基于动视觉特性的高速公路景观敏感区划分

许金良; 王荣华; 冯志慧; 王子赓

doi:10.19818/j.cnki.1671-1637.2015.02.001

基于动视觉特性的高速公路景观敏感区划分

doi: 10.19818/j.cnki.1671-1637.2015.02.001

1.
长安大学公路学院, 陕西西安 710064
2.
河南农业大学信息与管理科学学院, 河南郑州 450002
3.
密歇根理工大学土木与环境工程学院, 密歇根霍顿 49931

基金项目:

交通运输部科技项目 2011318362810

中央高校基本科研业务费专项资金项目 CHD2011ZD021

中央高校基本科研业务费专项资金项目 2013G1211003

陕西省交通科技项目 08-08R

详细信息

作者简介:
许金良(1966-), 男, 山东曹县人, 长安大学教授, 工学博士, 从事道路工程与交通安全研究

中图分类号: U418.9
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出版历程
- 收稿日期: 2014-10-18
- 刊出日期: 2015-02-25

Classification of expressway landscape sensitive zone based on dynamic visual characteristics

1.
School of Highway, Chang'an University, Xi'an 710064, Shaanxi, China
2.
School of Information and Management Science, Henan Agricultural University, Zhengzhou 450002, Henan, China
3.
Department of Civil and Environmental Engineering, Michigan Technological University, Houghton 49931, Michigan, USA

More Information

Author Bio:
XU Jin-liang(1966-), male, professor, PhD, +86-29-82334441, gl15@chd.edu.cn

Article Text (Baidu Translation)

摘要

摘要: 分析了驾驶人动视觉特性, 研究了驾驶人的水平视野角度、前景视图、注意力集中点与最深视野随着车速的变化规律, 构建了基于驾驶人动视觉特性的高速公路景观敏感区模型, 并推导了景观敏感区函数。运用景观敏感区模型计算了双向四车道高速公路在不同限速条件下的景观敏感区尺度, 运用景观敏感区函数获得分级结果, 并阐述了不同景观敏感区的属性与景观要素设计要点。通过对比试验, 研究了边坡宽度与一级景观敏感区尺度之间的关系。研究结果表明: 双向四车道高速公路景观敏感区尺度为545m, 一~三级敏感区尺度分别为55、260、230m, 其中一级景观敏感区属于最敏感区域; 进行边坡景观设计时可通过修正坡度的方法改变边坡宽度占高速公路景观敏感区的比重, 坡度越缓, 景观敏感性越高。
- 道路工程 /
- 高速公路景观 /
- 敏感区划分 /
- 动视觉特性
Abstract: The dynamic visual characteristics of drivers were analyzed, the change laws of driver' s horizontal visual degree, foreground vision, fixation point and the deepest vision with the change of speed were studied, the model of expressway landscape sensitive zone was proposed based on drivers' dynamic visual characteristics, and the functions of landscape sensitive zones were derived.The landscape sensitive zone scopes of bidirectional four-lane expressways at different speed limit levels were calculated by using landscape sensitive zone model, and the classification result was gotten by using landscape sensitive functions.The attributes of different landscape sensitive zones and the design key points of landscape elements were described.The relationship between slope width and the first class landscape sensitive zone scope was studied through contrast tests.Analysis result indicates that the landscape sensitive zone scope of bidirectional four-lane expressway is 545 m, the scopes of the first, second and third classes are 55, 260, 230 m, respectively, and the first class zone is the most sensitive one.The gradient can be revised to change the proportion of side slope width in expressway landscape sensitive zone whendesigning the side slope landscape, and the smaller the gradient is, the higher the landscape sensitivity is.
- road engineering /
- experessway landscape /
- sensitive zone classification /
- dynamic visual characteristics

HTML全文

港口腹地是港口货物吞吐和旅客集散所及的地区范围^[1]。港口与腹地二者是互相依存, 相辅相成的关系。一方面, 任何港口的发展建设必须以腹地范围的开拓和腹地经济的发展为后盾, 可以说腹地是港口赖以生存和发展的基础;另一方面, 港口是腹地的门户, 港口的建设与发展也会对腹地经济的发展产生重要的促进作用。

港口腹地划分是指根据货物和旅客的流向、各种运输方式的布局及其技术经济指标, 确定某些地区范围内的货物和旅客经由某港进出在运输上最为经济合理, 对于这些地区范围的划定, 称为港口腹地范围的划分。由于任何一个港口的发展必须以腹地经济开发的深度或腹地范围的开拓为基础。因此, 港口腹地或其吸引范围的划分对港口发展规划的制定具有十分重要的现实意义。

随着中国社会主义市场经济体制的不断完善, 水运市场及其竞争环境已发生了深刻变化。因此, 在新的市场形势下, 迫切要求研究既依靠市场调节又合理利用资源的合理划分港口腹地的理论方法与模型。尤其是随着现代港口物流化发展, 其功能进一步多元化, 使得影响港口腹地划分因素也趋多样化。它不仅取决于该港口所在地区、城市的经济吸引力、地理自然条件、至港口和腹地的通达性、方便性以及物流功能的完善程度, 还要考虑到港口的行政区划归属、用户的喜好和习惯等因素。为提供一个定量分析的方法, 本文采用引力模型与模糊 (Fuzzy) 综合评判模型相结合的方法来确定集装箱港口对腹地的吸引力及其服务范围, 以提高划分港口腹地范围的科学性和合理性。

1. 划分港口经济腹地范围的引力模型

本文运用该模型的原理, 得到如下划分港口经济腹地范围的引力模型。设有i个港口, i∈I (i=1, 2, …, n) , 港口或其所在城市的“质量” (即其吸引力) 用m_i表示。此处“质量”m_i可表示为港口或其所在城市的经济实力, 其取值可为港口i的工农业总产值、进出口贸易额或其他经济指标, 也可表示为港口自然地理条件或交通便利条件等。若相邻两港港1和港2的中间地带有j点 (j=1, 2, …, n) , j∉I, 则港1、港2对j点的吸引力分别为

$F_{1 j} = k \frac{m_{1} m_{j}}{L_{1 j}^{2}} ； F_{2 j} = k \frac{m_{2} m_{j}}{L_{2 j}^{2}}$

现以港1、港2两点的连线为X轴, 两港间的直线距离为2a, 两港中心点O取为原点, 作Y轴 (如图1所示) 。设j点位于两港腹地的分界线上, j点的坐标为 (x, y) , 则

图 1 港口腹地吸引范围计算示意图

Figure 1. The demonstration figure for computation of port hinterland

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$F_{1 j} = F_{2 j} ； \frac{m_{1}}{L_{1 j}^{2}} = \frac{m_{2}}{L_{2 j}^{2}}$

则得

$\begin{array}{l} m_{1} [(x - a)^{2} + y^{2}] = m_{2} [(x + a)^{2} + y^{2}] \\ x^{2} + 2 \frac{m_{1} + m_{2}}{m_{2} - m_{1}} a x + y^{2} + a^{2} = 0 \\ (x + \frac{m_{1} + m_{2}}{m_{2} - m_{1}} a)^{2} + y^{2} = [(\frac{m_{1} + m_{2}}{m_{2} - m_{1}})^{2} - 1] a^{2} \end{array}$

此方程为圆的方程, j点的坐标为

$x = - (\frac{m_{1} + m_{2}}{m_{2} - m_{1}}) a, y = 0$

半径为 $R = 2 a \sqrt{m_{1} m_{2}} / (m_{2} - m_{1})$

由此可以求出j的集合J (j∈J) 即为港口腹地的分界线。亦即相邻两港中“质量”较小的港口相对于“质量”较大的港口, 其吸引范围是以 $[- (\frac{m_{1} + m_{2}}{m_{2} - m_{1}}) a, 0]$ 为圆心、 $2 a \sqrt{m_{1} m_{2}} / (m_{2} - m_{1})$ 为半径的圆。其余区域为“质量”大的港口的经济腹地。

在确定港口“质量”时, 通常应考虑众多因素, 其中包括港口所在城市经济实力、交通便利程度、港口自然地理条件、行政区划和客户的喜好等。而在这些方面专家的意见和经验一般都带有模糊性。因此, 如何把这种模糊性加以解析化和定量化, 使港口腹地划分建立在充分合理的科学基础上, 就显得十分重要。

2. 基于模糊综合评判的现代港口吸引力的确定

为提高利用上述引力模型确定港口腹地范围的科学性和合理性, 本文在此采用模糊综合评判法对港口吸引力的大小进行确定。

模糊综合评判, 亦即模糊综合评判, 是近年来逐渐推广应用的一种系统综合评价方法, 在项目评审、企业分类和经济预测与决策等方面都有广泛的应用。下面以“主因素突出型”的模糊综合评判模型^[2]为例, 对其实施过程进行分析。

假设采用n个因素 (或指标) 评估或刻划某类事件。设因素集U={u_i}, i=1, 2, 3, …, n;又设可能出现的评语有m个, 评语集V={v_j}, j=1, 2, 3, …, m。模糊综合评判的具体步骤如下:

(1) 单因素评价。给出模糊值映射

$\begin{array}{l} f ∶ U \to (V) ； \\ f (u_{i}) = (r_{i 1}, r_{i 2}, \dots, r_{i m}) \in F (V) ； \\ i = 1, 2, 3, \dots ‚ n \end{array}$

式中:f (u_i) 为关于因素u_i的评语模糊向量;r_ij为关于u_i具有评语v_j的程度。

(2) 由f导出U到V的模糊关系——综合评判矩阵

$R = R_{f} = (r_{i j})_{n \times m}$

(3) 综合评价。对于因素集U上的模糊向量a= (a₁, a₂, …, a_n) , 通过R变换为评语集V上的模糊集

$\begin{array}{l} b = a ˚ R = (b_{1}, b_{2}, \dots, b_{m}) \\ b_{j} = \lor_{i = 1}^{n} (a_{i} \land r_{i j} ； j = 1, 2, 3, \dots ‚ m (1) \end{array}$

式中:计算b_j的一对算子是 (∨, ∧) 。将a_i与r_ij比较后取较小者a_i∧r_ij, 实际上是用a_i限制或修正r_ij, 然后对所有的a_i∧r_ij取最大者, 亦即只考虑了最突出的因素, 其他因素并不真正起作用。因此, 在这个意义上将由式 (1) 给出的综合评判模型称为“主因素突出型”。

a的各个隶属度可以取为关于因素的权重分配, 满足

$\sum_{i = 1}^{n} a_{i} = 1$

为了更充分利用综合评价带来的诸多信息, 本文利用评价向量的分量形成权重, 对各个评语的得分进行加权平均, 从而得到该评估事件的评价总分, 具体如下。

对于评价集b= (b₁, b₂, …, b_m) , 令

$δ_{j} = \frac{b_{j}^{k}}{\sum_{j = 1}^{m} b_{j}^{k}} ； j = 1, 2, 3, \dots ‚ m (2)$

这里k是选定的正实数。而b $_{j}^{k}$ 是b_j的k次幂, j=1, 2, 3, …, m。于是δ₁, …, δ_m构成一组权重。然后, 对每个评语v_j打一个分c_j。这样综合评价b= (b₁, b₂, …, b_m) 的总分为

$c = \sum_{j = 1}^{m} δ_{j} c_{j}$ (3)

3. 港口腹地范围划分的引力—模糊综合评判模型算例

假设在中国长江三角洲港口群中有相邻的A、B、C三个港口, 其地理位置为:A港位于B、C两港之间, 其中A、B两港相距860 km, A、C两港相距480 km。对于上述三港的腹地范围的确定, 拟选取各港所在城市的外贸进出口总值、交通便利程度、物流功能的完善程度、港口城市的社会经济环境、港口自然地理条件、港口班期密度与服务水平等项指标作为该港“质量”大小的评判标准。根据上述模型, 首先对各港“质量”采用模糊综合评判模型进行排序。

(1) 确定评估事件的评判因素集及评语集。因素集为:U={u₁, u₂, u₃, u₄, u₅, u₆}={交通便利程度, 港口城市外贸进出口, 物流功能完善程度, 港口城市社会经济环境, 港口自然地理条件, 港口班期密度服务水平};评语集为:V={v₁, v₂, v₃, v₄}={很重要, 重要, 一般, 不重要}

(2) 根据专家调查, 进行单因素评价。例如, 通专家调查认为在评价港口及引力过程中, “港口城市外贸进出口”是“很重要”的评价指标 (因素) 的占60%, 认为“重要”的占15%, 认为“一般”的占25%, 认为“不重要”的占0%, 则得到

$u_{2} \to (0.60 ‚ 0.15 ‚ 0.25 ‚ 0)$

将个单因素评价综合成评价矩阵R

$R = [\begin{matrix} 0.55 & 0.34 & 0.10 & 0.01 \\ 0.60 & 0.15 & 0.25 & 0.00 \\ 0.25 & 0.40 & 0.15 & 0.20 \\ 0.80 & 0.12 & 0.08 & 0.00 \\ 0.50 & 0.38 & 0.12 & 0.00 \\ 0.21 & 0.17 & 0.44 & 0.18 \end{matrix}]$

(3) 综合评价。港口A、B、C对上述因素集的满意或适应程度由专家按很满意 (很适应) 、满意 (适应) 、较满意 (较适应) 、基本满意 (基本适应) 和不满意 (不适应) 等项目评价标准, 根据惯例分值取5～1分进行评分, 并进行归一化处理, 由此得本例中三个方案的各项评判因素的平均评分如表1所示。

表 1 港口腹地吸引力计算

Table 1. Computation for the gravity of port hinterland

因素集	港口A	港口B	港口C
u₁	0.75	0.45	0.38
u₂	0.60	0.05	0.12
u₃	0.32	0.40	0.35
u₄	0.78	0.10	0.16
u₅	0.15	0.06	0.10
u₆	0.24	0.38	0.40

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按式 (1) 可得出港口A、B、C各自的评价

$\begin{array}{l} b (港 A) = (0.78 ‚ 0.34 ‚ 0.25 ‚ 0.18) \\ b (港 B) = (0.45 ‚ 0.40 ‚ 0.38 ‚ 0.20) \\ b (港 C) = (0.38 ‚ 0.35 ‚ 0.40 ‚ 0.20) \end{array}$

然后, 在式 (2) 中取k=1, 得上述三评判集的权重分配分别为

$\begin{array}{l} δ (港 A) = (0.50 ‚ 0.22 ‚ 0.16 ‚ 0.12) \\ δ (港 B) = (0.31 ‚ 0.28 ‚ 0.27 ‚ 0.14) \\ δ (港 C) = (0.29 ‚ 0.26 ‚ 0.30 ‚ 0.15) \end{array}$

同时, 对每个评语v_j打分。假设给“很重要”打1分, “重要”打0.60分, “一般”打0.30分, “不重要”打0分, 则根据式 (3) 得到各评判集的总分为

c (港A) =0.50×1+0.22×0.60+0.16×0.30+0.12×0=0.68

c (港B) =0.31×1+0.28×0.60+0.27×0.30+0.14×0=0.56

c (港C) =0.29×1+0.26×0.60+0.30×0.30+0.15×0=0.54

(4) 根据上述计算结果, 可知港口A相对于港口B和港口C“质量”较高, 在此, 以上述评价值总分作为三个港口的“质量”, 采用引力模型可分别确定出港口B和港口C的腹地范围, 即港口B的腹地范围是

圆心为x=- (0.56+0.68) / (0.68-0.56) ×430

=-4443.3 km

y=0

$\begin{array}{l} 半径为 R = 2 \times 430 \times \sqrt{0.56 \times 0.68} / (0.68 - 0.56) \\ = 4422.5 k m \end{array}$

港口C的腹地范围是

圆心为x=- (0.54+0.68) / (0.68-0.54) ×240

=-2091.4 km

y=0

$\begin{array}{l} 半径为 R = 2 \times 240 \times \sqrt{0.54 \times 0.68} / (0.68 - 0.54) \\ = 2077.6 k m \end{array}$

余下区域均为港口A的腹地范围。

4. 结语

现代港口的发展必须以腹地经济开发的深度或腹地范围的开拓为基础。因此, 港口腹地或其吸引范围的划分对港口发展规划的制定具有十分重要的现实意义。本文基于模糊集合基本理论, 对划分现代港口腹地服务范围的方法与模型进行了探讨, 提出了引力—模糊综合评判模型及其实施步骤与算例, 对合理地确定港口腹地, 提高现代港口的科学规划水平会有所裨益。当然, 现代港口腹地划分的定量分析方法还有待进一步完善。

图 1 景观尺度

Figure 1. Landscape scope

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图 2 水平视野角度变化

Figure 2. Variation of horizontal visual angle

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图 3 驾驶人视觉空间

Figure 3. Driver's visual space

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图 4 60km·h^-1时敏感区尺度计算模型

Figure 4. Calculation model of sensitive zone scope at 60km·h^-1

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图 5 120km·h^-1时敏感区尺度计算模型

Figure 5. Calculation model of sensitive zone scope at 120km·h^-1

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图 6 高速公路景观敏感区分级

Figure 6. Classification of expressway landscape sensitive zones

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图 7 边坡宽度与填土高度的关系

Figure 7. Relationships of side slope widths and filling heights

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图 8 边坡宽度计算结果

Figure 8. Computation result of side slope widths

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图 9 隧道景观效果对比

Figure 9. Comparison of tunnel landscape effects

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表 1 高速公路景观敏感区计算模型

Table 1. Calculation models of expressway landscape sensitive zones

表 2 不同运行速度下的景观敏感区分级参数值

Table 2. Parameter values of landscape sensitive zone at different speeds

表 3 高速公路景观敏感区分级计算结果

Table 3. Classification calculation results of expressway landscape sensitive zones

表 4 路堤高度

Table 4. Embankment heights

参考文献(23)

[1]	KURDOGLU O, KURDOGLU B C. Determining recreational, scenic, and historical-cultural potentials of landscape features along a segment of the ancient silk road using factor analyzing[J]. Environ Monit Assess, 2010, 170(1-4): 99-116. doi: 10.1007/s10661-009-1219-8
[2]	WANG Rong-hua, WANG Zi-geng. Assessment model for highway landscape maintenance based on analytic hierarchy process[C]∥PENG Qi-yuan, WANG K C P. Proceedings of the Fourth International Conference on Transportation Engineering. Reston: ASCE, 2013: 569-574.
[3]	靳俊中. 高速公路绿化模式及技术研究[J]. 筑路机械与施工机械化, 2011, 28(10): 185-186. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-ZLJX201110078.htm JIN Jun-zhong. Research on highway greening modes and technologies[J]. Road Machinery and Construction Mechanization, 2011, 28(10): 185-186. (in Chinese). https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-ZLJX201110078.htm
[4]	ALBRITTON R, STEIN T V. Integrating social and natural resource information to improve planning for motorized recreation[J]. Applied Geography, 2011, 31(1): 85-97. doi: 10.1016/j.apgeog.2010.02.005
[5]	VRIES S D, GROOT M D, BOERS J. Eyesores in sight: quantifying the impact of man-made elements on the scenic beauty of Dutch landscapes[J]. Landscape and Urban Planning, 2012, 105(1/2): 118-127.
[6]	CHAPMAN J R, NOYCE D A. Influence of roadway geometric elements on driver behavior when overtaking bicycles on rural roads[J]. Journal of Traffic and Transportation Engineering: English Edition, 2014, 1(1): 28-38. doi: 10.1016/S2095-7564(15)30086-6
[7]	PENA S B, ABREU M M, TELES R, et al. A methodology for creating greenways through multidisciplinary sustainable landscape planning[J]. Journal of Environmental Management, 2010, 91(4): 970-983. doi: 10.1016/j.jenvman.2009.12.004
[8]	GARRÉS, MEEUS S, GULINCK H. The dual role of roads in the visual landscape: a case-study in the area around Mechelen(Belgium)[J]. Landscape and Urban Planning, 2009, 92(2): 125-135. doi: 10.1016/j.landurbplan.2009.04.001
[9]	CHAMBERLAIN B C, MEITNER M J. A route-based visibility analysis for landscape management[J]. Landscape and Urban Planning, 2013, 111(3): 13-24.
[10]	Nevada Department of Transportation. I-15landscape and aesthetics corridor plan[R]. Carson City: Nevada Department of Transportation, 2005.
[11]	Nevada Department of Transportation. I-80landscape and aesthetics corridor plan[R]. Carson City: Nevada Department of Transportation, 2005.
[12]	Nevada Department of Transportation. US 395, West US 50, SR 28, SR 207and SR 431landscape and aesthetics corridor plan[R]. Carson City: Nevada Department of Transportation, 2006.
[13]	DIXON K K, LIEBLER M, ZHU H, et al. Safe and aesthetic design of urban roadside treatments[R]. Washington DC: TRB, 2008.
[14]	张祖才. 公路美学设计的讨论[J]. 中国公路学报, 1989, 2(4): 9-17. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-ZGGL198904001.htm ZHANG Zu-cai. On the highway aesthetics design[J]. China Journal of Highway and Transport, 1989, 2(4): 9-17. (in Chinese). https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-ZGGL198904001.htm
[15]	王淑芬, 魏中华, 任福田. 公路路侧结构物空间尺度对人的影响机理[J]. 北京工业大学学报, 2008, 34(4): 408-411. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-BJGD200804017.htm WANG Shu-fen, WEI Zhong-hua, REN Fu-tian. Effect mechanism of the spatial dimension of roadside structure to people[J]. Journal of Beijing University of Technology, 2008, 34(4): 408-411. (in Chinese). https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-BJGD200804017.htm
[16]	陈雨人, 郭力伟. 高速公路景观图像评价与布局角度的关系[J]. 同济大学学报: 自然科学版, 2008, 36(3): 339-343. doi: 10.3321/j.issn:0253-374X.2008.03.012 CHEN Yu-ren, GUO Li-wei. Relationship between layoutangle of expressway landscape picture and its assessment[J]. Journal of Tongji University: Natural Science, 2008, 36(3): 339-343. (in Chinese). doi: 10.3321/j.issn:0253-374X.2008.03.012
[17]	HAMILTON J R. Concentration and speed[R]. New York: Doubleday, Doran & amp; amp; Company, Inc., 1937.
[18]	郭应时, 付锐, 张建峰, 等. 不同通道宽度条件下汽车驾驶员注视点分布规律[J]. 交通运输工程学报, 2006, 6(2): 51-54. doi: 10.3321/j.issn:1671-1637.2006.02.012 GUO Ying-shi, FU Rui, ZHANG Jian-feng, et al. Fixation distribution of driver while driving through passageways with different widths[J]. Journal of Traffic and Transportation Engineering, 2006, 6(2): 51-54. (in Chinese). doi: 10.3321/j.issn:1671-1637.2006.02.012
[19]	马艳丽, 王要武. 驾驶员注意分配特性及其对行车安全的影响[J]. 交通运输工程学报, 2009, 9(4): 114-117. http://transport.chd.edu.cn/article/id/200904022 MA Yan-li, WANG Yao-wu. Attention assignment characteristic of driver and its influences on driving safety[J]. Journal of Traffic and Transportation Engineering, 2009, 9(4): 114-117. (in Chinese). http://transport.chd.edu.cn/article/id/200904022
[20]	HAMILTON J R, THURSTONE L L. Peripheral vision[R]. New York: Doubleday, Doran & amp; amp; Company, Inc., 1937.
[21]	HAMILTON J R. Space perception[R]. New York: Doubleday, Doran & amp; amp; Company, Inc., 1937.
[22]	袁伟, 付锐, 郭应时, 等. 驾驶员视觉搜索模式模糊聚类评价方法[J]. 中国公路学报, 2011, 24(1): 103-108. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-ZGGL201101016.htm YUAN Wei, FU Rui, GUO Ying-shi, et al. Fuzzy clustering evaluation method for driver' s visual search mode[J]. China Journal of Highway and Transport, 2011, 24(1): 103-108. (in Chinese). https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-ZGGL201101016.htm
[23]	潘兵宏, 赵一飞, 梁孝忠. 动视觉原理在公路线形设计中的应用[J]. 长安大学学报: 自然科学版, 2004, 24(6): 20-24. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-XAGL200406005.htm PAN Bing-hong, ZHAO Yi-fei, LIANG Xiao-zhong. Application of dynamic vision theory in highway alignment design[J]. Journal of Chang' an University: Natural Science Edition, 2004, 24(6): 20-24. (in Chinese). https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-XAGL200406005.htm

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1. 划分港口经济腹地范围的引力模型
2. 基于模糊综合评判的现代港口吸引力的确定
3. 港口腹地范围划分的引力—模糊综合评判模型算例
4. 结语

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基于动视觉特性的高速公路景观敏感区划分

doi: 10.19818/j.cnki.1671-1637.2015.02.001

作者简介:
许金良(1966-), 男, 山东曹县人, 长安大学教授, 工学博士, 从事道路工程与交通安全研究

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