大數據視角下的城市“三生”空間識別及分布特征研究
——以烏魯木齊市中心城區為例

王 慶，王承武

（新疆農業大學 管理學院，新疆 烏魯木齊 830000）

隨著生態文明體制改革和美麗中國建設步伐的加快，科學合理地規劃布局城市“生產—生活—生態”空間（簡稱“三生”空間）已成為當前學術界研究的熱點問題［1］。城市“三生”空間是以土地利用為基礎，為人類提供產品和服務的功能空間［2］，準確識別城市“三生”空間對于提升城市規劃、實現高質量發展具有重要意義。長期以來，關于城市“三生”空間的識別已有較為深入和系統的研究。從研究方法上看，傳統數據語境下的研究方法主要分為土地利用類型歸并法［3-5］和指標體系測算法［6-8］。其中，土地利用類型歸并法是當前學術界應用較多的方法，該方法可利用遙感影像識別土地利用類型，快速劃分“三生”空間，但僅能反映土地利用的自然屬性，無法反映其社會經濟功能［9］；指標體系測算法根據空間功能價值測算函數建立測算體系識別“三生”空間，該方法識別準確度較高，但在城市尺度存在數據搜集困難、計算復雜等問題。面對日益復雜的城市問題，采用更精細的數據進行研究成為城市規劃和管理的迫切需求。

伴隨著數據挖掘技術取得突破性進展，利用POI數據進行了城市空間研究已經成為學術界研究的熱點方向之一［9］，學者們主要利用POI 數據進行了城市功能區劃分［9-12］、中心（邊界）識別［13，14］、業態集聚分析［15，16］等。POI 數據具有數據量大、信息豐富等特點，對其合理利用有助于掌握城市運行規律，在城市規劃、管理中具有重要的價值［10］。近年來POI數據逐步被學者用于城市“三生”空間的研究，如曹根榕、顧朝林、張喬楊基于網格采用POI數據對上海市中心城區“三生”空間進行了識別［17］；趙宏波、魏甲辰、孫東琪等采用隨機森林模型識別了鄭州市“生產—生活—生態”空間，并分析了其時空演變［18］。總體上看，已有部分學者利用POI 數據進行了城市“三生”空間識別研究，但是存在對POI 數據屬性挖掘不夠詳盡，且注重識別方法的應用而缺少對識別出的各類空間分布特征、模式的深入分析。同時，城市“三生”空間識別需要獲取城市最小用地單元，可通過城市規劃數據或人工數字化獲取，但存在獲取難度大、速度慢等問題［9］。曹根榕、顧朝林、趙宏波等利用格網化的方法生成研究單元作為城市“三生”的識別基礎［17，18］。格網是規整均勻分布在研究區內，但城市內部多由不規則的多邊形組成，因此格網單元與實際情況不太相符。而道路作為城市建設的骨架，是城市區域自然分割的界線［12］，其形成的不規則單元是城市規劃的基本單元［19］，對城市發展起到引導作用。因此，以城市道路為依托劃分研究單元能夠考慮到城市內部實際情況，且對城市“三生”空間識別而言，具有相同社會經濟功能的單元空間分區更具有合理性。

綜上所述，本文以烏魯木齊市為例，以OSM 路網數據劃分研究單元，基于POI數據構建“影響力—空間面積”權重模型對烏魯木齊市“三生”空間識別并解析分布特征，為該市“三生”空間結構調整和優化提供參考。

1 研究區概況及數據來源

1.1 研究區概況

烏魯木齊市地處我國西北部，是絲綢之路經濟帶的核心節點城市，其高質量發展對絲綢之路經濟帶具有引領性作用，而實現國土空間優化是推動城市高質量發展的重要內容。本文選取烏魯木齊市中心城區為研究區，因該區域是城市化和工業化的核心承載區。

1.2 數據來源與處理

OSM路網數據來源于OpenStreetMap 平臺。首先，對原始路網進行拓撲處理，消除連接錯誤；其次，根據《城市道路工程設計規范》，結合實際情況，對高速公路、主干道、一級道路、二級道路分別拓寬30m、20m、10m、5m，進而建立道路空間；最后，將道路空間從研究區內移除，得到研究單元（圖1）。

圖1 城市路網及地塊單元Figure 1 Urban road network and parcels

利用Python爬取243216 條高德地圖POI 數據。由于數據存在冗余、重疊問題，因此首先剔除研究相關度低的POI，并根據“三生”空間的定義及《城市用地分類與規劃建設用地標準》（GB50137—2011）對POI數據進行歸類。①生產空間，指用于生產經營管理活動的場所。城市區域中的生產空間主要指工業、物流倉儲、交通運輸、商務、公共管理用地，主要包括生產服務空間、工業空間、管理空間和交通空間4 大類。②生活空間，指人們居住、消費和娛樂的場所。城市區域中的生活空間是指具有居住及生活配套設施等用地，包括生活服務空間和居住空間兩大類。③生態空間，指具有生態功能，為人類提供生態產品和服務的區域。城市區域中的生態空間主要指公園綠地、風景區等。具體對應POI數據見表1。

表1 基于“三生”空間的POI分類及權重Table 1 POI Classification and Weight based on“production- living- ecological”space

2 研究方法

2.1 城市“三生”空間類型POI權重

由于POI數據不具備實體規模信息，且與城市“三生”空間影響力不同，因此需要對各類POI 進行權重賦值。

影響力權重：參照文獻［18，20］，采用隨機森林模型確定POI影響力權重。隨機森林模型是一種基于分類樹的算法，在處理大數據時具有較強優勢，該模型可以評估變量的重要性。根據設定的研究單元，結合規劃圖，均勻選取“三生”空間樣本單元250 個，同時統計樣本單元中各類POI 的數目，將樣本數據導入模型，選取最優模型結果，利用Importance（）函數對POI重要性進行排序，并按所屬“三生”空間類型標準化，進而得到POI影響力權重（表1）。

空間面積權重：由于不同類型POI 實體規模相差較大，因此以POI面積評價其實體規模。根據《中國現行的業態分類標準》（GB／T18106—2010），對于明確的POI建筑面積直接引用，未明確的POI 類型則通過結合影像測量和同類對比，推算其一般建筑面積。POI種類較多，最后根據POI 一般面積大小采用分級打分的方式最終確定權重（表1）。對研究單元內各類POI 進行加權匯總，通過構建類別比例來確定空間類型。計算公式為：

式中，Dij為i單元j類空間類型總分數；Nk為該單元內第j 類空間的第k 類POI 的數量；Wk為第k類POI的權重；m 為該單元內存在的所有POI 的類別總數；Nl為第l類POI的數量；Wl第l類POI的權重。參照已有的研究［18］，設定：若Dij≥50%，則將該單元的空間判定為對應的空間類型；若Dij均未達到50%，則認定為混合空間。

2.2 核密度估計法

核密度估計法能夠顧及地理學第一定律的影響，較好地反映地理現象空間分布中的距離衰減效應［21］，可用于空間熱點區的探測。計算公式為：

式中，n為帶寬范圍內的點數；K（·）為核函數；h為帶寬。帶寬的選擇直接影響核密度分析結果，經過多次測試，本文將生活空間、生產空間和生態空間的帶寬分別設置為800m、1000m、1500m。

3 結果及分析

3.1 城市“三生”空間識別結果

烏魯木齊市共有6 類空間，包括3 類單一空間和3 類混合空間（圖2）。其中，單一空間包括生活空間（共計1593 個單元，總面積為441.07km2），生產空間（共計875 個單元，總面積為404.37km2），生態空間（共計57 個單元，總面積為32.22km2）；混合空間包括生產生態空間（共計9 個單元，總面積為8.08km2），生活生產空間（共計15 個單元，總面積為4.70km2），生活生態空間（共16 個單元，總面積為6.58km2）。總體而言，受地形、水源等自然條件影響，烏魯木齊城市空間結構呈“T”型的北寬南窄空間格局，城市“三生”空間分布與城市功能分區布局相符合。縱向以由南北向的生活空間為主，內呈塊狀分布；橫向以東西走向的生產空間為主，集中分布在烏魯木齊市的各類工業區；生態空間主要呈點狀分布，與生活空間形成交錯鑲嵌的分布狀態。混合空間數量較少，分布無明顯規律，后文不再進行分析。

圖2 烏魯木齊市“三生”空間識別結果Figure 2 Identification of“production- living- ecological”space in Urumqi City

3.2 識別結果檢驗

為了檢驗城市“三生”空間識別結果的準確性，本文選取典型區域作為案例，結合百度地圖和城市規劃圖對識別結果進行檢驗，建立誤差矩陣驗證識別精度。經過對比計算后發現，誤差矩陣總體精度為77.78%，Kappa 值 為70. 02%，識 別 精 度 較 高（表2）。同時，選取高鐵新區典型區域進行對比檢驗（圖3）。本文將A、B、C 區域分別識別為生產空間、生活空間、生態空間，規劃圖中分別為物流倉儲用地、居住用地、公園綠地。對照百度地圖可知，A區域分布有光正鋼構公司，屬生產空間；B 區域為朗坤德澤園小區，為生活空間；C 區域為大綠谷生態公園，為生態空間。選取老城區典型區域進行檢驗（圖3）。本文將D、E、F區域識別為生態空間、生活—生態空間、生活—生產空間，規劃圖中D、E、F 為公園綠地、公園綠地—居住—教育科研用地、商住用地。對照百度地圖可知，D區域為紅山公園，屬于生態空間；E區域分布有紅山公園南園、中學和住宅小區，功能較為混合，屬于生活—生態空間；F 區域有時代廣場，內部分布著眾多公司企業，屬于生產—生活空間。總體而言，“三生”空間識別結果準確度較高，能夠較為精細地識別城市內部各類空間的分布特征。

表2 “三生”空間樣本誤差矩陣Table 2 “Production- living- ecological”space sample error matrix

圖3 “三生”空間識別結果對比Figure 3 “Production- living- ecological”space result comparison

3.3 城市“三生”空間分布的區際差異

本文從行政區視角來探索“三生”空間的分布情況（表3）。各行政區“三生”空間分布的區際差異較明顯，總體上呈現“大分散，小集中”的特征。具體來看，生活空間在新市區占比最高（25.24%），其次是沙依巴克區（19.14%），上述區域為烏魯木齊市生活空間分布的核心板塊。生活空間分布數量最少的區域是頭屯河區，為烏魯木齊市生活空間分布的“邊緣地帶”。作為中心城區的邊緣組團，該區域以生產功能導向為主，生活功能屬性較弱。生產空間主要集中在米東區、新市區、頭屯河區3 區，約占總量的82.69%。該區域主要以生產導向為主，分布有各類產業區，集中了大量的生產空間，為推動烏魯木齊市經濟發展發揮了重要作用。生態空間主要在“老四區”集中分布，其中占比最高的是沙依巴克區（23.45%），其 次 是 新 市 區（21. 92%）、水 磨 溝 區（16.36%）。但生態空間在各區的分布數量都較小，說明生態空間設施布局較生活空間、生產空間仍顯落后，城市空間組合結構需進一步優化。

表3 烏魯木齊市“三生”空間分布的區際差異Table 3 Regional differences of distribution of“production- living- ecological”space in Urumqi City

3.4 城市“三生”空間集聚特征

本文通過ArcGIS進行平均最鄰近分析，以最鄰近比率來衡量“三生”空間的集聚度指標（表4）。其中，生態空間的最鄰近比率最高，為1.16，說明該類空間分布相對均勻分散，集聚程度較低；生活空間的最鄰近比率為0.89，呈明顯的凝聚型格局；生產空間最鄰近比率處于中間序列，為0.96，相對集中。整體來看，城市“三生”空間的集聚程度呈現“生活空間＞生產空間＞生態空間”的位序特征，形成“生活空間較強凝聚，生產空間相對集中，生態空間均勻分散”的格局特征。

表4 烏魯木齊市“三生”空間集聚分布特征Table 4 Agglomeration characteristics of“production- living- ecological”space in Urumqi City

3.5 城市“三生”空間分布特征

本文使用ArcGIS空間分析法進行緩沖區分析，以紅山公園為中心，以2km 為間隔做緩沖區，統計各圈層內“三生”空間數量（圖4）。總體上看，各類型數量占比呈中心向外圍逐級遞減的規律，圈層式結構特征較為明顯。具體來看，12—24km 范圍內為生產空間的“隆起帶”，數量約占全市的60.82%。該區域處于城市外圍，毗鄰繞城高速，由于中心城區地價較高，而外圍區域地價較低，交通可達性不斷提高，因此生產空間逐漸在該區域集聚。生活空間主要分布在距離市中心4—16km 范圍內的區域，占總數的64.51%；生態空間集中分布在14km范圍內的中心區域，城市邊緣區域分布較少，是生態空間規劃與建設的薄弱區域。

圖4 烏魯木齊市“三生”空間圈層分布Figure 4 Zonal distribution of“production- living- ecological”space in Urumqi City

生活空間分布特征具體表現為（圖5）：①生活空間由南向北延伸，呈“西北—東南”向走勢，北部為主要發展方向。總的來說，生活空間分布特征與自然地理條件存在直接關系。烏魯木齊市南部靠山，發展空間狹窄，北部為廣闊的沖積扇平原，水土資源與地形約束下的城市規劃引導各類生產、生活要素向北集聚。②呈現內部連片、外圍組團分布的特征。大部分生活空間集中于城市中心區域，此區域城市建設較早，在人口集聚，生活氛圍上具有顯著優勢，能較好地滿足居民的日常生活需求。③空間上形成“南密北疏型擴散，東北部自成單核”的集聚特征。一方面，受“南控、北延、東進”城市發展戰略的影響，南部老城區的門戶職能和部分服務職能逐步向北部新城疏解；另一方面，符合規劃思路中所要形成的“雙核、多組團”空間格局。

生產空間分布特征主要如下（圖5）：①生產空間呈現“東西兩翼”的格局，東翼是“米東工業園—甘泉堡開發區”組成的能源化工產業發展翼，西翼是“104 團合作區—頭屯河工業園—八鋼集團”的制造業發展翼。從城市產業發展的角度來講，生產空間呈現“東西兩翼”的格局，說明城市各類產業既在城市總體層面上協調了與周邊城市的產業關聯性（即實現烏昌城市群的協同發展），也在城市內部對產業進行了分區融合，實現了資源的優化配置。②主要沿城市交通干線布局，圍繞產業區呈現“多中心”的集聚特征。一方面，生產空間分布呈現出顯著的交通集聚指向，即生產空間往往沿交通線等重要廊道輻射、擴散，而吐烏大高速和烏奎大高速為“東西兩翼”的生產空間格局形成奠定了基礎；另一方面，由于烏魯木齊城市發展空間的限制，在土地市場、城市規劃不斷轉變的情況下，工業企業逐步向外圍遷移。

圖5 烏魯木齊市“三生”空間分布與核密度Figure 5 Spatial distribution and kernel density of“production- living- ecological”space in Urumqi City

從生態空間來看（圖5），城區內生態空間以公園綠地為主，城區外多由風景名勝組成。具體表現為：①呈非連片的點狀分布，圍繞城市中心呈環狀分布。分布最為集中的區域為大小綠谷生態公園、蜘蛛山公園，這些生態空間的規模相對較大，與規劃中所要形成的“點線面相結合、環網式”的生態綠地系統基本符合。②中心—外圍差異明顯，中心多而密集，外圍少而分散。烏魯木齊市總體規劃將城市劃分為城南區、城北區，城南區生態綠地規劃和建設較為成熟，形成了良好的生態游憩空間；城北區作為發展中的生活性城市用地，現有生態空間無法滿足居民需求，生態綠地資源配置有待提升。

4 結論與討論

主要結論如下：①受地形、水源等自然條件的影響，烏魯木齊市城市空間結構呈“T”型的北寬南窄空間格局，城市“三生”空間布局與城市各片區功能分區基本符合。②烏魯木齊市“三生”空間分布的行政區差異明顯，大致呈現“大分散、小集中”的特征，總體上形成“生活空間較強凝聚、生產空間相對集中、生態空間均勻分散”的空間格局；各類空間數量均呈現中心向外圍逐級遞減的規律，“圈層式”結構特征較明顯。③生活空間呈現“西北—東南”走勢，呈內部連片、外圍組團狀的特征，形成“南密北疏型擴散，東北部自成單核”的空間格局；生產空間呈現“東西兩翼”的差異化格局，沿交通干線布局向產業區集聚；生態空間呈現非連片的點狀分布，圍繞城市中心呈環狀分布，中心—外圍區域分布差異明顯。

平原地帶的城市“三生”空間往往按照同心圓模式分布，是因為其地形廣闊，城市空間發展受到自然地理條件的約束較小。烏魯木齊市受干旱區典型的山地—綠洲—荒漠條件制約，河流與交通干線基本以南北向為主，其城市空間呈扇形分布。在上述因素的影響下，烏魯木齊城市總體規劃中形成了“南控北擴”的控制原則，北部為城市主要發展方向。如城市生活空間總體呈現由南向北擴展的分布模式，生產空間在北部形成東西兩翼的格局，表現出了顯著的交通集聚指向。總體而言，采用OSM 路網數據劃分研究單元，基于POI 數據識別城市“三生”空間并解析其分布特征有助于人們更加直觀地了解城市空間結構，提高城市規劃和土地利用分析的科學性。由于數據有限，本文只對現狀進行了初步研究。同時，由于POI數據不能代表完整的地物實體信息，部分生態空間所屬的生產防護綠地無法納入POI數據進行精準識別。未來，應融合多源數據，如規劃數據、土地利用數據等，提高識別精度，探索變遷機制與形成機理，完善對城市“三生”空間的研究。