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 <section class="yead_editor" label="Copyright ? 2015 Yead All Rights Reserved." style=""><fieldset style="border: 0px; margin-top: 1em; margin-bottom: 1em;">本文为同济大学钮心毅副教授在同济大学109周年校庆系列活动之一——城市规划系校庆学术报告会（20160520）上的报告，报告通过对大规模手机采样移动定位数据的分析，验证中心城市对周边地区的吸引力与距离成负幂函数关系。重点分析了区域城镇体系空间结构、城市就业中心和商业活动中心的衰减规律、中心城市与其周边地区的联系量等内容。感谢作者悉心整理&授权发布。</fieldset></section><img src="http://up.upnews.cn/images/20160614/qAEVTTssxDcYlJyO61r74oJWLnVCGJE5D7LIwKvF1wPu5V8JYRHNJn7uv0iaHKTaVLqguVmxG7tVrHKXrcSYs4w.jpg" />钮心毅<section style="">副教授 博士同济大学建筑与城市规划学院  高密度人居环境生态与节能教育部重点实验室</section> <section class="yead_editor" label="Copyright ? 2015 Yead All Rights Reserved." style=""><section style="margin-top: 10px; margin-bottom: 10px; padding-left: 20px; box-sizing: border-box; border: 1px dashed rgb(204, 204, 204);"><section class="yead_bdlc" style="padding: 10px; box-sizing: border-box; border-left-width: 7px; border-left-style: solid; border-left-color: rgb(51, 51, 51);">一、城市和区域研究中的空间吸引衰减率</section></section></section>空间吸引衰减率是城市和区域研究中重要基础法则。空间吸引衰减率是指中心（或中心城市）对周边地区的吸引力与距离成负幂函数关系，中心（或中心城市）与周边地区的空间相互作用符合引力模型的特征，吸引力随着空间距离增大而逐步衰减。经典城市空间结构模型、区域空间结构模型很多是建立在这种空间衰减规律基础上。一般认为单个中心或同时存在多个中心时，空间吸引负幂函数衰减规律都是成立的。 在20世纪前期中，有多个学者通过对实际调查数据分析，认识并总结出了城市和区域研究中的空间吸引衰减规律。这些调查包括对居民使用商业零售设施的抽样调查、报纸发行范围的调查等。在当前规划研究中，由于实际调查数据获取困难，已经很少有人再进行空间吸引衰减的实证研究。 随着城市规模扩大，区域城市之间联系更为紧密，需要对空间相互作用规律有更清晰认识。例如，在存在多个中心的大城市内部，商业中心、就业中心对周边的空间相互作用是否仍遵循负幂函数衰减规律，多个中心之间相互作用是否会对空间吸引衰减规律产生影响？对这些规律的认识不仅涉及到空间结构理论，也会影响到规划实践中城市各级公共设施空间布局等实际问题。 手机信令数据是一种典型大规模采样移动定位数据，能反映人流移动的总体时空特征。使用手机信令数据得出的人流移动时空特征能否验证空间吸引衰减率？我们在区域和城市两个层面做了试验性的探索。 <section class="yead_editor" label="Copyright ? 2015 Yead All Rights Reserved." style=""><section style="margin-top: 10px; margin-bottom: 10px; padding-left: 20px; box-sizing: border-box; border: 1px dashed rgb(204, 204, 204);"><section class="yead_bdlc" style="padding: 10px; box-sizing: border-box; border-left-width: 7px; border-left-style: solid; border-left-color: rgb(51, 51, 51);">二、区域中心城市的空间吸引衰减率</section></section></section>我们首先以江西省昌九区域为例，进行区域中心城市的空间吸引衰减率的验证。江西省昌九区域研究范围包括了南昌市、九江市、抚州市、宜春市4个地级市全部及上饶市3个县，共46个县（区），面积约7.15万平方公里，常住人口约2257万。以区域内南昌市、九江市、抚州市、宜春市四个地级市的市辖区为中心城市，分析中心城市与周边地区的空间吸引特征。     以乡镇为基本单元，将昌九区域划分为678个空间单元。以常住用户在跨乡镇出行数量作为区域内城镇之间联系的依据。在此采用了中国联通手机信令数据。在2015年连续近5周时间内，上述区域内识别出常住地的用户共发生了约1423万人次的跨乡镇出行联系。 选择出行目的地位于4个中心城市内的出行联系，按出发地乡镇汇总每一次出行联系，得到4个中心城市与周边地区（腹地）之间的人流出行联系。分别以公路网络距离10km为间隔，汇总统计各乡镇与中心城市的出行联系数量，得到中心城市对周边区域人口吸引的空间分布规律。X轴是与中心城市的距离，Y轴是中心城市吸引的人次数（图1）。 <img src="http://up.upnews.cn/images/20160614/qAEVTTssxDcBc1jvcTuGFbWtEMvUONkEeuOyib4EbfBlknDBV0tHY8roknRvmRNoAYIhx5DSpJibVD8A9seHjXIg.jpg" /> 图1 区域中心城市的空间吸引范围和空间吸引衰减特征 中心城市与腹地之间的联系量存在较为显著的符合幂函数曲线的空间衰减规律，与传统引力模型表达规律趋势一致。在昌九区域案例中，区域中心城市的空间吸引衰减总体上能符合负幂函数衰减规律。 <section class="yead_editor" label="Copyright ? 2015 Yead All Rights Reserved." style=""><section style="margin-top: 10px; margin-bottom: 10px; padding-left: 20px; box-sizing: border-box; border: 1px dashed rgb(204, 204, 204);"><section class="yead_bdlc" style="padding: 10px; box-sizing: border-box; border-left-width: 7px; border-left-style: solid; border-left-color: rgb(51, 51, 51);">三、大城市商业中心、就业中的空间吸引衰减率</section></section></section>以上海外环以内的中心城为例，分别对中心城内商业中心、就业中心对周边地域的空间吸引特征进行了分析，希望验证存在多个中心的城市内部，多个商业中心（就业中心）的空间吸引力是否也符合幂函数衰减规律。 首先使用了2011年上海某一运营商的手机信令数据，在上海中心城内识别出约326万居民的通勤范围（居住地、工作地不是同一个基站），从就业岗位密度、通勤范围出发，进而确定上海中心城19个就业中心（图2）。就业中心的空间吸引范围是指就业中心内就业者的居住地分布范围。（有关从手机信令数据识别上海中心城就业中心体系的讨论，详见拙文《上海中心城就业中心体系测度——基于手机信令数据的研究》.地理学报. 2016年第3 期，484-499） <img src="http://up.upnews.cn/images/20160614/qAEVTTssxDcBc1jvcTuGFbWtEMvUONkEibaCjPtRUPX8h0oICAiav8sS2kTuFEXLcufTDIVc8X3QJibHTmjhMt7aw.jpg" /> 图2 从手机信令数据识别上海中心城的就业中心 选取了其中的南京东路、陆家嘴、四川北路、漕河泾4个不同等级就业中心，从手机信令数据反映的就业者通勤范围计算出就业者居住地空间分布特征（图3）。该图反映了就业中心对周边地域的空间吸引特征。<img src="http://up.upnews.cn/images/20160614/qAEVTTssxDcBc1jvcTuGFbWtEMvUONkE6RQ6ThWpYtUunrNkibxYicwoYlXVHXvPzprHbBX4rc0qjnwkaAdZf9ibw.jpg" /> 图3 四个典型就业中心的空间吸引范围 对4个典型就业中心的空间吸引衰减进行分析。X轴是与中心的距离，Y轴是中心吸引的就业者数量（图4）。就业中心对周边地域的空间吸引衰减率基本符合负幂函数衰减规律。 <img src="http://up.upnews.cn/images/20160614/qAEVTTssxDcBc1jvcTuGFbWtEMvUONkEpeprqic1iaicQvl06ngb58adn5CWvtMdScPC6DAcyAgXvpO9v37XGsysg.jpg" /> 图4 四个典型就业中心的空间吸引衰减率 继续使用2015年上海另一运营商的手机信令数据，从居民多日行为轨迹识别出了居民的居住地、休息日的游憩地。在上海中心城内识别出约188万居民的居住地、休息日常去游憩地（游憩地、居住地不在同一个基站），进而从游憩地密度、出行距离识别上海中心城23 个不同等级商业中心（图5）。 <img src="http://up.upnews.cn/images/20160614/qAEVTTssxDcBc1jvcTuGFbWtEMvUONkE72Z2QaKqwEEJxkkKT8RSkficuiajq5GA9IOG4BJ8iaxQcR6oRe43MTbNQ.jpg" /> 图5 手机信令数据识别上海中心城的商业中心 选取了其中南京东路、陆家嘴、五角场、四川北路4个不同能级商业中心，从手机信令数据反映的游憩者居住地来源，计算出游憩者的居住地空间分布，反映了商业中心对周边地域的空间吸引特征（图6）。<img src="http://up.upnews.cn/images/20160614/qAEVTTssxDcBc1jvcTuGFbWtEMvUONkEhnJo5zrQd6JEPcicc8uMADtVR0QlX4FXw8qGqkI2cheqytNVP1YVhhw.jpg" />  图6 四个典型商业中心的空间吸引范围 对上述4个商业中心的空间吸引衰减率进行分析，X轴是中心与游憩者居住地的距离、Y轴是中心吸引的游憩者人数。陆家嘴、南京东路的空间吸引衰减出现了明显的不符合负幂函数衰减规律的偏移。部分较大距离值上，出现了人数出现明显增加的趋势（图7）。<img src="http://up.upnews.cn/images/20160614/qAEVTTssxDcBc1jvcTuGFbWtEMvUONkEtaRPEQKTKokL9afqJKIJI0RA2vDHwqjfq2taURNQRD3FJAiaUeSBb3A.jpg" /> 图7 四个典型商业中心的空间吸引衰减率 总体上，上述4个商业中心、4个就业中心的规模与空间吸引范围面积有一定相关性，这也大致符合引力模型的一般趋势。从手机信令数据时空特征分析，总体上，存在多个中心的大城市内部，商业中心、就业中心的空间吸引衰减率尚能大致符合负幂函数衰减规律，但是部分中心出现了较为明显的不符合负幂函数衰减规律的偏移。 不符合负幂函数衰减规律的偏移，可能由以下两个原因导致。可能原因一，城市中不同区域居住密度差异导致。与某个中心不同距离区域的居住密度有高有低，导致吸引人数并不随着距离值增大而减少。可能原因二，多个商业（就业）中心间的相互作用下，可能会对空间衰减规律产生干扰，导致空间吸引衰减不符合引力模型理想状态。这些均需要进一步研究、验证。 <section class="yead_editor" label="Copyright ? 2015 Yead All Rights Reserved." style=""><section style="margin-top: 10px; margin-bottom: 10px; padding-left: 20px; box-sizing: border-box; border: 1px dashed rgb(204, 204, 204);"><section class="yead_bdlc" style="padding: 10px; box-sizing: border-box; border-left-width: 7px; border-left-style: solid; border-left-color: rgb(51, 51, 51);">四、若干思考</section></section></section>上述讨论仅是一些试验性探索，还不是系统性研究。这些试验性研究已经大致给我们提供了这样的信息： （1）手机信令数据为代表的“大规模采样移动定位数据”是能用于验证城市和区域的空间结构中的一些传统理论。（2）局部试验验证结果显示，在区域层面上中心城市的空间吸引衰减率相对更符合负幂函数衰减规律的趋势。在城市内部，部分商业中心（就业中心）的空间吸引衰减率出现了局部明显不符合负幂函数衰减规律的偏移。（3）局部试验性验证尚无法讨论偏移负幂函数衰减规律的原因，也不能排除是个别现象或其他数据本身原因形成的误差。这些原因都有待进一步研究。 相比传统数据，大规模采样移动定位数据的优势在于能测度“流”的时空特征，这也是能用于验证空间吸引衰减率的基础。那么与传统“流”数据相比，手机信令数据是否能更好地测度区域和城市空间中的“流”？传统的“流”数据有客运交通流（如客车班次）、信息流（如电信通话联系量、报纸发行范围）、经济流（如企业总部与分支）等。手机信令数据表示的“流”联系只是人流联系，好于客车班次，但无法反映信息联系、经济联系。  之所以使用“大规模采样移动定位数据”提法，其实是想说明这些大数据并不是全样本数据。数据采样方式对空间吸引衰减率验证结果可能也会有影响。例如，在区域范围内，各地的手机普及率会有不同，采样比例也就有差异。假如换一类移动定位数据，如腾讯数据，采样方式也就会不同。哪些采样方式会对空间吸引衰减负幂函数曲线结果可能带来有显著影响？这些也需要更多数据进行分析验证。 <img src="http://up.upnews.cn/images/20160614/qAEVTTssxDcYlJyO61r74oJWLnVCGJE5JibJichKsz4qVpnBnZqBKOODVWWouo1oJicRHqGpymuk8bOKSdc1Q6ibqg.jpg" /> 
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