建成環境對城市不同年齡群體活力的時空異質性影響研究

郭 鑫，陳 宏 飛，楊 喜 平

(陜西師范大學地理科學與旅游學院，陜西 西安 710119；陜西省旅游信息科學重點實驗室，陜西 西安 710100)

0 引言

充滿活力的城市空間能吸引更多的人才和資本，增強經濟競爭力，提升應對內外部挑戰的韌性[1,2]。1961年Jacobs開創性地提出城市活力，認為城市活力來源于人群活動與生活場所交互的過程，并指出從功能用地、小型街區、建筑物年代、人口密度等方面提升城市活力[3]。城市活力成為衡量城市空間質量和規劃合理性的重要依據,從社會經濟學視角看，城市活力是經濟活力、社會活力、文化活力和環境活力的綜合表現[4-6]，體現了城市為居民提供生活要素的能力，但該視角忽視了城市居民的能動性，無法深入探析居民的活動需求。學者們遂從人本角度關注城市人群活動，認為人群活動時長和活動多樣性是城市活力的重要方面[7]，而活力的最直接表現是人群活動的空間聚集，因此，利用人群活動聚集密度描述城市活力成為最直接的活力測度方法[8,9]。

傳統活力刻畫研究通常利用統計數據、現場調研、攝影等[10,11]獲取人群密度，但其無法提供大體量、精定位、實時、連續的人群活動信息，且耗費大量人力物力，限制了以人群活動密度表征城市活力的時空精度。得益于互聯網生活化和信息通信技術發展，活力研究能通過時空大數據大規模地觀察和感知城市居民活動[12]，使人群密度法獲得了有效的數據支撐，行為數據大樣本、高時空分辨率的特點使城市活力評估更貼近規劃和人群活動現實[13,14]。其中手機信令數據人口覆蓋面廣、時間覆蓋連續、空間覆蓋準確，能為城市活力研究提供更可靠的人群時空行為模式信息。城市活力與建成環境密切相關，眾多學者通過定性研究提出城市活力營造理論，要求城市具有多樣的功能和建筑、高連通性的道路、開放而緊湊的形態[3,15,16]。基于營造理論，學者們采用專家打分、語義分析和層次分析等方法開展了城市活力與建成環境關系的量化研究[17,18]，但其結果易受主觀性影響且難以突破空間規模局限。

當前研究利用城市空間大數據結合相關性分析和回歸分析等方法證實并延伸了前人活力營造理論，探討了城市功能密度及混合度、建筑開發強度、交通條件和綠地景觀對城市活力的影響[19-24]，但忽視了代群差異，難以體現城市不同年齡群體活動空間分布的差異性[25-27]；同時，現有的建成環境指標體系無法表達不同年齡群體活動的差異化需求，進而難以提出針對不同群體活力提升的措施。因此，本文深度挖掘手機信令數據以定量刻畫城市不同年齡群體活力，探討其空間分布特征；從區位條件、交通可達性、建筑空間、功能空間和綠地景觀空間五方面，結合不同群體活動能力和活動類型的差異構建建成環境指標體系，探究建成環境對不同年齡群體活力的時空異質性影響，以期為建成環境合理布局提供借鑒。

1 研究區與數據

1.1 研究區概況

西寧市作為青海省省會、青藏高原東部門戶和西北地區重要交通要道，對青海省、青藏高原地區和西北地區的經濟發展意義重大，是青藏高原地區唯一一座人口超百萬的現代化城市。西寧市主城區位于湟水流域中游河谷盆地，包括城中區、城北區、城東區和城西區，總面積346 km2，受地形和河流限制，西寧市主城區東西狹長，湟水河橫貫東西，是典型的條帶狀半開放式河谷型城市(圖1)。本文將西寧市主城區劃分為1 528個500 m×500 m網格作為研究單元。

圖1 研究區概況Fig.1 General situation of the study area

1.2 數據源及預處理

(1)手機信令數據。本研究的手機信令數據來源于中國聯通通信有限公司，主要覆蓋西寧市主城區，時間段為2018年8月1-6日，包含每天24小時的居民通信記錄，其數據屬性包括用戶ID(加密)、年齡、活動類型、活動開始和結束時間、服務基站經緯度。通過數據清洗處理無效數據后，共識別出約2 500個基站和33萬位手機用戶(約占西寧市主城區25%的人口)，并按年齡屬性將手機用戶分為少年、青年、中年和老年群體(表1)。樣本中人群年齡結構符合正態分布，滿足研究要求。

表1 不同群體的樣本量Table 1 Sample size of different groups

(2)建成環境數據。本文從Open Street Map(OSM)網站獲取2018年西寧市路網初始數據，通過拓撲修改得到西寧市主城區主要道路網絡，進而通過路網交匯點獲得道路交叉口數據；從高德開放數據平臺收集西寧市2018年57 940條POI數據，并依據POI類別對照表以及城市土地分類和建設用地規劃標準(GB50137-2011)將POI類別整合為7類，包括餐飲設施、購物設施、交通設施、教育設施、辦公設施、休閑娛樂設施和醫療保健設施；西寧市主城區建筑矢量數據來源于百度開放數據平臺，主要包括建筑占地面積、建筑高度及其空間坐標；利用Sentinel-2遙感影像提取西寧市主城區綠地數據。

2 研究方法

本文利用泰森多邊形近似表示手機基站服務范圍[28]，通過研究單元空間面積與所在泰森多邊形空間面積的比值分配基站人數，從而計算群體活力值(式(1)-式(3))，并按不同人群屬性探討活力的空間分布模式；然后從區位條件、交通可達性、建筑空間、功能空間、綠地景觀空間五方面選取建成環境指標，將多重共線性檢驗后的變量納入逐步線性回歸模型篩選出顯著因子；最后引入多尺度地理加權回歸(MGWR)模型，揭示建成環境對城市群體活力的時空異質性影響機制(圖2)。

圖2 研究框架Fig.2 Study framework

V=X/SA

(1)

SAi=Si+Sj(f-1)

(2)

Xi=P×(SAi/SAb)

(3)

式中：V、X分別為網格的活力值和活動人數；SA為網格的空間面積;SAi為網格與泰森多邊形相交的不規則最小單元的空間面積；Si為最小單元的底面積；Sj為建筑底面積；f為建筑的樓層數；Xi為最小單元的人數；P為泰森多邊形內的用戶數；SAb為泰森多邊形的空間面積。

2.1 建成環境指標

本文建成環境指標包括：1)區位條件，它是影響人群活動的重要因素，本文采用近鄰分析法得到網格到最近大型商圈的距離，以此衡量網格的區位條件。2)交通可達性，良好的可達性能夠縮短通勤時間,從而增加人類活動[29]，考慮到公共交通在居民日常生活中扮演重要角色，本文選取公交線路數量作為衡量交通可達性的指標，同時采用道路交叉口密度表示步行和駕車可達性[30,31]。3)建筑空間，本文采用容積率和建筑密度衡量建筑空間開發強度。4) 功能空間，功能混合度與城市活力關系密切[6,9,32]，本文將其作為功能空間指標之一，同時采用各類配套設施密度共同構建功能空間指標，包括功能混合度、餐飲設施密度、購物設施密度、教育設施密度、辦公設施密度、休閑娛樂設施密度、醫療保健設施密度，計算公式見式(4)、式(5)。5)綠地景觀空間，完善的城市綠地景觀可保障居民身心健康[33-35]，并通過影響居民的主觀感受影響行為活動，本文用城市綠地面積衡量城市綠地景觀質量。

(4)

Denj=Numj/SA

(5)

式中：Mix為功能混合度；m為網格中POI類型的數量；Pj為第j類POI數量占比；Denj為相應的配套設施密度；Numj為第j類POI數量。

2.2 MGWR模型構建

建成環境對城市群體活力的影響具有空間非平穩性，MGWR模型考慮了不同解釋變量和預測變量之間空間關系的異質性尺度，更接近真實的空間作用過程，可降低估計偏誤。

本文將白天(06:00-18:00)、夜晚(18:00-24:00)時段的不同群體活力作為因變量，將通過共線性和顯著性檢驗的建成環境指標作為解釋變量，Bi-square函數作為空間權函數，再根據Akaike信息準則(AICc)確定最佳自適應帶寬，共構建8組MGWR模型，模型一至模型八的因變量依次為少年群體白天活力、少年群體夜晚活力、青年群體白天活力、青年群體夜晚活力、中年群體白天活力、中年群體夜晚活力、老年群體白天活力和老年群體夜晚活力。計算公式為[36,37]：

(6)

式中：yi為第i個網格的活力值；βbw0(ui,vi)為常數項；(ui,vi)為第i個網格質心的空間坐標；xij、βbwj(ui,vi)分別為第i個網格的第j個解釋變量及其使用相應帶寬擬合的回歸系數；εi為隨機誤差項。

3 結果分析

3.1 城市群體活力的空間分布模式

由不同群體活力空間分布(圖3)可知：少年群體活力高值核心離散分布于海湖新區萬達廣場、力盟商業街、西門和大眾街商圈，且活動范圍較小，形成“離核緊湊型”活力分布模式；青年群體活力核心分布與少年群體一致，但活動流動性較強，在商圈、火車站附近、院校聚集區等延伸出多個活力中高值區，形成“離核延伸型”活力模式；中、老年群體對市中心完善的基礎設施依賴較強，其中，中年群體活力在西門、南小街、大眾街和火車站附近形成連片高值核心區，老年群體活力高值核心在西門、南小街和大眾街附近連片分布，而且中年群體活動范圍較廣，活力中值向南北和西北—東南方向延伸，形成 “聚核延伸型”活力模式，老年群體由于活力能力有限，活力中高值分布集中，形成“聚核緊湊型”活力模式。

圖3 不同群體活力空間分布Fig.3 Spatial distribution of vitality of different groups

3.2 城市群體活力影響因素分析

3.2.1 變量篩選及時間異質性影響分析 本文保留了VIF值小于10的變量，并基于405個網格(建成環境數據完整)進行多元線性逐步回歸，篩選顯著的解釋變量(表2)。到最近大型商圈的距離顯著影響各時段各群體活力，且影響程度具有較強的時間穩健性；道路交叉口密度正向影響青年和老年群體活力，但夜晚其影響減弱；公交線路數量僅與老年群體白天活力呈顯著正相關關系；建筑密度對少年和老年群體活力有顯著的積極影響，夜晚其影響減弱；容積率對青年群體夜晚活力和老年群體白天活力影響作用相反；功能混合度僅對青年群體白天活力有顯著的積極影響；教育設施、休閑娛樂設施和餐飲設施對少年群體吸引力較大；綠地景觀對西寧市主城區各群體活力影響均不顯著。白天青年群體活力與教育設施、辦公設施、購物設施、休閑娛樂設施和餐飲設施的分布密切相關，夜晚教育設施、辦公設施、購物設施對其影響不顯著；青少年群體活力在白天受休閑娛樂設施影響最大，夜晚受餐飲設施影響最大；中老年群體全天受醫療保健設施的影響較大。

表2 多元線性逐步回歸標準化系數Table 2 Standardized coefficients of multiple linear stepwise regression

3.2.2 建成環境的空間異質性影響分析 結合表2和表3可知，相較于多元線性回歸，MGWR模型的AICc值降低，調整后的R2提高，模型擬合度和解釋力顯著提升。模型二回歸效果最佳，表明建成環境指標能夠解釋夜晚少年群體64.9%的活力變化，其他模型的解釋力度也都在51.1%以上。

表3 MGWR模型性能評價Table 3 Performance evaluation of MGWR model

MGWR模型是局部回歸模型，每個網格都會產生1個回歸系數，總計405個網格，即對于模型中每個解釋變量都會生成405個回歸系數，將8組MGWR模型中回歸系數空間異質性較大的結果進行匯總統計和可視化，結合表4和圖4可知建成環境對不同年齡群體活力空間異質性的影響。

表4 MGWR模型變量回歸系數匯總統計(部分)Table 4 Summary of regression coefficients of variables in some MGWR models

(1)交通可達性。1)在多數網格中道路交叉口密度與青年、中年群體活力呈正相關關系，尤其在南部地區對青年和中年群體活力具有強烈的積極作用，如圖4a、圖4b所示，道路交叉口密度對青年群體活力的消極影響主要集中在毛勝寺街以北及唐道附近，對中年群體的消極影響主要集中在海湖路以西和毛勝寺街以北地區。2)老年群體在白天對公交線路數量的依賴較強(圖4c)，西寧市北部和西部邊緣地區公交線路較少，對老年群體活力影響較弱，導致公交線路數量對老年群體活力的積極影響程度從西北向東南遞增。

(2)建筑空間。1)建筑密度對群體活力影響的回歸系數均為正值，夜晚建筑密度對少年群體活力的正向影響由北向西及向南遞增(圖4d)，對老年群體活力的影響由東南向西遞增(圖4e)。2)容積率對青年群體活力的正向作用從西向東南方向逐級遞減(圖4f)，西寧市西部地區的土地開發正朝著有利于青年群體夜晚活力增長的方向發展，與之相反，容積率對老年群體活力的消極影響從西向東南方向遞增(圖4g)，城東區建成區的開發強度嚴重削弱了老年群體白天的活動意愿。

(3)功能空間。1)餐飲設施在多數網格表現出吸引青年和老年群體聚集的能力，在海湖商圈附近對吸引青年群體活動有強烈的積極作用(圖4h)，對中年群體活力的正向影響由東南向西北逐級遞減(圖4i)；2)建成區大部分區域的購物設施越密集，越有利于青年和中年群體空間聚集，白天購物設施密度對青年和中年群體活力的積極影響主要集中在城西區北部和西部、城中區北部及火車站商圈，而對青年群體的消極影響范圍大于中年群體，集中在門源路以北、湟中路以東地區(圖4j、圖4k)；3)醫療保健設施密度對大部分區域中年群體白天活力的正向影響較弱，但在主城區西部和東南區域二者呈顯著的正相關關系(圖4l)。

圖4 影響因素回歸系數的空間異質性Fig.4 Spatial heterogeneity of regression coefficients of influencing factors

4 結論與討論

本文以西寧市主城區為例，利用手機信令數據考察城市不同年齡群體活力空間分布模式，結合城市空間數據選取建成環境指標，采用多元線性逐步回歸模型和MGWR模型探討城市建成環境對不同群體活力時空異質性影響。研究表明：1)青少年群體對城市擴張較為敏感，如新商業區的開發可能吸引青少年群體聚集，使得活力高值核心分布較為離散；中老年群體對傳統市中心完善的基礎設施依賴較強，其活力高值核心分布緊湊，中心化明顯。而少年群體可能受自身經濟條件和監護人的約束，以及老年群體受限于身體條件，兩者的活動能力不足，活動范圍較小；青年和中年群體的物質和身體條件支持其強流動性的活動特點，活動范圍較廣。因此，形成“離核緊湊型” 少年群體、“離核延伸型” 青年群體、“聚核延伸型” 中年群體和“聚核緊湊型” 老年群體活力分布模式。2)建成環境對群體活力影響具有顯著的群體差異和時空異質性。區位條件方面，商圈服務設施豐富多樣，能夠滿足各時段各群體的活動需求，因而群體活力與到最近大型商圈的距離呈穩健的負相關關系。交通可達性方面，道路交叉口密度被認為是提升活力的重要因素[38]，但本研究發現少年群體主要為短距離出行活動，道路交叉口密度對其影響不顯著，夜晚居民對交通的依賴較弱使得道路交叉口密度在夜晚影響減弱；公共交通作為老年群體重要的出行方式[39]，公交線路數量對老年群體白天活力有顯著的積極作用。建筑空間方面，建筑密度對群體活力具有積極影響；既有研究認為容積率有利于城市活力的提升[31,40]，但本研究發現老年群體傾向于寬敞開放的活動空間，高容積率不利于老年群體白天活力的提升。城市功能空間方面，不同于已有研究對功能混合度的強調[6,9,32]，本研究認為具體配套設施與人群活動的具體需求直接對應，其密度與各群體活力相關性更顯著，表明增加具體配套設施密度指標有利于不同群體活力的影響因素分析。

本研究有助于推動城市活力在人群類別層面的精細化研究，選取的建成環境影響指標在交通可達性方面增加了公交線路數量(描述公交可達性)，功能空間方面根據不同年齡群體活動差異化需求提出6類具體配套設施密度，延伸和豐富了既有的城市活力營造理論。此外，從時空異質性角度揭示建成環境對城市不同年齡群體活力的影響機制，為城市規劃提供了區域性、精細化、針對性的參考，促使城市決策惠及全群體，發展覆蓋全區域。具體建議：西寧市南部地區應著力發展交通線，提升區域步行和駕車可達性，激發青年和中年群體活力；在北部和西部地區增設公交線路，提升老年群體的公交可達性；城東區可適當增加開放空間供老年群體活動；在活力低值區打造美食街、小吃夜市等夜間餐飲服務，帶動青年和中年群體活力提升；適當減少毛勝寺街以北、民和路以東地區的購物設施密度，增加優勢設施布局，從而提高青年和中年群體的訪問率；合理布局藥店、診所等醫療保健設施以提升中老年群體的活力。

本文在以下方面仍需進一步完善：1)手機信令數據樣本偏年輕化，老年群體樣本量偏小，可能會影響城市綠地景觀對老年群體活力顯著影響以及模型精度，未來可考慮通過其他數據形式補充老年群體樣本，驗證老年群體對綠地系統需求[41,42]，以提高模型解釋力度；2)在模型中加入自回歸算子以準確模擬群體活力空間變化，解決群體活力空間自相關問題；3)研究結果中綠地景觀質量對不同年齡群體活力的影響不顯著，未來考慮結合不同類型的城市案例進一步研究城市綠地對不同年齡群體活力的影響。