三维空间网络分析对步行可达性的定量评价——以上海浦东足球场周边地区城市设计为例

■ HAN Siheng CHEN Yong ZHANG Lingzhu

0 引言

城市设计关注城市各个尺度的功能布局、空间形态和环境行为等之间的“关系”[1]。城市空间可被抽象成为不间断网络中的构成元素，彼此之间产生相互作用，从而改变内在的活动集散分布[2]。在较为微观的社区邻里尺度下，步行活动是所有空间活动的基础。近年来，以图论为基础的可达性指标广泛地应用在中微观城市设计研究领域，并且不断地在实例中得以验证。步行可达性作为城市设计方案对空间活力促进作用的评价指标，通过探究空间元素之间的关系，分析行人活动的分布潜力。

方案的对比评价中，传统上设计师往往根据所处的社会环境、自身储备和感性认识等定性判断行人活动的分布，选取合适的方案进行推进，缺少客观严谨的定量评价[3]。现今地理信息系统（GIS）的快速发展，使得城市空间关系的定量表达成为可能，通过计算得到的流量潜力是定量评价的关键指标，结合城市设计师的丰富经验，可以更加科学客观地描述方案的步行可达性和城市空间活力。

空间网络分析为可达性的量化提供了一个较为可靠的手段。与传统的空间分析方法相比较，空间设计网络分析（spatial Design Network Analysis，简称sDNA）软件提供了三维空间分析的新方法[4]。本文从空间网络的基本理论出发，将上海浦东足球场周边地区城市设计三个方案的步行系统作为分析案例，采用空间设计网络分析（sDNA）软件，对方案步行可达性进行三维定量对比和评价，同时，建立同一方案的多个模型，探讨不同情境下人流潜在分布。不仅通过案例来阐述空间网络结构的理论和概念，而且从图论可达性的角度，探讨不同方案的三维步行网络空间结构对于城市活动的微妙影响。

1 理论基础与方法

城市设计理论主张用物质形体空间的方式影响城市的发展[5]，诺伯格·舒尔兹提出，场所、路线、领域等空间构成要素的组合使得空间开始真正成为可测出人的存在的次元[6]；克里斯托弗·亚历山大在《城市并非树形》中指出，“半网络结构”的结构复杂性具有丰富的可变性和可选择性，场所与人的活动之间具有多样的联系[7]；希列尔等认为，“城市形态产生运动”，即城市的道路结构决定着人在城市中的行为[8]；尼科斯·萨林加罗斯的城市网络理论提出，城市可被视为不同节点、模块及它们之间连接的物质形态路径所构成的整体[9]。城市空间根据经济和社会等方面的法则，连接城市形态和城市要素，并通过它们之间的相互作用，将其整合形成城市空间网络结构[10]。因此，城市空间作为动态的、不确定的空间网络，某一局部的异化都会产生联动的效果，进而对空间网络结构所承载的活动分布造成影响。

城市空间网络结构为实现城市形态的量化建模奠定了理论基础[9]。空间网络分析最开始应用于地理信息和城市规划专业，主要研究网络状态以及模拟资源在网络上的流动分配情况，并对其进行优化分析计算。随着空间网络分析的推广，近年来也出现了诸多关于步行可达性定量分析方面的研究和应用，如英国卡迪夫大学开发的空间网络分析工具——空间设计网络分析（sDNA）软件，其建构元素是路径中心线，它们集合在一起形成的三维空间网络成为了空间和活动一体化的抽象表达，因此，空间网络分析便具有了与实际日常生活行为的关联。张灵珠等发现，基于三维建模的空间网络分析能有效捕捉空间形态与行人活动的关系，帮助城市设计师解码三维的城市空间认知[4]；刘吉祥等利用空间设计网络分析软件，研究香港建成环境对步行通勤通学的影响，发现“地方情境”和人群区分会影响空间与行为的关系[11]；Cooper 等结合回归和空间设计网络分析方法，以商店零售面积为权重计算多元的理论步行流量变量，预测了英国卡迪夫市中心的城市空间布局随时间变化对步行流量的影响[12]。基于上述研究，本文尝试将空间设计网络分析（sDNA）软件应用于实际项目的方案对比中，通过情境模型的构建，希望尽可能描述城市的真实情况，增强步行流量潜力评估的可靠性。

2 城市设计案例概况

浦东足球场周边地区城市设计项目位于上海市浦东新区金桥城市副中心，属于张家浜楔形绿地片区。城市设计区域西侧紧邻浦东足球场，区域内东侧和北侧布置有14/21 号地铁换乘站——金港路地铁站，东部分布有南北向河道。该设计项目倡导全程步行可达，根据周边交通状况、功能布局和资源分布等因素，上位规划确定东北地块为商业办公区域，低层商业街区与足球场隔路相望，东南地块分布有商业设施和居住小区。

如图1 所示，方案1 低层商业街区呈现两轴的布局，二层步行天桥呈环状连接足球场和商业办公区，办公区集中在设计区域东侧，西部区域地块也分布着居住小区；方案2 低层商业街区呈折线单轴布局，二层步行体系呈网状连接足球场和商业设施等，西部区域地块同时分布办公商业功能；方案3 低层商业街区呈折线单轴布局，二层步行体系呈网状连接足球场和商业设施，西部区域地块也分布着居住小区。

3 空间设计网络分析

随着计算科学的不断发展，空间网络理论和分析手段逐渐从地理信息系统科学、城市规划领域进入到更为微观的城市设计、建筑设计领域，其中，具有代表性的空间句法软件公司已经与国际多家知名设计公司协作，而新兴的空间设计网络分析（sDNA）软件作为传统空间句法的三维视角的强化和补充，也逐渐在科研学术以及实用领域崭露头角[4][13]。可达性的量化是空间网络分析的一个重要部分，在不考虑路径宽度和使用功能的情况下，研究空间网络拓扑关系引发的活动潜力。

空间设计网络分析（sDNA）中，最重要的两项可达性分析指标为接近度（Closeness）和穿行度（Betweenness）。接近度描述的是某路径到计算范围内其他所有路径的难易程度，穿行度描述的是某路径在计算范围内被其他两两路径之间的最短路径穿过的次数[14]。计算公式如下：

图1 浦东足球场周边地区城市设计三个方案图

式（1）中，C为接近度指标，p（y）为计算范围半径R内节点y的权重；d（x，y）为节点x到节点y的最短距离；式（2）中，B为穿行度指标，OD（y，z，x）为计算范围半径R内通过节点x的节点y与z之间最短距离[15]。

对于具体的城市空间而言，接近度和穿行度分别对应目的性步行活动和穿行性步行活动[16]，这两种步行活动的结果，即到达和穿行。接近度高的路径更有可能吸引人流、聚集交往活动；穿行度高的路径可能会经过更多的人流量，吸引非目的性的活动。在生活中，到达和穿行这两个结果是可以互相转换的：到达某个空间的过程中可能穿过了其他空间，而穿过某些空间的过程可能也完成了进入从而到达的动作。这两种活动密不可分，共同参与营造了城市空间的活力[17]。因此，对步行可达性的探讨中，将会同时分析这两个计算指标，综合评估方案对活力提升的促进作用。

计算分析半径代表着某路径对应的相应距离活动范围内的路径相互关系,根据杨·盖尔的观点，500 m 左右的距离对于多数行人是可接受的路程[18]，同时，上海市民步行舒适距离为500 m[19]。因此，设定城市步行系统的计算分析半径为500 m。空间网络分析模型需要构建由城市快速路、主干路或自然地貌分割形成的完整区域，且整体计算模型范围应设置在主要研究行为活动的30 min 可达范围内。本文以城市设计区域为起点，上海市民步行30 min 可达的2 km 距离作为半径，总体计算建模范围处于主干路和城市快速路以内，主要展示设计区域范围的计算结果。

3.1 不同情境模型

在相同的城市环境中，不同情境（context）可能会导致不同的步行行为分布模式[11]。浦东足球场周边地区的人群流动情况比较复杂，包含体育场赛时的瞬时大量人流[20]、地铁站长期的持续人流和办公区上下班高峰时期的大量人流，针对不同的情境建立模型，以期较为准确地描述人们可能的步行路径以及流量分布（图2）。

情境模型分别对应三个典型时段的场景：上下班、无足球体育比赛活动时段；非上下班、有足球体育比赛活动时段；非上下班、无足球体育比赛活动时段，分别命名为情境1、情境2、情境3（表1）。

根据盛强和罗克乾等学者总结的轨道交通站点周边的步行流量规律[21-22]，以及足球场容量与上海轨交站点高峰时期30 min 客流量的比值[23-24]，本文在计算中，对地铁站点和足球场步行路径进行加权赋值，具体而言，通过绘制高层办公楼室内路径以模拟上下班活动，设定足球场疏散平台路径为吸引点，在OD输入权值，模拟进行足球体育比赛活动，以此尽可能使得人流聚集部分的预测流量与周围部分的预测流量比值符合轨交站点、足球场附近的人群活动规律，从而能够在一定程度反映不同情境下人流集散的真实情况。

3.2 计算结果分析

3.2.1 接近度

图2 三个方案不同情境的步行路径建模图

表1 不同情境所代表的活动时段以及建模范围

如图3所示，三个方案到达性步行潜力最大的空间（图3 红色部分）都聚集在商业区和东北部办公区。情境1 中，方案1 的东南部地块的办公区、方案2 酒店和西南部商业办公区、方案3 东南部地块的商业区和酒店区以及部分居住小区也有一定的到达性步行潜力分布（图3 橙黄色部分）。情境2 中，方案1 和方案3 的西南部区块居住小区到达性步行潜力较高（图3 红色部分），方案2 酒店部分和西南部区块办公有一定到达性潜力（图3 橙黄色部分）而居住小区部分潜力很低（图3 蓝色部分），方案3酒店部分到达性步行潜力较高。情境3 中，方案1、方案2 东部地铁站到达性步行潜力较大（图3 红色部分），方案3 潜力分布较平均。

对设计区域和商业区域各路径接近度分别取均值，结果如表2 所示，方案2 的预测到达性步行流量在三种情境下比值均最高，其中，情境1 上下班时最占优势（是方案3的2倍）。这说明方案2 不管是设计区域总体还是商业部分都具有更强的到达性步行活动潜力，并且也符合办公楼业态最影响人目的性交通的规律。对比其他两个方案，首先，方案2 的功能布局更为合理，居住区位于东南部紧邻周边居住小区，赛时足球场大量聚集性人流并不会影响居住人群的进出；其次，与地铁站建立了有效的联系，利用地铁的高可达性促进设计区域到达性活动的增多。

3.2.2 穿行度

如图4 所示，情境1 中，三个方案穿过性步行潜力最大的空间（图4红色部分）都聚集在两个地铁站到各办公楼之间，然而，方案3 的低层商业区和周边的住宅区部分也有一定的穿过性步行活动的潜力分布（图4 黄色部分）。情境2 中，方案1 和方案3 除足球场的赛时人群穿过性潜力极强外（图4 红色部分），经过低层商业区和办公区的穿过性步行潜力与足球场二层平台等级相似，而方案2 赛时穿过性潜力人流，主要从足球场直达地铁站或者疏散到人行道和沿河景观廊道（图4 橙黄色部分）。情境3 中，三个方案中沿河景观廊道穿过性潜力均较高（图4 红色部分），高潜力空间还分布在：方案1 低层商业中轴和办公区，方案2 东北部地块通向周边居住小区的东西向人行道，方案3 东北部地块中间的南北向和东西向人行道。

图3 接近度分布（颜色从暖到冷表示数值从大到小）

表2 三个方案接近度均值和比值

对设计区域和商业区域各路径穿行度分别取均值，表3 结果表明，方案2 的预测穿行性步行流量在三种情境下比值均最高，其中，情境1 上下班时最占优势（是方案3 的2.6 倍）。这说明方案2 不管是设计区域总体还是商业部分都具有更强的穿行性步行活动潜力。对比其他两个方案，首先，对赛时足球场二层平台的大量聚集性人流，方案2 采取了直接通向地铁站的步行路径引导，有利于观赛人群的安全疏散；其次，呈网状分布的、较为密集的空中—地面—地下立体步行体系，使得商业部分更吸引人们穿行其中，从而提升了商业的可达性，带来更多商机的潜力；第三，方案2 沿河周边的二层步行廊道结合景观和商业形态多变（折线形和锯齿线形）的设计，有利于吸引更多的潜在穿行人流；第四，方案2 和方案3 东北部区块与居住小区的东西向人行道衔接，有助于引导周边居住人群对设计区域的穿过性步行活动。

4 结语

根据空间网络分析方法，对浦东足球场周边城市设计中的三个方案进行三维定量评价，通过建立不同情境的分析模型，结合接近度和穿行度两个指标所绘制的图像与表格，评估上述三个方案的三维步行空间可达性，以评价其城市设计方案聚集交往活动的潜力。同时，进一步了解不同功能布局所导致的步行空间形态结构的局部区别对步行活动潜力分布的影响，表明城市空间形态与人们的聚集活动的相互关系。

城市空间的网络结构与活动聚集密切相关，它们之间的规律蕴含在城市空间的物质形态中，通过抽象出来的三维空间网络进行分析阐释，从而根据具体数值，客观、清晰地展现不同空间位置和空间关系所导致的不同步行潜力。本文为方案的对比评估提供了除依据经验定性描述外的三维定量评估的尝试，然而，城市空间中的步行活动不仅会受到空间形态结构的影响，还会因为纷繁复杂的城市活动、内部具体的功能业态分布、后期运营和维护、周边活力的相互关系等造成城市空间活力的变化。因此，空间网络分析仅能在一定程度上描述步行人群的潜在活动聚集，在方案的对比评估中还需更多实际案例来验证。

（图表来源：方案1、3 为张旭、郝雅滢、胡嘉伟团队和赖庭蓁、倪晓峰、郑桦团队设计完成，方案2 为陈泳教授项目团队设计完成。）

图4 穿行度分布（颜色从暖到冷表示数值从大到小）

表3 三个方案穿行度均值和比值