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滑雪者与滑雪板者受伤模式的时空分析：基于GIS的大型西海岸度假村对比研究
第一作者及机构
本研究由美国西北密苏里州立大学(Northwest Missouri State University)人文与社会科学系的Matt Bisenius（通讯作者，邮箱matt@bluebirdgis.com）与Ming-Chih Hung教授合作完成，研究成果发表于《ISPRS International Journal of Geo-Information》2025年第14卷，DOI编号10.3390/ijgi14110442。
研究领域与动机
本研究属于运动伤害流行病学与空间信息科学（Geographic Information Science, GIS）交叉领域。尽管滑雪场已普遍采用GIS技术进行雪崩预测和场地规划，但关于滑雪者与滑雪板者受伤空间模式的学术研究仍存在空白。传统滑雪伤害研究主要依赖流行病学统计（如伤害类型、严重程度），而忽视了伤害发生的空间上下文关系。研究团队旨在通过时空分析方法，揭示两类运动者在大型西海岸滑雪场（Large West Coast Resort, LWCR）的伤害分布差异，为精准化安全管理提供科学依据。
关键科学问题
1. 滑雪者与滑雪板者的伤害热点（hot spot）是否存在空间分异？
2. 伤害模式是否受节假日等时间因素影响？
3. 如何建立可复制的GIS分析框架用于滑雪伤害监测？
研究流程包含数据准备、空间分析与时空分析三大模块，共涉及6个核心步骤：
1. 数据采集与清洗
- 数据来源：美国国家滑雪巡逻队（National Ski Patrol）2017-2022年间（排除因疫情中断的2019-2020赛季）记录的12,389例伤害事件，最终保留8,719例有效数据（滑雪者4,196例，滑雪板者4,523例）。
- 排除标准：缺失GPS坐标、重复记录、非滑雪活动相关、营业时间外（08:30–16:30）事件。
- 空间精度：采用消费级GPS设备记录，水平精度5-15米，通过45米六边形网格（hexagonal tessellation）聚合数据以平衡空间分辨率与统计稳定性。
2. 点密度分析（Point Density Analysis）
- 分别计算滑雪者与滑雪板者伤害事件的核密度（Kernel Density），可视化空间聚集区。结果显示两类活动在部分区域重叠，但存在显著分异区域（如地形公园周边以滑雪板者为主）。
3. 热点分析（Getis-Ord Gi* Hot Spot Analysis）
- 使用Getis-Ord Gi*统计量（p<0.01置信水平）识别高伤害聚类区。
- 关键发现：
- 独有热点：滑雪者热点（红色）多分布于中级雪道交汇处；滑雪板者热点（蓝色）集中于地形公园及陡坡区。
- 重叠热点（紫色）：主要出现在缆车站附近及初级雪道末端。
4. 时空立方体构建（Space-Time Cube）
- 将数据聚合为45米六边形×7天时间步长的三维结构（共2,572个空间单元×39个时间步）。
- 时间聚类采用k=2划分，发现：
- 滑雪者：分为”节假日敏感型”（圣诞节期间伤害激增）和”稳定型”区域。
- 滑雪板者：分为”持续高发区”（12月至4月维持高伤害率）和”基线区”。
5. 局部异常值分析（Local Outlier Analysis, LOA）
- 基于Anselin局部Moran’s I统计量（p<0.05），识别时空异常点（High-High, HH）。
- 核心结果：滑雪者与滑雪板者的HH区域无空间重叠，证实极端伤害聚集具有活动特异性。
6. 方法创新性
- 首次将时空立方体（NetCDF格式）与六边形空间网格结合应用于滑雪伤害研究。
- 开发可复制的分析流程（包括参数选择：45米网格、7天时间窗），适用于其他雪场。
空间分异：
时间规律：
管理启示：
科学意义
- 填补了滑雪伤害时空分析的学术空白，首次通过GIS验证了”活动-空间-时间”三维关联模型。
- 提出的六边形网格聚合方法解决了消费级GPS精度限制问题。
应用价值
- 为滑雪场提供证据驱动的资源分配方案：
- 动态巡逻策略（时空聚类指导人力部署）
- 精准化安全设施投放（如热点区增设减速标志）
- 方法论可扩展至其他户外运动伤害监测（如山地自行车、攀岩）。
局限性与展望
- 未纳入参与者暴露量（如雪道使用频次）可能混淆热点成因。
- 未来可融合气象数据（如能见度、积雪硬度）深化机制分析。