李淵 黃競雄

歷史文化街區(qū)是城市歷史資源的組成核心和城市文明價值的傳承載體，伴隨世界遺產(chǎn)保護觀念轉(zhuǎn)變，有關(guān)街區(qū)保護更新研究的熱度逐漸上升[1]，實踐中，良好的街道步行品質(zhì)是區(qū)域發(fā)展旅游業(yè)與商業(yè)的保障[2]。作為遺產(chǎn)活化的基礎(chǔ)[3]，街區(qū)的步行環(huán)境優(yōu)劣關(guān)系到訪客的到訪意愿，步行環(huán)境的評價與優(yōu)化是街區(qū)發(fā)展的重要議題。

步行環(huán)境體驗可以從主客體視角進行解釋，主體視角是通過對行人進行訪談獲得關(guān)于步行體驗的評價，客體視角則是評估環(huán)境對步行的支持程度。國外關(guān)于步行環(huán)境的研究由來已久[4]，Arellana等回顧了過去10年間步行指數(shù)的測評方法，通過案例研究了解中、微觀尺度指標(biāo)對于步行指數(shù)的影響程度[5]；Marquet等使用GPS測度人們的運動劇烈度并與環(huán)境的可步行性建立聯(lián)系，論證可步行性對于促進行人體育鍛煉的重要性[6]；Pfeiffer等以鳳凰城為案例地開展問卷調(diào)查，發(fā)現(xiàn)生活在可步行性較好區(qū)域的居民對于生活的滿意度更高[7]。反觀國內(nèi)，張燕來等基于訪談系統(tǒng)解析了廈門沙坡尾傳統(tǒng)街區(qū)的步行尺度與體驗[8]；熊文等評述了街區(qū)步行易達性對于城市街道步行環(huán)境發(fā)展的意義，并基于地圖數(shù)據(jù)評價了不同尺度下步行活動的易達性[9]；王德等和劉珺等從問卷和訪談出發(fā)，分別采用語義差別法[10]和敘述性偏好法[11]對街道空間感知和休閑步行環(huán)境質(zhì)量進行量化分析?？傮w上，這一類評價方法從主體視角出發(fā)，通過地圖、問卷、調(diào)研或訪談的方式評價街道步行環(huán)境的感知體驗，是基于目標(biāo)的實證調(diào)查，仍缺乏較便捷地從客體角度出發(fā)的定量分析方法。

已有研究證明，視物經(jīng)眼球轉(zhuǎn)化形成“視感覺”，再經(jīng)認知處理后轉(zhuǎn)化為評價結(jié)論[12]。行人行進時對場景進行掃視，在先驗認知的主導(dǎo)下由睫狀肌調(diào)節(jié)眼球的可視區(qū)夾角進行注視，睫狀肌狀態(tài)的差異可影響行人對視覺環(huán)境的主觀評價。此外，視覺刺激物的有效與否還取決于其在視野中的占比是否達到視閾值。這表明，客體角度的研究可以對行人視野內(nèi)容物進行研究，以定焦鏡頭采集圖像并進行視覺評價是較好的解決方案：一方面可排除由于主觀差異導(dǎo)致視覺焦點偏移帶來的誤差；另一方面，信息技術(shù)的發(fā)展降低了從圖像中提取視覺參數(shù)的難度，可以客觀地反映行人接收到的視覺信號內(nèi)容。

本研究從客體視角出發(fā)，采集案例地的街景圖像數(shù)據(jù)，評價街道的綠視環(huán)境感知，并提出改造策略。在歷史文化街區(qū)的語境下，要通過合理配置綠化形成較好的視覺感知體驗，需要對不同綠化模塊可提供的有效視覺綠量進行研究。筆者認為，綠化模塊存在“最大綠視服務(wù)范圍”，并提出應(yīng)用“綠視衰減曲線”測度該范圍的方法。這一概念將綠視率在空間中的連續(xù)性變化規(guī)律展示在二維平面上，有助于：1）在城市設(shè)計階段引入視覺感知概念，幫助設(shè)計人員在圖面上測算行人的綠視感知體驗；2）在用地面積局促的區(qū)域輔助探索綠化模塊的配置模式，可以顯著提升用地效益和步行環(huán)境的視覺體驗。

1 案例地介紹

本研究的案例地是廈門市中山路歷史文化街區(qū)的同文片區(qū)（圖1），面積約0.3 km2。街區(qū)具有600多年歷史，是廈門舊城的核心區(qū)域。民國時期廈門市政府對城市進行重新規(guī)劃整修，新中山路于1925年開街，成為廈門市經(jīng)濟、文化中心。街區(qū)內(nèi)的騎樓建筑集合了歐陸和南洋風(fēng)格，擁有眾多歷史名勝、名人故居，包括8處省市級文物保護單位和10余處歷史遺址。

歷史文化街區(qū)的遺產(chǎn)要素體驗與文化傳承是核心主題，訪客與遺產(chǎn)要素的接觸構(gòu)成了文化傳承的具體過程。中山路歷史文化街區(qū)商貿(mào)發(fā)達，早年新建商業(yè)建筑的尺度破壞了街區(qū)的歷史文脈，濃厚的商業(yè)氛圍減弱訪客對于遺產(chǎn)要素的注意力。研究表明，綠化與遺產(chǎn)要素的合理搭配有利于緩解遺產(chǎn)要素的冰冷氣息，為訪客提供安全感[13]，且可以促使文化遺產(chǎn)在提升居民生活質(zhì)量方面產(chǎn)生積極作用[14]。然而，現(xiàn)行的保護規(guī)劃與管控規(guī)定均未對街區(qū)內(nèi)的綠化形式進行詳細規(guī)定，且街區(qū)內(nèi)綠地面積不足、分布不均，如何在高密度的歷史文化街區(qū)中提升綠化的用地效益以獲得較好的視覺體驗成為實際問題。作為研究案例地，同文片區(qū)：1）囊括城市主干路、次干路、支路和商業(yè)步行街4類道路，可以作為新舊功能融合之際歷史文化街區(qū)發(fā)展現(xiàn)狀的代表；2）建設(shè)密度較高，可用空地面積少，難以進行大規(guī)模的綠化改造；3）功能豐富，街區(qū)內(nèi)的旅游、購物、居住等功能對步行環(huán)境需求較高。以該片區(qū)為例進行研究具有代表意義。

1 研究范圍與道路區(qū)位Research area and road location

2 研究數(shù)據(jù)和方法

2.1 研究數(shù)據(jù)

鑒于街景數(shù)據(jù)難以還原行人視角的感知，本研究選用模擬行人在街區(qū)中行進的方式采集案例地的步行感知圖像。圖像大小統(tǒng)一為1 440×1 080像素，設(shè)定采集角度為0°，高度為1.7 m，選用鏡頭成像視夾角為73.5°，接近人眼的顏色辨別有效視夾角?？紤]到操作可行性，對同一條街道每隔50 m取一個采樣點，對每個點分別采集平行于（前、后）和垂直于（左、右）道路共4張街景圖像，取樣點的參數(shù)值為4個方向圖像參數(shù)的平均值。變量設(shè)置參考郝新華和龍瀛的研究[15]，其中r代表圖像中的綠視率數(shù)據(jù)（圖2）。

圖像采集工作于2018年12月15—27日的晴朗白天進行，共獲得296張圖像。圖像經(jīng)由貓眼象限工具識別獲取綠視率[16]，匹配數(shù)據(jù)與采集點建立地理信息數(shù)據(jù)庫。結(jié)合文獻梳理結(jié)果[17-20]和各模塊組合特征差異，對片區(qū)內(nèi)道路綠化模塊進行分類（表1）。

2 數(shù)據(jù)采集與計算框架Data acquisition and calculation framework

3 研究框架Research framework

表1 同文片區(qū)內(nèi)綠化模塊類別及其特征Tab. 1 Classification and characteristics of greening modules in Tongwen Area

表2 綠視率識別準(zhǔn)確度驗證結(jié)果Tab. 2 Verification result of green view rate recognition accuracy

貓眼象限工具引入深度學(xué)習(xí)技術(shù)，對街景中的視覺參數(shù)進行快速識別與統(tǒng)計。為了驗證該工具的識別精度，使用Adobe Photoshop軟件對圖像進行目視判別并對比結(jié)果[21]。隨機抽取不同場景下的圖像樣本進行對比（表2），可以發(fā)現(xiàn)，貓眼象限工具的圖像識別結(jié)果受拍攝環(huán)境、圖像質(zhì)量、植物色調(diào)以及明暗面等的影響，存在一定誤差。識別精度受圖像中的綠色像素的影響，但總體上滿足研究需求。

2.2 研究框架

本研究技術(shù)路線主要包括4個部分（圖3）：1）通過采集街景圖像提取綠視率數(shù)據(jù)；2）對綠視率數(shù)據(jù)進行分類，得到各綠化模塊與各采樣點的綠視率數(shù)據(jù)；3）根據(jù)視野切片建立綠視率和行進距離的關(guān)系模型，繪制“綠視率衰減曲線”，計算綠化模塊的最大綠視服務(wù)范圍；4）對各道路進行綠視感知評價，并結(jié)合綠視服務(wù)范圍計算結(jié)果，提出相應(yīng)的綠視優(yōu)化方案。

2.3 研究方法

解譯圖像中的視覺信息是研究的關(guān)鍵?！熬G視率”起源于青木陽二[22]，是人眼視野中的綠化面積占比，可以反映行人在街道中的視覺體驗。本研究從圖像中獲取綠色植物在圖像中的占比作為當(dāng)前視野中的綠視率。并進一步將每一張圖像視為行人的視野切片，行進過程中特定綠化模塊在視野中的綠視率隨著與綠化模塊距離的增加而降低。根據(jù)視覺累積效應(yīng)，若行進方向上出現(xiàn)新的綠化模塊，綠視率可以在行人視野中累加，延續(xù)良好的視覺體驗。故綠視衰減曲線是將行人視野切片根據(jù)距離變化進行連續(xù)排列，對行進中動態(tài)變化的綠視率進行擬合所獲得的連續(xù)變化曲線。應(yīng)用該曲線可以獲知不同綠化模塊所提供的綠視率隨行進距離變化的規(guī)律，進而計算視閾值。

選擇包含5類綠化模塊的連續(xù)圖像數(shù)據(jù)，符合要求的數(shù)據(jù)共有31張。清洗圖像中非目標(biāo)綠化模塊來源的綠視率數(shù)據(jù)，進行計算。正常視力下，人眼能看清事物輪廓的最遠距離為250 m[23]，故以250 m為綠化模塊綠視率的零值點。選用2類常見阻抗函數(shù)，建立擬合模型進行計算（圖4）。冪律擬合模型的基本形式為：y=ax-b，（1）指數(shù)擬合模型的基本形式為：

式中：y為綠化模塊提供的綠視率值，x為行人與綠化模塊的距離，單位m。假定行人行進速度固定，x與時間線性相關(guān)，建立綠視率變化值與時間序列的關(guān)系。參數(shù)b為衰減系數(shù)。

3 結(jié)果分析

3.1 綠視率衰減曲線計算結(jié)果

選擇街區(qū)內(nèi)的典型綠化組合進行衰減曲線計算，表3為樣本組合特征，表4為計算結(jié)果。其中，喬灌組合、大喬木、綠化小品的冪律模型擬合優(yōu)度R2較高，盆栽、垂直綠化的指數(shù)模型擬合優(yōu)度R2較高，根據(jù)計算結(jié)果繪制衰減曲線（圖5）。由于喬灌組合、大喬木和綠化小品的主要綠化面朝向行人，初期綠視衰減速度較盆栽和垂直綠化而言相對更慢；而盆栽本身體量較小，所能提供的綠視率有限，在固定視夾角的語境下，該模塊可提供的綠視率衰減速度極快。

4 綠視衰減曲線計算框架Calculation framework of green view attenuation curve

5 五類綠化模塊的綠視衰減曲線Green view attenuation curve of five greening modules

表3 五類綠化模塊樣本的組合特征Tab. 3 Combination characteristics of the samples of five greening modules

表4 五類綠化模塊的綠視衰減曲線擬合結(jié)果Tab. 4 Fitting results of green view attenuation curves of five greening modules

表5 五種綠化模塊最大綠視范圍測算結(jié)果Tab. 5 Calculation results of the maximum green view range of five greening modules m

表6 街道沿線視覺參數(shù)均值一覽表Tab. 6 List of mean visual parameters along the streets

實際上，同文片區(qū)范圍內(nèi)同時存在平行和垂直于人行道的2類垂直綠化，但由于該片區(qū)內(nèi)垂直于道路方向的垂直綠化均位于車行道的對側(cè)，難以獲取較近距離的綠視參數(shù)進行綠視曲線的連續(xù)刻畫，可能產(chǎn)生較大誤差，故本研究僅對平行于人行道的垂直綠化形式進行討論。曲線擬合結(jié)果顯示，隨著行人的遠離，平行于人行道的垂直綠化的主要綠化面快速退出行人的視野，提供綠視率的能力降低，衰減率較高（圖5）。

已有研究表明，當(dāng)綠視率＜15%時，行人可以明顯地感受到環(huán)境中的人工痕跡，相較于其他生活在綠視率＞25%區(qū)域的居民，生活在綠視率＜5%的地區(qū)的居民在生理或心理上更容易產(chǎn)生問題[24]。因此，以15%、5%和1%為視閾值計算綠視服務(wù)半徑（表 5）。結(jié)果顯示，最大綠視范圍從高到低依次是大喬木、喬灌組合、綠化小品、垂直綠化和盆栽。

考慮到視覺效果，建議以衰減到15%的綠視范圍為每個綠化要素的建議觀賞距離，實際應(yīng)用中可以根據(jù)這一結(jié)果進行靈活搭配。例如，喬灌組合的建議觀賞距離較大、盆栽的建議觀賞距離較小，在設(shè)計中可以使用喬灌組合為主景、盆栽為輔景進行搭配，參考自然式的景觀搭配方式形成有節(jié)奏的樹叢[17]，喬木形成較為高大、茂密的主景，灌木與盆栽結(jié)合補充低矮處的街道景致，高低、濃淡、疏密有致的組合模式可以進一步豐富街道的綠視感知。

3.2 綠視感知評價

3.2.1 主次干道綠視率評價

各道路綠視率統(tǒng)計結(jié)果如表6。思明南路—中山路沿線平均綠視率為3.62%。中山路綠化形式以街邊休憩空間附設(shè)的綠化小品、零星的盆栽綠化為主，局口街和中山路交匯處有一株大喬木。思明南路的步行空間均在騎樓外廊下，鎮(zhèn)海路與思明南路交匯口存在一處由綠化小品與盆栽組成的綠島，無街邊綠化。鷺江道—鎮(zhèn)海路沿線平均綠視率為片區(qū)中最高，達到32.61%。鷺江道為主干道，主要綠化形式為喬灌組合，內(nèi)含部分平行于道路的垂直綠化。鎮(zhèn)海路為次干道，綠化的主要形式為喬灌組合與綠化小品，整體綠視率較高。

6 錢爐灰埕巷與定安路道路綠化情況對比Comparison of road greening between Qianluhuicheng Lane and Ding’an Road

7 內(nèi)部支路視覺提升策略意向圖Intentions of internal branch road visual improvement strategy

中山路—思明南路主要存在的問題有：1）作為片區(qū)內(nèi)歷史文化要素的主要分布區(qū)域，中山路步行街整體綠視率低，人工痕跡明顯。各綠化模塊之間未能形成良好的主配景關(guān)系，僅有的一株大喬木，所能提供的綠視率有限，行人的注意力容易被街邊商鋪招牌等分散；2）受限于騎樓的保護要求，思明南路沿線綠化方式有限，對街區(qū)中行人的視覺體驗增益較低。反觀鷺江道—鎮(zhèn)海路沿線，以喬灌組合為主景，輔以街邊店鋪與廣場的盆栽、綠化小品以及垂直綠化，綠化模塊與行人的距離多在建議觀賞距離以內(nèi)，視覺體驗良好。

3.2.2 內(nèi)部支路綠視率評價

研究區(qū)域內(nèi)的支路包括水仙路、釣仔路—泰山路、定安路、同文路，以及錢爐灰埕巷—青石巷等。水仙路的綠視率來源以喬灌組合為主；釣仔路—泰山路沿線有一株大喬木作為綠視率來源；定安路的綠視率來源以小型盆栽為主；同文路沿線綠視率主要來源于垂直綠化以及大喬木；錢爐灰埕巷—青石巷沿線綠化形式多樣，包括盆栽、綠化小品，也有自然生長的垂直綠化，較成體系?？傮w上，內(nèi)部支路綠視率來源多樣，定安路、水仙路、釣仔路綠視率較低，視覺體驗一般；錢爐灰埕巷—青石巷與同文路的綠視率較高，視覺體驗優(yōu)良；泰山路雖綠視率較高，然而綠視率來源單一，綠化不成系統(tǒng)，視覺體驗也較為一般。

以錢爐灰埕巷的江夏堂和定安路廈門各界抗敵后援會舊址為例進行對比分析，兩者都是片區(qū)內(nèi)重要的文保單位。相較于廈門各界抗敵后援會舊址，江夏堂入口處使用了喬灌組合（樟樹、竹、黃金榕、桂花、朱蕉等）、盆栽（葉子花、金邊虎尾蘭等）多種綠化形式，主配景的良好搭配可以增強遺產(chǎn)要素的秩序感，優(yōu)化行人視覺體驗的同時突出了遺產(chǎn)建筑的主體地位。而位于定安路的廈門各界抗敵后援會舊址僅有數(shù)塊標(biāo)識，未進行景觀設(shè)計，視覺體驗單一，視野范圍內(nèi)商業(yè)店招的吸引力要大于遺產(chǎn)要素本身（圖6）。

內(nèi)部支路主要存在的問題有：1）部分道路綠視率來源單一，道路內(nèi)綠化類型有限，遺產(chǎn)要素所在路段未有景觀布點或本身超出觀賞距離，設(shè)置不合理；2）部分道路的綠植布局未能連成系統(tǒng)。對比顯示，錢爐灰埕巷—青石巷沿線綠視率來源較為豐富，各類層次的主配景搭配合理，總體上綠視體驗較好。而定安路、水仙路、釣仔路—泰山路沿線綠化不成規(guī)模，級配不合理，視覺體驗較差。

4 優(yōu)化方案

蘆原義信提出，“每20～25 m布置一個退后的小庭園，或是改變櫥窗狀態(tài)，或是從墻面上做突出物”，“并在同樣模數(shù)的前提下配置花壇和燈具，為外部空間帶來節(jié)奏感”[25]，結(jié)合視覺在空間上的累積效應(yīng)[26]，可知景觀單元的重復(fù)與累加可以增強行人的視覺體驗。結(jié)合上述結(jié)果，本研究嘗試以水仙路、釣仔路—泰山路、定安路沿線為例提出綠視優(yōu)化策略。

因內(nèi)部支路的路寬與空地面積的限制，改造應(yīng)以占地面積較小的道旁垂直綠化、盆栽等綠化形式為主，改造意向如圖7所示。定安路中段存在陡坡，定安商業(yè)廣場的頂層位于定安路的道路視野范圍內(nèi)，在該商業(yè)廣場頂層設(shè)置屋頂花園，以喬灌組合為主景，采用盆栽或綠化小品作為配景，結(jié)合該處的大喬木可形成較好的綠視率來源。而定安路首端應(yīng)選擇生長較為旺盛的盆栽，按照同樣的模數(shù)間隔進行布置。另可以設(shè)置口袋公園，以綠化小品為主要造景模式，豐富綠視感知體驗。水仙路和釣仔路—泰山路沿線建議結(jié)合海光大廈現(xiàn)有綠化進行設(shè)計，以喬灌組合為主景，附設(shè)花壇形成多層次的道路綠視感知。

結(jié)合圖7中的改造意向，在ArcGIS中建立道路網(wǎng)絡(luò)，以綠化模塊為服務(wù)設(shè)施點，應(yīng)用綠視衰減曲線計算結(jié)果設(shè)置服務(wù)區(qū)的間斷距離?？紤]到街區(qū)用地面積有限，各綠化模塊難以滿足建議觀賞距離，故以綠視率衰減到1%的距離作為綠視覆蓋范圍的最大邊界，進行方案模擬對比。以街道寬度為緩沖區(qū)帶寬，截取街區(qū)街道范圍內(nèi)的模擬結(jié)果，進行方案設(shè)計前后綠視覆蓋范圍的評估（圖8）。

結(jié)果顯示：相對現(xiàn)狀而言，改造方案的綠視覆蓋范圍提升明顯。改造方案視覺感知評估結(jié)果中，水仙路、釣仔路—泰山路、定安路沿線的綠視率相較現(xiàn)狀綠視感知評估結(jié)果獲得較大提升，且較好利用了該路段原有的大喬木。海光大廈下的附屬綠化通過大喬木的點綴，綠視服務(wù)范圍得到擴增。而定安路全路段主要采用盆栽與綠化小品進行點綴，在綠視服務(wù)范圍的相互疊加下該路段的綠視率得到較好提升。

8 結(jié)合綠視率衰減曲線的改造方案評估Evaluation of modification schemes combined with green view attenuation curve

5 結(jié)論與討論

本研究使用貓眼象限工具實地采集圖像提取綠視率，基于圖像地理坐標(biāo)聚合到街道采樣點，評析廈門市中山路同文片區(qū)的綠視感知。本研究創(chuàng)新性地根據(jù)時間序列對各視野切片的綠視率進行連續(xù)測算，提出了“綠視衰減曲線”，并測算了片區(qū)內(nèi)5類綠化模塊的綠視范圍，旨在為綠視率的應(yīng)用和研究提供參考，降低方案模擬與指標(biāo)計算的難度。此外，在歷史文化街區(qū)的語境下提出這一命題，在保障歷史信息完整呈現(xiàn)的前提下，有助于達到用地面積和綠視感知體驗的平衡，提升歷史要素的視覺吸引程度，對其他案例地研究具有一定的參考價值。

評析發(fā)現(xiàn)：1）中山路—思明南路沿線商貿(mào)繁榮，綠化樣式局限，綠視率低，提升空間較大；2）鷺江道—鎮(zhèn)海路沿線商務(wù)密度較高，毗鄰城市交通樞紐，綠視率總體最高；3）青石巷、同文路以及泰山路綠化率較高，錢爐灰埕巷、釣仔路、水仙路和定安路因綠化方式有限，整體綠視率較低；4）街區(qū)內(nèi)部分道路綠化設(shè)置不合理，綠植未能在商業(yè)與文化歷史要素之間起到緩沖作用，以凸顯出建筑遺產(chǎn)本身的價值。由于歷史街區(qū)的建設(shè)密度較高，在視覺提升改造過程中，平衡用地面積和綠化效果是主要議題，基于綠視率的環(huán)境改造手段可以較好地回答這一問題，與歷史文化街區(qū)的保護目標(biāo)一致。

本研究仍存在一定的局限性。1）雖然通過深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練，綠視率的計算可以獲得較高的準(zhǔn)確度，但圖像中的非綠視來源的綠色像素點仍可造成誤差。2）由于缺少圖像語義分割結(jié)果的輸出，研究以綠視率指標(biāo)對比代替常見的圖像語義分割精度IoU評估指標(biāo)進行測評，存在局限性。在后續(xù)研究中應(yīng)當(dāng)深入構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模型，使用IoU指標(biāo)進行算法的魯棒性（robust）與參數(shù)識別精確度的評估；3）作為一個初步研究，圖像的采集點不夠密集，在數(shù)據(jù)擬合和方案評估的精度上存在提升空間。4）采集圖像的設(shè)備成像與人眼視覺仍存在差距，應(yīng)對此加以改進?？傮w而言，應(yīng)用圖像數(shù)據(jù)進行城市空間研究有較大發(fā)展?jié)摿?，以海量圖像數(shù)據(jù)訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型，對街道空間特征進行精細刻畫，是未來數(shù)據(jù)驅(qū)動城市設(shè)計的重要支撐。

致謝(Acknowledgments)：

感謝銅陵學(xué)院葉婷老師和廈門市城市規(guī)劃設(shè)計研究院在本研究中給予的幫助。

圖表來源(Sources of Figures and Tables)：

文中圖表均為作者拍攝或繪制。