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基于居民出行的广州市空间形态句法分析及热力图验证ag88环亚

时间:2018-11-08编辑: admin 点击率:

  城市是一定地域范围内的空间实体,它的产生、形成与发展都存在内在的空间秩序和特定的空间发展模式,城市各物质要素空间分布特征及其不同的地理环境形成了不同风格的城市形态。城市空间形态是城市空间的深层结构和发展规律的显相特征;是相互作用的城市形态诸要素所构成的有机体,因此对城市空间形态的辨析,有利于了解城市的内部要素之间的相互作用和组织,对认识城市的发展规律有着重要意义。

  现有城市空间形态研究多采用空间句法分析。空间句法由英国伦敦大学学院(University College London,UCL)的Hillier提出,是一种在建筑和城市两个层面上,用客观、精确的描述方法调查研究环境在如何起作用并把社会可变因素和空间形态严密联系起来的一种定量化分析方法,广泛应用于城市交通、历史街区分析、产业空间布局、基准地价研究等,其研究尺度涵盖微观的建筑、村落等到城市乃至城市圈。其中最为重要的领域之一仍是城市空间形态。现有基于空间句法对城市形态的分析多关注城市内部交通空间作为城市人流物流的承载主体,所搭构的经济、社会基本空间骨架。在城市形态研究中,空间句法的优势已经得到证明:不仅能作为城市研究一种具体的空间分析模型,而且为解析表面空间深层次社会机制提供了理论范式。

  然而,城市空间形态的句法分析结果受数据深度的影响极大。已有的城市空间形态分析,多以城市主干道网络为研究对象,忽略了低等级道路在社区通达、人流物流动向约束等方面的重要作用,而后者才是居民出行的主要路径,因而决定了道路在商业、居住等方面的价值并对土地价格、交通流量产生深远影响。另外,虽然小尺度的空间形态研究已开始通过实际人流分布等来验证句法分析结论,但在城市尺度上对空间形态句法分析科学性的验证尚未展开。

  有鉴于此,本研究选取广州市环城高速范围内交通网络完善、经济发展多元的城区为研究对象,通过对主次干道、支路、社区道路的全方位的轴线化,从居民出行角度出发,通过句法分析手段对广州市中心城区的空间形态特征作定量分析;并基于Easygo热力数据就居民出行的集聚区域是否与此次分析相符进行验证讨论。

  广州市至今已有两千多年的历史,其道路网络经过多年的演变在城市空间格局以及居民空间出行等方面的影响具有典型性。本次研究范围横跨白云区、荔湾区、越秀区、天河区和海珠区,总面积约189.97平方公里(图1),是广州市城市发展时间最久、机理最为丰富的区域。

  句法理论认为,每一个大的空间系统都是由被空间障碍所分割的、相互独立的小尺度空间组成。空间句法就是通过分析每个小尺度空间之间的联系来找出隐藏在大空间系统中的形态规律,其关键在于如何进行空间分割以及对空间联系的定量性描述。

  本研究所采用的空间分割方法为轴线法。轴线法被广泛用于街道层面的空间形态研究。轴线是根据人们视野中所能看到的最远距离进行绘制,因此可认为轴线地图是由最少数目的最长直线组成,轴线图可以代表城市形态的基本结构特征。本次研究以百度地图为底图在ArcGIS软件中沿着道路网绘制空间句法轴线条。

  句法理论通过绘制关系图解消除了空间规模的影响,使得不同大小的自由空间之间具有可比性,同时在关系图解的基础上,为定量描述空间的相互关系提供了一系列的量化指标。整合度(Integration)、平均深度值(Mean Depth)及可理解度(Intelligibility)在居民出行难易程度方面以及对城市空间系统的认知程度方面有较好的反应水平,也是本次研究采用的指标。

  空间句法采用全局整合度表达某空间在整个系统中的出行可达性,囊括汽车、轨道交通、步行等众多的可能出行方式。通过图2可以透视广州市中心城区的空间结构特征。从图2-a可以看出,珠江新城和体育西路商圈共同构成了整个空间系统的核心,金穗路、花城大道、华穗路、体育西路、体育东路等横纵轴线交织呈网状结构,广州大道、猎德大道、天河路、黄埔大道和临江大道等几条跨区长轴线从网状核心向四周发散,将天河区和海珠区、越秀区紧密相连。将全局整合度图和平均深度图相叠加发现两者重合度很高,平均深度值低的轴线集中于天河区珠江新城、体育中心一带,“环市东路-天河路-中山大道西”是整个轴线网络中全局整合度最高、平均深度值最低的轴线,这从空间出行方面也证实了该片区是广州城市中心性最强的区域(表1)。

  这一分析结果验证了王洁晶等基于主要干道的广州市城市空间形态分析的结果,但也提示出新的特征。首先,就天河区东北部以及荔湾区南部而言,集成核的贯通能力仍略显不足。平均深度值最高的地方集中于广园快速路北部和老芳村一带,说明这两片区居民出行需要经过的空间比系统中的其他地方要多,花费的时间要长。其次,对集成核区域低等级道路的分析表明这类道路的整合度也相对较高。如图2-a和表1所示,贯穿了天河区和周边城区的主要轴线左右。经统计,与这些主干道直接相连的支路以及较为隐蔽的社区小道的整合度值则分别集中在1.000和0.850附近,说明广州市中心城区的低级路网作为承担居民全局出行的目标功能也较强,集成核范围内低级道路全局集聚特征明显。

  图3是广州市中心城区连接度和全局整合度的散点图,可理解度值较低为0.218。可见,中心城区的整体空间构型复杂。换言之,居民不易从局部空间感知整体空间,容易“迷失方向”,也意味居民的日常出行可能以局部为主,更依赖于自己熟悉的范围。

  不同于全局整合度设整个系统任一空间均有出行的可能性,局部整合度关心的是小范围内的出行可能性,学者们多设拓扑半径(R)等于3为步行距离范围。图4是广州市中心城区的局部整合度轴线图,从图中可以看出局部整合度高值轴线仍然呈现了明显的集聚现象,城市主干道仍然是人们的主要到达区域,但出现了多处集聚核:包括天河区珠江新城、越秀区人民公园附近、海珠区江南西和东晓南一带(表2)。局部集成核在一定程度上可被认为是对全局集成核难以服务到的范围的补充。

  图5是广州市中心城区连接值和局部整合度的散点图,ag88环亚,两者的可理解度系数达到了0.620,也就是说局部的独立空间对于周边的城市空间结构有着良好的传达能力,居民能够较为轻易地通过自身所处的空间情况构建附近的城市空间意向。

  空间句法对城市路网轴线化并进行拓扑分析,对居民认知城市的情况进行了模拟,但在实际验证环节的方法却较为薄弱。当研究区域范围小或研究对象为建筑时,学者们常采用问卷调查或计算行人数等方法进行验证,俄媒称卫星捕捉到俄新式无人机图画环亚娱乐ag88手机版但这些方法对人力和时间的要求很高、误差较大且无法推广到大范围的轴线分析中去。热力图是近年发展起来的一种互联网新产品,用户通过线下传感器的无间断采集能直接从网站上实时查看每一片区域个体的兴趣焦点。通过将城市轴线图和不同时间段的热力图相匹配,能够方便地找出居民出行和城市空间结构之间的隐藏规律。

  本次研究基于Python语言编写了网络爬虫工具,利用该工具分时间段从腾讯宜出行软件获取人流热力数据后,通过在ArcGIS软件中进行核密度分析并按自然间断法分等级呈现居民出行情况。对比图6中的两幅人流密度图可以发现工作日和周末同一时间段的人流分布有较大差异。工作日人流集聚点小且平局分布在各局部商圈周边。珠江新城是广州市的中央商务区,虽集聚效应较其他片区强且连成片状,但也没有形成大型的人流汇聚中心。相反,周末除了几个大型城中村以外,居民流向明显集中在以体育西路商圈为中心的几个主要购物娱乐片区。如此的居民出行现象与句法中整合度的分析相符合,即工作日人流分布于各局部集成核服务范围内,而周末人流则有向全局集成核汇聚的趋势。

  将热力图和全局、局部整合度轴线图分别叠加并计算两者之间的相关系数(表3),发现全局整合度和周末热力值较为匹配,而局部整合度和工作日热力图较为匹配。本次研究认为,广州市职住匹配较为合理,研究范围内商务、批发零售等产业均好性较好,居民日常工作与生活多基于短距离出行实现,因此出现了轴线局部整合度和居民工作日出行更匹配的现象。而到了周末,居民有充足的时间丰富自己的生活,体育西路高等级商圈及博物馆、图书馆、少年宫、大剧院等城市综合服务中心的珠江新城汇聚了全市各地的大量人流,这一情况也和珠江新城、体育西路一带是广州中心城区的全局集成核相符合。

  空间句法作为一种定量化分析城市空间形态的手段,在城市空间形态的研究中广泛应用。然而城市空间形态的句法分析结果受数据深度的影响极大,已有的以城市主干道网络为研究对象的城市空间形态句法分析忽略了居民出行时更多选择的低等级道路,对城市空间形态理解不够深入,而城市空间形态句法分析的有效性也需要科学验证。鉴于此,本次研究选取广州市环城高速范围内交通网络完善、经济发展多元的城区为研究对象,通过对主次干道、支路、社区道路的全方位的轴线化,从居民出行角度出发,以句法分析手段对广州市中心城区的空间形态特征作定量分析;并基于Easygo热力数据就居民出行的集聚区域是否与此次分析相符进行验证讨论。结果表明:①广州市中心城区整体空间呈中心放射状结构,以珠江新城为集成核的城市空间交通网络分布密集、可达性高,但全局可理解度低;②各城区有明显纵横分布的主要轴线并汇聚成集成核,局部可理解度较好,易于居民构建个体附近的空间意向;③居民日常出行和不同拓扑范围的整合度轴线存在对应关系,工作日、周末的人流集聚区域分别和局部、全局主要轴线相匹配,显示出广州环城高速范围内职住匹配较好,而周末消费娱乐活动集中。

  需要提及的是,城市空间形态的形成是一个极其复杂的过程,受到产业分布、国家政策、城市规划等多方面因素影响。空间句法现仅用作分析空间形态合理性的工具,如何能够结合空间句法动态分析各类因素对空间形态演变的影响规律是今后值得探讨的问题。

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