Who skis where, when?

Abstract

<p>Backcountry skiing has emerged as a so-called adventure sport in recent decades and has had a considerable social and economic impact in Northern Norway. Tourism, Norway's fifth-largest export industry, is experiencing significant growth and is especially important for small communities. However, recreation in avalanche terrain comes at a cost due to the risk of avalanches. Consequently, any change in avalanche risk could directly or indirectly impact a large proportion of the population in these areas. Moreover, many avalanche deaths with frequent search and rescue operations are unsustainable for these small communities. <p>There are currently no precise methods to calculate the risk of backcountry skiing or measure whether the avalanche forecast leads to a behavioral change among skiers, selecting less exposed terrain or avoiding avalanche terrain altogether when the forecasted avalanche hazard is high. Measuring avalanche risk or whether avalanche forecasts influence skiers' terrain choices requires comprehensive data on daily backcountry usage, detailed insights into skiers' locations, and slope-scale avalanche conditions. As a steppingstone, this thesis has developed an automated model (AutoATES) to classify avalanche terrain exposure, comparable in performance to human mappers. Such a model enables large areas to be mapped using a consistent and efficient method. Scalability is essential when we want to compare terrain exposure with backcountry usage in the future. <p>Furthermore, this thesis has attempted to enumerate backcountry usage using two methods. The first approach used signaling data. Unfortunately, there were considerable discrepancies between the estimated positions from the signaling data and our validation data using an independent GPS track. The second approach, using beacon checkers to count backcountry skiers, was far more successful. During two seasons, from December to May from 2021 to 2023, we recorded 56,760 individual trips from 26-29 trailheads within the ~2,600 km2 study area, offering valuable insights into backcountry usage as a function of time of day, week, and month. <p>In the future, it may be possible to estimate the proportion by analyzing the extensive database of GPS tracks submitted to Center for Avalanche Research and Education to measure what percentage of these activities originate at a beacon checkpoint. Once we know the proportion, it could be possible to compare our data with accident and fatality data to estimate the region's fatality rate of backcountry skiing.

<p>Topptur er blitt mer og mer populært de siste årene og har hatt en betydelig sosial og økonomisk påvirkning i Nord-Norge. Turisme som er Norges femte største eksportindustri, opplever betydelig vekst og er spesielt viktig for små samfunn. Dessverre så har ferdsel i skredterreng en stor kostnad for samfunnet på grunn av snøskredulykker. Som et resultat av dette så kan en endring i skredrisiko direkte eller indirekte påvirke en stor andel av befolkningen i disse områdene. Det er også mange skredrelaterte dødsfall og hyppige søk- og redningsoperasjoner som kan være uholdbare for små samfunn. <p>Det finnes for øyeblikket ingen gode metoder for å beregne hvor farlig det er å gå på topptur, eller å måle om hvorvidt snøskredvarselet fører til bedre rutevalg, som å velge mindre eksponert terreng eller unngå skredterreng når det varsles høy snøskredfare. For å kunne måle hvor farlig det er å gå på topptur, eller om snøskredvarselet påvirker adferd så kreves det omfattende data om hvor folk er på tur, hva slags terreng og hvordan snødekket er bygd opp. Som et første skritt på veien for å samle inn slik data så har denne avhandlingen utviklet en automatisert modell (AutoATES) som klassifiserer eksponeringen av skredterreng. Modellen har vist seg å være like god som lokale skredeksperter i Canada. En slik modell gjør det mulig å kartlegge store områder effektivt uten menneskelig bias. Denne skalerbarheten er essensiell for å sammenlikne terrengeksponeringen med ferdselsmønsteret til toppturfolket i fremtiden. <p>Avhandlingen har også utviklet og testet to metoder for å tallfeste bruken av skredterreng i Tromsø. Den første tilnærmingen brukte mobildata fra Telia. Dessverre var det betydelige avvik mellom de estimerte posisjonene og våre valideringsdata ved bruk av uavhengige GPS-spor. Den andre tilnærmingen, ved bruk av en enhet som teller antall skredsøkere var langt mer vellykket. I løpet av to sesonger, fra desember til mai fra 2021 til 2023, registrerte vi 56 760 individuelle turer fra 26-29 typiske startpunkt for topptur innenfor det ~2 600 km2 store studieområdet. Tallene gir verdifull innsikt i når på dagen og hvilke ukedager eller måneder som har mest ferdsel. <p>I fremtiden kan det være mulig å estimere hvor stor andel av befolkningen som er telt ved å analysere den omfattende databasen med GPS-spor sendt til Center for Avalanche Research and Education. Når vi vet andelen som er telt, så kan vi ekstrapolere oss frem til den totale ferdselen i området. Dette gjør det mulig å sammenligne våre ferdselsdata med ulykkes- og dødsfalldata for å estimere hvor farlig det er å gå på topptur.