30基于GPS数据的北京市郊区巨型社区居民日常活动空间

发布时间：2017-01-05 17:31

本文关键词：基于GPS数据的北京市郊区巨型社区居民日常活动空间，由笔耕文化传播整理发布。

4期申悦等：基于GPS数据的北京市郊区巨型社区居；ab511；图4样本活动空间及其四环内活动空间示意图；Fig.4Activityspacesandth；ab；图5样本四环内活动空间占活动空间比例分布图；Fig.5Percentageofactivit；居民活动空间在四环内的面积基本上与其活动空间正向；样本四环内活动空间占活动空间的比例基本分布于0%；对所有

4期申悦等：基于GPS数据的北京市郊区巨型社区居民日常活动空间

ab511

图4样本活动空间及其四环内活动空间示意图

Fig.4ActivityspacesandthatwithintheFourthRingRoad

图5样本四环内活动空间占活动空间比例分布图

Fig.5PercentageofactivityspaceswithintheFourthRingRoad

居民活动空间在四环内的面积基本上与其活动空间正向相关。在工作日，样本居民较为依赖城区空间，当居民的活动空间范围超过一定数量时，其必然会涵盖部分城区空间，也有部分居民的活动空间涵盖了全部城区空间。而在休息日，，居民对城区空间的依赖性有所下降，有相当数量居民无需利用城区空间。

样本四环内活动空间占活动空间的比例基本分布于0%~60%的范围内，休息日部分居住在城区而在亦庄就业的居民四环内活动空间的比例为100%。工作日，样本的四环内活动空间比例在0%~60%的范围内呈正态分布，而在休息日，样本中60%的天通苑居民和40%的亦庄居民的活动空间与城区空间无交集。亦庄居民的四环内活动空间比例大于天通苑居民。3.4活动空间与案例社区空间

对所有样本活动空间与案例社区空间叠置分析的结果进行统计，对样本活动空间在案例内的以及城区内活动空间的比例进行表达(图6，图7)。

由于家是居民活动中最重要的结点，居民均会在一定程度上对居住区及其附近空间进行利用。根据本研究样本情况，当居民的活动空间较小时，案例社区内活动空间的基本上与其活动空间正向相关。而当居民的活动空间超过一定数量时，其倾向于涵盖全部的社区内空间⑨。

⑨研究样本中部分在亦庄就业的居民较为特殊，他们休息日无需在案例社区及其附近进行活动，体现为休息日活动空间在案例社区内的部分较少，甚至为0。

512地理学报68卷

图6样本活动空间及其案例居住区内活动空间示意图

Fig.6Activityspacesandthatwithinthecommunityspace

ab图7样本案例居住区内活动空间占活动空间比例分布图

Fig.7Percentageofactivityspaceswithinthecommunityspace

样本案例社区内活动空间的比例工作日与休息日差异较大。工作日案例社区内活动空间比例基本分布于0%~30%之间，而休息日社区空间的重要性更加凸显，约60%样本居民的社区内活动空间比例在0%~30%之间，且天通苑和亦庄均有20%的居民休息日的活动空间完全在社区内。两者的差异不大，但天通苑案例社区内活动空间的比例略大于亦庄。4居民空间利用的影响因素

4.1模型与变量

本研究以工作日样本的活动空间在城区内的比例为因变量，探讨工作日居民对城区空间利用情况的影响因素。根据前人研究结果[10,24]，两个案例社区的居民以向城区通勤为主，且根据前文分析，在工作日，居民较为依赖城区空间，因此假设为居民在工作日的活动空间较多的受到工作地的制约。研究选取多元回归模型，在控制居民社会经济属性的同时，重点考察居住于案例社区样本的就业地空间特征以及就业于案例社区样本的居住地空间特征对其空间利用的影响。模型结构如下

工作日居民在四环内活动空间的比例=F(性别、婚姻状况、户口、收入、年龄等个人与家庭社会经济属性，就业空间属性，社区)

对于居民的工作地与部分样本居住地的空间属性，按照北京的环路将其分为二环以内、二环至三环、三环至四环、四环至五环以及五环以外共5类，这基本符合北京市的城市空间情况。同时，根据前文分析，天通苑与亦庄两个案例社区在空间区位、社区职能、

4期申悦等：基于GPS数据的北京市郊区巨型社区居民日常活动空间

表2居民空间利用影响因素模型解释变量

513察其居住地的空间属性。　交通状况等方面存在较大差异，两个表3居民空间利用影响因素回归模型结果

Tab.3ResultsofthespaceuseOLSregressionmodel社区的样本对城区空间的利用可能存

模型１　模型２　在一定的差异，为控制这种由于社区自变量　差异带来的影响，将社区变量引入模性别　　－０．０８９＊＊＊　－２．８８０　－０．０６５＊＊＊　－２．６９１　型作为控制变量(表2)。婚姻状况　－０．１１０＊＊＊　－２．７３３　－０．０７８＊＊　－２．４６８　4.2模型拟合结果户口　　－０．０２７　－０．６４４　０．０２１　０．６１３　

　０．１１６＊＊　２．３９３　０．１００＊＊＊　２．６８７　本文采用自变量分步纳入模型的低收入　

高收入　　０．０８０＊＊　２．１８３　０．０７９＊＊＊　２．８０１　方式对居民活动空间在城区内的比例３０岁以下　－０．００４　－０．０９０　０．０３４　１．０７７　进行多元线性回归拟合，模型1只考５０岁以上　０．０４４　１．００１　０．０５３　１．５４２　

岁以下孩子　－０．０４６　－１．１４３　－０．００９　－０．２８６　虑个人和家庭社会经济属性以及社区有６

至１２岁孩子　－０．０８４　－１．５９４　－０．０５４　－１．３３５　的影响，模型2加入就业地空间属有６

有１３至１８岁孩子　０．０２８　０．４７１　０．０５３　１．１４６　性，考察其对行为决策影响的稳定有６０岁以上老人　０．０２９　０．８８６　０．０４５＊　１．７２８　性(表3)。小汽车　　－０．０３３　－０．９２０　－０．０５４＊　－１．９４０　

　　０．２７４＊＊＊　６．３０６　(1)两组模型拟合的结果显示，二环以内　

　　０．２４１＊＊＊　６．８１８　在加入就业地空间属性变量后，模型二环至三环　

三环至四环　　　０．１６６＊＊＊　４．６９２　的拟合优度大幅度提升，表明居民就四环至五环　　　０．１０７＊＊＊　２．８９６　

－０．０８４＊＊＊　－２．６６２　－０．０８８＊＊＊　－３．５６５　业地的空间位置直接影响了其在工作天通苑社区　２（Ｒ０．３１６　０．６１５　日对于城区空间的利用。并且根据空模型拟合参数　

＊＊对应０．０１的显著性水平，＊＊对应０．０５的显著性水平，＊对应间变量的回归系数，在城市空间上由注：＊０．１的显著性水平。　外向内偏回归系数逐渐增大，即就业

地越接近市中心，对于城区空间的依赖性越大。

(2)居民的个体社会经济属性也对居民对城区空间的利用情况产生了显著影响。其中，女性比男性更加依赖城区空间，未婚比已婚居民更加依赖城区空间。女性由于在家庭中需要承担更多的家庭责任，其中的一些活动需要在设施较为完善的城区空间进行，且对于女性而言，城区内的购物及娱乐设施更具有吸引力，因此更加依赖城区空间。而未婚的居民则由于受到较少家庭责任的限制，下班后可以在城区空间内做更长时间的停留，因此更加依赖城区空间。收入对于居民工作日城区空间利用的影响呈“U”形，即相对于中等收入居民，低收入和高收入居民均更加依赖城区空间。

514地理学报68卷

(3)在考虑了城市空间的影响后，部分家庭社会经济属性对于居民对城区空间的利用情况的影响变得显著。家庭中有60岁以上老人的居民更加依赖城市空间，可能是由于他们能够摆脱一定的家庭责任，可在城区进行较长时间的停留。有小汽车的居民对城区空间的依赖相对较弱，他们出行的机动性较强，空间利用的自由度较高，活动空间往往较大，很多活动往往无需到城区空间中进行。

(4)社区变量作为控制变量，其对居民的空间利用也存在一定影响，天通苑居民对于城区空间的依赖性相对较弱，与前文分析结论一致。

5结论与讨论

本研究基于GPS与活动日志相结合的居民一周活动与出行数据，结合个案分析、GIS空间分析和定量分析的方法，在基于标准置信椭圆法对个体活动空间进行刻画的基础上，研究居民日常活动空间的基本特征及其对城区空间和案例社区空间的利用情况，并利用多元线性回归模型分析了工作日居民对城区空间利用的影响因素。

通过对GPS数据的特征以及活动空间测度方法的分析发现，利用GPS数据刻画并测度居民的活动空间相对于传统的问卷数据具有明显优势，能够刻画出时空精度更高、更加符合实际情况的个体活动空间，能够兼顾居民在活动与出行时所处的空间，并在一定程度上反应时间要素的影响，从技术角度也更易于实现。相对于活动空间刻画的其他方法，本研究选取的标准置信椭圆法能够较为客观的反应样本的个体活动空间，并能在操作时排除GPS轨迹中异常噪声点的影响，减少数据预处理的工作量。

本文所选取的数据与方法也存在值得讨论的问题，首先，标准置信椭圆法刻画出的活动空间覆盖范围相对较大，北京市环形放射状的快速路网也会对其产生一定的影响，造成其中可能涵盖了居民不会经过的范围。其次，先以一日为单位对个体的活动空间进行刻画，再对多日的活动空间通过叠加进行汇总，不同的时间尺度与汇总方法会对活动空间的刻画产生影响。最后，在分析居民对城区空间和社区空间利用中，为了对天通苑和亦庄社区居民的空间利用情况进行对比，以社区核心区附近3公里的范围对社区空间进行了衡量，而未结合社区的规划与建设情况进行空间范围的划定。以上问题在未来的研究中应结合研究需要进行进一步探讨。

通过对两个案例社区样本活动空间特征及影响因素的分析发现：①居民的个体活动空间在工作日和休息日有较大的差异，在工作日，由于很多案例社区的居民需要向城区方向进行通勤，活动空间相对较大，并且较为依赖城区空间，存在下班后仍在城区空间进行购物、休闲等活动的情况；而在休息日，居民空间利用的个体差异性较大，但总体上更加依赖社区及其附近空间。②两个案例社区居民的活动空间在工作日存在明显差异，休息日的差异相对较小；其中亦庄居民的活动空间相对较大，无论在工作日或休息日都更加依赖城区空间。③工作日居民对于城区空间的利用受到个体和家庭社会经济属性、就业地空间属性的影响，其中居住于案例社区的居民就业地越接近市中心，其对于城区空间的依赖性越大，女性、未婚居民、低收入和高收入居民、家中有老人的居民、无小汽车的居民更加依赖城区空间。

郊区社区的主要职能在于分散市中心人口、就业、交通等压力，因此需要降低郊区居民对城市空间的依赖性，实现其生活空间的郊区化。郊区社区居民对城区空间的依赖除了受到其自身社会经济属性的影响外，还受到就业地空间位置和社区自身条件的影响，降低居民对城区空间的依赖可以通过增加社区附近就业机会和加强社区自身服务职能实现。天通苑与亦庄作为北京市郊区的巨型社区，居民的就业地多位于四环内，居民对于城区空间仍有较强的依赖性，即在目前的发展阶段，此类郊区巨型社区仅仅实现了居住的郊区化，

4期申悦等：基于GPS数据的北京市郊区巨型社区居民日常活动空间515居民的日常生活对城区空间仍有较强依赖性。尤其是亦庄，尽管在政府的规划中将其定义为郊区新城，但居住于亦庄的居民对于城区空间的依赖性甚至强于以居住功能为主的天通苑社区。有关规划部门需要对其规划进行反思和调整，加强郊区新城文化、休闲和商业中心的建设，发展郊区生活性服务业，使居民的日常生活空间逐渐向新城转移；更重要的是加强产业配套建设，实现职住平衡，从而避免郊区新城在扩张的过程中对北京城区造成更大的压力。

参考文献(References)

[1]ChaiYanwei.Suburbanizationandsuburbanizationstudy.EconomicGeography,1995,15(2):48-53.[柴彦威.郊区化及其研究.经济地理,1995,15(2):48-53.]

[2]ZhouYixing.OnthesuburbanizationofBeijing.ScientiaGeographicaSinica,1996,16(3):198-206.[周一星.北京的郊区化及引发的思考.地理科学,1996,16(3):198-206.]

[3]FengJian.RestructuringofUrbanInternalSpaceinChinaintheTransitionPeriod.Beijing:SciencePress,2003:174-175.[冯健.转型期中国城市内部空间重构.北京:科学出版社,2003:174-175.]

[4]LiJian,NingYuemin.PopulationspatialchangeandurbanspatialrestructuringinShanghaisincethe1990s.UrbanPlanningForum,2007,(2):20-24.[李健,宁越敏.1990年代以来上海人口空间变动与城市空间结构重构.城市规划学刊,2007,(2):20-24.]

[5]MaQingyu,ZhangWenchang.CharacteristicsandfactorsanalysesofsuburbanizationinBeijing.GeographicalResearch,2006,25(1):121-130.[马清裕,张文尝.北京市居住郊区化分布特征及其影响因素.地理研究,2006,25(1):121-130.]

[6]BiXiujing,WangMingfeng,LiJianetal.Agglomerationandsuburbanization:AstudyonthespatialdistributionofsoftwareindustryanditsevolutioninmetropolitanShanghai.ActaGeographicaSinica,2011,66(12):1682-1694.[毕秀晶,汪明峰,李健等.上海大都市区软件产业空间集聚与郊区化.地理学报,2011,66(12):1682-1694.]

[7]ChenYelong,ZhangJingqiu.Researchonthefactorsofofficelocationinthesuburbs:AcasestudyofYizhuang.JournalofCapitalNormalUniversity:NaturalScienceEdition,2010,31(6):69-73.[陈叶龙,张景秋.郊区办公活动的区位影响因素分析:以北京市亦庄为例.首都师范大学学报:自然科学版,2010,31(6):69-73.]

[8]ChaiYanwei,ZhouYixing.Thecharacteristics,mechanismsandtendencyofsuburbanizationofresidenceinDaliancity.ScientiaGeographicaSinica,2000,20(2):127-132.[柴彦威,周一星.大连住宅郊区化的现状、机制和趋势.地理科学,2000,20(2):127-132.]

[9]FengJian,ZhouYixing.Intra-urbanmigrationandcorrelativespatialbehaviorinBeijingintheprocessofsuburbanization:Basedon1000questionnaires.GeographicalResearch,2004,23(2):227-241.[冯健,周一星.郊区化进程中北京城市内部迁居及相关空间行为:基于千份问卷调查的分析.地理研究,2004,23(2):227-241.]

[10]ShenJie,ChaiYanwei.Studyonresidents'utilizationofdowntownretailcenterinBeijinginthecontextofcity

suburbanization.HumanGeography,2006,21(5):113-116,123.[沈洁,柴彦威.郊区化背景下北京市民城市中心商业区的利用特征.人文地理,2006,21(5):113-116,123.]

[11]SongJinping,WangEnru,ZhangWenxinetal.HousingsuburbanizationandemploymentspatialmismatchinBeijing.

ActaGeographicaSinica,2007,62(4):387-396.[宋金平,王恩儒,张文新等.北京住宅郊区化与就业空间错位.地理学报,2007,62(4):387-396.]

[12]LiuZhilin,ZhangYan,ChaiYanwei.Home-workseparationinthecontextofinstitutionalandspatialtransformation

inurbanChina:EvidencefromBeijinghouseholdsurveydata.UrbanStudies,2009,16(9):123-130.[刘志林,张艳,柴彦威.中国大城市职住分离现象及其特征:以北京市为例.城市发展研究,2009,16(9):123-130.]

[13]ZhangYan,ChaiYanwei.CharacteristicsofcommutingpatterninBeijing:Basedonthecomparisonofdifferenturban

residentialareas.GeographicalResearch,2009,28(5):1327-1340.[张艳,柴彦威.基于居住区比较的北京城市通勤研究.地理研究,2009,28(5):1327-1340.]

[14]ZhouYixing,MengYanchun.SuburbanizationofShenyang:AcomparisonofsuburbanizationinChinaandinthe

West.ActaGeographicaSinica,1997,52(7):289-298.[周一星,孟延春.沈阳的郊区化:兼论中西方郊区化的比较.地理学报,1997,52(7):289-298.]

[15]ZhouYixing,MengYanchun.ThetendencyofsubrubanizationofbigcitiesinChina.UrbanPlanningReview,1998,

(3):22-27.[周一星,孟延春.中国大城市的郊区化趋势.城市规划汇刊,1998,(3):22-27.]

[16]ChapinFS.HumanActivityPatternsintheCity:ThingsPeopleDoinTimeandinSpace,JohnWiley&Sons,1974.

[17]ChaiYanwei,LiuZhilin,LiZhengrongetal.TheTime-spaceStructureofChineseCities.Beijing:PekingUniversity

Press,2002.[柴彦威,刘志林,李峥嵘等.中国城市的时空间结构.北京:北京大学出版社,2002.]

[18]GolledgeRG,StimsonRJ.SpatialBehavior:AGeographicPerspective,TheGuilfordPress,1997.

下载地址：30基于GPS数据的北京市郊区巨型社区居民日常活动空间_申悦_图文.Doc

　　【】