新能源汽车充电设施与城市空间活力的时空关联及非线性响应机制：基于ISTNR模型

《Land》：The Spatiotemporal Correlation and Nonlinear Response Mechanism Between New Energy Vehicle Charging Facilities and Urban Spatial Vitality: Based on the ISTNR Model

　　

新能源汽车充电设施不仅是新交通基础设施的关键支撑，也是重塑城市空间功能和活力的重要催化剂。探索其空间布局与城市活力之间的非线性关联对于优化城市空间结构具有重要意义。研究人员以2013-2022年全国2853个区县为研究对象，构建多维城市空间活力测度体系，利用耦合协调度模型分析两者的时空演化特征，并引入集成时空非线性回归(ISTNR)模型识别空间活力因素对充电桩分布的驱动机制及交互效应。结果表明：(1)中国充电桩空间分布与城市空间活力呈现显著的“高-高”集聚和时空协调特征；(2)两者耦合协调度呈现稳定趋势，但存在显著区域不均衡，东部沿海城市群协调水平较高；(3)ISTNR模型在处理时空异质性和非线性关系方面优于传统GTWR和随机森林模型，能更准确刻画复杂地理过程；(4)城市空间活力对充电桩分布具有显著非线性驱动机制，餐饮、商业和医疗设施密度等因素与充电桩分布关联最密切，且存在明显交互效应，对充电桩布局的边际驱动效应具有显著影响。研究成果为城市充电基础设施的精准规划与空间品质提升提供了理论依据。

论文解读文章：新能源汽车充电设施与城市空间活力的时空关联及非线性响应机制——基于ISTNR模型

**研究背景与问题**
随着能源结构转型与新能源汽车产业爆发式增长，城市交通系统正经历从燃油驱动向电力驱动的范式转变。新能源汽车充电设施作为“新基建”的重点领域，已从单纯的能源补给点演变为重塑城市空间结构、引导功能融合和激发空间活力的重要催化剂。城市空间活力表征城市在特定时空范围内集聚和配置人口流、资本流与信息流的能力，充电设施布局质量直接影响这一集聚能力。然而，传统规划实践中常将充电设施建设视为孤立的工程问题，未将其置于“城市空间有机体”中考量，导致设施选址与城市活力中心之间的空间错配，出现资源闲置与短缺并存的现象。现有研究多聚焦于工程选址、可达性或短期需求预测，较少将其与多维城市活力进行耦合分析；方法上，普通最小二乘法(OLS)和多尺度地理加权回归(MGWR)等模型能揭示平均效应或空间异质性，但难以捕捉阈值效应、非线性响应及其因子交互作用。为弥补上述空白，本研究以2013–2022年中国2853个区县面板数据为基础，引入集成时空非线性回归(ISTNR)模型，整合地理时空加权回归(GTWR)、随机森林(RF)和沙普利加法解释(SHAP)，识别时空异质性、非线性机制及可解释的规划涵义。

**研究内容与结论**
研究人员构建了包含行为、环境、社会、经济和要素网络五个维度的城市空间活力评价体系，以充电站密度为因变量，利用AHP-熵权法测度活力指数，采用耦合协调度模型量化充电设施与城市活力的时空协同程度，并通过ISTNR模型识别活力因素对充电桩分布的非线性驱动机制及交互效应。研究结论包括：(1)中国充电桩空间分布与城市空间活力呈现显著的“高–高”集聚和时空协调特征，东部沿海城市群尤为突出；(2)两者耦合协调度呈稳定上升趋势，但区域失衡明显，西部内陆地区长期处于低协同状态；(3)ISTNR模型在误差指标和拟合优度上显著优于单独的GTWR和RF模型，能更准确刻画复杂时空非线性关系；(4)餐饮、商业和医疗设施密度是影响充电桩分布的核心活力因素，呈现显著的非线性阈值效应和交互效应。研究成果发表在《Land》期刊，为城市充电基础设施的精准规划与空间品质提升提供了理论依据。

**主要关键技术方法**
本研究采用以下关键技术：(1) 利用AHP-熵权法从行为、环境、社会、经济和要素网络五维度综合测度城市空间活力；(2) 运用耦合协调度模型量化2013–2022年全国2853个区县的充电设施密度与城市活力之间的时空协同程度；(3) 集成GTWR（捕捉时空依赖）、RF（建模非线性关系）和SHAP（解释输出）构建ISTNR模型，以揭示活力因素对充电桩分布的驱动机制及交互效应。样本来源为2013–2022年中国2853个区县的面板数据，基础数据来自高德POI、国家青藏高原数据中心等。

**研究结果**
3.1 空间分布格局演化
通过2012–2022年充电设施空间分布图（图4）和空间自相关分析（图5、表3）发现：充电设施从早期零星分布在少数东部核心城市，到2015年后加速扩张，逐步形成京津冀、长三角、珠三角等东部城市群的连片高值集聚区；空间自相关Moran‘s I指数自2017年起显著为正，证实持续的空间集聚趋势。同时，2013–2022年城市空间活力（图6、图7）呈现整体小幅提升，高活力区与充电设施高值区在空间上高度重合，东部沿海城市群的高-高集聚持续扩大，西部内陆地区保持低-低集聚，表明活力与充电设施布局具有协同演化特征。

3.2 时空协调演化特征
通过耦合协调度空间分布图（图8）和LISA聚类图（图9）发现：2015–2022年充电设施与城市活力的耦合协调度整体呈稳定但低位趋势，2015年全国以严重失调为主，仅东部少数核心城市达到勉强协调；2018年后失调有所缓解，东部城市群逐渐出现良好协调信号；至2022年，京津冀、长三角、珠三角等高-高集聚区扩大，西部内陆仍以低-低集聚为主，东部活力核心外围存在低-高异常区（基础设施滞后于活力扩散）。该模式揭示了区域发展失衡和匹配关系的动态调整过程。

3.3 模型性能评估与适用性验证
通过图10、图11、图12对GTWR、RF和ISTNR三种模型的比较：ISTNR的MSE仅0.0011，远低于GTWR的0.0132和RF的0.0206；加权R2和解释方差均达0.9933，显著高于GTWR（0.9172）和RF（0.8230）；残差分布集中于零附近，无异方差性。ISTNR整合GTWR的时空依赖优势与RF的非线性学习能力，在拟合精度、稳定性上优于单独模型，适用于解析充电设施与城市活力的复杂时空非线性关系。

3.4 活力因素对充电桩分布的非线性驱动效应
基于ISTNR的SHAP分析（图13）显示：餐饮设施密度（平均SHAP值0.2354）、商业设施密度（0.1395）和医疗设施密度（0.0865）是影响充电桩分布的核心活力因素。非线性特征表现为：餐饮密度在低值区间SHAP值为负，高值区间正向驱动且边际效应递增；商业密度在高值区间正向效应增强；医疗密度在高值区间呈稳定正向作用。其他因素如路网密度和公园密度相对次要但亦存在非线性交互。

3.5 活力因素间的非线性交互效应
图14显示：餐饮密度与商业密度的交互最显著，当商业密度较高时，餐饮密度对充电桩分布的正向贡献明显增大（SHAP值超0.3）；餐饮密度与医疗密度交互显示医院周边餐饮设施对充电需求的放大作用；餐饮密度与路网密度交互说明高可达性区域进一步强化餐饮场景与充电布局的联动。

**讨论与结论**
讨论部分总结了双向动态闭环机制：“基础设施约束—充电布局响应”路径中，路网密度、商业和公共服务设施密度构成刚性约束；“空间活力支撑—要素联动反馈”路径中，行为活力（人口密度）、经济活力（商业密度）直接产生充电需求，社会与环境活力通过影响人口流动间接调节布局，同时充电设施优化反哺空间活力提升。规划启示包括：东部沿海应优先提升服务质量而非数量；中部内陆和东部外围宜采用精准补缺策略；西部内陆应保障基本可达性和包容性覆盖。研究局限：未纳入极端低温等气候变量，分析以宏观和中观尺度为主，对政策干预等潜在因素刻画有限。

研究结论（翻译原文Conclusions）：
(1) 结果表明，中国电动汽车充电设施布局与城市空间活力在时间演化和空间分布上均呈现显著协同性。2012–2022年间，充电设施从少数高活力东部城市的零星部署扩展为长三角、珠三角等东南沿海城市群的连片集聚，其演化轨迹与城市空间活力的提升高度一致。尤其是在2015年后，随着新能源汽车政策密集实施，充电部署加速，高值充电区与活力核心的空间耦合持续增强，既体现了城市活力对充电需求的集聚效应，也反映了充电基础设施对提升区域吸引力的反馈效应。
(2) 就耦合协调水平而言，2015–2022年充电设施与城市空间活力的全国协调度呈稳步上升趋势，逐步从失调主导转向较好协调，但区域差异依然显著。东部核心城市群协调改善最为明显，京津冀、长三角等高-高集聚区持续扩大。相比之下，西部内陆地区长期处于低协同状态，东部活力核心外围部分区域仍呈现活力扩散快于基础设施供给的低-高异常模式。这种空间分异既反映了资源禀赋与政策执行强度的差异，也体现了充电布局与城市活力匹配关系的动态调整过程。
(3) 方法论上，ISTNR在解释充电设施与城市空间活力的交互作用方面展现出显著优势。与GTWR和随机森林相比，ISTNR同时兼顾了时空依赖刻画、非线性关系建模与结果可解释性。其误差指标大幅降低，加权R2和解释方差达0.9933，残差分布更稳定。该模型不仅有效捕获两系统间的复杂时空非线性和协同效应，还利用SHAP值揭示了关键驱动因素的作用机制，克服了传统线性模型与黑箱机器学习方法的双重局限。
(4) 进一步分析表明，城市空间活力因素对充电桩分布的影响呈现显著的非线性交互特征。其中，餐饮、商业和医疗等设施相关因素与充电分布关联最紧密，且表现出明显的交互效应，显著影响边际驱动效应并呈现明确的阈值效应。当餐饮密度超过0.8个/km2、商业密度超过1.2个/km2、医疗密度超过0.7个/km2时，其对充电布局的正向效应显著增强并趋于稳定。这很可能与“3Ds”概念中的“密度”维度密切相关。超出这些阈值后，进一步增加设施的边际拉动作用减弱，表明规划应转向提升服务质量。