[论文解读] Measuring Urban Sprawl Based on Massive Street Nodes and the Novel Concept of Natural Cities

Tao Jia, Bin Jiang|arXiv (Cornell University)|Oct 4, 2010

Human Mobility and Location-Based Analysis参考文献 18被引用 26

一句话总结

本文提出一种新方法，利用来自OpenStreetMap的大规模街道节点数据以及‘自然城市’这一新概念——即基于街道网络连续性的地理定义城市区域——来衡量城市蔓延。通过将街道节点与人口相关联，并将其与城市面积进行对比，作者识别出位于线性回归线以下的城市为蔓延型城市，从而实现对法国、德国和英国的标准化跨国比较。

ABSTRACT

In this paper, we develop a novel approach to measuring urban sprawl based on street nodes and naturally defined urban boundaries, both extracted from massive volunteered geographic information OpenStreetMap databases through some data-intensive computing processes. The street nodes are defined as street intersections and ends, while the naturally defined urban boundaries constitute what we call natural cities. We find that the street nodes are significantly correlated with population of cities. Based on this finding, we set street nodes as a proxy of population to measure urban sprawl. We further find that street nodes bear a significant linear relationship with city areal extents. In the plot with the x axis representing city areal extents, and the y axis street nodes, sprawling cities are located below the regression line. We verified the approach using urban areas and population from the US census, and then applied the approach to three European countries: France, Germany, and the United Kingdom for the categorization of natural cities into three classes: sprawling, compact, and normal. This categorization sets a uniform standard for cross comparing sprawling levels across an entire country. Keywords: Street networks, openstreetmap, volunteered geographic information, GIS

研究动机与目标

• 开发一种无需依赖行政边界的、数据驱动且可扩展的城市蔓延测量方法。
• 将‘自然城市’定义为基于街道网络连续性的地理上连贯的城市区域，其来源为志愿地理信息（VGI）。
• 使用街道节点（交叉口和端点）作为人口的代理指标，以量化城市范围和蔓延程度。
• 建立统一的、定量的标准，对整个国家范围内的城市进行蔓延型、紧凑型或正常型的分类。
• 使用美国人口普查数据验证该方法，并将其应用于三个欧洲国家，以开展比较性城市分析。

提出的方法

• 使用计算密集型技术从OpenStreetMap（OSM）数据中提取街道节点，以处理大规模地理数据集。
• 将‘自然城市’定义为由连通街道网络形成的连续城市区域，采用基于图的聚类方法识别城市核心。
• 基于验证数据中发现的强烈经验相关性，将街道节点数量作为人口的代理指标。
• 将街道节点数量与城市面积绘制成图，生成代表正常条件下城市增长的回归线。
• 若城市位于回归线以下，则归类为蔓延型；若在以上，则为紧凑型；若接近该线，则为正常型。
• 将该方法应用于法国、德国和英国，生成全国范围内的城市蔓延程度分类。

实验结果

研究问题

• RQ1 街道节点数量能否作为城市蔓延测量中人口的可靠代理？
• RQ2 如何利用街道网络数据而非行政划分来自然地定义城市边界？
• RQ3 城市面积与街道节点密度之间存在何种关系？该关系如何区分蔓延型与紧凑型城市？
• RQ4 是否可以对整个国家范围内的城市蔓延实施统一的、数据驱动的分类？
• RQ5 与基于人口普查数据的传统蔓延度量指标相比，该方法表现如何？

主要发现

• 街道节点与城市人口之间存在强烈且显著的相关性，验证了其作为人口规模代理指标的有效性。
• 城市面积与街道节点数量之间存在线性关系，构成了正常城市增长的基准。
• 在面积-节点数散点图中位于回归线以下的城市被归类为蔓延型，表明土地利用效率低下。
• 该方法成功地基于统一标准，将法国、德国和英国的城市区域划分为三类：蔓延型、紧凑型和正常型。
• 该方法通过美国人口普查数据得到验证，证实其在不同地理和行政背景下的可靠性与可扩展性。
• ‘自然城市’的概念使得城市边界的定义比传统行政边界更加准确和客观。