基于机器学习的街道连通性对社区公园使用的影响

来源 :哈尔滨工业大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:zhanranran
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社区公园作为人们日常生活最常接触的绿色空间,对于居民生活品质的提升有着重要的作用。很多研究试图从建成环境的视角理解居民到访使用不同社区公园的原因。然而,随着研究深入,建成环境这一概念日趋泛化,从经典的3D(密度、土地利用混合度和设计)理论被扩展到5D、7D乃至更多,与人类行为的的关联也越来越远,导致建成环境和空间行为间的关系日趋模糊。同时,不同指标之间测度方法的差异也导致同一指标之间出现不同的研究结果。相关研究需要更能反映现实世界真实情况的测度方法来开展研究。本研究聚焦于居民对社区公园使用差异,在对可达性等概念做了深入分析后,本研究旨在考察街道连通性这一关键指标的影响。本研究社区公园使用数据来自实时的腾讯用户密度数据,同时利用路线规划API和开放的街道地图数据,从街道连通性的源起、概念、内涵进行了深入解析后,提出了更能真实反映街道现状的测度方法。本研究分析了深圳市366个社区公园不同使用模式、不同区域、不同使用时段等多种情况下街道连通性对其使用的影响重要程度。在此基础上,分析了关键建成环境要素对社区公园使用的非线性效应。最后,本研究利用机器学习方法的预测算法,构建了基于街道连通性等关键性指标的社区公园使用预测模型。并通过街道连通性模拟数据集更能够更加深入解读了街道连通性对提高社区公园使用的重要性。研究结果显示,在排除了其他变量的影响后,本研究发现街道连通性是影响社区公园使用的重要因素,但这种影响作用会随着区域与使用时段发生变化。同时,面积是影响社区公园使用的最关键变量,社区公园周边建筑密度、人口数、商业服务业设施数量也会影响社区公园使用。工作日与休息日关键变量有一定区别,但变量上区别较小。同时,各建成环境变量对社区公园使用存在非线性影响关系,可指导具体的规范指标制定。本研究还发现利用街道连通性等关键建成环境要素可以有效预测社区公园使用。本研究从关键建筑环境的角度深化了社区公园使用影响因素的研究框架,对于城市规划和管理部门精细化建设和管理城市公园具有支撑作用。
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