手機APP定位數據及其在城鄉規劃中的應用*
——以大理白族自治州為例

殷振軒 王 德 王 穎 郁海文 YIN Zhenxuan, WANG De, WANG Ying, YU Haiwen

0 引言

隨著中國經濟社會進入“新常態”的發展階段，我國規劃實踐由“增量規劃”向“存量規劃”轉變，強調以人為本，推崇科學決策，提倡公眾參與，對城鄉規劃實踐與研究提出精細化的要求，遵循城市發展規律，保證規劃的科學性和嚴肅性成為中國城鄉規劃發展的重要挑戰。

近年來，在城鄉規劃實踐與研究中，大樣本、高精度的大數據已受到越來越多的重視，眾多學者運用手機信令數據[1]、微博數據[2]、大眾點評數據[3]、POI數據[4]、出租車數據[5]、公交刷卡數據[6]、百度熱力數據[7]、街景數據[8]、在線地圖數據[9]、共享單車數據[10]等，開展了多角度的研究工作，為探尋城市發展規律、認知空間發展現狀提供了巨大幫助，對于實現理性規劃、精細管理具有重大意義。

手機信令數據具有較高的空間精度、豐富的時間信息和較全面的樣本覆蓋，其較高的研究價值和應用價值成為城鄉規劃的有力工具。但是手機信令數據也存在一定的局限性，一方面獲取困難、價格昂貴，另一方面難以支撐微觀尺度的研究。手機APP定位數據是一種新數據，與手機信令數據相似，具有精準的時空信息，同時其獨特的優勢在于定位精準、獲取相對容易。但目前手機APP定位數據的相關研究較為缺乏，適用領域不明，需要把握其特性，挖掘其在定量分析研究中的潛力，探索其在城鄉規劃中應用的可能性。本文以大理白族自治州為例，對標手機信令數據，探索手機APP定位數據在城鄉規劃中的適用領域及方法，旨在為城鄉規劃定量研究提供幫助。

1 手機APP定位數據及其特性

1.1 手機APP定位數據

隨著信息技術的發展，手機憑借其智能化與便攜性的優點，在日常生活中扮演了越來越重要的角色，改變了人們的日常生活方式。手機APP定位數據是當用戶通過應用程序發起基于位置服務的定位請求時，定位服務商記錄的數據，包括用戶識別號、定位請求時間和當前所處的經緯度位置。因此，手機APP定位數據與手機信令數據一樣，屬于包含較為精準時空信息、具有大樣本等特點的個體數據。

1.2 手機APP定位數據的特性

1.2.1 定位精準

手機信令數據一般采用基站定位，通過偵測手機連接的基站，將該基站的位置作為手機用戶的位置。手機信令數據的精度很大程度依賴于基站的密度，在不同地區誤差不同，在手機基站密度較低的地區誤差值可能會很大，超過1 km。而手機APP定位數據多采用WiFi和A-GPS結合的定位方式，通過衛星或WiFi固定接入點測算較為精準的位置信息，定位精度與傳統GPS數據相似，可以達到幾米至幾十米。

1.2.2 具有豐富的用戶屬性信息

手機信令數據一般只包括時間、位置和年齡、性別等少量用戶屬性信息。而定位服務商可以基于用戶手機應用程序的使用習慣，進行人群畫像，推測用戶屬性信息。因此，手機APP定位數據具有較多緯度的屬性信息，既包括通用的屬性信息，如年齡、性別、婚姻，是否有車，是否為大學生，是否有高端消費行為等，也包含與城鄉規劃相關的屬性信息，如常住城市、春節所在城市、所用語言等。

1.2.3 記錄間隔時間短，但記錄存在偏差

手機信令數據是手機用戶進行通話、短信、上網或定期位置更新等與手機基站連接時被記錄的，屬于被動式采集數據，平均記錄間隔時長約幾十分鐘至1小時，具有全天候、覆蓋廣、非隨機等特性[11-12]。而手機APP定位數據是用戶通過手機應用程序主動發起定位請求時被記錄的，記錄較為連續，間隔時長為30—120 s，但是仍明顯低于傳統GPS數據記錄頻率。同時，由于一方面不同人群使用手機應用程序的頻率不同，另一方面個體用戶使用手機應用程序的時間有限，手機APP定位數據記錄的不同人群比例存在差異，且每個用戶的記錄時間段較短、記錄周期存在偏差[13]。

2 研究思路

手機APP定位數據，與手機信令數據和傳統GPS數據既有相似之處，又存在定位精度、數據質量等方面的差異，不宜直接套用相關研究方法。目前，基于手機APP定位數據，高碩等比較分析了居民職住錨點的計算方法[13]，鈕心毅等探討了建成環境對街道活力的影響[14]，但缺乏從總體上把握手機APP定位數據特性、探索其在城鄉規劃中適用領域的研究。

手機APP定位數據具有自身的優勢與局限，根據其數據特性可以判斷分析的可靠性。首先，手機APP定位數據不僅定位精準，而且是用戶使用應用程序時被記錄的數據，基于其識別的用戶駐留活動較為準確，可以用于城市結構、街道活力和設施評價等方面的研究。進一步在宏觀層面匯總用戶駐留地，可以得到準確的用戶主要活動區域，結合在其他城市或鄉鎮識別的駐留活動，構建的區域聯系也具有一定的可靠性。但是由于手機APP定位數據記錄時間段較短，因此需通過長期追蹤對比，推測用戶規律性活動地，如居住地和工作地等，存在一定局限性。此外，手機APP定位數據需要用戶主動發起請求，不能時時記錄用戶位置，僅能識別部分停留點，刻畫個別小范圍聯系，難以反映用戶完整的游覽路線，其被用于分析活動軌跡的可靠性與可行性較低（圖1）。

本文選取數據可靠性較高的分析對象，從宏觀、中觀和微觀的視角出發，探究手機APP定位數據在城鄉規劃中的適用領域及方法。首先分析區域人流聯系，認知區域城鎮的中心性，探究鄉鎮間聯系機制；其次，研究用戶駐留地的分布，評價城市和街道的活力，識別城市生活中心；最后，篩選公共服務設施范圍內的駐留活動，評估空間服務績效。

3 研究區域與數據

大理白族自治州位于云南省中部偏西，轄大理市、祥云縣、彌渡縣、賓川縣、永平縣、云龍縣、洱源縣、鶴慶縣、劍川縣、漾濞縣、巍山縣和南澗縣，約2.9萬km2，是國家級歷史文化名城、重要的風景旅游城市。本文將大理州作為西南旅游城市的典型代表，選為研究區域。

研究數據為2015年9月的手機APP定位數據，包括設備識別號、經緯度位置、定位時間、年齡、性別、常住城市等信息，由騰云天下有限公司（TalkingData，以下簡稱“TD”）提供。TD公司成立于2011年9月，日活躍用戶2.5億人，月活躍用戶6.5億人，是我國最大的獨立第三方移動數據服務平臺[13]。研究數據共記錄到26萬不同識別號，約1 400萬條記錄，其中，游客（常住地非大理市）占比較高，女性略多于男性，19—45歲的用戶超過50%（表1），以常使用手機APP的用戶為主。

取每個用戶每小時第1條記錄作為該用戶該小時所處位置，統計每個大理州用戶1個月內出現最多的區縣作為其主要活動區域，即居住區縣，識別結果與2015年大理州常住人口分布高度相關，泊松相關系數達到0.855（圖2）。

4 區域聯系分析

隨著區域一體化進程的不斷加速，區域聯系程度逐漸加強，反映城市之間相互作用的區域聯系已成為城鄉規劃的重要研究領域[15]。在鄉村振興、規劃實踐改革等大背景下，更需要了解城市之間、城鄉之間，人、物、資本、技術等要素的流動情況，認知區域相互作用特征，為科學規劃奠定基礎。城鄉規劃傳統方法主要是依靠企業關聯數據[16]和航空、鐵路、公路客運班次[12]來刻畫區域聯系，不能反映真實人流聯系。手機信令數據可以反映用戶時空行為，記錄用戶常住地和出行目的地，刻畫跨鄉鎮的人流聯系，補充傳統規劃技術方法[12]。由于特性相似，手機APP定位數據同樣可以記錄用戶時空信息，識別用戶主要活動鄉鎮和在其他鄉鎮的駐留地，建立跨鄉鎮的出行軌跡，從而用鄉鎮間人流聯系反映區域間的聯系程度，可以部分替代基于手機信令數據區域聯系分析，輔助傳統規劃技術方法。

圖1 數據可靠性

表1 用戶屬性信息統計分析

圖2 大理州用戶分布

利用手機APP定位數據，識別用戶主要活動鄉鎮和在其他鄉鎮的駐留地，建立跨鄉鎮的人流OD軌跡，分析區域間不同人群的流量和流向，即匯總以該區域為目的地的人流總量和統計該區域為其他鄉鎮最大流量目的地的數量，認知區域城鎮的中心性。如大理州用戶和游客的流量分布具有顯著差異，大理用戶流量分布較為均勻，而游客流量主要集中在大理市及周邊旅游資源之間，其聯系依托高速和國道（圖3-圖4）；從流向來看，大理市下關鎮具有顯著的中心性，同時其他縣的中心鄉鎮也承擔著一定的中心作用，特別是云龍縣諾鄧鎮和劍川縣金華鎮（圖5）。進一步依據人流聯系，將各鄉鎮劃分為與其聯系最緊密且聯系強度大于50%中心鄉鎮的腹地（否則處于中心鄉鎮爭奪區域），從而更準確地分析中心鄉鎮的影響范圍。如大理州各中心鄉鎮的影響范圍主要集中在各自行政范圍內，而大理市中心城區影響范圍較大，與相鄰縣的中心鄉鎮爭奪腹地，漾濞縣中心鄉鎮的腹地范圍較小（圖6）。此外，可以基于鄉鎮間的人流聯系，采用社團發現算法識別“城市族群”，進一步依據鄉鎮間人流聯系程度，劃分城市族群類別，探究鄉鎮間人流聯系機制。如大理州可劃分為10個“城市族群”，采用Forceatlas2布局算法進行可視化分析（圖7），可以發現大理市的中心地位較為突出，與各縣均有較為密切的聯系，賓川縣與大理市聯系最為緊密，巍山縣和南澗縣聯系緊密，而云龍縣、永平縣等內部聯系緊密，與大理市聯系較為松散。最終可以得到4類不同的“城市族群”：“網狀城市族群”“單核城市族群”“線性城市族群”和“松散型城市族群”（圖8）。“網狀城市族群”以大理市為代表，各鄉鎮發育良好，互相之間緊密聯系，形成多個核心；“單核城市族群”以鶴慶縣為代表，中心鄉鎮發育良好形成核心，其他鄉鎮與縣城緊密聯系；“線性城市族群”以彌渡縣為代表，由于有重要交通干線穿過，鄉鎮間呈串聯狀；而“松散型城市族群”以漾濞縣為代表，受地形等限制，居民多在各鄉鎮內活動，鄉鎮間聯系不緊密。

圖3 大理用戶人流聯系

圖4 游客人流聯系

圖5 城鎮中心性

圖6 中心鎮勢力圈

5 城市活力分析

城市活力代表了城市生命力，是城市居民時空行為的客觀體現，可以反映行為決策的結果，用于評價建成環境。傳統的研究方法主要以土地利用現狀、建筑面積等數據來測算開發強度，或以問卷和實地研究等方法來測度人流活動，前者難以真實反映人的行為特征，后者難以開展大規模研究來把握全面狀況，存在部分局限性。基于手機信令數據，分析居民活動的周期性變化特征，可以用于研究城市活力[17]，但難以測度微觀區域的活力。手機APP定位數據可以識別駐留活動，反映用戶的行為特征，同時其定位精度的優勢不僅可以反映宏觀層面的城市活力，也可以展現街道等中微觀層面的城市活力，拓展相關研究尺度。

采用手機APP定位數據識別用戶駐留活動，首先可以通過匯總區域內的活動總量，識別高、中、低活力區域（圖9），評價城市建成環境。進一步可以采用局部加權回歸的非參數法識別城市中心[11]，分析城市空間結構。如本文識別出大理站和泰業國際廣場等承擔著較強公共服務職能的生活中心（圖10）。“晝夜比”是某個空間單元內白天與夜間駐留活動的比值，反映了區域活力時間的特征。晝夜均衡的區域是居住與配套設施安排理想的區域；白天活力型，往往是商業與就業崗位集中而居住缺乏的區域；夜間活力型，往往是大型居住區集中而就業崗位缺乏的區域。如本文發現大理市區以晝夜均衡區域為主，在邊緣區域散布一些夜間活力區域，而大理站、大理國際會展中心、州政府所在地以及城市東部區域為白天活力型，未來需要考慮其他功能的配套（圖11）。此外，根據道路等級建立緩沖區，計算每段道路緩沖區內的駐留活動密度，定量化評價街道活力，為街道設計提供幫助。如本文根據活力高低將大理州市區主要街道分為5級，其中泰安路、巍山路和興盛路等街道活力較高，屬于高活力街道（圖12）。

6 公共服務設施評估

醫療、文化、體育、交通、綠地廣場等公共服務設施是城市基本的公共資源，承擔著重要的公共服務職能，體現著人文關懷和社會公平[18]。開展設施評估是公共服務設施專項規劃的基本要求，也是城鄉規劃和城市管理工作的組成部分。傳統方法主要采用統計數據，分析設施規模、推測運行狀況，很難把握設施的真實使用情況。基于手機信令數據，可以挖掘用戶的時空軌跡，從而可以分析公共服務設施的實際服務范圍[12]，但受限于定位精度，宜用于評估占地規模面積較大（約100 hm2以上）的公共服務設施的使用情況[11]。手機APP定位數據的定位精度較高，可以精準識別到訪各公共服務設施的用戶，評估設施使用情況，可以部分彌補手機信令數據的不足。

采用手機APP定位數據，首先，識別在公共服務設施范圍內停留的用戶數據，對比各公共服務設施的實際使用人數（圖13），結合設施面積等統計數據，可以進一步評估各設施的實際服務績效。其次，根據到訪用戶的常住城市，對比本地用戶數量和外地用戶數量（圖14），可以判斷各公共設施的服務性質和對象。如作為大理州主要交通設施，大理火車站是外地用戶使用最多的公共服務設施，承擔著主要的對外服務聯系功能，而大理學院附屬醫院是外地用戶到訪占比最高的醫療設施，表明其不僅是重要的對內醫療設施，還承擔著區域服務功能。此外，統計每小時各設施范圍內具有停留記錄的用戶數量，可以得到設施每小時實際使用量，對比不同時間的實際使用量，由此得出公共服務設施的使用波動情況及其使用規律，為城市智能管理與精準應對等提供幫助，如統計發現上午10點是醫療設施使用的高峰時間（圖15）。

圖7 城市族群

圖8 城市族群分類

圖9 城市活力

圖10 城市中心

圖11 晝夜比分區

7 總結與思考

圖12 街道活力

圖13 公共服務設施在場人數（單位：人）

圖14 公共服務設施到訪用戶常住地（單位：人）

圖15 醫療設施每小時在場人數（單位：人）

本文以大理白族自治州為例，利用手機APP定位數據分析了區域聯系、城市活力和公共服務設施等內容，探索了手機APP定位數據在城鄉規劃研究中的適用領域及方法。對于區域聯系，手機APP定位數據可以記錄用戶時空信息，可以用于識別用戶主要活動鄉鎮和在其他鄉鎮的駐留地，建立跨鄉鎮的出行軌跡，從而以鄉鎮間人流聯系認知區域間的聯系程度，可以部分替代基于手機信令數據區域聯系分析。對于城市活力，手機APP定位數據憑借其定位精度較高的優勢，不僅可以反映宏觀層面的城市活力，也可以展現街道等中微觀層面的城市活力，拓展相關研究尺度。對于公共服務設施評估，手機APP定位數據可以精準識別用戶到訪的各公共服務設施，評估設施使用情況，與手機信令數據相互補充。但是由于手機APP定位數據需要用戶發起主動定位請求，其記錄時間段較短，利用手機APP定位數據識別用戶居住地和就業地存在一定局限性，也難以基于手機APP定位數據刻畫用戶完整的小范圍活動軌跡（表2）。

表2 手機APP定位數據適用領域分析

通過本文研究可以看出，手機APP定位數據可以部分反映用戶的時空行為，支撐不同領域的定量分析，對于城鄉規劃研究具有一定的意義和價值。與手機信令數據相比，手機APP定位數據的定位精度更高，在中觀、微觀研究中具有優勢，為城市設計等局部空間研究提供了新的依據。當然手機APP定位數據也存在著一些不足之處：一是手機APP定位數據存在刷APP用戶量的現象，需要進行復雜的清洗工作；二是手機APP定位數據存在樣本偏差，主要反映特定群體的時空行為，而非城市真實群體的情況。綜上所述，應將手機APP定位數據融入傳統的分析框架，與相關數據相互融合和補充，全方位、多角度地刻畫城市空間特征，輔助城鄉規劃研究，提升城鄉規劃分析的科學性。