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城市化的快速发展推动了我国城市道路网的不断扩张和发展。城市道路网是一个动态、开放、自组织的空间复杂网络,构成了城市的结构框架,研究城市道路网的结构特征对路网规划和城市建设有着重要的应用价值。在国内城市道路网络结构特征的相关研究中,很少有学者基于道路走向的视角对整个城市路网结构进行研究,也缺少对全国主要城市路网的整体性评价。本文选取我国一、二线及新一线49个城市作为研究区和2020年2月的城市道路网作为实验数据,首先采用图论和玫瑰图的方法对49个城市的道路网方向特征进行可视化,定性分析城市路网的复杂结构,然后基于最值比R、道路首位度S、过阈值比T、走向顺序φ和路网密度δ等5个路网指标对49个城市的道路网进行聚类分析,从而探究我国城市路网的分布特征。结果表明,我国城市主要以南北和东西走向为城市道路的主导向,部分城市因地形的影响沿着有利于城市交通和居民生活的方向规划道路;基于路网指标的聚类得到了十字正交型、十字状向风车状扩散型、风车状向圆弧四角星扩散型和混合复杂型等4类城市道路网类型,这4类城市路网在方向分布特征上具有显著差异,突出表现在有序性和复杂性;从路网类型的空间分布来看,十字正交型和十字状向风车状扩散型路网大多分布在我国的内陆地区,而风车状向圆弧四角星扩散型和混合复杂型路网则大多分布在沿海地区。本文主要通过分析我国一、二线及新一线城市道路网的分布特征,探究了我国主要城市交通路网的布局现状,能够为城市新区道路规划和路网布局优化提供参考依据。 相似文献
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理解城市环境对人类感知的影响,对城市合理规划及布局具有重要的人文参考价值。城市环境是一个动态变化的复杂系统,具有空间异质性的特点。由于研究方法的限制,在复杂的城市环境中,以往基于街景图像的城市感知研究难以全面精细地分析环境关键要素对人类感知的影响。本研究以武汉市中心为研究区,首先利用全卷积神经网络将街景图像分割为城市地物类型,耦合感知打分数据和随机森林算法建立6类城市感知模型;然后基于沙普利值方法分解在随机森林模型中各类城市地物对人类感知的影响,并识别城市环境关键要素;最后结合分解结果,探究在非线性模型中沙普利值方法的适用性和优势。结果表明：沙普利值方法能够有效考虑环境异质性,精确地定量表示在不同场景中各类地物对人类感知的影响;城市高楼、天空、绿地空间是对人类感知影响最大的3类地物,且地物的体积和分布与其对人类感知的影响有关,图像占比大、分布连续的地物对人类感知的影响比图像占比小、分布离散的地物对人类感知的影响大;受城市环境空间异质性的影响,主要地物类型对各类感知的影响程度和形式有显著不同;高楼与人类感知为非线性关系,且具有明显的单调递增或递减的形式;绿地空间与积极感知呈非线性关系,与消极感知呈线性递减的关系。基于可解释性方法,本研究主要分析城市环境关键要素对人类感知的影响特点,探究了城市感知模型中的可解释性问题,能够为城市感知相关研究提供方法参考和理论依据,同时也可为城市规划和景观设计提供参考。 相似文献
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