基于GIS的重庆市道路密度的空间分异

以重庆市县域为研究单元,选取2006年重庆市1∶166万基础地理信息数据中的道路网络数据为参考底图,利用ArcGIS的叠加分析和空间分析功能,研究了重庆市县域道路密度的空间分布差异。在道路密度研究的基础上,对各县(片)区的路网密度分布差异从社会经济和地形等方面,进行了相关分析和讨论。结果表明,2006年重庆市各区县道路密度的空间分布具有明显的集聚特征和地带性,重庆西部渝中区、沙坪坝区、九龙坡区等道路网密度较高,东北部的城口、东南部的丰都等区县道路网密度较低,揭示出重庆市道路密度空间分布的不均衡性;部分区县的道路网密度较高,与周边地区的差异相对显著,但尚未连接成面或完全均质化,主要包括西部铜梁片区、东南的丰都等区县;各区县不同等级道路密度空间分异也不尽相同;与地形、经济、人口、城镇用地的相关性研究中发现,重庆市道路密度分布格局与重庆的地势走向和地貌组成的地区分异大体吻合,与各区县GDP发展的空间水平基本耦合,与人口的相关性密切,并且道路网络的不断完善加速了城镇建设用地的外扩。

基于GIS的内蒙古道路密度空间分异特征研究

基于道路网络图件数据和相关统计数据,结合ArcGIS,GeoDa和SPSS软件,运用叠加分析、空间插值分析、趋势面分析及空间自相关分析等方法分析了内蒙古自治区道路密度空间格局特征.结果表明:内蒙古自治区道路密度呈现显著的空间自相关性,呼包鄂地区、赤通地区和呼伦贝尔市中部地区成为道路密度的热点集中区,其他地区是冷点集中区;道路密度呈现出东西两边低中部高,南高北低的趋势;且在空间分布上存在集聚特征.在研究结果的基础上,深入分析了内蒙古自治区道路密度空间格局特征形成机理,经济发展、人口和交通固定投资是影响内蒙古道路密度空间格局的重要因素.

基于GIS的武汉市道路密度空间分异特征

以武汉市行政区和街道为研究单元,以道路密度为主要指标,通过GIS的叠加分析、空间插值分析等空间分析功能,同时结合全局自相关和局部自相关分析,对武汉市道路密度的空间分布差异进行研究。结果表明,汉口道路最为稠密,武昌最低,道路集中分布在硚口区、江汉区和江岸区的东南缘。武汉市道路密度全局Moran's I=0.418 2,空间集聚特征显著;局部Moran散点图显示其道路空间差异性和集聚性明显。道路网呈现出3条主结构线:一条在汉口沿汉江、长江分布,呈片状连续分布;一条在武昌西北部沿长江沿岸呈串珠状分布;一条在武昌区南部,呈小片状间断分布。武汉道路密度与人口分布有高度的正相关关系,但与各区的GDP水平关系并不明显。

轨道交通影响下的城市道路密度研究

为适应城市大容量的客运交通需求,我国大中城市相继规划建设了轨道交通,与地面道路共同承担整个城市的交通需求,并影响着城市道路网合理密度的设置。从分析道路密度影响因素入手,重点研究了轨道交通建设水平对道路密度的影响,并对两者的关系进行了量化,提出了基于轨道交通站点分布的城市分社区道路密度确定方法。

城市道路密度作用效应分析

为了更好的解决城市道路交通的拥堵,对城市道路密度的研究作用凸显。通过对城市道路密度作用效应分析,可以进一步指导城市道路密度的研究。

基于约束Delaunay三角网的道路密度算法

本文针对道路密度求解过程中道路覆盖区域面积难以确定的问题，提出一种基于约束Delaunay三角网的道路覆盖区面积计算方法。采取化整为零的思想，先对道路网分布区域进行约束Delaunay三角网（D—TIN）剖分，并根据道路所关联三角形对覆盖区面积的贡献度，将三角形分为四类，给出每类三角形面积贡献度的计算方法，通过累加所有关联三角形贡献的面积，得到道路覆盖区的面积；然后计算道路的密度。实验结果表明，此算法简化了道路密度计算过程中覆盖区域面积的求解过程，算法可靠和高效。

关于提高公交都市慢行道路密度的探讨

从发展公交都市的角度出发,阐明了慢行系统在公交都市中的地位和作用,探讨了提高慢行道路密度对公交都市的促进作用,并提出提高慢行道路密度的几点对策,为公交都市的建设提供借鉴与参考。

基于OpenStreetMap的中国道路密度及多样性空间格局研究

基于OpenStreetMap(OSM)道路数据,探讨OSM中国道路密度与类型多样性的空间格局及相互关系,以期为国家道路规划和设计提供参考。结果表明:1)中国东部OSM道路密度整体较高,中部道路密度内部差异性大,西部道路密度低;2)OSM中国道路多样性高的城市主要分布在沿边沿海以及城市群中心区域的空间格局;3)OSM中国道路高密度高多样性型集中在沿海城市群和内陆经济发达区域,低密度低多样性型集中在广大中国中部地区、西南及东北地区,高密度低多样性型主要毗邻高密度高多样性区域,低密度高多样性型主要分布在内陆边境省份及中心城市腹地。

基于最佳尺度地理格网的道路密度分析与空间可视化技术研究——以广西桂林市为例

文章以已知密度值出现频率最大的尺度生成最佳尺度地理格网和自然间断法分类分级可视化的方法,对研究区道路分类数据做叠加分析与汇总统计并获取道路密度栅格图进行统计分析。结果表明,研究区在2015年至2018年道路密度的整体水平呈现上升趋势,道路的分布逐渐分散,中心区域的路网密度与郊区的路网密度差距变大,与实际情况相符,证明该方法有效。

基于GIS的玉溪市道路密度空间分异特征研究

本文以玉溪市红塔区各个街道为研究单元,以道路密度为主要指标,利用Arc GIS的叠加分析、空间插值等空间分析功能,统计分析等,研究红塔区1989—2018年30年来的道路密度时空分异特征.通过分析发现红塔区道路密度在空间上具有明显的集聚特征,同时各区域道路密度的增长速度不均衡.

广州市道路密度空间分异及对城市形态影响分析

城市形态是城市在交通发展推动下各要素在交通网络上的空间安排的结果,与城市街区的交通基础设施建设水平密切相关。而道路网络设施密度是反映区域交通、经济和商业等要素活跃程度的主要指标,是城市内部形态特征的重要表现。以广州市为例,以1 km×1 km的规则网格为研究单元,应用克里金(Kriging)空间插值和空间自相关分析模型,探讨广州市道路加权密度的空间格局,并剖析对城市形态的空间差异分布模式的影响。结果表明:①广州市道路加权密度空间格局具有明显的中心城区密集特征和随距离逐渐离散的规律;②交通、经济和商业等城市功能聚集呈现出正相关关系;③广州城市形态空间差异分布模式表现出中心城区均衡,全域差异显著的特征;④道路加权密度高值聚集区呈现出"十"字结构,并以越秀区为中心向四周延伸,高值和低值的地域单元之间的空间差异程度大。最后,在与城市空间形态规划的关系讨论中发现,道路加权密度分布格局反映了广州市2010年的城市形态规划控制的实现,但2013年的新城市功能区规划中,北部功能区不仅需要加强内部的交通基础设施建设,还需强化道路网络向外与中部地区的连接,以支持新功能区发展。

北京市道路灰尘中污染物含量沿城乡梯度、道路密度梯度的变化特征

采用网格布点法调查了北京市六环范围内220个样点道路地表灰尘样品中的污染物含量.探讨了样点缓冲区内单位面积道路节点数、道路密度和道路灰尘中污染物含量沿城乡梯度的变化特征及各指标间的相关性.结果表明,各指标在研究区内的变幅较大.沿城乡梯度,道路和污染物主要呈现3种变化趋势:①单位面积道路节点数,道路密度,Cu、Cr和Pb沿城乡梯度降低,且开始时降低较快;②Mn和Cd沿城乡梯度变化的程度较低,均值基本维持恒定;③自中心向外围,Ni和有机碳(TOC)、总氮(TN)先随距离波动降低,随后在郊区均值缓慢增高.道路灰尘中污染物含量趋势转折点位置均大致在距城市中心点15～20 km左右.相关分析表明道路指标和道路灰尘中的Cd含量不具相关性,总硫(TS)、Mn、pH的相关性较弱,与其他各元素的相关性排序为Cu>TN>TOC>Pb>Ni>Cr,较道路密度而言,单位面积节点数和各元素间的相关性更高,该指标可指示道路灰尘中Cu、TN、TOC、Pb、Ni、Cr元素污染.

道路密度分区及其在道路选取质量评价中的应用

道路密度信息广泛应用于景观分析、路网规划、城市边界提取与道路网综合等领域。提出了一种道路密度分区方法,该方法首先生成道路交叉点和端点的Voronoi图,然后运用G*i提取局部的Voronoi单元面积的高值聚集区与低值聚集区,最后将95%置信度下的高值区域和低值区域对应的相邻Voronoi单元合并。对Google地图上14级、13级和12级香港的道路网进行了实证研究,结果表明,该方法生成的密度分区大致反映了道路网的疏密,并较好地反映了选取前后各区域道路密度的对比规律。将本文方法与网格密度法进行对比,结果表明本文方法优于网格密度法。

基于空间句法的不同道路密度区内土地利用特征研究——以武汉市为例

研究不同道路密度区内的土地利用特征,在进行不同道路密度区划分时,引入了空间句法指数作为道路属性的权重值进行道路的加权密度计算,通过分析与GDP（gross domestic product）的空间相关性,验证了该方法的可行性。研究结果表明：（1）使用空间句法指数加权的道路密度相对无加权的道路密度具有更高的准确度,其中局部深度值加权的道路密度与GDP存在最高的空间相关性,其空间相关性达0.604 2。（2）土地利用程度与道路密度之间存在一定的相关关系,道路密度越大的区域,其土地利用程度越高。（3）武汉市道路低密度区的景观格局特征接近全市整体的景观格局特征,优势用地类型为耕地和水域;道路高密度区的景观格局与道路低密度区的景观格局差异较大,其优势用地类型为建设用地;道路中密度区作为道路高密度区和道路低密度区之间的过渡区域,其景观格局特征融合两者特征的同时,倾向于道路高密度区的景观格局特征。

福建省主要城市道路网密度特征分析

道路网密度是反映交通与城市发展水平的综合性指标。在提倡“窄路密网”规划理念语境,采用统一口径,对福建省九市一区的道路网密度进行综合比较分析,并结合人口密度指标深入剖析各地市主要行政区的道路网密度特征。研究发现,福建省九市一区平均道路网密度距目标值(8 km/km^(2))仍存在一定差距,沿海地区城市的路网密度高于山区城市,各城市核心老城区以外区域的道路网密度有待进一步提升。最后,以省会城市福州为例,探索功能用地与道路网建设的适配情况,为建立一套科学、合理的路网密度监测评估体系提供借鉴。

基于GIS的甘肃省道路网密度分布特征及空间依赖度分析

以甘肃省为研究对象,从道路网出发,结合甘肃省社会经济因素,以县(区)为单元,运用GIS理论方法计算甘肃省道路网密度,并分析了道路网密度与人口密度、GDP密度之间的相关性,考虑到道路网建设还受资源、产业结构、道路网建设政策及其它运输方式的影响,提出了道路网依赖-偏好指数。在此基础上,分析了甘肃省道路网密度和依赖—偏好指数分布及空间特征。结果表明:①甘肃省道路网密度以兰州市、嘉峪关市为中心向外衰减,道路网密度整体分布东南比西北高,东南比西北均匀;②道路网密度与人口、生产总值等社会经济因素相关性很高,受经济发展水平和道路建设政策影响很大;③5.75%的县区属于超强依赖或超强偏好型,20.68%的县区属于强依赖或强偏好型,62.7%的县区属于中等依赖或中等偏好型,8.05%的县区属于较弱依赖或较弱偏好型,3.45%的县区属于弱依赖或弱偏好型。以兰州为中心及河西走廊地区的道路网依赖—偏好指数高于东部和南部山区。可为甘肃省道路网与人口、经济协调发展提供基础理论和参考依据。

基于RS与GIS的城市道路网密度计算

为实时、准确、快速地评价城市道路网系统,提出基于RS与GIS的城市道路网密度计算方法.利用Erdas的RS影像处理功能收集城市道路网的实时数据,使用ArcGIS对有关数据进行处理,提取道路网密度计算所需信息,计算道路网密度.对某旅游城市道路网密度计算表明,该方法可以为城市道路网的规划与建设提供支持.

城市道路网布局结构对公交线网密度的影响

定义了描述道路网整体结构中心化程度的道路网结构集聚度指标,用于描述路网中道路之间的衔接关系,定义了描述道路网综合布局特性的道路网布局结构指数,结合实例分析了路网布局结构对公交线网密度的影响因素和影响机理,通过对实例数据的回归分析验证了公交线网密度与道路网密度和道路网结构集聚度之间的相关关系,并指出道路网布局结构指数与公交线网密度之间具有显著的线性正相关关系.

车辆导航地图显示中道路密度的模糊均匀化

采用分层路网模型的车辆导航电子地图,在多尺度显示中,会出现同一显示尺度下不同区域道路显示密度不均匀的问题,大量区域显示的道路十分稀疏,影响了导航引导效果。该文提出了道路显示密度的模糊均匀化方法,利用道路显示密度的模糊评价方法建立路网层级、显示尺度和显示区域3种显示要素的最优对应关系,进而实现全地图道路的均匀合理显示。为保证方法适用于计算能力较低的嵌入式导航环境,设计了分离式实现机制。实验结果表明:该方法能够显著提高道路显示的均匀性,实际导航时额外占用的计算资源很少,适用于嵌入式导航设备。

基于GIS的道路网密度空间分异特征——以河北省石家庄市为例

以石家庄市区县为研究单元,以各区县内总道路网密度和加权道路网密度为主要指标,运用空间自相关分析、空间插值分析等方法研究了石家庄市县域道路网密度的空间分布差异,在此基础上,对道路网密度与地形及社会经济因素的相关性进行了初步分析。结果表明,(1)石家庄市各区县道路网密度的空间分布具有集聚特征;(2)石家庄市中部主城区为道路网密度高值区,东南部及西部为道路网密度低值区;(3)石家庄市道路网密度分布格局与地形地貌的地区分异大体吻合,与人口密度和GDP密度分布有一定的趋同性。