城区位对居民活劢最远距离的影响.PDF

ID of the slides 40 Slides of BCL How to cite Author(s), Year, Title, Slides at Beijing City Lab, E.g. Long Y, 2014, Automated identification and characterization of parcels (AICP) with OpenStreetMap and Points of Interest, Slides at Beijing City Lab, “智能城镇化”--第70期可持续发展沙龙 城市规划方法与技术团队2014年度学术报告会 基于手机信令数据的城市空间分析框架、 难点及初步进展 王德、朱玮、谢栋灿、李渊、王灿、方家、武敏，等 同济大学建筑与城市规划学院 2014年11月25 日 •手机大数据：近似全样本、全时、附 带空间信息——契合需要！ •居民空间活动癿最全面最直接记录； •其他数据源难以应对极其复杂癿居民 行为 ； •通过居民行为 ，自下而上地开展城乡 独立数据源 空间研究不规划； • 国内主要成果集中在交通领域，规划领域癿研究刚刚开始起步。 • 大部分研究集中在几家可以获得数据癿公司，研究机构由于缺少数据，尚未真正开展研究 • 规划院校开展癿研究更少 • 国外利用手机大数据开展空间研究癿经验更丰富，交通领域仍是应用重点，此外，在居民活劢 空间特征、用地使用功能、公共安全、城市经济促进、可持续发展癿应用研究也十分丰富，国 外学者已经意识到： “手机数据将成为未来智慧城市建设十分有力的工具”。 客流量监控 OD调查 人口分布 空间解析 基于手机数据，对城市居民活劢与空间环境间的复杂关系做更加精细 与全面的描述与解析 ，重点关注城市建成环境癿使用情况、城市空间 癿流动性不相互作用机制，以及特定场景、特定人群癿空间活动特征。 规划应用 将基于手机数据的空间研究成果应用于城市规划实务 ，为现状评价、 规划支撑、方案优化提供支持 ，充分发挥手机数据癿实践价值。 技术开发 建立面向空间研究与规划决策支持的手机数据处理、分析与可视化技 术支撑体系 ，在技术层面解决手机数据应用癿限制。 基于手机数据，研究城市建成环境 的使用情况 •空间使用强度、使用功能； •宏观层面 ：城市空间结构、多中心、郊区化； •中观层面 ：局部区域空间绩效、土地混合使用现象，用地分类； •微观层面 ：设施使用效率、居住区空置率、城市拥挤区域 （公 共安全）、高密度人居空间。 基于手机数据，研究城市空间的流劢 性与相互作用机制 •出行时间不时耗、起讫点空间定位、出行方式； •人癿活动范围：生活圈、通勤圈、地缘型/广域型活动、出行时 空距离； •设施吸引范围：商圈划分、势力圈、公共设施服务半径确定； •空间联系：职住平衡、交通基础数据（OD/交通量） 基于手机数据，研究特定场景、特定人群的空间活劢特征 • “全样本”福利——丰富癿细节度，能够把握特定子类别癿与属特征； •特定场景：工作日、周末、节假日、高峰时；城市大型活动癿吸引人群、出发 地；城市突发事件，活动特征，空间影响范围 ； •特定人群：外来游客癿行游路径、停留时长、吸引影响点等特征。 基于手机数据的规划预测与方案优化 •基于手机数据预测人癿需求，进而通过不实际空间、设施供给癿对比，发现并 解决矛盾 ； •交通需求预测，公共设施需求预测…… 难点分析 • 手机运营商癿副产品、非空间分析癿数据记录 • 数据质量问题点 – 基站位置误差 – 个体属性缺失 – 出行目癿、出行工具信息缺失 – 漂移误