黄浦江两岸地区公共空间可达性研究——基于社会网络分析的公共交通评价与优化策略

周广坤

胡英盛*

吕圣东

滨水区域公共空间是城市的重要财富，已日益显现出比其他资源更为丰富多元的价值。上海黄浦江两岸地区打造世界级滨水公共空间是政府实现还江于民、提升城市形象、促进城市健康的一项重要举措。其中，提供便捷、多样的交通途径抵达滨江公共空间是这项工作的重点内容之一[1]。在上海新一版总规要求下，实现了杨浦大桥与徐浦大桥之间45km滨江公共空间的内部连通，大大提升了周边居民对滨江公共空间的使用效率，但从全市角度来看，仍然存在滨江公共空间与滨江腹地之间通达不便的问题。因此，本文从滨江公共空间可达性视角开展深入研究，提供了可量化分析的模型和算法，以便有效评价和优化滨江公共空间的可达性水平。

1 滨江公共空间可达性内涵和研究方法选定

1.1 滨江公共空间可达性内涵

为了便于研究，本文中的滨江公共空间可达性仅限于利用常规公共交通系统抵达滨江公共空间的方式，不涉及地铁、跨江轮渡、小汽车出行和步行等其他交通方式。本文中的可达性可以从便捷性和多样性2个方面表述[2]，便捷性指通过最短路径即可到达想要到达的滨江公共空间，因此滨江公共交通系统应尽可能减少在路途中的时间和换乘成本；多样性指存在尽可能多的路径到达滨江公共空间，因此滨江公共交通系统应存在尽可能多的靠近公共空间的站点，以及在滨江腹地中尽可能多的存在与这些站点相连的路径。

1.2 社会网络分析方法

20世纪70年代，社会网络分析逐步成为社会学中的一个新兴分支，为研究社会结构提供了全新的社会科学范式[3]。社会网络分析关注系统结构特征和网络节点的动态联系，直接触及“网络关系”的本质，如强度、密度、中心性、互惠性和关系的传递性等[4]。传统的交通可达性分析主要通过测量交通系统长度、行程距离和通行成本等因素进行评价。但是，在生活趋向复杂网络的大城市中，影响居民抵达城市空间可达性的主要因素是交通节点连接的有效性，即便捷性和多样性，而不是距离和成本等常规因素[5]。因此在滨江区域中评价公共空间的可达性，就是评价城市公共交通系统与滨江公共空间之间所形成的网络模型的结构属性和网络特征。

图1 典型可达性模型构建

2 滨江公共空间可达性模型构建和相关技术指标

2.1 典型模型构建

根据《黄浦江两岸地区公共空间建设设计导则》《黄浦江两岸地区发展“十三五”规划》等相关技术政策文件的要求，涉及黄浦江两岸地区公共空间可达性要求的内容如下。

条款一：公交站点与滨江公共空间各出入口的距离一般应控制在50m以内，最远不超过200m。

条款二：应提高常规公共交通系统的可达性。沿江常规公交的站点间距宜在100～300m。

因此本文在构建网络模型时，将200m作为确定节点等级和网络连通的基本依据。

一个典型的社会网络模型是由节点和边组成的，边连接节点形成网络[6]。在本次研究的语义中，公共交通站点就是节点，将节点类型分为2类：一级站点和二级站点。一级站点指该类型公共交通站点与公共空间的距离在200m以内，可以快速抵达公共空间；二级站点指该类型公共交通站点与公共空间的距离大于200m，需要通过换乘或步行较长距离才能到达公共空间。一级站点和二级站点的主要区别在于是否可以在有效距离内(200m)与公共空间相连，本文将重点评价这2类节点的网络结构属性。

在明确节点要求之后，需要确定边的形成规则。边的确定是根据公共交通站点之间的连通情况：1)如果2个公交站点在同一条线路上，即可被认为是连通的，称为路线连通；2)如果2个公交站点不在同一条线路上，但公共交通站点的距离在200m以内，也可被认为是连通的，称为距离连通。以上2种连通方式均可以形成边，2个节点的距离按最短距离计算(忽略道路实际路线距离)。通过节点和边的确定，可以形成可量化分析的网络模型。图1展示了一个典型的局部地区公共空间可达性网络模型。

2.2 相关技术指标

为了评价上述网络模型特征，选取度分布指标、中心度(介数中心度和紧密中心度)指标、聚类系数和结构洞指标，以及模块度等开展研究。

度分布指标是指点的活跃程度的指标，即每个点连接了多少条边。度分布是网络中所有节点度的概率分布的总结[7]。度分布是整体网络结构的最直接反映，但它不能反映微观层面的结构特征。

中心度指标分为2类：介度中心度和紧密中心度。介度中心度用于衡量一个节点出现在网络中最短路径上的频率[8]。一个节点的介度中心度越高，意味着该节点可以更好地控制其他节点之间的信息流动，如果一级站点具有较高的介度中心度，表明该一级站点在提供公共空间可达性方面具有核心作用。紧密中心度用于衡量一个节点到达其他节点的难易程度，也就是到其他所有节点距离的平均值的倒数，该指标中所说的距离是指节点之间的最短路径[9]。在滨江公共空间的研究背景下，紧密中心度可以从一定程度上反映节点沿江分布的疏密程度，节点的紧密中心度越低，则其沿江分布越分散，反之亦然。

聚类系数是用来描述一个图中的节点之间结集成团的程度的系数[10]，具体来说，是一个点的邻接点之间相互连接的程度；结构洞是衡量节点组团中缺失环节的指标[11]，可用冗余度来计算，冗余度越高表明结构洞越多、网络的连通效率越低。

另外，当一级站点与二级站点有着良好的连通性时，意味着城市居民可以从更多地方抵达公共空间；当一级站点之间有着较好联系时，表明公共空间有着较高的外部可达性。但是，如果二级站点之间有着较高的连通性，就意味着抵达公共空间需要更多的换乘，需要花费更多的时间和更远的路程。因此，本文引入模块度的概念，用于分析一、二级站点之间以及各级站点与公共空间之间的分布情况[12]。

3 滨江公共空间可达性评价及优化算法

3.1 滨江公共空间可达性评价框架

滨江公共空间可达性评价可以分为2个部分：便捷性和多样性。结合本文所构建的可达性模型，可以更好地理解这2个概念。

便捷性是指在不增加节点的情况下，尽可能提高节点之间连通的有效性。为了提高便捷性，需要所有节点以尽可能少的边和尽可能低的冗余度进行连接。这里设定的便捷性目标在于使居民以最高效的方式抵达公共空间，避免过多的换乘和复杂的路程。影响便捷性的指标有冗余度(一、二级站点)、介度中心度(一级站点)和模块度(整图)。

多样性是指一级站点和二级站点尽可能多地存在连通路径。为了提高多样性，一级站点需要和二级站点存在尽可能多的联系，即存在尽可能多的最短路径。影响多样性的指标主要有点度(一级站点)、紧密中心度(一级站点)、介度中心度(一级站点)和模块度(整图)。为了更好地理解便捷性和多样性，本文将上述技术指标与可达性的关系划定在表1中，以提供一个全面的公共空间可达性评价框架。

图2 黄浦江两岸地区公共空间可达性优化算法流程

3.2 基于Python语言的可达性优化算法

通过增加公交站点以提高公共空间可达性是最直接的方式，因此，如何确定新增公交站点的位置是规划设计者必须考虑的首要因素。本研究引入计算机算法完成对新增公交站点的选址。可以认为，新增公交站点将对既有可达性带来量化的变化，变化程度(变化率)定义为△network，公式如下：

式中，△network表示可达性模型指标的整体变化；i表示原有可达性模型中站点的数量；i+1表示新增1个站点后的模型站点量。△network的值越高，表示新增节点可以越好地增加原有模型的可达性，值越低则相反。

增设公交站点是提高可达性的有效方式，增设的公交站点应符合2个条件：1)新增公交站点是二级站点；2)新增公交站点必须连接 2个距离合适的站点(不小于200m，同时不大于500m)。

需满足第一个条件的原因是在传统公交系统布局中并未将服务城市公共空间作为主要考虑因素，因此增设一级站点的可能性远低于增设二级站点的可能性；需满足第二个条件是为了保证增设站点的有效性，若将2个距离过近(小于200m)或过远(大于500m)的站点相连，在实际场景中并没有太大意义，反而容易产生较大误差。这里的不小于200m，同时不大于500m是指站点之间的地理距离，实际距离应考虑步行和换乘通道等因素的影响。

△network可以通过一个二维矩阵进行表达，矩阵的横轴和纵轴都是所有的站点编号，其矩阵中对应的值就是这组点对所对应的可达性变化率。例如△5，6=0.194可以理解为新增站点在连接站点5和6之后所带来的可达性变化率为19.4%。因为从GIS中抽象出的可达性模型是无向的，所以这个二维矩阵也是对称的。通过可视化二维矩阵可以找到最优点对，即最大幅度提升可达性变化率的站点组合。继续新增站点，直到最优点对对可达性变化率的边界效用递减至最小，这时新增站点将不会继续有效提升可达性。图2为优化算法的基本流程。

将算法引入的目的是寻找最优点对，算法可以遍历所有可能的点对组合并进行迭代，直到所有的最优点对组合都被发现，这样可以更好地辅助规划设计者完成新增站点的选址工作，以增加滨江公共空间可达性。

4 实例分析与主要结论

为了说明上述模型框架，本文选取黄浦江两岸的虹口区和徐汇区作为典型代表。虹口区置阳段滨江公共空间位于上海城市中心区，较早配备了完善的公交系统；徐汇区滨江样板段公共空间为新近建设完成，公交系统仍有较大发展潜力。这2种典型的公共空间可以更加全面地诠释本文构建的可达性模型。

表1 黄浦江两岸地区公共空间可达性评价指标相关性

图3 虹口区置阳段滨江公共空间可达性模型

图4 徐汇区滨江样板段公共空间可达性模型

图5 虹口区置阳段滨江公共空间可达性网络模型点度分析

图6 徐汇区滨江样板段公共空间可达性网络模型点度分析

4.1 虹口区、徐汇区典型区段滨江公共空间可达性模型构建

1)虹口区置阳段滨江公共空间可达性模型。

虹口区置阳段滨江公共空间(以下简称“虹口滨江”)位于虹口区内，空间范围东至大连路、西至吴凇路、北至周家嘴路，该地段共有公交站点57个，通过GIS位置分析工具，区分出一级站点和二级站点，将公交站点进行路径连通和距离连通，得到一级站点11个、二级站点46个。可达性模型的建立过程如图3所示。

2)徐汇区滨江样板段公共空间可达性模型。

徐汇区滨江样板段公共空间(以下简称“徐汇滨江”)位于徐汇区内，空间范围北至鲁班路、南至龙华西路、西至中山南二路，该地段共有公交站点52个，通过GIS位置分析工具，区分出一级站点和二级站点，将公交站点进行路径连通和距离连通，得到一级站点7个、二级站点45个。可达性模型的建立过程如图4所示。

4.2 主要结论

2个地区的公共空间可达性评价可以通过网络模型进行量化分析。

1)可达性模型点度分析。

对2个网络模型进行整体的点度分析。结合图5、6，绿色节点代表一级站点，其余为二级站点，可以看出虹口滨江的一级站点与二级站点之间边的数量大于徐汇滨江，说明虹口滨江一级站点与最大连通子图①有较好联系，而徐汇滨江联系较弱。从点度等级分布可以看出2个网络模型均不符合无尺度网络结构②(红色虚线)的特点，这意味着尽管大多数节点的度较小，但去除任意节点均会对网络的可达性产生较大影响。在点度频率分布中可以看出，2个网络的平均点度频率分布相近(分别为4.1和3.9)，平均点度频率越高则便捷性和多样性越好，因此，2个网络模型的可达性均有一定的提升空间。此外，2个网络模型的点度分布并不均匀，需要对一级站点进行重点分析，新增站点需要尽可能地将一级站点与最大连通子图相联系，提升区域整体可达性。

图7 虹口区置阳段滨江公共空间可达性网络模型优化矩阵

图8 徐汇区滨江样板段公共空间可达性网络模型优化矩阵

图9 虹口区置阳段滨江公共空间可达性网络模型优化过程的指标变化

图10 徐汇区滨江样板段公共空间可达性网络模型优化过程的指标变化

2)可达性模型一级站点各项指标分析。

整体而言，徐汇滨江的一级站点数量不足，抵达滨江公共空间的多样性低于虹口滨江；虽然徐汇滨江的整体聚类系数较高，但模块度明显低于虹口滨江(分别为0.116和0.175)，说明徐汇滨江的一级站点与二级站点的联系程度较弱，因此整体可达性也低于虹口滨江。需要指出的是，一个良好的网络模型，其模块度应在0.3～0.7[13]，而上述2个模型均远低于该水平，说明公交站点与滨江公共空间之间的联系非常弱，公共交通系统对城市公共空间的可达性缺乏预先考虑和规划布局。

3)可达性模型优化算法分析。

图7、8分别表示新增一个站点后，虹口滨江和徐汇滨江的可达性模型指标的整体变化程度，即上文所述的△network，在这2个矩阵模型中，用红色圆圈标注的地方为△network最大值所对应的点对，颜色越深表示△network中所对应的值越大，即可达性提升幅度越大。图7中△network最大值为△11，43=0.194，说明新增站点连通白渡桥站和吴淞路天潼路下客站这一点对组合后可以提高虹口滨江整体可达性的幅度为19.4%；图8中△network最大值为△23，48=0.254，说明新增站点连通打浦路中山南一路站和江滨路日晖东路站这一点对组合后可以提高徐汇滨江整体可达性的幅度为25.4%。通过对比可以发现新增站点后，虹口滨江所有点对组合的△network值普遍低于徐汇滨江，说明徐汇滨江的可达性相对于虹口滨江有更大的提升空间。

图9、10分别代表在不断增加公交站点的情况下，虹口滨江和徐汇滨江的整体可达性及各项指标的变化程度。绿色粗虚线代表整体可达性△network的变化趋势。通过上文所建立的滨江公共空间优化算法，每增加一个站点就选择最优点对作为新的可达性模型，直到整体可达性△network的变化趋势趋于稳定，即增加新站点的边际效用达到最低，增加站点不再能有效提升整体可达性为止。最终得出，虹口滨江在原有57个站点的基础上，增加到70个站点时(连通白渡桥路站、吴淞路闵行路站点对组合)△network值为1.6%，其可达性优化边际效用趋于稳定；徐汇滨江在原有52个站点的基础上，增加到65个站点时(连通龙腾大道丰谷路、云锦路后马路站点对组合)△network值为5.7%，其可达性优化边际效用趋于稳定，但相较于虹口滨江仍有较大的提升空间。

5 结语

本文提供的研究方法鼓励政府部门、规划设计师和研究人员等对如何有效提升滨江公共空间可达性进行更加深入的思考。本文认为影响滨江公共空间可达性的主要因素是便捷性和多样性，而不是传统交通系统规划中关注的距离、交通流动和成本等。居民会尽可能采用最短路径，以最少换乘、最近出入口的方式接近滨江公共空间[14]。在此理论基础上，通过构建滨江可达性网络模型评价现状可达性问题，并提出可达性优化算法和策略，通过对虹口区、徐汇区滨江段进行实证研究，提供了一种可量化、可重复运用的优化设计工具[15]，辅助城乡规划师在滨江地区开展规划设计时，在一定程度上对现有滨江公共空间的可达性进行精准优化和调整。

本文所建立的模型具有可重复、可扩展的特点。可达性模型可以适用于分析地铁、轮渡等其他交通方式，研究范围同样可以扩大到城市或地区级别，而不仅仅是滨江腹地。例如，将地铁站纳入可达性模型中，作为城市级别的一、二级站点，研究城市级别公共空间(公共绿地)的可达性问题[16]。但本文提供的优化算法也存在一定局限和不足：优化算法是基于一定的假设条件，是对现实情况的简化处理，在一定程度上影响了优化算法的准确性，需要在以后的研究中予以深入和完善。

注：文中图片均由周广坤绘制。

注释：

① 最大连通子图，指图的所有节点用最少的边将其连接起来的子图。

② 无尺度网络结构，指在网络结构模型中，少部分节点的点度极大，而大部分节点的点度较小。