基于景觀織補理論的城市街道景觀分析

胡海輝， 張渡民， 左國良， 劉雙， 王惠

(東北農業大學園藝園林學院， 哈爾濱 150036)

在存量規劃的城市更新大背景下，老舊城區和新城區發展不平衡、城市肌理破碎等問題亟需解決。織補理論因其對破碎環境織補和連接的理念為存量規劃提供了一定思路，而城市街道景觀是反映城市面貌和個性的重要因素[1]，是城市更新的重要環節，更加注重人地和諧。景觀織補理論對景觀的組成成分、空間、使用者多重的考慮可以解決此問題，為城市景觀的更新提供指導意義。

自1967年約翰·波特曼(John Portman)基于系統性思想提出了在舊的城市肌理中植入新的開放空間，緩解城市肌理的割裂，塑造城市活力[2]的“城市編織”理論以來，國外織補理論的研究對象逐漸從建筑、城市開放空間擴充至城市整體環境[3]。歐美各國的規劃師提倡結合智能技術“織補”出連接緊密但更具有彈性的城市中心[4]，其研究多將景觀織補理論作為在復雜城市系統論視角下解決城市更新存在問題的動態理念。而中國自20世紀90年代，吳良鏞院士首次對歷史街區的改造修補進行實踐探索[5]；李沫[6]使用織補理念探索了海港地區的織補方法，國內織補理論多處于主觀意識構建階段，景觀織補理論系統性的思想因主觀意識始終無法大規模實施。綜合中外研究，目前其研究內容多屬于描述性結論，仍屬于定性研究的范疇，當前對城市或景觀等現存問題的客觀描述缺乏定量研究輔證織補理論的必要性。

針對目前城市精細化建設中城市街道公共活動空間缺失的問題，現以城市中觀尺度為視角，以景觀織補理論為切入點，結合城市街景影像等多源數據，通過對開放街道數據(open street map，OSM)及興趣點(point of interest，POI)的整理量化得出定量數據對景觀織補理論視角下哈爾濱市街道景觀的特征進行研究，為城市視角下街道景觀織補策略提供一定思路。

1 景觀織補理論下城市街道景觀特征

控制街道建成環境景觀質量的變量包括了街道組成要素、空間尺度、街道色彩、建筑風格、綠化植被、標識系統等眾多變量，基于前人對城市織補和景觀織補理論的研究[7-11]，結合城市街道景觀的特點及研究方法，本文研究將織補理論下的街道景觀特征分為三方面：空間形態特征、實體要素特征及使用特征。以對應織補理念中梳理空間、優化景觀、提升體驗的3個主要功能。

1.1 城市街道景觀的空間形態特征

在風景園林學中，空間形態用于描述景觀空間組成，不同于城市街道的空間形態，城市街道景觀的空間形態描述了街道景觀內部的空間肌理、密度以及上界面(天空)與其他界面的關系等，代表了街道景觀的空間組成和變化趨勢。由于織補理論重視保護肌理、調整空間結構的特性，對于空間形態特征的研究應集中于兩方面：以人視角出發對街道景觀界面的研究，以及從空間肌理出發對街道及周邊建筑肌理的研究。其中人視角的研究重點應在于各景觀界面構成及變化問題，而街道及建筑肌理則需考慮道路、建筑密度等問題。

1.2 城市街道景觀的實體要素特征

城市道路有站前廣場、停車場、通道、人行天橋、栽植、路面鋪裝等景觀要素[11]。在城市街道景觀中實體要素主要包括植物要素、建筑要素以及人工設施、路面等其他組成要素。

(1)植物要素：綠地是環境建設的基礎[12]，中國對城市街道景觀的研究就起源于植物要素的研究，植物景觀應與街道性質、功能相適應，需符合行人行為規律，要具有防護、觀賞功能的原則[13]，城市街道植物景觀須保持多樣性、協調性、均勻性的發展策略[14]。街道植物的種植，為城市環境做出了無可爭議的生態、美學和功能貢獻[15]。城市街道植物景觀作為城市街道景觀的主要要素，其植物的種類、色相、季相是不可忽略的內容，但同時也需要完善考慮其使用功能，才能同時滿足城市街道植物景觀的觀賞性與合理性。

(2)建筑要素：建筑是城市街道環境中最重要的人工因素，街道正是由于沿著它有建筑才稱其為街道[16]。由于城市街道承載的交通功能不同，街道景觀的觀賞距離各異，步行和車行街道的建筑布置受此影響。城市街道景觀的建筑要素由沿街建筑界面的幾何形態、色彩等因素集合而成。對于建筑界面幾何形態的研究，建筑立面和場地的關系(寬高比)是提高街道行走氛圍的關鍵[17-18]。而對街道建筑界面的色彩的研究起源于喬凡尼·布魯諾(Giovanni Brino)的歷史街區色彩規劃，此后隨著對建筑色彩的關注，規劃者往往對整座城市的建筑色彩制定一定的標準而不僅限于街道建筑界面色彩的要求[19]。建筑界面的幾何形態協調、色彩舒適會確定良好的街道景觀基調。

(3)其他要素：在街道景觀中，街道人工設施、路面和天空也是影響街道景觀質量的原因。其中，人工設施如信號燈、指示牌、路燈等以交通為主的設施首先需要考慮人車交通的安全，才可能考慮對街道景觀的影響，不可本末倒置；雖然街道小品可以打破線性空間的單調、豐富街道景觀，但因街道使用功能不同，街道小品的設置也需考慮不同街道的視覺特性，如交通性街道需尺度大、數量少、造型簡潔、引人注目的雕塑，而生活性街道則需要細致的小品，為街道增添景致[16]。

道路路面包括人行道與車行道，在滿足交通功能的情況下，道路路面尤其是人行道對美觀有很高的要求，材質最好與街道兩旁建筑物密切配合，在色彩上充分考慮色調、色相等以提高使用者的視覺辨識能力，形成良好的街道景觀效果[20]。

天空是景觀與建筑區別最大的界面，在城市街道景觀的設計中天象是可利用的自然景觀要素，因此在進行街道景觀設計時可充分利用這一自然景觀，在朦朧初開的黎明或在重歸混濁的黃昏，應注意結合城市的天際線創造優美的城市街道景觀。

1.3 城市街道景觀的使用特征

從城市功能角度來看，城市中人的活動是城市靈魂的體現。沒有人的生產與生活活動，城市就不能稱其為城市，而只是廢墟。城市景觀的意義就是人的活動賦予的，城市景觀的精髓就在于人的活動所具有的意義與豐富多彩。城市街道不能在以交通功能為主的快速發展過程中與城市街道環境脫節，而忽略了其作為城市街道空間的一部分也是承載市民公共活動的重要空間。而且由于城市開放空間稀缺，居民的公共活動往往發生于街道的空間中[21]。景觀設計強調以人為本，即滿足景觀中使用者的使用需求，在城市街道景觀中，人的交流、休憩、購物、通行等活動往往需要購物、休閑等設施滿足，這些設施的豐富程度從一定程度上反映了街道景觀質量。

2 研究區域與數據處理

2.1 研究區域

以哈爾濱市繞城高速內部為研究區域，哈爾濱繞城高速作為哈爾濱市公路的中心樞紐，連接各高速公路及城市一級路、快速路，用于分流過境車輛、疏導市區車輛。是哈爾濱市區與周圍地區交流的重要通道。

2.2 數據來源及處理

通過OpenStreetMap(http://www.openstreetmap.org/)獲取街道矢量數據，經處理后得到道路單

線的矢量數據。OpenStreetMap也提供了城市路網及各街道名稱數據(圖1)。

建筑輪廓數據使用百度個性地圖編輯器(https://lbsyun.baidu.com/custom/index.htm)處理后進入ArcGIS中二值化進行分類，最終轉化為矢量數據。

通過百度地圖開放平臺(https://lbsyun.baidu.com/)獲取街景數據。街景影像記錄了街道空間的物理環境特征，直接反映了街道的物理環境和美學環境評價需要的要素[22]。相較于傳統現場觀察，本文研究中采用的基于街景影像批量化的識別方法能夠快速高效地分析街道的物質空間環境，主要包括提取圖像中道路、植被、天空等要素在圖面的像素比例及位置。這種分析不會涉及使用者的主觀體驗，所得數據為客觀的像素占比，因此可以代表建成環境的物理屬性。因人類在300 m以內可分辨事物輪廓，因此選擇200 m進行采樣。共獲取街景圖像22 297張。使用PSPNet圖像分割模型對獲取

圖1 哈爾濱城市街道名稱Fig.1 Harbin city street name

的22 297張街景圖像進行要素識別及像素統計，各要素分割結果如表1所示。通過隨機取樣100張圖像與手工標注圖像對比可得準確率為84%。

表1 分割結果Table 1 Segmentation results

3 基于景觀織補理論的街道景觀研究

3.1 街道景觀的空間形態特征計算

對于空間形態特征需考慮各景觀界面的構成、變化及街道建筑的空間肌理。由于街道景觀中界面的變化會引起使用者對景觀感知的變化，本文研究利用街道各要素或界面變化的劇烈程度表示街道界面的變化；用圍合度表示空間的限制程度。對于街道及建筑的空間肌理，則使用基于密度分析的街道網絡幾何特征及建筑開發強度表示。

街道各景觀界面變化的劇烈程度：界面的變化意味著該空間出現變化，對于景觀而言內外空間產生聯系從而使整個空間具有一定的“滲透性”，是引起使用者感知變化的重要因素[23]。描述街道各景觀界面的變化的劇烈程度需要對各街景采樣點經過圖像分割后的景觀界面占比進行分析并計算同街道各采樣點景觀界面占比的標準差，以建筑界面為例，計算公式為

(1)

式(1)中：xi為研究區內某街道第i個街景采樣點中建筑要素占總體畫面的比例；μbuilding為該街道建筑要素占總體畫面比例的平均值；n為研究區域內街道總體數量。經計算，使用自然間斷點法對所得數據進行分級，在與各街道長度進行相關性分析后，得到斯皮爾曼相關系數為0.24，p=0.43無明顯相

關性，且在連通松花江南北兩岸的主要通道上，松花江公路大橋、松浦大橋、陽明灘大橋均小于平均值，而松北大道由于太陽島部分造成標準差較大，驗證了該數據的可信程度。

通常建筑界面變化的劇烈程度在建筑密集區域代表街道景觀兩個側界面的變化程度，標準差高的區域證明建筑界面的連續性遭到中斷，更容易形成空間的變化。從空間分布來看，建筑界面的變化程度呈不規則分布，其中哈爾濱市二環內區域(康安路、和興路、三大動力路、電塔街、公濱路、南直路、友誼東路、友誼路、河圖街、前進路)與繞城高速的連接街道呈現兩類分布：從二環內部延伸至繞城高速如長江路、先鋒路等街道建筑界面的變化程度較劇烈，連接二環與繞城高速如秀明路、機場路等街道的建筑界面變化程度極小。該現狀是二環內部與外部開發強度巨大差距造成的。在哈爾濱二環內部區域及松北區，建筑界面的標準差較大的區域位于中央大街、道外區域，經緯街到公路大橋區域標準差較小。一定程度上反映了旅游區較居住區的建筑界面有更劇烈的變化(圖2)。

植被變化的劇烈程度同建筑界面，其計算公式為

(2)

式(2)中：xi為研究區內某街道第i個街景采樣點中植被要素占總體畫面的比例；μvegetation為該街道植被要素占總體畫面比例的平均值。

經計算整體上植被變化的劇烈程度呈現市區低，郊區高的分布，其中一環內部(田地街、南極街、寬城街、宣化街南段、文昌街東北段、教化街和新陽路東北段)高于一環、二環中央區域，但植被的變化程度最劇烈的街道集中于中央大街街區、松花江南岸的友誼路、防汛路，經實地調查，友誼路、防汛路兩側植物與建筑交替出現，而中央大街街區街道連通性較大，且北段植物景觀較少，造成了植物景觀在南段和終端受街道分割交替性出現、北端植被在圖片中占比較小，因此呈現分布不均的狀態。而同為熱門旅游區的道外街區，則因植被稀少，無劇烈變化。因此，植被變化的劇烈程度并不能完全代表景觀空間形態特征的好壞，仍需結合其他要素綜合分析(圖3)。

天空界面變化的劇烈程度同建筑界面，其計算公式為

(3)

式(3)中：xi為研究區內某街道第i個街景采樣點中

圖2 街道建筑界面變化劇烈程度Fig.2 Drastic change degree of street building interface

圖3 街道植物景觀界面變化劇烈程度Fig.3 Severity of changes in street plant landscape interface

天空要素占總體畫面的比例；μsky為該街道天空要素占總體畫面比例的平均值。天空界面變化的劇烈程度代表著街道上界面的變化趨勢，通常變化劇烈代表著街道景觀中空間具有一定的變化，而標準差較小則代表整條街道的上界面無明顯波動。總體而言，天空變化的劇烈程度在研究區域內呈中心低、四周高、東部低、西部高的分布規律，其中二環內愛建社區、會展中心、道外中馬路、南五道街等區域所得標準差較低；二環外天恒大街、北提門街、哈紅公路等通向繞城高速的街道標準差較低。此外，連接松花江南北兩岸、二環內部與哈爾濱繞城高速、松花江南岸沿江街道、沿鐵路線的街道標準差均較高(圖4)。

街道的圍合度:圍合度是指建筑物、墻體、其他構筑物圍合公共空間的程度，良好的圍合度將會給人以舒適、可蔭蔽的感受，擁有視覺焦點的空間容易形成圍合感[24]。其具體計算公式為

(4)

式中：nbuilding為街景影像中建筑要素占比；nwall為街景影像中墻要素占比；nfence為街景影像中柵欄要素占比；N為整個街道地塊邊線長度。

經計算得，研究范圍內平均圍合度為38.9%，

由于該指標受建筑、墻等要素影響，因此與這些要素的分布具有一定的相似性。由圖5可得，圍合度最好的區域位于道里區、果園街、文昌街附近，呈現出老城區和江北新區為高值聚集區，中心高四周低，松花江兩側與鐵路兩側低的分布態勢(圖5)。

基于密度分析的街道網絡幾何特征：街道的平面幾何特征多針對局部街道路段進行分析，而大尺度的街道網絡分析最有效的是密度指標，其中線密度分析是街道網絡幾何特征分析中常見的分析方法[25]，通常借助ArcGIS中的線密度分析進行計算。由于線密度代表路徑連通的總距離，因此數值越高，在平面上(不考慮街道寬度)流通性越強，從而造成空間的多變。本文研究使用單元格大小約為0.000 9像元，統計了以道路中心線為中心，兩側各150 m內的線密度值，所得結果如圖6所示，可以得出整體上研究區域內線密度中心高、四周低的分布規律，其中道里區道路的線密度最高，松花江北岸哈爾濱市政府區域線密度最高。

建筑的開發強度:建筑的開發強度使用50 m緩沖區內建筑密度表示，一般來說，開發強度高的地區由于建筑的多樣導致街道空間具有更多的變化，經計算得建筑密度呈現老城區高，群力、江北等新城區低的特性(圖7)。

圖4 街道天空界面變化劇烈程度Fig.4 Intensity of street sky interface change

圖5 街道圍合度Fig.5 Street enclosure

圖6 街道線密度Fig.6 Street linear density

圖7 街道緩沖區建筑開發強度Fig.7 Building development intensity of street buffer zone

3.2 街道景觀的實體要素特征

實體要素特征是構成城市街道景觀必不可少的物質要素，如天空要素較多的街道有利于提供較廣闊的視野；植被要素高的街道自然環境較好；人行步道占比較高的街道有助于提升使用者的安全感知和步行體驗，本文使用圖像分割對主要實體景觀要素如植被、街道路面、建筑、天空在圖片中的占比進行分析(圖8)。

完成街景圖像分割后，通過空間連接匹配街景采集點與對應街道，并統計各種要素在每條街道路段中的平均值，在QGIS軟件中對主要研究要素的空間分布可視化進行分析。從圖像識別結果來看呈現天空與建筑像素的分布完全相反，即建筑要素多的街道天空可視范圍較少，且建筑要素呈中心向四周遞減，天空要素呈中心向四周遞增的分布狀態，其中，道里區建筑要素占比最高[圖8(a)]。對比步行街道分布圖8(b)來看，在建筑要素分布較多的區域，建筑要素與步行空間要素分布一致，且與道路線密度分布圖也證明了該結論。

從步行道路要素與道路要素的分布情況可以得出，研究范圍內步行道路占比較低，且大部分道路間無明顯差異，這對行人安全性具有較大影響。

而道路要素呈現中心高，四周低的分布狀態。道路要素與天空要素分布狀況相似，圖8(b)呈現快速路與主干路占比較高，次干路與支路占比較低的分布。

為更精確地理解各要素的分布特點，本文研究利用全局空間自相關分析進行進一步研究，分析結果如表2所示，建筑、天空、人行步道、街道四要素的莫蘭指數(Moran’sI)均大于0且p=0，在1%顯著水平下通過假設檢驗，說明在哈爾濱繞城高速內部區域四要素均存在空間正相關，即存在較為明顯的聚集趨勢。

植物作為街道景觀中重要的造景手法，可以柔化硬質景觀帶來的生硬之感，并豐富街道水平視角的輪廓線，使街景更為自然生動、貼合自然。此外植物的美學功能和衛生防護功能會豐富街道的美觀程度和自然系統的多樣性，從而更有利于提升街道品質、展示街區形象，創造更具吸引力的街道空間[26]。因此，植被作為街道景觀中最重要的影響因素，其分布直接影響街道景觀質量。圖像分割后各街道的平均植被要素在圖片中的占比與前人的研究對比，屬于正常范圍[27]，從分布情況可知，植被分布呈中間向四周遞增的趨勢，且沿江街道高于其他街道，松花江以北區域高于松花江南岸。著名的旅游街區中央大街街區內植被可視因子呈中央大街極高、東西兩側街道較低的分布(圖9)。

表2 街道實體要素特征Moran’s I指數Table 2 Moran’ I index of street physical landscape elements

圖8 街道實體要素特征Fig.8 Characteristics of street entity landscape elements

此外，利用全局空間自相關分析得：Moran’sI指數0.507 9，p=0，z=21.644 493，在1%顯著水平下通過假設檢驗。即哈爾濱繞城高速區域內植被分布均存在空間正相關，有較為明顯的聚集趨勢。熱點分析表明，研究范圍內的熱點區域主要分布在道里區、道外區以及繞城高速，絕大部分冷點區域分布于二環到繞城高速圈層區域(圖10)。

3.3 街道景觀的使用特征

城市街道的主要使用者是城市居民，街道景觀因人的活動被賦予意義，因此，人的活動可以代表街道景觀的質量，同時，步行適宜性、景點數量及熱度、商業多樣性與活力、產業相關因素也是影響城市活力的有力驅動因素[28]，而在景觀織補理論中卻

缺乏對人類活動的相關研究。如前文所述，以使用特征代表城市街道景觀使用者的活動。通常城市規劃領域使用者的活動以活力一詞代表，在對城市街道空間活力的研究中，研究者多使用餐飲數據等POI對與街道活力相關的問題進行探索[29]，POI數據因含有準確地理坐標的特性有助于在大范圍、高密度的城市街道空間中準確描述街道的功能與活力[30]。但街道景觀中不僅需要從街道空間活力考慮，還需明確其服務對象主要為街道周邊的居民，因此景觀織補理論中使用商業功能、生活服務設施、交通服務設施、居住設施及交通標識表示街道景觀的使用特征。

依據前人研究及景觀織補理論中需進行統計分析的功能將POI重新分為以下5類，如表3所示。

將POI匯總后進行核密度的分析，選擇1 000 m作為搜索半徑[31]，所得結果如圖11所示，道里區以中央大街為中心的商業旅游區域的POI密度最高，道外區太古新天地、南崗區博物館工人文化宮、橋東街、西城紅場附近密度較高。可以得出主要的商業區通常是POI密度高的區域，松花江以北區域遠低于松花江南岸，南崗區和道里區為研究區域內高密度區域分布最多的行政區。

圖9 街道植被景觀要素分布Fig.9 Distribution of street vegetation landscape elements

圖10 街道植被景觀熱點分析Fig.10 Hot spot analysis of street vegetation landscape

表3 興趣點功能類型Table 3 POI function type

給人舒適親密感覺的外部空間的尺度為70～80英尺(約25 m)[17]，本文研究以街道中心線劃定左右50 m緩沖區來囊括所有等級街道，并統計緩沖區內POI點數，最終計算獲得該道路POI與道路長度之比(POI密度)。

(5)

式(5)中：Nn為緩沖區內POI的個數；Li為第i條街的街道長度；Cpoi密度為第i條街道POI的密度。

經分析，道里區東部、道外區西部、南崗區東部、香坊區西部、北部街道附近的交通服務設施與居住設施上十分發達；而商業設施POI密度最高的街道集中于哈爾濱著名的商業街區中央大街街區與博物館區域；研究范圍內生活服務設施豐富，僅西部與北部部分區域較少。

風景名勝則廣泛分布于哈爾濱市二環內部，集中于太陽島、中央大街景區、博物館附近，宣化街、文昌街、西大直街、中山路環繞區域街道平均風景名勝設施密度最高，而西九道街、西十道街、紅星街、西十一道街、西十六道街為研究區域內密度最高的五條街道，均位于中央大街景區。

在交通標識設施的統計中，使用圖像識別中traffic_sign、traffic_light在圖像中的占比表示，總的來說交通標識占比較少，交通標識在市區中的占比較低，但城市快速路、主干路占比高于次干路及支路，此外，松花江南岸中央大街及斯大林公園附近標識豐富。

此外，利用全局空間自相關分析得：Moran’sI指數為0.341 604，p=0，z=14.582 477，在1%顯著水平下通過假設檢驗。即哈爾濱繞城高速區域內交通標識分布均存在空間正相關，有較為明顯的聚集趨勢。熱點分析表明，研究范圍內的熱點區域主要分布在二環到繞城高速圈層區域，絕大部分冷點區域分布于道里區、道外區、香坊區以及繞城高速(圖12)。

圖11 興趣點核密度分析Fig.11 POI nuclear density analysis

圖12 交通標識熱點分析Fig.12 Hot spot analysis of traffic signs

4 討論與結論

從景觀織補理論出發，基于街景影像等數據對哈爾濱繞城高速內部街道的景觀更新進行研究，通過總結街道景觀織補理論的特征，分別從街道及周邊的空間形態、實體要素、使用特征3個特征進行分析，基于POI、OSM及圖像分割所獲數據，通過計算線密度、POI密度等方法獲得了表示研究區內1 098條街道空間形態特征、實體要素特征、使用特征的各類基礎數據。

對于空間形態特征，統計了研究區域內街道的線密度、建筑密度、以及各街景點建筑、天空、植被要素變化的劇烈程度，并總結了幾類數據的空間分布。對于景觀要素特征，使用圖像分割中建筑、植被、天空、步行道路、車行道路要素的統計數據對每條街道的街景特征求取平均值，并使用自然間斷點對五種要素進行分級統計，使用QGIS對數據進行可視化以及總結其分布特征和內在關系。對于使用特征，通過核密度分析闡述了研究區域內所有POI點以及風景名勝的空間分布特征；對POI進行篩選和分類，使用規定范圍內的POI數量與街道長度的比值表示POI在每條街道的分布特征，并對不同種類的POI在街道上的分布特征進行總結；對街景影像中交通信號標識的占比進行統計。

數據顯示建筑與天空界面的變化劇烈程度、街道圍合度、線密度、建筑可視因子、步行道路、各類POI的密度分布相似，均呈中心高四周低的分布態勢，而植物界面變化劇烈程度、天空可視因子、植被可視因子、交通標識在圖像中的占比、機動車道路在圖像中的占比占分布相反。