基于多数据融合的不同尺度下的职住空间评价方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于多数据融合的不同尺度下的职住空间评价方法，其包括：分别收集目标城市的年末常住人口数据、从业人员数据以及POI数据；针对城市宏观层面及各区的中观层面，分别进行数据处理；对不同类型的POI数据进行层次分析法处理，区分同一功能不同规模和性质的POI数据权重，构建不同尺度下职住空间评价标准。一种基于多数据融合的不同尺度下的职住空间评价系统，其包括：数据采集处理模块、职住偏离度指数评估模块。本发明专利技术建立不同尺度下的职住空间评价技术，全面、及时并准确的识别城市职住地空间分布，为城市职住空间与基础设施布局优化，提供更加科学的参考依据，广泛应用于城市职住空间评价领域。

Evaluation method and system of occupational housing space with different scales based on multi data fusion

The invention discloses a method for evaluating occupational and residential space under different scales based on multi-data fusion, which comprises: collecting year-end resident population data, employee data and POI data of the target city, processing data respectively for the macro-level of the city and the meso-level of each region, and processing POI data of different types. According to the analytic hierarchy process, the POI data weights of different scales and properties of the same function are distinguished, and the evaluation criteria of occupational and residential space under different scales are constructed. A multi-scale occupational-residential space evaluation system based on multi-data fusion includes: data acquisition and processing module, occupational-residential deviation index evaluation module. The invention establishes the evaluation technology of occupational-residential space under different scales, comprehensively, timely and accurately identifies the spatial distribution of urban occupational-residential space, provides more scientific reference basis for optimizing the layout of urban occupational-residential space and infrastructure, and is widely used in the field of urban occupational-residential space evaluation.

【技术实现步骤摘要】
基于多数据融合的不同尺度下的职住空间评价方法及系统
本专利技术涉及职住空间评价领域，具体为基于多数据融合的不同尺度下的职住空间评价方法及系统。
技术介绍
随着经济的快速发展和城市化进程的不断推进，城市的规模具有逐渐向外扩张的趋势。居住地与就业地的空间关系由“职住合一”演变为“职住分离”，且职住分离程度加剧，同时居民日益增长的公共服务需求与公共服务供给短缺之间的矛盾越来越突出，居民的交通、娱乐、医疗、购物设施可达性与便利性都显著下降。现有的城市空间布局的合理性和有效性越来越不适应人们的实际生活需求。对于职住空间分布特征的评估，一般是通过职住平衡指数测度来实现。职住平衡是指在一定地域范围内的居住者数量与就业岗位数量基本持平，职住空间平衡一般采用就业—居住比例来衡量。20世纪60年代，学者从可达性和城市效率角度出发测度职住空间分布特征，分别从社会效益，经济效益和供给分配角度开展了相关研究。近代学者在西方城市职住空间研究的基础上，新型社会调查的方法，开展了大量的职住空间关系的实证和理论研究。实证研究主要从宏观和微观两个层面开展，宏观层面主要利用人口普查和经济普查的政府统计数据分析区域职住空间本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于多数据融合的不同尺度下的职住空间评价方法，其特征在于，其包括以下步骤：系统分别收集目标城市的年末常住人口数据、从业人员数据以及POI数据，并对所述POI数据进行可视化处理；系统针对城市宏观层面及各区的中观层面，分别进行数据处理；根据所得数据，以单元公里网为分析单元，进行微观尺度的职住偏离度指数评估；对不同类型的POI数据进行层次分析法处理，区分同一功能不同规模和性质的POI数据权重，通过职住偏离度指数计算各分析单元的职住关系；构建不同尺度下职住空间评价标准。

【技术特征摘要】
1.一种基于多数据融合的不同尺度下的职住空间评价方法，其特征在于，其包括以下步骤：系统分别收集目标城市的年末常住人口数据、从业人员数据以及POI数据，并对所述POI数据进行可视化处理；系统针对城市宏观层面及各区的中观层面，分别进行数据处理；根据所得数据，以单元公里网为分析单元，进行微观尺度的职住偏离度指数评估；对不同类型的POI数据进行层次分析法处理，区分同一功能不同规模和性质的POI数据权重，通过职住偏离度指数计算各分析单元的职住关系；构建不同尺度下职住空间评价标准。2.根据权利要求1所述的基于多数据融合的不同尺度下的职住空间评价方法，其特征在于：系统通过目标城市的统计年鉴，进行全市的年末常住人口数据及从业人员数据的收集。3.根据权利要求1或2所述的基于多数据融合的不同尺度下的职住空间评价方法，其特征在于：所述POI数据包括目标点的名称、类别、地址、经纬度、行政区。4.根据权利要求3所述的基于多数据融合的不同尺度下的职住空间评价方法，其特征在于：系统通过爬虫软件爬取高德地图POI数据。5.根据权利要求1所述的基于多数据融合的不同尺度下的职住空间评价方法，其特征在于，所述职住偏离度指数计算采用以下公式：其中，Zij为j区第i年份的就业—居住偏离度指数；Pij为j区第i年份就业人口数；Pi为全市第i年份的就业人口数；Qij为j区第i年份的常住...

【专利技术属性】
技术研发人员：张文晖，岳隽，陈小祥，徐雅莉，郜昂，李嘉诚，汪维录，童岩冰，
申请(专利权)人：深圳市数字城市工程研究中心，深圳市城市规划设计研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44