GIS在城乡规划中的应用(1).ppt

GIS在城乡规划中的应用,武汉大学城市设计学院牛强副教授副系主任niuqiang612016年4月深圳,课程安排,第一章gis概述及其应用,什么是GISGIS的基本功能GIS在城市规划中的如何应用,第1节Gis概念,GIS之父，RogerTomlinson（1966）最早提出GIS是全方位分析和操作地理数据的数字系统。之后，许多学者从不同的角度对其进行了定义。美国联邦数字地图协调委员会（FICCDC）关于GIS的定义：“由计算机硬件、软件和不同方法组成的系统，该系统设计用来支持空间数据的采集、管理、处理、分析、建模和显示，以便解决复杂的规划和管理问题。”许多学者提出GIS中的“S”不仅指“System（系统）”，还包括“Science（科学）”，直译过来即地理信息科学。意思是在地理信息的认识、应用领域不仅要有信息系统技术，还要有相应的学科。GIS由硬件、软件、数据、应用环境（即方法和人员）等要素组成。硬件成本软件成本应用开发投入初期数据采集成本=7,2限制因子,1整体评价)Con函数的基本表达式为Con(,),3.多因子综合评价,2）基于水桶理论的叠加结果,第八章城市交通网络模拟和交通分析,交通网络分析能够比较真实地模拟现实情况，可以提高规划的科学性。具体包括服务设施的服务区分析、市政和公共服务设施的优化布局分析、交通的可达性分析等,交通网络构建准备,导入CAD路口打断赋予车速求通行时间,交通网络构建,禁止转弯红绿灯等候,最短路径,用时间作阻抗,用路程作阻抗,设施服务区,设施优化布局,ArcGIS“位置分配”的基本原理是：在给定需求和已有设施空间分布的情况下，在用户指定的系列候选设施选址中，让系统从中挑选出指定个数的设施选址，而挑选的原则是根据特定优化模型来的，挑选的结果是实现模型设定的优化方式，例如设施的可达性最佳、设施的使用效率最高或设施的服务范围最广等。“位置分配”的基本过程包括：模拟服务需求的空间分布（例如居住区分布）；模拟已有设施的空间分布；用户找出所有可能的设施候选位置；用户指定优化模型，并设置模型参数；系统自动挑选合适的设施选址；分析计算结果，必要的情况下进行调整后再次模拟分析。,交通可达性,基于平均出行时间,基于最小阻抗,基于出行距离,交通可达性,基于最小阻抗,该区域各位置至其它任意位置的交通便捷程度这里我们将采用Allen（1995）提出的基于最小阻抗的可达性分析方法，该方法用中心点至所有目的地点的平均最小阻抗作为中心点的可达性评价指标。基于最小阻抗的可达性分析方法应用非常广泛，但它不考虑出行目的，可对路网做一般性评价，如式（1）和式（2）所示。=11=1，（1）=1=1。（2）式中：Ai表示网络上的节点i的可达性；A为整个网络的可达性；dij表示节点i、j间的最小阻抗，可以为距离、时间或费用等。式（1）表明，节点i的可达性，为该节点到网络上其它所有节点的最小阻抗的平均值，最小阻抗可以为最短距离、最短时间、最少费用等；式（2）表明，整个网络的可达性为各个节点可达性的平均值。该模型的主要优点是计算方便，所需基础数据简单。但主要问题是它把所有目的地都做同等对待，因而没有考虑出行目的的差异。,第九章规划GIS应用展示,01交通可达性,城市内部交通可达性,分析原理：以最短出行时间为阻抗，计算各路口到其他路口的平均最短交通时间，以此作为可达性评价指标，衡量各路口至其他任意位置的交通便捷程度，得到整个路网的平均可达性。,交通可达性,01,城市对外交通可达性,分别计算南部五个对外出口A、B、C、D、E到城市其他各点（道路交叉路口）的最短出行时间，以该最短出行时间为评价因子，生成各出口的交通可达性栅格图。分别给各交通出口赋予权重，如下表所示：根据中赋予的权重值，对中得到的五张栅格评价图作叠加运算，得到南部对外出口可达性综合评价图。,交通可达性,01,城市重要对外交通枢纽可达性,交通可达性,01,城市中心区可达性,这一部分实际上是在前面完成的三项分析的基础上对方案进行进一步的剖析，得到更为确切的指标数据以给方案做支撑或者是为方案的更改提供依据。先在GIS中生成城市中心区和城市的工业物流园区的面要素，再在前三项生成的栅格图的基础上，按照这两类面要素，进行按掩膜提取，对提取出的栅格部分进行数据统计，即可得到所需要的指标。,城市中心区可达性统计表,交通可达性,01,城市工业物流用地对外交通可达性,（1）西侧工业及物流用地,（2）东侧工业及物流用地,交通可达性,01,02土地经济性,土地经济性,02,1.分析原理简析,主导因素权重表,多巴镇土地基准地价表（注：参照鲁沙尔镇、多巴镇土地基准地价表）,土地基准价格是政府根据土地市场状况和收益情况，在一个地区土地分等定级的基础上，定期确定的不同等级的平均土地价格。,本次分析中的计算标准参考城镇土地分等定级规程、湟中县土地定级与基准地价评估报告、多巴新城拆迁补偿方案三项文件。,土地经济性,02,2.住宅基准地价,道路通达度,商服繁华度,绿地邻近度,土地经济性,02,2.住宅基准地价,土地经济性,02,3.商业基准地价,土地经济性,02,4.工业基准地价,土地经济性,02,5.启动区净利益估算,启动区出让金总额,根据基准地价图求得，注意可出让土地类型,减去,拆迁补偿总金额,三通一平成本,土地征用成本,统计土地面积，根据以下标准计算,总收益,净收益,总投资,拆迁补偿标准表,三通一平建设成本表,征地补偿标准表,土地经济性,02,5.启动区净利益估算,总收益=土地出让费（46.796亿）总投资=拆迁补偿（8.981亿）+三通一平成本（14.933亿）+征地成本（8.057亿）=31.971亿净收益=14.825亿,拆迁补偿金额表,三通一平成本表,征地成本表,土地出让金额表,03土地开发强度以低碳城市为导向,土地开发强度以低碳城市为导向,03,1.分析原理简析,何为以低碳城市为导向？在新型城镇化建设背景和绿色低碳的理念下，公共交通优先的城市发展理念应该作为强度分区规划的主要价值取向之一。公交优先导向法即除了考虑土地价值因素外，还考虑整个城市的运转效率，公交可达性和优先性高的地区高强度开发，意味着更高比例的人口会选择使用公共交通而不是私人交通。对缓解城市拥堵、减少尾气排放、节约能源等都有好处。,土地开发强度以低碳城市为导向,03,2.土地价值分析,3.公交优先度分析,Step1在城市内部划分12个就业分区，形成12个就业中心（就业中心根据社区进行划分）。,Step2分别统计每个就业分区内的商业服务、商务金融、工业、仓储等用地面积，根据就业岗位密度参考值表统计每个就业分区内的就业人口。根据就业人口，计算出每个就业中心的权重值。就业岗位密度参考值及统计表如下图所示：,Step3以公共交通路网模型为基础，分别计算城市内部的所有出发点到这12个就业中心（目的地点）的平均最短出行时间，以该最短出行时间为评价因子，生成各就业中心的公共交通可达性栅格图。,Step4以第二步中计算出的各个就业中心的权重值对12张栅格图进行加权求和，得到最终的公交优先度成果图。,土地开发强度以低碳城市为导向,03,3.公交优先度分析,12个就业中心的公共交通可达性图,土地开发强度以低碳城市为导向,03,3.公交优先度分析,12个就业中心的公共交通可达性图,土地开发强度以低碳城市为导向,03,3.公交优先度分析,土地开发强度以低碳城市为导向,03,4.开发强度综合评定,商业基准地价和公交优先度两图加权叠加，权重均为0.5，得到商业开发强度图,商业开发强度图,土地开发强度以低碳城市为导向,03,4.开发强度综合评定,住宅基准地价和公交优先度两图加权叠加，权重均为0.5，得到住宅开发强度图,住宅开发强度图,04公共服务设施优化布局,公共服务设施优化布局,04,消防站点优化布局分析,根据区域内部最小化设施点分析，该区3个消防站就能解决消防问题。考虑到消防站自身的服务半径和消防面积的限制，采用最大化范围模型，分别确定该区具有4、5、6个消防站点时的布局情况。最后再根据以上布局图，分别划定4、5、6个消防分区，在每个分区内采用最小化阻抗模型，得到每个分区的消防站点布局的最优位置，以及它们的相关数据。,消防站最小化设施点布局,公共服务设施优化布局,04,消防站点优化布局分析,四大片区,五大片区,六大片区,消防站点模拟布局结果汇总表,公共服务设施优化布局,04,中小学、高中、医院优化布局分析,在中小学、高中、医院的优化布局分析中，我们不仅要得到它们的最佳位置点，还要同时计算出它们的规模，即就读人数或是就医人数，所以在进行分析以前首先要对整个规划地块进行处理，根据已知的每个居住社区的总人口，统计出每个小地块的居住面积和居住人口，进而根据下表计算出每个地块的小学就读人数、初中就读人数、高中就读人数和就医人数。分析时，以地块的这些人数的属性为权重，待分析结束后，最优位置点的权重总值就是它的规模值。,中小学、高中、医院规模标准,每个地块的人数统计表（截取一部分）,公共服务设施优化布局,04,中小学、高中、医院优化布局分析,中小学选址优化布局,公共服务设施优化