减少碳排放、保护生态环境和推动生态文明建设是关系经济社会发展和国计民生的重大战略课题，也是旅游学术界一直关注的重点话题。本书作者陶玉国博士在2012年进入南京师范大学攻读旅游地理与旅游规划专业博士学位时，就已开始涉足旅游碳排放的研究，并于2015年博士毕业后依托其主持的国家自然科学基金面上项目，将研究外延扩展至游客对大气环境感知的情感分析。围绕上述研究，陶玉国在国内外重要刊物上发表了系列论文，得到了学术界的认同和好评。

本书是陶玉国近十年研究和思考的成果。他在读博初期，便开始利用自下而上法和自上而下法进行旅游业碳排放测度研究，后期我建议他在确定碳排放清单的基础上，尝试分析碳排放现象背后的机理。随着研究的逐步深化，严谨、系统的理论成果不断增多，也为本书奠定了良好的基础。陶玉国博士毕业后，利用机器学习方法分析网络评论数据以进行游客对大气环境感知的情感分析，又为本书在前沿性的理论探索方面迈出了可喜的一步。本书的主要理论贡献包括以下几个方面：

第一，为游客对气候变化、空气质量的感知研究提供了一个新的视角、新的数据和新的方法。与以往此类研究主要依靠对调查数据进行数理统计不同的是，本书在收集社交媒体数据的基础上，运用ROST、Gooseeker、人工神经网络等手段进行了内容分析和情感分析，在揭示不同时空尺度上的感知特征和规律方面作出了较大贡献，这为相关研究采用新的数据来源和理论方法提供了积极的参照。

第二，为旅游业碳排放测度提供了一套较有价值的理论方法体系。依托一手实地调查数据，本书构建了旅游交通、旅游住宿、旅游游览等旅游部门的碳排放测度方法，为丰富自下而上法体系提供了有益的探索。结合能源消耗强度和旅游消费支出等投入产出方面的数据，本书还创建了自上而下法，有助于了解旅游业碳排放在吃、住、行、游、购、娱等旅游要素领域的分布格局，在时间维度上的演化规律。

第三，为旅游业碳排放影响因素分解提供了一个一般性的框架，为强化低碳旅游行为提供了理论支撑依据。研究将Kaya恒等式和LMDI模型扩展至旅游业，分析了游客规模、消费水平、能源强度、能源结构和旅游收入结构对碳排放的效应，提出了一个较有价值的旅游业碳排放因素分解理论模型。此外，本书还探讨了低碳旅游环境、游客低碳旅游感知、游客低碳旅游消费习惯等因素对游客低碳旅游行为意愿的影响，为践行低碳行动明确了方向。

本书展现了旅游碳排放研究的创新思维和学术火花，其研究思路、研究方法和主要结论对旅游环境研究具有较为重要的理论贡献和现实意义。通过阅读本书，可了解中国游客对气候变化和空气质量的情感，领会旅游业碳排放在吃、住、行、游、购、娱等旅游要素领域的分布格局，认识旅游业碳排放与其关联产业碳排放的关系，理解旅游业碳排放的影响因素以及各影响因素作用力大小。对于旅游经营者、旅游管理者、游客等低碳旅游发展的各利益相关者来说，本书的研究结论对于如何制订和践行相关政策具有一定的参考价值。

（南京师范大学教授、博士生导师 黄震方）