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    城市街區(qū)熱舒適性與空間行為關聯性研究

    2018-05-09 03:17:35WangYi彭智凱PengZhikai
    住宅科技 2018年1期
    關鍵詞:主街容積率裙房

    ■ 王 一 Wang Yi 彭智凱 Peng Zhikai

    0 引言

    目前,國內的城市商業(yè)綜合體項目大量涌現,就上海而言,2016年新增商業(yè)綜合體項目90個,在全國首屈一指。作為商業(yè)綜合體的一種特殊類型,街區(qū)式商業(yè)綜合體的室外空間是室內的延伸。該空間雖然處于規(guī)劃紅線范圍內,屬于一種私有運營和管理的場所,但是它也容納了大量的城市公共活動,因此,街區(qū)式商業(yè)綜合體是研究城市街區(qū)的一類典型案例(圖1)。城市街區(qū) 形態(tài)會對室外熱環(huán)境和行為環(huán)境產生雙重影響[3],兩者的空間分布存在重合和錯位的關系。假設讓更多的行為發(fā)生在熱舒適的區(qū)域,會有助于群體對城市空間品質的積極評價,從而使更多的人愿意參與室外空間的活動,提高空間的使用效能。所以,從形態(tài)出發(fā),去認識其對熱舒適性、行為活動的共同作用和規(guī)律是有意義的。

    圖1 大寧國際,街區(qū)式商業(yè)綜合體

    1 研究方法與工具

    1.1 原型歸納

    原型歸納是研究城市形態(tài)的重要方法之一。阿爾多·羅西在《城市建筑學》認為原型歸納的方法是尋求與傳統空間契合的重要途徑,探索了城市和建筑類型學的構成原則[4];原型歸納方法的關鍵在于總結城市空間的形態(tài)要素,它們也是真實城市規(guī)劃和街區(qū)設計的關鍵控制要素,因此,歸納結果具有普遍性和典型性。本次研究通過選取若干個典型的街區(qū)式商業(yè)綜合體實例,并對外部空間的形態(tài)特征進行分類,最終歸納出基于特定城市形態(tài)要素的街區(qū)原型。

    1.2 城市街區(qū)的熱舒適性模擬

    在城市形態(tài)對熱舒適性影響的研究中,有傳統的問卷和實地測量的方法[5],而隨著計算機數值模擬技術的發(fā)展,街區(qū)尺度的模擬已經成為評價室外熱舒適性的主要方法。基于城市氣象數據,結合既有研究的氣象模型和熱舒適性計算公式,可以實現室外空間熱舒適性的高效、快速模擬。Envi-met軟件作為室外熱舒適性模擬的主流工具,經過實證研究的多次優(yōu)化,能對大量街區(qū)原型實現較好的熱舒適評價[6、7]。預測平均熱感應(Predicted Mean Vote,PMV)是一個基于群體性意見的指標,能測度人群對熱舒適性的平均感應,準確評價室外熱舒適性[8、9]。本次研究經過街區(qū)原型的有效歸納,可利用Envi-met軟件生成PMV空間梯度分布圖,從而發(fā)現街區(qū)形態(tài)和熱舒適性的潛在規(guī)律。

    1.3 城市街區(qū)的空間行為模擬

    和熱舒適性研究類似,空間行為的研究可以分為實證和模擬兩種途徑,實證可以評價模擬工具的準確性,模擬則可以對大量的類型進行比較。在實證研究中,常見的研究方法包括問卷、認知地圖、方位標注、方向指認、CCD追蹤記錄、行為注記圖等,但這些傳統工具不能同時采集不同地區(qū)的數據,樣本數量也會受限于人工統計水平;相比之下,模擬能夠準確、快速地描述空間和行為規(guī)律。最為常見的空間行為模擬工具是Depthmap軟件,它的基礎是空間句法理論,已經被廣泛應用于單體建筑、街區(qū)、城市,甚至大尺度區(qū)域的研究[10]。Depthmap可以生成軸線圖來模擬大尺度城市尺度的空間行為,也可以用可見性分析來模擬較為小尺度的街區(qū)。本次研究通過Depthmap計算角平均深度(Angular Mean Depth,AMD),并生成AMD空間梯度分布圖,用來評價各原型的空間可達性[11],從而發(fā)現街區(qū)形態(tài)和空間使用頻率之間的聯系。

    1.4 熱舒適性和空間行為的關聯性評價

    為了能更定量地描述空間熱舒適性和行為之間相關程度,需要對兩者進行相關性分析。較為常見的相關性分析方法是多元線性回歸分析[12],本次研究通過Arcgis平臺對PMV和AMD進行數據交互,來評價熱舒適性和可達性之間關聯性。在數據交互之前,需要保證Envi-met和Depthmap具有相同的輸出精度,這樣才能匹配一致的空間單元大小,并在Arc-gis中合并每個空間單元的所有數據,準確地進行數據交互。具體而言,數據交互分為兩個步驟:

    第一步,相關性多元線性回歸分析,目的是為了量化出整體空間的相關系數。相關系數的計算原理是普通最小二乘法[13],通過最小化誤差的平方和尋找最佳函數,對每一個空間單元進行矩陣運算并求解矩陣系數,即相關系數β以及標準差ε,見公式(1)。在Arc-gis中,OLS(Ordinary Least Squares)工具包可以用來計算每個空間單元PMV和AMD之間的相關系數β和標準差ε(圖2)。從統計學意義上來講,若相關系數β為正為正相關,相關系數β為負則為負相關;若相關系數β的絕對值越小,自變量和因變量的關聯性越小。

    式[14]中,Y—因變量,本研究中為PMV;

    X—自變量,本研究中為AMD;

    β—相關系數;

    ε—標準差。

    第二步,空間疊圖,目的是為了量化出單個空間單元的數據離散程度。Arc-gis計算每個柵格的標準差ε,可以用來區(qū)分不同空間單元的數據離散程度。若某個空間單元的標準差越大,說明數據的離散程度越高,該空間單元越偏離整體空間的平均值。在本次研究中使用標準差進行空間疊圖,可以利用顏色區(qū)間對相關性分析結果可視化。

    圖2 在 Arc-gis界面用OLS工具包的相關性分析結果

    2 街區(qū)原型

    本研究選取了上海三個典型的街區(qū)式商業(yè)綜合體項目(圖3),并列舉了若干個形態(tài)敏感因子。通過比較這三個實際項目,發(fā)現它們的地塊面積、整體容積率較為接近,然而裙房容積率、裙房層數、主街朝向[15]、街網密度[16]、道路交叉口數量卻有較大的差異(表1)。由于這些形態(tài)敏感因子很大程度上決定了街區(qū)的基本結構,因此,可以控制某一個形態(tài)因子作為常量,來歸納街區(qū)原型。本次研究歸納了兩次原型,“原型一”控制了相同的裙房容積率,而“原型二”統一了相同的裙房高度。在此條件下,通過改變其余形態(tài)因子來生成更多的變型,由此形成數值模擬的基礎。

    圖3 用500 m×500m框選街區(qū)式商業(yè)綜合體及周邊

    2.1 原型一

    街區(qū)原型一統一了相同的地塊尺度和裙房容積率[17](取大寧國際、五角場萬達、中信廣場的平均地塊尺度250 m×250m,平均裙房容積率1.7,平均主街寬20m,平均次街寬10m),通過變換主街朝向、街網密度兩個變量,形成3個基準模型,15個變型(圖4)。其中基準模型分別代表街區(qū)被道路平均切分2次、4次、6次的三種情況;變型代表了主街東西、南北布置、以及偏轉45°布置等五種情況。此外,原型一中的附加變量還有裙房層數。

    2.2 原型二

    既有研究表明,街道高寬比和街網密度會共同對熱舒適性產生影響[18],原型一控制了相同的裙房容積率,但是未能統一相同的裙房層數,無法直觀地得出街網密度和熱舒適性的關系,所以在原型二中需要預先設置相同的裙房層數(取大寧國際、五角場萬達、中信廣場平均裙房層數4層),再通過變換街網密度、道路交叉口形態(tài),形成7個基準模型,25個變型(圖5)。在同一裙房層數的條件下,增加街網密度會使得裙房容積率下降,但是可以通過增加塔樓的容積率進行補償。與此同時,相同街網密度的條件下,通過調整道路交叉口形態(tài)也可以衍生出若干個子類型。

    3 數值模擬

    3.1 熱舒適性模擬

    作為模擬的前置設定數據,區(qū)域性氣候數據會根本性地影響模擬結果。在夏熱冬冷地區(qū)的上海,春秋過渡性季節(jié)的熱舒適性在一天之內維持的時間較長,戶外活動人數較多。本次研究所選取的模擬時段為2016年11月 5日 13∶00~ 14∶00,在 Envi-met軟件中導入的epw天氣文件均來自上海市國家基本氣象站發(fā)布的數據,該氣象站的區(qū)站號為58 362,站名為寶山。原型一和原型二的熱舒適性模擬包含了氣溫、相對濕度、平均風速、平均輻射溫度和預測平均熱感應(PMV)。其中PMV的計算綜合考慮了前四者,也已經被推廣用于評價室外熱舒適性,因此,本文最終選擇用PMV作為街區(qū)式商業(yè)綜合體室外空間熱舒適性的評價依據。

    表1 三個上海典型街區(qū)式商業(yè)綜合體的形態(tài)敏感因子對比

    圖4 原型一

    圖5 原型二

    3.1.1 原型一

    原型一控制了相同的裙房容積率,隨著街網密度的上升,裙房層數會作為因變量增加。模擬結果顯示,街網密度和裙房層數的同時增加會導致熱舒適性下降(圖6)。然而在三種街網密度下(204,409,616),不同主街朝向的熱舒適性排名順序是相同的,從好到差依次是:東北-西南向布置主街(Vtlr)、南北向布置主街(Vtl)、不區(qū)分主次街道但偏轉45°(Basr)、西北-東南向布置主街(Hzlr)、不區(qū)分主次街道(Bas)、東西向布置主街(Hzl)。街網密度越大,不同主街朝向對熱舒適性的區(qū)別越大。

    圖6 原型一: 預測平均熱感應(PMV)模擬結果

    3.1.2 原型二

    原型二控制了相同的裙房層數,因此,增加街網密度會導致裙房容積率降低。如果裙房容積率不受限制,例如轉移部分到塔樓的容積率,那么討論街網密度和熱舒適性的關系是有意義的。根據Y-Z平面的模擬結果,增大街網密度,總體上能夠提升室外空間的熱舒適性。但中間也出現了較大的波動(20 402,30 604),由于此時街網密度過小,街道在不同方向的數量差異主導了平均熱舒適性,因此可以排除。除了街網密度之外,道路交叉口形態(tài)和熱舒適性之間也能找到一定規(guī)律。根據X-Z平面的模擬結果,在裙房層數、街網密度相同的雙重前提下,將一個十字交叉口轉換為兩個T字交叉口,能夠大幅提升室外空間的熱舒適性:從10 200到61 618的PMV值提升了0.27(圖7)。

    3.2 空間行為模擬

    圖7 原型二:預測平均熱感應(PMV)模擬結果

    空間句法的可見性分析能夠計算角平均深度(AMD),其原理是將深度值算法中的“距離”定義成角度,角深度即從一個柵格出發(fā)到達其他的柵格,需要最小轉過的角度之和。AMD只與角度有關,與經過的路程無關。從空間中某點到另一點的路程中,所需轉過的角度越大,尋路難度系數越高,空間可達性越低;反之,AMD越低,所需轉過的角度越小,空間可達性越高。在街區(qū)式商業(yè)綜合體中,可達性高的區(qū)域更可能產生行為集聚,也提升了空間使用頻率。

    3.2.1 原型一

    原型一的模擬結果顯示,增加街網密度會提升空間可達性。其次,區(qū)分主次街道對空間可達性的影響應該分兩種情況討論:當一個街區(qū)被道路切分大于4次時(409,616),區(qū)分主次街道會降低空間可達性;而當一個街區(qū)被道路切分2次時(204),區(qū)分主次街道會增加空間可達性。此外,由于Depthmap只根據二維物理空間結構進行模擬,所以裙房層數、主街朝向不會對模擬結果產生影響(圖8)。

    3.2.2 原型二

    根據Y-Z平面的模擬結果,增加街網密度總體上能夠提升空間可達性(204 > 409 > 616)。當街網密度相同時,均衡不同方向的街道數量能夠增加道路交叉口數量,可以提升空間可達性(408 > 409)。相反,根據X-Z平面的模擬結果,增加T字交叉口會降低空間可達性。由于T字交叉口相比十字交叉口缺少一條直行的選擇,增加了節(jié)點處的轉彎概率,導致了AMD增大。因此,在裙房層數、街網密度、道路交叉口數量相同的前提下,若將十字交叉口轉化成多個T字交叉口,反而會降低空間的可達性(圖9)。

    圖8 原型一:角平均深度(AMD)模擬結果

    4 相關性分析和空間疊圖

    4.1 原型一

    原型一的裙房容積率固定,代表了裙房的商業(yè)開發(fā)量受限的情況下不同的變型(圖10)。通過Arc-gis對熱舒適性和空間可達性的數據交互,發(fā)現兩者的相關性存在以下規(guī)律:①當街網密度和裙房高度同時增加時,相關性降低(204 > 409 > 616);②主街朝向對相關性結果的影響最大。東西向布置主街時,兩者呈現正相關,且相關性最大;南北向布置主街時,兩者呈現負相關,且相關性最大;其余情況的相關性并不明顯。

    具體比較每個空間單元的疊圖結果, 發(fā)現個體結論與整體相一致:①道路交叉口越多,每個單元的標準差越大,整體離散度越大; ②東西向道路的標準差大多為正,南北向道路大多為負(圖11)。

    4.2 原型二

    圖9 原型二:角平均深度(AMD)模擬結果

    原型二的裙房層數固定,代表了裙房的商業(yè)開發(fā)量不受限,可以向塔樓置換部分開發(fā)量的情況。經過第二輪熱舒適性和空間可達性的相關性分析,可以發(fā)現:①所有基準模型和變型的分析結果均為正相關。②適當增加街網密度能提升相關性。當街區(qū)被道路在兩個方向各切分2次時,即街道線密度在4至5(m/m2)區(qū)間內,相關性最大(-β=2.05);當街區(qū)被道路切分大于5次時,相關性開始下降。③在裙房高度、街網密度相同的情況下,增加道路交叉口數量能提升相關性(圖12)。

    具體比較每個空間單元的疊圖結果, 發(fā)現個體與整體的結論相一致:①當道路被切分5次時,標準差較小的空間單元達到最多,意味著此時街區(qū)整體離散度最?。虎诘缆方徊婵谠蕉?,每個單元的標準差越小,整體離散度越?。▓D13)。

    (2)大豆進口量減少0.07%。由于國產大豆與進口大豆之間存在替代關系,國產大豆市場價格降低會減少大豆進口0.07%,約5.65萬噸。大豆進口量的變化與替代彈性大小密切相關,替代彈性越大,對進口大豆的擠出效應越強。

    圖10 原型一: AMD和PMV的相關系數β和空間疊圖

    圖11 原型一空間疊圖:616Vtlr

    圖12 原型二: AMD和PMV的相關系數β和空間疊圖

    圖13 原型二空間疊圖

    5 結語

    本研究通過原型歸納、數值模擬、相關性分析和空間疊圖的技術方法,討論了兩個街區(qū)原型的環(huán)境熱舒適性、空間行為及其兩者的關聯性,目的是為了得出提升熱舒適性和空間行為之間子相關性的途徑。研究結論表明,通過控制特定的街區(qū)形態(tài)敏感因子,可以有效提升可達性高的區(qū)域熱舒適性,具體表現為下面三類情景(圖14):

    第一類是裙房商業(yè)開發(fā)量受限的情況。在各項形態(tài)敏感因子中,主街朝向較于街網密度更能影響熱舒適性和空間行為之間關聯,在裙房容積率相同的條件下,若主街東西向設置,可達性高的區(qū)域熱舒適性最好。第二類是裙房的商業(yè)開發(fā)量不受限,可以向塔樓置換部分開發(fā)量的情況。在裙房高度相同的條件下,若街網密度在4~5(m/m2)區(qū)間內,可達性高的區(qū)域熱舒適性最好。第三類是裙房的商業(yè)開發(fā)量不受限,但是建筑覆蓋率受限的情況。在街網密度相同的條件下,將部分十字交叉口轉換成多個T字交叉口,可以增加道路交叉口數量,進而提升熱舒適性和空間行為之間關聯性。

    以上三種情景,在真實設計決策和方案優(yōu)選過程中經常遇見。本次結論通過給出特定情景,一方面,可以更有效地指導城市規(guī)劃和街區(qū)空間形態(tài)設計;另一方面,可以讓職業(yè)建筑師和規(guī)劃師了解影響熱舒適性和空間行為的形態(tài)敏感因子,在設計前期就能有意識地根據不同情景進行空間布局。除此之外,本次有關Envi-met熱舒適性模擬還需要進一步分析,由于只選取了一天進行熱舒適性模擬,結論僅僅針對夏熱冬冷地區(qū)過渡性季節(jié)的熱舒適性和環(huán)境行為評價,不適用全年。

    圖14 三類情景分析圖

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