文章选取成都市内一个65 km^(2)范围为研究区域,运用表征城市建成环境的6种兴趣点(point of interest,POI)和土地利用混合度数据,结合网约车订单数据,构建影响网约车客流的建成环境因素集,建立基于时空地理加权回归(geographically and ...文章选取成都市内一个65 km^(2)范围为研究区域,运用表征城市建成环境的6种兴趣点(point of interest,POI)和土地利用混合度数据,结合网约车订单数据,构建影响网约车客流的建成环境因素集,建立基于时空地理加权回归(geographically and temporally weighted regression,GTWR)模型的网约车客流影响模型,探究各因素与网约车客流之间的关系。相比于普通最小二乘(ordinary least squares,OLS)法和地理加权回归(geographically weighted regression,GWR)模型,采用GTWR模型能更好地解释城市建成环境因素对网约车客流的影响,并定量分析解释城市建成环境因素的时空异质性影响。研究结果表明:网约车客流主要受购物服务、公司企业、餐饮服务影响,且影响程度时空分布不均衡;土地利用混合度始终会抑制网约车的客流出行,但抑制程度较弱。研究结果可为网约车的运营管理提供参考。展开更多
城市化带来的环境变化是生物多样性的主要威胁,但城市同样也是生物多样性保护的热点地区。因此,分析和预测城市环境变化对生物多样性的影响对于维护城市生态系统服务,提升人类福祉至关重要。目前,越来越多的研究对城市建成环境进行了详...城市化带来的环境变化是生物多样性的主要威胁,但城市同样也是生物多样性保护的热点地区。因此,分析和预测城市环境变化对生物多样性的影响对于维护城市生态系统服务,提升人类福祉至关重要。目前,越来越多的研究对城市建成环境进行了详细的分类,分别量化了各个城市特征对生物多样性水平的影响。然而,对影响城市内生物多样性水平的因素仍缺乏多尺度、全球性的分析。借助Web of Science和CNKI,对来自全球37个城市的111篇文献进行了建成环境下鸟类多样性研究方法和结果的系统性分析,并在归纳关键性城市建成环境要素的基础上,提出了以生物多样性为导向的建成环境优化策略,指出了鸟类多样性保护和城市可持续发展的未来方向。展开更多
文摘文章选取成都市内一个65 km^(2)范围为研究区域,运用表征城市建成环境的6种兴趣点(point of interest,POI)和土地利用混合度数据,结合网约车订单数据,构建影响网约车客流的建成环境因素集,建立基于时空地理加权回归(geographically and temporally weighted regression,GTWR)模型的网约车客流影响模型,探究各因素与网约车客流之间的关系。相比于普通最小二乘(ordinary least squares,OLS)法和地理加权回归(geographically weighted regression,GWR)模型,采用GTWR模型能更好地解释城市建成环境因素对网约车客流的影响,并定量分析解释城市建成环境因素的时空异质性影响。研究结果表明:网约车客流主要受购物服务、公司企业、餐饮服务影响,且影响程度时空分布不均衡;土地利用混合度始终会抑制网约车的客流出行,但抑制程度较弱。研究结果可为网约车的运营管理提供参考。
文摘城市化带来的环境变化是生物多样性的主要威胁,但城市同样也是生物多样性保护的热点地区。因此,分析和预测城市环境变化对生物多样性的影响对于维护城市生态系统服务,提升人类福祉至关重要。目前,越来越多的研究对城市建成环境进行了详细的分类,分别量化了各个城市特征对生物多样性水平的影响。然而,对影响城市内生物多样性水平的因素仍缺乏多尺度、全球性的分析。借助Web of Science和CNKI,对来自全球37个城市的111篇文献进行了建成环境下鸟类多样性研究方法和结果的系统性分析,并在归纳关键性城市建成环境要素的基础上,提出了以生物多样性为导向的建成环境优化策略,指出了鸟类多样性保护和城市可持续发展的未来方向。
