基于手机信令数据的北京市空间品质时空动态分析

提升城市功能,增强城市承载力成为城市规划发展的新目标,城市空间品质研究已经成为目前城市规划研究的重点和难点,但是目前空间品质的研究存在动态连续性和空间精确性不足的问题。本文基于手机信令数据获取的城市内部全天的动态人口信息,以街区为尺度定量评价北京市五环内不同功能类型街区的空间品质指数一天内的动态变化,并进行时空分布特征、变化模式以及与人口活跃度关系的分析。结果表明,北京市五环内空间品质随人群活动的变化存在不均衡性,且在时间、空间、功能性质方面存在显著的分化。具体为：空间上城市内环与外环、城市南部与北部的品质差异显著;时间上大体呈现“陡降-低值稳定-陡升-高值稳定”的不稳定趋势;不同功能类型上有着特殊的变化模式,并且功能区之间的空间品质均值差距较大,夜晚街区的居住空间品质在城区内存在明显的等级差异性。这些结果为微观尺度下城市的资源分配和合理规划发展提供了参考和建议。     

顾及人群集聚和情绪强度的城市综合活力评价及影响因素

城市活力的科学定量评估,能够为城市规划和协调发展提供重要依据,针对城市活力容易忽略居民情感的现状,本文选用百度热力图数据与微博情感分析结果,分别衡量人群集聚强度和情绪强度,并结合TOPSIS方法,提出一种顾及人群集聚和情绪强度的综合活力评估框架。从城市物理环境、经济环境和生态环境3个维度,选择8个关键影响因子,结合地理探测器空间分析方法,探讨影响因子对城市活力空间异质性的影响。结果表明：① 融合人群集聚强度和情绪强度的综合活力评估方法,能够较好反映城市活力空间分异格局;通过对典型样本区域分析,验证了本文提出的城市综合活力评价框架的有效性;② 城市POI密度对城市综合活力的解释力最显著,而植被覆盖度因子对城市综合活力的解释力最弱;但是植被覆盖度因子与其他因子的交互作用,对于城市活力空间异质性的影响力提升最为显著,表明植被覆盖度因子并不是直接作用于城市活力的空间异质性,而是通过耦合空间可达性、POI密度以及建筑密度等影响因子,间接影响城市综合活力的空间分异。     

主题模型与SVM组合的小尺度街区用地分类方法

城市用地分类作为城市规划重要的基础和依据,对城市资源配置、建设发展等具有重要意义。现有研究对用地分类都聚焦于“稀路网、大街区”的大尺度区域,随着城市发展,大尺度区域的规划模式造成了城市交通效率低下、土地低效率开发等问题,而小尺度的城市街区建设规划为解决上述问题提供了一种新的思路。为了充分挖掘现有交通大数据的潜在价值,更以高效地服务小尺度街区规划,本文将主题模型与支持向量机（SVM）相组合,提出一种面向小尺度街区的用地分类方法。本文以上海市黄浦区人民广场附近为研究区域,依据精细路网对研究区域划分,通过对一周（7天）出租车GPS数据处理,结合区域兴趣点（POI）数据,基于隐含狄利克雷分布（LDA）模型和SVM模型进行用地分类。在人工解译的分类图的基础上对本文方法进行精度评价,并基于百度地图地理数据进行结果验证。研究表明本文方法基于现有的交通大数据,实现了对小尺度街区用地分类,方法分类精度较高,在一定程度上可以节约人力物力,以便更好地服务于小尺度城市规划。     

上海市精细时空尺度人口分布估计与特征分析

城市人口实时分布与动态变化特征是城市规划与综合治理的重要依据。受数据获取手段的局限性,准确地获取城市人口的实时分布状况一直是技术瓶颈,而移动通讯技术的迅速普及为这一问题的解决提供了技术途径。本文基于移动通讯信令的连续轨迹数据,实现了城市精细尺度人口分布时空估算的方法流程,并以上海市为研究区,对城市人口分布特征及时空移动过程进行了量化分析。研究表明：① 在数据方面,基于移动通讯信令数据估算城市人口分布的方式样本覆盖广、时空精度高、时效性较强且支持时空尺度灵活多变的应用研究需求,能够定量地描述城市人口分布时空动态特征且能推算城市真实人口规模;② 在人口分布时空特征方面,上海市在全市尺度上,各时段人口空间分布较为稳定且差异较小,而在中心城区日间人口较夜间人口呈现更为显著的空间集聚特征;③ 在人口移动时空特征方面,城市功能承载区与其它区域之间人口移动很少,早晚高峰期各城市功能承载区之间人口移动均体现为中心城区与其它新城之间的移动,且2个方向移动人数较为平衡;各城市功能承载区内均有超过半数的人口全天仅在其所在城区内部活动。本文的研究成果可为上海城市规划、应急管理、交通出行等提供更精准的科学依据。     

基于遥感信息的城市地表能量空间分布及特征研究——以国际宜居城市为例

遥感地表能量信息能够反映城市生态系统成分、作用与影响关系。本研究从城市生态系统的角度,提取能反映城市下垫面地物实体综合特征、作用与影响关系的相对地表能量信息,针对不同区域、规模与类型城市的地表能量空间分布及特征,建立了定量化的城市相对地表能量分级与评价指标。探讨国际“宜居型城市”生态系统结构、功能、形态及其时空变化特征和规律。结果表明：（1）城市实体空间建筑群的形状、体量,街道与建筑的朝向和配置关系,以及硬质化表面开放性的差异影响城市地表能量的分布。（2）建筑物周边的植被覆盖程度、建筑物之间的空间关系、广场和街道的开放性等,是维持城市开敞空间与实体空间的混合区域地表能量平衡的基础。宜居城市中心周围的大规模低密度居住区构成以中等能量分布为主的城市地表能量缓冲与过渡区。（3）城市开敞空间的地表能量变化幅度比实体空间大,宜居城市开敞空间的中、低地表能量分布占有较高比例。（4）宜居城市实体空间的高能量斑块呈现规模较小和分布相对分散的状态。采用相对地表能量分级与评价指标,可为各类城市规划与设计提供科学依据。     

北京市四环内街区尺度下的主题混合模式挖掘

城市是多样性聚集的场所,且多元化和差异性日益增强,故探究土地混合利用具有一定的现实意义。现有的土地混合研究大多以POI（Point of Interest）为研究基础,着眼于城市主题的研究较少。本文采用百度POI数据,在街区尺度下考虑POI共现以提取主题,并挖掘北京市四环内的主题混合模式,其结果可以为城市规划及其建设提供参考。首先,采用LDA（Latent Dirichlet Allocation）主题模型得出街区的主题向量以及主题的POI共现模式;其次,引入多样性指数对街区的混合度进行度量,并依据自然断裂法将街区分为高混合街区、中等混合街区、低混合街区3类;最后,为了探究3类街区中的主题混合模式,先采用多元线性回归找出不同类街区中对混合度影响显著的主题,在此基础上对街区中的混合模式进行提取。结果表明：高混合街区的主题混合模式都是茶座餐厅主题与其他主题的混合;中等混合街区中的混合模式大多是以公司企业主题与住宅（商铺）主题再结合其他主题的混合;低混合街区中最典型的2种模式是茶座餐厅主题主导与风景名胜主题主导的接近单一的模式。不同的模式也体现了不同混合区的特征及其之间的差异,有助于对城市深度理解,从而为混合城市的建设提供参考。     

南京市老城区城市建筑点格局研究

城市建筑是城市形态的重要组成部分,而建筑高度对城市三维空间形态有重要的影响。目前,对城市二维形态的研究较为丰富,而对城市三维起伏形态特征及其空间分布格局方面研究较少,对城市上空利用程度及发展规律认识仍相对缺乏。本文以南京市老城区为例,基于城市数字高程模型数据,将城市建筑抽象为三维点要素,运用点格局分析法研究城市建筑三维宏观特征及建筑类型的空间分布规律。结果显示：（1）南京老城区建筑呈集聚分布,聚集性顺序是低层建筑>高层建筑>多层建筑>超高层建筑。除超高层建筑外,低层、多层和高层建筑的聚集程度,随着空间尺度先增后减,均在1.5 km尺度聚集性最大;显示1.5 km的街区单元应是城市规划管理的最适宜单元。（2）南京老城区建筑高度空间分布表现为“三高一低”,即3个高值区（新模范马路、新街口和珠江路区域）和1个低值区（集庆门区域）,它们与不同时期城市中心具有较好的对应关系;不同类型建筑与城市基准地价的相关分析显示,建筑高度的分布与城市基准地价呈现一定相关性。结果表明,点格局分析方法能有效地分析城市建筑在平面及三维的空间格局特征,进一步深化对城市形态特征的认识。     

GIS在城市规划编制中的2个应用--原理、方法和实例

地理信息系统的应用领域日趋广泛和深入。本文讨论了GIS在城市规划编制工作中的2个应用,即街区建筑技术经济指标的统计分析和城市适宜建设用地数量和空间分布的分析。街区建筑技术经济指标的统计分析能够为确定街区改造方式、改造次序等提供可靠的、数量化的依据,城市适宜建设用地数量和空间分布的分析则可以为确定城市合理的发展规模和城市空间布局提供有力的依据。     

城市医疗设施空间分布合理性评估

随着经济发展和人民生活水平的不断提高,城市居民对健康的重视程度不断的增加,医疗设施作为城市中不可或缺的公共设施发挥着越来越重要的作用。城市的不断扩张导致医疗机构的分布已不能适应当前的城市规模,如何能够将有限的医疗资源进行合理的分配,并能在最大程度上满足居民的需求成为当下研究热点。本研究基于地理信息系统（GIS）空间分析技术,根据统计资料建立武汉市中心城区交通网络、医疗机构分布、人口等数据库,分别从可达性和公平性角度评价武汉市医疗设施的空间分布合理性,并利用地理空间可达性评估法和基于交通网络行进时间成本法分别对武汉市中心城区医疗设施可达性进行评价。就医可达性评估显示,武汉市居民就医便捷程度总体上较好,并以长江和汉江的交界地区为中心,呈四周放射状分布。通过引入需求指数、医疗机构规模、区域人口、人均可支配收入等指标,利用基尼系数、空间相关性和空间分层异质性评价医疗服务设施空间分布公平性。结果表明,武汉市医疗机构分布按人口分布合理,医疗机构主要集中分布在人口密集的主城区;地理分布上城郊地区医疗机构相对稀少。最后,依据可达性和公平性评价结果,对武汉市医疗设施布局提出合理化建议。在城市规划发展中,应更多考虑改善郊区等交通欠发达区域居民的就医条件,从而完善城市医疗设施分布。     

基于多维感知的城市活力空间特征研究

基于多维感知对城市活力进行综合评价并探索其用地特征,是提升城市智慧化水平、实现精准规划和有机更新的重要基础。本研究以厦门岛为例,基于社交媒体签到数据、夜间灯光影像数据、POI数据和LBS大数据,从社会、经济、文化和空间4个维度感知城市活力,使用核密度、数据网格化和最优聚类法,分析城市活力的空间特征,并探讨不同活力区域的土地利用结构、功能多样性和开发强度等用地特征。研究发现：① 基于多源数据的城市活力多维感知方法可精准、有效评估城市空间特征和发展动态;② 厦门岛社会、经济、文化和空间维度城市活力的空间分布存在一定差异,4类活力区域呈现出西部连绵成带、东部围绕商务区和大型设施集中的特征;③ 各类活力区域的用地特征存在较大差异。第一类区域的公共管理与公共服务用地占比和第二类区域的商业服务业用地占比最高,均接近20%。集聚可显著提升城市活力,建设用地周边1000 m范围内的功能混合度更为重要。居住和商业服务业设施用地的活力水平随着开发强度的降低而降低,高值区容积率均在2.0以上。     

基于浮动车数据的城市道路通行能力时空特征分析

针对城市道路通行能力定量度量指标,提出基于浮动车数据的道路基本通行能力评估方法;以道路通行能力指标来分析深圳市道路网通行能力的时空分异规律,结论如下：城市道路通行能力具有明显的时变特征和空间分布的不均衡性;各行政区域通行能力在工作日变化平缓,在休息日出现午高峰;通行能力余量无论在工作日和休息日都浮动较大,并在休息日中午显著下降;道路通行能力具有明显区域分类现象,人口密度和发展程度较高区域的道路通行能力整体较低,且一天内的变化较小;道路等级对通行能力和通行能力余量影响显著,较高等级道路一天内变化较大,低等级道路则较平稳。     

天气因素对武汉市出租车出行活动的影响

天气状况作为人们生活环境的组成要素之一,对居民日常出行可产生显著的影响,具体可表征为特定空间位置和用地类型范围内出行活动的需求量以及道路交通路线选择的变化。高效、智能化的交通应急管理和城市规划建设亟需理解天气因素影响交通出行时空分布的基本规律。本文选取武汉市作为典型研究区域,基于出租车、气象和空气质量等数据,对不同天气下的居民出行模式和司机路径选择模式进行时空分析,并解释2类模式产生变化的原因和机制。结果表明：① 从时间上看,工作日的出租车需求量更容易受到天气变化的影响,其中降雨、气温的升高和风速的增强会显著降低居民对出租车的需求;② 从全市域空间尺度上看,降雨使得居民对出租车的需求量在工作日时段减少,而在周末时段增加,其中降雨主要刺激短距离出租车出行需求而抑制中长距离出行需求;③ 从城郊区空间尺度上看,雨天时段主城区内部的中距离流量减少,郊区内部的短距离流量增加,往返于主城区和郊区的中长距离流量在工作日减少、在周末增加;④ 从功能区空间尺度上看,下雨使得行政办公用地的出租车需求量减少,商业金融用地的出租车需求量在工作日减少、在周末增加,工业用地的出租车需求量在工作日增加、在周末减少;⑤ 从行驶路径上看,出租车司机在晴天时偏好根据距离来判断最佳路线,而在雨天倾向于改变原先路线选择策略,将距离和车速共同作为最佳路线的指标,选择用时最少的最佳路线。本文研究成果可帮助城市和交通管理部门更加深入地理解城市居民出行规律及其时空分布特征。     

基于符号集合近似的城市轨道交通站点分类研究

轨道站点是城市轨道交通基本线网系统中的关键节点,科学的轨道站点分类,对了解城市功能分区及评价轨道交通基础设施建设情况具有重要意义。轨道交通站点时间序列客观记录了所观测的站点在各个时刻点的重要信息,研究其时间序列聚类,是认识和理解轨道交通站点时间序列形成本质的重要手段,也是挖掘轨道交通站点时间序列中隐含的有较高价值规律知识的重要方法。本文以北京IC卡轨道站点刷卡数据为研究对象,提出了描述轨道站点的4个数据集,即工作日进站数据集(WB)、工作日出站数据集(WA)、休息日进站数据集(RB)和休息日出站数据集(RA);并首次引入时间序列分析方法（符号集合近似(SAX)方法）对4个数据集进行聚类分析,实现了高维数据的有效降维和轨道站点之间的相似性度量。采用层次聚类方法并根据聚类有效性DB指数确定将195个站点分为8类更为合理。通过分析每类站点的日客流特征和空间位置分布情况,为轨道交通站点规划设计和管理服务提供一定的客观参考依据。     

基于时间序列聚类方法分析北京出租车出行量的时空特征

受城市资源配置、区域功能分化的影响,城市中居民的出行往往呈现出特定的模式和规律,而这种出行模式的背后反映出城市的功能结构。城市车辆GPS导航的广泛使用,以及车辆轨迹数据的大量获取,为分析城市居民出行模式及理解城市功能结构提供了数据支撑。本文以道路分割城市得到的地块为研究单元,利用北京市一个月的出租车轨迹数据,对北京居民的出行模式及城市功能格局进行分析。在轨迹数据分析中,本文从轨迹数据中提取每个地块的出行量时间序列信息,然后采用结合时间序列距离度量和时间序列自身相关性的聚类方法,对出行量时间序列数据进行聚类分析,从而研究乘客出行的时空分布特征,最后结合北京市POI数据,探讨了不同区域乘客出行规律和区域功能类型的相互关系。结果表明,出租车出行量时间序列模式在工作日和周末间存在明显差异。此外,工作日的2个出行高峰与通常的通勤早晚高峰不同。由出行量所得的区域聚类结构,除具有重要交通枢纽功能的地块外,总体上以市中心为圆心大致呈同心圆分布,且距离市中心越远出行量越小。研究结果对于分析北京市居民出行行为、辅助城市交通规划具有一定的意义。     

Impacts of transportation arteries on land use patterns in urban-rural fringe: A comparative gradient analysis of Qixia District, Nanjing City, China

Integrated transportation and land use studies are of major interest to planners because they consider the interaction between transportation development and land use change. Quantifying the impact of transport infrastructure on land use change is necessary for evaluating the role of transportation development in the process of land use and land cover change in the urban-rural fringe. Taking Qixia District of Nanjing City, Jiangsu Province, China as a typical urban-rural fringe area, this paper analyzes the patterns and characteristics of land use change along three major transportation arteries using land use data from 2000 and 2008. We examine the spatial differentiation and gradient of land use pattern around railway, expressway, and highway corridors to investigate whether land use change in the urban-rural fringe is related to distance from transportation arteries and to clarify the varying impacts of different forms of transport infrastructure on land use patterns. We find that construction land generally tends to be located close to major transportation arteries, and that railways have the most obvious influence on land use change in the urban-rural fringe, while the impact of expressways was not significant. We conclude that there exists a causal relationship between the presence of transportation arteries and land use change in the urban-rural fringe, but this relationship varies across different types of linear transport infrastructure.     

Travel Behaviours of Sharing Bicycles in the Central Urban Area Based on Geographically Weighted Regression: The Case of Guangzhou,China

Mobile information and communication technologies(MICTs) have fully penetrated everyday life in smart societies;this has greatly compressed time, space, and distance, and consequently, reshaped residents’ travel behaviour patterns. As a new mode of shared mobility, the sharing bicycle offers a variety of options for the daily travel of urban residents. Extant studies have mainly examined the travel characteristics and influencing factors of public bicycles with piles, while the travel patterns for sharing bicycles and their driving mechanisms have been largely ignored. Using one week’s travel data for Mobike, this study investigated the spatial and temporal distribution patterns of sharing bicycle travel behaviours in the central urban area of Guangzhou, China;furthermore, it identified the influences of built environment density factors on sharing bicycle travel behaviours based on the geographically weighted regression method. Obvious morning and evening peaks were observed in the sharing bicycle travel patterns for both weekdays and weekends. The old urban area, which had a high degree of mixed function, dense road networks, and cycling-friendly built environments, was the main travel area that attracted sharing bicycles on both weekdays and weekends. Furthermore, factors including the point of interest(POI) for the density of public transport stations, the functional mixing degree, and the density of residential POIs significantly affected residents’ travel behaviours. These findings could enrich discourse regarding shared mobility with a Chinese case characterised by rapidly developing MICTs and also provide references to local authorities for improving slow traffic environments.     

An analysis on location factors affecting the spatial distribution of Shanghai land values

With a technique of GIS(Geographical Information System) and a method of multiple linear regression analysis, the spatial distribution of Shanghai land values and its relationship with some location factors are examined in this paper. The database of land values consists of 166 land parcels leased during 1993–1994. The land value map shows that the spatial distribution of Shanghai land values has some distinct spatial features. Firstly, the highest land value areas are located along Nanjing Road, Huaihai Road and the Bund. Secondly, there is no conspicuous peak land value intersection within the CBD(Central Business District). Finally, The land values of Pudong are much lower than those of Puxi. The regression model between Shanghai land values and the selected location factors shows that Nanjing Road is the first important location factor affecting the spatial distribution of the land values, the city center is the second one and Huaihai Road is the third one. The Bund, the regional shopping centers and the transportation nodes have little influence on the land values. This relationship between Shanghai land values and the location factors is determined by the distribution of commercial activities, the characteristics of the CBD and the spatial form of the city.