楊春俠 徐思璐 耿慧志 詹鳴

1 研究背景

近年來(lái)，一些城市率先啟動(dòng)了濱水公共空間的更新提質(zhì)，希望更高程度實(shí)現(xiàn)濱水資源的公共價(jià)值，如“十三五”期間，上海、杭州、深圳分別對(duì)黃浦江、錢塘江、碧道提出了新的規(guī)劃[1-3]。城市濱水公共空間的現(xiàn)狀問(wèn)題集中表現(xiàn)為基面銜接不當(dāng)、岸線形式單一、公共建筑受限和設(shè)施配套錯(cuò)位等，主要是因?yàn)閭鹘y(tǒng)小樣本調(diào)研、經(jīng)驗(yàn)式設(shè)計(jì)和預(yù)判造成了設(shè)計(jì)人員對(duì)濱水現(xiàn)狀問(wèn)題缺乏精細(xì)診斷，實(shí)施方案不能遵循使用者的行為偏好，以及難以對(duì)優(yōu)化方案進(jìn)行科學(xué)預(yù)判等，因此亟須從微觀行為視角出發(fā)，探尋更加科學(xué)、智慧的研究方法。

多代理行為模擬技術(shù)是微觀行為模擬的前沿手段，考慮個(gè)體之間、個(gè)體與環(huán)境之間的相互作用，適合模擬個(gè)體行為[4]，具有智能化特點(diǎn)、分布式特征、自下而上的模擬方式[5]，可實(shí)現(xiàn)全時(shí)動(dòng)態(tài)仿真、多方案比較和虛擬情境預(yù)演。全時(shí)動(dòng)態(tài)仿真能擬真呈現(xiàn)空間使用的演變過(guò)程，輸出結(jié)果可作為行人特征識(shí)別依據(jù)和空間使用效率評(píng)價(jià)依據(jù)[6]；多方案比較和虛擬情境預(yù)演是借助計(jì)算機(jī)強(qiáng)大的運(yùn)算能力，開展多視角方案的預(yù)演和比選，可以為設(shè)計(jì)、決策和管理帶來(lái)不同于傳統(tǒng)的研究視角。

本研究以多代理行為模擬技術(shù)為支撐，對(duì)上海市北外灘置陽(yáng)段濱水公共空間改造前后進(jìn)行對(duì)比和驗(yàn)證（圖1）。通過(guò)對(duì)改造前的濱水公共空間進(jìn)行模型建構(gòu)、問(wèn)題診斷和優(yōu)化預(yù)判，獲得不同取向的最優(yōu)推薦，再將改造后空間的使用狀況與相近優(yōu)化組合模擬進(jìn)行比對(duì)，驗(yàn)證方法可行，希望為濱水公共空間提供多代理行為模擬輔助問(wèn)題診斷與優(yōu)化預(yù)判的系統(tǒng)研究方法（圖2）。

1 上海市北外灘置陽(yáng)段濱水公共空間區(qū)位和現(xiàn)狀Location and current situation of waterfront public space in Zhiyang Segment, North Bund, Shanghai

2 研究框架Research framework

2 濱水公共空間研究的關(guān)鍵環(huán)節(jié)

行為模擬通常用于交通疏散行為研究。隨著中國(guó)大量基礎(chǔ)設(shè)施的投入建設(shè)，行為模擬研究多指向局部建成環(huán)境、公共建筑及交通場(chǎng)站的交通人流模擬[7-8]。國(guó)外的研究對(duì)象近年來(lái)已從建筑節(jié)點(diǎn)拓展至大尺度戶外空間，如Morelle等[9]對(duì)戶外休憩區(qū)域進(jìn)行模擬，證明休憩行為常用最短路徑和加權(quán)路徑；Melnikov等[10]模擬了戶外空間熱適性行為，包括行動(dòng)速度和方向改變、熱吸引或排斥等。但是，戶外空間行為模擬研究中涉及濱水區(qū)的文獻(xiàn)很少①，仍聚焦于交通疏散行為，如Liu等[11]針對(duì)上海外灘踩踏事件，基于行人步行規(guī)則建立模型，模擬比對(duì)提出避免突發(fā)事件的優(yōu)化措施；Sidi等[12]通過(guò)模擬馬來(lái)西亞古晉濱海景區(qū)交通擁堵情況，為游客提供最佳游線。為了有針對(duì)性地模擬濱水公共空間和行為活動(dòng)，需要明確以下3個(gè)方面的問(wèn)題。

2.1 如何選擇適合濱水行為活動(dòng)的模擬模型

微觀行為模擬模型有30多種[13-19]，其中社會(huì)力模型是最佳動(dòng)力學(xué)模型[20]，模型中的代理粒子（簡(jiǎn)稱粒子）可以模擬心理和物理雙重作用，更接近社會(huì)的人；行為受驅(qū)動(dòng)力、粒子間排斥力、粒子與障礙物間排斥力的共同作用，更接近實(shí)際行為過(guò)程，當(dāng)然也存在參數(shù)設(shè)置較為固定、粒子運(yùn)行固化為最短路徑原則以及粒子重疊等局限。本研究選取社會(huì)力模型，采用AnyLogic軟件平臺(tái)進(jìn)行多代理模型建構(gòu)。

2.2 如何改進(jìn)模型以呈現(xiàn)濱水復(fù)雜空間和隨機(jī)行為

濱水空間與行為活動(dòng)具有獨(dú)特性：一方面，與城市腹地公共空間相比，濱水公共空間更復(fù)雜，有基面、岸線等特殊要素，且在防洪要求下基面常有多層標(biāo)高，岸線與對(duì)岸景色會(huì)引發(fā)駐留行為；另一方面，與交通疏散行為相比，濱水行為的隨機(jī)性較強(qiáng)，表現(xiàn)為類型豐富、舒適距離大、行程軌跡不確定等。濱水隨機(jī)行為背后隱含了空間要素與使用者行為之間長(zhǎng)期穩(wěn)定的規(guī)律性關(guān)系，可以作為模型建構(gòu)的運(yùn)行機(jī)制；同時(shí)模型需要按照人群屬性建立“個(gè)性化”粒子群，參考10.7 m的休憩行為舒適距離[21]，調(diào)整粒子間距參數(shù)，提供可供粒子選擇的多種候選路徑。

2.3 如何量化擬合使模擬情境貼近實(shí)測(cè)場(chǎng)景

模型能否真實(shí)反映濱水行為活動(dòng)狀況，模擬情境與實(shí)測(cè)場(chǎng)景的擬合是關(guān)鍵，也是已有研究的薄弱環(huán)節(jié)。既往研究多采用定性擬合[7,22]，直觀對(duì)比實(shí)測(cè)與模擬圖形，并依據(jù)經(jīng)驗(yàn)推斷擬合效果。近年來(lái)量化擬合逐漸受到重視，但多關(guān)注整體空間，缺乏針對(duì)局部空間的擬合方法，如在郭昊栩等[23]和朱瑋等[24]的消費(fèi)行為模擬研究中，總體空間擬合度都較好，但前者對(duì)各層空間、后者對(duì)單個(gè)商店的擬合不理想。本研究考慮人群的濱水行為主要受空間要素吸引點(diǎn)影響而改變行為軌跡，故將各吸引點(diǎn)駐留量的實(shí)測(cè)與模擬數(shù)據(jù)作為擬合依據(jù)，提高模型在重要節(jié)點(diǎn)的擬合度。

3 模型建構(gòu)

3.1 數(shù)據(jù)收集

場(chǎng)地改造前的調(diào)研于2019年6月4日（工作日）和6月16日（休息日）的5個(gè)時(shí)間段（07：00—08：00、09：30—10：30、12：00—13：00、14：30—15：30、18：30—19：30）展開。筆者通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)測(cè)量獲取空間要素?cái)?shù)據(jù)，采用錄像、問(wèn)卷和Wi-Fi探針等復(fù)合調(diào)查方法獲取行為活動(dòng)數(shù)據(jù)，以彌補(bǔ)單一方法的局限性。1）通過(guò)錄像記錄游人的性別、組群、運(yùn)動(dòng)軌跡、分布狀況等信息；2）通過(guò)問(wèn)卷對(duì)老年（＞65歲）、中青年（18～65歲）和兒童/少年（＜18歲）進(jìn)行問(wèn)卷調(diào)查②，獲得目的、路線、吸引點(diǎn)偏好等信息；3）將Wi-Fi探針布設(shè)在吸引點(diǎn)周圍，細(xì)致記錄行為數(shù)據(jù)，為吸引點(diǎn)附近駐留量的擬合提供精準(zhǔn)數(shù)據(jù)。

3.2 篩選轉(zhuǎn)譯

根據(jù)不同人群行為特征，如極限時(shí)長(zhǎng)、極限距離、基礎(chǔ)速度等，賦予粒子“個(gè)性化”參數(shù)。筆者將行為活動(dòng)歸為觀賞、坐憩、文化、運(yùn)動(dòng)、消費(fèi)5類，用AnyLogic軟件行人庫(kù)的行為模塊進(jìn)行轉(zhuǎn)譯；將空間要素歸為基面組織、岸線形式、公共建筑、配套設(shè)施4類，用AnyLogic軟件行人庫(kù)的環(huán)境模塊進(jìn)行轉(zhuǎn)譯。一些不易表達(dá)的情境可以通過(guò)模型改進(jìn)來(lái)完善，如運(yùn)用代碼內(nèi)的條件語(yǔ)言對(duì)遮陰設(shè)施下的環(huán)境模塊進(jìn)行定義，日照越強(qiáng)模塊吸引力越大。由此，建立多代理粒子群和仿真環(huán)境。

3.3 偏好分析

人群對(duì)空間要素的偏好，是促成行為隨機(jī)性的主要原因。根據(jù)問(wèn)卷的1～5級(jí)吸引點(diǎn)偏好選擇，取平均值獲得各類人群對(duì)不同要素的偏好評(píng)分，確定11類要素吸引點(diǎn)③。然后，計(jì)算單類要素偏好評(píng)分與11類要素評(píng)分總和的比值，作為要素初始吸引力權(quán)重，提供粒子和仿真空間的參數(shù)關(guān)系（表1），后續(xù)將通過(guò)模型擬合修正吸引力權(quán)重。

表1 空間要素吸引點(diǎn)對(duì)不同人群的偏好評(píng)分和初始吸引力權(quán)重Tab. 1 Preference scores and initial attraction weights of spatial element attraction points to different age groups

3.4 模擬運(yùn)行

更多的候選路徑支持行人不確定性的活動(dòng)調(diào)度和路徑選擇[25]。為模擬濱水隨機(jī)行為過(guò)程，筆者設(shè)置“行為活動(dòng)鏈”，其中7個(gè)入口和5個(gè)出口代表場(chǎng)地盡端，中間串聯(lián)46個(gè)要素吸引點(diǎn)，位置相近的吸引點(diǎn)并聯(lián)設(shè)置。依據(jù)初始吸引力權(quán)重分配粒子，如咖啡廳對(duì)老年人的初始吸引力權(quán)重為0.06，則有6%的老年屬性粒子在此停留。將與現(xiàn)場(chǎng)出入口人數(shù)相應(yīng)數(shù)量的粒子放到各個(gè)盡端，粒子進(jìn)入仿真空間后，遵循“感知—選擇—行動(dòng)”的連續(xù)流程，并依據(jù)吸引力權(quán)重受到各類要素不同程度的吸引，在每一個(gè)步進(jìn)中對(duì)并聯(lián)的下一組吸引點(diǎn)做出選擇，在哪個(gè)吸引點(diǎn)被吸引、駐留或直接跳過(guò)，模擬走向吸引點(diǎn)、駐留、不被吸引繼續(xù)前進(jìn)等行為，實(shí)現(xiàn)粒子的自主運(yùn)行（圖3）。

3 行為活動(dòng)鏈Behavior activity chain

3.5 擬合調(diào)校

輸出模擬結(jié)果，對(duì)人群密度、分布、軌跡等實(shí)測(cè)和模擬示圖進(jìn)行定性比較，同時(shí)對(duì)46個(gè)吸引點(diǎn)駐留量實(shí)測(cè)和模擬數(shù)據(jù)在SPSS軟件中進(jìn)行雙變量相關(guān)性分析。如果相關(guān)性分析結(jié)果不理想，則調(diào)整吸引力權(quán)重，如魔法矩陣最初實(shí)測(cè)和模擬數(shù)據(jù)相差較大，故對(duì)中青年和老年的吸引力權(quán)重進(jìn)行調(diào)整，直到調(diào)整至0.35時(shí)結(jié)果較好（實(shí)驗(yàn)顯示以0.10為最小調(diào)整單位模擬結(jié)果有明顯變化）。最終，10個(gè)時(shí)間段各吸引點(diǎn)相關(guān)性分析的Pearson系數(shù)最小為0.686，最大為0.938，均大于0.600；顯著性水平均為0.000，遠(yuǎn)小于0.010，表明模型有效。

4 問(wèn)題診斷

4.1 分項(xiàng)情境模擬

依據(jù)2類日期、5個(gè)時(shí)間段、3個(gè)年齡段，獲得30個(gè)分項(xiàng)情境，由于工作日07：00—08：00和12：00—13：00時(shí)段兒童/少年人數(shù)非常少，故予以舍去，最終共計(jì)開展28個(gè)分項(xiàng)情境模擬，從不同空間、時(shí)間、人群等對(duì)場(chǎng)地的各類空間要素的使用狀況進(jìn)行評(píng)測(cè)。

4.2 使用狀況評(píng)測(cè)

4.2.1 不同空間

對(duì)時(shí)間與人群分類，從空間維度對(duì)模擬狀況進(jìn)行分析。1）臨水區(qū)域因郵輪碼頭封閉管理造成人流密度極低，模擬圖中基本沒(méi)有粒子。2）尺度不當(dāng)造成局部擁擠或空曠：線性空間如濱水漫步道、林蔭漫步道等尺度過(guò)小，部分時(shí)段人群密集，呈紅色擁堵狀態(tài)（圖4）；面狀空間如東北側(cè)辦公廣場(chǎng)，尺度過(guò)大，粒子密度一直處于低值。3）設(shè)施缺乏導(dǎo)致人群分布不均：彩虹橋南側(cè)和濱水漫步道北側(cè)的座椅缺乏遮陰設(shè)施，日照較強(qiáng)時(shí)使用率低；林蔭漫步道和北側(cè)入口漫步道缺乏足夠的照明設(shè)施，夜間人群不愿進(jìn)入，該時(shí)段粒子稀少。4）空間劃分失當(dāng)導(dǎo)致行走路線單一：東北側(cè)辦公建筑群的遮擋，以及南側(cè)綠地缺乏垂直岸線的劃分，都對(duì)腹地向水的視線和行動(dòng)造成影響，故模擬圖中垂直岸線路徑上的粒子密度遠(yuǎn)小于平行岸線路徑。

4 尺度不當(dāng)造成的空間擁堵問(wèn)題模擬結(jié)果Simulation results of spatial congestion caused by improper scale

4.2.2 不同時(shí)間

對(duì)空間與人群分類，筆者從時(shí)間維度對(duì)模擬狀況進(jìn)行分析。1）缺少兒童陪伴區(qū)域：休息日14：30—15：30時(shí)段游樂(lè)場(chǎng)兒童較多，成人照看的空間需求相應(yīng)增大，但此類空間較為缺乏，導(dǎo)致陪伴人群駐足于鄰近道路，粒子呈擁擠狀態(tài)。2）缺少服務(wù)建筑和設(shè)施：在工作日午間、休息日午間和晚間，人們對(duì)運(yùn)動(dòng)、餐飲設(shè)施需求較大，但場(chǎng)地內(nèi)僅在東側(cè)入口附近有咖啡廳、在場(chǎng)地中部有小型餐車，而辦公廣場(chǎng)因服務(wù)設(shè)施稀少，模擬時(shí)粒子呈低密度分布。3）缺少運(yùn)動(dòng)與休息結(jié)合區(qū)域：在兩日的09：30—10：30和14：30—15：30時(shí)段，老年人偏向具有樹蔭和休憩設(shè)施的線形步行空間，時(shí)而散步時(shí)而休息，但僅有林蔭漫步道滿足他們的需求，也造成該區(qū)域輕微擁堵。

4.2.3 不同人群

對(duì)時(shí)間與空間分類，從人群維度對(duì)模擬狀況進(jìn)行分析。1）設(shè)施種類單一：吸引點(diǎn)位置分布不均，造成部分設(shè)施和空間沒(méi)有人使用。2）周邊存在斷點(diǎn)：西側(cè)外部濱水區(qū)與場(chǎng)地僅有極不明顯的曲徑聯(lián)結(jié)，人群粒子數(shù)量明顯低于其他入口。3）設(shè)施缺乏管理：主要景點(diǎn)彩虹橋因管理原因關(guān)閉，吸引力減弱，周邊人群粒子呈低密度分布。4）過(guò)渡基面處理方式單一：濱水漫步道和林蔭漫步道高差以石階過(guò)渡，老年人步行不便，粒子數(shù)量減少。

5 優(yōu)化預(yù)判

5.1 要素改進(jìn)模擬

將問(wèn)題要素按照基面組織、岸線形式、公共建筑、配套設(shè)施進(jìn)行歸類，有針對(duì)性地提出改進(jìn)措施。然后從基面開始，依次對(duì)各類別單個(gè)要素進(jìn)行多參數(shù)調(diào)整，開展改進(jìn)方案模擬。

5.1.1 基面組織

1）調(diào)整基面尺度：針對(duì)線性空間尺度不當(dāng)?shù)膯?wèn)題，根據(jù)《上海市街道設(shè)計(jì)導(dǎo)則》[26]中推薦的步行通行區(qū)寬度，將濱水漫步道拓寬至5 m，局部放大成口袋公園，或結(jié)合碼頭平臺(tái)增寬至15 m，改進(jìn)后模擬發(fā)現(xiàn)，擁堵區(qū)域明顯改善（圖5）；針對(duì)面狀空間，蘆原義信[27]、Lynch[28]和Gibberd[29]均認(rèn)為，廣場(chǎng)尺度以25 m×25 m最為適宜，因已建建筑較難改變，故通過(guò)增加矮墻、花壇等形成隔斷與圍合，對(duì)廣場(chǎng)空間進(jìn)行重新劃分。2）調(diào)整基面劃分：針對(duì)綠地空間劃分不當(dāng)?shù)膯?wèn)題，加入垂直岸線的漫步道，增強(qiáng)腹地人流到達(dá)水濱的可能性。3）調(diào)整豎向基面：針對(duì)豎向基面形式不符合老年人需求的問(wèn)題，局部增設(shè)緩坡。

5 調(diào)整基面尺度改進(jìn)后模擬結(jié)果Simulation results after improvement of the base scale

5.1.2 岸線形式

針對(duì)臨水區(qū)域人流極少的問(wèn)題，經(jīng)細(xì)致調(diào)查發(fā)現(xiàn)，僅局部區(qū)域因臨時(shí)商業(yè)活動(dòng)對(duì)外開放，且需憑票進(jìn)入。宜將水濱整體或局部區(qū)域向公眾開放，并利用碼頭平臺(tái)空間的改造，形成平直、凹岸、凸岸等不同岸線形式，提升水濱的可達(dá)性與吸引力。

5.1.3 公共建筑

1）底層功能置換：針對(duì)辦公廣場(chǎng)未充分利用的問(wèn)題，置換部分建筑底層功能，引入咖啡廳、飯店等，改進(jìn)后模擬發(fā)現(xiàn)，辦公區(qū)粒子密度提高，新增多條垂直于岸線的人流。2）完善建筑功能：針對(duì)缺少服務(wù)建筑的問(wèn)題，在場(chǎng)地西側(cè)和辦公建筑南側(cè)等粒子稀少處增加餐飲、文化等設(shè)施，為人群活動(dòng)提供服務(wù)。

5.1.4 配套設(shè)施

1）完善設(shè)施布局：在粒子密度較低的區(qū)域，完善照明和遮陽(yáng)設(shè)施配置。2）加強(qiáng)設(shè)施管理：針對(duì)彩虹橋吸引力低下的問(wèn)題，采取定時(shí)開放、專人管理的措施，增強(qiáng)彩虹橋的吸引力并降低行人跌落的風(fēng)險(xiǎn)。

5.2 未來(lái)人流預(yù)測(cè)

提高場(chǎng)地人流量有2個(gè)主要措施。一方面，場(chǎng)地北部白玉蘭廣場(chǎng)的大量人流有進(jìn)入水濱的需求，但由于東大名路阻隔，需要繞路才能到達(dá)，所以考慮增加從白玉蘭廣場(chǎng)進(jìn)入場(chǎng)地的二層入口，立體解決交通干擾。另一方面，通過(guò)定時(shí)開放西側(cè)步行橋，把外灘眾多的游客引入場(chǎng)地。在此基礎(chǔ)上，預(yù)測(cè)場(chǎng)地未來(lái)人流量，北側(cè)入口按照白玉蘭廣場(chǎng)人流量的50%設(shè)定，西側(cè)入口按照東側(cè)現(xiàn)狀人流預(yù)估，獲得未來(lái)場(chǎng)地基本人流量為120人/h，按照高（300人/h）、中（120人/h）、低（40人/h）不同等級(jí)的人流量④，將相應(yīng)數(shù)量的粒子分別放入優(yōu)化模型。

5.3 要素組合精簡(jiǎn)

要素間存在干擾可能，因此將模擬結(jié)果較好的單個(gè)要素選項(xiàng)，與3種粒子數(shù)量和5個(gè)時(shí)間段進(jìn)行組合，形成180個(gè)優(yōu)化方案。運(yùn)用SPSS軟件的正交設(shè)計(jì)組合，排除不可能情況，獲得精簡(jiǎn)的優(yōu)化組合11個(gè)。

5.4 組合預(yù)演比選

對(duì)11個(gè)組合進(jìn)行模擬預(yù)演，比選獲得最優(yōu)推薦（圖6）。不同等級(jí)人流量下的最優(yōu)推薦：1）低等級(jí)人流量，09：30—10：30和12：00—13：00時(shí)段選擇A1aA2aB1c（5 m寬濱水漫步道+小型廣場(chǎng)+凸岸線），粒子均勻分布，且不會(huì)像A1bB1a（15 m寬濱水漫步道+平直岸線）那樣造成空間浪費(fèi)；2）中等級(jí)人流量，全時(shí)段選擇A1bA2aB1a（15 m寬濱水漫步道+小型廣場(chǎng)+平直岸線）和A1aA2bB1a（5 m寬 濱 水 漫 步 道+大 型 廣場(chǎng)+平直岸線），后者僅在局部路徑收窄處輕微擁擠；3）高等級(jí)人流量，全時(shí)段選擇A1bA2aB1b（15 m寬濱水漫步道+小型廣場(chǎng)+凹岸線）更為合適，粒子均勻分布無(wú)擁擠。

6 優(yōu)化預(yù)判流程Prediction optimization process

不同場(chǎng)地前置條件下的最優(yōu)推薦：1）若碼頭平臺(tái)部分開放，選擇A1aB1c（5 m寬濱水漫步道+凸岸線)；2）若碼頭平臺(tái)完全開放，則中等級(jí)人流量下選擇順序?yàn)锳1aB1c（5 m寬濱水漫步道+凸岸線）＞A1bB1b（15 m寬濱水漫步道+凹岸線）＞A1bB1a（15 m寬濱水漫步道+平直岸線）＞A1aB1a（5 m寬濱水漫步道+平直岸線），高等級(jí)人流量下選擇順序?yàn)锳1bB1b（15 m寬濱水漫步道+凹岸線）＞ A1bB1a（15 m寬濱水漫步道+平直岸線）＞ A1aB1c（5 m寬濱水漫步道+凸岸線）＞ A1aB1a（5 m寬濱水漫步道+平直岸線）；3）若無(wú)法增設(shè)白玉蘭廣場(chǎng)二層入口，將導(dǎo)致北側(cè)入口人流量減少，宜采用A1aB1c（5 m寬濱水漫步道+凸岸線）；4）若無(wú)法開放西側(cè)步行橋，則此處郵輪碼頭底層架空處宜建設(shè)小型廣場(chǎng)，增加場(chǎng)地的活動(dòng)人群吸引力；5）若東北側(cè)辦公建筑區(qū)無(wú)法增加底層休閑功能，則宜調(diào)整為小型廣場(chǎng)，增強(qiáng)辦公區(qū)域的人群凝聚力。

6 改造驗(yàn)證

2021年5月30日，上海市北外灘改造工程完工，為上述改造前優(yōu)化預(yù)判提供了驗(yàn)證可能。

6.1 改造內(nèi)容

改造內(nèi)容包括5個(gè)方面。1）基面組織，臨水平臺(tái)與后側(cè)高差通過(guò)9處臺(tái)階或坡道連接；2）岸線形式，郵輪碼頭向公眾開放，寬約18 m，岸線平直；3）公共建筑，臨水平臺(tái)植入花店和臨時(shí)展覽；4）配套設(shè)施，增加餐車、雕塑、座椅、樹池、廁所；5）出入口設(shè)置，東側(cè)新增出入口，北側(cè)新增出入口并于白玉蘭廣場(chǎng)間設(shè)人行道，西側(cè)出入口外增加橋梁。

6.2 改造與預(yù)期比較

上述改造接近預(yù)演比選中的⑩號(hào)組合（A1bA2aB1aE1dF1b），將其優(yōu)化預(yù)演結(jié)果與2022年1月2日調(diào)研的改造后狀況進(jìn)行比對(duì)，發(fā)現(xiàn)以下4個(gè)方面較為符合。1）整體人群分布相符。場(chǎng)地內(nèi)人群基本均布，無(wú)擁擠點(diǎn)，僅在高等級(jí)人流量下個(gè)別位置（如魔法矩陣入口區(qū)）輕微擁擠；北側(cè)新增入口與預(yù)演時(shí)增加的位置略微不同，但同樣緩解了局部空間擁堵；近岸處濱水步道拓寬，擁擠情況不再出現(xiàn)；彩色塑膠漫步道與混凝土鋪裝平臺(tái)自然地將跑步、快走的健身人群與其他人群進(jìn)行了動(dòng)靜分離。2）關(guān)鍵截面人流量相符。比較3個(gè)截面的預(yù)演與改造后通過(guò)人數(shù)⑤，截面1分別為150人/h和144人/h；截面2為90人/h和84人/h；截面3為200人/h（峰值為320人/h）和300人/h。3）各出入口人數(shù)相符。根據(jù)出入口位置關(guān)系，對(duì)原人流預(yù)測(cè)與改造后數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析，顯著性水平小于0.010，Pearson系數(shù)為0.775，匹配良好。4）吸引點(diǎn)訪問(wèn)人數(shù)相符。將吸引點(diǎn)分為未改變、周邊環(huán)境改變、自身改變和新增的吸引點(diǎn)4類，選取20個(gè)典型吸引點(diǎn)的改造后實(shí)測(cè)駐留量與改造前優(yōu)化預(yù)演駐留量進(jìn)行相關(guān)性分析，顯著性水平均小于0.010，Pearson系數(shù)為0.804，匹配良好（圖7）。

7 改造前優(yōu)化預(yù)演（7-1）和改造后實(shí)測(cè)（7-2）的場(chǎng)地人群分布Age group distribution of optimized and rehearsed before transformation (7-1) and actually measured after transformation (7-2)

然而，改造后狀況與模擬預(yù)測(cè)也有些許出入。1）改造后東西側(cè)出入口的改善和新增，以及西側(cè)入口濱水平臺(tái)的擴(kuò)展利用在預(yù)測(cè)時(shí)并未考慮，所以改造后場(chǎng)地與沿岸相鄰地塊的連接比預(yù)演時(shí)更加順暢；2）模擬預(yù)測(cè)中僅考慮將濱水平臺(tái)開放，未在其上加入吸引點(diǎn)，因此模擬人群較為均布，而改造后平臺(tái)上增設(shè)展覽、花店和餐車，人群在吸引點(diǎn)周圍呈集聚狀態(tài)。

6.3 下輪優(yōu)化建議

此次改造主要針對(duì)臨水部分，因此下輪優(yōu)化時(shí)建議參考本研究“優(yōu)化預(yù)判”部分內(nèi)容，在以下方面繼續(xù)完善：1）重點(diǎn)改造辦公廣場(chǎng)，在其底層引入咖啡廳、飯店等，為人群提供就餐、茶歇服務(wù)，改變廣場(chǎng)利用率低的問(wèn)題；2）提升夜間空間均好性，在幾處漫步道上增加照明設(shè)施，方便夜間人群使用；3）進(jìn)一步完善岸線形式，以凹、凸岸線的變化促進(jìn)濱水空間多樣性和濱水活動(dòng)趣味性。

7 結(jié)語(yǔ)

本研究建立了一套多代理行為模擬輔助城市濱水公共空間研究的系統(tǒng)方法，以促進(jìn)不同群體獲得優(yōu)質(zhì)親水環(huán)境，使得濱水公共空間獲得高效利用，更重要的是通過(guò)科學(xué)預(yù)判避免低效的重復(fù)更新。研究創(chuàng)新性地拓展了行為模擬技術(shù)的應(yīng)用范疇，實(shí)現(xiàn)了未來(lái)使用場(chǎng)景的仿真模擬，契合“十四五”期間推動(dòng)“七可能力”（可視化、可驗(yàn)證、可診斷、可預(yù)測(cè)、可學(xué)習(xí)、可決策和可交互）[30]的城市數(shù)字化轉(zhuǎn)型目標(biāo)。同時(shí)，這種“模型建構(gòu)—問(wèn)題診斷—優(yōu)化預(yù)判”的研究方法也適用于廣場(chǎng)、綠地、街道等其他城市公共空間類型的休閑行為模擬，可以作為傳統(tǒng)公共空間研究方法的有益補(bǔ)充。

注釋(Notes)：

① Web of Science和中國(guó)知網(wǎng)相關(guān)文獻(xiàn)僅約10篇。

② 調(diào)研發(fā)現(xiàn)，場(chǎng)地內(nèi)兒童/少年以學(xué)齡前兒童居多，少數(shù)為11歲以內(nèi)，多數(shù)時(shí)段沒(méi)有12～17歲的少年。筆者在工作日和休息日5個(gè)時(shí)間段分別對(duì)老年、中青年和兒童/少年做6份問(wèn)卷調(diào)查，兩日各獲取30份問(wèn)卷。

③ 11類要素的確認(rèn)是基于筆者前期研究《基于可視化SP法的濱水公共空間駐留偏好影響要素和開發(fā)導(dǎo)向研究——以上海市黃浦江濱水區(qū)為例》中對(duì)于濱水公共空間4類要素（基面、岸線、建筑、設(shè)施）的細(xì)分及北外灘濱水場(chǎng)地特征提取，并在本研究問(wèn)卷調(diào)查中獲得使用者確認(rèn)。

④ 未來(lái)場(chǎng)地人流量是對(duì)各個(gè)出入口進(jìn)入人數(shù)總和的預(yù)測(cè)，低人流量（40人/h）根據(jù)現(xiàn)狀場(chǎng)地低值設(shè)定，高人流量（300人/h）以黃浦江沿岸人流較多的徐匯濱江公共空間作為參照，通過(guò)面積相似比計(jì)算獲得。

⑤ 模擬截面流量忽略前10 min發(fā)射粒子的數(shù)量，取中后段人數(shù)平均人數(shù)。

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

文中圖表均由作者繪制，其中圖1衛(wèi)星圖來(lái)源于百度地圖（2021年）。