島嶼被定義為被海水環(huán)繞且在高潮時仍高于海平面的自然形成的陸地。近年來，島嶼旅游業(yè)在全球范圍內(nèi)迅速增長。例如，在馬爾代夫，島嶼旅游業(yè)對國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）的貢獻超過30%；而在夏威夷，它已成為第二大產(chǎn)業(yè)[1]。在中國，五指山島、鼓浪嶼和舟山群島等地已成為具有特色的島嶼旅游目的地[2]。島嶼旅游業(yè)已成為海洋經(jīng)濟的主要驅(qū)動力，并對社會經(jīng)濟發(fā)展產(chǎn)生了重要影響。在這一領(lǐng)域中，島嶼旅游的海洋娛樂利用是指開發(fā)沿海和海洋資源，以支持觀光、休閑和海洋娛樂等活動。然而，無序和隨意的開發(fā)很容易對島嶼及其周邊水域的生態(tài)系統(tǒng)造成不可逆轉(zhuǎn)的損害[3]。因此，確保島嶼地區(qū)海洋空間資源的可持續(xù)利用已成為一個緊迫的挑戰(zhàn)。適宜性評估（SE）是一個評估特定開發(fā)活動適當(dāng)程度的過程，并將其適宜性分為不同等級[4]。因此，對島嶼旅游的海洋娛樂利用進行適宜性評估對于合理規(guī)劃海洋資源以及促進當(dāng)?shù)亟?jīng)濟和環(huán)境的可持續(xù)發(fā)展至關(guān)重要。

SE最初廣泛應(yīng)用于土地利用研究，現(xiàn)有研究主要集中在棲息地[5]、[6]、城市發(fā)展[7]、[8]、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)[9]、[10]和居住環(huán)境[11]、[12]等方面。隨著人類活動不斷向海洋擴展，關(guān)于海洋用途（SU）的SE研究也應(yīng)運而生。SU的SE通常包括多類型評估和單類型評估。多類型評估通常采用綜合指標(biāo)，考慮多種形式的SU[13]、[14]、[15]。雖然一些研究已經(jīng)納入了海洋娛樂用途的分區(qū)[16]，但它們通常缺乏能夠捕捉這一領(lǐng)域獨特特征的指標(biāo)。在單類型評估方面，研究集中在工業(yè)[17]、[18]、港口[19]、[20]、漁業(yè)[21]、[22]、填海[23]、[24]和海洋娛樂用途[25]、[26]等方面，從而推動了這些海洋應(yīng)用的規(guī)劃和管理。

與其他類型的SU相比，旅游和娛樂性SU（TRSU）對生態(tài)、資源和位置條件有更嚴(yán)格的要求[27]。其SE本質(zhì)上是復(fù)雜且多方面的。早期的方法主要依賴于定性分析[28]，這些方法只能提供總體適宜性的大致了解，但缺乏精細(xì)的空間分辨率。對于定量評估，大多數(shù)現(xiàn)有研究采用了多標(biāo)準(zhǔn)決策分析框架[29]、[30]，該框架涉及將多個選項分解為一組可測量的標(biāo)準(zhǔn)以方便評估。這一過程通常包括三個階段：選擇評估指標(biāo)、確定指標(biāo)權(quán)重和進行總體評估[31]。在指標(biāo)選擇方面，常用專家判斷[32]、[33]、[34]和德爾菲方法[35]、[36]、[37]、[38]、[39]。例如，Wijaya等人[39]使用水透明度和珊瑚覆蓋率等指標(biāo)評估了印度尼西亞Saebus島的潛水旅游適宜性。Yuvaraj等人[40]利用德爾菲方法確定了海岸類型和交通節(jié)點的接近性等指標(biāo)，并評估了印度金奈的海灘旅游適宜性。在確定指標(biāo)權(quán)重時，常采用專家判斷[41]、[42]、層次分析法（AHP）[43]、[44]、[45]、熵[31]和主成分分析（PCA）[47]等方法。例如，Aklar等人[48]使用手動分配的權(quán)重來評估Weh島海洋保護區(qū)的沿海旅游適宜性。Hermawan等人[49]應(yīng)用AHP評估了印度尼西亞Poso縣的海洋娛樂適宜性。Li等人[47]利用PCA和地理信息系統(tǒng)（GIS）分析了中國遼寧省的海洋娛樂適宜性空間分布。對于總體評估，采用了基于閾值的方法[50]、[51]和分類方法[52]、[53]。例如，Johan等人[54]定義了閾值，將Enggano島的生態(tài)旅游適宜性分為適宜、一般適宜和不適宜三類。Huang等人[52]采用自然斷裂分類法評估了毛里求斯的旅游發(fā)展適宜性。

盡管這些方法對島嶼海洋娛樂適宜性的評估做出了重要貢獻，但當(dāng)前的評估系統(tǒng)在實際應(yīng)用中仍存在客觀性不足的問題。問題包括選定的指標(biāo)覆蓋不全面、指標(biāo)權(quán)重存在主觀偏差以及綜合評估中的不合理分類。這些問題可能導(dǎo)致后續(xù)實施和管理中的矛盾。近年來，元分析（MA）在醫(yī)學(xué)診斷[55]、氣候研究[56]和選址[57]、[58]等領(lǐng)域得到了越來越多的應(yīng)用。通過統(tǒng)計技術(shù)綜合現(xiàn)有研究的結(jié)果，MA有助于減輕主觀偏差。此外，人工智能（AI）方法也被應(yīng)用于風(fēng)力發(fā)電開發(fā)[59]、棲息地評估[60]、[61]和生態(tài)農(nóng)業(yè)[62]、[63]的SE中。值得注意的是，Huang等人[30]應(yīng)用了四種機器學(xué)習(xí)方法來繪制張家界的生態(tài)旅游適宜性地圖，而Li等人[64]使用長短期記憶網(wǎng)絡(luò)進行了冰雪旅游的智能適宜性評估。盡管這些方法顯示出有效性，但一個關(guān)鍵的未解決挑戰(zhàn)仍然存在：如何系統(tǒng)地整合島嶼、旅游和SU的特點，以確保科學(xué)的指標(biāo)選擇和客觀的SE。

為了解決這些問題，本研究提出了一個適用于島嶼TRSU的SE框架，將MA與集成學(xué)習(xí)（EL）相結(jié)合。首先，通過大型語言模型（LLM）從相關(guān)文獻中提取關(guān)于島嶼、旅游和海洋SE的相關(guān)信息。其次，采用限制性分區(qū)和EL方法來實現(xiàn)全面的SE。最后，通過三個案例研究（長山島、舟山島和南澳島）進行實證驗證。本研究旨在證明所提出的框架為傳統(tǒng)方法（如AHP或德爾菲）提供了有價值的數(shù)據(jù)驅(qū)動補充，在空間復(fù)雜的區(qū)域提供了更深入的分析。