基于手机信令数据的宁波市街道活力影响因素分析.pdf
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1、未来城市设计与运营2 0 2 3.8/33城市治理UrbanGovernance基于手机信令数据的宁皮市街道活力影响因素分析唐瑶俞艳(通讯作者)周亚轩马琳琳杜雨萌摘要:街道作为城市社会经济活动的载体,其活力表征着城市的生命力,塑造城市街道的活力对于营造有活力的宜居城市十分重要。现有关于街道活力的定量研究多集中于小尺度的街区,城市尺度的研究较少。本文将研究范围扩大至宁波市六区,通过手机信令数据获取街道实时人口密度值,构建街道自身属性、交通可达性、街道肌理、功能性与区位五方面的街道活力影响因素指标体系,利用回归模型识别不同影响因素对街道活力的影响程度。研究结果表明,宁波市街道交又口密度与功能密度对
2、街道活力产生显著正向影响,街道长度和距离商业中心的距离与街道活力呈显著负相关。关键词:街道活力;手机信令;宁波市;街道功能街道作为城市交往空间的重要部分,其活力能够映射出城市的活力。具有活力的街道上进行的社会经济文化活动更易受群众的参与和支持,进而促进该街道区域的各类行业发展。然而随着快速城市化,以车行为主导的道路日益增多,街道的交通功能逐渐增强而社会属性减弱,街道活力也因此下降,街道活力的研究始终是国内外学者关注的焦点。国内外关于街道活力的研究早期以实地调研1-5 与经验定性分析为主,缺乏数据支撑的量化验证。随着互联网的蓬勃发展,众多学者开始应用多源空间数据进行街道活力的定量化研究,例如黄生
3、辉6 等利用武汉市兴趣点数据将街道按功能进行类型划分,按街道类型对街道活力的影响因素进行分类研究。龙瀛7 等人借助路网数据、POI数据、手机信令与遥感影像共同构建了一套较为独特的街道活力的评价指标,对成都市三环内的街道进行研究。然而当前的定量研究范围仍以较小尺度的典型街区或者城市的部分片区为主,以城市尺度为研究对象的研究较少。现有研究虽已构建了街道活力的评估指标体系,但该指标体系是否具有城市尺度研究的普适性仍有待更多城市的实证研究。此外,现有研究多关注于街道活力与街道自身特征,例如街道长度、街道交叉口密度等之间的关系,而较少考虑到街道的区位因素,如街道距离各类设施的距离。基于此,本文将研究范围
4、扩大至宁波市六个主城区,利用POI数据、手机信令数据等在龙瀛7 等人建立的街道活力影响因素指标体系中进一步新增绿地可达性与商业可达性指标以对其进行完善,更加科学地识别城市的街道活力的主要来源因素,以期为宁波市的城市规划设计提供理论依据。一、研究范围与数据(一)研究范围宁波市六区宁波市六区指宁波市主城区,包括海曙区、江北区、镇海区、北仑区、鄞州区、奉化区,总面积3730平方公里,截至2 0 2 1年末常住人口达30 0 万人。宁波是典型的江南水乡兼海港城市,其地理环境为其带来了发达的水系和便利的交通。然而随着以交通功能为主的道路的扩张,宁波市的街道社会属性逐渐减弱,从而影响宁波市街道活力的塑造。
5、近年来,政策扶植为宁波市的街道规划和发展营造了良好的环境。宁波市一方面通过“城市双修”试点工作解决快速发展对城市街区活力破坏问题;另一方面,出台了宁波市街道设计导则2 0 2 1年全市自然资源和规划工作要点等政策,对宁波市街道功能复合程度、城市综合承载力等做出了清晰的指导规划。在此背景下,宁波市需要探究3412023.8未来城市设计与运营UrbanGovernance城市治理影响其街道活力的主要来源因素,助力宁波市政府规划决策,增强城市街道活力建设。(二)数据来源与处理本文的研究数据主要包括宁波市路网数据、手机信令数据、高德地图POI(p o i n t o f i n f o r ma t
6、i o n)等数据。1.手机信令数据中国联通用户手机信令数据来源于智慧足迹数据科技有限公司。利用2 0 2 2 年3月15日至3月2 0日的宁波市用户手机信令驻留表筛选出14:0 0 17:0 0 时间段内用户驻留时长最长的位置,并将该位置与手机信令中的stay_poi表进行匹配获取该驻留位置的经纬度。利用ArcGIS软件建立2 50 2 50 m渔网,并将渔网信息上传到手机信令平台将经纬度与渔网匹配,再聚合每个渔网内的用户数并导出,将渔网图层与道路55米缓冲区叠加,得到每条道路55m缓冲区内的驻留人口数量。2.道路数据路网数据来源于OpenStreetMap网站。为排除上下班通勤活动对街道活
7、力分布规律造成的影响,本研究已剔除原始路网中以交通为主导的高速公路、城市快速路、地铁以及轮渡和水路,并对原始数据经进行拓扑检查并简化道路,便于研究应用,最终参与计算的道路路段共10 930 条。3.高德地图POI数据本文利用SuperMapiDesktopX软件获取了2 0 2 2 年3月宁波市六区的POI数据,并且选取街道两侧55m内与城市活力研究相关的POI,共计2 8 6 7 99个。POI分类根据龙瀛、刘行健的研究,将筛选之后的POI分为8 大类:政府机构及社会团体、交通运输、商业、教育、公司企业、住宅、绿地、其他。已进行坐标转换和投影转换(坐标:UTM-WGS84-北半球-51N)。
8、二、研究方法(一)街道活力的量化Jacobs认为街道活力源自人与场所相互交织、人在场所内发生的多样性活动2 。扬盖尔认为,城市空间的活力与人们的活动有关3。街道活力源于人类活动,因此本文注重关注街道设施与空间对于人们活动的影响,将街道活力量化为街道的实时人口密度。本文将收集的宁波市六区手机信令数据按小时聚合,为消除通勤等活动对人口密度的影响,以周一至周五14:0 0 17:0 0的平均人口密度值作为工作日人口密度值,以周六和周日14:0 0-17:0 0 的平均人口密度值作为非工作日人口密度值。假设人口密度在街道55m缓冲区内均匀分布,并对每条街道上的网格人口取平均值得到每条街道的人口密度值。
9、(二)街道活力影响因素指标体系构建及量化基于龙瀛等人6-9 建立的活力影响因素指标体系,街道长度、宽度等自身属性在街道研究中不可忽视,本文选取街道长度加入回归指标体系;街道交通可达性直接影响人们的通行决策,交通可达性好的街道易聚集更多的人,产生更多样化的行为活动;街道肌理表征着街道的形态实质,能够表达路网的空间结构,因此将街道肌理设为活力影响因素之一;考虑街道能够提供多样化的功能,据此选择街道功能密度和街道功能混合度参与活力测度。最后考虑街道的区位因素,新增绿地可达性与商业可达性指标,见表1。城市街道的区位是街道与其他区域之间的相对地理位置,街道区位越好表明街道空间的选择度越高,居民出行更具有
10、多样性,进行社会交往和互动的机会越高。增加区位因素指标,能够更加全面、表1街道活力影响因素指标体系表指标类型指标指标缩写自身属性街道长度Length交通可达性公交站点密度Den_BS街道肌理街道交叉口密度Den_cross街道功能密度Den_POI功能性街道功能混合度Diversity绿地可达性green_ace区位因素商业可达性Com_ace未来城市设计与运营2 0 2 3.8/35城市治理UrbanGovernance准确地评估街道活力。1.街道长度将一段街道的长度定义为该街道两端的两个街道交叉口之间的距离。2.公交站点密度以公交站点密度作为交通可达性的表征指标,选取街道55m缓冲区范围作
11、为街道周边的界定范围,统计其公交站点数量,完成各街道的密度计算。计算公式如式(1):DenBS=BSnum/roadlen1其中Den_BS为公交站点密度,BS_num为某段街道中心线55m缓冲区范围内的公交站点数量,roadlen为该段街道长度。3.街道交又口密度以特定区域内街道交又口的数量来表示街道肌理,选取街道中心线1km缓冲区作为研究范围,完成街道交又口密度的计算。公式如式(2):Den_cross=cross_num/road_area(2)式中,Den_cross表示街道交叉口密度,cross_num表示某段街道中心线1km缓冲区范围内的街道交叉口数量,road_area表示该段街
12、道1km缓冲区范围的面积。4.街道功能密度采用筛选分类后的POI密度为街道功能密度,选取街道中心线55m缓冲区作为街道周边界定范围,统计范围内的POI总数,使用各类POI密度来表示街道功能密度。计算公式如式(3):Den POI=POInum/road_len(3)式中Den_POI为街道功能密度,POI_num为某段街道中心线55m缓冲区范围内的POI总数,roadlen为该段街道的长度。5.街道功能混合度以街道55米缓冲区内筛选分类后的POI混合度为街道功能混合度,借助信息来计算。具体公式如式(4):Diversity=-sum(p i+In p i),(i=,.n)(4)Diversit
13、y为某街道的功能混合度,n表示该街道POI类别数,pi表示某类POI所在街道POI总数的相对比8 6.绿地可达性采用距离街道最近的绿地POI点到街道的最短直线距离表征绿地可达性,距离越远绿地可达性越低。本文选取的绿地POI点涵盖广场、公园、风景名胜等,反映与人居环境密切关联的生态空间对街道活力的影响程度。7.商业可达性采用距离街道最近的商业POI点到街道的最短直线距离表征商业可达性,距离越远商业可达性越低。本文选取的商业POI点涵盖餐饮、购物、金融保险服务等,反映人居环境的商业便利情况对街道活力的影响程度。(三)街道活力影响因素模型构建本文采用多元线性回归模型解释街道活力构成要素对街道活力的贡
14、献程度。Y=+Bxi+2X2+.+Xk+u(5)式中,Y为某一时段内街道活力强度均值,为某一时段内街道活力强度值,O是常数项,1n为回归系数,X1,X 2 X n为街道自身属性或周边的建成环境因子,为残差项。本文分别对工作日与非工作日两种情况进行对比研究,分别建立多元线性回归方程:In pop;=o+,*Den_BS,+,*Den_cross,+B,*Den_POI,+,*Diversity,+,*length,+,*green_ace,+,*com_ace;(6)式中lnpop为工作日或非工作日人口密度值的自然对数,Den_BS为公交站点密度,Den_cross为道路交叉口密度,Den_PO
15、I为功能密度、Diversity为功能混合度、length为道路长度、green_ace为绿地可达性、com_ace为商业可达性,i表示街道的ID号。三、研究结果(一)宁波市街道活力的空间分布基于手机信令数据获得的实时人口密度值,利用ArcGIS软件自然断点分类功能,将宁波市工作日与非工作日的实时人口密度分为低、较低、中、较高、高五类。为清晰展示宁波市六区街道活力的空间分布特征,制作宁波市六区工作日与非工作日的实时人口密度分布图(图1)。工作日人口密度b非工作日人口密度图1宁波市人口密度图36/2023.8未来城市设计与运营UrbanGovernance城市治理由图1可知,从空间分布看,工作日
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