■ 王江波 WANG Jiangbo 王子初 WANG Zichu 沈天宇 SHEN Tianyu 茍愛萍 GOU Aiping
2008 年汶川地震后,我國各地開始重視避難場所的建設。但是,在大城市中心城區,由于人口和建筑密度較高,導致城市人口與開放空間存在明顯的空間不對應性。人口集中地區,避難場所數量較少。人口密度比較低的地區,建設用地寬松,避難場所面積較大。由于避難就近原則,人口密集地區的人群很少會選擇距離較遠、位置較偏僻的避難場所。在目前的研究中,大多關注避難場所的區位選擇與優化[1-2]、選址與空間布局[3]、可達性[4]、責任區[5]、應急能力[6]、安全性評價[7]等,對于空間不對應性問題,較少關注。實際上,并不是避難場所有效避難距離達到了某區域,該區域內的居民就能夠高效、公平地到此避難場所進行避難,還要考慮當地的人口數量是否超過了該避難場所的容納人數上限。
因此,針對避難場所與避難人員在空間上的不對應性問題,筆者利用社會網絡分析方法,分別對避難場所和避難人員構建“社會”網絡,對避難場所和避難人員兩者之間的公平性與效率性進行研究,分析公平與需求的矛盾,提出平衡矛盾的措施,為提高未來避難空間體系的科學性提供依據。
社會網絡分析法是一種社會學研究方法,是通過研究網絡中點對之間的網絡關系從而總結出某一特征[8]。在城市規劃領域中,該方法多運用在城市空間、歷史城鎮和歷史街區[9]、醫療衛生設施[10]等相關性研究中。筆者利用社會網絡分析方法的點對特性,將其運用在避難場所和避難人員的避難公平與效率研究中。通過Pajek 及UCINET 軟件進行分析,Pajek 是一款大型網絡分析工具,用于大型網絡的分析和可視化操作;UCINET 主要是一款有矩陣分析功能的網絡分析軟件,可以讀取Pajek 中的數據進行分析測度[11]。
本文中的效率是指避難速度,即居民從居住地到避難場所的速度。避難場所效率性指標是用以分析是否有足夠數量的避難場所能夠迅速地收容避難人員;避難人員效率性指標是指,當人員數量較多時,是否能夠高效地尋求庇護。避難場所公平性指標是指,避難場所是否有足夠數量來滿足當地人員的需求,避難人員公平性指標是考慮人員是否能夠得到足夠的庇護(表1)。

表1 測度指標一覽表
本文主要研究方法是根據避難場所和居住用地(代表避難人員)兩類不同性質的用地,建立起兩個相對獨立的網絡。首先,利用避難場所可達性分析,得到其能夠共同覆蓋到的居住用地,以居住用地為“中間人”,同一個居住用地被兩個避難場所覆蓋到,則兩個避難場所形成聯系,以此形成避難場所網絡。以避難場所為“中間人”,兩個居住用地被同一個避難場所服務,則兩個居住用地之間形成聯系,形成避難人員網絡。根據兩者的供給和需求關系,提出兩方面的網絡。其次,分別對避難場所和避難人員兩套網絡中的公平性、效率性數據進行獨立分析,不形成交叉關系。最后,分別將避難場所公平性的各指標按等級賦值疊加、效率性的各指標按等級賦值疊加,避難人員公平性和效率性同理疊加,根據疊加的數值差距得到避難場所公平性和避難人員效率性的矛盾,以及避難場所效率性和避難人員公平性的矛盾。
本課題選取南京市中心城區作為研究范圍,采集數據內容包括避難場所用地和避難人員用地的數量及空間位置。根據南京市地震局于2018 年12月發布的《南京市地震應急避難(疏散)場所匯總表》,中心城區內有效應急避難場所共計71 處。根據新一輪南京城市總體規劃,中心城區內共有3130 塊居住用地,其中,處于避難場所覆蓋范圍內的有2296 塊。
對避難場所根據有效避難面積進行等級分類,根據不同等級的有效疏散距離,通過GIS 劃定各級避難場所的有效覆蓋范圍(圖1),再根據避難場所的有效覆蓋范圍與居住用地的位置關系,得出兩者之間是否存在網絡關系(圖2)。

圖1 現狀避難場所可達性分析示意圖

圖2 避難場所與居住用地關系示意圖
2.1.1 避難場所服務效率分析
2.1.1.1 街道避難場所網絡密度分析
老城區及個別邊緣街道轄區內的網絡密度高,節點聯系緊密。網絡密度的值越大,說明該網絡的連接密度越大,表示區域網絡連接的密切程度。通過UCINET 計算數據,根據網絡密度疊加值,繪制其網絡密度散點圖(圖3)。

圖3 街道轄區避難場所網絡密度疊加值散點圖
南京市整體的網絡密度處于較低水平。數據顯示,高網絡密度的地區主要是集中在玄武區、秦淮區、鼓樓區等老城區,這些地區內部避難場所連接密度較高,其服務效率性相對較好;較差的地區主要是棲霞區、建鄴區、雨花區等邊緣地區的街道,避難場所網絡中連線密度較低或成小群體單獨分布,導致服務效率較差。
形成這種情況是因為,老城區避難空間建設較完善,區域的網絡密度高,使得避難效率較高。東山、興隆兩個街區的邊緣街道網絡密度較高,主要是因為避難場所數量相對較多,且少與其他地區的避難場所形成聯系,其內部避難效率高。而邊緣地區的避難空間較少,使得網絡零散甚至未形成網絡,因而避難效率低。
2.1.1.2 避難聚類系數分析
玄武、秦淮區聚類系數高,形成團體的程度強。聚類系數的數值表達各網絡節點之間的連通可能性,表示地區網絡節點形成團體的程度。對各街道的避難聚類系數進行統計分析(圖4),可以看出,秦淮區的聚類系數水平處于中等偏上水平,玄武區處于中等水平,這兩個街道的聚類系數水平較高,其網絡節點形成團體的程度高,網絡連接資源向這些區域集中。主要是因為兩個區域內存在雨花廣場及白馬公園兩處中心級避難場所,有效可覆蓋面積廣,使得其內部不同等級的避難場所相互形成聯系,這兩個區域的避難場所連接可能性高、形成網絡節點團體水平也越高,使得其內部網絡連接通暢,避難場所服務效率提高;鼓樓區、建鄴區、雨花區、棲霞區等地區的聚類系數水平基本處于低水平狀態,這些地區的避難場所分布相對比較分散,且以中期、短期固定級避難場所為主,未形成緊密的網絡聯系,使得其避難效率不佳。東山街道等邊緣地區街道的聚類系數高,此類街道主要是因為街道內部避難場所數量多,使其內部網絡形成團體性結構集中。

圖4 街道轄區聚類系數疊加值散點圖
2.1.2 避難人員避難效率分析
玄武、秦淮區接近中心度較高,避難人員聯系密切,避難效率較低。接近中心度主要是刻畫一個網絡中信息傳遞的暢通程度,如果一個節點與網絡中其他節點越接近,則代表該網絡連通性越好。接近中心度數值較高的主要集中在玄武區和秦淮區,原因是老城區各類型避難場所使居住用地之間構成緊密聯系,居住用地間直接聯系的程度變高,使得避難效率下降。
將計算出的接近中心度的值導入至ArcScene 中,可得到不同等級接近中心度值的空間分布情況(圖5),同時,獲得各街道內居住用地之間社會網絡聯系的緊密程度。

圖5 居住用地接近中心度空間分布圖
圖5 中從橙色到藍色,代表的是接近中心度值的區間越來越高,表示這些地區避難人員之間的聯系程度越緊密,避難效率越低;而紅色區域則是無接近中心度的居住用地,這些街道無接近中心度是因為未受到多個避難場所覆蓋,未形成網絡聯系,因此,這些街道的避難人員效率性幾乎為0。
鼓樓區、建鄴區、棲霞區、雨花區等接近中心度值相對較低,這些街道的居住用地網絡距離相對較遠,避難效率處于較低水平。浦口、六合、江寧等區避難場所分布較分散,多單獨形成子群網絡,且居住用地分布相對分散,使人員接近中心度等級不高,避難效率相對較高。
2.2.1 避難場所服務公平性分析
2.2.1.1 避難場所中間中心度分析
玄武、秦淮區避難場所中間中心度高,處于網絡控制核心地位。中間中心度即一個點位于兩個點連接的最短路徑上,表示對其他點對之間連通程度控制的能力。中心城區整體的中間中心度指標等級不高,避難場所的中間中心度指標等級較高的地區主要分布在玄武區、秦淮區,處于網絡較為核心的位置,與其他節點連接緊密,因此,玄武區的避難公平性相對較高。原因是玄武區內部及周邊的中期、長期固定級避難場所數量較多,使得玄武區內部的一些避難場所處于與其他避難場所相聯系的必要位置。而鼓樓、建鄴等其他區的中間中心度等級不是很高,這些地區的避難場所對網絡的控制能力不足,多是處于網絡的邊緣地區或其他小子群團體,致使其地區內避難場所對區域內的服務公平性較差。
將中間中心度的值在避難場所網絡結構中表示出來(圖6),藍色方塊代表避難場所節點,其面積大小代表該節點的中間中心度值的大小程度。
從圖6 可知,白馬公園(U2)、幕府山莊(U12)、雨花廣場(U4)等三處避難場所擁有很高的中間中心度值,控制網絡的整體聯通,在避難場所網絡中的地位較高,整個網絡也趨于向這3 個點集中,也使得這些避難場所所在街道及周邊地區的避難公平性也較高。將不同街道受到的避難場所服務的中間中心度值疊加,得到街道相對中間中心度值,發現街道中間中心度疊加值較高的是玄武區和秦淮區。部分街道未受到避難場所服務,這些街道的中間中心度值為0;也有部分街道僅受個別的避難場所覆蓋,這些避難場所之間未形成聯系,如泰山街道等,因此,這些街道疊加后的中間中心度值都為0,其避難公平性較差。

圖6 避難場所網絡中間中心度示意圖
2.2.1.2 避難場所K-核網絡分析
以玄武、秦淮和鼓樓為核心,5-核團體向外圍遞減擴散分布。核是一種基于整體網絡結構分析的小結構團體研究,K-核代表某個團體內每一個節點都至少有K 個點相連接。白馬公園和雨花廣場等18 個5-核避難場所,在社會網絡中,核心內部的點隊之間關系緊密,在網絡中央成為中心組團,具有較高的公平性。空間上集中在玄武、鼓樓、秦淮等老城區內,組團內部網絡聯系緊密,相應的避難場所公平性也較高,呈現出以此為中心向外輻射、核心數逐漸降低的態勢。
通過將避難場所網絡矩陣導入至NETDRAW 中進行K-core 分析(圖7),形成以5-核組團為核心的一個大型網絡和四個邊緣小型網絡。根據圖8 的核心數等級分類,將其刻畫在實際空間圖中。
對比圖7、圖8 的K-核網絡分布和K-核空間分布,可以發現,K-核網絡的分布位置與實際空間位置關系的對應有一定的規律性,都是形成以5-核為核心向外擴散的趨勢。5-核避難場所主要分布在新街口、梅園新村、瑞金路、五老村、洪武路、夫子廟等街道內,如果單一地從避難場所公平性來說,老城區內部的避難場所公平性較高。1-核的避難場所基本分布于江寧區、六合區、浦口區、雨花區等靠近南京市中心城區邊界的地區,1-核就是地區內只有單一的避難場所,無法與其他避難場所形成連通性,公平性較差。

圖7 避難場所K-core 核網絡示意圖

圖8 K-核空間分布示意圖
2.2.1.3 避難場所核心-邊緣結構分析
老城區與其他地區形成明顯的核心邊緣結構。核心-邊緣性結構主要是研究對角線和其他部分的關系,越靠近對角線的片區越處于高密度核心區域,其他地區則是密度低的邊緣區域。通過密度矩陣的計算,核心區避難場所節點之間的關系密度為5.357,而邊緣區避難場所節點之間的關系密度為0.424,核心區到邊緣區的關系密度為1.388,邊緣區到核心區的關系密度為1.073。核心區關系密度與邊緣區關系密度差距明顯,因此,南京市中心城區避難場所網絡結構存在突出的核心-邊緣性,其中,以玄武、秦淮、鼓樓區為核心結構,其他地區避難場所形成邊緣結構。將避難場所網絡導入UCINET 中,呈現出明顯的核心-邊緣結構,處于核心區域的避難場所節點共計有35 個,剩下的36 個避難場所節點則是屬于邊緣區(圖9)。
核心性的避難場所也多集中在玄武區、秦淮區、鼓樓區等老城區內,處于核心區域的避難場所,維持避難場所服務公平性的能力越強。圖9 顯示,紅色避難場所分布密集,多處于中心級避難場所服務范圍內,其核心性較強,內部的服務公平性強;其他地區的避難公平性較差,如雨花區、浦口區、江寧區,地區內部多為等級較低的避難場所,且分布零散,其街道內多是邊緣性避難場所,甚至沒有避難場所,避難場所之間“交流”的連接程度很低,不能很好地滿足避難人員的需求,人員需求和避難場所服務供給之間存在很大的差距,使避難場所服務的公平性變差。

圖9 核心-邊緣避難場所空間分布圖
2.2.2 避難人員公平性分析
2.2.2.1 派系分布分析
高密度派系集中在沿江東側一帶,低密度派系零散分布。派系是屬于凝聚子群中的一類分類方式,即某一類有聯系的群體的集合,網絡中派系內節點可以直接相連的集合。
分析派系分布與避難場所空間對應關系后,可以發現,形成結構龐大派系的原因是因為受到中心級避難場所覆蓋,多集中在沿江東側。居住用地全都以所在范圍的中心級避難場所為“中間人”形成聯系,形成較大結構的派系。其中,太子山公園、楊家圩文化公園、雨花廣場三處中心級避難場所內的居住用地,都主要以這三個中心級單一類型的避難場所為中心而形成派系,這些派系內部節點數量多、節點聯系緊密。因此,在擁有一定數量避難場所的情況下,這些派系的節點都是低公平性的。
將避難人員網絡數據導入至UCINET 中,通過分析發現,派系-1中的節點數量最多,占總節點數量的22.98%,是規模最大的派系。將74個派系內的所有居住用地在GIS 中表示出,如圖10 所示,紅色地塊為未構成派系的單獨居住用地,這些居住用地內的人員幾乎不存在避難公平性。

圖10 派系空間分布圖
中心城區的派系,多是集群連片存在,兩個派系之間形成較大群體。因此,在玄武區、秦淮區、建鄴區等居住用地密集的地區,易形成高密度派系,致使避難人員公平性下降。浦口區、江寧區雖有較多數量的居住用地,但缺少避難場所構成聯系以形成大型派系網絡,因此,這些地區的居住用地或以單獨個體存在或以小規模單獨派系存在,雖派系內部聯系緊密,但與其他派系聯系較少,避難人員避難公平性相對較好。
2.2.2.2 度數中心度分析
江南地區整體度數中心度較高,網絡聯系密切。度數中心度是指某一個點直接與其他節點相連的個數,數值越大,節點越趨近于網絡的中心。
度數中心度等級較高的地區是玄武區及秦淮區。這兩個行政區內的居住用地,在社會網絡中,與其他居住用地有直接聯系的數量較多,過多的聯系造成了避難人員網絡的密集度高,從而影響到了整體的避難公平性。其他區的度數中心度等級較低,使得地區避難人員公平性有所上升。鼓樓區、建鄴區等區域度數中心度相對較高,與玄武區及秦淮區形成網絡的同時,受到玄武區及秦淮區人口流動的影響,其避難公平性也處于較低水平。
通過將避難人員網絡數據導入UCINET,利 用Centrality →Degree路徑對網絡進行度數中心度分析,根據得到的各居住用地的度數中心度,將得到的數據導入ARCSCENE 中,構建一個三維指標數值空間分布情況圖,從而探求度數中心度數值分布情況與實際空間位置關系分布的關系,結果如圖11 所示,其中,紅、橙、黃、寶藍、淺藍、深藍的順序代表數值逐漸變大。

圖11 居住用地度數中心度空間分布圖
度數中心度較高地區分布呈現曲線帶分布的情況,主要是玄武區及秦淮區,其地區之間通過避難場所“中間人”形成直接聯系的居住用地越多,使其整體的避難公平性越低。雨花區、江寧區的度數中心度處于中等水平,是因為兩片區域內避難人員,主要依靠內部的楊家圩文化廣場及雨花廣場兩個中心級避難場所形成聯系,聯系范圍廣,使得其內部避難人員避難公平性降低。
將不同等級的效率性與公平性進行0~5 賦值,并將不同街道、不同等級的公平性或效率性數值疊加,得出4 類矛盾。
2.3.1 避難場所網絡松散與避難人員節點多之間的矛盾
避難場所公平性主要涉及的指標是中間中心度、K-核、核心邊緣性分析,避難人員效率性涉及的指標是接近中心度。圖12 是四個指標根據等級賦值0~5 后的分布情況。數據顯示,街道的接近中心度多處于較高水平狀態,表明街道內居住用地聯系緊密,構成的網絡密集程度高。K-核和核心-邊緣性這些街道都是處于較低水平,可以看出整體的特征就是,避難場所網絡上的低公平性以及避難人員較密集導致的避難效率的下降。幾個街道多是面積較大且南北或東西向狹長的地形,而避難場所的服務范圍多是以道路為基礎而形成的某一限定半徑范圍,這種地形存在的問題就是,避難場所較難服務到街道長軸方向的居住用地。可服務于這些街道的避難場所多是較低等級的避難場所,多位于某街道的邊緣地帶或相鄰街道的邊緣地帶,導致不能很好地滿足街道整體的需求,避難場所與街道的空間位置,對街道的公平性有很大影響。

圖12 12 處街道評價指標折線圖
2.3.2 避難場所節點核心性強與避難人員節點密度高之間的矛盾
通過指標疊加分析,得到9 處街道存在矛盾。從圖13 中可以看出,這9 處街道的避難場所中間中心度的值較高,處于團體較為核心的位置。接近中心度的指標評價等級也都是5,街道內的居住用地聯系十分密切,導致避難人員的避難效率很低。幾處街道的區域面積都相對較小,一般避難場所服務面積就能夠滿足一個街道絕大部分區域甚至全部區域,并且在街道范圍內,避難場所分布密集較容易能夠滿足區域內的避難需求,使得避難場所具有較高的公平性。每個居住用地的面積都較小且分布密集,使得避難人員的避難效率下降。

圖13 9 處街道評價指標折線圖
2.3.3 避難場所部分節點聯系密切與避難人員節點形成團體程度高之間的矛盾
通過指標疊加分析,得到14 處街道存在矛盾(圖14)。避難場所的網絡密度和聚類系數都處于較高水平,兩個指標都同時刻畫了避難場所的高效率性。派系可以看出,基本都處于較高密集度的派系內,越大的派系其居住用地內部聯系越緊密,其避難的公平性就越低。度數中心度高,意味著避難人員的避難公平性很低。此類矛盾是因為,某些中心級避難場所或長期固定級避難場所服務的范圍廣,使得這些街道形成具有相同和類似的網絡結構。地區內避難場所數量多且多個避難場所能同時服務到某一居住用地,使得居民在災時可選擇性增多。或當某一避難場所達到人員避難上限時,其他避難人員依舊可以在有限時間內及時選擇其他尚有余量的避難場所。

圖14 14 處街道評價指標折線圖
2.3.4 避難場所邊緣節點連接程度低與避難人員節點形成團體程度高之間的矛盾
通過指標疊加分析,得到15 處街道存在矛盾。根據圖15 可以發現,15 處街道的網絡密度疊加值中,網絡密度疊加值和聚類系數的值較低,未形成團體化趨勢。派系和度數中心度的指標都較高,這些街道內的居住用地之間聯系密切;許多街道的度數中心度比較高,使得街道之間聯系密切,導致了整體的避難人員避難公平性的下降。一些指標為0 的街道避難場所無效率性,且避難人員也無公平性,最終原因是因為,這些街道范圍內不存在避難場所,或避難場所數量很少,且避難場所避難服務范圍未形成重疊,以至于未形成避難場所網絡聯系,而成為脫離整體網絡的單一節點。這種矛盾多處于城市邊緣地區。

圖15 15 處街道評價指標折線圖
南京市主城區內避難場所公平性整體水平較高,效率性整體處于中等水平,玄武、秦淮與鼓樓區與其他區域相比,公平性與效率性水平均較高。江南區域較江北區域而言,避難場所網絡結構完整且聯系密切,避難效率與公平性較高。南京市避難人員公平性與效率性整體較差,相對較好的集中在江寧區與棲霞區。此外,老城區形成以中心級避難場所為主、短中期固定級避難場所為輔的穩定網絡,而新城等邊緣地區多為零散建設的低等級避難場所,形成小型網絡,避難公平性與效率性較差。
在未來規劃中,為進一步優化避難場所空間體系的效率性和公平性問題,可以從兩個方面入手:①增設高等級避難場所,滿足部分地區的網絡完備度,并合理布置中期、短期等固定級避難場所,提升地區的網絡整合度,形成通暢的避難場所網絡結構。同時,利用低等級避難場所形成小組團結構,兼顧避難人員小團體信息流通的公平性和效率性。②對于國內相類似的城市,需加強老城區避難網絡結構的穩定性,即增強區域內部低等級避難場所建設。同時,逐步加強新城區網絡結構的完整性建設,即增強區域中心級高等級避難場所建設。