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arcgis交通可达性分析步骤

花匠小妙招
2024-09-02 10:50

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作者苏州规划设计研究院交通所所长、同济大学建筑与城市规划学院博士研究生樊钧，同济大学建筑与城市规划学院硕士研究生唐皓明，同济大学建筑与城市规划学院助理教授、硕士生导师叶宇在《规划师》2019年第14期撰文，在新型城镇化背景下，日益提升的空间品质需求需要更人性化、宜步行的街道。在当前城市设计的实施及评估中，急需一套综合、快速的评价方法来评估街道的慢行品质，以协助更精准的设计导控。研究以苏州古城区为例，探索多源大数据支撑下的大规模且精细化的分析方法。通过空间网络分析和聚类算法实现形态组构评价，通过兴趣点数据(POI)实现功能多样性评价，通过街景数据和深度学习实现视觉感知评价，通过位置服务数据(LBS)实现场所行为活动评价，进而基于层次分析法(AHP)整合前三方面的内容，并结合活力高低实现多维度下的慢行品质评价和特征街道画像。基于各维度情况，研究对不同类型的潜力街道给出针对性导控策略。该分析方法实现了慢行品质这一难以评价要素的精细化度量，在实践上具有普适性和易用性。

[ 关键词 ] 慢行品质；街景数据；多源城市数据；街道画像

[ 文章编号 ]1006-0022(2019)14-0005-07　

[ 中图分类号 ]TU984　

[ 文献标识码 ]B

[ 引文格式 ]樊钧，唐皓明，叶宇．街道慢行品质的多维度评价与导控策略—基于多源城市数据的整合分析[J]．规划师，2019(14)：5-11．

一

研究背景

(一)人本尺度下的街道慢行品质

在以人为本的新型城镇化背景下，我国公共空间建设呈现出由“速度优先”向“品质追求”转变的新态势，并随之掀起了街道重塑的浪潮。这一情况与西方城市公共空间设计与营造的发展历程相吻合，是城市建设方式向集约精细、人性化发展的必然需求。与此同时，城市居民对于街道空间品质的关注从“形态导向”转向“生活导向”，街道空间规划和导控也从以往满足功能性的交通需求、注重美学性的城市美化，向提升生活性的空间使用、日常性的空间感受转变，进而催生了对人本尺度下街道慢行品质的关注与提升需求。

在本次研究中，人本尺度(Human-scale)指人可以看得见、摸得着、感受得到的与人体密切相关的空间尺度，是对目前网格、街区和地块等尺度的深化与必要补充。而人本尺度下的街道慢行品质不局限于视觉感知上的空间品质，而是从人的生活需求和日常使用角度出发，囊括空间形态、场所活动、功能混合和视觉感知等多个维度。

(二)已有进展与局限

从20世纪60年代开始，简·雅各布斯对人本尺度的城市形态进行了思考，此后凯文·林奇、威廉·怀特、克莱尔·马库斯及扬·盖尔等学者和设计师在定性研究与设计实践上开展了对人本尺度城市空间的探索。这些探索是对功能主导的现代主义城市规划与设计的反思，对现有研究有指导意义，但由于缺乏对量化数据与模型的深入研究，不利于大规模、精细化设计实践与导控。Fruin、Naik等人后续通过量化研究，专门针对街道慢行品质的某一方面加以深入研究，但缺乏综合性的评估考量。

面对“城市双修”、“微更新”和“美丽街区”等人本尺度下的城市规划与设计实践需求，街道空间慢行品质研究需要注意两个问题：①需要连续、大规模及高精度的街道空间与画像，而非少量的几个街道剖断面；②在形态、功能、感知和行为等多维度下进行整合分析，实现对慢行品质要素的多方面考虑。只有解决以上两个问题，才能够真正助力于街道慢行品质导控实践研究。

(三)新数据带来的新可能

随着新城市科学的发展，新数据、新技术的出现有利于解决以往以主观经验为主的街道品质评价客观性不足的问题，保证后续设计尺度的精确性，如利用街道基础数据和sDNA软件进行道路空间形态适应性的分析等。在涌现出的一系列新数据和新技术中，街景数据由于数据开放且贴近行人视角，已实现了绿化可见度等大规模且精细度高的感知维度评价。

借助新数据和新技术，本次研究从形态、功能、感知和行为等多维度去理解街道空间的复杂性，选取路网数据和空间网络分析技术对街道组织结构进行分析，选取POI数据对道路的主导功能和功能多样性进行分析，选取街景数据和深度学习技术进行街道品质的感知评价，选取LBS定位数据确定人群的行为活动，以更好地进行街道慢行品质的量化评价和完成街道画像。这些选取的新数据和新技术具有开放性、普遍性的特征，有助于弥补现有量化分析的不足。