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宜出行大数据支持的武汉市主城区职住特征研究 被引量:1
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作者 王庆国 赵海 万婕 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2023年第3期144-149,共6页
分析城市的职住特征能够为制定城市发展规划和解决城市交通问题提供重要的指导。本文以武汉市主城区为研究对象,依托宜出行大数据,通过对组团、街道和微观3个尺度的职住分布特征和职住平衡特征的分析,研究了武汉市主城区的职住特征。研... 分析城市的职住特征能够为制定城市发展规划和解决城市交通问题提供重要的指导。本文以武汉市主城区为研究对象,依托宜出行大数据,通过对组团、街道和微观3个尺度的职住分布特征和职住平衡特征的分析,研究了武汉市主城区的职住特征。研究发现:①在组团尺度,各时段组团间的人口分布由中心向外围依次递减,与武汉市主城区圈层发展、组团布局的空间格局规律一致,各组团均处于职住平衡状态;②在街道尺度,主城区65􀆰58%的街道为职住相对平衡状态,少数街道存在职住失衡现象;③在微观尺度,结合地图与POI数据分析,工作时段人口集中于商业区与交通线路附近,休息时段人口相对均匀地分散于住宅区。以工作时段人口聚集热点为例,热点中心就业高度集中,存在就业导向的职住失衡,随着距离增加,职住分布趋于平衡。 展开更多
关键词 职住平衡 职住分布 出行大数据 核密度分析 人口聚集
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政府监管对共享单车发展的影响——基于出行大数据的挖掘与分析 被引量:2
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作者 李林凤 刘美琪 《物流科技》 2022年第2期91-94,共4页
共享单车作为一种环保便捷的智能交通工具,由于过量投放、无序占道和运维错配等突出问题,严重影响公共秩序,政府监管势在必行。然而,政府严格监管对共享单车发展有何影响,一直在理论研究和社会实践中存在诸多争议。基于此,通过对成都中... 共享单车作为一种环保便捷的智能交通工具,由于过量投放、无序占道和运维错配等突出问题,严重影响公共秩序,政府监管势在必行。然而,政府严格监管对共享单车发展有何影响,一直在理论研究和社会实践中存在诸多争议。基于此,通过对成都中心区摩拜单车用户出行数据进行挖掘和分析,从政府、出行者和运营商视角,评估现行政府监管实施效果。研究表明,政府监管后,尽管出行意愿受到一定程度抑制,运维难度加大,但共享单车的公共属性得以强化,共享单车行业竞争格局得以调整,将有利于共享单车发展潜力的释放。 展开更多
关键词 共享单车 政府监管 出行大数据 统计分析
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城市居民出行碳排放模型构建及其应用 被引量:1
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作者 何榕健 陈立峰 +7 位作者 何建文 王楠 李尧 张紫琪 许志楠 邹亚娜 李乐溢 王祥荣 《复旦学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2023年第6期796-806,共11页
根据便携式通讯设备在不同的基站上逐时记录的数据,可推算居民的出行时间、距离和速度,在核算居民出行碳排放方面有突出优势。本研究对我国某城市便携式通讯设备的轨迹序列进行30天连续采样,以此提取出行距离、出行时长以及出行方式数... 根据便携式通讯设备在不同的基站上逐时记录的数据,可推算居民的出行时间、距离和速度,在核算居民出行碳排放方面有突出优势。本研究对我国某城市便携式通讯设备的轨迹序列进行30天连续采样,以此提取出行距离、出行时长以及出行方式数据并形成142877条匿名的有效出行轨迹序列,然后分别构建了基于小汽车动力类型的碳排放核算模型和基于特征时间区间的公共交通碳排放核算模型,最终与步行和骑行出行对比,得到城市居民出行碳排放模型与特征。结果表明,公交车、小汽车和地铁累计产生了出行碳排放33264494.0 g,分别贡献了97.63%、2.09%和0.28%,且单月累计碳排放的最大平均人数区间分别为13.0 g至12715.0 g、40.0 g至579.0 g和20.0 g至38.0 g。本研究还模拟了不同的碳减排场景,其中小汽车出行和公交车出行碳排放削减量分别可以达到51.94%和70.83%。本模型能够快速精准地监测和模拟城市居民出行碳排放,具有实时性、完整性、出行时空全覆盖性的特征,体现了积极的社会意义与生态效应。 展开更多
关键词 出行大数据 轨迹序列 碳排放 居民出行 公共交通 碳减排情景
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城市轨道交通及BRT周边地区职住平衡与建成环境的关系研究:以合肥市为例 被引量:1
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作者 颜冉 丁述庆 《湖南城市学院学报(自然科学版)》 CAS 2023年第4期47-53,共7页
轨道交通可重塑城市职住空间格局,其在承担长距离通勤出行的同时也使得职住空间进一步分离.为了交通基础设施与城市空间的协调发展,本研究采用宜出行热力数据分析了合肥市中心城区的职住空间分布,并基于职住比将站域划分为职住平衡、就... 轨道交通可重塑城市职住空间格局,其在承担长距离通勤出行的同时也使得职住空间进一步分离.为了交通基础设施与城市空间的协调发展,本研究采用宜出行热力数据分析了合肥市中心城区的职住空间分布,并基于职住比将站域划分为职住平衡、就业型和居住型3种职住空间类型,运用多元logistic回归模型探究其建成环境与职住平衡类型之间的关系.结果表明:合肥市中心城区已形成以老城区、政务区和滨湖新区为核心的多中心城市空间结构;站域的就业密度及其土地利用混合度与密度对职住平衡有显著影响;轨道交通站点有助于就业中心的形成,但对居住型的职住空间影响不大;BRT(bus rapid transit)对职住空间类型的影响并不显著.该研究结果可为依托轨道交通重塑城市职住格局、改善职住平衡提供支撑. 展开更多
关键词 职住平衡 建成环境 出行大数据 轨道交通
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基于MaxEnt模型的人类干扰对滇金丝猴潜在分布的影响 被引量:10
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作者 钱天陆 秦淑洁 +2 位作者 吴朝宁 席唱白 王结臣 《兽类学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第4期349-361,共13页
滇金丝猴(Rhinopithecusbieti)是我国特有的濒危灵长类动物,预测其栖息地变化,评估人类活动影响,进而识别保护空缺,对该物种的保护具有重要意义。本文使用出行大数据估计人类出行密度,并将这一指标引入栖息地模型的构建;运用MaxEnt模型... 滇金丝猴(Rhinopithecusbieti)是我国特有的濒危灵长类动物,预测其栖息地变化,评估人类活动影响,进而识别保护空缺,对该物种的保护具有重要意义。本文使用出行大数据估计人类出行密度,并将这一指标引入栖息地模型的构建;运用MaxEnt模型和空间分析技术分别构建自然环境和人类干扰两种情景下滇金丝猴的适宜栖息地模型,并分析自然环境与人类干扰两类共计11个变量对栖息地的影响。结果显示:(1)MaxEnt模型的预测精度较高,基于出行大数据的人类出行密度这一指标能很好表征人类干扰对栖息地的影响。(2)模型预测得到滇金丝猴高适宜栖息地面积3487.28 km2,认为影响滇金丝猴潜在分布的主要环境变量是海拔、年降水量、人类出行密度和距道路距离。(3)人类干扰对滇金丝猴栖息地有明显的负影响(使适宜栖息地面积相较于自然环境下减少9.32%),其中人类出行活动对滇金丝猴的栖息地干扰最为明显;同时还发现研究区78.8%的区域均受到一个或多个人类变量的较强干扰。(4)在现有15个滇金丝猴群的活动斑块中,3个同时具有较高栖息地适宜性和较多人类干扰的斑块,可作为重点保护区域;同时发现栖息地质量在距道路和居民点约2500 m处均出现明显拐点,可作为开展保护工作的缓冲区参考距离。降低这些区域的人类干扰强度,对滇金丝猴的生存具有更重要的现实保护意义。 展开更多
关键词 滇金丝猴 MaxEnt模型 人类干扰 出行大数据 潜在分布
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基于多交通模式的长春市公园绿地空间可达性研究 被引量:47
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作者 浩飞龙 张浩然 王士君 《地理科学》 CSSCI CSCD 北大核心 2021年第4期695-704,共10页
城市公园绿地资源空间配置的有效性和公平性对城市规划建设和居民生活具有重要意义。基于百度地图路径规划API及腾讯宜出行大数据,采用集成多种交通模式(步行、公交、驾车)的引力模型与双变量空间自相关分析等方法,综合测度长春市中心... 城市公园绿地资源空间配置的有效性和公平性对城市规划建设和居民生活具有重要意义。基于百度地图路径规划API及腾讯宜出行大数据,采用集成多种交通模式(步行、公交、驾车)的引力模型与双变量空间自相关分析等方法,综合测度长春市中心城区公园绿地的空间可达性及其供需匹配特征。研究发现:(1)长春市中心城区的公园绿地空间可达性随出行方式和时间观测阈值的变化而改变,各社区可达性水平空间差异显著,可达性较好的社区多分布于城市公园、河流及轨道交通沿线;低可达性社区主要位于城市东北、西南向外围边缘区域。(2)从不同交通模式来看,驾车出行的可达性水平要显著高于步行和公交,其出行克服时间成本的能力较强,但驾车可达性的空间差异也高于公交和步行;随时间阈值的增大,不同交通模式可达性的空间分布表现出显著差异。(3)基于供需平衡视角的空间可达性特征显示,中心城区二环、三环区域公园绿地供需匹配较好,供需失衡的区域主要集中在一环内核心区及城市边缘开发区,核心区存在"低供给-高需求"的聚集现象,边缘城区存在"高供给-低需求"聚集现象。 展开更多
关键词 公园绿地 可达性 互联网地图服务 出行大数据 长春
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Big data assessment on the operating characteristics of on-line taxis and thoughts on relevant policies 被引量:2
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作者 Sun Chao Chen Xiaohong +1 位作者 Zhang H.Michael Chen Shu 《Journal of Southeast University(English Edition)》 EI CAS 2018年第3期394-401,共8页
A double-dimensional big data assessment method on the characteristics of on-line taxi traffic operation is proposed to provide a scientific basis for carrying out the taxi industry reform and standardizing the on-lin... A double-dimensional big data assessment method on the characteristics of on-line taxi traffic operation is proposed to provide a scientific basis for carrying out the taxi industry reform and standardizing the on-line taxi hailing management work. Taking Shenzhen as an example, multi- source data such as on-line taxi license plate data, plate identification data and taxi (including on-line taxis) operation data are combined with the results of the stated preference (SP) survey on taxi operating characteristics to assess the overall operation characteristics of on-line taxis. The results show that the current on-line taxis in Shenzhen can be divided into three categories, that is, full-time on-line taxis, non- active on-line taxis and part-time on-line taxis, accounting for 4%, 55%, and 41%, respectively, of the total quantity. In terms of the characteristics of space-time operations, full-time on-line taxis have similar operating characteristics as those of traditional taxis; the operation of non-active on-line taxis and part-time on-line taxis coincides with commuting requirements during morning and evening peak hours. However, part-time on-line taxis operate for a much longer time period at night. Due to the convenient hailing and favorable price, on-line taxis have a significant impact on trip modes of citizens; and the substitution eflbct of on-line taxis on traditional buses and cruising taxis is obvious. It is beneficial for helping the government departments to objectively understand the development law of the on-line taxi industry and providing decision reference for the formulation of relevant management policies during the critical development stage of on-line taxi industry. 展开更多
关键词 on-line taxi trip characteristics license plateidentification stated preference SP survey big dataanalysis policy assessment
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基于大规模结构化病例数据的新型冠状病毒传播特征和感染人群分析 被引量:2
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作者 黄振华 王振宇 +4 位作者 江莉 张睿 雷昶 刘星炜 谢晓辉 《中国科学:信息科学》 CSCD 北大核心 2020年第12期1882-1902,共21页
2020年年初,新型冠状病毒感染的肺炎(COVID-19)爆发,中国采取了全面严格的防控举措全力抗击疫情.地方疫情指挥部门及时通报疫情感染数据,有助公众了解疫情的发展,及时做好防护措施.各地患者病例详情数据主要以文本形式记录,信息描述复杂... 2020年年初,新型冠状病毒感染的肺炎(COVID-19)爆发,中国采取了全面严格的防控举措全力抗击疫情.地方疫情指挥部门及时通报疫情感染数据,有助公众了解疫情的发展,及时做好防护措施.各地患者病例详情数据主要以文本形式记录,信息描述复杂,且各省市汇报的格式各异,处理难度较大.我们面向全国湖北省外近二分之一匿名的患者病例详情数据,提出了应用自然语言处理技术,辅助病例数据结构化的方法.该方法可以在标记样本较少的情况下,借助预训练模型,准确有效地提取出病例文本中的关键信息.通过对较大规模患者结构化病例数据的挖掘,本文详细分析了新型冠状肺炎总体发病性别和年龄分布特点、主要感染原因、潜伏期特点及疫情趋势等特征.由于潜伏期等时间延迟的存在,确诊人数往往不能反映一个地区的真实感染情况,结合出行大数据,本文提出了一个合理推断武汉市等城市实际感染人数的方法.该方法有助于人们提前估计地区疫情发展情况,及早采取防护措施.也可以辅助地方相关部门科学决策,尽早调度医务人员和分配医疗资源. 展开更多
关键词 ―新型冠状病毒 结构化病例 自然语言处理 预训练模型 COVID-19传播特征 出行大数据
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