基于手機(jī)信令數(shù)據(jù)的寧德市蕉城區(qū)人流活力分析

姚鋮鑫，鄔群勇*，張 強(qiáng)，葉蔚甄，王 雄

(1.福州大學(xué) 空間數(shù)據(jù)挖掘與信息共享教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，福建 福州 350108；2.衛(wèi)星空間信息技術(shù)綜合應(yīng)用國(guó)家地方聯(lián)合工程研究中心，福建 福州 350108；3.數(shù)字中國(guó)研究院(福建)，福建 福州 350003；4.福建省城鄉(xiāng)規(guī)劃設(shè)計(jì)研究院，福建 福州 350007；5.寧德市耕地保護(hù)中心，福建 寧德 352100；6.寧德智圖測(cè)繪有限公司，福建 寧德 352100)

簡(jiǎn)·雅各布斯(JACOBS[1])提出：“一個(gè)城市一旦有了活力就有擁有戰(zhàn)勝困難的武器，而一個(gè)擁有活力的城市本身就擁有理解、交流、發(fā)展、創(chuàng)造這種武器的能力”。在城市發(fā)展進(jìn)程中，城市活力作為衡量發(fā)展?fàn)顩r的一個(gè)重要指標(biāo)，受到了學(xué)者們的廣泛關(guān)注。隨著人類文明的發(fā)展，人本尺度的城市研究躍然眼前[2]，人本為驅(qū)動(dòng)、數(shù)據(jù)為支撐的城市研究范式逐步形成[3]。因此，探索人流活力的分析方法，準(zhǔn)確識(shí)別城市空間人流活力現(xiàn)狀，為提升城市空間活力提供有力依據(jù)，是研究城市空間活力的重要基礎(chǔ)。

凱文·林奇(LYNCH[4])概括了影響城市空間形態(tài)的活力、感受、適宜、可達(dá)性和管理等5個(gè)指標(biāo)，并把活力作為評(píng)價(jià)城市空間形態(tài)質(zhì)量的首要指標(biāo)。在已有的城市空間活力研究中，更多的學(xué)者從社會(huì)學(xué)角度分析城市活力，認(rèn)為城市活力是城市中的經(jīng)濟(jì)、社會(huì)和文化活動(dòng)在城市空間上的綜合描述[5-8]，也有研究加入了感官因素[9]。而簡(jiǎn)·雅各布斯同樣提到，人和人活動(dòng)及生活場(chǎng)所相互交織的過程，以及這種城市生活的多樣性，使城市獲得了活力[1]。通過居民活動(dòng)描述城市活力，識(shí)別城市人流活力空間特征，表征城市活力的影響要素，是展開城市活力研究的有效方法。同時(shí)，龍瀛等[10]在新數(shù)據(jù)環(huán)境下，通過各領(lǐng)域的案例表明城市研究粒度從以地為本向以人為本方向變革。一方面，有學(xué)者通過在線電影點(diǎn)播數(shù)據(jù)[11]、大眾點(diǎn)評(píng)數(shù)據(jù)[12]、熱力圖數(shù)據(jù)[13]等居民日常生活產(chǎn)生的數(shù)據(jù)分析城市活力的空間分布特征，但是此類方法未考慮到日常生活中居民之間的活動(dòng)交互作用；另一方面，也有學(xué)者通過興趣點(diǎn)(point of interest，POI)數(shù)據(jù)[12-14]、地理標(biāo)簽[14]、街景圖像[15-16]等活動(dòng)場(chǎng)所相關(guān)數(shù)據(jù)分析城市活力，此類方法只能從短時(shí)間內(nèi)變化不大的地標(biāo)、環(huán)境的品質(zhì)或是多個(gè)時(shí)刻的抽樣人流量來測(cè)度城市空間活力，無法從連續(xù)的時(shí)間段刻畫居民活動(dòng)特征。此外，還有根據(jù)動(dòng)態(tài)人口估算分析人群變化特征[17]，此類研究單元多為一個(gè)較大的區(qū)域甚至是一個(gè)城市，且多是通過傳統(tǒng)數(shù)據(jù)與精度不高的大數(shù)據(jù)結(jié)合來推算總體人群變化，誤差相對(duì)手機(jī)信令數(shù)據(jù)大。

隨著基于位置的服務(wù)廣泛應(yīng)用在各種電子產(chǎn)品和軟件中，越來越多的學(xué)者通過手機(jī)信令數(shù)據(jù)描述居民日常生活所揭示的各種現(xiàn)象，如旅游客源分布[18]、自行車需求[19]、人類活動(dòng)特征[20]等。使用手機(jī)信令數(shù)據(jù)分析城市活力的研究多是側(cè)重于從傳統(tǒng)維度，如社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、文化、用地等方面分析人流活動(dòng)規(guī)模或密度，缺乏考慮活動(dòng)類型以及人流在空間中的交互聯(lián)系，使得城市活力分析角度局限[20]。同時(shí)，在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)環(huán)境下，研究數(shù)據(jù)基礎(chǔ)在不同發(fā)展等級(jí)的城市之間存在懸殊差距，城市的研究對(duì)象更多的是研究樣本多、具有代表性的大城市，而忽略了等級(jí)較低的城市[10]。利用大數(shù)據(jù)分析城市人流活力、感知城市活力，可以從人本角度及時(shí)發(fā)現(xiàn)城市發(fā)展不均衡地區(qū)，以防止“攤大餅”式城市擴(kuò)張，同時(shí)吸取特大城市和大城市在發(fā)展過程中已有經(jīng)驗(yàn)，結(jié)合自身情況，為城市均衡發(fā)展提供與城市居民日常生活息息相關(guān)的可靠依據(jù)和建議，從而保質(zhì)高速協(xié)調(diào)發(fā)展。

本文以寧德市蕉城區(qū)為例，利用手機(jī)信令數(shù)據(jù)，融合POI數(shù)據(jù)，從人本尺度出發(fā)，從人參與到空間活動(dòng)的周期重訪強(qiáng)度、POI混合度和人流在空間中的交互聯(lián)系等方面，分析寧德市蕉城區(qū)人流活力，提出人流活力測(cè)度方法，為城市活力的研究提供有力基礎(chǔ)。

1 研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)

1.1 研究區(qū)概況

本文以福建省寧德市蕉城區(qū)為研究區(qū)。寧德市北接浙江省，南臨福州市，位于福建省東北邊。蕉城區(qū)的空間位置及具體行政區(qū)劃如圖1所示。圖1中未包含東僑開發(fā)區(qū)。東僑開發(fā)區(qū)享有縣一級(jí)的經(jīng)濟(jì)、行政管理權(quán)限，但不是行政轄區(qū)，沒有行政界，歸屬寧德市政府管轄。根據(jù)寧德市人民政府官方網(wǎng)站(http://www.ningde.gov.cn/zwgk/tjxx/)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示：2018年，寧德市生產(chǎn)總值達(dá)到1 942.8億元，同比增長(zhǎng)8.1%，在福建省各設(shè)區(qū)市中的位次由上年末位進(jìn)至第5位；2019年，寧德市生產(chǎn)總值達(dá)到2 451.7億元，同比增長(zhǎng)9.2%，分別高于全國(guó)和全省平均增幅3.1和1.6個(gè)百分點(diǎn)，位居福建省各設(shè)區(qū)市首位。蕉城區(qū)作為寧德市唯一的市轄區(qū)，在寧德市的發(fā)展進(jìn)程中具有引領(lǐng)作用，根據(jù)寧德市蕉城區(qū)人民政府官方網(wǎng)站(http://www.jiaocheng.gov.cn/ztzl/tjxxzl/)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示：2018年，蕉城區(qū)生產(chǎn)總值達(dá)到468.13億，同比增長(zhǎng)13.6%，增速居全市首位；2019年，蕉城區(qū)實(shí)現(xiàn)地區(qū)生產(chǎn)總值679.37億元，同比增長(zhǎng)16.5%，總量位居全市第一，增幅位居全省第一。近幾年，寧德市尤其是蕉城區(qū)經(jīng)濟(jì)急速發(fā)展，整體趨勢(shì)向好。隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，各行業(yè)需要的人力和物力資源急劇增加，蕉城區(qū)的人口流動(dòng)在大幅度增加。因此，分析蕉城區(qū)人流活力，對(duì)分析蕉城區(qū)城市空間活力、未來發(fā)展規(guī)劃顯得尤為重要。

圖1 研究區(qū)域

1.2 研究數(shù)據(jù)

1.2.1手機(jī)信令數(shù)據(jù)

本文采用的研究數(shù)據(jù)是從福建省城鄉(xiāng)規(guī)劃設(shè)計(jì)研究院獲取的中國(guó)聯(lián)通經(jīng)過處理的寧德市蕉城區(qū)手機(jī)信令數(shù)據(jù)。該原始數(shù)據(jù)是寧德灣區(qū)(包括蕉城區(qū)、福安市、福鼎市、霞浦縣)手機(jī)信令數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)中的實(shí)驗(yàn)用戶僅覆蓋部分人口，由于隱私限制，很難對(duì)他們的代表性進(jìn)行調(diào)查。該數(shù)據(jù)是2018年12月12日和2018年12月15日日均21萬條信令數(shù)據(jù)，共42萬條信令數(shù)據(jù)。每條記錄包括記錄日期、記錄起始基站ID、記錄到達(dá)基站ID、記錄所在年齡區(qū)間、記錄總?cè)藬?shù)。本文提取數(shù)據(jù)起始基站和到達(dá)基站均在蕉城區(qū)內(nèi)，在使用數(shù)據(jù)前先將少部分起始基站ID和到達(dá)基站ID相同的數(shù)據(jù)刪去，并選取有POI部分的數(shù)據(jù)，共101 914條數(shù)據(jù)。此外，另有表格記錄每個(gè)基站ID對(duì)應(yīng)的基站經(jīng)緯度。同聯(lián)通的通信基站空間分布，本文采用的手機(jī)信令數(shù)據(jù)精度為250 m×250 m，每條數(shù)據(jù)記錄的總?cè)藬?shù)是以1 h為采樣間隔，一天24 h的人數(shù)總和。原始記錄有11個(gè)年齡區(qū)間，分別為：0～18歲、19～24歲、25～29歲、30～34歲、35～39歲、40～44歲、45～49歲、50～54歲，55～59歲、60～64歲、65歲以上。由于數(shù)據(jù)分散在11個(gè)區(qū)間，數(shù)據(jù)樣本不具有代表性，本文合并數(shù)據(jù)樣本為6個(gè)年齡區(qū)間，分別是：0～18歲、19～29歲、30～39歲、40～49歲、50～59歲、60歲以上。其中，0～18歲年齡區(qū)間的數(shù)據(jù)存在較大的偏差，因此剔除0～18歲年齡區(qū)間的數(shù)據(jù)。

1.2.2POI數(shù)據(jù)

本文利用python的爬蟲技術(shù)[21]，通過高德開放平臺(tái)，爬取得到2019年11月寧德市蕉城區(qū)POI數(shù)據(jù)，將其分為8類(商業(yè)、住宿、企業(yè)、科教體育、政府機(jī)構(gòu)、醫(yī)療、交通運(yùn)輸和其他)，選擇所在網(wǎng)格有手機(jī)信令數(shù)據(jù)后共6 892條。每條數(shù)據(jù)包括每個(gè)POI的經(jīng)緯度、所屬類型、所屬地。POI數(shù)據(jù)類型分布如圖2所示。

圖2 POI數(shù)據(jù)類型分布圖

2 研究方法

由于人與人之間的交往產(chǎn)生活動(dòng)使得城市空間產(chǎn)生活力，選取活動(dòng)相關(guān)因素表征人流活力是開展人流活力分析的有效方法。因此，本文分年齡區(qū)間，考慮到空間對(duì)人流的吸引力，空間活動(dòng)多樣性以及空間人流共享性等因素，通過分析參與空間活動(dòng)的網(wǎng)格人流重訪強(qiáng)度、網(wǎng)格活動(dòng)混合度和網(wǎng)格人流交互網(wǎng)絡(luò)中心性3個(gè)主要特征，分別分析各年齡層的差異?；?個(gè)主要特征，分層次疊加3個(gè)主要特征進(jìn)一步分析各年齡層人流活力現(xiàn)狀以及在空間上的分布差異，方法流程如圖3所示。

圖3 城區(qū)人流活力分析方法流程

2.1 網(wǎng)格人流重訪強(qiáng)度

活動(dòng)主體(即人)會(huì)因?yàn)闀r(shí)間和公共空間設(shè)施功能的不同產(chǎn)生差異，可是居民會(huì)在特定的時(shí)間段做同樣的事情，如吃飯、學(xué)習(xí)、工作、娛樂、睡覺等。不同性質(zhì)的周期性活動(dòng)在時(shí)空選擇上有著高度重復(fù)的特性[22]。不同的設(shè)施、功能等空間構(gòu)成因素使得人們的選擇產(chǎn)生偏好，對(duì)不同的人產(chǎn)生不同程度的空間吸引力，因此，活動(dòng)主體的重訪強(qiáng)度是人流活力的表現(xiàn)之一。

本文根據(jù)數(shù)據(jù)精度，利用泰森多邊形在研究區(qū)域生成以各基站為中心的250 m×250 m網(wǎng)格。以1 h為計(jì)算單位，統(tǒng)計(jì)手機(jī)用戶在2 d內(nèi)到訪各網(wǎng)格的頻次后計(jì)算人流重訪強(qiáng)度，計(jì)算公式為

(1)

式中：Rij為年齡區(qū)間i的居民對(duì)網(wǎng)格j的重訪強(qiáng)度；Fij為2 d內(nèi)年齡區(qū)間i對(duì)網(wǎng)格j的到訪總頻次；n為計(jì)算周期。本文以1 h為計(jì)算單位，因此n取48。

2.2 網(wǎng)格活動(dòng)類型混合度

城市空間活力的提升離不開空間綜合發(fā)展，城市空間需要足夠的多元性以提供居民進(jìn)行各類活動(dòng)[23]。當(dāng)更多的活動(dòng)相關(guān)主體(如企業(yè)、商鋪、學(xué)校等)入駐或建立后，居民才可以在該區(qū)域選擇相應(yīng)的活動(dòng)。隨著不同類型的活動(dòng)相關(guān)主體數(shù)量的增加，居民對(duì)該類活動(dòng)可選擇對(duì)象隨之增加，從而提升人流活力。本文借鑒土地利用混合度測(cè)算方法[24]，考慮活動(dòng)類型數(shù)量，通過POI數(shù)據(jù)計(jì)算網(wǎng)格活動(dòng)混合度，計(jì)算公式為

(2)

式中：mi為網(wǎng)格i的網(wǎng)格活動(dòng)混合度；pj為j種類型POI占網(wǎng)格i中總活動(dòng)類型比；k為網(wǎng)格i內(nèi)POI類型數(shù)量。根據(jù)式(2)計(jì)算得到的網(wǎng)格活動(dòng)混合度取值區(qū)間為0～1。網(wǎng)格活動(dòng)混合度取值越大，表示網(wǎng)格內(nèi)各類型活動(dòng)越均衡，網(wǎng)格活動(dòng)混合度越高；網(wǎng)格活動(dòng)混合度取值越小，表示空間內(nèi)各類型活動(dòng)越單調(diào)，網(wǎng)格混合度越低。

2.3 網(wǎng)格人流交互網(wǎng)絡(luò)中心性

地理空間復(fù)雜性與空間交互密切相關(guān)，而網(wǎng)絡(luò)中的社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況與人群交互機(jī)會(huì)成比例[25]。近年興起的網(wǎng)絡(luò)科學(xué)提供了系列指標(biāo)衡量網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的重要性，主要包括度中心性、接近度中心性、直接中心性、效率中心性、介數(shù)中心性和信息中心性等中心性模型[26]。本文所采用的數(shù)據(jù)生成的網(wǎng)格可構(gòu)成網(wǎng)絡(luò)，每個(gè)網(wǎng)格即為網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)，將居民在網(wǎng)絡(luò)中產(chǎn)生的流動(dòng)看作是復(fù)雜有權(quán)無向網(wǎng)絡(luò)，節(jié)點(diǎn)之間的聯(lián)系作為邊，節(jié)點(diǎn)之間的人流總量作為邊的權(quán)重。以此計(jì)算節(jié)點(diǎn)位置的中心性程度，即在網(wǎng)絡(luò)中的重要程度，從而體現(xiàn)城市空間的人流活力。本文以網(wǎng)格為節(jié)點(diǎn)，綜合比較各中心性模型，選取度中心性作為計(jì)算人流交互網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)中心性，計(jì)算公式[27]為：

(3)

(4)

3 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與分析

3.1 網(wǎng)格人流重訪強(qiáng)度分析

選擇起始基站和到達(dá)基站均位于蕉城區(qū)且網(wǎng)格內(nèi)有POI數(shù)據(jù)的手機(jī)信令數(shù)據(jù)，通過式(1)計(jì)算每個(gè)網(wǎng)格的重訪強(qiáng)度，分析整體特征，并進(jìn)一步對(duì)5個(gè)年齡區(qū)間的人流重訪度進(jìn)行分析。結(jié)果顯示：不同年齡區(qū)間的人流重訪強(qiáng)度存在顯著的差異；蕉城區(qū)的重訪強(qiáng)度，平均值為58.16，中位值為13.10，最小值為0.15，最大值為1 195.83。

將計(jì)算結(jié)果分年齡區(qū)間進(jìn)行分析，統(tǒng)計(jì)結(jié)果如圖4所示。由圖4可以發(fā)現(xiàn)：60歲以上的重訪強(qiáng)度最大值85.67是所有區(qū)間中最小的；而重訪強(qiáng)度總體最大值1 195.83出現(xiàn)在19～29歲區(qū)間，約為60歲以上最大值的14倍；而且19～29歲和30～39歲2個(gè)區(qū)間的重訪強(qiáng)度與其他區(qū)間相比較為突出，呈現(xiàn)出明顯的年齡特征。同時(shí)存在手機(jī)信令數(shù)據(jù)和POI數(shù)據(jù)網(wǎng)格共630個(gè)。從存在重訪強(qiáng)度數(shù)據(jù)的網(wǎng)格數(shù)量上來看，19～29歲和40～49歲2個(gè)區(qū)間的數(shù)量相當(dāng)且是所有區(qū)間中最多的，有545個(gè)網(wǎng)格，占存在POI數(shù)據(jù)網(wǎng)格總數(shù)的86.5%；60歲以上網(wǎng)格數(shù)量最少，有396個(gè)網(wǎng)格，占存在POI數(shù)據(jù)網(wǎng)格總數(shù)的62.9%。無論是重訪強(qiáng)度還是存在重訪強(qiáng)度數(shù)據(jù)的網(wǎng)格數(shù)量，其最大值都是在19～29歲區(qū)間出現(xiàn)；之后，重訪強(qiáng)度最大值隨著年齡區(qū)間的變化下降，而存在重訪強(qiáng)度數(shù)據(jù)的網(wǎng)格數(shù)量持續(xù)保持在540個(gè)以上，到了50～59歲區(qū)間才開始降低；兩者皆為先穩(wěn)定持高，后大幅降低的趨勢(shì)。

圖4 各年齡區(qū)間網(wǎng)格重訪強(qiáng)度

對(duì)所有的重訪度通過幾何分類成三類，分別是：取值小于8.63、介于8.63和104.82之間以及大于104.82。選取研究區(qū)內(nèi)各年齡區(qū)間存在重訪強(qiáng)度數(shù)據(jù)密集的部分，如圖5所示。

圖5 各年齡區(qū)間網(wǎng)格重訪強(qiáng)度空間分布

從圖5可以看出：數(shù)據(jù)大多數(shù)集中在漳灣鎮(zhèn)、城南鎮(zhèn)、蕉南北街道和東僑開發(fā)區(qū)的交界處，部分在金涵畬族鄉(xiāng)與蕉南北街道交界處以及金涵畬族鄉(xiāng)、七都鎮(zhèn)和漳灣鎮(zhèn)的交界處，說明在整個(gè)蕉城區(qū)范圍內(nèi)這3個(gè)區(qū)域的人流活力較高。從這3個(gè)區(qū)域看，無論是哪個(gè)年齡區(qū)間，漳灣鎮(zhèn)、城南鎮(zhèn)、蕉南北街道和東僑開發(fā)區(qū)交界處的人流重訪強(qiáng)度都較高，其原因可能是這一區(qū)域?yàn)榻冻菂^(qū)中心位置，多數(shù)居民日常活動(dòng)都在此處進(jìn)行。而19～29歲、30～39歲和40～49歲這3個(gè)年齡區(qū)間，金涵畬族鄉(xiāng)、七都鎮(zhèn)和漳灣鎮(zhèn)的交界處的人流重訪度最高，其原因可能是在這一區(qū)域有漳灣工業(yè)園區(qū)、寧德時(shí)代新能源科技股份有限公司和2018年底初步完工現(xiàn)已運(yùn)營(yíng)的上汽等多個(gè)大型企業(yè)和工業(yè)園區(qū)，帶動(dòng)了寧德周邊的人流活力。同樣的，19～29歲、30～39歲和40～49歲這3個(gè)年齡區(qū)間，金涵畬族鄉(xiāng)與蕉南北街道交界處的人流重訪強(qiáng)度相當(dāng)，其原因可能是這里是寧德通往各個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)的104國(guó)道出口位置，是蕉城區(qū)的城區(qū)與周邊鄉(xiāng)鎮(zhèn)的交通樞紐；同時(shí)，這里有大面積的安置房和一些辦公地點(diǎn)，是部分居民交通出行或是日常上下班的必經(jīng)之路。

3.2 網(wǎng)格活動(dòng)類型混合度分析

由于居民活動(dòng)需求具有多樣性，各網(wǎng)格需要增加活動(dòng)類型來提高對(duì)居民的空間吸引力；但是同一時(shí)間段、不同年齡層或不同時(shí)間段、同一年齡層的到訪目的絕大多數(shù)都會(huì)有較大的差異。例如：工作日上班或上學(xué)時(shí)間段，青少年到訪學(xué)校是為了上學(xué)，中青年是為了上班或是送孩子，老年人是為了送孫子(女)，等等。由于數(shù)據(jù)的隱私限制，無法驗(yàn)證其目的性。本文基于8類POI數(shù)據(jù)，以網(wǎng)格的各類型占比作為到訪此網(wǎng)格的所有居民不同目的可能性。

通過式(2)計(jì)算各網(wǎng)格活動(dòng)類型混合度，選取有手機(jī)信令數(shù)據(jù)的網(wǎng)格分析。網(wǎng)格活動(dòng)類型混合度取值分布如圖6所示。由圖6可以看出：同時(shí)有POI數(shù)據(jù)和手機(jī)信令數(shù)據(jù)的網(wǎng)格一共有630個(gè)，網(wǎng)格活動(dòng)類型混合度取值為0的網(wǎng)格有211個(gè)，取值為0～1的網(wǎng)格有315個(gè)，取值為1的網(wǎng)格有104個(gè)。其中，取值為0～1的混合度中，最小值為0.25，最大值為0.99；取值小于0.6的網(wǎng)格數(shù)量較少，取值大于0.6網(wǎng)格數(shù)量較多，且混合度分布較均勻。

圖6 網(wǎng)格活動(dòng)類型混合度分布

對(duì)網(wǎng)格活動(dòng)類型混合度計(jì)算結(jié)果進(jìn)行差值分析，分析結(jié)果空間分布如圖7所示。從圖7可以發(fā)現(xiàn)：各年齡區(qū)間重訪強(qiáng)度高的區(qū)域網(wǎng)格活動(dòng)類型混合度大部分取值為0～1，少部分取值為0或1；而重訪強(qiáng)度低的區(qū)域只有少部分網(wǎng)格活動(dòng)類型混合度取值為0～1，大部分取值為0或1。其原因可能是網(wǎng)格活動(dòng)類型混合度為0的區(qū)域，沒有辦法滿足活動(dòng)的多樣性，使得到這些地方的人只能是對(duì)此類活動(dòng)有特定需求的少數(shù)人群；而網(wǎng)格活動(dòng)類型混合度為1的區(qū)域，又會(huì)使得網(wǎng)格內(nèi)的活動(dòng)過于多樣，各類活動(dòng)的數(shù)量變少，功能強(qiáng)度不大；混合度居中的區(qū)域，網(wǎng)格內(nèi)的活動(dòng)種類存在一定程度的多樣性，但是不會(huì)因?yàn)榫W(wǎng)格內(nèi)活動(dòng)種類太多而失去功能性，這樣可以使得某一類活動(dòng)的數(shù)量比重較大，從而讓那些因?yàn)槟骋荒康膩泶司W(wǎng)格的人不會(huì)因?yàn)楣δ苄匀醵辉俚皆L。

圖7 網(wǎng)格活動(dòng)混合度空間分布

從另一個(gè)角度來說，網(wǎng)格活動(dòng)類型混合度空間分布是人們?nèi)粘；顒?dòng)選擇的結(jié)果，城區(qū)中心位置的混合度都較為居中，而城區(qū)周邊的混合度處于極端的較多。因此，可以揭示不是一味地提高活動(dòng)的多樣性就可以提高某一個(gè)區(qū)域的活力，而是要對(duì)開發(fā)區(qū)域的特定價(jià)值進(jìn)行評(píng)價(jià)，有針對(duì)性的以一類活動(dòng)為主，其他項(xiàng)目輔助構(gòu)成，從而提供某一類活動(dòng)的功能性兼顧活動(dòng)多樣性。

3.3 網(wǎng)格人流交互網(wǎng)絡(luò)中心性分析

通過居民出行OD點(diǎn)數(shù)據(jù)建立基于居民實(shí)際出行的全區(qū)網(wǎng)格交互聯(lián)系網(wǎng)絡(luò)，利用式(3)、式(4)計(jì)算空間人流網(wǎng)格中心度，分析網(wǎng)絡(luò)整體特征及各年齡區(qū)間特征差異，并進(jìn)一步結(jié)合節(jié)點(diǎn)之間的共享人流數(shù)量，分年齡區(qū)間對(duì)網(wǎng)格中心度和人流流量的空間分布進(jìn)行分析。

各年齡區(qū)間網(wǎng)格中心度分布如圖8所示。圖中，綠色數(shù)字表示各年齡區(qū)間網(wǎng)格中心度非0的網(wǎng)格數(shù)量，棕色數(shù)字表示各年齡區(qū)間的網(wǎng)格中心度最大值。由圖8可以看出：網(wǎng)格中心度最大值出現(xiàn)在19～29歲區(qū)間，為0.39；而60歲以上的最大值是最小的，為0.11。每個(gè)年齡區(qū)間網(wǎng)格中心度非0的網(wǎng)格數(shù)量都比存在重訪強(qiáng)度數(shù)據(jù)的網(wǎng)格數(shù)量多，說明每個(gè)年齡區(qū)間都有少數(shù)的只有起始點(diǎn)沒有到達(dá)點(diǎn)的網(wǎng)格。存在網(wǎng)格中心度數(shù)據(jù)的網(wǎng)格數(shù)量最多的是40～49歲，有560個(gè)網(wǎng)格，占網(wǎng)格總數(shù)的88.9%，說明此年齡區(qū)間的居民出行分布最廣；60歲以上最少，只有412個(gè)網(wǎng)格，占網(wǎng)格總數(shù)的65.4%。該年齡區(qū)間的居民獨(dú)自出行的能力是實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)中所有年齡區(qū)間中最弱的，其中部分居民需要家人陪伴出門，因此出行范圍受限。

圖8 各年齡區(qū)間網(wǎng)格中心度分布

以兩兩網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)的共享人流數(shù)量為網(wǎng)絡(luò)人流流量。將人流流量的整體分布分為4個(gè)等級(jí)：7≤lmn≤100，101≤lmn≤500，501≤lmn≤1 000，lmn>1 000。采用自然斷點(diǎn)分類法將網(wǎng)格中心度劃分為3個(gè)等級(jí)。不同年齡區(qū)間人流流量和網(wǎng)格中心度的空間分布特征如圖9所示。從圖9可以發(fā)現(xiàn)：只有19～29歲、30～39歲和40～49歲年齡區(qū)間的人流流量存在大于1 000人次的，其中19～29歲中人流流量大于1 000人次的最多，1 000人次以上人流聯(lián)系的兩兩節(jié)點(diǎn)多位于蕉南北街道、城南鎮(zhèn)和東僑開發(fā)區(qū)交界處，而且501～1 000人次的人流聯(lián)系的兩兩節(jié)點(diǎn)同樣也是多位于蕉南北街道、城南鎮(zhèn)和東僑開發(fā)區(qū)交界處；而60歲以上的人流流量沒有500人次以上的，且兩兩節(jié)點(diǎn)間的聯(lián)系最少，19～29歲和30～39歲兩兩節(jié)點(diǎn)間的聯(lián)系都比較多。

圖9 各年齡區(qū)間人流流量和網(wǎng)格中心度空間分布

從5個(gè)年齡區(qū)間的網(wǎng)格中心度可以看出：60歲以上的網(wǎng)格中心度很低，只有少部分網(wǎng)格中心度在第二等級(jí)；同時(shí)不難發(fā)現(xiàn)，最高等級(jí)的網(wǎng)格中心度只有在19～29歲、30～39歲和40～49歲年齡區(qū)間中存在，且最高等級(jí)的網(wǎng)格中心度大部分集中在蕉南北街道和東僑開發(fā)區(qū)交界處，少部分在蕉南北街道、東僑開發(fā)區(qū)和城南鎮(zhèn)交界處，此部分網(wǎng)格對(duì)外聯(lián)系較強(qiáng)。相較而言，周邊鄉(xiāng)鎮(zhèn)地區(qū)的網(wǎng)格中心度都較低，節(jié)點(diǎn)的聯(lián)系大部分是與蕉南北街道和東僑開發(fā)區(qū)之間產(chǎn)生的。從網(wǎng)格中心度和節(jié)點(diǎn)間的人流聯(lián)系來看，人流聯(lián)系在500人次以上的兩兩節(jié)點(diǎn)大部分都是發(fā)生在中心度最高等級(jí)的節(jié)點(diǎn)上，部分在第二等級(jí)的節(jié)點(diǎn)；而人流聯(lián)系500人次以下的兩兩節(jié)點(diǎn)大部分是發(fā)生在最低等級(jí)的節(jié)點(diǎn)上，部分在第二等級(jí)的節(jié)點(diǎn)，形成了以19～49歲年齡層為主，蕉南北街道、東僑開發(fā)區(qū)和城南鎮(zhèn)為中心的人流交互網(wǎng)絡(luò)。

3.4 人流活力綜合分析

在以上人流活力不同特征的測(cè)度及分析基礎(chǔ)上，結(jié)合各項(xiàng)活力特征量，通過加權(quán)法對(duì)人流活力進(jìn)行綜合分析，并進(jìn)一步通過全局莫蘭指數(shù)(Moran’s I)和局部莫蘭指數(shù)(Anselin Local Moran’s I)對(duì)人流空間分布特征進(jìn)行分析。構(gòu)建的3個(gè)表征活力的特征量主要是圍繞活動(dòng)多樣性和不同年齡層的空間吸引力、空間交互聯(lián)系對(duì)人流進(jìn)行分析。各特征量所代表的指標(biāo)信息相互獨(dú)立，且重要程度沒有差異，因此，采用加權(quán)法對(duì)人流活力展開綜合分析。對(duì)3個(gè)特征量賦予相同的權(quán)重，對(duì)網(wǎng)格人流重訪強(qiáng)度和網(wǎng)格人流交互網(wǎng)絡(luò)中心性的5個(gè)年齡區(qū)間賦予相等的權(quán)重，以此計(jì)算人流綜合活力值，分析人流綜合活力?；盍χ翟礁叽砭C合活力越高。

采用自然斷點(diǎn)分類法將人流綜合活力值分為3個(gè)等級(jí)。人流綜合活力空間分布如圖10所示。從圖10可以看出：人流綜合活力最大值為51.894 9，最小值為0.008 7，平均值為22.110 83；綜合活力高的網(wǎng)格主要集中在蕉南北街道、東僑開發(fā)區(qū)和城南鎮(zhèn)交界處。不同行政區(qū)內(nèi)的各級(jí)活力數(shù)量及各級(jí)活力數(shù)量在本級(jí)活力總數(shù)的占比見表1。從表1看出：人流主要集中在蕉南北街道、東僑開發(fā)區(qū)、漳灣鎮(zhèn)、城南鎮(zhèn)、金涵畬族鄉(xiāng)、七都鎮(zhèn)這6個(gè)行政區(qū)；其中漳灣鎮(zhèn)的的低綜合活力網(wǎng)格數(shù)量占比較突出，其他5個(gè)行政區(qū)低綜合活力網(wǎng)格分布較為均衡；七都鎮(zhèn)的中綜合活力網(wǎng)格數(shù)量占比較少，其他5個(gè)行政區(qū)中綜合活力網(wǎng)格分布較為均衡；蕉南北街道和東僑開發(fā)區(qū)的高綜合活力網(wǎng)格數(shù)量占比較大，其他4個(gè)行政區(qū)的高綜合活力網(wǎng)格分布較為均衡。蕉城區(qū)的整體人流綜合活力趨勢(shì)圖如圖11所示。圖中，x和y軸確定二維空間地理位置，z軸表示人流綜合活力值。將各網(wǎng)格地理位置及其對(duì)應(yīng)的人流綜合活力映射到xy平面和z軸。其中，x軸正方向?yàn)檎龞|方向，y軸正方向?yàn)檎狈较?，綠色趨勢(shì)線表示東西方向上的整體趨勢(shì)，藍(lán)色趨勢(shì)線為南北方向上的整體趨勢(shì)。由圖11可以發(fā)現(xiàn)：蕉城區(qū)整體人流綜合活力呈現(xiàn)由北向南均勻提升，由西向東不均勻降低，說明人流綜合活力在西南方向較高。

圖10 人流綜合活力空間分布 圖11 人流綜合活力趨勢(shì)圖

表1 各鄉(xiāng)鎮(zhèn)人流綜合活力分布

從以上分析結(jié)果可以觀察到人流綜合活力高的網(wǎng)格被中綜合活力和低綜合活力的網(wǎng)格包圍，可能存在集聚現(xiàn)象，因此，對(duì)人流綜合活力采用全局莫蘭指數(shù)和局部莫蘭指數(shù)進(jìn)行分析。由于本文采用的手機(jī)信令數(shù)據(jù)是以有規(guī)律的網(wǎng)格劃分，因此，采用Queen鄰接矩陣作為空間權(quán)重矩陣，即共點(diǎn)共邊皆視為鄰近要素，計(jì)算全局莫蘭指數(shù)和局部莫蘭指數(shù)。在1%水平的蕉城區(qū)，全局莫蘭指數(shù)為0.021 810 6，P值為0.001，Z得分為7.544 2。結(jié)果通過了1%水平的顯著性檢驗(yàn)，說明蕉城區(qū)內(nèi)的人流綜合活力在空間上有明顯的集聚現(xiàn)象，計(jì)算得到人流活力的空間關(guān)聯(lián)的局部指標(biāo)(local indicators of spatial association，LISA)集聚圖，如圖12所示。由圖12可知：數(shù)據(jù)主要集中在蕉南北街道、東僑開發(fā)區(qū)、漳灣鎮(zhèn)、城南鎮(zhèn)、金涵畬族鄉(xiāng)、七都鎮(zhèn)這6個(gè)行政區(qū)，其他行政區(qū)的集聚效果不明顯，其中有一些無鄰域的網(wǎng)格無法判斷其集聚性。從圖12的分析可以得到以下結(jié)論：①蕉城區(qū)人流在空間上形成了2個(gè)集聚區(qū)，以蕉南北街道東南部、東僑開發(fā)區(qū)西部和城南鎮(zhèn)東北部為中心的人流高活力集聚區(qū)，以七都鎮(zhèn)東南部和漳灣鎮(zhèn)西北部為中心的人流低活力集聚區(qū)，人流分布極度不均衡；②蕉城區(qū)人流在空間上整體存在明顯的高-低聚類的分布規(guī)律，即在人流活力高的區(qū)域周圍被低活力包圍，形成了以高活力集聚區(qū)為中心向外擴(kuò)散逐漸減小的趨勢(shì)，從中心城區(qū)向北部新城與沿海方向擴(kuò)散。

圖12 人流綜合活力LISA集聚圖

對(duì)人流綜合活力進(jìn)行局部莫蘭指數(shù)計(jì)算，得到的Moran散點(diǎn)圖，如圖13所示。圖中，x軸Zi表示第i個(gè)點(diǎn)的人流綜合活力與平均人流綜合活力之差，x軸與y軸之積為各網(wǎng)格的人流綜合活力局部莫蘭指數(shù)。其中，第一象限為HH(High-High)象限，第三象限為L(zhǎng)L(Low-Low)象限，這2個(gè)象限代表區(qū)域內(nèi)人流活力存在較強(qiáng)的空間正相關(guān)，具有空間均質(zhì)性；第二象限為HL(High-Low)象限，第四象限為L(zhǎng)H(Low-High)象限，這2個(gè)象限代表區(qū)域內(nèi)人流活力存在較強(qiáng)負(fù)相關(guān)性，具有空間異質(zhì)性。圖13中的趨勢(shì)線是偏向HH象限和LL象限，說明蕉城區(qū)人流活力呈現(xiàn)高值和高值集聚，低值和低值集聚的現(xiàn)象，再一次印證了LISA集聚圖得到的結(jié)果。

圖13 人流綜合活力Moran散點(diǎn)圖

4 結(jié)論與討論

本文通過手機(jī)信令數(shù)據(jù)和POI數(shù)據(jù)，利用網(wǎng)格人流重訪強(qiáng)度、網(wǎng)格活動(dòng)混合度以及網(wǎng)格人流交互網(wǎng)絡(luò)中心性3個(gè)特征量，建立了一種顧及活動(dòng)類型及空間交互的低等級(jí)城市人流活力分析框架，有效地解決上述人流活力分析方法中存在的問題。從空間對(duì)人流的吸引力、空間活動(dòng)多樣性以及空間人流共享性多個(gè)維度測(cè)度城市公共空間人流活力現(xiàn)狀，并進(jìn)行綜合分析，得到以下結(jié)論：

1)人流重訪強(qiáng)度在年齡層上存在明顯的差異，空間交互的人流活力整體分布差異顯著，形成了以19～49歲年齡層為主，蕉南北街道、東僑開發(fā)區(qū)和城南鎮(zhèn)為中心的人流交互網(wǎng)絡(luò)。

2)蕉城區(qū)人流在空間上形成了2個(gè)集聚區(qū)：以蕉南北街道東南部、東僑開發(fā)區(qū)西部以及城南鎮(zhèn)東北部為中心的人流高活力集聚區(qū)，以七都鎮(zhèn)東南部和漳灣鎮(zhèn)西北部為中心的人流低活力集聚區(qū)。

3)蕉城區(qū)人流在空間上整體存在明顯的高-低聚類的趨勢(shì)，形成了以高活力集聚區(qū)為中心向外擴(kuò)散逐漸減小的趨勢(shì)。

4)綜合來看，蕉城區(qū)的發(fā)展極度不均衡，從人流擴(kuò)散趨勢(shì)可以看出，蕉城區(qū)人流從中心城區(qū)向北部新城與沿海方向擴(kuò)散，蕉城區(qū)從中心城區(qū)向外逐步發(fā)展。

本文人流活力分析方法可初步彌補(bǔ)低等級(jí)城市數(shù)據(jù)稀疏問題，并從更真實(shí)的角度反映城市人流活力，為低等級(jí)城市的發(fā)展現(xiàn)狀提供有力的分析基礎(chǔ)，可及時(shí)發(fā)現(xiàn)發(fā)展不均衡地區(qū)，為城市空間的全面均衡發(fā)展提供依據(jù)。但在實(shí)證研究中，空間吸引力僅考慮人流重訪強(qiáng)度，未考慮出行距離和停留時(shí)間，而且通過停留時(shí)間可以判斷活動(dòng)類型；局部莫蘭指數(shù)計(jì)算得到的LISA集聚圖存在一部分無鄰域的網(wǎng)格，無法對(duì)更大的空間范圍人流集聚現(xiàn)象進(jìn)行分析。這兩部分分析深度存在一定的局限。受限于數(shù)據(jù)的可獲取性，本文數(shù)據(jù)粒度仍然不夠小，未考慮到完整的出行鏈，可分析范圍較小，數(shù)據(jù)主要集中在城區(qū)中心及周邊鄉(xiāng)鎮(zhèn)，與城區(qū)距離較遠(yuǎn)的鄉(xiāng)鎮(zhèn)數(shù)據(jù)量比較少，無法進(jìn)行有效的分析，同時(shí)未獲取到高等級(jí)城市數(shù)據(jù)，無法進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證。因此，未來的研究中可在此分析方法框架的基礎(chǔ)上，結(jié)合居民出行距離、停留時(shí)間和空間分布完整的手機(jī)信令數(shù)據(jù)，采用高精度、有方向的個(gè)體軌跡數(shù)據(jù)，深入分析城市空間人流活力的各項(xiàng)特征量及其影響因素，同時(shí)對(duì)高等級(jí)城市人流采用相同分析框架進(jìn)行方法對(duì)比分析。