建成环境对居民通勤方式选择的影响——以武汉市城中村为例

城中村作为带着农民特色和阶级混杂重塑的空间,为弱势劳动群体融入城市化体系、实现反资本而不反市场的城镇化进程提供了保障。探讨建成环境对居民通勤方式选择的影响机制,开展城中村建成环境改造,对于解决弱势群体通勤和就业困难意义重大。论文基于武汉市2018年LBS(Location Based Services)数据,以公共交通通勤方式选择作为二元分类因变量,采用梯度提升决策树(gradient boosting decision tree,GBDT)分析建成环境与城中村居民通勤方式选择的非线性关系与阈值效应,结果显示：普遍长距离通勤的城中村居民对公共交通系统依赖性强,建成环境的非线性影响和阈值效应明显,弥补了传统线性模型在可解释性上的不足;其中公交站可达性预测贡献度最大(19.89%),阈值分别在300 m和1000 m左右,在城中村改造时应尽量满足直线距离300 m公交站点可达,保证1000 m内存在公交线路,其余变量也有相似的可解释性。研究得到的建成环境影响的优先层次和最有效的空间属性范围将为提升城中村居民就业和通勤公平,实现区域包容、协调的城镇化提供参考。     

地铁对福州主城区空间格局的影响

地铁作为现代城市轨道交通规划重要组成部分,是重塑城市空间格局的手段之一。本文运用ArcGIS和SPSS软件进行绘图和均值分析,建立时间通达性矩阵并且计算地铁的时间通达性系数,从空间规模、中心体系、功能布局来探索福州地铁1~5号线建成后对福州主城区空间格局中这三个层面产生的潜在影响。结果显示：地铁建成后,福州主城区的空间规模将扩增且空间形态将向东部和南部拓展,并形成五类通达性空间差异等级区;城市同心圆结构模式将强化,城市中心将适度转移;城市商业布局将因地铁枢纽站点的影响形成不同等级的商圈,但在地铁对住宅功能布局方面的影响相对于商业圈层较弱,需要参考更多影响因子。     

城市活力与建成环境的非线性关系和阈值效应研究——以广州市中心城区为例

城市地理与城乡规划一直关注城市活力与建成环境的关系。论文以广州中心城区为例,通过采集百度热力图、建筑矢量数据、路网数据、兴趣点数据等多源空间大数据,应用梯度提升决策树模型,探究建设强度、功能性质和交通可达性3个维度的建成环境要素对城市活力影响的非线性关系和阈值效应,并对比工作日白天与夜间的影响差异。研究发现：(1)容积率对城市活力塑造的相对重要性最高,其次是休闲设施密度与公交密度,且白天与夜间的差异不显著。合理的开发建设强度、集聚的休闲与办公设施、公交导向交通发展,更有助于塑造充满活力的城市。(2)各建成环境要素与城市活力之间均存在非线性关系和阈值效应,且部分建成环境要素白天与夜间的差异较明显。研究结论可为精细化的建成环境规划与治理以促进城市活力提供一定的政策启示。     

建成环境对城市活力影响的时空异质性研究：基于大数据的分析

城市地理与城乡规划一直关注建成环境对城市活力的影响,但鲜有研究揭示该影响的时空异质性。城市活力表现为居民在实体空间上的分布及其活动,并呈现时间动态变化特征。通过采集广州市中心城区新浪微博签到数据以及建成环境大数据,在1 km×1 km方格网、2 h时间段的时空单元上可视化城市活力的时空动态变化特征,基于时空地理加权回归模型 (GTWR) 揭示区位、功能混合度与密度对城市活力影响的时空异质性,并对比工作日与双休日的差异。研究发现：① 广州中心城区城市活力呈现东西带状的“多节点”空间格局,在24 h内经历“分散-集聚-进一步集聚-分散”的时空动态变化。② 区位、功能混合度与密度对城市活力的边际效应表现出空间和时间双重维度的不稳定性。③ 由于居民活动的时空约束不同,城市活力时空特征及其建成环境影响在工作日与双休日存在差异。     

空气污染对城市活力的影响及其建成环境异质性——基于大数据的分析

建设充满活力的城市空间得到地理和城乡规划学者的广泛关注。随着空气污染问题的加剧,空气质量影响居民在城市空间中的活动,但鲜有研究考察空气污染与城市活力的定量关系。基于广州市2019年新浪微博签到记录、日气象和空气质量数据、以及建成环境数据,本研究构建以街道为空间单元、以天为时间单元的面板数据,通过标准差椭圆（SDE）以及面板回归模型测度空气污染对城市活力的抑制效应以及该抑制效应在不同建成环境上的异质性。研究得到以下结论：① 城市活力SDE面积随空气质量指数（AQI）上升而收缩,轻度污染和中度污染的城市活力SDE面积仅为空气质量优的约80%和30%。② 运用空间面板回归模型控制街道的空间关联性后,空气质量指数（AQI）对城市活力具有明显负向影响,AQI每增加1个单位,日活动强度减少约0.10次/10 km²;当空气质量恶化到中等污染后,AQI每增加1个单位,日活动强度减少约0.14次/10 km²。③ 空气污染对城市活力的抑制效应在不同建成环境上存在异质性,POI密度、离城市中心距离强化空气污染对城市活力的抑制效应,而地铁站密度、道路交叉口密度、土地利用混合度则弱化空气污染对城市活力的抑制效应。本研究有助于更好厘清空气污染、建成环境与城市活力的关系,并为优化建成环境以缓减空气污染对城市活力抑制效应提供分析支撑。     

建成环境对城市不同年龄群体活力的时空异质性影响研究

城市活力是城市空间质量的重要体现,对构建可持续发展的城市空间具有重要参考意义。该文以西宁市主城区为例,利用手机信令数据探索城市不同年龄群体活力的空间分布模式,采用多元线性逐步回归模型和多尺度地理加权回归(MGWR)模型定量研究建成环境对城市不同年龄群体活力的时空异质性影响。研究发现:1)根据不同年龄群体活动能力和需求的差异可将活力空间分布模式划分为“离核紧凑型”“离核延伸型”“聚核延伸型”“聚核紧凑型”4种群体活力分布模式。2)建成环境对群体活力影响的群体差异和时空异质性显著。区位条件普遍影响各群体活力且具有稳健的时间变化特征;道路交叉口密度有利于青年和老年群体活力的提升,且白天影响力高于夜晚;公交线路数量仅与老年群体白天活力呈正相关关系;白天时段建筑密度对少年和老年群体活力的积极影响高于夜晚;容积率对青年群体夜晚活力和老年群体白天活力的影响完全相反;相比功能混合度,具体配套设施密度对各群体活力影响更突出。研究结果可为城市精准设计和差异化设施布局提供借鉴,促进城市空间协调发展。     

轨道站点周边建成环境对残疾人出行行为的影响研究——以武汉市189个轨道站点为例

残疾人流动性是衡量社会公平发展的重要方面。由于特殊的身体和社会经济状况,残疾人出行行为具有更为独特的特征,也更易受建成环境影响。论文基于武汉市轨道交通智能刷卡数据,整合多源空间大数据,探索武汉市残疾人轨道交通出行时空特征,并利用地理加权回归(GWR)模型进一步探究轨道交通站点周边建成环境对轨道交通残疾人客流量影响的空间异质性。研究发现：① 地铁出行的残疾人中有29.7%具有通勤出行的特征,出行频率工作日高于休息日,且均呈现早晚错峰出行的趋势;② 15~30 min即大约5~10 km的中短距离出行最多,活动范围集中于三环线以内的主城区,且以同区出行活动最为频繁,跨江出行较少;③ 在大部分的研究范围内,公交站点密度、路网密度、大型公园密度和站点开通时间对站点残疾人客流量均具有正向影响;④ 换乘站的日均残疾人客流量明显高于非换乘站;⑤ 与以往研究结论不同的是,土地利用混合度、站点无障碍设施对站点残疾人客流量的影响并不显著。研究可为“残疾人友好型”的轨道交通站点建成环境优化和新站点土地利用布局提供数据支撑,增强城市公共服务人本化。     

基于多源数据的城市活力空间特征及建成环境对其影响机制研究

采用城市POI、手机信令数据及夜间灯光遥感数据,以深圳市为例,构建城市活力度量指标分析城市活力的空间特征。构建“5D”指标体系度量城市建成环境,并运用地理探测器,探究建成环境对城市活力的影响机制。结果表明：1）深圳市城市综合活力显示出“南强北弱,西强东弱”的空间分异特征,空间分布极不均衡。城市综合活力最主要反映的是社会活力。2）城市综合活力、经济活力、社会活力、文化活力均受到建成环境的显著影响。高POI密度、高建筑密度、高平均建筑层数和高土地利用混合度对城市活力具有显著促进作用。3）居住人口密度与路网密度、土地利用混合度与路网密度等交互作用对城市活力产生更为积极的影响。4）在影响机制中,建筑密度、平均建筑层数为底层支撑因素,POI密度、土地利用混合度为直接驱动因素,居住人口密度为诱发因素,距行政区中心距离、交叉口密度、路网密度、地铁站点密度和公交站点密度为调节因素。     

基于时间距离的C2C电子商务虚拟商圈分析——以位于北京的淘宝网化妆品零售为例

基于超制图学的基本思想,建立模型将物流配送的时间距离,换算成km为单位的空间距离。在此基础上,通过ArcGIS 的地图投影空间变换方法,用换算出的“距离”重新定义两地间距离,变形原地图形成时间距离地图。选取位于北京的50 家淘宝网化妆品C2C电子商务卖家,分析其近6 个月的交易信息,基于时间距离地图,研究其虚拟商圈形态特征及产生原因。结果表明,C2C电子商务在时间距离地图上的虚拟商圈,呈现出与传统零售业商圈类似但又不完全相同的特征:信息技术降低空间摩擦,使得虚拟商圈辐射范围较广;“时间距离”影响了消费决策,虚拟商圈呈现出近圆形圈层;但“时间距离”的“摩擦阻力”不是消费决策唯一影响因素,虚拟商圈的渗透性、重叠性、动态变化较传统商圈增强。     

人口密度对居民通勤时耗的影响及条件效应——来自上海证据

基于上海市1 605个居民抽样样本,利用多层次线性回归模型,探讨了街道尺度人口密度对个体居民通勤时耗的影响及条件效应。在控制了个体社会经济属性、通勤方式和其他建成环境要素后发现,高人口密度总体上会增加居民通勤时耗,而且其作用是有条件的,主要受“设计”“地铁站可达性”“到就业中心距离”和“通勤方式”的调节。具体而言,提高街道路网密度和高速路密度,缩短居住地到就业中心距离,提高地铁站密度,鼓励居民采用地铁方式通勤,减少小汽车使用,都可以显著降低人口密度对通勤时耗的增加作用。因而,通过优化城市建成环境和调节人口密度来降低过长的通勤时耗是可行的。     

高速公路、市场潜力与人力资本空间分布研究

基于我国2000年、2010年250个城市数据,通过高速公路网测算城市间时间距离以刻画城市的国内和国外市场潜力,控制城市教育水平、内部市场规模、产业结构、行政级别等。考虑空间自相关,采用空间计量模型研究不同空间尺度市场潜力对人力资本空间分布的差异化影响。结果发现:高速公路网的基本建成使得市场潜力显著影响城市的人力资本积累,城市越靠近国内市场中心则人力资本水平越低,越靠近国外市场则人力资本水平越高。考虑规模效应和竞争效应布局城市交通网络,加强教育投入,能够有效提高城市人力资本水平。     

大数据视角下的商业中心和热点区分布特征及其影响因素分析——以乌鲁木齐主城区为例

商业空间结构是城市经济活动的重要载体,识别商业中心和商业热点区以及探究其影响因素对于商业资源优化配置显得尤为必要,进而指导城市有序发展。论文以乌鲁木齐主城区为例,利用开放平台大数据兴趣点(point of interest, POI),采用地理学空间统计方法定量识别商业中心和商业热点区,对商业分布和空间集聚特征进行分类和解读,并利用地理探测器方法探寻其影响因素。主要结论如下：① 乌鲁木齐市商业高值区分布在吐乌大高速—和平渠沿线地带,大型商业中心主要有南湖商圈、中山路商圈、友好商圈、会展商圈、米东商圈、铁路局商圈。② 商业热点区呈现“T型”双轴分布,北部新城商业地带与南部传统商业地带共同构成乌鲁木齐市最具活力的商业地带;6类商业热点区的分布可归纳为3种类型,商务和金融服务类为单一点状型,住宿和餐饮服务类为带状延伸型,生活与购物服务类为带状双核型。③地价、集聚效应、路网密度等是影响商业宏观分布的主要因素,其次为人口密度和中心可达性,自然因素如高程、地形起伏度等对商业布局影响有限;各因素对不同类型商业业态的影响程度各异,如人口密度、路网密度对购物类影响较大,中心可达性和地价对于商务、金融类影响较大;就各业态类型网点间的关系而言,商务和金融类协同作用强,餐饮与购物类协同效应较强,共同影响城市商业空间。     

街道尺度下的零售商业中心热点识别与业态差异——以武汉市为例

城市零售商业的空间分布是现代城市发展的重要研究领域,科学分析城市零售商业的集聚特征,有利于优化城市用地布局及合理配置城市商业资源。基于POI数据,以武汉市街道为研究尺度,通过核密度估计、空间自相关分析以及Ripley’s K函数来识别武汉市零售商业中心热点和分析各业态之间的差异。结果表明:(1)武汉市零售商业在空间分布上表现为“大集聚、小分散”的特征,集聚趋势和扩张态势并存,在中心城区集聚特征明显,并形成多个次级集聚中心。(2)全局空间自相关分析结果显示Moran’s I为0.385,说明武汉市零售商业分布存在正的空间相关性,局部空间自相关分析表明高-高集聚区的街道集聚特征明显,但其辐射带动作用较弱,极化现象明显。(3)零售商业分布的“中心-外围”结构明显,零售商业集中区主要分布在以江汉路商圈为核心的10 km圈层范围内,由中心城区向远城区递减。(4)不同距离下各业态空间集聚存在差异,商场、超市进行区位选择的范围较小,便利店、家居建材市场、专卖店的距离范围较大。     

基于街景数据的建成环境与街道活力时空分析——以深圳福田区为例

建成环境对街道活力的影响是国内外城市研究的热点议题。然而,对于建成环境要素的测度与评估多偏重于二维建成环境指标,尚未充分挖掘三维建成环境指标。以深圳市福田区为例,采用街景数据、路网数据、POI数据及移动互联网位置服务数据,建立周末分时段模型,探讨商业街道和生活街道活力的时空间分布特征及建成环境对其产生的影响。结果表明：① 商业街道上居民全天活动的峰值时段为18:00~20:00,生活街道上居民全天活动的峰值时段为11:00~13:00。② 深圳市福田区街道活力总体呈现多中心结构,随时间变化显现出明显的空间差异。③ 不同的建成环境指标对街道活力的作用时段与影响程度存在差异。提高功能混合度有利于提升商业街道凌晨、上午和夜间的活力及生活街道午后和傍晚的活力;过宽的相对步行宽度对生活街道活力提升有抑制作用,更安全的步行环境对商业和生活街道夜间活力提升有促进作用;界面连续程度高的商业街道午后及夜间的活力更强,界面多样性丰富的生活街道白天活力更强。     

波士顿共享单车出行与街区建成环境的关系研究——基于广义可加混合模型

共享单车作为低碳环保的交通出行方式，在全球许多城市得到了快速发展。但已有共享单车与建成环境的关系研究较少关注街区空间尺度及形态因素，且忽略了影响因素的非线性作用。基于波士顿共享单车出行数据，分析共享单车出行的时空特征；运用广义可加混合模型，解析骑行量与街区建成环境的关系。结果表明：(1)波士顿共享单车骑行量由中心区向城市外围呈圈层梯度递减趋势，骑行距离具有3km集中骑行圈与6km极限骑行圈特征；(2)周末、天气、温度等时变因素会显著影响单车使用；(3)骑行量与街区总人口数、路网密度和地铁接入性显著正相关，与街区路网方向熵、平均路段长度分别呈L形、倒U形的非线性关系。最后，从可骑行社区构建、TOD慢行系统建设以及精准化共享单车投放等方面，阐述了研究对我国城市的启示。     

职住建成环境对郊区居民通勤方式的影响

郊区化带来的职住空间分离与机动化出行问题受到了城市地理与城市规划界的广泛关注。汽车依赖已经成为大城市郊区空间发展过程中面临的现实问题,如何减少汽车通勤比例、鼓励公共交通和非机动化通勤,已经成为城市交通可持续发展的重要目标。基于城市兴趣点数据（POI）与2017年上海市郊区居民活动日志调查数据,通过多项logit模型分析了居民居住地与工作地周边建成环境对通勤方式的影响,并建立中介效应模型探讨长距离通勤对通勤方式产生的间接效应。研究发现提升居住地的地铁站可达性、土地混合利用程度,控制居住地和工作地的设施密度等措施有利于减少汽车出行,而建成环境特征差异对通勤方式的影响要大于对通勤距离的影响。通勤距离对通勤方式选择具有显著的中介效应,对于步行和自行车通勤的影响最为明显。社区环境的提升应从增加设施多样性和公共交通可达性,营造良好的步行、骑行环境等方面来促进居民的绿色通勤行为。     

建成环境对步行通勤通学的影响——以中国香港为例

步行是一种重要的交通方式,也是体力活动的重要组成部分。然而,现代城市居民步行频率持续下降,相应地带来体力活动水平的持续降低,伴随着肥胖等慢性非传染病广泛蔓延,值得警惕。西方很多研究证实了建成环境(常以“3D”或“5D”等模型刻画)对步行行为的影响。基于西方的结论对于中国香港、北京和上海等具有与西方城市大相迥异的建成环境的城市是否适用?不同的人群由于具有不同的社会经济属性和生活节奏、习惯,其步行行为受建成环境的影响在方向、强度上是否存在差异?为解决上述问题,论文以香港为案例地,以职员和学生2类人群的步行通勤通学行为为研究对象,利用香港人口普查数据、Open Street Map数据以及中原地图数据等,采用传统的线性回归和空间计量模型进行分析,发现：①通勤通学距离是影响职员和学生步行通勤通学行为的最重要变量;②以“5D”模型刻画的建成环境对香港居民步行通勤通学行为的影响,与西方情境下的结论存在一定的差异,如,在香港,距地铁站的距离与职员和学生步行通勤比例相关性均不显著;③建成环境对步行通勤通学行为的影响,在职员与学生两类人群之间在方向和强度上存在显著差异。例如人口密度与职员步行通勤比例负相关,但与学生步行通学比例正相关。研究凸显了在“建成环境-交通行为”关系研究中情境(context)和人群区分(segmentation)的重要性。     

基于大数据的上海中心城区建成环境与城市活力关系分析

运用大众点评数据、出租车到达数据与文化设施POI数据测度城市活力的经济、社会和文化维度,在街区和街道层面分析城市活力的空间结构特征,建立计量模型分析城市建成环境对城市活力的影响关系。结果表明：①上海中心城区城市活力表现出明显的空间差异,主要表现为由中心向四周递减、浦西优于浦东的总体特征;②街区和街道尺度影响城市活力的建成环境因素存在差异;③街区尺度建成环境对城市社会、经济和文化活力的影响存在差异：提升人口密度对经济活力具有正面影响,过高的人口密度可能不利于社会和文化活力发展;增加POI密度、路网密度和POI混合度有利于城市活力的提升;建筑层数和建筑密度的增加会降低街区的社会活力和文化活力,但会提升街区的经济活力;交通可达性有利于经济活力的提升。     

居住空间三维形态的多尺度研究——以武汉市主城区为例

应用城市地理信息数据库,基于三维地形分析和三维景观格局分析的思想,建立三维景观格局测度体系,从八象限和道路网络单元尺度,测度武汉市主城区居住空间的极值景观、均匀度景观、起伏景观、三维容量景观、密度景观和集聚景观的三维空间特征。结果表明:(1)武汉市主城区居住立体形态发展方向性特征呈东南—西北(NW-SE)斜向分布;(2)主城区居住三维空间呈"多中心跳跃式"的景观格局,4个"热点集聚中心"的空间异质性受经济中心、交通区位和开敞空间的影响显著。     

建成环境对公共交通与小汽车出行方式选择的非线性影响——基于出行链视角

针对城市公共交通竞争力有待提升的现实背景,以及对车外环境和替代出行方式关注不足等问题,文章通过出行链视角,结合武汉市主城区居民出行调查和街景数据,利用百度地图模拟出行路径,使用随机森林模型全面分析了出发地、目的地和车外路段建成环境对公共交通与小汽车出行选择的影响。结果表明：1）细化出行阶段并考虑替代小汽车的公交出行方式,可增强分析深度和模型精度;2）建成环境是影响2种交通方式选择倾向的关键因素,其中车外环境与出发地、目的地的建成环境同等重要;建成环境因素与交通方式选择倾向之间存在非线性关系,且部分因素在出发地和目的地的影响有所差异;3）建成环境对出行方式选择的影响机理可分为弹性调整、有限支撑和直接驱动3种类型。