[发明专利]基于多源数据的城市公园社会效用评价方法

说明书

本发明公开了一种基于多源数据的城市公园社会效用评价方法，其步骤为：首先利用层次分析法，建立城市公园社会效用评价指标体系，确定指标体系各因子权重，然后构建指标体系所用数据模型，建立数据模型所需数据分布矩阵，提取通过网络、无人机、监控设施、手机信令、热力地图(LBS)和现场调查途径获取需要的数据，再将提取的数据注入数据模型，然后按照评价因子给出不同权重，接着对模型输出数据进行统计分析，生成评价量表，最终得到城市公园社会效用评价结果。本发明可充分利用现有各种先进技术手段和设施提供的海量数据，使得城市公园社会效用评价指标体系的构建更加科学，提高了效率，适用于不同城市公园的社会效用评价。

技术领域

本发明涉及城市公园社会效用评价，尤其涉及一种基于多源数据的城市公园社会效用评价方法。

背景技术

在这个可持续发展和生态文明愈加受到重视的时代，随着现代城市化进程，城市公园在城市人居环境中发挥的作用越来越大，如城市公园中的绿地是城市居民欣赏美景、接触自然的场所；城市公园中的游乐设施是休闲娱乐、社会交往的所在；城市公园中的运动设施是城市居民运动、休憩的所在；有些城市公园还具备避震救灾、应急避难、社会教育等功能。所以针对不同城市公园发挥的功能、效用，提供的社会效益、经济效益、环境效益等需要进行不断地评估，以期为城市公园建设，设施配备，城市规划等提供科学的参考。城市公园社会效用的评价是城市公园评价中十分重要的一部分，其通过调查的方法针对城市公园的可达性、人流量、设施的使用、城市公园内人员的行为、对使用者身心健康的影响等各个方面进行评价，最终形成社会效用的评价，用以指导城市公园的改建、调整并对新的城市公园建设给出指导性建议。

传统的城市公园社会效用评价是通过数据收集的方法实现的，常用数据收集方法包括访谈法、问卷法、观察法、影像法和文献法等，其中访谈法和问卷法是使用较多的方法，但这两种方法均属于介入式方法，需要大量人力物力，效率较低，时间跨度较短，样本数有限，信息延展性较差，其优点是其评价信息更主观，面向调查对象更精准。

2015年联合国发布了名为“Big Data for Development：Challenge andOpportunity”的白皮书，宣告了大数据时代的来临。IBM提出了大数据的5V特点：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。当前不断增加的信息量引发了人们思维和行为模式的变革，也推动了规划领域、环境及建筑评估领域中涌现出许多新理念和新技术，相应数据的采集存储管理、分析方式、评价模式、方法，以及与社会学相关的主观评价信息的处理等都因这些新技术而不同。针对城市公园社会效用评价，可用的大数据包括网络数据、监控设施数据、无人机数据、手机信令数据、热力地图(LBS)数据、环境数据等，这些数据的优点是数据量大，时间跨度大，信息量大，动态性好，但是这些大数据提供的信息有的颗粒度过大，还有很多包含多余误差信息，每一种数据都存在其局限性。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于多源数据的城市公园社会效用评价方法，避免了采用单一数据和方法的局限性，提高了获取大量数据的效率，使得城市公园社会效用评价指标体系的构建更加科学。

实现本发明目的的技术解决方案为：一种基于多源数据的城市公园社会效用评价方法，包括如下步骤：

根据城市公园社会效用评价，利用层次分析法，建立评价指标体系；利用文献资料结合专家咨询法，确定指标体系各因子权重；

根据评价指标体系和指标体系各因子权重，构建所需数据模型；

根据构建的数据模型，构建数据矩阵；

将数据矩阵所需数据映射到对应的多个数据源，数据源包括网络数据、无人机数据、监控设施数据、手机信令数据、热力地图数据和现场调查数据；