Page 97 - 《华中农业大学学报（自然科学版）》2024年第1期
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第 1 期             王诚 等：基于改进两步移动搜索法的合肥市中心城区综合公园可达性评价                                        91

                   2）人口活动数据。与传统统计数据相比，手机                        择边长为 500 m 的正六边形，在 ArcGIS10.2 中建立
               信令等大数据因具有较高的时效性、精确性等优势                           居住蜂窝网，将落在正六边形内的基站点聚合于网
               而越来越多被应用于人口信息识别中                 ［22］ 。本研究采      格质心，在此基础上进行空间分析，得到居住六边形
               用 2021 年 5 月份的合肥市中国联合网络通信集团有                     网格 827 个作为后续分析的居住网格单元。用户拥
               限公司（以下简称：中国联通）用户的手机信令脱敏                          有独立的 ID，可以根据用户 ID 追溯网格用户的活动
               数据，数据来源于中国联通智慧足迹，截至 2021 年                       轨迹，从而确定用户的游憩地与居住网格单元。
               底，中国联通用户约为 0.95 亿，市场份额占 19%，考                        最后获取用户到达游憩地花费的时间和距离，
               虑到数据的准确性，本研究仅以中国联通手机用户                           据此可以计算出用户的出行速度，依据居民到达综
               数据为本次研究的人口数据，不依据人口普查数据                           合公园的出行速度判断其出行采用的交通方式，其
               进行数据扩样处理。利用手机信令基站对用户进行                           中出行速度为 0~5 km/h 判断为步行到达；出行速度

               定位，其数据精确度远高于街道、区县等统计数据。 5~15 km/h 判断为通过骑行到达；出行速度为 15~
               当用户手机与中国联通基站进行通信连接时，基站                           60 km/h 判断为通过车行（包含公共交通、地铁、私家
               会对用户进行定位，并记录和用户的交互信息，记录                          车等交通方式）到达，并计算各种交通方式的占比情
               内容包括用地 ID、交互时间、基站编号、事件类型（接                       况，作为不同交通方式在可达性计算中的叠加权重。
               听电话、接收、发送短信、位置更新）等               ［23］ 。中国联通          3）交通距离数据。本研究通过高德 API（appli⁃
               在合肥市中心城市内建设约 1.3 万个基站，每个基站                       cation programming interface）中的路径规划2.0接口，
               均有各自的覆盖范围，我们将 1个基站连同其覆盖范                         求得各综合公园供给点与居住需求点的最短出行路
               围称为 1 个基站单元。中国联通用户的活动在不同                         径，此方法能够依据实时交通路口获取最短出行路
               的基站单元内进行，其中发生该用户居住行为的网                           径。为了避免道路交通拥堵情况对出行路径采集
               格称为该用户的居住网格单元；每个用户均拥有 1个                         的影响，选择在避开通勤高峰期的工作日 15：00—
               独一无二的 ID。游憩用户是指 2021 年 5月份曾经在                    16：00 分别获取步行、电动车以及机动车的出行路
               合肥市中心城区综合公园活动过的中心城区居住用                           径，具体步骤如下：首先利用坐标转换接口将公园绿
               户，我们基于用户 ID 将居住用户与游憩用户进行连                        地供给点与居住需求点的 GPS 坐标转换为高德坐
               接，之后进行居住用户与游憩用户的识别。具体步                           标；其次利用路径规划 2.0 接口，在工作日 15：00—
               骤如下：①将 2021 年 5 月份在合肥市同一基站单元                     16：00 分别以起止点坐标为参数，发起步行、电动车
               内驻留超过 10 d 的用户标记为合肥市常住人口，统                       以及机动车的路径规划调用请求，利用 Python 获取
               计 21：00至第 2天 08：00在各个基站单元内的停留时                   不同出行方式下的时间距离数据作为供给点与需求
               长，停留时间最长的基站单元标记为该用户的居住                           点之间的实际距离数据。
               地 ［24］ 。②统计合肥市 2021 年 5 月份 08：00 至 21：00         1.3 研究方法
               期间在中心城区综合公园绿地范围内单次驻留时长                               1）改进多出行模式的两步移动搜索法。两步移
               在 30 min 以上的联通用户，标记为综合公园的游憩                      动搜索法能够从公园绿地供给与居住地需求两个角
               用户；③分别统计居住地的居住人数以及游憩用户                           度出发评价公园绿地的可达性，考虑到以单一交通
               在综合公园的游憩次数、游憩活动时长等数据并汇                           方式计算的可达性难以模拟的实际情况                  ［15］ 。因此，
               总至基站点。                                           本研究根据居民实际游憩出行所采用的交通方式进
                   本研究选取利用手机信令数据识别的 2021 年 5                    行步行、骑行及车行 3 种交通方式的叠加，构建基于
               月份合肥市各行政区（县）居住人口数据，与合肥市                          多出行模式叠加的两步移动搜索模型对综合公园的
               第七次全国人口普查中各行政区（县）的人口数据进                          可达性进行计算。参考 GB/T 51346—2019《城市绿
               行相关性分析，并计算其 Pearson 相关系数，结果为                     地规划标准》中关于城市综合公园服务范围的标准
               0.966，在 0.01水平呈显著正相关，表明本研究使用的                    以及相关公园可达性的研究            ［4，7，14-16］ ，本研究将搜索
               手机信令数据样本具有代表性和有效性。                               阈值确定为 15、30 min，之后进行对比分析以探讨搜
                   研究表明，正六边形在 6个方向上的点到质心距                       索阈值对公园可达性的影响。
                                                                                                          ［7］
               离相同，可减少由于格网形状的边界效应带来的样                               公园的质量会对公园服务供给规模产生影响 ，
               本偏差，也更适合进行空间分析              ［25］ 。因此，本研究选        因此，需要对公园供给规模进行修正。本研究根据
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