基于POI大数据和可达性双重约束的城市空间结构研究.pdf

本篇研究文献探讨了如何利用POI大数据与可达性双重约束来研究城市空间结构。文章首先指出了传统城市空间可达性研究方法的局限性，然后介绍了基于大数据技术的新研究思路。以下是从文献中提取的关键知识点： 1. 城市空间结构研究的重要性：城市空间结构不仅反映了一个城市的经济社会结构，而且是城市资源高效利用、城市要素空间配置优化以及城市内部空间关系协调的重要指标。研究城市空间结构有助于合理规划城市发展和人口分布。 2. 可达性与城市空间结构的关系：可达性是指城市中人流的空间分布及流动性，是城市空间结构形成和变化的重要因素。传统的城市空间可达性研究主要采用空间形态分析法和密度分析法。 3. POI大数据与城市空间研究的结合：POI（兴趣点）数据包含丰富的地理信息，如名称、类别、地址和经纬度坐标，反映了人们的社会经济活动。利用POI数据能够直观有效地展示城市要素之间的空间分布结构。 4. 空间句法模型的应用：空间句法模型提供了一套系统化的模型和方法，用于分析可达性与POI数据之间的关系。空间句法能够计算每个城市网格的空间可达性，帮助研究者更好地理解城市空间结构。 5. 合肥市中心城区案例分析：文献中以合肥市中心城区作为研究对象，探讨了通过POI大数据和可达性双重约束进行城市空间结构特征类型和空间分区的划分。合肥作为长三角副中心城市，其城市空间结构的研究对于优化城市空间布局具有重要意义。 6. 研究方法：研究者使用了百度在线地图API接口获取了2019年9月的POI数据，并在ArcGIS中对道路数据进行了处理，以获得空间句法分析所需的轴线图矢量数据。 7. 空间句法分析与POI数据的交叉对比：研究将空间句法模型计算得到的每个网格的空间可达性与POI数据得到的网格POI密度进行交叉对比分析，从而得到了基于POI大数据和可达性双重约束的城市空间结构特征类型和空间分区方案。 8. 基于大数据的城市空间结构新思路：文献提出了一种新思路，即结合传统可达性研究和大数据技术，这既能够发挥可达性研究的特长，又能够发挥大数据的真实性和海量信息优势，提升研究的科学性和有效性。 9. 研究成果的应用价值：这项研究成果可以为城市空间结构研究和城市空间规划布局提供方法参考和决策依据。此外，研究发现，通过识别和分析城市空间结构特征和分区，对优化城市空间布局具有重要参考价值，并可为其他城市空间结构研究提供借鉴。 通过上述知识点，本篇研究文献不仅提供了如何运用现代信息技术分析城市空间结构的案例，还为城市规划者和决策者提供了理论依据和实践指导，对提高城市规划的科学性和实用性具有重要意义。