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随着城市人口的增加和人们健康意识的增强,近年 来城市公园的使用率呈现迅速上升趋势。手机等智能电子设备 的高速发展,使人们可以在户外运动中监测自身活动轨迹、距 离和能量消耗等。以北京奥林匹克森林公园为例,通过手机 信令、微博、百度POI等大数据与GIS技术结合,构建依托大 数据的GIS耦合模型,从游人的行为需求出发对公园的慢跑游 线、景点热度、游人空间分布等进行使用后量化评价,并针对 问题提出北京奥林匹克森林公园的景观优化策略。结果显示大 数据与GIS的结合可以为公园的景观优化提供客观且理性的整 改依据,从而更科学地指导城市公园的景观提升。  相似文献   
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以天津七里海古潟湖湿地为研究场地,以生活在其 中的鸟类及其所需的生境条件为主要研究对象。由于研究中 数据有限,因此选择根据有限数据就可得出较为准确结果的 Lasso回归算法,分析环境因子与鸟类多样性之间的关系。结 果显示人类干扰程度、植物水平斑块丰富度、植物香浓-威纳 指数及面积是影响鸟类丰富度的关键环境因子。以此为依据, 结合目标鸟类所偏好的生境条件,针对现状斑块类型及斑块内 的小生境提出了相应的修复、营建、增加面积及丰富植物群落 等设计策略,以期能够以提高研究场地内鸟类丰富度为最终目 标,进而达到湿地生态系统修复的目的。  相似文献   
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