【摘 要】
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探索地铁乘客出行目的识别方法,有助于突破智能卡数据(Smart Card Data,SCD)在具体应用场景中的局限性,提升SCD在交通出行研究、交通发展规划等领域的应用价值。本文融合多源地理大数据,基于城市交通与土地利用时空间互动理论,以北京市居民地铁出行为例,在交通出行调查数据中提取5565个地铁出行样本及其对应的出行目的和出行特征相关变量。基于兴趣点(Point of Interest,POI
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探索地铁乘客出行目的识别方法,有助于突破智能卡数据(Smart Card Data,SCD)在具体应用场景中的局限性,提升SCD在交通出行研究、交通发展规划等领域的应用价值。本文融合多源地理大数据,基于城市交通与土地利用时空间互动理论,以北京市居民地铁出行为例,在交通出行调查数据中提取5565个地铁出行样本及其对应的出行目的和出行特征相关变量。基于兴趣点(Point of Interest,POI)数据得到各样本起止站点的土地利用特征相关变量,形成包含每次地铁出行的出行目的、出行特征、土地利用特征的
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客观、精细地刻画秸秆火点的地理空间分布特征,对科学引导作物秸秆焚烧和提高行政监管效率具有重要意义。基于2014—2019年中国区域内Satsee-Fire火点数据集和地形、社会经济数据建立的中国秸秆火点数据库和自然-人口-经济数据库,本研究采用GIS分析工具和数理统计方法,剖析了中国秸秆火点在地形、公共交通和人口-经济三方面7个因子之下的空间格局特征,结果表明:①秸秆焚烧现象集中发生在高程低于25