青藏高原文化生态系统服务潜力评估：基于游客徒步轨迹的空间分析与预测

针对青藏高原文化生态系统服务(CES)评估数据匮乏的难题，研究人员创新性整合6万条游客徒步轨迹(VGI)与机器学习技术，首次量化了高原CES现实供给(RSCES)与潜在供给的空间异质性。研究发现仅16%区域实现CES供给，识别出水体景观多样性等关键驱动因子，并预测4.8%未开发区域具备高CES潜力，为高原可持续旅游规划提供数据支撑。

　　

论文解读

被誉为"世界屋脊"的青藏高原(QTP)以其独特的高原景观和藏族文化吸引着全球游客，旅游业已占西藏GDP的33%。然而这片生态脆弱区面临严峻挑战：极端环境制约开发，现有旅游热点过度集中，而决策者缺乏科学数据平衡经济发展与生态保护。更关键的是，文化生态系统服务(CES)这类无形效益的评估始终是学术难题——传统依赖专家打分的方法主观性强，而公众参与调查又难以覆盖250万平方公里的广袤区域。

中国科学院研究人员独辟蹊径，通过分析2017-2020年间游客自发贡献的6万余条徒步轨迹（Volunteered Geographic Information, VGI），结合随机森林模型和AI技术，首次绘制出QTP全域CES供给"热力图"。研究揭示：当前仅15.6%高原面积提供CES体验，且39%游客集中在东部针叶林区，呈现"东密西疏"的极化格局。令人振奋的是，模型预测4.8%未开发区域具备高CES潜力，相当于现有供给区的3倍，这些"潜力股"多分布在冰川湖泊周边，为未来旅游布局指明方向。

技术方法上，团队整合多源地理空间数据，采用核密度估计法量化RS_CES，构建包含16个环境因子的随机森林模型（精度达0.89），通过SHAP值解析驱动机制，最终利用最大熵模型识别高潜力区。所有分析均基于1km×1km网格实现标准化可比。

空间格局分析
研究发现CES供给呈现"边缘集聚"特征，珠峰、冈仁波齐等神山圣湖构成主要热点。生态区对比显示，东部针叶林单位面积游客量是荒漠草原的11倍，证实植被类型显著影响服务供给。值得注意的是，15个国家级自然保护区中仅3个进入热点榜单，暗示保护与利用的失衡。

驱动机制解析
水体覆盖率成为最强自然预测因子（贡献度28.7%），印证"高原水塔"的旅游吸引力。景观多样性指数(SHDI)紧随其后，证明生态系统的"颜值多样性"至关重要。人文因素中，酒店5km覆盖区游客密度提升4倍，而道路通达性呈现阈值效应——距道路3-5km区域反而比紧邻道路区更受欢迎，反映游客对"适度野趣"的追求。

潜力预测与应用
模型识别出18.7万km²高潜力区，主要分布在羌塘高原东南部。这些区域普遍具备三大特征：①湖泊覆盖率>5%、②SHDI>1.2、③距现有设施10-20km。研究建议优先开发那曲-阿里交界带的7个潜力集群，通过建设生态驿站等低影响设施，可新增年接待能力120万人次。

这项发表于《Ecosystem Services》的研究开创性地证明：公众自发的地理大数据能突破传统CES评估瓶颈。其价值不仅在于发现"39%游客挤占16%资源"的现状，更指明通过智慧分流可实现生态保护与经济发展的双赢。对于正投资千亿建设"国际生态旅游区"的青藏高原而言，该成果犹如一份数据详实的"开发指南"，其方法论对全球偏远地区的可持续开发具有示范意义。