一种城市边缘区空间绩效影响因素的识别方法

本发明涉及城市规划，尤其涉及一种城市边缘区空间绩效影响因素的识别方法。

背景技术：

1、城市空间网络化和创新资源郊区化赋予了城市边缘区重要的发展机遇，然而其区位条件劣势导致的空间绩效低下，表现为建设低密度、规模不经济的粗放开发模式。在转型时期，如何提高城市边缘区国土空间的绩效表现是实现城市高质量发展的关键议题。因此，迫切需要一种新的方法来识别城市边缘区复杂区位因素对其空间绩效的影响，从而为空间规划提供定量决策依据。

2、城市空间绩效包括经济绩效、结构绩效、交通绩效和环境绩效等方面。目前，投入产出模型、数据包络分析和综合指标法都可以实现空间绩效评价，其中综合指标法由于考虑因素全面且模块组织灵活成为应用最广泛的方法之一。但是，目前城市空间绩效的评价体系尚未形成共识，行业内缺少一套通用的综合性评价技术指标体系。此外，既有技术范式多适用于市域或区县的行政空间尺度，其空间精度不足导致对空间绩效分布规律的认知局限，难以精细识别空间绩效的影响因素。

3、城市边缘区具有复杂的区位条件，既有技术范式已经从交通、经济、生态等方面探索对城市区位的建模。然而，这些技术仍是聚焦于单一维度的区位影响，忽略了区位条件的复杂构成与交互干预特征，因此无法准确反映城市边缘区空间绩效的实际影响因素。

4、综上所述，对城市边缘区空间绩效与区位因子进行科学计量建模，并在更高精度的空间尺度上识别空间绩效的影响因素，对国土空间规划实践中精准锁定靶向制约因子并针对性地制定解决方案有广阔应用前景，也是当前亟须解决的重点技术难题。

技术实现思路

1、为解决上述问题，本发明提供一种城市边缘区空间绩效影响因素的识别方法，通过利用综合空间绩效评价模型识别综合空间绩效的内部影响因素，大幅提升了空间绩效评价的信度和效度，同时通过区位空间计量模型和多尺度地理加权回归识别综合空间绩效的外部影响因素，使识别结果更符合实际情况，增强了实用性和科学性。

2、为实现上述目的，本发明提供了一种城市边缘区空间绩效影响因素的识别方法，包括以下步骤：

3、s1、基于多源数据构建综合空间绩效评价模型，其中综合空间绩效评价模型包括社会功能绩效、空间形态绩效和经济发展绩效；

4、s2、基于综合空间绩效评价模型识别综合空间绩效的内部影响因素；

5、s3、从交通区位、政务区位和生态区位三方面，分别构建区位空间计量模型；

6、s4、基于区位空间计量模型和多尺度地理加权回归识别综合空间绩效的外部影响因素。

7、优选的，步骤s1具体包括以下步骤：

8、s11、将城市边缘区进行网格划分，并依次进行编号；

9、s12、通过delphi-ahp法分别对社会功能绩效、空间形态绩效和经济发展绩效的指标求解权重，得到各个指标的评价指标权重；

10、s13、分别对社会功能绩效的指标、空间形态绩效的指标和经济发展绩效的指标进行加权求和，获得综合空间绩效评价指标。

11、优选的，在步骤s11中，使用arcgis pro的渔网工具将城市边缘区划分为多个500m×500m的方格网，并依次编号。

12、优选的，在步骤s12中，社会功能绩效的指标包括用于表示格网内休闲型poi点位核密度平均值、用于表示格网内文化型poi点位核密度平均值的空间文化功能以及用于表示格网内生活型poi点位核密度平均值的空间生活功能；

13、空间形态绩效的指标包括用于表示格网内建筑基底面积除以格网单元面积的建筑密度以及用于表示格网内建筑总面积除以格网单元容积率的建筑容积率；

14、经济发展绩效的指标包括用于表示格网内房价点位数据克里金插值后平均值的土地价值和用于表示格网内夜间灯光数据修正后平均值的经济活动强度。

15、优选的，在步骤s12中，针对社会功能绩效的指标计算如下：

16、首先，获取待识别区域内休闲型poi点位、文化型poi点位和生活型poi点位，并完成数据清洗和坐标校准；

17、而后使用arcgis pro根据数量分别对休闲型poi点位、文化型poi点位和生活型poi点位进行核密度分析，得到休闲型密度栅格数据、文化型密度栅格数据和生活型密度栅格数据；

18、利用arcgis pro的分区统计工具分别提取休闲型密度栅格数据、文化型密度栅格数据和生活型密度栅格数据在每个格网内的平均值，得到各个指标的评价指标权重；

19、在步骤s12中，针对空间形态绩效的指标计算如下：

20、首先获取待识别区域内建筑轮廓及层数信息，并完成拼接、数据清洗和坐标校准；

21、而后利用arcgis pro的相交工具将建筑与格网进行合并，借助计算几何工具计算每个格网内的建筑面积和格网面积；

22、再利用字段计算器工具统计建筑面积除以格网面积的计算结果，获得建筑密度指标；

23、最后利用字段计算器工具统计建筑面积乘以层数除以格网面积，获得建筑容积率指标；

24、在步骤s12中，针对经济发展绩效的指标计算如下：

25、首先获取待识别区域内居住区新房、二手房单位平方米售价和夜间灯光数据，并完成数据清洗和坐标配准；

26、而后借助arcgis pro将房价数据进行克里金法插值，统计房价插值结果，获得土地价值指标；并借助arcgis pro统计夜间灯光数据栅格，获得经济活动强度指标。

27、优选的，步骤s13具体包括以下步骤：

28、s131、将各格网的社会功能绩效、空间形态绩效和经济发展绩效进行如下归一化处理：

29、

30、式中，x'i表示归一化处理后的社会功能绩效、空间形态绩效或者经济发展绩效的值，xi表示第i个格网的社会功能绩效、空间形态绩效或者经济发展绩效，min(x)表示所有格网内社会功能绩效、空间形态绩效或者经济发展绩效的最小值，max(x)表示所有格网内社会功能绩效、空间形态绩效或者经济发展绩效的最大值；

31、s132、将归一化处理后的社会功能绩效、空间形态绩效或者经济发展绩效的值进行加权求和，获得综合空间绩效评价指标。

32、优选的，步骤s2具体包括以下步骤：

33、s21、计算空间绩效内部因子制约程度：

34、s211、分别计算待识别区域内多个格网的社会功能绩效归一化后的平均值、空间形态绩效归一化后的平均值和经济发展绩效归一化后的平均值；

35、s212、将各格网的社会功能绩效、空间形态绩效和经济发展绩效数据进行内部因子制约程度计算：

36、

37、式中，di表示内部因子制约程度；a'i，b'i，c'i分别表示第i个格网的社会功能绩效、空间形态绩效或者经济发展绩效归一化后的得分，分别表示社会功能绩效、空间形态绩效或者经济发展绩效归一化后的平均值，yi表示第i个格网的空间绩效，表示所有格网的平均空间绩效；

38、s22、识别空间绩效内部制约因子：

39、s221、根据di值划分内部因子制约程度；

40、s222、以每个格网社会功能绩效、空间形态绩效和经济发展绩效中的最大di值作为格网的空间绩效内部制约因子。

41、优选的，在步骤s3中，交通区位用于表示格网内道路线密度平均值；政务区位用于表示格网内行政服务类poi点位核密度平均值；生态区位用于表示分区统计邻域格网内ndvi最大值；

42、利用量化后的交通区位因子、政务区位因子和生态区位因子表示区位空间计量模型；

43、优选的，在步骤s3中，针对交通区位因子的量化步骤如下：

44、首先从地图软件获取道路矢量数据，并完成坐标校正；

45、而后利用arcgis pro的线密度工具统计道路线密度，生成交通区位栅格数据；

46、最后借助arcgis pro的分区统计工具统计格网内交通区位栅格数据的平均值，获得交通区位因子的量化值。

47、在步骤s3中，针对政务区位因子的量化步骤如下：

48、首先从地图软件获取道路矢量数据，并完成坐标校正；

49、而后利用arcgis pro的核密度工具统计政务poi点位核密度，生成政务区位栅格数据；

50、最后借助arcgis pro的分区统计工具统计格网内政务区位栅格数据的平均值，获得政务区位因子的量化值；

51、在步骤s3中，针对生态区位因子的量化步骤如下：

52、首先获取城市边缘区内30m分辨率ndvi栅格数据，并完成坐标配准；

53、再利用arcgis pro的分区统计工具统计每个格网的邻域格网内ndvi最大值量化生态区位，获得生态区位因子的量化值。

54、优选的，步骤s4具体包括以下步骤：

55、s41、将各格网的交通区位、政务区位和生态区位数据进行标准化处理；

56、s42、利用arcgis pro对标准化处理后的数据进行多尺度地理加权回归分析，计算公式如下：

57、

58、式中：yi表示综合空间绩效；β0(ui,vi)是第i个格网的截距；(ui,vi)表示样本的空间坐标；k表示参与分析的格网总数；βbwj(ui,vi)表示位于i格网的第j个变量的局部回归系数；xij表示交通区位、政务区位或者生态区位的指标值；εi表示截距；

59、s43、根据每个格网中交通区位、政务区位和生态区位的地理加权回归系数识别各个区位因子的影响程度：

60、将所有系数按照自然断点法分为五级类，其中系数最小的两级类表示该区位因素是城市边缘区空间绩效的制约因素，而系数最大的两级类表示该区位因素是城市边缘区空间绩效的促进因素。

61、本发明具有以下有益效果：

62、通过利用综合空间绩效评价模型识别综合空间绩效的内部影响因素，大幅提升了空间绩效评价的信度和效度，同时通过区位空间计量模型识别综合空间绩效的外部影响因素，使识别结果更符合实际情况，增强了实用性和科学性，从而可准确探测城市边缘区空间绩效的制约因子，为城市规划提供可靠依据。

63、下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。