葉宇 張塨 韓赟＊

1 研究背景：品質(zhì)化需求與新技術(shù)探索

1.1 人性化、品質(zhì)化建設(shè)需求推動下的新城更新

隨著中國城市化進(jìn)程的深化、國家新型城鎮(zhèn)化戰(zhàn)略的提出，許多城市建設(shè)從高速擴(kuò)張轉(zhuǎn)向存量更新的階段，人性化、品質(zhì)化成為重要的城市建設(shè)方向[1]。同時，隨著習(xí)總書記提出“人民城市人民建，人民城市為人民”的城市理念，以人為本的城市空間被賦予重要的時代意義。新城建設(shè)既要立足宏觀層面，將人民城市理論融入各層級城市規(guī)劃中，也要深入微觀層面，聚焦于人本尺度的人居環(huán)境營造[2]，將以人為本的空間品質(zhì)與環(huán)境提升作為滿足人民美好生活需要的重要途徑[3]。

近30年來，中國經(jīng)歷了大量的新城建設(shè)，存在建設(shè)速度過快、開發(fā)規(guī)模巨大、距離城市主城區(qū)較遠(yuǎn)的現(xiàn)象[4]，許多新城因空間品質(zhì)不高、場所活力不強(qiáng)、城市可意向性（imageability）[5]不足等問題廣受詬病[6]。因此，隨著新城建設(shè)的逐步推進(jìn)，人本導(dǎo)向的建成環(huán)境品質(zhì)提升勢在必行。新城建設(shè)的人本導(dǎo)向進(jìn)一步體現(xiàn)為對人群特征、空間活動模式、人群在空間環(huán)境中的感受進(jìn)行精準(zhǔn)研判，并為空間品質(zhì)的精準(zhǔn)提升與設(shè)計(jì)導(dǎo)控提供全面支持。

1.2 多源數(shù)據(jù)與具身循證技術(shù)支持下的建成環(huán)境審計(jì)

面向空間品質(zhì)提升的訪客畫像、行為活動與空間感知分析，以往多依賴于經(jīng)典環(huán)境行為學(xué)調(diào)研，通過行為注記[7]、問卷訪談等途徑，對市民的需求、活動及空間感受開展分析[8]，探索空間環(huán)境要素對人群空間感知與行為的影響[9]，為城市設(shè)計(jì)提供指導(dǎo)。這一系列方法在過去被廣泛應(yīng)用，但其耗時費(fèi)力、研究信效度有限，難以支撐高頻動態(tài)的行為分析及人本尺度的空間品質(zhì)評估[10]。在人性化、品質(zhì)化建成環(huán)境提升需求不斷涌現(xiàn)的當(dāng)下，以微觀尺度的人工實(shí)體要素為分析單元的建成環(huán)境審計(jì)[11]應(yīng)運(yùn)而生。

隨著國務(wù)院印發(fā)“十四五”數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃，以大數(shù)據(jù)、傳感技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)算法等為代表的數(shù)字化方法為城市建成環(huán)境審計(jì)帶來新的機(jī)遇。將多源數(shù)據(jù)支持的城市分析與基于傳感技術(shù)的具身循證方法進(jìn)行整合，不僅能夠支持大規(guī)模、精細(xì)化的空間形態(tài)測度與品質(zhì)評估[12-13]，還可以在個體層面推動空間行為與感知的影響機(jī)制研究。以上述為基礎(chǔ)的建成環(huán)境審計(jì)有望回應(yīng)人本導(dǎo)向的城市設(shè)計(jì)與更新。

2 多源數(shù)據(jù)與具身循證技術(shù)研究綜述

2.1 大、小數(shù)據(jù)的融合有待加強(qiáng)

大數(shù)據(jù)的涌現(xiàn)為在大規(guī)模范圍內(nèi)快速測度精細(xì)化的空間形態(tài)及捕捉居民空間感知提供了可能。多源的大數(shù)據(jù)包括社交媒體數(shù)據(jù)，如twitter、新浪微博數(shù)據(jù)等；街景圖像數(shù)據(jù)，如百度街景、谷歌街景數(shù)據(jù)等；服務(wù)設(shè)施數(shù)據(jù)，如高德地圖興趣點(diǎn)（point of interest, POI）、大眾點(diǎn)評、公交刷卡數(shù)據(jù)等；以及移動位置數(shù) 據(jù)，如GPS[14]、WiFi探 針[15]、位 置 服 務(wù)（location based services, LBS）[16]數(shù)據(jù)等。這些整合的數(shù)據(jù)可以輔助設(shè)計(jì)師研判場地特征與人群需求，更客觀地認(rèn)識社會、行為、品質(zhì)等非物質(zhì)要素，從而有效支撐城市設(shè)計(jì)分析[2,15]。然而，大數(shù)據(jù)因其不易獲取的局限性，以往多被用來描述客觀空間環(huán)境與行為特征；而以問卷調(diào)查或深度訪談數(shù)據(jù)為代表的小數(shù)據(jù)能夠揭示更深層的空間行為動機(jī)與態(tài)度，但這類調(diào)查費(fèi)時費(fèi)力、成本較高。因此，將大、小數(shù)據(jù)融合可以兼顧城市分析的深度與廣度，為以人為本的建成環(huán)境審計(jì)帶來了新的契機(jī)。

2.2 具身循證技術(shù)的應(yīng)用路徑有待探索

在過去數(shù)年中，隨著虛擬現(xiàn)實(shí)（virtual reality, VR）技術(shù)與可穿戴傳感器的普及，具身循證視角下的環(huán)境行為研究在城市設(shè)計(jì)領(lǐng)域已有廣泛探索，其核心關(guān)注點(diǎn)在于結(jié)合新技術(shù)實(shí)現(xiàn)精細(xì)化的人體感知測度，評估空間要素效用，從而更精準(zhǔn)導(dǎo)控設(shè)計(jì)要素[17]。研究對象包括森林、濕地等景觀環(huán)境要素，也包括街道、公園、廣場等城市公共空間要素[18]。依托于問卷調(diào)查或深度訪談的傳統(tǒng)分析方法[19]，分析結(jié)果容易受到個體主觀傾向、天氣、時間等因素的影響，難以測度客觀的人體感知。相對而言，基于具身循證技術(shù)的空間分析，可以將空間形態(tài)類型化，構(gòu)建VR場景，測度人群對空間意象的認(rèn)知[20]；或者通過對空間形態(tài)要素特征的控制，基于離散選擇模型（discrete choice models）和陳述偏好（stated preference）法分析人群偏好；還可以將VR技術(shù)與肌電圖（electromyogram, EMG）、腦電圖（electroencephalogram, EEG）、皮電活動（electrodermal activity, EDA）等生理指標(biāo)和眼動儀（eye tracker）[21]等可穿戴傳感器結(jié)合，為使用者提供身臨其境的感受，精確測度人體對空間環(huán)境的聽覺、視覺等生理反應(yīng)及心理感受，從而獲得精細(xì)化的空間要素效用評估量表[22]。

雖然具身循證技術(shù)已有不少探索，但當(dāng)前研究大多從認(rèn)識論出發(fā)，少有將這些技術(shù)融入實(shí)際的城市設(shè)計(jì)流程。此外，由于城市問題和城市設(shè)計(jì)流程的復(fù)雜性，許多研究成果與針對性技術(shù)缺乏有效整合。因此，目前亟須一條切實(shí)有效的路徑來整合不斷涌現(xiàn)的新技術(shù)，推動其真正應(yīng)用到城市設(shè)計(jì)實(shí)踐的工作流程當(dāng)中。

3 研究設(shè)計(jì)

綜上所述，充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)的低成本優(yōu)勢，對宏觀的設(shè)計(jì)場地及周邊環(huán)境特征開展研判、提出假設(shè)，進(jìn)一步利用深度訪談與具身循證技術(shù)驗(yàn)證個體空間行為活動的影響因素，可為新城建設(shè)中設(shè)計(jì)要素的導(dǎo)控提供精確指引。本研究以上海臨港新城為研究對象，通過聚焦于該區(qū)域的滴水湖站點(diǎn)廣場，探索新城建設(shè)背景下多源數(shù)據(jù)與具身循證技術(shù)對建成環(huán)境審計(jì)的新可能。

3.1 研究區(qū)域

本研究以位于上海臨港新城的滴水湖站點(diǎn)廣場為核心研究區(qū)域，周邊400 m范圍為分析區(qū)域。滴水湖站點(diǎn)是鏈接臨港新城與上海主城區(qū)的重要交通樞紐，同時也是促進(jìn)臨港新城未來產(chǎn)城融合的重要公共活動中心。滴水湖站點(diǎn)為地下二層雙島式結(jié)構(gòu)，核心研究區(qū)域包括站點(diǎn)北側(cè)連接的地上中央廣場，南側(cè)入口連通的地下廣場，以及下穿環(huán)湖南路可達(dá)的半圓形濱湖廣場（以上概括為滴水湖站點(diǎn)廣場）是滴水湖站點(diǎn)的重點(diǎn)公共活動空間。因此，通過對滴水湖站點(diǎn)廣場的精細(xì)化審計(jì)，能夠?yàn)榕R港新城的未來城市建設(shè)提供重要參考。

3.2 研究方法

本研究圍繞以人為本的建成環(huán)境品質(zhì)提升，從場地人群特征、人群活動規(guī)律及場所體驗(yàn)3個方面開展分析?；诙嘣磾?shù)據(jù)和具身循證技術(shù)，從訪客畫像、行為活動、空間感知3個方面開展研究區(qū)域的建成環(huán)境審計(jì)，最終從功能要素、空間形態(tài)要素、人本尺度景觀要素3個方面提出新城更新的設(shè)計(jì)介入策略。

3.2.1 訪客畫像：我們?yōu)檎l而設(shè)計(jì)？

在訪客畫像方面，相較于傳統(tǒng)的問卷調(diào)查，基于LBS數(shù)據(jù)可以更精準(zhǔn)地描述公共空間的訪客流量、到訪頻率、居住距離、年齡構(gòu)成等特征；基于公交刷卡數(shù)據(jù)可以有效測度地鐵站點(diǎn)的使用強(qiáng)度及出行模式，從而判斷站點(diǎn)的服務(wù)類型與規(guī)模；基于POI數(shù)據(jù)、美團(tuán)數(shù)據(jù)可以對公共及商業(yè)服務(wù)設(shè)施的空間分布、供給水平及服務(wù)質(zhì)量開展分析。通過采集滴水湖站點(diǎn)廣場一周內(nèi)較為全面穩(wěn)定的數(shù)據(jù)，可以揭示場所的使用人群特征，讓設(shè)計(jì)師了解“我們?yōu)檎l而設(shè)計(jì)”，為研判訪客特征及需求提供堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

3.2.2 行為活動：訪客如何使用場所空間？

在行為活動方面，相較于傳統(tǒng)的行為注記方法，基于無人機(jī)航拍影像的空間行為注記分析能更快捷、高效地針對大片區(qū)域開展分析，為設(shè)計(jì)師直觀地呈現(xiàn)場地上的駐留、活動等行為；基于空間句法分析則能更直觀地揭示空間拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)特征（點(diǎn)、線之間的幾何關(guān)系和幾何位置）。由于工作日人們對公共空間使用頻率較低，樣本匱乏且難以反映空間活動的一般規(guī)律，所以行為活動數(shù)據(jù)的采集時間選擇周末，從而獲得較為典型的公共空間使用數(shù)據(jù)。通過對行為活動的研究，讓設(shè)計(jì)師了解“訪客如何使用場所空間”，可為新城更新提供支持。

3.2.3 空間感知：空間要素如何影響訪客體驗(yàn)？

在空間感知方面，眼動追蹤技術(shù)能直接呈現(xiàn)市民在空間使用過程中的凝視行為與視覺偏好要素，進(jìn)而為空間的可意向性判斷提供指征；可穿戴傳感器能有效監(jiān)測個體在特定情景下的肌電、皮電等生理電信號，量化市民直觀感受到的情緒、壓力等個人心理感受。相較于傳統(tǒng)的主觀感受訪談，以上方法的結(jié)合可以測度客觀的空間感知，讓設(shè)計(jì)師了解“空間要素如何影響訪客體驗(yàn)”，為針對性設(shè)計(jì)提供線索。

基于以上互補(bǔ)性的多源數(shù)據(jù)與具身循證技術(shù)的系統(tǒng)性整合，可以初步建立建成環(huán)境審計(jì)的技術(shù)框架（圖1），突破傳統(tǒng)數(shù)據(jù)與分析技術(shù)的局限，使得建成環(huán)境審計(jì)可以立足于精細(xì)化的行為與需求分析，測度以往不可測的空間品質(zhì)績效，從而導(dǎo)向更精準(zhǔn)的新城空間設(shè)計(jì)與更新。這一技術(shù)框架作為對多源數(shù)據(jù)與具身循證技術(shù)支持下的建成環(huán)境審計(jì)的全過程演練，將為其他新城空間微更新實(shí)踐提供參考。

圖1 建成環(huán)境審計(jì)的技術(shù)框架Technology framework for built environment auditing

4 滴水湖站點(diǎn)廣場建成環(huán)境審計(jì)

4.1 訪客畫像

4.1.1 訪客特征分析

本研究所采用的LBS數(shù)據(jù)是通過大量移動互聯(lián)網(wǎng)用戶終端報(bào)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)海量用戶時空位置的記錄[23]。通過第3方數(shù)據(jù)服務(wù)商獲取滴水湖站點(diǎn)和滴水湖站點(diǎn)廣場3個月內(nèi)（2021年6月29日—2021年9月29日）的LBS數(shù) 據(jù)，對訪客特征（如訪客流量、到訪頻率、居住距離、年齡構(gòu)成）進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，基于此推斷空間的主要使用需求。

訪客特征的分析結(jié)果包含3個方面。1）訪客流量和到訪頻率方面，滴水湖站點(diǎn)廣場日常經(jīng)過的訪客流量相對較大，約占周邊整體研究范圍的1/2，但高頻到訪的客流量占比過低，為0.67%，可見途經(jīng)和單次到訪客流占據(jù)主體，該交通樞紐并未成為人們的日常性高頻到訪目的地。2）居住距離方面，40%的訪客居住在距離滴水湖站點(diǎn)廣場5 km以外的區(qū)域，多為遠(yuǎn)距離目的性訪客；居住距離在2 km以內(nèi)的訪客不足1/2，說明人們對該區(qū)域近距離日常使用過少。3）年齡構(gòu)成方面，訪客的整體年齡構(gòu)成較為均衡，26～45歲中青年人群居多，其中36～45歲人群占比超過30%，55歲以上老年人及19歲以下青少年和兒童均占比較少。

4.1.2 功能定位分析

基于訪客特征與需求分析，通過公交刷卡和POI數(shù)據(jù)可以對滴水湖站點(diǎn)廣場的功能定位進(jìn)行初步研判。具體包括各時段（工作日、周末）、各站點(diǎn)（滴水湖站點(diǎn)與典型新城站點(diǎn)如松江新城站點(diǎn)、新江灣城站點(diǎn)）的進(jìn)、出站訪客流量的平均值，以及站點(diǎn)周邊不同時間可達(dá)范圍內(nèi)的設(shè)施數(shù)量及類型，并基于美團(tuán)數(shù)據(jù)進(jìn)一步分析站點(diǎn)周邊店鋪的服務(wù)水平與質(zhì)量。

基于滴水湖站點(diǎn)工作日每小時進(jìn)、出站訪客流量的變化趨勢分析（圖2-1），可提取重點(diǎn)時間段如早高峰、晚高峰，判斷站點(diǎn)訪客人群的主要出行模式，從而推斷主要服務(wù)人群類型（通勤工作人群/游客到訪人群）。結(jié)果顯示，滴水湖站點(diǎn)的進(jìn)站早高峰出現(xiàn)在07：00—08：00，訪客流量達(dá)到600 人/h，比出站早高峰偏早，與典型新城站點(diǎn)進(jìn)、出站早高峰相對一致；而出站晚高峰出現(xiàn)在19：00—20：00，達(dá)到450人/h，比進(jìn)站晚高峰更晚，可初步判斷，在滴水湖本地居住但在主城區(qū)就業(yè)的居民通勤時間較長；而進(jìn)站晚高峰出現(xiàn)在16：00—17：00，說明在地鐵站及周邊工作的人群離開較早。由此可判斷，來臨港新城工作的人群當(dāng)前僅以就業(yè)為導(dǎo)向，但這與臨港新城未來以產(chǎn)城融合的目標(biāo)有所差距，站點(diǎn)周邊和居住相關(guān)的功能配套設(shè)施及夜間經(jīng)濟(jì)有待發(fā)展。

圖2 滴水湖站點(diǎn)與松江新城站點(diǎn)、新江灣城站點(diǎn)的進(jìn)、出站訪客流量及周邊設(shè)施功能對比分析Comparative analysis of inbound and outbound traffic and facility functions around Dishui Lake Station,Songjiang Xincheng Station, Xinjiangwancheng Station2-1 不同站點(diǎn)工作日每小時進(jìn)、出站訪客流量分析Analysis of hourly inbound and outbound traffic of different stations on weekdays2-2 不同站點(diǎn)一周內(nèi)日均進(jìn)、出站訪客流量分析Analysis of the average daily inbound and outbound traffic of different stations in a week2-3 不同站點(diǎn)周邊設(shè)施的數(shù)量和類型分析Analysis of the number and types of facilities around different stations2-4 不同站點(diǎn)步行15 min范圍內(nèi)商業(yè)服務(wù)水平分析Analysis of business service level within 15 min walking distance of different stations

選擇上海典型新城站點(diǎn)——松江新城（遠(yuǎn)郊新城綜合節(jié)點(diǎn)）站點(diǎn)、新江灣城（主城區(qū)代表性國際社區(qū)中心）站點(diǎn)作為對比案例，通過兩者與滴水湖站點(diǎn)的訪客流量及周邊設(shè)施功能對比，可以研判滴水湖站點(diǎn)的使用特征及發(fā)展?fàn)顩r。不同站點(diǎn)一周內(nèi)日均進(jìn)、出站訪客流量分析結(jié)果顯示（圖2-2），滴水湖站點(diǎn)使用頻次較低，屬于發(fā)展中的遠(yuǎn)郊新城地鐵站，與新江灣城、松江新城站點(diǎn)相比，滴水湖站點(diǎn)日均進(jìn)、出站人數(shù)均較低，說明滴水湖雖屬于遠(yuǎn)郊旅游目的地，但吸引力不強(qiáng)；不同站點(diǎn)周邊設(shè)施的數(shù)量和類型分析結(jié)果顯示（圖2-3），盡管滴水湖站點(diǎn)與發(fā)展成熟的松江新城站點(diǎn)類似，站點(diǎn)周邊步行5、10、15 min可達(dá)范圍內(nèi)的設(shè)施數(shù)量逐漸增加，但是滴水湖站點(diǎn)周邊的設(shè)施數(shù)量明顯偏少，且5 min可達(dá)范圍內(nèi)的設(shè)施比例過低，說明滴水湖站點(diǎn)發(fā)展尚不成熟；此外，滴水湖站點(diǎn)周邊的設(shè)施類型以就業(yè)為主導(dǎo)，公共服務(wù)類設(shè)施比例較低，且盡管滴水湖站點(diǎn)的訪客流量數(shù)據(jù)表明有部分人群周末在滴水湖度過，以旅游度假為出行目的，但從旅游設(shè)施占比來看未能充分凸顯滴水湖的城郊旅游功能。不同站點(diǎn)步行15 min范圍內(nèi)商業(yè)服務(wù)水平分析結(jié)果顯示（圖2-4），滴水湖站點(diǎn)周邊商業(yè)服務(wù)設(shè)施雖然在營業(yè)時長上與松江新城和新江灣城類似，但質(zhì)量較低（平均點(diǎn)評分?jǐn)?shù)不高），且美食客單價較對比案例高，存在較大提升空間；此外，滴水湖站點(diǎn)周邊的店鋪服務(wù)類型十分匱乏，以生活便利類為主。

4.2 行為活動

4.2.1 行為注記分析

在對訪客特征及功能定位分析的基礎(chǔ)上，本研究將關(guān)注點(diǎn)聚焦于人在空間中的活動規(guī)律，分析空間的使用效率。運(yùn)用無人機(jī)航拍影像可快速、高效地實(shí)現(xiàn)中、大尺度公共空間的行為注記，在提升效度的同時保證信度。本研究于實(shí)驗(yàn)當(dāng)天的09：00—16：30時間段內(nèi)分7次（每次0.5 h）使用無人機(jī)采集滴水湖站點(diǎn)廣場的航拍影像（無人機(jī)的飛行高度為120 m），拍攝行人的空間活動行為，并對照無人機(jī)航拍影像在ArcGIS軟件中開展標(biāo)記，計(jì)算生成空間活動行為的熱力分布圖，將空間活動連續(xù)疊加獲得空間駐留行為的熱力分布圖（圖3），進(jìn)而推斷行人在滴水湖站點(diǎn)廣場各個時段的行為活動路徑分布。

圖3 滴水湖站點(diǎn)廣場中空間駐留行為和空間活動行為的熱力分布Heat distribution of spatial residence behavior and spatial activity behavior in Dishui Lake Station Square4 滴水湖站點(diǎn)廣場的空間可達(dá)性分析Analysis of spatial accessibility of Dishui Lake Station Square4-1 以滴水湖站點(diǎn)出口為出發(fā)點(diǎn)的空間可達(dá)性分析Analysis of spatial accessibility with exist of Dishui Lake Station as the starting point4-2 以路口為出發(fā)點(diǎn)的空間可達(dá)性分析Analysis of spatial accessibility with the intersection as the starting point

空間駐留行為的熱力分布可以反映空間的實(shí)際利用率，以及人群對場所的使用需求與偏好。結(jié)果顯示，駐留人群主要集中在滴水湖地下廣場出口和濱湖廣場附近，滴水湖站點(diǎn)所在的中央廣場完全沒有人駐留，因?yàn)榈叵聫V場提供了商業(yè)娛樂活動和宜人的小氣候，而濱湖廣場給予了開闊的景觀視野，能有效吸引人群駐留。空間活動行為的熱力分布結(jié)果顯示，人群活動沿滴水湖站點(diǎn)中央廣場兩側(cè)呈線狀分布，中央廣場空間完全無人進(jìn)入，人群在各時間段均主要在滴水湖地下廣場及濱湖廣場活動，且16：00后南側(cè)廣場人數(shù)迅速減少，大量人群活動向地鐵口遷移，表明空間活力衰減極快。研究發(fā)現(xiàn)，中央廣場空間可進(jìn)入性差，而濱湖廣場的商業(yè)活動和景觀能有效吸引人群前往，但是筆者觀察發(fā)現(xiàn)，傍晚及入夜后滴水湖站點(diǎn)廣場活力衰減迅速。該結(jié)果說明豐富的娛樂活動、開闊的景觀視野、良好的商業(yè)氛圍，是吸引市民駐留、活動的重要因素。

4.2.2 空間句法分析

通過空間句法分析對滴水湖站點(diǎn)廣場的空間可達(dá)性進(jìn)行測度，進(jìn)一步探索導(dǎo)致上述空間活動特征的空間形態(tài)因素?；诘嗡军c(diǎn)廣場的空間數(shù)據(jù)，使用空間句法DepthmapX軟件計(jì)算空間拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)特征，從而分析獲得滴水湖站點(diǎn)出入口、地下廣場、中央廣場、路口的拓?fù)渖疃取?/p>

以滴水湖站點(diǎn)的出口為出發(fā)點(diǎn)的拓?fù)溆?jì)算結(jié)果顯示，到中央廣場的拓?fù)渖疃容^高（圖4-1），這表明從滴水湖站點(diǎn)出口出發(fā)到達(dá)中央廣場各處的拓?fù)洳綌?shù)較多（藍(lán)色、綠色、黃色、紅色代表拓?fù)洳綌?shù)依次增加，較多的步數(shù)意味著頻繁的繞行、轉(zhuǎn)向），可達(dá)性較低，從空間角度解釋了中央廣場人流量較小的現(xiàn)狀。以路口為出發(fā)點(diǎn)的拓?fù)溆?jì)算結(jié)果顯示，相較于從滴水湖站點(diǎn)出口出發(fā)，從路口到中央廣場的拓?fù)渖疃雀撸▓D4-2），地面上的柵欄、綠化等各類阻隔造成路口到中央廣場中各處的可達(dá)性較低。

4.3 空間感知

4.3.1 視覺品質(zhì)分析

空間感知分析則更進(jìn)一步揭示空間行為的內(nèi)在影響機(jī)制。首先基于視覺品質(zhì)的分析，可以測度空間可意向性及人群的視覺偏好?？梢庀蛐訹24]指場所的品質(zhì)使得該場所具有獨(dú)特性和可識別性，是評估城市空間視覺品質(zhì)的重要方面。本研究運(yùn)用眼動追蹤技術(shù)獲得被試者的視覺焦點(diǎn)動態(tài)數(shù)據(jù)（即眼睛注視數(shù)據(jù)，包括目光停留坐標(biāo)、持續(xù)時間等），通過被試者的視線集聚程度及視覺焦點(diǎn)存在時長作為評價可意向性強(qiáng)弱的指標(biāo)，對城市空間的可意向性進(jìn)行量化測度，進(jìn)而評估空間的視覺品質(zhì)。

選取廣場空間（地上中央廣場）、街道空間（廣場周邊街道）、地下空間（地下廣場）3類典型空間作為視覺品質(zhì)分析對象，挑選6位未曾到過研究區(qū)域的建筑規(guī)劃領(lǐng)域?qū)I(yè)人員作為典型被試者，讓他們佩戴眼動儀按照預(yù)定路徑步行開展測試，共采集3 164 s帶標(biāo)記點(diǎn)的眼動視頻數(shù)據(jù)，在D-lab軟件中將視覺焦點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化，獲得視覺焦點(diǎn)熱力圖，通過與行進(jìn)路徑中的位置一一對應(yīng)，評估滴水湖站點(diǎn)廣場中3類典型空間的可意向性強(qiáng)弱。

廣場空間的視覺焦點(diǎn)熱力圖表明，該類空間視線偏散，可意向性不高（圖5-1），廣場中的植被綠化和軸線對景對視線有較強(qiáng)吸引力，故在相對空曠的廣場中增加能提供遮陰的樹木和綠植，可以通過對景方法強(qiáng)化重要軸線，進(jìn)而強(qiáng)化視覺焦點(diǎn)。街道空間的視覺焦點(diǎn)熱力圖表明，因?yàn)榕R街建筑底層界面具有較高滲透率，能夠提供更好的視覺焦點(diǎn)，該類空間的可意向性較高（圖5-2），可作為臨港新城后續(xù)建設(shè)參考，協(xié)助有較高可意向性的街道空間設(shè)計(jì)。地下空間的視覺焦點(diǎn)熱力圖表明，臨時性小售貨亭和地下廣場的頂部具有一定的可意向性，但無法提供持續(xù)的視覺焦點(diǎn)，因此整體可意向性不高（圖5-3），應(yīng)適當(dāng)在后續(xù)設(shè)計(jì)中植入有活力的親人尺度小型商業(yè)空間，并適當(dāng)增加地下廣場頂部的覆蓋范圍、吊頂照明以及墻繪，從而提升空間可意向性。

圖5 滴水湖站點(diǎn)廣場不同空間的視覺焦點(diǎn)熱力圖Visual focus heatmap of different spaces of Dishui Lake Station Square

4.3.2 生理感知分析

基于可穿戴傳感器的生理感知分析，可獲得人在建成環(huán)境中的生理、心理反饋。結(jié)合八通道多模式生理傳感器采集的EMG、皮膚電傳導(dǎo)（skin conductance, SC）等數(shù)據(jù)，可以對被試者的空間感受進(jìn)行更加客觀的測度。同時，基于E4手環(huán)采集的EDA數(shù)據(jù)也能支持空間情緒分析。

在生理感知實(shí)驗(yàn)中，讓被試者穿戴八通道多模式生理傳感器收集EMG、SC數(shù)據(jù)，穿戴E4手環(huán)收集EDA數(shù)據(jù)，然后讓被試者在滴水湖站點(diǎn)廣場及其周邊街道中的路徑行走，獲得較為穩(wěn)定連續(xù)的生理數(shù)據(jù)。路徑總共3條，涵蓋地上的中央廣場、濱湖廣場和廣場周邊街道以及地下廣場。EMG數(shù)據(jù)顯示（圖6-1），地下廣場的路徑相比于在地上的路徑數(shù)值波動較小，說明有圍合遮蔽的室內(nèi)和半室外空間給人更舒適的空間體驗(yàn)，且地上的路徑中負(fù)面情緒突變點(diǎn)是由于烈日和大風(fēng)導(dǎo)致的。SC數(shù)據(jù)顯示（圖6-2），隨著步行時間的增加，SC數(shù)值整體均呈現(xiàn)逐步升高的趨勢，在步行中營造良好的遮陰環(huán)境能顯著提高人的情緒狀態(tài)，SC數(shù)值隨之呈現(xiàn)平緩或下降趨勢。EDA數(shù)據(jù)顯示（圖6-3），當(dāng)被試者處于較差的環(huán)境品質(zhì)中，EDA數(shù)值上升，代表緊張情緒的上升；而處于較好的環(huán)境時，EDA數(shù)值下降，代表緊張情緒得到緩解。

圖6 滴水湖站點(diǎn)廣場的生理感知分析Analysis of physiological perception of Dishui Lake Station Square6-1 EMG數(shù)據(jù)分析Analysis of EMG data6-2 SC數(shù)據(jù)分析Analysis of SC data6-3 EDA數(shù)據(jù)分析Analysis of EDA data

通過EMG、SC、EDA數(shù)據(jù)區(qū)分出興奮、平靜、沮喪、壓力等不同情緒狀態(tài)，結(jié)合被試者情緒采訪的主觀數(shù)據(jù)，將生理數(shù)據(jù)與空間GPS數(shù)據(jù)對應(yīng)，從而獲得滴水湖站點(diǎn)廣場的情緒地圖（圖7）。

圖7 滴水湖站點(diǎn)廣場的情緒地圖Emotion map of different paths in Dishui Lake Station Square

情緒地圖中較為典型的3條路徑體現(xiàn)了情緒與環(huán)境的關(guān)系。在路徑a上，人在濱湖廣場附近時的情緒較為積極，這表明在環(huán)境優(yōu)美的自然景觀界面設(shè)計(jì)公共空間可以提升人們的環(huán)境感受。在路徑b上，人在地下廣場和濱湖觀景平臺附近時的情緒較為積極，說明高質(zhì)量的公共活動空間可以給人較好的體驗(yàn)感，而當(dāng)人面對交通繁忙的車道時情緒較為消極，說明連續(xù)、適宜的步行環(huán)境可以給人較好的環(huán)境體驗(yàn)。在路徑c上，人在接近有遮蔽的公共空間時情緒較為積極，而在空曠無人的廣場附近時情緒較為消極。

5 分析結(jié)果與策略總結(jié)

5.1 建成環(huán)境審計(jì)結(jié)果

首先，訪客特征與功能定位分析回應(yīng)了“我們?yōu)檎l而設(shè)計(jì)”這一問題。1）訪客特征方面，途經(jīng)和單次到訪滴水湖站點(diǎn)廣場的訪客占主體，且多為遠(yuǎn)距離到訪，滴水湖站點(diǎn)廣場尚未形成日常高頻到訪目的地；滴水湖站點(diǎn)廣場使用人群以就業(yè)為導(dǎo)向，周末有較大客流，屬于遠(yuǎn)郊旅游目的地，但當(dāng)前吸引力相對其他成熟站點(diǎn)不強(qiáng)。2）功能定位方面，滴水湖站點(diǎn)廣場周邊旅游設(shè)施占比相對匱乏，就業(yè)設(shè)施占比相對較大，設(shè)施總體數(shù)量和商業(yè)設(shè)施類型多樣性偏低，且美食消費(fèi)檔次偏高。

其次，行為注記和空間句法分析回應(yīng)了“訪客如何使用場所空間”這一問題。1）因受到街道兩側(cè)的柵欄、綠化等設(shè)施的阻隔，中央廣場利用率較低。2）地下廣場和濱湖廣場因熱鬧的商業(yè)氛圍和良好的景觀視野，對人群的吸引力較強(qiáng)；滴水湖站點(diǎn)周邊公共空間夜間及周邊設(shè)施的匱乏造成了其傍晚活力的極速下降。

最后，視覺品質(zhì)與生理感知分析回應(yīng)了“空間要素如何影響訪客體驗(yàn)”這一問題。1）視覺品質(zhì)方面，空曠的廣場空間對市民吸引力不足，但是廣場空間的對景可以強(qiáng)化空間可意向性，且廣場周邊街道空間界面的高滲透率、地下廣場臨時的公共空間設(shè)施都有助于增強(qiáng)空間的視覺吸引力。2）生理感知方面，濱湖廣場和地下廣場都為訪客帶來積極的情緒，但快速的車流以及大風(fēng)、烈日等物理環(huán)境為訪客帶來消極的情緒。

5.2 空間品質(zhì)提升策略

針對以上3個方面的建成環(huán)境審計(jì)的結(jié)論，本研究從功能要素、空間形態(tài)要素、人本尺度景觀要素3個方面提出滴水湖站點(diǎn)廣場的空間品質(zhì)提升策略（圖8）。1）功能要素方面，通過增加多樣的服務(wù)設(shè)施類型來提升空間活力，如豐富商業(yè)服務(wù)類型、引入中低檔次餐飲、植入親人尺度小型臨時商業(yè)設(shè)施等。2）空間形態(tài)要素方面，通過合理規(guī)劃步行空間和設(shè)置寬窄適宜的人行道尺度來提升步行空間舒適度，通過提升廣場空間可達(dá)性增加公共空間利用率，以及通過強(qiáng)化建筑界面及對景的重要軸線，使視線和動線統(tǒng)一等。3）人本尺度景觀要素方面，通過增加臨時家具設(shè)施來提升廣場空間圍合感，通過營造更多遮蔽和休憩空間增加場所停留感，以及通過增加吊頂照明和墻繪提升視覺豐富性等。綜合性的設(shè)計(jì)策略能夠針對性地提升滴水湖站點(diǎn)廣場的建成環(huán)境品質(zhì)，從而為臨港新城及其他新城微更新提供借鑒。

圖8 滴水湖站點(diǎn)廣場的空間品質(zhì)提升策略Space quality improvement strategies for Dishui Lake Station Square

6 結(jié)論與展望

本研究以滴水湖站點(diǎn)廣場為例，基于多源數(shù)據(jù)與具身循證技術(shù)，從訪客畫像、行為活動、空間感知3個方面進(jìn)行了精細(xì)化的建成環(huán)境審計(jì)并提出空間品質(zhì)提升的設(shè)計(jì)介入策略。首先，基于LBS及公交刷卡等多源數(shù)據(jù)可以快速了解居民對城市空間的個性化與多樣化需求；其次，基于無人機(jī)航拍影像的空間注記，實(shí)現(xiàn)了空間駐留與活動行為的高效、精準(zhǔn)標(biāo)記，從而了解居民對空間的真實(shí)使用狀況及行為熱力分布；最后，基于個體對空間意象的認(rèn)知、場所感受與人本尺度的空間要素的關(guān)聯(lián)分析，彌補(bǔ)了以往基于統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)在匯總層面上對于微觀空間機(jī)理研究的匱乏，為探索不同空間情境下行為模式的差異提供可能。以上3個方面的技術(shù)與方法的整合，推動了學(xué)科交叉的建成環(huán)境審計(jì)體系的建構(gòu)，為建成環(huán)境品質(zhì)的精準(zhǔn)提升與設(shè)計(jì)導(dǎo)控提供支持。

同時，本研究進(jìn)一步拓展了人本導(dǎo)向的景觀設(shè)計(jì)分析的技術(shù)路徑。相關(guān)技術(shù)的集成化、系統(tǒng)化應(yīng)用，可為一系列中微觀尺度的景觀設(shè)計(jì)與更新提供技術(shù)支持，是新技術(shù)條件下景觀都市主義的新分析方法探索。此外，通過對案例區(qū)域內(nèi)的濱湖、廣場、綠地等景觀要素進(jìn)行人性化、精細(xì)化、品質(zhì)化的測度，驗(yàn)證了高品質(zhì)的景觀設(shè)計(jì)能夠有效提升人在新城中的體驗(yàn)感[25]。

本研究將人的體驗(yàn)和情感置于設(shè)計(jì)決策的最前沿，采用了在以往設(shè)計(jì)實(shí)踐中不?？紤]的空間指標(biāo)，如空間可意向性，為空間形態(tài)的微妙變化如何影響人們的感知和行為提供新穎的見解，體現(xiàn)了人本導(dǎo)向的城市更新與設(shè)計(jì)原則?；诙嘣磾?shù)據(jù)的整合與具身循證技術(shù)在真實(shí)情景中的應(yīng)用，筆者對新技術(shù)支持下的建成環(huán)境審計(jì)體系進(jìn)行了全過程演練。這一方向的未來發(fā)展將通過更廣泛的實(shí)證檢驗(yàn)來揭示隱藏的城市品質(zhì)，由此產(chǎn)生的知識體系將轉(zhuǎn)化為對建筑師、城市規(guī)劃師和管理者的建議，并被納入新城設(shè)計(jì)和決策過程。

圖片來源(Sources of Figures)：

文中所有圖片均由作者繪制或拍攝，其中圖3、7底圖來源于2021年百度地圖。