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探究高密度城市公园绿地资源空间配置的有效性和供需平衡问题对城市规划和居民生活具有重要意义。已有研究较少从多尺度、多交通出行模式以及结合地图大数据算法的角度对公园绿地可达性进行探究。本文以广州市越秀区为例,利用百度地图多交通出行数据,提出一种结合多类型公园绿地多级可达时间阈值的改进型引力模型,对越秀区公园绿地的空间可达性及其供需平衡特征进行研究。结果表明：① 越秀区各尺度和各类型公园绿地可达性差异显著,城区尺度可达性大体上呈现由北向南逐层递减趋势,街道尺度可达性则表现出明显的“极化”现象,大型公园绿地可达性远高于社区公园和街头游园且在城市整体可达性中占主体地位;② 从空间集聚情况来看,城区尺度公园绿地可达性值呈现明显的空间集聚分布特征,由北向南表现为高值聚类、不显著、低值聚类,街道尺度相比城区尺度高值聚类减少,低值聚类和无统计意义的区域增多;③ 基于供需平衡视角的空间可达性结果显示,公园绿地供给与居民需求在城区尺度和街道尺度分别呈现出整体平衡和局部失衡的现象,局部失衡主要集中在公园绿地资源相对匮乏的街道。 相似文献
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空间同位模式分析是数据挖掘中一种常见的方法,可有效挖掘城市设施在空间位置上的关联特征,进而发现城市设施的分布规律。本文基于POI数据同位模式挖掘用来获取城市服务业空间关联结构：首先,通过邻近实例获取、同位候选模式存储与筛选,得到城市服务业二阶同位模式;然后,据此构造产业空间关联图,得到产业间的关联结构;最后,分别构造了产业空间关联图密度和产业空间关联显著指数,用来衡量城市服务业空间关联的紧密程度和整体关联的显著程度。本文选取成都、兰州、郑州、沈阳、上海与深圳为试验区,实验结果表明：不同城市服务业的空间关联结构存在共性与特殊性,整体上,餐饮、购物等与居民日常生活相关的服务业易与其他服务业产生空间强相关,这几类服务业内部空间集聚明显;成都与沈阳的服务业整体表现空间关联度高且紧密,兰州其次,上海与深圳的服务业则整体表现空间关联较弱,郑州的服务业空间关联较紧密但强度较低。 相似文献
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伴随新型城镇化和全面休闲化时代到来,游憩-居住两大功能空间关系研究成为新时期城市地域结构领域的重要关注议题。基于POI地理空间大数据,通过运用Ripley's K函数、同位区位商、“不一致指数”定量模型和采用全局空间自相关、核密度估计等ArcGIS空间分析方法,探究了长沙市游憩-居住功能空间格局及其匹配关系特征。研究发现：① 两大功能空间均具有显著的空间正相关性,形态格局差异鲜明且均呈以“空间极核”为导向的集聚模式,各类型功能空间集聚强度表现为“居住空间>文化休闲空间>体育健身空间>商业娱乐空间>自然生态空间”;② 两大功能空间存在基于“距离-数量”的函数衰减关系,距离居住空间3000 m半径环带是游憩空间集中分布以及居民日常游憩休闲的重要活动范围;③ 居住空间具有“临近”游憩空间布局的指向特征,但反之不显著,两大功能空间呈单向吸引“非对称性”错位临近关系,居住空间临近不同类型游憩空间的指向强度呈“体育健身空间>文化休闲空间>自然生态空间>商业娱乐空间”位序格局;④ 游憩-居住功能空间协调关系具有较强的空间异质性,湘江西岸整体上优于东岸,岳麓区、望城区为游憩-居住协调型,天心区、芙蓉区、雨花区、开福区为游憩滞后居住型,长沙县为游憩超前居住型。本研究通过聚焦新型城镇化和全民休闲时代的城市游憩设施配置及其与居住空间的关系问题,将为丰富传承新背景趋势下的城市公共设施区位理论、城市空间结构理论等提供重要的理论探索方向,并为长沙市及国内同类大都市合理布局城市游憩休闲设施、优化调整城市空间结构和建设休闲宜居城市等提供科学参考。 相似文献
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基于出租车GPS数据的居民就医时空特征分析 总被引：1，自引：0，他引：1
城市医疗服务在很大程度上影响着城市居民的生活质量,在公共服务领域中发挥着极其重要的作用。近年来,中国城市化发展过程中产生了海量的大数据,基于这些海量数据分析居民就医出行特征对于优化和改善城市医疗资源布局具有重要意义。本文以北京市主要医疗机构空间位置数据为基础,基于出租车GPS移动轨迹数据,采用时空统计分析方法,研究了出租车出行模式下的居民就医出行时空特征。结果表明,利用医院的OD（Origin-Destination）网络结构特征分析,可以识别出不同医院的服务范围以及受众的时空分布模式。市区尤其是四环以内医院的就医网络密集、紧凑,就医密度较高,而四环以外尤其是郊区周边,就医网络稀疏、分散,医疗资源的级别及地理位置影响了居民的就医倾向。本研究基于浮动车GPS数据开展居民就医时空行为模式挖掘研究,可以为城市医疗资源供需分析和优化配置提供决策支持。 相似文献
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从精细尺度上研究城市功能区分布与人口活动规律对于政府和相关部门合理调节城市内部资源配置、安排城市设施布局具有重要意义。以沈阳市中心城区为例,根据核密度估计原理,基于兴趣点（POI）数据探索沈阳市中心功能区分布情况,通过解读多时相百度热力图数据,探索工作日和周末城区人口时空分布规律,即从城市人口活动和城市功能设施分布2个角度解读沈阳市中心城区空间结构与组织形式。借助SPSS 20.0分析人口热度和设施分布的相关性关系,建立多元线性回归模型。主要结论如下：① 沈阳市城市活力区呈现多中心分布模式,大多位于商业中心、金融中心或者城市功能复合中心。② 工作日人口高热区空间分布较周末更为分散,面积较大,早晚波动较大。周末人口高热区主要集中在商业中心和城市复合功能区且白天存在较大波动。③ 功能区分布与人口热度显著相关,其中生活服务设施、金融设施、交通设施、住宿设施和景点设施是工作日人口热度的主要影响因子;教育设施、餐饮设施、交通设施、金融设施和公共服务设施是周末人口热度的主要影响因子。 相似文献
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基于居民出行特征的北京城市功能区识别与空间交互研究 总被引：1，自引：0，他引：1
受区域功能分化影响,城市居民出行呈现出特定的时序特征,因而不同的出行时序特征可以反映区域功能的差异性。同时,区域功能的交互特征可以通过居民出行的空间交互活动体现。大数据时代的到来,使得以GPS数据为代表的个体时空大数据可以从微观视角反映居民出行特征。本文采用个体时空大数据,应用数据挖掘方法,从居民感知视角研究城市区域功能的差异性与联系性。以北京六环为研究区域,采用规则格网划分城市地块,通过北京市3个月的出租车GPS数据提取地块的居民出行时序特征。采用期望最大化算法进行聚类分析,并结合兴趣点数据和居民出行调查实现功能区识别,识别出居住区、商业娱乐区等6类功能区。从距离和时间2个维度分析功能区之间的空间交互特征,发现功能互补性在一定程度上削弱了空间交互强度的距离衰减效应,同时功能交互呈现出显著的时序差异。 相似文献
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导航大数据是大量与导航相关且具有泛在导航、定位、授时特征的数据集合。城市环境的特性影响居民的出行活动,而居民出行活动中产生的导航大数据则蕴含了城市环境的时空信息。热点区域空间分布以及热点区域之间的关联性特征是城市环境时空特性的重要组成部分,由客观的环境现状和主观的人为活动造成。通过挖掘导航大数据可以揭示这些特征。本文提出了利用导航大数据的城市热点区域关联性挖掘方法。首先,通过对居民出行的起点和终点坐标进行空间聚类,挖掘城市中的热点区域,并依据点的分布特点对城市热点区域进行离散化;然后,利用基于谱聚类和蚁群算法的方法分析居民出行特征,揭示城市中热点区域之间存在的关联性。本文提出的方法能够充分利用导航大数据对城市动态的感知能力。以上海市2007年2月20日的出租车轨迹数据为例进行分析,结果表明：利用导航大数据分析城市热点区域之间的关联性,可以得到具有紧密关联性的热点区域的空间分布特征;上海市居民出行活动频繁的热点区域被划分为15个内部紧密关联的子图,形成该分布特征的内在机制以及居民流通规律与上海市的土地资源利用及道路交通建设现状密切相关。分析方法和结果可为合理的城市功能区域规划,智慧城市建设等提供决策支持和参考信息。 相似文献
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基于POI数据的生活设施空间分布及配套情况研究——以济南市内五区为例 总被引：1，自引：0，他引：1
生活设施空间分布和配套情况对居民幸福感有极大影响,空间中的不同设施配套情况的差异具有区分城市功能区、指导城市规划等作用,高时效性数据在该研究中有广阔的前景。POI即兴趣点,指空间上地理实体的点状表示,是现行大数据潮流下的一种简单易得而且极具代表性的空间点状数据,POI数据为空间分布研究提供了新的方法。本研究基于济南市市内五区的部分POI数据,应用核密度分析法和标准差椭圆分布,探讨研究区内休闲、工作、居住、医疗等部分生活设施的空间分布情况;应用相关性分析法对各类设施赋予权重,评价生活设施的空间配套情况。分析得出:1济南市生活设施集中分布在城市中心区域,呈现单中心模式,但各类生活设施空间分布在方位和规模上存在不同;2休闲设施分布于小范围的城市中心区域,办公设施沿东西方向呈带状分布,医疗设施和居住设施分布均匀,在较低等级以上的区域覆盖广;3医疗设施和居住设施的空间相关性最高,休闲设施与医疗设施空间相关性最低;4医疗设施和居住设施在配套分析中占较大比重,休闲设施比重最小。 相似文献
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城市活力的科学定量评估,能够为城市规划和协调发展提供重要依据,针对城市活力容易忽略居民情感的现状,本文选用百度热力图数据与微博情感分析结果,分别衡量人群集聚强度和情绪强度,并结合TOPSIS方法,提出一种顾及人群集聚和情绪强度的综合活力评估框架。从城市物理环境、经济环境和生态环境3个维度,选择8个关键影响因子,结合地理探测器空间分析方法,探讨影响因子对城市活力空间异质性的影响。结果表明：① 融合人群集聚强度和情绪强度的综合活力评估方法,能够较好反映城市活力空间分异格局;通过对典型样本区域分析,验证了本文提出的城市综合活力评价框架的有效性;② 城市POI密度对城市综合活力的解释力最显著,而植被覆盖度因子对城市综合活力的解释力最弱;但是植被覆盖度因子与其他因子的交互作用,对于城市活力空间异质性的影响力提升最为显著,表明植被覆盖度因子并不是直接作用于城市活力的空间异质性,而是通过耦合空间可达性、POI密度以及建筑密度等影响因子,间接影响城市综合活力的空间分异。 相似文献
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天气状况作为人们生活环境的组成要素之一,对居民日常出行可产生显著的影响,具体可表征为特定空间位置和用地类型范围内出行活动的需求量以及道路交通路线选择的变化。高效、智能化的交通应急管理和城市规划建设亟需理解天气因素影响交通出行时空分布的基本规律。本文选取武汉市作为典型研究区域,基于出租车、气象和空气质量等数据,对不同天气下的居民出行模式和司机路径选择模式进行时空分析,并解释2类模式产生变化的原因和机制。结果表明：① 从时间上看,工作日的出租车需求量更容易受到天气变化的影响,其中降雨、气温的升高和风速的增强会显著降低居民对出租车的需求;② 从全市域空间尺度上看,降雨使得居民对出租车的需求量在工作日时段减少,而在周末时段增加,其中降雨主要刺激短距离出租车出行需求而抑制中长距离出行需求;③ 从城郊区空间尺度上看,雨天时段主城区内部的中距离流量减少,郊区内部的短距离流量增加,往返于主城区和郊区的中长距离流量在工作日减少、在周末增加;④ 从功能区空间尺度上看,下雨使得行政办公用地的出租车需求量减少,商业金融用地的出租车需求量在工作日减少、在周末增加,工业用地的出租车需求量在工作日增加、在周末减少;⑤ 从行驶路径上看,出租车司机在晴天时偏好根据距离来判断最佳路线,而在雨天倾向于改变原先路线选择策略,将距离和车速共同作为最佳路线的指标,选择用时最少的最佳路线。本文研究成果可帮助城市和交通管理部门更加深入地理解城市居民出行规律及其时空分布特征。 相似文献
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随着服务业的发展和文化产业的不断推进,城市文化娱乐休闲服务业成为城市经济和社会发展的重要标志和推动力。本文以地理空间实体数据和商业统计数据为基础,以GIS 的空间数据可视化和统计分析方法,研究典型城市娱乐休闲服务业KTV在中国大陆地区的行业发展、空间分布及空间扩散特征。研究表明,KTV在全国发展迅速、分布广泛,在宏、中、微观的全国、省域和市域尺度下,其空间分布分别表现出空间区域分异、等级差异、面状均衡和中心集聚等特征,并与区域经济、人口、文化等因素有一定的相关性。各种类型KTV在空间扩散上具有由东向西,由中心向周边扩散的特点,其中连锁类KTV扩散具有社会经济现象地理扩散规律,主要表现为空间等级扩散和接触扩散特征。 相似文献
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基于手机信令数据的城市小活动空间人群空间分布特征 总被引：1，自引：0，他引：1
小活动空间人群是指日常活动范围较小的居民群体,他们对城市公共资源的需求主要集中在家庭位置附近的区域,分析其活动的时空规律特征,有助于更好地实现城市公共资源的均等化和精准化配置。然而目前研究中对此类人群关注较少,为此,本文提出一种基于手机信令数据的小活动空间人群识别及其空间分布的研究方法。首先识别用户家庭位置和停留点位置,构建基家最大距离指标,度量用户以家庭位置为中心的活动空间范围,并据此筛选小活动空间人群;其次根据用户与家庭位置间的距离信息构建“时间-距离”框架下的用户轨迹,在此基础上构建基于面积的轨迹相似性方法;然后利用逐级合并的层次聚类算法,根据用户轨迹的相似性对其进行聚类,挖掘小活动空间人群中典型活动模式;最后根据用户的家庭位置,进一步分析不同活动模式人群的时空分布特征。本文以上海市手机信令数据为例对该方法进行了测试,结果表明：① “时间-距离”框架下构建的基于面积的轨迹相似性方法,可反映用户基于家庭位置进行活动的时空特征,而逐级合并的层次聚类算法对典型活动模式挖掘的效率有明显提高,有助于研究城市居民的移动模式;② 上海市小活动空间人群分布呈现出圈层结构,主要分布在中心城区,郊区的工厂和大学城以及各区的商业中心附近,在郊区过渡区相对较少。本文提出的方法能够用于分析城市小活动空间人群的时空分布特征,可以为目前各大城市提出建设社区生活圈的决策提供方法支撑。 相似文献
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As responses to metropolitan suburbanization and rural urbanization,the formation and evolution of urban fringes should be understood against the background of overall economic development and spatial reconstruction of entire metropolises.At the same time,however,endogenous interactions between industrial structure and spatial patterns of non-agricultural activities are also worthy of scholarly attention.Since the 1980s,studies on urban fringes in China have been restricted by the lack of micro-level data.This paper investigates the spatial expansion and structural evolution of the urban fringe by taking the case of Beijing and uses systematic firm-level data in 1996 and 2001 from the National Census of Basic Units.The diversity of distribution patterns across industrial sectors brings about two interrelated results.On the one hand,structural adjustment of non-agricultural industries promotes the expansion and spatial evolution of the urban fringe.On the other hand,the stability and dynamics of industrial structure coexist in the moving urban fringe.This study also reveals that the outward-moving urban fringe is the optimal location for manufacturing,especially heavy manufacturing,as well as traditional producer and consumer services.However,industries with spatial stickiness such as tourism and sports have not moved with the fringe.Most advanced services remain concentrated in the city center.The authors argue that it is essential for understanding and managing urban fringes to take into account spatial evolution and industrial structural adjustment together with their interaction with each other. 相似文献
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城市多中心的研究是揭开城市系统复杂空间结构的重要研究内容,然而受传统调查数据时空精度的局限,现有研究缺乏足够细致的实证分析。LBS服务的广泛应用为高效、实时、微观地刻画个体和城市之间的空间活动提供了充足的信息,使得对城市多中心的微观量化机制的研究成为可能。基于此原因,本文结合兴趣点数据以及微博签到数据和出租车GPS轨迹数据对北京市五环内的不同尺度、不同社会功能的城市中心进行了识别,并对其居民行为的群聚模式进行了分析。结果表明,北京市五环内包括4个市级中心,16个区级中心以及45个街道级中心。市级中心包括海淀科教中心,西单休闲中心,北京文化中心和国贸金融中心4大中心;区级中心主要包括文娱中心、商业中心、教育中心以及交通中心4类中心;街道级中心除了区级的四类中心外,还包括行政中心、购物中心、商住中心等9类中心。不同中心在同一时段呈现相似的群聚模式,其中工作日城市不同尺度中心的群聚模式持续时间较长,群聚密度较大,主要以通勤和饮食为主;非工作日城市不同尺度中心的群聚模式相对较分散,持续时间较短,主要以休闲娱乐为主。 相似文献
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北京市居民地铁出行出发时间弹性时空分布特征研究 总被引：1，自引：0，他引：1
伴随城市转型进程的加快,交通需求不断膨胀,导致大城市交通拥堵日趋严重,以调节出行者的选择行为为核心要素的交通需求管理理念成为相关政策的重要理论基础,但现有研究也表明,交通需求管理对出行弹性较高的出行具有显著调节作用,而对出行弹性较低的出行调节作用并不明显。因此,加强出行弹性等居民出行行为研究日益迫切,而公交刷卡数据等新的时空数据为居民复杂出行行为的挖掘提供了新的契机。本文利用北京市2014年3月地铁刷卡数据,以出行者出发时刻的可变性来测度出发时间选择的可改变程度,对居民地铁出行出发时间选择弹性进行测度,并结合GIS空间分析技术对其时空分布特征进行分析。研究表明：① 北京市地铁出行的居民出行弹性平均值为0.521,出发时间选择弹性整体上较大,表明北京居民出发时间选择相对较为灵活;② 北京市居民地铁出行弹性存在时空差异,居民个体休息日出行弹性高于工作日,一天中高峰时段出行弹性高于非高峰时段;③ 居民出行弹性存在空间自相关,倾向于在空间上发生集聚,存在明显的冷热点区域;内城居民的出行弹性明显高于城市外围居民。 相似文献
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基于社交媒体数据的城市人群分类与活动特征分析 总被引：1，自引：0，他引：1
空间信息技术已开始进入全空间信息系统发展阶段,即将空间信息系统的范畴从传统测绘空间扩展到宇宙空间、室内空间、微观空间等可量测空间。位置大数据不仅是全空间信息系统的重要研究对象之一,而且也成为了广域全空间中了解人们生活方式以及城市动态变化的一种有效途径。本文基于社交媒体数据中的位置签到数据,提出一种不同于传统以社会经济属性为依据的城市人群分类方法。首先利用签到数据的时间序列构造矩阵模型;然后,通过分析用户签到活动的时间特征,采用K-means聚类算法和K近邻算法（K-NN）识别出具有不同时空行为特征的城市人群（静态居民、动态居民、通勤者以及访问者）;最后,本文根据得到的人群分类结果,通过分析不同类型人群的时空间行为特征,发现不同类型人群时空间行为的差异性与潜在规律性,从而为表征城市人群的组成结构及特征,研究城市时空结构提供一种新的视角。 相似文献
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Simulation analysis on spatial pattern of urban population in Shenyang City,China in Late 20th century 总被引：2，自引：2，他引：0
The spatial distribution of urban population can reflect significantly urban functions and development status. Shenyang, as a typical old industrial city in China, has experienced considerable changes in spatial distribution of population in the process of urban transformation, resulting in the change of urban spatial structure. Based on the sub-district data of Chinese national population censuses in 1982, 1990 and 2000, this study simulates the evolution pattern of spatial distribution of urban population in Shenyang City. Using statistical method and exploratory spatial data analysis (ESDA), we found that the population distribution, on the whole, has presented a balanced and decentralized trend since the 1980s, which characterizes with Chinese suburbanization. Furthermore, based on the investigation of the pattern of population distribution, it is concluded that the negative exponential model fitted the distribution best, and population concentration in the inner suburb kept increasing gradually, meanwhile, the spatial structure of population distribution has presented a polycentric feature since the 1980s. The parameters of the model show that population in the urban core concentrate significantly all the time. The increase of population in the inner suburb influences the population distribution pattern more and more importantly, but the concentration intensity of population cores in inner suburb is still low. 相似文献
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城市管理事件具有显著的地域特征和周期性特征,挖掘城管事件中隐含的时空规律和潜在影响因子对城市管理具有重要指导意义。然而,目前针对城管事件时空变化及影响因素驱动效应的研究仍较为少见。本文基于贝叶斯时空模型,针对西北某地H市P区的街面秩序类、市容环境类以及宣传广告类城管事件在一周之中的时空演变特征进行建模分析,并探究了影响城管事件案发风险的潜在影响因子。研究发现：① 在空间上,3类城管事件的相对风险分布存在差异,街面秩序类事件集中在城市的居住功能区和商业功能区,而市容环境类集中在城市的居住功能区,宣传广告类主要集中在城市的商业功能区,空间风险后验概率估计表明,以上2个区域是城管事件的热点区域。② 在时间上,每逢周二、周五以及周六,城管事件的相对风险较为突出,但总体上没有明显的单调性。每天的8—10时和14—15时是城管事件高发的时段,其相对风险远高于其他时段。③ 城市建成环境对城管事件的潜在影响存在差异。研究区域内餐饮、交通、生活服务等城市基础设施与城管事件的关联最为紧密,且都表现为正相关。④ 城管事件的案发风险呈现出明显的时空异质性,渐进性的建模过程表明在分析城管事件数据时考虑空间与时间效应的影响是合理且有必要的。研究表明,贝叶斯时空模型的分析结果满足城管部门日常工作中关于城管事件智能分析与重点管控的需求。 相似文献
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城市局域动态人口估算方法与模拟应用 总被引：3，自引：0，他引：3
获取城市局部区域内的实时人口是应急决策等诸多城市管理应用需要解决的问题。但时空的不确定性导致了估算操作的困难:空间范围不确定,即给定的城市区域是可变的;时间不确定,即估计的时间事先不可知。根据城市居民的总体出行规律,居民日常活动基本以城市建筑为中心,或者认为居民因受建筑物所承载功能的吸引而出行。鉴此,给定区域内的静态人口可使用区域内的居住型建筑,以及人均住房建筑面积等统计数据来估算,而动态人口的估算则需要确定每类建筑物在不同时刻所吸引的居民人数。为此,引入建筑物修正系数和建筑物吸引率两个指数。修正系数是其他类型建筑物的容纳能力与作为基准的居住型建筑物的容纳能力之比。通过修正系数可获得每类建筑物的额定容纳人数。吸引率是不同时刻每类建筑物的实际容纳人数与其额定容纳人数的比值。根据居民出行的一般时间分布,将一天按照休息日和节假日分别都划分成七个时段,建筑物类型参照调查城市交通出行率时的分类划分。利用居民出行和交通出行率调查资料等数据,估算每类建筑物的修正系数和吸引率,计算区域内的实时人口数,模拟了一起突发化学品泄漏事故,将所提方法应用到模拟场景的动态人口估计中,并对方法应用中的问题进行了讨论。 相似文献
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Impacts of park landscape structure on thermal environment using QuickBird and Landsat images 总被引：1，自引：1，他引：0
Xinliang Xu Hongyan Cai Zhi Qiao Liang Wang Cui Jin Yaning Ge Luyao Wang Fengjiao Xu 《中国地理科学(英文版)》2017,27(5):818-826
Urban parks composed mostly of vegetation and water bodies can effectively mitigate the urban heat island effect. Many studies have investigated the cooling effects of urban parks; however, little attention has been given to park landscape structure. Based on landscape metrics, this study has explored the influences of the park landscape structure on its inner thermal environment, taking heavily urbanized Beijing Municipality in China as the study area. Three indices, including the percentage of landscape (PLAND), landscape shape index (LSI) and aggregation index (AI), were used to measure the composition and configuration characteristics of the landscape components inside the parks. The indices were calculated for five landscape types being interpreted from Quickbird images. Urban thermal conditions were measured using the land surface temperature (LST) derived from Landsat TM images. The results showed that the park LST had a negative relationship with the park size, but no significant relationship was found with park shape. For the park’s interior landscape, however, the configuration and composition characteristics of the landscape components inside the park explained 70% of the park LST variance. The area percentage of water bodies and the aggregation index of woodland were identified as the key influencing characteristics. In addition, when the composition and configuration characteristics of the park landscape components were separately considered, the configuration characteristics (LSI and AI) explained approximately 54% of the variance in park LST, which was comparable with that explained by the composition characteristics (PLAND). Thus, this study suggested that an effective and practical way for urban cooling park design is the optimization of spatial configuration of landscape components inside the park. 相似文献