基于“人-地-业-能”大数据平台的城市空间形态时空演化与结构特征研究

All the contents of this project revolve round urban spatial data platform of “population - land - industry - energy consumption” to reveal the evolution and structural characteristics of urban space form. Keeping pace with interdisciplinary four professional field cooperation to perform cross research, in order to catch dynamic big data of “population - land - industry - energy-consumption”.Based on mobile signaling big data(corrected to personage) as personal elementary unit to research the temporal-spatial distribution discipline and changing characteristics of urban human activity; Based on urban spatial big data (corrected to single building) as spatial elementary unit to research the regular characteristics of each complex individual of the urban spatial form; Based on formats institutions big data(corrected to storefront) as business elementary unit to research the clusters and derivation of business formats and the associative structure among consumption chains; Based on spatial energy consumption big data(corrected to transformer load) as electric energy elementary unit to research the dynamic characterization and mechanism of urban electric energy consumption. Making use of techniques of GIS coupling analysis/ spatial information associated composite/ SPSS data optimization/ matrix analysis etc. to construct urban spatial big data map which contains basic data layer/ coupling analysis layer and planning decisions layer. Through the quantitative research of comprehensivecoupled with high precision and analysis of city spatial form of aggregation and discretemechanism, revealing the dynamic evolution and structure characteristics of city spatial form, so as to concise the green route of spatial optimization and upgrade during the process of rapid urbanization.

本项目的所有内容都是围绕着“人-地-业-能”城市空间大数据地图揭示城市空间形态的时空演变和结构特征，紧扣跨学科的四专业领域合作交叉研究，采集人、地、业、能的动态大数据。以手机信令大数据（精确到个人）为人群基本单元研究城市人群活动的时空分布规律和变化特征；城市空间大数据（精确到建筑）为空间基本单元研究城市空间形态内部复杂个体呈现出的规律特征；以业态机构大数据（精确到店企）为业态基本单元研究城市业态集群、衍生及消费链之间的关联结构；以空间能耗大数据（精确到变压器负荷）为能耗基本单元研究城市能耗的动态变化表征和机制。应用GIS耦合分析、空间信息关联叠合和SPSS数据优化、矩阵分析等技术建构城市空间大数据地图，包含基础数据层、耦合分析层、规划决策层。通过高精度的综合耦合量化研究，剖析城市空间形态的聚集和离散机理，揭示城市空间形态的动态演变和结构特征，从而凝练快速城市化进程空间优化与提升的绿色途径。

本项目围绕着“人-地-业-能”大数据平台的城市空间形态时空演化与结构特征问题展开，根据高密度城市空间、公共服务设施机构、人群活动迁移的特性和空间能耗波动规律，以第一手数据为起点，将典型城市空间形态作为研究对象。项目结合城市规划、时空地理、城市交通、土地利用、数据分析等学科审视城市空间形态的特征规律，定量研究城市空间形态要素的动态演化、规律特征、结构模式等问题。在计算过程中，应用GIS耦合分析、空间信息分析和SPSS数据优化、矩阵分析等技术，保证数据结论的客观科学。.构建基于“人-地-业-能”高精度的城市空间大数据地图。包含人群活动、空间形态、业态机构、空间能耗四个维度的高精度城市大数据平台，以及城市各分项系统数据能够兼容共存的示范性数字化平台（DDUP），对城市信息的即时记录和监测提供动态数据端口。.获取“人-地-业-能”在城市空间中的分布规律、波动机制及耦合机理。获取城市人群、业态、能耗活动的空间分布规律，归纳城市人群活动的日常通勤圈、城市产业空间的供需服务圈、城市能耗空间的峰谷交错圈与城市空间形态的基础关联。总结城市空间形态的时空演化及结构特征，把握空间组织发展特征规律和内在的深层次机制。.凝练大数据时代背景下中国城市规划的决策判断价值观，提出快速城市化进程中的城市空间优化与提升的绿色途径。基于统一的数字化平台的规划决策价值判断及评价标准，提出对中国典型城市空间形态的优化策略及提升途径，在城市规划领域树立以真实的城市生活来解释空间的交叉研究理念。