基于签到数据的城市功能区识别研究
(0) 城市功能区是城市空间发展变化的动力,由于其地域结构合理性会影响着城市的经济和社会发展,识别城市内部功能区的空间分布结构,对城市结构优化,城市资源配置,以及城市发展规划等方面有着重要的意义.本文以深圳市为例,抓取新浪微博用户2015年在其区域内的位置签到数据,经有效数据筛选清洗后,结合《城市用地分类与规划建设用地标准》、新浪微博平台分类标准及居民出行目的等实际情况,将原始位置签到POI数据分为居住、办公、商业、公共、交通、绿地、工业共七大类.在确定最优的输入参数后,对点要素进行空间多密度聚类(OPTICS),实现了不拘泥于传统行政区划或规则格网单元的城市空间自组织形态的功能区域.进一步,通过构建POI数据模型,即综合用户签到频率、POI数量比例、以及土地利用混合程度等多个方面对各功能分区的城市主体功能进行识别.通过与深圳市总体规划(2010～2020)中的城市布局结构规划及各组团分区规划,以及高德地图的地理信息进行对比,对其识别结果进行分析验证.研究表明:该方法的聚类结果大体吻合深圳市“三轴两带多中心”的城市空间布局基本骨架,同时基本能识别各大功能分区主体功能,以及具有明显特征的功能区.
城市功能区 空间分布 位置签到数据 聚类分析
宁鹏飞 万幼 沈怡然 任福
武汉大学资源与环境科学学院,武汉,430079
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2016-09-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）