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移动信息通信技术与社交媒体对日常生活的嵌入日益加深,影响了居民休闲活动区位选择,但就其影响的空间规律性特征认识相对欠缺。研究基于对比的视角,选取大连市小红书休闲打卡点位数据与同类别休闲POI数据,从集中度与集群度2个维度、在主城区与行政街道两个尺度上,采用核密度估计、热点分析、DBSCAN等空间分析方法测度对比两类休闲空间的分布特征,并据此提出初步的机制解析。研究发现：(1)休闲打卡地大多分布于城市核心区内,但分布范围更小、核心数量更少;(2)在宏观尺度上,休闲打卡地呈现出更低的集中度（差值约3%）与集群度（平均差值约18%）,分布具有明显的“均质化散布”特征,在街道尺度上分布趋势相同,但在不同街道2类指标的差值大小存在显著不同;(3)休闲打卡地的热点集聚区范围更小,就其分布位置而言,在宏观与街道尺度上分别有85%与77%的休闲打卡地热点集聚区位于全量休闲空间热点集聚区内,少量休闲打卡地特有的热点集聚区主要分布于历史街区以及滨海岸线等城市特色风貌区;(4)根据街道内指标高低,休闲打卡地的分布模式可以总结为“原中心集群型”、“原中心散布型”、“新中心散布型”以及“无中心散布型”4类,不同... 相似文献
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提升城市功能,增强城市承载力成为城市规划发展的新目标,城市空间品质研究已经成为目前城市规划研究的重点和难点,但是目前空间品质的研究存在动态连续性和空间精确性不足的问题。本文基于手机信令数据获取的城市内部全天的动态人口信息,以街区为尺度定量评价北京市五环内不同功能类型街区的空间品质指数一天内的动态变化,并进行时空分布特征、变化模式以及与人口活跃度关系的分析。结果表明,北京市五环内空间品质随人群活动的变化存在不均衡性,且在时间、空间、功能性质方面存在显著的分化。具体为：空间上城市内环与外环、城市南部与北部的品质差异显著;时间上大体呈现“陡降-低值稳定-陡升-高值稳定”的不稳定趋势;不同功能类型上有着特殊的变化模式,并且功能区之间的空间品质均值差距较大,夜晚街区的居住空间品质在城区内存在明显的等级差异性。这些结果为微观尺度下城市的资源分配和合理规划发展提供了参考和建议。 相似文献
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基于时间序列聚类方法分析北京出租车出行量的时空特征 总被引：1，自引：0，他引：1
受城市资源配置、区域功能分化的影响,城市中居民的出行往往呈现出特定的模式和规律,而这种出行模式的背后反映出城市的功能结构。城市车辆GPS导航的广泛使用,以及车辆轨迹数据的大量获取,为分析城市居民出行模式及理解城市功能结构提供了数据支撑。本文以道路分割城市得到的地块为研究单元,利用北京市一个月的出租车轨迹数据,对北京居民的出行模式及城市功能格局进行分析。在轨迹数据分析中,本文从轨迹数据中提取每个地块的出行量时间序列信息,然后采用结合时间序列距离度量和时间序列自身相关性的聚类方法,对出行量时间序列数据进行聚类分析,从而研究乘客出行的时空分布特征,最后结合北京市POI数据,探讨了不同区域乘客出行规律和区域功能类型的相互关系。结果表明,出租车出行量时间序列模式在工作日和周末间存在明显差异。此外,工作日的2个出行高峰与通常的通勤早晚高峰不同。由出行量所得的区域聚类结构,除具有重要交通枢纽功能的地块外,总体上以市中心为圆心大致呈同心圆分布,且距离市中心越远出行量越小。研究结果对于分析北京市居民出行行为、辅助城市交通规划具有一定的意义。 相似文献
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城市公共体育设施的分布特征与可达性、公平性等空间配置直接关系到基本公共服务的均等性与城市空间结构的完整性。本文以北京市为例,以POI数据表征城市公共体育设施,运用核密度估计、最近邻指数、改进型两步移动搜索法以及覆盖度指数等分析方法,研究北京街道尺度上城市公共体育设施的空间集聚特征及供需视角下的可达性与公平性。结果表明：(1)改进型两步移动搜索法考虑了不同等级城市公共体育设施的供给规模与“15 min生活圈”理念下的居民出行距离,适合街区级与社区级体育设施可达性分析,中心城区街区级与社区级设施空间可达性较高;(2)北京各级城市公共体育设施具有显著的空间集聚趋势,地区级设施表现为“点状集聚、面状分散”趋势,街区级总体呈现出“核心-边缘”式特征,中心城区供给数量多,周边地区配置少;社区级设施为“小集聚、大分散”模式,空间分布均匀;(3)北京社区级城市公共体育设施覆盖度高的街道最多,空间配置最为均衡,街区级设施覆盖度指数高的街道较少,覆盖范围相对有限。研究结果可为北京城市公共体育设施的规划编制与优化布局提供参考。 相似文献
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基于POI数据的北京市商业中心识别与空间格局探究 总被引：1，自引：0，他引：1
商业中心是城市空间结构的重要组成部分,传统商业中心识别主要借助统计资料和经济普查数据,耗时耗力且更新频率较低;以POI(兴趣点)数据为代表的众源地理数据为城市商业中心识别提供了新思路。本文以北京市801478条商业POI数据为基础,根据商业职能定义将其分为生活类、休闲娱乐类、公共服务类、金融商务类和汽车相关类,运用核密度法识别不同职能的商业中心,结合Getis-Ord G_i~*统计量详细探究中心城区商业空间格局。结果表明:(1)北京市商业格局呈现圈层式结构,沿交通干道向外发展;(2)不同类型的商业中心存在显著的空间分异特征,生活与公共服务中心高度向心集中,金融商务和汽车相关中心多分布于城市功能拓展区,休闲娱乐中心为多组团式离散分布;(3)中心城区生活类商业职能完备,北部区域商业密度高于南部区域。 相似文献
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探究高密度城市公园绿地资源空间配置的有效性和供需平衡问题对城市规划和居民生活具有重要意义。已有研究较少从多尺度、多交通出行模式以及结合地图大数据算法的角度对公园绿地可达性进行探究。本文以广州市越秀区为例,利用百度地图多交通出行数据,提出一种结合多类型公园绿地多级可达时间阈值的改进型引力模型,对越秀区公园绿地的空间可达性及其供需平衡特征进行研究。结果表明：① 越秀区各尺度和各类型公园绿地可达性差异显著,城区尺度可达性大体上呈现由北向南逐层递减趋势,街道尺度可达性则表现出明显的“极化”现象,大型公园绿地可达性远高于社区公园和街头游园且在城市整体可达性中占主体地位;② 从空间集聚情况来看,城区尺度公园绿地可达性值呈现明显的空间集聚分布特征,由北向南表现为高值聚类、不显著、低值聚类,街道尺度相比城区尺度高值聚类减少,低值聚类和无统计意义的区域增多;③ 基于供需平衡视角的空间可达性结果显示,公园绿地供给与居民需求在城区尺度和街道尺度分别呈现出整体平衡和局部失衡的现象,局部失衡主要集中在公园绿地资源相对匮乏的街道。 相似文献
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以太原市城区旅游资源为研究对象,采用核密度分析法、平均最近邻指数、标准差椭圆和空间句法模型,分别从旅游资源空间分布特征和街道路网形态对旅游资源分布的影响,研究旅游资源分布规律。结果表明:①太原市城区旅游资源呈单核集聚分布,分布方向为“东北-西南”走向,与街道路网方向相似。②不同类型旅游资源空间分布类型、方向和核心具有差异性。其中自然景观类旅游资源呈多核心均匀态势,分布方向为“西北-东南”向模式。③不同尺度下,无论对于整合度还是选择度,全局性路网核心与局部性路网核心在分布形态上呈现出延续性和相似性的特征。④相同尺度下,与整合度相比,太原市城区街道路网穿行能力核心呈现外扩型的分布特征。⑤太原市城区旅游资源空间分布一定程度上依赖于街道路网形态。休闲娱乐类旅游资源高度依赖路网结构,其中受路网整合度的影响大于选择度的影响;人文景观类对街道路网依赖性一般;自然景观类旅游资源与街道路网相关性较低,几乎不受城市街道路网的影响。 相似文献
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非首都功能疏解背景下北京市人口空间分布形态模拟 总被引：1，自引：0，他引：1
本文以北京市2005年和2010年公里网格人口分布数据为基础,运用CA-Markov模型模拟了北京市2015、2020、2025和2030年4期公里网格人口分布数据集;应用街道尺度的人口数据对模拟精度进行了验证;在模型可靠性良好的基础上,从产业疏解推动人口疏解的角度出发,结合北京市各街道各产业从业人口数据、产业疏解方向和中心城区人口疏解目标,确定了北京市各街道人口疏解的权重,并由此预测了2020年北京市中心城区人口疏解15%后的人口空间分布情况。研究表明： ① 2005-2010年,北京市约90%的公里网格人口密度等级为1级,集中在密云区、怀柔区、延庆区和房山区,而人口密度在10级以上的区域集中在西城区和东城区;② 在无人口疏解政策影响下,2015-2030年北京市公里网格人口分布呈现出低人口密度区域减少、中高人口密度区域增加的态势;③ 在人口疏解政策影响下,至2020年,中心城区人口分布从集中于中高密度等级转向集中于中低人口密度等级。中心城区最高人口密度等级的数值呈下降态势,并且高人口密度等级的区域占比也呈下降态势。除东城区外,其余5个中心城区的人口集中于人口密度等级为5-8级的区域。本文的研究成果可为人口管理、资源配置和政策制定提供科学参考。 相似文献
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随着服务业的发展和文化产业的不断推进,城市文化娱乐休闲服务业成为城市经济和社会发展的重要标志和推动力。本文以地理空间实体数据和商业统计数据为基础,以GIS 的空间数据可视化和统计分析方法,研究典型城市娱乐休闲服务业KTV在中国大陆地区的行业发展、空间分布及空间扩散特征。研究表明,KTV在全国发展迅速、分布广泛,在宏、中、微观的全国、省域和市域尺度下,其空间分布分别表现出空间区域分异、等级差异、面状均衡和中心集聚等特征,并与区域经济、人口、文化等因素有一定的相关性。各种类型KTV在空间扩散上具有由东向西,由中心向周边扩散的特点,其中连锁类KTV扩散具有社会经济现象地理扩散规律,主要表现为空间等级扩散和接触扩散特征。 相似文献
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基于出租车用户出行的功能区识别 总被引：1，自引：0，他引：1
出租车数据作为城市大数据重要来源,其上车行为和下车行为直接反映城市人群出行行为特征,帮助城市规划者发现城市人群出行规律和城市功能结构。但是出租车数据隐含多维度信息,一维或者二维模型不足以表达和挖掘其蕴含的多维信息,因此本文选择可以承载多维数据的张量模型对出租车OD（上车/下车）数据进行时空模式挖掘。本文将北京六环区域划分为500 m×500 m格网,采用北京市2012年11月1-16日的出租车OD数据,分别构建O点和D点张量,利用张量分解模型从日尺度、时段尺度揭示出租车用户出行时间模式,同时获取不同时段对应的出租车用户出行空间模式,并推测空间模式包含的语义属性。本文结合城市兴趣点（Point of Interest, POI）数据,提高空间模式语义属性推测的准确性,识别出租车用户出行功能区。结果表明：出租车用户出行时间符合工作日和休息日的早高峰、日间、晚高峰以及夜间模式;对应8种时间模式,出租车用户出行包含8种空间模式,每一种空间模式都是对应时间模式下的上下车热点区域,因此空间模式的变化表明城市人群在不同的时间点,到达不同的场所,进行不同的活动,间接表达空间功能的动态变化;区域的功能不是单一静态的,而是随着时间在不断地变化,是不同时段功能的组合。本文揭示出租车OD数据中隐含的出租车用户出行模式和空间功能动态变化,对利用人类行为时空模式研究区域空间功能结构具有科学参考价值。 相似文献
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基于开源大数据的北京地区餐饮业空间分布格局 总被引：1，自引：0，他引：1
基于大数据进行城市服务设施空间格局分析已成为一种新的研究热点,而餐饮业是城市服务业的典型代表,因此通过开源大数据对城市餐饮业的空间布局进行研究具有重要的意义。本文以北京地区作为研究区,采用网络爬虫技术获取大众点评上153 895家餐饮店数据,引入基于密度的CFSFDP聚类算法从空间分布密集度和人均消费等级方面对餐饮业背后蕴含的地理聚集特征进行分析。研究发现：① 北京地区餐饮店总体呈现多中心的空间分布特征,其集聚程度以主城区为核心向外逐级递减,并明显表现出围绕重要商圈、旅游景点和住宅区进行布局以及沿交通轴线扩展的趋势;② 不同人均消费水平的餐饮店呈现等级体系特征,即高档餐馆少而集聚,中低档餐馆多而散的分布特点;③ 餐馆分布密集程度和定价表现出接近市场和消费者的特征。同时,本文综合空间集聚特征和消费水平2项指标对影响餐饮店集群空间分布格局的因素进行了分析,以期为政府规划部门进行城市商业空间布局研究提供借鉴。 相似文献
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北京对外交通枢纽乘客OD时空分布特征 总被引：2，自引：0，他引：2
对外交通枢纽对城市内部的客流交通有重大影响,研究其乘客在市内的OD分布对优化设计地面接驳线路、沿线站点等有重要意义。本文基于北京出租车GPS数据,选取具有代表性的3类对外交通枢纽（机场、火车站、汽车客运站）,采用标准差椭圆分析、核密度估计以及分时点统计等方法,研究了北京对外交通枢纽乘客OD时空分布特征。结果表明：（1）机场、火车站客流量远大于汽车客运站,其中首都国际机场与北京西站的对外出行客流量最大,南苑机场和北京北站的对外出行客流量较少;（2）机场乘客主要分布在四环以里大部分地区以及五环以里部分地区,时间上主要分布在除凌晨1-4时的各个时间段;火车站乘客主要分布在四环以里区域,时间上主要分布在6-21时;汽车客运站乘客主要分布在各客运站周边区域,时间上主要集中在6-17时;（3）北京南站与北京西站、北京站间的客流联系较多,可考虑开通北京南站与二者间的地面接驳专线。此外,抵离首都国际机场、南苑机场的乘客主要分布区域与新开通的机场往返市区的巴士线路站点较为一致,说明采用出租车数据进行乘客OD分析可为决策部门进行相关交通规划提供依据。 相似文献
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Suburbanization and subcentering of population in Beijing metropolitan area: A nonparametric analysis 总被引：1，自引：0，他引：1
This study focuses on the suburbanization and subcentering of population and examines the nature of spatial restructuring in terms of the population distribution in the Beijing metropolitan area.Instead of the classic density function approach,we employ the nonparametric analysis to characterize the spatial pattern of population densities in the Beijing metropolitan area and identify the suburban subcenters.Our findings suggest that the population has spread with rapid urban growth in the Beijing metropolitan area,and the compact urban form has been replaced by a more dispersed polycentric spatial distribution.However,compared with the decentralization of western cities,the spatial extent of the decentralization of population in the Beijing metropolitan area is quite limited.The rapid growth of population in the near suburbs has expedited the sprawl of the central city,with a larger central agglomeration of population dominating the metropolitan area.In this sense,the spatial pattern of the Beijing metropolitan area is still characterized by the continuous compactness.However,our findings do provide the evidence that the city has been turning to a polycentric structure.We find significant population subcenters have emerged in the suburbs of Beijing since the 1980s.But the polycentricity emerged in the Beijing metropolitan area is very different by nature from that observed in Western cities.The subcenters emerged are adherent to the development scheme planned for the city,so it can be referred to as the so called ’planned polycentricity’. 相似文献
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流动人口的职住情绪能够反映其工作与生活状态。本研究首先基于2017年北京市微博大数据,利用jieba分词结合人工筛选得到流动人口发布的微博文本;其次,对Roberta-wwm-ext-large模型进行迁移学习识别北京全人群与流动人口的微博情绪;然后,结合POI数据与微博发布时间得到流动人口的职住分布;最后,基于微博情绪与职住分布得到流动人口的职住情绪,利用Getis-Ord Gi*挖掘职住情绪的空间聚集模式,采用地理探测器分析影响职住情绪热点分布的因素。实验表明,北京流动人口情绪均值（0.56）稍低于北京全人群（0.57）（P<0.01）,但整体表现为积极;从空间分布来看,流动人口在东、西城区情绪均衡,西北部科技创新区情绪相对于流动人口情绪均值较为低落,而东南部中心商务区、文化交流区及国际化社区情绪较高涨;从情绪与职住的关系来看,流动人口的工作情绪与从事的工作类型有关（q=0.03,P<0.05）,高新技术产业园、工业园、物流产业园的流动人口从业人员的工作情绪相对于流动人口工作情绪均值较为消极,健康产业园、文化创意产业园、农业园的流动人口从业人员的工作情绪较积极;流动人口的居住情绪与居住环境有关（q=0.06,P<0.1）,居住在远郊区的流动人口情绪相对于流动人口居住情绪均值较为消极,居住在近郊高密度的流动人口情绪较为积极。因此,相关部门应重点关注从事高新技术产业、工业、物流产业的流动人口以及居住在远郊区的流动人口。 相似文献
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为解决传统的K-means算法需要人工确定K值和随机选取初始簇中心容易陷入局部最优的问题,提出自适应簇中心选择算法.首先将任意选取的一篇文档和与其距离最远的文档作为初始簇中心聚类得到2个大类并重新计算簇中心,然后,找出与新的簇中心距离大于设定阈值的文档并依据文档距离判断是否需要增加新的类别,迭代上述过程确定聚类簇中心及类别数.实例验证结果表明,提出的算法与改进的K-means算法相比,在聚类结果的质量和算法收敛的速度上都有明显的改善. 相似文献
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共享单车是解决“最后一公里”出行的有效方法,然而,人们在利用其进行接驳地铁时,常出现无车可用或车辆淤积的现象。因此,探究用于接驳地铁的共享单车的源汇时空分布特征及其影响因素对实现其供需平衡有一定意义,单车运营公司可据此进行更及时、合理的调度。为了解不同区域的共享单车在接驳地铁时使用模式的差异,本文基于不同时间段的客流特征,对用于接驳北京市地铁站的共享单车所产生的源、汇网格进行了K-均值聚类,并进一步利用地理探测器探究了造成这种空间分异的原因。结果表明：① 源、汇网格各被分为5类,分别为高频低流出、高频异常源、中频低流出、低频高流出、低频低流出和高频低流入、中频低流入、低频高流入、低频差异流入、高频异常汇等类型,反映了共享单车源汇的时空分布特征; ② 在不同聚类中,共享单车的日均流量对应的主导因子有所差别,位于市中心的聚类的车辆主要受距离和交通因子的影响,而在其它聚类中则会同时受到多种POI的显著影响,且在不同时段中影响机制不同;③ 对于净流入（出）率而言,各聚类的源、汇网格的主导因子则大致相同,车辆的缺少或过剩主要与距地铁站或市中心的距离有关。④ 从整体源、汇来看,住宅类POI数量与距最近地铁站的距离分别是影响日均流量和净流入（出）率的最强的因子。 相似文献
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当前采用交通流数据量化城市人群活动模式研究已经取得了丰硕的研究成果,但是对于同一区域、同一时段不同类型交通流数据反映城市人群活动模式的共性与差异性仍然知之甚少,直接影响了城市人群活动模式挖掘结果的可解释性与实际应用效果。为此,本文旨在对目前广泛采用的智能卡数据（公交和地铁刷卡）和出租车轨迹数据2种重要的交通流数据,从时空分布模式的差异性、行程距离及距离衰减效应的差异性、空间社团结构的差异性3个方面,探索二者反映城市人群活动模式的差异性：① 采用北京市六环以内区域2016年5月9日至15日的智能卡和出租车轨迹数据进行实验分析,研究发现：① 2种交通流反映出行需求的空间分布呈现出高度相关性,但是在同一空间单元上,2种交通流反映出行需求的时间相关性较低;② 2种交通流的使用率在不同空间位置存在明显差异,仅在城市中心区域使用率较为均衡;③ 2种交通流反映人群行程距离的空间分布、距离衰减效应存在明显差异,公共交通对于促进长距离出行更为重要;④ 从2种交通流发现的空间社团结构都显示了城市的多中心结构特征,但是二者发现社团结构存在的差异性表明两种交通方式对城市空间交互起着不同的作用。本研究有助于深入理解多源交通流反映城市人群活动的内在机理,提升城市人群活动模式在城市规划、交通管理等领域的应用效果。 相似文献
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在当前国土空间规划的背景下,自然资源部提出了基于等时圈的中心城区可达性评价方法。本文以南昌市为研究对象,利用静态交通数据和从开放地图平台获取的工作日15:00（平峰）、18:00（晚高峰）和周末的15:00、18:00的动态交通数据分别生成中心城区等时圈,随后使用混淆矩阵及Kappa系数对两种数据的结果进行一致性检验。研究发现：南昌市中心城区大部分区域都位于以八一广场或绿地中央广场为起点的60 min等时圈内,南昌市域大部分区域则位于120 min等时圈内;静态数据生成的等时圈与对应的工作日晚高峰的动态数据生成的等时圈相比仅具有一般一致性,但前者在中心城区尺度与工作日平峰的动态数据生成的等时圈达到了高度的一致性,更适合在中心城区层面评价工作日平峰的可达性;4个时段的动态数据的等时圈结果表明工作日15:00的中心城区可达性明显优于其他3个时段,但各个时段的等时圈覆盖面积占市域面积的比例随车程的增加都呈现出Logistic曲线特征,各曲线增长的关键时间节点能够为等时圈划分提供更有针对性的分级阈值。 相似文献
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轨道站点是城市轨道交通基本线网系统中的关键节点,科学的轨道站点分类,对了解城市功能分区及评价轨道交通基础设施建设情况具有重要意义。轨道交通站点时间序列客观记录了所观测的站点在各个时刻点的重要信息,研究其时间序列聚类,是认识和理解轨道交通站点时间序列形成本质的重要手段,也是挖掘轨道交通站点时间序列中隐含的有较高价值规律知识的重要方法。本文以北京IC卡轨道站点刷卡数据为研究对象,提出了描述轨道站点的4个数据集,即工作日进站数据集(WB)、工作日出站数据集(WA)、休息日进站数据集(RB)和休息日出站数据集(RA);并首次引入时间序列分析方法（符号集合近似(SAX)方法）对4个数据集进行聚类分析,实现了高维数据的有效降维和轨道站点之间的相似性度量。采用层次聚类方法并根据聚类有效性DB指数确定将195个站点分为8类更为合理。通过分析每类站点的日客流特征和空间位置分布情况,为轨道交通站点规划设计和管理服务提供一定的客观参考依据。 相似文献