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城市数据嘉年华是&城市数据人共同举办的,在跨年之际持续发布城市数据领域内实践经验、研究成果的城市规划与城市数据行业盛宴,这场盛宴希望邀请规划行业大数据、新技术、信息化等领域的个人与机构参与其中,展示机构和个人的研究、实践,发布创新成果。城市数据嘉年华今日推荐:新加坡CPG苏州新艺元规划顾问有限公司蔡尤昕,个人实践内容已加入、城市数据人网站,欢迎大家加入国匠数据学社查看文件,讨论更多内容。
城市数据嘉年华是&城市数据人共同举办的,在跨年之际持续发布城市数据领域内实践经验、研究成果的城市规划与城市数据行业盛宴,这场盛宴希望邀请规划行业大数据、新技术、信息化等领域的个人与机构参与其中,展示机构和个人的研究、实践,发布创新成果。
城市数据嘉年华今日推荐:新加坡CPG苏州新艺元规划顾问有限公司蔡尤昕,个人实践内容已加入、城市数据人网站,欢迎大家加入国匠数据学社查看文件,讨论更多内容。
城市数据嘉年华
个人实践推荐
蔡尤昕
个人简介:蔡尤昕,现就职于新加坡CPG苏州新艺元规划顾问有限公司。2018年有幸将大数据和地理信息数据运用到公司的具体的项目中去。硕士毕业于墨尔本大学,在学校的课程中接触了GIS,并对数据规划和设计产生了浓厚兴趣。公司的项目种类较多,提供了在不同项目中运用数据进行分析探索的空间。
本次分享主要介绍城市数据人蔡尤昕在产业研究和生态规划中的数据实践,下面就具体介绍相关项目和工作步骤。
一、成都机场酒店及商业分析
研究概述
1、项目背景
2016年,成都开始建设其第二座机场,天府国际机场。这对于成都的城市格局来说影响巨大,受其影响最未明显的莫过于目前成都机场所在的双流地区。未来双流机场将如何定位?机场周边需要发展哪些产业?目前的规划和服务设施是否需要调整,是否满足需求?这些问题都需要得到解答。我主要通过数据分析研究双流周边的酒店、商业的发展状况,并对这两个产业的未来发展提出建议。
2、研究目的及思路方法
通过POI,人流热力等数据,分析成都的城市结构,以及双流地区的酒店商业现状及供需关系。基于百度热力数据分析,研究成都的整体城市格局,发现研究范围在成都的地位影响及其人口分布规律。通过将成都市区与双流空港周边数据,以及成都与上海的数据进行对比,分析成都双流地区酒店、商业的发展状况,得出未来发展的建议。
研究步骤
1、成都人流热力分析
对成都的人流热力数据进行清洗和梳理,根据时间不同将热力图按照工作日或周末,分类整合。根据整合的热力图,可以看出成都的人流非常明显的向市中心聚集。
图1:成都综合热力图
2、双流职住平衡分析
根据成都不同时段的人流热力数据,分析双流机场周边的职住关系。并将结果划分为职大于住、职住平衡、住大于职,这三个分类。从分析结果来看,双流地区居住略大于职位。将分析结果与成都的现状用地对比分析,我们可以看到双流机场周边居住区较多,可能这导致了双流地区住略大于职的现状。双流地区距成都市区十余公里,在居住工作方面应相对独立,而不是过分依赖成都市区。目前双流周边现已存在不少工业区,但目前还未形成足够规模,人流也较小,未来在双流周边规划更多的产业园区是合理的,相信未来双流地区的居住与职位将进一步趋于平衡。
图2:成都职住平衡及周末-工作日人流对比
3、成都POI产业分析
通过成都的酒店、商业及写字楼POI数据,将双流地区的商业酒店等设施与成都其他区域相对比,可以看到成都的商业、酒店、写字楼等设施高度聚集于市中心。双流机场周边的此类设施不仅远不如城市中心,比起天府新城等其他城市副中心也略显匮乏。将整个场地划分渔网后,计算每个网格的人流、酒店、商业、写字楼数据,并将其归一化。通过SPSS进行相关性检验,验证了成都的酒店、商业与写字楼都与人口分布高度相关,尤其是商业。
图3:成都酒店、商业、写字楼热力分布状况
4、对比上海虹桥数据
成都目前正在建设天府国际机场,未来会形成一市两场的局面。这与上海目前的格局类似,上海作为经济发达的城市,发展水平较高,上海的经验值得成都学习参照。我收集了上海虹桥地区的酒店、商业及写字楼数据。但由于两个城市的发展水平和人口规模有差异,直接对比数值,意义并不大。因此,将上海虹桥和成都双流的数据分别与其市区数据相对比,通过比值来比较两地的发展状况。从数值上看上海虹桥的酒店及写字楼的比值比成都双流要高,但商业已低于成都双流。因此,双流周边仍有布局酒店的空间。而结合整体成都的数据,成都的整体酒店、商业与人流的比值较上海还要高。因此,我认为双流地区应审慎发展酒店和商业这两个产业,而写字楼还有较大市场空间。
图4:成都双流与上海虹桥数据对比
因此,就酒店而言应精准布局,精准策划。首先,获取了某酒店测评网站的酒店数据,以便对双流的酒店行业现状有更进一步的了解。又将获取到的上海虹桥的酒店数据进行参照对比。但由于两个城市的体量人口有差距,直接对比两个地区的酒店数量意义有限。通过对比双流和虹桥的酒店饼图,我们可以看到虹桥的整体酒店档次比双流的要高。其分布也比双流的酒店分布更均匀。那么,双流是否需要向虹桥学习,提升酒店档次,增加酒店数量?
图5:双流及虹桥酒店对比
5、精准分析双流酒店数据
通过对采集的数据经行分析梳理,对双流周边酒店的空间布局和热度分布规律进行分析研究。双流机场周边酒店大多位于机场东北部靠近市区方向和机场西侧双流老城区域。双流机场的航站楼也位于机场东北侧,这也为该区域提供了大量客源。正是这巨大人流,使得机场东北部的酒店群的价格和热度整体高于双流老城的酒店群。进一步对这些酒店进行空间运算,可以看出双流地区存在一个明显的趋势,靠近航站楼的酒店的热度普遍较高,我想这也是意料之中的情况。
图6:双流酒店价格及热度空间布局
以双流酒店热度作为因变量分析,可以看出酒店数量与酒店热度间有较强相关性,而价格对于酒店热度的相关性不明显,产业聚集效应在双流的酒店业体现的较为明显。
图7:双流酒店热度与价格、档次及数量的相关性分析
6、地理加权回归分析(GWR)
通过地理加权回归分析,可以看出双流机场附近的酒店热度与其档次和价格的相关性不如其他地区明显,说明机场附近各个档次的酒店都有存在空间。结合之前的分析,酒店的档次与其热度有较强相关性,并且双流周边的低端酒店的占比较大,这说明在双流机场附近中低档次的酒店生存状况较其他区域要好,该地区的中低端酒店的市场比较大。
图8:地理加权回归分析
图9:双流地区酒店供需关系
建议与总结
根据之前的研究,酒店与人流有较强相关性,我将现有人流布局视作需求,现有酒店视作供给,进行供需分析,可以看到双流航站楼入口处仍有酒店市场需求。
双流与虹桥的酒店需求并不一致,没有必要完全仿效虹桥的酒店结构。通过之前的分析,双流机场周边的中低端酒店市场需求较大,其酒店业不必立刻升级。鉴于目前成都双流的人流与酒店的比值已经比较高,也不建议大量增加新酒店。建议可以在双流机场的入口处增加适当酒店,以适应市场需求,加强产业聚集效应。
二、贵州清镇市生态分析和生态廊道
贵州清镇地处多山地区,地形复杂,生态敏感。清镇本身资源丰富,是中国重要的铝产业基地,而同时这里又是众多野生动物的家园,发展与保护是这个项目最大的主题。我们确定生态优先,首先进行生态规划和分析,划定生态保护区域。在生态保护得当的前提下,进行工业开发。
2、工作流程
图10:工作流程
1、雨洪安全格局
清镇地区地势崎岖,在规划前先评价哪些地区存在土地安全风险。通过清镇过去半个世纪的降水数据,梳理出清镇地区20年一遇及50年一遇的日降雨量。通过汇水和流域分析,将规划区划分成14个子流域。通过雨洪测算公式测算出各个流域最大最大滞留量以及雨洪淹没区域,制作出规划区的雨洪安全格局图。
图11:清镇50年降雨数据
雨洪测算公式
图12:清镇西部雨洪安全格局图
图13:清镇西部地质安全格局
2、生态安全格局
清镇地区,生态较为敏感,栖息着不少野生物种。为更好的对这些物种加以保护,在具体规划之前,根据当地生物的栖息特点保留其栖息地及迁徙廊道。以山林栖息物种为例,首先确定指示物种,我选取了当地较为常见的红头长尾山雀。通过对该物种的生活习性,进行多因子加权分析,划定其理想栖息地。再根据红头长尾山雀的迁徙特点,分析规划区内其迁徙的阻力面。根据阻力面分析结果,计算栖息地间最小阻力迁徙网络。
图14:清镇西部指示物种生境廊道
图15:景观生态指数
清镇的整体生态景观格局较好。整体生态景观多样性较高,多种生态系统在地区内并存,保障了该地区较高的物种多样性。目前清镇的水体核心斑块面积以及聚集度还不够高,但随着戈家寨水库的修建,这一情况会得到大大改善。
3、生态敏感性评价
通过多因子加权叠加分析,确定规划区的生态敏感区域,并划定敏感等级。在之后的规划中尽量避开生态敏感的区域。
图16:生态敏感性分析
4、生态承载力评价
清镇作为生态敏感的山区,为保护生态,不应承载过多人口,因此,在规划之初,先测算了当地的生态承载力。依据相关研究,区域人均生态承载力值大于0.6时,生态承载力较高。清镇西部分区总面积1162km2,依据本规划及相关规划,规划建设用地面积约15439公顷,当人均生态承载力为0.6-0.8时,推算西部分区可容纳的人口约为22-30万,规划区可容纳的人口约为18-26万。
图17清镇西部生态承载力
5、低成本路网规划
喀斯特地貌的清镇地形起伏多变,为保护当地生态环境,并降低道路建设成本,我们建立了低成本路网规划。我先对场地进行建设阻力分析,而后计算最优路径。将路径与场地地形复核,确定建成成本较低的路网结构。
图18:清镇西部低成本路网规划
归纳总结
通过对贵州清镇场地环境的分析研究,让我们对这片土地的规划,真正做到因地制宜,只在适合地区进行适当的开发建设,也让我们的规划真正做到有据可依,避免了为开发而大量平整土地带来的生态破坏。我们通过在规划之初对场地进行的场地分析研究,为开发提出了限制,希望通过我们的工作既能带来经济发展,又能保住绿水青山。
以上成果是新艺元在实际项目中运用数据进行的一些尝试,仅是所在项目中的一小部分,项目时间有限,思维也不够缜密,希望大家多提宝贵意见。下面另附我的联系方式,非常期待与小伙伴们交流学习。
以上就是来自新加坡CPG苏州新艺元规划顾问有限公司的数据人蔡尤昕为我们这次嘉年华活动带来的全部分享内容。更多资讯,请访问城市数据人网站,或加入国匠数据学社讨论。
本文作者:蔡尤昕个人微信号:eugenecai021
本文作者:蔡尤昕
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活动组织: & 城市数据人
活动学术指导:中国城市科学研究会城市大数据专业委员会
城市数据嘉年华:宁波市规划设计研究院
城市数据嘉年华:百度地图慧眼城市数据嘉年华:广东国地规划科技股份有限公司城市数据嘉年华:江苏省城市规划设计研究院城市数据嘉年华:北京相数科技有限公司城市数据嘉年华:深圳市城市空间规划建筑设计有限公司城市数据嘉年华:苏州彼立孚数据科技有限公司城市数据嘉年华:青岛市城市规划设计研究院城市数据嘉年华:北京极海纵横信息技术有限公司城市数据嘉年华:深圳市位和科技有限责任公司城市数据嘉年华:北京清华同衡规划设计研究院技术创新中心城市数据嘉年华:中国城市规划设计研究院信息中心(创新中心)
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2018-2019城市数据嘉年华
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