周 垠，張 誠，崔 銘，李 楠，陳 鵬

(成都市規(guī)劃設計研究院，四川成都610041)

商業(yè)是城市重要的功能之一，始終是城市經(jīng)濟、社會生活的最基本內容。商業(yè)網(wǎng)點布局規(guī)劃工作是政府關注的重要問題[1]。合理的規(guī)劃布局需要對現(xiàn)狀商業(yè)點位的布局特性有清晰的了解。

近幾年來，關于城市商業(yè)網(wǎng)點布局的研究正逐步定量化、科學化。如朱楓等人以上海浦東大型零售商店為對象，探索了GIS在商業(yè)設施規(guī)劃中的應用，計算浦東新區(qū)商業(yè)設施分布密度[2]；隆菁運用ArcGIS軟件建立商圈模型，從人口和交通兩個方面，對青島市城陽區(qū)批發(fā)零售業(yè)態(tài)的商業(yè)網(wǎng)點布局的合理性進行分析[3]。但這些研究仍然存在一些不足，主要表現(xiàn)為：(1)對商業(yè)網(wǎng)點的研究多局限為“點”(中心)或者“面”(中心區(qū)域)，對“線”的研究不夠。而實際上很多商業(yè)點位是沿街分布，城市商業(yè)網(wǎng)點分布更多的是通過“線狀”的街道體現(xiàn)出來的[4]。(2)傳統(tǒng)的研究方法較為概略，適合較大區(qū)域，對于較小區(qū)域，精細化的研究受到一定的局限。(3)而這些模型大多以人為主體，忽視了城市的空間主體，以及空間主體和人的相互影響[5]。

因此，在進行城市商業(yè)網(wǎng)點布局研究時，應避免“點中心”或“面中心”的商業(yè)網(wǎng)點研究，而應該考慮商業(yè)網(wǎng)點沿街的分布特性。同時應該考慮路網(wǎng)形態(tài)和人類活動的相互影響。

1 研究區(qū)域與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)域概況

龍泉驛區(qū)位于成都市東部，界于東經(jīng)104°08′28″～104°27′12″，北緯30°28′57″～30°46′46″之間，為成都市10個市轄區(qū)之一。近五年，年均GDP增速超過20 %，2013年全區(qū)GDP總量全省第一。本次研究對象為該區(qū)域內西部的平原地區(qū)。

1.2 主要數(shù)據(jù)來源

本次研究的數(shù)據(jù)主要包含兩類：路網(wǎng)數(shù)據(jù)、感興趣點(Point of Interest)。

(1)路網(wǎng)數(shù)據(jù)：路網(wǎng)為現(xiàn)狀路網(wǎng)，初始數(shù)據(jù)源于Open Street Map(http://www.openstreetmap.org/)，并根據(jù)Google Earth進行補充、修正。

(2)感興趣點：Point of Interest簡稱POI，主要包括住宅樓盤點位(源于搜房網(wǎng))，餐飲類POI、購物類POI、生活服務類POI(源于百度地圖)，通過空間校正的方法使其坐標與Open Street Map匹配。

2 空間句法

2.1 空間句法原理

空間句法(SpaceSyntax)，由英國倫敦大學的Bill Hillier教授于20世紀60～70年代提出，它強調空間的本體性和重要性，運用圖論的數(shù)學理論和方法，建立城市形態(tài)模型，分析空間的復雜關系。

人類的社會經(jīng)濟活動決定了城市的路網(wǎng)結構，特別是連續(xù)的路網(wǎng)之間的關聯(lián)；同時這樣的路網(wǎng)結構影響著人們生活在城市中的分布。比如，城市路網(wǎng)關聯(lián)在整體上決定了人車流在城市中的統(tǒng)計分布，而人車流的分布又導致了城市用地功能的變化和分布；人們社會經(jīng)濟活動的變化，比如城市用地功能的改變，推進了社會經(jīng)濟關系的變化，又導致了城市路網(wǎng)的演變[6-7]。

與其他研究關注空間屬性不同，空間句法研究關注的是空間本體，即空間不僅僅是人類活動的背景，還是人們使用的客體，作為一個連續(xù)的系統(tǒng)來反映人類建造城鎮(zhèn)、組織社會的歷史軌跡，參與并構成社會與文化[8]。

經(jīng)過大量研究，空間句法揭示了城市空間的內在規(guī)律：城市路網(wǎng)形態(tài)與城市中的步行人流量平均有60 %的相關性，與車行量平均有70 %的相關性。因此，可通過城市路網(wǎng)形態(tài)來反映人類活動情況。

2.2 空間句法的形態(tài)變量

空間句法采用了一些變量，來定量的表征空間結構與人類活動的關系。其中較常用的變量為：連接值，控制值，深度值和集成度。在研究城市的車流量人流量與路網(wǎng)結構前，應準確地計算出這幾個形態(tài)變量。下面介紹深度值和集成度。

(1)深度值(depth value)。若規(guī)定兩個相連節(jié)點間的距離為一步，則從一個節(jié)點到另一個節(jié)點的最短距離就是這兩個節(jié)點的深度。某個節(jié)點到所有其他節(jié)點的最短距離(最少步數(shù))之和，為該節(jié)點的全局深度。與全局深度相對的是局部深度，指的是在一定的搜索半徑內(通常為2步)，能覆蓋的范圍。數(shù)學上若用r表示搜索半徑(步數(shù))，Nr表示該搜索半徑內節(jié)點的數(shù)目，則深度值的計算公式為：

如果將全局深度值按照節(jié)點數(shù)標準化，即可得到節(jié)點的全局平均深度值(Md)

深度值反映的是節(jié)點在拓撲意義上的可達性，而非實際距離。是計算集成度的中間變量。

(2)集成度(integration value)。反映城市某一空間與其他空間的集聚與離散程度，是剔除冗余節(jié)點后標準化的平均句法深度(depth)。集成度也分全局集成度和局部集成度。全局集成度表示節(jié)點與系統(tǒng)內所有節(jié)點的聚合程度，而局部集成度表示的是節(jié)點與其一定搜索半徑內節(jié)點的聚合程度。

深度值很大程度上取決于空間系統(tǒng)中節(jié)點的數(shù)目。因此，為了剔除系統(tǒng)中節(jié)點數(shù)量的干擾，用相對不對稱值(relative asy mmetry)將其標準化，數(shù)學計算公式為：

式中n為系統(tǒng)中的節(jié)點總數(shù)，Md為平均深度值。

為了比較不同大小的空間系統(tǒng)，用真實相對不對性值(real relative asy mmetry)進一步標準化集成度，數(shù)學公式為：

integration=1/RAA

在空間句法的眾多形態(tài)變量中，集成度最為常用。數(shù)值越大表明該空間在整體系統(tǒng)空間中的位置越便捷，公共性相對較高，且被到訪的機會相對較多。

3 龍泉商業(yè)網(wǎng)點布局特性分析

根據(jù)Ar cmap 10.0的擴展模塊和AXWOMAN 6.0，分析龍泉驛區(qū)2014年路網(wǎng)結構，可計算出空間句法的形態(tài)變量結果。

3.1 空間句法形態(tài)變量分析

全區(qū)路網(wǎng)不能直接用空間句法理論來反映路網(wǎng)空間可達性，因為:(1)路網(wǎng)的發(fā)展速度遠遠高于人口城鎮(zhèn)化的速度，新建設區(qū)域的空間形態(tài)和人類活動的作用時期過短，空間形態(tài)不能準確地反映人類活動的強弱程度；(2)龍泉驛區(qū)的商業(yè)網(wǎng)點主要為當?shù)鼐用穹?，在分析商業(yè)網(wǎng)點布局特性時，要考慮居民的分布，剔除與居民活動相關性較低的路網(wǎng)。

本文從搜房網(wǎng)提取龍泉驛區(qū)的租房信息和樓盤信息(提取時間為2014年4月)，用來反映主要住宅小區(qū)的分布情況，如圖1所示。采用GIS空間分析中kernel density方法，影響范圍設為1 000 m，計算出樓盤密度分布，如圖2所示。

圖1 龍泉驛區(qū)住宅小區(qū)分布情況

圖2 龍泉驛區(qū)住宅小區(qū)密度

基于區(qū)住宅小區(qū)密度分布圖，選擇通過住宅小區(qū)密度較高的路網(wǎng)，如圖3所示。分析路網(wǎng)形態(tài)變量，路網(wǎng)集成度如圖4所示。

圖3 校正后路網(wǎng)分布

圖4 校正路網(wǎng)集成度

從圖4可知，集成度較高的地方為：龍泉驛區(qū)音樂廣場周邊道路、驛都東路、龍平路、永安路、旭東街等，即這些街道空間可達性較好，人流車流量較大。

3.2 商業(yè)網(wǎng)點布局特性分析

商業(yè)網(wǎng)點是指從事商品流通、為生產經(jīng)營和人民生活提供服務的各類商業(yè)經(jīng)營場所，包括商品交易市場(含各類商品批發(fā)市場、舊貨市場等)、零售商店(含購物中心)、倉儲或物流配送中心、餐飲店、飯店賓館等[9]。

本文研究的商業(yè)網(wǎng)點主要有三類：購物、餐飲、生活服務。分布點位源于百度地圖POI，通過空間校正的方法，使其正確的分布在Open street map的路網(wǎng)中，如圖5～圖7所示。

圖5 購物點位分布

圖6 餐飲點位分布

圖7 生活服務點位分布

依據(jù)點位分布，可計算出每段街道不同類型商業(yè)網(wǎng)點的分布密度，

density=POI_num/road_length。

式中density表示某種類型的POI在某段街道的密度，POI_num表示某段街道某種類型的POI總數(shù)，road_length表示該段道路的長度。POI密度高的地區(qū)可認為是該類商業(yè)的集中區(qū)。分別選取購物、餐飲、生活服務POI密度前10的街道，如圖8～圖10所示。

圖8 購物POI高密街道

圖9 餐飲POI高密街道

圖10 生活服務POI高密街道

并計算這些街道的集成度平均值與標準差，即可得到不同類型商業(yè)網(wǎng)點高密街道空間句法形態(tài)分析結果見表1。

表1 不同類型商業(yè)網(wǎng)點高密街道空間

由表1的集成度平均值結果可知，購物類型的商業(yè)網(wǎng)點集中分布在空間可達性較高的街道，即人流車流較多的街道，餐飲類型的商業(yè)網(wǎng)點次之，生活服務類的商業(yè)網(wǎng)點的空間可達性相對較差；由集成度標準差的計算結果可知，生活服務的POI分布在空間可達性上差異很小，餐飲的POI分布在空間可達性上差異最大，無論人流量大或者人流量相對較少的地方，都有可能有飯館分布。

4 結論與討論

空間句法提供了一種完全不同的視角，即基于圖論的表達方式。通過對路網(wǎng)空間形態(tài)的研究，計算路網(wǎng)的可達性，有助于商業(yè)網(wǎng)點人流量與車流量的預測。計算路網(wǎng)可達性時只需考慮道路的空間位置即幾何屬性，數(shù)據(jù)獲取容易，計算結果穩(wěn)定且可靠性高。

根據(jù)住宅POI信息提取與住宅相關度較高的路網(wǎng)，并依此計算路網(wǎng)的形態(tài)變量，結果能較準確的反映出人類活動規(guī)律。由路網(wǎng)空間形態(tài)變量計算結果可知，音樂廣場環(huán)路、驛都東路、龍平路、永安路、旭東街等街道集成度較高，即空間可達性好，人類活動較為頻繁。

從百度地圖提取的POI信息能清晰地反映出不同類型商業(yè)網(wǎng)點的空間集聚規(guī)律。與空間句法的形態(tài)變量做相關分析可知，購物POI集中的街道空間可達性較餐飲POI、生活服務POI集中的街道空間可達性好，即購物POI集中的街道有更多的人流。餐飲POI集中的街道的集成度差異較大，說明大街小巷都有可能有飯館的分布。

利用POI信息進行分析也有一定的局限性，比如，POI只有點位信息和數(shù)量信息，而無規(guī)模信息，一個大的商場和一個小的商店的影響范圍是不同的，該問題有待后續(xù)研究。

[1] 單國彬.快速城市化背景下城市商業(yè)網(wǎng)點規(guī)劃——邛崍市城市商業(yè)網(wǎng)點規(guī)劃探析[D].成都：成都理工大學，2009

[2] 朱楓，宋小冬.基于GIS的大型百貨零售商業(yè)設施布局分析——以上海浦東新區(qū)為例[J]. 武漢大學學報：工學版，2003，36(3)：46-52

[3] 隆菁，葛幼松，張國棟. 基于GIS的商業(yè)網(wǎng)點布局合理性分析——以青島市城陽區(qū)為例[J]. 山東建筑大學學報，2010, 25(4): 423-428

[4] 朱東風. 基于空間句法(Spacesyntax)分析的城市內部中心性研究——以蘇州為例[J].城市研究，2006，(12)：60-67

[5] 趙剛. 基于空間句法的城市商業(yè)區(qū)位研究——以山東省濟南市為例[D].山東：山東師范大學，2013

[6] Hiller B, Hanson J. The Social Logic of Space[M]. London: Cambridge University Press.1984:58-126

[7] Hiller B. Space is the Machine: Aconfigurational theory of architecture [M]. London:Cambridge University Press. 1996.149-200

[8] 劉英姿，宗躍光. 基于空間句法視角的南京城市廣場空間探討[J].規(guī)劃師，2009，26(2)：22-27

[9] 朱李明. 市場建設中的商圈問題[J]. 中國流通經(jīng)濟， 2000(1) : 54- 57