基于SD法的洪雅縣街道空間感知研究

白雅文

(西南交通大學建筑與設計學院，四川 成都 611730)

0 引言

近年來，隨著城鄉建設的迅速發展，在城鄉建設領域，設計者對人的關懷正在逐步加強。街道是城市的骨架，當前大多數研究者對街道的研究集中在街道使用者感知、街道客觀指標探討以及街道空間物理構成上，相互之間缺乏關聯性[1-3]，缺乏對街道使用者心理感知與街道客體指標之間關系的探討。

本文通過對洪雅縣老城區樣本街道進行調查，結合SD法，對街道客體指標與心理感知之間的相互關系進行了探討，并對影響街道心理感知的客體指標臨界值進行了計算，希望能夠為街道空間優化設計提供參考。

1 研究對象

1.1 樣本街道選取

經過前期調研，考慮到實際可操作性，本文選取老城區最具有代表性及人流量最高的7條街道作為研究樣本。7條樣本街道均為商業服務型街道，分別為中正街、北街、西橫街、文化街、人民路、青云街以及青衣路(見圖1)。

1.2 客體指標選取

參考相關文獻，本文選取了以下幾個常用街道空間客體指標，并進行了計算(見表1)：

1)空間形態指標。街道的空間形態指標包括街道長度、街道寬度以及街道D/H值(街道寬高比)[7]。

2)曲折度。街道的曲折度是反映街道線性特征的指標，通過街道的實際長度與街道的直線距離的比值來反映街道的蜿蜒程度[4,7]。

3)店面密度。店面密度是反映街道商業單元的量化指標，按照徐磊青對店面密度的定義，店面密度的計算方法為：每100 m距離內商業單元的出入口數量與街道實際長度的比值[3,5]。

4)綠視率。綠視率是指視線范圍內綠色植物所占的比例，是城市綠化水平的重要衡量指標[13]。本文綠視率計算方法借鑒崔喆等人[6]：通過Python程序抓取百度街景圖像，并調用OpenCV對街景圖像進行綠視率計算，最后得到該條街道的綠視率。

5)交叉口密度。交叉口密度是交叉口數量與街道實際長度的比值，反映街道的連續性[7]。本文通過實地調研與ArcGIS10.2測算的方式得到樣本街道的交叉口密度指標。

6)界面密度。界面密度是反映街道界面疏密程度的客體指標[14]。按照周鈺對界面密度的定義，界面密度的計算方法為：街道兩側的沿街建筑界面的投影面寬與該段街道的長度的比值[8]。

表1 樣本街道客體指標匯總表

2 街道空間感知評價

2.1 評價因子選取

SD法是由Charles E.Osgood在1957年提出的一種心理測定方法，又名“語義分析法”[9]。SD法通過語言尺度進行心理感受測評，定量地對研究對象進行描述。由于該方法具有很強的適用性，在建筑規劃領域，該方法得到了廣泛的運用[10]。

SD法的評價因子由多個意思相反的形容詞對構成，參考相關文獻，考慮到對街道特征感知的全面性[10]，本文一共選取17對形容詞，分為4組：

1)第一組表示街道形態特征：封閉—開敞、長—短、曲折—通直、窄—寬、低矮—高聳；

2)第二組表示街道空間特征：統一—多樣、冷清—熱鬧、危險—安全、骯臟—干凈、綠化少—綠化多；

3)第三組表示街道環境特征：離散—連續、昏暗—明亮、曝曬—蔭蔽、丑陋—美麗；

4)第四組表示街道氛圍特征：混亂—整齊、無特色—有特色、無吸引力—有吸引力。

本次調查問卷設置了7級評價尺度，分別為很差、差、較差、一般、較好、好、很好，與之對應的分值分別為：-3，-2，-1，0，1，2，3。

2.2 街道總體感知

本文選定55名當地住建等相關部門工作人員作為調研對象，通過填寫問卷的方式，對各樣本街道的17對形容詞進行打分。本次問卷一共發放55份，回收55份，有效率91%。

通過對問卷結果進行統計分析(見圖2，表2)，可以發現以下規律：

1)總體上來看，各街道間評分曲線波動較大，區分明顯，說明各街道間心理感知差異性明顯，具有鮮明特色。

2)中正街、北街、文化街以及人民路大部分指標得分高于平均水平，總體評價較好，其中人民路的總體評價最好；而西橫街、青云街以及青衣路大部分評價得分低于平均值，總體評價較差，其中西橫街的總體評價最差。同時，7條街道總體上都缺乏街道特色與吸引力。

表2 街道空間感知特征

3 客體指標與空間感知相關性分析

3.1 總體相關性

對各街道評價結果與客體指標進行相關性分析(見表3)，觀察表中相關系數，可以發現以下規律：

1)街道形態特征組與所有客體指標有8對相關，其中5對為強相關，說明客體指標對街道三維空間形態的感知影響非常大；街道環境特征組與客體指標有6對相關，其中3對為強相關，說明客體指標對街道環境的感知影響也較大；街道空間特征組中與客體指標之間有8對相關，其中3對為強相關，說明客體指標對街道空間的感知影響也較大；而街道氛圍特征組與客體指標只有5對相關，其中僅1對為強相關，說明客體指標對街道氛圍的感知影響較弱，這類心理量與客體指標之間的關系非常弱。

表3 街道感知與客體指標相關性分析

2)街道寬度與7個形容詞對相關，街道D/H值與6個形容詞對相關，交叉口密度與4個形容詞對相關，綠視率及店面密度分別與3個形容詞對相關，界面密度與2個形容詞對相關，街道長度及曲折度分別與1個形容詞對相關。說明在街道感知中，街道寬度與D/H值影響最強，交叉口密度、綠視率以及店面密度次之，街道長度與曲折度的影響最弱。

3)骯臟—干凈這一形容詞對與任何客體指標均無相關性，說明該感知基本不受上述客體指標的影響。

3.2 臨界值分析

本文選取街道寬度、D/H值以及綠視率三個指標，并通過SPSS來對客體指標與心理感知進行臨界值分析。

3.2.1街道寬度臨界值分析

將街道寬度與寬窄度感知進行回歸分析，得到回歸方程為y=4.956x+15.572，其中相關系數0.914，R2=0.835 9。當心理感知x=0時，街道寬度感知在寬與窄的臨界點上，街道寬度為15.6 m，大概為四車道的寬度；而當心理感知x為極大值3時，街道寬度達到30.4 m。在樣本街道中，人民路寬度為31 m，超過了寬度的范圍，見圖3。

3.2.2街道D/H值臨界值分析

通過計算，發現D/H值與開敞度感知在顯著水平0.01上相關，相關系數0.973，R2=0.946，回歸方程為y=0.158 9x+0.983 7。當感知街道的寬敞程度適中時，D/H值為0.98，街道圍合感適中；當感知街道“最開敞”時，D/H值為1.5。

根據蘆原義信對街道D/H值的研究：當D/H<1時，隨著街道兩側建筑的接近，街道給人一種封閉、圍合的感覺；當D/H>2時，產生一種開闊感；同時認為D/H在1～2之間是比較合適的數值，而當D/H=1時，街道空間存在一種勻稱感[11]。根據分析結果，對比相關研究，發現在開敞度評價上有相同之處，但由于研究區域不同，街道空間尺度的具體感受會有所不同，因此結論也不一樣，如圖4所示。

3.2.3綠視率臨界值分析

綠視率與綠化程度感知在顯著水平0.01上相關，相關系數0.881，R2=0.775 6，回歸方程為y=5.750 1x+25.552。當綠視率超過26%左右時，街道的綠化水平開始提高，如果綠視率達到43%，街道的綠化水平最高。

按照折原夏志對綠視率的評價：綠視率低于5% 時，綠化水平差；5%～15% 時，綠化水平較差；15%～25%時， 綠化水平較好；25%～35%時，綠化水平較好；當35%以上時，綠化水平很好[12]。根據散點圖，散點主要集中在1～2這一區間，對應綠視率范圍為20%～40%，說明樣本街道綠視率水平總體上較好，如圖5所示。

4 結語

街道是城市公共空間的重要構成部分，而街道客體指標與心理感知關系密切，本文通過分析兩者之間的關聯性，得到兩者之間相關性的強弱程度，并計算得到客體指標具體的臨界值，最終得到以下結論：

1)街道的客體指標與街道感知之間存在緊密聯系，客體指標與街道形態特征感知、街道環境特征感知相關性最強，與街道空間特征感知相關性較強，與街道氛圍特征感知相對較弱。

2)街道客體指標中街道寬度、街道D/H值以及綠視率與心理感知關系密切，其中城市街道寬度是影響心理感知最強的指標；當城市街道寬度超過15.6 m時，街道給人寬敞的感覺；當D/H值超過0.98時，街道感知開敞；當街道綠視率超過26%時，街道綠化水平較好。

本文以洪雅縣為實際案例、SD法為主要研究手段，對街道空間感知與街道客體指標之間的關系進行了探討，希望為今后的街道空間設計提供一定的理論參考與啟示。