建成環(huán)境對(duì)街道活力的非線性效應(yīng)
——基于XGBoost模型的多源大數(shù)據(jù)分析

吳莞姝 馬子迎 郭金函 趙 凱

活力是城市內(nèi)部的原始動(dòng)力，能綜合體現(xiàn)城市的發(fā)展質(zhì)量[1]。充滿活力的空間可以激發(fā)人類活動(dòng)，促進(jìn)社會(huì)交流與互動(dòng)，增強(qiáng)居民的安全感與歸屬感[2]。街道活力是城市活力的重要體現(xiàn)，是提供可持續(xù)且以人為本的公共空間的關(guān)鍵[3]。街道活力可通過(guò)設(shè)計(jì)手段進(jìn)行營(yíng)造[4-5]。既有研究證實(shí)，功能組合、開發(fā)強(qiáng)度、可達(dá)性、商業(yè)設(shè)施、景觀等環(huán)境要素可以有效增強(qiáng)街道活力[6-7]。

然而，多數(shù)研究預(yù)設(shè)建成環(huán)境與街道活力為線性關(guān)系，忽略了可能存在的非線性關(guān)系。線性假設(shè)容易過(guò)度簡(jiǎn)化或錯(cuò)誤估計(jì)建成環(huán)境與街道活力之間的復(fù)雜關(guān)系[8]。例如，雖然開發(fā)強(qiáng)度可以提升街道活力，但過(guò)度密集的建筑反而抑制活力[9]。非線性關(guān)系的探索有助于細(xì)化不同取值范圍內(nèi)環(huán)境要素影響的差異。雖有少量研究針對(duì)居民行為與建成環(huán)境之間的非線性關(guān)系展開探索[10]，但對(duì)于街道活力的直接研究還較少。

建成環(huán)境是一個(gè)復(fù)雜系統(tǒng)，包含多元要素。這些要素除了直接作用于街道活力外，相互之間也會(huì)產(chǎn)生交互效應(yīng)。2個(gè)環(huán)境要素的組合會(huì)在一定程度上放大或縮小對(duì)于被解釋變量的影響[8]。例如，中心性較高的街道兩側(cè)往往建設(shè)寫字樓、商場(chǎng)等中高層建筑，然而中低層建筑與較高中心性交互作用，可以引發(fā)街道上更多的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)[11]。明晰環(huán)境要素的交互效應(yīng)可有效指導(dǎo)建成環(huán)境的綜合營(yíng)造，促進(jìn)街道活力的形成。

此外，不同類型建成環(huán)境對(duì)街道活力的影響機(jī)制存在差異，對(duì)應(yīng)的活力提升策略也有所不同。人們?cè)谏钚越值馈⑸虡I(yè)街道及就業(yè)崗位密集街道中的行為需求不同，老城區(qū)與新城區(qū)的街道肌理與空間形態(tài)也存在差異。雖已有研究從街道形態(tài)、功能類型等方面進(jìn)行分類探討，但多集中在中觀尺度，選取的建成環(huán)境要素也相對(duì)單一[12]。

機(jī)器學(xué)習(xí)算法可有效解決上述問(wèn)題。eXtreme Gradient Boosting(XGBoost)等機(jī)器學(xué)習(xí)模型擺脫了解釋變量對(duì)于被解釋變量線性影響的假設(shè)，為非線性關(guān)系的探討提供了多樣化工具[13]。然而，該類模型通常是黑匣子，很難解釋內(nèi)部變量。為克服這一障礙，Lundberg等提出機(jī)器學(xué)習(xí)模型解釋性工具Shapley Additive Explanation(SHAP)[14]，可準(zhǔn)確解釋每個(gè)特征變量對(duì)于結(jié)果的貢獻(xiàn)度，提供全局模型和單個(gè)特征的局部解釋結(jié)論[15]。近年來(lái)，SHAP在交通、公共服務(wù)等多個(gè)研究領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。

綜上，本研究以廈門島為例，使用多源大數(shù)據(jù)測(cè)度街道活力與建成環(huán)境，使用SHAP解釋XGBoost模型探索街道活力與建成環(huán)境的非線性關(guān)系。

1 建成環(huán)境影響街道活力的研究進(jìn)展

1.1 街道活力的內(nèi)涵與測(cè)度

街道活力是一種場(chǎng)所感，需在社會(huì)背景下感知[16]，具體指人們?cè)诮值乐械幕顒?dòng)，也是居民與環(huán)境之間的相互作用[17]。

信息通信技術(shù)的發(fā)展與多源大數(shù)據(jù)的普及為街道活力的大規(guī)模與精細(xì)化測(cè)度提供了可能性，主要包括LBS數(shù)據(jù)[18]、手機(jī)信令數(shù)據(jù)[19]、社交媒體數(shù)據(jù)[20]等。這些數(shù)據(jù)包含豐富的活動(dòng)信息，為街道研究提供了新的粒度和視角。

1.2 建成環(huán)境對(duì)街道活力的影響

密度、多樣性、小街區(qū)和老建筑共同作用能夠激發(fā)街道活力[16]。

一些學(xué)者通過(guò)實(shí)證探索土地利用、城市形態(tài)、可達(dá)性等環(huán)境條件對(duì)街道活力的影響，但結(jié)論存在差異[6，21]。Sun等認(rèn)為高容積率和建筑密度會(huì)提高微觀尺度下的活力[22]，而Lu等發(fā)現(xiàn)密度和容積率對(duì)于不同發(fā)展階段的活力有不同影響[23]；Lin等在中觀研究中發(fā)現(xiàn)人行道設(shè)計(jì)與行人活動(dòng)沒(méi)有顯著關(guān)系[24]，但Li等發(fā)現(xiàn)步行友好型街道可聚集活力[25]。

1.3 關(guān)于非線性關(guān)系的探討

既有研究多基于線性假設(shè)，容易過(guò)度簡(jiǎn)化或誤算建成環(huán)境的真實(shí)影響，無(wú)法真正解釋環(huán)境與行為之間的關(guān)系[26]。一些變量只有在達(dá)到閾值后才具有影響力，且影響效應(yīng)會(huì)在某個(gè)閾值處達(dá)到飽和[10]。XGBoost、隨機(jī)森林、梯度提升決策樹(Gradient Boosting Decision Tree，GBDT)等機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以有效解釋自變量與因變量之間的非線性關(guān)系及其他影響效應(yīng)，目前已應(yīng)用于多個(gè)領(lǐng)域，但針對(duì)街道活力的研究仍較少。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 研究區(qū)域

廈門是國(guó)家中心城市之一，以舒適的生活環(huán)境、快速的經(jīng)濟(jì)發(fā)展與繁榮發(fā)達(dá)的旅游業(yè)而聞名。廈門島是廈門市中心城區(qū)，面積約132.2km2，人口密集，環(huán)境多樣，設(shè)施完善。這里歷經(jīng)了租界、海防的歷史演變，形成了多樣化的街道形態(tài)與路網(wǎng)肌理，是探索街道活力與建成環(huán)境的典型樣本(圖1)。

圖1 研究區(qū)域

2.2 研究數(shù)據(jù)

本研究使用多源大數(shù)據(jù)展開分析，數(shù)據(jù)類型、來(lái)源、獲取時(shí)間與預(yù)處理情況詳見表1。

表1 研究數(shù)據(jù)介紹

2.3 變量介紹

1)空間單元?jiǎng)澐帧?/p>

街道空間界定為街道兩側(cè)建筑、植物等界面所圍合的空間。由于道路交叉口會(huì)產(chǎn)生一定的空間割裂作用，因此，以道路交叉口為分隔，共劃分2 482個(gè)空間單元。

2)被解釋變量。

街道活力表現(xiàn)為街道空間在各時(shí)段進(jìn)行著各類基于步行或停留的活動(dòng)[4，16]。由于人們?cè)谕獠靠臻g中操作手機(jī)時(shí)一般處于停駐或慢行狀態(tài)，因此LBS數(shù)據(jù)可用于指代該類活動(dòng)。計(jì)算8：00—22：00各整點(diǎn)街道活動(dòng)強(qiáng)度的多日平均值，并匯總工作日和休息日的整點(diǎn)平均值，從而指代工作日與休息日的街道活力。

3)解釋變量。

5D理論常被用于探究建成環(huán)境對(duì)居民活動(dòng)的影響，包括密度、多樣性、設(shè)計(jì)、目的地可達(dá)性和交通距離[27]。本研究提取5D的關(guān)鍵變量來(lái)測(cè)度建成環(huán)境，詳見表2。

表2 建成環(huán)境指標(biāo)及計(jì)算方法

2.4 研究方法

XGBoost模型是一個(gè)開源機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目，是GBDT的改進(jìn)版本。模型通過(guò)加入正則項(xiàng)來(lái)降低復(fù)雜性，防止過(guò)擬合，并對(duì)損失函數(shù)進(jìn)行二階泰勒展開，使誤差更小[28]。此外，XGBoost支持?jǐn)?shù)據(jù)采樣和列采樣，在滿足計(jì)算精度的同時(shí)提高了計(jì)算速度和效率[29]。對(duì)于XGBoost這類復(fù)雜模型，無(wú)法用原始模型本身去解釋，SHAP可克服這一障礙[14]。SHAP可通過(guò)計(jì)算每個(gè)建成環(huán)境變量對(duì)模型中街道活力基值到輸出值的貢獻(xiàn)，從而準(zhǔn)確量化其對(duì)活力預(yù)測(cè)的貢獻(xiàn)。此外，SHAP還可以提供基于所有街道的全局模型，以及單個(gè)環(huán)境變量的局部解釋結(jié)論，從而更豐富且準(zhǔn)確地解釋建成環(huán)境對(duì)街道活力的非線性效應(yīng)。

3 結(jié)果分析

3.1 特征變量貢獻(xiàn)度

開發(fā)強(qiáng)度、街段開敞度與綠視率的貢獻(xiàn)度最高，街道等級(jí)、可步行性、街段長(zhǎng)度的貢獻(xiàn)度較低(圖2)。開發(fā)強(qiáng)度總體為提升作用，而開敞度和綠視率為削弱作用。在宏觀尺度上，較高的街段開敞度與綠視率意味著稀疏的沿街建筑與功能，反而不利于提升街道活力。

圖2 特征變量的相對(duì)重要性

3.2 建成環(huán)境與街道活力的非線性關(guān)系

1)密度。當(dāng)功能密度小于0.01時(shí)，影響為負(fù)；大于0.01時(shí)，影響由負(fù)轉(zhuǎn)正，此時(shí)功能密度基本滿足人群活動(dòng)需求(圖3-1)。當(dāng)開發(fā)強(qiáng)度大于2時(shí)，影響由負(fù)轉(zhuǎn)正；超過(guò)4時(shí)，影響效應(yīng)趨于穩(wěn)定(圖3-2)。

2)多樣性。當(dāng)功能混合度小于0.5時(shí)，可提升街道活力，效應(yīng)在0.2時(shí)達(dá)到最大(圖3-3)。當(dāng)功能混合度超過(guò)0.5時(shí)，影響由正轉(zhuǎn)負(fù)，表明功能混合度并非越高越好。該結(jié)果與功能分類有關(guān)，功能混合度的探討應(yīng)在類型與密度的前提下展開。

3)交通便利性。500m是地鐵與BRT站點(diǎn)影響街道活力的門檻距離。當(dāng)街道與最近地鐵/BRT站點(diǎn)的距離小于500m時(shí)，街道活力較高；當(dāng)該距離大于500m時(shí)，影響效應(yīng)幾乎為0(圖3-4)。公交站點(diǎn)密度的影響近似“1”字形，較為微弱，主要由于公交站點(diǎn)需步行可達(dá)，在空間分布上具有均質(zhì)性(圖3-5)。

4)設(shè)計(jì)。主干路活力最高，其次為支路(圖3-6)，這與廈門島土地開發(fā)模式有關(guān)。廈門島街段長(zhǎng)度較為合理，平均203m(表1)，差異不明顯(圖3-7)。當(dāng)寬高比在1～1.8時(shí)，尺度宜人，更容易集聚人群(圖3-8)。當(dāng)綠視率小于0.23時(shí)，可提升街道活力(圖3-9)。過(guò)高的綠化條件意味著稀疏的街道功能，缺乏必要的公共服務(wù)設(shè)施，難以聚集大量人氣。當(dāng)開敞度大于0.4時(shí)，正向效應(yīng)轉(zhuǎn)為負(fù)向(圖3-10)，其原因與綠視率相似。當(dāng)可步行性大于0.02時(shí)，對(duì)于街道活力的影響基本保持穩(wěn)定(圖3-11)。

5)可達(dá)性。當(dāng)距離大于1 000m時(shí)，影響幾乎為0(圖3-12)。當(dāng)區(qū)位大于1 000m時(shí)，休息日比工作日表現(xiàn)出更強(qiáng)烈的抑制作用。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)穿行度小于5時(shí)，影響為負(fù)，表明這類街道未達(dá)到基本出行需求(圖3-13)。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)穿行度大于5時(shí)，街道一般為支路，街道活力隨其增加而提升。

圖3 建成環(huán)境指標(biāo)對(duì)街道活力的非線性效應(yīng)

3.3 建成環(huán)境指標(biāo)的交互效應(yīng)

計(jì)算建成環(huán)境變量?jī)蓛芍g的交互效應(yīng)，分別選擇工作日和休息日子樣本中交互作用最強(qiáng)的10對(duì)，分析環(huán)境變量對(duì)街道活力的影響如何隨另一個(gè)變量的變化而增大或減小(圖4)。

圖4 建成環(huán)境指標(biāo)的交互效應(yīng)

有7對(duì)變量的交互效應(yīng)在工作日和休息日均排序前10。1)在開敞度較高的景觀性街道上，綠化可以吸引更多活動(dòng)。當(dāng)綠視率大于0.25時(shí)，二者交互效應(yīng)為負(fù)。2)隨著開發(fā)強(qiáng)度增大，功能越混合的街道活力越高。3)在高開發(fā)強(qiáng)度街道上，適當(dāng)提升開敞度可有效增加空間舒適感。4)當(dāng)開發(fā)強(qiáng)度大于2且綠視率小于0.4時(shí)，會(huì)產(chǎn)生正向交互效應(yīng)。5)區(qū)位與開發(fā)強(qiáng)度的同步提升可顯著促進(jìn)街道活力。6)當(dāng)街道位于地鐵、BRT站點(diǎn)周邊500m范圍內(nèi)時(shí)，開發(fā)強(qiáng)度的作用較強(qiáng)。7)當(dāng)區(qū)位小于1 000m時(shí)，地鐵/BRT站點(diǎn)對(duì)街道活力的提升作用顯著。

此外，在工作日，當(dāng)街道至最近地鐵或BRT站點(diǎn)小于500m時(shí)，開敞度影響較大。當(dāng)綠視率小于0.25或開敞度小于0.4時(shí)，網(wǎng)絡(luò)穿行度可顯著提升街道活力。在休息日，開敞度較低的街道功能越混合，活力越高。然而，當(dāng)開敞度較高時(shí)，即使提升混合也無(wú)法促進(jìn)活力。距離商業(yè)中心越近的街道，功能混合度的影響也越大。

3.4 不同類型街道的活力形成機(jī)制

基于13個(gè)建成環(huán)境指標(biāo)，對(duì)街道進(jìn)行聚類。使用迭代鄰域聚類分析(Iterative Neighborhood Cluster Analysis，INCA)，通過(guò)INCA指數(shù)確定最優(yōu)聚類數(shù)。計(jì)算發(fā)現(xiàn)，聚5類INCA指數(shù)最高(圖5-1)，各類街道的數(shù)量見圖5-2，空間分布見圖5-3。

圖5 街道聚類結(jié)果及空間分布情況

A類街道大多分布在發(fā)展成熟的老城區(qū)及綜合居住片區(qū)。開發(fā)強(qiáng)度、綠視率和網(wǎng)絡(luò)穿行度顯著促進(jìn)活力，而與最近地鐵/BRT站點(diǎn)較遠(yuǎn)的距離(810m)是抑制活力的首要因素(圖6-1)。

B類街道主要位于筼筜湖、軟件園等行政與商務(wù)區(qū)。較高的開發(fā)強(qiáng)度、功能混合度及較低的開敞度可提升活力(圖6-2)。在工作日，綠視率顯著抑制活力；在休息日，距商業(yè)中心較遠(yuǎn)(1 936m)顯著抑制活力。

C類街道主要位于工業(yè)區(qū)、物流區(qū)及會(huì)展中心等特定功能區(qū)域，開發(fā)強(qiáng)度較低，距離中心較遠(yuǎn)，公共服務(wù)設(shè)施少且類型單一。開敞度(0.5)及距離地鐵/BRT站點(diǎn)較遠(yuǎn)是主要限制因素(圖6-3)。

D類街道分布在廈門島邊緣地區(qū)，主要包括北部機(jī)場(chǎng)空港片區(qū)及東南側(cè)環(huán)島路片區(qū)，距市中心較遠(yuǎn)，配套設(shè)施較稀疏。較高開敞度(0.5)、較低開發(fā)強(qiáng)度(1.4)及距離地鐵/BRT站點(diǎn)遠(yuǎn)達(dá)2 000m均抑制了街道活力(圖6-4)。

E類街道主要為景區(qū)道路及景觀性街道。雖然景觀環(huán)境較好，綠視率和開敞度較高，但距離地鐵/BRT站點(diǎn)較遠(yuǎn)，功能相對(duì)單一且稀疏。較高的開敞度(0.5)與綠視率(0.3)及較低的開發(fā)強(qiáng)度是主要抑制因素(圖6-5)。

圖6 5類街道典型案例的活力形成機(jī)制

4 討論

4.1 對(duì)街道精細(xì)化設(shè)計(jì)的啟示與建議

在城市層面上，提升開發(fā)強(qiáng)度是促進(jìn)街道活力最有效的措施。改變街道等級(jí)和街段長(zhǎng)度、改善可步行性對(duì)街道活力的作用有限。在用地開發(fā)充分、功能密集的街道上，即使步行環(huán)境有所欠缺，依然能聚集大量人群。與工作日相比，餐飲、娛樂(lè)、休閑、公共服務(wù)等多樣化功能為主的界面在休息日吸引力更強(qiáng)。

只有將建成環(huán)境要素控制在合理范圍內(nèi)才能有效提升街道活力。明確環(huán)境要素的閾值范圍可以減少街道設(shè)計(jì)中的不確定性。當(dāng)開發(fā)強(qiáng)度大于2或功能混合度在0.2～0.5時(shí)，建成環(huán)境可激發(fā)街道活力。地鐵/BRT站點(diǎn)與商業(yè)中心分別對(duì)周邊500和1 000m范圍內(nèi)的街道活力促進(jìn)作用顯著。當(dāng)街段寬高比為1～1.8，或網(wǎng)絡(luò)穿行度大于5時(shí)，街道活力會(huì)有效提升。

改變某一環(huán)境要素會(huì)導(dǎo)致其他環(huán)境要素的影響發(fā)生變化，街道設(shè)計(jì)應(yīng)綜合考慮環(huán)境要素間的交互效應(yīng)。開發(fā)強(qiáng)度可加強(qiáng)其他要素的影響，在交互中一般處于主導(dǎo)地位。高綠視率與開敞度均抑制活力，二者交互加劇削弱活力，不宜過(guò)度增加街道兩側(cè)廣場(chǎng)與綠化面積，尤其在景觀性街道上，應(yīng)結(jié)合功能進(jìn)行合理配置。在地鐵/BRT站點(diǎn)周邊500m或商業(yè)中心周邊1 000m內(nèi)的街道上，功能混合度、開敞度等對(duì)街道活力的影響被強(qiáng)化。

不同類型街道的活力形成機(jī)制存在差異，應(yīng)根據(jù)街道類型形成差異化的活力提升策略。功能密度與綠視率是提升老城區(qū)街道活力的主要因素。在商務(wù)辦公區(qū)，提升密度與多樣性可顯著提升街道活力。較高開敞度是抑制工業(yè)與物流園區(qū)及大型區(qū)域交通設(shè)施周邊街道活力的首要原因。對(duì)于景觀街道而言，改善交通便利性可顯著促進(jìn)活力。

4.2 方法創(chuàng)新與研究意義：基于機(jī)器學(xué)習(xí)的客觀規(guī)律總結(jié)

本研究探討了一個(gè)非線性視角下的街道研究方法，對(duì)于大尺度上人與空間的關(guān)系研究具有參考意義。使用LBS數(shù)據(jù)、街景數(shù)據(jù)等基于人本尺度的多源大數(shù)據(jù)，可以大規(guī)模、精細(xì)化評(píng)估街道活力與建成環(huán)境，彌補(bǔ)傳統(tǒng)調(diào)查方法成本較高、時(shí)空范圍受限的不足。使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，不預(yù)設(shè)解釋變量與被解釋變量之間的關(guān)系，通過(guò)算法從大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)客觀規(guī)律，進(jìn)而對(duì)新的樣本做出決策。研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)了街道活力與建成環(huán)境之間的非線性關(guān)系，這為街道精細(xì)化設(shè)計(jì)的標(biāo)準(zhǔn)制定提供了有力支撐。此外，通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘方法將街道按照環(huán)境屬性進(jìn)行明確分類，提出不同類型街道的差異化設(shè)計(jì)策略，不僅在理論上為街道研究提供了以人為本的精細(xì)化、系統(tǒng)化回應(yīng)，也在實(shí)踐上加強(qiáng)了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下街道空間品質(zhì)提升策略的可操作性。

4.3 研究局限與未來(lái)探索

本研究存在以下局限：首先，基于廈門島得出的結(jié)果較為具體，仍需針對(duì)不同樣本進(jìn)行驗(yàn)證從而獲取更具普適性的結(jié)論；其次，街道活力是一個(gè)綜合概念，除活動(dòng)強(qiáng)度外，還包含多樣性、時(shí)變特征等多方面內(nèi)涵，未來(lái)可借助生理傳感器數(shù)據(jù)、虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)、深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等多源數(shù)據(jù)與前沿技術(shù)，完善關(guān)鍵變量的多維量化，將“人-時(shí)-地”信息進(jìn)一步有效統(tǒng)籌，開展深層次的機(jī)制分析，從而滿足精準(zhǔn)規(guī)劃與設(shè)計(jì)的需求。

5 結(jié)語(yǔ)

本研究使用多源大數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)算法，突破了傳統(tǒng)的線性假設(shè)，遵循空間活力形成的客觀規(guī)律，在城市層面考察了建成環(huán)境特征變量重要性、建成環(huán)境對(duì)街道活力的非線性效應(yīng)和交互效應(yīng)，以及不同類型街道的活力形成機(jī)制。

結(jié)果顯示，在城市層面，開發(fā)強(qiáng)度與空間設(shè)計(jì)對(duì)街道活力的影響最強(qiáng)。建成環(huán)境對(duì)街道活力的影響表現(xiàn)出非線性特征，一個(gè)變量的影響隨著另一個(gè)變量的變化會(huì)被放大或縮小。老城區(qū)、商務(wù)片區(qū)、工業(yè)與大型交通設(shè)施周邊區(qū)域及景觀性街道的活力形成機(jī)制存在顯著差異。

本研究可為政策制定者在街道設(shè)計(jì)與管理中的相關(guān)工作提供依據(jù)，輔助形成具有精細(xì)化設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)的針對(duì)性策略，其中包括開發(fā)強(qiáng)度、功能多樣性、高寬比等指標(biāo)的量化控制，以街道活力為導(dǎo)向的交通設(shè)施與商業(yè)中心選址，以及在資源有限的情況下，如何針對(duì)不同類型街道取得最有效的活力提升效果。

注：文中圖片均由作者繪制。

注釋：

① 極光Aurora Mobile是以開發(fā)者服務(wù)平臺(tái)、數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)、數(shù)據(jù)商業(yè)化平臺(tái)為中心的數(shù)據(jù)生態(tài)體系，監(jiān)測(cè)約145.2萬(wàn)移動(dòng)應(yīng)用程序端(Aps)，包括騰訊、百度、淘寶、新浪微博等主流APPs，具有較強(qiáng)的普及性和較廣的覆蓋性。數(shù)據(jù)采集機(jī)制包括周期性位置更新和事件觸發(fā)。