多源数据视角下城市建成环境对城市活力空间分布的影响机制.pdf
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1、投稿网址:2023 年 第23 卷 第26 期2023,23(26):11349-15科 学 技 术 与 工 程Science Technology and EngineeringISSN 16711815CN 114688/T收稿日期:2022-09-14修订日期:2023-06-13基金项目:国家自然科学基金(52008143);安徽省哲学社会科学研究项目(AHSKY2021D74);合肥工业大学哲学社培育智库研究专项(JS2021ZSPY0034)第一作者:宣蔚(1981),女,汉族,安徽合肥人,博士,副教授,硕士研究生导师。研究方向:城市规划。E-mail:569788031 。引用格
2、式:宣蔚,姚宇超,赵力伟,等.多源数据视角下城市建成环境对城市活力空间分布的影响机制J.科学技术与工程,2023,23(26):11349-11363.Xuan Wei,Yao Yuchao,Zhao Liwei,et al.The influence mechanism of urban built environment on the spatial distribution of urban vitalityfrom the perspective of multi-source dataJ.Science Technology and Engineering,2023,23(26):1
3、1349-11363.多源数据视角下城市建成环境对城市活力空间分布的影响机制宣蔚1,姚宇超1,赵力伟1,王灿祥2,肖佳琦1(1.合肥工业大学建筑与艺术学院,合肥 230601;2.安徽农业大学林学与园林学院,合肥 230036)摘 要 城市活力一直是城市规划领域的热点话题。使用百度人口热力数据度量城市活力,使用电子地图兴趣点(point ofinterest,POI)数据、城市矢量数据、夜间遥感影像数据等度量合肥市区建成环境,利用普通最小二乘法线性回归模型(ordinaryleast squares regression models)与地理加权回归模型(geographically weig
4、hted regression models)探究合肥市城市活力与建成环境之间的影响机理。结果表明:合肥市区的城市活力总体呈现出由中心向四周逐级递减、局部高值集中的空间分异特征,空间分布极不均衡。建成环境对城市活力影响具有空间异质性。提升地区功能混合度、建筑平均层数以及基础设施完善度能够在全局范围内有效改善地区活力;而居住人口密度、街区 POI 密度、道路交叉口密度、建筑容积率、绿化水域覆盖率、共享单车密度、商业服务设施可达性、教育文化设施可达性等指标则因空间位置的不同而对城市活力产生促进或抑制的双重作用;与公交站最近距离、与地铁站最近距离指标则与城市活力具有负相关性。结合研究结果对城市规划与
5、管理提出一定建议,有助于城市开展精细化与差异化街区建设,促进城市良性发展。关键词 多源数据;城市活力;建成环境;地理加权回归;空间异质性中图法分类号 TU984.2;文献标志码 AThe Influence Mechanism of Urban Built Environment on the SpatialDistribution of Urban Vitality from the Perspective of Multi-source DataXUAN Wei1,YAO Yu-chao1,ZHAO Li-wei1,WANG Can-xiang2,XIAO Jia-qi1(1.School
6、 of Architecture and Art,Hefei University of Technology,Hefei 230601,China;2.School of Forestry&Landscape Architecture,Anhui Agricultural University,Hefei 230036,China)Abstract Urban vitality has been a popular topic in urban planning.Urban vitality was measured using Baidu population vitalitydata a
7、nd the constructed environment of the urban area of Hefei City using POI(point of interest)data,urban vector data,and night-time remote sensing image data.The influence mechanism between the urban vitality and the built environment of Hefei City was ana-lyzed using OLS linear regression and the GWR(
8、geographical weighted regression)model.The research results show as follows.Theurban vitality of Hefei City demonstrated spatially differential features of degreasing gradually from the center to the periphery and beingpartially highly concentrated with an extremely imbalanced spatial distribution.T
9、he constructed environments impact on urban vitalityhad spatial heterogeneity.Regional vitality can be effectively enhanced on a global scale by improving regional function mixedness,theaverage number of building storeys,and infrastructural perfection.Due to their spatial position,indices such as po
10、pulation density,blockPOI density,road intersection density,volume fraction,green water coverage,bicycle sharing density,commercial service facility acces-sibility,and educational and cultural facility accessibility can either promote or inhibit the urban vitality.Moreover,the nearest distanceto a b
11、us stop and a subway station was negatively correlated to urban vitality.The author gave recommendations for urban planning andmanagement combined with research results that can promote fine and differentiated block construction and benign growth of cities.Keywords multisource data;urban vitality;bu
12、ilt environment;geographically weighted regression;spatial heterogeneity 随着城镇化正不断加速,人类的生活空间发生了巨大变化1。改革开放以来,中国的城市建设取得了巨大进步,但也产生了现阶段交通堵塞、公共空间匮乏等各类城市问题2,城市的公共功能不断投稿网址:衰弱,人居环境品质有待改善。为了应对突发的城市问题,激发城市活力,近年来以人为本、高质量发展等规划建设理念逐渐被提及,学术界对“城市活力”的研究也在不断深入3。中外尚没有关于城市活力的统一定义,其内涵与概念复杂且抽象。学者们都对城市活力存在不同见解,主要关注街道人群的活动
13、与环境4-6。蒋涤非7则认为城市活力至少包括经济活力、社会活力和文化活力三个部分。随着人本主义的发展,人群活动逐渐被学者们认为是城市活力的显著外在表征,因此,现对城市活力的测度为在不同时间段下城市各区域活动人群的数量。城市是一个复杂的巨系统8,其活力的形成必定与城市内部的环境存在千丝万缕的联系,探究城市建成环境与城市活力之间的影响机制,有助于为城市未来的发展建设提供理论与实践支撑9。在早期的研究中,对城市活力与建成环境的测度多采用实地调研的方法10-12。随着智能手机的普及与网络技术的发展,大数据为研究提供了新的方法与视角13,街景照片、电子地图兴趣点(point of inte-rest,P
14、OI)、手机信令数据、出租车到达数据、大众点评等新兴的数据形式更加精细化度量了建成环境与城市活力14-17。学者们对建成环境测度集中在人口密度、建筑密度、路网密度、功能混合度、连通性、可达性、步行性等方面18-19。而城市活力与建成环境之间相关性的研究也采用了更加丰富与科学的定量方法20-23。总体上看,虽然有关城市活力的研究正不断增多,但所选取的研究对象多为北京、上海、广州、深圳等一线城市,这些城市基础设施完善、城镇化水平较高,其城市活力的研究具有前沿价值,但中国更多的二线乃至三线城市的基础条件与城镇化水平相对一线城市都存在较大差距,存在着功能空间布局混乱、基础配套参差不齐、空间活力差异巨大
15、等问题,也面临不同程度的城市空间失活的困境。而针对这类城市的活力提升策略必然与一线城市不同,且该类研究目前相对较少,填补这一空缺有助于为二线城市提供激发活力与规划管理方面的借鉴与参考。此外,当前的研究多以社区或街道划分研究单元,而以小尺度的街区网格为单元展开的研究相对较少。因此,现选择近年来发展较为迅速的二线城市合肥作为研究对象,其作为安徽省会城市,具备二线城市的普遍特征,在全国范围也具有典型性与代表性24。采用百度人口热力图数据衡量城市活力分布状况25,并通过城市业态 POI 数据、城市矢量数据、以及城市夜间灯光影像数据等构建城市建成环境指标度量体系26,建立1 km 1 km 研究单元网格
16、数据库,运用普通最小二乘法 OLS 线性回归模型(ordinaryleast squares regression models)、地理加权回归 GWR模型(geographically weighted regression models)探究合肥市区城市活力空间分布特征与建成环境之间的影响机制,从而为合肥市的城市发展提供理论支撑,并提出相关建设性的意见或建议。1 研究数据与方法1.1 研究区域概况合肥市位于安徽省中部,全市面积 11 445 km2,拥有 937.34 万常住人口,下辖 9 个行政区,2020 年地区生产总值为10 045.72 亿元(数据来源:2021 年安徽省统计局统计
17、年鉴)。合肥市凭借省会城市的优势以及智能制造等新兴产业的加持迅速崛起,经济总量快速发展。以合肥市区为研究对象,并使用ArcGIS10.2 软件建立起 1 km 1 km 的网格研究单元,从而构建研究数据库(图 1)。图 1 研究区域概况Fig.1 General situation of the study area1.2 研究数据与指标测度1.2.1 城市活力测度对城市活力的测度为在不同时段下城市各区域所分布的人群数量。传统的人口统计以区县为单位,仅能反映静态特征27;手机信令数据虽然能够反映人口流动的动态特征,但其获取难度大且处理成本高。因此选择使用更加便于获取与处理的百度人口热力图数据对
18、城市活力进行量化研究。考虑到工作日通勤交通会对城市活力造成影响,因此获取了 2022 年 3 月所有周末全天各时刻的热力值,经过对比发现,11:00 与 17:00 的城市人口热力均值达到峰值(图 2),因此选择上述两个时刻的城市热力分布作为城市活力表征。05311科 学 技 术 与 工 程Science Technology and Engineering2023,23(26)投稿网址:图 2 合肥市休息日各时刻城市活力均值Fig.2 Mean value of urban vitality at differentmoments of rest days in Hefei City1.2.
19、2 建成环境的测度基于 Cervero 等28提出的 3D 建成环境指标体系,以及 Ewing 等29提出的 5D 建成环境指标体系从混合度、密度、设计、交通可达性和设施可达性 5个层面构建合肥市城市建成环境指标体系(表 1)。混合度维度描述了城市功能的混合程度,结合数据获取的可行性,以及人群在更微观视角下对功能的感知而言,采用 POI 功能混合度指标。密度维度描述了城市中的业态分布、人口分布以及建筑分布等方面,同时结合多源数据的获取可行性,选择 POI 密度、居住人口密度和建筑物密度指标。设计维度描述了城市的建筑形态、交通网络与绿化布局等方面,并选择建筑平均层数、建筑容积率、道路交叉口密度、
20、绿化水域覆盖率和基础设施完善度指标。交通可达性维度描述了城市人群的出行方式,具体包括公交、地铁、私家车以及共享交通,结合合肥市共享电单车使用率高的特点,选择公交站最近距离、地铁站最近距离、道路网密度和共享电单车停放点密度等指标。设施可达性维度描述了满足人群日常使用的各类设施的空间可达性,具体选择商业服务设施、教育文化设施和医疗卫生设施的可达性。通过划分合肥市区1 km 1 km 研究空间单元,统计各项指标,综合测度合肥市区建成环境。上述影响因子所使用的研究数据中,居住人口密度数据来源于 2020 年 Landscan 世界人口公开数据;POI 数据、建筑矢量数据与公交站点数据均来源于 2022
21、 年高德地图在合肥市的网点分布数据;夜间灯光影像数据来源于 2022 年 3 月 NPP-VIIRS 夜间灯光遥感影像数据;城市路网数据来源于 OSM 网站开源路网数据;城市遥感影像数据来源于中国科学院遥感数据共享平台 2022 年 23 月份较好质量的遥感影像。1.3 研究方法1.3.1 OLS 最小二乘法线性回归模型为研究城市活力与建成环境的影响机制,首先采用最小二乘法(OLS)线性回归模型以筛选对城市活力具有显著性的影响因子,其表达式为y=X+(1)式(1)中:y 为因变量,表示城市活力;X 为自变量,表示各类环境特征指标;与 分别为城市建成环境影响因子的系数与随机项,系数绝对值越大,则
22、说明该因子的影响程度越显著。表 1 基于 5D 指标体系的影响因子指标计算方法Table 1 Calculation method of impact factor index based on 5D index system指标维度指标因子计算方式混合度功能混合度单元网格内不同业态的混合状况,用熵值表示:H=ni=1PilnPi,其中,Pi为第 i 类业态所占单元网格内总业态的比重居住人口密度单元网格内人口的数量/单元网格面积密度建筑物密度单元网格内建筑的数量/单元网格面积POI 密度单元网格内 POI 的数量/单元网格面积建筑平均层数单元网格内建筑层数总和/单元网格建筑数量道路交叉口密度单
23、元网格内道路交叉口数量/单元网格面积设计建筑容积率单元网格内建筑面积/单元网格面积绿化水域覆盖率(单元网格内绿化面积+水域面积)/单元网格面积基础设施完善度单元网格内城市夜间灯光的亮度值与公交站最近距离单元网格中心点与其最近的公交站距离交通可达性与地铁站最近距离单元网格中心点与其最近的地铁站距离道路网密度单元网格内道路长度/单元网格面积共享电单车停放点密度单元网格内共享电单车停放点数量/单元网格面积商业服务设施可达性统计泰森多边形内的商业服务设施点数量设施可达性教育文化设施可达性统计泰森多边形内的教育文化设施点数量医疗卫生设施可达性统计泰森多边形内的医疗卫生设施点数量153112023,23(
24、26)宣蔚,等:多源数据视角下城市建成环境对城市活力空间分布的影响机制投稿网址:1.3.2 GWR 地理加权回归模型由于 OLS 线性回归模型无法揭示变量的空间异质性规律,且城市建成环境的各类影响因子在空间尺度并非一成不变,因此采用 GWR 地理加权回归模型进一步探究城市活力与建成环境的空间异质性关系,该模型在 OLS 线性回归模型的基础上将空间嵌入回归分析中,探索变量之间的空间关系,进而深入分析城市活力与建成环境之间的影响机制,其表达式为yi=kj=1bwj(ui,vi)xij+i(2)式(2)中:yi为在位置 i 处的因变量的值,即城市活力;xij为在位置 i 处的自变量的值,即城市建成环
25、境的影响因素;(ui,vi)则为 i 处的空间坐标;bwj则为自变量的回归系数,即各影响因素的影响程度,其由局部回归所得,具备空间异质性特征;i为随机误差项。2 合肥市城市活力空间格局将获取的百度热力图矢量化,求取 11:00 与17:00 人群分布均值观察合肥市休息日各时段的城市活力分布情况(图 3 和图 4)。两个时段活力高值均集中于城市中心,但相比之下 17:00 活力最高值、平均值均高于 11:00 活力值(表 2),反映出下午时段的人群在城市中心更为集中。从休息日 11:00 的分析结果来看,高密度活力区集聚在城市中心区域,且活力的空间分布有明显的沿道路向外扩张的趋势。而休息日 17
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