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      基于百度熱力圖的中國(guó)多中心城市分析

      2016-07-22 02:22:48李苗裔黨安榮
      上海城市規(guī)劃 2016年3期
      關(guān)鍵詞:空間結(jié)構(gòu)中心研究

      李 娟 李苗裔 龍 瀛 黨安榮

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      基于百度熱力圖的中國(guó)多中心城市分析

      李 娟 李苗裔 龍 瀛 黨安榮

      以市民借助互聯(lián)網(wǎng)的活動(dòng)為出發(fā)點(diǎn)重新定義城市中心,采用百度熱力圖數(shù)據(jù)以自下而上的方式識(shí)別全國(guó)658個(gè)城市的城市中心,其中69個(gè)城市表現(xiàn)出多中心性?;谧R(shí)別出的多中心城市,進(jìn)一步研究中國(guó)城市多中心發(fā)展的一般規(guī)律。依據(jù)城市中心的數(shù)量,將多中心城市劃分為起步型多中心城市、成長(zhǎng)型多中心城市以及成熟型多中心城市3類(lèi);分析了城市中心面積、城市中心之間的平均距離、城市活動(dòng)強(qiáng)度等,以此考察中國(guó)多中心城市的多中心特征。其中,中國(guó)大城市表現(xiàn)出明顯的多中心性,而小城市尤其是縣級(jí)市的中心發(fā)育極其滯后;各城市中心面積的差距懸殊,但總體上都有層級(jí)化發(fā)展的趨勢(shì);隨著多中心城市由起步到成熟,中心間的溝通距離會(huì)逐漸增大,但中心對(duì)于城市活力的帶動(dòng)作用也比較明顯?;貧w分析的結(jié)果表明,就業(yè)人數(shù)和人均GDP與城市中心的形成與發(fā)展顯著相關(guān)。最后,從中心培育的重要性、中心網(wǎng)絡(luò)效率以及中心識(shí)別方式3方面給出了建議。

      AbstractThis paper redefines urban center based on the activities which are carried out through Internet, and identifies all urban centers of 658 cities utilizing Baidu heatmap. We take the new method of recognizing urban centers as a bottom-up pattern which will assist the traditional top-down method. Among 658 cities, there are 69 polycentric cities; and we focus on them to explore the general law of Chinese polycentric cities. All polycentric cities are classified into three categories according to the number of urban centers, which are primary polycentric city, growing polycentric city, and mature polycentric city. We further analyze areas, average distance and activity intensity of all polycentric cities on the basis of these three categories. According to our analysis, Chinese big cities perform significant polycentric city, while development of small cities (especially county-level city) are extremely lagging. Disparities among all polycentric cities in areas of centers are huge; Generally, they all tend to develop a hierarchical structure. As the polycentric cities keep developing from primary level to mature level, the communication distance will increase gradually, but the improvement of centers to city dynamic is also remarkable. At last, the regression analysis indicates that the number of employment and GDP per capita have significant correlation with the formation and development of urban centers. Accordingly, we provide three suggestions for Chinese cities regarding to the importance of developing center, the efficiency of centers’ network, and the new method of identifying centers.

      城市空間結(jié)構(gòu) | 多中心 | 百度熱力圖 | 人群聚集

      KeywordsUrban spatial structure | Polycentric | Baidu heatmap | Human aggregation

      0 引言

      城市空間結(jié)構(gòu)一直以來(lái)都是國(guó)內(nèi)外城市規(guī)劃學(xué)、地理學(xué)等領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)?;谖鞣絿?guó)家城市化進(jìn)程遠(yuǎn)早于中國(guó)的客觀事實(shí),城市空間結(jié)構(gòu)理論同許多其他城市理論一樣也經(jīng)歷了先引入后本土化的過(guò)程。自20世紀(jì)80至90年代中期,中國(guó)學(xué)者們開(kāi)始學(xué)習(xí)西方城市空間結(jié)構(gòu)理論[1],并伴隨著城市化進(jìn)程的推進(jìn),對(duì)中國(guó)城市空間結(jié)構(gòu)的演變和發(fā)展趨勢(shì)做了大量的實(shí)證研究。渠濤等以不同歷史時(shí)期特殊事件為切入點(diǎn),綜合分析了經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、政策等多方面的因素,發(fā)現(xiàn)天津市城市空間結(jié)構(gòu)從最初的同心圓逐漸演變?yōu)殡p核心結(jié)構(gòu)[2]。張水清等通過(guò)上海市中心的各項(xiàng)職能轉(zhuǎn)移,包括傳統(tǒng)制造業(yè)轉(zhuǎn)移、人口與居住職能轉(zhuǎn)移以及服務(wù)業(yè)轉(zhuǎn)移,發(fā)現(xiàn)上海的城市結(jié)構(gòu)也由同心圓的單中心模式發(fā)展為多中心模式,形成了“多功能、多極核”的城市空間結(jié)構(gòu)[3]。李傳斌重點(diǎn)研究了建國(guó)以來(lái)西安城市空間結(jié)構(gòu)的演替過(guò)程,認(rèn)為西安未來(lái)的空間結(jié)構(gòu)應(yīng)朝著“一核三副多組團(tuán)”的模式發(fā)展[4]。葉強(qiáng)等剖析了長(zhǎng)沙的城市空間結(jié)構(gòu)演變,發(fā)現(xiàn)商業(yè)空間的發(fā)展對(duì)其有較大影響,進(jìn)而闡述了長(zhǎng)沙長(zhǎng)久以來(lái)的單中心結(jié)構(gòu)的弊端,建議將長(zhǎng)沙打造成多中心網(wǎng)絡(luò)狀結(jié)構(gòu)[5]。余穎等[6]在緊湊城市的理念下,對(duì)比了重慶、香港、上海等城市的空間結(jié)構(gòu)形態(tài),認(rèn)為堅(jiān)持“多中心、多組團(tuán)”的空間結(jié)構(gòu)是最適合重慶的發(fā)展模式[7]。趙燕菁更是將深圳市高速發(fā)展下的強(qiáng)耐壓能力歸功于其富有彈性的帶狀組團(tuán)式空間結(jié)構(gòu)[8]。

      已有的研究成果表明,中國(guó)的城市空間結(jié)構(gòu)有朝向多中心發(fā)展的趨勢(shì)。孫斌棟等甚至斷言多中心式的空間結(jié)構(gòu)是中國(guó)特大城市未來(lái)形態(tài)的必然選擇[9]。與此同時(shí),隨著中國(guó)城市發(fā)展進(jìn)入轉(zhuǎn)型期,以多中心城市發(fā)展為目標(biāo)的規(guī)劃和政策也逐漸增多[10]。國(guó)家發(fā)改委城市和小城鎮(zhèn)改革發(fā)展中心于2013年對(duì)遼寧等12個(gè)省區(qū)進(jìn)行調(diào)研發(fā)現(xiàn),12個(gè)省會(huì)城市均提出建設(shè)新城新區(qū),144個(gè)地級(jí)市中的133個(gè)和161個(gè)縣級(jí)市中的67個(gè)也相繼開(kāi)展新城新區(qū)建設(shè)計(jì)劃[9]??梢?jiàn),無(wú)論出于何種原因,多中心式空間結(jié)構(gòu)模式正在中國(guó)受到追捧。而在世界范圍內(nèi)多中心模式也被廣泛認(rèn)可,享譽(yù)世界的城市與區(qū)域規(guī)劃大師彼得·霍爾就曾帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)對(duì)西北歐8大都市區(qū)多中心空間結(jié)構(gòu)進(jìn)行研究,論證了多中心的發(fā)展趨勢(shì)和重要性[11]。

      當(dāng)前國(guó)內(nèi)對(duì)城市多中心性的實(shí)證研究中,多以單個(gè)城市為研究對(duì)象,且都集中于對(duì)大城市的研究。此類(lèi)分析固然對(duì)特定城市的發(fā)展具有指導(dǎo)意義,然而其他城市對(duì)其分析結(jié)果的借鑒性往往受到城市間差異性的極大限制,因而就城市發(fā)展的一般規(guī)律而言,多個(gè)城市的類(lèi)比也十分必要。同時(shí),當(dāng)前研究多以定性分析為主,少數(shù)的定量分析其數(shù)據(jù)來(lái)自于人口普查和調(diào)查問(wèn)卷,分析結(jié)果很大程度上依賴(lài)于研究者的個(gè)人經(jīng)驗(yàn)。

      本文試圖彌補(bǔ)當(dāng)前多中心性研究中缺少規(guī)律性和缺乏定量分析的不足。在已有研究成果的基礎(chǔ)上,從研究對(duì)象的廣度和研究方法的深度上改進(jìn)研究思路,創(chuàng)新研究范式。在數(shù)據(jù)爆炸的時(shí)代,我們的研究已經(jīng)從傳統(tǒng)小數(shù)據(jù)范式進(jìn)階到大數(shù)據(jù)范式。大數(shù)據(jù)和開(kāi)放數(shù)據(jù)給我們的研究創(chuàng)新提供了機(jī)遇,使我們能夠進(jìn)行大范圍乃至全國(guó)尺度上的分析。龍瀛等在利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行大尺度研究上已經(jīng)有了多次嘗試,如進(jìn)行了全國(guó)城市地塊尺度建成區(qū)界定,從地塊尺度模擬全國(guó)城市擴(kuò)張過(guò)程,全國(guó)街道尺度人口對(duì)PM2.5的人口暴露評(píng)價(jià),全國(guó)城市增長(zhǎng)邊界評(píng)價(jià)等[12]。在多年的實(shí)踐中,龍瀛等進(jìn)一步提出了“大模型”范式,其本質(zhì)是在一個(gè)大地理區(qū)域上建立的相對(duì)精細(xì)尺度的城市—區(qū)域分析與模擬模型,能夠同時(shí)兼顧大尺度范圍和精細(xì)化研究單元。本文的研究思路即借鑒了大模型的基本理念,將研究范圍擴(kuò)大至整個(gè)中國(guó),研究粒度精細(xì)到人,回避了單個(gè)城市研究的局限性,對(duì)全國(guó)城市同時(shí)展開(kāi)研究,探究中國(guó)城市多中心發(fā)展的一般規(guī)律?!按竽P汀弊鳛橐环N新的研究范式,在城市研究中的有效性不言而喻,而規(guī)劃學(xué)科的本質(zhì)需要在研究的基礎(chǔ)上對(duì)未來(lái)的規(guī)劃與設(shè)計(jì)做出響應(yīng)。因而,龍瀛等提出了一種面向未來(lái)的新的設(shè)計(jì)范式:數(shù)據(jù)增強(qiáng)設(shè)計(jì)(Data Augmented Design),即以定量城市分析為驅(qū)動(dòng),通過(guò)數(shù)據(jù)分析、建模、預(yù)測(cè)等手段,為規(guī)劃設(shè)計(jì)的全過(guò)程提供調(diào)研、分析、方案設(shè)計(jì)、評(píng)價(jià)、追蹤等支持工具,以數(shù)據(jù)實(shí)證提高設(shè)計(jì)的科學(xué)性,并激發(fā)規(guī)劃設(shè)計(jì)人員的創(chuàng)造力[13]。本研究即在揭示規(guī)律、闡釋現(xiàn)象的基礎(chǔ)上嘗試實(shí)踐數(shù)據(jù)增強(qiáng)設(shè)計(jì),期望能夠?qū)⒀芯糠椒ā⒀芯拷Y(jié)果應(yīng)用于未來(lái)的規(guī)劃與設(shè)計(jì)。

      在城市形態(tài)研究中,通常中心是指分析單元中在人口、就業(yè)或者商業(yè)活動(dòng)上具有明顯高于周邊的密度的片區(qū)[14]。同時(shí),由于人口遷移是城市空間結(jié)構(gòu)變化的基本原因之一[15],本研究即選取了體現(xiàn)人群活動(dòng)的百度熱力圖(Heatmap)作為研究數(shù)據(jù),采用定量化的分析方法研究中國(guó)城市的多中心性。

      1 城市中心新定義

      在城市規(guī)劃中,對(duì)于城市空間結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì),中心的確定是必要的,它既要作為城市的主要標(biāo)簽創(chuàng)造吸引力,也要承擔(dān)著發(fā)揮城市凝聚力的職能。城市中心可以從不同的角度來(lái)理解,從功能劃分上看,有經(jīng)濟(jì)中心、行政中心、商業(yè)中心等;從層級(jí)結(jié)構(gòu)上看,有城市中心、社區(qū)中心等。在傳統(tǒng)理解的基礎(chǔ)上,確定一個(gè)城市的中心,無(wú)論是單中心、雙核心還是多極核、多中心,往往基于其功能分布和規(guī)模兩大因素考慮。如北京市2004版城市總體規(guī)劃提出要在市域范圍內(nèi)構(gòu)建“兩軸—兩帶—多中心”的城市空間結(jié)構(gòu),其中8大職能中心包括:中關(guān)村高科技園區(qū)核心區(qū)、奧林匹克中心區(qū)、中央商務(wù)區(qū)、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[16]。很顯然,北京城市中心結(jié)構(gòu)的確立充分考慮了當(dāng)下經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展中各功能已經(jīng)形成的聚集點(diǎn)和規(guī)模效應(yīng),以功能組團(tuán)的方式劃定各個(gè)中心,這是典型的自上而下式城市規(guī)劃?rùn)C(jī)制。

      在信息時(shí)代,數(shù)據(jù)的爆炸式增長(zhǎng)啟發(fā)了多個(gè)學(xué)科的研究創(chuàng)新,彌補(bǔ)了許多學(xué)科傳統(tǒng)研究手段的不足。在城市規(guī)劃中,大數(shù)據(jù)的應(yīng)用讓設(shè)想多年的自下而上式規(guī)劃?rùn)C(jī)制有了切實(shí)可行的實(shí)現(xiàn)路徑。目前城市研究中常用的大數(shù)據(jù)包括興趣點(diǎn)(POI)、導(dǎo)航數(shù)據(jù)、手機(jī)定位數(shù)據(jù)、公交卡數(shù)據(jù)、社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)等。這類(lèi)數(shù)據(jù)的共同特點(diǎn)是都直接來(lái)源于個(gè)人,并匯集成足夠規(guī)模的量,兼具了微觀與宏觀的特征。當(dāng)我們匯集大量個(gè)人的數(shù)據(jù)時(shí),并不會(huì)對(duì)人的屬性進(jìn)行過(guò)多假設(shè),個(gè)人偏好或者群體偏好都需要經(jīng)過(guò)分析之后才能揭示。應(yīng)用這類(lèi)大數(shù)據(jù)的城市研究,其研究對(duì)象實(shí)質(zhì)上是大量的個(gè)人行為,研究結(jié)果則是現(xiàn)實(shí)世界中客觀現(xiàn)象的反映。當(dāng)大數(shù)據(jù)支持的城市研究成果用于規(guī)劃決策時(shí),實(shí)際上是在實(shí)現(xiàn)間接的公共參與,并且是不帶有主觀意識(shí)形態(tài)的行為參與。在充分考慮利益相關(guān)者對(duì)于決策的期望和主觀經(jīng)驗(yàn)的同時(shí),將行為主體所反映客觀規(guī)律而非決策者的個(gè)人意志作為主要決策依據(jù),這樣的決策過(guò)程就是自上而下機(jī)制與自下而上機(jī)制的有效結(jié)合。本文正是基于這樣的思路,希望將傳統(tǒng)的自上而下確定城市中心的方法與自下而上的分析方法相結(jié)合,為城市規(guī)劃決策提供新思路。

      本文基于大數(shù)據(jù)通過(guò)自下而上的方法分析識(shí)別城市中心,使用的大數(shù)據(jù)為百度熱力圖(Heatmap),它是基于智能手機(jī)使用者訪問(wèn)百度產(chǎn)品(如搜索、地圖、天氣和音樂(lè)等)時(shí)所攜帶的位置信息,按照位置聚類(lèi),計(jì)算各個(gè)地區(qū)內(nèi)聚類(lèi)的人群密度和人流速度,綜合計(jì)算出聚類(lèi)地點(diǎn)的熱度,計(jì)算結(jié)果用不同的顏色和亮度反映人流量的空間差異[17],這一數(shù)據(jù)基本能夠涵蓋所有的智能手機(jī)用戶(hù)。同時(shí),根據(jù)中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心(CNNIC)發(fā)布的《中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》顯示,截至2014年12月,中國(guó)網(wǎng)民規(guī)模達(dá)6.49億,其中,手機(jī)網(wǎng)民規(guī)模5.57億,因此百度熱力圖覆蓋人群量之大能夠滿(mǎn)足本研究的要求。區(qū)別于傳統(tǒng)城市中心的定義,本文基于大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)對(duì)城市中心有新的理解:我們認(rèn)為人的活動(dòng)才能夠最真實(shí)地反映城市中的活力點(diǎn)。因此,基于人的活動(dòng)我們對(duì)城市中心重新定義,即一個(gè)城市中在特定時(shí)間段人群相對(duì)聚集的地方即為城市的(潛在)中心節(jié)點(diǎn)。基于城市中心的新定義,本文自下而上識(shí)別城市中心,即通過(guò)百度熱力圖所反映的人群聚集度來(lái)識(shí)別,具體做法將在后文詳細(xì)描述。

      2 研究數(shù)據(jù)與方法

      2.1 數(shù)據(jù)

      本研究以全國(guó)658個(gè)城市為研究對(duì)象,主要關(guān)注城市市轄區(qū)。所使用的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)包括:①百度熱力圖,獲取時(shí)刻為2014年11月12日(周三)15時(shí)15分,范圍包括全國(guó)658個(gè)城市。數(shù)據(jù)特點(diǎn)是粒度精細(xì)到個(gè)人,規(guī)模覆蓋到全國(guó),滿(mǎn)足大模型思路對(duì)于數(shù)據(jù)的要求,同時(shí)數(shù)據(jù)的時(shí)間屬性是工作日的工作時(shí)間段,因而是對(duì)城市中社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)分布的直觀反映。②全國(guó)658個(gè)城市的市轄區(qū)范圍,包括城市名稱(chēng)和行政等級(jí)。③全國(guó)658個(gè)城市的城市建設(shè)用地。④2014年中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒。

      基于ArcGIS平臺(tái)對(duì)獲取的百度熱力圖數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理(圖1),將熱圖信息標(biāo)識(shí)為人群聚集程度,劃分不同密度等級(jí),并結(jié)合城市市轄區(qū)范圍識(shí)別出熱圖所對(duì)應(yīng)的城市。

      圖1 百度熱力圖處理流程

      2.2 方法

      2.2.1 基于百度熱力圖的城市中心節(jié)點(diǎn)(人群聚集區(qū))識(shí)別百度熱力圖用不同的顏色和亮度反映人流量的空間差異(圖2),其中顏色越趨近于紅色表示人群密度相對(duì)越高,越趨近于藍(lán)色表示人群密度相對(duì)越低,從紅到藍(lán)連續(xù)變化。基于研究目的,我們將百度熱力圖劃分為7個(gè)等級(jí),并賦值以表征不同的人群密度等級(jí)(賦值以Value

      表示),密度等級(jí)最高的區(qū)域Value值為7,最低的區(qū)域Value值為1。經(jīng)過(guò)預(yù)處理后得到了不同密度等級(jí)的人群聚集區(qū)。

      圖2 百度熱力圖示意

      通過(guò)分析發(fā)現(xiàn),任一聚集區(qū)(特指密度等級(jí)最少有兩個(gè)等級(jí)的聚集區(qū))都呈現(xiàn)同心圓分布模式,即人群密度由中心向外圍逐漸降低?;诒狙芯繉?duì)城市中心的定義,取Value值大于1的片區(qū)集合作為人群聚集區(qū)(如一個(gè)聚集區(qū)包含了Value值從1到5五層等級(jí),則取Value>1的其他四層等級(jí)作為人群聚集區(qū)),并基于ArcGIS平臺(tái)求得聚集區(qū)的質(zhì) 心點(diǎn)作為最終的城市中心(圖3)。

      當(dāng)識(shí)別了所有城市的中心之后,經(jīng)過(guò)統(tǒng)計(jì),百度熱力圖所反映的中心出現(xiàn)在152個(gè)城市中,進(jìn)一步將出現(xiàn)中心的城市劃分為單中心城市和多中心城市。因而依據(jù)熱力圖識(shí)別的中心將城市劃分為無(wú)中心城市、單中心城市和多中心城市(表1)。

      其中,無(wú)中心城市的出現(xiàn)存在兩種可能情況,一是該城市在百度熱力圖上不存在(經(jīng)濟(jì)較落后的城市比較多,尤其是縣級(jí)市),二是該城市活動(dòng)等級(jí)只有一級(jí)(Value=1),沒(méi)有突出的聚集點(diǎn),說(shuō)明城市發(fā)展均質(zhì),沒(méi)有核心地帶。單中心城市與多中心城市數(shù)量相當(dāng),本研究聚焦于多中心城市的分析,將在下文展開(kāi)。

      表1 按照中心個(gè)數(shù)的城市分類(lèi)

      圖3 城市中心識(shí)別

      2.2.2 基礎(chǔ)指標(biāo)計(jì)算

      (1)多中心城市中心之間平均距離計(jì)算

      對(duì)于多中心城市,計(jì)算各個(gè)中心之間的平均距離。在ArcGIS中首先應(yīng)用PointDistance工具求得兩兩中心之間的距離,然后統(tǒng)計(jì)得到所有中心之間的平均距離(雙中心城市則直接取兩中心之間距離作為最終結(jié)果)。

      (2)城市中心面積計(jì)算

      由于每一個(gè)人群聚集區(qū)都呈同心圓狀分布,因此在計(jì)算中心面積時(shí),將密度等級(jí)即Value值大于1的部分融合為一個(gè)面,作為面積統(tǒng)計(jì)的基準(zhǔn)面(若一個(gè)中心的密度等級(jí)只有兩級(jí),則取Value值等于2的面作為基準(zhǔn)面)。

      (3)城市活動(dòng)強(qiáng)度計(jì)算

      城市活動(dòng)強(qiáng)度計(jì)算以城市中心面積(多中心城市,取多個(gè)中心面積的總和)占城市建成區(qū)的比例來(lái)表示。

      3 結(jié)果分析

      3.1 多中心城市分類(lèi)

      3.1.1 按照行政等級(jí)分類(lèi)

      基于百度熱力圖分析,全國(guó)658個(gè)城市中,多中心城市數(shù)量為69個(gè),占比10.5%。其中按照行政等級(jí)統(tǒng)計(jì)分別有4個(gè)直轄市、14個(gè)副省級(jí)城市、48個(gè)地級(jí)市和3個(gè)縣級(jí)市,在相應(yīng)等級(jí)的城市中占比分別為100%、93.3%、17.7%和0.8%(表2)。根據(jù)結(jié)果可知,中國(guó)多中心城市的比例較低,而已有的多中心城市,幾乎都屬于地級(jí)以上行政等級(jí)。因此就多中心而言,中國(guó)大城市表現(xiàn)出較明顯的多中心性,而小城市(尤其是縣級(jí)市)的中心發(fā)育極其滯后。

      表2 多中心城市按照行政等級(jí)劃分占比

      3.1.2 按照中心數(shù)量分類(lèi)

      在全國(guó)69個(gè)多中心城市中,各城市的中心數(shù)量表現(xiàn)出明顯的長(zhǎng)尾分布(圖4),說(shuō)明只有少數(shù)城市的中心數(shù)量較多,多數(shù)城市雖然是多中心但中心數(shù)量很少。進(jìn)一步細(xì)分發(fā)現(xiàn)(表3,圖5),有接近一半的城市為雙中心(33個(gè)城市),24個(gè)城市的城市中心數(shù)量為3—10個(gè),12個(gè)城市的中心數(shù)量超過(guò)10個(gè),其中北京(44個(gè))、深圳(39個(gè))、廣州(31個(gè))的城市中心數(shù)量位居前三,均超過(guò)30個(gè)。

      表3 多中心城市按中心數(shù)量分類(lèi)

      圖4 各城市中心數(shù)量的位序分布

      本研究聚焦于中國(guó)城市,在不與世界城市相比較的情況下,將國(guó)內(nèi)各城市作為參照系,基于中心數(shù)量將城市劃分為3類(lèi):起步型多中心城市(中心數(shù)量2)、成長(zhǎng)型多中心城市(中心數(shù)量3—10個(gè))以及成熟型多中心城市(中心數(shù)量10個(gè)以上)。在12個(gè)成熟型多中心城市中有3個(gè)直轄市(北京、重慶、上海),6個(gè)副省級(jí)城市(深圳、廣州、武漢、西安、成都、杭州)及3個(gè)省會(huì)城市(鄭州、長(zhǎng)沙、昆明)。成長(zhǎng)型多中心城市以地級(jí)市和部分副省級(jí)城市為主,而大部分的地級(jí)市和全部縣級(jí)市都屬于起步型多中心城市??梢钥吹叫姓燃?jí)高低與中心數(shù)量有一定的相關(guān)性,行政級(jí)別越高,中心數(shù)量越多。

      圖5 多中心城市分布

      3.2 多中心性分析

      3.2.1 多中心城市中心面積分析

      (1)多中心城市中心面積分布規(guī)律

      對(duì)多中心城市中心面積(總和)和中心數(shù)量進(jìn)行相關(guān)性分析,相關(guān)系數(shù)為0.852,二者顯著相關(guān),且中心面積也表現(xiàn)出明顯的長(zhǎng)尾分布(圖6)。一般情況下中心數(shù)量越多,中心總和面積越大,但也存在中心數(shù)量較少而中心總和面積較大的城市,如貴陽(yáng)(中心數(shù)量2,中心面積13.26 km2),以及中心數(shù)量較多而中心總和面積較小的城市,如珠海(中心數(shù)量6,中心面積1.79 km2)。

      圖6 各城市中心面積的位序分布

      成熟型多中心城市中,中心面積最小為昆明14.2 km2,最大為廣州107.9 km2(深圳僅次于廣州,達(dá)105.6 km2),各城市中心面積標(biāo)準(zhǔn)差為30.65;成長(zhǎng)型多中心城市中,中心面積最小為蘇州0.8 km2,最大為南寧19.2 km2,各城市中心面積標(biāo)準(zhǔn)差為3.96;起步型多中心城市中,中心面積最小為包頭0.04 km2,最大為貴陽(yáng)13.3 km2,各城市中心面積標(biāo)準(zhǔn)差為2.28??梢?jiàn)同類(lèi)型的城市間存在較大差距,尤其在成熟型多中心城市中,差距更為懸殊,說(shuō)明各城市之間發(fā)展實(shí)力十分不均衡,當(dāng)躍入成熟階段后分化程度更嚴(yán)重。而在33個(gè)起步型多中心城市中,雖然差距相對(duì)較小,但只有10個(gè)城市的中心面積超過(guò)1 km2,說(shuō)明這類(lèi)城市的中心十分微小,處于起步的邊緣,后續(xù)的成長(zhǎng)動(dòng)力十分關(guān)鍵,否則很容易退回單中心甚至無(wú)中心狀態(tài)。

      (2)多中心城市的中心差異分析

      盡管城市之間差距較大,但是對(duì)于一個(gè)城市而言,其本身的中心發(fā)育程度更為重要。為了探究城市內(nèi)各中心的發(fā)育情況,本研究計(jì)算了每個(gè)多中心城市的中心面積之間的標(biāo)準(zhǔn)差(圖7),以此反映城市各中心之間的差異??傮w來(lái)看,城市中心發(fā)育程度越趨向于成熟,中心之間的差異越大,而起步型多中心城市的中心普遍比較均質(zhì)。說(shuō)明在中心逐漸成長(zhǎng)的過(guò)程中,出于各種外部因素如區(qū)位、職能、政策導(dǎo)向等,中心的發(fā)展會(huì)逐漸分異,即形成城市空間結(jié)構(gòu)中的主中心、次中心,因而城市空間結(jié)構(gòu)的層級(jí)化發(fā)展是主要趨勢(shì)。

      圖7 多中心城市中心面積之間的標(biāo)準(zhǔn)差

      3.2.2 中心之間平均距離

      圖8 中心之間的平均距離劃分

      本研究以各中心之間的平均距離間接代表中心之間的聯(lián)系,以此來(lái)考察多中心城市的中心網(wǎng)絡(luò)效率?;谟?jì)算結(jié)果,將中心之間的平均距離劃分為5檔:0—5 km、5—10 km、10—20 km、20—30 km、40 km以上,并按照城市類(lèi)型分別統(tǒng)計(jì)(圖8)??梢钥吹蕉嘀行某鞘袕钠鸩降匠墒斓倪^(guò)程中,城市中心之間的平均距離絕對(duì)值基本上呈現(xiàn)逐漸增大的趨勢(shì)。起步型城市除佛山(40.3 km)外中心距離均不超過(guò)10 km,且大多數(shù)(23個(gè)城市,占起步型多中心城市的70%)都不超過(guò)5 km;成長(zhǎng)型城市的中心距離開(kāi)始達(dá)到10 km以上;成熟型城市的中心距離基本都在10 km以上,且沒(méi)有城市的中心距離低于5 km。參照城市通勤研究中對(duì)長(zhǎng)距離通勤的界定(10—15 km為長(zhǎng)距離通勤[18]),中心距離超過(guò)10 km可視為較長(zhǎng)距離,中心間的溝通成為長(zhǎng)距離溝通,可見(jiàn)多中心城市越趨向于成熟型,其中心間的溝通距離越長(zhǎng),說(shuō)明城市中心的產(chǎn)生和發(fā)展具有外向分散的特點(diǎn),與當(dāng)前中國(guó)擴(kuò)張式的城市規(guī)劃模式相契合。當(dāng)然長(zhǎng)距離溝通不一定是不便捷的(這與交通狀況、地形區(qū)位等多種因素有關(guān)),但一定是更費(fèi)時(shí)的。

      3.2.3 中心活動(dòng)強(qiáng)度分析

      本研究中,城市活動(dòng)強(qiáng)度以城市中心面積(多中心城市,取多個(gè)中心面積的總和)占城市建成區(qū)的比例來(lái)表示(圖9)。相對(duì)而言,成熟型多中心城市的活動(dòng)強(qiáng)度較高,成長(zhǎng)型和起步型城市中城市活動(dòng)強(qiáng)度比較分散,高強(qiáng)度和低強(qiáng)度城市都存在(以成熟型多中心城市的最低活動(dòng)強(qiáng)度為參照)??傮w上看,城市活動(dòng)強(qiáng)度有隨著中心發(fā)育程度加深而增強(qiáng)的趨勢(shì),說(shuō)明城市中心對(duì)于一個(gè)城市的發(fā)展起到了助推作用,能夠增強(qiáng)城市活力、提高城市吸引力。

      圖9 城市活動(dòng)強(qiáng)度

      3.3 中心數(shù)量影響因素分析

      本研究試圖對(duì)多中心城市的形成及發(fā)展的影響因素進(jìn)行探索。通過(guò)《2014年中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》選取了年末總?cè)丝?、從業(yè)人員期末人數(shù)、人口密度、建成區(qū)面積、人均GDP、規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)數(shù)等6項(xiàng)指標(biāo),采用多元線性回歸模型,對(duì)以上指標(biāo)進(jìn)行回歸分析,回歸結(jié)果擬合度較好(R方為0.784)。結(jié)果顯示從業(yè)人員總數(shù)、人均GDP以及規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)數(shù)與城市中心數(shù)量的形成和發(fā)展有較大相關(guān)性,結(jié)合數(shù)據(jù)本身的獲取時(shí)間為工作日的工作時(shí)間段這一限定條件,分析認(rèn)為結(jié)果可信度較高(表4)。回歸分析的結(jié)果說(shuō)明,人群聚集的中心與城市就業(yè)中心具有一定的重合性,人們大量聚集的原因之一是為了滿(mǎn)足就業(yè)需求,這對(duì)職能中心的規(guī)劃和調(diào)整有一定的參考意義。

      表4 中心數(shù)量影響因素回歸分析

      4 結(jié)論與討論

      在大量的對(duì)單個(gè)城市空間結(jié)構(gòu)的研究中,多中心通常情況下被認(rèn)為是一種理想的城市形態(tài),能夠產(chǎn)生更大的外部聚集性,有助于實(shí)現(xiàn)城市的社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、環(huán)境目標(biāo)[19],因而成為許多城市戰(zhàn)略規(guī)劃的目標(biāo)[20]。本研究在此觀點(diǎn)基礎(chǔ)上,聚焦于多中心城市的多中心性,基于“大模型”的思路,利用百度熱力圖數(shù)據(jù)在全國(guó)尺度上展開(kāi)研究。傳統(tǒng)的自上而下式城市規(guī)劃?rùn)C(jī)制,在確定城市中心時(shí)往往只考慮到了功能的集聚,然而人的集聚往往才是中心能夠持續(xù)發(fā)展的必要條件,因此本文對(duì)城市(潛在)中心的定義是特定時(shí)間段人群相對(duì)聚集的地方,而自下而上識(shí)別中心的方法也是對(duì)傳統(tǒng)規(guī)劃?rùn)C(jī)制的補(bǔ)充與拓展。

      基于百度熱力圖,在工作日的工作時(shí)間段識(shí)別全國(guó)范圍內(nèi)各城市的中心。結(jié)果顯示在658個(gè)城市中,152個(gè)城市在熱力圖上表現(xiàn)出中心,其中69個(gè)城市為多中心城市,僅占全國(guó)的10.5%,對(duì)于多中心城市,本文基于中心數(shù)量將城市劃分為起步型多中心城市、成長(zhǎng)型多中心城市以及成熟型多中心城市。在此基礎(chǔ)上開(kāi)展的多中心性研究表明,起步型多中心城市的中心十分不穩(wěn)定,需要著力培養(yǎng)才能推動(dòng)其成長(zhǎng);進(jìn)入穩(wěn)定期的多中心城市會(huì)趨向于層級(jí)化發(fā)展,無(wú)論是自發(fā)動(dòng)力還是外界引導(dǎo)都會(huì)促使城市中心產(chǎn)生分異,形成主中心、次中心等層級(jí)結(jié)構(gòu)。整體而言,城市空間結(jié)構(gòu)會(huì)由單中心發(fā)展到多中心,中心數(shù)量逐漸變多,中心面積也會(huì)逐漸增大。在中國(guó)當(dāng)前仍然以外向擴(kuò)張型城市規(guī)劃為主的背景下,新的中心往往與原有中心相距較遠(yuǎn),城市內(nèi)的中心之間,距離會(huì)越來(lái)越大,使得中心網(wǎng)絡(luò)之間的溝通成本增加。盡管對(duì)中心活動(dòng)強(qiáng)度的分析揭示了城市中心對(duì)城市活力的促進(jìn)作用,但在培育中心的過(guò)程中,必須謹(jǐn)慎衡量成本的增加、效率的損耗等負(fù)面因素,否則會(huì)得不償失。

      本研究識(shí)別出的多中心城市幾乎都是地級(jí)以上城市,在影響因素的分析中,就業(yè)人口、人均GDP與中心數(shù)量的高相關(guān)性證明,經(jīng)濟(jì)越發(fā)達(dá),多中心性越明顯。大量的無(wú)中心、單中心城市的出現(xiàn)、多中心城市普遍的高行政等級(jí),進(jìn)一步結(jié)合中心數(shù)量的分布情況,反映了中國(guó)城市體系的發(fā)展極度不均衡。對(duì)于行政等級(jí)較高、經(jīng)濟(jì)實(shí)力較好的城市,往往能夠與多中心發(fā)展形成良性互動(dòng)的關(guān)系;相反,行政等級(jí)較低、經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)想要培育中心則十分困難。

      基于以上結(jié)論對(duì)城市發(fā)展有以下建議:

      (1)城市中心的培育是必要的。城市發(fā)展要有節(jié)奏地逐步推進(jìn),大跨度的擴(kuò)張往往會(huì)遭遇后續(xù)動(dòng)力不足的困境,因此中心的培育十分重要,而這既需要時(shí)間也需要社會(huì)資源的傾斜。當(dāng)城市實(shí)力不足以支撐快速擴(kuò)張時(shí),不妨由點(diǎn)及面地從培育城市中心開(kāi)始著手,一個(gè)有著持續(xù)發(fā)展動(dòng)力的中心,對(duì)城市的帶動(dòng)作用往往更大。

      (2)多中心城市要關(guān)注中心網(wǎng)絡(luò)的效率。中心數(shù)量并不是越多越好,城市發(fā)展有一定的承載力,過(guò)多的中心也會(huì)過(guò)多地分散城市的資源,使城市中心陷入此消彼長(zhǎng)的惡性循環(huán)中。因而,要有意識(shí)地引導(dǎo)城市中心的層級(jí)化發(fā)展,功能互補(bǔ)才能充分發(fā)揮中心網(wǎng)絡(luò)的效益。通過(guò)對(duì)多中心城市中心平均距離的分析發(fā)現(xiàn),成熟型多中心城市在擁有較多中心的同時(shí),中心溝通成本也較高。因此建議城市在培育新的中心時(shí)盡可能地緊湊布局,并充分考慮現(xiàn)狀城市的潛力,發(fā)現(xiàn)潛在的中心節(jié)點(diǎn),不輕易擴(kuò)大城市建設(shè)用地。

      (3)將人的聚集與功能的集聚相結(jié)合共同確定新的城市中心。本文在全國(guó)尺度上識(shí)別城市中心,其方法在城市尺度中同樣適用。當(dāng)城市需要規(guī)劃新的或者調(diào)整已有的城市空間結(jié)構(gòu)時(shí),基于數(shù)據(jù)增強(qiáng)設(shè)計(jì)(DAD)的思路,應(yīng)用大數(shù)據(jù)將人的活動(dòng)納入影響因子中,與功能分布和集聚等因素一起作為規(guī)劃依據(jù),真正地體現(xiàn)以人為本的規(guī)劃思想。

      由于研究數(shù)據(jù)本身的精度以及研究方法存在一定的局限性,本研究對(duì)中國(guó)多中心城市的一般規(guī)律總結(jié)也未盡完善,對(duì)于特定現(xiàn)象的產(chǎn)生原因與深層的動(dòng)力機(jī)制并沒(méi)有展開(kāi)研究,這在一定程度上也限制了本文對(duì)規(guī)律的揭示效力。以上不足之處有待后續(xù)研究進(jìn)一步改進(jìn)。

      (致謝:本研究數(shù)據(jù)獲取過(guò)程中得到清華同衡規(guī)劃設(shè)計(jì)研究所技術(shù)創(chuàng)新中心王鵬副總工、張彥軍工程師和田可嘉規(guī)劃師的大力技術(shù)支持,在此一并表示感謝。)

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      China Polycentric Cities Based on Baidu Heatmap

      1673-8985(2016)03-0030-07 中圖分類(lèi)號(hào)TU981 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼A

      李 娟

      清華大學(xué)建筑學(xué)院

      博士研究生

      李苗裔(通訊作者)

      日本金澤大學(xué)環(huán)境設(shè)計(jì)學(xué)院

      博士研究生

      龍 瀛

      清華大學(xué)建筑學(xué)院

      副研究員,博士

      清華大學(xué)恒隆房地產(chǎn)研究中心數(shù)據(jù)增強(qiáng)設(shè)計(jì)研究室主任

      黨安榮

      清華大學(xué)建筑學(xué)院

      教授,博士生導(dǎo)師

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