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。     

基于POI数据的西宁市零售业空间格局探究

零售业是城市商业结构中最有活力的组成部分，合理有序的零售空间结构对促进经济的发展、提高资源的配置、满足居民的生活需求至关重要。POI作为新的空间数据源，能够客观地、准确地对商业空间结构进行识别和探究。西宁市位于青藏高原东北部，是连接青藏高原与中国大陆的重要门户。西宁市集中大量的人口，且存在有潜力的消费市场。基于POI大数据，运用核密度、局域Getis-Ord G*指数、Ripley’s K函数和区位熵的分析方法，以西宁市为研究案例探究零售网点的空间分布特征。零售业详细地分为以下8种类型，分别是食品、饮料及烟草制品，纺织、服装及日用品，文化、体育用品及器材，家用电器及电子产品，五金、家具室内装饰材料，医药及医疗器材，汽车、摩托车燃料及零配件，综合零售。结果表明：西宁市零售业集聚区空间分布特征显著，呈现“多集聚、多核心”商业空间形态。密度等级由中心区沿交通干线逐渐向外围递减；高密度集聚区分别分布在水井巷附近街区、商业巷附近街区、祁连路—北禅路交汇的附近街区（北山市场）和以万达广场为核心的海湖新区。行业属性不同使得零售点集聚和分布变化表现出较大的差异性，与人们日常生活密切相关的业态零售点呈现社区化、微型化和便利化的特征，且区位选择性较大，如：食品饮料及烟草制品、医药及医疗器材和综合零售行业，而家用电器及电子产品、文化体育用品和纺织服装等行业区位选择尺度小，集中在特定的区域；基于道路数据构建的街区单元冷热点区域分布特征显著，它受城市建设用地扩张，人口密度，交通可达性和城市规划等因素的影响，海湖新区将成为最有发展潜力的商业区；在街道尺度，各业态零售业专业化功能区块显著，发展成熟的街道表现出多优势行业集聚特征，西宁市多业态集聚区域较少，只有人民街街道。这项研究一方面有助于填补基于POI数据青藏高原河谷型城市商业空间结构研究的空白; 另一方面，为政府战略制定，零售商选址和城市规划提供一些参考。     

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。     

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。     

成都市主城区空间形态与街区活力的关联性分析

运用开放数据平台提供的城市基础信息数据和居民日常出行活动的位置签到数据,借助GIS技术建立城市街区空间形态测度体系,引入空间回归模型,揭示成都市主城区658个街区的空间形态与街区活力之间的关联关系,辅助城市街区空间设计和优化,指导精细化的城市规划实践。结果表明:街区空间形态与空间活力之间具有较强的关联性。城市空间形态指标和社会经济属性因素可以较大程度地解释街区活力的空间变异特征。其中,功能多样性对街区活力的营造起到的积极促进作用最强,而建筑密度的促进作用明显强于容积率。     

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。     

城市建成环境对广州市居民幸福感的影响——基于15 min步行可达范围的分析

人民群众幸福感的提升,是新型城镇化的落脚点,改善人居环境是城镇化质量提升的必然要求。既有的社区环境与居民幸福感关系的研究大多基于行政管辖范围评估社区的建成环境状况,且忽视了城市建成环境影响居民幸福感的中间机制。论文基于广州市23个社区采集的问卷调查数据,利用多层线性回归模型、中介效应分析和分层分析,识别影响居民幸福感的建成环境因素,揭示了居住满意度所起到的中介作用,尤其关注缓冲区的重新划定对分析结果的影响,以及建成环境对幸福感影响的异质性效应。结果表明：① 相较于行政管辖范围和1000 m面要素缓冲区,基于15 min步行可达范围所提取的建成环境指标与居民主观幸福感的关联程度更高;② 人均绿地面积、POI点密度与居民幸福感呈正相关关系,人口密度与幸福感呈负相关关系;③ 居住满意度在POI点密度与居民主观幸福感之间的关系中发挥了完全中介作用;④ 异质性分析结果表明,社区建成环境与个体幸福感的关联程度因居民的户籍、住房产权和就业情况不同而呈现显著差异。     

北京城市街区尺度对居民交通评价的影响

居民交通出行质量是影响城市宜居性和可持续发展的重大问题,国内越来越多的地理和规划学者开始关注城市建成环境对交通出行方式的影响,尤其是街区尺度成为相关政策的重点,但细化讨论建成环境对居民交通感知的研究尚不多见。本文以北京为例,结合街区尺度等建成环境客观数据与居民交通评价调查主观数据,采用有序多分类逻辑模型探讨街区尺度特征对居民主观交通便捷性评价和交通安全性评价的影响。研究表明：小街区的模式下交叉路口多,易于设置公交站点,有利于提高居民交通便捷性评价,并且避免了大马路带来的交通隐患,对居民的交通安全性评价也有提升作用;容积率、区位、公交站点等对交通评价具有促进作用。最后分析表明,交通评价还与居民自身属性有关,交通建设需充分考虑不同居民的需求及其分布特征。本文的结论可为推行街区制提供理论支持。     

武汉市城市空间集聚要素的分布特征与模式

不同城市要素的集聚现象具有不同的空间模式,定量化研究城市要素集聚模式的差异和联系对于理解城市发展机理、合理制定城市规划具有重要意义。本文以武汉市为例,获取不透水表面、商业服务业网点（POI）、人口、容积率、城市道路等城市要素数据;采用核密度估计法识别城市主次中心,从城市要素的分布形态、集聚程度、集聚模式等来研究城市要素的空间分布格局特征。研究发现,武汉市呈现“一主七副”的多中心结构,各城市要素从城市中心向外呈反S型的圈层递减。采用集聚度指数衡量城市要素的集聚水平,结果显示商业POI、人口密度的集聚程度最大,其次是容积率、道路密度、不透水表面占比。高度集聚的商业POI、人口密度呈现出点状模式与带状模式相结合的分布模式,中度集聚的道路密度、容积率呈现点状模式、环状模式与轴状模式相结合的分布模式,低度集聚的不透水表面密度主要表现为环状模式。城市中心的吸引、立体空间开发等促进了城市要素的向心集聚,交通干线、稀缺景观资源的廊道效应等重塑了城市要素的空间分布形态。     

山区资源型大城市社区分类特征与影响因素——以广东省韶关市为例

利用第五次人口普查数据,运用生态因子分析方法,通过对广东省韶关市典型案例分析,对我国山区资源型大城市的社会区分类、特征与影响因素进行了研究。发现具有这种规模、功能和区位特征城市的社会区可划分为7类,其中5类社会区及其在城市中的空间分布与北京、上海、广州等综合性特大中心城市具有相似之处;而另2类则反映出山区资源型城市的不同特征。影响这类城市社会区形成的因素主要有4个方面,其中科技文化水平和建设时序两个因素与综合性特大中心城市相似;但就业结构对山区资源型城市的影响比中心城市的影响要大得多,年龄结构、性别比结构、人口迁入迁出比重等人口和家庭特征因素在这类城市中具有突出的影响。     

基于POI数据的南京市空间格局定量研究

从语义属性、几何形态等方面对典型城市空间格局要素进行定量化抽取及特征分析,总结归纳出城市空间格局要素间的关联特征。在此基础上,将POI数据进行分类,设计了基于平面核密度估计算法、空间聚类与双重密度因子分析分析算法,并以南京市为例,通过栅格叠加计算，提取边界，分类渲染以及栅格重分类等步骤,实现南京城市空间格局及商业中心抽取。结果发现城市商业中心有效地反映了城市空间总体格局的区域分布，提取出的南京市商业中心基本符合2000—2020年的南京市总体规划，但文本并不能直接体现城市各商业中心的定位，城市中除了主城区这个集聚且组团的单中心商业模式，各个县城、开发区、高新区都有各自形成的商业中心，符合城市的多商业模式。较传统的城市商业空间研究来说，基于POI数据的定量研究对城市总体格局及商业空间的认知更为精细，有助于商业中心的识别及行业特征的分析，便于政府部门对现有规划功能区的发展方向进行调整，使得不同功能区空间结构与特征关系更加合理。     

基于FCS框架的城市文化产业景观生态特征及网络关联

传统的产业研究多基于数量结构的分析范式,忽视产业集聚形态层面呈现的规律性。论文尝试基于高德地图POI数据,从微观到宏观尺度分析地理嵌套层级关系,构建企业(firm, F)-集群(cluster, C)-系统(system, S)多尺度结合的FCS产业生态分析框架,基于产业分类标准将城市文化产业POI点分为文化艺术、新闻出版、广播影视、体育健身和娱乐休闲5大类,选取济南市城区为案例区,利用500 m蜂巢格网,综合POI点核密度分析、景观产业生态学模型及社会网络分析方法,揭示文化产业点集聚、产业集群景观与产业系统网络关联的特点。研究结论如下：① 通过建立基于POI点数据的文化产业分类体系,利用区位商模型建立从产业点到产业景观的研究手段,拓展文化产业空间研究的新视角;② 济南市文化产业具有连片集中与分散聚集的特点,景观镶嵌体空间形态特征存在区域异质性,不同产业类型彼此交织构成生态网络,系统层面存在耦合关联,其中娱乐休闲业表现出群体数量优势,而广播影视业却扮演着关键物种的角色。相应的发现可为不同层面的产业调控与政策优化提供依据,深化了产业区位分析的理论与方法,拓展了地理微观大数据的应用实践。     

长江中游城市群城市活力水平空间格局及影响因素

地理“大数据”的出现为研究城市问题提供了新的契机。基于兴趣点（POI）和位置服务（LBS）的地理“大数据”，采用空间计量模型、数理统计分析等方法，尝试探讨了长江中游城市群城市活力水平及其影响因素。结果表明：①长江中游城市群城市活力整体处于较低水平，武汉、南昌和长沙中心地位突出，城市群边缘形成片状活力“洼地”的空间格局；②长江中游城市群城市活力与经济发展水平存在耦合关系，低度耦合城市少，较高度耦合和高度耦合城市较多；③高校资源、经济密度、基础设施水平和信息化程度4个因素是影响长江中游城市群城市活力的主要因素，各因素的影响效应具有空间异质性。     

河网型城市商业中心识别与空间结构特征——以江苏省淮安市为例

城市商业中心是指在城区范围内,零售、餐饮、文化娱乐、金融、商务、住宿等服务业在空间上集中,密集度高于城市其他区域的地区。以河网型城市江苏省淮安市为研究对象,抓取城市商业活动类的餐饮、购物、休闲娱乐、商务POI设施点数据,采用核密度估计、空间维信息熵和最小生成树方法,从整体和各业态分别识别商业中心的边界范围与等级结构,同时结合各业态商业的叠合特征,界定城市各级商业中心区的类型。结果表明:淮安市商业中心分市级、区级、社区级3个等级,主要集中在盐河和里运河之间的原清河区和淮阴老城区,形成以淮海广场为中心的极化分布特征。随着商业中心等级由高到低,空间分布形态从规模团状集聚逐渐转变为规模带状和小规模沿街分布。     

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。     

基于多源数据和深度学习的城市边缘区判定

城市边缘区的定量分析及判定,对城市发展评价和规划,或是城市空间结构研究都具有重要意义。然而现有研究的边缘区判定指标选择过于单一,判定结果过于破碎,城市预设边界、水体及城市绿地对边缘区判定结果干扰大。针对上述问题,从自然、人口、社会经济的视角出发,以遥感影像、人口数据、POI大数据为数据基础,结合深度学习技术,构建基于多源数据和深度学习的城市边缘区判定方法,进行广州市城市边缘区判定及城市结构空间分布特征分析。结果表明：① 此方法能将城市划分为核心区-边缘区-外缘区,判定结果不会受到预设边界范围的影响,且消除了城市内部水体和城市绿地所造成的破碎化;② 城市边缘区与路网耦合良好;③ 广州市的城市核心区空间分布合理。综上所述,此方法能有效检测城市边缘地带,且结果符合实际情况,能为城市规划、政府决策提供参考。