邵鈺涵 殷雨婷 薛貞穎

0 引言

心理學(xué)理論認(rèn)為舒適度包含身體、心理、社會(huì)和環(huán)境4個(gè)方面[1]，建成環(huán)境的舒適度是穩(wěn)定社會(huì)發(fā)展[2]、提升居民生活質(zhì)量[3]的重要條件。街道是居民頻繁接觸的戶(hù)外活動(dòng)空間，其舒適度水平會(huì)對(duì)日常使用者產(chǎn)生短暫但高頻的影響[4-5]，從而影響城市居民的身心健康。環(huán)境的舒適度評(píng)價(jià)既可以從使用者的主觀舒適度感知方面展開(kāi)[6-7]，亦可依據(jù)環(huán)境的客觀特征進(jìn)行倒推[8-9]，而后者實(shí)質(zhì)上來(lái)源于對(duì)大量主觀評(píng)價(jià)結(jié)果分析、積累形成的經(jīng)驗(yàn)。因此，基于使用者主觀感知的街景舒適度評(píng)價(jià)研究對(duì)于推進(jìn)人本導(dǎo)向下的街道規(guī)劃設(shè)計(jì)實(shí)踐具有重要意義。

近年來(lái)，人本主義視角下開(kāi)展的街道環(huán)境品質(zhì)評(píng)價(jià)在研究尺度上跨越較大、研究方法也存在較大差異。在小尺度街道空間的研究中，環(huán)境特征通常與人的主觀感知或情緒反應(yīng)結(jié)合，以發(fā)現(xiàn)這些特征對(duì)人的影響。一部分研究聚焦于挖掘不同特征環(huán)境下，人們的心理感知及反應(yīng)，如舒適度[10]、療愈性[11]、安全感[12]、愉悅感[13]等；另一部分研究則關(guān)注對(duì)街道環(huán)境特征的評(píng)價(jià)，如要求使用者對(duì)環(huán)境內(nèi)的豐富度[14-15]、維護(hù)程度[16]、連貫性[17]等作出判斷。隨著技術(shù)的發(fā)展，對(duì)于人們主觀感知和情緒反應(yīng)的測(cè)量方法更加精細(xì)化，頭戴式攝像頭、眼動(dòng)追蹤技術(shù)以及生理監(jiān)測(cè)設(shè)備等技術(shù)被廣泛運(yùn)用于小尺度的城市街景研究中，以建立環(huán)境特征與主觀感知、行為反應(yīng)和生理反應(yīng)之間的聯(lián)系。James通過(guò)眼動(dòng)儀追蹤人們?cè)诮值拉h(huán)境中的視覺(jué)活動(dòng)來(lái)分析不同使用目的下人們的街道體驗(yàn)[18]；人們?cè)谟^看不同類(lèi)別街景時(shí)的舒適度也被學(xué)者通過(guò)腦電信號(hào)加以區(qū)分和評(píng)估[19]；此外，殷雨婷等則結(jié)合眼動(dòng)技術(shù)與傳統(tǒng)療愈性量表，識(shí)別出街道環(huán)境中有助于人們獲得療愈體驗(yàn)的街景元素[20]。大尺度街道空間研究則通常將人工智能技術(shù)與城市街景大數(shù)據(jù)相結(jié)合，使得對(duì)于街道的研究視角能夠上升至城市網(wǎng)絡(luò)層面。此類(lèi)研究的重要環(huán)節(jié)之一是通過(guò)計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別技術(shù)，將海量街景圖像中的視覺(jué)元素特征，如綠視率[21-22]、天空面積[23-24]、色彩[25]、行人數(shù)量[26]等進(jìn)行量化，從而在街區(qū)、社區(qū)以及城市尺度下反映街景特性及其分布規(guī)律。

不斷開(kāi)放的數(shù)據(jù)環(huán)境和不斷升級(jí)的研究途徑能夠使早期難以量化的主觀信息映射到具象、客觀的城市空間中[27]，以輔助規(guī)劃設(shè)計(jì)者更好地形成對(duì)城市的系統(tǒng)認(rèn)識(shí)[28]和決策。因此，大數(shù)據(jù)的豐富性對(duì)于突破小尺度街道空間研究在研究范圍和樣本數(shù)量上的局限性起到了重要作用。這一途徑有助于形成對(duì)城市街道品質(zhì)的整體評(píng)價(jià)，并提供在主觀感知結(jié)果和客觀影響元素之間建立聯(lián)系的有效方法，與小尺度街道研究的結(jié)論進(jìn)行互補(bǔ)。目前，國(guó)外的相關(guān)研究較少，江文津等通過(guò)對(duì)紐約和波士頓2個(gè)城市的部分街景照片所呈現(xiàn)的街道管理維護(hù)水平、植物、立面通透性等進(jìn)行客觀量化分析，并通過(guò)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)對(duì)街道安全感進(jìn)行評(píng)價(jià)，發(fā)現(xiàn)界面透明度是影響街道安全感的重要街景特征[29]；另有Daniele等在倫敦社區(qū)街景圖像評(píng)價(jià)中設(shè)置了環(huán)境客觀指標(biāo)“美麗、安靜”，以及主觀情緒指標(biāo) “幸?！?，憑借圖像處理技術(shù)發(fā)現(xiàn)綠量、街道寬度和建筑對(duì)情緒具有影響作用[30]。中國(guó)目前基于街景大數(shù)據(jù)開(kāi)展的大規(guī)模街道品質(zhì)研究多以單個(gè)城市或局部區(qū)域?yàn)檠芯繉?duì)象，僅有龍瀛等對(duì)全國(guó)街道客觀的綠化水平進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)且管理水平較高的城市街道綠視率更高[21]。因此，現(xiàn)狀大尺度街景研究在城市之間的橫向比較相對(duì)缺乏，主客觀結(jié)合方面亦相對(duì)空白，這在一定程度上阻礙了對(duì)目前街道環(huán)境品質(zhì)中存在問(wèn)題的有效識(shí)別和改善。

高密度城市在能源、環(huán)境、居民身心健康等方面都面臨著巨大的挑戰(zhàn)[31]，良好的城市設(shè)計(jì)對(duì)于高密度城市的可持續(xù)發(fā)展具有重要作用[2-3]，而研究表明舒適的街道環(huán)境能夠促使人們更愿意選擇諸如騎行、步行等綠色出行方式[32-33]，對(duì)于城市公共空間的良好運(yùn)行具有重要意義。中國(guó)幅員遼闊，南北方城市之間、不同等級(jí)的城市之間街景特征差別巨大，對(duì)于城市尺度的街道品質(zhì)研究應(yīng)考慮到這些差異性，以形成對(duì)不同城市街道環(huán)境的正確認(rèn)識(shí)。因此，研究選取北京和上海2座中國(guó)典型的高密度超大城市分別作為北方城市和南方城市的代表，基于街景大數(shù)據(jù)，通過(guò)定性、定量結(jié)合的方法比較2地的街景舒適度差異以及街景元素對(duì)舒適度影響機(jī)制的差異；通過(guò)對(duì)2座城市之間以及城市內(nèi)部各區(qū)域之間的比較分析，進(jìn)一步探討不同舒適度街景在空間上的分布差異，為街道更新實(shí)踐提供依據(jù)。

1 研究方法

研究選取北京五環(huán)（673 km2）和上海外環(huán)（693 km2）①范圍內(nèi)（圖1）的街道作為研究對(duì)象，通過(guò)百度地圖開(kāi)放平臺(tái)提取街景數(shù)據(jù)，其中北京五環(huán)范圍內(nèi)街景點(diǎn)數(shù)量為81.9萬(wàn)， 上海外環(huán)范圍為60.9萬(wàn)。因采用街景數(shù)據(jù)作為評(píng)價(jià)媒介，研究所聚焦的街景舒適度評(píng)價(jià)僅針對(duì)不同街道環(huán)境在視覺(jué)上給予使用者的舒適感受。此外，以往有關(guān)街景舒適度的研究中，安全性[34]被認(rèn)為對(duì)環(huán)境舒適度具有顯著影響，二者均對(duì)使用者偏好有影響[35]。因此，在街景舒適度評(píng)價(jià)以外增加2項(xiàng)與街景安全性與使用者偏好相關(guān)的調(diào)查，進(jìn)一步驗(yàn)證這三者在街道環(huán)境品質(zhì)中的相關(guān)性。在評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)采集及分析部分，首先，通過(guò)圖像語(yǔ)義分割技術(shù)以及2種聚類(lèi)算法對(duì)采集的街景元素特征進(jìn)行分析和分類(lèi)；其次，基于分類(lèi)結(jié)果，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)發(fā)布街景舒適度評(píng)價(jià)問(wèn)卷；最后，結(jié)合街景的坐標(biāo)信息，將舒適度評(píng)價(jià)結(jié)果在研究范圍內(nèi)的街道網(wǎng)絡(luò)上進(jìn)行映射和進(jìn)一步比較分析（圖2）。

1 研究范圍Study area

2 研究步驟Research protocol

1.1 街景圖像分類(lèi)

研究借助圖像語(yǔ)義分割技術(shù)提取街景圖片所包含的各類(lèi)元素種類(lèi)及占比。圖像語(yǔ)義分割得19類(lèi)元素，包括建筑、墻、電線桿、交通標(biāo)志、交通燈、植物、天空、地形起伏、行人、騎行者、卡車(chē)、汽車(chē)、公交車(chē)、摩托車(chē)、自行車(chē)、火車(chē)、人行道、車(chē)行道和圍欄。將19類(lèi)街景元素的可視量占比作為街景分類(lèi)的依據(jù)，通過(guò)K-means聚類(lèi)，分別將北京、上海的街景圖片初步分為30類(lèi)。而后，觀察30類(lèi)街景是否存在相似度較高的情況：若有，則高度相似的街景可以合并為一類(lèi)，而后，取各類(lèi)街景中元素可視量的中位數(shù)作為該類(lèi)街景的元素特征量，并用層次聚類(lèi)法進(jìn)一步聚類(lèi)（圖3）；若無(wú)，則調(diào)高聚類(lèi)參數(shù)重新進(jìn)行K-means聚類(lèi)。結(jié)果最終將研究范圍內(nèi)的街景圖片分為北京11類(lèi)，上海13類(lèi)。

3 北京街景K-means聚類(lèi)及層次聚類(lèi)結(jié)果K-means and Hierarchical clustering results of street images of Beijing

1.2 街景評(píng)價(jià)及影響元素識(shí)別

在初步聚類(lèi)后的街景類(lèi)型分組中隨機(jī)選取圖片，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)進(jìn)行街景舒適度評(píng)價(jià)。評(píng)價(jià)問(wèn)卷共為2套，北京、上海各1套。每類(lèi)街景從該類(lèi)街景數(shù)據(jù)庫(kù)中由系統(tǒng)抽取供參與者評(píng)價(jià)，每張街景后設(shè)置3項(xiàng)評(píng)價(jià)內(nèi)容：舒適（感到舒適）、安全（感到安全）和偏好（喜歡這里）。采用李克特5級(jí)評(píng)價(jià)量級(jí)，其中1代表非常不認(rèn)同、5代表非常認(rèn)同。參與者進(jìn)入在線問(wèn)卷系統(tǒng)后，需要對(duì)北京的11張隨機(jī)街景（或上海的13張隨機(jī)街景）進(jìn)行評(píng)價(jià)。經(jīng)篩選，北京有效評(píng)價(jià)樣本331份，其中男女比例為1∶1.4，年齡范圍為18～60歲（標(biāo)準(zhǔn)差=8.78）；上海的有效評(píng)價(jià)樣本323份，男女比例為1∶1.5，年齡范圍為18～60歲（標(biāo)準(zhǔn)差=7.78）。研究首先對(duì)每個(gè)樣本的結(jié)果進(jìn)行Z-Score標(biāo)準(zhǔn)化處理，以消除參與者的打分行為習(xí)慣差異[36]。其次運(yùn)用SPSS Statistics 20分別對(duì)2個(gè)城市的各類(lèi)典型街景中元素可視量及其構(gòu)成與舒適度評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行皮爾森相關(guān)性分析，以相關(guān)性結(jié)果的顯著性及正負(fù)關(guān)系判斷各類(lèi)街景元素對(duì)街景舒適度的積極或消極影響，從而進(jìn)一步挖掘街景圖片的元素特征與舒適度主觀評(píng)價(jià)之間的關(guān)系。其中，相關(guān)性分析包括全類(lèi)街景相關(guān)性分析和分類(lèi)街景相關(guān)性分析。全類(lèi)街景相關(guān)性（簡(jiǎn)稱(chēng)全類(lèi)分析）分析針對(duì)北京、上海2座城市整體舒適度評(píng)價(jià)結(jié)果和街景元素特征之間的關(guān)系展開(kāi)，反映的是街景舒適度水平和街景元素影響作用的共性規(guī)律?？紤]到高、低水平舒適度街景中元素的影響機(jī)制可能有差異，因此依據(jù)街景舒適度評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)值將街景分為舒適度較高的街景（舒適度標(biāo)準(zhǔn)值≥0）以及舒適度較低的街景（舒適度標(biāo)準(zhǔn)值＜0），再分別對(duì)2類(lèi)舒適度水平的街景類(lèi)型進(jìn)行分類(lèi)相關(guān)性分析（簡(jiǎn)稱(chēng)分類(lèi)分析），以獲得不同舒適度品質(zhì)條件下街景元素能夠產(chǎn)生的影響。

1.3 城市尺度下的街景舒適度映射

為比較北京、上海2地之間以及城市內(nèi)部各區(qū)域間街景舒適度總體情況差異，并從空間層面尋找影響街景舒適度分布的原因，研究將北京、上海典型街景類(lèi)型的舒適度評(píng)價(jià)結(jié)果在城市尺度街道網(wǎng)絡(luò)上進(jìn)行映射，基于各街景點(diǎn)的地理坐標(biāo)將舒適度評(píng)價(jià)值（標(biāo)準(zhǔn)值）在城市尺度上進(jìn)行可視化處理并進(jìn)行比較分析。研究以行政區(qū)劃和城市環(huán)線作為2種統(tǒng)計(jì)分區(qū)的邊界，分別對(duì)2個(gè)城市的街景舒適度評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)②，由于不同區(qū)塊路網(wǎng)密度不同，因此單塊區(qū)域的舒適度指的是所有街景點(diǎn)的平均[21]舒適度，在本研究中即各類(lèi)街景所對(duì)應(yīng)的舒適度值的加權(quán)之和，計(jì)算過(guò)程使用Rhinoceros6及其插件Grasshopper，單個(gè)區(qū)域內(nèi)舒適度計(jì)算公式如下：

其中，Y：?jiǎn)螇K統(tǒng)計(jì)區(qū)域的舒適度表征；N：街景層次聚類(lèi)后所得類(lèi)別數(shù)；Xn：?jiǎn)螇K統(tǒng)計(jì)區(qū)域的第n類(lèi)街景的數(shù)量；M：該區(qū)域范圍內(nèi)的街景點(diǎn)數(shù)量；Pn：第n類(lèi)街景的舒適度評(píng)價(jià)值。

2 結(jié)果與分析

問(wèn)卷結(jié)果均通過(guò)內(nèi)部一致性（Cronbach’sα（北京）=0.918；Cronbach’sα（上海）=0.937）檢驗(yàn)[37]和組間差異檢驗(yàn)②。

2.1 街景影響元素識(shí)別及其作用機(jī)制分析

同一類(lèi)街景中同一類(lèi)元素可視量代表值以該類(lèi)街景中該類(lèi)元素可視量的中位數(shù)表示，將街景元素可視量與舒適度評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行皮爾森相關(guān)性分析，其中舒適度的數(shù)值是每個(gè)樣本的Z-Score標(biāo)準(zhǔn)化值（表1）。北京和上海2地研究范圍內(nèi)的街景圖片中共識(shí)別出12類(lèi)與舒適度顯著相關(guān)的街景元素，包括“建筑”“墻”“電線桿”“交通標(biāo)志”“植物”“地形起伏”“行人”“騎行者”“卡車(chē)”“公交車(chē)”“摩托車(chē)”和“自行車(chē)”。其中，對(duì)2地街景舒適度均有影響的元素有5類(lèi)，僅對(duì)北京街景舒適度產(chǎn)生影響的有7類(lèi)（表2）。

表1 全類(lèi)街景皮爾森相關(guān)性分析Tab. 1 Pearson correlation analysis for the whole types of street images

表2街景舒適度的影響元素Tab. 2 Influential indicators of streetscape comfort

研究結(jié)果顯示，對(duì)北京、上海2地均起到影響作用的5類(lèi)元素中，“植物”“騎行者”以及“地形起伏”是能夠增強(qiáng)街景舒適度的積極元素（表1～2）。環(huán)境中的自然元素，如“植物”，對(duì)于舒適度的積極作用已在大量研究中得到證實(shí)[38-41]，而與環(huán)境中“地形起伏” “騎行者”有關(guān)的直接證據(jù)則較為缺乏。目前，僅在一項(xiàng)以類(lèi)似方法開(kāi)展的街景療愈性研究中發(fā)現(xiàn)了這2類(lèi)元素對(duì)提升街景療愈性的作用[20]?！敖ㄖ焙汀翱ㄜ?chē)”2類(lèi)元素則是對(duì)2地街景主觀評(píng)價(jià)均有負(fù)面影響的元素，其中“建筑”元素與街景的舒適度呈負(fù)相關(guān)（表1～2）。街景圖片中“建筑”視覺(jué)占比高意味著其對(duì)其他街景主要元素如“植物”“天空”以及“人行道”和“車(chē)行道”等占比的擠壓，進(jìn)而在視覺(jué)上形成較強(qiáng)的街道圍合度（高寬比）和較弱的空間開(kāi)闊度。以往研究發(fā)現(xiàn)，空間圍合與舒適度之間存在顯著相關(guān)性，當(dāng)圍合度（高寬比）比值超過(guò)臨界點(diǎn)1.5時(shí)，舒適度便會(huì)隨之下降[10]；但“建筑”對(duì)與人們安全感的消極作用在以往研究中尚未發(fā)現(xiàn)相關(guān)證據(jù)?！翱ㄜ?chē)”數(shù)量的增多則可能與交通安全有關(guān)。一項(xiàng)針對(duì)中國(guó)道路安全的調(diào)查結(jié)果顯示，80%的人認(rèn)為重型卡車(chē)在道路上行駛會(huì)加劇道路的危險(xiǎn)性，且會(huì)對(duì)環(huán)境帶來(lái)負(fù)面影響[42]。

僅對(duì)北京街景舒適度產(chǎn)生負(fù)面作用的元素中，“行人”“公交車(chē)”“摩托車(chē)”和“自行車(chē)”（表2）可能導(dǎo)致街景顯得較為凌亂無(wú)序，從而使得使用者的主觀舒適度降低。相較于北京，上海自2015年起便開(kāi)展持續(xù)的交通違法行為大整治，對(duì)于非機(jī)動(dòng)車(chē)駕駛行為也進(jìn)行了較為嚴(yán)格的規(guī)范。北京自2020年6月開(kāi)始加大加強(qiáng)對(duì)非機(jī)動(dòng)車(chē)交通的重點(diǎn)整治，因街景圖片拍攝時(shí)間為2017年，部分街景圖片中記錄的非機(jī)動(dòng)車(chē)的亂穿馬路等亂序違法行為可能是導(dǎo)致人們舒適度、偏愛(ài)程度較低的主因。另外3類(lèi)“墻”“電線桿”以及“交通標(biāo)志”對(duì)街景舒適度的消極影響的原因，則可能與這3類(lèi)元素增大了街景圖片中的熵值（混亂度）有關(guān)，而以往研究發(fā)現(xiàn)街道熵值增大可能會(huì)降低街景的療愈體驗(yàn)[13]。

將北京、上海2市的街景舒適度評(píng)價(jià)結(jié)果與對(duì)應(yīng)的街景元素構(gòu)成特征進(jìn)行進(jìn)一步分類(lèi)分析發(fā)現(xiàn)，同一街景元素對(duì)不同舒適度水平的街景以及不同城市街景的影響作用有較為明顯的差異（表3）。1）同一元素對(duì)不同分類(lèi)街景影響作用不同：就北京的評(píng)價(jià)結(jié)果而言，在舒適度評(píng)價(jià)較高的街景類(lèi)型中，“天空”和“交通標(biāo)志”被證實(shí)具有消極影響；但在舒適度評(píng)價(jià)本身較低的街景類(lèi)型中，這2類(lèi)元素占比的增加卻在一定程度提升了其舒適度（表3）。2）同一元素對(duì)不同城市街景影響作用不同：“電線桿”在北京舒適度評(píng)價(jià)較高的街景類(lèi)型中起消極作用，卻在上海舒適度評(píng)價(jià)較低的街景中起積極作用。“墻”也類(lèi)似，在北京低舒適度街景類(lèi)型中起消極作用，但在上海低舒適度街景類(lèi)型中卻呈現(xiàn)積極作用（表3）。3）同一元素在舒適度全類(lèi)分析和分類(lèi)分析中影響作用不同：“建筑”在全類(lèi)分析中被認(rèn)為對(duì)北京和上海的街景舒適度均有消極影響（表1），但分類(lèi)分析結(jié)果顯示其僅在上海舒適度較高的街景類(lèi)型中被識(shí)別為消極元素（表3），在北京的高舒適度街景或低舒適度街景中并未被單獨(dú)識(shí)別出來(lái)?！爸参铩痹谌?lèi)分析中被認(rèn)為對(duì)北京和上海的街景舒適度均有積極影響（表1），而分類(lèi)分析的結(jié)果表明，無(wú)論是北京還是上海，植物元素的占比都只和舒適度評(píng)價(jià)較高的類(lèi)型呈顯著正相關(guān)，而與舒適度評(píng)價(jià)較低的街景舒適度無(wú)關(guān)（表3）。這意味著，只有當(dāng)街道發(fā)生了質(zhì)的提升，綠視率的增加才更可能提升街景舒適度；而在街道品質(zhì)未達(dá)到一定標(biāo)準(zhǔn)之前，盲目地增加綠視率以期提升舒適度的效果可能并不理想。

表3分類(lèi)街景皮爾森相關(guān)性分析Tab. 3 Pearson correlation analysis for different types of street images

2.2 北京、上海的街景舒適度比較

從空間分布來(lái)看，2座城市的街景舒適度評(píng)價(jià)結(jié)果（圖4）在空間上的分布特征較為相似。北京舒適度評(píng)價(jià)最低的街景集中在二環(huán)的老城區(qū)，評(píng)價(jià)相對(duì)較高的位于高架環(huán)線以及其他一級(jí)道路，舒適度最高的街景則均勻地分布在支路之中。上海舒適度較高的街景則多分布于浦東的張江工業(yè)園區(qū)、新發(fā)展工業(yè)園區(qū)、復(fù)興公園以及沿江的后灘和前灘公園附近，衡復(fù)歷史風(fēng)貌區(qū)是浦西市中心舒適度較高的片區(qū)，然而其外圍區(qū)域以及老城廂、蘇州河與黃浦江交匯口、楊浦和虹口沿江居住區(qū)附近街景舒適度較低。從上海的道路等級(jí)上看，二、三級(jí)道路比城市一級(jí)道路舒適度更高，同北京類(lèi)似。

2.3 街景舒適度、安全感以及使用者偏好

本研究結(jié)合以往研究中所發(fā)現(xiàn)的環(huán)境舒適度、安全感以及偏好之間的強(qiáng)相關(guān)性[34,43]，在評(píng)價(jià)過(guò)程中同時(shí)獲取了針對(duì)北京、上海2地各街景類(lèi)型的安全感和主觀偏好評(píng)價(jià)。研究結(jié)果與許多研究結(jié)論相一致[35,43-46]，發(fā)現(xiàn)街景的舒適度、安全感和偏好之間兩兩呈顯著相關(guān)（表4）。從空間映射結(jié)果來(lái)看，三者在城市街道網(wǎng)絡(luò)上也表現(xiàn)出相似的分布特征 （圖4）。這不僅驗(yàn)證了街景舒適度與其安全性和使用者偏好之間的密切關(guān)系，也驗(yàn)證了本研究所采用的評(píng)價(jià)方法的可行性。

表4 舒適度、安全感以及偏好評(píng)價(jià)的皮爾森相關(guān)性分析Tab. 4 Pearson’s correlation analysis among comfort, security, and preference

4街景舒適度、安全感和偏好分布情況Distribution of the streetscape comfort, security and preference

3 討論

本研究比較了北京和上海2座高密度城市之間以及市內(nèi)各區(qū)域之間的街景舒適度情況，為基于街景大數(shù)據(jù)的城市街景舒適度及其影響機(jī)制提供了較為新穎的思路與方法。通過(guò)相關(guān)性分析識(shí)別出對(duì)舒適度有影響的街景元素及其在不同街道條件下的差異性影響機(jī)制。與以往研究發(fā)現(xiàn)相同，“植物”是能夠?qū)值朗孢m度產(chǎn)生積極作用的元素[37,39,41]，但本研究還發(fā)現(xiàn)：街道中“植物”的增加并不一定意味著舒適度的提高，只有當(dāng)街道品質(zhì)本就處于較好狀態(tài)時(shí)，增加植物才能夠作為進(jìn)一步提升街景舒適度的設(shè)計(jì)手段。“地形起伏”對(duì)2個(gè)城市的街景舒適度都具有促進(jìn)作用，但以往研究聚焦于這一環(huán)境元素的討論較少，其影響原因可能與更加豐富的空間層次感有關(guān)[47]?！皦Α痹诒本┖蜕虾＠铣菂^(qū)舒適度較差的街景中表現(xiàn)出截然不同的作用，這可能與北京巷子和上海弄堂的建筑外墻色彩規(guī)律不同有關(guān)。建筑空間色彩對(duì)舒適度的影響作用[48]已在相關(guān)研究中得到證實(shí)，而上海弄堂較之北京巷子而言，建筑用色飽和度較高且更多為暖色調(diào)。

研究對(duì)街景舒適度評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行空間映射所發(fā)現(xiàn)的城市之間以及城市內(nèi)部區(qū)域之間的舒適度差異，反映出了2地城市建設(shè)的特征。從舒適度整體分布情況來(lái)看，北京、上海除了老城區(qū)街景舒適度普遍較低以外，北京的舒適度差異與街道等級(jí)有關(guān)，且呈現(xiàn)單中心向外增高的態(tài)勢(shì)；上海的舒適度感知差異則呈現(xiàn)多中心態(tài)勢(shì)。這一差異性的街景舒適度水平分布可能與北京和上海的城市建設(shè)擴(kuò)張時(shí)序有關(guān)，城市中越晚建設(shè)的街道呈現(xiàn)出的舒適度越高。近年來(lái)，城市老城區(qū)的街道改造是一個(gè)熱點(diǎn)話題，老城街景舒適度的提升能夠顯著改善居民的生活質(zhì)量。因此，從市域范圍內(nèi)識(shí)別出舒適度較低的街道能夠?qū)?zhuān)業(yè)機(jī)構(gòu)的更新規(guī)劃設(shè)計(jì)決策給出強(qiáng)有力支撐。此外，研究中發(fā)現(xiàn)的與街景舒適度相關(guān)的積極和消極元素更能幫助專(zhuān)業(yè)人員針對(duì)性地對(duì)較差的街道施以設(shè)計(jì)干預(yù)，準(zhǔn)確、迅速地提升街道環(huán)境品質(zhì)。

本研究中研究對(duì)象及方法的選擇對(duì)于相關(guān)的研究、實(shí)踐具有較為重要的意義。以往環(huán)境舒適度相關(guān)研究主要針對(duì)單一空間或較小的城市范圍[18,20,29-30]，街道視覺(jué)特征所涵蓋的種類(lèi)有限，因此其結(jié)果在研究范圍以外地區(qū)的適用性可能較低。本研究以北京和上海城市范圍內(nèi)的街道景觀作為研究對(duì)象，基于街景特征的相似性進(jìn)行分類(lèi)、歸納，使所得結(jié)果更具普適性。此外，以往基于街景大數(shù)據(jù)的主觀感知研究[25,29-30,49]能夠通過(guò)計(jì)算機(jī)高效準(zhǔn)確地獲知任意地點(diǎn)街景的相關(guān)評(píng)價(jià)結(jié)果，卻往往忽略了造成這些評(píng)價(jià)結(jié)果的、與街道環(huán)境本身的特征相關(guān)的原因。本研究嘗試在兼顧研究對(duì)象廣泛性的同時(shí)，挖掘影響街道環(huán)境舒適度的街景元素，使結(jié)果具備應(yīng)用于設(shè)計(jì)實(shí)踐的可能性。

然而，本研究中也存在一些局限性亟需在未來(lái)的研究中解決。首先，街景圖片聚類(lèi)中語(yǔ)義分割的底層邏輯是依據(jù)不同類(lèi)別元素的邊界，以及材質(zhì)和色彩上的相似性進(jìn)行區(qū)分，這有可能遺失或誤判某些種類(lèi)的街景元素及其與街景舒適度的關(guān)系。本研究的分類(lèi)街景相關(guān)性分析中街景的分類(lèi)方法是基于舒適度相對(duì)高低進(jìn)行劃分的，即北京和上海街景研究范圍內(nèi)舒適度相對(duì)高低，因而，若綜合更多城市街景數(shù)據(jù)，各類(lèi)街景的相對(duì)舒適度可能會(huì)隨之改變，從而影響街景舒適度分類(lèi)結(jié)果。此外，街道環(huán)境豐富多樣，采用街景大數(shù)據(jù)圖片作為評(píng)價(jià)媒介一定程度上剝離了能夠影響人們舒適度感知的其他感官維度，因此該結(jié)果只能用于表征通過(guò)視覺(jué)信息獲取的舒適度體驗(yàn)。未來(lái)研究中應(yīng)考慮如何保證實(shí)驗(yàn)環(huán)境的真實(shí)性，從而能夠更加全面地提取街景元素；更加嚴(yán)格地控制實(shí)驗(yàn)條件，從而保證評(píng)價(jià)結(jié)果的有效性和準(zhǔn)確性；并且進(jìn)一步擴(kuò)大研究范圍，從而獲得更具普適性的結(jié)果。

4 結(jié)論

綜上，本研究基于街景圖片海量數(shù)據(jù)，將舒適度評(píng)價(jià)與新興的圖像識(shí)別技術(shù)相結(jié)合，比較了北京、上海街景舒適度分布情況的差異，并在城市尺度上成功建立了對(duì)街景主觀感知評(píng)價(jià)與街景環(huán)境特征之間的關(guān)系，這不僅為北京和上海街景的舒適度提升提供了針對(duì)性的實(shí)踐建議，也為未來(lái)形成更精細(xì)化的、從使用者主觀感受出發(fā)的街景分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)探索了新的可能。更重要的是，對(duì)北京、上海街景舒適度的比較分析為城市之間橫向的感知評(píng)價(jià)比較開(kāi)拓了思路，未來(lái)相關(guān)研究將在此基礎(chǔ)上繼續(xù)擴(kuò)大范圍，對(duì)中國(guó)不同等級(jí)的典型城市進(jìn)行進(jìn)一步探索、發(fā)現(xiàn)總結(jié)規(guī)律，為最終能夠形成兼具差異性和普適性的國(guó)家級(jí)城市街道舒適度規(guī)劃設(shè)計(jì)指導(dǎo)原則奠定基礎(chǔ)。

注釋(Notes)：

① 研究范圍面積均通過(guò)天地圖平臺(tái)進(jìn)行測(cè)量。

② 相關(guān)結(jié)果及表格已上傳OSID。

圖表來(lái)源(Sources of Figures and Tables)：

文中圖表均由作者繪制。