检索结果-南通市图书馆

基于空间句法和lbs大数据的合肥市人口分布空间格局研究

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地理科学 2018年第11期38卷 1809-1816页

作者：张晓瑞华茜程志刚合肥工业大学城市规划系安徽合肥230601 合肥工业大学数字人居环境研究实验室安徽合肥230601 安徽省城乡规划设计研究院安徽合肥230022

针对目前城市人口分布研究现状,在传统的空间句法模型基础上,将lbs大数据技术有机引入到城市人口分布研究中,从而构建了理论分布和实际分布有机结合的城市人口分布研究新思路。合肥市中心城区的案例研究显示:空间句法模型与lbs大数据分... 详细信息

针对目前城市人口分布研究现状,在传统的空间句法模型基础上,将lbs大数据技术有机引入到城市人口分布研究中,从而构建了理论分布和实际分布有机结合的城市人口分布研究新思路。合肥市中心城区的案例研究显示:空间句法模型与lbs大数据分析所得到的人口集聚区域在空间上并不完全一致;根据空间句法模型和lbs大数据分析结果的综合对比,合肥市中心城区被划分为高密度、中密度和低密度3类人口分区,同时提出了不同密度分区的人口分布发展建议。研究表明,lbs大数据的适时、动态特点能弥补传统数据的不足,其与空间句法模型有机结合将能为城市人口分布研究提供更加精确高效的工具与方法。

关键词：空间句法 lbs大数据城市人口分布合肥

基于lbs大数据的哈尔滨老旧工业社区绿地使用活跃度春季时空特征研究

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基于LBS大数据的哈尔滨老旧工业社区绿地使用活跃度春季时空特征...

作者：战美伶东北林业大学

学位级别：硕士

随着城市的快速度发展,人口居住逐渐密集,城市绿地被严重挤压给居民带来了严重的生理与心理问题,同时也使城市不得不面临城市更新这一课题。我国老旧社区占比巨大已然成为了城市更新的一大难题,其中老旧社区中的老旧工业社区因其特殊的... 详细信息

随着城市的快速度发展,人口居住逐渐密集,城市绿地被严重挤压给居民带来了严重的生理与心理问题,同时也使城市不得不面临城市更新这一课题。我国老旧社区占比巨大已然成为了城市更新的一大难题,其中老旧社区中的老旧工业社区因其特殊的历史性,使得其更新与改造更为棘手。老旧工业社区中的绿地是居民重要的户外活动空间,为居民带来幸福感的同时也提升了居民的身心健康。因此老旧工业社区绿地的规划与更新已然成为老旧工业社区更新乃至城市更新中最重要的一环。哈尔滨作为近代重要的老工业基地,但随着时代的变迁留下了大量的老旧工业社区。因此本研究以哈尔滨市老旧工业社区中的15块绿地为例,并按其属性与使用活力度特征将其分为公园绿地与广场绿地两大类别。在对现有文献进行梳理分析的基础上,找出影响老旧工业社区绿地使用情况的空间影响因素,其中包括空间属性,交通区位,空间可达和周边环境特征四大类。同时将百度热力图数据作为数据源,经过数据处理后获得两类绿地使用活跃度情况并分别进行时间和空间两个维度下的描述与分析,最后再通过皮尔逊相关性分析明晰影响老旧工业社区绿地的空间因素后并将各空间影响因素与绿地使用活跃进行回归分析阐述其影响机制。通过老旧工业社区绿地使用活跃度的时空特征分析发现哈尔滨老旧工业社区绿地使用活跃度的分布并不均衡,同时公园绿地的使用活跃度明显低于广场绿地使用活跃度,但公园绿地使用活跃度的稳定性要优于广场绿地。通过老旧工业社区绿地使用活跃度所表现出的居民的绿地访问偏好上看来,无论是公园绿地还是广场绿地,与清晨相比居民更喜欢晚间访问绿地。在针对影响老旧工业社区绿地使用活跃度的空间影响因素进行分析中发现绿地的面积越大其使用活跃度的数值相对较低。且良好的空间可达对公园绿地使用活跃度的提升起到较大的促进作用。在周边环境特征的分析中,相同的空间指标对老旧工业社区中公园绿地和广场绿地使用活跃度产生了不同的影响。其中公园绿地使用活跃度比广场绿地使用活跃度更容易受到住宅数量、学校,企业数量数量和商娱设施数量的影响。广场绿地使用活跃度比公园型绿地使用活跃度更容易受到学校,企业的数量和商娱设施数量的影响。最后,根据以上研究结果,本研究针对研究范围内的老旧工业社区从绿地设计和空间优化2个方面分别提出了具体建议,旨在为政策制定者和规划师在老旧工业社区更新,乃至老旧工业社区绿地更新时提供理论依据与借鉴价值。

关键词：哈尔滨老旧工业社区绿地使用活跃度 lbs大数据时空特征

基于空间句法和lbs大数据的杭州市综合公园可达性研究

同方学位论文库评论

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同方学位论文库

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风景园林 2021年第2期28卷 69-75页

作者：付益帆杨凡包志毅浙江农林大学风景园林与建筑学院

公园绿地作为城市绿地系统中的重要组成部分,不仅提供了雨洪管理、空气净化、生态维护等自然生态功能,也在增强休闲体验、加强邻里交流、影响房地产价值等社会经济效益方面发挥着重要作用。但是现阶段评价公园绿地可达性的方法存在视角... 详细信息

公园绿地作为城市绿地系统中的重要组成部分,不仅提供了雨洪管理、空气净化、生态维护等自然生态功能,也在增强休闲体验、加强邻里交流、影响房地产价值等社会经济效益方面发挥着重要作用。但是现阶段评价公园绿地可达性的方法存在视角与指标单一性等问题。空间句法理论的应用为公园布局空间研究提供了定量分析评价的有效工具。以杭州市绕城高速内16个综合公园为研究对象,运用空间句法理论,结合ArcGIS中的核密度分析法、缓冲区分析法,对杭州市综合公园的可达性进行分析,同时利用lbs大数据研究综合公园的实际使用强度,从实践应用角度进一步核验句法测度结果。研究表明:综合公园全局和局部的可达性均较好,主观可达性具有较大差异;综合公园空间分布与路网形态存在部分"错位"现象;工作日与休息日的公园使用效率呈现相似的"上升—平稳—下降"3个阶段,且休息日的绿地使用面积更高;lbs大数据的人口实际聚集与空间句法理论聚集的结论在局部尺度上略有差异,但整体空间趋于一致。根据研究成果提出,在未来规划建设中,可通过提高路网密度或增加公园数量来增强综合公园的整体可达性。

关键词：风景园林杭州综合公园可达性空间句法 lbs大数据百度热力图

基于lbs大数据的长沙市职住平衡与通勤交通分析

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山东交通科技 2023年第2期 122-124页

作者：刘令长沙市规划勘测设计研究院湖南长沙410007

基于百度地图位置通勤大数据,以长沙市为例探索互联网位置大数据在城市通勤交通研究中的分析应用。首先测度长沙市各组团片区的职住空间和职住平衡特征并进行比较和分类,其次分析影响职住空间特征的主要因素。研究表明,两个次中心已经... 详细信息

基于百度地图位置通勤大数据,以长沙市为例探索互联网位置大数据在城市通勤交通研究中的分析应用。首先测度长沙市各组团片区的职住空间和职住平衡特征并进行比较和分类,其次分析影响职住空间特征的主要因素。研究表明,两个次中心已经在逐渐崛起,其余五个组团的中心也已具备雏形,但主要的岗位供给仍集中在中心片区,长沙市仍是一个强中心城市。最后对长沙市的未来城市通勤交通提出发展建议。

关键词：城市交通职住平衡通勤交通 lbs大数据

厦漳泉大都市区空间网络结构分析——基于人流活动特征的lbs大数据分析

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现代城市研究 2019年第11期34卷 13-19页

作者：胡刚钰黄建中李峰清上海同济城市规划设计研究院有限公司同济大学建筑与城市规划学院高密度人居环境生态与节能教育部重点实验室上海大学上海美术学院建筑系

基于lbs画像大数据,从"人流活动特征"的视角,通过分析厦门、漳州、泉州本地人群与外来旅游人群在厦漳泉区域的活动特征,研究厦漳泉大都市区的空间网络结构。研究发现:厦、漳、泉三市人群活动具有明显的地方依赖特征;厦泉之间人流联系高... 详细信息

基于lbs画像大数据,从"人流活动特征"的视角,通过分析厦门、漳州、泉州本地人群与外来旅游人群在厦漳泉区域的活动特征,研究厦漳泉大都市区的空间网络结构。研究发现:厦、漳、泉三市人群活动具有明显的地方依赖特征;厦泉之间人流联系高于厦漳,沿海人流活动高于内地城镇;外来旅游人群活动主要集中在厦门本岛。研究认为,厦漳泉大都市区宜形成厦、漳、泉"三足鼎立,有机联系"的多核心、多节点、网络化的空间格局。

关键词：空间网络结构人流活动特征 lbs大数据厦漳泉大都市区

基于lbs数据的大中城市组团职住空间分析与优化——以长沙市为例

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基于LBS数据的大中城市组团职住空间分析与优化——以长沙市为例

基于复杂网络的鼓浪屿旅游街区关联规则识别与特征分析

2022/2023中国城市规划年会

作者：刘令刘秋琳长沙市规划勘测设计研究院

论文基于百度地图位置和通勤大数据,探索互联网位置大数据在城市职住空间研究领域的分析应用。论文以长沙市为例,首先从职住空间分布、通勤距离、通勤流向等角度测度了长沙市各组团片区的职住空间特征,对其职住空间特征进行了比较和分类... 详细信息

论文基于百度地图位置和通勤大数据,探索互联网位置大数据在城市职住空间研究领域的分析应用。论文以长沙市为例,首先从职住空间分布、通勤距离、通勤流向等角度测度了长沙市各组团片区的职住空间特征,对其职住空间特征进行了比较和分类,其次分析了影响职住空间特征的主要因素。研究发现长沙仍是一个强中心城市,主要的岗位供给仍集中在长沙中心片区。两个次中心已经在逐渐崛起,其余五个组团的中心也已具备雏形。最后从改善城市职住关系、优化交通设施供给、调整交通管理策略等方面提出了相关建议,以期能够为政府规划决策提供依据。

关键词： lbs大数据城市组团职住空间职住平衡长沙市

来源： cnki会议评论

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cnki会议

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地球信息科学学报 2024年第2期26卷 440-459页

作者：吴莞姝薛影赵凯钮心毅党煜婷青岛理工大学建筑与城乡规划学院青岛266033 城市信息模型(CIM)山东省工程研究中心青岛266033 华侨大学建筑学院厦门361021 青岛大学经济学院青岛266075 同济大学建筑与城市规划学院上海200092 自然资源部国土空间智能规划技术重点实验室上海200092 汉中市国土空间规划管理中心汉中723000

基于复杂网络分析游客空间行为并挖掘旅游街区之间的关联特征,可以发现用地与功能之间显性和隐性的关联规则,精准识别旅游区用地空间结构,深入掌握旅游区发展现状,为智慧旅游与土地精细化转型提供支撑。本研究以世界文化遗产鼓浪屿为例... 详细信息

基于复杂网络分析游客空间行为并挖掘旅游街区之间的关联特征,可以发现用地与功能之间显性和隐性的关联规则,精准识别旅游区用地空间结构,深入掌握旅游区发展现状,为智慧旅游与土地精细化转型提供支撑。本研究以世界文化遗产鼓浪屿为例,基于lbs大数据,使用复杂网络构建游客空间行为网络,利用关联规则分析重要节点的关联特征,进而使用用户画像数据,分析基于不同性别、年龄和客源地游客空间行为的街区关联规则。研究发现,“复杂网络+关联规则”算法可以挖掘游客随机行为中的隐藏规律,有效剖析旅游街区之间显性和隐性的关联规则。在游客空间行为轨迹网络中,各街区兼具“中心”与“枢纽”作用。既服务于本地游客又服务于外地游客的热门旅游街区表现出强关联规则。对外地游客具有较强吸引力的热门景点表现出较高的支持度,具有特色的旅游设施用地表现出较高的提升度。具有同质性的旅游街区之间关联性较强,人口特征差异对旅游街区关联规则影响显著。本研究可为城市更新背景下的旅游区用地整合、结构优化和游览线路调整提供决策参考,对于构建智慧旅游体系具有现实意义。

关键词：智慧旅游游客空间行为关联规则复杂网络 lbs大数据用户画像鼓浪屿

基于社交大数据的敦煌旅游流多尺度时空分异特征

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经济地理 2021年第3期41卷 202-212页

作者：马斌斌陈兴鹏陈芳婷西北师范大学旅游学院中国甘肃兰州730070 兰州大学资源环境学院中国甘肃兰州730000 兰州大学县域经济发展研究院中国甘肃兰州730000

基于社交网络大数据,运用核密度函数、时间分层分析、气候综合舒适度(CCI)等空间、时间计量研究方法,借助ArcGIS软件进行大数据空间分析。以世界文化遗产地、国际旅游城市——敦煌为例,高分辨率揭示敦煌市旅游流多时间尺度分异规律和24 ... 详细信息

基于社交网络大数据,运用核密度函数、时间分层分析、气候综合舒适度(CCI)等空间、时间计量研究方法,借助ArcGIS软件进行大数据空间分析。以世界文化遗产地、国际旅游城市——敦煌为例,高分辨率揭示敦煌市旅游流多时间尺度分异规律和24 h旅游流分时段动态演化轨迹与特征。研究发现:(1)敦煌市旅游流年内变化呈现"单峰多山岭"的分布特征,"十一"黄金周期间旅游流呈井喷式增长,但随着假期的尾声和天气逐渐寒冷,客流量成断崖式下跌。(2)敦煌市年内客流量呈现显著的反季节性、规律性及相似性特征,客流量年内峰林结构在淡季、旺季交替转化的过程中形成。(3)周六、周日工作休闲制度并未对敦煌市周内旅游流的变化产生影响,敦煌市旅游流在24 h内的波动特征极为明显,日内变化规律呈"√"型。(4)敦煌市旅游流的空间分布呈现出"高集聚、多中心"的空间分异特征,空间不均衡性、空间收敛性与发散性突出。(5)敦煌市旅游流空间偏聚性特征显著,旅游发展的不均衡性较为突出,东线区域呈现较为高效的空间组织形态,而西线区域的旅游流空间结构形态呈割裂状。

关键词： lbs大数据敦煌旅游流季节性世界遗产地节假日气候综合舒适度

基于lbs的合肥市中心体系识别及时空间分异研究

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安徽建筑大学学报 2020年第5期28卷 35-41页

作者：卢方涛张晓瑞张奇智合肥工业大学建筑与艺术学院安徽合肥230601 合肥工业大学数字人居环境研究实验室安徽合肥230601

针对目前城市中心体系研究现状,在传统分析的基础之上,将大数据技术有机引入到城市中心体系识别研究之中,通过ArcGIS空间分析模块在传统三维空间的基础上引入时间的概念构建出城市中心体系在四维空间变化特征研究的新思路。合肥市中心... 详细信息

针对目前城市中心体系研究现状,在传统分析的基础之上,将大数据技术有机引入到城市中心体系识别研究之中,通过ArcGIS空间分析模块在传统三维空间的基础上引入时间的概念构建出城市中心体系在四维空间变化特征研究的新思路。合肥市中心城区案例研究显示:城市中心体系呈现三级分布的状态,通过对合肥市9个城市中心的分析研究并引入空间聚集度IR这一指标,测算出合肥市城市早期建设范围内城市中心体系的空间聚集程度和聚集规模均大于城市新区,合肥市正处于由单中心向多中心发展的转变时期。研究表明,基于大数据信息构建的空间分析模型能为城市中心体系的识别与划定及时空间分异研究提供更为精准高效的工具和方法。

关键词：城市中心体系识别 lbs大数据空间分异合肥