城市交通综合信息平台GIS-T数据组织关键技术

交通综合信息平台的建设已经成为各大城市信息化建设的重点,而平台建设的核心又在于交通地理信息(GIS-T)数据库。根据GIS-T数据库在整个信息平台中所起到的作用,详细讨论了在支持数据可视化、各类数据的组织与管理以及数据存储模型等方面的关键技术和实现方法,对整个交通综合信息平台的建设具有指导意义和参考价值。     

旅游交通成本对旅游目的地空间竞争的影响研究

旅游目的地的空间竞争是旅游研究的重点领域。从旅游交通成本的角度研究旅游目的地的空间竞争具有一定的合理性。旅游交通成本由费用成本和时间成本两个部分组成,从旅游效用的实现角度出发建立旅游交通成本模型,用于分析旅游目的地的空间竞争以及旅游交通工具的选择。结合该模型,对以北京为旅游客源地的3个滨海旅游目的地(天津塘沽区、秦皇岛北戴河区和辽宁省葫芦岛市)进行了实证研究,分析了3个旅游目的地之间的空间竞争以及城际高速列车、普通客运列车及自驾车3种交通工具之间的竞争。     

不同游客吸引半径景区国内旅游交通碳排放特征比较

旅游交通是旅游业碳排放的最重要环节。选择具有不同游客吸引半径的福州国家森林公园、太姥山山岳景区、武夷山风景名胜区为研究对象,通过对游客交通的问卷调查,探讨不同景区国内旅游交通碳排放的基本规律。研究表明,随着游客吸引半径增加,人均碳排放量显著增加,表现为福州森林公园<太姥山<武夷山。虽然每人每公里碳排放量亦表现为福州森林公园<太姥山<武夷山,但人均旅行距离的增大则是人均碳排放量增加的最主要因素。在350 km以内,每人每公里碳排放量和人均碳排放量随距离增加变化不明显或略微下降;而350 km以上,两者均随距离增加而急剧增长,这与距离对交通方式选择的影响有关。从旅游交通碳排放特征看,350 km大致可作为中途和长途旅行划分的界线。3个景区的年碳排放总量大小顺序为:武夷山>太姥山>福州森林公园,平均碳排放密度则表现为武夷山>福州森林公园>太姥山。各景区长途旅游者和乘坐飞机旅游者均占景区旅游交通碳排放的大部分,且其比例随景区游客吸引半径的增加而增多。因而减少长途旅行和乘坐飞机次数是降低景区旅游交通碳排放量的重要途径。     

中国教育学会地理教学专业委员会、《地理教学》杂志社 2012年地理研究性学习成果评比活动 报名情况通报及成果提交通知

【报名和初审情况】 中国教育学会地理教学专业委员会、《地理教学》杂志社联合举办了2012年地理研究性学习成果评比活动。截至4月30日,共收到来自全国11个省市区的39项研究性学习项目提交的报名申请,经过组委会初审,确实拟立项课题13项,其中拟立项的重点课题4项,一般课题9项。     

陕西省公路交通气象预报服务系统

介绍陕西省公路交通气象预报服务系统的设计思路、系统结构和主要功能。系统以GIS平台作为开发的基础,利用计算机数据库软件编程技术完成人机交互系统界面,可以方便快捷地生成图文并茂的公路交通气象预报。采用B／S的WEB技术方式发布公路交通预报和预警信号。具有人机交互功能较强、自动化程度较高的特点。     

中国北方农牧交错区交通用地风蚀个例分析-以河北丰宁县坝上大滩镇东沟村为例

对中国北方农牧交错区风蚀变化最为明显的地区进行定点研究,并选取一个小流域作为研究对象。测量了农村交通用地的土壤风蚀状况,计算结果表明：交通工具对十壤作用加速了土壤风蚀过程．扣除车轮挤压地面下降外,交通工具引起的土壤风蚀速率在2．9～3．8cm／a之间。由此可见。在减缓农牧交错区土壤风蚀方面。农村交通道路风蚀问题必须予以考虑。根据社会经济的发展．对交通道路进行固化可减缓这类用地的风蚀状况。     

基于模式匹配的交通微博文本位置信息提取模型

及时有效地从快速更新的交通微博文本中提取位置信息是实现智能交通服务的前提之一.该文分析交通事件文本中常用的位置表达模式,结合有限状态机进行位置模式匹配,提出一种微博文本位置信息提取模型.首先根据微博文本位置信息的句法表达特征,基于线性参照方法提取空间特征词的词性与角色属性,构建位置表达模式,并表达为T rie搜索树结构;其次对微博文本进行分词、词性标注等预处理,利用有限状态机建立位置信息提取模型,实现微博文本位置信息提取;最后以南昌、广州、深圳3个城市9799条路况微博文本为实验数据,验证该模型的有效性.结果表明,该模型的准确率和召回率均达85％ 以上,可有效提取交通微博文本中的位置信息.     

西安市不同类型社区居民日常活动步行交通公平研究

基于西安市公租房、商品房、传统街坊不同类型的社区,采集居民日常活动出行的调查问卷数据以及社区周边设施网络数据,构建可达性公平指数,评价不同类型社区居民日常活动的步行交通公平。结果表明:(1)不同类型社区居民步行出行可达性与其月平均出行频率基本匹配,在社区基础型、街道满足型和城市提升型3类出行活动中,步行交通可达性越好的社区,其居民该类型活动月平均出行频率越高,说明居民出行频率和可达性的相关性较强,反映了居民活动行为在很大程度上受到建成环境的制约;(2)不同类型社区居民的日常步行出行存在交通不公平,公租房社区公平程度最低,商品房社区次之,传统街坊社区公平程度最高,在社区基础型、街道满足型和城市提升型出行活动中,传统街坊社区交通公平程度均为最高,公租房社区则为最低且公平差距最为明显;(3)社区区位、社区建成时长与居民收入共同影响社区居民交通公平,社区地理位置越优越,步行交通越趋于公平,步行交通公平程度随着社区建成时间的增长而提高,收入水平在区位条件的作用下对居民交通公平具有一定影响。     

基于时空关联度加权的LSTM短时交通速度预测

提出一种基于时空关联度加权的长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)短时交通速度预测模型。该模型结合综合动态时间规整(Summation Dynamic Time Warping,SDTW)和拓扑邻接关系设计了一种路段速度序列之间时空关联程度的度量方法,然后基于该度量值对路段速度历史观测值进行加权,进而使用LSTM从加权观测序列中提取路段速度的时空变化特征,实现对短时交通速度的预测。实验表明,交通速度预测模型预测结果相比传统的ARIMA模型、SVR模型以及LSTM模型均有提升,实现了更高精度的速度预测。     

车载LiDAR点云中交通标线的提取方法

交通标线,作为道路上重要的交通标识,为司机和行人提供重要的引导信息。车载激光扫描系统(车载LiDAR)可以快速获得被测目标的表面三维坐标信息,为提取高精度三维交通标线提供了可靠数据源。本文通过分析道路点云数据的平面距离、点云强度、点云密度等特征,将点云数据归化成地理参考强度图像。针对生成的二维参考图像,充分借鉴图像处理中目标分类与识别的手段,将交通标线信息准确提取出来。实验表明,该方法可行、有效。