上海滴水湖站点广场建成环境审计

上海滴水湖站点广场建成环境审计

 

4.1访客画像

 

4.1.1访客特征分析

 

本研究所采用的LBS数据是通过大量移动互联网用户终端报点实现海量用户时空位置的记录[23]。通过第3方数据服务商获取滴水湖站点和滴水湖站点广场3个月内（2021年6月29日—2021年9月29日）的LBS数据，对访客特征（如访客流量、到访频率、居住距离、年龄构成）进行统计分析，基于此推断空间的主要使用需求。

 

访客特征的分析结果包含3个方面。

 

1）访客流量和到访频率方面，滴水湖站点广场日常经过的访客流量相对较大，约占周边整体研究范围的1/2，但高频到访的客流量占比过低，为0.67%，可见途经和单次到访客流占据主体，该交通枢纽并未成为人们的日常性高频到访目的地。

 

2）居住距离方面，40%的访客居住在距离滴水湖站点广场5km以外的区域，多为远距离目的性访客；居住距离在2km以内的访客不足1/2，说明人们对该区域近距离日常使用过少。

 

3）年龄构成方面，访客的整体年龄构成较为均衡，26~45岁中青年人群居多，其中36~45岁人群占比超过30%，55岁以上老年人及19岁以下青少年和儿童均占比较少。

 

4.1.2功能定位分析

 

基于访客特征与需求分析，通过公交刷卡和POI数据可以对滴水湖站点广场的功能定位进行初步研判。具体包括各时段（工作日、周末）、各站点（滴水湖站点与典型新城站点如松江新城站点、新江湾城站点）的进、出站访客流量的平均值，以及站点周边不同时间可达范围内的设施数量及类型，并基于美团数据进一步分析站点周边店铺的服务水平与质量。

 

基于滴水湖站点工作日每小时进、出站访客流量的变化趋势分析（图2-1），可提取重点时间段如早高峰、晚高峰，判断站点访客人群的主要出行模式，从而推断主要服务人群类型（通勤工作人群/游客到访人群）。结果显示，滴水湖站点的进站早高峰出现在07：00—08:00，访客流量达到600人//li，比出站早高峰偏早，与典型新城站点进、出站早高峰相对一致;而出站晚高峰出现在19:00-20:00，达到450人//li，比进站晚高峰更晚，可初步判断，在滴水湖本地居住但在主城区就业的居民通勤时间较长;而进站晚高峰出现在16:00-17:00，说明在地铁站及周边工作的人群离开较早。由此可判断，来临港新城工作的人群当前仅以就业为导向，但这与临港新城未来以产城融合的目标有所差距，站点周边和居住相关的功能配套设施及夜间经济有待发展。

 

选择上海典型新城站点—松江新城(远郊新城综合节点)站点、新江湾城(主城区代表性国际社区中心)站点作为对比案例，通过两者与滴水湖站点的访客流量及周边设施功能对比，可以研判滴水湖站点的使用特征及发展状况。



不同站点一周内日均进、出站访客流量分析结果显示(图2-2)，滴水湖站点使用频次较低，属于发展中的远郊新城地铁站，与新江湾城、松江新城站点相比，滴水湖站点日均进、出站人数均较低，说明滴水湖虽属于远郊旅游目的地，但吸引力不强;不同站点周边设施的数量和类型分析结果显示(图2-3)，尽管滴水湖站点与发展成熟的松江新城站点类似，站点周边步行5,10,15~可达范围内的设施数量逐渐增加，但是滴水湖站点周边的设施数量明显偏少，且5~可达范围内的设施比例过低，说明滴水湖站点发展尚不成熟;此外，滴水湖站点周边的设施类型以就业为主导，公共服务类设施比例较低，且尽管滴水湖站点的访客流量数据表明有部分人群周末在滴水湖度过，以旅游度假为出行目的，但从旅游设施占比来看未能充分凸显滴水湖的城郊旅游功能。

不同站点步行15~范围内商业服务水平分析结果显示(图2-4)，滴水湖站点周边商业服务设施虽然在营业时长上与松江新城和新江湾城类似，但质量较低(平均点评分数不高)，且美食客单价较对比案例高，存在较大提升空间;此外，滴水湖站点周边的店铺服务类型十分匾乏，以生活便利类为主。

 

4.2行为活动

 

4.2.1行为注记分析

 

在对访客特征及功能定位分析的基础上，本研究将关注点聚焦于人在空间中的活动规律，分析空间的使用效率。运用无人机航拍影像可快速、高效地实现中、大尺度公共空间的行为注记，在提升效度的同时保证信度。



本研究于实验当天的o}:oo-m:so时间段内分7次(每次0.5li>使用无人机采集滴水湖站点广场的航拍影像(无人机的飞行高度为120m)，拍摄行人的空间活动行为，并对照无人机航拍影像在}}}}Gls软件中开展标记，计算生成空间活动行为的热力分布图，将空间活动连续叠加获得空间驻留行为的热力分布图(图3)，进而推断行人在滴水湖站点广场各个时段的行为活动路径分布。

 

空间驻留行为的热力分布可以反映空间的实际利用率，以及人群对场所的使用需求与偏好。结果显示，驻留人群主要集中在滴水湖地下广场出口和滨湖广场附近，滴水湖站点所在的中央广场完全没有人驻留，因为地下广场提供了商业娱乐活动和宜人的小气候，而滨湖广场给予了开阔的景观视野，能有效吸引人群驻留。

空间活动行为的热力分布结果显示，人群活动沿滴水湖站点中央广场两侧呈线状分布，中央广场空间完全无人进人，人群在各时间段均主要在滴水湖地下广场及滨湖广场活动，且16:00后南侧广场人数迅速减少，大量人群活动向地铁口迁移，表明空间活力衰减极快。

研究发现，中央广场空间可进人性差，而滨湖广场的商业活动和景观能有效吸引人群前往，但是笔者观察发现，傍晚及人夜后滴水湖站点广场活力衰减迅速。该结果说明丰富的娱乐活动、开阔的景观视野、良好的商业氛围，是吸引市民驻留、活动的重要因素。

 

4.2.2空间句法分析

 

通过空间句法分析对滴水湖站点广场的空间可达性进行测度，进一步探索导致上述空间活动特征的空间形态因素。基于滴水湖站点广场的空间数据，使用空间句法DepthmapX软件计算空间拓扑结构特征，从而分析获得滴水湖站点出入口、地下广场、中央广场、路口的拓扑深度。

 

以滴水湖站点的出口为出发点的拓扑计算结果显示，到中央广场的拓扑深度较高（图4-1），这表明从滴水湖站点出口出发到达中央广场各处的拓扑步数较多（蓝色、绿色、黄色、红色代表拓扑步数依次增加，较多的步数意味着频繁的绕行、转向），可达性较低，从空间角度解释了中央广场人流量较小的现状。

以路口为出发点的拓扑计算结果显示，相较于从滴水湖站点出口出发，从路口到中央广场的拓扑深度更高（图4-2），地面上的栅栏、绿化等各类阻隔造成路口到中央广场中各处的可达性较低。

 

4.3空间感知

 

4.3.1视觉品质分析

 

空间感知分析则更进一步揭示空间行为的内在影响机制。首先基于视觉品质的分析，可以测度空间可意向性及人群的视觉偏好。可意向性[24]指场所的品质使得该场所具有独特性和可识别性，是评估城市空间视觉品质的重要方面。本研究运用眼动追踪技术获得被试者的视觉焦点动态数据（即眼睛注视数据，包括目光停留坐标、持续时间等），通过被试者的视线集聚程度及视觉焦点存在时长作为评价可意向性强弱的指标，对城市空间的可意向性进行量化测度，进而评估空间的视觉品质。

 

选取广场空间（地上中央广场）、街道空间（广场周边街道）、地下空间（地下广场）3类典型空间作为视觉品质分析对象，挑选6位未曾到过研究区域的建筑规划领域专业人员作为典型被试者，让他们佩戴眼动仪按照预定路径步行开展测试，共采集3164s带标记点的眼动视频数据，在D-lab软件中将视觉焦点数据进行可视化，获得视觉焦点热力图，通过与行进路径中的位置一一对应，评估滴水湖站点广场中3类典型空间的可意向性强弱。


   

广场空间的视觉焦点热力图表明，该类空间视线偏散，可意向性不高（图5-1），广场中的植被绿化和轴线对景对视线有较强吸引力，故在相对空旷的广场中增加能提供遮阴的树木和绿植，可以通过对景方法强化重要轴线，进而强化视觉焦点。

街道空间的视觉焦点热力图表明，因为临街建筑底层界面具有较高渗透率，能够提供更好的视觉焦点，该类空间的可意向性较高（图5-2），可作为临港新城后续建设参考，协助有较高可意向性的街道空间设计。地下空间的视觉焦点热力图表明，临时性小售货亭和地下广场的顶部具有一定的可意向性，但无法提供持续的视觉焦点，因此整体可意向性不高（图5-3），应适当在后续设计中植入有活力的亲人尺度小型商业空间，并适当增加地下广场顶部的覆盖范围、吊顶照明以及墙绘，从而提升空间可意向性。

 

4.3.2生理感知分析

 

基于可穿戴传感器的生理感知分析，可获得人在建成环境中的生理、心理反馈。结合八通道多模式生理传感器采集的EMG、皮肤电传导（skinconductance,SC）等数据，可以对被试者的空间感受进行更加客观的测度。同时，基于E4手环采集的EDA数据也能支持空间情绪分析。

 

在生理感知实验中，让被试者穿戴八通道多模式生理传感器收集EMG、SC数据，穿戴E4手环收集EDA数据，然后让被试者在滴水湖站点广场及其周边街道中的路径行走，获得较为稳定连续的生理数据。路径总共3条，涵盖地上的中央广场、滨湖广场和广场周边街道以及地下广场。EMG数据显示（图6-1），地下广场的路径相比于在地上的路径数值波动较小，说明有围合遮蔽的室内和半室外空间给人更舒适的空间体验，且地上的路径中负面情绪突变点是由于烈日和大风导致的。



SC数据显示（图6-2），随着步行时间的增加，SC数值整体均呈现逐步升高的趋势，在步行中营造良好的遮阴环境能显著提高人的情绪状态，SC数值随之呈现平缓或下降趋势。EDA数据显示（图6-3），当被试者处于较差的环境品质中，EDA数值上升，代表紧张情绪的上升；而处于较好的环境时，EDA数值下降，代表紧张情绪得到缓解。

 

通过EMG、SC、EDA数据区分出兴奋、平静、沮丧、压力等不同情绪状态，结合被试者情绪采访的主观数据，将生理数据与空间GPS数据对应，从而获得滴水湖站点广场的情绪地图（图7）。

 

情绪地图中较为典型的3条路径体现了情绪与环境的关系。在路径a上，人在滨湖广场附近时的情绪较为积极，这表明在环境优美的自然景观界面设计公共空间可以提升人们的环境感受。

在路径b上，人在地下广场和滨湖观景平台附近时的情绪较为积极，说明高质量的公共活动空间可以给人较好的体验感，而当人面对交通繁忙的车道时情绪较为消极，说明连续、适宜的步行环境可以给人较好的环境体验。在路径c上，人在接近有遮蔽的公共空间时情绪较为积极，而在空旷无人的广场附近时情绪较为消极。