基于GIS的南京城市居住空间结构研究
基于GIS的城市空间形态实证研究——以武汉市为例
ｎｓ，ｔ．ｔｓｅｐｃ ｄｔ ｐｏｉｅｒｆ ｅｃ ｒｈ ｓ ｂｉ ｍ ｎ ｏ ｌ ｎ ｇｓａｅｙａ ｄｔｅｒｓａｃ ｎｒ ａ ｄａｊｓ ｌ ｍ ａｕｅ ｅｓ ｅ Ｉ ｉ ｘｅｔ ｒ ｄ ｅ ｎｅｆ ｅｅｔ ｌ ｈ ｅ ｔ ｆ ａ ｉ ｔ ｔｇ ｅｅｒｈｏ ｌ ｅ ｄｕｔ ｅ ｅｓｒ— ｅ ｅ ｏ ｖ ｅｒ ｏ ｔ ａ ｓ ｐｎｎ ｒ ｎ ｈ ｅｔ ｂ ａ
ｍ ｅｎｔ ．
Ｋｅ ｒ ｓ ＧＩ ｅ ｔｒｏ ｐ ｔ ｏ ｍ ； ｒ ａ ｘ ａ ｓ ｎ；ｒｅ ａ ｈ ｒ ｃｅ ； ｕ ａ ｙ ｗｏ ｄ ： Ｓ； ｘ ｅ ｒｓ ａ ｉ ｆｒ ｕ ｂ ｅ ｐ ｎ ｉ ｆａ ｔ ｌ ａａ ｔｒ Ｗ ｈ ｎ ｉ ｌ ａ ｎ ｏ ｃ
０ 引 言
征 点 、 征线 或 特 征 面 的 比较 ， 出 不 规 则 图形 特 征 的 特 得 近 似数 据 。常 用 的分 析 方 法 有 ： 间 扩 展 分 析 、 市 空 城
空 间形 态测 度 分 析 和 空 间 相 关 与 移 动 分 析 等 。 本 研 究 中 ， 市扩 展 的定 义 是 城 市 建 成 区 的 扩 展 ， 市 建 成 城 城 区是指 城 市 中 已成 片建 设 、 政 公 用设 施 基 本 具 备 的 区 市
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刘 莹 ，王
祥 ，孟泉毅
（ 武汉市勘测设计研究院 ， 湖北ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ武汉 ４０２ ） ３０２
摘
要： 以武汉市为研 究对象， 于武 汉多时相航摄影像数据 ， 基 借助 Ｇ Ｓ 术和空间分析 方法 ， Ｉ技 以城 市用地扩展 速
度 和强度指数 、 形维数 、 分 紧凑度 为城 市形 态指标 ， 实证分析 １ ８ ２ ０ ９６～ ０ ８年 间武汉城市建成 区外部形状 的变化 过 程 ， 望为武汉规 划决策的制定以及相 关调控措施 的研 究等提供依据 。 期 关键词 ：Ｉ ； Ｇ Ｓ 外部 空间形 态； 市扩展 ； 城 分形特征 ； 武汉 中图分类号 ：２ ８ Ｐ ０ 文献标 识码 ： Ｂ 文章编号 ：６ ２ ５ ６ （０ １ ０ ０７ ０ １７ — ８ ７ ２ １ ）４— ０４— ４
《基于GIS技术的传统村落空间分异规律研究》范文
《基于GIS技术的传统村落空间分异规律研究》篇一一、引言传统村落作为我国历史文化的瑰宝，承载着丰富的地域特色和民俗风情。
随着现代化进程的加速，传统村落面临着巨大的发展压力和空间变迁。
如何理解和掌握传统村落的空间分异规律，成为了研究的重要课题。
本文旨在通过地理信息系统（GIS）技术，对传统村落的空间分异规律进行深入研究，以期为传统村落的保护与发展提供科学依据。
二、研究背景与意义传统村落的空间分异现象是地理学、社会学、文化学等多学科关注的焦点。
随着经济全球化和城市化进程的推进，传统村落的空间结构、社会关系和文化传承等方面都发生了显著变化。
因此，研究传统村落的空间分异规律，对于理解其空间发展、文化传承和可持续发展具有重要意义。
三、研究方法与数据来源本研究采用地理信息系统（GIS）技术，结合遥感数据、地形数据、人口数据等，对传统村落的空间分布、空间结构、空间关系等方面进行分析。
通过GIS的空间分析功能，提取传统村落的空间特征，分析其空间分异规律。
四、研究区域与对象本研究选取了具有代表性的传统村落作为研究对象，包括南方水乡、北方山区、黄土高原等不同地理环境的传统村落。
通过对这些传统村落的空间分布、空间结构、人口变化等方面进行分析，揭示其空间分异规律。
五、空间分异规律分析（一）空间分布规律通过GIS的空间分布分析，发现传统村落的空间分布受地形、气候、交通等因素的影响。
在南方水乡地区，由于水资源丰富，交通便利，传统村落呈现较为密集的分布；而在北方山区和黄土高原地区，由于地形复杂、交通不便，传统村落分布较为稀疏。
（二）空间结构规律传统村落的空间结构受历史、文化、经济等因素的影响，呈现出多样化的形态。
通过GIS的空间结构分析，发现不同地区的传统村落具有不同的空间结构特征。
例如，南方水乡地区的传统村落呈现较为规整的网格状结构，而北方山区和黄土高原地区的传统村落则呈现较为复杂的树状或链状结构。
（三）空间关系规律传统村落之间的空间关系受地理环境、经济联系、文化交流等因素的影响。
基于GIS技术的城市绿地空间划分与规划研究
基于GIS技术的城市绿地空间划分与规划研究随着城市化进程的不断推进，城市绿地系统逐渐受到重视。
城市绿地系统具有丰富的生态、经济和社会效益，不仅能够提高城市环境质量，增强城市韧性，还能够促进城市居民身心健康和社会和谐发展。
因此，如何合理规划和管理城市绿地，成为提高城市可持续发展水平的必要措施之一。
本文将以GIS技术为基础，探讨基于GIS技术的城市绿地空间划分与规划研究，为城市绿地规划提供技术支撑和决策依据。
一、GIS技术在城市绿地规划中的作用GIS技术是一种空间信息处理技术，其基本思想是将地理要素的空间关系和属性信息用图形表达方式表示出来，并通过计算、分析、查询等操作实现对地理空间信息的综合管理、分析与决策。
在城市绿地规划中，GIS技术可以帮助规划人员进行数据的整合、异构数据形式的统一化以及数据的加工和分析，同时还可以提供空间分析模型和可视化工具，使规划人员能够更好地评估不同方案下的城市绿地利用效益，优化方案，同时，GIS还可以进行可视化呈现，以便理解、辅助决策。
二、城市绿地空间划分方法探讨城市绿地空间划分是城市绿地规划的基础和前提，其合理性和准确性是城市绿地系统规划的关键所在。
因此，城市绿地空间划分需要借助GIS技术，对城市空间和绿地要素进行分类划分，以便更好地进行空间分析和规划。
1.基于多指标的城市绿地空间划分我们可以将城市绿地划分为公园、绿地、林地和水域等类型。
但是这些类型的划分仅考虑到绿地的基本用途，缺乏对不同绿地类型在生态、社会、文化等方面的作用维度研究，导致绿地利用效益的低下。
因此，基于多指标的城市绿地空间划分更为重要。
相较于单一指标的划分方法，多指标方法更能充分考虑不同绿地类型的不同需求和效益，并对其进行综合评价，以实现最优配置。
例如，在确定公园类型时，可以综合考虑周边人口密度、缺乏大型公园的程度、景观价值等多个指标，确定最优的公园类型。
2.基于空间分析的城市绿地空间划分空间分析是GIS的重要功能之一，可通过空间数据重叠、距离分析、栅格分析和三维建模等方法进行。
基于GIS的城市规划空间分析研究
基于GIS的城市规划空间分析研究引言：城市规划是指通过对城市空间的合理布局和功能规划，以实现城市的可持续发展和改善居民生活质量为目标的一项重要工作。
而GIS（地理信息系统）作为一种强大的空间数据处理和分析工具，为城市规划提供了有力支持。
本文将探讨基于GIS的城市规划空间分析研究，旨在通过深入分析城市空间数据，为城市规划决策提供科学依据。
一、GIS在城市规划中的应用1.1 地理信息系统简介地理信息系统是一种用于收集、存储、管理、分析和展示地理空间数据的技术系统。
它通过将地理数据与属性数据相结合，实现对地理现象的综合分析和可视化展示。
1.2 GIS在城市规划中的作用GIS在城市规划中发挥着重要作用。
首先，GIS能够对城市空间数据进行有效的收集和管理，为决策者提供准确的数据支持。
其次，GIS可以通过空间分析功能，对城市空间进行多维度的分析，帮助规划者了解城市的现状和发展趋势。
最后，GIS还可以通过可视化技术，将分析结果以图形化的方式展示，提高规划决策的可视性和可理解性。
二、基于GIS的城市规划空间分析方法2.1 空间数据收集与处理城市规划的第一步是收集和处理城市空间数据。
GIS可以通过各种数据源，如卫星影像、地理数据库等，获取城市的空间数据。
同时，GIS还可以对数据进行清洗和处理，消除数据中的噪声和错误。
2.2 空间数据可视化与分析在收集和处理完城市空间数据后，接下来需要对数据进行可视化和分析。
GIS 可以通过空间数据的可视化技术，将数据以地图的形式展示出来，使规划者能够直观地了解城市的空间特征和分布规律。
同时，GIS还可以通过空间分析功能，对城市空间进行多维度的分析，如热力图分析、缓冲区分析等，为规划决策提供科学依据。
2.3 空间模型构建与模拟基于GIS的城市规划空间分析还可以通过空间模型构建和模拟，对城市的发展趋势进行预测和评估。
通过对城市的历史数据和规划方案进行建模，可以模拟出不同规划方案对城市空间的影响，为规划者提供决策参考。
基于GIS的普通住宅价格空间分布及影响因素分析
基于GIS的普通住宅价格空间分布及影响因素分析作者：赵斌好来源：《文存阅刊》2019年第12期摘要：近几年来住宅价格一直是社会关注的热点由于住宅价格空间分布差异性的客观存在。
在研究城市的房价时，将住宅价格结合其所处的空间位置加以研究，不仅可直接为政府制定住房建设发展规划、分析住宅价格与社会经济发展水平的关系、管理住宅市场提供重要的决策依据，也为房地产开发企业确定住宅销售价格等方面提供理论支撑，还可为进一步为研究城市发展水平和房价是否处于合理提供重要的理论依据。
关键词：普通住宅;空间分布;影响因素随着中国市场经济的稳步发展，房地产市场也逐步发展起来，并在我国社会经济快速发展过程中扮演着重要的角色。
房地产的迅速发展对拉动社会经济和提高人民生活水平起到了重要的作用，而住宅房地产作为城市居民生活的必需品，具有无可替代性，对经济的发展起到至关重要的影响。
在我国，不论是政府部门、房地产开发商还是普通民众都对住宅产业的发展变化较为敏感。
对城市住宅价格的研究，如房价受到哪些因素的影响等，是学术界探讨的热点问题，同时是保证我国住宅市场持续、稳定以及健康发展过程中需要研究的重要课题。
城市快速发展，城市空间结构发生变化，随着城市建设的不断发展，住宅价格也在不断变化，同时，随着网络的平民化，数据的获取越来越容易。
本文基于GIS技术，利用房产数据对成都市主城区住宅价格的空间特征及邻里特征因素分析。
目的在于了解成都市主城区 2015 年度普通住宅价格的空间分布基本规律以及房价变化的成因，客观从可视化角度反映出各个影响因素对普通住宅价格的影响程度并了解影响成都市普通住宅价格的主导因素。
具有如下意义：（1）为政府制定政策提供依据（2）为房地产开发单位提供参考（3）为购房者购房提供决策依据。
一、研究内容和方法（一）研究范围成都，简称“蓉”，别称“锦官城”，具有2600多年的历史文化。
介于102°54’E～104°53’E 和30°05’N～31°26’N之间，是中国西南地区的科技、经济、文化中心，同时也是重要的交通、信息枢纽。
《基于GIS技术的聚落形态分析及保护规划策略研究》
《基于GIS技术的聚落形态分析及保护规划策略研究》一、引言随着科技的发展，地理信息系统（GIS）技术已成为文化遗产保护与利用的重要工具。
聚落作为人类文明的重要载体，其形态的演变与保护对于理解人类历史、文化及生活方式具有重要意义。
本文旨在通过GIS技术对聚落形态进行深入分析，并探讨其保护规划策略，以期为聚落保护与可持续发展提供科学依据。
二、GIS技术在聚落形态分析中的应用GIS技术以其强大的空间分析、数据管理和可视化功能，为聚落形态分析提供了新的研究视角和方法。
通过GIS技术，我们可以对聚落的地理分布、空间结构、形态演变等进行分析，从而揭示聚落发展的历史脉络和空间特征。
首先，我们可以利用GIS技术对聚落的空间分布进行可视化表达。
通过空间数据的采集和处理，将聚落的地理位置、规模、密度等信息以地图的形式展现出来，直观地反映聚落的分布特征。
其次，GIS技术可以分析聚落的空间结构。
通过空间分析功能，我们可以对聚落的内部结构、道路系统、建筑布局等进行深入分析，揭示聚落的空问组织规律和功能分区特点。
最后，GIS技术还可以对聚落的形态演变进行分析。
通过收集不同时期的聚落数据，利用GIS的时空分析功能，我们可以了解聚落形态的演变过程和趋势，为聚落保护提供科学依据。
三、聚落形态特征及保护价值通过对聚落形态的分析，我们可以发现聚落具有独特的空间结构和文化内涵。
聚落的形态特征包括地理位置、空间布局、建筑风格等方面，反映了人类与自然环境的相互关系和历史文化的发展历程。
聚落作为文化遗产的重要组成部分，具有极高的保护价值。
首先，聚落是历史文化的载体，记录了人类社会的发展历程和文明成果。
其次，聚落具有独特的建筑风格和空间布局，体现了人类与自然环境的和谐共生。
最后，聚落还具有生态价值和经济价值，对于区域发展和生态保护具有重要意义。
四、基于GIS技术的聚落保护规划策略基于GIS技术的聚落保护规划策略主要包括以下几个方面：1. 数据收集与整理：首先需要收集聚落的相关数据，包括地理位置、空间布局、建筑风格等方面的信息。
基于地理信息系统的高密度城市住区天空开阔度研究
Industrial Construction Vol.51,No.2,2021工业建筑㊀2021年第51卷第2期㊀1㊀基于地理信息系统的高密度城市住区天空开阔度研究∗金科伟1,2㊀王㊀薇2,3(1.安徽省建筑设计研究总院股份有限公司,合肥㊀230002;2.安徽建筑大学建筑与规划学院,合肥㊀230022;3.安徽建筑大学建成环境与健康重点实验室,合肥㊀230022)㊀㊀摘㊀要:当前城市空间的高密度化程度越来越高,而城市环境的综合质量却逐渐降低㊂天空开阔度等相关理论的实践应用对于优化城市视觉环境㊁改善局地气候具有较大价值,将其引入高密度城市住区空间环境研究依然具有重要意义㊂结合国内外研究成果,基于地理信息系统软件的三维空间建模㊁通视分析等功能,优化了城市空间天空开阔度的计算模型㊂再以城市形态学和建筑设计原理为依据,选取住区空间形态的重要指标并加以分级量化㊂通过对高密度城市住区进行软件模拟与分析,探究高密度住区天空开阔度与住区空间形态的量化关系,为城市空间环境评价提供合理的定量化分析方法㊂㊀㊀关键词:高密度城市住区;天空开阔度;地理信息系统;三维建模;空间形态;设计指标㊀㊀DOI :10.13204/j.gyjzG20080605RESEARCH ON SKY-VIEW FACTOR OF HIGH-DENSITY URBANRESIDENTIAL AREAS BASED ON GISJIN Kewei 1,2㊀WANG Wei 2,3(1.Anhui Provincial Architectural Design and Research Institute Co.,Ltd.,Hefei 230002,China;2.School of Architecture and Urban Planning,Anhui Jianzhu University,Hefei 230022,China;3.Key Laboratory of Built Environment and Health,Anhui Jianzhu University,Hefei 230022,China)Abstract :At present,the high-density degree of urban space is getting higher and higher,while the comprehensive quality of urban environment is gradually reduced.The application of the theory of sky-view factor is of great value tooptimize the urban visual environment and improve the local climate.Based on the research results at home andabroad,this paper optimized the calculation model of urban space sky-view factor based on the functions of 3D spatial modeling and intervisibility analysis of GIS software.Then based on the urban morphology and architectural designprinciples,the important indicators of residential space form were selected and quantified.Through the software simulation and analysis of high-density urban residential areas,the paper explored the quantitative relationshipbetween the sky-view factor of high-density residential areas and the spatial form of residential areas,provided a reasonable quantitative analysis method for urban spatial environment evaluation.Keywords :high-density urban residential area;sky-view factor;GIS;3D modeling;spatial form;design index∗国家自然科学基金面上项目(51778001);安徽省教育厅高校优秀拔尖人才培育资助项目(gxbJZD23)㊂第一作者:金科伟,男,1991年出生,硕士,建筑师㊂通信作者:王薇,女,1975年出生,博士,教授,硕士生导师,国家一级注册建筑师,vivi.gan@㊂收稿日期:2020-03-25㊀㊀2018年我国城市建成区面积为58455.66km 2,较10年前增长近54%[1]㊂城市规模的快速膨胀㊁城镇化人口率的不断提升,致使多数城市空间形态呈现出高密度化㊂有学者指出城市高密度发展是更高的城市运行能力和城市功能有效运行的表现[2]㊂尽管如此,目前城市空间高密度化依然是导致天空视野狭小㊁空间单一局促等一系列城市空间视觉环境问题的主要原因㊂随着生活水平的提高,城市居民对空间环境品质的要求也越来越高㊂保留城市集聚紧凑的功能形态的同时又要保证市民最大限度地获得舒适视觉感受,将是城市规划所面对的挑战[3]㊂西特曾指出: 视觉,具有空间感受的实质,是所有建筑效果赖以产生的基础;它也应该是解决城市建设中的所有矛盾因素的基础 [4]㊂天空开阔度是当前被学者引用描述城市地表空间开敞程度较多的一个概念,其对于城市空间视觉环境质量的研究和应用价值已被广泛认可㊂然而,我国的城市建设实践及研究较国外起步晚,发展不成熟,针对住区天空开阔度的定量化分析更少㊂常规的主观分析㊁理论总结和问卷调查等传统研究方法具有一定的局限性和片面性,难以适应当下城市信息化发展的需求㊂本文尝试将天空开阔度应用到高密度城市住区的空间环境质量研究中,借助地理信息系统(GIS)技术的三维建模㊁模型导入㊁空间分析等功能,结合前人的研究基础,进一步完善天空开阔度的计算模型,分析城市住区空间形态指标与空间开敞度的关联性,从而为城市住区规划设计提供理论依据和技术支撑㊂1㊀研究概况与方法天空开阔度的研究在较早时期集中出现在自然地表方面[5],而后逐步被引入到人工建成环境的实践与研究领域,如城市街区㊁公园景观等㊂1.1㊀天空开阔度概念不同研究领域或不同的研究者,会就各自研究需要的差异而定义不同的概念,以此来表示所研究空间的开敞程度,比如天空可视因子㊁地表开阔度㊁天空开阔度等㊂结合文献[3,5]的调研和研究目的,本文将天空开阔度定义为高密度城市住区室外公共空间的开敞程度,即在城市地表开放空间中以人视角度观察一定半径范围内全视野中可视天空的占比㊂具体是以默认1.5m高的观察者眼睛作为视点,将该视点所观察到的地表以上的全视野范围定义为1,视野中建筑物遮挡部分用b表达,可视天空为a,则a+b=1,如图1所示㊂图1㊀天空开阔度意向Fig.1㊀Images of sky-view factor1.2㊀天空开阔度测算方法从技术层面大致可分三维建模分析法㊁鱼眼拍摄实测法和GIS模拟计算法三个类型[3]㊂实测法多结合摄影技术和计算机技术,对实景进行全角拍摄,然后通过处理分析所摄图像得出天空开阔度数值㊂赖鑫等采用鱼眼相机实测法计算了深圳市建筑密集区域㊁较密集区域和临水且有低矮灌木丛区域3种城市建成区的天空开阔度(SVF)[6]㊂但因此研究方法对摄影技术和设备要求较高,且可视化功能和后期优化功能不足,因而应用优势不大㊂而利用计算机软件的建模㊁空间分析等功能进行模拟和开阔度测算的研究方法具有较大灵活性,便于对后续图纸优化和再分析,适于大体量建筑群体为主导的城市空间开敞度研究㊂文献[7-8]分别介绍了采用三维建模法完成的三维SVF测算模型和可视域的测算模型㊂钮心毅等遵循GIS 模拟计算法的思路,提出了二维与三维相结合的视觉影响分析模型[5];文献[9-10]介绍了利用GIS山影工具提出地表开阔度和天空可视因子的栅格计算模型㊂上述研究虽利用软件技术构建出直观表达和测算空间开阔度的方法,但对城市及建筑设计中的空间形态指标与空间开阔度的关联性分析却未涉及㊂城市空间通视程度的增强,不仅有利于城市整体空间结构的梳理,还能为观察者营造开阔的城市视觉感受,更好地诠释城市的空间环境质量[11]㊂因此为了更加直观表达和精确测算空间开阔度,本文基于GIS三维建模及通视分析功能,借助球面投影分析的方法,提出GIS三维模拟法㊂即通过GIS与3Dmax软件联合应用,构建三维场景和球形视域面模型,利用分析工具得出视点与模拟视域面点集的通视程度,并以此表达城市空间天空开阔度数值,最终通过数值分析得出形态指标与天空开阔度的量化关系㊂2㊀天空开阔度影响指标选取本文选取合肥市包河区某高密度城市住区作为研究对象㊂借助住区现状的基础图纸信息,通过明确的影响因子验证城市住区空间开阔程度变化的内在影响机制,从而测试和分析城市住区的天空开阔度㊂2.1㊀项目概况住区位于合肥市包河区,地处土地开发强度高㊁2㊀工业建筑㊀2021年第51卷第2期基于地理信息系统的高密度城市住区天空开阔度研究 金科伟,等3㊀建设密度大的核心城区㊂包河区内城市住区较多,且区域规划严整,配置功能完善㊂住区四周均为城市道路,内部及周边地势平缓㊂建筑布局和单体形式多样,住宅类型以小高层和高层住宅为主,作为高密度城市住区,天空开阔度研究对象具有一定代表性(图2)㊂城市主路;用地红线㊂图2㊀研究住区示意Fig.2㊀Schematic diagram of residential areas being studied2.2㊀信息获取与处理基础图纸及所构建模型需保证一定的准确性和真实性,因此对图纸信息和软件模拟的质量要求较高㊂研究区域的卫星地图可通过城市地理空间信息㊀㊀㊀㊀相关网络平台获取㊂依据较为准确的卫星图可绘制出住区及周边环境的计算机辅助设计总图,再参照现状调研结果进行修改,将主要规划设计指标如高度㊁层数等直接影响空间形态的属性信息标注完全㊂将二维图纸导入GIS 软件,根据属性信息构建住区三维模型㊂最后,结合住区室外公共空间特征,选取活动频率较高的景观广场上一点作为观察位置,将该点上移1.5m 即可得测算分析所用视点(图3)及原始住区指标(表1)㊂视点;住区建筑;用地红线㊂图3㊀原始住区三维模型Fig.3㊀3D model of original residential area表1㊀原始住区指标Table 1㊀Index of original residential area容积率建筑密度/%不同布局方式下占比/%不同单体形式下占比/%行列式周边式点群式混合式(A㊁B㊁C 至少两项大于0)点式(长宽比小于2)板式(长宽比不小于2)混合式1.211.7ABC90+0+10AB10+90㊀㊀布局方式中,将全部住宅面积视为1,A +B +C =1;单体形式中,将全部住宅面积视为1,A +B =1;A ㊁B ㊁C 分别表示属性指标的各细分特征在全部住宅单体中出现的规模占比㊂㊀㊀除现状图纸信息外,测算过程还需要对应的球状视域面模型㊂首先借助3Dmax 软件绘制了适合研究对象尺度和人眼有效识别范围的球体模型,本文选定球体半径为300m㊂然后将其划分为一定数量的球面三角形,确保其导入GIS 后可转化为任意两点间距约为2m 的点集,而所得呈球状分布的点集即为研究所需视域面㊂点间距的控制是为了保证借助通视分析工具构建出足够数量的视线,并测算出更为精确的住区天空开阔度数据㊂2.3㊀指标确定自然环境空间开敞度多受制于地形变化㊁植物大小及梳密等因素,人工建成环境空间开敞度的影响因子多由植物㊁道路㊁构筑物和建筑物等物体的形态指标组成㊂城市环境中,人们对建筑和边界要素印象最深,区域和场所次之,道路和标志则由于缺乏标志性和独特性,较少引起体验者的关注[12]㊂因此,在住区空间开敞度研究中,适合选取较大体量的构筑物和建筑物的形态指标作为主要影响因子,最终结合住区规划设计指标体系和空间开阔度测算特征,选定容积率㊁建筑密度㊁排布方式㊁单体形式四项空间形态指标作为住区天空开阔度的评价因子㊂其中,容积率是指用地范围内总建筑面积与用地面积的比值,即p =Z /S ㊂容积率常用来描述用地建设强度,是开发商利益得以保证的重要参考指标㊂建筑密度是指用地范围内的建筑占地面积L 占用地面积的百分比㊂建筑密度与城市空间形态之间具有较紧密的联系[13]㊂排布方式是指住区内多个建筑单体经规划组织所形成的布局形式,一般分为行列式㊁周边式㊁点群式和混合式,该指标直接影响住区空间形态㊂单体形式指建筑单体的几何特征,一般认为单体长宽比l /d ȡ2时为板式,l /d <2时为点式㊂本文划分了4种单体形式,分别为纯板式(单体均为板式)㊁多板式(板式单体多于点式)㊁多点式(点式单体多于板式)和纯点式(单体均为点式)㊂3㊀住区空间形态指标与天空开阔度量化关系适宜的空间形态可为住区室外空间良好的视觉4㊀工业建筑㊀2021年第51卷第2期环境产生直接的积极作用㊂原始住区天空开阔度测算结果显示,天空可视范围a 达到了62.7%(图4),核心景观区视野良好㊂依据上述资料和框架,分别对容积率㊁建筑密度㊁排布方式㊁单体形式4个住区空间形态指标与天空开阔度的作用机制进行定量化分析㊂图4㊀原始住区开阔度测算Fig.4㊀Calculation of sky-view factor for original residential area3.1㊀容积率与天空开阔度住区容积率很大程度上决定了其地上空间的利用强度㊂在保证满足住区基本使用要求和其他3项空间形态指标不变的前提下,为较清晰地表现住区指标及形态变化,将住区容积率依次增加0.2,分别取值为1.4㊁1.6㊁1.8㊁2.0㊂对原容积率和新设定容积率对应住区分别进行天空开阔度测算,由容积率p 及天空开阔度a 数值变化规律分析两者的内在关联性(图5)㊂a p =1.4时,a =58.5%;b p =1.6时,a =54.9%;c p =1.8时,a =51.8%;d p =2.0时,a =49.2%㊂天空可视;天空不可视㊂图5㊀容积率1.4㊁1.6㊁1.8㊁2.0对应天空开阔度测算Fig.5㊀Maps of sky-view factor measurement corresponding to plot ratios of 1.4,1.6,1.8and 2.0㊀㊀由图5可以看出:当调整住区方案容积率p 为1.4㊁1.6㊁1.8㊁2.0时,天空开阔度数值a 分别为58.5%㊁54.9%㊁51.8%㊁49.2%㊂结合4组数据推导出容积率和天空开阔度的量化关系,如图6所示,可知,两者呈负相关且相关系数r =-0.99,相关性较强㊂可以得出,随着容积率的提高,住区天空开阔度数值逐渐降低㊂3.2㊀建筑密度与天空开阔度建筑密度与城市形态有着复杂的关系,在形成城市形态中建筑密度承担了重要角色[14]㊂在满足住区使用需求且建筑高度㊁排布方式㊁单体形式基本不变的前提下,为较清晰地表现住区指标及形态的变化, Ң 容积率; ʏ 天空开阔度㊂图6㊀住区容积率与天空开阔度的对照Fig.6㊀Constract curves of plot ratios and sky-view factor of residential areas将住区建筑密度依次增加3%,分别取值为14.7%㊁17.7%㊁20.7%㊁23.7%㊂对原建筑密度和新设定建筑密度s 对应住区分别进行天空开阔度测算,再由两者数值变化规律分析它们的内在关联性(图7)㊂基于地理信息系统的高密度城市住区天空开阔度研究 金科伟,等5㊀a s =14.7%时,a =61.8%;b s =17.7%时,a =61.7%;c s =20.7%时,a =61.4%;d s =23.7%时,a =61.6%㊂天空可视;天空不可视㊂图7㊀建筑密度14.7%㊁17.7%㊁20.7%㊁23.7%对应天空开阔度测算Fig.7㊀Maps of sky-view factor measurement corresponding to building densities of 14.7%,17.7%,20.7%and 23.7%㊀㊀如图7所示:当住区方案建筑密度s 取值为14.7%㊁17.7%㊁20.7%㊁23.7%时,天空开阔度数值a 分别为61.8%㊁61.7%㊁61.4%㊁60.6%㊂结合4组数据推导出建筑密度和天空开阔度的基本量化关系,如图8所示,两者呈负相关且相关系数r =-0.96,相关性较强㊂由此得出,随建筑密度增加,天空开阔度数值降低(图8)㊂3.3㊀排布方式对天空开阔度住区排布方式发生改变时,室外空间界面会随之变形,空间开敞程度也会受到显著影响㊂在容积率㊁建筑密度㊁单体形式保持不变的前提下,将排布方式㊀㊀㊀㊀Ң 建筑密度; ʏ 天空开阔度㊂图8㊀住区建筑密度与天空开阔度的分析Fig.8㊀Constract curves of residential building densities and sky-view factor依次调整为行列式㊁周边式㊁点群式和混合式,而后分别进行天空开阔度测算,再根据两者的变化规律分析排布方式与天空开阔度的内在关联性(图9)㊂a 排布方式为行列式时,a =61.5%;b 排布方式为周边式时,a =50.3%;c 排布方式为点群式时,a =63.5%;d 排布方式为混合式(行+周+点)时,a =60.3%㊂天空可视;天空不可视㊂图9㊀不同排布方式住区对应天空开阔度测算Fig.9㊀Maps of sky-view factor measurement correspording to different layouts of residential quarters6㊀工业建筑㊀2021年第51卷第2期㊀㊀如图9所示,排布方式为行列式时,天空开阔度测算值a =61.5%;排布方式为周边式时,a =50.3%;排布方式为点群式时,a =63.5%;排布方式为混合式时,a =60.3%㊂可以看出:采用周边式排布方式的住区天空开阔度数值最低,被建筑群多面围合的住区室外空间更易使人视觉上产生局促压抑感;点群式住区因内部很少形成完整且连续的建筑界面,其对应的天空开阔度数值最高,住区环境也更为开放舒朗;行列式排布的住区天空开阔度测算值较高,空间较为通畅,人们在住区户外空间中易获取较开阔的天空视野;原始住区采用的是由行列式与点群式构成的混合式排布方式,与第三组周边式㊁第五组由行列式㊁周边式㊁点群式共同构成的混合式相互对比可发现,随着住区中周边式排布规模的增加,住区天空开阔度a 会有所减小,公共空间的舒适度也会随之下降,随着点群式规模的增加,住区天空开阔度a 会有所增加,室㊀㊀㊀㊀外空间的天空视野更为开阔(图10)㊂图10㊀住区排布方式与天空开阔度的分析Fig.10㊀The curve of residential area layout and sky-view factor3.4㊀建筑单体对天空开阔度单体建筑形式是影响住区整体空间格局的微小单元,住区中不同单体形式的组合构成会直接影响室外公共空间的开敞程度㊂在容积率㊁建筑密度等指标基本保持不变的前提下,将住区单体形式依次调整为纯板式㊁多板式㊁多点式和纯点式,而后分别进行天空开阔度测算及其与住区单体形式配比的内在关联性分析(图11)㊂a 单体形式为纯板式(100%板式)时,a =61.5%;b 单体形式为多板式(67%板式+33%点式)时,a =62.5%;c 单体形式为多点式(67%点式+33%板式)时,a =62.4%;d 单体形式为纯点式(100%点式)时,a =63.5%㊂天空可视;天空不可视㊂图11㊀不同建筑类型住区对应天空开阔度测算Fig.11㊀Maps of sky-view factor measurement with different building types of residential quarters㊀㊀如图11所示,住区单体形式为纯板式时,a =61.5%;住区单体形式为多板式时,a =62.5%;住区单体形式为多点式时,a =62.4%;住区单体形式为纯点式时,a =63.5%㊂分析上述数据发现,保证其他影响因素基本不变的情况下,单纯改变住区单体形式时,天空开阔度测算值变化较小,天空视野获得感相差不大;纯点式住区的天空开阔度测量值最高,表明外部空间体验更显开放明朗;纯板式住区天空开阔度数值比纯点式住区略低,表明空间体验会略显局促;在板式与点式混合出现的住区,天空开阔度数值介于纯板式和纯点式之间,且因具体测算值易受公共空间附近建筑单体位置和板式㊁点式选取影响,变化规律不清晰(图12)㊂图12㊀住区单体形式与天空开阔度的分析Fig.12㊀The curve of residential unit form and sky-view factor4㊀结束语天空开阔度与城市空间的日照条件㊁通风质量㊁㊀㊀㊀㊀(下转第75页)4㊀结束语通过有限元方法对盲孔法释放系数A㊁B进行标定,并与轴心受拉下标定试验的结果进行对比验证,同时分别考虑高应力状态下的孔边塑性应变和加载状态下钻孔时产生的切削加工应变,并对其进行了修正,减小了测量的误差㊂得出的结论如下:1)对于轴心受拉构件,使用盲孔法进行工作应力的检测是可行的,其测量的精度基本满足工程要求㊂因为盲孔法测得的是某一点的主应力大小和方向,与构件整体的受力情况无关,所以对于其他复杂受力状态下的构件,采用盲孔法检测工作应力理论上也是可行的㊂2)利用有限元方法标定的释放系数A㊁B在应力水平较低时与实测值吻合较好,在应力水平较高时则需要进行误差修正㊂3)在应力大于屈服强度的一半时,由于孔边发生塑性应变,导致释放应变明显大于理论值,可根据形状改变比能参量S对释放系数A㊁B进行修正,将显著减小误差㊂4)加载状态下钻孔时需要对切削加工应变进行修正,其大小与释放应变呈线性相关㊂此时测量的误差相比常规标定方法钻孔偏大,但基本满足工程要求㊂5)采用盲孔法进行测量时,因为钻孔和粘贴应变片需要一定大小的平整表面,所以本方法不适用于焊缝等表面状况复杂及较小构件的应力测量,此外,盲孔法属于破损检测方法,因此也不适用于对构件完整度有要求的应力测量㊂参考文献[1]㊀American Society of Testing Materials.Standard Test Method forDetermining Residual Stresses by the Hole-Drilling Strain-Gage Method:ASTM E837-81[S].PA:ASTM International,2008.[2]㊀中国船舶工业总公司.残余应力测试方法:钻孔应变释放法:CB3395 92[S].北京:中国船舶集团公司综合研究所,1992.[3]㊀翟传明,邸小坛,白伟亮,等.盲孔法检测既有金属结构应力的研究[J].建筑科学,2011,27(增刊1):116-121.[4]㊀赵海燕,斐怡,史耀武,等.用小孔释放法测量焊接高残余应力时孔边塑性变形对测量精度的影响及修正方法[J].机械强度,1996,18(3):17-20.[5]㊀王龙,吴波.盲孔法识别拉(压)弯钢管内力的分析与试验[J].东南大学学报,2009,39(6):1180-1186.[6]㊀曾宏,盛国赛,谢晓锋,等.盲孔法测量钢结构工作应力试验研究[J].广东土木与建筑,2006(4):48-51.[7]㊀李伟,王文欣,李林安,等.钻孔法检测大型钢结构工作应力的研究[J].佳木斯大学学报,2015,33(4):524-527. [8]㊀陈怀宁,陈亮山,董秀中.盲孔法测量残余应力的钻削加工应变[J].焊接学报,1994,15(4):276-280.(上接第6页)视觉环境质量等均有紧密联系,通过对空间形态的适当调整可有效提升城市空间的天空开阔度㊂1)相较于其他文献提出的测算方法,由GIS软件构建的基于球形视域面的城市空间天空开阔度计算模型具有完善地表达和测算天空开阔度的优势㊂该方法操作简单易懂,准确度和可视化程度高,且具有一定的灵活性,可为城市住区规划方案设计㊁优化和建成环境研究提供参考㊂2)住区空间形态指标可直接影响住区天空开阔度a的大小,进而对住区空间环境质量产生较大影响㊂3)较低的容积率和建筑密度可以帮助住区获取更为开敞舒畅的室外公共空间㊂4)住区排布方式对天空开阔度测算值影响较大,综合考虑建筑节能㊁经济效益等因素,行列式和混合式住区为较佳方案㊂周边式排布虽能为住区带去更多私密空间,但就空间开敞程度而言,排布方案不理想;点群式是住区排布方式可选的较佳方案,行列式与混合式次之㊂5)保持其他条件不变,点式单体较多时,住区天空开阔度数值较大,板式单体越多时则相反㊂参考文献[1]㊀中华人民共和国统计局.中国统计年鉴[M].北京:中国统计出版社,2019.[2]㊀任远.城市病和高密度城市的精细化管理[J].社会科学,2018(5):76-82.[3]㊀杨俊宴,马奔.城市天空可视域的测度技术与类型解析[J].城市规划,2015,39(3):54-58.[4]㊀SITTE C.The Art of Building Cities[M].Translated byCHARLES Tstewart.2nd Edition.New York:Reinhold Publishing Corporation,2013.[5]㊀钮心毅,徐方.基于视觉影响的建成环境空间开敞度定量评价方法[J].城市规划学刊,2011(1):91-97.[6]㊀赖鑫,李磊,张春生,等.深圳市天空开阔度的计算及其对气象要素的影响[J].广东气象,2017(6):32-35.[7]㊀靳海亮,李留磊,袁松鹤,等.一种用于三维城市建筑物的可视域分析算法[J].测绘通报,2018(1):103-106. [8]㊀YANG P PJ,PUTRA S Y,LI W.Viewsphere:a GIS-Based3DVisibility Analysis for Urban Design Evaluation[J].Environment and Planning B:Planning and Design,2007,34:971-992. [9]㊀贺文慧,杨昕,汤国安,等.基于数字高程模型的城市地表开阔度研究:以南京老城区为例[J].地球信息科学学报,2012,14(1):94-100.[10]KLEMEN Z,KRISTOF O,ZIGA K.Sky-View Factor as a ReliefVisualization Technique[J].Remote Sensing,2011,3(2):398-415.[11]彭建东,许琴.基于多维视觉影响的城市空间环境定量评价探索:以襄阳古城护城河周边地区城市设计为例[J].现代城市研究,2015(10):36-46.[12]王敏,王盈蓄,黄海燕,等.基于眼动实验方法的城市开敞空间视觉研究:广州花城广场案例[J].热带地理,2018,38(6):741-750.[13]BERGHAUSER P M,HAUPT P.Spacemate:the Spatial Logic ofUrban Density[M].Delft:Delft University Press,2004. [14]董春方.密度与城市形态[J].建筑学报,2012(7):22-27.盲孔法检测钢结构工作应力研究 赵寒川,等75㊀。
基于GIS的普通住宅价格空间分布及影响因素分析
基于GIS的普通住宅价格空间分布及影响因素分析随着城市化进程的快速推进，房地产市场发展迅猛，房价成为社会关注的热门话题。
本文基于GIS技术，对某城市普通住宅价格的空间分布及影响因素进行分析。
一、普通住宅价格空间分布1.数据来源和处理本文所使用的数据来源于该城市房产交易信息中心，包括2018年1月至12月的普通住宅成交价格、地址等信息。
通过ArcGIS软件将地址信息转化为地理坐标点，生成空间数据。
2.空间分布将普通住宅成交价格的最大值和最小值作为上下限，根据等比例分级法构建6个价位区间，并生成普通住宅价格分布图。
通过空间分布图可以看出，该城市普通住宅价格整体呈现出东高西低、南北分化的特点，高价区集中在城市核心和繁华商圈，如市中心、金融中心和购物中心，低价区则分布在城市的远郊和偏远地区。
3.空间聚类分析利用Getis-Ord Gi*算法进行空间聚类分析，找出具有显著性贡献的高价区和低价区。
结果表明，高价区集中在市中心和繁华商圈周围，如岳麓区、芙蓉区和雨花区等；低价区则分布在城市的南部和北部偏远地区，如长沙县和望城区等。
二、影响因素分析2.相关性分析通过Pearson相关系数分析各要素与普通住宅价格之间的相关性，结果表明，城市规划、基础设施、交通、教育、医疗等要素都与普通住宅价格存在一定程度的正相关关系，其中教育和交通对普通住宅价格的影响最大。
3.多元线性回归分析综上，本文通过GIS技术对某城市普通住宅价格的空间分布和影响因素进行了分析，结果表明影响普通住宅价格的要素较为复杂，需要综合考虑城市规划、基础设施、交通、教育、医疗等多个方面的因素。
运用GIS技术进行城市空间分析
运用GIS技术进行城市空间分析引言随着城市化进程的不断加快，城市空间分析成为了城市规划和管理中不可或缺的一部分。
而地理信息系统（GIS）作为一种强大的空间分析工具，为城市空间分析提供了便捷和高效的解决方案。
本文将探讨如何运用GIS技术进行城市空间分析，并探讨其在城市规划和管理中的应用。
一、GIS技术概述地理信息系统（GIS）是一种将地理空间数据与属性数据相结合，进行空间分析和空间决策支持的技术系统。
它通过将地理数据进行数字化和空间化处理，实现对地理现象的可视化展示和空间关系的分析。
GIS技术包括地理数据库、地理信息采集、空间数据分析等多个模块，可以应用于各个领域，包括城市规划、环境保护、交通管理等。
二、城市空间分析的意义城市空间分析是指对城市内部和城市与周边地区的空间格局和关系进行研究和分析的过程。
它可以帮助城市规划师和决策者了解城市内不同地区的功能分布、交通状况、环境质量等信息，为城市规划和管理提供科学依据。
通过城市空间分析，可以发现城市内部的矛盾和问题，并提出相应的解决方案，从而实现城市的可持续发展。
三、城市空间分析的方法1. 空间数据采集城市空间分析的第一步是收集和整理城市的空间数据。
通过卫星遥感、航空摄影、GPS定位等技术，可以获取城市的地形、建筑物、道路等空间信息。
这些数据可以通过GIS软件进行处理和管理，为后续的空间分析提供基础。
2. 空间数据处理在获得城市的空间数据后，需要对数据进行处理和整理，以便进行后续的分析。
这包括数据的清洗、转换和投影等操作。
清洗数据可以去除噪声和错误，确保数据的准确性和一致性。
转换数据可以将数据从不同的格式和坐标系转换为统一的格式和坐标系，方便后续的分析和比较。
3. 空间关系分析空间关系分析是城市空间分析的核心内容之一。
通过GIS软件提供的空间分析工具，可以计算和分析不同地区之间的距离、邻近关系、连接性等指标。
这些指标可以帮助我们了解城市内部的空间结构和关系，发现城市内部的矛盾和问题。
基于GIS的南京市人口空间分布研究
第35卷第3期2019年3月商丘师范学院学报JOUＲNAL OF SHANGQIU NOＲMAL UNIVEＲSITY Vol．35No．3March ，2019收稿日期：2018－05－27；修回日期：2018－06－06作者简介：柏培源（1994—），男，河南泌阳县人，福建师范大学硕士研究生，主要从事城市与区域规划的研究．基于GIS 的南京市人口空间分布研究柏培源1，孙平辉2（1．福建师范大学地理科学学院，福建福州350007；2．池州学院资源环境学院，安徽池州247100）摘要：以南京市2012和2016年人口空间结构分布的研究为研究对象，结合Arcgis 和SPSS 利用人口集中指数模型、重心迁移模型以及回归分析等方法，研究了南京市人口分布特征．研究结果表明人口重心一直都位于秦淮区；秦淮区和鼓楼区的人口密度也始终保持着最大；从人口的空间分布来看，从南京市中心以5km 为半径，人口密度以S 曲线的形式逐渐降低．最后从人口密度对政治、经济生态方面的影响进行分析，发现南京市人口分布结构对政治经济有着较为显著的影响，并提出南京市未来人口空间规划的建议．关键词：人口密度；人口集中指数；重心迁移模型；回归分析；人口空间分布模型；建议中图分类号：C922文献标识码：A 文章编号：1672－3600（2019）03－0063－050引言随着经济与城市化的交织发展，人口的问题越来越严重，人口分布也越来越多样化，不同的地区有着不同的社会经济文化因素，所以其人口空间分布结构也各不相同，南京市作为国内政治经济文化的重要城市，其人口分布空间结构的研究更具有代表意义．地理信息系统（GIS ），是对空间信息进行采集存储，处理，制图和管理的一门学科．利用GIS 技术对南京市的人口空间结构进行研究，获取人口分布的特征，可以科学地分析人口分布变化的规律，并制定相应的人口政策．20世纪60年代时，由于计算机的发展为多元统计方法提供了条件，美国人口统计局开始研究使用地理信息系统来分析人口数据，将空间统计分析的技术运用到了社会科学研究中，通过GIS 制图的功能就可以很明显地反映人口密度的分布状况和城市人口是何种分布模式，更便于研究和总结，尤其在人口分布的模型拟合方面，地理信息技术发挥的作用更是不可或缺．同时，国内的地理学者对这一领域也进行了大量研究，叶明利用GIS 技术对城市人口特征，城市人口的空间模型，基于实体地域的城市人口进行预测等方面进行研究［1］．刘峰，马金辉等人对甘肃天水市进行了详细的研究分析，他们发现了天水市存在着很明显的空间聚集现象［2］．韩杰，李丁等人利用GIS 技术对兰州市人口空间分布进行了研究，发现了兰州市2000－2010年的人口分布整体上是集聚趋势以及各区域的人口分布变化情况［3］．马维军等人利用GIS 研究了天津市城市人口空间社会结构，分析了天津社会区的主要结构和影响社会区划分的因素以及天津市人口空间结构分布，帮助人们了解城市的人口空间分布情况以及城市的空间布局［4］．周春山，许学强对广州市的空间结构做了详细的调查和研究［5］．简美锋，万智恩从经济的角度分析了石家庄市的人口重心迁移所带来的影响变化［6］．杨上广，丁金宏研究了最具城市特色的上海市的人口空间结构分布情况以及产生的种种社会效应［7］．陈学刚，杨兆萍利用GIS 的技术研究了乌鲁木齐市的人口密度空间变化是由南向北慢慢减少的，人口分布整体看呈“T ”型，人口分布呈现多中心的集聚特点并得出了辖区开发历史长短［8］．王学军，张善余都描述了空间分析技术和地理信息技术的结合对研究人口地理的帮助［9－10］．赵军，符海月采用GIS 技术研究了人口重心的移动，并将移动轨迹绘制成图片的形式，直观反映了人口分布变化特征便于科学制定人口政策［11］．冯健，周一星对整个中国的城市内部的空间结构进行了研究，城市空间结构的变化以及这些变化带来的一些社会影响，还有对中国城市内部空间结构进行了客观的评价［12］．目前各位学者关于人口空间结构分布的研究已经取得一定的成就，但是就目前而言，南京市作为中国发展较好的城市之一，在这方面的研究还稍有欠缺．根据这个分析南京市人口空间结构的演变规律，政治经济的转变，推动城市房地产发展组织方式和规划方法还有价值观的转化，影响社会分化的空间转化过程以及找出其推动南京市发展的动力因素，既可以用于南京市未来发展规划的参考方案，以期对其他地区发展提供借鉴，对于整个中国经济发展都有一定的推动作用．1研究区概况南京，江苏省省会，简称“宁”，地处北纬31ʎ14ᵡ—32ʎ37ᵡ，东经118ʎ22ᵡ—119ʎ14ᵡ，中国东部、长江下游、江苏省西南部．本次以南京市11个市辖区（高淳区、鼓楼区、建邺区、江宁区、溧水区、六合区、浦口区、栖霞区、秦淮区、玄武区、雨花台区）为研究对象．其总面积为6587km2，2016年常住人口数为827．1万人，其中城镇人口数为678．14人，城镇化率83%，是长三角及华东唯一的特大城市．本次研究时间节点选择为2012年与2016年，其中2012年南京市常住人口数为709．4万人，2016年常住人口数与之相比增加约17%，人口增加幅度较为明显．同时，南京市行政区划范围形状不规则，呈纵向狭长形，对南京市人口的空间分布研究具有一定的典型性．1．1数据来源本文以南京市高淳区、鼓楼区、建邺区等11个市辖区为研究对象，对2012与2016年两个时间节点为对象进行对比研究．数据来源于2012年与2016年《南京市统计年鉴》．2研究方法2．1人口集中指数模型人口的集中指数是用来反映各个地区人口的集中分布程度，通过计算人口分布集中的指数来判断人口分布是否合理均衡，计算公式：C=12∑Nt=1PtP－StS（1）式中：C代表了某一个地区的人口集中指数，t代表研究区域里面的行政单元或者是地区的数量，P t代表第t个地区里的人口数量，P是整个研究的地区总的人口数，S t表示第t个统计地区的土地面积，S为研究地区的总面积，N是研究地区内的行政单元的个数．2．2人口重心迁移模型人口重心实际上就是指在研究区域内某一个时刻的人口分布在空间平面上的力矩达到了一个平衡的点，常常用来测定一个地区人口分布变迁的情况，并且通过观察这个地方的人口重心的移动轨迹和重心的移动速度，来说明人口分布在空间变化上的特征和变化的原因，我们可以利用人口坐标公式表示某一地区的人口重心迁移变化，公式形式如下：X=∑P i x i/∑P i Y=∑P i y i/∑P i（2）式中：X i，Y i为各区县的行政地理中心，P i为各区县的人口总数．2．3人口密度模型人口密度的大小与地区人数和地区面积有关，是人口分布研究中最为常用的指标，可以很直观地看出一个地区的人口是否密集．计算人口密度公式：D=Pi /Si（3）式中：D为第i个地区域内的人口密度，P i表示第i个地区的人口数量，S i代表第i个地区的地区面积．2．4回归分析法20世纪90年代初，Clark提出了人口密度距离衰减模型［13］，计算公式：d x =de－bx（4）式中：d x为距离市中心x处的人口密度，x是距离市中心的距离，d0为市中心区域的人口密度，b为常数．d越大，市中心的人口密度越大，单位面积的人口数量越多，城市越拥挤．1969年纽林等人提出了二次指数模型，计算公式：d x =de bx－cx2（5）式中：b，c为常数．由于国外在该领域的研究比中国早，所以不论上述人口密度分布模型如何，它主要针对西方发达国家来说的，其模型是否适用于中国城市还必须进一步讨论．为保证研究结果的可控性和正确性，本研究还选取了回归分析法对其人口密度空间分布模型进行探讨，使用数据统计学原理和数学处理的方法对大量统计数据进行处理，并从中确定因变量与一个或多个自变量的相互关系，建立一个相关性程度高的回归函数，如对数函数，倒数函数，幂函数、指数函数等，以期得出南京市的人口分布规律．3数据处理与结果分析3．1南京市人口离散状况城市内的自然、经济因素错综复杂，不同的环境对人口分布有不同的影响，利用人口集中指数C值能较为准确地衡量人口的集中程度．其中，人口集中指数C最大值为1，最小为0，C的数值在0和1之间，C的值越接近1，就说明人口分布越集中，C值越靠近0就说明人口分布越分散，人口向某一个地区集中的偏向越小，如果C为0的时候说明人口没有任何集中的倾向，在各地域几乎均匀分布．经计算，南京市2012年人口集中指数C为0．3758，2016年人口集中指数为0．4307，说明南京市近5年来人口分布的离散程度没有特别大的转变．3．2南京市人口重心偏移状况使用人口重心偏移模型可以为制定南京市以后人口如何分布、区域社会经济发展提供重要的决策依据［10］．通过使用Arcgis工具对计算结果进行可视化表达后的南京市2012年和2016年人口重心变化图分析，我们可以看出2012年和2016年46商丘师范学院学报2019年南京市人口重心都在秦淮区，人口分布格局基本没有太大的变化，总体上看2012－2016年南京市人口增加了很多，但是人口重心偏移不明显．3．3南京市人口密度状况利用了Arcgis 软件对南京市2012年和2016年的人口数据进行处理可以得到南京市的人口密度分布图（图1），南京市2012年人口密度最大的地区是鼓楼区，其次是秦淮区，但是两者的人口密度差距不是很大．人口密度最小的是溧水区，高淳区和六合区的人口密度也很小．2016年人口密度最大的地区依然为鼓楼区，其次为秦淮区，最低的也还是溧水区和高淳区，但是鼓楼和秦淮两个区域的人口密度都有着很大的提升，溧水与高淳人口密度几乎没有什么改变．原因在于鼓楼和秦淮作为主城区，这两个地区有着太多吸引人口的因素，如大型的商业贸易圈新街口等，丰富的休闲娱乐场所夫子庙等，以及发达的地铁交通，多条线路的转乘站设立在这两个区．图1南京市2012、2016年人口密度图3．4南京市人口密度空间分布模型研究本次研究以人口密度为基础数据，采用等距离缓冲区标识法来获取等距离环带区域内的环带人口密度．以南京市人口密度最大的秦淮区、玄武区和鼓楼区范围的几何中心为中心，以不同半径来做缓冲区，来测量和分析不同圈层中国人口状况．具体步骤如下：（1）确定市中心位置，以秦淮区、玄武区和鼓楼区几何中心为中心；（2）建立缓冲区；（3）用不同半径的缓冲区切割南京市行政区划图；（4）对标识后的不同圈层的属性进行操作；（5）根据每个环带重新切割之后的各距离段所占各行政总面积比例，计算出各距离段各行政区的实际面积，然后计算各环带的面积得到南京市人口密度与距离数据矩阵（表1）．表1南京市2012和2016年人口密度与距离矩阵环带序号距离/（km ）2012年人口密度/（人/km 2）2016年人口密度/（人/km 2）15927813044210627491053151660173642011431198525895937630798833735763796840743774945662686105054656111555245371260494508136542944356第3期柏培源，等：基于GIS 的南京市人口空间分布研究续表1序号距离/（km ）2012年人口密度/（人/km 2）2016年人口密度/（人/km 2）14704094221575439452168051652917855225361890522536199552253620100522536根据人口密度距离矩阵，可以看出，从中心以5km 为半径向外扩散，其人口密度大体上呈减小的趋势．为得出南京市的人口密度变化具体规律，在SPSS 中使用11种不同的函数模型对其进行回归分析，得到南京市2012年和2016年人口密度函数模型汇总和参数估计值．其中Sig 是回归关系的显著性系数，当Sig ＜=0．05时，具有统计学意义．如果Sig ＞=0．05，则意味着使用当前模型的两个模型之间的回归分析不具有统计学显著性，应该用其它分析模型替代．F 代表方差分析值．所以，在满足Sig ＜=0．05条件下，2012年的人口模型Ｒ2最大的是倒数函数模型和S 曲线模型Ｒ2值最大为0．929和0.900，2016年的人口模型拟合Ｒ2最大的同样是倒数函数模型和S 曲线模型，Ｒ2值最大为0．907和0．897．结果表示倒数函数模型和S 曲线模型的效果均比较好，但是虽然倒数函数的Ｒ2稍大，但依据其2012年和2016年散点和曲线分布图（图2）来看，S 曲线模型最合适．即2012年、2016年南京市人口分布规律可以用S 曲线模型：Y （x ）=b 0e +b 1/x 来表示．其中，2012年南京市各区县人口密度函数为：Y （x ）=6．041e +17．981/x2016年南京市各区县人口密度函数可以表示为：Y （x ）=6．037e +19．929/x式中：x 表示距离市中心的距离；Y 表示距离x 处的人口密度．2012年和2016年南京市人口密度函数都可以采用S 曲线模型．S 曲线方程拟合的结果为一条衰减并趋于水平的曲线，由2012年和2016年曲线拟合图形（图2）可知，在距离市中心越近的区域人口密度越大，随着距离市中心的距离加大人口密度在下降，并且下降的速度逐渐减慢，并在一定距离以后随距离增加人口密度趋于固定值，这是因为南京市85－100km 的圈层只有一个高淳区，其人口密度是固定不变的．图22012、2016年人口密度不同函数模型拟合曲线图4人口分布的影响4．1南京市人口分布对政治的影响南京市密度大的区域主要集中于鼓楼区、玄武区、秦淮区这一带，人口的集中导致政府对该地区的基础、配套设施投入增加以及政策侧重．例如社会治安方面的水平，多个大型的市医院建立在鼓楼区和秦淮区提供医疗保障，在这两个地区周边开发了大量的高层公寓楼盘以应对住房问题，在交通方面鼓楼玄武秦淮这一区域通过大量公交、地铁枢纽建设来满足高人口密度所需的公共交通需求，然后南京市近些年的地铁建设也主要从这几个区域向外延展，其中几个最大的转乘站都设立在这一带，另外这一带还有着专门的部队驻扎提供军事保障．66商丘师范学院学报2019年4．2南京市人口分布对经济的影响南京市2016年生产总值最高的是江宁区1747．79亿元，其次是栖霞区、鼓楼区分别为1302．54，1238．92亿元．其中栖霞与鼓楼最小的占地面积获得最大的生产总值，这与区域的人口分布有着极大的关联，这一带是人口聚集地，有着新街口，夫子庙等家喻户晓的购物场所，以及很多的贸易都在这边展开，各项娱乐投资也看中了这一带的人流量，此外这一带的房价相对于其他地区要高出很多，这也是因为这一带人口数量特别多，所以对住房需求量特别大．4．3南京市人口对生态的影响人口过于集中必然会带来一系列的生态环境问题，其中很明显的一点是秦淮河，当年无数诗人作家游历秦淮河都赋诗赞美．然而由于过于集中的人口导致秦淮河被污染的越来越严重，早些年秦淮河河水污染严重，后来得到政府的重视，加强了对秦淮河的治理才有所改善，但是过大的人口压力还是使得南京主城区一带的环境受到严重的影响．5建议与结论5．1结论（1）通过对南京人口集中指数研究发现：南京市自2012年起，人口分布格局没有大的变化，但是由于政策以及人口压力的影响，由于交通的便利，长江以北浦口区出现了集中人口的新动力，吸引人口向心迁移．（2）通过对南京近几年的重心迁移的研究发现：近几年南京市的人口重心一直在秦淮区，虽然六合江宁溧水高淳一带地势广阔，但全市的人口重心依旧在主城区，这说明主城区对人口仍旧保持着很大的吸引力，主城区不论在经济、文化、教育等方面有明显的优势，而且在就业机会、公共娱乐、基础设施方面也远远好于周边县城．这是引起大量人员涌向主城区的主要原因．（3）通过对南京市几年来人口密度的研究发现：南京市秦淮区和鼓楼区人口集中明显，江宁区及再向南以及长江北边人口较为分散．这并不是一个好的现象，南京市目前发展重心过于集中在长江南边一带，南京市作为长江沿线城市，应当以长江为中心两岸平衡的发展，此外南京市作为一个国际化的大都市，对外来人口的吸引也很大，所以南京各地都呈现人口密度变大的情况．（4）通过对人口空间分布模型的研究表明，南京市的人口分布从中心向外大致以S 曲线的形式递减．城市人口变化趋势以及集中程度在距中心20km 的距离处出现明显的分割状态，在20km 圈层以内人口分布高度集中状态，同时从中心向外递减的程度也相对较大．相反，在20km 以外人口密度的规模较小，虽然变化仍以减弱的形式呈现，但其变化的程度较20km 以内的圈层相对平缓．5．2南京市未来人口规划发展的建议南京市长江以南地区人口集中过大，应当加快向外围迁移人口的进程，进一步改善长江南边一带浦口等地的交通，将地铁线路开发到南京的每一片地区，加大各个地区的经济文化政治联系，加大对周边一带的经济投入，可以以长江为中间线发展长江沿线的经济圈，加大六合区以及江宁区的开发，形成多基中心，吸引人群向这两个区移动，另外依旧要注重较为偏僻的溧水高淳一带，这一带地广人稀，使各个区域拥有一个集中人口的新动力，可以用来集中人口发展城市化进程，而不是单一地集中在一个区间．将南京市的每一个地区都发展成具有吸引人口迁移的城市，并且吸引更多的人才涌入．当然随着人口数量的增加，就需要对医疗，就业，养老等公共保障制度有所提升，加快城市化进程速度的同时，还要加快城市化进程的质量．参考文献：［1］叶明．城市人口空间分析及其GIS 应用模型［J ］．地域研究与开发，2002，21（2）：6－8．［2］刘峰，马金辉，宋艳华，等．基于空间统计分析与GIS 的人口分布模式研究—以甘肃省天水市为例［J ］．地理与地理信息科学，2004，20（6）：18－21．［3］韩杰，李丁，崔理想，等．基于GIS 的兰州市人口空间结构研究［J ］．干旱区资源与环境，2015，29（2）：27－32．［4］马维军，刘德钦，刘宇．人口GIS 在天津市人口社会空间结构研究中的应用［J ］．测绘科学，2008，33（1）：159－162．［5］周春山，许学强．广州市人口空间分布特征及演变趋势分析［J ］．热带地理，1997，17（1）：53－60．［6］简美锋，万智恩．石家庄市人口重心与经济重心的演变轨迹对比研究［J ］．经济视角，2001（2）：4－7．［7］杨上广，丁金宏．极化开发的人口空间影响及社会效应研究—以上海市浦东新区为例［J ］．华东师范大学学报（哲学社会科学版），2004，36（5）：66－71．［8］陈学刚，杨兆萍．基于GIS 的乌鲁木齐市人口空间分布模拟与变化规律研究［J ］．干旱区资源与环境，2008，22（4）：12－16．［9］王学军．空间分析技术与地理信息系统的结合［J ］．地理研究，1997，16（3）：70－74．［10］赵军．符海月．GIS 在人口重心迁移研究中的应用［J ］．测绘工程，2001，10（3）：41－43．［11］张善余．中国人口地理［M ］．北京：科学出版社，2003：54－69．［12］沈建法，王桂新．90年代上海中心城人口分布及其变动趋势的模型研究［J ］．中国人口科学，2000（5）：45－52．［13］冯健，周一星．中国城市内部空间结构研究进展与展望［J ］．地理科学进展，2003，22（3）：304－315．［责任编辑：徐明忠］76第3期柏培源，等：基于GIS 的南京市人口空间分布研究。
基于GIS的城市住房选址分析
２ ０ １ ４ 年３ 月
Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌ ｏ ｆ Ｇ ｒ ｅ ｅ ｎ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ａ ｎ ｄ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ
缘 色科 技
第 ３期
北京 市工业 能源消耗碳排 放分析
赖清华， 柯水发
（ 中国人 民大 学 农 业与 农村 发展 学 院 ， 北京 １ ０ ０ ８ ７ ２ ）
区 的道 路 均 为 双 行 道 ， 且所有 的道路 类 型相 同， 在 矢 量 化 时 用 一 样 的线 条 表 示 ； 购 房 者 资 金 充 足 。且 选 址 人 员 仅 将 学 校 的社 会 满 意 度 和 学 校 到 居 住 点 的距 离 作 为 选 择的因素 ； 学生上学采用两种方式 ： 一种步行 ， 步 行 速 度
摘要 ： 对北京 市 ２ ０ ０ ５ ～２ ０ １ １ 年 工 业 能 源 消耗 的碳 排 放 量 进 行 了估 算 ， 得 出 了 北 京 市碳 排 放 量 先 增 后 降 、 清
洁 能 源使 用 量逐 年提 高 、 造 业 仍 是 主 要 的 碳 排 放 来 源及 工 业 碳 排 放 强 度 逐 年 下 降 的 结 论 。基 于 北 京 市 政 府 高度 重 视 节 能减 排 工 作 ， 主动调 整工业 能源 结构及产 业结 构， 使 工业碳排 放得到 有效控 制 ， 结合 北 京 市 工业 低 碳 发 展 的现 状 ， 对 北京 市 工 业低 碳 发 展 提 出 了相 关 建 议 。
２ ０ １ ４ 年３ 月
Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌ ｏ ｆ Ｇ ｒ ｅ ｅ ｎ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ａ ｎ ｄ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ
绿 色科 技
第 ３期
基于格网GIS_的流域水生态承载力评价研究——以高淳西部圩区为例
共 ２ 个镇，总面积 ２０７ ０４ ｋｍ ，占高淳全区总面积的
２６ １９％。 圩区由“ 外河 － 内河 － 沟渠 － 圩田” 四级水系
２
勾连互通，水域面积达 ４４ １０ ｋｍ ，占高淳区总水域面
２
收集研究区域范围内地形地貌、水环境质量、洪涝灾
害、乡镇经济、人口等属性数据，通过 ＡｒｃＧＩＳ 软件对
第 １１ 期
２０２３ 年 ４ 月
Ｎｏ １１
Ａｐｒｉｌ，２０２３
江苏科技信息·科学与社会
Ｄｉ ＝
ｎ
（ Ｎｊ
∑
ｊ＝１
× Ａ ｉｊ ） ／ Ａ ｉ
（１）
式（１） 中：Ｄ ｉ 为格网评价单元 ｉ 的自然要素评价
指数；Ａ ｉｊ 为格网评价单元 ｉ 内第 ｊ 级自然要素的面积；
Ａ ｉ 为格网单元 ｉ 的总面积； Ｎ ｊ 为第 ｊ 级自然要素的
价
［５－６］
、模型应用
监测预警
［１２－１３］
［７－８］
、 能力提升
［９－１０］
、 量化 技 术
［１１］
、
等方面。 水资源是人类社会赖以生存
和发展的重要物质基础，在水网圩区，水生态承载能
力是影响区域生态环境保护和社会经济协同发展的
重要自然因子之一
［１４－１５］
。 目前，有关水网圩区水生
态承载力与生态环境保护和社会经济协同发展的研
总面积的 ７ ４７％，１０ ４３％，３４ ０５％，４２ ９０％和 ４ ８５％，区域水生态压力“ 高” “ 较高” “ 中等” “ 较低” 和
“ 低”５ 个等级分别占研究区总面积的 ６ ０８％，２ ８１％，０ ４１％，６９ ４４％ 和 ２１ ２６％，并制定了差别化的
运用GIS技术进行城市空间分析
运用GIS技术进行城市空间分析随着城市化进程的加速，城市空间规划和管理变得越来越重要。
为了更好地了解和利用城市空间，人们开始运用地理信息系统（GIS）技术进行城市空间分析。
GIS技术结合了地理学、计算机科学和统计学等多个学科的知识，可以帮助我们更全面地了解城市空间的特征和变化，为城市规划和管理提供科学依据。
一、城市空间分析的意义城市空间分析是指通过收集、整理和分析城市空间数据，揭示城市空间特征和规律的过程。
它可以帮助我们了解城市发展的现状和趋势，发现城市中存在的问题和矛盾，并提出相应的解决方案。
城市空间分析对于城市规划、土地利用、交通规划、环境保护等方面都具有重要意义。
二、GIS技术在城市空间分析中的应用1. 数据收集和整理GIS技术可以通过卫星遥感、地理测量和地理信息系统等手段，快速、准确地收集城市空间数据。
这些数据包括地形地貌、土地利用、人口分布、交通网络等方面的信息。
通过对这些数据的整理和分析，可以了解城市空间的基本特征和结构。
2. 空间分析和模拟GIS技术可以通过空间分析和模拟，揭示城市空间的内在规律。
例如，可以通过空间插值分析，推测城市中未测量的地点的属性值。
可以通过空间关联分析，找出不同要素之间的关系。
可以通过空间模拟，预测城市未来的发展趋势。
3. 可视化展示GIS技术可以将城市空间数据以图形、图表等形式进行可视化展示。
通过地图、图表等可视化工具，可以更直观地了解城市空间的特征和变化。
这样不仅可以方便决策者进行决策，也可以帮助公众更好地了解城市发展的情况。
三、案例分析：运用GIS技术进行城市空间分析的实践以某市为例，通过运用GIS技术进行城市空间分析，可以得到以下结论：1. 土地利用现状分析通过收集和整理土地利用数据，可以了解该市不同区域的土地利用状况。
例如，可以发现市中心区域主要用于商业和办公用地，郊区主要用于住宅和工业用地。
这样的分析可以为土地规划和利用提供参考。
2. 交通网络分析通过收集和整理交通网络数据，可以了解该市的交通状况。
基于地学信息图谱的城市土地利用变化特征分析——以南京市（2000—2020年）为例
suburbs. The change of land use in Nanjing reflects the process of large-scale urban expansion. In the future, the development of land use urbanization in Nanjing needs to pay more attention to the construction of ecological civilization, so as to control the urban expansion and to realize the sustainable and coordinated development of the city.Key words geoscience information graph; land use; dynamic attitude; transfer matrix; urban expansion1引言土地利用/覆被变化表征人类活动对土地及自然生态系统的利用和改造，是全球变化研究的热点问题[1，2]。
土地对城市化发展有着重要作用，为人类的城市化活动提供空间载体，是一切社会生产活动的基础，而面对土地供需矛盾日益严重的态势，正确处理城市可持续协调发展与城市土地扩张二者的关系已成为城市发展急需解决的问题 [3]。
国内许多学者对此进行了大量的研究，郑惠等研究了2009—2018年广西城市化与城市土地集约利用时空耦合协调发展 [3]，吴静等对资源型城市城镇化的进程及土地利用生态风险进行了研究[4]，李睿等探析了城市化背景下黔中多山城市的扩展模式及城市生态问题[5]。
本文以南京市为研究对象，以全球地表覆盖数据产品GlobeLand30的2000年、2010年及2020年三期土地利用覆盖数据为数据源，利用涨落势图谱、土地利用转移矩阵、土地利用类型变化图，选取土地利用动态度、土地利用扩展综合指数及土地利用转入率、转出率等指标分析2000—2020年南京市土地利用数量及空间分布变化，探讨该市土地利用城市化演变趋势，为优化城市国土空间结构、加强空间治理和规划提供科学依据[6]。
城市空间结构离散程度的计算方法
一、概述在城市规划与设计领域，对城市空间结构离散程度的计算方法进行研究具有重要意义。
城市空间结构离散程度是指城市内部各个空间要素之间的距离和关联程度。
准确计算城市空间结构离散程度，有助于评估城市空间的紧凑程度、通达性和可持续性，为城市规划与设计提供科学依据。
二、城市空间结构离散程度的计算方法城市空间结构离散程度的计算方法主要包括以下几种：1. 基于GIS技术的离散程度计算方法利用地理信息系统（GIS）技术，可以通过获取城市各个空间要素的空间数据，计算它们之间的距离、关联程度等指标，从而得出城市空间结构的离散程度。
这种方法可以精确获取城市空间结构的空间信息，但需要大量的数据处理和计算，且对GIS技术的应用要求较高。
2. 基于网格化方法的离散程度计算方法网格化方法是将城市空间划分为多个网格单元，通过统计每个网格单元内部的空间要素数量和密度，来反映城市空间结构的离散程度。
这种方法简单直观，适用于对城市空间结构进行大致评估，但无法准确反映空间要素的实际分布情况。
3. 基于网络分析的离散程度计算方法网络分析方法将城市空间抽象为网络结构，通过计算网络中节点之间的距离、路径连通性等指标，来评估城市空间的离散程度。
这种方法可以较好地反映城市空间的交通连通性和可达性，但对网络模型的构建和参数设置要求较高。
4. 基于统计模型的离散程度计算方法统计模型方法将城市空间结构转化为数学模型，通过统计分析来得出城市空间结构的离散程度。
这种方法可以结合城市规划与设计的实际需求，构建适合具体城市特征的统计模型，但需要大量的样本数据和专业知识支持。
三、城市空间结构离散程度的实际应用城市空间结构离散程度的计算方法在城市规划与设计实践中具有广泛应用。
通过计算城市空间结构的离散程度，可以评估不同城市区域的发展潜力、空间资源利用效率等，为城市规划决策提供科学依据。
还可以通过对比不同城市空间结构的离散程度，总结经验和规律，指导城市规划与设计的实践。
基于GIS势力圈测度的南京市行政区划调整合理性分析
因此，本文基于 ＧＩＳ 技术，运用城市地理学中势力圈测度模型，定 量分析测定南京市行政区划调整前各区县的社会经济影响范围，将 基于势力圈测度结果得出南京市行政调整方向与实际调整方案进行 比较，分析南京市 ３ 次行政区划调整的合理性，从而形成科学的城市 行政区划调整后城市空间布局变化评价技术方法体系．
简称“ 宁” ．２０００ 年以来，南京市为了实现城市跨江 发展和城市“南延东进” 战略，先后进行了 ３ 次大的 行政区划调整．２０００ 年 １２ 月，南京市撤销江宁县，设 立江宁区．２００２ 年，将浦口区与江浦县合并，设立新 的浦口区；合并大厂区和六合县，设立新的六合区． ２０１３ 年，经国务院、江苏省政府批复同意，南京市行 政区划进行了较大幅度调整． 按照调整方案，南京市 撤销秦淮区、白下区，以原两区所辖区域设立新的秦 淮区；撤销鼓楼区、下关区，以原两区所辖区域设立 新的鼓楼区；撤销溧水县，设立南京市溧水区；撤销 高淳县，设立南京市高淳区．经过 ３ 轮行政区划调整 后，南京市精简为 １１ 个区， 其中 中 心 城 区 为 ４ 个． １９９５、２０１３ 年南京市行政区划对比情况如图 １ 所示．
ＨＡＮ Ｑｉｆｅｉ，ｅｔ ａｌ．Ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｔｈｅ ｒａｔｉｏｎａｌｉｔｙ ｏｆ Ｎａｎｊｉｎｇ������ｓ ａｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｖｅ ｄｉｖｉｓｉｏｎ ａｄｊｕｓｔｍｅｎｔ ｂａｓｅｄ ｏｎ ａ ＧＩＳ ｓｐａｔｉａｌ ａｎａｌｙｓｉｓ．
057.基于ArcGIS的土地开发强度分区模型构建——以天津市居住、商业用地为例
基于ArcGIS的土地开发强度分区模型构建——以天津市居住、商业用地为例车昊，王亚男，陈铮，冯祥源摘要：在城市化快速发展的今天，土地开发强度与城市经济、城市社会、城市生态、城市人口等重要城市发展问题息息相关，影响着每一个城市环境品质和人民生活水平。
因此,根据天津的实际情况，结合国内其他城市土地开发强度的规定，分析土地开发强度的影响因素,通过定量和定性的分析，利用ArcGIS软件建立模型，并对天津市中心城区的土地开发强度进行合理控制和引导,合理高效的使用城市土地。
关键词：开发强度，居住用地，商业用地，ArcGIS，分区模型1现状问题目前天津市现状用地开发强度在规划实施和规划管理过程中面临诸多问题。
正在实行的中心城区居住用地容积率管理规定缺乏弹性，其以快速路环线为界限，快速环线范围内容积率控制在2.5以内，快速环线与外环线之间容积率控制在2.0以内。
特殊地段突破规定的，需结合地块区位、周边现状情况、环境等因素，进行综合分析研究，并报市规划局研究确定。
但是对中心城区居住用地容积率管理规定进行评估后发现，其并不能对中心城区的建设开发进行全面有效的管控。
快速环线范围内容积率超出2.5的居住用地937公顷，占到快速环线范围内居住用地18.3%；快速环线与外环线之间容积率超出2.0的居住用地616公顷，占到快速环线与外环线之间居住用地12.1%；说明快速环线范围内的居住用地开发强度已经局部失控，一方面需要进一步优化目前的规定，另一方面也亟需强化规划管理。
综上所述，天津市目前关于开发强度管理规定存在以下几点问题：一是目前关于开发强度管控规定只是针对中心城区做出了要求，未全覆盖天津市全部城镇建设用地；二是只是涉及居住用地，未涉及其他用地；三是容积率管控只分了两档，需要进一步细分；四是地铁、社区中心、开敞空间、城市发展重点地区等方面考虑深度不够；五是在项目建设实施阶段，个别项目突破管理规定，无后续管控措施。
2案例借鉴2.1北京市相关技术管理规定北京市规划委和北京市国土资源局2008年3月制订的《关于加强北京市城市建设节约用地标准管理的若干规定》中，将居住分为一类居住用地、二类居住用地、经济适用住房三种类型，区分中心城和中心城外两个区域，对三种类型的居住用地的建筑高度、用地指标、套型标准、容积率等指标赋予相应具体标准，另外提出轨道交通站点周边（500～1000m）居住用地（一类居住用地除外）的容积率可在上述规定数值基础上适当提高，但最高不超过2.8。
大数据支持下的南京市江浦老城街道空间品质分析
64城市建筑Urbanism and Architecture / 2024.05通道，街道的尺度也被破坏，城市中的低效利用甚至废弃的用地导致周围的街道也失去了原有的活力，街道的商业和生活服务设施逐渐衰败，导致人们不愿意在街道停留。
在现有的街道设计研究中，对于空间品质的研究大多采用社会统计学中的观察调研法、问卷调查法或小样本分析的方法，这些方法相对主观、模糊，对于街景图片的利用也多为小规模、人工进行比较研究，缺少对街道空间品质的理性分析和有效的分析方法，研究数据存在规模小、精度低、普适性不足等问题。
随着以大数据为代表的城市研究方法与以人工智能为代表的新城市科学的出现，依托深入量化分析与数据计算解决城市问题的模式逐渐兴起，规划的思路和方法不断创新。
近年来，以百度街景、谷歌街景为代表的街景数据的普及，使得高精度街景数据能够快速获取。
加上诸多机器学习算法的引入，机器学习算法与街景数据相结合，为街道空间品质研究分析提供了大规模、精细化的基础数据，为实现针对性、系统性的街道空间品质研究提供了可能。
本文将基于静态全景街景图片数据、城市路网数据，利用SegNet 机器学习算法工具，对南京市江浦老城片区街道空间的界面围合度、设施配备度、绿视率、天空可视度进行系统性的分析研究，最后基于分析结果提出街道空间品质提升策略。
1 研究方法和数据1.1 研究方法文章采用GIS 空间分析和机器学习算法工具。
应用GIS 空间分析，将路网数据与街景数据相叠合，分析城市街道与街道空间品质之间的分布特点和联系，使得研究结果更加精确，并能够进行可视化表达。
机器算法工具采用SegNet 算法工具，SegNet 算法工具运用深度卷积神经网络构架对街景要素进行像素化分析，以此来识别街景图片中的各类要素，并计算出要素占图幅的百分比。
结合文章所选择的区域空间特色，在要素识别阶段对墙、建筑、天摘要 在过去几十年快速城市化过程中，随着城市的不断扩张，在很多街道的建设中，由于更为注重街道的交通作用，街道的社会功能逐渐丧失，这导致行人步行体验差、街道感知度下降等问题。
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城 市 居 住 用 地 变 化 是 研 究 城 市 空
间结构转型的重要切入点 ．城市居住空 间结构也是城市空间结构的重要组成部 分，把握城 市居住空 间结构及 其影响因 素，合理引导城市居住空间的发展 ，是 构建和谐社会的重要 内容 ．更是提高城
空间的模型和人口密度计算模 型．并采
用具体研究方法进行了大量的实证分析
第三 圈层 包括 雨花 台 区、江 宁区、
栖霞区、浦 １区、六合 区的建成区，为 ３ 主城区外近郊区 涵盖仙林、东山、江 北三个新市区，此处称为 都市发展区” 。 １９ 版 总规 ２０ ５ ９ ０ ０年总规修编提出将
出独立式住宅占据着南京地理位置独特
历史文化积淀深厚 自然山水优美 、交 通 网络 发达 、居 住配 套服务设 施齐 全 的城市空间 居住的人群 多为城市 中上 阶层和新富裕阶层 。
主城 区与外 围城镇作为一个整体 跳 出
主 城 发 展 ，建 设 东 山 、 仙 西 浦 １ ３一
的多层、中高层及高层单元式居住建筑 居住群体为南京中产阶层 中下阶层及 城市新增外来人１。南京二类居住用地 ３
珠江 ３个新市区，用于承接主城 区疏散 和 新增 的人口、产业。经过 几年 的发展
ｃ ｍ ｂｎ ｔ ｎｏ ｐ ｐ ｌｔ ｎｄ ｎ ｉ ｎ Ｓ ｓ ａ ｉｌ ｎ ｌ ｓｓ Ａｐ ｌｃ ｔ ｎ ｏ ａ ａｙ ｉ ｆｒ ｓ ｅ ｔ ｌ ｅ ｓｔ ｏ ｉ ａｉ ｆ ｏ ｕ ａｉ ｅ ｓｔ ａ ｄ ＧＩ ｐ ｔ ａｙ ｉ． ｐ ｉａｉ ｆ ｎ ｌ ｓｓ ｏ ｏ ｙ ａａ ｏ ｏ ｅｉ ｎｉ ｎｉ ｉ ｄ ａｄ ｙ ｎ ｕ ｂ ｎ ｌ ｉｇ ｓ ａ ｅｓｒ ｃ ｕ ｅｒ ｓ ａ ｃ ａ ｅ ｎｐ ｅｉ ｎ ｒｌ ｔ ｄ ｅ ． ｒ ａ ｎ ｃ ｕ ｔ ｒ ｅ ｒｈ ｈ ｓ ｅ ｒ ｌｍｉ ａ ｉ ｓ ｉｄ ｗ ｐ ｔ ｅ ｂ ｙ ｕ
Ｇ ｌ Ｓ
黄 黄 叶 甄 王１ 莹 辉 忱 峰 波 ｌ ． ’ 一
文章编 号：０ ９ ６０ （ １）４ ０ ４— ６ １０ — ０ ０２ １０ — ０ ７ ０ ０ 中图分类号 ：Ｕ ８ 文献标 识码 ： Ｔ ９４ Ａ
作者简介 ： 黄莹 ， ． 士研 究生 ． 京大学建 筑与城 市规划学院 ． 女 硕 南 主要研究城市与区域规
Ｋｅ ｏ ｄ ： ａｊ ｇ ｒｓ ｅ ｔ ｌ ｅ ｓ ｙ ｕｂ ｎ ｏ ｓ ｇ ｔ ｃ ｒ ｙ ｒ ｓ Ｎ ｎｉ ；ｅｉ ｎｉ ｎ Ｒ ； ｒａ ｕｉ ｒ ｔ ｅ ｗ ｎ ｄ ａｄ ｈ ｎｓｕ ｕ
１导夸
国外学者较早 开始了居住 空间和 人
口密度的研究分析。不仅系统总结了居 住空 间区位 选 择、居住 隔离和 分异 的 影响因素等，构建了系列有关城市居住
以及 北京东 路道 路两侧 。而在将军 山 以东 、新秦淮河以南的地 区，紫金 山以 东以及月牙湖周边地区 九龙湖四周地 区独立式住宅分布也较为密集。可以看
经与主城相互融合 已成 为主城区空间 南京居 住 空间集 聚情
况 ，并 对 比 图 ４ 图 ５ 不 难 发 现 居 住 ．
划； 黄辉 ， 女 南京市住 房和城 乡建设委员会综合处副主任 ： 叶忱 ． ， 京市住房和城 乡建设委 员会 综合 处副处长； 女 南
甄峰 ， ， 男 教授 ， 南京大学建筑与城市规 划学院 ， 主要研 究城市与区域 经济、 信息城市 市 城 与区域规划 ： 王波 ， 硕士研 究生 ． 男， 南京大学建 筑与城 市规划学院 ． 主要研 究城市与区域规划 ；
ｅ ｏ ｏ ｉｓ ｎ ｒｎ ｉｏ ｒ ｉ －ａｅ ｏ ｏ ｎ ｓ ｅ ｏ ｕｂ ｎｄ ｖ ｌ ｍｅｔ ｔ ｔ ｙ Ｎ ｍ ｎ ｃ ｎ ｍ ｅ ａ ｓ ｉｎ ｏ ｅｖｃ ｂ ｓｄｅ ｎ ｍｙａｄａ ｔ ｍ ｆ ｒａ ｅ ｅ ｐ ｎ ｓ ａ ｇ ， ａ ｉｇ ｉｔ ｔ ｔｓ ｅ ｃ ￣ｕ ｍ ｏ ｒ ｅ ｈ ｓｐｅｅ ｔ ｅ ｖｎ ｐ ｃ ａ ｒｓ Ｂ ｓｄｏ ａｊ ｇＭｅｒｐ ｌ ａ ｒａｒｓ ｅ ｎ － ｓ ｍａ ｓ ａ ｒｓｎｅ ａｎ ｗ ｌ ｉｇｓ ａｅｆ ｔ ｅ ． ａｅ ｎＮ ｎｉ ｔ ｏ ｔｎＡ ｅ ｉ ｎ ｌ ｄｕ ｅ ｐ ｄ ｉ ｅｕ ｎ ｏ ｉ ｅ ｄｔ ａ ａ ｄｄ ｍ ｇａ ｈｃ ａ ｅ ａ ｉｇｉ ２ ０ ，ｈｓ ａ ｅ ｍ ｕｅ ｓ ｅ ｉｌ ｅ ｓｙｏ ｅ ｅｅ ｒ ｎｔ ｎ ｅ ｏ ｒ ｉ ｄ ｔ ｏ ｔ ｍ ｎ ０ ７ ｔｉｐ ｐ ｒ ｏ ｐ ｔ ｒ ｉ ｎ ａ ｄ ｎｉ ｆｈ ｓａｃ ｕ ｉ ｐ ａ ｆｈ Ｎ ｎ ｃ ｓ ｅ ｄｔ ｔ ｔ ｒ ｈ ｉ ａｊ ｇ ｒａ ｅ ， ｎ ｉ ｃ ｌ ｎ ｌｓｓｈ ｒ ｃ ｒ ｏ ｕ ｂ ｖｎ ａ ｅ ｎ ｎ ｎ ｒｕ ｈｔ ｎＮ ｎｉ ｂ ｎａ ａ ａ ｄｅ ｒ ａｌ ａ ａｙｅ ｅ ｔ ｔ ｅ ｆ ｒａ ｌ ｉｇｓ ｃ ｊ ｇｔ ｏ ｇ ｅ ｎｕ ｒ ｍｐ ｉ ｙ ｔ ｓｕ ｕ ｎ ｉ ｐ ｉ Ｎａ ｉ ｈ ｈ
二 类 居 住 用地 涵 盖 了分布 较 为广 泛
人 １集聚度高区域集 中在主城 区核心 区 ３ 域内 呈高密度连续的圈状分布 ； 主城
区边缘 区形成 的居住人 １集聚空间，呈 ３
较 均匀的连续圈状分布 ： 而近郊区形成 的居住 空间则呈间断连续的圈状分布
远 郊 区居 住 空 间则 呈现 点 状 的不 连 续分 布 。 居 住 密度 由主 城 区核心 区向边 缘 区
图 ９可 知江 宁居 住 空 间 已与 主城 渐 渐 融
第一 圈层 为长 江、应 天大街、御 道街 建宁路围合 的区域，包括鼓楼 区
以及 白下 区 、玄 武 区 、秦 淮 区、 下关 区
合。就 目前来看，二类居住用地最密集 地区为江宁百家湖周边， 该区为南京 ” 一
城 三 区 规 划 中主城 人 口和 功能 扩 散 的
了实证分析 ，并初步探讨居住密度分析方法在城市居住空间结构研究中的应用。 关键词 ： 南京 ； 居住密度 城市居住空间特征
Ａ ｂ ｔ ａ ｔ ｎ ｒ ｃ ｎ ｅ ｒ ． ｉ ｈ ａ ｉ ｄ ａ ｃ ｆ ｂ ｎ ｚ ｔ ｏ ，ｕ ｂａ ｉ ｉ ｇ ｓ ｃ ｎ Ｃｈ ｎ Ｓ ｓ ｒ ｃ ：Ｉ ｅ ｅ ｔｙ ａ ｓ ｗ ｔ ｔ ｅ ｒ ｐ ｄ ａ ｖ ｎ ｅ ｏ ａ ｉ ａ ｉ ｎ ｒ ｎ ｌｖ ｎ ｐａ ｅ ｉ ｉ ａｉ ｈ ｕｒ ｕ ｄ ｒ ｏ ｎ ｒ ｍ ａｉ ｈ ｎ ｅ ． ｓ ｎ ｉ ｐ ｒａ ｔ ｅ ｔ ｒ ｆ ｈ ｎ ｔ ｅＲｉ ｅ ｅｔ ｉ ｅ ， ｆｅ ｔｄ ｂ ｒ ａ ｎ ｅｇ ｉｇｄａ ｔ ｃ ａｇ ｓ Ａ ｃ ａ ｍ ｏ ｔｎ ｎ ｅ ｅＹａ ｇ ｚ ｖ ｒ ｌ ｃｔ ｓ ａ ｆｃ ｅ ｙ ｕ ｂ ｎ ｃ ｏ ｔ Ｄ ａ ｉ
都有较高的居住密度，形成连续 的密度 表面 居住 空 间具有 强烈 的集 聚效 应。 第二 圈层由长江 和绕城 高速 公路 围合的区域 包括建 邺区 白下区、玄 武区、秦淮 区、下关区、栖 霞区部分 区
域 ，这一 圈 层 正 是 南 京 ９ 版 的 总 规 控 ５
并包含 部分 新城 ，如汤 山、禄 １等 以 ３
ＨＵＡＮ Ｇ Ｙｉｇ ＨＵＡＮＧ Ｈ ＹＥ ｎ ｕｉ Ｃｈ ｎ Ｚ Ｎ ｅ ｇ Ｗ ＡＮＧ ｅ ＨＥ Ｆ ｎ Ｂｏ
摘要： 近年来 ． 随着中国 城市化的迅速推进 ，我国城市居住空 间正发生着剧烈的变化。南京作为长三
角重要的中心城市之一 ．受城市经济转型和城市发展战略调整的影响．居住空间已呈现 出新的 特征 。本文基于 ２ ０ 年南京都市区土地利用现状图和常住人口统计数据计算了南京都市区各 ０７ 研究单元居住密度 ． 利用居住密度与 ＧＳ空间分析相结合的方法对南京城市居住空间结构进行 Ｉ
及 大 量的 新市镇 如马集 、西善 桥 等 是城市远期发展建设区。该 区域受城市 经济影响 以都市农业为主 ，并有部分 乡镇企 业，是南京城市所需农副产品生 产基地 ，表现为农村建筑景观 ，居住空 间多集中在镇 区建成区
３４ 居住 空 间分 异与 隔离现 象初显 ．
京城市居住功能方面仍发挥着主要作用。 三 四类居 住 用地 ”主要是 针对 在工业区、 仓储 区和学校 （ 尤其是 大学） 等 功能 区中配套建 设 的居住 建 筑物用 地 ，居住人群多为城市工薪阶层、下层 和 外来务工人 员。 由图 ８ 可知 ，三 、９ 类 居住 用地较 分散 ，在 主城 区和 郊区 都有一定数量的分布 总体 上呈现不连 续的点状分布。不难发现，在主城老城 南地区 （ 中华 门内长 乐路 附近以及西直 门以东地区）三四类居住 用地分布尤为 密集 。另外，在浦１公园周边 六合大 ３ 厂以及扬子石化附近、金陵石化周边地 区 六合 区雄，组 团周边地 区、鼓楼科 Ｊ ｔ 、 ｌ
递减趋势明显 ，南京居住空间呈现明显
的 四圈层 结 构 （ 由图 ７ 示 ） 所 。
该 圈层区域与主城 的交通联系更 加便捷 ． 在 主城 区集 中分布 ； 郊区也有一定数量 各种生产生活要素流 动频繁 ： 区内基础 的分 布，多集中在江宁、仙林 、浦 １三 ３
设施和公共服务设施也 曰趋完善。该 圈 层相对于主城区有低廉的住 宅价格 宽 裕 的居住空间和环境 小汽车的普及与 地铁一 二号线 的运行大大增Ｊ ７其可 Ｊ ｎ 达性。因此 ．越 来越 多的居民选择在该 圈层区域购房。图 ５ 显示，江宁区、浦 口区、六合 区的居 住空 间与主城 居 住 已开始融合 而在三个新市 区中 江宁 对于主城居住人 口的疏散作用更加突 出． 尤其在百家湖周边形成了居住 人１集聚 ３ 次中心．而仙林的疏散作用没有得到充 分 体现 ．有待进一步加强。 第 四圈层则是 指建 成 区以外广 大 的农村 地 区．并 分 布 了一 些城 镇 中心， 大新市区，分布分散且呈块状 分布．由
基于ＧＩ的南京城市居住空间结构研 ｓ
究
Ｒ ｓａｃ ｎ Ｓｒｃｕｅ ｏ ｒａ ｉ ｎ ｐ ｃ ｎ Ｎ ｎｉ ａｅ ｅｅ ｒｈ ｏ ｔ ｔｒ ｆＵ ｂ ｎ Ｌｖ ｇ Ｓ ａｅ ｉ ａ ｊ ｇ Ｂ ｓｄ ｕ ｉ ｎ