城市活力测定与分析——以南昌市主城区为例.pdf
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1、 综述 城市活力测定与分析以南昌市主城区为例朱茜茜(江西理工大学)【摘要】文章以南昌市主城区作为研究区域,基于百度热力图等多种数据对城市活力进行研究分析。首先对南昌市主城区进行了街区单元的划分,再构建活力强度测量模型进行城市活力表征;其次,对南昌市主城区城市活力强度空间分布与时间演变特征进行分析。【关键词】城市活力;空间分析;南昌市主城区中图分类号:TU984.2;F299.27 DOI:10.13655/ki.ibci.2024.01.003Measurement and Analysis of Urban VitalityTaking the Main Urban District of
2、Nanchang City as an ExampleZHU Xi-xi(Jiangxi University of Science and Technology)【Abstract】In this paper,the main urban area of Nanchang city is taken as the research area,and the urban vitality is studied and analyzed based on Baidu heat map and other data.Firstly,the main urban area of Nanchang i
3、s divided into block units,and then the vitality intensity measurement model is constructed to characterize the vitality of the city.Secondly,the paper analyzes the spatial distribution and temporal evolution characteristics of urban vitality intensity in the main urban area of Nanchang City.【Keywor
4、ds】urban vitality;spatial analysis;the main urban area of Nanchang city1 引言城市是城市生活的容器,城市区域的内部结构布局与外在环境布置共同影响了城市的发展潜力1。“城市活力”作为城市发展潜力的主要衡量尺度之一,这一主题在城市建设各领域中都得到了广泛重视,“城市活力”常用来指代城市空间这一范围内的居民聚集所展现的生命力。如何对城市活力进行合理测算、研究城市活力营造的影响因素是当前城市规划、城市建设领域的重要问题2。2 研究区域南昌市是江西省的省会,也是江西省的政治、经济、文化、科技和交通中心。本文选择南昌市作为研究城市活力
5、的典型城市,对南昌市主城区区域进行街区尺度上的城市活力相关研究。3 数据预处理3.1 街区划分本文以街区作为研究城市活力的基本单元,将道路、河流、铁路、行政边界、水系等作为划分街区的依据。涉及的数据类型包含:南昌市的OSM路网数据、南昌市行政边界与南昌市水系图层数据、Landsat8高清遥感影像数据。对南昌市行政边界数据进行处理,利用OSM路网数据找到南昌市主城区分割依据所属的道路,分割出南昌市主城区区域。其次,使用 OSM 路网数据,开始对研究区域进行街区划分。先对原始数据进行预处理,保留了与道路相关的图层后,对道路数据进行删除断头路、重读路、延长不完整道路等处理。又由于街区是由道路包围而成
6、区块,道路不包含在街区范围内,对预处理后的路网线状图层数据进行缓冲区设置,形成面属性后合并各级道路,最终获得南昌市主城区区域的面状路网图层数据(见表1)。表1 缓冲区设置依据道路类型宽度/m铁路60高速路60干线40主干道40次干道30三级道路20对水系图层数据进行类似操作,对水系图层中的线状图层数据同样建立缓冲区,针对线状河流,以线状元素为中线向两侧各形成10m的缓冲区,再将形成缓冲区的河流面状图层与原有的水体面状图层15 综述 合并,就形成了南昌市主城区内的水系面状图层。通过将南昌市主城区面状路网图层与南昌市主城区水系面状图层从原有的南昌市主城区区域的矢量图层中进行删除处理,再通过肉眼检查
7、所得到的图像效果,获得了南昌市主城区的城市街区划分数据。划分共得到单独街区762个。3.2 百度热力图处理百度地图热力图注重直观数据感受且优势明显,它相较于手机信令等运营商数据更易于获取,在规划设计领域得到了大量的应用探索。基于百度地图热力图,研究南昌主城区区域在不同类型日(即周末、节日、工作日)的城市活力时空分布与演变情况。现有文献指出工作日的百度热力图往往存在相似性特征,而周末两天内城市居民的活动聚集情况也存在一定相似性4,考虑到传统节日带来的小长假可能会产生与以往周末或工作日不同的空间效应,因此,获取了南昌市主城区内2022年6月3日(端午节即节假日)、2022年6月7日(星期二即工作日
8、)、2022年6月12日(星期日即周末)三天内的热力图原始数据,这三天的获取数据不存在重大事件的发生与极端天气的影响,具有一定代表作用。每日获取的数据时间均为早晨7点至夜间23点,每小时内随机获取一张,每日17个时刻点,共51张。本文所获取的百度地图热力图原始数据为png.格式,在ArcGIS软件中共含有4个通道,而通道四是不受纯白纯黑干扰的、用灰度值表示图片信息的Alpha通道72,数据的灰度值则体现出了各坐标位置数据点的人群聚集情况,灰度值的范围为0,255。在ArcGIS软件中对热力图原始数据进行预处理:首先,将三类日所有热力图数据的第4通道数据导入,进行空间坐标转换、投影变换和批量地理
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