基于社会大数据与物种分布模型评估保护区旅游对野生动物的生态压力：以雪霸国家公园为例

本研究针对保护区内生态旅游压力与生物多样性保护的平衡难题，创新性地整合地理标记照片数据（Flickr）与物种分布模型（SDM），构建了旅游生态压力评估框架。研究揭示了旅游活动时空分布规律及其与濒危物种栖息地的重叠冲突，提出了基于保护风险分区的管理策略，为保护区可持续旅游规划提供了数据支撑与方法学范式。

　　

随着生态旅游热潮的兴起，全球自然保护区正面临保护与利用的两难困境：游客增长带来经济效益的同时，也对野生动物栖息地造成植被踩踏、生境破碎化、物种行为干扰等生态压力。如何精准评估旅游活动的生态影响，成为保护区管理的核心挑战。传统监测方法受限于成本与分辨率，难以实现大范围、实时化的游客动态追踪。在这一背景下，台湾雪霸国家公园作为生物多样性热点区域，其高山生态系统与濒危物种（如台湾黑熊、樱花钩吻鲑）的保护需求与日益增长的旅游压力形成尖锐矛盾。

为破解这一难题，中兴大学森林学系的Chih-Lin Liu与Wan-Yu Liu团队在《Ecological Informatics》发表研究，开创性地整合社交大数据分析与物种分布建模技术，构建了一套空间显式的生态压力评估框架。该研究通过分析2008–2017年间Flickr平台的地理标记照片数据，生成照片用户日指数（Photo-User-Days, PUD）作为旅游强度代理变量，并与49种陆生脊椎动物的潜在分布范围进行空间叠加，最终识别出保护冲突热点区域与季节性规律。

研究主要依托以下几项关键技术方法：一是基于Flickr API获取地理标记照片数据，并通过InVEST旅游模型计算PUD值，确保每用户每日每网格仅计数一次；二是采用台湾生物多样性研究所提供的物种分布模型（MaxEnt建模），包含21种环境变量并经过专家验证；三是运用核密度估计（Kernel Density Estimation）和回归分析量化旅游驱动因子；四是通过GIS空间叠加将旅游压力与生态价值分层分类，定义四种保护风险区（LL、LH、HL、HH）。所有空间数据统一至500×500米网格分辨率，并匹配台湾TWD97坐标系。

3.1 基于社会大数据的旅游压力分析

研究发现雪霸国家公园内旅游压力分布高度不均，平均PUD值为0.16，仅10.81%的网格超过该平均值。旅游热点集中於游憩区与文化史迹区，其中武陵游憩区周边及大霸尖山岭线压力最高，而保护区内陆及西侧偏远区域压力较低。回归分析显示，游客中心（估计值=2.0160）和酒店（1.6550）是旅游分布的最强预测因子，而河流无显著影响。

3.2 PUD与官方统计数据的验证

月尺度PUD值与官方游客比例呈显著正相关（r=0.818, p=0.001），证实社交数据可可靠反映旅游季节性规律。游客活动呈现双峰模式，2月与11–12月为高峰，5月为低谷，Rayleigh检验显示显著季节性聚集（Z=5.72, p<0.01）。

3.3 旅游强度的分区差异

游憩区平均PUD值最高（11.47），文化史迹区次之（5.90），一般保护区和特别景致区中等（0.22–0.28），保护区最低（0.15）。方差分析表明游憩区与文化史迹区与其他分区差异显著（p<0.001），而一般保护区、保护区与特别景致区间无显著差异。

3.4 旅游压力的空间分布

东部入口区域PUD值最高（31.31–34.79），观雾游客中心次之（3.48–6.96）。保护区内旅游压力主要受步道密度与海拔影响，而非基础设施，说明在生态敏感区内自然因子主导游客行为。

3.5 旅游压力与生物保护的叠加分析

24%的生态高价值网格与高旅游压力重叠。一级保护物种如山麻雀（Passer rutilans）和石虎（Prionailurus bengalensis chinensis）在东部一般保护区4–5和保护区2内面临较高风险；二级物种如燕鸥（Sterna albifrons）和鱼鹰（Pandion haliaetus）与德基水库周边游客热点重叠；猛禽类（如蛇雕、日本鵟）活动区与高山峰值游客区重合。三级物种如蛇类（Elaphe taeniura friesi）和獴类（Herpestes urva formosanus）则在东部廊道部分重叠。

3.6 旅游季节性模式的环形统计分析

游客活动呈双峰分布，高峰於2月（农历新年）和11–12月，低谷在5月。平均向量指向22.5°（1月中旬至2月初），显示游客活动显著聚集於冷季。

研究结论强调，旅游压力与生态敏感区的空间重叠亟需针对性管理。东部一般保护区与保护区2为高风险冲突区（HH zones），占总面积约6%，需实施季节性准入控制与游客分流。游憩设施布局应规避濒危物种核心栖息地，尤其是繁殖季期间。此外，双峰旅游模式支持实行时间差异化管控策略，例如旺季限流与淡季推广。

该研究的核心意义在于提出了一种可推广的生态信息学框架，将开放获取的社交数据与物种分布建模结合，为保护区提供低成本、高分辨率的旅游生态影响评估工具。该方法不仅适用于山地型保护区，也可扩展至其他生态敏感区域，为平衡生物多样性保护与可持续旅游发展提供了科学依据与实践路径。