基于手机信令数据的宁波市街道活力影响因素分析.pdf

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。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 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）。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。（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)Diversity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_POI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，工作日与非工作日的街道活力分布无较大差别。宁波市街道活力较高的街道主要集中于海曙区与鄞州区为主的中心市区，以辐射状向外扩散呈逐步降低态势。鄞州区活力较高的街道数量明显高于其他区域，奉化区活力较高的街道数量明显低于其他区域。鄞州区是宁波市经济、政治、文化、交通中心，是宁波市委、市政府的驻地，其GDP在市内连续几年处于领先地位，其经济发展水平、交通便利程度、道路的通达性及功能设施的完善程度均处于较高水平，更加吸引人流聚集。从数值上看，工作日街道活力较非工作日街道活力略高。工作日人们主要以交通性区域为主要活动点，选择较近的商业中心就餐，主要以上下班通勤和日常饮食购物为主，非工作日以休闲娱乐和购物为主。（二）宁波市街道活力影响因素指标量化利用宁波市路网数据、POI数据分别计算街道活力影响因素指标体系中的七个指标，并利用ArcGIS软件对其值进行自然断点分为五类，见图2。1.自身属性从街道长度（图2 a）来看，宁波市六区中心区域以中短道路居多，周围区域以长道路为主，中部及东部有小范围短马路聚集。2.交通可达性选用公交站点密度作为交通可达性的表征指标（图2 b）。整体上宁波市六区的街道交通可达性呈现雄街滋长度b公交站点密度树道文义口密度d街造功能密度燥地可达性街滩功能混合度营商业可达性图2 街道活力影响因素量化图中心高外围低的分布规律，中心区域为聚集的高值。3.街道肌理以街道交叉口密度作为街道肌理的表征指标（图2 c）。可见宁波市六区中部和东北部区域的街道交叉口密度存在明显高值，其余区域普遍较低。交叉口密度影响道路的通达性及其联系程度，进而影响道路的可达性94.功能性（1）街道功能密度街道功能密度（图2 d）高值主要集中于宁波市六区中部的鄞州区北部、海曙区东部及江北区南部交汇处，外围的北仑区与奉化区也有局部高密度值。部分街道的POI分布零散，存在少量POI服务于多条街道的情况。（2）街道功能混合度街道功能混合度度（图2 e）在宁波市六区内整体分布较为破碎和零散，未呈现高值聚集状态，且低值分布较少。单一属性或同类POI聚集式出现的情况较少，多为混合型街道，且混合度较高，街道功能较完备。5.区位因素（1）绿地可达性宁波市六区外围区域的绿地可达性（图2 f）较高，中心区以中值居多，同时在整个区域内零散分布有低值。（2）商业可达性宁波市六区的商业可达性（图2g）在其中心区域较高，说明街道距离商业POI点更近，而周边区域则存在大范围的低值，多条街道的商业需求依赖于同一商业POI点，商业便利程度低。（三）宁波市街道活力影响因素分析基于SPSS软件进行多元线性回归分析，可识别出不同街道活力影响因素对街道活力的贡献程度。根据前文对街道活力的量化及构建的活力影响因素模型，本文考虑街道的区位因素，将绿地可达性与商业可达性作为新的街道活力影响因素指标加入回归模型。采用宁波市六区工作日与非工作日实时人口密度的自然对数(lnpop)作为回归分析的因变量，将街道长度（length）、公交站点密度（Den_BS）、街道交叉口密度（Den_cross）、街道功能密度（Den_POI）、街道功能混合度（Diversity）、绿地可达性（greenace）、商业可达性（com_ace）七未来城市设计与运营2 0 2 3.8 37城市治理UrbanGovernance表2 人口密度多元回归系数结果及显著性检测工作日非工作日标准化系数tSig.标准化系数tSig.常量186.4540210.6740街道长度-0.244-34.2930-0.244-34.480交叉口密度0.34346.05300.34246.040功能密度0.15420.66900.15320.6460功能混合度0.0182.5980.0090.0192.6380.008公交站点密度0.0344.71500.0344.7340绿地可达性-0.039-5.3860-0.034-4.7220商业可达性-0.357-48.9310-0.362-49.8480个指标作为回归分析的自变量，如式（7），i表示街道的ID号。ln pop;=o+,*Den_ BS,+,*Dencross,+,*DenPOI,+,*Diversity,+,*length;+.*gren_ace,+,*com_ace;(7)从表2 可见，Sig值小于0.0 5说明模型中各影响因素均通过显著性检验，说明所选取的七个影响因素与人口密度的相关性都十分显著，尤其新加入的商业可达性对街道活力具有较大影响；表中工作日与非工作日两种情境下各影响因素对于街道活力值无论是影响的正负性还是影响程度大体呈现一致，一定程度上说明宁波市街道活力与工作日与否无较大关系。为验证新加入的区位因素指标（绿地可达性和商业可达性）是否为影响街道活力的重要来源，本文分别对加入区位因素指标前后的两组自变量进行回归分析以作对比，回归因变量为工作日和非工作日对应的人口密度的自然对数。式（8）的自变量未加入街道区位因素指标，式（1）中加入了街道区位因素商业可达性和绿地可达性。表3活力影响因素回归R方工作日非工作日R方R方未考虑区位因素0.3420.364考虑区位因素0.4950.497ln pop;=。+,*Den _ BS,+,*Dencross,+,*DenPOI,+,*Diversity,+,*length,(8)如表3所示，无论工作日还是非工作日，新增绿地可达性和商业可达性变量后，回归方程R方均有明显提升，说明新增指标能够提升回归模型拟合优度，加入街道区位因素绿地可达性和商业可达性的指标体系对街道活力的解释力度能有所提高。为探究街道活力影响因素对街道活力的影响程度，本文采用加入区位因素后的指标体系回归方程标准化系数表征不同因素对街道活力的贡献程度。为使研究结果更直观，将各影响因素的标准化系数绘制为条形图，如图3所示：旅准化乐数0.340.240.14街道长度脑绿地瓶商超商业中心距高0.04一交叉口度功能密皮功能混合度公交站点密度-6.160.26-0.36工作印享工作目图3回归系数柱状图从回归系数的大小来看，无论是工作日还是非工作日，街道交叉口密度与商业可达性对宁波市六区街道活力的影响最为明显，街道长度与街道功能密度次之，功能混合度、公交站点密度与绿地可达性影响较小。从回归系数的正负性来看，街道交又口密度与功能密度对街道活力产生最为显著的正向影响，即街道交叉口密度与功能密度大的街道更易凝聚活力。街道长度与街道活力呈现显著负相关，可见适宜的街道长度对于维持街道活力具有重要意义。此外，距商业中心距离的系数也呈现极低的负值，距商业中心越远，会显著抑制街道活力。各因素对街道活力影响的正负性对于提升城市街道活力有重要的借鉴意义，因此本文对街道活力产生显著正向影响与负向影响的街道属性进行分析：街道交叉口密度与功能密度对街道活力产生显著正向影响，高街道交又口密度能够增加人的接触机会，人与人的交流往来才能产生城市街道的活力。功能密度与功能混合度则体现街道功能复合化程度，选择性地在街道中以商业、居住、教育、办公等功能复合，可使人们在街道中有更多的功能选择，满足不同人群不同时间段的不同需求，吸引更多人来街道，从而提高整个街区的活力。街道长度过长与距离商业中心较远明显会抑制街道活力，这表明适3812023.8未来城市设计与运营UrbanGovernancee城市治理宜的街道长度对于维持街道活力有重要意义10 。雅各布斯认为，城市的街道应该尽量短，短街道有其天然的通达性优势，能给步行者多种选择，丰富的路段促进城市多样化的形成。商业中心能够吸引大量人流聚集，距离商业中心越远，人们聚集程度越低从而街道活力越低。四、结论本文从街道活力的概念出发，以宁波市六区为研究对象，探寻城市尺度上的街道活力差异的影响因素。选择基于手机信令数据求取的人口密度作为街道活力的外在表征，并采用多元线性回归分析方法，确定了与街道活力有强烈相关性的街道环境特征，以此作为活力影响要素，同时增加绿地可达性与商业可达性等区位因素指标，构建了一个更加系统科学的街道活力测度模型。找到了影响城市街道不同活力情况的因素，为街道达到适宜的活力状态提供理论参考。宁波市六区的实证研究结果显示，街道交叉口密度与功能密度对街道活力产生显著正向影响而街道长度和距离商业中心的距离明显与街道活力呈负相关。同时，从空间分布上来看，无论是工作日还是非工作，人口密度均主要集中于宁波市主城区的中部，以海曙区与鄞州区为主，而位于西南部的奉化区明显密度较低，可得出街道活力呈现中心高四周低的辐射状规律。据此得到对于宁波市城市规划的建议主要有以下两点：第一，构建密路网、短马路的街区以提升城市街道活力。对已建成的街区可在保持其原有街道肌理的基础上适当疏通巷道以增强各支路与主街的联系，增强道路间的通达性，以提高交通便利程度。第二，街道长度已无法改变的老城区，考虑增设各类商业设施、沿街店铺10 及公共绿地，吸引人参与到街道公共生活中，以提高街道功能混合度与功能密度，从而提高街道活力。本文基于手机信令数据，构建了街道活力影响因素指标模型，探寻了影响宁波市街道活力的因素，但受数据资源限制，未将街道周边地块性质加入模型参与活力测度，后续研究可继续进行完善。多元线性回归中缺少对各因素间的空间自相关性考虑也使该研究存在一定局限性，后续研究可结合地理加权回归等方法对各影响因素对于街道活力的影响进行空间自相关与回归分析。科研基金资助：国家大学生创新训练项目(S202210497319)。市街道活力量化及影响因素分析J.上海城市规划，2 0 2 0(0 1)：10 5-113.7龙瀛，周垠街道活力的量化评价及影响因素分析一一以成都为例J.新建筑，2016(01):52-57.8王玉琢：基于手机信令数据的上海中心城区城市空间活力特征评价及内在机制研究D.东南大学,2 0 17.9裴昱，吴灌杭，唐义琴，李婷婷，龙瀛基于空间数据的北京二环内夜间街道活力与影响因素分析J.城市建筑,2 0 18(0 9):111-116.10邢忠，陈子龙，顾媛媛，等，基于大数据的城市街道活力影响因素定量分析J.西部人居环境学刊，2 0 2 1，36(0 3)：98-105.作者简介唐瑶武汉理工大学资源与环境工程学院本科在读，研究方向为大数据与智慧城市规划俞艳武汉理工大学资源与环境工程学院教授，博士，研究方向为智能地学计算周亚轩武汉理工大学资源与环境工程学院本科在读，研究方向为大数据与智慧城市规划马琳琳武汉理工大学资源与环境工程学院本科在读，研究方向为大数据与智慧城市规划杜雨萌就职于北京仲量联行物业管理服务有限公司深圳分公司，硕士，研究方向为商业地产规划参考文献：1蒋涤非，李璟兮，当代城市活力营造的若干思考J.新建筑，2 0 16(0 1)：2 1-2 5.2简雅各布斯美国大城市的死与生一第2 版M.译林出版社，2 0 0 6.3JGehl J.Life Between Buildings:Using PublicSpace.VAN Nosrand Reinhold,1987.4徐磊青，康琦商业街的空间与界面特征对步行者停留活动的影响一一以上海市南京西路为例J城市规划学刊，2 0 14(03):104-111.5姜蕾。城市街道活力的定量评估与塑造策略D.大连理工大学，2 0 13.6黄生辉，王存颂.街道城市主义：武汉