本文使用互聯(lián)網(wǎng)某LBS（Location-BasedService）平臺(tái)人口分時(shí)活動(dòng)密度數(shù)據(jù)，疊加百度POI（PlaceofInterest），通過(guò)非監(jiān)督分類(lèi)和非負(fù)矩陣分解的方法，分別對(duì)北京市六環(huán)內(nèi)的地塊尺度、500m網(wǎng)格尺度和25m點(diǎn)陣尺度進(jìn)行用地功能的識(shí)別與分類(lèi)。通過(guò)多維度分類(lèi)結(jié)果的疊加，對(duì)研究區(qū)域的用地功能、人口時(shí)空活動(dòng)特征進(jìn)行深入刻畫(huà)，探討通過(guò)大數(shù)據(jù)進(jìn)一步輔助存量規(guī)劃的用地功能研究方法。

　　1研究方法

　　1.1研究對(duì)象及研究數(shù)據(jù)

　　本次研究范圍為北京六環(huán)內(nèi)區(qū)域。采用的主數(shù)據(jù)源為互聯(lián)網(wǎng)某LBS產(chǎn)品的分時(shí)人口活動(dòng)熱度數(shù)據(jù)，是該互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的桌面端和移動(dòng)端APP用戶(hù)使用過(guò)程中產(chǎn)生的過(guò)程數(shù)據(jù)。原始的數(shù)據(jù)包含3個(gè)字段，分別為數(shù)據(jù)采集點(diǎn)的坐標(biāo)、日期和該小時(shí)的人口密度。數(shù)據(jù)采集點(diǎn)的網(wǎng)格密度為25m，呈均勻點(diǎn)陣分布。目前筆者通過(guò)網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)，采集了2015年7月30日至8月2日北京六環(huán)以?xún)?nèi)的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)量在每小時(shí)230萬(wàn)個(gè)點(diǎn)左右。

原始數(shù)據(jù)點(diǎn)范圍

　　另外，為了對(duì)用地功能進(jìn)行深入解讀，筆者使用百度POI作為輔助數(shù)據(jù)源。通過(guò)百度地圖提供的API（ApplicationProgrammingInterface，應(yīng)用程序編程接口），筆者采集了2015年初北京市域范圍內(nèi)約20萬(wàn)個(gè)POI，涵蓋居住、商業(yè)、娛樂(lè)、公共服務(wù)設(shè)施、交通、綠地等內(nèi)容。每個(gè)POI點(diǎn)包括唯一編號(hào)、POI名稱(chēng)、坐標(biāo)、一級(jí)分類(lèi)、二級(jí)分類(lèi)、用戶(hù)評(píng)價(jià)等字段。

　　1.23層研究空間尺度匹配體系

　　在不同空間尺度中，分時(shí)人口數(shù)據(jù)所反映出的用地特征也有不同的側(cè)重。

　　筆者將整個(gè)研究單元分為3層空間尺度：原始地塊尺度、500×500m網(wǎng)格尺度、25×25m原始數(shù)據(jù)點(diǎn)陣尺度，分別進(jìn)行數(shù)據(jù)匹配。其中，原始地塊尺度對(duì)于多數(shù)空間單元能夠做到較好的描述，但是對(duì)于極大的郊區(qū)地塊和極小的內(nèi)城地塊，其描述結(jié)果并不能體現(xiàn)該空間所在的本身特征。因此，使用均分額500m網(wǎng)格對(duì)地塊尺度的描述進(jìn)行補(bǔ)充說(shuō)明。點(diǎn)陣尺度研究結(jié)果則會(huì)更多地用于建筑尺度的對(duì)比，包括建筑內(nèi)部的時(shí)空特征，以及建筑與地塊的時(shí)空關(guān)聯(lián)等。

　　通過(guò)3層空間尺度體系的分門(mén)別類(lèi)與描述，筆者對(duì)同一研究對(duì)象進(jìn)行基于地塊、網(wǎng)格和內(nèi)部點(diǎn)的多維立體描述，為存量規(guī)劃所需的深度精細(xì)刻畫(huà)提供理論支持。

　　空間匹配流程與結(jié)果