基于百度热力图的长沙湘江滨水空间活力时空特征研究

随着网络信息的迅速发展,大数据广泛运用于城市空间活力方面的研究。基于百度热力图图像数据,以长沙湘江滨水空间为研究对象,采用核密度分析法对工作日和休息日的百度热力图进行量化分析,从时间和空间维度总结了长沙湘江滨水空间活力变化特征。结果发现,工作日和休息日长沙湘江滨水空间活力随时间变化呈现不同的活力模式;在同一等级活力的滨水空间中,工作日和休息日的滨水空间活力也有明显差异;长沙湘江滨水空间高活力空间主要以交通、娱乐和商业经济于一体的中心城区为主,活力等级以核心聚集,呈圈层式向外逐渐降低的分布特征。

基于百度热力图的街道活力时空分布特征分析——以安徽省合肥市淮河路步行街街区为例

城市商业街区承载城市人群活动、记录城市历史更迭,研究城市商业街区的街道活力对深入了解当前人群使用习惯和城市更新趋势有着重要意义。本文以安徽省合肥市淮河路步行街街区为研究对象,收集工作日与休息日的百度热力图示进行量化对比分析,得出该区域的街道活力时空变化特征,依据街道特性和活力特征,提出针对商业性街道、生活服务性街道、景观休闲性街道的更新策略,以期对城市商业街区的活力提升提供借鉴与参考。

基于百度热力图的商业中心形态类型活力研究——以武汉市商业中心为例

城市发展伴随中心的形成与变化,商业中心演变轨迹是城市发展的见证,研究商业中心空间活力的时空分布对城市现代化更新与发展十分关键。本研究基于百度热力图数据,借助ArcGIS等空间分析软件解析武汉市16个典型商业中心活力时空分布特征,量化排序武汉商业中心活力等级,将武汉商业中心形态格局划分为多中心集聚、线状集聚、点状集聚三种类型,通过形态要素分析,探究有利于商业中心发展的形态类型特征,针对武汉商业中心形态活力特征提出三种协同效应,扩展城市活力形态研究框架,以期为商业中心活力研究提供新的视角与观点。

基于百度热力图的职住平衡度量研究

为探究重庆都市区的职住关系,采用了数据挖掘技术和GIS技术,构建了基于百度热力图数据的职住关系指数的度量方法,以北京作为对比,来分析重庆都市区的职住关系和空间特征.研究表明,与北京严重职住分离现象不同,重庆都市区的职住关系总体较好,多数组团处于平衡区间,只有部分地区产生了明显的就业或者居住集中.

智慧旅游视角下城市旅游空间动态识别研究——基于百度热力图数据

“互联网+旅游”、智慧旅游为城市旅游空间研究提供了新的思路和方法。基于百度地图热力图数据,以武汉为案例地,选取旅游淡季向旅游旺季转变过程中的5个时间节点,使用ArcGIS空间分析工具,计算空间热力值,以此识别城市总体空间结构并探索城市旅游空间的演变特征。研究发现:(1)百度地图热力图在城市空间结构特征识别方面具有良好的应用效果,可较为直观且明确的识别中心城区边界、判别区分城市各地区的发展阶段,掌握其发展方向;(2)旅游者在城市内部中的分布既具有广泛性和随机性,又呈显著的地域集中性,旅游者对传统旅游空间仍然保持高度热情;(3)百度地图热力图在量化评估旅游旺季带来的城市空间压力方面具有应用潜力,案例中,城市空间高热力值区域的面积在旅游旺季相较旅游淡季增长了66%,并且空间分布高度集中;(4)在旅游旺季时,当地居民有意或无意地把本地城市空间区腾挪给了游客,即城市空间使用者在应对旅游淡旺季时具有一定的自组织特性。

基于百度热力图的中国多中心城市分析

以市民借助互联网的活动为出发点重新定义城市中心,采用百度热力图数据以自下而上的方式识别全国658个城市的城市中心,其中69个城市表现出多中心性。基于识别出的多中心城市,进一步研究中国城市多中心发展的一般规律。依据城市中心的数量,将多中心城市划分为起步型多中心城市、成长型多中心城市以及成熟型多中心城市3类;分析了城市中心面积、城市中心之间的平均距离、城市活动强度等,以此考察中国多中心城市的多中心特征。其中,中国大城市表现出明显的多中心性,而小城市尤其是县级市的中心发育极其滞后;各城市中心面积的差距悬殊,但总体上都有层级化发展的趋势;随着多中心城市由起步到成熟,中心间的沟通距离会逐渐增大,但中心对于城市活力的带动作用也比较明显。回归分析的结果表明,就业人数和人均GDP与城市中心的形成与发展显著相关。最后,从中心培育的重要性、中心网络效率以及中心识别方式3方面给出了建议。

基于百度热力图的武汉市主城区城市人群聚集时空特征

伴随着LAD和LBS的发展及应用,用户的数字足迹为有效展现城市人口流动的轨迹和时空聚集状态提供了便利,弥补了传统城市调研和空间规划的缺陷。本文借助百度热力图,并结合Arc GIS,分析了武汉主城区人口在典型日期(工作日和休息日)流动的时空特征。结果表明:人口集聚表现出明显的波动性变化,工作日的波动性强于休息日;出行时间存在着相位差,休息日的滞后性和后延性更强。人群活动的时间节律主要受规则性和自由性活动的控制。在空间上,工作日与休息日高集聚的场所有一定差异,工作日以商业中心、交通枢纽和就业中心为主,表现出非常明显的工作指向性;休息日则指向传统的购物中心、大型交通枢纽和新兴城市综合体。因此,需要对武汉市城市总体规划中的部分"中心"进行优化。

基于百度热力图的银川市中心城区职住关系研究

"职"和"住"是城市最基本的功能,职住关系反映了城市秩序与效率。以百度热力图、百度路况图所提供的实时动态大数据为依据,配合城区土地利用现状图,分析了银川市主城区职住关系。结果表明:在一个工作日内,上班时间段内,教育、商业用地上的人口聚集力度更大,而在休息时段,居住用地上的人口聚集状况更明显,二者表现出大致反向的趋势。这意味着上班时段内人口大量离开居住区,百度热力下降;而下班时段又返回居住区,百度热力上升,居民在工作地-居住地间存在着节律性的钟摆式流动。上班时间段内人群高度集中的区域大部分是商务中心、城市综合体、高等院校、医院和物流中心等工作地;休息时段人群高度集聚中心由就业中心转为居住区和休闲购物区,说明整个城区存在一定的职住分离。银川市职-住比介于0.34~3.4之间,职住相对平衡;但区域间差异较大。总体来看,城市中心区比外围区的职住平衡更明显。依据职住比,将职关系划分为基本平衡型、轻微就业倾向型、严重就业倾向型、轻微居住倾向型和严重居住倾向型五类。

百度热力图的视野下剖析北京城市公厕的空间分布

作者在大数据背景下获取城市公厕数据,结合空间定点技术、分析方法,从百度热力图反映出来的高峰期出行人流量的角度来分析北京城市公厕的空间分布情况,并提出了相关建议。

基于百度热力指数的雾霾与旅游者出行行为关系研究——以天津市为例

除经济、政策等常规因素外,天气环境因素的加入使得旅游发展环境越来越复杂,雾霾天气成为影响旅游的主要因素之一。基于百度景区热力指数和空气质量指数,通过分析雾霾与天津旅游者出行行为之间的关系,得出雾霾对旅游的影响,在此基础上提出相关的建议及对策。

基于百度热力地图的城市轨道交通站区时空聚集研究

文章使用百度热力地图数据,采用比较研究方法,研究轨道交通站区人群聚集程度差异,揭示轨道交通站区时空聚集特征及动力机制。研究显示:天津市轨道交通站区时空聚集,在时间变化上表现为一天中呈现双峰状波动趋势;在空间分布上表现为从上午时段的中心聚集并趋于稳定,到中午时段由中心聚集转向外围扩散,再到下午晚间时段的持续外围扩散的形态特征。天津市轨道交通站区集聚能力受限于既有城市空间布局结构较难得到充分发挥,城市空间的职住分离是造成轨道交通站区时空聚集不均衡的重要原因,轨道交通线路的SOD布局模式加剧了这一不均衡。

基于百度热力图的人口活动数量提取与规划应用

百度热力图是一种能动态反映城市人口聚集特征的互联网开源数据,用于交通规划设计能有效降低数据分析成本,弥补传统人口数据时效性和动态性不足的问题。提出一种百度热力图人口活动数量提取方法:根据研究尺度对热力图范围进行网格划分,构建人口聚集密度重分类函数,计算网格内人口活动总数并转换为点要素。对参数进行敏感性分析,发现网格大小影响数据的颗粒度,而地图缩放级别影响人口活动总数。以广州市环城高速公路以内的区域为例进行不同方法的对比分析,表明该方法适用于规划设计的横向比较研究。最后,以广州市临江大道景观带为例,将数据应用于公共停车场规划选址。

基于空间句法与百度热力图综合测度的历史街区活力研究

随着信息技术的快速发展,多源数据在活力研究方面得到了广泛应用。本文通过引入空间句法和百度热力图,以汕头市小公园历史街区为研究对象,探讨两种活力测度方法的相关性。研究得出小公园的最佳游览范围是以中山纪念亭为圆心的500 m范围,与百度热力图的活力高、中热区具有相关性,且全局整合度能更好地反映场所空间活力。研究弥补了小公园历史街区道路空间活力研究方面的不足,对街区进一步发展有一定的参考价值。

基于百度热力图的南宁市人群集聚时空特征分析

以南宁市为例,利用百度热力图的相关功能从时间维度和空间维度对人群的集聚程度、分布位置进行分析。结果表明,南宁市人群集聚特征:工作日出行规律与通勤时间较为相符,休息日则略有不同,但无论工作日还是休息日,人群集聚最高热度时段主要集中在夜晚;空间上整体主要呈现出块状和串联式多核心以及单核式分布的空间集聚形态,结合时间维度分析后主要呈现出"多点集聚-边缘消散-多点重聚"的空间形态特征,且人群主要在朝阳商圈等城市的商务、休闲、居住等多功能区域集聚。通过对百度热力图的挖掘和分析后能够为城市规划工作提供参考和研究依据。

基于百度热力图的重庆中心城区活力时空特征分析

随着大数据发展,百度热力图因其能通过可视化的形式来反映当前地区人群集聚情况,被广泛应用于城市活力、城市规划的研究中。为研究城市活力,本文以重庆中心城区为研究对象,通过python爬虫获取工作日和节假日共36张百度热力图,在ArcGIS软件中对热力值进行分级提取,从时间和空间两个维度对重庆中心城区活力进行分析,揭示重庆市中心城区工作日和节假日居民出行活动特征。结果表明:1) 居民的出行规律受工作时间影响。工作日越接近上班时间,高热区面积就越大,而下班时间之后,高热区面积逐渐减小;节假日的出行规律与工作日相比存在滞后性,热区面积快速增加和减少时间都比工作日晚;2) 重庆中心城区工作日的活力区域比较集中,节假日比较分散,这跟工作日和节假日居民的出行地点不同有关。这些研究结论在一定程度上为重庆中心城区的城市规划和居民出行提供参考。

基于百度热力图的兰州市中心城区空间结构研究

为探索兰州市中心城区的规划空间与实际空间的耦合程度,论文以随机爬取的2018年7月21日、7月22日(休息日)及7月23日(工作日)百度热力图数据为基础,以ArcGIS 10.2为技术分析工具,分析兰州中心城区实际空间使用强度在工作日和休息日的空间变化特征,结合兰州市第四版城市空间结构规划,得出规划空间的建设与实际空间使用之间的差异,并提出相应中心城区优化建议。

南宁市老城区街道的空间活力及时空特征分析——基于百度热力图数据

以南宁市老城区为例,通过提取连续一周百度热力图中的人口热力数据,分析老城区街道空间活力的时空特征与特点。结果表明,南宁市老城区街道空间活力一天内的变化情况呈现“分散—弱集聚—强集聚—分散”的变化过程。工作日主要体现出以节律性为主的集聚过程,街道空间活力在白天持续时间长,街道空间活力程度高。休息日表现出延后性的特点,夜间依然存在较高的街道空间活力。从空间分布来看,中华路—朝阳路—江北大道—北大南路围合而成的街区成为老城区街道空间活力集聚程度最高的区域。

基于百度热力图的城区活力度研究 ——以赣州市河套老城区为例

本文以赣州市河套老城区为例,基于百度热力图数据,从居民实时活动角度出发,通过对城市数据的分析,探究居民活动的空间分布特征变化,深入研究城市中人、活动与空间场所之间的关系,为后续老城区的更新发展提供参考价值.

基于百度地图热力图的城市空间结构研究--以上海中心城区为例

在百度地图热力图工具所提供的动态大数据基础上,尝试利用数据的实时优势建立基于空间使用强度的城市空间研究方法。并以上海中心城区为例,对人群的集聚度、集聚位置、人口重心等指标在连续一周中随时间的变化情况进行了考察和分析,发现在工作日时段内上海中心城区的人群集聚在时间上比周末持久而在空间上比周末分散,同时中心城区的人口重心移动在工作日呈现出逆时针的周期特征,而在周末则没有明显的规律。研究表明百度地图热力图数据在经过适当的挖掘和处理后能够为城市空间研究提供更为动态的视角和方法。

基于随机森林模型的合肥市主城区轨道交通站域空间活力与建成环境关联性测度

以合肥市主城区轨道交通站域为例,基于百度热力指数等多源数据分析其空间活力特征,采用随机森林模型测度地理区位、土地利用、功能设施、开发强度、交通便利度以及环境品质6个维度的建成环境要素与轨道交通站域空间活力的关联性。同时,结合K-means聚类算法,划分轨道交通站域类型并识别典型站域存在问题,从而针对不同类型轨道交通站域提出空间活力优化策略。结果表明:①合肥市主城区轨道交通站域空间活力在时序上呈现“晚高峰高于早高峰,休息日晚高峰高于工作日晚高峰”特征,在空间上呈现“内高外低”由二环线向外逐渐递减的空间分异格局;②综合工作日与休息日早/晚/非高峰时段建成环境变量对轨道交通站域空间活力的相对重要性排序,由大到小依次为:功能设施>开发强度>地理区位>土地利用>交通便利度>环境品质;③合肥市主城区轨道交通站域可划分为成熟型、成长型、初熟型、孕育型4类,聚类特征明显,在空间上呈现“圈层结构”。其中,成熟型站域集聚分布在二环线内,成长型站域沿二环线呈环状分布,初熟型站域主要呈零散状分布在二环线外滨湖区与经开区,孕育型站域主要分布在二环线外城市各区,分布范围较广。研究旨在从建成环境视角为轨道交通站域空间活力提升与低碳交通策略提供政策启示。