(001)3A级及以上景区总量增加量=3A级及以上景区总量×3A级及以上景区总量增长率Units:个/年(002)3A级及以上景区增长率=0.174 413Units:Fraction/Year(003)3A级及以上景区总量密度潜力=SQRT(人均3A级及以上景区总量密度×人均3A级及以上景区权重/人均3A级及以上景区总量标准)×(人均3A级及以上景区总量密度×人均3A级及以上景区总量权重/人均3......
2023-10-29
7.6.4.1 现状延续型情景下2025年预测值旅游旺季的优化与仿真
在现状延续型情景下,构建2025年兰州市旅游环境承载力的优化模型。
(1)旅游旺季的目标函数与约束
平均经济收益最大(元):
环境污染最小化(吨):
Min(Z2旺)=0.6819x 1+0.6990x2+166.0485x3+147.9595x4
区域范围内容纳的人口数量最多(万人):
Max(Z3旺)=x1+x2+x3+x4
公式中:x1为国内旅游者人数;x2为入境旅游者人数;x3为城镇人数;x4为乡村人数;Z1旺为现状延续情景下2025年旅游旺季平均经济收益最大的目标函数;Z2旺为现状延续情景下2025年旅游旺季环境污染最小化的目标函数;Z3旺为现状延续情景下2025年旅游旺季区域范围内容纳的人口数量最多的目标函数。
(2)旅游旺季的NSGA-Ⅱ仿真求解(图7-28、图7-29、表7-48)
图7-28 现状延续型情景下2025年兰州市旺季旅游环境承载力多目标优化解仿真图
Fig.7-28 Simulation of multi-subjects optimization of TECC in Lanzhou during the peak season in 2025
约束条件:
图7-29 现状延续型情景下2025年兰州市旺季旅游环境承载力多目标优化非支配解
Fig 7-29 Multi-subjects optimization non-dominated solution of TECC in Lanzhou during the peak season in 2025
表7-48 2016年兰州市旅游旺季旅游环境承载力多目标优化非支配解
Table 7-48 Multi-subjects optimization non-dominated solution of tourism environment carrying capacity in Lanzhou’s tourism season in 2016
续表7-48
Table 7-48(Continued)
续表7-48
Table 7-48(Continued)
7.6.4.2 现状延续型情景下2025年预测值旅游平季的优化与仿真
(1)旅游平季的目标函数与约束
平均经济收益最大(元):
环境污染最小化(吨):
Min(Z2平)=0.6756x 1+0.7121x2+168.1877x3+148.0530x4
区域范围内容纳的人口数量最多(万人):
Max(Z3平)=x1+x2+x3+x4
注:x1为国内旅游者人数;x2为入境旅游者人数;x3为城镇人数;x4为乡村人数;Z1平为现状延续情景下2025年旅游旺季平均经济收益最大的目标函数;Z2平为现状延续情景下2025年旅游旺季环境污染最小化的目标函数;Z3平为现状延续情景下2025年旅游旺季区域范围内容纳的人口数量最多的目标函数。
约束条件:
(2)旅游平季的NSGA-Ⅱ仿真求解(图7-30、图7-31、表7-49)
图7-30 现状延续型情景下2025年兰州市平季旅游环境承载力多目标优化解仿真图
Fig.7-30 Simulation of the multi-subjects optimization of TECC of Lanzhou’s seasonal tourism in 2025
图7.31 现状延续型情景2025年兰州市平季旅游环境承载力多目标优化非支配解
Fig.7-31 Status quo-continuation scenario 2025 Lanzhou’s seasonal TECC multi-subjects optimization non-dominated solution
表7-49 现状延续情景下2025年兰州旅游平季旅游环境承载力多目标优化非支配解
Table 7-49 Non-dominated solution in the current situation of continuing tourism in 2025
续表7-49
Table 7-49(Continued)
7.6.4.3 现状延续型情景下2025年预测值旅游淡季的优化与仿真
(1)旅游淡季的目标函数与约束
平均经济收益最大(元):
环境污染最小化(吨):
Min(Z2淡)=0.6694x 1+0.7230x2+167.9529x3+148.4818x4
区域范围内容纳的人口数量最多(万人):
Max(Z3淡)=x1+x2+x3+x4
公式中:x1为国内旅游者人数;x2为入境旅游者人数;x3为城镇人数;x4为乡村人数;Z1淡为现状延续情景下2025年旅游淡季平均经济收益最大的目标函数;Z2淡为现状延续情景下2025年旅游淡季环境污染最小化的目标函数;Z3淡为现状延续情景下2025年旅游淡季区域范围内容纳的人口数量最多的目标函数。
约束条件:
(2)旅游淡季的NSGA-Ⅱ仿真求解(图7-32、图7-33、表7-50)
图7-32 现状延续型情景下2025年兰州旅游淡季旅游环境承载力多目标优化解的仿真
Fig.7-32 Simulation of multi-subjects optimization of TECC in Lanzhou off-season tourism in 2025
图7-33 现状延续型情景下2025年兰州旅游淡季旅游环境承载力多目标优化非支配解
Fig.7-33 Multi-subjects optimization and non dominated solution of TECC in the off-season of Lanzhou in 2025
表7-50 现状延续型情景下2025年兰州旅游淡季旅游环境承载力多目标优化非支配解
Table 7-50 Non dominated solution of TECC in the off-season of
Lanzhou in 2025
续表7-50
Table 7-50(Continued)
(www.chuimin.cn)
7.6.5 协调发展型情景下2025年旅游环境承载力多目标优化求解
7.6.5.1协调发展型情景下2025年预测值旅游旺季的优化与仿真
(1)旅游旺季的目标函数与约束
根据系统动力学的预测值,在协调发展型情景下,构建2025年兰州市旅游环境承载力的优化模型。
平均经济收益最大(元):
环境污染最小化(吨):
Min(Z2旺)=0.6819x 1+0.6990x2+166.0485x3+147.9595x4
区域范围内容纳的人口数量最多(万人):
Max(Z3旺)=x1+x2+x3+x4
注:x1为国内旅游者人数;x2为入境旅游者人数;x3为城镇人数;x4为乡村人数;Z1旺为现状延续情景下2025年旅游旺季平均经济收益最大的目标函数;Z2旺为现状延续情景下2025年旅游旺季环境污染最小化的目标函数;Z3旺为现状延续情景下2025年旅游旺季区域范围内容纳的人口数量最多的目标函数。
约束条件:
(2)旅游旺季的NSGA-Ⅱ仿真求解(图7-34、图7-35、表7-51)Z1旺:元
图7-34 协调发展型情景下2025年兰州市旺季旅游环境承载力多目标优化解的仿真图
Fig.7-34 Simulation of multi-subjects optimization of TECC in Lanzhou during the peak season in 2025 under the coordinated development scenario
图7-35 协调发展型情景下2025年兰州旺季旅游环境承载力多目标优化非支配解仿真
Fig.7-35 Multi-subjects optimization non dominated solution simulation of TECC during the peak season of Lanzhou in 2025 under the coordinated
development scenario
表7-51 协调发展型情景下2025年兰州旅游旺季旅游环境承载力多目标优化非支配解
Table 7-51 Multi-subjects optimization and non dominated solution of TECC during the peak season of tourism in Lanzhou in 2025
续表7-51
Table 7-51(Continued)
7.6.5.2 协调发展型情景下2025年预测值旅游平季的优化与仿真(1)旅游平季的目标函数与约束平均经济收益最大(元):
环境污染最小化(吨):
Min(Z2平)=0.6756x 1+0.7121x2+168.1877x3+148.0530x4
区域范围内容纳的人口数量最多(万人):
Max(Z3平)=x1+x2+x3+x4
注:x1为国内旅游者人数;x2为入境旅游者人数;x3为城镇人数;x4为乡村人数;Z1平为现状延续情景下2025年旅游平季平均经济收益最大的目标函数;Z2平为现状延续情景下2025年旅游平季环境污染最小化的目标函数;Z3平为现状延续情景下2025年旅游平季区域范围内容纳的人口数量最多的目标函数。
约束条件:
(2)旅游平季的NSGA-Ⅱ仿真求解(图7-36、图7-37、表7-52)
图7-36 协调发展型情景下2025年兰州市平季旅游环境承载力多目标优化解的仿真图
Fig 7-36 Simulation of the multi-subjects optimization of TECC of Lanzhou’s seasonal tourism in 2025 under the coordinated development scenario
图7-37 协调发展型情景下2025年兰州平季旅游环境承载力多目标优化非支配解仿真
Fig.7-37 Multi-subjects optimization non dominated solution simulation of Lanzhou's seasonal TECC in 2025 under the coordinated development scenario
表7-52 协调发展型情景下2025年兰州旅游平季旅游环境承载力多目标优化非支配解
Table 7-52 Non-dominated solution of TECC in Lanzhou in 2025 under the coordinated development scenario
续表7-52
Table 7-52(Continued)
7.6.5.3 协调发展型情景下2025年预测值旅游淡季的优化与仿真
(1)旅游淡季的目标函数与约束
平均经济收益最大(元):
环境污染最小化(吨):
Min(Z2淡)=0.6694x 1+0.7230x2+167.9529x3+148.4818x4
区域范围内容纳的人口数量最多(万人):
Max(Z3淡)=x1+x2+x3+x4
注:x1为国内旅游者人数;x2为入境旅游者人数;x3为城镇人数;x4为乡村人数;Z1淡为现状延续情景下2025年旅游淡季平均经济收益最大的目标函数;Z2淡为现状延续情景下2025年旅游淡季环境污染最小化的目标函数;Z3淡为现状延续情景下2025年旅游淡季区域范围内容纳的人口数量最多的目标函数。
约束条件:
(2)旅游淡季的NSGA-Ⅱ仿真求解(图7-38、图7-39、表7-53)
图7-38 协调发展型情景下2025年兰州淡季旅游环境承载力多目标优化非支配解仿真
Fig.7-38 Multi-subjects optimization and non-dominated solution simulation of TECC in Lanzhou off-season in 2025 under the coordinated development scenario
图7-39 协调发展型情景下2025年兰州淡季旅游环境承载力多目标优化解的仿真图
Fig.7-39 Simulation of multi-subjects optimization of TECC in Lanzhou off-season in 2025 under the coordinated development scenario
表7-53 协调发展情景下2025年兰州旅游淡季旅游环境承载力多目标优化非支配解
Table 7-53 Non-dominated solution of TECC in Lanzhou’s off-season in 2025 under the coordinated development scenario
续表7-53
Table 7-53(Continued)
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2023-10-29
在旅游环境承载力目标函数与约束条件构建中,遵循以下前提条件:第一,以城市为代表的旅游目的地,旅游环境承载力的指标体系中涉及的部分指标需要满足多利益主体的需求,且多利益主体的相互和谐成为旅游环境的重要部分之一。......
2023-10-29
不同的利益相关者在旅游目的地发展中具有不同的主动性,根据相关研究成果,从“主动性、重要性和紧急性”三个角度进行分析,将多主体分为核心主体、蛰伏主体和边缘主体,其中核心主体对旅游发展施加主动影响,并且往往主动承担旅游发展的风险;蛰伏主体是那些被动承受旅游目的地发展带来负面影响的主体;边缘主体强调对旅游目的地发展影响不大,游离于旅游目的地利益相关者的边缘地带。......
2023-10-29
本书针对旅游环境承载力的自然旅游环境承载力系统、经济旅游环境承载力系统、社会旅游环境承载力三大子系统,分析其相互作用,探讨子系统的耦合协调程度。图4-1旅游环境承载力子系统耦合协调发展作用机理 Fig.4-1The coupling coordination development interactive mechanism of tourism environment carrying capacity旅游环境承载力具有复杂性,涉及自然、经济、社会等多因素,反映了人类活动对旅游目的地资源利用程度与对旅游环境的干扰力度。......
2023-10-29
兰州市旅游环境韧性很大程度上取决于旅游目的地调动资源的能力。将韧性理论与兰州市旅游环境承载力结合,针对旅游环境系统韧性随着时间的变化,分为缓解、恢复、学习和应对过程,旅游环境承载力韧性分析旅游环境系统在面对外界压力时具有的容忍力、恢复力、预警能力、学习与适应能力,如图8-18所示。......
2023-10-29
表7-162007—2016年兰州市核心主体数量统计 Table 7-16Statistics of the number of core subjects in Lanzhou from 2007 to 2016注:x1为国内旅游者数量;x2为入境旅游者数量;x3为城镇人口数量;x4为乡村人口数量;单位为:万人。公式中:x1为国内旅游者人数;x2为入境旅游者人数;x3为城镇人数;x4为乡村人数;Z1为平均经济收益最大的目标函数。表7-24入境旅游收入与入境旅游者人数统计的系数列表 Table 7-24List of coefficients for inbound tourism income and inbound tourism statistics7.6.1.2......
2023-10-29
鉴于利益相关者的动机、目标与核心利益等的差异,核心主体对旅游环境的需求必然经历反复的利益与权利博弈过程,使错综复杂的关系网络形成,核心主体利益的发展是其利益的博弈和行为协作的过程,导致相关主体资源的分配与利益格局的重新塑造。图3-8核心主体对旅游环境需求的帕累托改进与帕累托最优示意图 Fig.3-8Pareto improvement of core subjects’demand for tourism environment and Pareto’s best intentions......
2023-10-29
图8-23旅游环境承载力适应性循环的扰沌模型 Fig.8-23 A chaotic model for adaptive cycle of tourism environment carrying capacity图8-24旅游环境承载力韧性的基本框架 Fig.8-24 The basic framework of the tenacity of the tourism environment carrying capacity旅游目的地在人与环境的相互作用下,强化旅游环境系统的减压能力、分析旅游环境系统的调适力。......
2023-10-29
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