关于智慧景区资源保护决策支持系统的研究论文
近年来，贵州大力发展旅游业从而带动了经济的快速增长，增强了区域经济实力。与此同时，旅游开发过程中不加保护的随意开发从而造成的景区资源环境的大规模破坏，资源和环境问题的日益突出，直接影响了贵州旅游资源的可持续利用和旅游业的可持续发展。
目前，随着信息技术的发展及其在各行各业的应用，以信息技术为代表的科技革命不断取得突破，利用现代信息技术与旅游业景区管理工作有机地结合对景区资源环境保护是一种有效的技术手段，是景区信息化与数字化建设中的重要组成部分，是提升旅游服务质量的有效途径，是建设"数字景区"及"智慧景区"发展的必然趋势，.旅游强省是贵州省在"十二五"期间的一个重要发展目标，旅游业也将被培育成国民经济的战略性支柱产业和人民群众更加满意的现代服务业(贵州省发改委，2013).
如何利用信息技术实现"旅游强省"重要发展目标的同时解决环境和资源日益突出的问题、确保贵州旅游资源的可持续利用与旅游业的可持续发展，抓好资源环境保护尤为关键。针对上述问题，本文提出智慧贵州景区资源保护决策支持系统的研究。
决策支持系统是具有一定智能作用的人机交互的计算机应用系统.DSS是在管理科学、运筹学、控制学和行为科学等基础上发展起来的，以计算机技术、仿真技术和信息技术为手段，辅助决策者以人机交互方式进行半结构化或非结构化决策的人机系统。如今，随着各种决策分析方法的研究以及人工智能技术、信息处理技术、网络技术等与DSS的结合，DSS已在资源管理、灾害预测、重大决策评价、政策决策和各种分析等方面得到广泛应用(王家辉等，2003;黄解军等，2009;杭艳秀等，2010;刘博元等，2011;蒋栋等，2011).决策支持系统是智慧景区的核心组成部分，与一般的景区业务系统相比，能实现更高效的管理与服务，为景区资源保护、提升旅游服务总体目标提供信息技术保障。景区资源保护问题涉及信息量大，主要涉及地图数据、普查数据、遥感数据、调查数据和其他数据，采用决策支持系统对景区资源保护是一种有效的技术手段，能有效解决目前发展旅游业的同时保护资源环境的问题。对于景区资源保护，决策支持系统可以提供以下4个方面的决策参考：1)景区特征的可视化，包括信息获取及存储，使之转化为数字化的信息;2)景区特征数据分析，包括景区生态环境承载力分析、景区石漠化、水土流失概况分析等等;3)景区资源环境保护方案分析，包括景区资源环境保护决策方案生成、分析、选择与优化;4)经济成本与效益分析。
1、决策支持系统的结构与特点
1.1决策支持系统的结构
目前，被当前大多数DSS所采用结构是5个部件四库结构的交互式计算机软件系统，其由Sprague提出的由两库结构逐渐发展而来.5个部件分别为：人机接口、数据库、知识库、模型库和方法库。其基本结构如图1所示。
2.1决策支持系统的特点
DSS作为一门交叉学科，有着完整的理论框架。
近年来随着DSS在发展过程中不断的与新技术融合，促成了其在具有人机交互性、技术集成性、决策有效性和系统开放性4个方面的特点。
1)人机交互性
DSS是辅助决策者以人机交互方式进行半结构化或非结构化决策的辅助决策工具。DSS具有一定的智能行为，但系统本身并不是自己做出决策，而必须结合决策者的知识和经验同决策者一起做出决策。此外，由于解决半结构化或者非结构化决策问题，存在许多不确定因素，需要对决策过程进行反复研究，这就要求系统必须提供用户界面友好、人机交互性强的用户界面，便于对决策结果不满意的用户，提供界面接口修改相关的模型和参数，重新设计方法和决策方案。
2)技术集成性
决策是根据客观的可能性，在占有一定信息和经验的基础上，借助一定的`工具、技术和方法，对影响目标实现的诸因素进行分析、计算和判断选优后，对未来行动做出决定。决策是一个复杂的问题，涉及的学科众多。
3)决策有效性
决策的有效性主要体现在决策支持系统能够综合相关领域数据和模型等知识解决实际问题，为政府、企业、科研机构或个人提供相关的数据图表、报告等辅助参考信息，帮助决策者进行某些综合性、战略性的辅助决策。概而言之，DSS的目标是提供合理性、可行性、适用性三者兼具的措施或解决方案，并产生一定的社会效益和经济效益。
4)系统开放性
DSS是一个开放的系统，其强调决策者能够针对不断变化的标准、条件和环境，增加、修改或删除系统模型库中的模型或数据库中的数据，以确保系统结构的灵活，便于针对新的标准规范或需求进行扩展。此外，DSS的开放性很大程度上减少了因标准变化或需求更改带来的系统重复开发的成本。
2、总体框架与技术路线
集成GIS、数据仓库、仿真等技术能够为景区资源保护决策支持系统提供有效的技术途径。GIS具有空间数据管理、空间分析和三维可视化表达等功能。数据仓库技术与决策支持系统的集成，能够对海量数据合理规范的存储组织，抽取或整合需要的数据分析达到决策支持的目的。仿真技术与DSS集成则是指通过建立模型并利用其来模拟系统的运行，得到被仿真系统的基本特性，最终对用户的决策提供支持。通过集成以上技术，系统可以提供给用户可以空间分析、数据存储、数据精确分析、可视化表达等功能，使景区管理者或决策者及时、准确的掌握景区资源概况等信息，进而为景区资源保护提供辅助决策。
2.1总体框架
根据智慧贵州景区资源环境保护和旅游业发展的需求，构建如图2所示的"智慧贵州景区资源环境保护决策支持系统框架".如图2所示，纵向上看，决策支持系统5个部件的四库结构能够直观、具体、鲜明的体现。横向上看，智慧贵州景区资源保护决策支持系统的构建主要包括以下几个功能模块：1)数据库管理模块;2)地理信息空间分析模块;3)环境承载力评价模块;4)资源保护模块等。
首先，系统根据资源环境保护决策需求，利用数据仓库技术对景区空间基础数据、多专题数据和其他数据进行规范化存储，通过对所需数据进行抽取，加强资源与环境信息的集成与整合。其次，在模型库、知识库的支持下，运用数据挖掘(DataMin-ing,简称DM)技术，对各种信息进行复合叠加等处理，进而对景区环境承载力、生态环境脆弱性、敏感性等进行评估。最后，基于景区多源数据，结合环境承载力评价模型和资源保护模型等对景区资源环境进行监测，当监测景区的生态环境有退化的趋势，就启动方法库中的环境保护方案，科学有效的地控制景区游客容量与资源利用，实现贵州旅游资源的可持续利用和旅游业的可持续发展，使景区发展达到保护与利益最大化。
2.3技术路线
本文采用综合决策支持系统对智慧贵州景区资源环境保护决策支持系统进行构建(彭霞等，2011).综合决策支持系统是由20世纪80年代中期发展的智能决策支持系统与20世纪90年代出现的数据仓库、联机分析处理和数据挖掘等新系列技术相融合的技术路线组成(如图2).
智能决策支持系统是传统决策支持系统与人工智能结合组成。
数据仓库是指面向主题的、时变的、集成的永久性数据集合.数据仓库最初的提出是为了支持经营、管理中的决策，而将多个数据库中的数据加以融合、提取、整理的解决方案。
目前，数据仓库主要用于按决策者需求对传统数据库数据进行抽取、转换和重新组织。OLAP是基于数据仓库环境的信息分析处理过程，是数据仓库最典型的应用。数据仓库侧重于对多维数据的存储和管理，而OLAP侧重于多维数据的分析.典型的OLAP操作包括上卷、下钻、切块和切片、旋转等操作，上卷和下钻就如同二叉树中的父子节点关系一样，即上卷是通过子节点获得父节点信息，下钻是通过父节点获得所有的子节点信息。切块是通过对有关维设置一个查询条件，获取其部分属性值，得到具有2个以上属性的立方维结果。切片则指仅包含具体的某一条属性，是切块的组成单元。旋转则是指将某个在列上显示的维属性换到行上，成为行属性，或者相反。总之，OLAP这一系列的操作目的是将数据转换成辅助决策信息。数据挖掘又称为知识发现,是指通过一系列的人工智能和统计方法，从数据仓库中提取隐含的、有潜在应用价值的信息进行更精确的分析。该技术解决了决策支持系统中知识库知识贫乏的问题。
智慧贵州景区资源环境保护决策支持系统通过综合决策支持系统的技术路线，使系统具备以下3个主要特性：一、具备传统决策支持系统以模型计算为核心的解决定量分析问题的能力;二、传统决策支持系统与人工智能的结合，形成以规则式、数据集、决策树等类型的知识库，使系统具备了以知识推理形式解决定性分析问题的能力，三、系统不仅能利用模型和知识辅助决策，而且能够通过数据挖掘(DM)和联机分析处理(OLAP)从数据中获取辅助决策信息和知识。因此，智慧贵州景区资源环境保护决策支持系统能够分别发挥传统决策支持系统、智能决策支持系统及数据仓库等新技术的辅助决策优势，实现更有效的综合辅助决策。
3、结束语
本研究基于贵州旅游业发展和资源环境问题日益突出的现状，提出采用决策支持系统并集成GIS、数据仓库、数据挖掘等技术对景区资源环境进行保护。在此基础上，分析决策支持系统的结构与特点，设计了智慧贵州资源保护决策支持系统框架。探讨了技术路线的主要特性与功能，得出该技术路线能够实现更有效的综合辅助决策。随着信息技术的发展，单纯的DDS技术已满足不了资源环境保护等方面应用的需求，为了提供有关的决策模型、决策信息和决策方案，DSS需要集成数据库技术、数据挖掘技术、仿真技术、办公自动化,GIS等多种技术，才能更好地满足实际工作的需要。
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