基于多源异构数据的骑行友好度评价研究
随着移动互联网和物联网技术的快速发展，共享单车的爆发性增长和骑行需求持续上升。特别是自2020年以来，由于受新冠肺炎疫情的影响，不少城市的公共交通一度暂停，共享单车更加凸显出绿色出行、健康出行的社会价值。然而，现有城市道路的骑行友好度差异性较大，这对城市精细化管理水平也提出了更高要求。因此，构建一套"共享单车骑行友好度"的评价指标体系，对支持运营商和城市管理部门决策而言就显得尤为重要。本文基于共享单车轨迹数据、街景数据、数字高程模型、手机信令数据、POI(关注点)数据、气象再分析资料与空气质量监测数据等多源异构时空大数据，分析共享单车骑行友好度的时空分布规律，结果表明骑行友好度受居民慢行出行行为、城市自然环境、城市建成环境的影响明显。
骑行友好度 共享单车 时空特征 街景数据
雷璟晗 陈志东 戴劭勍 王彦文
厦门市城市规划设计研究院 荷兰特文特大学地理信息与对地观测学院
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332-338
2021-12-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）