基于大数据分析的城市自行车绿道规划研究——以深圳市南山区为例

基于大数据分析的城市自行车绿道规划研究——以深圳市南山区为例

邵荣辉，赵宇昂

（沈阳建筑大学 辽宁省沈阳市 110168）

摘要：城市型自行车绿道对于鼓励居民慢行出行，缓解城市交通拥堵具有非常重要的价值。本文以深圳南山区为例开展实证探索，选线规划途径主要包括：利用共享单车起点—终点数据,并运用熵值法建立评价指标体系进行绿地节点利用潜力分析，确定关键连接节点；通过共享单车轨迹数据得到自行车使用的道路热度，提取现状线性绿地廊道，生成自行车绿道连接的土地适宜性成本栅格；利用连接节点和成本栅格计算最低成本路径，划定绿道选线。该选线途径将随着城市大数据的进一步丰富和准确而得到完善，具有很好的未来应用前景。

关键词：城市型绿道；自行车绿道；大数据分析；最低成本路径

1 研究背景

自20世纪90年代开始，中国进入了绿道研究和实践的快速发展阶段。今天，随着中国城市化进程的持续推进，城市发展正在由高速扩张向精细化更新转型，绿道的规划建设途径也将产生新的变化。

目前，中国绿道的研究和实践主要集中在区域型绿道。选线方法也主要集中在基于土地多元价值的适宜性评价。如严军等选取水域、道路、植被群落、坡度、坡向、文物古迹、建筑用地7个因素作为绿道选线适宜性的评价因子。张春英等研究了通过景观连接度的方法对福州市绿地景观绿道功能进行定量分析，就景观连接性问题对绿道规划提出建议。而对于城市型绿道的选线研究目前较少。

2 共享单车大数据

共享单车的爆炸式发展，使其背后的大数据具有广泛的研究应用前景。随着中国信息技术的快速发展，数据呈现爆炸性增长，大数据的使用也越来越受到关注。近年来，大数据被越来越广泛地应用于规划研究，尤其是对社会行为的研究具有显著的优势。通过对大数据进行合理解译，可以有效地反映公共社会行为的日常规律，为规划决策提供依据。而且，随着数据的不断积累，提取、分析和可视化解译技术的不断完善，将进一步提升分析的准确性。

3 基于共享单车大数据的自行车绿道选线规划技术框架

本次研究运用共享单车大数据，分析城市的自行车高频率使用空间，并结合绿地价值和利用潜力分析，开展将社会大数据分析和空间适宜性分析相结合应用于城市型自行车绿道选线方法的探索。研究通过建立最低成本路径模型进行选线，研究主要从共享单车大数据分析和绿地空间利用潜力分析2个方面，分别确定城市型自行车绿道的连接节点和成本栅格。

首先， 对城市型自行车绿道连接节点进行分析和选择。一是从共享单车行为大数据方面，通过对共享单车起点—终点（OD）数据的分析解译，得出自行车使用、聚集频率高的区域，作为绿道的重要连接节点。二是从绿地空间利用潜力方面，运用ArcGIS软件分析现有城市公园绿地的空间分布情况，运用熵值法建立评价指标体系，分析绿地的价值重要性和承载能力，得出基于城市型自行车绿道节点的绿地景观利用潜力。两者叠加得出绿道连接节点的适宜性分布，选取适宜性高的区域设定绿道连接节点。

4 深圳市南山区城市型自行车绿道选线规划

4.1 数据来源

本文以深圳市共享单车使用记录处理后的“二次数据”为数据来源，包括共享单车的OD数据及基于轨迹数据的拟合道路数据。

4.2 绿道重要连接点的分析与选取

4.2.1 共享单车目的地空间热度分析

通过对OD数据的分析，得出共享自行车出行的空间分布特征，反映了居民自行车出行的主要需求区域。运用ARCGIS软件，将研究区进行网格划分，划分为10m×10m的网格，统计每个单元栅格中共享单车的数量，生成日均共享单车使用空间热度分布图(图1)。

4.2.2 绿地节点空间利用价值分析

城市绿道的另一项重要服务功能是连接关键的绿色空间节点。研究建立评价指标体系并落实在空间上，生成研究区基于绿道服务的绿地连接节点的评价等级空间分布图。

根据各指标权重计算基于公园绿地的道路生态性的评价得分，评价为5个等级，得出基于绿道的绿地景观节点潜力空间等级分布图(图2)。

4.2.3绿道重要连接节点选取

在本次研究的选线模型中，绿地空间潜力和市民自行车使用需求对绿道选线的影响权重均为0.5，进行等值叠加分析，得到绿道连接节点适宜性分布，通过Arcgis的数据选取，筛选出绿道连接节点适宜性等级为5、6的区域，每个区域设定一个连接节点，最终确定39个连接节点。

4.3 绿道连接廊道适宜性分析

4.3.1 基于轨迹数据的共享单车使用道路热度分析

共享单车轨迹数据得出目前自行车出行所选择的道路使用偏好，生成共享单车使用道路空间热度分布情况，得到共享单车使用道路的高频率空间分布。

分析表明共享单车在不同道路的使用密度不同，在靠近重要居住、商业和办公区域的道路空间使用密度明显偏高。围绕地铁站点的使用频率也明显增高，呈现以地铁站点为中心向外放射的趋势。

4.3.2绿地廊道空间利用潜力分析

运用Arcgis软件对共享单车节点空间使用热度数据进行重分类赋值，按共享单车数量划分为10个等级，分别赋值为1~10，得到共享单车使用空间热度等级分布图。同上将市民自行车出行使用道路热度等级分布特征与绿道连接的绿地利用潜力空间分布特征进行等值叠加，得到绿道选线适宜性分布图(图3)。

4.4 绿道选线

4.4.1 建立最低成本路径

运用 “成本路径”工具，以确定的39个绿道重要连接节点作为起点与终点，通过共享单车使用道路热度和绿地廊道空间利用潜力的成本栅格图层，获得相应连接节点之间的最低成本路径(图4)。

4.4.2 绿道系统的初步选线

城市型绿道规划建设应更加注重连通性，在通过大数据结合ArcGIS分析得出的绿道最低成本路径的基础上，考虑城市现有路网及建筑布局等客观限制因素，最终确定南山区城市型绿道的初步选线规划图(图5)。

4.4.3 绿道选线优化

综合考虑现状土地利用条件、居民休闲需求、现状道路的不同等级等因素，对划定的绿道系统进行整体组织、优化，划分为2个不同层次的绿道体系，即综合型绿道系统与通勤型绿道系统，最终形成南山区的整体绿道选线规划方案(图6)。

5 结语

本文探索大数据应用与城市复杂环境下绿道规划的联系，借助大数据进行社会行为分析，自下而上地实现科学化、精确化的绿道选线规划，对城市更新、精明发展背景下的未来中国城区型自行车绿道选线提供了重要的理论和实践应用基础。

参考文献

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