基于城市活力空间分异的铁路遗址研究——以滇越铁路昆明城区段为例

韦雯溪，刘嘉纬

(1.西南林业大学 园林园艺学院，云南 昆明 650224；2.云南师范大学 地理学部，云南 昆明 650224)

1 引言

铁路遗址是工业遗址的一个重要分支。始建于1903年的滇越铁路在2018年入选我国第一批工业遗产保护名录，作为我国首个国际铁路和民营铁路，它北起云南省昆明市，南至越南的海防市，铁路沿线连通众多城市与村镇，荟萃了云南壮丽的自然风貌、丰富的物产资源和多彩的民族文化，见证过云南重要历史事件，是地区历史、艺术、科学、文化、社会、旅游等价值的代表，具有深刻的传承意义。2014年以来，滇越铁路中国段基本停止运输功能，在逐渐废弃过程中，城区中的铁路遗址空间出现景观破碎化、空间割裂化、场所文化消弭、遗迹破损化等一系列问题。对城区中的铁路遗址进行保护与更新，对城市历史传承和遗址空间重塑，都具有重要的意义。

结合国内外文献和案例发现，国际上关于城市铁路遗址的更新已有较多成功项目，案例的改造模式多集中于城市公园、生态步道和轨道交通[1，2]等形式，国内城市铁路遗址更新研究起步较晚，多集中于对国外案例的总结和学习，实践模式与国际趋势相差不大，都关注生态功能设计、开放空间营造和遗迹保护等内容[3]。在研究方法方面，现有成果多限于对铁路改造模式的定性分析[4，5]，定量分析的研究较少，且缺少多指标分析。研究内容上，铁路改造模式单一，忽略了铁路沿线人口、设施和交通等特质的空间差异对铁路遗址价值的影响。

城市空间活力的分异研究能够反映出城市的不同特质在空间上的聚集程度、活动效益和区域差异。城市铁路遗址空间属于城市公共空间，分析铁路遗址的空间活力分异特征，能够在掌握铁路遗址空间特质差异的基础上，将遗址更新有机融入城市发展的进程并最终促成遗址保护与城市发展的互相协调。

杨·盖尔等认为空间活力来源于空间中的人和人的活动[6]。综合各学者对空间活力的阐述，认为其主要构成要素有人、活动和空间[7，8]。诸多学者从城市人口、经济、功能、街道、交通等[9～11]要素综合探讨城市活力，随着信息技术的迅猛发展，基于LBS的数据服务逐渐被运用到城市公共空间活力的研究方法中，其涉及GPS定位、互联网络、大数据等技术，如手机信令、微博签到、POI点数据、网络点评等社会数据。此外，空间句法、空间矩阵、土地混合使用指数、夜间灯光数据等定量方法，都使得空间活力的相关评价研究走向更准确、更多源的趋势[12]。这些空间活力定量评价一般从同类维度数据展开，或基于大数据研究活力与建成环境实体的关系，或基于建成环境实体形态特征研究空间活力。本研究从多维度出发，结合城市人流、功能以及建成环境实体形态数据进行活力的综合评价。利用多源数据融合方法进行城市铁路遗址空间活力的分析，能够弥补城市铁路遗址更新研究中定量分析方面的缺失，判断铁路沿线空间与城市要素的结合程度，精准评定城市铁路遗址的再生价值，为滇越铁路遗址城区段的更新提供参考。

2 研究对象、研究方法与研究数据

2.1 研究对象

截取滇越铁路昆明主城区段为研究对象，该段从石咀站起，至菊华立交结束，全长16.34 km，跨越昆明西山区、五华区、盘龙区和官渡区4个市级行政区。为了与周边城市要素共融，在铁路周边建立一定范围的城市空间缓冲区作为研究区。参考《城市公共设施规划规范》，根据15 min生活圈概念，人均15 min可步行1000～1500 m。因此以铁路为中轴线，两侧各拓宽1 km，建立横截面宽为2 km，总面积达3581.34 hm2的缓冲区为研究范围，进而对缓冲区内城市要素的分布情况进行研究。

2.2 研究方法

2.2.1 研究方法

在参考相关文献研究的基础上[13～15]，基于城市空间活力影响因素，从社会活力和交通活力2个维度构建指标体系，利用多源数据对研究区段的空间活力展开社会和交通2方面的测度。通过Arcgis、DepthmapX软件对相应指标数据进行可视化，基于活力分布图分析场地活力特征，最后根据沿线活力分布特征提出具有适配性的开发建议。

2.2.2 评价指标体系

城市作为复杂的综合系统，其空间活力受到多因素的影响。王玉琢[16]通过对城市活力空间的构成要素和内涵深入解析，从人的活动与空间特征的双重枧角建构城市空间活力理论框架。本研究以此出发，通过社会活力和交通活力构建了城市铁路公共空间活力的评价体系。社会活力以人为活力主体[17]，反映城市人口、功能设施的聚集和丰富程度。交通活力反映交通系统的组织性能和交通设施的配置程度。构建的评价指标体系见图1。

图1 城市铁路遗址空间活力评价指标体系

2.2.3 评价指标

(1)人群分布：人是城市活动的创造者，是城市活力的重要表征。通过百度人口热力量化城市人口活动的分布，判断人群活力的动态分布。

(2)业态分布：用业态活动的聚集性、多样性和稳定性来衡量城市业态功能特征[18]。①业态聚集性，利用城市功能设施兴趣点的空间分布形式来表征；②业态多样性，基于POI空间混合度的分布形式来表征；③业态稳定性，基于大众点评商户经营程度的空间分布形式来表征。

(3)交通形态：在路网交通、城市街道等网络空间的分析里，空间句法理论从几何学和拓扑学出发，从“关联性网络”的视角来审视建成空间，比传统研究更具参考性[19]。在空间句法的不同参数类型中，分别选取：①阐释空间连接程度的整合度；②阐释空间穿行程度的选择度，2个指标来度量交通可达性。

(4)交通设施：城市内交通设施点的分布反映城市交通运行的有效程度。基于POI中交通设施项的数据对研究区交通设施点分布进行可视化，可以直观有效的识别区域内交通设施分布特征。

2.3 研究数据

本研究采用4个类型的数据：①百度人口热力，数据通过百度慧眼数据平台获取；②城市功能设施POI，数据从高德地图API上获取，数据更新于2021年10月14日，下载到18个高德地图大类POI；③ 商户点评数据，基于大众点评网爬取评论数超过100条的商户数据；④昆明市道路信息，数据从Open Stree Map获取，基于UCL DepthmapX软件进行空间句法变量的计算。

3 研究结果

3.1 社会活力分析

3.1.1 人群分布

张程远等[20]、吴志强等[21]基于百度热力图对城市人群分布的时空变化进行数据分析，发现17：00时普遍处于高热度范围内。考虑到城市空间中人群活动在休息日与工作日具有差异性，本研究选定周六(2022年8月6日)和周一(2022年8月8日)17：00时的热力数据，以研究区域在休息日和工作日的热力分布。利用python程序从百度慧眼平台抓取热力值数据，通过Arcgis进行自然间断法的重分类得到人口热力分布图(图2)。将原有热力值分级,其中热力值为6～7定义为高热区,热力值4～5定义为次热区,热力值越大人群聚集越密集，热力值越小人群越稀疏。结果可见，图2a周六和图2b周一热力变化不大，高热力聚集处呈均匀散状分布，都主要分布在五华区段和盘龙区段，其中盘龙区段热力分布较均匀，五华区段则在滇缅大道及其延伸到的茭菱路片区热力值较高。

图2 百度人口热力分布

3.1.2 业态分布

3.1.2.1 基于POI的业态核密度分布

采集高德地图POI类目中的18个大类点数据，得到一共31881个POI设施点。由于高德平台服务于地图导航功能，对POI的分类侧重点不同，加之城市业态类型之丰富，为了简化因素方便直观的分析，对得到的POI数据进行重分类。张玲探究了大众和政府两类角色对不同POI的感兴趣程度，其中大众对餐饮、风景名胜、休闲娱乐、生活设施、医疗、教育、购物、交通等服务点的位置更为感兴趣[22]，基于此将采集到的缓冲区内18类POI重分为9大类，并计算每个类别的POI点数(表1)。

表1 基于高德POI大类的重分类

交通设施类放置交通活力部分来分析，在此利用Arcgis核密度分析工具将缓冲区内8类POI点数据分别进行可视化，可得图3(a～h)。多数POI点分布在铁路所处的五华区和盘龙区段部分。其中风景名胜(图3a)集中分布于翠湖公园片区，而其他地区呈现少量均匀分散；公共设施(图3b)有3个聚集片区，分别在五华区的西站立交、盘龙区的大树营和两区交界的鼓楼路片区；科教文化(图3c)聚集在五华区的文林街、学府路、小菜园立交和西站立交围合的片区；商务住宅(图3d)主体分布在盘龙区部分，最高密度值在盘龙区新迎街区、穿金路街区，以及五华麻园街区；生活服务(图3e)主体分布在盘龙区段，最高值在万宏路，五华段面积较小，集中点在麻园街区；体育休闲(图3f)聚集处在五华区段的茭菱路、建设路、西园路，最高值在盘龙区的新迎街区；消费类(图3g)的密集点有五华区段的麻园、文林街、园西路、万宏路和新迎街区；政府及企业(图3h)最大聚集处在五华和盘龙交界处的鼓楼路、北京路、龙泉路和圆通街四周围合的片区；图3i为总体POI的核密度分布，其中盘龙区段POI分布范围最广，聚集处在金华路和新迎街区，五华区分布范围次之，聚集点在鼓楼、园西路、文林街和麻园街区。综合以上可知，研究区内的各项城市功能设施主要分布集中在盘龙区段，其中以新迎街区最为聚集，其次向西到五华区，分布密度相对减少，最西边的西山区则整体功能设施密度最低。

图3 业态POI密度分布

3.1.2.2 基于POI的业态混合度分布

多样性指数(Shonnon-Weaver Diversity)可以表示空间内POI类型的混合度，表征空间功能的多样性[23～25]。

(1)

式(1)中,SWD是POI功能混合度，n是POI种类数，pi是某类POI数占空间总POI数量的比值。

根据缓冲区大小，结合上文的8类POI要素，利用ArcGis的渔网工具创建300×300的网格，计算每个网格内的POI多样性指数，再将计算结果可视化可得业态POI混合度分布图(图4)。图中指数最大值为1.825，平均值0.889，中值1.043。混合度的高值主要分布在五华区和盘龙区段，其中最高值位于五华区的翠湖、学府路、一二一大街和茭菱路等街区。同时，这两区中，铁轨南侧强度整体稍强于北侧。而西山区段整体混合度弱于五华、盘龙两区。

图4 业态POI混合度分布

3.1.2.3 基于大众点评的业态经营度分布

“在线声誉水平代表了消费者对产品的态度，体现了商家的经营绩效”[26]。经过初步浏览发现餐饮区在大众点评网站各大消费类目中占据了最多的商户信息和流量，具有较强的参考性。基于餐饮区抓取缓冲区内所有评论数过百的商户点位置数据，一共569个评论数过百的商户点数，利用ArcGis进行可视化，得到业态经营度分布图(图5)。商户点基本聚集在五华区沿线南侧和盘龙区沿线南北两侧，最集中于盘龙的新迎街区。

图5 业态经营度分布

综合以上铁路沿线业态的聚集性、多样性和稳定性的指标结果，可见业态活力的分布呈现出盘龙区大于五华区大于西山区的格局，其中尤以盘龙区的新迎街区最为集中。

3.2 交通活力

3.2.1 交通路网

空间句法理论中的分析方法各自适用于不同的空间研究对象，而在城市交通网络研究中，轴线分析模型以其直观、计算量少的优势被广泛使用，本文按照此模型方法用最长且最少的线绘制轴线路网结构。空间句法有多个变量，在算法上，整合度表达了线路作为目的地的潜能，而选择度表达了线路作为通道的潜能。两者协同分析有助于找到空间中活力值更高的线路[27]。本文利用整合度、选择度2个变量进行线路分析，基于OSM路网数据，将在CAD中绘制好的轴线载入DepthmapX软件进行指标计算。这里注意到道路地图数据中存在部分高架路等并未实际相交的线，为了减少误差，需要单独建立Unlike数据层来把实际未相交的路线分开。而后创建Axial Map图层并分别开始以下3个变量的计算。

3.2.1.1 整合度(Integration)

空间句法的整合度又叫集成度，指结构中某一线路空间到达其他线路的距离程度，体现系统中线路相连的紧密程度，它与可达性成正向关系。整合度分全局整合度以及局部整合度，全局整合度是某线路到其他所有线路的拓扑深度，表示其与整体线路联系的紧密程度；局部整合度是某线路到达3个拓扑(两个直线交接点之间的距离为一个拓扑距离)距离范围内的线路的深度，表示其与局部线路联系的紧密程度。

经过可视化处理，表2为铁路整合度的分布情况，颜色越暖值数越高，红色为最大值，蓝色为最小值。可见铁路五华区段南侧部分的全局整合度整体较高，说明此区域线路与整体线路的联系最为紧密。局部整合度图中数值最高是五华区段的人民西路，说明此路线与局部线路联系最紧密。综合两图，可见人民西路在道路空间中整合度最强，而以人民西路为中心的片区路网整合度也强于其他区域。

表2 铁路遗址空间道路整合度分布

3.2.1.2 选择度(Choice)

选择度用于计算路网中线路能被穿行的潜力，与可达性成正向关系。表3中，全局选择度在五华区段的人民西路最高，依次到盘龙区环城西路、环城北路方向以及西山区春雨路，说明这些线路能被整体空间穿行的潜力最高。局部选择度较好的线路分布在五华区中以园西路、鼓楼路、虹山西路、学府路和人民西路为主的街区，以及西山区中春雨路段为中心的片区，说明局部范围中这些区域有相对较好的穿行力度。

表3 铁路遗址空间道路选择度分布

综上，五华区的人民西路在交通路网关系中的空间联系度和穿行度综合指数较高，因此其道路可达性在范围中为最高，此外五华区一二一大街、盘龙区环城北路和环城东路综合指数较高，其可达性较好。

3.2.2 交通设施

交通设施的空间布局反映道路的交通服务水平[28]。对缓冲区内的公共交通设施POI分布特征进行分析，得到交通设施POI密度分布图(图6)，其中POI大范围分布在盘龙区段，最大聚集处是长春路、万宏路、白云路和铁轨线围合的片区，五华区段分布范围较少，其聚集点在茭菱路。西山区段整体分布最低。

图6 铁路遗址空间交通设施POI密度分布

4 结论与建议

4.1 结论

通过建立社会活力和交通活力的评价体系，量化各项指标数据，总结滇越铁路昆明城区段沿线的空间活力数据分析结果，发现研究区活力具有空间分异的结构特征：①社会活力部分各指标呈现由东向西减弱的趋势。空间中人群活动主要分布在五华段和盘龙段，两区人口强度差异不大。业态设施的聚集性主要体现在五华段和盘龙段，尤以盘龙段为最聚集。业态设施多样性主要体现在五华段和盘龙段，尤以五华段指数稍高。业态稳定性也主要体现在五华段和盘龙段，尤以盘龙段业态经营最为稳定。可见社会活力主要分布于五华和盘龙区段，西山区段的指标值与其他两区段差值甚大;②交通活力部分，道路网络中五华区段的路网可达性较高，其中以人民西路为主的路线在空间中可达程度最高。交通设施点主要分布在盘龙和五华段，尤以盘龙段最高，而西山段最少。可见交通形态和交通设施的活力分布存在一定的空间差异，说明盘龙段道路可达程度不够，其交通网络布局尚有优化空间。

综合来看，各活力指标值主要分布在五华段和盘龙段，西山段活力值最弱，而五华和盘龙两区段在总体活力指标对比上尤以盘龙段稍强。

4.2 建议

研究结果显示了滇越铁路昆明城区段沿线城市空间活力分布不均。针对分布形式对遗址空间的再利用提出以下建议：

滇越铁路昆明城区段的场地再开发过程中，应根据沿线不同空间活力，因地制宜，采取不同的更新模式。从居民生活需求的角度看，功能设施及身心休闲的需求占比较大，因此铁路区域中人口热度最高的五华、盘龙区段最为适宜安置商业服务中心和康养休闲绿道，其中盘龙区段功能设施强度最高，五华次之，据此盘龙区段更适宜营造氛围活跃的都市商业经济廊道，五华区段则适宜作为居民慢生活的康养休闲步道，同时为老龄化社会提供更多适老化空间。综合活力值弱的西山区段距离城市中心区较远，城市开发活动较少，适宜进行遗迹的保护，打造场所精神传递历史意义。如此分段开发商业、休闲和历史空间并整合于一体，有利于解决滇越铁路城区段的开发和保护的矛盾，促进铁路遗址融入城市发展，实现铁路遗址地空间价值的最大化利用。