仝德 | TONG DE

仝德课题组7位学生在北京大学“挑战杯”赛事斩获佳绩

近日，北京大学第三十三届"挑战杯"系列赛事（五四青年科学奖、跨学科竞赛和特别贡献奖）评审结果正式公布。根据评审结果，课题组共7位学生组成的3个队伍表现优异，分获校级一等奖、三等奖及院级优秀奖等奖项，参赛作品涵盖了城乡关系、职住空间、绿地公平等城市空间研究领域。

本次比赛具体获奖情况如下：

《乡村多功能转型下城乡逆向通勤的典型模式与空间分异规律——以广州市为例》
团队信息：陈依棋、徐珩、潘向向、戴月尔、童智超

作品简介：在城乡融合发展的背景下，城乡要素流动加快，催生了“住在城市、职在乡村”的城乡逆向通勤现象。以广州市为例，基于手机信令等多源时空数据，利用SVM机器学习算法，构建“功能-角色”分类体系，提炼城乡逆向通勤人群的典型模式和空间分异规律。研究发现：（1）广州市城乡逆向通勤群体规模接近35万人/日，约占农村就业的12.30%，城乡逆向通勤逐渐成为一种新的通勤类型。（2）城乡逆向通勤的平均通勤距离较长，但仍存在就近通勤的偏好和规避极端通勤的倾向；其流动空间呈现出以近郊或远郊区内流动为主、近郊流向远郊规模远高于反向流动、中心区外流向近郊区聚焦的分异特征。（3）乡村产业多功能转型和城市居住舒适性共同促使城乡逆向通勤现象的出现，通过建立“功能-角色”的分类框架，利用SVM算法识别出五类城乡逆向通勤人群：乡村性消费经营者型、乡村性消费服务者型、工业企业经营者型、工业企业服务者型、公共服务保障型。（4）城乡居住偏好差异凸显公共服务差距，需精准提升乡村公共服务供给质量；乡村转型应以乡村性消费产业为主导，同时推动工业向城市集聚，促进城乡产业协同；针对逆向通勤问题，需优化职住空间配置，实现城乡要素高效流动。研究揭示了城乡人口逆向通勤的新特征规律，对其典型模式和形成原因进行解析，最后，结合城乡融合发展背景，从职住空间优化、乡村功能转型和公共服务配置三方面提出政策建议。

《职住空间建成环境对通勤行为的多维非线性影响机制与交互作用——基于可解释机器学习的实证研究》

团队信息：戴月尔

作品简介：本研究以深圳市为例，深入解析居住区与工作区建成环境对通勤行为的差异化影响。基于移动信令大数据，我们创新性地采用梯度提升决策树（GBDT）模型这一可解释机器学习，从"供需规模—距离—建成环境"三个维度展开分析，首次系统揭示了传统因素与建成环境之间复杂的非线性关系及其相互作用机制。研究发现，（1）建成环境因素对通勤行为的影响占比高达30%，其中就业区域的工作居住比、商业服务设施多样性以及距市中心距离的影响最为显著；（2）在超大城市中，绝对的职住平衡难以实现。我们建议实施分区施策：内郊区域宜规划大型居住社区，外郊区域需重点完善基础设施，以促进就业与居住的合理匹配；（3）研究修正了"越混合职住越平衡"的传统观点，发现适度的商业设施配比和合理的非正规居住区分布，反而更有利于减轻通勤压力。研究的创新点主要在于，（1）首次系统区分居住地与就业地建成环境对通勤行为的影响机制；（2）引入非线性机器学习模型分析多因素交互效应，突破传统线性模型局限；（3）提出"情境敏感型"治理思路，揭示了在不同供需规模和距离情境下，建成环境变量作用的放大与削弱效应，为精准施策提供依据。

《城市新二元结构下的公园绿地公平性分析：从静态到动态视角》

团队信息：熊美瑜、吴欣妮、徐珩

作品简介：城市规划者和研究人员始终致力于探索城市公园分布中空间不平等的特征及其消除策略。传统的基于地点的可达性评估方法，通过强调设施的易达性，推动了城市公园的评估进程，然而，这种方法未能充分考虑不同类型居民从公园中获得的实际利益。为了弥补这一不足，本研究构建了一个结合XGBoost和SHapley Additive exPlanations（SHAP）模型的可解释机器学习框架，旨在定量分析城市化村庄与正式居住区之间基于活动的城市公园可用性差异。通过利用深圳市780个城市公园的手机信令数据，我们在居住区层面精确测量了公园的访问量。研究发现：(1) 尽管公园的地理分布相对均衡，但居民的实际使用行为却加剧了不同类型居住区之间公园可达性的不平等现象。(2) 个体层面的特征，如年龄和收入，是导致两组居民公园访问差异的主要因素。(3) 工作模式的影响日益显著，长期可能对居民的心理健康产生负面影响。本研究通过整合基于地点和基于活动的可达性测量方法，不仅丰富了相关文献，也为城市规划从形式主义向功能主义的转变提供了新的视角和见解。