丁月
（新疆财经大学统计与数据科学学院，新疆乌鲁木齐830000） 摘要：以乌鲁木齐市主城区为例，基于2019年网络兴趣点数据（POI ），借助核密度分析和香农指数量化 街道活力，并将街道活力划分为1-5等级，分析街道活力空间分布特征，运用地理探测器从街道周边状
况、自身特性及社会经济因素三个方面进一步分析街道活力的影响因素。研究结果表明：（1）乌鲁木齐市
活力等级较高的街道主要分布在市中心周围、新市区南部及米东商圈周围，以和平渠为轴向两侧延伸， 整体呈纵向分布；（2）所有影响因子的P 值均小于0.01，说明每一个影响因素对街道活力均有明显的解
释力度，且街道周边特性对街道活力的解释力度大于经济社会因素大于街道自身特性°
关键词：亥密度；香农指数；地理探测器
中图分类号：C81 文献标识码:A 文章编号：2096-8647（2021）03-0023-05
DQI ：10.13999/jki.tjllysj.2021.03.004—、弓I 言
街道作为城市系统的基本组成单元，不仅承担通
行的重要功能，也是人们日常生活的载体，更是城市 活力的重要来源山。从街道尺度研究一座城市的活力 及发展现状，相对于大、中尺度的城市研究来说，采用
了更加微观的角度审视人们的生活空间，具有更强的
实际意义。作为城市活力的重要组成部分，街道活力
在城市规划理论与实践中备受关注［2］。近些年关于街
道活力的研究不断增多，逐渐由传统的实地调研⑶等 形式向大数据方向⑷发展，龙瀛等（2015）从街道视角 提岀了“街道城市主义”的理念叫 本文基于已有的研
究，以乌鲁木齐市主城区为研究对象，采用2019年
POI 数据，借助核密度、香农指数等方法量化街道活力 等级，分析其空间分布特征，并借助地理探测
器模型 分析街道活力的影响因素，为“活力街道”的设计策略
提供依据。
二、研究区域概况、数据来源及研究方法
（一）研究区域概况及数据来源
1•研究区域概况
乌鲁木齐市，简称乌市，是新疆维吾尔自治区的
首府、“丝绸之路经济带”的核心区域；乌鲁木齐位于 中国西北部、新疆中部、亚欧大陆腹部、天山北麓、准
噶尔盆地南部，距离海洋较远；乌鲁木齐由七区一县 构成，截至2019年末，总面积14216平方千米，其中罗明路线
建成面积436平方千米，占总面积的3.43%，常住人口
355.2万人，城镇人口 261.57万人；2019年GDP 为
3413.26亿元，比2018年增长6.5%。由于乌市的活力
主要集中在市中心及周边市区，本文以绕城高速为界,
选取乌市主城区为研究对象，研究区域如图1所示。
图1研究区域示意图
基金项目：新疆财经大学研究生科研创新项目“乌鲁木齐市街道活力时空分布特征及影响因素研究”（XJUFE2020D007） 作者简介：丁月（1997—），女，山东泰安人，硕士研究生，研究方向为经济统计。
2021年第03期（总第503期）
・23
・
2. 数据来源
本文使用的行政区划数据来自全国地理信息资
源目录服务系统；路网数据来自OSM （开源地图），由 于原始数据存在较多的“断头路”和“重复路”，对路网
进行了修补与简化，最终得到1724条有效数据;2019 年POI （兴趣点）数据来自百度地图开放平台，包含经 纬度、类型、电话、地址等信息，筛选所需数据并删除
重复项之后得到138237条有效数据；经济社会数据
主要来自2019年乌鲁木齐市统计年鉴，包括人口密 度、人均GDP 、人均财政收入和人均社会消费品零售
总额。
（二）研究方法
1.核密度分析法
核密度分析工具主要用于计算要素在周围邻域 内的密度，可以计算点要素或线要素的密度。常用的其中,i 代表街道的编号代表编号i 街道上k
中POI 的数量，叫代表编号i 街道上所有种类POI 的
数量,P i 代表编号i 街道的多样性指数，数值越大表示 街道具有的多样性越高。
3.近邻分析
近邻分析主要用于计算搜索半径范围内每个要素 与邻近要素之间的距离，可以是点要素、线要素，也可
以是面要素。在空间分析中常用平均最近邻分析，根据 实际最近平均距离与期望最近平均距离的比值，判断 点要素的空间聚集情况，本文主要是借助近邻分析计
算街道要素到邻近要素之间的距离。
4.地理探测器
地理探测器是用来探索地理空间分异的工具，包
括因子探测、交互作用探测、风险区探测以及生态探测
4种，本文主要利用因子探测，原理是探测各个因子及
核密度估计函数如下:
因子间的交互作用能多大程度解释因变量的空间分
2
海外侨胞f （X ）=^ 移 K 蓘 1-（7y-yi ）2 蓡（1）其中，K ［•］是核函数,h 为带宽，即搜索半径，
（x-xj 2-（y-yj 2是两个点之间的距离。本文主要运用核
密度分析工具计算POI 的密度，分析乌鲁木齐市街道
活力的空间分布特征。
2.香农指数
香农指数是生物学中计算生物多样性的指数，在 生物学中包含两种情况：不同种类之间指数越大，说明
种多样性越大；相同种类之间指数越大，说明同一种
类体分布的越均匀。本文计算POI 多样性，引入不 同种计算指数，计算所得指数越大，说明POI 的多
样性越大。香农指数的公式如下：
异，解释力大小用q 值度量。公式如下：
L
N h 滓h2
q =1- h =N 滓2
（3）
其中，N 为研究区域内所有街道，滓2表示研究区
内所有街道活力的离散方差;h 表示各因子的分区,L 表示各因子分区的数目，h 为整数，为1,2,3,…，L;q
值表征了各因子对街道活力分异的解释力大小,q 值 越大表示该因子对街道活力大小的解释力越好，反之
则越弱。
三、乌鲁木齐市街道活力时空分布特征分析
（一）街道活力指标
以龙瀛等提岀的街道城市主义为研究基础，从街 道尺度岀发，研究乌鲁木齐市主城区的街道活力状况。 街道活力由活力构成、活力表征及本质三部分组成，活
P i =移器xl 畔
⑵
篦区
邻依巴克沙依巴克，依巴克0.0204
［区
沟区丿
0.0624 ・ 0.0771
0.0204 - 0.0524
--------0.0771
0.0965
--------0.0965 0. 1194
--------264 - 461--------462 - 1024
---------2055 - 3273---------3273 - 7099
0-57
1224 - 2055
(1)POI 数量（2）POI 密度（3）POI 多样性
图2街道活力指标空间分布
・24・
2021年第03期（总第503期）
力表征就是活力的外在表现，结合陈晓东(2020)对活力的研究⑹，本文选取以下3个指标来评测街道活力。(l)POI数量：街道周围100米缓冲区范围内的POI数量。(2)POI密度：借助核密度分析函数估算每条街道100米缓冲区范围内的密度栅格数据，随机抽取街道内10个点，将随机点所在栅格的密度值取均值代替POI密度。(3)POI多样性：借助香农指数计算POI多样性指数。计算结果如图2所示。
由图2可知，按照自然间断法将指标数据分为五类，指标数据有如下特征：第一,POI数量较多的街道主要分布在市中心周围、新市区南部及米东商圈周围，以此为中心迅速向四周扩散,POI数量依次减少；第
二，主城区核密度较高的街道主要分布在市中心南部，其余密度较高的街道呈零星状分布在研究区域内；第三，与POI数量和POI密度相比,POI多样性指数较高的街道数量多且分布广，覆盖天山区和新市区的大部分区域。
(二)街道活力的量化
为了更方便观察每条街道的活力及主城区街道的活力分布情况，需将街道活力指标进行综合处理。借鉴汪明峰等人(2007)在研究城市互联网经济活动中对综合规模指数的计算方法[7]，将以上3个指标进行综合处理，得到街道活力情况。由于每个指标的量化数值范围及单位不同，在进行综合计算前先将指标数据进行标准化处理，再进行综合指标计算，计算公式如下：
x.-min{X j}
y.-__________Fn.____________(4)
力max{X j}-min{X j}
1WiWn1WjWn
街道活力-(y1+y2+y3)(5)
其中y.代表标准化后的街道活力指标,x i代表每一类街道活力指标数值。
依据式(4)和式(5)对街道活力指标数据进行处理，最终得到街道活力等级数据，结果如图3所示。
结合指标数据给每条街道划分活力等级，依次为1-5，等级越高说明街道活力越高。从整体来看，活力等级较高的街道主要分布在市中心周围、新市区南部及米东商圈周围，以和平渠为轴向两侧逐渐延伸，整体呈纵向分布。
图3街道活力等级
四、乌鲁木齐市街道活力影响因素分析
(一)
影响因素的选取及量化
参考龙瀛和周垠对街道活力的研究，结合龙瀛和
沈尧提岀的街道城市主义理论，根据数据的可获取性
选取区位性、功能性、可达性、自身特性、街道肌理及
经济社会因素作为影响因子，部分指标计算方法如表
1所示。
表1乌鲁木齐市街道活力部分影响因素指标
影响因子指标计算方法
区位性
到商业中心距离到商业中心的欧氏距离
到市中心距离到市中心的欧式距离功能性功能密度PQI数量/街道长度
可达性
到公交站距离到最近公交站的欧式距离
到地铁站距离到最近地铁站的欧式距离
自身特性街道长度街道长度
街道肌理交叉口密度
街道周边交叉口数量/街道
周边面积
依据街道周边状况及街道自身特性选取7个指
标作为部分自变量来测度对街道活力的影响，并运用
自然间断法将所有指标数据分为5类，计算结果如图
4所示。
从宏观讲，一个城市的活力状况与经济社会状况
息息相关，经济社会既可以影响城市的活力，也是城市
活力的一种外在表征，本文选取人口密度、人均GDP、
人均财政收入及人均社会消费品零售总额指标，具体
数据如表2所示。
2021年第03期(总第503期)・25
・
新市区
渦区
【克I
（1）到商业中心距离（2）到市中心距离（3）功能密度（4）到公交站距离
衔区
，依巴克沙依巴克I
-------14447 I9M2-------19M2 ・
I 区---0 IKH 0. 4782
0.4782 O.M22
-------0.8822
内蒙古师范大学学报
1.4431—► 1.4431 -
-------9 ・ 1658
&｛区---- 1658 ・ 4277
4277 • 74<M
--------74SM ・ 11262--------H262 - 16949
/------o - ooootn 区
•------- .000004
.000006
• 000007
(100009
—.000010
.
000014
— .000015
. 000022
yjr --------66 M7
fg “
567 - U71
IIT1 - 2135
--------2135 4158
--------4158 - 8455
--------0.6 2M
偵区--
2* - 826
826 • 2143
—2)43 ・ 4441
--------4441 • «295
（5）到地铁站距离 （6）街道长度（7）交叉口密度
，依巴克I
/ 注严丿/
然丈粮区丿、
棟^区丿7
V
沙依巴克也
/
/% §
图4街道周边及自身特性影响因素指标数据
表2经济社会影响因素指标数据
区域
人口密度
（人/平方千米）
人均GDP
（元/人）
人均财政收入
（元/人）
人均社会消费品零售总额
（元/人）天山区2061730351168560010
沙依巴克区
1237
77863759573562新市区
1924224494
3250774074
水磨沟区838
14196935941
687头屯河区
43924281879097
44138
米东区81128283
2363226669达坂城区
7
8135312461
5169
（ 二） 影响因素分析
借助地理探测器对所有影响因子的解释力度进 行分析，结果如表3所示。
由表3可知，对乌鲁木齐市街道活力解释力度由
大到小依次是功能性〉区位性〉可达性〉街道肌 理〉经济社会因素〉自身特性。根据q 值的结果及排 序可知，功能性对街道活力的解释力度最大，其次是 区位性、可达性及街道肌理，这些均属于街道周边状
况的影响因素。研究认为，功能性代表了街道所具有 的能够满足人们社会活动的多种条件，具备满足
条件 越多的街道才会吸引更多的人进行社会活动。所
以，人们首先考虑的是该条街道是否具有进行社会活 动相对应的条件，即对街道活力的解释力度也是最大 的；区位性可以很好地反映街道的地理位置状况，一 般功能性较高的区域均有较好的区位性，区位较好的
街道对人具有较高的吸引力；可达性与街道肌理均 从侧面反映了街道的交通便利程度，可达性较高的街
道能节省人们岀行时间，增加人们的岀行意愿，街道
窑26窑
2021年第03期（总第503期）
表3乌鲁木齐主城区街道活力各影响因子解释力
影响因素指标q值交互作用P value 自身特性街道长度0.04040.04040.000
可达性到公交站距离
到地铁站距离
0.2749
0.3748
0.000
0.26800.000
区位性
到市中心距离
到商业中心距离
0.3808
0.4845
0.000
0.37320.000
街道肌理交叉口密度0.25500.25500.000功能性功能密度0.50020.50020.000
隐窝窝论坛人口密度0.14180.14180.000
经济社会因素
人均GDP0.18130.18130.000人均财政收入0.19160.19160.000人均社会消费品零售总额0.15870.15870.000
肌理与可达性功能相近，街道周边交叉口密度越高，可选择的通行路线也会增多，方便人们岀行，提高岀行频率。
相较于街道周边状况，经济社会因素属于宏观影响因素，并不能直接影响街道活力，所以q值相对较小，其各项内部指标对乌鲁木齐市街道活力解释力度由大到小依次是人均财政收入〉人均GDP〉人均社会消费品零售总额〉人口密度。在经济社会因素中，人均财政收入对街道活力的解释力度最大，人口密度的解释力度最小，但是二者q值相差不大，说明从宏观角度不论是社会因素还是经济因素，对街道活力的贡献均是间接性的，且存在一定的滞后性，这就能解释为什么经济社会因素q值均小于街道周边特性因素q值。对街道活力解释力度最小的是自身特性，考虑到数据的可获取性，只选取街道
中国教育改革和发展纲要长度来量化自身特性，虽然具有一定的局限性，但是从P值可以看岀街道自身特性对街道活力也具有显著的解释力度，但相较于街道周边特性和经济社会因素解释力度较小。
五、结论
拉线绝缘子
基于以前学者对街道活力的研究，借助兴趣点数据，识别岀乌鲁木齐市主城区街道活力的空间分布，并量化评价街道活力等级，结合地理探测器模型从街道自身特征、街道周边特征及经济社会因素三个方面分析街道活力的影响因素。实证研究结果表明：乌鲁木齐市活力较高的街道主要分布在市中心周围及新市区南部，以和平渠为轴向两侧延伸，整体呈纵向分布，越往外街道活力等级越低；在街道活力的影响因
素研究中所有指标的P值均小于0.01，说明每一个影
响因素都对街道活力具有明显的解释力度，且街道周
边特性对街道活力的解释力度大于经济社会因素和
街道自身特性。由此可知，提升街道活力最主要的是
提升街道的功能性，其次是区位性和可达性。本文初
步探究了乌鲁木齐市街道活力分布状况，关于不同类
型街道的活力分布状况有待进一步研究。♦
参考文献：
[1]龙瀛，周垠.街道活力的量化评价及影响因素分析----
以成都为例[J].新建筑，2016(01):52-57.
[2]蒋涤非.城市形态活力论[M].南京：东南大学出版社，2007.
⑶蔡琳•武汉市中山大道街道活力研究评价[J].价值工程，2018(04)：207—208.
[4]薛雨，张悦，李华英.基于GIS和空间句法浅析街道空
间环境对街道活力的影响J].地理信息世界，2017(06)：107—110+116.
⑸龙瀛，沈尧.数据增强设计—
—新数据环境下的规划
设计回应与改变[J].上海城市规划，2015(02)：81—87.
⑹陈晓东.基于街道尺度的北京二环内餐饮业活力及
影响因素分析[J].北京规划建设，2020(01)：11-16.
[7]汪明峰，宁越敏，胡萍.中国城市的互联网发展类型
与空间差异[J].城市规划，2007(10)：16—22.
2021年第03期(总第503期)・27・
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