北京: 清華最新研究:北京住房空置率到底有多少?

2025-07-16 | 來源: 知識分子 | 轉到微信 | 有0人參與評論 | 字體: 放大縮小 | 收藏 | 打印

該方法的核心假設是，一個正常居住的家庭大概率會安裝並使用一個Wi-Fi路由器（Access Point, AP），因此居住區內活躍的AP數量可作為實際居住戶數的有效代理指標。

為實現這一目標，研究人員使用 “中科奧訊TZ-4007型Wi-Fi探針”設備，對103個處於不同區位、建設規模、房價水平、建成年代的樣本居住區進行了高效率的實地數據采集。

在采集過程中，志願者騎行遍歷居住區內的所有道路，探針設備以每5秒一次的頻率，持續掃描並記錄探測范圍內（最遠可達100米）所有Wi-Fi信號的MAC地址、信號強度、幀類型等信息，同時使用手機App同步記錄GPS軌跡。

通過數據處理，研究不僅能統計出居住區內的AP總數，還能有效排除來自居住區外部的幹擾信號，最終得到可靠的“真實家庭數量”基准值。

將五種大數據方法估算的HVR結果與該基准進行皮爾遜相關性分析後，研究團隊得以根據相關系數的高低來客觀、定量地評判各數據源的准確性。

研究結果認為，百度LBS數據為第一梯隊，即最優的數據源。這主要得益於其基於GPS的精確定位能力，能夠最真實地反映個體用戶的居住點位，從而在居住區尺度上實現最准確的人口估算。

手機信令數據與吉林一號夜光數據均具備一定的有效性，但各有其局限。手機信令的精度受基站密度和定位算法影響；而吉林一號雖分辨率極高，但夜光數據天然地難以完全排除商業、路燈等非住宅光源的“噪聲”幹擾。此外，吉林一號夜光遙感數據的高空間分辨率導致圖像采集效率低下及各區域成像時間不一致的問題。

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珞珈一號與NPP/VIIRS夜光數據的表現與地面真值相關性較弱，其根本原因在於空間分辨率過低。在居住區這一精細尺度下，一個像素點往往覆蓋了多個居住區或大量非住宅區域，導致信號的“失真”和信息的混雜，難以勝任精細化的空置率分析。

Wi-Fi探針數據采集過程及處理流程

當然，該研究也存在一定的局限性，例如居住區邊界的界定仍需部分人工幹預，且暫時無法區分季節性空置等更復雜的模式，但均為未來的研究指明了方向。

從夜空中的微光到每個人手機的定位信號，再到街角不起眼的Wi-Fi……這些無處不在的數據，能夠幫助我們穿透鋼筋水泥的叢林，精准地識別空置房屋，成為打開城市秘密的鑰匙，為未來的城市規劃和生活方式提供了新的視角。

注：本文作者趙慧敏博士，是上述Cities論文《高層住宅居住區的住房空置率估算：基於多源數據的北京實驗》的第一作者。