小城镇空间意象的构成要素和认知特征初探

2020-11-28 21:39何熠琳张立李仁熙
小城镇建设 2020年8期
关键词:烟台市小城镇

何熠琳 张立 李仁熙

摘要:凱文·林奇开创的城市空间意象分析体系应用广泛,但乡镇层面的空间意象研究尚需拓展。本文采用认知地图的研究方法,以烟台市7个镇为例,采集了105份认知地图,尝试探析小城镇空间意象的构成要素和认知特征。研究表明:(1)小城镇空间的认知构成要素以道路和地标为主,区域、边界、节点不显著,道路、地标的频次差异与路网密度、地标功能相关;(2)城镇居民认知范围在村庄—镇区—镇域内混合,且受到镇区规模等因素的影响;(3)认知类型中“以路径为主导的序列型感知”的比例高,同时低等级认知类型占比更高;(4)居民认知“正向”以南北向为主,与方格路网和主街朝向有关。集体认知的分析显示,开发项目、新区建设等对小城镇居民的空间认知结构产生影响,并归纳得到小城镇空间意象的三种类型:镇村融合型、镇村独立型和飞地开发型。希冀本文对小城镇空间意象的阐释,能为我国的小城镇风貌建设、空间规划和城乡融合发展提供借鉴参考。

关键词:小城镇;空间意象;认知地图;风貌建设;烟台市

doi:10.3969/j.issn.1009-1483.2020.08.008 中图分类号:F292

文章编号:1009-1483(2020)08-0052-09 文献标识码:A

A Preliminary Study on the Constituent Elements and Cognitive Characteristics of Spatial Image in Small Towns: Case Studies in Yantai City

HE Yilin, ZHANG Li, LEE Inhee

[Abstract] The urban cognitive map analysis methodology which Kevin Lynch pioneered has been widely used, but the research on spatial image in small towns still needs to be expanded. The cognitive map research methodology is employed in this study and seven small towns of Yantai City region are selected as the cases. A total of 105 valid cognitive maps were collected, and then the constituent elements and characteristics of the image in small towns would be analyzed. The preliminary research results are as follows: (1)The cognitive components of small towns image are primarily composed by paths and landmarks, while the other elements, such as districts, edges and nodes, are relatively not significant. The occurrence frequency of paths and landmarks is connected with road network in the township and the function of landmarks. (2)Residents trend towards confusing the township interface, namely village-township-town mix, which is influenced by the size of townships and so on. (3)Among the cognitive types, the proportion of sequential maps and low-level cognitive types is higher. (4)The comprehensive cognitive orientation of residents in small towns is mainly in the north-south direction, which is related to road network and main streets orientation. The analysis of collective cognition shows that large-scale development projects like real estate development have impacts on the perception of residents in small towns. Three types of collective images of small towns are summarized: town-village integration, town-village independent, and enclave development type. It is hoped that the interpretation of spatial image in small towns in this article can provide a reference for the construction, planning and urban-rural integration of small towns in China.

[Keywords] small town; spatial image; cognitive map; style construction; Yantai City

引言

小城镇是我国城镇体系中特殊的一级,其镇区建设用地权属兼具国有和集体的混杂性,空间特征亦常常城乡二元交杂[1]。最初以农村商品集散中心为主要功能的小城镇,伴随着改革开放后的工业化加速和交通条件改善,其城镇建成区不断蔓延和扩张[2]。在这一过程中,镇区产生了大量兼具城市和农村活动的过渡区。因此,小城镇空间既保留着原有乡村聚落肌理的空间社会属性,又经历着城镇化不断发展带来的冲击和重构,其空间组织形成了不同于城乡的特征。

另一方面,伴随我国快速的城镇化进程,城市尤其是大都市的规划和建设取得了明显的成效,但小城镇的规划和建设长期处于滞后的状态,往往出现粗糙失调、“千镇一面”、城不像城乡不像乡等问题,相关研究虽然已经关注到了上述现象,但缺少理论化的探究,导致小城镇的空间组织缺少理论指导。

凯文·林奇在1960年将认知地图方法引入城市意象研究,提出了较为完整的调查与研究框架[3],得到广泛运用并促进了城市环境改善的相关实践与研究[4],涉及主要要素提升、意象结构优化、认知度提升等方面[5-7]。同时,众多学者也对乡村的空间意象展开了研究,探究村庄隐形空间,丰富村落文化景观等[8]。

相较于城市和乡村的意象研究,对小城镇空间组织的研究基本局限于历史型和旅游型城镇,主要关注于空间形态[9]、空间特色[10]和空间结构[11]。零星的研究建立了人与小城镇空间的关系,认为小城镇空间感知会出现断裂[9],但未对小城镇的空间意象的构成要素和特征展开系统探究。实际上,小城镇的空间组织(相较于大城市而言)与人的关系更加紧密,人的空间认知对于小城镇的空间组织和风貌塑造有更重要和直接的影响。从这一点而言,小城镇的空间意象研究与大都市的空间意象研究一样,有其自身的重要价值。

因此,本文借鉴凯文·林奇对城市意象的研究,用认知地图的方法,以烟台市作为案例区域,选取多类型的小城镇样本,基于认知要素、频率、类型、认知范围、集体认知等,尝试探析小城镇空间意象的构成要素和认知特征,并就此对小城镇的规划编制和建设提出相应的建议。

1 案例和数据来源

1.1 案例镇选取

烟台市下辖82个建制镇,根据区位、风貌、乡镇职能、产业等特征,选取具有代表性特征的7个建制镇作为研究案例(见表1)。

1.2 数据来源

本文采用凯文·林奇的认知地图方法体系,通过与镇区居民面对面交谈并结合问卷的方式进行认知地图的收集,共回收问卷105份。受访者年龄以30~50岁(54%)为主,男女比例总体较为平衡(52:53);文化程度以初中(40%)和高中(29%)为主,其次为大专(14%)和小学(10%);受访者职业则以经商者(45%)为主,其次是务农者、打工者和兼业者。

研究对地图中出现的要素进行分类、叠合、统计和分析,归纳出集体认知图,并对各镇的物质空间进行对比,从而探讨小城镇空间意象的共性和差异性特征。

2 小城镇空间的认知特征分析

2.1 认知要素的频次分布

2.1.1认知要素的共性

从要素出现频次来看,小城镇的意象要素中,地标和道路起主导作用,占比为39.7%、35.2%,其次是区域(18.0%),而边界、节点出现比例均不到5%(见表2)。相较于冯健对北京城市意象认知要素的统计[12],小城镇居民对于区域、边界、节点三个要素的感知度更低。这表明由于小城镇规模较小、镇区边界不清晰、沿路粗放发展等原因,导致其边界、节点和区域出现频次低,而地标和道路的可识别性强,更易于居民记忆。

区域、地标在小城镇意象中的出现形式有一定变化,道路、节点、边界则与城市意象认知一致,如边界仍普遍是以外部公路、河流等组成。相较于城市,小城镇规模更小、城乡特征显著,因此在区域形式要素上出现了从“功能区”到“村庄”的尺度缩减,并出现了“农林”“果园”等具有小城镇城乡特征的要素形式(见表3)。同时地标作为认知的参照物,城市意象中常具备建筑风格、高度等优势;而小城镇因为建筑以低层为主、建筑风格较为单一的原因,其地标以招牌、功能性为主要优势。

2.1.2认知要素的差异

7镇在主要认知要素(道路和地标)的出现频次存在差异性(见表2)。就道路而言,各镇道路平均出现频次集中在3.05~3.85次,仅张格庄镇道路的出现频率(1.85次)远低于其他镇。对比各镇的路网体系,道路出现频率和镇区路网完备程度有关。此外,将地标按功能性分类,公共服务类、商业类和行政类三类地标最为显著,且商业类出现频率波动较大(见表4)。结合各镇现状,商业类地标往往随各镇商业规模大小而正向变化;行政类及公共服务类地标因各镇布局、覆盖率相近,出现频率普遍较高。因此,基于小城镇建筑风格相似、高度相近的背景,地标出现频次的差异性与常见地标类型数量有关,受商业的发达程度、公共服务设施的覆盖率等因素影响。

2.2 认知范围

由于小城镇规模远小于城市、镇区边界模糊、城乡融合的特性,其认知范围具有与城市意象不同的特征,即认知范围往往突破了镇区的空间范畴,表现为村庄、镇区、镇域或者几者的混合。其大致可以划分为六种类型:独立村庄A型、村庄镇区混合AB型、独立镇区B型、镇区镇域混合BC型、村庄镇区镇域混合ABC型及飞地D型(见图1、图2)。其中,独立镇区B型(41.0%)和村莊镇区混合AB型(32.4%)占比较高(见图3)。

(3)转变粗放发展模式,集约建设提高镇区可意象性。

小城镇居民的认知类型以“路径为主导的序列型感知”为主,高低等级认知并存,但低等级认知类型占比更高。结合对居民集体认知地图的分析,发现烟台小城镇多沿道路粗放建设,表现出集约度低、要素分散等问题,导致主街向心性不足、镇区可意象性不高。因此,应逐渐提升镇区的土地利用集约度,从而形成具有可意象性的核心镇区空间,提升高等级认知意象的比例。

烟台市7镇的案例研究为我们识别小城镇的空间意象提供了初步探讨的基础。但是也必须认识到,烟台市案例虽然具备了多种类型特征,但其仍有特殊性,只能代表北方的部分小城镇群体,尚难以代表更广泛的中国小城镇的空间意象特征,甚至于不能代表山东全省。更多的样本和更全面的研究需要更深入的工作。本文只是开端,希冀能够以此将小城镇空间意象研究推向深入,从而能够为我国的小城镇风貌建设、人居环境改善及规划编制提供间接的理论支持,并逐步建立起小城镇的空间组织理论框架。

注:

①對三种类型的研究,笔者将另文撰述。

参考文献:

[1]赵晖,等.说清小城镇:全国121个小城镇详细调查[M].北京:中国建筑工业出版社,2017.

[2]朱建达.我国城镇化不同发展阶段的区域小城镇空间发展形态与特征研究[J].农业现代化研究,2014,35(2):140-145.

[3]凯文·林奇.城市意象[M].方益萍,何晓军,译.北京:华夏出版社,2001.

[4]张梦琦.北京市城市意象调查及解析[D].保定:河北农业大学,2013.

[5]顾朝林,宋国臣.北京城市意象空间及构成要素研究[J].地理学报,2001,56(1):64-74.

[6]李雪铭,李建宏.大连城市空间意象分析[J].地理学报, 2006,61(8): 809-817.

[7]熊奕铭.长沙主城区城市意象元素与意象空间研究[D].长沙:湖南大学,2012.

[8]杨宇亮,李菁,党安荣.隐匿的世界:认知地图在村落文化景观研究中的应用[J].规划师,2015,31(2):102-106.

[9]范文艺.旅游小城镇中心区空间意象与空间整合——以阳朔镇为例[J].旅游学刊,2010,25(12):53-57.

[10]夏静.基于游客行为的大理旅游小城镇特色空间构建研究[D].昆明:昆明理工大学, 2016.

[11]李巍.民族地区旅游城镇意象空间结构整合优化研究——以甘南藏族自治州碌曲县郎木寺镇为例[J].冰川冻土,2013,35(1): 240-248.

[12]冯健.北京城市居民的空间感知与意象空间结构[J].地理科学,2005,25(2):142-154.

[13]罗德成.城市设计视角下重庆山水城市意象塑造研究[D].重庆:重庆大学,2012.

[14] Donald Appleyard.Styles and Methods of Structuring a City[J]. Environment and Behavior,1970,2(1):100-117.

[15]李仁熙,张立,刘载祐.皖南古村落“场所空间”的“社会空间”涵义——基于居民认知图的研究方法[R],2020.

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