基于大數(shù)據(jù)的揚(yáng)州老城區(qū)可步性測度研究

杜明帥，黃磊，王浩杰，徐艷，潘其泉

（揚(yáng)州市職業(yè)大學(xué)，江蘇 揚(yáng)州 225009）

0 引 言

城市發(fā)展之后大都會有新城區(qū)、老城區(qū)之分，老城區(qū)往往帶著歷史的沉淀，是一個城市的見證者和文化承載者。隨著城市發(fā)展，人口集中、交通擁擠及歷史文化名城保護(hù)之間的矛盾，使得老城區(qū)的更新發(fā)展和建設(shè)受到了一定限制。在新時期規(guī)劃建設(shè)新要求下，建設(shè)歷史文化名城、完善功能配套、增強(qiáng)城市“韌性”等對優(yōu)化老城區(qū)空間結(jié)構(gòu)和功能提出了全新的要求。

揚(yáng)州市老城區(qū)位于揚(yáng)州市中心，包括東關(guān)文化歷史街道和汶河街道，面積5.09平方公里，擁有傳統(tǒng)街巷345條，傳統(tǒng)民居905處，全國重點(diǎn)文保14處、省級文保20處、市級文保149處，是國內(nèi)歷史風(fēng)貌保存比較完好的古城之一；同時作為商貿(mào)、金融、文化、醫(yī)療、科教、旅游景點(diǎn)及配套服務(wù)的中心，也承擔(dān)著一部分行政職能，集中了優(yōu)質(zhì)的醫(yī)療、教育資源，老城的交通、人口、環(huán)境以及歷史文化名城保護(hù)之間的矛盾明顯。目前老城區(qū)居住著近12萬居民，老年人口與未成年人口偏高，人口老齡化問題較為突出，出行方式大多以步行和非機(jī)動車為主。

可步性測度方法是通過空間布局分析，通過步行指數(shù)（Walk Score）的計算分析，研究居民在一定范圍內(nèi)步行出行到相應(yīng)公共設(shè)施需求的滿足程度。本文以揚(yáng)州市老城區(qū)（汶河和東關(guān)街道）開放的城市公共步行空間為例，利用定性描述和定量分析相結(jié)合，通過網(wǎng)絡(luò)爬取和實(shí)地調(diào)研獲取，設(shè)計并確定可步行性測度方法和指標(biāo)體系，并利用GIS技術(shù)進(jìn)行老城區(qū)可步行性評價，在此基礎(chǔ)上，提出街道可步行性優(yōu)化措施和相關(guān)建議，有助于有效緩解老城區(qū)居民就學(xué)、看病、購物、出行等難題，提高居民幸福感和滿意度。

1 研究數(shù)據(jù)與方案

1.1 數(shù)據(jù)采集

POI（Point of Information）意為信息點(diǎn) 或興趣點(diǎn)。在地理信息系統(tǒng)中，一個POI可以是一棟房子、一個商鋪、一個郵筒、一個公交站點(diǎn)等，每個POI包含四方面信息：名稱、類別、經(jīng)度、緯度信息，可以利用GIS技術(shù)進(jìn)行圖形轉(zhuǎn)換獲得空間數(shù)據(jù)。

本研究針對揚(yáng)州市老城區(qū)，通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲方式進(jìn)行公共服務(wù)設(shè)施POI大數(shù)據(jù)采集，利用GIS技術(shù)進(jìn)行經(jīng)緯度表轉(zhuǎn)換為空間數(shù)據(jù)，獲得POI點(diǎn)數(shù)據(jù)，再結(jié)合地圖和實(shí)地調(diào)研進(jìn)行信息篩選和完善，最后利用ARCGIS創(chuàng)建揚(yáng)州老城區(qū)公共設(shè)施POI空間數(shù)據(jù)庫，如圖1所示；老城區(qū)道路網(wǎng)數(shù)據(jù)和行政區(qū)劃等數(shù)據(jù)，是在第二次全國土地資源調(diào)查成果基礎(chǔ)上，結(jié)合地圖和實(shí)地調(diào)研，進(jìn)行補(bǔ)修完善，最終獲得最新相關(guān)專題數(shù)據(jù)，如圖2所示。

圖1 公共設(shè)施POI數(shù)據(jù)

圖2 路網(wǎng)數(shù)據(jù)

1.2 方案設(shè)計

本文使用基于日常設(shè)施配置分析的步行指數(shù)測度方法，對研究區(qū)進(jìn)行小區(qū)單點(diǎn)可步性量化，分析周邊公共設(shè)施配置水平和步行滿意度水平等。在對老城區(qū)設(shè)施分類和距離衰減率的指標(biāo)前提下，利用GIS技術(shù)進(jìn)行可步性分析與評價，其研究技術(shù)流程包括：空間數(shù)據(jù)采集、道路交叉口獲取、基礎(chǔ)步行指數(shù)計算、步行指數(shù)修正和結(jié)果評價，如圖3所示。

圖3 設(shè)計流程圖

依據(jù)Walk Score網(wǎng)站公布的生活設(shè)施分類標(biāo)準(zhǔn)及權(quán)重設(shè)置內(nèi)容，同時結(jié)合我國《城市居住區(qū)規(guī)劃設(shè)計標(biāo)準(zhǔn)》GB 50180—2018中對社區(qū)基礎(chǔ)公共設(shè)施的分類分級設(shè)置標(biāo)準(zhǔn)，本土化調(diào)整揚(yáng)州市老城區(qū)的生活服務(wù)設(shè)施分類及權(quán)重系數(shù)，將居民日常生活設(shè)施興趣點(diǎn)（POI）分為教育、醫(yī)療、市政、金融、商業(yè)服務(wù)五大類，并參考設(shè)施使用頻率等級（高頻/中頻/低頻=3/2/1）賦予標(biāo)準(zhǔn)初始權(quán)重，如表1所示。

表1 公共設(shè)施分類與權(quán)重表

在設(shè)施分類表的基礎(chǔ)上，利用GIS路網(wǎng)分析得到OD成本矩陣，進(jìn)行小區(qū)到周圍生活設(shè)施數(shù)量的相應(yīng)權(quán)重計算與賦值，再結(jié)合距離衰減規(guī)律對各項權(quán)重進(jìn)行衰減計算，如表2所示，最后將各類設(shè)施權(quán)重相加，得到每個小區(qū)點(diǎn)出發(fā)點(diǎn)到達(dá)一定范圍內(nèi)的不同公共設(shè)施的基礎(chǔ)步行指數(shù)。

表2 距離衰減率表

2 研究過程

2.1 路網(wǎng)分析

OD成本矩陣是多個起始點(diǎn)與多個目的點(diǎn)之間連通成本（時間、費(fèi)用、路長）的表格。利用GIS網(wǎng)絡(luò)分析中的OD成本矩陣分析老城區(qū)各小區(qū)在2 400 m、1 600 m和400 m不同范圍內(nèi)可以達(dá)到的設(shè)施點(diǎn)情況如圖4所示。

圖4 OD成本矩陣

2.2 基礎(chǔ)步行指數(shù)計算

導(dǎo)出OD成本矩陣，根據(jù)設(shè)施分類表和距離衰減率表計算出小區(qū)到設(shè)施點(diǎn)距離衰減后的權(quán)重，連接到小區(qū)數(shù)據(jù)，進(jìn)行基本步行指數(shù)的計算。

2.3 步行指數(shù)修正

因路網(wǎng)交叉和社區(qū)環(huán)境的影響，需要對基礎(chǔ)步行指數(shù)進(jìn)行修正，可通過所在地區(qū)的交叉口密度和街區(qū)長度進(jìn)行測度，獲得小區(qū)點(diǎn)2 400 m范圍內(nèi)道路交叉口的密度如圖5所示，以確定老城區(qū)公共設(shè)施的可步行性程度。街道交叉口密度是衡量網(wǎng)絡(luò)連接的關(guān)鍵指標(biāo)，通常在道路網(wǎng)格上提取和聚合街道交叉點(diǎn)以計算密度。本文在ArcGIS中利用以下公示進(jìn)行交叉口密度計算：交叉口密度＝交叉口的數(shù)量/Π2（＝2 400 m）。

圖5 道路交叉口密度圖

2.4 小區(qū)單點(diǎn)步行指數(shù)

本文選擇小區(qū)為單點(diǎn)形式進(jìn)行步行指數(shù)分析，利用如表3所示的交叉口密度衰減率和街區(qū)長度衰減率計算小區(qū)單點(diǎn)步行指數(shù)修正值，如圖6所示，所用計算公式為：修正后的小區(qū)單點(diǎn)步行指數(shù)=基礎(chǔ)步行指數(shù)×（100－交叉口密度衰減率）×（100－街區(qū)長度衰減率）/100。

圖6 步行指數(shù)修正

表3 交叉口密度和街區(qū)長度衰減率對照表

利用在ArcGIS制圖中，利用最大最小歸一公式將小區(qū)單點(diǎn)步行指數(shù)結(jié)果歸一化分析，獲得老城區(qū)175個小區(qū)的步行指數(shù)分布圖，并按照0～24、25～49、50～69、70～89、90～100進(jìn)行五級分類展示步行指數(shù)Walk Score空間分布圖，如圖7所示。

圖7 步行指數(shù)空間分布特征

2.5 步行指數(shù)（Walk Score）分析

Walk Score是位于0～100之間的一個數(shù)值，用來描述區(qū)域的生活便利性程度，以下為具體分級指標(biāo)：

90～100分：步行者天堂，日常生活需求完全可以步行范圍內(nèi)解決；70～89分：非常適合步行，大多數(shù)日常生活需求步行范圍內(nèi)解決；50～69分：步行性一般，一部分生活需求可以步行范圍內(nèi)解決；25～49分：步行性較差，大部分生活需求依賴較遠(yuǎn)距離出行；0～24分：小汽車依賴，幾乎所有生活需求都依賴較遠(yuǎn)距離出行。

可見，步行范圍內(nèi)基本生活配套越多，Walk Score分值越高，可步行性越好，日常出行可以靠步行解決；配套越少，分值越低，代表著步行出行可能性越低，步行環(huán)境友好度越差。

因此，從數(shù)量和空間布局方面，對圖7所示的揚(yáng)州老城區(qū)步行指數(shù)空間分布特征和步行指數(shù)分值進(jìn)行分析，得出以下分析結(jié)果：

（1）從數(shù)量來看：Walk Score低于24的有20個小區(qū)，占比為11.4%，步行出行基本不能滿足日常生活需求，需要依賴于其他交通工具出行，步行環(huán)境較差；Walk Score在25～49區(qū)間內(nèi)的有34個小區(qū)，占比為19.4%，大部分生活需求依賴較遠(yuǎn)距離出行，步行性較差；Walk Score在50～69區(qū)間內(nèi)的有50個小區(qū)，占比為28.6%，部分生活需求可步行解決，步行性一般；Walk Score在70～89區(qū)間內(nèi)有51個小區(qū)，占比為29.1%，大多數(shù)日常生活需求步行范圍內(nèi)解決，非常適合步行，大多數(shù)服務(wù)設(shè)施可以通過步行到達(dá)；Walk Score在90以上的有20個小區(qū)，占比為11.4%，說明該類小區(qū)的公共設(shè)施的步行友好度較高，其可達(dá)區(qū)域內(nèi)設(shè)施服務(wù)的多樣性和豐富度較好，日常生活需求完全可以步行范圍內(nèi)解決。

（2）從空間來看：步行指數(shù)比較高的小區(qū)集中分布在老城區(qū)的中部，這一區(qū)域內(nèi)有豐富的公共服務(wù)設(shè)施，并且由內(nèi)而外呈現(xiàn)圈層分布，步行指數(shù)分布趨勢由中心向四周逐漸降低。老城區(qū)有些地區(qū)社區(qū)生活圈的步行性較低，大多位于老城區(qū)的角落，居民在這些區(qū)域中無法通過步行出行滿足日常生活需求，需要借助其他的交通工具來滿足日常生活所需，并且可達(dá)區(qū)域內(nèi)設(shè)施服務(wù)的多樣性和豐富性也都受了限制，而步行性較高的區(qū)域集中分布在地區(qū)中心，導(dǎo)致老城區(qū)存在空間配置不均衡的問題。

3 結(jié) 論

本文主要利用GIS技術(shù)，結(jié)合步行指數(shù)理論，對揚(yáng)州市老城區(qū)公共設(shè)施進(jìn)行小區(qū)單點(diǎn)可步性量化測度研究。從計算結(jié)果分析得出，老城區(qū)中心區(qū)域的社區(qū)生活圈的步行性較高，但由于老城區(qū)的發(fā)展和歷史原因并不能達(dá)到理論的步行性能力，因此未來在制定老城改造與建設(shè)方案中，可適度對步行友好度較低的區(qū)進(jìn)行政策性傾斜，優(yōu)化公共資源配置布局，提升老城區(qū)空間品質(zhì)，營造健康低碳生活方式。

本文研究還存在一些值得改進(jìn)的地方：步行指數(shù)的評價方法單一，還可以嘗試面域步行指數(shù)評價；以基于路網(wǎng)的方式計算距離衰減率，沒有考慮到實(shí)際交通狀況計算結(jié)果。