基于“节点-场所-城市”模型的高速铁路TOD项目开发环境排序研究

Research on Development Environment Ranking of TOD Projects for High Speed Railways Based on “Node-Place-City” Model

摘要

TOD作为一种以公共交通为导向的城市发展模式，近年来越来越多地应用于高速铁路沿线站点的铁路综合土地开发项目。在一条特定的高速铁路线路上，为避免资源浪费，确定沿线站点TOD开发环境重要性排序是在投资决策中必须探讨的问题。为准确、科学地评估各站点TOD开发环境的实际情况，基于扩展的“节点-场所-城市”三维模型，建立高速铁路TOD项目开发环境排序评价指标体系，并在传统熵权-TOPSIS排序方法的基础上，加入耦合度作为维度平衡度修正排序方法。福厦客运专线沿线TOD项目开发环境实例分析结果表明，基于“节点-场所-城市”模型计算得出的排序分类结果，以及高速铁路站点TOD开发与城市发展的相关研究成果，能为高速铁路TOD项目开发环境成熟度排序提供参考。

Abstract

In recent years, transit-oriented development (TOD), as a city development model focusing on public transportation, has been increasingly applied in comprehensive land development projects at high speed railway stations. To avoid resource wasting, along a specific high speed railway route, determining the importance ranking of TOD development environments at stations is a crucial issue that must be discussed in investment decision-making. To accurately and scientifically assess the actual situation of TOD development environments at each station, this paper established a development environment ranking and evaluation indicator system of TOD projects for high speed railways based on an extended "node-place-city" three-dimensional model. Additionally, the coupling degree was incorporated as a dimension balancing factor to correct the ranking method on the basis of the traditional entropy weight-TOPSIS ranking method. The results of the case analysis for TOD project development environments along the Fuzhou-Xiamen Passenger Dedicated Line indicate that the ranking and classification results based on the "node-place-city" model, as well as research achievements related to TOD development at high speed railway stations and urban development, can provide a reference for the maturity ranking of development environments of TOD projects for high speed railways.

Graphical abstract

关键词

TOD项目 / 开发环境排序 / 高速铁路站点 / “节点-场所-城市”模型 / 修正熵权-TOPSIS

Key words

TOD Project / Development Environment Ranking / High Speed Railway Station / "Node-Place-City" Model / Modified Entropy Weight-TOPSIS

0　引言

高速铁路(以下简称“高铁”)的发展对城市产业布局和城市空间结构产生了深远影响^[1]。目前，高铁沿线城市越来越倾向于采用以公共交通为导向(Transit-Oriented Development，TOD)的铁路土地综合开发模式。但许多高铁站点在TOD开发之前因对开发环境评估不当导致开发规模过大、开发资源分配不合理等问题，从而带来建设资源浪费、无序竞争的困扰。因此，有必要综合考虑高铁TOD项目开发环境的多方面因素，分析高铁TOD项目开发环境重要性排序，保证高铁TOD项目开发运营的可持续发展。

TOD概念最早由Calthorpe^[2]提出，主张在交通站点周围建设一体化多功能生活圈以促进城市化发展。目前，国内外关于TOD开发模式的研究已相对成熟。针对TOD规划，Cervero等^[3]首先提出可具操作性的“3D”原则，即高密度开发、用地多样性和人性化设计。后续又有学者在“3D”原则的基础上增加目的地可达性、距交通站点的距离，从而发展至“5D”原则^[4-5]。目前关于高铁TOD开发环境的研究较少，且现有研究通常仅根据TOD开发模式原则构建评价体系进行加权计算，通过计算得分的高低判断高铁TOD开发成熟度^[6-7]。此类评估方法较简单，缺乏对高铁TOD项目后续建设的具体指导。TOD开发环境的评估主要包括2个方面：对TOD开发站点进行重要性排序以确定资源分配优先顺序；对TOD开发环境进行分类以确定其发展潜力。在TOD分类研究方面，国内外学者越来越倾向于针对TOD开发模式中各项原则的组合特征进行分类^[8-9]。在高铁TOD评估研究的应用中，以往学者会将城市发展因素融入TOD开发模式进行分类研究。例如，宋文杰等^[10]根据城市潜在可达性与高铁站点TOD开发规模2个方面的组合特征，对长三角区域高铁站点进行分类，探讨长三角区域高铁站点TOD开发的特点。在站点重要性排序研究方面，一些学者基于复杂网络理论，从拓扑结构的角度对站点重要性进行排序^[11]；一些学者从站点区位角度^[12]对站点重要性进行排序。但是，目前从TOD角度对站点进行重要性排序的研究较少，且研究角度仅侧重于站点重要性排序^[13]，未根据TOD开发模式对站点进行分类，对实际TOD开发的指导作用有限。

因此，研究提出基于TOD开发模式的高铁TOD开发环境排序分类方法，以福厦客运专线(福州南—漳州，以下简称“福厦客专”)为例，结合TOD开发模式和“节点-场所-城市”模型构建评价指标，使用耦合度修正熵权-TOPSIS法计算各站点TOD开发环境重要性排序，并分析高铁TOD开发和城市发展的相关性，最后结合“节点-场所-城市”模型对福厦客专TOD开发环境进行分类分析，以期为高铁TOD项目开发提供参考。

1　模型与方法

1.1　“节点-场所-城市”模型原理

无论是Calthorpe^[2]最早提出的TOD理念，还是后续发展出的“5D”原则，均强调了轨道交通带动城市发展的作用。在此背景下，Bertolini^[14]进一步提出“节点-场所”(NP)模型。该模型将轨道交通站点的TOD开发价值拆分为节点价值与场所价值，且这2种价值必须协调促进才可以使轨道交通站点带动周边城市地区发展。

节点价值主要包含站点的交通价值，反映站点的交通职能，对应TOD开发模式中的交通类原则；场所价值主要包含站点的土地利用价值，反映站点的空间开发现状，对应TOD开发模式中的土地利用类原则。原始“节点-场所”模型针对这2种价值的组合特征进行分类，探究轨道交通站点交通职能与土地利用之间的协同关系。原始“节点-场所”模型^[9]如图1所示。

原始“节点-场所”模型适合研究城市轨道交通站点TOD开发，城市轨道交通站点TOD的辐射范围与客流量较小，主要对城市局部区域发展产生影响。与城市轨道交通站点相比，高铁站点的辐射范围和客流量较大，且对城市发展的影响机制较为复杂，同一高铁线路的站点TOD开发对沿线不同城市发展的影响可能不尽相同。因此，为研究高铁站点TOD对城市发展的影响，在原始“节点-场所”模型中引入城市价值代表城市综合发展状况，重构成“节点-场所-城市”三维模型，进一步探究高铁站点TOD开发与城市发展的相关性，支撑TOD开发环境选址决策。

相较于原始“节点-场所”二维模型，“节点-场所-城市”三维模型可以从更高维度分析问题，充分反映实际高铁TOD项目的节点、场所与城市维度间组合特征的类型。“节点-场所-城市”模型如图2所示。

1.2　耦合度修正熵权-TOPSIS排序方法

TOPSIS排序法是一种客观多准则决策分析方法，也称为逼近理想解排序方法，适用于对包含多个评价指标的研究对象进行重要性排序，较适合评价高铁TOD项目开发环境。TOPSIS法原理是根据各评价指标的总体最优解与最劣解，计算各评价对象的综合得分和总体最优解与最劣解的距离，以此得出各评价对象的综合评价值，进而确定各评价对象的重要性排序。

由于高铁TOD项目开发具有复杂性与综合性，主观性赋权方法无法完全适应高铁TOD项目开发环境的权重计算^[6]。因此，考虑客观性、操作性、适用性等因素，研究选择熵权法(客观赋权法)作为指标赋权方法。熵权法原理是根据代表信息量的信息熵确定权重大小。若指标包含的信息量越大，则信息变异程度与信息熵越大，该指标所对应的权重也越大。熵权-TOPSIS排序法是在TOPSIS排序法的基础上，通过熵权法对各项评价指标赋予权重。

为判断高铁TOD开发环境在“节点-场所-城市”模型中各维度间的协同关系，研究提出引入耦合度作为平衡系数。耦合度最初运用于物理学，指不同系统之间相互影响的程度，可以反映站点TOD开发环境各维度间的相关性。耦合度修正熵权-TOPSIS法是参考耦合协调度的计算方法^[15]，带入耦合度对熵权-TOPSIS综合评价值进行修正，得到高铁TOD开发环境的综合效能值，并进一步得出高铁TOD开发环境重要性排序。此计算方法可以区分同一条高铁线路上的TOD项目开发环境的相对差异，能满足高铁TOD项目开发环境的排序与定级评估。

算法如下所述。

（1）评价指标标准化。为消除不同指标之间的量纲差异，计算前需要将指标数据进行标准化处理。设标准化评价矩阵为S=[s_{ij}{]}_{m\times n}，其中i与j分别为行数与列数，m代表评价指标个数，n代表高铁站点个数，s_{ij}为第j个高铁站的第i个标准化评价指标值。研究采用的评价指标均为正向指标，因此标准化处理均采用极差法的正向评价指标标准化处理。

极差法的正向评价指标标准化处理如下。

s_{ij}=\frac{r_{ij}-r_i^{\mathrm{m}\mathrm{i}\mathrm{n}}}{r_i^{\mathrm{m}\mathrm{a}\mathrm{x}}-r_i^{\mathrm{m}\mathrm{i}\mathrm{n}}}⑴

式中：r_i^{\mathrm{m}\mathrm{a}\mathrm{x}}为第i项评价指标的最大初始评价指标值；r_i^{\mathrm{m}\mathrm{i}\mathrm{n}}为第i项评价指标的最小初始评价指标值；r_{ij}为初始评价指标值。

（2）计算熵权法权重步骤如下。

对于第i项评价指标，首先计算标准化评价值比重p_{ij}。

p_{ij}=\frac{s_{ij}}{{\displaystyle \sum _{j=\mathrm{1}}^n}{s}_{ij}}⑵

根据上文信息熵的定义，计算第i项信息熵e_i。

e_i=\frac{-{\displaystyle \sum _{j=\mathrm{1}}^n}{p}_{ij}\mathrm{l}\mathrm{n}{p}_{ij}}{\mathrm{l}\mathrm{n}n}⑶

计算第i个标准化评价指标权重w_i。

w_i=\frac{\mathrm{1}-e_i}{{\displaystyle \sum _{i=\mathrm{1}}^m}\mathrm{1}-e_i}⑷

（3）计算加权评价矩阵A。

A=(w_i{s}_{ij})=[a_{ij}{]}_{m\times n}⑸

式中：a_{ij}为各加权标准化评价值。

（4）计算加权标准化评价矩阵中第j个站点的所有标准化评价值与正理想解的距离d_j^{+}、与负理想解的距离d_j^{-}。

d_j^{+}=\sqrt[]{{\displaystyle \sum _{i=\mathrm{1}}^m}(a_i^{+}-a_{ij}{)}^{\mathrm{2}}}⑹

d_j^{-}=\sqrt[]{{\displaystyle \sum _{i=\mathrm{1}}^m}(a_i^{-}-a_{ij}{)}^{\mathrm{2}}}⑺

式中：a_i^{+}与a_i^{-}分别为加权标准化评价矩阵中第i项评价指标的正理想值与负理想值，这里分别对应取第i项评价指标的最大值与最小值。

（5）计算第j个站点的综合评价值T_j。

T_j=\frac{d_j^{-}}{d_j^{+}-d_j^{-}}⑻

综合评价值T_j的值在[0，1]之间，综合评价值越大，代表对应站点指标与正理想解越近，与负理想解越远。

（6）计算第j个站点中k个维度之间的耦合度C_j。

C_j={\left\{\frac{{\displaystyle \prod _{z=\mathrm{1}}^k}{Z}_{jz}}{{\left(\frac{\mathrm{1}}{k}{\displaystyle \sum _{z=\mathrm{1}}^k}{Z}_{jz}\right)}^k}\right\}}^{\frac{\mathrm{1}}{k}}⑼

式中：Z_{jz}为第j个站点各维度的标准化价值，由在第j个站点中，属于第z个维度的加权标准化评价值a_{ij}之和得到。

耦合度C_j的值在[0，1]之间，根据耦合度值将其分为5个状态^[16]：①当C_j值处于[0，0.2]时，表示各维度处于无序发展状态；②当C_j值处于(0.2，0.4]时，表示各维度处于相互竞争状态；③当C_j值处于(0.4，0.6]时，表示各维度处于互相配合的中等耦合状态；④当C_j值处于(0.6，0.8]时，表示各维度处于良性耦合状态；⑤当C_j值处于(0.8，1]时，表示各维度处于高水平协调耦合状态。

（7）计算综合效能值。将节点、场所、城市3个维度之间的耦合协调度C_j对综合评价值T_j进行修正，得到第j个高铁TOD开发环境的综合效能值Scor{e}_j。

Scor{e}_j=\sqrt[]{C_j\times T_j}⑽

Scor{e}_j的值在[0，1]之间，参考以往研究^[17]将综合效能值从大到小定为5级。高铁TOD开发环境效能等级划分如表1所示。

2　研究方案设计

2.1　研究对象与TOD站点空间选择

选择福厦客专线路为研究对象，福厦客专位于福建沿海经济带，连接了福州市、莆田市、泉州市、厦门市和漳州市。福厦客专沿线存在区域中心站点与地区中心站点，各站点TOD开发环境各异，有较高的研究价值。在TOD开发模式中，主要以旅客步行时间为界定范围的核心区为研究对象。研究参考现有文献^[18]，将核心区范围设定为以高铁站为圆心，半径约2 km的区域。

2.2　评价体系搭建

结合TOD开发模式，基于“节点-场所-城市”模型与中国国土经济学会于2021年12月28日公布的《客运枢纽区域开发适应性评价标准》，搭建包括3个维度与14个指标的高铁TOD开发环境评估体系。其中，节点维度主要体现高铁站点分别与城市、沿线站点的交通可达性和高铁站点预期城际通勤客流，主要使用交通可达性、商业住宅区位熵表示；场所维度主要体现高铁站点的发展潜力，主要使用功能混合度与高铁站点TOD开发环境条件表示；城市维度主要体现高铁站点辐射区域对高铁TOD开发的支撑能力，主要由辐射区域经济指标表示，高铁辐射区域范围设定为高铁辐射城镇组团辖区。指标体系中所有指标均为正向指标，高铁TOD开发环境排序评价体系如表2所示。

2.3　评价体系数据处理计算方法

为全面分析高铁站点的节点价值，引入外部可达性与内部可达性分别代表福厦客专沿线各站点之间的可达性、站点和城市的可达性。其中，外部可达性公式如下。

A_{iE}=\sum _j\frac{\mathrm{l}\mathrm{n}(\sqrt[]{G_j\times P_j})}{t_{ij}^{\alpha }}⑾

式中：A_{iE}为第i个站点的外部可达性；G_j与P_j分别为第j个高铁站点辐射区域的GDP和人口数量，用以代表第j个站点的影响力；t_{ij}^{}为第i个站点与第j个站点之间的旅行时间；\alpha为距离摩擦系数，表示站间旅行时间对站点可达性的影响程度，参照以往研究^[19]\alpha通常取1。

内部可达性公式如下。

A_{iI}=\mathrm{l}\mathrm{n}\frac{S_i}{t_{im}^{\alpha }+t_{ip}^{\alpha }}⑿

式中：A_{iI}为第i个站点的内部可达性；S_i为第i个站点所在城市的建成区面积，用以修正城市大小带来的影响；t_{im}^{}为第i个站点到最近的大型综合商业中心的最短出行时间；t_{ip}^{}为第i个站点到所在城市的市人民政府最短出行时间；距离摩擦系数\alpha同样取1。

功能混合度公式如下。

H_i=-{\displaystyle \sum _i^N}{P}_i\times \mathrm{l}\mathrm{n}{P}_i⒀

式中：H_i为功能混合度指数，H_i数值越高则表示功能设施与土地利用多样性越高；P_i为各类功能设施占总设施数的比例；N为站点周边2 km范围内功能设施的种类数。

3　福厦客专TOD开发环境评价排序实例计算

3.1　统计指标与初始评价矩阵计算

统计指标中的地理信息兴趣点(POI，Point of Interest)数据(功能设施数据、公共交通站点数、道路交叉口数、商业住宅数与路网长度)由高德地图得到，并使用Esri World Imagery遥感影像与地理信息系统平台(ArcGIS)进行修正与统计；功能混合度由功能设施数据代入公式⒀得到；高铁站点核心区居住人口数据通过worldpop全球人口空间数据库基于全国第七次人口普查数据修正的100 m×100 m人口栅格数据得到；TOD项目用地面积、高铁站点辐射城镇组团辖区通过查阅福厦客专项目可行性报告得到；高铁站点辐射区域各产业GDP、各产业GDP占比、人口数量、城市建成区面积、人均可支配收入与公共服务支出由2022年福建省统计年鉴得到；站点至市政府与商业中心的出行时间由高德地图导航信息得到；公式⑾计算旅行时间所需的福厦客专站间OD矩阵如表3所示，这里采用福厦客专联调联试阶段测试动车组以最高速度350 km/h站站停的全线运行时间为计算标准。福厦客专TOD项目开发环境统计指标如表4所示。

根据表3站间OD矩阵与表4统计指标，通过公式⑾、公式⑿、公式⒀分别计算出外部可达性、内部可达性、功能混合度并填入评价体系，得到初始评价矩阵，并根据公式⑴至公式⑷进一步得到实例计算初始评价矩阵与指标权重如表5所示。

3.2　福厦客专TOD项目开发环境效能排序评价

结合表5初始评价矩阵与公式⑸至公式⑽，得出福厦客专TOD项目开发环境“节点-场所-城市”耦合度、“场所-城市”耦合度与基于综合效能值的开发环境重要性排序计算结果。福厦客专TOD项目开发环境重要性排序评价计算结果如表6所示。

根据公式⑼耦合度定义与上文耦合度状态划分，“节点-场所-城市”耦合度代表站点TOD开发环境的交通可达性、空间开发与城市发展的整体相关性，“场所-城市”耦合度代表站点TOD开发环境的空间开发与城市发展的相关性。福厦客专全线站点的“场所-城市”耦合度均处于高水平协调耦合状态，说明福厦客专TOD空间开发与城市发展的相关性较高。厦门北站与福州南站的“节点-场所-城市”耦合度最高，分别达到0.993与0.994，其高铁TOD整体与城市发展的相关性较高。在“节点-场所-城市”耦合度较低的站点中，福清西站与泉港站的辐射城镇组团辖区行政等级较低，泉州南站距城市中心较远，高铁TOD整体对城市发展的促进作用略有限制。

全线车站平均综合效能值为0.568，根据表1可知，福厦客专沿线站点具有较大TOD项目开发潜力。其中，综合效能值高于平均值的为厦门北站、福州南站、泉州南站3个区域中心车站，综合效能值最高的为厦门北站，得分为0.812，属于理想协调效能；综合效能值最低的为漳州站，得分为0.362，属于初级协调效能。表6中的各车站综合效能排序评价总体符合各车站所处开发环境实际情况与车站等级定位，证明所采用的排序评价方法具有可行性与有效性。

3.3　福厦客专TOD项目开发环境分析

根据表6，福厦客专TOD开发环境在节点、场所、城市维度的价值平均值分别为0.139，0.104和0.129。结合“节点-场所-城市”模型与计算结果，将福厦客专TOD开发站点分为3种开发类型：第1类站点3个维度的价值均低于价值平均值，此类站点定义为低平衡类站点；第2类站点各个维度的价值不全高于或低于平均值，此类站点定义为失衡类站点；第3类站点3个维度的价值均高于价值平均值，此类站点定义为高平衡类站点。在第2类失衡类站点中，若仅有节点维度价值高于价值平均值，则属于节点价值失衡站点，若仅有城市维度价值高于价值平均值，则属于城市价值失衡站点。结合表1高铁TOD开发环境效能等级划分，得出福厦客专沿线站点TOD综合评价图如图3所示。

对比福厦客专TOD效能等级和开发类型可以发现，站点效能分级与站点分类情况大致对应，高平衡类站点总体效能较高，重新开发的潜力有限但开发基础完善，开发经济产出较高；失衡类站点总体效能中等，站点开发潜力较高；低平衡类站点总体效能较低，站点开发潜力较低，开发规模受限。根据图3可知，福厦客专综合效能值较高的TOD开发环境多为城市发展水平较高的区域中心城市高铁站，综合效能值较低的TOD开发环境多为资源产业较差的地区中心城市高铁站。同时结合福厦客专各站点地理位置与各站点TOD综合效能值可知，福厦客专沿线站点的综合效能大体符合从区域中心城市向地区中心城市递减的趋势。在福厦客专总体TOD建设中可以优先建设重要性排序较高的中心车站，并利用核心-边缘辐射效应带动周边站点与城市发展。

在福厦客专实际建设过程中，可以优先建设高平衡类的站点，以期获得较高的经济产出比；在失衡类站点中，泉州南站由于距邻近站点和城区距离较远，未能完全发挥出城市发展的有利因素，之后的建设可以考虑增设更靠近市中心的邻近高铁站点TOD项目(如泉州东站)，通过交通辐射效应进一步增加站点TOD效能。莆田站与福清西站由于地理位置较好，可以有效承接上下游站点的经济效应。但莆田站与福清西站辐射城镇组团辖区的城市发展、行政等级均有限，在建设中可以优先发展其上下游站点，以辐射效应带动站点TOD与城市发展。在低平衡类站点中，泉港站可以利用周边陆地港与港口的优势作为物流枢纽，探索客运+高铁快运的新型混载运输模式，漳州站与邻近站点较远且漳州城市发展程度有限，可考虑在新建漳汕高铁(漳州—汕头)建成后，发挥福建、广东两省枢纽站点的作用，进一步提高发展潜力。

4　结论

研究基于“节点-场所-城市”模型，结合TOD开发模式，建立评价指标体系，最后通过耦合度修正的熵权-TOPSIS排序评价计算方法，得出福厦客专TOD开发环境重要性排序和分类结果、福厦客专TOD项目开发与沿线城市发展的相关性。通过研究可以得出：福厦客专TOD项目开发与城市发展的相关性较高，其中厦门北站、福州南站的排序评价得分较高，在开发与资源分配时可以优先考虑；泉州南站、福清西站、莆田站可以通过建设周边站点以提高其利用潜力；泉港站可通过发展高铁物流业，漳州站可待后续高铁线路建成，进一步发挥站点TOD开发价值。从现有开发建设状况看，本研究结论与实际应用基本相符，表明研究成果具有较好参考价值。

多个高铁站的辐射区域可能重叠，在以后的研究中可以进一步讨论多个高铁TOD项目对城市发展产生的影响。研究重点关注高铁站TOD项目与城市发展的相关性研究，对高铁站TOD项目如何影响城市发展涉及较少，可在后续研究中进一步完善。

参考文献

[1] 徐玉萍，苏方轶. 高铁开通对浙江省城乡居民收入差距的影响[J]. 华东交通大学学报，2023，40(3)：116-126.

[2] XU Yuping， SU Fangyi. Impact of the Opening of HighSpeed Railway on the Income Gap between Urban and Rural Residents in Zhejiang Province[J]. Journal of East China Jiaotong University，2023，40(3)：116-126.

[3] CALTHORPE P. The Next American Metropolis：Ecology，Community，and the American Dream[M]. New York：Princeton Architectural Press，1993.

[4] CERVERO R， KOCKELMAN K. Travel Demand and the 3Ds：Density，Diversity，and Design[J]. Transportation Research Part D：Transport and Environment，1997，2(3)：199-219.

[5] DILL J. Transit Use at Transit-Oriented Developments in Portland，Oregon，Area[J]. Transportation Research Record：Journal of the Transportation Research Board，2008，2063(1)：159-167.

[6] EWING R， CERVERO R. Travel and the Built Environment[J]. Journal of the American Planning Association，2010，76(3)：265-294.

[7] 徐艳琴. 基于熵值法的高速铁路TOD项目开发时机成熟度评价研究[J]. 铁道运输与经济，2022，44(12)：104-111.

[8] XU Yanqin. Research on Evaluation of Development Timing Maturity of TOD Projects for High Speed Railways Based on Entropy Method[J]. Railway Transport and Economy，2022，44(12)：104-111.

[9] 张英群，宋　瑞，何世伟，等. TOD理念下高铁快巴服务网络设计研究[J]. 铁道学报，2019，41(9)：12-19.

[10] ZHANG Yingqun， SONG Rui， HE Shiwei，et al. Research on the High Speed Rail Feeder Bus Service Network Design under the Concept of TOD[J]. Journal of the China Railway Society，2019，41(9)：12-19.

[11] 滕　丽，钟楚捷，蔡　砥. 广州市地铁TOD站域的空间类型分异：基于“节点-场所-联系”耦合度模型的研究[J]. 经济地理，2022，42(4)：103-111.

[12] TENG Li， ZHONG Chujie， CAI Di. Study on the Spatial Type Differentiation of Guangzhou Metro TOD Zones：Based on "Node-Place-Linkage" Coupling Model[J]. Economic Geography，2022，42（4）：103-111.

[13] YANG Y X， ZHON G C， GAO Q L. An Extended Node-Place Model for Comparative Studies of Transit-Oriented Development[J]. Transportation Research Part D：Transport and Environment，2022，113：103514.

[14] 宋文杰，史煜瑾，朱　青，等. 基于节点-场所模型的高铁站点地区规划评价：以长三角地区为例[J]. 经济地理，2016，36(10)：18-25，38.

[15] SONG Wenjie， SHI Yujin， ZHU Qing，et al. Evaluation on Planning of High Speed Rail Station Area Based on Node-Place Model in Yangtze River Delta Area[J]. Economic Geography，2016，36(10)：18-25，38.

[16] YANG P L， LIU X， XU G Q. A Dynamic Weighted TOPSIS Method for Identifying Influential Nodes in Complex Networks[J]. Modern Physics Letters B，2018，32(19)：1850216.

[17] 刘峻瑜，彭其渊. 中欧班列欧洲端集散枢纽选址：基于组合赋权TOPSIS法[J]. 综合运输，2022，44(9)：39-44.

[18] LIU Junyu， PENG Qiyuan. Location Selection of European Terminal Collecting and Distributing Hub of CRExpress Based on Combined Weighted TOPSIS Method[J]. China Transportation Review，2022，44(9)：39-44.

[19] 周　敏，王海明，杨振珑，等. 基于熵权-TOPSIS的成都市地铁TOD站点评价排序研究[J]. 铁道运输与经济，2023，45(4)：150-156.

[20] ZHOU Min， WANG Haiming， YANG Zhenlong，et al. Evaluation Ranking of Chengdu Metro TOD Stations Based on Entropy Weight-TOPSIS[J]. Railway Transport and Economy，2023，45(4)：150-156.

[21] BERTOLINI L. Spatial Development Patterns and Public Transport：The Application of an Analytical Model in the Netherlands[J]. Planning Practice and Research，1999，14(2)：199-210.

[22] 王　旭，郑璎培，徐文远. 我国北方地区交通运输-绿色经济-科技创新协调发展实证分析[J]. 铁道运输与经济，2022，44(12)：118-125.

[23] WANG Xu， ZHENG Yingpei， XU Wenyuan. Empirical Analysis on Coordinated Development among Transportation，Green Economy，and Scientific and Technological Innovation in Northern China[J]. Railway Transport and Economy，2022，44(12)：118-125.

[24] 化祥雨，金祥荣，吕海萍，等. 高质量发展耦合协调时空格局演化及影响因素：以浙江省县域为例[J]. 地理科学，2021，41(2)：223-231.

[25] HUA Xiangyu， JIN Xiangrong， Haiping LYU，et al. Spatial-Temporal Pattern Evolution and Influencing Factors of High Quality Development Coupling Coordination：Case on Counties of Zhejiang Province[J]. Scientia Geographica Sinica，2021，41(2)：223-231.

[26] 高　芬，何　鑫，黄亚朋，等. 基于改进TOPSIS法的海南省资源环境承载力时空差异研究[J]. 数学的实践与认识，2022，52(9)：38-48.

[27] GAO Fen， HE Xin， HUANG Yapeng，et al. Study on Space-Time Differences in the Carrying Capacity of Resource Environment in Hainan Province Based on Improving TOPSIS Method[J]. Mathematics in Practice and Theory，2022，52(9)：38-48.

[28] 李佩叶，葛幼松. 基于节点-场所模型的高铁站区域可持续发展评价：以京沪高铁沿线车站为例[J]. 城市交通，2022，20(1)：59-66，82.

[29] LI Peiye， GE Yousong. Evaluating Sustainable Development of HighSpeed Railway Station Areas via Node-Place Model：A Case Study of Beijing-Shanghai High Speed Railway Stations[J]. Urban Transport of China，2022，20(1)：59-66，82.

[30] 孙重静. 基于节点-场所模型的铁路站点改造提升研究[J]. 交通与运输，2022，38(6)：23-28.

[31] SUN Chongjing. Transformation and Upgrading of the Railway Station Area Based on Node-Place Model[J]. Traffic & Transportation，2022，38(6)：23-28.

基金资助

江西省社会科学规划项目(22YJ17)