城市电动自行车违规充电隐患的空间分布及其影响因素

廖聪^1,2, 邬伦^1,2, 蔡恒^1,2, 陈跃毅^1,2, 田原^1,2,?

1. 北京大学遥感与地理信息系统研究所, 北京 1008712. 空间信息集成与 3S 工程应用北京市重点实验室, 北京 100871

收稿日期:2020-06-05修回日期:2020-10-20出版日期:2021-07-20

基金资助:国家重点研发计划(2018YFB0505500, 2018YFB0505504)资助

Spatial Distribution and Influencing Factors of Unsafe Charging for Electric Bicycles in Urban Areas

LIAO Cong^1,2, WU Lun^1,2, CAI Heng^1,2, CHEN Yueyi^1,2, TIAN Yuan^1,2,?

1. Institute of Remote Sensing and Geographical Information Systems, Peking University, Beijing 1008712. Beijing Key Laboratory of Spatial Information Integration and Its Applications, Beijing 100871

Received:2020-06-05Revised:2020-10-20Published:2021-07-20

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1. 探讨2016版国际胰瘘研究小组定义和分级系统对胰腺术后患者胰瘘分级的影响.PDF(500KB)

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摘要/Abstract

摘要： 利用深圳市光明区网格化城市管理系统上报的电动自行车违规充电隐患数据, 采用空间热点分析和空间误差回归模型, 分析违规充电隐患的空间分布规律及其影响因素。结果表明, 用地类型、就业情况、生活设施和交通条件等城市空间要素与电动自行车违规充电行为有不同程度的相关性: 1) 电动自行车违规充电行为存在一定程度的空间自相关, 大多数违规充电行为集中在少数网格中, 案例区9.2%的网格囊括84.94%的总违规充电隐患数量; 2) 与出行需求和交通条件相关的变量对电动自行车违规充电行为具有正向刺激作用, 住宅用地比例、企业数量和道路密度等指标的标准化回归系数分别为0.09, 0.03和0.02; 3) 城市网格中公用设施、公用建筑用地比例以及到小学的距离与电动车违规充电行为负相关, 标准化相关系数为?0.02和?0.01; 4) 更高的公交站点覆盖率会减少电动自行车的使用行为, 相应地, 也导致违规充电行为减少。研究结果可以指导网格化管理中的巡查路线优化, 提升城市火灾隐患的事前感知和精细化防控能力。

引用本文

廖聪, 邬伦, 蔡恒, 陈跃毅, 田原. 城市电动自行车违规充电隐患的空间分布及其影响因素[J]. 北京大学学报自然科学版, 2021, 57(4): 671-678.
LIAO Cong, WU Lun, CAI Heng, CHEN Yueyi, TIAN Yuan. Spatial Distribution and Influencing Factors of Unsafe Charging for Electric Bicycles in Urban Areas[J]. Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Pekinensis, 2021, 57(4): 671-678.





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