基于空间句法与使用者行为的杭州城北体育公园空间优化

幸 怡 丁高峰 楼一蕾 张 洁 傅东示 郭婷婷 张 聪 杨意帆 邵 锋*

（1.浙江农林大学风景园林与建筑学院，杭州 311300；2.杭州市西湖水域管理处，杭州 310002）

为探索城市公园空间结构的优化策略，以杭州城北体育公园为例，运用空间句法、行为注记法和核密度估算法，分析公园内不同属性游人的空间集聚特征，提出相应的空间优化策略，提高公园景观质量和节点利用率，为激活公园活力提供理论参考。结果表明：青年和婴幼儿、少儿的空间分布一致，青少年、中老年的空间集聚特征差异显著；不同活动类型受自然环境、服务设施、空间可达性及空间围合度的影响，其空间分布不尽相同；不同性别群体的空间集聚特征展现出差异性。建议加强公园空间整体连接，通过美化园路沿线景观引导游人游览公园；针对不同使用者需求，增加休憩节点或不同类型的服务设施，创造停留空间，但要避免形成过于围合的空间，同时强化节点的交通疏导。

城市公园；行为注记法；空间组织特征；空间句法；核密度估算法；使用者集聚特征

城市公园为居民提供了休闲活动场所。随着城市人口密度逐渐增加，公园绿地资源却日渐紧缺[1]。如何利用有限的资源满足人们的需求，为居民提供高品质的休闲活动空间成为当前公园规划设计需关注的重要问题。使用者行为规律与景观环境特征的关联性一直是实践与学术领域关注的热点[1]。国内外学者通过行为观察、问卷调查、摄像头观测、无人机观测、GPS仪器或微博签到数据等方法[2-8]对使用者行为开展研究，对使用者的性别、年龄等属性和游人行为进行调查[9]，辅以GIS等技术分析公园使用者的出行方式、人群结构、活动类型和时空特征[10-14]。总结宏观视角下环境与行为活动关系的研究可知，不同空间行为预测研究的逻辑本源是空间偏好[15]，对于使用者与公园空间结构的研究都是在宏观层面描述人群行为活动，缺乏对个体行为差异、活动需求以及行为轨迹等的研究[16-17]。有学者指出，空间句法可用于小尺度公共空间与体力活动的关系研究[18]，并已在居住空间格局与犯罪行为[19]、公园空间分析中得到应用[20-22]。文章以杭州城北体育公园为研究对象，运用空间句法、行为注记法和核密度估算法，从空间结构、全体使用者空间分布和不同属性群体的空间集聚等三个方面对公园空间进行分析，提出公园空间的优化策略，为今后城市公园规划建设提供理论参考。

1 研究地概况

杭州位于中国东南沿海，是长三角城市群中重要的中心城市，自古就有“人间天堂”的美誉。杭州属亚热带季风气候区，冬寒夏热、春温秋爽、四季分明、光照充足、空气湿润、雨量充沛。年平均气温15.9 ～17℃，年平均相对湿度76%～81%[23]。目前杭州已建成多个生态型、文化型和休闲型的城市公园，杭州城北体育公园为典型代表之一。

杭州城北体育公园是杭州市首个以体育为主题的城市综合性公园，占地面积44.78 hm2，按功能可分为南竞技运动区、草坪活动区、体育场馆区、滨水草地活动区、历史建筑保护区、竹林幽静区、上塘河河畔景观区、青少年活动区8个区块，能承载专业体育赛事、较大规模的文艺表演活动和体育训练活动，是杭州最大的集体育、娱乐和生态休闲于一体的大型综合性体育公园[24]。公园周边主要是居住区，部分为机械厂、服装厂等厂区，水体分布在公园西南部，呈半包围式[23]。在现有城市绿地资源无法充分满足人们日益增长的活动需求的背景下，城北体育公园的规划建设对杭州城市建设的意义就更加突显。公园拥有一定数量的活动空间与设施，能满足使用者的多种休闲活动需要，人群活动较为规律，达到研究样本人群的选取条件，具有实际应用和研究价值。

2 研究方法

2.1 基于DEPTHMAP的空间分析法

空间句法是一种通过对空间组织进行建模分析将其量化和可视化的空间分析方法[25]。DEPTHMAP是国内常用的空间句法理论的建模分析软件之一。本研究在DEPTHMAP10软件中创建公园内部空间节点的连接关系，建立凸空间模型作为基础数据，计算得到各种句法测度指标，并通过图示表达出来。计算得出空间的连接度、全局整合度和选择度三项指标，从不同层面对空间进行量化研究，并通过图示表达出来。为公园空间结构提供研究基础。空间句法中连接度指和其他空间直接连接所得的数量，数值越高则开放程度越高；整合度指特定空间与局部或整体空间的关系，反映了空间的可达性；选择度衡量一个空间对经过性行为的吸引能力[26-27]。

2.2 GIS行为注记法

GIS行为注记法是指在不干预游人的前提下对其行为活动进行观测并记录，将行为数据录入到ArcGIS10.8系统中，绘制游人行为地图的方法。调研时间选取为2021年10月-2022年6月，每季度分别选取3 d（包含天气晴好的工作日、节日和周末）进行观察。本研究在公园各个节点共设置32个观测点（图1），采用肉眼观察计数结合相机拍照的方式记录使用者行为活动，观察到的所有使用者行为都遵循着空间对应关系，观察时间为15 min。调研选取7:00-19:00时段，根据预调研情况，11:00-16:00公园使用者数量急剧下降，因此排除此时段，共选取7个时段对公园进行现场观察记录。

图1 公园观测点分布图Fig.1 Map of park observation points

2.3 核密度估算法（KDE）

采用核密度分析法从有限集合的观察点中估算出连续平滑的使用者活动分布范围，从而真实准确地将使用者在公园内分布的密度空间结构展示出来[28]。区域内点要素的分布密度通常用核密度估算加以表征，通过观察公园内游人的分布密度在空间上的形态特征和变化来表达公园内游人在不同游憩空间的密度分布[6]。计算见公式（1），式中，fh(p)为游人分布密度；p为落在以点为圆心，h为搜索半径的圆形区域内第i个观察对象的位置。

2.4 数据处理

本研究将运用空间句法理论定量分析评价公园空间组织，得出各节点的选择度、整合度及连接值，进而分析各节点的空间可达性。采用行为注记法收集游人信息，将信息录入ArcGIS10.8中进行标准化处理，形成游人行为地图，进行核密度计算，研究各节点空间使用强度，从实践应用角度进一步核验句法测度结果，并对使用强度与可达性不匹配的空间进行优化。研究观测到大量的数据，在进行信息录入时难免产生误差，对不完整的数据、错误的数据和重复的数据进行补充或删减，保证数据的准确性及有效性。核密度计算采用ArcGIS中的自然间断点分级法，将全部游人的行为点按照6个字段等级分析，得到研究地内使用者活动核密度分析图。按照字段等级将分析图分为三个密度梯度：高密度（褐色区域）、中密度（橙色区域）、低密度（黄色区域），以此表现使用者空间集聚特征。

3 结果与分析

3.1 公园空间结构分析

图2表明，全园整合度在0.63 ～1.30，南北方向主路属于全园整合度核心，公园整合度较高的节点集中在主路两侧，如北侧草坪和东北侧游园等；结合图1所划分的节点分析，园区的8、19号节点的整合度最低，可达性也最低。主园路选择度为全园最高，其周边道路的选择度均低于主路，展示出主路对游人引导的主体地位。主路、东北侧游园、上塘河沿岸及环中心湖草坪的道路选择度值高于园区平均值，形成环状路网首尾相连，表明游人将沿此路线游览园区。南北方向主园路及东北侧游园接入口的道路连接值最高，连接度高的空间人流量大；节点的连接值普遍在1～4，其中只有东北侧小游园的连接值为8，达到最高值；37.5%的节点连接值为1，主要分布于南竞技运动区及中心湖沿岸，仅与一个场地相连，可达性最低。全园可达性高的节点为东北侧小游园，可达性较低的为园区东侧南竞技区及中心湖沿湖的节点。

图2 空间句法分析图Fig.2 Spatial syntactic analysis diagram

3.2 全体使用者空间分布

12个观察日共搜集52 604个样本数据（表1），研究记录了使用者活动类型、性别及年龄。结合图1，将处于不同密度的节点进行分类，得出高密度节点9个、中密度节点7个及低密度节点16个（表2）。公园内高密度节点较分散（图3），节点1、15、16、20号的可达性低于节点3、27、28号，但前者风景更为秀美，记录了38%的游人行为，表明游人聚集主要受自然环境的吸引；节点4、6、7、8、11号的可达性是全园较低的一部分空间，但依然聚集大量游人，表明使用者本身没有空间自主选择权，这部分游人的行为导向依赖于园内的服务设施，不受空间可达性限制。中密度节点均分布于主园路两侧，可达性较高，但周边环境美观性不足，因此使用者数量少于高密度节点的。低密度节点均匀分布于园内，73.7%的低密度节点整合度在1.00以下，可达性较低，同时环境美观性及服务设施不足，导致节点缺乏吸引力；26.3%的低密度节点整合度在1.00以上，可达性高，但因人流量较大及缺少活动区域，不利于开展休闲活动，游人较少聚集于此。

表1 游人属性及行为记录Tab.1 Visitor attributes and behavior records

表2 公园游人空间分布节点Tab.2 Spatial distribution nodes for park visitors

图3 全体使用者空间分布图Fig.3 Spatial distribution of all users

3.3 不同属性群体的空间集聚特征

3.3.1 不同年龄群体的空间集聚特征

公园内到访最多的游人为青年，占比48.98%，最少的为青少年，占比6.05%，中老年和婴幼儿、少儿群体人数占比分别为29.96%和15.01%（表1）。公园使用者年龄层次的多样化，也表现出其对青少年群体吸引力的不足。图4展示了不同年龄群体的行为集聚分布情况，各年龄段的集聚分布与其数量相关。青年和婴幼儿、少儿活动高密度节点为1、6、7和20号，此类节点景色优美或服务设施完善。青少年主要分布在南竞技运动区及中心湖草坪，体育健身类活动在其中占52.7%，节点的各空间参数均低于其他节点（图5）。中老年人通行类活动占53%，且多分布在选择度较高的道路旁（图6），体育健身类和社会交往类活动占比分别为17.4%和17.1%，分布在广场、亲水平台和休憩区。研究表明，青年和婴幼儿、少儿的空间分布一致，与其他两类群体的空间集聚特征差异显著。青年和婴幼儿、少儿的活动受自然环境及服务设施的影响较大，青年数量占比最大，聚集区域具有代表性，而婴幼儿、少儿群体在活动时需成年人陪护，空间分布与成人群体一致；青少年活动以体育运动为主，活动范围及类型固定，不受空间组织影响；中老年群体易受空间组织的引导，偏好聚集在休憩服务设施完善的硬质铺装场地。

图4 不同年龄群体的活动空间分布Fig.4 Activity space distribution of different age groups

图5 空间参数与青少年分布图叠加分析Fig.5 Overlay analysis of spatial parameters and adolescent distribution maps

图6 选择度与中老年分布图叠加分析Fig.6 Selectivity and middle-aged distribution map overlay analysis

3.3.2 不同活动类型的空间集聚特征

公园使用者以通行类行为为主，占全体使用者行为的44.5%，休闲游憩类活动占21.5%，体育健身类与社会交往类活动占比分别为17.2%和16.8%。通行类活动主要分布在连接度高的道路（图7），这类活动的高密度区域为主路南侧，此地设置较多的分岔路口，是进入各功能分区的必经之路。为进一步分析使用者休闲游憩类活动的空间集聚特征，将其细分为文化娱乐类、亲近自然类和静态休闲类（表3），静态休闲类占比最高（80.6%）。休闲游憩类活动聚集的高密度区域为节点1、7和20号，节点整合度在0.86以上（图8，图9）；文化娱乐类活动区域整合度较高，与连接度高的道路相接；亲近自然类活动的高密度聚集区域都有水景。进一步将体育健身类活动划分为器械运动类、集体运动类和其他运动类分别进行计算，器械运动类占比最高，达到58.8%。由图9可知体育健身类活动聚集在可达性较低的节点；器械运动类活动分布于服务设施完善的节点，此类节点整合度均在0.79以下；集体运动类活动分布于整合度高的入口广场及中心湖东侧亲水平台（图10）。由图11可知，社会交往类活动在空间组织上无规律。研究表明，不同活动类型受自然环境、服务设施、空间可达性及空间围合度的影响，其空间分布具有差异性。公园内游人的休闲游憩活动受空间组织引导，也受自然环境及服务设施的影响，其中文化娱乐类活动群体乐于展示自己，偏好可达性高且视野开阔的空间，亲近自然类活动的分布受滨水景观的吸引；体育健身类活动整体不受空间引导，其中器械运动类群体偏好服务设施完善的节点，不易受空间吸引，集体运动类游人偏好靠近出入口，且可达性高的开阔空间。结合交往的目的性分析社会交往类的空间分布类型可分为三类：第一类是自然环境优美的空间，如节点20号，此类空间吸引游人开展棋牌娱乐等集会式交往；第二类是面积较大、视野开阔且可达性较高的空间，如节点11号，此类空间人流量较大，易发生偶发式交往；第三类为服务设施完善，但可达性较低的区域，如节点6号，同样容易产生偶发式交往。

表3 使用者行为构成分类Tab.3 Visitor behavior composition classification

图7 连接值与通行类活动分布图叠加分析Fig.7 Overlay analysis of the connection values and the distribution map of the passage class activities

图8 休闲游憩类活动空间分布图Fig.8 Spatial distribution of leisure and recreation activities

图9 整合度与休闲游憩类及体育健身类活动分布图叠加分析Fig.9 Overlay analysis of the integration degree with the distribution map of leisure and recreation category and sports and fitness category activities

图10 体育健身类活动空间分布图Fig.10 Space distribution of sports and fitness activities

图11 社会交往类活动空间分布图Fig.11 Spatial distribution of social interaction type activities

图12 整合度与不同性别分布图叠加分析Fig.12 Overlay analysis of integration degree and different gender distribution maps

4 讨论与分析

4.1 讨论

游人的活动主要受自然环境及服务设施的影响，使用者偏好面积大且视野开阔的节点，可达性高但缺乏节点与服务设施的区域使用者反而较少。有研究表明，游憩设施可达性高的区域和滨水区草坪空间是游人停留的热点区域，而缺少游人停留空间的区域景观偏好评价较低[29-31]，与本研究结果一致。而邓晔也等[32]发现除健身活动外，使用者更喜爱在林下区域活动，这与本研究结论不一致，可能与本研究地的林下节点可达性低，游人不便到达有关。青年和婴幼儿、少儿群体活动范围遍布全园，青少年群体活动受运动设施影响，中老年群体的行为活动易受空间组织引导，这与中老年群体的停留节点以休憩服务设施为主有一定关系[28]；女性群体活动时偏好面积大、开敞且可达性较高的区域，远离私密空间，这与女性偏好集体活动有关[33]。

4.2 分析

本研究通过空间组织量化与使用者行为分析可视化相结合的方法，分析不同使用者的空间集聚特征并探究公园空间优化策略，为提高城市公园景观质量和节点利用率提供理论参考。根据研究结果，提出公园空间优化建议：（1）加强公园空间整体连接。研究发现，西侧沿上塘河路径的自然风景优美，但人流量较小，可增加公园北侧草坪与沿河界面的路径，同时通过美化入口景观及强化入口节点的功能引导游人，加强沿河路径与公园整体的联系，通过道路连接激活有一定可达性，但游人密度较低的空间，以提高空间利用率；针对不同属性使用者的需求，增加休憩节点或不同类型的服务设施，为游人创造停留空间。（2）调整公园节点的功能。公园有较多节点空间组织特征指标较高，但节点较少，功能不明确，导致无人问津，如公园东北侧的小游园及南侧的亲水平台。两处空间的整合度和连接度较高，人流量较大，但停留于此的游人较少，可增加景观节点引导游人停留，营造开阔平坦的平台供游人进行集体运动，或增加服务设施，吸引游人在此停留。（3）强化公园节点的精细化设计。公园内部分空间可达性高，空间规划不合理会导致人流因素影响活动人群，如节点10、11和25号，建议进一步优化园内外的交通布局，加强园区内停车场建设及共享单车管理，同时强化各节点的交通疏导，划分通行区域与活动区域，避免人流与活动人群冲突；连接度和整合度较低的区域适宜开展静态活动，加强此类空间的交通引导，如美化沿路界面或优化步行体验等，同时避免过于围合的空间使游人产生不安全感而形成消极空间，周边景观应保持一定的开敞度。本研究选择每个季度的工作日、节日及周末的连续时间的使用者核密度图来研究游人空间集聚特征，今后应尽可能地利用无人机、摄像头等工具采集更多精度高的数据，进一步加强研究的科学性和准确性；在分析游人行为时仅以空间分布为切入点，未在时间维度进行行为分析，将来可从时空分布角度对公园开展相关研究。

注：文中图表均由作者自绘。