基于细粒度人口数据的深圳公园绿地可达性评价

公园绿地是城市公共基础设施的重要组成部分,公园合理的空间布局有助于城市居民便捷和公平地享用其服务功能。根据深圳市建筑普查数据和细粒度的人口数据提取住房信息,结合公园绿地数据和土地利用情况,针对不同类型公园的服务能力分别采用合适的可达性计算方法,从住房、社区和街道三个尺度评价深圳公园绿地可达性,结果表明:社区公园可达性一般,仅57.62%的社区的居民步行500 m以内能到达最近的社区公园;城市公园可达性总体较好,95.87%的社区市民步行前往最近城市公园所需时间在20 min以内。然而,大鹏半岛无城市公园,且多为自然生态保护区,市民到达城市公园所需时间长。社区公园可达性好的区域呈带状分布于深圳南部各区,城市公园高可达性区域呈多核围绕在各区行政中心。

一种微博POI签到数据的四叉树格网获取方法

针对现有的新浪微博POI签到数据获取方式所存在的数据目标容易丢失的问题,提出了一种四叉树动态格网获取数据的方法。该方法首先对目标区域按照单一尺度划分均匀格网来获取数据,若待抓取格网中POI数量超过阈值,则采用四叉树思想动态划分当前格网迭代抓取。通过对比单一尺度格网抓取方法,验证了此方法能更好地保证数据采集的完整性,适用于大范围内的数据采集。实验中采用四叉树动态格网抓取方法,获取到全国范围内2017年1月至3月,共计1963851条新浪微博POI签到数据。

基于LUR构建武汉市NO_2暴露浓度预测模型

构建武汉市NO_2浓度的土地利用回归(Land use regression,LUR)模型,可用于个体NO_2长期暴露水平的估计。收集了武汉市10个空气质量监测站2015年的日均NO_2监测数据作为因变量,以武汉市土地利用、海拔高度、人口密度和道路总长度数据作为预测变量,采用逐步回归方法构建LUR模型,并采用留一交叉验证法对模型的精度进行评价。结果显示,武汉市NO_2浓度主要与所在地半径2千米缓冲区内的植被地面积和半径5千米缓冲区内的农用地面积相关。LUR模型的调整R^2大小为0.85,表明模型能解释大部分的变异;LOOCV检验的调整R^2大小为0.63,表明模型具有较好的拟合精度。

改进移动搜索算法的教育资源可达性分析

针对现有教育资源可达性主题研究不足的现状,文章通过量化分析入学时间成本,对深圳市福田区小学服务范围进行划定,并结合现有学区划分,以移动搜索算法为基础,针对实际择校机制引入Huff模型进行算法改进,对小学可达性进行量化评价。实验结果表明,该方法可以实现对研究区小学布局的科学评价,为学校选址规划提供合理的建议。