A linear tessellation model to identify spatial pattern in urban street networks

Street patterns reflect the distribution characteristics of a street network and affect the urban structure and human behavior. The recognition of street patterns has been a topic of interest for decades. In this study, a linear tessellation model is proposed to identify the spatial patterns in street networks. The street segments are broken into consecutive linear units with equal length. We define five focal operations using neighborhood analysis to extract the geometric and topological characteristics of each linear unit for the purpose of grid-pattern recognition. These are then classified by Support Vector Machine, and the result is optimized based on Gestalt principles. The experimental results demonstrate that our method is effective for mining grid patterns in a street network.     

Generating hierarchical strokes from urban street networks based on spatial pattern recognition

Strokes are products of a higher-level aggregation of street segments that can reflect functional importance and perceptual significance that is associated with them in human spatial mental conceptualizations, which is of vital importance for network analysis, street selection, and map generalization. Street properties (e.g., street names) and angles between street segments are the two main elements used for generating street strokes according to the continuity principle of perceptual grouping into networks. However, it is difficult to automatically generate strokes with good continuity from street networks with multiple lanes such as dual carriageways or complex street junctions. This article proposes a method for generating street strokes that maintain good continuity across multiple lanes and complex street junctions. The proposed method first detects dual carriageways and complex junctions in street networks and then generates strokes according to the continuity principle of perceptual grouping. Finally, it groups the generated street strokes across the dual carriageways and complex street junctions to maintain good continuity. Moreover, the generated strokes are hierarchically ranked based on stroke length and centrality measurements. Experimental studies demonstrate the validity and effectiveness of the proposed method. The result shows that the generated street strokes maintain good continuity and reflect well the hierarchical structure of the street networks.     

Analyzing the commercial activities of a street network by ranking their nodes: a case study in Murcia,Spain

Urban researchers and planners are often interested in understanding how economic activities are distributed in urban regions, what forces influence their special pattern and how urban structure and functions are mutually dependent. In this paper, we want to show how an algorithm for ranking the nodes in a network can be used to understand and visualize certain commercial activities of a city. The first part of the method consists of collecting real information about different types of commercial activities at each location in the urban network of the city of Murcia, Spain. Four clearly differentiated commercial activities are studied, such as restaurants and bars, shops, banks and supermarkets or department stores, but obviously we can study other. The information collected is then quantified by means of a data matrix, which is used as the basis for the implementation of a PageRank algorithm which produces a ranking of all the nodes in the network, according to their significance within it. Finally, we visualize the resulting classification using a colour scale that helps us to represent the business network.     

Spatial patterns of retail activity and street network structure in new and traditional Israeli cities

The association between spatial patterns of retail activity and the spatial configuration of street networks was examined by means of the space syntax methodology in eight Israeli cities that represent two city types, characterized by different planning approaches and urban growth: (i) new towns, which were established according to a comprehensive city plan and modern planning concepts of “tree-like” hierarchical street networks and “neighborhood units”; (ii) older cities, where street networks and the spatial patterns of retail activity were formed incrementally during their growth. Unlike in older cities, retail activity in new towns concentrates in relatively less-accessible and intermediate locations. This is indicated by a weak correlation between retail activity and the street network’s Integration and Choice centrality measures. The comparison between Israeli cities illustrates the influence of urban growth and planning approaches on the formation of retail activity and its interaction with the structure of the street network.     

基于网络形态的街道空间环境与“两抢一盗”犯罪的关系研究——以HS市原DP区为例

城市街道网络是承载人们日常行为的空间载体,街道网络及其中人的日常行为共同构成了主要的街道网络空间环境,并影响着犯罪行为的发生。既有研究表明街道空间中多发“两抢一盗”侵财类案件,并且街道网络形态和日常行为主体与犯罪存在联系,但对这一问题的深入探究较少。本文基于HS市原DP区的派出所辖区单元,使用路网数据、人口统计数据、手机信令数据等相关资料,采用空间分析和统计分析方法,对街道网络的几何形态和拓扑形态、动态人口和静态人口等因素与犯罪分布的关系展开分析,尝试探索街道网络空间环境对“两抢一盗”犯罪的影响。结果表明,街道网络空间环境中影响盗窃和两抢犯罪的要素存在较大差异。“X形单元”式街道网络、路网密度、低速交通的路网渗透性、静态人口密度和动态人口密度均对盗窃犯罪产生重要影响,与两抢犯罪相关的仅有“T形单元”式街道网络、静态人口中的实际居住户籍人员和外来人员密度,街道网络形态没有表现出与两抢犯罪的显著相关。最后提出,由于街道网络的通达性和危险性往往并存,如何通过调控或改善整体的街道网络空间环境来尽可能减少犯罪风险,是未来规划建设安全的街道网络空间需要思考的话题。     

基于网络分析的城市影响区和城市群空间范围识别

以不打破行政界线为前提,利用Huff模型,基于矢量数据,采用最短交通路网距离和城市综合规模值来综合测算腹地与中心城市之间的势能,根据势能确定腹地县域的归属,对全国地级及以上城市的空间影响范围进行识别,并和基于改进场强模型的城市影响腹地范围界定结果进行对比。以全国发育较成熟的15个城市群为对象,综合测定城市群的影响范围,并与城市群规划中的空间范围进行对比,提出城市群空间范围调整建议。并以长株潭城市群为例,通过社会网络分析方法,综合分析测定城市群的空间影响范围。研究结果可为城市(群)规划提供科学依据和方法参考。     

中国城市网络空间结构研究——基于A股上市医药公司网络

基于特定行业的企业联系数据研究城市网络具有独特的价值,对理解产业格局和城市功能都有重要意义。本文利用中国A股上市医药企业总部和子公司区位信息,研究中国医药行业的城市网络空间结构及其特征。研究发现：①中国医药企业总部主要集中在沿海三大经济区,即京津冀、长三角和珠三角地区;②中国医药企业的城市网络大致呈现以京津冀、长三角、珠三角、成渝地区及武汉为中心的菱形结构;城市网络之间的联系强度差异显著,主要通过等级扩散和邻近扩散形成,表现在发达城市之间及距离相近者联系较强;③发达城市在网络中普遍具有较高的权力和影响力,部分药材资源丰富的中小城市也在网络中发挥重要作用;④中国医药行业仍处于国际化的初期阶段,在该行业拥有较强国际联系的城市有杭州、深圳、昆明、天津等;⑤医药产业不同行业城市网络空间格局差异较大,北京、上海、武汉等大城市在各个网络中都发挥重要节点的连通作用。     

中国城市物流创新的空间网络特征及驱动机制

创新要素高效流动的空间联系网络是物流高质量发展和区域物流协同发展研究的重要切入点.基于2003-2018年中国284个城市物流专利权利转移数据,运用大数据挖掘技术、GIS空间分析、社会网络分析和空间计量方法,研究了中国城市物流创新的空间网络特征及驱动机制,结果表明:①网络规模扩张迅速,网络愈加稠密化,形成以深圳、北京、...     

青岛城市道路邻近中心性及其应用方法

以青岛为实证研究区域,从理论角度探讨了道路全局和局部邻近中心性的地理含义及其各自优缺点,认为全局邻近中心性(GCC)反映的是网络上各点到网络“质心”的距离,可从全局角度反映区位重要性;局部邻近中心性(LCC)反映小范围空间区域的重心,与局部路网密度相关。进一步根据核密度估计(KDE)的机理证明,在城市地理空间结构的实际应用案例中适宜采用KDE法来进行空间分析。本文以手机话务量数据反映的城市居民活动空间结构为例讨论了邻近中心性核密度估计(CC-KDE)的应用,发现与居民活动相关性最高的是核密度全局邻近中心性(GCC-KDE),因为全局邻近中心性核密度估计(GCC-KDE)综合了到网络“质心”距离与道路网络局部密度双重因素,故反映城市人口等与道路密度相关的社会经济现象更有效。     

城市网络联系对城市群空间体系集聚水平的影响——基于2003—2018年中国12个城市群面板数据的实证

本文分析了2003—2018年中国12个规模较大的城市群的空间体系特征及其变动趋势,并借助城际投资联系数据,分析了各城市群城市网络特征,实证检验了城市网络联系度对城市群空间体系集聚水平的影响。研究发现,2003—2018年城市群空间体系总体呈均衡化发展趋势,且不同城市群城市网络特征差异明显,按发育程度可以分为四种类型：联系紧密-结构均衡-强中心带动型城市网络,联系紧密-弱中心带动-相对开放型城市网络,结构均衡但联系相对较弱型城市网络,以及联系相对较弱且结构极化型城市网络。实证结果证实了城市网络联系的紧密程度和连通度的提高有利于降低城市群空间体系的极化水平,城市网络联系带来的外部性有助于避免城市群空间体系的过度极化及由此带来的集聚负外部性,实现更加均衡的城市群空间结构。但城市网络联系对城市群空间体系均衡化发展的作用依赖于城市网络的结构特征,城市网络结构的极化对城市群空间体系均衡化发展存在抑制作用。     

城市道路与公共交通网络中心性对住宅租赁价格的影响研究——以北京市为例

住房市场化与较高住房需求带来住房价格的迅速提升,进而引发住房可负担性下降等问题,租赁住房逐步成为居民的另一主要择居方式。城市交通作为重要因素之一,对住宅租赁价格的影响仍需深入探讨。论文以北京市为例,运用交通网络中心性指标,研究道路网络及公共交通网络对住宅租赁价格影响的空间差异。结果表明：① 以出行时间为基础构建交通网络,公交网络总体拟合程度高于道路网络;公交网络中邻近中心性即相对可达性拟合程度最高,而道路网络中介中心性即中转功能拟合程度最高;② 城市中心-城市中部-城市外围的环状结构中,中心性影响程度存在空间差异,道路邻近中心性及公交各类中心性对城市中心及中部具有重要影响,城市外围主要受道路邻近中心性及介中心性影响;③ 基于拟合程度最高的公交网络邻近中心性的影响模式分析,综合交通枢纽、轨道交通换乘站点、轨道交通站点、重要地面公交站点等在城市中心及中部对租赁价格影响较高,而城市外围仅轨道交通站点及换乘站点影响较高;④ 道路设施网络与公交组织网络结构特性导向下的驱动力差异、交通网络各功能空间效应的区位指向、城市不同空间重要基础设施建设的外部效应差异促进了道路与公交网络中心性对租赁价格影响的空间分异。     

基于重庆主城区居民感知的城市意象元素分析评价

城市意象是诠释一个城市环境的重要指标,对其分析研究,有助于解读及评估城市景观的优劣、城市生活环境品质的高低,也有助于把握城市空间结构。本文首先在回顾国内外相关研究进展的基础上,根据重庆城市特色,将Lynch K的5类城市意象要素进行细分,并转换为地点场所意象元素;其次采用问卷调查法,对城市意象因子和意象元素分别进行评价,并绘制城市意象元素分布图,以了解居民对城市意象元素的印象与品质之间的关系,从而为重庆城市规划建设提供有益的参考。     

基于FCD数据的城市有效路网密度评价——以广州荔湾区和越秀区为例

提出一种基于FCD数据的城市有效路网密度的评价方法,主要是从城市路网的静态布局结构和动态交通流量两个方面对城市路网数据以及FCD数据进行核密度估计分析,得到城市有效路网密度等级的分布特征,继而通过理论与实际道路网密度等级差异对比分析,发现路网中差异区域,为城市路网规划提供可靠的依据。以广州市中心城区越秀、荔湾内的主要路网数据以及2010年五一期间中心城区内出租车的FCD数据为例,利用上述评价方法进行分析得出以下结论:区域内人民中路、人民南路、白云路、中山六路和中山七路路段的理论与实际密度等级差异性明显,表现为路段上密度核的数量与核影响范围差异大,其中尤为突出的是人民中路和人民南路,从理论有效路网密度的分析角度,两个路段都是高密度区域,与实际交通流量存在较大的密度分异。     

基于社会网络的城市疫情空间扩散及治理研究

以深圳市卫生健康委员会发布的新冠肺炎确诊病例数据信息为依据,借助数据挖掘方法、空间分析方法和社会网络分析方法,对城市疫情空间扩散特征及治理对策进行了分析。研究表明：（1）从流行病学基本特征来看,疫情确诊病例人群结构复杂,来源地较广,延续时间较长,被传染病例发病滞后周期复杂。（2）从家庭内部及夫妻之间传播网络来看,疫情扩散具有强烈的空间聚集性特征。（3）从重点疫区和非疫区传播网络来看,疫情扩散具有明显的空间流动性特征。（4）从社交活动传播网络来看,疫情空间扩散具有私密性和不确定性特征。（5）从境外疫情空间蔓延的传播网络来看,疫情扩散具有国际性和不可抗拒性特征。（6）在城市管理中,应该优化城市空间效能,利用现代通信网络技术提高治理时效性和柔韧性。     

基于上市公司网络的长三角城市网络空间结构研究

公司内部网络研究是当前城市经济网络研究的重要内容.本文利用2005、2010年长三角A股上市公司企业网络数据库,运用社会网络分析方法、位序—规模分析法等,分析了2005、2010年长三角城市网络空间结构演变及其主要影响因素.研究发现:①长三角上市公司总部沿沪宁—沪杭—杭甬Z字形轴线集聚,从一主(上海)二副(杭州、南京)三中心向一主(上海)三副(杭州、苏州、南京)四中心空间结构演变;苏州超过南京成为第三大企业总部集聚中心.②长三角城市网络核心—边缘结构整体延续,Z字形轴线城市维持核心地位,具备强大的网络权力与威望.③长三角城市网络除等级扩散、邻近扩散等特征之外.还具有明显的行政地域性.主要体现在省会南京、杭州分别成为江苏、浙江省内外上市公司子公司的重要据点;尤其是南京凭借省会优势,中心度仍然高于总部职能较强的苏州.④在长三角经济一体化背景下,跨行政地域性的联系有所加强,特别是上海、苏南向苏中、苏北的扩散明显;浙西南仍是网络相对封闭、孤立的地带,中心度相对较低.⑤行政等级和区划,市场容量等是长三角城市网络空间结构的主要影响因素,而到上海高速公路时间距离、劳动力成本和土地成本的影响在统计上未通过显著性检验.     

金华市街道灰尘磁化率与交通因素的关系

通过对浙江省金华市街道灰尘磁化率测试,从主干道与非主干道磁化率的对比、十字路口与非十字路口磁化率的比较以及磁化率与路网密度相关分析三个方面,定量研究金华市街道灰尘磁化率及其与交通因素的关系。结果表明：灰尘样品磁化率（χlf）变幅为127.57×10^-8~853.91×10^-8 m³ · kg^-1,平均值为322.55×10^-8 m³ · kg^-1,高于本地土壤磁化率;频率磁化率变幅为0.67%~3.99%,平均值为1.61%;磁化率与频率磁化率呈负相关关系;主干道灰尘的磁化率大于非主干道,十字路口灰尘磁化率大于非十字路口;灰尘磁化率和路网密度呈正相关,金华市街道灰尘磁化率可以指示交通污染的分布状况。     

多重流空间视角下的中国城市网络空间结构特征及组织模式

城市关系网络化是城市体系结构发展的重要趋势,不同要素流空间网络下的城市体系在空间组织上不尽相同,依托单一要素对网络进行表征的结果具有明显的局限性。本文基于企业联系、科研合作、人口迁徙和引力模拟四类要素网络,从城市节点、路径联系、社区特征等角度剖析多重流空间视角下中国城市网络的外部空间特征与差异,并探究城市间联系的内在模式规律。结果表明：(1)多维数据源视角下构建的多重城市网络在空间组织上表现出相似稳定性和多元差异性的统一。(2)一定程度上依赖于基础设施运转的人流、物流等网络受到地理距离的约束较大,相邻地区的小团体特征明显,社区结构较强;而资金流、信息流等实体性较弱的要素则突破了这种地理限制,发生联系的重点在于目标城市对于要素流的吸引力,社区结构较弱。(3)目前全国城市联系形态上具有层级性和扁平化的双重特征,据此本文基于“管道-蜂鸣”模型提出“社区蜂鸣-守门员-区域管道”城市空间组织模式,这一模式对于阐述中国的城市联系特征具有较好的适用性,可在全国识别出10个核心守门员城市和8个类型区。     

基于FCS框架的城市文化产业景观生态特征及网络关联

传统的产业研究多基于数量结构的分析范式,忽视产业集聚形态层面呈现的规律性。论文尝试基于高德地图POI数据,从微观到宏观尺度分析地理嵌套层级关系,构建企业(firm, F)-集群(cluster, C)-系统(system, S)多尺度结合的FCS产业生态分析框架,基于产业分类标准将城市文化产业POI点分为文化艺术、新闻出版、广播影视、体育健身和娱乐休闲5大类,选取济南市城区为案例区,利用500 m蜂巢格网,综合POI点核密度分析、景观产业生态学模型及社会网络分析方法,揭示文化产业点集聚、产业集群景观与产业系统网络关联的特点。研究结论如下：① 通过建立基于POI点数据的文化产业分类体系,利用区位商模型建立从产业点到产业景观的研究手段,拓展文化产业空间研究的新视角;② 济南市文化产业具有连片集中与分散聚集的特点,景观镶嵌体空间形态特征存在区域异质性,不同产业类型彼此交织构成生态网络,系统层面存在耦合关联,其中娱乐休闲业表现出群体数量优势,而广播影视业却扮演着关键物种的角色。相应的发现可为不同层面的产业调控与政策优化提供依据,深化了产业区位分析的理论与方法,拓展了地理微观大数据的应用实践。     

基于产业链空间网络的京津冀城市群功能协同分析

京津冀协同发展虽已取得显著成效,但缓解区域差异的挑战依然十分严峻。本文基于城市间投入产出表,构建京津冀产业链空间网络,考察京津冀协同发展战略提出前城市间功能协同存在的问题,据此探讨京津冀协同发展政策设计对改善城市间功能协同的有效性。研究发现,京津冀协同发展战略提出前,京津冀城市群存在着有分工、缺协同的问题,主要表现为：① 交通运输设备制造业和机械设备制造业产业链中游部门相对薄弱;② 北京生产性服务业的辐射强度和辐射范围不足;③ 产业链空间网络不均衡,空间融合程度低。产业链空间网络分析表明,《京津冀协同发展规划纲要》针对京津冀城市间功能协同的存在问题提出了解决方向与对策,但在补强产业链中游的加工制造环节、增强首都圈增长极作用和强化石家庄南部支点作用等方面,应加以完善。     

基于抖音粉丝量的中国城市网络关注度空间差异及其影响因素

基于抖音粉丝量数据,运用位序-规模法则、核密度估计、领域划分与模式组合等方法,对中国城市网络关注的空间差异进行分析,并对比了其与传统百度指数的差异。研究发现：① 关注度排名靠前的城市分别是北京、上海、广州、深圳、成都、杭州、重庆、西安、天津、南京等,并形成了长三角、珠三角、京津三大核心集聚区,反映出核心经济发展区的网络优势度。而中西部地区城市的关注度普遍不高,仅在成渝、中原、长江中游等地区形成微弱的集聚中心。② 从位序-规模法则看,拟合曲线偏离理想状态且q值大于1.3,反映出高关注城市在空间上的强影响作用并表现出一定的网络空间集聚效应。从四大分区看,东北和西部地区与整体类似,东部地区的高等级集聚效应进一步强化,而中部则较符合理想形态。③ 从领域划分与地域模式看,北京、上海、广州等高关注城市的核心领域是探店、旅游、美食、街拍、同城,方言、旅游类话题亦有较大的关注。中西部地区核心城市除了在特色美食、探店、街拍与东部地区有些类似外,还表现出房产、地铁等方面的特色,从侧面反映出该区域在城镇化建设、产业转型等方面面临的一些现实问题。从地域模式看,长三角属于多中心网络化,京津冀、珠三角、成渝、长江中游属于双中心点轴状,关中、中原属于单中心放射状,其余城市群则属于单中心或无中心离散状。④ 与百度指数对比看,抖音粉丝量在高水平区的集聚程度高,而在中西部城市群地区的集聚效应不明显。⑤ 从影响因素看,除了与经济发展水平尤其是现代服务业水平、信息化水平、交通物流保障相关外,与城市的创新性、高素质人才或高学历网民的活跃性参与、数字化推广、专业化运营相关性较大。