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    基于POI數(shù)據(jù)的上海城市功能區(qū)識別與綠地空間評價(jià)

    2019-11-18 06:36:46姜佳怡章俊華
    中國園林 2019年10期
    關(guān)鍵詞:城市綠地賦值功能區(qū)

    姜佳怡 戴 菲 章俊華

    國內(nèi)外城市規(guī)劃及綠地規(guī)劃的成功經(jīng)驗(yàn)表明,在滿足城市人口、建筑等基本需求的前提下,城市功能區(qū)的混合程度越高,越有利于城市發(fā)展,單一功能區(qū)的過度集中會明顯降低地區(qū)活力,影響城市發(fā)展[1];而居住、綠地、辦公等密切相關(guān)功能類型在時(shí)空范圍內(nèi)混合程度越高,越有助于節(jié)能減排,降低城市能耗。這一影響在城市中心及副中心的表現(xiàn)尤為明顯。對現(xiàn)有城市功能區(qū)混合程度的研究有助于有針對性地對城市空間結(jié)構(gòu)及綠地空間結(jié)構(gòu)進(jìn)行評價(jià)與優(yōu)化[2]。

    中國目前城市功能區(qū)識別與劃分研究主要有2類:1)基于調(diào)查統(tǒng)計(jì)與專家評價(jià)的經(jīng)驗(yàn)主義模式;2)基于遙感影像,應(yīng)用RS(Remoting Sense)和GIS(Geography Information System)技術(shù)進(jìn)行城市功能區(qū)識別及土地利用變化監(jiān)控的綜合模式。盡管公眾參與被納入傳統(tǒng)專家評價(jià)體系[3]中作為基礎(chǔ)資料收集的重要環(huán)節(jié),基于遙感影像及景觀格局演變等多種方式結(jié)合的手段也彌補(bǔ)了傳統(tǒng)方法在客觀性上的劣勢,但以上方法在實(shí)踐應(yīng)用中,仍受到眾包數(shù)據(jù)來源[1]及遙感影像獲取與處理難度的限制[4]?;赗S和GIS技術(shù)的衛(wèi)星影像解譯模式,只能將景觀要素識別為農(nóng)田、城鄉(xiāng)建設(shè)用地、水域、疏林草地、森林、裸地6類,更適合進(jìn)行基于時(shí)間維度的城市景觀格局演變監(jiān)控研究,在空間維度上較難細(xì)化。

    城市興趣點(diǎn)數(shù)據(jù)主要是指涵蓋城市交通設(shè)施、餐飲設(shè)施、學(xué)校、風(fēng)景名勝區(qū)等具有地理實(shí)體的城市設(shè)施的位置與屬性信息[5]。借助POI數(shù)據(jù)進(jìn)行城市功能區(qū)識別與劃分在精確度、時(shí)效性與可操作性上都具有一定優(yōu)勢,表1對目前相關(guān)實(shí)證研究進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)。不同地理要素可識別度的差異決定了POI數(shù)據(jù)分類與賦值的重要性,風(fēng)景園林領(lǐng)域尚缺乏相關(guān)研究,而城市研究多集中于功能區(qū)識別與優(yōu)化策略的宏觀尺度,缺少對其中某一類別功能區(qū)現(xiàn)狀識別與符合度研究。本研究在城市研究領(lǐng)域POI數(shù)據(jù)分類與賦值方法基礎(chǔ)上,聚焦上海城市綠色基礎(chǔ)服務(wù)分布與輻射范圍,在功能區(qū)識別的基礎(chǔ)上重點(diǎn)研究實(shí)際功能區(qū)分布與規(guī)劃功能區(qū)分布的異同,進(jìn)行城市綠地符合度評價(jià),并基于用地現(xiàn)狀圖對功能區(qū)識別圖結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證。

    1 研究區(qū)域與數(shù)據(jù)來源

    1.1 研究區(qū)概況

    本研究以上海為研究對象,研究范圍包括虹口區(qū)、黃浦區(qū)、靜安區(qū)、浦東新區(qū)等16個(gè)市轄區(qū),總面積6 833km2。

    1.2 研究數(shù)據(jù)

    本研究數(shù)據(jù)來源為高德地圖公開的2016年上海市POI數(shù)據(jù)(共552 385條數(shù)據(jù)),每條數(shù)據(jù)都包含經(jīng)緯度、行政區(qū)及名稱等8條基礎(chǔ)信息。數(shù)據(jù)根據(jù)線性從屬關(guān)系,分3個(gè)層次:12大類、93中類、432小類,各類別間可能存在重復(fù)與交叉。本研究在上海城市定位的基礎(chǔ)上,借鑒Frank基于地理信息特殊性提出的適用于GIS的分類方法[12]從POI數(shù)據(jù)普遍性、一致性、擴(kuò)展性、延伸性、公共性等特質(zhì)出發(fā),對以上數(shù)據(jù)進(jìn)行再分類(圖1)。

    2 研究方法

    2.1 空間識別方法

    本研究認(rèn)為,單位空間中POI數(shù)據(jù)點(diǎn)密度與類型可直接反映空間類型。以1km×1km柵格將上海市劃分為13 094個(gè)研究單元,將POI數(shù)據(jù)導(dǎo)入ArcGIS后,計(jì)算落入每個(gè)樣方的點(diǎn)數(shù)與樣方面積的比值。

    其計(jì)算公式為:

    式中,Di為區(qū)域的POI數(shù)據(jù)點(diǎn)密度分?jǐn)?shù)(分/km2);Ci為區(qū)域的POI數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)量;Si為區(qū)域的面積。

    2.2 POI點(diǎn)賦值方法

    由于現(xiàn)實(shí)世界中不同空間類型、面積大小、所在區(qū)域等對使用者的影響不盡相同,因此需對不同類型POI數(shù)據(jù)進(jìn)行再分類與賦值后才可應(yīng)用于空間識別。例如,單位空間的實(shí)際POI點(diǎn)個(gè)數(shù)為5個(gè),對POI數(shù)據(jù)進(jìn)行分層分類賦值后每個(gè)點(diǎn)的值分別為10、10、20、30和30,那么賦值之后單位空間內(nèi)POI點(diǎn)數(shù)量可識別為100個(gè)。本研究定義大類數(shù)據(jù)權(quán)重S1=1,同一大類下不同中類兩兩一組計(jì)算權(quán)重系數(shù),兩者之和為1。其計(jì)算公式為:

    表1 POI數(shù)據(jù)在城市研究與風(fēng)景園林領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀

    圖1 POI數(shù)據(jù)分類與賦值框架(作者根據(jù)參考文獻(xiàn)[5]、[10-19]繪制)

    式中,n為每組大類下中類數(shù)目;S2為中類賦值結(jié)果。

    每個(gè)中類之下的小類賦值區(qū)間為S3∈(0,100],每組中類之下各小類內(nèi)部的POI數(shù)據(jù)之間存在一定的影響力差異,為使研究結(jié)果更加清晰,本研究將內(nèi)部差異作為可以接受誤差忽略。綜合權(quán)重為3個(gè)層次(大類、中類、小類)權(quán)重乘積。計(jì)算公式為:

    由于不同類別的POI數(shù)據(jù)量綱存在差距,例如綠色基礎(chǔ)服務(wù)類為8 237個(gè),道路與交通服務(wù)區(qū)類為66 189個(gè),為了平衡數(shù)據(jù)量綱差距,需要對綜合權(quán)重后的POI賦值進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理[20]。計(jì)算公式為:

    式中,Ni為每組大類數(shù)據(jù)總量。

    2.3 疊加分析

    空間屬性則根據(jù)每類P O I數(shù)據(jù)占比得出,首先計(jì)算各大類POI數(shù)據(jù)空間分布現(xiàn)狀,然后疊加分析空間屬性。默認(rèn)某一大類POI數(shù)據(jù)的C值超過該單元空間50%時(shí),該空間可被識別為該類型,當(dāng)所有大類疊加占比都分別小于50%時(shí),該空間則被識別為混合功能區(qū)。

    其計(jì)算公式為:

    3 結(jié)果與討論

    3.1 上海城市功能區(qū)劃分與識別

    按上述方法對上海市域范圍內(nèi)進(jìn)行六大類功能區(qū)識別如圖2,圖示結(jié)果為6類功能區(qū)分別識別圖及其對應(yīng)C值范圍,每類功能區(qū)對應(yīng)C值范圍不同,并以此作為功能區(qū)識別的基礎(chǔ)。由于本文引入綠地面積,因此結(jié)果具有普適性,結(jié)果表明,高密度城區(qū)城市化程度較高,整體可識別性強(qiáng),更適合借助POI數(shù)據(jù)來進(jìn)行各類城市要素的評價(jià)與優(yōu)化研究。

    對不同功能區(qū)疊加分析如圖3,市域范圍共13 094個(gè)研究單元,無數(shù)據(jù)區(qū)5 974個(gè),主要分布于湖泊、水系、農(nóng)田、林地、灘涂等興趣點(diǎn)缺失地帶;混合功能區(qū)2 232個(gè),從城市中心地帶向外遞減。單一功能區(qū)4 888個(gè),分布如圖4所示,從城市中心向外遞增。

    3.1.1 單一功能區(qū)

    表2為單一功能區(qū)數(shù)量及占比結(jié)果,其中,交通類和公共設(shè)施類功能區(qū)占單一功能區(qū)主體,分別為34.6%和20.5%,住宅類和商業(yè)類功能區(qū)占比重較小。交通類及公共設(shè)施類要素占地面積較大,相對容易形成單一功能單元;商業(yè)類要素通常分布于混合功能區(qū)集中的城市中心地帶,有利于豐富購物體驗(yàn);住宅類單一功能區(qū)占比較低,但空間分布集中,需有針對性地進(jìn)行局部優(yōu)化。

    圖2 基于POI數(shù)據(jù)的上海城市功能區(qū)分類識別圖(C值)

    圖3 基于POI數(shù)據(jù)的上海城市功能區(qū)疊加識別圖(C值)

    圖4 基于POI數(shù)據(jù)的上海城市單一功能區(qū)分類識別圖

    圖4結(jié)果顯示,綠地類單一功能區(qū)主要分布于青浦區(qū)、松江區(qū)、奉賢區(qū)、浦東新區(qū)的非中心城區(qū)及崇明縣。青浦區(qū)綠地類單一功能區(qū)毗鄰大量住宅類單一功能區(qū),綠地連接度較弱,限制了綠色基礎(chǔ)設(shè)施在該區(qū)域的輻射作用,整體用地類型較為單一,不利于地區(qū)后續(xù)發(fā)展。

    奉賢區(qū)城市綠地類單一功能區(qū)主要與公共設(shè)施、交通類單一功能區(qū)相鄰,雖然從研究單元(1km×1km)上來看城市綠地與其他功能區(qū)混合度較差,但從區(qū)劃尺度看,能夠?qū)崿F(xiàn)區(qū)域內(nèi)各類城市要素混合分布。構(gòu)建城市綠道優(yōu)化奉賢區(qū)綠地類單一功能區(qū)在空間上的連接度與可達(dá)性可以平衡部分因城市用地結(jié)構(gòu)而消減的綠地服務(wù)性能?;趨^(qū)域發(fā)展目標(biāo),響應(yīng)保護(hù)崇明島、浦東南部等重點(diǎn)生態(tài)岸段,控制岸線開發(fā)強(qiáng)度的主要建設(shè)要求,該區(qū)域單一綠地類功能區(qū)分布與發(fā)展目標(biāo)基本同步,未來可在生態(tài)建設(shè)目標(biāo)基礎(chǔ)上進(jìn)行綠色岸線完善。

    3.1.2 混合功能區(qū)

    本文定義當(dāng)一個(gè)單元格內(nèi)沒有一個(gè)大類的C值大于等于50%,且該單元格非零時(shí),可將其識別為混合功能區(qū)。當(dāng)混合功能區(qū)內(nèi)POI類型比例最高的2類都大于等于30%時(shí),定義該研究單元為低混合區(qū);最高的3類都大于等于10%且小于等于25%時(shí),定義該研究單元為高混合區(qū),僅對含綠地類的混合功能區(qū)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)如表3。結(jié)果顯示,綠地類混合功能區(qū)以高混合功能區(qū)為主,以單一功能區(qū)及高混合功能區(qū)為主,缺少從單一功能區(qū)向高混合功能區(qū)過渡部分,針對單一功能區(qū)的提升方案較為迫切。

    上海中心城區(qū)內(nèi)研究單元共計(jì)861個(gè),無數(shù)據(jù)區(qū)32個(gè),主要位于無可識別地理興趣點(diǎn)的黃浦江河面段;單一功能區(qū),占比11%;混合功能區(qū)738個(gè),占比86%。從功能區(qū)混合程度來看,上海中心城區(qū)中的混合功能區(qū)占市域范圍內(nèi)混合功能區(qū)總數(shù)的37.1%,從區(qū)域面積來看,中心城區(qū)面積為660km2,占市域范圍的9.7%。因此,從上海中心城區(qū)功能區(qū)識別的最終結(jié)果來看,中心城區(qū)混合度較高,城市結(jié)構(gòu)較為合理。

    3.2 分層識別結(jié)果解析

    除了結(jié)合其他大類數(shù)據(jù)進(jìn)行橫向?qū)Ρ龋琍OI分層分類特點(diǎn)保證了結(jié)果的層次性。以綠地大類下分的4大中類:1)公園綠地(除專類公園以外的部分),2)專類公園,3)生產(chǎn)、防護(hù)、附屬綠地,4)其他綠地為例,進(jìn)行POI數(shù)據(jù)綠地大類分層分析。

    由于3)生產(chǎn)、防護(hù)、附屬綠地及4)其他綠地缺少可識別的地理興趣點(diǎn),POI數(shù)據(jù)對其識別度較低,而這部分?jǐn)?shù)據(jù)恰恰是人眼相對易于識別的農(nóng)田、林地等區(qū)域,可以通過遙感影像補(bǔ)充缺失數(shù)據(jù),而位于城市建成區(qū)之中的綠地類型則相對難以識別,基于POI數(shù)據(jù)的城市綠地識別可實(shí)現(xiàn)中類數(shù)據(jù)4類可視化以及小類數(shù)據(jù)的20類可視化,深化城市綠地評價(jià)語優(yōu)化,對于評價(jià)及指導(dǎo)城市綠地,尤其是高密度城區(qū)綠地建設(shè)具有實(shí)際意義。

    如圖5所示上海城市公園綠地呈現(xiàn)從中心向外圍逐漸減弱的趨勢,非中心城區(qū)綠地連接度低,中心城區(qū)內(nèi)部分布不均,尤其是沿海沿江地帶,可依托現(xiàn)有綠地基礎(chǔ),加強(qiáng)沿海防護(hù)林帶、濕地和水生植物區(qū)的生態(tài)保護(hù)??傮w而言,上海目前的城市公園體系距城鄉(xiāng)公園體系的建設(shè)目標(biāo)還有較大差距。

    3.3 符合度研究

    圖5 基于POI數(shù)據(jù)的上海城市綠地中類識別圖

    圖6 基于POI數(shù)據(jù)、遙感影像的上海城市功能區(qū)識別對比圖

    圖6基于遙感影像地圖、公園綠地現(xiàn)狀分布圖、2015年上海城市用地規(guī)劃現(xiàn)狀圖和POI數(shù)據(jù)的城市綠地及其他功能區(qū)識別圖,對比不同類型的城市功能區(qū)識別與綠地優(yōu)化策略研究可以發(fā)現(xiàn),相較于傳統(tǒng)的專家評審模式,POI數(shù)據(jù)更加直觀;對比遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行景觀要素提取的城市綠地研究后也可以發(fā)現(xiàn),遙感進(jìn)行景觀要素提取時(shí)在分類方面局限于建設(shè)用地、裸地、疏林草地、森林、農(nóng)田、水域幾類,POI數(shù)據(jù)再分類后可以細(xì)化到3個(gè)層次、上百個(gè)類別,彌補(bǔ)了遙感數(shù)據(jù)在空間上的細(xì)化程度。

    為保證基于POI數(shù)據(jù)的城市功能區(qū)識別與綠地空間評價(jià)結(jié)果在微觀街區(qū)尺度上的準(zhǔn)確度,本研究對上海功能區(qū)識別結(jié)果進(jìn)行符合度驗(yàn)證,分別在中心城區(qū)及非中心城區(qū)選取25個(gè)單元(地球坐標(biāo)系),隨機(jī)獲取所有研究單元及對應(yīng)坐標(biāo),轉(zhuǎn)換成百度坐標(biāo)系后,通過坐標(biāo)反查結(jié)果進(jìn)行對比研究。符合度打分共4個(gè)層次,0代表完全不符合,1代表較為不符合,2代表較為符合,3代表完全符合。符合度計(jì)算公式為:

    式中,n為抽樣單元數(shù),Xi為街區(qū)符合度得滿分,xi為街區(qū)符合度的實(shí)際得分。

    表4符合度結(jié)果顯示,上海功能區(qū)識別總體準(zhǔn)確率為90.67%,證實(shí)了基于POI數(shù)據(jù)的城市功能區(qū)識別模型的準(zhǔn)確度。其中,抽樣結(jié)果中的低符合度區(qū)域主要位于遠(yuǎn)郊地帶,如永安居住小區(qū)、濟(jì)陽路跨線橋和松江老城等地,這一差異主要受低密度城區(qū)POI數(shù)據(jù)量少的影響,總體而言,基于POI數(shù)據(jù)的城市功能區(qū)識別與空間優(yōu)化具備可信度。

    4 總結(jié)

    4.1 基于POI數(shù)據(jù)的城市綠地空間研究優(yōu)勢

    POI數(shù)據(jù)具備時(shí)效性強(qiáng)、成本低、易獲取等優(yōu)勢,監(jiān)控城市用地變化與綠地結(jié)構(gòu)的成本較低,在推廣上具有一定優(yōu)勢。但受數(shù)據(jù)分析方法的影響,街區(qū)尺度應(yīng)用尚有局限。基于POI數(shù)據(jù)與GIS的城市空間識別可以實(shí)現(xiàn)不同空間類型和同一空間類型2個(gè)層面上綠地建設(shè)現(xiàn)狀分析與把控。在一致性方面,城市不同發(fā)展階段的綠地建設(shè)要求存在差異,但整體來說,城市建設(shè)需要具備連續(xù)性與一致性?;赑OI數(shù)據(jù)可以實(shí)現(xiàn)在城市綠地建設(shè)多尺度監(jiān)控,實(shí)現(xiàn)城市綠地在時(shí)間與空間范圍上的連續(xù)性與一致性。

    表2 上海市市域范圍內(nèi)各單一功能區(qū)識別結(jié)果分析

    表3 上海市市域范圍內(nèi)各混合功能區(qū)識別結(jié)果分析

    表4 上海市市域范圍內(nèi)各混合功能區(qū)識別結(jié)果分析

    4.2 POI數(shù)據(jù)應(yīng)用的局限性

    在數(shù)據(jù)分類與賦值方面,不同城市在城市定位、人口組成、出行模式等方面都具備地域特點(diǎn),因此,POI數(shù)據(jù)分類與賦值需要更具地域特性。在研究區(qū)域選擇方面,針對不同研究對象,街區(qū)尺度劃分依據(jù)或柵格單元大小選擇上的機(jī)動性要求更高。在數(shù)據(jù)特性方面,POI數(shù)據(jù)與建筑實(shí)體之前的對應(yīng)性更強(qiáng),因此,POI數(shù)據(jù)應(yīng)用于城市綠地時(shí),在分類賦值方面的要求更高。

    4.3 可改進(jìn)的方向

    在數(shù)據(jù)分類與賦值方面,可將城市發(fā)展定位與城市類型納入賦值中來。例如,旅游型城市的風(fēng)景類POI數(shù)據(jù)賦值比重及細(xì)化程度更高,國際化都市的數(shù)據(jù)綜合性要求更高。在研究區(qū)域選擇方面,基于柵格與街區(qū)單元的樣方密度法、基于街道的核密度法直接決定于城市發(fā)展定位與城市都市區(qū)面積。區(qū)劃尺度與街區(qū)尺度可依據(jù)路網(wǎng)密度和道路結(jié)構(gòu)等信息,靈活選擇。例如,北京城市路網(wǎng)密度較低,在進(jìn)行中觀區(qū)劃尺度與微觀街區(qū)尺度的研究時(shí),以道路作為單元?jiǎng)澐忠罁?jù)會出現(xiàn)單元過大研究不夠深入的問題。這種情況下可以考慮設(shè)置柵格大小進(jìn)行研究區(qū)域劃分的方式,而結(jié)合核密度法的數(shù)據(jù)分布現(xiàn)狀則可以更直觀地以引力模型的結(jié)果呈現(xiàn)城市空間現(xiàn)狀。在數(shù)據(jù)特性方面,POI數(shù)據(jù)與建筑實(shí)體之間的對應(yīng)性更強(qiáng),在利用POI數(shù)據(jù)進(jìn)行城市綠地相關(guān)研究時(shí),引入“用地面積”增加綠地可識別性。

    4.4 未來可發(fā)展的方向

    對比POI數(shù)據(jù)在城市規(guī)劃領(lǐng)域的研究,風(fēng)景園林領(lǐng)域?qū)OI數(shù)據(jù)的應(yīng)用尚處于起步階段,在POI數(shù)據(jù)分類與賦值部分仍存在一定的主觀性,本研究為避免這一問題,通過用地現(xiàn)狀圖與遙感影像圖對數(shù)據(jù)運(yùn)算結(jié)果進(jìn)行復(fù)查與檢驗(yàn)。雖然復(fù)查結(jié)果反證了本研究分類賦值框架的準(zhǔn)確度,但城市綠地空間的POI分類與賦值在針對:1)不同面積(結(jié)合遙感影像,進(jìn)行面積賦值)、2)研究重點(diǎn)(某一類別POI數(shù)據(jù)可視化分析)及3)研究視角(結(jié)合街道尺度人口普查數(shù)據(jù)、不同出行模式的多視角交叉分析)分類與賦值框架構(gòu)建尚存在可探討空間。而從數(shù)據(jù)收集方面來說,結(jié)合手機(jī)信令數(shù)據(jù)、建筑傳感器、移動媒體等多源地理大數(shù)據(jù)的交叉研究在未來將會得到更多應(yīng)用。

    注:文中圖片均由姜佳怡繪制。

    致謝:感謝國家留學(xué)基金委公派研究生項(xiàng)目對本研究的資助。

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    城市綠地功能與作用的重新認(rèn)識
    衡水市不同功能區(qū)土壤營養(yǎng)元素的比較
    透水性鋪裝在城市綠地中的應(yīng)用初探
    利用賦值法解決抽象函數(shù)相關(guān)問題オ
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