基于百度熱力圖數(shù)據(jù)的城市空間結(jié)構(gòu)分析

梁家俊

摘要：本文利用百度熱力圖數(shù)據(jù)，結(jié)合arcgis技術(shù)，對中山市主城區(qū)工作日及周末人群的熱力集聚度、集聚位置等數(shù)據(jù)的變化情況進行分析，得出時間和空間上人口熱度分布結(jié)論。通過熱力平均值與熱力標準差的計算與分析，對城市各區(qū)域城市功能進行評價與識別，為城市空間研究與城市實際規(guī)劃提供更為動態(tài)的方法和依據(jù)。

關(guān)鍵詞：百度熱力圖；中山市主城區(qū)；城市空間結(jié)構(gòu)

城市空間結(jié)構(gòu)是城市規(guī)劃的重點研究對象?；诒粍邮占某鞘写髷?shù)據(jù)能夠克服傳統(tǒng)研究方法成本高、時間長等缺點，成為了先進城市空間結(jié)構(gòu)研究的新手段。

1、研究目的

基于百度熱力圖可提取實時人口數(shù)據(jù)的特征，以中山市主城區(qū)為研究對象，通過中山市主城區(qū)不同時間和空間的人口熱度變化，發(fā)現(xiàn)人口分布的規(guī)律。根據(jù)人群在不同時間點的空間位置規(guī)律識別城市商務(wù)辦公中心、休閑娛樂中心等城市功能區(qū)。

2、研究對象與時間

本次研究對象為中山市主城區(qū)，研究時間選取工作日和周末兩個時間點。

3、數(shù)據(jù)處理

本次研究采用的數(shù)據(jù)包括：從7點到23點以半小時為頻率，2018年12月24日至12月26日共68張熱力圖；WGS1984坐標系的影像圖數(shù)據(jù)；主城區(qū)范圍的百度地圖。

通過arcgis對熱力圖進行空間校準及波段提取，得到本次研究所需的34張熱力圖PNG文件。

4、工作日人口熱力分布分析

4.1 工作日熱力高峰規(guī)律

熱力高峰出現(xiàn)在8點、11點、21—23點；熱力低谷出現(xiàn)在下午16點。

4.2、工作日人口熱力分布分析

將熱力圖數(shù)據(jù)重分類為七類，類別越大，該區(qū)域集聚程度越高。本次研究將4、5類定義為次熱力區(qū)，6、7類定義為高熱力區(qū)。

5、周末人口熱力分布分析

5.1周末熱力高峰規(guī)律

在周末，熱力度高峰出現(xiàn)在13點、17—19點、22點。市民出行較為分散，午后逐漸聚集成高峰。

5.2周末人口熱力分布分析

與工作日相同，將熱力圖數(shù)據(jù)重分類為七類，本次研究將4、5類定義為次熱力區(qū)，6、7類定義為高熱力區(qū)。

6、基于熱力平均值和熱力標準差的城市功能評價與城市功能區(qū)詳細識別

6.1評價指標：熱力平均值與熱力標準差

熱力平均值表征一個區(qū)域整體的熱度水平。平均值越高，說明區(qū)域的整體熱度越大，分布的人口越多，反之則人口越少。

熱力標準差表征一個區(qū)域不同時段的人口熱度變化程度。標準差越低，表明區(qū)域不同時間的人口熱度變化越小，人口熱度變化越平緩。反之表明區(qū)域不同時間的人口熱度變化越劇烈。

6.2中山市主城區(qū)城市功能評價

綜合周末與工作日兩天樣本數(shù)據(jù)，利用熱力平均值因子，可識別出平均高的區(qū)域為城市熱力核心區(qū)；利用熱力標準差因子，可識別出標準差高的區(qū)域為城市單一功能區(qū)；標準差低的區(qū)域為城市復(fù)合功能區(qū)。經(jīng)過識別后，可得出以下結(jié)果：

電子科技大學片區(qū)、大信新都匯片區(qū)、火炬區(qū)科技園片區(qū) 、張家邊片區(qū)這4個區(qū)域為目前中山市居住、休閑、工作多功能混合最為成熟的區(qū)域。

6.3城市功能區(qū)詳細識別

結(jié)合特定時段的熱力值與標準差值，可識別出更為詳細的城市功能區(qū)。

7、結(jié)語與展望

本文基于百度熱力圖數(shù)據(jù)對中山市主城區(qū)工作日與周末人口的時間空間分布特征進行分析表述，并嘗試對城市功能區(qū)進行識別。盡管在研究方法、數(shù)據(jù)處理上還有不成熟之處，但卻看到了大數(shù)據(jù)在城市研究和規(guī)劃領(lǐng)域上的巨大可能性。基于地理信息的大數(shù)據(jù)勢必能在未來城市研究和規(guī)劃發(fā)展上發(fā)揮越來越大的作用。

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（作者單位：中山市規(guī)劃設(shè)計院）