吳嬌蓉，華陳睿

（同濟(jì)大學(xué) 道路與交通工程教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，上海201804）

中國學(xué)者按照場所導(dǎo)向?qū)④壍勒军c(diǎn)區(qū)域分為以下幾類：①公共中心區(qū)；②交通樞紐區(qū)；③居住區(qū)［1］.參照《城市居住區(qū)規(guī)劃設(shè)計(jì)規(guī)范（GB50190—93）》中用地平衡控制指標(biāo)要求，對居住區(qū)型軌道站定義為點(diǎn)周邊500m 半徑區(qū)域內(nèi)住宅用地占已開發(fā)用地的比例達(dá)到50%及以上，則上海市和南京市已運(yùn)營的軌道站中居住區(qū)軌道站點(diǎn)占總站點(diǎn)數(shù)的73%和75%，可見居住區(qū)型軌道站是占比最大的一類軌道站.能夠準(zhǔn)確預(yù)測居住區(qū)型軌道站各出入口的客流分布系數(shù)，將為確定軌道站出入口規(guī)模、進(jìn)出站設(shè)施（如檢票閘機(jī)）、與出入口銜接的通道類設(shè)施數(shù)量、規(guī)模；確定各出入口外配套的機(jī)動車、非機(jī)動車停車設(shè)施、公交站點(diǎn)等換乘設(shè)施的布局、規(guī)模提供客觀定量分析依據(jù).中國現(xiàn)行《地鐵設(shè)計(jì)規(guī)范》在確定軌道站出入口寬度Bn時，出入口客流分布系數(shù)取值主要依賴于經(jīng)驗(yàn)，在計(jì)算出每個出入口客流平均值后分別乘以1.10～1.25［2］.傅搏峰引用建筑學(xué)中的空間句法軸線模型預(yù)測軌道站出入口客流分布系數(shù)，指出該模型形式簡單，僅需搜集軌道站所在區(qū)域的現(xiàn)狀道路網(wǎng)地圖，但并未深入討論該模型的適用性，只是定性分析了模型的局限性和有效性［3］.本文選取了上海市和南京市具有普遍代表性的37個已營運(yùn)的居住區(qū)型軌道站點(diǎn)共109個出入口，進(jìn)行方法的有效性驗(yàn)證，發(fā)現(xiàn)出入口客流分布系數(shù)預(yù)測值和實(shí)測值的相對誤差小于20%的占64%.因此，本文將對預(yù)測相對誤差超過20%的各出入口進(jìn)行重點(diǎn)分析，結(jié)合模型的缺陷提出修正方法，并深入分析空間句法軸線模型對于居住區(qū)軌道站點(diǎn)的適用條件，有助于該方法推廣和應(yīng)用.

1 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

軌道車站周邊的土地使用性質(zhì)及其開發(fā)強(qiáng)度是影響乘客乘降量、不同方向的集散量以及到站方式等的主要因素.車站周邊區(qū)域的路網(wǎng)結(jié)構(gòu)形態(tài)、換乘便捷性等交通條件對客流的影響也不容忽視［4－5］.除此之外，影響軌道站出入口客流集散量的還有到站交通方式、軌道車站區(qū)位.國內(nèi)有學(xué)者根據(jù)各出入口所對應(yīng)區(qū)域的建筑類型、建筑密度、區(qū)域內(nèi)人口及經(jīng)由該區(qū)域的公交線路、站點(diǎn)數(shù)量、分布特點(diǎn)來計(jì)算分向客流［6］，但是需要的指標(biāo)較多，搜集的難度較大，因此沒有后續(xù)研究探討出入口客流的不均衡系數(shù).

空間句法作為一種解釋建筑物與空間結(jié)構(gòu)間關(guān)系的理論，由目前公職于倫敦大學(xué)（UCL）的Bill Hillier教授于1974年提出［7］.空間句法的研究領(lǐng)域除了建筑、城市設(shè)計(jì)和城市規(guī)劃外，也涉及了地理學(xué)、認(rèn)知學(xué)、社會學(xué)、考古學(xué)、信息學(xué)等領(lǐng)域.在軌道交通方面，研究主要集中在用軸線模型對軌道線網(wǎng)的拓?fù)浞治雠c設(shè)計(jì)；傅搏峰首次使用軸線模型對軌道站出入口分布系數(shù)進(jìn)行估算［3］.此外，國內(nèi)外學(xué)者用凸面空間分析法對軌道終點(diǎn)站周邊區(qū)域更新戰(zhàn)略［8］，地下軌道車站的空間設(shè)計(jì)，以軌道站點(diǎn)為核心的建筑交通綜合體運(yùn)行績效評估［9］，軌道站內(nèi)火災(zāi)疏散安全區(qū)域界定［10］等方面進(jìn)行研究.

2 已有的軌道站出入口客流分布系數(shù)軸線模型

借助空間句法分析軟件Confeego形成軌道站點(diǎn)軸線圖模型中R3集成度分布圖.假設(shè)站點(diǎn)周邊各條道路集散客流量的大小與道路空間中行人活動量大小變化趨勢一致.在這一假設(shè)條件下，“R3 集成度”指標(biāo)即可表征各條道路集散的軌道客流量大小.比較軌道客流生成區(qū)內(nèi)各方向道路的句法變量平均值，即可得到對應(yīng)出入口分擔(dān)客流的大致比例關(guān)系.具體客流估計(jì)方法如下［3］：

第一步，軌道站出入口分布系數(shù)軸線模型涵蓋區(qū)域?yàn)椋阂攒壍儡囌緸橹行?，城市建成區(qū)以2.3km為半徑、郊區(qū)以2.8km 為半徑畫圓；沿該圓形外邊緣選擇空間隔斷性比較明顯的物質(zhì)設(shè)施，如河流、高速道路等為區(qū)域邊界，選擇的邊界盡可能向外凸出，接近圓形或方形的形態(tài)；邊界所圍區(qū)域即為軸線模型的構(gòu)建區(qū)域.

第二步，按照車站出入口布置方案，對車站客流生成區(qū)進(jìn)行子區(qū)域細(xì)分.

子區(qū)域細(xì)分標(biāo)準(zhǔn)：子區(qū)域內(nèi)任一點(diǎn)到對應(yīng)出入口的距離，相對于車站其他出入口子區(qū)域是最近的.客流生成區(qū)子區(qū)域細(xì)分時，首先以軌道線為中心軸，將整個客流產(chǎn)生區(qū)均分為兩個子區(qū)域，假設(shè)為子區(qū)域a和b；然后根據(jù)這兩個子區(qū)域各自對應(yīng)的出入口數(shù)，均分為若干子區(qū)域，比如說子區(qū)域a對應(yīng)有2個出入口，則a要繼續(xù)細(xì)分為a1和a2.因此，若車站出入數(shù)量為k，則最終劃分形成的子區(qū)域數(shù)量也為k.圖1為軌道車站客流產(chǎn)生子區(qū)域細(xì)分示意圖，車站設(shè)有4個出入口，圓形區(qū)域?yàn)檐囌镜目土鳟a(chǎn)生區(qū)，虛線為虛擬的區(qū)域分界線.客流產(chǎn)生區(qū)被細(xì)分為4 個子區(qū)域，①號口對應(yīng)區(qū)域Ⅰ，②號口對應(yīng)區(qū)域Ⅱ，依此類推.

圖1 軌道車站客流產(chǎn)生子區(qū)域細(xì)分圖Fig.1 Subway stations’passenger flow generating sub－regions

第三步，計(jì)算各出入口客流分布系數(shù).定義Pj為第j號出入口客流分布系數(shù)，則：

式中：LR3j為第j號出入口方向?qū)?yīng)子區(qū)域路網(wǎng)的局部集成度R3總和其中，n為軸線數(shù)；i為軸線編號；k為車站出入口個數(shù)；j為出入口編號.

3 已有軸線模型誤差分析

本次研究選取了上海市具有代表性的27 個已運(yùn)營居住區(qū)型軌道站共81個出入口進(jìn)行實(shí)地調(diào)查.27個軌道站分布在上海各地區(qū)：處于內(nèi)環(huán)內(nèi)區(qū)域的有4個，內(nèi)外環(huán)區(qū)域的有7 個，外環(huán)外區(qū)域的有16個.獲取了各站點(diǎn)出入口客流的實(shí)際分布系數(shù)，并與式（1）計(jì)算值進(jìn)行對比，相對誤差見表1.表中實(shí)際客流分布系數(shù)與模型計(jì)算值相對誤差小于10%的軌道站點(diǎn)出入口有29個，占81個軌道站出入口總量的36%，小于20%占61.4%；大于50%的有12個，占14.8%，大于90%的有8個，占9.8%.通常認(rèn)為，模型計(jì)算值和實(shí)際調(diào)查值相對誤差在20%以內(nèi)為可接受，以此為衡量標(biāo)準(zhǔn)，排除相對誤差大于90%的A，C，I，L，N，Z六個軌道站共18個出入口（表1中灰色框數(shù)據(jù)），79.4%的軌道站出入口預(yù)測值誤差為可接受，即認(rèn)為模型的準(zhǔn)確率為79.4%.因此，模型總體仍有一定預(yù)測誤差，有必要討論模型的修正方法，提高模型的準(zhǔn)確率.

表1 上海市27個軌道站各出入口客流分布系數(shù)模型計(jì)算結(jié)果Tab.1 The calculated results of 27subway stations’passenger flow distribution coefficient model in Shanghai

通過實(shí)地勘測與調(diào)查，相對誤差大于90%的軌道站出入口的誤差產(chǎn)生原因主要?dú)w納為以下兩條：①公交線路分布不均勻，集中在某一個或幾個軌道站出入口；②軌道站某一個或兩個出入口與周邊商業(yè)建筑有連通的地下通道.可見，空間句法軸線模型不適用于以上兩類軌道站出入口的客流分布系數(shù)估算，上海的27個居住區(qū)型軌道站點(diǎn)中有6個是這種情況（表中以灰色顯示）.

4 軸線模型修正

4.1 修正指標(biāo)選取

Bill Hillier教授認(rèn)為：對“空間本體”進(jìn)行分析，就有可能發(fā)現(xiàn)建筑或城市空間形式與功能之間的聯(lián)系［11］.在軸線模型中，這個“空間本體”指的是道路，但是卻忽略了建筑這個重要的因素，不同的建筑對人們出行活動的產(chǎn)生和吸引所產(chǎn)生的作用大相徑庭.因此需要選取與軌道站周邊建筑相關(guān)的指標(biāo)對軸線型進(jìn)行修正，并且選取的指標(biāo)既要不失一般性，既對所有軌道站出入口都適用，又能反映出軌道站出入口客流分布系數(shù)誤差的深層原因，同時應(yīng)考慮到指標(biāo)獲取的難易性.

選取城市規(guī)劃學(xué)中能夠反映區(qū)域用地開發(fā)強(qiáng)度并且和用地相關(guān)的建筑高度和建筑密度作為修正指標(biāo)對軌道站出入口客流分布系數(shù)軸線模型進(jìn)行修正.建筑高度指一定區(qū)域內(nèi)建筑物的最大地面以上高度；建筑密度是指一定區(qū)域內(nèi)建筑物的覆蓋率，計(jì)算公式如下：

式中：d為研究區(qū)域的建筑密度；D為研究區(qū)域內(nèi)建筑基底的總面積；S為研究區(qū)域面積.

國內(nèi)學(xué)者通過對上海市軌道交通一號線、二號線和三號線共48個軌道站點(diǎn)周邊半徑1 000m 地區(qū)的城市用地情況分析得出：軌道站點(diǎn)周邊200～500 m 半徑內(nèi)的土地開發(fā)強(qiáng)度高，然后向外降低.因此對建筑高度和建筑密度指標(biāo)的計(jì)算區(qū)域范圍確定為各出入口所對應(yīng)的站點(diǎn)周圍500m 半徑內(nèi)的區(qū)域.

4.2 修正指標(biāo)計(jì)算值

根據(jù)兩項(xiàng)修正指標(biāo)的定義、計(jì)算公式，除去相對誤差大于90%的6個軌道站，對表1中21個軌道站的63個出入口分別計(jì)算對應(yīng)區(qū)域的建筑高度以及建筑密度，結(jié)算結(jié)果見表2：

4.3 軸線模型的修正形式和參數(shù)標(biāo)定

軸線模型通過道路來分析客流可能的出行路徑，得到每個軌道站出入口的客流分布系數(shù).考慮到區(qū)域內(nèi)建筑也會對出行的產(chǎn)生和路徑選擇產(chǎn)生影響，在原有模型的基礎(chǔ)上，采用某一個出入口對應(yīng)子區(qū)域建筑密度和建筑高度與所有出入口區(qū)域建筑密度和建筑高度均值的權(quán)重形式進(jìn)行修正，具體修正形式如下：

表2 上海市23個軌道站各項(xiàng)指標(biāo)及相對誤差Tab.2 Each indicators of the 23subway stations in Shanghai and relative error of model

式中：hj為出入口j對應(yīng)研究分區(qū)的建筑高度為各出入口對應(yīng)研究分區(qū)建筑高度的平均值；a為修正系數(shù)；dj為出入口j對應(yīng)研究分區(qū)的建筑密度為各出入口對應(yīng)研究分區(qū)建筑密度的平均值；L′R3j為出入口j修正后的局部集成度R3總和.

利用表1客流分布系數(shù)的實(shí)際調(diào)查值和模型計(jì)算值、表2軌道站出入口對應(yīng)區(qū)域的建筑高度和建筑密度，在63個軌道站出入口中隨機(jī)抽取24個對修正參數(shù)a進(jìn)行標(biāo)定，由式（3）推導(dǎo)標(biāo)定公式如下：

借助統(tǒng)計(jì)產(chǎn)品與服務(wù)解決方案軟件SPSS，對式（4）中的修正系數(shù)a進(jìn)行標(biāo)定.得出修正參數(shù)a＝0.337，標(biāo)定公式的R方值為0.707，表示修正模型參數(shù)標(biāo)定結(jié)果顯著.出入口j修正后的客流分布系數(shù)α′j計(jì)算公式如下：

4.4 修正模型驗(yàn)證

應(yīng)用修正后的軸線模型對63 個軌道站出入口中剩余的39個軌道站出入口進(jìn)行計(jì)算，并且與之前的軸線模型計(jì)算結(jié)果準(zhǔn)確性進(jìn)行比較，分析結(jié)果見表3.修正后的軸線模型在客流分布系數(shù)的相對誤差均值上比修正前縮小了1.3%，比較模型客流分布系數(shù)計(jì)算結(jié)果誤差小于20%的準(zhǔn)確性，修正模型由已有軸線模型的82.0%提高到89.7%，可見修正模型具有一定有效性.

表3 模型修正結(jié)果驗(yàn)證Tab.3Verification of the modified model

5 修正軸線模型的適用性分析

5.1 修正軸線模型適用條件

修正模型式（5）中，建筑高度項(xiàng)的系數(shù)為0.337，而建筑密度項(xiàng)的系數(shù)為0.663，說明建筑密度對修正模型的計(jì)算結(jié)果影響比建筑高度大.表2站點(diǎn)周邊區(qū)域建筑密度均值為23%，取整以20%為控制值首先將軌道站出入口分為兩類.在新《高層建筑混凝土結(jié)構(gòu)技術(shù)規(guī)程》（JGJ3—2002）里規(guī)定：10層及10層以上或高度超過28m 的鋼筋混凝土結(jié)構(gòu)稱為高層建筑結(jié)構(gòu).當(dāng)建筑高度超過100m 時，稱為超高層建筑.在美國，24.6m 或7層以上視為高層建筑；在日本，31m 或8層及以上視為高層建筑；在英國，把等于或大于24.3 m 得建筑視為高層建筑［12］.因此以建筑高度30m 作為第二個控制值，進(jìn)一步將68個軌道站出入口劃分為4類，再比較各類修正模型的計(jì)算準(zhǔn)確率見表4.

表4 不同指標(biāo)控制值下的模型適用率Tab.4 Model accuracy with different values of the two indicators

由表5可知，當(dāng)軌道站各出入口所對應(yīng)的軌道站周邊半徑500m 區(qū)域內(nèi)的的建筑密度達(dá)到20%及以上時，修正模型準(zhǔn)確率要高于建筑密度小于20%的情況.對上海的27 個軌道站點(diǎn)進(jìn)行實(shí)地踏勘發(fā)現(xiàn)，站點(diǎn)出入口周邊半徑500m 區(qū)域內(nèi)如果建筑密度小于20%，特別是低于10%時，通常意味著區(qū)域剛剛開始開發(fā)，區(qū)域發(fā)展還處在較快變化中，修正模型準(zhǔn)確率不高；而站點(diǎn)出入口周邊半徑500 m 區(qū)域內(nèi)如果建筑密度大于20%，通常意味著區(qū)域開發(fā)已經(jīng)穩(wěn)定或漸趨穩(wěn)定，修正模型準(zhǔn)確率升高.

當(dāng)建筑密度達(dá)到20%但建筑高度低于30m 時，修正模型準(zhǔn)確率為86%，相對誤差均值為14.9%；當(dāng)建筑密度達(dá)到20%以上且建筑高度達(dá)到30m 以上，修正軸線模型對軌道站出入口客流分布系數(shù)的計(jì)算準(zhǔn)確率高達(dá)97%，相對誤差均值10%；上海達(dá)到這個條件的37個軌道站出入口中10個位于城市中心區(qū)（內(nèi)環(huán)內(nèi)），19 個位于城市快速發(fā)展區(qū)（內(nèi)外環(huán)），8個位于城市郊區(qū)（外環(huán)外），可見修正模型的適用性不受地區(qū)差異的限制.

綜上所述，修正軸線模型的適用條件如下：①軌道站周邊500m 范圍內(nèi)居住性質(zhì)用地占已開發(fā)用地比例達(dá)到50%及以上；②各出入口附近的公交站點(diǎn)分布較為均衡；③不存在出入口與附近商業(yè)建筑連通的地下通道；④各出入口所對應(yīng)的軌道站周邊半徑500m 區(qū)域內(nèi)的建筑密度達(dá)到20%及以上.

5.2 修正軸線模型對不同城市軌道站的適用性

為了驗(yàn)證居住區(qū)型軌道站出入口客流分布系數(shù)修正軸線模型、適用條件對不同城市的普適性，對南京市分布在各地區(qū)具有代表性的10個已運(yùn)營居住區(qū)型軌道站的28個出入口進(jìn)行客流分布系數(shù)調(diào)查，并比較修正模型對上海市和南京市兩個不同城市軌道站的適用性.南京市10個軌道站出入口客流分布系數(shù)、建筑高度、建筑密度以及修正模型計(jì)算誤差見表5：

表5 南京市10個軌道站各項(xiàng)指標(biāo)及修正模型計(jì)算相對誤差Tab.5 Each indicators of the 10subway stations in Nanjing and relative error of modified model

南京市10個軌道站28個出入口客流分布系數(shù)的修正模型計(jì)算準(zhǔn)確率達(dá)到85.7%，略高于上海83.8%（見表3），可認(rèn)為修正軸線模型總體適用于南京市居住區(qū)型軌道站.

比較上海市和南京市兩個城市滿足修正軸線模型適用條件的居住區(qū)型軌道站出入口分布系數(shù)的模型計(jì)算值和實(shí)測值，結(jié)果見表6.由表6可見，南京市居住區(qū)型軌道站出入口客流分布系數(shù)計(jì)算準(zhǔn)確率達(dá)到91%，略低于上海95%的準(zhǔn)確率.說明本文提出的修正模型和適用條件具有一定普適性.

表6 不同城市軌道站修正軸線模型計(jì)算準(zhǔn)確率Tab.6 Accuracy of the modified subway stations’passenger flow distribution coefficient model in different cities

6 結(jié)語

本文提出傅博峰的空間句法軸線模型的缺陷是忽略了區(qū)域內(nèi)建筑這一重要因素，而不同類型建筑對人們出行活動的產(chǎn)生和吸引量、出行分布的作用大相徑庭.選取建筑高度、建筑密度作為核心指標(biāo)，對軸線模型進(jìn)行修正.根據(jù)居住區(qū)軌道站各出入口所對應(yīng)的周邊半徑500m 區(qū)域內(nèi)的建筑密度差異和國內(nèi)外相關(guān)規(guī)范對高層建筑的規(guī)定，得出修正軸線模型的適用條件.采用上海和南京兩個城市居住區(qū)軌道站進(jìn)行修正模型及適用條件的驗(yàn)證，得出修正軸線模型公式準(zhǔn)確率達(dá)到91%以上.認(rèn)為修正模型及適用條件具有一定的普適性，可為軌道站出入口步行通道設(shè)計(jì)、出入口公交站點(diǎn)和自行車停泊位布局提供理論支撐.

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