基于多源大数据的轨道交通站域街道品质多维评价分析

　　摘 要：为了科学测度、准确评价站域街道的空间品质并实现有效优化，选取成都市73个地铁站域，以街道网络、POI(point of interest)、街景图片等多源大数据为支撑，运用机器学习、sDNA分析(spatial design network analysis)等技术，构建了以便捷性、功能性与舒适性为核心的评价体系，进行站域街道空间品质的大规模定量评价，并针对不同等级的站点提出了导控策略。结果表明，在城市整体层面，68.03%的站域街道评分低于中等水平，街道功能性与舒适性普遍较好，便捷性较差;在站域层面，街道空间品质呈现出南高北低、西高东低、内高外低的分布特征。研究使人本尺度的分析精度、站点尺度的分析深度和城市尺度的分析广度得以兼顾，有助于创建高效的城市管理动态反馈机制。

　　关键词：市政工程;多源城市数据;轨道交通;站域街道;评价体系;空间品质

　　1 研究背景與局限

　　1.1 规划层面的建设需求

　　仍处于快速发展阶段的中国轨道交通建设，使得轨道交通站点逐步成为城市发展新的触媒点(catalytic point)。城市空间与群体行为在新的出行方式下相互作用、动态演化，产生了诸如站域空间(站点影响域)等“城市新空间”。站域空间承载着人口与经济要素的频繁集散与流通，对周边城市空间具有辐射与带动作用，并通过促使相关功能和空间的整合，引导后续建设项目“多米诺骨牌式”推进[1]。快速城镇化时期，城市设计的“技术体系供给”与“时代需求局限”之间出现错配，由此衍生出城市设计本土化的诸多问题[2]，站点带动效应不强、空间资源浪费、交通功能与城市功能融合较差等问题凸显。此外，缺乏统筹规划使得轨道交通与其他交通方式之间衔接不畅，存在时空隔离，导致域内行为主体联动低效。

　　街道空间不仅包括街道本身，还涵盖与街道相接的对街道活力有直接影响的建筑底层商铺、开敞空间、服务设施等[3]，故良好的站域街道空间品质有助于缓解站域的交通压力[4]，实现站点地区的功能整合，刺激周边业态的发展，形成良好的站域风貌。随着改革由增量改革向存量改革的过渡，存量时代的到来给城市设计“再出发”提供了肥沃的土壤[2]，已建成区域的更新优化将成为城市建设未来的主攻方向[5]，如何科学测度、准确评价站域街道空间品质进而实现有效优化成为研究的重点和难点。

　　1.2 人本导向的品质需求

　　相较于其他街道空间，站域街道作为重要的交通节点，侧重于与步行、骑行及常规公共交通间的多模式换乘，承载着更多的人群集散和持续的交通流动。与此同时，共享街道、绿色出行与慢行交通等的回归，使得街道空间规划和导控由功能性和美学性向以人为本的生活性和休闲性转变，催生了街道空间品质提升的新需求。从使用者角度而言，交通工具多样化、换乘方式復杂化与出行需求个性化都对站域街道空间提出了更高的要求。实现站域街道空间的品质评估亟需一套综合评价方法，既能协助实现更高效的宏观规划，也能实现更精准的微观设计指引，助力系统集成、协同优化，创建高效的城市管理动态反馈机制。

　　13 研究进展与局限

　　对于街道空间品质的研究主要从环境心理学、环境行为学等视角展开，分别着眼于使用者感知行为和街道空间环境特征2个重要的主客观维度[3]，2个维度的相关理论奠定了空间品质测度的方法论基础。街道空间品质的量化测度与评价通常包括3种主要方法：1)基于实地调研和调查问卷[6];2)基于访谈记录和步行行为观察;3)基于新技术手段的大数据测度[7-9]。其中新数据与新技术研究分辨率高、覆盖范围广，一定程度上增加了以主观经验为主的街道品质评价的客观性[10]，并为大规模街道空间品质精细化测度提供了可能，使得空间品质研究的广度不断扩展、深度不断提升、维度愈加多元。整体来看，现有对于街道空间品质的相关研究多为“引介-应用”模式，扎根于当代发展实际、社会文化背景和城市治理体系的方法框架并不清晰，具体类型的街道空间在城市意象营造和提升城市活力方面的作用被普遍低估，鲜有将研究对象聚焦于轨道交通站域的街道品质。

　　定焦于站域街道空间，当前关于轨道交通站域步行空间的研究成果丰硕，多为以实地调研和问卷访谈方式进行的实证类研究，完整的研究体系尚未成型。TOD理论最早开始对站域步行空间的探索，该理论的设计要点之一就是建设“步行友好”的站域社区环境，以减少私家车的使用[11-12]。随着研究的深入，诸多成果被概念化为5Ds：即高密度、混合的土地利用以及行人优先的设计(density， diversity of landuse， pedestrian-oriented design，简称3Ds)，目的地可达性和至公共交通的距离(destination accessibility and distance to transit，简称2Ds)[13-14]，其中设计(design)即为舒适的步行环境和便捷的换乘空间设计。在TOD理论指导下，各国专家学者对站域步行空间设计进行了深入的研究[15-16]。陈泳等[17]对上海的3个轨道交通站点进行研究，发现便捷度既是影响站域宜步行环境的关键指标，也与街道空间品质显著相关。同时，有学者对站域的慢行空间、公共空间品质进行了有益探讨[18-19]。段婷等[20]通过对天津近郊区地铁站域慢行环境进行满意度问卷调查，发现路面宽度、绿化景观和服务设施等更易影响慢行环境的满意度。

　　整体来看，当前对于站域街道空间的相关研究还存在一定的局限性。研究对象多针对具有突出特点的站点，局限于单一因素的步行和慢行环境建设研究，淡化了不同行为主体的多元化需求。此外，现存研究在研究方向上多侧重于步行、慢行可达性与步行空间使用效率，以现场调研、问卷访谈为主的研究方法难以获取大范围街道空间属性数据，缺乏对宏观城市形态变量与微观城市空间要素的综合考量。此外，对于站域街道空间的相关研究尚未形成普适化的评价指标体系，各指标及评价因子间也多有重叠。

　　本文通过对站域街道空间的研究以期探求如下问题：1)如何大规模测度站域街道空间品质?2)各评价维度之间是否相关?3)不同层级的站域街道各维度空间品质究竟如何?

　　2 站域街道品质多维度评价方法

　　2.1 对象界定

　　当前，成都大力实施多样化轨道交通发展模式，推进以TOD理念为主导的轨道交通站域土地的综合开发，为研究提供了丰富的素材。本文选取成都市三环内的73个地铁站点(地铁线网图见图1)，其所在线路通车较早，站域内建成环境较为完善、街道空间形态生长相对成熟。基于《成都市轨道交通场站一体化城市设计导则》的基本要求与成都市轨道交通发展的现实情况，综合考虑站点周边城市功能、服务范围、交通产业等要素，将轨道站点分为4个层级，即城市级、片区级、组团级和一般级。为方便宏观视角下进行对比分析，本文采用“同心圆类”界定站域范围[21]，如图1所示。即以站点为圆心划定缓冲区，选取缓冲区内的街道，研究范围包含街道两侧建筑或构筑物围合而成的三维空间[3]。

　　2.2 研究框架与技术路线

　　研究步骤包括数据收集、多维度评价、实证分析与针对性提升策略4个阶段(见图2)。

　　2.2.1 数据收集

　　首先对成都市三环内的相关数据进行收集、处理。

　　1)OSM数据：路网和建筑基础数据来源于OSM地图(https：//www.Openstreetmap.org)，经路网拓扑处理得到街道中心线。

　　2)POI数据：POI兴趣点于2019-11-10在Amap上抓取，通过调用应用程序编程接口，在成都市三环内共获得了336 906个POI数据。

　　3)街景图片：本研究基于路网数据，以经纬度为参数，每间隔60 m在道路网格上生成采样点，通过HTTP URL调用百度地图的API，设置视点位置坐标、视线水平和垂直的角度，最终生成每个样本点的街景图片。本研究中视线的垂直角度为0°，水平角度抓取0°，90°，180°和270°，即平行于道路的前后左右4张街景图，以保证各采样点的全视角观察，最终从抓取的23 750个采样点上采集到95 000张街景图片(图片的分辨率为1 280*70)。

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