《Scientific Reports》：Promoting sustainable urban tourism in Historic Sari, Iran through GIS-based walkability planning
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本研究针对伊朗萨里历史城区旅游吸引力不足的问题，通过GIS多标准分析与路径优化技术，构建了包含吸引力、可达性、安全性等5大准则21项指标的步行性评估体系。研究提出阻抗最小化路径算法（RFWI），生成较最短路径步行指数提升11.5%的优化旅游路线，为历史城市可持续旅游发展提供了创新方法论支持。
在全球化浪潮中，历史城市如何平衡文化遗产保护与旅游开发已成为严峻挑战。伊朗萨里市作为2022年ECO旅游之都，其历史中心区虽拥有丰富的传统建筑与集市，却因步行基础设施薄弱导致旅游潜力未能充分释放。研究表明，历史城市普遍存在街道狭窄、人车冲突、旅游路线规划不合理等问题，致使城市中心区活力衰退。
为破解这一难题，研究人员在《Scientific Reports》发表论文，创新性地将地理信息系统(GIS)技术与多标准决策分析(MCDA)相结合，对萨里历史城区展开步行性优化研究。通过构建包含21项指标的评估体系，采用层次分析法(AHP)确定各指标权重，最终生成阻抗最小化的最优旅游路径。
关键技术方法包括：利用ArcGIS Pro 3.2进行空间数据分析，建立包含118个路径段的行人网络数据集(PND)；通过逆向步行性指数(RFWI)算法进行路径优化；采用迪杰斯特拉(Dijkstra)算法作为基准对照。所有空间数据均来源于萨里市政府和国家测绘中心，精度达2米。
研究结果
步行性评估体系构建
通过文献综述提炼出吸引力、可达性、安全性、舒适性、可识别性5大准则，下设土地利用混合度、绿空间可达性、人行道宽度等21项子参数。AHP权重分析显示吸引力准则(0.365)最具影响力。
优化路径生成
基于RFWI算法的优化路线总长6.1公里，虽比最短路径(5.2公里)延长17%，但步行指数总分提高11.5%。该路线有效串联萨里钟楼、法泽利宅邸等22处遗产点，显著提升旅游体验连续性。
多维度效益验证
统计比较显示优化路径在15项子参数上得分更高，特别是在公共空间密度(提升23%)、街道照明覆盖率(提升19%)等安全舒适性指标方面优势明显。
讨论与结论
本研究证实基于GIS阻抗优化的方法能有效解决历史城市旅游可达性难题。通过将多维度步行性指标量化为空间阻抗值，实现了文化遗产保护与旅游开发的协同优化。相较于传统最短路径算法，该方案使游客能在享受更安全舒适步行环境的同时，深度体验城市文化脉络。
该研究为历史城市可持续旅游规划提供了可复制的技术框架，其创新点在于：首次将逆向步行性指数应用于旅游路线优化；建立适用于中东地区历史城市的步行性评估指标体系；证实适度增加路线长度以提升步行质量的经济价值。未来可进一步融入实时人流监测数据，动态优化路线方案，为智慧旅游城市建设提供支撑。
