基于多元数据的
摘要：本文采用微博签到数据和业态POI数据，将活动活力作为城市活力的直观体现，功能活力作为城市活力的客观体现，从两个层面对沈阳市主城区城市活力进行了定量分析，结果表明：（1）沈阳市主城区的活动活力呈现向中心聚集的空间分布特征，并且有向多中心发展的趋势；（2）沈阳市主城区功能设施密度在空间分布上与活动活力大体一致，功能设施混合度在二环内整体水平较高，二环外侧逐层递减。
关键词：城市活力；微博签到数据；POI数据；沈阳市主城区；定量分析
城市活力具有多方面的表征形式。对于城市活力的定性研究多从经济、文化、社会等方面开展，缺乏数据支撑，主要凭借分析者主观判断对城市活力的特点进行研究，面对快速发展的城镇化进程，难以支撑复杂多变的城市发展。早期的定量研究主要通过问卷调查和德尔菲层次分析法等方式进行，可获取到的数据量较小，难以打破空间局限的壁垒，无法同时兼顾大尺度和高精度的分析要求。近年来，随着新技术、新数据在各行各业的兴起，GPS、位置服务社交网络（LBS）、兴趣点POI、公交卡、出租车、大众点评、夜间灯光（DMSP/OLS）等数据在城市活力的研究中掀起一股热潮。
目前对于城市活力的研究，北京、上海、成都、武汉等城市已经取得相对成熟的成果，但是对于寒地城市的活力研究仍然是空白。寒地城市受季节变化影响较大，城市活力的营造更具挑战性，因而对寒地城市的城市活力研究亟须进行。基于
此，本文将人的活动活力定义为城市活力
的直观体现，功能活力定义为城市活力的
客观体现，对沈阳的城市活力从两个层面
进行了定量研究，希望可以弥补寒地城市
活力研究的空白。并希望为日后城市活力
的营造提出建设性的建议，为城市活力的
定量研究提供新的思路。
1. 研究区域、数据来源与研究方法
1.1 研究区域
本文选择沈阳市作为典型寒地城
市，选取了沈阳市9个市辖区为研究对
象，分别为沈阳市和平区、沈河区、皇
姑区、大东区、铁西区、浑南区、于洪
区、沈北新区以及苏家屯区，总计3948
平方千米。
1.2 数据来源
本次研究数据主要包括研究范围内
微博签到数据和业态POI数据，分别反映
了2类活力指标：城市活力的直观体现活
动活力；城市活力的客观指标功能活力。
微博签到点数据来自爬虫软件基于
2018年6月新浪微博签到页而获取的微博
签到点数据，数据量共计123128条。根
据已有研究，微博签到数据有助于实时
P-流水-智慧城市
图1 沈阳市活动活力分布图
Copyright©博看网. All Rights Reserved.
2022.5.20《互联网周刊》
35
P-流水-智慧城市
地将居民活动行为落实到地理空间上，可以直观地表示城市活力的状况。
业态POI数据来自爬虫软件基于2019年4月高德地图API而获取，数据量共计162240条，涵盖了餐饮、购物、医疗、科教、体育、商务、交通、风景名胜、公共设施、公司企业、金融保险、生活服务、政府机构以及住宿服务14个种类的业态信息。
1.3 研究方法
1.3.1 指标选择
人的活动是一个城市活力的直观体现，本文将活动活力作为城市的直观指标。已有众多关于城市活力的研究表明城市功能设施与城市活力之间有着密切的联系，所以选取功能活力为城市活力客观层面的指标，包括可以表征城市功能设施分布的功能设施密度以及功能设施混合度。
（1）活动活力：微博签到数据。人是活动的缔造者与参与者，人动强度越高的地方，城市活力也越高。在众多数据中，微博签到点数据相对容易获取，并且也可以准确地反映人的实时地理位置信息。
（2）功能活力：POI数据。通过POI 数据计算功能设施混合度可以反映城市内部功能设施的完善程度，所以选取功能设施密度和功能设施混合度为功能活力指标。
1.3.2 指标计算
为了更加精确地研究城市活力在城市中分布的空间规律，通过a r c g i s渔网工具将研究区域划分成为1000m×1000m的网格，得到3665个网格，并对每个网格单元的活动活力、功能活力进行计算研究。
（1）基于网格密度计算城市活动活力和功能设施密度
目前对于城市活力密度的计算，大多都采用核密度进行分析。网格密度相较核密度而言，得到的密度图并不连续，但是由于每一个网格有其对应的密度值，更
方便于进行定量计算以及相关性分析。本
文通过arcgis中的网格密度工具对城市活
动活力和功能设施密度进行计算。
（1）
（2）
其中，Density a为城市活力密度值；N w
为网格内微博签到点个数；S为网格面积；
Density f为功能设施密度，N POI为网格内业
态POI点个数。
（2）基于自然断点法分类结果分析
城市活力空间分布特征
arcgis中自然断点法运用了聚类的思
维，通过自然断点法的分类可以使每一
组内部的相似性最大，而外部组际之间
的差异性最大，并且可以兼顾每一组之
间要素的范围尽量相近。利用自然断点
法对网格密度结果进行重分类，将活动
活力和功能设施密度分为高、较高、中
等、较低、低五大类，可以使得网格密
度分析结果在空间上的分布更加直观。
（3）基于香农-威纳指数计算功能
设施混合度
借鉴已有文献，本文采用香农-
威纳指数来计算业态P O I的混合分布情
况，通过公式（3）计算每个网格内的
香农-威纳指数，结合自然断点法，从
而得到研究区域功能设施混合度的空
间分布。
（3）
其中，Diversity f为功能设施混合度；
n为P OI类别数；N i为某类P OI在网格内
的总数；N为该网格内全部POI 的总数。
Diversity f为0，则网格内只具有单一功能；
Diversity f越接近1，网格内功能设施多样性
程度也越高。
2. 结果与分析
2.1活动活力分析
通过网格密度和自然断点法得到沈
阳市活动活力网格密度图（图1），整体
上看：沈阳市活动活力水平偏低，其中
活动活力为低的区域占比94.7%。沈阳市
活动活力在空间上表现出明显的向中心
城区集聚的特征，活动活力较强的区域
主要分布在内环内侧，居民活动主要聚
集在老城区、中街、太原街。内环外侧
在沈北新城和浑南新城表现出较强的活
力，但相对比内环内侧活动活力强度明
显弱化。由于沈阳从1979年以来，一直
保持单中心圈层扩展模式，因此人口也
表现为在中心区聚集，当区域内人口达
到一定规模时更容易产生丰富的经济、
社会、文化等活动，加之沈阳固定资产
的投资呈现强中心弱郊区的极化特征，
所以中心区域内表现出较为旺盛的城市
活力。同时，可以看出沈北新城和浑南
新城的跨越式发展在近几年取得一定的
成效，活动活力有向多中心发展的趋
势。在政府主导的影响下，沈阳市活动
活力虽然呈现向中心城区集聚的空间特
征，但是有向多中心发展的趋势。
2.2功能活力分析
2.2.1功能设施密度分析
通过网格密度和自然断点法得到沈
阳市功能设施密度图（图2），整体上
看，沈阳市功能设施密度与城市活动活
力在空间分布上呈现一致，均表现出明
显的向中心城区集聚的空间特征，进一
步验证了城市功能设施的密度对城市活
力的提升起到正向促进的作用。对比功
能设施密度与活动活力，功能设施聚集
的区域面积更大，除了活动活力较高的
老城区、中街、太原街，还有铁西广场
附近。原因可能是在中国，政府是城市
功能设施投资建设的主要力量，在振兴
东北老工业基地的大背景下，铁西区作
为沈阳的老工业基地，政府对于城市功
能设施的投资力度比较大，所以铁西区
功能设施聚集度更高。
2.2.2功能设施混合度分析
通过香农-威纳指数得到沈阳市功能
设施混合度图（图3），通过计算可得，
网格内的香农-威纳指数范围为0～0.91，
平均值为0.50，整体上看，沈阳市功能设Copyright©博看网. All Rights Reserved.
36 《互联网周刊》2022.5.20www.ciweek
2022.5.20《互联网周刊》
37
施建设比较完善，功能设施混合度与活
动活力在空间分布上大体相似。城市功能设施的完善程度对人动的多样性起着决定性的作用，从而间接影响城市活力。功能设施混合度依旧呈现单中心圈层分布的空间特征，在二环以内，功能设施混合度整体水平都较高，二环外侧，功能设施混合度逐层递减，这也进一步体现了政府投资强中心弱郊区的历史惯性。
对比功能设施混合度与活动活力，功能设施混合度聚集区域更大，聚集程度明显高于活动活力，局部以沈北新城和浑南新城为例。原因可能是近郊区域还在进一步减轻中心城市压力，吸纳外来人口，区域内的功能设施建设规模在满足当前人口需求的情况下，仍有一定的弹性空间以满足流动人口的需求，从而导致功能设施混合度的聚集程度高于活动活力。沈北新区和浑南新区位于城市近郊区域，是城市近年来规划发展的新区。在政府主导的大力支持下，空间
要素先得到发展，城市功能设施得到完善，但人口迁移需要相对较长的时间，因此目前活动活力还处于较低水平。
结语
本文将活动活力作为城市活力的直观体现，功能活力作为城市活力的客观体现，研究发现：沈阳市主城区活动活力呈现向中心聚集的空间特征，内环内侧活动活力较高的区域分布在老城区、中街、太原街，内环外侧在沈北新城和浑南新城呈现出相对较高的活动活力，有向多中心发展的趋势。客观层面，功能设施密度与活动活力呈现出相对一致性的空间分布特征，除了活动活力较高的区域外，铁西广场附近功能设施密度也较高；功能设施混合度在二环以内整体水平都较高，二环外侧逐层递减。
基于以上分析，为城市活力的定量研究提供了新的思路。针对寒地城市的研究，弥补了已有文献在寒地城市活力研究方面的不足。然而，在数据方面，由于数据获取的限制，本文采用的微博签到数据不能精确反映城市内真实人动强度，在后期的研究中可以采用人口热力图，手机信令数据等更新的大数据。
参考文献：
[1]陆晓丽，郭万山.城市经济活力的综合评价指标体系[J].统计与决策,2007, (11):77-78.
[2]董慧，常东亮.城市文化活力研究：理论资源的探寻与发掘[J].华中科技大学学报(社会科学版),2011,25(3):21-27.
[3]蒋涤非.城市形态活力论[M].南京：东南大学出版社，2007.
[4]徐磊青，康琦.商业街的空间与界面特征对步行者停留活动的影响: 以上海市南京西路为例[J]. 城市规划学刊, 2014,
(3):104-111.
[5]魏川登，潘海啸.轨道站点周边地区步行环境评价: 以上海市静安寺地铁站为例[J]. 交通工程, 2017,17(3):58-64.
[6]Wu J, Ta N, Song Y et al. Urban form breeds neighborhood vibrancy: A case study using a GPS-based activity survey in sub urban Beijing[J]. Cities, 2017,(74): 100-108.
[7]高磊，黄家宽，姜晓许，等.基于个体移动数据的城市活力实证研究[J].科技创新与生产力,2018,(5):64-67.
[8]Yue Y, Zhuang Y, Yeh A G O et al. Measurements of POI-based mixed use and their relationships with neighborhood vibrancy [J]. International Journal of Geographical Information Science,2016, 31(4): 658-675.
[9]Yue W, Chen Y, Zhang Q et al. Spatial explicit assessment of urban vitality using multi-source data: A case of Shanghai, China[J]. Sustainability, 2019, 11(3): 638.
[10]蒋金亮.多源大数据融合的城市商圈识别及空间活动特征研究[A]. 中国城市科学研究会、海南省规划委员会、海口市人民政府.2017城市发展与规划论文集[C].中国城市科学研究会、海南省规划委员会、海口市人民政府：北京邦蒂会务有限公司,2017:8.
[11]廖伟华，聂鑫.基于大数据的城市服务业空间关联分析[J].地理科学,2017, 37(9): 1310-1317.
上海大众出租车公司[12]张梦琪.城市活力的分析与评价[D].武汉大学,2018.
[13]郝新华，龙瀛，石淼，等.北京街道活力: 测度、影响因素与规划设计启示[J].上海城市规划,2016,(3):37-45.
[14]魏川登，潘海啸.轨道站点周边地区步行环境评价：以上海市静安寺地铁站为例[J]. 交通工程,2017,17(3):58-64.
[15]龙瀛，周垠.街道活力的量化评价及影响因素分析：以成都为例[J].新建筑, 2016, (1): 52-57.
作者简介：王宇，本科在读，研究
方向：环境科学与工程。
图2 沈阳市功能设施密度图
图3 沈阳市功能设施混合度图
Copyright ©博看网. All Rights Reserved.
发布评论