城市生活型街道空間視覺 品質(zhì)的大規(guī)模測(cè)度

胡昂， 戴維維， 郭仲薇， 牛韶斐， 晏智翔， 李想

(1. 四川大學(xué) 建筑與環(huán)境學(xué)院， 四川 成都 610064；2. 四川大學(xué) 錦江學(xué)院， 四川 成都 620860；3. 四川大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院， 四川 成都 610064)

街道作為占據(jù)城市面積10%～20%的主要公共活動(dòng)空間，是人們感知城市最直接、最關(guān)鍵的元素[1-2].隨著城市的發(fā)展，人們對(duì)高品質(zhì)的公共活動(dòng)空間的需求也越來越大[3].占據(jù)街道面積50%的生活型街道是與人們?nèi)粘Ｉ盥?lián)系最為密切、數(shù)量最多的街道.生活型街道不僅需要兼顧交通和生活服務(wù)的功能，還需要具有一定的美學(xué)和文化服務(wù)價(jià)值[2].一條街道的整體品質(zhì)感知包含了視覺和非視覺感受，非視覺感受(如氣溫、污染、氣味等)是多變的，而視覺感受則是直接且相對(duì)穩(wěn)定的，良好的街道空間視覺品質(zhì)有利于增加情感吸引力和街道活力.目前，在街道品質(zhì)評(píng)價(jià)的研究中，傳統(tǒng)方法大多采用先實(shí)地調(diào)研和小規(guī)模實(shí)證研究，再歸納演繹、邏輯推理總結(jié)的評(píng)價(jià)方法[4-5].雖然傳統(tǒng)方法可獲得精細(xì)化及相對(duì)真實(shí)的數(shù)據(jù)，但無法實(shí)現(xiàn)大規(guī)模評(píng)價(jià).為了實(shí)現(xiàn)大規(guī)模量化評(píng)價(jià)，還需進(jìn)行大規(guī)模測(cè)度.

街景圖片作為一種新媒介，推動(dòng)了人本視角的街道品質(zhì)研究[6].隨著圖片分割、機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，基于大數(shù)據(jù)的街道空間視覺品質(zhì)評(píng)價(jià)成為研究熱點(diǎn)，學(xué)者主要從客觀物理數(shù)據(jù)測(cè)度和人的主觀感受兩個(gè)方面構(gòu)建評(píng)價(jià)體系[7-10]，這使大規(guī)模街道空間視覺品質(zhì)的調(diào)查和評(píng)價(jià)具有可能性，但該方法目前仍處于探索階段，尚未形成較為本土化的評(píng)價(jià)體系.道路作為城市物化環(huán)境中最突出的景觀要素，基于視覺感知的意向?qū)W說是城市街道空間視覺品質(zhì)研究的理論基礎(chǔ)[11].街道視覺品質(zhì)是最直觀的基礎(chǔ)空間品質(zhì)之一，從街道空間獲取的70%的信息都來源于視覺感知.然而，在目前街道空間品質(zhì)評(píng)價(jià)中，關(guān)于視覺品質(zhì)評(píng)價(jià)的研究卻較為少見.周韜等[12]選取3條街道進(jìn)行實(shí)地拍照調(diào)研，從視覺認(rèn)知的角度對(duì)街道進(jìn)行量化研究，評(píng)價(jià)街道的景觀特征和連續(xù)性，但調(diào)研樣本數(shù)量較少，規(guī)律不穩(wěn)定.Tang等[13]利用街景圖片，通過機(jī)器學(xué)習(xí)及二維空間數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)街道空間視覺品質(zhì)的大規(guī)模自動(dòng)計(jì)算，同時(shí)，結(jié)合主觀停留意愿進(jìn)行問卷調(diào)查，構(gòu)建一種主客觀評(píng)價(jià)街道空間視覺品質(zhì)的新方法，該方法中影響視覺品質(zhì)的各要素權(quán)重相等，未詳細(xì)探討各要素是否真正對(duì)視覺品質(zhì)產(chǎn)生影響，以及各要素的影響程度.

基于此，本文選取綠視率、圍合度、天空開闊度、貼線率和橫截面比5個(gè)最能體現(xiàn)街道空間特征的指標(biāo)，對(duì)城市生活型街道空間視覺品質(zhì)進(jìn)行大規(guī)模測(cè)度.

1 研究方法

1.1 研究區(qū)域

選取位于中國(guó)西南部，擁有2 093.8萬常住人口的特大城市成都進(jìn)行研究，具體的研究對(duì)象是成都市三環(huán)以內(nèi)(約190 km2)的生活型街道(約3 500條).成都市地處平原，城市以皇城區(qū)域?yàn)橹行牟粩嗟叵蛲鈹U(kuò)張，道路呈現(xiàn)出典型的環(huán)形、放射狀格局，而成都市三環(huán)以內(nèi)區(qū)域是發(fā)展最成熟的中心城區(qū)(即舊城區(qū))，擁有最能體現(xiàn)城市特點(diǎn)的傳統(tǒng)街道，生活氣息濃烈，但也可能存在新時(shí)代下城市街道有待有機(jī)更新的問題.因此，選取該區(qū)域的生活型街道進(jìn)行研究.

研究的生活型街道兩側(cè)以居住用地(R類)為主，車行道寬度不超過雙向四車道，道路總寬度為5～30 m，街道兩側(cè)以服務(wù)本地居民的生活服務(wù)類公共設(shè)施和商業(yè)為主，如便利店、五金店、菜店、餐館、理發(fā)店和社區(qū)活動(dòng)中心等.

1.2 研究數(shù)據(jù)

1.2.1 百度街景圖片 街景圖片(SVPs)數(shù)據(jù)的收集以開放街道地圖(OSM)獲取的相應(yīng)路網(wǎng)為基礎(chǔ)，先以經(jīng)緯度為參數(shù)，以60 m為間距，在生活型街道路網(wǎng)上生成相應(yīng)的采樣點(diǎn)；然后，調(diào)用百度地圖的應(yīng)用程序編程接口(API)，從百度地圖開放平臺(tái)獲取街景圖片.

以某百度街景圖片(圖1)為例，通過設(shè)置經(jīng)緯度、俯仰角度、偏航角度等參數(shù)獲取每個(gè)采樣點(diǎn)的街景.設(shè)置每個(gè)采樣點(diǎn)的俯仰角為0°(視平角)，水平方向分別按0°，90°，180°，270°抓取4個(gè)方向(前、右、后、左)的街景圖像，將4張圖像無縫拼接為一個(gè)采樣點(diǎn)的全景圖像(圖2)，這樣的采集方式可確保對(duì)采樣點(diǎn)的全角度觀察.

圖1 百度街景示例圖片

圖2 4個(gè)方向的百度街景圖

1.2.2 相關(guān)數(shù)據(jù) 除了含道路寬度的OSM路網(wǎng)數(shù)據(jù)和百度街景數(shù)據(jù)外，還采用了成都市內(nèi)建筑的地理信息系統(tǒng)(GIS)數(shù)據(jù)，每個(gè)建筑都是具有位置、高程信息的多邊形.成都市三環(huán)內(nèi)約有103 414棟建筑，通過建筑信息與道路信息可以計(jì)算出街道空間的相關(guān)指標(biāo)，從而為街道空間視覺品質(zhì)評(píng)估模型的建立提供依據(jù).

1.3 具體方法

1.3.1 研究框架 文中的研究框架，如圖3所示.研究框架由以下兩個(gè)部分組成.

圖3 研究框架

1) 街道空間視覺品質(zhì)物理指標(biāo)的客觀計(jì)算.參考相關(guān)文獻(xiàn)，選取綠視率、圍合度、天空開闊度、貼線率和橫截面比5個(gè)物理指標(biāo)描述街道空間典型的物理特征.采用機(jī)器學(xué)習(xí)圖像分割技術(shù)(三維層面)和ArcGIS軟件(二維層面)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析[13].

2) 街道空間視覺品質(zhì)滿意度的主觀感知評(píng)價(jià).以街景圖片為信息基礎(chǔ)，隨機(jī)選點(diǎn)，通過問卷調(diào)查的方式，采用李克特7級(jí)量表法對(duì)街道空間視覺品質(zhì)的感知進(jìn)行滿意度評(píng)分.基于SPSS 21統(tǒng)計(jì)分析軟件，通過相關(guān)性和回歸分析探究街道空間的客觀物理特征對(duì)街道視覺品質(zhì)的影響，并構(gòu)建回歸模型，以便在城市尺度上大規(guī)模測(cè)度生活型街道的空間視覺品質(zhì).

1.3.2 指標(biāo)體系構(gòu)建 街景可以從宏觀、中觀、微觀3個(gè)尺度進(jìn)行描述和量化[14].宏觀尺度似乎無法與人的直接感受建立起關(guān)系；中觀尺度主要觀察形成“U形”街道空間的要素(如建筑、道路、樹木等)，相對(duì)而言，中觀尺度(如定義空間結(jié)構(gòu)的街道骨架等)更適合從街景層面進(jìn)行探討；微觀尺度(如建筑立面、道路鋪裝等)更像是街道骨架上的附著物，能夠增加街道的趣味和視覺美.因此，主要對(duì)中觀尺度的街景進(jìn)行研究.

無論走到任何街道，都會(huì)看到樹木、天空、建筑物3個(gè)要素，3個(gè)要素的不同組合會(huì)影響直接視覺感受.綠視率是指視野中綠色植物所占的比例.圍合度主要描述街道兩側(cè)界面對(duì)街道的圍合程度，圍合度較高的街道會(huì)給人較強(qiáng)的安全感[15]，可為人們提供更多街道活動(dòng)的機(jī)會(huì)，圍合度較低的街道則會(huì)產(chǎn)生一種空虛、缺乏活力的感覺[13].天空開闊度反映街道的開闊程度及街道可感知光線亮度的情況，影響人們的視覺感知和愉悅性.綠視率、圍合度和天空開闊度等三維層面的指標(biāo)圖示，如圖4所示.

(a) 綠視率 (b) 圍合度 (c) 天空開闊度

建筑的連續(xù)性和街道尺度通常被視為“人的尺度”的研究指標(biāo)，是街道空間二維層面最基礎(chǔ)的指標(biāo)[14，16].貼線率和橫截面比等二維層面的指標(biāo)圖示，如圖5所示.貼線率作為街道界面品質(zhì)量化研究的首要指標(biāo)，可用于衡量街道空間視覺的連續(xù)性，貼線率越高，街道界面越整齊，視覺感知越平直開闊，可給人安全感[17].

(a) 貼線率 (b) 橫截面比

街道兩旁有一個(gè)完整、連續(xù)的建筑立面，更利于形成有秩序且充滿活力的街道景觀，形成的封閉氛圍能吸引更多行人停留[18-19].街道空間中影響“人的尺度”的主要因素是建筑高度H和街道寬度D，故通過橫截面比(D/H)反映街道尺度.當(dāng)D/H<1時(shí)，更易形成熱鬧的街道氛圍；當(dāng)D/H>1時(shí)，隨著D/H增大，逐漸產(chǎn)生遠(yuǎn)離感.街道越寬反映機(jī)動(dòng)化程度越高[20].綜合文獻(xiàn)[21-28]，選取使用頻率最高且能描述街道基礎(chǔ)骨架的5個(gè)指標(biāo)，即綠視率、圍合度、天空開闊度、貼線率和橫截面比.

1.3.3 街道空間視覺品質(zhì)的物理特征數(shù)據(jù) 隨著技術(shù)的不斷革新，運(yùn)用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)街景圖片信息進(jìn)行深度處理并獲取街道特征數(shù)據(jù)的方法逐漸得到認(rèn)可和運(yùn)用，這從人本視角對(duì)街道空間進(jìn)行了新的認(rèn)識(shí).文中采用金字塔場(chǎng)景解析網(wǎng)絡(luò)(PSPNet)作為深度學(xué)習(xí)模型，與其他卷積網(wǎng)絡(luò)模型相比，PSPNet的體系結(jié)構(gòu)更加注重特征集成和結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)，且基于全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架的PSPNet模型在處理復(fù)雜場(chǎng)景時(shí)更具有優(yōu)勢(shì)[29].研究范圍及街景采樣點(diǎn)，如圖6所示.

圖6 研究范圍及街景采樣點(diǎn)

將街景圖片解釋為顏色組，識(shí)別出街道各構(gòu)成要素，如建筑、樹木、天空、道路和車輛等.每種顏色代表不同的街道組成元素，每張照片、每種顏色的像素大小占比代表該元素的構(gòu)成份額；將每個(gè)采樣點(diǎn)東、南、西、北4個(gè)方向各元素的占比相加，并計(jì)算其平均值；以綠色植物的占比作為綠視率，天空的占比作為天空開闊度，建筑物的占比作為圍合度.百度街景圖像4個(gè)方向元素的獲取，如圖7所示.

(a) 東 (b) 南 (c) 西 (d) 北

貼線率和橫截面比借鑒文獻(xiàn)[14]的方法，利用ArcGIS軟件進(jìn)行計(jì)算.貼線率P=W/L.其中，W為街墻長(zhǎng)度；L為路段長(zhǎng)度.通過ArcGIS軟件的緩沖功能，對(duì)道路中心線兩側(cè)建立40 m緩沖區(qū)，然后，將緩沖區(qū)邊線與道路紅線之間的矩形面積減去建筑投影面積以外的多邊形面積，再除以緩沖區(qū)邊線和道路紅線之間的矩形面積，可計(jì)算得出街道界面的貼線率.以道路中心線為起點(diǎn)建立二維緩沖區(qū)，緩沖范圍為40 m，計(jì)算緩沖區(qū)總面積與去除緩沖區(qū)內(nèi)建筑基底面積后剩余面積的比值，再進(jìn)一步計(jì)算街道界面的貼線率.

1.3.4 街道空間視覺品質(zhì)的感知評(píng)估 根據(jù)成都市生活型街道的街景圖片，采用問卷調(diào)查的方式進(jìn)行街道空間視覺品質(zhì)感知的滿意度評(píng)價(jià).首先，通過隨機(jī)選取再篩選的方式，選取100條寬窄不一、類型豐富且最能夠體現(xiàn)成都生活氣息的街道.然后，在每條街道上隨機(jī)選取1個(gè)街景采樣點(diǎn)，在開放街道地圖上，根據(jù)經(jīng)緯度，以默認(rèn)的行車方向視角截取對(duì)應(yīng)的街景圖片，共截取100張街景圖片.截取圖片的寬度為1 356 px，高度為570 px，分辨率為96 dot·in-1(1 dot·in-1≈0.039 dot·mm-1).

調(diào)研對(duì)象為30位成都市高校的在校師生和20位成都居民.30名在校師生的男女比例為1.0∶1.3，均在成都生活2 a以上，專業(yè)背景涵蓋了建筑學(xué)、城市規(guī)劃、風(fēng)景園林、環(huán)境科學(xué)，且學(xué)生都是碩士或博士.20位成都居民的男女比例為1∶1，均在成都居住3 a以上.50位調(diào)研對(duì)象對(duì)成都市中心城區(qū)核心街道概況相對(duì)熟悉，年齡涵蓋青年、中年和老年.

將截取的100張街景圖片編號(hào)為1～100，按等差數(shù)列分為5組圖片集，第1組編號(hào)為1，6，11，…，96，第2組編號(hào)為2，7，12，…，97，第3組編號(hào)為3，8，13，…，98，第4組編號(hào)為4，9，14，…，99，第5組編號(hào)為5，15，20，…，100，每位調(diào)研對(duì)象需做2組實(shí)驗(yàn)，2組實(shí)驗(yàn)至少間隔10 min，最終保證每張街景圖片有20次評(píng)價(jià)結(jié)果，這樣可避免調(diào)研對(duì)象因一次性看太多圖片、太長(zhǎng)時(shí)間而產(chǎn)生視覺審美疲勞，從而影響實(shí)驗(yàn)結(jié)果.每位調(diào)研對(duì)象在對(duì)街景圖片進(jìn)行評(píng)價(jià)前，需要先整體瀏覽圖片，對(duì)所有圖片都有所了解后再進(jìn)行評(píng)價(jià).實(shí)驗(yàn)過程中，調(diào)研對(duì)象在一張表格中根據(jù)編號(hào)對(duì)每張街景圖片的視覺品質(zhì)整體滿意度進(jìn)行評(píng)價(jià)，評(píng)價(jià)度量采用李克特7級(jí)量表法，分為非常不滿意、不滿意、比較不滿意、一般、比較滿意、滿意、非常滿意7個(gè)等級(jí)，調(diào)研對(duì)象需寫出每張圖片視覺品質(zhì)滿意度的評(píng)分原因，以供分析.

2 數(shù)據(jù)分析

2.1 數(shù)據(jù)處理

將街道空間視覺品質(zhì)滿意度的7個(gè)等級(jí)分別賦值為1.0～7.0分，將每張街景圖片視覺品質(zhì)滿意度評(píng)價(jià)的20個(gè)得分去掉1個(gè)最高分，去掉1個(gè)最低分，并將計(jì)算的平均值作為本張街景圖片視覺品質(zhì)滿意度的最后得分.根據(jù)每張街景圖片對(duì)應(yīng)的采樣點(diǎn)，搜索整理街道空間的綠視率、圍合度、天空開闊度、貼線率和橫截面比.街道空間視覺品質(zhì)滿意度評(píng)分示例，如圖8所示.

(a) 4.0分以上

2.2 變量相關(guān)性檢驗(yàn)

通過相關(guān)性分析探究街道空間物理指標(biāo)與街道空間視覺品質(zhì)滿意度(簡(jiǎn)稱滿意度)之間的關(guān)系，如表1所示.表1中：**表示在0.01水平(雙側(cè))上顯著相關(guān)； *表示在0.05水平(雙側(cè))上顯著相關(guān).

由表1可知：滿意度與天空開闊度、橫截面比的Pearson相關(guān)系數(shù)分別為0.071，0.034，兩個(gè)指標(biāo)均接近0，說明其與滿意度的相關(guān)性不顯著；滿意度與綠視率、貼線率的Pearson相關(guān)系數(shù)分別為0.514，0.366，并呈現(xiàn)出0.01水平的顯著性，說明綠視率、貼線率與滿意度均呈顯著的正相關(guān)關(guān)系；滿意度和圍合度的Pearson相關(guān)系數(shù)為-0.553，并呈現(xiàn)出0.01水平的顯著性，說明街道空間視覺品質(zhì)滿意度與圍合度有顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系.

表1 相關(guān)性分析結(jié)果

2.3 影響街道空間視覺品質(zhì)指標(biāo)的回歸分析

2.3.1 一元線性回歸分析 篩選出影響街道空間視覺品質(zhì)的街道空間物理特征最主要的3個(gè)指標(biāo)為綠視率、貼線率和圍合度，但各指標(biāo)與空間視覺品質(zhì)滿意度的關(guān)系需進(jìn)一步進(jìn)行分析.采用散點(diǎn)圖分析和曲線估計(jì)，根據(jù)擬合模型結(jié)果分析比較線性方程、對(duì)數(shù)方程、倒數(shù)方程、二次方程、三次方程、復(fù)合方程、冪方程、S方程、增長(zhǎng)方程、指數(shù)方程和Logistic方程等11個(gè)模型的相關(guān)系數(shù)R2和方差檢驗(yàn)值F，并選取擬合最優(yōu)的模型.結(jié)果表明，綠視率、貼線率和圍合度3個(gè)指標(biāo)與視覺品質(zhì)滿意度的線性方程模型最優(yōu)，故進(jìn)一步進(jìn)行線性回歸分析.

指標(biāo)與街道空間視覺品質(zhì)滿意度的散點(diǎn)分布與線性回歸關(guān)系，如圖9所示.由圖9可得以下4個(gè)結(jié)論.

(a) 綠視率

表2 綠視率與街道空間視覺品質(zhì)滿意度的回歸結(jié)果

為綠視率.由此可知，綠視率回歸系數(shù)為2.804，R2為0.400，說明綠視率可以解釋滿意度40.0%的變化原因；模型通過F檢驗(yàn)，說明綠視率一定會(huì)對(duì)滿意度產(chǎn)生影響.

表3 圍合度與街道空間視覺品質(zhì)滿意度的回歸結(jié)果

表4 貼線率與街道空間視覺品質(zhì)滿意度的回歸結(jié)果

4) 天空開闊度、橫截面比與滿意度無明顯相關(guān)性.橫截面比主要集中在0.25～1.75，相對(duì)均勻地分布在1.0左右，說明選取的樣本街道尺度大都滿足生活型街道的基本尺度，而街道天空開闊度主要集中在0.10～0.25.

2.3.2 多元線性回歸分析 為進(jìn)一步探究綠視率、貼線率和圍合度對(duì)街道空間視覺品質(zhì)的綜合影響，采用多元線性回歸進(jìn)行分析.圍合度和綠視率的Pearson相關(guān)系數(shù)為-0.897，其絕對(duì)值大于0.700，存在著共線性問題. 因此，為了規(guī)避共線問題引起的誤差，采用嶺回歸分析，從而更準(zhǔn)確、真實(shí)地反映相關(guān)規(guī)律.以貼線率、綠視率和圍合度為自變量，以滿意度為因變量進(jìn)行嶺回歸分析，結(jié)果如圖10所示.圖10中：K為嶺參數(shù).由圖10可知：當(dāng)K為0.18時(shí)，自變量的標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)趨于穩(wěn)定，故K取0.18.此時(shí)，回歸模型的R2為0.353，說明貼線率、綠視率和圍合度可以解釋街道空間視覺品質(zhì)35.3%的變化原因.

圖10 嶺跡圖

嶺回歸方程的R2通常低于普通最小二乘法回歸，但其估計(jì)的偏回歸系數(shù)往往更接近真實(shí)的情況，從而提高回歸模型的穩(wěn)定性和可靠性.回歸模型通過F檢驗(yàn)(F=17.437，p=0<0.01)，回歸模型公式為y=1.034x1-1.298x2+2.705x3+1.226，街道空間視覺品質(zhì)滿意度的回歸結(jié)果，如表5所示.由表5可知：回歸模型通過F檢驗(yàn)，說明貼線率、綠視率和圍合度中至少有一項(xiàng)對(duì)滿意度產(chǎn)生影響；各自變量對(duì)街道空間視覺品質(zhì)影響程度由大到小依次為貼線率>圍合度>綠視率.

表5 街道空間視覺品質(zhì)滿意度的回歸結(jié)果

2.3.3 成都市三環(huán)內(nèi)生活型街道的評(píng)價(jià) 分析影響街道空間視覺品質(zhì)的物理指標(biāo)，從較精準(zhǔn)的小數(shù)據(jù)角度，篩選出影響街道空間視覺品質(zhì)的主要因素，并分析具體的影響程度，構(gòu)建評(píng)價(jià)模型.對(duì)街道空間視覺品質(zhì)產(chǎn)生顯著影響的綠視率、圍合度和貼線率3個(gè)指標(biāo)進(jìn)行大范圍的測(cè)度，并根據(jù)街道空間視覺品質(zhì)滿意度回歸模型對(duì)街道進(jìn)行總體滿意度的描述和評(píng)價(jià)，為提升街道視覺品質(zhì)建設(shè)的合理建議提供科學(xué)的理論支撐.

成都市三環(huán)內(nèi)生活型街道的指標(biāo)測(cè)度結(jié)果，如圖11所示.

(a) 綠視率 (b) 圍合度

由圖11可得以下3個(gè)結(jié)論.

1) 在綠視率方面，成都市三環(huán)內(nèi)生活型街道的綠視率平均值為0.42，總體綠視率較高，綠化水平較高.研究表明，在綠視率為0.15以上的區(qū)域，人們的平均壽命將高于其他地區(qū)[21].文中研究區(qū)域的綠視率低于0.15的街道較少，且多為短窄型小街道，普遍街道等級(jí)較低，分布較為零散，此外，臨近大型商業(yè)中心(如春熙路)附近的低綠視率街道也較集中.

2) 在圍合度方面，成都市三環(huán)內(nèi)生活型街道的圍合度平均值為0.35;一環(huán)內(nèi)的街道圍合度較高，沿二環(huán)、三環(huán)逐漸向外擴(kuò)展，街道圍合度逐漸降低，靠近三環(huán)的街道圍合度普遍較低.這說明一環(huán)內(nèi)城市化最嚴(yán)重，建筑密集且容積率高.

3) 在貼線率方面，成都市三環(huán)內(nèi)生活型街道的貼線率平均值為0.79，二環(huán)內(nèi)的街道貼線率整體比二、三環(huán)間區(qū)域更高.這是因?yàn)樵娇拷兄行膮^(qū)域，建筑越密集，貼線率普遍更高.

4) 由回歸模型模擬可計(jì)算出成都市三環(huán)內(nèi)生活型街道空間視覺品質(zhì)滿意度，滿意度平均值為3.34分，最小值為1.50分，最大值為4.60分.從地理分布來看，二環(huán)內(nèi)街道空間視覺品質(zhì)總體較差一些，一環(huán)東部視覺品差的街道較為集中，二、三環(huán)之間零散有少量視覺品質(zhì)較差的街道，但總體視覺品質(zhì)較好.

在前期問卷中，從調(diào)研對(duì)象為街道視覺品質(zhì)滿意度評(píng)分的原因可知，許多不確定因素會(huì)影響街道視覺品質(zhì)，如街道此刻停留的車輛數(shù)量、行道樹是否是觀葉觀花期等，此外，還摻雜著個(gè)人喜好差異的主觀因素.因此，回歸模型的R2僅為0.353.基于大量街道空間視覺感知的調(diào)研和訪問發(fā)現(xiàn)，雖然不同受訪者對(duì)同一街道景觀的感知和喜好不同，但絕大部分是受空間視覺品質(zhì)本身的影響，街道空間視覺品質(zhì)越高，人們的偏好越趨于統(tǒng)一，可達(dá)成共識(shí).因此，文中模型能夠大規(guī)模、較為準(zhǔn)確地測(cè)度成都市生活型街道物理空間骨架的視覺品質(zhì)優(yōu)劣.

3 結(jié)束語

基于人們的主觀感知，充分了解居民對(duì)街道空間視覺品質(zhì)的偏好，通過精細(xì)的調(diào)查數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，分析人們對(duì)視覺品質(zhì)感知趨于統(tǒng)一時(shí)的規(guī)律.通過大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)等新技術(shù)將街道物理環(huán)境與主觀感知聯(lián)系在一起，將結(jié)果數(shù)據(jù)化、可視化，可以得到以下3個(gè)結(jié)論.

1) 在描述街道空間骨架的5個(gè)物理指標(biāo)中，綠視率和貼線率顯著正向影響街道空間視覺品質(zhì)，圍合度顯著負(fù)向影響街道空間視覺品質(zhì)，而天空開闊度和橫截面比對(duì)街道空間視覺品質(zhì)的影響不明顯.

2) 綠視率、貼線率和圍合度與街道空間視覺品質(zhì)滿意度均呈線性關(guān)系，通過回歸分析發(fā)現(xiàn)3個(gè)有效指標(biāo)對(duì)街道空間視覺品質(zhì)的影響程度為貼線率>圍合度>綠視率.貼線率和圍合度都是衡量街道兩側(cè)建筑概況的指標(biāo)，故改善生活型街道兩側(cè)的建筑品質(zhì)可提升街道空間視覺品質(zhì).

3) 成都市三環(huán)內(nèi)生活型街道空間視覺品質(zhì)滿意度的平均值為3.34分，最小值為1.50分，最大值為4.60分.從地理分布來看，二環(huán)以內(nèi)街道空間視覺品質(zhì)總體較差一些，二、三環(huán)之間的街道空間視覺品質(zhì)總體較好一些.

文中方法突破了傳統(tǒng)的定性描述，可實(shí)現(xiàn)街道視覺品質(zhì)的大規(guī)模測(cè)度，不僅統(tǒng)一了標(biāo)準(zhǔn)，也減少了主觀干擾因素，提供了一種新的研究方向，使微觀環(huán)境數(shù)據(jù)應(yīng)用于城市宏觀社會(huì)的研究中.然而，文中只選取了生活型街道，不同類型的街道由于功能不同，人們的需求也不相同.因此，文中構(gòu)建的評(píng)價(jià)模型無法適用于所有街道.目前，文中的評(píng)價(jià)模型只能解釋部分生活型街道空間視覺品質(zhì)的變化原因，還需納入更多的有效指標(biāo).在今后的研究中，可結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)主觀感知調(diào)研方法進(jìn)行優(yōu)化，并增大調(diào)研樣本量，豐富調(diào)研人群類型，使調(diào)研數(shù)據(jù)更加精準(zhǔn)，從而降低評(píng)價(jià)模型的誤差.