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時空大數據支持下的存量規劃方法論

2016-08-04 09:53:44    作者:段冰若 等     來源:上海城市規劃     瀏覽次數:

時空大數據支持下的存量規劃方法論

  本文使用互聯網某LBS(Location-BasedService)平臺人口分時活動密度數據,疊加百度POI(PlaceofInterest),通過非監督分類和非負矩陣分解的方法,分別對北京市六環內的地塊尺度、500m網格尺度和25m點陣尺度進行用地功能的識別與分類。通過多維度分類結果的疊加,對研究區域的用地功能、人口時空活動特征進行深入刻畫,探討通過大數據進一步輔助存量規劃的用地功能研究方法。

  1研究方法

  1.1研究對象及研究數據

  本次研究范圍為北京六環內區域。采用的主數據源為互聯網某LBS產品的分時人口活動熱度數據,是該互聯網產品的桌面端和移動端APP用戶使用過程中產生的過程數據。原始的數據包含3個字段,分別為數據采集點的坐標、日期和該小時的人口密度。數據采集點的網格密度為25m,呈均勻點陣分布。目前筆者通過網絡爬蟲,采集了2015年7月30日至8月2日北京六環以內的數據,數據量在每小時230萬個點左右。時空大數據支持下的存量規劃方法論

原始數據點范圍

  另外,為了對用地功能進行深入解讀,筆者使用百度POI作為輔助數據源。通過百度地圖提供的API(ApplicationProgrammingInterface,應用程序編程接口),筆者采集了2015年初北京市域范圍內約20萬個POI,涵蓋居住、商業、娛樂、公共服務設施、交通、綠地等內容。每個POI點包括唯一編號、POI名稱、坐標、一級分類、二級分類、用戶評價等字段。

  1.23層研究空間尺度匹配體系

  在不同空間尺度中,分時人口數據所反映出的用地特征也有不同的側重。

  筆者將整個研究單元分為3層空間尺度:原始地塊尺度、500×500m網格尺度、25×25m原始數據點陣尺度,分別進行數據匹配。其中,原始地塊尺度對于多數空間單元能夠做到較好的描述,但是對于極大的郊區地塊和極小的內城地塊,其描述結果并不能體現該空間所在的本身特征。因此,使用均分額500m網格對地塊尺度的描述進行補充說明。點陣尺度研究結果則會更多地用于建筑尺度的對比,包括建筑內部的時空特征,以及建筑與地塊的時空關聯等。

  通過3層空間尺度體系的分門別類與描述,筆者對同一研究對象進行基于地塊、網格和內部點的多維立體描述,為存量規劃所需的深度精細刻畫提供理論支持。

時空大數據支持下的存量規劃方法論

  空間匹配流程與結果

編輯:lianqi

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