北京人口空间分布特征与城市轨道交通耦合关系分析.pdf
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1、2023 年 9 月Sep.2023 天 津 大 学 学 报(社 会 科 学 版)JOURNAL OF TIANJIN UNIVERSITY(SOCIAL SCIENCES)第 25 卷 第 5 期Vol.25 No.5北京人口空间分布特征与城市轨道交通 耦合关系分析庞磊1,任利剑1,陈子豪2(1.天津大学建筑学院,天津 300072;2.济南城市发展集团有限公司,济南 250102)摘要:近年来,我国城市轨道交通的快速建设对人口的空间分布产生了重要影响。以北京市为例,基于第六次与第七次全国人口普查数据,以及全球地表覆盖数据测算人口地理集中度指标,运用空间自相关分析、耦合协调度模型揭示人口空间
2、分布与城市轨道交通布局的相互关系。研究显示:随着中心城区内人口聚集程度进一步提升,近远郊部分地区人口呈负增长;人口地理集中度空间分布呈现“内高中异外低”特征;在距北京市中心 30 km 半径范围内,城市轨道交通对人口空间分布的扩散作用并不显著,近郊区人口分布受轨道交通影响更加明显;人口聚集程度与站点服务便捷度耦合协调度较差,呈圈层式递减分布。文章剖析了人口分布与城市轨道交通的耦合协调关系,为提出构建多层次轨道交通,优化人口空间布局提供了依据。关键词:城市轨道交通;人口空间分布;人口地理集中度;空间自相关;耦合协调度模型;北京市中图分类号:TU984.2 文献标志码:A 文章编号:1008-43
3、39(2023)05-465-07随着我国城镇化率的不断提高,部分特大城市、大城市出现了人口空间分布失衡的问题1。城市轨道交通与人口空间分布密切相关2,交通可达性的差异直接影响着城市职住空间布局3-4,城市轨道交通对于城市人口疏解、多中心分散建设起着推动作用5-7。城市人口空间分布的特征研究有助于理解城市空间结构特征,学界一般通过量化夜间灯光数据、手机信令数据、人口普查地理信息数据、人口热力数据等相关数据来探究人口空间分布特征8-10。在城市轨道交通与城市人口分布耦合发展研究方面,陈弢等11基于手机信令数据研究了上海市居住人口、就业岗位在市域分布与轨道交通周边分布的特征。张纯等12研究发现,北
4、京人口空间分布出现沿轨道交通线网郊区化分散与集中分布于网络交叉节点上两种变化趋势;程小云等13以空间交互为研究视角,研究发现西安市职住分布与轨道交通网络存在显著的耦合效应。Kelo-bonye 等14以澳大利亚珀斯市为例,通过研究证明了轨道交通发展与城市空间结构形态之间存在相互影响关系。Liu 等15以日本东京的发展演变过程为例,分析了轨道交通对大都市内部紧凑发展与外围蔓延发展的双向推动作用。当前,我国的大城市正处于都市圈发展建设阶段,轨道交通与城市空间耦合协同关系也将是城乡规划学、经济地理学等领域持续关注和研究的课题,两者的互动协调发展是推动城镇空间结构优化与城市更新发展的关键因素。本文希望
5、通过系统分析城市人口空间分布的特征及城市轨道交通对人口分布的影响规律,对合理科学编制城市轨道交通专题规划提供参考依据。一、研究数据与研究方法1.研究对象北京作为我国的超大城市,近年来人口城市化与城市轨道交通网络致密化呈快速发展趋势,同时两者收稿日期:2022-04-16.基金项目:国家自然科学基金面上项目(52278070).作者简介:庞 磊(1993),男,博士研究生.通讯作者:任利剑,.466 天 津 大 学 学 报(社会科学版)2023 年 9 月之间也存在着密切联系。北京是我国第一个修建地铁的城市,第一条地铁于 1969 年建成通车。截至目前,北京地铁的发展建设大致经过了四个阶段:19
6、84 年前早期建设阶段;19842000 年缓慢建设阶段;20012008 年快速建设阶段;2009 年至今飞速发展阶段。到2020 年 12 月,北京共开通运营 22 条城市轨道交通线路,含 2 条现代有轨电车线路,运营里程达到 727 公里。在空间布局方面,城市轨道交通走廊呈现多方向、均衡发展的格局16,基本形成了“环+放射+网格+外部走廊”的布局形式。因此,本文选取北京作为研究对象具有一定的典型性,研究区域为北京市域范围,以街道/镇为空间单元。2.数据来源(1)根据北京市各区统计局公布的 2010 年和2020 年第六次与第七次全国人口普查数据,以北京市域范围内各街道/镇人口为研究单元,
7、采用 ArcGIS 对北京市域内各街道/镇人口数据进行相应处理,建立北京人口数据库。(2)30 米全球地表覆盖数据 GlobeLand30。30 米全球地表覆盖数据是中国研制的 30 米空间分辨率全球地表覆盖数据,根据地表分类情况获取 2010 年和2020 年全球地表覆盖数据中的人造地表数据,作为建设用地指标进行相关研究。(3)北京城市轨道交通站点与线网数据。利用BIGEMAP 下载北京地铁相关矢量数据,查询北京地铁官网补充相关数据信息,在 ArcGIS 中建立 2020 年北京城市轨道交通站点与线网数据库。3.研究方法(1)人口地理集中度指标构建。人口地理集中度是衡量人口要素在地域上集中程
8、度的指标,可以反映某区域人口集中程度在整体区域内的等级和水平。传统研究方法是以行政区内人口数量与行政单元面积作为测度人口地理集中度的要素17。然而,各街道行政单元面积因地理位置、用地属性以及地形地貌特征等因素的影响会存在较大差异,计算结果会存在客观性偏差问题。因此,本文将以行政区内的建设用地面积来代替行政区面积。改进后的人口地理集中度计算公式为GPRi=PopPopAcrArciiii(1)式中:GPRi表示某年 i 地区的人口地理集中度;Popi表示 i 地区的常住人口;Arci表示 i 地区的建设用地面积。(2)空间自相关分析。地理学第一定律描述了地理现象在空间上的自相关性。空间自相关分析
9、分为全局自相关分析和局部自相关分析,通常采用 Morans I指数检验,如果指数为正,表示要素呈聚集分布,反之则表示呈随机分布。Morans I 指数的计算方法18如下所示I=Sn0ij=nn11i=nwz z1(,)zi jiji2(2)式中,n 等于要素总数,w(i,j)是要素 i 和 j 之间的空间权重,zi是要素 i 的属性与其平均值(xi-x)的偏差,是 xi的标准化形式,zj是要素 j 的属性与其平均值(xj-x)的偏差,是 xj的标准化形式,S0是所有空间权重的聚合,得到Sw0(,)=ij=nn11i j(3)X=i=n1nxi(4)全局 Morans I 指数是局部 Moran
10、s I 指数的总和,利用局部空间自相关分析计算局部 Morans I 指数,即 LISA 值,以此精细化反应人口要素在各个街道/镇上的空间分布情况,计算方法如下Izwziiji jj=(,)()()xxwxxii jji=n1jn=()1xxin(,)2(5)本研究运用全局自相关分析和局部自相关分析对北京人口地理集中度进行探索性分析。首先利用空间自相关分析软件建立 Queen 邻接空间权重矩阵,以GPR 为变量、Queen 邻接空间权重矩阵为基础分别计算单变量 Morans I 与单变量局部 Morans I,得到全局和局部自相关分析模型19。由于本文主要考察建成区内人口规模的分布和空间联系,
11、因此选用邻接关系中的 Queen 邻接构建二进制空间权重矩阵20。(3)耦合协调度模型。耦合是指两个或两个以上要素相互作用产生相互影响的现象21。轨道交通服第 25 卷第 5 期 庞 磊等:北京人口空间分布特征与城市轨道交通耦合关系分析 467务水平与区域人口分布息息相关,本研究引入耦合协调度模型对两者的协同发展状态进行分析。耦合度 C与协调度 D 的计算方法如下C=UUU U12+2122(6)DCT=(7)TUU=+12(8)式中,在本研究中 U1表示轨道站点度分布效率归一化处理值,U2表示人口地理集中度归一化处理值,和 为通过变异系数法确定的量权重值,表示两者的相对重要程度,本文将两者视
12、为同等重要,取=1/2。式中,两者的耦合度 C 0,1,耦合协调度 D 0,1,C 与 D 值越接近 1 表明耦合度或协调度越高。二、北京人口空间分布演变的时空特征1.人口地理集中度空间分布特征按照自然间断点分类法,将 2020 年北京市人口地理集中度划分为 5 个等级,人口地理集中度最高的街道是海淀区永定路街道,达到 9.65,而最低的街道只有0.06;二环内大部分街道人口地理集中度低于 3.3,主要是因为二环以内以行政办公用地、文化设施用地、公园绿地为主,常住人口较少;二环至六环区域人口地理集中度呈现由内向外逐级递减趋势,整体呈现“十”字型结构,五环以内区域人口地理集中度基本都大于1.0,
13、六环外围街道人口地理集中度基本都小于 1.0。2.人口地理集中度的空间分异演变特征利用 2010 年与 2020 年北京常住人口数据、建设用地规模数据计算各街道人口地理集中度,以区为单位统计分析人口空间分异演变特征(见图 1)。结果显示,北京市中心城区人口地理集中度增长较大,东城区、西城区、石景山区、朝阳区、丰台区、海淀区增长度分别达到 0.35、0.65、0.30、0.46、0.64、0.46,表明中心城区的人口聚集效应进一步加强;外围的通州区与大兴区增长度也分别达到了 0.69、0.51,表明这两个地区人口吸引力同样较强,昌平区与顺义区也有小幅增长;而外围区域中其他地区的人口地理集中度均有
14、不同程度的降低,尤其以密云区、怀柔区、门头沟区下降最为明显,分别下降了 1.31、1.11 和 0.89。根据全局自相关分析和局部自相关分析的研究结果表明,北京市 2010 年人口地理集中度的全局 Mo-rans I 指数为 0.367,2020 年全局 Morans I 指数为0.562,表明北京市人口空间分布呈现聚集分布与空间自相关特征,且聚集程度呈加剧趋势。局部 Morans I指数的 LISA 聚类分为三类:高高、低高、低低。其中,“高高”表示人口地理集中度水平高的街道集中分布的区域,“低低”表示人口地理集中度水平低的街道集中分布的区域。图 1 2010 年与 2020 年北京各区人口
15、地理集中度由上文可知,2010 年北京市人口空间分布聚类区域呈现明显的两极分布特征,四环以内的街道呈现“高高”聚类模式,外围区域街道主要呈现“低低”聚类模式;到 2020 年,“高高”聚类模式区域扩展至五环,五环至六环近郊区内街道 LISA 呈现出异常模式,而外围远郊区内街道主要呈现“低低”聚类模式。这表明,现阶段北京市人口地理分布集中度的模式为“内高中异外低”。三、城市轨道交通与人口空间分布的耦合效应1.轨道站点覆盖街道常住人口分布本文以天安门广场为参照中心,利用 ArcGIS 对各街道进行面转点操作,计算各个街道距参照中心的直线距离,对比观察距参照中心不同距离的街道人口地理集中度分布情况,
16、利用 SPSS 做回归分析,比较观测值和回归曲线,分析得出该样本的最佳回归模型是三次曲线模型(见图 2),验证了北京单中心圈层式向468 天 津 大 学 学 报(社会科学版)2023 年 9 月外递减的人口密度分布特征。同样,计算各个轨道站点距参照中心的直线距离,对比观察距参照中心不同距离的轨道站点周边人口地理集中度分布情况,并做三次曲线模型回归分析(见图 3)。1086420观察值三次曲线模型市域人口地理集中度距天安门广场距离/km0 20 40 60 80 100 120图 2 街道范围 GPR 距离分布模型6420观察值三次曲线模型站点周边人口地理集中度距天安门广场距离/km0 10 2
17、0 30 40 50图 3 站点周边 GPR 距离分布模型通过对比可以看出,在半径 30 km 范围内,街道人口地理集中度与轨道交通站点周边人口地理集中度随距离递增递减趋势明显,但两者之间差别细微,说明在 30 km 半径范围内,城市轨道交通对空间的扩散作用并不显著。而超出 30 km 半径区域,轨道交通站点周边人口地理集中度高于街道人口地理集中度,说明城市轨道交通的建设降低了空间扩散阻力22,促进了人口向外部空间扩散23。2.轨道站点覆盖街道与无轨道站点覆盖街道人口分布对比根据轨道交通站点的地理空间分布情况,统计得到轨道交通覆盖下的街道/镇级行政单位共有 164 个,并统计对应区级行政单位内
18、有无站点覆盖街道/镇级行政单位的人口地理集中度,具体情况如表 1 所示。对比发现,中心城区范围内的街道人口地理集中度大小与是否有轨道站点覆盖相关性不大;而处于近郊区的顺义区、昌平区、通州区、大兴区、房山区的街道对比差异明显,尤其以通州和昌平地区的街道最为显著,该部分区域的站点覆盖街道人口地理集中度远大于无站点覆盖街道人口地理集中度,两者相差 5 倍左右,这反映出相较于中心城区,近郊区的人口空间分布受轨道交通站点影响更加显著,人口地理集中度较高区域沿轨道交通线路呈隆脊状分布,表明轨道交通的建设更有利于促进近郊区人口与经济发展要素的聚集24。表 1 有无轨道交通站点覆盖区域街道 GPR 对比区域覆
19、盖街道数量/个站点覆盖街道 GPR无站点覆盖街道数/个无站点覆盖街道 GPR东城区173.210西城区143.680石景山区42.0451.84朝阳区402.1762.36丰台区182.4851.84海淀区262.4763.14顺义区71.15170.75昌平区92.25110.50通州区92.1360.43大兴区111.69110.62门头沟区10.94121.05房山区81.32200.64第 25 卷第 5 期 庞 磊等:北京人口空间分布特征与城市轨道交通耦合关系分析 4693.轨道交通服务便捷性与人口空间分布耦合 协同度分析研究发现,轨道交通服务便捷性与轨道站点本身的等级及其分布密度等
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