规划问道
美好生活的空间句法
The space syntax of good life: theory, value and judgment
John Peponis在第十一届环境-行为研究国际学术研讨会主旨发言的介绍
整理与翻译：封晨（佐治亚理工学院博士候选人）
Peponis的发言可分为两部分。第一部分为美好生活的空间句法，主要从三个方面介绍了佐治亚理工学院空间句法相关研究；第二部分为空间句法视角下的城市设计，从句法角度提出了一个好的城市所应具备的特征，并在此基础上提出四条规范性原则以帮助指导规划与设计决策。
1. 城市中人流运动分布的惯性
我们所关心的主要问题是：城市的街道网络结构如何影响了人流分布？更具体一些，街网结构的哪些属性影响了城市中的人流运动分布？
早期基于伦敦、雅典等欧洲城市的案例研究发现并提出位于城市街道网络不同位置的人流运动受到街网结构系统性的影响。
图片出处：Peponis J, Ross C, Rashid M, 1997, “Thestructure of urban space, movement and co-presence: The case of Atlanta” Geoforum 28 341-358
我们在此基础上提出两个新的问题：这种影响在以车行为主要出行方式的城市中是否仍然显著？更进一步，若将土地利用类型与开发强度也作为影响人流的因素考虑进来，那么它与街道网络空间结构相较哪个因素对人流分布起到更为主导的作用？为了考察这一点，Ozbil和Peponis选取美国亚特兰大市的三个区段作为研究对象。
研究表明即使在亚特兰大这样以车行为主要出行方式的城市中，街网空间结构仍然显著影响着人流的分布。这里有必要澄清“人流量”与“人流量的分布”。前者是对总的人流量级的把握，后者则是对其在各街段分布模式的考察。在研究中我们发现土地开发强度决定了人们对不同区域平均人流量的预期，而街网密度（在这个研究中，我们通过计算人从道路网络中某一道路中心点出发向任意方向行走一英里所能到达的道路长度总和来衡量街网密度）则显著影响了人流量在跨区域不同街段的分布。有趣的是，在同一区域内，影响人流密度最显著的因素则综合了街网密度与街道的连接度（在该研究中，我们以从某一街道出发到达其他街道所需的转折次数来考察街道的连接度）。
图片出处：Ozbil A, Peponis J, Stone B, 2011,"Understanding the link between street connectivity, land use andpedestrian flows" UrbanDesign International 16 125-141
如上图所示，我们以三种不同的方式衡量了土地利用密度：a)与单位长度的街道单元直接相邻的建筑面积；b) 从某一道路中心出发行走一定距离范围内所能到达的建筑面积；c)落入某一道路服务半径内的建筑面积。无论以何种方式来衡量土地利用密度，我们的研究表明街网密度与街道连接度对人流分布的影响相对用地类型与密度来说起到更为主导的作用。
2. 街网结构与街道对特定活动的吸引力
我们所关心的主要问题是：城市的街道网络结构如何影响了土地利用（尤其商业用地）的空间分布？
城市街网结构通过影响人流与车流的分布，进而影响了土地利用尤其是商业用地的空间分布。如下图所示，在Scoppa和Peponis针对阿根廷首都布宜诺斯艾利斯的研究中发现，商业活动的空间分布呈现出两个趋势。一方面，如一些经典城市物理系统模型（可参见德国地理学家Walter Christaller提出的“中心地理论”）所描述的那样，总体上看商业活动密度由城市中心向边缘递减，另一方面，即使考虑街道与市中心距离因素的影响后，商业密度与街道的可达性（可通过街道距离所有其他街道所需的转折次数来考察）仍然呈现出显著的相关性。换句话说，街道的可达性越高，商业活动也越密集。这表明城市对特定活动的吸引力不仅来源于传统意义上的中心，也来源于城市街道网络结构自身。
3. 有关城市街道网络的认知与理解
我们所关心的主要问题是：人们如何认知与理解城市的街道网络结构？
英国伦敦大学的Kim和Penn在实验中发现人们在绘制认知地图时经常能够捕捉到那些在街道网络中可达性更高的街道。同时，他们比较人们凭记忆绘制的路网系统与真实的路网系统后发现，同样的道路在两个系统中具有相似的可达性。换句话说，从句法角度来看，人们对于街道系统的认知与真实街道系统的句法属性（如街道的可达性等）密切相关。
在佐治亚理工学院，我们与明尼苏达大学的脑神经科学家们合作进行了一项空间认知实验。我们准备了二十个城市道路网络的样本（如下图所示）。这些道路网络可以被直观地归为五种不同的类型：规整的网格、拼贴的网格、变形的网格、超大尺度的网格、以尽端路为主的路网等。参与试验者被要求在观察这些城市路网后指出假想中市政厅（在西方城市文化中即意味着城市中心）坐落的位置。结果显示被试验者平均只用了不到9秒钟就指出了假想中城市中心的位置。有趣的是，这些位置也恰恰位于这些街道网络地图中经计算机分析表明可达性很高的地方。当然，这些被试验者在实验中的表现得益于一个事实。那就是，尽管这些街道网络样本的类型不同，但位于其中可达性高的那些街道均倾向于形成一个总体骨架，并渗透到路网的不同部位。
图片出处：Christova P, Scoppa M, Peponis J, Georgopoulos A P, 2012,"Exploring small city maps" ExperimentalBrain Research 223 207-217
John Peponis EBRA2014演讲风采
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