城市内各类物质要素的空间位置、所占比重以及相互关系构成了城市空间结构的特征,这些物质要素可以集合形成功能区,功能区空间分布结构、相互作用关系等则形成了城市功能空间结构。既往基于大数据的城市功能区的研究中缺少对绿地类功能区的专类研究,没有建立空间与人群使用的关系,限制了城市功能结构优化的深入,本文主要针对这两个方面展开研究。首先,本研究以风景园林视角下的城市功能区识别及绿地空间评价与优化策略研究为切入点,在国内外现有研究的基础上,结合我国高密度城区实际情况,普适性的总结了基于城市兴趣点(Point of interest,POI)数据的城市绿地评价模型。按AHP层次分析法,进行POI数据重分类与赋值,将上海市城市空间分为绿色基础设施辐射区、道路与交通服务区、公共服务设施区、居住区、商业区、工业区六大类,分别研究现有不同分类下城市功能辐射程度与范围,并在此基础上从横向六类空间的关系与纵向绿地建设深度两个角度评价上海市绿地空间结构。在人群时空行为研究方面,借助微博签到大数据、百度热力图及百度路况图分别从宏观尺度、中观尺度及微观尺度三个层面展开:基于微博数据进行宏观及中观尺度全年人群空间分布研究,基于百度热力图及百度路况图进行中观及微观尺度一周不同时间段人群时空分布研究。最后建立人群时空行为与城市功能区结构关系,进行关联性研究,本研究主要成果与结论包括:(1)基于AHP层次分析法构建契合城市景观识别、评价与优化研究的普适性POI数据分类与赋值模型。(2)宏观尺度:上海市混合功能区从城市中心地带向城市外部呈现递减趋势,单一功能区从城市中心向城市外部呈现递增趋势,其中,交通类和公共设施类功能区是单一功能区的主体,居住类和商业类功能区则占比较小,绿地类功能区的整体混合度较高,以青浦区为代表的部分区划存在结构问题,混合度不足,连接度较差。不论中心城区还是非中心城区空间使用热度与功能区混合程度都呈现一定的正相关关系,混合度越高的研究单元,空间使用热度相应也越高。(3)中观尺度:从空间范围来看,全周上海市中心城区平均共识别13处高热区,三个类型:城市主中心(中央活动区):南京东路、人民广场、徐家汇、中山公园、静安寺及静安公园、陆家嘴,城市副中心:真如、江湾-五角场、花木-龙阳路和地区中心:控江路、南站-漕河泾、金杨、古北。中心城区绿地面积对人群分布热力的影响小于空间混合程度,并且绿地面积越小,受到功能区混合程度的影响越大。在空间分布上,连续的小面积绿地空间比分散的大面积绿地空间更有优势。从使用时间来看,工作日绿地类功能区的主要被使用时间集中于中午与晚上,应针对冬季夜晚气温较低、夏季午间气温较高以及夜间灯光照明等方向对工作日绿地类功能区进行优化。休息日人群绿地空间热度变化情况与城市整体空间热度变化情况趋向一致,高热区较少,但是绿地类功能区的高热区面积以及比重都有所增强。(4)微观尺度:以城市副中心中的空间热度较低片区:花木-龙阳路片区为例,基于POI数据核密度法及人群时空行为进行绿地优化进行绿道选线与优化策略、分段设计策略研究。