多源網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)下城市居住空間識別與特征分析
——以珠海市香洲城區(qū)為例

王玉強(qiáng)

珠海市規(guī)劃設(shè)計(jì)研究院 廣東 珠海 519000

1、概述

1933年，《雅典憲章》將城市的功能總結(jié)為居住、工作、游憩和交通四大類。作為城市四大功能之一，城市居住功能及其在空間上實(shí)體化的居住空間對城市具有重要意義。對居住空間的識別與分析，有助于進(jìn)一步分析和研究城市的空間結(jié)構(gòu)與功能分區(qū)、社區(qū)治理與規(guī)劃、人口分布與職住平衡、公共服務(wù)設(shè)施規(guī)劃與配置、開發(fā)強(qiáng)度與景觀風(fēng)貌管控等內(nèi)容。因其重要性，國內(nèi)從20世紀(jì)80年代便開始對單位大院、住宅小區(qū)等城市居住空間實(shí)體展開了一系列研究，形成了豐富系統(tǒng)的研究成果。

從現(xiàn)有研究內(nèi)容來看，涉及居住空間結(jié)構(gòu)及模式、居住空間分異、居住空間設(shè)計(jì)、居住隔離與空間正義、宜居性與居住環(huán)境評價(jià)、城市更新改造、職住研究、社區(qū)治理與社區(qū)規(guī)劃及居住用地開發(fā)強(qiáng)度等諸多方面[1-6]。以此為基礎(chǔ)，近年來伴隨大數(shù)據(jù)研究方法的興起與應(yīng)用，部分研究者利用衛(wèi)星遙感影像、夜光遙感數(shù)據(jù)、手機(jī)信令數(shù)據(jù)、公交刷卡數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)POI數(shù)據(jù)等新型數(shù)據(jù)展開相關(guān)研究[7-11]。通過對多源大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，豐富和拓展了城市居住空間研究內(nèi)容，也推動(dòng)了相關(guān)分析技術(shù)及方法的優(yōu)化。然而，仍存在一定不足：一是，多采取一種或兩種大數(shù)據(jù)，所使用的數(shù)據(jù)源相對單一，對多源數(shù)據(jù)的綜合應(yīng)用較少；二是，就使用率較高的網(wǎng)絡(luò)POI數(shù)據(jù)來看，多傾向于使用點(diǎn)數(shù)據(jù)，對于面數(shù)據(jù)的處理和應(yīng)用較少。

本文以珠海市香洲城區(qū)為例，將從百度地圖提取并整理而成的住宅小區(qū)面數(shù)據(jù)與房地產(chǎn)網(wǎng)站數(shù)據(jù)、百度慧眼人口數(shù)據(jù)相結(jié)合，通過構(gòu)建較為系統(tǒng)的現(xiàn)狀住宅小區(qū)數(shù)據(jù)合集，對居住空間格局及相關(guān)特征進(jìn)行識別與分析。期望在豐富和拓展城市居住空間實(shí)證研究同時(shí)，也能為多源網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的發(fā)掘與綜合應(yīng)用提供新思路。

2、數(shù)據(jù)分析及處理

2.1 研究范圍概況

從網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的可獲取性和豐富度，以及現(xiàn)狀實(shí)際建設(shè)情況等因素出發(fā)，本文選取珠海市香洲城區(qū)作為案例。香洲城區(qū)是珠海市中心城區(qū)重要構(gòu)成，是珠海市政治、經(jīng)濟(jì)、文化中心，是全市開發(fā)建設(shè)最早、人口密度及建設(shè)強(qiáng)度最高的區(qū)域，見證了珠海市的興起與發(fā)展演變。南與澳門相接，西與中山相連，包括香洲、新香洲、吉大、拱北、前山以及上沖六大片區(qū)。

圖1 研究范圍示意圖

2.2 數(shù)據(jù)來源及處理

本文所采用的數(shù)據(jù)主要為2020年3月從百度地圖及房地產(chǎn)網(wǎng)站獲取，包含住宅小區(qū)邊界范圍、建設(shè)年代和人口規(guī)模等。其中，住宅小區(qū)面狀數(shù)據(jù)通過調(diào)用百度地圖API獲取，建設(shè)年代通過房天下和Q房網(wǎng)站爬取，人口數(shù)據(jù)來源于百度慧眼。數(shù)據(jù)獲取及處理過程如下：

第一步：爬取住宅小區(qū)名稱。以“小區(qū)”為關(guān)鍵詞，調(diào)用百度地圖API得到小區(qū)名稱及其對應(yīng)的UID（User Identification，用戶標(biāo)識符），用于請求小區(qū)邊界線和建設(shè)年代。

第二步：爬取并整理形成住宅小區(qū)面數(shù)據(jù)。以UID為請求參數(shù)，調(diào)用百度地圖API得到小區(qū)邊界的頂點(diǎn)坐標(biāo)。進(jìn)一步借助Python，編寫腳本將其轉(zhuǎn)換為面狀圖斑，并進(jìn)行坐標(biāo)轉(zhuǎn)換。

第三步：爬取小區(qū)建設(shè)年代。借助Python腳本，爬取百度地圖、房天下和Q房網(wǎng)站數(shù)據(jù)，并進(jìn)行匯總與互校。

第四步：數(shù)據(jù)匯總、質(zhì)檢與完善，形成可用數(shù)據(jù)合集。結(jié)合現(xiàn)場調(diào)研等多種途徑，對住宅小區(qū)數(shù)據(jù)進(jìn)行校核與完善。并進(jìn)一步將建設(shè)年代、人口數(shù)據(jù)與小區(qū)圖斑進(jìn)行聯(lián)接和整合，形成住宅小區(qū)數(shù)據(jù)合集。

第五步：數(shù)據(jù)分析與可視化輸出。借助ArcGIS分析技術(shù)，對住宅小區(qū)相關(guān)特征進(jìn)行提煉與分析。

2.3 數(shù)據(jù)計(jì)算及分析

參考已有文獻(xiàn)[12]，借助ArcGIS軟件，使用核函數(shù)，對住宅小區(qū)的空間聚集程度及居住密度進(jìn)行計(jì)算和分析。

首先，運(yùn)用區(qū)位熵計(jì)算各片區(qū)住宅小區(qū)的相對集中程度，轉(zhuǎn)換為點(diǎn)要素后，再進(jìn)行核函數(shù)計(jì)算，得到住宅小區(qū)的核密度分析圖。計(jì)算公式如下：

式中，Nij為片區(qū)i中住宅小區(qū)j的區(qū)位熵，Sij為片區(qū)i中住宅小區(qū)j的占地面積，S為所有住宅小區(qū)的占地面積之和。

其次，以住宅小區(qū)為基本單元，計(jì)算居住密度。進(jìn)一步將標(biāo)準(zhǔn)化的居住密度進(jìn)行核函數(shù)計(jì)算，得到居住密度的核密度分析圖。居住密度計(jì)算公式如下：

式中，Pij為片區(qū)i中住宅小區(qū)j的居住密度，Rij為片區(qū)i中住宅小區(qū)j的人口規(guī)模，Sij為片區(qū)i中住宅小區(qū)j的占地面積。

圖2 住宅小區(qū)圖斑分布圖

圖4 居住密度核密度分析圖

3、居住空間格局及特征分析

3.1 住宅小區(qū)占地規(guī)模普遍適中，尺度較適宜

經(jīng)過梳理，共獲得709個(gè)有效的住宅小區(qū)圖斑數(shù)據(jù)，總占地面積約14.35km2。從占地規(guī)模來看，住宅小區(qū)用地規(guī)模存在較大差異，面積從1萬m2以內(nèi)到約20萬m2不等，平均占地規(guī)模約為2萬m2。具體而言，占地面積2萬m2以內(nèi)的住宅小區(qū)總量達(dá)到499個(gè)，占據(jù)主導(dǎo)地位（70.38%）；占地2萬～4萬m2的住宅小區(qū)為113個(gè)，占比為15.94%；占地超過4萬m2的住宅小區(qū)僅有97個(gè)（占比13.68%），數(shù)量相對較少。結(jié)合建設(shè)年代來看，香洲城區(qū)內(nèi)各個(gè)時(shí)期的住宅小區(qū)占地規(guī)模普遍不大，中小體量住宅小區(qū)一直占據(jù)主導(dǎo)地位。

圖5 不同年代住宅小區(qū)占地規(guī)模統(tǒng)計(jì)

3.2 居住空間總體分布相對均衡，仍呈現(xiàn)一定集聚性

香洲城區(qū)內(nèi)六大片區(qū)的住宅小區(qū)數(shù)量差別不大，除上沖片區(qū)外，其它五個(gè)片區(qū)的住宅小區(qū)數(shù)量均超過100個(gè)。整體分布相對均衡，但在各片區(qū)內(nèi)仍呈現(xiàn)一定集聚性，如上沖片區(qū)南部（富華廣場周邊）、吉大片區(qū)南部（海灣花園周邊）等區(qū)域集聚程度較高。根據(jù)現(xiàn)狀建設(shè)情況，集聚度較高區(qū)域主要為珠海市開發(fā)建設(shè)較早的成熟住區(qū)，且近年來有一定數(shù)量的新建小區(qū)。

就居住密度而言，香洲城區(qū)整體差別不大，六大片區(qū)均超過30000人/km2（詳見表1）。居住密度較高的區(qū)域主要集中在香洲片區(qū)東南部、前山片區(qū)北部、新香洲片區(qū)東部以及拱北片區(qū)南部。住宅小區(qū)數(shù)量、密度以及開發(fā)強(qiáng)度綜合促成了上述集聚格局。

表1 香洲城區(qū)住宅小區(qū)基本情況

3.3 居住空間與交通廊道耦合性顯著，呈帶狀布局

根據(jù)已有研究成果，城市道路與城市空間格局存在密切的互動(dòng)關(guān)系，相互作用和影響。城市道路影響城市土地利用類型、擴(kuò)展方向及開發(fā)強(qiáng)度，進(jìn)而驅(qū)動(dòng)城市空間形態(tài)的塑造與演化；反過來，城市空間形態(tài)及土地利用又引導(dǎo)交通需求的生成與分布，并推動(dòng)路網(wǎng)格局的選擇與優(yōu)化調(diào)整[13-14]。特別是交通干道對沿線土地利用存在顯著的廊道效應(yīng)[15]。

將住宅小區(qū)與現(xiàn)狀主要交通廊道疊加后發(fā)現(xiàn)，居住空間格局和居住密度均與交通廊道存在顯著的耦合性（詳見圖3-4），主要城市干路沿線住宅小區(qū)的集聚度和居住密度呈“雙高”特征，并隨與城市干路的距離增加呈下降趨勢。具體來看，住宅小區(qū)和人口布局均沿城市干路呈帶狀布局，主要集中于南北向的三臺石路、迎賓路和鳳凰北路，以及東西向的梅華路、九洲大道沿線。從近年建設(shè)情況來看，為了提升交通出行的便利性及最大化土地價(jià)值，新增住宅小區(qū)依然保持向城市干路靠攏趨勢。

圖3 居住空間核密度分析圖

3.4 居住空間拓展的規(guī)律性不顯著，老舊小區(qū)整治改造任務(wù)較重

以十年為間隔，對香洲城區(qū)的住宅小區(qū)進(jìn)行分類匯總（詳見圖6），用于識別居住空間的增長及拓展情況。各個(gè)時(shí)期內(nèi)，各片區(qū)內(nèi)的住宅小區(qū)絕對數(shù)量增長相對均衡，但空間拓展的規(guī)律性并不顯著，具有圍繞已建小區(qū)和主要交通廊道呈現(xiàn)漸進(jìn)式拓展和跳躍式拓展雙重特征[16]。就絕對數(shù)量而言，2000～2009年為建設(shè)高峰期，數(shù)量達(dá)到了347個(gè)（占比49.15%）；近十年數(shù)量有比較大的回落，僅為96個(gè)（占比13.74%）。概括起來，回落原因有兩點(diǎn)：一是由于城區(qū)內(nèi)部建設(shè)用地已基本全部開發(fā)利用，且舊村更新改造推進(jìn)緩慢，新增住宅用地較少；二是由于人口增加導(dǎo)致公共服務(wù)供給壓力過大，政府收緊新增居住用地的審批，并積極引導(dǎo)房地產(chǎn)投資向橫琴、唐家、西城等外圍新城分流。

圖6 住宅小區(qū)建設(shè)年代分布情況

根據(jù)珠海市相關(guān)政策，將建設(shè)年代20年以上住宅小區(qū)納入老舊小區(qū)范圍。經(jīng)統(tǒng)計(jì)與分析，香洲城區(qū)內(nèi)的老舊小區(qū)已達(dá)到357個(gè)，占比超過一半（50.57%）。各片區(qū)內(nèi)的比重均已超過四成，其中，香洲、新香洲、前山以及拱北片區(qū)的數(shù)量均超過60個(gè)，未來整治改造壓力較重。在空間分布上，老舊小區(qū)整體呈現(xiàn)“大分散、小集中”格局，人民路、檸溪路和九洲大道沿線以及拱北口岸附近（詳見圖7）數(shù)量較多。

圖7 老舊住宅小區(qū)分布情況

4、結(jié)論與討論

本文嘗試提取并綜合利用百度地圖和房地產(chǎn)網(wǎng)站等多源網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，借助ArcGIS，對香洲城區(qū)的住宅小區(qū)及居住空間格局與特征進(jìn)行綜合分析，進(jìn)一步豐富了城市居住空間實(shí)證研究，也提供了多源網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)獲取以及整合應(yīng)用的新思路。得出以下結(jié)論：

（1）利用百度地圖、房地產(chǎn)網(wǎng)站，可以獲得住宅小區(qū)的名稱、邊界、建設(shè)年代以及人口規(guī)模等多種屬性。通過數(shù)據(jù)清洗與整合，可形成相對有效的住宅小區(qū)數(shù)據(jù)合集，用于識別城市居住空間格局及特征。

（2）香洲城區(qū)的住宅小區(qū)占地規(guī)模存在較大差異，整體以中小體量為主。老舊小區(qū)占比極高，未來整治改造任務(wù)較重。

（3）香洲城區(qū)內(nèi)部居住空間總體分布相對均衡，部分區(qū)域居住密度較高，具有一定的集聚性；且與主要城市干路耦合性顯著，并呈現(xiàn)帶狀布局。居住空間拓展的規(guī)律性并不顯著，具有圍繞已建小區(qū)和主要交通廊道呈漸進(jìn)式拓展和跳躍式拓展雙重特征。

本文基于多源網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)綜合分析所得出的居住空間格局及相關(guān)特征與香洲城區(qū)土地利用現(xiàn)狀契合度較好，表明上述網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)及所采用的數(shù)據(jù)處理和分析技術(shù)方法具有一定有效性。然而，受限于數(shù)據(jù)本身精度、數(shù)據(jù)量以及屬性完整性等因素，所獲的數(shù)據(jù)樣本尚未能全部覆蓋現(xiàn)實(shí)所有住宅小區(qū)，且存在一定的錯(cuò)誤信息需要進(jìn)行核改，也表明仍需要借助其它數(shù)據(jù)源，特別是不能忽視傳統(tǒng)數(shù)據(jù)獲取方法，才能形成更加全面精準(zhǔn)的分析結(jié)論。此外，回到研究內(nèi)容本身，由于未涉及如價(jià)格、人群畫像等相關(guān)屬性，本文未能對居住空間分異、居住偏好、職住關(guān)系等內(nèi)容進(jìn)行分析，未來可進(jìn)一步挖掘相關(guān)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，豐富研究內(nèi)容及研究結(jié)論。