【规划广角】基于决策树原理的社区生活圈测度与评价方法 ——以广州市番禺区为例

Original 萧敬豪周岱霖等规划师杂志 2021-01-15

欢迎点击以上蓝色字体

关注规划师杂志

作者广州市城市规划勘测设计研究院萧敬豪，广州市城市规划勘测设计研究院政府规划编制部副总工程师周岱霖，广州市城市规划勘测设计研究院胡嘉佩在《规划师》2018年第3期撰文，文章以POI数据为基础，运用决策树原理创新地构建了社区生活圈测度与评价方法。同时，将这一方法运用于广州市番禺区的案例中，明确了其所在地区开发强度、人口密度和与现状地铁站距离是决定社区生活圈发展条件的关键因子，并识别出急需开展控规修编的地区。文章通过创新生活圈测度和评价方法，为特大城市科学指导控规编制、优化控规编制手段提供了有益的参考。

[关键词]社区生活圈；测度和评价；决策树；广州市

[文章编号]1006-0022(2018)03-0091-06　

[中图分类号]TU984　

[文献标识码]B

[引文格式]萧敬豪，周岱霖，胡嘉佩．基于决策树原理的社区生活圈测度与评价方法 — 以广州市番禹区为例[J]．规划师，2018(3)：91-96．

一

社区生活圈测度与评价方法评述

(1) 基于居民日常活动行为调查的方法。该方法主要通过问卷调查、访谈、GPS调查和手机移动信令分析等手段对居民日常路径进行分析，把握其日常生活轨迹变化，从而识别其社区生活圈范围。例如，孙德芳等人基于居民意愿调查，提出了初级生活圈、基础生活圈、基本生活圈和日常生活圈四级体系，按照不同等级服务半径划分了县域生活圈；申悦等人基于 GPS 调查、访谈等方式获取北京市100位郊区居民位置数据，对其一周时空间行为进行分析与评价，认为工作日与休息日居民的行为特征存在明显差异；孙道胜等人基于 GPS 数据和活动日志数据，运用Alpha-shape方法，选择了 18 个社区进行社区生活圈的实证测度。

(2) 基于居住小区物质环境评价的方法。该方法主要通过居住小区周边公共服务设施的建设布局情况进行空间统计，从而对社区生活圈的服务水平进行评价。例如，熊薇等人基于电子地图及实地探勘，以南京市 20 个居住小区为样本，通过层次分析构建各类设施的评价权重，对小区 20 分钟步行范围内设施的完备性 ( 有 / 无 ) 进行评分；崔真真等人基于电子地图，利用北京市、上海市、广州市、天津市的设施 POI 数据，通过层次分析构建各类设施的评价权重，按照城市 1km 网格、居住小区500m范围对设施密度进行评价。

然而，上述两类方法仍存在一定的局限。首先在数据来源方面，居民出行数据调查所需时间成本较高，即使是手机信令的行为调查方法，在获取途径上仍存在较多困难；其次在结果的可靠性方面，基于居民活动行为的调查，有可能受到部分居民的行为习惯影响，导致调查结果的偏差；最后在结果应用方面，现有方法避免不了“就现状谈现状”的问题，对评价结果如何指导社区规划的编制与实施，尚未有深入讨论。

综上所述，本文借助获取途径相对容易、数据范围大、数据类型覆盖面广的电子地图POI数据，描述不同居住小区的生活圈服务半径，并引入决策树的原理方法，归纳影响生活圈服务半径的关键因子，重新审视生活圈与城市土地使用、空间组织之间的关系。同时，本文尝试将研究结果进一步落实到控规当中，基于生活圈发展目标，识别出急需开展控规修编的地区，为提高控规编制的科学性提供更多途径。

二

基于决策树原理的社区生活圈评价思路

（一）基于POI数据的现状社区生活圈服务水平评价

基于社区生活圈中日常活动的基础性和频繁程度，个体一般会选择距离最近的公共服务设施开展活动。因此，从一个居住地出发，到能满足日常生活需求的公共服务设施的最短距离，可以认为是模拟现状出行轨迹，即现状社区生活圈的空间范围。

电子地图 POI 是一种包含设施类型、名称和地址等信息的设施空间点数据，具有更新速度快、位置精度高、信息准确性好和数据获取方便等优点。因此，研究利用居住小区物质环境调查方法，以POI数据为基础，测算每个居住小区满足各类社区公共服务设施需求的最小公约距离，以此作为评价现状生活圈服务水平的定量指标。

（二）基于决策树方法的特征参照因子提取

决策树是一种根据原数据中的目标变量和预测变量的特征，以树型结构表示分类或决策集合，产生并识别决策规则，预测新数据的方法。常用的决策算法包括ID3、CART和C5.0等，其中决策树 C5.0 核心概念是信息熵，即以信息增益率为基础确定最佳分组变量和最佳分割点，从而发现规则。研究采用决策树C5.0算法和SPSS Modeler软件，以社区生活圈类型为目标变量，以居住区的人口分布、建设情况和交通条件为评估因子对预测变量的重要性进行评估，在保证决策树模型正确性不下降的情况下，对其预测变量进行筛选，明确特征参照因子(图2)。

（三）相似关系参照下的社区生活圈发展目标确定

考虑到控规是目前落实公共社区配套的核心规划途径，研究通过构建基于特征参照因子的决策树规则，对规划进行预测，确定相似关系参照下的社区生活圈规划目标 (图3)。此外，研究以控规的空间单元为单位，对现状、规划中的Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ类社区生活圈覆盖人口占比进行比较，识别其中发生剧烈变化的地区，明确需要开展控规评估的范围。

三

广州市番禺区的实践探索

（一）研究范围

研究范围为广州市番禺区，总面积约为 510km²，2015 年常住人口为154.4 万。番禺区位于广州市中南部，区内人口西密东疏，番禺大道以西地区人口密度为 4600 人 / 平方公里，番禺大道以东地区人口密度为 2100 人 /平方公里。番禺区形成了以市桥为中心、沿市莲路向东、沿市广路向北的“T”字形发展轴，轴向串联着沙湾、钟村、大石、洛溪、石基和石楼等人口集中地区，其他地区 ( 除大学城外 ) 多为零散村庄和生态保护区，人口较稀疏。

（二）数据来源

研究采用的数据主要包括 POI 数据、现状建设数据、人口统计数据及控规数据。其中，POI数据来自于居住区、公共服务设施和地铁站等，通过高德地图开放平台获取；现状建设数据来自于广州市 2015 年电子地形图、土地利用现状图；街镇人均居住面积、各居委会、村委会的常住人口等人口统计数据均来自于《广州市 2010 年第六次全国人口普查》；控规数据主要是控规导则数据。

（三）现状评价

1.现状社区公共服务设施布点分类

研究按照经常性、清晰性和全面性原则对高德地图开放平台上的22大类、261 小类社区公共服务设施类型进行筛选：①经常性，应当包括居民日常生活所需的公共服务设施；②清晰性，即具有类别描述清晰、指向明确的公共服务设施；③全面性，能够广泛地囊括某种类型的公共服务设施。依据上述原则，研究筛选出 10 大类、24 小类公共服务设施，通过网络爬虫、坐标转换等方法，整理形成 15279 个 POI 数据 ( 表 1)。

此外，研究以安居客网站居住小区POI数据为基础，统计出研究范围内共有2365个居住区，将其作为居民日常出行的出发点测度社区生活圈。

2.现状生活圈服务水平的分布状况

研究在获取 24 小类社区公共服务设施布点后，测算每个居住小区到所有类型设施的最小公约距离，并将最小公约距离分成15分钟步行(标记为I类)、30 分钟步行 ( 标记为 II 类 ) 及 30 分钟以上步行(标记为III类)３类。

从现状覆盖人口看，覆盖人口规模呈金字塔形结构，I、II、III 类生活圈覆盖人口比例依次为 16.4％、24.7％、61.9％。现状超过60％的居民处于III类生活圈，日常设施与居民区的最远距离超过 2000m，已远超出居民一般的步行忍耐极限。

从空间分布看，这三类生活圈的分布也极不均匀，在 15 分钟步行生活圈覆盖的人口中，近99.8％的人口集中在市广路以西 (图4)。但值得注意的是，尽管番禺东部的石基、石楼等城镇中心人口密度已与钟村、大石相近，但社区生活圈服务水平却远远落后，需要在规划中重点关注。

（四）因子筛选

1.因子整理

纳入决策树评估的因子包括人口分布、建设情况及交通条件3类，共8个指标。

(1) 人口分布评估指标包括人口规模(A1)、所在地区人口密度(A2)。

①人口规模用以测算不同社区生活圈的覆盖人口占比，以对现状、规划的生活圈服务水平进行对比(图5)。人口规模基于人均建设用地及各居住区建筑面积进行反推，计算公式为：

2.基于决策树预测变量的特征关键因子筛选

研究以各类设施的服务半径为目标变量，以上述8个指标为预测变量，按照6∶4的比例随机将居住区划分为训练样本与测试样本，并进行 C5.0 决策树运算，当所有设施在决策树训练与测试中的正确率均大于85％时，属于可接受范围。

初次分析结果显示(表2)，所在地区总体开发强度(0.514)、所在地区人口密度(0.317)、与现状地铁站距离(0.124)和现状生活圈的相关性最高。所在地区总体开发强度是用于识别城市公共中心的常用指标，是所在地区建设资金密集程度、土地利用效率的集中反映。总体开发强度越高，土地利用经济效益就越高，所能提供的公共服务功能就越完备。所在地区人口密度是反映人口在空间上的集聚程度最直接的变量，人口越密集，公共服务设施的需求就越高，这些地区社区生活圈服务半径就越小。现状地铁站距离反映了居住区的交通区位，随着轨道交通出行比例的上升，地铁站还为商业型的公共服务设施提供了稳定的人流与市场，刺激周边公共服务设施建设。

按照决策树分析的重要性排序，现状社区生活圈的服务半径与表征物质环境建设密集程度的地区总体开发强度关系最为密切，其重要性甚至高于所在地区人口密度。基于传统的千人指标配建模式，社区公共服务设施更多的是跟随土地、建设配套规划，与人口分布情况存在一定的差异。

由于其他5个预测变量重要性低于0.05，为提高预测的有效性，研究剔除这5个预测变量后，利用所在地区总体开发强度、所在地区人口密度、与现状地铁站距离3个关键预测变量，再次进行决策树运算。分析结果显示，所有设施在决策树训练与测试中的正确率均大于85％，用于测试的数据正确率较第一次分析提升5％，可以用来进行决策树分析(表3)。

3.决策树排序规则

基于筛选后的３个预测变量构建的决策树，树深14，产生关于I类生活圈的决策规则 7 个、II 类生活圈的决策规则30个、III类生活圈的决策规则30个。按照这3类生活圈决策规则的置信水平排序，进一步识别决策规则的典型特征，研判预测变量不同值域组合情况对生活圈服务水平的影响(图６)。

结果显示，开发强度是影响决策树分支的首要因素，社区生活圈发育水平与开发强度的值域情况存在相关关系：

(1)当所在地区总体开发强度大于1.75，与现状地铁站距离小于2200m时，生活圈服务水平达I类生活圈的置信水平为0.923；当所在地区总体开发强度处于1.25～1.75，与现状地铁站距离小于200m且人口密度大于12838人/平方公里时，生活圈服务水平达I类生活圈的置信水平为0.769。

(2)当所在地区总体开发强度处于0.75～1.00，与现状地铁站距离小于1 500m且人口密度小于10674人/平方公里时，生活圈服务水平达II类生活圈的置信水平为0.963；当所在地区总体开发强度处于 1.00～ 1.25且人口密度小于14428人/平方公里时，生活圈服务水平达II类生活圈的置信水平为0.922。

(3) 当所在地区总体开发强度小于0.25 且人口密度小于 5452 人 / 平方公里时，生活圈服务水平达III类生活圈中的置信水平为 1.0；当所在地区总体开发强度处于 0.25 ～ 1.00，人口密度小于 5452 人 / 平方公里时，生活圈服务水平达III类生活圈的置信水平为0.991。

（五）目标确定

1.基于决策树的社区生活圈规划目标预测

规划居住区用地以现行控规为基础，整合在编控规数据共得到居住区1897个。人口规模按照《广州市城市总体规划(2011—2020年)》确定的番禺区180万人口进行分解，计算人口分布、建设情况和交通条件的相关评估指标并将其代入决策树规则中。

结果显示，从整体上看，基于控规条件的规划社区生活圈整体服务水平有所提升，15分钟步行覆盖人口比例上升3.0％，15～30分钟步行覆盖人口比例上升14.4％(图７)。

2.识别区域重点评估范围

为了识别控规需要重点评估的地区，研究以规划管理单元为单位，对现状、规划中不同社区生活圈覆盖人口比例情况进行测算，识别出I类、II类社区生活圈覆盖人口比例上升50％以上的地区(图８)。

结果显示，I 类社区生活圈急剧提升区域有2处，主要位于大石及番禺广场；II类社区生活圈急剧提升区域有22处，主要分布在南浦、南村、沙头、桥南、化龙和石楼等地区。这两类社区生活圈的规划目标提升明显，规划实施后对公共服务设施的需求较高，建议开展控规评估工作，按照规划目标对现行控规的设施数量、服务半径进行核查，对不足的地区及时提出修编要求，以满足规划实施的要求。

此外，当居住区所在地区开发强度大于1.25且位于地铁站2200m范围内时，其社区生活圈有极大概率处于15分钟步行范围内。对于规划中满足这些条件的居住区域，建议结合土地出让环节，进行社区生活圈设施评估，对不满足设施要求的，提出配建要求。

四

结论与展望

当今中国城市的发展已全面进入“以人为本”的新时期。社区生活圈应从人的实际需求出发，从居民的行为需求特征入手，重构紧凑、完整、便捷的城市生活空间，实现居民需求与城市公共服务资源的均衡匹配。本文对社区生活圈的科学测度、影响因素识别以及在控规中的衔接实施进行创新尝试，构建了基于 POI 的现状社区生活圈测度与评价方法，为不同城市、不同时期的社区生活圈评价制定了一个定量的对比指标，并提供了一种基于现状决策规则对规划目标进行预测的方法。在此基础上，本文以广州市番禺区为例进行实证研究，发现番禺区社区生活圈服务水平在空间上的分布不均衡，且所在地区开发强度、所在地区人口密度和与现状地铁站距离是影响社区公共服务社会的服务水平的３个重要预测变量；同时，利用决策树方法对规划目标进行了预测，明确了需要开展规划评估和修编的地区，有助于提升广州市控规编制的科学性和合理性。