基于空間句法的城市商業網點聚集特征研究
——以昆明市老城商業中心區為例

翟 輝 于 潮 陳 倩

引言

隨著商品經濟的發展以及城市規模的不斷擴大，老城傳統商業中心空間發展不平衡狀況變得日益嚴重。在商業區的變遷中會形成一些新的商業中心，也會使一些輝煌一時的傳統商業街道逐漸沒落。把握商業網點在這種空間變遷中的聚集規律，才能更加合理地對傳統商業街區進行改造與規劃。

網絡大數據在城市規劃中的應用擺脫了傳統的調查研究在時間和空間中的限制，對于城市商業網點布局的研究更加的精確。國內對于商業網點的研究都集中在對整個城市的商業中心的識別與商業結構的把握[1-3]，以及對片區商業網點布局可達性與合理性的研究[4-5]。這些研究都是集中在宏觀地對整體城市商業網點分布的探索上，對于中觀的商業網點在不同街道上分布的研究較為有限。同時，這些數據的研究大多只能展示一些“既成事實”，既不能對現狀的形成進行解釋，也不能對未來進行一定的預測[6]。 而空間句法作為一個圍繞著形態-運動-功能之間的關系展開量化分析的理論，能夠從空間的拓撲構型來釋義空間演進的規律以及對空間未來的發展有一定的預測[7]。 將空間句法構建的模型與大數據的現狀描述進行綜合對比分析，能夠在一定程度上把握城市空間與結構的發展脈絡，幫助我們向“數據化設計”邁進。

本文以昆明老城中心商業區的商業網點布局為研究對象，運用空間句法的線段模型以及POI的核密度分析等手段，探索商業區中街道網絡特征與商業網點分布的相關性，揭示商業網點分布的空間布局特征。并通過這種布局規律來挖掘商業區中空間組構中心性與功能中心性發展不協調的街道空間，為這一類的商業空間更新改造以及設施配套提出建議。

1 研究范圍

本文選擇的研究范圍為昆明南屏街為主的城市中心商業區，研究面積約為3.43平方公里。這片商業街區保留了老昆明傳統的商業街巷肌理，是在較長時間中空間發展與人群活動相互作用的結果，對于空間句法的研究具有較好的適應性。并且到現在還承擔著昆明商業文化中心的功能，在昆明城市整體結構中，是一個核心的存在。同時，城市的更新導致的商業空間發展不平衡的問題在這一區域也廣泛的存在，對于該區域的商業網點布局特征進行研究具有重大的現實意義（圖1-2）。

2 研究數據與研究方法

2.1 研究所用數據

表1 研究所用POI分類及數量表

本文所運用的數據有商業POI點(來自高德地圖)以及空間句法分析所運用到的軸線模型。其中所運用到的POI的種類主要為昆明老城商業中心區內購物相關數據，按照高德地圖購物點的相關分類把商業網點分為超市、商場、家電電子賣場、服裝鞋帽皮具店等9種類型，一共1765條數據。軸線模型是通過比照衛星圖，依照最長軸線原則繪制而成。

2.2 研究方法

圖1 研究范圍區位圖

圖2 研究范圍內主要街道圖

空間句法（SpaceSyntax）是由倫敦大學的Bill Hillier教授提出的。空間句法是單純的以空間為研究對象，首先是把空間看作是人們活動的內在屬性，其次是以空間構型的角度來理解人類的活動與空間之間的關系[8]。 空間句法的分析將空間從功能中剝離出來，能夠從純粹的物質空間構型的角度反映出街道空間的可達程度。本文正是運用基于這種理論下的線段模型，來分析昆明老城商業中心區的空間拓撲關系，并且運用得出的軸線整合度來反映出各個街道空間的組構中心性。另一方面，通過Arcgis的核密度分析以及空間連接等分析手段，對街區中具體街道的商業集聚程度進行可視化，較為直觀地反映出一個片區商業網點的空間集聚情況，從而揭示空間的功能中心性。最后通過對片區街道空間可達程度與商業網點集聚情況的耦合分析，來解讀昆明老城商業中心區商業網點的聚集特征，并提取片區中物質中心性與功能中心性發展不協調的街道空間，提出改造建議[9]。

3 商業網點聚集特征研究

3.1 街道空間的句法分析

城市空間形態與人群的活動存在著內在關聯，經過大量研究，已經驗證了這種關聯性：城市路網形態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[10]。但是這種關聯性的建立需要較長時間的積累，所以以這種關聯為基礎的空間句法分析對于歷史城區更加適用。昆明老城的商業中心區具有悠久的歷史，形成與發展都是在較長時間中人類活動與城市空間相互作用而“自然”形成。與規劃的新區相比，對其進行句法分析更能揭示當地空間組構與人們活動之間的聯系。

本文選擇空間句法中的線段模型作為句法分析的網絡模型。與傳統的軸線模型相比，線段模型將軸線模型中的兩兩交叉之間的部分作為一個線段元素，且考慮了實際尺度與路徑偏轉角度，對于城市街道空間解讀更加貼近實際[11]。同時，由于在軸線模型中，一條軸線僅能表示一個單位，所得到的參數值代表整條軸線的屬性，而街道空間在不同段落的商業聚集程度是各異的。所以線段模型更加適合用來探索商業片區中各個街段的組構中心性。本研究所用的整合度作為空間句法中最為重要的一個參數，主要反映城市空間與其他空間的積聚與離散程度，空間整合度越高說明空間在整個空間體系中的位置越優越，更容易形成人流的聚集，本文正是以空間整合度來量化物質空間的組構中心性的。本文以商業中心區為研究對象，人群活動多以步行為主，所以采用800M的拓撲半徑。同時，為了消除分析的邊界效應以及對于研究區域有整體的把握，本研究運用Depthmap對整個一環內道路網進行整合度運算。昆明一環以內，人民中路、東風路、金碧路、青年路以及北京路擁有最高的整合度，呈網格狀分布。其中，作為未來城市軸線的北京路的整合度最高，符合目前北京路上聚集大量人流與車流的現狀。其次，人民路，金碧路（拓東路），青年路以及東風路的整合度較高，幾條道路之間呈網格狀分布（圖3），可見昆明一環內中心城區的空間構型展現出一種“自由輪軸模式”與“規則網格模式”的結合。

圖3 一環內街道空間整合度分布圖

圖4 研究范圍內街道空間整合度分布圖

將研究范圍內的軸線提取出來，可以看出，整合度最高的街道為金碧、人民路以及青年路，其次具有較高整合度街道有巡津街，正義路，三市街以及東寺街。高 整合度軸線相交的點稱為整合度核心，整合度核心往往是人群集中的地帶。研究范圍內的幾個整合度核心分別位于小西門、青年路與人民路，東風路以及金碧路的三個交叉路口，三市街、正義路的交叉口。整體來說，金碧路北面街道的整合度整體較高，除了前面提到的幾條主要道路外，位于東風路北面的東西向的光華路，威遠街，南北向的五一路，護國路的可達程度較好。而金碧路南面街道的整合度整體偏低，除了東寺街，巡津街以環城南路的可達程度較高外，其他街巷的整合度都偏低（圖4）。

3.2 基于核密度分析的商業網點分布現狀

筆者通過使用Arcgis的核密度分析工具（Kernel Density）對研究范圍內的1765個商業POI進行分析，采用200米的搜索半徑對昆明老城商業中心區的商業網點空間分布進行核密度識別。昆明老城商業中心區的商業網點大致聚集在三個區域。其中商業聚集度最高的區域為三市街—南屏街—順城購物中心一帶，屬于城市級的商業核心，商業網點集聚一直延伸到正義坊一帶。商業聚集度第二高的區域位于小西門商業片區，一直延伸到了東風西路西面大觀商業城一帶。商業聚集度第三高的區域位于青年路與人民中路交叉口的新西南廣場一帶以及與東風路交叉口的金鷹購物廣場一帶。三個商業聚集中心大致沿東風路呈倒三角分布。其次，在傳統的商業街市東寺街的中段與南段，金碧廣場以及國防路，都有一定量的商業網點的集聚，但是聚集程度并不高，沒有形成一定規模的商業網點聚集核心（圖5-6）。商業網點聚集在整體上形成“一主多副”的格局。這種模式在成都、西安這些中心城市比較普遍。

3.3 商業網點在街道中的分布

本文要對街道的組構中心性與功能中心性進行耦合度分析，就必須掌握不同街道的商業網點聚集情況。上述所運用的核密度分析只能夠反映商業網點在某一區域中的集聚程度，并不能具體到某一條街道。本文借鑒龍瀛教授采用的將地塊屬性追加給街道的方法，利用POI總數與街段長度的比值來表示街道的功能密度，即本文中街道的商業聚集密度。

Density=POI_num / road_length

式中Density表示一條街道的功能密度，在本文中代表商業的聚集密度，POI_num表示55m緩沖范圍內的商業POI,road_length表示街道長度[12]。

通過空間連接將商業網點聚集密度追加到每條街道上，可以看出昆明舊城商業中心的商業聚集密度較高的街道集中在南屏街、正義坊、小西門以及青年路四個片區。南屏街周圍的寶善街，北面的正義路、景星街、文明街以及光華路等傳統的商業性街道，都具有較高的商業聚集密度。在小西門商業片區中，商業聚集密度最高的街段位于富春街、小富春街以及人民中路的一段，其次東風西路與人民中路的交叉口與江城巷的北端也具有較為密集的商鋪。東面的青年路商業片區，商鋪較為密集的街段位于青年路與東風路的交叉路段、青年路與人民中路的交叉路段，以及護國路北段。而位于金碧路南面的道路中則缺乏商業聚集密度較高的街道（圖7）。同時，一些位于商業網點聚集中心的周邊一些道路，如正義坊周圍的象眼街、五一路，以及南邊的東寺街商業網點密度則偏低，導致街道活力不足。這種活力失衡的現象在城市商業街區中已不是個例，如廈門中山路西半段人流量就遠高于東半段。在南京夫子廟商業街區中，人口集中在夫子廟風光帶、水游城兩個片區，其他的商業網點聚集則較為稀疏。

圖5 商業網點分布圖

圖6 商業網點核密度分析圖

3.4 商業網點聚集特征分析

將街道的商業網點聚集密度分布圖與街道空間整合度進行對比分析（圖7-8），可揭示研究范圍內商業網點空間分布的特征。從整體上看，研究范圍內街道的組構中心性與功能中心性發展大致一致。金碧路北面的區域，商業網點大多聚集在整合度較高的街道上。三個商業聚集中心都處于整合度核心，即空間物質中心性與功能中心性耦合性良好。青年路與人民中路相交及與東風路相交形成的整合度核心，形成了現在的青年路商業核心區。人民中路與東風路相交形成的整合度核心，形成了小西門商業核心區。三市街、正義路與東風路相交的整合度核心，形為了如今的南屏街商業核心區域（圖9）。可見整體上來說整合度最高的空間已經得到了較為充分的利用，形成了一定規模的商業網點聚集核心。

圖7 街道商業網點聚集密度分布圖

圖8 街道空間整合度分布圖

其他如順城街，南強街，文明街，護國路北段等整合度較高的街道，也都聚集了大量的商業網點，同時也存在著部分整合度較高的街巷商業聚集密度較低的情況。光華路，威遠街以及五一路的整合度較高，具有較高的可達性，但街道的商業聚集密度卻較低，組構中心性與功能中心性發展不平衡。金碧路南面的街道的商業網點集聚密度整體偏低，其中整合度較高的街道巡津街與東寺街，目前也都沒有形成商業網點聚集的區域，這兩條街道的組構中心性與功能中心性同樣存在著發展不平衡的情況。結合實際情況，對這幾條空間整合度較高，卻沒有聚集大量商業網點的街道進行深入分析。巡津街北面分布有昆明第一人民醫院，同時南面是一些大院小區。這樣的功能與環境抑制了商業網點的聚集，所以巡津街沒有形成相應的商業網點聚集區。而對于光華街，由于本身是一條歷史街巷，內部保留了大量的歷史建筑與巷道，如果商業網點大量聚集在這個區域，對于它的歷史建筑與巷道的保護工作將帶來巨大的壓力。可以看出，決定商業網點聚集特征的要素是多方面的，并且周邊的用地功能以及街道中是否有保護要素存在等對于商業網點聚集的影響是直接的，并且是難以改變的。而對于五一路以及東寺街來說，它們擁有一個比較好的大環境，不存在上面兩條街道的約束，卻同樣沒有形成商業網點聚集的區域。通過實地分析我們發現，這樣的道路雖然從空間組構上來說具有較好的區位性，周圍環境條件較好，但是由于街道內部的步行環境與步行設施建設較差，公共交通站點安排不合理等，也無法吸引商業網點大量聚集，進而缺乏活力。這樣的街道空間通過合理的改造，能夠激發活力，改變現狀。

根據上文關于商業網點布局特征的分析，可以看出研究范圍內的街道，有部分街道如五一路、東寺街等具有較大的商業網點聚集潛力沒有充分發揮，對于這些街道，需要根據實際情況采取不同的改造方案，比如通過改造步行環境，增加步行設施以及合理安排公共交通站點等一系列具體措施來激發街道活力，刺激商業網點的聚集，充分發掘城市空間潛力。

4 結語

本文通過運用空間句法以及針對POI數據的核密度分析等技術對昆明老城商業中心區的街道網絡特征與商業網點聚集度進行了相關性分析，探索商業網點聚集特征。結果表明，在昆明老城商業中心區中，商業網點基本都聚集在整合度較高的街道中，特別是大量商業網點集聚形成的商業中心區全部都位于整合度核心上。同時，也存在著部分具有較高整合度，商業網點聚集程度卻不高的街道空間，如光華街、威遠街、五一路、巡津街以及東寺街。造成這些街巷組構中心性與功能中心性發展不協調的原因是多方面的，需要根據實際情況有針對性地進行規劃改造，充分發揮出空間的可達性優勢。這種基于空間句法的商業網點布局特征的研究，為舊城商業空間有針對性的規劃與改造提供了量化支撐以及新的思路。