街道活力的影響因素分析研究
——以武漢市江漢區為例

田 凱

（中鐵第一勘察設計院集團有限公司，陜西 西安 710043）

城市街道是人群交往的重要載體，需要營造有活力的街道。部分學者從步行等具體活動行為角度切入，探究其與街道建成環境間的關聯性[1]。街道的活力的構成因素還包括騎行以及各種各樣的自發性活動。大數據的應用為相關研究提供新思路，以研究范圍內的人口密度表征街道活力，以宏觀層面的街道特征屬性作為影響活力要素[2-5]。應用大數據的相關研究大部分基于宏觀的規劃尺度，對城市街道建成環境的細節研究不足。本研究基于宏觀和微觀等多個尺度，結合傳統現場調研以及大數據分析的優勢探索街道活力。

1 研究范圍與研究數據

1.1 研究范圍

江漢區隸屬湖北省武漢市，南臨長江、漢江交匯處，是武漢七個中心城區之一，總面積28.29 km2。

武漢市江漢區區位分析如圖1所示。

圖1 武漢市江漢區區位分析

1.2 研究數據

（1）路網數據。

研究抓取Open Street Map上江漢區內所有的具有街景覆蓋的道路，以道路交叉點為分界點統計471條城市街道信息作為研究樣本，對471條樣本道路進行編號。

（2）人口熱力數據。

爬取線上地圖的人口熱力柵格數據（精度為20 m）作為街道活力原始數據，數據攜帶位置信息和時間信息。選擇2019年10月利于城市居民出行的休息日和工作日各兩日，每隔1 h對研究區域進行熱力數據的抓取，獲得該設定范圍四日內9：00～22：00共52 h的切片的實時熱力數據。

（3）百度街景。

通過爬蟲軟件獲取百度地圖街景圖片，每隔30 m間距，分別在街道兩側對稱的每個位置取前、后、左、右圖片各一張，共10 902個爬圖點，采用43 608張有效圖片，所有圖片均帶有位置信息并具有唯一標識符。

（4）實測數據。

針對案例區域471個樣本街道，結合谷歌衛星地圖進行實地調研。獲取471條樣本街道的機動車道寬度和非機動車道以外鋪裝寬度。

（5）POI。

采集研究范圍內與城市活力相關的POI點位，共58 208條。將篩選后的POI數據分為商業、科研教育、公司企業、交通運輸、政府機構、住宅區、綠地、其他共8類[2]。

2 研究方法

2.1 評價指標體系構建

本研究的城市街道建成環境評價層面主要包括街道區位性特征、功能性特征、可達性特征、環境特征和物理特征5個評價層面，每個評價層面選取2個指標，共10個評價指標。

建成環境評價指標如表1所示。

表1 建成環境評價指標

2.2 指標體系量化方法

（1）街道活力量化。

為降低車流對街道活力的影響，對街道活力進行量化。不同寬度層級的街道在緩沖區內減去對應機動車道的寬度，剩余范圍為統計數據的緩沖區，確保研究的可信度和精度。

不同寬度街道的緩沖區處理方式如圖2所示。

圖2 不同寬度街道的緩沖區處理方式

式中：Vxi——街道在x時刻的街道i瞬時活力值；Nx——街道在x時刻緩沖區內點的數量；Li——街道i的長度[6]。

（2）城市街道建成環境指標量化。

①區位性特征。借助ArcGIS近鄰分析工具計算街道中心點至武廣商圈和江漢路的平均距離和最近的商業綜合體的直線距離。

②功能性特征。

根據文獻[2]，計算功能密度與功能混合度：

式中：Density——功能密度；poi_Num——街道緩沖區范圍內的POI總數；Length——街道長度。

式中：Diversity——功能混合度；n——POI的類別數；pi——某類POI占所在街道POI總數的比例。

③可達性特征。借助ArcGIS研究街道中點距最近地鐵站點間的距離。

式中：Density——公交站密度；bus-stop_Num街道緩沖區范圍內的公交站數量；Length——街道長度。

④環境特征。通過Python圖像處理庫OpenCV將街景圖片轉化為HSV格式，獲得所需數據。通過OpenCV計算HSV圖片格式中綠色的占比，得到綠視率。天空的占比可以衡量空間的開闊度，通過OpenCV計算HSV圖片格式中紅色的占比，獲得開闊度[7]。

⑤物理特征。通過衛星圖結合實測獲取機動車道寬度和非機動車道以外鋪裝寬度。

3 研究結果

3.1 街道活力評價

街道活力量化評價如圖3所示。

圖3 街道活力量化評價

江漢區工作日和休息日的街道活力空間分布較相似，江漢路步行街與武廣商圈周邊的街道活力較高（建設大道和中山大道之間的街區），街道活力較低的街道大部分分布在建設大道以北。

3.2 街道活力影響要素分析

（1）街道分類。

依據相關文獻以及《武漢市街道設計導則》，將研究區域內的城市快速路、城市主干道、地方性主干道三種類型道路歸類為交通型街道，其余為生活類街道。以街道中心兩側100 m覆蓋的用地類型作為衡量標準判斷街道性質。街道兩側緩沖區內R（居住用地）占比超過50%時，將該街段定義為居住型；街道兩側的用地類型占比均低于50%時，定義為混合型；不明確用地類型占比高于50%時，定義為其他類型[2]。

（2）相關性分析。

以量化后的10種街道特征指標為自變量，14：00～17：00的街道活力值為因變量，街道用地類型為控制變量，對研究變量進行相關性分析。計算多元線性回歸模型的標準回歸方程及回歸系數公式：

式中：β——自變量的相關系數；SSReg——回歸平方和；SST——總平方和；SSE——殘差平方和[8]。

街道活力影響因素回歸分析結果如圖4所示。

圖4 街道活力影響因素回歸分析結果

由圖4可知，功能密度和公交站密度與5個自變量均呈正相關，表明其對街道活力具有普遍的提升作用。距商業中心距離對居住型街道活力無顯著影響，與其他4個變量呈負相關，表明隨著街道距離商業中心的距離增大，活力具有逐漸降低的趨勢。功能混合度只與商業服務型街道和非工作日整體街道活力呈負相關，表明街道用地類型的復雜化會抑制商業服務型街道活力，現象在非工作日明顯。開闊度與工作日整體街道活力呈低度正相關，表明開闊度較高的街道在工作日表現較低的活力值，可能因為一定程度的圍合感可以為行人提供安全感，促進行人長時間停留。非機動車以外鋪裝寬度對商業服務型和交通型街道無顯著影響，與其他3個因變量均具有不同限度的相關性，表明非機動車道意外鋪裝寬度的增加會顯著提升街道的活力值。機動車道寬度與居住型街道活力呈高度負相關，與交通型街和工作日街道整體活力道呈正相關，表明機動車道寬度的增加會抑制居住型街道活力，提升交通型街道活力，可能由試驗誤差導致交通型街道的緩沖區內統計了車輛上的人口樣本。

4 結語

本文基于多源數據，從城市街道建成環境的多個尺度對街道活力展開定量探索，補充以往街道活力相關研究在研究尺度以及影響因素方面的不足。研究表明，受區位因素影響，大部分活力值較高的街道集中在江漢區的中心城區，街道活力值隨著區位向三環方向衰減。從街道個體層面分析，層級較低的街道活力值較高，城市主干道活力值普遍較低。

街道活力受多種環境因素影響，其中功能（POI）密度、距離商業中心最近距離和公交站密度對街道活力的影響較大，在多個模型中均顯示強烈的相關性，機動車道寬度和非機動車道以外鋪裝寬度對街道活力也具有一定影響，街道的環境特征對街道活力的影響較小。

在實踐中，本文的研究成果對街道活力的提升具有一定的指導意義。提高功能混合度和公交站密度可以顯著提高街道活力；商業服務類型的街道應注重空間圍合感的打造；以住宅為主的區域，應注重非機動車道和人行道空間的設計，滿足居民日常活動需要的開敞空間，應增加路網密度，適當降低機動車道寬度，建立“密路網、宜步行”的活力社區；交通型街道應完善公共交通系統以提高其使用率，如公交站密度的增加。

本研究范圍為武漢市江漢區，不同城市具有不同的環境、社會、歷史、經濟、人口等方面的特征，無法得出適用于所有城市的結論。本研究采用的熱力數據精度不夠高，后續研究可以采用精度更高的數據。