Construction of forest therapy index system based on Meta integration and fuzzy comprehensive evaluation

Meta整合的检索目标是尽可能宽泛全面，以确保更多地纳入相关研究报告，但同时会降低检索精确性以及检出更多非相关性文献^[7]。应用中国知网(CNKI)、万方数据、维普中文，Web of Science、Pubmed、Wiley、Springer Link等数据库进行检索，国家、地区、语言不限。中文检索词包括“森林康养”“森林疗养”“森林浴”“森林旅游”“森林医疗”“森林疗法”“森林养生”“森林保健”“森林游憩”并列“指标”“评价”等，英文检索词包括 “forest therapy”“forest bathing” “shinrin-yoku” “forest healing”“forest treatment”“forest medicine”“forest tourism” 并列“index”“indicator”等。检索策略采用自由检索和主题检索相结合的方式，并辅以手工检索，同时追溯相关原始文献和综述文献中所附参考文献。

文献纳入标准为：①研究对象为森林康养、森林养生旅游、森林疗养基地；②结果数据为包括指标权重值的指标体系；③研究方法为专家咨询、问卷调查法等具有实质性定量研究。排除标准为：①重复发表的文献；②无法获取全文的文献；③无相关数据的定性研究。

文献筛选与资料提取由2位研究者独立进行，如有分歧，则与第3研究者协商解决。通过Excel对纳入文献的森林康养基本指标进行频数分析，采用内容分析法对研究结果进行分类、整合，结合已发布标准等资料，得出森林康养指标体系。整合好的数据通过SPSSAU程序进行模糊综合评价，得到具体指标权重。

模糊综合评价是借助模糊数学的概念，对实际的综合评价问题进行评价，应用模糊数学的隶属度理论、模糊关系合成原理，将一些边界不清的定性因素定量化，进而进行综合性评价的一种方法^[13]。

第1步，模糊综合评价指标的构建：p个评价指标u=｛u₁，u₂，…，u_p｝，等级集合v=｛v₁，v₂，…，v_m｝。

第2步，确定权重向量矩阵A和构造权重判断矩阵R：在构造了等级模糊子集后，要逐个对被评事物从每个因素u_i(i=1，2，…，p)上进行量化，即确定从单评价因素来看被评事物对各等级模糊子集的隶属度(R｜u_i)，进而得到模糊关系矩阵：

评价因素的模糊权重向量A=(a₁，a₂，…，a_p)。

第3步，计算权重并进行决策：

其中：b_m是由A与R的第m列运算得到，表示被评事物从整体上看对v_m等级模糊子集的隶属程度。

通过数据库初检筛重共获得文献3 063篇，其中1 867篇中文文献、1 196篇外文文献，基于对文献标题和摘要的审查，分别排除了2 409篇和486篇无关文献。浏览全文对剩余168篇文献进行资格评估，根据文献排除标准排除研究对象不符、研究方法不符、未提供研究所需数据的文献，国外文献因缺乏权重值，不具备本研究所需数据条件，因此均被排除。最后筛选出22篇中文文献(表1)。总体来看，国内关于森林康养相关指标体系构建的定量研究在2017年暴发式出现，这与2016年相关政策的发布有关。

文献[14−17]构建的指标体系综合性较强，包含了基地开发、建设及运营管理等过程。文献[18]构建的指标体系详细归纳了景观资源、生态环境、配套条件和管理服务4个方面指标，但未考虑区位因素。文献[19−24]构建的指标体系侧重于旅游资源、环境及市场经济，对相关森林结构指标鲜少提及。文献[25−26]着重从景观资源、环境及开发条件构建指标体系。文献[27]从地理学角度分析了土地和环境的建设适宜性以及森林质量、景观、资源潜力等，指标多而细但实证不足。文献[28−30]主要从森林资源、小气候环境、空间结构等林学方面考虑构建指标体系。文献[31−35]着重从城市尺度、康养功能、硬件设施等方面进行分析。可见，主要研究方法有层次分析法(18篇)、问卷调查法(15篇)、专家咨询法(11篇)，其他方法还包括文献研究法、理论分析法、模糊综合评价法、正靶心距的灰靶决策法、多层次灰色评价法、专家打分法、频数统计法、主成分分析法、因子分析法等。指标体系构建分为3层指标体系(17篇)和2层指标体系(5篇)，主要应用于旅游资源、景观规划、林业地理等3个研究领域。存在研究角度分散、宽泛、界限不清等情况。

森林康养包含内容广泛，综合性强。本研究主要从森林康养必备的自然条件考虑，未纳入康养设施、产品运营、服务体系、管理制度、政策宣传等人文因素。归纳各指标出现的频次和权重值，对相近指标进行提炼，共整合提取了65个基础指标。扩大总体样本量的同时，降低了单个研究可能存在的调查对象少或主观性强的缺点，增强客观性和科学性。

由图1看出：整体指标频数和权重总和趋势相关性较大，各指标数据规律明显，能够体现各指标在现有体系中的认可程度。纳入研究文献为22篇，其中最高的负氧离子含量指标频数为20，且与权重总和的趋势线几乎重合，说明负氧离子含量对森林康养的影响已被广泛认可，且在整个指标体系中的重要性趋于稳定。交通可达性、水环境质量、声环境质量、森林覆盖率、空气质量、生物多样性等指标频数依次降低，分别为18、17、16、15、14、12，其中交通可达性、水环境质量、声环境质量、生物多样性的数据特征表现为频数明显高于权重总和，说明很多学者均认为该指标重要，但重要性相对有所降低；而森林覆盖率的权重总和趋势明显高于其频数，甚至高于负氧离子含量指标，说明学者们认为森林覆盖率指标非常重要，导致差异的原因可能是对森林中具体影响因素的研究证据较少而笼统赋予给森林覆盖率指标。污染治理达标度指标同理也可能存在指代不够清晰的情况。森林面积和空气质量指标的频数和权重总和趋势也几乎重合，说明对于这2个指标的认可程度相对稳定。对比频数在1~3区间的指标，其权重总和排序也为最低，几乎均低于0.1，说明个别学者认为这些指标与森林康养有关系，而具体影响程度并不明确或缺少相关证据支撑，可以作为后续研究方向，但该部分数据对本研究支撑不足，存在偶然性。

Figure 1.  Integration of frequency and weight of forest therapy index

本研究综合考虑国内外已有森林康养指标体系和国内标准，去除频数≤3的指标，但因林分密度已被证明对森林康养效果具有明显影响^[36]，在相关领域研究中出现的频率逐渐攀升，且对康养效果影响的公众认知度已经提高，因此保留林分密度。对比分析保留的45个指标，其中，人体舒适度主要由温度、湿度、风速指标决定，纳入的文献显示温度、湿度、风速指标几乎成组出现，且与人体舒适度指标并不同时存在，也侧面验证了其指代共性，因此将指标47~49合并到指标50(人体舒适度)，更能体现森林小气候对人体的影响^[37]。指标19~35分别从景观资源、旅游资源、资源属性和价值、特殊康养资源等4个方面进行表述，所属专业角度不同但指代意义存在交叉。其中指标19~23属于景观资源，多个森林康养标准中都提到只要包含其中3类及以上，或质量等级达到三级即可，而指标28资源规模和丰度更能指代这类资源特性，因此使用指标28代表指标19~23。指标33~35属于资源的价值属性且相对宏观，可以通过林相季相、绿视率、负氧离子、植物精气等更直观明确的指标体现，判断为指代重复予以去除。通过比较分析指标29~32，可知指标31(资源知名度和影响力)的权重值明显偏高，后者更能体现森林康养的功能性，予以替代。最后整合精选出32个指标。

通过Meta整合将65个基础指标归纳汇总为32个指标，选取各指标在纳入文献中的权重总和作为基础数据，即该指标在前人研究体系中的认可程度叠加，对其进行模糊综合评价，构建出22×32权重判断矩阵R，分析得出32个指标集的权重值。如表2所示：森林康养指标体系包含3个一级指标，7个二级指标，32个三级指标。一级指标中环境条件指标权重值占比0.497 5，占据了现阶段指标体系的重要地位，是促进森林康养发展的坚实基础；其二级指标气候环境权重值最高，为0.237 7，其次是环境质量指标，为0.172 2，环境保护指标权重相对较低，为0.087 6。一级指标资源条件指标权重为0.368 8，是整个森林康养指标体系次重要的部分，其二级指标森林资源权重略高于景观资源指标，依次为0.193 1和0.175 7，说明现阶段公众认为两者重要程度相近，而森林资源是康养活动的依托，需要后续深入探索森林资源对康养效果的影响机制。一级指标区位条件指标权重值为0.133 7，其中交通状况指标占比0.095 8，位置属性指标占比最小，为0.037 9，便利的交通是进行森林康养不可或缺的前提条件，康养地与客源地及附近旅游地的位置关系也会影响到参与者的选择倾向性。

三级指标中人体舒适度权重值最高，为0.096 1，其次是森林覆盖率、负氧离子含量、空气质量、外部交通、森林面积、水环境质量，以上7个指标权重值和为0.491 5，说明这7个指标公认对于森林康养效果影响较大，舒适的森林小气候与较高含量的负氧离子是森林康养重要的环境条件。在森林资源指标中森林面积和覆盖率权重显著高于其他指标，很大程度是由于现阶段关于森林结构对森林康养效果影响的研究和实证不足，将森林资源的影响依附于公众更熟知的森林面积和覆盖率指标。权重值排在最后的5个指标是空气细菌含量、绿视率、与附近旅游地异同、龄组结构、林分密度，权重值之和为0.036 1，说明这些指标对森林康养有一定程度的影响，但重要性相对较低，也可能由于证据不足导致不同学者之间存在争议。其余20个指标权重值为0.010 0~0.040 0，主要分布在景观资源、环境质量、环境保护二级指标中，客观反映了各指标对森林康养不同程度的影响，认可度相对稳定。其中生态系统稳定性、环境承载力指标的权重值分别为0.012 6、0.013 6，虽不显著，但在森林康养活动中只有保护好康养环境和资源才能走好可持续发展的道路。位置属性指标中，与主要客源地距离的权重依次高于与附近旅游地距离、与附近旅游地异同，说明参与者会更多地考虑与森林康养地距离，其与周边旅游地的距离越近以及差异性越大，对参与者的吸引力也越大。

发展森林康养是实施健康中国战略，践行“两山”理论的重要选择，推动乡村振兴的重要手段。构建合理有效的森林康养指标体系，对于科学研究森林康养与人体健康之间的关系至关重要。本研究首次尝试将Meta整合方法引入森林康养指标体系的研究中，结合相关政策、标准等，构建了包含3个一级指标、7个二级指标、32个三级指标的指标体系。一级指标中环境条件重要性为49.75%，资源条件占比36.88%，区位条件占比13.37%。三级指标中人体舒适度权重值最高(0.096 1)，其次为森林覆盖率权重(0.095 9)，部分指标权重较低也可能是现阶段对其研究的深度和实证性不足。Meta整合方法的引入使本研究在前人研究的基础上扩大了样本总量，对原评价结果进行了再评价，使之更加接近完善的森林康养指标体系，降低了不同专业作者思考角度的主观性，提高了森林康养指标体系构建的客观性和科学性。通过模糊综合评价得到各指标权重，呈现了现阶段不同指标研究深度以及公众认可程度，能够为后续森林康养基地建设及认证提供理论依据和说服力。

但是，本研究也存在实证数据较少，对纳入文献未进行质量筛选，专业局限性等问题。希望后续研究能够深入探索人体舒适度、林分密度等其他森林结构因素对康养功效的影响和基地医学实证研究，融会贯通旅游、景观、林学等相关学科的知识，形成证据充足的森林康养指标体系。或者先构建必要因素的森林康养指标体系，后续根据不同康养类型，如中医药、温泉森林康养等再分别构建小类指标，最终形成全面、系统的指标体系，为建设康养功效明确，服务对象精准的森林康养基地提供指导。