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    基于多源數(shù)據(jù)與具身循證技術(shù)的建成環(huán)境審計(jì)
    ——以上海臨港新城滴水湖站點(diǎn)廣場(chǎng)為例

    2022-10-09 01:29:12葉宇張塨韓赟
    風(fēng)景園林 2022年9期
    關(guān)鍵詞:滴水新城站點(diǎn)

    葉宇 張塨 韓赟*

    1 研究背景:品質(zhì)化需求與新技術(shù)探索

    1.1 人性化、品質(zhì)化建設(shè)需求推動(dòng)下的新城更新

    隨著中國(guó)城市化進(jìn)程的深化、國(guó)家新型城鎮(zhèn)化戰(zhàn)略的提出,許多城市建設(shè)從高速擴(kuò)張轉(zhuǎn)向存量更新的階段,人性化、品質(zhì)化成為重要的城市建設(shè)方向[1]。同時(shí),隨著習(xí)總書(shū)記提出“人民城市人民建,人民城市為人民”的城市理念,以人為本的城市空間被賦予重要的時(shí)代意義。新城建設(shè)既要立足宏觀層面,將人民城市理論融入各層級(jí)城市規(guī)劃中,也要深入微觀層面,聚焦于人本尺度的人居環(huán)境營(yíng)造[2],將以人為本的空間品質(zhì)與環(huán)境提升作為滿足人民美好生活需要的重要途徑[3]。

    近30年來(lái),中國(guó)經(jīng)歷了大量的新城建設(shè),存在建設(shè)速度過(guò)快、開(kāi)發(fā)規(guī)模巨大、距離城市主城區(qū)較遠(yuǎn)的現(xiàn)象[4],許多新城因空間品質(zhì)不高、場(chǎng)所活力不強(qiáng)、城市可意向性(imageability)[5]不足等問(wèn)題廣受詬病[6]。因此,隨著新城建設(shè)的逐步推進(jìn),人本導(dǎo)向的建成環(huán)境品質(zhì)提升勢(shì)在必行。新城建設(shè)的人本導(dǎo)向進(jìn)一步體現(xiàn)為對(duì)人群特征、空間活動(dòng)模式、人群在空間環(huán)境中的感受進(jìn)行精準(zhǔn)研判,并為空間品質(zhì)的精準(zhǔn)提升與設(shè)計(jì)導(dǎo)控提供全面支持。

    1.2 多源數(shù)據(jù)與具身循證技術(shù)支持下的建成環(huán)境審計(jì)

    面向空間品質(zhì)提升的訪客畫(huà)像、行為活動(dòng)與空間感知分析,以往多依賴于經(jīng)典環(huán)境行為學(xué)調(diào)研,通過(guò)行為注記[7]、問(wèn)卷訪談等途徑,對(duì)市民的需求、活動(dòng)及空間感受開(kāi)展分析[8],探索空間環(huán)境要素對(duì)人群空間感知與行為的影響[9],為城市設(shè)計(jì)提供指導(dǎo)。這一系列方法在過(guò)去被廣泛應(yīng)用,但其耗時(shí)費(fèi)力、研究信效度有限,難以支撐高頻動(dòng)態(tài)的行為分析及人本尺度的空間品質(zhì)評(píng)估[10]。在人性化、品質(zhì)化建成環(huán)境提升需求不斷涌現(xiàn)的當(dāng)下,以微觀尺度的人工實(shí)體要素為分析單元的建成環(huán)境審計(jì)[11]應(yīng)運(yùn)而生。

    隨著國(guó)務(wù)院印發(fā)“十四五”數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃,以大數(shù)據(jù)、傳感技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)算法等為代表的數(shù)字化方法為城市建成環(huán)境審計(jì)帶來(lái)新的機(jī)遇。將多源數(shù)據(jù)支持的城市分析與基于傳感技術(shù)的具身循證方法進(jìn)行整合,不僅能夠支持大規(guī)模、精細(xì)化的空間形態(tài)測(cè)度與品質(zhì)評(píng)估[12-13],還可以在個(gè)體層面推動(dòng)空間行為與感知的影響機(jī)制研究。以上述為基礎(chǔ)的建成環(huán)境審計(jì)有望回應(yīng)人本導(dǎo)向的城市設(shè)計(jì)與更新。

    2 多源數(shù)據(jù)與具身循證技術(shù)研究綜述

    2.1 大、小數(shù)據(jù)的融合有待加強(qiáng)

    大數(shù)據(jù)的涌現(xiàn)為在大規(guī)模范圍內(nèi)快速測(cè)度精細(xì)化的空間形態(tài)及捕捉居民空間感知提供了可能。多源的大數(shù)據(jù)包括社交媒體數(shù)據(jù),如twitter、新浪微博數(shù)據(jù)等;街景圖像數(shù)據(jù),如百度街景、谷歌街景數(shù)據(jù)等;服務(wù)設(shè)施數(shù)據(jù),如高德地圖興趣點(diǎn)(point of interest, POI)、大眾點(diǎn)評(píng)、公交刷卡數(shù)據(jù)等;以及移動(dòng)位置數(shù) 據(jù),如GPS[14]、WiFi探 針[15]、位 置 服 務(wù)(location based services, LBS)[16]數(shù)據(jù)等。這些整合的數(shù)據(jù)可以輔助設(shè)計(jì)師研判場(chǎng)地特征與人群需求,更客觀地認(rèn)識(shí)社會(huì)、行為、品質(zhì)等非物質(zhì)要素,從而有效支撐城市設(shè)計(jì)分析[2,15]。然而,大數(shù)據(jù)因其不易獲取的局限性,以往多被用來(lái)描述客觀空間環(huán)境與行為特征;而以問(wèn)卷調(diào)查或深度訪談數(shù)據(jù)為代表的小數(shù)據(jù)能夠揭示更深層的空間行為動(dòng)機(jī)與態(tài)度,但這類(lèi)調(diào)查費(fèi)時(shí)費(fèi)力、成本較高。因此,將大、小數(shù)據(jù)融合可以兼顧城市分析的深度與廣度,為以人為本的建成環(huán)境審計(jì)帶來(lái)了新的契機(jī)。

    2.2 具身循證技術(shù)的應(yīng)用路徑有待探索

    在過(guò)去數(shù)年中,隨著虛擬現(xiàn)實(shí)(virtual reality, VR)技術(shù)與可穿戴傳感器的普及,具身循證視角下的環(huán)境行為研究在城市設(shè)計(jì)領(lǐng)域已有廣泛探索,其核心關(guān)注點(diǎn)在于結(jié)合新技術(shù)實(shí)現(xiàn)精細(xì)化的人體感知測(cè)度,評(píng)估空間要素效用,從而更精準(zhǔn)導(dǎo)控設(shè)計(jì)要素[17]。研究對(duì)象包括森林、濕地等景觀環(huán)境要素,也包括街道、公園、廣場(chǎng)等城市公共空間要素[18]。依托于問(wèn)卷調(diào)查或深度訪談的傳統(tǒng)分析方法[19],分析結(jié)果容易受到個(gè)體主觀傾向、天氣、時(shí)間等因素的影響,難以測(cè)度客觀的人體感知。相對(duì)而言,基于具身循證技術(shù)的空間分析,可以將空間形態(tài)類(lèi)型化,構(gòu)建VR場(chǎng)景,測(cè)度人群對(duì)空間意象的認(rèn)知[20];或者通過(guò)對(duì)空間形態(tài)要素特征的控制,基于離散選擇模型(discrete choice models)和陳述偏好(stated preference)法分析人群偏好;還可以將VR技術(shù)與肌電圖(electromyogram, EMG)、腦電圖(electroencephalogram, EEG)、皮電活動(dòng)(electrodermal activity, EDA)等生理指標(biāo)和眼動(dòng)儀(eye tracker)[21]等可穿戴傳感器結(jié)合,為使用者提供身臨其境的感受,精確測(cè)度人體對(duì)空間環(huán)境的聽(tīng)覺(jué)、視覺(jué)等生理反應(yīng)及心理感受,從而獲得精細(xì)化的空間要素效用評(píng)估量表[22]。

    雖然具身循證技術(shù)已有不少探索,但當(dāng)前研究大多從認(rèn)識(shí)論出發(fā),少有將這些技術(shù)融入實(shí)際的城市設(shè)計(jì)流程。此外,由于城市問(wèn)題和城市設(shè)計(jì)流程的復(fù)雜性,許多研究成果與針對(duì)性技術(shù)缺乏有效整合。因此,目前亟須一條切實(shí)有效的路徑來(lái)整合不斷涌現(xiàn)的新技術(shù),推動(dòng)其真正應(yīng)用到城市設(shè)計(jì)實(shí)踐的工作流程當(dāng)中。

    3 研究設(shè)計(jì)

    綜上所述,充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)的低成本優(yōu)勢(shì),對(duì)宏觀的設(shè)計(jì)場(chǎng)地及周邊環(huán)境特征開(kāi)展研判、提出假設(shè),進(jìn)一步利用深度訪談與具身循證技術(shù)驗(yàn)證個(gè)體空間行為活動(dòng)的影響因素,可為新城建設(shè)中設(shè)計(jì)要素的導(dǎo)控提供精確指引。本研究以上海臨港新城為研究對(duì)象,通過(guò)聚焦于該區(qū)域的滴水湖站點(diǎn)廣場(chǎng),探索新城建設(shè)背景下多源數(shù)據(jù)與具身循證技術(shù)對(duì)建成環(huán)境審計(jì)的新可能。

    3.1 研究區(qū)域

    本研究以位于上海臨港新城的滴水湖站點(diǎn)廣場(chǎng)為核心研究區(qū)域,周邊400 m范圍為分析區(qū)域。滴水湖站點(diǎn)是鏈接臨港新城與上海主城區(qū)的重要交通樞紐,同時(shí)也是促進(jìn)臨港新城未來(lái)產(chǎn)城融合的重要公共活動(dòng)中心。滴水湖站點(diǎn)為地下二層雙島式結(jié)構(gòu),核心研究區(qū)域包括站點(diǎn)北側(cè)連接的地上中央廣場(chǎng),南側(cè)入口連通的地下廣場(chǎng),以及下穿環(huán)湖南路可達(dá)的半圓形濱湖廣場(chǎng)(以上概括為滴水湖站點(diǎn)廣場(chǎng))是滴水湖站點(diǎn)的重點(diǎn)公共活動(dòng)空間。因此,通過(guò)對(duì)滴水湖站點(diǎn)廣場(chǎng)的精細(xì)化審計(jì),能夠?yàn)榕R港新城的未來(lái)城市建設(shè)提供重要參考。

    3.2 研究方法

    本研究圍繞以人為本的建成環(huán)境品質(zhì)提升,從場(chǎng)地人群特征、人群活動(dòng)規(guī)律及場(chǎng)所體驗(yàn)3個(gè)方面開(kāi)展分析?;诙嘣磾?shù)據(jù)和具身循證技術(shù),從訪客畫(huà)像、行為活動(dòng)、空間感知3個(gè)方面開(kāi)展研究區(qū)域的建成環(huán)境審計(jì),最終從功能要素、空間形態(tài)要素、人本尺度景觀要素3個(gè)方面提出新城更新的設(shè)計(jì)介入策略。

    3.2.1 訪客畫(huà)像:我們?yōu)檎l(shuí)而設(shè)計(jì)?

    在訪客畫(huà)像方面,相較于傳統(tǒng)的問(wèn)卷調(diào)查,基于LBS數(shù)據(jù)可以更精準(zhǔn)地描述公共空間的訪客流量、到訪頻率、居住距離、年齡構(gòu)成等特征;基于公交刷卡數(shù)據(jù)可以有效測(cè)度地鐵站點(diǎn)的使用強(qiáng)度及出行模式,從而判斷站點(diǎn)的服務(wù)類(lèi)型與規(guī)模;基于POI數(shù)據(jù)、美團(tuán)數(shù)據(jù)可以對(duì)公共及商業(yè)服務(wù)設(shè)施的空間分布、供給水平及服務(wù)質(zhì)量開(kāi)展分析。通過(guò)采集滴水湖站點(diǎn)廣場(chǎng)一周內(nèi)較為全面穩(wěn)定的數(shù)據(jù),可以揭示場(chǎng)所的使用人群特征,讓設(shè)計(jì)師了解“我們?yōu)檎l(shuí)而設(shè)計(jì)”,為研判訪客特征及需求提供堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

    3.2.2 行為活動(dòng):訪客如何使用場(chǎng)所空間?

    在行為活動(dòng)方面,相較于傳統(tǒng)的行為注記方法,基于無(wú)人機(jī)航拍影像的空間行為注記分析能更快捷、高效地針對(duì)大片區(qū)域開(kāi)展分析,為設(shè)計(jì)師直觀地呈現(xiàn)場(chǎng)地上的駐留、活動(dòng)等行為;基于空間句法分析則能更直觀地揭示空間拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)特征(點(diǎn)、線之間的幾何關(guān)系和幾何位置)。由于工作日人們對(duì)公共空間使用頻率較低,樣本匱乏且難以反映空間活動(dòng)的一般規(guī)律,所以行為活動(dòng)數(shù)據(jù)的采集時(shí)間選擇周末,從而獲得較為典型的公共空間使用數(shù)據(jù)。通過(guò)對(duì)行為活動(dòng)的研究,讓設(shè)計(jì)師了解“訪客如何使用場(chǎng)所空間”,可為新城更新提供支持。

    3.2.3 空間感知:空間要素如何影響訪客體驗(yàn)?

    在空間感知方面,眼動(dòng)追蹤技術(shù)能直接呈現(xiàn)市民在空間使用過(guò)程中的凝視行為與視覺(jué)偏好要素,進(jìn)而為空間的可意向性判斷提供指征;可穿戴傳感器能有效監(jiān)測(cè)個(gè)體在特定情景下的肌電、皮電等生理電信號(hào),量化市民直觀感受到的情緒、壓力等個(gè)人心理感受。相較于傳統(tǒng)的主觀感受訪談,以上方法的結(jié)合可以測(cè)度客觀的空間感知,讓設(shè)計(jì)師了解“空間要素如何影響訪客體驗(yàn)”,為針對(duì)性設(shè)計(jì)提供線索。

    基于以上互補(bǔ)性的多源數(shù)據(jù)與具身循證技術(shù)的系統(tǒng)性整合,可以初步建立建成環(huán)境審計(jì)的技術(shù)框架(圖1),突破傳統(tǒng)數(shù)據(jù)與分析技術(shù)的局限,使得建成環(huán)境審計(jì)可以立足于精細(xì)化的行為與需求分析,測(cè)度以往不可測(cè)的空間品質(zhì)績(jī)效,從而導(dǎo)向更精準(zhǔn)的新城空間設(shè)計(jì)與更新。這一技術(shù)框架作為對(duì)多源數(shù)據(jù)與具身循證技術(shù)支持下的建成環(huán)境審計(jì)的全過(guò)程演練,將為其他新城空間微更新實(shí)踐提供參考。

    圖1 建成環(huán)境審計(jì)的技術(shù)框架Technology framework for built environment auditing

    4 滴水湖站點(diǎn)廣場(chǎng)建成環(huán)境審計(jì)

    4.1 訪客畫(huà)像

    4.1.1 訪客特征分析

    本研究所采用的LBS數(shù)據(jù)是通過(guò)大量移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)用戶終端報(bào)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)海量用戶時(shí)空位置的記錄[23]。通過(guò)第3方數(shù)據(jù)服務(wù)商獲取滴水湖站點(diǎn)和滴水湖站點(diǎn)廣場(chǎng)3個(gè)月內(nèi)(2021年6月29日—2021年9月29日)的LBS數(shù) 據(jù),對(duì)訪客特征(如訪客流量、到訪頻率、居住距離、年齡構(gòu)成)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,基于此推斷空間的主要使用需求。

    訪客特征的分析結(jié)果包含3個(gè)方面。1)訪客流量和到訪頻率方面,滴水湖站點(diǎn)廣場(chǎng)日常經(jīng)過(guò)的訪客流量相對(duì)較大,約占周邊整體研究范圍的1/2,但高頻到訪的客流量占比過(guò)低,為0.67%,可見(jiàn)途經(jīng)和單次到訪客流占據(jù)主體,該交通樞紐并未成為人們的日常性高頻到訪目的地。2)居住距離方面,40%的訪客居住在距離滴水湖站點(diǎn)廣場(chǎng)5 km以外的區(qū)域,多為遠(yuǎn)距離目的性訪客;居住距離在2 km以內(nèi)的訪客不足1/2,說(shuō)明人們對(duì)該區(qū)域近距離日常使用過(guò)少。3)年齡構(gòu)成方面,訪客的整體年齡構(gòu)成較為均衡,26~45歲中青年人群居多,其中36~45歲人群占比超過(guò)30%,55歲以上老年人及19歲以下青少年和兒童均占比較少。

    4.1.2 功能定位分析

    基于訪客特征與需求分析,通過(guò)公交刷卡和POI數(shù)據(jù)可以對(duì)滴水湖站點(diǎn)廣場(chǎng)的功能定位進(jìn)行初步研判。具體包括各時(shí)段(工作日、周末)、各站點(diǎn)(滴水湖站點(diǎn)與典型新城站點(diǎn)如松江新城站點(diǎn)、新江灣城站點(diǎn))的進(jìn)、出站訪客流量的平均值,以及站點(diǎn)周邊不同時(shí)間可達(dá)范圍內(nèi)的設(shè)施數(shù)量及類(lèi)型,并基于美團(tuán)數(shù)據(jù)進(jìn)一步分析站點(diǎn)周邊店鋪的服務(wù)水平與質(zhì)量。

    基于滴水湖站點(diǎn)工作日每小時(shí)進(jìn)、出站訪客流量的變化趨勢(shì)分析(圖2-1),可提取重點(diǎn)時(shí)間段如早高峰、晚高峰,判斷站點(diǎn)訪客人群的主要出行模式,從而推斷主要服務(wù)人群類(lèi)型(通勤工作人群/游客到訪人群)。結(jié)果顯示,滴水湖站點(diǎn)的進(jìn)站早高峰出現(xiàn)在07:00—08:00,訪客流量達(dá)到600 人/h,比出站早高峰偏早,與典型新城站點(diǎn)進(jìn)、出站早高峰相對(duì)一致;而出站晚高峰出現(xiàn)在19:00—20:00,達(dá)到450人/h,比進(jìn)站晚高峰更晚,可初步判斷,在滴水湖本地居住但在主城區(qū)就業(yè)的居民通勤時(shí)間較長(zhǎng);而進(jìn)站晚高峰出現(xiàn)在16:00—17:00,說(shuō)明在地鐵站及周邊工作的人群離開(kāi)較早。由此可判斷,來(lái)臨港新城工作的人群當(dāng)前僅以就業(yè)為導(dǎo)向,但這與臨港新城未來(lái)以產(chǎn)城融合的目標(biāo)有所差距,站點(diǎn)周邊和居住相關(guān)的功能配套設(shè)施及夜間經(jīng)濟(jì)有待發(fā)展。

    圖2 滴水湖站點(diǎn)與松江新城站點(diǎn)、新江灣城站點(diǎn)的進(jìn)、出站訪客流量及周邊設(shè)施功能對(duì)比分析Comparative analysis of inbound and outbound traffic and facility functions around Dishui Lake Station,Songjiang Xincheng Station, Xinjiangwancheng Station2-1 不同站點(diǎn)工作日每小時(shí)進(jìn)、出站訪客流量分析Analysis of hourly inbound and outbound traffic of different stations on weekdays2-2 不同站點(diǎn)一周內(nèi)日均進(jìn)、出站訪客流量分析Analysis of the average daily inbound and outbound traffic of different stations in a week2-3 不同站點(diǎn)周邊設(shè)施的數(shù)量和類(lèi)型分析Analysis of the number and types of facilities around different stations2-4 不同站點(diǎn)步行15 min范圍內(nèi)商業(yè)服務(wù)水平分析Analysis of business service level within 15 min walking distance of different stations

    選擇上海典型新城站點(diǎn)——松江新城(遠(yuǎn)郊新城綜合節(jié)點(diǎn))站點(diǎn)、新江灣城(主城區(qū)代表性國(guó)際社區(qū)中心)站點(diǎn)作為對(duì)比案例,通過(guò)兩者與滴水湖站點(diǎn)的訪客流量及周邊設(shè)施功能對(duì)比,可以研判滴水湖站點(diǎn)的使用特征及發(fā)展?fàn)顩r。不同站點(diǎn)一周內(nèi)日均進(jìn)、出站訪客流量分析結(jié)果顯示(圖2-2),滴水湖站點(diǎn)使用頻次較低,屬于發(fā)展中的遠(yuǎn)郊新城地鐵站,與新江灣城、松江新城站點(diǎn)相比,滴水湖站點(diǎn)日均進(jìn)、出站人數(shù)均較低,說(shuō)明滴水湖雖屬于遠(yuǎn)郊旅游目的地,但吸引力不強(qiáng);不同站點(diǎn)周邊設(shè)施的數(shù)量和類(lèi)型分析結(jié)果顯示(圖2-3),盡管滴水湖站點(diǎn)與發(fā)展成熟的松江新城站點(diǎn)類(lèi)似,站點(diǎn)周邊步行5、10、15 min可達(dá)范圍內(nèi)的設(shè)施數(shù)量逐漸增加,但是滴水湖站點(diǎn)周邊的設(shè)施數(shù)量明顯偏少,且5 min可達(dá)范圍內(nèi)的設(shè)施比例過(guò)低,說(shuō)明滴水湖站點(diǎn)發(fā)展尚不成熟;此外,滴水湖站點(diǎn)周邊的設(shè)施類(lèi)型以就業(yè)為主導(dǎo),公共服務(wù)類(lèi)設(shè)施比例較低,且盡管滴水湖站點(diǎn)的訪客流量數(shù)據(jù)表明有部分人群周末在滴水湖度過(guò),以旅游度假為出行目的,但從旅游設(shè)施占比來(lái)看未能充分凸顯滴水湖的城郊旅游功能。不同站點(diǎn)步行15 min范圍內(nèi)商業(yè)服務(wù)水平分析結(jié)果顯示(圖2-4),滴水湖站點(diǎn)周邊商業(yè)服務(wù)設(shè)施雖然在營(yíng)業(yè)時(shí)長(zhǎng)上與松江新城和新江灣城類(lèi)似,但質(zhì)量較低(平均點(diǎn)評(píng)分?jǐn)?shù)不高),且美食客單價(jià)較對(duì)比案例高,存在較大提升空間;此外,滴水湖站點(diǎn)周邊的店鋪服務(wù)類(lèi)型十分匱乏,以生活便利類(lèi)為主。

    4.2 行為活動(dòng)

    4.2.1 行為注記分析

    在對(duì)訪客特征及功能定位分析的基礎(chǔ)上,本研究將關(guān)注點(diǎn)聚焦于人在空間中的活動(dòng)規(guī)律,分析空間的使用效率。運(yùn)用無(wú)人機(jī)航拍影像可快速、高效地實(shí)現(xiàn)中、大尺度公共空間的行為注記,在提升效度的同時(shí)保證信度。本研究于實(shí)驗(yàn)當(dāng)天的09:00—16:30時(shí)間段內(nèi)分7次(每次0.5 h)使用無(wú)人機(jī)采集滴水湖站點(diǎn)廣場(chǎng)的航拍影像(無(wú)人機(jī)的飛行高度為120 m),拍攝行人的空間活動(dòng)行為,并對(duì)照無(wú)人機(jī)航拍影像在ArcGIS軟件中開(kāi)展標(biāo)記,計(jì)算生成空間活動(dòng)行為的熱力分布圖,將空間活動(dòng)連續(xù)疊加獲得空間駐留行為的熱力分布圖(圖3),進(jìn)而推斷行人在滴水湖站點(diǎn)廣場(chǎng)各個(gè)時(shí)段的行為活動(dòng)路徑分布。

    圖3 滴水湖站點(diǎn)廣場(chǎng)中空間駐留行為和空間活動(dòng)行為的熱力分布Heat distribution of spatial residence behavior and spatial activity behavior in Dishui Lake Station Square4 滴水湖站點(diǎn)廣場(chǎng)的空間可達(dá)性分析Analysis of spatial accessibility of Dishui Lake Station Square4-1 以滴水湖站點(diǎn)出口為出發(fā)點(diǎn)的空間可達(dá)性分析Analysis of spatial accessibility with exist of Dishui Lake Station as the starting point4-2 以路口為出發(fā)點(diǎn)的空間可達(dá)性分析Analysis of spatial accessibility with the intersection as the starting point

    空間駐留行為的熱力分布可以反映空間的實(shí)際利用率,以及人群對(duì)場(chǎng)所的使用需求與偏好。結(jié)果顯示,駐留人群主要集中在滴水湖地下廣場(chǎng)出口和濱湖廣場(chǎng)附近,滴水湖站點(diǎn)所在的中央廣場(chǎng)完全沒(méi)有人駐留,因?yàn)榈叵聫V場(chǎng)提供了商業(yè)娛樂(lè)活動(dòng)和宜人的小氣候,而濱湖廣場(chǎng)給予了開(kāi)闊的景觀視野,能有效吸引人群駐留。空間活動(dòng)行為的熱力分布結(jié)果顯示,人群活動(dòng)沿滴水湖站點(diǎn)中央廣場(chǎng)兩側(cè)呈線狀分布,中央廣場(chǎng)空間完全無(wú)人進(jìn)入,人群在各時(shí)間段均主要在滴水湖地下廣場(chǎng)及濱湖廣場(chǎng)活動(dòng),且16:00后南側(cè)廣場(chǎng)人數(shù)迅速減少,大量人群活動(dòng)向地鐵口遷移,表明空間活力衰減極快。研究發(fā)現(xiàn),中央廣場(chǎng)空間可進(jìn)入性差,而濱湖廣場(chǎng)的商業(yè)活動(dòng)和景觀能有效吸引人群前往,但是筆者觀察發(fā)現(xiàn),傍晚及入夜后滴水湖站點(diǎn)廣場(chǎng)活力衰減迅速。該結(jié)果說(shuō)明豐富的娛樂(lè)活動(dòng)、開(kāi)闊的景觀視野、良好的商業(yè)氛圍,是吸引市民駐留、活動(dòng)的重要因素。

    4.2.2 空間句法分析

    通過(guò)空間句法分析對(duì)滴水湖站點(diǎn)廣場(chǎng)的空間可達(dá)性進(jìn)行測(cè)度,進(jìn)一步探索導(dǎo)致上述空間活動(dòng)特征的空間形態(tài)因素?;诘嗡军c(diǎn)廣場(chǎng)的空間數(shù)據(jù),使用空間句法DepthmapX軟件計(jì)算空間拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)特征,從而分析獲得滴水湖站點(diǎn)出入口、地下廣場(chǎng)、中央廣場(chǎng)、路口的拓?fù)渖疃取?/p>

    以滴水湖站點(diǎn)的出口為出發(fā)點(diǎn)的拓?fù)溆?jì)算結(jié)果顯示,到中央廣場(chǎng)的拓?fù)渖疃容^高(圖4-1),這表明從滴水湖站點(diǎn)出口出發(fā)到達(dá)中央廣場(chǎng)各處的拓?fù)洳綌?shù)較多(藍(lán)色、綠色、黃色、紅色代表拓?fù)洳綌?shù)依次增加,較多的步數(shù)意味著頻繁的繞行、轉(zhuǎn)向),可達(dá)性較低,從空間角度解釋了中央廣場(chǎng)人流量較小的現(xiàn)狀。以路口為出發(fā)點(diǎn)的拓?fù)溆?jì)算結(jié)果顯示,相較于從滴水湖站點(diǎn)出口出發(fā),從路口到中央廣場(chǎng)的拓?fù)渖疃雀撸▓D4-2),地面上的柵欄、綠化等各類(lèi)阻隔造成路口到中央廣場(chǎng)中各處的可達(dá)性較低。

    4.3 空間感知

    4.3.1 視覺(jué)品質(zhì)分析

    空間感知分析則更進(jìn)一步揭示空間行為的內(nèi)在影響機(jī)制。首先基于視覺(jué)品質(zhì)的分析,可以測(cè)度空間可意向性及人群的視覺(jué)偏好??梢庀蛐訹24]指場(chǎng)所的品質(zhì)使得該場(chǎng)所具有獨(dú)特性和可識(shí)別性,是評(píng)估城市空間視覺(jué)品質(zhì)的重要方面。本研究運(yùn)用眼動(dòng)追蹤技術(shù)獲得被試者的視覺(jué)焦點(diǎn)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)(即眼睛注視數(shù)據(jù),包括目光停留坐標(biāo)、持續(xù)時(shí)間等),通過(guò)被試者的視線集聚程度及視覺(jué)焦點(diǎn)存在時(shí)長(zhǎng)作為評(píng)價(jià)可意向性強(qiáng)弱的指標(biāo),對(duì)城市空間的可意向性進(jìn)行量化測(cè)度,進(jìn)而評(píng)估空間的視覺(jué)品質(zhì)。

    選取廣場(chǎng)空間(地上中央廣場(chǎng))、街道空間(廣場(chǎng)周邊街道)、地下空間(地下廣場(chǎng))3類(lèi)典型空間作為視覺(jué)品質(zhì)分析對(duì)象,挑選6位未曾到過(guò)研究區(qū)域的建筑規(guī)劃領(lǐng)域?qū)I(yè)人員作為典型被試者,讓他們佩戴眼動(dòng)儀按照預(yù)定路徑步行開(kāi)展測(cè)試,共采集3 164 s帶標(biāo)記點(diǎn)的眼動(dòng)視頻數(shù)據(jù),在D-lab軟件中將視覺(jué)焦點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化,獲得視覺(jué)焦點(diǎn)熱力圖,通過(guò)與行進(jìn)路徑中的位置一一對(duì)應(yīng),評(píng)估滴水湖站點(diǎn)廣場(chǎng)中3類(lèi)典型空間的可意向性強(qiáng)弱。

    廣場(chǎng)空間的視覺(jué)焦點(diǎn)熱力圖表明,該類(lèi)空間視線偏散,可意向性不高(圖5-1),廣場(chǎng)中的植被綠化和軸線對(duì)景對(duì)視線有較強(qiáng)吸引力,故在相對(duì)空曠的廣場(chǎng)中增加能提供遮陰的樹(shù)木和綠植,可以通過(guò)對(duì)景方法強(qiáng)化重要軸線,進(jìn)而強(qiáng)化視覺(jué)焦點(diǎn)。街道空間的視覺(jué)焦點(diǎn)熱力圖表明,因?yàn)榕R街建筑底層界面具有較高滲透率,能夠提供更好的視覺(jué)焦點(diǎn),該類(lèi)空間的可意向性較高(圖5-2),可作為臨港新城后續(xù)建設(shè)參考,協(xié)助有較高可意向性的街道空間設(shè)計(jì)。地下空間的視覺(jué)焦點(diǎn)熱力圖表明,臨時(shí)性小售貨亭和地下廣場(chǎng)的頂部具有一定的可意向性,但無(wú)法提供持續(xù)的視覺(jué)焦點(diǎn),因此整體可意向性不高(圖5-3),應(yīng)適當(dāng)在后續(xù)設(shè)計(jì)中植入有活力的親人尺度小型商業(yè)空間,并適當(dāng)增加地下廣場(chǎng)頂部的覆蓋范圍、吊頂照明以及墻繪,從而提升空間可意向性。

    圖5 滴水湖站點(diǎn)廣場(chǎng)不同空間的視覺(jué)焦點(diǎn)熱力圖Visual focus heatmap of different spaces of Dishui Lake Station Square

    4.3.2 生理感知分析

    基于可穿戴傳感器的生理感知分析,可獲得人在建成環(huán)境中的生理、心理反饋。結(jié)合八通道多模式生理傳感器采集的EMG、皮膚電傳導(dǎo)(skin conductance, SC)等數(shù)據(jù),可以對(duì)被試者的空間感受進(jìn)行更加客觀的測(cè)度。同時(shí),基于E4手環(huán)采集的EDA數(shù)據(jù)也能支持空間情緒分析。

    在生理感知實(shí)驗(yàn)中,讓被試者穿戴八通道多模式生理傳感器收集EMG、SC數(shù)據(jù),穿戴E4手環(huán)收集EDA數(shù)據(jù),然后讓被試者在滴水湖站點(diǎn)廣場(chǎng)及其周邊街道中的路徑行走,獲得較為穩(wěn)定連續(xù)的生理數(shù)據(jù)。路徑總共3條,涵蓋地上的中央廣場(chǎng)、濱湖廣場(chǎng)和廣場(chǎng)周邊街道以及地下廣場(chǎng)。EMG數(shù)據(jù)顯示(圖6-1),地下廣場(chǎng)的路徑相比于在地上的路徑數(shù)值波動(dòng)較小,說(shuō)明有圍合遮蔽的室內(nèi)和半室外空間給人更舒適的空間體驗(yàn),且地上的路徑中負(fù)面情緒突變點(diǎn)是由于烈日和大風(fēng)導(dǎo)致的。SC數(shù)據(jù)顯示(圖6-2),隨著步行時(shí)間的增加,SC數(shù)值整體均呈現(xiàn)逐步升高的趨勢(shì),在步行中營(yíng)造良好的遮陰環(huán)境能顯著提高人的情緒狀態(tài),SC數(shù)值隨之呈現(xiàn)平緩或下降趨勢(shì)。EDA數(shù)據(jù)顯示(圖6-3),當(dāng)被試者處于較差的環(huán)境品質(zhì)中,EDA數(shù)值上升,代表緊張情緒的上升;而處于較好的環(huán)境時(shí),EDA數(shù)值下降,代表緊張情緒得到緩解。

    圖6 滴水湖站點(diǎn)廣場(chǎng)的生理感知分析Analysis of physiological perception of Dishui Lake Station Square6-1 EMG數(shù)據(jù)分析Analysis of EMG data6-2 SC數(shù)據(jù)分析Analysis of SC data6-3 EDA數(shù)據(jù)分析Analysis of EDA data

    通過(guò)EMG、SC、EDA數(shù)據(jù)區(qū)分出興奮、平靜、沮喪、壓力等不同情緒狀態(tài),結(jié)合被試者情緒采訪的主觀數(shù)據(jù),將生理數(shù)據(jù)與空間GPS數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng),從而獲得滴水湖站點(diǎn)廣場(chǎng)的情緒地圖(圖7)。

    圖7 滴水湖站點(diǎn)廣場(chǎng)的情緒地圖Emotion map of different paths in Dishui Lake Station Square

    情緒地圖中較為典型的3條路徑體現(xiàn)了情緒與環(huán)境的關(guān)系。在路徑a上,人在濱湖廣場(chǎng)附近時(shí)的情緒較為積極,這表明在環(huán)境優(yōu)美的自然景觀界面設(shè)計(jì)公共空間可以提升人們的環(huán)境感受。在路徑b上,人在地下廣場(chǎng)和濱湖觀景平臺(tái)附近時(shí)的情緒較為積極,說(shuō)明高質(zhì)量的公共活動(dòng)空間可以給人較好的體驗(yàn)感,而當(dāng)人面對(duì)交通繁忙的車(chē)道時(shí)情緒較為消極,說(shuō)明連續(xù)、適宜的步行環(huán)境可以給人較好的環(huán)境體驗(yàn)。在路徑c上,人在接近有遮蔽的公共空間時(shí)情緒較為積極,而在空曠無(wú)人的廣場(chǎng)附近時(shí)情緒較為消極。

    5 分析結(jié)果與策略總結(jié)

    5.1 建成環(huán)境審計(jì)結(jié)果

    首先,訪客特征與功能定位分析回應(yīng)了“我們?yōu)檎l(shuí)而設(shè)計(jì)”這一問(wèn)題。1)訪客特征方面,途經(jīng)和單次到訪滴水湖站點(diǎn)廣場(chǎng)的訪客占主體,且多為遠(yuǎn)距離到訪,滴水湖站點(diǎn)廣場(chǎng)尚未形成日常高頻到訪目的地;滴水湖站點(diǎn)廣場(chǎng)使用人群以就業(yè)為導(dǎo)向,周末有較大客流,屬于遠(yuǎn)郊旅游目的地,但當(dāng)前吸引力相對(duì)其他成熟站點(diǎn)不強(qiáng)。2)功能定位方面,滴水湖站點(diǎn)廣場(chǎng)周邊旅游設(shè)施占比相對(duì)匱乏,就業(yè)設(shè)施占比相對(duì)較大,設(shè)施總體數(shù)量和商業(yè)設(shè)施類(lèi)型多樣性偏低,且美食消費(fèi)檔次偏高。

    其次,行為注記和空間句法分析回應(yīng)了“訪客如何使用場(chǎng)所空間”這一問(wèn)題。1)因受到街道兩側(cè)的柵欄、綠化等設(shè)施的阻隔,中央廣場(chǎng)利用率較低。2)地下廣場(chǎng)和濱湖廣場(chǎng)因熱鬧的商業(yè)氛圍和良好的景觀視野,對(duì)人群的吸引力較強(qiáng);滴水湖站點(diǎn)周邊公共空間夜間及周邊設(shè)施的匱乏造成了其傍晚活力的極速下降。

    最后,視覺(jué)品質(zhì)與生理感知分析回應(yīng)了“空間要素如何影響訪客體驗(yàn)”這一問(wèn)題。1)視覺(jué)品質(zhì)方面,空曠的廣場(chǎng)空間對(duì)市民吸引力不足,但是廣場(chǎng)空間的對(duì)景可以強(qiáng)化空間可意向性,且廣場(chǎng)周邊街道空間界面的高滲透率、地下廣場(chǎng)臨時(shí)的公共空間設(shè)施都有助于增強(qiáng)空間的視覺(jué)吸引力。2)生理感知方面,濱湖廣場(chǎng)和地下廣場(chǎng)都為訪客帶來(lái)積極的情緒,但快速的車(chē)流以及大風(fēng)、烈日等物理環(huán)境為訪客帶來(lái)消極的情緒。

    5.2 空間品質(zhì)提升策略

    針對(duì)以上3個(gè)方面的建成環(huán)境審計(jì)的結(jié)論,本研究從功能要素、空間形態(tài)要素、人本尺度景觀要素3個(gè)方面提出滴水湖站點(diǎn)廣場(chǎng)的空間品質(zhì)提升策略(圖8)。1)功能要素方面,通過(guò)增加多樣的服務(wù)設(shè)施類(lèi)型來(lái)提升空間活力,如豐富商業(yè)服務(wù)類(lèi)型、引入中低檔次餐飲、植入親人尺度小型臨時(shí)商業(yè)設(shè)施等。2)空間形態(tài)要素方面,通過(guò)合理規(guī)劃步行空間和設(shè)置寬窄適宜的人行道尺度來(lái)提升步行空間舒適度,通過(guò)提升廣場(chǎng)空間可達(dá)性增加公共空間利用率,以及通過(guò)強(qiáng)化建筑界面及對(duì)景的重要軸線,使視線和動(dòng)線統(tǒng)一等。3)人本尺度景觀要素方面,通過(guò)增加臨時(shí)家具設(shè)施來(lái)提升廣場(chǎng)空間圍合感,通過(guò)營(yíng)造更多遮蔽和休憩空間增加場(chǎng)所停留感,以及通過(guò)增加吊頂照明和墻繪提升視覺(jué)豐富性等。綜合性的設(shè)計(jì)策略能夠針對(duì)性地提升滴水湖站點(diǎn)廣場(chǎng)的建成環(huán)境品質(zhì),從而為臨港新城及其他新城微更新提供借鑒。

    圖8 滴水湖站點(diǎn)廣場(chǎng)的空間品質(zhì)提升策略Space quality improvement strategies for Dishui Lake Station Square

    6 結(jié)論與展望

    本研究以滴水湖站點(diǎn)廣場(chǎng)為例,基于多源數(shù)據(jù)與具身循證技術(shù),從訪客畫(huà)像、行為活動(dòng)、空間感知3個(gè)方面進(jìn)行了精細(xì)化的建成環(huán)境審計(jì)并提出空間品質(zhì)提升的設(shè)計(jì)介入策略。首先,基于LBS及公交刷卡等多源數(shù)據(jù)可以快速了解居民對(duì)城市空間的個(gè)性化與多樣化需求;其次,基于無(wú)人機(jī)航拍影像的空間注記,實(shí)現(xiàn)了空間駐留與活動(dòng)行為的高效、精準(zhǔn)標(biāo)記,從而了解居民對(duì)空間的真實(shí)使用狀況及行為熱力分布;最后,基于個(gè)體對(duì)空間意象的認(rèn)知、場(chǎng)所感受與人本尺度的空間要素的關(guān)聯(lián)分析,彌補(bǔ)了以往基于統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)在匯總層面上對(duì)于微觀空間機(jī)理研究的匱乏,為探索不同空間情境下行為模式的差異提供可能。以上3個(gè)方面的技術(shù)與方法的整合,推動(dòng)了學(xué)科交叉的建成環(huán)境審計(jì)體系的建構(gòu),為建成環(huán)境品質(zhì)的精準(zhǔn)提升與設(shè)計(jì)導(dǎo)控提供支持。

    同時(shí),本研究進(jìn)一步拓展了人本導(dǎo)向的景觀設(shè)計(jì)分析的技術(shù)路徑。相關(guān)技術(shù)的集成化、系統(tǒng)化應(yīng)用,可為一系列中微觀尺度的景觀設(shè)計(jì)與更新提供技術(shù)支持,是新技術(shù)條件下景觀都市主義的新分析方法探索。此外,通過(guò)對(duì)案例區(qū)域內(nèi)的濱湖、廣場(chǎng)、綠地等景觀要素進(jìn)行人性化、精細(xì)化、品質(zhì)化的測(cè)度,驗(yàn)證了高品質(zhì)的景觀設(shè)計(jì)能夠有效提升人在新城中的體驗(yàn)感[25]。

    本研究將人的體驗(yàn)和情感置于設(shè)計(jì)決策的最前沿,采用了在以往設(shè)計(jì)實(shí)踐中不??紤]的空間指標(biāo),如空間可意向性,為空間形態(tài)的微妙變化如何影響人們的感知和行為提供新穎的見(jiàn)解,體現(xiàn)了人本導(dǎo)向的城市更新與設(shè)計(jì)原則?;诙嘣磾?shù)據(jù)的整合與具身循證技術(shù)在真實(shí)情景中的應(yīng)用,筆者對(duì)新技術(shù)支持下的建成環(huán)境審計(jì)體系進(jìn)行了全過(guò)程演練。這一方向的未來(lái)發(fā)展將通過(guò)更廣泛的實(shí)證檢驗(yàn)來(lái)揭示隱藏的城市品質(zhì),由此產(chǎn)生的知識(shí)體系將轉(zhuǎn)化為對(duì)建筑師、城市規(guī)劃師和管理者的建議,并被納入新城設(shè)計(jì)和決策過(guò)程。

    圖片來(lái)源(Sources of Figures):

    文中所有圖片均由作者繪制或拍攝,其中圖3、7底圖來(lái)源于2021年百度地圖。

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