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人文—经济地理学的学科融合和创新 总被引：2，自引：1，他引：1
学科融合与交叉是当今科学研究的趋势之一。本论文阐述了人文—经济地理学学科研究的综合性、交叉性和复杂性;概况了学科经济化、社会化和生态化发展历程和特点,总结了经济社会快速革新背景下学科的技术化新特征;分析了经济社会变革与技术进步背景下学科发展的可持续问题聚焦趋势和技术导向发展趋势,介绍了在这两种趋势下学科与经济区位研究、社会公平研究、生态要素研究、信息技术研究相关学科的深入融合方式;预测了人文—经济地理学学科将可能出现关注个体的理论创新、基于空间数据分析的技术创新、融合新产业的应用模式创新以及重视生态要素的理念创新;尝试提出了新区位理论、空间定制、地理业态等创新思路及促进学科创新的实现途径。并以此文纪念中国杰出的地理学家吴传钧先生的百年诞辰。 相似文献
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个体在空间移动过程中不可避免地产生“人与人”之间的接触,使疫情传播具有复杂性和空间不确定性。但现有学术研究较少在理论上综合考虑个体的空间移动及移动过程中近距离接触分析疫情的空间扩散。本文综合考虑个体移动及移动过程中接触,提出基于个体“移动—接触”的空间交互网络的理论构建框架。鉴于公交刷卡数据能够有效地反映个体的移动路径及车厢内接触的群体,以北京市公交系统为例开展实证研究,构建基于个体“移动—接触”的空间交互网络,采用加权度中心性和K-shell分解方法识别疫情高风险区域,提出管控措施,并通过模拟管控措施前后网络社团结构变化来评价管控措施实施效果。结果发现疫情高风险区域集中分布在城际交通枢纽、商务中心、居住区周边区域。本文提出的理论框架对基于各类交通系统的疫情风险评估具有普适性,研究结果可为突发公共卫生事件中及时启动有效的疫情防控应急响应政策具有借鉴作用。 相似文献
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北京市地铁客流的时空分布格局及特征——基于智能交通卡数据 总被引：5，自引：4，他引：1
城市轨道交通是居民绿色出行、缓解大城市交通拥堵的重要交通方式。研究大城市地铁客流时间和空间的分布特征,有利于深入了解大城市公共交通的需求,进而制定合理的交通需求管理政策。本文以北京市地铁为例,计算了431万条智能交通卡数据的出行时间和OD矩阵(Origin-Destination Matrix),研究其客流的时间和空间分布特征。研究发现：①全天、早高峰和晚高峰的出行时间分布符合Gamma分布,总体上离城市中心越远,平均出行时间越长;②从市辖区尺度和环路尺度分析,乘客流向和流量均呈现对称性;③从街道尺度来看,居民地铁出行强度的空间不均等性很强。 相似文献
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基于交通出行链的就医活动识别理论框架与方法体系 总被引：1，自引：0，他引：1
交通是人们实现出行目的的重要工具和载体,也是研究城市居民出行目的的重要手段。本文试图采用交通出行数据来识别就医活动目的的行程,以深化交通大数据研究的应用领域。在合并交通出行链的基础上,构建了就医活动识别的理论框架和方法体系,提出6大准则：邻近性准则、出行链闭合准则、单一出行目的准则、时间耦合性准则、路径偶发准则。以北京市为例,基于公交车刷卡和出租车GPS数据,明确就医出行的关键参数与阈值,最终甄别出以就医为目的的交通出行链,并对识别结果进行分析与验证。基于交通出行链的就医活动识别研究可以弥补传统研究中病例数据和问卷数据样本量小和难获取的不足,为就医活动研究提供了新的方法体系,也为基于其他交通出行目的识别研究提供理论和方法借鉴。 相似文献
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