פרוטוקול זה משלב נתוני מפת חום של Baidu, נקודות עניין, תצלומי רחוב ורגרסיה משוקללת גיאוגרפית רב-קנימית כדי לכמת חיוניות עירונית ולהעריך כיצד המבנה המרחבי העירוני משפיע על דפוסי חיוניות בשעות היום ובלילה ביאנטאי, סין.
מאמר מחקר
ניתוח מרחבי של השפעת המבנה המרחבי העירוני על חיוניות עירונית ביאנטאי, סין, באמצעות רגרסיה גאוגרפית משוקללת רב-קנימית (Multiscale Geographically Weighted Regression)
במאמר זה
סיכום
תקציר
הבנת האופן שבו המבנה המרחבי העירוני משפיע על החיוניות העירונית חיונית לפיתוח אסטרטגיות תכנון עירוני הממוקדות באדם. עם זאת, ההטרוגניות המרחבית של מערכות יחסים אלו והתרומות היחסיות של מרכיבי מבנה מרחבי עירוני שונים לחיוניות בשעות היום ובשעות הלילה נותרו ללא הבנה מספקת. מחקר זה נועד לכמת את החיוניות העירונית ולבחון כיצד המבנה המרחבי העירוני משפיע על השונות המרחבית-זמנית שלה באזור העירוני המרכזי של Yantai, סין. מערכי נתונים מרחביים ממקורות מרובים, כולל נתוני מפות חום של Baidu, נקודות עניין (POI), דימויי תצפית מרחוב, רשתות כבישים, מידע על מבנים ונתוני שימושי קרקע, שולבו כדי לאפיין את החיוניות העירונית ואת המבנה המרחבי העירוני. הערכת צפיפות גרעין (Kernel density estimation), ניתוח אוטוקורלציה מרחבית ורגרסיה משוקללת גיאוגרפית רב-קנה מידה (MGWR) הועמדו לשימוש כדי להעריך את ההפצה המרחבית של החיוניות העירונית ואת ההשפעות התלויות-קנה מידה של משתני המבנה המרחבי העירוני. התוצאות הראו כי החיוניות העירונית מציגה קיטוב מרחבי בולט המאופיין בדפוס מורכב של "מרכז–פריפריה" ו"ליבה אחת עם נקודות מרובות", יחד עם אוטוקורלציה מרחבית חיובית משמעותית. השפעת המבנה המרחבי העירוני השתנתה במידה ניכרת במרחב ובין שעות היום לשעות הלילה. גיוון וקרבה של נקודות עניין היו הגורמים הדומיננטיים לחיוניות בשעות היום, בעוד שתפקוד מגורים וגיוון של נקודות עניין הפעילו את ההשפעה הגדולה ביותר על החיוניות בשעות הלילה. נגישות להולכי רגל (Walkability) הראתה באופן עקבי קשר חיובי עם חיוניות עירונית בשתי התקופות, מה שמדגיש את החשיבות של סביבות רחוב הממוקדות באדם. ממצאים אלו מדגימים את הערך של שילוב נתונים מרחביים ממקורות מרובים עם MGWR להערכת חיוניות עירונית ומספקים מסגרת מעשית לתמיכה בתכנון עירוני מבוסס ראיות ובאופטימיזציה מרחבית.
מבוא
חיוניות עירונית היא מדד מרכזי למדידת רמת הפיתוח העירוני בר-הקיימא, איכות חייהם של התושבים ויעילותה של בנייה עירונית איכותית. היא מושכת כבר זמן רב תשומת לב ניכרת מצד חוקרים בתחומי הגאוגרפיה העירונית והתכנון העירוני והאזורי.1,2במהלך שלב העיור ההדרגתי וההתרחבות המרחבית המהירה, בעיות הקשורות לפיתוח מרחבי עירוני לא מאוזן הפכו בולטות יותר ויותר. הקצאה לא יעילה של שימושי קרקע, זיהום סביבתי, עומסי תנועה ואתגרים עירוניים מתמשכים, כגון הפרדה בין מקומות תעסוקה למגורים, המשיכו להחליש את חיוניות השכונות.3נכון להיום, סין נכנסה לשלב חדש של עיור, שבו מוקד הפיתוח העירוני עובר מ"בניית ערים" נרחבת ל"ניהול ערים" מעודן, כאשר פיתוח מרחבי ממוקד-אדם הופך לסדר עדיפות מרכזי. הקנה מידה הממוקד באדם מתמקד ביחידות מרחביות מיקרו שתושבים יכולים לתפוס באופן ישיר, והוא מייצג הרחבה ודיוק של ניתוחים מסורתיים בקנה מידה של חלקת מקרקעין ושכונה. מאז ה-18th בכנס הלאומי של מפלגת הקומוניסטית של סין, פיתוח ממוקד-אדם הפך לעקרון יסוד של ממשל מרחבי טריטוריאלי, ושיפור איכות סביבות המגורים הפך ליעד מרכזי של תכנון עירוני. על רקע זה, אפיון מדויק של הדפוסים המרחביים-זמניים של חיוניות עירונית והבהרת המנגנונים ההטרוגניים שדרכם משפיעה הסביבה הבנויה הממוקדת-אדם על החיוניות, יכולים לספק בסיס מדעי לפרקטיקות של תכנון מעודן, כולל התחדשות עירונית ברמת הרחוב ושיפור השכונות. במקביל, העיר Yantai השיקה סדרה של יוזמות להתחדשות עירונית במסגרת תוכנית ה-14th תוכנית חמש השנים, נבחרה בשנת 2021 כאחת מעריי הפיילוט הלאומיים הראשונים להתחדשות עירונית על ידי משרד הדיור והפיתוח העירוני-כפרי, וקיבלה תמיכה פיסקלית מרכזית נוספת להתחדשות עירונית בשנת 2026. יתרונות מדיניותיים ופיננסיים אלו מספקים תנאים נוחים לשיפור איכותם של חללים עירוניים קיימים ב-Yantai ולבחינת אסטרטגיות התחדשות עירונית ייחודיות עבור ערים חופיות, ובכך מקדמים פיתוח עירוני באיכות גבוהה.
המושג חיוניות עירונית (urban vitality) הוצע לראשונה על ידי החוקרת האמריקאית ג'יין ג'ייקובס, שטענה כי גיוון פונקציונלי, בלוקים קטנים, מבנים מגילאים שונים וצפיפות גבוהה מהווים את ארבעת התנאים החיוניים לערים תוססות4. מחקרים מוקדמים ביססו מסגרות תיאורטיות שהתבססו בעיקר על חקירות שטח וסקרי שאלונים, בעוד שמחקרים מאוחרים יותר פנו בהדרגה לעבר קנה מידה מיקרוסקופי, תוך התמקדות בריכוז מרחבי של פעילויות אנושיות5. עדויות גוברות הוכיחו כי דינמיקה זמנית בקנה מידה עדין ושונות מרחבית ממלאות תפקיד חשוב בהבנת החיוניות העירונית6. הפיתוח המהיר של נתוני עתק גיאומרים ברזולוציה גבוהה יצר הזדמנויות חדשות לניטור דינמי ורחב היקף של חיוניות עירונית. כתוצאה מכך, חוקרים מסתמכים יותר ויותר על מערכי נתונים ממקורות מרובים, כולל נתוני איתור של טלפונים ניידים, מסלולי מיקום, צ'ק-אינים ברשתות חברתיות, נתוני מפות חום (heatmap) ונקודות עניין (POIs), כדי לכמת את עוצמת הפעילות האנושית ביחידות מרחביות שונות ולבחון חיוניות עירונית בסקאלות מרובות7,8,9,10,11,12. בין מקורות נתונים אלו, נתוני מפות חום יכולים ללכוד במדויק את ההתפלגות המרחבית והדינמיקה הזמנית של ריכוז האוכלוסייה, והם יושמו באופן נרחב לכימות חיוניות עירונית ברמת החלקה, הבלוק והעיר13,14,15. לדוגמה, Wang Chenggang ועמיתיו16 השתמשו בנתוני מפות חום כדי לזהות את דפוסי החיוניות של מרכז גואנגז'ו, לכמת את הקשרים הלא-ליניאריים ואת השפעות הסף של הסביבה הבנויה, ולהבחין בין ההשפעות השונות של פרקי זמן בימי חול, ובכך סיפקו ראיות אמפיריות בעלות ערך למחקר על חיוניות עירונית.
חיוניות עירונית מעוצבת ומוגבלת באופן בסיסי על ידי המבנה המרחבי העירוני המכיל את הפעילויות האנושיות. הבנת המנגנונים שדרכם משפיע המבנה המרחבי העירוני על החיוניות העירונית מספקת תמיכה חשובה לתכנון עירוני מעודן ולמשל עירוני מבוסס ראיות. מחקרים קיימים פיתחו מערכות הערכה רב-ממדיות למבנה מרחבי עירוני, המקיפות את קנה המידה העירוני, פריסה פונקציונלית, צורה מרחבית, דחיסות ומאפיינים סוציו-אקונומיים. מחקרים אלו הדגימו בעקביות כי תנאי מיקום, צפיפות אוכלוסין, צורת בנייה, שימוש מעורב בקרקע, גיוון מתקנים, פיתוח כלכלי, גיוון פונקציונלי, תצורת רחובות, נגישות ויכולת הליכה הם בין הגורמים העיקריים המשפיעים על הבידול המרחבי של החיוניות העירונית17,18,19,20,21,22. עם זאת, רוב המחקרים הקודמים התמקדו במערכות יחסים במקנה מידה מאקרוסקופי בין מרחבים פיזיים, חברתיים, מבוססי-מקום וניידות, כאשר תשומת לב מוגבלת יחסית ניתנה לניתוחים מעודנים בקנה מידה ממוקד-אדם. פרדיגמת המחקר המתהווה, המבוססת על נתונים גיאומרים פתוחים ממקורות מרובים ואלגוריתמי ניתוח אינטליגנטיים, מספקת הזדמנויות חדשות לתפיסה מרחבית ולניתוח כמותי בקנה מידה דק יותר זה23. על ידי שילוב טכניקות למידת מכונה עם ניתוח תמונות מרחובות, גישה זו משלבת כיסוי מרחבי נרחב עם דיוק אנליטי ממוקד-אדם, תוך הפחתת הסובייקטיביות והדיוק המוגבל הקשורים לשיטות הערכה מרחביות מסורתיות. מבחינה מתודולוגית, מחקרים קודמים השתמשו בעיקר במודלים של ריבועים פחותים רגילים (ordinary least squares) ורגרסיה משוקללת גיאוגרפית כדי לבחון קשרים בין הסביבה הבנויה לבין חיוניות עירונית24,25. עם זאת, גישות אלו מתמקדות בדרך כלל במאפיינים מרחביים סטטיים ולעתים קרובות מתעלמות הן מההטרוגניות המרחבית והן מהבידול הטמפורלי של יום-לילה במערכות היחסים בין המבנה המרחבי העירוני לחיוניות העירונית.
לסיכום, המחקר על חיוניות עירונית התפתח מחקירות תיאורטיות מסורתיות במקנה מיקרו לעבר ניתוחים כמותיים מרחביים-זמניים הנתמכים על ידי נתוני עתק גיאוגרפיים. עם זאת, נותרו מגבלות משמעותיות. מחקרים קיימים ממשיכים להדגיש את הכימות ברמת המאקרו של מאפיינים מרחביים פיזיים, בעוד שהם מקדישים תשומת לב מועטה יחסית להטרוגניות המרחבית-זמנית של האופן שבו המבנה המרחבי העירוני משפיע על החיוניות העירונית. יתרה מכך, מדידות מעודנתיות המשלבות את ממד התפיסה האנושית נותרות מוגבלות, מה שמגביל את יכולתן של גישות קיימות לתמוך בפרקטיקות תכנוניות מפורטות, כגון התחדשות עירונית ברמת הרחוב. על בסיס פערים אלו בידע, מחקר זה מציע את ההשערות הבאות: (1) המבנה המרחבי העירוני מפעיל השפעות מובחנות משמעותית מבחינה מרחבית-זמנית על החיוניות העירונית; ו-(2) ההשפעות של מדדי המבנה המרחבי העירוני על החיוניות העירונית מראות אי-סטציונריות מרחבית משמעותית.
החידושים העיקריים של מחקר זה הם תלת-ממדיים. ראשית, באמצעות שילוב של מערכי נתונים גיאוגרפיים ממקורות מרובים, כולל נתוני מפות חום של Baidu ותצלומי רחוב, מחקר זה מכמת את החיוניות העירונית מנקודת המבט של פעילויות היומיום של התושבים, מה שמאפשר מדידה מדויקת ואובייקטיבית בקנה מידה ממוקד-אדם. בהתבסס על מסגרת ה-"5D" המסורתית, המחקר משלב ממד של תפיסה אנושית ומפתח מערכת מדדים למבנה מרחבי עירוני ששת-ממדית, הכוללת פונקציונליות, צורה אדריכלית, נגישות, מאפיינים סוציו-כלכליים, מרחב אקולוגי ותפיסה אנושית. מסגרת זו נותנת מענה למגבלות של מחקרים קודמים שהדגישו בעיקר משתנים מרחביים-פיזיים וסוציו-כלכליים, ומאפשרת שילוב של ניתוח מרחבי בקנה מידה מאקרו עם מדידה ממוקדת-אדם בקנה מידה מיקרו. שנית, מחקר זה עושה שימוש במודל רגרסיה שקולה גיאוגרפית רב-קנימית (MGWR) כדי להתגבר על הנחת הסטציונריות הגלובלית של גישות רגרסיה קונבנציונליות. המודל מאפשר זיהוי של השפעות מרחביות מקומיות ומערכות יחסים תלויות-קנה-מידה בין המבנה המרחבי העירוני לבין החיוניות העירונית ביום ובלילה, ובכך חושף את הצימוד הבלתי-סטציונרי המרחבי-זמני בין המבנה המרחבי העירוני לחיוניות העירונית. שלישית, תוך שימוש ב-Yantai כעיר חוף מייצגת, מחקר זה בוחן באופן שיטתי את המנגנונים המובחנים המניעים חיוניות עירונית ביום ובלילה מנקודת מבט ממוקדת-אדם, במסגרת המאפיינים המרחביים של עיר חוף. הממצאים מספקים ראיות אמפיריות ומסגרת מתודולוגית לאופטימיזציה מרחבית, להגברת החיוניות העירונית ולחידוש עירוני בערים חוף דומות, ובמקביל תורמים ראיות כמותיות התומכות בממשל מרחבי עירוני מדויק וממוקד-אדם.
פרוטוקול
מחקר זה השתמש בנתוני מפת חום אנונימיים ומצברים ברמת רשת מרחבית. הנתונים אינם כוללים מזהים אישיים או מידע ברמה האינדיבידואלית, ולא היו מעורבים נבדקים אנושיים באופן ישיר. לפיכך, לא נדרש אישור אתי, פטור או סקירה מוסדית.
מסגרת המחקר
כדי לבחון את מנגנון ההשפעה של המבנה המרחבי העירוני במقياس ממוקד-אדם על ההבחנה המרחבית-זמנית של החיוניות העירונית, מחקר זה מציע מסגרת מחקר כפי שמוצג ב-איור 1. ראשית, על בסיס נתוני מפת חום המודדים את התכונות המרחביות-זמניות של פעילויות עירוניות יומיות וליליות של תושבי העיר, נמדדה החיוניות העירונית היומית והלילית של אזור העיר הראשי של העיר Yantai; שנית, נבנתה מערכת מדדי מבנה מרחבי עירוני רב-ממדית הכוללת פונקציונליות, נגישות, צורה אדריכלית, כלכלה חברתית, מרחב אקולוגי ותפיסה אנושית; לבסוף, נעשה שימוש במודל MGWR כדי לחשוף את מנגנון ההשפעה של המבנה המרחבי העירוני על ההבחנה המרחבית-זמנית של החיוניות העירונית. זרימות עבודה מפורטות עבור רכישת נתונים, עיבוד מקדים, חישוב מדדים, ניתוח תמונות ויישום מודלים מסופקות ב-קבצים משלימים 1–4, וזרימות העבודה החישוביות התואמות מסופקות ב-קודים משלימים 1–4. המטרה היא לספק בסיס תיאורטי ונקודת התייחסות להתחדשות עירונית וליצירת ערים תוססות תחת אסטרטגיית העיור החדשה.
איור 1תרשים מסגרת המחקר. דיאגרמה זו מסכמת את זרימת העבודה האנליטית המלאה, הכוללת רכישת נתונים מרחביים ממספר מקורות, עיבוד נתונים, בניית מדדי מבנה מרחבי עירוני, מדידת חיוניות עירונית, מידול רגרסיה גיאוגרפית משוקללת רב-קנה מידה (MGWR) ואסטרטגיות לאופטימיזציה של החיוניות. אנא לחצו כאן כדי לצפות בגרסה מורחבת של איור זה.
סקירה כללית של אזור המחקר
העיר Yantai ממוקמת בחלק הצפון-מזרחי של חצי האי Shandong, וגובלת בים הצהוב ובים בוהאי. זוהי עיר נמל חשובה במחוז Shandong. תחת סמכותה נמצאים חמישה מחוזות ושישה ערים ברמת מחוז, בשטח כולל של 13,930.1 km2. מחקר זה בוחר באזור העירוני המרכזי של העיר Yantai (מחוז Zhifu) כאזור המחקר. המחוז משתרע על פני 179.18 km2, בעל אוכלוסייה רשומה של 707,700 תושבים, ומורכב מ-12 תתי-מחוזות (איור 2).
איור 2תרשים סכמטי של אזור המחקר. המפות מציגות את מיקומה של העיר Yantai, את אזור המחקר העירוני המרכזי במחוז Zhifu, את גבולות התשביצים ואת גובה השטח. צבעים כהים יותר מצביעים על גובה רב יותר. אנא לחץ כאן כדי לצפות בגרסה גדולה יותר של איור זה.
היות ומחקר זה מתמקד בליבה העירונית, שבה שטח המחקר קטן יחסית ורשת הכבישים צפופה, קנה מידה מסורתי של בלוקים אינו מספיק לאפיון מדויק של החיוניות העירונית. לעומת זאת, קנה מידה של 300 m תואם באופן הדוק את ההיקף המרחבי של "מעגל חיים של 5 דקות" ויכול לייצג טוב יותר את היחידה המרחבית הבסיסית של פעילויות היומיום של התושבים. בחירת קנה המידה של הרשת כרוכה במהותה בפשרה בין רזולוציית המידע לבין יציבות סטטיסטית: קנה מידה קטן יותר שומר על פרטים מרחביים רבים יותר אך מקטין את גודל המדגם בכל יחידה, מגביר את הרעש הסטטיסטי ועלול לפגמנט את מרחבי פעילות ההליכה הרציפים, בעוד שקנה מידה גדול יותר נוטה להחליק וריאציות מקומיות ולטשטש הטרוגניות מרחבית. רשת של 300 m יכולה לשמר מאפיינים מרחביים בעלי רזולוציה גבוהה תוך שיפור היציבות הסטטיסטית והפחתת שגיאות אנליטיות הנגרמות מבחירת קנה המידה. בנוסף, קנה מידה זה תואם היטב לרזולוציה המרחבית של נתונים ממקורות מרובים, כולל נתוני מפת חום של Baidu, נקודות עניין (POI) ותצלומי רחוב, ובכך הוא משפר את הדיוק האנליטי ואת מהימנות התוצאות. לכן, מחקר זה חילק את אזור המחקר ל-2,221 תאים באמצעות רשת של 300 m × 300 m כדי להציג ויזואלית את הדפוסים המרחביים-זמניים של החיוניות העירונית בקנה מידה עדין ולבחון את הקשר שלהם למבנה המרחבי העירוני. הרשת הופקה ב-ArcGIS 10.4 באמצעות הכלי Create Fishnet תחת מערכת קואורדינטות Gauss של שלוש מעלות מסוג CGCS2000. ה-fishnet עוגן בנקודת ה-XY המינימלית של אזור המחקר ונחתך לגבולות המחקר, מה שהביא ל-2,221 יחידות ניתוח.
בניית מערכת האינדיקטורים
בניית מערכת מדדים למבנה מרחבי עירוני היא חלק חשוב מהערכת החיוניות העירונית. היא משקפת את המאפיינים המקיפים של עיר במונחים של פריסה מרחבית, תמהיל פונקציונלי, נגישות ומאפיינים קשוריים. מחקר זה מבוסס על תאוריית ה-"5D" של צפיפות (density), עיצוב (design), גיוון (diversity), מרחק לתחבורה ציבורית (distance to transit) ונגישות ליעדים (destination accessibility). המחקר מרחיב את שיטת הייצוג של מרכיבי המבנה המרחבי העירוני על בסיס מחקרים קיימים, ומחלק אותם לשש קטגוריות ו-15 גורמים: פונקציונליות, צורה אדריכלית, נגישות, כלכלה חברתית, מרחב אקולוגי ותפיסה אנושית. כל גורם מנותח באופן פרטני (טבלה 1). ההגדרות המלאות, המשוואות החישוביות, הגדרות הפרמטרים, נהלי עיבוד המקדימה ושיטות הנורמליזציה עבור כל המדדים מופיעים ב- קובץ משלים 2.
טבלה 1: מערכת מדדי מבנה מרחבי עירוני. הטבלה מסכמת את ששת הממדים ו-15 המדדים המשמשים לאפיון המבנה המרחבי העירוני, כולל פונקציונליות, צורה אדריכלית, נגישות, מאפיינים סוציו-אקונומיים, מרחב אקולוגי ותפיסה אנושית. עבור כל מדד מסופקים הגדרות ונוסחאות חישוב. קיצורים: POI, נקודת עניין; FAR, יחס שטח בנייה; NDVI, מדד צמחייה מנורמל. אנא לחצו כאן להורדת טבלה זו.
מבניהם, פונקציונליות היא אחד המדדים החשובים למדידת חיוניות מרחבית עירונית, המשקפת את מידת הקישוריות והאינטגרציה בין אזורים פונקציונליים שונים. תערובת פונקציונלית גבוהה פירושה שאזורי מגורים, כלכלה ומחיה מפוזרים באופן שווה ושזורים זה בזה, ובכך מקדמים פעילויות אנושיות ומגבירים את החיוניות העירונית26. האבולוציה של הצורה האדריכלית קשורה לחיוניות, וצפיפות בנייה ומקדם שטח בנייה (floor area ratio) הם מדדים חשובים המשקפים את הדחיסות העירונית. נגישות משפיעה ישירות על הקישוריות ויעילות התחבורה של המרחב העירוני. מחקר זה בוחר במדדי קרבה וחדירות כדי לייצג נגישות. כלכלה חברתית משקפת את ריכוז הפעילויות הכלכליות ואת רמת הפיתוח הכלכלי האזורי. המרחק ממרכז העיר ומרכזים מסחריים משמש לאפיון הפעילות הסוציו-כלכלית, כאשר מרחקים קצרים יותר מעידים בדרך כלל על פעילות כלכלית נמרצת יותר27. מרחב אקולוגי הוא גורם חשוב המשפיע על החיוניות הכלכלית, החברתית והתרבותית של העיר. מחקר זה משתמש במדד קרבה למים ובמדד צמחייה מנורמל (NDVI) כדי לייצג איכות סביבתית וחיוניות אקולוגית. תפיסה אנושית מתמקדת בצורות המרחב העירוני ובמאפיינים סביבתיים נלווים שתושבים נתקלים בהם בתדירות בחיי היומיום שלהם, כולל מרחבים ציבוריים עירוניים וממשקים חיצוניים של מבנים (כגון רחובות, בניינים, שטחים ירוקים ופארקים) והשפעותיהם הכלכליות, החברתיות והאקולוגיות הנלוות. במחקר זה, רציפות בנייה, מקדם מבט לשמיים (sky view factor) ויכולת הליכה נבחרו לייצג ממד זה. מדדים אלו לוכדים טוב יותר את תרומת התפיסה האנושית לחיוניות עירונית ומשלימים מערכות מדדים קונבנציונליות הנשענות בעיקר על משתנים אובייקטיביים.
ראוי לציין כי המדידה של סביבות בנויות מסורתיות שונה באופן מהותי מהערכת המבנה המרחבי העירוני הממוקד-אדם שאומצה במחקר זה. שיטות מסורתיות משתמשות ביחידות פיזיות בקנה מידה מאקרו, כולל חלקות אדמה ורובעים, כיחידות הניתוח. תוך הסתמכות על מערכי נתונים סטטיים כגון סיווג שימושי קרקע, טביעות מבנים ונתוני רשת כבישים, הן מכמתות את עוצמת הפיתוח ואת הפריסה הפונקציונלית. הערכות קונבנציונליות אלו בוחנות תנאים פיזיים מרחביים מנקודת מבט תכנונית מלמעלה למטה. בעוד ששיטות אלו מאפיינות במדויק את התכונות החומריות של המרחב העירוני, הן אינן מצליחות ללכוד את התפיסות של התושבים בשטח ואת חוויות ההליכה בקנה מידה מיקרו. לעומת זאת, המסגרת הממוקדת-אדם מעבירה את מוקד המחקר מתכונות מרחביות מובנות לאינטראקציות בין בני אדם לסביבה. טרנספורמציה פרדיגמטית זו כוללת שלושה שינויים מרכזיים. ראשית, במונחי תוכן המדידה, המחקר חורג ממדדים פיזיים קונבנציונליים כגון צפיפות בנייה ופרופורציית שימושי קרקע על ידי שילוב ממדים חווייתיים, כולל תפיסה חזותית, הליכיות (walkability), בטיחות ונוחות. במחקר זה נבחרו שלושה מדדים תואמים: רציפות בנייה, מקדם מבט לשמיים (sky view factor) והליכיות. שנית, באשר למקורות הנתונים, מפות תכנון ונתוני חישוש מרחוק מושלמים באמצעות תמונות מרחוב וסגמנטציה סמנטית מבוססת למידה עמוקה, הלוכדות מאפיינים מרחביים מנקודת מבט בגובה העין של הולכי רגל. שלישית, יחידת הניתוח עוברת זיקוק נוסף מקנה מידה של בלוקים למקטעי רחוב או לשדות ראייה אינדיבידואליים. יש להדגיש כי המדידה הממוקדת-אדם אינה מחליפה את הערכת הסביבה הבנויה המסורתית, אלא משלימה אותה על ידי שינוי נקודת המבט המחקרית וקנה המידה המרחבי. שתי הגישות נבדלות במוקד המחקר, במערכת המדדים, בקנה מידה הניתוח ובמטרות המעשיות, ויחד הן מספקות מסגרת ניתוח מקיפה להערכת מבנה מרחבי עירוני.
מקורות נתונים ועיבוד
נתוני מפת חום של Baidu:
נתוני החום התרמי העירוני ששימשו במחקר זה מקורם בשירות המיקום הפתוח של Baidu Maps, והם נוצרו באמצעות כרייה של רשומות התנהגותיות מאסיביות של משתמשים אנונימיים. מערך הנתונים לוכד את התפלגות האוכלוסייה בזמן אמת על ידי אגרגציה של מידע מיקום ממשתמשי אפליקציות מובייל ומיפוי קואורדינטות גאוגרפיות אלו על גבי רשתות מרחביות באמצעות בקשות לשירותי מיקום בזמן אמת.
השגנו נתוני מפת חום המכסים את האזור העירוני המרכזי של Yantai מה-13 עד ה-17 ביוני 2022 (חמישה ימי עבודה רצופים) באמצעות קריאה ל-API של Baidu Map Open Platform (https://lbsyun.baidu.com/). נתונים נאספו מדי 2 h מהשעה 07:00 עד 24:00 בכל יום. זרימת העבודה המלאה עבור רכישת נתונים, עיבוד מקדמי, הסרת רעשים, סיווג זמני, טרנספורמציה מרחבית, הערכת צפיפות גרעין וחישוב חיוניות עירונית מפורטת ב-Supplementary File 1, וסקריפט העיבוד המקדמי התואם מופיע ב-Supplementary Code 1. חילקנו הלאה כל יום לתקופת יום (07:00–18:00) ותקופת לילה (18:00–24:00) כדי לכמת בנפרד את השינויים היומיים בחיוניות העירונית. בקשות ה-API כללו את מפתח הגישה (AK) של Baidu Maps ואת גבול אזור המחקר המוגדר לפי BD09. רמת הזום של המפה נקבעה על 16 עם גודל אריח של 256 × 256 pixels, והממשק החזיר נתוני מפת חום בפורמט JSON. במהלך העיבוד שאחרי, כל קואורדינטות BD09 הומרו למערכת הקואורדינטות WGS84 כדי להבטיח דיוק מרחבי ועקביות לניתוחים הבאים. שאר זרימת העבודה של העיבוד המקדמי מפורטת ב-Supplementary File 1 וב-Supplementary Code 1. כל הוויזואליזציה המרחבית בוצעה ב-ArcGIS (v10.4) (RRID: SCR_011081).
חודש יוני מייצג את תחילת הקיץ ביאנטאי (Yantai), עם מזג אוויר מתון המעודד פעילויות חוץ, ודפוסי הנסיעות היומיומיים של התושבים בחודש זה משקפים רמות פעילות ממוצעות וסדירות. כל ימי הדגימה היו בהירים וללא עננים, מה שביטל הפרעות בניידות אנושית שנגרמות ממזג אוויר קיצוני, והפך את מפות החום של האוכלוסייה למתאימות לזיהוי דפוסים שגרתיים של חיוניות עירונית.
כדי לאמת את מהימנותן של מדידות החיוניות הנגזרות ממפות חום (heatmap), שילבנו נתוני אור לילה של NPP-VIIRS לצורך השוואה צולבת. מערך נתוני אור הלילה פורסם על ידי Chen Zuqi ואחרים ב-Earth System Science Data, תחת הכותרת Cross-sensor calibrated extended time series of global NPP-VIIRS-like nighttime light data (2000–2018), והוא נגיש לציבור באמצעות מאגר הנתונים Harvard Dataverse (https://dataverse.harvard.edu/dataset.xhtml?persistentId=doi:10.7910/DVN/YGIVCD).
תוצאות ההשוואה המרחבית הדגימו עקביות גבוהה בין נקודות חמות (hotspots) של חיוניות עירונית שזוהו מתמונות אורות לילה, לבין אזורים בעלי חיוניות גבוהה ונמוכה שהופקו מנתוני מפת החום במחקר זה. ההשוואה בין עוצמת אורות הלילה לבין החיוניות העירונית הנגזרת ממפת החום מוצגת ב-Supplementary Figure 1. כדי להעריך את מהימנות הנתונים, הוסרו תחילה ערכים חריגים ומערכי הנתונים נורמלו לפני שהוקרנו מחדש למערכת הקואורדינטות WGS84. לאחר מכן, נתוני אורות הלילה נדגמו מחדש לרשת של 300 m × 300 m באמצעות אינטרפולציה בילינארית כדי להבטיח התאמה מרחבית עם נתוני מפת החום. ההסכמה בין שני מערכי הנתונים הוערכה באמצעות מקדם המתאם של פירסון (r ≥ 0.6) ושיעור החפיפה המרחבית של צבירי LISA (בשיעור של 70%<) כקריטריונים לקבלה.
מבחינת מקורות הנתונים, נתוני איתור של טלפונים ניידים מציעים כיסוי אוכלוסייה מקיף ומידע מדויק על מסלולי תנועה, אך קשה להשיגן והם דורשים עיבוד מוקדם מורכב, מה שהופך אותם לפחות מתאימים למחקרי אורך בקנה מידה דק. נתוני צ'ק-אין וביקורות מרשתות חברתיות, לעומת זאת, לוכדים בעיקר פעילויות המכוונות לצריכה ופנאי, עם הטיה התנהגותית בולטת ויציבות זמנית נמוכה יחסית. בניגוד לכך, נתוני מפת החום (heatmap) של Baidu שנעשה בהם שימוש במחקר זה הם נגישים, רציפים מבחינה זמנית וזמינים ברזולוציה מרחבית גבוהה יותר, מה שהופך אותם למתאימים מאוד לניטור בקנה מידה של רשת (grid) של דינמיקת חיוניות יום-לילה באזור העירוני המרכזי. בשילוב עם נתוני POI ותצלומי רחוב להעשרת ייצוג התכונות המרחביות, מסגרת זו יכולה לשקף באופן מדויק יותר את דפוסי הפעילות היומיומיים של התושבים והיא תואמת היטב את קנה המידה של המחקר ואת יעדיו האנליטיים.
מרכיבי המבנה המרחבי העירוני:
נתוני מרחב עירוניים בסיסיים:
על בסיס ממשק שירות מפות מקוון, נאספו בסך הכל 37,851 נקודות עניין (POIs), המשתרעות על פני 11 קטגוריות פונקציונליות, הכוללות לינה, קניות, מסעדות, אזורי מגורים, תשתיות תחבורה, מתקני חיי יומיום, אתרי ספורט ופנאי ומתקני שירות ציבוריים. נהלי עיבוד מקדים נוספים ופרטים חישוביים מופיעים ב-קובץ משלים 2. נתוני ה-POI נשלפו ביולי 2024 באמצעות Baidu Map API עם אסטרטגיית חיפוש מבוססת רשת של 500 m. במהלך העיבוד המקדים, רשומות כפולות הוסרו, ורשומות לא תקינות הוצאו מהמדגם על בסיס הגבול המנהלי של מחוז Zhifu, תוויות מאפיינים חסרות והסטיות משמעותיות בקווי האורך והרוחב, וזאת כדי להבטיח את הדיוק המרחבי ואת שלמות מערך הנתונים.
נתוני טביעות בנייה עירוניות ונתוני רשת כבישים התקבלו מ-OpenStreetMap (OSM; RRID: SCR_007854), פלטפורמה גיאוגרפית מרחבית בקוד פתוח (https://www.openstreetmap.org). נתוני שימוש בקרקע נרכשו מהמרכז הלאומי למידע גיאוגרפי בסיסי (https://www.gscloud.cn/search).
כפי שמוצג ב-טבלה 1, הצפיפות המרחבית של כל סוג מתקן משקפת את האופי התפקודי של יחידות מרחביות בודדות באמצעות דפוסי התקבצות; במקביל, ערכי האנטרופיה מכמתים את דרגת הגיוון התפקודי בתוך כל יחידה. המשוואות החישוביות המלאות, נהלי עיבוד המידע המקדימים, הגדרות הפרמטרים ושיטות הנורמליזציה מופיעים ב-קובץ משלים 2.
נתוני וקטור של מבנים נותחו הן מהיבטים דו-ממדיים (2D) והן מהיבטים תלת-ממדיים (3D) כדי להעריך את עוצמת הבנייה העירונית — ובאופן ספציפי, באמצעות מדדי צפיפות בנייה ויחס שטח רצפה (FAR). באמצעות נתוני רשת הכבישים העירונית, חושבה הנגישות עבור כל יחידה מרחבית בעזרת ערכת הכלים לניתוח רשתות עיצוב מרחבי (sDNA) (RRID: SCR_017646)28, תוך שילוב של מדדי קרבה וביניידות (betweenness).
בבחירת רדיוס של 300 m כקנה המידה האנליטי עבור מדד זה, מרחק זה מוגדר על בסיס מקטעי רחוב ומקיף את כל הכבישים המחוברים טופולוגית בתוך הרדיוס. הדבר מאפשר ניתוח סטטיסטי מקיף של שינויים במורפולוגיה של רשת הכבישים—כולל צפיפות פינות וקישוריות צמתים—בתוך ההיקף המרחבי שהוגדר. גישה זו מדגישה במכוון דפוסי קורלציה מרחבית מקומית בין רחובות, ובכך מסייעת בזיהוי מדויק של רחובות בעלי קישוריות גבוהה ברמת הבלוק—בחירה מתודולוגית התואמת את המסגרת התאורטית של חיוניות מרחבית עירונית המתמקדת בקנה מידה של בלוק29,30. רשת כבישים טופולוגית נבנתה מנתוני וקטור של כבישים מ-OSM על ידי צמצום מקטעי כבישים דו-כיווניים לקו מרכז יחיד. נגישות חושבה באמצעות תוסף sDNA ב-ArcGIS 10.4 על בסיס מדדי קרבה (proximity) וביניינות (betweenness), כאשר סך נקודות עניין (POI) מבוסס רשת הוחל כמשקולות לייצוג פוטנציאל פעילות מרחבית. כל פרמטרי sDNA נשמרו בערכי ברירת המחדל שלהם, למעט רדיוס חיפוש שהוגדר על ידי המשתמש של 300 m. יתרה מכך, קנה מידה מרחבי זה תואם באופן הדוק את קונספט "מעגל חיים של 5 דקות" והוא מתאים הן לממדים הפיזיים של בלוקים היסטוריים ברובע Zhifu בעיר Yantai, והן לטווח הטיפוסי של פעילויות ההליכה היומיות של התושבים.
נתוני תמונות מרחוב:
על ידי שילוב נתוני רשת הכבישים של OSM עם טכנולוגיית GIS, הופצו נקודות דגימה לתמונות מרחוב. ראשית, הופקו קווי הציר של הכבישים באזור המחקר, וכבישים דו-מסלוליים פושטו לקווים בודדים. נקודות הדגימה פוזרו במרווחים שווים של 50 m לאורך קווי הציר של הכבישים. לאחר מכן, לכל נקודות הדגימה הוקצתה אותה מערכת קואורדינטות השליכה ששימשה לניתוח ה-GIS, כדי להבטיח התאמה מדויקת של המיקום המרחבי.
באמצעות Python (RRID: SCR_008394), נעשה שימוש ב-Street View Image API (http://api.map.baidu.com/lbsapi/) לאיסוף תמונות. זרימת העבודה המלאה של הרכישה מפורטת ב-Supplementary File 3 וב-Supplementary Code 3. נוצרו בסך הכל 1,599 נקודות דגימה. במהלך רכישת התמונות, רוחב הפרספקטיבה של כל תמונה נקבע ל-90°, וזווית הצפייה האופקית נקבעה ל-0°. תמונות נאספו בכיוונים קדמי, אחורי, שמאלי וימני בכל נקודת דגימה, ורכישת התמונות בוצעה רק בתנאי מזג אוויר בהירים, ללא גשם, שלג או ערפל כבד, כדי להבטיח את איכות התמונה. לבסוף, נעשה שימוש בתוכנית OpenCV כדי לתפור תמונות רב-כיווניות ולבצע אופטימיזציה למעברי התמונות, מה שיצר תמונות פנורמיות שהשיגו כיסוי מלא של סביבת הרחוב המרחבית. אזור המחקר כיסה סך של 3,251 מקטעי רחוב. פרמטרי הבקשה של ה-API כללו את מפתח הגישה של המפתח (AK), קואורדינטות הנקודה, נקודת מבט של התמונה וכיוון הצילום. התמונות שצולמו שונו באופן אחיד לגודל של 480 × 360 פיקסלים (RGB) לצורך ניתוח המשך. איכות התמונות הובטחה באמצעות סינון מבוסס מזג אוויר, רכישת תמונות רב-כיווניות, וביצוע סגמנטציה סמנטית מבוססת SegNet לאחר מכן כדי לאמת את שמישות התמונות ולחלץ מדדי מבט-רחוב.
השתמשנו ברשת הלמידה העמוקה SegNet (RRID: SCR_017042), שהיא רשת עצבית קונבולוציונית מלאה, כדי להפיק מאפייני נוף רחוב. המודל מסווג פיקסלים בתמונה לחמש קטגוריות: שמיים, מדרכות, נתיבי כביש, מבנים ושטחים ירוקים. תוצאות סיווג הפיקסלים שימשו לאחר מכן לחישוב שיעור השטח של כל אלמנט מרחבי בכל תמונת נוף רחוב. פירוט על יישום המודל, תהליך העבודה של הסגמנטציה הסמנטית, נהלי התיקוף וחישוב מדדי התפיסה האנושית מופיעים ב-Supplementary File 3, Supplementary Code 2 ו-Supplementary Code 4. רשת ה-SegNet הוטמעה ב-PyTorch (v1.0) תוך שימוש במשקולות מאומנות זמינות לציבור שאומנו על מאגר הנתונים MIT ADE20K. במהלך ההסקה (inference), תמונות עובדו באופן פרטני כדי להפיק מפות סגמנטציה סמנטית ברמת הפיקסל, ששימשו לאחר מכן לחישוב השטח היחסי של כל אלמנט בנוף הרחוב. ביצועי המודל הוערכו באמצעות תיקוף צולב של חמישה קיפולים (five-fold cross-validation).
שיטות מחקר
שיטות כמותיות למדידת חיוניות עירונית:
ניתוח צפיפות גרעין (Kernel density analysis) מעריך את הצפיפות של מאפייני נקודה או קו באמצעות חלון חיפוש נע, מה שמאפשר ייצוג אינטואיטיבי ומדויק של מאפייני ההקבצה המרחבית של אלמנטים עירוניים ושל הריכוז והפיזור של החיוניות העירונית. במחקר זה נעשה שימוש בהערכת צפיפות גרעין כדי לבצע אינטרפולציה רציפה של נתוני מפת חום לצורך אפיון האגרגציה המרחבית של משתמשים והדינמיקה המרחבית-זמנית של החיוניות העירונית. הערכת צפיפות גרעין גאוסיאני הוחלה תוך שימוש ברדיוס חיפוש ראשוני (רוחב פס) של 500 m. כדי להעריך את חסינות התוצאות, נבחנו שמונה רוחבי פס נוספים (200, 300, 400, 600, 700, 800, 900, ו-1,000 m), וערכי ה-RV הממוצעים שהתקבלו עבור כל תא רשת של 300 m × 300 m הראו עקביות גבוהה בין רוחבי הפס השונים. האינטרפולציה השתמשה בשדה Value כמשתנה השקלול, לא הוחל תיקון שוליים, וכל ניתוחי צפיפות הגרעין בוצעו ב-ArcGIS 10.4 (RRID: SCR_011081). הביטוי המתמטי שלה נתון כדלקמן (משוואה 1):
(1)
כאן, n מייצג את מספר נקודות הנתונים; h הוא רוחב הפס; ו- (x − xi) מציין את המרחק מנקודת ההערכה x למדגם xi.
שיטת ניתוח עבור תבנית מרחבית דינמית עירונית:
מתאם עצמי מרחבי (Spatial autocorrelation) משמש לאפיון מידת הקשר המרחבי בין ערכי תכונה זהים ביחידות מרחביות שונות. הוא מחולק למתאם עצמי גלובלי ולמתאם עצמי מקומי.
אוטוקורלציה מרחבית גלובלית:
אוטוקורלציה מרחבית גלובלית (Global Moran’s I) שימשה להערכת מידת הקשר המרחבי לאורך כל אזור המחקר. היא מודדת את הדמיון או המתאם של משתנים במרחב על ידי כימות הקשר בין ערך המאפיין במיקום אחד לבין ערכי המאפיין במיקומים סמוכים, המיוצג על ידי מקדם Global Moran’s I. מטריצת משקולות מרחבית נבנתה באמצעות רשת ניתוח של 300 m × 300 m עם Queen contiguity להגדרת יחידות שכנות, והמשקולות עברו נורמליזציה לפי שורה (row-standardized). Global Moran’s I חושב באמצעות כלי הסטטיסטיקה המרחבית ב-ArcGIS 10.4 (RRID: SCR_011081), ומובהקות סטטיסטית הוערכה באמצעות קירוב נורמלי (z-test) ברמת סמך של 95%. הביטוי המתמטי שלה ניתן באופן הבא (Equation 2):
(2)
כאן, I מייצג את מדד האוטו-קורלציה; n הוא המספר הכולל של יחידות המחקר; yi ו-yj הם מדדי הסיווג של אזורים i ו-j, בהתאמה; y′ הוא הממוצע של מדדי הסיווג; ו-Wij היא מטריצת המשקל המרחבי המייצגת את דרגת הקשר בין אזורים שונים.
שC-קורלציה מרחבית מקומית:
שC-קורלציה מרחבית מקומית (LISA) מודדת את מידת הקשר המרחבי המוצג על ידי אובייקט המחקר ברמה המקומית, מה שמאפשר זיהוי של מקבצים מקומיים וחריגים מרחביים בתוך אזור המחקר ומספק הבנה מפורטת יותר של הטרוגניות מרחבית31. הסטטיסטי המקומי הנפוץ ביותר בשימוש הוא Local Moran’s I. מטריצת משקולות מרחבית נבנתה באמצעות התلاصמות מסוג Queen, שבה תאי רשת שכנים הוגדרו כאלו החולקים גבול משותף או קודקוד. מובהקות סטטיסטית נבחנה ברמה של 0.05 באמצעות 999 פרמוטציות אקראיות. לא הוחל תיקון לבדיקות מרובות, וכל הניתוחים בוצעו באמצעות ArcGIS 10.4 (RRID: SCR_011081). הביטוי המתמטי ניתן באופן הבא (משוואה 3):
(3)
כאן, xi ו-xj מייצגים את ערכי החיוניות העירונית של אזורים i ו-j, בהתאמה; x′ הוא הממוצע של החיוניות העירונית בכל האזורים; S2 הוא השונות; ו-Wij היא מטריצת המשקל המרחבית המייצגת את מידת הקשר המרחבי בין האזורים.
שיטות מחקר להטרוגניות מרחבית של חיוניות עירונית:
רגרסיה משוקללת גאוגרפית רב-קנה מידה (MGWR)
מודל ה-MGWR משתמש באלגוריתם Golden Section Search כדי לצמצם באופן איטרטיבי את מרווח החיפוש ולזהות את רוחב הפס (bandwidth) האופטימלי עבור כל מקדם רגרסיה. גישה זו מצמצמת רעשים במהלך הערכת הפרמטרים ומשפרת את ביצועי הניבוי של המודל. מידע מפורט על שיטת בחירת רוחב הפס (אדפטיבית או קבועה), פונקציית הגרעין (kernel function), טווח חיפוש רוחב הפס, קריטריוני התכנסות, סובלנות עצירה ונהלי סטנדרטיזציה של המנבאים מסופקים ב- קובץ משלים 4נוסחת החישוב היא כדלקמן (משוואה 4):
(4)
כאן, bwj מייצג את רוחב הפס המשמש עבור מקדם הרגרסיה של המשתנה ה-j; k מציין את מספר המשתנים המסבירים; xij מתייחס למנבא ה-j עבור הרשת ה-i; (ui, vi) מייצגים את קואורדינטות המרכז (centroid) של הרשת ה-i; β(bwj) הוא מקדם הרגרסיה שהוערך באמצעות רוחב הפס המתאים; ו-εi הוא רכיב השגיאה האקראית.
תצורה מפורטת של המודל, נהלי אופטימיזציה של רוחב הפס וסבב יישום מפורטים בקובץ משלים 4, בעוד שתוצאי המודל המלאים ליום וללילה זמינים בקבצים משלימים 5 ו-6, בהתאמה. אבחוני רגרסיה של ריבועים פחותים רגילים מופיעים בקובץ משלים 7.
מנקודות המבט של תאוריית פיתוח עירוני, היקף המחקר והיישום המעשי, MGWR מציעה יתרונות ברורים הן על פני רגרסיית ריבועים פשוטים (OLS) והן על פני רגרסיה שקולה גיאוגרפית (GWR) קונבנציונלית. OLS משתמשת במסגרת מידול גלובלית, בהנחה של השפעות אחידות של כל המשתנים המסבירים על פני כל אזור המחקר. הנחה זו מתעלמת מההטרוגניות המרחבית המובנית של מערכות עירוניות, ומניבה הערכות פרמטרים ממוצעות שלעיתים קרובות אינן מצליחות ללכוד מציאות מקומית, ובכך מספקות תמיכה מוגבלת לניסוח מדיניות רגישה להקשר. בעוד ש-GWR מסורתית לוקחת בחשבון אי-סטציונריות מרחבית, היא כופה רוחב פס בודד – כלומר, קנה מידה מרחבי אחיד – עבור כל המשתנים. הגבלה זו סותרת ראיות אמפיריות המצביעות על כך שמרכיבים עירוניים שונים (למשל, תשתיות תחבורה, תמהיל שימושי קרקע או שטחים ירוקים) מפעילים השפעה על פני היקפים מרחביים שונים באופן ניכר. כתוצאה מכך, פישוט יתר זה עלול להוביל להטיה של המודל ולפגוע בתקפות האנליטית. MGWR מתגברת על מגבלה זו על ידי הערכת רוחבי פס אישיים וספציפיים לכל משתנה, בהתבסס על טווח ההשפעה המרחבית שנצפה אמפירית עבור כל מחזה (predictor). כתוצאה מכך, היא לוכדת באופן נאמן יותר את המנגנונים התלויים-קנה מידה שבאמצעותם המבנה המרחבי העירוני מעצב את החיוניות העירונית. פיתוח זה לא רק מעשיר את ההבנה התאורטית של אינטראקציות בין אדם לסביבה בערים, אלא גם משפר את התועלת המעשית על ידי מתן אפשרות לתעדוף מובחן של התערבויות מרחביות ואספקת תמיכה כמותית מבוססת ראיות לשיפור החיוניות העירונית. זרימות העבודה החשבוניות מסופקות ב- Supplementary Codes 1–4.
תוצאות
ניתוח של התבניות המרחביות של חיוניות עירונית
מאפייני ההפצה המרחבית של חיוניות עירונית:
כדי לבחון טוב יותר את האבולוציה המרחבית-זמנית של החיוניות העירונית באזור העירוני המרכזי של Yantai הן בשעות היום והן בשעות הלילה, ביצענו ניתוח צפיפות גרעין (kernel density analysis) המבוסס על נתוני מפות חום, בשילוב עם דפוסי הפעילות היומיומית של התושבים, והשתמשנו בתוכנת מערכת מידע גיאוגרפי (GIS) כדי להציג ויזואלית את החיוניות העירונית בפרקי זמן שונים. כפי שמוצג ב-איור 3, החיוניות העירונית באזור העירוני המרכזי של Yantai מציגה דינמיקה מרחבית-זמנית מובחנת, המאופיינת בתבנית של התקבצות–פיזור–התקבצות מהשעה 07:00 ועד 23:00. ההפצה המרחבית של אזורים בעלי חיוניות גבוהה ונמוכה במהלך היום ובלילה דומה מאוד, מה שמעיד על כך שהתנודות בחיוניות העירונית בין פרקי זמן אלו הן יציבות יחסית.
איור 3. התפלגות מרחבית-זמנית של חיוניות עירונית באזור העירוני המרכזי של Yantai. המפות ההיקפיות מראות את החיוניות העירונית בנקודות זמן שונות, והמפות המרכזיות מסכמות את דפוסי החיוניות בשעות היום ובשעות הלילה. צבעים חמים יותר מעידים על חיוניות גבוהה יותר. נא ללחוץ כאן להצגת גרסה מוגדלת של איור זה.
מנקודת מבט מרחבית, החיוניות העירונית באזור העירוני המרכזי של ינ泰 (Yantai) גבוהה יותר באופן כללי בצפון-מזרח ונמוכה יותר בדרום-מערב, ומציגה מבנה מרחבי מורכב המתאפיין הן בדפוס של "מרכז–פריפריה" והן בתצורת "ריבוי גרעינים". אזורים בעלי רמות גבוהות של חיוניות עירונית מרוכזים בעיקר בחלק הצפון-מזרחי, כולל רחוב Tongshen, רחוב Yuhuangding ורחוב Xiangyang, וכן לאורך כביש Dahaiyang וכביש Airport. בנוסף, החיוניות גבוהה יחסית בחלק המזרחי של רחוב Zhichu ובחלק המרכזי של רחוב Fenghuangtai. החיוניות העירונית באזור העירוני המרכזי של ינ泰 מושפעת רבות גם מתנאי הטופוגרפיה. אזורים הרריים באזור המרכזי, כגון Huangjinding, Zhenshan ו-Jinkuangding, מסווגים כמישורי חיוניות נמוכה. במהלך היום, החיוניות באזורים אלה מוגברת במידה מסוימת על ידי פעילויות כגון טיולים רגליים ופנאי, בעוד שהחיוניות הלילית נמוכה ביותר. דפוס זה מצביע על פער מרחבי בולט בחלוקת החיוניות העירונית, הנוטה להתרכז באזורי מגורים בצפיפות גבוהה, ביעדי פנאי ובמיקומים בעלי נגישות תחבורתית חזקה. מבנה מרחבי מורכב זה מאשר את קשר הצימוד בין zonation פונקציונלי עירוני לבין ניידות אוכלוסין. יתרה מכך, תפקידם החשוב של התנאי הטופוגרפי והתחבורה תומך עוד יותר בהשערה כי מבנים מרחביים עירוניים מרובים מעצבים יחד את החיוניות העירונית.
מנקודת מבט זמנית, החיוניות העירונית באזור העירוני המרכזי של Yantai מעוצבת בעיקר על ידי פעילויות העבודה והפנאי של התושבים. התקופה שבין 07:00 ל-18:00 כוללת את שיא הבוקר ואת שעות העבודה והלימודים במהלך היום, שבהן התושבים נוהגים לנסוע מביתם למקומות עבודתם, דבר הגורם לתבנית המרחבית של החיוניות העירונית להשתנות מהתקבצות לפיזור. התקופה שבין 18:00 ל-23:00 כוללת את שיא הערב ואת שעות הפנאי. בפרט, לאחר השעה 22:00, ההתפלגות המרחבית של החיוניות העירונית הופכת למרוכזת יותר, בעוד שרמות החיוניות הכלליות יורדות. הדבר משקף את העובדה ש, מצד אחד, התושבים חוזרים לביתם לאחר פעילויות העבודה והפנאי, ומצד שני, מרחבים עירוניים שהיו פעילים קודם לכן דועכים בהדרגה לקראת הלילה. באופן כללי, השונות בין היום ללילה בחיוניות העירונית מונחית בבירור על ידי שגרת העבודה והמנוחה היומית של התושבים. שעות היום (07:00–18:00) מייצגות את תקופת השיא של החיוניות העירונית, המאופיינת ברמות חיוניות גבוהות יותר, כיסוי מרחבי רחב יותר ומעט מאוד אזורים בעלי חיוניות נמוכה. לעומת זאת, שעות הלילה (18:00–23:00) מסומנות בהפחתה הדרגתית של טווח הפעילות, כאשר החיוניות הופכת למרוכזת יותר באזורי מגורים. ממצאים אלו מדגימים בבירור את ההשפעה התלויה-זמן של פעילויות עבודה-מנוחה על החיוניות העירונית באזור העירוני המרכזי של Yantai, חושפים את מאפייני האבולוציה היומית שלה, מממשים את המטרה המרכזית של זיהוי התבנית המרחבית-זמנית של החיוניות העירונית, ותומכים בהשערה שקצב הפעילות היומי של התושבים קשור קשר הדוק לחיוניות העירונית.
מאפייני ההצטברות המרחבית של חיוניות עירונית:
מדד Moran’s I הגלובלי שימש לבחינת האוטוקורלציה המרחבית של החיוניות העירונית באזור העירוני המרכזי של העיר Yantai. התוצאות מראות כי ערכי Moran’s I עבור חיוניות עירונית בשעות היום ובשעות הלילה הם 0.722 ו-0.736, בהתאמה. מבחן המובהקות מצביע על כך שהחיוניות העירונית באזור העירוני המרכזי של העיר Yantai מציגה הצטברות מובהקת הן במהלך היום והן במהלך הלילה, כאשר אפקט ההצטברות בולט יותר בלילה מאשר ביום.
כפי שמוצג ב-איור 4, החיוניות העירונית באזור העירוני המרכזי של Yantai עוקבת בעיקר אחרי שתי תבניות התקבצות: התקבצות "גבוה-גבוה" והתקבצות "נמוך-נמוך". למרות שההתפלגות המרחבית הכוללת מציגה תבנית מורכבת ולא סדירה המשלבת "מרכז-פריפריה" ו"ליבה אחת עם נקודות מרובות", ה"מרכז" וה"פריפריה" מופרדים מבחינה מרחבית, ואזורי המעבר ביניהם מכילים מספר רב של אזורים ללא התקבצות משמעותית. תוצאות ניתוח האוטוקורלציה המרחבית מזהות בבירור את תבניות ההתקבצות והבידול המרחבי של החיוניות העירונית, ובכך מממשות את מטרת המחקר של זיהוי תבניות. ממצאים אלו תומכים גם בהיפותזות המחקר הרלוונטיות, עולים בקנה אחד עם מסגרת הניתוח הכוללת של מחקר זה, ומספקים בסיס לניתוח נוסף של ההשפעות המובדלות של המבנה המרחבי.
איור 4צבירה מרחבית מקומית של חיוניות עירונית ביום ובלילה. מפות מדדי התקהלות מרחבית מקומיים (LISA) מראות אשכולות מרחביים של גבוה-גבוה, גבוה-נמוך, נמוך-גבוה, נמוך-נמוך ואשכולות שאינם מובהקים עבור חיוניות בשעות היום ובשעות הלילה. נא ללחוץ כאן כדי להציג גרסה מורחבת של איור זה.
השפעות של הטרוגניות מרחבית של מבנה מרחבי עירוני על חיוניות עירונית המבוססות על MGWR
כדי למנוע הטיות בהערכה הנגרמות מהשפעה הדדית בין הגורמים השונים של המבנה המרחבי העירוני, נעשה שימוש במקדם ניפוח השונות (VIF) לבדיקת כל המשתנים המסבירים. ככל שערך ה-VIF גבוה יותר, כך גדלה המולטיקוליניאריות. באופן כללי, ערך VIF הגבוה מ-7.5 מעיד על כך שהמשתנה המסביר הוא עודף32. תוצאות הבדיקה מוצגות בטבלה 2. כל ערכי ה-VIF נמוכים מ-7.5, מה שמעיד על כך שהמדדים שנבחרו אינם מראים מולטיקוליניאריות. לאחר מכן הוסרו המדדים עם p > 0.05 מכיוון שנחשב כי אין להם השפעה משמעותית על החיוניות העירונית. בעקבות בחירת המשתנים, נבחרו שבעת הגורמים הסופיים — גיוון POI, פונקציית חיים, פונקציית מגורים, צפיפות בנייה, קרבה, מרחק ממרכז עסקים (DBC) וניתנות להליכה — כמשתנים מסבירים לבניית מודל MGWR (RRID: SCR_017651). שלב זה השלים את תהליך בחירת המשתנים, והגורמי הליבה שנשמרו עקביים עם מסגרת המחקר, מה שמבטיח כי ניתוח המודל הבא יוכל לאמת ביעילות את השערת המחקר.
| משתנה | p-value | מקדם ניפוח השונות (VIF) |
| מגוון POI | 0 | 1.946 |
| פונקציה כלכלית | 0.025 | 3.15 |
| פונקציית חיים | 0.004 | 3.834 |
| פונקציה מגורית | 0.001 | 1.925 |
| צפיפות בנייה | 0 | 3.062 |
| מקדם שטחים | 0.084 | 5.723 |
| קרבה | 0 | 1.732 |
| ביניים (Betweenness) | 0.952 | 2.022 |
| מרחק ממרכז העיר | 0.458 | 1.407 |
| מרחק ממרכז עסקים | 0.009 | 1.498 |
| מדד קרבה למים | 0.06 | 1.132 |
| מדד צמחייה מנורמל (NDVI) | 0.118 | 1.049 |
| המשכיות בנייה | 0.364 | 2.746 |
| מקדם מבט לשמיים | 0.22 | 1.177 |
| נגישות להליכה | 0.004 | 2.094 |
טבלה 2: הערכת מולטיקולינאריות של משתנים מסבירים מומחים. הטבלה מציגה את המובהקות הסטטיסטית (p-value) ואת גורם הגברת השונות (VIF) עבור כל משתנה מסביר מומחה ששימש במהלך סינון המשתנים לפני ניתוח רגרסיה גאוגרפית משוקללת רב-קנה מידה (MGWR). משתנים שנשמרו למידול המשכי עמדו בקריטריוני הברירה הסטטיסטיים שהוגדרו מראש. קיצור: VIF, גורם הגברת השונות.
השפעת התאמת המודל:
ניתוח המידול בוצע באמצעות שלוש גישות: מודל OLS גלובלי, מודל GWR מסורתי ומודל MGWR. התבססות התכנסות המודל הייתה על קריטריון SOC-f (החלקה f), שבו השינוי המוחלט המקסימלי בכל מקדמי הרגרסיה המוערכים בין שתי איטרציות עוקבות שימש כקריטריון ההתכנסות. סף ההתכנסות נקבע ל-1.0 × 10⁻5, ומספר האיטרציות המקסימלי נקבע ל-200. מודלי היום והלילה אימצו את אותן הגדרות מתודולוגיות, כולל פונקציית הגרעין (kernel function), כלל חיפוש רוחב הפס (bandwidth), קריטריון ההתכנסות והגדרות פרמטרים אחרות, כדי להבטיח את השוואת התוצאות; רק המשתנים התלויים היו שונים, ולפיכך גם רוחב הפס האופטימלי ומקדמי הרגרסיה המוערכים היו שונים. התוצאות מראות כי מודל היום התכנס לאחר 28 איטרציות ומודל הלילה לאחר 34 איטרציות. שני המודלים עמדו בסף ההתכנסות, מה שמעיד על כך שתוצאות ההערכה היו יציבות ואמינות. המדדים עבור שלושת המודלים מפורטים ב-טבלה 3.
| קטגוריה | משתנה | OLS | GWR | MGWR |
| ביצועי המודל | AICc | 6703 | 4417 | 3463 |
| Adjusted R² | 0.62 | 0.56 | 0.8 | |
| רוחב פס אופטימלי למשתנה (MGWR) | גיוון נקודות עניין (POI) | — | 53 | 239 |
| פונקציית חיים | — | — | 724 | |
| פונקציה מגורים | — | — | 256 | |
| צפיפות בנייה | — | — | 237 | |
| קרבה | — | — | 921 | |
| מרחק למרכז עסקים | — | — | 2220 | |
| נגישות להליכה | — | — | 2220 |
טבלה 3: השוואת ביצועי מודלים בין ריבועים פחותים רגילים (OLS), רגרסיה עם משקל גיאוגרפי (GWR) ורגרסיה עם משקל גיאוגרפי רב-קנה (MGWR). הטבלה משווה את ביצועי המודלים של ריבועים פחותים רגילים (OLS), רגרסיה עם משקל גיאוגרפי (GWR) ורגרסיה עם משקל גיאוגרפי רב-קנה (MGWR) באמצעות קריטריון האינפורמציה של אקאיקה המתוקן (AICc) ומקדם דטרמינציה מתוקן (Adjusted R2). כמו כן, מדווח רוחב הפס האופטימלי שהוערך עבור כל משתנה מסביר במודל ה-MGWR, הממחיש את קשקשי המרחב הספציפיים למשתנים בניתוח הרגרסיה. קיצורים: AICc, קריטריון האינפורמציה של אקאיקה המתוקן; OLS, ריבועים פחותים רגילים; GWR, רגרסיה עם משקל גיאוגרפי; MGWR, רגרסיה עם משקל גיאוגרפי רב-קנה.
כפי שמוצג ב- טבלה 3, למודל ה-MGWR יש ערך AICc נמוך יותר וערך R² מתוקנן גבוה יותר2 מהמודלים של OLS ו-GWR, מה שמעיד על התאמה עדיפה של המודל. בנוסף, בהשוואה למודלי OLS ו-GWR, מודל ה-MGWR מאפשר לכל משתנה מסביר להיות בעל רוחב פס (bandwidth) אופטימלי משלו, כאשר רוחבי הפס נעים בין 237 ל-2,220. דבר זה מעיד כי ההשפעות של משתנים שונים על החיוניות העירונית משתנות באופן משמעותי על פני קשקשים מרחביים שונים.
מבין המשתנים, רוחבי הפס של DBC וההליכה (walkability) קרובים לגודל המדגם המלא, דבר המצביע על כך שהשפעותיהם הן בעיקר גלובליות ולא מקומיות. ייתכן שזה נובע מכך שגורמים אלו מראים שונות מרחבית מוגבלת יחסית ברוב האזורים. כאינדיקטורים המייצגים תנאים סוציו-כלכליים ומאפייני סביבת רחוב הקשורים קשר הדוק לתפיסה אנושית, הם מפעילים השפעה כללית על החיוניות העירונית. לעומת זאת, לחמישה המשתנים של גיוון POI, תפקוד מחיי, תפקוד מגורים, צפיפות בנייה וקרבה יש רוחבי פס קטנים יחסית, מה שמעיד על כך שהשפעותיהם מרוכזות בקנה מידה מרחבי מקומי. גורמים אלו משקפים דרישות מובחנות של התושבים למורכבות תפקודית, סביבת מגורים ונגישות, ולכן עשויים למשוך או להגביל סוגים שונים של פעילויות במרחבים מקומיים, ובכך לעצב את החיוניות העירונית.
בפרט, רוחבי הפס (bandwidths) של גיוון ה-POI, התפקוד המגורים וצפיפות הבנייה הם 239, 256 ו-237, בהתאמה, המהווים 11%, 12% ו-11% מהמדגם המלא. רוחבי הפס של תפקודי חיים וקרבה מכסים חלק גדול יותר מהמדגם, 33% ו-41% בהתאמה, מה שמרמז כי השפעותיהם פועלות על פני קנה מידה מרחבי רחב יותר. באופן כללי, יתרונותיו של מודל ה-MGWR בולטים. קני המידה המשתנים של השפעות המשתנים המסבירים תומכים עוד יותר בהשערת ההטרוגניות המרחבית ומאששים את נכונותו של המודל שנבחר למחקר זה.
משמעות ההשפעה:
התוצאות הסטטיסטיות של מקדמי הרגרסיה שהתקבלו ממודל ה-MGWR מוצגות ב-טבלה 4. בהתבסס על הערכים המוחלטים של מקדמי הרגרסיה הממוצעים, תרומתם של משתני המבנה המרחבי העירוני במהלך היום מדורגת באופן הבא: גיוון POI > נגישות > צפיפות בנייה > פונקציית חיים > פונקציית מגורים > הליכיות > DBC. בלילה, הדירוג משתנה מעט ל: גיוון POI > פונקציית חיים = פונקציית מגורים > צפיפות בנייה > הליכיות > DBC > נגישות.
| משתנה | ממוצע יומי | שינה מקוטעת במהלך היום (Daytime SD) | חציון שעות היום | ממוצע לילה | SD לילי | חציונה של שעות הלילה |
| מגוון POI | 0.226 | 0.126 | 0.196 | 0.322 | 0.096 | 0.315 |
| תפקוד חיים | 0.088 | 0.006 | 0.088 | 0.145 | 0.075 | 0.153 |
| תפקוד מגורים | 0.019 | 0.158 | 0.004 | 0.145 | 0.173 | 0.123 |
| צפיפות בנייה | 0.132 | 0.029 | 0.131 | 0.070 | 0.126 | 0.053 |
| קרבה | 0.165 | 0.188 | 0.121 | 0.030 | 0.048 | 0.024 |
| מרחק ממרכז העסקים | −0.010 | 0.004 | −0.010 | 0.032 | 0.003 | 0.031 |
| נגישות להליכה | 0.011 | 0.002 | 0.011 | 0.039 | 0.002 | 0.039 |
טבלה 4: סטטיסטיקות סיכום של מקדמי רגרסיה שהוערכו באמצעות מודל רגרסיה משוקללת גיאוגרפית רב-קניית (MGWR). הטבלה מסכמת את התפלגות מקדמי הרגרסיה שהוערכו באמצעות מודל רגרסיה משוקללת גיאוגרפית רב-קניית (MGWR) עבור חיוניות עירונית ביום ובלילה. עבור כל משתנה מסביר, מדווחים הממוצע, סטיית התקן (SD) וממוצע החציוני של מקדמי הרגרסיה, מה שמאפשר השוואה של גודל ההשפעות והשונות שלהן בין שתי תקופות הזמן. קיצורים: MGWR, רגרסיה משוקללת גיאוגרפית רב-קניית; SD, סטיית תקן.
ראוי לציין כי גיוון ה-POI מדגים בעקביות את התרומה הגדולה ביותר לחיוניות עירונית הן במהלך היום והן במהלך הלילה, עם השפעה חיובית. הדבר מעיד על כך שאתרים המתאפיינים במגוון רחב של מתקנים עירוניים ובמידה גבוהה של ערבוב פונקציונלי מושכים במיוחד את תושבי העיר, ובכך מגבירים את החיוניות העירונית. במהלך היום, פעילויות התושבים מופנות בעיקר לנסיעות לעבודה, עבודה משרדית ושירותים ציבוריים; לפיכך, לקרבה ולצפיפות הבנייה יש תפקידים חשובים. בלילה, פעילויות התושבים משתנות לעבר מגורים, פנאי וצריכה מקומית, והתרומות של פונקציית החיים ופונקציית המגורים עולות באופן משמעותי, בעוד שהתרומה של הקרבה פוחתת בולטת. הבדל זה בדירוג בין היום ללילה משקף ישירות את השינוי המבני במנגנונים המניעים חיוניות עירונית ככל שדפוסי הפעילות היומיים של התושבים משתנים, ומספק בסיס מקרוסקופי לתכנון מובחן בהמשך לפי אזור ופרק זמן.
כפי שמוצג ב-איור 5, ניתוח של השינויים במקדמי הרגרסיה וההבדלים באזורי ההשפעה לאחר סינון הגורמים המשפיעים מגלה כי ההשפעות של תפקודי מחיה, DBC ונגישות להולכי רגל (walkability) יציבות יחסית במהלך היום. לתפקודי מחיה ולנגישות להולכי רגל יש השפעות חיוביות, בעוד שהמרחק למרכז העסקים מראה השפעות חיוביות ושליליות כאחד. טווחי ההשפעה של גיוון POI, תפקודי מגורים ונגישות משתנים באופן משמעותי ומראים באופן דומה השפעות חיוביות ושליליות. השפעת צפיפות הבנייה משתנה בטווח מסוים אך נותרת חיובית. בלילה, ההשפעות של DBC ונגישות להולכי רגל יציבות יותר ושתיהן נותרות חיוביות. לעומת זאת, ההשפעות של גיוון POI, תפקודי מגורים וצפיפות בנייה מראות שונות ניכרת, כאשר גיוון POI מראה השפעה חיובית, בעוד שתפקודי מגורים וצפיפות בנייה מדגימים קשרים חיוביים ושליליים עם חיוניות עירונית. ההשפעות של תפקודי מחיה ונגישות משתנות גם הן בטווח מסוים.
איור 5. התפלגות מקדמי הרגרסיה ממודל רגרסיה משוקללת גיאוגרפית רב-קנימית. תרשימי כינור (Violin plots) משווים בין התפלגויות המקדמים ביום ובלילה עבור כל גורם משפיע. אזורים רחבים יותר מעידים על צפיפות מקדמים גבוהה יותר; ערכים חיוביים מעידים על השפעות מעודדות, וערכים שליליים מעידים על השפעות מעכבות. אנא לחץ כאן כדי לצפות בגרסה גדולה יותר של איור זה.
הטרוגניות מרחבית של ההשפעה
כדי לנתח לעומק את ההטרוגניות המרחבית של השפעות המבנה המרחבי העירוני על החיוניות העירונית, נבחרו דגימות עם רמות השפעה מובהקות. מקדמי הרגרסיה של כל מרכיב במבנה המרחבי העירוני בשעות היום ובלילה הוצגו באופן ויזואלי (איורים 6 ו-7). באמצעות שיטת סיווג נקודות השבירה הטבעית (natural breakpoint classification method), חולקו מקדמי הרגרסיה ל-10 רמות כדי להדגים את ההיקף המרחבי, העוצמה והשינויים הכיווניים של השפעותיהם.
איור 6התפלגות מרחבית בשעות היום של מקדמי רגרסיה משוקללת גאוגרפית רב-קנימית. המפות מציגות את השונות המרחבית במקדמי הרגרסיה של שעות היום עבור מדדי מגוון נקודות עניין, תפקוד חיים, תפקוד מגורים, צפיפות בנייה, קרבה, S ונגישות להליכה. מדרגות הצבע מציינות את גודל המקדם כפי שמוצג במקרא של כל פאנל. אנא לחצו כאן כדי לצפות בגרסה מורחבת של איור זה.
איור 7ההתפלגות המרחבית הלילית של מקדמי רגרסיה משוקללת גאוגרפית רב-קנה-מידה. המפות מציגות את השונות המרחבית במקדמי רגרסיה ליליים עבור גיוון נקודות עניין, תפקוד חיים, תפקוד מגורים, צפיפות בנייה, קרבה, מרחק ממרכז עסקים ויכולת הליכה. מדרגי צבעים מצביעים על גודל המקדם כפי שמוצג במקרא של כל לוח. אנא לחצו כאן כדי לצפות בגרסה גדולה יותר של איור זה.
גיוון POI מודד את המגוון והמורכבות של הפונקציות העירוניות בתוך כל יחידה מרחבית. המנגנון המרכזי העומד בבסיס החיוניות העירונית טמון במגוון היעדים ובאפקטים הסינרגטיים של הפעילויות. ככל שגיוון ה-POI של אזור מסוים גבוה יותר, כך הוא יכול לספק טוב יותר את צרכיה המגוונים של האוכלוסייה לקניות, סעודה, בידור ושירותים יומיומיים בתוך אותו מרחב, ובכך להפחית את הצורך בנסיעות בין-אזוריות, להאריך את משך שהייתם של הולכי רגל ולהגביר את עוצמת הניצול המרחבי. התוצאות מראות כי לגיוון POI יש את ההשפעה החזקה ביותר על החיוניות העירונית והוא מראה שונות מרחבית משמעותית. באופן ספציפי, התפלגותו מרוכזת יחסית באזורים בעלי השפעות גבוהות ונמוכות: השפעות חזקות יותר נצפות בעיקר במרכז העיר, בעוד שהשפעות חלשות יותר נמצאות בעיקר בפריפריה העירונית. מקדמי הרגרסיה הכלליים הם ברובם חיוביים, מה שמעיד על קשר חיובי ברור, עם מספר קטן בלבד של קשרים שליליים חלשים. הדבר מצביע על כך שברוב האזורים, גיוון POI גבוה יותר קשור לחיוניות עירונית רבה יותר. יתרה מכך, הבידול המרחבי בהשפעות של גיוון POI על החיוניות העירונית בולט יותר בלילה מאשר ביום, מה שהופך אותו לגורם המשפיע ביותר בלילה. ניתן לייחס הבדל יומי זה לבידול המבני בדרישות הפעילות של התושבים בין היום ללילה. במהלך היום, שימוש מעורב בקרקע נותן מענה בעיקר לנסיעות לעבודה ולדרישות צריכה קצרות ומקטעות במהלך הפסקות, ותפקידו במשיכת פעילות של הולכי רגל הוא מוגבל יחסית. בלילה, לעומת זאת, פעילויותיהם של בני האדם עוברות לעבר פנאי, אינטראקציה חברתית וצריכה חווייתית. בהקשר זה, אזורים עם גיוון POI גבוה יכולים לספק תרחישי צריכה ליליים מגוונים ורציפים, ולהאריך ביעילות את זמן השהייה של התושבים בחוץ, ובכך להפעיל אפקט דחיפה בולט יותר על החיוניות הלילית.
פונקציות חיים כוללות מתקנים הקשורים לחינוך, מדע, תרבות, בריאות, תחבורה ושירותים ציבוריים העונים על צרכיהם היומיומיים של התושבים. מנגנון ההשפעה שלהם טמון ביצירת רשת של פעילות ויעדים: מתקנים אלו אינם רק מושכים זרימות הולכי רגל בעצמם, אלא גם, באמצעות סינרגיה עם פונקציות אחרות, יוצרים זרימות פעילות יציבות. תוצאות הרגרסיה מראות כי ההשפעה החיובית של פונקציות חיים על החיוניות בשעות היום נותרת יציבה, עם מקדמים הנעים בין 0.078 ל-0.098 ותנודות קלות בלבד בעוצמת ההשפעה. לעומת זאת, טווח המקדמים עבור שעות הלילה מתרחב ל-0.005–0.256, מה שמעיד על השפעה מרחבית רחבה משמעותית יותר. כאשר רחוב Zhichu ורחוב Xingfu מהווים את אזור הליבה, מידת ההשפעה עולה בהדרגה מהמרכז אל האזורים שסביבו. למרות שאזור זה מאופיין בהתפלגות אוכלוסייה ריכוזית, תכנונו העירוני מיושן יחסית ומוגבל על ידי הפיתוח הכלכלי, מה שמוביל לאספקה כוללת נמוכה יותר של מתקני בידור ושירותי חיים אחרים בהשוואה לחלק המזרחי של העיר. כתוצאה מכך, משיכתו עבור התושבים חלשה יותר, והשפעתה על החיוניות העירונית פחות בולטת. שונות זמנית זו משקפת שינוי במטרות הפעילות של התושבים. במהלך היום, פונקציות חיים מכוונות בעיקר לשירותים ציבוריים, וזרימות הולכי הרגל נותרות יציבות יחסית. בלילה, לעומת זאת, הן מלוות בדרישות פנאי ובידור, ובכך יוצרות מערכת יחסים משלימה עם פונקציות מוכוונות צריכה כגון מסעדות וקניות, מה שמאפשר לפונקציות חיים להפעיל השפעה מניעה חזקה יותר על החיוניות העירונית בטווח מרחבי רחב יותר.
פונקציות מגורים מהוות את הבסיס המרחבי המאפשר את חזרתם של התושבים לביתם ושהייתם בו בלילה. מערכת היחסים שלהן עם החיוניות העירונית עוקבת אחר דפוסים שונים באופן מובהק במהלך היום ובמהלך הלילה. בשעות היום, אזורי מגורים משמשים כנקודת המוצא לזרימה החוצה של האוכלוסייה; לכן, הגברה פשוטה של צפיפות המגורים אינה מחייבת שיפור בחיוניות העירונית. ללא מתקני מסחר ושירות תומכים, אזורי מגורים בצפיפות גבוהה עלולים להפוך ל"עיירות שינה" בעלות חיוניות חלשה. בלילה, לעומת זאת, התושבים חוזרים לבתיהם, ואזורי המגורים הופכים לבסיס המרחבי לפעילויות הלילה. התוצאות מצביעות על כך שעל אף שמשתנה פונקציות המגורים מראה אפקט ממוצע כללי חלש יחסי, הוא עדיין מציג הטרוגניות מרחבית ובידול ברורים באזורים מסוימים, וההפצה המרחבית של השפעה זו דומה במידה רבה הן במהלך היום והן במהלך הלילה. באזורים שסביב Hongrun Materials Market, Fruit Wholesale Market, Fenghuangtai Primary School ו-Jinxiu Xincheng, פונקציות המגורים מפוזרות בצפיפות, אך מערכת היחסים שלהן עם החיוניות העירונית היא שלילית. הדבר מרמז כי הוספת פונקציות מגורים נוספות באזורים אלה אינה מגבירה את החיוניות העירונית; במקום זאת, ריכוז מגורים מופרז עלול להגביל פעילויות חברתיות וצריכה ליליות בשל צפיפות מרחבית ומחסור במתקנים תומכים. בניגוד לכך, ברחוב Shihuiyao, פונקציות המגורים נמצאות במתאם חיובי עם החיוניות העירונית, דבר המצביע על כך שמתקני המגורים באזור זה ממלאים תפקיד חזק יותר בתמיכה בחיוניות העירונית ומפעילים משיכה רבה יותר עבור התושבים.
צפיפות הבנייה משקפת את עוצמת הפיתוח בתוך שטח נתון, והמנגנון העומד בבסיסה טמון באספקת התשתית הפיזית לריכוז אוכלוסייה: צפיפות בנייה גבוהה יותר מעידה על קיבולת נשיאה גבוהה יותר של אוכלוסייה, וכן על ריכוז צפוף יותר של הזדמנויות תעסוקה ונקודות מכירה מסחריות. תוצאות מחקר זה מראות כי לצפיפות הבנייה יש השפעה חיובית כוללת על החיוניות העירונית במהלך היום, כאשר השפעתה נחלשת בהדרגה ממזרח למערב, ובכך יוצרת מבנה קונצנטרי ברור. בחלק המערבי של העיר, השפעת צפיפות הבנייה על החיוניות העירונית חלשה יותר מזו שבחלק המזרחי, מה שמרמז כי הגברת צפיפות הבנייה באזורים מערביים יעילה פחות לשיפור החיוניות העירונית מאשר באזורים מזרחיים. בלילה, לעומת זאת, ההשפעה מציגה דפוס דו-כיווני. השפעת צפיפות הבנייה על החיוניות העירונית נמצאת במתאם שלילי בחלק המערבי של רחוב Xingfu סמוך לנהר Jiahe ובצבירים בעלי ערך נמוך של רחוב Zhichu, עם שינויים קטנים יחסית בעוצמתה. הבדל יומי זה נובע מבידול תפקודי: במהלך היום, אזורי בנייה בצפיפות גבוהה מרכזים פונקציות משרדיות ומסחריות ומשמשים כאזורי זרימה מרכזיים של אוכלוסייה; בלילה, לעומת זאת, חלק מרובעי העסקים בצפיפות גבוהה חווים התפזרות של אנשים, והחיוניות העירונית נדחפת החוצה לאזורי המגורים הסובבים. במובן זה, אזורי בנייה בצפיפות גבוהה מתפקדים כמרכזי ריכוז חיוניות במהלך היום, בעוד שבלילה הם הופכים למקורות של דיפוזיית חיוניות, המקדמים את החיוניות בסביבתם באמצעות גלישה החוצה.
קרבה (Proximity) מודדת את יעילות הקישוריות של רשת הכבישים וקובעת עד כמה נוח לתושבים להגיע לסוגים שונים של יעדים. המנגנון המרכזי שלה טמון בהפחתת עלויות זמן הנסיעה והרחבת הטווח המרחבי של הפעילויות; קרבה גבוהה יותר מגבירה ישירות את הסבירות ואת התדירות של ביקורים במקומות. תוצאות מחקר זה מראות כי קרבה היא הגורם המניע השני בחשיבותו במהלך היום, אחרי גיוון נקודות העניין (POI), בעוד שהשפעתה פוחתת משמעותית בלילה. ניגוד בולט זה בין היום ללילה משקף שינוי יסודי בדפוסי הפעילות של התושבים. במהלך היום, פעילויות כגון נסיעות לעבודה, סידורים וענייני עסקים מציבות דרישות גבוהות יחסית מהתחבורה ותלויות רבות בנגישות. בלילה, לעומת זאת, פעילויות התושבים הופכות למרוכזות יותר סביב הבית, רדיוס הפעילות מצטמצם, והמטרות העיקריות של הנסיעות עוברות לעבר פנאי וצריכה, מה שהופך את התושבים לפחות רגישים באופן משמעותי לנגישות רשת הכבישים. בנוסף, הקרבה מציגה השפעה מקומית דו-כיוונית: היא מראה קשר חיובי חזק עם חיוניות עירונית לאורך נהר ה-Jiahe, וכן ברחוב Zhichu וברחוב Fenghuangtai, בעוד שהיא מראה קשר שלילי חלש באזורים דלילי אוכלוסין מצפון לרחוב Xingfu. דבר זה מרמז כי ההשפעה המניעה-חיוניות של הקרבה תלויה בקיומה של דרישת הליכה מספקת.
מדד ה-DBC מודד את הקרבה של כל יחידה מרחבית לרובע המסחרי המרכזי של העיר, ובכך משקף יתרונות מיקום במונחים של גישה להזדמנויות תעסוקה, מסגרות צריכה והשפעות חיצוניות כלכליות. המנגנון הבסיסי שלו טמון בכלכלת אגלומרציה ובנגישות צרכנים: ככל ששטח קרוב יותר למרכז המסחרי, כך הזדמנויות התעסוקה דחוסות יותר, אפשרויות הצריכה עשירות יותר והאינטראקציות הסוציו-כלכליות פעילות יותר, ובכך נמשך זרם הולכי רגל גדול יותר. תוצאות מחקר זה מראות כי השפעת ה-DBC על החיוניות העירונית בשעות היום פוחתת מדרום לצפון ומציגה מתאם שלילי. אזורים בדרום רחוקים יותר מהמרכז המסחרי ולכן השפעתם על החיוניות העירונית חלשה יותר, בעוד שאזורים מצפון ל-Kuiyu Road קרובים יותר למרכז המסחרי ולפיכך מפעילים השפעה חזקה יותר. בלילה, עם זאת, מערכת היחסים הופכת לחיובית, עם שני אזורים טבעתיים הנוצרים בצדדים הצפוני והדרומי של Hongqi Road, וההשפעה עולה בהדרגה מהמרכז לעבר האזורים הסובבים. היפוך זה בין היום ללילה חושף את הלוגיקה הבסיסית של המבנה המרחבי: במהלך היום, המרכז המסחרי משמש כיעד מרכזי לתעסוקה וצריכה, מה שמניע ריכוז אוכלוסייה פנימה; בלילה, התושבים חוזרים לבתיהם המפוזרים ברחבי העיר, ואזורים למגורים הרחוקים יותר מהמרכז המסחרי חווים במקום זאת חיוניות מוגברת בשל חזרת האוכלוסייה.
מדדי הליכה (Walkability) מודדים את מידת ידידותיות סביבת הרחוב להולכי רגל ומשמשים כגשר מרכזי בין המרחב הפיזי לתפיסה האנושית. המנגנון הייחודי שלהם אינו טמון ביצירה ישירה של תזרימי הולכי רגל, אלא בשיפור חוויית ההליכה, הגברת תחושות של בטיחות ונוחות, הארכת זמן השהייה של הולכי רגל והקלייה של אינטראקציה חברתית, ובכך תרומה לחיוניות עירונית. במחקר זה, מדדי ההליכה מראים השפעה חיובית ויציבה על החיוניות העירונית הן בשעות היום והן בשעות הלילה, דבר המצביע על כך שהשפעתם היא גלובלית מטבעה וסביבות רחוב ידידותיות להולכי רגל מחזקות באופן כללי את החיוניות המרחבית. במהלך היום, השפעת מדדי ההליכה על החיוניות העירונית יוצרת אזורים בעלי חיוניות נמוכה בכפר Zhujia וברחוב Fenghuangtai. הדבר נובע ככל הנראה מכך שתזרימי הולכי הרגל ליד כפר Zhujia מוגבלים יחסית ותושבי המקום נשענים פחות על מדרכות. ברחוב Fenghuangtai, התבנית הבנייה צפופה ותכנון הרחוב מיושן; המדרכות צרות ולעתים קרובות נתפסות לשימושים אחרים, מה שמוביל לתמיכה מוגבלת בריכוז חיוניות באמצעות התניידות שאינה ממוטורית. בלילה, השפעת מדדי ההליכה פוחתת בהדרגה מדרום-מערב לצפון, עם השפעה חזקה יותר בחלק הדרומי של העיר והשפעה חלשה יותר בצפון. תבנית זו קשורה להתפלגות תזרימי הולכי הרגל, מתקני התחבורה ופערים בפיתוח אזורי באזור העירוני המרכזי של Yantai. יתרה מכך, השפעת מדדי ההליכה חזקה יותר בלילה, מה שמשקף את התלות הגבוהה יותר של פעילויות לילליות בתחושת בטיחות ובאיכות הסביבה. תאורה טובה, מדרכות רציפות ומסגור רחוב מוגדר היטב יכולים להפחית ביעילות את תחושת חוסר הביטחון במהלך נסיעה לילית, ובכך לממש את הפוטנציאל של חיוניות עירונית לילית.
מסגרת לאופטימיזציה של אזורים מייצגים וחיוניות עירונית
כדי להמחיש עוד יותר את ההטרוגניות המרחבית שזוהתה בניתוח ה-MGWR, נבחרו שכונות מייצגות בעלות מאפיינים מרחביים עירוניים שונים לצורך מחקר שטח (איורים 8 ו-9דוגמאות אלו מספקות ראיות חזותיות לתנאים המרחביים הקשורים לתוצאות האנליטיות.
איור 8מצבם הקיים של השכונות הישנות ב-Xingfu New Town. תצלומיות מייצגות מראות את תנאי הרחוב והסביבה הבנויה, כולל התפלגות לא אחידה של מתקני צי ואיכות סביבתית מוגבלת ברחובות. אנא לחצו כאן כדי לצפות בגרסה מורחבת של איור זה.
איור 9מצבם הקיים של קהילות ותיקות ברחוב Nangou-Jinde וב-Baishi-Huangshan. תמונות מייצגות מראות מגורים צפופים, שטח פתוח ציבורי מוגבל ותנאים סביבתיים נוכחיים בשכונה. נא ללחוץ כאן כדי להציג גרסה מוגדלת של איור זה.
איור 8 מציג את Xingfu New Town, שכונה ותיקה מייצגת המתאפיינת בחלוקה לא שוויונית של מתקני שירות ציבוריים ובאיכות סביבתית דלה יחסית של הרחובות. איור 9 מציג שכונות מגורים מייצגות באזורי Nangou Street–Jinde ו-Baishi–Huangshan, המאופיינות בפיתוח מגורים צפוף, שטחים פתוחים ציבוריים מוגבלים וממשקי רחוב מונוטוניים יחסית. מאפיינים מרחביים אלו עולים בקנה אחד עם תוצאות הניתוח המתארות הבדלים בהשפעות של פונקציות חיים ופונקציות מגורים על החיוניות העירונית.
איור 10 מסכם את הקשרים בין הממדים העיקריים של המבנה המרחבי העירוני והשפעותיהם על החיוניות העירונית. בהתבסס על תוצאות ניתוח ה-MGWR, המסגרת משלבת את הגורמים המניעים שזוהו ואת האינטראקציות ביניהם כדי לספק ייצוג מושגי כולל של המנגנונים המשפיעים על חיוניות עירונית בשעות היום ובשעות הלילה.
איור 10מנגנון אופטימיזציה למבנה מרחבי עירוני ולהגברת החיוניות. התרשים מסכם אסטרטגיות לשיפור החיות על פני אלמנטים פונקציונליים, צורה ארכיטקטונית, נגישות, גורמים סוציו-אקונומיים, מרחב אקולוגי ותפיסה אנושית, תוך התחשבות בהבדלים בחיוּת בין היום ללילה. אנא לחצו כאן כדי לצפות בגרסה גדולה יותר של איור זה.
זמינות נתונים:
כל הנתונים התומכים בממצאי מחקר זה מסופקים בתוך המאמר ובחומרי ההשלמה שלו. אלה כוללים את איור השלמה 1; קבצי השלמה 1–7, המתארים את איסוף הנתונים, העיבוד המקדים, זרימות העבודה האנליטיות, פלטי המודל ואבחוני הרגרסיה; קודי השלמה 1–4, המכילים את סקריפטי ה-Python ומחברות ה-Jupyter ששימשו לעיבוד מקדים של נתונים ולעיבוד תמונות של מבט רחוב; ונתוני השלמה 1–3, המספקים את מערכי הנתונים המקוריים, הסטנדרטיים והמעובדים של מדדי המבנה המרחבי העירוני ששימשו בניתוחים.
איור משלים 1. תיקוף של חיוניות עירונית הנגזרת ממפות חום באמצעות עוצמת אור לילה. השוואה של ההתפלגות המרחבית של עוצמת אור לילה (משמאל) וחיוניות עירונית לילה הנגזרת מנתוני מפת חום של Baidu (מימין). אזורי נקודות חמות (hotspots) מייצגים מודגשים כדי להוכיח את ההסכמה המרחבית בין שני מאגרי הנתונים, דבר התומך בשימוש בעוצמת פעילות נגזרת ממפת חום כמדד חלופי (proxy) לחיוניות עירונית באזור המחקר. אנא לחצו כאן להורדת קובץ זה.
קובץ משלים 1. זרימת עבודה לאיסוף ועיבוד נתוני מפות חום של Baidu. קובץ זה מתאר את זרימת העבודה לרכישת נתוני מפות חום של Baidu, עיבוד מקדים, ניקוי רעשים, סיווג זמני, טרנספורמציה מרחבית, הערכת צפיפות גרעין (KDE) וחישוב חיוניות עירונית ביום ובלילה בקנה מידה של רשת של 300 m × 300 m. אנא לחץ כאן להורדת קובץ זה.
קובץ נלווה 2. הגדרות ומנהלי חישוב עבור מדדי מבנה מרחבי עירוני. קובץ זה מספק את ההגדרות, המשוואות החישוביות, נהלי עיבוד מקדמי, הגדרות הפרמטרים ושיטות הנרמול עבור כל מדדי המבנה המרחבי העירוני ששימשו בניתוח, כולל פונקציונליות, צורה אדריכלית, נגישות, מאפיינים סוציו-כלכליים, מרחב אקולוגי ותפיסה אנושית. אנא לחצו כאן להורדת קובץ זה.
קובץ משלים 3. זרימת עבודה לרכישת תמונות ממבט רחוב וניתוחן. קובץ זה מתאר את אסטרטגיית דגימת תמונות מבט הרחוב, את פרמטרי רכישת התמונות, יצירת תמונות פנורמיות, ביצוע סגמנטציה סמנטית באמצעות מודל SegNet, תיקוף המודל וחישוב מדדי תפיסה אנושית הנגזרים מדימות מבט רחוב. אנא לחצו כאן להורדת קובץ זה.
קובץ משלים 4. זרימת עבודה למידול רגרסיה משוקללת גיאוגרפית רב-קנה מידה (MGWR). קובץ זה מתאר את הליך המידול של MGWR, כולל עיבוד מקדמי של נתונים, בחירת משתנים, הערכת מולטי-קוליניאריות, הגדרת המודל, אופטימיזציה של רוחב פס, הגדרות פרמטרים, יישום המודל והשוואת ביצועי מודל ריבועים פחותים רגילים (OLS), רגרסיה משוקללת גיאוגרפית (GWR) ומודל MGWR. אנא לחצו כאן להורדת קובץ זה.
קובץ משלים 5. פלט של רגרסיה משוקללת גיאוגרפית רב-קנימית (MGWR) לשעות היום. פלט מלא של מודל MGWR לשעות היום, הכולל סטטיסטיקות רגרסיה גלובליות, אופטימיזציה של רוחב פס (bandwidth), מדדי אבחון, הערכות פרמטרים וסטטיסטיקות סיכום המשמשות להערכת ההטרוגניות המרחבית של חיוניות עירונית בשעות היום. נא ללחוץ כאן להורדת הקובץ.
קובץ משלים 6. פלט של רגרסיה משוקללת גיאוגרפית רב-קנימית (MGWR) של שעות הלילה. פלט מלא של מודל MGWR של שעות הלילה, הכולל סטטיסטיקות רגרסיה גלובליות, אופטימיזציה של רוחב פס, מדדי אבחון, אומדני פרמטרים וסטטיסטיקות סיכום ששימשו להערכת ההטרוגניות המרחבית של חיוניות עירונית בשעות הלילה. אנא לחצו כאן כדי להוריד קובץ זה.
קובץ משלים 7. דיאגנוסטיקה של רגרסיית ריבועים פחותים רגילים (OLS) והערכת מודל. פלטי דיאגנוסטיקה עבור מודל OLS, כולל הערכת מולטיקוליניאריות, דיאגנוסטיקה של רגרסיה, ניתוחי שאריות ותרשימים תומכים ששימשו להשוואה עם מודלים של רגרסיה שקלולה גיאוגרפית. אנא לחצו כאן להורדת קובץ זה.
קוד משלים 1. תהליך עבודה ב-Python לעיבוד מקדים של נתוני מפות חום של Baidu. סקריפט Python המשמש לעיבוד מקדים של נתוני מפות חום גולמיים, הכולל הסרת כפילויות, סינון ערכים חסרים, המרת חותמות זמן, סיווג ליום/לילה, סטנדרטיזציה של קואורדינטות וייצוא של מערכי נתונים מעובדים לצורך ניתוחים מרחביים עוקבים. אנא לחצו כאן כדי להוריד קובץ זה.
קוד משלים 2. תהליך עבודה לתפירה של תמונות מרחוב (Street-view). מחברת Jupyter המממשת עיבוד של תמונות מרחוב, כולל תפירת תמונות ויצירת תמונה פנורמית לצורך ניתוח המשכי של נופי הרחוב. אנא לחצו כאן כדי להוריד קובץ זה.
קוד משלים 3. תזרים עבודה לרכישת תמונות ברחוב. מחברת Jupyter המשמשת לאחזור תמונות ברחוב באמצעות ממשק תכנות היישומים (API) של Baidu Street View, ארגון מטא-נתוני התמונות והכנת התמונות לסגמנטציה סמנטית. אנא לחץ כאן כדי להוריד קובץ זה.
קוד משלים 4. זרימת עבודה לעיבוד תמונות מרחובות. מחברת Jupyter המשמשת לעיבוד ושילוב של תמונות מרחובות לפני חילוץ מדדי תפיסה אנושית. אנא לחץ כאן להורדת קובץ זה.
נתונים משלימים 1. מערך נתונים מקורי של מדדי מבנה מרחבי עירוני. ערכי מדדים גולמיים שנאספו לפני עיבוד מקדים וסטנדרטיזציה עבור כל היחידות המרחביות שנכללו במחקר. אנא לחצו כאן להורדת הקובץ.
נתונים משלימים 2. מערך נתונים סטנדרטי של מדדי מבנה מרחבי עירוני. משתני ניבוי סטנדרטיים ששימשו כקלטים עבור ניתוחי רגרסיה משוקללת גיאוגרפית רב-מقيמית. אנא לחץ כאן להורדת קובץ זה.
נתונים משלימים 3. מערך נתונים מסונן ומעובד של מדדי מבנה מרחבי עירוני. מערך נתונים שעבר בקרת איכות לאחר עיבוד מקדים וסינון משתנים, אשר שימש לניתוחים סטטיסטיים ולפיתוח מודלים. אנא לחצו כאן להורדת קובץ זה.
דיון
החיוניות העירונית באזור העירוני המרכזי של יאנטאי (Yantai) מציגה דפוסי התקבצות מגוונים והשפעות מרחביות הטרוגניות המשתנות לפי מיקומים, טווחים מרחביים וקשקשים אנליטיים. המחקר הנוכחי מוכיח כי החיוניות העירונית מעוצבת על ידי מבנה מרחבי מורכב ומקונן, שבו ממדים מרובים של הסביבה הבנויה משפיעים במשותף על פעילויות תושבים ביום ובלילה. באמצעות נתוני עתק גיאוגרפיים ממקורות מרובים ומודל MGWR, מחקר זה זיהה הטרוגניות מרחבית משמעותית בהשפעות של פונקציונליות, צורה בנויה, נגישות, תנאים סוציו-כלכליים ותפיסה אנושית על החיוניות העירונית. בהשוואה לגישות רגרסיה גלובליות מסורתיות, מודל ה-MGWR לכד את חוסר התחנה המרחבי (spatial non-stationarity) של מערכות יחסים אלו באופן יעיל יותר, ובכך סיפק הבנה מדויקת יותר של המנגנונים העומדים בבסיס החיוניות העירונית. ממצאים אלו מעידים כי אסטרטגיות לטיפוח חיוניות עירונית צריכות להתבסס על צורכי הפעילות המרחבית-זמנית של התושבים, ולאמץ גישות שוויוניות ומותאמות להקשר, המשתנות בהתאם לאנשים, לזמן ולמקום. יתרה מכך, שיפור יעיל של החיוניות דורש אופטימיזציה מתואמת של מבנים מרחביים גלובליים ומקומיים כאחד, תוך הפחתת חוסר יעילות, התערבויות לא אפקטיביות והשפעות שליליות הקשורות להקצאת משאבים ומגבלות סביבתיות. יחד, ממצאים אלו מספקים מסגרת מבוססת ראיות לשיפור היעילות והדיוק של אסטרטגיות להגברת החיוניות העירונית (איור 10).
מבין האלמנטים הפונקציונליים שנבחנו, נמצא כי גיוון נקודות העניין (POI diversity), פונקציות מחיה (life functions) ופונקציות מגורים היו הגורמים המכריעים העיקריים לחיוניות עירונית. לגיוון ה-POI הייתה ההשפעה החיובית החזקה ביותר על החיוניות העירונית, בדומה לממצאי Ye ו-Zhuang33 ו-Cetin et al.34, שהראו כי פונקציות עירוניות מעורבות מקדמות התקבצות אוכלוסייה ומגבירות את החיוניות המרחבית. במחקר הנוכחי, גיוון ה-POI הראה קשר חיובי מובהק עם חיוניות עירונית ברוב אזור העיר המרכזי במהלך היום, בעוד שבשולי העיר נצפו קשרים שליליים חלשים בלבד. ניתן להסביר דפוס זה על ידי ריכוז של פונקציות מגורים, מסחר, פנאי ושירותים מגוונות, היוצרות שרשראות רציפות של פעילויות אנושיות ומחזקות את החיוניות הן ברמה הזמנית והן ברמה המרחבית. לעומת זאת, מחוזות פריפריים המאופיינים בשימוש בקרקע בעל פונקציה בודדת מציגים שרשראות פעילות מקוטעות ושימוש זמני מופחת במרחב העירוני. בידול קונצנטרי זה עולה בקנה אחד גם עם מחקרים קודמים של Fang et al.35 ו-Xu et al.36. דפוסים דומים דווחו בבייג'ינג ובווהאן, שם רמות גבוהות יותר של אינטגרציה פונקציונלית קשורות לחיוניות גבוהה יותר של הולכי רגל ומסחר37,38. בניגוד למחוזות מגורים פרבריים בבייג'ינג, שבדרך כלל הם בעלי מתקני תמיכה שלמים יחסית, באזורים תעשייתיים כגון רחוב Huangwu ופארק התעשייה Wanhua ביאנטאי חסרות נקודות עניין (POIs) יומיומיות מספיקות, מה שהופך את ההשפעות השליליות של מונו-תרבות פונקציונלית לבולטות יותר. בהתאם לכך, הגברת הגיוון הפונקציונלי באמצעות פיתוח מעורב של מגורים ומסחר, שירותי קהילה ומרחבים ציבוריים פתוחים עשויה לשפר את החיוניות במחוזות אלו, בעוד שהרחבת רחובות מסחריים ושוקי לילה עשויה לחזק עוד יותר את הפעילות הלילית. פונקציות מחיה הראו גם הן השפעות חיוביות עקביות על החיוניות העירונית הן ביום והן בלילה, במיוחד בחלקה המזרחי של העיר. מתקנים הקשורים לחינוך, בריאות, תרבות, פנאי, תחבורה ושירותים ציבוריים מושכים ביקורים יומיים חוזרים ומשמשים כיעדים חשובים לנסיעות ואינטראקציה חברתית. החפיפה המרחבית של מתקנים אלו עם שירותים מסחריים מגבירה עוד יותר את משך השהייה של הולכי רגל ואת עוצמת הפעילות, ובכך משמרת את החיוניות העירונית. ממצאים אלו תואמים את עמדתם של Liu ו-Ge39, שהדגישו את חשיבות אספקת השירותים הציבוריים בשיפור חיוניות הקהילה, וכן מחקרים שנערכו בננג'ינג ובווהאן המראים כי מתקני תמיכה במחיה מאוזנים מגבירים משמעותית את עוצמת הפעילות של התושבים לאורך היום40,41. כתוצאה מכך, התחדשות עירונית מקיפה צריכה לתת עדיפות לשיפורים הן בכמות והן באיכות של מתקני פונקציות המחיה. כפי שמוצג ב-איור 8, שכונות ותיקות כגון Xingfu Xincheng וכפריים עירוניים סביבם ממשיכים לסבול מחסור בשירותים ציבוריים ומאיכות מרחבית דלה יחסית. שיפור הגישה לחינוך, בריאות, טיפול בקשישים, שטחים ירוקים ציבוריים ותשתיות חירום, יחד עם שימוש אדפטיבי באתרים תעשייתיים לשעבר כגון פארק Zhichu להפיכתם לפארקים וכיכרים ציבוריות, יתרמו לחיוניות עירונית חזקה ובת-קיימא יותר. פונקציות מגורים הציגו דפוסים מרחביים דומים הן ביום והן בלילה, והראו בדרך כלל קשרים שליליים חלשים באזורים עם ריכוז גבוה של POIs למגורים. אזורים אלו מאופיינים לעיתים קרובות בשימוש דומיננטי בקרקע למגורים, מרחב ציבורי פתוח מוגבל, פעילות מסחרית לא מספיקה והזדמנויות מעטות יחסית לאינטראקציה חברתית, מה שמוביל לסביבות בעלות מאפייני מגורים חזקים אך עוצמת פעילות חלשה יחסית. Chen et al.42 הראו באופן דומה כי תשתיות עירוניות מגבירות את החיוניות רק כאשר צפיפות הולמת מלווה בשדרוג והתחדשות רציפים. מחקר שנערך במחוזות עירוניים בצפיפות גבוהה בגואנגז'ו מעיד גם הוא כי הגברת הפיתוח למגורים לבדה אינה בהכרח משפרת את החיוניות, אלא אם היא נתמכת על ידי שירותים ציבוריים, מתקנים מסחריים, תשתיות להולכי רגל ומרחבים ציבוריים באיכות גבוהה. כפי שמוצג ב-איור 9, שכונות רבות המרוכזות במגורים ממשיכות לסבול ממחסור במרחבים ציבוריים ומחזיתות רחוב לא פעילות. לכן, מחוזות צפופי מגורים יפיקו תועלת משיפורים ממוקדים במתקני שירותים ציבוריים, אופטימיזציה של פונקציות מגורים, אימוץ טכנולוגיות בנייה ירוקה, חיזוק ממשל הקהילה ותכנון קפדני של פיתוח מגורים עתידי כדי לשפר הן את איכות המגורים והן את החיוניות העירונית.
מעבר לאלמנטים פונקציונליים, המחקר הנוכחי מדגים כי צורת הבנייה, הנגישות, התנאים הסוציו-כלכליים והתפיסה האנושית תורמים כולם להטרוגניות המרחבית של החיוניות העירונית. צפיפות הבנייה עלתה כגורם קובע חשוב בחיוניות השכונה. בהתאמה לממצ aortic של Yang et al.43 ב-Chongqing, צפיפות בנייה גבוהה יותר מקדמת בדרך כלל התקבצות אוכלוסין ופעילויות כלכליות, ובכך מגבירה את חיוניות השכונה. באופן דומה, המחקר הנוכחי הראה כי השפעת צפיפות הבנייה עלתה בהדרגה ממערב למזרח, מה שמשקף את ריכוז הפיתוח והפעילויות המסחריות בליבה הצפון-מזרחית של הרובע העירוני המרכזי של Yantai. מחקרים קודמים ב-Guangzhou הדגימו עוד כי למרות שעלייה בצפיפות הבנייה מקדמת בתחילה את החיוניות העירונית, מערכת יחסים זו מגיעה בסופו של דבר לסף אופטימלי שמעבר לו צפיפות נוספת מספקת תשואה פוחתת16. בדומה לכך, מחקרים שנערכו ב-Qingdao הצביעו על כך ששטחים סביב מרחבים אקולוגיים אינם מתאימים לפיתוח אינטנסיבי מדי44 וכי פריסות מרחביות קוסטליות ליניאריות או בצורה חופשית מספקות לעיתים קרובות סביבות אטרקטיביות יותר מצורות עירוניות דחוסות מאוד. ממצאים אלו מרמזים כי יש לאופטימיזציה של צפיפות הבנייה ולא למקסום שלה. בהתאם לכך, יש להפחית באופן הולם את צפיפות הבנייה המקומית ברובעים מסחריים ומגורים מפותחים מאוד, כולל אזורים סביב תחנת הרכבת של Yantai ו-Haishang World, תוך הגדלת שטחים ירוקים ציבוריים ואזורי פנאי. רובעים היסטוריים כגון רחוב Chaoyang ו-Suochengli צריכים לתת עדיפות לשימור מבנים היסטוריים ולהימנע מפיתוח מחדש מוגזם, בעוד שאינטנסיביות הפיתוח לאורך חגורת התיירות החופית ומסביב ל-Central Mountain Park צריכה להישאר תחת בקרה קפדנית כדי לשמר משאבים אקולוגיים ונופיים תוך שמירה על החיוניות העירונית. הנגישות הראתה גם היא הטרוגניות ספטיו-טמפורלית בולטת. בהתאם למחקרים קודמים45,46, קרבה בשעות היום הפגינה קשר חיובי מובהק עם חיוניות עירונית, בעוד שהשפעתה פחתה מדרום לצפון בשעות הלילה. כיוון שקרבה משקפת את הקישוריות של רשת הכבישים ואת עלויות הנסיעה של התושבים, נגישות גבוהה יותר מקלה על פעילויות תכופות ורב-תכליתיות על ידי צמצום זמן הנסיעה. מחקרים קודמים הראו באופן דומה כי חיוניות לילית קשורה קשר הדוק לצפיפות האוכלוסין ולקישוריות התחבורתית, במיוחד באזורים עירוניים מפותחים בצפיפות47. Wei Wei et al.48 הדגימו עוד ב-Wuhan שרשתות כבישים בעלות קישוריות גבוהה ומערכות תנועה איטית מפותחות משפרות באופן משמעותי את חיוניות השכונה, במיוחד במהלך הלילה. ממצאים אלו מרמזים כי תכנון רשת הכבישים בעתיד צריך לאמץ אסטרטגיה של "בלוקים קטנים ורשת רחובות צפופה". בשכונות ישנות הממוקמות ליד תضרוס הררי, כולל Nangou Street–Jinde ו-Baishi–Hushan, שיפור הקישוריות באמצעות ביטול כבישים ללא מוצא והרחבת תשתיות להולכי רגל, אופניים וכבישים יחזק את הנגישות ואת החיוניות הכללית. באופן דומה, שיפורים בתחבורה באזורים הצפוניים של רחוב Xingfu יעצימו עוד יותר את החיוניות הלילית. תנאים סוציו-כלכליים המיוצגים על ידי ה-DBC הראו גם הם הטרוגניות ברורה בין יום ללילה. במהלך היום, ערכי DBC נמוכים יותר היו קשורים להתקבצות אוכלוסין חזקה יותר וחיוניות עירונית גבוהה יותר, בעוד שחיוניות לילית הראתה דפוס הפוך, בהתאמה לממצאים שדווחו על ידי Wang et al.49. הבדל זה משקף את הארגון המרחבי המנוגד של נסיעות יומיומיות ופעילויות קנייה לעומת פעילויות פנאי ומגורים ליליות. במהלך היום, הליבה המסחרית של העיר מתפקדת כיעד העיקרי לתעסוקה וצריכה, מה שיוצר ריכוז חיוניות חזק. בלילה, לעומת זאת, פעילויות הפנאי הופכות למפוזרות יותר, בעוד שאזורי מגורים פריפריאליים חווים עלייה בחיוניות עם חזרת התושבים לביתם. דפוס זה משקף גם את חוסר האיזון בין מקומות עבודה לדיור תחת המבנה המסחרי המונוצנטרי הדומיננטי של Yantai. בהתאמה לתיאוריה של Bianchini על כלכלת הלילה50, ביסוס פעילויות מסחריות ליליות מגוונות מהווה אסטרטגיה יעילה לחיזוק החיוניות ברובעים פרבריים. בהתאם לכך, אזורים פרבריים כגון Huangwu Subdistrict יפיקו תועלת מפיתוח מרכזי מסחר משניים, הזדמנויות צריכה ליליות מגוונות ושיפור קשרי התחבורה בין אזורי מגורים פרבריים למרכז העיר, ובכך יקדמו חיוניות מאוזנת יותר בכל רחבי השטח העירוני. לבסוף, תפיסה אנושית, המיוצגת על ידי הליכיות (walkability), הפעילה באופן עקבי השפעה חיובית על החיוניות העירונית הן ביום והן בלילה. Geurs et al.51 הדגימו כי נגישות הליכתית גבוהה יותר מגבירה את נכונות התושבים לצאת לנסיעות הליכה ספונטניות, ובכך מקדמת את חיוניות השכונה. Mahmood et al.52 הדגישו עוד כי פעילויות עירוניות ליליות תלויות רבות בנגישות תחבורתית, בנוחות להולכי רגל ובבטיחות נתפסת, מה שהופך סביבות הליכה באיכות גבוהה לחיוניות לשמירה על חיוניות לילית. הממצאים הנוכחיים מצביעים באופן דומה על כך שפעילות הליכה יומית מושפעת בעיקר מנגישות למתקנים, בעוד שחיוניות לילית תלויה יותר בנוחות הסביבתית, ברציפות של נתיבי הולכי רגל ובבטיחות נתפסת. Si Rui et al.53 דיווחו באופן דומה שסביבות הולכי רגל בטוחות יותר מקדמות חיוניות לילית, בעוד שממשקי רחוב מגוונים מעצימים חיוניות יומית. ב-Yantai, מתקני הולכי רגל מקוטעים וקונפליקטים חמורים בין הולכי רגל לרכבים נותרו נפוצים בשכונות ישנות, מה שמגביל את שחרור החיוניות לאורך כל היום. לכן, תכנון עתידי צריך לתת עדיפות למדרכות רציפות, מתקני הולכי רגל נגישים, מעברים בטוחים יותר, ממשקי רחוב עשירים יותר, תאורה משופרת ואיכות סביבתית לילית משופרת כדי להאריך את פעילויות החוץ של התושבים, לקדם אינטראקציה חברתית ופעילות מסחרית, ולחזק את החיוניות העירונית הן ביום והן בלילה. איור 10 מסכם את אסטרטגיות האופטימיזציה המוצעות שנגזרו מממצאים אלו.
באופן כללי, המחקר הנוכחי מקדם את ההבנה של חיוניות עירונית על ידי שילוב של נתוני עתק גיאספציאליים ממקורות מרובים עם מודל MGWR, כדי לכמת כיצד ממדים מרובים של מבנה מרחבי עירוני משפיעים על החיוניות במקשקפי מרחב ותקופות זמן שונות. בניגוד למודלים מקובלים של רגרסיה גלובלית, גישת ה-MGWR מאפשרת לכל משתנה מסביר לפעול במקשקף המרחבי שלו, ובכך היא חושפת אי-סטציונריות מרחבית משמעותית בקשרים שבין פונקציונליות, צורה בנויה, נגישות, תנאים סוציו-אקונומיים, תפיסה אנושית וחיוניות עירונית. מסגרת ניתוח זו לא רק משפרת את פרשנות המנגנונים העומדים בבסיס החיוניות העירונית, אלא גם מספקת הדרכה מעשית לתכנון וממשל עירוני מבוססי ראיות. במקום להחיל התערבויות תכנוניות אחידות ברחבי העיר, הממצאים תומכים באסטרטגיות אופטימיזציה מובחנות המותאמות למאפיינים פונקציונליים מקומיים, לעצימות הפיתוח, לנגישות תחבורתית, להקשר סוציו-אקונומי ולסביבות הולכי רגל. כתוצאה מכך, למסגרת המוצעת פוטנציאל ליישומים בחידוש עירוני, התחדשות שכונתית, אופטימיזציה של מרחב ציבורי, תכנון תחבורתי ופיתוח של כלכלות יום ולילה בר-קיימא. על ידי זיהוי המקום והאופן שבו אלמנטים מרחביים שונים משפיעים על החיוניות, המחקר מספק בסיס מדעי ליישום אסטרטגיות תכנון מדויקות ומכוונות-אנשים המשפרות את האיכות המרחבית העירונית תוך קידום פיתוח עירוני מאוזן ובר-קיימא.
אף על פי שהמחקר הנוכחי מבסס מסגרת אנליטית לחקירת חיוניות עירונית באמצעות נתונים גיאוספציאליים ממקורות מרובים ומודל MGWR, יש להכיר במספר מגבלות. ראשית, הכיסוי הזמני של הניתוח היה מוגבל לנתוני Heat Map שנאספו במהלך חמישה ימי חול רצופים, דבר שאינו לוכד שינויים בדפוסי ההתנהגות של התושבים במהלך סופי שבוע, חגים או עונות שונות, ולפיכך מגביל את שלמות הניתוח הזמני. שנית, למרות שנתוני Heat Map מספקים כיסוי מרחבי נרחב באמצעות בסיס משתמשים גדול, הם כוללים בהכרח הטיות דגימה ואינם יכולים לייצג באופן מלא את כלל האוכלוסייה העירונית, מה שמוביל למגבלות בייצוגיות המדגם. שלישית, המחקר התמקד אך ורק באזור העירוני המרכזי של מחוז Zhifu ב-Yantai; כתוצאה מכך, הממצאים קשורים הדוקים למאפייני הסביבה הבנויה המקומית, ויכולת היישום שלהם בהקשרים עירוניים אחרים, כולל ערים הרריות, אזורים פרה-עירוניים, ערים חופיות ומגה-ערים, דורשת אימות נוסף באמצעות מחקרי השוואה. רביעית, הניתוח הנוכחי בחן רק את השפעת המבנה המרחבי העירוני על החיוניות העירונית, בעוד שהאינטראקציות הדו-כיווניות הפוטנציאליות בין חיוניות עירונית למבנה מרחבי לא נחקרו. לבסוף, אף על פי שמודל MGWR לוכד ביעילות אי-סטציונריות מרחבית, הוא נשען ביסודו על הנחות ליניאריות ולכן עשוי שלא לאפיין באופן מלא את מערכות היחסים הבלתי-ליניאריות המורכבות ואת אפקטי האינטראקציה בין חיוניות עירונית, פעילויות אנושיות ואלמנטים מרחביים. מגבלות אלו מספקות כיוונים חשובים לשיפור מתודולוגי נוסף ו ליישום רחב יותר של המסגרת האנליטית המוצעת.
מחקרים עתידיים יכולים להרחיב את העבודה הנוכחית בכמה כיוונים. שילוב נתוני Heat Map שנאספו במהלך סופי שבוע, חגים ועונות שונות יאפשר ניטור דינמי ארוך טווח של חיוניות עירונית ויספק הבנה מקיפה יותר של האבולוציה המרחבית-זמנית שלה. ניתוחים השוואתיים בין סוגי ערים שונים — כולל ערים הרריות, ערים במישור, ערים חופיות, אזורים פרה-עירוניים ומגה-ערים — יסייעו להבחין בין מנגנונים אוניברסליים לבין מאפיינים ספציפיים לאזור וישפרו את היכולת להכליל את הממצאים. בנוסף, שילוב מידע סוציו-כלכלי, כולל מבנה האוכלוסייה, התפלגות התעשייה, מאפייני תעסוקה והכנסת התושבים, יקל על פרשנות מקיפה יותר של המנגנונים העומדים בבסיס היווצרות החיוניות העירונית. מחקרים עתידיים עשויים לשלב גם מקורות נתונים מרובים, כגון נתוני איתור של טלפונים ניידים ורישומי צריכה בתדירות גבוהה, יחד עם למידת מכונה וגישות ניתוח לא-ליניאריות אחרות, כדי ללכוד טוב יותר את האינטראקציות המורכבות בין המבנה המרחבי העירוני, התנהגות אנושית וחיוניות עירונית. יתרה מכך, למסגרת הניתוח שפותחה במחקר זה יש ערך מעשי ניכר עבור התחדשות עירונית, התחדשות שכונות, אופטימיזציה של מרחב ציבורי וממשל עירוני מדויק, במיוחד בקהילות מזדקנות, מחוזות פרה-עירוניים ואזורים עם חיוניות מסחרית חלשה יחסית. על ידי אספקת ראיות כמותיות לאסטרטגיות תכנון מובחנות המבוססות על מאפיינים מרחביים מקומיים, מסגרת זו יכולה לתמוך בפיתוח עירוני מדויק יותר, ממוקד-אדם ובר-קיימא. באופן כללי, מחקר זה מדגים כי שילוב של נתוני ביג דאטה גיאוגרפיים ממקורות מרובים עם מודל MGWR מספק גישה יעילה לחשיפת ההטרוגניות המרחבית של חיוניות עירונית ומציע תמיכה מדעית בעלת ערך לאופטימיזציה של המבנה המרחבי העירוני ולהגברת החיוניות העירונית באמצעות תכנון וממשל מבוססי ראיות.
גילויים
ניגוד עניינים:
המחברים מצהירים כי אין להם ניגודי עניינים הקשורים למחקר, למחברות או לפרסום של מאמר זה.
תודות
מחקר זה נתמך על ידי פרויקט צוות חדשנות צעיר באוניברסיטאות של מחוז שנדונג (Grant No. 2022RW026); הקרן הלאומית למדעים טבעיים של סין (Grant No. 42377207); פרויקט מדעי הרוח והחברה של מחוז שנדונג (Grant No. 2022-YYGL-31); תוכנית המומחים הצעירים של מלגאי טאישאן במחוז שנדונג (Grant No. tsqn202306240); הפרויקט הכללי לרפורמה בהוראה לתואר ראשון במחוז שנדונג (Grant No. Z2021177); תוכנית המחקר והפיתוח המרכזית של מחוז שנדונג (Grant No. 2022RKY07006); קרן הפיתוח לשילוב בית ספר-שטח ביאנבטאי (Grant No. 2021XDRHXMQT18); הקרן הפתוחה של המעבדה המרכזית של המדינה למדעי האגמים והסביבה (Grant No. 2022SKL005); הקרן הפתוחה של המעבדה המרכזית של המדינה לגאולוגיה של לואס והרביעון, מכון לסביבת כדור הארץ, האקדמיה הסינית למדעים (Grant No. SKLLQG2024); ופרויקט צוות חדשנות צעיר להכנסה וטיפוח כישרונות באוניברסיטאות של מחוז שנדונג (Grant No. SKLLQG2024).
חומרים
| שם | חברה | מספר קטלוג | הערות |
|---|---|---|---|
| ArcGIS | Esri | גרסה 10.4 (RRID: SCR_011081) | תוכנת מערכת מידע גיאוגרפית המשמשת לניתוח מרחבי ולהדמיית מפות |
| ממשק תכנות היישומים (API) של Baidu Maps | Baidu, Inc. | גרסה 3.0 | משמש להשגת נתוני מפת חום, נקודות עניין (POI) ותמונות מרחובות (street-view) |
| רגרסיה משקלית גיאוגרפית רב-משתנית (MGWR) | אוניברסיטת מדינת אריזונה | גרסה 2.2 | תוכנה המשמשת לניתוח רגרסיה משוקללת גאוגרפית רב-סדרית (multiscale geographically weighted regression) |
| ערכת הנתונים של שימושי קרקע מהמרכז הלאומי למידע גאוגרפי בסיסי | המרכז הלאומי למידע גיאוגרפי בסיסי | https://www.gscloud.cn/search | מקור נתוני שימושי קרקע |
| ערכה של נתוני אור לילה מ-NPP-VIIRS | Harvard Dataverse | DOI: 10.7910/DVN/YGIVCD | משמש לתיקוף דפוסי חיוניות עירונית המופקים ממפת חום |
| OpenCV | OpenCV | גרסה 4.5.5 | משמש לתפירה של תמונות פנורמיות ולעיבוד תמונה |
| OpenStreetMap | OpenStreetMap Foundation | https://www.openstreetmap.org | מקור נתוני טביעת רגלי מבנים ורשת כבישים |
| פייתון | Python Software Foundation | גרסה 3.8 (RRID: SCR_008394) | משמש לרכישת נתונים, עיבוד מקדמי וניתוח |
| SegNet | אוניברסיטת קיימברידג' | מימוש ב-PyTorch (גרסה 1.0) (RRID: SCR_017042) | רשת סגמנטציה סמנטית מבוססת למידה עמוקה המשמשת להפקת מאפיינים של נוף רחוב |
| ניתוח רשתות עיצוב מרחבי (sDNA) | אוניברסיטת קרדיף | גרסה 4.0 | משמש לחישוב מדדי נגישות של רשת כבישים |
מקורות
- Jin X, et al. Evaluating cities' vitality and identifying ghost cities in China with emerging geographical data. Cities. 2017;63:98-109.
- Montgomery J. Making a city: Urbanity, vitality and urban design. J Urban Des. 1998;3(1):93-116.
- Zhang W. Theoretical basis and methods of city health examination evaluation in China. Sci Geogr Sin. 2021;41(10):1687-1696.
- Jacobs J. The Death and Life of Great American Cities. Random House; New York; 1992.
- Maas PR. Towards a Theory of Urban Vitality. University of British Columbia; Vancouver; 1984.
- Sulis P, Manley E, Zhong C, Batty M. Using mobility data as proxy for measuring urban vitality. J Spat Inf Sci. 2018;16:137-162.
- Jia C, et al. Evaluation of urban vibrancy and its relationship with the economic landscape: A case study of Beijing. ISPRS Int J Geo-Inf. 2021;10(2):72.
- Kim YL. Seoul's Wi-Fi hotspots: Wi-Fi access points as an indicator of urban vitality. Comput Environ Urban Syst. 2018;72:13-24.
- Yue H, Zhu X. Exploring the relationship between urban vitality and street centrality based on social network review data in Wuhan, China. Sustainability. 2018;11(16):4356.
- Zhang L, Chiaradia A. Three-dimensional spatial network analysis and its application in a high-density city area, Central Hong Kong. Urban Plan Int. 2019;34(1):46-53.
- Feng D, Tu L, Sun Z. Research on population spatiotemporal aggregation characteristics of a small city: A case study of Shehong County based on Baidu Heat Maps. Sustainability. 2019;11(22):6276.
- Ye Y, Li D, Liu X. How block density and typology affect urban vitality: An exploratory analysis in Shenzhen, China. Urban Geogr. 2018;39(4):631-652.
- Liu M, Jiang Y, He J. Quantitative evaluation on street vitality: A case study of Zhoujiadu Community in Shanghai. Sustainability. 2021;13(6):3027.
- Wang B, et al. Elaborating spatiotemporal associations between the built environment and urban vibrancy: A case of Guangzhou City, China. Chin Geogr Sci. 2022;32:480-492.
- Hu C, et al. Research on the spatiotemporal pattern and influencing mechanism of coastal urban vitality: A case study of Bayuquan. Buildings. 2024;14(7):2173.
- Wang C, Wang B, Wang Q, Lei Y. Nonlinear associations between urban vitality and built environment factors and threshold effects: A case study of central Guangzhou City. Prog Geogr. 2023;42(1):79-88.
- Huang LS, Han Y, Ye Y. Coastal waterfront vibrancy: An exploration from the perspective of quantitative urban morphology. Buildings. 2022;12(10):1585.
- Yue W, Chen Y, Zhang Q, Liu Y. Spatially explicit assessment of urban vitality using multi-source data: A case of Shanghai, China. Sustainability. 2019;11(3):638.
- Pan J, Zhu X, Zhang X. Urban vitality measurement and influence mechanism detection in China. Int J Environ Res Public Health. 2022;20(1):46.
- Zeng Z, Li Y, Tang H. Multidimensional spatial driving factors of urban vitality evolution at the subdistrict scale of Changsha City, China, based on the time series of human activities. Buildings. 2023;13(10):2448.
- Xia X, Zhang Y, Zhang Y, Rao T. The spatial pattern and influence mechanism of urban vitality: A case study of Changsha, China. Front Environ Sci. 2022;10:942577.
- Ye Y, Zhuang Y, Zhang L, Nes A. Designing urban spatial vitality from a morphological perspective: A study based on quantified urban morphology and activities' testing. Urban Plan Int. 2016;31(1):26-33.
- Long Y, Ye Y. Human-scale urban form: Measurements, performances, and urban planning and design interventions. South Architecture. 2016;(5):41-47.
- Shen T, Li F, Chen Z. The evaluation of urban vitality and spatial correlation based on multi-source data: A case study of the main urban area of Changzhou. Resour Environ Yangtze Basin. 2022;31(5):1006-1015.
- Liu Y, Zhao P, Liang J. A study of urban vitality based on location-based service data: A case study of the area within the Sixth Ring Road of Beijing. Areal Res Dev. 2018;37(6):64-69.
- Zhang F, Liu Q, Zhou X. Vitality evaluation of public spaces in historical and cultural blocks based on multi-source data: A case study of Suzhou Changmen. Sustainability. 2022;14(21):14040.
- Gong Z, Ma Q, Kan C, Qi Q. Classifying street spaces with street view images for a spatial indicator of urban functions. Sustainability. 2019;11(22):6424.
- Ye Y, Zhang L, Yan W, Zeng W. Measuring street greening quality from a humanistic perspective: A large-scale analysis based on Baidu street view images and machine learning algorithms. Landscape Architecture. 2018;25(8):24-29.
- Penn A, Hillier B, Banister D, Xu J. Configurational modelling of urban movement networks. Environ Plann B Plan Des. 1998;25(1):59-84.
- Ye Y, et al. Measuring daily accessed street greenery: A human-scale approach for informing better urban planning practices. Landsc Urban Plan. 2019;191:103434.
- Moran PAP. Notes on continuous stochastic phenomena. Biometrika. 1950;37(1-2):17-23.
- Yang L, Jiao H. Spatiotemporal changes in ecosystem services value and its driving factors in the Karst region of China. Sustainability. 2022;14(11):6695.
- Ye Y, Zhuang Y. A hypothesis of urban morphogenesis and urban vitality in newly built-up areas: Analyses based on street accessibility, building density and functional mixture. Urban Plan Int. 2017;32(2):43-49.
- Cetin M, et al. Evaluation of thermal climatic region areas in terms of building density in urban management and planning for Burdur, Turkey. Air Qual Atmos Health. 2019;12(9):1103-1112.
- Fang C, He S, Wang L. Spatial characterization of urban vitality and the association with various street network metrics from the multi-scalar perspective. Front Public Health. 2021;9:677910.
- Xu Q, Zhou X, Zhou S. Identifying urban fringe boundaries and evaluating urban vitality using multi-source data: A case study of Hangzhou's central urban area. Urban Dev Stud. 2024;31(1):80-88.
- Hao X, Long Y, Shi M, Wang P. Street vibrancy of Beijing: Measurement, impact factors and design implication. Shanghai Urban Plan Rev. 2016;(3):9.
- Zeng C, Song Y, He Q, Shen F. Spatially explicit assessment on urban vitality: Case studies in Chicago and Wuhan. Sustain Cities Soc. 2018;40:296-306.
- Liu S, et al. Urban vitality assessment at the neighborhood scale with geo-data: A review toward implementation. J Geogr Sci. 2023;33(7):1482-1504.
- Tang L, Xu H, Ding Y. Comprehensive vitality evaluation of urban blocks based on multi-source geographic big data. J Geo-Inf Sci. 2022;24(8):1575-1588.
- Yang W, Ren Z, He J. Analysis of spatial disparity based on supply and demand service level of life service facilities: A case of Jianghan District in Wuhan City. Geomat Inf Sci Wuhan Univ. 2024;49(3):473-481.
- Chen Z, Dong B, Pei Q, Zhang Z. The impacts of urban vitality and urban density on innovation: Evidence from China's Greater Bay Area. Habitat Int. 2022;119:102490.
- Yang FF, et al. Understanding urban vitality from the economic and human activities perspective: A case study of Chongqing, China. Chin Geogr Sci. 2024;34(1):52-66.
- Sun X, Yuan Y, Wang J, Dong Q. Research on the influence factors and spatial characteristics of urban coastal space vitality via multi-scale geographically weighted regression: A case study of Tsingtao East Coast. J Qingdao Agric Univ (Soc Sci). 2024;36(1):50-58.
- De Vries S, et al. Local availability of green and blue space and prevalence of common mental disorders in the Netherlands. BJPsych Open. 2016;2(6):366-372.
- Chen Y, et al. Emerging social media data on measuring urban park use. Urban For Urban Green. 2018;31:130-141.
- Li Z, Zhao G. Revealing the spatiotemporal heterogeneity of the association between the built environment and urban vitality in Shenzhen. ISPRS Int J Geo-Inf. 2023;12(10):433.
- Wei W, Zhang Y, Hong M, Xia J. Influence of the built environment on outdoor space fitness vitality and its heterogeneity: A case study of the Wuhan urban area. Prog Geogr. 2024;43(1):93-109.
- Wang B, Lei Y, Wang C, Wang L. The spatiotemporal impacts of the built environment on urban vitality: A study based on big data. Sci Geogr Sin. 2022;42(2):274-283.
- Bianchini F. Night cultures, night economies. Plan Pract Res. 1995;10(2):121-126.
- Geurs KT, Krizek KJ, Reggiani A. Accessibility Analysis and Transport Planning. Edward Elgar Publishing; Cheltenham; 2012.
- Mahmood A, et al. A photovoice documentation of the role of neighborhood physical and social environments in older adults' physical activity in two metropolitan areas in North America. Soc Sci Med. 2012;74(8):1180-1192.
- Si R, Lin Y, Xiao Z, Ye Y. Spatiotemporal analysis of the relationship between the built environment and street vitality based on street-level imagery: A case study of Futian District, Shenzhen. Sci Geogr Sin. 2021;41(9):1536-1545.