施 澄 袁 琦 潘海嘯 葉 宇 SHI Cheng, YUAN Qi, PAN Haixiao, YE Yu

1 宏觀背景及概念解析

1.1 街道空間品質(zhì)重塑浪潮迅速興起

我國(guó)新型城鎮(zhèn)化建設(shè)從重視增“量”轉(zhuǎn)向關(guān)注提“質(zhì)”。街道作為慢行交通的主要載體和重要的城市公共空間組成部分，其空間品質(zhì)所受重視程度不斷提升。作為與居民日常生活關(guān)系最為緊密的線型活動(dòng)場(chǎng)所[1-2]，高品質(zhì)的街道空間既可以促進(jìn)社會(huì)交往與實(shí)體經(jīng)濟(jì)以支撐城區(qū)活力，又能鼓勵(lì)居民日常體力活動(dòng)，從而提升整體公共健康水平，還可以緩解交通擁堵及相應(yīng)的環(huán)境污染等城市問(wèn)題[3-6]。

隨著街道空間品質(zhì)的重要性成為共識(shí)，倫敦、紐約、上海等全球大城市均發(fā)布了品質(zhì)導(dǎo)向的街道設(shè)計(jì)導(dǎo)則[7]26，[8]。對(duì)人本尺度空間品質(zhì)追求的深化也使得街道空間的概念得到相應(yīng)的擴(kuò)充：不僅關(guān)注街道本身，還重視影響街道活力的近人尺度空間要素，如沿街底層商鋪、開(kāi)敞空間以及街道服務(wù)設(shè)施等[9]37，[10]107。街道空間的品質(zhì)需求已經(jīng)從“交通效率優(yōu)先”轉(zhuǎn)變?yōu)椤翱臻g品質(zhì)先導(dǎo)”，街道更新設(shè)計(jì)也從單一的“道路紅線管控”向全面的“街道空間界面管控”轉(zhuǎn)變。這些需求的轉(zhuǎn)變對(duì)用地緊張、亟需提升品質(zhì)的舊城中心區(qū)街道更新提出了精準(zhǔn)性、多維度、可操作的要求與挑戰(zhàn)。

1.2 街道步行適宜性概述

隨著當(dāng)前城市更新與設(shè)計(jì)進(jìn)入以品質(zhì)提升為主要任務(wù)的新階段，步行適宜性這一受街道空間特征強(qiáng)烈影響的主觀感知日益成為街道空間品質(zhì)的核心內(nèi)涵之一。步行適宜性是市民在街道空間中日常行走時(shí)感受到的可步行性評(píng)價(jià)[11]26，其與廣義的街道可步行性概念有所區(qū)別，并不包含街道組構(gòu)、城市功能組織等中觀和宏觀層面，而是在各類街道空間與界面特征要素的影響下行人所感受到的宜步行程度，是對(duì)于街道空間界面步行品質(zhì)的一種反映[12-13]。

在空間品質(zhì)提升的大背景下，如何將人們的日常生活行為合理納入傳統(tǒng)以承載交通功能為主的街道中去，針對(duì)特定類型的街道空間步行適宜性引入設(shè)計(jì)評(píng)估并制定導(dǎo)控策略，成為街道微更新設(shè)計(jì)實(shí)踐中首當(dāng)其沖的問(wèn)題。如何精準(zhǔn)測(cè)量行人的主觀感知要素，并科學(xué)開(kāi)展微更新與品質(zhì)提升已成為設(shè)計(jì)實(shí)踐中的典型難點(diǎn)?，F(xiàn)有街道空間的研究工作大多隸屬于定性研究范疇，量化研究比例相對(duì)偏低[10]108；而且新近涌現(xiàn)的空間品質(zhì)量化研究更多地關(guān)注高品質(zhì)街道空間特征的描述與歸納，而較少關(guān)注具身性的步行適宜性感受[14]。舊城中心區(qū)建設(shè)密度高、騰挪空間小的特點(diǎn)進(jìn)一步限制了街道更新與步行適宜性提升的可操作空間，更加需要立足公眾感知的精準(zhǔn)分析和設(shè)計(jì)預(yù)評(píng)估。

城市設(shè)計(jì)的精細(xì)化轉(zhuǎn)型和舊城中心街道空間形態(tài)的限制，需要更為細(xì)致的空間感知與行為研究和分析的工具來(lái)回答“行人如何感知街道空間，而街道空間環(huán)境又以何種程度和方式影響行人的適宜性感知”這一問(wèn)題，從而更精確地輔助設(shè)計(jì)實(shí)踐。近年來(lái)，信息技術(shù)進(jìn)步所催生的多源數(shù)據(jù)和智能化算法，正在推動(dòng)城市設(shè)計(jì)在數(shù)字化領(lǐng)域的迅速發(fā)展與深化。可視化陳述性選擇偏好法（Stated Preference，即SP法）、虛擬現(xiàn)實(shí)、機(jī)器學(xué)習(xí)等新技術(shù)在建成環(huán)境研究中的興起，有望在可控的實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下提供多個(gè)場(chǎng)景的沉浸式感知體驗(yàn)，從而便于精細(xì)化、高效地比較和評(píng)估，避免實(shí)地體驗(yàn)和行為觀測(cè)中的偶發(fā)因素干擾。具體而言，虛擬現(xiàn)實(shí)不再需要昂貴的設(shè)備，而可以由“Oculus Rift”和“HTC Vive”等為代表的頭戴式顯示器，以光輝城市（MARS）等為代表的虛擬環(huán)境平臺(tái)實(shí)現(xiàn)。可視化SP調(diào)研法以圖片或者場(chǎng)景呈現(xiàn)的方式直觀展示街道空間環(huán)境，彌補(bǔ)了傳統(tǒng)調(diào)研依賴語(yǔ)言與文字而容易導(dǎo)致的結(jié)論信度問(wèn)題。機(jī)器學(xué)習(xí)相較于傳統(tǒng)線性回歸等方法能更精準(zhǔn)、高效地處理復(fù)雜建成環(huán)境中空間要素的非線性關(guān)聯(lián)效應(yīng)。

上述一系列新技術(shù)的進(jìn)步使得基于虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)開(kāi)展街道空間中的感知品質(zhì)研究更加簡(jiǎn)便易行，進(jìn)而為實(shí)現(xiàn)更加客觀、準(zhǔn)確的步行適宜性測(cè)度和精準(zhǔn)的街道更新設(shè)計(jì)提供可能性[15-16]。

2 研究現(xiàn)狀及發(fā)展動(dòng)態(tài)

2.1 街道步行適宜性研究仍相對(duì)匱乏

近年來(lái)，如何提升城市空間的步行適宜性成為城市設(shè)計(jì)領(lǐng)域的關(guān)注熱點(diǎn)之一，已有了相當(dāng)數(shù)量的研究。在理念上提出了共享街道（Shared Street）、完全街道（Complete Street）等指標(biāo)概念，在評(píng)價(jià)上提出了步行指數(shù)（WalkScore）等一系列量化評(píng)估體系，在操作上提出了相應(yīng)的技術(shù)工具箱與設(shè)計(jì)導(dǎo)則[17]65，[18]21?，F(xiàn)有研究主要關(guān)注城市整體功能組織[2]12、城市肌理與路網(wǎng)組構(gòu)[19]21，[20]、設(shè)施可達(dá)性[21]等城市或街區(qū)尺度上的可步行性，而針對(duì)街道空間界面這一微觀層面上行人所能感知的步行適宜性來(lái)開(kāi)展的定量化研究則相對(duì)較少。雖然街道空間界面的步行適宜性高低可以由設(shè)計(jì)師根據(jù)經(jīng)典理論和個(gè)人經(jīng)驗(yàn)做出大致判斷，且目前也有部分運(yùn)用傳統(tǒng)環(huán)境行為學(xué)方法針對(duì)街道界面要素所開(kāi)展的宜步行性測(cè)度分析[22]24，[23]104，但這些都難以滿足人本視角下系統(tǒng)化、精細(xì)化的城市設(shè)計(jì)需求。

2.2 基于離散選擇模型的可視化SP法與沉浸式虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)在建成環(huán)境研究中的興起

離散選擇模型（Discrete Choice Models）作為因變量不連續(xù)情況下的統(tǒng)計(jì)模型，在多個(gè)領(lǐng)域得到廣泛運(yùn)用[24]。其中，可視化SP法通過(guò)受訪者陳述其個(gè)人偏好開(kāi)展分析，數(shù)據(jù)獲取成本較低，而且能通過(guò)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)限定選擇集以避免環(huán)境屬性多重共線性。近年來(lái)，為了更直觀地表現(xiàn)多樣化的建成環(huán)境要素，圖片展示多選項(xiàng)要素的可視化SP法逐漸興起。這種方法易于獲取大量受訪者的偏好數(shù)據(jù)，相較于小樣本專家打分法更具普適價(jià)值。然而，可視化SP法運(yùn)用于街道空間界面仍面臨操作問(wèn)題。首先，既有研究往往以軸測(cè)方式呈現(xiàn)街道空間，缺乏人眼視角的實(shí)際場(chǎng)景展示。其次，街道空間及界面要素眾多，若簡(jiǎn)單地將各街道空間界面要素直接進(jìn)行正交設(shè)計(jì)（Orthogonal Design）來(lái)生成問(wèn)卷會(huì)輸出過(guò)多問(wèn)卷選項(xiàng)，調(diào)研中難以操作。因此，既有研究往往通過(guò)研究者的個(gè)人經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行選項(xiàng)篩選。這一過(guò)程較強(qiáng)的主觀性和隨意性削弱了研究信度。

虛擬現(xiàn)實(shí)（Virtual Reality）是指通過(guò)計(jì)算機(jī)模擬產(chǎn)生一個(gè)三維的虛擬世界，為使用者提供身臨其境的感受體驗(yàn)技術(shù)[25]73，[26]230，[27]153。近年來(lái)虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)逐步向建筑與城市設(shè)計(jì)領(lǐng)域擴(kuò)散，較好地解決了可視化SP法的上述不足，兩者的結(jié)合為建成環(huán)境研究帶來(lái)新的可能。低成本的頭戴式顯示器與可快捷構(gòu)建的街道場(chǎng)景實(shí)驗(yàn)方式，能夠排除以往街道空間品質(zhì)研究中存在的諸如光線、噪音等多種不可控因素的干擾，從而獲取被試者對(duì)于步行適宜性的選擇偏好，實(shí)現(xiàn)更為客觀、準(zhǔn)確的步行體驗(yàn)調(diào)研。國(guó)內(nèi)外學(xué)者均對(duì)此開(kāi)展了探索性研究[26]228，[27]152。

2.3 小結(jié)

綜上所述，對(duì)于街道空間界面各要素進(jìn)行步行適宜性影響權(quán)重的量化測(cè)度已成為主要趨勢(shì)，量化分析的引入也取得了相較傳統(tǒng)的定性討論更為深入的成果。近年來(lái)計(jì)算機(jī)硬件與圖形技術(shù)的不斷進(jìn)步以及虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)向小型化、低成本方向的不斷發(fā)展，為建成環(huán)境領(lǐng)域研究提供了新的可能性。而可視化SP法、虛擬現(xiàn)實(shí)、機(jī)器學(xué)習(xí)等新技術(shù)、新數(shù)據(jù)的不斷涌現(xiàn)使得研究具有了運(yùn)用“新數(shù)據(jù)和新方法”來(lái)更深入地回答這一“老問(wèn)題”的可能。

3 研究實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

3.1 街道步行適宜性的概念分解與要素界定

步行適宜性作為一種與空間特征關(guān)聯(lián)緊密的主觀感知，可以從街道空間視角進(jìn)行解讀與界定。本文所關(guān)注的街道空間是指垂直方向上以街道兩側(cè)的臨街建筑外墻為界，水平方向上以建筑臨街區(qū)和道路共同圍合所形成的空間界面?；谟纫颍‥wing）等[17]65，[18]23學(xué)者的經(jīng)典研究，本文初步界定了在街道空間界面中與步行適宜性緊密相連的5個(gè)關(guān)鍵品質(zhì)維度：圍合感、透明度、多樣性、人的尺度、意向性，并基于國(guó)內(nèi)相關(guān)學(xué)者的實(shí)證研究[7]26，[22]24，[23]104，補(bǔ)充了交通流量這一維度，共形成6個(gè)品質(zhì)維度、13個(gè)特征要素，同時(shí)對(duì)其具體的操作和量化方式進(jìn)行定義（見(jiàn)表1，圖1）。

（1）交通量。交通量既關(guān)注人流量也關(guān)注機(jī)動(dòng)車流量，是指交通流在何種程度上滿足行人步行適宜性的需求，交通流量過(guò)高影響個(gè)體步行空間的獨(dú)立完整性，且容易引起擦碰；過(guò)低則缺少街道活力，甚至讓行人感到不安全。

（2）圍合感。街道的圍合度會(huì)影響行人對(duì)街道空間尺度的感知，由于街道空間主要在斷面方向上有明確界限，因此街道空間的圍合感知?；诮值缹挾扰c兩側(cè)建筑實(shí)體高度的比例關(guān)系以及人的視覺(jué)特征展開(kāi)。雅各布斯（Allan Jacobs）[11]16認(rèn)為街道高寬比越小，街道的圍合感越強(qiáng)，越大則圍合感越弱，適宜值介于1: 1—1: 3之間。

（3）透明度。建筑底層臨街面透明度決定了街道與建筑、室外與室內(nèi)活動(dòng)之間的交流程度，代表了街道界面的“深度”，較為透明的界面方便行人觀察室內(nèi)空間，從視覺(jué)角度擴(kuò)展了原有的街道空間，并且能增加行人的逗留活動(dòng)意愿。

（4）多樣性。多樣性對(duì)于多元街道生活具有積極意義。豐富的建筑色彩可以增強(qiáng)街道的視覺(jué)體驗(yàn)，種類繁多的商業(yè)內(nèi)容可以滿足行人的不同消費(fèi)需求，高密度的街面單元與出入口為街道空間提供了充分的內(nèi)外交流點(diǎn)和豐富的步行環(huán)境[19]21。

（5）人性尺度。街道的人性尺度關(guān)注為行人提供疲憊時(shí)的休憩設(shè)施、緩解心理壓力并增強(qiáng)美學(xué)感知的植被樹(shù)木等自然資源、保障行人步行安全、緩解人車矛盾程度等滿足行人基礎(chǔ)步行需求的街道空間要素。

（6）意向性。意向性是能夠引起觀察者強(qiáng)烈形象感的物質(zhì)環(huán)境品質(zhì)，高度意象化的城市空間應(yīng)形成良好的結(jié)構(gòu)組織并包含豐富的空間要素以方便行人識(shí)別。因此，地標(biāo)和場(chǎng)所感是可意向性的關(guān)鍵組成部分[28]。

3.2 研究設(shè)計(jì)

研究實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)主要分為要素選取、場(chǎng)景搭建、數(shù)據(jù)采集、統(tǒng)計(jì)分析和設(shè)計(jì)導(dǎo)控5個(gè)部分（見(jiàn)圖2）。

表1 街道步行適宜性的概念分解與相關(guān)要素界定Tab.1 The concept of street walkability and definitions of relevant components

圖1 街道空間基本構(gòu)成要素示意圖Fig.1 Basic elements of street space

圖2 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)流程示意圖Fig.2 Analytical framework

首先，根據(jù)舊城中心區(qū)較為典型的街道特征選取街道關(guān)鍵品質(zhì)維度中應(yīng)優(yōu)先考慮的街道空間要素及調(diào)試元素，并選取與品質(zhì)維度最契合的街道進(jìn)行相應(yīng)街道要素的實(shí)驗(yàn)。

其次，進(jìn)行虛擬現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景搭建，基于正交設(shè)計(jì)對(duì)調(diào)試要素進(jìn)行排列組合并生成街道場(chǎng)景信息。場(chǎng)景建?；赟ketchup開(kāi)展，利用研究案例街道開(kāi)展的實(shí)地測(cè)量獲取精細(xì)化的各類街道空間特征數(shù)據(jù)，并實(shí)地采集各類貼圖和紋理，以再現(xiàn)逼真的環(huán)境。通過(guò)光輝城市這一建筑VR軟件（Mars）實(shí)現(xiàn)將模型場(chǎng)景向沉浸式虛擬現(xiàn)實(shí)環(huán)境的轉(zhuǎn)化。光輝城市可直接導(dǎo)入Sketchup格式數(shù)據(jù)并轉(zhuǎn)化為虛擬現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景，較之Unity等以往常用的平臺(tái)更為高效。

再次，進(jìn)行實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采集，各街道實(shí)驗(yàn)召集25—30名被試者，并要求被試者選出每個(gè)實(shí)驗(yàn)組中步行適宜性較高的場(chǎng)景。絕大部分被試者具有建筑及城市規(guī)劃專業(yè)背景，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)前的需求講解和預(yù)實(shí)驗(yàn)測(cè)試保證評(píng)價(jià)口徑的統(tǒng)一。具體操作上，每位被試者會(huì)先聽(tīng)取相關(guān)評(píng)價(jià)口徑的講解，并以1—2個(gè)隨機(jī)場(chǎng)景作為預(yù)實(shí)驗(yàn)，通過(guò)討論進(jìn)一步明確判斷標(biāo)準(zhǔn)，提升評(píng)價(jià)的一致性。每人在每個(gè)場(chǎng)景中漫步30—60 s，當(dāng)被試者表示可以后切換到下一場(chǎng)景（見(jiàn)圖3）。該實(shí)驗(yàn)使用的設(shè)備為HTC VIVE頭盔。

最后，對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理與統(tǒng)計(jì)分析，并根據(jù)數(shù)據(jù)結(jié)果制定針對(duì)性的設(shè)計(jì)導(dǎo)控策略。

3.3 研究范圍

本文選取上海市靜安寺周邊4條具有代表性的舊城生活性街道，并從中截取部分功能定位較為明確的街段作為實(shí)驗(yàn)范圍，包括交通支路型街道愚園東路、商業(yè)型街道愚園路、生活服務(wù)型街道陜西北路、綜合型街道烏魯木齊路（見(jiàn)表2）。每條街道圍繞不同的關(guān)鍵空間品質(zhì)維度開(kāi)展具體場(chǎng)景設(shè)計(jì)，每個(gè)街段實(shí)驗(yàn)選取6—7個(gè)被選場(chǎng)景，形成10—15個(gè)實(shí)驗(yàn)組，通過(guò)統(tǒng)計(jì)各街道被認(rèn)為步行適宜性更高的場(chǎng)景被選頻次，獲取行人對(duì)街道步行適宜性的主觀評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)。

表2 實(shí)驗(yàn)研究街道范圍基本信息Tab.2 Basic information of the street scope in the experimental study

圖3 實(shí)驗(yàn)現(xiàn)場(chǎng)Fig.3 Representative photos of the experiment site

圖4 愚園東路被試元素示意圖Fig.4 Street elements analyzed in East Yuyuan Road. Up: street furniture and shared streets; below: green visibility and divided streets

3.3.1 愚園東路實(shí)驗(yàn)

愚園東路街道場(chǎng)景關(guān)注人性尺度品質(zhì)維度的街道家具類型、位置和綠視率對(duì)步行適宜性的影響。7個(gè)場(chǎng)景通過(guò)VR技術(shù)兩兩對(duì)比，共12個(gè)實(shí)驗(yàn)組（兩個(gè)場(chǎng)景的成對(duì)比較）。被試者會(huì)在構(gòu)建的VR場(chǎng)景中漫步30—60 s，充分體驗(yàn)各場(chǎng)景的空間要素差異，實(shí)驗(yàn)員也會(huì)協(xié)同進(jìn)行要素特征說(shuō)明。其中，7個(gè)實(shí)驗(yàn)組的結(jié)果（占比58.3%）表現(xiàn)出明顯的偏好差異（見(jiàn)表3，圖4）。其中表現(xiàn)出較高正效應(yīng)的街道元素包括：較高的綠視率，街道布置咖啡座椅（即便是在綠視率相差不大的情況下，有座椅的好評(píng)率也遠(yuǎn)高于無(wú)座椅）。其他要素如座椅類型及布置位置、街道共享或者分隔，沒(méi)有在被試步行適宜性感知中表現(xiàn)出顯著的差異性。

3.3.2 愚園路實(shí)驗(yàn)

愚園路街道場(chǎng)景關(guān)注多樣性品質(zhì)維度中的街道底層界面豐富度、自行車和廣場(chǎng)對(duì)步行適宜性的影響。共設(shè)置6個(gè)VR場(chǎng)景、12個(gè)實(shí)驗(yàn)組（兩個(gè)場(chǎng)景的成對(duì)比較）。其中11個(gè)實(shí)驗(yàn)組結(jié)果（占比91.7%）表現(xiàn)出明顯的感知偏好差異（見(jiàn)表4，圖5）。表現(xiàn)出較高正效應(yīng)的街道元素包括：街道內(nèi)無(wú)自行車停放，廣場(chǎng)環(huán)境及街道底層界面。此外，對(duì)于自行車停放的評(píng)價(jià)消極程度與街道底層界面豐富度有關(guān)，在相對(duì)較為簡(jiǎn)化的環(huán)境中，自行車對(duì)于街道場(chǎng)景步行適宜性評(píng)價(jià)的負(fù)效應(yīng)相對(duì)較低。

圖5 愚園路被試元素示意圖Fig.5 Street elements analyzed in Yuyuan Road. Up:diversity of the ground-floor interfaces and bicycle facilities; below: diversity of the square facilities

圖7 烏魯木齊路被試元素示意圖Tab.7 Street elements analyzed in Urumqi Road, Up: window-wall ratio; below: retail density and sidewalk width

表3 愚園東路實(shí)驗(yàn)VR場(chǎng)景信息Tab.3 VR scene components of the East Yuyuan Road experiment

表4 愚園路實(shí)驗(yàn)VR場(chǎng)景信息Tab.4 VR scene components of the Yuyuan Road experiment

表5 陜西北路實(shí)驗(yàn)VR場(chǎng)景信息Tab.5 VR scene components of the North Shaanxi Road experiment

3.3.3 陜西北路實(shí)驗(yàn)

陜西北路街道場(chǎng)景關(guān)注街道交通流量、街廓圍合度和街道底層界面的透明度，共設(shè)置7個(gè)VR場(chǎng)景、15個(gè)實(shí)驗(yàn)組（兩個(gè)場(chǎng)景的成對(duì)比較），其中7個(gè)實(shí)驗(yàn)組（占比46.7%）的結(jié)果表明了明顯的偏好差異（見(jiàn)表5，圖6）。步行適宜性評(píng)價(jià)顯示街道異側(cè)底層界面不透明優(yōu)于同側(cè)不透明，同側(cè)異側(cè)均較為透明的街道場(chǎng)景步行適宜性評(píng)價(jià)最高。人車流量過(guò)高或過(guò)低都會(huì)影響步行感受，適中的人車流量評(píng)價(jià)最高。

3.3.4 烏魯木齊路實(shí)驗(yàn)

烏魯木齊路街道場(chǎng)景關(guān)注以窗墻比度量的街道界面透明度、沿街店面密度及人行道寬度，共設(shè)置7個(gè)VR場(chǎng)景、15個(gè)實(shí)驗(yàn)組（兩個(gè)場(chǎng)景的成對(duì)比較）。其中，7個(gè)實(shí)驗(yàn)組（占比46.6%）的結(jié)果表現(xiàn)出較為明顯的偏好差異（見(jiàn)表6，圖7）。街道同側(cè)界面店面密度較高，異側(cè)界面窗戶較多和較寬的人行道對(duì)于行人步行適宜性評(píng)價(jià)起到最為積極的作用。

表6 烏魯木齊路實(shí)驗(yàn)VR場(chǎng)景信息Tab.6 VR scene components of the Urumqi Road experiment

4 數(shù)據(jù)分析與結(jié)果

4.1 數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)分析主要分為兩部分：首先基于埃洛等級(jí)評(píng)分算法（Elo Rating System）計(jì)算每個(gè)街道場(chǎng)景的最終得分。這一方法由美國(guó)物理學(xué)教授埃洛（Elo）創(chuàng)立，是當(dāng)前對(duì)弈水平評(píng)估的公認(rèn)權(quán)威規(guī)則，已被廣泛應(yīng)用于國(guó)際象棋、圍棋、足球和籃球等體育運(yùn)動(dòng)以及游戲中，可通過(guò)兩兩比較的結(jié)果來(lái)評(píng)估各選手或樣本的優(yōu)劣程度[29]。由于這一算法可將兩兩比較結(jié)果有效轉(zhuǎn)化為線性的定量分值以便于后續(xù)分析。故本文也使用其來(lái)處理一系列街道場(chǎng)景的比較結(jié)果，從而得到每個(gè)街道場(chǎng)景的量化分值。相較于讓被試者直接給場(chǎng)景打分，該算法更為準(zhǔn)確，目前已逐漸應(yīng)用于環(huán)境行為學(xué)研究[27]152。

在計(jì)算中，一系列兩兩比較結(jié)果CR會(huì)被記為一系列數(shù)組Ti：CR={T1，T2，T3…}，T1=，lId，rId反映的是兩個(gè)場(chǎng)景的ID。每個(gè)場(chǎng)景會(huì)被賦予一個(gè)初始分值（文中記為1 000），然后這一分值會(huì)隨著每次兩兩比較結(jié)果而更新。具體來(lái)說(shuō)，埃洛等級(jí)評(píng)分算法包含預(yù)測(cè)和更新兩個(gè)步驟。在預(yù)測(cè)中，埃洛等級(jí)評(píng)分算法會(huì)基于兩個(gè)場(chǎng)景的當(dāng)前分值給出一個(gè)預(yù)測(cè)（P）：

其中PA是對(duì)場(chǎng)景A較之場(chǎng)景B為優(yōu)的預(yù)測(cè)；SA，SB則是場(chǎng)景A和B在比較前的分值。

在每次兩兩比較后，相應(yīng)場(chǎng)景的分值會(huì)基于預(yù)測(cè)結(jié)果和實(shí)際比較結(jié)果被更新：

其中?A為場(chǎng)景A的新分值；K為一常數(shù)，經(jīng)驗(yàn)值取32；RA則根據(jù)比較結(jié)果計(jì)為1（場(chǎng)景A比B好），0（場(chǎng)景A比B差），0.5（場(chǎng)景A和B難以判斷）。

隨后相關(guān)的比較結(jié)果會(huì)被逐一帶入計(jì)算，直至最后的結(jié)果趨于穩(wěn)定，屆時(shí)各個(gè)場(chǎng)景的各自分值即為最終的實(shí)際分值。

隨后基于決策樹(shù)算法進(jìn)行特征參照因子提取，獲取要素對(duì)于步行適宜性的影響權(quán)重。決策樹(shù)是一種根據(jù)原數(shù)據(jù)中目標(biāo)變量和預(yù)測(cè)變量特征，以樹(shù)型結(jié)構(gòu)表示分類或決策集合，產(chǎn)生并識(shí)別決策規(guī)則并進(jìn)行新數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)的方法。決策樹(shù)能較好地適用于樣本量相對(duì)較小的數(shù)據(jù)，從中提煉出樹(shù)形的分類模型，非常適宜于本文樣本量小且各空間要素影響復(fù)雜的分析需求。具體來(lái)說(shuō)，決策樹(shù)中的每個(gè)非葉子節(jié)點(diǎn)記錄了使用何種特征來(lái)進(jìn)行類別的判斷，每個(gè)葉子節(jié)點(diǎn)則代表了最后判斷的類別。根節(jié)點(diǎn)到每個(gè)葉子節(jié)點(diǎn)均形成一條分類的路徑規(guī)則。常用的決策算法包括ID3、CART（分類和回歸樹(shù)算法，Classification And Regression Tree）和C5.0等，其中CART不僅可以進(jìn)行分類預(yù)測(cè)，還可以用于解決非線性的回歸計(jì)算問(wèn)題，較為適宜于本文。由于本文的預(yù)測(cè)對(duì)象是場(chǎng)景宜步行水平評(píng)估數(shù)據(jù)而非傳統(tǒng)的二元決策結(jié)果，因此選取了最小化均方誤差（MSE）作為分裂和確定特征參照因子的計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)[30]。算法需要遍歷所有的切分變量和切分點(diǎn)，通過(guò)選擇切分變量和切分點(diǎn)，選出使得葉子節(jié)點(diǎn) MSE之和最小的那種情況作為劃分。

CART最小化MSE公式如下：

其中，xi與yi代表被分析數(shù)據(jù)集，m表示回歸樹(shù)的葉子數(shù)量，Cm表示m片葉子的預(yù)測(cè)值。

本文基于Python計(jì)算機(jī)語(yǔ)言，運(yùn)用決策樹(shù)CART算法，以對(duì)街道場(chǎng)景圖片的Elo評(píng)價(jià)分?jǐn)?shù)作為目標(biāo)變量，以不同街道的形態(tài)特征為評(píng)估因子對(duì)預(yù)測(cè)變量的重要性進(jìn)行評(píng)估，在保證決策樹(shù)模型正確性不下降的情況下，對(duì)其預(yù)測(cè)變量進(jìn)行篩選，從而明確決策樹(shù)的特征參照因子，即對(duì)街道空間步行適宜性起關(guān)鍵影響的特征要素（見(jiàn)圖8）。

4.2 分析結(jié)果

4.2.1 愚園東路

愚園東路街道形態(tài)特征中，有休息座椅（0.596）、街道共享（0.361）、高綠視率水平（0.044）對(duì)于街道場(chǎng)景高適宜性評(píng)價(jià)影響最大，而是否有咖啡座椅及其擺放位置貢獻(xiàn)則不顯著。決策樹(shù)結(jié)果顯示，沒(méi)有座椅（≤0.5）且綠視率水平較低（≤2）的街道場(chǎng)景普遍適宜性評(píng)分較低（702.61），而有座椅且街道共享的場(chǎng)景圖在這一實(shí)驗(yàn)中獲得評(píng)分水平較高（1 099.132）（見(jiàn)圖9）。

4.2.2 愚園路

愚園路街道形態(tài)特征中，廣場(chǎng)簡(jiǎn)化（0.878）、街道底層界面簡(jiǎn)化（0.122）對(duì)于街道場(chǎng)景高步行適宜性評(píng)價(jià)影響最大，而自行車及其停放設(shè)施貢獻(xiàn)則不顯著。決策樹(shù)結(jié)果顯示，廣場(chǎng)及街道均較為簡(jiǎn)化（≥0.5）的街道場(chǎng)景普遍適宜性評(píng)分較低（846.5），而廣場(chǎng)和街道囊括要素較為豐富的場(chǎng)景則獲得評(píng)分水平較高（1 115.13）（見(jiàn)圖10）。

4.2.3 陜西北路

陜西北路街道形態(tài)特征中，街道同側(cè)底層界面透明（0.380）、異側(cè)底層界面透明（0.368）、同側(cè)街墻高（0.251）對(duì)于街道場(chǎng)景高步行適宜性評(píng)價(jià)影響最大。人車流量及異側(cè)街墻高度貢獻(xiàn)不顯著。決策樹(shù)結(jié)果顯示，同側(cè)及異側(cè)透明度均高（＞1.5）的街道場(chǎng)景普遍適宜性評(píng)分較高（1 042.741），而透明度均低且同側(cè)街墻也較低的場(chǎng)景圖在這一實(shí)驗(yàn)中獲得評(píng)分水平較低（673.630）（見(jiàn)圖11）。

4.2.4 烏魯木齊路

烏魯木齊路街道形態(tài)特征中，人行道較寬（0.930）、同側(cè)底層界面多店（0.049）、異側(cè)底層界面多窗（0.020）對(duì)于街道場(chǎng)景高步行適宜性評(píng)價(jià)影響最大。同側(cè)多窗和異側(cè)多店貢獻(xiàn)不顯著。決策樹(shù)結(jié)果顯示，人行道較寬（＞0.5）以及異側(cè)窗墻比較高（＞0.5）的街道場(chǎng)景普遍適宜性評(píng)分較高（1 155.372），而人行道較窄（≤0.5）以及同側(cè)店鋪較少（≤0.5）的場(chǎng)景圖在這一實(shí)驗(yàn)中獲得評(píng)分水平最低（611.570）（見(jiàn)圖12）。

圖8 基于決策樹(shù)方法的特征參照因子提取示意圖Fig.8 Feature factors extracted from decision tree model

圖9 愚園東路特征重要程度示意圖及決策樹(shù)圖Fig.9 The relative importance of street elements revealed by decision tree diagram in East Yuyuan Road experiment

圖11 陜西北路特征重要程度示意圖及決策樹(shù)圖Fig.11 The relative importance of street elements revealed by decision tree diagram in North Shaanxi Road experiment

圖12 烏魯木齊路特征重要程度示意圖及決策樹(shù)圖Fig.12 The relative importance of street elements revealed by decision tree diagram in Urumqi Road experiment

5 結(jié)論與討論

5.1 結(jié)論

研究基于宜步行街道的構(gòu)成要素理論以及虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)的街道場(chǎng)景呈現(xiàn)技術(shù)手段，通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)象兩兩場(chǎng)景比選的方式，準(zhǔn)確獲取行人對(duì)于街道步行適宜性感知要素的評(píng)價(jià)及偏好，并通過(guò)場(chǎng)景評(píng)分及機(jī)器學(xué)習(xí)算法擬合數(shù)據(jù)結(jié)果，確立舊城中心區(qū)街道空間步行適宜性評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。研究結(jié)果顯示，經(jīng)由統(tǒng)計(jì)分析的數(shù)據(jù)結(jié)果與被試者的主觀評(píng)價(jià)偏好基本一致，模型擬合度較高。

5.1.1 不同類型街道步行適宜性感知結(jié)果

通過(guò)對(duì)上海市舊城中心區(qū)的4條街道進(jìn)行相應(yīng)要素步行適宜性感知實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)：交通支路型街道（愚園東路）行人適宜性評(píng)價(jià)關(guān)注街道家具提供可休憩的座椅、能夠降低車速的共享街道和較高的綠視率水平；商業(yè)型街道（愚園路）沿街廣場(chǎng)空間設(shè)施豐富，逗留人數(shù)較多，街道底層界面多元有活力最能影響行人的步行適宜性；生活服務(wù)型街道（陜西北路）行人步行適宜性感知取決于街道兩側(cè)底層界面透明度是否較高，行人同側(cè)的街墻是否較高從而形成具有圍合感的街廓空間；綜合型街道（烏魯木齊路）中較寬的人行道，較高的街道同側(cè)店面密度和異側(cè)窗墻比都有益于行人的步行適宜感。

5.1.2 行人對(duì)街道多樣性構(gòu)成指標(biāo)感知度不同基于各街道分析結(jié)果，行人對(duì)于街道適宜性的主要感知要素以近人界面為主。因此，場(chǎng)景視角處于同側(cè)的街道底層界面的窗墻比、街墻高度、店鋪密度相較于異側(cè)對(duì)行人步行適宜性評(píng)價(jià)的影響更加顯著。除此以外，行人對(duì)于街道的適宜性評(píng)價(jià)也擴(kuò)展到街道空間以外的區(qū)域，可以被行人感知到的沿街廣場(chǎng)空間豐富程度也起到了影響作用，顯示了視線可達(dá)性對(duì)于步行適宜性評(píng)價(jià)的重要作用。整體實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，行人普遍對(duì)于街道多樣性構(gòu)成指標(biāo)例如街道底層界面的豐富程度、設(shè)施分布，以及人性尺度的街道家具和綠視率等要素感知度較高，容易產(chǎn)生較為明確的步行適宜性評(píng)價(jià)偏好；而街道交通流量、街廓、界面透明度、店面密度等要素在場(chǎng)景中的差異則不易被識(shí)別。這一方面可能是由于VR設(shè)備呈現(xiàn)的街道場(chǎng)景主要以視覺(jué)感知為主，屏蔽掉了其他感官信息，例如店鋪及機(jī)動(dòng)交通造成的噪音，所以行人難以識(shí)別其微觀差異；另一方面顯示出，相較于沿街建筑立面和交通干道上的車流活動(dòng)，人行道及其兩側(cè)的指標(biāo)調(diào)試更能影響步行適宜性評(píng)價(jià)及感受。

圖13 針對(duì)性設(shè)計(jì)導(dǎo)控策略示意圖Fig.13 Design control strategies

5.1.3 舊城中心區(qū)不同類型街道空間微更新設(shè)計(jì)導(dǎo)控策略針對(duì)各街道的研究結(jié)論，我們?yōu)?類舊城中心區(qū)街道空間的微更新設(shè)計(jì)導(dǎo)控制定了3個(gè)層級(jí)的策略。針對(duì)交通支路型街道愚園東路，微更新優(yōu)化設(shè)計(jì)策略宜首選增加街道的休閑座椅，其次可通過(guò)使街道共享和增加植被或改變樹(shù)木的種類，增加葉片面積來(lái)提高綠視率水平。商業(yè)型街道愚園路則首先增加沿街廣場(chǎng)空間的豐富程度，其次可優(yōu)化街道底層界面，通過(guò)增加底商密度來(lái)提升界面的豐富程度。生活服務(wù)型街道陜西北路首先為增加底層界面的透明度，增加行人與室內(nèi)空間的交流程度，其次可適當(dāng)增加街墻高度，形成具有圍合感的街廓空間。綜合型街道烏魯木齊路則首先增加人行道的寬度以提升街道的步行適宜性，其次應(yīng)關(guān)注街道底層界面的多樣性和透明度（見(jiàn)圖13）。

5.2 討論

5.2.1 技術(shù)創(chuàng)新及研究意義

本文通過(guò)搭建舊城中心區(qū)街道空間的VR場(chǎng)景，以可視化SP實(shí)驗(yàn)獲取步行適宜性感知要素的評(píng)價(jià)，并使用決策樹(shù)這一機(jī)器學(xué)習(xí)算法分析多維度街道空間要素的影響閾值，回應(yīng)在不同的街道特征和有限的空間下，采用何種導(dǎo)控方法能實(shí)現(xiàn)最小投入下的街道空間微更新的步行適宜性最大化問(wèn)題，并基于相應(yīng)的量化指標(biāo)制定精細(xì)化的有針對(duì)性的設(shè)計(jì)導(dǎo)控策略，兼具研究意義與實(shí)踐價(jià)值。

本文運(yùn)用新分析技術(shù)與算法實(shí)現(xiàn)步行適宜性這一具身性感受的量化測(cè)度，實(shí)現(xiàn)了對(duì)以往難以測(cè)度的品質(zhì)感知的精準(zhǔn)分析，為當(dāng)前街道空間品質(zhì)研究提供了一個(gè)聚焦人本視角的新方向。

5.2.2 研究局限及展望

由于本文所涉街道的VR場(chǎng)景搭建是基于街道的真實(shí)環(huán)境建立基礎(chǔ)模型并進(jìn)行要素調(diào)適，因此研究實(shí)證了各街道相應(yīng)要素對(duì)于步行適宜的影響權(quán)重。然而，考慮到其他舊城中心區(qū)街道空間環(huán)境要素組合方式的差異以及部分要素之間可能存在的共線性問(wèn)題，街道空間關(guān)鍵品質(zhì)維度包含的全部要素對(duì)于步行適宜性評(píng)價(jià)的綜合影響作用還有待進(jìn)一步探索。同時(shí)，在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中已經(jīng)發(fā)現(xiàn)行人對(duì)于部分要素的視覺(jué)感知力較差的問(wèn)題，這對(duì)未來(lái)滿足行人多感官體驗(yàn)的VR場(chǎng)景搭建提出了新的挑戰(zhàn)。