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    基于POI數(shù)據(jù)的城市中心區(qū)步行網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃方法研究
    ——以南京新街口地區(qū)為例

    2022-02-10 01:30:34溫旭麗毛盈盈
    交通工程 2022年6期
    關(guān)鍵詞:步行路段用地

    費 躍,溫旭麗,劉 云,毛盈盈

    (東南大學(xué)成賢學(xué)院土木與交通工程學(xué)院,南京 210088)

    0 引言

    步行是一種低碳、環(huán)保、健康的出行方式,是城市居民出行方式結(jié)構(gòu)的重要組成部分,良好的步行交通網(wǎng)絡(luò)有利于提高步行出行分擔率,有助于碳中和以及城市可持續(xù)發(fā)展目標的實現(xiàn),并能促進社區(qū)交往[1]. 由于步行出行半徑較小(一般500~800 m范圍內(nèi)),且步行需求分析需要高精度的交通調(diào)查數(shù)據(jù),城市步行規(guī)劃實踐一般在考慮各個步行分區(qū)用地類型、面積、人口、就業(yè)崗位等因素的基礎(chǔ)上計算某一分區(qū)內(nèi)的步行出行總量. 國內(nèi)學(xué)者主要從城市用地開發(fā)和整體路網(wǎng)功能角度入手,結(jié)合慢行分區(qū)、步行單元等相關(guān)理念[2-5]對城市步行網(wǎng)絡(luò)進行分級和合理密度研究.

    既有步行網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃方法的研究以定性分析為主,定量分析也缺少針對具體路段步行需求強度的研究,使得步行網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃方案的生成與實際需求存在一定偏差. 論文基于POI(興趣點)數(shù)據(jù),計算路段潛在步行需求強度,形成一種不依賴交通出行調(diào)查數(shù)據(jù)、計算簡單、適合城市中心區(qū)使用的步行網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃方法,為完善步行網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃方法提供參考.

    1 研究方法

    1.1 數(shù)據(jù)獲取與處理

    POI數(shù)據(jù)具有細粒度、更新快、連續(xù)性好和信息豐富的特點. 論文通過Python編程從高德地圖Web服務(wù)的API接口獲取POI數(shù)據(jù),POI數(shù)據(jù)包括興趣點名稱、經(jīng)緯度、類型等字段. 結(jié)合我國居民步行出行特點,在《城市用地分類與規(guī)劃建設(shè)用地標準(GB50137—2011)》的基礎(chǔ)上,將POI數(shù)據(jù)分為15類(見表1),包括住宅、辦公、中小學(xué)校、高校、超市、菜場、銀行、公園、便利店、政府服務(wù)、醫(yī)院、公交站點、軌道交通站點、餐廳、賓館等. 在分類中增加了軌道交通站點、公交站點兩類在市中心步行需求較大的設(shè)施類型,同時細化了學(xué)校、購物等類型設(shè)施的分類. 使其能更好的反映居民日常步行出行的起訖點分布.

    表1 POI數(shù)據(jù)分類

    步行網(wǎng)絡(luò)主要依托城市主干路、次干路和支路進行構(gòu)建,從OpenStreetMap獲取城市路網(wǎng)圖作為研究底圖. 為便于潛在步行出行的分配,以交叉口或道路方向發(fā)生變化的轉(zhuǎn)向點作為節(jié)點,劃分基本路段(見圖1). 利用QGIS軟件將路網(wǎng)圖轉(zhuǎn)換為.shp格式,導(dǎo)入ArcGIS軟件中,獲取基本路段端點的坐標,以及基本路段的長度,構(gòu)建基本路段數(shù)據(jù)集.

    圖1 基本路段劃分示意圖

    1.2 步行出行權(quán)重計算

    由于計算過程中不涉及實際的步行發(fā)生吸引量,為了反映步行出行需求的強度,對不同用地類型的POI數(shù)據(jù)點設(shè)置相應(yīng)的步行出行權(quán)重. 既有的研究表明,不同用地間的步行需求強度首先與自身用地類型相關(guān). 同時,在一定的步行范圍內(nèi)用地混合度越高,步行交通需求越大[6]. 因此,在計算步行權(quán)重時主要考慮以下因素:一是作為日常步行出行起訖點的POI數(shù)據(jù)點本身的步行出行權(quán)重;二是起訖點周邊的用地混合度. 其中,不同用地類型的POI數(shù)據(jù)步行出行權(quán)重表征了不同用地類型的潛在步行出行需求,由20位具有交通規(guī)劃專業(yè)背景和步行規(guī)劃工作經(jīng)驗的專家根據(jù)實踐經(jīng)驗,按照0~1的權(quán)重評分,得分越高代表潛在步行出行需求越高. 綜合專家評分得到POI數(shù)據(jù)步行出行權(quán)重如表2所示.

    由表2可知,不同用地類型的POI數(shù)據(jù)步行出行權(quán)重最高的為軌道交通站點,達到了1.00,最低為餐廳,為0.10,均值為0.48. 實際交通出行中,以軌道交通站點、公交站點、住宅、大中小學(xué)校、辦公、超市、菜場、醫(yī)院等用地作為出行起訖點的步行出行量較大,因此在評分中得到了較高的步行權(quán)重,表明此類用地的POI數(shù)據(jù)具有較高的潛在步行出行需求.

    表2 興趣點步行出行權(quán)重

    用地混合度方面,通常采用土地利用混合熵指數(shù)來表達[7-13]. 熵指數(shù)一般以不同用地面積占比來計算,這樣做存在如下問題:一是忽視了配套用地的影響,特別是居住用地的沿街配套商業(yè),對于營造步行環(huán)境具有比較大的作用;二是沒有考慮同一用地類型的不同業(yè)態(tài)用地對步行的影響,如市中心是商業(yè)用地為主的區(qū)域,按照面積計算出來的混合熵指數(shù)表示的用地混合度是比較小的,但由于存在不同的商業(yè)業(yè)態(tài),其周邊的實際步行需求是很大的. 因此,有學(xué)者[11,14]對混合熵指數(shù)做了改進,將面積指標替換為POI個數(shù)指標,計算方法如下:假設(shè)日常步行起訖點半徑800 m范圍內(nèi)的POI總數(shù)量為S,共有m種類型的POI,每種類型的POI數(shù)量為Si(i=1,2,…,m),則用地混合熵指數(shù)J:

    (1)

    式中,用地混合熵指數(shù)J是實際城市用地結(jié)構(gòu)信息熵與最大值之比,其取值范圍為[0,1],用于描述城市各類POI數(shù)據(jù)點數(shù)量多少的差異,混合熵指數(shù)越大,表明各類POI數(shù)據(jù)點數(shù)量相差越小,混合熵指數(shù)越高.則任意興趣點i、j之間的潛在步行需求強度可表示為:

    Wij=wiJi+wjJj

    (2)

    式中,Wij為興趣點i與j之間的潛在步行需求強度;wi為興趣點i的步行權(quán)重;wj為興趣點j的步行權(quán)重;Ji為興趣點i的用地混合熵指數(shù);Jj為興趣點j的用地混合熵指數(shù).

    1.3 路段潛在步行出行需求強度計算

    步行出行主要是近距離的全程出行,也包括長距離出行兩端或中途的換乘銜接. 論文將出行中以步行為交通方式完成的出行路段均視為從某個POI開始到另1個 POI結(jié)束的獨立的步行出行. 例如,從住宅出發(fā)步行換乘地鐵到站后再步行到達辦公地點,可視為從某個住宅類POI到某個軌道交通站點類POI,以及從某個軌道交通站點類POI到某個辦公地類POI 這2個獨立的步行出行. 因此,不同用地類型的POI可視為潛在的步行出行起訖點,任意2個POI可視為1個潛在步行出行起訖點對. 通過POI數(shù)據(jù)和路網(wǎng)數(shù)據(jù)中包含的經(jīng)緯度信息,利用最短路算法計算各潛在步行出行起訖點對之間的出行路徑,考慮到全過程的步行出行或作為出行鏈一部分的步行出行,其出行距離主要集中在800 m范圍內(nèi),若出行路徑長度不大于800 m,則將該潛在步行出行起訖點對的潛在步行需求強度疊加到各個途徑的路段. 最終得到路網(wǎng)的潛在步行需求強度并進行歸一化處理.

    2 實例應(yīng)用

    2.1 研究范圍

    新街口位于南京的中心區(qū)域,以新街口廣場為標志,是中國著名的商業(yè)中心,擁有百年歷史,被譽為“中華第1商圈”. 新街口地區(qū)用地類型多樣,日常步行出行需求旺盛. 論文以新街口地區(qū)為研究區(qū)域,東至太平南路—太平北路,南至建鄴路—白下路,西至莫愁路—上海路,北至廣州路—珠江路,如圖2所示.

    圖2 研究范圍及建設(shè)用地現(xiàn)狀圖

    2.2 潛在步行需求強度計算

    從OpenStreetMap獲取地圖,結(jié)合實際道路建設(shè)情況,對部分路段進行修正,共構(gòu)建178條基本路段. 通過高德地圖提供的API接口,抓取到研究范圍內(nèi)部及周邊3 426個興趣點數(shù)據(jù). 對興趣點數(shù)據(jù)進行清洗、整合、篩選,分配步行權(quán)重,并計算用地混合熵指數(shù)J進行權(quán)重修正,通過最短路計算,共得到2 220 076對潛在步行出行起訖點對,將潛在步行需求強度疊加到出行路段上,經(jīng)過可視化處理后得到步行網(wǎng)絡(luò)潛在步行需求強度分布,如圖3所示.

    圖3 路網(wǎng)潛在步行需求強度分布圖

    圖4 步行道網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃圖

    2.3 步行網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃方案

    《南京市慢行(步行與自行車)系統(tǒng)規(guī)劃》[15]中按照道路等級將部分次干路和支路作為步行次通道和連接徑(見圖4). 由計算結(jié)果可知,許多支路、街巷的潛在步行需求強度也很高. 在潛在步行需求強度的基礎(chǔ)上,將步行網(wǎng)絡(luò)劃分為一級步行道(潛在步行需求強度0.5~1.0)、二級步行道(潛在步行需求強度0.3~0.5)、三級步行道(潛在步行需求強度<0.3),如圖5(a)所示,考慮到城市中心區(qū)道路設(shè)施用地較為緊張,綜合實際情況,提出步行道寬度建議指標,如表3所示.

    考慮到步行網(wǎng)絡(luò)應(yīng)形成連續(xù)、全覆蓋、多層次的格局,為確保步行網(wǎng)絡(luò)的連續(xù)性和完整性,并考慮到建設(shè)投資成本,對一級步行道和二級步行道間的具有一定步行需求(需求強度0.2~0.3)的三級步行道,可按照二級步行道的等級標準進行規(guī)劃建設(shè),如圖5(b)所示.

    圖5 研究范圍內(nèi)步行網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃圖

    表3 行人道寬度建議取值(m)

    一些步行需求較高的道路,由于空間有限、以及沿街商鋪占道經(jīng)營、非機動車停放不規(guī)范、機動車停車等問題,不能有效滿足步行需求,需要對這類道路的步行環(huán)境進行品質(zhì)提升. 將此類道路分為2種類型,提出有針對性的改善措施建議.

    1)支路或街巷道路. 這類道路沿線用地類型較為綜合,機動車、非機動車和步行交通出行方式的需求都較大,受限于道路等級和建設(shè)年代,步行空間往往較為局促或缺少專用步行道,加之非機動車停車、行道樹池、電線桿、配電箱等設(shè)施以及沿街商鋪的占道經(jīng)營等占用了較多的步行道空間,也影響了步行安全性. 城市中心區(qū)的這類支路和街巷改擴建難度較大,建議在樹池處鋪筑透水磚,擴展人行道空間,對非機動車停車采取集中管理,選取合適的位置統(tǒng)一設(shè)置停車設(shè)施. 對電線桿、配電箱等公用設(shè)施位置進行適當?shù)恼{(diào)整,并規(guī)范沿街商鋪的經(jīng)營行為.

    2)次干路以及部分條件較好的支路. 這類道路一般步行環(huán)境較好,但由于市中心停車泊位的短缺,存在道板停車和非機動車停車不規(guī)范占用步行空間的情況,造成步行路徑的中斷. 需要進一步規(guī)范車停車行為,并結(jié)合公共停車場的建設(shè),返還步行空間,保障步行空間.

    2.4 步行環(huán)境設(shè)計指引

    步行空間和環(huán)境設(shè)計對于提高步行出行比例具有重要的促進作用,特別是在城市中心區(qū),應(yīng)考慮日常步行道周邊的城市用地類型,充分結(jié)合建筑退界空間,構(gòu)建交通功能與城市活力相融合的“完整街道”. 將建筑前區(qū)融于道路工程建設(shè),實現(xiàn)一體化的步行空間,面向人行道的商業(yè)、零售等土地利用開發(fā)應(yīng)盡可能多設(shè)行人出入口,同時避免機動車出入對行人的橫向干擾.

    對各級步行道的行道樹綠化帶/設(shè)施帶、建筑退讓融合、街道家具、景觀小品等提出設(shè)計指引(見表4). 一級步行道應(yīng)注重與兩側(cè)用地的友好銜接,提升街道活力和步行趣味;二級步行道應(yīng)保證步行道的空間連續(xù)性,合理安排景觀、街道家具,不擠占步行區(qū)通行空間;三級步行道應(yīng)優(yōu)先保證步行的基本空間,選擇性設(shè)置相關(guān)設(shè)施.

    表4 步行道設(shè)施設(shè)計指引

    3 結(jié)束語

    論文基于POI數(shù)據(jù),為城市中心區(qū)步行網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃提供了1種簡便可行的定量化分析方法,解決了以往步行網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃以定性分析為主、深度有余而廣度不足的問題. 以南京新街口地區(qū)為案例進行了應(yīng)用研究,得到的潛在步行需求能很好地支撐步行網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃方案的生成,并針對規(guī)劃方案提出了步行空間改善措施建議和步行環(huán)境設(shè)計指引. 因為計算的是潛在步行需求,論文采用了定性方法確定POI步行權(quán)重,存在一定的主觀性;同時,由于數(shù)據(jù)獲取的難度,僅使用了開放平臺的POI數(shù)據(jù),在相關(guān)數(shù)據(jù)可獲得的前提下,可利用手機信令數(shù)據(jù)、或結(jié)合公交(地鐵)刷卡數(shù)據(jù)進行相關(guān)的分析研究,以獲得更為精確的步行出行需求,為規(guī)劃方案提供更充分的量化支撐.

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