基于混合精度模型的城市山体视觉分析研究——以南京紫金山为例

张冠亭

王晓俊*

中国的城市理想是以“天人合一”哲学为核心的“山水城市”，其内涵是追求人与自然的相互协调与和谐发展。在中国城市化进程飞速发展的背景下，传统城市建设管理策略中对“视觉景观”的忽略导致承载历史与美感的自然景观逐渐在城市空间中消失或淹没，许多城市原有的大型山体被拔地而起的高楼所侵占与遮挡。近年来，城市自然景观在提升城市形象、改善人们身心健康等方面的作用被日益重视。习近平总书记更是在2013年12月召开的“中央城镇化工作会议”上发出号召:“要依托现有山水脉络等独特风光、让城市融入大自然；让居民望得见山、看得见水、记得住乡愁。”城市自然景观的视觉重要性不言而喻。

传统的城市视觉景观研究大多关注传承历史的建筑或人文景观，并颁布了保护重要城市视觉景观的管理条例，如英国的《伦敦风景管理框架》[1]、加拿大温哥华的《景观保护指引》[2]和日本的《景观法》[3]等，塑造了各具特色的城市视觉景观。近年来，国内外学者对于城市视觉景观的研究与应用在方法上由感性的主观评价向理性的量化分析转变，如Bernardini等基于天际线的起伏及高度峰值提出了描述社会景观视觉显著度的定量分析方法[4]；Fisher-Gewirtzman等提出了利用空间开放指数(Spatial Openness Index)计算建成环境的可视体积[5-6]；Van der Hoeven与Nijhuis利用GIS量化分析了荷兰鹿特丹及海牙高层建筑的可视性及城市天际线[7-8]；王紫雯提出了“视觉景观容量”的概念，涵盖多项量化指标以分析评价城市街区质量[9]；钮心毅等借助3DGIS针对城市环境提出了计算空间开敞度[10]及城市天际线[11]的定量分析方法。现有的城市视觉景观分析基本是利用数字技术挖掘城市空间的视觉特征，并以直观的数据进行客观描述，总体上关注的是城市街景[12-13]与建筑界面的视觉效果[11，13-14]，以及如何保证城市山体背景的显露度[15-16]，鲜少有将城市中的自然山水景观作为对象进行定量视觉分析的研究。

本文选取南京紫金山作为研究对象，分析其与南京老城区的可视性关系。由于紫金山在南京城市视觉空间中具有重要作用，因此针对山体的视觉分析研究与规划控制也得到了相应开展。一方面，相关研究的视觉分析主要关注紫金山景区内部道路的视觉效果[17-18]，没有针对紫金山与城市空间的视觉关系进行研究。另一方面，规划部门颁布了相关的规划控制文件，以《南京市主城区(城中片区)控制性详细规划》与《南京历史文化名城保护规划(2010—2020)》为主，其中出于对城市环境风貌的保护，划出了若干条保护紫金山景观的重要视廊。但这些视廊大多基于经验确定，缺乏对于整体城市空间的全盘考虑。

本文基于GIS空间分析技术提出了混合多精度的视觉分析模型，并从“观”与“被观”2个方面分别提出相应的视觉量化分析指标，旨在以更全面与客观的空间角度分析紫金山与南京老城的空间视觉关系。

1 分析工作框架

1.1 技术路线(图1)

图1 技术路线

1)基础数据采集：获取相关地理信息数据，包括目标山体的详细地形信息及城市基础数据(包含城市地形图、城市建筑平面及城市植被信息等)。

2)模型构建：针对大尺度城市空间视觉研究所具有的复杂性，借助GIS空间分析技术，结合栅格模型与矢量模型的优势，运用混合多精度的视觉分析模型(粗-中-细3种精度模型)进行城市视觉量化分析，较好地化解了计算精度与计算时长间的矛盾。

3)视觉量化指标：提出了若干可以客观描述各自特性的视觉量化指标(表1)。

表1 视觉量化指标及公式

4)空间视觉分析：使用GIS软件的可视性分析功能进行基本的运算与操作，并在可视性分析的基础上对山体景观的空间视觉特性进行延展分析。

5)视觉控制策略：在空间视觉分析结果的基础上，针对空间视觉特点及潜在视觉廊道提出相应的视觉控制策略。

1.2 混合精度模型与可视性分析

目前可视性分析模型有栅格模型及矢量模型2种。栅格模型主要用于可视域计算，常用的数据格式有二维地形高程模型(Digital Elevation Model，DEM)和伪三维的表面高程模型(Digital Surface Model，DSM)，通常其计算时间较短但结果较为粗糙，适用于空间结构简单的自然环境[19-22]。矢量模型是在三维环境中构建的，其表达的空间形态相对更接近真实环境，利用其进行通视分析，得出的结果较为精细，但计算耗时较长，适用于人工要素较多、空间信息更为复杂的城市环境[23-25]。本文提出的混合精度模型将不同精度的城市数字模型由粗到细根据需求逐步构建，各精度模型的构建顺序、包含信息及主要用途如表2所示。

表2 3种混合精度模型的内容及用途

2 南京紫金山案例研究

2.1 南京老城与紫金山概况

南京自古以“钟山龙盘，石头虎踞”的山水形胜而闻名。具有丰富历史内涵的老城与钟山(紫金山)东西对望(图2)，形成了独特的城市风貌。紫金山海拔448.9m，占地约28.66km2，是宁镇山脉西端的最高山体。主峰北高峰居中偏北，第二峰为小茅山，第三峰为天堡山。紫金山山势略呈弧形，弧口朝南，山北走向以北高峰为转折点。南京老城以蜿蜒曲折的明城墙为界，所围合的面积约40.5km2。处理好老城与紫金山之间的空间视觉关系是维护和提升南京城市特色的途径之一。

2.2 模型构建及简化

在ArcGIS中集成各要素构建城市三维数字模型①，包含城市地形高程模型(分析基底)、城市建筑三维模型(视线阻碍因素)和山体三维模型(主要分析对象)。选取100m以上的山体②(图2)划分为30m×30m的控制网格用以生成山体控制点，共计8 996个。

2.3 粗精度模型——可视域筛选

2.3.1 南京老城内的可视区域

以紫金山控制点作为分析中的被观赏点进行可视性分析可得出老城内可观赏到紫金山的区域(图3)，并根据自然断点法对区域可视度进行分级③(表3)。分析结果显示，老城内总可视面积约260.96hm2，约占老城总面积的6.44%，主要分布在较为开阔的城市空间中。老城内由于城市建设较为成熟，建筑密度及容量已达到一定的规模，其高层建筑与老城外围高12～22m的明城墙[26]共同形成了一个天然的视觉屏障，成为老城内观看紫金山的主要障碍。

表3 老城内可视域景观可视度等级划分

虽然受到建筑及城墙的阻碍，但从图3可以看出，老城内仍出现了若干连续的可观赏到紫金山的开放空间，这些区域具有较佳的观赏潜力，其具体位置和对应可视度指标如表4所示。这些潜力观赏区域的用地主要以道路、公园与广场，以及军事管理用地为主。根据平均可视等级数值可判断公园与广场的可视性明显高于其他用地。这些区域中最高可视度达42.27，表明在此区域可以看到几近一半且轮廓较为完整的山体。

图3 老城内可观赏到紫金山的区域及其可视度③

本研究中得到的部分潜力观赏点已被纳入现有视廊保护规划，例如G4属于明故宫—富贵山—明城墙—紫金山视线走廊，G2、G3属于鼓楼—北极阁—富贵山—紫金山视线走廊。但是除G2～G4外，其余潜力观赏区域并未被规划提及，其中，R1～R3为可视性较高的路段，应成为视廊体系的一部分；公园与广场中的清凉山公园(G1)平均可视性达2.03，平均可视等级优于被规划保护的G2、G4，具有成为南京老城中重要观赏点的潜力；作为公共建筑附属用地的南京博物院前广场(G5)在分析中也具有较高可视性，可视程度与G2相当，结合其高可达性、高人流量等特点，也可考虑作为重要观赏点的补充。

由分析结果可知，公园与广场中共有5个潜力观赏点，其中3个被相关规划采纳，说明目前视廊规划中对此类观赏点的关注度较高，保护较为全面。然而，道路作为城市特色营造的重要公共空间，其在紫金山视觉廊道体系中的作用并未在南京市相关规划中得到重视，道路的观赏潜力需要被进一步分析与挖掘。由于粗精度模型的分析只是一个初步的筛选过程，因此须在细节更为丰富的三维模型中对道路与紫金山的视觉关系进行更加深入细致的研究，以探讨道路作为“新视廊”的可能性。

2.3.2 紫金山的可视区域

为了探究紫金山的被视程度，将上述获得的可视区域转化为视点再参与到可视域分析中，得到紫金山的被视区域及视觉敏感度等级分布(图4)。部分山体点视觉敏感度最高达64.012，表明这部分山体可被老城六成以上的可视域看到，更容易受到人们的关注。视觉敏感度共分为5级，从表5中可见视觉敏感度等级最低的区域占据了一半以上的可视山体。紫金山在老城内的可视面积约9.96km2，占山体总面积的34.78%，可视山体主要分布在紫金山西侧及南侧区域。由图4可见视觉敏感度低(1级)的区域蔓延式分布在山体海拔100m以下区域，随着海拔的升高，视觉敏感度等级也随之提升。紫金山的北高峰及天堡山都可以在老城内被观赏到，并且敏感度最高(5级)，说明海拔高的山体区域可视性较好，在未来的规划设计中应慎重考虑这些区域内的建设活动。

表5 紫金山山体视觉敏感度等级划分

图4 老城内可观赏到的紫金山区域及山体视觉敏感度等级分布(二维分析)

2.4 中精度模型——视廊研判

2.4.1 潜力观赏区域选取

对于在粗精度模型中发现的潜力观赏区，通过中精度模型进一步判断其作为视廊的可能性。前文提到，城市道路作为重要的公共开放空间，在规划设计过程中对城市视觉景观的塑造作用往往被忽略，因此选择城市道路进行深入探讨。粗模型分析中R2(新模范马路及湖南路)的可视区域较为连续(图3)、平均可视等级较高(表4)，并且这2条道路的可达性及吸引力都较好，所以选取R2进行更为细致的三维空间分析。

表4 粗精度模型可视性分析获得的潜力观赏点

2.4.2 道路观赏点景观可视度

观赏点分别从新模范马路与湖南路的中心线提取，采样频率为100m(步行时间约90s)，人眼高度为1.6m，视点高度＝地面标高＋人眼高度。通过分析共计得到36个可视道路观赏点，其中可视频数最高值出现在湖南路中段。进一步计算各可视观赏点的景观可视度，得到最低值为1.52，最高值为100，均值为50.74。根据道路可视度将各观赏点的可视能力分为高、中、低3级③(表6)，可知可视能力高的观赏点大多位于湖南路，新模范马路的可视能力则随着与山体距离的增加而提升。

表6 道路观赏点可视度分级

2.5 细精度模型——实景模拟

在City Engine中分别对新模范马路和湖南路及周边场景进行细化。模型中包含行道树、道路中分带等信息以展现一个真实感较强的城市环境。

分别从2条道路中选取3个观赏点，以行人角度从人行道位置模拟观赏紫金山的实景画面。选取的观赏点如图5所示，对应的模拟街景如图6所示。新模范马路的行道树以高大的落叶乔木悬铃木为主，湖南路则以常绿乔木香樟为主，部分路段因路幅太窄未种植行道树。模型根据现状行道树进行数字化模拟，从图中可见细精度模型所模拟的街景画面与实景相似度较高。

图5 研究道路(R2)观赏点的可视度分布

图6 所选道路观赏点的实景模拟图

各街景中紫金山的视野占比如表7所示。无植被情况下，湖南路观赏效果要优于新模范马路，这是道路与山体的空间关系决定的，湖南路与紫金山的空间距离更短。在加入道路绿化后，紫金山在视野中的占比均显著下降，尤其是HNL3的山体视野占比从2.4%骤减至1.2%，说明以人眼视点在道路上观赏紫金山时，除了建筑之外，道路绿化也成为阻碍视线的要素之一。

表7 选取观赏点的可视性信息

2.5.1 紫金山的视觉敏感区域

山体景观点中最低敏感度为2.78，最高为52.89，表明敏感度最高的山体景观点可同时被一半的研究道路看到。同样利用自然断点法对山体景观点的视觉敏感度进行分级(表8)，从图7可以发现，山体视觉敏感度与山体高程呈明显正相关。从空间分布上看，视觉敏感度高的山体点基本集中于海拔200m以上的山脊北侧区域；低敏感度的山体景观点占比高达61.28%，主要分布在西侧的天堡山附近及山体西北侧较低海拔区域。

表8 紫金山网格高程点视觉敏感度分级

图7 研究道路观赏点可见的紫金山景观点及山体视觉敏感度等级分布(三维分析)

2.5.2 选取道路作为紫金山视廊的可能性

综上，新模范马路及湖南路都可作为观望紫金山的城市道路，但作为通过型空间，其观赏重要性远不及目前规划所划定的重要观景视廊。由于这2条道路的可达性及可视性较高，因此可视为紫金山的次要视廊，结合慢行系统规划将其作为紫金山的特色观赏路径，并对道路绿化及周边建筑环境提出管理与控制策略。以新模范马路为例，无植被情况下紫金山在道路上的视野占比较高，未来规划设计中可以参考无植被分析结果在道路上预留紫金山观赏路径，充分考虑其步行连通性与视觉连贯性，并对其周边进行适宜的种植与建设。合理的控制可以使紫金山的山体从各要素之间“透”出来，形成良好的视觉景观效果，因此需要针对山体的高、中视觉敏感度区域提出严格的管控措施。由道路组成的次要视廊的提出可进一步丰富现有南京城市的自然景观视觉层次，进而加强南京“山、城、林”的城市风貌特色。

3 结语

本文构建了一个基于混合精度模型的城市视觉景观分析框架，通过粗-中-细3个模型的混合应用，使该框架可支持从潜在观赏点选取到视廊预判的全过程分析。从初步筛选的粗精度模型分析，到针对具体视点及视廊的中、细精度模型的分析可知，不同精度模型支持的视觉分析都可获得不同尺度、不同精度的视觉量化指标，可帮助我们更客观地理解城市视觉空间。用数字技术模拟城市环境对城市视觉景观进行客观分析已经成为城市景观规划与管理工作中的重要研判手段之一。通过视觉量化分析方法，可以客观判断出具有较高视觉价值的城市景观空间，在此基础上可对城市景观空间的塑造与管控提出相应的规划设计策略。

本文提出的分析框架在城市景观规划与控制应用方面体现出以下3个方面的优势：1)对较大尺度的城市视觉空间进行客观的定量分析，有助于全盘考虑城市空间中的视觉景观布局；2)可根据本文的视觉量化指标提出有针对性的视觉景观管理策略，如景观可视程度可用于综合预判潜力观赏区域，山体视觉敏感度可用于山体建设管理以更好地平衡开发建设与风貌保护；3)数字城市模型可以模拟真实的城市空间，特别是随着点云技术的不断成熟④，城市空间的可预见性与可控性也随之增强。综上，本文提出的方法可为城市景观规划控制及城市规划设计中视觉分析的相关工作提供新思路与新的技术路径。

注：文中图片均由作者绘制。

注释：

① 南京市DEM数字高程数据从中国科学院计算机网络信息中心地理空间数据云平台的ASTER GDEM数据库中下载；建筑数据(平面及层高)从百度地图爬取。

② 海拔100m以下的山体坡度缓(＜10%)且建设量较大；100m以上的山体坡度陡(≥10%)且建设量较小。基于此可推断紫金山海拔100m以上的部分山体形态较为突出。

③ 文中采用的分类方法为自然断点法，该方法根据数据本身的规律进行分类统计，可使各类别间数据的差异实现最大化。

④ 目前大多数城市空间的视觉研究对植被要素考虑不足，本文采用的City Engine只能对环境进行模拟而无法复现真实环境的植被情况。随着三维实体模型构建技术的发展及三维激光扫描技术等新手段的日趋成熟，这些问题的解决也指日可待。