李 欣

(武漢大學(xué)城市設(shè)計(jì)學(xué)院，武漢 430072)

城市空間形態(tài)與空間體驗(yàn)的耦合性

李 欣

(武漢大學(xué)城市設(shè)計(jì)學(xué)院，武漢 430072)

摘 要:通過數(shù)據(jù)模型和實(shí)證檢驗(yàn)，采用信息輔助分析技術(shù)研究城市空間形態(tài)與空間體驗(yàn)的關(guān)聯(lián)耦合作用.通過對(duì)13組受試者的情緒數(shù)據(jù)和GPS信息進(jìn)行采集，利用空間聚類分析和熱點(diǎn)分析確定具有顯著統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的有效采樣點(diǎn)，在此基礎(chǔ)上對(duì)其視域范圍內(nèi)的建筑形態(tài)指標(biāo)、視域參數(shù)、視覺熵、分形維數(shù)進(jìn)行了多角度研究.結(jié)果表明，空間體驗(yàn)受上述多種因素的綜合影響，運(yùn)用Logistic模型和接受者工作特性曲線(ROC)可確定關(guān)鍵的視域參數(shù)，模型具有較高的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性.空間節(jié)點(diǎn)對(duì)空間體驗(yàn)也具有一定的影響，主要反映在空間序列以及場(chǎng)景轉(zhuǎn)換的作用機(jī)制方面.最后，對(duì)城市空間的優(yōu)化提出建議，應(yīng)加強(qiáng)城市空間的連續(xù)性與網(wǎng)絡(luò)化建設(shè)，指出建設(shè)與管理并重的重要性，打造宜人的城市空間.

關(guān)鍵詞:城市空間形態(tài);空間體驗(yàn);視域;邏輯回歸

城市空間作為人們賴以生存的載體，與人們的工作和生活息息相關(guān).研究發(fā)現(xiàn)，視覺因素在諸多影響城市空間品質(zhì)的因素中占據(jù)極其重要的地位.Hillier［1］認(rèn)為城市的空間網(wǎng)絡(luò)及其可視性對(duì)于人流分布具有顯著的影響.一些學(xué)者對(duì)開闊度［2］、方向性［3-4］、復(fù)雜度［5］等空間因素進(jìn)行了量化計(jì)算和研究，試圖了解人們?nèi)绾瓮ㄟ^這些空間屬性感知城市外部空間環(huán)境［6-7］.近年來，隨著科技的發(fā)展，信息技術(shù)與計(jì)算機(jī)輔助分析逐漸被引入城市規(guī)劃與設(shè)計(jì)相關(guān)領(lǐng)域之中，為綜合分析城市空間環(huán)境提供了便利.Koenig等［8］利用智能手環(huán)對(duì)在城市中的行人進(jìn)行了情緒測(cè)試，研究發(fā)現(xiàn)受試者在某些特定的地點(diǎn)會(huì)產(chǎn)生相同的情緒，并確定了這些產(chǎn)生顯著影響的地點(diǎn).然而，此類研究尚有許多問題并未得到充分解決，例如:究竟是哪些空間因素對(duì)人的情緒產(chǎn)生影響;這些影響因素的綜合作用機(jī)制如何測(cè)定;能否建立基于這些空間因素的情緒預(yù)測(cè)模型等.

針對(duì)以上問題，本文簡要回顧了情緒數(shù)據(jù)的獲取方法以及如何確定具有顯著空間特征的地點(diǎn).在此基礎(chǔ)上，進(jìn)一步提出運(yùn)用視域分析技術(shù)對(duì)可能影響人們情緒的建筑形態(tài)因素進(jìn)行提取，利用邏輯回歸建立了基于視域參數(shù)的預(yù)測(cè)模型，闡明了多因素的綜合作用機(jī)制，并基于視覺熵和視覺維數(shù)對(duì)這些地點(diǎn)的實(shí)景照片進(jìn)行了圖像分析.進(jìn)一步解析城市空間屬性與受試者體驗(yàn)的關(guān)聯(lián)耦合作用，以便實(shí)現(xiàn)對(duì)城市空間環(huán)境的有效評(píng)估，并對(duì)潛在影響進(jìn)行預(yù)測(cè)，從而提高城市空間設(shè)計(jì)的合理性和有效性，使得城市規(guī)劃與設(shè)計(jì)活動(dòng)更好地服務(wù)于城市生活.

1 情緒數(shù)據(jù)采集

1.1 理論依據(jù)

根據(jù)發(fā)展心理學(xué)的研究成果，正常的嬰兒在2.5個(gè)月便逐漸開始表現(xiàn)出一些共同的情緒特征，例興趣、驚訝、喜悅、生氣和害怕等，被稱為 基本情緒(primary emotions)［9］.當(dāng)嬰兒成長到 2 歲左右時(shí)，逐漸發(fā)展形成各種較為復(fù)雜的衍生情緒(secondary emotions)，反映了人們的主要心理傾向［10］.

采集情緒數(shù)據(jù)的智能手環(huán)(smart band)由蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院信息建筑小組提供，該設(shè)備可以通過內(nèi)置的金屬電極對(duì)受試者的皮膚電阻和溫度進(jìn)行實(shí)時(shí)記錄，通過數(shù)據(jù)分析從而對(duì)情緒極性和強(qiáng)度進(jìn)行分析判斷.利用便攜式GPS定位裝置與智能手環(huán)進(jìn)行同步記錄，以5 s作為基本單位對(duì)智能手環(huán)的數(shù)據(jù)進(jìn)行累加，實(shí)現(xiàn)與GPS的數(shù)據(jù)匹配.

實(shí)驗(yàn)地點(diǎn)選擇瑞士蘇黎世北部約6 km的奧林岡(Oerlikon)新區(qū)，實(shí)驗(yàn)路線全長大約2.2 km.實(shí)驗(yàn)選擇在2013年10月14—22日天氣晴好的條件下進(jìn)行，受試者的人數(shù)為13人，包括8名男性和5名女性.實(shí)驗(yàn)途經(jīng)的路線和地圖均事先發(fā)放給受試者，規(guī)定必須以步行的方式完成整條路線，并對(duì)路線中重要節(jié)點(diǎn)的空間環(huán)境進(jìn)行拍照記錄.智能手環(huán)和GPS定位儀在實(shí)驗(yàn)中將自動(dòng)記錄測(cè)試人員的情緒數(shù)據(jù)和地理坐標(biāo)，轉(zhuǎn)換為代表空間位置的點(diǎn)要素，并建立數(shù)據(jù)庫.通過參考情緒坐標(biāo)圖將點(diǎn)要素集合劃分為2組，分別代表正面情緒(P集合)和負(fù)面情緒(N集合).

1.2 確定有效采樣點(diǎn)

影響受試者情緒的因素大致可以分為2類:①與特定地點(diǎn)的空間屬性有關(guān)，其受到時(shí)間和隨機(jī)因素的影響相對(duì)較小;② 由時(shí)間和其他外部偶然因素等引起的變化.由于受試者的測(cè)試時(shí)間不同，彼此間不存在直接的相互影響，其情緒數(shù)據(jù)測(cè)量具有相對(duì)的獨(dú)立性.因此，利用空間聚類分析(spatial cluster analysis)強(qiáng)化P集合和N集合中由于空間因素而引起的情緒特征，并減少隨機(jī)因素的干擾.由于空間聚類分析受到分析范圍的影響比較顯著，需要利用增量空間自相關(guān)分析進(jìn)行檢驗(yàn).通過設(shè)定多個(gè)閾值對(duì)模型的z得分進(jìn)行觀察，當(dāng)z得分最高時(shí)，表示在該閾值下的空間聚類特征最為顯著.分析結(jié)果顯示P集合和N集合的閾值分別在23.5和11 m時(shí)呈現(xiàn)最為顯著的聚類特征.在該閾值下利用Getis-Ord-General-G模型進(jìn)行空間聚類分析，其計(jì)算式為［8］

式中，G為Getis-Ord-General-G模型的系數(shù);wij為要素i與j之間的空間權(quán)重;n為要素?cái)?shù)量;xi和xj分別表示要素值.

結(jié)果表明，P集合和N集合的z得分為2.87和1.96，表明2組點(diǎn)要素整體上呈現(xiàn)集聚模式，說明受試者的情緒在整體上具有較為顯著的共同趨勢(shì).

為進(jìn)一步明確情緒強(qiáng)度的分布模式，避免一些比較明顯的高值點(diǎn)可能是受到偶然環(huán)境影響所引起的，不具備顯著的統(tǒng)計(jì)學(xué)意義.因此，采用Getis-Ord-Gi*模型進(jìn)行熱點(diǎn)聚類分析，其計(jì)算式為［8］

式中，G*i為Getis-Ord-Gi*熱點(diǎn)聚類模型的系數(shù);Z(G*i)為模型的顯著性得分.

通過計(jì)算模型的顯著性得分(見式(3))后，在統(tǒng)計(jì)學(xué)意義上判斷高、低值的集聚區(qū)域和顯著性水平，并利用顏色將高、低值聚類標(biāo)識(shí)出作為下一步分析的有效采樣點(diǎn)，其中紅色區(qū)域代表高值聚類，藍(lán)色區(qū)域代表低值聚類(見圖2).通過受試者的ID號(hào)對(duì)聚類要素進(jìn)行標(biāo)識(shí)，結(jié)果顯示這些數(shù)據(jù)分別屬于多個(gè)不同的測(cè)試者，說明受試者在這些采樣點(diǎn)反映出類似的情緒特征.利用熱點(diǎn)聚類共提取有效采樣點(diǎn)348個(gè)，其中具有正面情緒的樣本254個(gè)，大致集中分布在11個(gè)地點(diǎn);負(fù)面情緒的樣本94個(gè)，大致集中分布在9個(gè)地點(diǎn)(見圖1).

圖1 熱點(diǎn)聚類分析

2 空間形態(tài)分析

基于以上計(jì)算獲得的有效采樣點(diǎn)，可進(jìn)一步深入分析城市空間屬性的潛在影響，大致分為3個(gè)步驟:①提取受試者視域范圍內(nèi)的建筑肌理，對(duì)其形態(tài)指標(biāo)進(jìn)行分析，獲得外部空間環(huán)境的基本數(shù)據(jù);②計(jì)算有效采樣點(diǎn)的視域參數(shù)，利用二元邏輯回歸模型計(jì)算其對(duì)受試者情緒極性的影響概率，嘗試建立視域參數(shù)對(duì)于情緒極性的預(yù)測(cè)模型;③ 對(duì)有效采樣點(diǎn)的實(shí)景照片進(jìn)行分析，綜合運(yùn)用視覺熵和視覺分形維數(shù)分析受試者的情緒如何受到空間環(huán)境影響.

2.1 建筑形態(tài)比較

視域(isovist)的概念最早由 Tandy［11］提出，隨后Benedikt［12］對(duì)其進(jìn)行了發(fā)展，其原理是將空間抽象為無數(shù)點(diǎn)集，視域可簡化為其與視點(diǎn)直接互視的子集.在此基礎(chǔ)上，通過一系列幾何參數(shù)對(duì)視域的空間屬性進(jìn)行描述，并進(jìn)行空間映射，從而形成覆蓋整個(gè)研究區(qū)域的視域場(chǎng)(isovist field).

以P集合(11組)和N集合(9組)作為有效采樣點(diǎn)，將視域半徑閾值設(shè)置為200 m，在ArcGIS平臺(tái)中可生成視域邊界，提取與該邊界鄰接的建筑平面輪廓，計(jì)算平均建筑面積、面積離散度、破碎度、建筑平均間距等形態(tài)指標(biāo)，利用均值法對(duì)這些指標(biāo)進(jìn)行無量綱化.其中面積離散度和破碎度的計(jì)算式分別為

式中，VA為面積離散度;F為破碎度;Ai為建筑單元i的面積;Am和CA分別為與視域邊界臨界的建筑單元面積均值和總周長.

研究區(qū)域被鐵路分為東西2塊場(chǎng)地(S1和S2)，圖2顯示了不同情緒極性的有效采樣點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的4組建筑形態(tài)指標(biāo).S1場(chǎng)地內(nèi)主要為高檔辦公、大型商場(chǎng)以及集合住宅，有較多的開放空間，機(jī)動(dòng)車較少，步行環(huán)境良好.在該區(qū)域內(nèi)2種不同情緒下的建筑形態(tài)指標(biāo)均呈現(xiàn)出一定的差異，例當(dāng)受試者為正面情緒時(shí)，該采樣點(diǎn)所提取的建筑輪廓普遍較大，并均沿著實(shí)驗(yàn)行進(jìn)路線呈驟降趨勢(shì)(見圖2(a))，面積離散度呈現(xiàn)相對(duì)較低水平(見圖2(d))，破碎度總體趨于穩(wěn)定(見圖2(b)).當(dāng)受試者為負(fù)面情緒時(shí)，該采樣點(diǎn)所提取的建筑輪廓?jiǎng)t相對(duì)較小，面積離散度變大，破碎度呈現(xiàn)輕微的先降后升趨勢(shì).S2場(chǎng)地的城市肌理非常細(xì)碎，分布有大量私人住宅，其東側(cè)臨近奧林岡火車站和商業(yè)副中心，城市道路較為密集，車流量大，然而在該區(qū)域內(nèi)2種不同情緒下的建筑形態(tài)指標(biāo)呈現(xiàn)出比較一致的共線性特征，僅在破碎度這一指標(biāo)上存在一定的差異(見圖2(a)).在統(tǒng)計(jì)軟件SPSS17.0中通過獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)對(duì)P集合和N集合中的建筑形態(tài)指標(biāo)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，結(jié)果顯示建筑形態(tài)指標(biāo)均未出現(xiàn)顯著性差異(p＞0.05)(見表1).因此推測(cè)在S2場(chǎng)地中建筑形態(tài)對(duì)于情緒的影響處于相對(duì)次要的地位，建筑形態(tài)指標(biāo)的差異性雖然可以在部分有效采樣點(diǎn)之間進(jìn)行對(duì)比，但難以對(duì)其他地點(diǎn)進(jìn)行預(yù)測(cè)，可能存在其他更為顯著的空間因素，需要進(jìn)一步對(duì)其他空間形態(tài)屬性進(jìn)行深入分析，進(jìn)一步查明原因.

圖2 建筑形態(tài)指標(biāo)分析

表1 各建筑形態(tài)指標(biāo)無量綱統(tǒng)計(jì)值

2.2 視域參數(shù)與情緒模型

為研究視域參數(shù)對(duì)人們情緒影響的綜合作用機(jī)制，在Depthmap平臺(tái)中建立視域分析模型，將分析柵格的精度設(shè)置為10 m，選取了6個(gè)主要的視域參數(shù)(視域面積、視域周長、視域緊湊度、視域虛邊界、最大視距、最小視距)，這些視域參數(shù)可以較全面地描述受試人群在空間體驗(yàn)時(shí)的視線特征.其中視域緊湊度和視域虛邊界的計(jì)算式分別為

式中，Gr為視域緊湊度;Cv為視域虛邊界;As為視域面積;Cs為視域周長;Cp為視域中實(shí)體邊界的總長.

將計(jì)算所得的各視域參數(shù)值按情緒極性分為2組，在SPSS中對(duì)視域參數(shù)進(jìn)行獨(dú)立樣本T檢驗(yàn).結(jié)果顯示，在置信水平為95%時(shí)，不同情緒極性條件下的所有視域參數(shù)均存在顯著差異(p＜0.05);當(dāng)置信水平為99%時(shí)，除最短視距外，其余視域參數(shù)均存在顯著差異(p＜0.01).因此，可以利用二元邏輯回歸法(binary logistic regression)計(jì)算視域參數(shù)引發(fā)正、負(fù)情緒的概率.在本案例中，邏輯回歸函數(shù)的響應(yīng)變量為正、負(fù)2種情緒極性.設(shè)響應(yīng)變量為陽性時(shí)的概率為Pp，其計(jì)算式為

式中，Pp為概率值，取值區(qū)間為［0，1］;Xi為本文所選的視域參數(shù);Bi為變量的估計(jì)系數(shù).

通過ROC曲線對(duì)邏輯回歸模型的預(yù)測(cè)效能進(jìn)行檢驗(yàn)，將預(yù)測(cè)概率劃分為若干臨界點(diǎn)，得到每個(gè)臨界點(diǎn)對(duì)應(yīng)的靈敏度(sensitivity)和特異性(specificity)，連接各點(diǎn)繪制曲線，曲線下面積(AUC)可以從整體上反映該模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性.AUC越大，則準(zhǔn)確性越高;約登指數(shù)(Youden)最大時(shí)可以確定最佳臨界點(diǎn)，其計(jì)算式為

式中，Yd為約登指數(shù);Se為靈敏度;Sp為特異性.

結(jié)果顯示，當(dāng)僅使用單一的視域參數(shù)進(jìn)行邏輯回歸時(shí)，反映模型整體擬合優(yōu)度的Hosmer-Lemeshow系數(shù)均小于設(shè)定顯著性水平(p＜0.05)，說明回歸模型對(duì)于數(shù)據(jù)的提取并不充分，模型的預(yù)測(cè)值與觀測(cè)值存在顯著差異性.單一視域參數(shù)的ROC曲線均位于坐標(biāo)軸的對(duì)角線附近(見圖3(a)～(e))，AUC值普遍較低，表明單一視域參數(shù)的回歸效果均不理想，因此可以判斷受試者的情緒難以通過單一的視域參數(shù)進(jìn)行有效預(yù)測(cè).隨后，將6組視域參數(shù)代入回歸模型，根據(jù)顯著性標(biāo)準(zhǔn)剔除相關(guān)性較差的視域參數(shù)，最終選擇視域緊湊度(X1)、視域虛邊界(X2)、最大視距(X3)作為協(xié)變量，納入回歸模型計(jì)算.通過選取效能最優(yōu)的回歸方法進(jìn)行迭代計(jì)算，結(jié)果顯示其 Hosmer-Lemeshow系數(shù)為0.128，大于設(shè)定的顯著性水平(p＞0.05)，且反映模型擬合程度的Cox和SnellR2系數(shù)大于0.3，因此可以判斷包含X1，X2，X3的綜合參數(shù)模型從總體上具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，模型的預(yù)測(cè)值與實(shí)際觀測(cè)值的吻合度為83.9%，說明模型具有較好的預(yù)測(cè)效能.

綜合參數(shù)模型顯示，最大視距和視域緊湊度對(duì)受試人群的情緒具有顯著的正相關(guān)影響，而視域虛邊界雖然對(duì)情緒具有正相關(guān)影響，但影響程度相對(duì)較輕(見表2)，這說明人們更傾向于形態(tài)較為規(guī)則緊湊的圍合空間，并且在某些方向具備較好的遠(yuǎn)眺視野.以廣場(chǎng)為例，在設(shè)計(jì)中應(yīng)確保建筑的邊界與廣場(chǎng)形狀的協(xié)調(diào)一致性，過于凹凸不平的建筑邊界或突兀的建筑輪廓容易遮擋人們的視線，妨礙視域輪廓與廣場(chǎng)形狀在人們頭腦中形成完形格式塔(gestalt)［13-14］，從而降低正面情緒的發(fā)生概率，甚至引發(fā)負(fù)面情緒.視域虛邊界意味著建筑之間存在間隙，當(dāng)視域接近或恰好為凸多邊形時(shí)，建筑物間隙的存在可能會(huì)對(duì)人們的情緒產(chǎn)生正面影響，而當(dāng)視域變?yōu)榘级噙呅紊踔潦切切畏派錉顣r(shí)，過多的廣場(chǎng)開口則不利于形成規(guī)則而緊湊的視域，從而引發(fā)人們的不安定感.實(shí)際情況下，這3個(gè)視域參數(shù)都可能作為矛盾伴生條件而相互影響，即其中一個(gè)參數(shù)的增加可能同時(shí)伴隨著其他參數(shù)的降低，因此必須根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行綜合判斷.

通過ROC曲線對(duì)綜合參數(shù)模型進(jìn)行檢驗(yàn)(見圖3(f))，其 AUC 值為 0.849(p＜0.05)，說明基于該模型具有較好的預(yù)測(cè)效果(根據(jù)經(jīng)驗(yàn)，如果0.7＜AUC＜0.9，可定性為中等準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)范圍).利用約登指數(shù)計(jì)算得到綜合參數(shù)模型的最佳概率分割點(diǎn)位于0.51附近，與模型默認(rèn)值(0.5)非常接近，因此接受模型分割點(diǎn)對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的判斷.

圖3 ROC曲線分析

表2 綜合參數(shù)邏輯回歸模型結(jié)果

2.3 視覺熵與分形維數(shù)

人類視覺系統(tǒng)在感知圖像時(shí)，其注意力的分布是不均勻的，這種不確定性可以通過視覺熵(visual entropy)對(duì)視覺信息進(jìn)行度量［15］.視覺熵是反映主體通過視覺感知信息含量的量化描述，即城市實(shí)體環(huán)境所呈現(xiàn)的視覺復(fù)雜性和豐富程度.因此本文對(duì)有效采樣點(diǎn)的空間環(huán)境進(jìn)行了實(shí)景拍照，對(duì)圖像進(jìn)行視覺熵的估算，該方法被廣泛用于各種心理學(xué)實(shí)驗(yàn)中，具有較高的可信度［16-17］.本文通過將照片處理為0～255的離散灰度圖，將各灰度單元看作由圖像信號(hào)源發(fā)出的不同信號(hào)，通過像素點(diǎn)的灰度分布對(duì)其總體的視覺熵進(jìn)行計(jì)算，計(jì)算式為

式中，Ev為圖像的視覺熵;Pi為像素灰度的概率.為消除圖像的噪音干擾，設(shè)定閾值為3%，小于該閾值的信號(hào)將被屏蔽(no data)，只計(jì)算圖像中像素大于該閾值的區(qū)域.為簡化計(jì)算，本文將圖像灰度劃分為25個(gè)等級(jí)，由于綠色波段的亮度信息較為充分，具有較好的圖像反差［18］，因此對(duì)該波段的灰度圖進(jìn)行分析.

此外，Mandelbrot等［19］認(rèn)為自然界具有不規(guī)則和自相似的分形(fractal)特點(diǎn)，因此，城市空間環(huán)境的復(fù)雜性還可以通過視覺分形維數(shù)(visual fractal)進(jìn)行測(cè)度，以便對(duì)無序和破碎的形態(tài)進(jìn)行描述.運(yùn)用計(jì)盒維數(shù)法(boxing-counting method)對(duì)實(shí)景照片進(jìn)行分析，其具體步驟為:①在Photoshop中將圖像尺寸調(diào)整為1 450×950像素，對(duì)所有照片的邊界進(jìn)行強(qiáng)化處理并轉(zhuǎn)換為灰度圖;②以灰度值128為分割點(diǎn)進(jìn)一步轉(zhuǎn)換為僅包含黑白兩色的二元圖像(binary graph)，將二維網(wǎng)格覆蓋于圖像上，當(dāng)網(wǎng)格的邊長為d時(shí)，覆蓋圖形白色部分的有效網(wǎng)格數(shù)量為n(d).根據(jù)分形原理，n(d)為d的冪指數(shù)函數(shù)，計(jì)算式為

式中，D為分形維數(shù).為便于觀察和計(jì)算，將式(8)進(jìn)行對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換，并將函數(shù)繪制在雙對(duì)數(shù)坐標(biāo)圖中，

2.4 視覺數(shù)據(jù)解析

圖4 實(shí)景照片及圖像分析過程

沿實(shí)驗(yàn)路線依次選擇了13組有效采樣點(diǎn)進(jìn)行視覺熵和分形維數(shù)的計(jì)算.通過觀察圖4可見，在具有正面情緒的地點(diǎn)基本呈現(xiàn)出較強(qiáng)的秩序感，建其斜率D即為該圖像的分形維數(shù)，即筑的排布較為規(guī)整，建筑的圍合空間具有明確的界定(1，2號(hào)地點(diǎn))，視域范圍的形態(tài)比較完整緊湊，具有豐富的植物景觀和較好的綠化層次(7，11號(hào)地點(diǎn)).受試者反映在這樣的空間中易于獲得安全感，而根據(jù)馬斯洛的需求理論，這是形成愉悅感的重要前提;而負(fù)面情緒的地點(diǎn)則呈現(xiàn)出相對(duì)較弱的空間秩序，如方向性不強(qiáng)、空間破碎(如4，13號(hào)地點(diǎn))，8，10號(hào)地點(diǎn)雖然整體景觀較好，但受到路障和部分雜物的干擾，空間的連續(xù)性受到破壞，這也可能是受試者產(chǎn)生負(fù)面情緒的原因之一;此外，正面情緒和負(fù)面情緒在某些地點(diǎn)出現(xiàn)一定的重疊，如3號(hào)地點(diǎn)的照片顯示出強(qiáng)烈的景觀反差，豐富的景觀植被與刻板的廠房建筑并置于照片的左右兩側(cè)，因此推測(cè)受試者在該地點(diǎn)的情緒可能會(huì)因?yàn)殛P(guān)注對(duì)象的不同而發(fā)生改變，使得在這一地點(diǎn)采樣的情緒極性出現(xiàn)差別.

圖5 視覺熵與分形維數(shù)的相關(guān)性

分析結(jié)果顯示，視覺熵和分形維數(shù)整體上呈現(xiàn)較明顯的共振波動(dòng)(見圖5)，兩者的Pearson相關(guān)系數(shù)為0.694(p＜0.01)，呈較強(qiáng)的線性相關(guān).說明隨著空間細(xì)節(jié)、層次、色彩等方面的變化，反映在圖片中信息量的增減也會(huì)使得空間的復(fù)雜程度發(fā)生相應(yīng)的變化，這兩方面將共同對(duì)人們的視覺產(chǎn)生影響，從而引起人們情緒的變化.圖6(a)、(b)顯示的是視覺熵和分形維數(shù)在不同情緒時(shí)隨采樣點(diǎn)的變化情況，兩者的波峰和波谷均發(fā)生在具有正面情緒的地點(diǎn)，且呈現(xiàn)更為強(qiáng)烈的波動(dòng)，而負(fù)面情緒下兩者的波動(dòng)則相對(duì)平緩，主要反映在分形維數(shù)上(見圖6(b)).因此，視覺熵和分形維數(shù)的數(shù)值高低并不直接決定人們的情緒極性，當(dāng)視覺熵和分形維數(shù)具有顯著特征時(shí)(如峰值)，空間的信息量和復(fù)雜程度與其他空間發(fā)生強(qiáng)烈的反差，容易引起人們的注意，從而產(chǎn)生諸如好奇、喜悅、興奮等較為正面的情緒.例如，2組視覺參數(shù)在7號(hào)、11號(hào)地點(diǎn)均處于較高的峰值水平，視野中建筑物處于非常次要的位置，層數(shù)較低，且被大量綠化遮擋，畫面以樹木和景觀構(gòu)成視覺中心，天空所占比例較少，畫面的整體景觀條件十分優(yōu)越，因此引發(fā)正面情緒的概率較高;而5號(hào)地點(diǎn)的視覺熵和分形維數(shù)位于波谷水平，整體畫面簡潔明快，視覺干擾幾乎降到最低，該地點(diǎn)具有開敞的空間和明確的道路，其空間的獨(dú)特性得到受試者普遍反饋認(rèn)同;6號(hào)地點(diǎn)雖然同樣具有很低的視覺熵和分形維度，其視線開闊，景觀元素相對(duì)扁平，橋面和天空占據(jù)了視野的絕大部分，樹木較少，建筑的圍合感弱，但其恰好位于跨越2塊場(chǎng)地的鐵路上方，受到火車通行的影響較為明顯，因此容易引發(fā)人們的不安情緒.當(dāng)視覺熵和分形維數(shù)處于中間值時(shí)，出現(xiàn)正、負(fù)情緒的概率則比較接近，不易直接判斷.

圖6 視覺熵和分形維數(shù)隨采樣點(diǎn)的變化

分別比較視覺熵和分形維數(shù)在不同情緒時(shí)的均值，雖然結(jié)果顯示正面情緒下視覺熵(2.899)和分形維數(shù)(1.714)略高于負(fù)面情緒的視覺熵(2.887)和分形維數(shù)(1.691)，但對(duì)正、負(fù)情緒下的2組參數(shù)進(jìn)行獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)時(shí)未出現(xiàn)顯著差異(p＞0.05).因此，通過將視覺熵和視覺分形維數(shù)進(jìn)行相加，得到兩者的綜合視覺指數(shù)，將當(dāng)前綜合指數(shù)與前一個(gè)采樣點(diǎn)的綜合指數(shù)進(jìn)行比較，觀察數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)，即

式中，E為綜合視覺指數(shù);Ei為采樣點(diǎn)i的視覺指數(shù);E*i為視覺變化指數(shù).將各采樣點(diǎn)的變化指數(shù)與情緒極性進(jìn)行匹配，結(jié)果顯示情緒極性與變化指數(shù)在13個(gè)樣本中的吻合度達(dá)到70%(見表3)，在一定程度上印證了之前的分析，即受試者在行進(jìn)過程中的情緒變化除了直接受當(dāng)前視覺因素的影響外，還可能與體驗(yàn)過程的時(shí)序組織有關(guān)，人們會(huì)將各個(gè)不同的空間節(jié)點(diǎn)聯(lián)系成一副連續(xù)的整體圖景，交叉路口、道路轉(zhuǎn)角、廣場(chǎng)、標(biāo)志性建筑等均可能產(chǎn)生空間轉(zhuǎn)換的效果，這種影響具有一定的時(shí)間延續(xù)性.當(dāng)人們進(jìn)行空間體驗(yàn)時(shí)，會(huì)自覺地與前一個(gè)或下一個(gè)空間的視覺屬性進(jìn)行比較，對(duì)前后圖景差異的回顧或預(yù)期可能是引起情緒變化的重要原因之一.

表3 視覺熵及分形維數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果

3 結(jié)論

1)利用平均建筑面積、面積離散度、破碎度、建筑平均間距等建筑形態(tài)指標(biāo)對(duì)采樣點(diǎn)的城市空間進(jìn)行了對(duì)比.研究發(fā)現(xiàn)，受試人群對(duì)城市空間的感受源于建筑群體的組合關(guān)系，尺度和形態(tài)差異的適度性有益于建筑群組形成均衡有序的城市空間，當(dāng)較大尺度的建筑與友好連續(xù)的步行空間相互配合時(shí)，可以讓步行者形成便捷通暢的空間印象，進(jìn)而激發(fā)愉悅的城市空間體驗(yàn).建筑是城市空間的重要組成部分，保持建筑在形態(tài)、尺度、體量上的協(xié)調(diào)統(tǒng)一對(duì)于步行環(huán)境的改善具有重要的作用，可通過制定城市設(shè)計(jì)導(dǎo)則進(jìn)行有效控制.

2)步行者的城市空間體驗(yàn)還受到多種視域參數(shù)的綜合影響，其中視域緊湊度、視域虛邊界、最大視距的作用相對(duì)顯著，這3個(gè)視域參數(shù)互為伴生條件.本文利用邏輯回歸模型初步建立了視域參數(shù)與受試者情緒的預(yù)測(cè)模型，其預(yù)測(cè)值與實(shí)際觀測(cè)值的吻合度為 83.9%，ROC曲線分析的 AUC值為0.849，說明模型具有良好的預(yù)測(cè)效能.研究還表明，形態(tài)緊湊、輪廓規(guī)則、視野良好、并具有適度圍合感的城市空間容易激發(fā)步行者的正面情緒.因此，在城市設(shè)計(jì)中除了注重建筑物形成連續(xù)一致的邊界外，還應(yīng)盡量保證建筑邊界與其他外部空間的協(xié)調(diào)一致，如適當(dāng)提高街道的界面密度和建筑貼線率［20］，并減少過于凹凸不平的建筑邊界或突兀的建筑輪廓，避免遮擋行人的視線.

3)本文還嘗試?yán)脠D像分析輔助設(shè)計(jì)師了解行人從實(shí)際景象中所獲取的視覺信息.研究表明，豐富的視覺信息、良好的綠化景觀、安全的步行環(huán)境都有利于營造宜人的城市空間.如果城市景觀具有顯著簡潔明快的空間可識(shí)別性，亦可能引起人們的正面情緒.此外，人們對(duì)城市空間的認(rèn)知依賴于一些重要的空間節(jié)點(diǎn)，以及由此所構(gòu)成的整體圖景.因此，一方面可以通過點(diǎn)、線、網(wǎng)相結(jié)合的步行系統(tǒng)加強(qiáng)城市空間連續(xù)性;另一方面應(yīng)當(dāng)注重保護(hù)具有特殊歷史內(nèi)涵的空間或場(chǎng)所，并在此基礎(chǔ)上塑造一些具有可識(shí)別性的公共廣場(chǎng)、街頭綠地、道路轉(zhuǎn)角等空間節(jié)點(diǎn)來強(qiáng)化人們的場(chǎng)所印象，從而形成城市整體空間圖景.

致謝 瑞士蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院信息建筑小組Reinhard Konig博士為情緒數(shù)據(jù)采集提供了設(shè)備和技術(shù)指導(dǎo)，巴勒斯坦納賈赫國立大學(xué)城市規(guī)劃工程系Ihab Hijazi博士為聚類分析的改進(jìn)提出了寶貴意見.

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Coupling research on urban form and spatial experience

Li Xin
(School of Urban Design，Wuhan University，Wuhan 430072，China)

Abstract:According to data modeling and empirical study，information-aided analysis is involved to study the coupling relationship of urban form and spatial experience.Emotion data was collected using smart band and GPS(global positioning system)device for 13 subjects.Spatial cluster and hot-spot analysis are used to target the effective sampling locations.The shape indicators，isovist parameters，visual entropy，and visual fractal are analyzed from different perspectives within each defined isovist.The research results indicate that spatial experience is under comprehensive influence of multiple spatial factors above mentioned.The logistical regression model and receiver operating characteristic curve(ROC)are used for determining some key isovist parameters with relatively high prediction accuracy.Urban space nodes also exert a certain degree of influence on spatial experience through the arrangement of spatial sequence and scenario shifting.Finally，some improvement should be made for the optimization of living environment including enhancing the continuity and network of urban space.Attention should be paid both on design and management to create a pleasant urban space.

Key words:urban spatial form;spatial experience;isovists;logistic regression

中圖分類號(hào):TU984

A

1001-0505(2015)06-1209-09

doi:10.3969/j.issn.1001-0505.2015.06.033

收稿日期:2015-04-07.

李欣(1983—)，男，博士，講師，li-xin@whu.edu.cn.

基金項(xiàng)目:國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51408442).

李欣.城市空間形態(tài)與空間體驗(yàn)的耦合性［J］.東南大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版，2015，45(6):1209-1217.［doi:10.3969/j.issn.1001-0505.2015.06.033］