第18卷增刊2地下空间与工程学报Vol.182022年12月ChineseJournalofUndergroundSpaceandEngineeringDec.2022基于POI数据的西安地下停车空间驱动要素识别尹静1,董蕴豪2,彭芳乐2(1.中铁第一勘察设计院集团有限公司,西安710043;2.同济大学地下空间研究中心,上海200092)摘要:聚焦于西安市主城区的地下停车空间,旨在通过基于多源数据为实证研究来探索地下停车空间的分布规律与影响因子,进而推动数据驱动型的地下空间规划编制。依托百度全量兴趣点(POI)大数据,构建了涵盖社会经济、土地利用和交通发展的地下停车空间开发影响因子指标体系。研究采用地理探测器模型对各因子影响下地下停车场比例的空间分异进行测度,从而精准识别西安市主城区地下停车空间的驱动要素。因子探测与交互探测的结果表明,研究区域内的地下停车空间受单因子影响较弱,但因子间的耦合提升作用显著。其中,交通发展因子与土地利用因子的协同效果最强,而交通发展因子间的促进作用也较为明显。本研究可作为西安市主城区地下停车空间规划布局优化的决策依据,其研究方法也为新数据环境下的地下空间规律识别提供了有益的借鉴。关键词:数据点数据;西安;地下空间;驱动要素中图分类号:TU248.3文献标识码:A文章编号:1673-0836(2022)增2-0554-06DrivingForcesIdentificationforUndergroundParkingSpaceinXi'anBasedonPOIDataYinJing1,DongYunhao2,PengFangle2(1.ChinaRailwayFirstSurveyandDesignInstituteGroupCo.,Ltd.,Xi'an710043,P.R.China;2.ResearchCenterforUndergroundSpace,TongjiUniversity,Shanghai200092,P.R.China)Abstract:ThisstudyfocusedontheundergroundparkingspaceindowntownXian,China.Itaimsatexploringthespatialdistributionpatternandinfluentialfactorsusingmulti-sourcedataandevidence-basedresearchmethod,thusmotivatingdata-drivenundergroundspaceplanning.WiththesupportoffullBaiduPOI(pointofinterest)data,theinfluencefactorsystemofundergroundparkingspaceusewasestablished,coveringsocio-economiccondition,landuse,andtransportationdevelopment.Geographicaldetectorwasadoptedtomeasurethespatialheterogeneityofundergroundparkinglotratioundertheinfluenceofeachfactor.Hence,thedrivingforcesofundergroundparkingspaceutilizationindowntownXiancouldbeexplicitlyidentified.Theresultsoffactordetectionandinteractivedetectionshowedthatthein...
