COVID-19 posed challenges for global tourism management.Changes in visitor temporal and spatial patterns and their associated determinants pre-and peri-pandemic in Canadian Rocky Mountain National Parks are analyzed.D...COVID-19 posed challenges for global tourism management.Changes in visitor temporal and spatial patterns and their associated determinants pre-and peri-pandemic in Canadian Rocky Mountain National Parks are analyzed.Data was collected through social media programming and analyzed using spatiotemporal analysis and a geographically weighted regression(GWR)model.Results highlight that COVID-19 significantly changed park visitation patterns.Visitors tended to explore more remote areas peri-pandemic.The GWR model also indicated distance to nearby trails was a significant influence on visitor density.Our results indicate that the pandemic influenced tourism temporal and spatial imbalance.This research presents a novel approach using combined social media big data which can be extended to the field of tourism management,and has important implications to manage visitor patterns and to allocate resources efficiently to satisfy multiple objectives of park management.展开更多
Energy crisis and climate change have become two seriously concerned issues universally. As a feasible solution, Global Energy Interconnection(GEI) has been highly praised and positively responded by the international...Energy crisis and climate change have become two seriously concerned issues universally. As a feasible solution, Global Energy Interconnection(GEI) has been highly praised and positively responded by the international community once proposed by China. From strategic conception to implementation, GEI development has entered a new phase of joint action now. Gathering and building a global grid database is a prerequisite for conducting research on GEI. Based on the requirement of global grid data management and application, combining with big data and geographic information technology, this paper studies the global grid data acquisition and analysis process, sorts out and designs the global grid database structure supporting GEI research, and builds a global grid database system.展开更多
科学评估地下空间开发需求潜力是缓解城市化问题和合理拓展有限区域的重要基础工作。目前地下空间评价中的社会经济数据多来自于传统官方文件,其全面完整性和时空精度并不理想;此外主客观赋权方法的使用,一定程度上存在主观性强和受数...科学评估地下空间开发需求潜力是缓解城市化问题和合理拓展有限区域的重要基础工作。目前地下空间评价中的社会经济数据多来自于传统官方文件,其全面完整性和时空精度并不理想;此外主客观赋权方法的使用,一定程度上存在主观性强和受数据干扰等不足。文章以多源大数据支持的指标体系为基础,构建熵权-随机森林耦合的地下空间需求评价模型。该模型基于熵权法确定负样本,将总样本和指标因子导入随机森林算法中,挖掘社会经济指标与现有地下设施间的复杂非线性关系。研究表明,经过网格搜索调优后的模型AUC(area under curve)精度达到0.979,其中77.45%的现有设施落入评价的高需求区内,证明所采用模型有较强的准确性和可靠性,其精细化评价结果可为今后地下建设选址提供更符合实际的借鉴。展开更多
【目的】掌握体力活动与建成环境特征的关联对主动干预公众健康具有重大意义。【方法】为系统地验证建成环境的移动型体力活动使用效能,根据自发地理信息、体力活动、环境特征等关键词从Web of Science等数据库筛选出31篇描述统计汇报...【目的】掌握体力活动与建成环境特征的关联对主动干预公众健康具有重大意义。【方法】为系统地验证建成环境的移动型体力活动使用效能,根据自发地理信息、体力活动、环境特征等关键词从Web of Science等数据库筛选出31篇描述统计汇报完整的学术论文,对文章信息、样本基本信息、研究分析方法、因变量和自变量信息等内容进行系统梳理,在此基础上对论文结果进行量化荟萃分析。【结果】自然环境、建成环境、社会环境及主观感知环境均与移动型体力活动存在一致的显著相关关系,关联程度因体力活动类型而异。自然环境中,归一化植被指数、绿化空间密度等自上而下的绿化水平与各类体力活动的正相关性最强;建成环境中,道路密度也与移动型体力活动存在一致的显著正相关关系,而便利设施的供给、人行道宽度仅对步行活动有积极的促进作用;除骑行活动外,居住用地密度与步行、跑步及一般体力活动都有显著的正相关关系。【结论】大批量、多尺度、高精度的体力活动自发地理信息有助于研究者客观掌握城市街区体力活动的分布,比较不同建成环境在多种时空尺度下的体力活动访问模式及使用效能,进而构建街区环境特征与体力活动适宜性的关联性模型;基于荟萃分析的发现为城市规划者和政策制定者优化和新建体力活动干预设施提供了使用效能预测的经验模型,有助于更科学合理地建设促进健康行为的人居环境。展开更多
目前,国内外关于休闲农业空间分布的研究大多基于传统调查数据开展。随着网络电子地图的发展,POI(point of interest,兴趣点)数据和通行时间数据为此类研究提供了新的大数据来源,但运用这些数据进行省域休闲农业空间分布研究的实例较少...目前,国内外关于休闲农业空间分布的研究大多基于传统调查数据开展。随着网络电子地图的发展,POI(point of interest,兴趣点)数据和通行时间数据为此类研究提供了新的大数据来源,但运用这些数据进行省域休闲农业空间分布研究的实例较少。为此,以高德地图POI数据和百度地图驾车通行时间数据为基础,运用最近邻指数、核密度估计等方法,结合地理探测器分析工具,研究了浙江省休闲农业的空间分布特征及其影响因素。结果表明:休闲农业在浙江省省域尺度上呈多核集聚分布,形成了杭州-湖州核心密集区和安吉县核心密集区,以及其他都市依托型密集区和景区依托型密集区。休闲度假类、田园农业体验类、农家乐类、回归自然类休闲农业项目呈现连片集聚,民俗风情类、村落乡镇类休闲农业项目分布较为均匀,科教旅游类休闲农业项目数量较少。经济发展水平、收入和消费能力、农业发展水平是影响休闲农业密集分布的最主要的社会经济因素。休闲农业分布的都市依托性和景区依托性明显:田园农业体验类等依赖地理区位和地形特征的类型连片集聚,而民俗风情类等与地理区位和地形特征联系较弱的类型则分布较为均匀。整体上,资源禀赋丰富、经济发展和农业发展水平高、居民消费能力较高、客源市场较大、交通较为便捷的区域,休闲农业发展环境较好。展开更多
基金This research was supported by the UBC APFNet Grant(Project ID:2022sp2 CAN).
文摘COVID-19 posed challenges for global tourism management.Changes in visitor temporal and spatial patterns and their associated determinants pre-and peri-pandemic in Canadian Rocky Mountain National Parks are analyzed.Data was collected through social media programming and analyzed using spatiotemporal analysis and a geographically weighted regression(GWR)model.Results highlight that COVID-19 significantly changed park visitation patterns.Visitors tended to explore more remote areas peri-pandemic.The GWR model also indicated distance to nearby trails was a significant influence on visitor density.Our results indicate that the pandemic influenced tourism temporal and spatial imbalance.This research presents a novel approach using combined social media big data which can be extended to the field of tourism management,and has important implications to manage visitor patterns and to allocate resources efficiently to satisfy multiple objectives of park management.
文摘Energy crisis and climate change have become two seriously concerned issues universally. As a feasible solution, Global Energy Interconnection(GEI) has been highly praised and positively responded by the international community once proposed by China. From strategic conception to implementation, GEI development has entered a new phase of joint action now. Gathering and building a global grid database is a prerequisite for conducting research on GEI. Based on the requirement of global grid data management and application, combining with big data and geographic information technology, this paper studies the global grid data acquisition and analysis process, sorts out and designs the global grid database structure supporting GEI research, and builds a global grid database system.
文摘科学评估地下空间开发需求潜力是缓解城市化问题和合理拓展有限区域的重要基础工作。目前地下空间评价中的社会经济数据多来自于传统官方文件,其全面完整性和时空精度并不理想;此外主客观赋权方法的使用,一定程度上存在主观性强和受数据干扰等不足。文章以多源大数据支持的指标体系为基础,构建熵权-随机森林耦合的地下空间需求评价模型。该模型基于熵权法确定负样本,将总样本和指标因子导入随机森林算法中,挖掘社会经济指标与现有地下设施间的复杂非线性关系。研究表明,经过网格搜索调优后的模型AUC(area under curve)精度达到0.979,其中77.45%的现有设施落入评价的高需求区内,证明所采用模型有较强的准确性和可靠性,其精细化评价结果可为今后地下建设选址提供更符合实际的借鉴。
文摘【目的】掌握体力活动与建成环境特征的关联对主动干预公众健康具有重大意义。【方法】为系统地验证建成环境的移动型体力活动使用效能,根据自发地理信息、体力活动、环境特征等关键词从Web of Science等数据库筛选出31篇描述统计汇报完整的学术论文,对文章信息、样本基本信息、研究分析方法、因变量和自变量信息等内容进行系统梳理,在此基础上对论文结果进行量化荟萃分析。【结果】自然环境、建成环境、社会环境及主观感知环境均与移动型体力活动存在一致的显著相关关系,关联程度因体力活动类型而异。自然环境中,归一化植被指数、绿化空间密度等自上而下的绿化水平与各类体力活动的正相关性最强;建成环境中,道路密度也与移动型体力活动存在一致的显著正相关关系,而便利设施的供给、人行道宽度仅对步行活动有积极的促进作用;除骑行活动外,居住用地密度与步行、跑步及一般体力活动都有显著的正相关关系。【结论】大批量、多尺度、高精度的体力活动自发地理信息有助于研究者客观掌握城市街区体力活动的分布,比较不同建成环境在多种时空尺度下的体力活动访问模式及使用效能,进而构建街区环境特征与体力活动适宜性的关联性模型;基于荟萃分析的发现为城市规划者和政策制定者优化和新建体力活动干预设施提供了使用效能预测的经验模型,有助于更科学合理地建设促进健康行为的人居环境。
文摘目前,国内外关于休闲农业空间分布的研究大多基于传统调查数据开展。随着网络电子地图的发展,POI(point of interest,兴趣点)数据和通行时间数据为此类研究提供了新的大数据来源,但运用这些数据进行省域休闲农业空间分布研究的实例较少。为此,以高德地图POI数据和百度地图驾车通行时间数据为基础,运用最近邻指数、核密度估计等方法,结合地理探测器分析工具,研究了浙江省休闲农业的空间分布特征及其影响因素。结果表明:休闲农业在浙江省省域尺度上呈多核集聚分布,形成了杭州-湖州核心密集区和安吉县核心密集区,以及其他都市依托型密集区和景区依托型密集区。休闲度假类、田园农业体验类、农家乐类、回归自然类休闲农业项目呈现连片集聚,民俗风情类、村落乡镇类休闲农业项目分布较为均匀,科教旅游类休闲农业项目数量较少。经济发展水平、收入和消费能力、农业发展水平是影响休闲农业密集分布的最主要的社会经济因素。休闲农业分布的都市依托性和景区依托性明显:田园农业体验类等依赖地理区位和地形特征的类型连片集聚,而民俗风情类等与地理区位和地形特征联系较弱的类型则分布较为均匀。整体上,资源禀赋丰富、经济发展和农业发展水平高、居民消费能力较高、客源市场较大、交通较为便捷的区域,休闲农业发展环境较好。
