基于手機信令數據的城市濱水空間活力研究
——以蘇州金雞湖為例

史宜 李婷婷 楊俊宴＊

0 引言

城市因水而生、因水而興，城市文明的演化發展與水系息息相關。城市濱水空間作為人類活動與自然環境互動最為強烈的地段之一，是展示城市活力與形象的重要窗口。濱水空間景觀塑造和功能提升對城市發展亦具有重要意義。

回顧中國城市發展歷程，古代及近代城市主要依靠水系發展貿易交通產業，故而濱水空間既承擔重要商業貿易功能，也是稠密的市民生活場所，例如清明上河圖中展示的汴河兩岸繁榮商貿場景。近現代以來，伴隨鐵路、公路和航空現代交通的發展，城市水運需求下降，河流用于交通和物資轉運的功能衰退，城市濱水空間長期的主導地位被其他城市空間類型所代替。尤其在快速城市化進程的變遷中，城市中傳統的富有活力的濱河、濱水、濱湖空間往往被工業用地、居住小區裹挾其中，成為城市中的灰色地帶和消極空間。

在踐行生態文明發展理念的指導下，如何喚醒城市濱水空間活力，重塑人水和諧互動，是城鎮化轉型中城市空間品質提升的重要議題。對于“空間活力”定義方面，目前既有研究存在廣義和狹義的不同理解。其中廣義理解認為城市空間活力包括經濟活力、文化活力和社會活力等層面[1-2]。而狹義理解則將空間活力聚焦于人本身，凱文·林奇在《城市形態》[3]中從人類學角度將城市活力定義為：“一個聚落形態對于生命機能、生態要求和人類的支持程度，而最重要的是，如何保護物種的延續。”揚·蓋爾在《交往與空間》[4]中認為，空間場所活力的根本是“人及人的活動”，城市空間活力在于處于其中的人以及人們的活動，空間的使用者在其中開展并參與活動，是決定城市空間活力的根本要素。伊恩·本特利等在《建筑環境共鳴設計》[5]一書中對于活力的理解是：“一個空間場所對于多種不同功能的接受能力。”認為如果某種類型的空間場所跟其他空間場所相比，能夠容納多種不同功能用途的社會活動，能夠給參與其中的每一個人提供更多的活動選擇，那么這種類型的空間場所具有一種被稱為活力的空間特性。李翊認為城市空間活力在于處于其中的人以及人們的活動，空間的使用者在其中開展和參與活動，是決定城市空間活力的根本要素[6]。對于濱水地區活力，張沛佩在《城市濱水空間活力營造初探》[2]中提出人的活動是創造城市活力的最直接來源，要形成一定的空間活力首先要有一定規模和密度的人群作為保證。馮瑩在《基于生態理念的城市濱水空間活力營造初探》提出：“城市空間的活力包含兩個并列構成要素：人和場所。人的活動是城市空間活力產生的源泉，而場所是城市空間活力產生的必要條件。人與場所二者之間相互互動的程度，即為城市空間活力的外化表現。……因此將人群的聚集程度作為活力判定的標準。”[7]以上對空間活力的理解，主要基于空間活力產生的本源性認識，即空間活力源于空間內人與活動的聚集，人群聚集程度是空間活力的內在指征，而“文化活力、經濟活力、社會活力”則從某種層面可以理解為人群聚集產生的空間活力在不同層面的外在映射。因此，可以將人群聚集密度作為濱水空間活力評價的研究指標。

近年來，互聯網、3S技術（GPS、GIS、RS）以及智能定位設備的迅速發展使準確觀測城市人群聚集密度成為可能，這也為城市空間活力研究帶來新路徑。基于個人定位設備采集市民時空分布數據，對濱水空間人群聚集特征進行定量分析，可以對濱水空間活力進行更為精細化的分析。劉博敏等[8]基于百度熱力數據從時空間層面總結南京秦淮河沿岸濱水空間的活力動態模式。王魯帥等[9]基于手機信令數據分析了上海黃浦江濱水空間的活力時間、活力空間和活力功能等濱水區時空活力模式。在應用于濱水空間研究的多種新數據源中，手機信令數據由于其高取樣率、高更新率的特性，能夠實時準確地量化人群時空分布狀態，具有特殊的優勢。同時，筆者于2016年基于手機信令數據對上海城市公園綠地人群密度進行測定，并對上海人民公園等進行了現場實測檢驗[10]，發現通過算法優化可以顯著提升中小尺度下基于手機數據進行人群密度計算的精確性，同時實現城市綠地、商務用地等特定類型用地的人群密度計算，間接論證了將手機信令數據引入濱水空間活力研究的科學性。因此，將手機信令研究方法與濱水空間活力議題相結合，能夠直觀分析城市濱水空間與人群的真實活動規律，突破了傳統數據取樣率低、時空粒度粗糙等問題，是對既有城市濱水空間活力研究的創新性嘗試和有益補充。

本研究由此引發，以蘇州金雞湖為例，基于手機信令數據對濱水空間人群時空分布進行精細觀測，記錄市民如何到達、使用和離開濱水空間，對城市濱水空間活力的時空規律進行詳細解析，并進一步采用Pearson相關系數方法研究多種空間影響因子對濱水空間活力強度的相關性，達到從使用者——人的層面了解濱水空間運行規律的目的，為城市濱水空間設計與活力提升進行有益的探索。

1 城市濱水空間活力的測定方法

1.1 濱水空間概念界定

通過相關資料查閱發現，“濱水”在景觀學、地貌學、海洋學、生態學等自然學科有相當寬泛的界定，而基于不同的研究角度對濱水空間有不同的界定（表1）。在既有研究中，對于濱水空間陸域延伸范圍的標準從 50 m～2 km[11-12]不等。但大部分研究均認同濱水空間應基于水際線向陸域延伸，延伸空間應與水體存在視覺上、歷史上的緊密聯系[13]，以及行為誘導性[11]，并且濱水空間陸域側邊界應與道路、鐵路等地形條件一致[14]。

表1 濱水空間相關界定研究Tab. 1 Studies on the definition of waterfront space

本研究延承以上研究觀點，認為濱水空間的范圍應當基于對人的感知和行為的引導向陸域延伸，并限定在步行尺度之內，并以道路等地物要素作為陸域側邊界。在陸域側延伸距離的選擇上，1～2 km的距離由于超出了通常的視覺感知距離，水對空間活力的影響局限于行為引導層面，因此選擇500m（約步行5 min）作為延伸距離閾值。本研究采用的濱水空間定義，是指受濱水空間輻射影響的陸域與水域相連接區域，沿水際線向陸域延伸500m范圍、且受濱水空間輻射的區域，范圍界限與周邊街區邊界相一致，由水際線、陸域2部分組成。該界定與馮瑩在《基于生態理念的城市濱水空間活力營造初探》[7]中的界定基本一致。

1.2 基于手機信令數據的城市濱水空間活力測度指標

手機信令數據是城市人群定位服務（location based services, LBS）數據的一種，來源于手機用戶與發射站之間的通信數據。手機信令動態數據包含運營商記錄下來的手機用戶在移動通信網絡中活動時的位置信息，當手機發生開機、關機、主叫、被叫、收發短信、切換基站或移動交換中心、周期性位置更新時，手機識別號、信令成功時間、當時所處的基站小區編號均保存在手機信令數據中。基于手機信令數據進行人群空間分布特征研究的可靠性已經經過廣泛驗證。龍瀛[15]利用手機信令數據并結合POI測算的功能密度及混合度等指標量化分析不同類型街道空間活力；李祖芬[16]對基于手機信令數據分析人群時空分布的特征方法進行總結；王德[17]基于手機信令數據，運用空間分布可視化及指標法來量化研究人群的空間分布特征；代鑫[18]基于手機信令數據，選取商業中心人群總量、人群變化率、人群數波動3個指標與商業中心活力進行相關性分析；鐘煒菁[19]利用手機信令數據從信令類型、人群強度、人群組成類型對城市空間活力進行研究。手機信令數據以其樣本規模龐大、時空粒度精細、定位軌跡直觀的特性，更加直觀準確反映城市人口空間分布特征，為城市空間活力的定量分析構建了較為理想的平臺[20]。

本研究基于對空間活力的本源性認識，將濱水空間人群聚集強度最直接的測度指標——人群時空分布密度，作為濱水空間活力的測度指標。需要強調的是，由于城市濱水空間對于活力的影響并不局限在公共空間，同樣體現在對水域周邊產業、服務業活動和居住行為的吸引。即在廣義理解中，城市“文化活力、經濟活力、社會活力”從某種層面可以理解為商業、工業、居住等用地中人群活動高頻率高密度的聚集。因此筆者對濱水空間活力的評估并不局限于公園綠地等公共空間，也將水域周邊的商業、商務、居住等各種類型用地涵蓋在內，以全面考察濱水空間活力對城市的影響。基于以上認知，本研究從時間和空間2個維度分別建構活力測度指標，探究多維度下城市濱水空間人群時空活力特征。

1.2.1 基于手機信令的人群密度算法

手機信令數據空間化計算方法采用基于三維活動空間的人群密度計算方法[10]（公式1）。數據處理中默認假設手機用戶數為人群數量，且排除了用戶同一時段出現在多個基站服務區的影響。

式中：A為計算范圍的三維活動空間面積；A'0為室外活動面積；A0為建筑總面積；A' 為計算范圍面積；vj為編號為j的基站小區；ci為編號為i的地塊；ρci為ci地塊的手機用戶，密度單位為人/hm2；A'ci為ci地塊的用地面積；Dvj為vj基站小區某時刻的手機用戶數量；Avj為vj基站小區的三維活動空間面積；A(ci∩vj)為ci地塊與vj基站形成的疊置區內的三維活動面積。地塊定義為具有單一用地屬性且不被道路分割的基本用地單元。

1.2.2 濱水空間活力時間分布

濱水空間活力時間分布特征主要描述人群活動在不同時段內的變化情況，具體表現為以濱水空間整體空間為單位，分析濱水空間人群密度一天內隨時間的波動情況，進而得出不同時段的活力強度特征。可以基于手機信令數據獲得的24 h各時段人群數量平均值除以街區面積計算濱水空間該時段的人群密度（公式2）。

式中：ρx表示該天x時濱水空間的整體人群密度；Sumx表示該天第x小時濱水空間總人群數量的平均值；S表示濱水空間所有街區面積總和。該指標可以小時為單位統計濱水空間整體人群動態分布，表征濱水空間活力的時間分布特征。

1.2.3 濱水空間活力空間分布

濱水空間活力空間分布特征主要描述人群在濱水空間不同區位的分布特征，具體表現為各個地塊的人群密度，包括各小時人群密度和日平均人群密度等指標。各小時人群密度通過計算地塊某小時平均人群密度（公式3），表征某小時空間活力分布的空間差異性。日平均人群密度則通過地塊一天內人群密度平均值（公式4），得出在較長時間周期內濱水空間活力空間的分布差異。具體公式如下：

式中：ρi1表示該日地塊i在01：00時的人群密度：Sumi1表示該日內地塊i在01：00時的人群數量；Si表示地塊i的用地面積；ρi表示該日地塊i在一天內的平均人群密度。

1.3 研究數據

本研究使用數據類型包括城市空間數據、手機信令數據、服務設施業態POI數據。城市空間數據主要包括濱水空間的建筑空間數據、道路紅線和土地利用數據。手機信令數據為該區域人群動態分布的匿名加密數據，基于對研究范圍內共690個手機信令基站的數據采集，時間范圍為2017年6月21日典型工作日（選擇星期三，以排除周末假期對工作日活動的干擾），包含匿名加密手機用戶ID、時間戳、所在基站編號等信息。進行處理清洗后的數據量約為69萬條。服務設施業態數據來源于2017年蘇州百度地圖業態POI數據。

1.4 研究對象

金雞湖位于江蘇省蘇州市老城區東北部、蘇州工業園區中部，是蘇州工業園區核心水系，水域面積7.4 km2。蘇州金雞湖濱水空間總面積經界定為4.1 km2（圖1）。金雞湖沿岸是國內較早開始建設的城市公共濱水空間，景觀、生態、社會效益良好，商業設施運營對周邊城市的帶動作用較為顯著，是中國濱水區公共活動空間建設的成功典范。此外，應國家戰略部署發展要求，2019年8月26日蘇州自貿片區選址在園區成功實施，有利于蘇州工業園區和蘇州進一步發揮開放優勢，也有利于進一步激發金雞湖濱水空間的人群活力。因此本研究選取了金雞湖濱水空間作為研究對象，對于中國城市濱水空間研究具有典型性和參考性。

1 研究范圍Study area

2 城市濱水空間活力的分布特征

2.1 城市濱水空間活力的時間分布

2.1.1 濱水空間活力的總體時間分布特征

計算金雞湖濱水空間24 h人群密度，觀察空間活力整體時段變化。蘇州金雞湖濱水空間人群活動變化差異較為明顯，在0～24 h周期中呈現出“低—升—高—降”的人群密度波動趨勢（圖2）。根據24 h人群密度變化曲線，可識別得到A、B、C、D共4個較為明顯的數值拐點，其中A為07：00，B為12：00， C為20：00，D為24：00。分析可知，在忽略02：00—07：00由于夜眠關機行為干擾造成的人群密度波動后，07：00—12：00是濱水空間人群活力凝聚并波動上升的階段，并在12：00到達白天的峰值，約為256人/hm2，其中08：00前后出現小波峰，這對應了該時段由于早高峰通勤活動造成的濱水空間活力提升。隨后12：00—16：00人群密度整體波動最為平穩，16：00出現略微下降趨勢，代表在16：00前后濱水空間的活動內容開始發生轉換；16：00—20：00是濱水空間人群活力急速上升的階段，人群密度在晚上20：00達到全天最高峰，為278.8人/hm2，說明這是金雞湖濱水空間一天活力最高的時段。20：00—24：00是人群活力消退階段，隨后24：00—07：00人群由于夜眠等行為，空間活力低并處于沉寂階段，凌晨04：00為一天中人群活力的最低值，人群密度為236.7人/hm2。在排除夜眠關機等干擾后，濱水空間人群密度最高值與最低值相差約為40人/hm2。從全天來看，濱水空間活力在24 h內呈現連續波動變化，上午活力緩慢提升，在下午保持較為平穩狀態，傍晚濱水空間人群活力高于日間，并在午夜后快速下降呈波動態勢。12：00和20：00分別為濱水空間白天、全天人群活力最高的時段，而08：00和16：00則由于濱水空間活動類型轉換，出現短暫的活力峰值和谷值。

2 濱水空間人群密度隨時間變化The population density changes with time in waterfront space

2.1.2 不同用地類型濱水空間活力的時間分布特征

為深入分析濱水空間活力的時間變化，依據城市建設用地分類標準，按照用地性質將金雞湖濱水空間劃分為8類用地，分別為居住用地（R）、公共管理與公共服務用地（A）、商業服務業設施用地（B）、工業用地（M）、物流倉儲用地（W）、交通設施用地（S）、市政設施用地（U）及綠地（G）。

比較分析24 h內8類用地平均人群密度變化趨勢（圖3），從變化趨勢上總體可以分為4類：1）商業服務業設施用地、交通設施用地自09：00—22：00都處于活力較為凸顯的時段，其他時段則活力明顯降低，其中商業服務業設施用地在下午13：00—14：00和夜晚18：00能夠達到520人/hm2左右的密度峰值；2）綠地在09：00—19：00的活力高于其他時段，19：00達到峰值143人/hm2，但由于平均人群密度較低僅為109人/hm2，活力波動幅度較前類用地較弱；3）工業用地、市政設施用地、公共管理與公共服務設施用地、綠地、物流倉儲用地則在24 h活力變化并不明顯；4）居住用地活力最高的時段是 24：00前和清晨08：00，分別為295人/hm2和281人/hm2，白天活力則較為缺乏。而從不同用地類型的人群密度數量對比看，商業服務業設施用地的活力最為突出，公共管理與公共服務設施用地、交通設施用地、居住用地、工業用地的活力均較高，而其他類型用地則活力較低。

3 各類用地人群密度隨時間變化The population density of different types of land use changes with time

由此可見，濱水空間活力的強度和分布時段受到土地利用性質的影響，商業服務業設施用地、公共管理與公共服務設施用地、交通設施用地、居住用地、工業用地較有可能產生更高的空間活力，同時商業服務業設施用地則更有可能產生白天延續至夜晚的長時段空間活力。居住用地則有助于提升濱水空間在清晨和午夜前的活力。基于不同用地類型空間活力的時間分布特征可以進一步推論，多樣化、復合式的土地功能開發能夠促進濱水空間活力在全時段連續性的彰顯。

2.2 城市濱水空間活力的空間分布

2.2.1 濱水空間活力的總體空間分布特征

為進一步了解真實人群活動在濱水空間的分布差異，計算24 h不同地塊日平均人群密度，并采用自然斷裂法依據密度數據高低來分析活力強度的梯度變化（圖4）。并將人群活力密度值劃分為一級熱點地塊、二級熱點地塊和冷點地塊。其中一級熱點地塊為日平均人群密度＞800人/hm2的地塊，是人群活動密度最高地塊，共14個，占總量的8.75%，主要分布于圓融橋、星湖街等周邊，該層級地塊周邊地鐵公交線路匯集、交通便捷，商業商務類型地塊占比最高。二級熱點地塊是日平均人群密度大于225人/hm2的地塊，共68個，占總量的42.5%，主要分布于通達路、星洲街區域，該層級地塊主要為居住用地，周邊交通較為便捷。冷點地塊為日平均人群密度＜25人/hm2的地塊，共20個，占總量的12.5%，主要分布于檳榔路沿線、崇文路沿線等區域，以工業、科研用地為主。

4 金雞湖濱水空間時均人群活動密度分布Distribution of hourly average population activity density in waterfront space of Jinji Lake

金雞湖濱水空間活力呈現多點簇群聚集，即濱水空間沿河岸形成多處非均質活力熱點（圖5）。金雞湖濱水空間活力熱點分布呈現出空間分異、熱點分散、圈層衰減3個特征。空間差異分異是指東西兩岸活力空間強度存在很大差異，金雞湖東部整體空間活力明顯高于湖岸西部；熱點分散是指金雞湖沿岸呈現多個活力熱點地塊，主要為圓融星座、湖東大廈、蘇州大學及其周邊地塊；圈層衰減是指人群活動在熱點地塊高密度集中，在周邊地塊呈圈狀低密度分散，如東岸熱點地塊以圓融橋商業用地形成濱水人群密集的核心區域，并向外圍依托城市道路網絡呈現圈層遞減，并與城市交通網絡存在一定形態耦合關系。

5 濱水區不同時刻人群活力空間分布Spatial distribution of population in waterfront space at different hours

2.2.2 濱水空間活力的空間分布動態特征

為更好地展現人群聚集的空間相對關系，選取濱水空間活力重要時間拐點（07：00、12：00、20：00、24：00），分析各時段不同區位用地濱水空間活力。

蘇州金雞湖濱水空間人群活力呈現出潮汐波動特征（圖5）。不同時段人群活力變化具體表現出“活力形成—活力凝聚—活力擴散—活力消減”的動態特征。從07：00—12：00，空間活力逐漸提升，并在東北部形成以圓融橋商業用地為主的活力熱點，該片區產業業態、服務設施、交通設施豐富；從 12：00—20：00，人群活力繼續升高，并出現多個活力熱點，主要分布在圓融橋、星湖街等商業性地塊，同時人群活力的分布呈現以人群高密度的活力熱點為中心向周邊的公共服務設施用地和綠地擴散的態勢；從活力峰值時刻20：00到活力消退時刻24：00，整體空間活力保持快速下降趨勢直至夜間低密度沉寂狀態，人群主要聚集在星湖街附近及湖西、湖北居住用地片區。由此可以看出，濱水空間活力熱點動態移動與地段用地性質、服務設施、交通等功能類型要素存在一定的相關性，同時結合金雞湖濱水空間活力呈現出的空間分異、熱點分散、圈層衰減的空間特征，有理由推測空間活力的分布與土地利用性質、服務設施、交通設施等空間要素的分布差異有關，這也引發下一節對空間活力與上述影響因子的相關性討論。

3 蘇州金雞湖濱水空間活力影響因子量化分析

基于上文對金雞湖濱水空間人群活動的時空間分析，得到可能影響濱水人群活動分布的相關性因素，采用Pearson相關系數作為表征變量之間相關程度的指標，對相關影響因子進行定量分析，基于上述城市濱水空間活力的空間分布特征分析，量化指標選擇用地性質、交通設施豐富度、岸線可達性、服務設施數量4個因子。Pearson相關系數的計算公式為：

式中：n為樣本，xi，yi為2個變量的變量值，r為樣本的相關系數，0 ≤∣r∣≤1。當r=0表示變量之間不存在相關性，0 ≤∣r∣≤0.1為微弱相關，0.1 ≤∣r∣≤0.3為低度相關，0.3 ≤∣r∣≤0.5為中度相關，0.5 ≤∣r∣≤0.8為高度相關，0.8 ≤∣r∣≤1為顯著相關，∣r∣=1為完全相關。

3.1 用地性質

金雞湖濱水空間按用地性質劃分為 8類，其中居住用地占總用地面積比值最大為53.64%；其次為公共管理與公共服務設施用地，占比達12.60%；商業服務業設施用地面積占比達11.70%，主要集聚在圓融橋、星墅灣、東方之門處（圖6）。

6 用地性質分布圖Distribution of land use

將金雞湖濱水空間用地和地塊人群數量進行相關性分析，根據分析結果可知，p=0.006，r=0.265，表明地塊性質和人群數量之間呈現低度相關性，即用地性質影響因子對人群活動具有一定的促進作用，但關系總體并不顯著。參照前述對不同用地類型空間活力波動性的差異，針對空間活力不足的濱水地塊，可通過布局具有較高活力的用地類型，如商業設施用地、公共管理與公共服務設施用地、交通設施用地、居住用地、工業用地改善其空間活力強度偏低的問題。而對于空間活力時段較短的濱水地塊，則可以通過布局商業設施用地、居住用地來彌補特定時段空間活力的不足。

3.2 交通豐富度

交通設施量的多少反映了居民使用濱水空間的方便程度，影響著居民實際使用情況。交通設施包括公交站點、地鐵站及停車場。交通設施越豐富，聚集的人數越多，濱水空間活力越強。

以地塊為單位分別計算公交站點密度、地鐵站密度和停車場密度，在標準化后進行無權重疊加，得到交通設施豐富度空間分布圖（圖7-1）。由圖可知，金雞湖濱水空間交通設施量整體分布不均衡，交通設施較多的地塊集中分布在星湖街、城市廣場、星墅灣商業街、順達商業廣場等商業用地，該類地塊有地鐵 1號、3號線經過，公交站點、停車場數量較多；湖東大廈、獨墅灣等居住用地交通設施較少，僅有地鐵2號線途經，停車場數量較少。

對金雞湖濱水空間不同地塊交通設施豐富度和人群數量進行相關性分析，=0.000，r=0.357，即不同地塊交通設施豐富度和人群數量之間呈現中度正相關（圖7-2）。這表明交通設施數量是影響濱水空間活力的促進性因子，是影響空間活力的重要空間要素。因而在濱水空間規劃中可以重點關注交通設施的建設，完善道路系統，適當提高公共交通設施運力與覆蓋度，提升人群遷移的便捷性，從而增強濱水空間人群活力。

7 金雞湖交通設施豐富度與空間活力相關性Correlation between traffic facilities richness and spatial vitality in Jinji Lake7-2 交通設施回歸分析圖Regression analysis of traffic facilities

3.3 岸線可達性

岸線可達性以親水距離為表征，通過地塊重心距離岸線的垂直法線長度計算。得到親水距離＜250 m地塊數量為57塊，占比最大達51.2%，主要為公園綠地廣場；親水距離為250～500m地塊數量為27塊，占比達21.6%，主要為商業服務業設施用地、居民用地、公共管理與公共服務用地；親水距離＞500m地塊數量為35塊，占比達28%，主要為蘇州工業園區、學校等規模較大的地塊 （圖8-1）。

將金雞湖濱水空間地塊親水距離與人群數量進行回歸分析，發現親水距離與濱水空間活力之間呈現正向微弱相關水平，p=0.002，r為0.214（圖8-2）。這表明雖然岸線可達性影響因子對人群活動具有吸引力但程度較低。由于金雞湖親水距離＜250 m范圍的地塊主要以公園綠地廣場為主，空間功能較為單一，人群分布稀疏，部分空間僅為單純的綠地空間，使部分緊鄰水體的地塊反而難以產生較高空間活力。

8 金雞湖岸線可達性與空間活力相關性C o r r e l a t i o n b e t w e e n shoreline accessibility and spatial vitality in Jinji Lake8-1 岸線可達性空間示意圖Spatial distribution of shoreline accessibility8-2 岸線可達性回歸分析圖Regression analysis of shoreline accessibility

3.4 服務設施數量

對于濱水空間，周邊服務設施越密集，則生活越完善便捷，聚集人數越多，濱水空間活力越強。基于百度地圖POI數據計算金雞湖濱水空間服務設施業態空間分布密度，發現整體而言各類服務設施南北存在較明顯差異，布局較不均衡（圖9-1）。在北部，服務設施規模較大而呈團塊狀簇狀密集分布在金雞湖圓融街、蘇州國際博覽中心、東方之門、星墅灣商業街等大型商業用地，向周邊成片狀蔓延態勢；在南部服務設施少且分散于湖東大廈、獨墅灣等公共設施用地。

為找到各類服務設施業態數量與空間活力之間關系，將金雞湖濱水空間服務設施業態數量與人群數量進行回歸分析，發現不同地塊服務設施數量和人群數量之間呈接近顯著的線性關系，此時p=0.020，r=0.496（圖9-2）。表明服務設施業態數量與地塊人群數量之間相關性較強，服務設施數量是影響濱水空間活力的關鍵促進性因子，豐富的服務設施對于濱水空間活力的規模強度水平有重要的促進作用。因此對于活力不足的濱水空間，增加服務設施數量應當是首先考慮的措施，通過整體上完善濱水空間公共服務設施布局，可以有效提升濱水空間的整體空間活力。

9 金雞湖服務設施數量與空間活力相關性Correlation between the number of service facilities and spatial vitality in Jinji Lake9-1 服務設施空間分布示意圖Spatial distribution of service facilities9-2 服務設施數量回歸分析圖Regression analysis of service facilities quantity

4 結論與討論

本研究主要是從“人”與“空間”雙重視角入手，來研究城市空間與空間活力之間關系，并歸納影響空間活力的相關要素，為相應地段優化改善提供策略依據。由于傳統收集城市人口空間分布數據方式存在一定缺陷，因而筆者借助手機信令提供的實時數據，從動態化視角測定城市人口實時分布情況，對城市活力的提升策略進行深入研究。

通過時間、空間2個層面對蘇州金雞湖濱水空間活力進行深入研究，可以發現濱水空間活力分布具有典型特征。

在時間層面上，呈現24 h周期性的模式特征，同時具有活力起始點、峰值點、結束點的活力起伏波動特征；濱水空間的空間活力的強度和分布時段受到土地利用性質的影響，商業服務業設施用地、公共管理與公共服務設施用地、交通設施用地、居住用地、工業用地較有可能產生更高的空間活力，商業服務業設施用地更有可能產生白天延續至傍晚的長時段空間活力，居住用地則有助于提升深夜和清晨的空間活力。

在空間層面上，呈現出“空間分異、熱點分散、圈層衰減”的形態特征。此外，從活力的動態波動和活力的空間聚集，歸納出濱水空間活力的分布與土地利用性質、服務設施、交通設施的分布差異有關。

筆者借助SPSS工具量化驗證濱水空間活力與空間特征因子之間關系，最后得出影響空間活力最重要的因子是市政服務設施數量，同時交通設施豐富性也對空間活力有較好的促進作用。而通常關注的岸線親水距離因子，則與濱水空間活力的關聯性較弱。這一分析結果對濱水空間規劃和設計有以下借鑒。

1）關注公共服務設施對濱水空間活力激發的“觸媒”作用。對于空間活力不足的濱水地段，引入一定的公共服務設施能夠較好引導人群向該區位集中，吸聚人氣，再帶動周邊地段的活力提升，成為濱水空間活力激發的“觸媒”式因素。如果再將公共服務設施與交通設施建設進行配合，就能夠成為提升濱水空間活力的有效策略。

2）鼓勵濱水空間的復合式開發。不同用地類型的濱水空間活力的時間分布和活力強弱存在顯著差異。單一類型的濱水空間開發方式不僅會使濱水空間的活力類型趨向單一，也不可避免造成特定時段活力缺失，必須通過復合式開發，將濱水空間公園綠地與商業設施、居住設施、交通設施等形成復合式開發，使人群于不同時段在濱水空間內頻繁流轉，形成全時態活力呈現。同時，多種行為活動的兼容也有助于濱水空間活力類型的豐富，使濱水空間能夠成為承載社會活力、文化活力、經濟活力等多種活力面貌的城市積極空間。

本研究仍然存在某些不足：用地性質、交通設施豐富度、岸線可達性、服務設施數量可能不能涵蓋空間活力的所有影響因子，可能存在遺漏；筆者并未考慮休息日與工作日之間人群活動的差異性，且只是針對蘇州金雞湖濱水空間，缺乏對其他城市的歸納，以上問題在今后研究中有待進一步印證探討。

圖表來源(Sources of Figures and Table)：

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