基于地理探測器的城市廣場活力測度及其影響因子分析
——以南京市為例

邱 冰，李明慧

引言

城市廣場的產生源于古希臘人對城邦公共事務的關注，是承載居民公共生活的重要戶外空間，是“城市意象”中“節點”的典型代表。維特魯威認為廣場應該與居民數量成比例，以便于它不至于空間太小而無法使用，也不要成為一個沒有人煙的荒蕪之地[1]。隨著近代工業革命之后城市環境的惡化，西方近代城市中的公地、綠地、公園等不同類型的開放空間得到重視，特別是城市公園的興起在某種意義上削弱了廣場的地位與作用。但就本質屬性而言，兩者依然保持了差異性。廣場一般處于城市的重要位置，以硬質鋪裝為主，以供人們集會、交往、紀念之用，強調場所精神、標志性；而公園設立的原初目的與衛生、健康相關，主要供人們鍛煉、散步、交往、呼吸新鮮空氣之用，并注重營造自然式或鄉村式的“入畫”景觀。盡管廣場的部分功能已被公園取代、放大，其空間形式也因城市人口、交通的變化產生了轉變，但仍被稱為“城市客廳”，在人們的日常公共生活領域繼續發揮著重要作用，讓人們走在一起，幫助建立他們之間的關系[2-3]。

中國古代城市缺少真正意義上的公共空間，供公眾活動的廣場和公園均產生于近代社會，并受西學東漸及蘇聯模式的影響。中華人民共和國成立后，廣場與公園得到了真正意義上的發展。20世紀80年代至90年代，我國各地掀起了廣場建設熱潮，影響至今。但隨著園林城市、生態園林城市、公園城市理念的提出與持續實踐，城市公園日益受到重視。城市廣場在1990年版的《城市用地分類與規劃建設用地標準》中被歸為道路廣場用地，而在2017年新版城市用地分類標準中則被歸為綠地大類。后者規定綠地率（綠化用地面積占廣場總面積的比率）超過65%的廣場可視為“公園”。隨著市民社會的發展，廣場從早期的單一以政治中心為節點開始向結合商業、文化的多元中心轉變。同時，各種城市公共空間包括室內公共空間的興起也導致了早期建設的城市廣場出現與人們日常生活脫節、使用率降低等現象。盡管城市廣場面臨諸多發展與轉型的問題，但其作為中國近現代城市、社會發展的產物，見證了城市經濟、文化、公共生活的發展與變遷，無論從縱斷面或是橫斷面，都有必要對其進行再認知。課題組嘗試從量化分析“空間活力”入手，從使用者、外部環境對廣場本體進行再認知。

1 相關研究概述

國內有關城市廣場的研究始自20世紀中后期。在研究初期，廣場作為一種市政空間，被用作透視市民、社會、國家的互動歷史的窗口，以觀察各種政治力量對城市公共空間的控制以及廣場在社會空間中的重要性[4]，并引發了學界對廣場公共性的探討[5]。20世紀80年代以來，廣場建設熱潮中“大而空”的建設誤區又引發了學者對廣場人性化、文化特色的關注。之后，隨著廣場建設朝著公園化、商業化及綜合化發展，學界開始關注廣場的使用狀況，活力評價開始進入研究者的視野。

目前，城市廣場活力相關研究主要集中于活力特征分析評價[6-7]、活力營造策略與實踐[8]、活力與微氣候[9]3個方面。研究者多通過實地調研和問卷調查，從空間內部與人的活動角度闡述提高廣場活力與適宜性的策略[10]，較少從城市到場地尺度下剖析廣場活力根源與作用機制。對市民和城市廣場之間的活力互動關系進行探源，有助于在城市空間系統層面上對城市廣場的屬性、功能進行精準定位。隨著大數據研究的興起，有研究者利用社交媒體定位數據發現成功的廣場一般由城市中心主軸線劃定或與城市歷史中心密切相關[11]，展示了一種區別于傳統實地調查方法的研究過程。

在數據分析方法方面，現有“活力-環境”研究多采用傳統的回歸模型，如結構方程模型[12]、地理加權回歸模型[13]等。這些方法雖能表達因子的影響作用，卻不能很好地解析出驅動因素之間的互動關系。地理探測器則突破了經典統計學中的“獨立同分布”的假設前提[14]，可更好地揭示空間分異現象背后的驅動力。近年來，地理探測器被應用于測試城市[15]、鄉村[16]、公園[17-18]、街道[19]等對象的空間活力，但較少涉及城市廣場。另外，相比于傳統的田野調查與問卷分析，大數據分析展現了3個特點：要全體不要抽樣、要效率不要絕對精確、要相關不要因果。社交媒體數據、手機信令數據是目前城市空間大數據分析常用的數據來源。考慮到社交媒體數據很難表示城市廣場每小時至每天的使用情況，而手機信令數據覆蓋面廣且包含連續時間段內用戶的空間位置信息，可在時空維度下更為精確地表征城市廣場活力，課題組嘗試將手機信令數據與地理探測器工具結合，設計一種測度城市廣場活力及分析其影響因子的模型。

2 研究對象與數據來源

2.1 研究區域與對象

研究區域設定為南京市主城區，包括玄武區、建鄴區、秦淮區、棲霞區、雨花臺區等5個行政區、44個街道，總面積約42 977 hm2。南京作為“六朝古都”，在我國城市發展史上具有獨特的地位，在城市空間規劃、建設與管理等方面歷來具有系統性和超前性。南京既有建于20世紀30年代反映南京近代城市結構特點的鼓樓廣場、新街口廣場，也有結合古城墻、秦淮河歷史風貌而建的漢中門廣場、東水關遺址廣場，還有反映地方文化傳統的朝天宮廣場。由于主城區人口密度大，手機普及率高，手機信令數據在數據質量及應用上有較好的保證，因此將調查范圍設定為主城區。此外，為使研究更準確有效，廣場樣本的選擇設有兩個基本條件：一是面積大于0.5 hm2；二是廣場為24 h開放且可免費進入。

在充分考慮各行政區樣本空間分布的前提下，本研究共選取38個樣本，涵蓋4種不同類型的城市廣場：功能復合的綜合廣場、位于社區內部或周邊的市民廣場、被道路劃分或具有交通集散作用的交通廣場以及以各種遺址或歷史人物為背景所建造的文化廣場。樣本在主導功能、空間級別、空間規模、服務對象、建設情況等方面情況各不相同，對它們從廣場活力測度的角度進行整體性認知，或許可以從中發現一些規律性的內容。

2.2 研究數據來源

2.2.1 手機信令數據

手機信令數據是一種時空軌跡大數據，主要記錄手機用戶在通信網中活動留下的時空軌跡，具有動態、連續、空間全覆蓋的特點。既有研究表明手機信令數據可有效服務于城市空間研究[20-21]。課題組嘗試將信令數據與其他多種開放數據相結合，作為城市廣場活力測度及其影響因子分析的數據來源。為此，采集了南京市主城區2022年3月第1個星期的工作日與周末的運營商手機信令數據，采集日天氣晴朗，氣溫17—22℃，適合進行戶外活動，排除了天氣影響、疫情防控等干擾因素。首先，將手機信令數據與GPS定位數據結合以提高數據精度確定人口時空分布，獲取的數據在清洗后經時空連續化處理、人口定位時間切片計算等步驟記錄時刻人口空間位置。其后，通過ArcGIS漁網工具將研究區劃分為像元大小分為70 m×70 m的網格單元，將人口數據與空間漁網進行空間關聯產生矢量點，共產生數據653萬余條。最后，結合城市廣場矢量邊界數據進行點面空間匹配，計算各城市廣場24 h的人流量。

2.2.2 其他數據

從地圖數據開放平臺（https://lbs.amap.com/）獲取38個城市廣場矢量邊界數據。百度作為中國最大的搜索引擎，提供了城市研究中各種公共商業設施的詳細位置信息。課題組從百度地圖應用程序編程界面（https://lbsyun.Baidu.com/）獲取各類POI數據計149 122條，用于表示城市廣場內部及廣場附近的商業繁榮情況。

路網數據來自OSM（https://www.openstreetmap.org/）。課題組共收集了4 795條公共交通站點的數據(http://nanjing.gongjiao.com/)。這兩類與交通有關的數據被用于評估城市公園的交通便利性。

人口密度數據（2020年）來自worldpop網站（https://www.worldpop.org/）。worldpop是世界知名的人口數據制作團隊，其發布的人口密度地圖為目前精度最高、最可靠的長時間序列工具，已被大量研究引用。本次選用的研究數據為TIFF格式，分辨率為30弧秒，將其轉為矢量格式后精度可達1 km。

3 測度、分析模型建構

測度模型建構的總體思路是將廣場活力指數與潛在影響要素分別作為因變量與自變量置于地理探測器模型中，以探測因子作用力與空間關聯性，從而解析城市廣場空間活力的相關影響因子及影響關系（圖1）。

圖1 研究設計框架

3.1 廣場活力測度指標

對廣場活力的測度有助于更好地了解城市廣場和市民之間的關系。“活力”主要指人或活動在空間中的存在，其不僅可以通過使用空間的人數衡量，還可以通過空間中人群的使用周期進行衡量。根據以往研究[22-23]整理，確定活力聚集度與活力穩定度兩個指標進行廣場活力指數表征。

3.1.1 活力聚集度

活力聚集度是用來衡量某一時間段廣場空間內用戶相對密度的指標，數值越大，代表其聚集性越強。計算過程如公式1所示，其中Vg代表活力聚集度，t代表小時數，根據市民一般活動特點，研究將分析時間段劃定在06：00—23：00，共18 h。A表示研究區域的面積，Qi表示第i小時該區域的用戶總量。

3.1.2 活力穩定度

活力穩定度指用戶密度在不同時間段內的動態變化，可以用來表征廣場空間在特定時期內用戶密度的離散程度，該指標數值越大，表示其空間活力越穩定。具體計算公式如公式2所示，Vs表示空間活力穩定度，Xt表示第t小時的廣場到訪游客密度，μ表示當日平均到訪游客密度。

在計算活力聚集度和活力穩定度指標后，為減少參數變化同時改善數值運算過程中的穩定性進而有利于對結果的討論，對活力穩定度和活力聚集度進行了歸一化無量綱處理，處理方式如公式3：

3.2 廣場活力影響因子分析指標

以若干自變量反映城市廣場空間的內外部環境特征。根據實地調研及相關文獻總結，研究從“供給-可達-需求”3個維度建立廣場活力潛在影響因子指標體系（圖1）。在計算廣場各維度指標時，廣場在區域內的影響覆蓋范圍依據走訪調查及“15分鐘生活圈”規劃愿景進行劃定。依據步行行為與速度的相關研究[24-25]，成年行人的步行速度約1.21 m/s，而老年行人的步行速度約為1.02 m/s。15 min步行范圍在918 m至1 089 m。因此，設定1 000 m距離于ArcGIS10.2生成廣場服務區，以關照各年齡層人群的特征，從而準確計算各類因子服務水平。

3.2.1 “供給”維度

“供給”維度主要用于表示廣場空間的本體特征，包括廣場面積、景觀形狀指數、植被覆蓋度和廣場圍合度4個指標。指標計算過程如表1所示。景觀形狀指數反映廣場的形狀變化，該值越大則形狀越復雜。植被覆蓋度依據3月高分辨率遙感影像測算，通過平均歸一化植被覆蓋指數（NDVI）及像元二分模型計算得出。從古今城市廣場的規劃設計傳統來看，圍合度一直被認為是廣場空間構成的重點所在，因而研究采用外部空間平面通透率指標衡量了廣場平面圍合度，平面通透率數值越高，則表示廣場空間圍合度越低。

業態密度以各類設施點在服務區內的密度表達為依據。相關數據依據自百度獲取的16類POI信息計算。將16類POI信息劃分為商業服務設施、公共行政設施、辦公服務設施、科研教育設施及其他旅游景點5類。商業服務設施包括餐飲店、沿街商鋪、大型購物商場、彩票店及酒店等。公共行政設施主要指政府或銀行等機關團體所在地，包括居委會、金融服務點及政府機關3類。辦公服務設施指寫字樓或企業辦公所在地。科研教育設施指從幼兒園到高校各種教育場所，包括各種課外輔導機構。其他旅游景點主要指廣場周邊的一些古代遺跡、歷史建筑、博物館等人文景觀類游憩資源或公園、動物園、山峰、河流等自然景觀類游憩資源所在地。

上述指標在一定程度上反映了廣場周邊業態條件，但還不足以在整體上反映空間業態多樣性。簡·雅各布斯在《美國大城市的死與生》一書中曾提到城市多樣性本質是人的需求多樣性，功能多樣性是城市活力的有力體現[27]。以往也有研究者提出功能混合度高的空間單元會吸引周邊空間單元的居民活動，但一定程度上抑制其城市活力[28]。為此，研究引入熵指數模型構建了基于POI數據的廣場周邊功能混合度測量工具，用以驗證城市廣場活力與功能混合度之間的影響關系。具體計算過程如公式4所示。Pi指第i類POI信息的占比，N為該區域的POI信息類總數。

3.3 基于地理探測器的測度模型

地理探測器是探測空間分異性、揭示其背后驅動因子的一種新的統計學方法[29]。借助地理探測器建構測度模型的優勢是：對多重共線性問題免疫，各因子對最終的模型結果的影響也是獨立的，并可同時探測兩因子交互作用于因變量的效果且統計其顯著性。其基本原理是自變量與因變量之間的影響會導致空間分布的相似性原則。目前，地理探測器已被廣泛應用于空間分異及其潛在驅動因素對地理現象影響的相關研究中[30]。地理探測器分為風險區探測、因子探測、生態探測、交互探測4個探測器。綜合以上分析，課題組嘗試利用因子探測器和交互探測器探究城市廣場使用活力的影響因子以及因子之間的交互效應。

3.3.1 分異及因子探測

因子探測器的主要功能是探測q值，即影響因子多大程度上解釋了城市廣場活力屬性的空間分異，以定量評估潛在的驅動因素是否對城市廣場活力有影響以及產生了多大的影響。其計算過程如公式5所示：

其中，L表示本文構建的活力影響因子X的分層，Nh和N則表示因子層h和整個研究區域包含的單元數；和分別代表因子層h和研究總域內廣場活力指數的方差。q的值域為[0，1]，q值越大則表示該因子X對Y的影響性越高。

3.3.2 交互作用及探測

應用交互探測器識別不同活力影響因子X之間交互作用，以及因子X1和X2共同作用時是否會增加或減弱因變量Y的解釋力，驗證影響因子之間對城市廣場活力的影響是否相互獨立。全部交互作用類型有非線性減弱、單因子非線性減弱、雙因子增強、獨立、非線性增強5種。

4 結果與討論

4.1 南京主城區城市廣場活力時空分布特征

將所得南京主城區城市廣場工作日和周末24 h的人流量數據按上文所述公式（1）和公式（2）進行計算，得到各廣場分時段及全天平均活力聚集度與活力穩定度。活力測度結果經可視化分析得到如下結論。

4.1.1 城市廣場活力空間特征

整體而言，廣場活力呈現“高聚集-低穩定”的空間活力態勢（圖2）。38個廣場的平均活力聚集度指數為82.93，標準差為74.16。活力穩定度指數為38.52，標準差為20.73。在空間分布上，呈現高值集聚、低值分散的特征。典型的高值集聚區為老城區南部片區和鼓樓、大行宮等城市中心區廣場，包括中山南路市民廣場、南京市民廣場、大行宮廣場等，廣場類型以市民廣場為主。活力低值區在空間上呈外圍離散式分布，如堯化門市民廣場、儀鳳廣場等。將4類城市廣場的活力特征對比分析顯示：在工作日，活力聚集度和廣場吸引力度最高的幾個廣場并不是基礎設施完善、空間面積寬闊的綜合廣場，而是市民廣場；在周末，交通集散廣場出現了較高的活力聚集度，而綜合廣場和文化廣場也較工作日出現了活力聚集度明顯增強的態勢（圖3）。因此，課題組進一步分析了不同廣場的分時段活力模式差異。

圖3 4類廣場活力聚集度箱線圖

圖4 廣場活力變化趨勢

4.1.2 城市廣場活力時間變化特征

一天之內人群活動特征隨時間呈現“多中心聚集—動態均衡變化—邊緣擴散”的變化規律。工作日廣場的平均活力指數高于周末，周末居民對廣場活動的社區依賴性明顯弱化。研究使用K-means聚類分析城市廣場06：00—23：00時活力聚集度變化。K-means聚類是最常用的2種聚類方法之一，使用此方法聚類的核心是如何選擇聚類數目K。通常是根據研究者的專業知識領域來規定K值，但這種計算帶有一定誤差與主觀性[31]。為克服這一問題，本研究不對K進行假設，而是經過多次測試，發現擬合程度最高的聚類數目。使用最優聚類方法辨別具有同質性的城市廣場活力模式后，進一步探究每一類活力模式的廣場特征，從而發現其背后的隱藏機制。

聚類分析發現，廣場活力隨時間變化模式可分為3類：平穩模式、單峰模式、多峰模式。3類變化模式在工作日和周末表現各有不同。在工作日，交通廣場與市民廣場活力變化多呈平穩模式；而在周末，呈現平穩模式的廣場多為遠離城市中心區的市民廣場，其活力聚集度在18 h內隨人群作息習慣呈小范圍波動狀態。呈現單峰模式大多是綜合廣場和文化廣場。工作日期間，廣場人群自上午9：00起開始聚集，18：00和22：00左右會出現不同程度的活力減退趨勢。周末單峰模式的活力聚集較工作日出現峰值滯后、冷點提前的現象，自上午08：00左右呈現上升趨勢，10：00出現聚集峰值，至午間12：00，熱度出現明顯下降，經起伏震蕩至16：00活力消退。多峰模式在工作日多出現在市民廣場和文化廣場，幾個峰值為12：00、15：00、20：00。周末，市民的出行行為增加，交通廣場也呈現多峰模式變化，活力峰值時刻以11：00與18：00左右為主。

不同類別的城市廣場在工作日與周末的活力特征也存在較大差異。在周末，綜合廣場和文化廣場表現出較工作日更強的游覽集聚現象。綜合廣場大多面積廣大、設施完備、服務半徑大。文化廣場依托歷史文化遺跡景點或依據紀念事件、人物而建，活動的日常性不如綜合廣場，活力表現也因區位特點各有不同。位于老城區的朝天宮廣場、西華門遺址廣場活力相較于中心城區外圍的東山文化休閑廣場更具活力。西安門廣場、漢中門廣場等因城墻遺址的知名度而呈現午間到晚間的游覽活力峰值，具有單峰模式的活力特征。青奧村廣場等遺址廣場的多峰活力波動現象則是其周邊人口密度低所導致。市民廣場的活力高熱時間段與活力穩定度相較于其他類型廣場更高，表明位于居住區附近的廣場有著較高的使用頻率。交通廣場中，綠地廣場、南京南站南廣場和邁皋橋廣場呈現更高的空間活力，且各交通廣場的活力模式與站點通勤規律高度相關。

整體而言，市民于廣場活動時間變化的一般規律為多峰模式，即上午07：00起廣場開始出現人群集聚現象，至11：00出現一天中的第一個峰值，午間活力略有波動，至15：00廣場活力呈現進一步集聚狀態。多數廣場在19：00左右出現活力聚集度劇增至21：00出現不同程度的 減退。廣場活力的集聚規律除了與市民日常作息規律吻合外，也與中國的廣場舞文化相關。隨著人口老齡化進程加快，廣場舞、太極、各類樂器演奏等社會活動已成為廣場活力的主要表現。廣場上多樣的社會活動成為中老年人進行體育鍛煉、找到社會關系和參與感的重要依托。活動集聚地點在不同時間也存在空間分布差異：有綠化覆蓋的樹陣廣場在白天深受廣場舞群體喜愛，而空曠的廣場則在晚上更受歡迎。開放程度、設施水平和舞臺感3個條件兼具的場地最有可能吸引廣場舞活動的集聚[32]。如何順應廣場空間、時間、行為規律統籌多樣化的場所營建，打造有特色有活力的廣場空間是專業規劃人員需要關注的重要問題。

4.2 基于地理探測器的城市廣場活力影響因子分析

將自變量X即廣場活力影響因子分析指標依據南京主城區現狀進行量化。由于地理探測器要求自變量X數據為類型量，所以將自變量X的數值量置于ArcGIS10.2中進行離散化處理。同時MAUP（Modifiable Areal Unit Problem）可變面域單元問題和影響因子數據網絡規模的變化會對城市廣場活力影響機制的結果產生較大差異，這種現象也被稱為尺度效應，是地理學研究中較為普遍的問題[33]。為減弱尺度效應影響，本研究經多次實驗確定合適的尺度單元及分區方法，發現當采用自然斷點法且L=3時，研究的顯著性最高且q值趨于最大值。其后將處理后的樣本廣場的活力潛在影響因子X數據與活力指數Y數據導入地理探測器軟件運行分析得到各維度影響因子X對廣場活力指數Y的解釋力與二者交互作用的結果。

4.2.1 影響因子探測結果

廣場“需求”維度因子對城市廣場活力聚集度表現核心作用關系。利用地理探測器對城市廣場3個維度的15個因子進行檢測并對比這些影響因子的影響程度。結果如表2所示，上欄為工作日探測結果，下欄為周末探測結果。工作日期間，X1廣場面積、X5公共交通站點覆蓋率、X7周邊人口密度、X9商業服務設施密度、X13其他旅游景點密度、X14周邊居民點密度6個因子對城市廣場的活力聚集度呈顯著影響，其q值由大到小依次為其他旅游景點密度（0.735）、商業服務設施密度（0.366）、公共交通站點覆蓋率（0.304）、周邊居民點密度（0.206）、周邊人口密度（0.196）、廣場面積（0.167）。

表2 因子探測器結果

其他旅游景點如公園、歷史遺跡點、山峰點等因素對廣場活力的影響最大，側面反映了在城市開放空間中，各種潛在游憩資源之間有著相互促進的集聚效應。廣場作為市民的游憩空間，其他游憩資源具有一定的輻射力且能夠聚集人氣并吸引著大量市民在廣場中停留活動。相較于城市公園和風景名勝，其開放性與公共性更強，更容易被市民及游客感知與游憩，而與廣場相關的游憩資源點也可更好地引入地域文化內涵，以此更好地激發空間到訪者的認同感。城市廣場在城市開放空間中占據了一定的規模，有著銜接道路與其他功能用地的過渡作用。商業設施與城市廣場活力的促進作用更進一步向我們證實商業設施為居民提供了多元活動的同時可以引起空間人流集聚，從而促進城市廣場活力。因此，有必要在商業設施周邊合理布置尺度適宜的廣場，以滿足居民停留需求。公共交通站點與廣場活力的相關性也側面否認了廣場只對小范圍居民產生吸引力的論斷。走訪調研發現，工作日廣場活力的主要來源多為離退休人員，部分人會專門乘坐公共交通來到熟悉的廣場和熟悉的伙伴進行唱歌、跳舞、彈奏樂器等活動。周末隨著居民活動半徑的擴大，諸如鼓樓廣場等面積和設施齊全的綜合廣場，也存在一定的空間吸引力促使市民特意到訪。因此綜合南京各區域人口及交通條件對城市廣場進行合理的選址建設，加強公共交通覆蓋率改善廣場的可達性也是增加南京城市廣場活力的一種行之有效的方法。在與城市廣場活力呈顯著影響的6個因子中，5個都屬“需求”維度。這證明了廣場所處環境對廣場的使用具有主導影響，有關公園的研究中也發現了這一點[34]。

在周末，廣場屬性與廣場活力聚集度的影響關系變弱。各顯著影響因子對活力聚集度的影響關系由大到小依次為商業服務設施密度（0.372）、科研教育設施密度（0.316）、廣場面積（0.213）、公共交通站點覆蓋率（0.183）。其中，廣場面積對活力聚集度的影響高于工作日，說明周末居民更傾向于前往面積寬闊的廣場空間進行活動，而不僅局限于家附近的小廣場。研究發現市民廣場在周末的活力穩定度下降現象也佐證了這一點。

就活力穩定度而言，工作日的活力穩定度與景觀形狀指數和空間圍合度呈相關關系。與活力聚集度不同的是，工作日活力穩定度的影響因子都來自廣場“供給”維度，說明廣場外部條件決定空間吸引力，而內部供給條件則更多決定了人群停留。周末的活力穩定度與居民點密度、公共交通站點覆蓋率、功能混合度的相關性更高。P值由大到小依次為公共交通站點覆蓋率（0.360）、功能混合度（0.342）、住宅區密度（0.295）。由于周末居民的出行行為產生了活動目的多元化，活動空間擴大化的轉變，所以交通站點覆蓋率和功能混合度對廣場活力產生了更大的影響。

綜上分析發現，南京城市中心區的小型市民廣場的活力聚集度與空間吸引力更高。將研究探測因子中顯著相關的變量去除共線性影響后，構建的線性回歸模型表明城市廣場的面積與活力呈現空間負相關關系（表3），即面積越小的廣場反而空間活力指數越高。其使用情況反映出了市民生活的實際需求，小廣場面積小、布局散，深入城市各個角落，是普通市民包括基層弱勢群體日常最易接觸與使用的場所，它承擔的是一種基層角色，解決了城市開放空間系統“最后一公里”的問題[35]。這從一個側面證明“大而空”的廣場未必受群眾歡迎。小型市民廣場又因其尺度上的易于交往可以進一步強化社交行為，進而可以推動物質空間轉變為有文化歷史價值的“依戀性”空間[36]。當城市中心區或老城區沒有大面積空閑土地建設公園時，進行分散式的廣場微空間系統建構可以更好地滿足居民日常生活中對于“園”的需求。這也提醒規劃設計者在廣場設計時不應一味求大求美，而是要像細胞一樣深入市井生活中。

表3 線性回歸分析結果

4.2.2 影響因子與城市廣場活力的交互作用

廣場“供給”維度因子與城市廣場活力聚集度呈協同作用關系。本研究運用交互探測器量化了城市廣場活力影響因子之間的交互作用關系，共計算15個因子之間的105對相互作用，檢測到31對因子交互作用為非線性增強。因子非線性增強作用示意如圖5所示。表4和表5給出了工作日和周末的交互作用探測結果。加粗數字表示兩因子交互作用為非線性增強。

表5 周末活力聚集度影響因子交互作用表

工作日期間，活力聚集度的最強互動效應因子有景觀形狀指數、綠化覆蓋度和廣場圍合度，活力穩定度的最強互動是景觀形狀指數與商業設施密度的交互作用，其次是綠化覆蓋度與建設強度的互動（表4）。值得注意的是，雖然在單因子探測結果中，景觀形狀指數、綠化覆蓋度和圍合度均未對廣場活力造成顯著影響，但它們與其他因子產生了更強的交互作用：綠化覆蓋度與建設強度之間的交互作用比建設強度單因子作用增強了126%；廣場圍合度與行政設施密度之間的交互作用比行政設施單一作用效果增強了50%。此外，圍合度與行政辦公和科研教育服務設施的交互作用說明了廣場的圍合度仍是市民選擇游憩地的重要因素。現場觀察也發現，廣場上流行的打牌活動更偏向選擇圍合度與綠化覆蓋度高的場地，而設施并不是他們選擇場地的最重要因素。因為現有廣場大多未提供滿足多樣活動需求的坐歇設施，居民多自帶板凳以便面對面交流。因此更加精細化的廣場設施配置與綠化管理有必要納入相關規劃設計考量范圍。

周末的活力聚集交互探測結果（表5）表明，盡管建設強度的個體效應低，但它與廣場面積、綠化水平、道路密度、人口密度均顯示交互增強。其中與面積的交互作用比單一作用增強了113%，比工作日顯示出更強的交互作用。說明在周末的高密度街區內，面積寬闊的廣場更受市民歡迎。同時周末道路密度的交互增強性比工作日更為顯著，暗示了周末居民的活動半徑更大，道路可達性可與其他因子協同促進廣場活力。此外，商業服務設施與道路密度的交互作用提升24%，科研教育設施密度與景觀形狀指數、綠化覆蓋度和道路密度均顯示交互增強效果。

綜合而言，交互作用最強的是景觀形狀指數、綠化水平、圍合度與其他因子之間的互動，這些廣場“供給”維度因子雖個體效應弱，但卻與“需求”維度的因子產生了更強的交互作用。研究證明廣場“需求”維度和“可達”維度的因子是影響城市廣場活力的核心作用力，而“供給”維度因子則多表現為城市廣場活力聚集度的協同作用力，其對廣場活力穩定度的影響作用更為顯著。結果對城市廣場使用差異現象做出了解釋，論證了合理的選址以及功能配置可以發揮城市廣場的最大活力。

5 結語

城市活力是促進市民社會生活的源生動力，評價城市廣場活力現狀能有效檢驗城市開放空間發展潛力、揭示城市廣場活力作用機制，為提升城市空間活力和滿意度提供科學參考。本文基于多源數據對城市廣場的活力時空特征展開測度，從“供給-可達-需求”3個維度對城市廣場活力的空間分異影響因素進行判斷。研究發現，南京市城市廣場活力呈現高聚集-低穩定的空間活力態勢。在空間分布上，呈現高值集聚、低值分散的特征。在時間分布上，11：00、15：00與19：00是典型的3個集聚時間點。不同類型廣場也有不同的活力特點，位于居住小區附近的市民廣場有著更高的使用頻率和空間吸引力，而綜合廣場相較于其他類型活力穩定性更高。

因子探測和交互探測結果顯示，商業設施密度、其他旅游景點密度、居住小區密度、公共交通站點覆蓋率、科研教育設施密度、人口密度、廣場面積6個因素是影響城市廣場活力聚集度的主要因素。其中其他旅游景點密度和商業設施密度與城市廣場活力聚集度的相關性最高，公共設施及商業服務的集聚是提升廣場活力的有效途徑，而交互作用最強的是景觀形狀指數、綠化水平、圍合度與其他因子之間的互動。廣場“供給”維度因子雖個體效應弱，但卻與其他“需求”維度的因子產生更強的交互作用。研究證明，“需求”維度和“可達”維度的因子是影響城市廣場活力的核心作用力，而廣場“供給”維度因子則更多表現為城市廣場活力聚集性的協同作用力，其對廣場活力穩定性的影響作用更為顯著。

本研究提供了一種從量化的角度對城市廣場的使用現狀進行“自下而上”的認知方法。其分析結果可為廣場的規劃、建設及更新提供決策層面的依據。其他城市應用文中提供的模型和分析方法時，可能因地域不同而出現區別于南京主城區的結果。文中對廣場空間要素對活力的影響關聯分析停留在中觀尺度，后續研究可結合實地觀測數據提高精度，對空間與不同人群、人群與各類活動組織之間的互動關系做進一步討論以充分挖掘城市廣場活力生成的深層作用機制。