街道可步行性的3个研究区域与分析框架

摘要：近年来．针对步行环境的评估日益受到风景园林学者的关注。已有研究从视觉景观质量评价的角度评估街道空间步行适宜性，在分析框架中未纳人与街道承载功能有关的评价指标。针对这一情况，本文整合街景图像、兴趣点数据、路网数据等多源大数据开展北京二环内城区的街道可步行性评估，研究表明该区域街道可步行性处于中等水平，街道可步行性随着圈层数量的增加呈现波动上升趋势。

 

引言

 

随着我国城市建设进人转型时期，步行环境的研究正日益受到风景园林学者的关注，在以机动车通行为导向建立起来的现代城市中，街道尺度失衡、步行空间品质下降、人车路权矛盾突出等问题不断出现，如何推动步行友好城市建设成为城市更新的重点关注内容。

 

针对街道可步行性，目前学界尚没有一致的定义＾２］。相关研究将步行性描述为空间对行人步行引导能力的空间属性［？。２００７年，国外学者用基于日常设施分布规律的步行指数（ｗａｌｋｓｃｏｒｅ）来描述街道可步行性［４］，但其中部分权重并不完全适用于国内城市。在国内学者的相关研究中，邓浩将城市平面肌理应用于步行空间的研究中［５］，对其基本特征展开了形态学分析。郭炼镠等结合田野调査数据，对上海曹杨新村开展了步行舒适度研究？，房佳萱基于ＰＯＩ数据对深圳市南山区的步行可达性进行了测度［７］。此类研究往往基于手工拍摄的街景或是单维大数据来评估街道空间可步行性。

 

近年来，得益于风景园林数字化技术的快速发展，部分学者尝试运用语义分割算法来定量地测度街道空间中的各类要素［８］，对绿色基础设施与街道空间品质之间的关系开展了研究。如郝新华等基于街景对成都一圈层、二圈层内的街道绿视率进行了研究［９］，提出将街道绿化作为可步行性的评价指标。叶宇等抓取了上海中心城区的街景数据，结合路网数据对上海中心城区的街景绿化进行了评价［１°］。唐婧姻等通过街景图像的客观要素构成分析和步行者主观评价，对北京和上海的街道舒适度展开了研究。

 

总体来看，相关研究尝试利用街景数据针对街道空间品质下降的问题进行了一定的讨论，但其往往着眼于街景客观要素分析，与街道可步行性的连接较少。同时，多数研究仅仅将平面路网作为研究基面，忽略了街道三维空间品质及街道承载的各项城市功能。本文将街景图像、路网数据以及ＰＯＩ数据三者结合，共同构建街道步行空间的测度体系。从而较为准确地评估街道步行环境品质，为后续风景园林学科建设步行友好城市提供科学理性的数据支撑。

 

１研究设计

 

 

研究范围为北京二环线以内的城区，面积约为６４．４ｋｍ２（图１），该片区的街道空间丰富多元、街景数据质量较高，便于开展相关研究。



本研究的分析框架主要包括数据采集、指标计算、品质评分、街道可步行性评价４个步骤（图２）。

 

１．２研究数据

 

研究中所使用的数据包括ＰＯＩ数据、路网数据以及街景图像数据。路网数据通过ＱＧＩＳ平台下载，以５０ｍ为间距在路网数据上生成采样点（图３），将其发送至百度地图开放平台用于采集垂直于道路方向前、后的街景数据，最终下载并处理７７８６张图像用于语义分割及相关指标计算。抓取２０２１年的高德地图Ｐ０Ｉ数据共３９３８０条，根据研究需要分为餐饮购物、公共设施、体育休闲、生活服务、交通设施、医疗保健６类。

 

本文采用ＰＳＰＮｅｔ这一语义分割算法％对街景图像进行分割，该算法经过Ｃｉｔｙｓｃａｐｅｓ数据集的预训练。经由不同训练集训练的语义分割模型对于图片具有不同的识别效果与类目。经验证，Ｃｉｔｙｓｃａｐｅｓ数据集更适合用来进行街景图像的语义分割，该数据集对于街景图片中不同季节的树木有较好的识别效果（图４）。

 

 

街道的可步行性受到多方面影响．环境设计预防犯罪理论指出监视性（ｓｕｒｖｅｉｌｌａｎｃｅ）是影响街道治安的核心要素之一［１２］，街道的行人容纳量直接影响了街道空间的环境监视度。同时，街道空间机动化程度以及人行道占比会影响到人的视觉感知性安全。因此，本文选择环境监视度、机动化程度以及人行道指数作为衡量街道步行空间安全性的三个指标。

 

城市街道空间的景观视觉特征在步行者对周围街道环境的感知中起到了核心的作用：１２？］。美丽宜居的城市建设是风景园林学科重要的实践领域之一，因此本文选取绿视率、天空开阔度以及街道围合度作为街道空间步行舒适性的表征。通过语义分割技术计算各视觉要素像素点面积占单张街景图像所有像素点面积的比值，相关公式如下：

 

式中，Ｇ、Ｓ＊、Ｗ、Ｊ３、Ｆ、Ｐ、Ｃ、Ｔ、Ｂ？、Ｓ；．分别为树木、天空、墙体、建筑、围栏、人群、汽车、货车、公交车、人行道这１０类视觉要素在第〃张街景图像中的像素点面积比；Ａ为整张街景图像的总面积；ｍ为同一街景点爬取的街景图像数。

 

便捷性也是衡量街道可步行性的重要指标之一。距离公共交通的距离越近，人们便会倾向于选择步行出行。本文引人街景点与公共交通之间的距离作为街道空间便捷性的表征指标。街道所能提供的服务类型与数量也会影响街道的步行体验，故本文采用ＰＯＩ密度以及ＰＯＩ多样性指数来表征对应街道功能的密度与混合程度。街道空间的功能密度（ＰＯＩｄｅｎｓｉｔｙ）为一定缓冲距离内，各类型ＰＯＩ数量与街景点缓冲区面积的比值，计算公式如式（７），街道功能多样性指数基于香农熵指数测度，计算公式如式（８）。上述各计算结果均经过归一化处理［式（９）］。

 

式中，ｓ为总的设施数目；Ｐ，为该类设施在设施总数的中的占比。

 

综上，本研究基提出安全性、舒适性、便捷性这３个维度，对北京二环内城区的街道可步行性展开研究。