En outre, un autre terrain de recherche a été défini ultérieurement, correspondant au parcours
de la skyrace de 2021 passant également par le Rocher Blanc.

La sélection de ces zones de recherche a été réalisée selon plusieurs critères. Tout d'abord, il était essentiel de trouver des lieux sur l'application Strava qui proposaient plusieurs segments, c'est-à-dire des parcours que des utilisateurs ont créés. Cela permet de recueillir des données aussi diversifiées que possible pour assurer la représentativité de l'étude.

De plus, chaque segment retenu devait répondre à plusieurs conditions spécifiques comprenant des critères tels que la diversité des parcours initiaux, la longueur des itinéraires, le niveau des participants, etc. (cf. sous-partie suivante pour le détail des critères). Ainsi que la disponibilité d'un nombre suffisant de traces GPX pour assurer une analyse statistique un minimum fiable. La combinaison de ces critères a permis de définir les zones d'études appropriées pour cette recherche, en prenant en compte à la fois la représentativité des pratiques de trail et la faisabilité de l'analyse des impacts environnementaux. Ces zones de recherche nous fourniront les données nécessaires pour évaluer des effets du trail sur l'environnement, notamment celui de l'érosion des sols, dans des contextes différents, tout en tenant compte des particularités de chaque secteur d'étude

4.1.2) La récolte des données : justification du choix des données pour assurer une diversité d'individus

Les traces GPX sélectionnées pour l'étude couvrent divers critères comme la pluralité des segments sur Strava, les dates des parcours, le sexe et le niveau des participants. Le tout vise à assurer une diversité des traileurs. Par exemple, étant donné le faible pourcentage de femme inscrites, nous avons récoltés un maximum de traces les concernant. Les segments ont été choisis pour couvrir toute la zone d'étude et garantir la diversité des parcours. Les traces, collectées sur plusieurs années, permettent d'examiner des variations saisonnières et annuelles. La sélection de données sur Strava tient compte du fait que tous les pratiquants n'enregistrent pas leurs activités. Les contraintes topologiques ont été appliquées pour nettoyer les données. Nous avons limité les traces à 20 par zone pour cette étude, en considérant la disponibilité des données, le temps de collecte et la portée exploratoire de l'analyse. Notre méthodologie est adaptable et reproductible pour différents contextes.

4.1.3) Présentation des données extraites de Strava

Les données utilisées dans cette partie comprennent des fichiers GPX provenant de
l'application Strava présentée dans la partie 3.2.2. Pour rappel, l'application permet de
récupérer les traces GPX correspondant aux parcours des utilisateurs et ce, avec toutes les
métadonnées associées.

L'accès aux fichiers GPX d'autres utilisateurs nécessite un abonnement à la version payante de l'application. C'est à partir de cette version que les données ont été extraites.

Le tableau n°2 présente un tableau récapitulatif des données issues de Strava. Pour chaque
zone, un tableau de cette sorte est produit et est à retrouver en annexe (n°13, 14 et 15). En
plus des données issues de Strava, nous avons utilisé la BD_ALTIV2 de l'IGN datant de 2020
(tableau n°1). Cette mosaïque d'orthophotographie de résolution 25m² nous a permis d'extraire des valeurs de pente, d'altitude, d'exposition, etc.

<table><caption>Tableau n°2 : Exemple de tableau de données des traces GPX de la zone d'étude du Rocher Blanc (SKOCZYLAS 2023)</caption><thead><tr><th>ID</th><th>Nom du segment</th><th>Nom de la trace</th><th>Date</th><th>Distance (km)</th><th>Temps écoulé</th><th>Durée de déplacement</th><th>Dénivelé (m)</th><th>Sissement sur segn</th><th>Trace n°</th></tr></thead><tbody><tr><td>1</td><td>Col de l'Amiante depuis Lac Blanc</td><td>Morning Run 1</td><td>20/08/2021</td><td>20.87</td><td>6:45:13</td><td>6:45:12</td><td>1860</td><td>119</td><td>1RB</td></tr><tr><td>2</td><td>Col de l'Amiante depuis Lac Blanc</td><td>Skyrace du rocher blanc Echappé Belle</td><td>20/08/2021</td><td>20.76</td><td>3:56:27</td><td>3:46:38</td><td>1876</td><td>26</td><td>2RB</td></tr><tr><td>3</td><td>Col de l'Amiante depuis Lac Blanc</td><td>Skyrace du rocher blanc</td><td>20/08/2021</td><td>20.21</td><td>4:05:41</td><td>3:50:38</td><td>1879</td><td>42</td><td>3RB</td></tr><tr><td>4</td><td>Col de l'Amiante depuis Lac Blanc</td><td>Skyrace du rocher blanc</td><td>20/08/2021</td><td>20.29</td><td>4:02:05</td><td>3:48:43</td><td>1932</td><td>43</td><td>4RB</td></tr><tr><td>5</td><td>Col de l'Amiante depuis Lac Blanc</td><td>Skyrace du Rocher blanc, 37ème</td><td>20/08/2021</td><td>19.50</td><td>3:32:42</td><td>3:32:42</td><td>2119</td><td>27</td><td>5RB</td></tr><tr><td>6</td><td>Col de l'Amiante depuis Lac Blanc</td><td>SKYRACE en Belledonne du haut vol</td><td>20/08/2021</td><td>20.61</td><td>5:45:41</td><td>5:36:34</td><td>1879</td><td>80</td><td>6RB</td></tr><tr><td>7</td><td>Col de l'Amiante depuis Lac Blanc</td><td>Course à pied matinale</td><td>04/08/2018</td><td>20.42</td><td>6:53:43</td><td>4:16:11</td><td>1977</td><td>96</td><td>7RB</td></tr><tr><td>8</td><td>Col de l'Amiante depuis Lac Blanc</td><td>Course à pied matinale</td><td>13/10/2017</td><td>20.22</td><td>6:24:46</td><td>4:14:05</td><td>1930</td><td>106</td><td>8RB</td></tr><tr><td>9</td><td>Rocher Blanc depuis Cottepens</td><td>Belle donne en Belledonne</td><td>18/10/2021</td><td>30.50</td><td>7:11:24</td><td>6:14:59</td><td>2611</td><td>79</td><td>9RB</td></tr><tr><td>10</td><td>Rocher Blanc depuis Cottepens</td><td>Trail le matin</td><td>23/07/2022</td><td>22.60</td><td>5:14:44</td><td>5:14:14</td><td>1962</td><td>56</td><td>10RB</td></tr><tr><td>11</td><td>Rocher Blanc depuis Cottepens</td><td>Alpine adventure</td><td>21/08/2022</td><td>20.51</td><td>6:19:11</td><td>5:05:38</td><td>1881</td><td>71</td><td>11RB</td></tr><tr><td>12</td><td>Rocher Blanc depuis Cottepens</td><td>Echappée Belle SKYRACE</td><td>09/09/2022</td><td>19.50</td><td>4:53:19</td><td>4:51:05</td><td>1946</td><td>66</td><td>12RB</td></tr><tr><td>13</td><td>Rocher Blanc depuis Cottepens</td><td>Skyrace Belledone</td><td>27/08/2022</td><td>20.01</td><td>4:28:17</td><td>3:29:55</td><td>1868</td><td>58</td><td>13RB</td></tr><tr><td>14</td><td>Rocher Blanc depuis Cottepens</td><td>White Rock</td><td>20/08/2021</td><td>21.11</td><td>5:40:42</td><td>5:36:25</td><td>1898</td><td>75</td><td>14RB</td></tr><tr><td>15</td><td>Col Amiante Climb</td><td>Course à pied le matin</td><td>10/08/2022</td><td>20.09</td><td>6:22:48</td><td>3:57:19</td><td>1997</td><td>59</td><td>15RB</td></tr><tr><td>16</td><td>Col Amiante Climb</td><td>Fin de journée Rocher Blanc</td><td>10/08/2021</td><td>19.65</td><td>4:48:55</td><td>3:37:13</td><td>1849</td><td>8</td><td>16RB</td></tr><tr><td>17</td><td>Col Amiante Climb</td><td>Petit trail Rocher Blanc</td><td>06/10/2019</td><td>20.66</td><td>6:06:40</td><td>5:49:39</td><td>1822</td><td>29</td><td>17RB</td></tr><tr><td>18</td><td>Col Amiante Climb</td><td>J3 le rocher blanc</td><td>08/08/2021</td><td>9.48</td><td>8:42:21</td><td>6:00:20</td><td>954</td><td>66</td><td>18RB</td></tr><tr><td>19</td><td>Col Amiante Climb</td><td>Sept Laux Rocher Blanc</td><td>14/09/2019</td><td>21.99</td><td>10:04:22</td><td>5:55:04</td><td>2060</td><td>65</td><td>19RB</td></tr><tr><td>20</td><td>Col Amiante Climb</td><td>Course à pied matinale</td><td>20/08/2017</td><td>13.93</td><td>8:02:16</td><td>6:40:32</td><td>800</td><td>62</td><td>20RB</td></tr></tbody></table>

## 4.2) Cartographie des caractéristiques topographiques : identification des zones sensibles au piétinement et à l'érosion

Dans cette section, nous allons explorer la relation entre la pente et le dénivelé, ainsi que leur rôle dans la délimitation des zones potentiellement impactées. L'ensemble du processus est repris dans la figure n°6. Les méthodologies des étapes 1.1 et 1.2 seront présentées, sans interprétation des résultats pour préférer leur analyse conjointe à l'étape 2.

<figure><img src="image_45.png" /><figcaption>Figure n°6 : Les grandes étapes du processus de traitement présenté (SKOCZYLAS 2023)</figcaption></figure>
### 4.2.1) Hypothèses

Notre approche se base sur la compréhension précise des caractéristiques topographiques (pente et dénivelé) pour analyser les sentiers de trail en montagne. Selon Lynn et Brown (2003), les descentes entraînent un piétinement plus prononcé et une érosion accrue des sols. Notre méthodologie en trois étapes consiste donc à cartographier la pente, examiner le dénivelé et croiser ces données pour identifier les zones de descente à forte pente.

### 4.2.2) Protocoles cartographiques et statistiques mis au point

#### 4.2.2.a) Protocole de travail : représentation de la variable pente

Dans un premier temps, il s'agit de croiser les informations d'un raster de pente du terrain, issues de la BD_alti_2020 (IGN, 2023) avec notre circuit GPX. En résulte notre circuit découpé, avec une valeur de pente pour chaque portion. La méthode suivie est celle exposée dans la figure n°7.

<figure><img src="image_46.png" /><figcaption>Figure n°7 : Méthodologie d'analyse de la pente d'un circuit de trail sous QGIS (SKOCZYLAS 2023)</figcaption></figure>

#### 4.2.2.b) Protocole de travail : Représentation de la variable dénivelé

La deuxième partie du processus concerne des cartes du dénivelé que nous avons produit en suivant la méthode présentée dans la figure n°8
<figure><img src="image_47.png" /><figcaption>Figure n°8 : Méthodologie d'analyse du dénivelé d'un circuit de trail sous QGIS (SKOCZYLAS 2023)</figcaption></figure>

Pour cartographier les dénivelés, nous avons digitalisé un point tous les 10 mètres sur notre segment d'étude. En utilisant un script RStudio, pour chaque point, nous avons extrait l'altitude et lui avons attribué une valeur en fonction de l'altitude du point précédent. Le script complet est disponible en annexe n°16. Chaque point se voit attribuer une valeur basée sur l'altitude du point précédent. Si le point précédent est à une altitude inférieure, le point suivant obtient la valeur 1. Si c'est l'inverse, avec le point précédent à une altitude supérieure, le point suivant reçoit la valeur 2. En cas d'altitude inchangée, le segment prend la valeur 0. Cette méthode nous permet ensuite d'afficher ces valeurs de dénivelé sur une carte.

```R
for (i in 2:length(skyrace10m$z_first)) {
  if (skyrace10m$z_first[i] > skyrace10m$z_first[i - 1]) {
    skyrace10m$pente_trinaire[i]=2
  } else if (skyrace10m$z_first[i] < skyrace10m$z_first[i - 1]) {
    skyrace10m$pente_trinaire[i]=1
  }
}
```

Nous pouvons également faire ce calcul mais en ne prenant que deux variables et en supprimant les individus où l'altitude est la même

```R
skyrace10m$pente_binaire=c(0, diff(skyrace10m$z_first) > 0)
```

Enfin, il reste à joindre le nouveau fichier à la couche sur QGIS pour obtenir notre segment découpé selon le dénivelé.
### 4.2.2.c) Protocole de travail : superposer des valeurs de pente et de dénivelé

La méthode utilisée a consisté à reprendre le circuit de la figure n°14 et à calculer les pentes en pourcentage. À partir de cette couche, nous avons ensuite appliqué le protocole méthodologique pour cartographier le dénivelé. En résumé, la méthode elle-même n'a pas changé, seule la donnée d'entrée diffère.

Maintenant que nous avons nos cartes de pente et de dénivelé, il ne reste plus qu'à superposer les deux informations et les faire ressortir sur la même carte.

### 4.2.3) Résultats des cartes de superposition

La compilation de ces deux informations nous permet de former des cartes comme celles présentées sur la figure

De cette manière, nous retrouvons les segments où le dénivelé est positif en rouge et ceux où le dénivelé est négatif en vert (figure n°9). S'ajoute alors la valeur de pente visualisable par rapport au dégradé de la couleur du dénivelé. Plus la couleur est foncée, plus la pente est forte et inversement. Ne seront présentées dans le mémoire que les cartes relatives au sens du parcours retenu sur Strava, bien qu'une version allant dans le sens inverse soit disponible en annexe (n°20) tandis que les tableaux récapitulatifs sont disponibles en annexe n°17, 18 et 19

<figure><img src="image_48.png" /><figcaption>Figure n°9 : Pentes en pourcentage en fonction du dénivelé des quatre zones d'étude (SKOCZYLAS 2023)</figcaption></figure>
Les cartes résultantes nous fournissent des réponses à notre hypothèse initiale visant à l'identification de potentielles zones critiques grâce à la topographie.

Prenons le segment du Pic de la Belle Etoile (carte n°4) en exemple. La carte révèle des portions de descente, avec des pentes restant supérieures à 35 % (annexe n°18). Cependant, ces zones ne couvrent que 3,2 % de la longueur totale du segment. Il s'agit donc d'une emprise très restreinte et potentiellement impactée.

En ce qui concerne le segment du Rocher Blanc (carte n°1), des sections de dénivelé négatif avec des pentes supérieures à 25 % sont observées après le virage et le sommet. Ces zones représentent 9,3 % de la longueur totale du segment. De plus, le fait que ce segment soir emprunté lors des skyraces contribue à sa fréquentation élevée.

L'analyse du circuit de la skyrace (carte n°2) est plus complexe en raison de variations significatives de pente. La seconde moitié du parcours affiche un dénivelé négatif supérieur à 27 %. Cependant, les pentes les plus raides, au-delà de 36 %, se trouvent principalement dans la première partie avant le Rocher Blanc, couvrant seulement 17 mètres. L'attention doit également être portée sur les plus de 2,1 km après les 27 % de pente, contribuant ainsi aux zones potentiellement impactées.

En observant la cartographie du Grand Morétan (carte n°3), nous distinguons clairement des pentes élevées dans la seconde moitié du parcours en descente. Environ 7,3 % de la longueur totale du segment correspond à une pente descendante supérieure à 27 %. Globalement, ces zones à forte pente couvrent moins de 10 % du segment.

En somme, près de 45 % du dénivelé négatif se situe entre 18 et 27 % de pente, tandis que 68,6 % se situent au-dessus de 18 % de pente. Ces observations mettent en évidence nos zones d'étude comme potentiellement plus érodées en raison des fortes pentes prédominantes en descente.

### 4.2.4) Conclusion : Association des cartes de pente et de dénivelé

En conclusion, les cartes de pente et de dénivelé sont des outils mobilisables pour évaluer la topographie d'une zone, anticiper les impacts potentiels de l'érosion et comprendre l'effet du trail sur les chemins. En superposant les valeurs de pente et de dénivelé, nous pouvons cibler les zones à risque d'érosion, en particulier celles en descente où le piétinement est plus marqué, comme le soulignent Lynn et Brown (2003). Par exemple, dans la zone d'étude du Rocher Blanc, nous avons identifié une section après le sommet avec une forte pente et un dénivelé négatif, indiquant un risque érosif élevé. De même, la seconde moitié du parcours du Grand Morétan présente une forte pente continue en descente, la rendant susceptible à l'érosion.

En somme, l'association des cartes de pente et de dénivelé se révèle efficace pour définir les zones sensibles à l'érosion, en mettant l'accent sur les descentes en raison de leur impact sur le piétinement. Ces informations sont précieuses pour planifier et gérer l'utilisation des chemins, ainsi que pour préserver les sols et prévenir l'érosion future.
## 4.3) Cartographie des zones de chevauchement et d'exclusivité des traces GPX

### 4.3.1) Hypothèse

D'après les recherches sur les impacts, l'érosion causée par le piétinement des traileurs est une préoccupation majeure dans les espaces naturels, notamment en montagne. L'hypothèse de cette étude est donc qu'à partir des traces GPX des traileurs nous pouvons obtenir des informations permettant d'évaluer et quantifier l'impact du piétinement sur les sentiers de Belledonne. En analysant les caractéristiques des itinéraires empruntés par les traileurs comme la densité de passages ou la répartition spatiale des trajectoires, il est possible d'identifier les zones où l'espace de course est le plus fréquemment piétiné et donc de définir des "zones critiques". A cela s'ajoute également la possibilité d'observer la multiplicité de traces présentes sur une zone. Plus les sentiers occupent une grande place, moins la végétation aura de substrat pour se développer.

En partant de cette hypothèse, l'objectif est de déterminer si le piétinement peut être déterminé voire mesuré et ce, de manière objective et précise, à partir des traces GPX afin de définir des zones critiques sensibles à l'érosion. Ces zones critiques seraient alors celles où le piétinement est le plus intense et potentiellement préjudiciable à l'environnement.

### 4.3.2) Protocole de travail : Identifier des zones de chevauchement et d'exclusivité.

La figure n°10 reprend la méthode suivie pour extraire les pourcentages de superposition et d'exclusivité des traces GPX.

<figure><img src="image_49.png" /><figcaption>Figure n°10 : Méthodologie d'analyse des zones d'exclusivité et de chevauchement d'un circuit de trail sous QGIS</figcaption></figure>
Pour évaluer l'impact de la superposition et de l'exclusion des traces sur la carte, nous suivons un processus en plusieurs étapes. Tout d'abord, nous appliquons une zone tampon de 2 mètres autour du circuit afin de simuler l'imprécision du GPS (partie 1 de la figure n°10). Bien entendu, ce choix est arbitraire mais est nécessaire afin de transformer les lignes en polygones et faciliter les traitements ultérieurs. Le reste des erreurs GPS sont identifiables facilement et sont enlevées à la main pour ne pas fausser les résultats. Les chemins sont alors reliés par l'itinéraire le plus court entre les deux précédents points.

Ensuite, en utilisant des géotraitements de différence entre l'ensemble des couches disponibles et la couche d'étude, nous obtenons successivement une nouvelle couche qui représente les parties exclusives et une couche avec les parties superposées (partie 2 de la figure n°10).
Finalement, le calcul des pourcentages respectifs s'effectue en utilisant le logiciel Rstudio.
Le script utilisé est disponible en annexe n°21.

#### 4.3.3) Résultat cartographique

En résulte une cartographie (figure n°11) où ressort en rouge les zones où au moins deux traces se superposent et en vert les zones où il n'y a pas de superposition. Les figures suivantes reprennent nos zones d'étude. L'objectif de réaliser une carte est de visualiser nos données, cependant, en raison de la longueur du circuit de la skyrace et de l'impossibilité de discerner correctement les zones de chevauchement, la carte n'a pas été produite. Néanmoins, tous les pourcentages ont été calculés et sont à retrouver dans les annexes n° 22, 23, 24, 25 et 26.
<figure><img src="image_50.png" /><figcaption>Figure n° 11 : Portions superposées et exclusives des zones d'études (SKOCZYLAS 2023)</figcaption></figure>
D'après la figure n°11, 81,98 % des traces examinées se chevauchent avec au moins une autre trace, suggérant une reproductibilité des parcours. Seule une personne sur cinq semble créer sa propre trace. La carte du segment du Grand Morétan (carte n°1) nous montre une trace centrale et compacte en raison de l'enclavement des traces et du versant raide. Environ 81,64 % de ce segment proviennent de traces superposées, soulignant sa forte fréquentation.

Le segment du Rocher Blanc (carte n°2) montre des caractéristiques similaires, avec 78,69 % des traces provenant de superpositions, en raison de l'enclavement du passage. Ces segments centralisés laissent imaginer une zone impactée, car les traileurs sont contraints de les emprunter, ce qui engendre de potentiels impacts.

En ce qui concerne le Pic de la Belle Étoile (carte n°3), nous remarquons une pluralité de traces. La trace centrale est bien présente, mais en raison de la diversité des parcours empruntés, de nombreuses autres traces sont visibles. Environ 73 % de ce segment se superposent, reflétant la variété des parcours.

Ces observations confirment la fréquentation dense de certains segments et la tendance des traileurs à suivre des chemins établis, malgré la taille restreinte de l'échantillon. Les chemins secondaires peuvent être influencés par des facteurs topographiques et par des préférences individuelles. Cela renforce l'importance d'étudier ces zones pour évaluer leur impact potentiel et envisager des mesures de gestion appropriées.

Plusieurs causes peuvent expliquer ces résultats, nous allons en explorer quelques-unes.

#### 4.3.3.a) Le rôle de la temporalité comme facteur de causalité des différences d'usage

Nous avons émis l'hypothèse que l'utilisation de l'espace varie en fonction de l'année et/ou du mois. Les traces plus récentes pourraient suivre davantage les chemins principaux et se superposer aux tracés antérieurs en raison de l'augmentation de la fréquentation et de l'aménagement des sentiers. Pour explorer cela, nous avons cherché des corrélations entre la date de réalisation et le pourcentage de superposition. Cependant, en raison de la petite taille de notre échantillon, les conclusions sont limitées. La plupart des traces datent de 2021-2022, avec des superpositions de traces variables, (moyenne calculée se situant autour de 73 %). Cependant, cette méthode d'analyse n'est pas la plus pertinente pour notre échantillon. En plus de sa taille réduite, la plupart des traces proviennent d'une seule année, ce qui signifie que même si nous disposions de plus de données, nous ne pourrions pas affirmer avec certitude que les traileurs ont tendance à utiliser les mêmes traces à mesure que les années passent.

#### 4.3.3.b) Le rôle de la vitesse : la compétitivité comme facteur de causalité des différences d'usage

Dans un second temps, nous avons examiné le lien potentiel entre la vitesse des coureurs et les pourcentages de superposition des chemins. L'idée est que les coureurs performants préfèrent souvent des chemins moins fréquentés pour gagner du temps. Pour explorer cela, nous croisons les données de vitesse des coureurs avec les pourcentages de superposition, recherchant des tendances significatives.
À l'aide d'un script RStudio (annexe n°21), nous cherchons encore une fois des corrélations, qui se focalisent sur la zone du Pic de la Belle Étoile. Nous avons constaté une tendance générale : à mesure que la vitesse augmente, le pourcentage de superposition tend à légèrement diminuer, indiquant que les coureurs rapides optent souvent pour des chemins moins fréquentés.

Cependant, il faut noter que ces analyses sont limitées par la taille restreinte de l'échantillon et la multitude des segments Strava. Les résultats peuvent varier en fonction des segments Strava choisis. De plus, la vitesse calculée considère l'ensemble de la trace GPX et pas seulement notre portion d'étude, ce qui ajoute une nuance à l'interprétation.

### 4.3.3.c) Étude de cas de la skyrace 2021 : motivations et compréhension d'une course uniforme.

Les analyses précédentes seraient plus adaptées à des parcours similaires entre participants, comme la skyrace 2021. Pour ces 20 traces, 92 % des participants suivent le même itinéraire, tandis que 8 % empruntent des chemins différents, ce qui reflète la nature spécifique de la course (annexe n°22).

En examinant la zone de la skyrace, une tendance similaire à celle du Pic de la Belle Étoile s'est dégagée : à mesure que la vitesse augmente, le pourcentage de superposition diminue. Toutefois, malgré un pourcentage de superposition plus élevé par rapport aux autres zones d'étude, il n'y a pas de corrélation significative entre la vitesse des participants et la superposition des chemins utilisés (corrélation de -0,07). Obtenir des conclusions plus solides nécessiterait un échantillon plus vaste et une analyse plus approfondie.

### 4.3.4) Conclusion sur la cartographie des zones de chevauchement et d'exclusivité des traces GPX

En conclusion, l'analyse de l'exclusivité et du chevauchement des traces GPX offre des informations précieuses pour évaluer l'impact des passages répétés sur un même chemin. L'hypothèse selon laquelle plus un chemin est fréquemment emprunté, plus il est susceptible d'être impacté, se vérifie dans une certaine mesure.

La visualisation des traces GPX avec une marge de 2 mètres permet une représentation précise des itinéraires empruntés, offrant ainsi une meilleure compréhension de leur utilisation. Nous avons pu mettre en lumière des zones de passage obligatoire lors de certains parcours comme celui du Rocher Blanc, ce qui nous laisse penser que ce sont des zones qui seront impactées, d'autant plus si la fréquentation continue à augmenter. Bien que l'échantillon de travail soit limité, d'autres hypothèses peuvent être formulées concernant l'emprunt ou non de certains chemins. Des facteurs tels que la date de collecte des données, tels que la présence de neige en hiver ou d'éboulis à la fonte au printemps/été, peuvent influencer les choix des coureurs et l'état des chemins.

Il est également important de croiser ces données avec des informations sur l'état des chemins pour obtenir une vision plus complète de l'impact potentiel. D'autres hypothèses peuvent être
émises, telles que la compréhension du terrain par les coureurs. Les traileurs expérimentés peuvent éviter certaines pistes et créer leur propre chemin en fonction de leur connaissance du terrain.

Pour une analyse plus approfondie, il serait bénéfique de travailler avec des jeux de données plus vastes, permettant de tirer des conclusions plus robustes et de mieux comprendre les schémas de fréquentation des chemins par les coureurs.

## 4.4) Limites

Notre échantillon actuel souffre de limitations en termes de représentativité, en partie due aux contraintes des données exclusives de Strava et à la complexité d'extraire ces données sans "scraping". De plus, la majorité des traces disponibles sont récentes, principalement datées de 2020 à 2022, ce qui restreint la diversité temporelle de notre échantillon.

Pour ce qui est des cartes de pente et de dénivelé, une comparaison pertinente exige à la fois des catégories de pentes similaires et également une classification standard des pentes dans la littérature scientifique. Sans ça notre analyse est plus compliquée.

Pour le dénivelé, le choix des intervalles de segmentation (par exemple, 10 mètres, 20 mètres) présente des défis. Une segmentation plus fine offrirait des résultats plus précis, mais au prix de calculs plus longs. Cela demande donc un équilibre entre la qualité des résultats et la durée de calcul.

En ce qui concerne la superposition des traces, la justification de la zone tampon (choisie à 2 mètres) mériterait une justification approfondie. Cette justification aiderait à préciser les zones superposées et donc celles potentiellement impactées. Par ailleurs, l'exploration de différents niveaux de superposition (par exemple, deux traces minimum, quatre traces, etc.) pourrait fournir une meilleure compréhension des interactions entre les parcours et enrichir notre analyse.

En résumé, malgré les limites liées à la représentativité de l'échantillon, aux données exclusives de Strava et à l'absence de classification standard des pentes, il existe des opportunités pour améliorer nos analyses en explorant divers niveaux de superposition et en parvenant à un compromis entre la précision des calculs et la durée de traitement.
# 5) Discussion

Durant notre étude, nous avons procédé à une analyse spatiale du territoire des Sept Laux et à une analyse approfondie des données de traces GPX issues de l'application Strava dans le but d'évaluer les impacts environnementaux causés par les traileurs. Nous avons exploré les liens entre la pratique du trail et les conséquences sur l'environnement. Malgré tous les avantages de nos méthodes, il est primordial de reconnaître les limites de cette approche.

Premièrement, nos données étaient restreintes à Strava et à la disponibilité des profils d'utilisateur partagés. De ce fait, la généralisation de nos résultats à une plus grande échelle peut être délicate, car d'autres applications de trail existent et une part des traileurs n'utilisent pas d'application. De plus, notre échantillon se composait uniquement de 20 traces, ce qui est insuffisant pour valider pleinement nos hypothèses. Dans le même registre et pour une analyse plus approfondie, l'automatisation de nos méthodes s'avère essentielle pour traiter des volumes de données plus conséquents. Il s'agira donc de retravailler ces protocoles sous des logiciels de programmation comme RStudio, afin de pouvoir travailler sur des plus grands jeux de données.

Deuxièmement, notre focalisation principale était seulement sur l'impact érosif des sols, lui-même résultant de la fréquentation croissante des sentiers de trail. Cette approche a permis de cerner un impact spécifique et d'en examiner les conséquences à travers des cartes de pente et de dénivelé. Cependant, il convient de noter que d'autres impacts environnementaux significatifs, tels que le dérangement animal, ont été laissés de côté. Par conséquent, bien que l'érosion des sols constitue un impact essentiel, la méthodologie devra être ré-adaptée pour englober d'autres impacts. Un autre point à revoir serait autour de l'interprétation des liens entre les caractéristiques topographiques et les impacts, qui nécessite une documentation plus approfondie sur les relations entre ces variables. Actuellement, nous ne savons pas à quel point une pente forte joue sur l'érosion du sol.

Finalement, notre étude a ouvert des perspectives prometteuses pour appréhender les impacts du trail en utilisant des outils SIG et des données de parcours réelles.

Cette approche a permis une meilleure compréhension de l'espace de pratique, des impacts et de leurs relations avec les pratiques. Cependant, il est important de noter que les résultats dépendent non seulement des données mais également de la méthodologie mise en place. Durant notre étude, nous avons mis au point de nouvelles démarches qui nécessitent des ajustements et des approfondissements. Outre les lacunes techniques qui nous ont freinés, certaines méthodes pourraient être à la fois affinées et revues pour être automatisées.

Enfin, pour une vision plus complète et des résultats plus généralisables, il pourrait être question d'affiner nos méthodes et intégrer davantage de paramètres, tout en tenant compte des particularités géographiques et des profils de traileurs spécifiques.

# 6) Conclusion

Le trail, en tant qu'activité de plein air en expansion, joue un rôle de plus en plus important dans l'utilisation et la transformation de l'environnement naturel. Au sein de cette évolution se trouve la question des impacts que cette activité peut engendrer sur les environnements et la
montagne, soulignant la nécessité d'une approche scientifique et analytique pour quantifier et qualifier ces effets. Cette étude s'est concentrée sur l'utilisation des Systèmes d'Information Géographique (SIG) pour analyser les impacts environnementaux du trail, avec un accent particulier sur l'érosion du sol, en relation avec la fréquentation croissante des sentiers. À travers cette recherche, nous avons cherché à fournir des méthodes précises et innovantes pour comprendre et gérer les conséquences de cette activité en utilisant des outils cartographiques.

Dans la première phase de cette étude, nous avons entrepris un examen de la littérature existante sur les impacts du trail. A travers cet examen, nous avons mis en lumière le manque de recours aux SIG comme moyen d'analyse privilégié, et la prédominance des enquêtes de terrain et des questionnaires pour étudier ces impacts. Notre revue de littérature a également mis en évidence une variété d'impacts potentiels, allant de l'érosion des sols au dérangement de la faune. Nous avons également parcouru un ensemble de littérature ayant pour sujet l'Information Géographique Volontaire (IGV), outil au centre de notre étude puisqu'elle se base en partie sur des données provenant de l'application et réseau social de sportif Strava.

L'approche méthodologique que nous avons développée a permis, dans un premier temps, d'aborder notre problématique spatialement. En segmentant notre territoire d'étude en portions plus petites, en fonction des parkings les plus proches, nous avons pu cibler des zones spécifiques pour l'analyse, ce qui a réduit la complexité de l'étude. Les critères que nous avons choisis, tels que l'accessibilité, le nombre de passages, les points d'intérêt, la pente et l'altitude, ont fourni des informations précieuses sur les préférences des traileurs et les caractéristiques des sentiers les plus fréquentés. Cette méthodologie a permis de comprendre la façon dont les pratiquants du trail interagissent avec leur environnement.

La deuxième phase de notre étude s'est concentrée sur l'exploitation des données des traces GPX provenant de l'application Strava. En examinant la pente et le dénivelé, nous avons pu identifier des sections présentant un risque élevé d'érosion due à un piétinement intensif. L'utilisation de cartographies pour la pente et le dénivelé a permis de visualiser clairement les zones à risque érosif. Cette approche s'est avérée précieuse pour identifier les zones critiques potentielles de dégradation du sol, tout en illustrant l'importance d'une utilisation des SIG. Une seconde approche a été produite autour de la superposition de nos traces, dans le but d'analyser les pratiques des traileurs en détail.

Suite à l'analyse des traces GPX, nous avons également tenté de déterminer les facteurs influençant les choix de passages des traileurs. En examinant des paramètres tels que la vitesse, la date de la course et le classement Strava, nous avons cherché à comprendre les motivations derrière les choix de sentiers. Cette étape complexe a néanmoins ouvert la voie à des pistes de recherche futures pour mieux appréhender les motivations des pratiquants et leurs effets sur les itinéraires empruntés.

En conclusion, cette étude représente une contribution importante à la compréhension des impacts environnementaux du trail et à l'utilisation des SIG pour évaluer ces impacts de manière novatrice. En combinant des méthodes d'analyse spatiale avec l'exploitation des données GPX, nous avons réussi à identifier les zones sensibles à l'érosion et à explorer les préférences des traileurs en matière d'itinéraires.
En mettant l'accent sur l'érosion du sol en tant que problème spécifique, cette étude a permis de démontrer que les SIG offrent un potentiel considérable pour étudier et cartographier les impacts environnementaux du trail de manière plus approfondie et plus précise. Cependant, il est important de reconnaître les limites qui subsistent. La nécessité de chercher des causes à ces résultats, la reproductibilité des manipulations, la prise en compte de l'altitude dans certains calculs, etc.)

Cependant, il est important de souligner que ce travail ne constitue qu'un point de départ. Des recherches futures pourraient approfondir nos méthodes en intégrant d'autres types d'impacts (animales, hydrologiques, etc.) pour d'une part, diversifier les approches et d'autre part, mieux comprendre les mécanismes de l'érosion du sol.

Les implications pratiques de cette étude sont multiples. Les gestionnaires et les autorités peuvent utiliser ces résultats pour concevoir des plans de gestion ciblés visant à minimiser les impacts environnementaux du trail. En identifiant les zones à risque érosif, des mesures de conservation telles que la création de sentiers spécifiques, l'aménagement des sentiers ou encore la limitation journalière du nombre de pratiquants pourraient être mises en place. De même que cela peut aider à sensibiliser les pratiquants.

Alors que les espaces de plein air restent une destination prisée des sportifs, il est primordial de garantir une gestion durable de ces environnements. Cette étude apporte humblement sa contribution à cet effort, en espérant encourager davantage de recherches et d'initiatives sur ce sujet.
Références bibliographiques

(1) Agathe Vassy. Note Espace Belledonne Aires protégées sur la chaîne de Belledonne : quel zonage ? quelles définitions ?. espacebelledonne.fr. https://espacebelledonne.fr/wp-content/uploads/2021/07/Note_Zonages-prot%C3% A9g%C3%A9s_Cha%C3%AEne-Belledonne_Et%C3%A92021.ptab (accessed 2023-06-27).

(2) Agence de la transition écologique. Les impacts environnementaux – Ademe. Agence de la transition écologique. https://expertises.ademe.fr/economie-circulaire/consommer-autrement/elements-co ntexte/impacts-environnementaux (accessed 2023-08-13).

(3) Ballatore, A.; Zipf, A. A Conceptual Quality Framework for Volunteered Geographic Information. In *Spatial Information Theory*; Fabrikant, S. I., Raubal, M., Bertolotto, M., Davies, C., Freundschuh, S., Bell, S., Eds.; Lecture Notes in Computer Science; Springer International Publishing: Cham, 2015; Vol. 9368, pp 89–107. https://doi.org/10.1007/978-3-319-23374-1_5.

(4) Bordogna, G.; Carrara, P.; Criscuolo, L.; Pepe, M.; Rampini, A. On Predicting and Improving the Quality of Volunteer Geographic Information Projects. *International Journal of Digital Earth* **2016**, *9* (2), 134–155. https://doi.org/10.1080/17538947.2014.976774.

(5) Bryan, R. B. The Influence of Soil Properties on Degradation of Mountain Hiking Trails at Grövelsjön. *Geografiska Annaler: Series A, Physical Geography* **1977**, *59* (1–2), 49–65. https://doi.org/10.1080/04353676.1977.11879946.

(6) Canada, R. naturelles. *Classification et analyse des images*. https://ressources-naturelles.canada.ca/cartes-outils-et-publications/imagerie-satellit aire-et-photos-aeriennes/tutoriel-notions-fondamentales-teledetection/classification -et-analyse-des-images/classification-et-analyse-des-images/9362 (accessed 2023-07-04).

(7) Cessford, G. Perception and Reality of Conflict: Walkers and Mountain Bikes on the Queen Charlotte Track in New Zealand. *Journal for Nature Conservation* **2003**, *11* (4), 310–316. https://doi.org/10.1078/1617-1381-00062.
(8) Chatterjea, K. Assessment and Demarcation of Trail Degradation in a Nature Reserve, Using GIS: Case of Bukit Timah Nature Reserve. *Land Degrad. Dev.* **2007**, *18* (5), 500–518. https://doi.org/10.1002/ldr.793.

(9) Colin Kerouanton. Analyse spatio-temporelle des mobilités de randonneurs dans le PNR du Massif des Bauges, u Laboratoire d'Ecologie Alpine - UMR 5553 dans l'École Doctorale Chimie et Sciences du Vivant, Chambéry, 2020. https://hal.science/tel-02967697.

(10) Dias da Silva, P.; Heaton, L.; Millerand, F. Une revue de littérature sur la « science citoyenne » : la production de connaissances naturalistes à l'ère numérique. *Natures Sciences Sociétés* **2017**, *25* (4), 370–380. https://doi.org/10.1051/nss/2018004.

(11) François, H.; Billet, S. De la station au territoire : quels contours pour les destinations touristiques ? *Mondes du Tourisme* **2010**, No. 2, 87–98. https://doi.org/10.4000/tourisme.280.

(12) Goodchild, M. F. Citizens as Sensors: The World of Volunteered Geography. *GeoJournal* **2007**, *69* (4), 211–221. https://doi.org/10.1007/s10708-007-9111-y.

(13) Gruas, L. Côtoyer les sommets, coexister avec l'animal sauvage. Contribution à la sociologie des pratiques sportives en milieu naturel. phdthesis, Université Savoie Mont Blanc, Chambéry, 2021. https://hal.science/tel-03544466 (accessed 2023-06-09).

(14) Haklay, M.; Weber, P. OpenStreetMap: User-Generated Street Maps. *IEEE Pervasive Comput.* **2008**, *7* (4), 12–18. https://doi.org/10.1109/MPRV.2008.80.

(15) Jeffrey L. Marion. *Assessing and Understanding Trail Degradation: Results from Big South Fork National River and Recreational Area*; 2006. https://doi.org/10.3133/5200309.

(16) Joliveau, T.; Noucher, M.; Roche, S. La cartographie 2.0, vers une approche critique d'un nouveau régime cartographique. *L'Information géographique* **2013**, *77* (4), 29–46. https://doi.org/10.3917/lig.774.0029.

(17) Joly Eugénie. *Recueil d'expériences sur la gestion de la fréquentation post-covid dans les espaces naturels français*; Rapport de stage 1; OFB: Pérols, 2022; p 299.

(18) L'Agence Savoie Mont Blanc. *L'analyse détaillée de la fréquentation des saisons d'été et d'hiver - Espace pro - Savoie Mont Blanc - Savoie (73) - Haute-Savoie (74) : Alpes, France*.
https://pro.savoie-mont-blanc.com/Observatoire/Nos-publications/Zooms-saisons
(accessed 2023-08-14).

(19) Le Goix, R. Chapitre 2. Analyse spatiale. In *Les fondamentaux de la géographie*; Cursus; Armand Colin: Paris, 2018; Vol. 4e éd., pp 43–67.
https://doi.org/10.3917/arco.delle.2018.01.0043.

(20) Légifrance. *Décret n° 2022-527 : la notion de protection forte et les modalités de la mise en œuvre de cette protection forte*.
https://www.legifrance.gouv.fr/jorf/id/JORFTEXT000045551000 (accessed 2023-07-04).

(21) Lynn, N. A.; Brown, R. D. Effects of Recreational Use Impacts on Hiking Experiences in Natural Areas. *Landscape and Urban Planning* **2003**, *64* (1–2), 77–87.
https://doi.org/10.1016/S0169-2046(02)00202-5.
(22) Marion, S.; Davies, A.; Demšar, U.; Irvine, R. J.; Stephens, P. A.; Long, J. A Systematic Review of Methods for Studying the Impacts of Outdoor Recreation on Terrestrial Wildlife. *Global Ecology and Conservation* **2020**, *22*, e00917.
https://doi.org/10.1016/j.gecco.2020.e00917.

(23) Mericskay, B. Potentiels et limites des traces (géo)numériques dans l'analyse des mobilités : l'exemple des données de la plateforme de covoiturage BlaBlaCar. *Cybergeo : Revue européenne de géographie / European journal of geography* **2019**, *27*. https://doi.org/10.4000/cybergeo.31990.

(24) Mericskay, B.; Noucher, M.; Roche, S. Usages des traces numériques en géographie : potentiels heuristiques et enjeux de recherche. *L'Information géographique* **2018**, *82* (2), 39–61. https://doi.org/10.3917/lig.822.0039.

(25) Ministère de l’Écologie, de l’Énergie, du Développement durable et de la Mer. Les catégories des aires protégées de l’UICN, 2010.

(26) Ministère de l'Economie des finances et de la souveraineté industrielle et numérique. *Où trouver des informations statistiques officielles sur le tourisme ?* https://www.economie.gouv.fr/cedef/statistiques-officielles-tourisme (accessed 2023-08-14).

(27) Morris Carl. *Trail and Ultra Running: The Growth of a Sport, Culture and Community*; Rapport d'enquête 1; The University of Central Lancashire, Preston: Preston, United-Kingdom, 2023; p 43.

(28) Noe, F. P.; Hammitt, W. E.; Bixler, R. D. Park User Perceptions of Resource and Use Impacts Under Varied Situations in Three National Parks. *Journal of Environmental Management* **1997**, *49* (3), 323–336. https://doi.org/10.1006/jema.1995.0093.

(29) Olteanu-Raimond, A.-M. Information Géographique Volontaire: vers un usage conjoint avec l'information géographique institutionnelle, Gutave Eiffel, Paris, 2020. https://hal.science/tel-03078869/document (accessed 2023-04-15).

(30) Raffler Clémens. *QNEAT3 - QGIS Network Analysis Toolbox* 3. https://root676.github.io/ (accessed 2023-07-24).

(31) Rangel, L.; Jorge, M. do C.; Guerra, A.; Fullen, M. Soil Erosion and Land Degradation on Trail Systems in Mountainous Areas: Two Case Studies from South-East Brazil. *Soil Systems* **2019**, *3* (3), 56. https://doi.org/10.3390/soilsystems3030056.

(32) Riggert, R.; Fleige, H.; Horn, R. An Assessment Scheme for Soil Degradation Caused by Forestry Machinery on Skid Trails in Germany. *Soil Sci. Soc. Am. j.* **2019**, *83* (S1). https://doi.org/10.2136/sssaj2018.07.0255.

(33) Sai-Leung Ng et al. Land degradation effects initiated by trail running events in an urban protected area of Hong Kong. **2017** https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/ldr.2863 (accessed 2023-05-31).

(34) Stefan S. Ivanovic, Ana-Maria Olteanu-Raimond, Sébastien Mustière, Thomas Devogele. A Filtering-Based Approach for Improving Crowdsourced GNSS Traces in a Data Update Context. *IJGI* **2019**, *8* (9), 17. https://doi.org/10.3390/ijgi8090380.

(35) Véronique Siau. Sports de nature et attractivité des territoires. **2007**, *194* (2), 13–20.