导读:本文包含了街道尺度论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:街道,尺度,空间,数据,可达性,西安市,人口。
街道尺度论文文献综述
吴中元,许捍卫,胡钟敏[1]（2019）在《基于腾讯位置大数据的精细尺度人口空间化——以南京市江宁区秣陵街道为例》一文中研究指出精细尺度的人口空间化研究成为当前GIS领域研究的热点。已有的人口空间化方法大多针对区域或城市尺度进行研究,少有对街道、社区甚至住宅小区的亚城市单元人口的研究。该文以南京市江宁区秣陵街道为例,基于腾讯位置大数据,结合人口统计数据、建筑物空间属性数据和住宅小区边界数据,提出了基于腾讯位置大数据的人口空间化方法和住宅小区级别的精细尺度人口估算方法。研究结果表明,该方法在住宅小区空间尺度下的估算结果与实际人口的线性拟合R~2达到0.9494,结果可信度较高,可为今后精细尺度人口空间化研究提供参考。(本文来源于《地理与地理信息科学》期刊2019年06期）
王雪,白永平,汪凡,张旻,车磊[2]（2019）在《基于街道尺度的西安市基础教育资源空间分布特征研究》一文中研究指出基于POI教育设施点数据,以街道为研究尺度,利用ArcGIS的标准差椭圆、核密度估计以及GeoDa的探索性空间数据分析(ESDA),对西安市主城区基础教育资源的空间分布特征进行分析。结果表明:在空间布局上,西安市基础教育资源表现出"外疏内密、东疏西密、北疏南密"的特征,在方向上,其空间布局呈现出"东北—西南"的特点;幼儿园及小学主要集中分布在中心城区,少部分集中在外围,中学主要集中在中心城区;H-H类型区主要集中在城南和城北,L-L类型区主要集中在中心城区的特殊区域。总体来看,基于街道尺度的西安市基础教育资源空间分布特征研究能够清晰地反映西安市基础教育资源的空间格局,可为政府相关部门合理规划教育设施的布局提供理论依据。(本文来源于《干旱区地理》期刊2019年06期）
洪丹,陈晓东[3]（2019）在《宽窄巷子街道空间尺度浅析》一文中研究指出随着我国经济的发展,人们的物质生活水平得到提高。越来越多的商业街随之出现,有的结合旧城改造,保留传统古街;有的仿造传统古建和景观,营造古街氛围。以成都市宽窄巷子为研究对象,从平面形态和空间界面两个方面浅析其街道的空间尺度。(本文来源于《科技经济导刊》期刊2019年20期）
王文超,陈宏,管毓刚,陈辛红[4]（2019）在《江风对滨水街区空间形态渗透效果模拟研究(一)——小尺度建筑围合与街道走向变化研究》一文中研究指出随着经济的快速增长和城市化水平的加快,人口数量不断增加,导致建筑密度的提高和城市气候的恶化。毗邻江河湖泊的街区,可利用江风的扩散,带动城市中建筑与街区的空气流通,缓解城市热岛,改善城市微气候。滨水街区的空间形态也将极大影响江风的渗透,本系列研究从街区围合度和街道走向入手,探讨不同街区形态下江风渗透的情况,发现街区围合度和街道走向共同影响江风渗透能力,这一研究有利于改善街区微气候,提高街区空气质量。(本文来源于《2019国际绿色建筑与建筑节能大会论文集》期刊2019-04-03）
关兴良,张佳丽,鲁莎莎[5]（2019）在《基于街道尺度的北京市核心区人口增长时空特征分析》一文中研究指出基于第五次、第六次人口普查的分街道(乡镇)数据,运用象位分析法和缓冲区分析法细致地考察了北京市六环以内核心区的人口增长及其变动规律。结果显示:①21世纪以来是北京市人口增长最快时期,年均增长近60万人,其中2015年是一个拐点年份,结束了2000年以来连续14年人口增长超过20万人且年均增长高达56. 3万人的超高速增长阶段;②核心区以21. 47%的国土面积集聚了全市83. 76%的常住人口,年均增速高达44. 5‰,占全市人口比重10年间增长了5. 42个百分点;③核心区人口快速增长区域主要位于正北及正东方位,包括中关村、西二旗、上地、回龙观、天通苑以及国贸、通州等大型人口居住区和就业区,而包含亦庄新城在内的核心区南部方位,人口增长并不突出,但人口集聚速度显着;④核心区人口集聚力持续提升,其中叁环至六环区域集中了全市56. 89%的人口,六环外区域人口比重下降了4. 5个百分点;⑤核心区人口分布及增长呈现明显的"外围化"特征及"摊大饼"蔓延式扩张,这是未来北京市制定人口发展战略和人口管控需要考虑的重要命题。(本文来源于《城市发展研究》期刊2019年03期）
许玲丽,颜梅春[6]（2019）在《多源信息多尺度视角的南京市街道级人口模拟研究》一文中研究指出人口是重要的社会和生态环境因素,掌握人口信息有利于资源配置和环境管理。本文以南京市的街道级行政区域作为基本对象单元,分别从市级、市郊级和城市化度3个尺度,人口总量和人口密度2个方面,使用NPP/VIIRS夜间灯光数据、大数据中的关注点POI数据、Landsat 8卫星OLI影像的建筑用地指数IBI,进行了人口模拟研究。结果如下:①在市级层面,人口密度模拟效果优于人口总量的,POI数据模拟效果最佳,确定性系数为0.87,其次是建筑用地指数0.81,夜间灯光数0.77;②在市郊级层面,郊区的人口密度拟合效果优于市区的;③在城市化度方面,中度城市化的街道人口密度与NPP/VIIRS的幂函数关系最佳,确定性系数为0.99,低度和高度城市化的街道人口密度与POI的对数关系拟合效果相对好些,确定性系数分别为0.65和0.44;中度和低度城市化街道的人口总量与3个因素数据的多元线性回归模型效果最佳,确定性系数分别为0.91和0.78。结果说明中度城市化街道的人口模拟效果最好。本文研究拓展了城市人口估算的广度和深度,可为相关工作提供思路上的借鉴。(本文来源于《测绘通报》期刊2019年02期）
叶宇,张昭希,张啸虎,曾伟[7]（2019）在《人本尺度的街道空间品质测度——结合街景数据和新分析技术的大规模、高精度评价框架》一文中研究指出本研究针对城市微更新的实际需求,结合街景数据和新分析技术提出了面向人本尺度的街道空间品质测度操作框架。研究以上海杨浦区和虹口区为案例,基于街景图像数据,运用机器学习算法对街道空间要素进行提取,进而使用神经网络算法训练评价模型,构建大规模且精细度高的街道场所品质测度。与此同时,通过迭加sDNA的空间网络可达性分析结果,建立以"品质评价"与"可达性分析"为维度的评价矩阵,找出分析区域中"具有更新潜力的街道",为城市微更新提供精细化技术支持。(本文来源于《国际城市规划》期刊2019年01期）
孙良,李战,冯乐[8]（2019）在《基于量化分析的地下街道空间适宜尺度研究》一文中研究指出地下街道尺度变化直接影响人的空间认知及心理感受,进而作用于人的行为方式。针对地下街道空间尺度的心理认知,笔者试图探索舒适的地下街道尺度,结合实验心理学的相关理论与街道宽高比、面宽比和长宽比理论,运用虚拟现实技术展开空间尺度认知实验,运用SPSS专业统计软件量化分析地下街道空间各个心理认知指标、物理尺度指标与心理认知量之间的相关关系;进一步运用SPSS软件中的因子分析,根据评分筛选出较适宜试验场景的物理尺度指标值及其对映尺寸。研究结果得出:地下街道空间尺度指标在宽高比1.0～1.7之间、面宽比指标比值在1.9～2.7之间、长宽比指标比值在10.2～12.2之间的数值范围较为适宜。(本文来源于《地下空间与工程学报》期刊2019年01期）
王雪,白永平,汪凡,马卫[9]（2019）在《基于街道尺度的西安市零售业空间分布特征及其影响因素》一文中研究指出基于核密度估计法、探索性空间数据分析法(ESDA)和地理加权回归(GWR)模型等空间分析方法,以POI设施点数据为研究对象,对西安市零售业空间分布特征及其影响因素进行了分析。结果表明:西安市零售业在空间布局上呈现"内密外疏、西密东疏、南密北疏"的特征,形成了块状集聚、多中心发展的格局;H-H集聚区主要集中在电子城、长延堡、丈八沟以及西关街道,L-L集聚区主要集中在城市的边缘区以及中心城区的特殊区域;街道路网密度和学校数量是影响零售业空间分布的主要因素,人口数量、财政收入和住宅数量为辅助因素。(本文来源于《干旱区资源与环境》期刊2019年02期）
吴浩[10]（2018）在《基于人本尺度的城市街道可步行性大数据测度研究》一文中研究指出随着中国城市化进程不断发展,城市居民生活工作方式的发生了翻天覆地的变化,居民的休闲方式和交通方式随着科学技术的进步更加丰富多样,街道所承载的城市功能也随之不断转变。但是,在城市空间急剧扩张、城市经济快速发展的背后同样隐藏着形形色色的问题,城市中的街道空间作为重要的公共空间也遇到了诸多困境,如:街道空间品质下降,街道活力降低等等。如何从以人为本的视角提升城市街道可步行性,引导城市健康可持续发展,新兴技术的出现为我们提供了重新观察街道问题的新角度,海量数据的挖掘为我们提供了解决大尺度复杂问题的新契机。在此背景下,本文选取城市街道可步行性作为研究对象,选取南京中心城区作为案例,从理论研究和实证测度两个层面研究南京街道可步行性特征和内在机制。在理论研究中,本文首先对城市街道可步行性的相关理论进行梳理与总结,明确了城市街道可步行性的定义与指标构成要素。在实证研究中,本文利用叁维空间数据、业态POI大数据和百度街景照片大数据建立了城市街道可步行性定量研究的基础数据库,运用城市街道可步行性测度指标体系对南京中心城区的街道可步行性进行定量评价,从总体上分析了南京中心城区街道可步行性的基本特征,通过相关性分析和聚类分析方法分析建立城市街道可步行性的影响罗盘,最后本文构建了街道可步行模式理想模型并选取南京中心城区内的3条典型街道进行实证分析和针对性诊断。本文研究认为,街道可步行性的测度指标存在于通畅性、便利性、舒适性和安全性四个基本领域,随着实践和理论的交替推进,四个领域的指标也随之协同演进更加混合。南京中心城区街道可步行性在通畅性层面存在扇形圈层放射状的结构特征;在便利性层面存在中心多核连绵,外围点状分散的结构特征;在舒适性层面存在自然环境内低外高空心化和人工环境结构内部核心孔洞连绵、外部指状延伸并存的结构特征;在安全性层面存在内部高值震荡,外围环状割裂的结构特征。物质空间对城市街道可步行性的影响主要源于中心体系布局、路网体系布局和山水骨架布局叁个方面,其中:步行网络通畅度、步行本体通畅度、步行交通安全度主要受到来自街道网络自身属性因素和山水要素的影响,形成通勤导向型街道;街道自然环境舒适度同时受到中心体系布局带来的消极影响和山水要素布局带来的积极影响,形成景观导向型街道;街道人工环境舒适度、街道服务覆盖度、街道服务丰富度和步行个体安全度都主要受到来自中心体系布局的影响,形成生活导向型街道。最后,研究将南京街道分为四种基本类型,根据可步行模式的不同和测度体系评价结果的高低,分别使用保品质、提特色、补短板和待整改的诊断策略。具体而言,全文结构如下:第一章为绪论,主要阐述了本文的研究背景、研究目的和研究意义,辨析了街道可步行性测度的叁种主要方法的优劣,介绍了本文的研究对象、研究目标和研究方法,同时梳理了全文的研究框架和技术路线。第二章为街道可步行性的理论研究部分,对街道理论的发展脉络进行了梳理,对不同时期的街道相关理论、步行的角色定位和步行需求进行了总结。借助谱系研究的方法对街道可步行性的测度指标进行了梳理,确定了本文街道可步行性测度指标的四个维度。第叁章为城市街道可步行性测度的体系构建部分,基于理论研究的结论从通畅性、便利性、舒适性和安全性四个维度对街道可步行性进行解构,并且确定了可步行性测度的评价指标,详细介绍了多源大数据的数据来源和处理方法。第四章为本文核心的实证研究部分,主要对南京中心城区范围内的街道进行了可步行性测度,分析不同指标的评价结果并总结其街道步行性的空间分布特征以及数值波动特征。第五章通过相关性分析和聚类分析,挖掘城市街道可步行性的影响机制,并根据指标受外部因素及指标之间的影响情况构建城市街道可步行性模式的理想模型,最后选取了叁条典型街道进行可步行模式分析并提出相应的可步行性诊断策略。第六章为本文的主要结论、创新点及不足之处的小结。总的来说,本文基于对街道可步行性指标测度的理论研究,运用了空间形态大数据、业态POI大数据、百度街景照片大数据从四个维度建立了全城尺度的街道可步行性定量评价方法,总结城市街道可步行性的空间分布特征并定量剖析其影响机制,构建城市街道可步行模式的理想模型和诊断方法,对城市规划实践中街道综合环境的提升有一定的积极作用。(本文来源于《东南大学》期刊2018-05-28）
街道尺度论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
基于POI教育设施点数据,以街道为研究尺度,利用ArcGIS的标准差椭圆、核密度估计以及GeoDa的探索性空间数据分析(ESDA),对西安市主城区基础教育资源的空间分布特征进行分析。结果表明:在空间布局上,西安市基础教育资源表现出"外疏内密、东疏西密、北疏南密"的特征,在方向上,其空间布局呈现出"东北—西南"的特点;幼儿园及小学主要集中分布在中心城区,少部分集中在外围,中学主要集中在中心城区;H-H类型区主要集中在城南和城北,L-L类型区主要集中在中心城区的特殊区域。总体来看,基于街道尺度的西安市基础教育资源空间分布特征研究能够清晰地反映西安市基础教育资源的空间格局,可为政府相关部门合理规划教育设施的布局提供理论依据。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
街道尺度论文参考文献
[1].吴中元,许捍卫,胡钟敏.基于腾讯位置大数据的精细尺度人口空间化——以南京市江宁区秣陵街道为例[J].地理与地理信息科学.2019
[2].王雪,白永平,汪凡,张旻,车磊.基于街道尺度的西安市基础教育资源空间分布特征研究[J].干旱区地理.2019
[3].洪丹,陈晓东.宽窄巷子街道空间尺度浅析[J].科技经济导刊.2019
[4].王文超,陈宏,管毓刚,陈辛红.江风对滨水街区空间形态渗透效果模拟研究(一)——小尺度建筑围合与街道走向变化研究[C].2019国际绿色建筑与建筑节能大会论文集.2019
[5].关兴良,张佳丽,鲁莎莎.基于街道尺度的北京市核心区人口增长时空特征分析[J].城市发展研究.2019
[6].许玲丽,颜梅春.多源信息多尺度视角的南京市街道级人口模拟研究[J].测绘通报.2019
[7].叶宇,张昭希,张啸虎,曾伟.人本尺度的街道空间品质测度——结合街景数据和新分析技术的大规模、高精度评价框架[J].国际城市规划.2019
[8].孙良,李战,冯乐.基于量化分析的地下街道空间适宜尺度研究[J].地下空间与工程学报.2019
[9].王雪,白永平,汪凡,马卫.基于街道尺度的西安市零售业空间分布特征及其影响因素[J].干旱区资源与环境.2019
[10].吴浩.基于人本尺度的城市街道可步行性大数据测度研究[D].东南大学.2018
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