城市活力测定与分析——以南昌市主城区为例.pdf

综述 城市活力测定与分析以南昌市主城区为例朱茜茜（江西理工大学）【摘要】文章以南昌市主城区作为研究区域，基于百度热力图等多种数据对城市活力进行研究分析。首先对南昌市主城区进行了街区单元的划分，再构建活力强度测量模型进行城市活力表征；其次，对南昌市主城区城市活力强度空间分布与时间演变特征进行分析。【关键词】城市活力；空间分析；南昌市主城区中图分类号：TU984.2；F299.27 DOI：10.13655/ki.ibci.2024.01.003Measurement and Analysis of Urban VitalityTaking the Main Urban District of Nanchang City as an ExampleZHU Xi-xi（Jiangxi University of Science and Technology）【Abstract】In this paper,the main urban area of Nanchang city is taken as the research area,and the urban vitality is studied and analyzed based on Baidu heat map and other data.Firstly,the main urban area of Nanchang is divided into block units,and then the vitality intensity measurement model is constructed to characterize the vitality of the city.Secondly,the paper analyzes the spatial distribution and temporal evolution characteristics of urban vitality intensity in the main urban area of Nanchang City.【Keywords】urban vitality;spatial analysis;the main urban area of Nanchang city1 引言城市是城市生活的容器，城市区域的内部结构布局与外在环境布置共同影响了城市的发展潜力1。“城市活力”作为城市发展潜力的主要衡量尺度之一，这一主题在城市建设各领域中都得到了广泛重视，“城市活力”常用来指代城市空间这一范围内的居民聚集所展现的生命力。如何对城市活力进行合理测算、研究城市活力营造的影响因素是当前城市规划、城市建设领域的重要问题2。2 研究区域南昌市是江西省的省会，也是江西省的政治、经济、文化、科技和交通中心。本文选择南昌市作为研究城市活力的典型城市，对南昌市主城区区域进行街区尺度上的城市活力相关研究。3 数据预处理3.1 街区划分本文以街区作为研究城市活力的基本单元，将道路、河流、铁路、行政边界、水系等作为划分街区的依据。涉及的数据类型包含：南昌市的OSM路网数据、南昌市行政边界与南昌市水系图层数据、Landsat8高清遥感影像数据。对南昌市行政边界数据进行处理，利用OSM路网数据找到南昌市主城区分割依据所属的道路，分割出南昌市主城区区域。其次，使用 OSM 路网数据，开始对研究区域进行街区划分。先对原始数据进行预处理，保留了与道路相关的图层后，对道路数据进行删除断头路、重读路、延长不完整道路等处理。又由于街区是由道路包围而成区块，道路不包含在街区范围内，对预处理后的路网线状图层数据进行缓冲区设置，形成面属性后合并各级道路，最终获得南昌市主城区区域的面状路网图层数据（见表1）。表1 缓冲区设置依据道路类型宽度/m铁路60高速路60干线40主干道40次干道30三级道路20对水系图层数据进行类似操作，对水系图层中的线状图层数据同样建立缓冲区，针对线状河流，以线状元素为中线向两侧各形成10m的缓冲区，再将形成缓冲区的河流面状图层与原有的水体面状图层15 综述 合并，就形成了南昌市主城区内的水系面状图层。通过将南昌市主城区面状路网图层与南昌市主城区水系面状图层从原有的南昌市主城区区域的矢量图层中进行删除处理，再通过肉眼检查所得到的图像效果，获得了南昌市主城区的城市街区划分数据。划分共得到单独街区762个。3.2 百度热力图处理百度地图热力图注重直观数据感受且优势明显，它相较于手机信令等运营商数据更易于获取，在规划设计领域得到了大量的应用探索。基于百度地图热力图，研究南昌主城区区域在不同类型日（即周末、节日、工作日）的城市活力时空分布与演变情况。现有文献指出工作日的百度热力图往往存在相似性特征，而周末两天内城市居民的活动聚集情况也存在一定相似性4，考虑到传统节日带来的小长假可能会产生与以往周末或工作日不同的空间效应，因此，获取了南昌市主城区内2022年6月3日（端午节即节假日）、2022年6月7日（星期二即工作日）、2022年6月12日（星期日即周末）三天内的热力图原始数据，这三天的获取数据不存在重大事件的发生与极端天气的影响，具有一定代表作用。每日获取的数据时间均为早晨7点至夜间23点，每小时内随机获取一张，每日17个时刻点，共51张。本文所获取的百度地图热力图原始数据为png.格式，在ArcGIS软件中共含有4个通道，而通道四是不受纯白纯黑干扰的、用灰度值表示图片信息的Alpha通道72，数据的灰度值则体现出了各坐标位置数据点的人群聚集情况，灰度值的范围为0，255。在ArcGIS软件中对热力图原始数据进行预处理：首先，将三类日所有热力图数据的第4通道数据导入，进行空间坐标转换、投影变换和批量地理配准等步骤，从而得到了带有坐标信息的热力图tif数据；其次，重新导入数据，基于街区划分得到的矢量图层数据，利用分区统计工具分别计算各时刻各街区单元的热力平均数值；又将各时刻的附带三类日街区单元热力平均值的栅格图像进行转为整型操作，从而获取整型数据；再次，利用栅格转面工具将各时刻街区的热力平均值整型栅格数据转换为矢量数据。最后，利用空间连接工具分别将三类日各时刻街区热力平均值连接至同一街区属性表，便于后期进一步计算。通过上述几个步骤，可以得到研究范围内所有街区在三类日各时刻的热力平均值矢量数据，热力平均值则表示了所有街区在各时刻的居民集聚程度，即为各街区在各时刻的城市活力值。4 城市活力测定与时空演变分析4.1 城市活力强度测度模型本文基于人群活动建立城市活力强度测度模型，从而表现城市活力这一变量在研究区域内的空间分布与时间维度演变特征，建立以街区为基本研究单元的活力强度测量模型，用以计算每个街区单元不同时段内的活力强度值，从而进行可视化分析。活力强度IV的计算公式为：IV=i=1nVin（1）式（1）中：Vi指该街区i时刻对应的活力值均值（i=1，2，.，n），活力均值在百度热力图的数据预处理时已获取；n为参与计算的时刻数（n=17，即早晨7点至夜间23点），IV是计算得到的该街区对应的城市活力强度值。计算得到的活力强度值IV数值越大，则表明该街区参与计算的人群聚集强度越高，即街区的城市活力水平越高。为了数据分析的便利与更明显地将其分布情况与数值可视化并进行分析，考虑在ArcGIS 10.2软件中采用自然断点法，将计算出的活力强度数值分为五个等级，分别为高热、次热、较热、一般、普通。4.2 城市活力强度空间分布根据活力强度测量模型，计算三类日的全天城市活力强度值（根据百度地图热力图计算出的城市活力值），同时绘制出城市活力强度空间分布图，用以反映三类日全天的城市活力强度空间分布状况，如图1所示。图1 三类日活力强度分布图总的来说，研究区内城市活力强度特征是：活力水平高的区域从城市中心扩散至研究区边缘，且活力强度值逐渐降低。南昌市东湖区中的活力高热型的街区数量最多；西湖区、青云谱区和红谷滩区的高热型街区数量较多，而南昌县和新建区的城市活力强度较低；东湖16 综述 区中的高热型活力街区的分布面积占比最高，且高热型街区呈片状形态分布，总体看来二环内活力程度高，同时也有个别次级活力区正在缓慢形成；青山湖区的部分区域活力较强，考虑到此处部分区域高校聚集，学生人数多、日常活动范围广，会一定程度激发此区域活力水平。从环路角度看，南昌市一环区域内大部分区域活力强度高，为居民最聚集的区域，同时街区功能混合、设施完善，形成以滕王阁、八一公园、南昌时代广场、万寿宫为典型地标的大型活力中心；而二环区域的活力程度也并不低，二环内除去一环的区域，剩余区域主要以次热型活力与较热型活力、一般型活力的街区为主，也有少量零散高热地区，存在少量活力普通的区域，分别位于二环西南侧的梅岭大道以南处和二环东北侧的碧流路的周边。由于这些街区主要以植被、水系、空旷地等土地类型为主，因此对应街区的功能混合度、各类设施密度较低，所以对居民的吸引作用较差；而在二环之外地区，以普通型活力为主，这些区域的人口聚集程度较差、居民活动频率较低，但也存在较少的次热型活力街区分布在南昌大道中部以南、莲塘北大道以西的周边街区，包含了象湖湿地公园、南昌县政府、江西信息应用职业技术学院等。4.3 城市活力强度时间特点比较三个类型日的活力差异，不难从颜色分布与各种热度的面积占比上发现，工作日的总体活力强度周末的总体活力强度节日的总体活力强度。工作日时高热活力中心主要集中于东湖区的八一广场、象山文化广场、红谷滩区的红谷滩金街万达广场周边与天使金融广场周边、青山湖区的高新大道周边的江西艺术中心等区域，这些区域多位于二环内，且带动周边区域形成商业、居住中心。周末相比于工作日，个别区域的活力强度有所减退，不如工作日时一样呈现出持续高热度，例如天使金融广场活力减少，考虑到天使金融广场是高新写字楼，周末时工作人数减少，因此热度下降；节日与工作日、周末相比，活力强度更低，高热区域的面积减少，主要活力区域集中在滕王阁、八一广场区域，其他区域高热占比较少，原因可能是在法定节假日时，大部分居民休息在家且时间多由个人调动，因此居民休闲娱乐时间占比增加，从而使居民聚集程度增加，形成一定数量的高热、次热、较热型活力地区（见图2）。图2 各类热度面积对比可知研究区内大部分区域的活力值都是处于普通的状态，但在周末（6月12日）和节日（6月3日）时，普通类活力水平所对应的面积占比还是要多于工作日（6月7日）时的，且周末与节日时的次热类、较热类、一般类热度的面积占比均低于工作日时，考虑到类型日的性质，工作日的通勤是不可缺少的活动，会给城市带来一定的活力，而休息日（周末和节日），很多居民可能会选择在家休息，城市活力一定程度下降。这些现象均体现出：在休息日时，城市居民的活动聚集程度与地点的取向性不像工作日时较为一致，在休息日时则有多种活动类型可以进行选择，如待在家中或者进行休闲、娱乐等活动；因此商业、餐饮、服务业等区域在非工作日时面积占比更高。5 结语总体来看，城市活力强度从南昌市主城区的中心区域扩散至外围区域呈现出一种逐渐降低的趋势。三种类型日活力强度基本相似，但不同等级热度面积存在差异，工作日时的高热类、次热类面积占比均高于周末与节日时的对应占比，而周末与节日时的普通类与一般类热度的面积占比则略大于工作日时。参考文献1 陈喆，马水静.关于城市街道活力的思考J.建筑学报，2009（S2）：121-126.2 徐子贤.基于多源大数据的城市综合活力测度及影响因素研究以武汉市为例D.武汉：武汉大学，2022.3 谷岩岩，焦利民，董婷，王艳东，许刚.基于多源数据的城市功能区识别及相互作用分析J.武汉大学学报（信息科学版），2018，43（7）：1113-1121.17