面向乡村旅游景观吸引力设计的AVC理论和AHP方法分析

随着乡村振兴战略的发布与实行，促进乡村经济发展已成为目前社会的重要关注点。乡村旅游是经济多元化发展的核心途径，而乡村的景观吸引力则决定了当地旅游业发展的持续能力和竞争能力。目前用于乡村景观吸引力设计的方法有实地调研法、案例分析法、熵权法、逼近理想解排序法等，但这些方法还存在一定的局限性，如传统人工方法在景观审阅上过度的主观性与片面性、部分方法侧重单一维度忽略生态价值、缺乏科学的评价决策所导致的设计方案吸引力未得到大幅度提升及景观资源同质化等。而吸引力—生命力—承载力理论(Attraction Vitality Capacity Theory，AVC)具有评价的整体性与全面性，可为评价目标指明方向。层次分析法(Analytic Hierarchy Process，AHP)则提供了可量化的决策工具，将定性问题定量化，使评价体系更加科学。因此，研究结合AVC理论与AHP方法，构建出一个面向乡村旅游景观吸引力设计的评价框架，以期为乡村旅游产业提供更多维度的评价体系和决策数据支撑，从而推动乡村旅游业及当地的经济发展。

AVC理论的核心由景观的吸引力、生命力和承载力组成，其具有全面评价景观资源、可持续发展和平衡决策的优势，可打破景观吸引力设计出现的局限性，实现动态适应性的管理。在规划旅游景观时，不仅要具备高水平的吸引力，还要维护景观的生命力，将人类活动的影响控制在生态的承载力之内。AVC理论在乡村旅游景观中的评价流程如表1所示。

而评价体系的构建需要符合科学性、代表性、动态性、系统性及可操作性这五项原则。为了构建一个符合五项原则的评价体系，研究团队在浙江的安吉进行了多次的实地走访与调研。研究采集了关于当地的人文文化、自然资源、基础设施及建设等相关信息的资料，决定将安吉的乡村旅游景观吸引力评价系统围绕三个项目层展开，项目层、准则层、指标层的具体情况如表2所示。

如表2所示，研究对安吉的乡村旅游景观主要分为人文历史、自然景观和居住环境三个项目层，还对项目层依据AVC的核心理论划分出8个准则层及16个指标。

AHP是一种应用于决策和分析部分难以量化复杂问题的技术，其主要是通过拆解复杂的决策问题为不同的层级，再利用数学分析中的定性分析和定量分析来确定各层级和目标之间的重要性。因此，研究将运用AHP方法对指标层进行进一步评价，为乡村景观提供数据支持，确定其优势与不足，推动景观资源的合理利用，增强文化遗产的保护力度与传承，从而使景观的可持续发展能力得到提升。AHP具体的计算步骤如下：建立层次结构模型，如目标层、准则层、方案层等，再利用1-9标度法建立判断矩阵，接着进行层次单排序和一致性检验，最后进行层次总排序和一致性检验，完成对乡村景观的吸引力评价。研究先对以上指标建立判断矩阵，利用1-9标度法为指标赋值，再通过AHP的权重计算进行修正，得到经过一致性检验的判断矩阵。为了得到权重系数，需要先正规化判断矩阵的每一列，过程如式(1)所示。

式中，a_ij表示第i行第j列的初始元素，b_ij表示正规化后的第i行第j列的元素，n表示判断矩阵的维度。再将正规化后的矩阵依据行序相加，过程如式(2)所示。

式中，V_i表示第i行的行和向量。再对向量进行正规化处理的过程如式(3)所示。

式中，W_i表示权重向量。判断矩阵的最大特征根的表达式如式(4)所示。

式中，λ_max表示最大特征根，(AW)_i表示AW的第i个元素。一致性指标CI的计算过程如式(5)所示。

式中，n表示判断矩阵的阶数。当CI增加时，一致性将变弱，影响矩阵的真实判断，为了检验判断矩阵是否具有满意的一致性，还需要查找平均随机一致性指标RI的辅助判断。进行一致性检验，一致性比值CR的计算过程如式(6)所示。

式中，表示随机性和一致性的比值。当CR≤0.10时，判断矩阵的一致性为真实，当CR>0.10时，判断矩阵则需要进行修正，直到满足一致性检验的条件。

2 实证结果与验证

如表3所示，经过专家评判和筛选指标的选择，研究指标层的变异系数在0.07~0.17之间，说明离散程度较低，专家的协调性较高。筛选结果的平均值在4.00以上，指标的整体水平高，标准差在0.21~0.78之间，指标层的数据越集中，也反映数据的一致性较高，满分率在75.00%以上，表明选取的指标在评价体系中关键程度，也与评价维度的关联性相关。经过AVC理论的辅助筛选和AHP方法的定量分析，研究对16项指标在浙江安吉进行一致性检验，结果如表4所示。

如表4所示，经过统计分析得到16项指标的CR均低于0.1，证明16项指标层的判断矩阵均通过了一致性检验。人文历史中权重值最高的是旅游综合收入，为0.326，对景观吸引力的影响较大，因为其是作为吸引力提升的经济资源基础，直接或间接影响着旅游质量的提升。在自然景观中，权重值最高的是山体环境的美感度，达到0.138，说明在安吉，山体的总体美感程度是乡村景观吸引力的关键因素，它在吸引游客前来观光中具有巨大的优势。接下来是水文的环境美感度，证明山水文化是安吉吸引游客的重要来源。在居住环境项目层中，基础设施的完善程度是权重里的最大值，村落环境和谐度最小。说明基础设施的完善可提升乡村景观的吸引力，有助于乡村旅游业的发展。项目层一致性检验的结果如表5所示。

如表5所示，自然景观、人文历史和居住环境的权重值分别为0.509、0.372和0.119，项目层的判断矩阵通过了一致性检验。通过最后的结果计算统计表可知，在项目层中专家认为最重要的是自然景观，其次是人文历史，最后是居住环境，这也说明了自然景观是乡村旅游景观吸引力最核心的因素，其可表现出优越的吸引力优势并最大程度展现乡村的生态环境，为乡村旅游业乃至整体的经济提供可持续发展的生命力。

为了证明评价体系在安吉中的数据真实性，研究将采用信度分析、行为数据交叉验证和空间吻合度分析这三种方法来分别验证该评价体系的统计有效性、市场感知度和地理现实性。研究采用克隆巴赫系数(Cronbach's Alpha Coefficient，Cronbach'sα)、游客流量数据的皮尔逊相关系数(Pearson Product-Moment Correlation Coefficient，Pearsonr)和空间重叠率这三种指标作为评价统计有效性和市场感知度的指标，实验结果如表6所示。

如表6所示，AVC理论和AHP方法结合构成的评价体系在α系数上的分值最高为生命力的评价达到0.914，整体的综合得分为0.905，在r系数上得分最高的是生命力，综合得分为0.756，空间重叠率最高的则是吸引力达到0.928，综合得分0.889。以上结果说明该评价体系的信度优秀，测量的误差较小，是一个可信度高的评价体系，具有优秀的统计有效性、地理现实性，并且与游客的体验高度同步。

4 结论

为了解决目前社会上对于景观吸引力评价体系不够全面的问题，并且推动乡村旅游的可持续发展和经济的提升，研究提出了一种将AVC理论与AHP方法结合所构建出的景观吸引力评价分析框架，并将其应用于乡村旅游。该方法通过AVC理论选择乡村旅游景观的项目层及指标层，再利用AHP方法对其进行权重计算和一致性检验，判断指标是否达到要求及分析权重占比背后的意义，完成乡村景观吸引力的评价。研究显示在安吉的项目层中权重值占比最大的是自然景观，达到0.509，接着依次是人文历史和居住环境，其权重值分别是0.372和0.119。评价模型的综合得分分别为0.905、0.756、0.889，证明了该评价体系的有效性与可靠性。