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时空行为数据是研究居民日常活动行为规律及其与城市空间互动关系的重要定量依据。尽管近年来“大数据”已成为时空行为研究主要应用的数据源之一，但由于难以获取个体社会经济属性和具体活动内容信息，大数据仍无法替代时空行为调查在空间—行为互动机理研究中起到的数据支撑作用。本文从发展背景、调查内容及重点、日志类型、调查方法与技术四个方面回顾了国外居民时空行为调查的演变与发展，以期为我国时空行为调查机制的发展与完善提供经验借鉴。时空行为调查受交通规划、行为地理学、城市规划等领域理论与研究范式发展的影响，演化出多种调查类型，调查内容重点经历了由出行到活动的转变。彼特·琼斯（Peter Jones）将交通研究范式演变总结为由机动车（vehicle-based）的范式扩展至基于出行（trip-based）、基于活动（activity-based）、基于态度（attitude-based）、基于动态模型（dynamics-based）的四次转变，每种范式都有其数据采集要求；调查从机动车出行调查发展为家庭出行调查，从采用出行日志（trip-based travel diary）到开始应用活动日志（activity diary），关注个体移动出行的决策过程。社会学、行为地理学、城市规划等领域则在时间预算与活动分析法的框架下，基于时间利用日志（time-usediary）与活动日志获取活动数据。在调查内容上，机动车和人的出行、活动与时间利用、行为态度与偏好、行为决策过程及活动同伴选择等方面是时空行为调查的主要内容。日志调查是时空行为调查的核心构成部分，不同类型日志对“活动”“出行”等行为要素的界定存在差异，并影响问卷问题的设计与组织。活动日志和时间利用日志（图1）相对出行日志填写负担更重。除以上三种日志类型，还有关注活动空间信息的地点出行日志（place-based diary），在采集短距离出行和交通换乘信息方面具有优势的阶段日志（stage-based dairy）等多种日志形式。图1 时间利用日志示例（为方便阅读，对原问卷进行了翻译与局部截取）
资料来源：ARENTZE T, DIJST M, DUGUNDJI E, et al. New activity
diary format: design and limited empirical evidence[J]. Transportation research
record: journal of the transportation research board, 2001, 1768:79-88.在调查方法与技术上，行为动态研究的范式需要时间序列数据和面板数据的支撑，调查方法由一个时间截面的横断面调查转变为多个时间序列的重复横断面调查与固定样本调查，日志填写的时间由一天拓展为多天或多周。在技术形式上，由纸笔调查等传统调查技术拓展为计算机辅助调查、网络调查、定位技术辅助调查等多种技术形式·。通过综合性的技术形式弥补单一调查形式的缺陷，增大调查样本量，提高数据精度，是当前时空行为调查的发展趋势之一。国外居民时空行为调查已建立起相对完善的调查制度，并在交通需求预测、城市模拟与政策评价等城市研究中发挥重要作用。我国时空行为调查以出行调查为主，具有较强的交通规划目的导向；当前需发展对空间研究与规划更有直接指导意义的居民日常活动调查机制，为规划工作设提供一手的时空行为数据，从而真正将人的活动纳入规划分析与编制中，提升生活空间规划的科学性与合理性。【摘要】居民时空行为数据是研究社会经济发展规律、城市空间、交通需求的重要定量依据。我国时空行为调查一般以交通出行调查为主，对居民活动信息的调查尚未建立起相应机制，而国外已经发展了家庭出行调查、活动日志调查、时间利用调查等丰富的时空行为信息采集方法。本文回顾了国外居民时空行为调查的演变与发展，以期为我国时空行为调查机制的发展与完善提供经验借鉴。时空行为调查的发展受交通研究范式演进、居民时间利用与活动模式研究的影响；调查内容重点经历了由出行到活动的转变；调查问卷包括出行日志、活动日志、时间利用日志等多种类型；调查方法与技术由横断面调查发展为重复横断面调查、固定样本调查，由纸笔调查等传统调查技术拓展为计算机辅助调查、网络调查、定位技术辅助调查等多种技术形式。时空行为是规划师理解居民行为规律、日常活动需求及其与城市空间互动关系的重要视角，也是交通需求预测、城乡空间规划、规划评估等工作展开的定量依据，而目前一大难题在于如何高效获取大样本量的、精确的时空行为数据。国外开发了家庭出行调查（household travel survey）、活动日志调查（activity-diary survey）、时间利用调查（time-use diary survey）等丰富的调查类型，通过采集家庭、个人的社会经济属性以及个人一天至多天的出行与活动信息（如活动内容、活动开始与结束时间、活动地点、交通方式等），分析城市交通发展趋势，揭示资源配置不公、弱势群体出行不便等城市问题，并将其应用于交通需求预测和城市空间发展政策的评估之中，在交通规划、城乡空间布局、社会经济发展研究中具有广泛的应用价值。尽管随着技术的发展出现了网络签到数据、手机信令数据、公交IC卡数据等新型时空行为数据，但由于新型数据只能提供片段式的个体时空位置信息，样本代表性不足，难以据此获取个体社会经济属性与具体活动内容信息，仍无法替代时空行为调查在获取规模化、精确化的时空行为数据上所发挥的重要作用。自1981年以来, 我国借鉴国外理论与方法，先后在天津、上海、徐州、沈阳、北京、广州、深圳、杭州、常州、长沙等大中城市的交通综合调查中增设了居民出行调查，并于2008年展开了一次全国居民时间利用调查，柴彦威等研究团队在北京等地区展开了多次活动日志调查。但总体来说，我国时空行为调查具有较强的交通规划目的导向，而对于空间规划与研究更有直接指导意义的居民日常活动信息调查，我国尚未建立起相应的调查机制。鉴于居民时空行为调查对于规划与城市空间研究具有重要意义，本文回顾了国外时空行为调查的发展，希望能为我国调查类型的发展和调查制度的完善提供经验借鉴。首先，从理论角度梳理了调查的发展背景；其次，从机动车和人的出行、活动与时间利用、行为态度与偏好、行为决策过程及活动同伴选择等五个方面介绍了调查的主要内容；再次，分析了时空行为核心调查工具——日志的类型及其问卷设计；最后，总结了调查方法与技术的发展情况。时空行为数据被广泛应用于交通规划、城市规划、社会发展、公共健康等领域的研究中。一方面，交通领域中出行规律研究和交通需求研究极大程度上依赖于时空行为数据，并由此开发出家庭出行调查等调查形式；另一方面，出于对生活质量和生活方式的关注，社会学、行为地理学、城市规划等领域通过时间预算（time budgets）、时空间预算（timespace budgets）的方法获取活动数据，研究个体日常活动安排及其与空间资源的互动关系。时空行为调查随着各研究领域的理论和研究内容的发展而变化。家庭出行调查的发展与交通理论的演进紧密相关。琼斯认为交通研究范式的演进是在既有研究基础上进行扩展的，并总结为：由基于机动车（vehicle-based）的范式扩展至基于出行（trip-based）、基于活动(activity-based)、基于态度(attitude-based)、基于动态模型的（dynamics-based）四次研究范式的转变，每种范式都有各自的数据采集要求。1950年代，美国、英国等国家交通规划的重点在于适应机动车增长的趋势，即“以车为本”的交通与城市规划，因此交通需求预测模型也是基于机动车保有量的集计模型，调查以机动车出行调查为主。随着研究重点由机动车出行转向个体出行效率与交通需求管理政策评估，加上1970年代非集计模型的发展，均对交通调查提出了新的诉求，即获取个体一天至多天完整的出行数据，由此开始使用出行日志（trip-based travel diary）的调查方式。1980年代，活动分析法的发展为交通需求预测和出行模式分析提供了新的理论基础和方法，交通领域基于出行行为研究发展出狭义的活动分析法的概念（activity-based approach），认为出行是活动的派生需求，采用时间预算的方法，通过活动日志（activity diary）获取活动数据。1990年代，陈述偏好法（SP: Stated Preference）重新在出行调查中发挥作用，广泛应用于居民交通产品需求以及交通政策实施效果预测等研究中。动态的行为研究视角能够了解居民行为的变化，若要评价政策在更长时间周期内对个体行为的影响，仅有截面数据不能够满足数据要求，因此产生了时间序列数据与面板数据的调查需求。社会学、行为地理学、城乡规划等领域在时间预算、活动分析法的框架下，在更广泛的层面研究居民行为而不仅限于出行这一个层面。基于时间利用日志（time-use diary）、活动日志获取活动数据，通过探讨居民日常活动规律来研究人类空间行为及其所处的城市环境。研究主要包括两方面：一是时间分配——通过分析居民睡眠、家务、工作、休闲等日常活动的时间分配，测度和评价居民生活方式和质量；二是活动片段和活动模式研究——从空间、时间、家庭、社会环境和其他环境因素分析解释、模拟预测家庭活动与出行。早期基于机动车的调查主要以路边访谈的方式进行：在指定道路上统计车辆数量，并对行驶车辆进行系统抽样，然后简短采访驾车人员，获取其车辆拥有情况、出发地点、目的地位置、出行目的、出行频率等信息。这种调查方式在现今的交通调查中仍十分常见。在居民出行调查中，关于机动车的出行数据主要通过出行日志和私家车里程表读数获取。对个体出行方式和效率的重视使得研究者开始关注居民日常出行的整体安排，通过出行日志获取个体24小时或更长时间的出行信息。随着交通规划导向的改变和交通模型的发展，对出行的调查从单一机动化、长距离的出行转为关注多元出行方式和短距离出行，重视一次出行中不同交通方式的使用顺序，以及进入和离开公共交通的交通方式等出行数据。以全美家庭出行调查（NHTS: National Household Travel Survey）为例：在最早的问卷（1969年）中，步行和骑车出行信息未被纳入其中；1969—1990年的调查对出行信息的采集不包括短距离（一个街区内的）步行出行，关注长距离（大于75英里，约121km）出行的目的地、交通方式等信息，不要求被调查者回忆一天全部出行信息；1995年的调查开始使用出行日志，其中对出行的定义改为从任何一个地点发生转移，包括交通换乘中地点的改变；至2001年，交通换乘信息不再通过出行日志收集，而是采用单独询问的方式以获取更精确的信息，且增加了步行和骑车出行的提示选项，并最终在2009年的调查中取消了长距离出行信息的调查。基于活动的行为研究方法为调查带来了根本性的改变。基于活动的调查要获取的是个体一天至多天连续的活动片段，而非间断的出行信息。首先，在活动分析法和时间利用研究的框架下，活动是主要的，出行是次要的，或者是与活动并列的行为单元。其次，时间不仅意味着出行成本，还是行为决策的核心要素之一，包含活动发生时间、顺序、活动的持续时长等多个维度。基于活动的调查有如下特征：（1）关注“你做了什么”而不是“你去了哪里”，要求被调查者按照时间顺序依次填写一天的活动信息；（2）调查弥补了出行调查中欠缺的家内与室内活动，增加了“睡眠”“家务”等室内活动选项。相对于简略的出行目的，活动谱系也更为丰富，如多国时间利用调查（multinational time use study）最多将活动划分为40类，一些研究则设置了近100个活动内容编码；（3）将活动划分为主活动与从属活动，即关注“你还做了什么”，弥补了出行调查中只有单一出行目的假设的缺陷，关注主要活动、次要活动与出行之间的制约关系。为了给交通建设提供市场需求数据，尤其是消费者的偏好数据，从而更好地辅助政策制定，出行调查问卷中增加了个体对公共交通、自行车及步行出行方式偏好的问题。例如：为了解阻碍儿童步行或骑车出行的因素，全美家庭出行调查中增设了关于儿童上下学出行的问题，询问家长和儿童认为出行距离、交通容量、交通速度、天气等因素对上下学出行的影响程度，为美国制定促进儿童步行或骑车上下学相关政策提供基础数据、。一些研究采用陈述偏好法测度居民对于不同交通方案、空间属性的偏好，预测政策方案对行为的影响，计算消费者支付意愿，以评价项目盈利能力及项目可行性。如蒂拉洪通过陈述偏好法获取了167个有关自行车设施偏好的调查样本，帮助规划者在开发公共自行车设施过程中做出更好的规划和投资决策；德尔奥利奥等利用计算停车支付意愿来测度居民对收费停车场的态度。陈述偏好技术的应用能够帮助规划师和政策制定者理解人群需求，并据此制定最佳方案。行为决策过程即个体随着时间推移制定计划并做出活动决定的过程。相对于通过询问实际发生的行为而获得的揭示偏好（revealed preference）数据，以及通过被调查者对虚拟情况的选择而获得的陈述偏好数据，行为过程数据更能反映出如习惯、重要生命事件等个体因素与特定选择背景因素对行为的影响，提升模型对行为的解释能力。基于计算机技术设计的智能活动出行日志，使许多学者实现了对行为过程数据的获取。经典的案例如琼斯开发的家庭活动与出行模拟系统（household activity-travel simulator），这也是最早为获取行为过程而设计的程序。在该程序中，被调查者记录好日程后，会获得一个如工作时间、停车费用调整的假定条件，研究者继而观察样本如何调整其日程安排。这种日志可以被看作陈述偏好法的拓展。另一种方式则是揭示偏好法的拓展：多尔蒂开发的家庭活动安排日志程序（computerized household activity scheduling elicitor），要求用户首先在周日晚上填写其对下周（周一至周日）的活动安排计划，然后用户再根据活动的实际发生情况对日程表活动信息进行修改，在这过程中程序会询问修改原因等活动决策过程信息。行为过程调查同时包含行为过程与行为结果数据，能支撑动态的、更为精确的行为分析与建模，但这也意味着更复杂、更高难度的调查设计、调查执行和数据处理分析过程，因此这类调查的应用较为有限。同伴信息为居民时空行为提供了社会学的研究视角。个体的活动不仅是偏好和制约选择的结果，也是其社交网络在空间的投影，是在家、工作地等不同社交锚点之间的活动与移动。社交需求产生活动与出行。一些研究发现人的休闲活动很大程度上是社交类的活动与出行，极少是独自行为。同伴因素对社交活动的影响比出行时间与出行距离更为显著。个体社会交往数据的获取有助于理解相关出行和活动的产生和建模。目前的调查中，通过“为谁而出行活动”以及“与谁一起出行活动”等问题，获取个体各项活动中的社会交往信息。由此，调查中的时间、地点和人员构成了社会交往基本环境信息。但一些学者认为要深入理解社交网络与时空行为之间的关系，仅仅依靠以上两个问题提供的片段式的社交信息是不够的，需借鉴社会网络的理论和调查方法，结合提名法等方法，展开更为深入的社会交往活动调查。日志调查是获取家庭和个人时空行为数据的主要方法，也是时空行为调查的核心构成部分。这种调查工具旨在记录个体在某一连续时间内的出行活动信息，是总体规划、交通政策评估、基础设施建设的重要基础资料。日志根据事后发放、事前发放分为回忆日志和未来日志两种类型：前者的回忆方式容易遗漏短距离、起讫地点为非居住地的出行，回忆时间建议不超过两天；后者要求被调查者在提前设定好的日期内逐一记录其出行与活动信息，能比回忆日志多获取5%~10%的回收率，但成本更高。根据理论基础与调查内容构成，主要包括出行日志、活动日志、时间利用日志等多种形式，不同类型日志的活动—移动要素的界定与问卷设计存在差异。学者对“出行”的界定和处理方式几乎没有统一标准，这直接决定了问卷设计及所获取的时空行为数据的内容。例如：2013年澳大利亚维多利亚州出行与活动调查的日志设计中，出行的界定中强调所有的户外活动，包括短距离出行和交通方式变化产生的出行；2017年美国普吉特海湾区域（Puget Sound Region）家庭出行调查日志则通过设定阈值界定出行，将其界定为出行时耗大于5分钟的出行。日志设计中对出行的界定差异主要源自两方面。一方面，受活动分析法的影响，活动日志中将活动与出行分离，出行附属于活动；时间利用日志受时间预算的影响，认为出行也是一种活动。另一方面，可根据目的地的转移或出行方式的变化两种方式定义出行。根据阿克豪森（Axhausen）对活动—移动要素的定义，活动（activity）是一个空间内执行的主要活动，阶段（stage）是同一种交通方式下的移动（包括等待过程），出行（trip）是连接两个活动之间的多个阶段（图1）。出行日志、活动日志对“出行”的定义与阿克豪森的定义相近，即根据空间的转移定义出行；时间利用日志中“出行”的定义相当于“阶段”，即根据出行方式的变化定义出行。例如：上班包含步行到公交车站、乘坐公交车以及从公交车站步行到工作地三个步骤，在出行日志中记录为一次出行、三个阶段；在活动日志中记录为上班活动附属的一次出行；在时间利用日志中则记录为三次出行。由于概念界定和调查目的不同，不同类型的日志在问题组织上会有很大差异（图2）。在相似的询问内容下，出行日志与活动日志中的时间、地点、同伴等信息分别隶属于“出行”与“活动”两个不同的概念。出行日志的问题组织次序往往是：目的地—出发与到达时间—出行目的—交通方式；活动日志的问题组织次序一般为：活动内容—活动起止时间—活动地点—对应出行的交通换乘—总体交通时耗等。时间利用日志与活动日志的主要区别在于：在问卷组织中，出行与活动信息作为并列板块存在，而不是从属于活动之后，出行时空信息也更为完善。时间利用日志主要采用日程安排表格日记的形式，包括固定时间间隔和自由时间间隔两种类型：前者要求被调查者在规定时间间隔（如每10分钟）填写活动出行信息，属于适合自助填写的调查方式；后者的时间填写则由被调查者自己决定，问卷填写灵活度更大，适合于有调查员辅助填写的调查方式。
图2 日志类型及其调查内容
活动日志和时间利用日志在获取个体完善的活动—移动信息方面比出行日志更具优势，但问卷本身更为复杂，填写负担也更重。在出行信息获取上，出行日志由于不考虑出行产生的上下文背景，容易使被调查者遗漏短距离出行；而活动与时间利用日志可帮助被调查者回忆更多的行为细节，从而获取更多的出行链。琼斯等的日志调查结果显示：通过活动日志与出行日志，每人可获取的出行链分别为4.37条和3.86条。在活动信息的获取上，活动日志和时间利用日志能弥补出行日志在获取室内活动信息方面的缺陷，获取一个地点中多目的活动数据。但由于活动日志和时间利用日志的复杂性和高成本，一些研究仍使用出行日志的形式，通过出行目的、出发时间、到达时间等信息推断活动信息。研究者根据自身的研究需求，在日志设计上作出诸多尝试，开发了多种形式的日志问卷。日志形式还包括具有采集短距离出行和交通换乘信息优势的阶段日志（stage-based dairy）、关注采集行为空间的地点出行日志（place-basedtravel diary）等类型。一些学者在研究中汲取不同日志的优点，综合使用多种类型的日志，如阿伦茨将问卷分为户外、室内两个板块，分别采用阶段日志、日程安排表格日志，以获取更为细致的出行活动信息。一些学者则就问卷中的设计细节作出了探讨，如斯托佛认为“采用让被调查者用文字描述活动内容的方式”可以获取更完善的信息，虽然这种方式使得后期信息重新编码费时费力，但他认为固定编码的方式要求被调查者按照研究者的研究意向去回答问题，这对被调查者来说更为困难。行为动态研究的范式需要时间序列数据和面板数据的支撑。调查方法由一个时间截面的横断面调查转变为多个时间序列的重复横断面调查。一些研究采用固定样本调查的方法，观测固定调查对象不同时期的行为差异。在日志时间抽样上，由一日调查（通常为工作日）拓展为多日调查（包含工作日和休息日），测量日常生活不同时间的行为差异变化。目前大多数国家或地区都已实行重复横断面调查机制，但在建立固定样本调查机制方面仍然落后。德国是较早兼有两种调查机制的国家，每6~8年执行一次移动出行调查，每年执行一次移动出行固定样本调查。前者的调查内容包括一天出行日志、家庭及成员的社会经济人口信息和影响出行行为的个人特征信息（如驾驶执照、车辆所有权和车辆可用性）；后者的目的在于识别行为变化趋势，除了基本家庭成员信息外，还要获得固定样本每年中一周的出行日志信息（表1）。相对于重复横断面调查，固定样本调查虽然样本量小、回答率低、成本高，但可支撑行为变化、政策评价等纵向研究，是亟须建设的调查类型。表1 德国出行调查的类型
传统调查、计算机辅助与网络调查、定位技术辅助调查是目前主要采用的调查技术形式，每种方式各有其优缺点（表2）。同时，伴随着调查回答率与数据质量的降低，通过综合性的技术形式弥补单一调查形式的缺陷，增大调查样本量，提高数据精度，是当下时空行为调查的发展趋势之一。居民活动出行调查最早采用纸笔调查，通过面对面家庭访谈或留置填写的调查方式，由被调查者独立填写或调查员辅助填写问卷。1970年代末，由于入户安全和成本过高等问题，面对面家庭访谈在美国逐渐被电话调查、邮件调查等方式取代。虽然解决了入户困难的问题，可是电话调查由于难以解释清楚日志调查而效果不佳，并且随着移动手机的广泛使用，出现样本量减少等问题。邮件调查则因为一直保持着过低的回收率而失去适用性。因此，面对面访谈虽然时间和经济成本高，但调查过程灵活，数据质量较高，仍是当下澳大利亚、巴西等国家的主要调查方式。计算机辅助技术的产生为调查的技术形式带来了第一次变革，发展出计算机辅助电话访问（CATI）、计算机辅助面访（CAPI）等调查形式。这类调查形式通常由电脑按程序抽样拨号，访问员按标准化的内容进行访问，直接将受访者的回答输入计算机数据库。计算机辅助技术一方面将数据录入与访谈结合起来，数据库即时检查数据可信度，简化了工作流程，提升了数据质量；同时，计算机系统提供的完整地址信息有助于被调查者回忆并输入正确的活动地点，有效解决了面对面调查中被调查者不能提供街道地址的问题。英国、美国家庭出行调查就采用这种形式。网络调查更多地作为补充的技术形式应用于活动出行调查之中。网络调查的样本代表性经常受到质疑，同时由于网络调查是自填式的调查，对于日志等填写形式灵活的问卷，网络调查难以保证数据质量。然而，网络调查的优点不可忽视，一些学者认为网络调查通过问题设定在捕获短距离出行上具有潜力，且能够及时有效地对调查进程、数据质量进行调控与检验，从而提升数据质量。另外，对于选择集确定的陈述偏好调查，网络调查具有很好的应用前景。定位技术的发展大大提高了行为数据的时空精度。被调查者携带GPS设备或下载手机应用程序，可实现5~10分钟记录空间位置与时间信息的目的。在记录每天出行轨迹之后，被调查者登录开发系统补充出行目的、活动内容等信息。GPS、智能手机调查的优点是显而易见的：（1）提供了相对精确的地理信息和时间信息；（2）拓宽了数据收集的时间范围（由一天到多天）；（3）获取传统调查、计算机辅助调查都无法采集的出行轨迹数据。但是，不适宜的设备操作和程序设计也会导致数据质量不佳。萨菲等对携带GPS设备、手机定位程序、手机日志程序、网络调查这几种方式所获取的数据进行了质量对比后发现：尽管都是基于定位技术，手机定位程序数据质量最差，而手机日志程序数据质量最佳。定位技术辅助调查是大规模时空行为调查中的补充调查形式。由于设备成本高昂、操作技术门槛对老年人等群体调查具有局限性，GPS、智能手机调查难以支撑大样本量的、全面覆盖群体类型的调查。目前，在全国性、地区性的调查中往往采用传统调查、计算机辅助调查、网络调查以及定位技术调查相结合的综合技术调查形式。例如：新加坡2012年家庭出行调查就是由基于智能手机的未来移动性调查（future mobilitysurvey）与传统调查构成的。但相对GPS，智能手机在未来发展的潜力更大：一方面由于手机所有权归属于调查对象自身，能克服成本这一障碍；同时由于用户通常习惯携带自己的手机，可以减少行为信息的缺失。国外居民时空行为调查由出行调查拓展为关注居民活动与时间利用的综合时空行为调查，从应用于交通需求预测到支撑城市时空间行为研究，学者基于居民活动空间分布规律及其对空间资源的利用情况，判断城市空间发展趋势、识别城市问题、解释城市现象并模拟、评价空间政策。随着交通、规划、公共健康、社会学等领域新的研究问题的出现，时空行为调查将不断发展革新以支撑更多规划及交叉领域的研究，如拓展活动谱系与同伴信息，用以支撑社会网络方面的研究；拓展调查时间，研究居民长期生活行为变化与决策。同时，技术的发展使得获取大样本量的、个体行为信息完整的、时空信息精确的居民时空行为数据成为可能，从而支撑对数据精度要求较高的规划模拟预测等研究。在“内涵式”城乡空间发展模式下，我国城乡规划调查中需要弥补能直观反映居民对城市建成环境利用情况以及居民生活质量的活动数据，以支撑从宏观整体城市空间到微观社区层面以生活空间质量提升为目标的空间研究与规划。对于城乡空间质量的提升，我们需要了解居民日常活动都在哪些空间中展开，使用哪些设施资源，这些空间与设施是否能满足其活动需求，从而明确问题并制定相应的规划目标与策略。然而这些信息是目前规划中应用的交通出行调查数据、手机信令等大数据难以直接提供的。我国急需能直接指导空间研究与规划的一手时空行为调查数据，通过将量化的居民活动和评价信息作为总体规划、公共服务设施等规划的科学依据，真正将人的活动纳入规划分析与编制中，重构符合居民日常生活需求与行为规律的城乡生活空间体系。作者：焦健，同济大学建筑与城市规划学院，博士研究生。962544018@qq.com
王德（通信作者），同济大学建筑与城市规划学院，教授，博导。dewang@tongji.edu.cn