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以佛山市掸城区为研究区域.基于GIS建立道路网络.求算出道路网络的各个通达性指标。从通达性水平、空间距离、时间距离和绕行系数几个方面分析了禅城区道路网络的通达性。研究结果表明:祖庙街道的道路网络密度明显高于其他镇街.石湾街道道路结点的通达程度高.南庄镇的各项指标均最低。总体来说掸城区的3个街道通达性水平比南庄镇高。 相似文献
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摘要: 为研究大型舰船的通达性问题,针对大型舰船与客船的不同点,建立了紧急疏散宏观计算模型.以疏散用时最少及水密性最优为目标,在考虑各个集合点容量限制和同向流、逆向流影响的前提下,采用遗传算法,对不同地点出发的功能组进行疏散路径优选.与基于最短路径的方法对比表明,最短路径不一定是舰船疏散的最优路径. 相似文献
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以佛山市禅城区为研究对象,基于GIS建立道路网络,求算出道路网络的各个通达性指标.从网络密度、连通度、可达性、空间距离、时间距离和绕行系数几个方面分析了禅城区道路网络的通达性.研究结果表明:祖庙街道的网络密度明显高于其他镇街,石湾街道的道路结点的通达程度较高,南庄镇的各项指标均最低.总体来说禅城区的3个街道通达性水平比南庄镇高. 相似文献
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以中国西部兰州-西宁城市群为研究区,以县区为研究单元测算城市群的经济发展水平,基于交通通达性分析城市群2000-2015年的经济联系时空演变.结果表明:兰州-西宁城市群所辖41个县区城市经济发展水平整体偏低,城市首位律显著;兰州-西宁城市群各县区之间交通通达性有较大提升,但各阶段各有特征;兰州-西宁城市群经济联系在空间上形成以城关区为核心向外辐射的全局联系,以及以城中区、白银区、临夏市、安定区为核心向外辐射的局部联系结合的多核心网络格局,城市群所辖县区之间经济联系较弱,核心县区的辐射作用有待增强. 相似文献
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在地理信息系统(Geographic Information System,GIS)技术支持下,以福州市地铁1号线作为研究对象,选取福州市三环快速路以内的城区为研究区域,构建城市公共交通网络,基于道路密度、公交站点密度等计算模型分析福州市交通网络密度分布特征.通过时间距离、通达性系数和服务区域面积三个指标度量地铁开通前后交通网络通达性及其空间格局变化.结果表明:核心城区道路资源和交通资源的分布存在极化现象;地铁1号线开通后,重要交通节点之间的平均通行时间距离缩短13.7 min;交通枢纽中心30 min服务区域面积增加了6.1%;交通网络通达性格局从以鼓楼区为中心的单核扩散格局转变为沿地铁走势的一核一轴向外扩散分布格局,城区基本形成40min交通圈,实现了福州市通达性整体优化. 相似文献
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以江苏南通为例,选取加权平均旅行时间为指标,借助GIS空间分析手段,分析其所处区域主要城市的可达性空间格局.结果表明:由于南通邻近上海、苏南等核心区域,加之近年经济的较快发展和交通条件的较大改善,其区域可达性显著提高.随着苏通大桥建成通车以及未来沪通公路、铁路过江通道的建立,南通在长三角的区域可迭性将进一步增强,河口港城市的区域经济辐射效应将因此得到进一步发挥. 相似文献
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运用空间分析法与时间成本分析法,以福建省闽侯县329个自然村为研究对象,分析
闽侯县自然村的空间格局,计算各自然村到所属乡镇(街道)政府驻地的交通可达性,并对其交通
可达性的特征与影响要素进行分析。研究表明:(1)闽侯县自然村空间格局呈现总体分散、局部集
中的分布特点,县域南部自然村集聚程度高于北部,除局部高密度区外,自南向北核密度逐渐降
低;(2)闽侯县自然村交通可达性总体较好,可达时间为5~104 min,约95%的自然村分布在离所
属乡镇(街道)政府驻地60 min的车程之内;闽侯县自然村到县城所在地甘蔗街道的可达性差异巨
大,仅有44%的自然村分布在60 min的车程内;(3)影响自然村分布的因素有空间格局、地形、河 流、交通和城镇化等。 相似文献
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运用突变级数法,从空间集聚水平、经济增长水平、社会发展水平和基础设施水平4个方面构建县域城市性综合评价指标体系,综合评价2009年福建省县域城市性强弱,并将其分为5个级别。通过空间自相关分析,表明福建省县域城市性发展水平存在正的全局空间自相关现象,具有城市性发展水平高和城市性发展水平低的空间集聚特征;局部空间集聚现象显著,闽东南沿海大部分地区呈现"高-高"正关联,闽西北内陆大部分地区呈现"低-低"正关联。 相似文献
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以广州市的地铁、高速公路和普通公路为研究对象,选用加权平均旅行时间为指标,并运用Arc GIS软件,综合分析了不同交通网络的可达性差异。结果表明:各个交通网(包括地铁、高速公路、普通公路和综合交通网络)均以中心城区为核心,主要向北部、东部和南部延伸,越向外围,可达性水平越低,总体上形成从中心向外围的发散型分布格局。由于各个交通网络的分布范围和运行速度等的不同,地铁、高速公路、普通公路和综合交通网络中可达性系数小于1(可达性高于平均水平)的区域有较大的差别,分别为87.59%,58.18%,77.50%和85.17%。同时也发现,行政区内的平均旅行时间差别非常大,如在普通公路网中,增城从化两市的最大最小平均旅行时间可达到79.85 min。 相似文献