城市自然对温哥华城市活力的时空影响评估：基于多源大数据与GTWR模型的实证研究

《Land Use Policy》：Evaluating the spatial-temporal impact of urban nature on urban vitality in Vancouver: A social media and GPS data approach

本研究针对现有研究多关注物理指标而忽视行为与感知维度对城市活力联合影响的问题，以温哥华为案例，整合智能手机GPS和社交媒体等多源大数据（2018-2023年），构建了包含自然要素、人类感知和活动多样性的时空分析框架。研究人员运用机器学习技术（Google Vision、K-means、情感分析）和地理时空加权回归（GTWR）模型，评估了多维因素对城市活力的影响。结果表明，疫情期间对自然和户外活动的关注显著增加，情感评分、自然要素和人类活动偏好对城市活力产生显著影响，且存在明显的时空异质性。该研究为未来城市发展中优化自然空间和可持续交通规划提供了依据。

　　

在城市发展的漫长画卷中，如何营造并维持充满活力的城市空间，始终是规划者与研究者关注的焦点。简·雅各布斯（Jane Jacobs）和扬·盖尔（Jan Gehl）等先驱早已指出，城市活力源于人与场所的互动，以及日常活动中所蕴含的多样性。成功的城市区域往往以其丰富的活动类型和持续的人流吸引着投资与人才，进而促进社会凝聚力和居民福祉。其中，城市自然（Urban nature），如公园、街道树木和水体，通过提升空间环境质量、提供健康与社会效益，在塑造城市活力方面扮演着 pivotal 角色。然而，传统的评估方法多侧重于孤立的物理指标，对于人类行为偏好、情感感知与自然环境如何协同影响城市活力，尤其是在面对COVID-19这类外部冲击时其动态变化机制，尚缺乏深入的理解。此外，城市活力本身表现出显著的空间和时间异质性，其驱动因素因地因时而异，这就要求分析方法能够捕捉这种局部变异。为了弥补这些研究空白，一项发表在《Land Use Policy》上的研究，以加拿大温哥华为案例，进行了一项融合多维度大数据与先进时空分析模型的探索性研究。

为系统评估城市自然对城市活力的时空影响，研究人员整合了多元数据源与分析方法。研究核心依赖于2018年至2023年期间的智能手机GPS数据（来自Dewey平台的“加拿大社区模式”数据集，作为城市活力的度量）和社交媒体数据（Flickr图片和Google评论）。利用Google Vision API对Flickr图片进行自动标注和分类，结合K-means聚类算法识别出10类主要的人类活动主题。同时，采用自然语言处理工具（如EasyNMT和NLTK）对Google评论进行情感分析（Sentiment Analysis），获取代表空间感知质量的情感评分。城市自然要素数据（如公园分布与面积、街道树木的种类、数量、高度、胸径等）则从温哥华市政府开放数据平台及其他来源获取。在数据分析阶段，研究首先进行了相关性分析和空间自相关检验（莫兰指数(Moran’s I)），随后采用地理时空加权回归（Geographically and Temporally Weighted Regression, GTWR）模型作为核心分析工具，该模型能够同时考虑空间和时间的非平稳性，有效揭示变量影响的局部特征。GTWR模型通过自动带宽优化和变量选择过程，确保了模型的稳健性和解释力。

4.1. 活动多样性结果

通过K-means聚类分析，研究从社交媒体图片中识别出10种鲜明的城市活动类型，包括自然景观与绿化、生活与文化事件、绿色交通、食物与市场、街景与生活场景、花卉与植物、城市元素与艺术表达、城市建筑、交通、以及滨水与户外休闲活动。对2018至2023年活动类型变化的分析揭示，COVID-19疫情显著重塑了居民的活动模式。疫情期间，与自然和户外相关的活动关注度明显上升，而文化社交活动和交通活动 initially 下降后快速恢复。这表明居民在疫情期间更倾向于开放空间和自然环抱的活动，反映出对自然空间依赖性的增强。

4.2. 影响城市活力的关键因素筛选

相关性分析和多重共线性诊断（方差膨胀因子VIF）结果表明，情感评分、特定自然要素（如红枫树的数量、公园面积）以及多种活动类型（如自然景观、文化活动、交通）与城市活力显著相关。这些因素在疫情期间的影响更为突出，凸显了自然空间的调节作用。莫兰指数检验证实了大多数变量存在空间自相关，为采用GTWR模型提供了依据。

4.3. 探索关键变量的时空分布

GTWR模型分析揭示了关键影响因素对城市活力的时空异质性。自然要素（如街道树木）的影响在工作日和周末呈现不同的空间格局，工作日其影响集中于中心商业区和南部高密度区域，周末则向西部和北部自然景观丰富的区域转移。公园的可达性在工作日对城市中心活力提升显著，周末其影响则更为分散。活动类型的影响也表现出时空差异，例如，“自然景观与绿化”和“花卉与植物”在工作日对通勤沿线区域活力贡献较大，而“生活与文化事件”和“滨水与户外休闲活动”则在周末对文化设施集中区域活力提升作用明显。情感评分在工作日集中于商业办公区，周末则扩展至主要休闲区域，反映了休闲活动带来的积极情绪体验。对六年加权系数的分析进一步显示，疫情期间情感评分急剧下降后逐步恢复，交通活动显著减少且恢复缓慢，而公园在工作日活力中的作用 post-pandemic 显著增强。这些趋势揭示了疫情后城市生活模式的演变，以及居民对自然空间和绿色交通依赖性的加深。

研究的结论与讨论部分深刻阐述了上述发现的深层含义。首先，该研究通过整合活动多样性、人类感知和城市自然数据，证实了城市活力是一个由居民、自然环境、心理感知和活动偏好等多要素相互作用形成的动态、适应性过程。COVID-19疫情作为一次外部冲击，不仅暂时抑制了城市活力，更深刻地改变了其作用机制。自然景观和绿色交通在支撑城市韧性方面的作用变得至关重要，它们不仅是休闲场所，更成为缓解心理压力、维持社会互动的重要载体。其次，研究强调了城市活力驱动因素的时空异质性，指出“一刀切”的规划策略可能失效，未来的城市设计需要更具弹性和针对性，例如在不同区域和时段差异化地配置自然要素和活动空间。最后，从治理角度看，研究倡导城市规划应从以基础设施为中心转向以人的感知和福祉为导向，充分利用多源大数据和像GTWR这样的先进模型进行动态评估和适应性决策。这项研究不仅为理解后疫情时代城市活力的演变提供了重要的实证证据，也为建设更具韧性、可持续和人性化的未来城市指明了方向。正如东京从新宿御苑到表参道的百年演变所展示的，成功的城市空间是自然元素与人类活动长期动态适应、共同演进的结果。在面对气候变化、公共卫生事件等复合挑战时，构建连接人与自然、促进社区韧性、并能进行适应性治理的城市空间，将是未来城市活力与可持续发展的关键。