移动定位大数据支持建成环境规划设计的途径和方法

论文摘要

移动定位大数据包括手机信令数据、移动互联网LBS数据等类型,是表示个体活动时空特征的轨迹数据。在移动定位大数据中依据轨迹点的时空特征规律能识别出个体活动的居住、工作、游憩等特征点,计算上述活动的空间分布特征,进而获得居住、工作、游憩等功能之间联系的流向和流量特征,获得传统数据无法反映的城市功能空间分布以及城市功能联系的时空特征。由此,移动定位大数据支持建成环境规划设计有密度出发和联系出发两种应用途径。联系出发的途径能支持区域城市关联、职住空间关系、城市中心体系、设施服务水平等方向;密度出发的应用途径能支持城市人口规模、街道活力分析等方向。移动定位大数据测算居民活动特征还只是一种推测,在应用方法上要避免"黑箱"方式,对移动定位大数据测算结果一定要结合传统数据进行校核,提高可靠性。

论文目录

• 0 引言
• 1 移动定位大数据、个体活动、城市功能
•   1.1 移动定位大数据与个体活动
•   1.2 移动定位大数据与城市功能
•   1.3 移动定位大数据与城市之间的人流联系
• 2 移动定位大数据的应用途径
•   2.1 联系出发的应用途径
•   2.2 密度出发的应用途径
• 3 从联系出发的应用方向
•   3.1 职住空间关系
•   3.2 城市中心体系
•   3.3 设施服务水平
•   3.4 区域城市关联
• 4 从密度出发的应用方向
•   4.1 城市人口规模
•   4.2 街道活力分析
• 5 移动定位大数据的应用方法
•   5.1 要避免“黑箱”方式
•   5.2 数据的时间连续性、空间分辨率
•   5.3 数据分析可靠性
• 6 结语和展望

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 钮心毅,李萌

关键词: 移动定位大数据,个体活动,城市功能,规划设计

来源: 西部人居环境学刊 2019年01期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑

专业: 建筑科学与工程

单位: 同济大学建筑与城市规划学院,高密度人居环境生态与节能教育部重点实验室,同济大学建筑与城市规划学院

基金: 国家自然科学基金面上项目(51878457)

分类号: TU984.1

DOI: 10.13791/j.cnki.hsfwest.20190104

页码: 31-37

总页数: 7

文件大小: 2146K

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