规划问道
原著：Chester Wollaeger Harvey
翻译 校对：408研究小组
街道是最为丰富且广布的城市公共空间，是大量城市生活发生的场所。街道的比例和尺度在舒适度、安全性和场所感等方面会强烈影响其对使用者的吸引力，这在众多城市设计理论家之间已经达成了广泛的共识。尽管如此，城市设计领域的研究文献中却缺乏设计与吸引力二者之间关系的实验性证明。这一空缺是由于在街道景观设计和人类认知两方面都缺乏高效的、精确的以及可复制推广的测量方法。相对于需要耗费大量人力物力资源的传统调研方法，佛蒙特大学的切斯特·哈维对大量现有的测量方法进行了对比研究，改进并使用了一种基于地理信息系统的方法来对街道景观的几何形态进行测量，使用互联网和社会媒体收集了大量的环境吸引力评价数据，并验证了它们之间的关系。这无疑是城市设计领域内一项重大进展，也是城市街道定量分析领域内一项里程碑式的研究。
量化方法与街景类型
作者使用的数据可分成两个部分：①从市政公开资料中获得的街道中心线和沿街建筑的几何形态数据（建筑物轮廓、高度等）；②从ESRI街道地图（Environmental Systems ResearchInstitute, 2012）以及相关联的人口普查特征分类编码（Census Feature Class Codes）中获取的相关数据。前者主要用于对街道景观形态的计算分析，后者主要用于对所研究城市内街道的功能级别划分（主干道、次干道、地方道路）（表1）。
表1 数据来源
鉴于沿街建筑形态的多样性与复杂性，作者以市政公开资料中的道路中心线数据（较准确）为基础，使用了一种模拟人类视角的算法来对街道的边缘进行自动识别（图1）。其具体算法如下：
从街道中心线开始，在1米至40米的范围内以1米为单位逐步向两侧进行延展（分别计算街道的两侧），所成区域称作缓冲区，其面积记作
（图1A）。计算并扣除区域内建筑所占面积，记作
（图1B）。逐次计算
的值。对结果进行遍历，取差值最大时的d为该侧建筑到街道中心线的距离。所确定的街道边缘位置被认为是在街道使用者视角下最容易被察觉到的边界。
图1 基于人类视角的街道边缘算法图解
在确定了街道边缘的位置之后，使用基于地理信息系统的方法对与建筑几何形态相关的12个街道景观变量逐一进行了测算。其中，宽度是指经计算得出的两个边缘间的距离；长度是指各个街段端点之间街道中心线的长度；当街道两侧的发展存在不一致的情况，比如一侧是建筑而另一侧是水面或者公园，此时基于高度和街墙连续性的测量值被分成两类，高度指某侧建筑的平均高度，包括高的一侧和矮的一侧；横剖面比例是平均高度与街道宽度的比值，也有高低侧之分；街墙连续性是指计算得到的街道边缘与建筑相交的长度在整条街段长度中所占的比例，分为更加连续的一侧和不太连续的一侧；单位长度内建筑数量是指街道两侧建筑数量之和与中心线长度的比值；高度变化是两侧建筑高度的标准差；宽度变化是建筑突出街道边缘内的部分与街道面积的比值；曲折度是街道中心线长度与街段端点间直线距离的比值。12个变量以及对所研究城市内总计122216条街段进行测算的结果如表2所示。
表2 测算变量及结果
作者使用了IBM SPSS Statistics 21中适合大型数据的聚类分析方法对所研究城市内街道景观变量进行了分析，总结出了四种街道景观构架类型，依据其自身的形态特征将其命名为：
• 直立型(Upright)：高度封闭，有着几乎连续的街墙和较其他类型大的多的横剖面比例。这可能是城市里最拥挤的道路，拥有最高的大楼且单位长度内建筑数量相对较少。这种类型包括高层建筑之间的街道，也包括更短的有着类似横剖面比例的小巷子。
• 紧凑型(Compact)：围合感的形成更多来自街墙连续性而不是横剖面比例。有着最高的街墙连续性，单位长度内建筑数量最多，例如布满住宅的街区。
• 多孔型(Porous)：街墙连续性较低，围合感较弱，例如布满单一家庭住宅的组团。
• 开放型(Open)：封闭性最差，最为开敞，沿街建筑数量也是最少的。它们有极低的横剖面比例和相对不连续的街墙，例如商业和工业组团，充满停车场和其它开放空间的街道。
图2 街道景观的四种类型
街道景观类型≠道路功能分级
作者把每条街道对应的街景类型映射到地图中（图3），然后将按照街景类型分类的城市街道与按道路功能分类的城市街道进行了比对（表3），发现两者之间存在着较大的差异。这种差异会因各个街块之间的不同而被加强。从道路功能分级的角度看，不同街段在功能上呈现出一致性，便于在交通部门的领导下安装道路基础设施。相反，街道景观设计则是由无数公共机构、金融机构、设计者和土地所有者共同完成的渐进式过程。街道在最初可能是被设计为较低等级交通量服务的，在不断的发展与翻新过程中逐渐体现出了街道景观与道路功能之间的矛盾关系。这样的矛盾性显然降低了街道的宜居性，规划者通过简单的道路功能来对街道进行分级与评估是不合适的。
图3 道路功能分级（左）与街道景观类型（右）
表3 道路功能分级与街道景观类型的交叉统计结果
街道景观设计及其效果
规划师与设计师们提出了大量的策略与指标来提高城市街道景观的设计品质。由于缺少人类对建成环境的认知情况与相关指标之间关系的测量和实证分析，反倒让人们迷失在大量的与城市设计品质相关的细节之中。接下来，作者以纽约这个包含了大量异质性的城市作为研究对象，对各类变量与街道景观所产生吸引力之间的关系进行了研究。
作者从麻省理工媒体实验室一项名为“场所脉冲”的调查中获取了人门对街道的安全性认知数据（Salesses et al., 2013; http://pulse.media.mit.edu/）（图4）。这项调查通过开放的网络向来访者随机提供成对的图像并提问（所提问题为“哪个地方看起来更安全？”，“哪个地方看起来更高端？”，“哪个地方看起来更独特？”中的任意一个），根据来访者对图像的选择进行打分——从未被选择的图像得0分，经常被选择的图像得10分（每一个分数都是基于34个投票计算而出的，并在随后被调成到0至1之间）。“场所脉冲”的完整数据包括了四座城市中总计4136张图像的评分，经过整理和筛选，得到了纽约市三个行政区内635条街道的安全性认知评分。除之前关于街道形态的六个变量外，作者又加入了树冠覆盖率、步行分数以及家庭收入中位数三个变量。通过佛蒙特大学空间分析实验室的航拍激光探测和测距技术获得高解析度的树冠分布地图，继而计算出街道范围内的树冠覆盖率；从2012年美国社区调查（2012 American Community Survey,U.S. Census Bureau）以及WalkScore官方网站（www.walkscore.com）获得了步行分数和家庭收入中位数数据。
图4 “场所脉冲”中关于街道安全性认知的调查
通过对各个变量进行的相关性分析、线性回归分析以及logistic回归分析（表4-6），作者发现与街道景观形态相关的指标可以解释42%不同街道间安全性认知的差异。而树冠覆盖率指标可以单独解释约50%不同街道间安全性认知的差异。此外，增加的两个约束性变量指标（临近街区的家庭收入中位数，以及Walkscore网站对于各个街段的步行适宜性的评价分数）大约可以解释46%不同街道间安全性认知的差异。对于纽约市来说，那些具有更强围合感、更大树冠覆盖率、更多的建筑物以及更大横截面比例的街道景观在视觉上是更具有吸引力的。其中，树冠覆盖率的影响最为显著。步行分数对于街景吸引力的回归分析结果显示，其预测能力远不如其他变量。以上分析结果表明，街区尺度下的街道景观设计（围合感、树冠覆盖率、建筑数量以及街道横截面积）与社区尺度下的步行可达性之间的差异显著。尽管两者对于城市的宜居性都很重要，但却不可相互替代。
表4 相关性分析
表5 线性回归分析
表6 logistic回归分析
总结
随着大数据分析能力的迅速提升以及基于地理信息编码的社会媒体的发展，新的方法和数据使得对城市街道景观设计及其吸引力的有效测量变得触手可及，这种方法在城市规划研究中扮演的角色将会越发重要。
切斯特·哈维使用的这套方法高效地测量了街道景观形态相关的各类元素，提出了互补的街景构架类型学分类方法——直立的，紧凑的，多孔的，开放的。这种分类方法与依道路功能级别分类的方法截然不同，表明将道路交通运输功能和街道公共空间设计结合考虑是十分重要的，规划者简单地按照道路交通运输功能来评估一条街道的作法是不合适的。
从对纽约市的分析结果来看，那些具有更强围合感、更大树冠覆盖率、更多的建筑物以及更大横截面比例的街道景观在视觉上是更具有吸引力的。其中，树冠覆盖率的影响最为显著。街区尺度下的街道景观设计（围合感、树冠覆盖率、建筑数量以及街道横截面积）与社区尺度下步行可达性之间的差异显著，两者对于城市的宜居性都十分重要。
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