随着我国经济社会的发展由高速增长转为高质量增长,人民生活水平不断提升,社会主要矛盾发生转变,城市生活性空间的发展随之转变为引领城市建设、提升城市居民生活幸福感的主要动力之一。城市公共中心体系是承载城市居民生活性活动的主要空间,在城市公共服务与消费空间的发展中起到重要作用。近年来,城市研究数据与技术快速发展,特别是大数据与机器学习算法的引入,为城市空间结构研究提供了强有力的量化支撑。但同时也引申出公共中心体系研究中,数据表征的充分性、研究方法的适应性、表征关系的实效性等数据技术应用层面的问题。为此,本研究以杭州市萧山区为对象,针对城市公共中心体系研究,在数据技术选择与应用、影响要素与机制分析、优化布局手段等多方面文献综述基础上,结合规划研究中数据应用的特征,总结出本研究着力探索的三个主要问题:如何观察并总结公共中心的特征、公共中心体系发展类型特征与影响要素有哪些、怎样正确引导公共中心空间优化。并借鉴弱假设强表征的数据驱动范式,形成了由理论线索指导表征数据,再构建表征关系,从而推导特征规律的研究逻辑,将之应用于研究问题所对应的空间认知、空间分析与空间优化三个主要流程,以实现空间认知与优化的研究目的,解释公共中心体系空间特征与规律,完善其优化方法与流程。研究内容与结论主要包括三方面:一是公共中心体系的识别与空间特征认识。从供给与需求的角度入手,针对公共中心体系的构成要素,搭建手机信令、POI与调研数据结合的多源数据识别框架,实现杭州市萧山区公共中心体系识别,并从中心的空间布局、结构关系与功能关联认识其基本空间特征。初步认识了体系内的公共中心路径依赖与道路亲缘特征规律与“一主一副数次多基”的4级中心体系,同时发现政府主导配置的公共服务设施在中心关联中具有重要引领性作用。二是在公共中心体系的发展程度与影响要素分析。构建常态化和非常态化两大层面的分析框架:在常态化层面,遵循先扩样后收缩的思路,从浙江省扩样识别公共中心体系的初长型、增长型、成熟型、完善型四大聚类,定位出与萧山区近似的成熟型与完善型聚类样本。同时地形条件、经济规模、人口规模、城市建设、居民消费力与公共交通6类影响要素存在显著的类型性差异,其变化特征主要由发展初期政府主导的投资拉动型增长模式转变为后期由市场引领的消费主导型发展模式。各影响要素间呈现相互作用的网络机制,其中人口规模是发展程度最直接最核心的影响要素。在非常态化要素方面,萧山区公共中心体系深受G20、亚运会与新冠疫情防控等大事件中正向推动力的促进,并在后续使其持续影响。三是在公共中心体系优化分析。杭州市萧山区的研究范围,通过人口与公共中心体系具有强关联的线索,从人口的居住、就业、旅游三方面入手构建“人口—公共中心”的空间关联模型,推导出中心优化的空间基础。在此基础上借助三方面目标准则:一是通过公共中心发展的监督学习模型、满意度与亚运会大事件分析结合,总结出经验目标。二是通过人本主义价值尺度下总结出效率与公平的发展目标,三是在公共中心现状特征中总结的规律性原则。最终在空间与非空间两个层面提出了针对萧山区公共中心体系的优化指引。经三方面内容的逐层推进,实现了公共中心体系认知与优化的数据驱动研究框架搭建,通过实证案例分析与认知,总结具有时空背景的特征经验与一般性的规律,丰富了新数据环境下的城市空间结构研究。