研究将土地利用类型转化为了四类用地（林地、建成区、农田、水体）的构成比例值，使用了“移动视窗”的方法计算了每一个像元邻域内的全局景观指数，选取了JOINENT（景观联合熵值）和SHDI（香农多样性指数）两个指标来量化多样性和复杂性特征。研究将环境特征数据集的空间分辨率统一为1000m。此后，提取336个已知游憩服务发生点的所有环境特征数值。

SDM模型能够通过学习已知游憩服务热点的环境特征（自变量），并将预测概率推广至全域。本研究数据分析过程使用了编程语言R和Python；并借助QGIS进行可视化。

在预处理阶段，确认预测范围为鄂西全域，并使用环境过滤法来预筛选预测范围内的发生数据集。输入数据后，算法针对潜在共线性问题，随机生成了伪缺失数据集，并使用了主成分分析的方法进行降维。

研究使用了空间块划分法对336个点位进行训练集和验证集的拆分。具体将数据集分为四个块（“空间折叠”），其中三个块用作训练集，另一个块用作验证集；而后循环将每个块作为验证集。

研究构建了纳入了不同环境特征变量的三组模型（表2），通过比较最终的模型预测性能来分析不同环境特征对于预测游憩服务潜力的显著程度。

研究使用最大熵模型（MEM）、高斯过程模型（GAU）、广义线性模型（GLM）、随机森林（RF）四类算法进行建模，此后采用基于集成模型的机器学习方法，将以上算法合并，达到全局更优的预测效果。研究首先对不同单独算法的预测结果进行加权平均，权重的依据是各模型的性能评价指标，包括TSS（真实技巧统计值）、AUC（ROC曲线下面积）和JACCARD（杰卡德相似系数）调试完毕的模型将用于预测鄂西游憩服务潜力的空间概率，并完成相应的游憩潜力制图。

研究结果

通过样本点环境特征分析可知，游憩服务发生点的各个环境特征变量在多个环境特征中具有明显的聚集效应。游憩服务发生点所处位置的平均海拔为591m，平均坡度为3.85°；所属公里网格的林地占比超过50%，建成区占比7.8%，农田占比17.7%；距离最近的城镇约22km，距离最近的湖泊和河流约7.6km。鄂西生态状态较好，体现为NDVI和EVI指数在全域范围均较高；其中海拔较低和相对平坦的市域范围农田占比高，水网发达；通过景观指数，识别出若干带状区域具有较高的景观多样性和复杂度。

环境特征的空间建模结果 

环境特征的数值分布 © 文晨，茶静，徐利权，徐海韵

研究使用10个主成分提取了原始数据中累计达95%的可解释变异，并作为自变量参与模型构建。在三组模型中，纳入了所有环境特征变量的模型三性能表现最好，将以此作为空间可视化的对象。

基于不同算法的游憩服务潜力预测结果 

基于模型三的全域游憩潜力的预测概率地图和二元适应性地图 

不同算法下的预测结果显示，随机森林模型预测的高游憩服务潜力区域相对较少，主要体现为以西北－东南向的两个带状区域及周边的星点区域。其他三个模型也识别出了长江沿岸和这两个带状区域，但又额外识别出大量山地地区。

在运用相同环境特征数据集的情况下，三个模型的预测结果略有差异。以AUC和JACCARD来看，三个模型差异较小，显示了较好的模型表现；但以TSS来看，各模型表现差异较大，仍有随机性。

集成模型能够提高整体的模型表现，提升预测准确率（表3）。结果显示，最高游憩服务潜力地区较为分散，但是西部地区的整体游憩服务潜力较高，而且一些明显条带状区域具备连片条件。另外精细识别出了位于长江水系与荆山等山脉交汇处的高游憩服务潜力区域。

讨 论

本研究通过现有游憩服务热点的环境特征作为机器学习的模型参数，既能够从数值角度理解游憩服务潜力规律，又能克服专家打分的主观性，提供了一种区域尺度游憩服务潜力评估的新路径。

在实证研究中，本案例的样本点代表了区域尺度下的常见旅游目的地，体现了复合的群体偏好，回应了CES在相应空间研究中关于偏好的难点。

在技术方法论上，本研究分步骤地纳入了不同类别的环境特征变量，以剖析不同变量的预测能力。结果表明，在用地构成、地形等环境特征变量之上，加入水域和城镇的邻近度、景观指数、光谱指数、气候等变量能提升模型在研究场地的预测表现（表4）。鉴于游憩服务是复杂的社会－生态现象，应预先调查现有游憩服务热点具有何种吸引力特征，针对不同的研究场地和目的构建数据集。

其次，本研究提出的技术路线能够在区域尺度产生连续的预测结果，不依赖特定统计单元（如行政区或特定景区）。因此，适用于边界难以确定的乡村和荒野地区。

本研究提供了鄂西地区连续空间中游憩服务潜力的预测结果。其中部分区位呈现出的空间模式与一些现有研究结果相一致。同时，本研究回应了全域旅游对景区周边和景点之间的关切，并进一步细化了游憩服务潜力的内部差异，使预测更有空间区分度和实用性。

本研究在实践中具有以下两大优势。其一，基于GIS的空间建模和评价能够在连续地理空间中识别出具有不同游憩服务潜力的区域，并克服数据样本不平衡的问题。其二，在实际应用中，全域旅游的开发可分步骤、有计划地连点成片。通过识别高游憩服务潜力区域间的空间关系，分析出连片发展的挑战和障碍。