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【焦点】高铁站建了那么多,现在都如何了?

中规院交通院2018-10-10 17:09:33

原文转发自:规划中国

作者:张淑杰



从绿皮火车到普通快列,从特快列车再到动车高铁,速度随着时间飞快提升。如今,全面高铁时代的来临,不仅缩短了城市间的距离,让日行千里成为可能;更间接带动了高铁站点区位活跃度的提高。


在速度至上的时代里,城市高铁成为了衡量这座城市内外交通联系可达性和便捷度的重要指标之一。据分析,高铁站点在城市中的位置可分为两种:一种是位于城市地面地下交通本已发达的城区,如上海虹桥站、深圳福田站。另一种则位于距离城市中心较远的外围郊区,期望随着高铁的开通带动城市在某一个方向上的快速扩张发展,大多数城市新建高铁站的布局采用这种类型。


2008年8月1日,一条时速为250公里的京津冀城际高速铁路开通。至此,全国已改建和修建了近500个高铁站点(包括开通G字头列车或D字头列车的站点)。然而,高铁站点的建立是否正如决策者所预测的那样,站点的联动作用已带动周边形成了商务、办公产业集中的繁华高铁商务区?亦或是相反,站点依旧孤处一隅,在偏僻荒凉的村外郊空城之中?     


本文试图结合夜间灯光遥感、腾讯位置、兴趣点等时空大数据对该问题进行初步评测。

1.高铁站点数据来源

首先,获取开通高速铁路的站点列表,然后利用高德地图查找每一个站点的位置并进行空间化处理。高速铁路在高德地图上为红色铁路符号,在空间化铁路站点的同时,将高速铁路线也进行空间化处理。最后对高铁线和面状高铁站从高德坐标系转换WGS84坐标系。本文共获取全国高铁站点484个。


图1 高德地图上的高铁线和面状高铁站


2.多源数据探测高铁站及其周边环境的成熟度

2.1 夜间灯光数据遥远感知高铁站点夜间活力


夜间灯光数据通过灯光亮度的强弱能够反映一个地区的综合发展程度,该数据已被广泛应用于经济发展、人口空间分布、能源消耗、城市建设用地边界确定等研究领域。常用的夜间灯光数据包括DMSP-OLS和NPP-VIIRS数据。其中DMSP-OLS稳定灯光数据空间分辨率1000米,时间分辨率每年,数据时间范围为1992-2013年;NPP-VIIRS数据空间分辨率500米,时间分辨率每月,月合成产品数据时间范围为2012年4月-至今。本文使用的是时空分辨率都有所提高,且经过星上校正的NPP-VIIRS数据,数据时间范围为2013年1月-2017年1月。


夜间灯光总强度(TNL)即一定空间范围内像元DN值总和,其是一种最常用的灯光指数,用以研究灯光强度的空间异质性。本文认为高铁站点周边2km范围内的环境特征能够表征该高铁站的成熟程度,因此提取484个高铁站点2km范围内从2013年1月-2017年1月共31期数据的灯光指数并建立线性回归模型(由于天气等原因,每年4月-8月份的灯光数据存在大面积缺失或不稳定,本文对其去除处理),线性回归模型的斜率大于0,说明高铁站周边夜间灯光指数随时间变化逐渐增强,斜率越大灯光增强速度越快,即高铁周边综合发展速度越快。


图2 2017年1月高铁站2公里范围内灯光总强度


图3 2013年1月-2017年1月高铁站2公里范围内的灯光总强度变化


从灯光强度的空间分布图(图2)可以看出,夜间灯光指数较高的站点集中在一下高铁沿线:北京-天津、济南-潍坊-烟台(青岛)、四平-长春-哈尔滨-齐齐哈尔、重庆-成都、西安-宝鸡、南京-上海-杭州-衢州、福州-漳州、广州-深圳,说明这些站点及其周边的夜间活力较高。从灯光强度的时间变化来看(图3),除各省会城市站点及其近邻大城市灯光强度都在增强外,长春-吉林-图门、合肥市及其周边,昆山-上海-杭州-宁波、杭州-义务-金华-衢州、重庆-成都沿线灯光指数增强较快,说明这些站点及其周边区域发展迅速。


图4 沈阳南站周边范围内的灯光强度变化(2013年1月-2017年1月)

注:图中蓝色边界为沈阳南站轮廓线,红色边界分别表示沈阳南站1km范围、2km范围、3km范围、4km范围、5km范围,黑色栅格表示灯光强度弱,白色栅格表示灯光强度强


从图4可以看出,沈阳南站灯光强度从2013年到2017年明显增强,尤其是从2014到2015年间增强最快,夜间灯光增强的地方主要位于车站南部偏西的位置,结合Google Earth 历史影像,可以监测到该站的整个建设发展过程(图5)。


图5 沈阳南站周边范围内土地利用变化


2.2 腾讯位置大数据洞察人口活力

腾讯位置大数据为某一时刻访问腾讯App的用户数量,本文使用2016年1月19日上午9:40的腾讯位置数据作为白天的人口数量(某一地点工作的人口数),晚上22:00的人口数量作为夜间人口数量(某一地点居住的人口数)。通过统计高铁站及其周边2公里范围内白天和晚上的人口数量来表达高铁站的人口活力。


图6 基于腾讯位置大数据的高铁站及其周围2km范围内人口的昼夜比值


图6为基于腾讯位置大数据的高铁站及其周围2公里范围内人口的昼夜比值,本文认为当昼夜比小于0.5时,该高铁站周边以居住用地为主;当昼夜比大于2时,该高铁站周边以商业或者工业用地为主。表1列出了昼夜比最高的前十名和最低的前十名。


表1 昼夜比最高的前十名和最低的前十名


2.3 兴趣点(POI)数据监测土地利用活力

兴趣点数据来自于导航电子地图数据,本文通过统计高铁站及其周边2公里范围内POI的数量来表达高铁站及其周边的土地活力。某些高铁站是在原有车站的基础上经过改造后开通高速列车,即这些车站既开通高速列车又开通普通列车。为了仅对比近年新建高铁站点及其周围的建设情况,图7表示的是只有高速列车通过的高铁站点周围2km范围内的POI总数,可见北京南站、福田站、海口东站、桂林北站、昆山南站、孝感东站、万宁站周边POI分布数量较高,土地利用活力较强。


图7 高铁站及其周围2km范围内POI总数


3.总结

综合高铁站点周围2km范围内夜间活力(灯光指数)、人口活力(白天人口数据、昼夜人口差值)、土地利用活力(POI数量)四个指标,利用贝叶斯分类方法进行聚类,可将高铁站点划分为三种类型:


(1)成熟型高铁站(图8):指高铁站周边的人口活力、土地利用活力、夜间活力都很高的站点,即这些站点周边城市基础设施功能齐全,已经吸引了一定规模的居住或者就业人口。此类站点共55个,占总数的11%,包含各省省会城市所建高铁站和部分发达三线城市所建站点,主要分布在北京市、天津市、山东省、长三角和珠三角地区;

图8 成熟型高铁站点空间分布



(2)较成熟型高铁站(图9),是指人口、土地利用、夜间灯光强度都处于中等的站点,此类站点共有57个,占总数的12%,主要分布在三线城市以及一些重要的交通节点城市,如河南省、安徽省、长三角和东南沿海地区;

图9 较成熟型高铁站空间分布


(3)待发展型高铁站(图10),此类型站点较多,一般为新建高铁站并距离中心城区较远,站点周边缺乏人口和产业的支撑,周边环境比较萧条,城市基础设施建设还有待进一步完善,以吸引人口进一步带动所在区域的发展。

图10 待发展型高铁站点空间分布


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