公园城市视角下公园步行范围与城市形态分析

习近平总书记2018年提出的"公园城市"为我国城市转型提出了具象而凝练的目标,对其诠释及实现需要就公园和城市的基本空间关系进行更细致的本底分析,从而更务实和开放地探索这个远见。以南京为例,通过Python抓取百度地图中所有住宅建筑到综合公园的最短步行路径,识别公园服务范围、效能、潜在荷载。公园位置、规模、周边形态等导致了服务效能和潜在荷载的显著差异;低步行渗透性城市形态造成大量迂回和过长的路径,限制了公园与城市的融合。对在线地图进行数据挖掘规避了数据壁垒,并可以更精确地发现步行圈范围和路径特点,研究方法和指标直观明晰,易于为规划师、决策者和市民等理解和应用,有望为建设公园城市的设施可达性和环境本底提供快速评估。

基于15min生活圈的公园步行可达性分析——以南京市月牙湖公园为例

城市绿地有助于改善居民健康、提升社会福祉。在15min生活圈内,促进人们前往公园绿地对提高城市绿色基础设施使用率、推动健康城市建设具有积极意义。公园绿地周边的步行连通性与步行环境质量是影响公园到访率的重要因素。以南京市月牙湖公园为研究对象,借助推荐步行路径与街景图像,采用空间分析与图像语义分割技术,确定月牙湖公园的服务范围,分析迂回值、转弯次数、绿视率等指标,评估公园步行可达性,结果发现自然地形、文物古迹、封闭社区等具有重要影响。步行环境因街道绿化匮乏、围合要素压迫、设施侵占等而有待改善。提出柔化公园边界、开放社区、实践城市绿街模式等策略,为公园绿地至居民区的路径规划与建成环境设计提供参考。

山地城市轨道站点步行吸引范围影响因素研究

为明确山地城市轨道站点步行吸引范围的关键影响因素,以重庆市98个城市轨道站点为例,建立多尺度地理加权回归模型(Multiscale Geographically Weighted Regression,MGWR),定量分析站点属性、公共交通服务、道路网结构、用地与开发强度四个方面的因素对轨道站点步行吸引范围的影响。结果表明:①与多元线性回归模型和经典地理加权回归模型相比,MGWR模型的解释能力更好,拟合优度R2分别提高了0.239和0.172;②不同变量具有不同的模型带宽,说明步行吸引范围受自变量的影响存在空间异质性;③轨道站点周边的公交线路数、办公兴趣点数量、道路网长度三个变量对步行吸引范围的影响较大。

存量更新背景下综合公园-周边社区步行可达性评估及微更新分析——以石家庄市长安公园为例

城市中心区的综合公园是提升周边社区生活品质的关键场所,也是城市生态和文化基础设施的重要节点。步行可达性对综合公园的日常使用至关重要,也是理解其潜在供需及周边中小绿地级配合理性的途径之一。直观、尽量精确且顾及尺度层级的步行范围评估有助于理解公园-社区可达性,并为确定具体干预位置和策略提供参考。以石家庄市长安公园为例,首先使用泰森多边形工具划分综合公园就近服务范围,然后抓取范围内所有住宅建筑至综合公园入口的百度地图规划路径,并根据不同距离阈值划分步行范围,发现综合公园周边的社区之间存在显著的空间差异。研究结果表明:在距离长安公园1 500m步行范围内,居民人口达14.28万人,占长安公园就近服务范围居民总人口的65.7%;周边中小绿地可以补偿服务4.58万人,但仍有2.88万居民位于合理的步行距离外。建议结合微更新理念,增设或调整公园和小区入口等以扩大现有综合公园的有效服务范围,在服务盲区内增建中小绿地以增加受惠居民的数量。

快速公交站点步行吸引范围研究

基于济南市快速公交站点问卷调查结果与GIS处理数据,运用数理统计分析方法,研究快速公交的各类型站点步行吸引范围及其影响因素。研究表明：站点步行吸引范围应主要以乘客步行吸引距离为标准;乘客步行吸引距离与其月收入相关性最大;快速公交的首末站步行吸引半径为普通站点的2~3倍。

基于多项Logit模型的轨道交通站点步行接驳范围

在分析步行环境、出行时间、出行费用等出行特征影响因素的基础上,运用多项Logit模型建立了居民出行方式选择模型,根据效用相当原则确定城市轨道交通步行接驳范围。根据某城市的某个轨道交通站点的调查数据,利用本文提出的方法计算该站点的步行接驳范围,与传统的接驳范围经验取值及意向调查结果进行比较,发现计算结果与调查统计结果较为一致。计算结果表明,该计算方法是有效合理的,能够为城市轨道交通站点的规划、选址和评价提供依据。

城市郊区轨道交通站点步行吸引范围研究

轨道交通未来线网建设更多的是位于中心城区以外的城郊线路,轨道交通站点的区位也随之发生变化,原有的《城市轨道沿线地区规划设计导则》(以下简称《导则》)等相关规范也应随之进行调整和修订.本文首先对轨道交通站点吸引范围的概念进行了分析,并介绍相关的研究发展.随后,就城市中心区与郊区站点的差异性进行对比,分析已有相关研究、规范以及现状郊区轨道交通站点的具体情况,提出引起站点吸引范围变化的因素.最后,通过实例调查、数据分析提出了适用于不同级别城市郊区轨道交通站点的步行吸引范围参考数值并为未来导则的编制提供一定的参考.

重庆市轨道站点步行吸引范围研究

为了研究重庆市轨道站点步行吸引范围,分析了山地城市轨道站点步行吸引范围关键影响因素,利用多元线性回归分析法,提出了步行时间吸引范围模型,构建了重庆市地理信息数据库,根据时间吸引范围模型,确定了步行空间吸引范围。经验证,模型具有良好的适应性。成果表明,山地城市轨道站点的平均步行时间吸引范围超出平原城市经验值52%,但空间吸引范围小于平原城市,且具有较大的不规则性。

基于多源数据的轨道交通站点步行吸引范围确定方法

城市轨道交通站点是乘客采用轨道交通出行的直接服务点和接口,分析城市轨道交通站点的步行吸引范围,能够在一定程度上提高城市轨道交通的线网服务水平。本文设计了一种基于多源数据的轨道交通站点步行吸引范围确定方法,以北京轨道交通站点为例进行了实例分析,更加符合实际的确定了城市轨道交通站点的步行吸引范围。

轨道站点合理步行可达范围建成环境与轨道通勤的关系研究——以北京市44个轨道站点为例

轨道站点步行可达范围内建成环境因素与轨道交通通勤行为之间的关系越来越受到人们的重视。从潜在通勤者的角度出发,划定轨道站点的合理步行可达范围,以北京市44个轨道站点为例,利用大数据方法从"宜出行"程序中提取站点合理步行范围内的相对人口数据,结合2017年9月10个工作日早高峰时段的轨道站点刷卡数据得到该站点的相对乘车率。基于数据的非正态分布特征构建GARCH模型,分析早高峰站点合理步行范围内建成环境因素与站点相对乘车率的关系。结果表明:(1)始发轨道站点与站点乘车率存在显著正向关系,而站点所在线路的换乘概率与站点乘车率具有非常明显的负相关性;(2)轨道站点的出入口数量与乘车率显著正相关;(3)小区—站点的路径转折数和步行范围内的交叉路口数等可步行性特征对轨道交通通勤行为无显著影响,步行范围的公交车站密度与站点乘车率正相关;(4)合理步行范围内的用地混合度与乘车率存在显著的负相关性;(5)合理步行范围内的路网密度以及早高峰拥堵道路比与乘车率之间在不同程度上呈现正向关系;(6)共享单车订单数与轨道交通通勤行为之间的关系并不明确;(7)相比手机信令数据,"宜出行"定位数据的精度更高,适用于分析微观尺度下的实时人口分布及变化。

城市生态空间评价及量化标准分析——以长株潭城市群为例

【目的】科学评价与测度城市生态空间是生态文明建设过程中必不可少的手段,国内城市群生态空间量化评价标准的研究对保障城市生态安全、提升居民生活质量等具有重要意义。【方法】立足长株潭城市群发展实际,结合国内外相关研究成果,设计“人均生态空间面积”(PCES)与“步行可达范围覆盖率”(CWWD)两个基准指标,以长沙、株洲、湘潭城区的12个单元为研究对象,采用数据挖掘法和无量纲对比法对长株潭城市生态空间价值标准和绿地建设规划数量进行测度分析,以回归方程测算出长株潭城市生态空间的配置数量和要求。【结果】长株潭PCES和CWWD与城区自然地理条件、城区改造状况、产业发展布局等因素有着十分密切的关联:1)生态空间建设与分布状况都显示出比较明显的区位导向性;2)由于生态空间用地也是城市用地的重要方面,故人均城市建设用地面积的高低必然同步影响到人均生态空间面积;3)生态空间的建设呈现出明显的日常生活导向性和人口分布导向性;4)人口密度也是引导现状生态空间分布(覆盖比率)的主导因素,呈明显正相关。【结论】按照本研究配置要求,2025年长株潭城市完全能达到国家生态园林城市标准,即人均生态空间面积≥12 m^2,建成区绿化覆盖率≥45%,绿地面积占建成区面积≥38%。

基于发生吸引源分布特征的公共自行车网点规模优化模型

为提升公共自行车系统运行效率、推进系统可持续发展,针对租赁网点锁车器规模与用户租还需求不匹配的情况,提出了公共自行车网点规模优化模型.基于公共自行车刷卡数据、锁车器监测数据、实地调研与问卷调查数据,测算了网点吸引范围,提出了影响网点规模的关键因素.在此基础上,遵循步行距离衰减规律、规模叠加效应、发生与吸引平衡的原则,建立了基于发生吸引源分布特征的公共自行车网点规模优化模型,并采用北京市实际数据对模型进行了标定与检验.结果表明:提出的模型精度达到86%,基于发生吸引源的分布特征可以较准确地预测网点规模.

Estimating walking access area for rail transit station based on discrete choice model

The discrete choice model is used to estimate the walking access area of rail transit stations while considering the influence of existing competition from other traffic modes. The acceptable walking access area is determined according to the willingness of passengers to walk who prefer rail transit compared with bus and automobile. Empirical studies were conducted using the survey data of six stations from the rail transit in Nanjing, China. The results indicate that the rail transit is more preferable compared with bus and private automobile in this case when excluding the influence of individual and environmental factors. It is found that passengers tend to underestimate their willingness to walk. The acceptable walking access area of every rail transit station is different from each other. Suburban stations generally have a larger walking access area than downtown stations. In addition, a better walking environment and a scarcer surrounding traffic environment can also lead to a larger walking area. The model was confirmed to be effective and reasonable according to the model validation. This study can be of benefit to the passenger transportation demand estimation in the location planning and evaluation of rail transit stations.