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        時空分異下城市濱水更新始末的空間活力測度與影響要素研究

        2023-03-24 08:07:24范雅婷
        中國園林 2023年2期
        關(guān)鍵詞:濱水測度使用者

        范雅婷

        章 明*

        城市中濱水空間擁有得天獨厚的區(qū)位和資源條件,使其在城市更新發(fā)展中備受矚目[1]。2015年,上海浦江兩岸更新貫通工程將廢棄的工業(yè)生產(chǎn)型封閉岸線“還江于民”[2],引起廣泛的社會反響,再次掀起濱水更新熱潮。近幾年,廣東省進(jìn)行了大規(guī)模的“萬里碧道”生態(tài)文明建設(shè),京杭大運(yùn)河沿線景觀風(fēng)貌的更新重塑陸續(xù)在北京、杭州等河段重點推進(jìn),深圳前海、杭州錢塘灣等濱水區(qū)也相繼舉辦了國際城市設(shè)計競賽。誠然,半個多世紀(jì)以來無數(shù)實踐證明濱水更新中公共空間的品質(zhì)提升,相當(dāng)程度上發(fā)揮著集聚公眾活躍社會、升級產(chǎn)業(yè)提振經(jīng)濟(jì)等活力復(fù)興的巨大作用[3]。

        1 城市濱水更新精準(zhǔn)評價需求凸顯

        濱水空間活力從空間性質(zhì)上屬于城市公共空間活力,學(xué)者更多地從城市社會學(xué)視角應(yīng)用環(huán)境行為學(xué)相關(guān)理論解讀公共空間活力[4-5]。受揚(yáng)·蓋爾影響的學(xué)者普遍認(rèn)可人在場所中發(fā)生非生存性的社交休閑等活動能反映城市活力[6],雅各布斯等也認(rèn)為更豐富多元的城市功能可以激發(fā)活躍的城市生活[7]。由此,學(xué)者對建成環(huán)境品質(zhì)對空間活力的影響作用形成共識,本研究也基于此在測度空間活力的基礎(chǔ)上探究空間要素對其的影響作用。

        得益于新工具和大數(shù)據(jù)的普及,大量研究基于空間的人類活動行為和城市功能設(shè)施等大數(shù)據(jù)分別以社會活動活力和經(jīng)濟(jì)活動活力作為切入點,開展空間活力測度。一方面,學(xué)者利用位置服務(wù)產(chǎn)品,如信號基站的手機(jī)信令[8-9]、GPS定位的Location Based Service(LBS)[10]、穿戴型傳感器[11]等,獲取了不同精度下大量、連續(xù)的使用者屬性及行為時空信息的數(shù)據(jù),通過空間重訪率[12]、空間活動線面密度、使用者多樣性[13]等特征指標(biāo),達(dá)到測度濱水等公共空間公眾活力的目的[14-15]。另一方面,地圖的Point of Interest(POI)[16]、社交媒體[17-18]等數(shù)據(jù)則被用于挖掘商業(yè)、文化、休閑等活動類型語義信息,廣泛地用于表征區(qū)域中經(jīng)濟(jì)功能活動的強(qiáng)度和多樣性。

        測度方法的改進(jìn)也更好地幫助揭示建成環(huán)境空間要素對空間活力等的影響作用。首先,學(xué)者針對濱水空間建成環(huán)境要素的類型形態(tài)研究已有相當(dāng)基礎(chǔ)。在濱水空間設(shè)計控制要素豐碩的質(zhì)性研究成果基礎(chǔ)上[19],近年來逐漸嘗試對濱水空間要素進(jìn)行類型形態(tài)上的量化研究,一般分為3個維度:河寬、水循環(huán)等水體岸線維度[20],親水度、駁岸類型、綠化率等濱水公共空間維度[21-23],以及用地功能、建筑密度等濱水腹地空間維度[24-25]。其次,通過多元線性回歸、空間自相關(guān)等相關(guān)性研究,證明濱水空間類型形態(tài)與行為使用等社會活力[18,24-25],甚至商業(yè)密度等經(jīng)濟(jì)活力[26-27]呈現(xiàn)一定相關(guān)性。

        然而,目前城市設(shè)計尺度上濱水更新空間活力的相關(guān)研究可能受制于跨時間采集數(shù)據(jù)的難度,主要著眼于單次時間上的活力評價,只局限在空間單元的橫向比較,如對上海黃浦濱江[25,28]、蘇州金雞湖[24]、武漢濱江[18,29]等活力測度的研究,尚未測度時間跨度中空間要素的更新和空間活力的變化,缺少對項目建成前后的跟蹤研究,空間要素對活力的影響作用缺乏直接證據(jù)。由此,本次對濱水更新活力及其相關(guān)性評價方法的研究,嘗試引入常用的同比變化的視角,從時間、空間分異維度,對城市濱水更新始、末2個時間節(jié)點跟蹤進(jìn)行活力測度,試圖更直接精準(zhǔn)地探究對活力提升影響更為顯著的濱水更新空間要素,試圖為新一輪城市濱水空間更新實踐提供評估依據(jù)。

        2 研究方案設(shè)計

        本次研究包括4個主要步驟,分別為研究樣本選取、測度指標(biāo)框架制定、數(shù)據(jù)收集與處理、時空分異模型分析(圖1)。

        圖1 研究方法和路徑

        2.1 研究樣本選取

        茅洲河位于深圳市西北部,是深圳五大河流之中流域面積最大的河流,是2018年廣東省推行“萬里碧道”城市更新綜合提升項目的試點示范單位之一[30-31]。2020年9月,茅洲河全線岸線及十余個大小節(jié)點的綜合提升工程基本驗收成功。以茅洲河為例對濱水更新后空間活力同比變化測度的研究,對這一時期國內(nèi)大部分濱水空間更新具有典型性和啟示性。

        研究對象茅洲河更新段西起東寶河橋(寶安大道),東至周家大道,全長12.9km,以更新項目核心設(shè)計空間即水際線向腹地輻射50~100m距離作為核心研究區(qū),面積約1.3km2,并以道路及其延長線劃分成61個核心研究單元。同時依據(jù)15min生活圈理念,以水際線向腹地輻射500m~1km距離作為影響域研究區(qū),面積約15.8km2(圖2)。

        圖2 研究樣本概況

        2.2 測度框架制定

        2.2.1 濱水更新的空間要素指標(biāo)框架

        在此項目更新始末2年跨度中,濱水腹地的相關(guān)指標(biāo)在更新前后2年時間跨度里的變化非常有限因而未涉及,本研究的濱水更新影響因素聚焦于岸線公共空間(即核心研究單元)的空間要素指標(biāo)進(jìn)行測度。指標(biāo)框架將城市公共空間類型形態(tài)框架的代表性理論——5Ds理論①[32],適應(yīng)性地應(yīng)用到濱水更新中,并綜合考慮了在此類濱水更新當(dāng)中風(fēng)景園林師可主導(dǎo)參與的空間設(shè)計手法,將空間類型形態(tài)要素分為空間規(guī)模、場所品質(zhì)、目的可達(dá)、多樣4個維度,形成包含11項因子的空間要素指標(biāo)框架(表1)。

        表1 濱水更新的空間要素評價指標(biāo)框架

        2.2.2 濱水更新的空間活力指標(biāo)框架

        本研究將濱水空間活力定義為空間場所中公眾行為活動的活躍程度,以及城市功能活動的活躍程度,即社會活力和經(jīng)濟(jì)活力[26-27,33]。對于社會活力維度而言,場所中使用者的活動一般可分為通過型和駐留型,相比通過型活動,空間是否能有效激發(fā)駐留型活動常被用于評價空間品質(zhì)的優(yōu)良[21]。因此,本研究以影響域范圍內(nèi)居住、工作、到訪的使用者的駐留型活動總?cè)舜伪碚魃鐣盍?qiáng)度,以影響域范圍到訪的使用者的駐留型活動總時長表征社會活力品質(zhì)。經(jīng)濟(jì)活力維度上,城市中的公司企業(yè)、商業(yè)服務(wù)、文教休閑、公共生活服務(wù)等設(shè)施及場所能一定程度上反映城市功能活動的活躍度[15-16]。因此,本研究以影響域范圍內(nèi)這些設(shè)施的數(shù)量經(jīng)濟(jì)活力強(qiáng)度,以及香農(nóng)熵計算的功能混合程度[12]表征經(jīng)濟(jì)活動品質(zhì)(表2)。

        表2 濱水更新的空間活力指標(biāo)框架

        2.3 數(shù)據(jù)收集與處理

        2.3.1 數(shù)據(jù)收集

        參照該項目建設(shè)周期,本研究分別采集2018和2020年同類同期的形態(tài)數(shù)據(jù)和活動數(shù)據(jù)。形態(tài)數(shù)據(jù)來源于遙感圖像信息,結(jié)合現(xiàn)場調(diào)研觀察測繪、方案設(shè)計資料等收集物理空間類型形態(tài)數(shù)據(jù)。在活動數(shù)據(jù)方面,分別采集了手機(jī)信令數(shù)據(jù)和地圖POI數(shù)據(jù)。手機(jī)信令數(shù)據(jù)選取2018年10月及2020年10月,月度時空行為數(shù)據(jù)量有效避免了單個某天所帶來的數(shù)據(jù)偶然性。采集中發(fā)現(xiàn),影響域范圍內(nèi)2020年比2018年增加了24個手機(jī)基站,手工剔除這些無法形成比對的冗余基站數(shù)據(jù)后,影響域范圍內(nèi)有效基站共計443個。手機(jī)基站精度為200~500m,前后時間段分別收集了82.953 9萬、76.638 8萬條數(shù)據(jù),字段包含匿名加密手機(jī)使用者ID、記錄時間戳、基站地理坐標(biāo)、月度駐留時長、駐留類型等信息②。在地圖POI數(shù)據(jù)采集中,首先申請web服務(wù)的密鑰,再通過Python獲取2018年和2020年10月某地圖POI數(shù)據(jù),篩選出與本研究相關(guān)內(nèi)容標(biāo)簽的研究影響域內(nèi)POI總量分別有10 772、10 244條(圖3)。

        圖3 2018、2019年的活動數(shù)據(jù)——手機(jī)信令數(shù)據(jù)及某地圖POI數(shù)據(jù)

        2.3.2 將影響域的活動數(shù)據(jù)投影到核心研究單元的數(shù)據(jù)處理

        本研究重點關(guān)注的是濱水公共空間更新給腹地帶來的活力提振作用,因而需將每個核心研究單元(即濱水公共空間)輻射的影響域(即周圍腹地空間)范圍內(nèi)的信令數(shù)據(jù)和POI數(shù)據(jù)通過換算投影回核心研究單元。此類涉及濱水公共空間和濱水腹地空間的既有研究,常以5、10、15min生活圈為步行距離劃分2~3個研究范圍[22,25],這類梯度分段的方法并未考慮實際情況中可達(dá)距離的連續(xù)變化。因此,本研究為進(jìn)一步提高精度,引入吸引力模型中的距離衰減系數(shù)。

        吸引力模型最早為反映大城市商場對周圍社區(qū)的影響而被歸納[34],發(fā)現(xiàn)與人口規(guī)模呈正比,與距離的平方呈反比。后經(jīng)不斷演化和大量實證[35],廣泛應(yīng)用于城市地理、城市規(guī)劃中,用以評估諸如商業(yè)吸引力[36]、基礎(chǔ)設(shè)施可達(dá)性[37]等。應(yīng)用成熟的吸引力模型,涉及人口規(guī)模因子與距離衰減2個系數(shù)。而本研究引入模型中的核心理念——距離衰減系數(shù),將影響域中的各個點狀數(shù)據(jù)所表征的空間活力以隨著距離的連續(xù)增大而呈指數(shù)衰減的方法求和累計,投影到公共空間單元以表征其影響作用。具體公式如下:

        式中,Ai為影響域投影后的第i個核心研究單元的指標(biāo)(本研究中指社會活力和經(jīng)濟(jì)活力指標(biāo));aij為第i個核心研究單元影響域中第j個點對i單元的投影后指標(biāo);Sj為第j個點的指標(biāo);dij為第j個點到第i個單元的距離;β為距離衰減系數(shù)。其中,β具體隨應(yīng)用場景而變,大量實證發(fā)現(xiàn),常見取值在0.5~2時對結(jié)果影響不大,本研究中取值1.8[37]。

        2.4 時空分異的模型方法

        濱水空間更新前后時間維度上的空間要素和空間活力比對分析方法均采用最常見的同比增長率。具體公式如下:

        式中,△i為第i個指標(biāo)的同比增長率;A2020i、A2018i分別為2020和2018年同期的第i個指標(biāo)。

        本研究采用最常用的多元線性回歸方法揭示2組變量間的線性關(guān)聯(lián)[38]:1)以濱水空間更新的要素同比增長率指標(biāo)作為自變量,以濱水活力同比增長率作為因變量,建立回歸模型;2)共線性檢驗及德賓-沃森檢驗,剔除自變量間的多重因子;3)通過多元線性回歸模型的逐一計算,得到自變量中關(guān)鍵影響因素。

        3 時空分異的活力比對結(jié)果分析

        3.1 茅洲河更新始末的活力比對測度結(jié)果

        根據(jù)更新始末空間活力的測算結(jié)果,研究對象在2018年更新前至2020年更新后的空間活力4類指標(biāo)均呈現(xiàn)相當(dāng)?shù)耐仍龇?圖4)。其中,社會活力強(qiáng)度、品質(zhì)及經(jīng)濟(jì)活力強(qiáng)度、品質(zhì)的平均增幅分別為28.09%、16.98%、27.24%、3.53%。具體對每個研究樣本單元而言,從“社會-經(jīng)濟(jì)”空間活力變化關(guān)系(圖5)可以看出,社會活力變化的幅度大于經(jīng)濟(jì)活力,尤其是經(jīng)濟(jì)活動多樣性雖大多正向增加,但幅度均勻平緩,尚未見出現(xiàn)成規(guī)模的增量??臻g活力“強(qiáng)度-品質(zhì)”變化關(guān)系(圖6)表明,空間單元落在第一象限時表現(xiàn)出顯著離散,即2年間個別單元出現(xiàn)活力激增。從不同人群和不同時段分別的駐留人次和駐留時長(圖7、8)來看,到訪類型的使用者增量顯著多于居住和工作于此地的使用者,非居住或工作的到訪類使用者駐留總時長在周末白天和晚間的增長顯著多于工作日。另外,4種類型的POI所表征的經(jīng)濟(jì)活力規(guī)模在2018—2020年以下降為主(圖9),公司企業(yè)、商業(yè)服務(wù)等數(shù)量規(guī)模負(fù)增長,而展示館等科教文化、公園等風(fēng)景名勝的增加量平均達(dá)到123.41%??梢钥闯?,影響域內(nèi)文教休閑規(guī)模得到了整體的增量和提升。

        圖4 2018—2020年茅洲河濱水活力復(fù)興測度結(jié)果

        圖5 “社會-經(jīng)濟(jì)”活力同比變化象限圖

        圖6 活力“強(qiáng)度-品質(zhì)”同比變化象限圖

        圖7 不同人群的社會活力強(qiáng)度復(fù)興測度結(jié)果

        圖8 不同時段的社會活力品質(zhì)復(fù)興測度結(jié)果

        圖9 不同類型的經(jīng)濟(jì)活力強(qiáng)度復(fù)興測度結(jié)果

        3.2 茅洲河更新始末比對下的空間要素對空間活力的影響作用

        為更精準(zhǔn)地揭示空間更新要素對公共空間社會活力及經(jīng)濟(jì)活力的影響作用,經(jīng)過反復(fù)實驗,分別選取基于泰森多邊形投影算法[39]的核心研究區(qū)使用者手機(jī)信號數(shù)據(jù)和基于距離衰減投影的影響域研究區(qū)各類型POI數(shù)據(jù),建立與空間要素的回歸模型共計15個(表3)。模型的共線性檢驗及德賓-沃森檢驗結(jié)果表明,D-W值(Durbin-Watson)均在2上下,所有回歸模型中空間要素之間不存在自相關(guān),顯著性檢驗P值表明除以Y31為因變量模型外其他模型均成立。就調(diào)整后R2所表征的相關(guān)性解釋程度而言,不同模型之間出現(xiàn)差異(表3):空間要素更新對周末白天、晚間到訪的活動品質(zhì)提升的解釋率較工作日的更高;空間要素更新對到訪的使用者活動強(qiáng)度提升的解釋率較對在本地居住、工作的更高;空間要素更新對區(qū)域內(nèi)各活動類型的經(jīng)濟(jì)活力強(qiáng)度提升的解釋率顯著高于對活力多樣性的;經(jīng)濟(jì)活動類型分異中,公共服務(wù)的相關(guān)性十分顯著。

        表3 15個不同因變量的回歸模型檢驗值

        從以上回歸模型中可以看出,總體上所有空間要素自變量的方差膨脹因子VIF(Variance Inflation Factor)均不大于6,不存在共線性,且11個自變量顯著性檢驗的P值都至少在一個回歸模型中小于0.1,具有統(tǒng)計學(xué)意義??臻g要素改變對空間活力改變的影響呈現(xiàn)相似特征(圖10~12):首先,“功能多樣”變化的指標(biāo),尤其“商業(yè)休閑設(shè)施密度”和“文化教育設(shè)施密度”對其的影響作用最為顯著,且表現(xiàn)為正向激勵;其次,“場所品質(zhì)”中空間要素發(fā)生變化的步行道、跑道、騎行道等“慢行道密度”和表征觀水視野及親水活動的“岸線親水度”,以及“目的可達(dá)”中步行緩沖區(qū)范圍內(nèi)的“公交站點覆蓋率”要素變化等對其影響表現(xiàn)得較為顯著且正向;此外,以岸線進(jìn)深表征的“空間規(guī)?!本S度影響關(guān)系表現(xiàn)為較為顯著的抑制作用。

        但同時不同模型下的空間要素影響作用也表現(xiàn)出不同程度的差異。首先,各空間要素更新對經(jīng)濟(jì)活力強(qiáng)度表現(xiàn)出與其他3個空間活力指標(biāo)相反的作用(圖10);其次,對核心研究區(qū)分類型使用者的駐留人次影響作用而言,空間要素的規(guī)模、品質(zhì)、可達(dá)等維度的變化,對居住使用者相對到訪和工作而言有更明顯的刺激(圖11);另外,對分時段的使用者到訪時長的影響作用有2個特征(圖12),“地鐵站點覆蓋率”和“公交站點覆蓋率”的增量對工作日時段的活力增量更顯著,而“停車設(shè)施密度”增量則對周末時段的活力增量更顯著,說明相比工作日人們更傾向于在周末閑暇時段驅(qū)車前往濱水公共空間。

        圖10 空間要素各指標(biāo)變化對空間活力各指標(biāo)變化的影響

        圖11 空間要素各指標(biāo)變化對不同人群的社會活力強(qiáng)度變化的影響

        圖12 空間要素各指標(biāo)變化對不同時段的社會活力品質(zhì)變化的影響

        4 結(jié)論與討論

        茅洲河在2018年底—2020年底的碧道更新項目中,正值新冠疫情暴發(fā),區(qū)域內(nèi)公司、商業(yè)成規(guī)模減小,尤其對經(jīng)濟(jì)活力的實驗結(jié)果造成干擾。即便在疫情的重挫下,空間活力的變化依然呈現(xiàn)出“整體增長顯著,節(jié)點聚集突變”的特征。1)總體上,整段濱水的空間活力依然呈現(xiàn)出二成有余的增長。此次更新確實吸引了更多非本地生活的使用者慕名到訪,尤其是在周末時段,提升后的公共場所能夠有效觸發(fā)更長的駐留活動。2)局部空間節(jié)點呈現(xiàn)出局部突變、經(jīng)濟(jì)活力強(qiáng)度下降明顯、其他活力指標(biāo)增幅顯著的特點。以“左岸科技”和“龍門濕地”節(jié)點為例,這兩地本是依托茅洲河的工業(yè)碼頭和物流倉儲,聚集了密集但低效的產(chǎn)業(yè),碧道更新時關(guān)閉大量濱河的倉儲物流等企業(yè),經(jīng)濟(jì)活力強(qiáng)度尤其是公司企業(yè)的POI同比顯著下降,但改造更新為向市民開放的展廳、公園后,社會活力強(qiáng)度、品質(zhì)和經(jīng)濟(jì)活力品質(zhì)等均得到了更為凸顯的提升。因此,其他十余個大小節(jié)點作為重點更新單元,置換用地功能后集中投入了設(shè)計心血和建設(shè)成本,其建成后空間活力尤其社會活力大幅提振證實,茅洲河的更新,以濱水公共性功能將低效能產(chǎn)業(yè)更迭置換,而開放新生的公共空間確實帶來了大幅的活力振興。

        就具體的空間要素更新舉措而言,除了個別類型經(jīng)濟(jì)活動強(qiáng)度存在異變外,對不同類型使用者和不同時段到訪的相關(guān)影響作用大體一致。

        1)濱水公共空間內(nèi)功能性要素的增加對空間活力復(fù)興作用最為顯著。一般意義上,線性濱水段往往容易冗長乏味,缺少必要的駐留場所,難以培育豐富活動,如深圳市南山中心的大沙河濱水岸線被車道等大幅擠壓而非常局促,線性岸線淪為通道性空間而無法駐留[40]。但是,茅洲河按照步行范圍500~800m間隔布置大節(jié)點、200~300m間隔布置小節(jié)點,如公共廁所、咖啡廳、親子娛樂場地、體育休閑設(shè)施、科教展廳設(shè)施等,經(jīng)本研究實證,成規(guī)模地間隔布置功能性節(jié)點將如同觸媒容器一般,激發(fā)駐留行為活動的激增[10,22]。

        2)慢行道密度、岸線親水度等場所品質(zhì)維度的要素因子表現(xiàn)出相當(dāng)顯著的影響作用,而空間規(guī)模維度的作用則相對較弱,甚至抑制活力。本研究中的“親水性”是以視線上的開敞可達(dá)和行為上的涉水可達(dá)作為計算標(biāo)準(zhǔn),與既有研究結(jié)論相似,影響作用顯著[22]。但當(dāng)“親水性”的計算方法是岸線距離,即本研究中的“岸線進(jìn)深”時,則關(guān)聯(lián)性不強(qiáng)[24]。岸線進(jìn)深表征濱水線性公共空間的規(guī)模,過大則對城市腹地使用者到訪的可達(dá)性和親水性產(chǎn)生抑制,過小又難以支撐有效的場所品質(zhì)和多樣功能。岸線進(jìn)深作為城市設(shè)計層面的重要指標(biāo)對濱水設(shè)計定位起到?jīng)Q定作用,影響作用復(fù)雜,值得進(jìn)一步探討。

        3)對于目的可達(dá)維度略有差異。茅洲河濱水空間內(nèi)公交站和停車場的覆蓋率均起到顯著影響作用,而地鐵站覆蓋率則似乎對茅洲河的活力復(fù)興失效,這與既往研究中以中心城區(qū)街道、濱水等公共空間的研究結(jié)論相悖[22,24,41-42]。茅洲河地處深圳市郊,地鐵的覆蓋率相對低,樣本區(qū)域內(nèi)的地鐵站幾乎全部遠(yuǎn)離公共空間500m以外,已超出步行舒適區(qū)間而無法產(chǎn)生有效的支持作用。因此,這一結(jié)論很好地補(bǔ)充完善了位于城市市郊這一特定類型的濱水空間更新影響機(jī)制,尤其當(dāng)各大城市新一輪存量更新陣地逐步向中心城轉(zhuǎn)向市郊、新城時意義更為重大。

        綜上,本次從時空分異的視角針對更新項目始末的活力測度研究方法,引入前后2次數(shù)據(jù)采集的同比變化視角,不僅能對物理空間變化而引發(fā)效益變化影響機(jī)制的揭示更為直觀,更在于相比單一時間片段上測度結(jié)果(即絕對值),采用測度前后時間同比變化(即相對值),還能在一定程度上抵消目前多源數(shù)據(jù)本身的時空稀疏屬性[43],并且相對地規(guī)避指標(biāo)框架及評價規(guī)則設(shè)定的主觀性。同時,本次研究方案存在進(jìn)一步優(yōu)化的空間。首先,樣本時間選取正值疫情期間,以及采集的信令數(shù)據(jù)和POI數(shù)據(jù)也存在一定的單一來源和精度局限,可以將GDP等整體經(jīng)濟(jì)指標(biāo)作為中間變量考量。其次,還應(yīng)考慮通過社交媒體中文本、圖片、視頻內(nèi)容的提取,從人本視角測度空間使用者的主觀感受和評價。最后,諸如水質(zhì)、動植物多樣性等水體生態(tài)維度也值得今后納入空間要素和效益的維度進(jìn)一步探究。

        注:文中圖片除注明外,均由作者繪制。

        致謝:感謝深圳大學(xué)建筑與城市規(guī)劃學(xué)院辜智慧教授和碩士研究生崔秦毓對數(shù)據(jù)收集提供的幫助。

        注釋:

        ① 5Ds理論是由以羅伯特·塞韋羅(Robert Cervero)為代表的學(xué)者提出并演化的,是指建成環(huán)境可由密度(density)、多樣性(diversity)、設(shè)計(design)、可達(dá)性(destination accessibility)和交通設(shè)施距離(distance to transit)5個維度進(jìn)行測度。

        ② 原則上使用者在同一位置停留超過30min識別為駐留行為,并統(tǒng)計為該基站該使用者的月度駐留時長。取該使用者晚21:00至第二天早上8:00停留時間最長的位置,識別為居住;工作日上午9:00—下午17:00停留時間最長且不是居住的位置,識別為工作;其他識別為到訪。

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