合肥市主城区地表通风潜力研究与应用

以合肥市主城区为例,采用气象观测数据、卫星遥感数据、地理信息等数据,通过计算天空开阔度、地表粗糙度等城市生态参数,对合肥市主城区通风潜力进行等级划分,并对通风廊道建设提出建议。结果表明,位于合肥市主城区的合肥经济技术开发区和双凤开发区热岛效应较严重,中心区域天空开阔度较差,大部分区域在0.5以下,南淝河沿岸地表粗糙度较小,但其两侧地表粗糙度较大。大部分区域地表通风潜力一般,东南侧靠近巢湖区域和南淝河沿岸通风潜力较高,建筑区域与西北侧区域通风潜力较差。结合合肥市主城区的风向玫瑰图、城市空间热环境分析,构建了四纵两横的六条通风廊道。

大数据视角下的城市商业空间集聚特征与影响因素分析——以合肥市主城区为例

文章利用开放平台大数据兴趣点(point of interest,POI)的POI数据,使用GIS空间分析方法对合肥市主城区三个时间节点的商业空间分布和集聚特征进行解读,并利用地理探测器方法探寻其影响因素。研究表明:①商业空间整体呈现多中心化、组团化、网络化、协同化以及扁平化的特征,各类商业空间业态的热点区域分布既具有相似性又具有差异性。②商业空间整体集聚水平呈上升趋势,各类业态的集聚水平与热点区域的分布特征之间具有较高的解释性。③功能多样性、交通可达性、公共设施、配套设施、区位以及集聚水平等因素是影响商业空间布局的主要因素,餐饮服务类、体育休闲类服务与生活服务类业态协同效应较强,对城市商业空间布局的解释力较大。

基于POI数据的合肥市主城区交通设施空间分布特征研究

城市交通设施的空间分布是衡量城市发展情况的重要指标之一,研究分布特征对城市的发展规划和功能布局具有现实意义。以安徽省合肥市主城区为例,基于从高德地图获取的2020年和2022年的交通设施POI数据,利用核密度分析、标准差椭圆和热点分析等空间分析方法,对合肥市主城区的交通设施分布特征进行对比研究,为未来的交通设施布局提供一定的理论参考。

合肥市主城区PM_(2.5)时空分布特征研究

城市PM_(2.5)时空分布特征研究对改善空气质量具有重要意义。利用2016年1月1日—2016年12月31日合肥市主城区10个国控空气质量监测站PM_(2.5)浓度、土地开发强度、道路交通等数据,基于Arcgis空间分析平台,探讨合肥市主城区PM_(2.5)时空分布特征及其与土地开发强度、道路交通的关系,可为地方政府改善空气质量提供科学依据。结果表明:(1)合肥市主城区PM_(2.5)浓度季节差异显著,由高到低依次为冬季、春季、秋季和夏季,秋、冬季PM_(2.5)浓度波动较大,而春、夏季PM_(2.5)浓度比较稳定;(2)污染天数呈现春冬多、夏秋少的规律,1月、2月、3月、11月和12月的污染天数比例均超过50%,重度以上污染天气主要出现在春冬季节,严重污染天气暂未出现;(3)1月PM_(2.5)浓度空间分布呈现"双峰多谷"的规律,庐阳区和滨湖新区是PM_(2.5)浓度高峰区,属于轻度污染;7月PM_(2.5)浓度空间分布呈现"双峰双谷"的规律,庐阳区和包河区是PM_(2.5)浓度高峰区,属于良好;(4)合肥市主城区PM_(2.5)浓度与绿地率、主干路长度和容积率有较强关联性;绿地率与PM_(2.5)浓度呈显著负相关,容积率与PM_(2.5)浓度有一定正相关关系,土地利用性质和其他因素综合影响PM_(2.5)浓度;交通流量大的主干路与PM_(2.5)浓度存在正向关系。中心城区通过增加公共绿地空间、合理控制容积率,加强公共交通和电动汽车的使用,可达到改善空气质量的目的。

城市医疗健康资源时空演化及影响因素研究——以合肥市主城区为例

文章以合肥市主城区为例,利用POI数据并结合核密度分析、标准差椭圆、空间自相关等方法分析2012年、2017年、2022年3个时间窗口城市医疗健康资源空间的演化过程,并结合地理探测器探讨医疗健康资源分布的影响因素。结果表明:(1)在空间格局上,合肥市主城区医疗健康资源从最初的“一核两片一轴多点集中”演变为“三核四片四轴多点集聚”格局;(2)在空间演化方向上,医疗健康资源大致呈东北——西南走向分布,南北向的发展趋势较弱;(3)在空间集聚特征上,医疗健康资源空间具有明显的同质化集聚特征,且呈现增强趋势;(4)医院和诊疗健康资源外延态势明显,向心较低密度聚集,医药和理疗健康资源集聚态势明显,向心高密度聚集;(5)城市消费水平、居住小区密度、交通服务能力等因素对合肥市主城区医疗健康资源分布影响较大。

合肥市庐阳区公园植物调查分析

通过对合肥市主城区范围内公园绿地中的植物种类调查,分析了公园绿地中乡土植物的应用情况和外来引种植物的应用情况。结果表明,合肥市庐阳区对地方乡土植物的开发应用已经较为广泛,但仍需开发更多的乡土植物,合理分配公园绿地内乡土与外来植物的种植频度,因地制宜地用植物展现合肥主城区的特色与景观。调查结果为未来城市公园绿地的建设提供了科学依据。

大气污染暴露分布与城市空间形态相关性分析

分析城市规划因素与大气污染暴露的关系对优化城市大气环境具有重要意义。通过耦合大气污染物数据与人口数据,评估合肥主城区大气污染暴露浓度分布。运用皮尔逊相关性分析、多元回归方程分析方法,探讨用地功能、道路交通、建设开发强度等城市规划指标与人口加权污染物暴露的相关性。结果表明:PM2.5、PM10、NO2、SO2和CO污染暴露浓度高峰区在污染较为严重的瑶海区、包河区和新站区,低谷区在污染较轻的滨湖区、蜀山区和政务区,O3污染暴露浓度空间分布反之;人口加权污染暴露浓度与主干道密度、建筑密度和绿地面积占比呈显著相关,与次干道密度相关性最弱;模型拟合精度R2>0.8,平均误差率为3.3%,模型精度较高。可采用控制建筑密度、均衡布局路网、增加绿地面积等优化策略改善城市大气环境质量。