文/北京工業(yè)大學(xué)城市建設(shè)學(xué)部 胡 斌 卞曉帆

北京北工大規(guī)劃設(shè)計(jì)院有限公司 王 崢

0 引言

近年來(lái)，隨著城鎮(zhèn)化進(jìn)程加快，地鐵發(fā)展迅速。截至2019年底，地鐵線路在我國(guó)城市軌道交通運(yùn)營(yíng)長(zhǎng)度中占比高達(dá)77.07%，居首要地位。但地鐵站高速注入城市空間也易導(dǎo)致場(chǎng)所認(rèn)知度低、區(qū)域可達(dá)性弱等新問(wèn)題。

通過(guò)分析相關(guān)理論和對(duì)地鐵站域及站域活力的進(jìn)一步界定，提取所需地鐵站域活力評(píng)價(jià)指標(biāo)，利用地理信息數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)，提出各項(xiàng)指標(biāo)的數(shù)據(jù)來(lái)源與分析方法，為后續(xù)建立地鐵站域空間活力評(píng)價(jià)體系提供有力支持。

1 理論研究

1.1 “活力”定義

在城市空間中，活力通常揭示人與場(chǎng)所的相互關(guān)系，人在公共空間中完成多種社交及日?；顒?dòng)，公共空間特性激發(fā)人們生活的積極性。

根據(jù)相關(guān)定義，提取激發(fā)公共空間活力所具備的特質(zhì)。

1）城市功能具有聚集度高、多元化程度高、空間多樣性高的特性。

2）城市空間環(huán)境品質(zhì)較高，滿足人們的使用需求及精神愉悅感受。

3）城市空間對(duì)交往活動(dòng)具有到促進(jìn)作用，滿足良好日常交往需求。

4）公共空間活力體現(xiàn)在空間環(huán)境舒適度和使用者滿意度方面。

1.2 站城一體化理論

站城一體化理論是TOD理論的本土化延伸，是以軌道交通為核心，將站域空間、交通空間及私有物業(yè)進(jìn)行統(tǒng)籌規(guī)劃的理論。站城一體化理論在功能上強(qiáng)調(diào)混合利用，在保證城市空間舒適度基礎(chǔ)上，強(qiáng)調(diào)站域與周邊公共空間的一體化開(kāi)發(fā)，交通上強(qiáng)調(diào)與城市公共空間的合理結(jié)合。

提取地鐵站域內(nèi)空間活力的評(píng)價(jià)要素，即站域職能要素中的交通組織、物理屬性和舒適性。

1）地鐵車站周邊的服務(wù)型設(shè)施可蔓延至整個(gè)城市空間。各站點(diǎn)周邊城市功能進(jìn)一步組團(tuán)化，滿足交通及生活需求。

2）在車站周邊創(chuàng)造適宜的車行、步行交通系統(tǒng)，使公共交通更便捷，提高人們的出行意愿。

3）地鐵站到周邊設(shè)施的步行范圍考慮公共空間的綜合開(kāi)發(fā)與一體化建設(shè)。

2 評(píng)價(jià)指標(biāo)選取

2.1 地鐵站域界定

地鐵站域既是站點(diǎn)與城市間的過(guò)渡空間，又承載著周邊居民的使用需求。地鐵站點(diǎn)分析更注重其交通性，是交通系統(tǒng)和城市公共空間緊密聯(lián)系的重要環(huán)節(jié)，站點(diǎn)與公共空間是有機(jī)整體。站域的特殊性主要體現(xiàn)在以下方面。

1）部分地鐵站點(diǎn)設(shè)計(jì)滯后于周圍環(huán)境規(guī)劃，地鐵站點(diǎn)與城市公共空間并未緊密結(jié)合。

2）新規(guī)劃的地鐵站域空間具有一體化特征，地上地下可同時(shí)規(guī)劃設(shè)計(jì)。

3）地鐵站建設(shè)解決了居民出行問(wèn)題，帶來(lái)巨大人流，地鐵站域應(yīng)滿足日常出行和應(yīng)對(duì)瞬時(shí)激增客流需求。

4）地鐵站域既需注重交通設(shè)計(jì)，又應(yīng)滿足周邊居民和游客的生活與出行需求。

綜上所述，地鐵站域可界定為：具有一般公共空間屬性，兼顧地鐵站點(diǎn)和城市公共空間特性，具備一體化和復(fù)合型空間特性，為居民和旅客提供日常公共活動(dòng)和社會(huì)服務(wù)功能，承擔(dān)城市交通、公共廣場(chǎng)、社會(huì)服務(wù)、商業(yè)設(shè)施等城市空間屬性。

2.2 地鐵站域活力概念界定

城市普通群眾及其活動(dòng)是區(qū)域活力的主體，而空間是人及其活動(dòng)的物質(zhì)載體，是構(gòu)成活力的物質(zhì)條件。地鐵使用者及其活動(dòng)作為整體，與地鐵站域相互作用。地鐵站域活力需求如下。

1）安全性需求 心理學(xué)家亞伯拉罕·馬斯洛的基本需求層次理論將人的基本需求分為5類。最基本層次是生理和安全需求。站域環(huán)境因素影響使用者的安全感，進(jìn)而影響站域內(nèi)人群的使用情況。安全的站域空間內(nèi)交通組織應(yīng)保持暢通，人群行進(jìn)道路不應(yīng)有障礙物，車行及步行交通組織不應(yīng)混雜。

2）功能多樣性需求 站域的使用者因職業(yè)、年齡、興趣及行事風(fēng)格不同，表現(xiàn)出不同的活動(dòng)需求。與功能相對(duì)乏味、單一的地鐵站域相比，熱鬧、多元化的站域更吸引使用者停留與聚集。

3）社會(huì)交往需求 人是社會(huì)性動(dòng)物，日常生活中需與他人進(jìn)行感情交流。人們更易在舒適環(huán)境中進(jìn)行社會(huì)交往活動(dòng)，此空間能促進(jìn)人群聚集，使站域產(chǎn)生活力。

2.3 評(píng)價(jià)指標(biāo)選取

結(jié)合上文對(duì)相關(guān)理論的研究和對(duì)地鐵站域的概念界定，本文認(rèn)為地鐵站域空間的活力度可表述為：地鐵站域?yàn)楸镜鼐用窈陀慰吞峁M足生存、活動(dòng)及精神需求的能力。

為構(gòu)建地鐵站域空間活力評(píng)價(jià)體系，結(jié)合地鐵站域和站域活力概念界定，對(duì)地鐵站域活力評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行合理提取和重新定義，評(píng)價(jià)層為人群活動(dòng)、站域職能及站域自身要素，評(píng)價(jià)準(zhǔn)則為人群活動(dòng)、功能性、區(qū)位、交通、物理屬性、舒適性6個(gè)部分，再細(xì)分為10余個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)（見(jiàn)表1）。

表1 地鐵站域活力評(píng)價(jià)要素

3 數(shù)據(jù)來(lái)源與處理方法

3.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

評(píng)價(jià)空間活力的數(shù)據(jù)包括百度熱力圖、POI興趣點(diǎn)、街景圖片及路網(wǎng)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)等。

3.1.1 百度熱力圖

百度熱力圖可直觀反映站域內(nèi)的人群信息，基于LBS平臺(tái)的手機(jī)用戶地理信息數(shù)據(jù)，通過(guò)Python編程語(yǔ)言工具調(diào)取騰訊宜出行平臺(tái)位置服務(wù)API，得到該區(qū)域內(nèi)的用戶數(shù)量和位置信息，計(jì)算人群分布的相對(duì)密度，提取用不同顏色和亮度表征人群分布的圖片，后通過(guò)柵格處理量化圖片信息用于評(píng)價(jià)指標(biāo)的研究。

3.1.2 POI興趣點(diǎn)

POI興趣點(diǎn)是地理信息系統(tǒng)中的術(shù)語(yǔ)，泛指一切可抽象為點(diǎn)的地理對(duì)象，尤其是與人們生活密切相關(guān)的地理實(shí)體。POI數(shù)據(jù)可通過(guò)高德地圖及百度地圖對(duì)外開(kāi)放的API接口對(duì)需要的POI數(shù)據(jù)進(jìn)行爬取。

3.1.3 街景圖片

街景圖片可通過(guò)百度地圖獲取，并根據(jù)研究需要對(duì)其相關(guān)要素進(jìn)行識(shí)別和評(píng)估，以Python編程語(yǔ)言作為主要方法，使用百度地圖API獲得，視點(diǎn)位置數(shù)據(jù)用于確認(rèn)抓取樣本點(diǎn)，視線垂直角度設(shè)置為平視視角，水平角度根據(jù)路網(wǎng)形態(tài)沿街的長(zhǎng)軸方向，抓取道路兩側(cè)街景視圖。街景數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)語(yǔ)義分割處理后可用作地鐵物理環(huán)境、交通等評(píng)價(jià)指標(biāo)。

3.1.4 路網(wǎng)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)

路網(wǎng)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)可用于分析站域交通和品質(zhì)特性，通過(guò)OSM地圖獲取，后續(xù)可結(jié)合其他數(shù)據(jù)和軟件將評(píng)估指標(biāo)量化為數(shù)值。

3.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)分析判斷方法

3.2.1 柵格影像處理

部分圖片信息并不能直接得出量化評(píng)價(jià)數(shù)值，如在人群分析中，采集的原始熱力數(shù)據(jù)圖無(wú)法直接與評(píng)價(jià)指標(biāo)建立聯(lián)系。通過(guò)ArcGIS，Python等將熱力圖進(jìn)行柵格處理，將圖片中信息的顏色、亮度等矢量化，轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)信息，將熱力值賦予研究站域內(nèi)抓取的每個(gè)樣本點(diǎn)，統(tǒng)計(jì)各時(shí)刻的熱力值，表征該站域內(nèi)活力值的大小。

3.2.2 核密度分析

密度分析可分為核密度分析、點(diǎn)密度分析及線密度分析，根據(jù)輸入要素?cái)?shù)據(jù)，計(jì)算整個(gè)區(qū)域內(nèi)某類型或多個(gè)類型數(shù)據(jù)的聚集狀況。核密度分析基于POI數(shù)據(jù)，利用Arc-GIS對(duì)功能設(shè)施及人群的聚集程度進(jìn)行分析，便于構(gòu)建評(píng)價(jià)模型。

3.2.3 空間句法

空間句法主要研究人與其生存空間的關(guān)系，除常用的Depthmap外，還可借助ArcGIS內(nèi)的Axwoman和sDNA插件，基于拓?fù)浼啊敖嵌?米制”混合度量方式進(jìn)行分析。根據(jù)TOD理論參考地鐵站點(diǎn)間的距離，在400～800m中選取相應(yīng)的半徑數(shù)值對(duì)地鐵站域進(jìn)行連續(xù)分析，可用于區(qū)位性、可達(dá)性、視域、道路網(wǎng)密度、空間可識(shí)別度等評(píng)價(jià)指標(biāo)分析。

3.2.4 香農(nóng)多樣性指數(shù)

商業(yè)設(shè)施聚集程度和業(yè)態(tài)多元化是評(píng)價(jià)地鐵站域活力的重要指標(biāo)。基于香農(nóng)多樣性指數(shù)對(duì)站域內(nèi)設(shè)施的聚集性與多元化進(jìn)行量化評(píng)價(jià)，如果指數(shù)趨近于1，即個(gè)體趨近于同一種，則其多樣性指數(shù)越趨近于0，以反映設(shè)施聚集和業(yè)態(tài)多元化程度。

3.2.5 語(yǔ)義分割

語(yǔ)義分割工具SegNet和DeepLab可用于分割采集的街景圖片，較準(zhǔn)確地提取天空、道路、綠化、建筑、車和人等要素，從而計(jì)算每張圖片中不同要素占比，在此基礎(chǔ)上匯總抓取的每個(gè)視點(diǎn)位置對(duì)應(yīng)不同方位方向的要素構(gòu)成，取平均值，并鏈接至地鐵站域內(nèi)相應(yīng)的街道上，從而獲得站域內(nèi)抓取的每條街道對(duì)應(yīng)的圍合度、綠視率、開(kāi)闊度3個(gè)指標(biāo)的量化數(shù)值，可為評(píng)價(jià)量化指標(biāo)及建立評(píng)價(jià)模型提供基礎(chǔ)。

4 活力量化方法

根據(jù)評(píng)價(jià)指標(biāo)的處理方法，量化各個(gè)指標(biāo)，然后根據(jù)評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重確定最終的活力評(píng)分，進(jìn)而排序。

4.1 皮爾森相關(guān)系數(shù)

相關(guān)性分析反映兩個(gè)或多個(gè)不同變量元素之間的相關(guān)程度及系數(shù)，用于總體分析活力構(gòu)成要素與地鐵站域活力之間的相關(guān)性，但評(píng)價(jià)指標(biāo)過(guò)多且數(shù)據(jù)量較小時(shí)，得出結(jié)果不明確。

4.2 層次分析法

層次分析法是定性與定量相結(jié)合的研究判斷方法，具有系統(tǒng)化、層次化特點(diǎn)。針對(duì)多層次結(jié)構(gòu)系統(tǒng)，用相對(duì)量的比較確定多個(gè)判斷矩陣，綜合得出總權(quán)重。

4.3 埃洛等級(jí)分系統(tǒng)

在相同地鐵站域類型中，運(yùn)用埃洛等級(jí)分系統(tǒng)，將站域之間比較的結(jié)果轉(zhuǎn)化為每項(xiàng)評(píng)價(jià)體系的實(shí)際分值，為統(tǒng)計(jì)分析提供基礎(chǔ)。運(yùn)用ANN算法計(jì)算目標(biāo)城市的同類型地鐵站域信息，得出地鐵站域活力評(píng)價(jià)結(jié)果，訓(xùn)練自動(dòng)化的活力評(píng)價(jià)模型，用于對(duì)地鐵站域的綜合排序。傳統(tǒng)專家學(xué)者打分方式僅是對(duì)樣本集進(jìn)行排序，采用埃洛等級(jí)分系統(tǒng)可直接排序。

4.4 機(jī)器學(xué)習(xí)

在深度學(xué)習(xí)中，有卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等不同類型，其中人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是以數(shù)學(xué)模型模擬神經(jīng)元活動(dòng)及模仿生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)功能的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。相較傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在處理隨機(jī)性數(shù)據(jù)、模糊數(shù)據(jù)、非線性數(shù)據(jù)方面優(yōu)勢(shì)明顯?；谀繕?biāo)城市同類型地鐵站域的樣本確定評(píng)價(jià)模型，進(jìn)而對(duì)同類型地鐵站域進(jìn)行大規(guī)模評(píng)價(jià)打分，以此計(jì)算各個(gè)地鐵站域評(píng)價(jià)指標(biāo)的評(píng)價(jià)分值。機(jī)器學(xué)習(xí)的缺點(diǎn)在于需長(zhǎng)時(shí)間收斂才能得出結(jié)果，且結(jié)果跟預(yù)期有些出入，數(shù)據(jù)量、需求量較多。因此，應(yīng)以機(jī)器學(xué)習(xí)為主導(dǎo)，多種方式互相佐證。

5 結(jié)語(yǔ)

在構(gòu)建地鐵站域活力量化分析指標(biāo)時(shí)，從地鐵站域周邊要素和自身要素出發(fā)，從地鐵站域區(qū)位、交通、功能、人群活動(dòng)、物理屬性、舒適性6個(gè)方面選取代表性指標(biāo)。

1）數(shù)據(jù)與分析方法 大數(shù)據(jù)本身具有數(shù)據(jù)巨量化、宏觀化、多層次優(yōu)勢(shì)，基于大數(shù)據(jù)分析的地鐵站域活力評(píng)價(jià)體系對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行定量分析，通過(guò)多種表現(xiàn)方式，如用顏色在地圖上表現(xiàn)得分情況，使評(píng)價(jià)結(jié)果更明顯、直觀。

評(píng)價(jià)地鐵站域活力指標(biāo)的數(shù)據(jù)來(lái)源與數(shù)據(jù)處理方法，取決于評(píng)價(jià)指標(biāo)所需的相關(guān)數(shù)據(jù)類型，為提高活力評(píng)價(jià)操作的可行性和結(jié)果的有效性，鑒于大數(shù)據(jù)獲取的難易程度，給出各指標(biāo)因子的分析方法、相關(guān)數(shù)據(jù)來(lái)源及數(shù)據(jù)處理方式（見(jiàn)表2）。

表2 地鐵站域活力評(píng)價(jià)指標(biāo)信息

2）構(gòu)建評(píng)價(jià)體系 整個(gè)評(píng)價(jià)體系中構(gòu)建的評(píng)價(jià)指標(biāo)可直接或間接量化。利用機(jī)器學(xué)習(xí)與可視化方法對(duì)處理過(guò)的各項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行評(píng)分，選取城市中同類型地鐵站域，為機(jī)器學(xué)習(xí)提供足夠的訓(xùn)練樣本，充分挖掘各個(gè)評(píng)價(jià)因素所需數(shù)據(jù)。評(píng)價(jià)指標(biāo)所需的數(shù)量龐大，結(jié)合幾種活力量化評(píng)價(jià)方式的側(cè)重點(diǎn)，共同構(gòu)建評(píng)價(jià)體系。通過(guò)構(gòu)建的評(píng)價(jià)體系可更快速、清晰地為地區(qū)內(nèi)其他地鐵站域評(píng)分。

地鐵站域活力評(píng)價(jià)是以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的評(píng)價(jià)方式，對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)的選擇也是重要因素，本文的研究尚存不足，今后將進(jìn)一步挖掘需提取和完善的地鐵站域活力評(píng)價(jià)指標(biāo)，合理運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析工具進(jìn)行整合和分析，重點(diǎn)針對(duì)目標(biāo)城市中地鐵站域活力的共性規(guī)律和不同類型地鐵站域所需評(píng)價(jià)準(zhǔn)則層的活力側(cè)重點(diǎn)，為地鐵站域城市設(shè)計(jì)提供可行性策略。