基于多源大数据的城市居住用地优化研究:以南京城区为例

从行为偏好视角来看,为获得更好的居住条件、满足日常生活需求,居民选择住房时通常优先考虑环境品质高或靠近高流动性城市公共中心的小区居住。这导致不同居住用地之上的居住活力产生差异,具有不同流动性强度的公共中心吸引居住活动集聚的能力也产生差异,进而影响城市居住用地利用效果。研究跳出传统根据人口静态分布配置居住用地的思路,从活力和流动性两个维度解读居民实际居住需求,并利用多源大数据和聚类分析、耦合模型、引力模型探讨居住用地优化路径。研究发现:①从活力维度分析,认为居住活力与用地承载力耦合关系能够反映居民实际用地利用情况,活力偏高小区集中在老城及河西片区,外围片区活力整体偏低但也存在局部耦合现象;②从流动性维度分析,认为公共中心流动性对居民就近居住有较大影响,商业中心吸引效果趋同、能够提炼一般配比规模,而交通和文体中心吸引规律不明显。研究得到“以耦合度引导片区优化方向”和“以配比均值推算新增用地规模”两种居住用地优化路径。