成都城市中轴线以天府广场为中心,将原来主城区城市中轴线沿人民南路、人民北路南北延伸、贯穿全域,打通一条北接德阳、南连眉山的城市中轴线。成都将沿中轴线规划建设一批地标性建筑、集聚一批高端服务业项目,使这条城市中轴既是景观轴,也是经济轴、文化轴和生态轴。
很长一段时间,笔者认识上存在一点偏差:过了骡马市,成都地铁一号线沿着中轴线一直向南延伸。实际上,地铁一号线并非严格沿着中轴线向南延伸的,如图,南三环和绕城高速之间,地铁一号线左移350米左右。地铁一号线修建之时为何左移,笔者没能深究其原因,但可窥视一下这种偏离带来的影响。
成都地铁1号线(局部)
一、数据来源
数据源于某大型地图公司人口热力图产品的后台LBS(location based service)定位请求,通过网络爬虫技术获得。原始网页数据如下图所示。单纯看这些数据觉得没有太多实用价值。若仔细探寻,不难发现grid_x、grid_y的变化非常有规律性,grid_x/4000即可得到经度,grid_y/4000便是纬度;count表示人口密度等级(地图公司为了保密,将人口数量划分为几十个固定的数值,因此,count的数值并不表示实际人口数量,仅表示人口密度等级,数值越大,人口密度越高。)
人口热力图LBS数据示例
该数据的空间精度为25米,高于手机信令数据所能达到的空间分辨率(平均100米以上);且可随时抓取(全国范围),使用方便,虽然不能表达人口的绝对数量和人口结构信息,但有一定的应用价值。
二、人口时空分布格局
本次研究范围北起文殊院,南至天府五街,以成都中轴线为中心,东西方向分别拓展2公里。为了清晰反映中轴线两侧人口密度等级时空分布规律,本研究选取了三个时间片刻:2017年2月15号(星期三)下午、2017年2月15号晚上和2017年2月18号(星期六)下午,如图。
左:2月15日下午;中:2月15日晚上;右:2月18日下午
(点击图片看大图)
从图中不难看出,成都中轴线两侧人口密度较高,特别是春熙路片区,无论白天或晚上、周末或者平时,人口密度皆明显高于其他区域;也能清晰地看出环城生态区对城市“摊大饼”式发展的阻隔作用;同时,也看到了上文所提及的南三环和绕城高速之间,人口密度最高的不在中轴线,而在地铁沿线两侧(工作日白天尤为明显),可一定程度上看出轨道交通对成都人口密度分布的影响,也是笔者发现地铁没严格沿着中轴线向南延伸的原因。
三、成因粗探
影响人口分布的因素众多,本研究选取几个区域不同时刻的人口密度等级对比分析,粗略找出一些可能的原因(未能穷举与深入研究)。
(1)春熙路商圈 VS 大慈寺商圈
春熙路商圈紧邻大慈寺商圈,周末去过多次,觉得两个商圈有各自的魅力。春熙路几乎成了成都市商业中心的代名词,而新建的远洋太古里更是成都的地标性建筑群,两个商圈每逢周末人头攒动,但通过LBS数据对比不难发现,春熙路商圈人口密度高于大慈寺商圈。两者区位相似,但春熙路的开发强度高于大慈寺,如下图。
春熙路-大慈寺商圈人口密度等级对比
春熙路-大慈寺商圈开发强度对比
(2)人民公园 VS 锦城湖公园
成都人民公园位于成都市区祠堂街少城路,是一座集文化文物与休闲娱乐于一体的综合性园林。公园有全国重点文物保护单位一处、市级文物保护单位四处,是国家“AAAA”级旅游景区。锦城湖公园是成都市“198”区域的绿化示范区。公园位于成都市益州大道的锦悦西路口,东边与新世纪环球中心相邻,南边紧邻绕城高速,是成都市环市区六个湿地公园之一。两个公园之间人口密度等级的差异显著。比如区位因素导致的两个公园可达性的差异、周边地块的性质、周边地块的开发强度、建设年份等皆会导致公园的使用效率的差异。
人民公园(左)与锦城湖公园(右)人口密度等级
(3)天府三街工作日 VS 天府三街周末
天府三街位于成都市高新南区,大量写字楼云集于此,比如腾讯大厦、太平洋保险大厦等,从下图同一区域不同时间段看出,人口密度等级的差异分布:工作日白天人口密度等级高,工作日晚上和周末人口密度等级低,与其用地性质吻合。
天府三街工作日白天、晚上、周末人口密度等级对比
影响人口密度分布的因素众多,开发强度、用地性质、区位因素、建设年份、业态等,本文只是粗略探讨与分析。
四、规划应用展望
精细的人口时空分布数据为城市定量研究数据源选择提供了全新的视角。其自身特征决定了在刻画城市用地功能上,有着其他数据无法取代的优势,在规划实践中有着广泛的应用前景。
(1)用地性质推断
根据分时人口分布数据,探索不同时刻(工作日、周末、白天、晚上)的人口分布特征,结合地图POI信息,运用机器学习的方法,可尝试推导用地性质,比如段冰若对北京中心城区用地性质的推导。
(2)使用效率评估
基于调查的POE(Post Occupancy Evaluation,简称POE)虽然在深度、人群行为等方面能对城市公园有更深入的评估,但该方法因其耗费人力、物力等,只能在小范围内进行少数量的评估,难以对大范围的城市公服设施进行评估,同时也难以做到持续跟踪。高精度的分时人口分布数据提供了这种可能,比如郝新华用类似的数据对奥林匹克森林公园南园使用状况评估。
关于精细化人口密度分时数据在规划中有着广泛的应用,本文只是浅浅探讨了一下,希望能抛砖引玉。
【参考文献】
1 段冰若,王鹏,郝新华等.见物见人——时空大数据支持下的存量规划方法论.
2 郝新华.基于多源数据的奥林匹克森林公园南园使用状况评估.
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