茅明睿 儲 妍 張鵬英 沈 忱

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人跡地圖：數(shù)據(jù)增強設(shè)計的支持平臺

茅明睿 儲 妍 張鵬英 沈 忱

手機信令、公共交通刷卡記錄等大數(shù)據(jù)，以及來自商業(yè)網(wǎng)站和政府網(wǎng)站的開放數(shù)據(jù)共同促進了“新數(shù)據(jù)環(huán)境”的形成；時空行為數(shù)據(jù)是新數(shù)據(jù)環(huán)境下最有價值的數(shù)據(jù)類型之一，但規(guī)劃設(shè)計行業(yè)的新數(shù)據(jù)應(yīng)用問題仍然沒能得到有效解決。分析了數(shù)據(jù)來源、分析工具和應(yīng)用結(jié)合3方面的難點，在獲取了全國范圍的互聯(lián)網(wǎng)LBS（Location Based Service）數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，對其從時間、空間和組群3個維度進行了解構(gòu)和重組，率項目團隊開發(fā)了人跡地圖時空行為規(guī)劃分析平臺，提供了人流分析、錨點分析、人群分析和城市畫像等功能，編寫了基于人跡地圖平臺的《數(shù)據(jù)增強設(shè)計手冊》框架，初步支撐了若干個規(guī)劃項目，并探討了人跡地圖在未來規(guī)劃設(shè)計中的價值。

Abstract‘Big data’ such as mobile phone signaling, public transportation smart card records and ‘open data’ from commercial websites and government websites jointly promote the formation of the ‘new data environment’.Spatial-temporal behavior data is one of the most valuable types in the new data environment, but the problem of new data application in urban planning and design still can’t be effectively resolved. This paper analyzes three difficulties: the data source, analysis tools and applications combination.Through cooperating with internet DMP (data management platform), the author obtains internet LBS (Location Based Service) data of 3 billion mobile devices and deconstructs and reorganizes the data from three dimensions:the time, the space and the group and developes a planning analysis platform: human activity map.The platform provides analyses about stream of people, anchor, groups and city profile. The author writes the frame of Data Augmented Design Manual based on the platform of human activity map, assists of several planning projects, and discusses the value of human activity map in the future planning.

時空間行為 | 數(shù)據(jù)增強設(shè)計 | 人跡地圖 | 新數(shù)據(jù)環(huán)境

KeywordsSpatial-temporal behavior | Data Augmented Design | Human activity map | New data environment

0　引言

隨著ICT技術(shù)（Information and Communication Technology，信息與通信技術(shù)）的發(fā)展——尤其是互聯(lián)網(wǎng)的迅猛發(fā)展、開放數(shù)據(jù)運動的推動和志愿者數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，數(shù)據(jù)的可獲得性大為增強。手機信令、公共交通刷卡記錄等大數(shù)據(jù)，以及來自商業(yè)網(wǎng)站和政府網(wǎng)站的開放數(shù)據(jù)共同促進了“新數(shù)據(jù)環(huán)境”的形成[1]。有別于傳統(tǒng)的來自于官方渠道的地形圖、統(tǒng)計資料，這類新數(shù)據(jù)不僅能夠?qū)鹘y(tǒng)數(shù)據(jù)形成一定程度的替代，并且，來自于手機信令、互聯(lián)網(wǎng)用戶行為數(shù)據(jù)等的個體數(shù)據(jù)還能夠在微觀尺度以及更豐富的維度上描述人的行為活動和個體特征，所以新數(shù)據(jù)環(huán)境的出現(xiàn)對于規(guī)劃設(shè)計工作而言，不僅意味著對傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的依賴性降低，同時也意味著新的分析視角出現(xiàn)，以及由此產(chǎn)生的潛在的規(guī)劃設(shè)計方法變革。為此龍瀛等提出了數(shù)據(jù)增強設(shè)計（Data Augmented Design，DAD）這一規(guī)劃設(shè)計新方法論[2]。

在新型城鎮(zhèn)化的背景下，原有的宏大愿景式規(guī)劃正在悄然改變，大量擴張型的增量規(guī)劃在向存量規(guī)劃轉(zhuǎn)變。在這一過程中，規(guī)劃的內(nèi)涵、價值、類型、形式、路徑、對象、市場和技術(shù)手段都在發(fā)生深刻的改變：從單純關(guān)注物質(zhì)空間，變成全面關(guān)注市民、經(jīng)濟、社會、生態(tài)與空間的可持續(xù)發(fā)展。時空間行為研究不僅為理解人類活動和城市環(huán)境在時空間上的復(fù)雜關(guān)系提供了獨特的視角，同時已經(jīng)發(fā)展成為城市規(guī)劃學(xué)一種很具影響力的研究方法[3-5]，時空間行為研究使城市研究者能夠從個體日常生活經(jīng)歷的視角理解中國城市轉(zhuǎn)型的過程和結(jié)果[6]，成為理解中國城市社會轉(zhuǎn)型的行為范式[7]，彌補傳統(tǒng)城市規(guī)劃對居民時空行為的規(guī)律與決策機制考慮的不足，傳統(tǒng)的基于土地的、靜態(tài)的、藍圖式的城市規(guī)劃亟待與時空間行為研究相結(jié)合，從而轉(zhuǎn)向基于人的、動態(tài)的、精細化的規(guī)劃[8]，因此時空間行為研究和應(yīng)用實踐也成為數(shù)據(jù)增強設(shè)計方法變革中備受關(guān)注的組成部分。

1　難點

盡管近年來在規(guī)劃設(shè)計領(lǐng)域也出現(xiàn)了不少基于時空行為數(shù)據(jù)（手機信令、出租車軌跡、IC卡刷卡記錄等）的應(yīng)用案例，例如在上海[9]和北京[10]等城市進行的出行調(diào)查使學(xué)者對于個體的活動類型、出行目的地、出行方式、出行路徑有了更為深入和完整的分析，但分析結(jié)果發(fā)現(xiàn)，在數(shù)據(jù)精度和有效性上不可避免地存在誤差，同時規(guī)劃設(shè)計行業(yè)的幾個應(yīng)用問題仍然沒能得到有效解決。

1.1 數(shù)據(jù)來源

開放的數(shù)據(jù)不大，大數(shù)據(jù)都不開放，真正有價值的時空行為數(shù)據(jù)大多都處于非開放狀態(tài)，比如手機信令數(shù)據(jù)都由運營商所掌握，雖然可以開展商業(yè)合作，但價格不菲，且基本無法讓規(guī)劃設(shè)計人員接觸到原始數(shù)據(jù)；IC卡刷卡記錄則在政府或者一卡通公司手里，數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)成本高昂。所以當(dāng)前的大量城市研究和行業(yè)應(yīng)用的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)并不穩(wěn)固，已有的若干應(yīng)用案例（比如上海SODA開放數(shù)據(jù)大賽所公開的某周的出租車軌跡數(shù)據(jù)、北京某幾周的IC卡刷卡記錄等）都基于非常偶然的數(shù)據(jù)樣本，或者基于爬取的位置微博、百度熱力圖等互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)來開展。

片段性的數(shù)據(jù)樣本對于時空間行為研究方法的探索有價值，也能夠在一定程度上反映某個時期的某個特定城市的空間結(jié)構(gòu)以及規(guī)律性的職住關(guān)系等問題，但并不具有普遍意義，缺乏全局和組合度量數(shù)據(jù)的考慮[11]不能解決數(shù)據(jù)的覆蓋廣度和時間跨度等問題。

而位置微博和百度熱力圖等互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)則具有很大的局限性：前者定位過于稀疏，人群樣本有偏性嚴重，而如果數(shù)據(jù)樣本沒有代表性，直接利用有偏的樣本分析，縱然樣本量非常大，不僅無法得出正確的分析，而且無法反映出行鏈[12]；通常科學(xué)的數(shù)據(jù)具有復(fù)雜性、綜合性，及高度可利用性的集成性[13]，然而后者則只能表現(xiàn)某些城市空間的密度變化，而無法分析個體、群體的空間行為。更重要的是，基于爬取所獲得的數(shù)據(jù)其本身也僅能限定于學(xué)術(shù)研究領(lǐng)域，而無法成為規(guī)劃設(shè)計行業(yè)的商業(yè)應(yīng)用基礎(chǔ)。

1.2 分析工具

作為大數(shù)據(jù)的一種，時空行為數(shù)據(jù)同樣具有難以處理、清洗、建模等技術(shù)難題，普通的規(guī)劃設(shè)計機構(gòu)并不具備相應(yīng)的軟硬件架構(gòu)基礎(chǔ)，而普通規(guī)劃設(shè)計人員也基本都不具備相應(yīng)的IT技能。相比傳統(tǒng)的行業(yè)軟件基礎(chǔ)——CAD制圖軟件和GIS空間分析軟件，時空行為數(shù)據(jù)并沒有成型、通用的應(yīng)用軟件平臺來供城市規(guī)劃設(shè)計人員開展工作，已有的應(yīng)用大多是規(guī)劃設(shè)計機構(gòu)通過與高校或者數(shù)據(jù)企業(yè)開展案例合作來進行，這種案例級別的專題合作形式也無法讓時空行為數(shù)據(jù)真正成為行業(yè)轉(zhuǎn)型的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

1.3 應(yīng)用結(jié)合

要讓數(shù)據(jù)真正起到增強設(shè)計的作用，使這一方法論能夠成立，必須將基于物質(zhì)空間的藍圖式規(guī)劃設(shè)計方法向基于市民和社會的動態(tài)規(guī)劃設(shè)計方法轉(zhuǎn)變，而這個轉(zhuǎn)變不僅需要相關(guān)理論方法的革新，還需要對規(guī)劃設(shè)計行業(yè)的工作流程進行再造。

對于時空行為數(shù)據(jù)（及其他新數(shù)據(jù)）的統(tǒng)計、分析和可視化反映的都是現(xiàn)狀或某個歷史片段里個體、群體的活動情況，若要基于這些數(shù)據(jù)來輔助，甚至驅(qū)動規(guī)劃設(shè)計，僅僅做現(xiàn)狀統(tǒng)計、描述是不夠的，所以需要行為論、時間地理學(xué)、活動分析法、復(fù)雜系統(tǒng)等傳統(tǒng)城市規(guī)劃、建筑設(shè)計領(lǐng)域相對陌生的理論來發(fā)現(xiàn)個體、群體的空間偏好，分析人群集聚、擴散規(guī)律，挖掘個體行為模式，探尋行為與空間互動關(guān)系，從而在傳統(tǒng)規(guī)劃設(shè)計工作基礎(chǔ)上形成一套依托傳統(tǒng)數(shù)據(jù)和新數(shù)據(jù)、針對不同規(guī)劃設(shè)計工作類型的完整的工作流程和解決方案，而這個過程不可能一蹴而就，需要時間去實現(xiàn)數(shù)據(jù)積累、樣本收集、理論引入、實踐嘗試、流程再造和形成解決方案。

圖1　百度熱力圖

1.4 小結(jié)

上述3大問題成為了規(guī)劃設(shè)計行業(yè)在新數(shù)據(jù)環(huán)境下產(chǎn)業(yè)升級的3大痛點，不能解決這3個層面的問題，“新數(shù)據(jù)環(huán)境”僅能具有研究意義，數(shù)據(jù)增強設(shè)計也僅在個案情景下有效，而無法成為普遍的生產(chǎn)力。所以筆者認為要從數(shù)據(jù)基礎(chǔ)、面向規(guī)劃設(shè)計行業(yè)的分析工具平臺建設(shè)，以及數(shù)據(jù)增強設(shè)計解決方案3個角度入手實現(xiàn)規(guī)劃設(shè)計行業(yè)的技術(shù)升級，讓新數(shù)據(jù)成為行業(yè)的生產(chǎn)資料，讓數(shù)據(jù)增強設(shè)計的方法成為行業(yè)的生產(chǎn)力。

2　數(shù)據(jù)基礎(chǔ)

因為上述種種原因，無論在城市規(guī)劃領(lǐng)域還是交通規(guī)劃領(lǐng)域，規(guī)劃設(shè)計人員都將過多的精力放在協(xié)調(diào)資源上，而無暇顧及深層次的問題；已有應(yīng)用局限在現(xiàn)狀描述上，而沒有觸及規(guī)劃的真問題[14]。針對這個問題，筆者認為亟需建立一個面向規(guī)劃設(shè)計行業(yè)的時空行為數(shù)據(jù)平臺，降低行業(yè)的數(shù)據(jù)獲取、應(yīng)用成本和使用門檻，讓新數(shù)據(jù)成為規(guī)劃設(shè)計行業(yè)的生產(chǎn)資料和生產(chǎn)力，解放規(guī)劃設(shè)計人員和城市研究者的精力，讓他們專注到規(guī)劃真問題的解決上來。

筆者對國內(nèi)主要的數(shù)據(jù)服務(wù)商進行了調(diào)查和溝通，并獲得了TalkingData、中國聯(lián)通等企業(yè)的合作，加上部分城市的IC卡刷卡記錄以及位置微博等時空行為數(shù)據(jù)，為規(guī)劃設(shè)計行業(yè)建立一個覆蓋全國的時空行為分析平臺奠定了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

在這些數(shù)據(jù)中，當(dāng)前最重要的組成部分是來自于TalkingData的LBS數(shù)據(jù)。TalkingData是一家第三方移動DMP（Data Management Platform）平臺，在其平臺上擁有十余萬款A(yù)PP的應(yīng)用數(shù)據(jù)，是目前互聯(lián)網(wǎng)上唯一商業(yè)開放的能覆蓋全國的時空行為數(shù)據(jù)源。在TalkingData平臺上有超過30億臺移動智能終端的數(shù)據(jù)，其日活躍用戶數(shù)超過1億，月活躍用戶數(shù)超過6億，日定位請求超過30億次。

與運營商的數(shù)據(jù)不同，互聯(lián)網(wǎng)的LBS數(shù)據(jù)不僅包括來自于基站的定位，同時還包括GPS 和Wi-Fi等其他定位方式的數(shù)據(jù)，由于DMP平臺不僅采集定位數(shù)據(jù)，還會采集用戶的其他行為數(shù)據(jù)，所以DMP平臺能夠?qū)τ脩暨M行維度更加豐富、立體的畫像，從而對用戶賦予多種多樣的標(biāo)簽。TalkingData用戶標(biāo)簽包括人口屬性、設(shè)備屬性、地理位置、應(yīng)用興趣、游戲偏好、消費偏好、游戲深度、行業(yè)標(biāo)簽、定制標(biāo)簽等9大一級類500余二級類標(biāo)簽，其數(shù)據(jù)規(guī)模仍在迅速擴張中。

3　建設(shè)思路

在互聯(lián)網(wǎng)上已有若干基于時空行為數(shù)據(jù)的應(yīng)用平臺，比如百度熱力圖（圖1）、騰訊的宜出行平臺等，這些平臺都有著高質(zhì)量的時空行為數(shù)據(jù)，但是這些平臺大多僅能反映短期內(nèi)的分時人口密度情況，而百度等與交通、旅游部門合作的應(yīng)用平臺也大多停留在瞬時流量的預(yù)警和短期預(yù)測上，所以這些平臺僅僅是利用單一維度的人數(shù)統(tǒng)計來進行“現(xiàn)象描述”。

對于規(guī)劃設(shè)計而言，將時空行為數(shù)據(jù)僅用來進行現(xiàn)象描述是遠遠不夠的。無論是手機信令數(shù)據(jù)，LBS數(shù)據(jù)還是IC卡刷卡記錄，它們都是由“ID、時間和位置”構(gòu)成的文本記錄，在空間上其最直接的表現(xiàn)為一組時間序列的點的集合。筆者認為對這個集合可以有3個不同的維度來進行解構(gòu)和重構(gòu)：時間、空間和組群。

3.1 解構(gòu)

（1）空間維度

空間并不是沒有意義的坐標(biāo)，它是有異質(zhì)性的，這種異質(zhì)性以邊界的形式呈現(xiàn)，每個邊界都有其自然屬性和社會屬性。所以在空間維度上，時空行為數(shù)據(jù)的組織單元可以從微觀到宏觀，按照網(wǎng)格、地塊、街區(qū)、鄉(xiāng)鎮(zhèn)、區(qū)縣或者城市及以上更宏觀的單元來組織（圖2）。個灰色人群[15]（乞丐、發(fā)小廣告、快遞等），龍瀛等曾利用北京公交IC卡刷卡記錄識別了18.9萬個低收入持卡人[16]。

圖2　LBS數(shù)據(jù)的維度結(jié)構(gòu)

3.2 重構(gòu)

通過3個維度的解構(gòu)，一組看似意義單一的時空日志文本變成了具有多種組合條件的數(shù)據(jù)集。它能夠幫助規(guī)劃設(shè)計人員在不同的時間范圍上去觀察城市時空異質(zhì)性和人群異質(zhì)性，發(fā)現(xiàn)不同組群的職住分布特征、聯(lián)系特征和行為模式，了解他們空間選擇偏好以及變化趨勢。比如不同國籍的人都在城市里哪些小區(qū)居住，從事何種工作，喜好城市的哪些場所（圖3）等；或者軟件開發(fā)者群體都住哪些小區(qū)（圖4），他們的生活圈又是如何構(gòu)成的，他們與商務(wù)人士的居住、就業(yè)和日?；顒訄鏊牟町惾绾蔚取?/p>

圖3　2015年8月韓國人在北京活動位置熱力圖

圖4　研發(fā)設(shè)計人群在北京的居住地分布圖

另一方面，人的行為也可以反過來定義城市的空間，過往的城市規(guī)劃、土地管理領(lǐng)域，城市的空間被自然屬性、功能屬性和權(quán)屬性質(zhì)所定義，規(guī)劃設(shè)計人員對于空間最熟知的定義方式是用地性質(zhì)。而時空行為數(shù)據(jù)賦予了從“行為空間”視角——也就是從人的活動來定義城市的全新條件。比如根據(jù)空間單元里不同國籍、不同地區(qū)的人群的活動強度來計算城市單元對不同國籍、不同省份人群的吸引力；根據(jù)單元居民的加班頻次，計算其加班率；根據(jù)單元居民的出差頻次，計算其差旅度；根據(jù)單元居民的出行目的地的不規(guī)律性，計算其活力度；根據(jù)夜間單元里非本單元居民的密度來計算該區(qū)域的夜生活服務(wù)度；根據(jù)單元居民的通勤距離、通勤結(jié)構(gòu)和內(nèi)外通勤比，計算其職住、通勤特征；根據(jù)單元居民在春節(jié)、長假的去向，計算單元與其他區(qū)域的聯(lián)系度……這些指標(biāo)可以有助于規(guī)劃設(shè)計人員來用于精細化的評估城市中微觀空間的活力、品質(zhì)，以及其他無法用測繪、遙感等傳統(tǒng)手段觀察的動態(tài)特性?；谶@些行為活動特性，結(jié)合城市的區(qū)位、用地、景觀、建筑、路網(wǎng)、步行可達性、公交可達性、公共服務(wù)設(shè)施分布、產(chǎn)業(yè)分布、房價等其他特性，使規(guī)劃設(shè)計人員和城市研究者有可能建立起空間、人群、行為和活力之間的關(guān)系。這個指標(biāo)體系的建立和計算過程，筆者將其稱為“空間畫像”。

表1　人群標(biāo)簽體系

4　平臺功能

根據(jù)上述思路，項目團隊進行了平臺的研發(fā)，基于大數(shù)據(jù)的處理技術(shù)，對數(shù)據(jù)進行抽取，空間統(tǒng)計和建模畫像，并對空間單元計算指標(biāo)，通過人跡地圖時空行為規(guī)劃分析平臺發(fā)布。人跡地圖平臺目前具有人流分析、錨點分析、人群分析、城市畫像等模塊（圖5）。

圖5　人跡地圖平臺結(jié)構(gòu)

4.1 人流分析

人流分析功能提供了人流密度分時變化特征。通過人跡地圖的人流分析功能，可以查看全國的任何一個地方隨著時間變化的人口密度分布，以及該單元的人口瞬時結(jié)構(gòu)特征（圖6），例如年齡、性別、來源等屬性；此外，平臺還可以集成多源數(shù)據(jù)：北京的IC卡刷卡數(shù)據(jù)，可以按時間查詢各站進、出站人流數(shù)據(jù)：某時刻進站人數(shù)，進站客流的去向，出站人數(shù)，出站客流的來源（圖7），以及人群的類型（例如普通乘客、大學(xué)生、中小學(xué)生、低收入人群、灰色人群等）。

圖6　北京2015年某日瞬時人流密度分布圖

圖7　2015年某日地鐵站進站人流分析圖

4.2錨點分析

北京大學(xué)柴彥威教授總結(jié)了生活圈規(guī)劃思想，通過社區(qū)居民的出行行為日志，觀測居民的出行規(guī)律和錨點，界定出不同的空間范圍，并賦予其特殊的意義[17]。依托該思想，通過錨點繪制空間單元的居民群體的不同生活圈（圖8）。

圖8　基于錨點的生活圈示意圖

（1）社區(qū)生活圈，即市民的居住社區(qū)范圍，由居民的居住錨點結(jié)合空間特征聚類形成；

（2）基礎(chǔ)生活圈，即市民日常生活的基礎(chǔ)生活范圍，由居民居住錨點和購物等錨點構(gòu)成；

（3）通勤生活圈，即市民居住社區(qū)與工作地之間構(gòu)成的通勤范圍，由居民居住錨點和就業(yè)錨點構(gòu)成；

（4）擴展生活圈，即市民居住社區(qū)與他們中長距離出行探親訪友、休閑旅游的活動范圍，由居民居住錨點和長距離休閑錨點構(gòu)成；

（5）協(xié)同生活圈，即市民居住社區(qū)與商務(wù)聯(lián)系經(jīng)常出差、或者回老家等多次反復(fù)長距離出行構(gòu)成生活圈范圍，由居民居住錨點與商務(wù)出差或回老家等長距離出行錨點構(gòu)成。

按照不同的空間單元對單元內(nèi)的人群錨點進行統(tǒng)計，從而形成不同單元間的住—職、住—閑（職—閑）、住—假（職—假）等聯(lián)系特征。用戶可以查看居住在不同單元的人群的就業(yè)地、休閑地、度假地的分布，或者在不同單元就業(yè)的人群的居住地、休閑地、度假地分布，以及查詢單元間的聯(lián)系強度（人數(shù)）和單元的各類指標(biāo)。聯(lián)系特征通過色差圖、連線形式等不同可視化方式來展現(xiàn)。

單元的指標(biāo)則包括人口結(jié)構(gòu)，比如性別結(jié)構(gòu)、年齡結(jié)構(gòu)等；職住通勤結(jié)構(gòu)，比如：平均通勤距離，職住比，內(nèi)外通勤比（圖9）；職業(yè)結(jié)構(gòu)，比如單元內(nèi)不同職業(yè)的人數(shù)和比例等（圖10）。

圖9　京津冀地區(qū)某網(wǎng)格單元的職住色差圖

資料來源：人跡地圖。

圖10　京津冀地區(qū)某網(wǎng)格單元的職住特征連線圖

4.3人群分析

人群分析可查詢不同標(biāo)簽人群的居住地、就業(yè)地分布以及典型工作日、休息日的空間軌跡，通過空間可視化展現(xiàn)人群的異質(zhì)性（圖11）。

圖11　人跡地圖的人群分析功能展示

4.4城市畫像

城市畫像通過空間專題圖和儀表盤對城市單元的各類指標(biāo)進行可視化展現(xiàn)，描繪城市不同區(qū)域的空間異質(zhì)性。指標(biāo)從行為空間、景觀、用地等視角來組織（圖12）。

5　平臺應(yīng)用

人跡地圖平臺是互聯(lián)網(wǎng)上第一個全國范圍的時空行為規(guī)劃分析平臺，由于其覆蓋全國所有城市的數(shù)據(jù)，屬性維度也比較豐富，所以具備了按照任意單元、任意屬性維度開展數(shù)據(jù)分析，以及多個地區(qū)間進行橫向?qū)Ρ鹊臈l件。目前平臺已在“通州行政副中心規(guī)劃研究”、“順義城市品質(zhì)提升研究”等項目中得到應(yīng)用（圖13）。在上述項目中，規(guī)劃師利用人跡地圖平臺的錨點分析、人流分析和語義分析等功能，基于LBS數(shù)據(jù)對通州、北三縣和順義的職住關(guān)系、基于IC卡刷卡數(shù)據(jù)對軌道交通的通勤情況和基于微博語義對城市的消極空間等內(nèi)容進行了分析。

圖12　城市畫像：人口密度指

圖13　早晚高峰順義地鐵進、出站客流情

為了實現(xiàn)對規(guī)劃設(shè)計的有效支撐，項目團隊正在結(jié)合具體項目，以人跡地圖平臺為應(yīng)用載體，編寫《數(shù)據(jù)增強設(shè)計手冊》（以下簡稱“手冊”）[18]，針對不同規(guī)劃層次，從現(xiàn)狀分析、方案設(shè)計到評估運營等階段分別提出開展規(guī)劃設(shè)計的工具、方法、指標(biāo)等內(nèi)容，使之成為新數(shù)據(jù)環(huán)境下規(guī)劃設(shè)計的完整解決方案。手冊選取用地、區(qū)位、空間結(jié)構(gòu)、人口、就業(yè)、居住、功能品質(zhì)、產(chǎn)業(yè)、交通等要素類別，通過前期分析、方案設(shè)計、評估運營3個流程來指導(dǎo)用戶基于數(shù)據(jù)進行規(guī)劃設(shè)計（圖14）。

6　結(jié)論

目前人跡地圖平臺還處于研發(fā)階段，無是功能層面、數(shù)據(jù)層面還是數(shù)據(jù)增強設(shè)計的解決方案層面都還有非常多的工作要做，比如數(shù)據(jù)源的有偏性問題亟待解決：互聯(lián)網(wǎng)LBS數(shù)據(jù)與其來源——互聯(lián)網(wǎng)DMP平臺所管理的APP種類、APP的覆蓋客戶群體以及APP的活躍程度高度相關(guān)，目前來看其覆蓋的人群偏一線城市的年輕人，不能代表全體市民，在不同區(qū)域其覆蓋人群的比例也不一樣；而IC卡刷卡記錄也僅能代表乘坐公共交通的人群。但是這是規(guī)劃設(shè)計行業(yè)走出的第一步，利用本專業(yè)的領(lǐng)域知識，規(guī)劃設(shè)計人員有能力對海量的時空行為數(shù)據(jù)進行處理、組織、加工、統(tǒng)計，并通過建模計算出對城市研究有價值的標(biāo)簽和指標(biāo)，隨著數(shù)據(jù)源的豐富和完善，理論上可以實現(xiàn)對任意時空范圍的分布、聯(lián)系、人口和空間特征的可交互式的提煉、統(tǒng)計、輸出和可視化，這使行業(yè)的應(yīng)用平臺比現(xiàn)有的互聯(lián)網(wǎng)時空平臺從簡單的“現(xiàn)象描述”更進一步，達到較復(fù)雜的建模和“特征提取”層面。

隨著時空行為數(shù)據(jù)的沉淀積累，多源時空數(shù)據(jù)的融合，以及相應(yīng)時期的其他數(shù)據(jù)——POI數(shù)據(jù)、政策數(shù)據(jù)、現(xiàn)狀用地數(shù)據(jù)、規(guī)劃許可數(shù)據(jù)、企業(yè)數(shù)據(jù)等，動態(tài)跟蹤規(guī)劃項目、公共政策的變化和行為空間的指標(biāo)以及人群結(jié)構(gòu)的變化，平臺就有了發(fā)現(xiàn)時空行為與城市、規(guī)劃、政策、經(jīng)濟等相關(guān)規(guī)律的可能性，從而向“規(guī)律發(fā)現(xiàn)”發(fā)展。

大數(shù)據(jù)——包括時空行為數(shù)據(jù)及其有關(guān)技術(shù)，在現(xiàn)階段并不具備對城市這樣的復(fù)雜系統(tǒng)進行遠期預(yù)測的能力，目前已有的預(yù)測算法都是基于歷史統(tǒng)計規(guī)律對短期行為（比如人流流量與流向）、個體的出行方式和位置等進行預(yù)測，這類預(yù)測與規(guī)劃項目、公共政策實施后的結(jié)果預(yù)測或者預(yù)評估是不同的，所以平臺對于規(guī)劃設(shè)計的“增強”意義并不在于為規(guī)劃設(shè)計人員提供了預(yù)測未來的手段，而是通過動態(tài)的指標(biāo)對規(guī)劃項目的前期研究、目標(biāo)選擇、實施過程和運營管理進行跟蹤、評估和反饋，協(xié)助規(guī)劃設(shè)計從藍圖式規(guī)劃到動態(tài)的、實施性、政策性規(guī)劃轉(zhuǎn)變。

圖14　《數(shù)據(jù)增強設(shè)計手冊》

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Human Activity Map: The Platform for Data Augmented Design

1673-8985（2016）03-0022-08 中圖分類號TU981 文獻標(biāo)識碼A

茅明睿

北京市城市規(guī)劃設(shè)計研究院北京市城規(guī)技術(shù)服務(wù)中心

副總經(jīng)理，高級工程師，碩士

儲 妍

北京市城市規(guī)劃設(shè)計研究院 規(guī)劃信息中心

助理工程師，碩士

張鵬英

北京城垣數(shù)字科技有限責(zé)任公司

工程師

沈 忱

北京交通大學(xué)

博士研究生