街区活力空间分异及其建成环境关联因素——基于保定市的实证研究

《Land》：Spatial Differentiation and Built-Environment Correlates of Street-Block Vitality in Baoding, China

　　

摘要 街区活力的空间分异及其建成环境关联因素为现有城市更新背景下实施精细化街区治理提供了实证依据。基于人类-环境关系理论，本研究构建了“建成环境条件–街区活力响应”的分析框架，并基于密度（density）、多样性（diversity）、设计（design）、目的地可达性（destination accessibility）和交通站点距离（distance to transit）的五维（5D）框架建立了建成环境指标体系。在实证层面，街区活力由基于百度慧眼数据计算得到的街区级平均热度值衡量，该指标表征各街区内人口活动的相对强度。通过整合兴趣点（POI）数据和路网等客观数据与居民主观感知，本研究运用空间自相关分析、热点分析和多尺度地理加权回归（MGWR）模型，识别了保定市在2024年4月8日至14日观测周内街区活力的空间格局及其与建成环境因素的局部关联。模型性能通过模型比较、敏感性分析和空间留出验证进行评估。结果表明，街区活力表现出显著的空间集聚特征。高-高集聚区主要分布于城市发展区及其邻近区域，集中在城市的中东部、东北部和西南部；而低-低集聚区则主要集中在西部、西北部和北部的生态保护区和生态控制区。风景设施密度（Den_sce）、设施密度主成分（PC_FAC）、路网密度（Den_road）以及与最近公交站点的距离（Dist_transit）总体上与街区活力呈正相关，而对公交站点布局的满意度（Convenience_sat）则呈负相关。传统风貌设计满意度（Style_sat）与街区活力的关联方向在不同区位有所差异，各变量的局部系数、统计显著性空间范围及最优带宽均呈现出明显的空间差异。研究结果为基于国土空间功能分区、街区活力类型和局部关联模式制定差异化的街区更新策略提供了实证依据。

论文解读：街区活力空间分异及其建成环境关联因素——基于保定市的实证研究

一、研究背景与问题提出

联合国2030年可持续发展议程将提升城市空间质量提升至战略高度，我国中央城市工作会议也强调建设“活力、创新城市”。然而，我国城镇化已进入后期阶段，快速城镇化带来的职住分离、交通拥堵、资源环境承载力不足以及人口流失等问题，在一定程度上制约了街区活力的生成与维持。一方面，人口流失导致消费萎缩、空间宜居性下降和地方认同感丧失，使街区活力持续衰退；另一方面，在高活力区域，资本的快速涌入容易引发商业绅士化现象，导致长期居民被隐性置换，社区文化肌理遭到破坏。即便增加新设施或加密路网，对某些街区活力的刺激效应也在减弱。传统的普惠式投入模式难以为继，“冷热不均”已成为制约城市空间质量和可持续发展的深层问题。这些问题的背后是城市空间结构与资源配置方式的综合作用：公共投资和市场资源往往集中于少数区域，导致不同区位街区的基础条件存在系统性差异；紧凑城市化进程中，旧城中心、工业区、外围新区等多种存量空间交织并存，街区空间面临的约束各不相同；受财力与制度限制，大规模拆建的试错成本高昂，必须依赖对存量空间的精准诊断来提升城市更新效率。因此，街区活力研究需从总量投入视角转向对街区内部空间异质性的精准识别。

二、研究内容与结论

为应对上述挑战，研究人员以河北省保定市为实证案例，以街区为基本分析单元，基于人类-环境关系理论构建了“建成环境条件–街区活力响应”分析框架。研究人员采用百度慧眼人口定位数据，通过核密度估计（KDE）计算观测周（2024年4月8日至14日）每日6:00至22:00各时间点的人口活动密度，并以街区级平均热度值作为街区活力的度量指标。在建成环境方面，研究人员遵循Ewing和Cervero提出的五维（5D）框架，从密度、多样性、设计、目的地可达性和交通站点距离五个维度选取解释变量。客观指标主要利用兴趣点（POI）数据、路网数据和公共交通数据进行量化，主观指标则来源于河北省城市体检（UPE）调查问卷数据，实现了客观建成环境特征与居民主观感知的结合。在此基础上，研究人员运用全局和局部空间自相关分析、Getis-Ord G_i*热点分析以及多尺度地理加权回归（MGWR）模型，识别了保定市街区活力的空间格局及其与建成环境因素的局部关联。模型性能通过模型比较、敏感性分析和空间留出验证进行了评估。

研究发现：（1）街区活力呈现显著的空间集聚特征，高-高集聚区主要分布于城市中东部、东北部和西南部的城市发展区及其邻近区域，低-低集聚区则集中在西部、西北部和北部的生态保护区和生态控制区。（2）风景设施密度（Den_sce）、设施密度主成分（PC_FAC）、路网密度（Den_road）以及与最近公交站点的距离（Dist_transit）总体上与街区活力呈正相关，而对公交站点布局的满意度（Convenience_sat）则呈负相关。（3）传统风貌设计满意度（Style_sat）与街区活力的关联方向在不同区位有所差异，各变量的局部系数、统计显著性空间范围和最优带宽均呈现出明显的空间差异。这些发现表明，同一建成环境因素在不同空间区位下对街区活力的影响方向和强度可能存在系统性差异，这种空间非平稳性为理解街区活力的空间分异提供了重要依据。

三、关键技术方法

研究人员采用了以下主要技术方法：（1）核密度估计（KDE）：将离散的百度慧眼人口定位点转化为连续的人口活动密度曲面，采用四阶核函数，搜索半径设为300米，输出像元大小为30米，以街区级平均热度值表征街区活力。（2）空间自相关分析：包括全局Moran's I检验和局部莫兰指数（LISA），采用一阶Rook邻接矩阵构建空间权重矩阵，并进行错误发现率（FDR）校正。（3）Getis-Ord G_i热点分析：识别街区活力的高值聚类（热点）和低值聚类（冷点）区域。（4）多尺度地理加权回归（MGWR）*：允许每个解释变量拥有独立的带宽，以更准确地表征各因素作用的空间尺度。模型采用自适应邻域、双平方核函数，以校正后的赤池信息准则（AICc）最小化为优化目标确定带宽。此外，研究人员还进行了多重共线性诊断和主成分分析（PCA），将四个设施密度指标（公共服务设施密度、居住设施密度、商业设施密度、休闲设施密度）提取为设施密度主成分（PC_FAC）。

四、研究结果

4.1 街区活力空间分布格局

4.1.1 街区活力总体空间格局：核密度分析显示，保定市街区活力呈现“西、西北低，中东集中高值”的空间格局。中部偏东的城市发展区形成大片连续的高值区域，城市核心区活力最高，周边分布着中等和低值街区。北部、东部和南部存在若干中高值节点，部分沿主干道呈带状分布。农田保护区和乡村发展区以大面积低值区为主，生态保护区和生态控制区呈现连片低值。

4.1.2 街区活力全局与局部空间关联：全局Moran's I值为0.242941（z=3.403525，p=0.000665），表明街区活力存在显著的正向空间自相关。LISA分析进一步识别出四种局部空间关联类型：高-高（HH）集聚区主要分布于中东部、东北部和西南部的城市发展区；低-低（LL）集聚区集中在西部、西北部和北部的生态保护区和生态控制区；低-高（LH）异常值散布于HH集聚区内部及边缘；高-低（HL）异常值零星分布在LL集聚区内部及边缘。

4.1.3 街区活力热点与冷点聚类格局：热点分析识别出置信度达99%、95%和90%的热点和冷点聚类。热点主要分布于中东部、东北部、东部和西南部，其中中东部形成以99%置信度热点为主导的大片连续热点集群。冷点主要集中于西部、西北部和北部，形成广泛连续的分布，99%置信度的冷点集中在西北部和西部的生态保护区与生态控制区。

4.2 街区活力与建成环境的空间关联

4.2.1 多重共线性诊断与主成分分析：初始诊断发现居住设施密度（Den_res）、公共服务设施密度（Den_pub）、商业设施密度（Den_com）、休闲设施密度（Den_lei）和交通设施密度（Den_trans）存在严重多重共线性（VIF>5）。通过主成分分析提取设施密度主成分（PC_FAC），其解释了原始四个指标94.25%的方差。最终模型保留了PC_FAC，剔除了Den_trans，其余变量的VIF均满足标准。

五、讨论与结论

讨论部分：研究人员对模型分析结果进行了深入讨论。研究表明，风景设施密度（Den_sce）与街区活力的正向关联在城市发展区最为显著，而在生态保护区和生态控制区则不显著，这可能与这些区域缺乏配套服务设施有关。设施密度主成分（PC_FAC）在所有区域均与活力正相关，但在城市发展区的边际效应可能因设施饱和而递减。路网密度（Den_road）的正向关联在生态控制区和农村发展区更为明显，而在高密度城市发展区则趋于平缓。与最近公交站点距离（Dist_transit）的正向关联出乎意料，研究人员认为这可能反映了公交站点周边存在噪音、拥堵等负面影响，或者长距离步行本身筛选出了更具活力的出行人群。对公交站点布局满意度（Convenience_sat）的负向关联表明，居民对公交站点布局的主观评价与客观设施分布可能存在偏差，或者高活力区域的居民对交通便利性有更高期望。传统风貌设计满意度（Style_sat）的关联方向随区位变化，在历史文化街区表现为正向，而在新建城区则可能为负向或不显著，反映出不同区位居民对城市风貌的价值取向差异。

结论部分：本研究的主要发现可归纳如下：（1）保定市街区活力呈现显著的空间分异特征，高活力街区集中在中东部、东北部和西南部的城市发展区，低活力街区集中在西部、西北部和北部的生态保护区和生态控制区，这一格局与国土空间功能分区高度对应。（2）风景设施密度（Den_sce）、设施密度主成分（PC_FAC）、路网密度（Den_road）和与最近公交站点距离（Dist_transit）总体上与街区活力呈正相关，而对公交站点布局满意度（Convenience_sat）呈负相关，传统风貌设计满意度（Style_sat）的关联方向因区位而异。（3）各建成环境因素对街区活力的影响尺度存在差异：PC_FAC和Den_sce的作用尺度较宽，表明其影响具有全局性；而Den_road、Dist_transit、Convenience_sat和Style_sat的作用尺度较窄，体现出更强的局部性特征。（4）基于上述发现，研究人员提出了差异化的街区更新策略建议：在城市发展区应注重优化设施配置结构和提升空间品质，防止过度商业化；在生态保护区和生态控制区应优先完善基础交通和公共服务设施；在历史文化街区应强化传统风貌的保护与活化利用。这些发现为基于国土空间功能分区的差异化街区更新策略制定提供了实证依据，并为协调土地利用与交通规划、落实联合国可持续发展目标11（SDG 11）提供了理论和实践支撑。