城市人群分布時空變化與土地利用的關系研究

李立峰

摘 要 城市人群的空間移動大部分是為了獲取城市服務，隨時間變化呈現出聚集和消散的分布特征，也受到城市規劃要素的影響作用。本文基于百度地圖和騰訊位置數據，以重慶市為例，運用空間自相關法識別人群聚散顯著的區域，討論人群聚散與土地利用布局的關系;采用SOM聚類法分析不同的人群聚散模式與土地利用構成的關系。主要結論包括：①早高峰時段，不同城市功能集聚區對吸引人群聚集的時間段存在差異;②重要交通設施用地和部分行政用地吸引人群聚集受空間距離的影響較小;③在人群聚散變化頻繁的城市區域，居住用地對人群集散的影響最大;④城市人群聚散是土地利用構成與空間分布綜合疊加的結果。該研究從人群聚散的視角討論人群移動與空間要素的關聯，為城市規劃和交通的精細化管理提供了依據，具有一定指導意義。

關鍵詞 網絡位置數據;人群聚集消散;土地利用

引言

人群聚集和消散的時空變化是人們位移過程的空間表現形式，與社會發展、經濟發展、城市管理等息息相關，城市人群分布的數據廣泛應用于城市規劃、道路交通等領域。分析不同時間、不同空間城市人群分布的動態變化，可進一步明晰城市的運行規律，為城市土地利用規劃、公共安全事件風險評估與應急指揮等提供重要的決策依據[1]。

目前，關于人群活動與建成環境互動關系的研究主要存在以下瓶頸：①人群活動數據獲取的限制。此方向的研究最重要的是人口活動的基礎數據，傳統方式主要是問卷日志等形式，然而，大規模問卷調查需耗費大量的人力和財力，調查執行時間長，被調查者負擔重。另外，問卷調查的樣本量大都集中在幾百至幾千個之間。相較于國內大中型城市的人口總量，大規模增加研究樣本量對提高分析結果的廣泛代表性和可靠性十分必要。因此學界認為其具有持續有效的支撐大規模居民活動模式分析的潛力。但是，手機定位數據對于一般研究者而言，極難獲取，需通過組織間的戰略合作才能實現，這阻礙了更多的研究者參與此方向的討論。②特征分析視角的局限，主要對人群活動數據在時間和空間維度上的變化做統計分析，可以得出不同地域的人口流量、聚集度、人口重心的變化，這些結論可以為居民出行和規劃決策與檢驗提供參考，但建成環境還是被當作一個整體對象，較少研究提及建成環境要素的人群活動的互動關系，這對于進一步揭示人與環境的互動規律是不足的[2]。

因此，本文針對城市土地利用要素，以較易獲取的網絡位置數據為人口活動數據的來源，探討人口活動與土地利用的時空互動關系;引入自組織神經網絡聚類分析方法，對人口聚散的核心區域進行土地利用構成分析，揭示土地利用與人口活動的互動規律，為城市公共服務改善、交通擁堵應對和規劃管理提供決策的依據。

1研究范圍與數據

根據本文的研究視角，探討土地利用與人群分布關系的技術路線主要分為以下三個步驟：第一，人群分布基礎數據處理。聯合使用百度和騰訊位置數據，提高準確性。在GIS平臺上，使用重分類后的百度位置柵格數據對騰訊位置矢量數據進行賦值，對新生成的位置數據進行核密度分析后，得到人群時空變化柵格數據。第二，土地利用與人群分布關系的度量。分別從整體協調性、板塊活躍性和片區吸引性視角，使用重心協調分析、時間序列分析和聚散分析，建立土地利用與人群分布互動關系的基礎數據。第三，土地利用與人群分布關系的特征。從整體協調性、板塊活躍性和片區吸引性基礎數據中，分析土地利用與人群分布在時間與空間的關聯性，總結兩者的互動特征。

研究數據為重慶市主城區內環快速路內及其周邊地區工作日的網絡位置數據。重慶市主城區內環快速路內及其周邊地區是重慶市民通勤活動的主要區域（重慶市主城區交通運行分析年度報告，2015）。網絡位置數據來源為騰訊位置數據和百度地圖位置數據，兩者記錄了騰訊和百度產品使用者的實時位置數據，采集時間為2017年8月24日，天氣晴朗，采集時間始于早上7點整，止于晚上11點整，采集間隔為1小時[3]。

本文采用的土地利用數據為重慶市2013都市區土地利用現狀數據。根據2012年《城市用地分類與規劃建設用地標準》將其綜合成7個大類，居住用地、商業用地（包括商場、商務辦公等）、公共用地（教育用地、政府用地、醫療用地等）、公園廣場用地、交通用地（包括交通站場、道路用地等）、工業用地（包括工業用地和物流用地）以及其他用地（包括待建用地、非建設用地、市政設施用地）。

2土地利用與人群分布關系的分析

2.1 土地利用與人群分布的協調性

（1）重心分析法

重心也稱為加權平均中心 （Weighted Mean Center），人口重心的計算完全仿照重力的分解與合成法則進行。假設某地區包含i個子區，各子區人口總量為Mi，地理坐標（經緯度坐標或直角坐標）為（xi，yi），則該區人口重心的坐標（X，Y）計算公式為：

（2）重心的協調性

本文通過重心計算公式計算了總建設用地和各類建設用地的重心，包括居住用地、商業用地、公共用地、工業用地、廣場綠地和其他用地的重心。結果表明：①研究范圍內建設用地總體呈不均衡分布。總建設用地重心位于研究范圍幾何重心的北偏西方向，城市建設用地向北、向西集聚。②居住用地、公共用地和商業用地的重心十分接近總建設用地重心，居住用地、公共用地和商業用地的分布較為均衡。③廣場綠地和工業用地分布不均衡。廣場綠地和工業用地重心分別位于總用地重心的北向和南向，表明主城內環及其周邊區域內廣場綠地北多南少，工業用地北少南多。

人群分布的重心主要涵蓋了從7：00到23：00，共17個時間點的重心軌跡變化，分析研究范圍內人群空間上的聚集變化。結果表明：①人群總體呈“偏心”分布。人群分布重心的變化范圍位于總用地重心和幾何重心的北面，且偏移距離相對較遠，總體特征為人群北多南少。②除廣場綠地外，其余用地重心均位于人群重心南向，表明人口密度均呈現出北高南低的狀況。

（3）人群分布重心的軌跡變化

從圖2來看，7：00到23：00的人口重心變化范圍較小，表明人群在區域內的分布沒有出現重大的偏移，但不同時間點仍然呈現出各自的特征，具體可分為以下三個階段：第一階段（7：00-10：00）——人群重心不斷北移。此階段為早高峰時段，人群移動跟工作地有密切關系。人群重心的北移表明相當部分人群的工作地位于研究區域的北部，并且人群聚集在10：00達到峰值。第二階段（10：00-18：00）——人群重心東移。此階段包括午餐時間和下午工作時段。人群重心在10：00到11：00時段向東南移動，并且重心不斷小幅徘徊，表明這一時段研究區域的東南部分人群活動變得激烈。第三階段（18：00-23：00）——人群重心的南移。此階段涵蓋晚高峰，重心先向西南偏移，再向東南偏移，表明工作結束后大部分返回居住區，此過程與第一階段正好相反。

總的來看，人群與用地重心偏移距離較小，人群分布與土地利用基本協調，但北部地區（江北區、渝北區）聚集了大量的工作目的地，人群在工作日內整體呈現出南北向的通勤“潮汐”活動[4]。

2.2 功能板塊的活躍性

聚類分析是將數據分類到不同的類或者簇這樣的過程，同組內的對象有很大的相似性，而不同組間的對象有很大的差異性。首先，土地利用聚類分析需確定最佳的分組數，即分組有效性。分組有效性通過Calinski-Harabasz偽F統計量來測量，它是一個反映組內相似性和組間差異性的比率[5]。

2.3 特定片區的吸引性

（1）局部自相關

本研究采用Anselin Local Moran′I法對所有網格進行局部自相關分析，以便識別出在人口在空間位置上的高值集聚和低值集聚區域，其計算公式為（1）：

Ii為局部自相關指標;xi為空間單元要素的屬性值，在本文中采用每個網格的人口柵格數據值作為要素分析屬性。該方法可以將人群變化顯著的區域分為四類：HH、HL、LL和LH。HH和HL表示人群流入量大于流出量，即人群的集聚;LL和LH表示人群流出量大于流入量，即人群的消散。使用500m×500m的網格對研究區域進行劃分，提取人口時空變化柵格數據總值至各個網格，使用Anselin Local Moran′I法識別各個網格人群聚散變化。

（2）人群的聚散變化

7：00-9：00早高峰時間段，公共用地和商業用地在集聚區的用地占比處于全天的高值，對人群的吸引作用也最強。9：00-10：00時間段最明顯的特征是工作人流區域穩定，對外交通設施出現明顯的人群集聚現象，即重慶北站南廣場與北廣場，說明市民更偏好在此時間段內進行跨區域出行。人群在10：00-11：00時間段內出現了由城市核心區向東、向南移動的趨勢，李家沱片區、南岸區政府區域、巴南區政府區域、大渡口區政府區域人群集聚明顯，這些區域從此時間段開始更具活力。11：00-14：00午間時段，居住區和學校人群大量集聚，如照母山居住片區、大龍山居住片區、首創洪恩片區和沙坪壩片區，商圈人群消散明顯。14：00-16：00時間段內，居住區人群開始消散，人群再度向商務區和商圈集聚。工作日晚高峰從16：00-17：00時段逐漸開始，部分商業區、商務區出現人群消散，部分居住區出現人群集聚，到L12時段達到高潮，到19：00-20：00時段趨于結束。20：00-21：00時段商業用地、公園廣場用地在集聚區域的占比達到全天的高值10.7%、7.1%，推測該時段是居民進行休閑活動的主要時段，集聚區包括南坪商圈、解放碑商圈以及南濱路。21：00-23：00時段出現了人群第3次向大型居住區的大規模集聚，工作日的出行活動趨于結束，集聚區包括民心佳園、三峽廣場-天星橋、二郎、石坪橋-巴國城、石油路、大龍山-紅土地、環南坪商圈、七星崗-上清寺居住片區。

總的來說，城市人群聚散與土地利用布局存在如下關系：①早高峰時段，不同城市功能集聚區對吸引人群聚集的時間段存在差異，中小學聚集區、商業區最早，商務區次之。②重要交通設施用地和部分行政用地吸引人群聚集受空間距離的影響較小。③發現人群主要的休閑活動時間段是20：00-21：00，工作日的活動在22：00-23：00趨于結束。

3結束語

本文基于百度地圖和騰訊位置數據，以重慶市為例，運用空間自相關法識別人群聚散顯著的區域，討論了各個時段人群聚散與土地利用布局的關系，識別出不同時段重慶市重要的人群集聚區和消散區。同時，采用SOM聚類法分析將人群聚散規律分為6種模式，討論了每種模式與土地利用構成的關系。本文使用了較易獲取的百度地圖數據和騰訊位置數據，探索了新型數據運用于城市空間分析的可能性，也更加生動地展現了人群的時空活動變化，幫助城市管理者了解人群時空分布的特點，優化聚集區、消散區的公共服務設施（公交站、地鐵站等）配置，實現城市高效的、精細化管理。

參考文獻

[1] 陸鋒，劉康，陳潔.大數據時代的人類移動性研究[J].地球信息科學學報，2014（5）：665-667.

[2] 肖迪，張小詠，胡楊.基于手機大數據的城市功能區識別方法[J].系統仿真學報，2019（11）：87-90.

[3] 趙瑩，張朝枝，金鈺涵.基于手機數據可靠性分析的旅游城市功能空間識別研究[J].人文地理，2018（3）：137-140.

[4] 楊喜平.基于手機位置大數據的城市人群聚散時空特性研究[D].武漢大學，2017.

[5] 方志祥，倪雅倩，張韜，等.利用終端位置時空轉移概率預測通訊基站服務用戶規模[J].地球信息科學學報，2017（6）：772-780.