城市轨道交通发展与城市人口变迁特征相关性研究

李岩辉

(1.中铁第一勘察设计院集团有限公司,西安 710043； 2.陕西省铁道及地下交通工程重点实验室(中铁一院),西安 710043)

1 研究背景

近10年来，我国城市轨道交通进入了快速发展阶段，我国城市轨道交通总里程增长情况如图1所示[1]。

图1 我国城市轨道交通运营里程增长情况

城市轨道交通的建设是我国城市化进程与城市发展的必然要求。在城市轨道交通线网规划、线路路由选择过程中，通常采用“点-线-面-网”要素分析法，通过锚固重要节点，结合主要客流走廊、自然地理地貌条件，经过不断优化调整，得出最终线网方案[2-3]。不同区域由于城市空间结构、人口与就业岗位分布、土地利用性质、产业分布、开发强度等诸多因素存在差异，使得客流特征不同，主要体现在出行距离、乘降量、OD分布等要素，上述因素也是决定线网中不同功能线路的主要因素[4]。在城市发展自身动力的作用下以及轨道交通的骨干支撑效应，大城市、特大城市均向多中心、多组团的形式发展，用地组团、产业、人口与就业岗位分布也都会随着城市空间结构变化而变化[5]。对于一个城市来说，其发展具有协同性、相关性性质，通过区域协调发展，促进区域产业、人口与用地集约发展，提升都市区整体的竞争力[6-7]。正是由于城市空间发展的多样性、各组团禀赋的差异，需要构建多层次、多模式、多制式的轨道交通线网，通过轨道交通的多样化来满足不同区域多样化的需求[8]。在轨道交通网络完善的同时，人口、就业岗位、用地也在空间上呈现出面上分散、点上集中的变化规律，人口也随着城市轨道交通延伸而形成了空间上的分散分布[9-10]；另一方面，轨道交通网络完善的同时，就业空间呈现出极化、集中的分布规律，形成明显的就业中心。轨道交通可达性的提升使产业分布、就业岗位分布更加集中。特别是在轨道交通交叉的节点位置，交通可达性优势吸引了更多企业，进而形成了明显的就业中心[11]。由上可见，城市轨道交通系统通过空间配置优化进而实现社会效益优化，是支撑多中心大都市网络化发展的基础，轨道交通与城市空间相互作用呈现出一定的耦合模式[12]。

根据上述研究思路，确定本文研究流程如图2所示。

图2 本文研究流程

2 模型建立

2.1 模型建立基础条件

在地理空间分析中，通常会用到空间自相关模型作为分析方法，该测度指标为Moran’s I模型(也称为“莫兰指数”)，用来量化分析邻近分布的空间要素之间的关系，检验某一要素与其邻近空间要素是否显著相关联的方法。轨道交通在线网规划过程中，一方面是为现状需求提供设施供给，通过对客流集散点的连接，最大程度服务居民出行；另一方面就是对城市空间的骨架支撑作用，通过对城镇体系规划、城市总体规划的解读，把握城市发展方向，体现轨道交通与城市发展的双向互动作用。因此，轨道交通线网结构较大程度体现了城市空间结构与发展趋势，并且随着城市发展而扩展、延伸、加密，其空间相关性与城市发展基本保持一致[13-14]。

2.2 空间自相关模型

空间自相关模型分为全局空间自相关模型、局部空间自相关模型两类。两者均是检验某一要素属性与其相邻空间要素属性是否显著相关。全局空间自相关反映了整个区域空间内某一属性的总体特征；局部空间自相关是分析各属性在各向异质空间的分布特征，用来量化各区域与周边区域的关联程度。

2.2.1 全局Moran’s I模型

(1)

(2)

2.2.2 局部Moran’s Ii模型

相比于全局空间自相关模型，局部空间自相关模型可以识别空间不同位置可能存在的空间关联模式或空间集聚模式，从而发现要素分布的空间异质性，其模型为

(3)

(4)

式中，Ii为第i个流局部的Moran’s I值；δ为变量y的标准差；zi、zj分别为第i个流和第j个流属性值的标准化值；wij为一般标准化值。

2.2.3 城市空间与轨道交通关系判断-Pearson相关性分析

Pearson可以用来分析城市空间自相关和轨道交通网络自相关的关系分析，计算方法为

(5)

式中，ρ为城市空间自相关指数与轨道交通空间自相关指数之间的相关性；Xp为城市空间自相关指数(本文选取人口为测度指标)；Ym为轨道交通空间自相关指数；Var(Xp)为Xp的方差；Var(Ym)为Ym的方差。

2.3 模型应用分析

从上述对自相关模型的分析可知，该模型源于对人口迁移、人口流动的自相关分析，其参数所代表的含义为i、j小区所代表的人口流动的过程。基于该动态过程，可以将自相关模型应用于城市变化的各个要素分析，包括人口变化、就业岗位变化、用地变化及交通出行空间关系变化等。对于城市空间与城市轨道交通的空间耦合关系，通过应用空间自相关模型进行分析，能够得出轨道交通线网结构变化随着城市空间变化所体现的量化关系。在建立“城市空间-轨道线网”空间模型时，对城市空间变化、轨道交通线网结构变化中可量化的因素进行分析。城市的量化因素包括人口、就业岗位、用地规模等；轨道交通的量化因素包括线网规模、线网密度、站点数量等。并进一步通过对量化因素进行空间计量分析，得出其自相关关系。

3 实例分析

3.1 规划概述

2016年，陕西省住建厅组织编制了《关中城市群核心区总体规划(2016)》，为紧密结合未来都市区空间发展，发挥城市轨道交通的功能和作用，编制了《关中城市群都市区城市轨道交通线网规划(2016)》规划方案[15-18]。

为能充分体现城市人口变化、轨道交通发展过程的相关性，选取具有代表性的时间节点进行分析。一方面，选取的不同时间节点需要体现差异并有明显不同；另一方面，选取的时间节点人口规模能有较为准确的依据，保证各时间节点与城市群、都市区、城市不同层面的总体规划保持一致。因此，根据西安市现状及规划特征，并结合轨道交通现状、建设规划、线网规划各阶段的拟建线路规模，确定本研究由3个时间节点构成：(1)西安市已运营、已批复线路，由1～6号线，9号线构成；(2)第三期建设规划拟建线路，由1号线三期，2号线二期，3号线二期，8号线，10号线一期，14号线，15号线一期，16号线一期构成；(3)为线网规划中其余线路。在确定轨道线网研究节点的同时，人口规模对应各期线网完全建成的时间，分别为2021，2025，2045年，各年度的线网建设情况分别如图3～图5所示；3个年度对应的人口密度分布如图6～图8所示。

图3 已批复线路

图4 第三期建设规划线路

图5 线网规划全部线路

图6 现状人口密度分布

图7 近期人口密度分布

图8 远期人口密度分布

由轨道交通线网规划图、人口密度变化图可以大致看出城市空间逐步向外拓展的过程中，线网也逐步适应城市的发展，而在外围区域进行补充、加密、延伸。

3.2 轨道交通与人口分布演化

考虑城市规划各个组团的特征与组成要素，将大西安都市区依据城市总体规划、各组团分区规划划分为组团规模，各个组团作为一个单元统计其中的人口、线路规模、站点分布数量等，组团划分结果如图9所示。

根据图9的功能区划分，将图3～图5的线路长度按照功能区边界进行分隔并丈量其规模，计算各个功能区分时间节点的线路总规模；将图6～图8的小区人口规模组合成功能区进行加和，得出各个功能区的人口规模。以上述功能区划分为基础，轨道线网方案在不同时间节点的站点分布热力图如图10～图12所示。

图9 大西安功能区划分

图10 已批复线路站点密度

图11 第三期建设规划站点密度

图12 远景线网规划站点密度

对比图6～图8，站点密度分布与人口密度分布一致性较高并体现出如下特征。

(1)已批复线路主要为市区线，中心城区人口密度高、人口总量大，则线网在城区的线网规模、站点分布较多，与中心城区需求较为匹配。至已批复线路建成运营时，都市区已扩展至西咸新区、咸阳、鄠邑区，由于建设规划的时序限制，在该阶段，线网规模低于实际需求，未能覆盖都市区其他需求较为迫切的区域。

(2)第三期建设规划与2018年7月完成评审、上报工作，预计于2025年全部建成。根据建设年限，与1～6号线，9号线建成时序相差不大，城市要素变化较小。主要是对都市区外围组团的支撑，通过环线形成内通外联的作用，线网服务范围进一步扩大。

(3)远景年线网方案即线网规划所有线路。线路、站点均覆盖了都市区所有组团、重要客流集散点、所有对外交通枢纽，站点密度与人口分布基本一致。

根据既有分析的各功能区轨道里程与人口数据，绘制出不同年限的箱型图如图13所示，图13中所体现的发展趋势与上述趋势一致，初期的交通需求多于轨道交通供给水平，至远期供需逐渐匹配。

图13 各功能区轨道里程与人口规模对比关系箱型图

3.3 空间自相关分析

上面小结分别从线网规划方案与里程、人口密度分布与总规模、站点分布等方面分析了城市发展与轨道交通发展的相关性。从定性角度来说，两者基本呈现相互影响、共同发展的趋势。随着人口总量增长，交通需求也随之增长，因此需要进一步建设轨道交通以满足需求。

以Moran’s I模型为基础，计算不同时期轨道交通规模分布与人口分布的自相关指数，结果如表1所示。各时间节点的Moran’s I指数布如图14～图19所示。

表1 不同时期轨道交通与人口分布自相关分析结果

图14 现状线路规模自相关分布

图15 近期线路规模自相关分布

图16 远期线路规模自相关分布

图17 现状人口自相关分布

图18 近期人口自相关分布

图19 远期人口自相关分布

分析结果呈现如下特征。

(1)Moran’s I指数、z值、p值均呈现出逐渐分散的趋势，即大西安都市区城市空间发展由中心城区连片发展转变为中心城区组团式的空间结构。

(2)随着时间推移，Moran’s I指数逐渐趋于不相关，即中心城区发展与外围区域发展趋于不相关，由于中心城区人口饱和，人口开始向外疏散；同时，至第三期建设规划完成，中心城区基本网已完成建设，市区线网结构稳定，至远期时，市域线、快线延伸至周边区域，都市区外围组团线网规模增加快。

(3)虽然z值随着时间推移逐渐减小，但是依然处于显著相关的状态。由于本研究对象为城市轨道交通，市区线、市域线也仅仅集中在以西安—咸阳为中心的都市区范围，没有体现出城市群范围的分散状态特征。

上述分析仅对各个功能区的线网规模、人口分布做了自相关分析，体现了各自指标在不同时间节点的空间变化程度。而线网、人口之间的增长关系，可以用相关度指标进行分析，得到结果如表2所示。

表2 线网规模与人口规模Moran’s I指数的相关性指标

从相关性分析结果可以看出，各功能区的人口规模与线网规模的Moran’s I指数Pearson相关系数为0.995，大于0.95；双尾检验结果为0.061，接近0.05显著指标，可以认为较为相关，即人口规模空间自相关变化特征与线网结构变化一致。

4 研究结论

(1)本文应用空间自相关模型，对大西安都市区轨道交通线网发展不同阶段与对应时期城市空间结构的关系进行研究。首先，城市发展、线网结构发展呈现出一定的自相关特征，并且随着时间推移，自相关性减弱。这与自相关模型的含义一致，即从整体空间来说，线网规划、建设时序首先考虑中心城区，之后逐渐向外拓展延伸。

(2)城市发展、轨道交通发展的自相关性的相关性显著，说明人口集聚、城市发展、轨道交通线网结构首先从中心城区开始，之后外围地区逐渐发展，而中心城区发展缓慢并趋向稳定。外围地区虽然有轨道交通衔接，但线网密度低于中心区，属于市域线功能范畴，为点对点、大范围的空间交换关系。该研究结论也可以作为线网规划、建设时序规划的参考，通过轨道交通市区线、市域线、快线、城际铁路等多层次多制式延展城市空间，支撑城市骨架的发展，构成新的城市空间形态[19]。

(3)西安市为历史文化名城，都市区范围内有众多文物遗址保护区，保护区内不允许任何建设开发，特别在汉长安城遗址区、秦汉新城，线网密度较少；同时，受到第4次西安市城市规划边界的制约，在城市外围组团周边有非建设用地，上述因素对自相关指数产生了一定影响。

(4)在2016版线网规划的基础上，以明城墙区为中心，1 h可达范围仅为西安—咸阳范围的部分区域，外围地区尚未在1 h通勤圈范围，特别是10号线、16号线等超长线路在中心城区部分站间距较小，其快线功能受到影响。根据上述城市空间结构变化分析，大西安中心城区功能在不断完善的同时，城市功能逐渐向外疏解并产生新的出行需求，因此，需要根据不同组团之间、不同走廊需求特征构建不同层次的线网，特别是外围地区与中心城区之间的通勤需求，以适应其长距离出行[20]。

(5)都市区核心区、周边地区在不同圈层的交通需求特征不尽相同，促进差异化、多制式轨道交通协调发展已成为趋势。西安市中心城区、西咸新区、咸阳市与外围组团之间，以及各个组团内部的出行特征存在差异。该差异性提出了轨道交通系统多元发展的需求，从市情、域情出发，因地制宜选择符合城市及都市区空间发展的大、中、低运量的轨道交通制式。发展多制式轨道交通，对城市空间有序发展、空间结构合理化、功能布局优化、多组团协调发展、推进新型城镇化建设、发挥TOD效应将起到积极作用。