晏王波
(江蘇省測繪研究所,江蘇 南京 210013)
隨著城市的不斷擴展,城市化進程速率加快,給對應的生態(tài)環(huán)境、土地資源產(chǎn)生了一定的影響[1-2]。一方面,制造業(yè)的發(fā)展需要越來越多的人作為生產(chǎn)要素來保障,另一方面,城市的繁榮程度代表著吸引力程度,吸引不同領域和行業(yè)的人聚集。因而,合理、有序進行城市建設才能夠使得“人與自然和諧共生”。傳統(tǒng)的研究更多地聚焦于城市的面積擴展、重點區(qū)域的發(fā)展等。周期性進行城市人群的聚集監(jiān)測,能夠有效地把握城市的發(fā)展,但對于城市中的人研究卻不多[3-4]。大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等新技術的發(fā)展使得人類的活動有了更多的記錄與表征方式,區(qū)別于傳統(tǒng)的屬性數(shù)據(jù),這些新型數(shù)據(jù)往往同時具有時間和空間屬性,如共享單車的軌跡數(shù)據(jù)、社交媒體的簽到數(shù)據(jù)、手機信令數(shù)據(jù)等,可以用于表征連續(xù)的時空特征[5-8]。
國外學者對于社交媒體數(shù)據(jù)的研究較早,如利用Twitter數(shù)據(jù)分析人群的聚集進而分析空間集聚的規(guī)律性,判斷城市人群的具體分類和聚集規(guī)律;對于不同功能定位的城市,利用社交媒體數(shù)據(jù)分析城市人群聚集特征、城市規(guī)劃的合理性與承壓性;對于不同的土地類型,以社交媒體詞條數(shù)據(jù)為依托分析居民的具體出行分布規(guī)律;此外,還有相應的學者依托社交媒體數(shù)據(jù)的所屬用戶信息,進行用戶的空間相似性模擬、計算與聚類分析。這些研究一方面突破了傳統(tǒng)的分析數(shù)據(jù)限制性,另一方面在用戶的空間聚集特征做了新的探索。這些研究往往都聚焦于大型城市,城市的規(guī)模、容納人口都較大,針對的研究對象也都是以常住人口為主,更多的是對空間上具體分布特征的研究,而對于融合時間特征的研究則相對較少[9-14]。
因而,本文選擇了蘇州市昆山市作為研究區(qū)域,以社交媒體數(shù)據(jù)中典型的微博簽到數(shù)據(jù)為基礎,利用探索性空間分析方法,綜合考量與分析研究區(qū)域內(nèi)人群活動特征與分布,以更好地為城市規(guī)劃、開發(fā)建設等提供綜合決策技術支撐與參考。
昆山市位于江蘇省的東南部,與常熟市、太倉市、吳江區(qū)、上海市嘉定區(qū)、青浦區(qū)接壤,屬于長江三角洲的平原,下轄10個鄉(xiāng)鎮(zhèn),總面積超過900 km2。昆山既是全國制造業(yè)百強縣第一、全國綜合經(jīng)濟競爭力第一、全國綜合實力百強縣市、全國營商環(huán)境百強縣,又是“百戲之祖”昆曲的發(fā)源地,有著深厚的歷史文化、獨特的自然景觀,旅游資源的豐富吸引了游客957.37萬人次,同比增長215.7%,門票收入8 100萬元,同比增長近6倍。
從全省的角度來看,昆山市屬于典型的縣域經(jīng)濟實力強勁、旅游資源豐富的城市,對于青年群體的吸引力更大。因而,對人群活動的時空特征研究探索,既能優(yōu)化配置旅游保障,包括餐飲、住宿、交通等行業(yè)分布,也能為城市規(guī)劃做一定的理論支撐,具有重要的研究意義。
本文選擇社交媒體中的微媒體代表--微博數(shù)據(jù)作為基礎,首先進行數(shù)據(jù)的獲取,具體的研究流程如圖1所示。
圖1 研究方法流程
具體的研究流程主要分為:微博數(shù)據(jù)獲取、地理空間分析2部分。其中,微博數(shù)據(jù)部分主要是通過訪問微博的網(wǎng)站,利用其公開開放的二次開發(fā)接口,獲取對應的數(shù)據(jù)結果,根據(jù)其調(diào)用返回的JSON數(shù)據(jù)結果進行數(shù)據(jù)的進一步整理,如數(shù)據(jù)的抽取、清洗、轉換、入庫等,最終完成數(shù)據(jù)獲取階段的任務;在地理空間分析部分,即對數(shù)據(jù)獲取的成果進行空間序化,使其具有空間位置信息,并利用探索性空間數(shù)據(jù)分析方法進行聚類及冷熱點分析。同時,為了更好地突出時間屬性,結合日常起居作息時間及通勤時間,將每天24小時按6小時為間隔,即0點到6點、6點到12點、12點到18點、18點到24點。
在搜集相應數(shù)據(jù)的基礎上進行分析,根據(jù)時間的周期性劃分來綜合分析昆山市縣域人群工作日、休息日的作息隨時間變化的總體性、綜合性規(guī)律。從整體的統(tǒng)計結果來看,昆山市2023年1-6月這6個月都存在著較為明顯的規(guī)律性變化,具體的微博簽到數(shù)據(jù)(部分)如表1所示。
表1 微博數(shù)據(jù)(部分)示例
在數(shù)據(jù)搜集的基礎上進行分析,2023年1-6月,微博簽到數(shù)據(jù)與昆山市大眾群體的日常作息時間是相互匹配的,18點到24點之間的簽到人數(shù)越來越多,表明在這一段時間內(nèi),睡覺的人數(shù)有所減少,睡覺的時間點有所延遲。在此基礎上,分析昆山市的居民活動規(guī)律,在18點到24點的周期內(nèi),各類的娛樂活動、休閑活動類型增加;在0點到6點之間,仍然有部分娛樂活動。但較為明顯的是,工作日時間內(nèi)變化不明顯,休息日簽到人數(shù)越來越多。6點到12點、18點到24點之間涵蓋了大部分年輕人的通勤時間??傮w來看,由于昆山市地處東部地區(qū),早晚溫度差異變化不明顯,且不會因為天氣和季節(jié)的變化有特別明顯的變化。此外,昆山市的周莊鎮(zhèn)是著名的江南水鄉(xiāng)。夜間美食、昆曲文化等越來越受到年輕人的喜愛,直觀地反應在人群的簽到數(shù)量上,說明夜間的活動除了休閑娛樂,還體現(xiàn)在美食上。
從工作日和休息日的角度來看,這2種類型的微博數(shù)據(jù)簽到既反應在空間分布、數(shù)據(jù)總量的相似性,也體現(xiàn)在集聚的差異性。從總體的空間分布來看,在工作日期間,夜晚簽到的時間主要集中在上下班高峰期、臨睡前的時間,通常為6點到12點間(特別是在8點到9點半之間)、18點到24點(特別是17點30分到19點)、0點到6點(特別是0點到1點之間);反之,在休息日周期,6點到24點之間的簽到總數(shù)相對平穩(wěn),沒有明顯的變化。這是由于休息日的可支配時間相對較多,因而在具體的時間軸上,對比工作日,昆山的居民生活節(jié)奏相對有所延緩或偏移。
為了更進一步分析昆山市人群空間分布特征,本研究首先進行網(wǎng)格化生成,即針對研究區(qū)域生成覆蓋全部的網(wǎng)格,單元網(wǎng)格大小為1 km×1 km,在此基礎上進行網(wǎng)格與數(shù)據(jù)點位的空間疊加分析,進而得到空間格網(wǎng)屬性值的數(shù)據(jù)點信息,以每個格網(wǎng)的屬性ID作為索引進行統(tǒng)計,在此基礎上,統(tǒng)計每個格網(wǎng)內(nèi)的點數(shù)據(jù)簽到總和,從而得到格網(wǎng)化的微博簽到點位數(shù)據(jù)。
(1)
在公式(1)的基礎上,對公式(1)進行標準化處理,具體如公式(2)所示:
(2)
從工作日、休息日的角度來看,休息日、工作日內(nèi)的昆山市人群活動高密度區(qū)域并沒有太大的差異變化,主要集中在昆山市市區(qū)、周莊鎮(zhèn),但從整體的空間分布角度來看,仍然存在一定的不同。其中,在工作日周期內(nèi),昆山市的微博簽到數(shù)據(jù)空間分布相對較為分散且分布較為均勻,而休息日則相對集中,特別是熱點區(qū)域,說明工作日人群大多數(shù)分布在昆山市的各個地方工作,周邊區(qū)域相對較為冷清。此外,昆山市的花橋鎮(zhèn)作為連接蘇州市與上海市的地鐵樞紐,微博簽到的數(shù)量相對較多,成為工作日的熱點地區(qū)。2023年1月以來,休息日的人群簽到數(shù)據(jù)則呈現(xiàn)明顯的上升趨勢,符合旅游城市的特征,同時昆山市作為上海的后花園,便利了蘇州市、上海市兩地居民。
隨著社會經(jīng)濟的不斷發(fā)展,對于城市的研究已經(jīng)豐富多樣,特別是數(shù)據(jù)的獲取方式多樣化,社交媒體也成為表征人群活動的數(shù)據(jù)之一。本文選擇微博社交數(shù)據(jù)作為基礎,利用空間探索性分析方法,對昆山市的人群活動進行時間和空間的分析,研究結果表明:(1)昆山市的人群活動整體性分布相對不均勻,主要集中在昆山市區(qū)及景區(qū)附近,這與昆山市的定位相符;(2)工作日人群的空間分布相對分散,而休息日則較為集中;(3)昆山市的周莊鎮(zhèn)和花橋鎮(zhèn)成為研究周期內(nèi)的熱點地區(qū),一方面,周莊作為水鄉(xiāng)吸引了眾多游客駐留打卡,另一方面,花橋鎮(zhèn)作為重要的交通樞紐,連通了蘇州市與上海市地鐵,因而微博簽到數(shù)量較多。但需要說明的是,使用微博簽到的人群為特定人群,并不能完全覆蓋所有,因而,部分研究還需要進一步加深。