城市街道景觀特征與連續(xù)性評價方法研究

周韜 鄭文暉 陳啟泉

隨著城市的迅速發(fā)展與人們對城市建設(shè)問題的深入認(rèn)識，人們對城市街道景觀設(shè)計的認(rèn)識已不再局限于三維空間建構(gòu)，如尺度、比例等內(nèi)容，而更傾向于在街道中的空間體驗(yàn)與視覺感受。從視覺感知的角度看，構(gòu)成街道的要素如界面、綠化等與道路共同形成了對城市街道空間的視覺認(rèn)知，反映了城市不同區(qū)域的空間特征。視覺感受是人們感知城市空間最直接的方式之一，基于視覺認(rèn)知的城市街道景觀設(shè)計已成為城市設(shè)計研究的重要內(nèi)容之一。

1 相關(guān)研究綜述

在城市街道設(shè)計的感性認(rèn)識方面，國外學(xué)者已有了大量研究成果。如Kevin Lynch對市民進(jìn)行城市感知調(diào)查，總結(jié)了城市認(rèn)知的幾類要素：道路、區(qū)域、邊界、節(jié)點(diǎn)和標(biāo)志物[1]。Jane Jacobs認(rèn)為街道的形成有賴于兩旁建筑物的圍合[2]。蘆原義信則將街道空間形態(tài)量化，并以此為基礎(chǔ)討論不同形態(tài)的街道對空間認(rèn)知產(chǎn)生的影響[3-4]。

近年來，國內(nèi)學(xué)者在街道空間的連續(xù)性方面開展了大量研究。如金廣君探討了街道墻的構(gòu)成規(guī)律和設(shè)計要點(diǎn)[5]。周可斌提出了“街道連續(xù)性”的概念，探討了街道界面連續(xù)性的意義，并提出了街道側(cè)界面連續(xù)性控制的具體指標(biāo)與方法[6]。周鈺等學(xué)者嘗試以參數(shù)來表示街道界面整體認(rèn)知差異[7]，并在隨后的研究中以量化的方法對街道界面與城市形態(tài)的關(guān)聯(lián)性進(jìn)行了討論[8]。姜洋等學(xué)者則以GIS為手段，發(fā)現(xiàn)街道界面連續(xù)性與建筑密度、容積率和路網(wǎng)密度呈現(xiàn)顯著的正相關(guān)關(guān)系，與道路寬度存在負(fù)相關(guān)關(guān)系[9]。以上研究均屬街道三維空間模型構(gòu)建及其相關(guān)因素范疇。研究中多以貼線率為重要指標(biāo)，以三維空間尺度數(shù)據(jù)反映空間及其連續(xù)性特征。

1 實(shí)景照片Scene photo

2 街道景觀認(rèn)知畫面Street visual cognition of scene photo

3 貼線率情況1Build-to-line ratio situation 1

4 貼線率情況1相應(yīng)視覺認(rèn)知Visual cognition of build-to-line ratio situation 1

5 貼線率情況2Build-to-line ratio situation 2

6 貼線率情況2相應(yīng)視覺認(rèn)知Visual cognition of build-to-line ratio situation 2

在街道景觀感知方面，國外學(xué)者的研究非常有啟發(fā)意義。Bin Jiang等學(xué)者邀請受驗(yàn)者參加特里爾社會應(yīng)激測試（Trier Social Stress Test），通過測試受驗(yàn)者的唾液皮質(zhì)醇與皮膚電傳導(dǎo)變化來反映街道樹木覆蓋率（Ensities of Tree Cover）對緩解人體心理壓力的作用[10]。Chester Harvey從街道的安全性感知出發(fā)，提出“街景骨架”（Streetscape Skeleton）的概念，并以GIS為研究工具，對安全性感知要素測試，通過建立回歸模型發(fā)現(xiàn)對空間圍合性相關(guān)指標(biāo)如樹木遮蔽率（Tree Canopy）、街區(qū)的建筑數(shù)量、街道交叉口的比率、街道界面的高寬比等要素對街道安全性感知影響較大[11]。Dongying Li等學(xué)者以青少年對自然環(huán)境的關(guān)注度與心理感知為研究對象，為每位受驗(yàn)者佩戴GPS工具，記錄受驗(yàn)者每天所在位置的谷歌街景地圖畫面，并讓受驗(yàn)者填寫心理測試問卷，以此揭示青少年對自然環(huán)境的關(guān)注度與心理感知之間的關(guān)聯(lián)性[12]。國外學(xué)者大多從客觀觀測角度對人體心理感知進(jìn)行量化測試，用于測試受驗(yàn)者的樣本大多是相互獨(dú)立或片段式的圖像數(shù)據(jù)。在此基礎(chǔ)上，國內(nèi)學(xué)者在相關(guān)研究方面進(jìn)行了拓展。梁凱、劉曉惠在視覺分析的基礎(chǔ)上，提出適應(yīng)不同地段環(huán)境特征的道路景觀設(shè)計策略[13]。邵鈺涵、劉濱誼使用體驗(yàn)性景觀標(biāo)注法配合照片導(dǎo)向面試過程，結(jié)合針點(diǎn)記注法的基本原理來收集有效數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)雖然受訪者的偏好絕大部分都受到街道景觀美學(xué)視覺質(zhì)量本身的影響，景觀美學(xué)質(zhì)量越高，共識越趨于統(tǒng)一[14]。龍瀛和葉宇在大數(shù)據(jù)時代的技術(shù)支持下提出了“人本尺度城市形態(tài)”（Human-scale Urban Form）概念，強(qiáng)調(diào)對城市感知的重要性[15]，并以北京和上海為例，利用街道微觀尺度的圖像數(shù)據(jù)，通過要素客觀構(gòu)成分析和使用者主觀評價，對北京和上海的街道空間品質(zhì)進(jìn)行了測度分析[16]。徐磊青等探討了迷人街道的2個變量：建筑界面與綠視率對街道體驗(yàn)的影響，并使用VR技術(shù)使受驗(yàn)者體驗(yàn)虛擬街道模型，分析結(jié)果表示建筑界面和綠視率都影響了街道的迷人體驗(yàn)，但是界面影響第一，綠視率第二[17]。懷松垚從出行行為、主觀感受、主觀認(rèn)知度等方面系統(tǒng)性地梳理了近十余年來新數(shù)據(jù)、新技術(shù)在城市公共空間品質(zhì)研究中的應(yīng)用進(jìn)展，為城市空間品質(zhì)的提升和優(yōu)化提供了定量化依據(jù)[18]。

在以上理論與實(shí)踐中，大多數(shù)學(xué)者著重于對街道空間形態(tài)及其品質(zhì)評價等方面進(jìn)行定性定量分析，取得了重要的研究成果。但在街道視覺景觀特征的量化方法方面，少有研究涉及。街道景觀感知的相關(guān)研究多數(shù)集中在街道的綜合品質(zhì)感受方面，研究對象多是片斷式的圖像數(shù)據(jù)，而在對連續(xù)的街道景觀特征研究方面略有欠缺。原因可能是街道景觀特征的概念模糊，缺乏準(zhǔn)確定義，難以以數(shù)據(jù)的方式量化。筆者希望在現(xiàn)有的基礎(chǔ)上，對街道景觀特征進(jìn)行歸納量化，并將街道景觀視為斷片式景觀畫面的集合，以圖像數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)研究其連續(xù)性評價方法。

2 研究對象與研究方法

2.1 研究對象

2.1.1 街道景觀特征與認(rèn)知畫面

在以往的研究中，多數(shù)文獻(xiàn)對以視覺認(rèn)知為基礎(chǔ)的街道景觀特征描述較模糊，缺乏準(zhǔn)確定義。但根據(jù)相關(guān)文獻(xiàn)[10-12]的研究基礎(chǔ)，對街道景觀的描述大多以綠視率、開敞度等要素作為討論對象。因此，在本研究中將街道景觀要素分為3類：天空、建筑（含地面）、綠化。為對此3類要素進(jìn)行系統(tǒng)性的歸納和總結(jié)，需要借用計算機(jī)視覺領(lǐng)域中的“圖像語義（分割）”概念①?！皥D像語義（分割）”是指通過計算機(jī)對圖像數(shù)據(jù)的處理運(yùn)算，對圖像中的目標(biāo)進(jìn)行切割劃分，并賦予語義標(biāo)簽，使分割出來的目標(biāo)圖像具有可識別性。本研究借用圖像語義分割的概念，引申為“街道景觀認(rèn)知畫面”。以圖1、圖2內(nèi)容為例，以相機(jī)拍攝到的城市街道景觀照片（圖1）模擬人眼接收到的視覺信息，使用AutoCAD軟件將3類要素以抽象化的形式分類表現(xiàn)為“街道景觀認(rèn)知畫面”（下文簡稱為“認(rèn)知畫面”，圖2）。認(rèn)知畫面中偶有如汽車、天線等建筑要素之外的遮蔽物進(jìn)入畫面中，在繪制過程中進(jìn)行部分糾偏。街道景觀特征由多片段集合連續(xù)的認(rèn)知畫面所反映，并以3類要素在畫面中所占比例的數(shù)值對其進(jìn)行量化，要素在畫面中所占比例的數(shù)值在本研究中可稱為“畫面占有率”。

7 拍攝點(diǎn)選取原則示意Shooting point selection principle

8 貼線率計算方法示意The method of calculating the build-to-line ratio

9 B2點(diǎn)貼線率計算范圍示意The build-to-line ratio calculation range of point B2

10 調(diào)研對象區(qū)域位置Location of investigation objects

11 拍攝點(diǎn)編號Shooting point number

2.1.2 貼線率與連續(xù)性

貼線率是引申自美國“街道墻”（street wall）概念的產(chǎn)物。美國建筑師威廉 阿特金森（Wiiilam Atkinson）首次提出街道墻概念，用以控制街道界面的連續(xù)性。紐約市在1916年首次實(shí)行的新分區(qū)法中，街道墻是其中的一個重要概念[5]。經(jīng)文獻(xiàn)[19]考證，在中國，“貼線率”（build-to-line ratio）一詞最早出現(xiàn)在《深圳市羅湖區(qū)分區(qū)規(guī)劃1998—2010》（2001）第六章第二十二條中。此后，在部分城市制定的相應(yīng)的城市設(shè)計管理?xiàng)l例或法規(guī)中，各自給出了相應(yīng)的貼線率計算方法②。以《上海市控制性詳細(xì)規(guī)劃技術(shù)準(zhǔn)則》（2016年修訂版）為例，其中的貼線率定義為：建筑物貼建筑控制線的界面長度與建筑控制線長度的比值，計算公式為：貼線率（P） = 街墻立面線長度（B）/ 建筑控制線長度（L）╳ 100%[20]。

通過建立簡單的電腦模型考察貼線率對街道景觀的影響，從定性的角度看（圖3～6），在相同道路等級的情況下，建筑貼線率的不同導(dǎo)致了街道景觀視覺認(rèn)知畫面的差異。從街道空間連續(xù)性研究的角度看，貼線率被認(rèn)為是影響城市街道界面連續(xù)性的重要因素之一。如《街道界面密度與城市形態(tài)的規(guī)劃控制》[8]《基于GIS的城市街道界面連續(xù)性研究：以濟(jì)南市為例》[9]在對街道界面連續(xù)性的討論中，街道連續(xù)界面貼線率數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性被視作衡量界面連續(xù)性的重要指標(biāo)。依據(jù)這一標(biāo)準(zhǔn)，在連續(xù)的街道片段景觀認(rèn)知畫面中，各類要素所占畫面比例的穩(wěn)定性可被視為衡量街道景觀連續(xù)性的重要指標(biāo)。在本研究中，除了定性之外，筆者將從定量的角度考察貼線率與畫面占有率之間的關(guān)系，并考察兩者之間連續(xù)性的相互關(guān)系與影響。

2.2 研究方法

根據(jù)選定的研究對象，可以制定研究方法如下。

2.2.1 選取拍攝點(diǎn)

在選取的調(diào)研對象街道中，按既定方向在道路一側(cè)的人行道行進(jìn)，以約100m距離為單位，按照路口—街區(qū)中點(diǎn)—路口的原則選取拍攝點(diǎn)，使用相機(jī)對街道景觀進(jìn)行逐點(diǎn)連續(xù)拍攝。局部可按路網(wǎng)結(jié)構(gòu)等實(shí)際情況對拍攝點(diǎn)進(jìn)行調(diào)整（圖7）。將拍攝好的照片歸納表現(xiàn)為認(rèn)知畫面?？紤]到冬季樹木落葉對圖像數(shù)據(jù)收集的影響，調(diào)研時間一般定于秋季。

2.2.2 計算畫面占有率

計算街道景觀認(rèn)知畫面中的畫面占有率，以百分?jǐn)?shù)表示。在根據(jù)照片（圖1）繪制的街道景觀認(rèn)知畫面（圖2）中，天空占有率為26.67%，建筑占有率為70.03%，綠化占有率為3.30%，三者合計100%。街道的景觀特征可以由連續(xù)的認(rèn)知畫面所反映，并以3類要素在畫面中所占比例的數(shù)值對其進(jìn)行量化。

以調(diào)研對象街道為單位，根據(jù)拍攝點(diǎn)的行進(jìn)順序統(tǒng)計各項(xiàng)要素畫面占有率及其變化特征，以此數(shù)據(jù)的波動性反映景觀連續(xù)性的變化特點(diǎn)。

2.2.3 計算貼線率

在本研究中，以《上海市控制性詳細(xì)規(guī)劃技術(shù)準(zhǔn)則（2016年修訂版）》為參照，以當(dāng)?shù)爻鞘械某鞘幸?guī)劃管理?xiàng)l例為依據(jù)，將每塊場地相對于道路的退線距離作為建筑控制線距離，以此進(jìn)行貼線率計算?？紤]到建筑建成的年代差距較大，少部分建成年代較早的建筑沒有按照管理?xiàng)l例執(zhí)行退線要求，出現(xiàn)建筑基地與建筑控制線相交的情況，也以貼線情況計算。具體計算原則如圖所示（圖8）。計算公式為：

12 贛江大道A1點(diǎn)實(shí)景照片Scene photo of Ganjiang Avenue point A1

13 贛江大道A1點(diǎn)認(rèn)知畫面Visual cognition of Ganjiang Avenue point A1

14 紅谷大道B1點(diǎn)實(shí)景照片Scene photo of Honggu Avenue point B1

15 紅谷大道 B1點(diǎn)認(rèn)知畫面Visual Cognition of Honggu Avenue Point B1

16 豐和大道 C1點(diǎn)實(shí)景照片Scene photo of Fenghe Avenue point C1

17 豐和大道 C1點(diǎn)認(rèn)知畫面Visual cognition of Fenghe Avenue point B1

根據(jù)步驟1的拍攝點(diǎn)取點(diǎn)位置，逐一計算相應(yīng)拍攝點(diǎn)的平均貼線率（圖9），B1點(diǎn)與B3點(diǎn)處于道路交叉口區(qū)域，貼線率計算為0。B2點(diǎn)處于街道中點(diǎn)區(qū)域，因此計算道路兩側(cè)貼線率并取平均值，該平均值計為該拍攝點(diǎn)位置貼線率。以下各拍攝點(diǎn)貼線率計算方法均以此為原則。

2.2.4 計算畫面占有率方差與貼線率方差

根據(jù)步驟1與步驟2的統(tǒng)計結(jié)果，計算各街道畫面占有率數(shù)據(jù)與貼線率數(shù)據(jù)的方差。方差用來表述數(shù)據(jù)的波動性，方差越大，則數(shù)據(jù)波動性越大，由此可以認(rèn)為某項(xiàng)要素的連續(xù)性較差。反之則連續(xù)性較好。

計算調(diào)研對象街道的畫面占有率樣本方差，計算公式為：

式中：Var（S）表示各項(xiàng)要素的畫面占有率樣本方差，Si表示每個拍攝點(diǎn)某項(xiàng)要素的畫面占有率，表示某項(xiàng)要素占有率平均值，n表示樣本數(shù)量。

計算調(diào)研對象街道的貼線率樣本方差，計算公式為：

式中：Var（P）表示各街道貼線率樣本方差，pi表示各拍攝點(diǎn)位置貼線率，表示貼線率平均值，n表示樣本數(shù)量。

2.2.5 相關(guān)性分析

通過對各拍照點(diǎn)位置的畫面占有率與貼線率做相關(guān)性分析，考察貼線率如何影響街道景觀特征。將各調(diào)研對象街道數(shù)據(jù)輸入SPSS軟件計算做相關(guān)性分析，以R值表示數(shù)據(jù)之間關(guān)聯(lián)性的強(qiáng)弱。

3 數(shù)據(jù)采集與分析

根據(jù)以上制定的研究方法開展研究，對調(diào)研對象進(jìn)行數(shù)據(jù)采集與分析，過程如下。

3.1 確定調(diào)研對象

本研究選取的調(diào)研對象街道為江西省南昌市紅谷灘中心區(qū)的3條南北向城市主干道，分別是贛江大道、紅谷大道和豐和大道（圖10）。紅谷灘新區(qū)是為拓展城市規(guī)模，構(gòu)建“一江兩岸”城市發(fā)展格局而設(shè)立的城市新區(qū)。該區(qū)的城市建設(shè)活動大多是在城市規(guī)劃管理?xiàng)l例限制下進(jìn)行的，3條主干道上的城市設(shè)施已比較完善，用地性質(zhì)與建筑功能多樣，相比其他街道較為適合作為調(diào)研對象。分析結(jié)果可以有效地反映城市建設(shè)過程中相關(guān)城市規(guī)劃管理?xiàng)l例③對城市的控制程度及其對城市街道景觀產(chǎn)生的影響。

3.2 繪制認(rèn)知畫面，計算畫面占有率

考慮到冬季樹木落葉對綠化畫面占有率的影響，調(diào)研時間選定為2017年10月－11月。以八一大橋引線為起點(diǎn)，以南昌大橋引線為終點(diǎn)，按由北向南的方向，沿各條道路西側(cè)人行道行進(jìn)。以路網(wǎng)關(guān)系為基礎(chǔ)，按照路口—街區(qū)中點(diǎn)—路口的原則選取拍攝點(diǎn)，使用數(shù)碼相機(jī)按行進(jìn)順序逐點(diǎn)連續(xù)拍攝實(shí)景照片。為便于研究，將贛江大道編號為A，紅谷大道編號為B，豐和大道編號為C。選取的拍攝點(diǎn)在每條街道上具有對應(yīng)關(guān)系，具體位置如圖所示（圖11）。繪制每個拍攝點(diǎn)的街道景觀認(rèn)知畫面（圖12～17），以街道為單位將數(shù)據(jù)計算統(tǒng)計如表所示（表1～3）。

3.3 計算貼線率

本研究的調(diào)研對象位于南昌市，按照《南昌市城市規(guī)劃管理技術(shù)規(guī)定（2014）》相關(guān)條例，參照研究方法步驟3，確定調(diào)研對象的建筑控制線如圖所示（圖18）。計算各拍攝點(diǎn)的平均貼線率，結(jié)果如表所示（表4）。

贛江大道東臨贛江，作為城市景觀帶規(guī)劃，西側(cè)受到綠線控制④無法計算沿道路貼線率，因此數(shù)值為0。總體來看，紅谷大道與豐和大道的建筑貼線率都處于較低水平，究其原因可以考慮如下：1）紅谷灘新區(qū)從籌劃建設(shè)至今20年左右，除幾條主干道城市設(shè)施完善以外，有部分地段仍處于建設(shè)當(dāng)中。2）規(guī)劃建設(shè)過程中受現(xiàn)代主義規(guī)劃思想影響，城市街道設(shè)計方法以“軸線”為主，強(qiáng)調(diào)道路的交通功能，而對人體尺度的街道設(shè)計考慮略有不足。3）城市建設(shè)以高層建筑居多，對建筑密度與容積率要求嚴(yán)格，因此很多建筑在規(guī)劃設(shè)計時傾向設(shè)計集散廣場與開敞綠地，多數(shù)建筑的退線距離遠(yuǎn)大于管理?xiàng)l例要求的距離。綜合以上原因，使3條調(diào)研對象街道的貼線率均處于較低值。

3.4 計算畫面占有率方差與貼線率方差

根據(jù)表圖可以發(fā)現(xiàn)（圖19～21，表1～3），在各調(diào)研街道中，按照既定行進(jìn)順序三類景觀要素的畫面占有率呈現(xiàn)一定的波動性。但僅根據(jù)以上圖表無法以明確的指標(biāo)對畫面占有率的波動性進(jìn)行衡量，因此需要對各要素畫面占有率數(shù)據(jù)計算樣本方差。同時，為考察貼線率與街道景觀連續(xù)性的關(guān)聯(lián)性，需要計算各拍攝點(diǎn)貼線率的樣本方差，計算結(jié)果如表所示（表5）。

表1 贛江大道（街道A）街道景觀認(rèn)知畫面占有率統(tǒng)計表（部分省略）Tab.1 Statistical table of cognitive screen occupancy rate of Ganjiang Avenue (Street A) landscape (partially omitted)

表2 紅谷大道（街道B）街道景觀認(rèn)知畫面占有率統(tǒng)計表（部分省略）Tab.2 Statistical table of cognitive screen occupancy rate of Honggu Avenue (Street B) landscape (partially omitted)

表3 豐和大道（街道C）街道景觀認(rèn)知畫面占有率統(tǒng)計表（部分省略）Tab.3 Statistical table of cognitive screen occupancy rate of Fenghe Avenue (Street C) landscape (partially omitted)

18 調(diào)研對象街道控制線Control line of survyed streets

19 贛江大道街道景觀認(rèn)知畫面占有率統(tǒng)計Statistical graph of cognitive screen occupancy rate of Ganjiang Avenue landscape

20 紅谷大道街道景觀認(rèn)知畫面占有率統(tǒng)計Statistical graph of cognitive screen occupancy rate of Honggu Avenue landscape

21 豐和大道街道景觀認(rèn)知畫面占有率統(tǒng)計Statistical graph of cognitive screen occupancy rate of Fenghe Avenue landscape

將表5的計算結(jié)果可視化，如圖所示（圖22）。街道B的天空占有率方差數(shù)值較小，可以認(rèn)為街道B認(rèn)知畫面的天空占有率變化的波動性較小，與平均值的偏離程度較小，由此認(rèn)為街道B中該項(xiàng)要素的連續(xù)性較好。比較其他兩類要素占有率的方差，發(fā)現(xiàn)街道B的方差數(shù)值均為最小。因此，相比于其他兩條街道，街道B（紅谷大道）認(rèn)知畫面的各類要素占有率變化的波動性較小，顯示出平穩(wěn)的變化狀態(tài)。3條街道當(dāng)中，按景觀連續(xù)性的平穩(wěn)程度排序，可以得出街道B＞街道A＞街道C。

從貼線率的角度來看，街道A受到城市規(guī)劃條例中綠線控制的影響，因此貼線率計算為0。街道C的貼線率數(shù)據(jù)方差小于街道B，因此可以認(rèn)為街道C的貼線率數(shù)據(jù)穩(wěn)定性較高。

3.5 相關(guān)性分析

為考察貼線率如何影響街道景觀特征，使用SPSS軟件對各拍攝點(diǎn)的貼線率數(shù)據(jù)與畫面占有率數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析（表6）。

一般認(rèn)為，|R|≥0.800時為兩變量間高度相關(guān)，0.800＞|R|≥0.500時認(rèn)為兩變量中度相關(guān)，0.500＞|R|≥0.300時認(rèn)為兩變量低度相關(guān)。從表6計算結(jié)果看，貼線率與天空占有率的相關(guān)性在統(tǒng)計學(xué)意義上比較明顯，呈現(xiàn)低度顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系。究其原因，貼線率僅僅反映建筑界面的連續(xù)性，但無法反映界面的形態(tài)如界面的高度、長度等。在建筑形態(tài)沒有較大差異的情況下，貼線率的變化會帶來部分街道景觀的變化；在建筑形態(tài)差異較大的情況下，即使貼線率相同，不同的建筑形態(tài)如建筑密度、容積率等指標(biāo)的改變，依然會使街道景觀認(rèn)知畫面出現(xiàn)不同。

4 總結(jié)

筆者基于人體視覺認(rèn)知，以認(rèn)知畫面與貼線率為研究對象，將景觀要素分為天空、建筑、綠化3類，使用連續(xù)的圖像數(shù)據(jù)量化街道景觀特征。以樣本方差計算結(jié)果來看，紅谷大道景觀要素的連續(xù)性體現(xiàn)出較為平穩(wěn)的狀態(tài)。在影響因素方面，使用SPSS軟件考察街道中各拍攝點(diǎn)貼線率與畫面占有率的關(guān)聯(lián)性，發(fā)現(xiàn)貼線率與天空占有率呈現(xiàn)低度顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系。其原因可以認(rèn)為貼線率是控制界面連續(xù)性的有效手段，但無法控制用地的建筑密度與容積率等與建筑形態(tài)關(guān)系有關(guān)的指標(biāo)。

綜合以上論述，筆者提出以視覺認(rèn)知畫面為基礎(chǔ)的城市街道景觀特征及連續(xù)性評價方法，將貼線率與樣本方差納入評價指標(biāo)體系，以數(shù)值的方式反映出人對街道景觀特征的感知狀況，以利于在城市設(shè)計階段對城市街道景觀認(rèn)知進(jìn)行把握與控制。但由于筆者的調(diào)研樣本數(shù)量較少，尚無法證明貼線率數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性與畫面占有率的穩(wěn)定性存在必然關(guān)聯(lián)。因此，目前的分析研究只是階段性成果，在今后的研究中將增大樣本數(shù)量，考察除貼線率之外的影響因素，構(gòu)建完整的評價指標(biāo)體系。

22 各街道拍攝點(diǎn)數(shù)據(jù)方差計算Calculation of data variance of street shooting points

表4 調(diào)研對象街道拍攝點(diǎn)位置貼線率統(tǒng)計表（部分省略）Tab.4 Statistical table of build-to-line ratio of each shooting point position in every street (partially omitted)

表5 各街道拍攝點(diǎn)數(shù)據(jù)方差計算表Tab.5 Variance calculation table for each street shooting point data

表6 各拍攝點(diǎn)貼線率與畫面占有率相關(guān)性分析Tab.6 Correlation analysis of each shooting point data between build-to-line ratio and value of screen occupancy

注釋：

① 圖像語義（分割）是 AI 領(lǐng)域中一個重要的分支，是機(jī)器視覺技術(shù)中關(guān)于圖像理解的重要一環(huán)。普通的圖像分割往往是根據(jù)圖像的顏色紋理進(jìn)行劃分區(qū)域，而語義分割是基于一個語義單元，例如將人，車等目標(biāo)從圖像中分割出來。

② 江蘇省住房和城鄉(xiāng)建設(shè)廳在2011年印發(fā)的《江蘇省城市規(guī)劃管理技術(shù)規(guī)定（2011年版）》第3.4.4.1條提到貼線率的概念（附錄七術(shù)語釋義，第9條），并認(rèn)為應(yīng)在詳細(xì)規(guī)劃或城市設(shè)計中提出控制要求，江蘇省各城市均按各自實(shí)際情況提出相應(yīng)的實(shí)施細(xì)則?！渡虾Ｊ锌刂菩栽敿?xì)規(guī)劃技術(shù)準(zhǔn)則（2016年修訂版）》對重要路段建筑的貼線率提出了詳細(xì)的指標(biāo)要求，并在附錄三中給出了貼線率的計算公式，對建筑貼線的各類情況提出了具體的計算規(guī)則。

③ 調(diào)研街道所處南昌市，因此各項(xiàng)計算數(shù)據(jù)如退線距離等按照《南昌市城市規(guī)劃管理技術(shù)規(guī)定（2014）》中的相關(guān)規(guī)定條例執(zhí)行。

④ 根據(jù)《南昌市中央商務(wù)區(qū)（CBD）法定圖則技術(shù)文件》（2007）可以看到，贛江大道西側(cè)受到綠線控制。

⑤ 圖1由作者自攝；圖2～9由作者自繪；圖10作者根據(jù)高德地圖改繪；圖11由作者自繪；圖12～17由作者自攝和自繪；圖18～22由作者自繪；表1～6由作者自繪。