投影遮擋分析優(yōu)化公共坐具布局研究
——以北京王府井步行街為例

魯 睿 耿華雄 李 致 胡一可

近年來，中國城市發(fā)展由增量規(guī)劃向存量規(guī)劃轉(zhuǎn)型，城市建設(shè)逐步向精細化發(fā)展。商業(yè)步行街作為城市形象的代表，多以規(guī)劃及建筑布局為考量標(biāo)準，未將人群使用體驗及相關(guān)物質(zhì)空間環(huán)境特征納入研究范疇，導(dǎo)致人群聚集于臺階或道路邊緣而坐具卻無人問津等問題的出現(xiàn)。優(yōu)化公共坐具布局有利于提升其使用效率，增加人群的戶外活動時長，對提高商業(yè)步行街的商業(yè)和游憩價值作用明顯。

目前，針對公共坐具的相關(guān)研究趨于定量化和精細化，國內(nèi)外學(xué)者也從空間、景觀要素和環(huán)境設(shè)施等視角探討了坐憩空間及坐具設(shè)施的優(yōu)化設(shè)計方法[1-2]。隨著人本設(shè)計意識的回歸，關(guān)于坐憩設(shè)施與使用者關(guān)聯(lián)性影響因素的研究不斷深入，尤其是對使用人群主觀感知層面影響因素的探討日益增多[3-5]，研究表明，合理的坐具數(shù)量和擺放位置有利于坐憩行為的產(chǎn)生[1]，良好的可達性和微氣候條件也可提高坐具的使用頻率[6]。國外學(xué)者更加關(guān)注坐憩設(shè)施對人群停留偏好的影響，現(xiàn)有研究多采用問卷調(diào)查與數(shù)理分析相結(jié)合的方法探尋二者關(guān)系，如Yeh等采用問卷調(diào)查法和QFD法探討影響校園戶外座椅就座功能的因素[7]；Gou等通過問卷調(diào)查和回歸分析法研究戶外景觀的視圖元素與坐憩行為的關(guān)聯(lián)性，并提出影響入座率的主要因素[8]；Wang等通過現(xiàn)場觀察和實驗探討了連坐式公共座椅使用率低的原因[9]。

在商業(yè)步行街戶外環(huán)境方面，已有學(xué)者分別探討了人群行為與戶外環(huán)境中微氣候和空間結(jié)構(gòu)的關(guān)系，其中針對人群行為與微氣候等關(guān)聯(lián)性的技術(shù)方法已較為成熟，如李金牛等利用Ecotect模擬并分析了商業(yè)步行街的戶外遮陽狀況[10]；霍敏儀使用Ecotect對不同商業(yè)街區(qū)建筑布局及不同建筑形體模型在特定時段的陰影進行了模擬和分析，為陰影空間的規(guī)劃設(shè)計提供技術(shù)支持[11]；黃丹等采用多元線性回歸分析等方法研究了街道構(gòu)成要素對人群活力指數(shù)的影響[12]；王思源通過核密度和相關(guān)性分析探討社會交往行為與街道空間環(huán)境之間的關(guān)聯(lián)[13]。

綜上所述，現(xiàn)有研究多聚焦于人群對坐具的主觀判斷，存在不客觀、不精確、難以支持相關(guān)優(yōu)化設(shè)計等問題，未將商業(yè)業(yè)態(tài)等環(huán)境要素納入分析范疇。目前定量分析公共坐具布局的研究較少，研究結(jié)論也停留在主觀階段，難以指導(dǎo)實際的布局優(yōu)化。因此，本文以北京王府井商業(yè)步行街中的公共坐具為研究對象，結(jié)合人群坐憩行為數(shù)據(jù)，探討投影遮擋分析、座位數(shù)量、業(yè)態(tài)類型與人群坐憩行為的關(guān)聯(lián)性，并基于公共坐具與人群行為的關(guān)聯(lián)性提出優(yōu)化設(shè)計策略。

1 概念界定

1.1 商業(yè)步行街

1.1.1 商業(yè)步行街的定義

商業(yè)步行街指城市中以服務(wù)業(yè)和零售業(yè)為主體、商業(yè)活動集中在一定地區(qū)的步行街。本文將王府井步行街中的東單三條至東安門大街的街道段作為調(diào)研場地。王府井步行街是北京最具代表性的商業(yè)步行街，且近年來擁有較多改造提升的政策支持，如商務(wù)部提出對北京市王府井等11條步行街開展改造提升試點工作[14]；北京市東城區(qū)人民政府于2019年底將王府井步行街向北延長至892m，以打造完善的后街經(jīng)濟帶[15]。

1.1.2 商業(yè)步行街中人群行為的時間規(guī)律

商業(yè)步行街中的人群行為具有較強的規(guī)律性。根據(jù)場地預(yù)調(diào)研，初步判定人群坐憩行為會同時受到日照時長和商業(yè)運營時間的影響。霍敏儀在研究中發(fā)現(xiàn)，10：00─16：00是廣佛商業(yè)街區(qū)受太陽影響最甚的時段[11]；朱瑋等的研究表明，北京王府井步行街的活動高峰區(qū)間為11：00─18：00[16]。鑒于此，初步選取一天中的10：00─17：00作為研究時段，所選月份根據(jù)北京市地面氣候資料月值數(shù)據(jù)確定。

1.2 公共坐具

黃丹將生活性街道中的座椅分為正式座椅與類座椅并進行了量化研究[17]；徐磊青等將商業(yè)街中的座椅分為正式座椅與輔助座椅并進行了量化研究[18]。公共坐具包括正式坐具和輔助坐具：正式坐具指常見的、有明確形式的座椅等休憩設(shè)施；輔助坐具指具有觀賞及使用價值，兼具休憩功能的自然物或人工物，其設(shè)置地點與正式坐具互為補充，如高度適宜的臺階、花壇等。由于輔助坐具以長度量化的方式不適合當(dāng)前坐具的精細化研究，同時預(yù)調(diào)研發(fā)現(xiàn)場地中多數(shù)輔助坐具前設(shè)有商業(yè)性的休憩空間，會干擾數(shù)據(jù)采集，因此選定公共坐具中滿足坐、倚靠等休憩需求的正式坐具作為研究對象。

1.3 投影遮擋分析

1.3.1 投影遮擋含義

投影遮擋主要指建筑物、構(gòu)筑物及植物在太陽照射下形成的陰影覆蓋范圍，本文只考慮太陽直射的影響。錢煒的研究表明，建筑對戶外熱環(huán)境的影響主要在于其對太陽輻射等因素的控制，太陽照射時的環(huán)境熱舒適程度基本由黑球溫度下的太陽輻射決定[19]；周晉等則證明了太陽輻射與日照時長之間存在正相關(guān)關(guān)系[20]。因此，選擇可反映日照時長的投影遮擋分析法，采用Ecotect對場地的投影遮擋狀況進行計算機模擬分析，研究投影遮擋與人群坐憩行為的關(guān)聯(lián)性，同時分季節(jié)進行調(diào)查和實踐，以進一步探討人群坐憩偏好的差異。

1.3.2 調(diào)研月份及研究時段選取

北京年平均日照時數(shù)約2 000～2 800h。由國家氣象科學(xué)數(shù)據(jù)中心網(wǎng)站獲取的2019年北京市地面氣候資料月值數(shù)據(jù)可知，最高氣溫多出現(xiàn)在4─10月(圖1)，3─9月的日照時數(shù)較高(圖2)。結(jié)合胡成等對北京大柵欄商業(yè)區(qū)客流量的總體特征分析，發(fā)現(xiàn)在3─10月，客流量的時間分布形態(tài)以多峰型和全峰型為主，說明人群聚集等級較高，可以稱為商業(yè)經(jīng)營旺季[21]，因此選取一年中4─10月的10：00─17：00作為研究時段。布局優(yōu)化應(yīng)滿足冬季的日照規(guī)范，因此需考慮長年不見光區(qū)域的影響，即通過對大寒日的日照模擬排除此類區(qū)域，以提高優(yōu)化策略的準確性。優(yōu)化設(shè)計策略應(yīng)滿足人群戶外活動的普遍需要，同時契合商業(yè)活動的時間，從而輔助提升場地的商業(yè)價值，增強商業(yè)吸引力。

圖1 2019年北京市最高氣溫月值數(shù)據(jù)

圖2 2019年北京市日照時數(shù)月值數(shù)據(jù)

2 研究設(shè)計及數(shù)據(jù)采集

2.1 研究模型設(shè)計

通過實地勘察與Ecotect獲取公共坐具相關(guān)數(shù)據(jù)，采用行為注記法對不同時段的人群行為進行統(tǒng)計標(biāo)注，輔以拍照、錄像確定空間位置，記錄坐具使用者年齡、就座原因等信息，并考慮季節(jié)、天氣和時間的影響。在確定場地調(diào)研范圍后，利用Ecotect軟件對商業(yè)步行街模型進行分析。軟件的模擬時段根據(jù)商業(yè)活動的時間規(guī)律和北京氣候的變化規(guī)律共同確定。將投影遮擋相關(guān)數(shù)據(jù)作為自變量，人群行為相關(guān)指標(biāo)作為因變量，利用SPSS線性回歸分析坐具與行為的關(guān)聯(lián)性，識別影響公共坐具使用頻率和使用偏好的自變量的作用大小。

2.2 指標(biāo)數(shù)據(jù)選取

2.2.1 公共坐具相關(guān)指標(biāo)

采用投影遮擋率反映不同時間段坐具組中座位的受遮擋情況。首先根據(jù)在線地圖與CAD建立商業(yè)步行街及坐具的立體模型，以準確分析每組坐具的受遮擋情況，進而通過Ecotect模擬研究時段的投影遮擋率狀況，并提出計算公式：坐具投影遮擋率＝位于投影范圍內(nèi)的座位數(shù)量÷該組的座位總數(shù)量。

場地內(nèi)的植物現(xiàn)狀難以進行模擬，故結(jié)合現(xiàn)場照片，利用軟件模擬和實地調(diào)研采集“投影遮擋率”，修正由植物造成的數(shù)據(jù)偏差。在布局優(yōu)化模擬中，可以認為場地內(nèi)的植物要素是可變更的，因此在此階段不再考慮植物投影的影響。

將獨立的坐具組作為統(tǒng)計單元進行數(shù)據(jù)整理，并將座位數(shù)量納入自變量范疇。公共坐具一般臨近商業(yè)店鋪，不可避免地會受到業(yè)態(tài)的影響，因此為進一步探索商業(yè)環(huán)境對人群行為的影響，也將業(yè)態(tài)類型作為自變量進行分析。王思源按照城市規(guī)劃用地分類將沿街底商業(yè)態(tài)劃分為4個大類19個小類[13]，對此分類進行梳理后，將較少出現(xiàn)的業(yè)態(tài)歸為“其他”，整理出沿街底商業(yè)態(tài)分類表(表1)。

表1 沿街底商業(yè)態(tài)分類

2.2.2 人群行為指標(biāo)

人群行為指標(biāo)的選取從數(shù)量和質(zhì)量2個方面入手，通過現(xiàn)場拍照與觀察，記錄每組坐具的坐憩人數(shù)、人群年齡和就座原因，并繪制行為地圖。坐憩人數(shù)可以反映人群對公共坐具的使用程度，人群坐憩行為密度的計算公式為：坐憩行為數(shù)量÷該組的座位總數(shù)量[22]。人群年齡分為兒童、少年、青年、中年和老年5類，年齡層類型越豐富，說明該公共坐具越具有吸引力。人群就座原因通常包括觀望、交談、休憩、飲食和玩手機等，就座原因類型越多，說明使用該組坐具的人群狀態(tài)更為放松，活動更為多樣。

2.3 數(shù)據(jù)來源

2.3.1 公共坐具相關(guān)指標(biāo)統(tǒng)計

北京市四季按春季(3─5月)、夏季(6─8月)、秋季(9─11月)及冬季(12月─翌年2月)劃分[23]，每季選取最具代表性的一天進行日照時長模擬。調(diào)研日期的選擇依據(jù)為：2019年各季節(jié)中適宜人群出行和戶外活動，氣溫、風(fēng)向等氣象數(shù)據(jù)較為穩(wěn)定，天氣現(xiàn)象為“晴”的非工作日。由于冬季氣候寒冷不適宜在戶外長時間停留，因此選擇2019年春、夏、秋季中的4月14日、7月21日和9月14日共3個代表日統(tǒng)計10：00─17：00場地內(nèi)的坐具使用者總數(shù)量。為深入研究一天中不同時段投影遮擋率對人群坐憩行為的影響，結(jié)合各季節(jié)代表日的分析結(jié)果，選擇9月1日及8日共2個非工作日的10：00─11：00、13：00─14：00和16：00─17：00 3個代表性時段進行數(shù)據(jù)采集。為方便數(shù)據(jù)統(tǒng)計，對各組公共坐具逐一記錄位置并編號(圖3)，同時統(tǒng)計各組坐具中的座位數(shù)量。

2.3.2 基于Ecotect的投影遮擋模擬

Ecotect的日照分析功能可針對特定時段進行模擬和分析[24]。首先模擬2019年春、夏、秋季3個代表日中場地的日照時長狀況。將商業(yè)步行街模型導(dǎo)入后，根據(jù)北京市氣候數(shù)據(jù)設(shè)置模擬參數(shù)并進行數(shù)據(jù)生成，可得到日照時長分析圖。之后結(jié)合各季節(jié)代表日的分析結(jié)果，利用軟件模擬9月1日和8日中3個代表性時段的投影遮擋狀況。由于當(dāng)前使用的分析模型難以精準展現(xiàn)建筑物、構(gòu)筑物和植物的諸多細節(jié)，所以將投影遮擋分析圖作為主要依據(jù)，結(jié)合現(xiàn)場照片進行糾偏，共同確定位于投影范圍內(nèi)的座位數(shù)量，從而計算出坐具的投影遮擋率。

2.3.3 基于行為注記法的人群坐憩行為調(diào)查

基于行為注記法采集數(shù)據(jù)，針對春、夏、秋季中的3個代表日，逐一劃分為數(shù)個時間點進行輪流觀測，通過拍照等方式記錄瞬時的坐具使用者數(shù)量，并統(tǒng)計全天的數(shù)據(jù)。由2名調(diào)研員輪流觀測9月1日和8日各組公共坐具3個時段的人群坐憩行為分布，其中1名調(diào)研員記錄場地中公共坐具的人群坐憩數(shù)量和就座行為分布，另1名調(diào)研員對各組坐具的人群進行攝錄，便于后期數(shù)據(jù)核驗。最終采用行為地圖標(biāo)注的方式，整理了不同時段場地中公共坐具的人群坐憩行為數(shù)據(jù)。

3 數(shù)據(jù)分析

3.1 Ecotect模擬分析

使用Ecotect軟件對春、夏、秋季3個代表日期中場地的日照時長進行模擬分析并將其可視化，顏色越暖表示該位置受日照影響的時間越長，據(jù)此可統(tǒng)計當(dāng)日研究時段內(nèi)的投影遮擋時長(圖4)。由場地投影遮擋分析結(jié)果可知(圖5)，在2019年9月1日和8日的10：00─11：00，僅在調(diào)研場地東側(cè)存在部分投影遮擋區(qū)域，此時總座位數(shù)中約有45%和41%的座位處在該區(qū)域內(nèi)；13：00─14：00的投影遮擋區(qū)域位于場地西側(cè)，覆蓋場地中的廣場與附屬空間，此時約有34%和22%的座位處在投影遮擋區(qū)域內(nèi)；16：00─17：00，約有93%和88%的座位處在投影遮擋區(qū)域內(nèi)。借助上文所述公式統(tǒng)計公共坐具的投影遮擋率，可為下一步線性回歸分析等提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

圖4 春、夏、秋三季日照時長分析(4-1)及坐具使用者總數(shù)(4-2)

圖5 人群行為注記地圖及投影遮擋分析

3.2 人群行為注記調(diào)研分析

2019年9月1日和8日的10：00─11：00，人群坐憩行為數(shù)量分別為98和91人，坐憩需求較低，較多坐具僅有1人就座(圖5)。在13：00─14：00，投影遮擋區(qū)域開始覆蓋商業(yè)步行街上的廣場與附屬空間，人群多聚集于此，人群坐憩行為數(shù)量分別為48和49人。在16：00─17：00，分別有324和196人使用公共坐具，此時調(diào)研場地中除道路交叉口外基本都處在建筑陰影下，多數(shù)坐具被使用。

基于人群行為注記情況和人群坐憩行為密度計算公式，得到50組公共坐具在2個非工作日中3個代表性時段的數(shù)據(jù)，用于后續(xù)統(tǒng)計分析。

3.3 SPSS數(shù)據(jù)分析

將2019年春、夏、秋季3個代表日期中場地投影遮擋時長與坐具使用者總數(shù)進行線性回歸分析，發(fā)現(xiàn)投影遮擋時長均對4月14日、7月21日、9月14日的使用者總數(shù)產(chǎn)生顯著的正向影響，其中，7月21日的模型R方值為0.315(說明投影遮擋時長可以解釋使用者總數(shù)31.5%的變化原因)；4月14日的R方值為0.174；9月14日的R方值為0.084。由分析結(jié)果初步判斷，坐具的投影遮擋時長與坐具使用者總數(shù)的相關(guān)性具有季節(jié)性差異：使用者在長日照的夏季傾向于遮陰多的區(qū)域；在短日照的春、秋季雖然也傾于遮陰區(qū)域，但由于呈現(xiàn)的正相關(guān)性相對較弱，為證明初步結(jié)論的合理性，仍需對春、秋季的數(shù)據(jù)進行更精準的分析。春季與秋季有著較為相似的日照特征，故上文已選擇了9月1日和8日作為調(diào)研日進行更深入的數(shù)據(jù)采集。

依據(jù)王府井步行街公共坐具的人群坐憩行為及環(huán)境要素數(shù)據(jù)，將3個時段的投影遮擋率分別記為X1、X2、X3，坐憩行為密度記為Y1、Y2、Y3，就座原因記為“就座原因類型Y1”“就座原因類型Y2”“就座原因類型Y3”，人群年齡分布記為“年齡層類型Y1”“年齡層類型Y2”“年齡層類型Y3”；將投影遮擋率、座位數(shù)量和業(yè)態(tài)類型作為自變量，坐憩人數(shù)、就座原因類型和年齡層類型作為因變量，將3個時段的自變量和因變量數(shù)據(jù)分別進行線性回歸分析。

由2019年9月1日和8日數(shù)據(jù)分別進行的自變量和因變量回歸分析可知：坐憩行為密度方面，投影遮擋率p值均小于0.01，說明會對坐憩行為密度產(chǎn)生顯著的正向影響，而業(yè)態(tài)類型、座位數(shù)量并不會對坐憩行為密度產(chǎn)生影響；就座原因類型方面，投影遮擋率p值均小于0.01，說明會對就座原因類型產(chǎn)生顯著的正向影響，業(yè)態(tài)類型p值始終大于0.05，說明不會對就座原因類型產(chǎn)生影響，座椅數(shù)量與就座原因類型的關(guān)系并不穩(wěn)定，只有9月1日的10：00─11：00及16：00─17：00的座位數(shù)量對就座原因類型存在正向影響；年齡層類型方面，投影遮擋率和部分時段的座位數(shù)量會對年齡層類型產(chǎn)生顯著的正向影響，而業(yè)態(tài)類型不會對年齡層類型產(chǎn)生影響。

從線性回歸分析結(jié)果可知，所有時段的坐具投影遮擋率均會對坐憩行為密度、年齡分布和就座原因類型產(chǎn)生顯著的正向影響；座椅數(shù)量不會對坐憩行為密度產(chǎn)生影響，但在部分時段會對年齡層類型和就座原因類型產(chǎn)生影響；業(yè)態(tài)類型始終不會對行為主體和人群行為特征產(chǎn)生影響。因此相較于投影遮擋，座椅數(shù)量和業(yè)態(tài)類型并非重點優(yōu)化對象。投影遮擋率是人群產(chǎn)生坐憩行為最普遍的影響因素，根據(jù)Ecotect對場地4─10月10：00─17：00投影遮擋狀況的模擬和分析結(jié)果，可以對公共坐具布局提出優(yōu)化建議。

4 結(jié)論與建議

本文以王府井商業(yè)街的公共坐具為研究對象，通過Ecotect模擬與分析、實地調(diào)研、行為注記法與線性回歸分析，深入探究坐具與坐憩行為的關(guān)聯(lián)性。研究發(fā)現(xiàn)，投影遮擋狀況與坐憩行為的相關(guān)性存在季節(jié)性差異，其中坐具使用者數(shù)量在夏季與投影遮擋時長的相關(guān)性較強，在春、秋兩季的相關(guān)性較弱；在環(huán)境要素與坐憩行為層面，發(fā)現(xiàn)投影遮擋率是人群產(chǎn)生坐憩行為最普遍的影響因素。

分析場地4─10月10：00─17：00的投影遮擋狀況，可以為公共坐具布局優(yōu)化提供依據(jù)。投影遮擋率較高的區(qū)域集中于場地西側(cè)(圖6)，如王府井小吃街以南的區(qū)域，以及王府中環(huán)、北京市百貨大樓附近。

圖6 公共坐具布局優(yōu)化分析

顏色偏暖區(qū)域的投影遮擋率都達到45%以上，說明在研究時段內(nèi)，這些區(qū)域有一半左右的時間處在投影遮擋范圍內(nèi)，在此區(qū)域設(shè)置公共坐具有利于提高人群對坐具的使用頻率，增加戶外活動時間。顏色偏冷的區(qū)域投影遮擋率在45%以下，說明此區(qū)域中的公共坐具易受到日照影響，其中最需要優(yōu)化的區(qū)域包括工美大廈西側(cè)、丹耀大廈西側(cè)，以及北京apm購物中心西北側(cè)，可參考50%投影遮擋率曲線優(yōu)化坐具位置，使其更靠近較高投影遮擋率的沿街商鋪區(qū)域。工美大廈西側(cè)和apm購物中心西北側(cè)的區(qū)域鄰近道路交叉口，日照影響變化較為劇烈，因此除了調(diào)整坐具數(shù)量或具體位置外，也可采用與其他街道要素組合的策略降低對公共坐具使用的影響，例如就近設(shè)置喬木或增加遮陽設(shè)施。

此外，布局優(yōu)化也應(yīng)通過大寒日的日照狀況模擬來排除長年不見光的區(qū)域，避免影響結(jié)論的準確性。據(jù)大寒日日照時長模擬可知(圖7)，場地內(nèi)僅有極少數(shù)區(qū)域的日照低于2h，多存在于建筑附近，此類區(qū)域幾乎不會對布局優(yōu)化產(chǎn)生影響，因此，當(dāng)前的投影遮擋率模擬可以滿足布局優(yōu)化的需要。

圖7 場地大寒日日照時長模擬分析

5 不足與展望

本研究原計劃于2019年下半年至2020年上半年進行多次調(diào)研，但由于王府井商業(yè)街北段于2019年末進行了改造，其南段的部分坐具被拆除、移動，同時受2020年初新冠肺炎疫情的影響，王府井步行街采取了較為嚴格的防疫措施，人群來源與聚集方式受到限制，對調(diào)研計劃造成了一定影響，因此又于2020年4─8月對王府井步行街開展了3次調(diào)研。相較于2019年9─12月，2020年4─6月的人群行為仍受限于疫情防控，在坐憩人數(shù)、聚集性組團數(shù)量、坐憩時長及行為類型豐富程度方面均有所下降，不適宜作為調(diào)研數(shù)據(jù)。鑒于此，最終采用了2020年7─8月的調(diào)研數(shù)據(jù)并再次進行了上述分析。綜合相關(guān)性分析結(jié)果可知，投影遮擋率對各項人群行為指標(biāo)仍可產(chǎn)生顯著的正向影響，且與2019年調(diào)研數(shù)據(jù)分析結(jié)果的差異較小。依據(jù)模擬的2020年步行街改造后公共坐具布局優(yōu)化分析圖(圖8)，可以發(fā)現(xiàn)優(yōu)化策略與圖6反映的結(jié)論較為相似，再次說明了本研究優(yōu)化分析的合理性。

圖8 2020年步行街改造后公共坐具布局優(yōu)化分析

注：文中圖片均由作者繪制。