基于路网数据和复杂图论的中国城市交通布局评价

城市化的快速发展推动了我国城市道路网的不断扩张和发展。城市道路网是一个动态、开放、自组织的空间复杂网络,构成了城市的结构框架,研究城市道路网的结构特征对路网规划和城市建设有着重要的应用价值。在国内城市道路网络结构特征的相关研究中,很少有学者基于道路走向的视角对整个城市路网结构进行研究,也缺少对全国主要城市路网的整体性评价。本文选取我国一、二线及新一线49个城市作为研究区和2020年2月的城市道路网作为实验数据,首先采用图论和玫瑰图的方法对49个城市的道路网方向特征进行可视化,定性分析城市路网的复杂结构,然后基于最值比R、道路首位度S、过阈值比T、走向顺序φ和路网密度δ等5个路网指标对49个城市的道路网进行聚类分析,从而探究我国城市路网的分布特征。结果表明,我国城市主要以南北和东西走向为城市道路的主导向,部分城市因地形的影响沿着有利于城市交通和居民生活的方向规划道路;基于路网指标的聚类得到了十字正交型、十字状向风车状扩散型、风车状向圆弧四角星扩散型和混合复杂型等4类城市道路网类型,这4类城市路网在方向分布特征上具有显著差异,突出表现在有序性和复杂性;从路网类型的空间分布来看,十字正交型和十字状向风车状扩散型路网大多分布在我国的内陆地区,而风车状向圆弧四角星扩散型和混合复杂型路网则大多分布在沿海地区。本文主要通过分析我国一、二线及新一线城市道路网的分布特征,探究了我国主要城市交通路网的布局现状,能够为城市新区道路规划和路网布局优化提供参考依据。     

耦合手机信令数据和房价数据的城市不同经济水平人群行为活动模式研究

有效分析城市不同经济水平人群的分布特征和活动模式对优化城市资源配置和揭示空间隔离现象有着极高的价值。但人群活动和社会经济等级数据较敏感,使得以往研究仅停留在宏观层面,难以合理划分人群经济等级并对其空间分布和活动模式进行定量分析。本研究以深圳为研究区,基于空间位置关联分析方法,耦合手机信令数据和细尺度房价数据实现了人群经济水平的准确划分,通过计算活动指标定量的分析了不同经济水平人群的空间分布和行为活动特征。研究表明：深圳市不同经济水平人群活动分布与各行政区经济发展相关,呈现“南高北低,西高东低”的格局;深圳市不同经济水平人群之间活动模式存在差异,活动范围、出行距离、出行速度与经济水平存在正向相关;高经济水平人群职住地点相距较远,存在跨行政区分布的现象。本研究分析了城市不同经济水平人群的空间分布特征和活动模式,对城市规划和解决社会不平等问题具有重要的参考价值。     

多源空间大数据场景下的家装品牌线下广告选址

合理进行线下广告牌投放位置的选择对商家宣传品牌以及扩大营销市场具有十分积极的作用。由于商业数据较难获取,以往研究多停留在宏观理论层面,未能对线下广告选址的实际布局进行细尺度分析。以北京为研究区,通过耦合某大型家装品牌线下广告到店转化率和路网、感兴趣点数据等表征地理特征和商业经济特征的多源空间数据,构建了基于随机森林的广告到店转化率预测模型（$R^{\mathrm{2}}$=0.758）,得到该品牌连锁家装商店在北京市广告选址适宜性空间分布结果,并对各影响特征进行分析。研究结果表明:该家装品牌线下广告到店转化率在北京整体呈现“中心高、外围低”的格局,且存在较强的空间自相关和高值聚集现象;同时,线下广告到店转化率与社会经济、商业政治和人群活动等具有较强相关性,且对同一群体持续进行广告曝光的位置对到店转化率的影响较大。该结果可为线下广告牌布局和商业选址等相关研究提供参考依据和理论基础。     

卷积神经网络和随机森林的城市房价微观尺度制图方法

随着中国城市化进程的加快,城市人口的大规模集聚带来了住房紧张的问题,房价政策制定的时效性与正确性也时刻吸引着社会的关注,因此在微观尺度下对房价进行精细化制图变得愈发重要。由于数据可获取性和现有模型精度的限制,目前已有研究均较少涉及微观尺度。本研究通过将房价数据和遥感影像相融合,构建了一种基于卷积神经网络（CNN）和随机森林（RF）的遥感影像挖掘模型,以实现在不考虑其他数据的情况下,精确、合理地进行房价的微观尺度制图。本文以武汉市作为研究区,在仅有房价数据和遥感影像的情况下,利用本文所构建的模型成功得到武汉市中心城区5 m精度的精细房价图。此外,还利用其他数据源以及挖掘技术与本文所构模型进行了对比分析。结果显示,本文所构建的模型获得了最高的房价模拟拟合优度（R²=0.805）,相比传统方法中的最高拟合优度（R²=0.653）其精度提升了23.28%,其制图结果可为政府部门规划决策及武汉市经济分布研究提供基础支撑。     

耦合FLUS和Markov的快速发展城市土地利用空间格局模拟方法

模拟城市土地利用空间变化格局的研究,对未来区域规划以及实现可持续发展具有十分积极的作用。以往基于FLUS的研究栅格尺度较大,如何模拟快速发展中城市的复杂土地利用变化过程,挖掘土地利用变化驱动机制值得进一步探讨。本文构建了耦合FLUS和Markov的城市土地利用格局拟合框架,创新性地引入房价指标表征社会经济属性,以深圳为研究区,基于30 m空间分辨率小栅格尺度的土地利用分类数据和基础地理、路网河网、感兴趣点等多源空间变量,模拟不同发展情景下的未来城市土地利用空间格局,并通过随机森林进行土地利用变化驱动因素分析。研究结果表明:本文提出的耦合FLUS和Markov方法相较于传统CA模型（RFA-CA和Logistic-CA）精度更高（FoM=0.22）,能更准确地模拟快速发展中城市的土地利用变化过程;多情景土地利用格局制图结果验证了城市发展过程中生态控制线的重要性,进一步说明本文拟合框架在未来城市规划布局中的参考价值;医院、娱乐场所等的基础设施和公交、路网密度等的基础交通比自然因素（高程、坡度）对城市发展的影响更大,到海岸线距离会在一定程度上限制深圳内部土地利用变化过程。本研究所构建模型及精细制图结果,可为城市区域规划和空间格局模拟等相关研究提供参考依据和理论基础。