《Forests》：Identifying User Types and Long-Stay Behavior on a National Forest Trail: An Integrated Analysis of GPS Trajectories and Geotagged Images
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随着森林步道使用需求的增长，常规调查可能遗漏的使用模式之实证识别成为必要，包括可能与露营或背包旅行相关的长时间静止期。本研究以韩国大谷林道（Daegwallyeong Forest Trail）的仙女岭段（Seonjaryeong section）为对象，将G
随着森林步道使用需求的增长，常规调查可能遗漏的使用模式之实证识别成为必要，包括可能与露营或背包旅行相关的长时间静止期。本研究以韩国大谷林道（Daegwallyeong Forest Trail）的仙女岭段（Seonjaryeong section）为对象，将GPS（全球定位系统，Global Positioning System）运动数据与在活动记录层面关联的地理标记照片相结合。2021年采集的6505条GPS记录中，3105条在清洗后保留。研究人员通过停留点检测（stay point detection）与K-means聚类识别出三种用户类型：短距离型（89.5%）、长距离型（9.1%）与长时间停留型（1.4%）。研究人员进一步利用Google Cloud Vision API（应用程序接口，Application Programming Interface）分析1410张地理定位照片。长时间停留型表现出异常长的平均休息时间（930 min）及独特的运动行为。未检测到性别构成的显著差异，而年龄构成（效应较小）与季节构成在类型间差异显著。在可获取的照片中，森林与植被在对象标签中均居首位；第二顺位类别虽各不相同，但均基于样本量小、未检验的子样本，其中两类分别受单一贡献者主导。长时间停留型完全由GPS轨迹识别，其定义基于长时间静止而非经验证的现场停留；这一模式为当前管理系统所未明确处理，而照片为部分记录的停止地点提供了探索性信息。
**研究背景、问题与研究内容**
2019年底以来，全球户外休闲参与度持续攀升，徒步与森林步道使用不断扩张。韩国19-79岁人群中每月至少徒步一次或到访林道的比例由2015年的63%升至2022年的78%。韩国约63%的国土被森林覆盖，林道依据《林业文化与休闲法》（Forestry Culture and Recreation Act）设立与管理，是公众直接体验森林游憩、森林疗愈与健康促进等生态系统服务（ecosystem services）效益的空间。随着大谷林道仙女岭段年接待游客约20万至30万人次，林道不仅是物理基础设施，更是多样化访客使用的社会空间，这要求监测方法在设施维护之外兼顾游客安全与信息服务。
然而，常规监测存在结构性局限。美国林务局（U.S. Forest Service）的国家游客使用监测项目（National Visitor Use Monitoring）与韩国林务院（Korea Forest Service）的国民徒步与森林步道体验意识调查均依赖问卷。其结论随调查期与地点变化，不仅取决于人口属性，还取决于林道距离、难度、路面与景观等物理环境特征；更关键的是，问卷无法直接捕捉游客的实际移动路线、空间行为模式与停留时间，致使长时间露营式停留这类横断面问卷难以识别的模式长期缺乏实证刻画，形成安全管理与设施运营的基线数据缺口。
GPS轨迹与地理标记数据为此提供了新路径，但既有研究多将二者分开处理，鲜有研究在活动记录层面将运动行为与景观体验在性别、年龄与季节维度上联合考察。仙女岭段作为韩国首条国立林道大谷林道的主段，以雪覆山脊的冬景与背包旅行闻名，但背包露营这种高强度、长时间的使用形式未被现行管理系统明确处理。据此，研究人员开展本研究：基于运动行为推导用户类型并刻画长时间静止记录（可能与露营或背包旅行相关），检验人口统计与季节差异，并探索性考察照片拍摄位置与景观要素。研究最终识别出三种运动基础类型，为行为导向的林道管理提供了实证依据，并首次为韩国国立林道整合GPS与图像分析。
**关键技术方法**
数据来源于商业GPS户外平台Tranggle，涵盖2021年1月1日至12月31日仙女岭段的活动记录，共6505条去标识化记录与6779张访客照片；经三阶段清洗（剔除缺失性别信息者、基于四分位距（interquartile range，IQR）剔除速度异常值、基于地理信息系统（Geographic Information System，GIS）路线图层计算轨迹在20 m路线缓冲区内重叠距离并剔除不足500 m者）后保留3105条记录。分析变量含会员属性（性别、年龄段）、季节、使用行为（平均速度、最大速度、运动时间、休息时间、行进距离）与景观特征。聚类采用停留点检测（50 m半径内连续静止≥4 h者预归为长时间停留）与K-means聚类（K=2，基于中位数的稳健四分位距缩放，轮廓系数（silhouette coefficient）选K），主成分分析（principal component analysis，PCA）确认结构。人口统计与季节差异采用卡方检验，并在1000个去重子样本中重复；照片经Google Cloud Vision API对象识别，标签归入八个语义类别比较构成比。3105条记录源自2436个推断会员画像。
**研究结果**
**3.1.1 分析记录的特征与使用行为**
频率与描述统计显示，记录中73.8%关联男性会员，79.2%属中年组（40-64岁），冬季记录最多（41.0%）；使用行为均值为平均速度3.18 km/h、最大速度7.62 km/h、运动时间217.69 min、休息时间42.21 min、行进距离11.43 km、照片数0.81，表明使用以移动而非长时间静止为中心。
**3.1.2 用户类型聚类**
研究先以50 m半径内连续停留≥4 h标准预识别31条长时间停留记录，再对其余3074条记录进行K=3聚类，分离出累计休息时间极长的亚组（13条），合并后对剩余3061条记录进行K=2聚类。3105条记录最终分为短距离型（Cluster 0，89.5%，n=2778）、长距离型（Cluster 1，9.1%，n=283）与长时间停留型（1.4%，n=44）。长时间停留型平均休息时间930 min，32个≥4 h停留点中26个位于仙女岭山顶区域。仅211条记录（6.8%）附照片，故照片均值不能代表整体。
**3.1.3 人口统计与季节构成**
卡方检验显示性别构成类型间无显著差异（χ
2(2)=2.454，p=0.293，V=0.028）；年龄构成差异显著（χ
2(4)=32.901，p<0.001，V=0.073，小效应），长距离型青年成员记录仅占3.9%，远低于短距离型15.6%与长时间停留型25.0%；季节构成差异显著（χ
2(6)=114.505，p<0.001，V=0.136）：短距离型冬季占43.8%，长距离型集中于夏季（38.9%）与秋季（23.7%），长时间停留型秋季占36.4%（约为总体的2.1倍）。1000次去重子样本重复检验结论不变。
**3.2.1 各用户类型的主要摄影位置**
对1410张具GPS坐标照片的热图分析显示：短距离型（1322张）自山顶至入口沿全线连续分散分布；长距离型（63张）在山顶等少数位置呈点状集中；长时间停留型（25张）集中于仙女岭与白岩峰之间草地，与GPS停留点热图高密度区重合。样本量悬殊且摄影者非独立（单一档案贡献长距离型53.7%照片），结果仅属探索性描述。
**3.2.2 各用户类型的景观要素**
对象识别标签归入八类后比较构成比：森林与植被三类均居首（短距离25.4%、长距离36.4%、长时间停留44.9%）；第二类别为人员与活动（短距离22.0%）、风电设施（长距离28.0%）、冬季元素（长时间停留27.2%）。长时间停留型的冬季元素主要来自单次冬季访问（14/25张），应视为该访问属性而非类型特征。七张图像无法识别被排除；未做类型间检验，属描述性结果。
**讨论部分总结**
讨论指出，林道使用可分为三种运动基础类型，类型间差异主要体现在"何时使用"而非"谁使用"。GPS层面的分类呼应了预定义用户类型无法解释实际运动行为的既有发现，支持以实际行为数据分类；长时间停留类别揭示了总体均值无法呈现的组内异质性。短距离型占多数与仙女岭段13.3 km长度、平均坡度9%的平缓地形及"2小时内短徒步"偏好一致；长距离型运动变量全面高于均值，与夏秋季无雪、白昼较长相关；长时间停留型平均速度最低、休息时间极长、距离接近总体均值，与露营式使用一致，但数据无法验证露营装备与营地，且6条记录的最长停留结束于最后轨迹点，可能为设备持续运行，故该类别属行为分类而非活动分类，其是否为露营及比例属开放问题；秋季集中（约2.1倍）或与季节景观相关，仅为经验关联而非因果。方法学上，本研究首次为韩国国立林道整合GPS与图像，于活动记录层面将运动行为与摄影景观要素纳入单一框架，并给出以操作性标准识别极端静止行为、经聚类补充的序贯分析框架。实践层面，研究提出分类型管理、季节性管理、摄影位置候选检查与年度监测系统等方向，但均声明为待评估方向而非循证处方；年度监测须多年复制、验证固定分类规则的稳定性，并以计数数据等外部序列区分平台用户结构变化与使用变化。局限包括：分析单位非独立、4 h阈值属操作性定义（边界在42至64条间波动）、照片分析由少数贡献者主导且季节失衡、平台用户偏倚（仅因缺失或无效出生日期被剔除的女性记录使女性占比由28.2%降至26.2%）、单年数据、聚类对缩放方法敏感（改用z-score或min-max缩放会显著改变分配）、预期距离规则无法剔除记录间隙伪影等。
**研究结论**
本研究的四个主要发现如下。第一，序贯分类程序识别出三种运动基础类型：短距离（89.5%）、长距离（9.1%）与长时间停留（1.4%）。长时间停留类由31条50 m半径内连续停留≥4 h识别的记录与聚类阶段依据累计休息时间极长识别的13条记录构成，合计44条，平均休息时间930 min，秋季记录最多；该类代表GPS记录中的长时间静止，其中大部分跨越无记录位置的时间段，而非经验证的露营或过夜停留。第二，三类型性别构成无显著差异，年龄构成差异小（长距离型青年成员记录少）；季节构成差异显著：短距离型冬季最多、长距离型夏季最多、长时间停留型秋季最多（约为总体比例的2.1倍）。第三，可获取地理标记照片的空间分布各异：短距离型沿全线分布、长距离型呈点状分布于山顶等少数位置、长时间停留型集中于少数位置；这些探索性模式不能推及各类的全部记录。第四，对象识别显示森林与植被在三类中占比最大，第二类别为人员与活动（短距离22.0%）、风电设施（长距离28.0%）、冬季元素（长时间停留27.2%）；对长时间停留型而言，第二类别可追溯至单次冬季访问，故该比较属探索性而非已证实的类型间差异。综上，仙女岭段林道使用并非同质，而是包含行为特征不同、使用时间差异显著的独立类型；长时间停留模式为现行国立林道管理系统未明确处理，其由GPS运动行为单独识别，是否为现场停留未经验证；地理标记照片未参与分类，仅提供关于部分记录停止地点与拍摄内容的补充探索性信息。基于运动的分类辅以记录关联照片，可为林道管理提供参考，但相关措施有待以本研究未收集的数据进一步评估。
