上海市北外滩滨水公共空间的5个模型建构 - PenJing8
上海市北外滩滨水公共空间的5个模型建构
2023-09-24 17:13:30  浏览:0
模型建构
 
 
3.1数据收集
 
场地改造前的调研于2019年6月4日(工作日)和6月16日(休息日)的5个时间段(07:00—08:00、09:30—10:30、12:00—13:00、14:30—15:30、18:30—19:30)展开。笔者通过现场测量获取空间要素数据,采用录像、问卷和Wi-Fi探针等复合调查方法获取行为活动数据,以弥补单一方法的局限性。1)通过录像记录游人的性别、组群、运动轨迹、分布状况等信息;2)通过问卷对老年(>65岁)、中青年(18~65岁)和儿童/少年(<18岁)进行问卷调查②,获得目的、路线、吸引点偏好等信息;3)将Wi-Fi探针布设在吸引点周围,细致记录行为数据,为吸引点附近驻留量的拟合提供精准数据。
 
3.2筛选转译
 
 
根据不同人群行为特征,如极限时长、极限距离、基础速度等,赋予粒子“个性化”参数。笔者将行为活动归为观赏、坐憩、文化、运动、消费5类,用AnyLogic软件行人库的行为模块进行转译;将空间要素归为基面组织、岸线形式、公共建筑、配套设施4类,用AnyLogic软件行人库的环境模块进行转译。
 
一些不易表达的情境可以通过模型改进来完善,如运用代码内的条件语言对遮阴设施下的环境模块进行定义,日照越强模块吸引力越大。由此,建立多代理粒子群和仿真环境。
 
3.3偏好分析

上海市北外滩滨水公共空间的5个模型建构
 
人群对空间要素的偏好,是促成行为随机性的主要原因。根据问卷的1~5级吸引点偏好选择,取平均值获得各类人群对不同要素的偏好评分,确定11类要素吸引点③。然后,计算单类要素偏好评分与11类要素评分总和的比值,作为要素初始吸引力权重,提供粒子和仿真空间的参数关系(表1),后续将通过模型拟合修正吸引力权重。
 
3.4模拟运行

  上海市北外滩滨水公共空间
 
更多的候选路径支持行人不确定性的活动调度和路径选择[25]。为模拟滨水随机行为过程,笔者设置“行为活动链”,其中7个入口和5个出口代表场地尽端,中间串联46个要素吸引点,位置相近的吸引点并联设置。依据初始吸引力权重分配粒子,如咖啡厅对老年人的初始吸引力权重为0.06,则有6%的老年属性粒子在此停留。将与现场出入口人数相应数量的粒子放到各个尽端,粒子进入仿真空间后,遵循“感知—选择—行动”的连续流程,并依据吸引力权重受到各类要素不同程度的吸引,在每一个步进中对并联的下一组吸引点做出选择,在哪个吸引点被吸引、驻留或直接跳过,模拟走向吸引点、驻留、不被吸引继续前进等行为,实现粒子的自主运行(图3)。
 
3.5拟合调校
 
输出模拟结果,对人群密度、分布、轨迹等实测和模拟示图进行定性比较,同时对46个吸引点驻留量实测和模拟数据在SPSS软件中进行双变量相关性分析。如果相关性分析结果不理想,则调整吸引力权重,如魔法矩阵最初实测和模拟数据相差较大,故对中青年和老年的吸引力权重进行调整,直到调整至0.35时结果较好(实验显示以0.10为最小调整单位模拟结果有明显变化)。最终,10个时间段各吸引点相关性分析的Pearson系数最小为0.686,最大为0.938,均大于0.600;显著性水平均为0.000,远小于0.010,表明模型有效。