Analysis of Spatial Disparity Based on Supply and Demand Service Level of Life Service Facilities: A Case of Jianghan District in Wuhan City
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摘要:
顾及供需服务水平分析城市生活服务设施的空间差异性,不仅需要探测设施空间分布特征,还需深入了解导致空间差异的原因。以武汉市江汉区为研究区,以菜市场为典型设施开展实例研究。通过构建顾及可达性的空间差异性指数(spatial disparity in accessibility of services, SDAS),判断生活设施服务的供给与需求差异,并在道路交通网络和居民收入水平基础上结合改进重力模型对SDAS进行优化。结果表明,江汉区大部分社区单元的供需差异水平较高,在王家墩中央商务区供需差异性明显。在传统模式、多方式交通网络和多模式3种情形下,社区周围生活服务设施的服务能力都对SDAS值有显著影响。在社区单元需求水平方面,只有多模式社区单元的需求水平与SDAS值呈显著负相关,且多模式情形更能反映设施空间可达性与社区单元需求间的空间差异,结果更接近于真实情况。研究结果将为城区生活服务设施布局优化提供科学依据。
Abstract:ObjectivesTo analyze spatial disparities in urban living service facilities based on supply and demand service levels, we not only detect the spatial distribution characteristics of facilities, but also gain in-depth insights into the underlying causes of these differences.
MethodsThis paper specifically focuses on Jianghan district in Wuhan city and conducts a case study by using the food market as a representative facility. The analysis involves constructing spatial disparity in accessibility of services (SDAS) index to assess the disparities between the supply and demand of life service facilities. Subsequently, SDAS is optimized by an improved gravity model based on the road traffic network and income levels of residents.
ResultsThe results show that most community units in Jianghan district exhibit a high level of disparity between supply and demand, with notable differences observed in Wangjiadun central business district. The service capacity of life service facilities around communities significantly influences SDAS value under various conditions. The multi-mode case provides a more comprehensive reflection of the spatial differences between the facility accessibility and the needs of community units, offering a nuanced view of the actual situation.
ConclusionsThe results contribute to shaping city structure and facilitating optimal allocation of life service facility resources. It can provide scientific basis for layout optimization of public facilities in urban area.
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实时高频(≥1 Hz)的全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)可以克服地震仪饱和效应和强震仪基线偏差[1-2],在同震形变监测领域得到广泛应用[3-7],因此GNSS地震学这一交叉学科应运而生[8]。由于全球定位系统(global positioning system,GPS)建成时间最早、使用最广泛、表现最成熟,GNSS地震学在一段时间内多特指GPS。随着GLONASS、北斗三号、Galileo的建设发展[9-10],GNSS多系统组合在同震形变监测中精度更高、稳定性更好、震源参数反演更可靠[11-14]。2020年6月,北斗三号完成全球组网,文献[15]使用振动平台进行了一系列模拟实验,证实了北斗三号和Galileo对地震位移拾取的积极作用,但北斗三号在天然地震中的应用报道尚不多见。
随着硬件和储存技术的发展,当前GNSS接收机采样率已越来越接近地震仪和强震仪,可达到50~100 Hz[16-18](本文称之为超高频),中国大陆构造环境监测网络(简称陆态网络)的GNSS测站也已普遍升级,可提供50 Hz的观测记录[19]。但是目前仍有许多国家的GNSS同震形变观测网以1 Hz、5 Hz为主流,如美国的板块边界观测网络(plate boundary observatory,PBO),仅部分站可达10 Hz[20]。虽然提高采样率有利于削弱位移时间序列的混叠效应[20-21],也存在获得超高采样率的速度、加速度序列的可能性[22-23],使GNSS接收机实现类似强震仪、地震仪的作用,但同时也极大地增加了数据储存、管理、计算的成本。
北京时间2021-05-22T02:04:11青海玛多发生了Mw 7.4地震(https://news.ceic.ac.cn/),其同震过程被附近的陆态网络和当地的连续运行参考站(continuously operating reference stations,CORS)记录[24-27]。本文以此次地震为例,研究多系统组合同震位移拾取的精度,分析北斗三号的地表位移拾取性能,并且针对GNSS地震监测采样率设置存在的一些争议[8,20,28],测试超高频数据获取同震位移、速度、加速度的性能,分析是否有必要将采样率提升至50 Hz。
1 数据和方法
1.1 GNSS数据与处理方法
本文选取了震中附近7个陆态网络参考站(平均距离约280 km),获取2021年玛多Mw 7.4地震的1 Hz同震位移进行分析,如图 1所示。其中G表示GPS,R表示GLONASS,E表示Galileo,C2表示北斗二号,C3表示北斗三号,C2+3表示北斗二号和北斗三号组合,其他字母组合含义类似。图 1(b)中的位移波从上到下按照测站到震中的距离排序,均可见明显同震信号。现阶段陆态网络中绝大部分参考站支持GRC2三系统,部分参考站支持GREC2四系统。2021年玛多地震发生时,陆态网络附近参考站尚不支持北斗三号,为了开展相关研究,本文选取了中国青海省CORS站中的QSHZ站观测数据,该站可观测包括北斗三号在内的四大卫星导航系统,其观测数据详细的信息见表 1。本文所涉及的GNSS数据均采用PANDA软件[29-31]进行计算,其精密单点定位(precise point positioning,PPP)功能可以处理高达50 Hz的数据[32],处理策略和参数设置见表 2。
表 1 GNSS数据信息Table 1. Information of GNSS Data数据来源 测站个数 GNSS采样率/Hz 接收机型号 卫星系统 陆态网络参考站 7 1,50 Trimble NetR9 GRC2,GREC2 青海省QSHZ站 1 1 中海达VNet8 GREC2+3 表 2 PPP处理策略和参数设置Table 2. Processing Strategy and Parameters Setting of PPP策略与参数 具体描述 组合方式 无电离层组合 截止高度角/(°) 7 观测值定权 高度角加权,伪距、载波先验误差:0.6 m、0.01周 系统定权 G∶R∶E∶C2∶C3=1.5∶1∶1.5∶1∶1.5 估计方式 最小二乘 天线改正 IGS14.atx 周跳探测 Turboedit 地球自转参数 IGS EOP 对流层估计 Saastamoinen模型+分段线性估计 精密星历/钟差 CODE:30 s钟差,15 min轨道(GREC2+3) 在处理陆态网络和青海省QSHZ站1 Hz数据时,考虑到卫星钟差在30 s范围内高频抖动并不剧烈,对于1 s采样率的GNSS数据,使用5 s间隔钟差与30 s间隔钟差获得的精度基本一致[33],故选择欧洲定轨中心(Center for Orbit Determination in Europe,CODE)提供的30 s钟差和15 min精密星历产品。
通过PPP获取位移时间序列后,对其进行一阶离散差分便可获得速度序列,再对速度差分可获得加速度序列,计算式为:
式中,s、v、a分别表示位移、速度、加速度;i表示历元;t表示时间间隔。
1.2 强震仪数据与处理方法
为了研究超高频GNSS差分获取速度和加速度的能力,本文选择QHMQ站及其附近2 km内的一个强震仪测站DAW63进行比较,DAW63与QHMQ具有高度相关性,可提供采样率为200 Hz的加速度序列。通过对原始加速度序列积分可获得速度序列,但由于基线偏差的存在,此时的速度序列包含线性漂移,以4阶巴特沃斯高通滤波的方式去除速度序列中频率在0.02 Hz以下的低频信号,再次积分即可得到地表形变。以上数据处理过程与经验基线自动校正方法[34]有一定区别,会对静态同震位移造成一定的削弱,但考虑到本文重点关注高频同震位移波且QHMQ站静态同震位移较小,上述处理方法是合理的。
2 结果和分析
2.1 北斗二号/GNSS高频同震位移拾取
为了分析陆态网络测站1 Hz数据同震位移拾取精度,计算2021-05-21T13:00—18:00共计5 h震前时间序列与功率谱密度,出于篇幅考虑,图 2仅展示SCGZ单站的时间序列和各测站的平均功率谱密度。
由图 2(a)可以直观看出,SCGZ单站的多系统组合(GRC2)相较于单系统G能够在一定程度上削弱低频噪声和跳变,使地表形变拾取更加稳健可靠。由图 2(b)可以看出,各测站的U方向功率谱密度较大,在任意频段均要高于E、N方向。随着系统数目的增加,各频段噪声普遍明显减弱,GREC2相比GRC2效果更好。单系统G在E方向噪声与GRC2差异不大,甚至部分频段噪声更低,但GREC2仍然表现最好。高频段出现个别峰值的原因在于位移时间序列存在一定的跳变,而这些跳变可能是由精密钟差的高频钟跳所导致。
计算不同系统时间序列的标准差并作站间平均,结果见表 3。单系统G在E、N方向的标准差均值约为1 cm,U方向约为4 cm,主要是因为受卫星几何构型和多路径效应等影响,U方向误差较大。GRC2三系统组合相比于单系统G,在E、N、U方向上的精度分别提升了14%、42%、56%,GREC2四系统组合相比于单系统G,在E、N、U方向上的精度分别提升了17%、47%、57%,印证了多系统组合的优越性。
表 3 不同系统时间序列的标准差均值/mmTable 3. Average Standard Deviation of Time Series of Diffferent Systems /mm系统 E方向 N方向 U方向 G 9.4 12.4 39.1 GRC2 8.1 7.1 17.0 GREC2 7.8 6.5 16.8 2.2 北斗三号/GNSS高频同震位移拾取
北斗二号虽然在亚太地区卫星数与GPS相当,但其包含若干颗地球同步轨道(geosynchronous earth orbit,GEO)卫星,几何构型较差,对定位精度提升有限,单独采用北斗二号并不能取得良好的同震位移拾取效果。随着北斗三号的全面建成,这一情况得到了极大改善。
对青海省QSHZ站进行PPP解算,截取与§2.1相同的时段进行时间序列分析,并计算了不同系统组合时间序列的标准差,结果见表 4。QSHZ站震前时间序列的功率谱密度如图 3所示。
表 4 QSHZ测站不同系统时间序列标准差/mmTable 4. Standard Deviation of Time Series of Diffferent Systems at QSHZ Station /mm系统 E方向 N方向 U方向 G 9.2 9.5 43.6 E 7.5 10.4 19.6 C2+3 5.3 5.4 18.1 GREC2 4.8 5.4 16.2 GREC2+3 3.4 4.7 12.4 由图 3(a)可以看出,附加北斗三号的四系统组合精度最高,相较于单GPS定位结果,其在E、N、U方向上的精度均有显著提高。单GPS结果受到几何构型、多路径效应等影响,难以单独提供稳定的时间序列,尤其是在N方向末段和U方向上结果较差,此部分误差和SCGZ测站较为相似,说明误差的起因更多在于卫星几何构型较差。就单系统而言,随着北斗三号的建成,北斗系统不仅可以单独实现同震位移监测,而且在单系统中效果最佳,其原因在于地震发生在亚太地区,北斗可观测卫星数更多,几何结构更好,且北斗三号搭载的原子钟更稳定,随着北斗三号系统的加入,同震形变的噪声能进一步得到削弱,提高了拾取精度和可靠性;从此时段结果来看,Galileo高频噪声较大,但低频噪声要低于GPS。由此可知,单系统受制于卫星几何构型等因素,其时间序列不如多系统稳健,采用多系统组合的方式对同震位移拾取有重要意义。
由图 3(b)可以看出,QSHZ测站震前时间序列的功率谱密度的基本特征与陆态网络平均功率谱密度一致。单系统之间相比,北斗在各频段的噪声均为最低;Galileo次之,且在0.1 Hz频段及以上噪声略大;GPS低频噪声水平最大,不够稳定,对应了图 3(a)中N方向末段和U方向的结果,四系统组合的噪声水平相比于单系统GPS在任意频段均有大幅削弱。以上结果表明,北斗不仅能单独实现高精度定位,且相比于GPS和Galileo噪声更小;在加入北斗三号后,GREC2+3的噪声相对于GREC2(代表现阶段陆态网络的普遍配置)在各个频段均有明显降低,时间序列稳定性进一步上升,说明北斗三号可以对同震位移拾取做出重要贡献。
2.3 陆态网络超高频位移/速度/加速度拾取
以QHMQ和DAW63为例,设置一系列采样率(1 Hz、2 Hz、5 Hz、10 Hz、25 Hz、50 Hz),获得相应的同震位移、速度和加速度序列。考虑到2021年青海玛多Mw 7.4地震为走滑型地震,以E、N方向的位移为主导,且GNSS在U方向的精度较差,本文重点研究E方向和N方向,GNSS与强震仪结果比较如图 4所示。为保证超高频处理结果的可靠性,将钟差间隔提升至5 s,选用武汉大学提供的5 s钟差以及15 min轨道计算,GRC2三系统参与运算,其余策略和表 2一致。
对图 4进行分析可得如下结论:
1)就位移拾取而言,GNSS和强震仪在E、N方向上的位移拾取保持高度一致性;混叠效应随采样率提升而削弱,在5~10 Hz处达到饱和;N方向相比于E方向振幅更大,混叠效应整体较弱,50 Hz和1 Hz相比结果无明显改善。
2)就速度拾取而言,差分噪声随着采样率的提升而增强,但同时混叠效应减弱;GNSS在N方向的2~5 Hz与强震仪保持了较好的一致性,但在E方向效果一般,原因在于N方向比E方向振幅更大,故速度序列噪声整体要更小;速度差分效果随振幅增大而改善,这表明GNSS更适合于近场以及大型地震监测。
3)就加速度拾取而言,通过二次差分获得的结果始终未取得良好效果;在10 Hz时达到了强震仪的量级,但符合程度较差;随着采样率提升,噪声水平持续增强,有效信号被掩盖。
对于其他震级的地震是否能得出类似结论有待进一步研究,值得注意的是,受限于定位精度,GNSS对中小型地震同震位移的拾取能力较弱,需要缩短测站与震中距离以实现更好的观测效果。
为了进一步研究超高频数据对时间序列存在的混叠效应的削弱,选择3个与震中距离不同且具有代表性的测站QHMD(38 km)、QHMQ(175 km)和QHGE(366 km)进行功率谱密度分析,分析时段为2021-05-21T17:00—20:00(包含同震形变),结果如图 5所示。由图 5可以看出,随着采样率提升,高频段的混叠效应逐渐被削弱,在采样率达到10 Hz时饱和;继续提高采样率并不能进一步削弱混叠效应,这一特点在E、N方向上一致,在距震源远近不同的测站也表现一致;同震形变反映在0.01~0.1 Hz处的峰值,N方向较E方向形变更大,故功率谱密度的峰值更高。
综上所述,50 Hz超高频数据未能显著削弱时间序列存在的混叠效应,其效果与5 Hz、10 Hz接近;在振幅达到分米级时,通过差分的方式可以获得较高精度的速度序列;二次差分获取加速度较为困难,难以取得良好的效果。
3 结语
本文以2021年青海玛多Mw 7.4地震为例,研究了GNSS多系统组合,尤其是北斗三号对地表位移拾取精度的提升,还分析了50 Hz超高频数据拾取位移、速度、加速度的能力,得到如下结论:
1)多系统组合对于削弱低频多路径噪声、提高位移拾取稳定性有显著作用。融入了北斗三号的GREC2+3四系统组合效果最优,在E、N、U方向上的精度分别达到了3.4 mm、4.7 mm、12.4 mm,相较于GREC2的组合方式分别提高了29%、13%、23%。
2)对2021年玛多地震设置1~50 Hz内多个采样率,位移序列混叠效应的削弱在5~10 Hz时达到饱和;采样率在5 Hz时差分速度序列效果最佳;在1~50 Hz,通过二次差分获取加速度的效果均不理想;超高频GNSS在同震位移监测中的作用需要进一步挖掘。
3)将采样率提升到50 Hz,增大了数据运算、储存、管理的成本(数据量约20 GB/站/天),既未能显著削弱混叠效应,也难以提供有效的超高频速度、加速度序列。5~10 Hz已经能满足大部分场景的需求,加密基准站或升级原有接收机使其可观测北斗三号卫星,将会取得更好的同震形变监测效果。
http://ch.whu.edu.cn/cn/article/doi/10.13203/j.whugis20210015
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表 1 菜市场设施规划配置
Table 1 Allocation Standard of Food Market
规划体系 批发市场 标准菜市场 服务半径/m 800 500 服务规模/万人 10 5 服务对象 区域 居住区 服务功能 拓展补充型 基础型 表 2 不同道路交通模式速度
Table 2 Speedometer for Different Road Traffic Modes
出行方式 道路类型 行驶速度/(km·h-1) 步行 人行道 4 自行车 自行车道 10 汽车 主要道路 50 次要道路 40 支路 20 表 3 3种情形SDAS统计表
Table 3 SDAS Statistical Table Under Three Scenarios
情形 方法 均值 标准偏差 可达性低的单元数 1 传统模式 -0.13 0.96 389 2 多方式交通网络 -6.15 61.24 328 3 多模式 -6.14 61.25 343 表 4 三种情形SDAS相关性分析表
Table 4 SDAS Correlation under Three Scenarios
情形 相关性 供给 需求 1 R -0.955 0.027 R2 0.911 0.001 Sig.(双尾) 0 0.13 2 R -0.999 -0.048 R2 1.000 0.002 Sig.(双尾) 0 0.008 3 R -0.999 -0.03 R2 1.000 0.001 Sig.(双尾) 0 0.096 -
[1] 陈明星,叶超,陆大道,等. 中国特色新型城镇化理论内涵的认知与建构[J]. 地理学报,2019,74(4): 633-647. Chen Mingxing,Ye Chao,Lu Dadao,et al. Cognition and Construction of the Theoretical Connotation for New-Type Urbanization with Chinese Characteristics[J]. Acta Geographica Sinica,2019,74(4): 633-647.
[2] 冯健. 中国城市地理学的传承与发展[J]. 地理研究,2017,36(11): 2029-2046. The Inheritance and Development of Chinese Urban Geography[J]. Geographical Research,2017,36(11): 2029-2046.
[3] 陈竹安,陈乐平,危小建,等. 基于生态格局结构响应的快速城市化地区空间冲突测度[J]. 测绘地理信息,2023,48(3): 105-110. Chen Zhu̓an,Chen Leping,Wei Xiaojian,et al. Spatial Conflict Measurement of Rapid Urbanization Area Based on the Response of Ecological Pattern Structure[J]. Journal of Geomatics,2023,48(3): 105-110.
[4] 吕永龙,曹祥会,王尘辰. 实现城市可持续发展的系统转型[J]. 生态学报,2019,39(4): 1125-1134. Yonglong Lü,Cao Xianghui,Wang Chenchen. Systematic Transformation Towards Urban Sustainable Development[J]. Acta Ecologica Sinica,2019,39(4): 1125-1134.
[5] 宋正娜,陈雯,张桂香,等. 公共服务设施空间可达性及其度量方法[J]. 地理科学进展,2010,29(10): 1217-1224. Song Zhengna,Chen Wen,Zhang Guixiang,et al. Spatial Accessibility to Public Service Facilities and Its Measurement Approaches[J]. Progress in Geography,2010,29(10): 1217-1224.
[6] 湛东升,张文忠,谌丽,等. 城市公共服务设施配置研究进展及趋向[J]. 地理科学进展,2019,38(4): 506-519. Zhan Dongsheng,Zhang Wenzhong,Chen Li,et al. Research Progress and Its Enlightenment of Urban Public Service Facilities Allocation[J]. Progress in Geography,2019,38(4): 506-519.
[7] Hansen W G. How Accessibility Shapes Land Use[J]. Journal of the American Institute of Planners,1959,25(2): 73-76.
[8] Khan A A. An Integrated Approach to Measuring Potential Spatial Access to Health Care Services[J]. Socio⁃Economic Planning Sciences,1992,26(4): 275-287.
[9] Guagliardo M F. Spatial Accessibility of Primary Care: Concepts,Methods and Challenges[J]. International Journal of Health Geographics,2004,3(1): 3.
[10] Schuurman N,Bérubé M,Crooks V A. Measuring Potential Spatial Access to Primary Health Care Physicians Using a Modified Gravity Model[J]. Géographies Canadiennes,2010,54(1): 29-45.
[11] 宋小冬,陈晨,周静,等. 城市中小学布局规划方法的探讨与改进[J]. 城市规划,2014,38(8): 48-56. Song Xiaodong,Chen Chen,Zhou Jing,et al. Exploration and Improvement of Planning Methods for the Distribution of Primary and Secondary Schools[J]. City Planning Review,2014,38(8): 48-56.
[12] 程敏,连月娇. 基于改进潜能模型的城市医疗设施空间可达性: 以上海市杨浦区为例[J]. 地理科学进展,2018,37(2): 266-275. Cheng Min,Lian Yuejiao. Spatial Accessibility of Urban Medical Facilities Based on Improved Potential Model: A Case Study of Yangpu District in Shanghai[J]. Progress in Geography,2018,37(2): 266-275.
[13] 陶卓霖,程杨. 两步移动搜寻法及其扩展形式研究进展[J]. 地理科学进展,2016,35(5): 589-599. Tao Zhuolin,Cheng Yang. Research Progress of the Two-step Floating Catchment Area Method and Extensions[J]. Progress in Geography,2016,35(5): 589-599.
[14] 胡瑞山,董锁成,胡浩. 就医空间可达性分析的两步移动搜索法: 以江苏省东海县为例[J]. 地理科学进展,2012,31(12): 1600-1607. Hu Ruishan,Dong Suocheng,Hu Hao. A Two-step Floating Catchment Area (2SFCA) Method for Measuring Spatial Accessibility to Primary Healthcare Searvice in China: A Case Study of Donghai County in Jiangsu Province[J]. Progress in Geography,2012,31(12): 1600-1607.
[15] 卢永华,李爽. 改进G2SFCA的深圳市室内应急避难场所空间可达性研究[J]. 武汉大学学报(信息科学版),2019,44(9): 1391-1398. Lu Yonghua,Li Shuang. Spatial Accessibility of Indoor Emergency Shelters Based on Improved G2SFCA in Shenzhen City[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University,2019,44(9): 1391-1398.
[16] 魏冶,修春亮,高瑞,等. 基于高斯两步移动搜索法的沈阳市绿地可达性评价[J]. 地理科学进展,2014,33(4): 479-487. Wei Ye,Xiu Chunliang,Gao Rui,et al. Evaluation of Green Space Accessibility of Shenyang Using Gaussian Based 2-step Floating Catchment Area Method[J]. Progress in Geography,2014,33(4): 479-487.
[17] 程顺祺,祁新华,林涵,等. 移动搜索法在教育公共服务可达性评价中的改进与应用: 以福州城区幼儿园为例[J]. 人文地理,2017,32(3): 53-60. Cheng Shunqi,Qi Xinhua,Lin Han,et al. The Improvement and Application of Two-Step Floating Catchment Area Method in Measuring Accessibility to Education Public Service: A Case Study of Kindergartens in Fuzhou[J]. Human Geography,2017,32(3): 53-60.
[18] 陈卓,金凤君,杨宇,等. 高速公路流的距离衰减模式与空间分异特征: 基于福建省高速公路收费站数据的实证研究[J]. 地理科学进展,2018,37(8): 1086-1095. Chen Zhuo,Jin Fengjun,Yang Yu,et al. Distance-Decay Pattern and Spatial Differentiation of Expressway Flow: An Empirical Study Using Data of Expressway Toll Station in Fujian Province[J]. Progress in Geography,2018,37(8): 1086-1095.
[19] 刘纪平,曹元晖,王勇,等. 利用网络泛地图资源评价15 min生活圈医疗服务可达性:以上海市为例[J]. 武汉大学学报(信息科学版),2022,47(12): 2054-2063. Liu Jiping,Cao Yuanhui,Wang Yong,et al. Eva-luating the Accessibility of Medical Services in the 15 min Life Circle Using Internet Pan-map Resources: A Case Study in Shanghai[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University,2022,47(12): 2054-2063.
[20] 王华,赵迪,彭保发,等. 武陵山片区旅游节点交通畅达性研究[J]. 经济地理,2020,40(4): 232-240. Wang Hua,Zhao Di,Peng Baofa,et al. Transportation Accessibility of Tourist Nodes in Wuling Mountain Area[J]. Economic Geography,2020,40(4): 232-240.
[21] 湛东升,张文忠,党云晓,等. 北京市公共服务设施空间集聚特征分析[J]. 经济地理,2018,38(12): 76-82. Zhan Dongsheng,Zhang Wenzhong,Dang Yun-xiao,et al. Spatial Clustering Analysis of Public Service Facilities in Beijing[J]. Economic Geography,2018,38(12): 76-82.
[22] Duncan O D,Duncan B. A Methodological Analysis of Segregation Indexes[J]. American Sociological Review,1955,20(2): 210.
[23] Lee G,Hong I. Measuring Spatial Accessibility in the Context of Spatial Disparity Between Demand and Supply of Urban Park Service[J]. Landscape and Urban Planning,2013,119: 85-90.
[24] 苏世亮,赵冲,李伯钊,等. 公共交通导向发展的研究进展与展望[J]. 武汉大学学报(信息科学版),2023,48(2): 175-191. Su Shiliang,Zhao Chong,Li Bozhao,et al. Transit Oriented Development: A Review[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University,2023,48(2): 175-191.
[25] 姜栋,赵文吉,王艳慧,等. 地理加权回归的城市道路时空运行态势空间网格计算方法[J]. 武汉大学学报(信息科学版),2023,48(6): 988-996. Jiang Dong,Zhao Wenji,Wang Yanhui,et al. Analysis of Urban Road Spatiotemporal Situation by Geographically Weighted Regression with Spatial Grid Computing Method[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University,2023,48(6): 988-996.
[26] Joseph A E,Bantock P R. Measuring Potential Physical Accessibility to General Practitioners in Rural Areas: A Method and Case Study[J]. Social Science & Medicine,1982,16(1): 85-90.
[27] 丁亮,钮心毅,宋小冬. 基于个体移动轨迹的多中心城市引力模型验证[J]. 地理学报,2020,75(2): 268-285. Ding Liang,Niu Xinyi,Song Xiaodong. Validating Gravity Model in Multi-centre City: A Study Based on Individual Mobile Trajectory[J]. Acta Geogra⁃phica Sinica,2020,75(2): 268-285.
[28] 丁秋贤,朱丽霞,罗静. 武汉市养老设施空间可达性分析[J]. 人文地理,2016,31(2): 36-42. Ding Qiuxian,Zhu Lixia,Luo Jing. Analysing Spatial Accessibility to Residential Care Facilities in Wuhan[J]. Human Geography,2016,31(2): 36-42.
[29] 陶卓霖,程杨,戴特奇,等. 公共服务设施空间可达性评价中的参数敏感性分析[J]. 现代城市研究,2017,32(3): 30-35. Tao Zhuolin,Cheng Yang,Dai Teqi,et al. Sensitivity Analysis of Parameters in Measuring Spatial Accessibility to Public Service Facilities[J]. Modern Urban Research,2017,32(3): 30-35.
[30] 李雪,张赫,于丁一. 网络经济驱动下社区便民商业设施配置方式研究: 以菜市场为例[J]. 现代城市研究,2020,35(2): 33-41. Li Xue,Zhang He,Yu Dingyi. Research on the Configuration Method of Community Convenience Commercial Facilities Driven by Network Economy: A Case Study of Grocery Market[J]. Modern Urban Research,2020,35(2): 33-41.
[31] Wuhan Planning & Design Institute. The Comprehensive Planning of Wuhan(2010-2020)[EB/OL].(2017-02-05)[2020-05-28] http://gtghj.wuhan.gov.cn/qs/pc-993-118446.html. [32] Ministry of Housing and Urban-Rural Development of the People's Republic of China. Code for Urban Public Facilities Planning: GB 50442—2008[S]. Beijing: China Planning Press,2008.中华人民共和国住房和城乡建设部. 城市公共设施规划规范: GB 50442—2008[S]. 北京: 中国计划出版社,2008. [33] Zhu Ying,Zhang Yongqiang,Hu Yidong. Research on Supporting Standards of Public Service Facilities in Wuhan[R]. Wuhan: Wuhan Planning & Design Institute,2009. [34] Wuhan Natural Resources and Planinong Bureau. Spatial Planning of the Standaried Food Market of Wuhan(2014-2020)[R]. Wuhan: Wuhan Natural Resources and Planinong Bureau,2015. [35] 卢银桃. 基于日常服务设施步行者使用特征的社区可步行性评价研究: 以上海市江浦路街道为例[J]. 城市规划学刊,2013(5): 113-118. Lu Yintao. Walkability Evaluation Based on People's Use of Facilities by Walking[J]. Urban Planning Forum,2013(5): 113-118.
[36] Tilman D,Clark M. Global Diets Link Environmental Sustainability and Human Health[J]. Nature,2014,515(7528): 518-522.
[37] 周小寒. 城镇居民收入差距对住房价格的影响: 基于38个大中城市的动态面板模型[J]. 建筑经济,2018,39(12): 75-80. Zhou Xiaohan. The Influence of Urban Residents' Income Gap on Housing Prices: Based on Dynamic Panel Model of 38 Cities[J]. Construction Economy,2018,39(12): 75-80.
[38] 韩啸,齐皓天,王兴华. 收入对城镇居民食物消费模式影响研究: 基于两阶段EASI模型估计[J]. 北京航空航天大学学报(社会科学版),2019,32(2): 92-98. Han Xiao,Qi Haotian,Wang Xinghua. Impact of Income Increases of Urban Residents' on Food Consumption Patterns: Based on Two-Phase EASI Model[J]. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics (Social Sciences Edition),2019,32(2): 92-98.
[39] 孙鸿鹄,甄峰,罗桑扎西. 基于网络大数据的城市内部便利性供需空间特征研究: 以南京市中心城区为例[J]. 人文地理,2018,33(6): 62-68. Sun Honghu,Zhen Feng,Zhaxi Luosang. Study on the Spatial Characteristics of Supply and Demand of Urban Amenities Based on Network Big Data: A Case Study of Central Urban Area of Nanjing[J]. Human Geography,2018,33(6): 62-68.
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期刊类型引用(8)
1. 张亚楠,郭长宝,杨志华,吴瑞安,闫怡秋. 基于SBAS-InSAR的金沙江上游探戈古滑坡变形特征与影响因素分析. 工程地质学报. 2025(01): 186-200 . 百度学术
2. 郭志强,吉顺文,兰为钧. 基于BDS的建筑物沉降监测与分析. 北京测绘. 2024(07): 1070-1075 . 百度学术
3. 高志钰,李彦川,单新建,黄星. 基于模拟高频GNSS数据的安宁河断裂强震滑动分布快速反演研究. 武汉大学学报(信息科学版). 2024(09): 1527-1537 . 百度学术
4. 王鹏,刘静,刘小利,刘志军. GNSS在地表过程研究中的应用. 武汉大学学报(信息科学版). 2024(12): 2159-2180 . 百度学术
5. 陈曦,高雅萍. 联合高频GNSS和强震仪观测获取同震位移. 大地测量与地球动力学. 2023(07): 674-678 . 百度学术
6. 王浩浩,郝明,庄文泉. GNSS实时卫星钟差估计在地震监测中的应用. 导航定位与授时. 2023(03): 108-116 . 百度学术
7. 谭明明,樊亚灵,吕柯欣,蒿赏,徐涛,蔡国田,张杰,李志才. 不同卫星导航系统组合监测的玛多地震同震形变与精度分析. 测绘通报. 2023(07): 80-84 . 百度学术
8. 杨其华,刘凯,韩春阳,何涛. 北斗三号信号终端产品及核心部件调研分析. 计量与测试技术. 2023(09): 56-58+62 . 百度学术
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