基于GIS空間融合技術的北京都市圈空間識別及通勤率特征研究

趙暉 張純 梁曉紅 李春艷 金佳萱

摘要：在京津冀區域一體化背景下，利用手機信令數據，對以城市中心區為通勤中央核的通勤空間特征進行研究，以此判別北京都市圈的空間邊界及拓展趨勢，同時為京津冀一體化背景下的城市群與都市圈綜合交通網絡融合和面向通勤群體提供高品質通勤服務的公交服務給予政策借鑒。采取基于GIS的空間融合分析技術，有效識別手機用戶居住地、就業地和通勤OD鏈，通過測算外圍地區到中央核的通勤率判定都市圈通勤范圍空間特征。分析顯示都市圈范圍的空間層次與通勤率相關。以北京中心城區為通勤中央核，第一圈層30%通勤率等值線對應約在30 km之內，這是城市通勤行為最活躍密集的地帶。第二圈層10%通勤率等值線對應30—50 km的不規則圈層范圍，約為都市圈邊界涵蓋范圍。最外圈層5%通勤率等值線對應的50 km之外的通勤偶發地帶，在空間上呈現不連續分布的特征。

關鍵詞：都市圈；通勤率；空間融合技術；通勤距離；手機信令數據；北京

文章編號 1673-8985 （2023）06-0055-06 中圖分類號 TU984 文獻標志碼 A

DOI 10.11982/j.supr.20230607

0 引言

目前我國已經邁入都市圈和城市群發展時代。伴隨著交通基礎設施的建設和交通線路的持續延伸，城市通勤范圍不斷擴展、通勤頻度不斷增加，都市圈的空間結構正在經歷著重塑?！岸际腥Α钡母拍钭畛跤擅绹乩韺W家戈德曼[1]提出，是指圍繞都市區（megalopolis area）而形成的經濟活動最為集中的地帶。在1960年代日本進行都市圈規劃和國家尺度的交通基礎設施建設時，將都市圈概念與通勤緊密聯結起來，認為都市圈邊界即一日之內可達的通勤范圍。在我國1990年代關于都市圈的討論中，周一星等[2]認為，應跳出“就城市論城市”的城市行政轄區界限，采取關聯和流動視角來界定都市圈的邊界。通勤成為界定都市圈空間范圍的重要指標。王建軍等[3]認為，通勤率能夠強有力地反映都市圈核心與外圍地區的社會聯系和功能組織的緊密程度。因此，通勤率等值線劃分的空間范圍能夠清晰刻畫出通勤的圈層規律，并反映不同空間范圍到中央核的通勤頻率的活躍程度，成為測度都市圈空間特征和演變規律的關鍵所在。本文的創新點在于，采取基于手機信令的空間融合技術，識別了基于實際通勤行為的北京都市圈空間范圍，揭示了都市圈內通勤率的分布特征；在以都市圈和城市群為主體形態進行綜合交通布局、提升人民群眾的通勤效率和通勤品質方面發揮著至關重要的作用。

在研究方法上，大數據和智慧技術的發展使都市圈與通勤關系的研究更加精準化，也使測算方法不斷得到優化提升。例如，Blind等[4]指出傳統調查數據可能存在的偏差，并指出依托手機信令數據等新型數據源開展通勤指標測算的可能性。蘇躍江等[5]采用手機信令數據與傳統調查數據的多源數據融合技術對居民出行特征進行分析。Becker等[6]和丁亮等[7]利用手機數據分別識別了莫里斯敦和上海中心城區的通勤范圍。趙鵬軍等[8]基于手機數據構建聯系率、通勤率、生活出行率等指標，對京津冀都市圈、通勤圈和生活圈進行多維識別。研究發現，在空間范圍上存在都市圈大于生活圈且大于通勤圈的規律；同時也發現，大多數城市的通勤圈并未超過市域行政邊界?？傮w來看，傳統研究主要通過居民出行調查、活動日志等調查方法獲取數據，繼而通過分析通勤指標來判定城市通勤圈的范圍。相對而言，近年來以手機信令數據為代表的大數據因其樣本量大、覆蓋較廣的特性，已經成為研究城市居民出行與通勤行為的新數據源[9]。

既有研究表明，盡管關于都市圈對應的通勤距離和通勤時耗尚存爭議，目前比較一致的觀點普遍認為，通勤行為是界定都市圈的必要支撐條件。例如，王晟由等[10]指出，以往學者對通勤特性的研究大多局限在城市內部范圍，對都市圈尺度的通勤行為研究較少。馬亮[11]指出，都市圈概念與通勤圈較為接近，且通常采用都市圈外圍到中心城區的通勤人口比例作為通勤率的評判標準，并依托軌道交通刷卡數據對深圳通勤圈的范圍進行判定。于春青等[12]11指出，通勤圈通常與通勤行為相對應，以日本為例，通常將周邊市町村15歲以上常住人口的5%以上到核心城市通勤或通學的范圍，納入核心城市的通勤圈范圍。張沛等[13]采用通勤率指標，基于交通出行調查數據確定都市圈的空間范圍，提出5%與10%兩個通勤率閾值標準，并指出通勤率閾值應依據中心城區人口規模和對外交通通達條件進行修正。值得關注的是，國際和國內文獻都顯示，界定都市圈的通勤率并不是一個絕對固定的指標數值；通勤行為隨著交通基礎設施供給、交通方式的不同而不斷變化，都市圈空間范圍也呈現出動態演變的趨勢。

在此背景下，本文關注在京津冀一體化趨勢下，北京的通勤空間范圍是否超越行政轄區邊界，以及通勤活動呈現出的空間特征和變化規律。筆者選擇以北京中心城區（城六區）為中央核探討通勤特征及其空間擴張規律，通過整合國內外都市圈空間范圍判定的指標體系，構建一套依托手機信令數據與空間分析技術相結合、基于通勤率和等值線的都市圈空間范圍判定方法體系。聚焦于北京都市圈的通勤空間特征和拓展范圍，本文對于新時期以都市圈和城市群為主體的城市形態研究、在京津冀一體化趨勢下建設四網融合的綜合交通網絡規劃具有借鑒意義。

1 都市圈的通勤特征

隨著黨的十九大以來對于人民幸福通勤、職住平衡等理念的提倡，都市圈的通勤問題越來越受到學者和決策者的共同關注。在京津冀一體化協同發展契機下，京津冀城市群通勤圈建設逐步發展（見表1），從2015年正式提出“京津冀協同發展”直至2023年要求“環京地區通勤圈深度融合”，京津冀城市群通勤圈范圍在空間上逐漸擴大，通勤需求進一步提升，聯系程度愈發緊密。

21世紀以來，隨著交通基礎設施的持續完善和ICT技術的不斷升級，全球都市圈出現網絡化、扁平化趨勢，城市之間和城市內部的聯系都變得更加頻繁[14]。都市圈通勤行為的特征也相應地發生變化：一方面，普遍經歷通勤距離的增加、通勤時間的延長；另一方面，通勤從固定起訖點和線路的程式化行為轉變為帶有一定隨機偶發性和碎片化的行為[15]。

在探討與通勤相關的過剩通勤[16]、職住平衡等相關話題時，通常研究焦點集中在城市內部。然而，基于2020年中國城市規劃設計研究院通勤大數據平臺構建的全國尺度可比通勤特征數據，并在2021年通過持續監測相同指標發現，北京、深圳等城市日常通勤范圍已經超越了市轄區行政邊界[17]。這表明我國都市圈通勤范圍呈現出商務差旅、遠距離通勤的混合化、交織化特征，簡單按照“城市行政邊界”界定的通勤概念已經不能滿足人們日益增長的需求。在都市圈提供合理的城市公共交通服務，必須依托實際發生的通勤活動規律，探討都市圈尺度的空間拓展范圍問題。

在都市圈通勤范圍界定的話題上，目前經驗和實證研究仍較多集中于“一小時”通勤圈范圍。通勤率因反映通勤活動的活躍程度，而成為通勤問題十分關鍵的測度指標。通勤率是指一定地域范圍內，使用某種交通工具出于就業或就學目的，到達都市圈就業崗位最為集中的中央核通勤的人口，與該外圍地區總通勤人口的比值。國際上判定都市圈的方法主要是基于通勤率這一關鍵指標，真實地反映都市圈中央核到外圍地區的經濟吸引強度及區域通勤聯系強度。

2 數據來源與研究方法

2.1 基礎數據來源

本文基于聯通2017年其中1個月連續的手機信令數據展開研究，數據用戶涵蓋京津冀全域，用戶量約1 200萬，北京、天津、河北用戶每天人均數據量分別為150條、60條、75條，包含時間、位置區碼、小區、經度和緯度等數據字段，由此可獲得居民完整出行鏈路，對長距離出行的識別能力較強（見表2）。

2.2 數據處理和技術路線

在手機數據處理上，主要分為去重、去噪、去乒乓等3個環節（見圖1）。首先對數據進行預處理。主要對冗余數據、異常數據和乒乓數據等噪聲數據進行剔除，獲得信息較為準確的大數據樣本。其次，對手機信令基站與城市交通小區（TAZ）進行空間匹配。通過聚類識別法提取基站名稱和經緯度信息，并與交通小區地理信息數據進行空間坐標統一。采用抽樣法和邊界核對法確定兩者空間位置的準確一致，完成信令基站與交通小區的空間匹配和數據鏈接。最后，對通勤指標進行界定和測算?；谑謾C信令數據，采用空間聚類法實現停留時長與位置的識別，即基于特征分類法和雙重權重法，實現夜間停留地（居住地址）識別和就業地識別；基于群體特征分類識別通勤和出行，結合通勤數據空間分布特征進行擴樣，對通勤率、通勤時間、通勤距離等指標進行測算（見圖1）。本文基于研究主要對通勤率和通勤距離進行集中探討。

2.3 通勤率與通勤率閾值

在測算通勤率時，涉及兩項關鍵技術：一是外圍地區到中央核通勤出行行為的識別，二是外圍地區到中央核的通勤率測算。通過選定中央核區域范圍、測算外圍地區到該中央核的通勤率，并結合設定的通勤率閾值，判定都市圈的范圍邊界。

本文中通勤率的具體測算公式為：

將北京中心城區（城六區）作為通勤中央核，分析不同圈層的通勤空間分布規律。通過手機信令數據測算通勤指標，獲取外圍地區至中央核通勤的OD位置，再利用通勤率計算方法，獲取不同閾值下的通勤OD鏈和位置分布。結合ArcGIS空間分析技術，將通勤率對應的覆蓋空間范圍通過最大似然法的等值線連接，得到特定通勤率對應的空間范圍邊界。值得關注的是，由于最大似然法空間融合的邊界劃定方法中，兼顧OD起訖點實際位置進行了平滑曲線的處理；因而，低閾值不一定必然包含在高閾值邊界的外包線范圍內，而可能呈現局部上重疊和交錯關系，特別是會呈現出不規則的孤島分布。

在通勤率的具體數值測算上，國際上各大城市根據自身發展特點和發展階段，采用不同的指標閾值。例如，在美國的標準中采取兩圈層概念：從2000年開始采取25%的通勤率作為中心城（central city）和外圍縣（county）的劃分標準；而大都市區采取單向15%或者雙向20%的通勤率作為界定閾值[18]。在日本官方發布的都市圈標準中，通勤率標準界定為15歲以上到中心市通勤或通學人口的比例，達到外圍市縣町本地常住人口的15%以上[19]。

由于本文中手機信令數據覆蓋人口比率有限，并通過數據分析融合了工作日和周末等因素形成加權平均工作日，采取適度降低閾值的方法更符合實際通勤與都市圈邊界的對應關系。在目前國內的案例研究中，大部分研究推薦5%和10%通勤率作為都市圈的界定標準[12]11，[20]。

加權平均工作日計算公式為：

最終本文選擇30%、10%和5%等3個通勤率閾值對都市圈空間范圍進行動態考察，從而得到3個不同通勤的圈層范圍。其中，30%的通勤率等值線對應城市密集區范圍，與美國標準的中心市和外圍縣的分界線類似（美國推薦25%通勤率）[18]，反映城市通勤活動最為活躍的地區。5%—10%的通勤率，與歐洲國家大都市區（10%—20%的通勤率）以及日本都市圈（15%）[19]的分界標準類似。

3 北京都市圈的通勤特征

3.1 通勤率與通勤圈層劃分

依托手機信令數據對外圍地區通勤率進行測算，經過ArcGIS空間融合模塊分析發現，在以中心城區為中央核的前提下，30%、10%和5%的通勤率反映出都市圈通勤的圈層規律特征。具體表現為：城市高頻通勤范圍，與30%的通勤率對應的通勤范圍一致，對應城市通勤半徑約為30 km，呈現出不規則形狀（見圖2中紅色邊界），這大致相當于六環及周邊區域，體現了該范圍內人口和就業的強集聚性。在不規則形狀中，30%的通勤率等值線邊界相對整齊，除了六環以內區域，還包括集中延伸突出的昌平城區、順義和大興部分地區，以及燕郊北三縣等部分地區。通勤率30%的范圍對于大規模、強客流的軌道交通規劃有著重要意義；超過此圈層之外進行大規模城市軌道交通建設，可能無法捕捉到集中的通勤客流，在交通規劃和投資建設時應格外謹慎。

根據既有文獻中對于都市圈邊界的標準，本文采取5%和10%兩個通勤率空間范圍進行研究。通勤率10%覆蓋的空間范圍，在上述30%的通勤率對應的空間范圍上，逐漸向外擴展而呈現出更加不規則的近圓形態，半徑在50 km左右（見圖2中綠色邊界）。其中向東、東北和東南3個方向的邊界較為破碎化，向東已經擴展出北京市域邊界且涵蓋北三縣大部分地區。10%的通勤率的空間覆蓋邊界相對更為碎裂化和不規則，并在近似圓形的等值線之外形成幾個主要孤島，包括北部的昌平城區、東北方向的順義城區、西南方向的固安和涿州。

當通勤率等值線為5%時，通勤半徑進一步擴展到50 km之外的廊坊市、三河市的大部分地區和保定市等地。隨著京津冀城市群各類一體化政策的持續推進，中心城市正與周邊城市形成更加緊密的交通聯系，在5%的通勤率等值線反映的城市群尺度跨行政區的通勤需求顯著增加。相對于10%的通勤率，5%的通勤率等值線對應邊界相對更整齊，向東延伸超出北京市邊界的涵蓋面積更大，并在近圓形分布之外形成幾個孤島。例如，島狀空間集中在西北方向的延慶城區、東南方向的廊坊、西南部的固安和涿州等地?？紤]到5%的通勤率包括更多城市群尺度的外圍市，空間分布上并不連續，因而10%的通勤率的范圍與都市圈邊界更為一致。因而，本文中推薦以10%的通勤率作為測度以北京城市中心區為通勤中央核的都市圈范圍更符合實際情況。

通過對上述30%、10%和5%的通勤率等值線范圍進行疊加可以發現，北京都市圈的通勤半徑主要可以分為30 km之內、30—50 km和50 km之外3個圈層。其中3個圈層邊界由于ArcGIS算法中考慮了周出行頻次問題，出現部分邊界交織現象。由于自然地理原因，這3個圈層西部邊界較為一致，而東部邊界差異較大。

3.2 通勤距離與通勤時間

從交通供給端來看，具有大運量集中客流交通服務的供給能力，可以通過基于城市軌道交通網絡的通勤距離和通勤時間等兩個指標來體現（見圖3）。本節集中于對中央核通勤需求比較活躍的10%和30%兩個通勤率閾值空間范圍進行討論。

首先，軌道交通服務主要集中于30%的通勤率等值線對應的空間，在此范圍內有無軌道交通對通勤時長的影響十分突出。在近郊區和遠郊區無軌道交通覆蓋的區域，超過20 km的遠距離通勤的需求依然存在，通勤時長在45 min以上的現象非常普遍（見圖3）。結合主要通勤走廊方向來看，北部通勤走廊的昌平區回龍觀、天通苑地區，東部通勤走廊的通州區的東部地區，到中央核的通勤時間最長，平均為60 min以上。

其次，雖然10%的通勤率等值線部分邊界遠遠超過北京行政轄區范圍（見圖2），但相對而言，城市軌道交通、常規公交等公共交通出行服務目前仍然主要集中在北京市域行政邊界范圍之內。這反映了跨城通勤需求與本地化運營等軌道交通服務之間存在著空間不匹配的問題，以行政轄區為主體的城市軌道交通服務已經不能滿足持續擴展的都市圈通勤需求，在超過行政區邊界的燕郊北三縣等地區尤其突出。此外，在城市中心區內部主要通勤走廊如果缺少城市軌道交通服務的支持，也會形成軌道交通服務薄弱地區，例如在昌平區的天通苑和回龍觀等地區（見圖3b）。

3.3 主要通勤走廊與跨城通勤方向

在城市群尺度的跨城通勤，通常在5%的通勤率等值線和50 km以外的通勤距離水平上發生（見圖4）。不同于傳統市內通勤，隨著城市群交通基礎設施和服務的完善，跨城通勤成為區域一體化中十分重要的話題。在京津冀城市群，“北京工作、天津河北居住”已經形成較大規模的通勤群體，并在《北京城市總體規劃（2016年—2035年）》（以下簡稱“北京總規”）中有所體現，北京總規中強調要建立北京與河北雄安新區便捷高效的交通聯系，促進北京與廊坊北三區跨區域交通基礎設施的互聯互通，增強天津、石家莊、保定等中心城市的樞紐作用，推動區域多節點、網絡狀的綜合交通體系建設。雖然在城市50 km之外的通勤率僅約5%，然而數據顯示，每日總計約150萬人口從50 km之外到中央核通勤，形成規模巨大、不可忽視的向心通勤流?；谑謾C信令數據分析顯示，在5%的通勤率等值線空間范圍上已到達城市群尺度，覆蓋到天津、廊坊、保定等城市的主城區。

從各主要通勤廊道的特征來看，首先沿正東方向國貿—燕郊—三河通勤廊道，包括香河、大廠、三河市在內的燕郊北三縣成為主要來京通勤廊道，此方向日均約有13萬人的跨城來京通勤需求（見圖5）。其中，67.2%通勤者（約8.7萬人）會直接進入北京城市中心區的中央核作為通勤目的地，另外32.8%通勤者會在中央核之外的通州、大興等作為通勤最終目的地。其次，沿東南方向通勤廊道，包括天津、廊坊市在內到北京市域的總跨城通勤人數為3.6萬人，其中1.4萬人進入中央核。再次，沿著正南和西南通勤廊道，來自涿州、固安等地到北京市域的跨城通勤需求分別為1.9萬人和1.6萬人，其中進入中央核的人口分別為0.8萬人和0.7萬人。這些數據反映了在50 km范圍之外到中央核的通勤者規?？捎^，成為城市群尺度的重要通勤組成部分。其最終與都市圈內部通勤客流疊加，匯聚成為對城市中心區不可忽視的交通壓力。

4 結論和結語

結合通勤率和通勤特征，本文構建了基于手機信令數據通勤率等值線的都市圈通勤圈層判定方法，以反映不同圈層的通勤特征和規律。本文利用手機信令數據和空間分析技術識別用戶通勤出行行為，對不同通勤率閾值下的等值線范圍進行實證分析。

研究發現，在不同通勤率的情況下，北京都市圈通勤空間范圍呈現出明顯的圈層化特征，存在30 km和50 km兩個半徑圈層界限。以北京中心城區為中央核來測度，第一圈層之內30%的通勤率等值線，對應約半徑30 km的通勤空間范圍，通勤人群主要集中在北京六環及周邊區域，還包括昌平、順義、通州、大興等部分街鎮，以及燕郊北三縣部分地區。這一圈層是城市通勤行為最密集而活躍的地帶。第二圈層是10%的通勤率等值線，對應半徑約50 km的不規則通勤空間范圍，目前在燕郊北三縣大部分地區已經超過北京行政轄區邊界，涵蓋河北三河市、廊坊市、固安等部分地區。這一范圍與既有文獻中的都市圈邊界的閾值標準較為一致。第三圈層是5%的通勤率等值線對應的半徑在50 km之外、包括島狀飛地的城市群尺度空間范圍，包括廊坊市北三縣大部分地區，以及天津、保定等城市部分地區。這一圈層體現了相對比例不高但絕對總量規模較大的跨城通勤特征?？稍谖磥韰^域總體規劃及都市圈綜合交通網絡規劃等相關政策規劃上參考對應通勤率取值與通勤率特征方法，便于更加準確地界定都市圈、城市群，為其協同發展打下堅實基礎。

結合既有文獻和本文數據反映各圈層的通勤空間范圍認為，10%的通勤率等值線與都市圈邊界較為一致。這將成為未來提供公共交通出行服務重點關注的地帶。結論發現，5%—10%的通勤率等值線范圍均已超過北京市行政轄區邊界，需要進一步完善跨城通勤的交通支持。本文通過北京都市圈的通勤空間范圍識別，為京津冀一體化背景下的綜合交通線網規劃提供依據。本文囿于目前對通勤率判定依賴于手機信令數據的單一來源，未來需在多源數據的支持下，對都市圈通勤規律進行更深入細致的探討。