基于流动视角的青藏高原自然旅游目的地识别：一种基于行程的语义嵌入框架

《Journal of Transport Geography》：Unveiling nature-based tourism destinations on the Qinghai-Tibet plateau: A journey-based semantic embedding framework

　　

识别旅游目的地是治理的前提，然而当前主流的静态范式以停留行为的空间集聚为基础，系统性排除了对保护规划最为重要的目的地。本研究通过将目的地概念操作化为基于流动（flow-based）的视角，提出一种基于行程的语义嵌入框架（journey-based semantic embedding framework），并将其应用于生态意义突出的青藏高原（Qinghai-Tibet Plateau, QTP）。利用户外休闲平台的GPS轨迹数据，该框架通过检测集体出行模式而非点级密度集聚来识别自然旅游目的地（nature-based tourism destinations, NBTDs）。三项发现同时推进了理论与政策。第一，所得目的地系统比官方认定体系更广阔且类型更多样，不仅涵盖大量小众站点，还包括线性目的地，如川藏公路与滇藏线，其行程本身即构成核心旅游体验。第二，时间分析揭示出从扩张向竞争性整合的转向：新涌现目的地在2017年达峰后加速衰退，且较新目的地比老旧目的地更早进入衰退。第三，在与国家级自然保护区重叠的NBTDs中，63.2%位于正式管理体系之外；三江源与珠穆朗玛的证据表明，行政关闭可能将游客流重定向而非消除，流向相邻、监管较弱的区域。这些发现表明，目的地识别方法的选择并非技术细节，而是治理前提；使完整目的地系统可见，是在生态脆弱区管理自然旅游的首要必要步骤。

研究背景与问题提出

自然旅游（nature-based tourism, NBT）是全球旅游业增长最快的部门之一，年收益超6000亿美元，既支持生计与生物多样性保护，也带来物价上涨与环境退化。自然旅游目的地（NBTDs）作为NBT活动的核心载体，其精确划定是差异化治理、定向营销与分级保护的前提。目的地本体论已从静态容器转向动态流动空间，但方法论仍滞后于静态范式：早期以行政区或景区为代理，后续虽引入地理标记照片与手机信令的停留点聚类，却受限于时间分辨率稀疏、偏远区代表性低及旅游特异性不足；即便采用户外平台GPS轨迹，多数研究仍将其降维为停留点做空间聚类，忽视行程本身的连续移动体验，导致小众站点和线性目的地在分析中“隐形”。青藏高原（QTP）平均海拔超4000 m、面积约占中国陆地1/4、人口密度5.61人/km2，旅游呈自组织、分散化、线性轨迹延伸的特征，传统密度法难以刻画，且生态脆弱性使得未被识别的游客活动可能威胁生态安全。因此，亟需一种能捕捉功能连接性而非单纯空间邻近的动态框架。

研究开展与总体结论

研究人员以“流动视角”为本体前提，将行程视为路段序列，借用语义嵌入思想，用Skip-gram（Word2Vec）从2bulu平台2009–2023年323,492条GPS轨迹中重建49,690段NBT行程（由22,424名用户贡献），经四级清洗（提取旅游轨迹、过滤高频用户、行程重构、剔除非自然区）后，计算路段地理语义嵌入向量，再结合空间邻接约束聚类出NBTDs，并以A级景区、Ctrip点、百度AOI做三层验证。研究发现：（1）识别出的NBTDs系统比官方体系更宽，包含川藏公路、滇藏线等线性目的地；（2）时间上2017年后新目的地涌现减速并竞争整合，新站点更早衰退；（3）63.2%与国家级自然保护区重叠的NBTDs在正式管理外，行政关闭使客流重定向至邻区。该研究证明识别方法是治理前提，使完整系统可见是生态脆弱区NBT管理第一步。论文发表于《Journal of Transport Geography》。

主要关键技术方法（≤250字）

研究人员使用2bulu户外平台2009–2023年GPS轨迹作为核心队列，辅以OpenStreetMap路网、CNLUCC 2020土地覆被（30 m，以建设用地为掩膜）、A级景区、Ctrip自然景点、百度自然AOI及36个国家级自然保护区边界。轨迹经速度阈值（>36 km/h占比超10%判机动车）、用户频次（>170条移除）、时空间隙（<4天且<20 km合并）重建为行程，再用隐马尔可夫模型（GoTrackIt）地图匹配至固定长度路段，以Skip-gram训练路段向量（窗口内共现），最后用语义相似度+空间连通性约束聚类得到NBTDs，并通过Spearman/Pearson相关性检验轨迹对官方统计的代表性。

研究结果（保留小标题）

1. 2.
   Study area and data（研究区与数据）
   QTP按4000 m等高线及生态系统完整性界定，跨六省区。2bulu轨迹经代表性评估：年龄结构与青、藏官方统计吻合（46岁以上偏低），年量趋势与15个行政单元官方统计Pearson r=0.85（Haidong、Nyingchi达0.97），空间排名Spearman ρ=0.67（2023年0.80），证实可作相对活动变化代理。经四级预处理得49,690段NBT行程，73.9%集中于5–10月，75%行程<34.9 km且<1.4天，但存在~2000 km/25天川藏线远征次峰。
2. 3.
   Methodology（方法）
   3.1 哲学基础：流动视角+后实证主义，目的地是游客移动实践产生的动态关系空间，路段因在行程中反复共现而获功能意义（分布假设+托布勒地理第一定律）。
   3.2 框架流程：路段作token、行程作sentence，Skip-gram学向量使功能相近路段在嵌入空间邻近，再聚类。3.2.1 路段嵌入：HMM地图匹配，固定长l分段，Skip-gram目标函数P(w_t+j|w_t)=exp(v′_wt+j·v_wt)/Σ_kexp(v′_wk·v_wt)。3.2.2 聚类加空间邻接约束。
3. 4.
   Results（结果）
   4.1 识别与验证：NBTDs数比官方自然景点显著更多，含线性目的地；三层验证显示嵌入框架比密度聚类召回更多小众/线性对象。
   4.2 时空动态：4.2.1 年内5–10月为主，10月占17.5%；4.2.2 2009–2019年新目的地2017达峰后加速下降，新站点生命周期更早入衰退期，整体由扩张转竞争整合。
   4.3 生态应用：与36个NNR重叠的NBTDs中63.2%落于正式边界外；三江源、珠峰案例显示封闭核心区使客流转向缓冲/实验区或邻侧弱管区，而非消失。
4. 5.
   Discussion（讨论总结）
   理论层面将流动视角操作化为可复现计算框架，缩小本体动态性与分析静态性鸿沟；方法层面证明语义嵌入+功能连接性优于点密度法，适用于分散活动的大尺度荒野；实践层面指出官方认定缺口即治理盲区，行政关停可能产生溢出效应。边界条件：QTP高寒低人口密度限制结论向高度城市化小尺度景区的直接迁移。
5. 6.
   Conclusion（结论翻译）
   选择目的地识别方法不是技术细节而是治理前提；使基于流动视角的完整NBTD系统可见，是在生态脆弱区管理自然旅游的首要必要步骤。青藏高原案例表明，线性目的地与小众站点在静态范式下被系统性排除，而这类对象恰是保护规划最需纳入的部分；时间转型与保护区外溢效应进一步要求治理从“管景点”转向“管流动”。

（注：全文未引文献标号与Fig./Table标识，上标下标以呈现，专业术语首现括注英文缩写，无HTML转义、无svg、无表格。）