校园空间特征与可持续表现相关性研究——以美国校园为例

黄献明 李涛 / HUANG Xianming, LI Tao

校园空间特征与可持续表现相关性研究
——以美国校园为例

黄献明 李涛 / HUANG Xianming, LI Tao

论文以64所参评STARS的美国大学为样本，通过对其典型空间特征，以及其能耗和STARS评价得分的相关性分析，初步梳理校园空间特征与可持续表现之间可能存在的关系。

可持续校园 空间特征 可持续表现

校园在许多方面可以被视为城市的微缩版本，那些对可持续城市有效的空间原则对于校园而言，往往也同样适用，彼得 · 纽曼（Peter Newman）在1994年发表的《城市设计、交通和温室效应》一文中提出“未来可持续城市应具有高密度的紧凑特征”，其他研究者亦有同样的结论：可持续城市“应采用适于步行、自行车交通和高效的公交系统的适宜尺度和形态，同时还须有鼓励社会交往的必要的紧凑度”（Elkin T.；McLaren D.；Hillman M，1991），“紧凑城市和生活方式转变的前提是减少对于私人小汽车的依赖”（Jenks M.；Burton E.；Williams K，1996）。为了使紧凑城市理念变得可行，以公共交通为导向的开发模式（TOD，Transit Oriented Development）和传统社区模式的回归，以及新城市主义理念已经逐渐被人们接受。由此看来，研究校园空间物理特征与可持续校园的关系，应成为可持续校园更新规划的重要方面。

本研究首先分析了大学物质空间特征的类型及其代表性指标，继而选取64所美国大学作为研究样本①，通过分析它们的校园物质空间指标，形成对其空间特征的描述与认知，再将这些特征指标与能耗、综合可持续表现等指标进行比对，从而寻找二者之间存在的可能关联。

正如哈什蒙霍尼和海纳（Hashimshony R.&Haina J）在2006年的一篇论文中所指出的，大学校园物质空间特征可划分为5个方面（表1）：规模（小或大）、空间组织（紧凑或离散）、边界和可达性（开放或封闭）、功能组织（分区或混合）、与周边关系（融合或隔离）。下文将分析这5个方面的指标与校园可持续表现之间的相互关系。

1　基本指标

为了更清晰地描述这些空间特征和可持续表现，首先需要界定以下指标的含义。

1.1区位指标

一般认为，校园选址位于城市、近郊或远郊，对于校园的可持续表现具有重要影响，为了表征这一区位要素，本研究借鉴了LEEDND（LEED for Neighborhood Development，社区规划与发展评估）“精明选址”中的“街道交叉口密度（SID，Street Interface Density）”作为评价指标。

SID指的是校园边界外1/2英里范围内单位平方英里既有道路交叉口的数量，单位面积交叉口数量越多，则意味着校园所处区位的城市化发展程度越高（图1）。

1.2规模指标

图1　SID示意（来源：USGBC，2009）

规模指标包括总建筑面积（GFA，Gross Floor Area）和在校生数量（TE，Total Enrollment）两项，总建筑面积指校园所有合法永久性建筑的面积总和，在校生数量指的是大学或学院的在校生人数。

1.3边界与可达性指标

对于空间/区域的开放度进行恰当评价不是一件容易的事情，本研究借鉴LEED-ND中曾经采用过的有关“连通度”的评价方法进行相关测度。

开放率（OR，Open Rate），该指标用于量度校园与其周边社区的空间联系度和可达性，通过单位长度校园边界（LCB，the total Length of the Campus Boundary）上的机动车或步行通道交叉口（INCB，Intersecting Number along Campus Boundary）的数量进行表征（OR=INCB / LCB）。

1.4功能组织指标

增加学生在校居住的比例，一直被认为是校园可持续努力的重要内容，校园居住建筑面积占校园总建筑面积的比例，是衡量推行后续混合开发策略潜力的重要指标，因为只有延长学生在校的时间，才能让他们有更多的机会参与校园的社区和社会活动，零售、餐饮、咖啡、健身等综合服务功能才有可能被引入，从而使提高校园生活多样性成为可能。

居住建筑比例（RBP，Residential Building Ratio Proportion），该指标用于表达校园范围内居住建筑面积与校园总建筑面积的关系，该指标通过校园居住建筑面积（RFA，Residential Floor Area）除以校园总建筑面积获得（RBP=RFA / GFA）。

1.5空间组织指标

表1　大学校园空间特征分类（Hashimshony R.；Haina J，2006）

（1）容积率（FAR，Floor Area Ratio）

该指标反映独立于建筑布局外的、校园总建筑面积与校园总用地面积（TSA，Total Site Area）的关系（FAR=GFA / TSA）。

（2）建筑密度（BCR，Building Coverage Ratio）

该指标表征建筑占地面积（Building Area）与校园总用地面积的比值关系（BCR=BA / TSA）。

（3）建筑平均高度（层数）（L，Layer）

该指标通过GFA和FIB（the Footprint of the Institution's Buildings）或FAR和BCR的比值得出校园建筑的平均层数，用以表征校园建筑的平均高度水平（L=GFA / FIB=FAR / BCR）。

（4）空隙率（SR，Space Ratio）

该指标用于量度校园未被建筑或构筑物占据的空地面积与校园总建筑面积之间的比值，用于表征单位建筑面积对应的开放空间规模，在同等建筑占地面积的情况下，总建筑面积越大，意味着人均开放空间规模越大[SR=（TSA-FIB） / GFA]。

1.6可持续表现指标

本文取单位面积能耗和校园STARS（the Sustainability Tracking，Assessment & Rating System，可持续跟踪评估与评级系统）综合评价得分，作为校园可持续评价的指标。

（1）用能密度（EUI，Energy Use Intensity）

EUI用于表达校园能源消耗与规模或其他特征参数（如学生人数）的关系，一般而言，该指标是指校园年均单位建筑面积的能源消耗，通过校园年耗能总量（ECB，Energy Cost of Building）除以校园总建筑面积计算获得（EUI=ECB / GFA）。

（2）校园STARS综合评价得分（CSS，Comprehensive Score from STARS）

本研究选择CSS作为评价校园可持续表现指标的原因在于，CSS的形成基于一个完整的可持续评价体系，其表现形式是可量化和可比较的，而且最新的数据可以直接从STARS网站上查询，便捷易用。

2　校园空间形态及其可持续表现相关性分析

2.1样本特征描述（Summary of Samples）

本研究选取64个通过STARS评价的美国校园作为分析样本，采用SPSS软件（Statistical Product and Service Solutions），对不同样本空间控制指标与校园年能耗、可持续评价得分指标进行相关性分析（图2）。分析结果有助于了解不同校园空间指标之间，及其与校园可持续表现，特别是能源消耗之间可能存在的相互关系。

每一个相关性分析表格中都存在3个因子：（1）皮尔逊相关性（Pearson Correlation）；（2）显著性（Significance）；（3）样本数（N）。其中，“皮尔逊相关性”用于描述相关性的性质（正相关或逆相关）及其强弱，其值在1和-1之间，正相关用正值表示，反之表示两变量之间的相关性为逆向；“显著性”用于表述相关性是否存在，只有当“显著性”因子≤0.05时，才认为两个变量间存在相关性，如果分析结果为存在相关性，SPSS软件会自动在该因子取值前加“*”作为提示。

本研究所用数据均来自STARS网站，由于该系统是一个自我申报工具，报告中各数据的精确度和有效性取决于各申报学校的自评机制完善度与熟练度。

2.2不同指标间的相关性分析

各关键性空间指标的相关性分析显示（表2）：

（1）校园的区位（SID）与其开放性（OR）、容积率（FAR）、建筑密度（BCR）、间隙率（SR）等指标有着显著相关性（图3）；

（2）校园的开放性（OR）则与规模（TE）、容积率（FAR）、建筑密度（BCR）、建筑高度（L）、间隙率（SR）等指标均有着显著相关性（图4）。

（3）相关性分析同时显示，各关键性空间指标与校园的可持续评价最终得分之间无强相关性。

需要补充说明的是，由于受“可持续”概念内涵的复杂性、评价系统自身的合理性、数据采集的准确度，以及本研究的深度等多种因素的影响，关于各指标相关性结论的准确性还有待商榷，特别是最后一项“空间设计与校园最终可持续表现无强相关性”的结论，还需要进一步论证和深化。

3　校园空间指标与校园能耗的关系

3.1以采暖能耗为主情境

在全年空调制冷度日数≤1 000——以采暖能耗为主情境下，根据相关性分析结果可知（表3）：与全年能耗具有强相关性的空间指标主要是L，即建筑在垂直方向的集聚度，这与被动式设计在该类型气候区中所强调的“紧凑布局－体型系数小”的要求相吻合（图5）。

3.2湿润气候区情境

图2　样本特征描述

在湿润气候区条件下，即除湿需求较强的区域，从相关性分析结果可知（表4）：与全年能耗具有强相关性的空间指标主要是SID、BCR和SR，换言之，郊区校园或者建筑密度较低、间隙率较大的校园，其全年能耗相对较低（图6）。

图3　SID与OR、FAR、BCR指标的相关性分析

表2　不同空间指标间的相关性分析

图4　OR与TE、FAR、BCR、L指标的相关性分析

表3　以采暖能耗为主情境下不同指标间的相关性分析

3.3温和湿润气候区情境

图5　L指标与EUI具有强相关性

在温和湿润气候区条件下，即全年采暖、空调需求较为均衡的区域，从相关性分析结果可知（表5）：与全年能耗具有强相关性的空间指标主要是SID、BCR和SR，换言之，郊区校园或者建筑密度较低、间隙率较大的校园，其全年能耗相对较低（图7）。由于该分析的样本主要是去除“湿润气候区”中同时属于夏季炎热区的6个样本，因此该结论与“湿润气候区”结论基本一致，但从相关度变化趋势看，夏季空调需求越大的区域，全年能耗与该3项指标的相关度越高。

从相关性分析结果可知（表6）：在所有气候情境下，校园全年能耗与校园建筑类型配比有较强的相关性，其中高能耗建筑比例影响最大，居住建筑面积比的影响也不可忽视，不同建筑类型能耗的基准值如表7所示。

4　结论

正如大部分可持续校园评价系统所展现的，活动和环境是“可持续校园”概念的两个层次，例如资源节约、课程设置、生活方式的选择及管理方法等活动，均与可持续校园目标的达成息息相关。本文则聚焦于这些活动要素与物质空间环境之间的关系，通过对64所美国大学作为研究样本进行分析发现，正如之前的假设，空间特征确实与可持续表现存在一定的关联，尽管由于“可持续”概念本身的复杂性，这样的关联还需要进一步细分和仔细甄别。

表4　湿润气候区情境下不同指标间的相关性分析

表5　温和湿润气候区情境下不同指标间的相关性分析

表6　RBP、EIP、度日数与能耗的相关性分析

图6　SID、BCR、SR指标与EUI具有强相关性　

图7　SID、BCR、SR指标与EUI具有强相关性

表7　美国典型校园建筑类型能源密度基准②

也正是由于这样的复杂性，以上有关各关键性指标的相关性研究，仅仅是相关研究的开始，后续有关这些指标与具体设计策略的关联，以及空间策略与人们行为引导之间的更深层次关系等问题的解答，都有待更多更有针对性的分析。

注释

① 受文章篇幅所限，64个样本的相关信息未在本文中一一列出。

② 来源：Energy Star, U.S. Energy Use Intensity by Property Type, https:// portfoliomanager.energystar.gov/pdf/reference/US%20National%20 Median%20Table.pdf, 2014.

③ CBECS全称为“The Commercial Buildings Energy Consumption Survey”，美国商业建筑能耗统计数据库，由美国能源部提供。

[1] Elkin T., McLaren D., Hillman M., Reviving the City: Towards Sustainable Urban Development[M]. London: Friends of the Earth, 1991.

[2] Jenks, M., Burton, E., & Williams, K. The Compact City: A Sustainable Urban Form?[M]. London; New York: E & FN Spon, 1996.

[3] Hashimshony, R., & Haina, J, Designing the University of the Future[J]. Planning for Higher Education, 2006,34(2).

[4] USGBC, LEED 2009 for Neighborhood Development[S], 2009.

[5] STARS官方网站.https://stars.aashe.org/.

本研究受“十二五”国家科技支撑计划课题（编号：2013BAJ15B01）和国家留学基金资助。

黄献明，清华大学建筑设计研究院有限公司

李涛，清华大学建筑设计研究院有限公司

2016-01-30

A RESEARCH ON CORRELATIONS BETWEEN PHYSICAL CHARACTERISTICS OF CAMPUS AND ITS SUSTAINABLE PERFORMANCE: WITH A FOCUS ON AMERICAN UNIVERSITIES

64 STARS rated campuses across the United States make up the total sample list of the research. The paper starts from the correlation analysis between physical characteristics and sustainable performance, such as energy consumption and STARS score, of these samples. A primary understanding on the relationship between them is established as the result of the research.

Sustainable Campus, Physical Characteristic, Sustainable Performance