雅各布斯的思考 ⑤︱雅各布斯的量化:社会福利房与中国空气污染对城市活动的影响 (两则)

Citipedia 一览众山小-可持续城市与交通 2019-07-22


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《雅各布斯城市特刊》之⑤

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一览众山小

Sustainable

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活力街区、街道与城市设计

量化城市与大数据

一览众山小-可持续城市与交通

2019年 | 7月22日期

团队成员

原文|Juliana Siqueira-Gaya、Amarilis Lucia Casteli Figueiredo Gallardo、Mariana Giannottia、晏龙旭、Fabio Duarte、王德、郑思齐

翻译|唐子轶、周一帆、张璐、赵哲毅、高梦雪、杨莎莎、郝璐、王宇琦、杨光、方丹奇、相欣奕、滕敏、黄显婷、张颜麟、苗雪琪、施翰达、王雅桐、赵安琪、钟明佳

文献|张瑜茜  校核|相欣奕

编辑|张璐、众山小   排版|李佳佳

微博 | weibo.com/sustainablecity


一览

导读

则一介绍的研究是为了提出一个社会福利住房指数(SHI),用于整合和量化城市空间社会环境信息,以支持社会福利住房计划。SHI可以用来研究新住房项目的选址方案,以及评估已建成住房综合设施的基础设施和配套服务的可达性。


则二在充分认识空气污染背后的一系列影响,对于评估其风险和制定公共卫生政策至关重要。那么,空气污染到底会对城市活动产生怎样的影响?若仅是粗略地定性假设,则不难想到,当出现严重空气污染状况时,城市活动被取消或推迟的几率会增加;但定量分析的话,已有研究尚未能够准确描述哪些人群的活动更容易受到空气污染的影响。本文巧妙地利用海量的微博签到定位数据与环保部空气质量指数(AQI)等数据,来探究空气污染对城市活动的具体影响。






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正文

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谨以此刊悼念一览规划女神

厦门大学王慧教授


则一


整合社会环境空间信息以支持社会福利住房计划

原文/ Juliana Siqueira-Gaya、Amarilis Lucia Casteli Figueiredo Gallardo、Mariana Giannottia   翻译/ 唐子轶


一、摘要

目前,为全球人口可持续地提供社会保障住房需要对地区内的基础设施和配套服务可达性进行综合评估。本研究的目的是提出一个社会福利住房指数(SHI),用于整合和量化城市空间社会环境信息,以支持社会福利住房计划。SHI可以用来研究新住房项目的选址方案,以及评估已建成住房综合设施的基础设施和配套服务的可达性。


二、介绍

社会保障房计划旨在为低收入群体提供优良的生活条件。然而这些举措消耗了材料,能源和资源,会对环境产生很大的影响,包括气候变化、公共卫生和城市排水系统的变化(Preval,Randal, Chapman, Moores, & Howden-Chapman, 2016)。而且,建筑的位置对社会也会产生影响,比如会加剧低收入家庭间存在的不平等现象(Duren, 2018; Reyes, 2018)。因此,需要解决由此引发的很多问题才能保证这个计划的可持续发展。


缺乏标准化评估是当前城市可持续发展规划中的一个障碍,因此,为了确保可持续住房的实施,有必要对整个地区的基础设施和配套服务进行综合评估。


本文的目的是提出一个社会福利住房指数(SHI),用于整合和量化城市空间社会环境。社会环境指数包括社会环境空间信息的选择和分析。它可用作管理工具,以确定社会福利住房计划最合适的地点,并评估已选定地点的结果。


三、材料与方法


图一描述了方法框架。前三步是利用当局的数据和文件来制定社会福利住房指数(SHI)的指标构成,在涉及到不同的地方规划和可用空间信息不同时同样可以遵循这些步骤。该指数的应用包括以下两个层次的分析:(i)基于市场评估做战略支撑;(ii)评估已经建成的项目。


图一、方法框架


本次的研究区域是位于巴西东南部地区(图二)的圣保罗市,约有1200万居民。

图二、圣保罗市和2010年起人口普查的区域



1、概念框架



住房赤字和人口的社会经济形势影响了住房供给的负担能力和方案(Gan, Zuo, et al., 2017)。从这个意义上说,指标应该根据分析的背景来选取,特别是要考虑城市环境的社会和环境问题(Geneletti et al., 2017; Sánchez-Cantalejo et al., 2008)。这项工作参考了住房规划政策文件,以确定分析的背景,并考虑其适用性指标。


一些与土地利用、交通和基础设施规划的关键性政策文件里都讨论到了住房需求。根据巴西联邦法律,主要城市部门政策与住房、污水排放和交通有关。为了确定与圣保罗住房相关的说明性问题,本文查阅了有关住房、污水和交通规划以及总体规划的文件。分析文件内容采用“上下文中关键词”的方法,使用“住房”一词明确住房供应的对象,指导方针和计划建议(Hsieh & Shannon, 2005)。在这个方法的基础上,可以建立包括与住房规划相关的环境和社会问题的概念框架。



2、指标计算



数据分析和指标构建整合了市政区域基础设施和配套服务提供的信息。圣保罗的案例研究将一个人口普查区域视为一个分析单位,指标都是基于18,953个分析单位计算的(IBGE, 2011) (图二)。表一是本文使用的指标的描述和细节。有关供水,污水系统和垃圾收集配套服务的指标是根据人口普查区内拥有此项配套服务的住宅的百分比计算的。污水和垃圾收集配套服务变量并不表示质量,只表明配套服务的存在。 对于绿地率,考虑了每个人口普查区域的绿地的区域百分比。图三描述了可达性类指标的计算过程。本研究所采用的可达性指标并未考虑设施的竞争力、质量和可用性,就业数据也不包括非正规市场。

表一、指标选择


图三、可达性指标计算步骤



3、数据分析与集成



指标选择后的主要步骤是数据预处理和缺失数据插补、多元统计、加权和汇总(经合组织,2008年)。对缺失值插补的不同替代方法进行敏感性分析,如实例剔除和中值替换。选择使用平均值替换缺失的人口普查数据是因为它保留了其他四个指标的描述性统计值,并且不会对数据集构成产生很大影响。


在预处理后,采用相关矩阵和主成分分析(PCA)进行多变量分析。PCA主要用于降低数据集的噪声,将数据集转换为一组新的不相关变量。使用min-max的归一化方法仅在索引合成结束时应用,以更好地可视化结果。空间信息在ARCGIS 10.5中进行处理。在WEKA进行描述性统计和多变量分析(Frank, Hall, & Witten, 2016)。



4、指标应用



对不同基础设施和配套服务水平的评估可以提供以下信息:(i)决策制定的战略阶段的事前分析,例如关于位置备选方案的分析(Geneletti, 2010);(ii)监测阶段的事后分析,用于评估已经建立的项目(Marques & Rodrigues, 2013; Rolnik et al., 2015)。


利用基础设施和配套服务提供的空间信息,SHI(社会福利住房指数)在事前分析期间评估了标记为接受社会福利住房倡议的区域。圣保罗市支持社会福利住房计划发展的总体规划创建了社会利益特别区(葡萄牙的社会利益特别区——ZEIS)(Ribeiro et al., 2016)。这些区域包括有不同用途的空置和占用土地。图四描绘了圣保罗市的地图及这些区域,表二描述了主要土地利用的描述。根据现有的标记土地,该指数就可对这些地区进行排名。有了这一点,就有可能确定每个地区致力于为低收入人口提供新住房的基础设施水平。


图四、ZEIS、MCMV项目


表二、ZEIS分类


在后评估阶段,SHI提供了有关已制定住房政策的执行情况,以评估巴西住房计划的项目。我的房子我的生活(Minha Casa Minha Vida-MCMV)计划始于2009年,并于2012年重新制定。MCMV是第一个提供资金的社会福利住房项目,包括最低收入阶层的补贴((Bonduki, 2014; Valença & Bonates, 2010))。由于项目结构中有许多有争议的细节,它产生了大量的住房建设,极大地影响了巴西城市的土地需求(Klink & Denaldi, 2014)。


四、综合评价:社会福利住房指标构建


本节介绍指标的构成。首先,介绍了城市部门与城市住房规划的关系。然后,给出了包含基础设施和配套服务评估的索引图。最后,介绍了指标应用及住房规划成果。



1、概念框架



圣保罗的交通规划表达了交通在提供更紧凑和经济的城市中所起的作用,其中表现为就业,休闲和教育机会接近居住区。圣保罗的卫生计划(Prefeitura de São Paulo, 2011b)同时也强调了政府政策和针对卫生、健康、水资源、住房、土地利用和城市发展方面的举措的整合。这个计划解释了与住房供给计划的相互影响,以及与(i)对不规则定居点的干预;(ii)贫民区城市化计划;和(iii)水源保护计划的相互影响。这项保护计划的目的是为水库边界的非正常占用区域的污水处理提供适当的基础设施。图5总结了文件审查期间构建的城市一体化概念框架。

图五、社会福利住房规划与其他计划关系的概念框架。



2、指标、数据分析与整合



表一中的指标是使用人口普查多边形中的空间信息计算得出的。然后进行多变量分析,以确定数据集的相关变量。相关性矩阵主要揭示了高相关性,即表二所示的相关系数的较高值。


表二、七个指标的相关性矩阵

为了得到无偏索引,使用主成分分析(PCA)法得到一组新的不相关变量。选择了四个可以解释原始方差约81%的四个主要指标。因此,下面的计算将是基于这四个指标(V1, V2, V3, V4),而不是原来的七个指标。为了表示与原始数据集的关系,图六表示了新指标与原指标的关系。

图六、主元载荷


V1与绿地正相关, V2与文化设施和工作可达性正相关,V3与学校的可达性正相关,V4与垃圾服务正相关。有关指标的空间模式的更多详细信息,参见图七。

图七、指标主成分空间信息


指标的最终表达式如下:

Index = 3.32 V1 + 1.53 V2 + 0.99 V3 + 0.85 V4


最后,SHI代表对圣保罗市基础设施和配套服务提供的评估。为了可视化,地图显示了指数的标准化值(图八)。指数值越高,提供的城市配套服务和设施越多。可以看出城市中心和周边地区存在相当大的差异。在未来的研究中,如果可以考虑到更多维度的指标,这个结果会更有趣。


图八、指数空间可视化



3、住房规划结果:指数应用



本节通过SHI的结果做了两个分析,一是对ZEIS区域进行排名,以此来确定住房计划的位置,二是通过分析MCMV项目来评估其结果。


图九描述了现有社会福利住房用地的等级。 根据该指数,可以发现较差的区域是城市边缘,最好的是在市中心。 ZEIS类别(表二)排名最差的是第四类。最好的是第三类。


图九、ZEIS分析


在后评估分析中,对MCMV项目进行了评估。 可以发现条件较差的项目位于城市边缘,特别是在北部和东部地区(图十)。 

图十、MCMV项目分析


SHI同样可以应用于其他国家解决土地使用潜力等问题。 当将其应用于其他背景时,必须要调整指标选择(Sánchez-Cantalejo et al., 2008),以体现社会福利住房背景的特殊性。


四、总结


这项工作提出了一个整合和量化了城市空间信息的社会福利住房指数(SHI),可适用于不同城市的社会福利住房计划。该指数的概念框架必须符合当地的情况。 它揭示并解决了在福利住房计划里的社会 - 环境空间特征。 指数计算涉及空间分析,其中包括对基础设施,配套服务和环境信息的分析。


SHI的应用可以满足不同的住房计划需求,实现更可持续的城市发展。 对将获得社会福利住房计划的地区进行评估,可以发现配套服务和城市基础设施的异质性。 对MCMV计划中的建筑项目进行分析结果强调优先考虑增加城市边缘居住区周边的工作和文化设施供应。


这个指数的计算公式可以通过选择环境、城市基础设施和配套服务信息来调整。如果有更多关于配套服务质量、空缺和需求,土地价格和现有住房存量这些信息的话,这个分析会更有说服力。虽然使用该指数已经可以完成评估,但是如果包含建筑标准变量结果或许会很有趣。主成分分析法增强了程序的可复制性,特别是在高度相关的数据集中,一旦它提供了一种可靠的加权和揭示数据结构的统计方法,就可以告知用户所选指标之间的关系。


则二


基于签到定位数据的空气污染对城市活动影响的研究

原文/ 晏龙旭、Fabio Duarte、王德、郑思齐   

翻译/ 周一帆


一、数据及其处理


数据获取是本研究的基石,本文的几位中国学者展示了强大的数据获取能力。


1、微博签到定位数据及其处理



收集到从2015年1月1日到2016年10月30日新浪微博的签到定位数据。通过过滤掉累计少于单个用户累计少于20次签到的数据,最终数据集为包含64万名微博用户的5000万条签到记录。


1.1、 地域



按中国“每平方公里1500人以上为城市面积”的规定分析签到数据,发现约90.9%的签到位于市区。但如果去掉剩下不到一成的城市以外地区的签到记录,又会忽略掉空气污染对某些活动(如郊游、野餐和农村观光)的影响。因此本文并未将数据按城市或农村的区别而分开。


1.2 活动类别判别



根据数据的定位场所判别活动类型,并分为七大类,每类活动的比例如表三所示。



2、 与签到数据时空吻合

的空气污染数据



收集到环保部发布的各地级市从2015年1月1日到2016年10月30日的24小时AQI数据(包含PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO、O3六项污染物),以及同期内气象数据服务中心提供的降水量、气温、风力等级等气象记录。



3、 数据整合



经整合后的签到数据共在251个地级市有定位,这覆盖了中国绝大部分人口区域(如图十一所示)。以东南沿海城市、中西部省会城市为主的人口密集经济发达地区,是微博签到的第一梯队,其内日均签到人数大于283(如图十二所示)。

图十一、签到数据所在的251个地级市分布一览图

图十二、各市日均签到人数一览图。


图十三为六项污染物在各市的平均浓度一览图。可以看出,六张图均反映:中国北方地区的空气质量最差,东部沿海地区(如山东省)和长三角地区其次,华中、华南的空气质量相对较好。


图十三、六项污染物的平均浓度一览图。(Jenks Natural Breaks)。



4、其他相关因素



在分析模型中增加了表示周末或节假日的变量,因该因素对签到数量及城市活动影响很大。此外,根据农历把所的日期归为春夏秋冬四季,并以日降雨量来作为判别天气的依据。


二、分析模型

采用面板数据回归分析中最常用的模型——固定效应模型(FEM)来探究空气污染物对城市活动的潜在影响。表达式是:

其中,

y_it^activity——在日期t这一天i市签到的总活动量;

X_it^pollution——在日期t这一天i市的空气污染水平,分别以上文六种污染物浓度衡量;

X_it^weather——在日期t这一天i市的天气质量,以上文所提及的降水量、气温、风力等级来描述;

X_it^date——周末、节假日或季节的变量;

u_i——i市自有的特征影响因素,如人口数量、经济水平等,或地域文化习惯等;

ε_it——误差项。


三、模拟结果


1、空气污染对城市活动

的一般影响


表四、六项空气污染物与当地居民各类活动的相关性一览表。


表五、六项空气污染物与游客各类活动的相关性一览表。


a)城市活动对PM2.5、NO2、SO2、PM10的回避普遍存在,其中:SO2的影响最大,其次是PM2.5、NO2和PM10。具体来说,增加100μg / m3的浓度会导致平均减少8.4 - -27.6%的活动;

b)CO和O3并不与城市活动显著相关,推测可能是由于污染物对人群的感知差异,如气味等;

c)本地居民的活动比游客更容易受到空气污染的影响。这一发现支持了以下结论:空气质量对游客来说只是一个次要问题(Cheung & Law, 2001),这可能是由于游客的旅游花费、时间投入等沉没成本,使得重新安排活动的代价更大;

d)与工作相关的活动相比,与休闲相关的活动更容易受到空气污染的影响;

e)时滞效应可能存在,在遭遇严重空气污染后,人们可能会取消未来几天的活动。



2、空气污染对城市活动的异质性影响


2.1一般异质性影响



a)富裕城市居民和污染较严重城市居民的活动明显更容易受到空气污染的影响,且收入水平与城市活动的相关性较空气质量更显著;

b)异质性存在非线性特征(译者称之为边际敏感递减特征)。如每增加一单位收入(污染量),发达城市(污染较重城市)居民活动对空气污染的敏感度增加值,小于欠发达城市(污染较轻城市)人群活动的敏感度增加值。

c)一个有趣的发现是,在国庆节时城市活动对空气污染的敏感度与平时相比平均下降6.14%。


2.2、空间异质性与环境不公



通过计算各市城市活动对AQI的敏感度指数(如图四所示),可以看出:

a)敏感度最高的是华东地区(地区1)和一些省会城市;

b)其次是华北(地区2)、东北(地区3)和华中(地区4);

c)华南(地区5)、西北地区(地区6)和非省会城市的敏感度不明显或敏感度的相关性较小。


图十四、各市城市活动对AQI的敏感度一览图。


图十四中的大部分空间异质性表现都可以用平均空气质量指数(AvgAQI)和收入水平来解释。基于上述三条总结性的描述,本文将进一步讨论有关环境不公的三个重要问题。


首先,图十四的敏感度格局分布明确地反映了环境不公的新体现,即,城市居民改变活动是为了免受空气污染的影响,这在以往的研究中通常被忽略。


第二,由于收入水平与敏感度的相关性比AvgAQI更显著,那么中国正在进行的区域发展政策(如发达地区的高污染产业转移到欠发达地区)应该彻底重新审视,以考虑公共卫生后果。


最后,图四中出现的那些城市活动敏感度较低或敏感度相关性不显著的地区,本文推测其部分原因是中国的相关标准过低,使得居民忽视了空气污染这一环境因素,或对空气污染的不利影响缺乏了解,虽然在此研究中我们没有提供人们对空气污染主观感知的证据。


四、总结与思考

本文通过获取到庞大的微博签到定位数据和空气质量、气象数据,并进行严谨而又富有创造性地分析,强有力地证明了空气污染对于城市活动有明显影响:一般来说,SO2的影响最大,其次是PM2.5、NO2和PM10;当地居民的活动比游客更容易受到影响;休闲活动的敏感度比工作相关活动高。此外,关于空间异质性,本文证实了城市活动与收入、空气质量的显著相关性,表明生活在更富裕、污染更严重的城市的人更容易受到空气污染的影响。


而本文更重要的贡献在于提供了中国当前环境不公的新观点与新论据。通过对敏感度空间异质性的分析描述,本文认为空气污染方面的环境不公不仅仅是基于人口数量分布差异,还应该考虑来自城市活动的差异;其次,欠发达地区可能会出现新的不公平现象,如制造业转移到欠发达地区,但人们很少采取回避行为;最后,本文也揭示了人们对轻空气污染有害影响的普遍忽视,并推测这部分由于中国政府法规的标准相对较低。


最后,本文的研究对于出台评估空气污染风险的相关政策有重要推动作用,对于补充环境正义方面的理论与实证有重要贡献。本文还强调相关公共卫生政策的必要性和紧迫性,如普及空气污染对人群健康的危害,特别是在那些欠发达地区。





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01

《整合社会环境空间信息以支持社会福利住房计划》




02

《基于签到定位数据的空气污染对城市活动影响的研究》














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