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摘要: 歡迎點擊以上藍色字體關注作者蘇州規劃設計研究院交通所所長、同濟大學建筑與城市規劃學院博士研究生樊鈞,同濟大學建筑與城市規劃學院碩士研究生唐皓明,同濟大學建筑與城市規劃學院助理教授、碩士生導師葉宇在《規劃師》2019年第14期撰文,在新型城鎮化背景下,日益提升的空間品質需求需要更人性化、宜步行的街道。在當前城市設計的實施及評估中,急需一套綜合、快速的評價方法來評估街道的慢行品質,以協助更精準的設計導控。研究以蘇州古城區為例,探索多源大數據支撐下的大規模且精細化的分析方法。通過空間網絡分析和聚類算法實現形態組構評價,通過興趣點數據(POI)實現功能多樣性評價,通過街景數據和深度學習實現視覺感知評價,通過位置服務數據(LBS)實現場所行為活動評價,進而基于層次分析法(AHP)整合前三方面的內容,并結合活力高低實現多維度下的慢行品質評價和特征街道畫像。基于各維度情況,研究對不同類型的......(2019-09-23 16:44:26)| 本站微文頻道僅收錄微信文章標題與文首300字  |   作者:規劃師雜志

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【規劃廣角】街道慢行品質的多維度評價與導控策略——基于多源城市數據的整合分析

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作者蘇州規劃設計研究院交通所所長、同濟大學建筑與城市規劃學院博士研究生樊鈞,同濟大學建筑與城市規劃學院碩士研究生唐皓明,同濟大學建筑與城市規劃學院助理教授、碩士生導師葉宇在《規劃師》2019年第14期撰文,在新型城鎮化背景下,日益提升的空間品質需求需要更人性化、宜步行的街道。在當前城市設計的實施及評估中,急需一套綜合、快速的評價方法來評估街道的慢行品質,以協助更精準的設計導控。研究以蘇州古城區為例,探索多源大數據支撐下的大規模且精細化的分析方法。通過空間網絡分析和聚類算法實現形態組構評價,通過興趣點數據(POI)實現功能多樣性評價,通過街景數據和深度學習實現視覺感知評價,通過位置服務數據(LBS)實現場所行為活動評價,進而基于層次分析法(AHP)整合前三方面的內容,并結合活力高低實現多維度下的慢行品質評價和特征街道畫像。基于各維度情況,研究對不同類型的潛力街道給出針對性導控策略。該分析方法實現了慢行品質這一難以評價要素的精細化度量,在實踐上具有普適性和易用性。

[ 關鍵詞 ] 慢行品質;街景數據;多源城市數據;街道畫像

[ 文章編號 ]1006-0022(2019)14-0005-07 

[ 中圖分類號 ]TU984 

[ 文獻標識碼 ]B 

[ 引文格式 ]樊鈞,唐皓明,葉宇.街道慢行品質的多維度評價與導控策略-基于多源城市數據的整合分析[J].規劃師,2019(14):5-11.

研究背景

(一)人本尺度下的街道慢行品質

在以人為本的新型城鎮化背景下,我國公共空間建設呈現出由“速度優先”向“品質追求”轉變的新態勢,并隨之掀起了街道重塑的浪潮。這一情況與西方城市公共空間設計與營造的發展歷程相吻合,是城市建設方式向集約精細、人性化發展的必然需求。與此同時,城市居民對于街道空間品質的關注從“形態導向”轉向“生活導向”,街道空間規劃和導控也從以往滿足功能性的交通需求、注重美學性的城市美化,向提升生活性的空間使用、日常性的空間感受轉變,進而催生了對人本尺度下街道慢行品質的關注與提升需求。

在本次研究中,人本尺度(Human-scale)指人可以看得見、摸得著、感受得到的與人體密切相關的空間尺度,是對目前網格、街區和地塊等尺度的深化與必要補充。而人本尺度下的街道慢行品質不局限于視覺感知上的空間品質,而是從人的生活需求和日常使用角度出發,囊括空間形態、場所活動、功能混合和視覺感知等多個維度。

(二)已有進展與局限

從20世紀60年代開始,簡·雅各布斯對人本尺度的城市形態進行了思考,此后凱文·林奇、威廉·懷特、克萊爾·馬庫斯及揚·蓋爾 等學者和設計師在定性研究與設計實踐上開展了對人本尺度城市空間的探索。這些探索是對功能主導的現代主義城市規劃與設計的反思,對現有研究有指導意義,但由于缺乏對量化數據與模型的深入研究,不利于大規模、精細化設計實踐與導控。Fruin、Naik等人后續通過量化研究,專門針對街道慢行品質的某一方面加以深入研究,但缺乏綜合性的評估考量。

面對“城市雙修”、“微更新”和“美麗街區”等人本尺度下的城市規劃與設計實踐需求,街道空間慢行品質研究需要注意兩個問題:①需要連續、大規模及高精度的街道空間與畫像,而非少量的幾個街道剖斷面;②在形態、功能、感知和行為等多維度下進行整合分析,實現對慢行品質要素的多方面考慮。只有解決以上兩個問題,才能夠真正助力于街道慢行品質導控實踐研究。

(三)新數據帶來的新可能

隨著新城市科學的發展,新數據、新技術的出現有利于解決以往以主觀經驗為主的街道品質評價客觀性不足的問題,保證后續設計尺度的精確性,如利用街道基礎數據和sDNA軟件進行道路空間形態適應性的分析等。在涌現出的一系列新數據和新技術中,街景數據由于數據開放且貼近行人視角,已實現了綠化可見度等大規模且精細度高的感知維度評價。

借助新數據和新技術,本次研究從形態、功能、感知和行為等多維度去理解街道空間的復雜性,選取路網數據和空間網絡分析技術對街道組織結構進行分析,選取POI數據對道路的主導功能和功能多樣性進行分析,選取街景數據和深度學習技術進行街道品質的感知評價,選取LBS定位數據確定人群的行為活動,以更好地進行街道慢行品質的量化評價和完成街道畫像。這些選取的新數據和新技術具有開放性、普遍性的特征,有助于彌補現有量化分析的不足。

 街道慢行品質相關研究回顧

關于街道慢行品質的研究,經歷了從定性討論到定量評價的過程,從早期簡·雅各布斯 通過觀察調研提出街區尺度和街道多樣的重要性,到阿蘭·雅各布斯 對“偉大的街道”的分類和特征描述,再到近些年基于現場社會調研、街景數據等逐漸深化的要素定量評價分析。目前,典型的定量研究主要從街道環境要素和使用者的適應性兩方面展開評價(表1)。

現有研究大多專注于街道空間品質的單一維度疊合,少數研究者如唐婧嫻等人綜合了兩個維度進行街道品質測度。但街道空間具有復雜性,需要更全面綜合的評價模型,過去的研究限于數據和技術難以實現。而當下的新技術環境特別是機器學習技術的成熟,有可能實現大規模、高精細及多維度的街道慢行品質分析。

街道慢行品質多維度評價方法

(一)評價對象

隨著城市的發展,蘇州古城面臨著空間品質提升的挑戰,其規劃急需從以車為本的規劃轉型為以人為本的規劃,尤其要注重慢行系統的改善提升。研究以蘇州古城外城河內街道為研究對象(街道段數量為2872段,覆蓋面積為14.2km2),以人群活動數據、興趣點位置數據和街景圖片數據等為主要數據來源,運用空間網絡分析、機器學習等技術,實現大規模、高精度的古城街道慢行品質評價,為舊城更新提供技術支撐。

(二)評價方法步驟

研究步驟包含數據收集、多維度評價、慢行品質與街道畫像、針對性導控策略四個階段( 圖1)。

1.數據收集

在數據收集階段,研究小組于2018年秋季對研究區域的2872段街道的街景圖片開展了收集。街道總長為354.9km,研究抓取了47422 個采樣點上94844 張百度街景圖片數據(圖像分辨率為480×360 像素),平均采樣間距約為20m。此外,研究還收集了工作日和周末共10個時間段的LBS 數據,抓取了POI數據點38049個。

研究收集的路網基礎數據來源于開源的OSM地圖(http://extract.bbbike.org/),POI興趣點抓取于高德地圖。街景數據首先基于路網拓撲計算,保證街景圖像能平行于街道的長軸方向,隨后再由Python( 是一種計算機程序設計語言)經HTTP URL調用百度街景API(http://api.map.baidu.com/lbsapi/) 獲得,通過輸入視線垂直和水平方向的角度,以及視點位置數據,可以抓取每一個樣本點的街景視圖。其中,垂直角度為零,即平視的街景視角;水平角度根據路網形態,抓取平行于道路的前后兩張街景視圖。此外,LBS數據由Python經HTTPS調用騰訊宜出行平臺位置服務API(https://apis.map.qq.com/) 獲得。

2.多維度評價

多維度評價綜合了街道慢行品質的環境要素和使用者的適應性兩方面,從形態、功能、感知和行為四個維度進行評價。

(1) 在形態維度上,研究基于sDNA對道路的空間組織結構進行了步行適宜性的評價與聚類。sDNA是由卡迪夫大學提出的量化分析工具,可以基于拓撲、角度或米制距離的變化進行分析。由于基于角度距離的可達性被證實與實際觀察到的人車行為分布具有良好的相關性,本次研究采用基于角度距離的中間性(Angular Betweenness)作為道路網絡可達性的度量值。不同的分析半徑反映出街道組織結構對相應距離出行的適應性,500m常被認為是步行舒適距離,大尺度的半徑則更適宜車行等通勤交通。研究選擇500~10000m的半徑對蘇州全市街道進行連續分析,在聚類算法的協助下以更大范圍的分析視角考慮從步行距離到車行距離的街道空間組織構成特征。

(2) 在功能維度上,研究基于POI分析了街道設施的多樣性,并運用ArcGIS,基于香農指數對街道設施的多樣性開展量化評價,計算公式如下:

(3) 在感知維度上,研究首先基于街景數據和機器學習進行了街道空間感知評價,并運用卷積神經網絡工具(SegNet)對要素類別進行了圖像切割。這種方法可以測度天空、建筑、綠化和道路等不同街景要素的占比。考慮到現有研究在國內城市中直接運用這一工具的識別效果良好,故未基于國內圖片數據開展進一步的圖像標定。其次,再運用機器學習領域的人工神經網絡算法(ArtificialNeural Network,簡稱“ANN”) 構建評價模型。ANN是一種模仿生物神經網絡功能的數學算法,一個典型的ANN包括多個神經元(人工節點) 多層互聯所形成的一個類似生物神經網絡的網狀結構。這一非線性的架構使其可以集體地、并行地計算函數的各個部分,對于復雜、多樣而又相互交聯的建成環境要素分析較為適宜,因此其能夠基于相對小樣本的街景評價來訓練評價模型,進而對所有街景照片進行大規模評價打分。最后,計算每一條街道段的空間感知評價分數,得分越高,人本尺度的感知越好。

(4) 在行為維度上,研究基于LBS數據對人群在街道的行為活力進行分析。研究分別選取了工作日與周末7點、11點、15點、19點和22點共10個時間段收集人群位置信息,保證了數據的代表性。隨后,利用ArcGIS對人群位置進行核密度分析,觀察人群聚集程度高的地區,再與路網做空間連接分析(Spatial Join Analysis),便于下一步構建評價模型。

3.慢行品質與街道畫像

為了從形態、功能和感知三個維度對街道慢行品質進行綜合評價,研究運用AHP 層次分析法,尋求了二十余位有規劃、建筑背景的專家以及碩士、博士研究生,對三個維度進行打分,具體的判斷矩陣如下:

在確定維度權重后(表2),經計算獲得蘇州古城街道慢行品質得分結果,同時獲得古城的街道畫像。研究將得分前1/2 的街道視為慢行適宜型街道,將得分后1/2 的街道視為慢行品質待優化的街道。隨后,再根據街道行為活力的高低,與形態、功能、感知評價得分后1/2 的結果進行疊加分析,得到六類街道:高活力-低適應型街道、高活力-缺設施型街道、高活力-低品質型街道、低活力-低適應型街道、低活力-缺設施型街道、低活力-低品質型街道。

4.針對性導控策略

研究最后選取養蠶里弄、幽蘭路和西大街某巷段等六條對應不同類型的重點街道進行個案分析,提出相應的導控策略。

蘇州古城街道慢行品質評價實踐

(一)基于sDNA 與聚類分析的街道形態組構特質評價

研究對蘇州全市街道進行半徑500m、1000m、1500m……9000m、9500m、10000m等中間性分析后,截取古城街道結果(圖2)。由此可以觀察到當R=500m時觀前街地區、古城西北角、西南角和桂花公園附近鄰里道路較密集,街道空間較適宜步行或騎行等慢行交通。

因本次研究側重街道慢行品質的分析,故后續街道畫像評價只使用了sDNAR=500m的結果,但最后街道的導控策略考慮了基于聚類分析所抽取的街道空間組構特征。具體來說,研究運用SPSS對中間性分析結果進行歸一化處理后,采用聚類分析(圖3)發掘了古城內街道的典型類型。古城內以鄰里道路為主,主要是保存完好的各類小街巷和部分城市支路;片區級偏向步行的次要道路為倉街、邾長巷和養育巷等道路,適宜慢行交通;片區級偏向車行的次要道路主要為人民路北段、白塔西路等;片區級主要道路為人民路南段、齊門路兩條城內主要交通性道路,而干將西路和干將東路為城市級主要道路,承擔連接古城與新區的交通職能。

(二)基于POI 的街道功能多樣性分析

研究將抓取到的38049個POI數據,根據性質分為醫療、科教、體育休閑、生活服務、購物、餐飲、交通和景點八大類設施,隨后以道路中心線為基準,分析不同街道段50m半徑內的緩沖區中單位長度POI的種類和數量。若單類POI的密度超過分析區域75%的,視為街道的主導功能(圖4)。數值越高,表示該街道的主導功能越多,其中也有無主導功能的街道。主導功能的中位數為1,下四分位為3,通過研究可以觀察到部分街道存在多種主導功能,其設施的服務能力較強。

為了更準確地分析街道功能的多樣性,研究運用ArcGIS,基于香農指數開展量化評價(圖5),由此可以得出人民路、鳳凰街和新市路兩側的POI 功能多樣性較強,蘇州大學內部、古城東北角住區、東南角住區、第四中學和蘇州中學附近區域的POI功能多樣性差。

(三)基于街景數據的街道空間品質感知評價

在獲取了蘇州古城近期的街景圖像后,研究運用SegNet開展圖像識別。SegNet 可以提取圖像特征,識別出天空、道路、建筑、綠化和車輛等要素類型,在此基礎上可計算每張圖片中不同要素所占的比例(圖6)。對蘇州古城具體街景的要素占比進行識別,可以為評價模型的建立和導控策略的制定提供基礎。為了獲取對街道的主觀感知,研究小組邀請規劃專家及專業學生對街景打分。首先,機器篩選出1500張具有蘇州古城街道代表的照片,然后手工精選出500張最具代表性的比較樣本,基于JAVA 編寫相應的評價程序,邀請專家及學生對樣本進行兩兩比較 (5000 次/ 人×10 人/ 次),選出感知度更高的街景圖片(圖7)。

其次,運用The Elo Rating System算法,將兩兩比較的系列結果轉化為每張街景圖片的實際分值,為之后的統計分析提供分析基礎。隨后,運用ANN算法計算得出這些相對小樣本的街景品質評價結果,訓練自動化的品質評價模型,用于對蘇州古城街景的全面打分(圖8)。

(四)基于LBS 的街道行為活力分析

從蘇州古城工作日和周末的人口分布可以看到( 圖9),平江歷史文化街區、蘇州大學、觀前街和閶胥路等地區是全天的人群熱點地區。研究將人群熱點以古城街道為單位進行顯示,便于下一步構建慢行品質評價和完成街道畫像,由此可以觀察到觀前街、蘇州大學、人民路與干將東西路附近的街道人群密度較高。

(五)街道慢行品質評價與街道畫像

基于形態、功能和感知三個維度的分析,研究使用AHP層次分析法對蘇州古城區內的各個街道段進行慢行品質綜合評價(圖10),并開展全面畫像,將總得分前1/2 的街道視為慢行適宜型街道。隨后,選取總得分后1/2 的街道,視為急需改進的街道,并根據人群活力的高低,分類型進行改善。

研究將人群活力與三個維度做疊合分析(圖11),疊合高活力街道與得分后1/2街道的功能、特征和品質因素,得出三類街道數量均較少,說明在古城內人群活動多的區域,設施、街道形態與街景給人的感受均較好;疊合低活力街道與得分后1/2 街道的功能、特征和品質因素,得出三類街道在古城不同區域均有所分布,其中低活力-缺設施型街道的數量最多。雖然研究不能直接論證設施的多樣性差影響了人群活動,但是后續從街道更新的角度可以考慮適當在這類街道增加與居民日常使用相關的各類設施。

(六)街道個案的針對性導控策略展示

根據六類街道畫像類型,研究選取了六條街道段進行個案分析,并根據其得分低的原因提出相應的導控策略(圖12)。由于高活力街道意味著更高頻的市民活動,在同等情況下,建議優先改進高活力的三類街道:①養蠶里弄某段為高活力-缺設施型街道,無街道主導功能,建議根據兩邊用地具體情況,在未來城市更新中考慮混合土地使用的設置與便民設施的設置。②潘儒巷某段為高活力-低適應型街道,由于是斷頭路,街道的步行性低,建議未來在街道更新中考慮打通鄰近街巷,整治道路界面,優化步行流線,以更好地適應活動人群的需求。③西善長巷某段為高活力-低品質型街道,由于綠化較少、天空要素占比高,街道的步行感受差,且其在街道組構特質分類中屬于偏車行的片區次要道路,建議通過增加街道家具等方式提升步行感受。未來,研究也可進一步對比單一維度優化后對街道活力和品質高低的影響。

后續若條件允許,也可以考慮進一步改善低活力的三類街道:①幽蘭路某巷道為低活力-缺設施型街道,無街道主導功能,建議根據周邊居民實際需求適當增加服務設施。②西中市某巷段為低活力-低適應型街道,未來街道更新可適當考慮在其和北邊道路間增加支路。③西大街某巷段為低活力-低品質型街道,建議優化街景品質,提升街道活力。

討論與展望

(一)多維度街道慢行品質評價

本次研究提出的多維度街道慢行品質的評價方法相較于傳統的定性、單一維度的定量研究,具有綜合性、普適性的優點。首先,不同于以往新數據和新技術的點狀運用嘗試,本次研究整合了街道品質評價的環境要素和使用適應性,從形態、功能、感知和行為等多維度進行系統性的評價。其次,開源的分析技術以及POI 數據、街景數據、LBS數據和OSM數據等相較于人工踏勘拍照,能大大節省時間,高效地大規模展開分析,可以運用在多個城市中,在保持人本尺度精細度的同時,獲得城市乃至區域尺度的慢行品質評價。

在新數據的多樣性、空間精度和普遍性都不斷增強的大背景下,“街道城市主義”“人本城市主義”等理念正逐漸從口號式的呼吁和探索性的研究,轉化為規劃設計實踐中的切實運用。新城市科學背景下新數據和新技術的涌現,正在為品質和活力導向的城市設計與導控帶來新的可能。相對于傳統的定性研究和基于小樣本數據的統計分析,利用大規模、多源城市數據的“厚數據模型”,可以高效、快速和科學地實現問題導向下的城市分析,助力于城市規劃和城市設計實踐的科學化,更好地協助“品質”“活力”導向下的相關規劃與城市設計。

(二)適用城市設計與“城市雙修”等實踐運用

這一分析框架在當下總體城市設計和“城市雙修”等需要開展大規模分析且兼具人本尺度的規劃設計實踐中具有很強的操作性,特別是納入了街景數據和機器學習的視覺感知評價,豐富了以往城市數據局限于2D 層面的問題,補充了3D層面的視角,進一步完善了傳統小樣本數據分析涉及面小的缺陷,為后續的設計提供了數據支撐。

這一綜合化、自動化的分析框架也能助力于美麗街區建設和街道微更新等人本尺度規劃實踐,既能基于全城街道進行大規模品質分析,又能對與品質相關的要素屬性做針對性分析,根據具體街道個案找出問題所在,為街道更新的選點和導控策略提供依據。

(三)研究局限與未來探索

本次研究的亮點在于進行了多維度的街道品質評價,但受數據源與研究局限,仍有一定不足。在數據收集方面,部分適宜居民步行的巷道不宜采樣車通行,缺少街景數據,后續考慮進行現場補拍。街景數據受限于采樣車的視角,對于行人更為常用的人行道空間的反映會有所偏差。此外,LBS的信度還需增強,其定位與采樣方面可能存在一定的誤差。在未來的研究中,需擴大分析范圍及內容,進一步研究街道慢行品質與實際出行行為及居民健康的相關性,為人本導向的規劃設計實踐提供更多維度的支撐。

文章全文詳見《規劃師》2019年14期

街道慢行品質的多維度評價與導控策略--基于多源城市數據的整合分析


來源:2019年14期《規劃師》雜志

新媒體編輯:劉曉瑩

審讀:劉芳


 

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