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    大數(shù)據(jù)視角下的京津冀地區(qū)城市體系現(xiàn)狀
    ——以POI數(shù)據(jù)和手機(jī)數(shù)據(jù)為例

    2021-01-27 03:34:30王崑陽(yáng)譙博文
    關(guān)鍵詞:京津冀天津基礎(chǔ)設(shè)施

    王崑陽(yáng) 譙博文 張 晶?

    (1.廣島大學(xué)綜合科學(xué)研究科,廣島7398521;2.首都師范大學(xué)三維重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京100048)

    0 引 言

    城市體系是由一系列不同等級(jí)規(guī)模、不同職能分工和相互密切聯(lián)系的城市組成的系統(tǒng)[1],其結(jié)構(gòu)反映了城市群內(nèi)部的空間特征[2].城市體系將一定范圍內(nèi)的城市視為一個(gè)具有層次等級(jí),且不斷改變的整體[3].區(qū)域一體化是城市體系的一種發(fā)展形式,是指區(qū)域內(nèi)的2個(gè)或多個(gè)城市突破行政區(qū)劃制約,使發(fā)展要素和資源在彼此之間自由流動(dòng)和優(yōu)化配置,促進(jìn)社會(huì)經(jīng)濟(jì)緊密融合,形成優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)、共同繁榮的整體效應(yīng)[4],如京津冀一體化.

    城市基礎(chǔ)設(shè)施是城市發(fā)展的支柱[5],基礎(chǔ)設(shè)施的數(shù)量反映了一個(gè)地區(qū)的發(fā)展規(guī)模.城市基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)程度在一定程度上代表了某一區(qū)域的城市發(fā)展等級(jí).分析京津冀地區(qū)城市基礎(chǔ)設(shè)施的分布,對(duì)全面了解京津冀地區(qū)現(xiàn)狀與未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)具有重要的意義.各類基礎(chǔ)設(shè)施在區(qū)域內(nèi)的分布特征反映了其空間分布上的公平性與異質(zhì)性[6-8],可以體現(xiàn)城市之間的功能差異[9-11].同時(shí),城市基礎(chǔ)設(shè)施的數(shù)量必須考慮該地區(qū)的人口數(shù)量,城市基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)要以人口為基礎(chǔ),人口的數(shù)量反映了該城市對(duì)于基礎(chǔ)設(shè)施的需求量.單獨(dú)對(duì)人口或城市基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行討論是片面的,并不能反映城市的實(shí)際情況,將城市基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)量與人口數(shù)量結(jié)合討論是必要的.通過(guò)對(duì)比城市基礎(chǔ)設(shè)施與人口的關(guān)系,可以確定該區(qū)域是否存在基礎(chǔ)設(shè)施供不應(yīng)求的情況,而基礎(chǔ)設(shè)施的供需不平均是造成人口遷徙的原因之一[12].

    另一方面,交通網(wǎng)絡(luò)是制約區(qū)域內(nèi)各城市之間各類供需關(guān)系的重要因素[13].隨著技術(shù)的發(fā)展,手機(jī)的位置移動(dòng)數(shù)據(jù)逐漸被應(yīng)用到人口與城市的研究中[14].通過(guò)手機(jī)內(nèi)置的基于位置服務(wù)(location based services,LBS)功能,定位設(shè)備的所在位置,再對(duì)比不同時(shí)刻設(shè)備所在位置的變化,從而獲取該設(shè)備在空間上的位置移動(dòng)信息[15].相比于路網(wǎng),手機(jī)數(shù)據(jù)所反映的交通信息更客觀地描述了實(shí)際的交通量;相比于基于公路流、鐵路流的研究方法,手機(jī)數(shù)據(jù)可以更加全面地獲取到一定范圍內(nèi)的人口移動(dòng)信息,并且擁有更高的時(shí)空精度[16-17].手機(jī)數(shù)據(jù)可以同時(shí)涵蓋多種交通方式所產(chǎn)生的位置移動(dòng)信息,更加全面和直觀地反映不同城市之間的關(guān)聯(lián)強(qiáng)度.但目前利用手機(jī)移動(dòng)數(shù)據(jù)對(duì)京津冀地區(qū)的研究尚少.

    土地利用-交通相互作用模型(land use-transport interaction model,LUTI)是模擬城市發(fā)展過(guò)程的常用模型,主要用來(lái)研究土地利用決策對(duì)社會(huì)活動(dòng)和交通發(fā)展的影響,或交通決策對(duì)社會(huì)活動(dòng)和城市空間分布的影響.LUTI模型側(cè)重城市內(nèi)部結(jié)構(gòu)的變化,對(duì)于空間公平性和社會(huì)群體的空間聚集分析較為薄弱[18].信息點(diǎn)(point of information,POI),即描述信息的點(diǎn),其包含該點(diǎn)的坐標(biāo)位置及其他所需要的信息,可以充分反映城市內(nèi)部的功能區(qū)差異,且城市基礎(chǔ)設(shè)施POI的分布模式、分布密度在城市空間分析中具有重要意義[19].而手機(jī)數(shù)據(jù)則可以提供必要的交通信息.基于這些考慮,本文提出設(shè)想,使用POI數(shù)據(jù)作為城市土地利用信息,使用手機(jī)數(shù)據(jù)作為交通信息.在這個(gè)層面上,通過(guò)研究城市間的土地利用與交通,研究城市之間的城市體系.

    京津冀包括北京、天津、石家莊、唐山、秦皇島、邯鄲、邢臺(tái)、保定、張家口、承德、滄州、廊坊和衡水,共計(jì)13個(gè)城市.2014年以前,京津冀地區(qū)的發(fā)展缺乏統(tǒng)一規(guī)劃,區(qū)域一體化進(jìn)程緩慢、結(jié)構(gòu)趨同現(xiàn)象嚴(yán)重[20-22].隨著雄安新區(qū)進(jìn)入國(guó)家規(guī)劃,京津冀一體化發(fā)展的需求空前盛大.對(duì)京津冀地區(qū)的城市體系現(xiàn)狀進(jìn)行研究,有利于把握當(dāng)前京津冀都市圈內(nèi)各城市的發(fā)展特征,對(duì)未來(lái)規(guī)劃具有重要的參考價(jià)值.本研究以土地利用-交通相互作用模型為基本思路,利用京津冀地區(qū)6類城市基礎(chǔ)設(shè)施POI數(shù)據(jù)作為城市土地利用屬性,手機(jī) LBS數(shù)據(jù)作為交通屬性.本研究旨在通過(guò)POI和人口數(shù)據(jù)研究當(dāng)前京津冀地區(qū)以醫(yī)療、學(xué)校、銀行、超市商場(chǎng)、餐飲和賓館酒店為代表的城市基礎(chǔ)設(shè)施的空間分布特征及其空間公平性;通過(guò)手機(jī)數(shù)據(jù)研究各城市在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)下的空間交互強(qiáng)度以及依附關(guān)系;通過(guò)對(duì)比POI和手機(jī)數(shù)據(jù),挖掘京津冀地區(qū)資源較為豐富、空間交互較弱,具有發(fā)展?jié)摿Φ牡貐^(qū),為京津冀一體化發(fā)展提供參考與建議.

    1 數(shù)據(jù)來(lái)源與研究方法

    1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

    本文的POI數(shù)據(jù)來(lái)自百度地圖開放平臺(tái)(https://lbsyun.baidu.com/),獲取了截至2015年6月的 POI數(shù)據(jù),醫(yī)療、學(xué)校、銀行、超市商場(chǎng)、餐飲和賓館酒店分別為 14 651、23 150、25 129、51 896、39 312和10 187條.每個(gè)城市基礎(chǔ)設(shè)施 POI包含4方面的信息:設(shè)施名稱、設(shè)施類別、經(jīng)度和緯度.利用這些數(shù)據(jù)點(diǎn)的空間分布特征,可以反映出區(qū)域內(nèi)不同城市之間基礎(chǔ)設(shè)施的空間分布關(guān)系.

    手機(jī)數(shù)據(jù)是來(lái)自百度遷徙所屬的人口移動(dòng)大數(shù)據(jù)項(xiàng)目.本文采集了2015年4月11—26日期間的16個(gè)自然日(10個(gè)工作日和6個(gè)休息日)京津冀地區(qū)13個(gè)城市之間逐小時(shí)人口流動(dòng)數(shù)據(jù).16個(gè)自然日采集的樣本總量超過(guò)200萬(wàn)條,日均超過(guò)12萬(wàn)條,從而保證了本文推斷的有效性,其中工作日累計(jì)樣本量約123萬(wàn)條,休息日累計(jì)樣本量約82萬(wàn)條.

    1.2 研究思路與方法

    1.2.1 均衡性評(píng)價(jià)

    本文所采取的評(píng)價(jià)方法為變異系數(shù)(coefficient of variation,CV)[23]和赫芬達(dá)爾指數(shù)[24](herfindahlhirschman index,HHI).CV也稱離散系數(shù),反映了地區(qū)均衡度,其值越小,說(shuō)明該區(qū)域越均衡,離散程度越小,公式為

    式中σ表示標(biāo)準(zhǔn)差,μ表示平均數(shù).HHI經(jīng)常用來(lái)衡量產(chǎn)業(yè)集中度,公式為

    式中Xi表示某地區(qū)某類POI數(shù)量,X表示一定空間范圍內(nèi)的同類POI總數(shù),Si=Xi/X表示某地區(qū)的某類POI占有率,N表示地區(qū)總數(shù).HHI反映區(qū)域規(guī)模指標(biāo)的聚集程度,數(shù)值越大說(shuō)明越集中,當(dāng)區(qū)域?qū)儆谕耆珘艛酄顟B(tài)時(shí),則HHI=1.

    另外,為了直觀地反映城市內(nèi)資源與人口的關(guān)系,本文設(shè)計(jì)了城市基礎(chǔ)設(shè)施資源總數(shù)與常住人口總數(shù)的比值,對(duì)城市的POI分布及供需情況進(jìn)行評(píng)價(jià),簡(jiǎn)稱資源-人口比例,具體方法為

    式中R表示某區(qū)域內(nèi)某類資源的資源-人口比例,M′表示該區(qū)域某類 POI數(shù)量,M表示京津冀同類POI總數(shù),P′表示該區(qū)域常住人口數(shù)量,P表示京津冀常住人口總數(shù).

    1.2.2 聚類算法

    聚類是將具有相似屬性的樣本聚到一個(gè)類中的數(shù)據(jù)挖掘方法,旨在識(shí)別多變量數(shù)據(jù)中的離散模式[25].該方法通過(guò)樣本之間的相似性進(jìn)行分組,通過(guò)樹狀圖反映各要素之間的結(jié)構(gòu)與關(guān)系.

    1.2.3 優(yōu)勢(shì)流方法

    優(yōu)勢(shì)流方法是一種網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)化方法,該方法參照城市規(guī)模,依據(jù)某一個(gè)城市主要要素流的流向,將這個(gè)城市歸屬到對(duì)其最具控制力的中心[26].一般在一定空間范圍內(nèi)某城市所處層級(jí)水平越高,表明其中心性、主導(dǎo)性越強(qiáng),對(duì)周邊城市或地區(qū)的控制力和影響力越大,服務(wù)范圍越廣.

    1.2.4 社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法

    社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法用于發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中的社區(qū)結(jié)構(gòu)[27].在社交網(wǎng)絡(luò)中,每位用戶都相當(dāng)于一個(gè)點(diǎn),用戶之間通過(guò)互相的關(guān)注關(guān)系構(gòu)成了整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu),在這樣的網(wǎng)絡(luò)中,有的用戶之間連接較為緊密,有的用戶之間連接關(guān)系較為稀疏,連接較為緊密的部分可以被看成是一個(gè)社區(qū),其內(nèi)部的節(jié)點(diǎn)之間有較為緊密的連接,而隸屬不同社區(qū)的節(jié)點(diǎn)間的連接則較為稀疏.

    社區(qū)發(fā)現(xiàn)是一個(gè)復(fù)雜而有意義的過(guò)程,用于探測(cè)并揭示不同類型復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中固有的社區(qū)結(jié)構(gòu)[27].其中,F(xiàn)ast Unfolding算法是基于模塊度對(duì)社區(qū)進(jìn)行劃分的算法,通過(guò)不斷劃分社區(qū),使劃分后整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的模塊度不斷增大.劃分后的網(wǎng)絡(luò)模塊度越大,說(shuō)明社區(qū)劃分的效果越好.Fast Unfolding算法通過(guò)反復(fù)運(yùn)算使模塊度增大,并根據(jù)運(yùn)算結(jié)果對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行重構(gòu),直到網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)不再改變[28],最終聚合成圍繞少數(shù)中心點(diǎn)形成的網(wǎng)絡(luò),這與城市體系中的單中心、雙中心、多中心城市結(jié)構(gòu)很相似.因此該算法非常適用于挖掘城市之間的潛在關(guān)系.Fast Unfolding算法公式為

    式中:Q表示整個(gè)社區(qū)的模塊度;m表示該網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)重總和,Aij表示節(jié)點(diǎn)i和節(jié)點(diǎn)j之間的權(quán)重;k表示與頂點(diǎn)連接的邊的權(quán)重;Ci和Cj分別代表節(jié)點(diǎn)i和節(jié)點(diǎn)j被分配到的社區(qū);δ用于判斷頂節(jié)點(diǎn)i和節(jié)點(diǎn)j是否被分配的同一社區(qū).

    1.2.5 反距離權(quán)重法

    反距離權(quán)重法假定每個(gè)測(cè)量點(diǎn)都有一種局部影響,而這種影響會(huì)隨著距離增大而減弱[29],這很符合人們?cè)趯?duì)城市基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行出行選擇時(shí)的就近原則.因此本文使用反距離權(quán)重法對(duì)POI和手機(jī)數(shù)據(jù)所反映的城市連通度進(jìn)行插值.

    2 基于公共服務(wù)的京津冀地區(qū)城市體系分析

    2.1 各地區(qū)6類城市基礎(chǔ)設(shè)施分布情況及均衡性分析

    為了能夠直觀地查看各地區(qū)城市基礎(chǔ)設(shè)施的分布情況,本文將各地區(qū)6類POI的數(shù)量進(jìn)行了類型內(nèi)對(duì)比,以獲得各地區(qū)6類POI在京津冀都市圈內(nèi)所占該類POI總量百分比,如表1所示.同時(shí),計(jì)算了6類城市基礎(chǔ)設(shè)施POI在不同地區(qū)的資源-人口比,如表2所示.

    表1 6類城市基礎(chǔ)設(shè)施POI在不同地區(qū)的比例和不同地區(qū)常住人口量比例 單位:%

    表2 6類城市基礎(chǔ)設(shè)施POI在不同地區(qū)的資源-人口比及總量排名

    從表1可知,在6類城市基礎(chǔ)設(shè)施中,北京均處于優(yōu)勢(shì)地位,其中醫(yī)療 POI占京津冀地區(qū)總量的32.4%,餐飲POI占50.4%,賓館酒店P(guān)OI占44.9%,其6類 POI總量占京津冀地區(qū) POI總量37.1%.天津市6類POI均在京津冀地區(qū)排第2位,北京和天津兩地6類 POI相加可以發(fā)現(xiàn),銀行、超市商場(chǎng)、餐飲和賓館酒店4類POI之和均已超過(guò)京津冀地區(qū)6類POI總量的50%,而常住人口之和為33.9%.從表2可知,6類POI在北京、天津的資源-人口比遠(yuǎn)高于其他地區(qū),其POI總量的資源-人口比例分別位于第1位和第3位,以城市基礎(chǔ)設(shè)施提供者的身份向周邊城市提供6類城市基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù).秦皇島的資源-人口比例雖然位居第2位,但這主要是因?yàn)槠渎糜纬鞘械奶匦?,流?dòng)人口高、常住人口少,并不能認(rèn)為其具有向周邊城市提供城市基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)的能力.位居第4位的廊坊同樣存在大量流動(dòng)人口.由此可見,大多數(shù)城市基礎(chǔ)設(shè)施均分布在北京和天津,其城市基礎(chǔ)設(shè)施公平性遠(yuǎn)高于其他城市,并向周邊城市提供城市基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù).根據(jù)表1的數(shù)據(jù),可以計(jì)算出6類 POI在京津冀地區(qū)的CV和HHI.如表3所示.

    表3 6類POI在京津冀地區(qū)的變異系數(shù)和赫芬達(dá)爾指數(shù)

    通過(guò)CV與HHI之間的變化規(guī)律可以看出6類城市基礎(chǔ)設(shè)施均處于過(guò)度集中或過(guò)度離散的狀態(tài).餐飲與賓館酒店這類生活服務(wù)類型POI在京津冀地區(qū)集中度較高,而醫(yī)療、學(xué)校、銀行這類基礎(chǔ)保障類型POI則相對(duì)較為平均.

    本文還將各地區(qū)6類POI的數(shù)量進(jìn)行了區(qū)域內(nèi)對(duì)比,以獲得各地區(qū)6類POI在京津冀都市圈內(nèi)所占本地區(qū)6類POI總量百分比,如表4所示.從POI總量中可以發(fā)現(xiàn),邯鄲、邢臺(tái)、滄州、衡水所包含的POI總量均低于4.0%,總比為12.1%,但4市所包含的常住人口總量達(dá)到26.1%,4市資源-人口比例為京津冀都市圈內(nèi)的倒數(shù)4名,屬于重度城市基礎(chǔ)設(shè)施需求地,具有較低的城市基礎(chǔ)設(shè)施公平性,因此應(yīng)加強(qiáng)城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),或加強(qiáng)與周邊基礎(chǔ)設(shè)施豐富的城市之間的互動(dòng).而張家口與承德2地雖然POI總量<4.0%,但由于其常住人口量較少,城市基礎(chǔ)設(shè)施需求量低.在河北省的各城市中,醫(yī)療和學(xué)校POI在石家莊以及保定比較集中,且石家莊略高于保定.

    表4 不同地區(qū)6類城市基礎(chǔ)設(shè)施POI在本地區(qū)的比例 單位:%

    從表4可知,超市商場(chǎng)POI在京津冀地區(qū)均占較高比例.北京、秦皇島、廊坊、天津和唐山的餐飲占據(jù)較高比例.由于秦皇島是一個(gè)旅游城市,賓館酒店的占比為京津冀地區(qū)最高,而承德、衡水、邯鄲和張家口則以學(xué)校所占比例較高.

    2.2 6類城市基礎(chǔ)設(shè)施POI的空間分布密度

    為了能夠更直觀地反映出6類城市基礎(chǔ)設(shè)施的分布情況,本文計(jì)算了6類POI在各城市的點(diǎn)密度.點(diǎn)密度體現(xiàn)了每個(gè)輸出柵格像元周圍的點(diǎn)要素的密度.從概念上講,每個(gè)柵格像元中心的周圍都定義了一個(gè)鄰域,將鄰域內(nèi)點(diǎn)的數(shù)量相加,然后除以鄰域面積,即得到點(diǎn)要素的密度(見圖1).

    圖1 京津冀地區(qū)6類POI密度分布(a)醫(yī)療;(b)學(xué)校;(c)銀行;(d)超市商場(chǎng);(e)餐飲;(f)賓館酒店

    從圖1可知,6類POI在北京均呈現(xiàn)較為集中的形態(tài),以醫(yī)療和餐飲最為密集.學(xué)校、銀行和超市商場(chǎng)這3類POI則在北京、天津和石家莊均有集中態(tài)勢(shì),且在各地均有較為密集的分布,其中學(xué)校POI相對(duì)最為平均,說(shuō)明教育資源在各地區(qū)分布較為平衡.賓館酒店類則是除北京和天津外,在秦皇島市呈現(xiàn)密集形態(tài).

    2.3 各城市POI總量聚類

    根據(jù)各城市的POI數(shù)量,對(duì)京津冀都市圈內(nèi)的城市進(jìn)行了聚類(圖2).根據(jù)POI的性質(zhì),聚類距離越近的地區(qū)其POI分布特征越相似,距離越遠(yuǎn)則表示其POI分布特征差異較大。圖2反映了北京、天津兩地在整個(gè)京津冀都市圈中具有較高的城市基礎(chǔ)設(shè)施占有率.值得注意的是,對(duì)于河北省內(nèi)的城市,石家莊、保定與其他城市的差異,體現(xiàn)了石家莊和保定在河北省內(nèi),相對(duì)于其他城市有較高的POI占有率,即具有更大的發(fā)展?jié)摿σ约皫?dòng)周邊城市發(fā)展的能力.

    圖2 京津冀地區(qū)城市POI聚類

    整體對(duì)比可知,北京、天津在6類 POI的空間公平性上全面處于明顯優(yōu)勢(shì)地位,對(duì)周邊城市具有一定的領(lǐng)導(dǎo)作用.位于第2梯度的則是石家莊和保定,這兩地在河北省內(nèi)的基礎(chǔ)設(shè)施空間公平性最高.而南部的邢臺(tái)和邯鄲不僅 POI分布稀少,從距離上也難以利用到北京、天津的資源.

    3 基于人口流量的京津冀地區(qū)城市體系分析

    3.1 基于人口流量的京津冀社區(qū)劃分

    對(duì)京津冀都市圈各城市之間的LBS數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì),得到共計(jì)156條不對(duì)稱網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系(圖3),通過(guò)優(yōu)勢(shì)流方法獲得其中占主導(dǎo)地位的23條主要人口流動(dòng)線路.對(duì)占主導(dǎo)地位的23條線進(jìn)行二次分類,使用自然斷裂法分為5級(jí),斷點(diǎn)類別基于數(shù)據(jù)中固有的自然分組.將分類間隔加以識(shí)別,可對(duì)相似值進(jìn)行最恰當(dāng)?shù)胤纸M,并可使各個(gè)類之間的差異最大化.從圖3可知,北京-廊坊兩地之間的人口交互強(qiáng)度最高,日均人口流量達(dá)到36 839人次.北京-保定和北京-天津之間的人口交互強(qiáng)度次之,分別為17 646與13 660人次.天津-廊坊、天津-唐山也以 10 188與7 207人次保持在第3梯度.由此可見,廊坊與北京和天津兩地的人口流量都處于較高的水平,說(shuō)明三地之間的空間交互程度較高.整體上,除上述地區(qū)外,承德、張家口、石家莊、滄州與北京和天津兩地的人口流量較大.相對(duì)而言,河北省11個(gè)城市之間人口流量較小,均在日均434人次以下.

    圖3 京津冀地區(qū)日均人口流量圖(雙向)

    使用Fast Unfolding算法進(jìn)行社區(qū)發(fā)現(xiàn)京津冀地區(qū)呈現(xiàn)雙中心的結(jié)構(gòu)(圖4).其中,石家莊、保定、邢臺(tái)、承德、邯鄲、廊坊和張家口以北京為中心;而唐山、秦皇島、衡水和滄州則以天津?yàn)橹行?

    圖4 基于Fast Unfolding算法的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)下京津冀地區(qū)社區(qū)發(fā)現(xiàn)結(jié)果

    3.2 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)下的中心城市差異

    為了更直觀地觀察北京、天津2個(gè)中心城市的人口流量,制作了雙向人口流量圖,并使用對(duì)數(shù)函數(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行拉伸,使其更加顯著地反映進(jìn)出關(guān)系(圖5),從圖5可知,以北京和天津?yàn)橹行牡娜丝谝苿?dòng)整體趨勢(shì)為進(jìn)京津方向人口流量大于出京津方向,且北京更為顯著.以北京為中心的城市體系中,除了廊坊,均明顯呈現(xiàn)進(jìn)大于出的趨勢(shì),僅秦皇島差距微弱.而天津?yàn)橹行牡某鞘畜w系中,滄州、唐山和保定進(jìn)津方向明顯多于出津方向,其他城市并無(wú)明顯差異.值得注意的是,廊坊市在以北京為中心的城市關(guān)系中,不同于整體進(jìn)京大于出京的趨勢(shì),雖然差距微弱,出京卻大于進(jìn)京.總體來(lái)說(shuō),北京市對(duì)周邊城市的影響力大于天津市.

    圖5 北京、天津進(jìn)出雙向日均人口流量示意圖(a)北京;(b)天津

    4 POI與人口流量所反映的城市熱度差異

    使用反距離權(quán)重法,計(jì)算各地區(qū)POI以及人口流量熱度(圖6).從圖6可知,京津冀都市圈各城市POI熱度與人口流量熱度整體上很相似,但石家莊的POI熱度與人口流量熱度差異卻很大.石家莊雖然擁有豐富的基礎(chǔ)設(shè)施資源,但其作為省會(huì)城市對(duì)周邊城市的影響能力不足,在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中的核心地位與層次性不明顯.實(shí)際交通交互量遠(yuǎn)低于其基礎(chǔ)設(shè)施的承載能力,基礎(chǔ)設(shè)施無(wú)法得到充分利用,其周邊城市也難以利用到石家莊的城市基礎(chǔ)設(shè)施資源.再加上邢臺(tái)、邯鄲和北京、天津的距離較遠(yuǎn),聯(lián)系較弱,使京津冀南部地區(qū)在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中處于薄弱狀態(tài).石家莊豐富的城市基礎(chǔ)設(shè)施資源和薄弱的交通交互量,使其具有成為京津冀都市圈內(nèi)另一個(gè)中心城市的可能性.

    圖6 京津冀地區(qū)各城市POI熱度與人口流量熱度(a)POI熱度;(b)人口流量熱度

    5 結(jié)論和討論

    本文證明了使用POI數(shù)據(jù)與手機(jī)數(shù)據(jù)替代LUTI模型中原本的土地利用和交通信息進(jìn)行城市體系研究具有可行性,且二者結(jié)論具有一致性.北京、天津和石家莊的城市基礎(chǔ)設(shè)施資源遠(yuǎn)遠(yuǎn)比京津冀都市圈內(nèi)的其他城市豐富,具有向周邊城市提供城市基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)的能力;圍繞北京和天津形成的雙中心網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可以有效帶動(dòng)北部區(qū)域發(fā)展,但是南部地區(qū)當(dāng)前并沒(méi)有中心城市,并且與現(xiàn)有中心城市的交互較弱;位于南部的石家莊雖然現(xiàn)在與周邊城市的交互較弱,但具有豐富的城市基礎(chǔ)設(shè)施資源,有較高的發(fā)展?jié)摿?伴隨雄安新區(qū)的設(shè)立,京津冀地區(qū)將從雙中心變?yōu)槎嘀行牡男螒B(tài),配合保定的城市基礎(chǔ)設(shè)施資源,可以很好地帶動(dòng)包括滄州和衡水在內(nèi)的京津冀中部地區(qū)發(fā)展,而南部城市群依然處于薄弱的地位.基于本研究的結(jié)果,在京津冀后續(xù)發(fā)展計(jì)劃中,加強(qiáng)發(fā)展石家莊作為省會(huì)城市的優(yōu)勢(shì),可以更好地帶動(dòng)南部城市群發(fā)展,為京津冀一體化發(fā)展提供助力.當(dāng)然,城市體系的研究還有很多方面,本文只是從公共服務(wù)和交通聯(lián)系2個(gè)角度對(duì)京津冀都市圈的城市體系進(jìn)行了探究,未來(lái)還可從更多角度進(jìn)行研究,更好地為京津冀一體化發(fā)展提供參考和依據(jù).

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