基于大数据的城市空间形态量化指标体系,本论文为您写指标体系毕业论文范文和职称论文提供相关论文参考文献，可免费下载。
指标体系论文参考文献：
摘 要：随着技术手段的发展,城市空间形态研究也面临新的挑战,如何在大数据时代下进行量化研究,已经成为我们研究者面对的难题.当前城市空间形态研究指标体系众多,但是在当前大数据环境下适用性较低,因此尝试构建一个适用于当前环境,综合且全面的城市空间形态量化指标描述体系显做到尤为重要.研究基于大数据环境下,全面梳理不同视角下的10个城市空间形态指标体系,结合数据特征进行指标筛选与合并,构建城市与街区两个不同尺度的指标体系,以期为城市空间形态研究提供可行的量化研究体系.
关键词：大数据；城市空间形态；量化指标；指标体系
城市空间形态作为描述和定义城市特征的重要表现形式,在城市发展史中,一直处于重要地位.我们可以通过卫星影像图发现,不同文化、不同时期、不同地理位置的城市其形态呈现不同特征,或紧密、或稀疏、或集中、或分散、或整合、或破碎.随着科学技术的发展,如何对这些不同的城市空间形态进行量化研究,已经成为我们研究者面对的难题.
国际上大多数学者对城市空间形态研究,大多基于调研或者政府数据,从多个角度对城市空间形态各方面进行量化,再用相关指标进行描述.此类研究,数据获取较为复杂,指标体系具有较强的针对性,限制了研究的进一步推广,那么是否可以通过构建一个数据易于获取、适应性较强的城市空间形态量化指标体系来解决这个问题呢?研究结合数据特征以及城市空间形态的研究成果,全面梳理各个视角的城市空间形态指标体系,通过指标筛选与合并,尝试构建指标体系,以期为后续城市空间形态研究提供可行的量化研究体系.
将指标体系按照指标特征分为两大类：第一类,从单一角度进行描述,如密度角度,形状角度；第二类,从多个角度综合进行描述.基于此综合国内外相关文献,从单一角度进行描述的主要有：Pont M B和Haupt P（2010）基于四个密度指标,建立空间伴侣（Spacemate）的指标体系；王新生（2005）、叶昌东（2013）从城市边界形状特征指数、紧凑度、分维指数分析城市边界形态演变；Hillier和Hanson（1984）正式提出空间组织的句法理论,开创空间角度进行城市空间形态研究先河.从多个角度综合进行描述的主要有：G. Galster（2001）等通过密度、形态、功能等多个角度建立指标体系,用于评价城市蔓延程度；J. Gil（2012）为研究不同类型城市的街区形态时提出从规模、密度、形态构建的指标体系；萨拉（2012）为探索密度与肌理之间的关系建立的指标体系,建筑类型、区位、建成密度等角度进行综合评价；Yu Ye（2016）综合空间矩阵、空间句法、混合使用度三个指标体系,进行城市空间形态评价；李招成（2016）探索城市街廓形态建立指标体系,主要覆盖城市空间形态的密度、形态、空间等方面.
基于上述内容,研究尝试從城市数据来源以及数据特征出发,综合相关城市空间形态研究指标,构建大数据视角下的城市空间形态研究指标体系,量化城市空间形态,建立数与形之间的联系,为将来城市设计工作提供参考.
一、数据
(一)数据来源
本次研究使用了多元大数据实时采集方法,运用网络提取国外城市谷歌街道图、OpenstreetMap矢量图,国内城市由于谷歌数据具有较大误差,因此使用百度地图栅格数据进行替代.将上述数据导入ArcGis当中,矢量数据通过数据清洗、数据筛选,获取研究相关数据；栅格数据,主要运用ArcGis空间分析数据库当中的多元分析工具箱,采用最大似然法分类对城市建筑与道路进行提取,然后由栅格文件转为面要素矢量文件,再通过数据清洗、数据筛选,获取研究相关数据.基于上述内容,构建大数据城市空间形态研究数据库.
(二)数据特征
基于上述方式获取的城市数据库,通常能够涵盖世界范围内的大城市,同时城市数据不仅仅涵盖城市中心区数据,还能够涉及城市所有建筑与道路,但是,基于此构建的城市数据库,建筑高度数据缺失.因此在选择相关指标时,需要考虑数据是否能够满足指标所需.
二、指标分类分析与筛选
借鉴相关研究选取了具有代表性的10个指标体系,75个相关指标,通过合并相同或相似概念指标,最终做到到37个不同指标供参考使用.首先对指标进行列表；其次依据描述内容对指标进行分类,同时考虑指标与空间形态的相关性,对指标进行筛选；最后通过对指标数据需求进行分析,依据描述内容,剔除量化描述性较低指标,构建指标体系.
(一)指标列表
基于上述内容,将之前研究当中所涉及的城市空间形态指标依据类型与体系一一列出,对研究内容类似,功能差异不大的指标进行比较与合并,提取可用指标进行研究分析.
(二)指标分类与提取
首先根据指标描述类型分为5类,分别是规模类指标,密度类指标,功能类指标,形态类指标,空间关系类指标.其次,由于部分指标并不涉及到具体形态,还有部分涉及到具体形态,但是需要特定的前提与数据支撑,才具备有效性.因此,在本节中,首先提取涉及形态的指标,然后再根据可行性与有效性,进行筛选合并.
与形态有关的指标大致分为两种类型：第一类,描述具体的物质形态的几何特征的指标,称为几何型指标；第二类,描述物质内在的关联性的指标,称成为空间关系型指标.其中,几何型指标主要关注点集中于物质的几何形态,例如：建筑平面（矩形,圆形等）,物质要素的几何特征（面积,周长等）；空间关系型指标则忽略物质之间的几何形态,专注于结构关系,比如空间句法的集成度.
跟形态无关的指标一般是由描述要素的社会属性或与形态之间联系不强的指标所构成,比如与形态关系较模糊的功能混合度；与城市形态并无直接关系的公共区域面积,私人区域面积等.
把所有指标进行排除并列举出来,如表2所示.
(三)指标数据需求分析
本节中主要总结形态相关指标对研究数据的需求,然后对比现有数据库数据特征,在尽可能对城市空间能够解析完整的情况下,对缺少数据的指标进行剔除.
结论：适合指标体系论文写作的大学硕士及相关本科毕业论文，相关指标体系开题报告范文和学术职称论文参考文献下载。
综合交通枢纽地区城市空间形态设计
【摘要】在当今世界的高速城市化进程中，随着交通技术的提升和全球化时代对交通需求的不断增加，交通枢纽作为一种新兴的城市功能综合体产生了。本研究根据。
大数据时代城市规划面临机遇和挑战
【摘要】城镇化发展是当前国家统一规划中所提出的方向，在城镇化发展进程中，城市规划成为核心关注问题。城市规划能够科学合理的对城市基础设施进行配置，。
大数据背景下的工程造价电算体系优化
摘 要：随着计算机技术的发展，我们迎来了大数据时代。在现有大数据的应用过程中我们发现其可以对各行各业的生产经营进行指导。而建筑行业的激烈竞争决定。
基于大数据国有商业银行信贷风险管理体系
摘要：大数据时代背景下，数据日益成为商业银行最为重要的生产要素和战略资产，对银行积累的大数据进行有效管理和挖掘将成为商业银行未来竞争和增长的基础。