董偉 張斌 王光奎
基于時間地理學,利用GPS軌跡數(shù)據(jù),研究微觀(公園、景區(qū))尺度公眾游憩行為是當前環(huán)境設計、城市規(guī)劃、旅游管理等多學科交叉關注的熱點課題。本文以127條秦嶺淺山區(qū)游客GPS軌跡為數(shù)據(jù)基礎,比較了單點提取法、網(wǎng)格聚類法、速度-距離法三種停留點提取方式的操作流程和結果。研究表明三類方法各有優(yōu)劣,單點提取法過程相對簡單,信息留存度高,適合微型場地(中小型城市公園)的停留點研究;網(wǎng)格提取法,操作比較復雜,信息概括程度較高,效果直觀,適合場地較大的場地景區(qū)(景區(qū)、大型城市公園);速度-距離法信息具有連續(xù)性,更適于線性場地空間。本研究為微觀尺度的游客停留點提取提供了技術方法和實踐經(jīng)驗。
一、背景與問題
隨著中國經(jīng)濟的騰飛,國內(nèi)城市化發(fā)展方式已逐漸由面積快速增加的量變階段逐步過渡到了質量提升的階段。對人居環(huán)境品質要求的提高已成為共識,規(guī)劃設計已到走到了城市精細化、智慧化的新階段。如何使城市環(huán)境規(guī)劃更符合公眾的行為特征,更好滿足公眾需求,是人居環(huán)境相關學科當前面臨的重要課題。
時間地理學為刻畫公眾空間行為特征這一課題提供了概念框架。時間地理學由瑞典地理學家哈格斯特朗及其團隊隆德學派于20世紀60年代創(chuàng)立并發(fā)展而來。(柴彥威,1998)時間地理學認為人的活動和行為受到自身因素和各種外界客觀條件約束和限制,是可認知和測量的;通過確定各種限制因素,可確定人類潛在的行為活動范圍。(柴彥威等,2018)空間行為研究的基礎是行為數(shù)據(jù),在20世紀90年代之前的數(shù)據(jù)獲取方法有基于調查問卷的空間日志法、跟蹤法、心智地圖法等方法?;跁r間地理學的微觀尺度的空間游憩行為相關研究方興未艾,是環(huán)境設計、城市規(guī)劃、旅游管理等多學科交叉關注的熱點課題。本文針對這一課題,以城市市郊淺山區(qū)為研究區(qū)域,以游客游憩行為鏈條中的停留點判別方法為研究對象,進行了初步探索。
二、核心概念解析
空間行為研究中對游客停留點的研究是重要內(nèi)容。廣義的游客停留點是指游客停留時長到達一定閾值的區(qū)域或位置點。該概念比較寬泛,在不同時空尺度下有相對不同的解釋。例如,在時間粒度為一周,游覽區(qū)域為數(shù)個城市的尺度研究中,停留點在時間尺度上主要是指超過6小時停留的住宿點,在空間尺度上是某個城市。而在一天之中某微觀景區(qū)內(nèi)的時空粒度下,時間閾值為數(shù)十分鐘,空間占地范圍為數(shù)百平米的休息區(qū)、就餐區(qū)、小型主題游覽區(qū)都被認為是停留點。本研究中的停留點特指微觀(公園、景區(qū))尺度下從GPS信息中的提取停留點,是將GPS信息中信息點中的時間數(shù)據(jù)按一定時空分析粒度累加起來,超過預定時空閾值即認定為停留點。
三、實驗場地與數(shù)據(jù)收集
本文研究場地定于秦嶺淺山區(qū)的西安市郊段子午峪及以子午峪峪口為上山或下山通道的,游客一天左右可抵達的周邊山峪。該區(qū)域位于西安市長安區(qū)南部,因域內(nèi)有著名的子午道(漢代、唐代從京城通往蜀地的交通要道)而知名。該地屬于關中平原與秦嶺山脈之間的交接區(qū)域,交通便利,從西安市中心鐘樓區(qū)域到子午峪約33公里,駕車僅需一個半小時左右,是名副其實的西安市郊淺山區(qū)區(qū)域。
本文資料以網(wǎng)絡公開的游客的行為軌跡為數(shù)據(jù)基礎。數(shù)據(jù)采集以子午峪口為上山地點或下山地點的軌跡,時間跨度為2012-2019年,共收集143條,經(jīng)過對軌跡的清洗,刪除重復、信號丟失過多,位置錯誤的軌跡,最終保留124條軌跡。軌跡中,最短時間53分鐘,最長時間25小時,最長距離60.3公里,最短距離2.2公里,軌跡點總計222 765個。
四、三種方法的操作過程
對比實驗以ESRI Arcgis地理信息系統(tǒng)為操作平臺,采集的軌跡數(shù)據(jù)文件類型為GPX格式,該格式是一種輕量的GPS交換數(shù)據(jù)格式,目前主流的GPS設備均能輸出這一格式。論文中的三種停留點提取方法有一些通用的基礎步驟。首先,將所有通過篩選的軌跡數(shù)據(jù)通過數(shù)據(jù)轉換功能導入Arcgis桌面版,導入后獲取的是一組點要素數(shù)據(jù),在組中每一個點要素均帶有多個屬性,屬性信息一般包括軌跡ID、坐標點經(jīng)度、坐標點緯度、日期-時間數(shù)據(jù)。由于原始的軌跡數(shù)據(jù)的坐標通常是WGS1984大地坐標,因此導入成功后,首先要對軌跡進行投影處理,將大地坐標轉換為UTM墨卡托投影,在投映時需格外注意投影條帶號的選擇問題,以防投影錯誤。另外,Arcgis平臺中的地圖數(shù)據(jù)底圖采用的是經(jīng)過投影處理的研究區(qū)域的衛(wèi)星遙感影像。
(一)網(wǎng)格提取法
網(wǎng)格提取法是地理學、景觀生態(tài)學等常用的定量分析場地數(shù)據(jù)的統(tǒng)計方法,它的實質是降低場地分辨率(粒度),減少信息冗余,幫助分析者快速掌握適宜尺度的場地信息方法。它針對所需的場地某種屬性和實際需要,選擇合適的分析粒度,進而將場地利用歐式幾何手段,按照分析粒度要求,均勻地將場地分成數(shù)量若干的格網(wǎng),并進一步統(tǒng)計每一個格網(wǎng)內(nèi)的屬性值,最終呈現(xiàn)較低分辨率的場地信息格。時空行為學下的游客停留點的提取方法與地理學網(wǎng)格提取法從邏輯上看并無區(qū)別,只不過將某種地理屬性置換為了時間屬性。
利用網(wǎng)格提取法提取游客停留點的具體操作方法如下。首先,應用追蹤統(tǒng)計工具獲取每一條軌跡中每一個單要素點的累積停留時間,其次,將微觀景區(qū)以垂直視角格網(wǎng)形式進行分割,要說明的是,網(wǎng)格間距的選取即空間分析粒度,要基于設計需求具體情況具體討論。再次,通過要素空間鏈接的方式,聚合所有軌跡點上累積的時間數(shù)據(jù),并以此字段為屬性值將要素轉換為柵格。最后,通過重分類工具,將超出預設時間閾值的柵格要素值設置為1,其他柵格賦值為0。通過對停留次數(shù)進行疊加,再次設置需要的閾值,獲取格網(wǎng)式樣停留點。
(二)單點直接提取法
直接提取法是針對GPS軌跡點數(shù)據(jù)的特點而采取的方法。方法的實質是審視所有GPS點數(shù)據(jù)中的時間信息,將數(shù)據(jù)中所有大于預定閾值時間的GPS點要素全部提取出來,并以點密度分析等工具進行信息概括化顯示。
利用直接提取法提取游客停留點的具體操作方法如下。第一步與網(wǎng)格提取法一致,應用追蹤統(tǒng)計工具獲取每一條軌跡中每一個單要素點的累積停留時間。第二步,將所有的軌跡進行要素合并。第三步,以預先設定的時間閾值為標尺,應用屬性表的提取工具將超過閾值的軌跡點提取出來。至第三步一萬平米以下的微型場地,已可清晰的表述。如果場地過大,信息點過于雜亂,可應用第四步,即選擇合適的搜索半徑和形態(tài),進行所有提取軌跡點的點密度分析,得到概化后的類似于網(wǎng)格提取法的柵格停留點數(shù)據(jù)。
(三)速度-距離法
利用GPS速度-距離信息判定停留點,當軌跡點在空間上呈現(xiàn)團狀結構,或線性結構較,并停留較長時間,此時GPS信息點中的速度將較低,利用這一特點提取所有速度低于預定閾值的連續(xù)的軌跡點,也可將這些連續(xù)的軌跡點轉為線性要素或利用工具轉化為柵格,進行概括化處理。
利用速度-距離法提取游客停留點的具體操作方法如下。第一步,利用追蹤統(tǒng)計工具,審視所有軌跡點的速度信息,以預定的速度信息為閾值,提取所有低于閾值的軌跡點。第二步,觀察所有提取出的點數(shù)據(jù),連續(xù)性超過預定設置,或時間高于閾值的連續(xù)點判定為停留區(qū)域,或休憩型游覽區(qū)域,將這些連續(xù)點轉化為柵格要素,并進行重分類。第三步,進行與上文網(wǎng)格提取法中的疊加操作,將停留超過一定人次的要素再次提取出來。
綜上,從步驟上可以看出,三種提取方法中網(wǎng)絡提取法步驟最為復雜,既考慮了單人停留的時間和停留范圍(網(wǎng)格大?。?,又進行了多人次的疊加判斷,涉及了要素與柵格轉換和柵格疊加操作。速度-距離法步驟比網(wǎng)絡提取法簡單,省去了分隔場地,鏈接要素這一操作。單點提取法過程最簡單,合并所有軌跡點數(shù)據(jù),直接以時間為標尺提取軌跡點,不需要提前確定劃定空間網(wǎng)格,也不需要網(wǎng)格提取法、速度距離法中的基于停留概率的二次疊加判斷。
五、提取結果與討論
本課題為了對比方便,網(wǎng)格法以25×25米為基本粒度,以180秒為停留判定閾值,獲取停留網(wǎng)格。以樣本數(shù)量的20%以上人停留判定為停留點,結果見圖1。單點提取法以180秒為閾值,進行提取后又進行了點密度分析,結果見圖2。速度-距離法結果與網(wǎng)格法類似,僅在柵格排布上有所不同,故未附圖。
結合步驟和結果可以看出,當有明確的時間空間分析粒度需求時,格網(wǎng)法準確,并且效果直觀。劣勢在于步驟較為復雜,且無論多小的空間分析粒度,空間格網(wǎng)都可能將停留場地一分為二,損失停留信息。單點直接提取法,當空間較小且有明確的時間閾值設定時,精度較高信息無損耗且步驟簡單。劣勢在于未經(jīng)過二次判斷,精確度一般,當場地尺度較大時,如圖2,效果不直觀,需要結合點密度分析降低分辨率。速度-距離法介于上述兩者之間,更適用于線性場地空間。
綜上所述,本文為微觀尺度的游客停留點提取提供了簡要的技術方法和一定實踐經(jīng)驗。本文的缺點是以僅以微觀尺度的區(qū)域下的淺山區(qū)類型場地作為實驗對象,且受制于數(shù)據(jù)采集成本,得到的樣本數(shù)據(jù)較為有限。未來應以不同尺度不同場地進行試驗,總結出較為普世的指標和方法選擇標準。
(作者單位:西安工業(yè)大學)