杜明帥,黃磊,王浩杰,徐艷,潘其泉
(揚(yáng)州市職業(yè)大學(xué),江蘇 揚(yáng)州 225009)
城市發(fā)展之后大都會(huì)有新城區(qū)、老城區(qū)之分,老城區(qū)往往帶著歷史的沉淀,是一個(gè)城市的見(jiàn)證者和文化承載者。隨著城市發(fā)展,人口集中、交通擁擠及歷史文化名城保護(hù)之間的矛盾,使得老城區(qū)的更新發(fā)展和建設(shè)受到了一定限制。在新時(shí)期規(guī)劃建設(shè)新要求下,建設(shè)歷史文化名城、完善功能配套、增強(qiáng)城市“韌性”等對(duì)優(yōu)化老城區(qū)空間結(jié)構(gòu)和功能提出了全新的要求。
揚(yáng)州市老城區(qū)位于揚(yáng)州市中心,包括東關(guān)文化歷史街道和汶河街道,面積5.09平方公里,擁有傳統(tǒng)街巷345條,傳統(tǒng)民居905處,全國(guó)重點(diǎn)文保14處、省級(jí)文保20處、市級(jí)文保149處,是國(guó)內(nèi)歷史風(fēng)貌保存比較完好的古城之一;同時(shí)作為商貿(mào)、金融、文化、醫(yī)療、科教、旅游景點(diǎn)及配套服務(wù)的中心,也承擔(dān)著一部分行政職能,集中了優(yōu)質(zhì)的醫(yī)療、教育資源,老城的交通、人口、環(huán)境以及歷史文化名城保護(hù)之間的矛盾明顯。目前老城區(qū)居住著近12萬(wàn)居民,老年人口與未成年人口偏高,人口老齡化問(wèn)題較為突出,出行方式大多以步行和非機(jī)動(dòng)車為主。
可步性測(cè)度方法是通過(guò)空間布局分析,通過(guò)步行指數(shù)(Walk Score)的計(jì)算分析,研究居民在一定范圍內(nèi)步行出行到相應(yīng)公共設(shè)施需求的滿足程度。本文以揚(yáng)州市老城區(qū)(汶河和東關(guān)街道)開(kāi)放的城市公共步行空間為例,利用定性描述和定量分析相結(jié)合,通過(guò)網(wǎng)絡(luò)爬取和實(shí)地調(diào)研獲取,設(shè)計(jì)并確定可步行性測(cè)度方法和指標(biāo)體系,并利用GIS技術(shù)進(jìn)行老城區(qū)可步行性評(píng)價(jià),在此基礎(chǔ)上,提出街道可步行性優(yōu)化措施和相關(guān)建議,有助于有效緩解老城區(qū)居民就學(xué)、看病、購(gòu)物、出行等難題,提高居民幸福感和滿意度。
POI(Point of Information)意為信息點(diǎn) 或興趣點(diǎn)。在地理信息系統(tǒng)中,一個(gè)POI可以是一棟房子、一個(gè)商鋪、一個(gè)郵筒、一個(gè)公交站點(diǎn)等,每個(gè)POI包含四方面信息:名稱、類別、經(jīng)度、緯度信息,可以利用GIS技術(shù)進(jìn)行圖形轉(zhuǎn)換獲得空間數(shù)據(jù)。
本研究針對(duì)揚(yáng)州市老城區(qū),通過(guò)網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)方式進(jìn)行公共服務(wù)設(shè)施POI大數(shù)據(jù)采集,利用GIS技術(shù)進(jìn)行經(jīng)緯度表轉(zhuǎn)換為空間數(shù)據(jù),獲得POI點(diǎn)數(shù)據(jù),再結(jié)合地圖和實(shí)地調(diào)研進(jìn)行信息篩選和完善,最后利用ARCGIS創(chuàng)建揚(yáng)州老城區(qū)公共設(shè)施POI空間數(shù)據(jù)庫(kù),如圖1所示;老城區(qū)道路網(wǎng)數(shù)據(jù)和行政區(qū)劃等數(shù)據(jù),是在第二次全國(guó)土地資源調(diào)查成果基礎(chǔ)上,結(jié)合地圖和實(shí)地調(diào)研,進(jìn)行補(bǔ)修完善,最終獲得最新相關(guān)專題數(shù)據(jù),如圖2所示。
圖1 公共設(shè)施POI數(shù)據(jù)
圖2 路網(wǎng)數(shù)據(jù)
本文使用基于日常設(shè)施配置分析的步行指數(shù)測(cè)度方法,對(duì)研究區(qū)進(jìn)行小區(qū)單點(diǎn)可步性量化,分析周邊公共設(shè)施配置水平和步行滿意度水平等。在對(duì)老城區(qū)設(shè)施分類和距離衰減率的指標(biāo)前提下,利用GIS技術(shù)進(jìn)行可步性分析與評(píng)價(jià),其研究技術(shù)流程包括:空間數(shù)據(jù)采集、道路交叉口獲取、基礎(chǔ)步行指數(shù)計(jì)算、步行指數(shù)修正和結(jié)果評(píng)價(jià),如圖3所示。
圖3 設(shè)計(jì)流程圖
依據(jù)Walk Score網(wǎng)站公布的生活設(shè)施分類標(biāo)準(zhǔn)及權(quán)重設(shè)置內(nèi)容,同時(shí)結(jié)合我國(guó)《城市居住區(qū)規(guī)劃設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)》GB 50180—2018中對(duì)社區(qū)基礎(chǔ)公共設(shè)施的分類分級(jí)設(shè)置標(biāo)準(zhǔn),本土化調(diào)整揚(yáng)州市老城區(qū)的生活服務(wù)設(shè)施分類及權(quán)重系數(shù),將居民日常生活設(shè)施興趣點(diǎn)(POI)分為教育、醫(yī)療、市政、金融、商業(yè)服務(wù)五大類,并參考設(shè)施使用頻率等級(jí)(高頻/中頻/低頻=3/2/1)賦予標(biāo)準(zhǔn)初始權(quán)重,如表1所示。
表1 公共設(shè)施分類與權(quán)重表
在設(shè)施分類表的基礎(chǔ)上,利用GIS路網(wǎng)分析得到OD成本矩陣,進(jìn)行小區(qū)到周圍生活設(shè)施數(shù)量的相應(yīng)權(quán)重計(jì)算與賦值,再結(jié)合距離衰減規(guī)律對(duì)各項(xiàng)權(quán)重進(jìn)行衰減計(jì)算,如表2所示,最后將各類設(shè)施權(quán)重相加,得到每個(gè)小區(qū)點(diǎn)出發(fā)點(diǎn)到達(dá)一定范圍內(nèi)的不同公共設(shè)施的基礎(chǔ)步行指數(shù)。
表2 距離衰減率表
OD成本矩陣是多個(gè)起始點(diǎn)與多個(gè)目的點(diǎn)之間連通成本(時(shí)間、費(fèi)用、路長(zhǎng))的表格。利用GIS網(wǎng)絡(luò)分析中的OD成本矩陣分析老城區(qū)各小區(qū)在2 400 m、1 600 m和400 m不同范圍內(nèi)可以達(dá)到的設(shè)施點(diǎn)情況如圖4所示。
圖4 OD成本矩陣
導(dǎo)出OD成本矩陣,根據(jù)設(shè)施分類表和距離衰減率表計(jì)算出小區(qū)到設(shè)施點(diǎn)距離衰減后的權(quán)重,連接到小區(qū)數(shù)據(jù),進(jìn)行基本步行指數(shù)的計(jì)算。
因路網(wǎng)交叉和社區(qū)環(huán)境的影響,需要對(duì)基礎(chǔ)步行指數(shù)進(jìn)行修正,可通過(guò)所在地區(qū)的交叉口密度和街區(qū)長(zhǎng)度進(jìn)行測(cè)度,獲得小區(qū)點(diǎn)2 400 m范圍內(nèi)道路交叉口的密度如圖5所示,以確定老城區(qū)公共設(shè)施的可步行性程度。街道交叉口密度是衡量網(wǎng)絡(luò)連接的關(guān)鍵指標(biāo),通常在道路網(wǎng)格上提取和聚合街道交叉點(diǎn)以計(jì)算密度。本文在ArcGIS中利用以下公示進(jìn)行交叉口密度計(jì)算:交叉口密度=交叉口的數(shù)量/Π2(=2 400 m)。
圖5 道路交叉口密度圖
本文選擇小區(qū)為單點(diǎn)形式進(jìn)行步行指數(shù)分析,利用如表3所示的交叉口密度衰減率和街區(qū)長(zhǎng)度衰減率計(jì)算小區(qū)單點(diǎn)步行指數(shù)修正值,如圖6所示,所用計(jì)算公式為:修正后的小區(qū)單點(diǎn)步行指數(shù)=基礎(chǔ)步行指數(shù)×(100-交叉口密度衰減率)×(100-街區(qū)長(zhǎng)度衰減率)/100。
圖6 步行指數(shù)修正
表3 交叉口密度和街區(qū)長(zhǎng)度衰減率對(duì)照表
利用在ArcGIS制圖中,利用最大最小歸一公式將小區(qū)單點(diǎn)步行指數(shù)結(jié)果歸一化分析,獲得老城區(qū)175個(gè)小區(qū)的步行指數(shù)分布圖,并按照0~24、25~49、50~69、70~89、90~100進(jìn)行五級(jí)分類展示步行指數(shù)Walk Score空間分布圖,如圖7所示。
圖7 步行指數(shù)空間分布特征
Walk Score是位于0~100之間的一個(gè)數(shù)值,用來(lái)描述區(qū)域的生活便利性程度,以下為具體分級(jí)指標(biāo):
90~100分:步行者天堂,日常生活需求完全可以步行范圍內(nèi)解決;70~89分:非常適合步行,大多數(shù)日常生活需求步行范圍內(nèi)解決;50~69分:步行性一般,一部分生活需求可以步行范圍內(nèi)解決;25~49分:步行性較差,大部分生活需求依賴較遠(yuǎn)距離出行;0~24分:小汽車依賴,幾乎所有生活需求都依賴較遠(yuǎn)距離出行。
可見(jiàn),步行范圍內(nèi)基本生活配套越多,Walk Score分值越高,可步行性越好,日常出行可以靠步行解決;配套越少,分值越低,代表著步行出行可能性越低,步行環(huán)境友好度越差。
因此,從數(shù)量和空間布局方面,對(duì)圖7所示的揚(yáng)州老城區(qū)步行指數(shù)空間分布特征和步行指數(shù)分值進(jìn)行分析,得出以下分析結(jié)果:
(1)從數(shù)量來(lái)看:Walk Score低于24的有20個(gè)小區(qū),占比為11.4%,步行出行基本不能滿足日常生活需求,需要依賴于其他交通工具出行,步行環(huán)境較差;Walk Score在25~49區(qū)間內(nèi)的有34個(gè)小區(qū),占比為19.4%,大部分生活需求依賴較遠(yuǎn)距離出行,步行性較差;Walk Score在50~69區(qū)間內(nèi)的有50個(gè)小區(qū),占比為28.6%,部分生活需求可步行解決,步行性一般;Walk Score在70~89區(qū)間內(nèi)有51個(gè)小區(qū),占比為29.1%,大多數(shù)日常生活需求步行范圍內(nèi)解決,非常適合步行,大多數(shù)服務(wù)設(shè)施可以通過(guò)步行到達(dá);Walk Score在90以上的有20個(gè)小區(qū),占比為11.4%,說(shuō)明該類小區(qū)的公共設(shè)施的步行友好度較高,其可達(dá)區(qū)域內(nèi)設(shè)施服務(wù)的多樣性和豐富度較好,日常生活需求完全可以步行范圍內(nèi)解決。
(2)從空間來(lái)看:步行指數(shù)比較高的小區(qū)集中分布在老城區(qū)的中部,這一區(qū)域內(nèi)有豐富的公共服務(wù)設(shè)施,并且由內(nèi)而外呈現(xiàn)圈層分布,步行指數(shù)分布趨勢(shì)由中心向四周逐漸降低。老城區(qū)有些地區(qū)社區(qū)生活圈的步行性較低,大多位于老城區(qū)的角落,居民在這些區(qū)域中無(wú)法通過(guò)步行出行滿足日常生活需求,需要借助其他的交通工具來(lái)滿足日常生活所需,并且可達(dá)區(qū)域內(nèi)設(shè)施服務(wù)的多樣性和豐富性也都受了限制,而步行性較高的區(qū)域集中分布在地區(qū)中心,導(dǎo)致老城區(qū)存在空間配置不均衡的問(wèn)題。
本文主要利用GIS技術(shù),結(jié)合步行指數(shù)理論,對(duì)揚(yáng)州市老城區(qū)公共設(shè)施進(jìn)行小區(qū)單點(diǎn)可步性量化測(cè)度研究。從計(jì)算結(jié)果分析得出,老城區(qū)中心區(qū)域的社區(qū)生活圈的步行性較高,但由于老城區(qū)的發(fā)展和歷史原因并不能達(dá)到理論的步行性能力,因此未來(lái)在制定老城改造與建設(shè)方案中,可適度對(duì)步行友好度較低的區(qū)進(jìn)行政策性傾斜,優(yōu)化公共資源配置布局,提升老城區(qū)空間品質(zhì),營(yíng)造健康低碳生活方式。
本文研究還存在一些值得改進(jìn)的地方:步行指數(shù)的評(píng)價(jià)方法單一,還可以嘗試面域步行指數(shù)評(píng)價(jià);以基于路網(wǎng)的方式計(jì)算距離衰減率,沒(méi)有考慮到實(shí)際交通狀況計(jì)算結(jié)果。