基于步行安全的生活圈可达性分析——以武汉市为例

在城市交通出行中,行人作为弱势群体,步行安全显得尤为重要.本研究通过街景图片识别三类步行设施,并叠加机动车流量与人口分布综合计算步行安全性.以步行安全性为道路网阻抗,计算分析了武汉市步行指数及医疗、绿地资源的可达性.结果表明:武汉市步行设施建设有待提升;步行安全存在明显的地区分异,在"两江三镇"分割的情况下,汉口地区步行设施建设总体较为良好,但尚无法负担本地区的车辆及行人需求.在基于步行安全的可达性方面,居民生活步行圈建设良好,汉口地区处于较好区域.     

多源数据支持下的城市生态环境评价及其与人类活动的关系

探究城市生态环境与人类活动的关系,是目前城市化进程中的重要研究内容。结合多源数据,提出了采用兴趣点（point of interest,POI）、开放街道地图（OpenStreetMap,OSM）道路网、住宅区数据构建人类活动指标（住宅区可步行测度指数、街道活力指数、城市功能混合度指数）和利用遥感影像构建城市生态环境指标（遥感生态指数）的方法。并结合多项式回归（polynomial regression,PLR）、随机森林回归（random forest regression,RFR）、极限梯度提升回归（extreme gradient boosting regression,XGB）、支持向量回归机（support vector regression machine,SVR）等机器学习模型,对城市生态环境与人类活动指标进行回归分析。以中国江西省南昌市为例开展实例研究,结果显示:（1）人类活动的3项指标均呈现中心高,向四周逐渐递减的趋势,而城市生态环境指标则表现出相反的态势。（2）在探究城市生态环境与人类活动关系的研究中,XGB的效果最好。（3）街道活力指数、城市功能混合度指数与城市生态环境的相关性更强,住宅区可步行测度指数与城市生态环境的相关性更差。（4）在人类活动影响较小的区域,城市生态环境会受到其他因素的干扰导致预测结果精度不高,而在人类活动强烈的区域预测精度较高。     

大数据下面向房地产便利性的综合指数模型

针对房地产便利性描述信息缺少量化和难以比较的问题,该文提出了一种利用大数据测度房地产便利性的综合指数模型。房地产便利性的描述信息往往是定性描述的、单一或单方面的,缺乏综合或整体的定量化评价,从而给不同房地产之间在便利性方面的横向比较造成了困难。该文在引入步行指数概念基础上,通过对便利设施的分类、分级以及便利设施与房地产之间步行距离的定量计算,获得综合衡量房地产便利性的一种实数型指数。基于百度在线地图的实验结果表明:所提模型可以自动测度任一房地产的便利性指数。     

设施POI分布热点分析的网络核密度估计方法

设施POI(point of interest)在城市地理空间中往往聚集分布,呈现热点特征。对该类POI分布热点的分析大多采用基于欧氏距离的空间密度估计,忽略了城市空间通达、连接是沿着街道路径的事实,从而很难准确、客观地反映城市功能的热点布局。本研究针对该缺陷,利用基于网络路径距离的核密度计算方法确定热点的区域密度,并提出了一种简单、高效的网络分析算法。该算法扩展二维栅格膨胀操作,以一维形态算子的连续扩展计算POI在网络单元上的密度值,通过评价试验表明,该算法比现有算法具有更好的性能和可扩展性。通过实际POI数据分析发现,考虑街道网络约束的热点范围可凸显设施功能沿交通网络布局的空间特征,为区域规划、导航以及地理信息查询等应用提供有价值的空间知识与信息服务。     

基于细粒度人口数据的深圳公园绿地可达性评价

公园绿地是城市公共基础设施的重要组成部分,公园合理的空间布局有助于城市居民便捷和公平地享用其服务功能。根据深圳市建筑普查数据和细粒度的人口数据提取住房信息,结合公园绿地数据和土地利用情况,针对不同类型公园的服务能力分别采用合适的可达性计算方法,从住房、社区和街道三个尺度评价深圳公园绿地可达性,结果表明:社区公园可达性一般,仅57.62%的社区的居民步行500 m以内能到达最近的社区公园;城市公园可达性总体较好,95.87%的社区市民步行前往最近城市公园所需时间在20 min以内。然而,大鹏半岛无城市公园,且多为自然生态保护区,市民到达城市公园所需时间长。社区公园可达性好的区域呈带状分布于深圳南部各区,城市公园高可达性区域呈多核围绕在各区行政中心。     

改进的K-means算法在校车站点布局中的应用

校车站点布局问题是一种典型的设施选址问题。大多数设施选址问题均属于区域选址,将设施选址限定在一定空间范围内,其方法并不适用于需要将位置固定在道路上的校车站点布局问题。因此,为保证生成的站点分布在路网上,且学生到站点的步行距离较短,提出了一种改进的K-means聚类算法,以一定范围内密度最大的点为初始类中心,在逐次迭代中将类中心投影到路网上,进而聚类得到校车站点。与传统的利用最大最小距离法的改进方式进行对比发现,在相同的站点间最小间距下,基于密度法改进初始类中心的K-means算法使得学生到车站总步行距离较短,且迭代次数明显减少。该方法还可适用于超市班车站点选址、物流配送点选址等问题。     

利用核密度与空间自相关进行城市设施兴趣点分布热点探测

城市设施兴趣点(POI)在局部地理空间下往往呈现聚集型分布特征(即热点),表达该特征的核密度法(kernel density estimation)是最常用到的可视化工具。考虑到核密度方法中缺少量化统计分析,提出了一种城市设施POI分布热点探测的新方法。首先基于"距离衰减效应"计算地理单元的属性值;然后采用GetisOrd G*i统计指数定量分析设施POI点的局部空间相关性特征。与传统基于样方法的空间自相关相比,核密度法由于顾及了地理学第一定律的区位影响,计算获得的地理单元属性值可保留空间的细节信息,热点的空间自相关分析结果可以反映设施服务影响的连续性特征。通过实际金融设施数据的自相关分析实验,表明该方法能有效提取POI基础设施在城市区域中的分布热点范围。     

基于主成分分析的网格事件区域弱势性分析

针对社区治理粗放、社区网格事件缺乏有效分析手段等问题,以A区为研究对象,采用主成分分析,在街道层面进行社区网格事件区域弱势性分析,并在此基础上采用聚类分析,对各维度弱势性指数进行统计分析。结果显示,社区网格事件区域弱势性存在明显的差异性,对社区网格事件数据挖掘分析进而服务于社区网格化治理具有一定的指导意义。     

可视域分析技术在GIS中的应用

探讨了如何在不增加监控点数量和不改变设备性能的前提下，实现需要监控区域的面积最大化，并以需要监控的区域面积最大化为目标来研究一定范围内的最佳监控点位置，将其转化为可视域最优化问题，从而使监控点的设置更加科学、合理及有效。     

基于夜间灯光影像的珞珈一号指数分析

珞珈一号01星(Luojia1-01)夜间灯光影像与区域生产总值紧密相关,能够很好地反映城市的经济发展水平。本文针对中国区域的经济发展提出"珞珈一号指数"概念。珞珈一号指数综合珞珈一号01星夜光遥感全国一张图、欧洲委员会GHS(global human settlement)发布的建成区产品和全球30 m分辨率的地表覆盖产品来计算全国各城市的经济评价指数。根据算法模型计算得到全国34个省份和地区的省会城市(其中包括直辖市和港澳台地区)、东部地区以及中部地区各城市的珞珈一号指数排名,综合2018年各城市对应GDP排名进行对比。实验表明中国区域各城市的珞珈一号指数和GDP排名相近程度较高,珞珈一号指数可以更加客观地反映出经济发展水平,因此,可广泛应用于国民经济评价和政府决策中,以提供真实可靠的数据来源。