县 2.06 2.26 2.75 1.88 2.15 2.68 2.64 2.39 2.38 2.19 2.27 2.60
望江县 2.13 2.53 2.43 2.01 2.43 2.82 2.39 2.32 1.96 2.18 2.43 2.40
太湖县 1.97 1.98 2.70 1.87 2.36 2.83 2.44 2.32 2.18 2.09 2.22 2.57
岳西县 1.98 2.23 2.77 1.87 2.65 2.80 2.02 2.44 2.53 1.96 2.44 2.70
潜山市 1.88 2.05 2.72 1.88 2.64 2.84 1.97 2.58 2.62 1.91 2.42 2.72
临泉县 1.97 2.35 2.62 1.88 1.99 2.81 2.66 2.39 2.03 2.17 2.24 2.49
阜南县 1.88 2.60 2.84 1.88 2.03 2.82 2.40 2.18 2.54 2.05 2.27 2.73
颖上县 2.06 2.20 2.65 1.87 2.22 2.82 2.61 2.69 2.11 2.18 2.37 2.53
利辛县 2.07 2.37 2.85 1.91 2.17 2.82 2.44 2.47 1.95 2.14 2.34 2.54

3.1 贫困区旅游地社会-生态系统恢复力时间变化及特征

1） 社会子系统恢复力时间变化及特征。社会子系统恢复力整体微升，个别年份有突变。国家扶贫倾向政策及其自身社会系统的不断完善对其具有明显的正向作用，旅游发展一定程度上促进了当地基础及服务设施建设，也促进了社会子系统恢复力的提高。恢复力指数由2008年的2.01增长为2017年的2.72，平均年增长率约为3.45 %。2008—2010年，片区基础设施和公共事业建设相对不健全，区域恢复力指数增速缓慢。2011—2017年，社会子系统恢复力上升明显，逐渐发展至中等阶段。
2） 经济子系统恢复力时间变化及特征。区域较为脆弱的经济系统在国家扶贫政策、产业发展和旅游的带动下不断利好发展，恢复力逐年提升，且具有明显的时间阶段性特征。经济子系统恢复力指数从2008年的1.89增长至2017年2.81，平均年增长率约为4.55 %。2012年之前区域经济子系统恢复力增长较为缓慢，恢复力指数均在2.00以下。2012—2017年恢复力在经济和旅游发展的影响下呈现快速增长趋势，尤其是2013年急增，2015年突破较低阶段，提升至中等恢复力阶段。
3） 生态子系统恢复力时间变化及特征。生态子系统恢复力发展较为复杂，整体处于微降趋势，发展轨迹呈“上升-下降-上升”反复波动状态。恢复力指数从2008年的2.35下降至2017年的2.21，平均年增长率约 0.58 %。前期区域工业和旅游发展滞缓，生态子系统恢复力相对较好，但也存在下降波动。2013年后，社会、经济发展速度加快，旅游及其它人类活动对生态造成了一定的负面影响，当地生态恢复力逐年减弱。2017年随着区域内环保意识的增加以及环保政策的有序实施，生态恢复力有所反弹，但目前仍处于较低恢复力阶段。
4） 社会-生态系统恢复力的时间变化及其特征。在经济子系统恢复力快速增长、社会子系统恢复力缓慢增长、生态子系统恢复力缓慢下降的相互制衡下，社会-生态总系统恢复力整体呈现微升，但是总体上仍然处于中低水平。恢复力指数从2008年的最小值2.08增长为2017年的最大值2.58，年均增长率约为2.44 %，介于社会和经济子系统之间。由此可见，3个子系统相互制约、相互影响，旅游及其它人类活动的干扰，提高经济和社会恢复力的同时，也降低了生态恢复力，从而一定程度上又限制了整个社会-生态系统恢复力的提高进程。

3.2 贫困区旅游地社会-生态系统恢复力空间变化及特征

1） 社会子系统的恢复力由分化到趋同，空间变化表现为北快南慢。在空间分布上，初期区域关联性不强，极低、较低阶段恢复力交错分布，仅部分相临县域恢复力阶段一致。在发展速度上，不同县域恢复力虽然起步阶段不尽相同，但是除了望江县为波动下降外，其余各县均在缓慢增长。寿县、霍邱、潜山波浪式增长到中等恢复力阶段，临泉、颍上、阜南从极低、较低逐步发展到中等阶段，金寨、宿松和利辛县3县恢复力主要经历阶段为“较低-中等”阶段，岳西和太湖两县较低恢复力发展阶段较为漫长。总体上北部区域的恢复力提升要快于南部。
2） 经济子系统恢复力空间关联性较强，进度较为一致，总体南部快于北部。各县域经济恢复力步调较为一致，从极低阶段逐步增长到中等阶段，每个阶段的过渡时期较为相近。发展速度上，片区南部区域无论是较低阶段的过渡还是中等阶段的过渡均要快于北部。临泉、阜南、利辛、颍上、寿县、金寨和宿松7县前期发展缓慢，随着县域经济和旅游的发展，恢复力从极低阶段飞跃式发展到中等阶段。霍邱、岳西2县和潜山市较低阶段恢复力期较为漫长。望江县经济恢复力较为平稳，太湖县则在平稳基础上逐年提高。
3） 生态子系统恢复力发展复杂多变，呈现波动式下降，空间表现为南缓北快。区域内生态子系统恢复力变化较为曲折，空间关联性介于经济和社会子系统之间，部分区域短时间内步调一致，但未出现从分化到趋同的现象。发展速度上，南部区域恢复力下降速度快于北部。其中霍邱、望江、宿松、临泉、颍上和利辛6县在保护和破坏的干扰下不断来回波动，总体呈现为螺旋式下降趋势。金寨、岳西、太湖3县和潜山市表现为曲折式增长。阜南县和寿县变化较为平缓，其中阜南县主要从较低发展到中等阶段，寿县总体以下降趋势为主，从较低向极低阶段发展。
4） 社会-生态系统恢复力整体上升，中部最快，南北发展均衡并进。在社会、经济和生态3个子系统的影响下，区域内社会-生态系统恢复力由原来的极低、较低阶段发展到较低、中等阶段，目前以中等阶段为主，空间分布较均匀。但发展速度上，中部金寨县、岳西县和潜山市虽起步低，但增长快，10 a间经历“极低-较低-中等”3个阶段。临泉县2008年处于较低阶段，之后下降为极低阶段，直到2012年才复升为较低阶段。望江县10 a间一直处于较低阶段，寿县由极低上升为较低阶段，其它6县域均由较低上升到中等阶段。

4 社会-生态系统恢复力障碍因子分析

通过障碍度模型[23]计算得出2008—2017年安徽境内大别山区12个贫困县（市）社会-生态系统恢复力的障碍因子，并进行排序，筛选出各县（市）前5位障碍因子（表4）。
表4 2008—2017年社会-生态系统恢复力主要障碍因子

Table 4 The main obstacles of socio-ecological system resilience in 2008-2017

地区 障碍因子排序
1 2 3 4 5
　　注：变量解释见表1。
寿县 C6 C5 C2 A5 A1
霍邱县 A5 B9 B1 A10 C5
金寨县 A1 A3 A5 C4 C5
宿松县 ${C_5}$ A1 B8 ${C_1}$ A3
望江县 A5 C2 A10 A1 A4
太湖县 ${C_3}$ A1 C5 ${C_1}$ A5
岳西县 B1 A5 B7 ${A_3}$ B8
潜山市 B1 A5 C4 C3 A4
临泉县 C6 A1 C1 A5 B5
阜南县 B1 A5 C6 C5 A4
颍上县 A5 C6 C5 C2 A1
利辛县 A1 C5 C6 A5 C2

4.1 区域总体恢复力障碍因子分析

从区域总体来看，前5位恢复力障碍因子和出现次数分别为：A5（旅游者与当地居民比）出现11次，A1（人口自然增长率）和C5（耕地面积所占比例）分别出现8次，C6（粮食单产）出现5次，B1（旅游总收入占GDP比重）和C2（农药使用量）分别出现4次。旅游对区域社会-生态系统恢复力的障碍度最大，除宿松县外，其它11个县（市）恢复力均受其影响。旅游发展提高了收入，改善了社会基础与服务设施，对区域社会、经济子系统恢复力的提高具有重要的促进作用，也因此提高了区域的总体恢复力。但也应看到，旅游者大量涌进，一方面挤压了居民的生存空间，另一方面也干扰了生态环境，一定程度上又限制了社会-生态系统恢复力的提高。同时，人口、耕地和粮食是区域可持续发展最基本的人地关系要素，对于大别山区来说，人口和耕地面积增加，意味着人类对社会-生态系统的干扰增加，进而影响着区域社会-生态系统恢复力。农药在现代农业生产中的广泛使用，致使一些物种减少，甚至灭绝，由此导致的生态环境恶化无疑阻碍了社会-生态系统恢复力的提高。由此，安徽境内大别山区12县（市）社会-生态系统的主要障碍因子可归纳为3个要素：旅游发展、人地关系和生态环境。

4.2 县（市）恢复力障碍因子差异分析

12个县（市）同属大别山区，区域特征和恢复力发展历程既有相似又有差异，因此各县（市）障碍因子也不尽相同，主要表现在：
1） 从首要障碍因子来看，颍上县、阜南县、霍邱县、岳西县、潜山市、望江县的首要障碍因子主要为A5和B1，均为旅游发展要素，占据区域的一半，充分说明旅游在区域恢复力中的重要作用。临泉县、利辛县、寿县县、金寨县的首要障碍因子主要为C6和A1，属人地关系要素，无论是大别山区腹地的金寨县，还是地势相对平缓的边区，人口、粮食等人地关系要素都制约着恢复力。宿松县、太湖县的首要障碍因子分别为C5、C3，这2个县域位于大别山区南部，境内以山区丘陵为主，耕地的增加部分程度上意味着林地的减少，肥料施用量的增加对土地质量产生了较大压力，这些生态环境要素成为山区恢复力的首要制约因素。
2） 从障碍因子相似度来看，区域越邻近，障碍因子相似度越高，但相似度随地域由北向南递减。北方相邻的寿县、颍上县、利辛县前五位障碍因子完全相同，为A5、A1、C5、C6、C2，以旅游和人地关系影响为主，生态环境影响次之；临泉县和阜南县共同的障碍因子为C5、C6，经济子系统的因子B5和B1虽然不同，但都是旅游指标，且相互关联。中部的霍邱县、金寨县和太湖县共同的障碍因子为A5、C5。南部的岳西县和潜山市共同的障碍因子为A5、B1；望江县和宿松县的共同障碍因子仅为A1。安徽境内大别山区的这12个县（市），北部地势相对平坦，恢复力障碍因子相似度高；南部地势较为复杂，山地的阻隔使得相邻县域的恢复力障碍因子差异较大。
3） 从恢复力变化历程来看，临泉县、寿县恢复力经历了从极低到较低2个阶段，最大的障碍因子为C6，说明在恢复力低级阶段，区域最大的影响因素为人地关系。金寨县、岳西县、潜山市恢复力先后经历了从极低到较低到中等的3个阶段，最大的障碍因子为A1和B1，说明在恢复力提升相对较快的区域，人地关系和旅游发展共同发挥着作用。利辛县、阜南县、颖上县、霍邱县、太湖县、宿松县、望江县恢复力主要经历了从较低到中等的阶段，最大的障碍因子为A1、B1、A5、C3、C5，人地关系、旅游发展、生态环境都是这些区域恢复力的重要影响因素。
4） 除首要障碍因子和其它可归为人地关系、生态环境、旅游发展的因子外，经济、教育、医疗等方面的因子多成为区域的第三到第五障碍因子。如中小学在校学生为望江县、潜山县和阜南县第五位障碍因子，每万人拥有医院病床数为望江县和霍邱县的第三、四位障碍因子，财政总收入为宿松县和岳西县的第三、五位障碍因子，社会固定资产投资额为霍邱县的次要障碍因子。这些因子影响的县（市）虽较为零散，尚无规律可循，但总体上对区域恢复力也具有较强的影响。

5 结论与讨论

5.1 结论

基于可变模糊识别和障碍度模型，对安徽境内大别山区12个贫困县（市）社会-生态系统恢复力时空演化特征及障碍因子进行了深入分析，得出结论如下：
1） 时间变化上，安徽境内大别山区12个贫困县（市）社会-生态系统恢复力总体呈现上升趋势，恢复力指数逐年增长，但水平仍不高。其中社会子系统总体处于较低、中等恢复力阶段，整体微升，局部年份有突变；经济恢复力发展逐年提高，具有明显的时间阶段性特征；生态子系统恢复力整体呈现下降趋势，近年随着居民、游客和政府环保意识的增强，恢复力指数有所回升。
2） 空间变化上，各县恢复力阶段由分化到趋同，南北均衡并进，中部发展最快。社会子系统恢复力主要由低向中发展，目前处于中等恢复力阶段，北部快于南部。经济子系统恢复力主要从极低增长到中等恢复力阶段，南部快于北部。生态子系统恢复力发展较为曲折，前期区域生态系统较少受到外界干扰，恢复力较强；当旅游及人类活动干扰加强后，生态子系统受到压迫，南部低于北部。
3） 旅游发展、人地关系以及生态环境是贫困区旅游地社会-生态系统恢复力发展的主要影响因素，旅游发展影响尤为突出。恢复力较低阶段，人地关系影响最明显，随着恢复力的提高，旅游和生态环境要素影响加强。12县（市）区域越临近，恢复力障碍因子越相似，但随地势复杂性增加，由北至南递减。

5.2 讨论

本文构建了基于贫困县（市）角度的旅游地社会-生态系统恢复力测度体系，揭示贫困区旅游地社会-生态系统恢复力的主要影响因素，对贫困区域可持续发展具有一定的借鉴和指导意义。但以下问题仍值得进一步探讨：
1） 对于集生产、生活、旅游等为一体的贫困县域，旅游在社会-生态系统影响机制中的作用较难衡量，如何将旅游与其它要素影响进行定量剥离，更细致地探讨旅游发展在贫困区旅游地社会-生态系统恢复力的效应，有待进一步探讨。
2） 旅游扶贫是贫困区脱贫的重要方式，也是众多非贫困区的重要产业，旅游对其社会、经济、生态等恢复力都产生重要影响。将贫困区、旅游发展起步期和非贫困区、旅游发展成熟区社会-生态系统恢复力进行对比研究，有助于更好地衡量旅游在社会-生态系统恢复力提高中的效应和性质，促进区域可持续发展。
3） 贫困区旅游发展起步相对较晚，在有限的时间尺度下，探索更有效的方法揭示贫困区旅游地社会-生态系统恢复力的发展规律，值得进一步深入研究。

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