城市区域中心业态分布与空间的逻辑关系——以长春市宽城区为例

李冰心， 洪再生

(1.天津大学建筑学院， 天津 300072； 2.吉林建筑大学建筑与规划学院， 长春 130000)

传统的分区规划对于业态的空间布局多是从自然、社会、经济以及技术4个方面进行分析的[1]，以相应的控制指标来引导区域的发展和建设。然而，随着时代的发展，业态的功能细化和种类更新，在进行空间布局的时候不仅要考虑到对经济的影响，同时更要注重使用者的需求。合理的空间逻辑好比使用者和业态功能之间的一座桥梁，不仅可以提高土地价值，同时更能促进人与人之间的交往。本文以长春市宽城区为例，以空间句法最新的标准化角度选择度(Normalized Angular Choice，NACH)为分析方法，分析业态功能在空间层面的分布特点，希望通过优化配置将不同产业的经济效益最大化。

20世纪70年代，英国伦敦大学比尔·希利尔提出了一种基于人的行为的空间理论,即空间句法理论，同时也设计了一系列相关的计算机模拟分析方法，从而采用定量的方法分析人与空间的关系[2]。随着计算机技术的发展，学者以及设计师开始使用空间句法的理论方法进行相关的案例研究以及实际项目的尝试，国外更是有很多学者都分析了城市空间的网络拓扑，即几何关系与用地功能布局之间存在一定的相关性[3-5]。英国空间句法公司于2015—2016年在长春市规划设计研究院进行空间句法培训，本研究是基于空间句法最新研究方法，以长春市宽城区为例，利用网路数据和计算机技术作为辅助工具进行分析。

本文研究地段位于长春市中心城区的北部，北侧与农安县和德惠市接壤，南侧与南关区、朝阳区相连，西侧与绿园区毗邻，东侧与长春经济技术开发区、二道区接壤[6]。

一、 模型设定及变量选择

早期空间句法分析的基本分析元素为轴线与凸空间图[7]。轴线强调的是人的视线或是路线，凸空间强调互视关系，人与人之间的沟通。在实际项目中，常常要考虑道路偏转角度以及实际距离对于模型准确度的影响。因此，英国空间句法团队在轴线模型的基础上，进一步细化提出了线段地图模型，该模型与其他模型相比，更适宜于城市尺度的分析[8]。对于希列尔曾提出的一系列与空间相关的描述参数，最为常用的变量有整合度(Integration，Int)，选择度(Choice)和NACH度。其中，整合度主要用来表达可达性的高低，假设两个凸空间a和b，那么从a到b最短间隔为Depth(a)，则空间中其他凸空间到a的深度值为

(1)

(2)

其中，N为整个空间中凸空间的数量，则

(3)

由此，得出整合度为

(4)

选择度代表一个空间中一条线段被两个空间选择的概率。然而整合度和选择度之间存在一定的逻辑矛盾，所以进一步加入了总深度对于选择度的影响。总深度越低，被选择的可能性自然就越高，所以NACH的公式为

(5)

由于空间句法的分析软件DepthMap的结果是通过红色到蓝色(暖到冷)一系列颜色展示出来的，所以为了能更好地展示分析结果，明确分析结果，对式(6)进行了修正，即

(6)

NACH能够比Choice更真实地反映出现实情况中与流量的关系，并且也在全球多个城市的案例研究中得到了有效的证明。综上所述，基于本研究案例的特点，选用长春市线段地图作为研究的基本模型，以整合度和NACH数值作为主要的参考变量。

二、 研究案例背景介绍

宽城区是长春市中心城区的老城区，也是长春市重要的物资流通集散地，综合经济实力较强，空间结构上成“双心双轴”发展。其中，“双心”是指以火车站为主的交通中心和柳影路的区级综合服务中心。“双轴”是指由南北向的人民大街和东西向的柳影路与庆丰路共同组成的“十”字形空间发展轴线。两轴交汇处，为宽城区政府所在地，也是宽城区的行政中心[9]，如图1所示。

根据长春市中心城区现状的线段地图分析结果(见图2和表1)，宽城区的全局(20 000 m)以及局域(1 500 m)穿行能力较好，NACH数值较高，较符合宽城区自身作为物资流通集散地的要求。但是全局尺度的整合度数值十分低，这主要是因为区域内部的火车站将地块割裂为南北两块，将宽城区北部与城中心的联系打断了，而这一点也是限制宽城区发展的主要瓶颈之一。

表1 长春市中心城区各分区现状线段模型的空间参数

根据调研可知，每个中心都具备代表性较强的功能职责，3个中心分别为：交通中心(A)；行政中心(B)和服务中心(C)(见图3)。从对应的空间参数可以看出(见表2)，交通中心的Int和NACH数值都最高。整合度数值几乎是另外两个中心的2倍，这和现实情况相符，因为火车站主要是作为人们目的性出行的地点。NACH数值稍高，证明交通中心在全市范围内占据了比较重要的交通位置。行政中心与服务中心的各项指标较为接近，且行政中心的数值稍高。交通中心以南的部分不管是局域尺度还是全局尺度颜色明显偏暖，说明长春北部的发展速度滞后于南部。

三、 业态功能分析

1． 总体分布情况

城市房地产业态快速发展，城市居住性功能区域与生产性功能区域逐渐分离[10]，本文将重点分析宽城区非房产小区类的POI数据，将数据进行整理分类，共分为10个大类，分别是：零售批发、酒店旅馆、餐饮美食、美容美发、银行金融、教育培训、医疗保健、数码器材、汽车维修以及建材市场。对比3个区域中心内部的业态整体分布(数据已经过正态化处理)对空间依赖程度可以发现，3个中心内部业态分布与空间参数的相关性为：行政>交通>服务。行政中心周边的业态分布基本符合路网的空间逻辑，且主要服务于3 600 m半径左右的范围，主要是通过性出行为目的。通过实地调研可知，政府附近建有市民公园，据此可以初步推测周边居民出行去公园的时候会穿越此地段。交通中心的两个峰值比较相近(相差0.03)，说明火车站周边的业态功能既服务于以火车站为出行目的的远距离人群，也服务于居住在火车站周边1 200 m左右范围内的住户。服务中心的峰值为半径1 200 m的整合度，说明该区域的服务对象主要是周边区域的住户，可以看到随着半径的增大，与空间的相关性明显下降，再次证明该中心的服务半径比较有限。

表2 长春市宽城区区域中心空间参数

2． 不同业态的分布特点

由于3个中心的业态种类繁多，且数量各有不同，所以能够更清晰的表达以上信息，作者以某类业态的店铺数量为半径，不同的颜色代表业态类型，以业态之间的相关性作为圆心距，绘制出3个中心内部不同类型业态之间的布局关系。可以看出，零售批发与美食餐饮之间存在一种不变的耦合关系。相互耦合的面积(灰色区域)代表了地块内部不同业态之间的复合程度。可以看出，交通中心的业态复合程度远高于其他两个中心，行政中心的业态相对较为独立。3个中心都以零售批发和餐饮美食占比最高(50%以上)，可称为主导业态。交通中心的二级主导业态为酒店旅馆(14%)；行政中心为美容美发(9%)、教育培训(9%)以及医疗保健(10%)；服务中心为美容美发(10%)和汽修(10%)。之所以会形成这样的区别，是因为每个区域的使用群体具有不同的特点。通过分析每个中心的使用人群特点，可以为该区域的规划和设计提供一定的针对性(见图4)。

3. 业态功能的空间依赖性

将不同业态的平均空间参数与长春市的平均空间参数数值进行对比，可以得出不同业态功能对于空间依赖程度的高低(见表3)。

表3 长春市宽城区区域中心不同业态类型的空间参数依赖度(%)

通过对比可以发现，交通中心内部酒店旅馆和数码器材行业对空间依赖性最高，最适服务半径为1 200 m和20 000 m；行政中心内部的银行金融、教育培训和数码器材对空间依赖性最高，最适服务半径为3 600 m；服务中心则是酒店旅馆、餐饮美食和数码器材对空间依赖性最高，最适服务半径为1 200 m。在进行规划以及建筑设计的过程中，可以根据以上分析结果有的放矢地进行功能布局，每个不同性质的中心不仅有自己特有的业态以及服务对象，同业也有自己特有的服务半径。这些信息对于投资商选择投资业态类型时，具有一定的借鉴意义。

四、 结 语

本文以长春市宽城区不同性质的3个区域中心为例，以空间句法为方法，分析了中心内部的业态分布与空间之间的逻辑关系。在宽城区的案例中，不同性质中心的餐饮美食和零售批发业态都显示出较强的耦合性关系，对中心的形成起到一定的支柱作用，而其他业态间的耦合情况各不相同。针对不同业态功能对于空间逻辑的依赖程度不同，可以根据业态的真实需要情况，根据各自特有的服务半径进行合理布局。这些发现，对于城市区域中心的业态构成以及布局方式有着一定的指导意义。

[1] 闵 雪. 业态布局优化与沈阳经济区发展研究[D]. 沈阳：沈阳理工大学经济学院，2014.

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