賈新鋒 文 寧 黃 晶 韓昊天

(1.鄭州大學(xué)建筑學(xué)院， 鄭州 450001； 2.居里買房網(wǎng)， 鄭州 450000)

街道是城市公共空間的重要組成部分。歷史上，街道除了作為交通通道外，它還是人們交換商品以及進行社會活動的場所。20世紀以來，在汽車工業(yè)發(fā)展與現(xiàn)代建筑運動推動下，城市街道的規(guī)劃與設(shè)計走向了最大限度保證機動車交通安全和效率方向[1]，街道喪失了“多功能空間的社會意義”[2]。20世紀下半葉，伴隨著人們對功能主義的反思和批判，簡·雅各布斯[3]、“新城市主義”[4]、阿蘭·雅各布斯[5]、楊·蓋爾[6]等學(xué)者與學(xué)術(shù)組織積極倡導(dǎo)公共生活回歸街道。近些年，一些學(xué)者開始從不同角度探討作為公共生活場所街道的設(shè)計問題[7-14]。

在中國城市，街道承載居民各類活動能力的提升，對于優(yōu)化城市公共生活至關(guān)重要。與廣場相較，街道對于中國城市居民更為必要。為了封建統(tǒng)治需要，傳統(tǒng)中國城市缺乏諸如廣場等大型公共空間[15]，“城市中的街道成了聚集的場所”[16]。依附于城市街道進行相對分散的公共生活更符合中國人的行為習慣與心理慣式[17]。在車行主導(dǎo)交通導(dǎo)致公共生活日漸萎縮[18]的背景下，街道對公共生活的回歸能夠緩解中國城市目前公共空間不足、公共生活衰落的問題。

對街道網(wǎng)絡(luò)出行聚集度的評價有助于在城市層面了解各街道作為公共空間的潛質(zhì)，為公共生活向街道回歸提供設(shè)計依據(jù)。在本文中，出行聚集度是指城市出行活動在街道空間的聚集程度，它是一個相對數(shù)值，與居民日常生活相關(guān)。以空間尺度為標準，目前國內(nèi)外對城市街道網(wǎng)絡(luò)量化評價主要集中在以下兩個層面：1)城市尺度上，運用GIS網(wǎng)絡(luò)分析或空間句法等模型工具對城市街道網(wǎng)絡(luò)進行評價。此類研究涉及空間范圍大，偏重結(jié)構(gòu)性分析，關(guān)注與街道網(wǎng)絡(luò)交通性能相關(guān)的形態(tài)特征，例如網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、通達性、密度、中心性等指標[19-27]。2)社區(qū)尺度上，近些年轉(zhuǎn)向探討局部城市區(qū)片街道可步性測度，關(guān)注街道對公共生活的意義。例如基于網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的步行指數(shù)(Walkscore)與步行性評價手機程序(Walkability APP)；以及基于調(diào)研與量表統(tǒng)計的街道步行環(huán)境的微尺度調(diào)查(MAPS，Microscale Audit of Pedestrian Streetscapes)、HPE步行指數(shù)(HPE Walkability Index)、系統(tǒng)性步與自行車行環(huán)境調(diào)查手冊(SPACES，Systematic Pedestrian and Cycling Environmental Scan Instrument)、PIN3鄰里環(huán)境評價(PIN3 Neighborhood Audit Instrument)、鄰里環(huán)境步行性調(diào)查(NEWS，Neighborhood Environment Walkability Survey)、人行環(huán)境數(shù)據(jù)調(diào)查(PEDS，Pedestrian Environment Data Scan)等。此類研究視野主要放在城市局部區(qū)片上，對街道在整體街道網(wǎng)絡(luò)中發(fā)揮作用的關(guān)注較少。與上述研究不同，本文認為街道網(wǎng)絡(luò)是由道路交叉口間數(shù)量巨大的街段構(gòu)成，各街段在城市公共生活中承擔的職責與整體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及它們在網(wǎng)絡(luò)中的區(qū)位相關(guān)。因此本文將對街道的研究置于城市整體街道網(wǎng)絡(luò)中，將街道與街段作為個體，通過建構(gòu)綜合各類出行的空間句法模型，從城市層面評價出行在不同街段空間中的聚集程度，從而為發(fā)掘城市街道以及相關(guān)城市空間在公共生活方面的價值提供參考。

1 研究方法

空間句法線段模型(Segment Map)是一種應(yīng)用于空間拓撲與幾何構(gòu)型分析的方法。它將街段作為街道網(wǎng)絡(luò)的基本組成部分，在街道分段維度上考慮它們的拓撲、米制與角度的連接，能夠有效預(yù)測社會活動，是一種評價街道網(wǎng)絡(luò)屬性的強大工具[28]。線段模型米制半徑(Metric Radius)限制下的角度分析有助于檢測街道網(wǎng)絡(luò)中主要到達性交通和穿越性交通路徑。半徑“n”是指每個街段與網(wǎng)絡(luò)中其他所有街段的聯(lián)系距離[28]。當其他條件一致時，城市街道網(wǎng)絡(luò)空間結(jié)構(gòu)自身對人流運動分布模式產(chǎn)生系統(tǒng)性影響[29]。現(xiàn)階段對線段模型的運用集中于兩個方面：1)對單一拓撲距離下線段模型的分析。如對常見步行距離n=400 m下的線段模型整合度分析可測量街道步行可達性，體現(xiàn)街道空間與步行相關(guān)公共生活的相關(guān)度，多用于高使用頻率、重要生活服務(wù)設(shè)施，如醫(yī)院、商場、便利店、街頭綠地的布局研究[30-32]。2)不同拓撲距離下線段模型的羅列，體現(xiàn)不同尺度下城市街道網(wǎng)絡(luò)的屬性[33-37]。

不同的出行方式及出行比重催生了城市街道空間需求的差異，是影響城市街道空間的重要因素。論文提出在空間句法線段模型中加入居民出行比例權(quán)重，對不同出行相關(guān)指標進行疊加，計算各種出行在街道網(wǎng)絡(luò)的綜合聚集程度與規(guī)律，反映街道空間在承載城市公共生活方面的潛質(zhì)：

本文主要運用αNAIN(Normalized Angular Integration)評價街道網(wǎng)絡(luò)中各個街段的出行聚集度。αNAIN反映城市空間中某一要素與系統(tǒng)中其他要素的連接程度，可以衡量城市的可達性交通潛力和網(wǎng)絡(luò)可達性[38]。αNAIN計算式為：

(1)

式中：βNC為結(jié)點數(shù)(Node Count)，即從任意線段到達其他所有線段所遇到的線段數(shù)量之和；γTD為全局角度深度，即從某條線段到系統(tǒng)中所有其他線段的最短角度路徑深度之和[28]。

提取居民不同出行方式的優(yōu)勢出行距離，通過相應(yīng)拓撲半徑的線段模型分析，對不同出行方式下的出行規(guī)律及城市空間結(jié)構(gòu)中表現(xiàn)出的活動聚集度進行評價。并將各個出行方式下的空間聚集度按照當?shù)爻鲂斜戎剡M行疊加，計算綜合性城市街道網(wǎng)絡(luò)出行聚集度。

2 街道網(wǎng)絡(luò)出行聚集度評價

以河南睢縣舊城街道分析與改造為案例，說明對城市街道網(wǎng)絡(luò)出行聚集度的評價與基于出行聚集度的街道空間更新。睢縣舊城位于城市南部，主要服務(wù)本地居民，面積約8 km2(圖1)。因為周邊水系與城市快速路等邊界的界定，所選城市區(qū)域街道網(wǎng)絡(luò)相對獨立，是適宜的研究對象。根據(jù)實地調(diào)研及文獻查閱，本地居民出行方式主要有步行、自行車行(含電動車等)、機動車行(可依據(jù)不同城市出行方式做不同定義。因睢縣舊城僅有兩條公交線路，且居民搭乘率低，故忽略不計)，所占比例約為30%、40%與30%。

圖1 研究范圍Fig.1 The study area

2.1 軸線圖的繪制

針對不同出行方式特征繪制了兩類街道軸線圖：一類包含了城市中所有步行可通行的路徑，用于對步行和自行車出行的分析。一類為僅機動車可通行的路徑，用于對機動車出行的分析(步行及自行車出行方式的軸線圖涵蓋了城市中所有行人可通行路徑，機動車出行方式的軸線圖僅包含城市中機動車可通行的路徑)(圖2)。

a—可步行街道軸線； b—機動車通行街道軸線。圖2 睢縣舊城街道網(wǎng)絡(luò)Fig.2 The network of old Suixian city

2.2 拓撲半徑的選取

為使計算更為準確，在各出行方式出行優(yōu)勢距離范圍內(nèi)分別選取3個不同距離作為拓撲半徑。根據(jù)相關(guān)文獻，步行優(yōu)勢出行距離在2 km以內(nèi)，自行車優(yōu)勢出行距離在2～5 km范圍內(nèi)，機動車優(yōu)勢出行距離大于3 km[39]。步行出行選取500，1 000，1 500 m作為拓撲距離，分別對應(yīng)步行5，10，15 min；自行車出行與機動車出行的拓撲距離需要根據(jù)城市實際出行情況進行取值(不同城市應(yīng)依據(jù)具體條件選取拓撲距離)。結(jié)合研究對象面積、人口構(gòu)成、出行特征等因素以及現(xiàn)場調(diào)研數(shù)據(jù)，自行車出行拓撲半徑選取1 000，2 000，3 000 m；機動車出行拓撲半徑選取2 000，3 000，Nm進行分析(機動車出行下，拓撲半徑為N值是對全局結(jié)構(gòu)中的街道空間屬性進行計算，有利于提高分析結(jié)果的準確性)。

2.3 不同出行方式可達性計算

通過線段模型計算、綜合疊加，得出對應(yīng)各出行方式的空間句法模型：分別對步行、自行車行與機動車行對應(yīng)的三個拓撲半徑下的線段模型建模，分析該出行方式下不同出行距離整合度，并將三個線段模型整合度進行疊加計算，獲取不同出行方式下街道網(wǎng)絡(luò)的出行聚集度如圖3～5所示。

圖3 街道網(wǎng)絡(luò)步行出行聚集度Fig.3 The street network aggregation degree of walking

圖4 街道網(wǎng)絡(luò)騎行出行聚集度Fig.4 The street network aggregation degree of cycling

圖5 街道網(wǎng)絡(luò)機動車出行聚集度Fig.5 The street network aggregation degree of motoring

2.4 街道網(wǎng)絡(luò)出行聚集度評價

依據(jù)不同出行方式在當?shù)爻鲂斜嚷剩郊訖?quán)重，對街道網(wǎng)絡(luò)步行、自行車行、機動車行等出行方式的聚集度進行二次疊加(圖6)，模擬街道體系中的城市日常出行活動的聚集，劃分不同街段出行聚集度等級TSi。

TSi=PWSWi+PBSBi+PCSCi

(2)

式中：TSi為街段i的出行聚集度等級；SWi、SBi以及SCi分別為在街段i中，步行、自行車、機動車出行的整合度等級；PW、PB、PC分別為三種出行在當?shù)爻鲂兄兴急嚷?。在睢縣舊城街道網(wǎng)絡(luò)的分析中，按PW=30%，PB=40%、PC=30%計算(因機動車出行方式的軸線圖與步行、自行車出行的不同，不能直接在圖中進行直接疊加。因此先進行步行與自行車的疊加，再輸入機動交通的數(shù)值進行疊加計算)。

基于可達性疊合的街道出行聚集度是將各街段放到城市街道網(wǎng)絡(luò)中獲取的。通過城市層面出行聚集程度評價，能夠呈現(xiàn)不同街段在整體城市公共生活中的潛在價值(圖6)。參考軸線圖的參數(shù)范圍劃分區(qū)間，街道網(wǎng)絡(luò)的出行聚集度被分為10個等級，色溫越高的線段代表街道的出行聚集度越高。在示例街道網(wǎng)絡(luò)出行聚集度評價中可以看到高出行聚集度街道(一級/紅色)主要集中于城市中心位置三縱一橫的主街上，且越靠近中心位置出行聚集度越高。而一些鄰里級別的支路以及遠離舊城中心位置街道的出行聚集度偏低。在實地調(diào)研中，公共生活分布情況與分析結(jié)果呈現(xiàn)正相關(guān)，印證了本方法的相對可靠性。

圖6 街道網(wǎng)絡(luò)出行聚集度評價Fig.6 Evaluation of the street network aggregation degree

3 基于街道網(wǎng)絡(luò)出行聚集度評價的街道空間更新建議

3.1 沿街空間功能分類與容量范圍的調(diào)整

出行聚集度高低代表街道空間對城市日常公共生活潛在吸引力，可以為沿街空間功能分類的調(diào)整提供支持。結(jié)合當?shù)亟?jīng)濟發(fā)展、人口分布、生活習俗等條件，在聚集度高(如1～3級聚集度)的城市街道空間適宜安排城市層面生活服務(wù)功能，例如大型商場、娛樂設(shè)施以及辦公空間等；而聚集度處于中位(如4～5級聚集度)的街道空間適宜在部分沿街空間安排與周邊城市片區(qū)生活息息相關(guān)的社區(qū)層面生活服務(wù)功能，例如中型超市、社區(qū)公園、社區(qū)醫(yī)院、圖書館、理發(fā)店等(圖7)；在聚集度低的街道(如6級及以下)則適宜在關(guān)鍵位置布置鄰里層面的服務(wù)設(shè)施，如便利店、雜貨店、休憩與健身等。

a—服務(wù)設(shè)施分布現(xiàn)狀； b—沿街服務(wù)設(shè)施分布建議。圖7 沿街服務(wù)設(shè)施布局調(diào)整前后的對比Fig.7 Comparisons of the distribution for service facilities along streets before and after adjustment

結(jié)合相關(guān)數(shù)據(jù)與現(xiàn)狀條件，對街道網(wǎng)絡(luò)出行聚集度的評價有助于預(yù)測沿街空間功能容量范圍。如在實地調(diào)研基礎(chǔ)上，根據(jù)當?shù)鼐用裆钚枨?，推?dǎo)城市以及一些片區(qū)特定人口數(shù)量所需日常公共服務(wù)設(shè)施的總量范圍。并依據(jù)街道網(wǎng)絡(luò)出行聚集度的分級，分層次框定不同沿街空間日常公共服務(wù)設(shè)施的容量區(qū)間，從而為街道空間更新提供支持。

3.2 作為公共場所的關(guān)鍵性節(jié)點與街段的選取與再設(shè)計

高聚集度交叉路口與街段是出行更容易到達的空間，這些空間品質(zhì)的提升對城市公共生活繁榮具有重要作用：依據(jù)街道網(wǎng)絡(luò)出行聚集度，參考現(xiàn)狀條件，能夠發(fā)現(xiàn)對于城市公共生活改善具有關(guān)鍵性作用的交叉路口與街段(圖8)。結(jié)合兩者在城市中的區(qū)位以及現(xiàn)有空間條件，調(diào)整沿街空間功能，提高空間容量，改善街道空間環(huán)境，塑造有助于繁榮城市或社區(qū)公共生活的城市公共場所體系。選取圖8所示日常出行高聚集度的街段進行設(shè)計示范?，F(xiàn)場調(diào)研中發(fā)現(xiàn)，街道空間狹窄，東側(cè)為底層封閉的大型商業(yè)建筑，西側(cè)為圍墻，人車混雜、占道經(jīng)營與停車現(xiàn)象明顯。依據(jù)街道物質(zhì)空間現(xiàn)狀，主要進行了以下再設(shè)計：將東側(cè)商業(yè)建筑底層封閉墻面改造為面向街道的商業(yè)店面與出入口；將街道東側(cè)圍墻適當后推，結(jié)合人行空間設(shè)計臨街帶狀游憩空間；適當設(shè)置沿街停車位與街道設(shè)施(圖9)。

圖8 關(guān)鍵性節(jié)點與街段的選取Fig.8 Selection of the key street intersections and segments

圖9 現(xiàn)狀與再設(shè)計示范Fig.9 Existing conditions and renewal demonstrations

值得注意的是，街道出行聚集度越高并不意味著對于城市日常公共生活的潛在價值越高，它還取決于臨街空間的功能、形態(tài)等因素[40]。如當城市中聚集度最高的街段(如1級)機動車交通量大、空間狹仄，不適合轉(zhuǎn)化為能夠容納大量城市日常公共生活的場所，可以選取其附近街段(例如距離1、2個街區(qū)，步行5 min內(nèi)的街段)。而一些等級處于中位及以上街段(如3～4級)如果具備相應(yīng)空間條件，則適宜轉(zhuǎn)化為關(guān)鍵性城市公共場所。

4 結(jié)束語

城市出行涉及多種類型，每種出行都會對街道生活產(chǎn)生影響。本文綜合城市常見出行方式，通過改進空間句法線段模型，對不同出行進行基于出行比例權(quán)重的可達性疊合，測量街道網(wǎng)絡(luò)出行聚集度。模型對街道網(wǎng)絡(luò)出行聚集度的評價，有助于人們在城市層面對街道社會屬性建立結(jié)構(gòu)性認識，并能夠為不同街段在城市公共生活方面潛在價值的發(fā)掘提供數(shù)據(jù)依據(jù)，從而為街道網(wǎng)絡(luò)的沿街空間功能調(diào)整、容量的框定以及公共生活關(guān)鍵性街段的精細化更新設(shè)計提供參考。