"英文标题：Global Urban Park Visitor Behavior Spatiotemporal Monitoring Dataset
数据集概述
城市公园游客行为轨迹与空间分布监测数据集，记录全球主要城市公园内游客的移动轨迹、停留区域及空间分布特征。数据涵盖公园核心区域（如绿地、运动场地、服务设施）的游客聚集密度、停留时长、路径偏好等多维度指标，按时间周期与空间分区组织，覆盖公园运营的典型时段与场景。颗粒度精确至区域级，支持时空维度的关联分析与模式识别，为城市公园的空间规划、设施优化提供量化支撑。
该数据集通过监测技术捕捉游客在公园内的行为规律，解析空间使用效率与功能分区匹配度。游客轨迹与空间分布数据是评估公园服务效能、识别资源错配问题的核心依据，可直接用于指导公园的动线设计、设施配置与运营策略优化，推动城市公园从经验化管理向数据驱动管理转型。
字段详情
数据集包含以下核心字段：
visitor_trajectory_id：游客轨迹标识，唯一识别单一位游客在公园内的完整移动路径space_parcel_code：空间分区代码，标识公园内的功能分区（如绿地、儿童游乐区、健身区），单位为公园内部行政区划代码stay_duration_min：停留时长，单位分钟，指游客在特定空间分区内的累计停留时间visitor_density_persqm：游客密度，单位人/平方米，指统计时点特定空间分区内的游客数量密度visit_time_window：到访时间窗口，格式HH:MM-HH:MM，指游客进入对应空间分区的时间区间
适用场景
- 城市规划部门评估城市公园功能分区的使用效率，优化空间布局与资源配置
- 公园管理机构识别游客高聚集区域与闲置区域，调整设施运营时间与维护策略
- 景观设计机构研究游客路径偏好，优化公园动线设计与景观节点布局
- 城市治理研究学者分析城市公共空间使用规律，构建城市活力评估模型
- 智慧公园系统开发企业训练游客流量预测模型，提升公园运营智能化水平"
