ACTA Scientiarum Naturalium Universitatis Pekinensis
基于热力图数据的轨道交通站点服务区活力测度研究
——以深圳市地铁为例
第56卷 第5期 2020年9月
于建成环境, 也涌现一批较成熟的基于建成环境指标的TOD评价体系[3]。随着公共交通领域的研究从环境建设向注重居民需求的转变[4], 交通站点服务区的城市活力逐渐受到重视[5]。美国佛罗里达州的TOD规划指引中, 对职住平衡和公共活动时间提出指标要求, 建议城市核心区的轨道站点周边至少满足18个小时的重要活动时间① ;《TOD在中国: 面向
[6]低碳城市的土地使用与交通规划设计指南》 和
[7]《广东省低碳生态城市规划建设指引》 中也强调轨道站点周边混合街区7天24小时活力的重要性。但是, 关于轨道站点服务区活力的研究目前仍欠缺。Jacobs[8]最早提出城市活力的概念, 即人群流
[9]量在时间维度上的保持。Bosselmann 等 和 Montgomery[10]认为城市活力可以通过人群流量和移动设施的使用以及活动的密度来衡量。Ravenscroft[11]认为城市活力体现在街区不同时间和空间维度的繁忙程度。以往对这种城市活力的定量测度依赖传统的调查数据, 虽然包含人群信息及活动类型等详细信息[12],却存在调查样本量小、被采访者主观性强等缺点。随着地理信息技术的快速发展, 大数据的应用使研究者能从更精细的尺度, 动态地研究人群的时空行为, 为城市规划和管理提供新思路[13‒14]。例如, 利用手机信令或热力图, 可以实时获取人群分布及流量信息[15‒16]。目前, 热力图等大数据可在一定程度上填补城市活力研究中数据方面的空缺。
基于上述背景, 本文利用热力图数据, 通过人群流量在空间和时间维度的表现, 建立包含热力平均值和热力离散系数的测度体系, 衡量轨道站点服务区的城市活力。选取纳入首批“公交都市”创建示范城市的深圳市为研究区, 收集一个工作日和一个周末的实时热力数据, 进行轨道站点服务区活力测度, 并开展站点案例分析, 揭示建成环境与活力测度分类结果的内在联系。
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北京大学学报(自然科学版)
研究区概况及数据介绍
深圳市是我国经济中心城市, 2018年末人口密度达到6521人/km2, 高居全国第一位。继北京、天津、上海和广州之后, 深圳是中国大陆第五个拥有地铁系统的城市, 其地铁运营总里程数也居第五位。深圳地铁于1999年开始建设, 一、二、三期线路分别于2004, 2011和2016年开通。深圳地铁客运
量增长迅速, 2005年全年客运量为0.62亿人次, 占公共交通的4%; 到 2018年末, 地铁全年客运量达到 18.75亿人次, 占公共交通的48%。截至2018年,深圳市完成8条地铁线路的建设与运营, 全长285 km, 共计166个地铁站点。2018年10月, 深圳地铁集团所辖7条运营线路(不包含香港铁路有限公司运营的4号线)日客运量达到466万人次/日。
本文所用数据包括以下3个方面。1) 百度地图的热力图数据。这是一款基于位置服务技术(location based services, LBS)的大数据可视化产品, 其原理是通过中国电信和中国移动等运营商的无线电通信网络或外部定位, 获得移动终端的位置信息,再通过地图上的叠加色块描述实时的人群聚集情况。本文选取工作日(2018年5月16日, 周三)和周末(2018年5月19日, 周六) 7— 23点的百度热力图数据。采集频率为每小时一次, 共收集34幅数据。2) 2014年建筑普查数据和2016年土地利用数据,来源于深圳市规划和国土资源委员会。3) 轨道站点数据, 来源于高德底图2016 年 POI (point of interest)数据。
首先在ARCGIS中对热力图数据进行地图配准,然后通过创建特征文件和最大似然法分类, 将热力图的不同颜色赋予不同的人群密度值[17], 得到赋有数值信息的栅格图像, 最后在ARCGIS中用统计工具计算站点服务区各时刻的热力密度值。处理后的热力图只能反映百度产品使用者的地理位置信息, 需要验证数据的有效性。由于工作日23点的百度热力人口数据最接近实际居住人口,因此将该数据与深圳市以街道为单位的第六次人口普查人口数据进行相关性检验, 相关系数达到0.92,且通过5%水平的显著性检验, 所以我们认为百度热力数据能代表真实的人口分布。某时刻经ARCGIS处理后的百度热力图(图1)反映深圳因自然山体阻隔和规划形成的组团式发展格局, 热力值最高的区域分布在原特区内的罗湖区桂园、东门和南湖街道,福田区华强北和福田街道以及南山区南山街道。
2 站点服务区活力测度方法2.1 站点服务区范围界定
通常认为地铁站点的影响范围为步行10分钟距离(800~1500 m)内, 但需要根据地域来定义站点
服务区的范围。在对深圳市的相关研究中, 王京元等[18]发现距站点1 km范围内地价下降明显, 乐晓辉等[19]认为地价和容积率在1 km范围内呈现明显的站点导向性。因此, 本研究将站点服务区定义为距站点1 km内的区域。用7—23时各整点时刻站点服务区内的热力人口除以该时刻市域热力人口, 得到站点服务区内人口比例的折线图(图2)。可以看出,站点服务区7—23时汇集全市38%~50%的人口, 呈现夜间口少、日间人口多的聚集特征。然而, 站点服务区面积只占市区总面积的15.65%, 说明人口聚集具有站点导向型的特征。
2.2测度指标
假设深圳市域的总人口不随时间变化, 以工作日23点的热力人口为基准, 对各时刻的站点服务区热力密度进行标准校正, 计算公式如下:
hij H / H
j 23式中, i =1, 2, …, 166, j =1, 2, …, 34, Hij 表示站点i 在 j时刻标准化后的热力密度值, hij 表示站点i在j时刻的热力密度值, Hj表示j时刻深圳市热力密度值, H23表示工作日23点深圳市热力密度值。本文使用热力平均值和热力离散系数两个指标, 从空间和时间两个维度描述站点服务区的城市活力。热力平均值Mi表示站点i服务区内工作日和周末7— 23点共 34幅热力图的热力密度平均水平,计算公式如下: , (1)
H 34 j ij式中, i=1, 2, …, 166, j=1, 2, …, 34。Mi值越大, 表示人口越密集。热力离散系数Si表示站点i工作日和周末热力人口密度随时间变化的离散程度, 计算公式如下:
Si
Mi
Hij
34H M 2 j ij i
(2)
(3)
Mi式中, i=1, 2, …, 166, j=1, 2, …, 34。Si值越大, 表示站点服务区内人口密度随时间的变化越剧烈。
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对深圳市166个站点服务区分别计算热力平均值和热力离散系数, 再计算得到166个站点的热力平均值的总体均值(4.276人/hm2)和热力离散系数的总体均值(0.259)。以此为界线, 将深圳市轨道站点服务区分为4类: 1) 低平衡成熟型, 占24%, 表现为站点服务区内热力平均值和离散系数均高于深圳市平均水平, 代表人群密度高但时间维度上波动显著; 2) 低平衡孕育型, 占13%, 表现为站点服务区内热力平均值低但离散系数高, 代表平均人群密度低且时间维度上波动显著; 3) 高平衡孕育型, 占 50%,表现为站点服务区内热力平均值和离散系数都低于平均水平, 代表人群密度稳定性高但平均人口密度低; 4) 高平衡成熟型, 占 13%, 表现为站点服务区内热力平均值高但离散系数低, 代表人群密度高且随时间变化较平稳。
四象限分类图(图3)显示, 高平衡孕育型和低平衡成熟型站点相对较多, 热力平均值较高站点的离散系数都高于均值, 说明人口密度大的站点更可能出现热力值随时间变化显著的情况。从提高公交使用率和缓解路面交通拥堵的目的出发, 通常认为位于象限Ⅳ的高平衡成熟型站点是最理想的。在合理的数值范围内, 热力平均值越大, 说明站点周边城市空间对人群的吸引力越强, 能更有效率地引导城市按轨道交通的结构发展, 并提高公共交通使用率;热力离散系数越小, 平衡度越高, 说明站点周边的活动越丰富, 能满足市民在不同时段对城市空间的需求。低平衡成熟型服务区集中在中心商务区、大型商务办公区和文化休闲区, 高平衡孕育型服务区则大多出现在远离各行政中心区的地铁线路段(图4)。这种分布特征引发如下问题: 不同类型服务区的建成环境特征有何不同？要回答这一问题, 容积率是首要考察指标。容积率由指定区块的建筑总面积除以区块总面积得出, 表征建设强度。通过比较,我们发现以热力平均值为依据的成熟型和孕育型站点服务区的容积率差异明显。容积率总体平均值是2.10, 低平衡成熟型和高平衡成熟型站点服务区平均容积率分别为2.45和 3.28, 低平衡孕育型和高平衡孕育型平均容积率分别为1.38 和 1.64。也就是说, 成熟型站点服务区比孕育型站点服务区的建设强度高一倍左右。
用地不均衡度是另一项建成环境测度指标, 计算方法与标准差类似。首先求出各站点服务区内居住用地、公共管理与公共服务用地、商业服务业设施用地、工业用地、道路与交通设施用地以及其他用地共6类用地占建设用地的比例 , 然后计算各站点服务区的加权后离均差平方和的平方根, 权重由市域站点服务区范围各类用地的比例决定。计算公式如下:
E LL i j ij j L j
,
(4)
式中, i=1, 2, …, 166, j=1, 2, …, 6, Ei表示站点服务区i的用地不均衡度, Lij 表示站点服务区i的j类用地比例, Lj表示j类用地比例均值。Ei数值越大, 表示用地越不均衡。通过比较可以发现, 由热力标准差系数划分的低平衡型和高平衡型站点差异明显。用地不均衡度总体平均值是0.10, 低平衡成熟型和低平衡孕育型的平均用地不均衡度分别是0.11 和0.12, 高平衡成熟型和高平衡孕育型的平均用地不均衡度分别是0.08和0.09。因此, 低平衡型站点服务区比高平衡型站点服务区用地更不均衡。站点服务区呈现的活力特征与城市空间发展策略存在密切联系。深圳特区成立之初的20世纪80年代, 罗湖区因具有紧邻香港的地理交通优势而成为最早的城市中心。经过近20年的发展后, 中心区功能西拓至福田区, 2010年的城市总体规划中将福田中心和南山中心作为下一轮城市发展的主中心。从深圳地铁建设历程来看, 2006年开通的一期工程将站点设置在人口稠密、土地发展成熟的罗湖区和福田区, 随后的二期和三期工程除在中心区加密站点外, 在外围设置更多的新站点。一方面, 政府希望通过轨道交通带动城市建设, 加强区域联系; 另一方面, 政府可通过轨道交通带来的土地溢价增加
[20]财政收入 。因此, 作为 2010年前重点发展的两大中心区, 同时也是轨道交通早期选址的地区, 成熟的城市建设条件和长时间的轨道发展为罗湖区和福田区轨道站点的人口聚集提供了前提, 培育了大量的成熟型站点服务区。