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地标建筑分布与街道中间性特征

时间:2023-08-20 理论教育 版权反馈
【摘要】:搜索半径为2 500米时,各案例城市的中间性高值街道分布向某些片区或地段集中,在这些片区或地段中一些相对次要的道路中间性量值明显提高,高值街道的分布密度加大,形成显著的高值街道集聚区。图3-19各案例城市中间性量值分布频率统计

地标建筑分布与街道中间性特征

1)空间分布

搜索半径为5 000米时,各案例城市的中间性高值(1/50—5/50级)[13]街道均集聚于城市中最主要的干道或快速路,并在较大的空间范围内形成相对均质的网格状分布;其他街道也大致依照中间性高低形成级差的网格,量值较高的网格尺度相对较大。搜索半径为2 500米时,各案例城市的中间性高值街道分布向某些片区或地段集中,在这些片区或地段中一些相对次要的道路中间性量值明显提高,高值街道的分布密度加大,形成显著的高值街道集聚区。

图3-12 南京主城街道网络中间性空间分布(搜索半径=5 000米)

(本章中所提到的道路名称中未在街道网络图中标示的请查阅地标建筑分布图

南京主城搜索半径5 000米时的中间性高值街道以新街口鼓楼为核心,包括南北向的龙蟠路(南段)、洪武路、中山东路—汉中路、庐山路、江东路,东西向的北京西路、中央路、中山路—中山南路、集庆路,以及东南、西北走向的中山北路。其中老城片区的分布相对密集而均质,河西则较疏(图3-12)。搜索半径减至2 500米时,主城中间性高值街道的分布在不同片区之间的差异十分明显,老城片区的高值集聚,中间性4/50级以上的街道几乎都在老城,河西南部和北部各有一个中间性量值相对较高的集中地段,其余三个片区的量值较低(图3-13)。如果将老城和河西片区的街道中间性分为30个等级进行更细致的观察,发现在老城片区中间性高值街道更加集中于以中山东路—汉中路、中山路—中山南路交叉口为核心的新街口附近,而河西片区的高值主要集中在江东路北段以及庐山路和江东中路自奥体中心至国际博览中心地段(图3-14、图3-15)。

图3-13 南京主城街道网络中间性空间分布(搜索半径=2 500米)

图3-14 南京老城中间性分布(左:搜索半径=5 000米;右:搜索半径=2 500米)

图3-15 南京河西片区中间性分布(左:搜索半径=5 000米;右:搜索半径=2 500米)

青岛主城搜索半径5 000米时的中间性高值街道主要集中在市南区和市北区南侧,包括老城的太平路、江苏路、胶宁高架(西段),浮山湾片区的香港西路—香港中路以及与之相交的延安三路、山东路、南京路等(图3-16)。搜索半径缩至2 500米时,中间性高值街道更加集中在市政府两侧香港中路、香港西路与东海西路之间,老城中的中间性高值也更加集中于太平路、中山路、江苏路地段,北部胶宁高架的地位下降。(www.xing528.com)

图3-16 青岛主城中间性分布(左:搜索半径=5 000米;右:搜索半径=2 500米)

新加坡搜索半径5 000米时的中间性高值街道大致集中在市中心(Central Area)规划分区内,和滨海湾周边,包括西南、东北走向的Bayfront林荫道、哥烈码头—Esplanade路、新桥路—Hill街—维多利亚街、桥南路—桥北路、派特森路—史格士路,东南、西北走向的克罗士街、Havelock路—教堂街、乌节路—Bras Basah路。搜索半径2 500米时,新加坡中间性高值街道仍然集中在滨海湾附近,但是分化成两个相对集中的地段,分别是南部的莱弗士坊及其以东地段,另一个是新桥路与Bras Basah路交叉口政府大厦至布吉士地段(图3-17)。

图3-17 新加坡中央区域中间性分布(上:搜索半径=5 000米;下:搜索半径=2 500米)

海宁3 000米搜索半径时的中间性高值街道在整个中心城区呈现较均匀的网格分布,包括海宁大道、海昌路(北段)、碧云路、西山路、水月亭路。搜索半径为1 500米时,中间性高值仍集中于一些主要街道,但是范围向西山周边收缩(图3-18)。

图3-18 海宁中心城区中间性分布(左:搜索半径=3 000米;右:搜索半径=1 500米)

2)统计分布

对搜索半径5 000米和2 500米时各个案例城市的中间性量值进行分布频率统计发现,案例城市街道的中间性分布非常不均衡,中间性高值都明显集中在极少数的街道线段上,且各案例的分布曲线十分相似(图3-19)。如南京5 000米半径时,量值的前50%集中在不到1%的街道线段上,1/50级的中间性均值是2/50级的2倍、10/50级的5.8倍,而10/50级仅是20/50级的2倍。这种现象与Lammer,Gehlsen,Helbing[14]等人在分析德国城市Dresden时得到的结论类似,表明街道交通系统是一种按幂率(Power Law)分布的无标度网络(Scale-free Network)。

图3-19 各案例城市中间性量值分布频率统计

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