《Land Use Policy》：Shaping street rhythms: Spatial context and the temporal patterns of pedestrian activity
编辑推荐：
•探讨工作日时段内行人流量时间模式如何区分一座大都市中的商业街道。•从时间序列数据中提取11个特征，并采用基于特征的聚类方法对街道节律进行分类。•时间节律与空间背景——包括尺度、功能、可达性和腹地——之间存在系统性的关联。•提出街道节律可为商业街道的规划、设计与管理提供一种诊
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探讨工作日时段内行人流量时间模式如何区分一座大都市中的商业街道。
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从时间序列数据中提取11个特征，并采用基于特征的聚类方法对街道节律进行分类。
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时间节律与空间背景——包括尺度、功能、可达性和腹地——之间存在系统性的关联。
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提出街道节律可为商业街道的规划、设计与管理提供一种诊断视角。
引言
当代城市日益被理解为复杂的、动态的时空系统，其中城市形态、社会生活和流动模式在多个尺度上不断重构。在全球城市化的背景下，城市空间不再主要由固定的物理布局来界定，而是由密集的、不断变动的社会、空间与时间关系来定义，并表现出波动性、不确定性和非常态特征（Alexander, 1965, Batty, 2013; Smith, 2013）。这一视角凸显了对分析方法的需求——这些方法能够捕捉城市生活如何通过时间中反复出现但又具有变化的模式展开，而非通过土地利用或形态的静态快照来把握。
在这一背景下，越来越多的研究从"节律"的视角出发审视城市，强调日常城市生活是由多重部分重叠的运动与互动周期所组织起来的，而不仅仅取决于静态的空间布局。从列斐伏尔（Lefebvre）早期提出的节律分析法，到更为近期的论述，城市节律被界定为产生于空间、时间、流动性和社会实践之间具有规律性的关系之中，而不能被还原为任何单一维度（Lefebvre, 2004 [1992]; Paiva, 2024; Smith and Hetherington, 2013）。尽管这些思想影响深远，但将节律模式与具体空间情境进行系统关联的实证分析仍然相对有限，尤其是在深度与分辨率方面（Pafka, 2013, Paiva, 2024, Smith and Hetherington, 2013）。在街道这一尺度上，这种缺口尤为显著：日常流动性、地方土地利用与建成形态在此汇聚，形成独特的时间特征。街道层面的环境是大都市尺度的人流与地方社会空间安排相交的关键场域，然而现有城市节律研究往往仍停留在概念层面，或仅关注较粗粒度区域的聚合时间模式。
行人活动为此问题提供了一个直接切入点，因为行人流动将建成形态与土地利用连接到公共空间和商业活动的日常使用之中。尽管城市规划与设计领域长期以来已认识到行人流量、街道活力与步行性的重要性，但行人活动往往被操作化为一种相对静态的属性，或通过时间上聚合的度量加以衡量，从而模糊了街道生活的节律维度。
数字技术与城市数据分析的最新进展已开始改变街道与公共空间分析中长期存在的局限。早期的实证工作常常受数据收集成本与后勤条件的制约，导致研究仅基于少数地点、有限的观察期，以及时间粒度较粗或基于调查的行人活动度量——这些都不足以捕捉大量街道上连续、精细尺度的波动。如今，大规模数字痕迹——例如手机信号、智能卡交易和社交媒体签到——使得以前所未有的空间与时间分辨率观察城市活动成为可能，直接缓解了上述若干约束（Du et al., 2024, Lee et al., 2018, Zhang et al., 2020）。与早期数据源相比，手机信号数据尤为有用，因为它涵盖了连续的空间覆盖、大规模人群以及广阔的空间范围，从而支撑对城市流动性和节律进行更为详细且动态的分析（Calabrese et al., 2014, Louail et al., 2014, Yang et al., 2020）。
然而，正如Liu等人（2026）所指出，仍有必要将城市活动的时间分解与塑造日常经验的具体空间单元和环境特征更紧密地联系起来。在大型都市商业区，这种必要性尤为突出：这里多样的街道环境并存，行人活动的时间模式很可能随空间背景——如建成形态、土地利用和可达性——的差异而系统性变化。本研究正是围绕这些讨论展开，聚焦于首尔商业街道的时间模式以及塑造这些节律的空间背景。利用基于手机信号的大数据，分析构建了众多商业街道行人活动的时间画像，并识别出具有相似节律模式的街道群组。研究随后考察这些街道节律类型如何与空间与环境特征的差异相关联，从而将特征性的行人活动节律与其产生的具体空间环境联系起来。
章节摘要
城市时间性与街道节律
城市场所的构成不仅在于物理形态，也在于它们被使用、被体验和被再生产的时间模式。在此意义上，空间与时间可被理解为城市生活的交织维度（Moore-Cherry and Bonnin, 2020, Wunderlich, 2013, Wunderlich, 2023）。因此，城市时间性为考察日常实践如何在不同场所中展开、以及场所如何获得独特时间性格，提供了一个重要视角。
在列斐伏尔的节律分析法中……
研究背景
本研究考察了行人活动的时间波动如何与街道特征相关联。为此，分析聚焦于首尔的商业区域，首尔是一座行人在其中的活动尤为显著的大都市。
首尔是一座具有代表性的全球城市，其街道网络结构与时间活动模式与东京、巴黎以及纽约部分地区所观察到的情况相似（Calafiore et al., 2021）。该城市……
基于特征的聚类
利用所提取的、能够刻画时间动态的特征，本研究随后采用模糊C均值（FCM）聚类对街道节律进行分类。与将每个观测值仅分配到一个簇的K均值聚类不同，FCM允许每个观测值以不同的隶属度同时属于多个簇（Saxena et al., 2017）。该算法最初由Dunn（1973）提出，随后由Bezdek（1981）、Gustafson和Kessel（1978）以及Bezdek等（1981a）加以推广……
各街道节律类型的空间背景描述性特征
五种街道节律类型在首尔各商业街道路段中呈现出可辨识的地理分布格局。在城市分布图（图3）中，MP（主要峰值型）与AP（平均峰值型）街道最为显著地集中在被标记的城市主要中心及其周边。其他节律类型则在城市范围内分布更为广泛：EP（娱乐峰值型）街道分布于多个商业区，并形成若干局部聚集，而OV（普遍型）与FP（流动峰值型）街道则广泛散布于更大的商业街道网络中……
街道节律类型与空间背景
本研究以时间维度作为分析框架，考察首尔商业街道中行人节律如何呈现差异化，以及这些节律如何与当地空间背景相关联。通过分析街道层面行人估计值的时间画像，研究识别出五种不同的街道节律类型，表明活动水平相近的城市街道可能遵循不同的日常时间模式。进一步的分析……
CRediT作者贡献声明
Haeryung Lee：撰写——审阅与编辑，撰写——初稿，可视化，资源，方法学，调查研究，形式化分析，数据整理，概念构思。Jae Seung Lee：撰写——审阅与编辑，指导，经费获取。
利益冲突声明
作者声明不存在可能影响本文所报告工作的已知竞争性经济利益或个人关系。
致谢
本工作由大韩民国教育部和韩国国家研究基金会资助（项目编号 NRF-2025S1A5B5A19020479 与 NRF-2025S1A5C3A02005892）。
Haeryung Lee|Jae Seung Lee
