基于行为视角的北京城市交通空间结构

  本文关键词：基于行为视角的北京城市交通空间结构，由笔耕文化传播整理发布。

第70卷第12期2015年12月

地理学报

ACTAGEOGRAPHICASINICA

Vol.70,No.12December,2015

基于行为视角的北京城市交通空间结构

季珏1,2，高晓路2

（1.住房和城乡建设部城乡规划管理中心，北京100835；2.中国科学院地理科学与资源研究所，北京100101）

摘要：从行为的视角研究城市交通空间结构已成为地理学和交通规划关注的热点问题，但却

面临微观研究的偶然性和典型性等局限，难以对城市交通空间结构进行全面的解析。本文提出了利用交通行为区来反映居民交通行为与地理环境耦合关系的思路，为解决城市微观研究中的不确定性问题提供了视角，同时建立起从典型抽样到面域覆盖的评价方法。本文假设居民的交通行为随着空间尺度的变动存在着逐步收敛的规律性。在此假设下，在北京市外围永泰居住区进行了出行调研实验，证实了居民出行行为的这一规律性，并得出居住小区的二手房价、建成年代、规划特征、公共交通服务水平等环境变量成为行为区划分的关键指标。在此基础上，以北京市城六区范围内搜集的居住小区为基本单元，参照环境变量的空间聚类结果，划分了5种典型的行为区类型，分别是：高档别墅区，中档建成区，历史中心区，高档高密度区，成熟完善区。5种行为区内主导的居民群体、居民的出行模式均具有明显的差异性。交通行为区的划分方法对于精细化研究城市交通空间结构具有重要意义，例如交通资源的差异化配置，低碳交通空间结构研究等。关键词：行为区；出行行为；实体环境；城市交通；北京DOI:10.11821/dlxb201512011

1引言

城市机动化的高速发展在提升居民出行便捷性的同时也带来了严重的城市交通和城市环境问题，由此引发的对于城市交通空间结构的研究一直都是城市规划领域和地理学领域关注的热点。特别的，近年来全球气候变暖现象加剧，研究城市空间结构的低碳化，特别是城市交通的低碳化成为学者们关注的重点问题。

居民交通行为与城市空间结构的互动影响是研究城市交通系列命题的重要抓手。从居民个体的视角切入研究个体与城市空间的互动机理，分析城市空间对个体行为的空间约束[1-4]。以及个体行为对城市空间重构和城市环境[5-6]的影响成为解析城市空间结构、评估空间规划绩效的重要研究内容[7]。在北美的一些实证研究中，学者们对于城市实体环境（城市密度、土地利用、交通系统、城市结构等）和居民出行行为（出行距离、出行方式等）的相互关系进行了若干实证研究[8-10]，得出了城市空间形态，资源配置等对于居民交

收稿日期：2014-08-25;修订日期：2015-03-16

基金项目：博士后基金项目(2014M550820);国家自然科学基金项目(41171138);国家软科学研究计划(2014GXS4B

072)[Foundation:ChinaPostdoctoralScienceFoundation,No.2014M550820;NationalNaturalScienceFoundationofChina,No.41171138;SoftScienceProject,No.2014GXS4B072]

作者简介：季珏(1985-),女,博士,主要研究方向为城市空间结构评价,城市交通,环境性能评价,GIS空间分析等。

E-mail:Jitutu99@163.com

通讯作者：高晓路(1969-),女,研究员,博士生导师,主要研究方向为城市与区域规划,居住环境评价,城市地理等。

E-mail:gaoxl@igsnrr.ac.cn

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通方式选择，出行距离等的影响。相比而言，中国类似的实证研究仍比较缺乏，已有的研究多集中于个体或城市内部某一特定的尺度[11-12]。

这种从个体交通行为视角对于城市交通空间结构的研究，可以从更加精细的尺度研究差异化和多元化的城市交通问题。但仅从个体交通行为视角进行的实证研究，受到尺度的局限性以及研究样本典型性和全面性的限制，研究结论难以扩展到整个社会的宏观研究中[13]。特别的，目前中国大城市以及特大城市的空间结构具有高度的复杂性和多样性，社会群体也呈现老龄化、多元化等新的特征，过于微观的研究尺度对于研究差异化的城市内部交通问题有很大的局限性。如何结合精细化的研究成果，实现自下而上的城市交通空间结构研究和城市规划，，将特定区域、特定个体的微观研究扩展到整个社会的宏观研究中[13]，还涉及到尺度综合和尺度转化、类型区划分等一系列关键的问题。

本研究从交通行为—城市空间耦合作用的角度出发，提出利用“交通行为区“作为识别差异化城市交通空间的基本尺度，为实现自下而上的城市交通规划和政策制定提供空间抓手；并以北京市城六区为实例，对行为区的划分进行了验证。

2交通行为区的提出

2.1交通行为区的基本假设

居民的行为受到城市空间环境的客观约束已成为学者们比较公认的研究结论[14-15]。例如比较成熟的城市社会区的划分正是基于城市居住空间—社会群体的耦合关系[16-18]。在此基础上，本研究假设在同质的城市空间环境下，居民的交通行为也具有类似的特征。进而，可依据城市交通行为—城市空间的耦合关系，根据空间环境的同质性，划定不同类型的地域尺度，作为研究城市差异化交通行为的基本单元，将这种城市微区域称为“交通行为区”（BehaviorZone,BZ），即具有相似的人口和经济特征，居民交通行为也具有相似规律的城市微空间。由于行为区内部特征的同质性，行为区可作为联系城市微观研究（多以居民个体为研究对象）和城市整体空间的中间桥梁。

在划分行为区时，首要的任务便是弄清空间尺度的界限如何划定。一般来讲，过程的平稳性和规律性是依赖于尺度存在的[19]。当研究尺度比较微观，例如居民个体，则交通行为的随机性较强；如果空间尺度较大，则交通行为的规律性会比较明显，但空间异质性容易丢失。如何依据居民交通行为的特征选取合适的空间单元，是识别行为区的关键。

为此，本研究假设居民的交通行为具有一定的自组织现象，随着空间尺度的不断变化，居民交通行为会变得具有规律性。假设以交通出行频率和空间距离来表征居民的出行特征（图1），总体来看，居民的出行频率会符合距离衰减规律，但在图1行为区划分的空间阈值一定的尺度范围内，居民的出行仍会表现

Fig.1Thresholddistancefordefiningthe

rangeofbehaviorzone出较大的随机性，则这种规律变化的临界

[20]

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阈值（d0）可作为划分的临界阈值。

2.2行为区划分的实验

基于以上的假设，本研究在北京市永泰居住区进行了行为区划分的实验[21]。永泰居住区位于北京市五环以外，约2km2，内部有1978-2010间建成的19个居住小区。本研究利用时间地理学和行为地理学研究个体活动路径和驻点信息的常用方法，于2010年6月在该区域随机挑选正午时段和傍晚时段外出活动的100位居民作为观察对象，调查其日常出行（购物、散步等非工作出行）的空间路径，来获取居民的交通行为特征。具体方法是以其居住地为出发点，以居住区和市内的一些主要地点为驻点，以时间频率绘制个人的出行网络。主要的驻点信息则利用空间认知地图来提示居民。

研究利用空间聚类分析对居民的出行频率进行了空间分析。结果显示，依据频率直方图，居民的出行频率与空间距离确实存在类似于图1所示的规律；此外，地理环境（土地利用特征，规划特征等）相似的小区，居民其在出行特征上也具有一定的相似性。

图2为案例地区内两个小区的出行距离—出行频率关系图，出行频率虽然在小范围内有波动性，但从移动平均的趋势可以看出，出行频率存在典型的空间距离衰减规律。这一规律证实了文中假设的合理性。

考虑到居住区内外城的空间差异，研究选择了内城地区的居住区来进一步验证居民交通行为随着空间尺度的变动存在着逐步收敛这一规律性。特别的，考虑到老龄化居住区可能存在的差别更加明显，研究利用2011年在北京市内城什刹海地区的老年人出行的调研（100份，有效98份）结果来分析。考虑到老年人空间认知的不便性，研究采用出行方式、距离、与出行频次的方法来调研。受到出行方式运速的限制，交通方式的选择可间接代表其空间出行距离的远近，例如10分钟步行的空间距离可大概代表1km以内，公交30分钟出行则代表空间距离较远（10km及以上）。由此，从表1来分析，内城地区老年人近距离出行的频率较高，表现为步行和自行车出行的居民占绝对优势，而公交出行的出行频率则比较低。从出行目的地来看，日常购物、散步是居民出行的主要目的，约为90%以上；而大多居民出行的时间在30分钟左右这一出行的特征也间接验证了居民日常出行频率随空间距离递减和收敛的规律性。2.3行为区划分的变量

行为区划分的实验分析表明，人们的日常生活不仅局限于本小区，而是包含几个街

图2永泰居住区部分小区居民出行距离与出行频率关系图

Fig.2RelationshipbetweentravelfrequencyanddistanceinYongtaiarea

2004地理学报

表1

出行频率(次/天)432

1及以下合计

70卷

什刹海地区居民出行特征

交通方式占比自行车(%)公交车(%)

3.40.017.20.072.40.06.9100.0

100.0100.0

区为单位。具体来讲：①行为区划

分的基础可以以居住小区作为基本单元。②通过分析类型划分时，各指标聚类的贡献率，得出影响行为区划分的关键环境变量包括：二手房价、小区的规划特征、建筑年代、服务设施的便利性，以及交通基础条件的便利性等。③城市路网对于行为区的分割起到一定作用[21]。

Tab.1TravelcharacteristicsinShichahaiarea

步行(%)10.338.247.14.4100.0

3北京市中心城区交通行为区的划分

3.1数据来源及特征

本研究于2012年利用信息采集软件对北京市两大房屋交易网站的二手房交易信息进行了收集，包括小区所属的地理位置、二手房价、容积率、建筑年代等信息。同时，根据专业的地址库进行小区空间位置的地址匹配，建立了北京市城六区范围内居住小区的数据库，城六区范围内共6099个居住小区样本。需要说明的是，本次信息的采集对象是交易在售的二手房居住小区，而对于未公开发售的小区，例如新开盘在售小区，未达到政策允许交易的公共住房，以及没有二手房交易房源的小区等均不在本次信息采集的范围。

受到城市空间扩张与社会经济重构的深入影响，北京市城六区范围内存在多元的居住类型区。不同类型的居住区对于居民空间行为的约束可能有较大影响[14]，因此，本文新增了居住类型作为识别行为区的又一关键变量。

目前北京市不同居住类型的小区在空间上存在明显的空间集聚现象（图3）。其中，胡同、四合院类型的住房大部分集中于城市二环以内，特别是北二环内，而南部则主要集中在西南二环以内，例如大栅栏地区，长椿街以东地区等地；20世纪70、80年代兴建的就业—居住一体化的单位大院，主要集中于城市的西部，尤其是西三环周边；而各类机关、事业单位、及工厂兴建的宿舍公房主要分布于西北五环周边，例如北五环的清河周边。近几年来，为了解决低收入群体的住房问题，北京市政府特别提供了经济适用房、限价房、廉租房等政策性住房。受政策的限制，部分政策性住房由于尚未具有出售资格，暂不能通过本次数据的收集所体现。但从目前已经公开出售的部分小区数据来看，政策性住房的选址在空间上比较集中，大多位于城市较

图32012年北京市城六区小区住宅类型的空间分布

外围地区，例如东五环外、西四环和Fig.3Spatialpatternofresidentialtypesincentraldistictsof西五环周边。此外，本研究分析了别Beijingin2012

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墅等高档住房的空间分布特征（图3），这类高档住房目前主要位于城六区的周边，例如

北五环外的小汤山、北七家等地，以及西四环至西五环之间的四季青镇等地。3.2北京市城六区行为区的类型识别

在城六区居住小区数据库的基础上，本研究选取了居住小区的二手房价、开发特征（容积率、房龄、物业管理费等）、公共交通服务（地铁和公交）、以及居住类型共计7项变量作为识别行为区的关键变量，具体的统计特征见表2。利用K-Means空间聚类分析的方法，对北京市城六区范围内的行为区类型进行识别。

本文在JMP统计软件中实现了K-Means聚类这一过程。在类别的确定中，研究参考了系统聚类的结果，当类别划定为5类时，样本的类间差变得平稳，并且空间上样本的差异性也比较显著。由此，北京市中心城区范围内行为区划分为5类。

进一步，根据行为区样本的特征，研究将5类行为区归结为：高档别墅BZ、中档建成区BZ、历史中心BZ、高档高密度BZ、成熟完善BZ。研究对每一类别的行为区特征进行了统计（表3），中档建成区BZ、成熟完善BZ和高档高密度BZ具有典型的代表性，共占总比例92.2%。

5类行为区在小区均价、开发特征、交通特征等方面都存在一定的差异性（表3）。例如，就公共交通的便利性来讲，成熟完善区可能由于建成年代较长，位置靠近城市中心，小区周边环境配套设施比较完善，公共交通比较便利。相比较而言，中档建成区BZ、高档别墅BZ还普遍存在公共交通不便利的问题，这可能会对居民的交通方式选择产生影响。特别的，之前细分的单位大院、政策性住房对于行为区划分的影响并不显著（表3），这可能是由于单位的经济体制转型和社会结构的空间转型，使原有单位大院的特质已经发生改变，不再是职住接近的混合型大院，而是经历了多重搬迁组合的新型大

表2抽样小区环境变量的基本特征分析

Tab.2Characteristicsofvariablesinsampleblocks

环境变量二手房价开发特征

FAR

物业管理费(元/m2)房龄(年)

公共交通服务

800m范围内公交站点数1km内地铁站点数传统历史居住区单位大院

居住类型

普通商品房公共政策房别墅等

原职住一体化的小区约1990年后建造的住房

改善中低收入者住房问题的公共住房高档别墅2012年为止

指标

平均房价(元/m)

2

备注2012年7月

平均值303652.92.0135.71.5

最小值78250.20100

最大值632303020633910

比例(%)

胡同、四合院等老城区住房4.62.690.40.51.9

表3

类别高档别墅BZ历史中心BZ成熟完善BZ

房屋主导类型高档别墅胡同、四合院商品房

各类型行为区的统计特征分布

FAR0.81.00.63.71.0

物业管理费(元/m2·月)

3.70.90.23.20.5

二手房价(万元/m2)3.62.44.93.23.2

建成时间(年)

8.113.014.79.617.3

Tab.3Characteristicsofvariablesineachbehaviorzone小区比例800m内公交1km内地铁(%)站点个数站点数

2.437.55.421.932.8

7.96.925.617.720.9

0.40.21.80.71.2

中档建成区BZ商品房高档高密度BZ商品房

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