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。     

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。     

基于多源数据的城市活力与建成环境非线性关系研究——以双休日武汉市主城区为例北大核心CSCD

通过优化城市建成环境来营造和发展城市活力是建设充满活力的城市空间的重要举措。论文以双休日武汉市主城区为例,使用人口热力数据量化城市活力的时空分布特征;选用基于梯度提升决策树的SHAP可解释性模型(gradient boosting decision tree-Shapley additive explanations,GBDT-SHAP)测算城市建成环境对城市活力的非线性影响,并提取关键变量的最佳阈值。结果表明:(1)双休日武汉市主城区城市活力的分布具有明显的时间、空间和功能异质性。城市活力在空间上整体呈现出“中心高、外围低”的特征;在时间上,从7:00开始逐渐提升,下午和晚间达到顶峰。(2)武汉市主城区建成环境显著影响了城市活力强度,且其非线性影响和阈值效应明显:大型商圈的影响阈值大致在3000~4000 m,地铁对城市活力的影响主要在城市内部且地铁站服务范围在1500 m以内,POI混合度超过0.4后会抑制城市活力。SHAP模型弥补了传统多元线性模型在可解释性上的不足。(3)到CBD的距离、离地铁站距离、天空开敞度以及商业类型存在时间驱动效应,随时间变化对城市活力的影响重要性会发生相应变化。研究结果可为武汉市主城区城市规划设计提供依据:贯彻公共交通为导向的开发理念,做好地铁交通与大型商圈的衔接,是增强城市活力的有效措施;设置户外开放空间,有利于促进居民晨练和社会活动;增加小型餐饮和娱乐场所也是增强夜间活力的措施。     

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。     

城市轨道交通和建成环境对居民步行行为的影响

步行作为一种主要的交通方式和日常体力活动形式,其与公共交通使用和建成环境的关系是城市地理学和公共健康研究的热点。目前城市轨道交通对步行行为的影响研究相对不足,且在中国的实证研究中对于自选择问题的控制尚未引起足够重视。基于2014年西安市建成环境与居民出行行为微观调查数据,采用匹配对照的准实验研究设计,通过自选择效应的控制,本文探究并区分了城市轨道交通及建成环境对交通和休闲步行频率的影响。研究发现:① 出行态度和偏好等自选择因素对个人步行频率具有重要影响。② 控制了个人社会经济属性和自选择因素后,受访者对建成环境的感知极大地影响了步行频率。③ 客观建成环境变量对于步行频率的影响与发达国家的实证研究结果存在一定差异。无论交通步行还是休闲步行频率模型中,均未发现密度的显著影响。客观建成环境变量中周边购物及餐饮设施数量和常规公交站点数量对交通步行频率产生显著正效应,但对休闲步行并不产生显著影响。④ 地铁对交通步行频率具有显著的独立影响。本研究有助于进一步了解城市居民步行出行背后的影响因素,并为通过优化城市土地利用规划来引导城市居民绿色和健康出行的政策制定提供启示。     

内蒙古的城市活力时空格局及影响因素研究

城市活力作为刻画城市社会经济发展的重要指标，其定性定量分析已成为研究热点。基于POI数据与夜间灯光遥感数据，运用空间可视化和空间统计分析方法对内蒙古城市白天及夜间活力水平、规模、结构及时空耦合进行测度，并深入分析其空间格局及影响因素。结果表明：(1)内蒙古城市大部分城市活力态势不佳，两极分化明显，活力规模位序转换显著，呈现非均衡化发展特征；(2)活力强度整体上以“扎赉特旗-阿拉善左旗”为分界，形成“南高北低”的分布格局。时空耦合强度呈层状由市中心逐渐向外递减扩散；(3)经济密度、三产占比、信息化程度、科技实力4个因素对内蒙古城市活力空间分异格局的影响较为显著，均具有明显的时空依赖特征。依据研究结果，结合内蒙古城市发展实际，提出相应政策建议。     

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。     

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。     

生命周期视角下建成环境对居民迁居强度的影响——基于武汉市多源数据分析

随着中国城镇住房制度改革的推行,城市内迁居行为日趋频繁。洞悉不同年龄段居民迁居内在驱动力,能为城市居住环境规划与建设改善提供依据。论文利用2019年与2021年武汉市手机信令等多源数据,以生命周期理论为研究视角,识别武汉市四环内不同年龄段居民交通小区迁居强度,并提出建成环境因子特性与迁居强度关系模型,探讨居民生活圈内各建成环境因子对多年龄段居民迁居影响的特性差异。研究发现：(1)不同年龄居民的迁入与迁出强度在不同城市区位上存在分异,19～39岁居民相较于40岁以上居民迁居更频繁;总体呈现内环线的交通小区迁入与迁出强度表征偏高,且均大于外环线的交通小区。(2)公共服务设施、交通便利度和居住环境维度内相关指标是影响居民迁居决策的重要因素,由于不同年龄段居民居住需求不同,部分变量因子在不同年龄段下特性分异明显。考虑到各年龄段居民迁居强度及因子特性不一,相关规划决策需采取差异化的建成环境改善措施,科学引导不同年龄居民迁居,优化城市人口分布。     

老年人公交活动空间特征及影响因素研究——基于日常与偶发活动的对比分析

公交出行对保障老年人生活质量具有重要意义。论文以安徽省芜湖市区为研究区域,从频率分异的视角出发研究老年人公交活动空间,利用公交刷卡数据,对比分析日常与偶发活动空间的分布特征,并进一步借助地理加权回归方法探讨建成环境对其影响机制的差异。研究发现：① 老年人日常和偶发公交活动空间呈现出相似的圈层式空间分布特征,但偶发活动的圈层结构层次相对更加明显;② 日常与偶发活动空间的影响机制存在差异,建成环境在不同空间的影响强度和方向存在明显不同,尤其表现在城市外围空间。研究结果有助于更加全面地解读老年人活动空间的结构层次,并为面向不同城市空间、不同类型设施的系统性规划建设提供参考。     

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。     

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。     

功能区视角下城市夜光与夜间“两抢一盗”犯罪的空间相关性——以H市市辖区为例

以H市市辖区为例,基于POI数据识别城市功能区,并结合NPP-VIIRS夜光遥感数据与夜间“两抢一盗”犯罪数据,构建双变量空间自相关分析模型,从整体及不同功能区角度探讨城市夜光与夜间“两抢一盗”犯罪的空间关系。结果表明：1）整体上,H市夜间“两抢一盗”犯罪形成“一主一副”的犯罪热点,且夜光与夜间“两抢一盗”犯罪存在空间异质性关系。2）大部分功能区在全局Moran’sΙ上表现为正相关。在局部LISA聚类上,只有居住用地、商业服务业用地和道路与交通设施用地呈现显著的空间异质性。商业用地的高-高聚类多数分布在一环及二环以内,低-低聚类多数分布在城市外围及边缘地带,高-低聚类与低-高聚类则零散分布在二者之间的区域;居住用地的聚类情况呈现南北区域差异;道路与交通设施用地则由于报警地点与实际案发地点可能有所出入,因而结果可信度降低。     

Data-driven approach to characterize urban vitality: how spatiotemporal context dynamically defines Seoul’s nighttime

ABSTRACT

This study takes a data-driven approach to define urban nighttime by examining the spatiotemporal dynamics of urban vitality. Using micro-scale spatiotemporal analysis, this paper empirically provides a comprehensive, yet granular, picture of collective human behaviors in cities. Using Seoul, South Korea as a case study site, it prioritizes the spatiotemporal context in order to mitigate uncertain contextual effects inherent in such forms of data-driven analysis. Instead of leaving the data re-grouping up to researcher’s arbitrary decision, this paper employs a functional principal component analysis (FPCA) to systematically transform a set of discrete data to a continuous functional form. This paper applies FPCA on 24-hour-based dataset of pedestrian traffic in Seoul in order to make a data-driven extraction of principal components that characterize the city’s unique patterns of urban vitality. Extracting principal components allows for less statistically obvious phenomena to be measured that would have otherwise been hidden within the data. This approach proved successful in capturing nighttime vitality patterns that are eclipsed by the overwhelming trend of daytime patterns. Additionally, this paper compares differences between regions and seasons to examine what the differences can tell about the definition of nighttime.     

1961—2016年中国昼夜降水变化的时空格局

全球气候变暖背景下中国降水量变化的区域差异显著。基于1961—2016年期间,全国763个观测台站白昼和夜间的降水观测数据,分别从昼夜降水量、降水日数、降水强度以及对总降水量的贡献率等四个方面,解读中国九大流域昼夜降水变化的时空格局。结果表明：① 昼夜降水量变化的流域差异显著,可归纳为四种类型：昼夜同增型、昼夜同减型、昼增夜减型和昼减夜增型。② 流域总降水量变化与昼夜降水量密切相关。淮河流域降水量减少是由白昼降水量（-0.72 mm/a）减少所致,而黄河流域降水量减少则是由夜间降水量（-0.21 mm/a）减少所致。③ 干旱区、半干旱区及半湿润区的流域,昼夜大雨的雨量要高于昼夜暴雨;湿润区的流域,则表现为昼夜暴雨的雨量要高于昼夜大雨,尤其是珠江流域和东南诸河流域。④ 从全国尺度来看,白昼大雨、夜间大雨和暴雨对总降水量的贡献率超过10%,而白昼暴雨的贡献率约10%。湿润区流域昼夜暴雨对总降水量的贡献率高于昼夜大雨对总降水量的贡献率,而干旱区-半干旱区流域则相反。研究结果有助于深化认识全球变暖对区域日降水循环的影响。     

城市昼夜人口空间分布的估算及其特征——以北京市海淀区为例

城市人口的空间分布特征及昼夜差异是配置城市公共基础设施及公共服务设施和制订城市公共安全应急保障方案的重要依据,也是城市地理研究领域的前沿方向之一。但由于国内目前没有区分昼夜的人口统计数据,城市昼夜人口空间分布的相关研究难以开展,极为薄弱。本文以土地利用类型为媒介,构建基于不同类型城市人口时空行为特征的城市“人口-昼夜-土地利用”关系模型和基于差异化面积权重的城市人口空间化模型,旨在以格网为单元来估算城市昼夜人口并分析其空间分布特征。同时,以北京市海淀区为例开展实证研究,估算了海淀区的昼夜人口规模,分析了城市昼夜人口的空间分布特征及其空间耦合关系。结果表明:① 城市昼夜人口的空间结构存在显著差异,白天人口相对于夜晚人口具有更广泛的分布范围,并具有更显著的集聚特征。② 城市昼夜人口表现为多种空间耦合关系,包括“三明治”模式、“镶嵌”模式、“辐合”模式、“单体”模式等。③ 城市路网的昼夜利用与人口的昼夜分布有较高的相关性,白天人口分布对路网扩张有显著影响。城市昼夜人口的空间分布折射出中国城镇化进程中诸多因素,例如“旧住宅区”的分布、产业新区的建设、城乡发展差异等,以期对相关的研究提供参考。