基于城市活力空間分異的鐵路遺址研究
——以滇越鐵路昆明城區段為例

韋雯溪，劉嘉緯

(1.西南林業大學 園林園藝學院，云南 昆明 650224；2.云南師范大學 地理學部，云南 昆明 650224)

1 引言

鐵路遺址是工業遺址的一個重要分支。始建于1903年的滇越鐵路在2018年入選我國第一批工業遺產保護名錄，作為我國首個國際鐵路和民營鐵路，它北起云南省昆明市，南至越南的海防市，鐵路沿線連通眾多城市與村鎮，薈萃了云南壯麗的自然風貌、豐富的物產資源和多彩的民族文化，見證過云南重要歷史事件，是地區歷史、藝術、科學、文化、社會、旅游等價值的代表，具有深刻的傳承意義。2014年以來，滇越鐵路中國段基本停止運輸功能，在逐漸廢棄過程中，城區中的鐵路遺址空間出現景觀破碎化、空間割裂化、場所文化消弭、遺跡破損化等一系列問題。對城區中的鐵路遺址進行保護與更新，對城市歷史傳承和遺址空間重塑，都具有重要的意義。

結合國內外文獻和案例發現，國際上關于城市鐵路遺址的更新已有較多成功項目，案例的改造模式多集中于城市公園、生態步道和軌道交通[1，2]等形式，國內城市鐵路遺址更新研究起步較晚，多集中于對國外案例的總結和學習，實踐模式與國際趨勢相差不大，都關注生態功能設計、開放空間營造和遺跡保護等內容[3]。在研究方法方面，現有成果多限于對鐵路改造模式的定性分析[4，5]，定量分析的研究較少，且缺少多指標分析。研究內容上，鐵路改造模式單一，忽略了鐵路沿線人口、設施和交通等特質的空間差異對鐵路遺址價值的影響。

城市空間活力的分異研究能夠反映出城市的不同特質在空間上的聚集程度、活動效益和區域差異。城市鐵路遺址空間屬于城市公共空間，分析鐵路遺址的空間活力分異特征，能夠在掌握鐵路遺址空間特質差異的基礎上，將遺址更新有機融入城市發展的進程并最終促成遺址保護與城市發展的互相協調。

楊·蓋爾等認為空間活力來源于空間中的人和人的活動[6]。綜合各學者對空間活力的闡述，認為其主要構成要素有人、活動和空間[7，8]。諸多學者從城市人口、經濟、功能、街道、交通等[9～11]要素綜合探討城市活力，隨著信息技術的迅猛發展，基于LBS的數據服務逐漸被運用到城市公共空間活力的研究方法中，其涉及GPS定位、互聯網絡、大數據等技術，如手機信令、微博簽到、POI點數據、網絡點評等社會數據。此外，空間句法、空間矩陣、土地混合使用指數、夜間燈光數據等定量方法，都使得空間活力的相關評價研究走向更準確、更多源的趨勢[12]。這些空間活力定量評價一般從同類維度數據展開，或基于大數據研究活力與建成環境實體的關系，或基于建成環境實體形態特征研究空間活力。本研究從多維度出發，結合城市人流、功能以及建成環境實體形態數據進行活力的綜合評價。利用多源數據融合方法進行城市鐵路遺址空間活力的分析，能夠彌補城市鐵路遺址更新研究中定量分析方面的缺失，判斷鐵路沿線空間與城市要素的結合程度，精準評定城市鐵路遺址的再生價值，為滇越鐵路遺址城區段的更新提供參考。

2 研究對象、研究方法與研究數據

2.1 研究對象

截取滇越鐵路昆明主城區段為研究對象，該段從石咀站起，至菊華立交結束，全長16.34 km，跨越昆明西山區、五華區、盤龍區和官渡區4個市級行政區。為了與周邊城市要素共融，在鐵路周邊建立一定范圍的城市空間緩沖區作為研究區。參考《城市公共設施規劃規范》，根據15 min生活圈概念，人均15 min可步行1000～1500 m。因此以鐵路為中軸線，兩側各拓寬1 km，建立橫截面寬為2 km，總面積達3581.34 hm2的緩沖區為研究范圍，進而對緩沖區內城市要素的分布情況進行研究。

2.2 研究方法

2.2.1 研究方法

在參考相關文獻研究的基礎上[13～15]，基于城市空間活力影響因素，從社會活力和交通活力2個維度構建指標體系，利用多源數據對研究區段的空間活力展開社會和交通2方面的測度。通過Arcgis、DepthmapX軟件對相應指標數據進行可視化，基于活力分布圖分析場地活力特征，最后根據沿線活力分布特征提出具有適配性的開發建議。

2.2.2 評價指標體系

城市作為復雜的綜合系統，其空間活力受到多因素的影響。王玉琢[16]通過對城市活力空間的構成要素和內涵深入解析，從人的活動與空間特征的雙重枧角建構城市空間活力理論框架。本研究以此出發，通過社會活力和交通活力構建了城市鐵路公共空間活力的評價體系。社會活力以人為活力主體[17]，反映城市人口、功能設施的聚集和豐富程度。交通活力反映交通系統的組織性能和交通設施的配置程度。構建的評價指標體系見圖1。

圖1 城市鐵路遺址空間活力評價指標體系

2.2.3 評價指標

(1)人群分布：人是城市活動的創造者，是城市活力的重要表征。通過百度人口熱力量化城市人口活動的分布，判斷人群活力的動態分布。

(2)業態分布：用業態活動的聚集性、多樣性和穩定性來衡量城市業態功能特征[18]。①業態聚集性，利用城市功能設施興趣點的空間分布形式來表征；②業態多樣性，基于POI空間混合度的分布形式來表征；③業態穩定性，基于大眾點評商戶經營程度的空間分布形式來表征。

(3)交通形態：在路網交通、城市街道等網絡空間的分析里，空間句法理論從幾何學和拓撲學出發，從“關聯性網絡”的視角來審視建成空間，比傳統研究更具參考性[19]。在空間句法的不同參數類型中，分別選取：①闡釋空間連接程度的整合度；②闡釋空間穿行程度的選擇度，2個指標來度量交通可達性。

(4)交通設施：城市內交通設施點的分布反映城市交通運行的有效程度。基于POI中交通設施項的數據對研究區交通設施點分布進行可視化，可以直觀有效的識別區域內交通設施分布特征。

2.3 研究數據

本研究采用4個類型的數據：①百度人口熱力，數據通過百度慧眼數據平臺獲取；②城市功能設施POI，數據從高德地圖API上獲取，數據更新于2021年10月14日，下載到18個高德地圖大類POI；③ 商戶點評數據，基于大眾點評網爬取評論數超過100條的商戶數據；④昆明市道路信息，數據從Open Stree Map獲取，基于UCL DepthmapX軟件進行空間句法變量的計算。

3 研究結果

3.1 社會活力分析

3.1.1 人群分布

張程遠等[20]、吳志強等[21]基于百度熱力圖對城市人群分布的時空變化進行數據分析，發現17：00時普遍處于高熱度范圍內。考慮到城市空間中人群活動在休息日與工作日具有差異性，本研究選定周六(2022年8月6日)和周一(2022年8月8日)17：00時的熱力數據，以研究區域在休息日和工作日的熱力分布。利用python程序從百度慧眼平臺抓取熱力值數據，通過Arcgis進行自然間斷法的重分類得到人口熱力分布圖(圖2)。將原有熱力值分級,其中熱力值為6～7定義為高熱區,熱力值4～5定義為次熱區,熱力值越大人群聚集越密集，熱力值越小人群越稀疏。結果可見，圖2a周六和圖2b周一熱力變化不大，高熱力聚集處呈均勻散狀分布，都主要分布在五華區段和盤龍區段，其中盤龍區段熱力分布較均勻，五華區段則在滇緬大道及其延伸到的茭菱路片區熱力值較高。

圖2 百度人口熱力分布

3.1.2 業態分布

3.1.2.1 基于POI的業態核密度分布

采集高德地圖POI類目中的18個大類點數據，得到一共31881個POI設施點。由于高德平臺服務于地圖導航功能，對POI的分類側重點不同，加之城市業態類型之豐富，為了簡化因素方便直觀的分析，對得到的POI數據進行重分類。張玲探究了大眾和政府兩類角色對不同POI的感興趣程度，其中大眾對餐飲、風景名勝、休閑娛樂、生活設施、醫療、教育、購物、交通等服務點的位置更為感興趣[22]，基于此將采集到的緩沖區內18類POI重分為9大類，并計算每個類別的POI點數(表1)。

表1 基于高德POI大類的重分類

交通設施類放置交通活力部分來分析，在此利用Arcgis核密度分析工具將緩沖區內8類POI點數據分別進行可視化，可得圖3(a～h)。多數POI點分布在鐵路所處的五華區和盤龍區段部分。其中風景名勝(圖3a)集中分布于翠湖公園片區，而其他地區呈現少量均勻分散；公共設施(圖3b)有3個聚集片區，分別在五華區的西站立交、盤龍區的大樹營和兩區交界的鼓樓路片區；科教文化(圖3c)聚集在五華區的文林街、學府路、小菜園立交和西站立交圍合的片區；商務住宅(圖3d)主體分布在盤龍區部分，最高密度值在盤龍區新迎街區、穿金路街區，以及五華麻園街區；生活服務(圖3e)主體分布在盤龍區段，最高值在萬宏路，五華段面積較小，集中點在麻園街區；體育休閑(圖3f)聚集處在五華區段的茭菱路、建設路、西園路，最高值在盤龍區的新迎街區；消費類(圖3g)的密集點有五華區段的麻園、文林街、園西路、萬宏路和新迎街區；政府及企業(圖3h)最大聚集處在五華和盤龍交界處的鼓樓路、北京路、龍泉路和圓通街四周圍合的片區；圖3i為總體POI的核密度分布，其中盤龍區段POI分布范圍最廣，聚集處在金華路和新迎街區，五華區分布范圍次之，聚集點在鼓樓、園西路、文林街和麻園街區。綜合以上可知，研究區內的各項城市功能設施主要分布集中在盤龍區段，其中以新迎街區最為聚集，其次向西到五華區，分布密度相對減少，最西邊的西山區則整體功能設施密度最低。

圖3 業態POI密度分布

3.1.2.2 基于POI的業態混合度分布

多樣性指數(Shonnon-Weaver Diversity)可以表示空間內POI類型的混合度，表征空間功能的多樣性[23～25]。

(1)

式(1)中,SWD是POI功能混合度，n是POI種類數，pi是某類POI數占空間總POI數量的比值。

根據緩沖區大小，結合上文的8類POI要素，利用ArcGis的漁網工具創建300×300的網格，計算每個網格內的POI多樣性指數，再將計算結果可視化可得業態POI混合度分布圖(圖4)。圖中指數最大值為1.825，平均值0.889，中值1.043。混合度的高值主要分布在五華區和盤龍區段，其中最高值位于五華區的翠湖、學府路、一二一大街和茭菱路等街區。同時，這兩區中，鐵軌南側強度整體稍強于北側。而西山區段整體混合度弱于五華、盤龍兩區。

圖4 業態POI混合度分布

3.1.2.3 基于大眾點評的業態經營度分布

“在線聲譽水平代表了消費者對產品的態度，體現了商家的經營績效”[26]。經過初步瀏覽發現餐飲區在大眾點評網站各大消費類目中占據了最多的商戶信息和流量，具有較強的參考性。基于餐飲區抓取緩沖區內所有評論數過百的商戶點位置數據，一共569個評論數過百的商戶點數，利用ArcGis進行可視化，得到業態經營度分布圖(圖5)。商戶點基本聚集在五華區沿線南側和盤龍區沿線南北兩側，最集中于盤龍的新迎街區。

圖5 業態經營度分布

綜合以上鐵路沿線業態的聚集性、多樣性和穩定性的指標結果，可見業態活力的分布呈現出盤龍區大于五華區大于西山區的格局，其中尤以盤龍區的新迎街區最為集中。

3.2 交通活力

3.2.1 交通路網

空間句法理論中的分析方法各自適用于不同的空間研究對象，而在城市交通網絡研究中，軸線分析模型以其直觀、計算量少的優勢被廣泛使用，本文按照此模型方法用最長且最少的線繪制軸線路網結構。空間句法有多個變量，在算法上，整合度表達了線路作為目的地的潛能，而選擇度表達了線路作為通道的潛能。兩者協同分析有助于找到空間中活力值更高的線路[27]。本文利用整合度、選擇度2個變量進行線路分析，基于OSM路網數據，將在CAD中繪制好的軸線載入DepthmapX軟件進行指標計算。這里注意到道路地圖數據中存在部分高架路等并未實際相交的線，為了減少誤差，需要單獨建立Unlike數據層來把實際未相交的路線分開。而后創建Axial Map圖層并分別開始以下3個變量的計算。

3.2.1.1 整合度(Integration)

空間句法的整合度又叫集成度，指結構中某一線路空間到達其他線路的距離程度，體現系統中線路相連的緊密程度，它與可達性成正向關系。整合度分全局整合度以及局部整合度，全局整合度是某線路到其他所有線路的拓撲深度，表示其與整體線路聯系的緊密程度；局部整合度是某線路到達3個拓撲(兩個直線交接點之間的距離為一個拓撲距離)距離范圍內的線路的深度，表示其與局部線路聯系的緊密程度。

經過可視化處理，表2為鐵路整合度的分布情況，顏色越暖值數越高，紅色為最大值，藍色為最小值。可見鐵路五華區段南側部分的全局整合度整體較高，說明此區域線路與整體線路的聯系最為緊密。局部整合度圖中數值最高是五華區段的人民西路，說明此路線與局部線路聯系最緊密。綜合兩圖，可見人民西路在道路空間中整合度最強，而以人民西路為中心的片區路網整合度也強于其他區域。

表2 鐵路遺址空間道路整合度分布

3.2.1.2 選擇度(Choice)

選擇度用于計算路網中線路能被穿行的潛力，與可達性成正向關系。表3中，全局選擇度在五華區段的人民西路最高，依次到盤龍區環城西路、環城北路方向以及西山區春雨路，說明這些線路能被整體空間穿行的潛力最高。局部選擇度較好的線路分布在五華區中以園西路、鼓樓路、虹山西路、學府路和人民西路為主的街區，以及西山區中春雨路段為中心的片區，說明局部范圍中這些區域有相對較好的穿行力度。

表3 鐵路遺址空間道路選擇度分布

綜上，五華區的人民西路在交通路網關系中的空間聯系度和穿行度綜合指數較高，因此其道路可達性在范圍中為最高，此外五華區一二一大街、盤龍區環城北路和環城東路綜合指數較高，其可達性較好。

3.2.2 交通設施

交通設施的空間布局反映道路的交通服務水平[28]。對緩沖區內的公共交通設施POI分布特征進行分析，得到交通設施POI密度分布圖(圖6)，其中POI大范圍分布在盤龍區段，最大聚集處是長春路、萬宏路、白云路和鐵軌線圍合的片區，五華區段分布范圍較少，其聚集點在茭菱路。西山區段整體分布最低。

圖6 鐵路遺址空間交通設施POI密度分布

4 結論與建議

4.1 結論

通過建立社會活力和交通活力的評價體系，量化各項指標數據，總結滇越鐵路昆明城區段沿線的空間活力數據分析結果，發現研究區活力具有空間分異的結構特征：①社會活力部分各指標呈現由東向西減弱的趨勢。空間中人群活動主要分布在五華段和盤龍段，兩區人口強度差異不大。業態設施的聚集性主要體現在五華段和盤龍段，尤以盤龍段為最聚集。業態設施多樣性主要體現在五華段和盤龍段，尤以五華段指數稍高。業態穩定性也主要體現在五華段和盤龍段，尤以盤龍段業態經營最為穩定。可見社會活力主要分布于五華和盤龍區段，西山區段的指標值與其他兩區段差值甚大;②交通活力部分，道路網絡中五華區段的路網可達性較高，其中以人民西路為主的路線在空間中可達程度最高。交通設施點主要分布在盤龍和五華段，尤以盤龍段最高，而西山段最少。可見交通形態和交通設施的活力分布存在一定的空間差異，說明盤龍段道路可達程度不夠，其交通網絡布局尚有優化空間。

綜合來看，各活力指標值主要分布在五華段和盤龍段，西山段活力值最弱，而五華和盤龍兩區段在總體活力指標對比上尤以盤龍段稍強。

4.2 建議

研究結果顯示了滇越鐵路昆明城區段沿線城市空間活力分布不均。針對分布形式對遺址空間的再利用提出以下建議：

滇越鐵路昆明城區段的場地再開發過程中，應根據沿線不同空間活力，因地制宜，采取不同的更新模式。從居民生活需求的角度看，功能設施及身心休閑的需求占比較大，因此鐵路區域中人口熱度最高的五華、盤龍區段最為適宜安置商業服務中心和康養休閑綠道，其中盤龍區段功能設施強度最高，五華次之，據此盤龍區段更適宜營造氛圍活躍的都市商業經濟廊道，五華區段則適宜作為居民慢生活的康養休閑步道，同時為老齡化社會提供更多適老化空間。綜合活力值弱的西山區段距離城市中心區較遠，城市開發活動較少，適宜進行遺跡的保護，打造場所精神傳遞歷史意義。如此分段開發商業、休閑和歷史空間并整合于一體，有利于解決滇越鐵路城區段的開發和保護的矛盾，促進鐵路遺址融入城市發展，實現鐵路遺址地空間價值的最大化利用。