子的方法为： SI. 1、确定线状影响因子：线状影响因子包括滨水景观、深水岸线、大型的滨水开放空 间、带状历史文化风貌区以及传统商业街； SI. 2、确定块状影响因子：块状影响因子包括历史文化风貌区面积较大的影响区域； SI. 3、确定点状影响因子：点状影响因子包括核心机构和大型企业、大型商务中心等产 业节点、轨道交通站点、交通枢纽等交通节点、文化节点、环境节点空间集聚产生积极吸引 作用的小型区域； SI. 4、在AutoCAD软件中绘制上层次规划确定的城市道路红线和水系，城市街区由道 路红线和水系围合形成，将街区按照顺序编码，作为功能区划的工作底图； 51. 5、打开AutoCAD软件，在命令框输入命令BO，运用AutoCAD中的Boundary边界闭合 命令，对每一个街区绘制闭合多段线，并保存为DWG格式文件，形成可编辑的城市街区矢量 数据，为后续GIS分析做准备。
3. 根据权利要求1所述的多因素空间聚类的城市街区功能区划方法，其特征在于，步 骤S2中，对空间影响因子赋值的具体步骤为： 52. 1、划分影响范围 根据城乡规划编制技术的一般经验，将各种空间影响因子对周边地区的影响程度以距 离衰减方式划分3级影响范围，并进行相应的影响度赋值，即高影响度范围、中影响度范围 和低影响度范围；其中，大型历史文化风貌区的空间影响范围分为2级，即地区内和地区 外； S2. 2、生成空间分析单元 在AutoCAD软件中绘制上层次规划确定的城市道路红线和水系，道路红线和水系围合 形成城市街区，将街区按照顺序编码，并以街区为基本单位，得到η个空间分析单元； S2. 3、将空间分析单元输入AutoCAD软件； 打开AutoCAD格式的工作底图，绘制线状因子和块状因子和点状因子等空间影响因 子，形成可编辑的矢量数据； S2. 4、赋值空间影响因子 打开ArcMap 10. 1软件，单击文件一添加数据一添加数据，将DWG格式的工作底图中的 空间分析单元以及空间影响因子文件，逐层导入ArcGIS软件，运用"空间分析工具"中，"邻 域分析"下的"多环缓冲"命令，依次输入250、500,分别对影响因子下的空间分析单元进行 赋值。
4. 根据权利要求3所述的多因素空间聚类的城市街区功能区划方法，其特征在于，步 骤S2. 1中，高影响度范围、中影响度范围和低影响度范围分别为： S2. 1. 1、高影响度范围包括线状因子两侧250米范围内、点状因子半径250米范围内的 区域以及历史文化风貌区的内部区域；等级较低的河流及文化节点适当缩小影响范围，高 影响度为150米范围内的区域； S2. 1. 2、中影响度范围包括线状因子两侧250-500米范围内、点状因子半径250-500米 范围内的区域，以及等级较低的河流及文化节点150-300米范围内的区域； 52. 1. 3、低影响度范围包括线状因子两侧500米范围外、点状因子半径500米范围外的 区域，历史文化风貌区的外部区域以及等级较低的河流及文化节点300米范围外的区域。
5. 根据权利要求1所述的多因素空间聚类的城市街区功能区划方法，其特征在于，步 骤S3中，相关分析能够以数字的方式准确地描述变量间的相关关系程度，具体为： 53. 1、计算确定两两空间单元X和Y的算术平均值I y S3. 2、计算两两空间单元X和Y的相关性，其数学表达式为：
其中（Xi，yi) Q = 1，2,…，η)为两影响因子的η对空间单元赋值； 53. 3、形成相关性矩阵，判别空间单元的相关性； r与两因子X和Y的变异程度、度量单位及η的大小都无关系，因而可以用它来度量两 变量间的相关性质和相关程度，r的正负表示两因子间相关的性质，r的大小表示两因子间 相关的密切程度，越大表示相关程度越强，反之则越弱，其中r < 1 ; 当r = 0时，X与Y不相关；当0〈r〈l，X与Y之间存在正相关；当-l〈r〈0时，X与Y之 间存在负相关；当r = 1时，X与Y之间存在完全相关；当r = -1时，X与Y之间存在完全 负相关； 在相关分析中，一般根据r的数值大小，将不完全线性相关的密切程度分为四个等级： (Kr彡0. 3的微弱相关；0. 3〈r彡0. 6的低度相关；0. 6〈r彡0. 8的中度相关；0. 8r彡1的 高度相关。
6. 根据权利要求1所述的多因素空间聚类的城市街区功能区划方法，其特征在于，步 骤S4具体为： 54. 1、根据空间影响因子和空间单元构建数据矩阵
其中P为空间影响因子集合，i为空间单元集合； S4.2、计算相关矩阵R:
S4. 3、用Jacobi方法求得R阵的特征值及其相应的特征向量； S4. 4、运用方差最大正交旋转法，对因子载荷矩阵进行正交旋转，使每个主因子的因子 荷载平方向〇或1两极分化，突出主导变量的作用； 设A为因子载荷矩阵：
S4. 5、计算矩阵A中各列因子载荷值的方差V
式中btj为经过正交旋转后所得因子载荷矩阵的元素，为了避免出现负值，取其平方； 为了使各变量不受共同5
差异的影响，均除以共同度ht2; 54. 6、对因子荷载矩阵Apm进行正交旋转，取m个主因子，对矩阵A中所有m列都配对进 行旋转，共旋转m(m-l)/2次，算作一个循环，直到V值不在增大时旋转即告结束，即为正交 旋转后的因子荷载分布。
7.根据权利要求6所述的多因素空间聚类的城市街区功能区划方法，其特征在于，步 骤S5具体为： 55. 1、用主因子分析得到的m个主因子及η个空间单元组成一个新矩阵Zji; S5. 2、以此作为聚类分析的样本矩阵，计算各单元新样本数据之间的欧式距离；
S5. 3、用动态聚类法中的K-均值法进行聚类，列出聚类表，得到各街区的分类结果； S5. 4、计算m个主因子和ρ个空间影响因子在各个地域类型的算术平均值μ w，街区的 空间单元数为η ;
S5. 5、计算各个街区类型主因子得分的标准差δ ;
S5. 6、判断各个街区类型的基本特征，通过各单元平均差值偏离不同主因子标准差的 倍数找出街区的类型特征，则有
通过各个街区类型在不同主因子上的数值Qw偏离O的程度，判别以及空间单元的划分 得到城市街区功能区划。
【专利摘要】本发明公开了一种多因素空间聚类的城市街区功能区划方法，包括下述步骤：首先确定地区空间发展框架的影响因素，然后将各种因素对周边地区的影响程度以距离衰减方式划分影响范围；对空间影响因子进行相关分析，判断不同因子的空间相互关系是否满足空间降维的条件；再将多元数据进行降维，通过计算将多种影响因素归纳为空间规律性分布的若干主因子；最后根据主因子和初始空间影响因子在各个地域类型的平均值与其在目标地区的总体平均值的标准差倍数，判断各个地域类型的基本特征，确定城市街区功能区划。本发明以客观的评估为基础，借助相关分析、主因子分析和聚类分析等常用的计量分析方法，进行用地布局的归纳和提炼，使城市街区功能划分更为合理。
【IPC分类】G06F17-50
【公开号】CN104679951
【申请号】CN201510071946
【发明人】唐子来, 赵渺希, 徐高峰, 钟烨
【申请人】唐子来, 赵渺希, 徐高峰, 钟烨
【公开日】2015年6月3日
【申请日】2015年2月11日