《表1 基于位置服务技术的节点行为映射法应用特征》

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《绿色空间中使用行为与环境认知研究方法综述》

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风景园林学科研究的工具化和数据化成为未来规划实践的主要趋势。大数据和移动互联网时代下的位置服务（location based service，简称LBS）技术依靠移动通信和互联网用户位置信息映射人口行为及分布规律，成为风景园林学科宏观层面实践研究的重要工具[32]。其中，移动通信数据、智能刷卡数据和社交网络签到数据与绿色空间使用行为研究结合最为紧密，由于信息来源、信息内容与适用范围的差异导致各类数据的应用特点截然不同（表1）。“移动通信数据”（mobile phone data）覆盖人群较广且均为移动通信用户，通过手机信令识别绿色空间的实际使用者及其来源地等信息，提升以往对绿色空间实际服务范围及供需问题的计量分析能力。方家等利用城市各区域绿色空间的实际使用者数量占比反映其使用需求，并结合实际配置情况探讨城市各区域绿色空间供需关系[33]。Guo等通过实际使用者来源地分析绿色空间的实际服务范围，探索导致实际服务范围存在差异的因素[34]。“智能刷卡数据”（smart card data）覆盖人群为公共交通卡用户，侧重于反映其日常出行规律。李方正突破以往“见缝补绿”式的绿色空间规划布局模式，通过公交刷卡数据定量识别城市使用频率较高的区域，为绿道网络的重点连接区域及线路选取提供数据支持[35]。“社交网络签到数据”（social media check-in data）覆盖人群为社交网络平台用户，通过绿色空间签到地理标签较客观映射绿色空间的使用行为。Donahue等和Zhang等分别通过其签到数据量化绿色空间使用强度，深入挖掘其使用效率的影响因素[36-37]。王鑫等还通过签到数据分析城市居民的聚集强度，为绿色空间选址提供可靠依据[38]。