基于视觉大数据的历史文化街区空间品质研究——以北京景山前街为例

赵天宏

(北方工业大学 建筑与艺术学院，北京 100144)

1 研究方法与研究对象

1.1 研究方法概述

视觉大数据研究历时多年，多项技术趋于成熟。目前利用视觉数据开展的城市公共空间研究主要集中在街道空间品质、绿视率、街道属性、城市特质等方面，数据来源以街景图像、网络图像为主[1]。此次研究应用街景图像研究街道空间品质，研究对象为景山前街，研究方法为利用三维分析量化其空间质量的演变，其内涵是将视觉要素转化为像素以量化的方式呈现，并引入统计学相关理论，将主观评估客观化。此次研究将评价目标默认为历史文化街区视觉秩序，视觉秩序在很大程度上可以反映空间的品质。

1.2 研究对象

景山前街是一条位于北京内城的东西向交通要道，北侧为景山公园，南侧为故宫博物院。景山与故宫原本相连，原本连接位置的重要节点有北上门、北上东门和北上西门。1930年，北上东门和北上西门因阻碍市中心交通被拆除，东西向道路被打通，景山前街诞生。1956年北上门因故宫马路展宽被拆除，景山前街形成了今天的规模[2]。

2 研究与评价体系的建立

2.1 建立评价体系

评价体系分客观主观两种，建立评价体系需先分配评价指标。将街道空间视觉要素分为交通系统、服务设施和空间环境三类[3]。进行层次细分后得到10个客观评价体系指标和5个主观评价体系指标。

客观评价体系依托数据采集设备，对街道环境中的物质要素做定量分析。正相关指标为：步行通行指数、车行通行指数、绿色可视指数、建筑围合指数，分别为人行道、机动车道、机动车、绿化、建筑所占面域像素量与整个画面像素总量的比例。正相关指数越高，环境品质越好。负相关指标为：人流通行指数、机动车干扰指数、非机动车干扰指数、交通标识指数，分别为画面中行人、机动车、非机动车、交通标识所占面域像素量与道路所占面域像素量的比例。负相关指数越高，环境品质越差。

街道环境要素主观评价理论及方法，涉及心理感知、空间认知等认知心理学理论，依托于文献分析、问卷调查、现场观察、行为地图、认知地图等方法做定性分析研究[1]。主观评价指标为围合度、人性化尺度、通透性、整洁度、意象化，均与空间品质正相关。

2.2 评价指标权重的确定

利用Yaahp软件，基于对景山前街历史与功能定位的整体把握，做权重的确定，即各评价指标的重要性比较，见表1。

表1 客观、主管评价指标权重

3 三维分析过程

3.1 客观评价前期准备工作

客观评价前期准备工作分为观测点选取以及街景照片的获取和数据分析。用100 m×100 m网格划分街道可得一定数量的交点，加上街道本身的四个道路交点，经过筛选确定9个观测点。

本研究采用的街景地图为百度地图，每个观测点分别截取东南西北四个方位在2013、2017年的街景图片，四个方位的图片基本可以囊括一个观测点的视觉要素，能客观表达该观测点的空间状况。将图片用Photoshop软件转化为通道图，将每项指标对应的内容用不同颜色表示，9个观测点共18组。处理完成后统计各指标对应面域的像素量以及其占画面像素总量的比例。依据客观评价体系分别计算2013、2017年每个观测点各项指标的值，以步行、车行通行指数为例，如表2所示。

3.2 主观评价前期准备工作

主观评价前期准备工作为问卷调查与结果统计。按主观评价指标及具体评分细则设计问卷，针对相关专业人士发放，共发放问卷20份。在2013、2017年所有街景图片中按观测点所采用的典型街区空间形式各选取一组街景图片，并按围合度、人性化尺度、通透性、整洁度、意象化五个主观评价指标提出问题。问卷结果如表3所示。

表2 客观评价指标权重 %

表3 主观评价结果指数问卷结果

3.3 数据整合与计算

数据整合，确定主客观得分标准并算出主客观评价指标的得分。确定得分标准需要确定每个得分所对应的百分比的区间，筛选得出客观指标评分标准。以步行、车行通行指数和人流通行强度为例，如表4所示。

表4 客观指标评分标准 %

主观指标得分标准，按照调查问卷的选项规定选A(好)得2分，B(较好)得1分，C(一般)得0分，D(较差)得-1分，E(差)得-2分。

分别计算主观与客观指标(见表5)得分，再求和，得出街道空间品质最终得分。2013年景山前街客观指标得分：

0.0594×4+0.0105×4+0.0559×2+6×0.1593+4×0.0702+3×0.0154+2×0.0403+5×0.2824+4×0.0677+4×0.2388=4.3928。2017年景山前街客观指标得分：

0.0594×3+0.0105×4+0.0559×3+5×0.1593+3×0.0702+3×0.0154+2×0.0403+5×0.2824+4×0.0677+5×0.2388=4.3986

表5 客观指标得分

计算主观指标得分，参照问卷结果分值的分布情况，得出每项指标的得分，乘以权重后求和，得到主观要素最终得分。2013年，围合度得分1，人性化尺度得分-1，通透性得分-1，整洁度得分0，意象化得分0；2017年，围合度得分0，人性化尺度得分-1，通透性得分1，整洁度得分1，意象化得分0。2013年主观指标得分：

0.1113×1-0.3329×1-0.2094×1+0.194×0+0.1568×0=-0.431

2017年主观指标得分：

0.1113×0-0.3329×1+0.2094×1+0.194×1+0.1568×0=0.0705

至此，根据以上数据分析可得到不同年份的空间品质总得分。2013年为4.3928×0.8+-0.431×0.2=3.42804。2017年为4.3986×0.8+0.0705×0.2=3.53298。

4 结 论

4.1 数据分析

对比2013与2017年的数据，机动车交通方面，车行通行指数与机动车干扰指数不变。由于景山前街可达性高，与6条街道相连，数据无变化属于合理。行人与非机动车交通方面，2017年非机动车干扰指数较下降，人流通行强度增加，表明在景山前街人们倾向于步行。分析街景地图照片上非机动车数量发现，2017年三轮车、电动车、人力车的数量显著减少，这与近几年市政府对重点旅游区街道的整顿政策落实有关。政策落实使街道整洁度提高，也使交通状况好转。

其他指标方面，天空可视指数、绿色视觉指数、建筑立面围合指数、交通标识指数无变化，但服务设施指数下降。研究街景地图照片发现，设施服务指数下降并非设施质量降低，而是2017年街道宣传标语和告示大多被移除或更换了位置。移除遮挡物带来了通透性的提高，提升了街道空间质量。

4.2 主客观得分分析

总得分上，景山前街2017的总得分有小幅提升。两年的客观指标得分分差太小，判定为得分无变化。而景山前街2017年的主观指标得分稍高，说明在街道整体环境客观要素不变的情况下，街道空间品质提高了。主观指标的提升来自街道通透性、整洁度和意象清晰性的提高，反映出景山前街的治理政策以人为本，充分尊重城市历史文脉，且注重建筑遗产保护与现代城市街道的协同发展。

5 保护与更新建议

景山前街的保护与更新工作应以提升街道空间品质为目标。客观角度上，应尊重客观环境，突出建筑遗产的中心价值并为遗产与环境的共同发展提供条件。主观感知上，应强化街道对人主观感知的正面影响，达到提升街道空间品质的目标[4]。因此提出以下建议：①定期做道路检查与维护工作；因为道路环境因素在街景地图三维分析中占较大比重，道路质量与路面整洁直接影响整体品质；②改变宣传标语及非交通标志的呈现方式，可在使用小型智能电子屏代替现有的宣传标语和非交通标志，实现多信息循环呈现与街道环境信息实时共享，减少视觉阻碍，增加通透性；③更新设施外观，使之符合历史街区形象。景山前街很多固定设施的外观独立感强，可通过艺术设计手段改变其外观，使之与街道空间形成融合。

视觉大数据的研究方法还需深入挖掘，科学性待进一步验证，例如图像的二维平面与实地街道的三维空间存在差异。街景地图研究仅靠视觉，而实际感受还受听觉、嗅觉等感官的综合影响，这对研究结果的准确性存在影响。若将视觉大数据应用于视觉秩序的研究，一定程度上可以提升研究的严谨性与逻辑性。

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