街道空間品質測度與影響因素研究
——以西安古城為例

楊玉歡,王婷婷,岳清蓉,孟 思,趙 卿

(西北大學 城市與環境學院,西安 710127)

隨著城鄉發展進入以人為本、重視品質的新時期,我國人居環境建設從重“量”走向提“質”階段,城市建成環境的科學評估與定量研究亟待展開[1]。街道作為構成城市框架的最基本要素,占據城市面積10%～20%的主要公共活動空間,是人們感知城市最直接、最關鍵的元素[2]。營造多層次、多元化、高品質的街道空間是體現以人為本、精致城市理念,提升城市居民獲得感和激發城市活力的重要舉措[3-4]。隨著當前城市規劃與設計的精細化轉型,對街道空間的設計不僅依賴于設計師的經驗積累,還需要精準、科學的測度方法作為支撐[1,5]。

對街道空間品質的研究發軔于1960年代[6],Jacobs[7]、Lynch[8]、Lefebvre[9]等學者率先關注街道空間的交往、安全方面的問題,奠定了街道空間理論研究基礎。此后,Schuls[10]、Gehl[11]、Attoe和Logan[12]等開始關注街道空間品質、設計方法及活力營造。隨著研究的深入,街道空間品質的綜合性和系統性逐漸被學者關注,同時也帶來了界定和測度的困難[2]。傳統對于街道空間品質的測度主要采取社會學、統計學常用的問卷調研、實地調查法,研究對象多為典型個案[13]或某一較小片區[14],如何精細化、大規模測度街道空間品質是長期以來的技術難點[15]。隨著新興大數據的日益多元和不斷完善,對城市物質和社會空間進行深入細微的刻畫成為可能,亦給街道空間品質的測度帶來革命性的改變[2]。相關研究包括:基于POI、OSM等基礎地理信息數據,開展街道的功能密度和混合度等的測算[16-17];基于三維建筑數據,測度街道兩側建筑的形態、比例及尺度[18-19];基于新興的街景圖片數據,采用機器學習、圖像分割、智能識別等方法測度街道的空間構成要素[20-21];基于街道數據的空間句法評價[22],測度道路可接近性。在研究對象上,多為上海[5]、深圳[23]、北京[24]等經濟發達的一線城市,而對于中西部欠發達地區的城市研究較少。研究范圍方面,多以整個城市作為研究區域[5],對小尺度的歷史文化保護區展開精細化研究相對較少。并且,既有研究主要關注街道魅力[25]、可達性[26]、交往性[27]等街道品質的單一特征,采用一類[15]或幾類[3]數據源進行測度,無法反映街道的復合性及使用者的綜合需求。在街道空間品質的影響因素研究方面,學者常采用多元線性回歸分析[28-30],從街道空間的尺度、建構筑物、服務設施、空間環境等方面測度街道品質、美感、活力等的影響因素,較少從地理學視角采用空間回歸模型對影響因素進行探測,因而無法開展影響因素的多因子耦合測度。街道空間品質各種要素有效疊加與互補,共同影響街道空間感知,其空間品質優劣是長期人地耦合互動的結果[15,29],因此值得從地理學視角進一步探測街道空間品質的影響因素及多因子耦合作用關系。有鑒于此,本文以西安古城為例,結合新興大數據的優勢及現有研究不足,基于多源大數據,借助TOPSIS、地理探測器等方法,定量探究街道空間品質特征及其影響因素,以期為高質量發展背景下高品質公共空間營造提供借鑒與啟示。

1 數據與方法

1.1 研究區概況

1.1.1 研究區域介紹

西安地處關中平原腹地,擁有“十三朝古都”“絲路起點”等美譽,同時也是第一批國家級歷史文化名城,歷史文化底蘊豐富。研究區位于西安古城(圖1),具體范圍為明清城墻以內,含碑林區、新城區、蓮湖區3個行政區的主要街道(此處街道為中國行政區劃之一,行政地位與鄉鎮同級,為避免歧義,下文以城市規劃設計意義上的“街區”代替),包括柏樹林、解放門、南院門、青年路、北院門、中山門、西一路等7個街區。古城是西安文化的代表,內部匯聚了西安鐘鼓樓、回民坊、永興坊等多處歷史遺跡及歷史街區,是西安老城生活氣息最濃厚的地區,其街道空間品質直接影響西安市旅游形象構建及內部居民日常生活的豐富性。

1.1.2 街道空間界定

區別于街區和用地這樣由實體邊界“圈定”的形態要素,街道和街口等形態要素是一種“由開敞空間主導”、邊界相對模糊的對象[18]。對其空間的界定常用定值緩沖法,即不同等級的街道差異化賦予緩沖距離。本文在參照已有研究[19]基礎上,結合西安古城街道普遍較窄且兩側建筑物多為老舊居住區和小體量建筑的特點,首先基于路網等級區分生活性道路和交通性道路,其次對生活性和交通性道路分別以道路中心線向外圍兩側偏移50、100 m,所形成的箱體空間即為本研究的街道空間范圍(圖2)。

1.2 數據來源

研究數據涵蓋基礎道路、空間品質評價與行政區劃等數據。其中,基礎道路數據來源于OSM平臺2021年更新數據(https:// openstreetmap.org/),通過屬性表Fclass字段篩選古城內的主要交通性道路和生活性道路。POI數據為使用Python 3.8爬取的百度地圖、高德地圖數據并互相校正。街景數據來源于百度地圖全景地圖,部分缺失地段使用360地圖全景地圖補充,以50 m間隔確定采樣點位置,每點從90°、180°、270°、360°截取人視街景圖片,街景圖尺寸為1 803×860像素,并運用圖像語義分割軟件提取各采樣點建筑界面、天空、綠化等要素的占比。建筑三維數據使用Python 3.8爬取自高德地圖的建筑樓宇數據,使用建筑層數乘以3 m得到建筑高度,以此構建西安古城3D場景模型。此外,支撐研究的行政區劃等底圖數據來源于國家基礎地理信息公共服務平臺,采用ArcGIS 10.6軟件統一至同一坐標系。

1.3 研究方法

1.3.1 街道空間品質測度模型

1)評價指標體系構建

空間品質反映的是城市空間各組成要素在“量”和“質”兩方面對城市人群和城市社會經濟發展的適宜程度[1,15],現有評價主要從兩方面展開:一是基于環境心理學視角,從行人的主觀感知角度進行測度[31];二是基于“社會-空間”理論,主張好的空間形態是活動的載體,因此街道品質可以用適宜的尺度、功能復合等指標表征[3,6,15]?？紤]到數據的可獲取性以及參照已有研究成果[2-3,6,15,31],本文從建成環境方面開展街道物質空間形態的測度,基于POI、街景、建筑樓宇、道路等多源數據,從街道活力、街道魅力度、街道形態、街道可達性等4個維度綜合構建西安古城街道空間品質評價指標模型,包含功能密度、功能混合度、綠視率等11個單項指標(表1)?？紤]到不同街道指標數據差異較大,對各個指標進行Z-score標準化處理,并使用熵值法計算指標權重[32]。

表1 街道空間品質評價指標體系Table 1 Evaluation index system of street space quality

2)TOPSIS模型

TOPSIS是一種近似理想值的排序方法,通過計算各評價對象與最優方案的相對接近程度,可以精確地反映各評價方案之間的差距[35],適用于根據多項指標、多個方案進行優劣比較。本文借助TOPSIS法計算街道空間品質得分Ci,0≤Ci≤1,Ci越大,表示評價方案越接近最優,即街道空間品質最好。

1.3.2 線密度分析

線密度分析已被廣泛應用于探測線要素的空間分布特征,其通過計算線要素在其鄰域的密度,進而通過給定的柵格像元反映其空間分布特征。本文借助ArcGIS 10.6中的線密度分析工具探測街道空間品質的空間分布格局。

1.3.3 地理探測器

地理探測器是探測某一現象空間分異性及其驅動機理的一種空間分析模型[36]。本文借助此模型探測街道空間品質空間分異的影響因子,識別因子解釋其空間分異以及雙因子耦合作用效應的程度。計算公式如下:

式中:q為影響指標的解釋力;n為參與回歸的街道數量;m為影響因素的數量;ni為影響因素的樣本數;σ2為西安古城所有街道空間品質的全局離散方差;σi2為第i街道的離散方差,當σi2≠0時模型成立。q∈[0,1],當q趨近于0時,表明西安古城街道空間品質呈現隨機分布,不受影響因素的干擾;反之影響因素的解釋能力越強。通過交互探測識別不同影響因子之間的交互作用,對比q(X1∩X2)與q(X1)、q(X2)的大小,判斷交互作用類型,具體可參考文獻[36]。

2 結果與分析

2.1 街道空間品質影響因子得分空間分布特征

2.1.1 各街區的因子得分分布特征

各街區內的各影響因子得分均值見圖3:整體上,不同影響因子在各街區分布差異大,體現出西安古城功能交織、空間復合的特征。一級指標維度方面,街道魅力度在各街區分布相對均衡,其中僅綠視率和空間開敞度存在極化效應,這得益于西安近年來大力開展古城街道品質提升工作,如西安市政府頒布的《“品質西安建設補短板三年行動計劃”實施方案》(市辦字〔2017〕194號),重點任務為解決沿街建筑質量參差不齊、沿街景觀總體效果不好等問題,營造了較好的沿街視覺效果;而街道活力、街道形態及街道可達性3個維度指標在各街區均存在顯著的極化效應,表明在設施供給、形態控制以及道路疏通方面還存在較大的提升空間。

街區維度方面,南院門、解放門、西一路、中山門4個街區各影響因子得分整體較佳,這4個街區均為西安市主要旅游接待中心及行政辦公中心,分別有關中書院、西安站、陜西省政府、萬達廣場等,街道功能相對完善;柏樹林、青年路、北院門3個街區整體得分不佳且較為均衡,街區分布有眾多老舊居住區,包括西倉片區、東倉門片區等,街道空間仍有較大提升空間。

2.1.2 各因子得分的整體空間分布特征

采用自然斷點法,將各維度影響因子得分劃分為高、較高、一般、較低、低5個等級,并繪制空間分布圖(圖4)。整體上,不同要素在空間分布上差異顯著,并與街區、街道功能高度相關。商業區、行政辦公片區街道空間品質好于老舊居住區,交通性道路街道空間品質優于生活性道路。

具體來看,功能密度在古城南側鐘樓片區和東北側萬達商圈片區的街道得分較高,這兩片區域是西安古城商業活力中心,各類設施分布集中;而中部地區主要具有行政辦公與居住等單一功能,設施分布稀疏,功能密度較低(圖4a)。功能混合度在交通性道路的得分顯著高于生活性道路,西大街西段以南片區、東北部萬達商圈及東南角大差市片區地塊功能復合,設施種類齊全,功能混合度高,而中部地區功能單一,功能混合度較低(圖4b)。受規劃設計標準的影響,交通性道路綠化配置豐富,綠視率高于生活性道路,并且臨近公園、廣場等開敞空間的道路綠視率要高于西倉片區、東倉門片區等老舊居住區道路(圖4c)。由于《西安歷史文化名城保護條例》規定明清城墻100 m范圍內建筑高度限高24 m,天空可見度高的地區集中在城墻沿線、安遠門、含光門和東部片區,而西側及東南側居住區街道天空可見度較低(圖4d)。人行道可見度在生活性道路上得分顯著高于交通性道路(圖4e)。建筑界面可見度在古城西側和南側較高,特別是平安里、明新西巷等老舊居住社區,建筑貼街而建,而主干道沿線由于規劃控制,建筑退界、限高,因此建筑界面可見度較低(圖4f)。交通性道路空間開敞度高于生活性道路,建筑分布最密集的西倉片區、圪塔寺片區開敞度最低(圖4g)。 建筑密度較高地區集中在古城西側和南側,包括北大街以西的北廣濟街、廟后街,以及南大街南側柏樹林、安居巷等一些老居住區,建筑分布為集中密集,建筑覆蓋率高,而中部和東北部的省政府、體育場與萬達等以大型商業建筑和公共建筑為主,配置有較多的開敞空間,建筑密度較低(圖4h)。古城西部、中南部與東部萬達商圈片區的街道由于建筑密集分布或體量較大,容積率較高(圖4i)。平均建筑高度呈“東高西低”的格局,低層住區集中分布在西側,而新建高層住宅及商業辦公建筑多位于東側(圖4j)。道路整合度在古城東側道路呈格網體系的片區以及西南側道路密集地區的得分最高,盡端路、深入住區內部的道路得分最低(圖4k)。

2.2 街道空間品質測度結果

2.2.1 各街區的街道空間品質得分特征

計算出各街區各指標街道空間品質得分Ci的平均值來衡量其綜合水平(表2)。各街區平均Ci值都小于0.3,街道空間品質均不佳。街道空間品質從高到低依次為:解放門>南院門>柏樹林>中山門>青年路>北院門>西一路,整體上東南片區街區街道空間品質優于西北片區,這是由于西北片區集聚了西安市規模最大的老舊社區連片區之一,由于年代久遠,建設標準偏低等歷史原因造成老舊小區處于自然發展狀態,缺少定期維護修繕,街道空間品質不佳。從各街區街道品質的極差大小來看,從高至低依次為:柏樹林>解放門>南院門>青年路>北院門>中山門>西一路,與各街區建成環境差異性成正相關,柏樹林、解放門、南院門街區內既有城市商業服務中心(萬達廣場、火車站等),同時也馬賽克式鑲嵌著老舊居住小區(廟后街、安居巷等)。

表2 各街區街道空間品質得分特征Table 2 Characteristics of street quality score of each block

2.2.2 街道空間品質空間分布特征

基于自然斷點法,將街道空間品質得分劃分為高、較高、中、較低和低5個等級。西安古城東部片區街道空間品質整體質量高于中、西部片區(圖5a)。東部片區街道建成時間較晚,街道設計標準高于其他街道,因此綠視率、人行道可見度、功能混合度等指標相較其他街道更豐富。而西部片區路網密集曲折,主要為老舊居住建筑密集分布區以及單一功能的行政辦公區,由于街道建成環境不佳或功能單一等因素導致街道空間品質較差。從街道空間品質的密度分布圖來看(圖5b),呈現“三橫兩縱”的空間格局,“核心-邊緣”特征顯著,“三橫”為西大街—東大街、西新街、蓮湖路—西五路,“兩縱”為北大街—南大街、和平路—解放路,均為古城的交通骨架。核密度值較低的地區集中分布在各居住片區,由于歷史發展慣性,古城內自發形成了大量高密度低多層居住區,空間無序建設造成街道空間狹窄擁擠、綠化較少,不利于各類服務設施的布置,進而影響街道品質。

2.2.3 典型街道空間品質對比分析

從典型高/低品質街道對比分析(表3)來看,高品質街道均具備如下特征:街道活力方面,擁有完善的服務設施,且服務功能多元豐富;街道魅力度方面,具有豐富的綠化、適度的建筑界面、較好的視線穿透力,以及完善的步行交通體系,街道空間具有適宜步行的比例尺度;街道形態中,建筑高度較低、建筑密度及容積率適中;道路與周邊交通具有便捷聯系,可達性較高。

2.3 街道空間品質的影響因素

2.3.1 單因子探測結果

為進一步探究街道空間品質空間分異的影響因素,基于表1構建的指標體系,運用地理探測器進行因子探測。結果表明(表4),所有因子均通過99%的置信度檢驗(P<0.01),表明街道空間品質影響因子多元化。4個維度指標對街道空間品質的空間分異均存在一定的解釋力,但差異顯著。從解釋力(q值)的整體強度來看,街道魅力度>街道可達性>街道形態>街道活力;從各因子來看,二級指標解釋力排序為:X7>X3>X6>X11>X9>X4>X2>X8>X1>X5>X10?？臻g開敞度(X7)、綠視率(X3)、建筑界面可見度 (X6)q值大于0.27,且顯著高于其他因子,是影響街道品質的主導因子,反映了街道魅力度對街區品質營造的核心作用。街道魅力度指標計算所使用的全景圖和三維模型均是以貼近人眼視角下的物質空間形態信息,反映的是對近人尺度的城市空間特征的量化測度。葉宇等[15]研究得出,高品質街道往往具有較高的綠視率和空間圍合感,符合環境心理學理論中人的行為習慣和心理需求等特征。由此可見,在西安市古城街道品質提升工作中,應更加關注街道綠化以及適度圍合感的步行空間營造,形成空間連續多變、層次豐富的街道體驗空間。道路整合度(X11)、容積率(X9)q值大于0.10,對街道空間品質依然具有較高的作用力,是街道空間品質營造中不可忽視的方面。因此,街道空間營造還需加強步行交通網絡體系構建,提高道路可接近性,在建筑密集區改造更新時適度“抽稀”建筑,降低建筑密度與容積率,形成虛實相間的魅力街道空間。其余指標q值均小于0.10,對街道空間品質的解釋力較弱,在街道提質改造中需要適度把握這些指標,包括天空可見度、功能混合度、建筑高度等因素,均為正負效應參半的指標,如天空可見度過低會造成視線障礙,不利于街道空間景觀營造,而過高則會產生暴露風險[37]。

表4 單因子探測結果Table 4 Detection results of single factor

2.3.2 因子交互探測結果

因子交互探測結果(圖6)表明,雙因子交互作用的驅動力均比單因子獨立作用時更強,作用類型包括非線性增強和雙因子增強2種,其中非線性增強模式顯著多于雙因子增強,表明街道空間品質受多種因子的耦合作用。就最佳交互因子而言,街道魅力度內部各因子間的交互作用最強,特別是空間開敞度(X7)、綠視率(X3)、建筑界面可見度(X6),3個因子與其他因子交互作用的強度明顯高于其他因子之間的交互作用,進一步表明街道魅力度是決定街道空間品質的主導因子。因此,對街道空間的規劃設計及研究應從近人尺度出發,關注人性化街道空間設計要素及設計方法,因地制宜,圍繞街道自身的特色營造魅力街道空間。同時,街道空間品質是多個影響因子互耦互饋的結果,對于街道空間的營造要從多維度出發,把握環境心理學及行為學的“空間-行為”作用機制,充分了解各因子間的耦合作用類型,以此形成“1+1>2”的良性循環。

3 結 論

后疫情時代,面對公共空間供給矛盾及經濟下行雙重壓力,完善街道服務水平、提高街道空間品質,不僅是實現高質量發展的重要措施,還能激發街道活力,促進旅游消費,拉動城市經濟發展。然而,通過對西安古城街道空間品質的測度發現,街道空間品質整體不佳,特別是連片分布老舊居住社區。在城市更新工作中如何識別街道空間問題進而重構街道空間,完善設施配置,最終形成高品質的完整街道,是當前工作的難點。本文基于多源大數據系統梳理街道空間品質的評價指標體系,采用TOPSIS模型探測西安古城街道空間品質特征,進而通過選取典型街道對比分析建成環境特征,最后借助地理探測器分析街道空間品質的影響因素,得出以下主要結論。

1)不同影響因子的表現在空間分布上差異顯著,體現出西安古城功能交織、空間復合的特征。各因子的得分高低與街區、街道功能高度相關,商業區、新建住宅片區好于老舊居住區,交通性道路表現優于生活性道路。

2)各街區Ci均值都小于0.3,街道空間品質不佳。街道空間品質從高到低依次為:解放門>南院門>柏樹林>中山門>青年路>北院門>西一路?？臻g上東部片區街道空間品質整體質量高于中、西部片區,呈現“三橫兩縱”的空間格局,“核心-邊緣”特征顯著。

3)影響因子對街道空間品質的解釋力強度依次為:街道魅力度>可達性>街道形態>街道活力,街道魅力度對街道品質具有主導作用,特別是空間開敞度、綠視率、建筑界面可見度等從人的尺度感受的街道空間要素,是制約西安古城街道空間品質提升的主要因子。Jacobs[7]、Lynch[8]等城市學家較早提出了街道對組織城市生活的關鍵作用及關注人性化街道空間的重要性。但當前我國對街道的設計較少關注具體行人的路權及感受,造成街道尺度的失衡,無法解決交通問題的同時還降低了步行可達性[38]。近年來,隨著“小街區、密路網”、完整街區等理念得到社會各界的普遍認同,加強街道空間的設計、營造適宜步行的交通環境成為城市更新的重要工作。

4)街道空間品質受多因子復雜耦合作用影響,街道魅力度內部各因子間的交互作用效果明顯強于其他因子間的交互作用。街道空間品質是多因子互耦互饋的結果,對于街道的設計應具有系統思維,充分了解系統內部及其和外圍要素(建筑、地塊功能等)的復雜作用關系,合理地確定設計中的各項指標,形成良性互耦效應。

4 反思與展望

街道空間是由各種空間要素與行為活動構成,并疊加時間維度的復合系統。方智果等[29]對武漢市街道空間活力的影響因素測度研究指出,構成街道空間的各要素之間是相互關聯的。但囿于多元線性回歸模型對多因子耦合作用測度的局限性,并未能進一步探討多因子耦合作用類型與程度。本文基于地理探測器,交互探測得出雙因子耦合作用的驅動力均比單因子獨立作用時更強,作用類型包括非線性增強和雙因子增強2種,其中非線性增強模式顯著高于雙因子增強,該結論進一步補充了現有研究的不足。

空間品質是反映城市人群對城市空間綜合需求而形成的評價概念[1],包括使用主體的主觀感知與客觀的建成環境特征評價等多個方面。然而,受限于數據的可獲取性,本文僅從物質空間層面展開街道品質測度,無法從行人的主觀感受探討不同空間環境對空間行為的影響。未來可利用手機信令數據、社交媒體數據等數據源,展開更精細、更全面的測度,以指導街道空間改造工作,助推高品質街道空間營建。