(新疆財經大學 統計與數據科學學院,新疆 烏魯木齊830000)
街道作為城市系統的基本組成單元,不僅承擔通行的重要功能,也是人們日常生活的載體,更是城市活力的重要來源[1]。從街道尺度研究一座城市的活力及發展現狀,相對于大、中尺度的城市研究來說,采用了更加微觀的角度審視人們的生活空間,具有更強的實際意義。作為城市活力的重要組成部分,街道活力在城市規劃理論與實踐中備受關注[2]。近些年關于街道活力的研究不斷增多,逐漸由傳統的實地調研[3]等形式向大數據方向[4]發展,龍瀛等(2015)從街道視角提出了“街道城市主義”的理念[5]。本文基于已有的研究,以烏魯木齊市主城區為研究對象,采用2019年POI數據,借助核密度、香農指數等方法量化街道活力等級,分析其空間分布特征,并借助地理探測器模型分析街道活力的影響因素,為“活力街道”的設計策略提供依據。
1.研究區域概況
烏魯木齊市,簡稱烏市,是新疆維吾爾自治區的首府、“絲綢之路經濟帶”的核心區域;烏魯木齊位于中國西北部、新疆中部、亞歐大陸腹部、天山北麓、準噶爾盆地南部,距離海洋較遠;烏魯木齊由七區一縣構成,截至2019年末,總面積14216平方千米,其中建成面積436平方千米,占總面積的3.43%,常住人口355.2萬人,城鎮人口261.57萬人;2019年GDP為3413.26億元,比2018年增長6.5%。由于烏市的活力主要集中在市中心及周邊市區,本文以繞城高速為界,選取烏市主城區為研究對象,研究區域如圖1所示。

圖1 研究區域示意圖
2.數據來源
本文使用的行政區劃數據來自全國地理信息資源目錄服務系統;路網數據來自OSM(開源地圖),由于原始數據存在較多的“斷頭路”和“重復路”,對路網進行了修補與簡化,最終得到1724條有效數據;2019年POI(興趣點)數據來自百度地圖開放平臺,包含經緯度、類型、電話、地址等信息,篩選所需數據并刪除重復項之后得到138237條有效數據;經濟社會數據主要來自2019年烏魯木齊市統計年鑒,包括人口密度、人均GDP、人均財政收入和人均社會消費品零售總額。
1.核密度分析法
核密度分析工具主要用于計算要素在周圍鄰域內的密度,可以計算點要素或線要素的密度。常用的核密度估計函數如下:

其中,K[·]是核函數,h為帶寬,即搜索半徑,(x-xi)2-(y-yi)2是兩個點之間的距離。本文主要運用核密度分析工具計算POI的密度,分析烏魯木齊市街道活力的空間分布特征。
2.香農指數
香農指數是生物學中計算生物多樣性的指數,在生物學中包含兩種情況:不同種類之間指數越大,說明種群多樣性越大;相同種類之間指數越大,說明同一種類群體分布的越均勻。本文計算POI多樣性,引入不同種群計算指數,計算所得指數越大,說明POI的多樣性越大。香農指數的公式如下:

其中,i代表街道的編號,Nki代表編號i街道上k中POI的數量,Ni代表編號i街道上所有種類POI的數量,Pi代表編號i街道的多樣性指數,數值越大表示街道具有的多樣性越高。
3.近鄰分析
近鄰分析主要用于計算搜索半徑范圍內每個要素與鄰近要素之間的距離,可以是點要素、線要素,也可以是面要素。在空間分析中常用平均最近鄰分析,根據實際最近平均距離與期望最近平均距離的比值,判斷點要素的空間聚集情況,本文主要是借助近鄰分析計算街道要素到鄰近要素之間的距離。
4.地理探測器
地理探測器是用來探索地理空間分異的工具,包括因子探測、交互作用探測、風險區探測以及生態探測4種,本文主要利用因子探測,原理是探測各個因子及因子間的交互作用能多大程度解釋因變量的空間分異,解釋力大小用q值度量。公式如下:

其中,N為研究區域內所有街道,σ2表示研究區內所有街道活力的離散方差;h表示各因子的分區,L表示各因子分區的數目,h 為整數,為 1,2,3,…,L;q值表征了各因子對街道活力分異的解釋力大小,q值越大表示該因子對街道活力大小的解釋力越好,反之則越弱。
以龍瀛等提出的街道城市主義為研究基礎,從街道尺度出發,研究烏魯木齊市主城區的街道活力狀況。街道活力由活力構成、活力表征及本質三部分組成,活力表征就是活力的外在表現,結合陳曉東(2020)對活力的研究[6],本文選取以下3個指標來評測街道活力。(1)POI數量:街道周圍100米緩沖區范圍內的POI數量。(2)POI密度:借助核密度分析函數估算每條街道100米緩沖區范圍內的密度柵格數據,隨機抽取街道內10個點,將隨機點所在柵格的密度值取均值代替POI密度。(3)POI多樣性:借助香農指數計算POI多樣性指數。計算結果如圖2所示。

圖2 街道活力指標空間分布
由圖2可知,按照自然間斷法將指標數據分為五類,指標數據有如下特征:第一,POI數量較多的街道主要分布在市中心周圍、新市區南部及米東商圈周圍,以此為中心迅速向四周擴散,POI數量依次減少;第二,主城區核密度較高的街道主要分布在市中心南部,其余密度較高的街道呈零星狀分布在研究區域內;第三,與POI數量和POI密度相比,POI多樣性指數較高的街道數量多且分布廣,覆蓋天山區和新市區的大部分區域。
為了更方便觀察每條街道的活力及主城區街道的活力分布情況,需將街道活力指標進行綜合處理。借鑒汪明峰等人(2007)在研究城市互聯網經濟活動中對綜合規模指數的計算方法[7],將以上3個指標進行綜合處理,得到街道活力情況。由于每個指標的量化數值范圍及單位不同,在進行綜合計算前先將指標數據進行標準化處理,再進行綜合指標計算,計算公式如下:

其中yi代表標準化后的街道活力指標,xi代表每一類街道活力指標數值。
依據式(4)和式(5)對街道活力指標數據進行處理,最終得到街道活力等級數據,結果如圖3所示。

圖3 街道活力等級
結合指標數據給每條街道劃分活力等級,依次為1-5,等級越高說明街道活力越高。從整體來看,活力等級較高的街道主要分布在市中心周圍、新市區南部及米東商圈周圍,以和平渠為軸向兩側逐漸延伸,整體呈縱向分布。
參考龍瀛和周垠對街道活力的研究,結合龍瀛和沈堯提出的街道城市主義理論,根據數據的可獲取性選取區位性、功能性、可達性、自身特性、街道肌理及經濟社會因素作為影響因子,部分指標計算方法如表1所示。

表1 烏魯木齊市街道活力部分影響因素指標
依據街道周邊狀況及街道自身特性選取7個指標作為部分自變量來測度對街道活力的影響,并運用自然間斷法將所有指標數據分為5類,計算結果如圖4所示。

圖4 街道周邊及自身特性影響因素指標數據
從宏觀講,一個城市的活力狀況與經濟社會狀況息息相關,經濟社會既可以影響城市的活力,也是城市活力的一種外在表征,本文選取人口密度、人均GDP、人均財政收入及人均社會消費品零售總額指標,具體數據如表2所示。

表2 經濟社會影響因素指標數據
借助地理探測器對所有影響因子的解釋力度進行分析,結果如表3所示。
由表3可知,對烏魯木齊市街道活力解釋力度由大到小依次是功能性>區位性>可達性>街道肌理>經濟社會因素>自身特性。根據q值的結果及排序可知,功能性對街道活力的解釋力度最大,其次是區位性、可達性及街道肌理,這些均屬于街道周邊狀況的影響因素。研究認為,功能性代表了街道所具有的能夠滿足人們社會活動的多種條件,具備滿足條件越多的街道才會吸引更多的人群進行社會活動。所以,人們首先考慮的是該條街道是否具有進行社會活動相對應的條件,即對街道活力的解釋力度也是最大的;區位性可以很好地反映街道的地理位置狀況,一般功能性較高的區域均有較好的區位性,區位較好的街道對人群具有較高的吸引力;可達性與街道肌理均從側面反映了街道的交通便利程度,可達性較高的街道能節省人們出行時間,增加人們的出行意愿,街道肌理與可達性功能相近,街道周邊交叉口密度越高,可選擇的通行路線也會增多,方便人們出行,提高出行頻率。

表3 烏魯木齊主城區街道活力各影響因子解釋力
相較于街道周邊狀況,經濟社會因素屬于宏觀影響因素,并不能直接影響街道活力,所以q值相對較小,其各項內部指標對烏魯木齊市街道活力解釋力度由大到小依次是人均財政收入>人均GDP>人均社會消費品零售總額>人口密度。在經濟社會因素中,人均財政收入對街道活力的解釋力度最大,人口密度的解釋力度最小,但是二者q值相差不大,說明從宏觀角度不論是社會因素還是經濟因素,對街道活力的貢獻均是間接性的,且存在一定的滯后性,這就能解釋為什么經濟社會因素q值均小于街道周邊特性因素q值。對街道活力解釋力度最小的是自身特性,考慮到數據的可獲取性,只選取街道長度來量化自身特性,雖然具有一定的局限性,但是從P值可以看出街道自身特性對街道活力也具有顯著的解釋力度,但相較于街道周邊特性和經濟社會因素解釋力度較小。
基于以前學者對街道活力的研究,借助興趣點數據,識別出烏魯木齊市主城區街道活力的空間分布,并量化評價街道活力等級,結合地理探測器模型從街道自身特征、街道周邊特征及經濟社會因素三個方面分析街道活力的影響因素。實證研究結果表明:烏魯木齊市活力較高的街道主要分布在市中心周圍及新市區南部,以和平渠為軸向兩側延伸,整體呈縱向分布,越往外街道活力等級越低;在街道活力的影響因素研究中所有指標的P值均小于0.01,說明每一個影響因素都對街道活力具有明顯的解釋力度,且街道周邊特性對街道活力的解釋力度大于經濟社會因素和街道自身特性。由此可知,提升街道活力最主要的是提升街道的功能性,其次是區位性和可達性。本文初步探究了烏魯木齊市街道活力分布狀況,關于不同類型街道的活力分布狀況有待進一步研究。◆