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《武汉大学》 2019年
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时空大数据支持下的城市活力测量方法及增长策略研究

范冬婉  
【摘要】:快速、大规模的城市建设,粗放式发展到精细发展的转变,给大城市活力的测量方法和增长策略带来了挑战。简·雅各布斯曾对城市的复杂性和城市应有的发展做过深入理解,为评估城市的活力提供了一个基本框架。然而,过去很长一段时间内,由于很难获取精细的时空粒度下的有关“城市活力”和“城市多样性”的数据,其理论未得到实证检验。近年来,随着信息和通信技术(ICT)的快速发展,各种时空大数据的价值已得到广泛认可,并越来越多地被应用于城市活力研究,深化了人们对于城市活力及多样性的认识。遗憾的是,现有相关实证研究侧重衡量城市空间环境的多样性与城市活力的关系,忽略了居民活动的时间分布和空间交互特征的影响。本文利用多源时空数据,采用广义熵函数衡量城市的时空多样性,从时空综合的角度对城市多样性的衡量体系做出补充,更全面地衡量城市多样性,识别决定城市活力的显著影响因素。以武汉市为例,对城市活力测量方法进行了实践,发现属性、时间、空间多样性等28项指标均与城市活力正相关。其中,相关性最大的几个因素是属性丰富度、属性香农熵指数、属性辛普森指数、时间丰富度、时间辛普森指数、空间香农熵指数;同时,研究发现属性丰富度指数、空间香农熵指数、建筑层数辛普森指数以及POI密度是影响城市活力最显著的因素。从机理上讲,城市活力的增长取决于城市活力的影响因素的增长。为促进城市活力增长,现有研究的主要方法是以具体案例来研究城市活力的营造,缺乏一个量化的普适性的策略。本文研究发现POI的密度和丰富度是城市活力的显著影响因素之一,进而采用共现概率的方法,提出了基于POI空间的城市活力增长普适性策略,用于展现社区功能的构成与功能优势,模拟预测社区功能可能的增长方向。在对城市活力增长策略的实践研究中,发现更日常常见的POI间的相关性较更独特稀有的POI间的相关性高;研究结果表明,通过对POI空间的功能模式的分析可以很好地揭示不同社会经济背景的区域之间的差异;不同社区POI类别增长的速度和最终结果取决于其初始POI类别的分布。
【学位授予单位】:武汉大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2019
【分类号】:P208

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