行为模型与空间句法可视性模拟方法比较研究——以石家庄勒泰中心庄里街为例

0 引言

行为模拟即基于数学模型依托智能体仿真平台对行人行为进行仿真分析，总结行人运动规律，以期预测行人行为。行为模拟包括两个方面：其一为应急疏散行为模拟；其二为休闲步行行为模拟。

应急疏散行为模拟是将行人视为粒子，不考虑行人间相互作用，采用类似流体力学方法展开研究，主要应用于公共建筑、交通建筑与道路交叉口等，模拟其人流疏散能力，减少行人在面临火灾、地震、台风等自然灾害时的死亡率。香港城市大学卢兆明与武汉大学方正[1]提出建立一种空间格点化精细模型SGEM（Spatial-Grid Evacuation Model）；内蒙古大学郭仁拥[2]利用场域理论、格子气模型与网络模型等理论，对室内疏散过程以及特定结构下行人流问题开展广泛研究；王春雪、索晓等[3]学者为研究地铁应急疏散情况下人员恐慌程度，建立地铁应急疏散恐慌程度模型，并以北京地铁军博站为对象进行模拟实验，根据试验数据对模型中相关事故经历因素进行修正，构建地铁应急疏散恐慌程度最终优化模型。清华大学王嘉悦、翁文国等[4]学者，基于国内某重要城市核心区公共场所人群运动视频图像，采用互相关算法提取该场所人群运动速度，并进一步比较通往景区四条不同路径人群运动速度差异性，分析其人群运动特征。

休闲购物行为模拟将行人视为单个理性行为个体，考虑个体间相互作用，其依托视觉注意力理论与经济行为学理论展开研究，研究重点为行人行为决策，主要应用于商业空间与展览空间。2002 年，学者Penn 与Turner[5]基于空间句法可视性图解智能体模拟体系结构——体外视觉架构模型，并对零售环境进行模拟实验，结果表明，在再现观察人类运动行为方面，基于“随机下一步”规则比基于“目的地”规则更简单。2009 年，日本学者Yoshida 与Kaneda[6]以名古屋大须区为例，基于智能体方法构建行人购物行为模型并进行仿真，通过仿真与实测结果对比分析，验证模型仿真方法的有效性。2011 年，学者Chen[7]基于视觉注意力理论构建智能体仿真模型，以台中市第五次分区改造区京明一街为例进行案例分析，检验模型有效性。2014 年，Dijkstra、Timmermans、Jessurun 等学者[8]在行人运动仿真框架内，对计划内与计划外商店访问进行建模，数据显示，店铺访问量取决于访客在市中心动机及部分经济行为特征。2014 年，郭昊栩等[9]学者基于空间句法理论对商业综合体进行人流分布预测分析。2017年，李众等[10]基于空间句法可视性图解，分析探究零售空间商业价值与空间句法各指标之间的逻辑关系。

本文研究重点为休闲步行行为模拟方法之一智能体购物行为模型仿真与空间句法可视性比较分析，探究其内在逻辑关系与适用范围。

1 模拟方法介绍

1.1 概念阐述

行为模拟方法指依托计算机技术对行人行为特征进行仿真分析。购物行为模型模拟是一种基于智能体技术对行人行为定量研究分析的方法。购物行为模型依托计算机技术将行人视为理性行为个体，对建成商业空间行人行为进行模拟与预测。空间句法可视化依托空间句法理论展开。空间句法理论体系以空间及其句法作为研究的两个基本支撑，以探索建筑与城市空间的内在模式为研究中心，其目的为对空间进行划分与分割，应用一定方法，将社会环境因素、建筑与城市在计算机上进行建模，从而能够模拟实际工程和规划方案的空间可行性与合理性[11]。

1.2 原理解析

基于视觉注意力理论的智能体购物行为模型（ABSM）由四个子模型构成，其分别为行人模型、环境模型、行为模型与躲避障碍物模型。行人模型诠释智能体行为规律，在模拟状态中，行人前进方向与视线方向并不完全一致。随着外界环境因素刺激，智能体头部会进行摆动。前进方向与视线方向形成一个夹角α，其为随机值，α 与由起点至终点的最近一组折线共同决定智能体前进方向。环境模型阐述环境中吸引点对智能体吸引原理。在模拟进程中，一旦行人智能体视域范围与吸引点吸引区域重合，智能体将会以运动最大速度走向吸引物。当智能体视域距离一致时，吸引力等级高吸引物将会从更远距离吸引智能体。相反，当吸引物吸引力等级一致时，智能体视域距离越大，意味着其可能被越远吸引物吸引。行为模型制定智能体休闲购物行为规则。

空间句法可视性分析即为空间句法可视性图解分析（Visibility Graph Analysis），是指建成环境对行人视线遮挡程度大小[12]。可视性图解分析依托视域网格展开，并在二维平面对空间进行视线分析。其对整体空间以边长500～1 000mm 网格进行划分，对整体空间进行分析，行人所处空间位置不同，空间组构对其影响不同。细分的每个网格代表行人站在该位置面前视域可视程度，反应空间连接度与整合度指标情况。采用Depthmap软件进行可视性分析，分析结果中不同颜色表示空间可视程度。红色表示该空间视域范围较广，可以看到更多空间，橙色、黄色按顺序递减，蓝色表示其空间可视程度很低，视域范围受到极大限制。

2 模拟结果比较分析

2.1 数据来源

本文基于2019年7月20～21日，9 月3～4 日下午17:00～19:00 庄里街（图1）行人行为视频图像数据，对行人行为轨迹与各店铺访问量进行绘制与统计，并以其作为参照，以智能体购物行为模型与空间句法可视化量化分析工具对行人行为进行模拟，数据来源于实地调研。以店铺访问量为指标，实测数据与模拟数据之间相关性评价模拟结果优劣。

2.2 模拟结果

依托智能体购物行为模型，基于MATLAB 2018a 平台对庄里街行人休闲购物行为进行仿真模拟，模拟结果见图2。基于工作日与周末实地调查数据与行人轨迹信息，采用不同颜色对行人行为轨迹进行绘制（图3）。

基于空间句法理论，采用DEPTHMAP 软件对庄里街平面图进行空间句法可视性分析，获取视觉整合度、空间连接度与距入口视觉深度指标值，结合调研实测各店铺橱窗界面长度，测算橱窗界面深度系数与空间系数。加入店铺种类虚拟变量提高回归方程拟合优度，拟合结果如下。

图1 庄里街北段平面示意图

（1）空间系数与空间活跃度模型：

（2）深度系数与空间活跃度模型：

其中，KJJZ为店铺空间活跃度，即店铺访问量；KJXS为店铺橱窗界面空间系数；KJSD为店铺橱窗界面深度系数；YT1为业态类型1，即饮品店；YT2为业态类型2，即小吃店；μi为随机干扰项。

2.3 比较分析

2.3.1 拟合程度对比

采用统计分析软件SPSS25.0 对庄里街各店铺访问量实测与模拟数据进行相关性分析（表1），结果显示，无论工作日、周末亦或整周情景，店铺访问量实测与模拟数据之间相关性显著，相关系数在0.85 以上，智能体购物行为模型拟合结果较优。

表1 店铺访问量实测与模拟之间相关性

采用统计分析软件SPSS25.0 对空间句法可视性视觉整合度指标与实测店铺访问量进行逻辑回归分析，其结果显示，店铺视觉整合度与实测店铺访问量之间相关系数为31%，即两指标之间呈现弱相关性，视觉整合度指标变量可以解释店铺访问量变化量31%。基于DEPTHMAP 软件对庄里街北段空间进行聚类系数分析，获取指标值，各店铺空间聚类系数标准差为0.01，街区各店铺空间开合变化不明显，空间聚类系数与实测店铺访问量相关系数为14.8%，即两指标之间呈现弱相关性，空间聚类系数不能较好解释各店铺访问量变化值。

基于两种模拟方法拟合结果可以看出，对微观尺度商业空间，空间句法可视性分析行人行为模拟与预测拟合程度较低，智能体购物行为模型拟合程度较高，微观尺度智能体购物行为模型对行人行为模拟与预测具有优越性。

2.3.2 色度图对比

基于MATLAB 2018a 平台采用PedSimu V1.3 软件（此行为模拟软件为通讯作者构建与开发，本文为该模型应用研究）对庄里街行人行为进行仿真分析，获取行人轨迹热度图（图4）。基于空间句法理论采用DEPTHMAP软件进行可视性图解分析，获取街区空间视觉整合度色度图（图5）。基于模拟方法原理，两种模拟方法所选研究区域不同。智能体购物行为模型以庄里街北段为研究区域，空间句法可视性以整个庄里街区为研究区域，以庄里街北段为研究重点。

行人轨迹热度图中，暖色表示行人流量大，冷色表示行人流量小。视觉整合度中暖色表示视觉整合度高，冷色表示视觉整合度低。模拟结果显示，视觉整合度高区域其行人流量较大，行人轨迹图呈现暖色。店铺A1、A4、A5、A6 与B4 店前区域视觉整合度较高，呈现暖色，其行人流量较大亦呈现暖色，两者结果吻合。店铺A4、B4 视觉整合度呈红色，视觉整合度最高；店铺B4 店前区域行人轨迹热度图亦呈现红色，行人流量最大，店铺A4 店前区域行人轨迹热度图尽管不是红色，但其为暖色，行人流量较大，两者模拟结果吻合。店铺B5、B6、B7 与B8 店前区域视觉整合度低，呈现冷色；行人轨迹图中，其店前区域亦呈现冷色，行人流量较小，两者模拟结果吻合。

图4 行人轨迹热度图

图5 空间句法视觉整合度色度图

店铺B1 店前区域尽管视觉整合度呈现偏冷色，而行人轨迹热度图呈现偏暖色。究其原因，因为在智能体购物行为模型模拟时，店铺B1 紧邻智能体出入口，其人流量较大。智能体购物行为模型模拟黑白地图中，方形区域为智能体出入口，其人流量大，故呈暖色。空间句法可视性分析结果与实测数据吻合度较低，其对行人行为模拟与预测精确性低。

3 适用范围比较分析

基于模拟方法适用范围对其进行比较分析与择优选择。笔者所构建的智能体购物行为模型，现阶段适用于单层非机动车纯步行商业空间，例如商业广场、步行商业街等空间。空间句法可视性分析适用于空间组构较为复杂中观尺度商业空间，例如商业街区、商业综合体等。

3.1 微观尺度商业空间

3.1.1 单层商业街应用

Chen H.C.[7]基于“视觉注意理论”构建与分析行人行为模型，并引入面向智能体行为仿真的规则与属性。其以“京明一街”为例，描述智能体运动模式特点，并依托商业街既有环境设定各店铺吸引力等级，继而对行人行为进行仿真。结果显示，该方法可较好地模拟建成环境行人行为，可进一步协助城市设计师评估与分析行人行为与城市环境之间相互作用，以帮助其更好地设计与决策。

笔者在“基于视觉注意力的智能体购物行为模型[13]”基础上对勒泰中心庄里街进行行人休闲购物行为仿真分析，以实测店铺访问量为依据，基于商业街建成环境，以问卷形式对各店铺吸引力等级进行定级，对2019年7、8 月工作日、周末与整周三个场景店铺访问量实测数据与模拟数据进行相关性分析，结果显示，两者相关性显著，该模型可以很好地预测商业街行人休闲购物行为。进而对商业街设计方案进行评优选择，为商业街改造及设计方案提供量化数据支撑。

笔者基于空间句法可视性对庄里街北段商业空间进行指标分析，获取指标值。对视觉整合度指标、空间聚类系数指标与店铺访问量进行相关性分析，两者之间呈现弱相关性，空间句法可视性指标不能较好解释店铺访问量指标变化量，对行人行为进行预测精确性低。

3.1.2 单层商业广场应用

笔者基于视觉注意力理论，依托智能体技术，对邯郸天鸿商业广场行人购物行为进行仿真分析，构建智能体购物行为模型。基于该模型对商业广场行人购物行为进行模拟预测，对广场中三个店铺以及高与低两种吸引力等级六种场景进行模拟分析，结果显示，商店三更容易吸引行人进行驻足与访问，场景三与场景六布局方式为最佳布局。

刘英姿、宗跃光等学者[14]基于空间句法理论，通过空间句法指标分析数据与交通流量实测数据相关性分析，探究南京城市广场使用性影响因素。其从宏观角度入手，以南京老城区为研究区域，基于DEPTHMAP 软件进行轴线图分析，旨在依托空间内在逻辑解析广场空间体系与城市空间肌理关系。

3.2 中观尺度商业空间

3.2.1 商业街区应用

何卓书、许欢等学者[15]依托基于商业调查的GIS 数据库，结合空间句法展开历史街区商业空间分布研究。基于空间句法拓扑距离、可见性步深、整合度与可理解度四个指标，分析商业空间分布特征。街巷拓扑距离≤3，其具有相对明显的商业价值；对于弱目的性或无目的性消费者，店铺可见性步深越小其越容易被消费者看到，进而吸引更多人流访问；历史街区整合度与可理解度值较高，表明其整体空间组构对街区人流分布具有积极影响，应提高街区商业空间业态活力，促使商业均衡分布。

笔者基于空间句法对庄里街展开可视性分析，探究空间活跃度与橱窗界面空间系数及深度系数、空间连接度、距入口视觉深度之间数学逻辑关系。依托SPSS 统计学工具构建回归方程，揭示橱窗界面空间系数及深度系数、距入口视觉深度、店铺类别虚拟变量与空间活跃度影响程度。

3.2.2 商业综合体应用

李众与唐国安等学者[10]基于空间句法可视性分析方法，对长沙德思勤四季汇购物中心各零售空间店铺访问量与空间价值之间关系进行测度解析，提出橱窗界面空间系数与橱窗界面深度系数两个新的组合变量，采用SPSS统计学工具构建空间价值、店铺视觉整合度、空间连接度、距电梯视觉深度、商品类别与商品价格虚拟变量之间的逻辑回归方程。通过各指标对零售空间进行评价分析，揭示空间组构、视觉因素对空间价值的影响。

3.3 比较分析及方法应用

智能体购物行为仿真模型可模拟行人休闲购物行为，其主要基于视觉注意力理论展开分析，视觉刺激因素对行人视觉产生刺激，进而影响行人行为。局限于行人实测数据获取难度，该方法主要用于微观尺度单层非机动车纯步行商业空间，即单层商业街与商业广场等，不适用于较为复杂的商业空间，且该方法可以较为准确地对行人行为进行定量评估。

空间句法可视化分析依托空间句法理论开展，空间句法理论主要适用于中观尺度商业空间分析，丰富的空间更容易进行模拟分析，其依托空间组构对行人行为进行定量评估。过于简单或者过于复杂的商业街区用此方法进行分析不易于产生较为理想的分析结果，不能对行人行为进行定量评估。

在进行商业空间设计时，首先看场地大小处于何种尺度，其次有针对性地对行为模拟方法进行择优选择。中观尺度空间选择空间句法可视性进行分析，基于分析结果指导方案设计；进而将中观尺度空间拆分为微观尺度空间，对满足“单层非机动车纯步行”条件的任一空间采用“智能体购物行为模型”进行仿真分析，从具体方面指导方案设计。

4 结语

在行人休闲购物行为模拟方法中，不同模拟方法适用于不同场景。对购物行为模型与空间句法可视性分析两种方法模拟结果进行比较，揭示不同模拟方法模拟优度与适用范围。智能体购物行为模型模拟，店铺访问量实测数据与模拟数据之间相关性均在0.85 以上；空间句法可视性分析，橱窗界面空间系数可解释空间活跃度变化量为20.1%。两者均可对行人行为进行预测，与空间句法可视性分析相比，购物行为模型更为精确。购物行为模型适用于微观尺度商业空间，空间句法可视性分析适用于中观尺度商业空间。

未来研究重点为更多行人行为模拟方法模拟结果比较分析。购物行为模型限于目前技术实测数据获取难度较大，其研究尺度较为局限。随着WiFi 定位技术的兴起其研究尺度将进一步扩大，进而对中观尺度商业空间展开研究。空间句法可视性对微观尺度开合变化不明显，商业空间行人行为预测精确度低，该方法更适用于空间开合变化明显、较为复杂的商业空间行人行为预测。