Commercial Districts of Beijing in 2019 using Meituan data by Dr Ying Long, ylong@tsinghua.edu.cn

我们基于多元开放数据对中国地级及以上城市的城市中心（Live-Work-Play、LWP）进行了识别。

《乾隆京城全图》是清代乾隆朝大规模地图测绘工作的产物，完成于乾隆十五年（1750）。我们把它数字化并将其叠加在现代北京之上。

摩拜骑行指数 (MRI) 表征了城市绿色出行情况，是一个结合多个指标的0-100的指数。MRI值越大，说明街道越适宜骑行，涵盖摩拜骑行、街道设施和城市本底三个维度。 清华大学：龙瀛、赵健婷 摩拜单车：尹大朏、李婷、薛雅宁（实习生）、李楠等

本研究受自然资源保护协会（NRDC）资助，由清华大学建筑学院龙瀛及其合作者完成，ylong@tsinghua.edu.cn

Functional Urban Areas using Massive DiDi records in 2016 by Dr Ying Long, ylong@tsinghua.edu.cn

We are visualizing our identified spatial cities of China in 2015 using communities as basic administrative units and the data of urban built-up areas. See Data 38 for details (https://www.beijingcitylab.com/data-released-1/). By ylong@tsinghua.edu.cn

We have mapped wilderness in China using both geographical factors and LBS big data. Details are available at the BCL website (https://www.beijingcitylab.com/projects-1/27-wilderness/). By ylong@tsinghua.edu.cn

基于大量建筑和兴趣点数据对中国主要城市中心城范围内的城市形态的类型化以及多维度评价（建筑密度、容积率、平均层数、主导功能、功能密度和功能混合度等）。点击左上角可以进行图层控制。龙瀛、李娟，清华大学建筑学院 ylong@tsinghua.edu.cn

Functional urban areas of China（1为核心区、2为边缘区），基于公交线路和站点以及人口密度数据构建。

We have redefined the city system of China using emerging new data from the spatial dimension.

如何定义城市至关重要，是城市研究的基础，也是北京大学周一星教授多年来的呼吁。为了追求中国城市系统的本源问题。目前这个非常初步的探索，旨在从行政地域、实体地域和功能地域对中国城市系统进行判读，实体/功能/行政地域都已经匹配到了乡镇街道办事处尺度的行政单元，这样可以保证与已有的统计制度与管理体系相匹配。颜色仅用于区分城市。清华大学建筑学院龙瀛、马爽等

If does not work, visit this new URL: https://geohey.com/apps/dataviz/357b07615c4b4e25b76dcdd1ca9cd8f2/share?ak=ZmYzNmY0ZWJhYjcwNGU2ZGExNDgxMWUxNmZiOWNhNGY

By ylong@tsinghua.edu.cn. This is the online visualization for our recent paper published in EPB "Does block size matter? The impact of urban design on economic vitality for Chinese cities"

All 0.87 million bus stops in China (Beijing City Lab, www.beijingcitylab.com)

Centers and subcenters

在城市活力理论支持下，基于上百万的土地出让数据对中国居住用地的城市活力进行评估，进而推测每个城市是鬼城的可能性，这里筛选出了前三十个(红色标注的城市点)。本图不代表作者所在单位观点。具体内容详见发表在Cities的论文“http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S026427511630261X”

By Dr Ying Long and Mr Liu Liu. Paper published in Plos ONE "How green are the streets? An analysis for central areas of Chinese cities using Tencent Street View"

龙瀛及其合作者，ylong@tsinghua.edu.cn，清华大学建筑学院

利用北京市2005至2013年在已有建设用地上的1974个居住类土地出让信息，抓取其周边多个年份的多角度街景图片，采用设计师打分的方法，评价城市街道空间的现状品质，并对街道空间改变的具体方面如建筑、人行道、车行道以及底商或围墙进行判读。研究发现，近年来北京更新类居住区周边的街道品质总体较低，改善比例在10%左右，多为简单的表面化整治。虽然部分街道实施了提升措施，效果却不理想，约有一半比例没有成效。

Population census of China in 2010