Research on the Relationship between Block Spatial Form and Crowd Temporal Spatial Behavior in the Main Urban Area of Lhasa Based on Multi-source Big Data

随着西藏和平解放以来,经济发展得到了国家、自治区、援藏省市等的大力支持。城镇化建设发展迅速,经济水平也快速提高,拉萨人民对城市生活设施的舒适性、便利性和多样性有了更大的需求,城市发展的重点也逐渐从增量规划期转向存量规划期。近年来,随着数据分析技术和信息通信技术的不断发展,可用于研究居民空间行为的方法和数据越来越丰富,城市规划师也越来越重视利用人的行为规律来分析城市的空间形态规律与特征。本文以拉萨市主城区为研究对象,以人群的时空行为视角为基础,分别从宏观、中观、微观尺度为出发点,基于时空间行为学、空间形态学、环境行为学等作为理论支撑,运用多源大数据包括:百度地图热力图、拉萨市主城区POI数据、OSM道路网络数据、建筑矢量数据、公交和轨道交通数据、人口数据及遥感影像数据等,通过GIS空间分析量化人群时空间行为数据,通过python语言进行机器学习的语义分割算法量化空间形态指标,从三尺度分别选取相应的指标要素,构建不同尺度下空间形态与人群时空间行为的指标量化体系,客观量化分析、总结了拉萨市主城区活动人群行为感知的时间移动规律、空间分布规律、时空间特征。首先,在宏观尺度下,从城市人群时空间行为的外在表征,及承载城区空间形态的各要素出发,进行整体量化分析。以大数据为基础数据,结合GIS空间分析、空间自相关等方法,以主城区内所有行政街道为空间维度,结合不同季节、工作日休息日、全天的不同时间截面为时间维度,分析了人群行为的时空间特征和各空间形态要素的功能差异性;同时,构建宏观尺度的空间形态和人群时空间行为的指标体系,以各指标量化结果为基础,通过构建OLS和GWR模型,进一步研究了二者的相关关系及影响程度与差异。其次,在中观尺度下,以拉萨市主城区的典型街区为基础,从影响人群时空间活动的街区物质环境特征形态要素出发,选取具有代表性的典型街区进行实地调研,将13个典型街区空间总结归纳为4类型街区空间,并对其结果进行归纳、总结与分析。同时,以多源大数据为基础数据,利用定量定性相结合的方法,通过构建各街区的空间形态雷达画像,来刻画各街区的空间形态要素特征。另一方面,同样采用经矢量化处理后的百度热力图,作为城市人群时空间行为外在表征的基础数据,总结归纳各典型街区内,人群的时空间行为活动分布特征。同时,构建中观尺度的空间形态和人群时空间行为的指标体系,以各指标量化结果为基础,通过进行person相关性分析,进一步研究了二者的相关关系及影响程度与差异。接着,在微观尺度下,基于人在街区中产生的各种行为活动及产生的感知、感受为基础,对拉萨市主城区选取的4类型典型街区空间,共计13个街区的人群时空间行为感知展开具体实证分析。在对人群时空间行为感知的调研问卷基本情况进行了说明基础上。从舒适性、安全性、多样性三方面,对空间使用人群的感知评价结果进行分析。再通过机器学习的语义分割算法、GIS空间分析等方法,构建微观尺度下的形态要素指标特征体系。以各指标量化结果为基础,通过进行person相关性分析,进一步研究二者的相关关系、影响程度与差异。最后,从提高城市空间活力、优化城市空间品质、引导居民行为模式,三方面提出优化建议:1.完善功能服务设施布局、激活街区空间活力;2.立足人群空间使用需求、提升街区空间品质;3.依据人群时空间行为模式,优化城市空间建设。