山地徒步活动的季节性动态：基于众包轨迹的地形感知序列网络建模方法及其生态旅游意义

推荐：针对山地徒步活动对脆弱生态系统造成的压力，研究人员利用众包GPS轨迹数据，提出地形感知序列网络模型，揭示中国秦岭地区非正式步道的季节性使用模式。研究发现62%步道仅单季使用，夏季网络连通性最佳，为平衡生态保护与旅游发展提供空间显式管理策略。

　　

随着健康意识提升和新冠疫情后户外需求激增，中国秦岭山脉的徒步活动呈现爆发式增长。这种趋势虽促进乡村振兴，却给作为中国中央山脉的秦岭生态系统带来巨大压力——植被踩踏、垃圾污染和森林火灾风险加剧，高海拔极端天气徒步还导致事故频发。传统基于问卷和定点观测的研究方法难以捕捉大尺度动态变化，而北美、欧洲等地成熟的研究体系又难以直接适用于亚洲复杂山地环境。

陕西某研究机构（根据CRediT声明推测为第一作者Jiyuan Li所在单位）的研究团队在《International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation》发表研究，创新性地整合众包轨迹与复杂网络理论，构建时空一致的"地形感知序列网络模型"。该研究通过中国领先户外平台2bulu获取2020-2023年6万条GPS轨迹，结合2米分辨率DEM（数字高程模型）数据，首次实现山地徒步三维行为特征的量化分析。

关键技术包括：1）改进的停留点检测算法，采用Tobler徒步函数（THF）校准地形阻力；2）基于Voronoi图的空间聚合单元划分；3）Leiden算法优化的社区演化分析；4）gSpan频繁子图挖掘技术。这些方法克服了山区GPS信号漂移、季节拓扑变异等难题。

研究结果揭示：

1. 活动分层特征

   通过K-means聚类识别4类徒步模式：休闲型（S1）、探险型（S2）、观光型（S3）和健身型（S4）。垂直方向上形成1000m、2000m和3500m三个显著活动带，其中夏季在3500m海拔出现独特高峰。

2. 网络结构动态

   夏季网络连通性最佳（边介数中心性0.0028），62.3%路径呈现单季使用特征。关键枢纽分为出发型（蓝）、分配型（绿）和目的地型（红），在Aotai线路等高风险区域形成明显走廊效应。

3. 社区演化规律

   识别9大社区，其中C1（太白山）、C2（西安郊区）和E3（华山）构成核心活动区。夏季关键路径R1-R2连接促成社区合并，而冬季网络收缩至城市周边，唯C1区高海拔活动保持活跃。

4. 管理启示

   研究发现北部森林公园群（C2）承受最大生态压力，建议通过国家步道系统分流；太白山主脊（C1）需加强救援站布局；西部W3区受交通制约，应提升路网韧性。时序网络模型为动态管控提供了量化依据，例如在野生动物迁徙廊道实施季节性限流。

这项研究开创性地将地形修正、行为语义和时序分析融入网络建模，为GIS驱动的人地关系研究提供新范式。作者指出未来可结合用户生成内容（UGC）深化场景分类，并整合秦岭古驿道资源进行步道系统规划。该成果对全球山地旅游热点区域的可持续发展具有重要参考价值，特别是在气候变化加剧背景下，为平衡生态安全与游憩需求提供了科学框架。