清华同衡光环境规划设计研究所

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北京轨道交通TOD开发强度(性质、规模、功能)研究
2021年03月10日    清华同衡智慧城市研究所

所属分类: 智慧城市规划与研究

项目地点:北京市

设计单位:智慧城市研究所

完成时间:2021年

图片展示
项目简介

一、项目背景

当前,北京市轨道建设和用地开发之间存在一系列不协调的问题,地铁出入口、地面交通接驳设施、静态交通设施等与周边独立开发的各地块无法有效衔接,地铁站点的综合效益无法得到充分的体现。面对北京大规模的轨道交通建设需求,以及城市功能优化提质要求,需要对轨道交通站点周边用地的功能、强度、站点与周边一体化开发(更新优化)模式等进行深入研究。本研究是通过多源数据对北京轨道交通站点进行现状分类,为加强轨道交通站点和周边用地的一体化规划及场站用地综合利用等更深层次的研究提供参考和支撑。


二、规划构思及主要内容

1、研究思路

项目研究思路是在对原始数据清洗校验等基本处理的基础上,以站点为核心,在800米半径范围的圆形区域内利用多源数据集进行多维时空分析,在分析基础上对站点进行主要变量计算(自变量包括站点可达性、站点服务区用地强度、站点服务区内用地功能、因变量站点服务区人口热力及职住情况),进行变量的相关分析,得出不同自变量和因变量之间的相关关系,以数据支撑轨道站点分区分类的方案。

 TOD-2_副本.jpg

轨道交通站点分类技术路线


2、研究内容

根据相关性研究,分析得到与北京轨道交通站点相关性强的6个因素,并采用这6个因素参与站点分类,包括换乘情况(换乘、单线)、平均空间可达距离(在轨道线网上的拓扑关系)、总容积率(根据三维建筑数据和现状用地推算)、住宅用地占比、办公用地占比、零售与餐饮用地占比。

分别采用K-Means聚类与层次聚类方法。K-Means聚类是通过迭代寻找k个类簇的一种划分方案,使得用这k个类簇的均值来代表相应各类样本时所得的总体误差最小;层次聚类方法是用样本间的距离(欧式距离)作为相似性度量,用各类样本与类均值间的平方误差和作为聚类准则。

  TOD-3_副本.jpg

K-means聚类、层次聚类结果

K-means聚类方法得到结果为19类站点,层次聚类方法得到结果为15个中类,6个大类。经过精度对比后,选择层次聚类的6大类结果对站点进行划分,并总结出每类站点的特点。

 TOD-4_副本.jpg

典型站点土地利用及特点


三、项目实施成果及社会影响

本研究通过数据的支撑辅助对站点周边用地功能、强度、功能等方面提出导则性要求,辅助北京轨道交通明确TOD开发密度分区构建和容积率确定的指引。后续,研究将结合轨道交通站点类型和区位,分析站点周边的土地开发强度,兼顾经济要素聚集效应、公共服务社会效应和绿地开放空间的生态效应,制定典型站点周边用地强度和功能配置导则,为典型站点的一体化规划编制提出建议,为北京市轨道交通发展、辅助北京街区的控规编制提供参考。

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