合肥老城街区功能密度与多样性研究
发布时间：2021-01-02 20:35
老城区作为城市的立城之根,在城市更新发展中占据重要的地位。随着城市的发展,老城区的发展也面临着一系列的新问题。由于对老城盲目的改造和开发,所呈现的结果并没有达到预期,出现了老城面貌千城一面、街区环境品质日益下降,局部城市活力快速下降等各方面问题。同样,目前合肥市老城区面临有限的空间内,多样化功能相互高度叠加,旧功能不去,新功能不断填充,空间发展失衡等城市功能问题,为老城区下一步的发展带来了沉重的压力,必须对合肥老城街区功能密度和多样性现状进行清晰的梳理,科学诊断老城所存在的问题,这样才能在今后发展建设中有的放矢。现如今,我国进入了大数据时代,大量的城市数据产生为利用数据对城市问题进行科学精准的研究分析提供了可能。因此,运用大数据高效率的对功能密度与多样性进行梳理研究成为现阶段对合肥老城区进行研究的重点。本论文以合肥市老城街区为研究基础,阐述了街区功能密度与多样性与老城区城市活力的息息相关。进一步考虑到研究街区空间的组成要素对街区研究十分必要,因此,对合肥老城街区空间组成要素进行了分析。首先,在相关理论研究中,街区空间形态、功能密度与多样性的相关研究进行了梳理;进一步,通过对合肥市老城区...
【文章来源】：安徽建筑大学安徽省
【文章页数】：90 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
合肥老城区区域图
安徽建筑大学硕士学位论文第三章数据采集与处理173.2.2OSM地图获取将通过https://www.openstreetmap.org/网页下载得到的OSM数据，导入QGIS软件处理后将其转化为shapefile格式的矢量数据，再将处理结果加载到GIS（地理信息系统）平台，获得城市街区单元基础空间数据。3.2.3老城区建筑轮廓建筑物的轮廓及楼层的数据同样也是合肥老城街区研究中一个不可缺少的重要信息数据。在对城市较大区域进行研究时，依赖于传统数据分析方法获取需要的建筑轮廓及楼层数据不但需要耗费大量的时间技术成本及人力物力，而且其所得资料的质量及数据分析精度都会有所欠缺，因此如何快速便捷地获取到这些数据就显得更加重要。因此，受益于信息采集技术的快速发展，运用信息技术采集了开放平台所提供的开源建筑物的数据，为本次的研究提供数据支撑。3.2.4老城区街区划分选定合肥市老城区为研究对象后，需要对具体的研究单元进行细分，因此对合肥老城区的所有街区在平面上进行了详细划分。街区，在广义上泛指由多个城市的街道(或者多条城市道路)共同围合而成的一个局部城市用地的集合，内部环境主要包含各种建筑物、绿化、设施等，即多个城市街坊共同围合而构成的一个局部城市区域[71]。因此在划分街区时需要对老城区的街道、水系、绿地等进行梳理。在操作过程中借助《合肥市城市总体规划（2011-2022）及高德卫星地图来辨识街道的区域边间。老城区由于建设时间比较早，路网系统也比较的繁杂，在本文中将采用对街区有明显切割的道路作为街区划分的依据，一些延伸进入街区但是没有对该区域形成明显切割的道路则不作为划分依据。另外，在研图3-1合肥老城区街区划分（作者自绘）
安徽建筑大学硕士学位论文第四章合肥市老城区街区空间形态分析研究25能设施的布局以及便捷程度造成影响；街区平面的大孝轮廓尺度以及适用程度对城市功能的聚集产生影响[91]；另外街区在平面上位平面几何图像，街区平面几何面积也是衡量街区尺度的重要属性。因此本文选取街区面积、街区短边尺度、街区适宜程度作为参量，对街区尺度特征进行分析。a.街区面积面积反映街区的大小，即尺度，街区的尺度既与街道网格排布方式息息相关[92]。本次对老城区街区划分共统计出79个街区，通过自然间断法对老城区街区面积分为6个级别进行统计。分级后将面积分为0.720-1.833公顷、1.834-3.131公顷、3.132-4.585公顷、4.586-6.840公顷、6.841-11.362公顷、11.363-28.209公顷。如图4-1所示，面积小于1.8公顷的有16个，占街区总数的20.51%；3.132-4.585公顷有21个，占街区总数的26.92%；3.132-4.585公顷有16个，占街区总数的20.51%;4.586-6.840公顷有12个，占街区总数的15.38%；6.841-11.362公顷有8个，占街区总数的10.26%；11.363-28.209公顷有5个，占街区总数的6.41%。通过街区面积波动率（某一街区面积减去研究范围中街区面积平均数的差除以街区面积平均数）来描述老城区街区面积波动特征，从而确定合肥老城区街区面积波动较大的街区。图4-1街区面积分布个数（作者自绘）
【参考文献】：
期刊论文
[1]上海中心城街区形态及其密度指标的量化研究[J]. 庄宇,周玲娟. 同济大学学报(自然科学版). 2019(08)
[2]城市“文化自信”战略下的城市总体规划编制研究——以长沙市为例[J]. 刘贝,邓凌云. 中外建筑. 2018(10)
[3]基于GIS的城市公园绿地可达性时空变化分析[J]. 刘正纲,李玲. 测绘工程. 2018(09)
[4]基于兴趣点数据的伊春城市功能区定量识别研究[J]. 朱建成,唐翀,冯玉蓉. 城市建筑. 2018(20)
[5]我国大城市空间结构与功能协调性分析——以上海市为例[J]. 纪爱华,陈玉光. 江淮论坛. 2018(03)
[6]北京地铁站域活力影响因素探讨[J]. 徐婉庭,马宏涛,程艺,陈知雨,胡昱坤,马爽. 北京规划建设. 2018(03)
[7]基于空间数据的北京老城街道多样性对街道活力的影响[J]. 张轰,徐玉,张富成. 北京规划建设. 2018(03)
[8]Road2vec:一种基于出租车轨迹数据的城市道路可视分析方法[J]. 罗月童,丁铁成,朱闽峰. 计算机辅助设计与图形学学报. 2017(12)
[9]基于POI数据的城市功能区识别方法研究[J]. 蒋云良,董墨萱,范婧,高少文,刘勇,马新强. 浙江师范大学学报(自然科学版). 2017(04)
[10]基于OpenStreetMap的地图匹配算法研究[J]. 蒋宗礼,李娟. 软件导刊. 2017(07)
博士论文
[1]大数据驱动的城市轨道交通需求时空分布分析及预测方法研究[D]. 朱亚迪.北京交通大学 2019
[2]城市公共交通系统可达性评价与优化方法[D]. 江世雄.北京交通大学 2019
[3]广州市华侨新村地区城市形态演变及动因研究[D]. 王敏.华南理工大学 2012
[4]城市空间形态维度的复杂循环研究[D]. 于英.哈尔滨工业大学 2009
硕士论文
[1]佛山莲花南历史文化街区空间形态特点研究[D]. 林新德.华南理工大学 2019
[2]基于多源数据的青岛市东岸城区多中心空间结构解析[D]. 张景国.青岛理工大学 2019
[3]中小城市街区功能性质与人群集聚特征研究[D]. 吕文睿.安徽建筑大学 2019
[4]基于多源POI数据的天津市城市功能区识别与分析[D]. 黄亮东.中国矿业大学 2019
[5]基于多源数据的公交通勤出行特征挖掘与分析[D]. 吕攀龙.华南理工大学 2019
[6]小街区街头交往场所的空间品质营造设计研究[D]. 甘洛书.西南交通大学 2018
[7]基于POI大数据的郑州市现代服务业空间分布特征研究[D]. 梁燕.河南大学 2018
[8]基于多元数据的街道活力影响因素研究[D]. 夏健华.山东建筑大学 2018
[9]基于多源兴趣点数据的城市功能区划分方法研究[D]. 邓悦.中国测绘科学研究院 2018
[10]天津近代历史街区城市肌理演变研究[D]. 刘晓宇.天津大学 2018
本文编号：2953600
【文章来源】：安徽建筑大学安徽省
【文章页数】：90 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
合肥老城区区域图
安徽建筑大学硕士学位论文第三章数据采集与处理173.2.2OSM地图获取将通过https://www.openstreetmap.org/网页下载得到的OSM数据，导入QGIS软件处理后将其转化为shapefile格式的矢量数据，再将处理结果加载到GIS（地理信息系统）平台，获得城市街区单元基础空间数据。3.2.3老城区建筑轮廓建筑物的轮廓及楼层的数据同样也是合肥老城街区研究中一个不可缺少的重要信息数据。在对城市较大区域进行研究时，依赖于传统数据分析方法获取需要的建筑轮廓及楼层数据不但需要耗费大量的时间技术成本及人力物力，而且其所得资料的质量及数据分析精度都会有所欠缺，因此如何快速便捷地获取到这些数据就显得更加重要。因此，受益于信息采集技术的快速发展，运用信息技术采集了开放平台所提供的开源建筑物的数据，为本次的研究提供数据支撑。3.2.4老城区街区划分选定合肥市老城区为研究对象后，需要对具体的研究单元进行细分，因此对合肥老城区的所有街区在平面上进行了详细划分。街区，在广义上泛指由多个城市的街道(或者多条城市道路)共同围合而成的一个局部城市用地的集合，内部环境主要包含各种建筑物、绿化、设施等，即多个城市街坊共同围合而构成的一个局部城市区域[71]。因此在划分街区时需要对老城区的街道、水系、绿地等进行梳理。在操作过程中借助《合肥市城市总体规划（2011-2022）及高德卫星地图来辨识街道的区域边间。老城区由于建设时间比较早，路网系统也比较的繁杂，在本文中将采用对街区有明显切割的道路作为街区划分的依据，一些延伸进入街区但是没有对该区域形成明显切割的道路则不作为划分依据。另外，在研图3-1合肥老城区街区划分（作者自绘）
安徽建筑大学硕士学位论文第四章合肥市老城区街区空间形态分析研究25能设施的布局以及便捷程度造成影响；街区平面的大孝轮廓尺度以及适用程度对城市功能的聚集产生影响[91]；另外街区在平面上位平面几何图像，街区平面几何面积也是衡量街区尺度的重要属性。因此本文选取街区面积、街区短边尺度、街区适宜程度作为参量，对街区尺度特征进行分析。a.街区面积面积反映街区的大小，即尺度，街区的尺度既与街道网格排布方式息息相关[92]。本次对老城区街区划分共统计出79个街区，通过自然间断法对老城区街区面积分为6个级别进行统计。分级后将面积分为0.720-1.833公顷、1.834-3.131公顷、3.132-4.585公顷、4.586-6.840公顷、6.841-11.362公顷、11.363-28.209公顷。如图4-1所示，面积小于1.8公顷的有16个，占街区总数的20.51%；3.132-4.585公顷有21个，占街区总数的26.92%；3.132-4.585公顷有16个，占街区总数的20.51%;4.586-6.840公顷有12个，占街区总数的15.38%；6.841-11.362公顷有8个，占街区总数的10.26%；11.363-28.209公顷有5个，占街区总数的6.41%。通过街区面积波动率（某一街区面积减去研究范围中街区面积平均数的差除以街区面积平均数）来描述老城区街区面积波动特征，从而确定合肥老城区街区面积波动较大的街区。图4-1街区面积分布个数（作者自绘）
【参考文献】：
期刊论文
[1]上海中心城街区形态及其密度指标的量化研究[J]. 庄宇,周玲娟. 同济大学学报(自然科学版). 2019(08)
[2]城市“文化自信”战略下的城市总体规划编制研究——以长沙市为例[J]. 刘贝,邓凌云. 中外建筑. 2018(10)
[3]基于GIS的城市公园绿地可达性时空变化分析[J]. 刘正纲,李玲. 测绘工程. 2018(09)
[4]基于兴趣点数据的伊春城市功能区定量识别研究[J]. 朱建成,唐翀,冯玉蓉. 城市建筑. 2018(20)
[5]我国大城市空间结构与功能协调性分析——以上海市为例[J]. 纪爱华,陈玉光. 江淮论坛. 2018(03)
[6]北京地铁站域活力影响因素探讨[J]. 徐婉庭,马宏涛,程艺,陈知雨,胡昱坤,马爽. 北京规划建设. 2018(03)
[7]基于空间数据的北京老城街道多样性对街道活力的影响[J]. 张轰,徐玉,张富成. 北京规划建设. 2018(03)
[8]Road2vec:一种基于出租车轨迹数据的城市道路可视分析方法[J]. 罗月童,丁铁成,朱闽峰. 计算机辅助设计与图形学学报. 2017(12)
[9]基于POI数据的城市功能区识别方法研究[J]. 蒋云良,董墨萱,范婧,高少文,刘勇,马新强. 浙江师范大学学报(自然科学版). 2017(04)
[10]基于OpenStreetMap的地图匹配算法研究[J]. 蒋宗礼,李娟. 软件导刊. 2017(07)
博士论文
[1]大数据驱动的城市轨道交通需求时空分布分析及预测方法研究[D]. 朱亚迪.北京交通大学 2019
[2]城市公共交通系统可达性评价与优化方法[D]. 江世雄.北京交通大学 2019
[3]广州市华侨新村地区城市形态演变及动因研究[D]. 王敏.华南理工大学 2012
[4]城市空间形态维度的复杂循环研究[D]. 于英.哈尔滨工业大学 2009
硕士论文
[1]佛山莲花南历史文化街区空间形态特点研究[D]. 林新德.华南理工大学 2019
[2]基于多源数据的青岛市东岸城区多中心空间结构解析[D]. 张景国.青岛理工大学 2019
[3]中小城市街区功能性质与人群集聚特征研究[D]. 吕文睿.安徽建筑大学 2019
[4]基于多源POI数据的天津市城市功能区识别与分析[D]. 黄亮东.中国矿业大学 2019
[5]基于多源数据的公交通勤出行特征挖掘与分析[D]. 吕攀龙.华南理工大学 2019
[6]小街区街头交往场所的空间品质营造设计研究[D]. 甘洛书.西南交通大学 2018
[7]基于POI大数据的郑州市现代服务业空间分布特征研究[D]. 梁燕.河南大学 2018
[8]基于多元数据的街道活力影响因素研究[D]. 夏健华.山东建筑大学 2018
[9]基于多源兴趣点数据的城市功能区划分方法研究[D]. 邓悦.中国测绘科学研究院 2018
[10]天津近代历史街区城市肌理演变研究[D]. 刘晓宇.天津大学 2018
本文编号：2953600
本文链接：https://www.wllwen.com/jianzhugongchenglunwen/2953600.html
