【摘 要】
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随着城市化进程的加速和人民生活水平的提高,城市商业中心的规划布局和建设开发愈来愈重要.本文从居民休息日商业活动出行需求的视角出发,根据公交刷卡数据分析得到的居民出行路径和商业活动强度,采用核密度分析方法识别武汉市的城市级商业中心活力.依托GIS空间分析平台实现了商业中心客流空间分布的可视化,进一步发掘了其空间分布特征的影响因素和形成机理.通过比较各商业中心的可达性指标,分析商业中心空间布局的优化建
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随着城市化进程的加速和人民生活水平的提高,城市商业中心的规划布局和建设开发愈来愈重要.本文从居民休息日商业活动出行需求的视角出发,根据公交刷卡数据分析得到的居民出行路径和商业活动强度,采用核密度分析方法识别武汉市的城市级商业中心活力.依托GIS空间分析平台实现了商业中心客流空间分布的可视化,进一步发掘了其空间分布特征的影响因素和形成机理.通过比较各商业中心的可达性指标,分析商业中心空间布局的优化建议.研究发现汉口各地区的城市级商业中心空间分布合理,而武昌光谷腹地和汉阳沌口周边地区缺乏城市级商业中心;其客流的空间分布沿地铁线网向外延伸,而长江和汉江具有较为明显的空间阻隔作用;光谷商业中心的客流空间分布范围大,对城市居民的吸引能力最强,规划副中心的作用明显.基于以上结论,本研究建议重点关注居民空间分布范围较广且商业出行平均距离较大的光谷腹地和沌口地区,加快此区域的大型商业设施规划建设.
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实施乡村振兴战略,是党的十九大作出的重大决策部署,是决胜全面建成小康社会、全面建设社会主义现代化国家的重大历史任务,是新时代"三农"工作的总抓手.我国"十三五"规划第二十七章提出"实施国家大数据战略",把大数据作为基础性战略资源.从此,大数据技术受到社会前所未有的关注,其蕴含的经济效益和社会效益日益凸显.在此背景下,应该充分利用大数据技术来为乡村振兴提供全方位的有力支撑,推动乡村振兴战略的实施智慧
地铁站点周边地区是轨道线网的交通性节点,同时也是各类城市功能的聚集区.本文以天津市中心城区为例,以地铁站点周边地区的活力为研究对象.首先,以百度热力图数据为基础,建立活力强度指标,从时间和空间两个维度分析地铁站点周边地区活力的外在表征;其次,构建活力影响因素指标体系,并利用多元开放数据对各项指标进行量化分析;最后,采用皮尔逊相关系数定量研究地铁站点周边地区活力和影响因素的相关性,深入探究地铁站点周
引入FLUS模型,利用城市总体规划中规定的建设用地规模作为城市增长规模的阈值,模拟了基准、生态保护两种情景下衡阳市中心城区建设用地的扩张.结果表明:(1)FLUS模型模拟结果的Kappa系数达到0.87,总体精度达到97.25％,Fom系数达到达到0.171,说明FLUS模型模拟结果较为理想.(2)未来中心城区的扩张主要表现为以城市为中心的圈层式蔓延扩张和沿道路、河流两侧的轴向扩张,而且具有明显的
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