基于精细时空行为测度的街道空间人群数字画像构建与分异

【目的】城市空间景观设计需要匹配多元化人群的实际活动需求,既有的数字技术方法更多从大尺度、宏观视角出发研究人群活动,难以满足景观尺度上对人群时空行为的智能画像研究。从景观-建筑尺度深入探讨面向街道设计的人群数字画像识别指标体系与测度方法,可为理解街道建成环境与人群分异之间的互动机制提供依据。【方法】以江苏省南京市中央路为案例,通过采集基于手机定位服务(location-based services,LBS)的人群时空数据和街道空间数据,运用人工智能算法分析不同类型人群的街道空间时空使用特征;提出包含基本属性、时间偏好、空间偏好、设施偏好和景观偏好等多维度指标的街道空间人群数字画像测度方法和谱系构建方法。【结果】识别出213种街道空间人群类型和7类典型人群数字画像,揭示了街道空间人群数字画像的时空分异特征,发现了这些特征与现状街道景观设计和设施布局的关联性。【结论】基于街道空间人群数字画像的分析结果,针对性地提出提升街道空间品质的规划建议,有助于更好地满足不同人群的实际活动需求,以助力城市空间景观设计响应居民需求,从而创造更加宜居、舒适的城市环境。