大数据与城市规划 (23).pdf
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1、空间句法实际操作 地图种类 轴线地图(Axial Map)线段地图(Segment Map)地图(MAP)注意注意:轴线图要确保两条线段相交,但出头小于25%串联一个空间系统全部空间单元的最长且最少数量的轴线相互连接图 轴线地图2(Axial Map)基本算法 拓扑深度与整合度 平均深度MD=(1X10+2X9)/(20-1)=1.47整合度Integra9onvalue=4.28 平均深度MD=(1X3+2X3+3X7+4X6)/(20-1)=2.84整合度Integra9onvalue=1.10 不对称值RA=2(MD1)/(n2)相对不对称值RRA=RA/Dn整合度=1/RRADepth
2、map会对每条线每条线进行该计算,根据整合度数值的大小附以不同的颜色(红到蓝)。红色线整合度较高,平均深度较浅,在整个系统中的拓扑连接性较好。基本算法 全局整合度(半径为n)与局域整合度(以R=3为例)的区别 平均深度MD=(1X10+2X9)/(20-1)=1.47整合度Integra9onvalue=4.28 平均深度MD=(1X3+2X3+3X7)/(20-1)=2.31整合度Integra9onR3=1.22 全局整合度与局域整合度的差别为:前者计算每条线到其他所有线的拓扑深度,而后者仅仅计算与每条线距离3个拓扑距离的线的平均深度。传统的空间句法研究认为,全局整合度可以反应出全城的商业
3、中心;局域整合度可以避免边界作用的影响,可以反应出商业次中心。由于这条街与其他街连接均在3步以内,故其深度与全局整合度的计算方式无差别。由于这条街比较偏僻,如图所示,在3步以外的点被舍弃不算。选择度:通过计算任意两条线之间的拓扑最短路径,常用的是在线段分析中特定距离范围内总转折角最少和距离最近的两种计算方式。基本算法 整合度Integra9on 选择度Choice 多用轴线地图吸引点的空间分布整合度高拓扑连接性较好更多的人流穿过在城市中可见度较高商业潜力较好全局整合度 局域整合度 角度选择度 拓扑选择度 多用线段地图流的空间分布更多作为到达的目的地街道节点作为目标点的潜力基本算法 整合度与选择
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