日常高频步行街道筛选机制及其品质匹配度研究——以深圳市为例

街道作为城市生活重要公共空间近年来受到越来越多的重视。然而城市街道数量庞大,一视同仁地提升街道品质固然理想,但却并不一定是资源最佳的配置方式。因此,如何从人本主义视角挖掘高频步行街道并对其进行品质匹配度评价成为链接街道品质研究与更新实践的重要论题。然而,当前街道分级机制主要基于机动车行驶属性,而步行空间品质研究侧重客观环境设施,街道自下而上的人群使用频率被大多数研究所忽视。脱离人群使用频率的高品质建成环境是低效的,脱离了高品质建成环境的高频率人群使用是失能的,只有环境供给和人群使用需求双向平衡才能达到高效高质高能。因此,反思自上而下的静态道路分级体系,从城市群体行动规律、空间规律及移动规律三个维度自下而上地构建城市日常步行高频步行街道的筛选机制,并结合现有品质量化研究,提出人(使用)-事(设施)-场(环境)三位一体的PEP街道匹配度评价指标体系。以深圳市为例,基于多源大数据对全域约17万街道进行实时高频步行街道筛选及PEP定量测度及匹配度评价。结果表明:深圳全域街道呈现出匹配度极不均衡的情况;在约17万街道中,高频步行街道约1万条,其中环境及设施较好的仅1.53%,而环境及设施水平都呈现较低水平的街道占比超过60%;高频步行街道直接关系到人们日常的城市体验感和幸福感,值得城市学者及决策者的重视。高频步行街道筛选机制及PEP评价体系探索不确定城市发展中个体步行使用的确定关系,为当前大规模步行友好城市建设提供新思路和新方法。

城市设计导向的区域性交通拥堵评价及影响因素挖掘 ——以深圳市轨道核心区域为例

交通道路方案评价一直是城市设计中的痛难点,特别对于大城市轨道站点周边区域,其交通状况不仅涉及道路系统,更与区域组织息息相关。因此,如何建立一个能反映城市-交通-人关系的区域性评价指标是当前城市设计导向下的交通评价重要论题。本文以深圳市地铁核心区域为例,利用多源大数据,提出区域交通拥堵测度指标AVT,并通过地理加权回归模型对显著影响因素及其分区特征进行城-区-站三层次挖掘,为城市设计和交通优化提供新思路。

地理空间信息工程专业体验式教学实践——以深圳大学荔园果香手绘图制作为例

教育部于2016年度新批准设立地理空间信息工程专业,深圳大学在2017年在全国首次开展了地理空间信息工程专业的招生。作为国内第一所开设地理空间信息工程专业的院校,如何引领专业本科生对新设专业产生专业认同,形成专业学习兴趣,从而实现专业人才培养目标,是地理空间信息工程专业教学老师需要认真思考和解决的问题。本次教学实践基于体验式教学理论,结合深圳大学荔园文化,以参加深圳大学第七届建筑文化节为激励,带领深圳大学2018级地理空间信息工程专业新生制作深圳大学荔园果香图。本次实践帮助学生们形成对地理空间信息数据采集内容的初步认识,培养学生们的专业兴趣和成就感,从而为未来几年的专业学习提供动力。