0 引言

城市轨道交通网络作为城市客运系统的重要组成部分，在城市空间结构优化与用地发展过程中发挥着至关重要的支撑与引导作用[1]。随着机动车保有量的井喷式增长，传统的交通出行结构面临严峻的挑战。根据东京、伦敦、巴黎等世界都市圈的发展经验，大力发展轨道交通，能有效地缓解城市交通压力，是解决城市交通问题的重要举措[2]。在此背景下，轨道交通成为我国部分大城市发展所面临的重要议题。

综上所述,在宫颈癌早期筛查中实施护理干预及健康知识宣教能够有效改善患者焦虑、抑郁状态,增强其疾病健康知识掌握和运用能力,具有极高的临床应用价值。

空间句法理论以城市交通网络空间拓扑关系为基础，应用于城市空间发展、人的空间行为与认知、交通网络分析、规划方案评估等领域[3]。目前关于“人”、“交通”与“空间”联动机制的理论文献，都是基于“人”和空间句法理论构架下的城市路网结构的关系研究。具有代表性的Stephen等[4]的模型在伦敦的城市空间模型基础上加入多尺度、多维度的交通网络，以检验理论层面上的均衡条件。Gil[5]验证了多模式交通模型建立的必要性及联动作用，实证结果基本支持理论预测。而以“人”、“交通”、“空间”的实证研究主要是寻找空间参数与各类周边实测数据之间的关系。在针对轨道交通方面的实证性研究中，张岱宗[6]、Zhu等[7]、刘红君[8]分别针对地铁线路的城市地下空间利用强度、商业开发价值、地价与轨道交通系统之间的关系进行了研究。盛强等[9-10]、侯静轩等[11]分别针对重庆地铁站点人流量和餐饮业态、天津地铁站点的人流量同空间参数进行多尺度分析，寻找其内在联系，后者还以此为基础，提出分析和预测模型。聂亦飞[12]以南昌市轨道交通站点周边公共空间为例进行量化分析研究，旨在揭示站点周边城市公共空间结构特点及其对行人使用行为的影响。盛强等[13]将空间句法与新数据技术结合，在轨道交通站点周边城市设计方面进行综合应用。

本文运用空间句法理论，在相关研究的基础上，引入长春市本地业态数据（百度POI兴趣点数据[14]）进行分析，探讨以轻轨为骨干网络的轨道交通发展初期，轨道交通站点实测客流量同周边业态与路网空间参数之间的互动关系，并对其发展状态进行评价，为城市轨道线网规划、建设提供参考。

1 研究过程

1.1 研究对象

长春市是中国大陆地区第一条标准轻轨通车开行的城市，也是中国第一个有地铁规划的城市。面对快速增长的机动车保有量所带来的城市交通问题，长春市正着力发展城市轨道交通，这将对传统交通模式与居民出行习惯产生巨大冲击。目前长春市地铁1号线刚刚开通试运营，客流规模尚未稳定。轻轨3号线和轻轨4号线两条线路闭合成环，并向城市外围延伸，现运营车站49个，运营里程约48km，如图1所示。本文将以轻轨3号线和4号线为例，利用基于空间句法理论所构建的长春市路网模型，选取49个轻轨站点及周边区域的网络业态数据（百度POI数据）作为样本，初步探讨站点流量、路网空间参数与业态发展三者之间的联动关系。

1.2 空间参数选择

本文运用空间句法理论，选取反映人的可达性和穿越性的空间参数，并在多维尺度上进行量化分析。其中，整合度（INT）表示在路网拓扑关系中以某路段作为目的地可到达的难易程度，其值越高，则可达性越好。而穿行度（NACH）则表示在路网拓扑关系中某路段被选择通过的可能性，其值越高，则选择该路段通过的可能性越大[15]。两者都是基于道路空间拓扑关系，反映人的出行行为的某种特征与规律。

1.3 客流量、空间参数和业态的分析过程

在控制领域中，存在许多的模糊现象，要处理这些现象需要用到模糊数学的方法，实现从手动到自控的技术升级，这样就形成了模糊系统理论[2]。在许多问题中都可以用模糊控制来解决，例如水位的控制问题，这是一个传统的人工控制问题，运用模糊控制器就可以实现自动控制。模糊控制主要实现对控制量的控制，控制量的变化对模糊控制有着重要影响[3]。常见的模糊控制变量分为2类：一类是输入变量，另一类是输出变量。

1.3.1 客流量同空间参数的分析过程

基于长春市空间句法模型，运用Depthmap软件对整合度（INT）和穿行度（NACH）两项空间参数进行多尺度（400m,800m,1 200m,1 600m,2 000m,5 000m,7 500m,10 000m,n）计算。考虑站点覆盖范围，结合“最后一公里”理想步行距离的要求，分别选取500m和800m的分析半径，以轨道交通站点所在路段进行距离衰减，计算结果如图3所示。选取该范围内两参数的平均值，并将实测的轻轨3,4号线站点客流量同两项空间参数的平均值进行回归分析，判断客流量与不同尺度空间参数的关联性。

  

图1 长春市轨道交通3,4号线线路图

  

图2 客流量、空间参数和业态数据回归分析示意图

 

  

图3 长春市轨道交通站点500m,800m分析半径下整合度与穿行度分析图

1.3.2 客流量同业态的关系分析

本文选取百度POI数据中宾馆酒店、餐饮娱乐、公司企业、零售行业、商业大厦等5大业态数据，对所选参数进行自相关性分析，并选择相应业态作为变量同轨道站点实测客流量进行回归分析。通过站点客流量同周边业态集聚之间的关系，评价站点及周边业态的发展状态。

在t2n-3至t2n-1阶段,可以假设信标节点相对静止不动,因此节点B相对于节点A的移动距离即为dAB(t2n-1,t2n-1)-dAB(t2n-3,t2n-3).CB-Sync算法通过1.3节估计的多普勒规模因子η,可求得在t2n-3和t2n-1阶段的平均移动速度

1.3.3 空间参数同业态的关系分析

但客流量与业态集聚的互动关系，却能很好地体现该轨道站点周边的开发强度与发展状态。将长春市轻轨3,4号线各站点客流量同站点周边800m半径范围内的POI总数进行可视化分析，如图5所示。

本文将所选业态及其合计POI值同多尺度的穿行度（穿越性）、整合度（目的性）等空间参数进行回归分析，结果如表3、表4所示。

2 数据分析

2.1 轨道交通站点客流量同空间参数的关系

本文选取500m和800m的分析半径，运用长春市空间句法模型对整合度和穿行度两项空间参数进行分析，并将分析结果同轨道站点实测客流量进行回归分析，结果如表1所示。不同分析半径中，站点流量同1 200m的整合度存在相对较高的相关性，而穿行度参数会随着分析尺度的不断增大而逐渐减小，反映了轨道站点在人行的尺度上存在选择优势。但结果中R2（相关系数的平方）值均在0.2～0.3之间，两者相关性整体较低。

由于前进西和前进大街站相距352m，两站可统筹为一站考虑。将两个站点合并优化后，站点客流量同空间参数的R2值小幅增加，为0.229。初步判断长春市现状轻轨3,4号线的站点流量同空间参数没有较为明显的相关性。

在对两者进行回归分析时，存在诸多离散点（见图4）。其中长春站和北亚泰大街站尤为明显，通过实地调研，对两离散点的特殊性进行分析发现：长春站是轻轨3号线的起点，位于长春站南广场，负责集散火车站巨大的客流量，导致轻轨长春站的客流量相对于空间参数居高不下；亚泰大街站在数据采集时正在修路，行人下穿火车站较为不便，而周边用地布局缺乏活力，因此该站客流量较少。

  

图4 站点客流量同空间参数关系离散图

2.2 轨道交通站点客流量同业态的关系

在两者的回归分析中，存在诸多的离散点，如图7所示，以长春站、世纪广场和车场站为例进行说明。长春站和长春站北两站点大量承接了长春火车站的集散客流，所以同周边已经较为繁华的业态相比，站点客流量仍然较为突出。世纪广场站是城市3环、4环的交汇节点，客货混行，高峰期间是长春市的交通瓶颈节点，虽然具备较好的区位优势，但周边业态却没有较好的发展环境，同时该站临近东北师大、中医药大学两站，校园业态发展良好，较大程度地削弱了世纪广场业态发展趋势。

 

表1 轨道交通站点客流量同空间参数的回归分析结果

  

总量^0.25/R2 n 500m分析半径800m分析半径800m 0.213 027 0.213 003 1 200m 0.214 241 0.222 454 1 600m 0.190 94 0.214 917 2 000m 0.170 128 0.191 135 5 000m 0.192 629 0.201 682 7 500m 0.208 500 0.222 224 10 000m 0.198 559 0.216 091 0.104 347 0.142 892总量^0.25/R2 n 500m分析半径800m分析半径整合度（INT）400m 0.128 685 0.188 619穿行度（NACH）400m 0.208 220 0.229 386 800m 0.158 211 0.200 884 1 200m 0.134 646 0.190 734 1 600m 0.131 146 0.191 986 2 000m 0.112 474 0.183 437 5 000m 0.078 612 0.133 972 7 500m 0.082 087 0.141 834 10 000m 0.083 501 0.143 788 0.037 052 0.106 908

 

表2 800m分析半径业态参数自相关分析结果

  

宾馆酒店POI值开方餐饮娱乐POI值开方公司企业POI值开方零售行业POI值开方商业大厦POI值开方宾馆酒店POI值开方1 0.777 7 0.652 0 0.779 0 0.469 5餐饮娱乐POI值开方0.777 7 1 0.667 1 0.945 4 0.575 3公司企业POI值开方0.652 0 0.667 1 1 0.672 4 0.513 5零售行业POI值开方0.779 0 0.945 4 0.672 4 1 0.528 7商业大厦POI值开方0.469 5 0.575 3 0.513 5 0.528 7 1

站点周边业态对人的出行影响主要体现在穿越性与目的性两方面，其中穿越性主要体现在餐饮娱乐和零售行业的出行规律，而目的性则主要体现在公司企业等的出行规律。本文将所选取的各业态参数POI数据及其合计POI值同多尺度的穿行度、整合度等空间参数进行回归分析，寻找每种业态在特定空间参数与空间尺度下的关联关系。

GPS房产测绘信息系统运行过程中最核心的技术就是房产产籍信息处理技术，该技术的应用主要是对产籍的所有信息进行统一的管理，明确房产产籍信息中的各项数据，严格处理产籍信息中存在的模糊不清的情况。因此，在建立房产产籍信息管理系统的过程中，要具备信息的录入功能、新增信息功能、信息删除功能、信息合并功能以及信息批量处理功能等。应对已经更改的房产信息进行核查，核查无误后，将其完整的信息数据录入系统中，保证房产产籍信息的准确性。此外，管理人员或操作人员应避免无意义的实际操作，降低操作导致的信息安全风险，从而提升系统的安全性与可靠性。

通过对比长春轻轨3,4号线站点客流量和周边业态集聚程度的关系，将两者的联动状态划分为四个象限，如图6所示。第二象限中长春站、卫星广场、临河街等站点周边业态丰富，客流量大，两者互动紧密，发展处于成熟阶段。第三象限中主要为轻轨3号线末端站点，位于长春市东南部的净月开发区，路网建设初步形成，业态发展处在起步阶段。其余站点主要集中在第四象限，相比于业态集聚，站点的客流量尚具有一定的发展潜力，处于发展阶段。而大量轨道交通站点客流的集散在增加周边地区人气的同时，势必将带动业态集聚，按照现实规律第一象限出现样本的可能性较小。

  

图5 轨道站点800m半径POI分布图

  

图6 站点客流量同业态POI参数关系象限分析图

对选取的业态参数进行自相关分析，如表2所示，零售业、餐饮娱乐和宾馆有着较强的相关性，R2均在0.78以上。因此选取餐饮、公司企业、商业大厦的POI值作为自变量，对站点客流量进行拟合，R2值为0.224，结果表明相关性不明显。此外，将站点客流量同业态合计与餐饮加零售两项指标的POI值进行回归分析，结果显示，针对500m和800m分析半径，两者R2值均在0.2～0.3之间，充分证明长春现状3,4号线轨道交通客流量同周边餐饮、零售等业态也不存在明显的相关性。

  

图7 站点客流量同业态关系离散图

2.3 空间参数同业态的关系

高中地理教材没有介绍这一模型，教师可通过此重力模型来帮助学生分析这两个问题，学生通过重力平衡理解起来就比较容易。第1题，O点到原料M1、M2产地和市场距离距离相等时，则原料M1、M2和产品质量都是一个单位重量，才能维持重力平衡。第2题，由于原料指数发生了变化，为了降低生产成本求得最大的经济效益，因此应把工厂布置在靠近运输量较大的地点。但此时需要的M1原料较多，所受重力大，显然工厂会趋向于离M1较近的P处。

分析结果表明，整合度随分析尺度的增大整体呈现峰值状态，而空间穿行度参数随空间尺度的增大整体呈现降低趋势。以此为基础，将各业态的变化规律进行可视化分析，如图8所示。

本文选取轨道交通发展初期站点实测客流量、多尺度路网空间参数、业态（百度POI数据）等特征数据，进行两两回归分析，确定三者之间的关系，如图2所示。

 

表3 500m分析半径站点业态同空间参数的回归分析结果

  

POI^0.25/R2n 800m 0.267 3整合度400m 0.223 0 1 200m 0.259 8 1 600m 0.275 5 2 000m 0.271 9 5 000m 0.278 9 7 500m 0.238 7 10 000m 0.198 5 n宾馆酒店餐饮娱乐公司企业零售行业商业大厦合计餐饮+零售0.151 4穿行度400m 0.127 2 800m 0.094 2 1 200m 0.095 7 1 600m 0.091 5 2 000m 0.086 1 5 000m 0.062 8 7 500m 0.061 9 10 000m 0.058 10.042 8 0.307 20.358 60.385 30.410 70.401 70.475 30.541 80.595 30.481 80.245 90.190 60.164 20.160 90.149 10.098 80.094 60.092 90.056 9 0.074 30.125 10.159 50.226 40.271 80.473 90.473 50.405 60.314 10.125 40.071 70.053 50.049 30.044 30.035 50.039 90.043 30.035 8 0.275 70.288 30.297 60.333 10.339 60.429 90.487 10.520 10.388 10.215 10.167 30.147 10.142 40.130 90.086 30.079 20.077 60.054 4 0.090 60.159 60.180 00.197 20.195 20.299 60.282 90.261 50.157 60.090 80.063 70.065 10.067 90.062 80.043 10.044 70.046 90.011 4 0.340 60.396 70.423 10.456 20.455 40.548 60.560 20.602 80.406 40.237 70.197 60.167 80.164 10.149 70.097 90.093 80.090 70.049 6 0.352 00.401 80.429 80.461 40.456 10.538 10.590 80.622 90.427 10.260 90.195 70.171 40.172 90.157 40.101 80.094 70.091 30.051 7

 

表4 800m分析半径站点业态同空间参数的回归分析结果

  

POI^0.25/R2整合度400m800m 1 200m 1 600m 2 000m 5 000m 7 500m 10 000m n穿行度400m 800m 1 200m 1 600m 2 000m 5 000m 7 500m 10 000m n宾馆酒店餐饮娱乐公司企业零售行业商业大厦合计餐饮+零售0.376 00.384 20.392 20.393 90.389 30.415 60.386 70.371 10.249 10.213 80.128 10.126 70.117 60.111 40.022 60.067 90.061 90.025 3 0.308 70.317 40.337 50.362 40.374 40.422 00.462 70.500 40.292 80.266 30.154 90.134 10.132 40.128 60.069 80.068 30.062 60.024 0 0.199 50.231 80.280 30.343 70.393 60.608 40.617 50.564 70.396 80.142 20.087 40.075 70.081 50.080 30.047 90.053 20.053 40.018 0 0.379 60.386 60.413 20.450 80.472 50.506 40.536 50.547 70.329 70.247 70.147 10.130 70.128 80.124 60.067 90.065 70.060 00.022 8 0.117 40.149 30.158 20.176 30.187 70.272 60.245 90.221 90.099 50.087 20.068 80.084 80.080 20.079 70.057 20.058 10.059 40.034 8 0.363 20.377 90.405 20.437 40.454 80.515 80.547 90.557 90.343 20.294 20.178 80.154 70.156 50.151 00.083 00.083 10.076 90.029 1 0.3510.3620.3860.4170.4330.4760.5120.5370.3180.2770.1630.1430.1410.1360.0740.0710.0650.024

水稻用肥将持续至9月中旬。今年香蕉收购价较为可观，在4-5元/公斤，这是近几年来当地香蕉产业的第一次回暖，这在很大程度上提升了蕉农用肥的积极性。香蕉、水稻等作物用肥结束后，当地农需市场将进入淡季，届时经销商将主要关注淡储行情。对于后期化肥价格的走势，韦小强表示尚不明确，后期会随着厂家出厂价格的涨跌而调整销售价格。

旅游危机事件网络舆情系统的形成本质上是线下旅游危机事件的发展在网络上延伸和扩散的过程，因而是一个循序渐进的过程。

500m分析半径测试结果中，餐饮娱乐、零售两项业态的POI指标与空间整合度相关性最高的半径出现在10 000m以上，R2大于等于0.623，公司企业的POI指标与空间整合度相关性最高的半径出现在5 000m，R2为0.47。而针对穿行度，各项业态POI指标整体随半径增大而减小，相关性最高的业态指标为餐饮娱乐，R2为0.246。

800m分析半径测试结果中，餐饮娱乐、零售两项的POI指标与空间整合度相关性最高的半径出现在10 000m以上，R2大等于0.537，而公司企业的POI指标与空间整合度相关性最高的半径出现在7 500m，R2为0.618。穿行度的变化与500m分析半径测试结果呈现相同的趋势，相关性最高的业态指标为餐饮娱乐，R2为0.266。

对比500m和800m两个半径的测试结果，公司企业800m分析半径整合度较500m明显提高，而餐饮娱乐和零售行业POI指标在两分析半径下的整合度略有变化，均处于较高状态。通过分析，餐饮娱乐和零售行业同穿越性空间参数的相关性较其他业态高，公司企业同目的性空间参数的相关性较高。因此，业态对人的出行特征的影响反映在不同的空间参数上，且两者在特定的空间尺度上存在较强的内在联系。

  

图8 500m,800m分析半径站点业态同各空间参数的回归分析结果

3 结语

本文运用空间句法理论，在长春市空间句法模型的基础上，通过对轨道交通站点客流量、周边业态和空间参数三者之间的测试分析，初步探讨了轨道交通环线及周边业态的发展状态，得出如下结论：在城市轨道交通发展初期，轨道交通站点流量同周边的空间参数及业态数据的整体相关性不高，不存在较为明显、成熟的互动关系，但对于特定尺度的空间参数和特定业态却有着相对明显的关联。而站点周边业态发展同空间参数在特定尺度上却存在较强的互动，两者的关联性独立于轨道站点流量，对其敏感性较低。

在城市轨道交通发展初期，由于长春轻轨3,4号线为城市环线，位于核心区外缘，且建设时间较早，设施、车辆标准较低，运力相对受限，未能同空间参数与业态形成成熟、稳定的互动机制。面对当前长春市轨道交通的发展态势，需要加快骨干快速轨道交通地铁线的建设，提高轨道交通的出行强度，不断强化轨道站点对多种业态集聚能力，使业态、空间参数同轨道站点良性互动，加强轨道站点周边用地开发，最大程度地发挥大运量公共交通的TOD模式，有序地引导城市空间结构优化与用地发展。

轨道交通的发展是一个动态的过程，鉴于国内外一线城市的发展经验，在形成轨道交通全系统网络之前，相关后续研究也将是持续、动态的，通过跟踪不同城市发展阶段轨道交通站点与周边业态和空间参数的联动机制，探索轨道交通站点周边业态集聚过程，可为长春市及同等发展状态城市的轨道交通规划、建设提供参考。

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