【摘 要】
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在大数据和开放数据不断涌现的当下,空间句法作为对于空间组构的量化分析方法具有与这一新数据环境相结合运用的可能。在此背景下,本研究提出了一个量化分析框架来测度居民日常行为中的街道绿色可见度。此处绿色可见度包含街道本身的绿色程度和绿色街景的可接触度这两个考量。不同于传统城市规划与设计领域过去常用的片区植被覆盖率的测度,这一新框架不仅能提供具体到每条街道的详细街景绿色情况,还能结合考虑步行和通勤行为下这
【机 构】
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苏黎世联邦理工学院 新加坡中心未来城市实验室
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在大数据和开放数据不断涌现的当下,空间句法作为对于空间组构的量化分析方法具有与这一新数据环境相结合运用的可能。在此背景下,本研究提出了一个量化分析框架来测度居民日常行为中的街道绿色可见度。此处绿色可见度包含街道本身的绿色程度和绿色街景的可接触度这两个考量。不同于传统城市规划与设计领域过去常用的片区植被覆盖率的测度,这一新框架不仅能提供具体到每条街道的详细街景绿色情况,还能结合考虑步行和通勤行为下这些街景绿色的易接触程度。本研究以新加坡这个四季常绿的热带城市作为研究案例,以50 米的间距,在新加坡全域近480 公里的街道上选取了10 万个采样点进行分析,并将所得结果转化到各个街道。街道本身的绿色程度基于Google 街景图中绿色像素点所占比例分析来获得,而绿色街景的可接触度则路网数据在步行距离和日常通勤两种距离内的空间句法分析来获得。随后的整合分析既能从全局角度揭示街道绿色程度和街道选择度的拟合度,也能深入分析,发现常被居民使用但街景绿色缺失的街道,为规划设计给出指引。本研究是以人本主义视角,践行精细化城市研究的一个尝试,对于推动规划设计的精细化和人性化具有借鉴意义。
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