التحليل المكاني لأثر البنية المكانية الحضرية على الحيوية الحضرية في مدينة يانتاي بالصين باستخدام انحدار الموزون جغرافياً متعدد المقاييس

ملخص

يدمج هذا البروتوكول بيانات الخريطة الحرارية من Baidu، ونقاط الاهتمام، وصور عرض الشوارع، والانحدار الموزون جغرافيًا متعدد المقاييس لتقدير الحيوية الحضرية وتقييم كيفية تأثير البنية المكانية الحضرية على أنماط الحيوية النهارية والليلية في مدينة Yantai بالصين.

الملخص

يعد فهم كيفية تأثير البنية المكانية الحضرية على الحيوية الحضرية أمراً أساسياً لتطوير استراتيجيات تخطيط حضري ترتكز على الإنسان. ومع ذلك، لا يزال التباين المكاني لهذه العلاقات والمساهمات النسبية لعناصر البنية المكانية الحضرية المختلفة في الحيوية النهارية والليلية غير مفهومة بشكل كافٍ. هدفت هذه الدراسة إلى قياس الحيوية الحضرية والتحقق من كيفية تأثير البنية المكانية الحضرية على تباينها الزماني والمكاني في المنطقة الحضرية الرئيسية لمدينة Yantai بالصين. وقد دُمجت مجموعات بيانات مكانية متعددة المصادر، بما في ذلك بيانات الخريطة الحرارية لـ Baidu، ونقاط الاهتمام، وصور عرض الشارع، وشبكات الطرق، ومعلومات المباني، وبيانات استخدام الأراضي، لتوصيف الحيوية الحضرية والبنية المكانية الحضرية. استُخدمت طريقة تقدير كثافة النواة، وتحليل الارتباط الذاتي المكاني، والانحدار الموزون جغرافياً متعدد المقاييس (MGWR) لتقييم التوزيع المكاني للحيوية الحضرية والتأثيرات المعتمدة على المقياس لمتغيرات البنية المكانية الحضرية. وأظهرت النتائج أن الحيوية الحضرية تبدي استقطاباً مكانياً واضحاً يتميز بنمط مركب من "المركز والأطراف" و"مركز واحد مع نقاط متعددة"، إلى جانب ارتباط ذاتي مكاني إيجابي ملحوظ. تباين تأثير البنية المكانية الحضرية بشكل كبير عبر المكان وبين فترتي النهار والليل؛ حيث كان تنوع نقاط الاهتمام والقرب منها هما المحركان المهيمنان على الحيوية النهارية، بينما مارست الوظيفة السكنية وتنوع نقاط الاهتمام التأثير الأكبر على الحيوية الليلية. وأظهرت قابلية المشي باستمرار ارتباطاً إيجابياً مع الحيوية الحضرية خلال الفترتين، مما يسلط الضوء على أهمية بيئات الشوارع التي ترتكز على الإنسان. تثبت هذه النتائج قيمة دمج البيانات المكانية متعددة المصادر مع نموذج MGWR لتقييم الحيوية الحضرية وتوفر إطاراً عملياً لدعم التخطيط الحضري القائم على الأدلة والتحسين المكاني.

المقدمة

تُعد الحيوية الحضرية مؤشراً أساسياً لقياس مستوى التنمية الحضرية المستدامة، وجودة حياة السكان، وفعالية البناء الحضري عالي الجودة. وقد استقطبت هذه الحيوية لفترة طويلة اهتماماً كبيراً من قبل الباحثين في مجالات الجغرافيا الحضرية والتخطيط الحضري والإقليمي.^1,2خلال مرحلة التوسع الحضري التدريجي والتمدد المكاني السريع، أصبحت المشكلات المرتبطة بعدم التوازن في التنمية المكانية الحضرية بارزة بشكل متزايد. وقد أدى التخصيص غير الفعال لاستخدامات الأراضي، والتلوث البيئي، والازدحام المروري، والتحديات الحضرية المستمرة، مثل الفصل بين أماكن العمل والسكن، إلى إضعاف حيوية الأحياء السكنية بشكل مستمر.³دخلت الصين حالياً مرحلة جديدة من التمدن، حيث ينتقل تركيز التنمية الحضرية من "بناء المدن" التوسعي إلى "إدارة المدن" الدقيقة، معما أصبح التطور المكاني المتمحور حول الإنسان أولوية رئيسية. ويركز المقياس المتمحور حول الإنسان على الوحدات المكانية الدقيقة التي يمكن للسكان إدراكها بشكل مباشر، وهو يمثل امتداداً وتطويراً للتحليلات التقليدية على مستوى القسائم والأحياء السكنية. ومنذ عام 18^th في المؤتمر الوطني للحزب الشيوعي الصيني، أصبح التطوير المتمحور حول الإنسان مبدأً أساسياً من مبادئ حوكمة المجال المكاني، كما أصبح تحسين جودة البيئات المعيشية هدفاً رئيسياً للتخطيط الحضري. وفي ظل هذا السياق، فإن التوصيف الدقيق للأنماط الزمانية والمكانية للحيوية الحضرية، وتوضيح الآليات المتباينة التي تؤثر من خلالها البيئة العمرانية المتمحورة حول الإنسان على هذه الحيوية، يمكن أن يوفر أساساً علمياً لممارسات التخطيط الدقيق، بما في ذلك التجديد الحضري على مستوى الشارع وتحسين الأحياء السكنية. وفي الوقت ذاته، أطلقت مدينة Yantai سلسلة من مبادرات التجديد الحضري في إطار خطتها الـ 14^th تم اختيار مدينة يانتاي في عام 2021 من قبل وزارة الإسكان والتنمية الحضرية والريفية كواحدة من أولى المدن التجريبية الوطنية للتجديد الحضري ضمن الخطة الخمسية، وحصلت على دعم مالي مركزي إضافي للتجديد الحضري في عام 2026. وتوفر هذه المزايا السياساتية والمالية ظروفاً مواتية لتحسين جودة المساحات الحضرية القائمة في يانتاي واستكشاف استراتيجيات تجديد حضري مميزة للمدن الساحلية، مما يعزز التنمية الحضرية عالية الجودة.

طرحت الباحثة الأمريكية جين جاكوبس لأول مرة مفهوم الحيوية الحضرية، حيث جادلت بأن التنوع الوظيفي، والمربعات السكنية الصغيرة، والمباني ذات الأعمار المختلفة، والكثافة العالية تشكل الشروط الأربعة الأساسية للمدن النابضة بالحياة⁴. وقد وضعت الدراسات المبكرة أطراً نظرية استندت بشكل أساسي إلى الاستقصاءات الميدانية واستطلاعات الاستبيان، بينما تحولت الأبحاث اللاحقة تدريجياً نحو المقياس الدقيق، مع التركيز على التركيز المكاني للأنشطة البشرية⁵. وأظهرت الأدلة المتزايدة أن الديناميكيات الزمنية دقيقة المقياس والتباين المكاني يلعبان دوراً هاماً في فهم الحيوية الحضرية⁶. وقد أتاح التطور السريع للبيانات الجيومكانية الضخمة عالية الدقة فرصاً جديدة للمراقبة الديناميكية واسعة النطاق للحيوية الحضرية. وبناءً على ذلك، يعتمد الباحثون بشكل متزايد على مجموعات بيانات متعددة المصادر، بما في ذلك بيانات إشارات الهاتف المحمول، ومسارات الموقع، وتسجيلات الحضور في وسائل التواصل الاجتماعي، وبيانات الخرائط الحرارية، ونقاط الاهتمام (POIs)، لقياس كثافة النشاط البشري عبر وحدات مكانية مختلفة ودراسة الحيوية الحضرية على مقاييس متعددة^{7,8,9,10,11,12}. ومن بين مصادر البيانات هذه، يمكن لبيانات الخرائط الحرارية رصد التوزيع المكاني والديناميكيات الزمنية لتركيز السكان بدقة، وقد تم تطبيقها على نطاق واسع لقياس الحيوية الحضرية على مستوى القسيمة والمربع السكني والمدينة^13,14,15. فعلى سبيل المثال، استخدم Wang Chenggang وآخرون¹⁶ بيانات الخرائط الحرارية لتحديد أنماط الحيوية في وسط مدينة غوانزو، وقياس العلاقات غير الخطية وتأثيرات العتبة للبيئة العمرانية، والتمييز بين التأثيرات المختلفة لفترات أيام العمل، مما وفر أدلة تجريبية قيمة لأبحاث الحيوية الحضرية.

تتشكل الحيوية الحضرية وتتقيد بشكل أساسي من خلال البنية المكانية الحضرية التي تستوعب الأنشطة البشرية. ويوفر فهم الآليات التي تؤثر من خلالها البنية المكانية الحضرية على الحيوية الحضرية دعماً هاماً للتخطيط الحضري الدقيق والحوكمة الحضرية القائمة على الأدلة. وقد طورت الدراسات الحالية أنظمة تقييم متعددة الأبعاد للبنية المكانية الحضرية، تشمل المقياس الحضري، والتخطيط الوظيفي، والشكل المكاني، والاندماج، والخصائص السوسيو-اقتصادية. وأثبتت هذه الدراسات باستمرار أن ظروف الموقع، والكثافة السكانية، وشكل المباني، والاستخدام المختلط للأراضي، وتنوع المرافق، والتنمية الاقتصادية، والتنوع الوظيفي، وتكوين الشوارع، وإمكانية الوصول، وقابلية المشي هي من بين العوامل الرئيسية التي تؤثر على التمايز المكاني للحيوية الحضرية^{17,18,19,20,21,22}. ومع ذلك، ركزت معظم الدراسات السابقة على العلاقات على المقياس الكلي بين المساحات المادية والاجتماعية والمكانية ومساحات التنقل، مع إيلاء اهتمام محدود نسبياً للتحليلات الدقيقة على المقياس المتمحور حول الإنسان. ويوفر نموذج البحث الناشئ القائم على البيانات الجيومكانية المفتوحة متعددة المصادر وخوارزميات التحليل الذكية فرصاً جديدة للإدراك المكاني والتحليل الكمي بهذا المقياس الأكثر دقة²³. ومن خلال دمج تقنيات تعلم الآلة مع تحليل صور شوارع المدينة، يجمع هذا النهج بين التغطية المكانية الواسعة والدقة التحليلية المتمحورة حول الإنسان، مع تقليل الذاتية والدقة المحدودة المرتبطة بطرق التقييم المكاني التقليدية. ومن الناحية المنهجية، استخدمت الدراسات السابقة بشكل أساسي نماذج المربعات الصغرى العادية ونماذج الانحدار المرجح جغرافياً لفحص العلاقات بين البيئة العمرانية والحيوية الحضرية^24,25. ومع ذلك، تركز هذه النهج عموماً على الخصائص المكانية الساكنة، وغالباً ما تغفل كلاً من التباين المكاني والتمايز الزمني بين الليل والنهار في العلاقات بين البنية المكانية الحضرية والحيوية الحضرية.

باختصار، تطورت الأبحاث المتعلقة بالحيوية الحضرية من التحقيقات النظرية التقليدية على المقياس الكلي نحو تحليلات كمية زمانية ومكانية مدعومة بالبيانات الجيومكانية الضخمة. ومع ذلك، لا تزال هناك قيود مهمة؛ إذ تستمر الدراسات الحالية في التركيز على التكميم على المستوى الكلي للخصائص المكانية المادية، بينما تولي اهتماماً قليلاً نسبياً للتباين الزماني والمكاني لكيفية تأثير البنية المكانية الحضرية على الحيوية الحضرية. علاوة على ذلك، لا تزال القياسات الدقيقة التي تدمج بُعد الإدراك البشري محدودة، مما يقيد قدرة المنهجيات الحالية على دعم ممارسات التخطيط التفصيلية مثل التجديد الحضري على مستوى الشارع. وبناءً على هذه الفجوات المعرفية، تقترح هذه الدراسة الفرضيات التالية: (1) تفرض البنية المكانية الحضرية تأثيرات متباينة زمانياً ومكانياً بشكل ملحوظ على الحيوية الحضرية؛ و(2) تظهر تأثيرات مؤشرات البنية المكانية الحضرية على الحيوية الحضرية عدم استقرار مكاني ملموس.

تتمثل الابتكارات الرئيسية لهذه الدراسة في ثلاثة جوانب. أولاً، من خلال دمج مجموعات بيانات جيومكانية متعددة المصادر، بما في ذلك بيانات الخريطة الحرارية من Baidu وصور عرض الشارع، تقوم هذه الدراسة بقياس الحيوية الحضرية من منظور الأنشطة اليومية للسكان، مما يتيح قياساً دقيقاً وموضوعياً على المقياس المتمحور حول الإنسان. وبناءً على إطار "5D" التقليدي، تدمج الدراسة بُعد الإدراك البشري وتطور نظام مؤشرات للبنية المكانية الحضرية سداسي الأبعاد يتكون من الوظيفية، والشكل المعماري، وإمكانية الوصول، والخصائص الاجتماعية والاقتصادية، والمساحة الإيكولوجية، والإدراك البشري. ويعالج هذا الإطار قيود الدراسات السابقة التي ركزت بشكل أساسي على المتغيرات المكانية المادية والاجتماعية الاقتصادية، كما يتيح دمج التحليل المكاني واسع النطاق مع القياس المتمحور حول الإنسان على النطاق المجهري. ثانياً، توظف هذه الدراسة نموذج الانحدار الموزون جغرافياً متعدد المقاييس (MGWR) للتغلب على فرضية الثبات العالمي لمنهجيات الانحدار التقليدية. ويتيح هذا النموذج تحديد التأثيرات المكانية المحلية والعلاقات المعتمدة على المقياس بين البنية المكانية الحضرية والحيوية الحضرية النهارية والليلية، مما يكشف عن الاقتران غير الثابت زمانياً ومكانياً بين البنية المكانية الحضرية والحيوية الحضرية. ثالثاً، وباستخدام مدينة Yantai كمدينة ساحلية ممثلة، تبحث هذه الدراسة بشكل منهجي في الآليات المتباينة التي تدفع الحيوية الحضرية النهارية والليلية من منظور متمحور حول الإنسان ضمن سياق الخصائص المكانية الحضرية الساحلية. وتوفر النتائج أدلة تجريبية وإطاراً منهجياً للتحسين المكاني، وتعزيز الحيوية الحضرية، والتجديد الحضري في المدن الساحلية المماثلة، مع المساهمة أيضاً بأدلة كمية لدعم الحوكمة المكانية الحضرية الدقيقة والمتمحورة حول الإنسان.

البروتوكول

استخدمت هذه الدراسة بيانات الخريطة الحرارية المجهولة والمجمعة على مستوى الشبكة المكانية. لا تحتوي البيانات على معرفات شخصية أو معلومات على المستوى الفردي، ولم تشارك أي عناصر بشرية بشكل مباشر. وبناءً على ذلك، لم يكن هناك حاجة للحصول على موافقة أخلاقية، أو إعفاء، أو مراجعة مؤسسية.

إطار البحث
لاستكشاف آلية تأثير البنية المكانية الحضرية وفق المقياس الذي يتمركز حول الإنسان على التمايز الزمكاني لحيوية المدينة، تقترح هذه الدراسة إطار بحث كما هو موضح في الشكل 1. أولاً، بناءً على بيانات الخرائط الحرارية التي تقيس الخصائص الزمكانية للأنشطة الحضرية النهارية والليلية لسكان المدينة، يتم قياس الحيوية الحضرية النهارية والليلية للمنطقة الحضرية الرئيسية في مدينة Yantai؛ ثانياً، يتم بناء نظام مؤشرات للبنية المكانية الحضرية متعدد الأبعاد يشمل الوظائف، وإمكانية الوصول، والشكل المعماري، والاقتصاد الاجتماعي، والمساحة البيئية، والإدراك البشري؛ وأخيراً، يتم استخدام نموذج MGWR للكشف عن آلية تأثير البنية المكانية الحضرية على التمايز الزمكاني لحيوية المدينة. تتوفر تدفقات العمل التفصيلية لجمع البيانات، والمعالجة المسبقة، وحساب المؤشرات، وتحليل الصور، وتنفيذ النموذج في الملفات التكميلية 1-4، بينما تتوفر تدفقات العمل الحسابية المقابلة في الأكواد التكميلية 1-4. والهدف من ذلك هو توفير أساس نظري ومرجعي للتجديد الحضري وإنشاء مدن حيوية في ظل استراتيجية التوسع الحضري الجديدة.

الشكل 1. مخطط إطار البحث. يلخص هذا المخطط سير العمل التحليلي الكامل، بما في ذلك الحصول على البيانات المكانية من مصادر متعددة، ومعالجة البيانات، وبناء مؤشرات البنية المكانية الحضرية، وقياس الحيوية الحضرية، ونمذجة الانحدار الموزون جغرافياً متعدد المقاييس (MGWR)، واستراتيجيات تحسين الحيوية. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الشكل.

نظرة عامة على منطقة الدراسة
تقع مدينة يانتاي في الجزء الشمالي الشرقي من شبه جزيرة شاندونغ، وتحدها بحر الأصفر وبحر بوهاي. وهي مدينة ميناء مهمة في مقاطعة شاندونغ. وتضم خمس مناطق وست مدن على مستوى المقاطعة تحت ولايتها، بمساحة إجمالية تبلغ 13,930.1 km². تختار هذه الدراسة المنطقة الحضرية الرئيسية لمدينة يانتاي (منطقة تشيفو) كمنطقة للبحث. تغطي المنطقة مساحة 179.18 km²، ويبلغ عدد سكانها المسجلين 707,700 نسمة، وتتكون من 12 منطقة فرعية (الشكل 2).

الشكل 2. مخطط تخطيطي لمنطقة الدراسة. توضح الخرائط موقع مدينة Yantai، ومنطقة الدراسة الحضرية الرئيسية في منطقة Zhifu، وحدود المناطق الفرعية، وارتفاع التضاريس. تشير الألوان الداكنة إلى ارتفاعات أعلى. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الشكل.

نظراً لأن هذه الدراسة تركز على القلب الحضري، حيث تكون منطقة الدراسة صغيرة نسبياً وشبكة الطرق كثيفة، فإن مقياس المربعات التقليدي لا يكفي لتوصيف الحيوية الحضرية بدقة. وفي المقابل، يتوافق مقياس 300 m بشكل وثيق مع المدى المكاني لـ "دائرة الحياة لمدة 5 دقائق"، ويمكنه تمثيل الوحدة المكانية الأساسية للأنشطة اليومية للسكان بشكل أفضل. إن اختيار مقياس الشبكة ينطوي أساساً على موازنة بين دقة المعلومات والاستقرار الإحصائي: فالمقياس الأصغر يحافظ على المزيد من التفاصيل المكانية ولكنه يقلل من حجم العينة داخل كل وحدة، ويزيد من الضوضاء الإحصائية، وقد يؤدي إلى تفتيت مساحات أنشطة المشي المتصلة، بينما يميل المقياس الأكبر إلى تسوية التباينات المحلية وإخفاء التغاير المكاني. ويمكن لشبكة بمقياس 300 m أن تحتفظ بالخصائص المكانية دقيقة التفاصيل مع تحسين الاستقرار الإحصائي وتقليل الأخطاء التحليلية الناتجة عن اختيار المقياس. بالإضافة إلى ذلك، يتناسب هذا المقياس جيداً مع الدقة المكانية للبيانات متعددة المصادر، بما في ذلك بيانات الخرائط الحرارية لـ Baidu، ونقاط الاهتمام، وصور عرض الشارع، مما يعزز دقة التحليل وموثوقية النتائج. وبناءً على ذلك، قسمت هذه الدراسة منطقة البحث إلى 2,221 خلية باستخدام شبكة بمقياس 300 m × 300 m لتصور الأنماط المكانية والزمانية للحيوية الحضرية على مقياس دقيق واستكشاف علاقتها بالبنية المكانية الحضرية. وقد تم إنشاء الشبكة في برنامج ArcGIS 10.4 باستخدام أداة Create Fishnet تحت نظام إحداثيات CGCS2000 Gauss بثلاث درجات. وتم تثبيت الشبكة عند الحد الأدنى لإحداثيات XY لمنطقة الدراسة وقصها وفقاً لحدود الدراسة، مما نتج عنه 2,221 وحدة تحليلية.

بناء نظام المؤشرات
يعد بناء نظام مؤشرات للبنية المكانية الحضرية جزءًا مهمًا من تقييم الحيوية الحضرية؛ حيث يعكس الخصائص الشاملة للمدينة من حيث التوزيع المكاني، والمزيج الوظيفي، وإمكانية الوصول، والخصائص ذات الصلة. وتستند هذه الدراسة إلى نظرية "5D" التي تشمل الكثافة (density)، والتصميم (design)، والتنوع (diversity)، والمسافة إلى وسائل النقل (distance to transit)، وإمكانية الوصول إلى الوجهات (destination accessibility). كما تعمل الدراسة على توسيع طريقة تمثيل عناصر البنية المكانية الحضرية بناءً على الأبحاث القائمة، وتصنيفها إلى ست فئات و15 عاملًا وهي: الوظيفة، والشكل المعماري، وإمكانية الوصول، والاقتصاد الاجتماعي، والمساحة البيئية، والإدراك البشري. ويتم تحليل كل عامل بشكل فردي (الجدول 1). وتتوفر التعريفات الكاملة، ومعادلات الحساب، وإعدادات المعاملات، وإجراءات المعالجة المسبقة، وطرق التطبيع لجميع المؤشرات في الملف التكميلي 2.

الجدول 1: نظام مؤشرات البنية المكانية الحضرية. يلخص الجدول الأبعاد الستة و15 مؤشرًا المستخدمة لتوصيف البنية المكانية الحضرية، بما في ذلك الوظيفية، والشكل المعماري، وإمكانية الوصول، والخصائص الاجتماعية والاقتصادية، والمساحات البيئية، والإدراك البشري. كما تتوفر تعريفات ومعادلات حسابية لكل مؤشر. الاختصارات: POI، نقطة الاهتمام؛ FAR، نسبة مساحة الأرض؛ NDVI، مؤشر الاختلاف الخضري الطبيعي. يرجى النقر هنا لتحميل هذا الجدول.

ومن بين هذه المؤشرات، تعد الوظيفية أحد المؤشرات الهامة لقياس الحيوية المكانية الحضرية، حيث تعكس درجة الترابط والتكامل بين المناطق الوظيفية المختلفة. ويعني المزيج الوظيفي العالي أن المناطق الوظيفية السكنية والاقتصادية والمعيشية موزعة بشكل متساوٍ ومتداخلة، مما يعزز الأنشطة البشرية ويزيد من الحيوية الحضرية²⁶. ويرتبط تطور الشكل المعماري بالحيوية، وتعد كثافة المباني ونسبة مساحة الأرض مؤشرين هامين يعكسان التراص الحضري. كما تؤثر إمكانية الوصول بشكل مباشر على الاتصال وكفاءة النقل في الفضاء الحضري؛ لذا اختارت هذه الدراسة مؤشري القرب والنفاذية لتمثيل إمكانية الوصول. ويعكس الاقتصاد الاجتماعي تركيز الأنشطة الاقتصادية ومستوى التنمية الاقتصادية الإقليمية، حيث تُستخدم المسافة إلى مركز المدينة والمركز التجاري لتوصيف النشاط السوسيو-اقتصادي، وعادةً ما تشير المسافات الأقصر إلى أنشطة اقتصادية أكثر نشاطاً²⁷. ويعد الفضاء البيئي عاملاً مهماً يؤثر على الحيوية الاقتصادية والاجتماعية والثقافية للمدينة، لذا تستخدم هذه الدراسة مؤشر القرب من المياه ومؤشر الاختلاف الخضري الطبيعي (NDVI) لتمثيل الجودة البيئية والحيوية الإيكولوجية. ويركز الإدراك البشري على الأشكال المكانية الحضرية والخصائص البيئية ذات الصلة التي يواجهها السكان بشكل متكرر في حياتهم اليومية، بما في ذلك المساحات العامة الحضرية والواجهات الخارجية للمباني (مثل الشوارع والمباني والمساحات الخضراء والمتنزهات) وتأثيراتها الاقتصادية والاجتماعية والبيئية المرتبطة بها. وفي هذه الدراسة، تم اختيار استمرارية المباني، وعامل رؤية السماء، وقابلية المشي لتمثيل هذا البعد. وتجسد هذه المؤشرات بشكل أفضل مساهمة الإدراك البشري في الحيوية الحضرية، وتكمل أنظمة المؤشرات التقليدية التي تعتمد بشكل أساسي على المتغيرات الموضوعية.

ومن الجدير بالذكر أن قياس البيئات العمرانية التقليدية يختلف جوهرياً عن تقييم البنية المكانية الحضرية الموجهة نحو الإنسان المعتمد في هذا البحث. إذ تستخدم الطرق التقليدية وحدات مادية واسعة النطاق، بما في ذلك قطع الأراضي والمناطق، كـوحدات تحليلية. وتعتمد هذه الطرق على مجموعات بيانات ثابتة مثل تصنيف استخدامات الأراضي، وبصمات المباني، وبيانات شبكة الطرق، لتقدير كثافة التطوير والتوزيع الوظيفي. وتقيم هذه التقييمات التقليدية الظروف المادية المكانية من منظور تخطيطي من الأعلى إلى الأسفل. ورغم أن هذه الطرق تصف بدقة السمات المادية للفضاء الحضري، إلا أنها تخفق في رصد تصورات السكان الميدانية وتجارب المشي على النطاق الدقيق. وفي المقابل، ينقل الإطار الموجه نحو الإنسان تركيز البحث من السمات المكانية المتأصلة إلى التفاعلات بين الإنسان والبيئة. ويتضمن هذا التحول في النموذج ثلاثة تغييرات رئيسية؛ أولاً، من حيث محتوى القياس، تتوسع الدراسة لتتجاوز المؤشرات المادية التقليدية مثل كثافة المباني ونسبة استخدام الأراضي، من خلال دمج أبعاد تجريبية تشمل الإدراك البصري، وقابلية المشي، والسلامة، والراحة. وقد تم اختيار ثلاثة مؤشرات مقابلة في هذه الدراسة: استمرارية المباني، ومعامل رؤية السماء، وقابلية المشي. ثانياً، فيما يتعلق بمصادر البيانات، تم استكمال خرائط التخطيط وبيانات الاستشعار عن بعد بصور عرض الشارع والتقسيم الدلالي القائم على التعلم العميق، والتي تلتقط الخصائص المكانية من منظور مستوى عين المشاة. ثالثاً، تم تكرير الوحدة التحليلية بشكل أكبر من نطاق المربعات السكنية إلى قطاعات الشوارع أو المجالات البصرية الفردية. وتجدر الإشارة إلى أن القياس الموجه نحو الإنسان لا يحل محل تقييم البيئة العمرانية التقليدي، بل يكمله من خلال تغيير منظور البحث والنطاق المكاني. ويختلف النهجان في تركيز البحث، ونظام المؤشرات، ونطاق التحليل، والأهداف العملية، ويوفران معاً إطاراً تحليلياً شاملاً لتقييم البنية المكانية الحضرية.

مصادر البيانات ومعالجتها
بيانات الخريطة الحرارية من Baidu:
تأتي البيانات الحرارية الحضرية المعتمدة في هذا البحث من خدمة الموقع المفتوحة لخرائط Baidu، والتي يتم إنشاؤها عن طريق تحليل سجلات سلوكية ضخمة لمستخدمين مجهولي الهوية. وتلتقط مجموعة البيانات توزيع السكان في الوقت الفعلي من خلال تجميع معلومات الموقع من مستخدمي تطبيقات الهاتف المحمول وإسقاط هذه الإحداثيات الجغرافية على شبكات مكانية عبر طلبات خدمة الموقع في الوقت الفعلي.

استرجعنا بيانات الخريطة الحرارية التي تغطي المنطقة الحضرية المركزية في مدينة يانتاي من 13 إلى 17 يونيو 2022 (خمسة أيام عمل متتالية) عن طريق استدعاء واجهة برمجة التطبيقات (API) لمنصة خرائط بايدو المفتوحة (https://lbsyun.baidu.com/). جُمعت البيانات كل 2 h من الساعة 07:00 إلى 24:00 يومياً. يتوفر سير العمل الكامل لعمليات الحصول على البيانات، والمعالجة المسبقة، وإزالة الضجيج، والتصنيف الزمني، والتحويل المكاني، وتقدير كثافة النواة، وحساب الحيوية الحضرية في الملف التكميلي 1، كما يتوفر نص برمجي المعالجة المسبقة المقابل في الكود التكميلي 1. وقمنا بتقسيم كل يوم إلى فترات نهارية (07:00–18:00) وليليلة (18:00–24:00) لقياس التغيرات اليومية في الحيوية الحضرية بشكل منفصل. تضمنت طلبات واجهة برمجة التطبيقات مفتاح وصول خرائط بايدو (AK) وحدود منطقة الدراسة المحددة وفق نظام BD09. تم تثبيت مستوى تكبير الخريطة عند 16 مع حجم بلاطة يبلغ 256 × 256 بكسل، وأرجعت الواجهة بيانات الخريطة الحرارية بتنسيق JSON. وأثناء المعالجة اللاحقة، تم تحويل جميع إحداثيات BD09 إلى نظام إحداثيات WGS84 لضمان الدقة المكانية والاتساق في التحليلات اللاحقة. يتوفر باقي سير عمل المعالجة المسبقة في الملف التكميلي 1 والكود التكميلي 1. تم إكمال جميع عمليات التصور المكاني باستخدام برنامج ArcGIS (v10.4) (RRID: SCR_011081).

يمثل شهر يونيو بداية فصل الصيف في مدينة يانتاي، حيث يسود طقس معتدل يساعد على ممارسة الأنشطة الخارجية، كما تعكس أنماط التنقل اليومية للسكان في هذا الشهر مستويات النشاط المتوسطة المعتادة. وقد كانت جميع أيام أخذ العينات صافية وخالية من الغيوم، مما أدى إلى استبعاد الاضطرابات في التنقل البشري الناتجة عن الطقس القاسي، وجعل الخرائط الحرارية للسكان مناسبة لتحديد أنماط الحيوية الحضرية الروتينية.

للتحقق من موثوقية قياسات الحيوية المستمدة من الخريطة الحرارية، قمنا بدمج بيانات الأضواء الليلية NPP-VIIRS لإجراء مقارنة تقابلية. وقد نُشرت مجموعة بيانات الأضواء الليلية بواسطة Chen Zuqi وآخرين في مجلة Earth System Science Data، تحت عنوان Cross-sensor calibrated extended time series of global NPP-VIIRS-like nighttime light data (2000–2018)، وهي متاحة للجمهور عبر مستودع Harvard Dataverse (https://dataverse.harvard.edu/dataset.xhtml?persistentId=doi:10.7910/DVN/YGIVCD).

أظهرت نتائج المقارنة المكانية اتساقاً عالياً بين البؤر الساخنة للحيوية الحضرية المحددة من صور الأضواء الليلية، ومناطق الحيوية العالية والمنخفضة المستخرجة من بيانات الخريطة الحرارية في هذه الدراسة. وتظهر المقارنة بين شدة الأضواء الليلية والحيوية الحضرية المشتقة من الخريطة الحرارية في الشكل التكميلي 1. ولتقييم موثوقية البيانات، تم أولاً إزالة القيم المتطرفة وتطبيع مجموعات البيانات قبل إعادة إسقاطها على نظام إحداثيات WGS84. ثم أُجريت إعادة أخذ عينات لبيانات الأضواء الليلية إلى شبكة بمقاس 300 m × 300 m باستخدام الاستيفاء الثنائي الخطي لضمان المحاذاة المكانية مع بيانات الخريطة الحرارية. وقد تم تقييم التوافق بين مجموعتي البيانات باستخدام معامل ارتباط بيرسون (r ≥ 0.6) ومعدل التداخل المكاني لعناقيد LISA (≥70%) كمعايير للقبول.

من منظور مصادر البيانات، توفر بيانات إشارات الهاتف المحمول تغطية سكانية شاملة ومعلومات دقيقة عن المسارات، ولكن يصعب الحصول عليها وتتطلب معالجة مسبقة معقدة، مما يجعلها أقل ملاءمة للدراسات طويلة المدى وذات النطاق الدقيق. وفي الوقت ذاته، ترصد بيانات تسجيل الوصول والمراجعات في وسائل التواصل الاجتماعي بشكل أساسي الأنشطة الموجهة نحو الاستهلاك والترفيه، مع وجود انحياز سلوكي واضح واستقرار زمني ضعيف نسبياً. وفي المقابل، تتميز بيانات الخريطة الحرارية لـ Baidu المستخدمة في هذه الدراسة بسهولة الوصول إليها، واستمراريتها زمنياً، وتوفرها بدقة مكانية أعلى، مما يجعلها مناسبة جداً للمراقبة على مستوى الشبكة لديناميكيات الحيوية النهارية والليلية في المنطقة الحضرية الرئيسية. ومن خلال دمجها مع بيانات نقاط الاهتمام (POI) وبيانات عرض الشارع لإثراء تمثيل السمات المكانية، يمكن لهذا الإطار أن يعكس بدقة أكبر أنماط النشاط اليومي للسكان، ويتوافق تماماً مع نطاق البحث والأهداف التحليلية لهذه الدراسة.

عناصر البنية المكانية الحضرية:
البيانات المكانية الحضرية الأساسية:
بناءً على واجهة خدمة الخرائط عبر الإنترنت، تم جمع ما مجموعه 37,851 نقطة اهتمام (POIs)، موزعة على 11 فئة وظيفية، تشمل الإقامة، والتسوق، والمطاعم، والمناطق السكنية، والبنية التحتية للنقل، ومرافق الحياة اليومية، وأماكن الرياضة والترفيه، ومرافق الخدمات العامة. تتوفر إجراءات المعالجة المسبقة الإضافية والتفاصيل الحسابية في الملف التكميلي 2. تم استرداد بيانات نقاط الاهتمام في يوليو 2024 باستخدام Baidu Map API باتباع استراتيجية بحث قائمة على شبكة بمساحة 500 m. وخلال مرحلة المعالجة المسبقة، تم حذف السجلات المكررة، واستبعاد السجلات غير الصالحة بناءً على الحدود الإدارية لمنطقة Zhifu، وعلامات السمات المفقودة، والإزاحات الكبيرة في الإحداثيات لضمان الدقة المكانية وسلامة مجموعة البيانات.

تم الحصول على بيانات بصمات المباني الحضرية وشبكة الطرق من OpenStreetMap (OSM; RRID: SCR_007854)، وهي منصة جيومكانية مفتوحة المصدر (https://www.openstreetmap.org). كما تم الحصول على بيانات استخدام الأراضي من المركز الوطني للمعلومات الجغرافية الأساسية (https://www.gscloud.cn/search).

كما هو موضح في الجدول 1، تعكس الكثافة المكانية لكل نوع من أنواع المرافق الطابع الوظيفي للوحدات المكانية الفردية من خلال أنماط التكتل؛ وفي الوقت نفسه، تحدد قيم الإنتروبيا درجة التنوع الوظيفي داخل كل وحدة. تتوفر المعادلات الحسابية الكاملة، وإجراءات المعالجة المسبقة، وإعدادات المعاملات، وطرق التسوية في الملف التكميلي 2.

تم تحليل بيانات المتجهات الخاصة بالمباني من منظورين ثنائي الأبعاد (2D) وثلاثي الأبعاد (3D) لتقييم كثافة العمران الحضري—تحديداً من خلال مقاييس كثافة المباني ونسبة مساحة الأرض (FAR). وباستخدام بيانات شبكة الطرق الحضرية، تم حساب إمكانية الوصول لكل وحدة مكانية باستخدام مجموعة أدوات تحليل الشبكة التصميمية المكانية (sDNA) (RRID: SCR_017646)²⁸، مع دمج مؤشرات القرب والبينية.

عند اختيار نصف قطر قدره 300 m كمقياس تحليلي لهذا المؤشر، يتم تحديد هذه المسافة بناءً على قطاعات الشوارع وتشمل جميع الطرق المتصلة طوبولوجياً ضمن هذا النصف القطر. يتيح ذلك إجراء تحليل إحصائي شامل للتغيرات في مورفولوجيا شبكة الطرق—بما في ذلك كثافة الزوايا واتصالية العقد—ضمن النطاق المكاني المحدد. يركز هذا النهج عمداً على أنماط الارتباط المكاني المحلي بين الشوارع، مما يسهل التحديد الدقيق للشوارع ذات الاتصالية العالية على مستوى المربع السكني—وهو خيار منهجي يتوافق مع الإطار النظري للحيوية المكانية الحضرية التي تركز على مقياس المربع السكني^29,30. تم بناء شبكة طرق طوبولوجية من بيانات طرق OSM المتجهة عن طريق دمج قطاعات الطرق ثنائية الاتجاه في خط مركزي واحد. حُسبت إمكانية الوصول باستخدام ملحق sDNA في برنامج ArcGIS 10.4 بناءً على مؤشري القرب والبينية، مع تطبيق إجمالي نقاط الاهتمام (POI) القائمة على الشبكة كأوزان لتمثيل إمكانات النشاط المكاني. تم الإبقاء على جميع معاملات sDNA عند قيمها الافتراضية باستثناء نصف قطر بحث محدد من قبل المستخدم قدره 300 m. علاوة على ذلك، يتوافق هذا المقياس المكاني بشكل وثيق مع مفهوم "دائرة المعيشة لمدة 5 دقائق"، ويتناسب جيداً مع كل من الأبعاد الفيزيائية للمربعات السكنية التاريخية في منطقة Zhifu بمدينة Yantai، والنطاق النموذجي لأنشطة المشي اليومية للسكان.

بيانات صور عرض الشارع:
بدمج بيانات شبكة طرق OSM مع تقنية GIS، تم توزيع نقاط أخذ عينات صور عرض الشارع. أولاً، تم استخراج الخطوط المركزية للطرق في منطقة الدراسة، وتبسيط الطرق ذات الاتجاهين إلى خطوط مفردة. وُزعت نقاط أخذ العينات بمسافات متساوية كل 50 m على طول الخطوط المركزية للطرق. بعد ذلك، تم تعيين نظام إحداثيات إسقاط موحد لجميع نقاط أخذ العينات، وهو نفس النظام المستخدم في تحليل GIS لضمان المطابقة الدقيقة للمواقع المكانية.

باستخدام لغة Python ‏(RRID: SCR_008394)، استُخدمت واجهة برمجة تطبيقات صور عرض الشارع (Street View Image API) ‏(http://api.map.baidu.com/lbsapi/) لجمع الصور. ويرد سير عمل عملية الاستحواذ الكامل في الملف التكميلي 3 و الكود التكميلي 3تم إنشاء ما مجموعه 1,599 نقطة أخذ عينات. وأثناء عملية الحصول على الصور، تم ضبط عرض المنظور لكل صورة على 90°، وتم ضبط زاوية الرؤية الأفقية على 0°جُمعت الصور في الاتجاهات الأمامية والخلفية واليسرى واليمنى عند كل نقطة أخذ عينات، وأُجريت عملية الحصول على الصور فقط في الظروف الجوية الصحوة، دون أمطار أو ثلوج أو ضباب كثيف، وذلك لضمان جودة الصور. وأخيرًا، استُخدم برنامج OpenCV لدمج الصور متعددة الاتجاهات وتحسين الانتقالات بين الصور، مما أدى إلى توليد صور بانورامية حققت تغطية شاملة للبيئة المكانية للشارع. شملت منطقة الدراسة إجمالي 3,251 مقطعًا من الشوارع. وتضمنت معاملات طلب واجهة برمجة التطبيقات (API) مفتاح وصول المطور (AK)، وإحداثيات النقطة، ووجهة نظر الصورة، واتجاه التصوير. كما تم تغيير حجم الصور الملتقطة بشكل موحد إلى 480 × بمقاس 360 بكسل (RGB) للتحليل اللاحق. وتم ضمان جودة الصور من خلال الفرز بناءً على حالة الطقس، والالتقاط متعدد الاتجاهات للصور، ثم التقسيم الدلالي القائم على شبكة SegNet للتحقق من إمكانية استخدام الصور واستخراج مؤشرات عرض الشارع.

اعتمدنا شبكة SegNet للتعلم العميق (RRID: SCR_017042)، وهي شبكة عصبية تلافيفية بالكامل، لاستخراج سمات المشهد الشارعي. يقوم النموذج بتصنيف بكسلات الصور إلى خمس فئات: السماء، والأرصفة، ومسارات الطريق، والمباني، والمساحات الخضراء. ثم استُخدمت نتائج تصنيف البكسلات لحساب نسبة مساحة كل عنصر مكاني ضمن كل صورة من صور عرض الشارع. تتوفر تفاصيل تنفيذ النموذج، وسير عمل التجزئة الدلالية، وإجراءات التحقق، وحساب مؤشرات الإدراك البشري في الملف التكميلي 3، والكود التكميلي 2، والكود التكميلي 4. تم تنفيذ SegNet باستخدام PyTorch (v1.0) مع الاعتماد على أوزان مدربة مسبقاً ومتاحة للعموم تم تدريبها على مجموعة بيانات MIT ADE20K. وأثناء عملية الاستنتاج، تمت معالجة الصور بشكل فردي لإنشاء خرائط تجزئة دلالية على مستوى البكسل، والتي استُخدمت لاحقاً لحساب المساحة النسبية لكل عنصر من عناصر المشهد الشارعي. كما تم تقييم أداء النموذج باستخدام التحقق المتقاطع خماسي الطيات.

طرق البحث
الطرق الكمية لقياس الحيوية الحضرية:
يقدر تحليل كثافة النواة (Kernel density analysis) كثافة المعالم النقطية أو الخطية باستخدام نافذة بحث متحركة، مما يتيح تمثيلاً بديهياً ودقيقاً لخصائص التجمع المكاني للعناصر الحضرية وتركيز وتشتت الحيوية الحضرية. استخدمت هذه الدراسة تقدير كثافة النواة لإجراء استكمال داخلي (interpolation) مستمر لبيانات الخريطة الحرارية لتوصيف التجمع المكاني للمستخدمين والديناميكيات الزمانية والمكانية للحيوية الحضرية. تم تطبيق تقدير كثافة النواة الغاوسية (Gaussian kernel density estimation) باستخدام نصف قطر بحث أساسي (عرض النطاق الترددي/bandwidth) قدره 500 m. ولتقييم متانة النتائج، تم اختبار ثمانية نطاقات ترددية إضافية (200, 300, 400, 600, 700, 800, 900, و 1,000 m)، وأظهرت قيم RV المتوسطة الناتجة لكل خلية شبكية بمساحة 300 m × 300 m اتساقاً عالياً عبر مختلف النطاقات الترددية. اعتمد الاستكمال الداخلي على حقل القيمة (Value field) كمتغير ترجيح، ولم يتم تطبيق أي تصحيح للحواف، وأُجريت جميع تحليلات كثافة النواة باستخدام برنامج ArcGIS 10.4 (RRID: SCR_011081). ويُعطى تعبيره الرياضي على النحو التالي (المعادلة 1):

(1)

هنا، يمثل n عدد نقاط البيانات؛ و h هو عرض النطاق الترددي؛ بينما يشير (x − x_i) إلى المسافة من نقطة التقدير x إلى العينة xⁱ.

طريقة تحليل النمط المكاني الديناميكي الحضري:
يُستخدم الارتباط الذاتي المكاني لتوصيف درجة الارتباط المكاني بين قيم سمات متماثلة عبر وحدات مكانية مختلفة. وينقسم إلى ارتباط ذاتي مكاني عالمي وارتباط ذاتي مكاني محلي.

الارتباط الذاتي المكاني العالمي:
استُخدم الارتباط الذاتي المكاني العالمي (Global Moran’s I) لتقييم درجة الارتباط المكاني عبر منطقة الدراسة بأكملها. ويقوم هذا المقياس بقياس التشابه أو الارتباط بين المتغيرات في الفضاء من خلال تحديد العلاقة الكمية بين قيمة السمة في موقع معين وقيم المواقع المجاورة، وهو ما يمثله معامل Global Moran’s I. تَم بناء مصفوفة أوزان مكانية باستخدام شبكة تحليل مقاسها 300 m × 300 m مع تطبيق معيار التلاصق من نوع Queen لتحديد الوحدات المجاورة، وجرى توحيد الأوزان وفقاً لمعيار الصف (row-standardized). حُسب معامل Global Moran’s I باستخدام أدوات الإحصاء المكاني في برنامج ArcGIS 10.4 (RRID: SCR_011081)، وتم تقييم الدلالة الإحصائية باستخدام التقريب الطبيعي (z-test) عند مستوى ثقة 95%. وتأتي الصيغة الرياضية له على النحو التالي (المعادلة 2):

(2)

هنا، يمثل I مؤشر الارتباط الذاتي؛ وn هو العدد الإجمالي لوحدات الدراسة؛ وy_i و y_j هما مؤشرا التصنيف للمنطقتين i و j على التوالي؛ و y′ هو متوسط مؤشرات التصنيف؛ و W_ij هي مصفوفة الأوزان المكانية التي تمثل درجة الارتباط بين المناطق المختلفة.

الارتباط الذاتي المكاني المحلي:
يقيس الارتباط الذاتي المكاني المحلي (LISA) درجة الارتباط المكاني الذي يظهره موضوع الدراسة على المستوى المحلي، مما يسمح بتحديد التجمعات المحلية والقيم المكانية الشاذة ضمن منطقة الدراسة، ويوفر فهماً أكثر تفصيلاً للتباين المكاني³¹. الإحصائية المحلية الأكثر استخداماً هي مؤشر موران المحلي (Local Moran’s I). تم إنشاء مصفوفة أوزان مكانية باستخدام معيار تلاصق الملكة (Queen contiguity)، حيث عُرِفت خلايا الشبكة المجاورة بأنها تلك التي تشترك في حدود مشتركة أو في رأس واحد. تم تقييم الدلالة الإحصائية عند مستوى 0.05 باستخدام 999 تبديلًا عشوائيًا. لم يتم تطبيق أي تصحيح للاختبارات المتعددة، وأُجريت جميع التحليلات باستخدام ArcGIS 10.4 (RRID: SCR_011081). التعبير الرياضي موضح كما يلي (المعادلة 3):

(3)

هنا، يمثل x_i و x_j قيم الحيوية الحضرية للمنطقتين i و j على التوالي؛ ويمثل x′ متوسط الحيوية الحضرية عبر جميع المناطق؛ و S² هو التباين؛ و W_ij هي مصفوفة الأوزان المكانية التي تمثل درجة الارتباط المكاني بين المناطق.

طرق البحث للتغاير المكاني للحيوية الحضرية:
الانحدار المرجح جغرافياً متعدد المقاييس (MGWR)
يستخدم نموذج MGWR خوارزمية البحث عن المقطع الذهبي لتضييق نطاق البحث بشكل تكراري وتحديد عرض النطاق الترددي الأمثل لكل معامل انحدار. يقلل هذا النهج من الضوضاء أثناء تقدير المعلمات ويحسن الأداء التنبؤي للنموذج. تتوفر معلومات مفصلة حول طريقة اختيار عرض النطاق الترددي (التكيفي أو الثابت)، ودالة النواة، ونطاق البحث عن عرض النطاق الترددي، ومعايير التقارب، وتسامح التوقف، وإجراءات توحيد المتنبئات في الملف التكميلي 4. صيغة الحساب هي كما يلي (المعادلة 4):

(4)

هنا، يمثل bw_j عرض النطاق الترددي المستخدم لمعامل الانحدار للمتغير رقم j؛ ويرمز k إلى عدد المتغيرات التفسيرية؛ ويشير x_ij إلى المتنبئ رقم j للشبكة رقم i؛ وتمثل (u_i, v_i) إحداثيات المركز الهندسي للشبكة رقم i؛ وβ_(bwj) هو معامل الانحدار المقدر باستخدام عرض النطاق الترددي المقابل؛ بينما ε_i هو حد الخطأ العشوائي.

يتم توفير تفاصيل تكوين النموذج، وإجراءات تحسين عرض النطاق الترددي، وسير عمل التنفيذ في الملف التكميلي 4، بينما تتوفر مخرجات النموذج الكاملة للفترتين النهارية والليلية في الملفين التكميليين 5 و6، على التوالي. كما تتوفر تشخيصات انحدار المربعات الصغرى العادية في الملف التكميلي 7.

من منظورات نظرية التنمية الحضرية، ونطاق البحث، والقابلية للتطبيق العملي، يوفر نموذج الانحدار الموزون جغرافياً متعدد المقاييس (MGWR) مزايا متميزة مقارنة بكل من انحدار المربعات الصغرى العادي (OLS) والانحدار الموزون جغرافياً التقليدي (GWR). يعتمد نموذج OLS إطار نمذجة عالمي، بافتراض أن جميع المتغيرات التفسيرية لها تأثيرات موحدة عبر منطقة الدراسة بأكملها. ويتجاهل هذا الافتراض التباين المكاني المتأصل في الأنظمة الحضرية، مما يؤدي إلى تقديرات بارامترية متوسطة غالباً ما تفشل في رصد الحقائق المحلية، وبالتالي توفر دعماً محدوداً لصياغة السياسات الحساسة للسياق. وبينما يأخذ نموذج GWR التقليدي في الاعتبار عدم الثبات المكاني، فإنه يفرض نطاقاً ترددياً واحداً (bandwidth)—أي مقياساً مكانياً موحداً—لكافة المتغيرات. ويتعارض هذا القيد مع الأدلة التجريبية التي تشير إلى أن العناصر الحضرية المختلفة (مثل البنية التحتية للنقل، أو مزيج استخدامات الأراضي، أو المساحات الخضراء) تمارس تأثيراً عبر نطاقات مكانية مختلفة بشكل ملحوظ. وبناءً على ذلك، قد يؤدي هذا التبسيط المفرط إلى إدخال انحياز في النموذج والمساس بالصلاحية التحليلية. يتغلب نموذج MGWR على هذا القصور من خلال تقدير نطاقات ترددية فردية خاصة بكل متغير بناءً على مدى التأثير المكاني الملاحظ تجريبياً لكل مؤشر. ونتيجة لذلك، فإنه يرصد بدقة أكبر الآليات المعتمدة على المقياس التي تشكل من خلالها البنية المكانية الحضرية الحيوية الحضرية. ولا يثري هذا التقدم الفهم النظري للتفاعلات بين الإنسان والبيئة في المدن فحسب، بل يعزز أيضاً الفائدة العملية من خلال تمكين تحديد أولويات متباينة للتدخلات المكانية وتوفير دعم كمي مستند إلى الأدلة لتعزيز الحيوية الحضرية. تتوفر سير العمل الحسابية في Supplementary Codes 1–4.

النتائج

تحليل النمط المكاني للحيوية الحضرية
خصائص التوزيع المكاني للحيوية الحضرية:
لفحص التطور المكاني الزمني للحيوية الحضرية في المنطقة الحضرية الرئيسية في مدينة يانتاي (Yantai) خلال فترتي النهار والليل بشكل أفضل، أجرينا تحليلاً لكثافة النواة بناءً على بيانات الخريطة الحرارية، مدمجاً مع أنماط النشاط اليومي للسكان، واستخدمنا برنامج نظم المعلومات الجغرافية (GIS) لتصور الحيوية الحضرية عبر فترات زمنية مختلفة. وكما هو موضح في الشكل 3، تظهر الحيوية الحضرية في المنطقة الحضرية الرئيسية في يانتاي ديناميكية مكانية زمنية متميزة تتميز بنمط (تجمع-تشتت-تجمع) من الساعة 07:00 إلى 23:00. ويعد التوزيع المكاني للمناطق ذات الحيوية العالية والمنخفضة خلال النهار والليل متشابهاً إلى حد كبير، مما يشير إلى أن التقلبات في الحيوية الحضرية بين هذه الفترات مستقرة نسبياً.

الشكل 3. التوزيع المكاني والزماني للحيوية الحضرية في المنطقة الحضرية الرئيسية بمدينة يانتاي. توضح الخرائط الطرفية الحيوية الحضرية في نقاط زمنية مختلفة، بينما تلخص الخرائط المركزية أنماط الحيوية النهارية والليلية. وتشير الألوان الأكثر دفئًا إلى حيوية أعلى. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الشكل.

من منظور مكاني، تُعد الحيوية الحضرية في المنطقة الحضرية الرئيسية لمدينة Yantai أعلى عمومًا في الشمال الشرقي وأقل في الجنوب الغربي، حيث تظهر بنية مكانية معقدة تتميز بنمط "المركز-الأطراف" وتكوين "متعدد النوى". وتتركز المناطق ذات المستويات العالية من الحيوية الحضرية بشكل أساسي في القسم الشمالي الشرقي، بما في ذلك شارع Tongshen وشارع Yuhuangding وشارع Xiangyang، وكذلك على طول طريق Dahaiyang وطريق المطار. بالإضافة إلى ذلك، تكون الحيوية مرتفعة نسبيًا في الجزء الشرقي من شارع Zhichu والجزء المركزي من شارع Fenghuangtai. كما تتأثر الحيوية الحضرية في المنطقة الحضرية الرئيسية لـ Yantai بقوة بالظروف الطبوغرافية؛ حيث تُصنف المناطق الجبلية في المنطقة المركزية، مثل Huangjinding وZhenshan وJinkuangding، كمناطق منخفضة الحيوية. وخلال النهار، تتحسن الحيوية في هذه المناطق نوعًا ما من خلال أنشطة مثل التنزه والترفيه، بينما تكون الحيوية الليلية منخفضة للغاية. ويشير هذا النمط إلى تباين مكاني واضح في توزيع الحيوية الحضرية، والتي تميل إلى التجمع في المناطق السكنية عالية الكثافة، والوجهات الترفيهية، والمواقع التي تتميز بسهولة الوصول عبر وسائل النقل. وتؤكد هذه البنية المكانية المركبة علاقة الاقتران بين تقسيم المناطق الوظيفية الحضرية وحركية السكان. علاوة على ذلك، فإن الأدوار الهامة للتضاريس والنقل تدعم الفرضية القائلة بأن هياكل مكانية حضرية متعددة تشكل الحيوية الحضرية بشكل مشترك.

من منظور زمني، تتشكل الحيوية الحضرية في المنطقة الحضرية الرئيسية بمدينة يانتاي بشكل أساسي من خلال أنشطة العمل والترفيه للسكان. وتغطي الفترة من 07:00 إلى 18:00 ذروة الصباح وساعات العمل والدراسة النهارية، والتي يتنقل خلالها السكان عادةً من منازلهم إلى أماكن عملهم، مما يؤدي إلى تحول النمط المكاني للحيوية الحضرية من التجمع إلى التشتت. أما الفترة من 18:00 إلى 23:00 فتتضمن ذروة المساء وساعات الترفيه. وبوجه خاص، يصبح التوزيع المكاني للحيوية الحضرية أكثر تركيزاً بعد الساعة 22:00، بينما تنخفض مستويات الحيوية الإجمالية. ويعكس ذلك حقيقة أن السكان يعودون إلى منازلهم بعد انتهاء أنشطة العمل والترفيه من جهة، ومن جهة أخرى، تبدأ المساحات الحضرية التي كانت نشطة سابقاً في الهدوء تدريجياً مع حلول الليل. وبشكل عام، فإن التباين بين النهار والليل في الحيوية الحضرية مدفوع بوضوح بروتين العمل والراحة اليومي للسكان. وتمثل الساعات النهارية (07:00–18:00) فترة الذروة للحيوية الحضرية، والتي تتميز بمستويات حيوية أعلى، وتغطية مكانية أوسع، وعدد قليل جداً من المناطق ذات الحيوية المنخفضة. وفي المقابل، تتسم الساعات الليلية (18:00–23:00) بتقليص تدريجي في نطاق النشاط، مع تركيز الحيوية بشكل متزايد في المناطق السكنية. وتوضح هذه النتائج بجلاء التأثير المعتمد على الوقت لأنشطة العمل والراحة على الحيوية الحضرية في المنطقة الحضرية الرئيسية في يانتاي، وتكشف عن خصائص تطورها اليومي، وتحقق الهدف الجوهري المتمثل في تحديد النمط المكاني والزماني للحيوية الحضرية، وتدعم الفرضية القائلة بأن إيقاعات النشاط اليومي للسكان ترتبط ارتباطاً وثيقاً بالحيوية الحضرية.

خصائص التجميع المكاني للحيوية الحضرية:
تم استخدام مؤشر Moran’s I العالمي لفحص الارتباط الذاتي المكاني للحيوية الحضرية في المنطقة الحضرية الرئيسية لمدينة Yantai. وتظهر النتائج أن قيم Moran’s I للحيوية الحضرية نهاراً وليلاً هي 0.722 و0.736 على التوالي. ويشير اختبار الدلالة إلى أن الحيوية الحضرية في المنطقة الحضرية الرئيسية لمدينة Yantai تظهر تجميعاً ملحوظاً خلال فترتي النهار والليل، مع تأثير تجميعي أكثر وضوحاً في الليل منه في النهار.

كما هو موضح في الشكل 4، تتبع الحيوية الحضرية في المنطقة الحضرية الرئيسية لمدينة Yantai بشكل أساسي نمطين من التكتل: تكتل "مرتفع-مرتفع" وتكتل "منخفض-منخفض". ورغم أن التوزيع المكاني العام يظهر نمطاً مركباً غير منتظم يجمع بين "المركز-الأطراف" و"نواة واحدة مع نقاط متعددة"، إلا أن "المركز" و"الأطراف" منفصلان مكانياً، وتحتوي المناطق الانتقالية بينهما على عدد كبير من المناطق التي لا تظهر تكتلاً ملحوظاً. وتحدد نتائج تحليل الارتباط الذاتي المكاني بوضوح أنماط التكتل والتمايز المكاني للحيوية الحضرية، مما يحقق هدف البحث المتمثل في التعرف على الأنماط. كما تدعم هذه النتائج فرضيات البحث ذات الصلة، وتتماشى بشكل وثيق مع الإطار التحليلي العام لهذه الدراسة، وتوفر أساساً لمزيد من التحليل حول التأثيرات المتباينة للهيكل المكاني.

الشكل 4التجمع المكاني المحلي للحيوية الحضرية خلال فترتي النهار والليل. تُظهر خرائط المؤشرات المحلية للارتباط المكاني (LISA) تجمعات مكانية من نوع (مرتفع-مرتفع)، و(مرتفع-منخفض)، و(منخفض-مرتفع)، و(منخفض-منخفض)، وتجمعات غير ذات دلالة إحصائية للحيوية النهارية والليلية. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الشكل.

تأثيرات التغاير المكاني للبنية المكانية الحضرية على الحيوية الحضرية بناءً على نموذج الانحدار الموزون جغرافيًا متعدد المقاييس (MGWR)
ولتجنب انحياز التقدير الناتج عن التأثير المتبادل بين العوامل المختلفة للبنية المكانية الحضرية، استُخدم عامل تضخم التباين (VIF) لاختبار جميع المتغيرات التفسيرية. فكلما زادت قيمة عامل تضخم التباين، زاد التعدد الخطي. وبشكل عام، تشير قيمة عامل تضخم التباين التي تتجاوز 7.5 إلى أن المتغير التفسيري زائد عن الحاجة32. وتظهر نتائج الاختبار في جدول ٢جميع قيم عامل تضخم التباين (VIF) أقل من 7.5، مما يشير إلى أن المؤشرات المختارة لا تظهر تعددية خطية. والمؤشرات ذات p > تم بعد ذلك استبعاد العوامل التي كانت قيمتها 0.05 لأنها اعتبرت ذات تأثير غير معنوي على الحيوية الحضرية. وعقب عملية اختيار المتغيرات، تم اختيار العوامل السبعة النهائية—تنوع نقاط الاهتمام (POI diversity)، والوظيفة الحياتية، والوظيفة السكنية، وكثافة المباني، والقرب، والمسافة إلى مركز الأعمال (DBC)، وقابلية المشي—كـمتغيرات تفسيرية لبناء نموذج الانحدار الموزون جغرافياً متعدد المقاييس (MGWR model) (RRID: SCR_017651). وبهذه الخطوة اكتملت عملية اختيار المتغيرات، وتتفق العوامل الجوهرية التي تم الإبقاء عليها مع إطار البحث، مما يضمن قدرة تحليل النموذج اللاحق على التحقق من فرضية البحث بفعالية.

متغير	p-قيمة	عامل تضخم التباين (VIF)
تنوع البروتينات المستهدفة	0	1.946
الوظيفة الاقتصادية	0.025	3.15
الوظيفة الحيوية	0.004	3.834
الوظيفة السكنية	0.001	1.925
الكثافة العمرانية	0	3.062
نسبة مساحة الأرض إلى مساحة البناء	0.084	5.723
التقارب	0	1.732
المركزية البينية	0.952	2.022
المسافة إلى مركز المدينة	0.458	1.407
المسافة إلى مركز الأعمال	0.009	1.498
مؤشر القرب من الماء	0.06	1.132
مؤشر الاختلاف الخضري الطبيعي (NDVI)	0.118	1.049
بناء الاستمرارية	0.364	2.746
عامل رؤية السماء	0.22	1.177
قابلية المشي	0.004	2.094

الجدول 2: تقييم التعدد الخطية للمتغيرات التفسيرية المرشحة. يعرض الجدول الدلالة الإحصائية (p-value) ومعامل تضخم التباين (VIF) لكل متغير تفسيري مرشح تم استخدامه أثناء فحص المتغيرات قبل إجراء تحليل الانحدار المرجح جغرافيًا متعدد المقاييس (MGWR). استوفت المتغيرات التي تم الاحتفاظ بها للنمذجة اللاحقة معايير الاختيار الإحصائية المحددة مسبقًا. الاختصار: VIF، معامل تضخم التباين.

تأثير ملاءمة النموذج:
أُجري تحليل النمذجة باستخدام ثلاثة مناهج: نموذج المربعات الصغرى العادية (OLS) العالمي، ونموذج الانحدار المرجح جغرافياً (GWR) التقليدي، ونموذج الانحدار المرجح جغرافياً متعدد المقاييس (MGWR). اعتمد تقارب النموذج على معيار SOC-f (تنعيم f)، حيث استُخدم الحد الأقصى للتغير المطلق في جميع معاملات الانحدار المقدرة بين تكرارين متتاليين كمعيار للتقارب. حُددت عتبة التقارب عند 1.0 × 10⁻⁵، وحُدد الحد الأقصى لعدد التكرارات بـ 200. اعتمدت نماذج النهار والليل نفس الإعدادات المنهجية، بما في ذلك دالة النواة (kernel function)، وقاعدة البحث عن عرض النطاق الترددي (bandwidth)، ومعيار التقارب، وإعدادات المعاملات الأخرى، وذلك لضمان قابلية مقارنة النتائج؛ واختلفت المتغيرات التابعة فقط، وبالتالي اختلفت أيضاً عروض النطاقات الترددية المثلى ومعاملات الانحدار المقدرة. وتظهر النتائج أن نموذج النهار تقارب بعد 28 تكراراً ونموذج الليل بعد 34 تكراراً. وقد استوفى كلا النموذجين عتبة التقارب، مما يشير إلى أن نتائج التقدير كانت مستقرة وموثوقة. وترد مؤشرات النماذج الثلاثة في الجدول 3.

الفئة	المتغير	OLS	GWR	MGWR
أداء النموذج	AICc	6703	4417	3463
	R² المعدلة	0.62	0.56	0.8
عرض النطاق الترددي الأمثل للمتغير (MGWR)	تنوع نقاط الاهتمام (POI)	—	53	239
	الوظيفة الحياتية	—	—	724
	الوظيفة السكنية	—	—	256
	كثافة المباني	—	—	237
	القرب	—	—	921
	المسافة إلى مركز الأعمال	—	—	2220
	القابلية للمشي	—	—	2220

الجدول 3: مقارنة أداء النماذج بين طريقة المربعات الصغرى العادية (OLS)، والانحدار الموزون جغرافيًا (GWR)، والانحدار الموزون جغرافيًا متعدد المقاييس (MGWR).يقارن الجدول أداء نماذج المربعات الصغرى العادية (OLS)، والانحدار الموزون جغرافيًا (GWR)، والانحدار الموزون جغرافيًا متعدد المقاييس (MGWR) باستخدام معيار أكايكي للمعلومات المصحح (AICc) ومعامل التحديد المعدل (Adjusted R²). كما تم توضيح عرض النطاق الترددي الأمثل المقدر لكل متغير تفسيري في نموذج MGWR، مما يوضح المقاييس المكانية المحددة للمتغيرات في تحليل الانحدار. الاختصارات: AICc، معيار أكايكي للمعلومات المصحح؛ OLS، المربعات الصغرى العادية؛ GWR، الانحدار الموزون جغرافيًا؛ MGWR، الانحدار الموزون جغرافيًا متعدد المقاييس.

كما هو موضح في الجدول 3، يمتلك نموذج MGWR قيمة AICc أقل ومعامل R² معدل أعلى مقارنة بنموذجي OLS وGWR، مما يدل على ملاءمة فائقة للنموذج. بالإضافة إلى ذلك، وبالمقارنة مع نموذجي OLS وGWR، يتيح نموذج MGWR لكل متغير تفسيري أن يكون له عرض نطاق ترددي أمثل خاص به، حيث تتراوح عروض النطاقات الترددية من 237 إلى 2,220. ويشير هذا إلى أن تأثيرات المتغيرات المختلفة على الحيوية الحضرية تتباين بشكل كبير عبر المقاييس المكانية.

من بين المتغيرات، تقترب نطاقات عرض DBC وقابلية المشي من حجم العينة الكامل، مما يشير إلى أن تأثيراتها عالمية بشكل أساسي بدلاً من أن تكون محلية. وقد يعود ذلك إلى أن هذه العوامل تظهر تبايناً مكانياً محدوداً نسبياً عبر معظم المناطق. وباعتبارها مؤشرات تمثل الظروف الاجتماعية والاقتصادية وخصائص بيئة الشوارع المرتبطة ارتباطاً وثيقاً بالإدراك البشري، فإنها تمارس تأثيراً عاماً على الحيوية الحضرية. وفي المقابل، فإن المتغيرات الخمسة المتمثلة في تنوع POI، والوظيفة الحياتية، والوظيفة السكنية، وكثافة المباني، والقرب، لها نطاقات عرض صغيرة نسبياً، مما يشير إلى أن تأثيراتها تتركز على النطاق المكاني المحلي. وتعكس هذه العوامل مطالب السكان المتباينة فيما يتعلق بالتعقيد الوظيفي، والبيئة المعيشية، وإمكانية الوصول، وبالتالي قد تجذب أو تقيد أنواعاً مختلفة من الأنشطة في المساحات المحلية، مما يشكل الحيوية الحضرية.

وعلى وجه الخصوص، بلغت نطاقات العرض لتنوع نقاط الاهتمام (POI)، والوظيفة السكنية، وكثافة المباني 239 و256 و237 على التوالي، وهو ما يمثل 11% و12% و11% من العينة الكاملة. بينما تغطي نطاقات العرض للوظيفة الحياتية والقرب نسبة أكبر من العينة، حيث بلغت 33% و41% على التوالي، مما يشير إلى أن تأثيراتهما تعمل على نطاق مكاني أوسع. وبشكل عام، تبدو مزايا نموذج MGWR واضحة، حيث يدعم تباين مقاييس تأثير المتغيرات التفسيرية فرضية التباين المكاني، ويؤكد ملاءمة النموذج الذي تم اختياره لهذه الدراسة.

أهمية التأثير:
تظهر النتائج الإحصائية لمعاملات الانحدار التي تم الحصول عليها من نموذج MGWR في الجدول 4. وبناءً على القيم المطلقة لمتوسط معاملات الانحدار، يتم ترتيب مساهمات متغيرات البنية المكانية الحضرية خلال فترة النهار على النحو التالي: تنوع POI > إمكانية الوصول > كثافة المباني > الوظيفة الحياتية > الوظيفة السكنية > إمكانية المشي > DBC. أما في فترة الليل، فيتغير الترتيب قليلاً ليصبح: تنوع POI > الوظيفة الحياتية = الوظيفة السكنية > كثافة المباني > إمكانية المشي > DBC > إمكانية الوصول.

المتغير	متوسط فترة النهار	الانحراف المعياري لفترة النهار	وسيط فترة النهار	متوسط فترة الليل	الانحراف المعياري لفترة الليل	وسيط فترة الليل
تنوع نقاط الاهتمام (POI)	0.226	0.126	0.196	0.322	0.096	0.315
الوظائف الحيوية	0.088	0.006	0.088	0.145	0.075	0.153
الوظائف السكنية	0.019	0.158	0.004	0.145	0.173	0.123
كثافة المباني	0.132	0.029	0.131	0.070	0.126	0.053
القرب	0.165	0.188	0.121	0.030	0.048	0.024
المسافة إلى مركز الأعمال	−0.010	0.004	−0.010	0.032	0.003	0.031
قابلية المشي	0.011	0.002	0.011	0.039	0.002	0.039

الجدول 4: الإحصاءات الملخصة لمعاملات الانحدار المقدرة بواسطة نموذج الانحدار المرجح جغرافيًا متعدد المقاييس (MGWR). يلخص الجدول توزيع معاملات الانحدار المقدرة بواسطة نموذج الانحدار المرجح جغرافيًا متعدد المقاييس (MGWR) للحيوية الحضرية النهارية والليلية. تم ذكر المتوسط، والانحراف المعياري (SD)، ومعاملات الانحدار الوسيطة لكل متغير تفسيري، مما يسمح بمقارنة مقدار وتباين التأثيرات عبر الفترتين الزمنيتين. الاختصارات: MGWR، الانحدار المرجح جغرافيًا متعدد المقاييس؛ SD، الانحراف المعياري.

ومن الملاحظ أن تنوع نقاط الاهتمام (POI) يظهر باستمرار أكبر مساهمة في الحيوية الحضرية خلال فترتي النهار والليل على حد سواء، مع وجود تأثير إيجابي. ويشير هذا إلى أن المناطق التي تتميز بمجموعة متنوعة من المرافق الحضرية ودرجة عالية من المزج الوظيفي تكون جذابة بشكل خاص لسكان المدينة، مما يعزز الحيوية الحضرية. فخلال النهار، تتوجه أنشطة السكان بشكل أساسي نحو التنقل والعمل المكتبي والخدمات العامة؛ ومن ثم، يلعب القرب وكثافة المباني أدواراً هامة. أما في الليل، فتتحول أنشطة السكان نحو السكن والترفيه والاستهلاك المحلي، وتزداد مساهمات الوظائف المعيشية والوظيفية السكنية بشكل ملحوظ، بينما تنخفض مساهمة القرب بشكل ملموس. ويعكس هذا الاختلاف النهاري-الليلي في الترتيب بشكل مباشر التحول الهيكلي في الآليات التي تحرك الحيوية الحضرية مع تغير أنماط النشاط اليومي للسكان، مما يوفر أساساً كلياً للتخطيط المتمايز اللاحق حسب المنطقة والفترة الزمنية.

كما هو موضح في الشكل 5، يكشف تحليل التباينات في معاملات الانحدار والاختلافات في مناطق التأثير بعد فحص العوامل المؤثرة أن تأثيرات الوظيفة الحياتية، وDBC، وقابلية المشي مستقرة نسبيًا خلال فترة النهار. حيث يكون للوظيفة الحياتية وقابلية المشي تأثيرات إيجابية، بينما تظهر المسافة إلى مركز الأعمال تأثيرات إيجابية وسلبية على حد سواء. وتتقلب نطاقات تأثير تنوع نقاط الاهتمام (POI)، والوظيفة السكنية، وإمكانية الوصول بشكل كبير، كما تظهر كذلك تأثيرات إيجابية وسلبية. أما تأثير كثافة المباني فيتفاوت ضمن نطاق معين ولكنه يظل إيجابيًا. وفي فترة الليل، تكون تأثيرات DBC وقابلية المشي أكثر استقرارًا وتظل كلتاهما إيجابية. وفي المقابل، تظهر تأثيرات تنوع POI والوظيفة السكنية وكثافة المباني تباينًا ملحوظًا، حيث يظهر تنوع POI تأثيرًا إيجابيًا، بينما تُظهر الوظيفة السكنية وكثافة المباني علاقات إيجابية وسلبية مع الحيوية الحضرية. كما تتفاوت تأثيرات الوظيفة الحياتية وإمكانية الوصول ضمن نطاق معين.

الشكل 5توزيع معاملات الانحدار من نموذج الانحدار الموزون جغرافياً متعدد المقاييس. تقارن مخططات الكمان توزيعات المعاملات خلال النهار والليل لكل عامل مؤثر. وتشير المناطق الأكثر اتساعاً إلى كثافة أعلى للمعاملات؛ كما تشير القيم الموجبة إلى تأثيرات تعزيزية، بينما تشير القيم السالبة إلى تأثيرات تثبيطية. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الشكل.

التباين المكاني للتأثير
للمزيد من التحليل للتباين المكاني لآثار البنية المكانية الحضرية على الحيوية الحضرية، تم اختيار العينات ذات مستويات التأثير الملحوظة. وتم تمثيل معاملات الانحدار النهارية والليلية لكل عنصر من عناصر البنية المكانية الحضرية بصرياً (الشكلين 6 و7). وباستخدام طريقة تصنيف نقاط التوقف الطبيعية، تم تقسيم معاملات الانحدار إلى 10 مستويات لتوضيح المدى المكاني، وكثافة، وتغيرات اتجاه تأثيراتها.

الشكل 6التوزيع المكاني النهاري لمعاملات الانحدار الموزون جغرافياً متعدد المقاييس. توضح الخرائط التباين المكاني في معاملات انحدار الفترة النهارية لتنوع نقاط الاهتمام، والوظيفة الحياتية، والوظيفة السكنية، وكثافة المباني، والقرب، وS، وقابلية المشي. وتشير تدرجات الألوان إلى مقدار المعامل كما هو موضح في مفتاح كل لوحة. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الشكل.

الشكل 7. التوزيع المكاني الليلي لمعاملات الانحدار المرجح جغرافياً متعدد المقاييس. تظهر الخرائط التباين المكاني في معاملات الانحدار الليلية لكل من تنوع نقاط الاهتمام، والوظيفة الحياتية، والوظيفة السكنية، وكثافة المباني، والقرب، والمسافة إلى مركز الأعمال، وقابلية المشي. وتشير تدرجات الألوان إلى مقدار المعامل كما هو موضح في مفتاح كل لوحة. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الشكل.

تقيس تنوع نقاط الاهتمام (POI diversity) مدى تنوع وتعقيد الوظائف الحضرية داخل كل وحدة مكانية. تكمن الآلية الأساسية التي تقوم عليها الحيوية الحضرية في تنوع الوجهات والآثار التآزرية للأنشطة. فكلما زاد تنوع نقاط الاهتمام في منطقة ما، زادت قدرتها على تلبية احتياجات السكان المتنوعة من تسوق وطعام وترفيه وخدمات يومية داخل المساحة نفسها، مما يقلل من الحاجة إلى التنقل بين المناطق، ويطيل فترة بقاء المشاة، ويعزز كثافة استغلال المساحة. وتظهر النتائج أن تنوع نقاط الاهتمام له التأثير الأقوى على الحيوية الحضرية ويظهر تباينًا مكانيًا ملحوظًا. وتحديدًا، يتمركز توزيعه نسبيًا في المناطق ذات التأثيرات العالية والمنخفضة: حيث لوحظت تأثيرات أقوى بشكل أساسي في مركز المدينة، بينما وجدت تأثيرات أضعف بشكل أساسي في أطراف المدينة. وكانت معاملات الانحدار الإجمالية إيجابية في الغالب، مما يشير إلى وجود علاقة إيجابية واضحة، مع وجود عدد قليل فقط من الارتباطات السلبية الضعيفة. ويشير ذلك إلى أن زيادة تنوع نقاط الاهتمام ترتبط بحيوية حضرية أكبر في معظم المناطق. علاوة على ذلك، فإن التمايز المكاني في تأثيرات تنوع نقاط الاهتمام على الحيوية الحضرية يكون أكثر وضوحًا في الليل منه في النهار، مما يجعله العامل الأكثر تأثيرًا خلال الليل. ويمكن إرجاع هذا الفرق اليومي إلى التمايز الهيكلي في متطلبات أنشطة السكان بين النهار والليل؛ فخلال النهار، يلبي الاستخدام المختلط للأراضي بشكل أساسي متطلبات التنقل والاستهلاك قصير المدى والمجزأ خلال فترات الراحة، ويكون دوره في جذب أنشطة المشاة محدودًا نسبيًا. أما في الليل، فتتحول أنشطة الناس نحو الترفيه والتفاعل الاجتماعي والاستهلاك التجريبي. وفي هذا السياق، يمكن للمناطق التي تتميز بتنوع عالٍ في نقاط الاهتمام أن توفر سيناريوهات استهلاك ليلية متنوعة ومستمرة، مما يطيل بشكل فعال وقت بقاء السكان في الهواء الطلق، وبالتالي يمارس تأثيرًا دافعًا أكثر بروزًا على الحيوية الليلية.

تشمل وظائف الحياة المرافق المتعلقة بالتعليم والعلوم والثقافة والصحة والنقل والخدمات العامة التي تلبي الاحتياجات اليومية للسكان. وتكمن آلية تأثيرها في تكوين شبكة من النشاط والوجهة: فهذه المرافق لا تجذب تدفقات المشاة فحسب، بل تولد أيضاً تدفقات نشاط مستقرة من خلال التآزر مع الوظائف الأخرى. وتظهر نتائج الانحدار أن التأثير الإيجابي لوظائف الحياة على الحيوية النهارية يظل مستقراً، حيث تتراوح المعاملات بين 0.078 و0.098 مع تقلبات طفيفة فقط في شدة التأثير. وفي المقابل، يتسع نطاق المعاملات للفترة الليلية ليصبح 0.005–0.256، مما يشير إلى تأثير مكاني أوسع بشكل ملحوظ. وباتخاذ شارع Zhichu وشارع Xingfu كمنطقة مركزية، تزداد درجة التأثير تدريجياً من المركز إلى المناطق المحيطة. وعلى الرغم من تميز هذه المنطقة بتوزيع سكاني مكثف، إلا أن تخطيطها الحضري قديم نسبياً ومقيد بالتنمية الاقتصادية، مما أدى إلى انخفاض التوفير الإجمالي للمرافق الترفيهية ومرافق وظائف الحياة الأخرى مقارنة بالجزء الشرقي من المدينة. ونتيجة لذلك، فإن جاذبيتها للسكان أضعف، وتأثيرها على الحيوية الحضرية أقل وضوحاً. ويعكس هذا التباين الزمني تحولاً في أغراض نشاط السكان؛ فخلال النهار، تتوجه وظائف الحياة أساساً نحو الخدمات العامة، وتظل تدفقات المشاة مستقرة نسبياً. أما في الليل، فتُدعم هذه الوظائف بمتطلبات الترفيه والتسلية، مما يشكل علاقة تكاملية مع الوظائف الموجهة نحو الاستهلاك مثل المطاعم والتسوق، وهو ما يتيح لوظائف الحياة ممارسة تأثير دفع أقوى على الحيوية الحضرية عبر نطاق مكاني أوسع.

تشكل الوظائف السكنية الأساس المكاني الذي يستوعب عودة السكان وإقامتهم الليلية، وتتبع علاقتها بالحيوية الحضرية أنماطاً مختلفة بشكل ملحوظ بين فترتي النهار والليل. فخلال النهار، تعمل المناطق السكنية كنقطة انطلاق لتدفق السكان إلى الخارج؛ لذا فإن مجرد زيادة الكثافة السكنية لا تؤدي بالضرورة إلى تعزيز الحيوية الحضرية. وبدون وجود مرافق تجارية وخدمية داعمة، قد تتحول المناطق السكنية عالية الكثافة بدلاً من ذلك إلى "مدن نوم" ذات حيوية ضعيفة. أما في الليل، فيعود السكان إلى منازلهم، وتصبح المناطق السكنية هي الأساس المكاني للأنشطة الليلية. وتشير النتائج إلى أنه على الرغم من أن متغير الوظيفة السكنية يظهر تأثيراً متوسطاً عاماً ضعيفاً نسبياً، إلا أنه لا يزال يظهر تبايناً مكانياً وتمايزاً واضحاً في مناطق معينة، كما أن التوزيع المكاني لهذا التأثير يتشابه إلى حد كبير خلال فترتي النهار والليل. وفي المناطق المحيطة بـ Hongrun Materials Market وFruit Wholesale Market وFenghuangtai Primary School وJinxiu Xincheng، تتوزع الوظائف السكنية بكثافة، ومع ذلك فإن علاقتها بالحيوية الحضرية سلبية. يشير هذا إلى أن إضافة المزيد من الوظائف السكنية في هذه المناطق لا يعزز الحيوية الحضرية؛ بل على العكس، قد يؤدي التركز السكني المفرط إلى تثبيط الأنشطة الاجتماعية والاستهلاكية الليلية بسبب الازدحام المكاني ونقص المرافق الداعمة. وفي المقابل، ترتبط الوظائف السكنية في Shihuiyao Street ارتباطاً إيجابياً بالحيوية الحضرية، مما يشير إلى أن المرافق السكنية في هذه المنطقة تلعب دوراً أقوى في دعم الحيوية الحضرية وتمارس جاذبية أكبر للسكان.

تعكس كثافة المباني شدة التطوير العمراني ضمن منطقة معينة، وتكمن آليتها الأساسية في توفير الأساس المادي للتجمع السكاني؛ حيث تشير كثافة المباني المرتفعة إلى قدرة استيعابية أكبر للسكان، بالإضافة إلى تركيز أكثف لفرص العمل والمنافذ التجارية. وتظهر نتائج هذه الدراسة أن لكثافة المباني تأثيراً إيجابياً عاماً على الحيوية الحضرية خلال فترة النهار، مع ضعف هذا التأثير تدريجياً من الشرق إلى الغرب، مما يشكل بنية مركزية واضحة. وفي الجزء الغربي من المدينة، يكون تأثير كثافة المباني على الحيوية الحضرية أضعف منه في الجزء الشرقي، مما يشير إلى أن زيادة كثافة المباني في المناطق الغربية أقل فعالية في تعزيز الحيوية الحضرية مقارنة بالمناطق الشرقية. أما في الليل، فيظهر التأثير نمطاً ثنائي الاتجاه؛ حيث يرتبط تأثير كثافة المباني على الحيوية الحضرية ارتباطاً سلبياً في الجزء الغربي من شارع Xingfu بالقرب من نهر Jiahe وفي التجمعات ذات القيم المنخفضة في شارع Zhichu، مع تباينات صغيرة نسبياً في المقدار. وينبع هذا الاختلاف اليومي من التمايز الوظيفي: فخلال النهار، تركّز المناطق العمرانية عالية الكثافة الوظائف المكتبية والتجارية وتعمل كمناطق أساسية لتدفق السكان؛ أما في الليل، فتشهد بعض المناطق التجارية عالية الكثافة تشتتاً للسكان، وتنتقل الحيوية الحضرية نحو المناطق السكنية المحيطة. وبهذا المعنى، تعمل المناطق العمرانية عالية الكثافة كمراكز لتجميع الحيوية خلال النهار، بينما تصبح في الليل مصادر لنشر الحيوية، مما يعزز الحيوية المحيطة من خلال التوسع الخارجي.

تقيس القرب مدى كفاءة اتصال شبكة الطرق وتحدد مدى سهولة وصول السكان إلى أنواع مختلفة من الوجهات. وتكمن آليتها الأساسية في تقليل تكاليف وقت السفر وتوسيع النطاق المكاني للأنشطة؛ حيث يؤدي ارتفاع مستوى القرب بشكل مباشر إلى زيادة احتمالية وتكرار زيارة الأماكن. وتظهر نتائج هذه الدراسة أن القرب هو ثاني أهم عامل دافع خلال فترة النهار، ويأتي مباشرة بعد تنوع نقاط الاهتمام (POI)، بينما يتراجع تأثيره بشكل ملحوظ في الليل. ويعكس هذا التباين الواضح بين الليل والنهار تحولاً جذرياً في أنماط نشاط السكان. فخلال فترة النهار، تفرض أنشطة مثل التنقل اليومي وقضاء الاحتياجات والشؤون التجارية متطلبات عالية نسبياً على النقل وتعتمد بشكل كبير على إمكانية الوصول. أما في الليل، فتصبح أنشطة السكان أكثر تمركزاً حول المنزل، ويتقلص نصف قطر النشاط، وتتحول الأغراض الرئيسية للسفر نحو الترفيه والاستهلاك، مما يجعل السكان أقل حساسية تجاه إمكانية الوصول إلى شبكة الطرق. بالإضافة إلى ذلك، يظهر القرب تأثيراً محلياً ثنائي الاتجاه: حيث يرتبط ارتباطاً إيجابياً قوياً بالحيوية الحضرية على طول نهر Jiahe، وكذلك في شارع Zhichu وشارع Fenghuangtai، بينما يظهر ارتباطاً سلبياً ضعيفاً في المناطق ذات الكثافة السكانية المنخفضة شمال شارع Xingfu. ويشير هذا إلى أن تأثير القرب في دفع الحيوية يعتمد على وجود طلب كافٍ من المشاة.

يقيس مؤشر DBC مدى قرب كل وحدة مكانية من المنطقة التجارية المركزية في المدينة، مما يعكس المزايا الموقعية من حيث الوصول إلى فرص العمل، وأماكن الاستهلاك، والآثار الاقتصادية الخارجية. وتكمن آليته الأساسية في اقتصاديات التجمع وإمكانية وصول المستهلكين؛ فكلما كانت المنطقة أقرب إلى المركز التجاري، زادت كثافة فرص العمل، وتنوعت خيارات الاستهلاك، وازدادت التفاعلات الاجتماعية والاقتصادية نشاطاً، مما يؤدي إلى جذب تدفق أكبر من المشاة. وتظهر نتائج هذه الدراسة أن تأثير DBC على الحيوية الحضرية النهارية يتناقص من الجنوب إلى الشمال ويظهر ارتباطاً سلبياً؛ حيث تبتعد المناطق في الجنوب عن المركز التجاري وبالتالي يكون تأثيرها على الحيوية الحضرية أضعف، بينما تكون المناطق الواقعة شمال طريق Kuiyu Road أقرب إلى المركز التجاري وبالتالي تمارس تأثيراً أقوى. أما في الليل، فتصبح العلاقة إيجابية، مع تشكل منطقتين حلقيتين على الجانبين الشمالي والجنوبي من طريق Hongqi Road، ويزداد التأثير تدريجياً من المركز نحو المناطق المحيطة. ويكشف هذا الانعكاس بين الليل والنهار عن المنطق الكامن في البنية المكانية: فخلال النهار، يعمل المركز التجاري كوجهة أساسية للعمل والاستهلاك، مما يدفع نحو تركيز سكاني داخلي؛ وفي الليل، يعود السكان إلى منازلهم الموزعة في جميع أنحاء المدينة، وبدلاً من ذلك تشهد المناطق السكنية الأبعد عن المركز التجاري زيادة في الحيوية بسبب عودة السكان.

تقيس قابلية المشي مدى ملاءمة البيئة الشارعية للمشاة، وتعمل كجسر رئيسي بين الحيز الفيزيائي والإدراك البشري. وتكمن آليتها المتميزة ليس في توليد تدفقات المشاة بشكل مباشر، بل في تحسين تجربة المشي، وتعزيز الشعور بالأمان والراحة، وإطالة مدة بقاء المشاة، وتسهيل التفاعل الاجتماعي، مما يساهم بالتالي في الحيوية الحضرية. وفي هذه الدراسة، تظهر قابلية المشي تأثيراً إيجابياً مستقراً على الحيوية الحضرية خلال فترتي النهار والليل، مما يشير إلى أن تأثيرها ذو طبيعة شاملة وأن البيئات الشارعية الصديقة للمشاة تعزز بشكل عام الحيوية المكانية. وخلال النهار، يشكل تأثير قابلية المشي على الحيوية الحضرية مناطق منخفضة الحيوية في قرية Zhujia وشارع Fenghuangtai؛ وقد يرجع ذلك أساساً إلى أن تدفقات المشاة بالقرب من قرية Zhujia محدودة نسبياً، كما أن السكان هناك لديهم اعتماد أقل على الأرصفة. أما في شارع Fenghuangtai، فإن توزيع المباني كثيف وتخطيط الشارع قديم؛ والأرصفة ضيقة وتتعرض للتجاوز بشكل متكرر، مما يؤدي إلى دعم محدود لتجمع الحيوية من خلال التنقل غير الآلي. وفي الليل، ينخفض تأثير قابلية المشي تدريجياً من الجنوب الغربي باتجاه الشمال، حيث يكون التأثير أقوى في الجزء الجنوبي من المدينة وأضعف نسبياً في الشمال. ويرتبط هذا النمط بتوزيع تدفقات المشاة، ومرافق النقل، والفوارق في التنمية الإقليمية في المنطقة الحضرية الرئيسية بمدينة Yantai. علاوة على ذلك، يكون تأثير قابلية المشي أقوى نسبياً في الليل، مما يعكس الاعتماد الأكبر للأنشطة الليلية على الأمان المدرك وجودة البيئة. حيث يمكن للإضاءة الجيدة، والأرصفة المستمرة، وتحديد حدود الشارع بوضوح أن تقلل بشكل فعال من الشعور بعدم الأمان أثناء التنقل الليلي، وبذلك تفتح المجال لإمكانيات الحيوية الحضرية الليلية.

المناطق التمثيلية وإطار تحسين الحيوية الحضرية
لمزيد من التوضيح حول التباين المكاني الذي حدده تحليل MGWR، تم اختيار أحياء تمثيلية ذات خصائص مكانية حضرية مختلفة لإجراء استقصاء ميداني (الشكلان 8 و9). وتقدم هذه الأمثلة أدلة بصرية على الظروف المكانية المرتبطة بالنتائج التحليلية.

الشكل 8. الظروف الحالية للمربعات السكنية القديمة في مدينة شينغفو الجديدة. تُظهر الصور التمثيلية حالة الشوارع والبيئة العمرانية، بما في ذلك التوزيع غير المتكافئ للمرافق العامة ومحدودية جودة البيئة في الشوارع. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الشكل.

الشكل 9. الظروف الحالية للمجتمعات القديمة في شارع Nangou-Jinde و Baishi-Huangshan. تظهر الصور التمثيلية مساكن سكنية كثيفة، ومساحات عامة مفتوحة محدودة، والظروف البيئية الحالية للأحياء. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الشكل.

يوضح الشكل 8 بلدة شينغ فو الجديدة، وهي حي قديم نموذجي يتميز بتوزيع غير متكافئ لمرافق الخدمات العامة وجودة بيئية متدنية نسبيًا للشوارع. ويعرض الشكل 9 أحياء سكنية نموذجية في منطقتي شارع نانغو-جيندي وبايشي-هوانغشان، والتي تتميز بتطور سكني كثيف، ومساحات مفتوحة عامة محدودة، وواجهات شوارع رتيبة نسبيًا. وتتوافق هذه الخصائص المكانية المرصودة مع النتائج التحليلية التي تصف الاختلافات في تأثيرات الوظائف الحياتية والوظائف السكنية على الحيوية الحضرية.

يلخص الشكل 10 العلاقات بين الأبعاد الرئيسية للبنية المكانية الحضرية وتأثيراتها على الحيوية الحضرية. وبناءً على نتائج تحليل MGWR، يدمج هذا الإطار عوامل الدفع المحددة وتفاعلاتها لتقديم تمثيل مفاهيمي شامل للآليات التي تؤثر على الحيوية الحضرية نهاراً وليلاً.

الشكل 10. آلية التحسين للهيكل المكاني الحضري وتعزيز الحيوية. يلخص المخطط استراتيجيات تحسين الحيوية عبر العناصر الوظيفية، والشكل المعماري، وإمكانية الوصول، والعوامل الاجتماعية والاقتصادية، والمساحات البيئية، والإدراك البشري، مع مراعاة الاختلافات في الحيوية بين الفترتين النهارية والليلية. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الشكل.

توافر البيانات:
جميع البيانات التي تدعم نتائج هذه الدراسة متوفرة ضمن المقال والمواد التكميلية المرفقة به. وتشمل هذه المواد الشكل التكميلي 1؛ والملفات التكميلية 1-7، التي تصف عملية جمع البيانات، والمعالجة المسبقة، وسير العمل التحليلي، ومخرجات النماذج، وتشخيصات الانحدار؛ والأكواد التكميلية 1-4، التي تحتوي على سكربتات Python ودفاتر Jupyter المستخدمة في المعالجة المسبقة للبيانات ومعالجة صور عرض الشوارع؛ والبيانات التكميلية 1-3، التي توفر مجموعات بيانات مؤشرات البنية المكانية الحضرية الأصلية والمعيارية والمعالجة المستخدمة في التحليلات.

الشكل التكميلي 1. التحقق من صحة الحيوية الحضرية المستمدة من الخريطة الحرارية باستخدام كثافة الأضواء الليلية. مقارنة للتوزيع المكاني لكثافة الأضواء الليلية (يساراً) والحيوية الحضرية الليلية المستمدة من بيانات الخريطة الحرارية لـ Baidu (يميناً). تم تمييز مناطق البؤر الساخنة التمثيلية لإظهار التوافق المكاني بين مجموعتي البيانات، مما يدعم استخدام كثافة النشاط المستمدة من الخريطة الحرارية كمؤشر للحيوية الحضرية في منطقة الدراسة. يرجى النقر هنا لتحميل هذا الملف.

الملف التكميلي 1. سير عمل جمع ومعالجة بيانات الخريطة الحرارية لـ Baidu. يصف هذا الملف سير العمل الخاص بالحصول على بيانات الخريطة الحرارية لـ Baidu، والمعالجة المسبقة، وإزالة الضوضاء، والتصنيف الزمني، والتحويل المكاني، وتقدير كثافة النواة، وحساب الحيوية الحضرية النهارية والليلية بمقياس شبكي 300 m × 300 m. يرجى النقر هنا لتحميل هذا الملف.

الملف التكميلي 2. تعريفات مؤشرات البنية المكانية الحضرية وإجراءات حسابها. يوفر هذا الملف التعريفات، والمعادلات الحسابية، وإجراءات المعالجة المسبقة، وإعدادات المعلمات، وطرق التطبيع لجميع مؤشرات البنية المكانية الحضرية المستخدمة في التحليل، بما في ذلك الوظيفية، والشكل المعماري، وإمكانية الوصول، والخصائص الاجتماعية والاقتصادية، والمساحة البيئية، والإدراك البشري. يرجى النقر هنا لتنزيل هذا الملف.

الملف التكميلي 3. سير عمل الحصول على صور عرض الشارع وتحليلها. يصف هذا الملف استراتيجية أخذ عينات من صور عرض الشارع، ومعايير الحصول على الصور، وتوليد الصور البانورامية، والتقسيم الدلالي باستخدام نموذج SegNet، والتحقق من صحة النموذج، وحساب مؤشرات الإدراك البشري المشتقة من صور عرض الشارع. يرجى النقر هنا لتحميل هذا الملف.

الملف التكميلي 4. سير عمل نمذجة الانحدار المرجح جغرافيًا متعدد المقاييس (MGWR). يصف هذا الملف إجراء نمذجة MGWR، بما في ذلك المعالجة المسبقة للبيانات، واختيار المتغيرات، وتقييم تعدد الخطية، وتكوين النموذج، وتحسين عرض النطاق الترددي، وإعدادات المعلمات، وتنفيذ النموذج، ومقارنة أداء نماذج المربعات الصغرى العادية (OLS)، والانحدار المرجح جغرافيًا (GWR)، ونموذج MGWR. يرجى النقر هنا لتحميل هذا الملف.

الملف التكميلي 5. مخرجات الانحدار المرجح جغرافيًا متعدد المقاييس (MGWR) للفترة النهارية. مخرجات نموذج MGWR الكاملة للفترة النهارية، بما في ذلك إحصائيات الانحدار العالمي، وتحسين عرض النطاق الترددي، ومقاييس التشخيص، وتقديرات المعاملات، والإحصائيات الملخصة المستخدمة لتقييم التباين المكاني للحيوية الحضرية النهارية. يرجى النقر هنا لتحميل هذا الملف.

الملف التكميلي 6. مخرجات الانحدار المرجح جغرافياً متعدد المقاييس (MGWR) للفترة الليلية. مخرجات نموذج MGWR الليلية الكاملة، بما في ذلك إحصاءات الانحدار العالمي، وتحسين عرض النطاق الترددي، ومقاييس التشخيص، وتقديرات المعالم، والإحصاءات الملخصة المستخدمة لتقييم التباين المكاني للحيوية الحضرية الليلية. يرجى النقر هنا لتحميل هذا الملف.

الملف التكميلي 7. تشخيصات انحدار المربعات الصغرى العادية (OLS) وتقييم النموذج. مخرجات تشخيصية لنموذج OLS، بما في ذلك تقييم التعدد الخطية، وتشخيصات الانحدار، وتحليلات البواقي، والمخططات الداعمة المستخدمة للمقارنة مع نماذج الانحدار المرجح جغرافياً. يرجى النقر هنا لتحميل هذا الملف.

الكود التكميلي 1. سير عمل لغة Python للمعالجة المسبقة لبيانات خريطة Baidu الحرارية. نص برمجى بلغة Python مستخدم للمعالجة المسبقة لبيانات الخريطة الحرارية الخام، بما في ذلك إزالة التكرارات، وتصفية القيم المفقودة، وتحويل الطابع الزمني، وتصنيف الفترات النهارية والليلية، وتوحيد الإحداثيات، وتصدير مجموعات البيانات المعالجة للتحليلات المكانية اللاحقة. يرجى النقر هنا لتحميل هذا الملف.

الكود التكميلي 2. سير عمل دمج صور عرض الشارع. دفتر ملاحظات Jupyter ينفذ معالجة صور عرض الشارع، بما في ذلك دمج الصور وتوليد صور بانورامية لتحليل المشهد الحضري اللاحق. يرجى النقر هنا لتحميل هذا الملف.

الكود التكميلي 3. سير عمل الحصول على صور عرض الشارع. مفكرة Jupyter المستخدمة لاسترجاع صور عرض الشارع من خلال واجهة برمجة التطبيقات (API) لـ Baidu Street View، وتنظيم البيانات الوصفية للصور، وتجهيز الصور للتجزئة الدلالية. يرجى النقر هنا لتحميل هذا الملف.

الرمز التكميلي 4. سير عمل معالجة صور عرض الشوارع. مفكرة Jupyter المستخدمة لمعالجة ودمج صور عرض الشوارع قبل استخراج مؤشرات الإدراك البشري. يرجى النقر هنا لتنزيل هذا الملف.

البيانات التكميلية 1. مجموعة البيانات الأصلية لمؤشرات البنية المكانية الحضرية. قيم المؤشرات الأولية التي تم تجميعها قبل المعالجة المسبقة والتقييس لجميع الوحدات المكانية المدرجة في الدراسة. يرجى النقر هنا لتنزيل هذا الملف.

البيانات التكميلية 2. مجموعة بيانات مؤشرات البنية المكانية الحضرية الموحدة. متغيرات التنبؤ الموحدة المستخدمة كمدخلات لتحليلات الانحدار المرجح جغرافياً متعدد المقاييس. يرجى النقر هنا لتنزيل هذا الملف.

البيانات التكميلية 3. مجموعة بيانات مؤشرات الهيكل المكاني الحضري المصفاة والمعالجة. مجموعة بيانات خاضعة لمراقبة الجودة بعد المعالجة المسبقة وفحص المتغيرات، والمستخدمة في التحليلات الإحصائية وتطوير النماذج. يرجى النقر هنا لتحميل هذا الملف.

المناقشة

تظهر الحيوية الحضرية في المنطقة الحضرية الرئيسية في مدينة يانتاي أنماط تكتل متنوعة وتأثيرات مكانية غير متجانسة تختلف باختلاف المواقع والنطاقات المكانية ومقاييس التحليل. وتثبت الدراسة الحالية أن الحيوية الحضرية تتشكل من خلال بنية مكانية مركبة ومتداخلة، حيث تؤثر أبعاد متعددة للبيئة العمرانية بشكل مشترك على أنشطة السكان خلال النهار والليل. وباستخدام البيانات الجيومكانية الضخمة متعددة المصادر ونموذج MGWR، حددت هذه الدراسة تبايناً مكانياً جوهرياً في تأثيرات الوظيفة، والشكل العمراني، وإمكانية الوصول، والظروف الاجتماعية والاقتصادية، والإدراك البشري على الحيوية الحضرية. وبالمقارنة مع مناهج الانحدار العالمي التقليدية، نجح نموذج MGWR بشكل أكثر فعالية في رصد عدم الاستقرار المكاني لهذه العلاقات، مما وفر فهماً أكثر دقة للآليات الكامنة وراء الحيوية الحضرية. وتشير هذه النتائج إلى أن استراتيجيات تنمية الحيوية الحضرية يجب أن تستند إلى احتياجات النشاط الزماني والمكاني للسكان، وأن تتبنى مناهج منصفة ومحددة حسب السياق تختلف وفقاً للأشخاص والوقت والمكان. علاوة على ذلك، يتطلب التعزيز الفعال للحيوية تحسيناً منسقاً للهياكل المكانية العالمية والمحلية على حد سواء، مع الحد من عدم الكفاءة والتدخلات غير المجدية والآثار السلبية المرتبطة بتخصيص الموارد والقيود البيئية. وبشكل عام، توفر هذه النتائج إطاراً قائماً على الأدلة لتحسين فعالية ودقة استراتيجيات تعزيز الحيوية الحضرية (الشكل 10).

من بين العناصر الوظيفية التي تم فحصها، تم تحديد تنوع نقاط الاهتمام (POI diversity) ووظائف الحياة والوظائف السكنية كعناصر محددة أساسية للحيوية الحضرية. وقد مارس تنوع نقاط الاهتمام أقوى تأثير إيجابي على الحيوية الحضرية، وهو ما يتوافق مع نتائج Ye وZhuang³³ وCetin وآخرون³⁴، الذين أثبتوا أن الوظائف الحضرية المختلطة تعزز تجمع السكان وتزيد من الحيوية المكانية. في الدراسة الحالية، أظهر تنوع نقاط الاهتمام علاقة إيجابية كبيرة مع الحيوية الحضرية في معظم المنطقة الحضرية الرئيسية خلال فترة النهار، بينما لوحظت ارتباطات سلبية ضعيفة فقط في المناطق الطرفية. ويمكن تفسير هذا النمط من خلال تركيز الوظائف السكنية والتجارية والترفيهية والخدمية المتنوعة التي تخلق سلاسل مستمرة من الأنشطة البشرية وتعزز الحيوية الزمنية والمكانية على حد سواء. وفي المقابل، تظهر المناطق الطرفية التي تتميز باستخدام الأراضي أحادية الوظيفة سلاسل أنشطة مجزأة وانخفاضاً في الاستخدام الزمني للمساحات الحضرية. وهذا التمايز المركزي يتوافق أيضاً مع الدراسات السابقة التي أجراها Fang وآخرون³⁵ وXu وآخرون³⁶. وقد تم الإبلاغ عن أنماط مماثلة في بكين وووهان، حيث ترتبط المستويات الأعلى من التكامل الوظيفي بحيوية تجارية ومشاة أقوى^37,38. وبخلاف المناطق السكنية في ضواحي بكين، والتي تمتلك عموماً مرافق دعم مكتملة نسبياً، تفتقر المناطق الصناعية مثل شارع Huangwu ومجمع Wanhua الصناعي في Yantai إلى نقاط اهتمام كافية للحياة اليومية، مما يجعل الآثار السلبية للنمط الوظيفي الأحادي أكثر وضوحاً. وبناءً على ذلك، فإن زيادة التنوع الوظيفي من خلال التطوير السكني التجاري المختلط، والخدمات المجتمعية، والمساحات المفتوحة العامة من شأنه أن يحسن الحيوية في هذه المناطق، بينما قد يؤدي توسيع الشوارع التجارية والأسواق الليلية إلى تعزيز النشاط الليلي بشكل أكبر. كما أظهرت وظائف الحياة آثاراً إيجابية ثابتة على الحيوية الحضرية خلال فترتي النهار والليل، خاصة في الجزء الشرقي من المدينة. وتجذب المرافق المتعلقة بالتعليم والرعاية الصحية والثقافة والترفيه والنقل والخدمات العامة زيارات يومية متكررة وتعمل كوجهات مهمة للتنقل والتفاعل الاجتماعي. ويزيد التداخل المكاني لهذه المرافق مع الخدمات التجارية من مدة بقاء المشاة وكثافة النشاط، مما يحافظ على الحيوية الحضرية. وتتسق هذه النتائج مع دراسة Liu وGe³⁹، الذين أكدوا على أهمية توفير الخدمات العامة في تعزيز حيوية المجتمع، وكذلك الدراسات التي أجريت في نانجينغ وووهان والتي أثبتت أن مرافق دعم الحياة المتوازنة تزيد بشكل كبير من كثافة نشاط السكان طوال اليوم^40,41. وبالتالي، يجب أن تعطي التجديدات الحضرية الشاملة الأولوية لتحسينات في كمية وجدة مرافق وظائف الحياة. وكما هو موضح في الشكل 8، لا تزال الأحياء القديمة مثل Xingfu Xincheng والقرى الحضرية المحيطة بها تعاني من نقص في الخدمات العامة وجودة مكانية رديئة نسبياً. إن تحسين الوصول إلى التعليم والرعاية الصحية ورعاية المسنين والمساحات الخضراء العامة والبنية التحتية للطوارئ، إلى جانب إعادة الاستخدام التكيفي للمواقع الصناعية السابقة مثل منتزه Zhichu وتحويلها إلى منتزهات وساحات عامة، من شأنه أن يساهم في تحقيق حيوية حضرية أقوى وأكثر استدامة. وأظهرت الوظائف السكنية أنماطاً مكانية مماثلة خلال فترتي النهار والليل، حيث أظهرت عموماً علاقات سلبية ضعيفة في المناطق التي بها تركيزات عالية من نقاط الاهتمام السكنية. وتتميز هذه المناطق غالباً بسيادة استخدام الأراضي السكنية، ومحدودية المساحات المفتوحة العامة، وعدم كفاية الأنشطة التجارية، وقلة فرص التفاعل الاجتماعي نسبياً، مما يؤدي إلى بيئات ذات سمات سكنية قوية ولكن بكثافة نشاط ضعيفة نسبياً. وبالمثل، أثبت Chen وآخرون⁴² أن البنية التحتية الحضرية تعزز الحيوية فقط عندما تقترن الكثافة المناسبة بعمليات تحديث وتجديد مستمرة. كما تشير الأبحاث التي أجريت في المناطق الحضرية عالية الكثافة في قوانغتشو إلى أن زيادة التطوير السكني وحده لا يؤدي بالضرورة إلى تحسين الحيوية ما لم يكن مدعوماً بالخدمات العامة والمرافق التجارية والبنية التحتية للمشاة والمساحات العامة عالية الجودة. وكما يظهر في الشكل 9، لا تزال العديد من الأحياء ذات التركيز السكني تعاني من نقص في المساحات العامة وواجهات شوارع غير نشطة. لذلك، ستستفيد المناطق المكتظة سكانياً من تحسينات مستهدفة في مرافق الخدمات العامة، وتحسين الوظائف السكنية، واعتماد تقنيات المباني الخضراء، وتعزيز الحوكمة المجتمعية، والتخطيط الدقيق للتطوير السكني المستقبلي لتحسين كل من الجودة السكنية والحيوية الحضرية.

بعيداً عن العناصر الوظيفية، تثبت الدراسة الحالية أن الشكل العمراني، وإمكانية الوصول، والظروف الاجتماعية والاقتصادية، والإدراك البشري، كلها تساهم في التباين المكاني للحيوية الحضرية. وقد برزت الكثافة البنائية كمحدد مهم لحيوية الأحياء السكنية. وتماشياً مع نتائج Yang et al.⁴³ في تشونغتشينغ، فإن الكثافة البنائية الأعلى تعزز عموماً التجمع السكاني والأنشطة الاقتصادية، مما يؤدي إلى تعزيز حيوية الحي. وبالمثل، أظهرت الدراسة الحالية أن تأثير الكثافة البنائية ازداد تدريجياً من الغرب إلى الشرق، مما يعكس تركيز التطوير والأنشطة التجارية في النواة الشمالية الشرقية للمنطقة الحضرية الرئيسية في يانتاي. كما أثبتت دراسات سابقة في قوانغتشو أنه على الرغم من أن زيادة الكثافة البنائية تعزز الحيوية الحضرية في البداية، إلا أن هذه العلاقة تصل في النهاية إلى عتبة مثلى تصبح بعدها الزيادة في الكثافة ذات عوائد متناقصة¹⁶. وبالمثل، أشارت الدراسات التي أجريت في تشينغداو إلى أن المناطق المحيطة بالمساحات البيئية غير مناسبة للتطوير المكثف المفرط44، وأن المخططات المكانية الخطية الساحلية أو حرة الشكل غالباً ما توفر بيئات أكثر جاذبية من الأشكال الحضرية شديدة التراص. وتشير هذه النتائج إلى وجوب تحسين الكثافة البنائية بدلاً من تعظيمها. وبناءً على ذلك، ينبغي خفض الكثافة البنائية المحلية بشكل مناسب في المناطق التجارية والسكنية عالية التطوير، بما في ذلك المناطق المحيطة بمحطة قطار يانتاي وHaishang World، مع زيادة المساحات الخضراء العامة ومناطق الترفيه. ويجب أن تعطي المناطق التاريخية مثل شارع Chaoyang وSuochengli الأولوية للحفاظ على المباني التاريخية وتجنب إعادة التطوير المفرطة، في حين يجب أن تظل كثافة التطوير على طول الحزام السياحي الساحلي وحول Central Mountain Park خاضعة لرقابة دقيقة للحفاظ على الموارد البيئية والمناظر الطبيعية مع الحفاظ على الحيوية الحضرية. كما أظهرت إمكانية الوصول تبايناً مكانياً وزمانياً واضحاً. وتماشياً مع الدراسات السابقة^45,46، أظهر القرب النهاري علاقة إيجابية كبيرة مع الحيوية الحضرية، بينما انخفض تأثيره من الجنوب إلى الشمال خلال ساعات الليل. وبما أن القرب يعكس اتصال شبكة الطرق وتكاليف تنقل السكان، فإن إمكانية الوصول الأعلى تسهل الأنشطة المتكررة ومتعددة الأغراض من خلال تقليل وقت السفر. وكما أظهرت الدراسات السابقة، فإن الحيوية الليلية ترتبط ارتباطاً وثيقاً بالكثافة السكانية والاتصال بالنقل، لا سيما في المناطق الحضرية ذات التطوير الكثيف⁴⁷. وأثبت Wei Wei et al.⁴⁸ في ووهان أن شبكات الطرق عالية الاتصال وأنظمة المرور البطيء المتطورة تعزز بشكل كبير حيوية الأحياء السكنية، خاصة خلال الليل. وتشير هذه النتائج إلى أن تخطيط شبكة الطرق في المستقبل يجب أن يتبنى استراتيجية "المربعات الصغيرة وشبكة الشوارع الكثيفة". وفي الأحياء القديمة الواقعة بالقرب من التضاريس الجبلية، بما في ذلك Nangou Street–Jinde وBaishi–Hushan، فإن تحسين الاتصال من خلال إلغاء الطرق المسدودة وتوسيع البنية التحتية للمشاة والدراجات والطرق من شأنه أن يعزز إمكانية الوصول والحيوية العامة. وبالمثل، فإن تحسينات النقل في المناطق الشمالية من Xingfu Street ستزيد من تعزيز الحيوية الليلية. كما أظهرت الظروف الاجتماعية والاقتصادية المتمثلة في DBC تبياناً واضحاً بين الليل والنهار. فخلال النهار، ارتبطت قيم DBC المنخفضة بتجمع سكاني أقوى وحيوية حضرية أعلى، بينما أظهرت الحيوية الليلية نمطاً معاكساً، وهو ما يتفق مع النتائج التي أوردها Wang et al.⁴⁹. ويعكس هذا الاختلاف التنظيم المكاني المتباين لأنشطة التنقل والتبضع النهارية مقارنة بالأنشطة الترفيهية والسكنية الليلية. فخلال النهار، تعمل النواة التجارية للمدينة كوجهة رئيسية للتوظيف والاستهلاك، مما يؤدي إلى تركيز قوي للحيوية. أما في الليل، فتصبح الأنشطة الترفيهية أكثر تشتتاً، بينما تشهد المناطق السكنية الطرفية زيادة في الحيوية مع عودة السكان إلى منازلهم. ويعكس هذا النمط أيضاً عدم التوازن بين فرص العمل والإسكان في ظل الهيكل التجاري أحادي المركز السائد في يانتاي. وتماشياً مع نظرية Bianchini حول الاقتصاد الليلي⁵⁰، فإن إنشاء أنشطة تجارية ليلية متنوعة يمثل استراتيجية فعالة لتعزيز الحيوية في المناطق الضواحي. وبناءً على ذلك، ستستفيد المناطق الضواحي مثل Huangwu Subdistrict من تطوير مراكز تجارية ثانوية، وفرص استهلاك ليلية متنوعة، وتحسين روابط النقل بين المناطق السكنية في الضواحي ومركز المدينة، مما يعزز حيوية أكثر توازناً في جميع أنحاء المنطقة الحضرية. وأخيراً، مارس الإدراك البشري، المتمثل في القابلية للمشي، تأثيراً إيجابياً مستمراً على الحيوية الحضرية خلال النهار والليل على حد سواء. فقد أثبت Geurs et al.⁵¹ أن زيادة إمكانية الوصول القابلة للمشي تزيد من رغبة السكان في القيام برحلات مشي عفوية، مما يعزز حيوية الحي. وأكد Mahmood et al.⁵² كذلك أن الأنشطة الحضرية الليلية تعتمد بشكل كبير على إمكانية الوصول إلى النقل، وراحة المشاة، والأمان المدرك، مما يجعل بيئات المشي عالية الجودة ضرورية لاستدامة الحيوية الليلية. وتشير النتائج الحالية بشكل مماثل إلى أن نشاط المشي النهاري يتأثر أساساً بإمكانية الوصول إلى المرافق، بينما تعتمد الحيوية الليلية بشكل أقوى على الراحة البيئية، واستمرارية مسارات المشاة، والأمان المدرك. كما أفاد Si Rui et al.⁵³ أن بيئات المشاة الأكثر أماناً تعزز الحيوية الليلية، بينما تعزز واجهات الشوارع المتنوعة الحيوية النهارية. وفي يانتاي، لا تزال مرافق المشاة المجزأة والصراعات الشديدة بين المشاة والمركبات شائعة في الأحياء القديمة، مما يحد من إطلاق الحيوية على مدار اليوم. لذلك، يجب أن يمنح التخطيط المستقبلي الأولوية للأرصفة المستمرة، ومرافق المشاة الخالية من العوائق، والمعابر الأكثر أماناً، وواجهات الشوارع الأكثر ثراءً، وتحسين الإضاءة، وتعزيز جودة البيئة الليلية لتمديد الأنشطة الخارجية للسكان، وتعزيز التفاعل الاجتماعي والنشاط التجاري، وتقوية الحيوية الحضرية النهارية والليلية. يلخص الشكل 10 استراتيجيات التحسين المقترحة المشتقة من هذه النتائج.

بشكل عام، تعزز الدراسة الحالية فهم الحيوية الحضرية من خلال دمج البيانات الجيومكانية الضخمة متعددة المصادر مع نموذج MGWR لقياس كيفية تأثير الأبعاد المتعددة للهيكل المكاني الحضري على الحيوية عبر مقاييس مكانية وفترات زمنية مختلفة. وبخلاف نماذج الانحدار العالمي التقليدية، يتيح نهج MGWR لكل متغير تفسيري العمل وفق مقياسه المكاني الخاص، مما يكشف عن عدم ثبات مكاني جوهري في العلاقات بين الوظائف، والشكل العمراني، وإمكانية الوصول، والظروف الاجتماعية والاقتصادية، والإدراك البشري، والحيوية الحضرية. لا يؤدي هذا الإطار التحليلي إلى تحسين تفسير الآليات الكامنة وراء الحيوية الحضرية فحسب، بل يوفر أيضاً توجيهات عملية للتخطيط والحوكمة الحضرية القائمة على الأدلة. وبدلاً من تطبيق تدخلات تخطيطية موحدة في جميع أنحاء المدينة، تدعم النتائج استراتيجيات تحسين متمايزة مصممة وفقاً للخصائص الوظيفية المحلية، وكثافة التطوير، وإمكانية الوصول إلى النقل، والسياق الاجتماعي والاقتصادي، وبيئات المشاة. وبناءً على ذلك، فإن الإطار المقترح له تطبيقات محتملة في التجديد الحضري، وإعادة تأهيل الأحياء، وتحسين المساحات العامة، وتخطيط النقل، وتطوير الاقتصادات المستدامة النهارية والليلية. ومن خلال تحديد أماكن وكيفية تأثير العناصر المكانية المختلفة على الحيوية، توفر الدراسة أساساً علمياً لتنفيذ استراتيجيات تخطيطية دقيقة وموجهة نحو الإنسان تعمل على تحسين الجودة المكانية الحضرية مع تعزيز التنمية الحضرية المتوازنة والمستدامة.

على الرغم من أن الدراسة الحالية تضع إطاراً تحليلياً لاستقصاء الحيوية الحضرية باستخدام البيانات الجيومكانية متعددة المصادر ونموذج MGWR، إلا أنه يجب الإقرار بوجود عدة قيود. أولاً، اقتصر التغطية الزمنية للتحليل على بيانات الخرائط الحرارية (Heat Map) التي جُمعت على مدار خمسة أيام عمل متتالية، وهو ما لا يرصد التباينات في أنماط سلوك السكان خلال عطلات نهاية الأسبوع، أو العطلات الرسمية، أو الفصول المختلفة، وبالتالي يحد من اكتمال التحليل الزمني. ثانياً، رغم أن بيانات الخرائط الحرارية توفر تغطية مكانية واسعة من خلال قاعدة مستخدمين كبيرة، إلا أنها تحتوي حتماً على تحيز في العينات ولا يمكنها تمثيل كامل سكان المناطق الحضرية بشكل تام، مما يؤدي إلى قيود في تمثيلية العينة. ثالثاً، ركزت الدراسة حصرياً على المنطقة الحضرية الرئيسية لمنطقة Zhifu في مدينة Yantai؛ وبناءً على ذلك، ترتبط النتائج ارتباطاً وثيقاً بخصائص البيئة العمرانية المحلية، وتتطلب إمكانية تطبيقها على سياقات حضرية أخرى، بما في ذلك المدن الجبلية، والمناطق الضواحي، والمدن الساحلية، والمدن الكبرى، مزيداً من التحقق من خلال الدراسات المقارنة. رابعاً، فحص التحليل الحالي تأثير البنية المكانية الحضرية على الحيوية الحضرية فقط، في حين لم يتم استقصاء التفاعلات الثنائية المحتملة بين الحيوية الحضرية والبنية المكانية. وأخيراً، على الرغم من أن نموذج MGWR يلتقط عدم الثبات المكاني بفعالية، إلا أنه يظل قائماً بشكل أساسي على افتراضات خطية، وبالتالي قد لا يصف تماماً العلاقات غير الخطية المعقدة وتأثيرات التفاعل بين الحيوية الحضرية، والأنشطة البشرية، والعناصر المكانية. توفر هذه القيود توجهات مهمة لمزيد من التحسين المنهجي والتطبيق الأوسع للإطار التحليلي المقترح.

يمكن للأبحاث المستقبلية توسيع نطاق العمل الحالي في عدة اتجاهات. إذ إن دمج بيانات الخريطة الحرارية (Heat Map) التي تُجمع خلال عطلات نهاية الأسبوع، والعطلات الرسمية، والمواسم المختلفة سيتيح مراقبة ديناميكية طويلة الأمد للحيوية الحضرية ويوفر فهماً أكثر شمولاً لتطورها المكاني والزماني. كما أن التحليلات المقارنة عبر أنواع مختلفة من المدن — بما في ذلك المدن الجبلية، ومدن السهول، والمدن الساحلية، والمناطق الضواحية، والمدن المليونية — ستساعد في التمييز بين الآليات العالمية والخصائص النوعية لكل منطقة، مما يحسن من إمكانية تعميم النتائج. بالإضافة إلى ذلك، فإن دمج المعلومات الاجتماعية والاقتصادية، بما في ذلك الهيكل السكاني، والتوزيع الصناعي، وخصائص التوظيف، ودخل السكان، من شأنه أن يسهل تفسيراً أكثر شمولاً للآليات الكامنة وراء تشكل الحيوية الحضرية. وقد تجمع الدراسات المستقبلية أيضاً بين مصادر بيانات متعددة، مثل بيانات إشارات الهاتف المحمول وسجلات الاستهلاك عالية التردد، مع التعلم الآلي وغيرها من مناهج التحليل غير الخطية لالتقاط التفاعلات المعقدة بين البنية المكانية الحضرية والسلوك البشري والحيوية الحضرية بشكل أفضل. علاوة على ذلك، فإن الإطار التحليلي الذي تم تطويره في هذه الدراسة له قيمة عملية كبيرة في مجال التجديد الحضري، وإعادة إحياء الأحياء السكنية، وتحسين المساحات العامة، والحوكمة الحضرية الدقيقة، لا سيما في المجتمعات المتقادمة، والمناطق الضواحية، والمناطق ذات الحيوية التجارية الضعيفة نسبياً. ومن خلال تقديم أدلة كمية لاستراتيجيات تخطيط متمايزة بناءً على الخصائص المكانية المحلية، يمكن لهذا الإطار دعم تنمية حضرية أكثر دقة واستدامة وتتمحور حول الإنسان. وبشكل عام، تثبت هذه الدراسة أن دمج البيانات الجيومكانية الضخمة متعددة المصادر مع نموذج MGWR يوفر منهجاً فعالاً للكشف عن التباين المكاني للحيوية الحضرية، ويقدم دعماً علمياً قيماً لتحسين البنية المكانية الحضرية وتعزيز الحيوية الحضرية من خلال التخطيط والحوكمة القائمين على الأدلة.

المواد

قائمة المواد المستخدمة في هذه المقالة

الاسم	الشركة	رقم فهرسي	التعليقات
ArcGIS	Esri	الإصدار 10.4 (RRID: SCR_011081)	برمجيات نظم المعلومات الجغرافية المستخدمة في التحليل المكاني والتصور الخرائطي
واجهة برمجة تطبيقات خرائط بايدو (Baidu Maps API)	شركة Baidu, Inc.	الإصدار 3.0	تُستخدم للحصول على بيانات الخرائط الحرارية، ونقاط الاهتمام (POI)، وبيانات صور عرض الشارع
الانحدار الموزون جغرافياً متعدد المقاييس (MGWR)	جامعة ولاية أريزونا	الإصدار 2.2	البرمجيات المستخدمة لتحليل الانحدار الموزون جغرافياً متعدد المقاييس
مجموعة بيانات استخدام الأراضي من المركز الوطني للمعلومات الجغرافية الأساسية	المركز الوطني للمعلومات الجغرافية الأساسية	https://www.gscloud.cn/search	مصدر بيانات استخدام الأراضي
مجموعة بيانات الأضواء الليلية لـ NPP-VIIRS	هارفارد داتا فيرس (Harvard Dataverse)	DOI: 10.7910/DVN/YGIVCD	تُستخدم للتحقق من صحة أنماط الحيوية الحضرية المستمدة من الخرائط الحرارية
OpenCV	OpenCV	الإصدار 4.5.5	تُستخدم لدمج الصور البانورامية ومعالجة الصور
OpenStreetMap	مؤسسة OpenStreetMap	https://www.openstreetmap.org	مصدر بيانات بصمات المباني وشبكة الطرق
بايثون	مؤسسة برمجيات بايثون (Python Software Foundation)	الإصدار 3.8 (RRID: SCR_008394)	تُستخدم لجمع البيانات ومعالجتها الأولية وتحليلها
SegNet	جامعة كامبريدج	تنفيذ PyTorch (الإصدار 1.0) (RRID: SCR_017042)	شبكة تقسيم دلالي قائمة على التعلم العميق تُستخدم لاستخراج سمات المشهد الشارعي
تحليل شبكة التصميم المكاني (sDNA)	جامعة كارديف	الإصدار 4.0	تُستخدم لحساب مقاييس إمكانية الوصول لشبكة الطرق