周青峰，劉 蘇，王耀武

ZHOU Qing-feng1, LIU Su2, WANG Yao-wu1

（1.哈爾濱工業(yè)大學(xué)深圳研究生院?建筑學(xué)院，廣東?深圳?518055；2.西南交通大學(xué)?交通運輸與物流?學(xué)院，四川?成都?610031)

(1.Architecture School， Shenzhen Graduate School of Harbin Institute of Technology， Shenzhen 518055， Guangdong，China； 2.School of Transportation and Logistics， Southwest Jiaotong University， Chengdu 610031， Sichuan， China)

0 引言

隨著我國城市化進(jìn)程的加快，高速增長的機(jī)動交通導(dǎo)致城市擁堵加劇，直接影響城市競爭力和生活質(zhì)量。城市土地利用和交通系統(tǒng)決定了一個城市的機(jī)動性特征，很多研究表明，合理、高效地整合二者可以為市民提供一個潛在的可持續(xù)機(jī)動方式。交通土地一體化理念在各層各類的規(guī)劃中都得到了響應(yīng)。土地利用和交通系統(tǒng)協(xié)調(diào)關(guān)系的研究，對于城市規(guī)劃和綜合交通規(guī)劃均具有重要意義。

目前國內(nèi)學(xué)者對于交通土地協(xié)調(diào)關(guān)系的研究較為宏觀，多以城市為研究對象，通過評價交通土地的協(xié)調(diào)發(fā)展情況，對城市規(guī)劃工作提供參考，但研究方法已從定性分析逐步向理論模型等定量分析轉(zhuǎn)變，典型研究通常是基于協(xié)同學(xué)、系統(tǒng)動力學(xué)、復(fù)合系統(tǒng)等理論，運用序參量[1]、協(xié)調(diào)度[2]、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析 (DEA)[3-4]、耦合度[5]等數(shù)學(xué)模型，構(gòu)建指標(biāo)體系對二者協(xié)調(diào)性進(jìn)行評價。

國外研究多以理論模型為主，采用 GIS 等技術(shù)手段從微觀層面描述交通與土地利用的相互作用，并以 Node-Place 模型為代表。Node-Place 模型通常用來探索軌道交通站點周邊土地利用和交通之間的關(guān)系[6-7]，是目前較多研究表達(dá)土地與交通平衡狀態(tài)的模型。近年來，基于 Node-Place 模型討論土地與交通互饋關(guān)系的研究日益豐富。Reusser、Chorus、Ivan 等[8-10]分別對瑞士、東京和捷克斯特拉瓦的車站站點進(jìn)行應(yīng)用分析研究。Monajem 等[11]在模型分析的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步提出原始模型尚未考慮站點的步行效應(yīng)，并且忽略了指標(biāo)間相對重要性。任利劍、宋文杰等[12-13]提出模型在城市軌道交通站點地區(qū)與各級城市中心之間的協(xié)同效應(yīng)研究及高速鐵路站點區(qū)域規(guī)劃評估中的拓展應(yīng)用。同時，Bertolini、David、Kamruzzaman 等[14-16]提出節(jié)點和場所之間的關(guān)系類型識別方法，并以此作為軌道交通站點區(qū)域 TOD 開發(fā)類型的判斷依據(jù)。

現(xiàn)有研究表明，Node-Place 模型對于探索軌道交通站點與周邊土地的互饋關(guān)系有著廣泛適用性和針對性。但是，目前基于 Node-Place 模型研究土地和交通平衡狀態(tài)的應(yīng)用研究設(shè)定區(qū)域范圍較大，通常以鐵路車站作為研究對象，選取評判指標(biāo)不一致且較少考慮站點的步行效應(yīng)。原始模型指標(biāo)未能充分體現(xiàn)站點周邊區(qū)域全部特征及區(qū)域差異性，對結(jié)果分析會造成一定影響。大多數(shù)研究只針對站點周邊進(jìn)行研究，較少針對整體區(qū)域研究。原模型指標(biāo)尚未分析站點周圍空間特征指標(biāo)對模型結(jié)果的影響；各類研究對站點平衡狀態(tài)識別標(biāo)準(zhǔn)不一樣，爭議性較大，5 種分類定義還需要進(jìn)一步的研究。此外，已有的文獻(xiàn)研究中均未考慮車站的空間特征對其周邊土地利用和交通關(guān)系的影響。

基于此，以深圳地鐵站點及其周邊土地為例，采用深圳市興趣點信息 (Point of Interest，POI)，對 Node-Place 模型進(jìn)行改進(jìn)，選取步行性、POI 數(shù)量、活動多樣性等適用于深圳地鐵站點的Node (節(jié)點) 和 Place (活動場所) 指標(biāo)體系，運用空間分析方法探索站點空間特征及其關(guān)聯(lián)性，進(jìn)一步對地鐵站點周邊區(qū)域交通和用地協(xié)調(diào)關(guān)系進(jìn)行分析；其次，采用聚類思想對深圳市地鐵站點周邊土地進(jìn)行TOD 劃分，為其合理規(guī)劃和開發(fā)提供理論支持。

1 城市軌道交通站點周邊土地利用與交通協(xié)調(diào)關(guān)系研究

1.1 Node-Place 模型及方法

Node-Place 模型基于交通和土地之間的相互反饋過程，以探索城市軌道交通站點周邊土地與交通之間的關(guān)系為目標(biāo)，認(rèn)為車站區(qū)域既是交通網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點 (Node)，同時又是城市中的一個活動場所 (Place)，假設(shè)通過提高站點交通供給 (Node 值增加)，會創(chuàng)造有利于提高城市用地密度和多樣性提供條件，場所得到發(fā)展 (Place 值增加)，交通需求增加又為交通系統(tǒng)發(fā)展創(chuàng)造有利條件。Node-Place模型示意圖如圖 1 所示，圖中顯示了模型的 5 種典型狀態(tài)。圖 1 中， 軸對應(yīng)一個區(qū)域的場所活動性，代表市民實際活動程度，越多的活動，就越有可能進(jìn)行交互； 軸對應(yīng)一個區(qū)域內(nèi)的節(jié)點可達(dá)性，代表市民進(jìn)行社會活動的潛在可能性，越多市民可以到達(dá)，越有可能進(jìn)行交互，每種狀態(tài)都體現(xiàn)站點周邊場所與節(jié)點之間的尺度位置。

圖 1 Node-Place 模型示意圖Fig.1 Node-Place model

其中，平衡區(qū)在圖 1 的中間線附近，節(jié)點和場所的值大致相等，二者互饋作用良好，體現(xiàn)為場所促進(jìn)提高交通供給，交通反饋實現(xiàn)土地加強(qiáng)密度和多樣性開發(fā)。平衡線頂端為壓力區(qū)，所在區(qū)域的節(jié)點和場所值均較大，進(jìn)一步開發(fā)會導(dǎo)致二者在有限的空間內(nèi)競爭與沖突。平衡線底端區(qū)域為從屬區(qū)，節(jié)點和場所值均較低，需要投入資源刺激發(fā)展。平衡區(qū)以外為失衡區(qū)，包括失衡節(jié)點區(qū)和失衡場所區(qū)。失衡節(jié)點區(qū)為區(qū)域交通供給顯著高于站點周邊的城市活動。失衡場所區(qū)則是土地的開發(fā)強(qiáng)度和多樣性高于交通供給能力。根據(jù)模型中節(jié)點及場所的相對位置分布，可以揭示研究區(qū)域內(nèi)節(jié)點失衡/場所失衡向平衡方向發(fā)展的趨勢；同時，識別并發(fā)掘失衡區(qū)域的發(fā)展?jié)撃?，對整合城市空間、實現(xiàn)土地交通一體化可持續(xù)發(fā)展具有一定的參考意義。

1.2 指標(biāo)選取及計算

Node-Place 模型分析流程如圖 2 所示。

以城市軌道交通站點周圍 700 m 內(nèi)用地為研究對象，以數(shù)據(jù)的可獲取性為基礎(chǔ)，初選 5 個 Node 指標(biāo)和 5 個 Place 指標(biāo)進(jìn)行分析。指標(biāo)及計算方法如表 1 所示。

將各指標(biāo)進(jìn)行歸一化處理，處理后的指標(biāo)值在 0～1 之間，設(shè)得分最高站點為 1，最低站點為 0。計算指標(biāo)相關(guān)性。

2 深圳地鐵站點周邊土地利用與交通協(xié)調(diào)關(guān)系分析

圖 2 Node-Place 模型分析流程圖Fig.2 Analysis process of Node-Place model

以深圳地鐵為例，研究城市軌道交通站點周邊土地和交通協(xié)調(diào)關(guān)系。選取深圳市羅寶線、蛇口線、龍崗線、龍華線和環(huán)中線上 118 個車站，分析站點區(qū)域空間特征，計算其 Node 價值和 Place 價值，劃分其 TOD 類型。研究使用的主要數(shù)據(jù)包括：2016年 9 月 26 日深圳市地鐵刷卡數(shù)據(jù)；2015 年深圳市人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)；2012 年深圳市建筑普查數(shù)據(jù)；2016 年深圳市 POI 數(shù)據(jù)；深圳市 2016 年公共交通系統(tǒng)數(shù)據(jù)。

將指標(biāo)歸一化處理后計算 Node 和 Place 組內(nèi)指標(biāo)的相關(guān)系數(shù)，將 Place 組內(nèi)相關(guān)性強(qiáng)的指標(biāo)P2，P3，P4進(jìn)行合并為就業(yè)密度，并對剩余的指標(biāo)進(jìn)行組間典型相關(guān)分析。Node 和 Place 2 組指標(biāo)之間典型相關(guān)系數(shù)為 0.907，表明站點交通功能和周邊場所功能之間存在很強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系。Node-Place 模型指標(biāo)典型相關(guān)分析如表 2 所示。其中 2 個組內(nèi)的指標(biāo)與對方組之間的相關(guān)系數(shù)均大于 0.3，表明所選的 Place 指標(biāo)和 Node 指標(biāo)都具有顯著性。

站點 Node 組內(nèi)的所有指標(biāo)值之和為該地鐵站的 Node 值，所有 Place 組指標(biāo)值的和為其 Place值。為了便于分析，分別將所有地鐵站點區(qū)域的Node 值和 Place 值進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)值轉(zhuǎn)換。除去 4 個異常值站點，114 個站點的場所值范圍為 (-2，1.5)，節(jié)點值范圍為 (-2.5，2)。

2.1 地鐵站點周邊土地利用與交通的空間關(guān)系分析

利用 GeoDa 軟件，采用 Moran’s I 指數(shù)進(jìn)行空間自相關(guān)分析[17]，描述地鐵站節(jié)點和 Place 指標(biāo)的空間集聚特征及強(qiáng)度。深圳地鐵平均站間距為1.4 km，利用 arcGIS 進(jìn)行分析，118 個站點區(qū)域Node 全域 Moran’s I 為 0.824，P= 0.00，Place 全域Moran’s I 為 0.419，P= 0.00，表明地鐵站點 Node 和Place 都存在空間集聚特征，Node 的集聚特征強(qiáng)于Place 的集聚特征。這與深圳部分區(qū)域內(nèi)地鐵站點密集，相鄰地鐵站點周邊 700 m 范圍內(nèi)較多用地重合的實際情況相符合。

表 1 指標(biāo)及計算方法Tab.1 Indicators and calculation method

表 2 Node-Place 模型指標(biāo)典型相關(guān)分析Tab.2 Canonical correlation analysis of Node-Place model

深圳地鐵站點周邊區(qū)域 Node 和 Place 值 Moran’s I散點圖如圖 3 所示。118 個站點中 48 個存在顯著的聚集性：高高集聚站點 26 個、低高集聚站點 4 個、低低集聚站點 11 個、高低集聚站點 7 個。進(jìn)一步分析，表現(xiàn)為高高集聚和低低集聚的站點占全部顯著聚集性站點的 77%，體現(xiàn)出站點周邊“強(qiáng)強(qiáng)聚集，弱弱相連”的空間特征，說明深圳特定區(qū)域交通土地資源集中度較高，全域資源分布不均衡。

2.2 地鐵站點周邊土地利用與交通的平衡狀態(tài)分析

深圳地鐵站點 Node 值和 Place 值的整體相關(guān)系數(shù)為 0.488，深圳地鐵站點 Node-Place 模型如圖 4 所示，三角形為典型站點分布。分析可知，深圳地鐵站點在平衡線兩側(cè)分布較為均衡，其中，場所值高于節(jié)點值的站點略多 (67/51)。

圖 3 深圳地鐵站點周邊區(qū)域 Node 和 Place 值Moran’s I 散點圖Fig.3 Moran’s I scatter plot of Node-Place value of Shenzhen metro areas

圖 4 深圳地鐵站點 Node-Place 模型Fig.4 Node-Place values of metro station areas of Shenzhen

（1）大量車站圍繞在平衡線附近，呈現(xiàn)出Node 值和 Place 值大致相等的特征，其交通和土地關(guān)系較為協(xié)調(diào)，代表站點為益田、西麗。

（2）部分站點位于較極端區(qū)域，如平衡線頂端壓力區(qū)，其 Node 值和 Place 值均較高，這個區(qū)域以湖貝、老街、華強(qiáng)北為代表。其中，湖貝站和老街站所處的羅湖區(qū)是深圳 20 世紀(jì) 90 年代著名的商業(yè)中心，聚集了大量的商業(yè)、娛樂和辦公設(shè)施，平均日客流量達(dá) 30 萬人次。

（3）以會展中心、深圳北站和少年宮為代表的節(jié)點失衡區(qū)，Node 值強(qiáng)于 Place 值，周邊居住就業(yè)等活動強(qiáng)度較弱于站點交通供給能力。會展中心是重要交通節(jié)點，有最大 Node 值。深圳北站是換乘站，距離平衡線垂直距離最遠(yuǎn)，為最不平衡站點，交通供給能力遠(yuǎn)大于場所需求，這與高峰期間客流壓力大的實際情況顯然不同。分析原因為，深圳北站的交通需求對象多為大量換乘客流，與地鐵站邊活動場所發(fā)生的聯(lián)系比較少，站點交通功能大于車站周邊的場所功能。這一類站點區(qū)域比較特殊，由此說明 Node-Place 模型中節(jié)點值并不能有效反映換乘站節(jié)點客流壓力狀態(tài)。

（4）位于平衡線右側(cè)場所失衡區(qū)的站點具有相對較高的 Place 值，表明周邊居住就業(yè)等活動強(qiáng)度比站點的交通供給能力相對較強(qiáng)。東角頭、南聯(lián)和機(jī)場東是這一類站點的代表。這類站點遠(yuǎn)離市中心，周邊為勞動密集型工廠企業(yè)用地，有大量的就業(yè)崗位，缺少商業(yè)市場，可達(dá)性不高。

（5）前海灣站是惟一的從屬區(qū)域站點，位于圖4 左下側(cè)。此站點周圍區(qū)域尚待開發(fā)，同時具有最低的 Node 值和最低的 Place 值。

（6）鄰近市中心區(qū)域獲得最大發(fā)展?jié)摿?。通過對比各時期城市發(fā)展中心 (老街-華強(qiáng)北-會展中心）可知新中心 Node 值呈上升趨勢，并且高于Place 值。不同時期城市中心不僅在圖 4 中位置相鄰，地理空間里也是相鄰的，表明新中心依托老中心創(chuàng)造出高交通可達(dá)性，隨后進(jìn)行高強(qiáng)度土地開發(fā)。新舊中心組成核心地帶，是交通和用地交互作用最強(qiáng)烈的區(qū)域。

利用 K 均值聚類分析將地鐵站點周邊區(qū)域分為5 類，深圳地鐵站點周邊區(qū)域分類如圖 5 所示，深圳地鐵站點區(qū)域聚類中心及說明如表 3 所示。以 2016 年數(shù)據(jù)計算結(jié)果為基礎(chǔ)，對比目前及深圳未來 5 年發(fā)展規(guī)劃可知，深圳市地鐵站點區(qū)域呈現(xiàn)出交通和用地間由失衡向平衡狀態(tài)轉(zhuǎn)變的趨勢。

圖 5 深圳地鐵站點周邊區(qū)域分類Fig.5 Node-Place classification of metro station area in Shenzhen

表 3 深圳地鐵站點區(qū)域聚類中心及說明Tab.3 Cluster centers and the interpretation of metro station area

3 結(jié)束語

采用空間特征分析識別深圳地鐵站點節(jié)點和場所“強(qiáng)強(qiáng)聚集、弱弱相連”的空間特征，表明深圳市土地資源特定區(qū)域集中度較高但總體分布不均衡。同時，計算結(jié)果顯示，深圳市較多地鐵站點處在平衡狀態(tài)，呈現(xiàn)出交通站點周邊土地開發(fā)由失衡狀態(tài)向平衡狀態(tài)變化的趨勢，靠近市中心的區(qū)域具有獲得發(fā)展的最大潛力。新的城市中心通過創(chuàng)造高的交通可達(dá)性，從而引導(dǎo)高強(qiáng)度土地開發(fā)，達(dá)到交通土地協(xié)調(diào)發(fā)展。由于數(shù)據(jù)的可獲得性，選取的Node-Place 模型指標(biāo)在其他城市是否具有適用性，需要進(jìn)一步研究；針對站點平衡狀態(tài)精細(xì)化識別，也需要做進(jìn)一步探討。鑒于城市區(qū)域發(fā)展具有延續(xù)性，在今后的研究中，可以考慮突破城市軌道交通站點場所研究范圍的限制，將整個城市區(qū)域作為研究對象，拓展 Node-Place 模型的應(yīng)用。

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