2026年11月6日

量化城市安全感知深度学习模型的不确定性：MC Dropout方法

研究探讨以蒙特卡洛Dropout（MC Dropout）量化城市安全感知深度学习模型的不确定性，并使用基于ResNet的卷积神经网络，在PlacePulse 2.0全球城市数据集及智利圣地亚哥案例中进行评估。该方法可生成逐图像不确定性估计，预测准确率略有提升；但研究未检验估计是否经过校准或能否反映预测可靠性。

缩短距离：食品商店可达性有限是否促使老年人计划使用在线杂货购物？

研究探讨食品商店可达性指标与老年人使用在线杂货购物（OGS）意愿之间的关系。基于2021年冬季收集的811份调查问卷，分析发现，步行十分钟范围内食品商店的数量与完整性，以及到主要食品商店的步行距离，均与使用意愿无显著关联。研究未发现OGS意愿能够弥补商店可达性不足。

超越事故数量的城市施工区安全：麦德林标志丢失与走廊监测的来源审计分析

研究整合麦德林Carrera 62走廊的施工运营记录与道路事故信息，分析标志丢失、数据来源兼容性及月度关联。标志丢失与事故数呈正相关，但经多重检验校正后关联减弱；监督记录数与事故数负相关，夜间监督占比则正相关。研究强调数据可追溯性、暴露度指标及标志恢复时间的重要性。

实体绿蓝空间覆盖、公共供给与步行可达性：对越南河内城市热公平的启示

城市林业与绿地生态系统服务管理：乌干达城市绿地生态与游憩质量满意度

研究调查坎帕拉、福特波特尔、姆巴拉拉和古卢四座乌干达城市的青年，了解其对城市林地与绿地生态系统服务及绿地数量的满意度。501份在线问卷显示，青年更看重绿地质量而非数量；生物多样性服务偏好、植树参与、户外活动和女性参与均与满意度提升相关。

气候变化威胁生态系统服务：全球城市森林脆弱性评估

高速公路旁的家：分区规划、住房开发与高速公路建设如何塑造污染暴露

城市河流景观评估：面向管理应用的多尺度方法

文章提出面向管理需求的城市河流景观状况评估方法（URBAN），用于刻画流域物理状况、社会—生态价值及其所受人为影响，支持修复规划与管理。该方法覆盖流域、规划河段和河段等尺度，结合桌面资料、实地调查与GIS工具，评估河流特征、物理状况及其演变轨迹，并以科罗拉多州前沿山脉的城市流域评估为例。