北京市核心区医疗设施可达性研究

基于空间化的人口数据及改进的两步移动搜寻法,分析北京市核心区医疗设施的可达性和分布公平性。结果表明:北京核心区医疗设施的可达性空间分异特征显著,总体上呈现从中心向外围递减的圈层结构,且东北部高于西南部,其影响因素主要包括医疗设施的空间分布及服务能力、居住需求点的人口密度以及二者之间的交通状况;核心区高就医可达性街道相比于低就医可达性街道常住人口和老年人口占比更小,总体居住环境更差,医疗资源供给与需求的空间匹配程度较低。据此提出改善核心区医疗设施可达性分布的均衡性和公平性的政策建议。     

基于生活圈理论的合肥市城市养老服务设施空间配置合理性研究

基于生活圈理论,构建了城市养老服务设施空间配置合理性评价标准,运用GIS空间分析方法,从城市、行政区及街道等不同空间层面对合肥市城市养老服务设施空间分布特征及配置合理性进行分析。研究发现：1）合肥市城市养老供给以社区养老服务为主要类型,城市养老服务设施建设数量和体量在4个行政区间存有较大差异;2）合肥市城市养老服务设施空间分布、配置合理性均由城市中心向外围地区呈圈层式递减,城市新区是养老服务供给的薄弱地段;3）合肥市城市养老服务设施空间配置合理性在街道层面差异更显著,覆盖率相似街道呈现明显的空间聚集特征。     

重庆市主城区软件和信息技术服务企业空间格局演化与区位选择

基于重庆市工商企业注册数据,利用核密度分析、多距离空间聚类等空间分析方法,分析了重庆市主城区软件和信息技术服务企业2002—2017年的空间格局演化特征,并借助Tobit模型探讨其区位选择影响因素。研究表明：1）从现状分布看,距离城市中心4~12 km的城市中间圈层是重庆市主城区软件和信息技术服务企业分布的主要空间,并呈“双峰”圈层分布特征,空间分布表现为“一主两次”多中心格局,集聚特征显著。2）2002—2017年,企业分布出现郊区化现象的同时大量向距离城市中心6~8 km范围集中,圈层分布由“双峰”结构向“单峰”结构转变,空间格局由单中心分布演变为“一主两次”多中心格局,集聚强度与规模持续提高。3）产业集聚因素对重庆市主城区软件和信息技术服务企业的区位选择影响最为显著,其次是相关区位条件和市内交通因素的影响,对外交通和空间政策因素在企业区位选择中的作用未通过显著性检验。     

西安市企业社区分布格局与形成机制

研究传统企业社区分布格局,有助于综合认识和科学优化城市内部空间。选择西安市主城区为研究区域,基于POI数据,结合实地调查,采用空间分析方法,探究城市企业社区的分布格局与形成机制。研究发现,莲湖、新城、碑林、雁塔四个区企业社区数量多,莲湖区达238个;桃园路、土门、电子城、张家村、胡家庙、红庙坡、长乐中路、韩森寨、纺织城、枣园等街道的企业社区最为集中,桃园路街道多达70个,企业社区密集的街道基本地处钟楼周围的近中心区。企业社区主要分布于距钟楼2~8 km的明城墙之外、三环路以内,占总量78.59%;同时沿陇海铁路东西延伸,南侧集中于8 km宽度,呈“大分散、小聚集”的带状与团簇状分布,北侧集聚在距铁路2 km范围,向外幂次减少。企业社区的热点街道包括莲湖区的土门、枣园、桃园路,新城区的长乐中路、韩森寨,灞桥区的纺织城和雁塔区的小寨路;冷点主要集中在主城区北部的大片地区以及城市中心区域,以未央区未央湖街道、莲湖区北院门街道,新城区的解放门、西一路、中山门街道尤为突出。核密度分析显示企业社区空间结构亦呈大范围分散、小范围集聚的特征,分布密度高值的街道与热点分析结果有较高一致性。传统企业社区分布格局主要是计划经济下城市社会发展的结果,具时代和地方特色,受政策推动、交通线路、城市格局、规划设计、企业位置、自然条件及城市化、市场化等多种因素综合影响。     

不同收入群体的城市安全感地图及其环境影响因素

随着人们需求从物质向精神层次的提升,城市安全感的营造对社会的健全发展日益重要。同时,作为环境感知的一种,安全感存在一定的群体差异,了解这种差异及其环境影响因素有助于在城市规划中尊重并满足不同群体的感知需求。以往相关研究大多关注居住社区的安全感问题,针对居住区以外安全感知空间分布及其影响因素的研究较少,同时缺乏环境影响的群体差异视角。因此,本文基于在广州市采集的1149份有效问卷调查数据,获取被调查者对中心城区最担心被偷及被抢（缺乏安全感）的地区,分别按高、中、低3个收入群体汇聚形成安全感地图,并使用负二项回归模型从建成环境、社会与经济环境、环境失序3个维度讨论环境因素对不同收入群体安全感地图格局的影响及其差异。研究发现：(1)火车站、客运站等对外交通设施所在地,广佛城市交界地带以及老城区商圈在3个群体的感知中均为高风险区;(2) 3个收入群体对中心城区的安全感知空间分布存在一定的差异,其中低收入群体的感知空间与中、高收入群体的差异较显著;(3)对3个群体的安全感均有显著影响的环境因素为重要交通设施分布、蓝色空间、土地利用多样性与道路交叉口密度;(4)环境密度要素如娱乐设施、商务楼宇的密...     

南京市星级酒店空间可达性格局研究

运用ArcGIS 9.2软件,结合ESDA方法对南京市星级酒店空间可达性格局进行分析,结果表明:南京市星级酒店空间可达性整体较好,在地域分布上呈以酒店为中心的距离衰减规律,而且等级愈高的酒店可达性愈差。其中二、三星级酒店的空间可达性较好且较相似,而四、五星级酒店可达性也较相似但较差;基于乡镇街道为统计单元的二、三星级酒店可达性总体集聚程度相当且较低,而四、五星级酒店总体集聚程度相当且较高;可达性热点区与冷点区呈现以主城区为中心的圈层结构,其中热点区主要分布在主城区,而冷点区分布在南京市域边缘区域;最后将星级酒店可达性格局的影响因素归纳为酒店分布、行政单元大小、交通基础设施、旅游资源和经济条件等,其中前3个为直接原因,后2个是间接原因。     

基于可达性的郑州市医疗资源空间均等化研究

精确评估医疗资源的空间不均等是合理布局医疗资源的决策依据。基于两步移动搜索法的乡镇/街道尺度的医疗可达性,对郑州市医疗资源的空间均等化展开了研究。结果显示:1)级别越高的医院医疗可达性水平越高、空间分布差异越大。三级医院对郑州市整体医疗可达性起主导作用。2)供需过剩及供需平衡的乡镇/街道主要分布在主城区、上街区、中牟县、新郑市,供需不足的乡镇/街道主要分布在城中村及距附属县市中心城区较远的区域。3)郑州市一、二、三级医院及医院整体医疗可达性存在显著的空间正相关性,向高水平方向显著集聚,乡镇/街道医疗可达性高-高集聚区集中分布在主城区。4)郑州市医疗资源集中分布在主城区,附属县市相对缺乏,医疗资源分布不均等的现象十分显著。     

基于DMSP/OLS夜间灯光数据的城乡结合部空间识别研究——以重庆市主城区为例

为解决经济、人口等城乡结合部空间识别指示要素不能反映行政区内部差异的问题,该文提出了一种基于DMSP/OLS夜间灯光数据的城乡结合部空间识别技术方法。首先构建灯光亮度和灯光亮度起伏度特征组合值模型,分析灯光亮度和灯光亮度起伏度组合特征;其次通过断点法分类,对城乡结合部进行空间识别;最后以重庆市主城区为例进行了实证研究。结果显示:1)城市呈现"高灯光亮度、低灯光亮度起伏度"特征组合;城乡结合部呈现"中灯光亮度、高灯光亮度起伏度"特征组合;乡村呈现"低灯光亮度、低灯光亮度起伏度"特征组合。2)城乡结合部面积占重庆市主城区总面积的59.07%,主要分布在以江北区观音桥街道中部为圆心,以17km为内半径和37km为外半径构成的环带内。基于DMSP/OLS夜间灯光数据为城乡结合部空间识别提供了一种简便可行的方法。     

基于多源数据的武汉市多中心空间结构识别

研究城市不同要素空间集聚水平与层级差异、明确城市各职能中心分布,对城市多中心空间结构的发展引导和规划调控具有重要意义。论文分别采用兴趣点(points of interest, POI)、夜间灯光和路网3种数据,利用局部等值线树算法,识别武汉市多中心空间结构。研究表明：① 武汉不同城市要素的总体集聚水平不均衡,其中在汉阳集聚水平较低,在汉口和武昌集聚水平较高,特别是二环以内区域;② 武汉中央活动区发展比较均衡,内部各城市要素高度集聚,随着向外扩展,部分城市要素易于在局部集聚形成城市中心;③ 结合武汉圈层发展布局,城市中心沿环线的“商-住-工”职能分布模式逐步确立,其中内环以及二环区域已形成稳定的商服中心;二环附近综合组团内部出现了较具代表性的居住中心;三环外的沌口和武钢主导发展工业,是典型的工业中心。     

基于客观评价的北京城市宜居性空间特征及机制

以北京市宜居要素空间数据库为基础,构建了城市宜居性客观评价的分析框架,运用GIS空间分析和数理统计方法对北京城市宜居性空间特征进行综合评价,并探讨其形成机制。结果表明:(1)北京城市宜居性由服务设施因子、环境健康因子和城市安全因子3个维度构成,且对城市宜居性的贡献度依次递减;(2)各宜居主因子空间特征存在明显差异,其中服务设施因子呈明显的内高外低特征,环境健康因子呈东部、北部高和西部、南部低特点,城市安全因子呈多中心分布格局;(3)北京城市宜居性总体格局呈现出典型的"中心-边缘"结构,且北城要明显优于南城,非参数计量方法进一步揭示出城市宜居性的距离衰减特征和人口密度分布特征具有相似性;(4)北京城市宜居性空间特征形成机制包括自然地理条件、城市历史发展惯性、市场因素、政策和规划力量等因素共同作用。     

杭州商业街道空间布局形态关键要素对周边风环境的影响

利用基于计算流体力学（CFD）理论的数值模拟软件,在不影响街道连续性面貌的前提下,通过控制变量法分别改变街道贴线率、街道界面密度、街道高宽比3个关键要素的数值来观察街道风环境的变化情况。结论主要有： 街道内的风速大小随着街道贴线率的增大呈抛物线趋势变化,先增大后减小,在街道贴线率接近70%时,城市街道内风速达到最大; 随着界面密度的不断减小,城市街道内各个测点的风速变化的幅度越来越大,这样会让在其中行走的行人感受到强烈的风速变化,舒适度大为下降; 城市街道内的平均风速和街道高宽比成反比例关系。     

土地利用对街头抢劫影响的空间分异模式：以H市为例

选取H市中心城区2009年和2010年发生的街头抢劫案件为研究对象,构建地理加权泊松回归GWPR模型,探讨不同性质土地利用对案件影响的空间差异性。研究表明,各类用地与街头抢劫的关系存在显著的空间异质性。其中,位于中心区外围的传统居住区和部分新建社区等居住用地对街头抢劫存在显著的负向影响;商业服务业设施用地对街头抢劫的影响总体上显著性不强,但与其中的商业设施点类型密切相关,独栋高层的商业综合体会使犯罪数量下降,而临街商铺形式的商业设施点则是犯罪高发区域;工业用地仅对老城区的街头抢劫产生正向影响;公园绿地总体上与街头抢劫案件呈负相关性,但城市开敞绿地多的地方案件数量也较多;交通设施用地与街头抢劫的关系则受到交通设施、道路等级、路网形态的影响。最后通过聚类分析发现,土地利用对案件影响的主导因素的空间分异模式与不同的城市功能分区有一定的对应关系,可以对每个功能分区根据其街头抢劫发生的主导因素制定相应的土地利用规划导则。     

Effect of human settlements on urban thermal environment and factor analysis based on multi-source data: A case study of Changsha city

In view of the lack of comprehensive evaluation and analysis from the combination of natural and human multi-dimensional factors, the urban surface temperature patterns of Changsha in 2000, 2009 and 2016 are retrieved based on multi-source spatial data(Landsat 5 and Landsat 8 satellite image data, POI spatial big data, digital elevation model, etc.), and 12 natural and human factors closely related to urban thermal environment are quickly obtained. The standard deviation ellipse and spatial principal component analysis(PCA) methods are used to analyze the effect of urban human residential thermal environment and its influencing factors. The results showed that the heat island area increased by 547 km~2 and the maximum surface temperature difference reached 10.1℃ during the period 2000–2016. The spatial distribution of urban heat island was mainly concentrated in urban built-up areas, such as industrial and commercial agglomerations and densely populated urban centers. The spatial distribution pattern of heat island is gradually decreasing from the urban center to the suburbs. There were multiple high-temperature centers, such as Wuyi square business circle, Xingsha economic and technological development zone in Changsha County, Wangcheng industrial zone, Yuelu industrial agglomeration, and Tianxin industrial zone. From 2000 to 2016, the main axis of spatial development of heat island remained in the northeast-southwest direction. The center of gravity of heat island shifted 2.7 km to the southwest with the deflection angle of 54.9° in 2000–2009. The center of gravity of heat island shifted to the northeast by 4.8 km with the deflection angle of 60.9° in 2009–2016. On the whole, the change of spatial pattern of thermal environment in Changsha was related to the change of urban construction intensity. Through the PCA method, it was concluded that landscape pattern, urban construction intensity and topographic landforms were the main factors affecting the spatial pattern of urban thermal environment of Changsha. The promotion effect of human factors on the formation of heat island effect was obviously greater than that of natural factors.The temperature would rise by 0.293℃ under the synthetic effect of human and natural factors. Due to the complexity of factors influencing the urban thermal environment of human settlements, the utilization of multi-source data could help to reveal the spatial pattern and evolution law of urban thermal environment, deepen the understanding of the causes of urban heat island effect, and clarify the correlation between human and natural factors, so as to provide scientific supports for the improvement of the quality of urban human settlements.     

咸阳市区街道灰尘重金属污染及评价

城市街道灰尘是反映城市环境污染状况的重要指标之一。以咸阳市区为研究地点,在咸阳市交通十字路口采集街道灰尘样品,采用原子吸收光谱仪测定街道灰尘中的Pb、Cd、Cu含量,研究咸阳市街道灰尘重金属的污染含量水平和空间分布特征。采用潜在生态危害指数法对样品中重金属的潜在生态危害进行了评价。结果表明:咸阳市街道灰尘重金属大多数地方超过了陕西省土壤背景值,Cu污染浓度多处于1~5.8倍背景值水平;Cd大多处于0~1.7倍背景值水平;Pb大部分处在0~2.6倍背景值水平。就单个重金属潜在生态危害系数平均值来看,街道灰尘的潜在生态危害最大的是Cd,Cu的生态危害次之,生态危害最低的是Pb。总体来讲,咸阳市街道灰尘的生态危害水平属于轻生态危害。     

昆明市街道灰尘重金属污染及潜在生态风险评价

利用X-Ray荧光光谱仪对昆明市街道灰尘的Cu、Zn、Pb、As、Cr和Ni等元素进行了分析,讨论了街道灰尘中重金属含量的水平和空间分布特征;采用潜在生态危害指数法对灰尘中重金属的潜在生态风险进行了评价。结果表明:昆明市街道灰尘中重金属Cu、Zn、Pb、As、Cr和Ni的平均含量分别为166.6、316.53、97.49、20.56、79.41和21.45 mg/kg,与全国土壤背景值相比有较大积累,其中Cu、Zn、Pb和As都达到相对富集类,污染程度较重;重金属元素在旱季有明显积累趋势,雨季相对降低;重金属在工业区含量最高,其次为交通区,其中内城重金属污染源主要来自于汽车交通污染,外城来源于工业污染。灰尘中重金属潜在生态风险处于轻微生态危害水平,且潜在生态风险系数大小顺序为Cu>Zn>As>Pb>Cr>Ni,其中Cu是最主要的生态风险因子。     

Perception of pleasure in the urban running environment with street view images and running routes

The urban environment affects human behavior and health. Most studies on the feelings of street spaces have not considered a specific kind of realistic scene, such as running. To overcome this limitation, we explored the relationship between the urban environment and the pleasure of running. We collected 8260 street view images from 153 running routes in Beijing and invited more than 400 volunteers of different genders and ages to rate their sense of pleasure in street view images of the urban running environment through an online survey. Then, the proportion of visual elements in street images was extracted based on semantic segmentation, and the landscape was divided. Finally, a linear mixed model was used to predict the pleasure scores of different gender and age groups for different landscapes. The results show significant differences in the pleasure scores for different landscapes and age groups. Middle-aged people's sense of pleasure was lower than that of the young and the elderly. More greenery was associated with a higher pleasure score, while the proportion of urban elements such as buildings was negatively correlated with the pleasure score. The results indicate that running in a natural landscape is pleasurable and beneficial for mental health.     

基于道路交叉点邻域扩张曲线的城市边界识别——以成都、西安、武汉、南京和长沙为例

城市边界识别是定性和定量研究城市的基础和前提,已有的关于城市边界提取的研究大都需要提前设定阈值或依赖人口统计数据。基于分形几何学,利用矢量建筑物分布数据识别城市边界,虽可克服这一缺陷,但国内城市边界的研究往往受阻于矢量建筑物分布数据获取困难。本文提出了一种基于道路交叉点的邻域扩张曲线作为识别城市边界的新方法。结果表明：该方法以电子地图为数据源,基于道路交叉点矢量数据进行研究时,城市集群数据随搜索半径增大而改变,城市扩张曲线中的最佳距离阈值是提取城市边界的关键;提取成都、西安、武汉、南京和长沙城市边界的最佳距离阈值分别为133、114、139、124和129 m,各城市的集群面积分别为769、350、270、317和359 km²。利用道路交叉点提取城市边界,方法简便可行,数据较易获得,本文结论有望为城市形态发展演变和城市规划等相关研究提供参考。     

基于多源数据的长沙市人居热环境效应及其影响因素分析

针对城市人居热环境效应研究缺乏从自然—人文多维因子组合综合评价分析的现状,本文基于多源空间数据（Landsat 5、Landsat 8卫星影像数据、POI空间大数据、数字高程模型等）反演长沙市2000年、2009年和2016年城市地表温度格局,并快速获取与城市热环境密切相关的自然和人文因素共12个影响因子。应用标准差椭圆、空间主成分分析（PCA）等方法多角度分析了城市人居热环境效应及影响因素的联动关系。结果表明：① 2000—2016年共16年间热岛面积共增加547 km²、地表最高温度差达到10.1 ℃。城市热岛区的空间分布主要集中在城市建成区,如工商业集中和人口密集的城市中心地区,并呈现出地表温度从城市中心向郊区逐渐降低的热岛的空间分布格局,出现多个高温中心点,如五一广场商圈、长沙县星沙经济技术开发区、望城工业区、岳麓工业集中区、天心工业区等;② 2000—2016年热岛空间发展主轴保持在东北—西南方向,2000—2009年热岛重心向西南偏移了2.7 km,偏转角度为54.9°,2009—2016年热岛重心向东北偏移了4.8 km,偏转角度为60.9°。整体上,长沙市热环境空间格局的变化和城市的建设强度的变化存在一定的关联;③ 通过主成分分析得出影响长沙城市热环境格局的因子为景观格局、城市建设强度、地形地貌3个主因子;④ 人文因素对于当前加剧热岛效应形成产生的促进作用明显大于自然因素的抑制作用,综合作用下地区将升温0.293 ℃。影响城市人居热环境的因素众多,多源数据有助于揭示城市热环境空间格局及演变规律,深化对城市热岛效应成因分析认知,明确人文和自然影响因素间相关关系和相关程度,以此为改善城市人居环境质量提供科学依据。     

街景图片识别城市贫困的适用性——基于广州市中心城区的验证

以广州市为例,选取中心4个区6 670个采样点（涵盖121个社区）的百度街景图片,从城市建成环境特征探讨了城市贫困识别的可能。首先,训练基于深度神经网络的街景图片分类模型后,对街景要素进行语义分割,并通过缓冲区分析统计社区尺度的街景指标;其次,经主成分分析法提取出建筑围合感、植被围合感、天空开阔感和道路开阔感4个街景主因子,并验证其与多重贫困指数（IMD）的相关性;最后,通过采用简单随机抽样法选取61个社区,构建街景预测的多元线性回归模型,对剩余60个社区进行贫困预测,验证街景指标测度城市贫困的度量精度。结果发现,案例社区的多重贫困指数（IMD）与建筑围合感呈正相关,与植被围合感、天空开阔感、道路开阔感呈负相关;从整体看来,街景预测结果与传统城市贫困测度的空间规律基本相符,而且结果通常比传统测度的城市贫困程度高。这是因为受测度内容、社区类型、街道属性等方面的影响,街景识别方式比较适用于判断建成环境较差的贫困社区。街景图片预测有利于刻画城市贫困人群真实的生活环境,便于对城市建成区进行及时监测,在一定程度上可以与传统城市贫困测度相互校正、弥补不足。     

交通网络与城市群旅游地耦合协调演化研究

基于交通网络和城市群旅游地的双向视角,以长株潭城市群为典型案例地,构建城市群交通网络和旅游地的耦合协调演化的评价指标体系,利用综合评价法、耦合协调度模型等方法,分析二者耦合协调演化过程。结果表明：①长株潭城市群交通网络和旅游地发展水平呈协同上升态势,演化大致可以划分为两个阶段,发展水平差异呈倒“U”型下降态势。②城市群交通网络和旅游地发展空间格局均呈现出以长沙为热点区,其他城市为外围受辐射冷点区的空间格局特征,但内部空间格局的非均衡性仍然较大。③长株潭城市群交通网络和旅游地发展水平耦合协调度由“失调”阶段逐渐向“转型过渡”和“优化协调”阶段演变,长沙市一直处于高耦合协调的单极态势,中高耦合协调度地区趋于集聚于城市群东部旅游集散地,低耦合协调度区位指向远离旅游集散地的城市群西部地区。