拟议的决策方法中结合了DEMATEL、BW和OWA方法的步骤. 图 1具体描述了拟议框架中的每个步骤.

该过程从定义决策方案开始，适用于处理评估准则和发展方案的问题. 譬如，在考虑到一系列准则的情况下，在若干可能的方案中选择最合适的发展计划.

在定义了决策方案后，决策者需要使用DEMATEL方法评估这组准则. DEMATEL(Decision-Making Trial and Evaluation Laboratory)方法是一种用于解决复杂决策问题的系统分析方法，用于解决多个因素相互依赖、相互影响的决策问题. 该方法主要用于构建因果关系网络，识别和分析问题中的因果及相互依赖关系. 通过对因素之间直接或间接关系进行量化和分析，帮助决策者了解问题因素之间的相互作用，从而更好地理解问题的本质和影响因素. 决策者不需要熟悉该方法的细节，也不需要熟悉计算过程，唯一的要求是利用DEMATEL比较量表对设定的准则进行客观比较. 应用DEMATEL方法，最终确定准则的排名序列，并作为其余计算过程的输入数据. DEMATEL比较量表的数值从0~4，0表示没有影响，1表示非常低的影响，2表示低影响，3表示高影响，4表示非常高的影响.

针对发展计划的评估，前人提出了BW方法. 该方法适合于这种分析是因为其结果以基数值呈现，这也是整合OWA分析的先决条件.

拟议框架中使用的最后一种方法是OWA，该方法考虑了决策者的风险态度，即使没有真正的决策者，也可以应用该方法，即结果可以针对不同的情况(乐观、悲观、相当悲观等)进行测试. 输入的数据是准则的排名序列(在DEMATEL中获得)及每个准则发展计划的表现情况(在BW中获得)，OWA检查确定风险倾向、风险中立或风险规避等决策情况的最终结果.

DEMATEL方法^[24]的计算过程包括4个步骤：①生成直接影响矩阵；②获得归一化的直接影响矩阵；③构建总关系矩阵；④构建元素之间的关系矩阵. 另外一个步骤是创建一个二维图，用于可视化元素之间的因果关系.

① 以成对的方式对元素进行比较，创建直接影响矩阵，比较的元素可以是指标、准则、行动等，DEMATEL比较量表用于指导这一比较过程. 将比较量插入到直接影响矩阵K中，并标记为k_xy.K矩阵的大小为t×t，主对角线上的数值为零. 该矩阵不对称(k_iy≠1/k_yx)，这是与层次分析法(AHP)比较矩阵的主要区别. AHP比较矩阵是由决策者使用9分制，并传播任何两个比较元素逆向(倒数)重要性的影响而产生的. 与AHP不同的是，在DEMATEL直接影响比较中，一个元素可以强烈影响另一个元素，而另一个元素对其没有影响.

② 使用式(1)和式(2)对直接影响矩阵K进行归一化.

在式(1)、式(2)中，矩阵I的i_xy元素满足以下条件：$0 \leqslant i_{x y}＜1$和$0 \leqslant \sum\limits_{y=1}^i i_{x y} \leqslant 1$，而至少有一个X是：$\sum\limits_{y=1}^t k_{x y} \leqslant s$. 其中，k_xy代表直接影响力矩阵K中的元素，而i_xy则是归一化后矩阵I中的元素.

③ 使用式(3)来计算总关系矩阵N.

在式(3)中，X是一个单位矩阵.

④ 构建元素之间的关系矩阵. 由式(4)和式(5)计算向量R和C. 向量R和C分别是总关系矩阵N中行元素和列元素之和.

元素之间的关系矩阵由以下几列组成：$\boldsymbol{R}, \boldsymbol{C}, \boldsymbol{R+C}$和$\boldsymbol{R-C}$..

DEMATEL计算过程可以由一个名为“dematel ”的R软件包支持，该软件包完全实现了DEMATEL程序，并提供了结果的图形表示. 本研究中的DEMATEL结果就是用这个软件包处理的.

BW方法^[25]是近期发展起来的决策方法. 在流程开始时，决策者陈述最佳B元素和最差W元素，然后通过使用9分的Saaty相对重要性量表，将最佳元素与其他元素，以及其他元素与最差元素进行成对比较. 计算遵循非线性模型，如式(6)所示.

在式(6)中，w_B是最佳元素B的权重，w_W是最差元素W的权重，而g是决策者的判断.

该问题也可以用一种方式来陈述，即不是最小化$\left\{\left|w_B / w_y-g_{B y}\right|, \left|w_y / w_W-g_{y W}\right|\right\}$集合中的最大值，而是最小化在$=\left\{\left|w_B-g_{B y} w_B\right|, \left|w_y-g_y w_W\right|\right\}$集合中的最大值上进行. 然后，将问题转化为模型，如式(7)所示.

在引入虚拟变量ε的情况下，该模型可以转化为线性模型，如式(8)所示.

式(8)中有一个唯一的解决方案，即对所有的$w_y^*$(*表示最优解)来说，最佳的权重集是y，并且它实现了虚拟变量的最佳值$\varepsilon^*$(*表示最优解). 虚拟变量$\varepsilon^*$的值同时也是决策者一致性的指标，虚拟变量的值越接近于0，表明一致性水平越高.

OWA方法^[26]考虑了决策者的风险态度. 风险态度可以分为3个主要组别：风险倾向型、风险中立型和风险规避型.

决策者可以使用语言量词来表达他们的意见. 例如，表达式可以表述为具有“少数”或“大多数”准则的需求，以供选择. 利用OWA系数值α，可以计算OWA加权向量.

在式(9)中，w_x是准则x的权重，t是准则的数量，$V\left(\frac{x}{t}\right)$是语言量词.

一旦知道OWA向量，就可以计算出最终的OWA聚合值F.

在式(10)中，$i_x(x$取值为$1 \sim t)$是发展计划在准则x方面的表现，w_x是准则x的权重，满足所有x的w_x＞0的条件，$\sum\limits_x w_x=1$. i的值按降序排列，h_x表示集合(i₁，i₂，….i_t)中最大的元素.

本研究区域位于云南省普洱市思茅区思茅岗镇茨竹林村，距离市级行政中心普洱市约114 km，距离最近的市场也超40 km. 茨竹林村位于山脊上部的缓坡上，该山脊呈南北走向，山地海拔在1 500~1 700 m范围内. 村东北面的谷底对应着曼巴河，南边的谷底对应着唐盖河，西面是糯扎渡省级自然保护区. 年平均气温17.20 ℃，年均降水量1 230.00 mm，全年日照2 318 h，具有夏无酷暑、冬无严寒、干湿分明、四季如春的气候特点. 茨竹林村拥有丰富的生物多样性特征，主要植被类型包括西毛松、针叶和阔叶混交林以及灌木等，山谷地区主要是二级阔叶林. 该地区也是全球濒危物种的避难所，例如德比长尾小鹦鹉. 大型德比长尾小鹦鹉又称大绯胸鹦鹉，是中国最大的鹦鹉，主要生活在海拔不超过2 000 m的针叶林和混交林中. 由于森林面积减少，目前只在云南、广西、四川和西藏被发现. 此外，茨竹林村周边森林中还生活着大量其他濒危鸟类，如东方斑犀鸟、茶色蟆口鸱、蛇雕、黄腰太阳鸟、大拟啄木鸟、纹背捕蛛鸟、银耳相思鸟、白鹇、环颈雉、啸鸫、蓝翅希鹛、白尾蓝地鸲、黑头奇鹛、白腰鹊鸲和褐脸雀鹛等.

案例研究作为一种定性方法，被用来探讨生态旅游与其影响因素之间的相互作用. 在本文中，茨竹林村被选为生物多样性和当地知识促进偏远农村生态旅游发展的案例. 该地区除了拥有丰富的生物种群外，还曾是中国西南历史悠久的一个古老土著民族——布朗族的居住地. 布朗族人口较少，属我国特少民族之一，无文字，习汉文，有着丰富的口头文化，至今仍保留着独具特色的女性服饰、语言、生活习俗，有着丰富多彩的民族音乐及当地特色的土著风俗文化.

该地区开展乡村旅游后，为游客提供了丰富的自然和文化体验. 外来游客不仅可以看到珍稀的野生动植物，还可以体验周围社区丰富的文化和自然遗产. 该地区的主要生态旅游活动有野生动植物参观、森林徒步、土著民居观赏及独具特色的民族文化舞蹈欣赏. 茨竹林村美丽的自然风光、浓郁的民族风情及神秘的传统文化为生态旅游发展提供了良好的基础.

在分析的决策框架中，将偏远农村生态旅游发展的具体要求作为评估准则，即规划农村道路交通(C1)、生物多样性保护(C2)、当地知识应用与传承(C3)、旅游政策扶持(C4)、改善经营管理模式(C5). 在某些情况下，有些准则是重叠或者相似的(如旅游政策扶持与规划农村道路交通). 考虑到这一点，评估准则的合适方法是DEMATEL，因其深入分析了准则元素之间的关系.

本研究分析了4个发展计划，且所有这些计划都是10年的框架.

计划1：此计划称为“一切照旧”，意味着在自然和景观保护、旅游规划议程和农业活动方面，目前的管理政策没有变化. 所有活动的强度保持不变，包括中等严格程度自然保护、适度旅游压力及保护区边界低强度农业活动等.

计划2：该计划称为“生态旅游”，重点是促进旅游业，但这些活动适合于受保护的自然资产，其目的是在远离具有脆弱生态系统和珍稀保护物种栖息地的地区引进新的旅游设施. 在拥有最有价值的植物物种及其群落地区，景观保护仍然是一个优先事项，并且在所有其他区域，旅游产品应具有教育潜力. 因此，在步行路线上都配有描述该地区登记的动植物物种的板块，并连接到观鸟点或最独特的景观视角景点.

计划3：该计划称为注重生物多样性的生态旅游. 关注的是生态环境的完整性和生物多样性保护，包括大力应用生物工程措施，处理某些地区的特定任务——保护本地濒危物种(就地保护、重新引入灭绝或极度濒危物种等)，促进物种多样性的恢复；设立保护区边界、划定敏感区域和禁止区，采取必要的管理措施保护和恢复生物多样性；利用现代技术和方法，监测物种分布、数量和变化趋势，评估保护措施的有效性，并根据监测结果调整管理策略等.

计划4：该计划称为注重当地知识的生态旅游，是在生态旅游的基础上保护和传承目标地区的当地知识，弘扬当地文化和传统价值观. 当地知识积累了丰富的本地信息和经验，涵盖了特定地域的自然环境、生物多样性、文化传统等知识，具有独特性和不可替代性. 当地知识能够为游客提供独特的旅游体验，让他们深入了解当地文化、生活方式、传统技艺等，增强生态旅游的文化内涵和体验价值. 保护当地知识不仅是对地方传统文化的保护，也是对生态系统和生物多样性的保护. 通过传承当地知识，可以弘扬传统文化，并使其与生态旅游相结合，实现文化与生态的双赢.

应用DEMATEL方法最终可以得到各准则的重要性排名，评估结果如表 1所示.

通过DEMATEL创建一个总关系矩阵，由式(3)计算可得(表 2).

再计算各准则之间的关系，包括向量$\boldsymbol{c}_x$和$\boldsymbol{r}_x$，关系值$c+r, c-r$和阈值. 这些结果有多重意义，其中$c+r$决定了各准则按其重要性排序的结果. 准则矩阵之间的DEMATEL关系如表 3所示.

表 3中给出的部分结果通常以图形表示，便于解释结果. 图形可视化称为准则之间的因果关系图，如图 2所示.

X轴上的值$\boldsymbol{c}_x-\boldsymbol{r}_x$决定了哪些评估准则是结果，哪些是原因. 在本文中，根据决策者的评价，C1、C2和C5为原因(对应的$\boldsymbol{c}_x-\boldsymbol{r}_x$值为负)，C3和C4为结果(对应的$\boldsymbol{c}_x-\boldsymbol{r}_x$值为正). Y轴上的值$\boldsymbol{c}_x+\boldsymbol{r}_x$决定了准则的重要性. 在本文中，C2＞C3＞C1＞C4＞C5(从大到小依次为生物多样性保护、当地知识应用与传承、规划农村道路交通、旅游政策扶持、改善经营管理模式).

使用BW方法对发展计划中的各个计划进行评估. 该方法与AHP，SMART，SMARTER等方法相同，以基数值的形式呈现结果. 在应用OWA方法之前，获得这种形式的结果至关重要. 用于计算的输入数据是两个偏好关系矩阵(最佳—其他、其他—最坏)，如表 4所示.

应用BW方法评估的结果如表 5所示，包括所有发展计划在每个准则u_x上的表现，以及每组评价的一致性度量值ε.

本文执行的BW评估的一致性可以接受(值接近0)，因此无需重复评估过程. 通过分析与准则集有关的所有发展计划的评估结果，可以发现，不同发展计划在不同的评估准则下具有最佳得分.

通过对5种不同风险态度进行分析(乐观、相当乐观、中立、相当悲观和悲观)，得到其对最终结果的影响排名.

为了执行此分析，需要计算OWA加权向量w(表 6). 权重的计算遵循式(9).

通过对乐观和相当乐观情景下的OWA值进行几何平均，可以得到风险倾向态度的结果. 以此类推，可以得到风险中应和风险规避态度的结果(表 7).

表 7结果表明，在3种风险态度上发展计划2总是排在第3位，发展计划1总是排在最后. 对于风险倾向态度，发展计划4获得最高的OWA值(0.394). 对于风险中性态度，发展计划3因其获得最高的OWA值而胜出(0.325). 对于风险规避态度，获胜的是发展计划3(0.382). 值得注意的是，虽然发展计划在不同风险态度上的OWA值有高低，但是没有显著差异. 研究结果表明，生物多样性与当地知识在偏远农村生态旅游发展中是最重要的两个元素，且重要程度相近.

结合主要元素(生物多样性与当地知识)，本文针对性地提出了农村地区生态旅游发展的路径和策略，以期有效地推进偏远农村振兴.

偏远农村地区的生态系统是生物多样性的栖息地和基础环境. 为了促进生态旅游的发展，必须采取措施保护和恢复当地的生态系统，包括制定严格的环境保护政策和法规，限制开发和破坏性活动，实施生态修复项目，恢复受损的生态系统功能等.

利用偏远农村地区丰富的生物多样性资源，开发具有独特性和吸引力的生态旅游产品和服务. 例如，组织生态观察旅行、生物多样性保护区游览、野生动植物观赏活动等，通过提供独特的旅游体验吸引游客.

开展生物多样性研究和监测工作，了解当地物种组成、分布和数量变化情况，这些信息对生态旅游的规划和管理至关重要. 通过科学的研究和监测，可以制定更有效的保护措施，并为游客提供更加舒适的旅游体验.

当地知识是偏远农村地区居民对生态环境的认知和经验总结. 为了促进生态旅游的发展，需要加强当地知识的传承和创新，可以通过设立当地知识传承机构和培训项目，鼓励当地居民将其丰富的知识和技能传授给后代，并通过创新来适应不断变化的旅游需求.

利用当地知识丰富旅游体验，将传统文化、技艺和习俗融入生态旅游活动中. 例如，通过传统手工艺品制作和示范、当地农耕体验、民俗活动表演等，增加游客对当地传统文化的认知和体验.

建立当地知识传承机构和培训项目，为当地居民提供相关知识和技能培训，帮助他们更好地参与生态旅游活动. 培训内容可以包括生态导游、环境解说、生物多样性保护和监测等方面的知识和技能.

政府应该制定支持偏远农村地区生态旅游发展的政策和法规，并提供相关的经济支持. 例如，减免税收、补贴资金、设立旅游专项基金等，鼓励投资者和企业参与生态旅游项目.

建立公私合作机制，吸引私营部门投资，共同推动生态旅游发展. 同时，鼓励当地社区参与旅游规划和管理，使他们成为生态旅游的受益者和管理者.

促进可持续投资和资金支持，吸引私营部门和社会资本参与生态旅游项目. 政府可以提供优惠政策和金融支持，鼓励可持续投资和资金流入偏远农村地区.

规划农村道路交通对偏远农村地区生态旅游发展至关重要，良好的交通基础设施可以方便游客到达并增加流动性，提高旅游体验. 政府和相关机构应该进行道路改造和修建，确保偏远农村地区与主要交通干线的连接，并提供便捷的交通工具和服务. 同时，注重生态旅游的交通规划，例如推广低碳交通方式和发展可持续交通系统，减少旅游对自然环境的影响，提高生态旅游的可持续性.

有效的经营管理模式可以提升旅游产品品质和服务质量，提高游客满意度，并确保生态旅游的可持续性. 在偏远的农村地区，可以通过培训和教育项目，提升旅游从业人员的专业素养和服务意识. 同时，引入先进的管理理念和技术，例如信息技术和在线预订平台，可以提高管理效率和市场竞争力. 政府和相关机构应该提供培训支持，帮助当地经营者和社区居民提升管理能力，实现经营模式的创新和升级.

本文在不同准则上对农村生态旅游发展做了相关研究，提出4个发展计划，并通过定量分析得出生物多样性与当地知识在发展计划中的重要性，并据此提出了促进偏远农村生态旅游发展的路径. 但仍有一些问题需要进一步研究，例如5个评估准则之间相互独立，但又相互关联，各维度之间耦合协调性有待深入讨论. 此外，本文以农村尺度为研究单元，但各个村落内部自然经济条件存在明显差异，要实现偏远农村生态旅游发展精准定位，需从更多的乡、村尺度上进行路径探究，形成生态旅游与生物多样性保护及当地知识文化传承共赢的局面.

偏远农村地区因其自然风光和丰富的生物多样性，拥有独特的旅游资源和潜力. 然而，该区域面临着基础设施不完善、文化传统易失、环境保护压力增大等挑战. 据此，本文提出一种适用于偏远农村生态旅游发展决策的方法，即在多准则环境下选择最优发展计划. 该方法综合了3种MCA方法，并在不同的风险情况下进行了测试. 同时，在云南省普洱市思茅区思茅岗镇的茨竹林村案例研究区进行了验证和证明. 该方法包括5个准则(生物多样性保护、当地知识应用与传承、改善经营管理模式、旅游政策扶持和规划农村道路交通)和4个发展计划(一切照旧、生态旅游、注重生物多样性的生态旅游和注重当地知识的生态旅游). 在该案例中，本文得出了不同准则的重要性排序：C2＞C3＞C1＞C4＞C5(从大到小依次为生物多样性保护、当地知识应用与传承、规划农村道路交通、旅游政策扶持、改善经营管理模式). 然后，使用BW方法和OWA方法对4个发展计划进行了风险评估测试，结果证明生物多样性和当地知识在偏远农村生态旅游发展中具有重要作用. 最后，根据研究结果提出了促进偏远农村地区生态旅游发展的路径和策略，包括充分利用生物多样性资源、保护和传承当地知识、制定合理的政策和法规、促进教育和宣传推广工作、进行道路改造和修建、建立可持续管理和监测机制等.