馬婕 成玉寧

2018年2月，習總書記提出建設“人、城、境、業(yè)”高度和諧統(tǒng)一的“公園城市”。公園城市理念從新的高度上認知人居環(huán)境，是實現(xiàn)城市集約化、高效化、持續(xù)化發(fā)展的核心命題之一[1]。然而面對中國城市空間快速發(fā)展，城市土地資源日益緊張的現(xiàn)狀。作為改善城市環(huán)境，增加城市居民生活幸福感和獲得感的重要場所，城市公園能否高效集約利用，成為設計環(huán)節(jié)里需要著重考慮的因素。無論是公園城市，還是城市中的公園，都強調(diào)以人為本，為人服務。但從過去一段時間對城市公園使用現(xiàn)狀的調(diào)研中可以發(fā)現(xiàn)，設計構想與日常居民實際使用之間不匹配的現(xiàn)象時有發(fā)生，大量景觀空間和設施使用頻率較低，造成空間閑置和景觀資源的浪費。究其原因，在設計過程中缺乏對使用者行為活動的預判分析，導致設計與實際使用之間存在一定出入。

對于景觀環(huán)境設計而言，使用者的行為與空間結構密切聯(lián)系、相互制約。過去景觀空間設計往往基于設計者的主觀理解和經(jīng)驗，現(xiàn)在更多地需要根據(jù)行為與結構系統(tǒng)的相關性去判斷設計的合理性。因景觀環(huán)境與行為之間存在一種潛在的對應關聯(lián)，景觀空間的組織結構決定和誘導了行為，行為對空間結構又有一定的反饋和影響。故研究這種關系有助于把握景觀設計中對于潛在行為的有效預判以及提高環(huán)境對于人們行為的有效適應，從而更好地滿足人們的行為需求，實現(xiàn)人性化的景觀環(huán)境設計[2]。

1 技術路線圖Technology route

1 相關研究狀況

在景觀設計領域，行為預測與模擬研究大多是基于離散選擇模型（Discrete Choice Model）展開的。國內(nèi)既有研究主要是將預測模擬應用于規(guī)模大、影響面廣的展示活動中，例如同濟大學王德團隊對于2010年上海世博會的參觀預測模擬做了全面的研究。通過虛擬的網(wǎng)上參觀調(diào)查方式獲取參觀者行為數(shù)據(jù)，使用條件邏輯模型（Conditional logit Model）描述人在世博會中的參觀行為，進行多個體參觀行為的時空模擬，研究參觀者的分布與流動情況[3]?；蚴遣捎枚囗椃謱?shù)模型（Multinomial logit Model）模擬場內(nèi)人流，對規(guī)劃方案人流分布不均衡的空間提出改進建議[4]。在世博會場地規(guī)劃設計的2輪方案編制過程中，根據(jù)60位學生的虛擬參觀數(shù)據(jù)建立參觀者選擇展館的多項分對數(shù)模型，采用人流模擬分析的方式調(diào)整方案[5]。在2014年青島世園會的參觀者行為模擬分析中，也是通過多項分對數(shù)模型對路徑調(diào)查和陳述偏好調(diào)查所獲取的樣本數(shù)據(jù)進行擬合，并進一步運用多代理人技術（Multi-Agent）對個體行游軌跡進行模擬仿真。最后建立評價指標體系分析模擬結果，提出預警及優(yōu)化對策[6]。除了大型展示活動，在消費者的空間選擇與回游軌跡的研究中同樣利用多項分對數(shù)模型展開模擬，以預測個體消費者最可能實施的回游軌跡及其變化[7]。Gianluca Antonini等提出離散行人動力學選擇框架，以實際的行人運動數(shù)據(jù)預測步行者在一定時間范圍內(nèi)的位置，并且用動態(tài)的方式呈現(xiàn)研究結果[8]。S. P. Hoogendoorn等認為步行路線在時間和空間上是連續(xù)的軌跡，運用隨機數(shù)學最優(yōu)控制理論與模型對行人從無限多的備選方案中挑選出步行路線作出預測[9]。另外，也有研究運用空間句法理論中凸邊形地圖分析方法探討城市公園空間組織特征，對公園設計和人流預測提供指引[10]。以及基于GIS與Multi- Agent System對游客在景區(qū)里的空間移動行為進行微觀仿真，采用GIS管理景區(qū)空間數(shù)據(jù)，并且構造與游客具有同樣的環(huán)境感知能力、目標選擇模式、行為決策模式的Agent，在規(guī)則約束下模擬游客目標選擇模式、速度選擇模式，實現(xiàn)對游客行為狀態(tài)變化的跟蹤分析[11]。綜上，目前關于較大尺度景觀的行為預測研究的邏輯本源是空間偏好，是基于使用者對場館或景觀節(jié)點的喜好程度數(shù)據(jù)來模擬和預測人流分布，在結合數(shù)字化方法合理預判人流分布情況方面有較好的應用。

然而，基于游覽偏好的行為預測方法忽略了景觀空間系統(tǒng)的架構對行為的影響，缺乏在設計前端通過全局的空間結構判斷人流分布狀況。對于城市中的景觀，市民日常游憩行為目的性較弱，景觀空間結構往往對游憩行為的引導產(chǎn)生重要影響?？臻g結構合理與否決定人流是否能夠有效地到達目標節(jié)點，這恰恰是景觀規(guī)劃設計中所要解決的核心問題，也是風景園林集約高效利用的基礎。

因此，本研究從景觀空間結構與行為預測相關性的角度，通過匹配度分析判斷景觀空間組織的合理性，探討在方案設計階段預測游人時空分布特征，并及時反饋設計、優(yōu)化空間結構，以實現(xiàn)景觀空間高效利用的設計方法。

2 基于景觀空間結構的人流分布預測方法

景觀空間的結構性要素主要包括園路系統(tǒng)和節(jié)點系統(tǒng)2個方面，二者的空間布局決定了景觀內(nèi)部人流分布特征。因此，首先從空間結構入手測算游客時空分布情況，包括基于園路網(wǎng)絡的拓撲特征，景觀節(jié)點的分布特征以及園路和節(jié)點的時空選擇特征3個層面的預測數(shù)據(jù)。其中前2項屬于對景觀線性空間與面域空間的分析，第3項分析在結構的基礎上加入了時間和吸引力2個人為要素。其次，將3個層面的量化數(shù)據(jù)對應園路等分點，統(tǒng)計并計算數(shù)據(jù)之間的離散度，即3個層面分析數(shù)據(jù)之間的匹配度，從而說明空間結構與游人行為分布是否達到所構想的一致性，找出匹配度較弱的區(qū)域進行針對性修正（圖1）。

2.1 網(wǎng)絡拓撲分析

園路是景觀空間系統(tǒng)的骨架，組織空間節(jié)點，引導人流分布，并以網(wǎng)絡形態(tài)呈現(xiàn)。園路網(wǎng)絡結構的合理性是景觀空間高效利用的前提條件。在理論研究和設計實踐層面，空間句法是目前對道路網(wǎng)絡結構分析認可度較高的分析工具，其理論基礎主要源于網(wǎng)絡拓撲特征與空間可達性之間的對應關系—整合度越高的道路對應更好的可達性，從而證明道路系統(tǒng)的網(wǎng)絡結構與空間行為具有較高的一致性。整合度低的區(qū)域在系統(tǒng)內(nèi)可達性較弱，游人無法方便到達其他空間。希利爾（Hillier）等在《空間的社會邏輯》中提出空間句法理論，認為空間是遵循一定組織關系的離散系統(tǒng)。城市環(huán)境中的研究表明，整合度高的區(qū)域擁有較大的人流[12]，更多地被使用者使用。內(nèi)部園路系統(tǒng)與城市街道系統(tǒng)在網(wǎng)絡組織方面有很大的相似性，開放、高效、可達是最基本的要求，同時也是在設計過程中容易忽視的問題。因此首先選取空間句法整合度指標對園路網(wǎng)絡系統(tǒng)的組織結構進行測算。

2.2 節(jié)點分布特征分析

節(jié)點往往是游人駐足停留或開展活動的空間，是決定景觀空間吸引力的重要因素。景觀節(jié)點系統(tǒng)的設計包括2個方面內(nèi)容，即節(jié)點層級和場地分布。從游人行為與節(jié)點系統(tǒng)之間的邏輯關系看，節(jié)點引力和分布密度是主要的影響因素，即節(jié)點吸引力越高，分布越密集的區(qū)域人流也相應越大。因核密度分析的基本思想在于地理時間在空間點密度高的區(qū)域發(fā)生的概率大，在空間點密度低的區(qū)域發(fā)生的概率小[13]。所以通過應用ArcGIS核密度分析，可以計算節(jié)點在其周圍鄰域中的密度，預估空間里人流分布情況，并可以根據(jù)節(jié)點的重要程度賦予不同的權重。

2.3 時空選擇特征分析

除了園路系統(tǒng)和節(jié)點系統(tǒng)本身的結構特征之外，影響空間人流分布的另一重要因素便是時空選擇特征，包括時間成本和空間成本2個影響因子，即使用者在相對較短的路徑上游覽更多的空間節(jié)點。因此，本研究應用UNA Tools（Urban Network Analysis Toolbox）分析工具中的選擇性（betweenness）分析模塊，通過測算景觀空間中基于節(jié)點布局和道路選擇的人流分布數(shù)據(jù)對時空選擇特征進行分析，并將相關數(shù)據(jù)細化到園路等分點上。選擇性模塊的分析邏輯源于2個因素的考量：1）是時間性，即默認游人選擇相對較短的路徑；2）是重要性，即游人首先選擇引力較大的節(jié)點。對此，在計算過程中需要調(diào)整的主要參數(shù)包括節(jié)點權重、阻抗、重力指數(shù)以及道路選擇容差。其中，節(jié)點權重（weight）來自設計過程中對節(jié)點層級的設置，與核密度分析中的權重相一致，存儲在預設的字段中；阻抗（beta）表示道路距離對行為的阻力大??；重力指數(shù)（gravity）體現(xiàn)節(jié)點的可達性，與節(jié)點層級成正比，與距離成反比；道路選擇容差（detourratio）所要說明的問題是，在實際游園過程中，游覽者為了到達更感興趣的節(jié)點往往可以接受相對最短路徑稍長一點的路線，故可以通過對道路選擇容差參數(shù)進行調(diào)整，適當放寬道路長度選擇范圍。

3 離散度計算與匹配度分析

匹配度分析可以看作是對景觀空間結構系統(tǒng)的一種校驗型研究，通過分析上述3項數(shù)據(jù)之間的一致性來判斷景觀空間結構系統(tǒng)與游人分布之間是否具有較好的匹配關系，從而在設計前端輔助設計人員判斷設計構想與未來實際使用之間的對應關系是否合理、有效。通過對以上3個維度的預測分析生成對應的人流分布圖，其中網(wǎng)絡分析可以看作線要素分析，核密度分析可看作面要素分析，時空選擇分析由于已經(jīng)對應到路徑等分點上，所以可視為點要素分析。

然而，以上分析雖均從定量視角進行解讀，但由于3組數(shù)據(jù)分屬不同分析維度，數(shù)據(jù)之間無法進行直接對比。筆者曾用疊圖的方式，通過觀察不同分析圖在空間位置上的對應關系來討論不同維度下人流分布預測之間的匹配度問題，但由于以這種觀察方法得出的結論缺少數(shù)據(jù)支撐，不具備較強的說服力。因此，本次研究嘗試將空間句法中園路整合度數(shù)值、核密度分析中節(jié)點分布密度以及時空選擇分析數(shù)值均對應到園路的等分點上，通過計算每個等分點所對應的分析數(shù)值及其離散度來說明3個分析維度之間的匹配度問題，離散度越小說明匹配性越好，進而替代之前的分析方法。這一方法不僅可以增加分析的說服力，同時又可以提高分析效用，通過標示匹配度較低的園路等分點找到設計方案存在不足的位置或者區(qū)域，從而為方案進行針對性調(diào)整提供依據(jù)。具體步驟如下：

1）對園路進行等距劃分，提取等分點，并將3組分析數(shù)值一一對應到等分點中。

2）由于不同分析方法所得到的數(shù)值存在量綱差異，為便于進行對比和計算，通過極值標準化對其進行換算，公式（1）：

式中，y為計算數(shù)值；xn為統(tǒng)計數(shù)值；xmin為最小統(tǒng)計數(shù)值；xmax為最大統(tǒng)計數(shù)值

3）通過計算3組數(shù)據(jù)之間標準差來統(tǒng)計每個等分點上的離散度，從而說明各分析維度在每個對等分點上的匹配度。

4）將匹配度評價數(shù)據(jù)作為等分點的屬性值輸入到ArcGIS中進行符號分類，在景觀空間結構圖中標識出待進行方案修改的區(qū)域。

5）對待修改區(qū)域的數(shù)據(jù)進行分析，提出修改建議和方向。

6）簡化數(shù)據(jù)結構，對匹配度進行等級劃分，依次為好、較好、一般、需要修正、亟待修正5個評分等級，對各等分點的匹配度進行評價。

4 案例研究

快速的城市化進程帶來了城市空間迅速擴張問題。伴隨新城建設的全面展開，為營造新城綠色環(huán)境，完善城市功能，引導人民健康生活方式，提高人民生活質(zhì)量，建設城市公園，為新城居民提供一處休憩、游賞與交流的場所顯得尤為重要。本研究選取南京南部新城外秦淮河及河頭地區(qū)環(huán)境整治工程概念設計方案為研究案例，運用上述所建構的研究方法，預測設計方案中的游人分布狀態(tài)，分析方案設計中所存在的問題。

4.1 研究范圍與尺度

2 景觀空間結構分析Analysis of the landscape spatial structure2-1 園路等分點劃分Road subdivision2-2 整合度分析Integration analysis2-3 核密度分析Kernel density analysis2-4 時空選擇分析Space-time selection analysis

3 預測數(shù)據(jù)統(tǒng)計Forecast data statistics

4 預測數(shù)據(jù)離散度Forecast data dispersion

該項目基地位于外秦淮河右岸，由順天大道至苜蓿園大街，雙麒路與寧杭高速圍合而成的空間，占地約41 hm2。建成后將成為南部新城綠色基礎設施的重要節(jié)點，為未來新城居民提供生態(tài)休閑游憩的場所。因此，在本次項目設計過程中需要解決的主要問題是如何能夠在這樣一個相對封閉的大尺度場地中進行有效的空間組織，規(guī)劃高效、集約又不失人性化的城市景觀。

4.2 預測與數(shù)據(jù)統(tǒng)計

在進行預測分析之前需要做的基礎性工作包括以下幾個方面：1）結合設計方案，重新梳理游覽路線，提取路網(wǎng)并繪制軸線圖；2）提取方案設計中17個空間節(jié)點，按照設計構想對節(jié)點進行等級劃分，并賦予相應的權重；3）以50 m為單位對園路進行等距劃分，并對等分點進行編號，得到全園共計184個點數(shù)據(jù)；4）將園路、節(jié)點以及等分點輸入ArcGIS，建立分析平臺。在此基礎上，運用3個維度的預測分析方法對設計方案分別進行空間句法分析，核密度分析及UNA分析，依次得出網(wǎng)絡拓撲數(shù)據(jù)、節(jié)點分布特征數(shù)據(jù)及時空選擇特征數(shù)據(jù)（圖2）。需要特別說明的是，本次UNA分析中所涉及的部分參數(shù)設置,包括道路選擇容差和阻抗參數(shù)設置。根據(jù)Sevtsuk等已有研究成果，在日常生活中，行人并不總是選擇最短路徑，通常他們可以接受的路徑長度是最短路徑距離的1.1～1.2倍。又因為本研究的案例屬于游憩休閑類景園，所以根據(jù)游覽活動特征將道路選擇容差設定為上限數(shù)值1.2，即當兩點之間的路徑距離≤1.2倍最短距離時均可以被選擇，>1.2倍時則不會被選擇[14]。關于阻抗參數(shù)的設置，相關學者將行走距離與道路選擇之間的相互作用設定在0～1之間，而數(shù)值越接近1代表游覽者對距離越敏感。通過Handy S. L.等研究成果發(fā)現(xiàn)，多數(shù)計算結果對應在0.002左右，因此本研究選擇該值為阻抗參數(shù)（0.002）[15]。

4.3 匹配度分析

對各等分點分析數(shù)據(jù)進行標準化計算，從3組數(shù)據(jù)的初步統(tǒng)計結果（圖3）可以看出，在184個等分點數(shù)據(jù)中，絕大部分數(shù)據(jù)具有較好的重疊性，而數(shù)據(jù)偏差較大的區(qū)域相對集中，為了更加直觀地分析3項預測數(shù)據(jù)之間的匹配性，進一步對3項數(shù)據(jù)的標準差，即離散度進行計算（圖4）。從計算結果看，184個等分點的離散度數(shù)值分布在0～40之間，其中具有較強匹配度（0～16）的比例占到43%，而匹配性較弱（28～40）的點占到11%（圖5），說明原設計方案的空間結構具有較好的合理性，人流時空分布與設計構想之間的對應關系較好，但同時也有部分區(qū)域存在問題，需要進行優(yōu)化調(diào)整。

為查找待優(yōu)化區(qū)域，進一步將離散度數(shù)值對應到設計方案的空間結構圖中，并運用ArcGIS呈現(xiàn)每個等分點的匹配度分布情況（圖6）。從分布圖中可以直觀地看出匹配度最弱的區(qū)域（即紅色點區(qū)域）主要分布在場地東北側和中部偏南的2個位置，對應著約19個匹配度相對較低的等分點，從而得出原設計方案中亟待優(yōu)化改善的區(qū)域位置。在此基礎上，返回數(shù)據(jù)統(tǒng)計表格，查找19個點所對應的相關數(shù)據(jù)（表1），進一步分析造成其匹配度較低的具體原因。從統(tǒng)計數(shù)據(jù)可以看出，19個等分點所存在的問題均是整合度數(shù)值較高，而其余2項數(shù)據(jù)相對較低，說明原設計方案中的部分可達性較好的區(qū)域缺少節(jié)點設置，而節(jié)點較為密集的一些區(qū)域可達性卻相對一般，從而引起園路系統(tǒng)和節(jié)點系統(tǒng)局部失衡的現(xiàn)象。因此，在未來實際使用中容易出現(xiàn)如下情況：在可達性較好的區(qū)域因缺乏節(jié)點設置導致空間活力不足；而在游人難以到達的區(qū)域，節(jié)點空間利用效率過低，造成景觀資源配置的浪費。

4.4 匹配度評價與方案設計優(yōu)化

匹配度分析的最終目的是對原設計方案不合理的區(qū)域進行優(yōu)化提升。但由于匹配度計算結果的原始數(shù)據(jù)過于復雜多樣，不利于直觀呈現(xiàn)方案調(diào)整前后的匹配度差異。為了更清晰地評價和說明調(diào)整前后的方案優(yōu)化程度，研究中通過建立一定的評分機制來簡化數(shù)據(jù)結構，進而以等級評分代替具體數(shù)值，形成更加清晰的匹配度評價機制。具體步驟如下。

1）將3組預測的原始數(shù)據(jù)按照數(shù)值大小劃分為5個評分等級（表2），并對應從1～5，5個分值。

2）對各等分點的數(shù)據(jù)進行匹配度評分。在標準差計算過程中，當3個指標數(shù)值為（0，0，5）任意組合時，標準差取最大值，約為2.375。在此基礎上，將該最大值同樣依次劃分為5個等級，分別對應：好、較好、一般、需要修正、亟待修正（表3）。

表1 匹配度較低等分點的數(shù)據(jù)統(tǒng)計Tab. 1 Statistics data of subdivision points with lower matching degree

5 數(shù)據(jù)離散度分布Data dispersion distribution

表2 分析數(shù)據(jù)評分機制Tab. 2 Analytical data evaluation

表3 匹配度評分機制Tab. 3 Matching degree evaluation

6 方案匹配度分布Matching degree distribution of plans

7 方案調(diào)整對比Plan adjustment comparison7-1 調(diào)整前結構圖Structural map before adjustment7-2 調(diào)整后結構圖Structural map after adjustment

8 方案匹配度對比Comparison of matching degree

3）通過面積圖對比方案調(diào)整前后的匹配度，說明優(yōu)化結果。

景觀結構體系具有一定的系統(tǒng)性和復雜性，任何局部的細微調(diào)整都會對整個系統(tǒng)帶來影響，所以在調(diào)整方案的過程中需要不斷驗算，并與原設計方案進行數(shù)據(jù)對比。對于方案調(diào)整而言，主要從2個角度進行修正：1）是修改園路系統(tǒng)，調(diào)整道路系統(tǒng)可達性；2）是調(diào)整節(jié)點系統(tǒng)，改變節(jié)點空間布局和權重等級。針對前文分析所得到的結構設計不合理的某些區(qū)域，筆者對設計方案進行了局部優(yōu)化調(diào)整（圖7），并生成了方案調(diào)整前后的匹配度對比圖（圖8）。力求在提高設計方案結構體系合理性的同時，減少方案優(yōu)化調(diào)整的盲目性。

5 結論與展望

路徑體系和節(jié)點體系是景觀結構體系中2個最基本的構成要素。在景觀規(guī)劃設計過程中，景觀結構體系的合理性不僅關系到景觀資源的配置效率，更與人流時空分布以及景觀空間的實際利用效率息息相關。以南京南部新城外秦淮河及河頭地區(qū)環(huán)境整治工程概念設計方案為研究案例，通過空間句法分析了路徑網(wǎng)絡的拓撲形態(tài)，運用ArcGIS核密度分析景觀節(jié)點分布特征，以及UNA對時空選擇特征展開分析，從人流時空分布視角對景觀空間結構形態(tài)進行量化解析。在此基礎上，根據(jù)文中所建立的匹配度分析方法，對原設計方案進行了評價和分析，從而查找出設計方案中匹配度較低的區(qū)域，并進行相應的方案優(yōu)化調(diào)整，形成從人流時空分布到方案結構解析，再從問題區(qū)域查找到針對性形態(tài)優(yōu)化的研究方法。

與以往研究相比較，本研究主要聚焦于從景觀結構體系的架構層面對人流時空分布進行預判和分析，并嘗試通過匹配度分析結果對景觀結構體系進行評價和優(yōu)化調(diào)整。該方法不僅可以用于方案設計階段，同樣適用于已建成的景園結構體系分析，對未來景觀空間形態(tài)提升和空間集約化利用提供了新的思路。但目前本研究的研究方法仍存在一定的局限性：1）研究中所進行的景觀結構體系與人流分布特征的相關性分析、匹配度計算以及方案優(yōu)化調(diào)整尚處于理論性分析階段，因而需要與建成后實地調(diào)研結果進行對比，以此來驗證或者修正該分析方法；2）景觀結構具有系統(tǒng)性和復雜性特征，與人流分布特征的相關性分析應涵蓋更加豐富的內(nèi)容和視角，需要在未來研究中進一步探索和研究。

圖表來源(Sources of Figures and Tables)：

文中圖表均由作者繪制。