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Comparación de la densidad de actividad humana y el suministro de áreas verdes utilizando el mapa de calor de Baidu en Zhengzhou, China

Fecha de publicación: 30 agosto, 2020
Colección: Investigación | Categoría:

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Las ciudades de rápido crecimiento a menudo luchan con áreas verdes insuficientes, aunque la información sobre cuándo y dónde se necesita puede ser difícil de recopilar. Los macrodatos sobre la densidad de personas en las ciudades recopilados a partir de teléfonos móviles pueden estimar la intensidad de uso de las áreas verdes urbanas.

Tomando como ejemplo la ciudad central de Zhengzhou, se combinaron los datos de movimiento humano en tiempo real proporcionados por el mapa de calor de Baidu, que indica la densidad de los teléfonos móviles, con superposiciones vectoriales de diferentes tipos de áreas verdes. Se usó el método de regresión ponderada geográficamente (GWR) para estimar las diferencias en el uso de áreas verdes entre los días de semana y los fines de semana, utilizando la ubicación y la densidad de la agregación de personas con teléfonos móviles encendidos.

En comparación con los fines de semana, durante los días laborales el número de personas en las áreas verdes urbanas tiende a variar más en el tiempo y a estar más concentrada en el espacio, mientras que el uso más alto es más estable los fines de semana. Más importante aún, el porcentaje de utilización de áreas verdes durante la semana es mayor en los parques pequeños y franjas verdes de la ciudad, y la densidad aumenta en esas áreas pequeñas, mientras que el área verde a una mayor distancia del centro de la ciudad está subutilizado.

Este estudio valida el potencial de aplicar los datos del mapa de calor de Baidu para proporcionar una perspectiva dinámica del uso de las áreas verdes y destaca la necesidad de contar con más espacios de este tipo en los centros de las ciudades.

Título Original:

"Comparing Human Activity Density and Green Space Supply Using the Baidu Heat Map in Zhengzhou, China"

Autor/es:

Xiaoyu Zhao, Peihao Song, Audrey L. Mayer, Guohang Tian, Shumei Zhang, Wenshi Zhang, Ying Wang
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Este recurso en particular se relaciona con:

Tipo de Documento: En Web
Año de publicación: 2020
Idioma: Inglés
País/territorio: China
Accesos al recurso: 211