長春市軌道交通與空間及業態的聯動關系研究

郭 闖，陳文靜，王均瑤

（長春市城鄉規劃設計研究院，吉林 長春 130000）

0 引言

城市軌道交通網絡作為城市客運系統的重要組成部分，在城市空間結構優化與用地發展過程中發揮著至關重要的支撐與引導作用[1]。隨著機動車保有量的井噴式增長，傳統的交通出行結構面臨嚴峻的挑戰。根據東京、倫敦、巴黎等世界都市圈的發展經驗，大力發展軌道交通，能有效地緩解城市交通壓力，是解決城市交通問題的重要舉措[2]。在此背景下，軌道交通成為我國部分大城市發展所面臨的重要議題。

空間句法理論以城市交通網絡空間拓撲關系為基礎，應用于城市空間發展、人的空間行為與認知、交通網絡分析、規劃方案評估等領域[3]。目前關于“人”、“交通”與“空間”聯動機制的理論文獻，都是基于“人”和空間句法理論構架下的城市路網結構的關系研究。具有代表性的Stephen等[4]的模型在倫敦的城市空間模型基礎上加入多尺度、多維度的交通網絡，以檢驗理論層面上的均衡條件。Gil[5]驗證了多模式交通模型建立的必要性及聯動作用，實證結果基本支持理論預測。而以“人”、“交通”、“空間”的實證研究主要是尋找空間參數與各類周邊實測數據之間的關系。在針對軌道交通方面的實證性研究中，張岱宗[6]、Zhu等[7]、劉紅君[8]分別針對地鐵線路的城市地下空間利用強度、商業開發價值、地價與軌道交通系統之間的關系進行了研究。盛強等[9-10]、侯靜軒等[11]分別針對重慶地鐵站點人流量和餐飲業態、天津地鐵站點的人流量同空間參數進行多尺度分析，尋找其內在聯系，后者還以此為基礎，提出分析和預測模型。聶亦飛[12]以南昌市軌道交通站點周邊公共空間為例進行量化分析研究，旨在揭示站點周邊城市公共空間結構特點及其對行人使用行為的影響。盛強等[13]將空間句法與新數據技術結合，在軌道交通站點周邊城市設計方面進行綜合應用。

本文運用空間句法理論，在相關研究的基礎上，引入長春市本地業態數據（百度POI興趣點數據[14]）進行分析，探討以輕軌為骨干網絡的軌道交通發展初期，軌道交通站點實測客流量同周邊業態與路網空間參數之間的互動關系，并對其發展狀態進行評價，為城市軌道線網規劃、建設提供參考。

1 研究過程

1.1 研究對象

長春市是中國大陸地區第一條標準輕軌通車開行的城市，也是中國第一個有地鐵規劃的城市。面對快速增長的機動車保有量所帶來的城市交通問題，長春市正著力發展城市軌道交通，這將對傳統交通模式與居民出行習慣產生巨大沖擊。目前長春市地鐵1號線剛剛開通試運營，客流規模尚未穩定。輕軌3號線和輕軌4號線兩條線路閉合成環，并向城市外圍延伸，現運營車站49個，運營里程約48km，如圖1所示。本文將以輕軌3號線和4號線為例，利用基于空間句法理論所構建的長春市路網模型，選取49個輕軌站點及周邊區域的網絡業態數據（百度POI數據）作為樣本，初步探討站點流量、路網空間參數與業態發展三者之間的聯動關系。

1.2 空間參數選擇

本文運用空間句法理論，選取反映人的可達性和穿越性的空間參數，并在多維尺度上進行量化分析。其中，整合度（INT）表示在路網拓撲關系中以某路段作為目的地可到達的難易程度，其值越高，則可達性越好。而穿行度（NACH）則表示在路網拓撲關系中某路段被選擇通過的可能性，其值越高，則選擇該路段通過的可能性越大[15]。兩者都是基于道路空間拓撲關系，反映人的出行行為的某種特征與規律。

1.3 客流量、空間參數和業態的分析過程

本文選取軌道交通發展初期站點實測客流量、多尺度路網空間參數、業態（百度POI數據）等特征數據，進行兩兩回歸分析，確定三者之間的關系，如圖2所示。

1.3.1 客流量同空間參數的分析過程

基于長春市空間句法模型，運用Depthmap軟件對整合度（INT）和穿行度（NACH）兩項空間參數進行多尺度（400m,800m,1 200m,1 600m,2 000m,5 000m,7 500m,10 000m,n）計算。考慮站點覆蓋范圍，結合“最后一公里”理想步行距離的要求，分別選取500m和800m的分析半徑，以軌道交通站點所在路段進行距離衰減，計算結果如圖3所示。選取該范圍內兩參數的平均值，并將實測的輕軌3,4號線站點客流量同兩項空間參數的平均值進行回歸分析，判斷客流量與不同尺度空間參數的關聯性。

圖1 長春市軌道交通3,4號線線路圖

圖2 客流量、空間參數和業態數據回歸分析示意圖

圖3 長春市軌道交通站點500m,800m分析半徑下整合度與穿行度分析圖

1.3.2 客流量同業態的關系分析

本文選取百度POI數據中賓館酒店、餐飲娛樂、公司企業、零售行業、商業大廈等5大業態數據，對所選參數進行自相關性分析，并選擇相應業態作為變量同軌道站點實測客流量進行回歸分析。通過站點客流量同周邊業態集聚之間的關系，評價站點及周邊業態的發展狀態。

1.3.3 空間參數同業態的關系分析

站點周邊業態對人的出行影響主要體現在穿越性與目的性兩方面，其中穿越性主要體現在餐飲娛樂和零售行業的出行規律，而目的性則主要體現在公司企業等的出行規律。本文將所選取的各業態參數POI數據及其合計POI值同多尺度的穿行度、整合度等空間參數進行回歸分析，尋找每種業態在特定空間參數與空間尺度下的關聯關系。

2 數據分析

2.1 軌道交通站點客流量同空間參數的關系

本文選取500m和800m的分析半徑，運用長春市空間句法模型對整合度和穿行度兩項空間參數進行分析，并將分析結果同軌道站點實測客流量進行回歸分析，結果如表1所示。不同分析半徑中，站點流量同1 200m的整合度存在相對較高的相關性，而穿行度參數會隨著分析尺度的不斷增大而逐漸減小，反映了軌道站點在人行的尺度上存在選擇優勢。但結果中R2（相關系數的平方）值均在0.2～0.3之間，兩者相關性整體較低。

由于前進西和前進大街站相距352m，兩站可統籌為一站考慮。將兩個站點合并優化后，站點客流量同空間參數的R2值小幅增加，為0.229。初步判斷長春市現狀輕軌3,4號線的站點流量同空間參數沒有較為明顯的相關性。

在對兩者進行回歸分析時，存在諸多離散點（見圖4）。其中長春站和北亞泰大街站尤為明顯，通過實地調研，對兩離散點的特殊性進行分析發現：長春站是輕軌3號線的起點，位于長春站南廣場，負責集散火車站巨大的客流量，導致輕軌長春站的客流量相對于空間參數居高不下；亞泰大街站在數據采集時正在修路，行人下穿火車站較為不便，而周邊用地布局缺乏活力，因此該站客流量較少。

圖4 站點客流量同空間參數關系離散圖

2.2 軌道交通站點客流量同業態的關系

對選取的業態參數進行自相關分析，如表2所示，零售業、餐飲娛樂和賓館有著較強的相關性，R2均在0.78以上。因此選取餐飲、公司企業、商業大廈的POI值作為自變量，對站點客流量進行擬合，R2值為0.224，結果表明相關性不明顯。此外，將站點客流量同業態合計與餐飲加零售兩項指標的POI值進行回歸分析，結果顯示，針對500m和800m分析半徑，兩者R2值均在0.2～0.3之間，充分證明長春現狀3,4號線軌道交通客流量同周邊餐飲、零售等業態也不存在明顯的相關性。

表1 軌道交通站點客流量同空間參數的回歸分析結果

表2 800m分析半徑業態參數自相關分析結果

但客流量與業態集聚的互動關系，卻能很好地體現該軌道站點周邊的開發強度與發展狀態。將長春市輕軌3,4號線各站點客流量同站點周邊800m半徑范圍內的POI總數進行可視化分析，如圖5所示。

通過對比長春輕軌3,4號線站點客流量和周邊業態集聚程度的關系，將兩者的聯動狀態劃分為四個象限，如圖6所示。第二象限中長春站、衛星廣場、臨河街等站點周邊業態豐富，客流量大，兩者互動緊密，發展處于成熟階段。第三象限中主要為輕軌3號線末端站點，位于長春市東南部的凈月開發區，路網建設初步形成，業態發展處在起步階段。其余站點主要集中在第四象限，相比于業態集聚，站點的客流量尚具有一定的發展潛力，處于發展階段。而大量軌道交通站點客流的集散在增加周邊地區人氣的同時，勢必將帶動業態集聚，按照現實規律第一象限出現樣本的可能性較小。

圖5 軌道站點800m半徑POI分布圖

圖6 站點客流量同業態POI參數關系象限分析圖

在兩者的回歸分析中，存在諸多的離散點，如圖7所示，以長春站、世紀廣場和車場站為例進行說明。長春站和長春站北兩站點大量承接了長春火車站的集散客流，所以同周邊已經較為繁華的業態相比，站點客流量仍然較為突出。世紀廣場站是城市3環、4環的交匯節點，客貨混行，高峰期間是長春市的交通瓶頸節點，雖然具備較好的區位優勢，但周邊業態卻沒有較好的發展環境，同時該站臨近東北師大、中醫藥大學兩站，校園業態發展良好，較大程度地削弱了世紀廣場業態發展趨勢。

圖7 站點客流量同業態關系離散圖

2.3 空間參數同業態的關系

本文將所選業態及其合計POI值同多尺度的穿行度（穿越性）、整合度（目的性）等空間參數進行回歸分析，結果如表3、表4所示。

表3 500m分析半徑站點業態同空間參數的回歸分析結果

表4 800m分析半徑站點業態同空間參數的回歸分析結果

分析結果表明，整合度隨分析尺度的增大整體呈現峰值狀態，而空間穿行度參數隨空間尺度的增大整體呈現降低趨勢。以此為基礎，將各業態的變化規律進行可視化分析，如圖8所示。

500m分析半徑測試結果中，餐飲娛樂、零售兩項業態的POI指標與空間整合度相關性最高的半徑出現在10 000m以上，R2大于等于0.623，公司企業的POI指標與空間整合度相關性最高的半徑出現在5 000m，R2為0.47。而針對穿行度，各項業態POI指標整體隨半徑增大而減小，相關性最高的業態指標為餐飲娛樂，R2為0.246。

800m分析半徑測試結果中，餐飲娛樂、零售兩項的POI指標與空間整合度相關性最高的半徑出現在10 000m以上，R2大等于0.537，而公司企業的POI指標與空間整合度相關性最高的半徑出現在7 500m，R2為0.618。穿行度的變化與500m分析半徑測試結果呈現相同的趨勢，相關性最高的業態指標為餐飲娛樂，R2為0.266。

對比500m和800m兩個半徑的測試結果，公司企業800m分析半徑整合度較500m明顯提高，而餐飲娛樂和零售行業POI指標在兩分析半徑下的整合度略有變化，均處于較高狀態。通過分析，餐飲娛樂和零售行業同穿越性空間參數的相關性較其他業態高，公司企業同目的性空間參數的相關性較高。因此，業態對人的出行特征的影響反映在不同的空間參數上，且兩者在特定的空間尺度上存在較強的內在聯系。

圖8 500m,800m分析半徑站點業態同各空間參數的回歸分析結果

3 結語

本文運用空間句法理論，在長春市空間句法模型的基礎上，通過對軌道交通站點客流量、周邊業態和空間參數三者之間的測試分析，初步探討了軌道交通環線及周邊業態的發展狀態，得出如下結論：在城市軌道交通發展初期，軌道交通站點流量同周邊的空間參數及業態數據的整體相關性不高，不存在較為明顯、成熟的互動關系，但對于特定尺度的空間參數和特定業態卻有著相對明顯的關聯。而站點周邊業態發展同空間參數在特定尺度上卻存在較強的互動，兩者的關聯性獨立于軌道站點流量，對其敏感性較低。

在城市軌道交通發展初期，由于長春輕軌3,4號線為城市環線，位于核心區外緣，且建設時間較早，設施、車輛標準較低，運力相對受限，未能同空間參數與業態形成成熟、穩定的互動機制。面對當前長春市軌道交通的發展態勢，需要加快骨干快速軌道交通地鐵線的建設，提高軌道交通的出行強度，不斷強化軌道站點對多種業態集聚能力，使業態、空間參數同軌道站點良性互動，加強軌道站點周邊用地開發，最大程度地發揮大運量公共交通的TOD模式，有序地引導城市空間結構優化與用地發展。

軌道交通的發展是一個動態的過程，鑒于國內外一線城市的發展經驗，在形成軌道交通全系統網絡之前，相關后續研究也將是持續、動態的，通過跟蹤不同城市發展階段軌道交通站點與周邊業態和空間參數的聯動機制，探索軌道交通站點周邊業態集聚過程，可為長春市及同等發展狀態城市的軌道交通規劃、建設提供參考。

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