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國立政治大學 地政學系 白仁德、甯方璽所指導 鍾凱如的 臺北市公共自行車使用特性與空間分佈型態之趨勢變化分析 （2021），提出divvy中文關鍵因素是什麼，來自於公共自行車系統、大數據、空間自相關分析、地理加權迴歸、多尺度地理加權迴歸。

而第二篇論文國立臺北大學 都市計劃研究所 葉佳宗所指導 蘇菀婷的 天氣、都市綠地特徵與公共自行車使用之關聯性 （2020），提出因為有 都市綠地、公共自行車、綠色運具、相關分析的重點而找出了 divvy中文的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

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臺北市公共自行車使用特性與空間分佈型態之趨勢變化分析

為了解決divvy中文的問題，作者鍾凱如 這樣論述：

近年來遭受能源消耗與氣候變遷導致之環境衝擊，各國城市積極推動擁有低污染、低耗能、可及性高又兼具運動休閒特性等優勢之公共自行車系統的發展，而我國最為完善且較具規模者為臺北市「YouBike微笑單車」。許多系統營運至今已日漸成熟，掌握時空變化下使用者之租借需求，有效管理供需平衡以提高整體租借量，應為系統長期經營之關鍵。然而，現有關於公共自行車之研究大多透過短期橫斷面數據或以抽樣、問卷調查形式評估其使用特性及影響因素。是故，本研究目的在於運用臺北市YouBike系統自2016年1月至2021年5月之站點資訊與租借資料，瞭解長時間下使用者之租借情況與分佈型態，並考量縱向時間與空間差異概念，建構公共自

行車使用需求趨勢模型，評估不同因素對使用量之關係與影響程度，從而提供系統營運規劃與策略建議。本研究首先爬梳文獻且歸納公共自行車有關議題及使用之影響因素，其次以統計分析、空間自相關分析，初步觀察使用量的時間變動趨勢及空間分佈型態變化。最後，根據歷年使用量、平日及假日使用變化量之縱貫性與橫斷面資料型態，分別以追蹤資料模型、全域型與地域型迴歸建構使用需求趨勢模型。實證結果顯示，歷年租借時間趨勢相似且大部分為短程使用，而熱門租借站點與騎乘路線大多鄰近捷運站和學校周邊。另外，公共自行車使用量之顯著影響因素為人口數、從業員工人數、站點數量、假日與降雨天數，而使用變化量之顯著影響因素則為人口數、與捷運站點距

離及站點數量。尤其從地域型迴歸模型結果得知，不同變數考量空間特徵下之影響程度和顯著性檢定皆有所差異，且應用多尺度地理加權迴歸可更有效地解釋空間變異下不同因素對於公共自行車使用之影響，據此提出系統站點佈局、容量調整、車輛調度以及自行車道路網規劃等相關策略建議，以期提升整體公共自行車使用量。

天氣、都市綠地特徵與公共自行車使用之關聯性

為了解決divvy中文的問題，作者蘇菀婷 這樣論述：

隨著都市化程度日漸攀升、人口不斷往都市集中，導致市區的生活環境變得擁擠，也使綠地空間的重要性逐漸提升。都市綠地能提供民眾宜人的休憩空間，並提升通勤路程的舒適程度，其產生之效益不容小覷。過往以都市綠地為研究主題的文獻，多著重於探討綠地與身體、心理健康之關聯性，或是分析綠地在不同大小、品質、距離等條件下，和民眾身體活動行為是否相關等等，較少專注於研究都市綠地與自行車使用之間的相關情形。此外，現有文獻針對此議題的探討，大多透過有限的問卷調查來瞭解自行車道的綠地環境對騎乘行為之影響，缺乏直接以自行車租用的大數據作為研究資料。故本研究欲透過對臺北市公共自行車(YouBike)租借紀錄資料的分析，以探討

都市綠地特徵與公共自行車使用之關聯性。本研究首先針對天氣資料與公共自行車租借量進行分析，發現使用者確實會因為炎熱天氣而降低騎乘自行車的意願。而為了瞭解都市綠地環境如何影響騎乘條件以緩解熱天對公共自行車租借量的負面影響，本研究將都市綠地分為綠地組成面積與綠蔭條件兩項目進行分析，前者利用國土利用調查中公園綠地廣場、農業利用土地等組成，計算站點周邊綠地面積大小，以探討其是否會影響民眾的休閒遊憩意願；後者則計算站點周邊及行經路段周邊的行道樹密度與NDVI值，以分析綠蔭條件是否能緩解高溫帶來的負面效果。研究結果發現，站點周邊綠地面積與假日較平日增加之租借量呈現顯著正相關，代表站點周邊的綠地面積越多，假日

增加的公共自行車租借量會越高。此說明了若妥善規劃站點周邊的綠地分布，可以增加假日的自行車使用者數量。此外，站點周邊與行經路段周邊的綠蔭條件皆與受熱天影響而租借量的減少呈顯著負相關，亦即當路段的綠蔭條件越佳，其租借量較不會受天氣炎熱影響而降低。同時也說明若能增進行道樹之分布密度，建立舒適涼爽的騎乘環境，將可提升熱天時的公共自行車租借量。因此，未來規劃自行車相關政策時，也可著重於都市綠地的規劃設計，以改善使用者的騎乘環境條件，並推廣綠色運具之使用。

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