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[摘要]北京前门地区保存有良好的历史街巷肌理，是北京传统商业区和文化精华区的重要组成部分。运用空间句法分析前门地区的空间形态，并与商业店铺点位的核密度分析结果相叠加，探讨历史街区的空间结构与商业发展关系。同时，利用跟随调查方法，探究前门地区人流移动轨迹选择与吸引物、街巷空间之间的关系，旨在为前门地区的形态优化、业态提升和街巷活力的协调发展提供实证研究案例。分析结果表明，前门地区文化景点与商业店铺大致沿可达性高的道路呈线性集聚，但仍有部分文化景点集聚分布在可达性较低且商业店铺尚未形成集聚的胡同街巷，商业店铺的空间集聚则极大影响着人流移动的行为路径选择。
[关键词]前门地区；空间句法；空间形态；移动；行为路径
[中图分类号]TU 98421[文献标志码]A[文章编号]10050310（2018）01002206
Study on the Space Morphology of Historical Street Based on
Space Syntax Analysis
——A Case of Historical Street of Qianmen
Zhou Jiaying， Zhang Jingqiu
（College of Applied Arts and Science， Beijing Union Universtiy， Beijing， China 100191）
Abstract： Qianmen area contains a profound cultural heritage， and preservation of a good historical streets texture. This study attempts to examine the space morphology of historical street and the relationship between the selection of the flow path and the attraction by using space syntax and kernel density analysis. The coordinated development of the space morphology， business and street vitality of the Qianmen area are explored. Analysis results show that the attractions and commercial shops in Qianmen area roughly agglomerated along the roads with high accessibility， but there are still some cultural spots are located in the Hutongs， which are with lower accessibility. And the spatial agglomeration of commercial shops greatly affects the behavior tracks of people.
Keywords： Qianmen area； Space syntax； Space morphology； Mobility； Behavior tracks
0引言
北京前門地区历史悠久，蕴含着深厚的文化底蕴，自明清以来便是建筑、商贾、梨园、会馆、民俗等文化积淀最深厚的历史街区，至今仍保留着明清时期的街巷肌理，是北京古都风貌保护的重点地区。前门地区自2001年北京申奥成功便开始了修缮改造工程[1]，经历了前门大街商业步行街、大栅栏商业街及鲜鱼口地区改造，恢复三里河水系等多次改造，前门地区逐渐恢复了其历史风貌，同时前门地区活力不足的问题也导致部分商业街巷过于拥挤，而部分保护较好且文化底蕴丰厚的街巷人迹罕至。
空间形态是指空间及其构成要素所体现出的形状特征，既包括了空间的内涵，又包括了物体形态的内涵[2]，目前利用空间句法理论探讨历史街区空间形态的研究已不在少数，如钟延芬[3]、杨聆[4]等利用空间句法的基本参数对历史街区的空间形态进行量化研究；陈仲光[5]从城市整体、历史街区及建筑内部三种不同尺度来研究三坊七巷历史街区的空间形态构成特征；李卉姗[6]则从不同历史时期的空间形态入手，分析青岛中山路历史街区空间形态演变的特征及动因。目前将 GIS 与空间句法结合已经被认为是一种探索空间结构的有效方法[7]，陈华杰[8]从建筑内部空间入手，对义乌国际商贸城的内部空间结构进行分析；吴荣华[9]将GIS核密度与空间句法整合度结合，研究旅游地小尺度空间结构及关联的合理性；樊文平[10]将空间句法的拓扑分析和GIS的定量分析相结合，解释了城市道路网结构对城市商业中心布局及等级的影响；王成芳[11]通过空间句法与GIS 集成分析对街巷和用地布局的合理性进行判断，并通过空间形态分析来评价局部空间形态结构。对于人流的行为轨迹的研究多为发放手持GPS的方式，如叶茂盛[12]对“南京1912”历史街区中行人的行为特征与商业街区空间要素的关系进行分析，而对于人流路径跟随的研究目前仅在盛强[13]提出的数据化设计课程中有所涉及。
北京联合大学学报2018年1月
第32卷第1期周佳颖等：基于空间句法的历史街区空间形态研究
本文利用空间句法进行空间形态分析，利用ArcGIS对前门历史街区中的商业店铺和旅游景点的点位数据进行核密度分析，结合地铁站人流跟随调查方法，探讨和验证前门地区的空间形态、吸引物、商铺与街巷的空间关系以及人流行为的移动路线选择与空间形态关系。 1研究范围及研究方法
11研究范围
前门地区位于北京二环路以内，紧邻天安门广场，北起前门东大街、前门西大街，南至珠市口东大街、珠市口西大街，东起祈年大街，西至南新华街。研究范围内还包括历史文化保护区中的大栅栏，东琉璃厂及鲜鱼口地区（图1）。
12研究方法
20世纪70年代，英国学者比尔·希列尔首次提出空间句法理论系，借助计算机模拟技术，定量描述城市空间形态，探究人类活动行为与空间形态之间的相互关系，解读城市空间形态对人类空间行为的影响方式和程度。
通过将GIS 与空间句法结合的方法来解读小尺度空间的通道结构，结合核密度估计分析点的空间结构，找出通道空间、吸引物空间、商铺空间之间的关联[9]。除此之外，本文还采纳对地铁站出站人流的跟随调查方法，跟随时采用从出站口随机选取跟随目标，跟随直至被跟随者进入建筑内部5 min未出或跟随时长超过20 min则停止跟随，同时用手机软件记录步行轨迹，并将出行目的按照工作、回家、商业活动（购物或闲逛）以及换乘其他交通工具分类，调研时间采用工作日及非工作日结合的方式，确保样本类型及数量
①。
①该部分数据来源于作者参加的2016年北京交通大学“数据时代的分析与设计”课程调研所得数据。
因此，本文主要以前门地区现状地图为基础，在CAD中绘制道路结构轴线图，导入到Depthmap中进行句法分析，并通过在ArcGIS中叠加2015年前门地区景点及商铺POI点，计算其核密度并解析前门地区空间形态。同时采用跟随调查的方式，以地铁“前门站”为出发点，记录前门地区的人流步行轨迹，初步探究前门地区人流轨迹与空间形态的关系。
2结果分析
2 1空间形态句法分析
首先对前门地区的道路系统进行轴线图绘制，将每一条道路简化为空间里的一条轴线，通过轴线的连接直观反映道路之间的连接关系，然后将绘制好的轴线模型导入到Depthmap中，采用线段分析法，对前门地区进行整合度与可理解度的空间分析。由于研究范围内除了煤市街、前门东路、草厂三条等一些宽度较大的车行道之外，以及仅允许步行通过的前门步行街和大栅栏东街商业步行街，其余多是仅供自行车及行人步行通过的胡同。由于街巷的长度在一定程度上能反应其功能及等级，因此本文空间尺度的研究仅对街巷的长度进行抽象化轴线分析，暂且忽略道路宽度及出行方式对空间分析的影响。
211整合度分析
整合度表示一条轴线或线段到其他轴线的平均距离，即描述了该街道段的中心性。整合度反映的是研究的单元空间与系统中所有其他空间的集聚或离散程度，整合度值越高的空间，可达性越高，吸引力越大。在现实生活中，则体现为整合度高的地方会出现较多的人流，同时也是街巷活力的体现。
将绘制好的轴线模型导入到Depthmap软件进行分析，从而得到前门地区的整合度示意图（图2），图中颜色越暖的线段代表其整合度越高，颜色越冷代表其整合度越低。
根据图2分析，在前门地区整合度最高的为珠市口东大街、珠市口西大街，其次为前门步行街、煤市街、前门东路、前门西河沿街、西打磨厂街、大栅栏商业步行街及鲜鱼口街。而在现实生活中，珠市口东大街、珠市口西大街、煤市街及前门东路作为前门地区主要交通要道，连接周边各条胡同及商业街，可达性最好，而前门步行街、大栅栏商业步行街及鲜鱼口街作为前门地区的主要商业街道，吸引了大量人流，与分析图结果一致。
212可理解度分析
可理解度反映的是个体在空间系统中游走与行进时，对整个空间的理解度，也就是个体在感知空间时区别整体与局部的难易程度。而在空间句法中，散点图通常被用来分析全局集成度和局部集成度的相关性，而Y=ax+b是模拟散点图的走势而得到的回归线，X轴为连接值，Y轴为全局整合度，斜率R2为拟合度，以此来预测散点图的实际情况的准确度。当R2<05时认为拟合不太好，系统的可理解性较弱；当R2>05时认为单个空间与周边的联系较好，具有较高的个人对空间系统理解度[3]。
图3中R2=056，说明前门地区的可理解性较高，
前门地区单个空间与周边联系较好，虽然前门地区有很多不规整的胡同街巷，但并不影响人们对于前门地区整体的理解度，人们可以通过前门大街、煤市街及前门东路等具有较高可达性的道路，方便地前往各条胡同小巷。
22吸引点集聚程度与句法分析
221旅游景点空间分布与句法分析
前门地区历史文化底蕴丰厚，有着诸如正阳门箭楼、大栅栏及各类会馆等著名旅游景点。通过ArcGIS对2015年旅游景点POI点进行核密度分析，并与前门地区整合度轴线图叠加进行分析（图4），
可以看出，前门地区旅游景点的核心集聚于前门地区内部，主要为前门步行街北部、大栅栏地区及鲜鱼口东侧的各类会馆集聚区，主要沿前门步行街、前门东路、大栅栏东街、鲜鱼口街及兴隆西街等整合度较高的街巷分布。但旅游景点密度集聚的部分并非所有景点所在道路的通达性都较高，如会馆集聚的地区，游客较难到达。而位于东琉璃厂地区的旅游景点因其分布零散，未形成集聚核，且道路通达性较差，更是少有人至。
222商铺空间分布与句法形态
前門地区汇聚着大量的商业店铺，如前门步行街、大栅栏商业步行街及鲜鱼口美食街就是前门地区著名的商业街，不仅有着许多知名的老字号店铺，还有许多来自全国各地的特色美食及文创产业。通过ArcGIS对2015年商业店铺的POI点进行核密度分析，并与前门地区的整合度轴线图叠加分析（图5），可以看出，前门地区的商业店铺主要集聚于前门步行街、大栅栏商业步行街、鲜鱼口地区及琉璃厂东街，且集中于前门地区的西部。而其他集聚程度不高，分布散而广的商铺，亦是主要沿通达性高的道路分布，如前门西沿河街、南新华街及珠市口西大街等。由此可以看出，前门地区商业店铺的集聚程度与街巷整合度基本保持一致，可达性高的街巷吸引着大量的商业店铺，同时这些商业店铺也吸引了大量的人流，但分布不均的商业店铺也影响着前门地区的整体活力。 对比前门地区旅游景点及商业店铺的核密度分析，可以看出两者均在前门步行街及大栅栏地区形成了集聚核，吸引了大量的人流，而商业店铺却未在景点集聚的鲜鱼口东侧地区形成集聚。商铺分布整体西多东少，而景点分布则是东多西少，可见前门地区的商业店铺并非完全围绕景点修建。通达度较高且有景点密度核的兴隆西街基本没有店铺分布，需要加强此处会馆集聚区的宣传力度，同时增加商业吸引点，分散集聚于前门步行街的人流，增强会馆集聚区的活力。
23地铁站人流跟随路径分析
目前对于人流路径跟随的模式多为发放手持GPS的方式，这种方法无法对其出行目的及最终目标场所进行分类，存在一定的局限性，而盛强[13]在数据化设计课程中采用的地铁站出站口人流跟随的方式则有效地解决了此类问题。该
方法采用随机选取跟随目标的方式，用“咕咚”手机软件记录跟随轨迹，跟随直至被跟随者进入建筑内5 min不出来或跟随时长超过20 min则停止跟随，同时用手机软件记录步行轨迹，并将出行目的按照工作、回家、商业活动（购物或闲逛）以及换乘其他交通工具分为4类。一般而言，有效跟随轨迹至少要达到400条以上，由于本文仅为探究前门地区人流轨迹与空间形态的关系的初步试验，故样本量仅有129条，其中，出行目的为工作的有13条，回家的有16条，商业活动的有60条，换乘其他交通工具的有40条。
通过将人流跟随轨迹图叠加2015年商业店铺数量核密度分析图及前门地区整合度轴线图（图6），可以看出：从前门地铁站出来的人流中，大部分是前往前门大街及大栅栏商业街的游客，且步行范围大致在1 000 m以内；有一部分则是以换乘交通工具为目的的人流，多为前往前门地铁站附近的公交站点，换乘公交前往其他目的地，这些人流步行范围大多为500 m以内，换乘便捷且目的明确；由于调研时间采用工作日与周末结合的方式，故而有一部分在前门步行街及大栅栏西街工作的人流，这些人步行范围不一，但工作地点相对集中；除此之外，还有极少部分回家的人流，多为前门地区的居民，但由于受到前门地区改造拆迁的影响，这部分人流量相对较少。综合来看，前门地区的人流轨迹与前门地区街巷整合度相吻合，人流轨迹多沿可达性高的街巷运动，且其目的多为商业活动，最终进入的建筑也多是前门大街及大栅栏商业步行街中集聚的商业店铺。
3结论与讨论
历史街区蕴含着丰厚的文化底蕴，其空间形态反映了历史上在此生活过的社会群体所创造的生活方式和文化形态，是一个城市传统文化延续的重要载体[14]。而空间句法理论认为，空间与社会的关系并非仅存在于单个空间或个体活动层面，而是存在于人与空间的组构关系中[15]。通过对历史街区的空间形态、核密度分析以及人流轨迹跟随，能够更有效地认识、理解和改造历史街区，使空间与社会的关系更加和谐。以前门地区作为研究案例，采用空间句法及核密度方法从街巷、景点、商铺等空间要素探究其空间形态，结合游客、居民的实际路径轨迹，探究人流轨迹选择与吸引物及空间形态之间的关系。
研究结果表明，1） 作为北京著名的历史文化街区和传统商业街区，因街巷结构和商业业态不同形成街巷活力的差异，前门步行街、大栅栏商业步行街及鲜鱼口美食街处于前门地区的核心地位，商业业态多以餐馆为主，人流集中，活力较好，而蕴含丰厚文化底蕴但可达性相对较低的胡同，如杨梅竹斜街、琉璃厂东街以及会馆集聚的草厂三条等胡同则处于支配地位。2） 景点及商业店铺分布主要在前门步行街形成小范围集聚，但在景点集聚的兴隆西街则鲜有店铺分布，说明前门地区的商业店铺与景点分布并非完全一致，但均与街巷的可达性相吻合，反映了前门地区活力集中于店铺及景点集聚的主要商业街。3） 初步尝试地铁口人流量路径轨迹跟随调查，发现商业店铺的分布极大地影响了前门地区人流的行为选择，直接表现在其行走路径的差异，前往前门地区的人流主要集聚于前门步行街及大栅栏商业街，这与前门地区的商业旅游功能相关，但是鲜鱼口地区的会馆集聚区虽然有着景点集聚核，但因其知名度不高及道路通达性较低的原因，吸引人流集聚的能力较低。受到本文研究数据样本数量的影响，对于人流路径轨迹的分析也存在一定的局限性，未来将丰富人流轨迹的数据量以及对其最终目的地的业态解读，进一步丰富和完善对前门地区空间形态的研究。
[参考文献]
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[6]李卉姗. 基于空间句法的历史商业街区空间形态演变研究——以青岛中山路历史街区为例[D]. 青岛：青岛理工大学， 2016.
[7]Jiang B， Claramunt C. Geometric accessibility and geographic information： extending desktop GIS to space syntax[J]. Computers Environment and Urban Systems， 1999， 23（2）： 127-146.
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[9]吴荣华， 张宏磊， 张捷，等. 城市历史文化旅游地的小尺度空间结构及关联——以南京夫子庙景区为例[J]. 地理研究， 2014， 33（12）：2427-2436.
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[11]王成芳， 孙一民. 基于GIS和空间句法的历史街区保护更新规划方法研究——以江门市历史街区为例[J]. 热带地理， 2012， 32（2）：154-159.
[12]叶茂盛， 曾锐， 曾俊. 基于GPS技术的文化商业街区步行行动调查研究——以“南京1912”为例[J]. 南方建筑， 2013（1）：10-15.
[13]盛强.走向数据化设计——广义交通视角下的研究型设计教学实践[C]//全国高校建筑学学科专业指导委员会，全国高校建筑数字技术教学工作委员会.信息·模型·创作——2016年全国建筑院系建筑数字技术教学研讨会论文集. 沈阳：2016年全国建筑院系建筑数字技术教学研讨会，2016.
[14]陈攀. 基于空间句法的历史文化街区空间结构研究[D]. 南昌：南昌航空大学，2017.
[15]陶伟， 陈红叶， 林杰勇. 句法视角下广州传统村落空间形态及认知研究[J]. 地理学报， 2013， 68（2）： 209-218.
（责任编辑李亚青）
[关键词]前门地区；空间句法；空间形态；移动；行为路径
[中图分类号]TU 98421[文献标志码]A[文章编号]10050310（2018）01002206
Study on the Space Morphology of Historical Street Based on
Space Syntax Analysis
——A Case of Historical Street of Qianmen
Zhou Jiaying， Zhang Jingqiu
（College of Applied Arts and Science， Beijing Union Universtiy， Beijing， China 100191）
Abstract： Qianmen area contains a profound cultural heritage， and preservation of a good historical streets texture. This study attempts to examine the space morphology of historical street and the relationship between the selection of the flow path and the attraction by using space syntax and kernel density analysis. The coordinated development of the space morphology， business and street vitality of the Qianmen area are explored. Analysis results show that the attractions and commercial shops in Qianmen area roughly agglomerated along the roads with high accessibility， but there are still some cultural spots are located in the Hutongs， which are with lower accessibility. And the spatial agglomeration of commercial shops greatly affects the behavior tracks of people.
Keywords： Qianmen area； Space syntax； Space morphology； Mobility； Behavior tracks
0引言
北京前門地区历史悠久，蕴含着深厚的文化底蕴，自明清以来便是建筑、商贾、梨园、会馆、民俗等文化积淀最深厚的历史街区，至今仍保留着明清时期的街巷肌理，是北京古都风貌保护的重点地区。前门地区自2001年北京申奥成功便开始了修缮改造工程[1]，经历了前门大街商业步行街、大栅栏商业街及鲜鱼口地区改造，恢复三里河水系等多次改造，前门地区逐渐恢复了其历史风貌，同时前门地区活力不足的问题也导致部分商业街巷过于拥挤，而部分保护较好且文化底蕴丰厚的街巷人迹罕至。
空间形态是指空间及其构成要素所体现出的形状特征，既包括了空间的内涵，又包括了物体形态的内涵[2]，目前利用空间句法理论探讨历史街区空间形态的研究已不在少数，如钟延芬[3]、杨聆[4]等利用空间句法的基本参数对历史街区的空间形态进行量化研究；陈仲光[5]从城市整体、历史街区及建筑内部三种不同尺度来研究三坊七巷历史街区的空间形态构成特征；李卉姗[6]则从不同历史时期的空间形态入手，分析青岛中山路历史街区空间形态演变的特征及动因。目前将 GIS 与空间句法结合已经被认为是一种探索空间结构的有效方法[7]，陈华杰[8]从建筑内部空间入手，对义乌国际商贸城的内部空间结构进行分析；吴荣华[9]将GIS核密度与空间句法整合度结合，研究旅游地小尺度空间结构及关联的合理性；樊文平[10]将空间句法的拓扑分析和GIS的定量分析相结合，解释了城市道路网结构对城市商业中心布局及等级的影响；王成芳[11]通过空间句法与GIS 集成分析对街巷和用地布局的合理性进行判断，并通过空间形态分析来评价局部空间形态结构。对于人流的行为轨迹的研究多为发放手持GPS的方式，如叶茂盛[12]对“南京1912”历史街区中行人的行为特征与商业街区空间要素的关系进行分析，而对于人流路径跟随的研究目前仅在盛强[13]提出的数据化设计课程中有所涉及。
北京联合大学学报2018年1月
第32卷第1期周佳颖等：基于空间句法的历史街区空间形态研究
本文利用空间句法进行空间形态分析，利用ArcGIS对前门历史街区中的商业店铺和旅游景点的点位数据进行核密度分析，结合地铁站人流跟随调查方法，探讨和验证前门地区的空间形态、吸引物、商铺与街巷的空间关系以及人流行为的移动路线选择与空间形态关系。 1研究范围及研究方法
11研究范围
前门地区位于北京二环路以内，紧邻天安门广场，北起前门东大街、前门西大街，南至珠市口东大街、珠市口西大街，东起祈年大街，西至南新华街。研究范围内还包括历史文化保护区中的大栅栏，东琉璃厂及鲜鱼口地区（图1）。
12研究方法
20世纪70年代，英国学者比尔·希列尔首次提出空间句法理论系，借助计算机模拟技术，定量描述城市空间形态，探究人类活动行为与空间形态之间的相互关系，解读城市空间形态对人类空间行为的影响方式和程度。
通过将GIS 与空间句法结合的方法来解读小尺度空间的通道结构，结合核密度估计分析点的空间结构，找出通道空间、吸引物空间、商铺空间之间的关联[9]。除此之外，本文还采纳对地铁站出站人流的跟随调查方法，跟随时采用从出站口随机选取跟随目标，跟随直至被跟随者进入建筑内部5 min未出或跟随时长超过20 min则停止跟随，同时用手机软件记录步行轨迹，并将出行目的按照工作、回家、商业活动（购物或闲逛）以及换乘其他交通工具分类，调研时间采用工作日及非工作日结合的方式，确保样本类型及数量
①。
①该部分数据来源于作者参加的2016年北京交通大学“数据时代的分析与设计”课程调研所得数据。
因此，本文主要以前门地区现状地图为基础，在CAD中绘制道路结构轴线图，导入到Depthmap中进行句法分析，并通过在ArcGIS中叠加2015年前门地区景点及商铺POI点，计算其核密度并解析前门地区空间形态。同时采用跟随调查的方式，以地铁“前门站”为出发点，记录前门地区的人流步行轨迹，初步探究前门地区人流轨迹与空间形态的关系。
2结果分析
2 1空间形态句法分析
首先对前门地区的道路系统进行轴线图绘制，将每一条道路简化为空间里的一条轴线，通过轴线的连接直观反映道路之间的连接关系，然后将绘制好的轴线模型导入到Depthmap中，采用线段分析法，对前门地区进行整合度与可理解度的空间分析。由于研究范围内除了煤市街、前门东路、草厂三条等一些宽度较大的车行道之外，以及仅允许步行通过的前门步行街和大栅栏东街商业步行街，其余多是仅供自行车及行人步行通过的胡同。由于街巷的长度在一定程度上能反应其功能及等级，因此本文空间尺度的研究仅对街巷的长度进行抽象化轴线分析，暂且忽略道路宽度及出行方式对空间分析的影响。
211整合度分析
整合度表示一条轴线或线段到其他轴线的平均距离，即描述了该街道段的中心性。整合度反映的是研究的单元空间与系统中所有其他空间的集聚或离散程度，整合度值越高的空间，可达性越高，吸引力越大。在现实生活中，则体现为整合度高的地方会出现较多的人流，同时也是街巷活力的体现。
将绘制好的轴线模型导入到Depthmap软件进行分析，从而得到前门地区的整合度示意图（图2），图中颜色越暖的线段代表其整合度越高，颜色越冷代表其整合度越低。
根据图2分析，在前门地区整合度最高的为珠市口东大街、珠市口西大街，其次为前门步行街、煤市街、前门东路、前门西河沿街、西打磨厂街、大栅栏商业步行街及鲜鱼口街。而在现实生活中，珠市口东大街、珠市口西大街、煤市街及前门东路作为前门地区主要交通要道，连接周边各条胡同及商业街，可达性最好，而前门步行街、大栅栏商业步行街及鲜鱼口街作为前门地区的主要商业街道，吸引了大量人流，与分析图结果一致。
212可理解度分析
可理解度反映的是个体在空间系统中游走与行进时，对整个空间的理解度，也就是个体在感知空间时区别整体与局部的难易程度。而在空间句法中，散点图通常被用来分析全局集成度和局部集成度的相关性，而Y=ax+b是模拟散点图的走势而得到的回归线，X轴为连接值，Y轴为全局整合度，斜率R2为拟合度，以此来预测散点图的实际情况的准确度。当R2<05时认为拟合不太好，系统的可理解性较弱；当R2>05时认为单个空间与周边的联系较好，具有较高的个人对空间系统理解度[3]。
图3中R2=056，说明前门地区的可理解性较高，
前门地区单个空间与周边联系较好，虽然前门地区有很多不规整的胡同街巷，但并不影响人们对于前门地区整体的理解度，人们可以通过前门大街、煤市街及前门东路等具有较高可达性的道路，方便地前往各条胡同小巷。
22吸引点集聚程度与句法分析
221旅游景点空间分布与句法分析
前门地区历史文化底蕴丰厚，有着诸如正阳门箭楼、大栅栏及各类会馆等著名旅游景点。通过ArcGIS对2015年旅游景点POI点进行核密度分析，并与前门地区整合度轴线图叠加进行分析（图4），
可以看出，前门地区旅游景点的核心集聚于前门地区内部，主要为前门步行街北部、大栅栏地区及鲜鱼口东侧的各类会馆集聚区，主要沿前门步行街、前门东路、大栅栏东街、鲜鱼口街及兴隆西街等整合度较高的街巷分布。但旅游景点密度集聚的部分并非所有景点所在道路的通达性都较高，如会馆集聚的地区，游客较难到达。而位于东琉璃厂地区的旅游景点因其分布零散，未形成集聚核，且道路通达性较差，更是少有人至。
222商铺空间分布与句法形态
前門地区汇聚着大量的商业店铺，如前门步行街、大栅栏商业步行街及鲜鱼口美食街就是前门地区著名的商业街，不仅有着许多知名的老字号店铺，还有许多来自全国各地的特色美食及文创产业。通过ArcGIS对2015年商业店铺的POI点进行核密度分析，并与前门地区的整合度轴线图叠加分析（图5），可以看出，前门地区的商业店铺主要集聚于前门步行街、大栅栏商业步行街、鲜鱼口地区及琉璃厂东街，且集中于前门地区的西部。而其他集聚程度不高，分布散而广的商铺，亦是主要沿通达性高的道路分布，如前门西沿河街、南新华街及珠市口西大街等。由此可以看出，前门地区商业店铺的集聚程度与街巷整合度基本保持一致，可达性高的街巷吸引着大量的商业店铺，同时这些商业店铺也吸引了大量的人流，但分布不均的商业店铺也影响着前门地区的整体活力。 对比前门地区旅游景点及商业店铺的核密度分析，可以看出两者均在前门步行街及大栅栏地区形成了集聚核，吸引了大量的人流，而商业店铺却未在景点集聚的鲜鱼口东侧地区形成集聚。商铺分布整体西多东少，而景点分布则是东多西少，可见前门地区的商业店铺并非完全围绕景点修建。通达度较高且有景点密度核的兴隆西街基本没有店铺分布，需要加强此处会馆集聚区的宣传力度，同时增加商业吸引点，分散集聚于前门步行街的人流，增强会馆集聚区的活力。
23地铁站人流跟随路径分析
目前对于人流路径跟随的模式多为发放手持GPS的方式，这种方法无法对其出行目的及最终目标场所进行分类，存在一定的局限性，而盛强[13]在数据化设计课程中采用的地铁站出站口人流跟随的方式则有效地解决了此类问题。该
方法采用随机选取跟随目标的方式，用“咕咚”手机软件记录跟随轨迹，跟随直至被跟随者进入建筑内5 min不出来或跟随时长超过20 min则停止跟随，同时用手机软件记录步行轨迹，并将出行目的按照工作、回家、商业活动（购物或闲逛）以及换乘其他交通工具分为4类。一般而言，有效跟随轨迹至少要达到400条以上，由于本文仅为探究前门地区人流轨迹与空间形态的关系的初步试验，故样本量仅有129条，其中，出行目的为工作的有13条，回家的有16条，商业活动的有60条，换乘其他交通工具的有40条。
通过将人流跟随轨迹图叠加2015年商业店铺数量核密度分析图及前门地区整合度轴线图（图6），可以看出：从前门地铁站出来的人流中，大部分是前往前门大街及大栅栏商业街的游客，且步行范围大致在1 000 m以内；有一部分则是以换乘交通工具为目的的人流，多为前往前门地铁站附近的公交站点，换乘公交前往其他目的地，这些人流步行范围大多为500 m以内，换乘便捷且目的明确；由于调研时间采用工作日与周末结合的方式，故而有一部分在前门步行街及大栅栏西街工作的人流，这些人步行范围不一，但工作地点相对集中；除此之外，还有极少部分回家的人流，多为前门地区的居民，但由于受到前门地区改造拆迁的影响，这部分人流量相对较少。综合来看，前门地区的人流轨迹与前门地区街巷整合度相吻合，人流轨迹多沿可达性高的街巷运动，且其目的多为商业活动，最终进入的建筑也多是前门大街及大栅栏商业步行街中集聚的商业店铺。
3结论与讨论
历史街区蕴含着丰厚的文化底蕴，其空间形态反映了历史上在此生活过的社会群体所创造的生活方式和文化形态，是一个城市传统文化延续的重要载体[14]。而空间句法理论认为，空间与社会的关系并非仅存在于单个空间或个体活动层面，而是存在于人与空间的组构关系中[15]。通过对历史街区的空间形态、核密度分析以及人流轨迹跟随，能够更有效地认识、理解和改造历史街区，使空间与社会的关系更加和谐。以前门地区作为研究案例，采用空间句法及核密度方法从街巷、景点、商铺等空间要素探究其空间形态，结合游客、居民的实际路径轨迹，探究人流轨迹选择与吸引物及空间形态之间的关系。
研究结果表明，1） 作为北京著名的历史文化街区和传统商业街区，因街巷结构和商业业态不同形成街巷活力的差异，前门步行街、大栅栏商业步行街及鲜鱼口美食街处于前门地区的核心地位，商业业态多以餐馆为主，人流集中，活力较好，而蕴含丰厚文化底蕴但可达性相对较低的胡同，如杨梅竹斜街、琉璃厂东街以及会馆集聚的草厂三条等胡同则处于支配地位。2） 景点及商业店铺分布主要在前门步行街形成小范围集聚，但在景点集聚的兴隆西街则鲜有店铺分布，说明前门地区的商业店铺与景点分布并非完全一致，但均与街巷的可达性相吻合，反映了前门地区活力集中于店铺及景点集聚的主要商业街。3） 初步尝试地铁口人流量路径轨迹跟随调查，发现商业店铺的分布极大地影响了前门地区人流的行为选择，直接表现在其行走路径的差异，前往前门地区的人流主要集聚于前门步行街及大栅栏商业街，这与前门地区的商业旅游功能相关，但是鲜鱼口地区的会馆集聚区虽然有着景点集聚核，但因其知名度不高及道路通达性较低的原因，吸引人流集聚的能力较低。受到本文研究数据样本数量的影响，对于人流路径轨迹的分析也存在一定的局限性，未来将丰富人流轨迹的数据量以及对其最终目的地的业态解读，进一步丰富和完善对前门地区空间形态的研究。
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（责任编辑李亚青）