基于电子导航数据的武汉市主城区公共中心体系识别

基于导航数据的城市公共中心体系识别与评价以武汉市主城区为例【摘要】城市公共中心体系是城市空间结构的重要组成部分，在城市的空间布局中发挥着重要作用。本文根据城市公共中心具有高度集聚的公共管理与公共服务设施、商业服务业设施的特点，通过电子导航数据中的金融服务、宾馆酒店、休闲娱乐、医疗服务、科研教育、餐饮服务、政府机构、零售行业设施的位置数据来表征公共管理与公共服务设施、商业服务设施在城市中的空间分布密度，进而识别城市的公共中心。并以武汉市主城区为例，识别武汉市主城区的公共中心体系，并与武汉市城市总体规划（20062020年）确定的城市公共中心体系进行对比，分析规划确定的城市公共中心体系存在的问题，提出武汉市主城区公共中心体系的优化建议。【关键词】电子导航数据；城市公共中心体系；公共设施；武汉市主城区1 背景传统城市分析通常通过抽样调查等方式获得一定样本量来推演整个样本集群的规律，这种分析方法适用于样本量较小的调查分析，当样本数量较大时，传统抽样调查分析方法往往带来工作量大，随意性强，科学性不足的问题。随着互联网技术的发展和数据采集技术的进步，大数据的价值得到各行各业的重视，与之相关的数据分析技术也取得了长足进步，大数据全样本调查、量化分析、可视化表达等特点使大范围、大样本量的城市研究更具科学性。关于大数据在城市规划领域应用的研究亦成为行业热点，涌现了一批研究成果，相关学者集中探讨了手机信令、公交ic卡等大数据在城市规划领域的运用，代表性成果有基于手机数据识别上海中心城的城市空间结构（钮心毅，等，2014），手机数据与规划智慧化以无锡市基于手机数据的出行调查为例（任颐，等，2014）；利用公交刷卡数据分析北京职住关系和通勤出行（龙瀛，等，2012）。而基于电子导航大数据的城市研究还没有涉及，本文基于电子导航数据展开城市公共中心体系的研究为电子导航大数据在城市规划领域的应用提供借鉴。电子导航数据即电子导航地图（Electronic map）采用的数据。电子导航地图又叫数字地图，是利用计算机技术，以数字方式存储和查阅的地图。现在国内流行的电子导航地图有高德地图、四维图新、百度地图等。电子导航数据涵盖了大部分城市的公交车站、停车场、金融服务、商业大厦、宾馆酒店、休闲娱乐、医疗服务、科研教育、公司企业、餐饮、政府机构、零售行业、公园广场、住宅小区、各级政府、风景名胜、各级道路、山水湖泊要素的位置数据，数据覆盖率高，且经过实际导航应用的校验，为通过电子导航大数据评价城市公共中心体系提供了可能。本次研究采用的数据为武汉市2014年电子导航数据，采集了约50,000条数据，覆盖了武汉市主城区主要公共设施。2城市公共中心体系介绍城市公共中心是城市中供市民集中进行公共活动的地方，可以是一个广场、一条街道或一片地区，本文研究的城市公共中心为城市公共中心区。城市公共中心是城市公共生活与经济活动的集聚核心，承担着经济运作、公共管理及综合服务职能，是城市空间结构的重要组成部分（吕传廷，等，）。城市公共中心有以下特点：城市公共中心区用地以公共管理与公共服务用地、商业服务业设施用地为主，具有高度集聚的公共管理与公共服务设施、商业服务业设施；城市公共中心区人流量大，且人的行为活动有很强的规律性，一般工作在城市公共中心区，居住在城市公共中心区外围地区，钟摆往返于工作与居住地之间。城市公共中心按照辐射力度的不同可分为市级公共中心，区级公共中心和居住区级公共中心，且公共中心等级越高，其所提供的公共服务职能越完善，公共服务设施的密度也就越高；按承担的职能分，城市公共中心可以是政治、商业、金融、贸易、文化、娱乐功能于一体的复合中心，也可为在某一方面有所侧重形成特定功能的独立中心，主要有政治行政中心、商业经济中心、文化娱乐中心、科技中心、站场门户中心等（李阎魁，等，）。城市中不同等级，不同职能的公共中心组成的系统即为城市公共中心体系。本文研究的城市公共中心体系为市级公共中心体系，如根据上海市中心城分区规划(20042020)，上海中心城的市级公共中心体系包括1个主中心、4个副中心；根据武汉市城市总体规划（20062020年），武汉市的市级公共中西体系为一个中央活动区，三个城市副中心。对城市公共中心识别、评价的研究相对较少，现有研究主要有基于城市公共中心区人的行为规律，通过手机信令数据识别上海市的公共中心体系（钮心毅，等，2014）；基于城市公共中心区人口与就业特点从人口密度、就业密度两个角度入手对城市公共中心体系进行测度（孙斌栋，等，2010）。 受制于难以采集城市级别的数据，学界还鲜有从公共设施分布密度出发识别城市公共中心体系的相关研究，高度集聚的公共设施是城市公共中心最主要的特征，公共服务职能是城市公共中心最主要的职能，通过公共设施分布密度来识别城市公共中心体系也是最直观、可靠的方法，电子导航地图中全覆盖的公共设施位置数据使通过公共设施分布密度来识别城市公共中心体系成为可能。3通过公共服务设施分布密度识别城市公共中心体系的方法构建根据城市中心城市公共中心区用地以公共管理与公共服务用地、商业服务业设施用地为主，具有高度集聚的公共管理与公共服务设施、商业服务业设施的特点，以公共管理与公共服务设施和商业服务业设施的空间分布密度来识别和评价城市公共中心体系。通过电子导航数据中政府机构、科研教育、医疗服务三项公共设施来表征公共管理与公共服务设施；以零售行业、金融服务、餐饮设施、宾馆酒店、休闲娱乐五项公共设施来表征商业服务也设施。进而，通过政府机构、科研教育、医疗服务、零售行业、金融服务、餐饮设施、宾馆酒店、休闲娱乐八项公共设施的空间分布密度及八项公共设施加权整合后的整体公共设施分布密度来识别与评价城市的公共中心体系，由于城市公共中心区是各项公共设施的集聚区，各项设施在识别城市公共中心时同等重要，因此各项公共设施加权求和时因子所占比重相同。如表1表1：研究路线图图标来源：作者自绘4 武汉市主城区公共中心体系识别4.1武汉市主城区及规划城市公共中心体系介绍武汉主城区以三环路以内地区为主，包括局部外延的沌口、庙山和武钢地区，总面积为678平方公里。规划至2020年主城区常住人口502万人，建设用地450平方公里，人均建设用地89.6平方米。主城区是武汉的核心，承担湖北省及武汉市的政治、经济、文化中心和中部地区生产、生活服务中心的职能，重点发展金融商贸、行政办公、文化旅游、科教信息、创新咨询等区域性中心城市服务功能。图1：武汉市主城区规划结构图图片来源：武汉市城市总体规划（20062020年）在武汉市城市总体规划（20062020年）中，武汉市主城区的公共中心体系由中央活动区、三个城市副中心构成。其中，中央活动区是武汉的城市主中心，集聚城市重要的公共服务职能和大型的公共服务设施，范围北到黄浦大街、徐东大街，南到雄楚大街、墨水湖北路，西至十升路、京广铁路；中央活动区内规划有滨江活动区、王家墩商务区、汉口中心商业区、环沙湖公共服务区、中北路商务办公区等五个服务全市的市级综合服务中心。三个城市副中心为四新副中心、鲁巷副中心、杨春湖副中心，其中四新重点建设和培育国际博览、商务办公等生产性服务职能；鲁巷重点建设和培育高新技术产品交易、信息服务等生产性服务职能；杨春湖重点建设区域性客运枢纽和旅游服务职能，如图1。4.2 武汉市主城区公共中心体系识别餐饮服务设施空间分布密度图金融服务设施空间分布密度图科研教育设施空间分布密度图医疗服务设施空间分布密度图零售行业设施空间分布密度图政府机构设施空间分布密度图首先以500*500的网格为载体，对电子导航数据中的政府机构、科研教育、医疗服务、零售行业、金融服务、餐饮设施、宾馆酒店、休闲娱乐八项公共设施进行密度分析，分别得出八项公共设施的空间分布密度图，如图2。图2：八项公共设施空间分布密度图图片来源：作者自绘休闲娱乐设施空间分布密度图宾馆酒店设施空间分布密度图金融服务设施密度分析科研教育设施密度分析图3：武汉市主城区公共设施密度分析图图片来源：笔者自绘其次，对八项公共服务设施的空间分布密度进行重分类，然后加权求和，得出武汉市主城区公共服务设施空间分布密度，如图3。表1：公共设施权重一览表图4：武汉市公共服务设施密度分析4.3 公共中心体系识别结果分析与优化建议通过武汉市主城区各项公共设施空间分布密度和整体公共设施空间分布密度的分析，可以得出如下结论：总体上，武汉市的公共设施集中分布在中央活动区内，中央活动区各类公共服务设施配置水平较高，是无可争议的武汉市公共服务核心区，武汉主城区单中心结构依然明显。其中，以滨江活动区公共服务设施密度最高，是武汉市的公共服务核心；王家墩商务区、汉口中心商业区、环沙湖公共服务区、中北路商务办公区公共服务设施密度次之。武汉市总体规划确定的四新、鲁巷、杨春湖三大城市副中心总体发展不足。其中，鲁巷副中心发展相对较好，餐饮服务、零售行业设施现状发展较好，金融服务设施有一定规模，鲁巷地区已经形成了以生活服务为主要功能的副中心，阳春湖和四新地区副中心基本处于底起步阶段，各项公共设施分布较少，公共服务功能较弱，与总规定位有较大差距。武汉市已经继续推进多中心结构，分散疏导中央活动区过于集中的公共服务设施，大力推进四新、鲁巷、杨春湖三大城市副中心的建设。其中，鲁巷地区在现有生活服务设施的基础上应该着重发展总规确定的高新技术产品交易、信息服务等生产性服务设施，四新与杨春湖在大力发展总规缺了的国际博览、商务办公、旅游服务等专业服务设施的基础上，配套发展生活服务设施，形成综合性城市公共中心。5结语电子导航数据是一种典型的大数据。在规划领域利用大数据分析城市问题的热潮中，笔者利用电子导航地图中有代表性的公共服务设施布点来识别城市的公共服务中心，这是对传统城市规划方法确定城市公共服务中心的有益补充。电子导航数据的的深入挖掘、利用可以在解决城市问题中发挥更大的作用。参考文献 钮心毅，丁亮，宋小东. 基于手机数据识别上海中心城的城市空间结构J. 城市规划学刊,2014(06):61-67.2 钱鲁斌. 上海卫生服务中心评价指标体系研究D. 上海工程技术大学，2012.3 唐少军.