068-基于居民出行特征的日常生活单元尺度研究
复杂网络视角下的城市热点区域空间交互分析
复杂网络视角下的城市热点区域空间交互分析周 博1，马林兵2*（1.广州市城市规划勘测设计研究院，广东 广州 510060；2.中山大学地理科学与规划学院，广东 广州 510275）摘 要：借助物理场的理论方法识别城市热点区域的空间分布特征，进一步从复杂网络的视角可视化分析热点区域之间的空间交互。
结果显示：节假日和工作日热点区域空间分布特征显著不同，其驱动机制主要是居民不同时间的出行需求差异。
城市热点区域在空间联系方面表现出基于区域功能互补的抱团现象，并且热点区域空间交互网络满足小世界效应和无标度特征。
关键词：复杂网络；热点区域；出租车轨迹；空间交互；深圳市中图分类号：P208 文献标志码：B文章编号：1672-4623（2021）06-0115-04城市热点区域是居民出行起讫点较集中、交通流量较大，并能吸引居民频繁到访的区域，热点区域的时空分布和内在联系是城市规划、交通和应急等政府部门行使特定职权、配置公共资源的重要参考，同时也是推进城市治理体系和治理能力现代化过程中的决策依据。
空间中任何事物都不是孤立存在的，其必以物质、能量、信息等形式在空间不同位置之间发生着作用和联系，这种地理过程被称为空间交互[1]。
复杂网络作为一种描述自然、社会及工程技术中相互关联的理论，其严谨的数理知识体系和全面的基础统计指标，为研究现实网络系统的空间交互提供了全新视角[2]。
近年来，随着时空轨迹数据的可获取性增强、数据挖掘技术的推广应用和城市地理学的网络转向，促使城市热点区域[3-4]、城市功能及网络结构[5-9]成为地理学、城市规划等学科的研究热点。
现有城市热点区域研究多是基于移动定位大数据讨论热点区域如何识别、分布和演变，网络结构相关研究主要集中在宏观位序关系、节点联系特征和时序变化等方面。
带有时空标记的、个体粒度的出租车轨迹数据具有空间交互特性，其累积效应在某种程度上就是热点区域的空间表现。
学术界很少从复杂网络视角将出租车流动的交互行为嵌入到居民出行的地理空间，缺乏对出租车轨迹映射的热点区域空间交互关系进行全面定量表达以及微观地理解释。
我国当代城市居民的居住行为变迁及特点_闫凤英
2008年1月Jan.2008天津大学学报(社会科学版)JOURNA L OF TI AN J I N UNI VERSITY (S OCI A L SCIE NCES )第10卷第1期V ol.10 N o.1 我国当代城市居民的居住行为变迁及特点闫凤英1,赵黎明2(1.天津大学建筑工程学院,天津300072;2.天津大学管理学院,天津300072)摘 要:对我国当代城市居民的社会阶层、居住组织结构、社区类型和社区空间、社区组织行为等居住行为的要素进行了分析。
指出当代我国城市社会正处于全面转型期,城市社会组织结构正在或已经从“单位型”向“社区型”转变。
当代城市居民出现了异质性,多类型城市社区并存是当代城市社会的主要特征,我国城市社区正向阶层化发展。
关键词:居住行为主体;居住聚合模式;城市社区;社区空间中图分类号:C913.31 文献标志码:A 文章编号:100824339(2008)0120060204 收稿日期:2006209210.作者简介:闫凤英(1967— ),女,博士,副教授.通讯作者:闫凤英,fyan @.一、引 言居住是人类生存和发展的基本要素之一。
从微观上讲,居住行为是指人们的居住内容,人们对住宅的使用方法及其与生活、生产和自然条件的关系;从宏观来看,人类的居住行为是指某时期、某地域、某阶层、某个社会、某个文化圈、某个群体的居住活动的方式和状态的宏观体现,它既包括人类居住的空间特征,又包括人类居住的社会聚合模式和组织形式的选择,表现的是居住行为的群体特征。
人类的宏观居住行为是与社会生产方式、社会聚合关系、婚姻与家庭形态、自然环境等因素密切相关的[1]。
人类居住空间的发展和分化———从最原始的人类栖身场所,到现代社会的住区和城市,是与人类社会关系形态的发展和分化———社会劳动分工、阶级、氏族、宗族、家庭的出现同步的和同构的。
人类居住空间形态是人类社会关系形态的物质体现。
而人类在居住空间的行为活动的总和———居住行为也是人类社会关系的体现。
068-基于居民出行特征的日常生活单元尺度研究
12-20Km/h，适宜出行时间为 45min 以
内。公交专用道的运送速度可达
20Km/h 左右，每小时客流量为 2 万人
次/车道。
4.3 居民出行时间—日常生活单
图 3 安顺市居民出行时耗分布图 资料来源：安顺市现状报告
元时间圈层
安顺市在 2011 年城市交通现状调研中通过对居民出行行为调查指出居民出行量呈现出
4 基于居民出行特征的日常生活单元尺度
4.1 居民出行目的—公共服务设施配置 4.1.1 配置现状
目前居住区根据居住人口规模进行分级配套是居住区公共设施配置的基本原则。分级的 主要目的是配置满足不同层次居民基本的物质与文化生活所需的相关设施，将居住区划分为 居住区、小区、组团三级，人口规模分别为 3-5 万人，1-1.5 万人和 1000-3000 人，反映了 设施对应的服务人口规模等级以及服务半径，与目前我国城市普遍采用的“街道-居委会” 两级基层行政管理体系对应的人口级别也没有直接的对应关系，主要是为突出公共服务设施 按服务人口规模合理均衡设置的原则。
置的生活圈层，并对公共服务设施配置提出了优化路径（耿虹，张金华，张艺，2013）。吴
娇蓉等提出公共设施布局规划模式和规划指标建议，对居民非通勤活动慢行出行行为和公共
服务设施布置的相关性进行了研究（吴娇蓉，华陈睿，王达琳，2014）。
3.3 基于日常生活单元视角公共服务设施的配置
郭迁一提出了基本生活单元的内涵，选取了深圳市内的四个典型区域，划分深圳市基本
4.2.1 慢行交通
5
（1）步行
步行作为一种最基
本的出行方式不可或缺，
步行活动最大的特点就
是连续性，但由于步行速
度较慢消耗体力等因素，
步行的适宜出行距离为
社区生活圈视角下城市公园绿地暴露水平测度
第４７卷㊀第３期２０２３年５月南京林业大学学报（自然科学版）ＪｏｕｒｎａｌｏｆＮａｎｊｉｎｇＦｏｒｅｓｔｒｙＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅｓＥｄｉｔｉｏｎ）Ｖｏｌ．４７，Ｎｏ．３Ｍａｙ，２０２３㊀收稿日期Ｒｅｃｅｉｖｅｄ：２０２１⁃０７⁃０５㊀㊀㊀㊀修回日期Ａｃｃｅｐｔｅｄ：２０２２⁃０８⁃１０㊀基金项目：江苏省自然科学基金青年项目（ＢＫ２０２２０４１０）；教育部人文社科基金青年项目（２２ＹＪＣＺＨ２３７）；江苏省高校自然科学基金面上项目（１０２０２２１１０８）；江苏省高校哲学社会科学研究一般项目（２０２２ＳＪＹＢ０１６２）㊂㊀第一作者：张金光（ｚｊｇ＠ｎｊｆｕ．ｅｄｕ．ｃｎ），讲师，博士㊂∗通信作者：赵兵（ｚｈｂｎｌ０１１８＠ｎｊｆｕ．ｅｄｕ．ｃｎ），教授㊂㊀引文格式：张金光，宋安琪，夏天禹，等．社区生活圈视角下城市公园绿地暴露水平测度［Ｊ］．南京林业大学学报（自然科学版），２０２３，４７（３）：１９１－１９８．ＺＨＡＮＧＪＧ，ＳＯＮＧＡＱ，ＸＩＡＴＹ，ｅｔａｌ．Ｅｖａｌｕａｔｉｎｇｔｈｅｕｒｂａｎｐａｒｋｇｒｅｅｎｓｐａｃｅｅｘｐｏｓｕｒｅｆｒｏｍｔｈｅｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅｏｆｔｈｅｃｏｍｍｕｎｉｔｙｌｉｆｅｃｉｒｃｌｅ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＮａｎｊｉｎｇＦｏｒｅｓｔｒｙＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅｓＥｄｉｔｉｏｎ），２０２３，４７（３）：１９１－１９８．ＤＯＩ：１０．１２３０２／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００－２００６．２０２１０７００５．社区生活圈视角下城市公园绿地暴露水平测度张金光，宋安琪，夏天禹，赵㊀兵∗（南京林业大学风景园林学院，江苏㊀南京㊀２１００３７）摘要：ʌ目的ɔ社区生活圈是居民日常生活接触最密切的空间单元㊂评估生活圈内公园绿地的暴露水平，能够精准刻画居民与公共绿色资源日常交互场景，识别公园绿地服务盲点㊂ʌ方法ɔ选取南京市中心城区为实证案例，首先通过Ｉｓｏｃｈｒｏｎｅ应用程序编程接口（ＡＰＩ）计算居住小区１５ｍｉｎ步行等时圈，以此作为社区生活圈的划定依据；其次构建了一个涵盖数量㊁面积㊁距离和质量的系统性暴露水平测度体系来评估圈内公园绿地暴露度；最后，采用区位熵指数和Ｇｅｔｉｓ⁃ＯｒｄＧｉ∗指数分析公园绿地暴露度和人口之间的供需空间匹配度，以及公园绿地暴露冷点⁃热点居住小区的空间聚类分布㊂ʌ结果ɔ①南京城区居住小区的公园绿地暴露度存在空间分布不均衡性，城区内近一半的居住小区分布在公园绿地暴露的盲点（２０ １２％）和冷点（２５ ６３％）区域；②区位熵指数表明研究区域内公园绿地暴露度与人口之间的空间匹配度失衡；③公园绿地暴露度呈现了显著的 圈层 结构聚类状态㊂ʌ结论ɔ研究成果可为细化城市绿地系统规划㊁促进公园绿地科学合理的配置提供理论和实践支撑㊂关键词：公园绿地；暴露度；冷⁃热点聚类分析；社区生活圈；空间匹配度；配置优化；南京中图分类号：ＴＵ９８４㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀文献标志码：Ａ开放科学（资源服务）标识码（ＯＳＩＤ）：文章编号：１０００－２００６（２０２３）０３－０１９１－０８ＥｖａｌｕａｔｉｎｇｔｈｅｕｒｂａｎｐａｒｋｇｒｅｅｎｓｐａｃｅｅｘｐｏｓｕｒｅｆｒｏｍｔｈｅｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅｏｆｔｈｅｃｏｍｍｕｎｉｔｙｌｉｆｅｃｉｒｃｌｅＺＨＡＮＧＪｉｎｇｕａｎｇ，ＳＯＮＧＡｎｑｉ，ＸＩＡＴｉａｎｙｕ，ＺＨＡＯＢｉｎｇ∗（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＬａｎｄｓｃａｐｅＡｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ，ＮａｎｊｉｎｇＦｏｒｅｓｔｒｙＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｎａｎｊｉｎｇ２１００３７，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：ʌＯｂｊｅｃｔｉｖｅɔＴｈｅｃｏｍｍｕｎｉｔｙｌｉｆｅｃｉｒｃｌｅｉｓｔｈｅｍｏｓｔｂａｓｉｃｓｐａｔｉａｌｕｎｉｔｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇｒｅｓｉｄｅｎｔｓ ｄａｉｌｙｌｉｖｅｓ．Ａｓｓｅｓｓｉｎｇｅｘｐｏｓｕｒｅｔｏｐａｒｋｇｒｅｅｎｓｐａｃｅｓ（ＰＧＳｓ）ｗｉｔｈｉｎｔｈｅｃｏｍｍｕｎｉｔｙｌｉｆｅｃｉｒｃｌｅｃａｎａｃｃｕｒａｔｅｌｙｐｏｒｔｒａｙｄａｉｌｙｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎｓｂｅｔｗｅｅｎｕｒｂａｎｒｅｓｉｄｅｎｔｓａｎｄｐｕｂｌｉｃｇｒｅｅｎｒｅｓｏｕｒｃｅｓ，ｔｈｕｓｉｄｅｎｔｉｆｙｉｎｇｂｌｉｎｄｓｐｏｔｓｉｎＰＧＳｓｅｒｖｉｃｅｓ．ʌＭｅｔｈｅｄɔＩｎｔｈｉｓｓｔｕｄｙ，ｗｅｓｅｌｅｃｔｅｄｔｈｅｃｅｎｔｒａｌａｒｅａｏｆＮａｎｊｉｎｇｃｉｔｙａｓａｃａｓｅｓｔｕｄｙ．Ｆｉｒｓｔ，ｔｈｅ１５⁃ｍｉｎｕｔｅｗａｌｋａｂｌｅｚｏｎｅｏｆｔｈｅｒｅｓｉｄｅｎｔｉａｌｃｏｍｍｕｎｉｔｙｗａｓｃａｌｃｕｌａｔｅｄｕｓｉｎｇｔｈｅｉｓｏｃｈｒｏｎｅａｓｔｈｅｂａｓｉｓｆｏｒｔｈｅｄｅｍａｒｃａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｃｏｍｍｕｎｉｔｙｌｉｆｅｃｉｒｃｌｅ．Ａｄｄｉｔｉｏｎａｌｌｙ，ａｓｙｓｔｅｍａｔｉｃｅｘｐｏｓｕｒｅａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｆｒａｍｅｗｏｒｋｃｏｖｅｒｉｎｇｑｕａｎｔｉｔｙ，ａｒｅａ，ｄｉｓｔａｎｃｅａｎｄｑｕａｌｉｔｙｗａｓｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄｔｏａｓｓｅｓｓｔｈｅｓｅｒｖｉｃｅｃａｐａｃｉｔｙｏｆＰＧＳｓｗｉｔｈｉｎｔｈｅｗａｌｋａｂｌｅｚｏｎｅ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｔｈｅｌｏｃａｔｉｏｎａｌｅｎｔｒｏｐｙａｎｄＧｅｔｉｓ⁃ＯｒｄＧ∗ｉｉｎｄｅｘｅｓｗｅｒｅｕｓｅｄｔｏａｎａｌｙｚｅｔｈｅｓｐａｔｉａｌｍａｔｃｈｏｆｓｕｐｐｌｙａｎｄｄｅｍａｎｄｂｅｔｗｅｅｎＰＧＳｅｘｐｏｓｕｒｅａｎｄｄｅｍａｎｄｆｒｏｍｒｅｓｉｄｅｎｔｓ，ｉｎａｄｄｉｔｉｏｎｔｏｔｈｅｓｐａｔｉａｌｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆＰＧＳｅｘｐｏｓｕｒｅｗｉｔｈｉｎｃｏｌｄ⁃ｈｏｔｓｐｏｔｃｏｍｍｕｎｉｔｉｅｓ．ʌＲｅｓｕｌｔɔ（１）ＡｎｕｎｅｖｅｎｓｐａｔｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆＰＧＳｅｘｐｏｓｕｒｅｅｘｉｓｔｅｄｗｉｔｈｉｎｕｒｂａｎｒｅｓｉｄｅｎｔｉａｌａｒｅａｓ，ｗｉｔｈ２０．１２％ａｎｄ２５．６３％ｏｆｔｈｅｒｅｓｉｄｅｎｔｉａｌｃｏｍｍｕｎｉｔｉｅｓｂｅｉｎｇｌｏｃａｔｅｄｉｎｔｈｅｂｌｉｎｄａｎｄｃｏｌｄｓｐｏｔｓ，ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ．（２）ＴｈｅｌｏｃａｔｉｏｎａｌｅｎｔｒｏｐｙｉｎｄｅｘｉｎｄｉｃａｔｅｄｔｈａｔｔｈｅｒｅｗａｓａｎｉｍｂａｌａｎｃｅｗｉｔｈｉｎｔｈｅｓｐａｔｉａｌｍａｔｃｈｉｎｇｂｅｔｗｅｅｎＰＧＳｅｘｐｏｓｕｒｅａｎｄｕｒｂａｎｄｗｅｌｌｅｒｓ ｄｅｍａｎｄ．（３）ＴｈｅＰＧＳｅｘｐｏｓｕｒｅｓｈｏｗｅｄａｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ ｃｉｒｃｌｅ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ．ʌＣｏｎｃｌｕｓｉｏｎɔＴｈｅｓｅｆｉｎｄｉｎｇｓｐｒｏｖｉｄｅｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌｓｕｐｐｏｒｔｆｏｒｒｅｆｉｎｉｎｇｔｈｅｐｌａｎｎｉｎｇｏｆｕｒｂａｎｇｒｅｅｎｓｐａｃｅｓｙｓｔｅｍｓｗｈｉｌｅａｌｓｏｐｒｏｍｏｔｉｎｇｔｈｅｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃａｎｄｒｅａｓｏｎａｂｌｅａｌｌｏｃａｔｉｏｎｏｆＰＧＳ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｐａｒｋｇｒｅｅｎｓｐａｃｅ；ｅｘｐｏｓｕｒｅｄｅｇｒｅｅ；ｃｏｌｄ⁃ｈｏｔｓｐｏｔｓｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇａｎａｌｙｓｉｓ；ｃｏｍｍｕｎｉｔｙｌｉｆｅｃｉｒｃｌｅ；ｓｐａｔｉａｌｍａｔｃｈｉｎｇｄｅｇｒｅｅ；ｃｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ；ＮａｎｊｉｎｇＣｉｔｙ南京林业大学学报（自然科学版）第４７卷㊀㊀当前，我国城市发展进入内涵提升阶段，土地利用由粗犷的增量模式转向空间资源存量发展的精细化配置，城市发展的关注点也由过去经济空间优先发展嬗变至以人民为中心的㊁高质量的生活空间营造㊂公园绿地作为城市中重要的自然资源，是居民日常生活空间中必不可少的公共资源㊂公园绿地不仅为城市提供了广泛的生态系统服务，也是居民亲近和感受自然的重要场所［１］㊂尤其在新型冠状病毒（ＣＯＶＩＤ⁃１９）感染疫情爆发以来，人们对城市公园高质量绿地的需求激增［２］㊂然而，公园绿地也是一种稀缺的城市绿色资源，精准评估其供给能力㊁科学干预配置模式是实现城市自然资源生态福利均等性的重要措施，也是解决居民日益增长的美好生活需求与生活空间不平衡不充分发展之间矛盾的重要途径㊂在现行的城市绿地系统规划编制和各项园林绿化相关政策中，公园绿地供给能力的考核指标均是以 绿地率 和 人均公园绿地面积 等空间绩效指标为基础，在街道或行政区的基本单元下开展评估工作，较难全面衡量公园绿地现状和精准刻画居民与公园绿地日常互动的场景，也较难满足城市内部协同治理的发展需要㊂ 公园绿地暴露 能够反映居民与城市公园绿地的接触与互动情况，可以用来评估基于一定特征（如面积㊁类型㊁设施品质）的公园绿地暴露于人群的程度［３］㊂暴露度评估的本质是公园绿地供给能力的服务绩效评价，强调人与自然环境日常接触和互动的机会，常以个体或社区群体为基本评估单元㊂社区是城市发展和社会治理的基层单元，构建社区生活圈绿色资源，不仅有利于公园绿地配置均好性和公平性的实现，更有助于城乡空间治理转型延续深化和城市更新行动深入细化［４］㊂ 社区生活圈 是基于快速城市化过程后提出的城市地理和规划学科交叉领域的概念，于２０世纪９０年代后期引入中国，并迅速成为了城市规划㊁城市地理和风景园林等相关学科的前沿话题㊂研究者对社区生活圈的研究进展主要涉及：社区生活圈的空间边界划定［５－６］㊁基于生活圈的公共服务设施布局评价［７－８］及建成环境评估［９］㊂在生活圈边界划定层面，柴彦威等［１０］基于结晶生长的活动空间模型构建了社区生活圈划分方法；孙道胜等［１１］将社区居民非工作时间的户外活动行为轨迹（ＧＰＳ）作为社区生活圈的划定依据；Ｌｉ等［１２］通过逻辑回归和机器学习技术建立了行为需求估计模型，并以此模型划定社区生活圈的内部结构㊂然而，在划定方法的应用层面，多数研究和规划实践采用的是基于步行可达的空间范围㊁人口规模和土地面积作为划定依据，并且与行政边界相互协调㊂在公共服务设施布局评价层面，Ｗｅｎｇ等［１３］以１５ｍｉｎ步行可达性为基础，分析上海市社区的社会经济地位与社区可步行性的相关性，并评估了不同年龄群体（成人㊁儿童和老人）在生活圈内享受公共服务设施的公平性；周弦［１４］采用１５ｍｉｎ步行指数揭示了上海市黄浦区单元规划公共服务设施布局的可步行性和合理性；韩增林等［１５］借助于高德地图数据，使用城市网络分析工具评估了大连市沙河口区内９０个社区的居民出行可达公共服务设施的数量和类别㊂在建成环境评估层面，杜伊等［１６］以上海市街道为基本单元，开展了社区生活圈视角下的公共开放空间绩效评估工作；金云峰等［１７］提出了基于 人民城市 理念的大都市社区生活圈公共绿地多维度精明规划模式㊂本研究以居民最基本居住生活单元（居住小区）为基本单元评估城市公园绿地的供给能力，借助于开源地图数据构建１５ｍｉｎ等时圈作为社区生活圈的划定标准，打破了行政边界的约束，更加细致地刻画了住区居民在１５ｍｉｎ可步行范围内与公园绿地交互活动的场景㊂从数量㊁面积㊁质量和距离维度测度公园绿地暴露度并精准识别社区生活圈内公园绿地暴露盲点和冷热点，分析研究区域内公园绿地暴露度和居住人口之间的供需空间匹配度，以期为面向社区生活圈的公园绿地优化配置提供依据㊂１㊀材料与方法１．１㊀研究区概况选取南京市（１１８ʎ２２ᵡ １１９ʎ１４ᵡＥ，３１ʎ１４ᵡ ３２ʎ３７ᵡＮ）为研究案例㊂南京市中心城区被贯穿境内的长江分为江南主城和江北新主城，是南京中心城市功能的主要承载区，总体规划范围为８０２ｋｍ２㊂据‘南京市城市总体规划草案（２０１８ ２０３５）“，南京市中心城区规划人口７８５万人，其中江南主城规划６０５万人，江北新主城规划１８０万人㊂截至２０１９年末，南京市城区现有人口约为６３４ ８４万人㊂城市公园以‘南京市绿地系统规划（２０１３ ２０２０）“‘南京市公园布局规划（２０１７ ２０３５）“中提及的公园绿地名录为基础，包括名称㊁面积与位置等基本信息㊂经初步统计，涉及城市公园共计１９７个，其面积范围为０．２２ ２６４１．２４ｈｍ２，总面积达６８９２．７８ｈｍ２㊂２９１㊀第３期张金光，等：社区生活圈视角下城市公园绿地暴露水平测度１．２㊀居住小区信息获取和社区生活圈划定本研究以居民日常接触的最小生活单元（居住小区）为基本单元，但国家或地方政府公开的最精细人口统计数据为街道层级，因此需要对城区内居住小区位置和边界进行划定㊂首先，通过百度地图ＡＰＩ接口爬取居住小区的兴趣点（ＰＯＩ）数据，返回参数包括名称㊁经纬度坐标㊁地址信息等属性；其次，依托网络爬虫工具从房地产交易网站（安居客㊁链家网）抓取小区房屋总户数㊁总建筑面积和容积率等信息；最后，结合ＢＩＧＥＭＡＰ高分辨率遥感地图（每３ ６个月更新１次㊁像素精度为０．２５ｍ的高清地图下载器）校准和整合互联网获取的居住小区属性信息，对不在研究区域内的㊁有疑义的㊁重复的数据进行实地调研核对，划定居住小区边界，最终获取２０３３个居住小区㊂居住小区人数通过户数与户均人数的乘积值来估算㊂其中，户数来源于房地产交易网站，户均人数按照３．０人计算㊂本研究计算所得到的南京市中心城区居住总人口约为６０４万人，与‘２０１９年中国城市建设统计年鉴“中公开的城区人口基本吻合㊂本研究以居住小区的几何中心点为 源 点，构建１５ｍｉｎ等时圈，即计算在１５ｍｉｎ步行时间内可以从 源 点到达的空间区域，并以多边形（等时线）的形式在地图之中可视化㊂构建方法依托于Ｍａｐｂｏｘ全球开放地图平台提供的ＩｓｏｃｈｒｏｎｅＡＰＩ㊂通过Ｐｙｔｈｏｎ编程语言设置调用ＭａｐｂｏｘＡＰＩ接口，抓取网页数据（ｇｅｏｊｓｏｎ格式），并利用ｇｅｏｐａｎｄａｓ读取并显示获取的地理空间数据㊂１．３㊀公园绿地暴露度评估指标从数量㊁面积㊁距离和质量４个维度构建公园绿地暴露度评估体系㊂在数量维度上，以居民１５ｍｉｎ步行活动范围内覆盖到的公园绿地的个数为评估标准，描述公园绿地所能提供的数量层面的供给水平㊂在面积维度上，以１５ｍｉｎ社区生活圈内公园绿地总面积作为评估依据㊂数量指标和面积指标主要通过空间叠加分析计算，可以用来表征公园绿地的可获得性㊂在距离维度上，利用网络分析法创建ＯＤ成本矩阵，依据城市步行路网计算每个小区居民点到达最近城市公园绿地的最短路网距离，用来反映居民点到访公园绿地的可达性㊂在质量维度上，选取易于量化的公园绿地质量特征因子［１８］：公园绿地规模（面积）㊁有效活动面积㊁植被覆盖度㊁路网密度和水体比例，通过熵权法对各项特征因子进行整合㊂熵权法是一种客观权重法，指标权重的确定主要受到指标相对变化程度的影响㊂但这种方法只考虑效益指标（越大越好）或成本指标（越小越好）㊂公园绿地面积㊁有效活动面积㊁植被覆盖率等是效益指标，而路网密度是一个区间指标（指标分布越接近最佳区间越好），最佳路网密度区间内的公园绿地可以提供较好的步行环境㊂本研究参照新版的‘公园设计规划“将最佳区间设定为１５０３８０ｍ／ｈｍ２㊂因此，笔者对路网密度指标进行了如下预处理：ｂｉｊ＝１－１５０－ａｉｊ１５０－ａｎ，ｉｆａｎɤａｉｊ＜１５０１，ｉｆ１５０ɤａｉｊ＜３８０１－ａｉｊ－３８０ａｍ－３８０，ｉｆ３８０ɤａｉｊ＜ａｍìîíïïïïïï㊂式中：ａｉｊ和ｂｉｊ分别代表旧的和新的路网密度标准化指标；ａｎ是数据集的最小值；ａｍ是数据集的最大值㊂熵权法的实现步骤如下：１）建立判断矩阵（Ｄ），由ｍ个评价方案和ｎ个评价指标组成；Ｅｐｊ为公园绿地ｊ的第ｐ个暴露度评价指标㊂Ｄ＝（Ｅｐｊ）ｍˑｎ㊀（ｐ＝１，２，．．．，ｍ；ｊ＝１，２，．．．，ｎ）㊂２）对矩阵Ｄ进行标准化处理，得到无量纲指标矩阵，经过预处理步骤后的评价结果均为效益指标（ｒｐｊ）：ｒｐｊ＝Ｅｐｊ－ｍｉｎ｛Ｅｐｊ｝ｍａｘ｛Ｅｐｊ｝－ｍｉｎ｛Ｅｐｊ｝㊂３）计算公园绿地ｊ在评估指标ｐ下的比例（Ｐｐｊ）：Ｐｐｊ＝Ｅｐｊ／ðｎｐ＝１Ｅｉｊ㊂４）计算第ｐ个评估评价指标的熵值（Ｅｐ）和熵权（μｐ）：Ｅｐ＝－１ｌｎ（ｎ）ðｎｐ＝１Ｐｐｊｌｎ（Ｐｐｊ），（ｊ＝１，２，．．．，ｎ）；μｐ＝１－Ｅｐ／（ｎ－ðｎｐ＝１Ｅｐ）㊂利用熵权法确定的５项质量指标最终权重为：公园绿地面积０．２６㊁植被覆盖度０．０２㊁水体比例０ ４０㊁有效活动面积０．２４㊁路网密度０．０８㊂然后，将１５ｍｉｎ社区生活圈内多维度的公园绿地暴露度指标进行 最大值－最小值 标准化处理㊂其中，距离维度为负向指标，即距离公园绿地（入口）的距离越大，其服务能力越差，采用公式Ｘ＝（ｍａｘ－ｘ）／（ｍａｘ－ｍｉｎ）进行计算，距离阈值的上限设定为１２００ｍ㊂最终，将各暴露度指标计算结果映射到［０，１］区间，采用等比加权方式计算出４３９１南京林业大学学报（自然科学版）第４７卷个维度下公园绿地暴露度平均值作为公园绿地综合暴露度，用来表征住区居民能够享受的公园绿地综合服务能力（表１）㊂表１㊀基于１５ｍｉｎ社区生活圈的公园绿地暴露度评价分值表Ｔａｂｌｅ１㊀Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎｓｃｏｒｅｓｏｆｐａｒｋｇｒｅｅｎｓｐａｃｅｅｘｐｏｓｕｒｅｂａｓｅｄｏｎａ１５ｍｉｎｃｏｍｍｕｎｉｔｙｌｉｖｉｎｇｃｉｒｃｌｅ服务维度ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ评价指标ｉｎｄｉｃａｔｏｒ权重ｗｅｉｇｈｔ盲点值ｂｌｉｎｄｓｐｏｔｖａｌｕｅ冷热点值ｃｏｌｄ⁃ｈｏｔｓｐｏｔｖａｌｕｅ数量ｑｕａｎｔｉｔｙ圈内公园绿地数量／个１００面积ａｒｅａ圈内公园绿地面积／ｈｍ２１０＞０质量ｑｕａｌｉｔｙ圈内公园绿地质量累计值１０＞０距离ｐｒｏｘｉｍｉｔｙ圈内访问公园绿地最短路径距离／ｍ１＞１２００ɤ１２００分值ｖａｌｕｅ００＜Ｇ∗ｉɤ１１．４㊀公园绿地暴露的均衡性指数采用区位熵指数和冷⁃热点指数对公园绿地暴露的均衡性进行评价㊂区位熵是经济学领域衡量某一区域要素的空间分布情况以及该区域在上级区域中的地位与作用的一种指标［１９］，本研究将其引用至城市公共资源空间匹配度评价与均衡性评价之中，评估研究区域内公园绿地暴露度与常住人口分布之间的空间匹配度㊂各个空间单元的区位熵为该空间单元内常住人口人均公园绿地暴露度与整个研究范围内常住人口人均公园绿地暴露度的比值㊂若空间单元的区位熵指数大于１，表明空间单元内公园绿地暴露度水平高于研究范围的总体水平；若空间单元的区位熵指数小于１，则表示空间单元内公园绿地暴露度水平低于研究范围的整体水平［２０］㊂公式如下：Ｑｊ＝（Ｔｊ／Ｐｊ）／（Ｔ／Ｐ）㊂其中：Ｑｊ为ｊ空间单元区位熵；Ｔｊ为ｊ空间单元中公园绿地的暴露度；Ｐｊ为ｊ空间单元中常住人口数量；Ｔ为研究范围内公园绿地暴露度总量；Ｐ为研究范围内常住人口总量㊂冷／热点指数（Ｇｅｔｉｓ⁃Ｏｒｄ，Ｇ∗ｉ）用来分析居住小区的公园绿地暴露度聚集情况［２１］㊂通过ＡｒｃＧＩＳ空间分析模块中的热点分析工具可对数据集中的每一个空间要素计算Ｇ∗ｉ指数，得到的ｚ得分和ｐ值，进而评估高值或低值要素在空间上发生聚类的位置㊂若ｚ＜－１．９６，则表示为冷点聚集区域；若ｚ＞１．９６，则表示为热点聚集区域；若ｚ处于－１．９６１ ９６之间，则无显著聚类效应㊂此外，笔者采用ＦＤＲ校正，使得统计显著性结果可以依据多重测试和空间依赖性进行反复修正，使结果更具客观性和有效性㊂冷⁃热点指数计算公式如下：Ｇ∗ｉ＝ðｎｊ＝１ｗｉｊｘｊ－ Ｘðｎｊ＝１ｗｉＳ［ｎðｎｊ＝１ｗ２ｉ－（ðｎｊ＝１ｗｉ）２］ｎ－１； Ｘ＝ðｎｊ＝１ｘｊｎ；Ｓ＝ðｎｊ＝１ｘ２ｊｎ－ Ｘ２㊂式中：Ｇ∗ｉ为空间统计ｚ得分，ｘｊ是居住小区ｊ的公园绿地暴露度值；ｗｉ是居住小区ｉ和ｊ之间的距离权重；ｎ为居住小区的总数量㊂２㊀结果与分析２．１㊀公园绿地暴露度空间分布１５ｍｉｎ社区生活圈内，南京城区公园绿地数量㊁面积㊁质量和距离维度下公园绿地暴露度的评估结果见图１㊂在数量维度上，城区各小区圈内拥有公园绿地个数分布存在一定的不均衡性㊂整体上看，位于中心区域（鼓楼㊁玄武㊁秦淮㊁建邺北部）的小区数量在各维度的表现要远好于城区边缘区域㊂在面积维度上，公园绿地暴露度分布也存在着不均衡性㊂从城市空间结构上来看，圈内公园总面积高值主要集中在 一带三片 区域： 一带 为秦淮河沿线风光带周边， 三片 分别是具有一定面积的环玄武湖公园 钟山风景区㊁环河西奥体中心以及环雨花台风景区附近㊂在质量维度上，面积较大的综合公园或专类公园质量分值较高，公园内植被资源丰富且具有一定维护良好的体力活动设施和娱乐休闲空间，能够给予居民良好的游憩环境㊂低质量公园绿地主要是散落在各处的社区公园和街旁游园，这些公园绿地通常规模较小，植被种类单一且在提供体力活动设施和娱乐活动场所上比较局限㊂质量视角下公园绿地的暴露度与生活圈内公园绿地质量高低基本一致，并且围绕着高质量公园呈 环状 结构分布㊂在距离维度上，位于城区的中心区域表现了相对较高的公园绿地暴露度，而在城区外围，特别是江北片区和各行政区交界地带的公园绿地暴露度则相对较差（图１）㊂４９１㊀第３期张金光，等：社区生活圈视角下城市公园绿地暴露水平测度图１㊀基于１５ｍｉｎ社区生活圈的公园绿地多维度（数量㊁面积㊁质量和距离）暴露评估Ｆｉｇ．１㊀Ｍｕｌｔｉ⁃ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ（ｑｕａｎｔｉｔｙ，ａｒｅａ，ｑｕａｌｉｔｙａｎｄｄｉｓｔａｎｃｅ）ｅｘｐｏｓｕｒｅａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｏｆｐａｒｋｇｒｅｅｎｓｐａｃｅｂａｓｅｄｏｎａ１５ｍｉｎｃｏｍｍｕｎｉｔｙｌｉｖｉｎｇｃｉｒｃｌｅ２．２㊀公园绿地暴露度冷热点分析为便于比较各小区层面公园绿地综合暴露度的差异性，采用自然间断点分级法，将综合暴露度分为盲点㊁冷点㊁次冷点㊁次热点和热点５个等级，代表公园绿地综合暴露度从低值到高值演变㊂统计可知（表２），城区中有４０９个居住小区（占据总小区数量的２０％）的公园绿地暴露度为零，意味着居住在此的居民无法在１５ｍｉｎ生活圈内享受城市公园绿地的服务，此类小区多分布在中心城区的北侧以及东南侧㊂位于公园绿地服务热点的区域仅有２１２个小区，占据总居住小区数量的１０．４３％，这些热点区域主要围绕着玄武湖 紫金山片区㊁秦淮河沿线风光带以及河西奥体中心周边分布㊂２．３㊀公园绿地暴露度空间匹配度测度及空间聚类分析㊀㊀区位熵指数可用来评估城市公园绿地暴露度与常住人口分布之间的空间匹配度㊂基于区位熵指数的研究区人均公园绿地暴露度空间分布见表３，区位熵指表２㊀基于１５ｍｉｎ社区生活圈的公园绿地冷点⁃热点暴露度分级Ｔａｂｌｅ２㊀Ｃｏｌｄ⁃ｈｏｔｓｐｏｔｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆｐａｒｋｇｒｅｅｎｓｐａｃｅｅｘｐｏｓｕｒｅｂａｓｅｄｏｎａ１５ｍｉｎｃｏｍｍｕｎｉｔｙｌｉｖｉｎｇｃｉｒｃｌｅ分级ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ综合暴露度ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄｅｘｐｏｓｕｒｅｖａｌｕｅ居住小区数量／个ｎｕｍｂｅｒｏｆｃｏｍｍｕｎｉｔｉｅｓ居住小区占比／％ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎｏｆｃｏｍｍｕｎｉｔｉｅｓ盲点ｂｌｉｎｄｓｐｏｔ０４０９２０．１２冷点ｃｏｌｄｓｐｏｔ０．００１ ０．１４８５２１２５．６３次冷点ｓｕｂｃｏｌｄｓｐｏｔ０．１４９ ０．２８３５０８２４．９８次热点ｓｕｂｈｏｔｓｐｏｔ０．２８４ ０．４４９３８３１８．８４热点ｈｏｔｓｐｏｔ０．４５０ ０．７８２２１２１０．４３数的分布格局与公园绿地冷点⁃热点暴露度空间分布基本一致（图２Ａ㊁２Ｂ）㊂高区位熵指数的居住小区主要分布在玄武区㊁鼓楼区和秦淮区，低区位熵值的居住区出现在长江以北的居住片区㊂然而，在５９１南京林业大学学报（自然科学版）第４７卷局部人口密集的区域，例如建邺区西侧，存在着部分公园绿地暴露度热点区域的居住小区却呈现较低区位熵指数的现象㊂这种现象表明尽管该区域公园绿地供给能力较好，但是由于密集的人口分布使得公共绿色资源的供需失衡㊂笔者将区位熵指数分成了５个等级，评估发现研究区域内有超过８０％的居住小区处于中等水平之外（表３），表明了区域内居住小区的公园绿地暴露度与常住人口之间的空间匹配度存在一定失衡㊂其中，有５２７个居住小区属于第１等级，占总小区数量的２５．９２％，在此居住的居民的人均公园绿地暴露度数值不足城区平均水平的１０％；相比之下，城区内有２３３个居住小区属于第５等级，此处居民的人均公园绿地暴露度数值高于城区平均水平的５倍㊂图２㊀公园绿地综合暴露空间分布结果Ｆｉｇ．２㊀Ｓｐａｔｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｅｘｐｏｓｕｒｅｏｆｐａｒｋｇｒｅｅｎｓｐａｃｅ表３㊀基于区位熵值分级的空间单元数量与比例Ｔａｂｌｅ３㊀Ｔｈｅｎｕｍｂｅｒａｎｄｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎｏｆｓｐａｔｉａｌｕｎｉｔｓｂａｓｅｄｏｎｌｏｃａｔｉｏｎｅｎｔｒｏｐｙ区位熵等级ＱｊｌｅｖｅｌＱｊ居住小区数量ｎｕｍｂｅｒｏｆｃｏｍｍｕｎｉｔｉｅｓ居住小区占比／％ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎｏｆｃｏｍｍｕｎｉｔｉｅｓ极低ｖｅｒｙｌｏｗＱｊɤ０．１５２７２５．９２较低ｌｏｗｅｒ０．１＜Ｑｊɤ０．６４４２２１．７４中等ｍｅｄｉｕｍ０．６＜Ｑｊɤ１．５３９２１９．２８较高ｈｉｇｈｅｒ１．５＜Ｑｊɤ５４３９２１．５９极高ｖｅｒｙｈｉｇｈＱｊ＞５２３３１１．４７㊀㊀Ｇｅｔｉｓ⁃ＯｒｄＧ∗ｉ指数计算结果证实中心城区内公园绿地暴露度呈现了显著的空间聚类状态（图３Ｃ㊁３Ｄ）㊂热点区域主要聚类在主城区中玄武区南侧㊁鼓楼区㊁秦淮区以及建邺区，冷点区域主要聚类在城市外围，包括雨花台区南侧㊁江北区域㊁江宁区以及栖霞区等片区㊂聚类结果也从侧面反映出南京中心城区的公园绿地暴露度呈现为 圈层 结构，即主城区居民享有的公园绿地服务能力较好，而位于城郊交融地带，尤其是长江以北的住区居民在享受公园绿地综合服务能力方面相对不足㊂２．４㊀公园绿地暴露度提升优化策略决策者和规划师应着重关注位于公园绿地暴露的盲点㊁冷点和次冷点的居住小区，优先规划干预此类住区呈现空间聚类分布的区域，进而提升人与绿地空间交互的机会，促进城市公共绿色资源服务的均衡性㊂具体而言，位于公园绿地暴露盲点区域（即暴露度为０）的居住区，是在１５ｍｉｎ社区生６９１㊀第３期张金光，等：社区生活圈视角下城市公园绿地暴露水平测度活圈范围内居民无法享受到任何形式公园绿地服务的 弱势 住区㊂１）针对于盲点区域的居住小区，其干预策略主要是：①优化步行路网，扩大社区生活圈可步行范围㊂本研究中对于南京市城区边缘区以及行政区交界地带（如铁北片区），居民出行可选择方向较为局限，若想到达目的地，通常需要选择绕行㊂规划中应科学识别路网密度稀疏的区域，扩建步行路网，并且考虑将步行路网构成连续完整的系统性道路结构，合理分配 路权 ㊂②新建公园绿地，提升供给服务能力㊂ 增量 ，尤其是增加高质量的社区和综合公园的数量，是高效填补城市公园绿地暴露盲区的核心措施㊂南京市城区边缘区域（如江北新城）尚有充足的发展空间，可考虑在暴露盲区聚类分布的区域优先新建大型城市公园（如浦口区东侧），并且结合道路㊁绿地㊁河流的线性空间打造绿色廊道串珠成线㊂而位于老城区内公园绿地暴露盲区的居住区，由于可利用的土地资源稀缺，通过 增量 干预的难度较大㊂可通过老城更新后留下的空白区域，结合新建街区㊁城中村㊁棚户区改造和拆违拆迁开辟新的 微型 公园绿地和口袋公园来填补盲区㊂２）针对于冷点或次冷点区域的居住小区（即本研究中暴露度小于０．２８３的居住区），其干预策略主要为：①扩建现有公园绿地，提升服务范围㊂位于此区域居住小区的生活圈范围内可能存在着一定的公园绿地，但是由于数量少㊁面积小或者质量较差等原因导致其服务能力不足㊂因此，在暴露冷点空间聚类区域，可拆除公园绿地围墙，在保留和延续公园绿地原有用地结构的基础上增设景点或扩建园区；②挖掘存量绿地资源，提升绿地品质㊂规划设计师需尽可能地深入挖掘多元的绿色空间（如垂直绿化空间，道路末端系统等琐碎空间），并且通过提升现有公园绿地的质量和可达性来增强公园绿地暴露度㊂３）针对于次热点和热点区域的居住小区，地方政府应积极制定相应的公园绿地管控和维护政策，确保居民享受公园绿地服务的持续性和稳定性㊂３㊀结㊀论公园绿地是城市中重要的自然资源，也是人与自然环境互动的重要场所㊂科学合理地评估公园绿地服务能力，精准识别公园绿地暴露的盲点和冷点区域，有针对性地实施干预举措，是促进公共绿色资源环境服务均衡性和公平性的重要途径，也是健康城市和公园城市建设的重要抓手㊂传统的公园绿地绩效评估（即绿地率㊁绿化覆盖率和人均公园绿地面积等）均是以行政区或者街道为基本单元，从供给侧的视角评估公园绿地的服务能力，评估方法忽视了需求侧的住区居民与公园绿地之间的交互关系㊂本研究以居民日常活动最基本的生活单元居住小区为研究单元，基于开源地图数据构建社区１５ｍｉｎ等时圈来表征居民日常活动㊁购物㊁通勤和娱乐等生活轨迹范围㊂融入公园绿地暴露度的概念，评估１５ｍｉｎ社区生活圈内公园绿地供给能力，切实关注居民日常生活所能够享受到的城市绿色空间资源服务的空间匹配情况㊂另一方面，在暴露度评估方法上，本研究提出了考虑公园绿地数量㊁面积㊁距离和质量４个暴露维度的评估体系，并尝试将其整合为一项综合暴露度指标来评估公园绿地服务的盲点㊁冷点和热点区域㊂选取南京市中心城区为实证案例，评估城区内２０３３个居住小区１５ｍｉｎ生活圈内公园绿地暴露度，结果表明：①在公园绿地数量㊁面积㊁质量和距离４个暴露维度层面，城区内居住小区的公园绿地暴露度均展现了不均衡的空间分布格局；②区位熵指数证实了研究区域内居住小区的公园绿地暴露度和常住人口存在空间匹配度失衡的现象；③公园绿地的综合暴露度指数呈现了显著的 圈层 结构聚类状态，即主城区居民享有的公园绿地暴露度较好，而位于城郊交融地带的住区居民较难享受公园绿地综合服务能力；④城区中有近一半的居住小区位于公园绿地暴露的盲点（２０．１２％）和冷点（２５．６３％）区域，盲点和冷点区域是决策者和规划师制定城市公园系统规划等政策时应重点干预的区域㊂综上，将社区生活圈与公园绿地暴露度有机耦合，可以精准识别１５ｍｉｎ步行生活圈内公园绿地暴露的盲点和冷点区域，并针对性地提出相应的规划干预举措，为促进公园绿地服务均衡性和维护 绿色 正义性［２０］提供有益参考㊂参考文献（ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ）：［１］ＷＯＬＣＨＪＲ，ＢＹＲＮＥＪ，ＮＥＷＥＬＬＪＰ．Ｕｒｂａｎｇｒｅｅｎｓｐａｃｅ，ｐｕｂｌｉｃｈｅａｌｔｈ，ａｎｄｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｊｕｓｔｉｃｅ：ｔｈｅｃｈａｌｌｅｎｇｅｏｆｍａｋｉｎｇｃｉｔｉｅｓ ＪｕｓｔＧｒｅｅｎＥｎｏｕｇｈ ［Ｊ］．ＬａｎｄｓｃＵｒｂａｎＰｌａｎ，２０１４，１２５：２３４－２４４．ＤＯＩ：１０．１０１６／ｊ．ｌａｎｄｕｒｂｐｌａｎ．２０１４．０１．０１７．［２］ＣＨＥＮＧＹＹ，ＺＨＡＮＧＪＧ，ＷＥＩＷ，ｅｔａｌ．Ｅｆｆｅｃｔｓｏｆｕｒｂａｎｐａｒｋｓｏｎｒｅｓｉｄｅｎｔｓ ｅｘｐｒｅｓｓｅｄｈａｐｐｉｎｅｓｓｂｅｆｏｒｅａｎｄｄｕｒｉｎｇｔｈｅＣＯＶＩＤ⁃１９ｐａｎｄｅｍｉｃ［Ｊ］．ＬａｎｄｓｃＵｒｂａｎＰｌａｎ，２０２１，２１２：１０４１１８．ＤＯＩ：１０．１０１６／ｊ．ｌａｎｄｕｒｂｐｌａｎ．２０２１．１０４１１８．［３］ＢＲＡＴＭＡＮＧＮ，ＡＮＤＥＲＳＯＮＣＢ，ＢＥＲＭＡＮＭＧ，ｅｔａｌ．Ｎａｔｕｒｅ７９１。
交通大数据技术及其应用--课件--第5章-基于大数据的群体出行分析及预测技术全文
(１)网约出行数据集。网约车数据集来源于国内主要运营商 滴滴出行。
基于前述章节，需要把订单数据中连续的信息进行离散化 处理，离散处理后的数据集见表。
第5章 基于大数据的群体出行分析及预测技术 交通大数据应用技术
5.2 基于贝叶斯网络的城市区域出行需求稳定性分析技术
第5章 基于大数据的群体出行分析及预测技术 交通大数据应用技术
5.1 区域出行时空特性分析方法
5.1.1 不同区域居住者出行空间活动范围
第5章 基于大数据的群体出行分析及预测技术 交通大数据应用技术
5.1 区域出行时空特性分析方法
5.1.1 不同区域居住者出行空间活动范围
CBD区域样本用户Sch均值为32.2km2 ,以Sch的自然对数 [ln(Sch)]为横轴,统计ln(Sch)的频数及累积频率,如图所示。
第5章 基于大数据的群体出行分析及预测技术 交通大数据应用技术
5.2 基于贝叶斯网络的城市区域出行需求稳定性分析技术
5.2.2 基于贝叶斯网络的区域分类模型构建方法 5.2.2.1 模型构建
对于任一交通小区h来说，该交通小区共有K个主题特征，主题特征分 布θh服从参数αh的Dirichlet分布，对与某一主题zh，k下的单词分布，有服从 参数为β和γ的Dirichlet分布。假设共有K个主题，ψ为K×V t矩阵，V t表示不 同时间窗口个数，φ是K×V s矩阵，其中V s表示不同出行特征个数。ψtk (φsk) 矩阵中的每个元素表示不同特征的概率分布。综上，即可观测到交通小区h 中不同时间窗口w th下和出行特征w sh的联合概率分布。在任一交通小区内 的总共出行记录条数可以标记为Ntaz，上述整体生成模型的概率图模型可以
基于结构方程模型的广州城市社区居民出行行为_曹小曙
地理学报ACTA GEOGRAPHICA SINICA第66卷第2期2011年2月V ol.66,No.2Feb.,2011收稿日期：2010-01-13;修订日期：2010-06-20基金项目：国家自然科学基金项目(40571052)[Foundation:National Natural Science Foundation of China,No.40571052]作者简介：曹小曙(1970-),男,甘肃人,博士,博导,教授,中国地理学会会员(S110005157M ),主要从事交通地理与土地利用研究。
E-mail:caoxsh@167-177页基于结构方程模型的广州城市社区居民出行行为曹小曙1,林强2(1.中山大学地理科学与规划学院，广州510275；2.深圳市城市规划发展研究中心，深圳518040)摘要：基于行为主义的视角，从微观的社区层面研究城市居民的出行行为。
选取广州市的3个城市社区作为案例，以218个样本数据库为基础，根据研究的侧重点不同分别建立两个结构方程模型，拟合各变量之间的路径关系。
其中居民出行选择的结构方程模型重点分析居民属性、居住区位与居民出行目的、出行时间、出行方式等出行偏好之间的关系。
居民出行决策的结构方程模型则模拟居民的出行决策过程。
结果显示：居民之间由于自身属性不同在出行选择和出行偏好上存在差异，居民出行行为中居民属性和居住区位是根本，出行目的是关键，居民出行行为可以概括为“属性决定目的，目的影响行动”。
此外，居民的出行行为有其复杂的作用机制和决策路径，居民的出行决策过程可以解读为性别决策子系统、年龄决策子系统、收入决策子系统和居住区位决策子系统等4个决策子系统，各子系统中路径作用的不同使居民属性和居住区位对居民出行决策产生多重多向的效应，在复合系统的影响下城市社区居民表现出差异化的出行行为。
关键词：城市社区；出行行为；结构方程模型；广州市1引言城市居民出行研究是城市交通研究的重要组成部分，西方发达国家以人为本、重视差异性等后现代思潮的兴起使人们开始关注人的真实交通需求以及出行行为之间的差异。
【doc】-以北京居民活动日志调查为例
-以北京居民活动日志调查为例2009年第6期总第110期文章编号:1003—2398(2009)06—0001—09微观个体行为时空数据的生产过程与质量管理一以北京居民活动日志调查为例柴彦威,张文佳i张艳.颜亚宁,赵莹(北京大学城市与环境学院城市与经济地理系,北京100871) THEPRoDUCTIoNANDQUALITYMANAGEMENToFDISAGGREGA TED SPACE—TIMEDA TA0FINDnDUAL'SBEloRS——ACaseStudyofActivity—DiarySurveyinBeijingCHAIY an?wei,ZHANGWen-jia,ZHANGY an,Y ANY a—ning,ZHAOYing (DepatzmentofUrbanandEconomicGeography,PekingUniversity,Beij)ng100871,China )Abstract:Thespace—timedataofindividual'Sbehaviorsgraduallygrowtobeoneofthemostimportantquan—titativefoundationsofdisaggregatedmodelingandanalysisintheresearchesofmicro-proces sandbehav-ior-basedhumangeographyandtransportation.However,howtoefficientlyandactuallypro duceandmanagelarge—sampledisaggregateddata,especiallythebehaviordataindailylife,arethemainblockagetot here—searchessuchastraveldemandmanagementandurbanactivity-travelsystem.Thoughthereh avebeenanum?beroftrip-basedandtime—usesurveysimplementedbylocalornationalstatisticaldepartments,seldomlitera—turesdiscussthetheoriesandmethodologiesofproductionandmanagementofdisaggregate ddatainmain—landChina.Therefore,thispaperexplorestheproductionandmanagementofindividualspac e—timedataintheoryandmethodology,usingthecaseoftwo—dayactivity-diarysurveyin2007Beijing.Theproductionpro—cessofspace—timedataincludesfiveprocessesofsurveycontents,surveymode,diarydesign,samplingand databasedesign.Themethodswithwhichhowtoquantitativelyaccessthereliability,validity andcomplete—nessofdisaggregateddataarepresentedanddiscussed.Atlast,weproposedhigh—qualityindividual'Sbehav—ioraldataneedmorestudies,comparingandsharingofthepracticalexperimentsfromtheprod uctionandmanagement.Keywords:space-?timedata;activity-travelbehaviors;activity-?diary;dataqualitymanage ment;TOBITre-?gressionmodel提要:微观个体行为的时空数据逐渐成为人文地理学微观过程研究和非汇总方法应用的重要定量依据,而如何高效而准确地生产和管理较大样本的行为数据则是当前制约城市活动.移动系统分析与规划的重要瓶颈.本文以2007年在北京市进行的两天活动日志调查作为案例分析,在国内首次从理论和方法论上探讨微观个体行为时空数据的生产过程和数据质量管理.其中,侧重于理论与经验,从调查内容,调查方式,日志设计,样本抽样和数据库设计等五个方面探讨微观个体行为时空数据的生产过程;并侧重于方法论,探讨如何定量地评估数据的可靠性,有效性和完整性等质量管理标准.最后提出,高质量个体行为数据的获得需要更多的数据生产和管理经验的研究与分享,以及更多数据源的合作共享与比较分析.关键词:时空数据;活动一移动行为;活动日志调查;数据质量管理;TOBIT回归模型中图分类号:l01.2文献标识码:A基金项目:国家自然科学基金项目(40671058);科技部基础性7-作专项(2007FY140800)作者简介:柴彦威(1964一】,男,教授,博士生导师,研究方向为城市社会地理学与行为地理学.Email:************.cn收稿日期:2009-09-28:修订日期:2009—10—30型鱼鱼::三一2009年第6期总第110期1引言自从2O世纪70年代初,城市规划学者Chapin在其着作《城市中的人类活动模式》中首次提出城市活动系统概念以来㈣,在时间和空间制约下的城市居民活动与出行行为～直是西方城市地理学,交通,城市规划等领域关注的焦点[3].90年代以来,国内人文地理学也越来越关注个体行为的空间分析,城市地理学者尤其关注城市内部居民的日常行为及其空间含义,职住空间,购物空间,休闲娱乐空间等活动空间及其派生出来的交通出行需求已成为目前研究的重点[4-9].然而,城市空间与居民活动一移动行为的互动机理研究一般需要以大量的微观个体活动一移动行为数据作为支撑.目前,西方已有不少文献和实践探讨微观个体活动一移动时空数据的生产.但是,由于中国城市发展所处的阶段,制度与文化环境,以及居民的日常生活方式等均与西方城市存在较大差异,西方城市居民行为时空数据的生产和质量管理经验并不一定适用于中国本土.因此,在中国城市中如何高效而准确地采集较大样本微观个体行为时空数据是当前制约城市活动一移动系统分析与规划的重要瓶颈.日志调查(DiarySurvey)被认为是目前技术水平下大量采集居民活动一移动时空数据最为有效的方法之一[J4j,它主要通过问卷调查表的形式,收集居民某一时间段内连续的活动和出行信息.日志调查最早出现于7O年代末德国Soci. adata公司在德国城市Kontiv的出行日志(T邱Diary)调查中,这些调查通过入户面对面访谈方式,要求人们回顾一天内所有出行的起始点情况.目前,通过日志调查得到的微观个体行为数据,除了主要应用在城市交通规划领域中对居民出行需求分析上,还被广泛应用于社会学,时间经济学,以及行为地理学,时间地理学,健康地理学和女性地理学等人文地理学领域上7-22].虽然日志技术已经被应用在国家层面的调查中,例如居民出行调查和2008年中国时间利用调查[232.4],但是,日志调查的相关理论,技术流程和数据质量管理评估则鲜有探讨,使得研究者和调查者往往在问卷设计之初便放弃对问卷调查中的理论问题进行认识,关怀和探索㈤.特别在地理学领域中,问卷调查方法普遍在使用,但是对问卷调查,特别是日志调查的数据的生产过程和质量管理进行专门探讨的文献则更少[4,26-27].因此,本文结合国家自然科学基金项目《转型期中国城市空间与居民行为的互动机理研究》在2007年10月到11月于北京市进行的两天活动日志调查(下文简称为"北京日志调查"),进行文献综述,技术分析与定量评估,解读居民活动一移动行为数据的生产过程和质量管理,以为中国城市微观个体行为时空数据的生产与质量管理提供理论,方法论以及经验的借鉴.2行为时空数据的生产过程2.1调查内容日志调查的核心内容为居民在调查日当天24小时内所有与研究相关的活动和出行及其时空间信息.一般来说,活■鱼璺望:;动属性包括活动的起止时间,类型,活动地点类型与具体地址,以及活动同伴等i出行属性则包括出行的起止时间,出行目的,出行前后的地点类型与地址,出行同伴以及出行交通方式等.活动属性的核心是活动类型的分类,因为活动类型反映了被调查者的活动动机,往往用来区分不同活动的研究意义.事实上,社会学和心理学对活动动机的研究已经比较深入,社会行为理论认为获得或维持某种状态和感觉的愿望是活动的主要动机【28】.例如,人类对食物,身体舒适,安全, 社会交际,自尊心和成就感的需求.心理学则认为活动具有某种意义的需求指向,例如身体动机需求,自我实现的固有潜在需求,和层级需求(首先要满足基本水平的需求,如身体舒适和饥饿;然后逐层满足高级的需求,例如社交,以及最高级的自我实现需求)等[291.在这些理论基础上,许多实证研究根据活动动机对活动进行分类.例如,Chapin在美国华盛顿大都市区的日志调查中把睡眠,食物,住所和健康等需求划分为生存性需求(SubsistenceNeed)Ⅲ,人们需要通过工作,身体锻炼,教育,医药护理和社会服务等活动实现对其的满足.此外,还存在文化层次,社会层次和个人层次的需求,包括感情,社会交际,安全感,成就感,精神激励和个人愉悦等,为满足这一层面的需求则需要社交活动, 参加志愿组织和宗教组织等.目前,已被广泛应用的活动类型划分为满足生存性的活动,不可任意支配的活动和自由活动或者休闲活动[19,301.此外,根据研究对活动类别的需要, 活动的划分可以更为详细,例如Doherty和Miller则把活动进行更细的分类(9大类64小类),以满足其基于计算程序处理的家庭活动时序调查的精度要求【31].在地理学研究中,除了明确的活动类型数据之外,相对精确的活动空间与时间信息也十分重要.在北京的日志调查中,活动一移动行为的空间信息是通过被调查者活动的地点类型与具体地址两项回答来采集的.活动地点类型在以往问卷调查或者出行调查中往往被忽略,事实上,空间赋予个人的意义往往不是具体的地址,而是空间的功能,在日志中则体现为活动地点的类型.例如,体育锻炼活动可以在家,休闲场所,或者学校等地点进行,如果没有空间功能的界定,则很难确定活动空间的含义.时间地理学认为,个体行为不可避免地受到源于个体自身及其所处情境中的各种制约【321.个体时空行为除了受到个体本身的能力制约之外,还会受到一定的组合制约,即个体或集体为了从事某项活动而必须同其他人的路径同时存在于同一场所的制约.活动分析法(Activity-basedApproach)的出现把上述制约扩展到活动层面[31.家庭内部各成员之间的任务分配以及活动一移动行为关联性是组合制约的典型范例,例如,由于照料未成年孩童而需要每天接送小孩上下学,在家务分配中男女家长共同承担购物任务等.因此,在北京的日志调查中,突出了家庭内部成员之间的组合制约,将活动和出行的同伴划分为没有同伴,子女,配偶,父母,祖父母,孙子女,其他家人,其他非家人等类型.此外,出行属性与活动属性存在许多重合,例如出行目的等同于活动类型,出行前后的地点类型与地址等同于活动柴彦威,张文佳,张艳,等:微观个体行为时空数据的生产过程与质量管理——以北京居民活动日志调查为例的地点类型与地址.而交通方式是出行所特有的属性,一般在现有的交通方式内进行选择,包括机动出行方式和非机动出行方式.近年对出行交通方式的定义已经不局限在单项选择里,而是把一个出行过程中使用到的所有方式定义为一个出行的交通方式,但同时可以根据时间或者其他权重划分出一个出行的主要方式和次要方式f33].2.2调查方式根据调查表发放的时间,调查方式可划分为两种:①事前发放(Leave.BehindDiary),即被调查者提前知道调查的时间与内容,在当天活动结束后自行记录所发生的活动;②事后发放(RecallDiary),即在当天活动结束以后将问卷调查表发放至被调查者手中,要求其回溯调查日发生的活动[341. 事前日志一般比事后日志获得更高质量的数据,同时多出5—10%的回收率,但是调查成本要高出1.5_4倍,而且事前提醒容易产生系统误差.此外,根据调查媒介进行划分,可得到三种传统的调查方式和三种基于新型媒介的调查方式.其中,传统的调查方式分别为留置式,面对面式和电话式.而无论何种调查方式都存在一定的优缺点(表1),且均面临如何进入的问题,直接影响到问卷的回收率和完成率.在荷兰的实证表明,面对面拜访与留置寄回问卷相结合的方式,能获得较理想的完成率,而电话调查由于难以解释清楚日志问卷而效果较差【l4】. 值得一提的是,在面对面调查中,存在被访者独立填写(Self-Completed)和研究者参与填写(Researcher-Adminis. tered)两种方式.独立填写方式要求被访者具有主动参与性,增加了调查的难度和成本,但往往真实性更高.研究者参与填写的主要问题是访谈的形式迫使被访者只用短时间思考作答,可能导致活动记录的失真和遗漏增多.Meyburg和B茄g则发现若研究者在场,相对不在场填写方式,居民少填写了约15%的出行记录pq.当然,访谈避免了被访者对问卷理解不当而误填以及无法向其确认是否误填的情况.然而,传统方式在问卷数据精度和有效性上不可避免的存在一定误差,例如容易忽略短时间的出行或回忆不起当天的非工作活动等.而新型方式的出现主要是为了提高数据的精度和有效性,主要包括基于手机,互联网和GPS等新型媒介和技术,但新型技术普遍面临设备依赖性导致样本与数据损失,例如不使用手机,互联网的用户往往被排除在调查样本之外『l51.此外,基于新型媒介的调查只是精确记录了被调查者的时空路径,但是在每个时空点上的活动内容则仍需要利用传统日志方式进行补充.限于目前国内的调查技术和数据生产经费的制约,本文认为面对面的入户日志调查能较为高效地获得较为可靠,准确,有效和成本较低的大样本量数据,而邮件方式则在中国的问卷调查中一般回收率很低,电话调查方式对于独立研究者来说则难度较大.而在将来应该大力发展基于新型媒介与传统日志问卷结合的调查方式.因此,在北京日志调查中,表1不同调查方式的优缺点及其在中国城市的适用性Tab.1TheAdvantagesandDisadvantagesofDifferentSurveyModeandTheirApplicabilityi nChineseCities资料来源:根据文献[1o一12,14,15,17,33—35]综合整理得到.～鱼曼旦璺!:■2009年第6期总第110期首先与调查居住区所在居委会(家委会)或者物业公司取得联系,并详细介绍研究的目的,调查方案及实施过程,在他们的协助下联系被调查家庭,尽量进行面对面调查,或退一步留置回收(图1).其中,在中国城市中实行活动日志调查,事先联系居委会等基层管理机构并得到其支持和协助是非常关键的,而适当地多种调查方式相结合是提高调查效率,保证数据质量,降低调查成本的重要方法.问卷发放问卷填写问卷回收I居委会/物业公司l….～II澍置,a丑豆琪与l居委会/物业公司FI一:调查员l调查员图1北京日志调查的调查方式选择Fig.1TheChoiceofSurveyModein BeringActivityDairySurvey2.3活动日志设计根据理论基础与研究目的,日志形式划分为出行日志,活动日志与时间利用日志等三种.其中,出行日志被广泛应用在国内外的交通出行需求调查中"捌,一般只记录出行属性,不考虑前后不发生移动的活动(主要为户内活动)的属性.而活动日志(ActivityDiary)的发展深受活动分析法的影响,认为出行来源于活动,侧重于记录活动属性及其派生出来的出行属性,强调一天24小时内活动一移动的连续性而记录所有活动一移动过程『l3期.时间利用日志则最早出现在社会学的研究中,深受时间预算(TimeBudge)理论的影响,把活动和出行当作是等价的日常生活事件_l7,1.根据不同的日志形式,日志表的设计样式众多,在北京日志调查中采用了改进后的活动与出行分离的日志表样式(图2).其中,调查表左边为活动属性部分,是活动日志的核心,要求被调查者按照时间顺序依次回答调查日内每个活动的起止时间,活动类型,活动具体地址,活动地点类型和活动同伴以及借助互联网进行活动信息查找情况等.除了时间和具体地址是需要被调查者填写文字之外,其他均在给定编码的选项卡里进行编码选择.调查表右边是出行信息部分,其间通过"为了参与此活动有无出行?"问题进行关联.如果被调查者在进行活动时产生了出行,则继续在右边的出行信息中填写相应的出行行为,具体包括出行同伴,出行距离,出行总时间,先后使用的交通方式以及对应的出行时间.此外,为了在设计上符合简洁和方便原则,活动日志中活动属性部分和出行属性部分的背景色为白色和浅灰色,以提醒居民对待活动与出行填写上的差异.2.4抽样2.4.1目标人群抽样调查的理想目标为毫无遗漏地抽取代表总体的局部样本.但是,调查方式,抽样方法和实际实施过程都会无意或有意排除某些样本,因此需要在调查前明确调查的目标人群(样本的总体).调查目标人群首先需要根据研究目的确定,其次还要考虑调查的过程和成本,调查地数据获取情况__lI垒璺璺型旦竺等多方面因素㈣.以北京日志调查为例,研究目的是转型期北京城市空间与居民活动一移动行为之间的互动联系,因此需要选择能代表有可能受到转型期北京城市内部空间重构的微观过程影响的人群,且具有一般独立活动一移动决策能力的居民作为目标人群2.4.2时间抽样由于日志调查涉及到比较精确的时间维度,理论上认为居民的日常活动具有周期性,因此需要对调查的各个时间维度进行抽样.首先,需要确定日志的调查天数.Arentze等通过相关文献综述得出虽然多天的日志调查可以得到更多的数据和更完整的信息,但是增加了调研的成本和被调查者的负担,容易降低回收率和完成率,同时容易增加系统误差和被调查者填写过程中的主观失误,因此建议除非有特别研究需要,日志表的时间域应当划定在24_48小时内最为合适【l41.其次,选择一年中哪个月份,一周之中哪一天作为日志调查当天是时间抽样需要考虑的重要方面.一般来说,春秋季节进行调查可以避免恶劣天气对数据质量的间接影响. 而理论上由于工作日与休息日具有不同的出行特征,一般选取一天工作日和一天休息日作为调查的日志当天.例如,北京日志调查选择在10月下旬至11月中旬连续三周集中实施调查,而每周的星期日和星期一均为调查日.2.4.3空间抽样空间抽样的技术在许多文献中均有描述,其中详细可参见文献【38】.考虑到研究目的和目标人群,北京日志调查总体按照"居住区一家庭一个人"进行分层抽样.首先,根据对北京市内部居住空间形成与分化的过程及居住区性质的认识,确定居住区主要类型.其次,在不同类型中,以区位类型尽可能丰富为原则,结合实际调查过程中居住区的可进入性,选取调查居住区.而在居住区内部,抽样的最小单元为家庭,并要求家庭中所有16岁以上的居民填写日志调查表. 2.5数据库设计由于目志调查包含二维的表格数据信息和复杂的时空数据,为了便于查询,分析和基于GIS平台的可视化,需要建立数据库进行管理.北京日志调查借助MSSQLServer2000数据库管理功能,实现时空数据的存储,管理与查询.如图3所示,数据处理的过程可以概括为三个过程,即从调查问卷到数据库的对接,从时空数据库的管理到数据查询的实现,以及时空数据查询结果的扩展分析.三个过程相互影响,相互反馈,在反复实验中实现整个系统的良好运行.此外,数据库各表的建立基本遵循问卷的形式,主要包括三部分,即不具备空间信息的属性部分,具有空间信息的惯常活动部分,以及兼具时空间信息的活动日志部分.属性信息部分以FamilylD为主键在家庭属性表与个人属性表之间建立关联;空间信息部分以FamilylD和MemberlD为主键建立内部及与属性信息表的关联;活动日志数据表则以FamilylD,MemberlD,ActlD三项建立活动信息的唯一标识,并借助FamilylD和MemberlD与其他两部分建立关联.可以看出,利用数据库对数据进行管理,使得整个数据表的结构清晰,不同信息之间的相互关联明确,更有利于研究者查找,分析和理解微观行为数据.柴彦威,张文佳,张艳,等:微观个体行为时空数据的生产过程与质量管理——以北京居民活动日志调查为例望鱼曼鱼!■u∞IIIl一盈0一对Q一口u《0II.L.咖一煳怕匝蠢艇呶罢f忙3阵N图暑薰蓬莲饕善童萋0N墨垡1)U善赠抖*菖褂懈熏嚣主蚕恹鞋增磊母罨删靼霆～….●●_●厘帽厘懈厘星蠹抖盏婪茁莰营蕾极茁营1h屋臀U母n寸o艇母}1,,_<U丑越1h斗臀箍嫡站铽蓠塾需崩'晕k浍v露一U''_y群oo,.,圣志l言摹哥摹言摹8S卜妇两始凹1回固叵同匿匣匣兀]瓤曜皿爱.iII晕忙塔l上U.幅螂田世垡蜒塔!lf5蝼蝼然岛煨馋殖避按醒!墼副《热亏i田舞蠼卜枢蜒星球口口口口口nH器榴面求幅忙忙箍蜒卜忙婚妲U柱匿耳K蠢.罡臀捌罂口口口口口口姨蠼卿辎壮迁恤二:>豢脚Uj匿婚臀臀塞蜒螟《剥米晕———'n裔倏斌U舞来K臀辙《螟簧淞辩棰莲溪避墓奄囊鲴蛏I捌i蓁蓁蓁蓁寸囊Ug臀崾II《,/v剐侨需}烘}需釜霸素蜉f蜒喜耋簧IU耋薹趣氢象专要辎时镫镒镧曩囊00●●扑怔璺=≤岔彀{珏}罂-9.萼甚U簇"警球肄S姆姆螺避雩餐一蒋U烬2009年第6期总第11O期l调查问卷I时空数据库II时空查询l+—扩展分析l…I.I图3数据库管理结构图Fig.3TheStructureofD~abaseManagementofBeringSurvey3数据质量管理数据质量管理(DataQualityManagement,DQM)是指从数据的提供者,生产者和使用者等角度来衡量和管理数据,最终往往侧重于满足使用者对统计信息的需求.相对于通过国家或地方政府组织的普查或抽样调查而得到的二手汇总数据,目前非汇总研究需要的微观数据仍大多来源于独立研究者进行调查而获得第一手数据.此时,对调查数据质量的管理显得更为重要.日志调查研究对数据质量的要求更多集中在数据的可靠性,有效性,完整性,方法专业性,可取得性,可衔接性,可比性,详细程度,灵活性和整合性等方面原则[删.然而,上述数据质量的标准是从多个角度提出的,它们之间既密切联系,又存在着某种矛盾与冲突.即使对于同一统计数据,不同使用者也会提出不同的质量要求,有的可能偏重准确性,有的可能偏重及时性.调查研究者需要根据研究目的,在统计数据质量各个方面之间不断地进行权衡,选择和折衷,以达到一个最佳的平衡点.因此,数据质量管理需要更多的经验分享和相关理论研究.下面基于北京日志调查(但同时不局限于日志调查),在数据的可靠性,有效性和完整性上对数据质量管理进行探讨.3.1数据可靠性管理数据可靠性(Reliability)是指被调查者对问题的理解和回答,问卷的设问,以及研究者的意图三者之间是一致的,这直接影响到数据是否稳定,可信.因此,在问卷设计和调查过程中要遵循以下原则:①设问简明,容易理解,和不产生歧义,例如设置样卷以供被调查者理解和参考,在调查过程中进行讲解和监督同样可以减少被调查者理解上的失误而导致的不一致性;②统一标准,例如统一的编码系统,统一的日志表设计和统一的调查方式等都可以减少由于标准不一而导致的系统误差.如前文所述,在北京日志调查中采用了不一致的调查方式,因此需要在调查数据获得后评估调查方式的差异对数据质量的影响.其中,数据质量可以通过所有活动次数,户外活动次数,非工作活动次数和户外非工作活动次数来体现,因为日志记录的活动总数反映了被调查者回忆和填写日志记录的整体愿意程度,户外活动次数反映了被调查者对比较繁琐的户外活动回忆和填写的愿意程度,非工作活动次数和户外非工■望型壁曼Q鱼竺坚作次数在不同层面上反映被调查者回忆的深度,因为非工作活动相对自由不容易记起.根据因变量观察值分布的要求,分别建立OLS和TOBIT模型,控制性别,年龄,教育程度,雇佣状态和收入等个人社会经济属性,检验三种不同的调查方式对数据质量的影响(表2).通过四组模型的模型2中对调查方式2和调查方式3进行同时的F检验,可以发现调查方式的整体影响均十分不显着,P值均大于0.5,这说。
住区模式类型与居民交通出行碳排放相关性研究——以上海曹杨新村为例
住区模式类型与居民交通出行碳排放相关性研究——以上海曹杨新村为例作者：王伟强李建来源：《上海城市规划》 2016年第2期王伟强李建文章编号1673-8985（2016）02-0109-05 中图分类号TU981 文献标识码A 摘要住区空间形态及模式类型与密度相关，居民交通出行碳排放与密度、设施多样性、交通站点可达性有着逻辑关联性。
以上海曹杨新村作为实证对象加以模式类型划分，结合调研问卷数据将模式类型与碳排放进行相关性研究。
分析结果显示，曹杨新村密度与人均交通碳排放间呈非线性波动变化，设施多样性与碳排放呈正相关性，交通站点可达性与碳排放基本呈负相关性。
还发现多层围合式及小高层行列式的人均碳排异于其他模式类型，进一步对其居民职业构成、家庭年收入比较研究，碳排放差异性是由于社会结构的消费区隔化造成的。
因此，判断住区模式是否“低碳”，首先当明确密度的空间与社会双重含义，并结合本国国情、地区发展条件来引导未来住区发展模式。
关键词住区模式 | 交通碳排放 | 3Ds理论 | 曹杨新村作者简介王伟强同济大学建筑与城市规划学院教授，博士生导师同济大学建筑与城市空间研究所副所长李建同济大学建筑与城市规划学院博士研究生0 引言住区作为城市的基本生活单元，是居民居住、生活和消费的主要活动场所，也自然成为碳排放的主要来源。
中国作为快速的发展中国家，在将近30多年的改革开放过程中，伴随着城市化和工业化进程的突飞猛进，据有关研究结论表明，预计到2020年中国的二氧化碳排放总量将超过美国，居世界第一位[1]。
截止到2011年，中国居住能耗已经成为国家能耗消费部门的第二大主体，并占总能耗消费（total final consumption, TFC）的23%[2]。
与此同时，预计到2020年中国建筑开发总量规模将达到26亿万m2，居住建筑将会占到10—15亿万m2。
事实上中国政府始终以负责任的态度积极响应联合国减少碳排放的倡议，并通过各项政策和技术革新来减少城市最终碳排放，同时中国城市的大量研究也表明[3-4]，居民交通出行量、交通方式选择以及碳足迹与住区开发模式密切相关，因此优化住区空间形态对于居住部门节能减排具有长期性、结构性的作用，同时也是实现城市低碳发展目标的重要规划路径。
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根据《城市居住区设计规范》（GB50180-93）修订版的规定，公共服务设施的需求主要 分为 9 类：教育设施、医疗卫生设施、文化设施、体育设施、商业服务设施、金融邮电设施、 社区服务设施、市政公用设施和行政管理设施。本文参照住建部《城市居住区设计规划》 （GB50180-93）和日常生活单元公共服务设施具体研究内容，同时考虑到非传统教育设施的 增加、医疗卫生设施的专业化、商业金融的网络虚拟化和人口老龄化现象引导的老年人服务 设施的增加，将日常生活单元公共服务设施按照以下原则分类： （1）行政办公类：派出所、街道办事处、居委会、社区服务中心、警务室等； （2）商业金融类：区及商业（商务）中心、社区商业中心、零售商店、农贸市场、银行等；
12-20Km/h，适宜出行时间为 45min 以
内。公交专用道的运送速度可达
20Km/h 左右，每小时客流量为 2 万人
次/车道。
4.3 居民出行时间—日常生活单
图 3 安顺市居民出行时耗分布图 资料来源：安顺市现状报告
元时间圈层
安顺市在 2011 年城市交通现状调研中通过对居民出行行为调查指出居民出行量呈现出
2 日常生活单元
2.1 日常生活圈概念
日常生活圈的概念首先来源于日本在地理学中的研究，国内学者将其定义为：在某一特 定地域社会系统内，人们为了满足生产、发展和交往的需要，从居住地到工作、教育、卫生 医疗等生产、生活服务地以及其他居住地之间移动的行为轨迹，在物质空间上反映为圈层的 形态，具有方向性、重叠性和地域性等特征。
不同年龄段的行为方式和 活动特征，在此基础上总 结出住区公共服务设施的
图 1a 传统的树形结构
图 1b 细胞性结构
资料来源：郭迁一，宋聚生
布置原则（宋岭,张少伟,李志民，2011）。
3.2 基于日常生活圈视角公共服务设施的配置
孙德芳等（2012）人以江苏省邳州市为例，通过意愿调查方式确定最佳时距，构建县域
共服务设施配置体系
（孙德芳，沈山，武廷海）
基本生活圈、一次生活圈、二
仙桃市域
次生活圈、三次生活圈
城市尺度的基础设施配置
（朱查松等）
2.2 日常生活单元概念
日常生活单元（Daily Life Unit）指以行为为导向而建构的街道办事处层级的生活单
元，根据居民非通勤出行特征确定公共服务设施布局的基本范围，切合“街道-居委会”基
重于生活空间的变化、地域空间的识别、活动移动系统的发现及建成环境的评价等，规划学
者偏重于公共设施的配置、道路结构系统的调整及防灾体系的构建等；对于日常生活单元主
要是针对居住区公共服务设置标准缺乏面对社会新因素的灵活性和现状“市级－居住区－居
住小区”等级划分与“街道-居委会”基层行政管理体系脱节而提出具有问题指向性的措施，
4.1.3 日常生活单元公共服务设施分类
按照日常生活单元公共服务设施布局的需要，根据居民对于不同公共服务设施的使用频 率不同将公共服务设施分为四个层次： （1）高频使用：由于生理或心理需求，居民使用频率非常高，带有明显的出行轨迹和使用 规律，同时这类服务设施服务半径较小且与居民生活紧密相关，因此这类公共服务设施必须 紧密结合居住地布置，主要包括托儿所、幼儿园、超市、便利店、小型餐饮等。 （2）中频使用：这类公共服务设施使用频率也较高，服务半径稍大，使用呈现较为明显的 周期性和规律性，主要包括中小学、菜市场、健身设施等。 （3）较低频使用：这类服务设施使用频率较低且服务半径较大，主要包括银行、邮局、居 民活动广场、体育设施等。 （4）低频使用：这类服务设施相比前三类需求频率较低且服务半径半径最大，没有明显的 使用周期或规律，只有在有明确的目的时居民才会使用，主要包括社区活动中心、街道办、 居委会、社区医院等。
公共服务设施配置体系，并且划定了初级生活圈、基本生活圈和日常生活圈（孙德芳，沈山，
武廷海，2012）。朱查松等人以仙桃市域为例，依据居民出行距离、出行方式、需求频率和
服务半径对公共服务设施进行不同层次及类型划分（朱查松，王德，马力，2010）。耿虹等
人运用生活圈理论对山西省的小城镇公共服务设施进行了分析，划定适用于公共服务设施配
韩
计划》
乡村城市生活圈
差距
国
小生活圈、中生活圈、大生活
城市街道
圈
住区规划
综合开发计划（台湾 地区）
地方生活圈
通过生活圈建设达成提升生 活品质的政策目标
基本生活圈、基础生活圈、机
城市地域系统
会生活圈
重构城市统计区
（张娜，袁家冬等）
中
初级生活圈、基础生活圈、基
国
确定最佳时距。构建县域公
县域
本生活圈、日常生活圈
4.2 居民出行方式—不同低碳交通方式出行特征
目前居民出行方式多样，包括步行、自行车、电动自行车、常规公交、快速公交、地铁、 出租车、私家车等，其中步行、自行车、电动自行车为慢性交通，常规公交、快速公交、地 铁为公共交通，出租车和小汽车为个体交通，为了引导居民低碳出行，因此在日常生活单元 中各项公共服务设施的安排应在居民通过慢性交通和公共交通可达的范围内，尽可能减少私 家车出行，考虑到日常生活单元的尺度范围，因此本文的低碳交通方式为步行、自行车、公 共汽车（如图 2）。
（2） 自行车
自行车交通在我国城市中具有相当大的出行优势和时间优势，一般来说，自行车出行的
优势在 7Km 以内，出行时间在 20-30min，特别是 3-4Km 的出行距离对于自行车来说，不管
在体力消耗和时间消耗上都是可以承受的。
4.2.2 公共交通
（1）公共汽车
公共汽车和其他交通方式使用在
同一道路系统，运营速度一般在
置的生活圈层，并对公共服务设施配置提出了优化路径（耿虹，张金华，张艺，2013）。吴
娇蓉等提出公共设施布局规划模式和规划指标建议，对居民非通勤活动慢行出行行为和公共
服务设施布置的相关性进行了研究（吴娇蓉，华陈睿，王达琳，2014）。
3.3 基于日常生活单元视角公共服务设施的配置
郭迁一提出了基本生活单元的内涵，选取了深圳市内的四个典型区域，划分深圳市基本
【关键词】日常生活圈；日常生活单元；日常生活单元公共服务设施；居民出行特征；低碳出行；街道 办事处
1 前言
随着居民生活方式的转变，需求种类、需求层次、居民出行方式的日益多元化，传统的 公共服务设施配置因一直沿用计划经济时代下的设施等级配套模式，与市场经济机制下以需 求为导向的资源配置方式脱节，同时公共服务设施配置对人口年龄构成、家庭构成、社会发 展新趋势（老龄化等）等问题缺乏有效应对；其次城市公共服务设施按“市级－居住区－居 住小区”等级划分和配置，与目前我国城市普遍采用的“街道-居委会”两级基层行政管理 体系对应的人口级别也没有直接的对应关系。目前从一些城市的出行目的-方式调查中反映 出针对日常生活需求的非通勤出行中个体机动化方式仍占了较大比重，原因在于日常公共服 务设施布局不合理所导致的出行距离过长，因此有必要对公共服务设施的类型及布局范围进 行研究。
总之两者在研究领域、研究对象和研究内容上都存在不同。
2.3 日常生活单元特点
（1）日常生活单元是可以独立、稳定存在的，具有良好的融合性和可复制性；是细胞型、多核心结构（如图 1）； （3）日常生活单元的尺度通过居民非通勤出行距离的容忍度确定； （4）日常生活单元内部是层级分布的，层级划分原则由居民通过不同交通工具所达到的距 离决定； （5）日常生活单元属于城市街道办事处级别，与目前城市的基层行政体系相衔接。
生活单元层级并提出公共服务设施的层级布局（郭迁一，宋聚生，2012）。张军民提出在居
3
住区改造中采用“城市—基本生活单元”的公共建筑分级结构理论（张军民，1998）。董晶 晶在博士论文中提出基于行为改变理论的城市健康生活单元构建，以 5 分钟步行圈作为基本 单元规模（董晶晶，2010）。
3.4 小结
层行政管理体系；满足居民日常生活行为需求，实现低碳出行。研究“日常生活单元”是希
望通过对出行特征的研究探讨“日常生活单元”的合理尺度内部用地组织模式，减少公共服
务设施规划的随意性和服务半径设置的不合理，引导居民通过慢行交通和公共交通去完成非
通勤出行，缓解交通压力。
日常生活圈和日常生活单元研究内容都包含生活空间组织，对于日常生活圈地理学者偏
生活圈侧重于对城市进行等级划分，关于生活圈视角下的公共服务设施配置研究等中关 于生活圈的分类各有千秋，研究区域也不尽相同。传统公共服务设施配置的重点是城市，配 置方法则是依据规模和等级配置相应的公共服务设施。已有研究公共服务设施类型的确定以 等级为依据，而不是以居民实际需求和居民日常出行行为为依据。日常生活单元类似于生活 圈，但不同于生活圈，更有针对性。行政等级和公共服务设施配置单元各有类型划分，如何 将两者有效对应起来并确定何种尺度的日常生活单元中采用何种模式布局会有利于低碳出 行成为研究重点。
以内，合理时间为 15-20 分钟内，容忍时间为 20-30 分钟，如果超过 30 分钟步行，人们一
般会选择其他出行方式。对于步行来说，5 分钟路程是普遍认为较舒适的步行距离，一般人
的步速为 6-8 公里/小时，则 5 分钟步行的距离在 500 米左右，在理论上，邻里单元、TOD
单元等都证明了 5 分钟步行圈是步行环境建设的标准。
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（3）文化娱乐类：文化活动站、青少年活动室、老年活动中心、老年学校、社区图书馆等； （4）体育运动类：健身设施、游泳设施、社区体育设施等； （5）医疗卫生类：综合医院、中医医院、社区卫生服务中心(站)、护理院、门诊所、保健 院、社区康复中心等； （6）基础教育类：中小学、幼儿园、托儿所、早教中心、成人教育培训等； （7）社会福利类：福利院、养老院、孤儿院等； （8）游憩休闲类：公园、小游园等。
3 相关研究综述
3.1 关于公共服务设施规划配置标准研究