济南市路网结构句法特征及其对商业布局的影响

樊文平，王鸿康，张静，王建华，单宝艳

（1.山东建筑大学测绘地理信息学院，山东 济南 250101；2.水发规划设计有限公司，山东 济南 250101）

0 引言

城市的商业活动影响城市空间结构的变化，与城市的发展息息相关。商业设施的布局优化对满足居民日常消费需求和城市的经济发展具有重要的意义［1］。商业空间结构的分布特征一直是地理学、经济学、城市规划等多学科关注的热点。关于商业空间布局的研究最早开始于20 世纪30 年代，许多学者基于中心地理论研究了商业空间结构。随着空间分析技术的发展，像核密度分析［2］、标准差椭圆［3］以及莫兰指数［4］等空间分析方法逐渐运用到商业空间分析中。何伟纯等［3］运用实地调研数据，借助标准差椭圆、最近邻聚类、多距离空间聚类（Ripley's K函数）和有序逻辑回归等分析方法，探讨开封市主城区零售商业空间布局特征及其影响因素。随着大数据时代的发展，兴趣点（Point of Interest，POI）数据［5-7］、手机信令数据［8］、位置服务大数据［9］等因具有数据量大、准确性高、覆盖范围广以及时效性强等特征被广泛应用于商业空间格局的研究中。张健［5］以上海市零售业POI数据为基础，通过空间分析方法分析了上海零售业的空间布局特征。WANG等［6］利用商业POI 和旅游景点POI 探究历史文化区商业服务与旅游景点之间的关系，为商业发展与历史文化可持续保护之间的动态平衡提供参考。程仕瀚等［7］以银川市零售商业POI数据为基础，通过核密度估计法、最邻近点指数分析法、相关性分析等方法，研究了城市商业网点的空间分布特征，及影响空间布局的主要因素，为银川市的零售业空间布局优化提供参考。

城市路网结构及路网可达性是影响商业布局的重要因素。城市功能与交通的协同关系一直是学者们关注的重点［10］。当商业布局遵循路网组织规律时，可以发挥乘数效应，吸引更多的人流、车流［11］。李慧璇［12］基于ArcGIS地理信息软件所提供的网络分析、地理统计分析等空间分析模块及二次开发平台，分析了贵阳市中心城区路网可达性与大型商业建筑空间分布的发展现状及两者间的关系，同时对贵阳市道路和大型商业建筑的发展提出相关优化建议。徐泽潭等［13］研究了福州路网形态和零售商业空间布局之间的相关性，为城市商业功能区布局、道路规划以及政府部门商业规划提供支持。研究城市路网与商业布局的相关性可为合理规划商业设施提供科学依据，有助于城市合理分配商业空间，提高居民生活便捷性和城市的商业活力，促进经济快速发展和资源高效合理配置。

空间句法是一种对包括建筑、城市、聚落、景观在内的人居空间结构的量化描述，是一种研究人类社会关系与空间组织之间关系的理论与方法［14］，其提供了一种探索城市规律、挖掘空间内在关系的全新视角［15］，可广泛地应用于城市形态分析［16］、建筑设计［17］、城市交通网络结构［18-19］等领域。空间句法模型考虑到人的运动规律，并将交通网络的布局特征和人出行的运动流结合起来［19］。运用空间句法理论可以从空间使用者的角度研究城市商业功能设施的空间分布特征。阚小溪等［20］以福建厦门岛为例，使用空间句法并结合地理信息系统（Geographic Information Systems，GIS）相关技术，在分析购物中心和路网形态的基础上，通过逐步回归方法探究路网形态对城市购物中心布局的影响。庞天宇［21］以空间句法理论为基础，研究城市各街道形态要素如何影响商业功能的空间分布。WANG等［22］采用空间句法探究历史变迁过程中北京的街道网络对商业街区的影响。传统空间句法模型多基于轴线模型进行计算，其原则是使用“长度最长、数量最少”的轴线代表城市道路网络［23］。但轴线模型存在因建立轴线的人不同而导致模型存在误差的问题。而线段模型与轴线模型的物理基础是人在空间中进行视觉引导下的直线运动不同，其考虑路网偏转角度对交通流出行的影响［24］，根据道路中线建立模型，使用道路真实的距离与旋转角度，避免了轴线模型存在的问题。

通过分析相关研究可发现，现有研究大多采用单一类型的商业设施研究路网形态对商业中心布局的影响，鲜有研究和对比分析不同类型的商业功能设施。在使用空间句法对路网结构研究时常采用传统的轴线模型，较少使用建立在真实道路模型基础上的线段模型。因此，文章将利用空间句法的线段模型以及GIS空间分析方法，从局部和全局两个尺度下探讨济南市中心城区路网结构特征与商业功能设施布局的相关性。

1 研究区域与数据

1.1 研究区域

济南市是山东的省会城市，济南都市圈的核心城市，北接京津冀，南通长三角，处于3 条国家综合大通道的交汇处，是山东省公路交通网络中心与高速公路交通枢纽。文章选择济南市中心城区作为研究区域，其中分布大量的商业设施，贯穿丰富的交通网络，研究中心城区的路网特征及其与商业设施布局的关系，可以为整个济南市路网规划及商业设施合理布局提供科学借鉴。按照《济南市城市总体规划（2011—2020 年）》［25］，济南市中心城区的范围为：东到东巨野河，西至南大沙河以东，南到双尖山等一带山体和济莱高速，北到济青高速及黄河，其面积共有1 022 km2。

1.2 数据来源与处理

各类商业设施的POI 数据通过百度地图提供的应用程序编程（Application Programming Interface，API）接口爬取，对爬取的POI 数据清洗、归纳和重分类，将商业功能设施分为购物类、美食类、酒店类、金融类、汽车服务类以及休闲娱乐类，在地理信息系统软件ArcGIS10.2 中转化为点的矢量数据。道路网矢量数据根据济南市中心城区的天地图手绘而成，数据按道路属性分为高速公路、主干道、次级道路和三级道路，并结合遥感影像补齐中断和缺失道路，得到济南市中心城区交通网络，用于后续路网形态的分析。

2 研究方法

2.1 空间句法

空间句法有凸状模型、轴线模型以及线段模型等。传统的轴线模型存在因建立轴线的人不同导致模型存在误差的问题，线段模型考虑路网偏转角度对交通流出行的影响［24］，根据道路中线建立模型，使用道路真实的距离与旋转角度，避免了轴线模型的问题。相关句法参数有：

（1）整合度（Integration） 反映空间与空间之间联系的紧密程度，整合度越高代表该空间聚集状态更显著，空间的拓扑可达性更好，便捷度更高。根据分析范围的不同，可以分为全局和局部整合度。文章运用全局和局部尺度的整合度（I）从不同尺度反映中心城区路网的中心性和可达性，其计算公式［15］由式（1）表示为

式中s为搜索半径内的节点总数；i为节点；n为节点个数；D（x）为x的角度全局总深度；dθ（x，i）为x和i之间角度拓扑距离。角度全局总深度表示搜索半径内的节点x到其余节点之间拓扑距离的总和，该值越大说明节点的深度越大，拓扑可达性越低。

（2）选择度（Choice） 反映道路疏导交通流的能力，选择度越大表示空间被通过的概率越大，穿行性越强。角度选择度（C）可以反映网络中通过某一节点的最短角度拓扑距离的次数［15］。标准化角度选择度（N）表示标准化后的角度选择度，参数N与网络中节点的数量无关，可用于对比分析不同结构的网络［15］。由式（3）和（4）表示为

式中C（x）为节点x的角度选择度；σ(i，x，j) 为通过x的i、j之间最短的角度拓扑距离。选择度可以反映出济南市中心城区路网疏导交通流的能力，空间被人车流穿行的概率。

（3）协同度（Intelligibility） 又称智能度，是局部整合度与全局整合度的线性回归拟合优度R2，协同度越高，说明空间局部和整体之间一致性越紧密。文章用协同度衡量济南市中心城区局部和整体路网的协调程度，同时也可表征空间被人理解和认知的难易程度［17］。其计算公式［15］由式（5）表示为

2.2 核密度估计法

核密度估计是空间分析中常用的非参数密度估计方法，在ArcGIS软件中的原理是在样本点的周围画一个圆形邻域，从中心到四周衰减到半径为零，形成一个适合每个样本点的平滑曲面，整个分析区域内的要素将得到的核密度值叠加，得到区域内所有输出栅格的核密度值［26］。

2.3 最邻近距离法

计算研究区域的要素与最邻近要素之间距离的平均值，并比较随机分布的平均距离与计算的平均距离，得到邻近指数。若邻近指数为1 则事件属于随机分布；若＜1 则为聚集分布；而＞1 趋于均匀分布。通过邻近指数可以分析济南市中心城区各类商业设施布局的离散情况。

3 结果与分析

3.1 商业功能设施空间布局

根据最邻近距离法得到各商业功能设施的最邻近指数，其可以反映济南市中心城区各类商业设施布局的离散程度。最邻近指数由小到大为金融类（0.188）、美食类（0.249）、汽车服务类（0.263）、购物类（0.271）、酒店类（0.306）、休闲娱乐类（0.414），各类型商业功能设施的最邻近指数均＜1，且在置信度为95%的水平下通过检验，说明各类商业功能设施呈聚集特征分布，金融类设施聚集特征最显著，联系紧密，休闲娱乐设施的聚集状态最弱，且布局较分散。

文章通过各类型商业设施的核密度分析探究商业功能设施的布局特征。为确定核密度分析最合适的搜索半径，以美食类商业设施为例，进行多次不同搜索半径的核密度分析，对比得出当搜索半径为1 500 m时，生成的密度曲面较平滑，可以较为清晰地反映商业设施的布局特征和聚集核心。各类型商业功能设施核密度分析结果如图1所示。

图1 各类型商业功能设施核密度分析结果

根据图1可看出，各类商业功能设施呈多中心聚集分布状态。购物类设施主要在西市场商圈、英雄山商圈以及泉城广场商圈形成聚集核心。酒店类的商业设施主要聚集在济南火车站、泉城路、山东大学以及长清大学城处，在槐荫区绿地中央广场和高新区万达广场处形成次核心，这些区域人流量大且有较强的住宿需求，故各类酒店设施多分布于此。汽车服务类主要集中在中心城区的边缘，此类设施占地面积较大，中心城区边缘房租相对较低，因此在二环西路形成聚集核心，在工业北路等地形成多个次核心。金融类商业设施在市中区形成较大范围的金融类设施的聚集核心，在周围形成多个次核心。由图1（e）可知，美食类商业设施主要集中在主城区，在世贸广场—恒隆广场—芙蓉街—泉城广场处形成大面积的聚集核心。此外，山东大学、高新万达广场—国际会展中心、英雄山、长清大学城以及英才学院处形成美食类商业功能设施的聚集核心，在周围形成多个次级核心。休闲娱乐类商业设施主要聚集在和谐广场、世茂国际广场、大明湖、万达广场以及长清区的大学城。综合来看，除了汽车服务类主要分布在中心城区的外围，所有商业功能设施均在中心城区的主城区形成大面积的聚集核心，且主要分布在生活居住区、商业圈、旅游景点和大学附近。

3.2 济南市中心城区路网形态特征

不同搜索半径可以反映不同尺度路网的空间结构，参考相关研究［19］并结合出行规律，选择步行30 min或自行车15 min的出行距离2 500 m作为局部尺度的搜索半径，选择n作为全局尺度的搜索半径。为方便表达，以I2500 和N2500 分别表示搜索半径为2 500 m的局部整合度和局部标准化角度选择度，以In和Nn分别表示搜索半径为n（无限远）的全局接近度和全局标准化角度选择度。将在ArcGIS10.2中处理好的路网数据导出为.DXF 格式，导入到DepthMapX 软件中，将矢量数据转换成线段模型，随后选择Run Angular Segment Analysis命令设置合适参数，计算中心城区路网整合度与选择度，采用Scatter Plot生成中心城区的协同度散点图。再利用ArcGIS10.2自然间断点法（Jenks）将整合度与选择度的结果分为7级（如图2所示），蓝色为最低、红色表示最高，以此来分析中心城区路网结构特征。

图2 不同尺度下整合度与选择度

在局部尺度下，济南市北园高架—青岛路—淄博路—腊山河东路—腊山河西路、高新开发区的工业南路—奥体中路—天辰路—奥体西路、龙奥北路—舜华南路以及长清区的经十西路处有较高的整合度，路网的可达性较强，对应区域的空间资源利用较高，是城市的核心区域；高值选择度贯穿整个济南中心城区，但主城区高穿行性的路网密度更大，东、西部城区较小，说明在局部尺度下，主城区内承载高交通流的路网的数量更多。在全局尺度下，中心城区整体空间形成沿经十西路—经十路—经十东路和北园高架—工业北路两条东西向高值整合度和选择度的轴线，这两条轴线贯穿整个济南市中心城区，较好地沟通了主城区与东、西新城区；主城区形成以二环东路、二环西路、山大路等南北向的高值全局整合度路网，相对应空间具有较高可达性和便捷性。

对各句法参数进行核密度分析，并通过自然间断点法（Jenks）将结果分级，由绿色到红色密度值逐渐增大，不同尺度下整合度与选择度的核密度分析结果如图3所示。通过各句法参数的核密度结果图可以直观地显示路网的整合度与选择度的空间分布情况，整合度和选择度分布越集聚，说明相对应空间的路网在区域中发挥着越重要的作用。根据图3可以看出济南市中心城区的中部和东、西部路网存在显著差异，高整合度和选择度的路网主要分布在中部的主城区，东、西新城区较弱。东、西部新城发展相对较晚，路网等基础设施不够完善，中心性和穿行性都相对较小。在局部尺度上，整合度在经纬路交界处、工业南路—奥体中路、北园高架—腊山河东路—腊山河西路周围分别形成高中心性的路网聚集核心，在外围形成多个次级核心；选择度在主城区、西部经十西路—清河街、东部港西立交处形成多个聚集核心，这些区域内的路网一般承载较高的交通流，是城市的交通枢纽。路网的全局选择度与局部选择度的分布特征相似，说明济南中心城区路网分布的局部穿行性和全局穿行性存在一定的相似性和连续性。全局整合度在主城区形成了更大面积的高值路网聚集，整个主城区发挥较好的整合作用，路网具有强可达性和中心性；东、西城区仅在港西立交桥—经十东路、清河街—经十西路处形成高可达性和强承载力的路网聚集，大部分路网对区域的整合能力较差。

图3 不同尺度下整合度与选择度的核密度分析结果图

在线段模型下分别求全局整合度和局部整合度的相关系数，即路网的协同度（如图4所示）。比尔·希列尔将协同度分为极低（R2＜0.2）、一般（0.2＜R2＜0.4）、较高（0.4＜R2＜0.7）、极高（R2＞0.7）4个等级［27］，中心城区的协同度为0.319，局部空间与全局空间的协同度一般。

图4 济南市中心城区路网协同度图

3.3 路网结构与商业功能设施布局的相关性

在N2500、I2500、Nn、In的基础上进一步计算N2500＋I2500、Nn＋In、N2500＋Nn和I2500＋In，其中N2500＋I2500 为局部尺度的路网特征；Nn＋In为全局尺度下路网可达性和穿行性特征；N2500＋Nn为全局和局部两个尺度路网的交通承载能力；I2500＋In为全局和局部尺度路网的可达性。计算这些句法参数与各类商业设施的相关性，探究不同类型的商业设施与路网结构特征的关系。各类商业设施与句法参数的相关性系数见表1。

表1 各类商业设施与句法参数的相关性系数表

根据表1可看出中心城区的路网形态与商业设施的布局具有相关性，路网特征与不同类型的商业设施布局的关系存在显著的差异。（1）汽车服务类设施与各句法参数的相关系数在0.28 ～0.37，其值均＜0.5，汽车服务类设施多分布在城区边缘，对区域内路网的中心性和交通流量要求较低，因此汽车服务类与路网布局的相关性较小；其余所有商业功能设施与路网特征的相关系数均＞0.5，说明购物类、美食类、酒店类、金融类以及休闲娱乐类的商业设施的布局与路网的可达性和吸引力的相关性较大，倾向于分布在有较强的吸引力和高人流量的地方；美食类设施与各句法参数的相关性系数均＞0.7，是所有类别商业设施中与路网特征的相关性最大的设施，对路网的依赖性最强。（2）购物类、美食类、酒店类、金融类、休闲娱乐类与路网特征的局部相关系数比全局大，对于此类商业设施而言，周围路网的可达性、交通流量更重要，注重塑造局部的空间结构；而汽车服务类设施相反，其与句法参数在全局尺度的相关性系数比局部大，布局更在意整体大范围路网的便捷程度。（3）各类商业设施与I2500＋In的相关性均高于N2500＋Nn，说明相比于交通承载力强的位置，各类型商业设施更倾向于分布在高可达性和中心性的路网附近，人们日常出行方便，可节约时间成本的区域是商业功能设施规划的最佳位置。

4 结论

文章采用空间句法线段模型、核密度分析、最邻近距离分析等技术方法，从全局和局部两个尺度研究了济南市中心城区路网形态与商业设施布局之间的关系，得到主要结论如下：

（1）济南市中心城区的商业功能设施呈现多核心聚集分布状态，除汽车服务类设施分布在中心城区的外围，其余商业功能设施大多在主城区形成较大面积的聚集核心，东、西部新城区商业功能设施少且分布较为分散。

（2）济南市中心城区的中部和东、西部的路网特征存在显著差异，高中心性和强承载力的路网主要分布在中部的主城区；路网的交通承载能力在局部和全局呈现相似性和连续性，而路网的中心性存在一定的差别。东、西部新城缺少对城市局部空间的整合和渗透的能力；中心城区道路的线性结构较为单一，空间的可理解性相对较差，局部与全局的协同性一般。

（3）济南市中心城区的路网形态与商业设施的布局具有相关性。美食类设施对路网依赖性最强，汽车类设施布局与路网特征的相关性小，更注重全局尺度的路网形态；各类商业设施更倾向于分布在强中心性和可达性的路网附近。