基于百度热力图的武汉市主城区城市人群聚集时空特征

ISSUE2APR.2018/JOURNALOFHUMANSETTLEMENTSINWESTCHINA/052基于百度热力图的武汉市主城区城市人群聚集时空特征Spatial-temporalCharacteristicsofUrbanPopulationAggregationBasedonBaiduHeatMapinCentralAreasofWuhanCity王录仓WANGLucang摘要伴随着LAD和LBS的发展及应用，用户的数字足迹为有效展现城市人口流动的轨迹和时空聚集状态提供了便利，弥补了传统城市调研和空间规划的缺陷。本文借助百度热力图，并结合ArcGIS，分析了武汉主城区人口在典型日期（工作日和休息日）流动的时空特征。结果表明：人口集聚表现出明显的波动性变化，工作日的波动性强于休息日；出行时间存在着相位差，休息日的滞后性和后延性更强。人群活动的时间节律主要受规则性和自由性活动的控制。在空间上，工作日与休息日高集聚的场所有一定差异，工作日以商业中心、交通枢纽和就业中心为主，表现出非常明显的工作指向性；休息日则指向传统的购物中心、大型交通枢纽和新兴城市综合体。因此，需要对武汉市城市总体规划中的部分“中心”进行优化。关键词百度热力图；城市人群；时空特征；武汉市主城区Abstract:WiththedevelopmentandapplicationofLADandLBS,thedigitalfootprintoftheuser has provided convenience for effectively displaying the trajectory of urban population flow andthespatio-temporalaggregation,whichmakesupfortheshortcomingsoftraditionalurbanresearchandspatialplanning.WiththehelpofBaiduheatmapandArcGIS,thispaperanalyzesthe temporal-spatial footprint of population flow of the central city of Wuhan City. The results showed that: the population agglomeration showed obvious fluctuation, but the fluctuation of workingdayswasstrongerthanthatoftherestdays,andtheactivitytrackwashighlyconsistentwiththecommutingrhythm,whiletherestdaywasmorestable.Thereisaphasedifferencebetween working days and rest days; the time of population flow and accumulation is earlier than the rest; the afternoon, the day of rest, the time of population flow and focus lag behind theworkingdays.Whetheronweekdaysoronthedayoff,theconcentrationofthemorningislow,andtheconcentrationofpeopleintheafternoonandeveningishigher,andismuchhigherthanthatinthemorning.Inthespatialfootprint,theworkingdayandtherestdayaregatheringtogetherthespatialpositionapproximatelysame,theworkingdaymainlyisthecommercialcenter,thetransportationhubandtheemploymentcenter,displaystheveryobviousworkdirection.Daysoffpointtotraditionalshoppingcentre,largetransportationhubsandemergingurbancomplexes.Keywords:BaiduHeatMap;Temporal-spatialFootprintofPopulationFlow;thecentralareasofWuhanCity0 引 言城市转型带来了社会群体的异质化和生活方式的多元化，通过研究城市人口时空行为特征来解构城市的物理空间、社会空间的形成机制，便可剖析空间对城市人口行为的制约及在这种制约下形成的行为决策，从而为优化城市空间结构、配置城市公共服务提供前提条件。传统的城市规划，主要根据规划师的经验判断和有限的社会调查支撑规划方案，远离城市的真正使用者——人口，导致城市成果的实践性受到一定伤害。伴随着位置感知设备（locationawaredevice，LAD）和位置服务技术（locationbasedservice，LBS）的发展和应用，以及云（雾）计算技术的成熟，带有地理空间信息的数字足迹（digitalfootprint）日益受到学者的关注[1-10]。这样的位置数据包含了用户群体的时空活动DOI:10.13791/j.cnki.hsfwest.20180209王录仓.基于百度热力图的武汉市主城区城市人群聚集时空特征[J].西部人居环境学刊,2018,33(02):52-56.中图分类号TU984.11+3文献标识码B文章编号2095-6304（2018）02-0052-05作者简介王录仓：西北师范大学地理与环境科学学院，教授，博士生导师，[e-mail]2018年第2期/西部人居环境学刊/053特征[11]，能有效地展现城市人口流动的轨迹和时空聚集状态，通过一定的空间表达处理，最终呈现给用户不同程度的人群集聚度，即通过叠加在网络地图上的不同色块来实时描述城市中人群的分布状况。它弥补了传统城市空间规划的臆想，对城市空间结构优化具有重要的意义。百度热力图是百度公司在2011年新推出的一款大数据可视化产品，该产品以LBS平台手机用户地理位置数据为基础，基于智能手机使用者访问百度产品（如搜索、地图、天气和音乐等）时所携带的位置信息，按照位置聚类，计算各地区内聚类的人群密度和人流速度，计算结果用不同的颜色和亮度反映人流量的空间差异；同时该数据具有时效性，每15min会进行一次更新。该款产品在面世之初便因其能够提供节假日景区拥挤程度，帮助用户出游决策而受到追捧；此外，作为一个基于亿级手机用户地理位置的大数据新应用，百度热力图在不同专业领域内的研究价值也在被持续地挖掘和开发[12]。任欢欢等基于百度热力图的南京老城人群活动分布特征解析，并将大数据分析结果与“用地功能、交通可达性、开发强度、居住人口分布、历史保护要素”等多维度关系耦合分析[13]。汪程等以南京市新街口地区为例，将百度热力图与问卷调查相结合，研究城市中心城区人群空间利用的时空特征及动因[14]。冷炳荣等基于百度热力图探讨重庆都市区的职住关系，证实了重庆一直秉承的“多中心组团式”发展理念是富有成效的，能很好地缓解长距离的通勤交通，同时又提出了单纯依靠百度热力图等大数据工具并不能深刻剖析“为什么这样”的问题，仍需与传统方法相结合才能更好地解决问题[15]。李娟等采用百度热力图以自上而下的方式识别全国658个城市的城市中心，并基于识别出的多中心城市，进一步研究中国城市多中心发展的一般规律[16]。以百度热力图为代表的大数据应用到规划领域改变了传统单一依靠人口普查数据与问卷调查的研究方法，弥补了传统数据来源动态性不足的问题。同时，由于百度热力图是用户访问百度产品时的记录的数字足迹，实际上内含了城市规划中“公众参与”，是公众在无意识间对规划决策进行参与，将自下而上的决策机制与自上而下的决策机制相结合，提高了规划的准确性和权威性。因此，本文尝试把百度地图热力图作为分析的工具，基于百度热力图带有的实时人口空间分布数据，通过对比不同时段不同区域的人口聚集情况，分析武汉市主城区的人口分布规律与特征，为武汉市存量空间优化提供依据。2 研究对象与数据来源2.1研究对象研究对象为武汉市主城区，根据《武汉市城市总体规划（2010—2020年）》，武汉市主城区的范围是以三环线以内地区为主，包括局部外延的沌口、庙山和武钢地区，总面积为678km2，是武汉市的政治、经济、文化中心。规划预测到2020年，武汉市域常住人口1180万人，主城区常住人口502万人；主城区城市建设用地控制在450km2以内，人均建设用地为89.6m2。2.2数据来源与处理城市生活中，人口活动的最大差异主要体现在规则性活动（指上下班）和自由性活动（指休闲时间），因此本文选取武汉市主城区2017年2月16日（工作日）和2017年2月18日（休息日）两天7:00~24:00点共计约26个时段、每40min更新一次的百度热力图以及同步百度地图为数据源，共获取百度热力图53幅（2月16日26幅，2月18日27幅）。基于ArcGIS10.2工具，定义投影为WGS_1984_UTM_Zone_50N，对百度热力图和百度地图进行坐标和投影校正，然后基于百度路况图的配准链接批量配准百度热力图。因为百度热力图数据为PNG格式，PNG格式数据有4个通道，其中第4通道（原图名为band_4）为用256级灰表示图片信息的Alpha通道，相比较其余三个RGB通道，其不受纯白纯黑的干扰，更便于分类，所以在ArcMap中加载第4通道，并基于热力值大小按自然间断法进行重分类（Reclassify）。将原有的热力值分为1~7级，其中热力值为6和7的定义为高热区，热力值4~5的定义为次热区，热力值越大人群聚集越密集，热力值越小人群越稀疏，完成数据清理（图1）。在ArcGIS工具中利用栅格计算器（Rastercalculate）对一天中各个时刻的热力值进行平均值计算：图1 数据清理结果示例Fig.1datacleaningresultsISSUE2APR.2018/JOURNALOFHUMANSETTLEMENTSINWESTCHINA/054其中H一天平均热力值；Hx为在x点时刻的热力值，x=7:00,7:39,8:17,……，23:31（工作日为26个时段，休息日为27个时段）。借以刻画城市人口流动的时空轨迹和聚焦态势。3 城市人口流动足迹3.1时间足迹3.1.1工作日早晨人口聚集区所占面积比重较小，而下午至晚上面积比重大。高热区与次热区面积比重不同，高热区明显小于次热区，说明武汉市人口聚焦的场所相对有限。人口聚集表现出明显的波动性变化，无论是高热区、还是次热区，均历经剧烈上升，后平缓变化的特征。相对而言，高热区18:15后有明显的衰减，而次热区并无明显地下降。7:00~12:18时间段里，高热区的面积持续增加，12:18达到峰值，12:58~18:15相对平稳，之后出现明显下降。这与上下班节律高度切合（图2）。由此可以做出以下推断和结论，在工作日中，早上随着通勤人士从居住区向工作区集中，导致城市（次）高热区面积快速上升，城市活力区扩大；在中午时与购物和休闲娱乐人口叠加，到19:34形成6h的稳定期；18:00下班时，人群离开工作地返家或外出就餐，使得热力区面积减少，活力降低；20:13之后，由于休闲和娱乐活动的增加，热力区又趋于扩大，直到21:32之后又出现下降。也就是说，在工作日，居民时空行为主要受公务式劳动的制约，表现出明显的节律性特征。3.1.2休息日7:00~11:38，高热区陡然上升，在11:38达到第一个峰值；11:38~18