DOI:10.11821/dlyj020210851 1 引言 在新型城镇化所提出的“以人为本”思想指导下，城市规划和建设的重点由数量规模增长转为人民生活质量的提升[1,2]。15分钟生活圈规划以居民日常活动需求作为规划指标确定的依据，区别于传统居住区规划从设施供给出发的视角，逐渐受到广泛关注[3,4]。近年来，上海、深圳、武汉、济南、长沙等大城市已先后提出在“15分钟生活圈”内配置基本服务设施以形成满足居民日常需求的城市生活基本单元，从而指导新形势下城市居住区规划实践。其中上海、济南等城市以步行尺度定义“15分钟”[5,6]，而长沙、深圳等城市将15分钟的范围拓展到步行或自行车骑行所能达到的区域，即构建“15分钟慢行生活圈”[7,8]。 对15分钟生活圈建成环境进行定量优化和调整是城市地理学关于城市内部空间结构研究的延伸，有利于科学制定生活圈规划指南，评估政策的有效性和可行性。然而，相关实证研究还处于探索阶段，多仅关注生活圈的空间划定与形态[9,10]，或仅从可达性、步行性、幸福感等视角对居住区设施布局进行评价[11-13]，缺少从居民个体日常出行需求的角度进行生活圈建成环境的综合评估分析。而且，如何构建评估15分钟生活圈建成环境的行为指标仍是技术难题。《社区生活圈规划技术指南(TD/T 1062-2021)》指出了社区生活圈的空间布局应该“适应居民出行规律，减少日常生活出行距离”[14]，然而生活圈规划应该适应哪些出行规律和减少多少出行等问题仍缺乏答案，需要更多的实证分析支撑。 本文利用“定住”理念为15分钟生活圈的建成环境优化调整提供新思路。“定住”概念来源于日本《第三次全国综合开发计划》中提出的“定住圈”规划，这也是生活圈规划最早的概念起源[15]。该规划以人的需求为核心，在居民一日生活遍及的空间单元内满足居民的各项日常生活所需，从而减少居民的远距离出行并疏散大城市过密人口[16]。简而言之，“定住”体现了通过构建理想的、自给自足的生活单元来吸引居民的日常活动与出行的思想。在西方，类似的定居构想可以追溯到20世纪20年代美国学者佩里提出的“邻里单位(neighborhood unit)”[17]。随后，20世纪中叶英国新城运动倡导者提出“完整社区”(complete community)，该理念认为居民的工作、购物、休闲等日常需求应该在一个混合功能的社区空间内得到满足，从而提升生活便捷度、减少远距离通勤[18]。而在苏联街坊规划和美国邻里单元的影响下，中国设立了集就业和日常生活配套于一体的“单位”空间，一直影响着现在的居住区建设与社区营造[19,20]。近年来，世界范围内的大城市如巴黎、波特兰、墨尔本等陆续提出构建“N分钟社区(N-minute neighborhood)”，希望在10分钟、15分钟或20分钟步行或骑行的理想范围内打造便捷、韧性、有活力的社区以满足居民日常生活需求[21,22]。上述规划理念与实践尽管形成于不同的城市与社会文化情境，但均指出了城市生活单元应具备一定的设施可及性和邻近性，从而吸引居民的大部分日常需求。这也从满足居民出行需求角度为15分钟生活圈优化调整提供了策略，即生活圈应具有一定的自给自足的功能和出行吸引力，即成为能将居民日常出行“定住”在一定空间范围内的定居空间(settlement space)。鉴于此，本文构造基于个体的“出行定住率”指标，定量分析15分钟生活圈的建成环境要素对个体定住率的影响。考虑到15分钟生活圈主要满足居民的日常活动需求，本文以居民的日常“非工作出行”作为研究对象。 当前文献对影响15分钟生活圈“定住”能力的因素探讨较少，特别是关注“定住”和建成环境关系的实证研究不足。为数不多的研究围绕非工作出行的定住率指标或活动捕获率指标(internal capture rate)，探讨其与土地利用混合度、密度、区域可达性等因素的联系。已有研究发现，通过提升交通小区的土地利用混合度、设施可达性、居住与就业密度，可能有效提升区域内非工作出行的定住率[23-25]。其分析单元多为汇总的地块单元，如交通分析小区、社区等，鲜有从个体出发探讨定住率的研究。且相关研究以国外城市案例为主，研究尺度针对交通小区或街区，难以为中国快速城市化背景下的15分钟生活圈规划政策提供有效的参考。 此外，规划设计导则更多关注建成环境指标的有效配置范围。如《上海市15分钟社区生活圈规划导则》(下称《导则》)明确提倡15分钟步行生活圈的人口密度为2万～2.7万人/km[2]、居住街坊面积为2～4hm[2]，零售及服务配套建成区约1500m[2]等[5]。然而，当前立足传统统计分析的实证研究多采用线性分析视角，多用作回答以下两个问题：①某一建成环境特征是否显著影响居民出行行为？②这个建成环境特征的影响有多大(如通过弹性系数的估算)？这两个问题并未解析15分钟生活圈建成环境的有效配置范围，因而难以直接指导生活圈建成环境或土地利用规划实践评估。 基于机器学习的非线性模型的使用为15分钟生活圈建成环境精细化调整提供了基础。这类算法打破了以往计量模型中自变量和因变量间先验的线性假设，得以估算建成环境与出行行为的非线性关系和阈值效应，得到影响的有效范围，可直接与生活圈规划指南进行比较[26-30]。例如，Zhang等以北京市为例，使用梯度提升决策树算法(Gradient Boosting Decision Tree，GBDT)模型，发现为减少小汽车使用，零售商业设施的有效范围为65～145个/km[2]，街区尺度的有效尺度为150～200m[26]；Shao等使用GBDT模型，发现为提升客流量，深圳TOD生活圈内就业岗位密度、商业容积率和居住人口密度的有效阈值为40000个/km[2]、2和77000人/km[2][28]。相关研究均发现建成环境的布局和调整可能存在多个阈值，阈值之间构成相应指标的有效影响范围。因此，引入机器学习算法支持下的非线性分析，不仅为15分钟生活圈空间布局与建成环境评估提供更精准的方法，还为生活圈建设提供更符合规划实践的分析视角。
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