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Cities|基于社区检测的方法，揭示土地利用与社区活力之间的关系

GISer last · 公众号 · · 2025-02-04 21:41

正文

地理学领域权威期刊《Cities》于2024年9月发表题为“How to build vibrant communities by utilizing functional zones? A community-detection-based approach for revealing the association between land use and community vibrancy（如何利用功能区建设充满活力的社区？基于社区检测的方法，揭示土地利用与社区活力之间的关系）”的论文。该文第一作者是北京交通大学郝赫。合作者包括姚恩建，杨扬，刘莎莎，潘龙，王月。

摘要

探究土地利用和城市活力之间的关系对于可持续城市发展至关重要。为此，根据Jacobs（1962）提出的四个条件，在调查这种关系之前，应该确定合适的地理单元。在本研究中，我们考虑时空人类活动模式，并提出社区构建方法，整合图神经网络（GNN）和门控循环单元（GRU）来识别合适的地理单元。然后，通过时空地理加权回归（GTWR）模型测量土地利用相关变量对社区活力的影响。利用来自北京的手机信号数据，我们初步确定了66个社区，主要包括内部行程（起点和终点在同一个社区）和一小部分社区间行程，呈现出不同的活力模式和不同的土地利用特征。在此基础上，建立了GTWR模型，揭示了土地利用与社区活力之间的关系，发现基于土地利用的变量（如混合土地利用和兴趣点密度）对社区活力具有时空异质性影响，揭示了社区发展重点之间的异质性，如人口密度和功能区结构。因此，本文提出了社区多样化发展策略，为增强城市活力提供了有价值的建议。

全球城市化带来了许多挑战，从“鬼城”到“城市衰落”，所有这些都引起了世界范围内城市规划者的关注（Bierwagen, 2007; Jin et al., 2017; Zhao et al., 2014）。解决上述问题的需求空前激烈。为此，城市规划者、决策者和研究人员将注意力放在如何增强城市区域的活力以优化城市资源和减轻空气污染上。对于城市规划者来说，相关的问题是：什么因素影响城市活力？可以采取什么措施来保持社区活力？可以实施什么样的政策和策略来振兴缺乏活力的街区？

引言

要研究各种因素与城市活力的关系，首先要确定合适的单元来评估城市活力。参照Jacobs （1962）的观点，为了在任何城市创造多样性，城市规划应包括具有混合功能的空间，以及适合步行的短街区、人群密集以及新旧建筑的混合。此外，Jacobs （1962）在进行城市规划时强调了社会动态和街道互动的影响。在关注城市活力的研究中，行政区（De Nadai et al., 2016）、街区（Wu et al., 2018）、交通分析区（TAZs）（Li et al., 2021; Niu et al., 2022）或网格（Chen & Huang, 2024）通常被用作基本单元，为理解城市区域的活力提供了见解。然而，这些单元通常依赖于静态边界（如道路、自然边界和行政边界）获得（Jin et al., 2017），这可能是主观和僵化的，忽视了人类活动和相互作用的动态性。另一方面，虽然对TAZ和网格规模的分析为提高城市活力提供了细粒度的见解，但它们通常被认为是出行分布和土地利用分析的基本单元，这意味着内部活动不是主要考虑因素（Shao, 2004），而且这些单元的土地利用特征通常是同质的。这与在考虑城市活力时，人口密集和混合用途的空间概念形成鲜明对比（Jacobs, 1962）。为了得到与Jacobs（1962）一致的单元，Hu等（2021）提取了基于道路的社区，然后分析了这些动态场所的社区活力影响因素。然而，按照（Jacobs, 1962）的方法来划分群落仍然是一个挑战，需要进一步研究，以从不同的空间尺度提供更多的见解。

在确定了评价活力的单元后，对影响因子与城市活力之间的关系进行了广泛的研究，由于基本单元不同，从不同的空间尺度上提供了有价值的见解。关于活力的影响因素，基于土地利用的因素已被广泛考虑。例如，功能区密度（Yue et al., 2017）和混合土地利用（Wu et al., 2018）已被认为是促进社区活力的重要决定因素。然而，关于土地利用对社区活力的影响存在争议。考虑到居民的时空活动模式，各因素对城市活力的影响可能表现出异质性（Lang et al., 2022; Liu et al., 2020）。例如，混合土地使用可能会增强一个社区的活力，而在另一个社区产生相反的结果（Yue et al., 2017）。

考虑到上面提到的问题，我们的贡献如下：1）在Jacobs（1962）提出的四种条件中，我们关注与城市活力最相关的特征，即人口的高度集中，并设计了一种基于社区检测的方法，结合门控循环单元（GRU）来划分社区。该方法考虑了多式联运网络，包括道路、公共汽车和地铁网络，以及一周内的人员移动模式；2）基于已确定的社区，我们开发了一种定量方法来直接评估社区活力，并对这些社区内的人类活动模式进行深入分析。这可以作为检查土地利用对社区活力影响的基础，并允许理解土地利用与社区动态之间复杂的相互作用;3）采用时空地理加权回归（GTWR）模型研究了土地利用与已识别社区活力之间的关系。该模型捕捉了土地利用对社区活力影响的时空异质性，为发展充满活力的社区提供了见解。

本文的其余部分组织如下。第2节回顾了空间单元识别和活力概念的相关研究，并对影响因素进行了考察。第3节概述了研究区域和使用的数据集，这构成了社区识别和回归模型的基础。第4部分介绍了门控循环单元-神经重叠社区检测（GRU-NOCD）模型、社区活力和混合土地利用评估方法以及时空地理加权回归（GTWR）模型。第5节基于回归结果分析了已识别社区的特征以及土地利用对社区活力的影响，随后制定了改善社区活力的多种策略。第6节对全文进行总结，并对未来可能的研究方向进行了讨论。

Cities|基于社区检测的方法，揭示土地利用与社区活力之间的关系

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