基于Depthmap的地铁站换乘空间导向性优化设计

胡　斌　倪振杰　吕　元

(北京工业大学建筑与城市规划学院　北京　100124)



基于Depthmap的地铁站换乘空间导向性优化设计

胡斌倪振杰吕元

(北京工业大学建筑与城市规划学院北京100124)

以地铁为中心的综合一体化换乘中心日渐普遍，地铁站换乘空间导向性是影响换乘高效程度的重要因素。Depthmap作为空间句法分析软件，对空间具有独特的分析视角。首先，介绍空间句法相关知识及北京地铁白石桥南站的运行现状；其次，利用空间句法软件depthmap建立模型，对平面中的流线组织、平面布局与节点设计采用空间句法参数分析，将难以用语言进行描述分析的地铁站换乘空间用空间句法的不同参数进行表达与评价；最后，以白石桥南站为例，基于空间句法软件depthmap分析结果，针对发现的问题提出相邻空间的有机整体连接、采用大尺度融通空间、重要节点设计吸引人流等优化设计策略。

地铁站；Depthmap软件；换乘空间；优化设计

现代化的建设使城市范围不断扩大，地铁的建设亦成为城市发展的主题[1]。地铁站换乘空间具有换乘流线复杂、人流量大等特点，换乘空间在换乘中起到非常重要的作用。其导向性研究在换乘频率、转运规模日益增大的趋势下显得尤为重要。空间句法是一种通过对包括建筑、聚落、城市甚至景观在内的人居空间结构的量化描述来研究空间组织与人类社会之间关系的理论和方法[2]。经过20余年的发展,空间句法理论已经深入到对建筑和城市的空间 本 质 与 功 能 的 细 致研究之中[3]。目前，国内外对于空间句法的应用多停留在城市形态、保护及更新、空间认知及导向寻路等领域，具有将感知效果转化为可见、量化、易解析的特点。应用研究体现出良好的应用前景，而其在地下空间设计研究中的运用则属于较为空白的领域。

笔者选取现实中影响换乘空间导向性的3个主要因素：平面布局、流线组织与重要节点设计，并选取Depthmap中与之对应的3个参数：集成度(Integration value)、可理解度(intelligibility)与智能代理机器人(agent analysis)，运用空间句法对北京白石桥南站的换乘空间进行导向性分析，并据此提出相应的优化设计策略。

1　基于depthmap的评价方法

在科技高度发展的今天,计算机模型分析在空间结构分析中所起的作用越来越被广大学者认识[4]。Depthmap作为空间句法的分析软件,从空间的构型入手[5],分析由街道和道路的网络以及所有在此基础上附加的空间所组成的空间结构特性[6]。软件会模拟最理想环境下的运动状态，计算出所需要的连接值(connectivity value)、控制值( control value)、深度值(depth value)、集成度、可理解度等5个基本变量，并衍生出许多其他用来描述空间的变量。笔者选取其中的集成度、可理解度与智能代理机器人3个变量进行分析现实中存在的问题。

1.1集成度

集成度值越高，即表示该单元所居位置的便捷值越高[7]。集成度衡量了一个空间吸引到达交通的潜力。整体集成度表示节点与整个系统内所有节点联系的紧密程度；而局部集成度则是表示某节点与其附近几步内的节点间联系的紧密程度[8]。

depthmap中局部空间集成度与整体空间集成度的融合程度参数可以描述系统内是否存在多块分离的小区域。对地铁站整个换乘空间的平面布局进行量化分析，验证换乘空间的导向性。

1.2可理解度

可理解度描述的是处在局部空间对于整体空间把握的程度。如果空间系统中连接值高的空间，其集成度也高，那么，这就是一个可理解性好的空间系统[9]。地铁站换乘空间流线组织最重要的评价指标之一就是平面流线是否容易被识别，有利于增强换乘乘客的导向性。

1.3智能代理机器人

心理学研究表明，人们应用2种参照模式判断自身所处的位置：一个是自我参照体系，另一个是环境参照体系。环境参照体系的含义是在面前视域范围内把可以作为判断方位的物体作为参照的基点，再根据此基点做出相应的选择[10]。Depthmap就是通过模拟和观察环境参照体系中每个人的运动轨迹来看待整个空间环境的，通过模拟人流来观察人流在行进过程中节点设计出现的问题。

1.4Depthmap评价方法

1) 集成度分析。以整体集成度为x轴，局部集成度为y轴，建立关联表，求导其r-squared值。r值越大，说明局部空间和整体空间越融合，平面布局合理性也越高。

2) 可理解度分析。对整个换乘空间进行depthmap分析，集成度高、连接度高的点其可理解度就高。通过集成度与连接度的分析图，然后根据depthmap导出连接度-集成度散点图，分析所得r-squared值，分析r值的高低。r值代表了流线组织的可理解度。

3) 代理机器人分析。运用代理机器人模拟人流，是否设计节点，是否变化空间尺度来吸引与汇聚人流，减少人流的停滞，起到引导乘客换乘的作用。

2　具体实例分析

2.1研究对象选取

北京地铁白石桥南站是地铁6号线与9号线的换乘车站。地下1层为站厅层，在两线交叉处设置公共站厅。地下2层为9号线站台层，地下3层为6号线站台层(见图1)。6号线部分为设备层，研究换乘乘客在换乘空间中的导向性问题，所以省略对设备层部分的分析，只对乘客可以进入的换乘空间进行分析。

图1　北京地铁白石桥南站轴测示意

2.2空间导向性分析

较为复杂的换乘方式很容易削弱换乘乘客的导向性。由于缺乏对外界的可视性，导致人们对环境难以清楚了解，没有了外界参照物，人们很难感知地下建筑的整体布局，由此导致在地铁空间的定向困难[11]，很多乘客在地铁站换乘空间中缺少导向性，换乘行为不流畅。借助depthmap软件对白石桥南站各个平面进行分析，提出换乘空间导向性优化设计策略。

2.2.1整体集成度与局部集成度融合程度分析

平面布局的合理有效与否，也是影响换乘空间导向性的一个重要因素。平面布局中整个系统越融合，衔接越紧密，则平面布局越成熟。

图2是整体集成度-局部集成度散点图。

图2　整体集成度-局部集成度散点图

由图2可以看出，整体集成度与局部集成度相关，利用depthmap求导趋势线的均值方根r-squared，这个值代表了局部空间和系统空间的融合程度，r值越大，说明局部空间和系统空间越融合，平面布局合理性也越高。由白石桥南站整体集成度与局部集成度r值0.48看出，融合程度较低，存在许多分离的小区域，布局不是很紧凑。

2.2.2空间可理解度分析

流线组织大多依靠建筑师经验，处在其中的乘客是否容易在局部很清楚地对整个换乘空间流线有整体把握是导向性最基本的评价指标。根据可理解度定义可知，集成度高、连接度高的点其可理解度高，乘客更容易在此把握空间全局，流线组织更为有效，可增强换乘导向性。图3是站厅层与站台层换乘空间集成度分析。

图3　站厅层与站台层换乘空间集成度分析

对白石桥站的Depthmap可理解度分析，由图3可以看出，地下1层站厅层内侧集成度比较高，站台层的两个角落集成度较低。地下1层到地下2层，地下1层到地下3层，拓扑深度逐渐变大，可达性差，集成度小，吸引到达交通的潜力就小。地下1层位于地铁站最上层，整体集成度偏高。地下2层与地下3层分别通过楼梯连接地下1层，站台层楼梯部分集成度高于两侧其他站台层空间。

由图4可以看出，连接度较高的区域位于站台层内侧，连接度较低的区域位于站台层的角落。使用空间主要分为楼梯空间与过道空间，楼梯空间只与其中的部分过道空间有连接，而过道空间大都彼此联系，因此，对整个换乘空间而言，靠近楼梯的空间连接度要低于其他部分的连接度。

由图5可以看出，集成度高、连接度高的点，分布在回归线上方，相反的则分布在下方。

利用depthmap求导趋势线的均值方根r-squared，对于整个空间流线的系统性进行判断，即为所选空间的智能值，这个值代表了单元流线空间在系统的地位及与周边流线空间连接关系是否关联统一。该值取0～1之间，越接近1，说明流线的可理解度就越高。一般高于0.45就认为具有很好的可理解度。白石桥南站可理解度r值为0.24，整个换乘空间流线可理解度较低，流线组织不容易识别，降低了换乘导向性。

图4　站厅层与站台层换乘空间连接度分析

图5　连接度-集成度散点图

2.2.3代理机器人模拟分析

建筑空间重要节点的设置既可以汇聚人流，又可以引导换乘，增强换乘导向性。通过depthmap进行智能代理机器人模拟(见图6)，分析人流汇聚的可能性，评价换乘空间汇聚与引导人流的能力。

图6　代理机器人分析

由图6可以看出，白石桥南站换乘空间缺乏节点设计，没有较大空间来吸引与汇聚人流，空间缺乏变化，比较单调，导向性较差。通过代理机器人模拟人流分析，多数人分布得比较平均，匀质空间不利于提高换乘导向性。

3　优化设计策略

3.1相邻空间有机整体连接

通过整体集成度与局部集成度融合程度分析平面布局，局部空间与系统空间越融合，平面布局合理性也越高。根据集成度是深度值的倒数可以得出，想要提高整体空间与局部空间的融合度，就要降低连接区域之间的深度值，保持空间结构形态的连续，这种连续的形态在相邻的空间中形成有机整体。在设计手法中也是多种多样：采用圆弧处理空间之间的衔接部分，不会显得特别生硬，空间之间的联系也更为紧密(见图7)；相邻空间之间设计风格相统一，避免出现较大变化；减少不必要的分离小区域等，从而增大整体集成度与局部集成度的融合程度。

图7　相邻空间采用圆弧处理

3.2尽可能采用大尺度融通空间

从可理解度方面出发可以看出，交通组织优化必须提高集成度与连接度；根据前面提到的集成度是全局深度值的倒数可以得出，要提高交通组织的可理解度，就要降低全局深度，提高连接度。因此，在空间句法层面上，大尺度融通空间的交通组织的可理解度略高一些。在以后的地铁站换乘空间设计中，应该尽可能地提高空间的尺度感(见图8)，进而提高空间流线组织的可理解度。

图8　大尺度融通空间

3.3重要节点设计来吸引人流

根据白石桥南站换乘空间代理机器人分析可以看出，模拟人流均匀分布在整个换乘空间。换乘空间设计应该避免尺度规整，重要的节点处应增加空间尺度变化；在出入口、空间内部等重要节点布置中庭(见图9)、绿化景观、休闲区等；通过空间处理手法增强节点处空间的趣味性，引导人流的行进，增加流动性，增强换乘空间的导向性。

图9　换乘空间布置中庭

4　结语

目前对于地铁站换乘空间的分析缺乏量化指标，只是停留在感性认识上。怎样利用量化数据进行换乘空间的导向性分析已经成为必要的研究。本文以白石桥南站为例，从平面布局、流线组织、重要节点设计提出导向性的量化分析，并在空间句法层面上提出相应的优化设计策略。希望对我国今后的地铁站换乘空间分析和评价、研究提供有益的借鉴。

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[3] HILLIER B, HANSON J.The Social Logic of Space [M].Cambridge:Cambridge University Press, 1984.

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[8] 张愚，王建国.再论“空间句法”[J].建筑师，2004(3):33-44.

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(编辑：曹雪明)

Optimization Design for Transfer Space Orientation in Subway Station Based on Depthmap

Hu BinNi ZhenjieLyu Yuan

(College of Architecture and Urban Planning, Beijing University of Technology, Beijing 100124)

The transfer station complex with subway as its center is becoming increasingly important with the rapid expansion of Chinese cities. The orientation of transfer space in the subway station is an important factor affecting the transfer efficiency. Depthmap is an analysis software of space syntax, with a unique perspective of space analysis. This paper firstly introduces the basics of space syntax and the current situation of Baishiqiao South Station in Beijing. Secondly, Depthmap is used to establish the model of Baishiqiao South Station, and the space syntax parameters are used in the analysis of the streamline organization of the station plane, the plane layout and the node design. They are also employed to express and evaluate the transfer space which is difficult to be described by language. Thirdly, Baishiqiao South Station is taken as an example. On the basis of the results of Depthmap analysis, we put forward some design strategies such as the organic connection of the adjacent space, large circulation space and important node design to attract passenger, etc.

subway station; Depthmap; transfer space; optimization design

10.3969/j.issn.1672-6073.2016.01.008

2014-11-17

2015-01-07

胡斌，男，博士，副教授，从事地下空间规划与设计的研究,binhu126@126.com

北京市自然科学基金项目(8132020)；国家自然科学基金项目(51108004);全国工程专业学位研究生教育自选课题研究资助(2014-JY-004)

U231.4

A

1672-6073(2016)01-0030-05