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——時空大數(shù)據(jù)支持下的存量規(guī)劃方法論

2016-07-22 02:22:47段冰若郝新華蔡玉蘅

上海城市規(guī)劃 2016年3期

段冰若王鵬郝新華蔡玉蘅石淼

段冰若王鵬郝新華蔡玉蘅石淼

相比于傳統(tǒng)的增量規(guī)劃，存量規(guī)劃中主要在產(chǎn)權(quán)本質(zhì)、時間邏輯和空間處理尺度上有著本質(zhì)的不同。因此，存量規(guī)劃對現(xiàn)有用地現(xiàn)狀和性質(zhì)的精準刻畫提出了更高的要求。作為當前傳統(tǒng)的用地現(xiàn)狀分析圖在存量規(guī)劃中存在著地塊特征刻畫精度有限與用地分類維度過低等不足。對用地類型的混合、同種用地類型的規(guī)模、同一地塊的時間屬性等用地特征，傳統(tǒng)的現(xiàn)狀分析圖也難以進行描述。隨著互聯(lián)網(wǎng)LBS（Location-Based Service）服務的發(fā)展，越來越多LBS時空數(shù)據(jù)因其巨大的用戶基數(shù)和完善的時空地理信息，受到規(guī)劃師的關(guān)注。這些新的時空地理數(shù)據(jù)使得對用地功能和人口活動特征的詳細刻畫成為可能。使用互聯(lián)網(wǎng)某LBS平臺人口分時活動密度數(shù)據(jù)，疊加百度POI（Place of Interest），通過非監(jiān)督分類和非負矩陣分解的方法，分別對北京市六環(huán)內(nèi)的地塊尺度、500 m網(wǎng)格尺度和25 m點陣尺度進行用地功能的識別與分類。通過多維度分類結(jié)果的疊加，對研究區(qū)域的用地功能、人口時空活動特征進行深入刻畫，探討通過大數(shù)據(jù)進一步輔助存量規(guī)劃的用地功能研究方法。

AbstractCompared to the traditional incremental planning in China, inventory planning is different in the perspective of property, time and space. Thus, a higher demand for the depiction of existing space is needed in the inventory planning process. However, the depiction method used in incremental planning such as land use analysis map cannot fulfill this demand. With the prevalence of internet LBS (Location-Based Service) data, planners see a new opportunity to make a more detailed depiction of the existing space. This paper intends to use an LBS data of population density by hour, together with POI (Place of Interest) from Baidu. With the help of unsupervised learning algorithm, a detailed depiction of land use and population activity pattern will be presented, showing more opportunities for big data analysis in the current urban planning research.

存量規(guī)劃 | 機器學習 | 用地分類 | LBS數(shù)據(jù)

KeywordsInventory planning | Machine learning | Land use clustering | LBS data

0　引言

（1）存量規(guī)劃轉(zhuǎn)型與挑戰(zhàn)

隨著城市的不斷擴張與發(fā)展，城市中，尤其是城市中心區(qū)的用地功能混合度隨之增高。在傳統(tǒng)的用地分類中，城市的用地功能依照居住、商業(yè)、公共服務設(shè)施等，共分為2大類、9中類、14小類。然而傳統(tǒng)的用地分類方式已經(jīng)難以描述功能日益復雜的城市用地。舊城區(qū)自下而上在地塊功能上的自然生長，通勤交通方式的變化等，向傳統(tǒng)的用地分類提出了諸多挑戰(zhàn)。在這一過程中，傳統(tǒng)用地難以實現(xiàn)對混合類用地功能的描述、同種用地類型規(guī)模的描述，以及對同一地塊時間屬性的描述。

另一方面，隨著越來越多的國內(nèi)一線城市，由于其自身人口、交通、環(huán)境和資源的壓力，紛紛開始在其下一階段的城市規(guī)劃工作中融入了控制城市規(guī)模和外向擴張的內(nèi)容，存量規(guī)劃和規(guī)劃轉(zhuǎn)型逐漸成為了國內(nèi)城市發(fā)展所關(guān)注的焦點。2007年深圳市提出將城市總體規(guī)劃的戰(zhàn)略由增量規(guī)劃轉(zhuǎn)變?yōu)榇媪恳?guī)劃，成為第一個將存量規(guī)劃作為其規(guī)劃思想的城市。最新一輪的上海市城市總體規(guī)劃中，也提出了“嚴守用地底線，實現(xiàn)建設(shè)用地零增長甚至負增長”的目標。類似的，北京市也在新一輪總規(guī)中提出“簡單規(guī)劃、瘦身健體”的規(guī)劃指導思想。相比于傳統(tǒng)的增量規(guī)劃，存量規(guī)劃對用地現(xiàn)狀和性質(zhì)的精準刻畫提出了更高的要求和挑戰(zhàn)。存量規(guī)劃主要有以下3個不同點。第一，產(chǎn)權(quán)本質(zhì)不同：在存量規(guī)劃中，涉及的權(quán)利關(guān)系更加復雜。這對現(xiàn)場及周邊環(huán)境的深入解讀提出了更高的要求。第二，時間邏輯不同：增量規(guī)劃是預期性的，著眼的是未來的利益分配，可以花費數(shù)月時間調(diào)研，并可伴隨規(guī)劃實施的過程逐步調(diào)整。而存量規(guī)劃的頻次將會顯著高于增量規(guī)劃，需要實時精確地了解現(xiàn)實矛盾，以及對受損方的影響。因此一旦對用地現(xiàn)狀理解出現(xiàn)偏差，就可能出現(xiàn)較大的負面影響。第三，空間處理尺度不同：存量規(guī)劃代表著由大規(guī)劃到小微規(guī)劃的轉(zhuǎn)變。由長遠的空間構(gòu)想轉(zhuǎn)變?yōu)槲⑻幚?、微設(shè)計、微更新。結(jié)構(gòu)調(diào)整更加趨向精細化，在空間結(jié)構(gòu)格局變化不大的情況下，通過用地結(jié)構(gòu)的調(diào)整來改善城市的功能結(jié)構(gòu)，為城市提供更好的發(fā)展環(huán)境[1]。由以上3點不同可以得出，當前存量規(guī)劃的主要任務之一即對用地現(xiàn)狀進行快速精準的描述與深入的刻畫。

由于傳統(tǒng)用地分類描述方法的局限性，互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)成為了另一種解決問題的途徑。隨著智能終端的大范圍普及和互聯(lián)網(wǎng)LBS （Location-Based Service）服務的日益完善，越來越多的LBS時空數(shù)據(jù)因其覆蓋用戶廣、時空信息完善，走進了城市研究者的視野。其分布顆粒度細、覆蓋時間廣、可按需抓取的特點，使得使用該類分時人口時空地理數(shù)據(jù)刻畫用地功能、反映人口活動特征成為可能。

本文擬使用互聯(lián)網(wǎng)某LBS平臺人口分時活動密度數(shù)據(jù)，疊加百度POI（Place of Interest）數(shù)據(jù)，通過非監(jiān)督分類和非負矩陣分解的方法，分別對北京市六環(huán)內(nèi)的地塊尺度、500 m網(wǎng)格尺度和25 m點陣尺度進行用地功能識別與分類。通過多維度的分類結(jié)果疊加，對研究區(qū)域的用地功能、人口時空活動特征進行深入刻畫，探討可以進一步輔助存量規(guī)劃的用地功能研究方法。本章第二部分將對使用分時人口數(shù)據(jù)進行的研究進行總結(jié)回顧。第一章將對研究方法進行具體介紹，包括對數(shù)據(jù)、方法論和研究尺度進行詳細解釋。第二章將對研究結(jié)果進行分層分析。第三章將對全文進行總結(jié)，并對下一步研究做出展望。

（2）研究現(xiàn)狀

目前應用較多的用地識別方式是從地理學角度通過衛(wèi)星遙感測定判定用地性質(zhì)。Halder等人就通過蟻群算法對衛(wèi)星照片中的建設(shè)用地與非建設(shè)用地進行了識別[2]。隨著識別方法的改進，通過衛(wèi)星照片也能對生態(tài)用地以及工業(yè)用地進行較為精準的識別[3]。近年來基于地圖服務產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)POI（Point of Interests）也逐漸被應用于用地的識別。王芳等人就通過POI數(shù)據(jù)對由城市路網(wǎng)劃分的功能單位進行識別，通過聚類分析將傳統(tǒng)意義上的商業(yè)區(qū)細化為飲食文化型商業(yè)區(qū)、專營型商業(yè)區(qū)等5個功能類型[4]。該類數(shù)據(jù)本身自帶的地點用途分類能夠輔助分析人員對用地本身功能的多樣性及復合性進行精細化的描述。然而不論是衛(wèi)星遙感還是POI識別都只能測定出城市的物理空間屬性，而隨著存量規(guī)劃的興起，規(guī)劃師正逐漸關(guān)注用地的復合屬性。實體尺度的建筑空間的規(guī)模、用途、性質(zhì)以及社會活動尺度上的就業(yè)、住房、通勤等都是在進行用地描述時需要關(guān)注的重點。在深圳存量規(guī)劃的城市發(fā)展評估指標體系中既加入了傳統(tǒng)規(guī)劃中土地利用、市政、交通、公服設(shè)施等指標，又引入了用于描述社會屬性的人口、就業(yè)、住房等指標。從存量規(guī)劃的角度來看，用地本身的屬性其實是實體物理空間與社會活動空間相互作用的產(chǎn)物。

分時人口數(shù)據(jù)，一般指帶有時間信息的人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)，在與地理坐標結(jié)合時能夠用于描述用地的社會空間活動。常用的分時人口數(shù)據(jù)來源有手機信令數(shù)據(jù)[5]，出租車OD數(shù)據(jù)[6]，公交刷卡數(shù)據(jù)[7]，社交媒體簽到數(shù)據(jù)等。相比于規(guī)劃常用的統(tǒng)計公報、普查或年鑒數(shù)據(jù)，分時數(shù)據(jù)的統(tǒng)計口徑能夠通過數(shù)據(jù)處理細化到城市地塊的規(guī)?；蛘邊R總為一個單一的城市指標。由于分時數(shù)據(jù)多為實時采集的數(shù)據(jù)，所以也具備了實時進行地塊屬性評判的潛在能力。裘煒毅等人就利用手機信令數(shù)據(jù)對上海市張江高科技園區(qū)及莘莊工業(yè)區(qū)的職住分布進行了研究[8]。雖然兩用地周邊都有居住用地的布局配置，但是通過手機信令數(shù)據(jù)生成出行鏈并對用戶OD點的識別能夠判斷出張江高科技園區(qū)的職住比略低于莘莊工業(yè)區(qū)的職住比，顯示高科技園區(qū)周邊的居住用地從社會屬性上并未較好地為園區(qū)職工提供住房。

本研究中采用的分時人口數(shù)據(jù)相較于目前使用的手機信令、社交媒體數(shù)據(jù)、出租車、公交刷卡數(shù)據(jù)而言的優(yōu)勢在于直接同需要分析的地塊人口密度變化掛鉤。不需要通過繁瑣的處理，通過生成軌跡鏈等方式進行二次統(tǒng)計。這保證了數(shù)據(jù)在未來用于實時評估用地狀況的運算中能夠大幅縮減運算時間。在數(shù)據(jù)精度方面，手機信令對基站的依賴程度巨大，平均精度在500 m×500 m左右。出租車、公交刷卡等數(shù)據(jù)更是受到了道路尺度的大幅限制。而主要依靠GPS提供定位的分時人口密度數(shù)據(jù)能夠提供精度達到25 m×25 m網(wǎng)格的細度數(shù)據(jù)，基本達到了建筑的分析尺度。此外該數(shù)據(jù)本身的獲取門檻較低，通過互聯(lián)網(wǎng)抓取技術(shù)就能持續(xù)獲取數(shù)據(jù)。綜上可知，新的數(shù)據(jù)環(huán)境和分析方法降低了數(shù)據(jù)獲取的難度和數(shù)據(jù)分析的技術(shù)門檻，因此，如何對當前環(huán)境下的數(shù)據(jù)加以運用，使規(guī)劃制訂與實施更能滿足城市運行的需要及市民生活的需求，則需要規(guī)劃師在提高自身數(shù)據(jù)研究技術(shù)的同時，對當前的數(shù)據(jù)環(huán)境進行進一步的思考。當前研究中，龍瀛等已對數(shù)據(jù)在規(guī)劃應用中的角色進行了系統(tǒng)的思考與梳理，提出了數(shù)據(jù)增強設(shè)計的概念。本文將從數(shù)據(jù)增強設(shè)計的概念出發(fā)，對人口密度數(shù)據(jù)進行深入挖掘，輔助存量規(guī)劃的進行[9]。

1　研究方法

1.1研究對象及研究數(shù)據(jù)

本次研究范圍為北京六環(huán)內(nèi)區(qū)域。所采用的主數(shù)據(jù)源為互聯(lián)網(wǎng)某LBS產(chǎn)品的分時人口活動熱度數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)的主要來源是該互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的桌面端和移動端APP的用戶使用過程中產(chǎn)生的過程數(shù)據(jù)。該服務通過采集桌面端的IP地址和移動端用戶主動產(chǎn)生的定位信息，計算每一位置每個時刻的人口統(tǒng)計。原始的數(shù)據(jù)包含3個字段，分別為數(shù)據(jù)采集點的坐標、日期和該小時的人口密度。其中，人口密度值已經(jīng)過服務后臺預處理，與實際人口數(shù)量存在正相關(guān)的轉(zhuǎn)換關(guān)系。數(shù)據(jù)采集點的網(wǎng)格密度為25 m，點呈均勻點陣分布。目前筆者通過網(wǎng)絡爬蟲，采集了2015年7月30日至8月2日北京六環(huán)以內(nèi)的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)量在每小時230萬個點左右（圖1）。因抓取頻次的限制，個別郊區(qū)區(qū)塊存在數(shù)據(jù)缺失，但是并不影響對功能復雜的城市中心城區(qū)的分析。

圖1　原始數(shù)據(jù)點范圍

為保證該分時人口數(shù)據(jù)能夠較好地對不同類型的城市功能，尤其是混合功能進行深入解讀，在正式研究前，筆者對幾處熟知的特征地塊進行了預試研究。首先，筆者對同一主導功能的不同地塊的人口活動進行了橫向?qū)Ρ?。筆者分別選擇了3種用地功能與人口活動特征截然不同的地塊，通過將地塊內(nèi)的點數(shù)據(jù)匹配到地塊中，計算出每個地塊的分時人口熱度曲線。其中S代表周末，W代表工作日，后面的數(shù)字代表整點時間。

這3個地塊分別為市級活動中心西單大悅城、市級商業(yè)辦公中心金融街和市級綠地奧林匹克森林公園（圖2）。其中，西單大悅城的人口活動熱度在工作日和周末都較高，且一般于下午14至16點左右達到高峰。金融街則呈現(xiàn)出明顯的辦公特征，即工作日的人口活動熱度顯著高于休息日。而奧林匹克森林公園則相反，在周末吸引著更多的人前來活動。

圖2　3種特征地塊對比

通過觀察尺度較大、地塊特征較為明顯的若干地塊后可以看出該分時人口密度在地塊上所表達的特征與趨勢已經(jīng)能夠滿足用于機器學習的識別需求。為了進一步對數(shù)據(jù)質(zhì)量與其所能反映的特征進行評估，筆者選取了一棟建筑中點層面的數(shù)據(jù)進行對比（圖3）。所選擇的是辦公建筑“百度大廈”。在研究中對大廈中不同區(qū)域的分時人口活動變化規(guī)律進行對比。從圖3可以看出，在百度大廈中，除1號點外，其余3點有著相似的曲線特征，即典型的辦公活動特征。由此可知，在同一建筑中的不同區(qū)域，因其空間使用功能的不同，所反映出的人口活動變化規(guī)律也大相徑庭。因此這些數(shù)據(jù)所反映的用地功能特征及精細程度，是傳統(tǒng)用地分析方法無法比擬的。

圖3　建筑內(nèi)數(shù)據(jù)點對比

另外，為了更好地配合分時人口數(shù)據(jù)，對用地功能進行深入解讀，筆者使用了百度POI作為輔助數(shù)據(jù)源。通過百度地圖提供的API （Application Programming Interface，應用程序編程接口），筆者采集了2015年初北京市域范圍內(nèi)的5大類、20小類約20萬個POI，涵蓋居住、商業(yè)、娛樂、公共服務設(shè)施、交通、綠地等內(nèi)容。每個POI點包括唯一編號、POI名稱、坐標、一級分類、二級分類、用戶評價等字段（圖4）。

圖4　POI數(shù)據(jù)樣例

1.23層研究空間尺度匹配體系

觀察數(shù)據(jù)特征可知，在不同空間尺度中，分時人口數(shù)據(jù)所反映出的用地特征也有不同的側(cè)重。在傳統(tǒng)的地塊尺度中，數(shù)據(jù)能夠較好地體現(xiàn)出該地的人口活動規(guī)律，但是面對地塊內(nèi)部的大型建筑，尤其是重要建筑節(jié)點時，地塊尺度則顯示了其自身分析尺度過大的缺陷。這時，更為精細的點陣尺度數(shù)據(jù)則可以對地塊內(nèi)部的混合功能進行全方位的立體描述。與此同時，在郊區(qū)存在許多自身面積較大的地塊，此時再使用地塊尺度進行分析，則會因其包含太多數(shù)據(jù)而使分析結(jié)果過于籠統(tǒng)，難以滿足精細刻畫的需求。因此，將較大的地塊劃分為若干空間尺度較小的研究單元，可以對這些大尺度的地塊進行進一步的精細刻畫。

結(jié)合以上空間研究單元需求，筆者將整個研究單元分為3層空間尺度，分別進行數(shù)據(jù)匹配。3層空間尺度體系分別為原始地塊尺度（由路網(wǎng)分割）、500×500 m網(wǎng)格尺度，及25×25 m原始數(shù)據(jù)點陣尺度（圖5）。其中，原始地塊尺度對于多數(shù)空間單元能夠做到較好的描述，但是對于極大的郊區(qū)地塊和極小的內(nèi)城地塊，其描述結(jié)果并不能很好地體現(xiàn)該空間所在的本身特征。因此，我們使用均分額500 m網(wǎng)格，對地塊尺度的描述進行補充說明。在點陣尺度，研究結(jié)果則會更多地傾向于對建筑尺度的對比，包括建筑內(nèi)部的時空特征，以及建筑與地塊的時空關(guān)聯(lián)等。通過3層空間尺度體系的分門別類與描述，筆者對同一研究對象進行基于地塊、網(wǎng)格和內(nèi)部點的多維立體描述，為存量規(guī)劃所需的深度精細刻畫提供理論支持。

圖5　空間匹配流程與結(jié)果

1.3非監(jiān)督分類與矩陣分解在研究中的使用

由觀察數(shù)據(jù)可知，分時人口密度數(shù)據(jù)作為曲線類數(shù)據(jù)，其自身特點非常適合使用機器學習的方法進行非監(jiān)督分類。筆者將數(shù)據(jù)整理為休息日的24小時分時人口數(shù)據(jù)與工作日的24小時分時人口數(shù)據(jù)，共48個時刻，結(jié)合20種不同類型POI的數(shù)量，對3層空間尺度的研究單元進行k-means聚類分析（圖6）。

圖6　機器學習流程

為了能夠確定k-means中k的取值，筆者在每組數(shù)據(jù)進行k-means分類之前均進行了silhouette檢驗，尋找每組合適的k值，保證在分類過程中，既不會出現(xiàn)因為k值過小而忽略某些特征，也不會出現(xiàn)因為k值過大使得多組分類結(jié)果高度重合的情況。

在使用k-means進行聚類時，為了分別對時間活動的趨勢規(guī)律和地塊人口活動規(guī)模進行進一步區(qū)分，筆者分別使用了歸一化的48個時刻數(shù)據(jù)和未歸一化的數(shù)據(jù)進行非監(jiān)督學習，使分類結(jié)果更加詳細。在進行48個時刻的非監(jiān)督分類同時，筆者也嘗試了使用非負矩陣分解（NMF）的方法，將每個研究單元48個時刻中的特征提取出來，在放大特征的基礎(chǔ)上進行非監(jiān)督分類。

2　研究結(jié)果

2.1地塊尺度研究結(jié)果

考慮到48個變量仍是一個很高的維度，而k-means聚類對高維度的聚類仍力度不足，為進一步降低數(shù)據(jù)的維度，本部分采用了非負矩陣分解（NMF）的方法，以歸一化之后的48個變量作為輸入，最終將變量降為4維，然后以降維之后的5個變量作為k-means聚類的輸入，經(jīng)過實驗證明，降維之后再聚類的方法比直接聚類的方法所得精度更好。因此，地塊尺度的分類方法是，采用非負矩陣分解（NMF）的方法先對歸一化后的48個變量進行降維（降成5維），然后采用k-means聚類的方法對降維之后的5個變量進行聚類。多次試驗，進行silhouette檢驗，發(fā)現(xiàn)當分類類別數(shù)為9時，silhouette檢驗的得分最高，意味著k=9時，分類精度最高，因此，選擇k=9類作為最終的分類結(jié)果。

圖7　地塊尺度分類結(jié)果

圖7展示了地塊尺度分類的結(jié)果，地塊的類別根據(jù)各類別的曲線特征確定，同時抽樣選取已知功能的典型地塊。從地塊尺度分類結(jié)果圖可以看出，該方法對商務辦公、商業(yè)商務混合、商業(yè)識別度最高。能夠很好地識別出這3類對應的典型區(qū)域，如東二環(huán)的東直門—朝外一帶，財富中心，望京的商務樓集中區(qū)，豐臺總部基地，金融街及中關(guān)村辦公樓集中區(qū)等商務辦公區(qū)；南鑼鼓巷，王府井，西單，中關(guān)村購物中心等典型商業(yè)主導區(qū)域；復興門、建國門等商業(yè)商務混合區(qū)。此外，對游憩—公園、居住主導、商住混合—居住為主等功能的地塊也有較好的識別度。例如，奧林匹克森林公園、頤和園、圓明園、天壇公園、北海公園等公園均能分到一類（公園游憩類），但同時陶然亭公園、玉淵潭公園等則沒有能夠正確識別。居住主導類和商住混合—居住為主類別在空間分布上的明顯區(qū)別是居住主導類更具外圍性，且分布更多在南邊，而商住混合—居住為主類則更多分布在北邊，這與北京北部較南部發(fā)達的特征一致。而混合—居住主導，及其他兩類混合類則無法準確判斷類別，而實際上，這3類在五環(huán)內(nèi)的地塊中所占比例非常小，可以說，總體上，本部分基于地塊尺度的地塊分類方法具有較高的精度。

除對典型的功能區(qū)能有較高的識別度之外，該分類對非典型功能區(qū)中精細地塊也能有較好的識別。以奧林匹克森林公園所在區(qū)域為例（圖8），這塊區(qū)域包括了居住、商業(yè)、辦公、游憩公園等多種類型，隨機抽取幾個地塊，觀察所識別的精度，結(jié)果如圖8所示。圖中，地塊1經(jīng)過機器學習識別出來的結(jié)果是游憩公園類型，其所表現(xiàn)的曲線特征為周末人多、平時人少、高峰在下午14—17點的特征，與人們游憩娛樂的行為習慣一致，進一步對比百度地圖的結(jié)果，發(fā)現(xiàn)該地塊為奧林匹克森林公園南園所在地，為綠地類型用地；地塊2經(jīng)過機器學習識別出來的結(jié)果是商務主導的用地，曲線特征為明顯的周末幾乎無人、平時人多、10—18點長高峰的特征，與人們工作的行為習慣一致，而在百度地圖中顯示該地塊為京東總部未搬遷之前的辦公所在地，為商務辦公用地類型；地塊3識別的結(jié)果是商業(yè)主導的用地類型，曲線表現(xiàn)為周末、平時略突出的雙高峰的特征，由于該購物中心為片區(qū)級購物中心，主要服務周邊居住、辦公的人群，因此商業(yè)特征相較商業(yè)中心不太明顯，但仍表現(xiàn)為商業(yè)主導的特征，而百度地圖上顯示該地塊為漂亮陽光廣場，為商業(yè)服務業(yè)用地類型，曲線、以及地圖上的實景展示均驗證了本部分所用分類方法在精細地塊尺度上具有較高的識別度。

圖8　奧林匹克森林公園區(qū)域地塊識別功能、對應曲線、實際功能

雖然在典型功能及精細地塊尺度上都能有較好的分類結(jié)果，但仍存在部分識別效果的比例，如前文所述陶然亭公園、玉淵潭公園等無法與其他公園分為一類，故宮、景山公園等被分成了商業(yè)主導類型等，這些均屬于不恰當?shù)念悇e劃分。說明單一從人類活動的特征推測用地功能在功能更加混合的用地上區(qū)分度不夠，且小地塊的人類活動數(shù)量會對異常事件有敏感的反應，導致分類結(jié)果的誤差，后續(xù)還得結(jié)合POI數(shù)據(jù)和人類活動的數(shù)據(jù)，共同判斷地塊的用地功能。值得一提的是，本部分所談商業(yè)主導、居住主導、商務主導等各用地功能，均是指承載更多人類活動的功能，而不單純是從地塊中的占地面積來判斷。要掌握用地的運行狀況，人的活動實際是一個更合理的角度。此外，地塊的數(shù)據(jù)去除了道路、廣場，而這兩者本身也承載人類重要活動，是一類重要的用地類型，而基于地塊的用地功能無法進行識別，也是遺憾之一。

2.2網(wǎng)格尺度研究結(jié)果

為了更好地體現(xiàn)500 m網(wǎng)格的特點，彌補郊區(qū)大地塊中分類精度的不足，網(wǎng)格尺度分別對POI數(shù)據(jù)、歸一化后的48個小時的分時人口曲線數(shù)據(jù)和原始曲線數(shù)據(jù)進行了空間匹配。通過POI的分類結(jié)果輔助判斷用地的主導功能。歸一化曲線的分類結(jié)果對時間活動特征進行強化描述。原始曲線分類結(jié)果則側(cè)重描述各網(wǎng)格內(nèi)的人口活動規(guī)模。通過3類數(shù)據(jù)分類結(jié)果的疊加，可以對單一網(wǎng)格進行更為立體的解讀。

在使用k-means進行分類前，通過Silhouette檢驗，得知3組數(shù)據(jù)潛在的理想k值，即分組組數(shù)均為5組。在非監(jiān)督分類后，通過觀察每組數(shù)據(jù)的不同分組的統(tǒng)計學特征，研究可以結(jié)合網(wǎng)格對應的實際地塊對分組結(jié)果進行合理解釋。

在POI分組中（圖9），分組依據(jù)主要為不同種類POI的比重。5類分組結(jié)果分別為商業(yè)商務綜合地塊、交通服務富集地塊、商業(yè)混合地塊、市級活動中心，及居住企業(yè)學校地塊。從分組結(jié)果可以得知，POI的分組結(jié)果更偏重對商業(yè)的描述，而對居住及公共服務功能的描述則略有不足。而這也是由POI自身為商業(yè)導航的性質(zhì)所決定的。因此，使用分時人口數(shù)據(jù)分類結(jié)果進行疊加在這里顯得更有必要。

圖9　POI分類內(nèi)結(jié)果分析

在未歸一化的原始曲線的分類結(jié)果中，分類依據(jù)主要是人口活動規(guī)模。人口活動規(guī)模由低到高共分為5類。對于歸一化的曲線，其分類結(jié)果主要體現(xiàn)了地塊的職住特性與工作日和休息日的特征差異。分類結(jié)果的職住性質(zhì)分別從純工作場所類到職住平衡類再到居住娛樂類共分5類。而在此分類方法中無法完好區(qū)分的居住和娛樂則可由POI的分類結(jié)果進行很好的彌補（圖10）。

圖10　分時人口密度分類結(jié)果

通過將3種分類方法的分類結(jié)果進行疊加，排除不存在及特征重復的組合，共得到11類用地功能分類。通過與已知特征的地塊進行比對，可以發(fā)現(xiàn)該用地功能分類的結(jié)果能夠較好地對研究范圍內(nèi)的500 m網(wǎng)格進行功能區(qū)分，并且區(qū)分結(jié)果可以進行較好的解釋。以筆者較為熟悉的五道口地區(qū)為例（圖11），在該區(qū)域內(nèi)，用地功能混合度較高、類型較為多樣化。既有以商業(yè)辦公為主的華聯(lián)，以教學為主的各大高校，也有類似華清嘉園這類混合度較高、功能較為多樣化的住宅區(qū)。從分類結(jié)果上，筆者發(fā)現(xiàn)該尺度分類方法對學校的識別效果較好，區(qū)域內(nèi)的北大、清華、北語等學校均可以被較好地識別。華清嘉園等小區(qū)則被識別為商務中心類型，與其小區(qū)內(nèi)數(shù)量眾多的小公司及周邊繁華的餐飲零售業(yè)的現(xiàn)狀相契合。各研究院所及清華科技園所在地塊在該分類方法中也可以被較好地識別出來，呈現(xiàn)出與學校和零售商業(yè)截然不同的分類結(jié)果。

2.3點陣尺度研究結(jié)果

點陣尺度的研究目的是為了通過將原始點陣數(shù)據(jù)的48小時分時曲線數(shù)據(jù)進行聚類分析，對地塊內(nèi)部的人口活動熱點及特征進行精細區(qū)分與刻畫，對地塊內(nèi)部的地塊性質(zhì)主導因素進行識別，發(fā)現(xiàn)地塊熱點。

圖11　疊加結(jié)果分析

在Silhouette檢驗后，k-means分類中的k取值確定為15。不同于地塊尺度與網(wǎng)格尺度，點陣尺度的分類結(jié)果所主要表達的是根據(jù)曲線的特征及規(guī)模反映出地塊中建筑的外輪廓和建筑中的不同功能。以西二旗為例（圖12），點陣尺度的分類結(jié)果很好地體現(xiàn)了西二旗地鐵站及百度大廈區(qū)域的高人口活動熱度。高人口活動熱度的點均落入建筑內(nèi)部，25 m的點陣精度也保證了其可以對建筑外輪廓進行較好的勾勒與反映。與此同時，也可以通過對比分類結(jié)果的方法，對不同建筑的人口規(guī)模及活動特征進行區(qū)分。

圖12　點陣分類結(jié)果局部

另一方面，通過對分時人口數(shù)進行疊加，可以在點陣尺度對以人口密度為基礎(chǔ)的三維空間進行進一步刻畫與可視化表達（圖13）。由此圖可以判斷，百度大廈是該地區(qū)人口活動的絕對熱點，其規(guī)模甚至遠大于西二旗地鐵站。同時，百度大廈北側(cè)的聯(lián)想研究院則是該地塊另一人口活動熱度較高的區(qū)域。

圖13　點陣分類三維刻畫

3　總結(jié)

分時人口密度數(shù)據(jù)為城市定量研究數(shù)據(jù)源選擇提供了全新的視角。其自身特征決定了在刻畫城市用地功能上，有著其他數(shù)據(jù)無法取代的優(yōu)勢。同時，在結(jié)合POI等其他輔助數(shù)據(jù)源配合時，分時人口密度數(shù)據(jù)可以對城市中的混合功能進行較好的辨認與區(qū)分，幫助研究者與規(guī)劃人員發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)研究方法所無法發(fā)現(xiàn)的城市特征。在3層空間尺度下，該數(shù)據(jù)也能夠?qū)Σ煌叨鹊某鞘泄δ芴卣鬟M行詮釋，對同一研究對象進行多維立體描述，保證分類結(jié)果的精準和有效性。

總體而言，分時人口密度數(shù)據(jù)解決了在規(guī)模、規(guī)律和功能3個方面的認知過程中產(chǎn)生的問題。首先，在規(guī)模識別上，該數(shù)據(jù)可以對分時人口規(guī)模進行深度刻畫，達到對同種功能不同級別的識別，解決傳統(tǒng)分析方法中對不同規(guī)模的居住區(qū)、商業(yè)區(qū)分類過程中遇到的困難。第二，在活動規(guī)律識別上，分時人口密度打破了傳統(tǒng)分析方法中單一結(jié)果、缺乏時間維度的構(gòu)造，對同一地塊不同時間段的特征進行了有效的反映，對地塊人口活動規(guī)律的單日內(nèi)變化、工作日與周末的差異進行了突出表達。第三，在城市功能認知上，結(jié)合POI的約束，分時人口數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)用地分類中無法刻畫的隱藏屬性，如小區(qū)里的公司。

但是在城市定量研究中，分時人口密度也有著其自身的不足與局限性。該數(shù)據(jù)最大的局限性在于，由于數(shù)據(jù)是經(jīng)過點陣進行采集的，點陣的數(shù)據(jù)中并不包括單一用戶的行為信息。這也意味著，對于用戶的時空軌跡，使用此種數(shù)據(jù)無法進行分析。在大規(guī)模遷徙和行為路線選擇研究方面，該數(shù)據(jù)無法提供有效支持與幫助。

本研究通過使用非監(jiān)督分類的方法對城市用地進行人口活動特征與功能上的重新劃分，其主要貢獻包括3點。第一，為建成環(huán)境使用后評價提供了新的途徑與思路，超越傳統(tǒng)評估方法中訪談、問卷的小樣本與局限性，為調(diào)研提供更為多元化的視角。第二，為研究城市功能歷史轉(zhuǎn)變提供了可能。傳統(tǒng)調(diào)研方法對于歷史數(shù)據(jù)的獲取和反饋能力相對有限。而本方法可以通過個性化抓取，選擇需要的時間與地理范圍，對研究對象進行分類描述與刻畫。第三，研究尺度更為精細，在小微尺度上的數(shù)據(jù)分析為更多的小尺度空間研究提供了可能，也滿足了存量規(guī)劃的自身需求。在人流擁堵點識別、建筑與地塊的微觀聯(lián)系上，都有著可供挖掘的潛力。

通過此次研究，筆者了解到該數(shù)據(jù)與方法在存量規(guī)劃中的應用潛力。在下一研究階段中，通過完善該方法，可以對更為宏觀和熱點的規(guī)劃問題進行挖掘與分析。例如研發(fā)可供非首都核心功能疏解評估的人口規(guī)模監(jiān)測模式、京津冀協(xié)同發(fā)展中重點對接單位和區(qū)塊的用地人口特征變化分析等。課題組也將對分析方法進行進一步完善，通過該方法對城市的運行狀況進行常態(tài)化監(jiān)測，在發(fā)現(xiàn)規(guī)劃問題的同時，對規(guī)劃進行精確輔助。

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City Sensing: An Inventory Planning Tool Based on Spatial-temporal Big Data

1673-8985（2016）03-0009-08 中圖分類號TU981 文獻標識碼A

段冰若