摘 要：城市空间活力是衡量城市地位的重要标准，为深入了解城市活动体系的时空间结构，认识中国城市活力的深夜化现象，以及人群夜间活动时空选择的影响，本文通过利用热力图获取人群的聚集和活动时空数据，并对合肥市主城区上的夜间活力点依据其特征进行了识别和分类。同时，基于访谈和问卷调查对各类型典型夜间活力空间的人群特征与城市夜间空间类型的建成环境进行了评价。最后对合肥主城区各类型夜间活力空间提出政策建议与规划指引。
关键词：城市活力空间；夜间；热力图；时空行为
一、引言
随着夜间经济和夜间消费的兴起,城市夜间活力已经成为人们广泛关注的问题。随着大数据时代的到来，城市活力研究从早期理论探究向多元数据的定量研究转变，位置感知设备和位置服务技术的发展和应用等均为活力定量分析提供了数据基础。对用户群体位置等相关数据的收集能有效地展现城市人口流动的轨迹和聚集状态，最终以不同颜色的热力图呈现在网络地图上。
以百度热力图为代表的网络热力图作为大数据分析手段应用到规划领域，可以弥补传统规划对于空间的主观臆想与猜测。用大数据的方法体现人口的聚集程度，可弥补传统数据来源动态性不足等问题。如禚保玲基于百度LBS数据，对城市活力昼夜特征展开研究，最后根据其特征提出城市空间活力提升策略；冯嘉通过百度热力图基于时空行为对西安市进行了城市活力空间特征研究；张海林基于百度热力图进行了人口活动数量提取与规划应用，将数据应用于公共停车场规划选址。
因此，本文以合肥主城区为研究范围，从影响人群夜间出行因素角度出发，利用百度热力图，通过对比一周内不同时间段内各类型地点人口分布规律与特征，挖掘城市夜间空间活力与场地建成环境之间的关系。
二、研究对象与数据来源
（一）研究对象选择
本文研究合肥市主城区内的空间活力点，以18时至次日凌晨6时为研究城市夜间空间活力的时间段，并将人群活动密度较高区域定义城市内的夜间空间活力点，根据人群活动特征将其分为商业型、高校型、交通型、居住型、办公型、混合型等6种类型。通过对85个空间活力点进行分析，选择高校型、商业型、居住型和办公型4种类型进行研究，并选择4个具体地点作为案例。
（二）数据来源预处理
本文使用ArcGIS软件对获取的百度热力图进行分析处理，将图像重分类出多个级别的文件。根据热力图颜色与人口密度关系，重新对热力图数据分类。赋予不同色彩地区域1-7的热力度数值，越高代表人口越密集。结合栅格像元面积，计算热力度为5-6和6-7的区域面积，分别定义为次热区面积和高热区面积。
三、时空变化特征与分析
（一）高校区
1.时间变化规律。高热区面积周二明显低于其他时间，而周五和周六在22:00达到高峰，直到次日4:00停止。周日人群活动热力先减后增，18:00-20:00和0:00-2:00递减，20:00-0:00递增（图1a）。次热区面积呈衰减趋势（图1b）。
2.空间变化规律。周日20:00左右，人群主要集中在教学区，宿舍区几乎没有活动。周五和周六人群分散，部分人群聚集在校园外。周二和周日，人群活动停止时间明显较早。
（二）办公区
1.时间变化规律。高热区周五面积明显高于其他时间，周二、周六、周日面积较小（图1c）。次热区周二、周日面积逐渐下降，周五、周六起始面积较低，面积先增加后减少，面积变化结束时间较晚（图1d）。
2.空间变化规律。各级热力区随时间变化明显，周末高热区向居住区和交通区转移，工作日主要在办公区。
（三）商业区
1.时间变化规律。周二高热区起点低，变化速率快，周日下降速率峰值出现较早（图1e）。次热区周二面积大，周日增加速率峰值较早。总体来看，高热区和次热区面积变化在次日0:00结束（图1f）。
2.空间变化规律。高热区位置较为稳定，出现在商业区内部，但周末和工作日有明显变化。不同时段人群特征和场地功能分区影响高热区的重心位置。各级热力度的区域、数量、面积、位置随着时间推移变化明显。
（四）居住区
1.时间变化规律。周二高热区变化时间晚于周末（20:00后），持续时间短（图1g）。次热区面积变化趋势在周二、周五明显不同于周末（图1h）。
2.空间变化规律。各级热力度的区域、数量、面积、位置随时间的变化不明显。高热区位置固定为居住最为密集的位置，由于居住区的固定性，各时间段位置变化不大。工作日与周末的最明显变化是次热区的空间分布，反映了人流移动趋势。
四、场地人群特征与建成环境分析
（一）高校型活力空间
1.人群特征。根据访谈和问卷调查得知，人群在工作日夜间主要活动类型有休闲娱乐活动、学习和餐饮活动，大部分活动均在校内寝室楼、教学楼和食堂进行。而人群在周末主要活动类型有休闲娱乐活动、运动与餐饮活动。由于校内的选择较为单一，活动空间能提供的活动种类有限，且校外可以提供更为丰富的活动选择与场地，相比工作日有较多的人会选择在校外进行餐饮活动、休闲娱乐活动与运动。
2.建成环境。以合肥工业大学翡翠湖校区为例，合肥工业大学翡翠湖校区周边有多种公共交通配套设施，周边业态多样，热区的分布范围有时会受到场地周边的影响。
结合满意度分析情况，人群在该类型空间的开放程度、周边业态的满意度更高，应该注重场地交通与绿地环境的提升。
（二）办公型活力空间
1.人群特征。根据访谈和问卷调查得知，工作日夜间，大部分人在办公室内工作，少数人可能会选择在周边的咖啡馆或广场等地进行休闲娱乐活动。周末夜间，主要人群为周边居民，主要进行休闲娱乐活动或者运动。
2.建成环境分析。以金万通大厦写字楼为例，金万通大厦写字楼位于南一环和徽州大道交口东北，周边有多路公交站点，周边业态多样，热区的分布范围有时会受到场地周边的影响。
结合满意度分析情况，人群在该类型空间的周边业态、绿地环境的满意度更高，同时应该注重办公空间的开放程度与交通情况的提升。
（三）商业型活力空间
1.人群特征。根据访谈和问卷调查得知，周二交通拥堵和工作会减少人们在商业区停留的时间，主要活动类型为餐饮活动。相比之下，周五和周六人们停留时间更长，人群类型多样，对场地需求也更加多样化。周末夜间，人群类型更为多样，停留时间更长，但场地内部整体活力大小变化趋势和活力分布变化没有明显差异，主要是因为人群类型多样，周末活动需求均可满足。
2.建成环境。以万达广场（天鹅湖店）为例，万达广场（天鹅湖店）周边多样化店铺和交通道路影响了该次热区的分布范围。
结合满意度分析情况，人群在该类型空间的周边业态、开放程度的满意度更高，同时应该注重场地交通与绿地环境的提升。
（四）居住型活力空间
1.人群特征。根据访谈和问卷调查得知，人们夜间主要在住宅内部活动。相较于其他3种空间，居住型活力空间的人群活动种类不太丰富，但人群集聚度高，热力显著。在工作日夜间，由于加班等原因，人群集聚度较休息日夜间开始时间较晚。周末由于时间自由，人们的出行和回家的选择更受个人想法影响。
2.建成环境分析。以海亮九玺为例，海亮九玺是集住宅、商业中心为一体的高端居住区，有着良好的自然生态资源，居民倾向于在居住区内部活动。
结合满意度分析情况，人群在该类型空间的开放程度、交通条件便利的满意度更高，同时应该注重居住区空间绿地环境的提升。
五、基于建成环境评价的空间优化建议
（一）高校型活力空间引导
对于高校型活力空间，应进一步优化周边交通，以满足人群周末出行需求，缓解高峰期交通压力。高校应进一步优化校园内基础设施，如优化学校自习区的环境、提高食堂服务质量、改善宿舍居住条件，以更好的满足学生们需求。
（二）办公型活力空间引导
对于办公型活力空间，应增加其开放性，例如宽敞的道路、方便的进出口等；周边应该具备便利的交通设施，梳理路权，疏解交通；考虑业态与办公区主要人群的匹配性，提供如快餐、便利店等方便实用的服务，以满足工作日夜间加班人群的需求，提供咖啡厅等休闲场所，以吸引周末的休闲娱乐人群；提供宜人的绿地环境，增强活力氛围。
（三）商业型活力空间引导
对于商业型活力空间，场地建设应优先考虑交通便利地块以及场地较为开放、环境质量优良的地块，并且场地建设时应当确定商业定位，吸引多样人群，扩展多业态空间，增加场地的功能性以及实用性，如考虑到不同收入的人群选择差异、不同年龄的人群喜好差异、不同距离的人群选择趋向等。
（四）居住型活力空间引导
居住型活力空间相较于其他3种空间更具私密性，需要提高整体居住景观环境吸引居民停留。由于居住型空间的必要性，人群集聚效应最为显著。良好的绿地环境和周边丰富的业态类型将吸引更多人群。
六、结束语
笔者通过对4种空间不同时段的热力图动态变化进行研究，旨在从变化过程中发现人群集聚度、离散度以及热力图在一周、一天甚至更短的周期内的变化情况，以此来总结不同类型活力空间的热力变化差异和变化规律，结合场地实地调研情况对建成环境作出评价，并对空间提出改进建议。
本文作为一次运用大数据进行城市分析的尝试和探索，在研究方法和对大数据的处理上尚有诸多不成熟之处，但希望通过本次研究的分析逻辑，为后续城市研究及规划设计提供全新的思路。
（文 / 尚辰宣 王芷宁 刘小雨 叶梓馨）
【基金项目：1.省级大学生创新创业训练项目（项目编号：S202210359208）；2.中央高校基本科研业务费专项资金（项目编号：JS2019HGXJ0021）。】
（作者简介：尚辰宣，合肥工业大学建筑与艺术学院，本科在读，研究方向：城市设计；王芷宁，合肥工业大学建筑与艺术学院，本科在读，研究方向：建筑设计及其理论；刘小雨，合肥工业大学建筑与艺术学院，本科在读，研究方向：风景园林；叶梓馨，合肥工业大学建筑与艺术学院，本科在读，研究方向：城乡规划。）
参考文献
[1]禚保玲,王振,陈天一.青岛市城市空间活力昼夜特征与提升策略[J].规划师,2021(增刊2):94-100.
[2]冯嘉.基于时空行为的西安市城市活力空间特征研究[D].陕西:西安建筑科技大学,2016.
[3]张海林.基于百度热力图的人口活动数量提取与规划应用[J].城市交通,2021(03):103-111.
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