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传统的旅游行程规划往往仅被归类为空间排序问题,而对行程安排中时空耦合性与游客自身选择的灵活性考虑不足。本文将行程规划问题的理解从空间视角拓展至游客活动视角,从旅游节点时空耦合关系以及重构模式出发,将旅行中涉及到的时间、空间与专题等多维属性有机组织,进而提出行程时空链的概念模型以及行程要素时空衔接方法。研究以南京为案例展开模型实验,结果显示该模型与传统线路设计方法在节点名称、节点数量以及节点顺序等指标的匹配度均超过了80%,体现出较好的应用可靠性。相较于已有研究仅从空间视角展开的论述,本文提出以游客自身作为行程规划的基本单位,从游客行为选择、游览时间序列以及节点线路串联等多维视角进行映射耦合,以期为拓展深化城市旅游线路设计理论,支撑智慧旅游工程精细化建设提供理论支撑与借鉴。 相似文献
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针对建筑面积指标计算方法当前各地复杂且不统一的问题,该文从建筑的层级结构出发,介绍了规划建筑面积指标的自动化计算模型,详细阐述了建筑空间基本面积、公摊面积,以及单体建筑面积指标与建设项目宏观面积指标的计算方法,并在此基础上开发相关软件,实现了城市规划建筑面积指标的自动化计算。 相似文献
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在智慧城市建设上升为国家战略的大背景下,以城市人口、经济、资源、环境等历史数据分析为基础的传统城市空间发展模型面临着数据来源与研究框架的革新。本文首先阐述了智慧城市与可持续发展理念产生的时代背景、概念内涵、相互关系,进而在梳理国内外可持续发展视角下的城市模型相关研究基础上,认为智慧城市建设为城市模型研究提供了更为精细、实时、全面的数据来源,拓宽了城市模型研究的时空尺度,并在城市系统运行模拟与仿真方面提供新的技术手段。本文从城市数据监测采集与互联共享、城市系统运行问题梳理与综合分析、城市空间发展模拟仿真与决策评估、城市空间发展规划体系4个层面尝试构建基于智慧城市的可持续城市空间发展模型总体架构,对于丰富城市可持续发展研究理论框架,指导智慧城市空间规划与建设实践具有重要意义。 相似文献
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实现我国2060年“碳中和”目标,需要大力发展包括风能在内的清洁能源,然而气候变化给未来风资源利用带来较大的不确定性。本文利用人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)算法对16个CMIP6气候模式风速数据进行逐一订正,在此基础上预估21世纪30、60年代以及21世纪末这3个不同年代在低(SSP1-2.6)和高(SSP5-8.5)排放情景下中国风功率较当代的变化。结果表明,ANN算法使CMIP6气候模式均方根误差平均降低(39.93％±9.57％),并使多模式集合平均与观测的相关系数从0.56增加到0.83,更好地再现了中国当代风速的空间分布和季节变化。在此基础上,预估的21世纪60年代(2050—2064年)风功率密度在两种情景下分别减少了(1.01±0.94) W·m-2(2.62％±2.27％)和(1.11±1.45) W·m-2(1.90％±2.51％)。时间上,春季作为风能密度最大的季节,两种排放情景下风功率分别减少了(1.16±1.14) W·m-2和(1.43±1.58) W·m-2。空间上,中国东南部风功率密度在SSP1-2.6情景下降(0.56±0.53) W·m-2,而SSP5-8.5情景下上升(0.40±0.29) W·m-2。近期(2025—2039年)全国平均风功率密度在两种情景下分别减少了(0.52±0.83) W·m-2和(0.54±1.02) W·m-2,而长期(2085—2099年)风功率密度分别减小了(0.98±1.17) W·m-2和(1.83±1.17) W·m-2。利用极度梯度提升(XGB)算法订正CMIP6数据的预估变化量级偏小但趋势一致,表明随着全球变暖幅度的增加,我国风功率降低的趋势将更加显著。 相似文献
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