基于出租車(chē)GPS數(shù)據(jù)的居民出行行為和城市空間結(jié)構(gòu)分析*
——以北京

魏海濤 肖天聰 胡寶生 王 薇 王晨曦 WEI Haitao, XIAO Tiancong, HU Baosheng, WANG Wei, WANG Chenxi

1 文獻(xiàn)研究概況

出行行為是個(gè)人行為建模、交通管控等方面的重要研究議題。出行行為模式是空間相互作用、城市空間結(jié)構(gòu)與功能的映射。Bourne[1]基于城市形態(tài)與城市相互作用的概念，提出城市空間結(jié)構(gòu)以一套組織規(guī)則，影響城市形態(tài)和城市子系統(tǒng)內(nèi)部的行為，并將這些子系統(tǒng)連接成一個(gè)城市系統(tǒng)。改革開(kāi)放以來(lái)，我國(guó)城市發(fā)展動(dòng)力經(jīng)歷了巨大的變化，許多大城市由過(guò)去的以向心集聚為主導(dǎo)動(dòng)力的階段轉(zhuǎn)而進(jìn)入以離心擴(kuò)散為主導(dǎo)動(dòng)力的發(fā)展階段（即郊區(qū)化階段）[2]，20世紀(jì)90年代后這些大城市紛紛提出多中心的城市發(fā)展戰(zhàn)略。近年來(lái)，許多學(xué)者對(duì)這一現(xiàn)象進(jìn)行了實(shí)證研究，發(fā)現(xiàn)北京、上海、廣州等大城市在發(fā)展中具有明顯的郊區(qū)化特征，人口和就業(yè)分布呈現(xiàn)多中心的空間結(jié)構(gòu)，并在不同程度上出現(xiàn)了居住—就業(yè)的空間錯(cuò)位[3-6]。隨著行為地理學(xué)相關(guān)研究的興起，越來(lái)越多的學(xué)者從個(gè)人行為角度研究城市空間相互作用與空間結(jié)構(gòu)。孟慶艷[7]研究了上海市居民通勤行為的基本特征，總結(jié)了上海市通勤的空間結(jié)構(gòu)模式，探討了通勤現(xiàn)象的距離變化特性。周素紅[8]研究了廣州市居民就業(yè)—居住空間的特征，通過(guò)通勤格局及其演變透視了城市實(shí)體空間的變化。

隨著信息和通信技術(shù)（ICT）的發(fā)展，大數(shù)據(jù)在研究中得以應(yīng)用，如交通預(yù)測(cè)[9-10]、出行行為研究[11-12]、土地利用分析[13]和空間模型校準(zhǔn)[14]等。由于出租車(chē)GPS軌跡具有準(zhǔn)確的位置和時(shí)間標(biāo)記，能相對(duì)準(zhǔn)確地揭示人員群體流動(dòng)的模式，國(guó)內(nèi)學(xué)者以出租車(chē)GPS軌跡作為數(shù)據(jù)源，進(jìn)行了相關(guān)研究，如LIANG等[15]2137采用北京市的出租車(chē)GPS軌跡，應(yīng)用模型研究了出租車(chē)流動(dòng)的位移分布，LIU等[16]利用上海市出租車(chē)GPS軌跡的大數(shù)據(jù)，采用社區(qū)發(fā)現(xiàn)的方法，發(fā)現(xiàn)了15個(gè)時(shí)間穩(wěn)定區(qū)域，刻畫(huà)了上海的城市空間結(jié)構(gòu)。SI等[17]采用北京出租車(chē)GPS數(shù)據(jù)，基于多源數(shù)據(jù)分析模型，運(yùn)用語(yǔ)意推理方法將出行分成3種類(lèi)型，并分析其相應(yīng)特征。LIU等[18]基于深圳2014年出租車(chē)GPS軌跡的大數(shù)據(jù)，提取城市活躍區(qū)，用以研究城市結(jié)構(gòu)和居民生活方式。

隨著城市化的推進(jìn)，北京市的空間格局變化特征明顯。2000年以前，城市擴(kuò)展圍繞中心城近地域圈層式蔓延態(tài)勢(shì)明顯。自2000年開(kāi)始，北京的建設(shè)呈現(xiàn)多中心集聚趨勢(shì)[19]383。但是，由于城市規(guī)劃建設(shè)區(qū)均鑲嵌在城市環(huán)路之間，規(guī)劃建設(shè)的多個(gè)職能中心并沒(méi)有形成真正意義的疏散中心城區(qū)人口與功能的城市次中心?！叭邮健笨臻g規(guī)劃固化了城市單中心的蔓延發(fā)展模式[20]。

本文以北京市出租車(chē)GPS數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，采用社區(qū)發(fā)現(xiàn)來(lái)探索居民出行模式，并結(jié)合相關(guān)的土地利用狀況，揭示北京市城市空間結(jié)構(gòu)特征。

圖1 研究區(qū)域（北京六環(huán)以內(nèi)）

2 研究區(qū)域與數(shù)據(jù)

北京是典型的世界級(jí)城市，2015年末常住人口為2 170.5萬(wàn)人，行政轄區(qū)面積為16 411 km2。北京的城市空間體現(xiàn)為“一主、一副、兩軸、多點(diǎn)”的結(jié)構(gòu)①，其中，“一主”為中心城區(qū)（包括作為核心區(qū)的東、西城區(qū)），“一副”即通州，“兩軸”是長(zhǎng)安街與中軸線，“多點(diǎn)”則是順義、亦莊、大興、昌平、房山、懷柔、密云、平谷、延慶、門(mén)頭溝10個(gè)新城，還有海淀山后、豐臺(tái)河西、北京新機(jī)場(chǎng)地區(qū)3個(gè)重要的城鎮(zhèn)組團(tuán)。城市內(nèi)部呈現(xiàn)多中心結(jié)構(gòu)，包括中關(guān)村科技園區(qū)核心區(qū)、奧林匹克中心區(qū)、中心商務(wù)區(qū)（CBD）、海淀山后地區(qū)科技創(chuàng)新中心、順義現(xiàn)代制造業(yè)基地、通州綜合服務(wù)中心、亦莊高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展中心和石景山綜合服務(wù)中心。綜合考慮研究目的和數(shù)據(jù)的可行性，本文的研究區(qū)域界定為北京六環(huán)以內(nèi)，面積為2 267 km2，占全市總面積的13.81%，是人口出行的主要區(qū)域（見(jiàn)圖1）。

北京城市道路網(wǎng)為典型的“方格網(wǎng)＋環(huán)形放射”混合狀，兩大主要機(jī)場(chǎng)（首都國(guó)際機(jī)場(chǎng)和南苑機(jī)場(chǎng)）和四大火車(chē)站（北京南站、北京北站、北京西站和北京站）是重要的對(duì)外交通樞紐。

根據(jù)《第五次北京城市交通綜合調(diào)查總報(bào)告（2016）》，2014年出租車(chē)出行約占總體出行結(jié)構(gòu)的6%，在公共交通服務(wù)中占據(jù)了重要地位。出租車(chē)服務(wù)具有獨(dú)立性、隨機(jī)性、便利性、區(qū)域性和舒適性等特點(diǎn)，是公共汽車(chē)和地鐵的重要補(bǔ)充。相較而言，出租車(chē)能更精準(zhǔn)地定位出行的軌跡。本文采用北京市運(yùn)營(yíng)的出租車(chē)24 h的GPS數(shù)據(jù)，每輛車(chē)的GPS數(shù)據(jù)作為一條記錄，包括上車(chē)時(shí)間、上車(chē)地點(diǎn)、下車(chē)時(shí)間、下車(chē)地點(diǎn)、行程持續(xù)時(shí)間和行程長(zhǎng)度等信息。選取從周一（2015年9月14日）到周日（2015年9月20日）的記錄組成數(shù)據(jù)集。刪除其中行程不完整、乘車(chē)距離大于100 km和小于100 m、乘車(chē)時(shí)間大于6 h和小于1 min、速度大于33 m/s的數(shù)據(jù)，進(jìn)而得到2 896 609次出行記錄。同時(shí)，將出租車(chē)軌跡簡(jiǎn)化為由起點(diǎn)和目的地構(gòu)成的向量，以兩地之間的歐氏距離作為行程長(zhǎng)度，忽視路線細(xì)節(jié)，并將GPS數(shù)據(jù)同北京空間坐標(biāo)底圖相匹配，以便進(jìn)行空間分析。

3 構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)—不同距離的出行模式

3.1 基于距離的出行特征分析

出行距離分布是研究人口遷移時(shí)的一個(gè)重要統(tǒng)計(jì)特性。本文研究區(qū)域內(nèi)出租車(chē)出行歐氏距離的平均值是3.44 km，出租車(chē)出行數(shù)據(jù)的分布形態(tài)（見(jiàn)圖2a）顯示，出租車(chē)出行的距離—頻數(shù)遵循指數(shù)分布：

3 km以內(nèi)出租車(chē)出行頻數(shù)處于高水平，3—9 km范圍內(nèi)頻數(shù)快速下降，9 km以上距離頻數(shù)逐漸趨近于0?；诖?，本文以3 km與9 km為門(mén)檻值對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組，并將這3組分別命名為短距離出行組（1 779 664次）、中距離出行組（887 738次）和長(zhǎng)距離出行組（229 207次）。

圖2b顯示，把距離頻數(shù)進(jìn)行對(duì)數(shù)變換后的分布符合線性分布：

隨著距離增加，出租車(chē)出行頻數(shù)降低。長(zhǎng)距離分布仍然是長(zhǎng)尾分布，這表明在長(zhǎng)途出行時(shí)選擇出租車(chē)的人對(duì)費(fèi)用的敏感度較低，原因可能在于商務(wù)出行、公務(wù)出行或非工作性出行中的特定需求，如旅游、就醫(yī)、娛樂(lè)、處理突發(fā)事件等。

不同組的變化差異證明將出租車(chē)出行按照出行距離分組是合理的（見(jiàn)圖3）。圖3a和圖3b顯示的3組出行頻數(shù)的波動(dòng)區(qū)間不同，由短至長(zhǎng)分別是（10 000，30 000）、（0，10 000）和（0，5 000）。1天內(nèi)，短距離出行頻數(shù)波動(dòng)幅度最大，長(zhǎng)距離出行頻數(shù)波動(dòng)幅度最小，長(zhǎng)距離出行變化較小，更為穩(wěn)定。此外，3組出行變化的時(shí)間段也是不同的。1天內(nèi)，短距離出行組出現(xiàn)早、午2個(gè)波峰，中距離出行組在早、中、晚均出現(xiàn)波峰，而長(zhǎng)距離出行組在白天略有波動(dòng)，只有晚上1個(gè)波峰。

工作日期間出行變化的情況與休息日有明顯差別，如圖3c和圖3d所示，工作日期間0:00—6:00的3組出行情況基本一致，6:00以后3組出行情況存在明顯差異。短距離出行組上下車(chē)次數(shù)在8:00—19:00一直處于高頻區(qū)間，其中15:00出現(xiàn)波峰；中距離出行組上下車(chē)次數(shù)在8:00—23:00處于較高水平，無(wú)明顯波峰；長(zhǎng)距離出行組1天之內(nèi)變化較小。如圖3e和圖3f所示，休息日期間在0:00—5:00的3組出行的頻數(shù)均下降但幅度不同，5:00以后3組出行情況存在明顯差異。短距離出行組 存 在3個(gè) 波 峰（10:00—12:00、14:00—16:00和21:00—22:00）和2個(gè)波谷（12:00—13:00和20:00—21:00）；中 距 離 出 行 組 在8:00—24:00處于較高出行水平，但在19:00—20:00出現(xiàn)1個(gè)小的波谷；長(zhǎng)距離出行組無(wú)明顯變化。與工作日相比，雙休日期間短距離和中距離整體頻數(shù)下降且比工作日多1個(gè)波谷（20:00左右）。長(zhǎng)距離出行在工作日和雙休日無(wú)明顯變化，這可能是因?yàn)殚L(zhǎng)距離出行是由特定的出行目的所決定的，不會(huì)受工作和休息的影響。

圖2 出租車(chē)出行距離—頻數(shù)分布的曲線估計(jì)

圖3 不同長(zhǎng)度出行組的時(shí)間變化圖

從方位上看（見(jiàn)圖4），短距離出行和中距離出行的方向分布基本一致，具有明顯的波峰，而長(zhǎng)距離出行的方向分布更均勻。短距離出行的方向分布具有3個(gè)較高的波峰（正東、正北和正南）和1個(gè)較低的波峰（正西），中距離出行方向分布具有2個(gè)較高的波峰（正東和正南）和2個(gè)較低的波峰（正西和正北）。這與通過(guò)遙感數(shù)據(jù)觀測(cè)到的1986年以來(lái)的北京市城市空間拓展方向（北面、東面和南面）是一致的[19]377。這可能是由于城市空間的拓展方向影響了城市的功能結(jié)構(gòu)，進(jìn)而對(duì)人員流動(dòng)和出行行為產(chǎn)生影響，因此人員流動(dòng)可以反映城市空間結(jié)構(gòu)特征。長(zhǎng)距離出行的方向分布波動(dòng)較小，在東北和西南方向存在2個(gè)較小的波峰，這與市中心到首都國(guó)際機(jī)場(chǎng)、北京南站、北京西站的方向相同，表明長(zhǎng)途出行更多地受到城市交通節(jié)點(diǎn)的影響。

本文將研究區(qū)域劃分為1 km×1 km的單元，計(jì)算每個(gè)單元中3組距離的上下車(chē)點(diǎn)數(shù)，發(fā)現(xiàn)上下車(chē)點(diǎn)主要分布于六環(huán)以內(nèi)，在遠(yuǎn)郊區(qū)縣的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中心也有零散分布，其中通州的分布規(guī)模較大。短距離出行的上下車(chē)熱點(diǎn)主要集中在CBD和金融街一帶。中距離出行的上下車(chē)熱點(diǎn)主要集中在北京南站、北京西站、國(guó)貿(mào)、首都國(guó)際機(jī)場(chǎng)以及北二環(huán)、三元橋—首都國(guó)際機(jī)場(chǎng)一帶。長(zhǎng)距離出行的上下車(chē)熱點(diǎn)主要集中在北京西站、北京南站和首都國(guó)際機(jī)場(chǎng)，可以推斷長(zhǎng)距離出行是由居民特殊類(lèi)型的交通產(chǎn)生的，例如目的地為火車(chē)站、機(jī)場(chǎng)，或外地游客前往陌生地點(diǎn)等。由此可見(jiàn)，不同距離的出租車(chē)出行因不同目的而具有不同的模式[15]2142。

圖4 不同長(zhǎng)度出行組的出行方向分布

表1 由不同長(zhǎng)度的出行構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)的基本統(tǒng)計(jì)

3.2 構(gòu)建出租車(chē)出行網(wǎng)絡(luò)

本文將1 km×1 km網(wǎng)格單元作為網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)。如果出租車(chē)出行從一個(gè)單元開(kāi)始并在另一個(gè)單元結(jié)束，則存在兩個(gè)單元的邊緣且邊緣方向?yàn)閺钠鹗紗卧赶蚰康牡貑卧?，兩個(gè)單元之間的出租車(chē)出行次數(shù)是邊緣的權(quán)重，從而形成定向和加權(quán)的網(wǎng)絡(luò)。在構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)時(shí)，刪除在同一單元中開(kāi)始和結(jié)束的出行。

基于3組出行數(shù)據(jù)分別建立3個(gè)網(wǎng)絡(luò)。表1顯示了網(wǎng)絡(luò)的基本統(tǒng)計(jì)結(jié)果。短距離出行組的出行次數(shù)和節(jié)點(diǎn)數(shù)最多，但邊緣數(shù)最少，說(shuō)明短距離出行路線較中長(zhǎng)距離出行更穩(wěn)定，具有更規(guī)律的空間模式，短距離出行的空間相互作用更強(qiáng)；長(zhǎng)距離出行包含最少的出行次數(shù)和節(jié)點(diǎn)數(shù)，平均邊緣權(quán)重遠(yuǎn)低于其他兩組，說(shuō)明長(zhǎng)距離出行往往具有特定的出行目的和地點(diǎn)，發(fā)生頻率較低；中距離出行作為短距離出行和長(zhǎng)距離出行的過(guò)渡類(lèi)型，結(jié)合了二者的特性。

總體來(lái)看，不同組的出租車(chē)出行在時(shí)間、空間方面具有不同的特征。從出行流量來(lái)看，短距離和中距離出行都遠(yuǎn)高于長(zhǎng)距離出行。從時(shí)間變化來(lái)看，短距離和中距離出行具有明顯變化，而長(zhǎng)距離出行則基本無(wú)變化。從出行方位來(lái)看，短距離和中距離出行具有明顯的方向性，而長(zhǎng)距離出行的方向分布更均勻。結(jié)合短、中、長(zhǎng)距離網(wǎng)絡(luò)基本統(tǒng)計(jì)結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)長(zhǎng)距離出行是由特殊的出行目的引發(fā)的，不體現(xiàn)居民出行的日常行為特征。相反，短距離和中距離出行具有更規(guī)律的時(shí)空特征，更適宜用來(lái)揭示城市的空間結(jié)構(gòu)。

4 城市交通和城市結(jié)構(gòu)

4.1 網(wǎng)絡(luò)的社區(qū)發(fā)現(xiàn)

社區(qū)結(jié)構(gòu)是網(wǎng)絡(luò)中的一個(gè)普遍特征。給定一個(gè)網(wǎng)絡(luò)圖，并找出其社區(qū)結(jié)構(gòu)的過(guò)程叫做社區(qū)發(fā)現(xiàn)（Community detection）。同一社區(qū)中的節(jié)點(diǎn)之間的連接多于與其他社區(qū)中的節(jié)點(diǎn)的連接[21]，[22]167-171。因本文將研究重點(diǎn)放在短距離和中距離的分析上，考慮到加權(quán)和定向的網(wǎng)絡(luò)，采用凝聚子群分析，用以發(fā)現(xiàn)短距離和中距離網(wǎng)絡(luò)中的社區(qū)。凝聚子群分析（Cohesive subgroup analysis）是社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析中的重要方法，強(qiáng)調(diào)凝聚性在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的重要性。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)中某些行動(dòng)者之間的關(guān)系緊密，以至于結(jié)合成一個(gè)次級(jí)群體時(shí)，即成為凝聚子群。分析的目的是為了揭示社會(huì)行動(dòng)者之間實(shí)際存在的或者潛在的關(guān)系[22]148。本文主要通過(guò)分析節(jié)點(diǎn)間的聯(lián)系來(lái)研究網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征。

本文從短距離網(wǎng)絡(luò)中發(fā)現(xiàn)了16個(gè)區(qū)域，在中距離網(wǎng)絡(luò)中發(fā)現(xiàn)了24個(gè)區(qū)域（見(jiàn)圖5）。這些區(qū)域同北京圈層結(jié)構(gòu)基本吻合，具有一定的等級(jí)性，呈現(xiàn)從中心向外圍輻射的“圈層＋片狀”的分布形態(tài)。中心城區(qū)的社區(qū)通常是空間連續(xù)的大面積區(qū)域，直徑從5 km到10 km不等。郊區(qū)的大多數(shù)社區(qū)由很少的網(wǎng)格構(gòu)成，這些小社區(qū)是由于出租車(chē)流量較低而形成的。所有的社區(qū)圍繞城市中心呈圈層結(jié)構(gòu)分布，空間連續(xù)性體現(xiàn)了距離衰減效應(yīng)，這與現(xiàn)有的一些結(jié)論[23]一致。大多數(shù)社區(qū)形態(tài)與行政區(qū)不同，行政邊界對(duì)城市內(nèi)部出行的影響較小。社區(qū)發(fā)現(xiàn)反映了人們的出行特征，是研究城市結(jié)構(gòu)與功能的基礎(chǔ)單元，本文將發(fā)現(xiàn)的社區(qū)命名為居民出行區(qū)（Residential travel zone，RTZ）。通過(guò)聚焦分析RTZ，探究城市結(jié)構(gòu)與功能。

4.2 RTZ的網(wǎng)絡(luò)統(tǒng)計(jì)

RTZ的內(nèi)部特征對(duì)于研究城市結(jié)構(gòu)具有重要的意義。為使RTZ格局更加清晰簡(jiǎn)潔，且便于統(tǒng)計(jì)，本文去除了RTZ內(nèi)部的零星異塊。如圖6所示，短距離的RTZ共有16個(gè)，根據(jù)凝聚子群密度的大小，將其劃分為5個(gè)層級(jí)。RTZ1和RTZ2屬于第1級(jí)，位于北京市中心，涵蓋了三環(huán)以內(nèi)絕大多數(shù)地區(qū)，包含最多的出租車(chē)出行次數(shù)。第2級(jí)包括從3到5的RTZ，集中了北京市主要的就業(yè)中心。RTZ6到RTZ8相對(duì)較分散，屬于第3級(jí)，主要是近郊的一些核心地區(qū)；其中RTZ7位于通州地區(qū)，是城市副中心的核心地區(qū)，近年來(lái)發(fā)展較為迅猛。RTZ9至RTZ11屬于第4層級(jí)，位于石景山區(qū)、豐臺(tái)區(qū)和大興區(qū)，屬于城市功能拓展區(qū)。RTZ12至RTZ16屬于第5層級(jí)，出租車(chē)流量較低，均位于六環(huán)以內(nèi)的邊緣區(qū)域。其中，RTZ16的子群密度近乎為0，主要是香山地區(qū)。除了RTZ12和RTZ13外，同一級(jí)的RTZ基本位于相同的圈層。整體上反映了“北強(qiáng)南弱不均衡”的城市出行特征，與北京市“一主、一副、兩軸、多點(diǎn)”的空間布局特征具有一致性。

如圖7所示，中距離的RTZ共有24個(gè)，可以分為3個(gè)層級(jí)。RTZ1至RTZ4屬于第1級(jí)，位于北京市中心，基本與四環(huán)的區(qū)域重合，子群密度非常高，社區(qū)內(nèi)部聯(lián)系非常緊密。第2級(jí)包括從5到16的RTZ，基本位于第1級(jí)的外圍，面積較小，行政區(qū)劃上位于城市功能拓展區(qū)。RTZ17到RTZ24，屬于第3級(jí)，位于六環(huán)以內(nèi)的邊緣區(qū)域，出租車(chē)流量低。除了RTZ10和RTZ15外，同一級(jí)的RTZ基本位于相同的圈層。RTZ10位于空港經(jīng)濟(jì)區(qū)，RTZ15位于城市副中心通州的核心地區(qū)。從整體上看，中距離的RTZ反映了“內(nèi)強(qiáng)外弱的圈層式”的出行格局，這與北京市早期圈層式蔓延發(fā)展的路徑具有一致性，同時(shí)可以看出，與所屬圈層不匹配的子群是由特定的發(fā)展基礎(chǔ)、功能分工來(lái)影響和決定的。

為了進(jìn)一步探索每個(gè)RTZ內(nèi)的出行結(jié)構(gòu)，本文分析了短距離網(wǎng)絡(luò)和中距離網(wǎng)絡(luò)的40個(gè)RTZ所對(duì)應(yīng)的子網(wǎng)絡(luò)屬性。每個(gè)子網(wǎng)絡(luò)包含開(kāi)始和結(jié)束于對(duì)應(yīng)RTZ的所有短距離（或中距離）出行。在計(jì)算統(tǒng)計(jì)時(shí)，選擇忽略網(wǎng)絡(luò)邊緣的方向，因?yàn)榉嵌ㄏ蛑笜?biāo)更容易理解，并且可以足夠清楚地描述空間交互關(guān)系。

圖5 基于短、中距離出行網(wǎng)絡(luò)的社區(qū)發(fā)現(xiàn)結(jié)果

圖6 北京市16個(gè)短距離RTZ

圖7 北京市24個(gè)中距離的RTZ

表2 短距離RTZ統(tǒng)計(jì)表

圖8 RTZ的土地利用情況分析圖

表2顯示了16個(gè)短距離子網(wǎng)絡(luò)的總體特性。節(jié)點(diǎn)的度被定義為連接到它的節(jié)點(diǎn)的數(shù)量，是節(jié)點(diǎn)的拓?fù)渲行男缘幕竞饬恐笜?biāo)；網(wǎng)絡(luò)的平均度表示不同節(jié)點(diǎn)之間的交互強(qiáng)度；圖密度是指網(wǎng)絡(luò)邊緣數(shù)量與其可能的邊緣數(shù)量最大值的比率，用于衡量完全連接的網(wǎng)絡(luò)之間的連接程度；聚類(lèi)系數(shù)被定義為連接到同一節(jié)點(diǎn)的兩個(gè)節(jié)點(diǎn)連接并且量化為局部聚類(lèi)的可能性。

如表2所示，16個(gè)短距離的RTZ網(wǎng)絡(luò)的平均度和圖密度高，表明RTZ中節(jié)點(diǎn)間的聯(lián)系比較強(qiáng)，進(jìn)而說(shuō)明了居民在RTZ內(nèi)部出行的多樣性及RTZ中節(jié)點(diǎn)相互作用的廣泛性。此外，隨著層級(jí)的提高，RTZ的平均度、平均邊緣權(quán)重和圖密度減弱，即隨著出行次數(shù)的減少，RTZ內(nèi)部節(jié)點(diǎn)間的聯(lián)系也減弱。由于16個(gè)RTZ的連接性都較好，與節(jié)點(diǎn)數(shù)相比，平均聚類(lèi)系數(shù)的值比較均勻。一般來(lái)說(shuō)，16個(gè)子網(wǎng)絡(luò)具有類(lèi)似的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，但是城市區(qū)域中的子網(wǎng)絡(luò)包含更大的交通流量，并且節(jié)點(diǎn)之間的連接范圍比郊區(qū)子網(wǎng)絡(luò)更廣泛。

由于交通流量的差異，在中距離網(wǎng)絡(luò)中1、2和3級(jí)RTZ的平均度（分別為182.4268、135.7500和145.6883），平均邊緣權(quán)重和圖密度的值逐漸降低。由于24個(gè)中距離RTZ②的連接性較好，與節(jié)點(diǎn)數(shù)相比，平均聚類(lèi)系數(shù)的值比較均勻。24個(gè)子網(wǎng)絡(luò)具有類(lèi)似的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，但是中心城區(qū)的子網(wǎng)絡(luò)包含更大的交通流量，并且節(jié)點(diǎn)之間的連接范圍比郊區(qū)子網(wǎng)絡(luò)更廣泛。中距離RTZ的平均度（42.0578）和圖密度的平均值（0.3443）均高于短距離RTZ，說(shuō)明中距離RTZ內(nèi)節(jié)點(diǎn)之間的聯(lián)系更加緊密。相反，中距離RTZ的平均聚類(lèi)系數(shù)的平均值（0.1422）低于短距離RTZ（0.2141），說(shuō)明中距離RTZ內(nèi)部節(jié)點(diǎn)間的聯(lián)系更加均勻，而短距離RTZ中存在少數(shù)聯(lián)系較強(qiáng)的節(jié)點(diǎn)，發(fā)揮了中樞的作用。

4.3 RTZ的中心和土地利用

城市出行與特定的土地利用有關(guān)。本文利用POI（Point of information）數(shù)據(jù)進(jìn)一步研究不同RTZ的土地利用狀況，選取餐飲服務(wù)、公司企業(yè)、交通出行、科研教育、休閑娛樂(lè)、醫(yī)療服務(wù)和住宅小區(qū)7類(lèi)POI數(shù)據(jù)來(lái)反映不同的土地利用類(lèi)型。由于出租車(chē)的上下車(chē)位置不一定是出行的目的，本文使用泰森多邊形對(duì)POI點(diǎn)進(jìn)行處理，得到每一個(gè)POI點(diǎn)的服務(wù)范圍，規(guī)定上下車(chē)點(diǎn)位置所對(duì)應(yīng)的POI點(diǎn)功能即為出行目的。同一個(gè)上（下）車(chē)位置可能對(duì)應(yīng)多個(gè)POI點(diǎn)的泰森多邊形，此時(shí)采取該多邊形中功能比重最高者作為出行目的類(lèi)型。對(duì)每一個(gè)RTZ中的出行目的進(jìn)行匯總，并分別把16個(gè)短距離RTZ和24個(gè)中距離RTZ中每個(gè)POI類(lèi)型的最大值標(biāo)準(zhǔn)化（見(jiàn)圖8）。顯而易見(jiàn)，短距離的RTZ前3層（RTZ1—RTZ8）包含更多類(lèi)型及數(shù)量的POI，并且住宅小區(qū)、餐飲服務(wù)以及公司企業(yè)的POI數(shù)據(jù)在不同的RTZ中比率相近；后2層（RTZ9—RTZ16）中的POI則主要集中在公司企業(yè)及住宅小區(qū)兩類(lèi)，其他功能較弱。中距離的RTZ情況與短距離的RTZ相似，外層的突出功能為公司企業(yè)，其他功能較弱。這些差異反映了不同層級(jí)RTZ的不同功能，從土地利用情況可見(jiàn)北京城市功能的分層結(jié)構(gòu)明顯。

4.4 RTZ中出租車(chē)出行的交通流特征

事實(shí)上，城市空間結(jié)構(gòu)可能與所有長(zhǎng)度的出行狀況密切相關(guān)。本文對(duì)所有長(zhǎng)度的出行流進(jìn)行分析。出租車(chē)流量以及出行距離差異水平的時(shí)間變化可以描述一個(gè)地區(qū)的交通狀況，與土地利用狀況密切相關(guān)，能夠在一定程度上反映該地區(qū)的功能。

選取與上文相同的1 km×1 km的單元，然后基于出行流量和差異水平將這些單元聚集成類(lèi)。在1天中界定5個(gè)時(shí)間間隔，每個(gè)間隔都有足夠的出行數(shù)據(jù)支持分析。這5個(gè) 間隔分別是：“清晨”（5:00—9:00），“上午和 中 午”（9:00—13:00），“下 午”（13:00—17:00），“傍 晚”（17:00—21:00）以 及“晚上”（21:00—次日1:00）。根據(jù)在相關(guān)研究中被成功應(yīng)用的香農(nóng)熵[24]，將每個(gè)網(wǎng)格D（i）的差異水平定義為：

其中Vd(i)是在一定距離范圍類(lèi)別d內(nèi)同網(wǎng)格單元i聯(lián)系的出租車(chē)流量，k是根據(jù)出行長(zhǎng)度劃分的出行組編號(hào)。本文選擇3 km作為這里的分組間隔，V1代表距離小于3 km的出租車(chē)流量，V2代表距離位于3 km到6 km之間的出租車(chē)流量，以此類(lèi)推。由于上車(chē)點(diǎn)和下車(chē)點(diǎn)有不同的模式，計(jì)算5個(gè)時(shí)間段中每個(gè)網(wǎng)格單元的上車(chē)點(diǎn)數(shù)量、下車(chē)點(diǎn)數(shù)量、上車(chē)出行的差異水平和下車(chē)出行的差異水平，即每個(gè)單元有20個(gè)特性。本文忽略那些在這5個(gè)時(shí)間段中沒(méi)有出租車(chē)流動(dòng)的單元格并應(yīng)用k均值聚類(lèi)的方法對(duì)所有單元格分類(lèi)。

這些網(wǎng)格單元被分為3類(lèi)（見(jiàn)圖9）。類(lèi)別1、2的單元格具有很大的交通流量和相似的時(shí)間變化水平，類(lèi)別3的單元格交通流量較低且沒(méi)有明顯的時(shí)間變化。中心地區(qū)的上車(chē)出行差異水平大于邊緣地區(qū)，而就下車(chē)出行的差異水平而言，除清晨外，所有類(lèi)別的差異水平基本一致。

這3類(lèi)網(wǎng)格的空間分布清晰地描繪了北京的同心層結(jié)構(gòu)。類(lèi)別1的單元覆蓋了城市的多個(gè)中心及火車(chē)站、機(jī)場(chǎng)。類(lèi)別2基本覆蓋了四環(huán)以內(nèi)大部分區(qū)域，并包含了機(jī)場(chǎng)線及通州副中心。除特殊地形的地域外，類(lèi)別3基本涵蓋了六環(huán)以內(nèi)的所有區(qū)域。將這3類(lèi)網(wǎng)格的分布與短距離及中距離的RTZ分布相比較，可以發(fā)現(xiàn)具有相似的規(guī)律——較為明顯的同心層結(jié)構(gòu)，與RTZ單元所描繪的城市結(jié)構(gòu)有一致性，證明前文基于RTZ分析的結(jié)論是合理的。

圖9 3類(lèi)網(wǎng)格單元中5個(gè)時(shí)間段的交通流特征分析

5 結(jié)論

出租車(chē)在公共交通服務(wù)中占據(jù)了重要地位，研究出租車(chē)軌跡及其空間特征對(duì)探究居民出行規(guī)律、城市結(jié)構(gòu)與功能，以及城市規(guī)劃具有一定的啟示意義。本文首先對(duì)出租車(chē)出行按距離進(jìn)行分組研究，發(fā)現(xiàn)不同組的出租車(chē)出行在時(shí)間、空間方面具有不同的特征，與長(zhǎng)距離出行相比，短距離和中距離出行具有更規(guī)律的時(shí)空特征，更適宜用來(lái)揭示城市的空間結(jié)構(gòu)。

本文運(yùn)用社區(qū)發(fā)現(xiàn)的方法研究了由短距離和中距離出行構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)，將其分區(qū)并命名為RTZ。根據(jù)凝聚子群密度將RTZ進(jìn)行層級(jí)劃分，發(fā)現(xiàn)北京市具有“北強(qiáng)南弱不均衡”和“內(nèi)強(qiáng)外弱圈層式”的出行特征。進(jìn)一步研究RTZ內(nèi)部的出行結(jié)構(gòu)，可以發(fā)現(xiàn)在每個(gè)RTZ內(nèi)部大多數(shù)節(jié)點(diǎn)的出租車(chē)流量較低，出租車(chē)流量最大的節(jié)點(diǎn)在RTZ內(nèi)部發(fā)揮了中樞的作用，將其命名為“居民出行區(qū)中心”并進(jìn)行分析。位于城市核心區(qū)的“居民出行區(qū)中心”，其土地利用類(lèi)型更綜合，出租車(chē)流量處于較高水平；而一些位于城市拓展區(qū)的“居民出行區(qū)中心”，其土地利用類(lèi)型過(guò)于單一，引發(fā)了城市內(nèi)部職住分離、潮汐車(chē)流等問(wèn)題。最后，本文探討所有長(zhǎng)度的出租車(chē)出行的交通流量屬性，交通單元的空間分布也揭示了北京的圈層式分布。

結(jié)合其他學(xué)者的研究，本文認(rèn)為北京市目前圈層式的空間布局的原因，在于北京市2000年之前圍繞中心城近地域圈層式的發(fā)展模式固化了城市單中心的蔓延態(tài)勢(shì)[19]382。在這樣的空間慣性下，要使城市向多中心轉(zhuǎn)變?nèi)沃囟肋h(yuǎn)。因此，城市規(guī)劃導(dǎo)向上應(yīng)進(jìn)一步完善城市次中心的功能，提升次中心土地利用類(lèi)型的綜合性，構(gòu)建功能協(xié)調(diào)、優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)的多中心城市網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

出租車(chē)作為公共交通的一種類(lèi)型，存在一定的價(jià)格門(mén)檻，難以涵蓋所有人群及目的的出行，進(jìn)一步的研究可以擴(kuò)大數(shù)據(jù)來(lái)源，整合私家車(chē)、公共汽車(chē)和地鐵等多種交通方式，而不同數(shù)據(jù)的組合可以從更多維度研究居民出行特點(diǎn)和城市空間結(jié)構(gòu)。

注釋

① 本文的研究時(shí)點(diǎn)為2015年，同分析相關(guān)的城市空間、路網(wǎng)結(jié)構(gòu)以及交通設(shè)施等情況與彼時(shí)相應(yīng)。

② 限于篇幅，中距離24個(gè)子網(wǎng)絡(luò)的統(tǒng)計(jì)表格省略。