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時(shí)空大數(shù)據(jù)支持下的存量規(guī)劃方法論

2016-08-04 09:53:44    作者:段冰若 等     來源:上海城市規(guī)劃     瀏覽次數(shù):

時(shí)空大數(shù)據(jù)支持下的存量規(guī)劃方法論

  本文使用互聯(lián)網(wǎng)某LBS(Location-BasedService)平臺人口分時(shí)活動(dòng)密度數(shù)據(jù),疊加百度POI(PlaceofInterest),通過非監(jiān)督分類和非負(fù)矩陣分解的方法,分別對北京市六環(huán)內(nèi)的地塊尺度、500m網(wǎng)格尺度和25m點(diǎn)陣尺度進(jìn)行用地功能的識別與分類。通過多維度分類結(jié)果的疊加,對研究區(qū)域的用地功能、人口時(shí)空活動(dòng)特征進(jìn)行深入刻畫,探討通過大數(shù)據(jù)進(jìn)一步輔助存量規(guī)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(shù)據(jù)

  本次研究范圍為北京六環(huán)內(nèi)區(qū)域。采用的主數(shù)據(jù)源為互聯(lián)網(wǎng)某LBS產(chǎn)品的分時(shí)人口活動(dòng)熱度數(shù)據(jù),是該互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的桌面端和移動(dòng)端APP用戶使用過程中產(chǎn)生的過程數(shù)據(jù)。原始的數(shù)據(jù)包含3個(gè)字段,分別為數(shù)據(jù)采集點(diǎn)的坐標(biāo)、日期和該小時(shí)的人口密度。數(shù)據(jù)采集點(diǎn)的網(wǎng)格密度為25m,呈均勻點(diǎn)陣分布。目前筆者通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲,采集了2015年7月30日至8月2日北京六環(huán)以內(nèi)的數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)量在每小時(shí)230萬個(gè)點(diǎn)左右。時(shí)空大數(shù)據(jù)支持下的存量規(guī)劃方法論

原始數(shù)據(jù)點(diǎn)范圍

  另外,為了對用地功能進(jìn)行深入解讀,筆者使用百度POI作為輔助數(shù)據(jù)源。通過百度地圖提供的API(ApplicationProgrammingInterface,應(yīng)用程序編程接口),筆者采集了2015年初北京市域范圍內(nèi)約20萬個(gè)POI,涵蓋居住、商業(yè)、娛樂、公共服務(wù)設(shè)施、交通、綠地等內(nèi)容。每個(gè)POI點(diǎn)包括唯一編號、POI名稱、坐標(biāo)、一級分類、二級分類、用戶評價(jià)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(shí)人口數(shù)據(jù)所反映出的用地特征也有不同的側(cè)重。

  筆者將整個(gè)研究單元分為3層空間尺度:原始地塊尺度、500×500m網(wǎng)格尺度、25×25m原始數(shù)據(jù)點(diǎn)陣尺度,分別進(jìn)行數(shù)據(jù)匹配。其中,原始地塊尺度對于多數(shù)空間單元能夠做到較好的描述,但是對于極大的郊區(qū)地塊和極小的內(nèi)城地塊,其描述結(jié)果并不能體現(xiàn)該空間所在的本身特征。因此,使用均分額500m網(wǎng)格對地塊尺度的描述進(jìn)行補(bǔ)充說明。點(diǎn)陣尺度研究結(jié)果則會更多地用于建筑尺度的對比,包括建筑內(nèi)部的時(shí)空特征,以及建筑與地塊的時(shí)空關(guān)聯(lián)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(jìn)行基于地塊、網(wǎng)格和內(nèi)部點(diǎn)的多維立體描述,為存量規(guī)劃所需的深度精細(xì)刻畫提供理論支持。

時(shí)空大數(shù)據(jù)支持下的存量規(guī)劃方法論

  空間匹配流程與結(jié)果

編輯:lianqi

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