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    基于改進節(jié)點-場所模型的軌道交通TOD評估

    2022-07-06 09:46:44張志健北京交通大學綜合交通運輸大數(shù)據(jù)應用技術(shù)交通運輸行業(yè)重點實驗室北京100044
    中國房地產(chǎn)業(yè) 2022年14期
    關(guān)鍵詞:客流號線場所

    文/張志健 北京交通大學綜合交通運輸大數(shù)據(jù)應用技術(shù)交通運輸行業(yè)重點實驗室 北京 100044

    高順祥 北京交通大學綜合交通運輸大數(shù)據(jù)應用技術(shù)交通運輸行業(yè)重點實驗室 北京 100044

    陳 越 北京交通大學綜合交通運輸大數(shù)據(jù)應用技術(shù)交通運輸行業(yè)重點實驗室 北京 100044

    肖中圣 北京交通大學綜合交通運輸大數(shù)據(jù)應用技術(shù)交通運輸行業(yè)重點實驗室 北京 100044

    鄧 進 北京交通大學綜合交通運輸大數(shù)據(jù)應用技術(shù)交通運輸行業(yè)重點實驗室 北京 100044

    北京城建設(shè)計發(fā)展集團股份有限公司 北京 100037

    許 奇 北京交通大學中國綜合交通研究中心 北京 100044

    引言:

    為解決快速城鎮(zhèn)化階段帶來的諸多大城市病,改善軌道交通財務可持續(xù)性,TOD(Transit-oriented development)已成為促進城市與軌道交通可持續(xù)發(fā)展的重要方式。目前,我國社會經(jīng)濟已進入高質(zhì)量發(fā)展階段,軌道交通站點周邊良好的服務狀況是實現(xiàn)緊湊型城市建設(shè)的重要保證,因此亟需開展關(guān)于TOD的測度研究。

    TOD理念中軌道交通站點具有運輸乘客的交通功能與帶動周邊發(fā)展更新的城市功能雙重屬性[1~3],已有研究基于TOD的3D(Density、Diversity、Design)準則對不同站點進行量化評估[4],但僅依靠該方法無法體現(xiàn)站點周邊的發(fā)展?jié)摿σ约敖煌ㄅc土地利用的協(xié)調(diào)程度。Bertolini[5]提出的NP(Node-Place)模型通過量化評估站點地區(qū)的節(jié)點價值和場所價值,可以綜合評價兩者的發(fā)展水平和協(xié)調(diào)程度。既有研究在此基礎(chǔ)上將可步行性和行人舒適度等設(shè)計特征納入節(jié)點-場所模型,仍是以對指標的補充和細化為主[6~10]。另一方面,節(jié)點場所模型雖然考慮了交通和土地利用二者的關(guān)系,但忽略了二者與客流之間的復雜互動機制。軌道站點通過提升所在地區(qū)的交通容量和可達性,能夠吸引商業(yè)、辦公等竟租能力強的活動在其周邊集聚,促使用地的原有性質(zhì)和開發(fā)強度發(fā)生改變,而站點地區(qū)功能的強化反過來又為軌道交通的發(fā)展提供了充足的客流支撐。然而,已有關(guān)于客流的研究或?qū)⑵渥鳛楣?jié)點價值和場所價值的一部分[11~12],或僅評價兩兩之間的協(xié)調(diào)程度,未能反映客流、交通與土地利用三者的相互作用[13~15]。因此,本文在傳統(tǒng)的節(jié)點-場所模型的基礎(chǔ)上,新增客流作為第三個維度,提出場所-節(jié)點-客流模型,分別針對工作日于休息日不同的客流特點從三維度對站點的發(fā)展水平和協(xié)調(diào)程度進行量化評估,并依據(jù)車站聚類結(jié)果,為不同類型站點提供針對性的發(fā)展建議,促進軌道交通與城市的融合發(fā)展。

    1、研究區(qū)域與數(shù)據(jù)

    廈門市為東南沿海重要的中心城市、港口及風景旅游城市,如圖1-1所示,其城區(qū)被海域劃分為本島與內(nèi)陸兩部分,本島為廈門市核心區(qū)域,內(nèi)陸則分別向北、西、東三個方向的延伸發(fā)展。廈門市軌道交通系統(tǒng)于2017年12月31日開通運營,至今已開通3 條線路,里程達98.4 千米,設(shè)站65 座。已有3 條線路分別自本島向北、西、東連接本市內(nèi)陸部分。

    圖1-1 研究范圍

    本文運用多源融合數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)集主要包含:廈門軌道交通站點數(shù)據(jù)、線路數(shù)據(jù)、聯(lián)合國人口數(shù)據(jù)、基于工作地及居住地統(tǒng)計的城市人口數(shù)據(jù)與基于工作日及周末統(tǒng)計的城市人口熱力數(shù)、站點周邊POI、AOI 數(shù)據(jù)、建筑數(shù)據(jù)、路網(wǎng)數(shù)據(jù)、高程數(shù)據(jù)、小區(qū)數(shù)據(jù)、公交站點數(shù)據(jù)以及路徑規(guī)劃數(shù)據(jù)、2021年8月2日至8日一周的車站進站量數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù),主要來自與電子地圖運營商、公開數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)源,詳細數(shù)據(jù)描述見下表1-1。

    表1-1 多源數(shù)據(jù)使用概況

    2、方法

    2.1 NP 模型

    NP 模型最早由Bertolini 提出,通過定量化地測度站點地區(qū)節(jié)點價值和場所價值,將站點區(qū)域劃分為如圖2-1(a)五種類型,綜合評價兩者的發(fā)展水平和協(xié)調(diào)程度。圖2-1(a)中由對角線向兩側(cè)延展出的紡錘形區(qū)域表示節(jié)點與場所價值的協(xié)調(diào)狀態(tài),該區(qū)域又由大至小被分為“壓力”、“均衡”、“依賴”三部分,“壓力”表示站點節(jié)點與場所價值均處于最高水平,站點周邊開發(fā)趨近飽和狀態(tài),“均衡”表示站點節(jié)點與場所價值適中,各種指標協(xié)調(diào)較好,“依賴”類站點交通與城市活動較少,開發(fā)潛力較大。另外在上述區(qū)域外為不協(xié)調(diào)區(qū)域,右下角為“不均衡節(jié)點”,表示站點開發(fā)遲滯于交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),左上角為“不均衡場所”,此類站點城市開發(fā)強于交通節(jié)點功能,需要加強基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。

    圖2-1 模型原理

    借助NP 模型能夠分析軌道站點地區(qū)的發(fā)展短板,指明站點地區(qū)未來的發(fā)展方向,其分析出發(fā)點是認為站點地區(qū)交通與土地利用應當協(xié)同,規(guī)劃措施是引導站點地區(qū)交通與土地利用向協(xié)同狀態(tài)轉(zhuǎn)變。

    2.2 NPR 模型

    在NP 模型的基礎(chǔ)上,本文將客流要素加入至第三軸,使NP 模型變?yōu)镹PR(Node-Place-Ridership)模型,從而可以實現(xiàn)對站點更精細與全面的分類評價。在NPR 模型空間中各區(qū)域的分類如圖2-1(b)所示。

    2.3 指標計算

    由于本文的指標體系涉及多層次、多類型指標的聚合,因此不同指標的權(quán)重尤為關(guān)鍵。既有研究關(guān)于權(quán)重確定方法包括變異系數(shù)法、信息熵值法、德爾菲法、專家打分法等主、客觀賦權(quán)法,其均無法反映數(shù)據(jù)的空間特征。因此,本文首先按照公式2-1 歸一化基礎(chǔ)指標,并采用可以反映數(shù)據(jù)在空間上集聚特征的全局莫蘭指數(shù)以作為基礎(chǔ)指標的權(quán)重,計算模型如公式2-2、2-3所示:

    其中bi與分別表示站點i的基礎(chǔ)指標及其歸一化結(jié)果,是站點i的歸一化基礎(chǔ)指標與其平均值的偏差,wij為站點間的空間權(quán)重,n為要素總數(shù),S0是所有空間權(quán)重的聚合。

    在莫蘭指數(shù)的基礎(chǔ)上,本文計算并集計所有基礎(chǔ)指標的加權(quán)和,得到各維度的價值并進一步歸一化得到各站點節(jié)點與場所價值,其流程如公式2-4 與2-5所示:

    得到個站點的節(jié)點與場所價值后,本文結(jié)合客流指標,利用K-means 方法對各站點做進一步聚類分析得到相應結(jié)果。

    3、結(jié)果

    3.1 指標概況

    本文利用全局莫蘭指數(shù)在空間集聚特征角度衡量多層次、多類型指標的不同權(quán)重,得到結(jié)果如表3-1所示。

    表3-1 節(jié)點價值、場所價值、客流量指標結(jié)果

    其中一些本文選取的典型指標空間分布如下圖3-1所示,其中(a)圖表示節(jié)點指標中反映車站在軌道網(wǎng)絡(luò)中作為橋梁溝通其他車站的重要程度的介數(shù)中心性,該指標分布上具有明顯的聚集效應,以呂厝站為中心向外衰減;(b)圖展示建筑開發(fā)緊湊度在各站點間的區(qū)別,該指標以容積率梯度反映站點周邊開發(fā)緊湊度,其兩級效應明顯,部分站點緊湊度可達9 ~21 而最低等級站點只有0 ~0.5。

    圖3-1 典型評價指標

    匯集上述指標后可得廈門市各站點的節(jié)點價值分布如圖3-2所示,廈門島內(nèi)中心區(qū)域站點的節(jié)點價值最高,外部站點的節(jié)點價值則隨距市中心的距離衰減。換乘站點的節(jié)點價值在同區(qū)位站點中表現(xiàn)出了較高的水平,這得益于其較高的介數(shù)中心性與交通供給水平。同時,2 號線各站的價值明顯高于其他線路。上述結(jié)果表明,廈門市軌道交通線網(wǎng)的核心區(qū)域為廈門島內(nèi),2 號線在線網(wǎng)中的重要性和連通性也大于其他線路。

    圖3-2 節(jié)點價值空間分布

    場所價值的分布如圖3-3,呈現(xiàn)出向島內(nèi)中心聚集的特點,島外僅集美區(qū)與海滄區(qū)部分站點場所價值較高。這是由于場所價值的各項指標如高效聚集、用地開發(fā)等均高度依賴于站點周邊的開發(fā)水平,因此在已開發(fā)完善區(qū)域的站點的場所價值較高。表明了廈門島內(nèi)的開發(fā)條件顯著優(yōu)于其他區(qū)域,且廈門發(fā)展趨勢是由島內(nèi)向外逐漸延伸。

    圖3-3 場所價值空間分布

    相較于場所和節(jié)點指標,廈門市軌道交通的客流分布特征存在更明顯的中心性,且工作日與休息日相差較小,僅部分站點存在明顯不同。如圖3-4所示,客流量大的站點聚集于3 條線交叉圍成的近圓形區(qū)域內(nèi),該區(qū)域包含大量居住與商業(yè)用地為廈門市核心地段。在該區(qū)域外1、2 號線島內(nèi)段客流也較多,但在島外僅園博苑、海滄行政中心等站客流較大。另外,工作日與休息日的差距體現(xiàn)在部分休閑購物與就業(yè)集中站點,如塘邊站位于島內(nèi)中部,以休閑娛樂為主,其休息日進站量高于工作日,而軟件園二期、何厝等站靠近軟件園等就業(yè)聚集區(qū),工作日進站量顯著高于休息日。

    圖3-4 日均客流空間分布

    3.2 模型對比

    利用K-means 聚類法,本文分別對廈門市軌道交通站點依據(jù)NP 及NPR(工作日)、NPR(休息日)指標分為6 類。 NP 模型的聚類結(jié)果及空間分布如圖3-5 與圖3-6所示,差異體現(xiàn)在不同區(qū)位及線路的站點間。平衡站點主要分布在2 號線廈門島中心兩側(cè),連通度好且開發(fā)時間早,具有中高的節(jié)點與場所價值;依賴站點節(jié)點、場所價值均偏低,出現(xiàn)在1 號線沿海布設(shè)的島外段,覆蓋范圍有限;壓力站點同時擁有高節(jié)點與場所價值,多為換乘站主要位于市中心商業(yè)與就業(yè)區(qū)域。

    圖3-6 NP 模型聚類分布

    圖3-5 NP 模型聚類結(jié)果

    此外另有3 類不均衡站點,不均衡節(jié)點站點位于2、3號線末端,導致其場所價值偏低;不均衡場所類可據(jù)其節(jié)點價值大小分為兩類,高節(jié)點站點位于3號線島內(nèi)段,客流條件和開發(fā)情況均較弱;低節(jié)點站點主要位于島內(nèi)線路服務水平不能滿足場所需求的成熟建成區(qū)。

    NPR 模型在NP 模型的基礎(chǔ)上引入客流指標,導致部分節(jié)點、場所價值相近的站點在客流加入后分類發(fā)生變化,其中根據(jù)工作日與休息日客流的不同,變化也有所不同。如圖3-7、8、9、10所示,分類的變化主要出現(xiàn)在島內(nèi)區(qū)域,如①位于島內(nèi)中南部的體育中心、育秀東路及湖濱東路站由NP 模型中的壓力類轉(zhuǎn)化為NPR 模型(工作日)中的平衡&中高客流類,其中湖濱東路站在NPR 模型(休息日)中再次轉(zhuǎn)為壓力&高客流類站點,盡管節(jié)點與場所價值均較高,但較低的客流量壓縮了兩者的影響;②位于島內(nèi)中部的烏石浦站由NP 與NPR 模型(工作日)的不均衡場所轉(zhuǎn)為壓力&高客流分類,該站周邊的購物設(shè)施在休息日帶來的巨大客流提升了該站的分類;③NP 模型中的不均衡場所(高節(jié)點)類站點轉(zhuǎn)化為平衡&中低客流類站點,這類站點的穩(wěn)定客流彌補了其場所價值的不足。而在島外區(qū)域,位于3號線末端的后村與蔡厝站也發(fā)產(chǎn)生了相應的變化,兩站在NP 模型中分別為不均衡節(jié)點與依賴類而在NPR(工作日)中均變?yōu)椴痪夤?jié)點&低客流類,但是在NPR(休息日)中又由于休息日的低客流轉(zhuǎn)換為依賴&低客流類站點。

    圖3-7 NPR 模型(工作日)聚類結(jié)果

    此外,仍有三類的大部分站點的定義沒有改變,分別為依賴、不均衡節(jié)點與壓力類,它們分別對應低客流與高客流。這些站點的節(jié)點與場所價值為所有站點中的極值水平,故其分類受客流影響較小。

    3.3 改進方向

    結(jié)合NPR 模型的不同分類,提出針對各類站點的差異化TOD開發(fā)策略:①依賴&低客流類:這些站點往往位于城市郊區(qū),開發(fā)程度較低,交通基礎(chǔ)設(shè)施不完善,應在提升交通接駁能力的同時建設(shè)具有區(qū)域特色的開發(fā)體系以吸引由中心城區(qū)出發(fā)的反向客流;②平衡&中客流類:該類站點各項指標較為平衡,位于城市中心區(qū),周邊以居住及混合用地為主,應在現(xiàn)狀基礎(chǔ)上控制站域開發(fā)速度,實行有限開發(fā);③壓力&高客流類:此類站點位于城市核心區(qū),各項指標趨于飽和,應避免過度開發(fā),并結(jié)合城市更新項目向周邊疏解客流壓力;④不均衡場所&高客流類:這些站點位于城市中心區(qū),其節(jié)點價值不能滿足周邊用地及客流需求,應加大交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)力度;⑤不均衡節(jié)點&低客流:該類站點主要位于城市郊區(qū)新建線路周圍,站域用地開發(fā)處于起步階段,尚未形成成熟客流體系,建議結(jié)合用地規(guī)劃合理設(shè)置站點開發(fā)目標,適當建設(shè)位于郊區(qū)的多樣功能節(jié)點。

    以廈門地鐵最新開通的3號線島外末端的鼓鑼站為例,該站位于翔安區(qū)南部,靠近規(guī)劃中的城市副中心。目前該站屬于不均衡節(jié)點&低客流類,說明其用地開發(fā)滯后于交通建設(shè),建議進一步完善周邊居住用地配套服務以聚集人口,并加快商務設(shè)施建設(shè)速度,進行高混合度開發(fā),增加線路平峰及雙向客流。

    圖3-8 NPR 模型(工作日)聚類分布

    圖3-9 NPR 模型(休息日)聚類結(jié)果

    圖3-10 NPR 模型(休息日)聚類分布

    與之相對的是呂厝站,該站位于廈門島內(nèi)核心區(qū),為壓力&高客流類站點。呂厝站為1 號線2 號線換乘站點,且周邊匯集有大量商業(yè)、商務用地,需面臨較大客流壓力。故建議結(jié)合城市更新項目,加強站點域周邊聯(lián)系,向外疏解站點周邊過多的商業(yè)設(shè)施。同時在規(guī)劃新線時避免在此重復交叉以減輕換乘壓力。

    結(jié)語:

    TOD是目前城市發(fā)展的熱點議題,對其進行科學且合理的評估對于TOD開發(fā)與城市拓張有一定指導意義。本文在傳統(tǒng)NP 模型的基礎(chǔ)上提升維度引入客流指標,建立三者融合的TOD評價體系,并以廈門市為例分別應用工作日與休息日的差異客流對其已開通站點進行分類評價。研究結(jié)果顯示,引入差異化的客流指標后NPR 模型通過融合三種評價指標修正場所或節(jié)點價值單一指標對分類結(jié)果的過多影響,部分車站的分類得到重新劃分,實現(xiàn)了對車站更精細、更全面的分類評價。依據(jù)NPR 模型,政策決策者可從融合發(fā)展角度充分認識站點周邊的發(fā)展情況以引導區(qū)域空間規(guī)劃與交通組織;因為考慮了客流維度,該模型也可探究站域土地開發(fā)與交通設(shè)施建設(shè)對客流進一步的影響;此外由于模型的普適性,未來研究可以探索不同線路乃至不同城市間的站點開發(fā)特點,進一步探究站點開發(fā)與TOD發(fā)展中各種要素的相互影響關(guān)系。不過NPR模型仍無法量化各種聚類的判斷標準,僅以站點間差異相對劃分站點,缺乏一定客觀性,而如何解決這一問題將成為研究者下一步的工作重點。

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