丹麦旅游依赖性与极端天气：构建旅游极端天气暴露指数

《Journal of Sustainable Tourism》：Tourism dependency and extreme weather: developing tourism extreme weather exposure indices for Denmark

本文创新性地构建了TEWEI和TTEWEI双指数模型，首次在市级层面量化评估丹麦旅游经济对极端天气的暴露程度，揭示了沿海及岛屿地区面临的双重风险（直接物理冲击+间接经济损失），为气候适应性旅游规划提供了可转移的分析框架。

　　

引言

气候变化对旅游业构成短期和长期威胁，理解其对旅游发展和客流的影响日益关键。现有研究主要关注气候因素的长期影响，例如通过旅游气候指数（TCI）进行评估，而对极端天气事件（如洪水、干旱和热浪）突然性和即时性影响的关注相对不足。然而，极端天气事件是气候变化影响旅游目的地最直接、最显著的方式之一，带来了与渐进性气候变迁截然不同的紧迫适应挑战。这对于高度依赖旅游业创造收入和就业的目的地尤为突出，因为它们面临极端天气的双重暴露风险：一方面是事件对基础设施、建筑环境和公共安全的直接物理风险；另一方面是可能阻碍当前和未来旅游活动，导致收入和就业减少。

本文以丹麦为案例，结合短期、中期和长期的极端天气事件预测以及市级旅游活动数据，探讨了这种潜在的双重暴露。研究聚焦于微观层面的单个城市，突破了以往主要关注宏观层面（NUTS 1级和2级）以及欧洲南部和北极地区的局限。丹麦作为世界上海岸线面积比最高的非岛屿国家，且拥有先进的市级旅游和气候数据，是进行此类研究的理想案例。

本文开发了丹麦的综合旅游极端天气暴露指数，涵盖了经济旅游依赖性指标以及极端天气类别，包括暴雨、干旱、热浪天数、极端大风、周期性高水位条件和风暴潮。这些都被归类为北方沿海经济的典型极端事件，并与国际公认的极端天气定义一致。利用丹麦气象研究所（DMI）气候图集中的未来预测数据，研究计算了短期（2011–2040）、中期（2041–2070）和长期（2071–2100）的极端天气预测。这与其他依赖过去已发生事件数据或对未来暴露情况进行主观判断的脆弱性指数不同，提供了前瞻性的视角。

研究旨在回答以下问题：丹麦城市旅游经济对未来极端天气事件的暴露程度如何？哪些城市因其旅游依赖性和对极端天气事件的易感性结合而暴露最高？属于同一基本地理旅游目的地类型（沿海、峡湾、内陆或岛屿）的区域是否经历相似的极端天气挑战？

理论上，本研究通过开发两个具有不同特征的旅游依赖性和极端天气指数，为现有知识做出了贡献。这些指数提供了一种结构化的方式来概念化和衡量旅游与气候暴露之间的关系，提供了一个可应用于其他目的地和不同尺度的可转移框架。

文献综述

旅游依赖性

普遍认为某些地方比其他地方更依赖旅游业。旅游依赖性通常被描述为旅游业在缺乏或没有替代收入来源的地区占据主导地位，通常包括经济依赖、社会依赖和生态依赖。尽管旅游依赖性是一种全球现象，但案例往往过度集中于发展中国家、农村/偏远地区背景和岛屿地理。然而，北欧国家，特别是农村地区背景和北极地区，旅游依赖性的案例也得到充分记录并日益受到关注。常讨论的主题包括旅游业在管理农村衰退中的作用以及作为推动地方发展的重要力量。

尽管关于旅游依赖性的文献提供了关于区域、社区和生态系统如何依赖旅游业获得收入、就业和保护的见解，但并未捕捉到外部环境力量可能如何加剧这种依赖。因此，有必要研究气候变化及其导致的极端天气如何与旅游依赖性相互作用并加剧其影响。

旅游与气候变化

旅游与气候变化的关系已被探索、描述和讨论了40多年。研究强调所有旅游目的地和经营者都对气候敏感，目的地受益于了解气候和天气变化及其对当地旅游运营的影响。相关研究致力于更好地理解气候对旅游利益相关者和活动的影响、气候适应和减缓策略、气候韧性的政策选择以及社区对气候影响的反应。地理上，相关研究遍及全球，从气候暴露区域到寒冷目的地。

旅游气候学的发展是一个值得注意的进展，由气候、旅游与娱乐委员会（CCTR）等国际专家组推动。各种气候-旅游框架，如旅游气候指数（CIT）、旅游气候指数（TCI）和假日气候指数（HCI），虽然存在差异，但共享共同目的，即讨论和理解气候与旅游之间日益复杂的关系。与本文提出的指数相关的是，一些研究引入了类似方法，重点关注气候变化预测及其旅游相关影响。例如，在欧盟层面，研究利用过去和未来的气候情景来理解气候影响的经济含义，显示旅游流量和活动的可能变化。重要结论包括气候影响正在加速和加剧，迫切需要更多关注旅游中的风险和健康，并需要更复杂的旅游规划和管理工作以最小化负面影响。

旅游与极端天气

上述例子表明，研究界对理解气候变化与旅游业关系的兴趣明显增加。同时，这一分支的研究倾向于主要关注缓慢和长期的气候变化，例如全球变暖、海平面上升和生态系统变化。尽管这些是极端天气事件的促成因素，但这些事件特征上是相当突然和短期的，并且其强度可能对旅游业造成直接和严重的影响。极端天气事件可以说是气候-旅游文献主流中的一个子类型，但也是一个相对受到较少关注的研究领域。尽管如此，对该主题的兴趣正在增长。

极端天气事件通常以其即时/短期和更长期的影响/效应来描述。常被提及的即时/短期影响包括健康风险增加、基础设施、建筑和景点破坏、景观变化和生态破坏。孤立或组合，此类事件可能对当地目的地产生严重影响。常被提及的长期影响包括旅游流量和需求的变化、旅游行为和活动的变化以及旅游感知的变化，这可能导致目的地吸引力和认同感的丧失，随之带来严重的经济和社会影响。

北欧背景下的旅游依赖性与极端天气

无论影响/效应类型如何，文献清楚地表明极端天气事件对旅游区是严重问题。在探索旅游区与极端天气条件关系方面，更广泛的文献包含了相关但过于笼统的讨论和反思。我们尚未能找到专门尝试展示旅游依赖区对极端天气条件暴露程度以及讨论这两个因素之间潜在相关性的研究。此外，在北欧地理背景下进行此类洞察的尝试非常少。

本研究通过提供首个针对丹麦的旅游特异性、市级极端天气暴露指数，推进了现有研究。与之前在国家层面评估气候脆弱性或关注特定资产（如第二住宅）的工作不同，我们的方法捕捉了当地旅游经济的相对和绝对经济暴露。这种双指数框架允许更细致地理解不同类型的目的地（城市、沿海、岛屿或内陆）如何面临不同的暴露，从而填补了在测量旅游相关极端天气暴露方面的关键空白。

方法论

丹麦作为关键案例

除了其海岸线面积比位居世界非岛屿国家前列之外，我们选择丹麦作为关键和示范性案例还因为其相对依赖旅游业。旅游业在丹麦已经具有重要的经济和社会意义，特别是在缺乏多样化选择的外围地区，并且这种依赖性正在增加。丹麦近年来经历了强劲的旅游业增长，由旅行需求增加、其他地方天气更热以及其他欧洲目的地的旅游抵制等因素推动。政治风险和社会紧张局势加剧也可能将游客推向被视为安全的目的地。最后，这与丹麦到2030年显著增加游客和旅游收入的政治雄心相一致。

开发旅游极端天气指数

极端天气事件可以使用一个形成性指数来详尽核算，该指数涵盖所有可能的未来事件。我们为丹麦开发了这样一个指数，基于丹麦气象研究所（DMI）的数据，并遵循覆盖所有可能具有重大经济和社会影响的天气事件的清单。这些数据集为三种时间段或未来预测（在最坏情况情景下定义，即第90百分位数）提供了市级预测：短期（2011–2040）、中期（2041–2070）和长期（2071–2100）。统计上，这个百分位数代表10%的发生概率，将事件置于分布的极端上端，因此有资格被视为负面且极端。

基于这些数据，并受相关研究启发，我们关注六类极端天气事件，每类都通过特定测量指标进行操作化，并与旅游业的不同影响相关联：暴雨、干旱、热浪天数、极端大风、周期性高水位条件和风暴潮。

在构建形成性指数之前，由于天气数据的测量单位不同，有必要对数据进行标准化。此外，由于数据集包含时间维度（DMI提供的三个未来预测数据可用），在将事件聚合到一个单一极端天气指数中之前，需要在对每个事件项进行标准化时考虑这个时间方面，以便以一种一致的方式跨城市和时间进行比较。传统的min-max标准化采用一般形式，然后进行调整以考虑时间维度，特别是数据中的三个预测期（短期S、中期M和长期L），确保指数在所有三个未来预测和每个城市之间具有有意义的可比性。

最后，我们构建极端天气事件（EWE）的形成性指数，作为每个城市i、每个时期p的标准化事件值e之和（并乘以100，将指数尺度表示为百分比点）。因此，极端天气事件指数（EWE）的理论最小值为0，当所有六个极端天气事件在全市范围内短期记录为最低观测水平时发生；理论最大值为600，当所有六个事件在长期记录为最高观测水平时发生。

市级旅游经济影响的核算

在衡量旅游业的经济影响时，采用了各种方法。本研究使用旅游卫星账户（通常称为TSA，或在区域或地方层面测量时称为区域TSA）以及扩展的旅游卫星账户方法来捕捉旅游业在丹麦市级层面的经济影响。TSA是一个由国际组织开发的框架，用于量化旅游业的重要性。在丹麦，市级区域TSA由区域与旅游研究中心（CRT）每年编制，并由VisitDenmark发布。

除了区域TSA，CRT还采用了所谓的扩展旅游卫星账户方法。TSA的一个局限性是它只捕捉旅游活动的直接影响，即使旅游业也通过旅游生产的中间消费对经济产生间接影响。此外，旅游相关的要素收入影响私人消费，进而通过诱导效应影响经济。为了捕捉这些衍生效应，CRT使用了一个通用的区域间宏观经济模型，称为LINE。

在本研究中，我们利用了通过TSA方法估算的直接旅游效应和通过扩展TSA方法在市级层面估算的总旅游效应（直接、间接和诱导），这些数据由CRT编制。研究中，我们主要使用每个城市的就业和旅游业就业份额数据，因为由于保密限制，小型岛屿城市的增加值无法披露。

最后，这两个数据集按城市合并。请注意，旅游数据仅涉及单个年份2023年，这是最近数据可用的年份。

结果

在展示我们开发和计算丹麦极端天气暴露和旅游依赖性两个指数的过程中，我们也回答了我们的两个研究问题，即：丹麦城市旅游经济对未来极端天气事件的暴露程度如何？以及哪些城市因其旅游依赖性和对极端天气事件的易感性结合而暴露最高？本节侧重于当前和近期未来（即短期2011–2040）。

丹麦的旅游极端天气暴露指数（TEWEI）

TEWEI的子组成部分已在方法论部分介绍。TEWEI计算为丹麦极端天气事件指数（EWE）指标与丹麦城市对旅游活动相对依赖度（表示为每个城市旅游业在总就业中的直接份额（DirShEMP））的乘积。因此，计算TEWEI的公式为：TEWEI_i = EWE_i * DirShEMP_i。

我们的两个主要变量或TEWEI的子组成部分相互绘制成图。正如预期的那样，我们发现EWE与旅游活动之间存在正相关关系，即旅游活动集中在未来更可能经历极端天气事件的城市。

我们计算了这种关系（EWE指数和旅游依赖性）的皮尔逊相关系数，为30-33%，并且在1%的水平上显著。对于增加值，EWE指数与旅游活动之间的正相关性更高，为35-37%，并且与就业一样在1%的水平上显著。

如前所述，极端天气事件（EWE）指数在普通尺度上范围从0到600，其中600代表理论最大值，仅当一个城市在所有六个极端天气事件上得分最高时发生。当通过将EWE指数与每个城市旅游业在总就业中的份额相乘来构建旅游极端天气暴露指数（TEWEI）时，理论最大值具有了新的含义。要达到TEWEI的最大分数600，必须满足两个条件：该城市必须在EWE指数上得分最高，并且经济必须完全依赖旅游业，即旅游在经济活动中的份额为1。

取对数后（这对我们在图中表示TEWEI很方便，并且由于TEWEI分布的偏态），这个理论区间在对数尺度上介于-∞和6.4之间（即接近0的数的对数和600的对数）。只有菲英岛城市接近这个最大值，在DMI的长期预测（即2071–2100）中值为5.35。

在大多数城市，计算出的TEWEI在短期内的值低于3（菲英岛、莱斯岛和博恩霍尔姆岛除外），只有在长期预测中，菲英岛和莱斯岛的值才超过5。请注意，在我们的TEWEI结果中，所有地图和表格中的数字均显示在对数尺度上。

根据相对就业水平的数据，总结了按城市划分的短期TEWEI结果。它支持了这一点，即丹麦的沿海和岛屿地区，其次是峡湾和内陆地区，是最脆弱的。

因此，TEWEI突出了丹麦城市对极端天气事件的暴露程度。这对于海岸线面积比最高、同时严重依赖旅游业获得收入和创造就业的城市来说尤其如此。主要的例子是菲英岛，它始终是丹麦最脆弱的城市。菲英岛面临最高的极端天气暴露，并且以旅游业为主要经济活动。这两个因素结合在一起，使菲英岛在丹麦旅游经济背景下对极端天气高度脆弱。研究结果强调，迫切需要有针对性的适应策略，以减轻极端天气对最脆弱城市旅游业的影响。

总旅游极端天气暴露指数（TTEWEI）

TEWEI提供了一个关注最脆弱城市的视角，为有针对性的地方适应努力提供了有价值的指导。然而，有人认为，一个更广阔的视角，突出国家经济影响也是必要的。为了做到这一点，我们提出了一个替代指数：总旅游极端天气暴露指数（TTEWEI）。

TTEWEI采用绝对而非相对的就业数字，捕捉对旅游的总依赖（包括间接和诱导效应）。具体来说，我们将间接和诱导就业数字乘以丹麦各城市的平均极端天气事件（EWE）指数。该指数表明，对于国民经济而言，极端天气事件损害旅游业发展的可能性并不局限于最依赖旅游业的城市，而是在考虑绝对就业人数和旅游业产生的收入时，扩展到所有地区。

TTEWEI的公式定义为：TTEWEI_i = EWE_i * DirTurEMP_i + WEWE_DK * (TotTurEMP_i - DirTurEMP_i)。其中，DirTurEMP_i 代表每个城市直接旅游相关就业总数，TotTurEMP_i 代表每个城市总旅游相关就业总数。TotTurEMP - DirTurEMP 的差异反映了间接和诱导效应（另见关于丹麦TSA核算的方法论部分）。间接和诱导就业数字乘以所有丹麦城市的加权平均EWE（WEWE_DK），我们将其定义如下：WEWE_DK = [求和公式] * 100。

这一调整承认此类就业受到整个丹麦旅游活动的影响，而不是仅仅与停留在任何特定城市的游客相关。然而，我们没有采用丹麦的简单平均值（EWE_DK），而是计算了一个加权平均值，其中间接和诱导就业的影响变得更大，这取决于每个城市对丹麦整体旅游经济的相对贡献。

TTEWEI的结果显示。这些结果也以对数尺度呈现，以减少少数离群岛屿城市的影响。由于现在EWE是与绝对就业数字相乘而不是份额，其基础尺度与TEWEI不同。该指数的理论尺度现在介于-∞和∞之间。使用TTEWEI指数，现在最脆弱的城市显著转向围绕或靠近丹麦较大城市（奥尔堡、奥胡斯、埃斯比约和哥本哈根）的更传统的集聚经济。接下来，我们更详细地解释TEWEI和TTEWEI的两个结果。

两个指数结果的比较

比较两张地图揭示了丹麦城市暴露于极端天气事件的不同模式。使用TEWEI衡量的当地生计旅游暴露（使用旅游就业的相对份额）主要集中在沿海地区和岛屿。然而，当考虑总国家旅游相关收入对极端天气事件的暴露程度（用TTEWEI衡量）时，影响可能在传统的主要城市周围的集聚经济（见上文）和日德兰半岛上的少数沿海城市（腓特烈港、约林、詹姆bugt和灵克宾-斯凯恩）更高。当未来旅游业更容易受到极端天气影响时，这些城市在总绝对工作岗位损失方面将遭受最大损失。

应该指出的是，对于绝对就业数字，与极端天气事件的相关性比相对就业弱得多（低于10%且不显著）。这一结果符合我们的预期，因为绝对就业数字较低的地区，例如远离四大城市的岛屿、沿海地区和自然保护区，往往最依赖旅游活动维持当地生计。因此，我们的分析表明，当使用包含相对就业依赖性的指数进行评估时，极端天气事件对当地（通常是农村）生计构成了更大的挑战。相比之下，主要城市的传统城市集聚区可能因与旅游业相关的整体就业下降而遭受极端天气影响的最大冲击。

总之，虽然一些高度依赖旅游业的城市在未来极端天气事件的直接影响及其对收入和就业的后续影响方面暴露程度更高，但实际上旅游经济是高度相互依存的。因此，所有城市都在某种程度上经历了其旅游经济对极端天气事件的经济和社会暴露。

城市对极端天气事件暴露的中长期变化及其与旅游依赖性的相关性

根据DMI的预测，所有城市都必须预期未来发生极端天气事件的高概率。我们对中期和长期极端天气事件的预测计算表明，与当前旅游活动的相关性至少将持续到中期，相关性甚至高于当前或短期观察到的结果。

然而，对于长期而言，我们的预测表明这种相关性减弱，特别是在关注当前旅游就业数字时。这一结果主要是由于未来预期极端天气事件类型的变化与不同地区对旅游活动相对依赖性之间的平衡转变。为中期和长期重绘图显示，随着我们进入本世纪末，正是那些依赖旅游的沿海地区将因其天气暴露而相对增加其脆弱性。

跨地理旅游区的极端天气挑战

为了回答我们的第三个研究问题——属于同一基本地理旅游目的地类型内的区域是否经历相似的极端天气挑战——我们在图中绘制了丹麦各城市，显示了它们在短期内经历六种类型极端天气事件的可能性，并按旅游依赖性从最低（顶部）到最高（底部）排序。从这个练习中得出了两个相关的观察结果。

首先，在EWE指数上，全国范围内不同类型的极端天气事件存在显著的排名：干旱、风暴潮和周期性水位条件最有可能在全国范围内发生。相反，热浪、暴雨和极端大风属于最不可能发生的之列。

其次，这种相同的模式在传统的地理旅游目的地类型（沿海、峡湾、内陆或岛屿）内并没有一致地重复。例如，一些岛屿暴露于多种事件，而其他岛屿则较少暴露。菲英岛更可能经历风暴潮，而一些岛屿更容易受到短期水位上升的影响。莱斯岛、博恩霍尔姆岛和萨姆索岛在短期内更容易受到干旱期的影响。因此，虽然根据我们的主要结果，每个城市的TEWEI取决于其类型，但当我们深入研究导致TEWEI较高的子组成部分时，存在惊人的巨大差异，并且在四种传统地理旅游目的地类型内没有明显的模式。这在图中得到了说明，该图根据这些类型列出了城市。

总之，即使在相同的传统地理旅游目的地类型内，不同的城市也可能需要 vastly 不同的方法来保护其旅游经济和当地生计免受未来极端天气事件的影响。

讨论

研究发现讨论

研究表明，气候变化可能通过更温暖的温度促进北欧旅游业。对于丹麦来说，这与需求增加和政治雄心相结合，旨在显著增加入境旅游，而其他欧洲国家正在实施限制旅游的政策。综合起来，这些发展可能会增加丹麦及其他类似北欧目的地的旅游依赖性。我们认为，在主要关注更可预测的气候变化带来的机遇，而较少关注极端天气事件发生频率和严重性增加所带来的挑战时，旅游研究人员、开发者和政策制定者可能忽略了与旅游、极端天气暴露和旅游依赖性相关的关键问题。

我们的结果对沿海地区特别相关，证实了先前的研究，即这些地区对气候引起的环境变化最敏感，并且最依赖旅游业。鉴于沿海地区也显示出旅游需求增加的最大潜力，我们的研究结果表明，北部沿海地区，尤其是丹麦，面临着一个“完美风暴”情景，即气候变化同时增加了旅游需求和依赖性，同时放大了对极端天气事件的暴露。这种动态产生了我们概念化的“气候-旅游暴露陷阱”——一种现象，即城市变得越来越依赖旅游收入，部分是由气候变化引起的需求模式转变所驱动，同时由于气候变化对旅游业本身的破坏性影响而经历日益增加的脆弱性。这一威胁具有重要的政策含义，必须在研究和负责任的国家及地方当局和行动者中得到识别和关注。因此，虽然本研究不对增加旅游依赖性是否可取表态，但我们的研究结果表明，在旅游业仍然是一种可行的发展策略的地方，为极端天气暴露做准备变得越来越关键。

与此相关的是我们记录的经济相互关联性，特别是极端天气影响如何超越直接受影响的沿海和通常是农村城市，进而影响国民经济。这与先前关于该主题的研究一致，表明极端天气事件的间接成本经常溢出区域边界，放大对国家经济的影响，超出最初受影响的地区。我们认为，这种情况使得有必要将极端天气适应视为国家而非纯粹地方的责任。具体来说，地方挑战必须在地方层面识别和描述，但在国家层面优先考虑，特别是在为地方层面的地方适应策略提供资金方面。

我们的结果中还有一个有趣的发现，即虽然城市城市在绝对意义上往往更容易受到与旅游业直接或间接相关的工作岗位流失的影响，但主要的依赖性仍然在于直接暴露于天气的农村城市，因为这些城市即使从长期来看，也较少有机会调整其对旅游业的依赖。虽然城市地区绝对工作岗位流失在短期内可能更大，但城市系统更多样化的经济也意味着此类问题可能更具短期性。我们预见农村地区在这方面暴露程度更高，特别是由于与城市地区相比，财政能力较弱。

同样值得注意的是，在像丹麦这样的公共体系中，国家有义务弥补由不在当前收支预算可预见范围内的情况造成的市政赤字。例如，在某些极端天气事件中，恢复地方经济的成本可能高达年度市政预算的十倍或更多。然而，目前极端天气准备的责任主要落在市政当局身上，这在影响的国家范围与地方层面响应能力之间造成了有问题的错配。因此，在丹麦，对未来极端天气事件的准备和规划目前是缺乏的，责任往往落在行政层级之间，呼应了经合组织的发现，即仅依赖地方行动者会延续差距并增加长期风险。如果没有及时的国家层面政策、决策和指导方针，市政当局很可能在未来几年面临最严重的后果，而采取行动的选择很少且不足。

除此之外，我们发现极端天气暴露可能比最初预期的具有更广泛的社会经济影响。绝对暴露和相对暴露都很重要，但它们以不同方式影响人口。高相对暴露通常出现在较小的、依赖旅游业的社区，可能迫使个人改变职业、地点和住所。相比之下，高绝对暴露更常见于具有更多工作机会的城市地区，可能导致不那么突然的生活方式中断。这些与旅游相关的干扰，加上农业和渔业等其他农村职业的衰退，可能会加速现有的农村人口减少趋势。因此，从旅游经济的角度来看，一项针对极端天气的中央防护计划应获得更高的政治优先权。这进一步强调了适应策略的必要性，这些策略不仅反映地理差异，还要解决对受影响人口的独特社会经济后果。因此，我们支持研究结果，即对气候变化的应对措施必须在多个政治、管辖、行政和规划层面发生。

最后，我们还认为，即使提供了国家政治帮助，在同一基本地理旅游类型分类下的各地区之间，也需要 locally 量身定制的适应策略。地方政策制定者和其他利益相关者应因此设计具体的、对背景敏感的措施，例如在易受风暴潮影响的岛屿上加强海岸防御，或在易受干旱的岛屿上制定节水计划，以有效保护旅游经济和当地生计免受未来极端天气事件的影响。因此，虽然我们的研究结果表明极端天气对依赖旅游业的地区构成了国家性挑战，但它们也支持了现有研究，即有效的适应需要 tailored 地方解决方案。因此，我们建议国家决策者分配资源并建立灵活的框架，使地方利益相关者能够制定针对特定地点的解决方案和策略。

指数开发讨论

本研究还通过引入两个新颖的、适应性强的指数，推进了我们对旅游-气候暴露的理解。旅游极端天气暴露指数（TEWEI）衡量了当地区域对极端天气的相对暴露程度，取决于其旅游依赖水平，而总旅游极端天气暴露指数（TTEWEI）使用绝对就业数字量化总体影响。这些指数共同为概念化和评估气候暴露与旅游依赖性之间的交叉提供了一个结构化的、可扩展的框架。

在可转移性方面，两个指数都被设计为方法上灵活，可以应用于其他地理和目的地，前提是有类似的