上海顾村公园樱花节大客流特征及预警研究--基于手机信令数据的探索

基于上海市手机信令数据,通过2014年上海顾村樱花节开幕后周六(文中简称"节日")和前周六(文中简称"平日")客流的比对,对樱花节引发大客流的时空分布规律以及游客行为的改变进行了分析,并尝试对大客流进行预警。研究发现节日和平日樱花节客流来源地空间分布规律:与传统同心圆形态不同,总体格局呈"锥形",该形态并未因节日发生明显改变,均呈现以顾村公园为核心,沿1号、3号、7号地铁线向市中心蔓延的趋势。客流增加最多的区域大多地铁出行便利、居住人数密集,出游率增加的空间统计单元占总数的88.43%。通过追踪发现:90.38%的游客游憩行为类型发生了变化——樱花节的开幕,使以上游客的行为从以居家放松、购物为代表的室内被动型游憩行为转化为亲近自然的主动型户外游憩行为。本文最后通过可预测节日顾村公园在园人数的站点和时段(文中简称"标志时站")的选择,明确了标志时站手机信令数据(节日比平日的)增率与顾村公园在园人数增率的关系;提出基于节日顾村公园在园人数预测的三级预警方案。研究证明,手机信令数据在人流预警与跟踪识别方面,具有较强的现实意义,可实现从被动监测到主动预测,从监控到预警的转变。

顾村公园“樱花季”大客流期间防灾避难研究

本文结合时下顾村公园“樱花季”背景，针对其大客流期间的防灾避难展开调研，重点研究在特殊时段、人流集聚处的防灾避难情况与应急措施，总结其现状优点，为今后公园大客流防灾提供参考，同时挖掘背后存在的安全隐患与不足，为市民赏樱保驾护航。

上海顾村公园景观优化设计研究

文章以上海顾村公园为研究对象,基于大数据分析方法收集该区域的手机信令数据、GPS数据,对城市公园节日期间和日常期间的游客空间行为特征进行分析,直接关联游客活动空间和轨迹路线分布,发现不同时期对游客行为特征存在较大的影响,证明大数据分析具备一定的可靠性。同时考虑到之前缺乏对日常期间游客兴趣偏好位置及位置空间特征的探索,进而验证游客兴趣偏好位置与水体距离有相关性,为城市公园景观提供较为客观精准的指向性依据,也证明了多源大数据具备一定的可靠性。

郊野公园河道景观改造探析——以顾村公园河道景观为例

河道景观的改造对于郊野公园生态功能的发挥有着重要意义。以顾村公园河道景观改造为例,简介了河道景观现存问题、对策及施工手法。通过综合整治和水生态修复,进一步改善了顾村公园景观效果和水环境,该案例对同类型的郊野公园河道景观改造项目具有一定借鉴意义。