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城市交通规划17.轨道交通站点周边土地利用与居民通勤方式研究PDF文本

轨道交通站点周边土地利用与居民通勤方式研究朱嘉伊摘要：为研究轨道交通站点周边土地利用方式究竟如何转变，才能有效促进低碳化出行方式的产生，针对 1422个拥有小汽车的家庭展开调查，结合8类现状用地数据，以小汽车通勤为参照对比其它4种通勤方式，构二元逻辑回归模型，分析站点周边土地利用与当地居民通勤方式的相关关系。结果表明：(1)在不同交通方式对比模型中，土地特征与通勤方式的正负相关保持一致：(2)按照经济成本、时间成本、居住地区分的不同群体的通勤方式决策对土地利用的考虑存在差异：(3)有关非机动车的通勤决策与土地利用关联性低。最后提出预先评估出行决策影响因子、设计满足不同群体需求的最优方案、以更多途径促进非机动车通勒频次三种策略，以期促进轨道交通站点周边居民低碳化出行。关健词：轨道交通站点，土地利用，通勤，相关性引言通勤高峰时段的交通拥堵、环境污染问题成为我国大多数城市的常态，居住消费面的扩大、私家车的普及，降低了设施可达性的限制2，进一步推动城市快速扩张和短距离生活圈的瓦解。合理调控土地功能和人分布，引导城市空间有序增长，充分发挥城市公共交通的效率并引导非机动化的出行方式，是实现城市空间和交通可持续发展的关键。众多学者对土地利用模式能否改变通勒行为进行了研讨？，并遵循不同思路对合理的土地利用模式进行了探究，结合了大量定性与定量方法验证了土地利用对通勤行为的影响 0,研究表明，土地空间与交通行为的关联不能完全依靠因果逻辑得出结果，其地域特性、对象特征等要素易导致更多情景的产生。而通过土地利用与交通出行的相关关系检验，逐步改进城市形态功能，渐进式地推出交通引导政策和行动方案，是解决问题的思路之一。本文在类似地域、尺度、路线、数据的基础上，优化土地利用与通勤方式回归的实验操作，增加新的土地特征和群体类别，旨在分析轨道交通站点周边土地利用特征与居民通勤方式的潜在关系。理筑素前阀Z.ZC.ET

1数据概况与技术路线 1.1调查背景杭州于2013年7月成为全国人均机动车保有量第一的城市”，并在2014年第一季度被评为全国交通最拥堵的城市，其表象的背后是市区公共停车场不断“上天入地”、居民出行成本增加、环境污染加重等一系列问题。本次问卷调查于2014年3月在站点周边1000米范围内开展，共发放问卷3000份，其中回收有效问卷2919份，其中拥有小汽车的家庭数量样本为1422份：以两年内控规现状土地资料为基础，结合实地调研和地图分析，统计了站点周边1000米范围内的土地现状（图 1)。010002000 筑 SC 教办公用健化用地工业用地通路用地来使用用地 :不列入统计用地图1站点周边1000米范围内的土地现状 1.2数据概况 1.2.1社群特征受访者男女比例为1.23：35岁以下人群占到受访比例的88.42%：个人月收入大致呈正态分布，2000元/月至10000元/月的人群占到68.10%，其中未正式入职者以每月实际所得为准：职业以一般基层职工、专业技术人员和学生为主，占整体的56.62%：51.28%的受访者家庭未购置私家车，39.12%的家庭拥有1辆私家车，9.59%的家庭拥有2辆或更多。具体数据如表1所示。理筑素前阀Z.ZC.ET

表1社群特征选项数量比例(%)选项数量比例(%)1609 55.12%政府机关、企事业单位干部 292 10.00%性别男女 1310 44.88%般基层职工 642 21.99%25岁及以下 1487 50.94%个体户 232 7.95%26-35岁 1094 37.48%专业技术人员（设计类、教育类）456 15.62%年龄 36-45岁 235 8.05%商业、服务业人员 230 7.88%(岁)职业 46-55岁 71 2.43%农、林、牧、渔、水利业生产人员 19 0.65%56岁及以上 32 1.10%自由职业者 136 4.66%1000以下 465 15.93%离退休 16 0.55%1000-2000 258 8.84%学生 555 19.01%月收入 2000-4000 693 23.74%其他 341 11.68%(元)4000-6000 740 25.35%私家车 0 1497 51.28%6000-10000 555 19.01%拥有量 1142 39.12%10000以上 208 7.13%(辆)2或以上 280 9.59%1.2.2通勤特征问卷统计显示：就通勤方式而言，步行占17.40%，非机动车占9.59%，公交车占30.76%，小汽车（含私家车、出租车)占1572%，轨道交通占23.98%，其他占2.54%：就通勒耗时而言，15分钟以内的占34.94%，15至30分钟古32.51%，30至60分钟占25.04%，60分钟以上占7.50%值得注意的是，频繁乘坐轨道交通（三天内至少一次）的居民仅占35.29%：游玩购物成为其主要使用目的，占62.73%：站点周边的居民最希望完善的交通设施为公交站点，占 42.86%,其次为公共自行车站点、停车场和步行道，分别为24.49%、21.86%和10.79%。1.2.3土地利用特征站点周边1000米内的土地特征计算过程如下：(1)土地利用多样性：表示站域土地功能的异质度，采用香农多样性指数(SHDI)为基础，算式为SHDI=一∑plnp,再与站点所属片区的相对开发强度相乘：(2)街区平均面积：表示不同性质片区的平均大小，其变化趋势与道路网密度正好相反，街区平均面积越大，则代表道路网越稀疏，此时为典型的大街区模式，道路的等级、宽度和通行量会随之增加，算式为：街区总面积/街区个数：(3)路网连通度：表示道路的相互连通程度与密集程度，算式为：十字路个数*8+T 字路个数*6+断头路个数*2：興尚理筑素前阀Z.ZC.ET

(4)商住比：表示当地商业、商务、办公用地与居住用地的比例，算式为：商业办公用地面积/居住用地面积：(5)居住用地比例：表示常住居民的密集程度，算式为：居住用地面积/站域总面积：(6)大型公数量：表示站域各类要素吸引人流到达的潜力，算式为：大型医院数量+大型购物中心数量+大型文体设施数量：(7)普通公交站数量：表示站域内普通公交换乘的可能性大小，算式为：站点1000 米范围内的普通公交站点数量：(8)公共自行车站数量：表示站域内公共自行车换乘的可能性大小，算式为：站点1000 米范围内的公共自行车站点数量。1.3模型与路线 1.3.1回归模型本次研究采用Binary--Logistic回归模型，其基本形式为：Logr(）=fD,LUu)其中还表任意种避锄方式卖%代表小水车通勤方式：D代表社群特征与出行特征几个要素：LU代表8个土地利用特征变量。因不同通勤方式的竞争存在生态位现象，不能一概而论，故将数据库拆分为4个母数据库，以模拟不同的选择场景：Logt(w）=Ba0+B1X1+…+BakXk…(1)PCar Logt(）=Bo+B6x++Boks…（2)L0gt(=）=Beo+Bex+…+Bek4…（3)Logt(g）=Bao+Bai++Bak4…（4)土地利用与通勤方式的相关性研究值得注意的是：土地利用要素的数据必须保证可获取性和准确性，所有数据应归入同一个模型进行回归，不可单列变量回归：选取31个站点作为样本，尽可能使片区样本最大化：存在重复意义的因子应剔除并择其一，如街区平均面积興尚理筑素前阀Z.ZC.ET

与道路网密度等，否则存在夸大显著水平的可能：部分社群属性必须给予足够的重视，其极有可能对出行方式产生至关重要的影响，应全面考量其拟合价值，并采取更有效的方式消除此影响。1.3.2技术路线 (1)模型简化：纳入社群特征和通勤特征所有因子，观测其拟合结果。除年龄、月收入、家庭汽车拥有量三个因子呈非常显著外，性别、职业（虚拟变量）、交通时耗相关性并不显著。韦亚平等(2012)在模型简化的过程中分析了个体属性和出行特征多个变量，其认为家庭汽车拥有量这一变量在一定意义上代表了富裕程度，与其他个体属性的信息存在重叠，故不将其纳入回归。本文认为，汽车拥有量是决定小汽车出行与否的最大影响要素，剔除该因子的自变量资格并不能使模型的解释能力增强，反而会出现“未购置小汽车”与“是否使用小汽车出行”的逻辑缺陷，故在此次模型简化过程中，先对数据库进行筛选，只留下家庭拥有小汽车的样本（占整体的48.72%，即1422份样本），并考虑到年龄和月收入两个变量也可能存在“无能力购买”和“是否使用小汽车出行”的逻辑缺陷，故予以全部剔除。(2)母数据库和子数据库回归年：在模型简化后，母数据库回归的影响因子剩下土地利用特征变量，对其进行分析能够从全局角度观察各特征对不同出行方式的影响。尽管剔除了社群特征，但更好的解决策略是在子数据库中对经济成本、时间成本和意愿成本进行分类讨论，从而更有针对性地提出改进议。技术路线如图2所示。年中票来票。华标华=米华华。华。中土地利用功能特征特征变量空间特征社群属性回归检验数据库简化回归检验业步行/小汽车数据统计与母数分析 :出行自行车/小汽车不同据库业对比方式合理性探讨对比公交/小汽车群体子数轨道/小汽车辅助决策据库图2回归的技术路线理筑素前阀Z.ZC.ET

2土地利用与居民通勤实证研究 2.1母数据库回归：四类交通方式的对比母数据库回归结果如表2所示：表2母数据库回归结果模型自变量 B SE Wald Sig.土地利用多样性*0.122 0.053 5.320 0.021 街区平均面积*0.230 0.078 8.609 模型1 0.003 居住用地比例*-1.571 0.794 3.911 0.048 普通公交站数量*-0.630 0.028 4.993 0.025 模型2 街区平均面积*0.189 0.087 4.702 0.030 土地利用多样性*0.136 0.045 9.243 0.002 街区平均面积*0.321 0.076 模型3 17.988 0.000 路网连通度**0.003 0.001 4.881 0.027 普通公交站数量**-0.079 0.030 7.215 0.007 街区平均面积**0.237 0.076 9.742 0.002 模型4 商住比**0.732 0.270 7.378 0.007 公共自行车站数量*-0.027 0.014 3.567 0.059 注：**、*、*分别代表在1%、5%、10%的水平下显著 (1)步行赤汽车对此模型，士地功能越混杂、衡区平均面积越大，居民选择小汽车出行越多，居住密度越大、公交站设越完善，居民更倾向于步行：(2)非机动车与小汽车对比模型：街区平均面积越小，即道路网越密集，居民更倾向于非机动车出行：(3)公共汽车与小汽车对比模型：土地功能越混杂、街区平均面积越大、路网连通程度越高，居民倾向于小汽车出行，公交站点越多，居民更倾向于公交出行；(4)轨道交通与小汽车对比模型：街区平均面积越大、商住比越高，居民更倾向小汽车出行，公共自行车站点越多，居民更倾向于轨道交通出行。22子数据库回归：按经济成本、时间成本、居住地区分群体的讨论 2.2.1按经济成本区分 2013年杭州城镇居民可支配收入39310元，折合每个月3276元，考虑到保险、税收等要素的存在，故以月收入4000元作为经济状况分界线，考察个人月收入4000元以下群体与以上群体出行方式决策的不同。其回归结果如表3所示：興尚理筑素前阀Z.ZC.ET

表3按经济成本区分的回归结果模型自变量 SE Wald Sig.个人月收入4000元以下模型1 居住用地比例*-2.334 1.198 3.793 0.051 模型2 路网连通度*0.005 0.002 4.178 0.041 模型3 普通公交站数量*-0.081 0.046 3.139 0.076 商住比*0.943 0.446 4.477 0.034 模型4 公共自行车站数量*-0.038 0.022 2.991 0.084 个人月收入4000元及以上商住比*1.145 0.557 4.226 0.040 模型1 公共自行车站数量*-0.053 0.023 5.078 0.024 模型2 街区平均面积*0.373 0.158 5.550 0.018 土地利用多样性*0.150 0.059 6.592 0.010 街区平均面积*0.202 0.094 4.588 0.032 模型3 大型公数量*0.109 0.057 3.666 0.056 公共自行车站数量**-0.062 0.023 7.059 0.008 模型4 街区平均面积**0.247 0.078 9.984 0.002 注：*、*、*分别代表在1%、5%、10%的水平下显著 (1)个人月收入4000元以下群体：居住越密集，则越倾向于步行出行：路网联通度越 7日￥3 低、公交站点越多，越顿向于公交油行：商住比越低、公共自行车站越多，则倾向于轨道交通出行。整体而言，该群体更加关注交通换乘设施的设，同时居住用地比例与该群体居住片区具有关联性，可能是导致居住用地比例和商住比影响出行方式的原因。(2)个人月收入4000元及以上群体：商住比越低、公共自行车站数量越多，越倾向于步行出行：用地功能更加多样、公共设施配套更加齐全，公共交通不完善，居民更倾向于小汽车出行：就非机动车、公交车和轨道交通方式对比而言，街区平均面积越大则选择小汽车出行几率变大。街区平均面积和功能混合程度是影响该群体出行方式决策的重要因素。2.2.2按时间成本区分距离和时耗均能影响居民不同出行方式可忍受的阈值，也直接影响了出行方式的决策。相比距离而言，通勤时耗更能被居民所主观准确地感知，在不同出行方式对比的情境下，步行/小汽车和非机动车/小汽车在低时耗的数据库的回归中更具说服力，公交车和轨道交通则在低时耗和高时耗的回归中均具一定说服力。通勤时耗为30分钟以下的居民占整体的 67.45%,30分钟及以上的占32.55%，样本具有合理的基数，故可进行进一步的回归分析，其回归结果如表4所示：興尚理筑素前阀Z.ZC.ET

表4按时间成本区分的回归结果模型自变量 SE Wald Sig.通勤时耗为30分钟以下土地利用多样性*0.125 0.059 4.503 0.034 街区平均面积**0.274 0.093 8.761 0.003 模型1 大型公数量*0.077 0.045 2.939 0.086 普通公交站数量*-0.132 0.045 8.432 0.004 模型2 街区平均面积*0.153 0.091 2.861 0.091 土地利用多样性*0.220 0.066 10.993 0.001 街区平均面积*0.287 0.093 9.472 0.002 模型3 路网连通度*0.010 0.003 9.139 0.003 商住比*-1.391 0.597 5.425 0.020 居住用地比例*-1.891 1.034 3.343 0.068 普通公交站数量*-0.102 0.038 7.247 0.007 街区平均面积*0.149 0.090 2.737 0.098 居住用地比例*模型4 1.847 1.020 3.279 0.070 大型公数量**0.156 0.054 8.398 0.004 公共自行车站数量**-0.073 0.024 9.674 0.002 通勤时耗为30分钟及以上街区平均面积*0.961 0.501 3.679 0.055 模型1 大型公数量*0.258 0.133 3.738 0.053 曲型2可土地利用多样性**532J?2.60 )Z8,336 NG004 街区平均面积*1.796 0.614 8.560 0.003 模型3 街区平均面积*0.248 0.099 6.231 0.013 街区平均面积**0.380 0.126 9.092 0.003 模型4 商住比*0.797 0.343 5.406 0.020 注：**、*、*分别代表在1%、5%、10%的水平下显著 (1)30分钟以下时耗的群体：街区平均面积不论在何优势对比模型中，均显示出其值越大，则小汽车出行概率变高的现象：土地功能越丰富，配套越完善，则会减少步行、公交车和轨道交通的出行概率：公交站点、公共自行车站点的设立，有助于选择非机动化或公共化的出行方式。30分钟时间阙值内，居民受用地功能、公配套、街区面积和交通换乘的影响较大。(2)30分钟及以上时耗的群体：街区平均面积仍在所有方式中表现出其值越大，小汽车出行概率越高的特点：就步行、非机动车、轨道交通出行而言，功能越混杂，则小汽车出行占据更多的优势。该人群属长距离通勤群体，其更加关注道路的畅通程度、等级、宽度等。2.2.3按居住地区分不同居住区位及其相关的产业分布直接影响当地居民的出行选择。经过计算，主城区的近江站至打铁关站地段，功能分布成熟，整体布局稳定，不同类型用地比例方差的均值为興尚理躓素衬网Z.Z0.ET

0.0037,商教办公用地比例居于前列，而剩下的闸弄站至文泽路站路段、乔司南站至临平站路段、湘湖路站至江陵路站路段的周边用地与主城存在一定的差别，故将调查区域分为主城和副城。通过两者回归结果的对比分析，得出一系列的结论，其回归结果如表5所示。表5按意愿成本区分的回归结果模型自变量 6 SE Wald Sig.主城居民土地利用多样性*3.910 1.344 8.459 0.004 路网连通度*-0.030 0.016 3.748 0.053 模型1 商住比*19.855 7.571 6.877 0.009 公共自行车站数量**-0.403 0.151 7.162 0.007 模型2 土地利用多样性*0.229 0.080 8.141 0.004 模型3 商住比**2.535 0.806 9.881 0.002 大型公数量**-0.199 0.068 8.640 0.003 模型4 副城居民土地利用多样性*0.602 0.222 7.339 0.007 街区平均面积*0.208 0.109 3.616 0.057 模型1、?往用地比例**不 1.98J?0.993Z3980 NG046 公共自行车站数量*-0.146 0.086 2.892 0.089 模型2 街区平均面积**0.220 0.081 7.384 0.007 模型3 公共自行车站数量*-0.156 0.073 4.587 0.032 模型4 公共自行车站数量**-0.257 0.063 16.878 0.000 注：*、*、*分别代表在1%、5%、10%的水平下显著 (1)主城居民：就步行和公交车出行方式而言，用地功能更加多样、商业氛围更加浓郁、公交站点更多布置，则会促进小汽车出行的产生：小街区模式能够促进步行通勤的发生。整体而言，主城居民出行方式的选择主要受到用地功能混合程度的影响。(2)副城居民：就步行和小汽车对比模型而言，用地更加多样、街区面积越大，则小汽车出行概率更大，居住越密集、公共自行车站越多，则步行出行概率更大：就公交车和小汽车对比而言，大街区模式仍然是小汽车出行的主要动力：公共自行车站的设立能够促进公交车和轨道交通出行的发生。整体而言，副城居民更加关注街区平均面积和公共自行车站点的数量。興尚理跗素衬网Z.ZC.ET

3模型结果与优化策略 3.1土地利用与居民通勤方式的关联 3.1.1不同对比模型中土地特征与通勤方式的正负相关保持一致不论母数据库或是按照经济成本、时间成本、居住地区分的子数据库，用地功能越丰富、街区平均面积越大、商业设施和公共设施越齐全，小汽车出行概率越大，其可能的解释是该区域经济发展水平较高，路网、停车场等配套设施较完善，从而为小汽车出行提供了便利：公交车和公共自行车站数量越多，越能够促进步行、公交车和轨道交通的出行，同时增加了公交车和轨道交通的换乘频率。3.1.2不同群体通勤决策对土地利用的考虑存在差异三个子数据库的回归结果显示，不同群体关注的土地利用特征不同，在今后的规划引导上应给予足够的重视，如：中低收入群体更加关注公交换乘设施的设和居住片区的选择，而中高收入群体则受道路密度和宽度的制约较大：低通勤时耗群体受用地功能和换乘设施影响较大，而高通勤时耗群体则关注道路的畅通与舒适程度：主城居民受用地功能丰富程度影响，副城居民则更多考虑道路畅通程度和换乘设施数量。3.1.3非执动通勤决策玙王地利用关联性低Z.J.NE 非机动车和小汽车的对比模型不论在母数据库还是子数据库中，都未能体现与众多土地利用特征的关联。其可能的解释是非机动化出行在各片区均能发生，主要受到居民出行喜好、气候条件制约、骑行线路设等因素的影响，与功能混合程度、道路等级、换乘设施等因素的关联不强：此外，路网连通度、公数量、居住用地比例和公交车站数量在不同数据库中表现出显著关系的次数最少，街区平均面积的次数最多。3.2优化策略探讨 3.2.1预先评估出行决策影响因子与优化土地利用土地利用特征的变化表现为不同出行方式优势对比的变化，首先应明确造成出行决策差异的主要影响因素，在规划实施过程中予以体现，并监督其发展过程并及时修正：其次应明确而不是一味提高各站域交通及配套设施的设等级，强调微观空间慢行道、非机动车道、公交车专用道的规划意图，倡导低碳出行方式：尽管土地利用多样性未能体现出倡导非机动化或公共化出行的优势，其可能与站域处于设初期，大量功能尚未转移和升级有关，但就长期发展而言，职住平衡是轨道交通网高效利用的基础，站点综合体、TOD社区的规划仍应得到重视。興尚理筑素前阀Z.ZC.ET

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