Çok Ölçekli Coğrafi Ağırlıklı Regresyon Kullanarak Çin'in Yantai Kentinde Kentsel Mekansal Yapının Kentsel Canlılık Üzerindeki Etkisinin Mekansal Analizi

Özet

Bu protokol, Yantai, Çin'deki kentsel canlılığı nicelendirmek ve kentsel mekansal yapının gündüz ve gece canlılık modellerini nasıl etkilediğini değerlendirmek için Baidu ısı haritası verilerini, ilgi noktalarını, sokak görünümü görüntülerini ve çok ölçekli coğrafi ağırlıklı regresyonu entegre etmektedir.

Özet

Kentsel mekansal yapının kentsel canlılığı nasıl etkilediğini anlamak, insan odaklı kentsel planlama stratejileri geliştirmek için temel bir gerekliliktir. Bununla birlikte, bu ilişkilerin mekansal heterojenliği ve farklı kentsel mekansal yapı unsurlarının gündüz ve gece canlılığına olan göreceli katkıları henüz yeterince anlaşılamamıştır. Bu çalışma, Çin'in Yantai şehrinin ana kentsel alanında kentsel canlılığı nicelleştirmeyi ve kentsel mekansal yapının canlılığın zamansal ve mekansal değişimi üzerindeki etkilerini incelemeyi amaçlamıştır. Kentsel canlılığı ve kentsel mekansal yapıyı karakterize etmek için Baidu ısı haritası verileri, ilgi noktaları (POI), sokak görünümü görüntüleri, yol ağları, bina bilgileri ve arazi kullanım verileri dahil olmak üzere çok kaynaklı mekansal veri setleri entegre edilmiştir. Kentsel canlılığın mekansal dağılımını ve kentsel mekansal yapı değişkenlerinin ölçek bağımlı etkilerini değerlendirmek için çekirdek yoğunluk tahmini, mekansal otokorelasyon analizi ve çok ölçekli coğrafi ağırlıklı regresyon (MGWR) kullanılmıştır. Sonuçlar, kentsel canlılığın, bileşik bir "merkez-çevre" ve "çok noktalı tek çekirdek" deseni ile karakterize edilen belirgin bir mekansal kutuplaşma sergilediğini vele önemli bir pozitif mekansal otokorelasyona sahip olduğunu göstermiştir. Kentsel mekansal yapının etkisi, mekanda ve gündüz ile gece arasında önemli ölçüde farklılık göstermiştir. İlgi noktalarının çeşitliliği ve yakınlığı gündüz canlılığının baskın yönlendiricileriyken, konut fonksiyonu ve ilgi noktalarının çeşitliliği gece canlılığı üzerinde en büyük etkiye sahip olmuştur. Yürünebilirlik, her iki dönemde de kentsel canlılıkla tutarlı bir pozitif ilişki göstermiş ve insan odaklı sokak ortamlarının önemini vurgulamıştır. Bu bulgular, kentsel canlılığı değerlendirmek için çok kaynaklı mekansal verilerin MGWR ile entegre edilmesinin değerini kanıtlamakta ve kanıta dayalı kentsel planlama ile mekansal optimizasyonu desteklemek için pratik bir çerçeve sunmaktadır.

Giriş

Kentsel canlılık; sürdürülebilir kentsel gelişimin seviyesini, sakinlerin yaşam kalitesini ve yüksek kaliteli kentsel yapılaşmanın etkinliğini ölçmek için temel bir göstergedir. Kentsel coğrafya ile kentsel ve bölgesel planlama alanındaki akademisyenlerin uzun süredir dikkatini çekmektedir^1,2. Kademeli şehirleşme ve hızlı mekansal genişleme aşamasında, dengesiz kentsel mekansal gelişme ile ilişkili sorunlar giderek daha belirgin hale gelmiştir. Verimsiz arazi kullanım tahsisi, çevre kirliliği, trafik sıkışıklığı ve iş-konut ayrımı gibi süregelen kentsel zorluklar, mahalle canlılığını zayıflatmaya devam etmiştir³. Günümüzde Çin, kentsel gelişimin odağının kapsamlı "şehir inşasından" rafine edilmiş "şehir yönetimine" kaydığı ve insan odaklı mekansal gelişimin temel bir öncelik haline geldiği yeni bir şehirleşme aşamasına girmiştir. İnsan odaklı ölçek, sakinlerin doğrudan algılayabildiği mikro-mekansal birimlere odaklanır ve gelensel parsel ve mahalle ölçekli analizlerin bir uzantısını ve geliştirilmesini temsil eder. Çin Komünist Partisi'nin 18^inci Ulusal Kongresi'nden bu yana, insan odaklı gelişim, mekansal yönetimin temel bir ilkesi haline gelmiş ve yaşam ortamlarının kalitesini artırmak, kentsel planlamanın öncelikli hedefi olmuştur. Bu arka plan ışığında, kentsel canlılığın zamansal ve mekansal modellerinin doğru bir şekilde tanımlanması ve insan odaklı inşa edilmiş çevrenin canlılığı etkilediği heterojen mekanizmaların açıklığa kavuşturulması; cadde düzeyinde kentsel yenileme ve mahalle iyileştirmelerini içeren rafine planlama uygulamaları için bilimsel bir temel sağlayabilir. Bu sırada, Yantai Şehri, 14^üncü Beş Yıllık Planı kapsamında bir dizi kentsel yenileme girişimi başlatmış, 2021 yılında Konut ve Kentsel-Kırsal Kalkınma Bakanlığı tarafından ilk ulusal kentsel yenileme pilot şehirlerinden biri olarak seçilmiş ve 2026 yılında kentsel yenileme için ek merkezi mali destek almıştır. Bu politika ve mali avantajlar, Yantai'deki mevcut kentsel alanların kalitesini artırmak ve kıyı şehirleri için özgün kentsel yenileme stratejilerini keşfetmek adına uygun koşullar sağlayarak yüksek kaliteli kentsel gelişimi teşvik etmektedir.

Kentsel canlılık kavramı, fonksiyonel çeşitliliğin, küçük blokların, farklı yaşlardaki binaların ve yüksek yoğunluğun canlı şehirler için dört temel koşulu oluşturduğunu savunan Amerikalı akademisyen Jane Jacobs tarafından ilk kez önerilmiştir⁴. İlk çalışmalar öncelikle saha araştırmaları ve anketlere dayalı teorik çerçeveler oluştururken, sonraki araştırmalar kademeli olarak mikro ölçeğe kaymış ve insan faaliyetlerinin mekansal yoğunlaşmasına odaklanmıştır⁵. Artan kanıtlar, ince ölçekli zamansal dinamiklerin ve mekansal varyasyonun kentsel canlılığı anlamada önemli bir rol oynadığını göstermiştir⁶. Yüksek çözünürlüklü jeo-mekansal büyük verilerin hızlı gelişimi, kentsel canlılığın geniş ölçekli ve dinamik izlenmesi için yeni fırsatlar yaratmıştır. Sonuç olarak araştırmacılar; farklı mekansal birimlerdeki insan faaliyeti yoğunluğunu nicelleştirmek ve kentsel canlılığı çoklu ölçeklerde incelemek için cep telefonu sinyal verileri, konum yörüngeleri, sosyal medya konum bildirimleri, ısı haritası verileri ve ilgi noktaları (POIs) dahil olmak üzere çok kaynaklı veri setlerine giderek daha fazla güvenmektedirler^{7,8,9,10,11,12}. Bu veri kaynakları arasında ısı haritası verileri, nüfus yoğunlaşmasının mekansal dağılımını ve zamansal dinamiklerini doğru bir şekilde yakalayabilmekte olup parsel, blok ve şehir ölçeklerinde kentsel canlılığı nicelleştirmek için yaygın olarak uygulanmıştır^13,14,15. Örneğin Wang Chenggang ve ark.¹⁶, merkez Guangzhou'nun canlılık kalıplarını belirlemek, yapılı çevrenin doğrusal olmayan ilişkilerini ve eşik etkilerini nicelleştirmek ve iş günündeki zaman dilimlerinin farklı etkilerini ayırt etmek için ısı haritası verilerini kullanmış, böylece kentsel canlılık araştırmaları için değerli ampirik kanıtlar sağlamıştır.

Kentsel canlılık, temel olarak insan faaliyetlerini barındıran kentsel mekânsal yapı tarafından şekillendirilir ve sınırlandırılır. Kentsel mekânsal yapının kentsel canlılığı etkileme mekanizmalarının anlaşılması, hassas kentsel planlama ve kanıta dayalı kentsel yönetişim için önemli bir destek sağlar. Mevcut çalışmalar; kentsel ölçek, fonksiyonel yerleşim, mekânsal form, kompaktlık ve sosyoekonomik özellikleri kapsayan, kentsel mekânsal yapıya yönelik çok boyutlu değerlendirme sistemleri geliştirmiştir. Bu çalışmalar; konum koşulları, nüfus yoğunluğu, bina formu, karma arazi kullanımı, tesis çeşitliliği, ekonomik gelişmişlik, fonksiyonel çeşitlilik, sokak konfigürasyonu, erişilebilirlik ve yürünebilirliğin, kentsel canlılığın mekânsal farklılaşmasını etkileyen temel faktörler arasında olduğunu tutarlı bir şekilde ortaya koymuştur^{17,18,19,20,21,22}. Buna rağmen, önceki çalışmaların çoğu fiziksel, sosyal, yer temelli ve mobilite alanları arasındaki makro ölçekli ilişkilere odaklanmış, insan merkezli ölçekteki ayrıntılı analizlere nispeten sınırlı ilgi göstermiştir. Çok kaynaklı açık coğrafi veri ve akıllı analitik algoritmalara dayalı gelişmekte olan araştırma paradigması, bu daha ince ölçekte mekânsal algılama ve nicel analiz için yeni fırsatlar sunmaktadır²³. Makine öğrenimi tekniklerini sokak görünümü görüntü analiziyle entegre eden bu yaklaşım, geleneksel mekânsal değerlendirme yöntemleriyle ilişkili öznelliği ve sınırlı doğruluğu azaltırken, geniş mekânsal kapsamı insan merkezli analitik hassasiyetle birleştirir. Metodolojik olarak, önceki çalışmalar yerleşik çevre ile kentsel canlılık arasındaki ilişkileri incelemek için öncelikle en küçük kareler ve coğrafi ağırlıklı regresyon modellerini kullanmıştır^24,25. Ancak bu yaklaşımlar genellikle statik mekânsal özelliklere odaklanmakta ve kentsel mekânsal yapı ile kentsel canlılık arasındaki ilişkilerdeki hem mekânsal heterojenliği hem de gece-gündüz zamansal farklılaşmayı sıklıkla göz ardı etmektedir.

Özetle, kentsel canlılık üzerine yapılan araştırmalar, geleneksel makro ölçekli teorik incelemelerden, coğrafi büyük verilerle desteklenen uzay-zamansal nicel analizlere doğru evrilmiştir. Buna rağmen, önemli kısıtlamalar devam etmektedir. Mevcut çalışmalar, kentsel mekansal yapının kentsel canlılığı nasıl etkilediğine dair uzay-zamansal heterojenliğe nispeten az dikkat ederken, fiziksel mekansal özelliklerin makro düzeyde nicelleştirilmesini vurgulamaya devam etmektedir. Ayrıca, insan algısı boyutunu içeren hassas ölçümler sınırlı kalmaya devam etmekte ve bu durum, mevcut yaklaşımların sokak düzeyindeki kentsel yenileme gibi ayrıntılı planlama uygulamalarını destekleme kapasitesini kısıtlamaktadır. Bu bilgi boşluklarından yola çıkarak, bu çalışma şu hipotezleri öne sürmektedir: (1) kentsel mekansal yapı, kentsel canlılık üzerinde uzay-zamansal olarak farklılaşan önemli etkilere sahiptir ve (2) kentsel mekansal yapı göstergelerinin kentsel canlılık üzerindeki etkileri belirgin bir mekansal durağan olmama durumu sergilemektedir.

Bu çalışmanın temel yenilikleri üç yönlüdür. İlk olarak, Baidu ısı haritası verileri ve sokak görünümü imgeleri dahil olmak üzere çok kaynaklı coğrafi veri setlerini entegre eden bu çalışma, kentsel canlılığı sakinlerin günlük faaliyetleri perspektifinden nicelleştirerek insan odaklı ölçekte hassas ve nesnel bir ölçüme olanak tanımaktadır. Geleneksel "5D" çerçevesinden yola çıkan çalışma, bir insan algısı boyutu eklemekte ve işlevsellik, mimari form, erişilebilirlik, sosyoekonomik özellikler, ekolojik alan ve insan algısından oluşan altı boyutlu bir kentsel mekânsal yapı gösterge sistemi geliştirmektedir. Bu çerçeve, öncelikle fiziksel mekânsal ve sosyoekonomik değişkenleri vurgulayan önceki çalışmaların kısıtlılıklarını gidermekte ve makro ölçekli mekânsal analizin mikro ölçekli insan odaklı ölçümlerle entegrasyonunu sağlamaktadır. İkinci olarak, bu çalışma, geleneksel regresyon yaklaşımlarının küresel durağanlık varsayımını aşmak için çok ölçekli coğrafi ağırlıklı regresyon (MGWR) modelini kullanmaktadır. Bu model, yerel mekânsal etkilerin ve kentsel mekânsal yapı ile gündüz ve gece kentsel canlılığı arasındaki ölçeğe bağımlı ilişkilerin belirlenmesini sağlayarak, kentsel mekânsal yapı ile kentsel canlılık arasındaki zamansal ve mekânsal durağan olmayan etkileşimi ortaya çıkarmaktadır. Üçüncü olarak, temsili bir kıyı şehri olarak Yantai'i kullanan bu çalışma, kıyı kentsel mekânsal özellikleri bağlamında, gündüz ve gece kentsel canlılığını yönlendiren farklılaşmış mekanizmaları insan odaklı bir perspektiften sistematik olarak incelemektedir. Bulgular, benzer kıyı şehirlerinde mekânsal optimizasyon, kentsel canlılığın artırılması ve kentsel yenileme için ampirik kanıtlar ve metodolojik bir çerçeve sunarken, insan odaklı ve hassas kentsel mekânsal yönetimi destekleyecek nicel kanıtlar sağlamaktadır.

Protokol

Bu çalışmada, mekansal ızgara düzeyindeki anonimleştirilmiş ve toplulaştırılmış ısı haritası verileri kullanılmıştır. Veriler kişisel tanımlayıcılar veya birey düzeyinde bilgiler içermemektedir ve herhangi bir insan denek doğrudan çalışmaya dahil edilmemiştir. Bu nedenle, etik onay, muafiyet veya kurumsal inceleme gerekmemiştir.

Araştırma Çerçevesi
İnsan odaklı ölçekteki kentsel mekânsal yapının kentsel canlılığın zamansal ve mekânsal farklılaşması üzerindeki etki mekanizmasını araştırmak için bu çalışma, Şekil 1'de gösterilen bir araştırma çerçevesi önermektedir. İlk olarak, şehir sakinlerinin günlük ve gece kentsel faaliyetlerinin zamansal ve mekânsal özniteliklerini ölçen ısı haritası verilerine dayanarak, Yantai Şehri'nin ana kentsel alanındaki günlük ve gece kentsel canlılığı ölçülmüştür; ikinci olarak, işlevsellik, erişilebilirlik, mimari form, sosyal ekonomi, ekolojik alan ve insan algısını içeren çok boyutlu bir kentsel mekânsal yapı indeks sistemi oluşturulmuştur; son olarak, kentsel mekânsal yapının kentsel canlılığın zamansal ve mekânsal farklılaşması üzerindeki etki mekanizmasını ortaya çıkarmak için MGWR modeli kullanılmıştır. Veri edinimi, ön işleme, gösterge hesaplaması, görüntü analizi ve model uygulamasına ilişkin ayrıntılı iş akışları Ek Dosyalar 1–4'te, ilgili hesaplama iş akışları ise Ek Kodlar 1–4'te sunulmuştur. Amaç, yeni kentleşme stratejisi kapsamında kentsel yenileme ve canlı şehirlerin oluşturulması için teorik bir temel ve referans sağlamaktır.

Şekil 1. Araştırma çerçevesi diyagramı. Bu diyagram; çok kaynaklı mekansal veri edinimi, veri işleme, kentsel mekansal yapı göstergesi oluşturma, kentsel canlılık ölçümü, çok ölçekli coğrafi ağırlıklı regresyon (MGWR) modellemesi ve canlılık optimizasyon stratejilerini içeren tüm analitik iş akışını özetlemektedir. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayınız.

Çalışma Alanına Genel Bakış
Yantai Şehri, Sarı Deniz ve Bohai Denizi ile sınır komşusu olan Shandong Yarımadası'nın kuzeydoğu kısmında yer almaktadır. Burası, Shandong Eyaleti'nin önemli bir liman şehridir. Yönetim alanında beş ilçe ve altı ilçe düzeyinde şehir bulunan bölge, toplam 13.930,1 km² alanı kapsamaktadır. Bu çalışma, Yantai Şehri'nin ana kentsel alanını (Zhifu İlçesi) araştırma alanı olarak seçmiştir. İlçe 179,18 km² alanı kaplamakta, 707.700 kayıtlı nüfusa sahip olmakta ve 12 alt bölgeden oluşmaktadır (Şekil 2).

Şekil 2. Çalışma alanının şematik diyagramı. Haritalar Yantai şehrinin konumunu, Zhifu Bölgesi'ndeki ana kentsel çalışma alanını, alt bölge sınırlarını ve arazi yükseltisini göstermektedir. Daha koyu renkler daha yüksek rakımı belirtir. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Bu çalışma, çalışma alanının nispeten küçük ve yol ağının yoğun olduğu kentsel merkeze odaklandığı için, geleneksel blok ölçeği kentsel canlılığı doğru bir şekilde karakterize etmek için yetersizdir. Buna karşılık, 300 m ölçeği, “5 dakikalık yaşam çemberi”nin mekansal kapsamıyla yakından örtüşmekte ve sakinlerin günlük faaliyetlerinin temel mekansal birimini daha iyi temsil edebilmektedir. Izgara ölçeğinin seçimi, esasen bilgi ayrıntıları ile istatistiksel kararlılık arasındaki bir dengeyi içerir: daha küçük bir ölçek daha fazla mekansal ayrıntıyı korur ancak her bir birim içindeki örneklem boyutunu azaltır, istatistiksel gürültüyü artırır ve bitişik yürüme aktivite alanlarını parçalayabilir; daha büyük bir ölçek ise yerel varyasyonları düzleştirme ve mekansal heterojenliği gizleme eğilimindedir. 300 m'lik bir ızgara, istatistiksel kararlılığı artırırken ve ölçek seçiminden kaynaklanan analitik hataları azaltırken ince taneli mekansal özellikleri koruyabilir. Ayrıca bu ölçek, Baidu ısı haritası verileri, ilgi noktaları ve sokak görünümü görüntüleri dahil olmak üzere çok kaynaklı verilerin mekansal çözünürlüğü ile iyi eşleşmekte, böylece analitik doğruluğu ve sonuçların güvenilirliğini artırmaktadır. Bu nedenle, bu çalışmada kentsel canlılığın zamansal-mekansal modellerini ince ölçekte görselleştirmek ve bunların kentsel mekansal yapı ile ilişkisini araştırmak için araştırma alanı 300 m × 300 m'lik bir ızgara kullanılarak 2.221 hücreye bölünmüştür. Izgara, CGCS2000 üç derecelik Gauss koordinat sistemi altında Create Fishnet aracı kullanılarak ArcGIS 10.4'te oluşturulmuştur. Balık ağı (fishnet), çalışma alanının minimum XY koordinatına sabitlenmiş ve çalışma sınırına göre kırpılmış, böylece 2.221 analiz birimi elde edilmiştir.

Gösterge Sisteminin Oluşturulması
Kentsel mekansal yapı için bir indeks sistemi oluşturmak, kentsel canlılığın değerlendirilmesinin önemli bir parçasıdır. Bu sistem; mekansal düzen, fonksiyonel karışım, erişilebilirlik ve ilgili özellikler açısından bir şehrin kapsamlı özelliklerini yansıtır. Bu çalışma; yoğunluk, tasarım, çeşitlilik, toplu taşımaya olan mesafe ve destinasyon erişilebilirliğinden oluşan “5D” teorisine dayanmaktadır. Mevcut araştırmalar temelinde kentsel mekansal yapı unsurlarının temsil yöntemini genişletmekte ve bunları altı kategori ve 15 faktöre ayırmaktadır: işlevsellik, mimari form, erişilebilirlik, sosyal ekonomi, ekolojik alan ve insan algısı. Her bir faktör ayrı ayrı analiz edilmiştir (Tablo 1). Tüm göstergeler için eksiksiz tanımlar, hesaplama denklemleri, parametre ayarları, ön işleme prosedürleri ve normalizasyon yöntemleri Ek Dosya 2'de sunulmuştur.

Tablo 1: Kentsel mekansal yapı gösterge sistemi. Tablo; işlevsellik, mimari form, erişilebilirlik, sosyoekonomik özellikler, ekolojik alan ve insan algısı dahil olmak üzere kentsel mekansal yapıyı karakterize etmek için kullanılan altı boyut ve 15 göstergeyi özetlemektedir. Her bir gösterge için tanımlamalar ve hesaplama denklemleri verilmiştir. Kısaltmalar: POI, ilgi noktası; FAR, kat alanı oranı; NDVI, normalize edilmiş fark bitki indeksi. Bu tabloyu indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Bunların arasında işlevsellik, farklı fonksiyonel alanlar arasındaki etkileşim ve entegrasyon derecesini yansıtan, kentsel mekansal canlılığı ölçmek için kullanılan önemli göstergelerden biridir. Yüksek fonksiyonel karmaşanın olması; konut, ekonomi ve yaşam odaklı fonksiyonel alanların eşit şekilde dağıldığı ve birbirine geçtiği anlamına gelir, bu da insan faaliyetlerini teşvik ederek kentsel canlılığı artırır²⁶. Mimari formun evrimi canlılıkla ilişkilidir; bina yoğunluğu ve emsal oranı, kentsel kompaktlığı yansıtan önemli göstergelerdir. Erişilebilirlik, kentsel mekanın bağlantısallığını ve ulaşım verimliliğini doğrudan etkiler. Bu çalışmada, erişilebilirliği temsil etmek için yakınlık ve geçirgenlik göstergeleri seçilmiştir. Sosyal ekonomi, ekonomik faaliyetlerin yoğunluğunu ve bölgesel ekonomik gelişmişlik düzeyini yansıtır. Sosyoekonomik aktiviteyi karakterize etmek için şehir merkezine ve ticari merkeze olan mesafe kullanılmıştır; daha kısa mesafeler genellikle daha aktif ekonomik faaliyetlere işaret eder²⁷. Ekolojik alan, şehrin ekonomik, sosyal ve kültürel canlılığını etkileyen önemli bir faktördür. Bu çalışmada, çevresel kaliteyi ve ekolojik canlılığı temsil etmek için su yakınlığı endeksi ve normalize edilmiş farklılık vejetasyon indeksi (NDVI) kullanılmıştır. İnsan algısı; kentsel kamusal alanlar ve binaların dış arayüzleri (sokaklar, binalar, yeşillikler ve parklar gibi) ile bunların ilişkili ekonomik, sosyal ve ekolojik etkileri dahil olmak üzere, sakinlerin günlük yaşamlarında sıkça karşılaştıkları kentsel mekansal formlara ve ilgili çevresel özelliklere odaklanır. Bu çalışmada, bu boyutu temsil etmek için bina sürekliliği, gökyüzü görünüm faktörü ve yürünebilirlik seçilmiştir. Bu göstergeler, insan algısının kentsel canlılığa olan katkısını daha iyi yakalamakta ve öncelikle nesnel değişkenlere dayanan geleneksel gösterge sistemlerini tamamlamaktadır.

Özellikle, geleneksel yapılı çevre ölçümleri, bu araştırmada benimsenen insan odaklı kentsel mekansal yapı değerlendirmesinden temelden farklıdır. Geleneksel yöntemler, analiz birimleri olarak arazi parselleri ve bölgeler dahil olmak üzere makro ölçekli fiziksel birimleri kullanır. Arazi kullanım sınıflandırması, bina izleri ve yol ağı verileri gibi statik veri setlerine dayanarak gelişim yoğunluğunu ve fonksiyonel düzeni nicelleştirirler. Bu geleneksel değerlendirmeler, mekansal fiziksel koşulları yukarıdan aşağıya bir planlama perspektifinden analiz eder. Bu tür yöntemler kentsel mekanın maddi niteliklerini doğru bir şekilde tanımlasa da, sakinlerin yerindeki algılarını ve mikro ölçekli yürüyüş deneyimlerini yakalamada yetersiz kalır. Buna karşılık, insan odaklı çerçeve, araştırma odağını yerleşik mekansal niteliklerden insan-çevre etkileşimlerine kaydırır. Bu paradigma dönüşümü üç ana değişikliği içerir. İlk olarak, ölçüm içeriği açısından çalışma; görsel algı, yürünebilirlik, güvenlik ve konfor gibi deneyimsel boyutları dahil ederek, bina yoğunluğu ve arazi kullanım oranı gibi geleneksel fiziksel göstergelerin ötesine geçer. Bu çalışmada buna karşılık gelen üç gösterge seçilmiştir: bina sürekliliği, gökyüzü görüş faktörü ve yürünebilirlik. İkinci olarak, veri kaynakları açısından planlama haritaları ve uzaktan algılama verileri, yaya göz hizası perspektifinden mekansal özellikleri yakalayan sokak görünümü görüntüleri ve derin öğrenme semantik segmentasyonu ile desteklenmiştir. Üçüncü olarak, analiz birimi blok ölçeğinden sokak segmentlerine veya bireysel görsel alanlara daha da detaylandırılmıştır. Vurgulanmalıdır ki, insan odaklı ölçüm, geleneksel yapılı çevre değerlendirmesinin yerini almak yerine, araştırma perspektifini ve mekansal ölçeği değiştirerek onu tamamlamaktadır. İki yaklaşım; araştırma odağı, gösterge sistemi, analiz ölçeği ve pratik hedefleri açısından farklılık göstermekte ve birlikte kentsel mekansal yapıyı değerlendirmek için kapsamlı bir analiz çerçevesi sunmaktadır.

Veri Kaynakları ve İşleme
Baidu Isı Haritası Verileri:
Bu araştırmada kullanılan kentsel termal ısı verileri, anonim kullanıcı davranış kayıtlarının madenciliği yoluyla oluşturulan Baidu Haritalar'ın açık konum servisinden elde edilmiştir. Veri kümesi, mobil uygulama kullanıcılarından gelen konum bilgilerini birleştirerek ve bu coğrafi koordinatları gerçek zamanlı konum servis talepleri aracılığıyla mekânsal ızgaralara eşleyerek gerçek zamanlı nüfus dağılımını yakalamaktadır.

Baidu Map Open Platform'un (https://lbsyun.baidu.com/) API'si çağrılarak, 13-17 Haziran 2022 tarihleri arasında (beş ardışık iş günü) Yantai'nin merkezi kentsel alanını kapsayan ısı haritası verileri elde edilmiştir. Veriler, her gün 07:00'den 24:00'e kadar her 2 s'de bir toplanmıştır. Veri edinimi, ön işleme, gürültü giderme, zamansal sınıflandırma, mekansal dönüşüm, çekirdek yoğunluk tahmini ve kentsel canlılık hesaplamasına ilişkin tüm iş akışı Ek Dosya 1'de, ilgili ön işleme betiği ise Ek Kod 1'de sunulmuştur. Kentsel canlılıktaki günlük varyasyonları ayrı ayrı nicelleştirmek için her gün ayrıca gündüz (07:00–18:00) ve gece (18:00–24:00) dönemlerine ayrılmıştır. API istekleri, Baidu Maps erişim anahtarını (AK) ve BD09 ile tanımlanmış çalışma alanı sınırlarını içermiştir. Harita yakınlaştırma seviyesi 256 × 256 piksellik bir karo boyutuyla 16 olarak sabitlenmiş ve arayüz ısı haritası verilerini JSON formatında döndürmüştür. Son işleme sırasında, sonraki analizler için mekansal doğruluk ve tutarlılığı sağlamak amacıyla tüm BD09 koordinatları WGS84 koordinat sistemine dönüştürülmüştür. Geri kalan ön işleme iş akışı Ek Dosya 1 ve Ek Kod 1'de verilmiştir. Tüm mekansal görselleştirmeler ArcGIS (v10.4) (RRID: SCR_011081) kullanılarak tamamlanmıştır.

Haziran ayı Yantai'de, açık hava etkinlikleri için elverişli ılıman hava koşullarıyla erken yazı temsil eder ve bu aydaki günlük seyahat modelleri, düzenli ortalama aktivite düzeylerini yansıtır. Tüm örnekleme günleri açık ve bulutsuz geçmiş olup, bu durum aşırı hava koşullarının neden olduğu insan hareketliliği bozulmalarını ortadan kaldırmış ve nüfus ısı haritalarını rutin kentsel canlılık modellerini belirlemek için uygun hale getirmiştir.

Isı haritasından elde edilen canlılık ölçümlerinin güvenilirliğini doğrulamak için, çapraz karşılaştırma amacıyla NPP-VIIRS gece ışığı verilerini dahil ettik. Gece ışığı veri seti, Chen Zuqi ve ark. tarafından Earth System Science Data dergisinde, Cross-sensor calibrated extended time series of global NPP-VIIRS-like nighttime light data (2000–2018) başlığıyla yayınlanmış olup, Harvard Dataverse deposu (https://dataverse.harvard.edu/dataset.xhtml?persistentId=doi:10.7910/DVN/YGIVCD) üzerinden kamuya açık olarak erişilebilirdir.

Mekansal karşılaştırma sonuçları, gece ışıkları görüntülerinden belirlenen kentsel canlılık sıcak noktaları ile bu çalışmadaki ısı haritası verilerinden çıkarılan yüksek ve düşük canlılık bölgeleri arasında yüksek tutarlılık olduğunu göstermiştir. Gece ışığı yoğunluğu ile ısı haritasından türetilen kentsel canlılık arasındaki karşılaştırma Ek Şekil 1'de sunulmuştur. Veri güvenilirliğini değerlendirmek için önce aykırı değerler çıkarılmış ve veri setleri WGS84 koordinat sistemine yenidenleyleştirilmeden önce normalize edilmiştir. Daha sonra gece ışığı verileri, ısı haritası verileriyle mekansal uyumu sağlamak amacıyla bilinear interpolasyon kullanılarak 300 m × 300 m'lik bir ızgaraya yeniden örneklenmiştir. İki veri seti arasındaki uyum, kabul kriterleri olarak Pearson korelasyon katsayısı (r ≥ 0.6) ve LISA kümelerinin mekansal örtüşme oranı (≥70%) kullanılarak değerlendirilmiştir.

Veri kaynakları açısından bakıldığında, cep telefonu sinyalizasyon verileri kapsamlı bir popülasyon kapsayıcılığı ve ayrıntılı yörünge bilgisi sunmaktadır; ancak bu verilere ulaşmak zordur ve karmaşık ön işlemleme gerektirdiği için uzun vadeli ve ince ölçekli çalışmalar için daha az uygundur. Öte yandan, sosyal medya check-in ve inceleme verileri temel olarak tüketim ve boş zaman odaklı faaliyetleri yakalamakta olup belirgin bir davranışsal yanlılığa ve nispeten düşük zamansal kararlılığa sahiptir. Buna karşılık, bu çalışmada kullanılan Baidu ısı haritası verilerine erişim kolaydır, zamansal olarak süreklidir ve daha yüksek bir mekansal çözünürlükte mevcuttur; bu da onları ana kentsel alandaki gece-gündüz canlılık dinamiklerinin ızgara ölçeğinde izlenmesi için oldukça uygun kılmaktadır. Mekansal öznitelik temsilini zenginleştirmek için POI ve sokak görünümü verileriyle birleştirilen bu çerçeve, sakinlerin günlük faaliyet modellerini daha doğru bir şekilde yansıtabilmekte ve bu çalışmanın araştırma ölçeği ve analitik hedefleriyle tam olarak örtüşmektedir.

Kentsel Mekansal Yapı Unsurları:
Temel Kentsel Mekansal Veriler:
Çevrimiçi harita servisi arayüzü üzerinden; konaklama, alışveriş, yeme-içme, konut alanları, ulaşım altyapısı, günlük yaşam tesisleri, spor ve eğlence mekanları ve kamu hizmeti tesisleri dahil olmak üzere 11 fonksiyonel kategoride toplam 37.851 ilgi noktası (POI) toplanmıştır. Ek ön işleme prosedürleri ve hesaplama detayları Ek Dosya 2'de sunulmuştur. POI verileri, Temmuz 2024'te Baidu Map API kullanılarak 500 m ızgara tabanlı bir arama stratejisiyle elde edilmiştir. Ön işleme sırasında; veri setinin mekansal doğruluğunu ve bütünlüğünü sağlamak amacıyla yinelenen kayıtlar silinmiş ve Zhifu Bölgesi idari sınırları, eksik nitelik etiketleri ve önemli koordinat sapmaları temel alınarak geçersiz kayıtlar hariç tutulmuştur.

Kentsel bina izleri ve yol ağı verileri, açık kaynaklı bir jeo-uzamsal platform olan OpenStreetMap'ten (OSM; RRID: SCR_007854; https://www.openstreetmap.org) elde edilmiştir. Arazi kullanım verileri ise National Basic Geographic Information Center'dan (https://www.gscloud.cn/search) temin edilmiştir.

Tablo 1'de sunulduğu üzere, her bir tesis tipinin mekansal yoğunluğu, kümelenme modelleri aracılığıyla bireysel mekansal birimlerin fonksiyonel karakterini yansıtmaktadır; bu sırada entropi değerleri, her bir birim içindeki fonksiyonel çeşitlilik derecesini nicelleştirmektedir. Hesaplama denklemlerinin tamamı, ön işleme prosedürleri, parametre ayarları ve normalizasyon yöntemleri Ek Dosya 2'de verilmiştir.

Kentsel yapılaşma yoğunluğunu—özellikle bina yoğunluğu ve kat alanı kat sayısı (KAKS) metrikleri aracılığıyla—değerlendirmek için bina vektör verileri hem iki boyutlu (2D) hem de üç boyutlu (3D) perspektiflerden analiz edilmiştir. Kentsel yol ağı verileri kullanılarak, her bir mekânsal birim için erişilebilirlik, hem yakınlık hem de arasılık göstergelerini içeren mekânsal tasarım ağ analizi (sDNA) araç kiti (RRID: SCR_017646)²⁸ ile hesaplanmıştır.

Bu gösterge için analitik ölçek olarak 300 m yarıçap seçilmiş olup; bu mesafe, sokak segmentlerine dayalı olarak tanımlanmış ve yarıçap içindeki tüm topolojik olarak bağlantılı yolları kapsamaktadır. Bu durum, belirlenen mekânsal kapsam dahilinde köşe yoğunluğu ve düğüm bağlantılarını içeren yol ağı morfolojisindeki değişikliklerin kapsamlı bir istatistiksel analizine olanak tanır. Bu yaklaşım, sokaklar arasındaki yerel mekânsal korelasyon modellerini bilinçli olarak vurgulayarak, blok düzeyinde yüksek bağlantılı sokakların kesin şekilde tanımlanmasını kolaylaştırır; bu metodolojik seçim, blok ölçeğine odaklanan kentsel mekânsal canlılık teorik çerçevesiyle uyumludur^29,30. Çift yönlü yol segmentleri tek bir merkez hatta birleştirilerek, OSM vektör yol verilerinden topolojik bir yol ağı oluşturulmuştur. Erişilebilirlik, ArcGIS 10.4'teki sDNA eklentisi kullanılarak yakınlık ve arasındalık indekslerine göre hesaplanmış ve mekânsal aktivite potansiyelini temsil etmek için ızgara tabanlı POI toplamları ağırlık olarak uygulanmıştır. Kullanıcı tanımlı 300 m arama yarıçapı hariç, tüm sDNA parametreleri varsayılan değerlerinde tutulmuştur. Ayrıca, bu mekânsal ölçek "5 dakikalık yaşam çemberi" kavramıyla yakından örtüşmekte olup, hem Yantai Şehri, Zhifu Bölgesi'ndeki tarihi blokların fiziksel boyutlarına hem de sakinlerin günlük yürüyüş etkinliklerinin tipik menziline uygundur.

Sokak Görünümü Görüntü Verileri:
OSM yol ağı verileri GIS teknolojisi ile birleştirilerek sokak görünümü görüntü örnekleme noktaları belirlenmiştir. İlk olarak, çalışma alanındaki yolların merkez çizgileri çıkarılmış ve çift şeritli yollar tek çizgiye indirgenmiştir. Örnekleme noktaları, yol merkez çizgileri boyunca 50 m aralıklarla eşit olarak yerleştirilmiştir. Ardından, hassas mekansal konum eşleşmesini sağlamak için tüm örnekleme noktalarına, GIS analizi için kullanılan projeksiyon koordinat sistemi atanmıştır.

Görüntülerin toplanması için Python (RRID: SCR_008394) kullanılarak Street View Image API (http://api.map.baidu.com/lbsapi/) üzerinden işlem yapılmıştır. Eksiksiz edinim iş akışı Ek Dosya 3 ve Ek Kod 3'te sunulmuştur. Toplam 1.599 örnekleme noktası oluşturulmuştur. Görüntü edinimi sırasında, her görüntünün perspektif genişliği 90° olarak ayarlanmış ve yatay bakış açısı 0° olarak belirlenmiştir. Görüntü kalitesini sağlamak amacıyla her örnekleme noktasında ön, arka, sol ve sağ yönlerde görüntüler toplanmış ve çekimler yalnızca yağmur, kar veya yoğun sisin olmadığı açık hava koşulları altında gerçekleştirilmiştir. Son olarak, çok yönlü görüntüleri birleştirmek ve görüntü geçişlerini optimize etmek için OpenCV programı kullanılarak, sokak mekansal ortamının tam görüşle kapsandığı panoramik görüntüler oluşturulmuştur. Çalışma alanı toplam 3.251 sokak segmentini kapsamaktadır. API istek parametreleri arasında geliştirici erişim anahtarı (AK), nokta koordinatları, görüntü bakış noktası ve çekim yönü yer almıştır. Yakalanan görüntüler, sonraki analizler için tek biçimde 480 × 360 piksel (RGB) boyutuna getirilmiştir. Görüntü kalitesi; hava durumuna dayalı eleme, çok yönlü görüntü edinimi ve görüntü kullanılabilirliğini doğrulamak ve sokak görünümü göstergelerini çıkarmak için uygulanan SegNet tabanlı anlamsal segmentasyon ile güvence altına alınmıştır.

Sokak görünümü özelliklerini çıkarmak için, tam evrişimli bir sinir ağı olan derin öğrenme tabanlı SegNet ağını (RRID: SCR_017042) kullandık. Model, görüntü piksellerini gökyüzü, kaldırımlar, yol şeritleri, binalar ve yeşil alan olmak üzere beş kategoriye ayırır. Piksel sınıflandırma sonuçları daha sonra her bir sokak görünümü görüntüsündeki her mekânsal unsurun alan oranını hesaplamak için kullanılmıştır. Detaylı model uygulaması, semantik segmentasyon iş akışı, doğrulama prosedürleri ve insan algı göstergelerinin hesaplanması Ek Dosya 3, Ek Kod 2 ve Ek Kod 4'te sunulmuştur. SegNet, MIT ADE20K veri seti üzerinde eğitilmiş, halka açık önceden eğitilmiş ağırlıklar kullanılarak PyTorch (v1.0) ile uygulanmıştır. Çıkarım sırasında, piksel düzeyinde semantik segmentasyon haritaları oluşturmak için görüntüler tek tek işlenmiş ve bunlar daha sonra her bir sokak görünümü unsurunun oransal alanını hesaplamak için kullanılmıştır. Model performansı, beş katlı çapraz doğrulama kullanılarak değerlendirilmiştir.

Araştırma Yöntemleri
Kentsel Canlılığın Ölçümü için Nicel Yöntemler:
Çekirdek yoğunluk analizi, hareketli bir arama penceresi kullanarak nokta veya çizgi özniteliklerinin yoğunluğunu tahmin eder; bu da kentsel öğelerin mekansal kümelenme özelliklerinin ve kentsel canlılığın konsantrasyonu ile dağılımının sezgisel ve doğru bir şekilde temsil edilmesini sağlar. Bu çalışmada, kullanıcıların mekansal kümelenmesini ve kentsel canlılığın zamansal-mekansal dinamiklerini karakterize etmek amacıyla ısı haritası verilerinin sürekli interpolasyonunu gerçekleştirmek için çekirdek yoğunluk tahmini kullanılmıştır. Gauss çekirdek yoğunluk tahmini, 500 m'lik bir birincil arama yarıçapı (bant genişliği) kullanılarak uygulanmıştır. Sonuçların sağlamlığını değerlendirmek için sekiz ek bant genişliği (200, 300, 400, 600, 700, 800, 900 ve 1.000 m) daha test edilmiş ve her bir 300 m × 300 m ızgara hücresi için elde edilen ortalama RV değerleri bant genişlikleri arasında yüksek tutarlılık göstermiştir. İnterpolasyonda ağırlıklandırma değişkeni olarak Value alanı kullanılmış, kenar düzeltmesi uygulanmamış ve tüm çekirdek yoğunluk analizleri ArcGIS 10.4 (RRID: SCR_011081) programında gerçekleştirilmiştir. Matematiksel ifadesi aşağıdaki gibidir (Denklem 1):

(1)

Burada, n veri noktalarının sayısını; h bant genişliğini; ve (x − x_i) ise tahmin noktası x ile örneklem xⁱ arasındaki mesafeyi temsil eder.

Kentsel Dinamik Mekânsal Örüntü Analiz Yöntemi:
Mekânsal otokorelasyon, farklı mekânsal birimler boyunca özdeş öznitelik değerleri arasındaki mekânsal ilişki derecesini karakterize etmek için kullanılır. Küresel otokorelasyon ve yerel otokorelasyon olarak ikiye ayrılır.

Küresel Mekansal Otokorelasyon:
Tüm çalışma alanı genelindeki mekansal ilişki derecesini değerlendirmek için küresel mekansal otokorelasyon (Küresel Moran’s I) kullanılmıştır. Bu yöntem, bir konumdaki öznitelik değeri ile komşu konumların değerleri arasındaki ilişkiyi Küresel Moran’s I katsayısı ile nicelleştirerek, değişkenlerin mekandaki benzerliğini veya korelasyonunu ölçer. Komşu birimleri tanımlamak için Queen bitişikliğine sahip 300 m × 300 m analiz ızgarası kullanılarak bir mekansal ağırlıklar matrisi oluşturulmuş ve ağırlıklar satır bazlı standardize edilmiştir. Küresel Moran’s I, ArcGIS 10.4 (RRID: SCR_011081) içerisindeki Spatial Statistics araçları kullanılarak hesaplanmış ve istatistiksel anlamlılık, %95 güven düzeyinde normal yaklaşımı (z-testi) kullanılarak değerlendirilmiştir. Matematiksel ifadesi şu şekildedir (Denklem 2):

(2)

Burada, I otokorelasyon indeksini temsil eder; n toplam çalışma birimi sayısıdır; y_i ve y_j sırasıyla i ve j bölgelerinin sınıflandırma göstergeleridir; y′ sınıflandırma göstergelerinin ortalamasıdır ve W_ij farklı bölgeler arasındaki ilişki derecesini temsil eden mekansal ağırlık matrisidir.

Yerel Mekansal Otokorelasyon:
Yerel mekansal otokorelasyon (LISA), inceleme nesnesinin yerel düzeyde sergilediği mekansal ilişki derecesini ölçerek, çalışma alanı içindeki yerel kümelerin ve mekansal uç değerlerin tanımlanmasını sağlar ve mekansal heterojenliğin daha ayrıntılı bir şekilde anlaşılmasına olanak tanır³¹. En yaygın kullanılan yerel istatistik Yerel Moran’s I'dır. Komşu ızgara hücrelerin ortak bir sınıra veya köşe noktasına sahip olanlar olarak tanımlandığı Queen bitişikliğine göre bir mekansal ağırlıklar matrisi oluşturulmuştur. İstatistiksel anlamlılık, 999 rastgele permütasyon kullanılarak 0,05 düzeyinde değerlendirilmiştir. Çoklu test düzeltmesi uygulanmamış ve tüm analizler ArcGIS 10.4 (RRID: SCR_011081) kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Matematiksel ifade şu şekilde verilmiştir (Denklem 3):

(3)

Burada, x_i ve x_j sırasıyla i ve j bölgelerinin kentsel canlılık değerlerini; x′ tüm bölgelerdeki ortalama kentsel canlılığı; S² varyansı ve W_ij bölgeler arasındaki mekansal ilişki derecesini temsil eden mekansal ağırlık matrisini temsil eder.

Kentsel Canlılığın Mekansal Heterojenliği için Araştırma Yöntemleri:
Çok Ölçekli Coğrafi Ağırlıklı Regresyon (MGWR)
MGWR modeli, arama aralığını yinelemeli olarak daraltmak ve her bir regresyon katsayısı için optimal bant genişliğini belirlemek amacıyla Altın Oran Arama algoritmasını kullanır. Bu yaklaşım, parametre tahmini sırasındaki gürültüyü minimize eder ve modelin öngörü performansını artırır. Bant genişliği seçim yöntemi (adaptif veya sabit), çekirdek fonksiyonu, bant genişliği arama aralığı, yakınsama kriterleri, durdurma toleransı ve öngördürücü standartlaştırma prosedürleri hakkında detaylı bilgi Ek Dosya 4'te sunulmuştur. Hesaplama formülü şu şekildedir (Denklem 4):

(4)

Burada, bw_j regresyon katsayısı için kullanılan bant genişliğini temsil eder Henüz bir metin girmediniz. Lütfen çevirmemi istediğiniz kaynak metni paylaşın.-ıncı değişken; k açıklayıcı değişkenlerin sayısını ifade eder; Sizden herhangi bir kaynak metin gelmedi. Lütfen çevirmemi istediğiniz metni iletin._ij şuna atıfta bulunur j-inci tahmin edici i-ıncı ızgara; (u_i, v_i) ...nın ağırlık merkezi koordinatlarını temsil eder i-ncı ızgara; β_(bwj) regresyon katsayısı ilgili bant genişliği kullanılarak tahmin edilir; ve ε_i rastgele hata terimidir.

Ayrıntılı model yapılandırması, bant genişliği optimizasyon prosedürleri ve uygulama iş akışı Ek Dosya 4'te sunulmuş olup, eksiksiz gündüz ve gece model çıktıları sırasıyla Ek Dosya 5 ve 6'da yer almaktadır. Sıradan en küçük kareler regresyon tanıları Ek Dosya 7'de sunulmuştur.

Kentsel gelişim teorisi, araştırma kapsamı ve pratik uygulanabilirlik perspektiflerinden bakıldığında, MGWR hem sıradan en küçük kareler regresyonuna (OLS) hem de geleneksel coğrafi ağırlıklı regresyona (GWR) kıyasla belirgin avantajlar sunmaktadır. OLS, tüm açıklayıcı değişkenlerin tüm çalışma alanı boyunca tek tip etkiler gösterdiğini varsayan küresel bir modelleme çerçevesi kullanır. Bu varsayım, kentsel sistemlerin doğasındaki mekansal heterojenliği göz ardı ederek, genellikle yerel gerçeklikleri yakalamada yetersiz kalan ortalama parametre tahminleri üretir ve böylece bağlama duyarlı politika oluşturma süreçlerine sınırlı destek sağlar. Geleneksel GWR mekansal durağan olmama durumunu hesaba katsa da, tüm değişkenler için tek bir bant genişliği, yani tek tip bir mekansal ölçek uygular. Bu kısıtlama, farklı kentsel unsurların (örneğin; transit altyapı, arazi kullanım karması veya yeşil alanlar) belirgin şekilde farklı mekansal kapsamlar üzerinde etki gösterdiğine dair ampirik kanıtlarla çelişmektedir. Sonuç olarak, bu tür bir aşırı basitleştirme model yanlılığına yol açabilir ve analitik geçerliliği tehlikeye atabilir. MGWR, her bir tahmin edicinin ampirik olarak gözlemlenen mekansal etki menziline dayanarak değişkenlere özgü bireysel bant genişlikleri tahmin ederek bu sınırlamayı aşar. Böylece, kentsel mekansal yapının kentsel canlılığı şekillendirme biçimindeki ölçeğe bağlı mekanizmaları daha sadık bir şekilde yakalar. Bu ilerleme, şehirlerdeki insan-çevre etkileşimlerinin teorik anlayışını zenginleştirmekle kalmaz, aynı zamanda mekansal müdahalelerin farklılaştırılmış önceliklendirmesine olanak tanıyarak ve kentsel canlılığın artırılması için nicel, kanıta dayalı destek sağlayarak pratik faydayı da artırır. Hesaplama iş akışları Supplementary Codes 1–4 içinde sunulmuştur.

Sonuçlar

Kentsel Canlılığın Mekansal Deseninin Analizi
Kentsel Canlılığın Mekansal Dağılım Özellikleri:
Yantai'nin ana kentsel alanındaki kentsel canlılığın hem gündüz hem de gece saatlerindeki spasyotamporal evrimini daha iyi incelemek için, ısı haritası verilerine dayalı bir çekirdek yoğunluk analizi gerçekleştirdik; bunu sakinlerin günlük aktivite modelleriyle birleştirerek farklı zaman dilimlerindeki kentsel canlılığı görselleştirmek amacıyla coğrafi bilgi sistemi (GIS) yazılımı kullandık. Şekil 3'te gösterildiği üzere, Yantai'nin ana kentsel alanındaki kentsel canlılık, 07:00 ile 23:00 saatleri arasında kümelenme-dağılma-kümelenme deseniyle karakterize edilen belirgin bir spasyotamporal dinamik sergilemektedir. Gündüz ve gece saatlerinde yüksek ve düşük canlılık alanlarının mekansal dağılımı birbirine oldukça benzerdir; bu durum, bu dönemler arasındaki kentsel canlılık dalgalanmalarının nispeten stabil olduğunu göstermektedir.

Şekil 3. Yantai'nin ana kentsel alanındaki kentsel canlılığın spasyotemporal dağılımı. Çevresel haritalar farklı zaman noktalarındaki kentsel canlılığı göstermekte, merkezi haritalar ise gündüz ve gece canlılık modellerini özetlemektedir. Daha sıcak renkler daha yüksek canlılığı belirtmektedir. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayınız.

Mekansal bir perspektiften bakıldığında, Yantai'nin ana kentsel alanındaki kentsel canlılık genel olarak kuzeydoğuda daha yüksek, güneybatıda ise daha düşüktür; hem bir "merkez–çeper" örüntüsü hem de "çok merkezli" bir konfigürasyon ile karakterize edilen karmaşık bir mekansal yapı sergilemektedir. Yüksek düzeydeki kentsel canlılığın olduğu alanlar; Tongshen Caddesi, Yuhuangding Caddesi ve Xiangyang Caddesi'nin yanı sıra Dahaiyang Yolu ve Havalimanı Yolu boyunca olmak üzere ağırlıklı olarak kuzeydoğu kesimde yoğunlaşmıştır. Ayrıca, Zhichu Caddesi'nin doğu kısmında ve Fenghuangtai Caddesi'nin orta kısmında canlılık nispeten yüksektir. Yantai'nin ana kentsel alanındaki kentsel canlılık, topografik koşullardan da güçlü bir şekilde etkilenmektedir. Orta bölgede yer alan Huangjinding, Zhenshan ve Jinkuangding gibi dağlık alanlar, düşük canlılık bölgeleri olarak sınıflandırılmıştır. Gündüz saatlerinde bu alanlardaki canlılık, yürüyüş ve boş zaman etkinlikleri gibi faaliyetlerle bir miktar artarken, gece canlılığı son derece düşüktür. Bu örüntü, kentsel canlılığın dağılımında belirgin bir mekansal farklılık olduğunu ve canlılığın yüksek yoğunluklu yerleşim alanlarında, rekreasyon noktalarında ve ulaşım erişilebilirliğinin güçlü olduğu konumlarda kümelenme eğiliminde olduğunu göstermektedir. Bu bileşik mekansal yapı, kentsel fonksiyonel bölgeleme ile nüfus hareketliliği arasındaki eşleşme ilişkisini doğrulamaktadır. Dahası, arazi yapısı ve ulaşımın önemli rolleri, birden fazla kentsel mekansal yapının kentsel canlılığı birlikte şekillendirdiği hipotezini daha da desteklemektedir.

Zamansal bir perspektiften bakıldığında, Yantai'nin ana kentsel alanındaki kentsel canlılık, öncelikle sakinlerin iş ve boş zaman aktiviteleri tarafından şekillenmektedir. 07:00 ile 18:00 arasındaki dönem, sabah yoğunluk saatlerini ve gün içindeki iş ve eğitim saatlerini kapsar; bu süre zarfında sakinler tipik olarak evlerinden iş yerlerine doğru hareket eder ve bu durum kentsel canlılığın mekânsal örüntüsünün kümelenmeden dağılıma doğru kaymasına neden olur. 18:00 ile 23:00 arasındaki dönem ise akşam yoğunluk saatlerini ve boş zaman saatlerini içerir. Özellikle saat 22:00'den sonra, kentsel canlılığın mekânsal dağılımı daha yoğun hale gelirken, genel canlılık seviyeleri düşmektedir. Bu durum, bir yandan sakinlerin iş ve boş zaman aktivitelerinden sonra eve dönmelerini, diğer yandan ise önceden aktif olan kentsel alanların gece için kademeli olarak sakinleşmesini yansıtmaktadır. Genel olarak, kentsel canlılıktaki gündüz-gece değişimi, açıkça sakinlerin günlük iş-dinlenme rutinleri tarafından yönlendirilmektedir. Gündüz saatleri (07:00–18:00), daha yüksek canlılık seviyeleri, daha geniş mekânsal kapsam ve çok az sayıda düşük canlılık alanıyla karakterize edilen kentsel canlılığın zirve dönemini temsil eder. Buna karşılık, gece saatleri (18:00–23:00), aktivite alanının kademeli olarak azalması ve canlılığın giderek konut alanlarında yoğunlaşmasıyla belirginleşir. Bu bulgular, iş-dinlenme aktivitelerinin Yantai'nin ana kentsel alanındaki kentsel canlılık üzerindeki zamana bağlı etkisini açıkça ortaya koymakta, günlük evrim özelliklerini açığa çıkarmakta, kentsel canlılığın uzamsal-zamansal örüntüsünü belirleme temel hedefini gerçekleştirmekte ve sakinlerin günlük aktivite ritimlerinin kentsel canlılıkla yakından ilişkili olduğu hipotezini desteklemektedir.

Kentsel Canlılığın Mekansal Kümelenme Özellikleri:
Yantai Şehri'nin ana kentsel alanındaki kentsel canlılığın mekansal otokorelasyonunu incelemek için küresel Moran I indeksi kullanılmıştır. Sonuçlar, gündüz ve gece kentsel canlılığı için Moran I değerlerinin sırasıyla 0,722 ve 0,736 olduğunu göstermektedir. Anlamlılık testi, Yantai Şehri'nin ana kentsel alanındaki kentsel canlılığın hem gündüz hem de gece boyunca belirgin bir kümelenme sergilediğini ve geceleyin kümelenme etkisinin gündüze göre daha belirgin olduğunu ortaya koymaktadır.

Şekil 4'te gösterildiği gibi, Yantai'nin ana kentsel alanındaki kentsel canlılık temel olarak iki kümelenme örüntüsünü takip etmektedir: “yüksek–yüksek” kümelenmesi ve “düşük–düşük” kümelenmesi. Genel mekânsal dağılım, “merkez–çevre” ve “tek çekirdek ile çoklu noktalar” kombinasyonundan oluşan düzensiz bir kompozit yapı sergilese de, “merkez” ve “çevre” mekânsal olarak birbirinden ayrılmıştır ve bunlar arasındaki geçiş bölgeleri anlamlı kümelenme göstermeyen çok sayıda alan içermektedir. Mekânsal otokorelasyon analizi sonuçları, kentsel canlılığın kümelenme örüntülerini ve mekânsal farklılaşmasını net bir şekilde tanımlayarak örüntü tanıma araştırma hedefini karşılamaktadır. Bu bulgular ayrıca ilgili araştırma hipotezlerini desteklemekte, çalışmanın genel analiz çerçevesiyle yakından örtüşmekte ve mekânsal yapının farklılaşan etkilerinin daha ileri analizleri için bir temel oluşturmaktadır.

Şekil 4. Kentsel canlılığın gündüz ve gece yerel mekansal kümelenmesi. Yerel mekansal ilişkilendirme göstergeleri (LISA) haritaları; gündüz ve gece canlılığı için yüksek-yüksek, yüksek-düşük, düşük-yüksek, düşük-düşük ve anlamlı olmayan mekansal kümeleri göstermektedir. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Kentsel Mekansal Yapının Kentsel Canlılık Üzerindeki MGWR Tabanlı Mekansal Heterojenlik Etkileri
Kentsel mekansal yapının çeşitli faktörleri arasındaki karşılıklı etkileşimin neden olduğu kestirim yanlılığını önlemek için, tüm açıklayıcı değişkenleri test etmek amacıyla varyans şişirme faktörü (VIF) kullanılmıştır. VIF değeri ne kadar büyükse, çoklu doğrusal bağlantı o kadar fazladır. Genel olarak, 7,5'ten büyük bir VIF değeri, açıklayıcı değişkenin gereksiz olduğunu gösterir32. Test sonuçları Tablo 2'de gösterilmiştir. Tüm VIF değerleri 7,5'ten küçüktür ve bu durum seçilen göstergelerin çoklu doğrusal bağlantı göstermediğine işaret etmektedir. Ardından, kentsel canlılık üzerinde anlamlı bir etkisinin olmadığı düşünülen p > 0,05 değerindeki göstergeler çıkarılmıştır. Değişken seçiminin ardından; POI çeşitliliği, yaşam fonksiyonu, konut fonksiyonu, bina yoğunluğu, yakınlık, iş merkezine olan mesafe (DBC) ve yürünebilirlik olmak üzere finaldeki yedi faktör, MGWR modelini (RRID: SCR_017651) oluşturmak için açıklayıcı değişkenler olarak seçilmiştir. Bu adım değişken seçim sürecini tamamlamıştır ve elde tutulan temel faktörler araştırma çerçevesiyle uyumlu olup, sonraki model analizinin araştırma hipotezini etkili bir şekilde doğrulayabilmesini sağlamaktadır.

Değişken	p-değeri	Varyans Şişirme Faktörü (VIF)
POI çeşitliliği	0	1.946
Ekonomik fonksiyon	0.025	3.15
Yaşam fonksiyonu	0.004	3.834
Konut fonksiyonu	0.001	1.925
Bina yoğunluğu	0	3.062
Kaks (Kat alanı kat sayısı)	0.084	5.723
Yakınlık	0	1.732
Arasındalık	0.952	2.022
Şehir merkezine uzaklık	0.458	1.407
İş merkezine uzaklık	0.009	1.498
Suya yakınlık indeksi	0.06	1.132
Normalize Edilmiş Fark Vejetasyon İndeksi (NDVI)	0.118	1.049
Bina sürekliliği	0.364	2.746
Gökyüzü görünürlük faktörü	0.22	1.177
Yürünebilirlik	0.004	2.094

Tablo 2: Aday açıklayıcı değişkenlerin çoklu doğrusallık değerlendirmesi. Tablo, çok ölçekli coğrafi ağırlıklı regresyon (MGWR) analizi öncesindeki değişken taraması sırasında kullanılan her bir aday açıklayıcı değişken için istatistiksel anlamlılığı (p-değeri) ve varyans şişirme faktörünü (VIF) sunmaktadır. Sonraki modelleme için tutulan değişkenler, önceden tanımlanmış istatistiksel seçim kriterlerini karşılamıştır. Kısaltma: VIF, varyans şişirme faktörü.

Model Uyum Etkisi:
Modelleme analizi üç yaklaşım kullanılarak gerçekleştirilmiştir: küresel OLS modeli, geleneksel GWR modeli ve MGWR modeli. Model yakınsaması, iki ardışık yineleme arasındaki tüm tahmin edilen regresyon katsayılarının maksimum mutlak değişiminin yakınsama kriteri olarak kullanıldığı SOC-f (düzleştirme f) kriterine dayandırılmıştır. Yakınsama eşiği 1.0 × 10⁻⁵ olarak belirlenmiş ve maksimum yineleme sayısı 200 olarak ayarlanmıştır. Sonuçların karşılaştırılabilirliğini sağlamak için gündüz ve gece modelleri; çekirdek fonksiyonu, bant genişliği arama kuralı, yakınsama kriteri ve diğer parametre ayarları dahil olmak üzere aynı metodolojik ayarları benimsemiştir; yalnızca bağımlı değişkenler farklılık göstermiş, dolayısıyla tahmin edilen optimal bant genişlikleri ve regresyon katsayıları da farklılık göstermiştir. Sonuçlar, gündüz modelinin 28 yinelemeden sonra, gece modelinin ise 34 yinelemeden sonra yakınsadığını göstermektedir. Her iki model de yakınsama eşiğini karşılamış olup, bu durum tahmin sonuçlarının kararlı ve güvenilir olduğunu göstermektedir. Üç modele ait göstergeler Tablo 3'te sunulmuştur.

Kategori	Değişken	En Küçük Kareler Yöntemi	GWR	Çoklu Coğrafi Ağırlıklı Regresyon (MGWR)
Model performansı	AICc	6703	4417	3463
	Düzeltilmiş R²²	0.62	0.56	0.8
Optimal değişken bant genişliği (MGWR)	POI çeşitliliği	—	53	239
	Yaşam işlevi	—	—	724
	Konut fonksiyonu	—	—	256
	Yapı yoğunluğu	—	—	237
	Yakınlık	—	—	921
	İş merkezine olan mesafe	—	—	2220
	Yürünebilirlik	—	—	2220

Tablo 3: Sıradan en küçük kareler (OLS), coğrafi ağırlıklı regresyon (GWR) ve çok ölçekli coğrafi ağırlıklı regresyon (MGWR) modellerinin performans karşılaştırması.Tablo, sıradan en küçük kareler (OLS), coğrafi ağırlıklı regresyon (GWR) ve çok ölçekli coğrafi ağırlıklı regresyon (MGWR) modellerinin performansını düzeltilmiş Akaike bilgi kriteri (AICc) ve düzeltilmiş belirleme katsayısı (Düzeltilmiş R²) kullanarak karşılaştırmaktadır. MGWR modelindeki her bir açıklayıcı değişken için tahmin edilen optimal bant genişliği de raporlanarak, regresyon analizinin değişkene özgü mekansal ölçekleri gösterilmektedir. Kısaltmalar: AICc, düzeltilmiş Akaike bilgi kriteri; OLS, sıradan en küçük kareler; GWR, coğrafi ağırlıklı regresyon; MGWR, çok ölçekli coğrafi ağırlıklı regresyon.

Tablo 3'te gösterildiği üzere, MGWR modeli OLS ve GWR modellerine kıyasla daha düşük bir AICc değerine ve daha yüksek bir düzeltilmiş R² değerine sahiptir; bu durum, model uyumunun daha üstün olduğunu kanıtlamaktadır. Ayrıca, OLS ve GWR modelleriyle karşılaştırıldığında MGWR modeli, her bir açıklayıcı değişkenin 237 ile 2.220 arasında değişen kendi optimal bant genişliğine sahip olmasına olanak tanır. Bu durum, farklı değişkenlerin kentsel canlılık üzerindeki etkilerinin mekansal ölçekler genelinde önemli ölçüde farklılık gösterdiğini belirtmektedir.

Değişkenler arasında, DBC ve yürünebilirlik bant genişlikleri tüm örneklem boyutuna yakındır, bu da etkilerinin yerel olmaktan ziyade temel olarak küresel olduğunu göstermektedir. Bunun nedeni, bu faktörlerin çoğu bölgede nispeten sınırlı mekansal varyasyon göstermesi olabilir. Sosyoekonomik koşulları ve insan algısıyla yakından ilişkili sokak-çevre özelliklerini temsil eden göstergeler olarak, kentsel canlılık üzerinde genel bir etki yaratırlar. Buna karşılık; POI çeşitliliği, yaşam fonksiyonu, konut fonksiyonu, bina yoğunluğu ve yakınlık şeklindeki beş değişken nispeten küçük bant genişliklerine sahiptir, bu da etkilerinin yerel mekansal ölçekte yoğunlaştığını göstermektedir. Bu faktörler, sakinlerin fonksiyonel karmaşıklığa, yaşam ortamına ve erişilebilirliğe yönelik farklılaşmış taleplerini yansıtmaktadır ve bu nedenle yerel mekanlarda farklı aktivite türlerini çekebilir veya kısıtlayabilir, böylece kentsel canlılığı şekillendirebilir.

Özellikle, POI çeşitliliği, konut fonksiyonu ve bina yoğunluğunun bant genişlikleri sırasıyla 239, 256 ve 237 olup, tüm örneklemin %11, %12 ve %11'ini oluşturmaktadır. Yaşam fonksiyonu ve yakınlığın bant genişlikleri, örneklemin sırasıyla %33 ve %41'ine denk gelen daha büyük bir kısmını kapsamakta olup, bu durum etkilerinin daha geniş bir mekansal ölçekte işlediğini göstermektedir. Genel olarak, MGWR modelinin avantajları belirgindir. Açıklayıcı değişkenlerin değişken etki ölçekleri, mekansal heterojenlik hipotezini daha da desteklemekte ve bu çalışma için seçilen modelin uygunluğunu doğrulamaktadır.

Etkinin Önemi:
MGWR modelinden elde edilen regresyon katsayılarının istatistiksel sonuçları Tablo 4'te sunulmuştur. Ortalama regresyon katsayılarının mutlak değerlerine dayanarak, kentsel mekansal yapı değişkenlerinin gündüz saatlerindeki katkıları şu şekilde sıralanmıştır: POI çeşitliliği > erişilebilirlik > bina yoğunluğu > yaşam fonksiyonu > konut fonksiyonu > yürünebilirlik > DBC. Gece saatlerinde sıralama hafifçe değişerek şu hale gelmektedir: POI çeşitliliği > yaşam fonksiyonu = konut fonksiyonu > bina yoğunluğu > yürünebilirlik > DBC > erişilebilirlik.

Değişken	Gündüz Ortalaması	Gündüz SS	Gündüz Medyanı	Gece Ortalaması	Gece SS	Gece Medyanı
POI çeşitliliği	0.226	0.126	0.196	0.322	0.096	0.315
Yaşam fonksiyonu	0.088	0.006	0.088	0.145	0.075	0.153
Konut fonksiyonu	0.019	0.158	0.004	0.145	0.173	0.123
Bina yoğunluğu	0.132	0.029	0.131	0.070	0.126	0.053
Yakınlık	0.165	0.188	0.121	0.030	0.048	0.024
İş merkezine uzaklık	−0.010	0.004	−0.010	0.032	0.003	0.031
Yürünebilirlik	0.011	0.002	0.011	0.039	0.002	0.039

Tablo 4: Çok ölçekli coğrafi ağırlıklı regresyon (MGWR) modeli ile tahmin edilen regresyon katsayılarının özet istatistikleri.Tablo, gündüz ve gece kentsel canlılığı için çok ölçekli coğrafi ağırlıklı regresyon (MGWR) modeli tarafından tahmin edilen regresyon katsayılarının dağılımını özetlemektedir. Her bir açıklayıcı değişken için ortalama, standart sapma (SD) ve medyan regresyon katsayıları raporlanarak, etkilerin büyüklüğünün ve değişkenliğinin iki zaman dilimi arasında karşılaştırılmasına olanak sağlanmıştır. Kısaltmalar: MGWR, çok ölçekli coğrafi ağırlıklı regresyon; SD, standart sapma.

Özellikle, POI çeşitliliğinin hem gündüz hem de gece boyunca kentsel canlılığa tutarlı bir şekilde en büyük katkıyı sağladığı ve pozitif bir etkiye sahip olduğu görülmektedir. Bu durum, çeşitli kentsel tesislerin bulunduğu ve fonksiyonel karmaşıklığın yüksek olduğu alanların kent sakinleri için özellikle çekici olduğunu ve böylece kentsel canlılığı artırdığını göstermektedir. Gündüz saatlerinde sakinlerin faaliyetleri öncelikle işe gidip gelme, ofis çalışmaları ve kamu hizmetlerine yöneliktir; bu nedenle yakınlık ve bina yoğunluğu önemli roller oynamaktadır. Gece saatlerinde ise sakinlerin faaliyetleri konut, boş zaman etkinlikleri ve yerel tüketime kaymakta; yaşam fonksiyonu ve konut fonksiyonunun katkıları önemli ölçüde artarken, yakınlığın katkısı belirgin şekilde azalmaktadır. Sıralamadaki bu gece-gündüz farkı, sakinlerin günlük faaliyet kalıpları değiştikçe kentsel canlılığı yönlendiren mekanizmalardaki yapısal değişimi doğrudan yansıtmakta ve bölgelere ve zaman dilimlerine göre yapılacak sonraki farklılaştırılmış planlamalar için makroskobik bir temel sunmaktadır.

Şekil 5'te gösterildiği üzere, etkileyen faktörlerin taranmasından sonra regresyon katsayılarındaki varyasyonların ve etki bölgelerindeki farklılıkların analizi, yaşam fonksiyonu, DBC ve yürünebilirliğin etkilerinin gündüz saatlerinde nispeten sabit olduğunu ortaya koymaktadır. Yaşam fonksiyonu ve yürünebilirlik pozitif etkilere sahipken, iş merkezine olan uzaklık hem pozitif hem de negatif etkiler sergilemektedir. POI çeşitliliği, konut fonksiyonu ve erişilebilirliğin etki aralıkları önemli ölçüde dalgalanmakta ve benzer şekilde hem pozitif hem de negatif etkiler göstermektedir. Bina yoğunluğunun etkisi belirli bir aralıkta değişmekle birlikte pozitif kalmaktadır. Gece saatlerinde ise DBC ve yürünebilirliğin etkileri daha kararlıdır ve her ikisi de pozitif kalmaya devam etmektedir. Buna karşın; POI çeşitliliği, konut fonksiyonu ve bina yoğunluğunun etkileri önemli varyasyonlar göstermekte olup, POI çeşitliliği pozitif bir etki sergilerken, konut fonksiyonu ve bina yoğunluğu kentsel canlılık ile hem pozitif hem de negatif ilişkiler göstermektedir. Yaşam fonksiyonu ve erişilebilirliğin etkileri de belirli bir aralıkta değişkenlik göstermektedir.

Şekil 5. Çok ölçekli coğrafi ağırlıklı regresyon modelinden elde edilen regresyon katsayılarının dağılımı. Keman grafikleri, her bir etkileyen faktör için gündüz ve gece katsayı dağılımlarını karşılaştırmaktadır. Daha geniş bölgeler daha yüksek katsayı yoğunluğunu; pozitif değerler destekleyici etkileri ve negatif değerler ise engelleyici etkileri göstermektedir. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Etkinin Mekânsal Heterojenliği
Kentsel mekânsal yapının kentsel canlılık üzerindeki etkilerinin mekânsal heterojenliğini daha detaylı analiz etmek için, anlamlı etki düzeylerine sahip örnekler seçilmiştir. Her bir kentsel mekânsal yapı unsurunun gündüz ve gece regresyon katsayıları görselleştirilmiştir (Şekil 6 ve 7). Doğal kırılma sınıflandırma yöntemi kullanılarak, etkilerin mekânsal kapsamını, yoğunluğunu ve yönsel değişimlerini göstermek amacıyla regresyon katsayıları 10 seviyeye ayrılmıştır.

Şekil 6. Çok ölçekli coğrafi ağırlıklı regresyon katsayılarının gündüz zamanı mekansal dağılımı. Haritalar; ilgi noktaları çeşitliliği, yaşam fonksiyonu, konut fonksiyonu, bina yoğunluğu, yakınlık, S ve yürünebilirlik için gündüz regresyon katsayılarındaki mekansal varyasyonu göstermektedir. Renk gradyanları, her panelin lejandında gösterildiği gibi katsayı büyüklüğünü belirtmektedir. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayınız.

Şekil 7Çok ölçekli coğrafi ağırlıklı regresyon katsayılarının geceleme mekansal dağılımı. Haritalar; ilgi noktası çeşitliliği, yaşam fonksiyonu, konut fonksiyonu, bina yoğunluğu, yakınlık, iş merkezine uzaklık ve yürünebilirlik için geceletime ait regresyon katsayılarındaki mekânsal varyasyonu göstermektedir. Renk gradyanları, her panelin lejandında gösterildiği üzere katsayı büyüklüğünü belirtmektedir. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

POI çeşitliliği, her bir mekansal birim içindeki kentsel fonksiyonların çeşitliliğini ve karmaşıklığını ölçer. Kentsel canlılığın temelinde yatan ana mekanizma, varış noktalarının çeşitliliği ve etkinliklerin sinerjik etkileridir. Bir bölgenin POI çeşitliliği ne kadar yüksekse, aynı alan içerisinde sakinlerin alışveriş, yemek, eğlence ve günlük hizmetlere yönelik çeşitli ihtiyaçlarını o kadar iyi karşılayabilir; bu durum bölgeler arası seyahat ihtiyacını azaltarak yaya kalış süresini uzatır ve mekansal kullanım yoğunluğunu artırır. Sonuçlar, POI çeşitliliğinin kentsel canlılık üzerinde en güçlü etkiye sahip olduğunu ve belirgin bir mekansal varyasyon sergilediğini göstermektedir. Spesifik olarak, dağılımı yüksek ve düşük etkili alanlarda nispeten yoğunlaşmıştır: daha güçlü etkiler temel olarak şehir merkezinde gözlemlenirken, daha zayıf etkiler temel olarak şehir çeperinde görülmektedir. Genel regresyon katsayıları ağırlıklı olarak pozitiftir ve bu durum, az sayıda zayıf negatif ilişki dışında net bir pozitif ilişkiye işaret etmektedir. Bu durum, çoğu bölgede yüksek POI çeşitliliğinin daha yüksek kentsel canlılık ile ilişkili olduğunu göstermektedir. Ayrıca, POI çeşitliliğinin kentsel canlılık üzerindeki etkilerindeki mekansal farklılaşma geceleyin gündüzden daha belirgindir ve bu da onu geceleyin en etkili faktör haline getirmektedir. Bu günlük fark, sakinlerin gündüz ve gece arasındaki etkinlik taleplerinin yapısal farklılaşmasına bağlanabilir. Gündüz vakti, karma arazi kullanımı temel olarak işe gidiş-gelişleri ve molalar sırasındaki kısa süreli, parçalı tüketim taleplerini karşılar ve yaya faaliyetlerini çekmedeki rolü nispeten sınırlıdır. Ancak geceleyin, insanların faaliyetleri boş zaman etkinliklerine, sosyal etkileşime ve deneyimsel tüketime kayar. Bu bağlamda, yüksek POI çeşitliliğine sahip alanlar çeşitli ve kesintisiz gece tüketim senaryoları sunarak sakinlerin açık havada kalış sürelerini etkili bir şekilde uzatabilir ve böylece gece canlılığı üzerinde daha belirgin bir itici etki yaratabilir.

Yaşam fonksiyonları; eğitim, bilim, kültür, sağlık, ulaşım ve kamu hizmetleri ile ilgili olan ve sakinlerin günlük ihtiyaçlarını karşılayan olanakları kapsar. Bu fonksiyonların etki mekanizması, bir etkinlik-hedef ağı oluşumunda yatar: bu tesisler sadece kendileri yaya akışlarını çekmekle kalmaz, aynı zamanda diğer fonksiyonlarla olan sinerjileri aracılığıyla istikrarlı etkinlik akışları oluştururlar. Regresyon sonuçları, yaşam fonksiyonlarının gündüz canlılığı üzerindeki pozitif etkisinin, 0,078 ile 0,098 arasında değişen katsayılar ve etki yoğunluğunda sadece küçük dalgalanmalarla birlikte istikrarlı kaldığını göstermektedir. Buna karşılık, gece için katsayı aralığı 0,005–0,256'ya genişleyerek önemli ölçüde daha geniş bir mekânsal etkiye işaret etmektedir. Zhichu Caddesi ve Xingfu Caddesi merkez alan olarak alındığında, etki derecesi merkezden çevre bölgelere doğru kademeli olarak artmaktadır. Bu bölge yoğun bir nüfus dağılımı ile karakterize edilse de, şehir planlaması nispeten eskidir ve ekonomik kalkınma ile kısıtlanmıştır; bu da eğlence tesislerinin ve diğer yaşam fonksiyonu olanaklarının genel olarak şehrin doğu kısmına göre daha düşük seviyede sağlanmasına neden olmuştur. Sonuç olarak, bölgenin sakinler için çekiciliği daha zayıftır ve kentsel canlılık üzerindeki etkisi daha az belirgindir. Bu zamansal varyasyon, sakinlerin etkinlik amaçlarındaki bir kaymayı yansıtmaktadır. Gündüz saatlerinde yaşam fonksiyonları öncelikle kamu hizmetlerine yöneliktir ve yaya akışları nispeten istikrarlı kalır. Gece ise, bu fonksiyonlar boş zaman ve eğlence talepleriyle desteklenerek yemek ve alışveriş gibi tüketim odaklı fonksiyonlarla tamamlayıcı bir ilişki kurmakta, bu da yaşam fonksiyonlarının daha geniş bir mekânsal aralıkta kentsel canlılık üzerinde daha güçlü bir itici etki yaratmasını sağlamaktadır.

Konut fonksiyonları, sakinlerin geceleme ve konaklamalarını karşılayan mekânsal temeli oluşturur. Bu fonksiyonların kentsel canlılıkla olan ilişkisi, gündüz ve gece saatlerinde belirgin şekilde farklı kalıplar izler. Gündüz vakti konut alanları, nüfus çıkışının başlangıç noktası olarak hizmet eder; bu nedenle, konut yoğunluğunun tek başına artırılması kentsel canlılığı mutlaka geliştirmez. Destekleyici ticari ve hizmet tesisleri bulunmadığında, yüksek yoğunluklu konut alanları bunun yerine canlılığı düşük "uyku kentlere" dönüşebilir. Ancak gece olduğunda sakinler evlerine döner ve konut alanları gece faaliyetlerinin mekânsal temeli haline gelir. Sonuçlar, konut fonksiyonu değişkeninin genel ortalama etkisinin nispeten zayıf olmasına rağmen, belirli bölgelerde belirgin bir mekânsal heterojenlik ve farklılaşma gösterdiğini ve bu etkinin mekânsal dağılımının hem gündüz hem de gece saatlerinde geniş ölçüde benzer olduğunu göstermektedir. Hongrun Malzemeleri Pazarı, Meyve Toptancı Hali, Fenghuangtai İlkokulu ve Jinxiu Xincheng çevresindeki bölgelerde konut fonksiyonları yoğun bir şekilde dağılmıştır, ancak kentsel canlılıkla olan ilişkileri negatiftir. Bu durum, söz konusu bölgelere daha fazla konut fonksiyonu eklemenin kentsel canlılığı artırmadığını; aksine, aşırı konut yoğunlaşmasının mekânsal sıkışıklık ve destekleyici tesis eksikliği nedeniyle gece gerçekleşen sosyal ve tüketim faaliyetlerini engelleyebileceğini göstermektedir. Buna karşılık, Shihuiyao Caddesi'nde konut fonksiyonları kentsel canlılıkla pozitif ilişkilidir; bu da bölgedeki konut tesislerinin kentsel canlılığı desteklemede daha güçlü bir rol oynadığını ve sakinler için daha büyük bir çekim gücü oluşturduğunu göstermektedir.

Bina yoğunluğu, belirli bir alan içindeki yapılaşma yoğunluğunu yansıtır ve temel mekanizması nüfus kümelenmesi için fiziksel temel sağlamaktır: yüksek bina yoğunluğu, daha yüksek bir nüfus taşıma kapasitesinin yanı sıra istihdam olanaklarının ve ticari işletmelerin daha yoğun bir konsantrasyonuna işaret eder. Bu çalışmanın sonuçları, bina yoğunluğunun gündüz saatlerinde kentsel canlılık üzerinde genel olarak olumlu bir etki yarattığını ve bu etkinin doğudan batıya doğru kademeli olarak zayıflayarak belirgin bir konsantrik yapı oluşturduğunu göstermektedir. Şehrin batı kısmında, bina yoğunluğunun kentsel canlılık üzerindeki etkisi doğu kısmındakinden daha zayıftır; bu durum, batı bölgelerinde bina yoğunluğunu artırmanın, kentsel canlılığı artırmada doğu bölgelerine göre daha az etkili olduğunu göstermektedir. Ancak gece saatlerinde bu etki çift yönlü bir örüntü sergilemektedir. Bina yoğunluğunun kentsel canlılık üzerindeki etkisi, Jiahe Nehri yakınındaki Xingfu Caddesi'nin batı kısmında ve Zhichu Caddesi'nin düşük değerli kümelerinde, büyüklük açısından nispeten küçük varyasyonlarla negatif korelasyon göstermektedir. Bu günlük fark, fonksiyonel farklılaşmadan kaynaklanmaktadır: gündüz vakti, yüksek yoğunluklu yapılaşmış alanlar ofis ve ticari fonksiyonları yoğunlaştırır ve nüfus girişinin birincil bölgeleri olarak hizmet eder; ancak gece saatlerinde, bazı yüksek yoğunluklu iş bölgelerinde insan dağılımı yaşanır ve kentsel canlılık çevre yerleşim alanlarına doğru kayar. Bu anlamda, yüksek yoğunluklu yapılaşmış alanlar gündüzleri canlılık kümelenme merkezleri olarak işlev görürken, geceleri dışa doğru taşma yoluyla çevre canlılığını teşvik eden canlılık yayılım kaynakları haline gelirler.

Yakınlık, yol ağı bağlantısının verimliliğini ölçer ve sakinlerin çeşitli varış noktalarına ne kadar kolay ulaşabileceğini belirler. Temel mekanizması, seyahat süresi maliyetlerini azaltmak ve faaliyetlerin mekansal kapsamını genişletmektir; daha yüksek yakınlık, mekan ziyaretlerinin olasılığını ve sıklığını doğrudan artırır. Bu çalışmanın sonuçları, yakınlığın gündüz saatlerinde POI çeşitliliğinden sonra en önemli ikinci itici faktör olduğunu, gece ise etkisinin önemli ölçüde azaldığını göstermektedir. Bu belirgin gündüz-gece kontrastı, sakinlerin faaliyet modellerindeki temel bir değişimi yansıtmaktadır. Gündüz saatlerinde işe gidip gelme, ayak işleri ve ticari faaliyetler gibi etkinlikler ulaşım üzerinde nispeten yüksek talepler oluşturur ve erişilebilirliğe büyük ölçüde bağımlıdır. Ancak geceleyin sakinlerin faaliyetleri daha ev merkezli hale gelir, faaliyet yarıçapı daralır ve seyahatlerin ana amaçları boş zaman etkinlikleri ve tüketime kayar; bu da sakinleri yol ağı erişilebilirliğine karşı önemli ölçüde daha az duyarlı hale getirir. Ayrıca, yakınlık çift yönlü bir yerel etki sergilemektedir: Jiahe Nehri boyunca olduğu gibi Zhichu Caddesi ve Fenghuangtai Caddesi'nde kentsel canlılıkla güçlü bir pozitif ilişkiye sahipken, Xingfu Caddesi'nin kuzeyindeki seyrek nüfuslu bölgelerde zayıf bir negatif ilişki göstermektedir. Bu durum, yakınlığın canlılığı tetikleme etkisinin, yeterli yaya talebinin varlığına bağlı olduğunu göstermektedir.

DBC, her bir mekansal birimin şehrin merkezi ticari bölgesine olan yakınlığını ölçerek istihdam fırsatlarına, tüketim ortamlarına ve ekonomik dışsallıklara erişim açısından konum avantajlarını yansıtır. Bunun temel mekanizması aglomerasyon ekonomileri ve tüketici erişilebilirliğine dayanır: bir bölge ticari merkeze ne kadar yakınsa, istihdam fırsatları o kadar yoğun, tüketim seçenekleri o kadar zengin ve sosyoekonomik etkileşimler o kadar aktif olur; bu da daha fazla yaya akışını çeker. Bu çalışmanın sonuçları, DBC'nin gündüz kentsel canlılığı üzerindeki etkisinin güneyden kuzeye doğru azaldığını ve negatif bir korelasyon sergilediğini göstermektedir. Güneydeki bölgeler ticari merkeze daha uzaktır ve bu nedenle kentsel canlılık üzerinde daha zayıf bir etkiye sahiptir; buna karşılık Kuiyu Yolu'nun kuzeyindeki bölgeler ticari merkeze daha yakındır ve böylece daha güçlü bir etki yaratırlar. Ancak geceleyin bu ilişki pozitif hale gelir ve Hongqi Yolu'nun kuzey ve güney yanlarında iki halkasal bölge oluşurken, etki merkezden çevre bölgelere doğru kademeli olarak artar. Bu gündüz-gece tersinirliği, mekansal yapının temel mantığını ortaya koymaktadır: gündüz saatlerinde ticari merkez, istihdam ve tüketim için temel hedef nokta olarak hizmet ederek nüfusun içe doğru yoğunlaşmasını sağlar; gece ise sakinler şehrin geneline yayılmış evlerine döner ve ticari merkezden daha uzak olan konut alanları, nüfus geri dönüşü nedeniyle canlılık artışı yaşar.

Yürünebilirlik, sokak ortamının yayalar için ne kadar uygun olduğunu ölçer ve fiziksel alan ile insan algısı arasında temel bir köprü görevi görür. Kendine özgü mekanizması, doğrudan yaya akışları oluşturmakta değil; yürüme deneyimini iyileştirmekte, güvenlik ve konfor hislerini artırmakta, yayaların kalış süresini uzatmakta ve sosyal etkileşimi kolaylaştırarak kentsel canlılığa katkıda bulunmaktadır. Bu çalışmada yürünebilirlik, hem gündüz hem de gece saatlerinde kentsel canlılık üzerinde istikrarlı bir pozitif etki göstermektedir; bu durum, etkisinin genel nitelikte olduğunu ve yaya dostu sokak ortamlarının genellikle mekansal canlılığı artırdığını göstermektedir. Gündüz saatlerinde, yürünebilirliğin kentsel canlılık üzerindeki etkisi Zhujia Köyü ve Fenghuangtai Caddesi'nde düşük canlılık bölgeleri oluşturmaktadır. Bu durum, temel olarak Zhujia Köyü yakınlarındaki yaya akışlarının nispeten sınırlı olması ve buradaki sakinlerin kaldırımlara daha az bağımlı olmasından kaynaklanıyor olabilir. Fenghuangtai Caddesi'nde bina dağılımı yoğundur ve sokak düzeni eskidir; kaldırımlar dardır ve sık sık işgal edilmektedir, bu da motorlu olmayan ulaşım yoluyla canlılık kümelenmesi için sınırlı destek sağlanmasıyla sonuçlanmaktadır. Gece saatlerinde yürünebilirliğin etkisi güneybatıdan kuzeye doğru kademeli olarak azalmakta, şehrin güney kısmında daha güçlü, kuzeyde ise nispeten daha zayıf bir etki görülmektedir. Bu örüntü, Yantai'nin ana kentsel alanındaki yaya akışlarının dağılımı, ulaşım olanakları ve bölgesel gelişmişlik farklılıkları ile ilişkilidir. Dahası, yürünebilirliğin etkisi gece saatlerinde nispeten daha güçlüdür; bu da gece aktivitelerinin algılanan güvenliğe ve çevresel kaliteye olan daha yüksek bağımlılığını yansıtmaktadır. İyi aydınlatma, kesintisiz kaldırımlar ve belirgin sokak sınırlayıcıları, gece yolculukları sırasındaki güvensizlik hissini etkili bir şekilde azaltabilir ve böylece gece kentsel canlılığının potansiyelini açığa çıkarabilir.

Temsili Alanlar ve Kentsel Canlılık Optimizasyon Çerçevesi
MGWR analizi tarafından tespit edilen mekansal heterojenliği daha detaylı örneklendirmek amacıyla, farklı kentsel mekansal özelliklere sahip temsili mahalleler saha incelemesi için seçilmiştir (Şekil 8 ve 9). Bu örnekler, analitik sonuçlarla ilişkili mekansal koşulların görsel kanıtlarını sunmaktadır.

Şekil 8. Xingfu New Town'daki eski blokların mevcut durumları. Temsili fotoğraflar, kamu tesislerinin düzensiz dağılımı ve sınırlı sokak çevre kalitesi dahil olmak üzere sokak ve yapılı çevre koşullarını göstermektedir. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Şekil 9. Nangou Street-Jinde ve Baishi-Huangshan'daki eski yerleşim bölgelerinin mevcut koşulları. Temsili fotoğraflar yoğun konut yapılaşmasını, sınırlı kamuya açık açık alanları ve mevcut mahalle çevre koşullarını göstermektedir. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Şekil 8, kamu hizmeti tesislerinin dengesiz dağılımı ve nispeten düşük sokak çevre kalitesi ile karakterize edilen, eski mahalleleri temsil eden Xingfu New Town'u göstermektedir. Şekil 9, yoğun konut gelişimi, sınırlı kamusal açık alan ve nispeten monoton sokak arayüzleri ile karakterize edilen Nangou Street–Jinde ve Baishi–Huangshan bölgelerindeki temsili konut mahallelerini sunmaktadır. Gözlemlenen bu mekansal özellikler, yaşam fonksiyonlarının ve konut fonksiyonlarının kentsel canlılık üzerindeki etkilerindeki farklılıkları açıklayan analitik sonuçlarla tutarlıdır.

Şekil 10, kentsel mekansal yapının temel boyutları arasındaki ilişkileri ve bunların kentsel canlılık üzerindeki etkilerini özetlemektedir. MGWR analizi sonuçlarına dayanan bu çerçeve, gündüz ve gece kentsel canlılığını etkileyen mekanizmaların genel bir kavramsal temsilini sunmak için belirlenen itici faktörleri ve bunların etkileşimlerini entegre etmektedir.

Şekil 10. Kentsel mekansal yapı için optimizasyon mekanizması ve canlılığın artırılması. Diyagram; işlevsel öğeler, mimari form, erişilebilirlik, sosyoekonomik faktörler, ekolojik alan ve insan algısı genelindeki canlılık artırma stratejilerini, gündüz ve gece canlılık farklarını göz önünde bulundurarak özetlemektedir. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Veri Kullanılabilirliği:
Bu çalışmanın bulgularını destekleyen tüm veriler, makale ve ek materyalleri içerisinde sunulmuştur. Bunlar arasında Ek Şekil 1; veri toplama, ön işleme, analitik iş akışları, model çıktıları ve regresyon tanılarını açıklayan Ek Dosyalar 1–7; veri ön işleme ve sokak görünümü görüntü işleme için kullanılan Python betiklerini ve Jupyter not defterlerini içeren Ek Kodlar 1–4 ve analizlerde kullanılan orijinal, standardize edilmiş ve işlenmiş kentsel mekansal yapı gösterge veri setlerini sağlayan Ek Veriler 1–3 yer almaktadır.

Ek Şekil 1. Isı haritası türevli kentsel canlılığın gece ışığı yoğunluğu kullanılarak doğrulanması. Gece ışığı yoğunluğunun (solda) ve Baidu ısı haritası verilerinden türetilen gece kentsel canlılığının (sağda) mekânsal dağılımının karşılaştırılması. İki veri seti arasındaki mekânsal uyumu göstermek için temsilci sıcak nokta alanları vurgulanmış olup, bu durum çalışma alanındaki kentsel canlılık için ısı haritası türevli aktivite yoğunluğunun bir vekil gösterge olarak kullanımını desteklemektedir. Lütfen bu dosyayı indirmek için buraya tıklayın.

Ek Dosya 1. Baidu ısı haritası veri toplama ve işleme iş akışı. Bu dosya; Baidu ısı haritası verilerinin edinimi, ön işlemesi, gürültü giderme, zamansal sınıflandırma, uzaysal dönüşüm, çekirdek yoğunluk tahmini ve 300 m × 300 m ızgara ölçeğinde gündüz ile gece kentsel canlılığının hesaplanmasına yönelik iş akışını açıklamaktadır. Lütfen bu dosyayı indirmek için buraya tıklayın.

Ek Dosya 2. Kentsel mekansal yapı göstergesi tanımları ve hesaplama prosedürleri. Bu dosya; işlevsellik, mimari form, erişilebilirlik, sosyoekonomik özellikler, ekolojik alan ve insan algısı dahil olmak üzere analizde kullanılan tüm kentsel mekansal yapı göstergelerinin tanımlarını, hesaplama denklemlerini, ön işleme prosedürlerini, parametre ayarlarını ve normalizasyon yöntemlerini sunmaktadır. Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Dosya 3. Sokak görünümü görüntüleme edinimi ve analiz iş akışı. Bu dosya; sokak görünümü görüntü örnekleme stratejisini, görüntü edinme parametrelerini, panoramik görüntü oluşturmayı, SegNet modeli kullanılarak yapılan semantik segmentasyonu, model doğrulamasını ve sokak görünümü görüntülerinden elde edilen insan algısı göstergelerinin hesaplanmasını açıklamaktadır. Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Dosya 4. Çok ölçekli coğrafi ağırlıklı regresyon (MGWR) modelleme iş akışı. Bu dosya; veri ön işleme, değişken seçimi, çoklu doğrusallık değerlendirmesi, model yapılandırması, bant genişliği optimizasyonu, parametre ayarları, model uygulaması ve en küçük kareler (OLS), coğrafi ağırlıklı regresyon (GWR) ile MGWR model performanslarının karşılaştırılmasını içeren MGWR modelleme prosedürünü açıklamaktadır. Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Dosya 5. Gündüz çok ölçekli coğrafi ağırlıklı regresyon (MGWR) çıktısı. Küresel regresyon istatistikleri, bant genişliği optimizasyonu, tanısal metrikler, parametre tahminleri ve gündüz kentsel canlılığının mekansal heterojenliğini değerlendirmek için kullanılan özet istatistikleri içeren eksiksiz gündüz MGWR model çıktısı. Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Dosya 6. Gece vakti çok ölçekli coğrafi ağırlıklı regresyon (MGWR) çıktısı. Gece vakti kentsel canlılığının mekansal heterojenliğini değerlendirmek için kullanılan küresel regresyon istatistikleri, bant genişliği optimizasyonu, tanısal metrikler, parametre tahminleri ve özet istatistikleri içeren eksiksiz gece vakti MGWR model çıktısı. Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Dosya 7. Sıradan en küçük kareler (OLS) regresyon tanıları ve model değerlendirmesi. Çoklu doğrusal bağlantı değerlendirmesi, regresyon tanıları, artık analizleri ve coğrafi ağırlıklı regresyon modelleri ile karşılaştırma için kullanılan destekleyici grafikleri içeren OLS modeli tanı çıktıları. Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Kod 1. Baidu ısı haritası veri ön işleme için Python iş akışı. Ham ısı haritası verilerinin ön işlemesi için kullanılan; yinelenenlerin kaldırılması, eksik değerlerin filtrelenmesi, zaman damgası dönüştürme, gündüz/gece sınıflandırması, koordinat standartlaştırması ve sonraki mekansal analizler için işlenmiş veri setlerinin dışa aktarılmasını içeren Python betiği. Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Kod 2. Sokak görünümü görüntü birleştirme iş akışı. Görüntü birleştirme ve sonraki sokak görünümü analizleri için panoramik görüntü oluşturma dahil olmak üzere, sokak görünümü görüntü işlemesini gerçekleştiren Jupyter notebook. Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Kod 3. Sokak görünümü görüntülerinin edinimi iş akışı. Baidu Sokak Görünümü uygulama programlama arayüzü (API) üzerinden sokak görünümü görüntülerini geri çağırmak, görüntü meta verilerini düzenlemek ve görüntüleri semantik segmentasyona hazırlamak için kullanılan Jupyter notebook. Lütfen bu dosyayı indirmek için buraya tıklayın.

Ek Kod 4. Sokak görünümü görüntü işleme iş akışı. İnsan algısı göstergeleri çıkarılmadan önce sokak görünümü görüntülerinin işlenmesi ve entegrasyonu için kullanılan Jupyter notebook. Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Veri 1. Orijinal kentsel mekansal yapı gösterge veri seti. Çalışmaya dahil edilen tüm mekansal birimler için ön işleme ve standardizasyon öncesinde derlenen ham gösterge değerleri. Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Veri 2. Standardize edilmiş kentsel mekansal yapı gösterge veri seti. Çok ölçekli coğrafi ağırlıklı regresyon analizleri için girdi olarak kullanılan standardize edilmiş tahmin değişkenleri. Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Veri 3. Filtrelenmiş ve işlenmiş kentsel mekansal yapı gösterge veri seti. Ön işleme ve değişken taramasından sonra kalite kontrolü yapılmış, istatistiksel analizler ve model geliştirme için kullanılan veri seti. Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Tartışma

Yantai'nin ana kentsel alanındaki kentsel canlılık, konumlara, mekansal kapsamlara ve analitik ölçeklere göre değişen çeşitli kümelenme modelleri ve heterojen mekansal etkiler sergilemektedir. Mevcut çalışma, kentsel canlılığın, yerleşik çevrenin birden fazla boyutunun sakinlerin gündüz ve gece aktivitelerini birlikte etkilediği kompozit ve iç içe geçmiş bir mekansal yapı tarafından şekillendirildiğini ortaya koymaktadır. Çok kaynaklı jeo-mekansal büyük veri ve MGWR modeli kullanan bu çalışma; işlevselliğin, yerleşik formun, erişilebilirliğin, sosyoekonomik koşulların ve insan algısının kentsel canlılık üzerindeki etkilerinde önemli bir mekansal heterojenlik tespit etmiştir. Geleneksel küresel regresyon yaklaşımlarıyla karşılaştırıldığında MGWR modeli, bu ilişkilerin mekansal durağan olmama durumunu daha etkili bir şekilde yakalayarak, kentsel canlılığın altında yatan mekanizmalar hakkında daha rafine bir anlayış sağlamıştır. Bu bulgular, kentsel canlılığı geliştirme stratejilerinin sakinlerin zamansal ve mekansal aktivite ihtiyaçlarına dayanması gerektiğini ve insanlara, zamana ve mekana göre değişen, hakkaniyetli ve bağlama özgü yaklaşımlar benimsemesi gerektiğini göstermektedir. Ayrıca, etkili bir canlılık artırımı, kaynak tahsisi ve çevresel kısıtlamalarla ilişkili verimsizliklerin, etkisiz müdahalelerin ve negatif etkilerin azaltılmasıyla birlikte hem küresel hem de yerel mekansal yapıların koordineli optimizasyonunu gerektirmektedir. Topluca bu bulgular, kentsel canlılığı artırma stratejilerinin etkililiğini ve hassasiyetini iyileştirmek için kanıta dayalı bir çerçeve sunmaktadır (Şekil 10).

İncelenen fonksiyonel unsurlar arasında, POI çeşitliliği, yaşam fonksiyonları ve konut fonksiyonları kentsel canlılığın temel belirleyicileri olarak tanımlanmıştır. Karma kentsel fonksiyonların nüfus kümelenmesini teşvik ettiğini ve mekansal canlılığı artırdığını gösteren Ye ve Zhuang³³ ile Cetin ve ark.³⁴ findings ile tutarlı olarak, POI çeşitliliği kentsel canlılık üzerinde en güçlü pozitif etkiyi göstermiştir. Mevcut çalışmada, POI çeşitliliği gündüz saatlerinde ana kentsel bölgenin büyük kısmında kentsel canlılıkla anlamlı bir pozitif ilişki sergilerken, çevre bölgelerde yalnızca zayıf negatif ilişkiler gözlemlenmiştir. Bu örüntü, insan faaliyetlerinin sürekli zincirleri oluşturan ve hem zamansal hem de mekansal canlılığı güçlendiren çeşitli konut, ticari, eğlence ve hizmet fonksiyonlarının yoğunlaşması ile açıklanabilir. Buna karşılık, tek fonksiyonlu arazi kullanımı ile karakterize edilen çevre bölgeler, parçalı faaliyet zincirleri ve kentsel alanın azalmış zamansal kullanımı sergilemektedir. Bu konsantrik farklılaşma, Fang ve ark.³⁵ ile Xu ve ark.³⁶ tarafından yapılan önceki çalışmalarla da tutarlıdır. Benzer örüntüler, daha yüksek fonksiyonel entegrasyon seviyelerinin daha güçlü yaya ve ticari canlılıkla ilişkilendirildiği Pekin ve Wuhan'da da rapor edilmiştir^37,38. Genellikle nispeten eksiksiz destekleyici tesislere sahip olan Pekin'deki banliyö konut bölgelerinin aksine, Yantai'deki Huangwu Caddesi ve Wanhua Endüstri Parkı gibi sanayi bölgeleri yeterli günlük POI'lerden yoksundur ve bu durum fonksiyonel monokültürün negatif etkilerini daha belirgin hale getirmektedir. Buna göre, karma konut-ticari geliştirme, topluluk hizmetleri ve kamusal açık alanlar yoluyla fonksiyonel çeşitliliğin artırılması bu bölgelerdeki canlılığı muhtemelen artıracak, gece ticari caddelerinin ve gece pazarlarının genişletilmesi ise gece faaliyetlerini daha da güçlendirebilecektir. Yaşam fonksiyonları da hem gündüz hem de gece saatlerinde, özellikle şehrin doğu kesiminde, kentsel canlılık üzerinde tutarlı pozitif etkiler göstermiştir. Eğitim, sağlık, kültür, rekreasyon, ulaşım ve kamu hizmetleri ile ilgili tesisler tekrarlanan günlük ziyaretleri çekmekte, seyahat ve sosyal etkileşim için önemli destinasyonlar olarak hizmet etmektedir. Bu tesislerin ticari hizmetlerle mekansal örtüşmesi, yayaların kalış süresini ve faaliyet yoğunluğunu daha da artırarak kentsel canlılığı sürdürmektedir. Bu bulgular, topluluk canlılığını artırmada kamu hizmeti sunumunun önemini vurgulayan Liu ve Ge³⁹ ile Nanjing ve Wuhan'da yürütülen ve dengeli yaşam destek tesislerinin gün boyunca sakinlerin faaliyet yoğunluğunu önemli ölçüde artırdığını gösteren çalışmalarla tutarlıdır^40,41. Sonuç olarak, kapsamlı kentsel yenileme, yaşam fonksiyonu tesislerinin hem miktarında hem de kalitesinde iyileştirmelere öncelik vermelidir. Şekil 8'de gösterildiği gibi, Xingfu Xincheng gibi eski mahalleler ve çevredeki kentsel köyler yetersiz kamu hizmetleri ve nispeten düşük mekansal kalite yaşamaya devam etmektedir. Eğitim, sağlık, yaşlı bakımı, kamusal yeşil alanlar ve acil durum altyapısına erişimin iyileştirilmesi ile Zhichu Parkı gibi eski sanayi alanlarının parklara ve kamusal meydanlara adaptif yeniden kullanımı, daha güçlü ve daha sürdürülebilir bir kentsel canlılığa katkıda bulunacaktır. Konut fonksiyonları hem gündüz hem de gece saatlerinde benzer mekansal örüntüler sergilemiş ve genellikle konut POI'lerinin yüksek yoğunlukta olduğu alanlarda zayıf negatif ilişkiler göstermiştir. Bu alanlar genellikle baskın konut arazi kullanımı, sınırlı kamusal açık alan, yetersiz ticari faaliyetler ve nispeten az sosyal etkileşim fırsatları ile karakterize edilmekte; bu da güçlü konut niteliklerine ancak nispeten zayıf faaliyet yoğunluğuna sahip ortamlar yaratmaktadır. Chen ve ark.⁴² benzer şekilde, kentsel altyapının canlılığı ancak uygun yoğunluğun sürekli yükseltme ve yenileme ile desteklendiği durumlarda artırdığını göstermiştir. Guangzhou'nun yüksek yoğunluklu kentsel bölgelerinde yürütülen araştırmalar da, kamu hizmetleri, ticari tesisler, yaya altyapısı ve yüksek kaliteli kamusal alanlar tarafından desteklenmedikçe, tek başına konut gelişimini artırmanın canlılığı mutlaka iyileştirmediğini göstermektedir. Şekil 9'da görüldüğü üzere, konut yoğunluklu birçok mahalle kamusal alan eksikliği ve inaktif sokak cepheleri yaşamaya devam etmektedir. Bu nedenle, konut yoğunluklu bölgeler; kamu hizmeti tesislerinde hedeflenmiş iyileştirmelerden, konut fonksiyonlarının optimizasyonundan, yeşil bina teknolojilerinin benimsenmesinden, topluluk yönetiminin güçlendirilmesinden ve hem konut kalitesini hem de kentsel canlılığı artırmak için gelecekteki konut gelişiminin dikkatli planlanmasından fayda sağlayacaktır.

Fonksiyonel unsurların ötesinde, mevcut çalışma; yapı formu, erişilebilirlik, sosyoekonomik koşullar ve insan algısının tamamının kentsel canlılığın mekansal heterojenliğine katkıda bulunduğunu ortaya koymaktadır. Bina yoğunluğu, mahalle canlılığının önemli bir belirleyicisi olarak ortaya çıkmıştır. Yang ve arkadaşlarının⁴³ Chongqing'deki bulgularıyla tutarlı olarak, daha yüksek bina yoğunluğu genel olarak nüfus kümelenmesini ve ekonomik faaliyetleri teşvik ederek mahalle canlılığını artırmaktadır. Benzer şekilde, mevcut çalışma bina yoğunluğunun etkisinin batıdan doğuya doğru kademeli olarak arttığını göstermiş olup, bu durum Yantai'nin ana kentsel bölgesinin kuzeydoğu çekirdeğindeki gelişim ve ticari faaliyetlerin yoğunlaşmasını yansıtmaktadır. Guangzhou'da yapılan önceki çalışmalar, bina yoğunluğunun artmasının başlangıçta kentsel canlılığı teşvik etmesine rağmen, bu ilişkinin sonunda ek yoğunluğun azalan getiriler sağladığı optimal bir eşiğe ulaştığını daha ayrıntılı olarak göstermiştir¹⁶. Benzer şekilde, Qingdao'da yürütülen çalışmalar, ekolojik alanların çevresindeki bölgelerin aşırı yoğun geliştirmeler için uygun olmadığını44 ve kıyı şeridindeki doğrusal veya serbest formlu mekansal düzenlemelerin genellikle yüksek derecede kompakt kentsel formlardan daha çekici ortamlar sunduğunu belirtmiştir. Bu bulgular, bina yoğunluğunun maksimize edilmek yerine optimize edilmesi gerektiğini önermektedir. Buna göre, Yantai Demiryolu İstasyonu ve Haishang World çevresindeki alanlar da dahil olmak üzere, yüksek düzeyde gelişmiş ticari ve konut bölgelerinde yerel bina yoğunluğu uygun şekilde azaltılmalı, aynı zamanda kamuya açık yeşil alanlar ve rekreasyon alanları artırılmalıdır. Chaoyang Caddesi ve Suochengli gibi tarihi bölgeler, tarihi yapıların korunmasına öncelik vermeli ve aşırı yeniden geliştirmeden kaçınmalıdır; kıyı turizm kuşağı boyunca ve Merkezi Dağ Parkı çevresindeki geliştirme yoğunluğu ise kentsel canlılık korunurken ekolojik ve peyzaj kaynaklarını korumak için dikkatle kontrol altında tutulmalıdır. Erişilebilirlik de belirgin bir spatiotemporal heterojenlik göstermiştir. Önceki çalışmalarla^45,46 tutarlı olarak, gündüz yakınlığı kentsel canlılıkla anlamlı bir pozitif ilişki sergilerken, bu etki gece saatlerinde güneyden kuzeye doğru azalmıştır. Yakınlık, yol ağının bağlantılılığını ve sakinlerin seyahat maliyetlerini yansıttığından, daha yüksek erişilebilirlik seyahat süresini azaltarak sık ve çok amaçlı faaliyetleri kolaylaştırır. Benzer şekilde önceki çalışmalar, gece canlılığının, özellikle yoğun gelişmiş kentsel alanlarda nüfus yoğunluğu ve ulaşım bağlantılılığı ile güçlü bir ilişki içinde olduğunu göstermiştir⁴⁷. Wei Wei ve ark.⁴⁸ ayrıca Wuhan'da, yüksek bağlantılı yol ağlarının ve gelişmiş yavaş trafik sistemlerinin, özellikle gece saatlerinde mahalle canlılığını önemli ölçüde artırdığını kanıtlamıştır. Bu bulgular, gelecekteki yol ağı planlamasının "küçük bloklar ve yoğun sokak ağı" stratejisini benimsemesi gerektiğini önermektedir. Nangou Caddesi–Jinde ve Baishi–Hushan dahil olmak üzere dağlık arazi yakınlarında bulunan eski mahallelerde, çıkmaz sokakların ortadan kaldırılması ve yaya, bisiklet ve yol altyapısının genişletilmesi yoluyla bağlantılılığın artırılması, erişilebilirliği ve genel canlılığı güçlendirecektir. Benzer şekilde, Xingfu Caddesi'nin kuzey bölgelerindeki ulaşım iyileştirmeleri gece canlılığını daha da artıracaktır. DBC ile temsil edilen sosyoekonomik koşullar da net bir gündüz-gece heterojenliği sergilemiştir. Gündüz vakti düşük DBC değerleri daha güçlü nüfus kümelenmesi ve daha yüksek kentsel canlılık ile ilişkilendirilirken, gece canlılığı, Wang ve ark.⁴⁹ tarafından rapor edilen bulgularla tutarlı olarak aksi yönde bir örüntü göstermiştir. Bu fark, gündüz işe gidip gelme ve alışveriş faaliyetlerinin geceki boş zaman ve konut faaliyetlerine kıyasla zıt mekansal organizasyonunu yansıtmaktadır. Gündüzleri, şehrin ticari merkezi istihdam ve tüketim için ana varış noktası olarak işlev görerek güçlü bir canlılık konsantrasyonu oluşturmaktadır. Ancak geceleyin, boş zaman faaliyetleri daha da dağılmakta, sakinler evlerine dönerken çevre konut alanlarında canlılık artmaktadır. Bu örüntü aynı zamanda Yantai'nin ağırlıklı olarak monosentrik ticari yapısı altındaki istihdam ve konut arasındaki dengesizliği yansıtmaktadır. Bianchini'nin gece ekonomisi teorisiyle⁵⁰ tutarlı olarak, çeşitlendirilmiş gece ticari faaliyetlerinin oluşturulması, banliyö bölgelerindeki canlılığı güçlendirmek için etkili bir stratejidir. Buna göre, Huangwu Alt Bölgesi gibi banliyö alanları, ikincil ticari merkezlerin geliştirilmesinden, çeşitlendirilmiş gece tüketim olanaklarından ve banliyö konut alanları ile şehir merkezi arasındaki ulaşım bağlantılarının iyileştirilmesinden fayda sağlayacak ve böylece kentsel alan genelinde daha dengeli bir canlılığı teşvik edecektir. Son olarak, yürünebilirlik ile temsil edilen insan algısı, hem gündüz hem de gece kentsel canlılık üzerinde tutarlı bir pozitif etki yaratmıştır. Geurs ve ark.⁵¹, daha yüksek yürünebilir erişilebilirliğin sakinlerin spontane yürüyüş gezileri yapma isteğini artırdığını, böylece mahalle canlılığını teşvik ettiğini göstermiştir. Mahmood ve ark.⁵² ayrıca gece kentsel faaliyetlerinin büyük ölçüde ulaşım erişilebilirliğine, yaya konforuna ve algılanan güvenliğe bağlı olduğunu vurgulayarak, gece canlılığının sürdürülmesi için yüksek kaliteli yürüyüş ortamlarının temel olduğunu belirtmiştir. Mevcut bulgular da benzer şekilde, gündüz yürüyüş faaliyetinin öncelikle tesis erişilebilirliğinden etkilendiğini, gece canlılığının ise çevresel konfor, yaya rotalarının sürekliliği ve algılanan güvenliğe daha güçlü şekilde bağlı olduğunu göstermektedir. Si Rui ve ark.⁵³ benzer şekilde, daha güvenli yaya ortamlarının gece canlılığını teşvik ettiğini, çeşitli sokak arayüzlerinin ise gündüz canlılığını artırdığını bildirmiştir. Yantai'de, parçalı yaya tesisleri ve ciddi yaya-araç çatışmaları eski mahallelerde yaygın olmaya devam etmekte ve gün boyu süren canlılığın açığa çıkmasını sınırlamaktadır. Bu nedenle gelecek planlaması; sakinlerin açık hava faaliyetlerini uzatmak, sosyal etkileşimi ve ticari faaliyeti teşvik etmek ve hem gündüz hem de gece kentsel canlılığını güçlendirmek için kesintisiz kaldırımlara, engelsiz yaya tesislerine, daha güvenli geçişlere, daha zengin sokak arayüzlerine, iyileştirilmiş aydınlatmaya ve geliştirilmiş gece çevresel kalitesine öncelik vermelidir. Şekil 10, bu bulgulardan türetilen önerilen optimizasyon stratejilerini özetlemektedir.

Genel olarak, mevcut çalışma, kentsel mekansal yapının birden fazla boyutunun farklı mekansal ölçeklerde ve zaman dilimlerinde canlılığı nasıl etkilediğini nicelendirmek için çok kaynaklı jeo-uzamsal büyük verileri MGWR modeli ile entegre ederek kentsel canlılık anlayışını geliştirmektedir. Geleneksel küresel regresyon modellerinin aksine, MGWR yaklaşımı her açıklayıcı değişkenin kendi mekansal ölçeğinde çalışmasına izin vererek işlevsellik, yapılaşmış form, erişilebilirlik, sosyoekonomik koşullar, insan algısı ve kentsel canlılık arasındaki ilişkilerdeki önemli mekansal durağan olmama durumunu ortaya çıkarmaktadır. Bu analitik çerçeve, yalnızca kentsel canlılığın altında yatan mekanizmaların yorumlanmasını iyileştirmekle kalmaz, aynı zamanda kanıta dayalı kentsel planlama ve yönetişim için pratik rehberlik sağlar. Şehrin genelinde tek tip planlama müdahaleleri uygulamak yerine, bulgular yerel işlevsel özelliklere, gelişme yoğunluğuna, ulaşım erişilebilirliğine, sosyoekonomik bağlama ve yaya ortamlarına göre uyarlanmış farklılaştırılmış optimizasyon stratejilerini desteklemektedir. Sonuç olarak, önerilen çerçeve; kentsel yenileme, mahalle rejenerasyonu, kamusal alan optimizasyonu, ulaşım planlaması ve sürdürülebilir gündüz ve gece ekonomilerinin geliştirilmesinde potansiyel uygulamalara sahiptir. Farklı mekansal öğelerin canlılığı nerede ve nasıl etkilediğini belirleyerek çalışma, dengeli ve sürdürülebilir kentsel gelişimi teşvik ederken kentsel mekansal kaliteyi artıran hassas, insan odaklı planlama stratejilerinin uygulanması için bilimsel bir temel sunmaktadır.

Mevcut çalışma, çok kaynaklı jeo-mekansal veriler ve MGWR modeli kullanarak kentsel canlılığı incelemek için analitik bir çerçeve oluşturmuş olsa da, birkaç sınırlamanın kabul edilmesi gerekir. İlk olarak, analizin zamansal kapsamı, birbirini takip eden beş iş günü boyunca toplanan Isı Haritası (Heat Map) verileriyle sınırlı kalmıştır; bu durum, sakinlerin hafta sonları, tatiller veya farklı mevsimlerdeki davranış kalıplarındaki değişimleri yakalamamakta ve dolayısıyla zamansal analizin eksiksizliğini kısıtlamaktadır. İkinci olarak, Isı Haritası verileri geniş bir kullanıcı kitlesi aracılığıyla kapsamlı bir mekansal kapsama alanı sağlasa da, kaçınılmaz olarak örnekleme yanlılığı içermekte ve tüm kentsel nüfusu tam olarak temsil edememektedir, bu da örneklem temsiliyetinde sınırlamalara yol açmaktadır. Üçüncü olarak, çalışma yalnızca Yantai, Zhifu Bölgesi'nin ana kentsel alanına odaklanmıştır; sonuç olarak bulgular, yerel yapılı çevrenin özellikleriyle yakından ilişkilidir ve dağlık şehirler, banliyö alanları, kıyı şehirleri ve megakentler dahil olmak üzere diğer kentsel bağlamlara uygulanabilirliği, karşılaştırmalı çalışmalar yoluyla daha fazla doğrulama gerektirmektedir. Dördüncü olarak, mevcut analiz yalnızca kentsel mekansal yapının kentsel canlılık üzerindeki etkisini incelemiş, kentsel canlılık ile mekansal yapı arasındaki potansiyel çift yönlü etkileşimler ise araştırılmamıştır. Son olarak, MGWR modeli mekansal durağan olmayışı (non-stationarity) etkili bir şekilde yakalasa da, temel olarak doğrusal varsayımlara dayanmaktadır ve bu nedenle kentsel canlılık, insan faaliyetleri ve mekansal öğeler arasındaki karmaşık doğrusal olmayan ilişkileri ve etkileşim etkilerini tam olarak karakterize edemeyebilir. Bu sınırlamalar, önerilen analitik çerçevenin daha fazla metodolojik olarak iyileştirilmesi ve daha geniş çapta uygulanması için önemli yönler sunmaktadır.

Gelecekteki araştırmalar, mevcut çalışmayı birkaç farklı yönde genişletebilir. Hafta sonları, tatiller ve farklı mevsimler boyunca toplanan Isı Haritası verilerinin dahil edilmesi, kentsel canlılığın uzun vadeli dinamik izlemesini sağlayacak ve bunun zamansal-mekânsal evrimine dair daha kapsamlı bir anlayış sunacaktır. Dağlık şehirler, ova şehirleri, kıyı şehirleri, banliyö bölgeleri ve megakentler dahil olmak üzere farklı kentsel tipler arasında yapılacak karşılaştırmalı analizler, evrensel mekanizmaları bölgeye özgü özelliklerden ayırmaya yardımcı olacak ve bulguların genellenebilirliğini artıracaktır. Ek olarak; nüfus yapısı, endüstriyel dağılım, istihdam özellikleri ve sakinlerin gelirleri gibi sosyoekonomik bilgilerin entegrasyonu, kentsel canlılık oluşumunun altında yatan mekanizmaların daha kapsamlı bir şekilde yorumlanmasını kolaylaştıracaktır. Gelecekteki çalışmalar, kentsel mekânsal yapı, insan davranışı ve kentsel canlılık arasındaki karmaşık etkileşimleri daha iyi yakalamak için cep telefonu sinyal verileri ve yüksek frekanslı tüketim kayıtları gibi çoklu veri kaynaklarını, makine öğrenimi ve diğer doğrusal olmayan analitik yaklaşımlarla birleştirebilir. Ayrıca, bu çalışmada geliştirilen analitik çerçeve; özellikle yaşlanan topluluklar, banliyö bölgeleri ve ticari canlılığın nispeten zayıf olduğu alanlarda kentsel yenileme, mahalle rejenerasyonu, kamusal alan optimizasyonu ve hassas kentsel yönetişim için önemli bir pratik değere sahiptir. Yerel mekânsal özelliklere dayalı farklılaştırılmış planlama stratejileri için nicel kanıtlar sunan bu çerçeve, daha kesin, insan odaklı ve sürdürülebilir bir kentsel gelişimi destekleyebilir. Genel olarak bu çalışma, çok kaynaklı jeo-mekânsal büyük verilerin MGWR modeli ile entegre edilmesinin, kentsel canlılığın mekânsal heterojenliğini ortaya çıkarmak için etkili bir yaklaşım sağladığını göstermekte ve kanıta dayalı planlama ve yönetişim yoluyla kentsel mekânsal yapının optimize edilmesi ve kentsel canlılığın artırılması için değerli bilimsel destek sunmaktadır.

Malzemeler

Bu makalede kullanılan malzemelerin listesi

Ad	Şirket	Katalog numarası	Yorumlar
ArcGIS	Esri	Version 10.4 (RRID: SCR_011081)	Konumsal analiz ve harita görselleştirme için kullanılan coğrafi bilgi sistemi yazılımı
Baidu Maps API	Baidu, Inc.	Version 3.0	Isı haritası, ilgi noktası (POI) ve sokak görünümü görüntü verilerini elde etmek için kullanıldı
MGWR	Arizona State University	Version 2.2	Çok ölçekli coğrafi ağırlıklı regresyon analizi için kullanılan yazılım
National Basic Geographic Information Center Land-use Dataset	National Basic Geographic Information Center	https://www.gscloud.cn/search	Arazi kullanım verilerinin kaynağı
NPP-VIIRS Nighttime Light Dataset	Harvard Dataverse	DOI: 10.7910/DVN/YGIVCD	Isı haritasından türetilen kentsel canlılık modellerini doğrulamak için kullanıldı
OpenCV	OpenCV	Version 4.5.5	Panoramik görüntü birleştirme ve görüntü işleme için kullanıldı
OpenStreetMap	OpenStreetMap Foundation	https://www.openstreetmap.org	Bina izi ve yol ağı verilerinin kaynağı
Python	Python Software Foundation	Version 3.8 (RRID: SCR_008394)	Veri toplama, ön işleme ve analiz için kullanıldı
SegNet	University of Cambridge	PyTorch implementation (Version 1.0) (RRID: SCR_017042)	Sokak görünümü özellik çıkarımı için kullanılan derin öğrenme tabanlı semantik segmentasyon ağı
Spatial Design Network Analysis (sDNA)	Cardiff University	Version 4.0	Yol ağı erişilebilirlik metriklerini hesaplamak için kullanıldı