功能区的研究范式形成于上个世纪，采用归纳演绎法划分不同的土地利用功能。当今全球城市的空间构成发生深刻变化，城市功能区不仅仅是传统意义上的物质空间，而是人类活动和各类物质空间相互叠加、联系、影响的作用结果。传统的功能区研究主要依赖于土地利用和统计监测数据，数据获取困难。人口分布视角的城市功能区研究依赖于问卷调查和人口普查数据，时效性和准确性难以保证。在当前的多源大数据环境，基于大数据的城市功能区研究逐渐增多，但多局限于省、市等行政单元尺度，难以实现对城市地区职能组织更有意义的洞察和精细化管控。因此，在数字化城市向智慧城市的转型阶段期，如何对多源大数据进行科学筛选与融合应用、实现“人-地互动”视角的城市功能区多尺度精细识别，是目前亟需解决的问题。

　　研究内容与主要结论：

　　以阳市为案例，基于250m×250m分辨率的手机信令数据、1.81×105条兴趣点数据和行政边界数据等多源数据，构建城市居住、工作和游憩功能区及其混合功能区识别方法，开展城市功能区多尺度识别、交互验证，并解析沈阳市功能区多尺度空间分布格局特征及其与城市基础设施的相关关系。研究表明：（1）多源数据的集成运用为城市功能区的多尺度识别与增强分析提供新的思路，基于规则格网、路网边界数据划分了多尺度空间单元，结合手机数据和兴趣点数据搭建了城市设施与活动人口密度之间的关联解释路径，为深入理解城市功能布局提供参考。（2）相比于传统土地利用或规划数据以面状地块为最小研究粒度，手机数据以人群个体为最小研究粒度，用以划分的城市功能区能够准确反映城市空间的真实利用状态，对“以人为本”的智慧城市建设管理具有一定指导意义。（3）沈阳市人口密度分布视角的城市空间结构符合规划预期，功能区分布具有“同心圆、扇形、多核心”模式特征，不同尺度功能区识别结果的差异来源于对空间局部细节的增强与弱化。