空间句法理论最早由英国学者比尔·希列尔(Bill Hillier)提出,即以空间秩序作为对随机行为的限定,再用数学方法描述和分析空间,量化研究人类空间行为与建筑空间形态之间的相互关系^[13-15]。不同学者已在城市空间结构^[16-18]、建筑空间布局^[19-20]、地铁站域商业活力^[21]等方面取得一定研究成果。

本文选取空间句法的轴线分析、视域分析来研究空间组织对换乘空间可达性、可视性的作用机制。轴线分析中以轴线概括凸空间,通过轴线上的数值变化分析空间的步行可达性,选择整合度、可理解度为量化指标; 视域分析则通过细分网格计算视线深度,发掘空间组织对于旅客视线的阻隔程度,选择视线整合度、视觉聚合系数为量化指标(表1)^[22-23]。

表1 空间句法选定参数简介

北京南站、合肥南站出站层平面图由笔者依据文献图纸^[24]、《中国铁路新客站:合肥南站》图纸、客站信息导览图、百度地图信息,并结合实地调研用CAD绘制而成。依据Depthmap软件要求简化平面图,绘制轴线模型与视域模型。

京福高速铁路是国家“八纵八横”高速铁路网京港(台)通道的重要组成部分,连接华北、华中、华南地区,贯通京津冀、长中游、海峡西岸等城市群。线上共38个站点,其中特大型高铁客站5个,分别为北京南站、济南西站、徐州东站、合肥南站、福州站。依据商业空间与交通空间的关系将高铁客站换乘空间平面组织分为商业通道混合型与商业通道分离型两种类型(表2)。

北京南站与合肥南站换乘空间形态复杂,商业种类繁多,且分别代表两种不同的类型,是研究高铁客站换乘空间可达性、可视性的典型案例(表3)。研究的换乘空间选取二者地下一层出站层,旅客可在此实现交通换乘与商业服务等活动。

表2 高铁客站换乘空间平面组织分类

表3 北京南站与合肥南站基本概况

(1)换乘空间功能分析。北京南站出站层功能布局如图1所示,国铁出站厅和换乘大厅中多数商铺为餐饮,少数为零售、书店、宾馆、药店等; 洗手间置于西侧国铁出站厅中,售票处分布在东西两侧国铁出站厅中; 其他出行服务设施,如行李寄存处、问询处等分散布置于换乘大厅中。总体来说,北京南站中餐饮占比过重,可供旅客休闲的场所较少。

图1 北京南站功能分析合肥南站出站层功能布局

如图2所示,国铁出站厅中商业以餐饮为主,其他商业次之,但近五分之一为空铺; 每个国铁出站厅内均设置补票处; 换乘大厅A中部设有问询处,南北两端各设一洗手间和警卫值班室。北广场的商业服务集中于北侧,西侧商业主要为酒店、后勤设施、企业办公和空铺,既有室外花园使用率不高; 东侧商业则包括餐饮、便利、问询和警卫值班等功能,同样存在部分空铺。总体来说,合肥南站商业活力较低。

图2 合肥南站功能分析

(2)换乘空间流线分析。北京南站中,旅客自国铁出站厅出站,经由中央换乘大厅完成与地铁、出租车、网约车、私家车、公交车、高铁的换乘; 旅客由地铁进入中央换乘大厅,可通过东侧快速进站厅和南北自动扶梯换乘高铁。进站流线与出站流线糅杂于中央换乘大厅中,尤其东侧通道易发生人流拥堵(图3)。

图3 北京南站流线分析

合肥南站中,旅客自国铁出站厅出站,经由换乘大厅A完成与地铁、公交车、出租车、私家车、网约车、机场大巴的换乘,经由换乘大厅B完成与高铁、长途客运、共享单车、私家车的换乘; 旅客由地铁进入大厅B,可换乘长途客运、机场大巴以及高铁,进站换乘活动在北广场内完成。旅客进出站流线相对简洁明确(图4)。

图4 合肥南站流线分析

在轴线模型的计算分析中,轴线颜色越深表明数值越高,空间可达性越好。

(1)北京南站。由图5可知,换乘空间可理解度数值约为0.68,表明换乘空间中连接值与整合度相关,整体空间可识别性不高。由表4可知,地铁站厅东西两侧通道仅有少许深色轴线,可达性良好。结合前文可知,地铁站厅东侧通道邻近快速进站通道,是旅客进行快速换乘的场所,空间可达性不够。东西换乘通道内几乎无深色轴线,可达性偏低。南出站口可达性偏低,北出站口可达性极低。换乘大厅北侧的商业空间内均为浅色轴线且数量稀少,表明该区域可达性较低,商业活力不高; 换乘大厅南侧商业空间可达性一般,且越靠近南出站口可达性越低。

图5 北京南站可理解度分析

(2)合肥南站。由图6可知,换乘空间可理解度数值约为0.80,表明换乘空间中连接值与整合度高度相关,整体空间可识别性较高。由表4可知,换乘大厅A与换乘大厅B中部轴线多为深色,表明该区域的公共性、可达性较强。结合前文可知,大厅A是旅客出站换乘活动的集合场,其中仅布置垂直交通与问询处确保空间有较高的通达性。大厅B中则通过设置室内台阶来分散客流量,引导旅客通往商业服务和出站口,提升旅客换乘效率与换乘体验。东西换乘通道内均为浅色轴线,且数量自北向南依次减少,与换乘大厅A内的深色轴线形成鲜明对比,表明东西换乘通道可识别性较差,易被旅客忽略。北广场出站口的可达性一般。过道2内有深色轴线,表明此处可达性良好。过道3的可达性较低,过道1和过道4的可达性极低,表明北广场换乘大厅西侧的商业空间少有人至,商业活力不高。

图6 合肥南站可理解度分析

视域分析中,视线无遮挡即指无实体边界,因此视域模型中并未画出遮挡视线的部分垂直交通。在视域模型的计算分析中,色块颜色越深表明数值越高,空间可视性越好。

(1)北京南站。由表4可知,换乘大厅中东西通道与东西换乘通道视线相通的区域可视性较好,且西侧高于东侧。结合表5可知,西侧通道整合度数值约为12.79,整体可视性良好; 东侧通道整合度数值约为10.08,可视性一般,结合图3可知东侧通道是旅客进出站活动的汇集处,不利于旅客快速识别方向。由表6可知,东侧换乘通道入口H1-H2、南北出站口C1-C2视线整合度数值较低,可视性较差。地铁站厅布置于换乘大厅中部,可缩短旅客换乘流线,提高换乘效率,但在一定程度上也因阻隔了南北视线通达而削弱了旅客的方向识别能力。其次,换乘大厅南北两端商业空间与东侧国铁出站厅的界面过于零碎,对南北两端空间的可视性产生一定影响。

表4 北京南站与合肥南站换乘空间句法分析

表5 换乘空间句法参数数值

表6 重要节点/区域视线整合度平均值

(2)合肥南站。由表4可知,换乘大厅A与换乘大厅B视线相通的区域视觉整合度数值极高,换乘大厅A整体视觉整合度较高。但换乘大厅A界面太过规整,加之东西换乘通道可视性较低,旅客易错过换乘通道。换乘大厅A空间过于均质,结合表5、表6可知,换乘通道入口H1-H6的视线整合度数值均不高,而换乘大厅A的数值极高,较大的数值差异表明换乘通道的可识别性较差,缺乏视线引导而导致旅客过度依赖标识,不利于旅客辨别方向。换乘大厅B中部视觉整合度极高,表明该区域可视性极强。结合前文可知,围绕该区域布置垂直交通设施和部分商业服务功能,辅以室内台阶引导旅客走向,可提高旅客的换乘效率。北广场东西出站口C2-C5视线整合度数值较低,可视性一般,不利于人流引导,尤其出站口C3、C4为旅客换乘长途汽车与机场快线的常用出口,不利于旅客快速换乘。由表6可知,过道4的视觉整合度数值极低,过道1-2次之,过道3则一般,表明西侧商业可视性较差,商业活力不足。

北京南站东侧国铁出站厅的空间界面过于零碎,加上其涵盖的商业功能易使旅客眼花缭乱。调整东侧国铁出站厅空间界面,使得原本零碎的空间界面变得相对规整,保持空间形态的连续性,提升空间导向性。

合肥南站换乘大厅A过于空旷,但其又承担了旅客出站的大多数换乘活动,需在不影响换乘流线的同时增加空间导向性。在通道内南北两端置入商业空间,丰富商业功能的同时限定旅客视线,可增强空间导向性。

北京南站东侧通道需承载旅客快速进站和出站活动,尤其地铁站厅东侧的国铁出站厅内设有6个快速进站口,需提高空间可达性和可视性,且要有足够的缓冲空间以避免人流拥堵。除去中央通道中靠近东侧国铁出站厅的商铺,提升东侧通道的可视性和可达性,同时扩大了东侧通道的等候空间,缓解交通拥堵的情况。

合肥南站换乘大厅A中空间界面过于规整且空间尺度大,扩大东西换乘通道入口空间尺度,使得空间界面产生收放变化,提升重要节点空间的可识别性。并将换乘大厅A中的问询处南移,避免对换乘通道的视线遮挡,提升旅客换乘效率。旅客多由北广场东2出站口出站换乘长途客运。除去换乘大厅B地铁出入口东侧的部分商业,扩大局部空间,同时将东2出站口空间界面西移,缩短空间进深,以增强出站口的空间可视性,从而提升旅客换乘效率。

出站旅客一般时间压力小、通行意愿强,换乘活动中多采取必要性消费,包括餐饮、购物、休息等。

北京南站中保留西侧原有宾馆,并将宾馆临近商铺改为便利店,与洗手间共同形成休息组团,满足旅客驻留休息的需求。在国铁出站厅中增加其他商业功能的比重,其中南北出站口两端的商超、网咖和药店保留,东侧换乘通道一侧置入便利店,东侧国铁出站厅中置入商超。中央通道中保留南端特产便利店和小型书店,原有其他商业保留。餐饮店铺多为中餐,可适当增加西餐的比重。北京南站客流量大,空间流线繁杂,且并未对外开放,故商业功能仅满足旅客必要性消费的需求(图7)。

图7 北京南站换乘空间优化方案

合肥南站换乘大厅A空间大而商业可选择性太少,而站旅客在换乘大厅A中可完成绝大部分交通换乘活动,提升商业活力十分必要。国铁站厅内的商业穿插布置餐饮与其他商业功能,并在各换乘通道入口处确保有其他商业,如便利店、特产店等。换乘大厅B中商业依据空间可达性进行分区:①将地铁出入口西侧区域改为餐饮区,增设店铺并除去中间店铺,减少部分店铺面积,形成环绕式商业空间布局,使商业流线更明确,提升商业活力。②地铁出入口东侧商业可用作便利店、旅行社。③换乘大厅B西侧有单独出入口,其周围有绿化带。过道4可达性较低,将过道西侧区域改为休息区,包括宾馆和网咖; 过道东侧区域改为企业办公,不易受外界打扰且有单独的对外入口。北广场可对外开放,应考虑城市功能的引入(图8)。

图8 合肥南站换乘空间优化方案

(1)北京南站。将优化方案句法分析与现状句法分析进行对比(表4～表9、图5、图9):①可理解度数值由0.68变为0.71,整体空间可识别性增强,旅客更容易从局部空间来感知整体空间。②东侧通道与东侧换乘通道视线相通的地方可视性明显提高,视线整合度数值由10.80上升至12.29; 东侧通道内深色轴线数量增多,可达性提高,旅客进出站换乘效率提升。③东西换乘通道内轴线变为偏深色线、可达性提高; 东侧换乘通道入口视线整合度提高,可视性增强。④整合中央通道内的商业空间,北端空间可达性明显提高,南端空间也多了部分深色轴线,可达性提高。

图9 北京南站优化后可理解度分析

(2)合肥南站。将优化方案句法分析与现状句法分析进行对比(表4～表9、图5、图 10):①可理解度数值由0.80变为0.82,整体空间可识别性增强。②扩大换乘大厅A中东西换乘通道入口处的空间尺度,换乘通道整体可视性明显提高,加上服务空间的置入提升了大厅的空间导向性,大厅的可达性也随之提高。③换乘空间整体整合度数值下降,但北广场东1、2出站口和西1出站口的整合度数值增高,表明这几个出站口的可视性增强,旅客更易寻找换乘长途客运和机场快线的出口。④有机整合换乘大厅B商业空间,过道的可视性均提高,尤其过道1、2的可视性明显增强。⑤换乘大厅A与换乘大厅B视线相通的部分可视性降低,但依旧是全局可视性最高的地方,削弱其过高的可视性可避免交通拥堵。

图 10 合肥南站优化后可理解度分析

表7 北京南站与合肥南站换乘空间优化后句法分析

表8 换乘空间优化后句法参数数值

表9 重要节点/区域优化后视线整合度平均值