基于多源数据的城市功能空间及生态建设分析——以南京市为例丨城市数据派

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小组编号：B346（一等奖）
作品名称：基于多源数据的城市功能空间及生态建设分析——以南京市为例
作者单位：东北师范大学地理科学学院
小组成员：周笑语，排孜丽亚·穷阿洪，何德旺
指导老师：赵春红，赵建军

作品视频

作品介绍

1 背景与意义

1.1 研究背景

我国城市的发展经历了起步发展和快速发展的阶段，特别是改革开放以来，城市发展取得了举世瞩目的成就，对城市的相关研究也日趋多样与丰富，研究表明过去二十年来，中国的城市复杂性研究逐渐从单尺度的格局、过程和机制研究转向于多尺度下复杂交互过程的集成与综合研究，逐步形成以城市设施网络、城市人居环境、城市经济活动以及城市空间治理四大主题为主的城市研究。

城市总体规划是指导城市发展建设的蓝图，集中体现了城市规划的长远性、综合性和严肃性，涉及城市的政治、经济、文化、社会和生态等各个领域。城市内部生态建设和空间格局的改善是城市未来发展的突破口，城市总规中生态建设和格局规划方面的发展目标制定基于对城市现状的研究和分析，其中城市用地功能布局是城市空间格局规划的切口，在具体的研究中以城市功能区识别、城市产业联系研究受到广泛关注。

江苏省南京市是我国东部地区重要的中心城市（图1），也是我国重要的科教基地和交通枢纽，全市共有11个市辖区，总面积6587km²，南北长、东西窄；截至2021年末，南京常住人口942.34万人。在两个百年奋斗目标的历史交汇期，新一轮南京市城市总体规划（2018-2035）坚持以人民为中心，明确了“南北田园、中部都市、拥江发展、城乡融合”的理想空间格局、为加快建设“强富美高”新南京确定了全面综合的空间战略路径，以建设符合人民理想生活愿景为南京可持续发展的目标，谱写“创新名城、美丽古都”的新篇章。

图 1 南京市区位图

1.2 研究目标

本项目以《南京市城市总体规划（2018—2035）》草案为指导，主要从城市空间格局和城市生态建设两方面对南京市城市发展状况进行分析。首先依据路网数据划分研究区，作为最小研究单元，根据居住、产业、休闲、交通、商业和公共服务六类POI数据在研究单元中的频率密度进行城市功能区定义，同时结合遥感数据利用引力模型探究城市各辖区之间联系；使用能快速监测和评价城市生态状况的遥感生态指数对南京市城市生态环境质量进行评价；通过对现阶段城市状况的分析，探究与发展目标的差距，以期为城市进一步发展提供可行建议与参考意见。

2 作品主要功能

2.1 研究单元划分

利用Python爬取的高德开放平台多级路网数据，参考道路限速标准和实际划分情况，对不同级别道路定义不同半径的缓冲区，表1，在GeoScene pro 2.1中经过交集取反、单部件到多部件等操作划分研究区块，共得到13844个城市单元。

表 1 道路缓冲区半径表

2.2 城市功能单元

将利用Python爬取到的高德开放平台POI数据，划分为居住、产业、休闲娱乐、交通运输、商业、公共服务六大类，具体分类和数量统计如图2。对POI数据做核密度分析、输出像元大小为100×100m，对核密度分析结果进行核密度转点操作，将密度点与路网数据划分的研究区块进行空间连接，得到各研究单元六类城市空间密度值。由于数据处理量大，为提升速度，研究中选择分别对每个区辖区进行处理，最后将六类核密度转点的数据进行合并。

图 2 POI类型及数量统计图

基于各城市区块六类城市空间密度值，通过TF-IDF（词频-逆文件频率）算法计算不同区块的总密度和每个城市单元各类POI的频率密度，进行研究单元的功能区划分。

         （1）

     （2）

  （3）

式(1)中，为各个空间单元内i类POI的数量占比，i为某一类POI，j为空间单元，为i类POI在j空间单元出现的次数，为空间单元j所有POI出现次数之和；式(2)中，为i类POI在全部空间单元出现次数百分比的对数，D为空间单元总数，为包含某类POI的空间单元总数；式(3)中，为i类POI在j单元内的加权值。

  （4）

式(4)中为i(i为6种城市空间)型POI的频率密度；为i型POI在j单元内的加权值；为j单元6类POI权重和。

利用上述公式计算出每一个单元内各类POI频率密度，将无POI的区域筛选出来，划分为无数据区；当某类POI密度超过50%，定义为单一功能区；其中某两类POI密度处于20%～50%，命名为该两类POI类别的二元功能区，其余的划为混合功能区，水体与功能区区分作为单独的类别，因此共划分为23类功能单元。

2.3 城市内部联系

区域的主中心以人口密集、活动密度高的聚类地块为特征。因此，利用城市功能单元部分计算得到的每个研究单元的POI总密度，利用GeoScene pro 2.1进行局部莫兰指数分析，将高－高聚集区（H-H）定义为辖区主中心。局部莫兰指数定义为(Anselin, 1995)：

  （5）

      （6）

式中：代表点i的局部莫兰指数的统计值；是空间权重矩阵；是点i的属性值；是所有属性值的平均值，为方差。

引力模型是基于距离衰减原理和牛顿万有引力公式构造的，是一种应用十分广泛的空间关联模型，本项目在评估城市内部各辖区之间联系使用修正的引力模型，利用字段计算器进行计算，式（7）：

  （7）

式中：为主中心 i与辖区 j之间的关联强度大小；K 为引力常数；、分别为主中心 i与辖区j的质量；为主中心i与辖区j间的距离；r为距离摩擦系数，取值为2。采用主中心i内的珞珈一号夜间灯光总量表示主中心质量；采用辖区j内的夜间灯光总量表示城市质量；为主中心i人口数量；为辖区j人口数量；选取时间距离表示各区主中心与辖区的距离，以辖区人民政府作为与主中心的联系点，使用百度地图获取主中心i的几何中心点到辖区j的人民政府之间驾车所需的最短时间。

2.4 城市生态评价

研究所选用的基础数据来自地理空间数据云（http://www.gscloud.cn/）2020年10月4日的Landsat-8 OLI_TIRS卫星数字产品，云量0.02%。在ENVI 5.3中对影像进行辐射定标、大气校正等预处理工作，计算绿度(NDVI)、湿度(WET)、干度(NDBSI)、热度(LST)指标，将4个指标进行图层合并，对主成分分析的PC1波段进行min-max标准化得到遥感生态指数(Remote Sensing Based Ecological Index，RSEI)，并参考已有文献进行分级（表2），以此反映南京市城市生态建设情况。

表 2 生态环境质量分级表

生态级别	特征描述
差（0<RSEI≤0.2）	植被覆盖度低，干旱少雨，岩石裸露，土壤干化，人类活动明显受到限制。
较差（0.2<RSEI≤0.4）	植被覆盖度较低，干旱少雨，物种较少，存在明显的限制人类活动的因素。
一般（0.4<RSEI≤0.6）	植被覆盖度中等，雨量适中，较适合人类活动，存在限制人类生存的因子。
良（0.6<RSEI≤0.8）	植被覆盖度较高，生物多样性较丰富，土壤有机质较丰富，气候适宜，适合人类居住。
优（0.8<RSEI≤1）	植被覆盖度高，生物多样性丰富，土壤有机质丰富，气候湿润怡人，生态环境稳定。

2.5 技术路线

本项目主要分为城市功能空间及生态建设分析两部分。首先利用多级路网数据划分研究单元，在城市功能空间研究中利用六类POI数据，经过核密度分析、核密度转点、空间连接操作进行研究单元空间功能的定义；基于修正的引力模型，利用字段计算器工具进行各辖区之间引力值的计算；在城市生态建设评价方面，使用遥感生态指数进行城市生态条件评价。通过分析评价，以期为城市进一步发展提供可行建议与参考意见。

图 3 技术路线图

3 作品展示与分析

3.1 城市功能单元

基于道路缓冲区生成的13844个研究单元中，2491个水体单元不列入功能区的划分，因此南京市共划分为11353个功能单元，分别为产业、交通、居住、休闲、商业、公共服务、产业-公服、交通-产业、交通-公服、休闲-交通、休闲-产业、休闲-公服、休闲-商业、休闲-居住、商业-交通、商业-产业、商业-公服、商业-居住、居住-产业、居住-交通、居住-公服、混合功能共22类。这些空间单元有单一功能区6236个、二元功能区4647个和混合功能区270个（图4）。单一功能区中的划分为商业功能区类别的单元数量最多，共3431个，二元功能区中的商业-产业功能区类别的单元数量最多，共1506个。

图 4 南京市功能单元分布图

对南京市11个辖区分别进行各类功能单元区块数量统计（图5），其中江宁区产业、商业功能区数量最多、分别为703、800个，占比35.9%、23.3%，这与江宁区是国家重要的科教中心和创新基地、航空、铁路交通体系汇聚密切相关，且其邻近江北主城，对于新城构筑有良好的设施基础。

图 5 南京市功能分类桑基图

对南京市11个辖区分别进行各类功能单元区块面积的统计（图6），江宁、浦口、栖霞、雨花台区产业、商业空间面积范围大，对于中部都市建设有良好的基础。六合区、高淳区交通以及公共服务空间范围大，对于打造南部田园、北部田园有较好的前景。但同时发现，各辖区公共服务空间、交通空间相对较少，下一步城市建设在发展产业、交通的同时也应注重打造宜居的人居环境。

图 6 南京市各辖区功能区三维百分比堆积条形图

3.2 城市内部联系

以总密度作为聚类和异常值分析(Anselin Local Moran’s I)的输入字段，提取高值聚集区作为各辖区的主中心，对各主中心的功能单元进行分区统计，各区主中心商业功能单元数量占比普遍高。

图 7 南京市各辖区HH聚集区商业功能区统计

利用修正后的引力模型，将珞珈一号夜间灯光数据作为经济质量数据，根据联合国国家人口估计数据进行修正后的WorldPop(https://hub.worldpop.org/)数据作为模型中的人口质量数据（图8），将各辖区引力值按一个标准差进行分级，得到南京市各辖区联系等级图（图9）及统计表（图10）。按此分类标准，江宁区与雨花台区、秦淮区与雨花台的联系等级为1级，建邺区与雨花台区、秦淮区与玄武区联系等级为2级，多数辖区的联系为4级。从分级结果看，具有紧密联系的辖区相对较少，说明各辖区的发展具有一定的不协调性。

图 8 引力模型：经济、人口质量图

图 9 南京市各辖区联系等级图

雨花台区与江宁区时间距离成本低、均为国家重要的信息产业中心和创新基地，推测是两者在产业等方面存在一定联系，引力值较大；高淳区本身处于南京市最南端，距离成本高，且人口质量也相对低，使得与各区的联系都弱，应注重交通空间等的建设。

另外，从高值聚集区提取结果看，各辖区存在一个主中心且基本以人民政府为中心向外扩展，但是浦口区存在另一个靠近江北主城的中心、与其余辖区有更为密切的联系，这对于建立国家级新区江北新区是十分有利的。

图 10 南京市各辖区联系等级统计

3.3 城市生态评价

遥感生态指数的评价原理为直接从遥感图像中获取生态环境质量相关指标对区域生态环境进行综合性的评价，但该评价方法对于面积较大的水域存在误差，故在评价时对水体之外的土地覆盖区域进行分析（图11）。

图 11 南京市遥感生态指数分级图

从整体上南京市生态指数多处于良、优两个等级，对承载城市发展的各辖区主中心进行生态指数统计分析发现，在注重发展的同时主中心地区生态平均水平仍为等级良，能够说明南京市具有较好的生态环境质量；尤以浦口区、及溧水区城市周围生态质量更优，对于打造生态新城有良好的期待，但高淳区由于产业、交通空间密度较大使得南部生态质量整体较差，有待改善。

4 总结与展望

4.1 作品总结

本作品融合多源数据，在城市空间格局分析方面，利用多级路网数据科学合理的划分研究单元，通过对POI数据的处理进行了现阶段城市空间的定义，在探究城市内部联系使用珞珈一号夜间灯光数据、人口数据等数据，通过与纲要的发展规划比较实现了对城市空间格局的分析；在城市生态监测方面，通过遥感生态指数对南京市生态建设做出评价，实现了对现阶段南京市城市发展状况的分析，为城市下一阶段发展、继续实现纲要目标提供一定参考。

4.2 作品特点

1.数据层面：本项目融合多源数据，包括多级路网数据、POI数据等矢量数据，DEM数据、珞珈一号夜间灯光数据、人口数据、Landsat8数据等遥感数据，除生态分析中的Landsat数据为2021年10月数据、珞珈一号数据为2018年，其余数据时间为2020年，在统计分析上具有时间一致性，对于城市规划的实施效果分析也具有合理性；所使用的遥感数据空间分辨率高（夜间灯光数据130m、人口数据100m），提高了分析的准确性；

2.方法层面：采用缓冲区分析等对路网数据进行分析，较创建渔网更为科学的划分城市研究单元；利用核密度分析、TF-IDF算法对POI数据进行统计，定义各研究单元的城市空间类型，具有一定的客观性；基于局部莫兰指数分析提取城市高值聚集区作为城市主中心、结合遥感数据作为修正引力模型的输入参量对数据进行分析，分析城市各辖区的空间关联，操作易行且有一定的理论依据；研究方法可以推广到对其他城市的分析研究中；

3.分析层面：将城市之间联系与城市功能区结合，城市空间单元定义、城市等级联系、城市生态监测环环相扣；

4.可视化效果：制作桑基图对各辖区功能数据进行直观表示，制作三维百分比堆积条形图直观的体现各辖区各功能空间面积占比；通过制图结合分析表对处理结果更为清晰的展示。

4.3 不足与展望

1.引力指数分级没有查到具体的标准，仅仅是粗略的运用标准差分级，在评价联系的时候不够客观；

2.利用遥感生态指数对城市生态环境水体反应差，在对水体旁的土地进行生态分析可能有一定的不正确性，之后的分析可以尝试对原始数据水体进行掩膜操作，力求更准确的分析；

3.对纲要学习、城市战略发展存在认识不足，只能就现象论现状，需要深入学习和分析。

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原文始发于微信公众号（城市数据派）：基于多源数据的城市功能空间及生态建设分析——以南京市为例丨城市数据派