《园林》学刊·专题导读（2023.07）丨基于手机信令和POI大数据的高密度城市公园绿地日夜游憩活跃度研究
基于手机信令和POI大数据的高密度城市公园绿地日夜游憩活跃度研究——以上海市典型公园绿地为例
Emotion-led Research Research on the Day and Night Recreation Activity Degree of Urban Park Green Space Based on Mobile Signaling and POI Big Data: Taking Typical Park Green Space in Shanghai as an Examplefor Optimizing Visual-aural Quality of Urban Parks Through Design: A Case Study of Chengdu Outer-Ring Ecological Zone
杨博 殷明 郑思俊* 高冉
杨博
上海市园林科学规划研究院规划研究所高级工程师，研究方向为公园城市智慧园林
殷明
上海市园林科学规划研究院规划研究所助理工程师，研究方向为风景园林规划设计
郑思俊
上海市园林科学规划研究院规划研究所所长，高级工程师，研究方向为城市森林绿地生态和植物多样性
●全文刊登于《园林》2023-07期P35-42.
●全文引文格式：杨博, 殷明, 郑思俊, 等. 基于手机信令和POI大数据的高密度城市公园绿地日夜游憩活跃度研究——以上海市典型公园绿地为例[J].园林,2023,40(07):35-42.
• 摘要：公园城市背景下，公园绿地发展出现了新趋势，市民开展公园绿地夜间游憩活动，改变了传统游憩模式，激发了城市夜间活力。基于大数据方法，通过手机App信令数据和公园周边设施兴趣点（POI）数据进行空间统计分析，初步揭示了公园绿地的日间、夜间游憩活跃水平差异现象与主导影响因素类型及结构。以上海市12个典型公园绿地为例，开展游憩热力监测对比分析，提出游憩活跃水平的定量分析指标“日夜活跃度”，基于该指标对公园绿地游憩活跃类型进行细分。结果显示，单纯的日间活跃型占公园绿地的比例仅为16.67%，公园绿地游憩模式已从传统的日间型向日夜兼顾型转变，进一步分析了影响公园绿地夜间活跃水平的主导影响因素，通过公园绿地夜间游憩热力点总数（R）与内部、外部影响因素的关联性分析，绘制显著相关因素的影响力排序。分析结果显示，公园夜间游憩活动较为普遍，周边设有如商务、宾馆、金融、购物、医院、交通设施等公共服务设施的公园，夜间游憩活动会进一步增强。研究成果对系统推进公园城市规划设计，优化高密度城区的公园绿地服务设施配套，提升公园绿地精细化管理水平具有积极的促进作用。
• 关键词：高密度城市；公园绿地；日夜游憩活跃度；大数据
国际化大都市十分关注城市夜间游憩活力与经济活动发展，如何通过公园绿地提升城市活力、尤其是夜间活力，是国际城市管理和规划研究领域的热点问题。城市大数据可以客观反映游客群体的行为规律，基于大数据的公园绿地游憩活动研究是当前热点。现有研究以发挥大数据监测技术优势为特色，取得了多方面的丰富研究成果；但较少将公园绿地游憩活动进行日间、夜间的细分并探索其影响因素。本研究聚焦日夜游憩活跃度监测研究，探索公园绿地的游憩活动特征、规律和模式，对影响公园日夜游憩活跃度的主要影响因素进行了统计分析，揭示了其影响程度、主导类型和关联结构。
1 研究对象与研究方法
1.1 研究对象
本文选取了上海中心城（外环内）12个典型公园绿地作为样本（图1）。样本类型涉及专类植物园、纪念性公园、湿地公园、CBD 绿地、滨水绿地、居住区附属绿地等；样本周边环境涉及商务、旅游、居住、休闲、综合五类（表1、图2）。
图1 典型样本公园绿地选择范围图
表1 样本公园绿地特征信息表
图 2 样本公园绿地位置及周边环境类型图
1.2 研究方法
通过对12个上海典型公园的游憩活动时间特征分析，探究公园绿地夜间游憩活跃特征；基于SPSS 统计分析软件对公园绿地夜间游憩热力和周边POI数据（兴趣点）进行关联分析，识别影响夜间游憩活动的主要环境因素。数据采用手机APP信令数据、POI数据。手机APP信令数据采用了“宜出行”数据，具有较高的空间精度（约为10 m），POI数据采用了百度地图POI数据，基本涵盖城市各类设施。
2 研究结果与分析
2.1 游憩活跃度大数据分析
为量化分析公园绿地的夜间游憩特征，本文制定了“日夜活跃度”分析指标，该指标为本文原创指标，依据日间、夜间游客数量的差异进行活跃度评价，如日间游客数量多于夜间游客数量，游憩活 动呈现日间活跃特征，反之呈现夜间活跃特征，计算公式如下：
日夜活跃度=夜间 4小时游客总数/(日间8小时游客总数量/2)
规定“日夜活跃度”大于1时，具有夜间活跃特征；小于1时，具有日间活跃特征；等于1时， 日夜游憩活跃水平相等（图3）。
图3 样本公园绿地日夜游憩活跃类型占比分析图
2.2 夜间游憩环境影响因素分析
为了解不同公园绿地夜间游憩活跃差异产生的基本原因，本文还对夜间游憩热力和周边POI数据（兴趣点）进行了关联分析，总结影响夜间游憩差异的环境因素。首先基于2019年5月的POI数据，采集公园绿地周边200m范围内POI点（图4），按其类型进行分类数量统计，并求范围内POI数量总数与POI类型总数。再基于SPSS统计分析软件，对公园绿地夜间游憩热力点总数、POI数量总数、POI 类型总数、各类型POI点数量进行关联性分析，最后统计显著关联关系出现的频次（图5）。
图4（上）研究范围内POI 分布示意图
图5（下）各类影响因子关联频次分析图
3 结论
本文基于手机信令APP数据、POI 数据，对12个样本公园绿地夜间游憩活跃水平进行了量化分析研究，揭示了公园绿地日间、夜间游憩活跃水平存在差异的现象，拓展了公园绿地研究的场景。样本公园绿地中，始终保持日间活跃的公园绿地占比仅为16.67%，从侧面反应出本市市民可能已形成夜间游憩公园绿地的日常习惯，夜间游憩行为已占主导。通过制定了公园绿地游憩“日夜活跃度”指标，可用于量化分析公园绿地日间、夜间游憩活跃水平，基于该指标界定了公园绿地的三种游憩活跃类型，为后续开展深入研究建立了理论基础和量化分析工具，具有一定的理论创新性，对推进公园城市规划设计研究、提高公园精细化管理水平具有积极的促进作用。
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