户内各个功能空间尺度由哪三个部分组成?


年初,贝壳研究院发布了《2021年新青年理想居住调查报告》,这份报告以“理想居住”为关键词,对消费行为、理想社区及居住空间进行调研。

报告对新生代的理想住所,进行了需求描摹。

新生代是个性鲜明的一代人,他们有更多个性化的想法和新的诉求,不盲从,不平庸,不停拥抱变化。在居住空间的选择上,更倾向于开放、自由、交互、成长:

1、复合型空间功能,能实现更多互动可能性

2、主卧套房式设计,兼顾私密性和舒适性

3、拥有可变的N空间,满足不同时期的需求变化

而这些理想居住需求,与嘉圆·悦湖居不谋而合。

嘉圆·悦湖居以年轻生活方式为设计原点,推出118㎡阳光三房,在空间设计中充分照顾每一个“我”的空间需求,同时考量社交与陪伴的情感需要,开启一场人与空间、人与人之间的交互共情。

在和亲朋好友聚会时,是不是感觉到平时挺宽敞的客厅,一下就变得尺度不够了,无论是玩乐还是聊天,都觉得施展不开。

想去阳台上和好友看看风景,却发现早已被衣服占领,顿时没了兴致。

在厨房做饭时,自己寻求帮助的声音,总是得不到回应。

那么能不能让空间不再局限于单一功能,让社交实现多元化?

118㎡阳光三房在空间上实现了一体化贯通设计。

厨房空间、衔接客餐厅空间、直连阳台空间,从而令置身这四个空间的家庭成员,能够随时分享快乐,随时感触美好。

大面积宽厅+南向阔景阳台,满足新生代人群在家也能开party的希望,主人的生日派对、或是三五好友的日常聚会,在自己家就能畅快举行。

让厨房融入其中,无论是客餐厅的说话声、还是寻求帮助的眼神,都能瞬间得到回应和解答。

派对之后,这里就是甜蜜的二人世界,打开家庭影院,和爱人看一部甜蜜爱情电影。

118㎡阳光三房在户型上,最能体现“我”的模块一定是主卧

在传统主卧中,这个空间也是为“我”而定制的,但由于功能的固化,实际上只定制了“我的睡眠空间”这个部分。

但新生代想的可不止这些:除了日常睡觉之外,我能不能在主卧办公?能不能有自己的衣帽间?能不能美美的化妆?

118㎡阳光三房借鉴酒店套房的格局,打造出能够实现空间自由的主卧系统。

一个空间可同时实现起居、穿搭、休闲、办公等多重功能,新生代们的宅家理由又多了一个。

在以前,主流客群对北向空间的需求,都是将它局限于储藏间、客卧等常规功能。

但对于年轻的新生代来说,他们有更多个性化的想法和新的诉求:

经常购物囤货,我的东西该往哪里放?

在周末,能不能约上好友来家里组队打电竞?

一天工作归来,可不可以有个独处空间让我放松?

118㎡阳光三房北面的灵动空间,就是这样一个“自由度”更高的空间,它可以随着个人或者家庭在某时段的需要而自由变换。

可以是一座书房,摆放书桌和书柜,作为个人学习的独立空间;可以是榻榻米休息台,当作休憩的功能室;也可以是影音室、电竞房,足不出户就能与好友肆意玩乐。

当有了宝宝后,还能放满孩子的书本、玩具,在安静独立的环境下培养孩子的专注力和动手能力。

当我们谈论空间的时候,我们希望赋予它什么?

是更多的需求都被满足可能。

嘉圆·悦湖居依循对新生代人群的实时洞察,在产品营造上深度接收新一代的生活需求蝶变,创造一个全新的空间户型,这里有深度沉浸的私人空间,有充满欢趣的互动空间,有满足自身热爱的休闲空间。

当置身其中,越发感知这不仅仅是一个场所,更是一种情感,一种体验,一个承诺,为选择在这里的人们描绘了一个真实且美好的生活故事。

· 本项目推广名为“嘉圆·悦湖居”,备案名为“九江市八里湖嘉园小区”;开发公司为:“江西嘉浔置业有限公司”;

· 本资料为要约邀请,不作为要约或承诺;

· 买卖双方的权利义务以双方签订的《商品房买卖合同》及其补充协议、附件等书面文件为准;

· 相关宣传内容不排除因政府相关规划、规定及出卖人分期规划、未能控制等原因发生变化;

· 本宣传资料相关业态、活动等仅作介绍,具体以营销中心现场为准;本项目产品为毛坯交付;

本户型图中所提到的商品房面积为商品房建筑面积;本宣传资料所涉及的户型仅供示意参考,其装修、家具、陈设等非交付标准,不属于交付范围;不同户型的面积尺寸,功能布局,空间分割、门窗/管井形态位置等均有不同;相同编号户型,因所在楼栋、位置不同,局部结构、面积、外立面形态、管线位置等可能有所不同,具体以政府部门最终审定的图纸和销售合同为准;室外的装修、陈设、铺装等为非交付标准,实际交付时为绿地。

· 本资料所发布内容为实时的信息,将不定期对宣传材料进行修改,敬请留意最新资料。

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问题: 为什么幼儿园教育内容要贴近幼儿的生活

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答案: SWOT分析法#决策平衡单

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答案: 保密原则和规范原则

问题: 我们应当给予那些因保护水源区而迁出家乡的民众一定的经济补偿。()

问题: 随时准备好拍摄,可利用()来拍摄。

答案: 耳机的音量按键

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答案: 加热、保温、冷却

问题: :阿片类药物和海洛因类毒品中毒的最佳治疗药物

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答案: 全腹有压痛,肌紧张

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问题: 抗战时期,中国电影的主体观众已经由过去的城市居民变成文化程度不高的农民和士兵,电影必须顾及这些观众的欣赏水平, 因此不得不有意识地放慢节奏,强化戏剧冲突,剧情简单有力,以求更加通俗易懂,让普通大众都能受到感染,从而激发出抗敌救国的热血激情。这体现了()

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问题: 知觉的恒常性是指知觉的条件不管怎么变化,知觉的映像仍然保持不变的特点

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GeoDaGeoDa是一个免费的开源软件工具,是进行空间数据分析的强有力软件,最具特色的应该是空间自相关的计算,除此之外,软件本身集成了很多空间数据探索分析方法。

逐步利用Geoda计算莫兰指数

依据“越相近,越相似”的原理(地理学第一定律),空间现象普遍存在自相关性。

以GDP为例,一个地区的GDP高,它周围的区域很难完全独立于该区域,可能存在下面两种情况:

(1)它周围区域的GDP都很高(正相关),可能是共享了某个有利的客观条件,如沿海区域GDP都倾向于较高。

(2)它周围的区域GDP都很低(负相关),假设该区域具有很强的城市吸引力,将资源从周边区域吸收出去,则会造成这种局势。

无论哪种情况,区域上的相近会造成某种属性相似,这就是空间自相关。为了度量空间自相关,Moran在1984年提出一个指数来反映空间邻接或空间邻近的区域单元属性值的相似程度。

莫兰指数I的定义式如下:
可以不用懂上面这个式子,只需要知道它需要输入什么数据,得到什么结果。

结果比较简单:和相关系数一样,值域为-1~1,越接近于-1,负相关性越大;越接近于1,正相关性越大。

然后看一下它需要什么输入:也比较简单,由于是“自相关”,只需要输入一个变量。另外就是如何体现“空间”,其核心是空间权重矩阵的确定。

空间权重矩阵以0或1的方式标记两者是否邻接,来体现空间关系,确定邻接方式有两种。

第一种为多边形邻接(如处理的数据为面状要素):定义两个要素有公共线为相邻,定义权重为1,或者两个要素二阶相邻(相邻的相邻)。

第二种为距离邻接(如处理的数据为点状要素):即在一定距离范围内相邻,这个距离可以是简单的欧氏距离也可以是复杂的线段距离(基于路网等等)。

一个熟练的应用者应在定义权重矩阵上下功夫,懂的权重矩阵的含义,从实际问题出发,基于一定假设,构建合适的权重矩阵。后续的结果分析中,同样需要了解所定义的权重。至于其他,则可以无脑输入。

虽然莫兰指数能够判断出空间上的整体分布情况,但事实难以探测出聚集的位置所在及区域相关程度。为了反映整个大区域中的局部指标,需要进一步分析局部空间自相关。通常包括:空间联系的局部指标(Local Indicators of Spatial Association,LISA)Moran散点图

局部莫兰指数定义如下:

同样不需要懂上面这个式子,只要理解通过上面这个式子可以计算得到每个要素对应的局部莫兰指数值,同时经过显著性检验可以知道哪些是结果是显著的。由此生成一个空间分布图(LISA图)呈现出不同的聚集特征。

莫兰散点图是Anselin在1996年首次提出的,所拟合的回归直线的斜率即为莫兰指数。

如图为一个莫兰散点图,散点图的横轴为变量的值与均值的偏差,纵轴为邻居要素的变量的值与均值的偏差。可能理解起来比较抽象,可以直接看结论:

与局部莫兰指数相比,莫兰散点图的重要优势在于能够进一步具体区分每个要素与其邻居要素之间的关系,包括高值-高值(落在第一象限)低值-低值(落在第三象限)、**高值-低值(落在第四象限)低值-高值(落在第二象限)**四种空间联系形式。这样能够更清晰的知道,一个区域周围分布的是高值区域和低值区域,这在实际问题的分析中具有重要参考价值。

1.首先加载数据,打开看一下属性表:

2. 构建权重矩阵。点击Create Weights按钮就可以进入权重构建页面,如下图所示:

这里有几个选项,可以根据需求选择:

(1)Weights File ID Variable:变量标识,是属性表中的某一列,用于标识对象,所以需要值唯一。当然也可以点击Add ID Variable 创建新的标识列。

(2)确定权重邻接形式。第一种为多边形邻接确定权重(a);第二种为距离邻接确定权重(b)。这两种方法选择其中一个。

(a)多边形邻接确定权重参数设置

rook和queen国际象棋术语。rook, 横、竖均可以走,步数不受限制,不能斜走(和中国象棋类似),不能越子。queen, 横、直、斜都可以走,步数不受限制,但是,不能越子行棋。该棋也是棋力最强的棋子。差别看上图就清楚了。

Order of contiguity,该参数定义几阶邻接,默认就是一阶。两阶邻接就是一个多边形邻接的邻接也在距离之内,依此类推。

(b)距离邻接确定权重参数设置。

Distance metric距离度量方式,包括欧几里得距离(Euclidean distance,直线距离),输入两个坐标就能算出;弧段距离(Arc distance),主要针对没有投影,如用经纬度的图层,这类图层不能用经纬度坐标直接计算欧氏距离,因此引入考虑地球曲率的弧段距离。不过,还是建议在做与距离有关的分析时,首先对图层进行投影。

这里以多边形rook邻接方式构建权重矩阵,构建好的权重矩阵文件,用写字板打开如下:

虽然是权重矩阵文件,但是并没有以矩阵的形式存储,因为存储大量的0和1会占据大量内存空间。这个文件以两行为一个单元存储了每个元素的邻居元素,例如可以看出27077这个对象有3个邻接,分别为27007,20135和27071。

3. 计算全剧莫兰指数。点击Univariate Moran’s I 进入莫兰指数计算界面,首先是确定变量。

我们这里以UE90这个变量为例,含义为1990的失业率。

计算得到莫兰指数为0.543.

理解散点图:这里引入一个变量z,含义为变量UE90偏离均值的大小,所以整体上分布在0值两边。同是z也就是横轴变量,而纵轴变量为邻接要素的变量值乘以对应归一化权重值的和,反映的是邻居要素的整体水平。由此可见,落在第一象限,无论是该元素还是它的邻居元素,UE90均比较大(相对均值来说),体现一种高-高分布的格局;而第二象限内,该元素UE90比较小,它的邻居元素变量值又比较大,呈现一种低-高的空间分布格局。

这个散点图为莫兰散点图,是Anselin在1996年首次提出的,所拟合的回归直线的斜率即为莫兰指数。

通过随机生成空间数据,来看是否能够拒绝空间随机性的零假设,由上图可以看出,黄色的线(I=0.543)较远地落在特定P值下随机分布的右侧,表明该统计结果比较显著。

5. 计算局部莫兰指数。点击univariate Local Moran’s I 进入局部莫兰指数计算界面,首先是确定变量。

仍以UE90这个变量为例。

在执行局部莫兰指数计算时,可以勾选三个显示结果,分别为显著性图、聚集分布图和莫兰散点图,实际上莫兰散点图在计算全局空间自相关时已经显示,这里勾选前两个选项。

这两个图,上面为聚集图,有四种空间联系方式,包括高值-高值(莫兰散点图中落在第一象限的区域)、低值-低值(第三象限)、高值-低值(第四象限)和低值-高值(第二象限)。同时该聚集图只显示了显著的区域。

下面为对应的显著性水平,表明每个区域对应的局部相关值是否显著。

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