多源數據支持下的宜昌市城市慢行廊道選線及設計研究

蔣 勇 顏 佳 周含芝

1 城市慢行系統研究進展

1.1 高質量發展背景下城市慢行系統建設進展

經過40年的快速城鎮化建設，高密度成為中國城市發展的現實問題，全面提升城市品質成為當前城市增長的迫切需求?！奥小弊鳛槭忻褡罨镜某鲂蟹绞?，構建優質的慢行系統是實現城市高質量發展理念的解決途徑之一[1]。慢行系統是以“慢行”作為交通組織形式，以步行或自行車等以人力為空間移動動力的交通方式[2]。慢行廊道作為城市線性空間，可串聯起城市節點和單元[3]。相關研究指出，城市慢行廊道可以改善城區的人居環境，提高城市片區的經濟社會活力[4]。隨著城市設計進入以存量更新為主導的階段，中國越來越多的城市(如北京、上海、成都等)發布了有關建立慢行系統的規劃指引，目標是建設功能復合的城市慢行廊道網絡，旨在解決路面權益、交通安全、市民出行、文化交流、休閑娛樂、自行車出行和城市可持續發展等問題?，F如今，我國城市慢行廊道建設實踐仍具有較大發展空間。首先，慢行廊道的功能忽略了人在交通需求之外的其他日?；顒有枨?；其次，建設實施工作缺少上下級規劃間的銜接及“自下而上”的反饋，少有真正從使用者的角度進行的城市慢行空間建設適宜性評價。因此，在當前城市收縮、城市經濟社會發展缺乏活力的背景下，需要展開更加精細化、滿足市民真實需求、能夠切實提升城市活力的慢行系統建設，進而提升城市生活品質。

1.2 新城市科學支持的城市建成環境品質測度方法

2019年，邁克爾·巴蒂(Michael Batty)在《The New Science of Cities》中指出：“認識城市不僅僅是理解城市物理空間，還需要理解流動的信息和網絡如何塑造城市。[5]”城市空間的復雜性具有動態、難以預測及多變量等特性，物理空間層面的認知不足以解釋城市系統的復雜性。因此，推動城市復雜系統研究的新技術與新數據的發展應用，成為新一輪城市品質提升的重要技術途徑。初期研究者更多通過單一指標(如人口密度、用地類型、職住關系等)來描繪已建成的環境[6]，直到羅伯特·塞韋羅(Robert Cervero)和卡拉·科克曼(Kara Kockelman)等提出了基于密度(Density)、多樣性(Diversity)和設計(Design)的“3D”指標體系[7]，初步形成了多指標評價模型。隨后，瑞德·尤因(Reid Ewing)與羅伯特·塞韋羅又進一步將“3D”拓展到“5D”，增加了目的地可達性(Destination Accessibility)和公共交通距離(Distance to Transit)2個維度[8]，并將其應用于研究哥倫比亞波哥大城市的建成環境及其影響下的步行行為，同時提出了建成環境“5D”維度的39個指標[9]。目前，“5D”指標體系已成為國內外建成環境量化分析的主要測度框架，在街道空間品質評估等方面被廣泛應用。此外，隨著近幾年新一代信息技術被廣泛應用于城市研究，傳統城市設計也逐步形成了計算性城市設計[10](Computational Urban Design，CUD)和數據增強設計[11](Data Augmented Design，DAD)等研究方向，進一步推動了新城市科學在城市規律探索、城市運行模擬、城市建成環境測度及城市復雜問題解決等方向的發展。

1.3 多源數據支持的城市慢行系統選線及設計

高質量城市發展需要推進更加精細化的城市品質提升，新數據與新技術為慢行廊道選線的適宜性分析和落位提供了決策保障。隨著個人移動設備的普及和移動互聯網的發展，一些主動記錄式的移動端運動軟件(如Keep、兩步路、STRAVA等)、智能手環穿戴設備及GPS設備等產生了海量運動軌跡數據，人口熱力圖、LBS數據、出行OD數據、公交刷卡等大數據也被用來描述空間在不同時間段所承載的使用行為特征[12-13]。此外，選線分析的方法及技術路徑也愈發多元，如以交通可達性和建設適應性為指標建立的選線適應性評價模型[14]、利用Depthmap分析路網可達性[15]、通過ArcGIS或Rhino+Grasshopper中Dijkstra算法計算最短路徑[16]、利用Linkage Mapper實現最小成本路徑選線[17]、通過MATLAB軟件平臺的Viterbi算法實現最優路徑仿真模擬[18]等。綜上，從城市慢行系統、生態廊道、城市綠道等主題，到土地利用、景觀資源、空間效能等評估指標，新技術和新數據環境讓觀測微觀的物理空間和精細的社會空間成為可能，提升了“線性廊道”建設的科學性。

本研究結合宜昌城市背景，從宏觀城市發展與微觀人本視角，將城市靜態、動態等多源數據相結合開展實證研究。選取湖北省宜昌市濱江地帶作為研究案例，以建成環境評估“5D”指標體系為慢行廊道選線評價測度模型中的指標框架基礎，同時基于項目實際情況新增到達沿江距離維度，以提升指標選取的合理性。借助開源地理空間數據、人口熱力數據、實時交通大數據和街景圖片數據等，對街道空間品質的諸多要素進行系統性測度，從而選取最適宜的街道納入宜昌市慢行廊道建設范圍。

2 多源數據支持下的宜昌慢行廊道選線研究

2.1 研究區域概況

本項目位于宜昌西陵區長江東岸，北接西壩夜市，南連二馬路商圈(圖1)。該區域位于宜昌市核心城區，屬于城市形象標志性區域之一，景觀資源優越、生活設施齊全，具備打造為慢行廊道的條件。然而，隨著時間推移，宜昌舊城區的基礎設施變得陳舊，而新城區的建設也在轉移城市的人口活力。在城區核心交通路網沿江大道上，存在生態資源視線隔絕、臨江界面景觀較差等問題。同時，舊城區人行通道狹窄，缺少舒適便捷的通行空間，導致東西兩側地塊交通不暢。鑒于此，為了加強西壩和江北商圈的交通聯系、改善宜昌整體形象、激活舊城區商業片區業態活力、串聯濱江各商圈、打造都市核心消費圈，構建宜人尺度的慢行廊道亟須提上宜昌城市建設的日程。

圖1 研究區域區位(底圖引自Google Earth)

2.2 研究設計

基于場地現狀及重要城市節點的分布，確定北起葛洲壩，南至勝利三路的研究范圍(圖1)，以期通過宏觀尺度的城市空間分析和多項指標測度進行慢行廊道建設潛力評價，進而結合當地居民出行特點與需求、公園分布、商圈氛圍和周邊環境等因素，確定該慢行廊道在交通出行、市民生活方面所應承載的功能，以“5D”建成環境理論為基礎，建立多源數據支持下的慢行廊道選線評價模型。研究路線如圖2所示，研究旨在確定人本尺度、高品質、宜慢行的宜昌舊城區慢行廊道最優路徑選線，并在慢行廊道的空間設計上提出相應策略，將宜昌打造為理念超前、通達舒適的標桿慢行廊道。

圖2 慢行廊道路徑選線技術路線

2.3 慢行廊道評價模型

基于建成環境“5D”評價框架，結合宜昌城市環境現狀及需求，新增到達沿江距離(Distance to the River)維度，并結合實際情況提取代表這6個維度的7個詳細指標(表1)。確定評價指標后，獲取宜昌市西壩片區的OSM(Open Street Map)數據，包括基礎建筑和路網數據，同時利用Python獲取該片區的城市POI數據、百度地圖道路街景數據和百度實時交通數據等多源數據，并采取不同的數據處理及分析方式。

表1 慢行廊道選線評估指標模型

2.3.1 開發密度(Density)

開發密度是反映單位土地面積上承載的人類活動強度的最常用的建成環境評價指標，常用密度指標包括人口密度、就業密度和建筑密度[19]。本研究以城市開發強度的測度來表征研究區域的空間開發密度。開發強度的計算以建筑三維空間數據為基礎，通過計算城市街道100m緩沖區范圍內的建筑容積率得出，即開發強度=緩沖區總建筑面積/緩沖區面積，結果如圖3-1所示。由結果可知，該街道周圍開發強度高，意味著該街道對于功能和綠化的需求較高，而慢行廊道的建成可以完善街區功能，并為高密度街區提供建設綠色基礎設施的可能性。因此，慢行廊道選線應優先選擇高密度開發的街道，以便服務更多城市居民并實現建設資金效益的最大化。

圖3 相關指標計算

2.3.2 多樣性(Diversity)

多樣性通常反映城市區域土地利用的多樣性及業態服務的多樣性，其中業態多樣性反映在建筑物單體層面不同類型的產業混合程度[19]。本研究從POI數據的功能多樣性進行度量，通過Python和高德地圖API獲取高德地圖在研究區域內的12 580個POI數據，包括餐飲服務、教育、醫療服務和交通設施等類型。進而以街道為單元，利用POI聚類分析探索空間要素的圈層結構及分布特征，分析結果如圖3-2所示。以街道為單元的POI多樣性指數越大，代表設施混合度越高、城市功能越豐富，因此應優先選擇多樣性高的廊道進行規劃布局。

2.3.3 良好的設計(Design)

街景的視覺感知維度可以對街道慢行品質進行量化評價[20]。高品質的步行環境可以有效促進步行出行。分別選取街道交通流量、街道綠視率、建筑視野率和城市家具的比例來研究街道的空間品質[21]。通過調用百度街景API，樣本點間隔40m，確定好采集視角，抓取研究范圍內1 120個街景圖像樣本，利用深度學習全卷積網絡(FCN)的視覺影像語義分割軟件量化街景要素(圖4)；借用已有街景品質評價模型[22]，計算每條街道上所有采樣點街道品質的均值，實現大規模城市街景品質評分。進而運用ArcGIS的自然間隔分級法將所有街道分為5個等級并進行可視化(圖3-3)，街道品質評分越高，慢行廊道選線的優先級越高。

圖4 對街景照片進行語義分割

2.3.4 公共交通距離(Distance to Transit)

研究范圍內公交站點越多，公交線路越密集，居民到達此條道路的概率也就越高。本研究中的公共交通距離被定義為各街道中心線到達最近公交站點的距離，利用OSM地圖中提取的城市路網數據和高德地圖城市公共交通POI數據，通過ArcGIS網絡分析，計算各街道中心線到達最近公共交通出入口的最短距離，距離越短，評分越高，公共交通越便捷，越適合作為慢行廊道選線，分析結果如圖3-4所示。

2.3.5 目的地可達性(Destination Accessibility)

目的地可達性是指行人到達活動目的地的便捷程度[23]?？蛇_性較好的區域，意味著相同距離內能夠到達的公共服務設施越多，居民出行的可能性越大?；诳臻g句法理論運用sDNA(Spatial Design Network Analysis)進行道路可達性和穿行度指標的測算以表征城市道路的可達性?；趕DNA可有效測度高密度建成環境與行人活動分布之間的關系，其中，接近中心性(closeness centrality)和中介中心性(betweenness centrality)2項指標通過不同的算法來表征道路的可達性，可以體現空間吸引人群到達的潛力[24]。選擇800m作為分析半徑，使用OSM地圖中提取的街道路徑中心線作為基礎網絡數據，分析判斷研究范圍內可達性最佳的街道路段，分析結果如圖3-5、3-6所示。

2.3.6 到達沿江距離(Distance to the River)

本項目中，現有沿江大道緊鄰長江卻因濱江公園的存在隔絕了長江優越的景觀資源，城區與長江界面的視線通廊未打通，導致“近長江而不知長江”的局面。據此，結合現場實際情況，在“5D”維度的基礎上增加到達沿江距離。以100m為單位分為6個級別，計算各街道中心線到達長江邊界的濱江路與西壩路的距離，進而將計算結果作為慢行廊道選線的權重指標(圖3-7)。

2.4 慢行廊道選線潛力值評估結果

在確定了上述6個維度的分析結果之后，邀請15位建筑、城鄉規劃與風景園林領域的專家學者對所選指標的重要性進行打分，并通過層次分析法(AHP)判斷因子的相對重要性，進而對判斷矩陣進行一致性校驗，對問卷調查結果的可信度進行驗證。綜合上述評估結果，按1～9分對各指標的重要性程度賦值，較高的數值表示較高的重要性，從而確定各因素權重，并進行如表2所示的整數化處理。最終將各指標的影響權重定為開發密度25%、多樣性20%、良好的設計15%、公共交通距離10%、目的地可達性20%、到達沿江距離10%，將6個維度的7個指標進行疊加計算出宜昌慢行廊道路網建設潛力得分，并通過ArcGIS可視化得到慢行廊道建設潛力評價結果(圖3-8)。

表2 6個維度及7個指標的影響權重

3 慢行廊道選線結果驗證及設計策略

以數據輔助結合人工干預的決策方式，更能滿足場地在地性的需求。目前，宜昌慢行廊道選線潛力評價結果存在路徑不連續、不成網絡體系的問題(圖3-8)。為保證慢行廊道的通達性和可建設性，并驗證選線結果的可靠性，研究結合實地調研及實時大數據對選線結果進行局部優化。根據選線潛力值評估結果，評分值最高的15條道路為解放路、陶珠路、中山路、西陵一路、沿江大道、西壩路、獻福路、民主路、學院街、環城南路、紅星路、二馬路、云集路、桃花嶺及福綏橫路，以實時動態數據作為“5D模型”評價結果的驗證，并結合現場調研的實際情況進行優化調整。

3.1 根據實時動態交通數據的選線驗證

實時動態數據既作為“5D模型”評價結果的驗證，也作為優化選線的參考數據。通過實時人口熱力圖(圖5)，能夠真實地反映居民的空間集聚特征和空間活力水平，而慢行廊道的選線則應優先選擇經過該片區的街道以滿足居民的使用需求。通過分析某工作日和休息日全天每間隔2h的人口熱力圖，從市民活動的行為熱力規律驗證選線潛力值的結論，結果發現選線潛力值較大的區域更容易聚集人流(表3)。

表3 城市道路交通擁堵畫像(以6條道路為例，其他道路均全天通暢)

圖5 人口熱力圖(2022年8月22日12：00獲取的百度地圖數據)

通過百度地圖API，獲取全天時段內的實時交通運行流量數據，以城市交通路網的運行指數(Traffic Performance Index，TPI)作為指標，選取工作日上下班高峰期7：00—9：00、17：00—19：00作為數據獲取時間。百度API接口反饋的字段信息包括道路整體評價、擁堵期間速度、擁堵距離及方向等，每隔15min獲取一組數據，該數據可以量化描述每條道路的擁堵畫像。數據顯示，在研究選取的15條道路中，全天基本雙向暢通，僅陶珠路、西陵一路和沿江大道出現短時間擁堵，交通擁堵畫像進一步證明以上道路在城市路網中被作為日常通行路線的潛力。

3.2 根據現場調研情況的選線優化

在實際出行中，非機動車道若頻繁被機動車交通阻隔和打斷，會對步行安全和空間品質產生負面影響[25]。因此，在修正過程中優先考慮了路段的建設適宜性，將現有道路是否經過過街天橋、十字路口或繞過固定建筑等作為衡量街道慢行空間的可建設性指標，優先選擇非機動車通行更暢達、建設度更高的街道。此外，應城市未來發展需求[參照《宜昌市城市總體規劃(2011—2030年)》]，慢行廊道需要為西壩夜市區吸引人流，遂將西壩區的環線作為慢行廊道的選線之一。經過優化的選線方案如圖6所示，最終選取的城市道路如下。一級環線系統：西陵一路、沿江大道、西壩環路形成環線；二級系統：位于城區商業核心區的云集路、陶珠路、中山路、珍珠路，以及城市歷史街道解放路、二馬路等，串聯起宜昌的居民聚居區、CBD商圈、國貿商圈及城市標志性節點等。此外，西壩路通過新建橋梁增強兩岸交通聯系，構成城市濱江展示界面。

圖6 選線結果

3.3 慢行廊道設計策略

“多源數據定量分析+實地調研修正”的設計思路，為高密度建成環境下慢行廊道“怎么做”“在哪做”提供了科學化、系統性的評價分析。根據以上研究結論，選取3個典型道路改造方案，從慢行交通組織、慢行空間構成和慢行系統基礎設施及服務3個層面提出相應設計策略。

3.3.1 慢行交通組織

宜昌市區實時交通大數據證明，研究區域現有道路基本能滿足城市機動車需求。有研究發現在城市慢行系統中，將機動車道部分改造為人行道，其交通承載力反而會提升[26]，并可提升街道消費活力[27]。在調研過程中，發現大部分街道對非機動車通行并不友好，缺乏延續性，人行道被部分停車位、綠化喬木、構筑物阻擋?；诖?，以沿江大道為例提出以下策略(圖7)：1)增加慢行路權，將原4.5m寬的機動車輔道改為非機動車道，增加自行車騎行空間、跑步道、步行道，設置慢行交通服務節點，如自行車?？刻?、跑步休憩處等；2)塑造廊道空間視覺連續性，在多個通向沿江大道的T字形路口處增加交通標識基礎設施，如引導性的斑馬線、標志性的慢行鋪裝等，將人行道、跑步道、自行車道應用同類的材料、色彩及符號進行區分；3)梳理沿江觀景通道，拓展沿江觀景視線，設計特色觀景節點及人行停留空間。

圖7 主干道沿江大道設計策略

3.3.2 慢行空間構成

城市慢行廊道作為串聯城市街道、公共空間的線性走廊，處理好其與城市空間的關系非常重要。在調研過程中，發現街道建筑前區與街道缺少互動空間，存在沿街界面功能區被汽車、電動車占用，缺乏滲透性的公共開放空間等情況。以陶珠路為例，依據其歷史人文特色與商業基地特征，提出以下策略(圖8)：1)塑造開敞性的建筑前區空間，滿足居民日常停歇、交流和消費的功能需求，并提供安全、無障礙的慢行體驗；2)設計適宜的街道空間尺度，將城市節點、建筑與公共空間共同構成韻律協調、舒適宜人的尺度界面；3)通過創意型店招IP和具有文化辨識度的街道公共設施，為慢行廊道賦予獨特的文化魅力，滿足市民的文化體驗需求。

圖8 城市主街陶珠路設計策略

3.3.3 慢行系統基礎設施及服務

提高城市慢行系統的基礎服務水平是城市活力提升的重要因素?；谇捌赑OI大數據的分析，可以較為直觀地反映出場地周邊的服務業態設施數量和分布狀態。以位于城市中心區的西陵一路為例，作為從城東到城西的城市主干路(雙向四車道)，以機動車通行為主，街道服務設施多聚集在建筑內部空間。對此提出以下策略(圖9)：1)在建筑前空間設置標志性的藝術裝置和城市文化符號設施，塑造城市形象活力帶；2)完善城市慢行系統服務設施，提供慢行驛站休憩空間、共享單車停放空間，提供多樣性的市民生活服務設施，營造文化交流及運動空間等；3)策劃夜間市集、文化主題夜游活動，引進夜經濟的相關業態，利用數字科技構建新的體驗場景，發揮慢行廊道聚集及區域聯動效應。

圖9 城市軸線西陵一路設計策略

4 結語

新數據、新技術的發展為城市的復雜系統網絡研究工作提供了更多可能。利用開源大數據對城市空間進行更精準、更細致、更全面的分析，讓宜昌城市慢行廊道的選線及規劃設計更加科學、精細化。本文探索了在城市設計實踐過程中如何融入研究與理論，分析宜昌舊城區的城市空間結構、人口分布、交通設施和商業分布等，結合現場調研等數據，以數據實證與人工干預的工作方式輔助設計決策，提升了設計的科學性與可靠性，以及宜昌慢行廊道設計的全面性與實用性。

本研究也存在一定的局限性，未來需要在以下3個方面做進一步的研究。1)拓展研究區域：城市是一個復雜且相互關聯的信息系統，任何城市現象都是城市要素相互作用的結果，未來將不限于項目邊界，從城市或區域維度展開進一步研究。2)增加數據類型：本研究數據可能存在時效性低的問題，在研究模型構建層面，應增加不同尺度、類型和更具時效性的城市數據，同時部分數據需要結合研究對象的情況進行實證研究。3)研究影響機制：需要從城市物理空間及城市社會、經濟、環境、文化等多維度的量化分析入手，以多學科交叉的研究方式，建立城市復雜系統的空間量化分析模型，分析城市空間中不同因子、指標之間的影響機制問題，滿足城市高質量、精細化發展的新時代需求。

注：文中圖片除注明外，均由作者繪制。