3.2.2 指标获取与赋值在地铁站域辐射800 m 范围内利用ArcGIS 地理特征分析，通过高德地图API 接口获取相关兴趣点POI 数值（图2），熵值法计算地铁站域内功能混合度[8]。统计各类业态POI 数值，分析得到图示和数据可视化表格（图3）。通过ArcGIS 还以获得商业融合度，停车设施配置、步行指数和道路网密度等数据；查阅《中国城市建设统计年鉴》文件根据《全国城市市政公用设施水平》分表中可直接获取北京市人口密度、建成区道路网密度、绿化率相关数据，为精确计算指标数据，通过计算目标站域所在区的面积，得出该站域在市区面积占比值，最终根据确定的比例关系计算出指标数据值；根据《2019 年全国城市人口和建设用地》分表中北京市居住、商业服务、工业、道路交通、绿地与广场用地面积数据，通过计算研究站域面积占比和各功能设施具体用地面积，从而得出地铁站域功能混合度和公共空间覆盖率数值；根据《绿色轨道交通综合利用区域评价标准》文件商业活力内容部分，可以直接获取轨道交通综合利用区域商业业态中零售、餐饮、休闲娱乐配比标准；参考文献[8] 可以获得有关可步行性指数的相关数据，其中道路网、交叉口密度和步行指数，根据实际情况文献中有相应表格可以获取相关数据代入公式计算；《海绵城市建设评价标准》提到海绵城市径流总量、雨水回收率等数据建设标准；由《2019 北图2 依据POI 数据ArcGIS 生成地铁站域800 m 站域范围内业态分布图（图片来源：作者自绘）图3 ArcGIS 分析出的北京市朝阳区、东西城区和通州区轨交辐射范京市交通发展年度报告》中得出北京市民基于几个主要换乘站的换乘距离和时间，加权计算出平均换乘时间和距离（表1）。其中，各类指标数据会随站城融合发展的进一步深化而实时波动。3.3 基于AHP 层次分析法计算评价体系指标权重通过组织站城融合度评价体系专项会议共邀请25 位专家进行咨询讨论，对各个指标进行权重打分。共发放问卷32 份，回收问卷32 份。再结合层次分析法权重，对每个目标层指标计算权重，结果见图4。根据对评价体系中指标权重，搭建可参与实际项目中评分的评价体系（表2）。
4 地铁站域基于商业活力提升的站城融合度评价体系实践案例研究
**4.1 项目概况城市绿心起步区定位为展示和体验北京城市副中心新型文化生活方式的市民文化休闲组团。 地上建筑面积约1 万m2，地下建筑面积约24.5 万m2。场地内将建设剧院、图书馆与博物馆三大建筑及地铁M101 线、M104 线换乘站，共享配套设施位于三大建筑与地铁换乘站围合的谷形空间，连接三大建筑与公共交通设施。****4.2 绿心项目站城融合度评估北京城市副中心“绿心”还处在项目阶段，本文依据上文所搭建的站城融合度控制项指标和指标权重，对已有的设计方案进行评估（表3）。根据评分结果，该评价标准从6070 分D级、7180 分C 级、8190 分B 级、91100分A 级定义为4 个等级，绿心项目最后得分85 分，评定为B 级。针对以上评分的薄弱环节，依据指标层从业态布局、公共空间和海绵城市三个维度给出相关技术优化策略。**4.3 基于评价结果的设计提升策略4.3.1 提升商业面积占比，增强商业融合度参考日本多摩新城商业体量 ：文化建筑体量=1:2，绿心三大馆建筑面积共29 万m2，因此共享商业服务设施所需面积约15 万m2。考虑绿心及三大建筑未来将吸引力（表4），建议增设商业面积满足客群需，建议增设商业面积至1５万m2。除布置在端头空间外，在中庭等下沉广场处也应布置休闲小食、饰品、服装等中小型业态空间。4.3.2 多层次公共空间设置，增强休闲设施覆盖率图5 通过空间句法分析发现在下沉广场和中庭范围处人流较为集中，考虑人体的行为活动需求，结合项目中本有的中庭和下沉广场（图6），考虑增设休闲一角、休息设施、小型展览空间等，并提高空间导向标识；根据人心理行为学特征调试公共空间数量和大小。因此，除在中庭和下沉广场区域外，在业态集中处分散布置小型公共休息空间。
发表回复