基于大数据的人群活动分析在历史地段更新中的应用以上海衡复历史地区改造为例

林姗 朱剡

（作者单位：林姗，华东建筑设计研究院有限公司华东都市建筑设计研究总院；朱剡，上海同济城市规划设计研究院有限公司）

一、精细化人性化导向下传统历史地段调研方式面临挑战

1.历史地段的规划及设计应关注空间使用者的需求

既有历史地段更新改造的理论实践中，尊重历史地段的原真性是首要原则，应优先予以落实。同时，对历史地段居住者生活方式的尊重已成为共识。台湾历史地段更新的实践中就在兼顾文化遗产保护的同时，仍顺应了时代的变迁及居民现代化生活的需要。

2.传统规划调研方式对使用者的时空活动规律难以准确把握

传统历史地段研究中，资料主要通过人工访谈调查阅读的方式进行获取。传统的历史地段研究方式虽可掌握历史地区的物质空间现状信息，却难以通过问卷访谈等传统调研方式清晰科学地掌握使用人群不同时段的活动信息，因而也难以针对人群的空间使用习惯和问题提出准确的更新策略。

二、基于大数据的历史地段人群活动分析

1.历史地段内的大数据分析可作为传统调研分析的积极补充

既有大数据分析实践中，主要通过手机信令数据、手机app数据、政府公共数据对城市整体的中心体系及功能网络、职住关系等进行研究，针对历史地段的大数据分析领域研究依然极度欠缺。城市大数据分析的方法能更科学清晰地反映出城市的人群出行分布特征、人群功能活动分布特征等方面的多元信息，能作为传统调研分析方式的良好补充。

2.单一时段的大数据分析更适用于历史地段等更新地区

单一时段大数据分析适用于历史地区等变化缓慢由来已久的更新地区。国内的大数据方面专家的多次提及，单一时间的大数据只反映一个地区的现状特征，只有不同时间段的大数据比较分析才能发现一个地区的发展趋势，而这种不同时间维度的数据目前在国内依然需要时间的积淀，所以，单一时段的现状大数据分析并不完全适用于目标导向的新区问题研究。

就单一时刻大数据而言，其更适合分析已经基本建成，变化缓慢的城市核心地段的存量更新地区。这些地区的规划主要针对其面临的问题进行针灸式的改造提升，而单一时间维度的大数据正适合发现这些存量地区的问题。

3.历史地段可应用的大数据类型及适用性分析

（1）功能密度分布数据，具体指城市中某类功能在城市空间中的分布密度情况。评价核密度数据指某类功能的点评数与该功能本身空间分布核密度的乘积，反映某类功能的空间分布人气热度。（2）价值分布数据，反映某种价值在空间中的分布特征，常采用GIS插值分析的方式反映其分布规律。（3）人群活动热力分布数据，直接反映某一时段某一片地区的人口活动空间分布特征的数据。（4）城市空间特征数据指城市空间本身所反映的特征信息。空间句法分析、疏散模拟分析均可以反映空间本身的可达性或疏散便捷性属性。

三、基于大数据的人群活动分析在上海衡复历史地区的应用探索

1.衡复历史文化风貌区面临的三大矛盾关系

本次研究范围为徐汇区范围内的衡复风貌区，是整个风貌区的主体部分。基地西至华山路，东至陕西南路，北至长乐路，南至肇嘉浜路，占地面积4.3km2。衡山路复兴路历史文化风貌区不但是一片底蕴深厚的历史地区，也是一片都市核心的高价值低强度地区，是一片高端消费活动集聚的休闲地区。

然而，这一高价值的地区也同样面临着3组矛盾。（1）地区面临居民宁静生活需求和游客休闲活力需求之间的矛盾。夜晚酒吧休闲功能影响居民安静生活，而过多的消极生活围墙也阻碍着历史地段旅游休闲的开展。（2）游览者慢速体验需求和通勤者快速通过需求的矛盾。双向车道加路边停车严重侵占了骑行步行的空间，降低慢行的品质，而无组织慢行体系也限制了车辆的快速通勤。（3）日益增长的景观观赏需求与局部景观可达性不高品质较差的矛盾。地区内大量尽端路的存在导致许多景点难以被游览，景点的评价也参差不齐。所以研究运用大数据方法对3个问题分别进行具体分析。

2.运用大数据识别三大矛盾的核心问题

（1）基于多维度的人群分区域活动大数据，处理宜居与休闲活力的关系

①基于人群活动热力分布分析可识别出工作人群与休闲人群活动分布的差异。基于百度人气地图，工作日基地南侧东西向的肇嘉浜路人气高于周末，东北侧陕西南路地铁站工作日及周末人气均旺盛，衡山路周末人气高于工作日。

②基于google街景照片的城市意象地图分析可反映衡山路东段、淮海中路东段、乌鲁木齐路沿线是街景照片分布最密集的地区，因此这些地区是城市意象最强烈的地区。

③基于各类功能评价热度分析可进一步识别出不同人群的活动区域分布。游憩人群的主要活动为住宿、休闲娱乐及观光。工作人群的主要活动为工作及工作闲暇时段的工作地周边休闲健身。居住人群的主要活动为居住地及享受周边服务。3类人群的共同活动主要包括休闲娱乐观演健身餐饮购物。因此针对不同人群的活动类型进行活动区域的识别。基地中部衡山路西南段向东北至乌鲁木齐路北段和淮海中路东段为休闲游憩人群活动的集聚地区，同时也是一部分工作人群活动的区域。南侧肇嘉浜路沿线为工作人群集中活动的区域，此外区域为居住人群集中活动区域，其中夹杂一些观光游览点。

④基于人气地图分析、城市意象地图分析、不同功能评价热度分析的叠加分析，最终可识别出3类地区，包括各类人群共享活力最高的复合活力区、面向工作人群的高效工作区、面向本地居民的宜居生活区。其中复合活力区内重点应保证界面的连续和开放性、空间的高可达性、景观的丰富性。

⑤基于这一分区，可进一步明确4类不同活动主导的街道。包括：复合活力街道、生态宜居街道、历史静游街道、商务休闲街道，不同的街道可采用不同的设计引导策略。

（2）基于人群移动模式分析，处理舒适游览与高效通勤间的关系

①基于STEPS软件可进行步行通勤人群由工作地点至地铁站的出行模拟，识别常用的步行通勤路径，叠加上之前识别出的复合活力街道，划定设置全天候街道的区域，采用风雨走廊、连续雨棚等方式提升全天候的步行舒适度。

②基于骑行者的骑行路线大数据，可识别主要的骑行路线，从而针对性提出长距离、中距离和短距离骑行街道的分布及其断面设计要点。针对道路等级较高，长距离骑行路线汇集，骑行热度最高的街道，可开辟独立快速自行车道，便于机动车与自行车的快速通过。针对骑行热度较高的中距离骑行路线，道路可改单行并增设中距离骑行专用道。针对骑行热度次之，道路等级较低的街道设置短距离骑行街道，建议采用单行，利用原机动车道空间增设机动车和自行车停车场地，一侧机动车专用，一侧机非混行。

（3）通过景观提升和可达性优化，处理景观和观景的关系

①本次研究基于百度人气热力图分析、地铁站刷卡数据分析，识别出3个级别的门户区，针对性提出不同门户设计策略。

②设计中识别出亟需打通以提升历史建筑遗存可达性的尽端路，在不破坏历史建筑的前提下对其进行贯通，增加地块内部毛细线路的可达性。

③基于公园点评大数据，可识别出评价少、评价差的公园分布，从而可对其进行有针对性的重点优化可提出相应的优化策略。

四、结语

综上所述，基于上述分析得出结论，运用大数据的分析方式可作为传统调研分析方式的补充。通过对历史地段等更新地区进行人群活动规律分析、人群出行规律和地区空间分布规律分析，可为历史地区面临的具体问题的解决提供有效支撑。此外，本研究通过大数据分析的手段还体现了以人为本的技术思路；本研究应用的大数据分析方法具有可延伸性。