曾月

摘要：隨著信息化的發(fā)展和數(shù)據(jù)源的增多，越來越多的大數(shù)據(jù)被應(yīng)用于城市規(guī)劃研究中，但由于大多數(shù)數(shù)據(jù)具有難獲取，不易分析等特點(diǎn)，使得相關(guān)的技術(shù)方法在實(shí)際項(xiàng)目中運(yùn)用較少。本文采用較易獲得POI數(shù)據(jù)對(duì)成都市五城區(qū)的空間布局進(jìn)行聚類分析，描繪各類功能分布，并提取城市空間結(jié)構(gòu)，用POI的城市規(guī)劃研究能夠提供一種新的方法和角度對(duì)城市進(jìn)行認(rèn)知，在城市規(guī)劃前期幫助、中期分析、后期跟蹤等方面有一定的應(yīng)用前景[1]。

關(guān)鍵詞：POI數(shù)據(jù);成都市五城區(qū);空間布局;聚類分析

1.引言

隨著信息化的發(fā)展和大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，城市規(guī)劃研究中不再滿足于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的分析應(yīng)用，運(yùn)用大數(shù)據(jù)進(jìn)行的城市分析逐漸增多，主要集中在手機(jī)信令、微博數(shù)據(jù)、出租車、地鐵或公交車刷卡數(shù)據(jù)等，從城市人群的動(dòng)態(tài)分布反映真實(shí)的城市運(yùn)行狀態(tài)。龍贏等[2]（2012）利用公交刷卡數(shù)據(jù)，對(duì)北京市公交持卡人的居住地、就業(yè)地和通勤出行的識(shí)別結(jié)果在公交站點(diǎn)和交通分析小區(qū)（TAZ）尺度上進(jìn)行匯總。陳映雪等[3]（2014）以南京為例，借助新浪微博獲取海量簽到數(shù)據(jù)，從居民活動(dòng)這一社會(huì)化的視角，再探究舊有的城市空間功能組織方式。鈕心毅等[4]（2014）以上海中心城為例，提出了利用手機(jī)定位數(shù)據(jù)識(shí)別城市空間結(jié)構(gòu)的方法，并對(duì)上海市手機(jī)用戶密度、城市公共中心等級(jí)職能、功能區(qū)進(jìn)行識(shí)別。這些研究對(duì)大數(shù)據(jù)在城市研究中的運(yùn)用進(jìn)行了嘗試，提供了更多新的技術(shù)方法。但由于以上研究的數(shù)據(jù)獲得門檻較高，在城市規(guī)劃實(shí)際工作中應(yīng)用較少。

本文以成都市的部分POI 數(shù)據(jù)為支撐，采用聚類算法，借助ArcGIS 軟件，全面對(duì)成都市五城區(qū)的總體及各行業(yè)空間布局進(jìn)行研究，以克服傳統(tǒng)官方數(shù)據(jù)的弊端，拓寬了城市空間格局研究的視野;提煉數(shù)據(jù)的特征，以期為更多種類的大數(shù)據(jù)在城市規(guī)劃中的實(shí)際應(yīng)用提供思路與借鑒。

2.研究方法與數(shù)據(jù)來源

2.1 研究區(qū)概況

2017年8月31日舉行的“成都國家中心城市產(chǎn)業(yè)發(fā)展大會(huì)”上，成都打破圈層結(jié)構(gòu)，將中心城區(qū)范圍擴(kuò)大至原一二圈層的11個(gè)行政區(qū)加高新區(qū)、天府新區(qū)，形成“老中心城區(qū)+郊區(qū)新城”的空間層次。將成都市城區(qū)大致劃分為三個(gè)類別：老中心城區(qū)（主城五區(qū)）、功能經(jīng)濟(jì)區(qū)、新中心城區(qū)。本文選取老中心城區(qū)，即錦江區(qū)、青羊區(qū)、金牛區(qū)、武侯區(qū)、成華區(qū)五城區(qū)為研究對(duì)象，具有相對(duì)豐富健全的公共服務(wù)空間，具有較大的研究價(jià)值。

2.2 數(shù)據(jù)來源

POl數(shù)據(jù)泛指一切可以被抽象為點(diǎn)的地理實(shí)體，尤其是與人們生活密切相關(guān)的設(shè)施，是電子地圖上的某個(gè)地標(biāo)，并包含經(jīng)緯度、地址、名稱、類型等屬性信息。電子地圖中每一個(gè)地名、建筑、公園、學(xué)校、醫(yī)院、公司、商場等都是一個(gè)興趣點(diǎn)。本研究參照相關(guān)文獻(xiàn)分析、《城市居住區(qū)規(guī)劃設(shè)計(jì)規(guī)范》GB 50180-93（2016年版）以及居民的日常需求，將生活設(shè)施分為七類，分別是餐飲、交通設(shè)施服務(wù)、科教文化服務(wù)、生活服務(wù)、體育休閑服務(wù)、醫(yī)療保健服務(wù)、政府機(jī)構(gòu)機(jī)關(guān)及社會(huì)團(tuán)體。本研究通過城市數(shù)據(jù)團(tuán)獲得成都市生活設(shè)施POI數(shù)據(jù)，每條POI數(shù)據(jù)至少包括名稱、經(jīng)度、緯度、地址等4個(gè)屬性信息。經(jīng)過去重、糾偏與空間匹配，得到生活設(shè)施現(xiàn)狀數(shù)據(jù)量共114726條

2.3 研究方法

2.3.1 方法原理

K-means 算法屬于聚類方法中一種典型的劃分方法，以數(shù)據(jù)劃分的類別數(shù)作為數(shù)據(jù)聚類的依據(jù)，同類間相似性高，不同類間相似度低。K-means 算法的基本假設(shè)為：對(duì)于一個(gè)簇，選出一個(gè)中心點(diǎn)，使簇中的所有點(diǎn)到該中心點(diǎn)的距離小于到其他簇中心的距離。給定一組n個(gè)樣本X，將其分成K個(gè)不相交的簇C，每個(gè)簇由樣本均值uj描述，即使同一簇內(nèi)和平方最小。[5]

本文提出的空間聚類方法包括3個(gè)步驟：①對(duì)位置數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理;②利用聚類分析探索空間分布;③根據(jù)聚類結(jié)果分析空間分布特征。具體操作為：將poi數(shù)據(jù)導(dǎo)入Arcgis中，進(jìn)行坐標(biāo)轉(zhuǎn)換，并篩選數(shù)據(jù)，再將關(guān)聯(lián)到地圖中劃分為562個(gè)漁網(wǎng)格。最后進(jìn)行聚類分析，并配合相關(guān)性進(jìn)行整體特征分析。

3.空間布局分析

3.1數(shù)據(jù)格網(wǎng)化

基于十五分鐘生活圈的原理，即居民十五分鐘步行可達(dá)范圍約為一平方公里，將成都市五城區(qū)范圍劃分為562個(gè)漁網(wǎng)格，再將poi數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)到漁網(wǎng)格上。并基于此開展后續(xù)分析。

3.2迭代聚類分析

由于格網(wǎng)數(shù)據(jù)在空間具有連續(xù)性，可通過聚類分析探索格網(wǎng)的空間分布模式，以反映格網(wǎng)屬性在空間的分布規(guī)律。為了使K-means 算法的聚類結(jié)果能更真實(shí)反映聚類特征的空間劃分，以下式中目標(biāo)函數(shù)為迭代依據(jù)，將聚類數(shù)K作為自適應(yīng)參數(shù)，迭代確定聚類中心數(shù)。自適應(yīng)迭代聚類的思想為：假設(shè)數(shù)據(jù)集合為（x1，x2，…，xn），每個(gè)xi為多維的向量，K-means聚類的目的是在給定分類組數(shù)k（k ≤ n） 的條件下，將原始數(shù)據(jù)分成k 類：S={S1，S2，…，Sk}，K-means所要最小化的目標(biāo)函數(shù)為：

式中，n為樣本數(shù);xn為第n個(gè)樣本;μk為第k個(gè)中心點(diǎn)。將樣本分為k類，若第n個(gè)樣本點(diǎn)屬于第k類，則rnk=1 ;若第n個(gè)樣本點(diǎn)不屬于第k類，則rnk=0.

3.3 聚類結(jié)果空間分布分析

通過對(duì)各類POI進(jìn)行相關(guān)性分析，探索同一類中聚類特征與各類POI 之間的關(guān)系，并采用spss計(jì)算得到各類POI之間相關(guān)系數(shù)均為0.7以上，具有相關(guān)性。且這表明在聚類區(qū)域內(nèi)，某一類POI的數(shù)目與其他具有顯著的正相關(guān)性，利用某一類公共服務(wù)設(shè)施能探測不同種類的POI在空間上的大致分布情況。因此，結(jié)合格網(wǎng)中空間特征的聚類方法，有利于探索人們行為活動(dòng)在城市空間中的規(guī)律。

本文結(jié)合POI 數(shù)據(jù)和位置數(shù)據(jù)，采用聚類方法挖掘了公共服務(wù)設(shè)施空間分布特征信息。首先，通過聚類方法探索各類POI在空間的聚類模式;然后，探索各類POI之間的相關(guān)關(guān)系，以反映POI在城市生活中的吸引程度，為城市布局的合理規(guī)劃提供幫助。然而，該方法只考慮單一時(shí)間段的POI情況，沒有考慮隨著時(shí)間變化各類POI在空間中分分布變化情況，對(duì)數(shù)據(jù)的時(shí)空挖掘還不夠深。且在對(duì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)進(jìn)行分析時(shí)，還不夠深入。

參考文獻(xiàn)

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[2]龍贏，張宇，崔承印.利用公交刷卡數(shù)據(jù)分析北京職住關(guān)系和職勤出行[J].地理學(xué)報(bào)，2012，10（67）：1339-1352.

[3]陳映雪，甄峰.基于居民活動(dòng)數(shù)據(jù)的城市空間功能組織再探究—以南京市為例[J].城市規(guī)劃學(xué)刊，2014，（05）：72-78.

[4]鈕心毅，丁亮，宋小冬.基于手機(jī)數(shù)據(jù)識(shí)別上海中心城區(qū)的城市空結(jié)構(gòu)[J].城市規(guī)劃學(xué)刊，2014， （06）： 61-67.

[5]劉輝， 黃新， 王京晶. 基于位置數(shù)據(jù)和POI的聚類方法[J]. 地理空間信息， 2017， 15（11）：46-49.

基金項(xiàng)目：成都市哲學(xué)社會(huì)科學(xué)規(guī)劃項(xiàng)目，項(xiàng)目題目：基于大數(shù)據(jù)的成都市公共空間發(fā)展均衡性問題研究，項(xiàng)目編號(hào)：2018R53