摘要:
声景感知是理解公众环境体验与提升国家公园管理质量的重要切入点。随着社交媒体的发展，网 络评论文本成为获取声景认知信息的新型数据来源。以我国 4 个首批国家公园为研究对象，综合运用文本挖掘（Jieba 分词技术）、情感分析模型（LSTM+Word2vec）与时间序列分析模型（ARIMA），构建基于网络文本的声景感知量化与预测框架，探讨公众对国家公园声景的情感 倾向及其动态变化特征。研究发现：民众更偏好自然声，其中地球物理声占比最高，人工声占比较高但高频词呈现矛盾性，生物声占比较低但对生态体验具有积极影响。不同国家公园情感感知 差异明显，武夷山国家公园积极情感占比最高（73.18%），海南热带雨林国家公园受噪声影响表现出明显的消极情感倾向。ARIMA 模型预测结果显示，除海南热带雨林国家公园外，其他公园 未来的情感倾向整体向好，武夷山国家公园情感趋势最稳定，大熊猫国家公园预测结果可靠性较高，而三江源国家公园预测的置信区间较大。基于研究成果，提出增设声景廊道与特色声景体验、 加强噪声管理、建立智慧声景管理体系 3 项建议。
